Zobrazeno 1 - 10
of 94
pro vyhledávání: '"Zhong, Xionghu"'
The integration of large language models (LLMs) with pre-trained speech models has opened up new avenues in automatic speech recognition (ASR). While LLMs excel in multimodal understanding tasks, effectively leveraging their capabilities for ASR rema
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.16005
Due to inappropriate sample selection and limited training data, a distribution shift often exists between the training and test sets. This shift can adversely affect the test performance of Graph Neural Networks (GNNs). Existing approaches mitigate
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.09259
Recent studies in neural network-based monaural speech separation (SS) have achieved a remarkable success thanks to increasing ability of long sequence modeling. However, they would degrade significantly when put under realistic noisy conditions, as
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.11131
This work tackles the unsupervised cross-domain object detection problem which aims to generalize a pre-trained object detector to a new target domain without labels. We propose an uncertainty-aware model adaptation method, which is based on two moti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.12612
Publikováno v:
In Information Sciences April 2023 621:88-103
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:
Sensors (14248220); Oct2024, Vol. 24 Issue 19, p6294, 16p
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.
Publikováno v:
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems; October 2024, Vol. 35 Issue: 10 p13411-13425, 15p