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L'IA générative transforme l'imagerie médicale avec de nouvelles techniques de génération de données.

Des chercheurs ont développé un modèle rapide pour prédire les incendies de forêt en temps réel grâce à l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode utilisant des modèles génératifs pour améliorer les tâches de segmentation d'images.

cGLO améliore la qualité des images CT en utilisant l'apprentissage non supervisé et des données éparses.

DiffHopp améliore la découverte de médicaments en générant des structures de molécules novatrices pour une meilleure efficacité.

Les techniques quantiques transforment les modèles génératifs pour la génération de données.

Examiner l'efficacité et les limites des modèles génératifs dans la création de matériaux.

Les modèles génératifs améliorent les données d'entraînement pour la chirurgie de la cataracte, rendant la reconnaissance des outils chirurgicaux meilleure.

Des chercheurs améliorent les images IRM en utilisant les infos de phase des scans précédents.

Les modèles génératifs transforment la façon dont les formes sont conçues et optimisées dans plein d'industries.

Découvre comment les modèles d'IA peuvent améliorer la classification des questions dans le secteur bancaire.

Une étude présente une technique pour créer des images 3D variées des vaisseaux sanguins du cerveau.

Utiliser la peinture générative pour moderniser des assets 3D et les rendre plus attractifs visuellement.

La nouvelle méthode SBUnfold améliore la précision de l'analyse des données de particules grâce à l'apprentissage automatique.

Une étude comparant les modèles génératifs et les méthodes traditionnelles dans l'échantillonnage de données.

Cet article examine les difficultés de la rétroaction des modèles génératifs en IA.

Une nouvelle approche améliore les performances dans les tâches de représentation et de transformation des données.

Un nouveau cadre simplifie la génération de textures audio en réduisant les besoins en étiquetage.

De nouvelles méthodes améliorent l'étude des transitions moléculaires dans des systèmes complexes.

Une méthode pour combiner des modèles génératifs pour une meilleure création de données.

De nouvelles techniques améliorent la clarté et la précision des images PET en utilisant des modèles génératifs.

De nouvelles méthodes clarifient comment les décisions de classification d'images sont prises.

Cette étude propose une nouvelle approche de l'optimisation hors ligne en utilisant des modèles génératifs.

t-DGR propose une nouvelle approche de l'apprentissage continu, améliorant la rétention des tâches et la performance.

Apprends comment les Modèles de Diffusion Variationnels génèrent des images et des données de haute qualité.

Explorer les innovations dans la génération d'images grâce aux Transformateurs Interpolants Étagés.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie par IRM en générant des séquences absentes pour de meilleurs diagnostics.

Une nouvelle méthode améliore les classificateurs de texte en générant des exemples multilingues trompeurs.

Un modèle crée rapidement des formes 3D réalistes à partir de différentes entrées.

Des approches innovantes améliorent l'estimation de canal dans les systèmes de communication sans fil à basse résolution.

De nouvelles techniques simplifient les prévisions d'écoulement de l'eau en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique.

Un aperçu de la théorie essentielle derrière les modèles d'apprentissage profond.

Un nouveau cadre aide les modèles génératifs à oublier les données sensibles tout en maintenant leurs performances.

Explore Latent Graph Diffusion, une approche unifiée pour différentes tâches de graphes.

Examiner la relation entre les états quantiques et les techniques de modélisation de données classiques.

Examiner des modèles génératifs pour des données d'expression génique synthétiques tout en garantissant la vie privée des patients.

ControlUDA améliore la capacité de l'IA à segmenter des images dans des conditions météorologiques difficiles.

Nouvelles approches pour développer des agents incarnés pour le soutien en santé mentale en utilisant des sourires sensibles au contexte.

Explorer le lien entre les modèles de diffusion et la quantification stochastique dans la théorie quantique des champs.

Une étude examine l'utilisation d'étiquettes bruyantes pour identifier avec précision les résultats d'OIRD.