Yifan Wang

Explorando el comportamiento de las estrellas binarias en diferentes entornos cósmicos.

VEATIC ofrece un conjunto de datos más completo para estudiar las emociones humanas en contexto.

Examinando cómo la temperatura finita influye en los materiales cuánticos y las transiciones de fase.

NGR ofrece un nuevo enfoque para la restauración de imágenes, mejorando la calidad y la retención de detalles.

Presentando un nuevo método para igualar imágenes más rápido y con más precisión.

Explora cómo las redes neuronales tensoriales abordan ecuaciones complejas de alta dimensión en diferentes campos.

Haciendo que estudios científicos complejos sean fáciles de entender a través de reportes de noticias interesantes.

Un modelo predictivo ayuda a los desarrolladores de juegos a predecir el comportamiento de gasto de los jugadores.

La investigación en 93 cúmulos estelares revela patrones en la distribución de la masa de las estrellas.

Examinando el papel de los defectos y sus interacciones en varios sistemas físicos.

Aprende cómo los modelos evolutivos mejoran el rendering en gráficos por computadora.

MotionLLM crea movimientos humanos a partir de texto para escenarios de una o varias personas.

Explorando las conexiones entre teorías gravitacionales y teorías de campo conforme.

PGSR mejora la precisión y velocidad del modelado 3D para varias aplicaciones.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en la resolución de problemas de autovalores en diferentes campos científicos.

DFXM ofrece medición directa de dislocaciones, lo que podría mejorar el rendimiento del material.

Un nuevo enfoque para entender cómo los pequeños defectos afectan las propiedades de los materiales.

Un enfoque nuevo revela cómo responden las redes neuronales del cerebro durante las tareas.

Un nuevo método mejora la eficiencia y la calidad en la generación de texto de modelos de lenguaje.

Un nuevo método ayuda a las GNN a aprender de datos desconocidos de manera efectiva.

El nuevo modelo DFXM revela estructuras de dislocación y su impacto en el comportamiento del material.

GigaGS aborda los desafíos en la modelación de escenas 3D grandes con técnicas innovadoras.

Estudio de modelos de aprendizaje automático para predecir propiedades en materiales sólidos, centrado en defectos.

CFVNet mejora la precisión y seguridad del reconocimiento de venas en los dedos mediante técnicas innovadoras.

Explora el proceso de pintura con tecnología innovadora de time-lapse.

Explora cómo los saltos en las dislocaciones influyen en el comportamiento del material bajo estrés.

Descubre cómo las redes neuronales están transformando la manera de resolver ecuaciones diferenciales parciales.

Descubre el intrigante mundo de los nudos topológicos de orden superior y su impacto en los materiales.

Revolucionando la claridad de la comunicación en ambientes ruidosos con estimación de canal avanzada.