6434 papers
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.
Dit paper beschrijft het ontwerp, de krachtrendering en de evaluatie van een nieuw herconfigureerbaar haptisch interface dat via een modulair kabelsysteem met hybride motor-remsystemen zowel actieve krachten tot 6 N als passieve botsingskrachten tot 186 N kan simuleren in flexibele configuraties.
Speed3R is een nieuw, doeltreffend 3D-reconstructiemodel dat de kwadratische complexiteit van bestaande methoden overwint door een dual-branch-attentiemechanisme te gebruiken dat zich richt op de meest informatieve beeldtokens, waardoor een 12,4-voudige versnelling van de inferentie wordt bereikt met slechts een minimale afname in geometrische nauwkeurigheid.
Dit paper introduceert "See & Switch", een interactief robot-programmeerframework dat visuele feedback gebruikt om conditionele taakbomen dynamisch te vertakken en afwijkende situaties te detecteren, waardoor robuust en intuïtief leren door demonstratie voor complexe manipulatie taken mogelijk wordt.
Het paper introduceert ImageEdit-R1, een multi-agent framework dat versterkt leren gebruikt om gespecialiseerde agents te coördineren voor het uitvoeren van complexe en contextbewuste beeldbewerkingen die beter presteren dan bestaande monolithische modellen.
Dit paper introduceert CinemaWorld, een generatief augmented reality-systeem dat met behulp van multimodale LLM's en generatieve AI 2D-filmsynchroniseert met automatisch gegenereerde 3D-inhoud in de fysieke omgeving van de kijker, waarmee de filmbeleving en immersie worden verrijkt.
Deze paper introduceert een plug-and-play architectuur die Large Vision-Language Models (LVLMs) en een relationele verliesfunctie gebruikt om de nauwkeurigheid van UAV-geolocalisatie door satellietbeelden te verbeteren via expliciete visueel-semantische correlaties.
Deze paper introduceert nieuwe, trainingsvrije kwaliteitsmetrieken voor generatieve modellen die werken in de ruimte van discrete visuele tokens in plaats van continue kenmerken, en valideert deze met een uitgebreid benchmarkdataset (VisForm) om een sterkere correlatie met menselijke oordelen te bereiken.
Deze paper introduceert In-Context Reinforcement Learning (ICRL), een schaalbaar en data-efficiënt framework dat grote taalmodellen zonder voorafgaande gesuperviseerde fijne afstemming (SFT) leert externe hulpmiddelen effectief te gebruiken door tijdens het trainingsproces geleidelijk van few-shot naar zero-shot prompting over te schakelen.
Dit paper introduceert een methode om synthetische defectbeelden van hoogspanningsisolatoren te genereren met behulp van multimodale grote taalmodellen, waardoor de prestaties van defectdetectiemodellen aanzienlijk verbeteren in scenario's met beperkte realistische trainingsdata.
Dit artikel bepaalt het minimale aantal stenen dat Alice nodig heeft om Bob te weerhouden van het leegmaken van een vakje in een geometrisch spel met lijnarrangementen, en toont aan dat dit aantal voor lijnen in algemene positie evenredig is met .