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[Paper] 비균일 시간 간격에서 특성 제약을 이용한 연령별 알츠하이머병 예측
Alzheimer’s disease는 인지 기능 저하를 특징으로 하는 쇠약해지는 질환입니다. 질병을 시기 적절하게 식별하는 것은 ...
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[Paper] √n보다 많은 커뮤니티를 갖는 확률 블록 모델의 위상 전이 (II)
A fundamental theoretical question in network analysis is to determine under which conditions community recovery is possible in polynomial time in the Stochastic Block Model (SBM).
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[Paper] 개방형 수학 질문에 대한 비관적 검증
The key limitation of the verification performance lies in the ability of error detection. With this intuition we designed several variants of pessimistic verif... 검증 성능의 주요 제한은 오류 탐지 능력에 있습니다. 이러한 직관을 바탕으로 우리는 비관적 검증의 여러 변형을 설계했습니다...
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[Paper] 항핵항체 이미지에 대한 자체 페이스 학습
항핵 항체(ANA) 검사는 루푸스, 쇼그렌 증후군 및 경피증을 포함한 자가면역 질환을 진단하는 데 중요한 방법입니다. 그럼에도 불구하고 그…
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Voice, Bias, and Coreference: An Interpretability Study of Gender in Speech Translation **번역:** 음성, 편향 및 상호지시: 음성 번역에서 성별에 대한 해석 가능성 연구
텍스트와 달리, 음성은 피치와 같은 음향 신호를 통해 화자의 성별과 같은 정보를 전달합니다. 이는 모달리티별 편향 문제를 야기합니다....
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[Paper] Transformer 기반 시계열 분류를 위한 메커니즘 해석 가능성
Transformer 기반 모델은 시계열 분류를 포함한 다양한 머신러닝 작업에서 최첨단 도구가 되었지만, 그 복잡성 때문에 …
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[Paper] IntAttention: 완전 정수형 어텐션 파이프라인을 통한 효율적인 엣지 추론
Transformer 모델을 엣지 디바이스에 배포하는 것은 지연 시간과 에너지 예산에 의해 제한됩니다. INT8 quantization은 기본 행렬 곱셈을 효과적으로 가속화하지만…
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[Paper] Tool‑RoCo: Agent‑as‑Tool **자기 조직화** Large Language Model Benchmark in Multi‑robot Cooperation
Tool‑RoCo는 RoCo(다중 로봇 협업 시스템)를 기반으로 장기적인 다중 에이전트 협력을 평가하기 위해 설계된 새로운 벤치마크로, 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 측정한다.
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[Paper] 시간 속에 잃어버렸나요? Time-Shift-Tolerant Physiological Signal Transformation을 위한 Meta-Learning 프레임워크
광용적맥파측정(PPG) 및 볼리스토카디오그래피(BCG)와 같은 비침습 신호를 동맥혈압과 같은 임상적으로 의미 있는 신호로 변환하는…
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[Paper] Merge and Bound: 클래스 증분 학습을 위한 가중치 직접 조작
We present a novel training approach, named Merge-and-Bound (M&B) for Class Incremental Learning (CIL), which directly manipulates model weights in the para... 우리는 클래스 증분 학습(CIL)을 위해 모델 가중치를 직접 조작하는 새로운 학습 접근법인 Merge-and-Bound (M&B)를 제시한다...
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[Paper] MobileI2V: 모바일 기기에서 빠르고 고해상도 이미지‑비디오 변환
최근 비디오 생성은 급속한 발전을 이루면서 모바일 기기에서 이미지‑투‑비디오(I2V) 합성에 대한 관심이 점점 커지고 있습니다. 그러나, 그 하위…
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[Paper] 장문 문서 가독성 평가를 위한 Hierarchical Ranking Neural Network
가독성 평가는 텍스트의 읽기 난이도를 평가하는 것을 목표로 합니다. 최근 몇 년간, 딥러닝 기술이 점차 가독성에 적용되어 왔습니다.