Chen Wang

ロボットが日常のタスクを効果的に学ぶためのリソース。

フレームワークは、クラウド環境でのエネルギー測定の課題に取り組んで、より環境に優しいコンピューティングを実現する。

研究者たちは量子コンピュータと化学を組み合わせて、薬の発見プロセスを改善してるんだ。

シミュレーショントレーニングと人間のフィードバックを組み合わせてロボットのスキルを向上させる。

研究は、大質量双子星がどのように進化し、質量を移動させるかについて明らかにしている。

ブラックホールがどうやって合体するのか、その出来事が宇宙について何を明らかにするのかを学ぼう。

データ処理クラスターでのジョブスケジューリングに決定木を使った新しいアプローチ。

BLSP-Emoを紹介するよ。これは、スピーチと感情を理解して、より良いインタラクションを実現するモデルなんだ。

新しいオンライン手法が現実のアプリケーションのための機能データ分析を改善してるよ。

新しい方法でARとVRのための手と顔のインタラクションの再構築が改善される。

VETEモデルはがん研究における薬剤反応の予測を改善する。

パブリックデータを使って、一人称の視点から地図をより良くする。

新しい方法が光通信におけるフォトンカウントの精度を向上させる。

パンデミック中の反中感情の調査とその増加について。

研究は、LLMがイベントベースのビジュアルで物体を認識する可能性を示している。

がん研究における薬物反応予測の使いやすさと再現性の向上。

新しいフレームワークがバンドル調整をPyTorchと統合して、3Dモデリングを改善したよ。

新しい方法がロボットの構造化された屋内空間の探索を改善する。

Faroは制約のある環境でMLモデルのリソース配分を最適化する。

熱の流れを理解することで、より良い材料や日常的な応用が改善されるんだ。

研究者たちはロボットに人間のように物を操作する方法を教えているんだ。

言語モデルの構成要素とその役割の明確な内訳。