Muhammad Usman

Explorer les défis et les défenses dans l'apprentissage automatique quantique adversarial.

Apprends sur les grands modèles de langage et leurs applications dans plein de domaines.

Une méthode qui accélère les opérations de convolution dans les réseaux de neurones profonds.

Un cadre pour que les personnages virtuels expriment des émotions de manière cohérente.

Découvrez comment DevOps et InnerSource soutiennent la réutilisation efficace des microservices dans les grandes entreprises.

L'apprentissage automatique quantique combine innovation et efficacité, transformant l'analyse des données.

Ce document examine le bruit de crosstalk et les stratégies pour le réduire dans les systèmes quantiques.

Un aperçu de la façon dont l'informatique quantique et l'informatique en nuage se connectent pour les innovations futures.

Cet article parle de l'importance et des techniques pour reconnaître des objets en 3D en utilisant plusieurs vues.

Revue des techniques et des obstacles pour créer des images de street view à partir d'images satellites.

Nouveau jeu de données aide à évaluer la précision et la fiabilité du texte d'IA.

DRLQ améliore l'attribution des tâches pour les ressources quantiques, boostant l'efficacité dans le cloud computing.

Les scientifiques étudient les champs scalaires comme des sources potentielles d'énergie noire dans l'univers.

Un aperçu de comment les complexes simpliciaux organisent les données et leurs applications.

Un nouveau modèle améliore l'évaluation des images sans références originales.

Découvre comment M-AVAE estime l'âge du cerveau grâce à des techniques d'imagerie avancées.

Un cadre révolutionnaire aide à estimer l'âge biologique du cerveau en utilisant des données d'IRM.

Techniques pour améliorer l'efficacité des CNN sur des appareils avec des ressources limitées.