Explore le rôle des vérités fondamentales dans les algorithmes d'IA, en se concentrant sur la prédiction des néoantigènes pour l'immunothérapie du cancer et le projet TESLA.
Présente un cadre pour la surveillance non intrusive du confort thermique à l'aide de techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique.
Explore la quantification de l'incertitude et la détection d'erreurs d'étiquetage dans l'apprentissage profond pour la segmentation sémantique, en mettant l'accent sur les défis et les méthodes de détection d'erreurs.
Se penche sur le choix d'une taille de caractéristique appropriée pour l'analyse d'images dans les sciences de la vie, présentant une règle de pouce pour définir la taille de l'objet en pixels.
Explore les transformateurs en intelligence visuelle, en se concentrant sur la détection d'objets, la synthèse d'images et la fusion de fonctionnalités.
Explore l'évolution des systèmes d'image sociale, des modèles d'apprentissage en profondeur, des selfies et de la biométrie sur les plateformes en ligne.
Explore l'évaluation de la précision et de la robustesse de la machine et de l'homme sur ImageNet, en soulignant les progrès, les défis et la nécessité d'améliorer.
