Un nuovo metodo semplifica i sistemi di guida autonoma per applicazioni nel mondo reale.
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Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli
RSSFeDETR usa l'apprendimento federato per migliorare la valutazione della stenosi coronarica.
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Una panoramica sui vari metodi per unire modelli e migliorare le performance del machine learning.
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Presentiamo Wavelet-CLIP per una migliore rilevazione delle immagini deepfake.
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SOAR migliora la precisione del riconoscimento delle azioni nell'analisi dei filmati dei droni.
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Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini MRI e riducono il tempo di scansione.
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Presentiamo AdaGauss per migliorare l'apprendimento senza tenere i dati precedenti.
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Il dataset Omni6D migliora la stima della posa degli oggetti con categorie diverse e scenari realistici.
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Un nuovo approccio migliora la capacità dell'IA di gestire dati insoliti.
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Una nuova strategia di allenamento migliora la resistenza dei sistemi di visione 3D a input fuorvianti.
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Un nuovo framework migliora il tracciamento del movimento usando dispositivi indossabili e video egocentrici.
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LLaVA-3D combina intuizioni 2D e 3D per un ragionamento spaziale più profondo.
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Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare compiti guardando le dimostrazioni degli esseri umani.
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Un nuovo benchmark spinge i limiti nella comprensione video concentrandosi su compiti a livello di eventi.
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Un nuovo metodo traccia i rinoceronti usando i loro escrementi per combattere il bracconaggio.
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MALPOLON offre modelli di distribuzione delle specie facili da usare per ricercatori ed ecologi.
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Combinare AI e AR rende l'assemblaggio dei satelliti migliore, aumentando precisione ed efficienza.
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Lo studio esamina i metodi di apprendimento auto-supervisionato per migliorare l'imaging cardiovascolare.
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Presentiamo EfficientCrackNet per un'infrastruttura più sicura grazie a una rilevazione precisa delle crepe.
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Metodi 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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