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Este artículo revisa la aplicación de modelos base en la segmentación de imágenes.

Un nuevo método mejora la alineación de las exploraciones de TC y RM en la imagenología médica.

SSL4EO-L ofrece 5 millones de imágenes para estudiar la Tierra usando satélites Landsat.

Un nuevo enfoque mejora la detección de anomalías sin datos etiquetados.

SwiFT ofrece un método avanzado para interpretar mejor los datos de fMRI en estudios del cerebro.

GPSE mejora el rendimiento del modelo gráfico a través de codificaciones mejoradas y transferencia de conocimiento.

Nuevo marco reduce la necesidad de datos etiquetados en tareas de imágenes de IA.

Un enfoque nuevo para el análisis de ECG ayuda en la detección de enfermedades cardíacas.

FreeCOS mejora la segmentación de formas complejas usando técnicas auto-supervisadas y datos sintéticos.

Un nuevo agente de IA mejora la toma de decisiones usando entrenamiento en dos fases.

Un estudio que evalúa métodos de aprendizaje usando datos etiquetados limitados en imágenes médicas.

Este artículo habla sobre el papel del aprendizaje auto-supervisado en la tecnología musical.

Un nuevo método mejora la imagen de células usando técnicas de aprendizaje automático y datos.

Un nuevo enfoque combina el lenguaje y el aprendizaje auto-supervisado para mejorar el análisis de videos.

Un nuevo enfoque mejora la estimación de profundidad con datos de entrenamiento diversos.

Nuevas herramientas mejoran el análisis de estructuras cristalinas y sus propiedades.

Un nuevo método ayuda a las computadoras a relacionar bocetos con imágenes reales de manera efectiva.

Nuevos métodos de auto-supervisión mejoran las predicciones de acciones futuras en videos.

Nuevos modelos mejoran las predicciones para la progresión de la Degeneración Macular Asociada a la Edad.

Usando información de movimiento para mejorar el reconocimiento de objetos en robots.

METAVerse mejora las predicciones de la capacidad de recorrido del terreno para vehículos autónomos.

Nuevos métodos mejoran la segmentación de imágenes con datos limitados en la imagenología médica.

Este método mejora la segmentación de imágenes dentales con menos muestras etiquetadas.

Un nuevo método para detectar deepfakes usando aprendizaje auto-supervisado y estructuras de grafos.

Un nuevo método mejora la clasificación de imágenes combinando múltiples tareas de auto-supervisión.

Un nuevo enfoque mejora el reconocimiento de voz para el rumano usando inhibición lateral.

Un nuevo marco mejora la representación a nivel de voxel en la segmentación de imágenes médicas.

Un método que mejora la precisión de posicionamiento de la cámara en distintos entornos.

Nuevas técnicas mejoran el análisis de la marcha para obtener mejores ideas sobre la rehabilitación.

Un nuevo método mejora la estimación del ángulo de elevación en robótica submarina.

Presentando un modelo estocástico para mejorar la precisión en la predicción de imágenes.

Examinando cómo funcionan los métodos SSL bajo diferentes condiciones de imagen.

Nuevo marco mejora la claridad del habla en videos silenciosos mediante un procesamiento mejorado.

Un nuevo método para manejar conjuntos de datos de canales variables en el análisis de EEG.

Un nuevo marco combina redes neuronales con pensamiento simbólico para una mejor comprensión.

Las técnicas de IA mejoran la supresión de ruido en datos sísmicos para tener una mejor comprensión del subsuelo.

Un nuevo método para rastreo y segmentación usando solo modelos de apariencia.

Explora métodos no supervisados para analizar y representar datos de series temporales de manera efectiva.

Nuevos métodos rastrean el estrés a través de señales biológicas, mejorando la gestión de la salud personal.

Nuevo método predice el estrés con datos mínimos usando aprendizaje auto-supervisado.