6424 papers
Deze paper introduceert het realistische dataset TickTockVQA en het fine-tuning-framework Swap-DPO om de zwakke prestaties van vision-language modellen bij het lezen van analoge klokken in complexe, echte omgevingen aanzienlijk te verbeteren.
Dit paper introduceert 'Variable Substitution', een domeinspecifieke grafaugmentatietechniek die de semantische betekenis van wiskundige formules behoudt en zo de prestaties van contrastief leermodel voor het terugvinden van wiskundige informatie aanzienlijk verbetert.
Dit paper introduceert PIRA-Bench, een nieuwe benchmark en het bijbehorende PIRF-raamwerk, om multimodale taalmodellen te evalueren en te trainen voor proactieve GUI-agenten die gebruikersintenties kunnen voorspellen op basis van continue visuele input in plaats van alleen reageren op expliciete instructies.
Dit paper herconceptualiseert samenwerking tussen AI en mensen door een dynamisch perspectief te introduceren dat de complexe, niet-lineaire relatie tussen uitlijning, processtructuur en uitkomstresultaten analyseert via de lenzen van taaktrajecten en gedeelde intenties.
Dit artikel introduceert een dictionary-gestuurd raamwerk dat ontbrekende infraroodbeelden overbrugt door visuele informatie in een coëfficiënt-domein te vertalen en te fusioneren, waardoor interpreteerbare en kwalitatief betere resultaten worden bereikt zonder oncontroleerbare pixelgeneratie.
Dit paper introduceert DiffRacing, een nieuw raamwerk dat vectorvelden en differentieerbare dynamica combineert om drone-racen in complexe omgevingen te leren met hoge sample-efficiëntie en robuuste sim-naar-real overdracht.
Dit paper introduceert VSDiffusion, een tweestapsframework dat zichtbaarheidsvoorafgaande kennis gebruikt om de ill-geposeerde aard van schaduwgeneratie aan te pakken en zo realistische, geometrisch consistente schaduwen voor ingevoegde objecten te creëren.
AffordGrasp is een diffusion-gebaseerd framework dat fysiek stabiele en semantisch nauwkeurige menselijke grijpposities genereert door een schaalbaar annotatieproces en een dubbel-conditioneringsproces te integreren om de kloof tussen 3D-objectrepresentaties en tekstuele instructies te overbruggen.
Deze paper introduceert MambaDance, een nieuwe aanpak voor het genereren van dansbewegingen die een op Mamba gebaseerd diffusiemodel en een Gaussische beat-representatie combineert om langere, ritmisch coherente en muziekgesynchroniseerde dansen te creëren die de beperkingen van bestaande Transformer-methoden overwinnen.
Deze paper introduceert een tweestapskaskader dat natuurlijke taal omzet in skeletsequentieën en vervolgens naar realistische video's, waarbij het tekort aan openbare datasets voor complexe menselijke bewegingen oplost met een synthetisch dataset en verbeterde prestaties boekt op zowel bewegingsdiversiteit als tijdsconsistentie.
Dit paper introduceert QualiTeacher, een nieuw raamwerk dat de kwaliteit van pseudo-labels gebruikt als conditioneel toezichtsignaal om realistische beeldherstelmodellen te trainen die kunstmatige artefacten vermijden en resultaten kunnen genereren die beter zijn dan de oorspronkelijke pseudo-labels.
Dit artikel bewijst dat het verschil tussen de minimale grootte van een Boolese schakeling en een formule in de AIG-basis altijd 0 of 1 is, en dat delen van subexpressies alleen nodig is wanneer het aantal essentiële variabelen een bepaalde drempel overschrijdt.
Dit paper presenteert een robuust multimodaal raamwerk met veilige cross-attention en modality dropout dat de uitdagingen van de 10e ABAW-uitdaging voor expressierecognitie, zoals gedeeltelijke verduistering en ontbrekende modaliteiten, effectief aanpakt en een nauwkeurigheid van 60,79% bereikt op de Aff-Wild2-validatieset.
Dit paper introduceert Samyama, een hoogwaardige, in Rust geschreven graf-vectordatabase die diverse datawerklasten, analytische engines en metaheuristische optimalisatieoplossingen verenigt in één engine met in-database optimalisatie, agens-verrijking en hardwareversnelling voor verbeterde prestaties op standaardhardware.
Dit paper introduceert CEMR, een nieuw subgraafmatching-algoritme dat de prestaties op grote grafieken aanzienlijk verbetert door duplicatie te verminderen via het samenvoegen en hergebruiken van gemeenschappelijke extensies, aangevuld met twee nieuwe pruning-technieken.
Dit artikel presenteert drie communicatie-efficiënte, gedistribueerde algoritmen voor het oplossen van het kwantiseringsprobleem van het gemiddelde in open multi-agent systemen met dynamische verbindingen en verwerkingstijdvertragingen, waarbij de correctheid en eindige convergentie worden aangetoond via nieuwe topologische voorwaarden.
In dit paper introduceren de auteurs het concept van stapautomata en stap-Turingmachines als een natuurlijke uitbreiding van traditionele automata en Turingmachines die het uitvoeren van een stap van atomaire acties mogelijk maakt zonder partiële ordening.
Dit artikel presenteert een systematisch raamwerk voor het berekenen van formeel gegarandeerde foutgrenzen voor de trajectvolging van autonome helikopters met behulp van Robuust Positief Invariante (RPI) sets, waarbij drie regelaararchitecturen worden vergeleken op conservatisme en prestaties.
Dit paper introduceert WhispEar, een bidirectioneel framework dat schaalbare pseudo-parallelle fluisterdata genereert via een N2W-model om de conversie van fluister- naar normaal spraak te verbeteren, ondersteund door het grootste tweetalige corpus tot nu toe.
Dit artikel introduceert het S2S-FDD-framework, dat hoogdimensionale industriële tijdsreeksdata omzet in natuurlijke taal om met behulp van grote taalmodellen uitlegbare zero-shot foutdiagnose mogelijk te maken en zo de beperkingen van traditionele modellen te overwinnen.