Últimos artículos para Redes Neuronales Convolucionales

Usando aprendizaje automático para clasificar características de mareas en imágenes de galaxias de nuevas encuestas.

Un nuevo método para comprimir CNNs mientras se mantiene la precisión para un procesamiento de imágenes eficiente.

Un estudio de cómo los humanos y las computadoras identifican objetos en medio de la incertidumbre.

Un sistema analiza imágenes de ecocardiografía para identificar condiciones del corazón rápidamente.

Este método combina aprendizaje profundo y matemáticas para mejorar la restauración de imágenes.

El nuevo modelo mejora las predicciones al mezclar el conocimiento de la física con técnicas avanzadas de aprendizaje.

La investigación presenta un nuevo método para mejorar la clasificación de pólipos en colonoscopias.

Una mirada a cómo MCDFN eleva la precisión en la previsión de la demanda.

Aprende cómo la Entropía de Transferencia mejora el entrenamiento y el rendimiento de las Redes Neuronales Convolucionales.

La extracción automática de características transforma el análisis de datos en colisionadores de partículas.

Nuevos métodos de aprendizaje automático mejoran el análisis del estado de los fotones para tecnologías cuánticas.

Esta investigación se centra en mejorar la segmentación de tumores cerebrales con un nuevo enfoque de modelo.

El aprendizaje automático mejora la velocidad y precisión para identificar enfermedades de las plantas.

Este estudio explora nuevos métodos para detectar peatones en condiciones climáticas difíciles.

La tecnología de IA mejora la identificación de escarabajos del pino y la gestión forestal.

Nuevo método permite controlar con precisión los comportamientos cuánticos usando aprendizaje automático.

La investigación sobre el beamforming de campo cercano busca mejorar los sistemas de comunicación inalámbrica.

Un sistema que usa MediaPipe y CNN para mejorar la precisión en la detección de lenguaje de señas.

Descubre cómo el deep learning mejora las predicciones del clima a corto plazo.

Un nuevo modelo mejora la precisión en el diagnóstico del cáncer de mama usando análisis de imágenes avanzadas.

Analizando la efectividad de los ViTs para el reconocimiento de texturas en comparación con los métodos tradicionales.

Un estudio examina la robustez de los modelos de segmentación contra ataques adversariales en el sector de la salud.

Una mirada a cómo YOLO ha cambiado la detección de objetos en varios campos.

El aprendizaje automático mejora la detección temprana del grosor del melanoma a través de imágenes de dermatoscopía.

Una mirada a cómo el aprendizaje automático ayuda a diagnosticar la atipia melanocítica.

Presentando un método para clasificaciones de video rápidas basadas en el análisis de los primeros fotogramas.

Los investigadores usan aprendizaje profundo multimodal para mejorar la identificación de fuentes de radio.

Una revisión de métodos de aprendizaje automático para predecir accidentes de tráfico y mejorar la seguridad vial.

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

Usando redes neuronales en FPGAs para mejorar la fiabilidad de la comunicación a alta velocidad.

GRACE ofrece métodos mejorados para detectar videos DeepFake en condiciones desafiantes.

Una mirada a mejorar los modelos de deep learning para la eficiencia en el procesamiento de imágenes.

Los KANs mejoran el análisis y clasificación de imágenes mientras usan menos recursos.

El modelo GCF mejora la precisión en el reconocimiento de expresiones faciales usando técnicas innovadoras de aprendizaje profundo.

Nueva herramienta de IA ayuda a veterinarios a diagnosticar condiciones cardíacas en perros.

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

Un estudio sobre el comportamiento energético en redes de aprendizaje profundo que mejora el análisis de señales.

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

La investigación explora la conexión entre las emociones y las experiencias sensoriales en las obras de arte.

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