Articoli più recenti per Apprendimento Auto-Supervisionato

Nuovo metodo migliora la gestione degli accenti nei sistemi ASR tramite codici specializzati.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento dei modelli su diversi tipi di dati.

Questo studio valuta la tecnologia vocale in lingue a basso costo come l'arabo tunisino.

Esplorare l'impatto dell'apprendimento auto-supervisionato nella ricerca di patologia digitale e nelle applicazioni cliniche.

Un approccio innovativo migliora il rilevamento dei guasti nei satelliti senza bisogno di tanti dati etichettati.

Questo studio esamina il Mix-Training per il riconoscimento delle parole chiave in condizioni di parlato rumoroso.

Combinare le immagini delle radiografie del torace e la cartella clinica elettronica migliora la precisione diagnostica.

Uno strumento auto-supervisionato per stimare le tonalità musicali, riducendo le annotazioni degli esperti.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei flussi di lavoro chirurgici utilizzando informazioni di profondità.

Utilizzando metodi avanzati per identificare le specie vegetali tramite dati di telerilevamento.

Esplorando LaFAM: Un metodo senza etichette per capire meglio le decisioni dell'IA.

Uno sguardo all'apprendimento per trasferimento e all'apprendimento auto-supervisionato nella sanità.

Un nuovo approccio migliora la comprensione della progressione dell'Alzheimer.

ETSEF migliora la diagnosi sfruttando in modo efficiente i dati medici limitati.

L'apprendimento auto-supervisionato trasforma il riconoscimento musicale attraverso metodi innovativi.

EQuAD migliora le prestazioni del modello su grafici che affrontano distribuzioni di dati che cambiano.

Un nuovo modello migliora l'efficienza nell'elaborazione del linguaggio con un minor consumo energetico.

HERMES prevede gli effetti delle mutazioni proteiche, aiutando nella ricerca medica e nello sviluppo di farmaci.

Un nuovo metodo migliora la classificazione kNN usando gradienti per una migliore rappresentazione delle caratteristiche.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare il rilevamento delle onde solitarie interne nei dati oceanici.

Un nuovo metodo per una segmentazione delle immagini efficiente usando tecniche di apprendimento auto-supervisionato.

Uno sguardo ai metodi per migliorare la qualità delle immagini colpite dalla foschia.

MolTRES migliora la previsione chimica integrando conoscenze e metodi di formazione innovativi.

Scopri gli ultimi sviluppi nel monitoraggio di oggetti in movimento in diverse applicazioni.

Un nuovo metodo per animazioni facciali realistiche in tempo reale nella realtà virtuale.

Nuovo metodo migliora la conversione del linguaggio muto in audio comprensibile.

Nuovi metodi migliorano l'imaging iperspettrale per risultati chirurgici migliori.

Un nuovo metodo per rilevare oggetti invisibili usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo metodo migliora le previsioni nella scoperta di farmaci e nella progettazione di materiali usando rumore consapevole della chimica.

Nuovo framework migliora la categorizzazione dei nodi in grafi con attributi testuali con dati limitati.

SINDER migliora i Vision Transformers affrontando i difetti nell'analisi delle immagini.

GraphTP migliora l'apprendimento dei grafi grazie a strategie di dati migliorate.

Un nuovo metodo per migliorare l'integrazione delle immagini mediche e dei referti per un'analisi migliore.

Un nuovo metodo migliora la previsione dell'età usando le caratteristiche facciali e le reti neurali grafiche.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei dati visivi senza perdere dettagli.

DEAPS migliora l'analisi delle serie temporali concentrandosi su modelli dinamici senza confronti negativi.

Un nuovo approccio unisce movimento e aspetto per un riconoscimento delle azioni efficace con dati limitati.

Un approccio auto-supervisionato migliora il riconoscimento dei punti di riferimento con poche immagini a raggi X etichettate.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle risonanze magnetiche del cervello usando tecniche auto-supervisionate.

Esaminare come set di dati diversi migliorano le prestazioni del modello nella visione computerizzata in chirurgia.