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Diese Studie bewertet Modelle zur Vorhersage von Fussgängerbewegungen in überfüllten Umgebungen.

Eine Studie über den Einfluss von langfristigem Kontext bei der Video-Aktionssegmentierung.

Effiziente Modelle für die Ähnlichkeitsanpassung im Machine Learning erkunden.

Ein neues Verfahren verbessert das maschinelle Lernen, indem es Wissen behält, während es neue Aufgaben lernt.

Äquivarianz hilft neuronalen Netzen, Bilder trotz Transformationen konsistent zu erkennen.

Ein neuer Ansatz zur Messung des Vertrauens in die Vorhersagen von Transformer-Modellen.

KI nutzen, um innovative Batikmuster zu kreieren und gleichzeitig die Tradition zu ehren.

Eine Methode zur Vorhersage von inneren Holzfehlern basierend auf äusseren Formen.

LEAP verbessert das Testen auf Angriffe für Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache.

HopPG verbessert die Antwortgenauigkeit durch iteratives Denken bei komplexen Fragen.

Diese Studie untersucht, wie kleinere rezeptive Felder die Aktionserkennung in Videos verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Roboternavigation mit S-Graphen.

LOCATE identifiziert Objekte in Bildern und Videos ganz ohne menschliches Eingreifen.

Untersuchung der Auswirkungen von NLP-Tools auf die Materialwissenschaft und Reproduzierbarkeit.

Die Möglichkeiten und Herausforderungen von optischen neuronalen Netzwerken, die Licht für die Berechnung nutzen, erkunden.

Ein neues Modell verbindet Phonetik und Akustik für bessere Sprachtechnologie.

Eine neue Methode verbessert die Vision-Sprach-Modelle für komplexe Datensätze im Gesundheitswesen.

Ein neues Framework verbessert die Artikelvorschläge mit verschiedenen Datentypen.

ViCo verbessert die Erstellung von spannenden Kommentaren für Online-Videos.

Ein neuer Datensatz gibt Einblicke in Vorurteile in der Sprachtechnologie.

FedSoL verbessert lokales Lernen und sorgt gleichzeitig für die Ausrichtung des globalen Modells.

DiffSeg bietet eine neue Möglichkeit, Bilder ohne beschriftete Daten zu segmentieren.

In diesem Artikel geht's um die Lottery Ticket Hypothese und Pruning-Techniken in DNNs.

Ein Überblick über Intelligenz, ihre Merkmale und die wichtigsten Herausforderungen bei der Messung.

Ein neuer Ansatz für algorithmische Rückgriff, der Risikobewusstsein in der Entscheidungsfindung betont.

Ein Blick auf die Verbesserung des Deep RNN-Trainings durch Methoden zur Gradientenschwankungsstabilität.

Ein neuer Ansatz verbessert das multimodale Lernen für Sprachen mit begrenzten Ressourcen.

Entdecke EVE, ein Modell, das das Verständnis von Bildern und Text verbessert.

Ein Blick darauf, wie Systeme durch Handlungsmacht mit ihrer Umgebung interagieren.

Neue Methoden verbessern die Benutzererfahrung beim Erzeugen von Bildern aus Textvorlagen.

Diese Studie untersucht die Rolle von KI bei der Erkennung illegaler Müllkippen im ländlichen Zypern.

Dieses Framework kombiniert Bilder und Texte für eine bessere Erkennung von weniger häufigen Kategorien.

Neues bilaterales MAE-Framework verbessert das klasseninkrementelle Lernen, indem es die Wissensspeicherung fördert.

Eine Bewertung der Stärken und Schwächen von ChatGPT und GPT-4 bei verschiedenen Aufgaben.

Dieser Artikel hebt die wichtigsten Herausforderungen hervor, mit denen Entwickler bei der Bereitstellung von DRL-Systemen konfrontiert sind.

Ein Verfahren zur Segmentierung von LiDAR-Daten ohne manuelle Labels mithilfe von zeitlicher Analyse.

FG-Net verbessert die automatische Erkennung von Gesichtsemotionen mit effizienten Techniken.

Erforschen eines schichtigen Ansatzes zur Modallogik und deren Anwendungen.

Diese Studie hebt die Rolle des selbstüberwachten Lernens bei der Erkennung von Emotionen aus Audiodaten hervor.

Ein neues Verfahren verbessert Gesichtserkennungssysteme für bessere Sicherheit und Genauigkeit.