Tao Lin

Esplorando il potenziale dei modelli a peso legato multi-maschera nel machine learning.

JUNO punta a migliorare il rilevamento di neutrini dalle supernovae a collasso del nucleo.

JUNO usa nuovi strumenti software per semplificare la ricerca sui neutrini e l'analisi dei dati.

I dataset dinamici migliorano l'apprendimento del modello e riducono il fabbisogno di risorse.

Client2Vec migliora l'apprendimento federato creando identificatori unici per i dati degli utenti.

Questo studio esamina come il bias influisce sui cambiamenti di credenza in vari settori.

Un nuovo framework migliora l'efficienza delle performance dei modelli grandi durante il fine-tuning.

JUNO punta a fare chiarezza sui misteri dei neutrini con tecniche di elaborazione dati avanzate.

Le banche di memoria esterne migliorano i modelli di diffusione per una creazione di immagini e suoni migliore.