DGM-DRは、高度な技術を使って多様なデータセットで糖尿病性網膜症の分類を強化するんだ。
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DGM-DRは、高度な技術を使って多様なデータセットで糖尿病性網膜症の分類を強化するんだ。
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新しい技術が屋内パノラマ画像データセットの多様性を向上させる。
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新しいコーディング方法がアプリやドキュメントのレイアウトデザインを向上させるよ。
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TBTNetモデルは、最小限のデータで少数ショットセグメンテーションの精度を向上させる。
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新しいアプローチで2Dスキャンから3Dの心臓画像がさらに良くなるよ。
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ユーザープライバシーを守りながらコミュニケーション効率を高めるために、フェデレーテッドラーニング技術を探ってる。
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この研究は、テクノロジーを使って隠れたタバコ広告を明らかにし、その影響を測定するんだ。
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Forgeditは、テキストプロンプトとオリジナル画像を組み合わせることで、画像編集を簡単にするよ。
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ウェブデータを使って知識を保持しながら継続的学習を向上させる。
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新しい方法が、医療画像における弱い因果信号を統合することでがん診断を向上させる。
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D-Trainは、マルチドメイン学習の課題に対してシンプルなアプローチを提供してるよ。
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LesionMixは医療画像の病変検出を良くするためのデータ拡張を改善するよ。
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新しい手法は、再照明とピクセルの移動を分けることでビュー合成を改善します。
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新しい方法がロボットの複雑な環境でのナビゲーションを改善し、不確実性に対処する。
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このアプローチは、劣化と品質を同時に改善することで画像復元を向上させるんだ。
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新しい方法で、変わる光の下でもリアルな3Dポートレートが改善される。
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STARNetはロボットセンサーの信頼性を向上させて、より安全な自律性を実現するよ。
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駐車歩行者データセットは、自動運転車の歩行者検出に焦点を当てて安全性を向上させるんだ。
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新しい方法が自己教師あり学習を使って画像セグメンテーションと物体検出を改善する。
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モバイルデバイス向けのビジョントランスフォーマーを改善する新しいアプローチ。
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DeepliteRTは、効率的なエッジコンピューティングのために超低ビット深層学習を簡素化するよ。
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最小限のデータで簡単にパーソナライズされた手のジェスチャー認識システムを作れるよ。
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部分的なガイダンスを使って、ダメージを受けた画像を改善する新しい方法。
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この研究では、豊かなテキスト説明を使って動画を分類する方法を提案してるよ。
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新しい方法が、テクノロジーがグループの中での人間の行動を検出するのを改善してるんだ。
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新しいデータセットが、動画から物を持ってる手の3Dモデリングを強化するよ。
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AIが前立腺癌のグレーディングのためのMRIスキャンの分析を改善してるんだ。
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最新の技術を使って海のゴミを評価して、海の生き物を守る。
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この方法は、リモートセンシングで最小限のラベル付きデータを使って物体検出を改善する。
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研究は、狙った不確実性の操作によって機械学習モデルの脆弱性を明らかにすることができる。
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新しい方法で人間のラベリングなしでランドマーク検出が改善される。
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LineMarkNetは、高度なライン検出を使って自動運転車の駐車精度を向上させる。
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LP-CLIPがCLIPみたいなマルチモーダルモデルの堅牢性をどうやって向上させるかを学んでみて。
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OccluTrackは、人混みの中での隠れた追跡の課題に対処することで、追跡の精度を向上させるよ。
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この方法は合成データ生成を通じて網膜画像のセグメンテーションを強化するんだ。
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研究は言語モデルと拡散モデルを組み合わせて、敵対的攻撃に対する防御を改善する。
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新しい手法は、LoD-NeuSを通じて3Dモデリングの詳細と品質を向上させる。
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研究によって、背側経路が深さや空間認識を処理する方法が明らかになった。
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新しい方法がAIを使って心臓MRI分析の精度を向上させる。
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MoDAは、動きの情報を使って動画のセマンティックセグメンテーションを強化する。
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新しいモデルは画像の品質と生成の一貫性を向上させる。
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