Présentation de LoG-VMamba pour une segmentation d'images médicales améliorée.
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La science de pointe expliquée simplement
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GenFormer améliore la performance des transformers en classification d'images en utilisant des données générées.
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PartFormer améliore la reconnaissance d'objets dans des conditions variées grâce aux Vision Transformers.
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De nouveaux outils améliorent la classification des étoiles, des quasars et des galaxies.
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Examiner l'organisation et la spécialisation des neurones dans les modèles de transformeurs.
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Une nouvelle méthode améliore l'identification des auteurs dans des documents historiques en utilisant des Vision Transformers.
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Ce projet explore des méthodes d'IA pour une classification des déchets plus efficace.
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Une étude révèle des liens entre la structure des réseaux neuronaux et la pensée humaine.
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Une nouvelle architecture d'apprentissage machine améliore l'analyse d'images hyperspectrales et la classification des matériaux.
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AMBER surpasse les CNN dans la classification des images hyperspectrales, montrant une meilleure précision.
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SC-Phi2 est un petit modèle de langue conçu pour un gameplay efficace dans StarCraft II.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité pour reconnaître des objets similaires.
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L'étude met en avant les progrès de la reconnaissance des émotions par les robots grâce aux Vision Transformers.
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Ce papier compare les Vision Transformers et les CNN pour classifier des images de sonar latéral.
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Un nouveau modèle de deep learning améliore les prévisions des courants de surface de la mer.
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