VideoPrism aide à interpréter et analyser le contenu vidéo efficacement.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une étude compare la précision de localisation sonore entre des formats audio à quatre canaux et à deux canaux.
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Un aperçu de la plateforme F1TENTH et son impact sur la recherche en course autonome.
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Cette méthode améliore l'efficacité de la localisation mmWave en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.
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Explorer comment la logique floue améliore le mouvement et la prise de décision des robots mobiles.
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DiaLoc améliore la devinette de localisation grâce à des mises à jour de conversation en temps réel.
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L'algorithme SynPF montre des promesses pour une localisation fiable des véhicules dans des conditions de course difficiles.
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Une nouvelle méthode améliore la détection et la communication, en s'attaquant aux problèmes de timing.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de calibration pour les radars MIMO et les capteurs optiques à courte distance.
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Une nouvelle méthode pour une localisation sécurisée sans compromettre les données sensibles.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la localisation de la caméra tout en préservant la vie privée des utilisateurs.
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De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de l'apprentissage profond en mammographie.
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De nouvelles méthodes améliorent la détection d'action vidéo face à diverses corruptions.
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Une étude sur des modèles non-hermitiens révèle de nouvelles perspectives sur les bords de mobilité.
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Une méthode en deux étapes améliore la précision de positionnement en utilisant la technologie RIS dans des environnements difficiles.
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EasyTrack et EasyTrack++ améliorent le suivi d'objets dans des environnements 3D en utilisant des nuages de points.
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Des recherches montrent comment les interactions affectent la localisation dans les condensats de Bose-Einstein.
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Une méthode qui améliore les tâches de segmentation avec un minimum d'exigences en formation.
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Utiliser des pseudo-boîtes bruyantes pour une meilleure sélection de modèle dans la localisation d'objets faiblement supervisée.
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Un aperçu de la façon dont les robots naviguent dans des environnements en utilisant différentes technologies.
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Le domaine de proxy dynamique améliore l'exactitude de la localisation des foules dans divers scénarios.
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Des recherches révèlent de nouvelles idées sur les modes zéro de Majorana dans les nanofils.
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Un aperçu des schémas et de leur rôle en géométrie algébrique.
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La recherche explore la fusion des techniques sonores pour améliorer la navigation et la cartographie des robots.
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Explorer comment les chaînes harmoniques atteignent l'équilibre thermique et le rôle du désordre.
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EdgeLoc combine des méthodes traditionnelles et modernes pour un meilleur suivi de la localisation des véhicules.
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La recherche se concentre sur les réseaux quasipériodiques, la localisation et les spectres en papillon dans des systèmes non hermitiens.
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Les matériaux amorphes offrent des propriétés uniques pour des avancées en optique et en électronique.
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Une nouvelle méthode offre des perspectives plus claires sur les décisions des modèles d'apprentissage profond.
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Une nouvelle méthode améliore la navigation des véhicules terrestres sans pilote grâce à la simulation et à l'apprentissage.
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Une nouvelle approche améliore la précision des systèmes de localisation en s'attaquant aux changements de perspective des capteurs.
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Les AMRs transforment les opérations d'entrepôt en améliorant l'efficacité et en réduisant la charge de travail.
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Traiter le biais dans la localisation des sources pour améliorer la précision dans différents domaines.
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Un nouveau référentiel aide les chercheurs à améliorer les méthodes de détection de l'intégrité des images.
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Comprendre comment les RIS améliorent la communication mobile pour l'avenir.
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Nouveau cadre qui évalue la performance du SLAM dans des conditions difficiles.
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Un nouveau jeu de données et un cadre pour s'attaquer aux problèmes de manipulation d'images.
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LionGuard améliore la sécurité du contenu en se concentrant sur le contexte linguistique unique de Singapour.
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Explore le comportement des fonctions d'onde dans des systèmes quantiques symétriques et leurs transitions de phase.
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LeDNet améliore l'analyse des radiographies thoraciques pour une meilleure classification des maladies pulmonaires.
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