Ming Jin

トレーニングデータがモデルの予測にどう影響するかを見積もる新しいアプローチ。

この研究は、より良い無線通信のために流動的アンテナシステムにおける公平性を調べている。

拡散モデルがさまざまな分野で時系列データ解析をどう向上させるか学んでみて。

この研究は、強化学習システムでの更新を一時停止することの利点を調べているよ。

アンチフラジャイル性が機械学習システムをどうやって課題に対抗させるかを発見しよう。

新しいフレームワークが機械学習の公平性の対立をうまく解決する。

この論文では、無線接続を強化するための流体アンテナとインテリジェントサーフェスについて調べているよ。

流体アンテナは、ワイヤレス情報と電力伝送システムを大幅に向上させるよ。

稀な予想外の出来事の分析と、それが意思決定に与える影響。

FASとARISが無線通信技術に与える影響を探る。

新しいモバイル通信とセンシングの能力を向上させる方法を探ってる。

流動アンテナとインテリジェントサーフェスを組み合わせることで、変化する環境での無線通信が向上するよ。

新しいフレームワークがオフライン強化学習の信頼性とパフォーマンスを向上させる。

HMIMO技術とその無線通信への影響を見てみよう。

新しいモデルアーキテクチャが予測の精度と効率を向上させる。

適応アンテナは、信号検出を最適化することで無線通信を向上させる。

流体アンテナが堅牢で隠密な通信をどう強化するかを探る。

マシンアンラーニングがAIの安全性と画像品質をどう向上させるかを発見しよう。

流体アンテナシステムが今のワイヤレス通信をどう変えてるか知ってみて！