複数の画像やテキストの解釈 Applications - Section 54
MITの新しいAI研究は、深層ニューラルネットワークが私たちとは異なる方法で世界を見ていることを示しています
人間の感覚システムの複雑な機能を模倣することを目指して、神経科学と人工知能の研究者は、計算モデルと人間の知覚の間の不...
UCSDとMicrosoftの研究者がColDecoを導入:計算されたカラムのためのノーコード検査ツール
UCSDとMicrosoftの研究チームが開発した「COLDECO:AIによって生成されたコードのエンドユーザ用スプレッドシート検査ツール...
中国の新しいAI研究は、ハードウェアラスタライゼーションをサポートし、前例のないレンダリング速度を実現する4Dポイントクラウド表現である4K4Dを提案しています
Dynamic view synthesisは、キャプチャされたビデオから動的な3Dシーンを再構築し、没入型の仮想再生を作成するプロセスです...
「生成AIにおける高度なエンコーダとデコーダの力」
はじめに 人工知能のダイナミックな領域では、技術と創造性の融合が人間の想像力の限界を押し上げる革新的なツールを生み出し...
「MatFormerをご紹介します:プラットフォーム間で柔軟なモデル展開を可能にする、汎用なネストされたTransformerアーキテクチャ」
Transformerモデルは、強力なマルチアクセラレータクラスタから個々のモバイルデバイスまで、さまざまなアプリケーションで使...
ジェネラティブ人工知能を解明:拡散モデルと視覚コンピューティングの進化についての詳細な解説
コンピュータグラフィックスおよび3Dコンピュータビジョングループは、コンピュータ生成の視覚を組み合わせたり、写真からシ...
SalesForce AIはCodeChainを導入:代表的なサブモジュールによる自己改訂の連鎖を通じたモジュラーコード生成のための革新的な人工知能フレームワーク
“`html 人工知能の研究における重要な目標の一つは、困難な問題に対処するための有用なコンピュータプログラムを提供で...
ドイツの研究チームがDeepMBを開発しました MSOTを介して高品質でリアルタイムなオプトアコースティックイメージングを提供するディープラーニングフレームワーク
医療画像処理において、高品質な画像を素早く取得することは、多波長オプトアコースティックトモグラフィー(MSOT)の臨床的...
材料研究を革新するための機械学習の活用
素材科学の領域では、研究者は原子スケールで物質の複雑な振る舞いを解明するという大きな課題に直面しています。イネラステ...
CMUの研究者がMultiModal Graph Learning(MMGL)を導入「複数の多様な隣接情報から関係構造を持つ情報を抽出するための新たなAIフレームワーク」としています
多モーダルグラフ学習は、機械学習、グラフ理論、およびデータフュージョンの概念を組み合わせた多様なデータソースとその相...

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