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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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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GeCoは、少ない例で物体のカウントを改善し、精度と信頼性を高める。
Jer Pelhan, Alan Lukežič, Vitjan Zavrtanik
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新しい方法で画像のプライバシー分類を、わかりやすい説明とともに強化したよ。
Alina Elena Baia, Andrea Cavallaro
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新しい方法がCT画像を強化して、がん治療の計画をより良くする。
Belén Serrano-Antón, Mubashara Rehman, Niki Martinel
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LiDARの認識向上がマルチセンサー環境でのパフォーマンスを改善する。
Marc Uecker, J. Marius Zöllner
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包括的なデータセットは、世界中の洪水予測と対応の取り組みを改善することを目指している。
Brandon Victor, Mathilde Letard, Peter Naylor
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未処理データから直接得られる、よりクリアな衛星画像の方法。
Michael Sprintson, Rama Chellappa, Cheng Peng
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CIONは、ビデオ間のアイデンティティの相関に注目して、人の再識別を進めている。
Jialong Zuo, Ying Nie, Hanyu Zhou
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モデルのパフォーマンスを向上させるために、異なる知識タイプを統合するフレームワーク。
Yaomin Huang, Zaomin Yan, Chaomin Shen
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新しい方法で、ラベル付きデータが少なくても視線のターゲット検出が改善される。
Francesco Tonini, Nicola Dall'Asen, Lorenzo Vaquero
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新しいアプローチがノイズの中でディープラーニングモデルのパフォーマンスを向上させる。
Seyedarmin Azizi, Mohammad Erfan Sadeghi, Mehdi Kamal
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新しいフレームワークがセマンティックセグメンテーションの不確実性を解消して、ピクセルラベリングを改善する。
Xiaoke Hao, Shiyu Liu, Chuanbo Feng
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この研究は、地球観測アプリケーションにおける事前訓練モデルの効果を評価してるよ。
Jose Sosa, Mohamed Aloulou, Danila Rukhovich
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Temporal2Seqフレームワークは、複数の動画理解タスクを1つのモデルにまとめるんだ。
Min Yang, Zichen Zhang, Limin Wang
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TAKFLは、さまざまなデバイスの能力に応じて、フェデレーテッドラーニングにおける知識共有を最適化するよ。
Mahdi Morafah, Vyacheslav Kungurtsev, Hojin Chang
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マッチされたポイントなしで3Dシェイプを2D画像に合わせる方法。
Jingwei Song, Maani Ghaffari
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分子物理学の基本概念とその実用的な応用を探ってみて。
Jun Liu, Geng Yuan, Weihao Zeng
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この新しい方法は、AIモデルでの画像生成を効率化して、スピードもアップさせるよ。
Seongmin Hong, Suh Yoon Jeon, Kyeonghyun Lee
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新しいフレームワークが、反復的な洗練を通じてビデオと言語のデータセットの質を向上させる。
Xiao Wang, Jianlong Wu, Zijia Lin
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ストリートビューの画像とデータを組み合わせて、建物の外観を分析する。
Zongrong Li, Yunlei Su, Chenyuan Zhu
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グラウンドトゥルースのベンチマークなしでセグメンテーションの質を評価するモデル。
Ahjol Senbi, Tianyu Huang, Fei Lyu
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MedCLIP-SAMv2は、先進的なセグメンテーション技術と最小限のラベル付きデータを使って、腫瘍検出を改善するんだ。
Taha Koleilat, Hojat Asgariandehkordi, Hassan Rivaz
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CNNが画像の特徴をどうやって学習するのか、そしてその普遍的な類似点についての探求。
Florentin Guth, Brice Ménard
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研究者たちは、画像分析を改善することで生物多様性の追跡を向上させるためにCRISPを使用している。
Andy V. Huynh, Lauren E. Gillespie, Jael Lopez-Saucedo
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新しいインデックスが、AI生成の医療画像における多様性を評価するのに役立つよ。
Mohammed Talha Alam, Raza Imam, Mohammad Areeb Qazi
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新しい方法が動画のエンコードとデコードを速くしてるよ。
Hao Chen, Saining Xie, Ser-Nam Lim
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新しいフレームワークが画像とテキストのつながりを強化する。
Mayug Maniparambil, Raiymbek Akshulakov, Yasser Abdelaziz Dahou Djilali
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新しい見たことないデータに直面したとき、機械学習モデルがどうやって改善できるかを学ぼう。
Zongbo Han, Jialong Yang, Junfan Li
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画像生成における拡散モデルの役割と手法についての考察。
Zheyuan Zhan, Defang Chen, Jian-Ping Mei
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視覚的な質問を分解するためのマルチモーダルモデルを改善する方法を探ってる。
Haowei Zhang, Jianzhe Liu, Zhen Han
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