인공지능(AI) 시스템은 분류 작업에서 좋은 성공을 보여왔습니다. 그러나 explainability의 부족은 특히 진정하고 중요한 도전 과제입니다.

우리는 Yuan 등(2023년 ICSE)에서 제시한 최신 DNN 커버리지 기준인 Neural Coverage(NLC)에 대한 비판적 리뷰를 제시한다. NLC는 여덟 가지를 만족시키려고 제안한다.

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 머신러닝에서 중심적인 최적화 프레임워크로 남아 있습니다. RL 에이전트가 최적 솔루션에 수렴할 수 있지만, 정의는...

양자 어닐링(QA)은 조합 최적화를 위해 개발되었지만, 실제 QA 장치는 유한 온도와 잡음 하에서 동작하며, 그들의 …

우리는 분산 컴퓨팅 클러스터에서 matrix chain multiplications을 계산하는 문제를 연구한다. 이러한 시스템에서는 성능이 종종 straggle에 의해 제한된다.

오늘날 복잡한 산업 환경에서, 운영자들은 종종 방대한 technical manuals를 탐색하여 문제 해결 절차를 식별해야 합니다.

Neural Combinatorial Optimization (NCO)는 주로 단일 후보 솔루션에 대해 한 번에 작동하는 정책, 일반적으로 neural networks, 을 학습하는 데 초점을 맞추어 왔습니다.

전통적인 소프트웨어 보안 분석 방법은 현대 코드베이스의 규모와 복잡성을 따라잡기 어려워, 지능형 자동화가 필요합니다.

신경망 아키텍처를 진화시키는 것은 계산적으로 많은 자원을 요구하는 과정이다. 전통적인 방법은 종종 대규모 아키텍처를 광범위하게 탐색해야 한다...

자율 주행 보조 시스템(ADAS)은 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 광범위한 테스트에 의존하지만, 도로 시나리오 데이터셋에는 종종 중복된 사례가 포함되어 있습니다.

프로그래밍 분야에서 대규모 언어 모델(LLMs)의 개발과 함께, 지능형 프로그래밍 코칭 시스템이 널리 주목받고 있습니다. How...

Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)는 스파이킹 신경망(SNN)에 대한 생물학적으로 기반한 학습 규칙을 제공하지만, 정확한 스파이크 타이밍에 의존한다...

Conversational agents는 정신 치료 경로에서 지원 도구로 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이는 사회에 큰 영향을 미칩니다. 특히, empathy는 핵심 요소입니다.

Spike-timing-dependent plasticity (STDP)는 스파이킹 신경망 (SNN)을 위한 생물학적으로 타당한 학습 메커니즘을 제공한다; 그러나 Hebbian weight update…

탄성에 대한 고차 유한 요소 분석에서, 매트릭스-프리(matrix‑free, PA) 방법은 전통적인 Full Assembly의 메모리 병목 현상을 극복하기 위한 핵심 기술이다.

양자 소프트웨어 엔지니어링(QSE)에서, 양자 소프트웨어 테스트(QST)는 양자 소프트웨어 시스템이 규모와 복잡성이 증가함에 따라 점점 더 많은 관심을 받고 있다.

Particle-in-Cell (PIC) 시뮬레이션은 실행 시간의 대부분을 입자‑그리드 상호작용에 소비하며, 여기서 세밀한 atomic 업데이트가 주요 병목이 된다...

스마트 홈에서 IoT 센싱 장치가 수집한 데이터를 처리하여 일상 생활 활동(Activities of Daily Living, ADLs)을 비침해적인 센서 기반으로 인식하는 것은 응용을 지원한다.

Device‑edge 협업 추론은 Deep Neural Networks (DNNs)에서 accuracy, latency 및 energy consumption 사이의 근본적인 trade‑off에 직면합니다. Current scheduling…

AI 데이터센터는 현재 대규모로 배치되어 전력 집약적인 대형 언어 모델(LLMs)의 학습 및 배포를 지원하고 있습니다. Extensi...

Symmetric linear solves는 기후 모델링과 구조 해석에서 머신 러닝에 이르기까지 광범위한 과학 및 공학 응용 분야의 기본이다.

딥 뉴럴 네트워크(DNN)를 자원 제한이 있는 엣지 디바이스에 배포하는 것은 그들의 상당한 계산 및 메모리 요구사항 때문에 자주 방해받는다.

Large Language Models는 Security Operations Centers에 변혁적인 도구로 등장했으며, automated log analysis, phishing triage, 그리고 malware …을 가능하게 합니다.

우리는 지정된 시간 의존적 주변 분포를 가진 모든 stochastic differential equation이 세 구성 요소로 분해될 수 있음을 보여준다: 고유한 s...