Min Xu

磁性材料における電流の振る舞いを探る。

DenseMPは正確な医療画像のセグメンテーションのために限られたデータを使ってるよ。

半教師あり学習フレームワークが、限られたラベル付きデータで医療画像のセグメンテーションを向上させる。

P2M2-CDRは、高度なデータ技術を使ってユーザーのプライバシーを守りつつ、レコメンデーションを強化するよ。

新しいフレームワークが、社会的影響とユーザーの好みをバランスよく調整してアイテムの提案を改善するよ。

新しい方法で3D医療画像のセグメンテーションが最小限の注釈で改善される。

新しい方法が、非標準誤差分布の中で線形回帰のパラメータ推定を改善するんだ。

ERAGentは、より良いAIインタラクションのためにリトリーバル強化生成を進化させるんだ。

画像の内容や変換をよりよく分析する新しい方法。

差分エンコーディングとそれがグラフ学習モデルに与える影響を探る。

このフレームワークは、ネットワーク内のコミュニティ構造や相互作用の重要な違いをテストするんだ。

この研究は、各レイヤーの学習率を最適化することで転移学習を改善してるよ。

新しい手法がCryoET画像のセグメンテーションでの手作業を減らす。

新しいテクニックでRAGシステムが質問に答えるのがもっと速くて正確になったよ。

新しい方法が言語モデルを強化して、信頼できる医療情報を提供します。

KarSeinはオンライン広告のCTR予測の精度と効率を向上させる。

ユーザーのインタラクションを向上させるためのAI検索エンジンの新しいアプローチ。

TomoPickerはCryo-ET画像で粒子を見つけるのを簡単にして、手作業を大幅に減らしてくれるよ。

SGIAは、細かい分類の精度を向上させるための画像生成を強化している。