Zobrazeno 1 - 10
of 2 290
pro vyhledávání: '"P. Navya"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autonomous driving (AD) perception today relies heavily on deep learning based architectures requiring large scale annotated datasets with their associated costs for curation and annotation. The 3D semantic data are useful for core perception tasks s
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.08292
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Arikkat, Dincy R., M., Abhinav, Binu, Navya, M., Parvathi, Biju, Navya, Arunima, K. S., P., Vinod, A., Rafidha Rehiman K., Conti, Mauro
In the rapidly evolving landscape of cyber security, intelligent chatbots are gaining prominence. Artificial Intelligence, Machine Learning, and Natural Language Processing empower these chatbots to handle user inquiries and deliver threat intelligen
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.05442
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Word embeddings have been shown to produce remarkable results in tackling a vast majority of NLP related tasks. Unfortunately, word embeddings also capture the stereotypical biases that are prevalent in society, affecting the predictive performance o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.12074
As Large Language Models (LLMs) become increasingly integrated into various facets of society, a significant portion of online text consequently become synthetic. This raises concerns about bias amplification, a phenomenon where models trained on syn
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.15234
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.