《語言驅動的語意邊緣偵測：跨模態融合提升邊界定位與分類》 主題 核心問題： 語意邊緣偵測需同時解決邊界定位精度和像素類別判別的雙重挑戰。 傳統方法依賴純視覺特徵，忽略文字語意訊息對邊緣判別能力的潛在增強作用。 技術方案： 語言驅動框架：透過文字特徵（如類別標籤的語意嵌入）重新校準邊緣偵測器的注意力。 跨模態融合：結合視覺特徵（CNN擷取的邊緣/紋理）與文字特徵（CLIP/BERT嵌入的類別語意）。...
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基於社群媒體文字的AI自動化人格辨識
基於社群媒體文字的AI自動化人格辨識研究 1. 主題 核心主題：探討如何利用社群媒體文字資料進行自動人格辨識（Automatic Personality Recognition, APR），並分析不同模型與特徵組合的優劣。 延伸主題： 人格辨識的定義及其在AI領域的應用（如人機互動、推薦系統、網路安全）。 社群媒體數據對人格辨識的促進作用。 現有研究的限制（如特徵組合不足、AI應用尚不成熟）。 未...