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Cette recherche propose une approche innovante pour améliorer l'efficacité énergétique des appareils IoT en utilisant des FPGA.

Une nouvelle méthode améliore la clarté de la parole dans des environnements bruyants en utilisant des réseaux de neurones doubles.

Évaluer des modèles de deep learning pour améliorer la segmentation d’images hyperspectrales.

Des chercheurs améliorent les estimations d'énergie des neutrinos en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

La recherche examine les données satellites pour estimer la toxicité des particules.

Un nouvel algorithme améliore la détection des enchevêtrements neurofibrillaires dans la maladie d'Alzheimer.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des flux fluides pour une meilleure gestion des ressources.

Le modèle GCF améliore la précision de la reconnaissance des expressions faciales grâce à des techniques de deep learning innovantes.

LaMoD améliore l'analyse du mouvement cardiaque à partir des vidéos CMR standard.

Découvre les dernières avancées en vision par ordinateur, propulsées par des modèles d'apprentissage profond.

Un nouveau système améliore la précision de la classification des tweets en utilisant des techniques d'apprentissage par transfert.

Une nouvelle méthode améliore l'assemblage d'images pour le diagnostic du cancer de la vessie.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de la communication sans fil grâce à des méthodes de formation de faisceaux avancées utilisant l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation 3D à partir de vidéos d'une seule caméra.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles 3D à partir d'images échographiques prises à main levée.

Un nouvel outil d'apprentissage profond améliore le suivi des cycles de gel-dégel en utilisant des données satellite.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des images grâce à des techniques d'apprentissage profond pour de meilleurs résultats cliniques.

Cet article parle du rôle de l'IA dans l'amélioration des techniques d'estimation des canaux sans fil.

Utiliser l'apprentissage profond pour reconstruire des champs de vitesse particulière des galaxies.

Une nouvelle méthode pour détecter de petits objets médicaux dans l'imagerie.

Les caméras basées sur des événements améliorent la détection des piétons dans les véhicules autonomes et les environnements urbains.

AFPNet propose une détection améliorée des vulnérabilités dans les contrats intelligents grâce à des techniques d'apprentissage profond.

Une méthode pour améliorer le déploiement de l'apprentissage profond sur des appareils à ressources limitées.

Un nouveau modèle de deep learning améliore la prédiction de mouvement pour des objets solides en 3D.

Comment la technologie portable et les LLM transforment le suivi de la santé et l'interprétation des données.

Une nouvelle méthode réduit les radiations en imagerie DSA tout en améliorant la qualité de l'image.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer la détection des problèmes oculaires liés au diabète.

Une nouvelle approche améliore la simulation de la turbulence en utilisant l'apprentissage profond et des méthodes basées sur la physique.

Explorer comment l'IA améliore l'analyse des prévisions météorologiques extrêmes.

TriQXNet améliore la précision des prévisions des impacts des tempêtes géomagnétiques sur la technologie.

Un nouveau cadre utilise l'apprentissage profond pour des solutions de programmation entière.

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

Examiner l'impact de l'apprentissage profond sur les techniques de filigrane et les défis de sécurité.

Un nouveau modèle améliore la classification des polypes colorectaux en utilisant l'apprentissage profond.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des images dentaires pour un meilleur diagnostic.

Un système robotique mesure efficacement les positions d'objets qui changent d'apparence.

Une compétition se concentre sur l'utilisation de l'IA pour des simulations de conception d'aile.

De nouvelles méthodes permettent de créer des scanners CT à partir d'images IRM pour réduire le stress des patients.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage profond pour améliorer l'évaluation du positionnement des mammographies.

Présentation de MUFormer pour un meilleur démélange des images hyperspectrales au fil du temps.