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Este estudo analisa técnicas eficientes de rede neural para análise de imagem em sensoriamento remoto.

Um método que acelera as operações de convolução em redes neurais profundas.

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Explorando a conexão entre redes residuais e equações diferenciais ordinárias neurais.

Um novo método melhora a precisão na medição da deformação de gel para sensores robóticos.

O novo modelo SAMUS melhora a segmentação de imagens de ultrassom para uma precisão clínica melhorada.

Novo codec consegue alta eficiência na transmissão de dados de nuvem de pontos.

V-nets trazem uma nova visão sobre a eficiência e o desempenho do deep learning.

Um novo método acelera simulações de física de partículas usando técnicas de super-resolução.

Apresentando o COPS, um método pra treinar modelos de deep learning de forma eficiente com menos dados.

Apresentando o CMI e o NCMI pra uma avaliação de desempenho em deep learning melhor.

Esse artigo fala sobre o papel da percepção de BEV na tecnologia de carros autônomos.

Novos métodos visam melhorar a imagem das condições cardíacas fetais.

O método EditAS melhora a geração de asserções para resultados de testes unitários melhores.

Uma nova abordagem para modelagem de superfícies usando redes neurais.

Novos métodos melhoram o desempenho de ECC usando deep learning e designs de matriz inovadores.

Novas abordagens de computação analógica melhoram a precisão e a eficiência no deep learning.

ModelGiF oferece um jeito de quantificar as relações entre modelos de deep learning.

Um novo método melhora o reconhecimento de alvos em imagens SAR com menos dados de treinamento.

O LineMarkNet melhora a precisão do estacionamento de veículos autônomos com detecção avançada de linhas.

Um novo método pretende melhorar a precisão da segmentação de imagens de ressonância magnética da artéria carótida.

Nova abordagem melhora como recursos visuais se relacionam com perguntas em VQA.

Um novo método melhora a precisão na segmentação de imagens de ultrassom através de Mapas de Confiança.

Um novo método melhora a precisão de segmentação em cenários com dados limitados.

Uma nova abordagem pra identificar melhor ataques adversariais em sistemas de aprendizado profundo.

A pesquisa melhora modelos de aprendizado profundo para ambientes com recursos limitados.

Abordagem inovadora melhora a eficiência e a precisão dos testes de reconhecimento de imagem.

Um olhar claro sobre RNNs e seus métodos de linearização para melhorar a eficácia do modelo.

Este estudo mostra como as GNNs são eficazes na análise de painéis reforçados.

Redes de Nuvem de Pontos reduzem parâmetros enquanto mantêm o desempenho em tarefas de aprendizado profundo.

Um novo método melhora o reconhecimento de placas ao usar imagens de ângulos diferentes das câmeras.

Pesquisadores desenvolvem um modelo de aprendizado profundo pra prever erupções solares com precisão melhorada.

Esse estudo mostra como os sinais do cérebro podem recriar imagens que as pessoas viram.

Um novo método melhora a classificação detalhada usando descoberta de partes e aprendizado contrastivo.

Novos modelos de deep learning melhoram a análise de organelas em microscopia de luz transmitida sem rótulos.

Esse artigo analisa o cenário de retornos e suas implicações para o desempenho dos agentes.

Estudo explora formatos FP8 pra melhorar a eficiência e precisão dos modelos.