Xiao-Ping Zhang

AQUILA améliore l'apprentissage fédéré en optimisant la sélection des appareils et la communication des données.

De nouvelles méthodes améliorent l'entraînement des modèles tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

GExp permet aux robots d'apprendre et d'interagir avec leur environnement de manière autonome.

TransformLoc améliore la localisation des essaims de MAV en fusionnant des robots volants avancés et basiques.

Le cadre HDC améliore la reconnaissance d'objets en utilisant des descriptions en langage dans les images.

Une nouvelle méthode améliore la classification du trafic dans les réseaux IoT en utilisant des techniques avancées.

PSformer améliore la précision des prévisions de trafic, de consommation d'énergie, et plus encore.

Un aperçu de la récupération de signaux rares et son importance dans l'analyse de données.

De nouvelles recherches donnent des pistes pour prédire les besoins en réseau d'un Metavers en expansion.

Discern-XR améliore la gestion du trafic de données pour une meilleure expérience dans le Metaverse.