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[Paper] 해석 가능한 식물 잎 질병 탐지: Attention-Enhanced CNN 활용
식물 질병은 전 세계 식량 안보에 중대한 위협이 되며, 정확하고 해석 가능한 질병 탐지 방법이 필요합니다. 이 연구는 i...
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[Paper] AnyTask: Sim-to-Real 정책 학습을 향상시키기 위한 자동화된 작업 및 데이터 생성 프레임워크
Generalist robot learning은 데이터에 의해 여전히 제한됩니다: 대규모, 다양하고 고품질의 interaction data는 현실 세계에서 수집하기에 비용이 많이 듭니다. While...
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[Paper] InfSplign: 추론 단계에서 텍스트-이미지 확산 모델의 공간 정렬
Text-to-image (T2I) diffusion models는 고품질 이미지를 생성하지만 텍스트 프롬프트에 지정된 공간 관계를 포착하지 못하는 경우가 많습니다. 이 제한은…
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[Paper] ShareChat: 실제 환경에서의 챗봇 대화 데이터셋
Large Language Models (LLMs)이 고유한 인터페이스 디자인과 기능을 갖춘 별개의 플랫폼으로 진화했지만, 기존 공개 데이터셋은 모델을 …
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[Paper] ID-Text 보완성을 활용한 앙상블을 통한 순차 추천
현대 순차 추천(SR) 모델은 아이템을 표현하기 위해 모달리티 특징을 일반적으로 활용하며, 이는 주로 최근 언어 분야의 발전에 의해 동기 부여됩니다.
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[Paper] LLM 기반 Behaviour Driven Development for Hardware Design
테스트와 검증은 하드웨어 및 시스템 설계에서 필수적인 활동이지만, 시스템 규모가 커짐에 따라 복잡성이 크게 증가합니다. While Behav...
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[Paper] 도메인 인식 양자 회로 for QML
표현력이 뛰어나고 학습 가능하며 하드웨어 노이즈에 강인한 파라미터화된 양자 회로(PQCs)를 설계하는 것은 양자 머신러닝의 핵심 과제이다.
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[Paper] 다중 인스턴스 부분 라벨 학습을 위한 보정 가능한 구분 손실
Multi-instance partial-label learning (MIPL)은 weakly supervised 프레임워크로, multi-instance learning (MIL)과 partial-label learning의 원리를 확장합니다.
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[Paper] Bangla MedER: Multi-BERT Ensemble Approach를 이용한 방글라 의료 엔터티 인식
Medical Entity Recognition (MedER)은 의료 코퍼스에서 의미 있는 엔터티를 추출하기 위한 필수적인 NLP 작업입니다. 요즘은 MedER 기반 연구 결과가 …
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인공 벌 군집화(ABC)를 이용한 에이전시 AI 스웜 최적화
Agentic AI 프롬프트를 Artificial Bee Colony 알고리즘과 결합하여 비지도 클러스터링 및 최적화 워크플로우를 향상시킵니다. 게시물: Agentic AI Swarm Optim…
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[Paper] AncientBench: 발굴 및 전승된 중국어 코퍼스에 대한 포괄적 평가를 향하여
고대 텍스트에 대한 이해는 고고학 및 중국 역사와 문명 이해에 중요한 역할을 합니다. 대규모 언어 모델의 급속한 발전은.
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[Paper] GPU 내부 스케줄링 및 자원 공유를 통한 분산형 다단계 MLLM 추론 활성화
멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 시각적 이해를 통해 LLMs를 확장하며, 세 단계 파이프라인인 멀티모달 전처리, 비전 인코딩, 그리고 LL…