2550 papers
Dit artikel stelt het Spatio-Temporal Collaboration Network (STC-Net) voor, dat frame- en event-modaliteiten integreert via een Adaptive Spiking Neuron module en een High-order Spatio-Temporal Fusion module om state-of-the-art objecttrackingprestaties te behalen onder uitdagende omstandigheden.
Dit artikel introduceert een scenario-gestuurde evaluatiemethode om door GenAI gegenereerde testsuites te vergelijken met door mensen geschreven suites, waarbij wordt onthuld dat hoewel directe prompts meer verwachte gedragingen herstellen, ideate-then-implement strategieën efficiëntere suites opleveren met minder duplicaten, en ideate-only benaderingen effectief aanvullende testscenario's blootleggen.
Dit artikel introduceert QUAMET, een nieuwe aanpak die structurele en semantische analyse combineert om softwaremetrieken vast te stellen en zes soorten code smells in quantumprogramma's te detecteren, gevalideerd op een verfijnde dataset van 4.102 real-world Qiskit-projecten.
Dit artikel stelt een Conscious Infrastructure Neural Systems (CINS)-framework voor dat gebruikmaakt van gegevens over de huishoudelijke belasting in plaats van traditionele infrastructuurmetingen om de eerlijkheid en nauwkeurigheid van AI-gestuurde detectie van wateronzekerheid in de informele nederzettingen van Hyderabad aanzienlijk te verbeteren, waardoor de kloof tussen geleefde ervaringen en institutionele besluitvorming wordt overbrugd.
Dit artikel introduceert "Quantum LEGO Learning", een modulair hybride AI-framework dat een bevroren klassieke feature extractor ontkoppelt van een trainbaar variationeel kwantumcircuit om stabiele optimalisatie, ruisbestendigheid en verbeterde prestaties op NISQ-hardware te bereiken door representatieleer te scheiden van adaptieve adaptatie.
Edge-XReal is een gedistribueerde, hardware-onafhankelijke softwarepijplijn die is ontworpen om de computationele beperkingen van standalone XR-apparaten te overwinnen door efficiënte, lage-latentie 3D Holistische Scènebegrip op edge-hardware mogelijk te maken zonder in te boeten op nauwkeurigheid.
Dit artikel stelt Attention-guided Local Dynamic Alignment (ALDA) voor, een methode die zonder training werkt en zero-shot visuele-linguïstische classificatie verbetert door gebruik te maken van aandachtgestuurde adaptieve multi-schaal bemonstering om achtergrondruis te verminderen en bidirectionele iteratieve propagatie op een regio-beschrijving bipartiete graaf om wederzijdse semantische correlaties te modelleren, waardoor significante nauwkeurigheidsverbeteringen over diverse benchmarks worden bereikt.
Dit artikel stelt SOAGAN voor, een second-order attention generative adversarial network dat re-identificatiemechanismen en een op U-Net gebaseerde covariantie-attention discriminator integreert om zowel globale als pixel-niveau feedback te bieden, waardoor de subjectieve visuele kwaliteit van single image super-resolution resultaten aanzienlijk wordt verbeterd.
Dit artikel stelt een hybride deep learning-framework voor dat een hoge nauwkeurigheid bereikt in de detectie en ernstclassificatie van anemie door een op DenseNet121 gebaseerde analyse van RBC-uitstrijkjes te combineren met een stacked ensemblemodel voor de verwerking van CBC-gegevens.
Deze kwantitatieve studie naar Indiase ingenieursstudenten en docenten onthult dat hoewel generatieve AI-tools zoals ChatGPT steeds vaker worden toegepast om de aansluiting bij de industrie te verbeteren, studenten een beperkter bereik aan tools gebruiken en lagere tevredenheidsniveaus rapporteren in vergelijking met hun instructeurs, wat wijst op een kritieke behoefte aan verbeterde AI-geletterdheid en gepersonaliseerde leerstrategieën in het hoger onderwijs.