このフレームワークは、機械が新しいタスクを学びながら古いタスクを覚えるのに役立つんだ。
Pascal Janetzky, Tobias Schlagenhauf, Stefan Feuerriegel
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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
RSSEVQAScoreは動画のQA評価を効率的かつ効果的に改善するよ。
Hao Liang, Zirong Chen, Wentao Zhang
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新しいデータセットがドローン技術を使ってブラックバックの交尾行動を捉えたんだ。
Hemal Naik, Junran Yang, Dipin Das
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新しい指標が機械認識タスクのための動画品質評価を改善する。
Mikhail Dremin, Konstantin Kozhemyakov, Ivan Molodetskikh
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マシンがマルチステージ知識統合でどうやって学ぶかを見てみよう。
Hongsheng Zhang, Zhong Ji, Jingren Liu
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MediffusionはAIを使って医療画像を効果的に分類・生成するよ。
Joanna Kaleta, Paweł Skierś, Jan Dubiński
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AIがアーティストのパターン作りを楽にしてくれる方法を見つけよう。
Marzia Riso, Giuseppe Vecchio, Fabio Pellacini
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画像とテキストを組み合わせて、より良い検索結果を得る新しいアプローチ。
Yeong-Joon Ju, Ho-Joong Kim, Seong-Whan Lee
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この記事では、多様な医療画像環境における深層学習を改善するための戦略についてレビューしています。
Zixian Su, Jingwei Guo, Xi Yang
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形状分析とそのさまざまな分野での重要性についての考察。
Oguzhan Yigit, Richard C. Wilson
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WeatherGFMは、天気予報と分析を改善するための柔軟なモデルを提供してるんだ。
Xiangyu Zhao, Zhiwang Zhou, Wenlong Zhang
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機械学習モデルのOOD検出を改善する新しいアプローチ。
Shawn Li, Huixian Gong, Hao Dong
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TractoEmbedは研究者が脳の白質経路を正確にセグメント化するのを助けるよ。
Anoushkrit Goel, Bipanjit Singh, Ankita Joshi
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Symileはいろんなデータタイプを組み合わせて、より深い洞察と理解を得るんだ。
Adriel Saporta, Aahlad Puli, Mark Goldstein
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EAPCRは、複雑な科学データの中に隠れた関係を明らかにすることで、洞察を提供するんだ。
Zhuohang Yu, Ling An, Yansong Li
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CameraHMRは、単一の画像から正確な体の形とポーズで3Dモデリングを向上させるよ。
Priyanka Patel, Michael J. Black
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拡散モデルは、深さ、動き、隠れた物体の検出のために機械視覚を強化するよ。
Rahul Ravishankar, Zeeshan Patel, Jathushan Rajasegaran
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WaLaは、詳細な3D形状を効率的に作成するのを簡単にするよ。
Aditya Sanghi, Aliasghar Khani, Pradyumna Reddy
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研究者たちは、悪天候下で自動運転車の信号機認識を向上させる技術を開発している。
Ishaan Gakhar, Aryesh Guha, Aryaman Gupta
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RadioActiveは3D医療画像のインタラクティブセグメンテーションを改善して、医師の診断を助けるよ。
Constantin Ulrich, Tassilo Wald, Emily Tempus
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人間とAIがパターンを認識して問題を解決する方法を探る。
Binxu Wang, Jiaqi Shang, Haim Sompolinsky
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研究者たちがnnU-Netを使ってマウスのMRIスキャンで腫瘍の発見を改善した。
Piotr Kaniewski, Fariba Yousefi, Yeman Brhane Hagos
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小さなセンサーとスマートモデルを使って、野生動物を効率的に監視する。
Emmanuel Azuh Mensah, Anderson Lee, Haoran Zhang
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子供の感情をオンラインで顔の分析を使って検出するプロジェクト。
Sanchayan Vivekananthan
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ImageRAGで複雑な衛星画像の分析がめっちゃ簡単になるよ。
Zilun Zhang, Haozhan Shen, Tiancheng Zhao
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ある研究がAIモデルの空間関係の把握を比較してる。
Shang Hong Sim, Clarence Lee, Alvin Tan
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CP-Mixは、混同行列ペアリング手法を使って、希少クラスの画像認識を改善するよ。
Youngseok Yoon, Sangwoo Hong, Hyungjoon Joo
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高度な技術が人間の手の内部構造を明らかにする。
Jingtao Huang, Bohan Wang, Zhiyuan Gao
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VidManはロボットにビデオを見せてタスクを学ばせることで、スキルを効果的に向上させてるんだ。
Youpeng Wen, Junfan Lin, Yi Zhu
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深層学習を使った方法でMRIの画像処理速度と質が向上したよ。
Xingjian Tang, Jingwei Guan, Linge Li
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UniHOIは、動画における人間と物体の相互作用の研究を進めてるよ。
Chengbo Yuan, Geng Chen, Li Yi
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新しい技術が早産児の視力問題を見つけるのを助けるんだ。
Gozde Merve Demirci, Jiachen Yao, Ming-Chih Ho
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SCANメソッドは、データを効率的に使って機械学習を改善するんだ。
Yangyang Guo, Mohan Kankanhalli
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この記事では、脳が視覚腹側路を通じて物体をどのように認識するかを探ります。
Abdulkadir Gokce, Martin Schrimpf
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VCBenchは、特定のタスクを使ってビデオと言語のモデルをテストするための新しい基準を設定したよ。
Chenglin Li, Qianglong Chen, Zhi Li
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画像セグメンテーションは、コンピュータが画像を分解してより良い認識をするのに役立つんだ。
Ashim Dahal, Saydul Akbar Murad, Nick Rahimi
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合成データがドローン検出システムのトレーニングにどう役立つか見てみよう。
Mariusz Wisniewski, Zeeshan A. Rana, Ivan Petrunin
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リアルなデジタルアバターの影響と利点を探る。
Ross Cutler, Babak Naderi, Vishak Gopal
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RGBと深度データを組み合わせると、製造業での部品認識が向上するよ。
Nazanin Mahjourian, Vinh Nguyen
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この作業は、動画のピアノ演奏を正確な楽譜に変換するんだ。
Uros Zivanovic, Carlos Eduardo Cancino-Chacón
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