Assisted Spatial Cognition Through Vision-Language Models
本文提出一种结合大型语言模型、视觉-语言模型和数字孪生技术的新框架,以增强视障及神经多样性人士的空间认知导航能力,通过手机摄像头捕捉视频并生成3D场景理解。
本文提出一种结合大型语言模型、视觉-语言模型和数字孪生技术的新框架,以增强视障及神经多样性人士的空间认知导航能力,通过手机摄像头捕捉视频并生成3D场景理解。
本文通过将智能厨房设备Thermomix的使用与生成式AI在教育中的应用进行类比,探讨了不同工具使用模式如何影响学习过程,旨在为研究者和实践者提供一个批判性审视和有效指导AI融入教育实践的概念框架。
研究通过自然语言生成角度验证DBpedia三元组质量,提出并评估一种收集实体特定三元组集的方法,以过滤掉可疑三元组同时最小化正确三元组损失。
研究通过改进TabFMs与CoxPH和DeepHit的结合方法,解决了结构化数据中被删失的时间到事件预测问题,并评估了不同适应接口的有效性。
本文开发了爱尔兰语的分词资源MoirfEolas及评价指标CríochScore,评估了不同分词算法与形态边界的一致性,发现Unigram语言模型表现最佳。
本文提出一种结合大型语言模型、视觉-语言模型和数字孪生技术的新框架,以增强视障及神经多样性人士的空间认知导航能力,通过手机摄像头捕捉视频并生成3D场景理解。
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研究通过自然语言生成角度验证DBpedia三元组质量,提出并评估一种收集实体特定三元组集的方法,以过滤掉可疑三元组同时最小化正确三元组损失。
研究通过改进TabFMs与CoxPH和DeepHit的结合方法,解决了结构化数据中被删失的时间到事件预测问题,并评估了不同适应接口的有效性。
本文开发了爱尔兰语的分词资源MoirfEolas及评价指标CríochScore,评估了不同分词算法与形态边界的一致性,发现Unigram语言模型表现最佳。