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Un nouveau modèle combinant Unet et TransUnet pour une meilleure segmentation des noyaux.

Une étude montre le rôle du deep learning dans l'amélioration de la segmentation aortique dans les images CT.

Présentation de SPLITZ, une méthode pour améliorer la stabilité des modèles d'IA face aux exemples adverses.

Un nouveau cadre améliore l'entraînement du deep learning en intégrant la gestion du matériel et des tâches.

MetaAug réduit le surapprentissage en PTQ grâce à des transformations de données innovantes.

SparseCraft révolutionne la modélisation 3D en utilisant moins d'images pour de meilleurs résultats.

Explorer comment les DNN récupèrent des fonctions dans des configurations surparamétrées.

Le modèle DeepLabv3++ améliore la précision dans le dépistage du cancer colorectal.

Une nouvelle méthode améliore les modèles d'apprentissage profond pour les appareils à ressources limitées.

De nouvelles méthodes améliorent la récupération d'images floues grâce à des techniques d'apprentissage profond.

GSN combine apprentissage de dictionnaire et techniques de graphe pour améliorer la classification d'images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets dans les images de télédétection.

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

Améliorer les techniques d'apprentissage profond pour une meilleure analyse des concentrés d'uranium.

Explorer comment la diversité des ensembles de données influence la performance des modèles d'apprentissage profond.

Cette étude améliore la mesure de la tête fœtale par ultrasons grâce à des techniques de deep learning.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'image en utilisant SAM et des prompts composables.

Une nouvelle technique améliore les tests de chargement de modèles dans les compilateurs de deep learning.

Le Transformer avec attention partitionnée par canal améliore le détail et la clarté des images.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des superpixels dans les images à 360° en utilisant l'apprentissage profond.

MSA Net améliore la précision dans la segmentation des images médicales en utilisant des techniques innovantes.

Une méthode pour améliorer l'analyse vidéo en se concentrant sur les régions des images clés.

MIST propose un outil unique pour la segmentation d'images médicales, améliorant la comparaison et l'évaluation.

De nouvelles architectures de réseaux de neurones améliorent la stabilité et la précision pour résoudre des équations différentielles partielles.

Techniques pour gérer les hyperparamètres et les poids du modèle pour une meilleure performance.

Une approche auto-supervisée améliore la détection de repères avec peu d'images x-ray étiquetées.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'évaluation des réseaux de neurones récurrents non linéaires pour diverses applications.

Une nouvelle approche combine des modèles de langage et des invites pour de meilleures idées juridiques.

Cette étude explore l'utilisation des méthodes d'ensemble pour prédire les propriétés des matériaux.

Deep Companion Learning améliore les prédictions des modèles en s'appuyant sur des infos de performance passées.

La recherche se concentre sur des modèles de langue multilingues efficaces en utilisant la Distillation des Connaissances et un Mélange d'Experts.

Cet article examine comment la quantification vectorielle influence la compréhension des décisions dans les systèmes d'apprentissage par renforcement.

Un nouveau design d'additionneur améliore l'efficacité du matériel de deep learning.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité des modèles d'apprentissage profond.

AID-DTI améliore l'efficacité de l'imagerie cérébrale avec moins de mesures.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la quantification des Vision Transformers sans données originales.

Une nouvelle méthode améliore la recherche d'architecture pour les modèles de deep learning.

GFSSM améliore les modèles d'état structuré pour mieux gérer les séquences.

DP-BloGS améliore la confidentialité des données dans l'apprentissage automatique tout en gardant de bonnes performances.