A atenção D-LKA melhora a precisão e a eficiência da segmentação de imagens médicas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
A atenção D-LKA melhora a precisão e a eficiência da segmentação de imagens médicas.
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Um modelo flexível que melhora o diagnóstico de falhas em motores elétricos em várias condições.
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Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra analisar modelos de energia escura e melhorar os entendimentos cosmológicos.
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Nova abordagem melhora a detecção de tráfego HTTP prejudicial.
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Este estudo apresenta métodos para reconhecimento de pedestres em tempo real usando poder de processamento limitado.
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Usar IA pra melhorar a detecção de picos e ter resultados melhores pros pacientes em cirurgia de cérebro.
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Uma análise de CNNs e Transformers Visuais para detecção fora do domínio.
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Uma nova abordagem para rastreamento de objetos com uma arquitetura de transformer eficiente para dispositivos com recursos limitados.
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Uma nova abordagem pra melhorar a segurança contra tráfego web prejudicial.
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SDLFormer combina técnicas avançadas pra melhorar a qualidade das imagens de MRI e acelerar o processamento.
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Modelos inovadores de deep learning melhoram a detecção e resposta a ataques DDoS.
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Novas técnicas melhoram os Transformers de Visão para ter um desempenho melhor com conjuntos de dados pequenos.
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Um novo método melhora a convolução de imagens sem preenchimento, aumentando a qualidade e a eficiência.
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O novo modelo SAMUS melhora a segmentação de imagens de ultrassom para uma precisão clínica melhorada.
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Uma nova abordagem melhora a análise de fMRI para um diagnóstico melhor de distúrbios cerebrais.
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Esse artigo investiga o viés de gênero em Transformers de Visão comparado aos CNNs.
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Um método que combina Aprendizado Dividido com Criptografia Homomórfica melhora a privacidade em aprendizado de máquina.
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Um método que permite aprendizado de máquina em dados criptografados pra proteger a privacidade do usuário.
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RingMo-lite melhora a análise de imagens de sensoriamento remoto com eficiência e precisão.
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A IA tá melhorando a análise de exames de ressonância magnética pra classificar câncer de próstata.
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Analisando como a computação neuromórfica melhora a eficiência da comunicação via satélite.
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Essa pesquisa explora técnicas de aprendizado profundo pra melhorar as defesas contra ataques de canal lateral.
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Esse estudo mostra como os sinais do cérebro podem recriar imagens que as pessoas viram.
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Apresentando o GenePointNet: um novo jeito de analisar dados de sequenciamento de RNA.
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Melhorando a identificação de drones com sinais de RF e técnicas de aprendizado de máquina.
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Um framework de aprendizado semi-supervisionado melhora a segmentação de imagens médicas com dados rotulados limitados.
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Este estudo destaca a complexidade da amostra dos algoritmos de Descida de Espelho de Política Neural no aprendizado profundo.
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DeepBEAS3D melhora a segmentação de imagens médicas através da interação do usuário e aprendizado profundo.
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LightTBNet é um modelo eficiente pra detecção precisa de tuberculose em locais com poucos recursos.
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Um estudo propõe uma maneira eficiente de medir gordura em crianças usando ressonância magnética.
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Explorando o impacto do aprendizado de máquina nas transições de fase na física.
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Esse estudo analisa como modelos de deep learning reconhecem expressões faciais em comparação com humanos.
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Aprendizado profundo melhora a precisão na detecção de pólipos de câncer colorretal.
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Este estudo explora problemas com o uso de convnets para a criação de filtro de áudio.
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Um novo método melhora a detecção de defeitos em estruturas magnéticas labirínticas.
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Pesquisadores melhoram a precisão da classificação de sons cardíacos usando métodos de aumento de dados por codec.
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Uma nova abordagem melhora a redução de dados climáticos para previsões locais mais precisas.
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Revolucionando a comunicação em deep learning com representações visuais claras.
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O BEFUnet melhora a precisão na segmentação de imagens médicas juntando CNNs e transformers.
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Esse estudo usa aprendizado de máquina pra prever a dinâmica das chamas de forma eficaz.
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