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[Paper] 의료 분야의 글로벌 Large Language Models를 향해
의료 기술이 지속적으로 발전함에도 불구하고, 전 세계 보건 의료 자원의 분배는 여전히 고르지 않다. large language models (LL...
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[Paper] LLMs의 다중 턴 상호작용에서 신뢰도 추정
신뢰도 추정은 대형 언어 모델(LLMs)에서 환각을 완화하기 위한 유망한 방향이지만, 현재 연구는 주로 단일…
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[Paper] SuperSFL: 자원 이종 Federated Split Learning 및 Weight‑Sharing Super‑Networks
SplitFed Learning (SFL)은 federated learning과 split learning을 결합하여 분산된 edge device들 간의 협업 훈련을 가능하게 합니다; 그러나, 이는 상당히…
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[Paper] 소프트웨어 엔지니어링 연구에서 Open Science의 현황: ICSE 아티팩트 사례 연구
Replication packages는 소프트웨어 공학(SE) 연구에서 투명성, 검증 및 재사용을 가능하게 하는 데 필수적입니다. Artifact sharing이 이제 표준이 된…
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[Paper] 큐비트 너머의 양자 회로 절단
우리는 혼합 차원의 큐디트로 구성된 이종 레지스터에 양자 회로 절단을 확장한다. 비국소 상호작용을 텐서 곱으로 분해함으로써 ...
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[Paper] 양자 소프트웨어 도구를 MLIR과(내) 통합
컴파일러는 코드를 실행으로 변환합니다. 이들은 고수준 프로그램을 실행 가능한 하드웨어 명령어로 변환하는데, 이는 신뢰할 수 있고 확장 가능한 …
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[Paper] 사라질까 번성할까? Functional Programming에서 Code Generation을 위한 Large Language Models의 전체적 평가
Functional programming은 신뢰할 수 있고 안전한 software systems을 개발하기 위한 강력한 기반을 제공하지만, 그 채택은 가파른…
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[Paper] 데이터를 향한 컴퓨팅: SKA와 SRCNet 맥락에서 데이터 처리 최적화를 위한 MOEA 기반 접근법
Square Kilometre Array (SKA)는 전례 없는 데이터 양을 생성하여 효율적인 데이터 처리를 중요한 과제로 만든다. 이러한 맥락에서, SKA R...
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[Paper] SerpentFlow: 생성적 비쌍 도메인 정렬 via 공유 구조 분해
Domain alignment은 서로 다른 domains의 data distributions 간의 대응 관계를 학습하는 것을 넓게 의미합니다. 이 연구에서는 domains가 …
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[Paper] 열역학적 리저버 컴퓨팅을 향하여: SHA-256 ASIC을 잠재적 물리적 기질로 탐구
우리는 이론적 프레임워크인 Holographic Reservoir Computing (HRC)를 제안한다. 이 프레임워크는 전압‑스트레스에서 발생하는 thermodynamic noise와 timing dynamics를 가정한다.
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[Paper] 다중 전략 기반 개선된 Northern Goshawk Optimization을 이용한 WSN 커버리지 향상
무선 센서 네트워크(WSNs)의 커버리지 비율을 향상시키기 위해, 본 논문은 다중 전략 통합 Nort… 기반의 고급 최적화 전략을 제안한다.
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[Paper] 자원 제한 및 데이터 이질성을 Double-Weight Sparse Pack으로 Federated Learning에서 해결
Federated learning은 연구자들 사이에서 널리 관심을 받고 있지만, edge client 간의 데이터 이질성은 여전히 주요 과제로 남아 있으며, 종종 모델의 성능을 저하시킨다.