Xiao Huang

LLM4EA améliore l'efficacité de la connexion des entités dans des graphes de connaissance variés.

Un nouveau cadre améliore les prédictions pour les entités non vues dans les graphes de connaissances.

Les MAV améliorent les inspections de bâtiments dans les zones sans signaux GPS.

L'apprentissage aversif aide les animaux à éviter des situations dangereuses grâce à des mécanismes cérébraux.

PIEViT améliore l'analyse d'images de télédétection grâce à des méthodes d'apprentissage innovantes.

Une étude révèle les dangers et les défis posés par les Henipavirus.