Novos métodos melhoram a forma como os sistemas aprendem interações de objetos com menos rotulagem.
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Informática - Visão computacional e reconhecimento de padrões
RSSO AgileIR melhora a qualidade da imagem com menos uso de memória, usando técnicas inovadoras.
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Brain-Net-Diffusion melhora a análise de dados de fMRI para Transtorno do Espectro Autista.
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Inf-MLLM melhora a eficiência em lidar com fluxos de dados complexos com recursos limitados.
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Um novo método melhora a estimativa de profundidade em imagens endoscópicas para resultados cirúrgicos melhores.
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Um novo conjunto de dados melhora as capacidades de drones em ambientes desafiadores usando imagens térmicas.
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Apresentando o CollaMamba, um modelo pra melhorar o entendimento em áreas de tecnologia.
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O KRDistill melhora a destilação de conhecimento lidando com problemas de desequilíbrio de dados.
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A visão estéreo melhora a navegação dos robôs, permitindo uma detecção de obstáculos melhor.
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O ViTTM melhora o processamento de imagens com mecanismos inovadores baseados em tokens.
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Um jeito prático de detectar violência em espaços públicos usando análise de vídeo avançada.
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Um jeito de melhorar a adaptabilidade do modelo sem perder as habilidades originais.
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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 pra adaptar modelos de IA com dados rotulados limitados.
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Um novo modelo usa dados sintéticos pra melhorar a análise e a eficiência do ultrassom cardíaco.
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O ENACT melhora a eficiência de modelos transformer na detecção de objetos, mantendo a precisão.
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CoMM melhora o aprendizado de máquina integrando vários tipos de dados de maneira eficaz.
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Método inovador de dados sintéticos melhora a precisão da imagem médica enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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RACC otimiza a busca por conhecimento pra tornar as respostas visuais às perguntas mais eficientes.
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Novos métodos melhoram a previsão de saliência por meio de edições controladas de imagem.
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Explore os benefícios de combinar aprendizado semi-supervisionado e aprendizado contrastivo em machine learning.
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Um novo sistema melhora a detecção de semáforos para uma condução autônoma mais segura.
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Um novo método melhora a qualidade e o realismo da troca de rostos.
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Ensinando máquinas a reconhecer e responder às emoções humanas de forma ética.
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Um novo método permite que robôs criem modelos 3D a partir de uma única imagem.
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Um novo método melhora a eficiência e a velocidade da compressão de dados.
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Um novo modelo melhora a precisão e a eficiência na segmentação de imagens médicas.
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Novos métodos melhoram como as máquinas reconhecem e reagem às emoções humanas.
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Um método automatiza a geração de pares de imagem e texto para conjuntos de dados de sensoriamento remoto.
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Novos métodos melhoram a precisão no diagnóstico do câncer de próstata através da análise avançada de tecidos.
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Um novo método melhora a remoção de sombras em imagens usando máscaras de sombras suaves.
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Novas técnicas melhoram a eficiência da amostragem de luz em gráficos de computador.
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Crie imagens detalhadas com controle preciso do assunto e do fundo.
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Uma nova abordagem permite que os modelos aprendam continuamente com dados novos.
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AWF melhora a segmentação semântica ao evitar o esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado de máquina.
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O PSTNet melhora a detecção de pólipos usando técnicas de imagem avançadas.
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Um sistema feito pra acompanhar os movimentos de quem usa cadeira de rodas, ajudando na saúde e na interação.
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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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Explorando preocupações sobre privacidade ao ajustar modelos de difusão com dados pessoais.
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Novos adaptadores aumentam as capacidades de segmentação de imagem dos modelos de visão-linguagem.
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