Lin Zhang

研究は、ダイアライゼーションモデルにおいて特定の話者の特徴よりもタイミングの重要性を強調している。

サイバー攻撃後のサイバー・フィジカルシステムの回復の重要性と方法を探る。

DetectBenchは、推論タスクにおける隠れた証拠を検出する能力でLLMを評価するよ。

SACNetは革新的なアーキテクチャと損失関数を使って医療画像のセグメンテーションを改善する。

フェイクオーディオとスピーカー認証の課題に取り組む。

RCANEは、RNA-seqデータを使ってSCNAを予測するコスト効果の高い方法を提供してるよ。

新しいフレームワークが音声認識を強化して、さまざまなスピーチタスクに適応するよ。

UniversalEPIは、異なる細胞における遺伝子の相互作用を理解するのに役立つよ。

GEMは革新的な技術で動画予測と物体のインタラクションを変革するよ。