研究は、微小粒子状物質の毒性を推定するために衛星データを探ってるよ。
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コンピューターサイエンス - コンピュータビジョンとパターン認識
RSSモバイルデバイス向けのリアルタイムポーズ推定のための軽量ネットワーク。
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この記事では、大規模言語モデルの強みと弱みについて話してるよ。
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エッジデバイスでのビジョントランスフォーマーの効率を高める方法を提案するよ。
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差分エンコーディングとそれがグラフ学習モデルに与える影響を探る。
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この研究は、新しいデータセットを使って、医療LVLMが幻覚の中でどれくらいうまく機能するかを評価してるよ。
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相互学習は、ベイジアンニューラルネットワークのパフォーマンスと不確実性の推定を向上させるよ。
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スーパー解像技術がディープフェイクの検出をかなり複雑にしてるね。
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新しい方法が、グラフを使ってハイパースペクトル画像の材料分類を改善する。
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新しい方法がグラフニューラルネットワークを使って道路抽出の精度を向上させる。
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周りの物の情報を使って人の動きを予測する新しい方法。
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研究によると、プロンプトの調整がAIの文化に対する反応を向上させることができるんだって。
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新しいモデルが頸動脈の超音波画像の一貫性と明瞭さを向上させる。
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新しいシステムがYOLOv5技術を使ってデバイスのジェスチャーコントロールを強化するよ。
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簡単に画像間で被写体を移動させて、アートスタイルを保てるよ。
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一貫したビジュアルストーリーテリングの新しい方法を紹介するよ。
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グラフィックデザインのドキュメントに対する視聴者の注意を予測するモデル。
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新しい方法でコンピュータビジョンにおける小さな物体の検出が改善された。
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新しい方法がコンピュータビジョンのタスクでラベル付きデータの必要性を減らすんだ。
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新しい技術のおかげで、全てのスポーツリーグでスローモーション映像が手軽に使えるようになった。
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GCFモデルは革新的なディープラーニング技術を使って、顔の表情認識の精度を向上させるんだ。
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新しい方法で、画像内の複数のオブジェクトをより正確に作成できるようになったよ。
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科学者たちは、ディープラーニングや革新的なデータ技術を使って太陽フレアの予測を強化してる。
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新しいアプローチが視覚的および意味的な洞察を使って未来の行動の予測を強化する。
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新しい方法がLiDARシステムを強化して、悪天候時のパフォーマンスを向上させるよ。
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新しい方法が人間のフィードバックを使って、人間の動きをもっとリアルにするんだ。
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新しい方法で胸のX線から病気の診断精度が向上したよ。
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トポロジーを使った新しい方法で画像のキーポイント検出が改善される。
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LaMoDは標準的なCMR動画から心臓の動きの分析を改善するよ。
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新しい方法がテキストから画像生成の速度と品質を向上させる。
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新しい方法で、限られたラベル付きデータを使ってノード分類が向上するよ。
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UltraPixelは、さまざまなアプリケーションで高品質なビジュアルを作成するための効率的なソリューションを提供してるよ。
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この記事では、動画やテキストから正確な音を生成する方法を紹介しているよ。
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HRSAMは高解像度の入力に対して画像セグメンテーションの効率と精度を向上させる。
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HTCLは過去のフレームからのカメラデータを使って3Dシーンの理解を向上させる。
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Label Anythingは、少ない例とさまざまなプロンプトでセグメンテーションを改善するよ。
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CountFormerはマルチビュー処理を通じて人のカウントを改善し、精度と柔軟性を向上させます。
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新しいアプローチで左心房のセグメンテーションが改善され、ランダムクロッピングの課題を克服した。
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カメラとLiDARデータを組み合わせることで、いろんなアプリで歩行認識が向上するよ。
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新しい方法が3D編集を強化して、視点間の一貫性と品質を向上させるよ。
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