Effektive Datenarchitektur ist entscheidend für datenintensive Anwendungen.
Schutz vor Angriffen auf Modelle durch optimierte versteckte Daten
Effiziente Darstellungen und Feinabstimmung sind entscheidend für erfolgreiche Programmreparatur.
Optimierte parallele Implementierung des Leiden-Algorithmus für Community-Erkennung in gemeinsamem Speicher.
SkolemFC ist ein skalierbarer Algorithmus zur Approximation der Anzahl von Skolem-Funktionen, der beeindruckende Leistung auf praktischen Benchmarks zeigt.
MaxLA untersucht maximale Anordnungen von Bäumen.
Kurzvideos haben eine starke emotionale Wirkung auf die Öffentlichkeit, und das MSEVA-System ermöglicht eine effektive Emotionsanalyse.
GraphControl verbessert die Anpassung von vorab trainierten Modellen an Zielgraphen durch bedingte Steuerung.
Automatische Generierung von Tests zur Validierung von Compiler-Implementierungen mithilfe von LLMs.
Effizientes Text-Label-Matching für Extreme Multi-Label-Textklassifizierung.