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DSAM ofrece una nueva perspectiva sobre la conectividad cerebral utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.

El BraTS Challenge lleva los límites en la segmentación automatizada de meningiomas usando deep learning.

Este documento presenta L-HiTS, un método para simular sistemas complejos usando aprendizaje profundo.

CConnect combina el aprendizaje automático con la resonancia magnética para una mejor calidad de imagen y eficiencia.

Una visión general de los BCIs, su tecnología y aplicaciones de aprendizaje profundo.

Explora la importancia y las tendencias en la detección de anomalías en video en diferentes campos.

Explorando cómo la computación cuántica influye en las técnicas de aprendizaje automático.

Este estudio examina cómo la estética influye en las decisiones de compra en la industria de la moda.

Este artículo habla sobre nuevos métodos para monitorear la actividad del corazón y el cerebro.

Te presentamos S3, un método para mejorar el análisis de datos de series temporales mediante una reorganización inteligente.

Un nuevo método combina aprendizaje profundo y algoritmos genéticos para hacer inferencia bayesiana más rápido.

Este estudio evalúa modelos de aprendizaje profundo para resolver ecuaciones complejas de manera eficiente.

MpoxSLDNet ofrece un enfoque prometedor para identificar las lesiones de viruela del simio con precisión.

Este estudio compara el aprendizaje profundo con los modelos tradicionales para estimar los riesgos de cáncer por radiación.

Nuevo modelo mejora la clasificación de enfermedades de la piel usando técnicas avanzadas.

La investigación explora el potencial de los registros de movimiento fuerte para ubicar el epicentro.

Examinando el papel del aprendizaje profundo en la mejora de modelos causales.

Un nuevo método mejora el análisis de datos GNSS para un mejor seguimiento de los eventos de deslizamiento lento.

La tecnología de IA mejora la identificación de escarabajos del pino y la gestión forestal.

Los robots con patas están evolucionando para enfrentar desafíos diversos en diferentes campos.

Usando deep learning para mejorar la monitorización de emisiones acústicas en uniones atornilladas.

La microscopía de fuerza atómica de alta resolución ayuda en la identificación molecular precisa.

CryoTEN mejora la calidad del mapa de cryo-EM usando métodos de aprendizaje profundo.

La investigación sobre el beamforming de campo cercano busca mejorar los sistemas de comunicación inalámbrica.

Un nuevo enfoque mejora la claridad de los datos sísmicos utilizando aprendizaje profundo no supervisado.

Un nuevo marco busca mejorar la precisión y eficiencia en el análisis de imágenes médicas.

Nuevos métodos mejoran la identificación de fuentes de señal en la imagenología médica.

Un modelo de aprendizaje profundo diseñado para optimizar el uso de codones en diferentes organismos.

Un nuevo marco combina el aprendizaje profundo con la física para mejorar las predicciones de PDE.

Un nuevo método combina el sensores cuánticos y el aprendizaje profundo para medir el estado de manera precisa.

Nuevos modelos mejoran la precisión del análisis de proteínas para aplicaciones de investigación.

Un nuevo enfoque usando aprendizaje profundo mejora la claridad en la imagen astronómica.

Nuevos métodos mejoran cómo las máquinas reconocen emociones en el habla humana.

Una nueva referencia prueba la capacidad de los LLMs para encontrar vulnerabilidades de software.

Un método nuevo que usa IA para analizar imágenes astronómicas de manera eficiente y precisa.

Un nuevo método mejora la precisión de las reconstrucciones 3D en microscopía crioelectrónica.

Una guía sobre técnicas de optimización multiobjetivo en aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Una mirada a las vulnerabilidades y soluciones para sistemas de aprendizaje profundo.

PepFlow utiliza aprendizaje profundo para crear diseños de péptidos efectivos para el desarrollo de medicamentos.

Utilizando imágenes satelitales y aprendizaje profundo para mejorar el mapeo de barrios marginales y las condiciones de vida.