Yiming Li

Dieses Papier präsentiert EFRAP, eine Verteidigung gegen quantisierungsbedingte Hintertürenangriffe in Deep-Learning-Modellen.

Ein neuer Ansatz, um die Bewegungsplanung und Manipulationsaufgaben von Robotern zu verbessern.

Eine neue Methode, um fehlende Daten in der Gesundheitsforschung anzugehen.

Neues Modell verbessert die Verbindungen zwischen Geräuschen und ihren textlichen Bedeutungen.

PointNCBW bietet eine zuverlässige Möglichkeit, den Besitz von Punktwolken-Datensätzen zu überprüfen.

Ein neues komposites AOM-Setup verbessert die Lichtlenkungseffizienz auf über 99%.

Ein Blick darauf, wie versteckte Tricks Sprachmodelle und ihre Erklärungen beeinflussen.

Entdeck, wie Roboter Bewegungen mit Distanzfeldern und geodätischen Strömungen optimieren.

Erfahre, wie neue Wasserzeichenmethoden deine Bilder online schützen.

Lern, wie Roboter sich an sich verändernde Umgebungen anpassen, indem sie fortschrittliche Sicherheitstechniken nutzen.