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Les avancées en deep learning améliorent la précision du diagnostic des maladies de la peau.

Des chercheurs améliorent la précision des échographies fœtales en utilisant des images synthétiques et de l'apprentissage automatique.

Explorer comment la diversité des ensembles de données influence la performance des modèles d'apprentissage profond.

Le nouveau modèle CFGen améliore la génération de données synthétiques à cellule unique pour des insights de recherche plus pertinents.

Une nouvelle méthode améliore la détection des images générées par l'IA en se concentrant sur les zones texturées.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance des émotions et la réponse dans la technologie.

GraphTP améliore l'apprentissage des graphes grâce à de meilleures stratégies de données.

Explore l'importance des jeux de données de visualisation pour améliorer les processus automatisés de données.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des superpixels dans les images à 360° en utilisant l'apprentissage profond.

Une approche de pointe améliore l'identification des images altérées et recapturées.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions d'hospitalisations liées à la grippe.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage sans échantillon pour une meilleure classification des données IoT.

Traiter les problèmes pour suivre les installations de panneaux solaires avec des technologies avancées.

Une nouvelle méthode améliore la mesure du rythme cardiaque pour les teintes de peau diverses.

Un nouveau cadre améliore la segmentation d'images médicales avec moins d'images étiquetées.

Une nouvelle méthode pour améliorer la variété des données et booster la performance des modèles.

Améliorer la précision dans l'estimation des orientations de tête pour différentes applications.

De nouvelles méthodes améliorent la précision du positionnement intérieur en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

La recherche se concentre sur la détection de l'audio deepfake grâce à des techniques améliorées et à l'expansion des données.

InfinityMath améliore les compétences en maths des modèles de langage grâce à des ensembles de données de qualité.

Curled-Dreamer améliore la prise de décision en apprentissage par renforcement grâce à des méthodes d'apprentissage contrastif.

ARPA améliore la désambiguïsation du sens des mots visuels en intégrant des techniques de traitement du langage et des images.

Utiliser des données non étiquetées pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique grâce au pseudo-étiquetage.

Une méthode pour améliorer la détection des deepfakes en réduisant les biais de données.

Cet article parle du rôle de l'IA générative dans l'amélioration des applications de vision par machine.

Un nouveau modèle améliore la précision dans la reconnaissance des gestes de la main pour une interaction fluide.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'imagerie et le diagnostic des tumeurs cérébrales.

Une étude sur l'amélioration des systèmes de dialogue oral pour les enfants avec peu de données.

Utiliser des modèles avancés pour améliorer la précision et l'efficacité des inspections des tuyaux de drainage et des égouts.

ARMADA améliore l'appariement image-texte grâce à la création de données axées sur les attributs.

Un aperçu du cadre DLPM pour la modélisation des données et la réduction du bruit.

Une nouvelle méthode améliore la performance des GAN avec peu de données.

Deux nouvelles méthodes améliorent l'augmentation de données pour la prévision de séries temporelles.

O-HuBERT améliore la reconnaissance vocale en séparant le contenu et l'information expressive.

Explorer de nouvelles méthodes pour mesurer automatiquement la taille de l'hippocampe dans les IRM.

Cette étude compare différents modèles YOLOv5 pour identifier différents types de véhicules dans diverses conditions.

Un nouveau système utilise la technologie pour classifier la maturité des noix de coco plus rapidement et avec plus de précision.

Un aperçu des avancées en reconnaissance vocale grâce au défi VoxCeleb.

Cet article parle des méthodes d'augmentation de données pour améliorer les agents d'apprentissage par renforcement continu.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des blessures au poignet sur les radiographies sans avoir besoin d'un expert.