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Los investigadores usan el aprendizaje profundo para notar las diferencias entre los pájaros machos y hembras.

LiPCoT transforma datos de series temporales para aplicaciones de modelos de lenguaje.

Este artículo habla sobre cómo usar el aprendizaje automático para mejorar la calidad de imagen en las tomografías computarizadas.

Utilizando aprendizaje profundo para mejorar la detección temprana del carcinoma de células escamosas orales.

BBATProt usa aprendizaje profundo para mejorar la precisión en la predicción de funciones de proteínas.

Este artículo examina los avances en el seguimiento ocular usando EEG y técnicas de aprendizaje profundo.

Nuevo modelo mejora la precisión en la segmentación de lesiones cutáneas para la detección temprana del cáncer.

Nuevo modelo mejora significativamente la precisión en la clasificación de imágenes de cáncer de cuello uterino.

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Descubre cómo EUIS-Net mejora la segmentación de imágenes de ultrasonido de mama para una mejor detección del cáncer.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar el reconocimiento del lenguaje de señas bengalí usando tecnología avanzada.

Los métodos de IA están cambiando la forma en que los científicos predicen las propiedades moleculares para varias aplicaciones.

Una visión general de los ricos dialectos del tamil y métodos de identificación.

Explorando el impacto de los modelos transformadores en la creación de informes de radiología.

Modelos de deep learning como U-Net están revolucionando la segmentación celular en imágenes de microscopía.

Los sistemas de IA mejoran la precisión de las mamografías y la confianza a través de técnicas de interpretabilidad efectivas.

Un nuevo conjunto de datos mejora la imagen de sonar para el reconocimiento de objetos submarinos.

Presentamos LoG-VMamba para mejorar la segmentación de imágenes médicas.

ResEmoteNet mejora la forma en que las máquinas leen las expresiones faciales para varias aplicaciones.

Examinando cómo el aprendizaje profundo mejora la precisión en la predicción de terremotos.

Presentando LSSF-Net, un modelo liviano para una segmentación precisa de lesiones en la piel.

TBConvL-Net mejora la precisión y eficiencia en la segmentación de imágenes médicas.

K-Origins mejora la evaluación del color en redes neuronales para una mejor análisis de imágenes.

Nuevo conjunto de datos y modelo mejoran la detección de objetos en entornos interiores.

MobileUNETR ofrece una mejor detección de cáncer de piel gracias a la segmentación de imágenes avanzada.

Este proyecto explora métodos de IA para clasificar la basura de manera más eficiente.

Nuevo método mejora la modelación del flujo de fluidos con mediciones limitadas y ruidosas.

Un método que mejora la CNN para enfocarse en áreas clave de la imagen para tomar mejores decisiones.

El proyecto GRAND se centra en detectar lluvias de aire de neutrinos de alta energía utilizando disparadores autónomos.

Explorando métodos para mejorar la calidad de imagen afectada por la turbulencia atmosférica.

Un nuevo método para entrenar CNNs directamente en dispositivos móviles y de borde.

Un nuevo marco mejora la precisión de las imágenes por ultrasonido durante el monitoreo del trabajo de parto.

Un método práctico para detectar violencia en espacios públicos usando análisis de video avanzado.

Un sistema que usa deep learning para detectar actos violentos en grabaciones de video.

Un nuevo método de CNN mejora la separación del ruido por movimiento de tierra en el procesamiento de datos sísmicos.

Una mirada a la eficiencia del entrenamiento en CNNs y BCNNs usando MNIST y CIFAR-10.

Nueva arquitectura de aprendizaje automático mejora el análisis de imágenes hiperespectrales y la clasificación de materiales.

Explorando técnicas de deep learning para el análisis de datos de series temporales continuas.

Un estudio revela el potencial de reducir datos de eventos para mejorar la eficiencia.

Un nuevo método mejora la claridad y el reconocimiento de imágenes en entornos ruidosos.