M3CoLはAIがいろんなデータタイプから学ぶ力をアップさせるんだ。
Raja Kumar, Raghav Singhal, Pranamya Kulkarni
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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新しいモデルがマルチスタイン統合を通じて動脈硬化の分析を強化する。
Valentin Koch, Sabine Bauer, Valerio Luppberger
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医療画像における信頼できるAIは、性能のばらつきに関する明確な報告が必要だよ。
Evangelia Christodoulou, Annika Reinke, Rola Houhou
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新しい方法が、変化する環境での機械のマッピングを改善する。
Qi Zhang, He Wang, Ru Li
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新しいモデルが、ロボットに動画からアクションを学ばせて、作業のパフォーマンスを向上させることを可能にした。
Nghia Nguyen, Minh Nhat Vu, Tung D. Ta
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テキストの説明からリアルな人間の動きを生成する新しい方法を探ってみて。
Weihao Yuan, Weichao Shen, Yisheng He
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新しい方法がメモリとデコーディングプロセスの改善を通じて、ビデオオブジェクトセグメンテーションの精度を向上させてるよ。
Jintu Zheng, Yun Liang, Yuqing Zhang
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コピー検出パターンを使って製品の真正性を確認する方法を改善する。
Joakim Tutt, Slava Voloshynovskiy
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P4Qは、効率的な視覚言語モデルのパフォーマンスのために微調整と量子化を組み合わせてるんだ。
Huixin Sun, Runqi Wang, Yanjing Li
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新しい方法で、テキストや画像を使って医者と患者のコミュニケーションが向上するよ。
Zhangpu Li, Changhong Zou, Suxue Ma
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新しいアプローチが反実仮想の例を使って自動運転車の安全性を向上させる。
Amir Samadi, Konstantinos Koufos, Kurt Debattista
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TA-Cleanerを紹介するよ。これはデータポイゾニングに対するマルチモーダルモデルの防御を改善する方法なんだ。
Yuan Xun, Siyuan Liang, Xiaojun Jia
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軽量で効果的なビジュアルオブジェクトトラッキングのための新しいフレームワーク。
Lingyi Hong, Jinglun Li, Xinyu Zhou
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新しいマルチマスク技術で、機械が3Dデータを理解する力が向上した。
Jiaming Liu, Linghe Kong, Yue Wu
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CAMOTはカメラの角度と深さを推定することでマルチオブジェクトトラッキングを改善するよ。
Felix Limanta, Kuniaki Uto, Koichi Shinoda
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SimVGは、テキストを特定の画像エリアにもっと効果的にリンクさせることで、視覚的なグラウンディングを改善するよ。
Ming Dai, Lingfeng Yang, Yihao Xu
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EAGLEモデルとデータセットは、自己中心的なビデオの理解を深めるのに役立つよ。
Jing Bi, Yunlong Tang, Luchuan Song
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XNetは、複雑なデータタスクの精度向上のためにコーシー活性化関数を利用してるんだ。
Xin Li, Zhihong Xia, Hongkun Zhang
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新しい方法で、高度なアルゴリズムを使って遠いエクソプラネットの検出が改善されてるよ。
Théo Bodrito, Olivier Flasseur, Julien Mairal
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新しい方法は、より良い流れの推定を通じて科学データの分析と可視化を改善する。
Hamid Gadirov, Jos B. T. M. Roerdink, Steffen Frey
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この記事はテキストから画像へのモデルの安全性の問題について話して、解決策を提案してるよ。
Tong Liu, Zhixin Lai, Gengyuan Zhang
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新しい方法がロボットの障害物のあるハイキングコースでの安全な移動を助けてるよ。
Camndon Reed, Christopher Tatsch, Jason N. Gross
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新しい方法が人混みのカウント精度とモデルの信頼性を向上させる。
Qiming Wu
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特定の人や感情の画像生成を向上させる新しい方法が登場した。
Salaheldin Mohamed, Dong Han, Yong Li
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SSLモデルがデータポイントをどのように記憶するかとその影響を調べる。
Wenhao Wang, Adam Dziedzic, Michael Backes
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新しい方法がSSMベースのビジョンモデルの効率と精度を向上させてるよ。
Zheng Zhan, Zhenglun Kong, Yifan Gong
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新しい方法が、手動ラベルなしで画像内の物体分割を改善する。
Dylan Li, Gyungin Shin
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人間とロボットの組み立て作業での協力を改善するために作られたデータセット。
Samuel Adebayo, Seán McLoone, Joost C. Dessing
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SurfaceAIは、街の画像を使って道路の状態を評価し、安全な移動を実現しているよ。
Alexandra Kapp, Edith Hoffmann, Esther Weigmann
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静的メッシュからインタラクティブな3Dモデルを作る新しいアプローチ。
Denys Iliash, Hanxiao Jiang, Yiming Zhang
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新しいアプローチでは、リアルタイムMRIを使って発話の動きを可視化するんだ。
Hong Nguyen, Sean Foley, Kevin Huang
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最近のモデルは、AIのさまざまなメディアを生成したり理解したりする能力を高めてるね。
Xinlong Wang, Xiaosong Zhang, Zhengxiong Luo
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新しい方法が動的なシーンでの3D形状の精度を向上させる。
Shuo Wang, Binbin Huang, Ruoyu Wang
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新しいAIアプローチが、異なる画像条件での腺癌の診断を改善します。
Abdul Qayyum, Moona Mazher Imran Razzak, Steven A Niederer
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新しいモデルが脳活動データからの予測を改善した。
Zijian Dong, Ruilin Li, Yilei Wu
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軌道分類と予測のための画像利用に関する研究。
Mariaclaudia Nicolai, Raffaella Fiamma Cabini, Diego Ulisse Pizzagalli
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新しい方法が機械学習モデルの知識移転を改善する。
Chaomin Shen, Yaomin Huang, Haokun Zhu
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この研究は、AIモデルが作成したチャートを評価するためにビジュアル質問応答を使ってるよ。
James Ford, Xingmeng Zhao, Dan Schumacher
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オントロジーを使うことで、MLLMsが植物の病気を正確に識別する能力を高められるよ。
Jihen Amara, Birgitta König-Ries, Sheeba Samuel
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大きなラベル付きデータセットなしでAIが画像を生成する方法を紹介するよ。
Zhiqiang Chen, Guofan Fan, Jinying Gao
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