Il DINO svizzero migliora il riconoscimento degli oggetti personali nei robot domestici e nei dispositivi mobili.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Il DINO svizzero migliora il riconoscimento degli oggetti personali nei robot domestici e nei dispositivi mobili.
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Un metodo per migliorare l'addestramento dei modelli usando immagini mediche parzialmente etichettate.
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I dati di sguardo aiutano a ridurre gli sforzi di etichettatura nell'analisi delle immagini mediche.
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Un nuovo modello migliora la rilevazione dei tumori cerebrali e la generazione di immagini usando risonanze magnetiche.
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Un nuovo strumento migliora l'accuratezza della segmentazione per le immagini cerebrali MRI a 7T.
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FastSAM-3DSlicer semplifica la segmentazione 3D nelle immagini mediche per una diagnosi migliore.
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Una nuova tecnica riduce il lavoro manuale nella segmentazione delle immagini CryoET.
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SPIN offre annotazioni dettagliate delle sotto-parti per migliorare il riconoscimento delle immagini.
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Un approccio a due fasi migliora l'accuratezza della segmentazione delle metastasi cerebrali usando la risonanza magnetica.
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Un nuovo dataset punta a supportare l'automazione nei processi di costruzione.
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Un nuovo metodo migliora il riempimento delle lacune e l'applicazione delle texture nei modelli 3D interni.
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Un nuovo approccio migliora la segmentazione 3D usando annotazioni e linguaggio meno dettagliati.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella rilevazione dei tumori usando tecniche di apprendimento debolmente supervisionato.
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Nuovo metodo ottimizza la segmentazione delle immagini diversificando gli esempi di contesto.
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Nuove funzionalità migliorano la precisione della segmentazione LiDAR per una guida autonoma più sicura.
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Combinare audio e informazioni visive migliora il riconoscimento degli oggetti nei video.
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Nuovi metodi migliorano la segmentazione del cervello per la pianificazione del trattamento del Parkinson.
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Un nuovo sistema migliora la classificazione dei tessuti usando tecniche di deep learning.
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Il framework LDSeg migliora l'efficienza e l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche.
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Un nuovo metodo migliora la segmentazione semi-supervisionata concentrandosi su pseudo-etichettature affidabili.
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Un nuovo approccio migliora la segmentazione degli organi nelle immagini mediche usando dataset parzialmente etichettati.
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Un nuovo framework migliora l'accuratezza nella rilevazione dei polipi nell'imaging gastrointestinale.
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Uno studio dimostra il ruolo del deep learning nel migliorare la segmentazione aortica nelle immagini CT.
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Presentiamo un metodo che semplifica la creazione di immagini e migliora l'accuratezza nell'imaging cellulare.
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Nuovo metodo migliora le immagini MRI mostrando l'incertezza nelle ricostruzioni.
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Nuovo dataset supporta la ricerca nell'imaging CBCT per diagnosi migliori.
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Nuovo metodo migliora l'accuratezza della segmentazione con immagini mediche incomplete.
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Questo studio migliora la misurazione della testa fetale con l'ecografia usando tecniche di deep learning.
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Nuove tecniche automatizzate migliorano l'accuratezza e la velocità nella diagnosi delle malattie della tiroide.
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Un nuovo parametro migliora la valutazione dei percorsi pedonali per una migliore accessibilità urbana.
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Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini mediche proteggendo la privacy dei pazienti.
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Un nuovo metodo migliora la comprensione dei modelli di segmentazione 3D nella sanità.
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MSA Net migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche usando tecniche innovative.
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Q-Ground offre approfondimenti dettagliati sui problemi di qualità delle immagini.
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Un nuovo metodo migliora l'imaging ecografico per l'identificazione di arterie e vene.
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Il deep transfer learning migliora le applicazioni delle nuvole di punti 3D in vari settori.
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Un nuovo modello migliora l'accuratezza della segmentazione nelle immagini mediche con dati limitati.
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NuLite semplifica la diagnosi del cancro con segmentazione delle immagini veloce ed efficiente.
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Un nuovo metodo migliora la diagnosi di emorragie intracraniche usando un apprendimento debolmente supervisionato.
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Questo articolo analizza il pregiudizio razziale nell'imaging cardiaco basato sull'IA e propone delle soluzioni.
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