Ming Jin

Um novo framework para aprendizado por reforço se adapta a ambientes dinâmicos.

Novo método detecta anomalias em dados de séries temporais, mesmo com valores faltando.

Este artigo fala sobre o papel dos LLMs na análise de séries temporais.

Uma abordagem nova pra estimar como os dados de treino impactam as previsões do modelo.

Este estudo analisa a justiça em sistemas de antenas fluidas para melhorar a comunicação sem fio.

Aprenda como modelos de difusão melhoram a análise de dados de séries temporais em diversas áreas.

Esse estudo analisa os benefícios de pausar as atualizações em sistemas de aprendizado por reforço.

Descubra como a antifragilidade pode fortalecer sistemas de aprendizado de máquina contra desafios.

Um novo framework lida com conflitos de justiça em aprendizado de máquina de forma eficaz.

Este documento analisa antenas fluidas e superfícies inteligentes pra melhorar conexões sem fio.

Antenas fluidas melhoram muito os sistemas de transferência de informação e energia sem fio.

Uma análise de eventos raros e inesperados e seu impacto na tomada de decisão.

Explorando o impacto do FAS e ARIS nas tecnologias de comunicação sem fio.

Explorando novas maneiras de melhorar a comunicação móvel e as capacidades de sensoriamento.

Combinar antenas fluidas e superfícies inteligentes melhora a comunicação sem fio em ambientes dinâmicos.

Um novo framework melhora a confiabilidade e o desempenho do aprendizado por reforço offline.

Uma olhada na tecnologia HMIMO e seu impacto na comunicação sem fio.

Uma nova arquitetura de modelo melhora a precisão e a eficiência das previsões.

Antenas adaptativas melhoram a comunicação sem fio otimizando a detecção de sinais.

Explorando como antenas fluidas melhoram a comunicação robusta e discreta.

Descubra como o "machine unlearning" melhora a segurança da IA e a qualidade das imagens.

Descubra como os sistemas de antenas fluidas estão transformando a comunicação sem fio hoje em dia.