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[Paper] pdfQA: 다양하고 도전적이며 현실적인 PDF에 대한 질문 응답
PDF는 인터넷에서 두 번째로 많이 사용되는 문서 유형이며(HTML 다음), 기존 QA 데이터셋은 일반적으로 텍스트 소스에서 시작하거나 특정 도메인만 다룹니다.
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[Paper] TopoLoRA-SAM: 얇은 구조와 교차 도메인 이진 의미 분할을 위한 토폴로지 인식 파라미터 효율 적응 기반 파운데이션 세그멘터
Segment Anything Model (SAM)과 같은 기반 세분화 모델은 대규모 사전학습을 통해 강력한 zero-shot 일반화를 보여주지만, 적응…
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[Paper] 장기 작용 주사제에서 조기 및 완전 약물 방출 예측을 위한 Explainable Machine Learning
Polymer-based long-acting injectables (LAIs)는 controlled drug delivery를 가능하게 함으로써 만성 질환 치료에 혁신을 가져왔으며, 이에 따라 투여 빈도를 감소시켰다.
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[Paper] 맞춤형 CNN, 사전 학습 모델 및 전이 학습을 통한 다중 시각 데이터셋 비교 연구
Convolutional Neural Networks (CNNs)는 원시 픽셀로부터 계층적 표현을 학습하는 능력 때문에 시각 인식에 대한 표준 접근 방식이다....
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[Paper] VIBE: 시각적 지시 기반 편집기
Instruction-based image editing은 생성 AI에서 가장 빠르게 발전하고 있는 분야 중 하나입니다. 지난 1년 동안 이 분야는 새로운 수준에 도달했으며, 수십 개의 op...
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[Paper] LLM 기반 자동차 시스템의 기능 안전 및 보안 설계
이 논문은 LLM 기반 워크플로우를 제시하여 Software Defined Vehicle (SDV) 소프트웨어 개발을 지원하며, 보안 인식 시스템 토폴로지를 포함한 측면들을 다룬다.
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[Paper] 기계용 코드, 인간용만은 아니다: AI-Friendliness를 Code Health Metrics로 정량화
우리는 인간 개발자와 AI 코딩 에이전트가 동일한 코드베이스에서 함께 작업하는 하이브리드 시대에 진입하고 있습니다. 산업 관행은 오랫동안 코드를 인간에게 최적화해 왔지만…
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데이터를 탓하지 마세요: Covariance Shift를 다루는 더 좋은 방법
성능 저하에 대한 변명으로 shift를 사용하는 대신, Inverse Probability Weighting을 활용하여 모델이 새로운 환경에서 어떻게 작동해야 하는지 추정하십시오. The...
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[Paper] 사라질까 번성할까? Functional Programming에서 Code Generation을 위한 Large Language Models의 전체적 평가
Functional programming은 신뢰할 수 있고 안전한 software systems을 개발하기 위한 강력한 기반을 제공하지만, 그 채택은 가파른…
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[Paper] SerpentFlow: 생성적 비쌍 도메인 정렬 via 공유 구조 분해
Domain alignment은 서로 다른 domains의 data distributions 간의 대응 관계를 학습하는 것을 넓게 의미합니다. 이 연구에서는 domains가 …
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[Paper] 자원 제한 및 데이터 이질성을 Double-Weight Sparse Pack으로 Federated Learning에서 해결
Federated learning은 연구자들 사이에서 널리 관심을 받고 있지만, edge client 간의 데이터 이질성은 여전히 주요 과제로 남아 있으며, 종종 모델의 성능을 저하시킨다.
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[Paper] Yukthi Opus: 대규모 NP-하드 최적화를 위한 다중 체인 하이브리드 메타휴리스틱
우리는 명시적인 평가 예산 제약 하에서 NP‑hard 최적화를 위해 설계된 다중 체인 하이브리드 메타휴리스틱인 Yukthi Opus (YO)를 제시한다. YO는 …