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Estudo mostra que o aprendizado profundo ajuda a melhorar a segmentação da aorta em imagens de TC.

Apresentando o SPLITZ, um método pra melhorar a estabilidade de modelos de IA contra exemplos adversariais.

Um novo framework melhora o treinamento de deep learning ao integrar gerenciamento de hardware e tarefas.

MetaAug reduz overfitting em PTQ através de transformações de dados inovadoras.

SparseCraft transforma a modelagem 3D usando menos imagens pra ter resultados melhores.

Explorando como DNNs recuperam funções em configurações superparametrizadas.

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Novo método melhora modelos de deep learning para dispositivos com recursos limitados.

Novos métodos melhoram a recuperação de imagens borradas usando técnicas de deep learning.

GSN combina aprendizado de dicionário e técnicas de grafo pra melhorar a classificação de imagens médicas.

Um novo método melhora a detecção de objetos em imagens de sensoriamento remoto.

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

Aprimorando técnicas de deep learning pra uma análise melhor de concentrados de minério de urânio.

Explorando como a diversidade dos dados afeta o desempenho de modelos de aprendizado profundo.

Esse estudo aprimora a medição da cabeça fetal por ultrassom usando técnicas de deep learning.

Um novo método melhora a segmentação de imagens usando SAM e prompts compostáveis.

Uma nova técnica melhora os testes para carregamento de modelos em compiladores de deep learning.

Transformador com Atenção Partitionada por Canal aumenta o detalhe e a clareza da imagem.

Um novo método melhora a segmentação de superpixels em imagens 360° usando deep learning.

O MSA Net melhora a precisão na segmentação de imagens médicas usando técnicas inovadoras.

Um método pra melhorar a análise de vídeo focando nas regiões dos quadros-chave.

O MIST oferece um kit de ferramentas unificado pra segmentação de imagens médicas, melhorando a comparação e avaliação.

Novas arquiteturas de redes neurais melhoram a estabilidade e a precisão na resolução de equações diferenciais parciais.

Técnicas para gerenciar hiperparâmetros e pesos de modelos pra melhorar o desempenho.

Uma abordagem auto-supervisionada melhora a detecção de marcos com poucas imagens de raio-x rotuladas.

Novos métodos melhoram a eficiência na avaliação de redes neurais recorrentes não lineares para várias aplicações.

Uma nova abordagem combina modelos de linguagem e prompts pra ter insights legais melhores.

Esse estudo explora o uso de métodos de ensemble para prever propriedades de materiais.

Deep Companion Learning melhora as previsões do modelo usando insights de desempenho histórico.

A pesquisa foca em modelos de linguagem multilíngues eficientes usando Destilação de Conhecimento e Mistura de Especialistas.

Esse artigo analisa como a quantização vetorial influencia a compreensão das decisões em sistemas de aprendizado por reforço.

Um novo design de somador melhora a eficiência em hardware de aprendizado profundo.

Novo método melhora a precisão e eficiência em modelos de aprendizado profundo.

AID-DTI melhora a eficiência da imagem cerebral com menos medições.

Um novo método melhora a precisão na quantização de Transformers de Visão sem os dados originais.

Um novo método melhora a busca por arquitetura em modelos de deep learning.

GFSSM melhora Modelos Estruturados de Espaço de Estado pra lidar melhor com sequências.

DP-BloGS melhora a privacidade dos dados em aprendizado de máquina, mantendo o desempenho.