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Explorando os desafios de segurança trazidos pelo aprendizado autossupervisionado e ataques backdoor sem rótulo.

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OmniSat junta vários tipos de dados pra ter insights ambientais melhores.

Novos métodos melhoram a análise de imagens de microscopia para estudar as respostas celulares.

Pesquisas mostram estratégias pra melhorar o SAM em tarefas de imagem médica.

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Aprendendo correspondências densas entre formas sem alinhamento perfeito.

Um jeito rápido de criar modelos 3D a partir de apenas seis fotos, perfeito pra veículos.

Esse artigo fala sobre como melhorar Transformers de visão leves usando modelagem de imagem mascarada.

Um jeito de ajudar as máquinas a identificar mudanças visuais importantes ao longo do tempo.

Uma nova estrutura melhora o desempenho do modelo com dados mínimos do usuário.

Nova abordagem melhora o rastreamento de cateteres para procedimentos cardíacos mais seguros.

Novos métodos melhoram a detecção de falantes áudio-visuais em ambientes desafiadores.

O DIG-Mol melhora as previsões do comportamento molecular pra acelerar o desenvolvimento de medicamentos.

O AniTalker cria animações super realistas usando retratos e áudio, pegando as dinâmicas faciais bem sutis.

Esse framework melhora a precisão do rastreamento de objetos com menos input humano.

EVA-X melhora a avaliação de raio-X de tórax usando técnicas avançadas de IA.

Explorando métodos de aprendizado auto-supervisionado que tão transformando a visão computacional.

Novos métodos melhoram a representação de áudio através de técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado auto-supervisionado usando binning em dados tabulares.

A PlantCaduceus melhora a genômica das plantas ao aprimorar o entendimento dos genes e a criação de culturas.

Aprendizado de máquina junta imagens de lâmina e expressão gênica pra entender melhor as doenças.

O aprendizado profundo melhora as ressonâncias magnéticas, aumentando a velocidade e a qualidade das imagens pra um diagnóstico melhor.

Esse artigo fala sobre técnicas de Deep Learning pra melhorar a detecção de fraudes em e-commerce.

Conjuntos de dados dinâmicos aumentam o aprendizado do modelo e reduzem as necessidades de recursos.

PhiNet imita os sistemas de memória humanos pra melhorar o aprendizado de máquina.

As redes de cápsulas melhoram o reconhecimento de objetos com estruturas e métodos de aprendizado únicos.

Harmonia melhora a eficiência do aprendizado de máquina em entender imagens e vídeos.

O JOSENet melhora a detecção em tempo real de violência em filmagens de vigilância usando métodos avançados.

FedSC melhora o treinamento de modelos enquanto mantém a privacidade do usuário no aprendizado federado.

Um novo método pra criar conjuntos de dados automaticamente melhora a eficiência do aprendizado de máquina.

Um novo método pra analisar melhor o conteúdo e as transformações de imagens.

Isso explora como abordagens probabilísticas melhoram o aprendizado contrastivo em machine learning.