Mingming Gong

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Une nouvelle méthode garantit l'équité dans l'apprentissage automatique en utilisant des informations causales incomplètes.

Une nouvelle approche de la segmentation d'images améliore la reconnaissance d'objets dans différents secteurs.

Intégrer des modèles de langage dans la découverte causale simplifie l'analyse et révèle des relations cachées.

DoCo améliore les Grands Modèles Visuels-Linguistiques pour une meilleure compréhension des documents.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la découverte causale en utilisant une sélection de noyaux automatisée.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage en plein bruit dans les environnements d'apprentissage par renforcement.

LaVin-DiT améliore la façon dont les machines perçoivent et interprètent les données visuelles.

Urban4D redéfinit la reconstruction de scènes urbaines pour des villes plus intelligentes.

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