新しい方法が単一光子カメラのエネルギー使用量を減らしつつ、画像品質を維持する。
Lucas J. Koerner, Shantanu Gupta, Atul Ingle
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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新しいAIモデルが金属3Dプリンティングの溶融トラックの分析を自動化するよ。
Aagam Shah, Reimar Weissbach, David A. Griggs
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スーパー解像技術は、現代の視聴基準に合わせて低品質の画像を強化するよ。
Yongrok Kim, Junha Shin, Juhyun Lee
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量子コンピュータをAIのニューラルネットワークに統合することを検討中。
Peiyong Wang, Casey. R. Myers, Lloyd C. L. Hollenberg
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研究がAIとウェアラブルを組み合わせて、認知症患者の興奮を予測する。
Abeer Badawi, Somayya Elmoghazy, Samira Choudhury
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研究によると、顔の特徴が感情の推測精度にどんな影響を与えるかがわかったよ。
Cheng Qiu
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機械がデータ統合を通じて人間の感情を認識する方法を発見しよう。
Kang Yin, Hye-Bin Shin, Dan Li
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研究は、前立腺癌のグリソンスコアの精度を向上させるためのAI手法を探求している。
Amin Malekmohammadi, Ali Badiezadeh, Seyed Mostafa Mirhassani
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機械学習プロセスを改善するためのデータ拡張の進展を探る。
Ruoxin Chen, Zhe Wang, Ke-Yue Zhang
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マンモグラムの分析はサイバー攻撃の危険にさらされていて、もっと強力なAIの防御が求められてる。
Zhengbo Zhou, Degan Hao, Dooman Arefan
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機械学習を活用してヨガのポーズを特定し、より良い練習を目指す。
M. M. Akash, Rahul Deb Mohalder, Md. Al Mamun Khan
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子供の学習法にインスパイアされた方法を使ったAIモデルのトレーニングの内訳。
Badr AlKhamissi, Yingtian Tang, Abdülkadir Gökce
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多様なデータソースと高度な不確実性推定を使って予測を改善する。
an Zhang, Ming Li, Chun Li
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この記事では、音楽ジャンル分類における知覚メトリクスの役割を探ります。
Tashi Namgyal, Alexander Hepburn, Raul Santos-Rodriguez
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この記事では、スマートな機械学習モデルにPT-PEFTを使うメリットについて話してるよ。
Donghoon Kim, Gusang Lee, Kyuhong Shim
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このシステムは、動画と重要な統計を結びつけてバスケットボールの試合を分析するのに役立つよ。
Levi Harris
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この記事は、モデルが自己学習やミスから学ぶことで推論を向上させる方法について話してるよ。
Kanzhi Cheng, Yantao Li, Fangzhi Xu
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拡散モデルを通じたデータ生成の形成におけるガイダンスの役割を調べる。
Muthu Chidambaram, Khashayar Gatmiry, Sitan Chen
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新しいモデルが内視鏡下下垂体手術の所要時間の予測を向上させた。
Anjana Wijekoon, Adrito Das, Roxana R. Herrera
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この記事は、顕微鏡画像セグメンテーションのためのU-Netとトランスフォーマーベースのモデルを比較してるよ。
Illia Tsiporenko, Pavel Chizhov, Dmytro Fishman
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TUMSynは、既存のスキャンとテキストプロンプトを使ってMRI画像を生成して、診断を助けるんだ。
Yulin Wang, Honglin Xiong, Kaicong Sun
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新しい戦略は、ビジョン-ラングエージモデルで生成的トレーニングと識別的トレーニングを組み合わせてるんだ。
Wei Chow, Juncheng Li, Qifan Yu
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RadFlagは、AIが生成した医療レポートが正確で信頼できるようにサポートするよ。
Serena Zhang, Sraavya Sambara, Oishi Banerjee
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新しい方法がコンピュータモデルの効率を向上させつつ、パフォーマンスを維持する。
David A. Danhofer
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RL2は、少ないリソースで医療画像の質を評価する信頼できる方法を提供します。
Pranav Jeevan, Neeraj Nixon, Abhijeet Patil
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研究によると、TurtleBenchを使ったAIが形を解釈する際の課題が明らかになった。
Sina Rismanchian, Yasaman Razeghi, Sameer Singh
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研究は、VLMがチャートをどのように解釈し理解するかを人間の能力と比較して調べている。
Grace Guo, Jenna Jiayi Kang, Raj Sanjay Shah
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新しいトランスフォーマーモデルがコンピュータビジョンタスクの評価を強化してるよ。
Maxwell Meyer, Jack Spruyt
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トランスフォーマーがデータを処理して新しいタスクに適応する方法を学ぼう。
Lorenzo Basile, Valentino Maiorca, Luca Bortolussi
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コスト管理しつつ、衛星画像認識を向上させる新しいアプローチ。
Shreelekha Revankar, Cheng Perng Phoo, Utkarsh Mall
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レンズなしのイメージング技術の課題と解決策を探る。
Eric Bezzam, Stefan Peters, Martin Vetterli
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新しいアプローチは、講義のビデオとスライドを組み合わせて、学生の参加を向上させるんだ。
Katharina Anderer, Andreas Reich, Matthias Wölfel
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SeafloorAIは海底を調査するための重要なソナーデータを提供してるよ。
Kien X. Nguyen, Fengchun Qiao, Arthur Trembanis
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新しいデータセットとモデルが洪水後の捜索と救助を早くするんだ。
Ibne Hassan, Aman Mujahid, Abdullah Al Hasib
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研究で駐車時間を追跡する自動システムが明らかになった。
Marcelo Eduardo Marques Ribas, Heloisa Benedet Mendes, Luiz Eduardo Soares de Oliveira
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研究は、医療画像セグメンテーションにおける損失圧縮の影響を調べてるんだ。
Anvar Kurmukov, Bogdan Zavolovich, Aleksandra Dalechina
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PathoGen-Xは、より良い癌の生存予測のために画像データとゲノムデータを組み合わせてる。
Akhila Krishna, Nikhil Cherian Kurian, Abhijeet Patil
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新しい手法がポイントクラウドを変換してデータ効率を向上させる。
Nursena Köprücü, Destiny Okpekpe, Antonio Orvieto
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新しい方法で限られたデータを使って新しい視点合成の画像品質が向上する。
Chen Zhao, Xuan Wang, Tong Zhang
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人間の動きにおける筋肉の活性化を研究するための画期的なデータセット。
David Schneider, Simon Reiß, Marco Kugler
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