Jun Zhou

L'automazione del UAT per WeChat Pay migliora l'efficienza e riduce gli errori.

Presentiamo HSIMamba, un metodo per migliorare la classificazione delle immagini iperspettrali con efficienza.

Introducendo HeMeNet per un apprendimento multi-task proteico efficiente usando strutture 3D.

Questo metodo migliora la selezione delle bande iperspettrali usando i dati LiDAR per l'analisi.

Un metodo che combina dati iperspettrali e LiDAR migliora l'accuratezza nella classificazione della copertura del terreno.

Nuovi set di dati mirano a migliorare la comprensione dell'AI riguardo le preferenze umane.

TimeMixer combina modelli di dati dettagliati e ampi per una migliore precisione nelle previsioni.

Un nuovo modello migliora il riconoscimento dei riferimenti agli eventi in più documenti.

Un nuovo metodo per capire meglio gli eventi usando più documenti.

Approfondimenti sul comportamento degli utenti attraverso tecniche di modellazione dei dati innovative.

Un nuovo modello migliora l'estrazione dei sentimenti dalle recensioni, affrontando le sovrapposizioni di categorie.

Scopri strategie per migliorare l'apprendimento con pochi esempi nei grandi modelli di linguaggio visivo.

SATA migliora la robustezza e l'efficienza dei Vision Transformers per i compiti di classificazione delle immagini.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'efficacia dell'editing genetico.

La ricerca svela nuovi materiali con proprietà uniche di gestione del calore.

I progressi nel machine learning migliorano la comprensione dei conduttori superionici.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle immagini iperspettrali riducendo i costi di calcolo.

Combinare dati HSI e LiDAR per un'analisi efficiente.

Un nuovo metodo migliora la classificazione delle immagini riducendo le dimensioni del modello.