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  • 3天前 · ai

    [Paper] BEVDilation:LiDAR中心的多模态融合用于3D目标检测

    在鸟瞰视图(BEV)表示中融合 LiDAR 和 camera 信息已证明其在 3D object detection 中的有效性。然而,因为...

    #research #paper #ai #computer-vision
  • 3天前 · ai

    [Paper] 灵活的引力波参数估计与 Transformers

    引力波数据分析依赖于准确且高效的方法,从噪声探测器信号中提取物理信息,然而不断增长的速率……

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 3天前 · ai

    [Paper] 剪枝 AMR:通过权重矩阵分析实现隐式神经表示的高效可视化

    隐式神经表示(INR)是一种近似时空函数的神经网络。许多内存密集型的可视化任务,包括…

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 3天前 · ai

    泄露显示 Apple Health 应用可能很快连接到 ChatGPT

    AI聊天机器人已成为许多用户在健康和健身问题上的首选来源,最新泄漏显示,ChatGPT可能很快能够集成你的Ap...

    #Apple Health #ChatGPT #AI integration #iOS #health tech #OpenAI
  • 3天前 · ai

    [Paper] Lumos:让语言模型系统认证成为可能

    我们推出了首个原则化框架 Lumos,用于指定和正式认证语言模型系统(LMS)的行为。Lumos 是一种命令式概率……

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 3天前 · ai

    [Paper] 轻量级实时低光增强网络用于嵌入式汽车视觉系统

    在低光环境下,如夜间驾驶,图像退化严重挑战 in-vehicle camera 的安全性。由于现有的 enhancement algorithms 通常……

    #research #paper #ai #computer-vision
  • 3天前 · ai

    [Paper] Layout Anything:一种用于通用房间布局估计的 Transformer

    我们提出 Layout Anything,一个基于 transformer 的室内布局估计框架,它将 OneFormer 的通用分割架构适配到几何…

    #research #paper #ai #computer-vision
  • 3天前 · ai

    [Paper] 无机合成反应的表示与预测:图形框架与数据集

    虽然机器学习已经实现了对具有新颖属性的无机材料的快速预测,但如何合成这些材料的挑战仍然存在。

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 3天前 · ai

    [Paper] 使用 VideoScience-Bench 对视频生成的科学理解与推理进行基准测试

    视频生成的下一个前沿是开发能够进行 zero-shot 推理的模型,其中对 real-world scientific laws 的理解至关重要,以实现……

    #research #paper #ai #machine-learning #computer-vision
  • 3天前 · ai

    [论文] EGGS:可交换的 2D/3D Gaussian Splatting 用于几何‑外观平衡的新视角合成

    新视角合成(NVS)在计算机视觉和图形学中至关重要,广泛应用于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和自动驾驶。虽然3D Gaussian Splatting(3D...)

    #research #paper #ai #machine-learning #computer-vision
  • 3天前 · ai

    [论文] 针对自相关数据的快速高斯过程近似

    本文关注的是如何加速在自相关数据上训练的 Gaussian process 模型的计算问题。Gaussian process 模型 i...

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 3天前 · ai

    [Paper] AutoNeural:协同设计视觉语言模型用于 NPU 推理

    虽然神经处理单元(NPUs)为边缘AI提供了高理论效率,但针对GPU定制的最先进视觉语言模型(VLMs)常常出现不足……

    #research #paper #ai #nlp

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