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Explorando cómo los drones están evolucionando para operar de manera autónoma y eficiente.

Presentamos T-FAKE: un conjunto de datos revolucionario para el análisis facial térmico.

Una mirada al desarrollo de LLM y los desafíos para los idiomas de la UE.

La investigación revela enfoques innovadores para restaurar videos borrosos en movimiento usando cámaras de eventos.

Presentamos LSD600, un conjunto de datos centrado en las conexiones entre factores de estilo de vida y enfermedades.

Un estudio revela un sesgo racial significativo en las tecnologías de reconocimiento de emociones.

AutoGeo genera imágenes geométricas de alta calidad para el entrenamiento de IA.

Presentamos un nuevo método para detectar objetos en múltiples conjuntos de datos con anotaciones incompletas.

Este estudio explora la equidad en el análisis de rayos X de tórax sin detalles demográficos.

Los robots aprenden tareas más rápido mediante el aprendizaje por imitación en contexto.

Una mirada a los sistemas de detección de caídas usando tecnología avanzada para una vida más segura.

Un nuevo método utiliza imágenes aéreas para mapear especies de árboles de manera eficiente.

Un nuevo sistema mejora la resumición extractiva usando Modelos de Lenguaje Grandes.

Un nuevo método para evaluar qué tan bien los LLMs entienden y aplican las reglas.

Un nuevo método mejora la precisión de velocidad para autos de carrera autónomos.

MAPF-GPT ofrece un enfoque innovador para resolver desafíos de búsqueda de caminos entre múltiples agentes utilizando aprendizaje automático.

Evaluando el impacto de los EVs y la energía solar en las redes eléctricas.

Nuestro sistema de clasificación usa resultados reales para evaluar mejor el rendimiento de los bufetes de abogados.

Un nuevo conjunto de datos mejora la comprensión de entornos 3D para varias aplicaciones.

OpenFGL ofrece un marco completo para evaluar métodos de aprendizaje federado de grafos de manera efectiva.

Este estudio analiza cómo los modelos de lenguaje mejoran los resultados de OCR para periódicos históricos.

Este artículo explora enfoques de aprendizaje profundo para detectar intrusiones en Redes Definidas por Software.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar el seguimiento del movimiento humano en entornos virtuales.

Un nuevo conjunto de datos mejora la comprensión de la intención del usuario en las búsquedas.

Un estudio sobre rechazos falsos en modelos de lenguaje y su impacto en la experiencia del usuario.

Un estudio sobre la detección de plantas usando técnicas innovadoras de análisis de imágenes.

Un nuevo enfoque mejora el diagnóstico de condiciones de la piel en diferentes tonos de piel.

Los modelos automatizados muestran potencial para segmentar con precisión tumores de tejido blando en imágenes de MRI.

La agregación de rankings ayuda a combinar preferencias para tomar mejores decisiones en varios campos.

Este estudio evalúa qué tan bien los VLMs pueden entender perspectivas visuales.

El nuevo conjunto de datos ORBITAAL ofrece una mirada detallada a las transacciones de Bitcoin desde 2009 hasta 2021.

Nuevos métodos mejoran cómo se eligen las herramientas para los modelos de lenguaje.

Examinando la efectividad de los LVLMs para generar explicaciones de arte multilingües.

Un enfoque novedoso mejora el reconocimiento de frutas ocultas en la agricultura.

Este artículo examina cómo la dimensión intrínseca influye en el rendimiento de las redes neuronales según el tipo de imagen.

Este artículo explora el impacto de los ataques a los modelos de aprendizaje automático y las estrategias defensivas.

Investigadores desarrollan un conjunto de datos para enseñar a las máquinas sobre metáforas y sarcasmo.

Los modelos generativos crean datos de entrenamiento diversos, mejorando la adaptabilidad de los robots.

Un nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de los robots para entender y navegar en entornos 3D.

La investigación revela que la planificación es el mayor desafío para la efectividad de los agentes web.