Cong Ma

Analizando métodos de ranking influenciados por comparaciones adversariales.

Esta investigación mejora la toma de decisiones bajo incertidumbre usando aprendizaje por lotes y estrategias dinámicas.

LCSim ofrece herramientas mejoradas para escenarios de tráfico urbano realistas.

Dos nuevos estimadores mejoran la precisión al analizar datos de respuesta de ítems.

Aprende a cómo mejorar las predicciones del modelo a pesar de los cambios en las distribuciones de datos.

Examinando los efectos del tratamiento a través de métodos adaptativos en datos existentes.

Un nuevo método mejora la estimación de matrices de precisión utilizando datos limitados a través del aprendizaje por transferencia.