Yong Liu

Explore des méthodes non supervisées pour analyser et représenter efficacement des données de séries temporelles.

MA-CLIP améliore la reconnaissance d’actions avec peu d’exemples et une meilleure intégration du vidéo et du texte.

DiffTPT améliore l'adaptabilité et la précision des modèles grâce à des techniques d'augmentation de données innovantes.

SyncTrack améliore le suivi d'objets 3D pour les applis en temps réel.

Une méthode pour améliorer les recommandations en combinant différents types d'infos.

Un nouveau cadre prédit la croissance des fissures de fatigue dans les structures d'ingénierie pour améliorer la sécurité.

Une nouvelle méthode pour réparer les erreurs de compilation avec un minimum de changements de code.

Real3D-AD propose un dataset de haute qualité pour améliorer la détection d'anomalies dans les nuages de points.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de nouvelles classes avec moins de données.

Une nouvelle approche améliore la classification de texte grâce à l'exploration de concepts et à la calibration en cascade.

TimeXer intègre des facteurs externes pour de meilleures prédictions de séries temporelles.

RLPeri améliore les tests de champ visuel pour plus de rapidité et de précision.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage de la représentation des graphes pour plusieurs tâches.

Un nouveau cadre améliore les recommandations pour les utilisateurs dans divers centres d'intérêt.

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

Une nouvelle approche améliore les voitures autonomes en imitant les schémas de pensée humains.

Un nouveau cadre se concentre sur l'amélioration de la qualité des ensembles de données pour de meilleures recommandations.

PatchScaler améliore la résolution des images efficacement tout en gardant la qualité.

Explore les défis de la supervision des modèles d'IA avancés avec des homologues plus faibles.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour répondre aux questions sur des vidéos longues.

CPT améliore la performance des modèles boîte noire sans accès direct aux paramètres internes.

Un nouveau benchmark s'attaque aux défis de la récupération de code pour les développeurs.

Une bonne sélection des données améliore les performances des grands modèles de langage.

Un nouveau système améliore le mouvement des robots quadrupèdes sur des terrains complexes.

Les photomultiplicateurs en silicium améliorent la précision de détection de la lumière dans différents domaines.

LV-UNet propose une segmentation d'images médicales efficace pour des applis en temps réel.

Présentation d'une nouvelle méthode pour détecter des objets à travers plusieurs ensembles de données avec des annotations incomplètes.

TIM propose de nouvelles méthodes pour générer des interactions humaines réalistes en mouvement.

TSO améliore les modèles de langue en mettant l'accent sur la diversité, la validité et l'adaptabilité des données de préférence.

Explorer le lien entre la dynamique du réseau Toda et les surfaces minimales en maths.

Une nouvelle méthode de génération de vidéos améliore le réalisme pour l'entraînement des voitures autonomes.

Une nouvelle approche combine l'allocation de tâches avec la planification de trajets pour les robots.

GENzyme simplifie la création d'enzymes pour différentes applications.

HyperSeg améliore la segmentation d'images et de vidéos avec un meilleur raisonnement et interaction.

Découvre comment la qualité des données améliore les systèmes de recommandation pour une meilleure expérience utilisateur.

EnzymeCAGE prédit les fonctions des enzymes, comblant les lacunes en biologie.

Découvre de nouvelles méthodes en apprentissage automatique pour une meilleure reconnaissance des classes.

RHFL+ s'attaque au bruit des données et aux différences de modèles dans l'apprentissage fédéré.

ColorFlow donne vie aux images en noir et blanc, garantissant une cohérence éclatante.

CEFGL propose un apprentissage de données respectant la vie privée pour plusieurs clients.

Un nouveau modèle apprend aux ordinateurs à comprendre des images en utilisant le langage naturel.

L'hypertension peut causer des problèmes de santé graves si on ne s'en occupe pas.

De nouvelles techniques améliorent la détection des anomalies dans des environnements de données bruyants dans différents secteurs.