Kai Wu

AutoLINCは、機械学習におけるクラスの不均衡をうまく処理するために、損失関数のデザインを自動化するんだ。

新しい方法が、デザインと組み立ての順番を最適化することで、積層製造の品質を向上させる。

不完全なアノテーションのある複数のデータセットでオブジェクトを検出する新しい方法を紹介するよ。

サイレンサー・フレームワークは、ノイズの中でコミュニティ検出を強化して、正確なネットワーク分析を実現する。