CNNs に関する最新の記事

研究では、銀河同士の強重力レンズを特定するために高度なモデルが使用されている。

研究者たちは、材料の相転移をよりよく理解するために機械学習を活用してる。

熱波イベントの増加を予測する方法を見てみよう。

信頼性のある6G通信のためのAIシステムにおける信頼性重視。

新しいモデルが限られたデータで土地利用マッピングの精度を向上させた。

ピースワイズ線形活性化が深層学習モデルに与える影響を探ってみよう。

研究はCNN技術を使って、C. elegansや関連種の細胞分裂段階を分類する。

空間クロススケール畳み込みモジュールは、画像認識モデルの効率を向上させるよ。

この研究は耳の形を使って性別分類をすることを探ってるよ。

新しい方法が、敵対的入力に対する専門家の混合CNNの堅牢性を高める。

この論文では、ロボットが視覚的手がかりを使って会話の相手を特定する方法について議論してるよ。

新しい手法でリモートセンシング画像を使った環境変化の検出が改善されたよ。

皮膚がんの診断精度を向上させる新しい方法を探ってるよ。

AMaizeDは、ドローンの画像を使って農家がトウモロコシの病気を早期に見つける手助けをするよ。

SaEnetは、画像の重要な特徴に焦点を当てることでCNNの性能を向上させる。

CNNを使ってノイズの多い画像を効果的にクリーンにする方法を学ぼう。

この研究は脳MRI分析におけるCNNの信頼性を評価してるよ。

この研究では、限られた処理能力を使ったリアルタイムの歩行者認識方法を紹介してるよ。

RRAM技術は、畳み込みニューラルネットワークの速度と効率を向上させる。

有害なウェブトラフィックに対するセキュリティを改善する新しいアプローチ。

新しいモデルが透過光顕微鏡での細胞小器官の予測精度を向上させる。

革新的なディープラーニングモデルがDDoS攻撃の検出と対応を強化する。

新しい方法で、パディングなしで画像の畳み込みが改善され、質と効率が向上したよ。

CATS v2はハイブリッドアプローチを使って医療画像のセグメンテーションの精度を向上させるよ。

新しいモデルSAMUSは、臨床精度を向上させるために超音波画像のセグメンテーションを強化するよ。

新しいアプローチがfMRI分析を改善して、脳の障害診断がより良くなる。

この研究は、センサーデータ分析を使って予知保全を改善する方法をレビューしてるよ。

RingMo-liteは、リモートセンシング画像分析の効率と精度を向上させるよ。

新しい方法が、医療画像における弱い因果信号を統合することでがん診断を向上させる。

この技術は、写真だけでCADモデルの作成を簡単にする。

新しいモデルは、音声分類の精度を高め、ノイズや攻撃に対する耐性を強化してるよ。

研究がCNNを使ったECG分析に最適なネットワーク設計を明らかにした。

RF信号と機械学習技術を使ったドローン識別の向上。

DeepBEAS3Dは、ユーザーのインタラクションとディープラーニングを通じて医療画像のセグメンテーションを改善する。

改善された予測方法は、電力管理と信頼性を向上させる。

ConvFormerは、CNNとトランスフォーマーを組み合わせることで医療画像のセグメンテーション精度を向上させる。

ディープラーニングは、大腸がんのポリープ検出の精度を高めるよ。

NISFは医療画像における解剖形状のセグメンテーションを精度よく強化するよ。

HEANAは、スピードとエネルギー効率を向上させてCNNタスクを加速する。

この研究では、機械学習を使って炎のダイナミクスをうまく予測してる。