:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Huang, Shaoyuan, Zhang, Tiancheng, Zhang, Zhongtian, Wang, Xiaofei, Wang, Lanjun, Wang, Xin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2506.12800
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

HRS: Hybrid Representation Framework with Scheduling Awareness for Time Series Forecasting in Crowdsourced Cloud-Edge Platforms
von: Zhang, Tiancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ScaleDL: Towards Scalable and Efficient Runtime Prediction for Distributed Deep Learning Workloads
von: Wang, Xiaokai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CoLLM: Continuous Adaptation for SLO-Aware LLM Serving on Shared GPU Clusters
von: Huang, Shaoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FreEformer: Frequency Enhanced Transformer for Multivariate Time Series Forecasting
von: Yue, Wenzhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NK-GAD: Neighbor Knowledge-Enhanced Unsupervised Graph Anomaly Detection
von: Wang, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sentinel: Scheduling Live Streams with Proactive Anomaly Detection in Crowdsourced Cloud-Edge Platforms
von: Li, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SE-GA: Memory-Augmented Self-Evolution for GUI Agents
von: Jin, Shilong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reasoning-targeted Jailbreak Attacks on Large Reasoning Models via Semantic Triggers and Psychological Framing
von: Wang, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Meta-probabilistic Modeling
von: Zhang, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Seer: Proactive Revenue-Aware Scheduling for Live Streaming Services in Crowdsourced Cloud-Edge Platforms
von: Huang, Shaoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

External Data-Enhanced Meta-Representation for Adaptive Probabilistic Load Forecasting
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Planning Fails Despite Correct Execution: On Epistemic Calibration for LLM-Based Multi-Agent Systems
von: Wang, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Misclassification Rate and Privacy-Utility Trade-offs in Graph Convolutional Networks via Subsampling Stability
von: Zhang, Yexin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MetaMT,a MetaLearning Method Leveraging Multiple Domain Data for Low Resource Machine Translation
von: Li, Rumeng, et al.
Veröffentlicht: (2019)

DiffLoad: Uncertainty Quantification in Electrical Load Forecasting with the Diffusion Model
von: Wang, Zhixian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Matrix Completion with Hypergraphs:Sharp Thresholds and Efficient Algorithms
von: Ma, Zhongtian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Indoor Fingerprinting Localization based on Few-Shot Meta-Learning with CSI Images
von: Jiao, Jiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging Auxiliary Task Relevance for Enhanced Bearing Fault Diagnosis through Curriculum Meta-learning
von: Wang, Jinze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MetaToolAgent: Towards Generalizable Tool Usage in LLMs through Meta-Learning
von: Fang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Gated Graph Attention Networks with Learnable Temperature
von: Ma, Zhongtian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Meta-DT: Offline Meta-RL as Conditional Sequence Modeling with World Model Disentanglement
von: Wang, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MetaScale: Test-Time Scaling with Evolving Meta-Thoughts
von: Liu, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meta Dynamic Graph for Traffic Flow Prediction
von: Zou, Yiqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Combining Forecasts using Meta-Learning: A Comparative Study for Complex Seasonality
von: Dudek, Grzegorz
Veröffentlicht: (2025)

Unveiling the Inflexibility of Adaptive Embedding in Traffic Forecasting
von: Wang, Hongjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Meta-Semi: A Meta-learning Approach for Semi-supervised Learning
von: Wang, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Leveraging Label Semantics and Meta-Label Refinement for Multi-Label Question Classification
von: Dong, Shi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Few-Shot Load Forecasting Under Data Scarcity in Smart Grids: A Meta-Learning Approach
von: Tsoumplekas, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Meta Operator for Complex Query Answering on Knowledge Graphs
von: Yin, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MetaRM: Shifted Distributions Alignment via Meta-Learning
von: Dou, Shihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hacking Task Confounder in Meta-Learning
von: Wang, Jingyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Offline Meta-Reinforcement Learning with Flow-Based Task Inference and Adaptive Correction of Feature Overgeneralization
von: Wang, Min, et al.
Veröffentlicht: (2026)

G-Meta: Distributed Meta Learning in GPU Clusters for Large-Scale Recommender Systems
von: Xiao, Youshao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adapting to the Unknown: Robust Meta-Learning for Zero-Shot Financial Time Series Forecasting
von: Liu, Anxian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PlatMetaX: An Integrated MATLAB platform for Meta-Black-Box Optimization
von: Yang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meta Pruning via Graph Metanetworks : A Universal Meta Learning Framework for Network Pruning
von: Liu, Yewei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Attention is Not Always Beneficial: A Theoretical Analysis of Graph Attention Mechanisms via Contextual Stochastic Block Models
von: Ma, Zhongtian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Meta-GCN: A Dynamically Weighted Loss Minimization Method for Dealing with the Data Imbalance in Graph Neural Networks
von: Mohammadizadeh, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimizing Value of Learning in Task-Oriented Federated Meta-Learning Systems
von: Wu, Bibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic Long-Term Time-Series Forecasting via Meta Transformer Networks
von: Ma'sum, Muhammad Anwar, et al.
Veröffentlicht: (2024)