Lina Yao

SEMA offre un approccio flessibile per l'apprendimento continuo, adattando i modelli ai nuovi dati in modo efficace.

CLAP migliora il machine learning aumentando la retention delle conoscenze pregresse.

StyleSpeech migliora i sistemi TTS catturando le sfumature del linguaggio naturale.

Brain-Net-Diffusion migliora l'analisi dei dati fMRI per il Disturbo dello Spettro Autistico.

CIDER migliora i consigli collegando le preferenze in diverse aree come libri e film.

Utilizzare più LLM per chiarire le relazioni di causa-effetto in vari settori.

Rivoluzionando il testo parlato con voci più naturali e un'efficienza migliorata.

Scopri come i sistemi TTS stanno evolvendo per suonare più simili agli esseri umani.