Zobrazeno 1 - 10
of 38
pro vyhledávání: '"Maeda, Eisaku"'
Autor:
Shukuri, Kotaro, Ishigaki, Ryoma, Suzuki, Jundai, Naganuma, Tsubasa, Fujimoto, Takuma, Kawakubo, Daisuke, Shuzo, Masaki, Maeda, Eisaku
Utilizing Large Language Models (LLMs) facilitates the creation of flexible and natural dialogues, a task that has been challenging with traditional rule-based dialogue systems. However, LLMs also have the potential to produce unexpected responses, w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.13715
Autor:
Kawakubo, Daisuke, Ishii, Hitoshi, Okazawa, Riku, Nishizawa, Shunta, Hatakeyama, Haruki, Sugiyama, Hiroaki, Shuzo, Masaki, Maeda, Eisaku
Humans are easily conscious of small differences in an android robot's (AR's) behaviors and utterances, resulting in treating the AR as not-human, while ARs treat us as humans. Thus, there exists asymmetric communication between ARs and humans. In ou
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.09748
In task-oriented dialogues with symbiotic robots, the robot usually takes the initiative in dialogue progression and topic selection. In such robot-driven dialogue, the user's sense of participation in the dialogue is reduced because the degree of fr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.09746
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Advanced Robotics; Feb2024, Vol. 38 Issue 4, p211-225, 15p
Publikováno v:
In International Journal of Human - Computer Studies 2004 60(4):469-488
Autor:
Maeda, Eisaku1 (AUTHOR), Kuroda, Yoichiro2 (AUTHOR), Robinson, Hugh P. C.3 (AUTHOR), Kawana, Akio1 (AUTHOR)
Publikováno v:
European Journal of Neuroscience. Feb98, Vol. 10 Issue 2, p488-496. 9p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
This paper presents a method for creating a layered neural network that outputs stereo disparity maps, we call it the layered network for stereo(LNS). Disparity maps are obtained without iterative calculations since LNS accepts brightness values in s
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::6182c2d13299626cbd1f84bcc2342119
https://doi.org/10.1016/b978-0-444-89330-7.50010-7
https://doi.org/10.1016/b978-0-444-89330-7.50010-7