Jian Yang

新しい方法が早産児の白質病変のセグメンテーションを改善した。

パターン分析と機械知能における文献レビューの重要性と課題を調べる。

新しいデータセットとフレームワークがSAR画像の物体検出を改善した。

LSKNetはリモートセンシング画像解析での文脈理解を強化する。

マルチターンの対話を作って言語モデルを強化する方法。

新しいモデルはテキストを使ってLiDARデータの生成をガイドして、コストを削減し、精度を向上させるよ。

新しい方法でメロディとリズムを分けることで、コンピュータ生成音楽の質が改善されたよ。

Add-SDは、テキストプロンプトを使ってリアルなオブジェクトを追加できるから、画像編集を簡単にしてくれるんだ。

新しい方法が、タイトルと要約に基づいて記事の重要性を予測するんだ。

AquilaMoEは、効率的にデータを使ってバイリンガル言語モデルのトレーニングを最適化するためにEfficientScaleを使ってるよ。

既存の画像モデルを使って、動画のアクション認識を簡素化する新しい方法ができたよ。

新しい技術がさまざまな分野でカモフラージュされた物体の検出を改善した。

好み学習が言語モデルを人間の期待に合わせるのをどう改善するか探ってるんだ。

wgatoolsは、研究者向けの多用途ツールを使って全ゲノムアラインメントを効率化します。

GLCONetは、局所的およびグローバルな特徴を使ってカモフラージュされた物体の検出を改善する。

SoccerNet 2024のチャレンジは、サッカーのビデオ理解の革新を促進する。

新しいツールが、いろんなデータタイプにわたる大規模言語モデルのパフォーマンスを評価するんだ。

この記事では、磁性材料におけるスピン空間群の重要性について探ります。

モデルにおける一般知識とタスク特化型適応をバランスさせる新しい方法。

UDCNetは、衛星画像の中の重要なオブジェクトを見つけるのを簡単にする。

TRIDENTは新しいオブジェクトの組み合わせの機械認識を強化して、AI学習の主要な課題に対処してるよ。

ソーシャルイベント検出がどう機能するか、そして今日の世界での重要性を学ぼう。

CIDERは、書籍や映画など異なる分野の好みをつなげることで、レコメンデーションを改善するよ。

動画のトリミングが最高の瞬間を引き立てて、視聴体験をどう変えるか発見しよう。

STTrackは、複数のデータソースを組み合わせて、より正確なオブジェクトトラッキングを実現します。

ERGNNを紹介するよ。これは合理的フィルターでグラフニューラルネットワークを改善する新しい方法だ。