[Paper] 시작부터 지속적으로 HAL 인터페이스 사양 확인
임베디드 애플리케이션에서 하드웨어 추상화 계층(HAL) 인터페이스를 올바르게 사용하는 것은 오작동, 충돌, 심지어 하드웨어 손상을 방지하기 위해 매우 중요합니다. S...
임베디드 애플리케이션에서 하드웨어 추상화 계층(HAL) 인터페이스를 올바르게 사용하는 것은 오작동, 충돌, 심지어 하드웨어 손상을 방지하기 위해 매우 중요합니다. S...
Video Large Language Models (VLLMs)는 인터넷 규모 데이터에 대한 사전 학습을 통해 세계 지식을 활용한 비디오 이해를 가능하게 하며, 이미 가능성을 보여주고 있습니다.
대규모 언어 모델(LLMs)을 강화 학습(RL)을 통해 검색 엔진과 결합하는 것이 검색 에이전트를 구축하는 효과적인 접근법으로 부상하고 있다. Howe...
Equivariant atomistic machine learning 모델은 외삽 능력과 예측 정확도 모두에서 상당한 향상을 가져왔습니다. 기반에 따라...
로봇 학습 연구에 있어 중요한 과제는 로봇 정책의 성능을 정확하게 측정하고 비교할 수 있는 능력입니다. 로봇공학에서의 벤치마킹…
Machine Learning (ML)을 희귀 질환, 예를 들어 collagen VI‑related dystrophies (COL6‑RD)의 진단에 적용하는 것은 근본적으로 s…에 의해 제한됩니다.
생물학에서 영감을 받은 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)는 시간에 따라 이산적인 스파이크를 통해 정보를 처리하여 고전적인 방법에 대한 에너지 효율적인 대안을 제공합니다.
Transformer 기반 언어 모델은 다양한 작업에서 놀라운 성능을 달성했지만, 높은 inference latency는 상당한 과제를 제기합니다.
Prosody -- 말의 멜로디 --는 메시지의 단어나 텍스트에 포착되지 않는 중요한 정보를 전달한다. 이 논문에서는 information-t...
요즘, 대규모 언어 모델(LLMs)은 현대 소프트웨어 시스템의 기본 구성 요소입니다. 그 영향력이 커짐에 따라 공정성에 대한 우려가 증가하고 있습니다.
반응형 재머는 로봇 스웜 네트워크에 대해 선택적으로 에이전트 간 통신을 방해하고 형성 무결성을 약화시켜 심각한 보안 위협을 제기한다.
본 논문에서는 기존 다중 접속 에지 서버의 업그레이드를 포함하는 새로운 네트워크 계획 문제로서 Multi-stage Edge Server Upgrade (M-ESU)를 제안한다.