Jiajun Wu

新しい方法が、現実のシーンからの単一画像での3Dオブジェクトの識別を強化するよ。

ロボットが日常のタスクを効果的に学ぶためのリソース。

ロボットはさまざまな分野で適応してタスクをこなすことを学んでるよ。

類似した物体の画像を3D空間で整列させるためのフレームワーク。

新しいモデルは、複雑なデータをよりシンプルな部分に分けることで機械学習を改善する。

この記事では、ロボットのスキル評価におけるシミュレーションの役割について話してるよ。

シミュレーショントレーニングと人間のフィードバックを組み合わせてロボットのスキルを向上させる。

この記事は、連合学習がホームレス支援機関をどのように助けられるかについて話してるよ。

新しい方法で、自然言語入力からコードの完全なシミュレーションを生成する。

新しいアーキテクチャは、さまざまな分野でトランスフォーマーモデルのスピードと精度を向上させる。

包括的なデータセットは家具の組み立て作業を簡単にするのに役立つよ。

科学者たちが簡単で楽しい画像適応の方法を紹介したよ。

新しい方法で自然言語クエリを使って動画のイベントを機械が理解するのが改善される。

個々のニーズに合ったカスタム3Dデザインの新しい方法を見つけよう。