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[논문] 잔차 하이브리드 양자‑클래식 모델을 위한 읽기 측면 바이패스
Quantum machine learning (QML)은 컴팩트하고 표현력이 풍부한 표현을 제공할 것을 약속하지만, 측정 병목 현상—좁은 양자‑클래식 읽기…에 시달린다.
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[Paper] 사전 학습으로 이득 얻기: 깨끗한 라벨 없이도 강인한 학습
Training deep networks with noisy labels leads to poor generalization and degraded accuracy due to overfitting to label noise. Existing approaches for learning ... 노이즈가 있는 레이블로 딥 네트워크를 학습하면 레이블 노이즈에 과적합하여 일반화 성능이 저하되고 정확도가 떨어집니다. 기존의 학습 접근법은 ...
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Existing C to Rust translation techniques fail to balance quality and scalability: transpilation-based approaches scale to large projects but produce code with ... → 기존 C에서 Rust로의 변환 기술은 품질과 확장성의 균형을 맞추지 못합니다: 트랜스파일 기반 접근 방식은 대규모 프로젝트에 확장 가능하지만 코드가 ... 로 생성됩니다.
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[Paper] 순위 강화 이상 탐지: 능동 학습 지원 어텐션 적대적 이중 오토인코더 사용
Advanced Persistent Threats (APTs)는 은밀하고 장기적인 특성 때문에 사이버 보안에서 상당한 도전을 제기합니다. 현대의 감독 학습 방법은 …
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[Paper] Java에서 자동화된 단위 테스트 생성 및 평가를 위한 LLMs: AgoneTest Framework
Unit testing은 소프트웨어 개발에서 필수적이지만 자원이 많이 소모되는 단계로, 개별 코드 유닛이 올바르게 작동하는지를 보장합니다. 이 논문은 Agone을 소개합니다.
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[Paper] Raspberry Pi에서 Proof-of-Work 합의 프로토콜의 인터랙티브 시각화
우리는 여러 Raspberry Pi(RPi) 컴퓨터에서 실행되는 완전한 기능을 갖춘 Ethereum Proof-of-Work(PoW) 블록체인 네트워크의 프로토타입을 설명한다. 이 프로토타입은 …
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[Paper] NNGPT: 대형 언어 모델을 활용한 AutoML 다시 생각하기
Building self-improving AI systems remains a fundamental challenge in the AI domain. We present NNGPT, an open-source framework that turns a large language mode...
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[Paper] 변형 가능한 물체 사이의 3D 탄성 정역학 접촉 역학 문제에 대한 병렬 시뮬레이션 및 적응형 메쉬 정밀화
Parallel implementation of numerical adaptive mesh refinement (AMR)strategies for solving 3D elastostatic contact mechanics problems is an essential step toward...
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[Paper] QiMeng-Kernel: 매크로 사고 마이크로 코딩 패러다임 for LLM 기반 고성능 GPU 커널 생성
고성능 GPU 커널을 개발하는 것은 AI와 과학 컴퓨팅에 매우 중요하지만, 전문가 수준의 정교한 설계에 의존하고 성능 예측이 어려워 여전히 도전적인 과제입니다.
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[논문] SwitchDelta: 비동기 메타데이터 업데이트를 통한 인‑네트워크 데이터 가시성을 갖춘 분산 스토리지
Distributed storage systems typically maintain strong consistency between data nodes and metadata nodes by adopting ordered writes: 1) first installing data; 2)... 분산 스토리지 시스템은 일반적으로 순차적 쓰기를 채택하여 데이터 노드와 메타데이터 노드 간에 강력한 일관성을 유지합니다: 1) 먼저 데이터를 설치하고; 2)...
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[Paper] Stragglers Can Contribute More: Uncertainty-Aware Distillation for Asynchronous Federated Learning [Paper] 지연자도 더 많이 기여할 수 있다: 비동기 연합 학습을 위한 불확실성 인식 증류
비동기 연합 학습(FL)은 최근 효율성과 확장성을 높인다는 점에서 주목받고 있으며, 로컬 클라이언트가 모델 업데이트를 ...
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[Paper] ParaBlock: 대규모 언어 모델을 위한 통신‑계산 병렬 블록 좌표 연합 학습
연합 학습(Federated Learning, FL)은 프라이버시를 보호하는 학습 패러다임으로 광범위하게 연구되어 왔습니다. 최근에는 연합 블록 좌표 하강법(federated block coordinate descent) 스킴이 ...