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Nuevo método mejora las Redes Neuronales Bayesianas para una mejor generalización en el aprendizaje por transferencia.

Un nuevo marco mejora la precisión en la detección de pólipos en la imagenología gastrointestinal.

Este estudio mejora los métodos para detectar ejemplos fuera de distribución en imágenes médicas.

Este estudio evalúa modelos de CNN y VGG16 Modificado en tareas de reconocimiento de emociones.

Un nuevo enfoque para el monitoreo de la salud estructural utiliza datos de estructuras similares.

Este estudio revela nuevos métodos para reconstruir datos de entrenamiento a partir de imágenes de alta resolución.

La investigación combina la mejora del habla y el aprendizaje por transferencia para mejores sistemas anti-spoofing.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos generativos incluso con escasos datos de entrenamiento.

Métodos para mejorar la precisión de la localización del teléfono a pesar de las diferencias entre dispositivos.

Un estudio sobre el equilibrio entre el aprendizaje por transferencia y la privacidad individual en el uso de datos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de datos visuales sin perder detalle.

Este artículo habla sobre cómo mejorar la velocidad de entrenamiento de redes neuronales usando transferencia de aprendizaje de superredes.

Las redes neuronales mejoran los procesos de diseño para un mejor control del sonido en acústica.

Un nuevo método mejora la creación de versiones de piano, equilibrando calidad e integridad musical.

Un nuevo método para acelerar el aprendizaje por refuerzo a través del intercambio de conocimiento.

SAM2 mejora el análisis de imágenes médicas, aumentando la precisión y accesibilidad para los doctores.

Usando redes neuronales para mejorar la inversión de forma completa y tener mejores imágenes del subsuelo.

Explora cómo la IA y el aprendizaje por transferencia están cambiando la detección del cáncer de riñón.

FPT+ mejora el aprendizaje transferido para imágenes médicas de alta resolución con recursos mínimos.

El algoritmo PAMSO mejora la optimización a múltiples escalas de tiempo para tomar mejores decisiones.

Los investigadores utilizan deep learning para clasificar dicalcogenuros de metales de transición usando imágenes de AFM.

Un modelo de aprendizaje profundo predice los resultados de los partidos de balonmano en las próximas Olimpiadas.

El aprendizaje automático está transformando la forma en que estudiamos y predecimos el comportamiento de los materiales.

Un nuevo enfoque mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo al centrarse en los objetos.

La IA transforma la agricultura a través de métodos innovadores de clasificación de cultivos y una mejor toma de decisiones.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo usando conocimiento compartido entre tareas.

Combinar la imagenología SONAR y el aprendizaje profundo mejora la claridad en las clasificaciones submarinas.

El aprendizaje por transferencia mejora los modelos de deep learning en comunicación inalámbrica con menos datos.

La investigación sobre métodos de poda mejora la eficiencia y precisión de las redes neuronales 3D.

Explorando cómo el aprendizaje por transferencia ayuda a estudiar las interacciones electrónicas con los núcleos atómicos.

Un nuevo método mejora las redes neuronales para dispositivos como smartphones y computadoras de bajo costo.

Una mirada a cómo el aprendizaje por transferencia impacta el rendimiento del modelo a través de las leyes de escalado.

Este artículo explora métodos para mejorar los sistemas de texto a voz para lenguas poco representadas.

Este artículo examina el uso del aprendizaje por transferencia para la detección de anomalías en datos de HCAL.

Usando redes neuronales profundas para mejorar la detección de colisiones en técnicas de manufactura avanzada.

Un nuevo enfoque mejora el diagnóstico de condiciones de la piel en diferentes tonos de piel.

Descubre cómo la IA está cambiando la forma en que identificamos especies de insectos.

Este estudio adapta modelos existentes para mejorar la detección de objetos en infrarrojos.