Zobrazeno 1 - 10
of 30
pro vyhledávání: '"Seo, Seungwon"'
We address the challenge of multi-agent cooperation, where agents achieve a common goal by interacting with a 3D scene and cooperating with decentralized agents under complex partial observations. This involves managing communication costs and optimi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.16751
Utilizing large-scale pretrained models is a well-known strategy to enhance performance on various target tasks. It is typically achieved through fine-tuning pretrained models on target tasks. However, na\"{\i}ve fine-tuning may not fully leverage kn
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.16092
Recently, source-free unsupervised domain adaptation (SFUDA) has emerged as a more practical and feasible approach compared to unsupervised domain adaptation (UDA) which assumes that labeled source data are always accessible. However, significant lim
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.00792
Publikováno v:
In Expert Systems With Applications 1 October 2024 251
Autor:
Jeong, Ganghyeon, Kim, Taehun, Jeon, Hyewon, Lee, Gwanghee, Jung, Sukyoung, Seo, Seungwon, Jang, Am
Publikováno v:
In Journal of Water Process Engineering September 2024 66
Publikováno v:
In Engineering Applications of Artificial Intelligence July 2024 133 Part E
Publikováno v:
In Sustainable Cities and Society February 2024 101
Publikováno v:
In Automation in Construction December 2023 156
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.