Questo articolo confronta i modelli U-Net e quelli basati su transformer per la segmentazione di immagini da microscopio.
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Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli
RSSTUMSyn genera immagini MRI usando scansioni esistenti e suggerimenti di testo per aiutare nelle diagnosi.
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Una nuova strategia combina l'addestramento generativo e discriminativo nei modelli Vision-Language.
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RadFlag aiuta a garantire che i rapporti medici generati dall'AI siano precisi e affidabili.
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Un nuovo metodo migliora l'efficienza dei modelli computerizzati senza compromettere le prestazioni.
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RL2 offre un modo affidabile per valutare la qualità delle immagini mediche con meno risorse.
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Uno studio rivela le sfide che l'IA affronta nell'interpretare le forme attraverso TurtleBench.
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La ricerca esamina come i VLM interpretano e capiscono i grafici rispetto alle abilità umane.
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Nuovi modelli transformer migliorano la valutazione nei compiti di visione artificiale.
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Scopri come i transformer elaborano i dati e si adattano a nuovi compiti.
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Un nuovo modo per migliorare il riconoscimento delle immagini satellitari tenendo sotto controllo i costi.
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Esplorando le sfide e le soluzioni nelle tecniche di imaging senza obiettivo.
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Un nuovo approccio integra video delle lezioni e slide per un coinvolgimento migliore degli studenti.
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SeafloorAI fornisce dati sonar essenziali per studiare il fondale oceanico.
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Un nuovo set di dati e modelli accelerano le operazioni di ricerca e soccorso dopo le inondazioni.
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La ricerca ha svelato un sistema automatizzato per tenere traccia dei tempi di parcheggio.
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Lo studio analizza gli effetti della compressione lossy sull'apprendimento profondo nella segmentazione delle immagini mediche.
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PathoGen-X combina dati di imaging e genomica per migliori previsioni di sopravvivenza al cancro.
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Un nuovo metodo trasforma le nuvole di punti per migliorare l'efficienza dei dati.
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Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini usando dati limitati nella sintesi di nuove viste.
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Un dataset innovativo per studiare l'attivazione muscolare nei movimenti umani.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella rilevazione nelle immagini mediche.
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Questo articolo parla di un nuovo metodo per unire i dati LiDAR e della fotocamera.
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LoCAL rende più semplice il modo in cui interagiamo con documenti lunghi.
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MultiDepth migliora la stima della profondità, rendendo le macchine più smart nei loro ambienti.
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Scopri come il deep learning migliora l'imaging e l'analisi delle nanoparticelle.
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Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle immagini dove i dati scarseggiano.
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Le forme delle cellule forniscono informazioni fondamentali per la classificazione della salute e delle malattie.
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I ricercatori migliorano i Grandi Modelli Multimodali per una migliore comprensione visiva.
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Questo metodo aiuta i sistemi di intelligenza artificiale a imparare meglio senza bisogno di etichette umane.
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TaxaBind unisce vari tipi di dati per supportare la classificazione delle specie e gli sforzi di conservazione.
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I ricercatori usano la tecnologia video per migliorare le valutazioni della salute delle mucche e la qualità del latte.
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CHANGER migliora il blending della testa per film e giochi con tecniche avanzate.
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Nuovo framework migliora la comprensione video in condizioni di scarsa illuminazione usando telecamere a eventi.
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Indagare su come le reti neurali riconoscono forme con parti mancanti.
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Avanzamenti tecnologici nel tracciare più oggetti su piccoli dispositivi.
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DRL-STNet migliora la segmentazione delle immagini mediche attraverso diverse modalità.
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Un nuovo set di dati aiuta a seguire le minuscole cellule microbiche in modo più efficace.
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PLATYPUS migliora la chiarezza delle nuvole di punti 3D per una migliore percezione delle macchine.
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Scopri come i computer si adattano a nuove informazioni mantenendo le conoscenze passate.
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