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[Paper] 클라우드에서 신뢰할 수 있는 AI 에이전트
대규모 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트는 민감한 데이터에 자율적으로 접근하고, 외부 도구를 호출하며, inter…
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[Paper] Impugan: 강인한 데이터 임퓨테이션을 위한 조건부 생성 모델 학습
불완전한 데이터는 실제 응용에서 흔합니다. 센서가 고장 나고, 기록이 일관되지 않으며, 서로 다른 출처에서 수집된 데이터셋은 종종 규모가 다릅니다.
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[Paper] 기업 수준 비즈니스 설문조사를 위한 machine learning 기반 synthetic microdata 개발
미국(US) 인구조사국(US Census Bureau)에서 제공하는 개인에 대한 공개용 마이크로데이터 샘플(PUMS)은 수십 년 동안 이용 가능했습니다. 그러나 컴퓨…
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[Paper] Variational Quantum Rainbow Deep Q-Network를 이용한 자원 할당 문제 최적화
자원 할당은 조합적 복잡성 때문에 여전히 NP-hard이다. Rainbow Deep Q-Network (DQN)와 같은 deep reinforcement learning (DRL) 방법은 ...
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[Paper] 줌 인, 클릭 아웃: GUI 그라운딩을 위한 줌 활용 가능성 탐색 및 평가
Grounding은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 에이전트를 구축하기 위한 기본적인 능력입니다. 기존 접근 방식들은 대규모 바운딩 박스 감독에 의존하지만…
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[Paper] 정보 손실 최소화를 통한 최적 센서 네트워크 설계
Optimal experimental design은 통계학에서 고전적인 주제로, 많은 연구된 문제, 응용 및 해결책이 있습니다. 우리가 연구하는 design problem은 p…
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[Paper] 배경이 분류 및 특징 중요도에 미치는 영향 측정: 딥러닝을 이용한 AV 인식
딥러닝을 위한 설명 가능한 AI(XAI)의 일반적인 접근 방식은 주어진 모델에서 분류 작업에 대한 입력 특징의 중요성을 분석하는 데 초점을 맞춥니다: sal...
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[Paper] Synset Signset Germany: 독일 교통 표지 인식을 위한 합성 데이터셋
본 논문에서는 traffic sign recognition 작업에서 d...의 장점을 결합한 synthesis pipeline 및 dataset을 제시하여 training / testing 데이터를 제공합니다.
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[Paper] 자동차 LiDAR의 물리 기반 시뮬레이션
우리는 blooming, echo pulse width, ambient light를 포함한 자동차용 time-of-flight (ToF) LiDAR 시뮬레이션을 위한 분석 모델을 제시하며, 단계와 함께 ...
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[Paper] 베이즈 불일치성에 대한 Disagreement Discrepancy Surrogates
딥 뉴럴 네트워크는 실제 환경에 배치될 때 분포 이동(distribution shift) 때문에 자주 실패하며, 이는 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 데 중요한 장벽이 됩니다. An eme...
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[Paper] 얼굴 인식을 위한 Synthetic Facial Data Generation Techniques 비교 연구
Facial recognition은 인증 및 식별을 위한 널리 사용되는 방법이 되었으며, 보안 접근 및 실종자 찾기에 활용됩니다. Its ...
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[Paper] 자신이 모르는 것을 아는 World Models: Calibrated Uncertainty를 활용한 Controllable Video Generation
최근 생성 비디오 모델의 발전으로 고품질 비디오 합성에서 큰 돌파구가 마련되었으며, 특히 제어 가능한 비디오 생성 분야에서 눈에 띄는 진전이 이루어졌습니다.