Kun Zhang

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um die Unabhängigkeit in kategorisierten Daten zu testen.

Ein neuer Ansatz, um Fairness in der kognitiven Diagnose mit sensiblen Informationen zu gewährleisten.

Untersuchen, wie Fairness im maschinellen Lernen sich über Entscheidungen und Zeit entwickeln kann.

Forscher verbessern GNNs, um komplexe Graphstrukturen besser zu verstehen.

Ein neuer Rahmen, der die Leistung von MLP bei der Graphklassifizierung mithilfe von GNN-Wissen verbessert.

Diese Studie schlägt ein Framework vor, um versteckte Konzepte in komplexen Daten zu verstehen.

EQuAD verbessert die Modellleistung bei Grafiken, die mit sich verändernden Datenverteilungen konfrontiert sind.

Ein Modell, das Vorhersagen über kritische Gesundheitsprobleme verbessert, um die Patientenversorgung zu optimieren.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der kausalen Entdeckung durch automatisierte Kernel-Auswahl.

Eine Studie zur Identifizierung von ursächlichen Beziehungen zwischen versteckten Variablen und Messfehlern.

Dieses Papier behandelt das kontinuierliche Lernen von kausalen Beziehungen, ohne vorheriges Wissen zu verlieren.

Neueste Studien zeigen, dass das Subtrahieren von Photonen die Reinheit von gaussschen Zuständen verbessern kann.

Ein neuer Ansatz, um variable Beziehungen in sich wandelnden Umgebungen zu verstehen.

Lern die Taktiken, wie man Informationen in Verhandlungen teilt.

Eine neuartige Methode für effizientes Hyperparameter-Tuning und Kostenmanagement beim AI-Training.

Lern, wie kausale Entdeckung uns hilft, verschiedene Faktoren in verschiedenen Bereichen zu verknüpfen.