ローカリゼーション に関する最新の記事

研究が外部の光場に影響を受けた冷たい原子のユニークな振る舞いを明らかにした。

新しいツールで屋根の太陽光発電設置データを集めるのが楽になったよ。

ツイストバイレイヤーグラフェンの特別な性質とそのマジックアングルを探る。

さまざまな分野でスマートなアプリケーションのためにセンシングと通信を統合する。

機械学習はデータ生成を強化して、より良いローカライズとセンシングを実現する。

研究によると、自由フェルミオンを観察することで、その量子ダイナミクスに影響を与えることがわかった。

新しい方法で、革新的な周波数帯分析を通じて屋内の位置精度が向上したよ。

この研究はfDNLSモデルで記述されたシステムにおける波の局在を調査している。

TransformLocは、高度な飛行ロボットと基本的な飛行ロボットを融合させてMAVの群れの位置特定を改善します。

DeepATLASは、広範なラベル付きデータなしでCTスキャン内の解剖構造を効率的に特定する。

スピンチェーンに関する研究が、磁場や異方性が局在に与える影響を明らかにしている。

カメラやランドマークを使うことで、GPSが使えない場所での位置追跡が良くなるんだ。

VideoPrismは、動画コンテンツを効果的に解釈して分析するのに役立つよ。

研究が4チャンネルと2チャンネルのオーディオフォーマットの音の定位精度を比較した。

F1TENTHプラットフォームとそれが自律走行レース研究に与える影響を探る。

この方法は、自己教師あり学習技術を使ってmmWaveの位置特定効率を向上させる。

ファジィ論理がモバイルロボットの動きや意思決定をどう改善するか探ってるよ。

DiaLocはリアルタイムの会話更新を通じて位置推測を改善するよ。

SynPFアルゴリズムは、厳しいレース条件での信頼できる車両の位置特定に期待が持てるよ。

新しい方法がセンシングとコミュニケーションを改善し、タイミングの課題に対処してるよ。

新しい方法で、近距離でのMIMOレーダーと光センサーのキャリブレーション精度が向上したよ。

センシティブなデータを気にせずに安全に位置情報を特定する新しい方法。

新しい方法がカメラの位置特定精度を向上させつつ、ユーザーのプライバシーを守るよ。

新しい手法でマンモグラフィーにおける深層学習の理解が進んでるよ。

新しい手法が、さまざまな劣化に対する動画アクション検出を強化する。

非エルミートモデルに関する研究が、モビリティエッジについての新しい洞察を明らかにした。

二段階の方法で、厳しい環境でもRIS技術を使って位置精度が向上するよ。

EasyTrackとEasyTrack++は、ポイントクラウドを使って3D環境でのオブジェクト追跡を改善するよ。

研究が、ボース・アインシュタイン凝縮体における相互作用が局所化にどのように影響するかを明らかにしています。

最小限のトレーニングでセグメンテーションタスクを強化する方法。

ノイズのある擬似ボックスを使って、弱教師あり物体位置特定のモデル選択をもっと良くする。

ロボットがいろんな技術を使って環境をどうやってナビゲートするかを見てみよう。

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。

研究がナノワイヤにおけるマジョラナゼロモードに関する新しい知見を明らかにした。

代数幾何におけるスキームとその役割についての考察。

研究は、音響技術を組み合わせてロボットのナビゲーションとマッピングを改善することを探求している。

ハーモニックチェーンが熱平衡に達する過程と無秩序の役割を探る。

EdgeLocは、従来の方法と現代的な方法を組み合わせて、より良い車両位置追跡を実現するよ。

研究は、非エルミート系における準周期格子、局在化、バタフライスペクトルに焦点を当てている。

アモルファス材料は、光学やエレクトロニクスの進歩にユニークな特性を提供するよ。