Dieses Framework verbessert die Genauigkeit der Objektverfolgung mit weniger menschlichem Input.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Dieses Framework verbessert die Genauigkeit der Objektverfolgung mit weniger menschlichem Input.
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ADSumm bietet wichtige Zusammenfassungen für eine bessere Katastrophenreaktion.
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Dieser Artikel behandelt salutäre Kennzeichnung, eine Methode, um den menschlichen Input im maschinellen Lernen zu reduzieren.
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Eine neue Methode nutzt extreme Punkte für effektive Instanzsegmentierung mit minimaler Annotation.
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Diese Studie untersucht fortschrittliche Methoden für effizientes Datenlabeling mithilfe von neuronalen Netzwerk-Techniken.
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Diese Studie untersucht, wie man Sätze erstellt, die bestimmte Bedeutungen mit FrameNet beibehalten.
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Eine Studie stellt einen neuen Massstab für die Leistung von Eingabeaufforderungen beim Erstellen und Abrufen von Bildern vor.
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AGB-DE hilft dabei, die Gültigkeit von Klauseln in deutschen Verbraucherverträgen zu beurteilen.
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SRFUND bietet detaillierte Anmerkungen für eine bessere Dokumentenverarbeitung in mehreren Sprachen.
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Bewertung der Rolle von LLMs bei der Verbesserung der strukturierten Darstellung von wissenschaftlichen Arbeiten.
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MMScan verbessert die Fähigkeit von KI, komplexe 3D-Umgebungen mit umfangreichen Anmerkungen zu verstehen.
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Die ANNEAL-Methode senkt die Kennzeichnungskosten und verbessert gleichzeitig die Bildabrufleistung.
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WeCLIP verbessert schwach überwachte Segmentierung, indem es CLIP mit minimalem Beschriftungsaufwand nutzt.
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Diese Studie untersucht Vorurteile in KI-Modellen beim Labeln von Hassrede-Daten.
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Ein neuer Datensatz, um die maschinelle Interpretation von Fernerkundungsbildern zu verbessern.
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Ein neues Netzwerk verbessert die 3D-Objekterkennung mit schwachen Labels.
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Dieses Papier zeigt eine Methode, wie man LLMs nutzen kann, um tabellarische Daten mit minimalem Aufwand von Menschen zu annotieren.
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Diese Studie untersucht LLMs als kostengünstige Alternative zur Textklassifikation.
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Das SAVE-Modell verbessert die audio-visuelle Segmentierung mit Effizienz und Präzision.
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Entdecke, wie KI dieBildannotation für mehr Genauigkeit und Geschwindigkeit verändert.
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Eine neue Methode verringert den Bedarf an beschrifteten Daten in Aufgaben der Computer Vision.
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Das AMEX-Dataset verbessert das Verständnis von KI für mobile App-Oberflächen.
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Neue Methode verbessert, wie Deep-Learning-Modelle 3D-Medizinbilder segmentieren.
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Ein neuer Ansatz, um Video-Momente mit natürlichen Sprachabfragen zu finden.
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Eine neue Methode, die die Objekterkennung mit verrauschten crowdsourced Labels verbessert.
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Eine neue Methode verringert die Abhängigkeit von menschlichen Anmerkungen bei der Bildsegmentierung.
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Blickdaten helfen, den Aufwand für die Kennzeichnung in der medizinischen Bildanalyse zu reduzieren.
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SPIN bietet detaillierte Unterteil-Anmerkungen, um die Bilderkennung zu verbessern.
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Neuer Datensatz verbessert die Objekterkennung durch detaillierte Teilannotationen.
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Ein neues Modell zur Bewertung von Zufallsübereinstimmungen bei Textannotationsaufgaben.
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Ein neuer Ansatz verbessert die Segmentierung von Organen in medizinischen Bildern mithilfe von teilweise gekennzeichneten Datensätzen.
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Qualitativ hochwertige Bildannotationen sind entscheidend für den Erfolg von KI in der Bildanalyse.
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Ein effizientes Tool zum Labeln von Videos verbessert das Training zur Objekterkennung.
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Neues Framework verbessert die Spracherkennung für verschiedene arabische Dialekte.
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Ein neuer annotierter Korpus verbessert die Extraktion von Ereignis-Argumenten in arabischen Texten.
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Die Verbesserung der Datenqualität durch gemeinsame Anstrengungen im Annotierungsprozess.
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Ein neues Verfahren verbessert die Auswahl von Beispielen für ein besseres Modelltraining.
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Diese Studie untersucht, wie verschiedene Zusammenfassungsmethoden die Qualität und den Inhalt beeinflussen.
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In diesem Artikel geht's um kontrafaktische Datenaugmentation im aktiven Lernen, um die Modellleistung zu verbessern.
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Das MaterioMiner-Dataset verbindet Materialmechanik mit wissenschaftlicher Literatur für bessere Forschung.
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