EvaNetは衛星画像と標高データを組み合わせて、洪水マッピングの精度を向上させるよ。
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電気工学・システム科学 - 画像・映像処理
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モデルが土壌の光反射の予測を改善して環境研究を助けてる。
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JOSENetは、高度な手法を使って監視映像内の暴力をリアルタイムで検出するのを改善するよ。
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新しい方法が医療や産業用途のEIT画像精度を向上させる。
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新しい方法で、グラフィックスの効率と品質のためにテクスチャ圧縮が改善されてるよ。
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SiSIFUSは、生物研究のための蛍光寿命イメージングにおける画像の明瞭度を向上させる。
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新しいモデルが、限られたラベル付きとラベルなしの医療画像を使って病気の分類を改善したよ。
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D-TrAttUnetは医療画像処理のタスクでセグメンテーション精度を向上させるよ。
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合成データは医療画像の課題に対して有望な解決策を提供する。
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SegCLRは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使って、目の画像セグメンテーションを改善する。
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新しいハイブリッドシステムは、効率的な画像分類のために光学的手法と電子的手法を組み合わせてるよ。
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エッジ支援型ワイヤレスネットワークにおけるXRパフォーマンス分析のための包括的なフレームワーク。
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この研究は、網膜疾患の早期発見のためにAIを使うことに焦点を当ててるんだ。
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CoVScreenは、胸部X線とディープラーニング技術を使ってCOVID-19の診断を改善するよ。
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新しいデータセットと検出システムで農家の果物収穫効率が向上。
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AI手法は、不確実性を推定することで放射線治療の線量予測を向上させる。
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BraTSチャレンジは、ディープラーニングを使った自動的な髄膜腫のセグメンテーションの限界を押し広げてる。
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この研究は、卵巣がんのサブタイプを分類するAIの可能性を調べてるよ。
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この研究は、新しいモデルアプローチで脳腫瘍のセグメンテーションを改善することに焦点を当てている。
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新しい技術が限られたデータからの画像再構成を改善してるよ。
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グローバルな課題が乳房密度分類のためのフェデレーテッドラーニングを強調してる。
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新しいモデルがCOVID-19の医療画像解析を手助けします。
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新しい方法で、限られた角度からの心臓CT画像の質が向上したよ。
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AIMCとDIMCを使った機械学習タスクについての考察。
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確率的手法を使って低解像度画像を改善する新しいアプローチ。
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リモートセンシングを使って中国の森林バイオマス推定を改善する。
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画像品質向上のための拡散モデルとGANの性能に関する研究。
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新しいフレームワークが先進の深層学習技術を使って列車の故障検出を強化する。
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