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Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse d'images médicales avec des données limitées.

Cet article explore la prédiction des comportements dynamiques en utilisant l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Une méthode pour sécuriser les images grâce à des techniques de cryptage avancées.

Explorer comment l'apprentissage automatique améliore l'analyse de l'Univers cosmique.

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Cet article examine comment les réseaux de neurones traitent des données via leurs représentations.

GPC propose un seul modèle pour plein de tâches de classification de pathologies.

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Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer la détection des problèmes oculaires liés au diabète.

Un modèle prédit comment les fluides se déplacent autour de différentes formes, améliorant l'analyse d'écoulement.

Un modèle hybride améliore la restauration d'images en utilisant des réseaux de neurones à impulsion et des réseaux de neurones convolutionnels.

Le deep learning simplifie l'analyse de performance pour les athlètes de sprint en kayak.

ConvBench propose une nouvelle façon d'évaluer efficacement la performance des algorithmes de convolution.

De nouvelles techniques améliorent la précision de localisation des robots dans les espaces intérieurs en utilisant l'apprentissage profond.

La recherche améliore les méthodes de prédiction des crises pour renforcer la sécurité des patients et la qualité de vie.

Évaluer le rôle de l'apprentissage profond dans l'amélioration de la précision des données climatiques.

Combiner des mots de réveil et la reconnaissance vocale améliore la sécurité dans la technologie vocale.

GroupMamba améliore l'efficacité et la précision du traitement d'images dans les tâches de vision par ordinateur.

Cette étude évalue les modèles CNN et VGG16 modifié sur des tâches de reconnaissance des émotions.

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Présentation d'un modèle hybride pour une détection d'intrusion IoT efficace.

Explorer de nouvelles méthodes dans l'enregistrement d'images médicales et leur efficacité.

Des recherches montrent que l'apprentissage actif améliore la capacité de l'IA à détecter les maladies oculaires dans les images OCTA.

CLP transforme les données moléculaires en chaînes pour améliorer la découverte de médicaments.

Cet article parle du rôle des Convolutions Déformables pour améliorer la segmentation sémantique dans la conduite autonome.

Des méthodes innovantes améliorent l'identification des sites web grâce à l'analyse du trafic réseau.

Des méthodes innovantes sont développées pour suivre et enlever les satellites hors d'état d'orbite.

Un nouveau modèle améliore les prédictions sur où les protéines se lient, aidant à la découverte de médicaments.

Découvrez comment la détection d'anomalies améliore la sécurité dans les systèmes IoT de la santé.

CC-SAM améliore la segmentation d'images médicales, augmentant la précision pour un meilleur soin des patients.

Un nouveau modèle améliore la classification d'images pour les appareils à faible consommation.

Un paquet Python qui aide à l'analyse efficace des données de télescope pour les chercheurs.

Explorer les difficultés à prédire le statut MGMT en utilisant l'IRM chez les patients atteints de gliome.

Une étude révèle comment les modèles d'IA reconnaissent des objets grâce à des mécanismes d'attention.

Le mouvement d'entrée triangulaire améliore l'efficacité des réseaux de neurones convolutifs.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions en dynamique des fluides turbulents en utilisant une complexité réduite.