Articoli più recenti per Reti Neurali Convoluzionali

Usare il machine learning per classificare le caratteristiche di marea nelle immagini galattiche dei nuovi sondaggi.

Un nuovo metodo per comprimere le CNN mantenendo l'accuratezza per un'elaborazione delle immagini efficiente.

Uno studio su come gli esseri umani e i computer identificano oggetti in mezzo all'incertezza.

Un sistema analizza le immagini dell'ecocardiografia per identificare rapidamente le condizioni del cuore.

Questo metodo unisce deep learning e matematica per migliorare il riempimento delle immagini.

Il nuovo modello migliora le previsioni combinando la conoscenza della fisica con tecniche di apprendimento avanzate.

La ricerca presenta un nuovo metodo per migliorare la classificazione dei polipi nelle colonscopie.

Uno sguardo a come MCDFN migliora l'accuratezza delle previsioni di domanda.

Scopri come la Transfer Entropy migliora l'addestramento e le performance delle Reti Neurali Convoluzionali.

L'estrazione automatica delle caratteristiche trasforma l'analisi dei dati nei collisori di particelle.

Nuovi metodi di machine learning migliorano l'analisi degli stati fotonici per le tecnologie quantistiche.

Questa ricerca si concentra sul miglioramento della segmentazione dei tumori cerebrali con un nuovo approccio al modello.

L'apprendimento automatico migliora la velocità e l'accuratezza nell'identificare le malattie delle piante.

Questo studio esplora nuovi metodi per rilevare i pedoni in condizioni meteorologiche avverse.

La tecnologia AI migliora l'identificazione dei coleotteri della corteccia e la gestione delle foreste.

Nuovo metodo consente un controllo preciso dei comportamenti quantistici usando il machine learning.

La ricerca sul beamforming a campo vicino punta a migliorare i sistemi di comunicazione senza fili.

Un sistema che usa MediaPipe e CNN per migliorare la precisione nel riconoscimento della lingua dei segni.

Scopri come il deep learning migliora le previsioni del tempo a breve termine.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza nella diagnosi del cancro al seno usando un'analisi delle immagini avanzata.

Analizzando l'efficacia dei ViT per il riconoscimento delle texture rispetto ai metodi tradizionali.

Lo studio esamina la robustezza dei modelli di segmentazione contro attacchi avversariali nella sanità.

Uno sguardo a come YOLO ha cambiato il rilevamento degli oggetti in vari settori.

L'apprendimento automatico migliora la rilevazione precoce dello spessore del melanoma tramite le immagini dermoscopiche.

Uno sguardo a come il machine learning aiuta nella diagnosi dell'atipia melanocitaria.

Introducendo un metodo per classificazioni video veloci basate sull'analisi dei primi fotogrammi.

I ricercatori usano il deep learning multi-modale per migliorare l'identificazione delle sorgenti radio.

Una rassegna dei metodi di machine learning per prevedere gli incidenti stradali e migliorare la sicurezza stradale.

Ricerca per migliorare il trasferimento di conoscenze in dispositivi smart con risorse limitate.

Usare reti neurali sugli FPGA per migliorare l'affidabilità della comunicazione ad alta velocità.

GRACE offre metodi avanzati per il rilevamento di video DeepFake in condizioni difficili.

Uno sguardo su come migliorare i modelli di deep learning per l'efficienza nell'elaborazione delle immagini.

I KAN migliorano l'analisi e la classificazione delle immagini usando meno risorse.

Il modello GCF migliora la precisione nel riconoscimento delle espressioni facciali grazie a tecniche innovative di deep learning.

Nuovo strumento AI aiuta i veterinari a diagnosticare problemi cardiaci nei cani.

Un nuovo metodo migliora la precisione nella classificazione delle malattie della pelle.

Uno studio sul comportamento energetico nelle reti di deep learning che migliora l'analisi dei segnali.

Esaminare i modelli di IA per una classificazione efficace dei log software nelle reti telecom.

La ricerca esplora il legame tra emozioni e esperienze sensoriali nelle opere d'arte.

Un nuovo metodo migliora la precisione nell'analisi delle immagini mediche utilizzando dati limitati.