Chao Huang

FedUV melhora o desempenho do modelo em aprendizado federado com dados não IID.

Os algoritmos de consenso de modo agilizam o acordo em sistemas multiagente de forma eficiente.

Apresentando uma nova forma de aprender sobre áreas geográficas e suas conexões.

Um novo método melhora as recomendações para usuários filtrando as conexões sociais.

Um novo método melhora a criação de som para modelos humanos 3D realistas.

Um novo método ajuda os robôs a aprenderem de forma eficaz, mesmo com atrasos.

Aprenda como o Split Federated Learning mantém os dados seguros enquanto treina modelos inteligentes.