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Usar IA para mejorar la comunicación entre varios dispositivos.

Explorando nuevas técnicas en diseño experimental y análisis de datos para la investigación científica.

La IA mejora la detección temprana de pólipos colorrectales mediante técnicas de imagen avanzadas.

SigDLA combina aprendizaje profundo y procesamiento de señales para aplicaciones IoT eficientes.

Evaluando el papel del deep learning en mejorar la precisión de los datos climáticos.

Las técnicas de aprendizaje profundo tienen mucho potencial para segmentar el páncreas a partir de escáneres de TC.

DeepClean automatiza la identificación y corrección de distorsiones en imágenes.

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

La IA está cambiando cómo se realiza la cirugía cardíaca, mejorando los resultados para los pacientes.

Un nuevo marco estima cómo rinden los modelos de deep learning en varias GPUs.

Un nuevo modelo utiliza aprendizaje profundo para mejorar el rendimiento en el análisis de datos tabulares.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los datos EEG en modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la detección temprana de la roya del café usando imágenes de baja calidad.

Un nuevo sistema de detección busca proteger a los pilotos de los riesgos de cables eléctricos y torres.

El nuevo modelo PIMPNet integra escaneos cerebrales y la edad para el diagnóstico del Alzheimer.

Nuevos métodos mejoran la recuperación de imágenes borrosas con técnicas de aprendizaje profundo.

Los avances en deep learning mejoran la precisión del diagnóstico de enfermedades de la piel.

Un nuevo método mejora la imagenología retinal para detectar enfermedades mejor.

Investigaciones muestran que el aprendizaje activo mejora la capacidad de la IA para detectar enfermedades oculares en imágenes de OCTA.

Una mirada a los enfoques de aprendizaje profundo para mejorar la predicción de precios de criptomonedas.

Nuevas técnicas mejoran las predicciones del clima a nivel local en medio del cambio climático.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de actividades usando sensores portátiles y IA.

Un nuevo enfoque para estimar rasgos de sonido en entornos difíciles usando aprendizaje profundo.

Nuevos métodos mejoran la imagen multiespectral para la agricultura y el monitoreo ambiental.

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

Modelos de deep learning analizan grabaciones de voz para identificar insuficiencia respiratoria y estimar niveles de oxígeno.

Nuevos métodos mejoran las habilidades y la toma de decisiones de los personajes animados en el ping pong.

Nuevos modelos mejoran las predicciones de eficiencia de electrolitos de baterías.

Un nuevo método mejora el análisis seguro de datos mientras protege la privacidad.

Nuevos métodos mejoran la cartografía de bosques tropicales usando técnicas de imagen avanzadas.

El aprendizaje automático ofrece nuevos métodos para una detección de amenazas cibernéticas más rápida y precisa.

Examinando cómo el cambio de dominio afecta al aprendizaje profundo en la identificación de enfermedades en plantas.

Este artículo habla sobre cómo predecir números de estabilidad en gráficos usando redes neuronales convolucionales.

Un estudio comparando modelos de aprendizaje automático para evaluar vulnerabilidades en código C/C++.

Los astrónomos mejoran las mediciones de corrimiento al rojo con técnicas de aprendizaje automático para obtener mejores ideas cósmicas.

El aprendizaje profundo por transferencia mejora las aplicaciones de nubes de puntos 3D en varias industrias.

TransRx mejora la comunicación entre vehículos y redes para conducir más seguro.

Este artículo explora cómo resolver problemas inversos usando modelos y técnicas avanzadas.

CAReLU mejora el aprendizaje al equilibrar valores positivos y negativos en modelos de aprendizaje profundo.

El método LIP-CAR reduce el uso de contraste mientras mejora la calidad de imagen.