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Il framework MonoLiG migliora il rilevamento 3D usando telecamere monoculari e dati LiDAR.

NORIS migliora la selezione delle immagini per addestrare modelli di rilevamento oggetti in modo efficiente.

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Un metodo che migliora il machine learning per l'imaging medico con meno dati.

Due metodi mirano a migliorare l'etichettatura dei dati per ottenere risultati di classificazione migliori.

Peanut semplifica l'etichettatura dei dati audio-visivi, migliorando velocità e precisione.

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Nuovi metodi migliorano il riconoscimento degli strumenti nei video chirurgici per risultati migliori.

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Un nuovo metodo migliora l'apprendimento multitasking misurando l'incertezza in modo efficace.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dei dati delle sperimentazioni cliniche grazie a tecniche di apprendimento attivo.

Un metodo per aiutare i modelli a prevedere classi mai viste senza dover fare un sacco di riaddestramento.

BREATHE offre un nuovo metodo per ottimizzare il design in modo efficiente in diversi settori.

Combinare il self-training e l'active learning migliora l'efficienza nell'analisi delle immagini mediche.

Questo articolo esamina il ruolo dell'apprendimento attivo nell'analisi di sensibilità globale per una migliore raccolta dati.

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Usare l'Active Learning e la distillazione online per migliorare l'addestramento dei modelli in HPE.

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Esaminando metodi di apprendimento attivo per migliorare l'addestramento del ranker PLM sotto vincoli di budget.

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Nuove tecniche migliorano l'apprendimento del flusso di energia per una consegna elettrica efficiente.