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Une nouvelle méthode prévoit la durée de vie des batteries en utilisant des données de début de cycle pour améliorer la fiabilité.

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Les B-CNNs améliorent la reconnaissance d'images grâce à leurs capacités de rotation et de réflexion.

De nouveaux réseaux de deep learning améliorent la précision dans la segmentation d'images médicales.

Automatiser l'extraction des données des relevés de notes pour une saisie des notes plus rapide et précise.

La recherche améliore la reconnaissance des objets bloqués en vision par ordinateur.

MORSE améliore la segmentation d'images médicales en s'attaquant aux principaux défis en détail et en efficacité.

Présentation d'un cadre pour simplifier le développement de noyaux DL et HPC pour différents systèmes CPU.

Une nouvelle fonction d'activation améliore la performance des réseaux de neurones en utilisant des méthodes bayésiennes.

Une méthode pour entraîner des CNN sur des données chiffrées tout en préservant la précision et la vie privée.

Une nouvelle technique améliore la précision de détection des objets 3D à partir d'images uniques.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage profond pour améliorer les prévisions des modèles de glace marine et mieux comprendre le climat.

Ce papier présente un nouveau modèle qui combine des transformateurs avec des CNN pour les échecs.

La recherche explore l'apprentissage automatique pour identifier les artistes à travers leurs œuvres.

Des recherches éclairent la prise de décision de l'IA pour des applications critiques en matière de sécurité.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des flux turbulents en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Les modèles d'apprentissage profond améliorent la détection des marées noires avec des images satellites.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et l'accessibilité de la conception des CNN.

La recherche se concentre sur des modèles efficaces pour le repérage de mots-clés en utilisant des réseaux slimables.

GSpyNetTree améliore la classification des ondes gravitationnelles et des glitches.

DietCNN réduit la consommation d'énergie dans les CNN pour un traitement efficace sur de petits appareils.

Combiner des CNN et des transformers pour des images stéréo plus nettes.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des images radiographiques dentaires pour un meilleur diagnostic.

Une méthode pour améliorer la performance des modèles dans l'analyse d'images de tissus.

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L'apprentissage automatique améliore la détection des fissures dans les structures en HDPE, renforçant la sécurité et la fiabilité.

Un aperçu des céramiques architecturales qui gèrent super bien la chaleur et le stress.

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Une nouvelle approche utilisant des CNN améliore la précision de détection des cibles radar.

CIT-EmotionNet améliore la détection des émotions grâce à une analyse innovante des signaux EEG.

Une nouvelle approche améliore le traitement des signaux ECG en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Combiner des CNN avec une homogénéisation hiérarchique accélère l'analyse des propriétés des roches.

Explorer comment les réseaux de neurones reconnaissent les symétries dans les données grâce à l'équivariance.

Examiner comment les données d'image peuvent améliorer les prévisions du comportement des piétons.

De nouvelles techniques améliorent la détection des inondations en utilisant des images SAR et DAM-Net.