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El modelo DTS mejora la precisión en la segmentación de imágenes médicas para un mejor diagnóstico.

Un nuevo enfoque para el agrupamiento de imágenes usando aprendizaje auto-supervisado muestra resultados prometedores.

El modelo TOGGL mejora la precisión de la transcripción en situaciones de habla superpuesta.

LiPCoT transforma datos de series temporales para aplicaciones de modelos de lenguaje.

Este artículo presenta Auto-Supervisión Agregada para mejorar el aprendizaje incremental.

PersonViT mejora la identificación individual a través de diferentes feeds de cámaras usando técnicas innovadoras.

Explorando autoencoders enmascarados y su impacto en el análisis de datos de EEG.

Snuffy ofrece una solución de aprendizaje automático para un análisis preciso de WSI.

SPEED mejora el preprocesamiento de datos EEG para obtener mejores resultados en machine learning.

Un método para etiquetar objetos en imágenes sin necesidad de un entrenamiento detallado.

MAT-SED usa un nuevo modelo Transformer para detectar eventos sonoros de manera efectiva.

Este documento detalla un plan para la integración de IA en la tecnología de satélites.

Un nuevo estándar mejora la evaluación de los sistemas de reconocimiento de emociones en el habla a través de distintos idiomas y emociones.

SSL-TTS simplifica la síntesis de voz usando pocos datos de entrenamiento para obtener resultados de alta calidad.

Un nuevo conjunto de datos mejora las aplicaciones de aprendizaje automático en la imagen hiperespectral.

El estudio explora métodos para predecir el cáncer usando datos etiquetados y no etiquetados.

Un sistema innovador automatiza la generación de sonido para películas y juegos.

Un nuevo método mejora el análisis de árboles geométricos en varios campos.

Nuevos métodos mejoran la segmentación de ganglios linfáticos usando anotaciones parciales.

Descubre cómo la IA está transformando el diagnóstico en patología computacional usando modelos de base y de lenguaje visual.

NEST ofrece un enfoque más rápido y eficiente para tareas de habla auto-supervisadas.

O-HuBERT mejora el reconocimiento de voz al separar la información del contenido y la información expresiva.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión del modelo en medio del ruido de etiquetas.

Un nuevo método mejora la comprensión de imágenes sin datos etiquetados.

Una visión general de los avances en el reconocimiento de voz a través del VoxCeleb Challenge.

Explorando el impacto del aprendizaje auto-supervisado en el análisis de datos geoespaciales.

Este artículo examina cómo los modelos reconocen el tono, el estrés y los acentos de pitch.

Examinando el sesgo en los modelos de base y su impacto en los resultados de la imagenología médica.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo de habla en varias tareas.

Un nuevo modelo mejora la generación de series temporales al capturar características de datos simples y complejas.

Nuevo marco de IA mejora el diagnóstico de neumonía en niños usando datos limitados.

Un nuevo método mejora la identificación de autores en documentos históricos usando Transformadores de Visión.

La investigación destaca métodos para mejorar el aprendizaje automático en vehículos autónomos usando datos de video.

Usando aprendizaje automático avanzado para mejorar la detección de defectos en alcantarillado de manera eficiente.

ViDiDi mejora el aprendizaje en video mediante el uso eficiente de datos no etiquetados.

AlignGroup mejora las recomendaciones de grupo al equilibrar el consenso y los gustos individuales.

Un nuevo método combina el significado y el sonido para mejorar la detección de emociones en el habla.

Este artículo habla sobre métodos de entrenamiento eficientes para modelos de voz usando aprendizaje auto-supervisado.

UI-JEPA mejora cómo los sistemas predicen las acciones de los usuarios a partir de las interacciones en la pantalla.

Explorando métodos para mejorar la calidad de imagen afectada por la turbulencia atmosférica.