R-Trans mejora la evaluación en tiempo real de las habilidades quirúrgicas usando datos cinemáticos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Una mirada a los métodos para evaluar imágenes generadas por IA.
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Una mirada a los métodos modernos y su impacto en la atención médica.
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Este estudio evalúa modelos de aprendizaje profundo para mejorar la clasificación de imágenes médicas.
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La detección comprimida en tiempo real mejora la transmisión y el procesamiento de datos en satélites miniaturizados.
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El aprendizaje profundo mejora las resonancias magnéticas, aumentando la velocidad y la calidad de la imagen para un mejor diagnóstico.
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Nuevas técnicas mejoran la detección de defectos en objetos impresos en 3D, asegurando calidad.
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Un nuevo método mejora la precisión en la imagen cardíaca al combinar diferentes perspectivas.
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Los equipos se enfrentan al desafío de mejorar imágenes de baja resolución a increíbles 4K.
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Un método rápido y efectivo para segmentar capas de la retina usando imágenes de OCT.
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Mamba-Ahnet mejora la segmentación de imágenes médicas para una detección precisa de lesiones.
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EvaNet combina imágenes de satélite y datos de elevación para mejorar la precisión del mapeo de inundaciones.
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Nuevo modelo mejora la calidad de las imágenes satelitales para un mejor análisis.
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CSA-Net mejora la precisión de segmentación para imágenes médicas, aumentando las capacidades de diagnóstico.
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Un sistema analiza imágenes de ecocardiografía para identificar condiciones del corazón rápidamente.
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DDPET-3D mejora las imágenes de PET de baja dosis para un mejor diagnóstico.
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MMIST-ccRCC ofrece datos completos para un cuidado del cáncer personalizado.
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GroupedMixer mejora la velocidad y la calidad de la compresión de imágenes usando técnicas innovadoras.
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Combinar modelos mejora la precisión de la clasificación de imágenes hiperespectrales.
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Un modelo mejora las predicciones de la reflexión de la luz del suelo para ayudar en estudios ambientales.
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JOSENet mejora la detección en tiempo real de la violencia en videos de vigilancia usando métodos avanzados.
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Nuevos métodos mejoran la precisión de la imagen EIT para aplicaciones médicas e industriales.
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Nuevos métodos mejoran la compresión de texturas para la eficiencia y calidad gráfica.
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SiSIFUS mejora la claridad de imagen en la imagen de tiempo de vida de fluorescencia para estudios biológicos.
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Nuevo modelo mejora la clasificación de enfermedades usando imágenes médicas etiquetadas y no etiquetadas limitadas.
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D-TrAttUnet mejora la precisión de segmentación en tareas de imágenes médicas.
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Los datos sintéticos ofrecen soluciones prometedoras a los problemas en la imagenología médica.
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SegCLR mejora la segmentación de imágenes oculares utilizando tanto datos etiquetados como no etiquetados.
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Un nuevo sistema híbrido combina métodos ópticos y electrónicos para una clasificación de imágenes eficiente.
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Un marco completo para analizar el rendimiento de XR en redes inalámbricas asistidas por edge.
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Esta investigación se centra en usar IA para la detección temprana de enfermedades retinianas.
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CoVScreen mejora el diagnóstico de COVID-19 usando radiografías de tórax y técnicas de aprendizaje profundo.
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Nuevo conjunto de datos y sistema de detección mejoran la eficiencia en la cosecha de frutas para los agricultores.
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El BraTS Challenge lleva los límites en la segmentación automatizada de meningiomas usando deep learning.
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Este estudio examina el potencial de la IA para clasificar subtipos de cáncer de ovario.
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Un enfoque nuevo para la eliminación de ruido en imágenes usando técnicas de aprendizaje auto-supervisado.
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Un método para convertir imágenes y mejorar la precisión del color.
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