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Nuevo método mejora la coincidencia de imágenes de varios espectros de cámara.

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Un nuevo enfoque mejora la efectividad del aprendizaje profundo para resolver EDPs.

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Trap-MID ofrece una forma ingeniosa de proteger los datos de los hackers.

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Un nuevo método simplifica la poda de modelos de aprendizaje profundo utilizando principios de la física.

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Milabench ofrece benchmarks personalizados para mejorar las evaluaciones de rendimiento de la IA.

TP-UNet mejora la segmentación de imágenes médicas al usar información temporal.

xIELU ofrece una alternativa prometedora a las funciones de activación tradicionales en el aprendizaje profundo.

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Nuevo método mejora la seguridad del aprendizaje profundo con huellas digitales neuronales aleatorias.

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GCA-HNG mejora el entrenamiento del modelo al crear muestras negativas desafiantes.

Examinando el impacto del hardware y la comunicación en la eficiencia del deep learning.

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