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Esplora i vantaggi e le dinamiche dell'uso del Poisson SGD per l'addestramento dei modelli.

Un nuovo modello che combina Unet e TransUnet per una migliore segmentazione dei nuclei.

Uno studio dimostra il ruolo del deep learning nel migliorare la segmentazione aortica nelle immagini CT.

Presentiamo SPLITZ, un metodo per migliorare la stabilità dei modelli di intelligenza artificiale contro esempi avversariali.

Un nuovo framework migliora l'addestramento del deep learning integrando hardware e gestione dei compiti.

MetaAug riduce l'overfitting nel PTQ tramite innovative trasformazioni dei dati.

SparseCraft ridefinisce il modeling 3D usando meno immagini per risultati migliori.

Esplorare come le DNN recuperano le funzioni in contesti sovraparametrizzati.

Il modello DeepLabv3++ migliora l'accuratezza nello screening del cancro Colorettale.

Nuovo metodo migliora i modelli di deep learning per dispositivi a risorse limitate.

Nuovi metodi migliorano il recupero delle immagini da sfocature con tecniche di deep learning.

GSN unisce l'apprendimento dei dizionari e le tecniche grafiche per migliorare la classificazione delle immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti nelle immagini di telerilevamento.

CLP trasforma i dati molecolari in stringhe per migliorare la scoperta di farmaci.

Migliorare le tecniche di deep learning per un'analisi migliore dei concentrati di minerale di uranio.

Esplorare come la diversità dei dataset influisce sulle prestazioni dei modelli di deep learning.

Questo studio migliora la misurazione della testa fetale con l'ecografia usando tecniche di deep learning.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini usando SAM e prompt componibili.

Una nuova tecnica migliora i test per il caricamento dei modelli nei compilatori di deep learning.

Il Trasformatore ad Attenzione Partitionata per Canali migliora il dettaglio e la chiarezza delle immagini.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione dei superpixel nelle immagini a 360° usando il deep learning.

MSA Net migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche usando tecniche innovative.

Un metodo per migliorare l'analisi video concentrandosi sulle regioni dei fotogrammi chiave.

MIST offre un toolkit unificato per la segmentazione delle immagini mediche, migliorando il confronto e la valutazione.

Nuove architetture di rete neurale migliorano la stabilità e la precisione nella risoluzione delle equazioni differenziali parziali.

Tecniche per gestire gli iperparametri e i pesi del modello per migliorare le performance.

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

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nella valutazione delle reti neurali ricorrenti non lineari per varie applicazioni.

Un nuovo approccio combina modelli linguistici e suggerimenti per avere migliori intuizioni legali.

Questo studio esplora l'uso di metodi ensemble nella previsione delle proprietà dei materiali.

Il Deep Companion Learning migliora le previsioni del modello usando intuizioni sulle performance storiche.

La ricerca si concentra su modelli linguistici multilingue efficienti usando la Distillazione della Conoscenza e il Mix di Esperti.

Questo articolo esamina come la quantizzazione vettoriale influisce sulla comprensione delle decisioni nei sistemi di apprendimento per rinforzo.

Un nuovo design di sommatore migliora l'efficienza nell'hardware per il deep learning.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'efficienza nei modelli di deep learning.

AID-DTI migliora l'efficienza delle immagini cerebrali con meno misurazioni.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella quantizzazione dei Vision Transformers senza dati originali.

Un nuovo metodo migliora la ricerca dell'architettura per i modelli di deep learning.

GFSSM migliora i Modelli di Spazio Statale Strutturato per una gestione migliore delle sequenze.

DP-BloGS migliora la privacy dei dati nel machine learning senza compromettere le prestazioni.