Articoli più recenti per Aumento dei Dati

I dati sintetici offrono nuove opportunità per i ricercatori in genomica.

Un nuovo approccio bilancia i dataset per migliorare il riconoscimento delle immagini usando immagini reali e sintetiche.

La preparazione dei dati nel machine learning può influenzare la spiegabilità delle decisioni mediche.

Questo studio migliora la SER grazie a una migliore pre-elaborazione e modelli di attenzione più efficienti.

I modelli generativi creano dati di addestramento diversificati, migliorando l'adattabilità dei robot.

Nuovi metodi migliorano la chiarezza vocale in ambienti rumorosi per gli auricolari.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento della rappresentazione e il clustering in dati di immagine difficili.

Questo articolo analizza come unire immagini reali e sintetiche aumenti l'accuratezza e l'equità nel riconoscimento facciale.

Un nuovo metodo prevede il BMI usando stili di scrittura e deep learning.

Questo progetto esplora metodi di intelligenza artificiale per una classificazione dei rifiuti più efficiente.

I ricercatori valutano i rischi di identificare le persone dai dati condivisi per migliorare la privacy.

Questo metodo migliora i dataset di addestramento per una migliore performance nella segmentazione delle immagini.

Esaminare come i modelli di visione artificiale possono allinearsi con la comprensione visiva umana.

Nuovo modello migliora l'accuratezza nel segmentare i tumori dalle scansioni PET/CT.

Brain-Net-Diffusion migliora l'analisi dei dati fMRI per il Disturbo dello Spettro Autistico.

Nuovi metodi puntano a migliorare la cura dei diabetici tramite un monitoraggio preciso e non invasivo della glicemia.

Un nuovo modello migliora la precisione e l'efficienza nella segmentazione delle immagini mediche.

Un nuovo framework migliora le raccomandazioni proteggendo la privacy degli utenti.

Scopri come AMRF migliora la segmentazione delle immagini nelle applicazioni industriali.

L'automazione della segmentazione dei tumori nelle immagini PET/CT migliora la precisione e accelera la diagnosi.

Questo modello migliora l'apprendimento dell'IA mantenendo le conoscenze passate.

Uno studio su come migliorare i sistemi di riconoscimento vocale in ambienti rumorosi.

Lo studio esplora le reti LSTM per una previsione migliore del traffico internet.

Un nuovo modo di addestrare i modelli di ricompensa migliora l'allineamento dell'IA con le preferenze umane.

Usare immagini PET/CT sintetiche per migliorare la rilevazione dei tumori e le prestazioni del modello.

Nuova tecnologia mira a migliorare l'uso del casco nei cantieri.

Le tecniche di IA migliorano il rilevamento dei punti chiave per interazioni robotiche più efficaci.

Esplora metodi per migliorare le previsioni di coinvolgimento degli utenti tramite l'augmentation dei dati.

Un nuovo approccio per classificare il malware in modo efficiente usando meno campioni etichettati.

Questo studio migliora i sistemi di riconoscimento delle emozioni per lingue meno comuni usando dati ad alta risorsa.

PODA migliora la capacità dell'IA di capire i testi e ragionare in modo logico.

Questo articolo parla di strategie per migliorare l'accuratezza dei dati sulle prestazioni di apprendimento.

Migliorare la precisione della traduzione da linguaggio naturale a logica di primo ordine.

Questo framework migliora le prestazioni del modello affrontando i dati aumentati di bassa qualità.

Un nuovo framework migliora il rilevamento dell'odio e promuove l'equità online.

Nuovi approcci nella HAR migliorano il riconoscimento delle attività usando i dati dello smartphone.

Il WeatherFormer guidato dall'AI migliora le previsioni del tempo riducendo il consumo energetico.

Lo studio esamina i metodi di apprendimento auto-supervisionato per migliorare l'imaging cardiovascolare.

Un framework per identificare e ridurre i pregiudizi nei dati visivi per i modelli di intelligenza artificiale.

Capire le differenze di attenzione può migliorare l'apprendimento dei modelli linguistici.