Últimos artículos para Redes Neuronales Convolucionales

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

ConvBench ofrece una nueva forma de evaluar el rendimiento de los algoritmos de convolución de manera efectiva.

Nuevas técnicas mejoran la precisión de ubicación de los robots en espacios interiores usando aprendizaje profundo.

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.

Combinar palabras de activación y reconocimiento de voz mejora la seguridad en la tecnología de voz.

GroupMamba mejora la eficiencia y precisión del procesamiento de imágenes en tareas de visión por computadora.

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

Un estudio sobre cómo las CNNs reconocen emociones a través del análisis de imágenes.

Esta investigación presenta un modelo de CNN para reconocer la base y el exponente de expresiones matemáticas a partir de imágenes.

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

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

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

CLP transforma datos moleculares en cadenas para mejorar el descubrimiento de medicamentos.

Este artículo habla sobre el papel de las Convoluciones Deformables en la mejora de la segmentación semántica para la conducción autónoma.

Métodos innovadores mejoran la identificación de sitios web a través del análisis del tráfico de red.

Se están desarrollando métodos innovadores para rastrear y quitar satélites inactivos de la órbita.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de dónde se unen las proteínas, ayudando en el descubrimiento de medicamentos.

Aprende cómo la detección de anomalías mejora la seguridad en los sistemas IoT de salud.

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

Un nuevo modelo mejora la clasificación de imágenes para dispositivos de bajo consumo.

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

Explorando las dificultades para predecir el estado de MGMT usando MRI en pacientes con glioma.

Un estudio revela cómo los modelos de IA reconocen objetos usando mecanismos de atención.

El Movimiento de Entrada Triangular mejora la eficiencia en redes neuronales convolucionales.

Nuevo método mejora las predicciones en dinámica de fluidos turbulentos usando menor complejidad.

Mejorando la detección de fallos y diagnósticos en reactores nucleares usando técnicas de aprendizaje profundo.

Un nuevo enfoque para analizar cómo los modelos de imagen soportan cambios en la entrada.

Usando CNNs para identificar deslizamientos de tierra eficientemente a través de imágenes satelitales.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia energética y la velocidad de procesamiento en las CNN.

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

Una nueva técnica mejora la calidad de la imagen al centrarse en el canal verde.

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

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

Este artículo habla sobre cómo crear CNNs que funcionen en dispositivos de poca memoria.

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

Los científicos estudian objetos potenciados usando tecnología avanzada y aprendizaje automático en el LHC.

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

Un nuevo enfoque mejora el análisis de datos financieros para un trading más inteligente.

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