Jiaqi Wang

フェデレーテッドラーニング環境でのパーソナライズされた機械学習の方法。

大規模言語モデルの概要とコミュニケーション技術への影響。

新しい方法は、ステレオマッチングとセマンティックセグメンテーションを組み合わせて、より良い3D衛星画像を作るんだ。

ファウンデーションモデルをフェデレーテッドラーニングシステムに統合するリスクを調査中。

ファウンデーションモデルとフェデレーテッドラーニングを統合することは、リスクとメリットの両方があるよ。

研究によると、ブラックホールの質量と銀河のハロー質量の間には強い関連があるんだ。

新しい手法がモデルの3D環境理解能力を向上させる。

新しい技術が3D画像の品質とトレーニングを向上させる。

新しいデータセットとモデルが機械のためのビデオキャプションの質を向上させるよ。

新しい方法が、多モーダルデータのフェデレーテッドラーニングを欠損情報があっても改善するよ。

新しいモデルが合成EHRデータを強化して、ヘルスケアアプリの改善を図ってるよ。

CEBenchは、企業や研究者がLLMを評価しながらコストとパフォーマンスを管理するのを手助けするよ。

新しいフレームワークがフェデレーテッドラーニングを改善し、データプライバシーを確保する。

新しいフレームワークは、整数プログラミングの解決にディープラーニングを使ってるんだ。

研究者たちは、データプライバシーを守りつつ医療モデルを強化する方法を提案している。

患者データを共有せずに医療分野で安全なAI学習を行うシステム。

モデルは多言語環境でのスピーチタスクを改善し、コードスイッチングの課題に対処する。

AutoGLMは技術とのインタラクションを簡単にし、日常のタスクを効率的にするよ。

AIが最新技術でテキストを素晴らしい画像に変える方法を発見しよう。

画像分析への新しいアプローチが、コンピュータが写真を見て解釈する方法を変えてる。

SpikeSCRは、スパイキングニューラルネットワークを使って音声コマンド認識の効率と精度を両立させてるんだ。

革新的な方法が地方のクリニックに先進的な医療ソリューションへのアクセスを提供する。