Yi Xu

CENETは、イベント予測を改善するために歴史的データと非歴史的データを統合するよ。

さまざまな照明条件でのオブジェクト再構築手法を評価するためのデータセット。

敵対的トレーニングが特徴の浄化を通じてモデルの頑健性をどう向上させるかを探る。

新しいシステムがBGPセマンティクスを使ってインターネットのルーティング異常の検出を強化する。

NARUTOはリアルタイム3D環境モデリングのためにニューラル技術を使ってるよ。

異なる観測長にわたる軌道予測を強化する新しい方法。

新しい手法が、自動運転車のために視界外の歩行者の動きを予測することで安全性を向上させる。

UniTrajは、マルチエージェントの軌道モデリングの課題に統一されたアプローチで取り組んでいるよ。

高赤方偏移銀河におけるヘリウム放出の調査で宇宙の進化についての洞察を得る。

新しい方法が敵対的に訓練されたモデルの不確実性定量化を強化する。

研究者たちは、明るい銀河の形成を理解するために高度な望遠鏡を使って調査してるよ。

MT-Diffusionは複数のデータタイプを同時に効率的に生成して、AIアプリケーションを改善するよ。

新しい方法で、凍結された言語モデルを使って知識グラフの補完が強化される。

高度なモデルを使って、学術界の研究アイデアをより良く評価する。

EBG-1は珍しい青い光で輝いていて、銀河形成の秘密を明らかにしてるよ。

VLM-ADは自動運転車の思考を強化して、安全な運転体験を提供するんだ。