L'étude utilise des modèles avancés pour identifier les lentilles fortes entre galaxies.
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La science de pointe expliquée simplement
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Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour mieux comprendre les transitions de phase dans les matériaux.
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Un aperçu des méthodes utilisées pour prédire les événements de vagues de chaleur de plus en plus fréquents.
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Un accent sur la fiabilité des systèmes d'IA pour des communications 6G fiables.
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Un nouveau modèle améliore la précision de la cartographie des terres avec peu de données.
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Découvrez l'impact des activations linéaires par morceaux sur les modèles d'apprentissage profond.
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La recherche utilise la technologie des CNN pour classer les étapes de division cellulaire chez C. elegans et des espèces connexes.
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Le module de convolution par échelle spatiale améliore l'efficacité des modèles de reconnaissance d'images.
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Cette étude examine l'utilisation des formes d'oreilles pour classer les genres.
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Une nouvelle méthode renforce la robustesse des CNNs à mélange d'experts face aux entrées adversariales.
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Cet article parle de comment les robots peuvent identifier leurs partenaires de conversation en utilisant des indices visuels.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des changements environnementaux grâce aux images de télédétection.
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Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la précision du diagnostic du cancer de la peau.
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AMaizeD aide les agriculteurs à repérer les maladies du maïs tôt grâce aux images de drones.
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SaEnet améliore les performances des CNN en se concentrant sur les fonctionnalités essentielles des images.
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Apprends comment les CNN aident à nettoyer efficacement les images bruyantes.
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Cette étude évalue la fiabilité des CNN dans l'analyse des IRM cérébrales.
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Cette étude présente des méthodes pour la reconnaissance des piétons en temps réel avec peu de puissance de traitement.
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La technologie RRAM améliore la vitesse et l'efficacité des réseaux de neurones convolutionnels.
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Une nouvelle approche pour améliorer la sécurité contre le trafic web nuisible.
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Un nouveau modèle améliore la précision des prédictions pour les organites en microscopie à lumière transmise.
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Des modèles de deep learning innovants améliorent la détection et la réponse aux attaques DDoS.
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Une nouvelle méthode améliore la convolution d'images sans padding, améliorant la qualité et l'efficacité.
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CATS v2 améliore la précision de la segmentation d'images médicales grâce à des approches hybrides.
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Le nouveau modèle SAMUS améliore la segmentation des images échographiques pour une précision clinique renforcée.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse de l'IRMf pour un meilleur diagnostic des troubles cérébraux.
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Cette étude passe en revue des méthodes pour améliorer la maintenance prédictive grâce à l'analyse des données des capteurs.
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RingMo-lite améliore l'analyse des images de télédétection avec efficacité et précision.
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Une nouvelle méthode améliore le diagnostic du cancer en intégrant des signaux de causalité faibles dans l'imagerie médicale.
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Cette technique simplifie la création de modèles CAO avec juste des photos.
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De nouveaux modèles améliorent la précision de la classification audio et la résistance au bruit et aux attaques.
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Une étude révèle le design de réseau optimal pour l'analyse ECG avec des CNN.
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Améliorer l'identification des drones avec des signaux RF et des techniques d'apprentissage automatique.
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DeepBEAS3D améliore la segmentation d'images médicales grâce à l'interaction utilisateur et au deep learning.
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Des méthodes de prévision améliorées boostent la gestion de l'énergie et la fiabilité.
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ConvFormer améliore la précision de segmentation en imagerie médicale en combinant des CNN et des transformers.
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L'apprentissage profond améliore la précision dans la détection des polypes colorectaux.
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NISF améliore la segmentation des formes anatomiques en imagerie médicale avec une précision accrue.
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HEANA accélère les tâches CNN avec une meilleure vitesse et efficacité énergétique.
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Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour prévoir efficacement la dynamique des flammes.
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