映射具有不同暴露于高动态范围（HDR）的低动态范围（LDR）图像，由于对象运动或摄像机搅拌引起的幽灵，在动态场景上仍然无动于衷和具有挑战性。随着深度神经网络（DNN）的成功，已经提出了几种基于DNN的方法来减轻幽灵，当运动和饱和度发生时，它们无法产生批准的结果。为了在各种情况下生成视觉上令人愉悦的HDR图像，我们提出了一个称为Hyhdrnet的混合HDR DeGhosting网络，以了解参考图 ...
数码相机和手机使我们能够方便地记录宝贵的时刻。尽管数字图像质量不断得到改善，但拍摄数字屏幕的高质量照片仍然具有挑战性，因为这些照片通常被Moiré图案污染，这是相机传感器的像素网格与设备屏幕之间的干扰的结果。 Moiré图案会严重损害照片的视觉质量 ...
我们建议使用移动GUI任务自动化代理V-Droid。与以前利用大型语言模型（LLM）作为发电机直接生成操作的移动代理不同，V-Droid在做出最终决策之前使用LLMS作为验证者来评估候选行动。为了实现这种新颖的范式，我们介绍了一个综合框架，用于构建验证者驱动的移动剂：离散的动作空间构建，再加上仅预填充的工作流程，以加速验证过程，配对进度偏好培训，以显着增强了验证能力，可衡量的验证能力，并有效地缩放 ...
基金会模型（FMS）很好地适应了具有微调和联合学习（FL）的特定领域或任务，从而有可能使用智障本地数据对FMS进行隐私性微调。对于FMS的联合微调，我们考虑具有最大数十亿个小型参数尺寸的FMS，最大为10亿个数字，被称为“ evice FMS（ODFM”），可以在设备上进行推理以进行推理，但只能通过参数有效方法进行微调。在我们的工作中，我们通过提出一种使用异质性低级别近似值（Loras）（即Het ...
知识图在众多人工智能任务中发挥着至关重要的作用，但它们经常面临不完整性的问题。在本研究中，我们探索利用大型语言模型（LLM）来完成知识图谱。我们将知识图中的三元组视为文本序列，并引入一种称为知识图谱LLM（KG-LLM）的创新框架来对这些三元组进行建模 ...
与标准动态范围（SDR）视频相比，高动态范围（HDR）视频可以代表更大的亮度和色彩，并且正迅速成为行业标准。与传统SDR视频相比，HDR视频具有更具挑战性的捕获，传输和显示要求。凭借其更大的深度，高级的电流传输功能以及更广泛的颜色范围，因此需要专门设计的视频质量算法，这些算法是专门设计的，以预测HDR视频的质量 ...
自动驾驶汽车安全对于成功部署自动驾驶汽车至关重要。但是，大多数现有的计划方法都严重依赖于模仿学习，这限制了他们有效利用碰撞数据的能力。此外，收集碰撞或近碰撞数据本质上是具有挑战性的，因为它涉及风险并引起道德和实际问题 ...
海洋科学深入研究了生命和生物多样性的海洋，鉴于海洋覆盖了我们星球表面的70％以上，它具有重要意义。最近，大型语言模型（LLM）的进步改变了科学的范式。尽管在其他领域取得了成功，但目前的LLM通常在满足海洋专家等领域的需求方面通常不足，而LLMS对海洋科学的潜力却没有探索 ...
