Zhe Wang

マスクド拡散モデルは、テキストや画像の生成モデルとして期待できるね。

この記事では、大規模な科学データセットを効果的に圧縮するための重要な技術を探ります。

動的グラフが私たちのインタラクションや洞察にどう影響するかを見てみよう。

新しいフレームワークが拡張現実アプリのデータ通信を向上させることを目指しているよ。

新しいフレームワークがメタバースユーザーのインタラクションとパーソナライズを改善するよ。

この記事では、科学データ分析をより良くするために、ボリュームビジュアライゼーションに不確実性を取り入れる方法を紹介するよ。

大規模言語モデルの効率的な管理を覗いてみる。

この研究は、神経細胞の振る舞いを理解するために機械学習を使ってチュア回路とローレンツ回路を調べてるよ。

RenderWorldは、安全な自動運転技術のために視覚データを利用してるよ。

波動解析におけるヘルムホルツ方程式とニュートンポテンシャルの考察。

機械学習プロセスを改善するためのデータ拡張の進展を探る。

AI生成されたテキストの評価の精度を高める方法が2つあるよ。

新しい手法が学習を構造化することで、視覚的質問応答のパフォーマンスを向上させる。

Decision Transformersがロボットが限られた例から学ぶのをどう助けるかを知ってみよう。

目標指向のセマンティックコミュニケーションは、デジタル空間でのやり取りを強化するんだ。

科学者たちが量子システム分析を改善する技術を開発したよ。

CrOClは、独自の磁気特性を通じて、よりスマートで省エネルギーな技術への期待がかかってるよ。

グラフェン材料のベリー曲率の秘密を明らかにする。