Chao Huang

FedUV verbessert die Modellleistung im föderierten Lernen bei nicht-IID-Daten.

Modus-Konsens-Algorithmen vereinfachen die Zustimmung in Multi-Agenten-Systemen effizient.

Wir stellen einen neuen Ansatz vor, um über geografische Gebiete und deren Verbindungen zu lernen.

Eine neue Methode verbessert die Nutzerempfehlungen, indem sie soziale Verbindungen filtert.

Ein neues Verfahren verbessert die Klangproduktion für realistische 3D-Menschenmodelle.

Eine neue Methode hilft Robotern, trotz Verzögerungen effektiv zu lernen.

Lern, wie Split Federated Learning Daten sicher hält, während smarte Modelle trainiert werden.