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La investigación muestra cómo la autoatención mejora el modelado de respuesta neuronal en el aprendizaje profundo.

Métodos eficientes para identificar drones utilizando redes neuronales convolucionales.

Un nuevo método para estimar la pose de objetos usando datos débilmente etiquetados muestra resultados prometedores.

Este documento presenta un nuevo modelo para la clasificación de imágenes hiperespectrales usando técnicas de CNN y transformadores.

CMTNet mejora la tecnología de imágenes hiperespectrales para identificar mejor los cultivos.

Una nueva técnica mejora la imagen de los vasos sanguíneos del cerebro, ayudando a la investigación.

Investigación sobre cómo mejorar la transferencia de conocimientos en dispositivos inteligentes con recursos limitados.

Mejorando la comunicación entre vehículos con tecnología avanzada para unas carreteras más seguras.

Explora cómo los transformers están cambiando las técnicas de inpainting de imágenes en la visión por computadora.

Descubre lo último en visión por computadora impulsada por modelos de deep learning.

Un nuevo método mejora la precisión en la clasificación de las enfermedades de la piel.

Examinando modelos de IA para una clasificación efectiva de registros de software en redes de telecomunicaciones.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia energética de las CNN en microcontroladores STM32.

Examinando cómo identificar páginas web de salud confiables.

Un nuevo método mejora la precisión en el análisis de imágenes médicas usando datos limitados.

Este artículo investiga cómo las redes neuronales procesan datos a través de sus representaciones.

Los SVM de una clase simplifican la detección de exoplanetas a través de un procesamiento de datos eficiente.

El aprendizaje profundo simplifica el análisis de rendimiento para los atletas de canotaje.

La investigación mejora los métodos de predicción de convulsiones para aumentar la seguridad del paciente y la calidad de vida.

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.

DuoFormer mejora el análisis de imágenes médicas, potenciando las capacidades de detección de cáncer.

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

Un estudio mejora la estimación de la frecuencia cardíaca y la detección de murmullos usando grabaciones.

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

Presentando un modelo híbrido para una detección de intrusiones IoT efectiva.

Nuevo método mejora modelos de aprendizaje profundo para dispositivos con recursos limitados.

GSN combina el aprendizaje de diccionarios y técnicas de grafos para mejorar la clasificación de imágenes médicas.

Explorando nuevos métodos en el registro de imágenes médicas y su efectividad.

Los modelos de IA mejoran la detección temprana del cáncer de pulmón a través de técnicas de imagen avanzadas.

Un estudio sobre cómo mejorar las CNNs usando etiquetas parciales y modelos de ataque adversarial.

Un nuevo método mejora la segmentación de superpixeles en imágenes de 360° usando aprendizaje profundo.

MSA Net mejora la precisión en la segmentación de imágenes médicas usando técnicas innovadoras.

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

CC-SAM mejora la segmentación de imágenes médicas, aumentando la precisión para un mejor cuidado del paciente.

Un paquete de Python que ayuda en el análisis eficiente de datos de telescopios para investigadores.

Los métodos automatizados mejoran la precisión del diagnóstico del cáncer de mama a través del aprendizaje automático.

Las innovaciones en aprendizaje profundo mejoran la precisión en la imagenología médica para mejores resultados en salud.

Este artículo habla sobre cómo usar el aprendizaje profundo para predecir las respuestas emocionales a la música.

Usando técnicas avanzadas para detectar fusiones de galaxias en imágenes del JWST.