Kun Zhang

Um novo método melhora a precisão da descoberta causal usando seleção automática de kernel.

Um estudo sobre como identificar relações causais em meio a variáveis ocultas e erros de medição.

Esse artigo fala sobre aprendizado contínuo de relações causais sem perder o conhecimento anterior.

Estudos recentes mostram que subtrair fótons pode melhorar a pureza dos estados gaussianos.

Uma nova forma de entender as relações variáveis em ambientes em mudança.

Aprenda as táticas de como compartilhar informações em negociações.

Um novo método pra otimizar a busca de hiperparâmetros e gerenciar custos no treinamento de IA.

Descubra como a descoberta causal ajuda a gente a conectar diferentes fatores em várias áreas.