Lina Yao

Cette méthode améliore les recommandations en liant les préférences des utilisateurs à travers différents domaines.

Une nouvelle méthode en apprentissage automatique améliore l'adaptabilité des modèles à différents types de données.

Améliorer la fiabilité de l'apprentissage automatique grâce à des méthodes avancées de détection OOD.

SEMA propose une approche flexible pour l'apprentissage continu, en adaptant les modèles aux nouvelles données de manière efficace.

CLAP améliore l'apprentissage automatique en renforçant la rétention des connaissances précédentes.

StyleSpeech fait avancer les systèmes TTS en capturant les nuances de la parole naturelle.

Brain-Net-Diffusion améliore l'analyse des données fMRI pour les troubles du spectre autistique.

CIDER améliore les recommandations en reliant les préférences dans différents domaines comme les livres et les films.

Utiliser plusieurs LLMs pour clarifier les relations de cause à effet dans différents domaines.

Révolutionner la synthèse vocale avec des voix plus naturelles et une meilleure efficacité.

Découvrez comment les systèmes TTS évoluent pour sonner de plus en plus humain.