Últimos artículos para Aprendizaje Profundo

Una visión general del aprendizaje profundo, su importancia, desafíos y perspectivas futuras.

RADiff genera imágenes de radio sintéticas para mejorar conjuntos de datos astronómicos.

Este estudio usa aprendizaje profundo para encontrar ceros no triviales de los operadores de Fokker-Planck.

Los investigadores usan aprendizaje profundo para mejorar la detección de ondas gravitacionales en astronomía.

SEPT mejora la transmisión inalámbrica de nubes de puntos 3D usando aprendizaje profundo.

M UNet mejora la detección temprana de pólipos para combatir el cáncer colorrectal.

Un nuevo modelo mejora el diagnóstico de sepsis usando tecnologías avanzadas.

Una mirada a métodos modernos para mejorar imágenes de baja resolución.

Las herramientas de automatización mejoran la eficiencia en la investigación de organoides y en los procesos de etiquetado.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de la unión de medicamentos y su efectividad.

Mol-GDL mejora las predicciones moleculares al integrar interacciones covalentes y no covalentes.

Una mirada al papel de LNet-SKD en mejorar la seguridad de la red.

Un nuevo enfoque mejora significativamente la calidad de las imágenes submarinas.

Un nuevo método reduce el esfuerzo de etiquetado en la clasificación de videos usando técnicas de aprendizaje activo.

Un nuevo marco para mejorar los modelos de deep learning para datos de series temporales.

Investigación sobre cómo mejorar los modelos de reconocimiento de escritura a mano para estilos de escritura diversos.

Nueva tecnología podría cambiar la forma en que evaluamos la edad biológica en los pacientes.

Un nuevo método mejora la imagenología de tejidos al estimar la velocidad del sonido usando aprendizaje profundo.

Esta investigación utiliza aprendizaje profundo para encontrar soluciones débiles a las ecuaciones de Navier-Stokes.

Un nuevo método combina datos terrestres y teledetección para mejorar las predicciones de biomasa forestal.

Una mirada a los modelos de deep learning usados para predecir tendencias de precios de acciones.

Un nuevo método combina el aprendizaje tradicional y profundo para una imagenación de sonido eficiente.

Nuevos métodos mejoran el realismo en las tecnologías de audio usando técnicas informadas por la física.

Nuevos métodos mejoran la precisión de detección de carriles para autos autónomos.

Combinar diferentes tipos de datos mejora las predicciones sobre las tasas de supervivencia de los pacientes en la UCI.

Nuevos métodos mejoran el diseño de TCR para un tratamiento efectivo del cáncer.

Este artículo examina los riesgos de seguridad de los sistemas de Monitoreo de Carga No Intrusivo.

Una mirada a cómo funcionan los modelos de aprendizaje profundo para entender la actividad cerebral.

Este estudio habla sobre un método para mejorar el diagnóstico de enfermedades gastrointestinales usando aprendizaje automático.

Un nuevo modelo mejora la detección de lesiones y la estimación de edad en pacientes con ACV.

LUCYD mejora imágenes de microscopía, mezclando métodos tradicionales con aprendizaje profundo para una mejor claridad.

Nuevo modelo de deep learning mejora la precisión en la segmentación de tumores en pacientes pediátricos.

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

RCC-SGM mejora la claridad de imagen en tomografía fotoacústica sin necesidad de conjuntos de datos emparejados.

Descubre cómo el deep learning transforma la creación de imágenes con síntesis 3D.

Este estudio explora el uso del aprendizaje profundo para identificar especies de plantas en arqueología.

El aprendizaje profundo mejora la imagenología Doppler de color para un mejor análisis del flujo cardíaco.

Combinando modelos lineales con aprendizaje profundo para mejorar las estimaciones de tiempo de eventos.

Aplicando el aprendizaje profundo para la toma de decisiones financieras con impactos retrasados.

Este estudio examina cómo evoluciona la porosidad en los alambres de níquel durante el calentamiento.