Tao Lin

Die Erforschung des Potenzials von Multi-Masken-Gewicht-gebundenen Modellen im maschinellen Lernen.

JUNO hat das Ziel, die Erkennung von Neutrinos aus Kollaps-Supernovae zu verbessern.

JUNO nutzt neue Software-Tools, um die Neutrino-Forschung und Datenanalyse zu optimieren.

Dynamische Datensätze verbessern das Lernen von Modellen und reduzieren den Ressourcenbedarf.

Client2Vec verbessert das föderierte Lernen, indem es einzigartige Identifikatoren für Benutzerdaten erstellt.

Diese Studie untersucht, wie Vorurteile den Glaubenswandel in verschiedenen Bereichen beeinflussen.

Ein neues Framework verbessert die Leistung grosser Modelle effizient während des Fine-Tunings.

JUNO will die Geheimnisse der Neutrinos mit fortschrittlichen Datenverarbeitungstechniken aufdecken.

Externe Speichermedien verbessern Diffusionsmodelle für bessere Bild- und Klanggestaltung.