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A GPC oferece um único modelo pra várias tarefas de classificação de patologia.

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Usando deep learning pra melhorar a detecção de problemas oculares ligados ao diabetes.

Um modelo prevê como os fluidos se movem em diferentes formas, melhorando a análise de fluxo.

Um modelo híbrido melhora a restauração de imagens usando Redes Neurais Espinhadas e Convolucionais.

Deep learning simplifica a análise de desempenho para atletas de canoagem.

O ConvBench oferece uma nova maneira de avaliar o desempenho de algoritmos de convolução de forma eficaz.

Novas técnicas melhoram a precisão de localização dos robôs em espaços internos usando deep learning.

Pesquisa melhora métodos de previsão de crises para aumentar a segurança do paciente e a qualidade de vida.

Avaliando o papel do deep learning em melhorar a precisão dos dados climáticos.

Combinar palavras de ativação e reconhecimento de voz aumenta a segurança na tecnologia de voz.

GroupMamba melhora a eficiência e precisão do processamento de imagens em tarefas de visão computacional.

Esse estudo avalia modelos de CNN e VGG16 Modificado em tarefas de reconhecimento de emoções.

Um estudo sobre como as CNNs reconhecem emoções através da análise de imagens.

Essa pesquisa apresenta um modelo de CNN para reconhecer a base e o expoente de expressões matemáticas em imagens.

Apresentando um modelo híbrido para detecção eficaz de intrusões em IoT.

Explorando novos métodos de registro de imagens médicas e sua eficácia.

Pesquisas mostram que o aprendizado ativo melhora a capacidade da IA de detectar doenças oculares em imagens de OCTA.

CLP transforma dados moleculares em strings pra melhorar a descoberta de medicamentos.

Este artigo fala sobre o papel das Convoluções Deformáveis em melhorar a segmentação semântica para direção autônoma.

Métodos inovadores melhoram a identificação de sites através da análise do tráfego de rede.

Métodos inovadores estão sendo desenvolvidos para rastrear e remover satélites fora de uso da órbita.

Um novo modelo melhora as previsões de onde as proteínas se ligam, ajudando na descoberta de medicamentos.

Saiba como a detecção de anomalias melhora a segurança em sistemas IoT de saúde.

O CC-SAM melhora a segmentação de imagens médicas, aumentando a precisão pra um cuidado melhor com os pacientes.

Um novo modelo melhora a classificação de imagem para dispositivos de baixo consumo.

Um pacote Python que ajuda na análise eficiente de dados de telescópio para pesquisadores.

Explorando as dificuldades de prever o status do MGMT usando ressonância magnética em pacientes com glioma.

Um estudo mostra como modelos de IA reconhecem objetos usando mecanismos de atenção.

O Movimento de Entrada Triangular aumenta a eficiência em redes neurais convolucionais.

Novo método melhora previsões em dinâmica de fluidos turbulentos usando complexidade reduzida.

Melhorando a detecção de falhas e diagnósticos em reatores nucleares usando técnicas de aprendizado profundo.

Uma nova abordagem pra analisar como modelos de imagem aguentam mudanças de entrada.

Usando CNNs pra identificar deslizamentos de terra de forma eficiente com imagens de satélite.

Uma nova abordagem melhora a eficiência energética e a velocidade de processamento em CNNs.

Inovações em deep learning melhoram a precisão na imagem médica para resultados de saúde melhores.

Uma nova técnica melhora a qualidade da imagem focando no canal verde.

Usando técnicas avançadas pra identificar fusões de galáxias nas imagens do JWST.

Pesquisadores usam aprendizado profundo pra identificar diferenças entre pássaros machos e fêmeas.

Este artigo fala sobre como criar CNNs que funcionam em dispositivos com pouca memória.