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Usando aprendizado auto-supervisionado pra melhorar a precisão da análise de imagens de tecidos.

Novos métodos melhoram a qualidade da fala sintetizada usando aprendizado auto-supervisionado.

Uma nova abordagem pra estimar com precisão o fluxo de pessoas em pontos de interesse urbanos.

Usando protótipos pra melhorar a comparação de datasets em visão computacional.

Aprendizado Federado melhora o reconhecimento de fala enquanto mantém os dados dos usuários privados.

Aproveitando métodos de auto-supervisão pra melhorar a segmentação semântica de LiDAR.

Pesquisa mostra que o aprendizado auto-supervisionado tem potencial para lidar com dados limitados em tarefas de GeoAI.

Um estudo sobre músicas folclóricas coreanas usando métodos analíticos modernos.

Novo método melhora a precisão do reconhecimento de ações com exemplos limitados em diferentes tipos de dados.

Um novo método melhora o aprendizado auto-supervisionado através de aprendizado em conjunto para previsões melhores.

Apresentando um novo método para agrupar gráficos de forma eficaz usando informações relacionais.

Novos métodos melhoram a análise de ECG para um diagnóstico de saúde cardíaca mais eficaz.

SDLFormer combina técnicas avançadas pra melhorar a qualidade das imagens de MRI e acelerar o processamento.

Uma nova abordagem de rede neural prevê mudanças em sistemas dinâmicos usando dados incompletos.

Um novo framework melhora a precisão na previsão de hiperedges usando agregação consciente do contexto e aprendizado auto-supervisionado.

Um novo método melhora a precisão na medição da deformação de gel para sensores robóticos.

Entendendo as camadas e os processos de aprendizado do neocórtex.

MoCo-SAS usa aprendizado auto-supervisionado pra melhorar o reconhecimento de objetos subaquáticos.

O método DEBS melhora a detecção de condições cardíacas usando dados de séries temporais.

Analisando a eficácia de métodos de aprendizado auto-supervisionado para detectar anomalias em dados tabulares.

Novos métodos melhoram a detecção de objetos em condições climáticas adversas para tecnologias mais seguras.

Novos conjuntos de dados melhoram a classificação de imagens de alimentos para hábitos alimentares individuais.

ProSMIN melhora a representação do modelo sem dados rotulados, enfrentando desafios importantes no aprendizado auto-supervisionado.

Novos métodos visam melhorar a imagem das condições cardíacas fetais.

Um novo método melhora a detecção de objetos em vídeo sem precisar de dados rotulados.

Um novo método melhora a segmentação de imagens e a detecção de objetos usando aprendizado auto-supervisionado.

A AtmoRep melhora as previsões do tempo usando IA e dados históricos.

Novo método usa imagens de ruas para melhorar dados de moradia.

Analisando a separação entre pose e aparência nas técnicas recentes.

DimCL melhora o aprendizado de máquina ao aumentar a diversidade das características nas representações.

Um novo método melhora o treinamento de modelos através de mascaramento guiado por saliência.

Um novo método melhora a classificação detalhada usando descoberta de partes e aprendizado contrastivo.

SINCERE melhora o aprendizado contrastivo supervisionado com uma separação e representação de classes melhores.

O Graph-JEPA traz um jeito novo de analisar dados de grafos complexos de maneira eficaz.

Novas técnicas melhoram a análise das mudanças celulares usando grandes conjuntos de dados.

Novos métodos para selecionar dados de fala minimizam a rotulagem enquanto melhoram a precisão do reconhecimento.

Um novo método melhora o uso de deep learning em dados tabulares.

Uma exploração de métodos pra identificar pontos de dados incomuns em várias áreas.

Esse artigo fala sobre a integração do aprendizado auto-supervisionado e modelos baseados em energia em machine learning.

Um novo modelo pra previsões melhores de interação em redes de usuário-item.