Neuste Artikel für Merkmalextraktion

Diese Studie bewertet Surrogatmodelle hinsichtlich Effizienz und Genauigkeit bei Optimierungsaufgaben.

Ein neues System erstellt detaillierte 3D-Modell von Menschen aus weniger 2D-Bildern.

Ein Verfahren vorstellen, um die Bildsuche mit verschiedenen Modelltypen zu verbessern.

DEXTER verbessert die Sicherheit von KI, indem es die Erkennung von Daten ausserhalb des Verteilung erhöht.

PrintListener zeigt Schwächen in der Fingerabdruckauthentifizierung durch Klanganalyse auf.

CLIMBER bietet effiziente und präzise Ähnlichkeitssuchen in grossen Datensätzen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von 3D-Modellen, indem sie mehrere Blickwinkel nutzt.

TROT verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von menschlichen Aktivitäten, indem es zeitliche Beziehungen nutzt.

Die Einschränkungen der Fréchet Video Distance bei der Bewertung der Videoqualität untersuchen.

Eine schnelle Methode, um 3D-Modelle nur aus sechs Fotos zu erstellen, perfekt für Fahrzeuge.

Ein neuer Ansatz verbessert die Erkennung und reduziert Fehlalarme bei Prostatakrebs.

Erforschen, wie Signalverarbeitung die Machine-Learning-Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen verbessert.

Ein neuer Machine-Learning-Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Analyse von Schuhabdrücken.

Forschung identifiziert und klassifiziert die Sorani-Kurdisch-Dialekte mit Hilfe umfangreicher Audioaufnahmen.

Eine Übersicht über NMF und seine Anwendungen zur Vereinfachung komplexer Daten.

Ein neues Framework verbessert die Personenkennung über verschiedene Eingabetypen hinweg.

Ein neues Modell verbessert die Bildabrufung für die Diagnose von Brusthistopathologie.

Ein Tool, um synthetische spärliche Tensoren in verschiedenen Bereichen zu generieren und zu analysieren.

Eine neue Methode verbessert die Datenverarbeitung in KI-Anwendungen und konzentriert sich auf die Merkmalsextraktion.

Eine neue Methode verbessert die ADHD-Erkennung mithilfe selektiver EEG-Kanäle.

Eine neue Methode verbessert die Klassifizierung der Fruchtreife mit hyperspektraler Bildgebungstechnologie.

Eine neue Methode, um kleine Gegenstände in der Computer Vision besser zu erkennen.

Maschinelles Lernen kombiniert Folienbilder und Genexpression für ein besseres Verständnis von Krankheiten.

Das FAITH-Modell verbessert die Vorhersagen, indem es Trends und saisonale Muster in Zeitreihendaten trennt.

Ein neues Modell verbessert das Labeling von Bildern mit mehreren Datenquellen.

Automatische Merkmals-Extraktion verändert die Datenanalyse an Teilchenbeschleunigern.

Eine Studie untersucht, wie KI bessere Vorhersagen für Glioblastom-Patienten treffen kann.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Klassifizierung von Galaxien.

GenWarp erzeugt neue Ansichten aus einzelnen Bildern und bewahrt dabei wichtige Details.

Eine neue Methode verbessert 3D-Bilder, indem sie bewegliche Ablenkungen entfernt.

Federated und Transfer-Lernen erhöhen die Effizienz und Genauigkeit bei der Krebsdiagnose.

Ein flexibles Verfahren zur pixelgenauen Anomalieerkennung in der Computer Vision.

Studie zeigt, dass einfache Merkmale die Gehirnwerte von LLMs grösstenteils erklären.

Tiefe Lernverfahren zur Verbesserung der akustischen Emissionsüberwachung von geschraubten Verbindungen.

Ein neuer Ansatz, um Fairness in der kognitiven Diagnose mit sensiblen Informationen zu gewährleisten.

ADEP hat das Ziel, die Sicherheit zu verbessern, indem es unerwünschte Wirkungen von mehreren Medikamenten vorhersagt.

Innovative Strategien verbessern Materialvorhersagen mit Hilfe von Machine Learning Surrogaten.

Neue Methoden verbessern, wie Maschinen Emotionen in menschlicher Sprache erkennen.

Neue Methoden verbessern die Bilderkennung zur Identifizierung von Personen in verschiedenen Umgebungen.

ABTrack verbessert die visuelle Verfolgungsgeschwindigkeit und Effizienz auf verschiedenen Geräten.