Explorer comment les réseaux de neurones reconnaissent les symétries dans les données grâce à l'équivariance.
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La science de pointe expliquée simplement
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Examiner comment les données d'image peuvent améliorer les prévisions du comportement des piétons.
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De nouvelles techniques améliorent la détection des inondations en utilisant des images SAR et DAM-Net.
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Analyser différents modèles pour prédire les positions des antennes relais à partir d'images.
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Un nouveau cadre rend les résultats de classification de séries temporelles multivariées plus faciles à comprendre.
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FasterViT combine des CNN et des Vision Transformers pour un traitement d'image efficace.
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Un nouveau design de neurone améliore les capacités des CNN tout en réduisant les coûts de calcul.
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Une nouvelle méthode améliore le comptage des grains de maïs en utilisant un traitement d'image avancé.
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Un nouveau modèle améliore la façon dont les machines reconnaissent les images en mêlant des caractéristiques globales et locales.
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Les transformers changent la façon dont on analyse et diagnostique les problèmes cardiaques en utilisant les données ECG.
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Explore le rôle des centrosomes et de leurs composants dans la division cellulaire.
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Un nouveau modèle CNN améliore la précision et l'efficacité du diagnostic des maladies rétiniennes.
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Cette étude évalue l'efficacité des méthodes XAI en imagerie médicale.
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Examen de la montée des réseaux neuronaux à pics dans l'intelligence artificielle.
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Une nouvelle méthode améliore l'attribution d'auteur en utilisant des techniques avancées et l'analyse de texte.
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Une étude révèle des défis pour identifier les traits uniques du TOC par rapport à d'autres troubles.
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Un nouveau modèle améliore efficacement les images basse résolution.
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Un cadre pour améliorer la performance de la classification d'images avec des données limitées.
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Des méthodes innovantes améliorent la précision pour reconnaître des individus à travers différentes vues de caméra.
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Une nouvelle méthode d'estimation de profondeur avec une seule caméra en robotique.
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Utiliser des données en temps réel pour améliorer les prévisions d'épidémies.
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Un aperçu des méthodes pour prédire la beauté des images en utilisant des ensembles de données variés.
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Les chercheurs utilisent des réseaux de neurones pour simuler des aimants itinérants et leur dynamique unique.
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Cette étude utilise l'apprentissage profond pour reconnaître les gestes de la main avec des signaux musculaires.
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Une nouvelle méthode de tramage restaure les couleurs d'origine tout en améliorant la qualité de l'image.
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Une étude propose une méthode pour classer la maladie de Parkinson en trois catégories en utilisant des données d'imagerie.
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Un nouveau modèle améliore l'extraction de relations à partir de données structurées en utilisant des réseaux neuronaux.
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La prédiction de la trajectoire à court terme est super importante pour la sécurité des véhicules autonomes.
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Cette étude évalue comment les CNN gèrent les changements de couleur dans la classification d'images.
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Utiliser l'apprentissage automatique pour compter les sources radio faibles dans l'univers.
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Le modèle ConViT améliore la reconnaissance des actions humaines sur des images fixes en utilisant l'apprentissage profond.
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Une nouvelle méthode améliore l'identification des personnes dans les images grâce à une extraction de caractéristiques avancée.
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Voici SleepStageNet, un modèle d'apprentissage profond pour l'analyse des stades de sommeil.
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Une nouvelle approche améliore la compréhension des vidéos grâce à la séparation des scènes.
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