ローカリゼーション に関する最新の記事

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。

新しい方法がディープラーニングモデルの判断をもっとわかりやすくしてくれる。

新しい方法が、シミュレーションと学習を通じて無人地上車両のナビゲーションを向上させる。

新しいアプローチがセンサーの視点のズレに取り組んで、ローカライズシステムの精度を向上させる。

AMRは効率を上げて、労働の負担を減らすことで倉庫の運営を変えているよ。

さまざまな分野での精度を向上させるために、ソースローカリゼーションのバイアスに対処する。

新しいベンチマークが研究者たちに画像の整合性検出方法を改善する手助けをしてるよ。

RISが未来のモバイル通信をどう改善するかを理解する。

新しいフレームワークが厳しい条件下でのSLAMの性能を評価する。

画像操作の問題に取り組むための新しいデータセットとフレームワーク。

LionGuardはシンガポールの独自の言語コンテキストに焦点を当てて、コンテンツの安全性を高めてるよ。

対称量子系における波動関数の挙動とその相転移を探ってみてください。

LeDNetは胸部X線分析を強化して、肺疾患の分類をより良くするんだ。