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人工智能研究科学家2019年4月至2023年1月•在尖端机器学习技术方面进行了评估和扩展,以解决赞助商的问题•开发了在域转移下进行学习的新型算法,在域转移下学习,尤其是在经过合成数据的卷积数据中培训的培训的神经网络中,•开发了用于卷积的方法•用于使用替代模型的不确定性估算的替代型模型的新方法 - 支持大型项目
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