1주 전 · ai

[Paper] 항핵항체 이미지에 대한 자체 페이스 학습

항핵 항체(ANA) 검사는 루푸스, 쇼그렌 증후군 및 경피증을 포함한 자가면역 질환을 진단하는 데 중요한 방법입니다. 그럼에도 불구하고 그…

1주 전 · ai

Voice, Bias, and Coreference: An Interpretability Study of Gender in Speech Translation **번역:** 음성, 편향 및 상호지시: 음성 번역에서 성별에 대한 해석 가능성 연구

텍스트와 달리, 음성은 피치와 같은 음향 신호를 통해 화자의 성별과 같은 정보를 전달합니다. 이는 모달리티별 편향 문제를 야기합니다....

1주 전 · ai

[Paper] Transformer 기반 시계열 분류를 위한 메커니즘 해석 가능성

Transformer 기반 모델은 시계열 분류를 포함한 다양한 머신러닝 작업에서 최첨단 도구가 되었지만, 그 복잡성 때문에 …

1주 전 · ai

[Paper] IntAttention: 완전 정수형 어텐션 파이프라인을 통한 효율적인 엣지 추론

Transformer 모델을 엣지 디바이스에 배포하는 것은 지연 시간과 에너지 예산에 의해 제한됩니다. INT8 quantization은 기본 행렬 곱셈을 효과적으로 가속화하지만…

1주 전 · ai

[Paper] Tool‑RoCo: Agent‑as‑Tool **자기 조직화** Large Language Model Benchmark in Multi‑robot Cooperation

Tool‑RoCo는 RoCo(다중 로봇 협업 시스템)를 기반으로 장기적인 다중 에이전트 협력을 평가하기 위해 설계된 새로운 벤치마크로, 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 측정한다.

1주 전 · software

[Paper] SV-LIB 1.0: 소프트웨어 검증 작업을 위한 표준 교환 형식

지난 20년 동안, C, C++와 같은 개별 언어에 대한 검증 도구 개발에 상당한 연구 및 개발 노력이 투자되었습니다.

1주 전 · ai

[Paper] 시간 속에 잃어버렸나요? Time-Shift-Tolerant Physiological Signal Transformation을 위한 Meta-Learning 프레임워크

광용적맥파측정(PPG) 및 볼리스토카디오그래피(BCG)와 같은 비침습 신호를 동맥혈압과 같은 임상적으로 의미 있는 신호로 변환하는…

1주 전 · ai

[Paper] Merge and Bound: 클래스 증분 학습을 위한 가중치 직접 조작

We present a novel training approach, named Merge-and-Bound (M&B) for Class Incremental Learning (CIL), which directly manipulates model weights in the para... 우리는 클래스 증분 학습(CIL)을 위해 모델 가중치를 직접 조작하는 새로운 학습 접근법인 Merge-and-Bound (M&B)를 제시한다...

1주 전 · ai

[Paper] MobileI2V: 모바일 기기에서 빠르고 고해상도 이미지‑비디오 변환

최근 비디오 생성은 급속한 발전을 이루면서 모바일 기기에서 이미지‑투‑비디오(I2V) 합성에 대한 관심이 점점 커지고 있습니다. 그러나, 그 하위…

1주 전 · ai

[Paper] 장문 문서 가독성 평가를 위한 Hierarchical Ranking Neural Network

가독성 평가는 텍스트의 읽기 난이도를 평가하는 것을 목표로 합니다. 최근 몇 년간, 딥러닝 기술이 점차 가독성에 적용되어 왔습니다.

1주 전 · ai

[Paper] SpatialBench: 멀티모달 대형 언어 모델의 공간 인지를 위한 벤치마크

Spatial cognition is fundamental to real-world multimodal intelligence, allowing models to effectively interact with the physical environment. While multimodal ...

1주 전 · ai

[Paper] Consensus-Based Optimization으로 학습된 Two-Layer Neural Networks의 Mean-Field Limits

우리는 2층 신경망을 연구하고 이를 입자 기반 방법인 consensus-based optimization (CBO)으로 훈련합니다. 우리는 CBO의 성능을 ...