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Nuevos métodos mejoran la calidad y eficiencia de la eliminación de ruido en imágenes.

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Logrando una alta precisión en la clasificación de imágenes con un modelo ResNet compacto.

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Un enfoque eficiente para conjuntos de datos más pequeños en visión por computadora sin perder información clave.

Este estudio muestra cómo la poda puede acelerar la segmentación de pólipos en imágenes médicas.

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Explorando cómo las elecciones de entrenamiento afectan el rendimiento y la generalización del modelo.

Un nuevo método mejora la imagenología 3D de proteínas usando tecnología de crio-EM.

Combinando paralelismo de modelo y cambio de memoria para servir modelos grandes de manera eficiente.

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Nuevo método combina formas humanas para predecir movimientos con precisión.

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Un nuevo método genera imágenes de texto para idiomas con datos limitados.

Un nuevo optimizador promete un entrenamiento más rápido para redes neuronales profundas.

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ViG-UNet combina redes neuronales de grafo y U-Net para mejorar el análisis de imágenes médicas.

Un nuevo enfoque para entrenar modelos que manejen mejor las imágenes médicas ocluidas.

Un nuevo método de deformación de malla profunda mejora la precisión en la segmentación de órganos abdominales.

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Un estudio sobre las dependencias de paquetes de TensorFlow y PyTorch en el ecosistema de PyPI.

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