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Apresentando o HDT-HDR: Um novo jeito de reduzir fantasmas em imagens HDR.

As variações propostas dos módulos Squeeze e Excitation aumentam a funcionalidade e a precisão das CNNs.

Um novo método melhora a segmentação de imagens otimizando os fatores de redimensionamento de forma eficiente.

Pesquisas mostram que o EEG pode classificar os humores humanos com alta precisão.

Este estudo avalia CNNs para classificar estados de percolação na física.

Um novo método prevê a vida útil da bateria usando dados de ciclos iniciais pra melhorar a confiabilidade.

Esse estudo avalia GANs em comparação com CNNs na segmentação de órgãos a partir de tomografias computadorizadas.

Um estudo que examina a confiabilidade das explicações visuais em redes neurais.

B-CNNs melhoram o reconhecimento de imagens através de capacidades de rotação e reflexão.

Novas redes de deep learning melhoram a precisão na segmentação de imagens médicas.

Automatizando a extração de dados de histórico acadêmico pra uma entrada de notas mais rápida e precisa.

A pesquisa melhora o reconhecimento de objetos bloqueados na visão computacional.

O MORSE melhora a segmentação de imagens médicas ao lidar com os desafios principais em detalhes e eficiência.

Apresentando um framework pra simplificar o desenvolvimento de kernels de DL e HPC em várias CPUs.

Uma nova função de ativação melhora o desempenho de redes neurais usando métodos bayesianos.

Um método pra treinar CNNs em dados criptografados mantendo a precisão e a privacidade.

Nova técnica melhora a precisão de detecção de objetos 3D usando imagens únicas.

Pesquisadores usam deep learning pra aprimorar previsões de modelos de gelo marinho e entender melhor o clima.

Este artigo apresenta um novo modelo que combina transformers com CNNs para xadrez.

A pesquisa explora o uso de machine learning pra identificar artistas pelas suas obras de arte.

Pesquisas mostram como a IA toma decisões em aplicações críticas de segurança.

Novos métodos melhoram a compreensão de fluxos turbulentos usando técnicas de aprendizado de máquina.

Modelos de deep learning melhoram a detecção de derramamentos de óleo com imagens de satélite.

Novos métodos melhoram a eficiência e acessibilidade do design de CNNs.

A pesquisa foca em modelos eficientes para reconhecimento de palavras-chave usando redes ajustáveis.

O GSpyNetTree melhora a classificação de ondas gravitacionais e falhas.

O DietCNN reduz o uso de energia em CNNs pra um processamento eficiente em dispositivos pequenos.

Combinando CNNs e transformers pra imagens estéreo mais nítidas.

Um novo método melhora a análise de imagens de raios-X dentários para um diagnóstico melhor.

Um método pra melhorar o desempenho do modelo na análise de imagens de tecido.

O estudo compara CNNs e transformers para análise de imagens médicas.

A aprendizagem de máquina melhora a detecção de fissuras em estruturas de HDPE, aumentando a segurança e a confiabilidade.

Uma olhada em cerâmicas arquitetônicas que mandam bem na tolerância ao calor e estresse.

Estudo mostra que CNNs conseguem criar combinações de palavras a partir de dados de fala bruta.

Descubra como os recursos visuais melhoram a experiência de compras online.

Uma nova abordagem usando CNNs melhora a precisão na detecção de alvos de radar.

O CIT-EmotionNet melhora a detecção de emoções com uma análise inovadora dos sinais de EEG.

Uma nova abordagem melhora o processamento do sinal de ECG usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Combinar CNNs com homogeneização hierárquica acelera a análise das propriedades das rochas.

Explorando como redes neurais reconhecem simetrias nos dados através da equivariância.