Junchi Yan

PQDiffは画像のアウトペインティングの効率と品質を一歩で向上させる。

クロスタスクの線形性とそれがモデルの性能に与える影響を探る。

新しい方法で、グラフニューラルネットワークの見たことないデータへのパフォーマンスが向上する。

AIネイティブEDAは、大規模回路モデルを使って回路設計プロセスを変革するよ。

新しい方法が神経ネットワークのデザインの効率とタスクへの適応力を向上させる。

安全な自動運転システムのためのモーション予測技術の改善。

新しいフレームワークがグリッドベースのモデルの理解とパフォーマンスを向上させる。

Bench2Driveは自動運転技術の公正な評価方法を提供してるよ。

新しい技術が、いろんな分野の相互接続されたデータモデルの一般化を改善してるよ。

VLGFMの地理空間データ分析での役割を探る。

新しいデータセットがAIの科学文書処理能力を向上させるよ。

新しいフレームワークが革新的な世界モデルを通じて、マルチエージェントシステムの学習効率を高める。

新しい方法が制約のある意思決定問題を解くためのニューラルネットワークを強化する。

カメラとLiDARデータを組み合わせることで、自動運転車の検出能力が向上するんだ。

データセット蒸留がモデルのトレーニング効率をどう上げるかを学ぼう。

非自己回帰ネットワークが複雑な最適化問題を解く役割を探る。

新しいフレームワークが、構造化された雑音データからの学習を拡散原理を使って改善する。

SGFormerは、効率とスケーラビリティのためにグラフ学習をシンプルにする。

HWPアプローチが量子コンピューティングの応用をどう変えてるかを発見しよう。