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FedD2P ofrece una nueva forma para que IoT entrene modelos sin necesidad de muchos recursos.

Los modelos de base mejoran el reconocimiento de emociones y la interacción en la Computación Afectiva.

Un estudio sobre la efectividad de los Modelos de Fundación en el análisis de datos satelitales.

Los modelos de base mejoran la precisión en la identificación de cultivos en todo el mundo.

Un estudio compara CNNs preentrenadas y modelos base para la recuperación de imágenes médicas.

Los investigadores mejoran las técnicas de modelado de partículas usando métodos de aprendizaje automático.

La investigación revela ideas más profundas sobre las disparidades salariales usando modelos avanzados.

MedCLIP-SAMv2 mejora la detección de tumores usando técnicas de segmentación avanzadas y con pocos datos etiquetados.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes médicas al reducir la entrada manual.

PerCo (SD) ofrece un método público para la compresión de imágenes de alta calidad.

GravMAD ayuda a los robots a aprender tareas en espacios 3D a través de sub-objetivos.

Una guía para entender el rendimiento de los modelos de IA usando el marco FEET.

Explorando el futuro de las redes eléctricas y el papel de las herramientas avanzadas.

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Aprovechando modelos de base y LoRA para mejorar el análisis de diapositivas de citología.

Un nuevo enfoque para mejorar cómo aprenden e interactúan las máquinas.

Los modelos de IA están cambiando la forma en que los doctores analizan señales fisiológicas para ofrecer una atención más personalizada.

Combinando el tiempo y las relaciones para entender mejor el EEG.

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Descubre cómo las nuevas tecnologías están transformando la creación de imágenes.

Las investigaciones muestran que la calidad de los datos es más importante que el tamaño en estudios de células individuales.

Examinando las habilidades de los modelos base en la recopilación de información.

Examinando el impacto de la calidad de los datos de entrenamiento en los modelos de series temporales.

Los modelos de base mejoran el análisis de colisiones de partículas en física de altas energías.

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El deep learning impulsa la investigación en física de partículas con el extenso conjunto de datos AspenOpenJets.

Una herramienta innovadora simplifica el uso de modelos básicos para los desarrolladores.

Combinar modelos de base y sensores asequibles mejora la percepción de profundidad en varias aplicaciones.

Los investigadores usan machine learning para mejorar la comprensión de la dinámica de fluidos en aplicaciones del mundo real.

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