Jian Xu

Forschung entdeckt wichtige Faktoren bei kardialer Fibrose und mögliche Behandlungsansätze.

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Ein neuer bayesianischer Ansatz verbessert die Gaussschen Prozesse für bessere Vorhersagen und den Umgang mit Unsicherheiten.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Datenanalyse mit Sparse Variational Student-t-Prozessen.

Die Auswirkungen von Denoising Diffusion Variational Inference auf DGPs erkunden.

Flexible Priors erkunden, um Vorhersagen in Bayesian Last Layer Modellen zu verbessern.

Ein neuer Ansatz kombiniert variational inference und annealed importance sampling zur Datenanalyse.

Eine neue Methode verbessert das föderierte Lernen, indem sie die Herausforderungen unterschiedlicher Daten angeht.

DAF-Net kombiniert Infrarot- und Sichtbilder für klarere Einblicke.

PSformer verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Verkehr, Energieverbrauch und mehr.

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