コンピュータービジョン

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注意の空間的抑制は、注意が最初に特定の場所に向けられた後にのみ発生する。注意の空間的抑制は先行的に行われるのではなく、反応的に行われる。

Aisは、クライオ電子トモグラフィーデータのセグメンテーションを高速化し、ユーザーフレンドリーな方法で実現する。

GLiNERとNuNERというゼロショットNERモデルを使って、人名、組織名、電話番号などのプライベート情報を検出することができる。

セールスフォースのAIは特定の課題に特化して設計・訓練されており、汎用的なAIはまだ遠い将来のことである。主な種類には数値予測、分類、ロボット工学のナビゲーション、言語処理などがある。

提案するUP-CrackNetは、人手による注釈なしで学習できる新しい無人ピクセル単位の道路亀裂検出手法である。損傷のない道路画像を入力として使用し、敵対的な画像修復手法を用いて、亀裂領域を効果的に検出することができる。

ドラえもんGPTは、大規模言語モデルを活用して動的ビデオタスクを処理する包括的で概念的に優雅なシステムです。

3D Gaussianスプラッティングと多解像度ハッシュ符号化を組み合わせた新しいシーン表現手法FMGS(Foundation Model Embedded 3D Gaussian Splatting)を提案し、言語ベースの3D物体検出と言語理解を高効率に実現する。

MagicPoseは、参照画像の人物の外見を保ちつつ、目標の姿勢と表情に合わせて生成することができる。

本論文では、キーポイントの不確定性を明示的にモデル化し、フレーム間の同次変換の関係を明示的に表現するベイズ的フレームワークを提案する。これにより、従来の手法よりも高精度な同次変換推定が可能となる。

拡張現実は既存の規範や権力関係を強化し、アイデンティティの可能性を制限する可能性がある。

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