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Una mirada a los componentes clave del aprendizaje profundo y sus interacciones.

Un nuevo método de filtrado mejora el rendimiento del modelo en el análisis de imágenes médicas.

Este método mejora la segmentación de tumores usando variaciones de forma en imágenes médicas.

Nuevas técnicas mejoran la precisión de imagen del radar y reducen el ruido a través del aprendizaje profundo.

Un desglose de los modelos de atención y su importancia en la mejora del rendimiento.

Un nuevo método mejora las imágenes en baja luz, reduce el ruido y preserva los colores.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar el rendimiento de la segmentación semántica usando tasas atrous.

Un nuevo método mejora la creación de movimientos realistas de personajes en la animación.

Un nuevo marco mejora las predicciones para PDEs hiperbólicas complejas con discontinuidades.

Un nuevo método mejora la clasificación de imágenes combinando múltiples tareas de auto-supervisión.

Un nuevo método para defender redes neuronales profundas de amenazas de puertas traseras con resultados prometedores.

El Transformer de Doble Atención de Partículas mejora las técnicas de etiquetado de chorros en física de partículas.

Mejorando enfoques de aprendizaje profundo para resolver problemas inversos no lineales con nuevos marcos.

Examinando los desafíos y defensas contra ataques adversariales en nubes de puntos 3D.

BearingPGA-Net ofrece una forma eficiente de diagnosticar fallos en rodamientos usando tecnología FPGA.

Una mirada al impacto de SPGAN en los métodos de generación de imágenes.

Nuevo marco de aprendizaje profundo mejora la detección de convulsiones en recién nacidos.

Presentando un modelo estocástico para mejorar la precisión en la predicción de imágenes.

Una mirada a cómo los métodos de entrenamiento afectan el rendimiento del modelo en el aprendizaje automático.

RNAformer usa aprendizaje profundo para mejorar las predicciones de estructura del ARN.

PATRONoC mejora la eficiencia de transferencia de datos en aplicaciones de deep learning.

MetaCAM mejora la claridad en los modelos de aprendizaje profundo a través de explicaciones visuales mejoradas.

DiffPose mejora el reconocimiento de poses humanas usando datos de video para mayor precisión.

El método KIBS simplifica modelos urbanos 3D usando imágenes satelitales únicas.

MRQ permite una adaptación eficiente de modelos de aprendizaje profundo para varios dispositivos.

ACDMSR mejora la calidad de imagen y la velocidad en aplicaciones de super-resolución.

Este estudio mejora la solidez del aprendizaje profundo a través de la selección dinámica de modelos.

Nuevo método mejora la detección de objetos camuflados usando técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes.

Este método mejora el entrenamiento del modelo en medio de problemas con etiquetas incorrectas.

Un nuevo método mejora la equidad en las predicciones de imágenes médicas.

Este documento examina métodos de pre-entrenamiento para mejorar el rendimiento del modelo DETR en detección de objetos.

LCNF mejora la imagen superando las limitaciones tradicionales con aprendizaje profundo.

Los ataques automatizados a los aceleradores de DNN pueden revelar detalles del modelo con poco esfuerzo.

La poda dinámica de tokens mejora la eficiencia en la segmentación semántica para transformadores de visión.

Nuevo método mejora la clasificación de imágenes combinando análisis de texturas y aprendizaje profundo.

Los sistemas automatizados mejoran la búsqueda de desafíos de programación competitiva a través de la clasificación de textos.

Un nuevo método para rastreo y segmentación usando solo modelos de apariencia.

AutoencODE adapta redes neuronales a anchos de capa variables para mejorar el rendimiento.