Visual-TCAVは、AIの画像分類を説明するのに役立って、重要な特徴を示してくれるんだ。
Antonio De Santis, Riccardo Campi, Matteo Bianchi
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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
RSSOnline-LoRAは、機械がデータの連続的な流れの中で学び、記憶するのを助けるよ。
Xiwen Wei, Guihong Li, Radu Marculescu
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新しい方法が網膜画像を改善して病気の検出をより良くする。
Xuanzhao Dong, Wenhui Zhu, Xin Li
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SynDroneVisionは、効果的なドローン検出トレーニングのための合成データを提供してるよ。
Tamara R. Lenhard, Andreas Weinmann, Kai Franke
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新しい方法が皮膚病変の診断精度と医者の透明性を向上させる。
Cristiano Patrício, Luís F. Teixeira, João C. Neves
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研究者たちが子供の脳腫瘍を見つけるためのデュアルモデルアプローチを開発した。
Max Bengtsson, Elif Keles, Gorkem Durak
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網膜画像と健康データを組み合わせることで、脳卒中リスクの予測が改善される。
Yuqing Huang, Bastian Wittmann, Olga Demler
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異なる機械学習モデルが情報をどう表現しているかの見方。
Laure Ciernik, Lorenz Linhardt, Marco Morik
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バッチ効果は、深層学習が組織病理学で果たす役割を複雑にして、病気の分析に影響を与える。
Jonah Kömen, Hannah Marienwald, Jonas Dippel
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ネガティブプロンプトがコンピューター生成画像の精度をどう高めるか学ぼう。
Alakh Desai, Nuno Vasconcelos
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新しいアプローチで、革新的なAIを使って数学教育のためのビジュアル教材を作る。
Jeongwoo Lee, Kwangsuk Park, Jihyeon Park
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新しい方法で、トランスフォーマーモデルを使って3D形状の補完が強化されるよ。
Faezeh Zakeri, Raphael Braun, Lukas Ruppert
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透明材料の3Dモデリングの課題に新しいアプローチが登場した。
Haoran Zhang, Junkai Deng, Xuhui Chen
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研究者たちは、インドの農場をマッピングするために技術を使って、より良い食料資源管理を目指している。
Radhika Dua, Nikita Saxena, Aditi Agarwal
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クオリティに重点を置いたディープフェイク検出の新しい方法。
Wentang Song, Zhiyuan Yan, Yuzhen Lin
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研究者たちは、低光量でのドローンのナビゲーションを改善するためにサーマルカメラを使ってるよ。
Ali Safa
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ALOEはAIモデルが新しいデータカテゴリを効率的に学ぶのを助けるよ。
Tian Xie, Jifan Zhang, Haoyue Bai
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高度な技術と動的モデルを使って車両識別を改善する。
Mei Qiu, Lauren Ann Christopher, Stanley Chien
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機械の形認識の課題と今後の展望について。
Arshia Hemmat, Adam Davies, Tom A. Lamb
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Text2CADを使えば、言葉を簡単に3Dモデルに変えられるよ。
Mohsen Yavartanoo, Sangmin Hong, Reyhaneh Neshatavar
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新しい方法が、医師が医療画像で微妙な健康の変化を検出するのを助けてるよ。
Gautam Gare, Jana Armouti, Nikhil Madaan
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拡散モデルがどんな革新的な技術で画像を生成するかを見てみよう。
Sanchar Palit, Sathya Veera Reddy Dendi, Mallikarjuna Talluri
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PIEViTは革新的な学習法でリモートセンシング画像解析を改善する。
Kaixuan Lu, Ruiqian Zhang, Xiao Huang
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UDCNetは、衛星画像の中の重要なオブジェクトを見つけるのを簡単にする。
Yanguang Sun, Jian Yang, Lei Luo
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農家がピーマンを追跡するのをテクノロジーがどう簡単にしているか学ぼう。
Jia Syuen Lim, Yadan Luo, Zhi Chen
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再拡散は、テキストに基づいて画像を変更し、ディテールと創造性のバランスを取る。
Yichun Shi, Peng Wang, Weilin Huang
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新しいアプローチが、さまざまな画像データからのモデル学習を向上させる。
Xinyang Huang, Chuang Zhu, Bowen Zhang
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ビジョンと言語モデルをトレーニングする概要とその重要性。
Clayton Fields, Casey Kennington
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機械学習がエネルギー探査のための地下速度モデルの精度を向上させる。
Rafael Orozco, Huseyin Tuna Erdinc, Yunlin Zeng
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科学者たちがロボットカーを安全にオフロードで運転できるように訓練している方法を学ぼう。
Deegan Atha, Xianmei Lei, Shehryar Khattak
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新しい方法が複数の画像を使ってマンモグラフィー分析を改善し、精度が向上したよ。
Alisher Ibragimov, Sofya Senotrusova, Arsenii Litvinov
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動画予測をもっとクリアで正確にする新しい方法について学ぼう。
Pierre-Étienne H. Fiquet, Eero P. Simoncelli
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KMMは、機械がゲームや動画のために人間の動きを再現する方法を強化するんだ。
Zeyu Zhang, Hang Gao, Akide Liu
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スーパーピクセルセグメンテーションが、どうやって機械にとって画像分析を簡単にするかを学ぼう。
Rémi Giraud, Michaël Clément
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D2Netは、UHD画像を効果的に強化する新しい方法を提供するよ。
Chen Wu, Ling Wang, Long Peng
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画像がリアルかAI生成か見分ける方法を学ぼう。
Dmitry Vesnin, Dmitry Levshun, Andrey Chechulin
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新しいモデルが目の画像の血管セグメンテーションを強化するよ。
Xiang Li, Mingsi Liu, Lixin Duan
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難しい角度からリアルな3Dビジュアルを作る画期的な方法。
Yutong Chen, Marko Mihajlovic, Xiyi Chen
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PKFは複雑な環境での物体追跡精度を向上させる。
Hanwen Cao, George J. Pappas, Nikolay Atanasov
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新しいAIモデルが脳細胞の分析を効率化して、科学者の作業を楽にしてくれるよ。
Abhiram Kandiyana, Peter R. Mouton, Yaroslav Kolinko
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