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[Paper] ProteinPNet: 공간 단백질체학에서 개념 학습을 위한 프로토타입 파트 네트워크
종양 미세환경(TME)의 공간 구조를 이해하는 것은 정밀 종양학을 발전시키는 데 필수적입니다. 우리는 새로운 프레임워크인 ProteinPNet을 제시합니다.
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[Paper] U4D: LiDAR 시퀀스로부터의 불확실성 인식 4D 월드 모델링
LiDAR 시퀀스로부터 동적인 3D 환경을 모델링하는 것은 자율 주행 및 임베디드 AI를 위한 신뢰할 수 있는 4D 세계를 구축하는 데 핵심적입니다. 기존의 생성 프레임…
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[Paper] InEx: 자기성찰 및 크로스모달 다중 에이전트 협업을 통한 환각 완화
환각은 대형 언어 모델(LLMs)에서 여전히 중요한 과제로 남아 있어, 신뢰할 수 있는 멀티모달 LLMs(MLLMs)의 개발을 방해하고 있습니다. 기존 솔루션은…
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[Paper] 일반화된 BCI 재고하기: EEG 정신 명령 디코딩을 위한 340,000개 이상의 고유 알고리즘 구성 벤치마킹
뇌파를 전기뇌파계측(electroencephalography, EEG)으로 측정한 패턴을 견고하게 디코딩하고 분류하는 것은 실제 환경(즉, 과학적 연구 외부)에서 여전히 큰 도전 과제이다.
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[Paper] Contextual Image Attack: 시각적 컨텍스트가 멀티모달 안전 취약점을 노출하는 방법
멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 놀라운 능력을 보여주지만, 그들의 안전 정렬은 탈옥 공격에 취약합니다. 기존 공격 방법...
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[Paper] BEVDilation: LiDAR 중심 멀티모달 융합을 통한 3D 객체 탐지
LiDAR와 카메라 정보를 bird's eye view (BEV) 표현에 통합하는 것은 3D 객체 탐지에서 그 효과가 입증되었습니다. 그러나, ...
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[Paper] 유연한 중력파 파라미터 추정 with Transformers
중력파 데이터 분석은 잡음이 많은 검출기 신호로부터 물리적 정보를 추출하기 위해 정확하고 효율적인 방법에 의존하지만, 증가하는 속도…
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[Paper] Pruning AMR: 가중치 행렬 분석을 통한 암시적 신경 표현의 효율적인 시각화
암시적 신경 표현(INR)은 시공간 함수를 근사하는 신경망입니다. 메모리 집약적인 시각화 작업들, 특히 …
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[Paper] Lumos: 언어 모델 시스템 인증
우리는 언어 모델 시스템(LMS) 행동을 지정하고 형식적으로 인증하기 위한 최초의 원칙적인 프레임워크인 Lumos를 소개합니다. Lumos는 명령형 probabi…
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[Paper] 임베디드 자동차 비전 시스템을 위한 경량 실시간 저조도 향상 네트워크
저조도 환경, 예를 들어 야간 운전에서는 이미지 퇴화가 차량 내 카메라 안전에 심각한 도전을 제기합니다. 기존의 enhancement algorithms는 종종…
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[Paper] 소프트웨어의 진화 생태학: 제약, 혁신, 그리고 AI 파괴
이 장은 소프트웨어의 진화 생태학을 조사하며, 소프트웨어와 혁신 사이의 공생 관계에 초점을 맞춥니다. con… 사이의 상호작용은...
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[Paper] Layout Anything: 범용 방 레이아웃 추정을 위한 하나의 트랜스포머
우리는 Layout Anything을 제시한다. 이는 실내 레이아웃 추정을 위한 트랜스포머 기반 프레임워크로, OneFormer의 범용 세그멘테이션 아키텍처를 기하…