Xuelong Li

新しい方法がマルチスペクトルデータを使って空撮画像の物体カウントを改善する。

新しい方法は、人間の動画データとロボットのデモを組み合わせて、学習を向上させるんだ。

ダイナミックプロキシドメインは、さまざまなシナリオで群衆の位置精度を向上させるよ。

新しいフレームワークがAIの3D空間の理解を向上させる。

AFCMはパラメータを調整して複雑な形状をうまく管理することでファジークラスタリングを改善するんだ。

ReAdはロボットのチームワークを向上させるために、計画とフィードバックのメカニズムを洗練させるんだ。

新しいモデルが複数のデータソースを使って画像ラベリングを改善するよ。

新しいフレームワークが革新的な世界モデルを通じて、マルチエージェントシステムの学習効率を高める。

MS-Botを紹介するよ。これはロボットがタスク中に複数の感覚を柔軟に使えるようにする方法なんだ。

多様なソースからのビジュアルデータの機械理解を向上させる新しいアプローチ。

新しい手法は、半教師あり学習を使って暗所での画像品質を向上させるよ。

Fast-UMIは、効率的なロボットトレーニングのためにデータ収集を簡単にしてくれる。

夜の画像を明るくして、詳細を強調する方法を学ぼう。

マシンが3D空間を効果的に認識して管理する新しい方法。