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Un nouveau modèle CNN à double branche améliore la segmentation des zones de la prostate dans les IRM.

Découvre comment SER améliore les interactions homme-machine grâce à la détection des émotions.

Un nouveau système permet un entraînement des CNN plus rapide sur des appareils avec une mémoire limitée.

La recherche met en avant des méthodes pour prédire les sites de liaison de l'ATP dans les protéines pour le développement de médicaments.

L'IA améliore la précision de la classification des tumeurs en utilisant des IRM et des techniques d'apprentissage par transfert.

Un aperçu de comment l'apprentissage profond améliore les systèmes de détection d'intrusion.

Une nouvelle méthode améliore la mesure de la densité des tissus en utilisant des images OCT.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour analyser les cellules cancéreuses et améliorer les stratégies de traitement.

Une étude montre que l'IA peut améliorer l'imagerie des étoiles faibles en utilisant des capteurs de front d'onde.

Comprendre la robustesse des modèles est super important pour les applis dans plein de domaines.

Combiner des méthodes traditionnelles et d'apprentissage profond améliore l'efficacité du traitement d'images.

Cet article examine comment les attaques adversaires modifient les concepts appris des CNN.

Découvre les dernières méthodes d'enregistrement d'images rétiniennes pour améliorer le diagnostic.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la rapidité dans l'estimation des constantes de Lipschitz pour les réseaux profonds.

Les techniques d'apprentissage profond améliorent la qualité des images CBCT en réduisant les artefacts.

Des recherches montrent les avantages des méthodes adaptatives sans racine carrée pour entraîner des modèles d'apprentissage profond.

Une méthode pour classer la modulation dans les systèmes de communication sans fil modernes.

De nouveaux ensembles de données améliorent les capacités de la recherche d'architecture neuronale dans les applications du monde réel.

Explorer comment l'IA améliore l'étude du mouvement des fluides et des simulations.

La recherche met en avant de nouveaux modèles pour une meilleure qualité audio dans différents environnements.

Découvre comment l'apprentissage profond redéfinit la reconnaissance de l'écriture manuscrite dans plein de domaines.

Un aperçu de comment différentes réseaux de neurones apprennent des images.

Le nouveau modèle emoDARTS améliore la précision dans la reconnaissance des émotions de la parole en utilisant l'apprentissage profond.

Utiliser des modèles avancés pour prévoir la profondeur de l'érosion des ponts pour une sécurité améliorée.

Les modèles de deep learning améliorent la précision de la segmentation des AVC pour de meilleurs résultats pour les patients.

Les robots peuvent améliorer la navigation en classant les différents terrains dans des environnements difficiles.

Une nouvelle méthode améliore la suppression des ombres dans les images grâce à l'apprentissage profond et aux transformateurs.

Des modèles avancés pourraient aider les managers de Fantasy Premier League à faire de meilleurs choix d'équipe.

La détection d'anomalies est super importante pour la sécurité des véhicules connectés et autonomes.

LHU-Net améliore la précision et l'efficacité dans la segmentation d'images médicales, aidant ainsi les professionnels de la santé.

Explorer comment l'IA transforme les processus de production vidéo pour les cinéastes.

Cet article passe en revue des méthodes pour améliorer la clarté des images dans les applications de télédétection.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage machine et la physique pour améliorer les prédictions fluides.

Une étude sur comment les humains et les ordinateurs identifient des objets en période d'incertitude.

Nouveau modèle améliore les prédictions en combinant la connaissance de la physique avec des techniques d'apprentissage avancées.

D-TrAttUnet améliore la précision de segmentation dans les tâches d'imagerie médicale.

La recherche utilise des CNN avancés pour détecter la conduite distraite, améliorant ainsi la sécurité routière.

MpoxSLDNet propose une approche prometteuse pour identifier avec précision les lésions de variole du singe.

Cette étude examine comment de petits changements peuvent induire en erreur les CNN dans des tâches critiques.

Un aperçu des CNN et des ViT dans la reconnaissance d'images de mode.