1개월 전 · ai

[Paper] Spoken DialogSum: 감정이 풍부한 대화 데이터셋 for Spoken Dialogue Summarization

최근 audio language models는 긴 대화를 따라갈 수 있습니다. 그러나 emotion-aware 또는 spoken dialogue summarization에 대한 연구는 데이터 부족으로 제한됩니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 클리핑된 Stochastic First-Order Methods의 Bias-Variance Trade-off: Bounded Variance에서 Infinite Mean까지

확률적 최적화는 현대 머신러닝의 기본이다. 최근 연구는 경량‑t…

1개월 전 · ai

[Paper] 병원에서 환자 악화를 위한 Early Warning Index

병원은 이질적인 임상 및 운영 데이터의 증가하는 양을 활용하여 중요한 사건을 효과적으로 예측할 수 있는 자동화된 시스템이 부족합니다. 초기 아이...

1개월 전 · ai

[Paper] VASA-3D: 단일 이미지에서 생성된 실감 나는 Audio-Driven Gaussian Head Avatars

우리는 VASA-3D, audio‑driven, single‑shot 3D head avatar generator를 제안한다. 이 연구는 두 가지 주요 과제에 도전한다: 미묘한 표정 디테일을 포착하는 것.

1개월 전 · ai

[Paper] Lipschitz 연속성 및 단조성을 넘어: Echo State Networks에서 프랙탈 및 혼돈 활성 함수

현대의 reservoir computing은 부드럽고 전역적으로 Lipschitz 연속인 activation functions에 크게 의존하여 방위, 재난 대응 분야에서의 적용을 제한한다.

1개월 전 · ai

[Paper] gridfm-datakit-v1: 확장 가능하고 현실적인 Power Flow 및 Optimal Power Flow 데이터 생성을 위한 Python 라이브러리

우리는 gridfm-datakit-v1이라는 Python 라이브러리를 소개합니다. 이 라이브러리는 현실적이고 다양한 Power Flow (PF) 및 Optimal Power Flow (OPF) 데이터셋을 생성하여 Machine Learning 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.

1개월 전 · ai

[Paper] TiME: 효율적인 NLP 파이프라인을 위한 Tiny Monolingual Encoders

오늘날 언어 모델에 대한 많은 연구는 대규모 범용 모델에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 많은 NLP 파이프라인은 잘 정의된, sm...

1개월 전 · ai

[Paper] 다기관 벤치마크: HE‑염색 전 슬라이드 이미지에서 림프종 아형 구분을 위한 Multiple Instance Learning 모델

시기적절하고 정확한 림프종 진단은 암 치료를 안내하는 데 필수적입니다. 표준 진단 관행은 hematoxylin and eosin (HE) 염색된 전체...

1개월 전 · ai

[Paper] MuseCPBench: 음악 컨텍스트 보존을 통한 음악 편집 방법에 대한 실증 연구

음악 편집은 현대 음악 제작에서 중요한 역할을 하며, 영화, 방송, 게임 개발 등에 적용됩니다. 최근 Music generation 분야의 발전은 …

1개월 전 · ai

[Paper] JMMMU-Pro: 이미지 기반 일본어 다학문 다중모달 이해 벤치마크 via Vibe Benchmark Construction

이 논문은 이미지 기반 일본어 다학문 다중모달 이해 벤치마크인 JMMMU‑Pro와 확장 가능한 Vibe Benchmark Construction을 소개한다, ...

1개월 전 · ai

[Paper] ParaFormer: 일반화된 PageRank 그래프 트랜스포머를 이용한 그래프 표현 학습

Graph Transformers (GTs)는 모든 쌍이 연결되는 특성을 활용하여 전역 정보를 효과적으로 포착하는 유망한 그래프 학습 도구로 부상했습니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 모델 기반 강화 학습 in Discrete-Action Non-Markovian Reward Decision Processes

많은 실용적인 decision-making 문제는 원하는 속성을 가진 상태에 도달하는 것이 아니라 시스템 전체 history에 의존하는 작업을 포함합니다.