实体
Liquid Time-Constant network
Liquid Time-Constant network
PulseAugur coverage of Liquid Time-Constant network — every cluster mentioning Liquid Time-Constant network across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
2 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
EMMA框架从多模态数据中提取物理参数
研究人员开发了EMMA，一个新颖的、受物理学启发的框架，能够从包括视频、音频和基于图表的时间序列观测在内的多模态数据中提取多个物理参数。该方法通过在连续时间模型中联合推断显式参数、潜在动力学和校准不变性，克服了先前仅限视频方法的局限性。EMMA利用Liquid Time-Constant网络和受物理学约束的损失函数，以确保与控制微分方程的一致性，在各种场景中展示了强大的多参数恢复能力，并优于现有基线。
-
EMMA框架从多模态数据中提取物理参数
研究人员开发了EMMA，一个能够从原始视频、音频和图像数据中提取多个物理参数的新型框架。这个物理信息系统利用液体时间常数网络学习潜在动力学，同时强制与控制微分方程保持一致。EMMA在各种基准测试和实际系统中展示了强大的多参数恢复能力，优于现有的单一模态和方程发现方法。