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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.

AstroMAE usa autoencoders enmascarados para mejorar las predicciones de corrimiento al rojo en astronomía.

Usando aprendizaje auto-supervisado para clasificar imágenes submarinas en un marco jerárquico.

Un nuevo método para adaptar modelos de IA con datos etiquetados limitados.

Nuevo método mejora la detección de objetos usando modelado de imágenes enmascaradas de forma interactiva.

Un nuevo método mejora la creación de informes de ECG y la respuesta a preguntas usando aprendizaje automático.

Un estudio explora el desarrollo de ASR para Amis y Seediq, centrándose en el uso de datos.

Un nuevo enfoque mejora el diseño de circuitos de hardware usando aprendizaje automático.

Un nuevo marco mejora la comprensión de las acciones humanas a través de datos de esqueletos.

Un nuevo sistema predice las puntuaciones de naturalidad para el habla sintética usando métodos innovadores.

SC-Phi2 es un modelo de lenguaje pequeño diseñado para jugar eficientemente en StarCraft II.

Un nuevo método mejora la forma en que los robots manejan entornos difíciles para un mejor rendimiento.

Usando IA para mejorar el diagnóstico temprano de enfermedades de la retina a través de técnicas de imagen mejoradas.

Una visión general de las tecnologías de detección de palabras clave y sus desafíos con el idioma urdu.

Un estudio muestra que los i-vectores pueden competir con modelos complejos en el reconocimiento de hablantes.

Un nuevo método evalúa modelos de habla auto-supervisados usando medidas de rango.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de modelos más pequeños a partir de modelos más grandes usando similitud espacial.

Los investigadores usan machine learning para limpiar datos ruidosos en estudios de materiales.

Un nuevo enfoque mejora el proceso de completar formas 3D incompletas.

Los métodos de IA mejoran el análisis de señales biomédicas para obtener mejores insights de salud.

Walker ofrece un seguimiento de objetos eficiente con una mínima etiquetado de datos.

Los investigadores mejoran las técnicas de modelado de partículas usando métodos de aprendizaje automático.

Este estudio compara algoritmos de DG para abordar el cambio de dominio en el análisis de imágenes médicas.

El marco A3 mejora los modelos de aprendizaje automático para adaptarse a nuevos entornos de datos.

Usar imágenes de drones mejora las predicciones para la navegación de UGV en el terreno.

Métodos innovadores mejoran la detección de malware a través de la inspección profunda de paquetes.

El estudio examina métodos de aprendizaje auto-supervisado para mejorar la imagenología cardiovascular.

El marco ECHO mejora la precisión en la clasificación de sonidos usando etiquetas estructuradas y un proceso de aprendizaje en dos etapas.

Examinando cómo los modelos SSL memorizan puntos de datos y sus implicaciones.

Un nuevo método mejora la detección de objetivos de la mirada con menos datos etiquetados.

Este estudio evalúa la efectividad de los modelos preentrenados en aplicaciones de Observación de la Tierra.

Los investigadores usan CRISP para mejorar el seguimiento de la biodiversidad a través de un mejor análisis de imágenes.

ESPnet-Codec mejora el entrenamiento y la evaluación de códecs neuronales para audio y voz.

Un nuevo algoritmo mejora la detección de eventos sonoros usando aprendizaje auto-supervisado.