Junchi Yan

PQDiff verbessert die Effizienz und Qualität von Bild-Outpainting in einem einzigen Schritt.

Ein Blick auf Cross-Task Linearity und ihre Auswirkungen auf die Modellleistung.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von grafischen neuronalen Netzwerken bei unbekannten Daten.

AI-native EDA verwandelt die Schaltungsdesignprozesse mit grossen Schaltkreis-Modellen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz und Anpassungsfähigkeit des Designs von neuronalen Netzen über verschiedene Aufgaben hinweg.

Die Verbesserung von Bewegungsprognosetechniken für sicherere autonome Fahrzeugsysteme.

Ein neues Rahmenwerk verbessert das Verständnis und die Leistung von gitterbasierten Modellen.

Bench2Drive bietet eine faire Bewertungsmethode für Technologien im autonomen Fahren.

Neue Techniken verbessern die Verallgemeinerung in vernetzten Datenmodellen über verschiedene Bereiche hinweg.

Die Rolle von VLGFMs in der geospatialen Datenanalyse erkunden.

Ein neuer Datensatz verbessert die Fähigkeit von KI, wissenschaftliche Dokumente effektiv zu verarbeiten.

Ein neues Framework verbessert die Lerneffizienz in Multi-Agenten-Systemen durch innovative Weltmodellierung.

Eine neue Methode verbessert neuronale Netze zur Lösung von Entscheidungsproblemen mit Einschränkungen.

Die Kombination von Kamera- und LiDAR-Daten verbessert die Erkennungsmöglichkeiten von autonomen Fahrzeugen.

Lern, wie Dataset-Destillation die Effizienz des Modelltrainings verbessert.

Die Rolle von nicht-autoregressiven Netzwerken bei der Lösung komplexer Optimierungsprobleme erkunden.

Ein neues Framework verbessert das Lernen aus strukturierten, rauschhaften Daten mithilfe von Diffusionsprinzipien.

SGFormer vereinfacht das Graph-Lernen für Effizienz und Skalierbarkeit.

Entdecke, wie der HWP-Ansatz die Anwendungen der Quantencomputer verändert.