Xiang Wang

SELECTORは、がん患者の生存率を正確に予測するために多様なデータを活用している。

Diff-Mixは多様な合成データを作って画像分類を改善するよ。

CIRPはアイテムの表現を強化して、より良いオンライン商品のバンドルを実現するよ。

新しいアプローチは、LLMを使ってユーザーのおすすめを効果的に改善してるよ。

新しいアプローチが、ANNをうまくSNNに変換して強化する。

Softmax-DPOは、推薦におけるユーザーの好みをよりよく合わせるためにネガティブサンプルを導入してるよ。

DisMAEは、ラベルのないデータを使ってドメイン間でのモデルの一般化を向上させる。

新しい方法が、ユーザー向けのパーソナライズされたプロンプトを作ることで、レコメンデーションシステムを改善するよ。

InfoIGLは、さまざまなデータ環境でグラフニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させる。

高度な技術で個々のアイデンティティを反映したパーソナライズされた動画を簡単に作成できるよ。

オンラインのやり取りの裏にある隠されたトリックを明らかにする。

新しいモデルが複雑なユーザーとアイテムのつながりを捉えることで、オンラインおすすめを改善する。