3829 papers
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.
Dit artikel introduceert TransUNet-GradCAM, een hybride Transformer-U-Net-model dat door het combineren van globale en lokale kenmerken een robuuste en verklaarbare segmentatie van diabetische voetzweren mogelijk maakt, wat wordt onderbouwd door sterke prestaties op zowel interne als externe datasets.
Dit paper introduceert SQ-VDiT, een post-training kwantisatiekader voor video-diffusietransformators dat gebruikmaakt van hessiaan-gevoelige saliente dataselectie en op aandacht gebaseerde distillatie van schaarse tokens om verliesvrije prestaties te bereiken met aanzienlijke compressie en versnelling.
Dit paper introduceert SPEX, het eerste multimodale vision-language model dat specrale informatie uit remote sensing-beelden effectief benut voor instructiegedreven landbedekkingsextractie en -uitleg, ondersteund door een nieuw dataset genaamd SPIE.
Dit artikel presenteert de eerste evaluatie van 3D Gaussian Splatting op echte fisheye-beelden met een gezichtsveld boven de 180°, waarbij wordt aangetoond dat 160° de optimale balans biedt en dat een nieuwe, op diepte gebaseerde initialisatie met UniK3D de beperkingen van Structure-from-Motion bij extreme hoeken effectief overwint.
Dit artikel beschrijft de eerste experimentele validatie van wiskundig bewezen, coverte radiofrequentiecommunicatie met software-gedefinieerde radio's, waarmee de theoretische voorspellingen over de vierkantswortelwet worden bevestigd en praktische toepassingsmogelijkheden worden geopend.
Deze paper introduceert een unificerend, semantisch onderbouwd raamwerk voor medische beeldsegmentatie dat, door het leren van een domein-agnostische probabilistische variëteit van anatomische regelmatigheden, zowel bron-gebaseerde als bron-vrije domeinadaptatie mogelijk maakt zonder expliciete kruis-domeinafstemming en zo state-of-the-art resultaten bereikt.
Het paper introduceert Video-EM, een trainingsvrij, gebeurtenisgericht raamwerk dat lange video's omzet in een compacte, tijdsgebonden episodische geheugenreeks door middel van een zelfreflecterende LLM-agent, waardoor bestaande Video-LLMs effectiever langdurige videovragen kunnen beantwoorden zonder extra training.
Dit paper introduceert UniUGG, het eerste geïntegreerde raamwerk dat een LLM en een latente diffusiemodel combineert om zowel 3D-generatie als ruimtelijk visueel vraag-antwoord (VQA) mogelijk te maken door middel van een geometrisch-semantische leerstrategie.
Het paper introduceert UniCast, een parameter-efficiënt multimodaal framework dat bestaande tijdreeksfoundationmodellen uitbreidt met instance-geconditioneerde prompting en dynamische modale routing om de voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren door contextuele aanpassing op instanceniveau.
Dit paper introduceert een efficiënt diffusion-gebaseerd raamwerk voor 3D-houdingsbepaling dat gebruikmaakt van een hiërarchische tijdelijke pruning-strategie om de rekentijd aanzienlijk te verminderen en de inferentiesnelheid te verhogen, terwijl het tegelijkertijd state-of-the-art prestaties behaalt.
PointSlice introduceert een nieuwe slice-gebaseerde representatie en een Slice Interaction Network om 3D-objectdetectie uit puntwolken te versnellen en de parameter-efficiëntie te verbeteren, terwijl de nauwkeurigheid op grote datasets zoals Waymo, nuScenes en Argoverse 2 behouden blijft.
AmphiKey is een hybride post-kwantum en klassiek beveiligingsprotocol voor slimme netwerken dat twee modi biedt: een geverifieerde modus met sterke authenticiteit en een onontkenbare modus voor privacy, waarbij de prestaties op zowel krachtige servers als beperkte apparaten zoals de Raspberry Pi zijn geoptimaliseerd.
Dit paper introduceert MDM-MixMFL, een nieuw federatief leerframework voor MRI-segmentatie dat modale ontkoppeling en een memorisatiemechanisme gebruikt om de uitdagingen van heterogene en onvolledige multimodale data in gedistribueerde medische scenario's aan te pakken.
Deze paper introduceert UltraUPConvNet, een computerefficiënt multi-task framework dat gebaseerd is op UPerNet en ConvNeXt en tegelijkertijd weefselsegmentatie en ziektevoorspelling in ultrasone beelden uitvoert met state-of-the-art prestaties.
Traffic-MLLM is een nieuw raamwerk voor verkeersredenering dat in plaats van expliciete casusretrieval een gestructureerde casusruimte leert door middel van curieuze, op RND gebaseerde regularisatie, wat leidt tot verbeterde prestaties in dynamische en zeldzame verkeerssituaties.
Dit paper introduceert ActivePose, een actief systeem dat Vision-Language Models en 'robotische imaginatie' combineert om 6D-objectposities en -tracking te verbeteren door real-time ambiguïteiten op te lossen via Next-Best-View-cameraacties en een diffusiemodel voor zichtbehoud.
Deze studie toont aan dat een door modderkippen geïnspireerde robot met een actief oscillerende staart de voortbeweging op vervormbare granulaire ondergronden aanzienlijk verbetert door de bodem te verfluidiseren en de weerstand te verminderen.
Dit artikel introduceert SAGA, een nieuwe methode voor lineaire attention die door middel van selectieve adaptieve gating de prestaties en efficiëntie van Transformer-modellen bij hoge resoluties verbetert door de beperkingen van uniforme compressie te overwinnen.