CTFN melhora a precisão da detecção de bordas usando recursos em múltiplas escalas e funções de perda dinâmicas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
CTFN melhora a precisão da detecção de bordas usando recursos em múltiplas escalas e funções de perda dinâmicas.
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Um novo método melhora a qualidade de imagens 3D em tomografia eletrônica usando aprendizado de máquina.
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Novos métodos melhoram a precisão na identificação de células mitóticas em tecidos cancerígenos.
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Um novo método baseado em GAN melhora a qualidade e a eficiência da compressão de imagens.
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Um novo método melhora o aprendizado para classes de imagem raras.
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Descubra como adicionar barulho melhora o desempenho das CNNs em tarefas de reconhecimento de imagem.
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Novos métodos usando imagens sintéticas melhoram o diagnóstico de doenças no fígado.
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Este estudo avalia como as CNNs lidam com mudanças de cor na classificação de imagens.
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O G-TRACER melhora a generalização de modelos de deep learning com técnicas focadas em estabilidade.
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Novos algoritmos melhoram o desempenho do processamento de áudio em diferentes taxas de amostragem.
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Explorando o papel do deep learning na visualização de mudanças ao longo do tempo.
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Um método novo estima parâmetros do sistema através da análise de imagens e aprendizado profundo.
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Um novo método combina aprendizado tradicional e profundo para uma imagem sonora eficiente.
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WGR melhora técnicas de regressão pra previsões de resultados mais precisas.
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Este artigo analisa os riscos de segurança dos sistemas de Monitoramento de Carga Não Intrusivo.
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Um novo método melhora a qualidade do preenchimento de imagem ao combinar informações de frequência e espaciais.
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MBI oferece um método eficiente para deep learning em dispositivos edge.
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Aprenda sobre como otimizar modelos de deep learning e suas aplicações práticas.
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Novas estratégias melhoram a precisão na segmentação de imagens médicas pra diagnósticos melhores.
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Novos métodos melhoram o treinamento contra ataques adversariais ao focar nas vulnerabilidades dos exemplos.
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RayMVSNet e sua atualização melhoram a precisão da modelagem 3D a partir de imagens 2D.
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O SelSync equilibra um treino rápido e a precisão do modelo no aprendizado profundo distribuído.
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A LUCYD melhora imagens de microscopia, misturando métodos tradicionais com deep learning pra ter mais clareza.
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Novo método melhora a correspondência de grafos sem dados rotulados usando consistência de ciclos.
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Uma nova técnica para classificar imagens de forma mais eficiente com poucos dados.
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Analisando o papel do deep learning em melhorar a precisão e confiabilidade da ressonância magnética.
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QCNNs usam números hipercomplexos pra uma representação de dados melhorada em redes neurais.
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Novo método mostra potencial para identificar imagens médicas desconhecidas.
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O modelo ConViT melhora o reconhecimento de ações humanas em imagens paradas usando deep learning.
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Um novo método melhora a precisão das equações de advecção-difusão usando redes neurais.
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Aumentação Bayesiana Adversarial melhora a generalização do modelo com dados limitados.
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Uma nova abordagem melhora a classificação de textos longos usando transformadores de sentenças.
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Um jeito de melhorar a eficiência do deep learning em dispositivos limitados.
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Este artigo fala sobre Transformers moldados e seu papel na estabilização de modelos de deep learning.
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Aprenda como a compressão de tensores melhora as estratégias de inferência compartilhada em deep learning.
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Pesquisadores estão melhorando a qualidade dos dados da espectroscopia Raman usando métodos não supervisionados pra ajudar nos diagnósticos.
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Um novo método melhora a precisão da segmentação de imagens na saúde.
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Abordando o impacto de amostras difíceis e rótulos barulhentos em modelos de aprendizado de máquina.
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PINNsFormer melhora a precisão na resolução de equações diferenciais parciais usando estruturas avançadas de Transformer.
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Esse artigo apresenta novas técnicas pra melhorar a privacidade diferencial no treinamento de modelos.
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