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Cet article parle d'améliorer les CNN en utilisant des informations basse fréquence pour être plus résilients face aux attaques adversariales.

Les galaxies révèlent leur histoire à travers leur morphologie et l'activité de formation des étoiles.

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

Utiliser des CNN pour améliorer les prévisions de gros phénomènes météorologiques.

TSLANet propose une nouvelle solution pour analyser les données de séries temporelles avec une meilleure précision.

Utiliser l'apprentissage automatique pour classifier les caractéristiques marées dans les images de galaxies provenant de nouvelles enquêtes.

Une nouvelle méthode pour compresser les CNN tout en gardant la précision pour un traitement d'image efficace.

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

Un système analyse les images d'échocardiographie pour identifier rapidement les problèmes cardiaques.

Cette méthode combine l'apprentissage profond et les maths pour améliorer le remplissage d'images.

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

La recherche présente une nouvelle méthode pour améliorer la classification des polypes lors des coloscopies.

Un aperçu de comment MCDFN améliore la précision des prévisions de demande.

Apprends comment l'Entropie de Transfert améliore l'entraînement et la performance des Réseaux de Neurones Convolutifs.

L'extraction automatique de caractéristiques transforme l'analyse des données dans les collisions de particules.

De nouvelles méthodes d'apprentissage machine améliorent l'analyse des états des photons pour les technologies quantiques.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de la segmentation des tumeurs cérébrales avec une nouvelle approche de modèle.

L'apprentissage automatique améliore la rapidité et la précision pour identifier les maladies des plantes.

Cette étude explore de nouvelles méthodes pour détecter les piétons par mauvais temps.

La technologie IA améliore l'identification des scolytes et la gestion des forêts.

Une nouvelle méthode permet de contrôler avec précision les comportements quantiques en utilisant l'apprentissage automatique.

La recherche sur le beamforming en champ proche vise à améliorer les systèmes de communication sans fil.

Un système utilisant MediaPipe et CNN pour améliorer la précision de la détection de la langue des signes.

Découvre comment le deep learning améliore les prévisions météo à court terme.

Un nouveau modèle améliore la précision dans le diagnostic du cancer du sein grâce à une analyse d'image avancée.

Analyser l'efficacité des ViTs pour la reconnaissance des textures par rapport aux méthodes traditionnelles.

Une étude examine la robustesse des modèles de segmentation face aux attaques adversariales dans le domaine de la santé.

Un aperçu de comment YOLO a changé la détection d'objets dans différents domaines.

L'apprentissage automatique améliore la détection précoce de l'épaisseur du mélanome grâce aux images de dermoscopie.

Un aperçu de comment l'apprentissage automatique aide à diagnostiquer l' atypie mélanocytaire.

Présentation d'une méthode pour des classifications vidéo rapides basées sur l'analyse des premières images.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage profond multi-modal pour améliorer l'identification des sources radio.

Une revue des méthodes d'apprentissage automatique pour prédire les accidents de la route et améliorer la sécurité routière.

Recherche sur l'amélioration du transfert de connaissances dans des dispositifs intelligents à ressources limitées.

Utiliser des réseaux de neurones sur des FPGA pour améliorer la fiabilité des communications à haute vitesse.

GRACE propose des méthodes améliorées pour détecter les vidéos DeepFake dans des conditions difficiles.

Un aperçu pour améliorer les modèles de deep learning pour l'efficacité dans le traitement d'images.

Les KAN améliorent l'analyse et la classification des images tout en utilisant moins de ressources.

Le modèle GCF améliore la précision de la reconnaissance des expressions faciales grâce à des techniques de deep learning innovantes.

Un nouvel outil d'IA aide les vétérinaires à diagnostiquer les problèmes cardiaques chez les chiens.