Min Li

JUNO vise à améliorer la détection des neutrinos issus des supernovae à effondrement de cœur.

L'EDA natif AI transforme les processus de conception de circuits avec de grands modèles de circuits.

Examiner le bruit de fond des neutrinos atmosphériques dans les détections expérimentales.

GraphMamba améliore l'efficacité et la précision dans le traitement des images hyperspectrales.

DeepGate3 améliore la compréhension et l'évolutivité de la conception de circuits grâce à une architecture de modèle innovante.

Cette étude examine comment les rapports carbone-oxygène affectent la composition des planètes et leur potentiel pour la vie.

Évaluer la capacité des grands modèles de langage à gérer les régulations sur la vie privée.

DeepSeq2 améliore l'apprentissage des circuits pour les ingés, rendant le design plus rapide et efficace.

AssertLLM simplifie la génération d'assertions pour la vérification des circuits, améliorant la vitesse et la qualité.

Une nouvelle plateforme où les robots peuvent apprendre à interagir et à acquérir des compétences comme les humains.

Découvre comment les machines apprennent à combiner visuels et texte pour mieux raisonner.