SGMCMCとメタ学習がベイズニューラルネットワークを強化して、もっと良い予測を可能にするんだ。
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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新しい方法が滑らかなアニメーションのトランジションを作るプロセスを改善するよ。
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モデルは学習した知識よりも視覚的なプロンプトを好んで、意思決定に影響を与えてる。
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三次元ベクターデータの不確実性を表現する新しいアプローチ。
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単一のモデルが、複数のスケールで効率的に画像品質を向上させる。
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LimitIRSTDコンペは、小さな赤外線ターゲットを効果的に検出する限界を押し広げてるよ。
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新しい方法が、動画と言語のモデルがアクション、オブジェクト、関係を理解するのを強化してる。
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EUIS-Netが乳腺超音波画像のセグメンテーションを改善して、がんの検出をより良くする方法を見つけよう。
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この研究は、異なる医療環境でのマラリア診断におけるAIの精度を評価してるよ。
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革新的なアプローチが、全スライド画像分析を通じて癌の検出を向上させてるよ。
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ジオロケーション技術とユーザーのプライバシーのバランスを考える。
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長いデータシーケンスをうまく扱うための新しい方法。
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CLIP-CIDは、視覚と言語のモデルでデータ効率を向上させるよ。
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新しいベンチマークがマルチモーダル大型言語モデルの関係の幻覚に取り組んでるよ。
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新しい方法が非接触型指紋認識の精度を向上させる。
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新しい方法でイベントカメラが見えない物体を効果的に識別できるようになった。
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新しい手法で部分的な注釈を使ってリンパ節のセグメンテーションが改善される。
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新しいフレームワークが先進的なイメージングとディープラーニングを使って近視のスクリーニングを強化する。
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新しい方法が、深層学習を使って自動運転車のレーダー信号検出を改善する。
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新しい方法は、関節の動きに注目することでスケルトンデータを使ったアクション認識を改善する。
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動画のアクション検出を改善するための新しいアプローチで、重要な課題を克服する。
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ハイパーストロークはストロークの詳細に注目して、描画補助を革命的に進化させたよ。
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詳細なデータセットが、9,000枚の画像を使って機械システムの研究をサポートするよ。
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機械学習とクラウド入力を使ってデータラベリングを自動化しつつ、正確さを確保すること。
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PolypDBは、多様なデータセットを提供することで大腸内視鏡の精度を高めるよ。
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Harmonizing Attentionがジオメトリとテクスチャーに焦点を当てて画像のブレンドをどう改善するかを学んでみて。
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新しいデータセットは、高度な技術を使ってバングラ手話の認識を向上させることを目指してるよ。
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新しい方法が、異なるデータタイプを組み合わせてより良い結果を出すのを改善しているよ。
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デジタル画像を透かしで保護する方法を学ぼう。
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この研究は、軽度認知障害のある人の動きと社会的行動を見てるよ。
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AIは法医学での体の腐敗段階を特定するのに期待されてるよ。
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画像品質を向上させることで、生徒のサイズ評価がより良くなる。
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イベントカメラは、さまざまなアプリケーションで顔や目の追跡精度を向上させる。
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新しい方法では、GANを使ってリアルな食べ物の画像で食事評価を改善してるよ。
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HaSPeRデータセットは、テクノロジーを通じて手影絵のパペット劇を生かし続けることを目指してるよ。
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CLATは、通常の画像の精度を保ちながら、敵対的攻撃に対してモデルの堅牢性を向上させるんだ。
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深層学習アプローチが食道扁平上皮癌の生存予測を改善する。
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新しい方法が画像とテキストモデルのバイアスを効果的に減らす。
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少ない入力から詳細な3D画像を作成するプロセスを効率化するモデル。
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新しい方法で、限られた画像を使って効率的に正確な3Dモデルが作れるようになったよ。
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