Cong Shen

グラフMLにおける信頼性、一般化可能性、そして機密性について。

限られたリソースを持つデバイスのためのフェデレーテッドラーニングモデルを改善する研究。

FastGASは、グラフベースのアプローチを使って、インコンテキスト学習のための例の選択効率を向上させる。

チェルン-サイモン理論は、粒子の相互作用や質量生成メカニズムについての洞察を提供する。

この論文では、現在の機械的な忘却検証方法の効果を調べてるよ。

新しい方法で、雑音の多い無線環境でのシンボル検出が向上するよ。