Zobrazeno 1 - 10
of 4 632
pro vyhledávání: '"An Hongliu"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Cao, Hongliu
The rapid advancement of Language Model technologies has opened new opportunities, but also introduced new challenges related to bias and fairness. This paper explores the uncharted territory of potential biases in state-of-the-art universal text emb
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.13173
Publikováno v:
ACS Omega, Vol 6, Iss 15, Pp 10013-10029 (2021)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/38f9c7c2d753402ebd96da336a8992a8
Autor:
Dong, Jiahua, Liang, Wenqi, Li, Hongliu, Zhang, Duzhen, Cao, Meng, Ding, Henghui, Khan, Salman, Khan, Fahad Shahbaz
Custom diffusion models (CDMs) have attracted widespread attention due to their astonishing generative ability for personalized concepts. However, most existing CDMs unreasonably assume that personalized concepts are fixed and cannot change over time
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.17594
Few-shot medical image segmentation has achieved great progress in improving accuracy and efficiency of medical analysis in the biomedical imaging field. However, most existing methods cannot explore inter-class relations among base and novel medical
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.05054
Autor:
Dong, Jiahua, Yin, Hui, Li, Hongliu, Li, Wenbo, Zhang, Yulun, Khan, Salman, Khan, Fahad Shahbaz
Deep unfolding methods have made impressive progress in restoring 3D hyperspectral images (HSIs) from 2D measurements through convolution neural networks or Transformers in spectral compressive imaging. However, they cannot efficiently capture long-r
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.00449
Autor:
Cao, Hongliu
Text embedding methods have become increasingly popular in both industrial and academic fields due to their critical role in a variety of natural language processing tasks. The significance of universal text embeddings has been further highlighted wi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.01607