Junchi Yan

DriveAdapter conecta la percepción y la planificación para un mejor manejo autónomo.

PQDiff mejora la eficiencia y calidad del outpainting de imágenes en un solo paso.

Un vistazo a la linealidad entre tareas y sus efectos en el rendimiento del modelo.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las redes neuronales gráficas en datos no vistos.

La EDA nativa de IA transforma los procesos de diseño de circuitos con modelos de circuitos grandes.

Un nuevo método mejora la eficiencia y adaptabilidad del diseño de redes neuronales en diferentes tareas.

Mejorando las técnicas de predicción de movimiento para sistemas de conducción autónoma más seguros.

Un nuevo marco mejora la comprensión y el rendimiento de los modelos basados en cuadrículas.

Bench2Drive ofrece un método de evaluación justo para tecnologías de conducción autónoma.

Nuevas técnicas mejoran la generalización en modelos de datos interconectados en varios dominios.

Explorando el papel de los VLGFMs en el análisis de datos geoespaciales.

Un nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de la IA para procesar documentos científicos de manera efectiva.

Un nuevo marco mejora la eficiencia de aprendizaje en sistemas de múltiples agentes a través de una modelación del mundo innovadora.

Un nuevo método mejora las redes neuronales para resolver problemas de decisión con restricciones.

Combinar los datos de la cámara y LiDAR mejora la capacidad de detección de los vehículos autónomos.

Aprende cómo la destilación de datos mejora la eficiencia del entrenamiento del modelo.

Explorando el papel de las redes no autoregresivas en la resolución de problemas de optimización complejos.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje a partir de datos estructurados y ruidosos usando principios de difusión.

SGFormer simplifica el aprendizaje de grafos para que sea más eficiente y escalable.

Descubre cómo el ansatz HWP está transformando las aplicaciones de la computación cuántica.