Effizientes Verarbeiten und Analysieren von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Eine Methode des priorisierten semantischen Lernens für die nullschussbasierte Objektinstanznavigation
Eine Methode des priorisierten semantischen Lernens (PSL) wird vorgeschlagen, um die semantische Wahrnehmungs- und Verständnisfähigkeit von Navigationsagenten zu verbessern. Die PSL-Methode umfasst eine PSL-Agenten-Architektur, eine priorisierte semantische Trainingsstrategie und ein semantisches Expansions-Inferenzschema, um die Leistung bei nullschussbasierter Objekt- und Instanznavigation zu steigern.
Skalierbare Domänenanpassung für Objekterkennung in Cloud-basierten Roboter-Ökosystemen durch Vorschlagsverfeinerung
Eine effiziente Methode zur Domänenanpassung für Objekterkennung in Cloud-basierten Roboter-Ökosystemen, die eine lokale Verfeinerung von Objektvorschlägen nutzt, um die Leistungseinbußen durch Domänenverschiebungen zu minimieren.
Kontinuierliche Objektzustandserkennung für Kochroboter mit vortrainierten Vision-Sprache-Modellen und Black-Box-Optimierung
Kontinuierliche Erfassung der Zustandsänderungen von Lebensmitteln beim Kochen durch Analyse der gesprochenen Sprache unter Verwendung von vortrainierten großen Vision-Sprache-Modellen und Black-Box-Optimierung zur Verbesserung der Genauigkeit und Robustheit.
