Jian Wu

新しい方法は、近いカテゴリーをよりうまく区別することで順序回帰を強化する。

研究は、検証のための重要なデータセットとソフトウェアを含むように進化している。

音声と言語モデルを組み合わせた新しいアプローチで、翻訳を改善する。

研究は、言語モデルが科学的要約の中で証拠を見つける能力を評価している。

グラフェムユニットを使ってバイリンガル音声のためのハイブリッドASRシステムを強化する。

新しいフレームワークが不均一なデータ分布の機械学習モデルを改善するよ。

研究者たちは、先進的な技術を使ってナノ粒子における表面電荷が化学反応にどんな影響を与えるかを調べている。

M2MeT 2.0とその会議トランスクリプションへの影響についての考察。

Seed-TTSは、いろんなアプリ用にテキストからリアルな音声を作るよ。

新しいデータセットが、追突事故の解析と安全技術の評価を改善する。

この研究は、テーブル検出タスクにおける不確実性測定の改善に焦点を当ててるよ。

より良い商品提案のためのマルチシナリオ・ニアラインリトリーバルフレームワークの紹介。

新しい方法が半教師あり学習でのサンプル選択を強化する。

テクノロジーが革新的な方法でタンパク質の設計をどう助けてるかを発見しよう。

研究者たちが超伝導体のユニークな特性や電子対形成の方法を発見したよ。

新しいアプローチで、科学的なアイデアを新しさと情報量で評価する。

M-MADはマルチエージェントの議論を通じて翻訳の質を向上させる。