複数の画像やテキストの解釈 MIT Schwarzman College of Computing – Section 3

「PIGINetは機械学習を活用して、複雑な環境で実行可能な解決策を評価・フィルタリングすることで、家庭用ロボットのタスクと...

研究者たちは、機械学習モデルの性能を維持しながら、機密データを保護するプライバシー技術を開発しました

MITの研究者たちは、「FrameDiff」という計算ツールを開発しましたこのツールは生成AIを使用して新しいタンパク質構造を作り...

MIT LIDSのLuca CarloneさんとJonathan Howさんは、将来のロボットが環境をどのように知覚し、相互作用するかについて議論し...

BioAutoMATEDとは、オープンソースの自動化された機械学習プラットフォームであり、研究室において人工知能を民主化すること...

このAIシステムは、分子の特性を予測するためにわずかな量のデータしか必要としませんこれにより、薬物の発見や材料の開発を...

実際の脳からのデータを使用して人工ニューラルネットワークを訓練することにより、コンピュータビジョンをより堅牢にするこ...

MITの工学部、シュワルツマン・カレッジ・オブ・コンピューティング、およびスローンエグゼクティブエデュケーションの専門家...

新しいデータセットは、科学者がオンラインのグラフに対してより豊かで詳細なキャプションを自動生成するシステムを開発する...

MAGEは、通常は別々に訓練される画像生成と認識の2つの主要なタスクを1つのシステムに統合します

複数の画像やテキストの解釈 MIT Schwarzman College of Computing - Section 3