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Ergebnisse für “Feature Fusion”
Forschung

<p>LLM-MLFFN: Mehrschichtige Fusion von Fahrverhalten für autonome Fahrzeuge</p> <p>Ein neues Modell namens LLM-MLFFN nutzt große Sprachmodelle, um die Klassifizierung von Fahrverhalten autonomer Fahrzeuge zu verbessern. Durch die Kombination von numerischen Zeitreihen und semantischen Beschreibungen aus vortrainierten Sprachmodellen wird die Interpretierbarkeit und Robustheit in komplexen Verkehrsszenarien deutlich erhöht.</p> <p>Das System besteht aus drei Hauptkomponenten: Erstens extrahiert ein mehrschi

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>EEG-Emotionserkennung ohne Subjektabhängigkeit: Lokale & globale Merkmalsfusion</p> <p>Die Erkennung von Emotionen aus EEG-Daten ohne Abhängigkeit vom jeweiligen Subjekt ist wegen großer interindividueller Unterschiede und der kurzen, verrauschten Aufnahmen besonders schwierig. Ein neues Verfahren kombiniert dafür lokale, kanalbezogene Merkmale mit globalen, trial‑basierten Beschreibungen und erzielt damit eine deutlich bessere Generalisierung über verschiedene Personen hinweg.</p> <p>Auf der lokalen Ebe

arXiv – cs.LG