「I.4.9」カテゴリーアーカイブ

Setup-Invariant Augmented Reality for Teaching by Demonstration with Surgical Robots

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 拡張現実（AR）は、探索的学習と3次元ガイダンスを組み合わせたため、ロボッ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.HC, cs.RO, cs.SY, eess.SY, I.4.9 | コメントする

Distilling foundation models for robust and efficient models in digital pathology

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 近年、デジタル病理のための基礎モデル（FM）の出現は、トレーニング前のデー … 続きを読む →

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Leveraging Intermediate Representations for Better Out-of-Distribution Detection

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 実際のアプリケーションでは、機械学習モデルは、危険な決定を防ぐために、分散 … 続きを読む →

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Distilling foundation models for robust and efficient models in digital pathology

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 近年、デジタル病理のための基礎モデル（FM）の出現は、トレーニング前のデー … 続きを読む →

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Distilling foundation models for robust and efficient models in digital pathology

投稿日: 2025年1月28日 作成者: jarxiv

要約 近年、デジタル病理のための基礎モデル（FM）の出現は、トレーニング前のデー … 続きを読む →

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Cross-View-Prediction: Exploring Contrastive Feature for Hyperspectral Image Classification

投稿日: 2024年12月5日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、ハイパースペクトル画像分類のための自己教師付き特徴学習法を紹介す … 続きを読む →

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A Machine Learning Approach for the Efficient Estimation of Ground-Level Air Temperature in Urban Areas

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 21 世紀の人口増加が進む都市は、住民にとって持続可能で回復力のある空間で … 続きを読む →

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Efficient Diffusion Models: A Comprehensive Survey from Principles to Practices

投稿日: 2024年10月17日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、近年最も人気があり人気の生成モデルの 1 つとして、多くの研 … 続きを読む →

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Efficient Diffusion Models: A Comprehensive Survey from Principles to Practices

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、近年最も人気があり人気の生成モデルの 1 つとして、多くの研 … 続きを読む →

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Uncertainty and Generalizability in Foundation Models for Earth Observation

投稿日: 2024年9月16日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、限られたラベリング予算で特定の対象地域 (AOI) に関する下流 … 続きを読む →

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