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Présentation d'un nouveau cadre auto-supervisé pour l'extraction de caractéristiques SAR.

Explorer des techniques d'apprentissage auto-supervisé dans l'imagerie médicale pour un meilleur apprentissage des caractéristiques.

Une nouvelle approche aide les robots à s'adapter rapidement à des tâches inconnues.

Un nouveau cadre améliore l'appariement de graphes sans données étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'alignement des phonèmes pour différentes applications de la parole.

Point-MAGE améliore la façon dont les nuages de points sont générés et compris.

Les VOCs offrent un moyen simplifié de prédire efficacement les futurs états vidéos.

Le modèle WV-Net améliore l'analyse des images SAR pour la surveillance des océans.

Un regard sur l'impact de SAM non supervisé sur la segmentation d'image avec moins de travail manuel.

Une nouvelle méthode améliore la gestion des accents différents par les systèmes ASR grâce à des codebooks spécialisés.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance des modèles à travers différents types de données.

Cette étude évalue la technologie de la parole dans des langues à faibles ressources comme l'arabe tunisien.

Explorer l'impact de l'apprentissage auto-supervisé dans la recherche en pathologie numérique et les applications cliniques.

Une approche innovante améliore la détection des pannes des satellites sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.

Cette étude examine le Mix-Training pour la détection de mots-clés dans des conditions de parole bruyante.

Combiner les images de radiographies thoraciques et les dossiers médicaux électroniques améliore la précision du diagnostic.

Un outil auto-supervisé pour estimer les signatures musicales, réduisant le besoin d'annotations d'experts.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des flux de travail chirurgicaux en utilisant des informations de profondeur.

Utiliser des méthodes avancées pour identifier les espèces de plantes grâce aux données de télédétection.

Explorer LaFAM : Une méthode sans étiquette pour mieux comprendre les décisions de l'IA.

Un aperçu de l'apprentissage par transfert et de l'apprentissage auto-supervisé dans le secteur de la santé.

Une nouvelle approche améliore la compréhension de la progression de la maladie d'Alzheimer.

ETSEF améliore le diagnostic en utilisant efficacement des données médicales limitées.

L'apprentissage auto-supervisé transforme la reconnaissance musicale grâce à des méthodes innovantes.

EQuAD améliore la performance des modèles sur des graphes avec des distributions de données qui changent.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité du traitement de la parole avec moins de consommation d'énergie.

HERMES prédit les effets des mutations protéiques, aidant à la recherche médicale et au développement de médicaments.

Une nouvelle méthode améliore la classification kNN en utilisant des gradients pour une meilleure représentation des caractéristiques.

Des chercheurs utilisent le machine learning pour améliorer la détection des ondes solitaires internes dans les données océaniques.

Une nouvelle méthode pour une segmentation d'image efficace en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Un aperçu des méthodes pour améliorer la qualité des images affectées par la brume.

MolTRES améliore la prédiction chimique en intégrant des connaissances et des méthodes de formation innovantes.

Découvrez les dernières avancées dans le suivi des objets en mouvement dans différentes applications.

Une nouvelle méthode pour des animations faciales réalistes en temps réel dans la réalité virtuelle.

Une nouvelle méthode améliore la conversion de la parole silencieuse en audio compréhensible.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie hyperspectrale pour de meilleurs résultats chirurgicaux.

Une nouvelle méthode pour détecter des objets invisibles en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions dans la découverte de médicaments et la conception de matériaux en utilisant du bruit conscient des molécules.

Nouveau cadre améliore la catégorisation des nœuds dans des graphes avec des attributs de texte et peu de données.