Presentiamo EfficientCrackNet per un'infrastruttura più sicura grazie a una rilevazione precisa delle crepe.
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Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli
RSSMetodi innovativi migliorano la comprensione dell'ambiente per i veicoli autonomi.
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Il framework ECHO migliora l'accuratezza della classificazione del suono usando etichette strutturate e un processo di apprendimento in due fasi.
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Un framework per identificare e ridurre i pregiudizi nei dati visivi per i modelli di intelligenza artificiale.
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EMOVA migliora l'interazione tra umani e computer attraverso l'espressione emotiva.
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Un nuovo modello migliora la rilevazione precoce dei noduli polmonari.
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Esplorando l'uso di dati sintetici per migliorare il DRL nelle applicazioni reali.
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InterNet migliora la stima della omografia imparando da immagini senza dati etichettati.
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Questo studio mostra come i modelli linguistici possano interpretare i segnali cerebrali da fMRI mentre si guarda un video.
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Un nuovo metodo migliora la fotografia panoramica usando sfere di luce neurale.
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Un nuovo metodo migliora la generazione di immagini personalizzate usando più riferimenti.
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Un nuovo metodo per dare stile a scene 3D stimola la creatività nell'arte e nel design.
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Un nuovo framework migliora le mappe di profondità, aumentando chiarezza e precisione.
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Un nuovo set di dati affronta i cambiamenti di prospettiva nella stima della profondità per la guida autonoma.
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Un metodo che combina dati di eventi e frame tradizionali per un'analisi del movimento migliore.
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Uno sguardo ai nuovi metodi per unire immagini con luci diverse.
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Un nuovo approccio migliora il processo di apprendimento tra i modelli di insegnante e studente.
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Un nuovo metodo per bilanciare la conoscenza generale e l'adattamento specifico ai compiti nei modelli.
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CASPFormer rivoluziona la previsione delle traiettorie usando immagini in prospettiva a volo d'uccello.
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M3CoL migliora la capacità dell'IA di imparare da diversi tipi di dati.
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Un nuovo modello migliora l'analisi dell'aterosclerosi attraverso l'integrazione di più colorazioni.
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L'AI affidabile nell'imaging medico ha bisogno di report chiari sulla variabilità delle prestazioni.
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Nuovi metodi migliorano la mappatura in ambienti in cambiamento per le macchine.
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Nuovo modello permette ai robot di imparare azioni dai video, migliorando le prestazioni nei compiti.
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Esplora nuovi metodi per generare movimenti umani realistici a partire da descrizioni testuali.
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Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella segmentazione degli oggetti nei video grazie a processi di memoria e decodifica più efficienti.
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Migliorare i metodi per verificare l'autenticità dei prodotti tramite schemi di rilevamento delle copie.
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P4Q combina il fine-tuning e la quantizzazione per performance efficienti dei modelli visivi-linguistici.
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Nuovo metodo migliora la comunicazione tra medici e pazienti usando testi e immagini.
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Un nuovo approccio migliora la sicurezza delle auto a guida autonoma attraverso esempi controfattuali.
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Presentiamo TA-Cleaner, un metodo per migliorare le difese dei modelli multimodali contro il data poisoning.
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Un nuovo framework per il tracciamento visivo degli oggetti, leggero ed efficace.
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La nuova tecnica del multi-mask migliora la comprensione dei dati 3D da parte delle macchine.
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CAMOT migliora il tracciamento multi-oggetto stimando angoli e profondità della telecamera.
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SimVG migliora il grounding visivo collegando il testo a zone specifiche dell'immagine in modo più efficace.
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Il modello e il dataset EAGLE migliorano la comprensione dei video egocentrici.
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XNet sfrutta la funzione di attivazione di Cauchy per una maggiore precisione nei compiti di dati complessi.
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Nuovi metodi migliorano la rilevazione di esopianeti lontani usando algoritmi avanzati.
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Nuovi metodi migliorano l'analisi e la visualizzazione dei dati scientifici grazie a stime di flusso più precise.
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Questo articolo parla dei problemi di sicurezza nei modelli da testo a immagine e propone delle soluzioni.
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