Zobrazeno 1 - 10
of 18 975
pro vyhledávání: '"Pruvost, A"'
Autor:
Mathilde Pruvost, Sarah Moyon
Publikováno v:
Life, Vol 14, Iss 5, p 620 (2024)
The authors wish to make the following corrections to this paper [...]
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/71a0e318bc764322a2b9d105b6f31f37
Autor:
Tiberghien, Denis
Publikováno v:
In Annales médico-psychologiques February 2022 180(2):178-187
Autor:
Jan Goes
Publikováno v:
Studii de Lingvistica, Vol 12, Iss 2, Pp 365-369 (2022)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a457a3ca5fb94577b8d7a1a62965cac0
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Pruvost, Mathilde1 (AUTHOR) mpruvost@gc.cuny.edu, Moyon, Sarah1 (AUTHOR) sarah.moyon@univ-amu.fr
Publikováno v:
Life (2075-1729). May2024, Vol. 14 Issue 5, p620. 2p.
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.
Travail, genre et sociétés Marlène Benquet et Geneviève Pruvost (coord.) « Pratiques écoféministes »
Autor:
Berrard, Anna
Publikováno v:
Nouvelles Questions Féministes, 2021 Jan 01. 40(2), 158-161.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27158321
Autor:
Ukarapol, Trapoom, Pruvost, Kevin
Text-to-3D generation has shown promising results, yet common challenges such as the Multi-face Janus problem and extended generation time for high-quality assets. In this paper, we address these issues by introducing a novel three-stage training pip
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.09850
Autor:
Sheng, Jenny, Lin, Matthieu, Zhao, Andrew, Pruvost, Kevin, Wen, Yu-Hui, Li, Yangguang, Huang, Gao, Liu, Yong-Jin
This paper presents an exploration of preference learning in text-to-motion generation. We find that current improvements in text-to-motion generation still rely on datasets requiring expert labelers with motion capture systems. Instead, learning fro
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.09445