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WAM vise à prédire les impacts des feux de forêt pour mieux répartir et gérer les ressources.

Cet article examine comment l'apprentissage profond prédit la volatilité financière à travers différents actifs.

Découvrez comment le NILM aide les foyers à suivre et réduire leur consommation d'énergie.

Un ensemble de données et une méthode révolutionnaires améliorent la détection des personnages dans les comics.

LDMRes-Net propose une méthode légère pour une segmentation précise des images de la rétine.

Une nouvelle méthode crée des modèles 3D réalistes à partir d'images uniques.

Un nouveau modèle améliore les prédictions sur la migration du dioxyde de carbone dans les formations géologiques.

T-GAN améliore la communication THz grâce à un modélisation précise des canaux.

De nouveaux algorithmes améliorent la restauration des images hyperspectrales avec des données manquantes.

Un aperçu de l'apprentissage profond, son importance, ses défis et ses perspectives d'avenir.

RADiff génère des images radio synthétiques pour améliorer les ensembles de données astronomiques.

Cette étude utilise l'apprentissage profond pour trouver des zéros non triviaux des opérateurs de Fokker-Planck.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage profond pour améliorer la détection des ondes gravitationnelles en astronomie.

SEPT améliore la transmission sans fil des nuages de points 3D en utilisant l'apprentissage profond.

M UNet améliore la détection précoce des polypes pour lutter contre le cancer colorectal.

Un nouveau modèle améliore le diagnostic de la septicémie en utilisant des technologies avancées.

Un aperçu des méthodes modernes pour améliorer les images basse résolution.

Les outils d'automatisation améliorent l'efficacité dans la recherche sur les organoïdes et les processus de marquage.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de la liaison des médicaments et de leur efficacité.

Mol-GDL améliore les prédictions moléculaires en intégrant des interactions covalentes et non covalentes.

Un aperçu du rôle de LNet-SKD dans l'amélioration de la sécurité des réseaux.

Une nouvelle méthode améliore considérablement la qualité des images sous-marines.

Une nouvelle méthode réduit l'effort de labellisation dans la classification vidéo en utilisant des techniques d'apprentissage actif.

Un nouveau cadre pour améliorer les modèles d'apprentissage profond pour les données de séries temporelles.

Recherche sur l'amélioration des modèles de reconnaissance d'écriture manuscrite pour différents styles d'écriture.

De nouvelles technologies pourraient changer la façon dont on évalue l'âge biologique des patients.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie des tissus en estimant la vitesse du son grâce à l'apprentissage profond.

Cette recherche utilise l'apprentissage profond pour trouver des solutions faibles aux équations de Navier-Stokes.

Une nouvelle méthode combine des données au sol et de la télédétection pour de meilleures prévisions de biomasse forestière.

Un aperçu des modèles de deep learning utilisés pour prédire les tendances des prix des actions.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage traditionnel et profond pour une imagerie sonore efficace.

De nouvelles méthodes améliorent le réalisme dans les technologies audio en utilisant des techniques informées par la physique.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la détection des voies pour les voitures autonomes.

Combiner des types de données différents améliore les prévisions des taux de survie des patients en réanimation.

De nouvelles méthodes améliorent la conception des TCR pour un traitement du cancer efficace.

Cet article examine les risques de sécurité des systèmes de surveillance de charge non intrusifs.

Un aperçu de comment les modèles d'apprentissage profond comprennent l'activité cérébrale.

Cette étude parle d'une méthode pour mieux diagnostiquer les maladies gastro-intestinales en utilisant l'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle améliore la détection des lésions et l'estimation de l'âge chez les patients ayant subi un AVC.

LUCYD améliore les images en microscopie, en combinant des méthodes traditionnelles avec l'apprentissage profond pour une meilleure clarté.