Zobrazeno 1 - 10
of 61
pro vyhledávání: '"Khalil, Yasser"'
Parameter-efficient fine-tuning stands as the standard for efficiently fine-tuning large language and vision models on downstream tasks. Specifically, the efficiency of low-rank adaptation has facilitated the creation and sharing of hundreds of custo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.15414
Autor:
Khalil, Yasser H., Estiri, Amir H., Beitollahi, Mahdi, Asadi, Nader, Hemati, Sobhan, Li, Xu, Zhang, Guojun, Chen, Xi
In the realm of real-world devices, centralized servers in Federated Learning (FL) present challenges including communication bottlenecks and susceptibility to a single point of failure. Additionally, contemporary devices inherently exhibit model and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.01863
Autor:
Khalil, Yasser
Human driving decisions are the leading cause of road fatalities. Autonomous driving naturally eliminates such incompetent decisions and thus can improve traffic safety and efficiency. Deep reinforcement learning (DRL) has shown great potential in le
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/10393/43530
Publikováno v:
In Journal of Engineering Research March 2024 12(1):100-106
Publikováno v:
In Journal of Engineering Research September 2023 11(3):94-99
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Critical Care Research & Practice. 8/13/2022, Vol. 2022, p1-6. 6p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Khalil, Yasser, Schwartz, Melvin H., Pandey, Prasant S., Abdul Latif, Maida S., Matsumura, Martin E.
Publikováno v:
In IJC Heart & Vasculature 1 June 2015 7:10-13
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.