Yiming Li

Um olhar sobre os riscos de privacidade e defesas no Aprendizado Federado Vertical.

Um novo método de marca d'água melhora a verificação de propriedade do modelo sem prejudicar o desempenho.

Este artigo apresenta o EFRAP, uma defesa contra ataques de backdoor condicionados à quantização em modelos de aprendizado profundo.

Uma nova abordagem pra melhorar o planejamento de movimento de robôs e tarefas de manipulação.

Um novo método pra lidar com dados faltando em pesquisas na área da saúde.

Novo modelo melhora as conexões entre os sons e seus significados textuais.

A PointNCBW oferece um jeito seguro de verificar a posse de conjuntos de dados de nuvem de pontos.

Um novo sistema de AOM composto melhora a eficiência de roteamento de luz para mais de 99%.

Um olhar sobre como truques ocultos afetam modelos de linguagem e suas explicações.

Descubra como os robôs otimizam o movimento usando campos de distância e fluxos geodésicos.

Aprenda como novos métodos de marca d'água protegem suas imagens online.

Aprenda como os robôs se adaptam a ambientes em mudança usando técnicas de segurança avançadas.