برگزیده ها مشاهده همه ›
Hacker News LLM مشاهده همه ›
شرکتهای هوش مصنوعی مشاهده همه ›
مقالات علمی مشاهده همه ›
-
🔬 پیشرفت جدید در پزشکی دیجیتال: حل چالش یادگیری مداوم در رنگآمیزی مجازی IHC
محققان مدل جدیدی به نام ContiStain را معرفی کردهاند که تحولی در تحلیل تصاویر پاتولوژی ایجاد میکند. در پزشکی، یادگیری بیومارکرهای جدید به صورت…
-
🩺 هوش مصنوعی در نقش رادیولوژیست؛ معرفی CogRad برای تشخیص دقیقتر!
تولید گزارشهای رادیولوژی توسط هوش مصنوعی یکی از حوزههایی است که میتواند فشار کاری پزشکان را به شدت کاهش دهد. اما چالش همیشگی، خطاهای…
-
🚀 بازسازی سهبعدی با کیفیت بالا حتی در تصاویر تار!
محققان در مطالعه جدید خود راهکار خلاقانهای به نام PRISM3D معرفی کردهاند که مشکل بزرگ بازسازی سهبعدی از روی تصاویر دارای تاری شدید (Motion…
-
🔍 پایان دوران تصاویر جعلی؟ شناسایی دقیقتر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی!
با پیشرفت سریع ابزارهای تولید تصویر، تشخیص عکسهای واقعی از جعلی به یکی از بزرگترین چالشهای دنیای دیجیتال تبدیل شده است. محققان به تازگی…
-
🏗️ بازسازی دقیقتر ساختمانها با تکنیک SharpSplat
تکنولوژی 3D Gaussian Splatting روز به روز در حال پیشرفت است! این بار محققان با معرفی SharpSplat، چالش اصلی در بازسازی سهبعدی ساختمانها یعنی…
-
🚀 رفع چالش زوم در رندرینگ سهبعدی با متد هوشمند MACRO
اگر در حوزه تولید محتوای سهبعدی و مدلهای Gaussian Splatting فعال هستید، حتما با مشکل کاهش کیفیت هنگام زوم کردن (Close-up) برخورد کردهاید. محققان…
-
🛡 مبارزه هوشمند با دیپفیک؛ معرفی مدل SGF-CDNet برای شناسایی جعل چهره
با پیشرفت چشمگیر دیپفیکها، تشخیص تصاویر دستکاریشده از نمونههای واقعی به یکی از چالشهای اصلی دنیای دیجیتال تبدیل شده است. محققان بهتازگی مدل جدیدی…
-
🚀 تحول در بازسازی سهبعدی: با BAT3R هوش مصنوعی دیگر به دادههای پیچیده نیاز ندارد!
بازسازی اشیاء سهبعدی از تصاویر دوبعدی همیشه یک چالش بزرگ بوده، چون معمولاً به دادههای آموزشی حجیم و دستی نیاز داشتیم. اما خبر خوب…
-
🎨 جهش در تولید تصویر با مدلهای دیفیوژن؛ معرفی تکنیک هوشمند DICT
مدلهای تولید تصویر (Diffusion Models) این روزها بسیار قدرتمند شدهاند، اما در کنترل دقیق شرایط (مثل حفظ جزئیات در سبکهای خاص) هنوز چالشهایی دارند.…
-
🚀 بهبود عملکرد مدلهای بینایی-زبانی با متد جدید USE
محققان چارچوب جدیدی به نام USE (Unified Self-Ensembling) را برای بهبود تطبیق مدلهای بینایی-زبانی (مانند CLIP) در زمان تست معرفی کردند. این روش که…









