ClipFLは、パフォーマンス向上のためにノイズの多いデバイスを排除して、フェデレーテッドラーニングを強化します。
Mahdi Morafah, Hojin Chang, Chen Chen
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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新しい方法がロボティクスとコンピュータビジョンの深度推定を向上させる。
Yinshuang Xu, Dian Chen, Katherine Liu
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ACMの記事テンプレートを効果的に使うためのシンプルなガイド。
Harsh Rangwani
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新しい方法で、ロボットが少ないデータで動画からアクションを学べるようになったよ。
Yunhao Luo, Yilun Du
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機械は3D空間で音と映像をつなげる方法を学ぶ。
Artem Sokolov, Swapnil Bhosale, Xiatian Zhu
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新しいフレームワークは、さまざまな服の画像を生成することで識別を強化する。
Nyle Siddiqui, Florinel Alin Croitoru, Gaurav Kumar Nayak
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SAMPart3Dは、革新的なセグメンテーション技術を使って3Dモデルの分析と編集を簡単にしてくれるよ。
Yunhan Yang, Yukun Huang, Yuan-Chen Guo
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NeuroFlyはニューロンの再構築を自動化して、研究者の時間を節約し、脳の研究を向上させるよ。
Rubin Zhao, Yang Liu, Shiqi Zhang
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Edify 3Dを使えば、高品質な3Dモデルをすぐに簡単に作れるよ。
NVIDIA, Maciej Bala, Yin Cui
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シンプルなテキストの説明から画像を作る魔法を体験してみて。
NVIDIA, Yuval Atzmon, Maciej Bala
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この記事では、脳の活動が私たちが見るものにどのように関係しているかを調べる。
Yanchen Wang, Adam Turnbull, Tiange Xiang
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新しいデータセットが医療画像の分析と不確実性の理解をより良くするのに役立つ。
Jannik Franzen, Claudia Winklmayr, Vanessa E. Guarino
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長い動画をわかりやすく効果的に説明する方法を学ぼう。
Yichen He, Yuan Lin, Jianchao Wu
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3Dメッシュ生成を簡単にして、もっと良くする方法。
Haohan Weng, Zibo Zhao, Biwen Lei
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多様な出力のための生成モデルの性能を測定する。
Mohammad Jalali, Azim Ospanov, Amin Gohari
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SPECTRUMは、感情や文脈を取り入れて動画の字幕をより良い視聴体験にしてくれるよ。
Ehsan Faghihi, Mohammedreza Zarenejad, Ali-Asghar Beheshti Shirazi
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MapSAMは歴史的な地図を効率的に分析する方法を革命化する。
Xue Xia, Daiwei Zhang, Wenxuan Song
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新しい方法がいろんなデータタイプでモデルの性能を向上させる。
Beier Zhu, Jiequan Cui, Hanwang Zhang
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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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EVQAScore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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