Alois Knoll

新しいアンサンブルアーキテクチャは、オブジェクト検出の信頼性と精度を高めるよ。

ControlUDAは、悪天候でもAIが画像をセグメント化する能力を向上させる。

ロボットは人間の動作を真似ることで複雑なタスクを学び、適応能力を高めてるよ。

自動車業界は、より良い車両機能のためにソフトウェア定義のソリューションを取り入れてるよ。

新しい方法で、イベントカメラとフレームカメラのデータを合体させて、オブジェクト検出をもっと良くしてるんだ。

新しい手法は、高度なモデリング技術を活用してロボットの把持を改善している。

新しいトレーニング方法が合成データと実世界データを使って3Dオブジェクト検出を強化する。

自動運転車での安全性とコンプライアンスを向上させる生成AIの役割。

新しい方法でロボットの高精度組み立て作業の性能が向上した。

新しい方法が視覚データと触覚データを使ってロボットの学習を強化するよ。

深層ニューラルネットワークが何を学んでいるのか、そしてそれが既存の知識とどう一致しているのかを明らかにする方法。