医療におけるAIの役割を説明可能なAI（XAI）技術を通じて理解する。
Qiyang Sun, Alican Akman, Björn W. Schuller
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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
RSSSPARS3Rは写真を詳細な3Dモデルに効果的に変換するよ。
Yutao Tang, Yuxiang Guo, Deming Li
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研究方法は、センシティブなトピックにおけるバイアスを減らすことで、モデルの応答を改善するよ。
Neale Ratzlaff, Matthew Lyle Olson, Musashi Hinck
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DiHuRは、最小限の画像から詳細な3D人間モデルを作成する。
Jinnan Chen, Chen Li, Gim Hee Lee
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新しいアプローチで、医者が医療画像をよりよく評価できるようになった。
Qixuan Jin, Walter Gerych, Marzyeh Ghassemi
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新しい教授法がコンピュータの画像認識を改善する。
Jinhong Lin, Cheng-En Wu, Huanran Li
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SPDFusionとその画像の鮮明さへの影響についての考察。
Huan Kang, Hui Li, Tianyang Xu
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現代技術が古代のテキストを解読するのにどう役立ってるかを見てみよう。
Berat Kurar-Barakat, Nachum Dershowitz
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機械学習技術を使ってPTSDリスクを特定する新しいアプローチ。
Ayesha Siddiqua, Atib Mohammad Oni, Abu Saleh Musa Miah
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複雑なデータからコンピュータの学習を強化する新しいアプローチ。
Ziming Zhang, Yuping Shao, Yiqing Zhang
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新しい方法が、肌の色が暗い患者の圧力傷の検出を改善することを目指しているよ。
Miriam Asare-Baiden, Kathleen Jordan, Andrew Chung
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新しい方法で3Dマッピングの効率と精度が向上したよ。
Owen Burns, Rizwan Qureshi
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新しい方法で、1台のカメラだけでモーションキャプチャの精度が向上するんだ。
Jaewoo Heo, Kuan-Chieh Wang, Karen Liu
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新しい方法が、コンピュータが画像を分析するのを、重要な特徴に集中することで改善するんだ。
Mahmudul Hasan
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ロボティクスとコンピュータビジョン用のオックスフォードスパイアーズデータセットについての詳しい情報。
Yifu Tao, Miguel Ángel Muñoz-Bañón, Lintong Zhang
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OCAは電子トモグラフィーの画像アラインメントを改善して、よりクリアなビジュアルを提供するよ。
Hailin Xu, Hongxia Wang, Huanshui Zhang
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TESGNNは、時間的および空間的データ処理を通じて機械のシーン理解を強化する。
Quang P. M. Pham, Khoi T. N. Nguyen, Lan C. Ngo
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スパイクカメラとUSP-ガウスは、速いシーンキャプチャと3Dモデリングを再定義する。
Kang Chen, Jiyuan Zhang, Zecheng Hao
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この新しい方法は、コンピュータがテキスト、画像、音、動画から学ぶのを簡単にするんだ。
G. Thomas Hudson, Dean Slack, Thomas Winterbottom
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AIシステムは、予測を誤らせるエッジのみの攻撃から新たなリスクに直面している。
Giulio Rossolini, Tommaso Baldi, Alessandro Biondi
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FitDiTは、リアルなフィッティングとテクスチャーでオンラインショッピングを改善するよ。
Boyuan Jiang, Xiaobin Hu, Donghao Luo
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PG-ECAPは、コンピュータ認識システムを混乱させるために自然な見た目のパッチを作るんだ。
Chaoqun Li, Huanqian Yan, Lifeng Zhou
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新しい方法が、選好最適化を使って言語モデルの推論スキルを向上させる。
Weiyun Wang, Zhe Chen, Wenhai Wang
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人間とAIの安全なやり取りを確実にする新しいツール。
Jianfeng Chi, Ujjwal Karn, Hongyuan Zhan
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都市はカメラとデジタルツイン技術を使って公共エリアの清潔さを保ってるんだ。
Mateusz Wasala, Krzysztof Blachut, Hubert Szolc
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衛星技術が植物の健康を光で監視する手助けをしている方法を学ぼう。
Jim Buffat, Miguel Pato, Kevin Alonso
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物理ベースの方法を使って、偏光画像の精度を向上させる。
Christopher Hahne, Omar Rodriguez-Nunez, Éléa Gros
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テクノロジーを使ってペルシャミニチュアを異なる芸術流派に分類する。
Mojtaba Shahi, Roozbeh Rajabi, Farnaz Masoumzadeh
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MDBPEは視覚データを効率的に圧縮して画像処理を最適化する。
Tim Elsner, Paula Usinger, Julius Nehring-Wirxel
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画像のギャップを埋めることで、AIの決定を新しい視点で解釈する。
Pathirage N. Deelaka, Tharindu Wickremasinghe, Devin Y. De Silva
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新しい手法がAI生成画像の質をどう向上させるかを発見しよう。
Tim Kaiser, Nikolas Adaloglou, Markus Kollmann
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モデルのサイズがOOD検出のパフォーマンスにどう影響するかを探ってる。
Mouïn Ben Ammar, David Brellmann, Arturo Mendoza
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新しい方法が水中の動画の鮮明さと色の一貫性を向上させる。
Suhas Srinath, Aditya Chandrasekar, Hemang Jamadagni
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視覚認識と推論を組み合わせた新しいアプローチで、画像理解が向上するんだ。
Jingru Yang, Huan Yu, Yang Jingxin
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MAGAは前景と背景をうまく分けて画像の質を向上させるよ。
Jingru Yang, Chengzhi Cao, Chentianye Xu
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複雑なツールなしで写真の色を簡単に変える方法を学ぼう。
Xingxi Yin, Zhi Li, Jingfeng Zhang
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TaylorIRは、より少ない計算リソースで画像の鮮明さを向上させるよ。
Sanath Budakegowdanadoddi Nagaraju, Brian Bernhard Moser, Tobias Christian Nauen
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新しい技術が低品質の医療画像を改善して、診断がより良くなるよ。
Ahmed Karam Eldaly, Matteo Figini, Daniel C. Alexander
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ディープフェイク検出技術は、視聴者を誤解させる前に偽の動画を特定することを目指している。
Christos Koutlis, Symeon Papadopoulos
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NeISF++は、光が金属や非金属とどのように相互作用するかを正確に分析するよ。
Chenhao Li, Taishi Ono, Takeshi Uemori
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