Jiang Bian

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Vorstellung von MAP, einer effizienten Möglichkeit, mehrere Machine-Learning-Modelle zu kombinieren.

Eine neue Methode verbessert die Effektivität und Verständlichkeit von Prompt-Tuning.

Ein neuer Ansatz zur Erstellung kontrollierter Szenarien für Finanzmärkte.

MarS nutzt generative Modelle, um realistische Szenarien auf den Finanzmärkten zu simulieren.

Pool Skip hilft tiefen Netzwerken, indem es Eliminierungsingularitäten während des Trainings angeht.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Klassifiziererleistung bei komplexen Daten.

GASA-UNet verbessert die 3D-medizinische Bildsegmentierung für bessere Diagnosen und Behandlungen.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersage von molekularen Eigenschaften mithilfe von SMILES.

ElasTST verbessert die Zeitreihenvorhersage über mehrere Horizonte hinweg effizient.

Entdecke die wichtige Rolle von analogen Schaltkreisen in der modernen Technik.

TimeRAF verbessert Vorhersagen mit historischen Daten und externem Wissen.