Explore les techniques de délimitation, y compris la transformation de Hough, l'orientation du gradient et la détection de forme, en soulignant l'importance de combiner des techniques basées sur des graphiques et l'apprentissage automatique.
Explore la vision informatique de la surveillance mondiale de la biodiversité, en s'attaquant au déclin des espèces sauvages et aux défis de l'automatisation du traitement des données.
Explore l'IA socialement consciente pour la mobilité des derniers milles, se concentrant sur la compréhension des étiquettes sociales, l'anticipation des comportements et la prévision des mouvements de foule.
Explore la méthode de fonction aléatoire pour résoudre les PDE à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour approximer efficacement les fonctions à haute dimension.
Se penche sur les perspectives géométriques des modèles d'apprentissage profond, explorant leur vulnérabilité aux perturbations et l'importance de la robustesse et de l'interprétabilité.
