Square Kilometre Array (SKA)는 전례 없는 데이터 양을 생성하여 효율적인 데이터 처리를 중요한 과제로 만든다. 이러한 맥락에서, SKA R...

Domain alignment은 서로 다른 domains의 data distributions 간의 대응 관계를 학습하는 것을 넓게 의미합니다. 이 연구에서는 domains가 …​

우리는 이론적 프레임워크인 Holographic Reservoir Computing (HRC)를 제안한다. 이 프레임워크는 전압‑스트레스에서 발생하는 thermodynamic noise와 timing dynamics를 가정한다.

무선 센서 네트워크(WSNs)의 커버리지 비율을 향상시키기 위해, 본 논문은 다중 전략 통합 Nort… 기반의 고급 최적화 전략을 제안한다.

Federated learning은 연구자들 사이에서 널리 관심을 받고 있지만, edge client 간의 데이터 이질성은 여전히 주요 과제로 남아 있으며, 종종 모델의 성능을 저하시킨다.

우리는 명시적인 평가 예산 제약 하에서 NP‑hard 최적화를 위해 설계된 다중 체인 하이브리드 메타휴리스틱인 Yukthi Opus (YO)를 제시한다. YO는 …

Lumpy Skin Disease (LSD)는 전염성 바이러스 감염으로, 가축의 건강을 크게 악화시켜 전 세계 경제에 심각한 위협을 초래합니다.

Deep Reinforcement Learning (RL) 에이전트는 종종 동일한 episodic return을 달성하지만 행동이 매우 다르게 나타나는 정책을 학습합니다. 이는 환경의…

신뢰할 수 있는 심리 평가용 AI를 개발하기 위해, 우리는 texttt{PsychEval}을 소개한다. 이는 다중 세션, 다중 치료, 그리고 매우 현실적인 벤치마크로 설계된…

강화 학습(RL)은 자율 주행(AD)에서 상당한 잠재력을 보여왔지만, 교란에 대한 취약성은 여전히 중요한 장벽으로 남아 있다.

얼굴 인증 시스템은 상당한 발전을 이루었지만, 의사결정 과정에서 투명성이 부족한 경우가 많습니다. 본 논문에서는 우리는 …

Lossy compression은 과학자들이 simulations, experiments, observations에서 데이터를 줄이기 위해 널리 사용하지만, 제한된 상황에서도 관심 있는 특징을 왜곡할 수 있다.

본 논문에서는 볼록 다각형 영역에서 Dirichlet 경계 조건을 정확히 적용하기 위한 Wachspress 기반의 transfinite 공식화를 제시한다.

실시간 추천 시스템은 엄격한 tail‑latency SLO 하에서 다단계 캐스케이드(검색, 전처리, 세밀한 순위 매기기)를 실행하며, 오직 수십 …

Tactile sensing은 로봇 매니퓰레이션, 보철 및 보조 기술에 필수적이지만, neuromorphic tactile datasets는 ...에 비해 제한적이다.

죄송합니다만, 제공해 주신 URL의 내용을 직접 확인할 수 없습니다. 번역을 원하는 텍스트를 여기 채팅에 직접 붙여 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

동적 다목적 최적화(DMOO)는 최근 학계 연구자와 엔지니어링 실무자 모두에게 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다, 왜냐하면 수많은…

Time series classification은 광범위한 실제 응용 분야를 가진 기본적인 machine learning 작업입니다. 많은 deep learning 방법들이 효과적인 것으로 입증되었지만 ...

Quality diversity (QD) optimization은 objective를 최적화하면서 user-specified vector의 다양한 출력을 달성하는 솔루션 컬렉션을 탐색합니다.

단일 카메라 비디오에서 동적 3D 장면을 재구성하려면 고주파 외관 디테일과 시간적으로 연속적인 움직임을 동시에 포착해야 합니다. Exi...

좌심실(LV) 분할은 심장 영상의 임상 정량화 및 진단에 필수적입니다. 본 연구에서는 두 가지 새로운 딥러닝 아키텍처를 제안합니다.

우리는 attention 패턴의 스펙트럴 분석을 통해 대형 언어 모델에서 유효한 수학적 추론을 감지하는 training‑free 방법을 제시한다. By treati...

본 연구에서는 self-supervised learning의 잠재력을 활용하여 일반화된 deepfake의 주요 작업을 최적화할 수 있는 보조 작업으로 활용하고자 하였다.

Population-based cancer registries는 pathology reports를 주요 진단 소스로 의존하지만, manual abstraction은 자원 집약적이며 …