Ming Jin

Ein neuer Ansatz, um zu schätzen, wie sich Trainingsdaten auf die Vorhersagen des Modells auswirken.

Diese Studie untersucht die Fairness in flexiblen Antennensystemen für eine verbesserte drahtlose Kommunikation.

Lerne, wie Diffusionsmodelle die Analyse von Zeitreihendaten in verschiedenen Bereichen verbessern.

Diese Studie untersucht die Vorteile von Pausen bei Updates in Verstärkungslern-Systemen.

Entdecke, wie Antifragilität Machine-Learning-Systeme gegen Herausforderungen stärken kann.

Ein neues Framework geht fairen Konflikten im maschinellen Lernen effektiv an.

Dieses Papier behandelt flüssige Antennen und intelligente Oberflächen, um drahtlose Verbindungen zu verbessern.

Flüssigantennen verbessern drahtlose Informations- und Energieübertragungssysteme erheblich.

Eine Analyse von seltenen, unerwarteten Ereignissen und deren Einfluss auf die Entscheidungsfindung.

Die Auswirkungen von FAS und ARIS auf kabellose Kommunikationstechnologien erkunden.

Neue Methoden für bessere mobile Kommunikation und Sensorfähigkeiten erkunden.

Die Kombination aus flexiblen Antennen und intelligenten Oberflächen verbessert die drahtlose Kommunikation in dynamischen Umgebungen.

Ein neues Framework verbessert die Zuverlässigkeit und Leistung des Offline-Verstärkungslernens.

Ein Blick auf die HMIMO-Technologie und ihren Einfluss auf die drahtlose Kommunikation.

Ein neues Modellarchitektur verbessert die Vorhersagegenauigkeit und Effizienz.

Adaptive Antennen verbessern die drahtlose Kommunikation, indem sie die Signalerrkennung optimieren.

Erforschen, wie flüssige Antennen robuste und verdeckte Kommunikation verbessern.

Entdecke, wie maschinelles Vergessen die KI-Sicherheit und Bildqualität verbessert.

Entdecke, wie flüssige Antennensysteme die drahtlose Kommunikation heute verändern.