5343 papers
Het paper introduceert ContextMatters, een raamwerk dat Large Language Models en klassieke planning combineert om via hiërarchische doelrelaxatie haalbare 3D-scèneplannen te genereren, wat resulteert in een aanzienlijke verbetering van het slagingspercentage en succesvolle implementatie op een echte TIAGo-robot.
Deze studie introduceert een door variatie-straf geoptimaliseerd GAN-model dat H&E-geschilderde weefselafbeeldingen met hoge precisie omzet in IHC-afbeeldingen voor een kosteneffectieve en betrouwbare HER2-diagnostiek bij borstkanker.
Dit paper introduceert LINO UniPS, een nieuwe methode voor universele fotometrische stereo die licht en oppervlaktnormals effectief ontkoppelt via Light Register Tokens en Interleaved Attention, en hoogfrequente geometrische details behoudt met een wavelet-gebaseerde architectuur, ondersteund door het grote synthetische PS-Verse-dataset.
Deze paper introduceert een nieuw VLM-geleid cascadekader voor Open-Vocabulary Camouflaged Object Segmentation dat de Segment Anything Model (SAM) stuurt met VLM-features voor nauwkeurigere segmentatie en een zachte ruimtelijke prior gebruikt om het domeinverschil bij classificatie te overbruggen, waardoor zowel de lokalisatie als de classificatie van gecamoufleerde objecten aanzienlijk verbetert.
Dit paper introduceert WaLi, een aanval die intelligibele spraak reconstrueert uit ruisende druksensor-data van HVAC-systemen door gebruik te maken van een complex-waardige conformer en een Complex Global Attention Block, waarmee een tot nu toe onbekend privacyrisico voor deze sensoren wordt blootgelegd.
Dit paper introduceert SUBARU, een energiezuinige aanpak voor hearables die door het bewust toepassen van sub-Nyquist sampling en lage bit-resolutie in combinatie met een breedband-reconstructiemethode, de stroomverbruik met een factor 3,31 verlaagt terwijl het spraakverbetering in realistische omstandigheden behoudt.
Dit paper introduceert VTOPA, een visie-gestuurd algoritme dat UAV's autonoom positioneert op basis van computerzicht voor obstakelbewuste draadloze connectiviteit, wat in simulaties leidt tot een tot 50% hogere doorvoer en een 50% lagere vertraging in stedelijke omgevingen.
LD-RPS is een nieuwe, datasetvrije methode voor universele beeldherstel die een vooraf getraind latent diffusion-model combineert met recurrente posterior sampling en semantische priors om diverse degradaties zonder gespecialiseerde training te verhelpen.
Dit artikel introduceert Query-based Adaptive Aggregation (QAA), een innovatieve techniek voor het gezamenlijk trainen van modellen op meerdere datasets om universele visuele plaatsherkenning te bereiken met verbeterde generalisatie en robuustheid.
Deze paper introduceert hPGA-DP, een hybride diffusiebeleid dat Projective Geometric Algebra (PGA) integreert in de netwerkarchitectuur om de trainingsefficiëntie en prestaties van robotmanipulatie te verbeteren door fundamentele ruimtelijke concepten niet opnieuw te hoeven leren.
Dit artikel introduceert MCULoRA, een robuust raamwerk voor emotionele herkenning met onvolledige multimodale data dat door middel van ontkoppeling en dynamische aanpassing van laag-rang adaptatie de prestaties van bestaande methoden aanzienlijk verbetert.
Deze paper introduceert Mamba Snake, een nieuw raamwerk voor geünificeerde medische beeldsegmentatie dat state space-modellering en een snake-specifiek visiemodule combineert om de complexe morfologische en topologische uitdagingen van meervoudige orgaandetectie effectiever op te lossen dan bestaande methoden.
Dit paper introduceert , een voeding-neuraal netwerk dat gebruikmaakt van een volledig permutatie-equivariante architectuur om visuele geometrie te reconstrueren zonder afhankelijkheid van een vaste referentiebeeld, wat leidt tot robuustere en state-of-the-art prestaties bij taken zoals camerapositieschatting en diepteanalyse.
Dit paper introduceert een op Vision Transformers gebaseerd framework dat, door gebruik te maken van Sentinel-2 en Formosat-5-beelden en een zwak-toezichtstrategie met PCA en een betrouwbaarheidsindex, de segmentatie van door rampen getroffen gebieden verbetert om de EVAP-producten van het Taiwan Space Agency te ondersteunen.
Dit artikel presenteert een taxonomie en grondige analyse van de meest geavanceerde auto-scaling-aanpakpen voor microservice-toepassingen sinds 2018, met als doel de balans tussen resource-efficiëntie, kosten en SLA-naleving te optimaliseren via een overzicht van infrastructuur, architectuur, schaalmethoden, optimalisatiedoelen en gedragsmodellering.
BrownoutServe is een nieuw raamwerk voor het bedienen van MoE-gebaseerde LLM's dat door middel van 'united experts' en een dynamische brownout-mechanisme de doorvoersnelheid verhoogt en SLO-overtredingen onder bursty werklasten aanzienlijk vermindert.
Dit paper introduceert C-Koordinator, een open-source platform van Alibaba dat gebruikmaakt van CPI-gebaseerde interferentievoorspelling om prestatieverlies te mitigeren en de latentie in grote, gedeelde microservice-clusters aanzienlijk te verbeteren.
Deze paper introduceert een innovatieve, op een neuromorfe camera gebaseerde rollende tactiele sensor die door het gebruik van gebeurtenisgebaseerde 3D-reconstructie en Bayesiaanse fusie inspectiesnelheden tot 0,5 m/s mogelijk maakt met een nauwkeurigheid van minder dan 100 micron, waardoor deze elf keer sneller is dan eerdere methoden voor continue tactiele inspectie.
Dit onderzoek onderzocht de toepassing van dynamische symbolische uitvoering voor semantisch verschilanalyse van component- en connectorarchitecturen in MontiArc-modellen, waarbij gebleken is dat de methode waardevolle inzichten biedt maar beperkt wordt door schaalbaarheidsuitdagingen.
Dit paper introduceert MIDAR, een surrogaat LiDAR-detectiemodel dat realistische waarnemingen genereert voor microscopische verkeerssimulatoren door gebruik te maken van hoogwaardige kenmerken en geometrische grafieken, waardoor schaalbare en nauwkeurige evaluaties van intelligente vervoerssystemen mogelijk worden gemaakt.