Strategien für große Rezeptive Felder und wichtige Merkmalsextraktion in der 3D-Objekterkennung
Effektive Strategien zur Verbesserung der 3D-Objekterkennung durch große rezeptive Felder und wichtige Merkmalsextraktion.
Analyse von NVIDIA-SMI's Leistungsmessungen in Teilzeit
NVIDIA-SMI's Leistungsmessungen sind ungenau und erfordern Korrekturen für präzise Ergebnisse.
SCOPE-RL: Python Library for Offline Reinforcement Learning and Off-Policy Evaluation
SCOPE-RL integriert Offline-RL und OPE nahtlos für umfassende Implementierungen.
Beyond-Voice: Continuous 3D Hand Pose Tracking on Home Assistant Devices
Ein neuartiges akustisches Sensorsystem ermöglicht die kontinuierliche 3D-Handverfolgung auf Home Assistant-Geräten.
Analyse von Fairness in der Deepfake-Erkennung mit massiv annotierten Datenbanken
Die Analyse zeigt, dass Deepfake-Erkennungsmodelle durch ungleichgewichtete Trainingsdaten und bestimmte Attribute stark beeinflusst werden, was zu Fairnessproblemen führt.
ENCORE: Ensemble Learning for Automatic Program Repair Using Convolutional Neural Machine Translation
ENCORE nutzt Ensemble-Lernen auf Convolutional Neural Machine Translation Modellen, um Bugs automatisch zu reparieren.
TCAM-SSD: Ein Rahmen für suchbasierte Berechnungen in Solid-State-Drives
TCAM-SSD ermöglicht effiziente in-SSD-Berechnungen durch suchbasierte Verarbeitung in NAND-Flash-Speichern.
Data-Independent Operator: A Training-Free Artifact Representation Extractor for Generalizable Deepfake Detection
Kleine, trainingsfreie Filter können allgemeine Artefaktrepräsentationen erfassen und die Erkennung gefälschter Bilder verbessern.
Integration von physikbasierten Memristor-Modellen mit Machine-Learning-Frameworks
Physikbasierte Memristor-Modelle verbessern die Genauigkeit von neuronalen Netzwerken.
Echtzeit-Multimodaler Kognitiver Assistent für Notfalldienste
CognitiveEMS ist ein Echtzeit-Kognitivassistent, der Notfalldienstleistern durch Protokollvorhersage und Interventionserkennung am Rand kontinuierliche Unterstützung bietet.
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