Artigos mais recentes para Redes Neurais Convolucionais

Este artigo fala sobre como melhorar as CNNs aproveitando informações de baixa frequência para ter mais resistência contra ataques adversariais.

As galáxias mostram sua história através da morfologia e da atividade de formação de estrelas.

Este artigo analisa métodos para melhorar a clareza das imagens em aplicações de sensoriamento remoto.

Usando CNNs pra melhorar as previsões de padrões climáticos significativos.

O TSLANet oferece uma solução nova pra analisar dados de séries temporais com mais precisão.

Usando aprendizado de máquina pra classificar características de maré em imagens de galáxias de novas pesquisas.

Um novo método pra comprimir CNNs mantendo a precisão pra um processamento de imagem eficiente.

Um estudo de como humanos e computadores identificam objetos em meio à incerteza.

Um sistema analisa imagens de ecocardiografia pra identificar problemas no coração rapidinho.

Esse método junta deep learning e matemática pra melhorar o preenchimento de imagens.

Novo modelo melhora previsões misturando conhecimentos de física com técnicas avançadas de aprendizado.

A pesquisa apresenta um novo método para melhorar a classificação de pólipos em colonoscopias.

Um olhar sobre como o MCDFN eleva a precisão da previsão de demanda.

Aprenda como a Entropia de Transferência melhora o treinamento e o desempenho das Redes Neurais Convolucionais.

A extração automática de recursos transforma a análise de dados em colisores de partículas.

Novos métodos de aprendizado de máquina melhoram a análise de estados de fótons para tecnologias quânticas.

Essa pesquisa foca em melhorar a segmentação de tumores no cérebro com uma nova abordagem de modelo.

Aprendizado de máquina melhora a velocidade e a precisão de identificar doenças em plantas.

Esse estudo explora novos métodos pra detectar pedestres em condições climáticas difíceis.

A tecnologia de IA melhora a identificação de besouros do casca e o gerenciamento de florestas.

Novo método permite controle preciso de comportamentos quânticos usando aprendizado de máquina.

A pesquisa sobre beamforming de campo próximo tem como objetivo melhorar os sistemas de comunicação sem fio.

Um sistema usando MediaPipe e CNN pra melhorar a precisão na detecção de linguagem de sinais.

Descubra como o deep learning melhora as previsões do tempo a curto prazo.

Um novo modelo melhora a precisão no diagnóstico de câncer de mama usando análise de imagem avançada.

Analisando a eficácia dos ViTs para reconhecimento de texturas em comparação com métodos tradicionais.

Estudo analisa a resistência de modelos de segmentação contra ataques adversariais na área da saúde.

Uma olhada em como o YOLO mudou a detecção de objetos em várias áreas.

O aprendizado de máquina melhora a detecção precoce da espessura do melanoma através de imagens de dermatoscopia.

Um olhar sobre como o aprendizado de máquina ajuda a diagnosticar atipia melanocítica.

Apresentando um método pra classificar vídeos rapidão com base na análise dos primeiros quadros.

Pesquisadores usam aprendizado profundo multimodal pra melhorar a identificação de fontes de rádio.

Uma revisão dos métodos de aprendizado de máquina para prever acidentes de trânsito e melhorar a segurança nas estradas.

Pesquisa sobre como melhorar a transferência de conhecimento em dispositivos inteligentes com recursos limitados.

Usando redes neurais em FPGAs pra melhorar a confiabilidade da comunicação em alta velocidade.

O GRACE oferece métodos aprimorados para detectar vídeos DeepFake em condições desafiadoras.

Um olhar sobre como melhorar modelos de deep learning pra eficiência em processamento de imagem.

KANs melhoram a análise e classificação de imagens usando menos recursos.

O modelo GCF melhora a precisão do reconhecimento de expressões faciais usando técnicas inovadoras de deep learning.

Nova ferramenta de IA ajuda veterinários a diagnosticar problemas cardíacos em cães.