Pesquisadores usam aprendizado profundo pra identificar diferenças entre pássaros machos e fêmeas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Pesquisadores usam aprendizado profundo pra identificar diferenças entre pássaros machos e fêmeas.
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LiPCoT transforma dados de séries temporais para aplicações de modelos de linguagem.
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Esse artigo fala sobre como usar aprendizado de máquina pra melhorar a qualidade das imagens em tomografias.
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Usando deep learning pra melhorar a detecção precoce do carcinoma espinocelular oral.
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BBATProt usa aprendizado profundo pra melhorar a precisão na previsão da função das proteínas.
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Este artigo analisa os avanços em rastreamento ocular usando EEG e técnicas de aprendizado profundo.
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Novo modelo melhora a precisão na segmentação de lesões cutâneas para detecção precoce de câncer.
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Novo modelo melhora muito a precisão na classificação de imagens de câncer cervical.
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Aprimore sua implementação de CNN usando tecnologia FPGA pra ter um desempenho melhor.
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Descubra como o EUIS-Net melhora a segmentação de imagens de ultrassom de mama para uma detecção de câncer mais eficaz.
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Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar o reconhecimento da Língua de Sinais Bangla usando tecnologia avançada.
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Os métodos de IA estão mudando como os cientistas preveem propriedades moleculares para várias aplicações.
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Uma visão geral dos ricos dialetos do tâmil e métodos de identificação.
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Explorando o impacto dos modelos de transformer na criação de laudos de radiologia.
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Modelos de deep learning, tipo U-Net, tão mudando a forma como a segmentação de células é feita em imagens de microscopia.
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Sistemas de IA melhoram a precisão e a confiança nas mamografias com técnicas de interpretabilidade eficazes.
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Um novo conjunto de dados melhora a imagem de sonar para reconhecimento de objetos debaixo d'água.
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Apresentando o LoG-VMamba pra uma segmentação de imagem médica melhorada.
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ResEmoteNet melhora como as máquinas leem expressões faciais para várias aplicações.
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Analisando como o deep learning melhora a precisão na previsão de terremotos.
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Apresentando o LSSF-Net, um modelo leve pra segmentação precisa de lesões na pele.
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O TBConvL-Net melhora a precisão e a eficiência na segmentação de imagens médicas.
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K-Origins melhora a avaliação de cores em redes neurais pra uma análise de imagem mais top.
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Novo conjunto de dados e modelo melhoram a detecção de objetos em ambientes internos.
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MobileUNETR oferece uma detecção de câncer de pele melhorada através de segmentação de imagem avançada.
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Esse projeto explora métodos de IA para uma classificação de lixo mais eficiente.
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Novo método melhora a modelagem do fluxo de fluidos com medições limitadas e barulhentas.
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Um método que melhora a CNN focando em áreas chave da imagem pra tomar decisões melhores.
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O projeto GRAND foca em detectar chuvas de ar de neutrinos de alta energia usando gatilhos automáticos.
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Explorando métodos pra melhorar a qualidade de imagem afetada pela turbulência atmosférica.
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Um novo método pra treinar CNNs direto em dispositivos móveis e de borda.
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Uma nova estrutura melhora a precisão das imagens de ultrassom durante o monitoramento do trabalho de parto.
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Um jeito prático de detectar violência em espaços públicos usando análise de vídeo avançada.
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Um sistema que usa deep learning pra detectar atos violentos em gravações de vídeo.
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Um novo método de CNN melhora a separação de ruído de ground-roll no processamento de dados sísmicos.
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Uma olhada na eficiência de treinamento em CNNs e BCNNs usando MNIST e CIFAR-10.
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Nova arquitetura de aprendizado de máquina melhora a análise de imagens hiperespectrais e a classificação de materiais.
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Explorando técnicas de aprendizado profundo para análise de dados de séries temporais contínuas.
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Estudo revela potencial em reduzir dados de eventos pra melhorar a eficiência.
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Um novo método melhora a clareza e o reconhecimento de imagens em ambientes barulhentos.
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