DDPET-3D améliore les images PET à faible dose pour un meilleur diagnostic.
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Génie électrique et science des systèmes - Traitement de l'image et de la vidéo
RSSMMIST-ccRCC fournit des données complètes pour des soins personnalisés contre le cancer.
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GroupedMixer améliore la vitesse et la qualité de compression des images grâce à des techniques innovantes.
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Combiner des modèles améliore la précision de la classification des images hyperspectrales.
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Un modèle améliore les prédictions de la réflexion de la lumière par le sol pour aider les études environnementales.
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JOSENet améliore la détection en temps réel de la violence dans les vidéos de surveillance en utilisant des méthodes avancées.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'imagerie EIT pour les applications médicales et industrielles.
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De nouvelles méthodes améliorent la compression des textures pour l'efficacité et la qualité graphique.
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SiSIFUS améliore la clarté des images en imagerie de durée de fluorescence pour les études biologiques.
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Nouveau modèle améliore la classification des maladies en utilisant des images médicales étiquetées et non étiquetées limitées.
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D-TrAttUnet améliore la précision de segmentation dans les tâches d'imagerie médicale.
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Les données synthétiques offrent des solutions prometteuses aux problèmes d'imagerie médicale.
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SegCLR améliore la segmentation des images oculaires en utilisant à la fois des données étiquetées et non étiquetées.
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Un nouveau système hybride combine des méthodes optiques et électroniques pour une classification d'images efficace.
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Un cadre complet pour analyser la performance XR dans les réseaux sans fil assistés par edge.
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Cette recherche se concentre sur l'utilisation de l'IA pour la détection précoce des maladies de la rétine.
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CoVScreen améliore le diagnostic du COVID-19 en utilisant des radiographies thoraciques et des techniques d'apprentissage profond.
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Nouveau jeu de données et système de détection améliorent l'efficacité de la récolte des fruits pour les agriculteurs.
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Une méthode d'IA améliore les prévisions de dose en radiothérapie en estimant l'incertitude.
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Le défi BraTS repousse les limites de la segmentation automatisée des méningiomes avec l'apprentissage profond.
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Cette étude examine le potentiel de l'IA pour classifier les sous-types de cancer de l'ovaire.
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Les participants s'attaquent à la restauration d'images dégradées dans un cadre compétitif.
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Une nouvelle approche pour le débruitage d'images en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.
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Une méthode pour convertir des images afin d'améliorer la précision des couleurs.
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Explorer comment les robots peuvent mieux comprendre et expliquer les conversations avec les gens.
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Cette recherche se concentre sur l'amélioration de la segmentation des tumeurs cérébrales avec une nouvelle approche de modèle.
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De nouvelles techniques améliorent la reconstruction d'images à partir de données limitées.
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Un défi mondial met en avant l'apprentissage fédéré pour la classification de la densité mammaire.
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Un nouveau modèle aide à analyser les images médicales du COVID-19.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité des images de CT cardiaque depuis des angles limités.
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Un aperçu de l'AIMC et du DIMC pour les tâches d'apprentissage machine.
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Découvre les dernières tendances en traitement de données visuelles et en codage.
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Une nouvelle méthode pour compresser des vidéos efficacement qui améliore la qualité et réduit la taille des fichiers.
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Une nouvelle méthode pour améliorer les images basse résolution en utilisant des méthodes stochastiques.
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Un défi axé sur des modèles génératifs profonds pour la génération d'images médicales réalistes.
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Utiliser la télédétection pour améliorer l'estimation de la biomasse forestière en Chine.
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Une étude sur la performance des modèles de diffusion par rapport aux GANs pour l'amélioration de la qualité des images.
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Un nouveau cadre améliore la détection des pannes de train en utilisant des techniques avancées d'apprentissage profond.
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UniCompress améliore le stockage et la transmission d'images médicales grâce à des techniques d'IA avancées.
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VERT améliore l'imagerie par ultrasons dans les zones complexes, en améliorant la clarté et la précision.
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