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당신은 영화를 보고 있지만, 한 번에 단 한 프레임씩만 볼 수 있다고 상상해 보십시오. 당신은 **모니터(monitor)**입니다. 당신의 임무는 영화(시스템의 동작)를 관찰하고 다음과 같이 결정하는 것입니다: "이 영화가 대본을 따르고 있는가?" 아니면 "규칙을 어기고 있는가?"
때로는 즉시 알 수 있습니다.…
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본 논문은 미분 데이터를 동적 가우시안 프로세스 대리 모델에 효율적으로 통합하기 위해 새로운 스트리밍 희소 숄레스키 솔버를 활용함으로써, 일반적으로 미분 강화 모델과 관련된 과도한 계산 비용 없이 실시간의 고정밀 피로 균열 성장 예측을 가능하게 하는 항공기 구조용 엔드 투 엔드 디지털 트윈 프레임워크를 제시한다.
본 논문은 유럽 대륙붕 탄소 풀(carbon pools)과 그 불확실성을 정확하게 추정하기 위해 물리-생물지구화학 모델로 학습된 계산 효율적인 딥 앙상블 머신러닝 접근법을 제안하며, 이는 비용이 많이 드는 재분석 자료의 실행 가능한 대안이자 희소한 관측치를 보완할 수 있는 방법을 제공한다.
본 논문은 축약되지 않은 지속성 다이어그램(unreduced persistence diagrams)에서 유도된 위상적 특징을 활용하는 머신러닝 파이프라인이 완전히 축약된 다이어그램을 사용하는 것과 대등하거나 더 나은 성능을 달성할 수 있는 동시에, 계산 비용과 메모리 효율성 측면에서 상당한 이점을 제공한다는 것을 입증한다.
이 논문은 밀집 신호(dense signals)를 압축함에 있어 단순한 정규화된 그리드와 보간법이 훈련 속도와 품질 측면 모두에서 암시적 신경 표현(Implicit Neural Representations, INRs)보다 종종 더 우수한 성능을 보인다는 점을 입증하는 동시에, 이진 형상 피팅(binary shape fitting)과 같이 INRs가 여전히 유리한 특정 틈새 영역을 식별한다.
본 논문은 다중 소스 데이터 융합에서 인과 그래프의 복잡성을 줄이기 위한 전처리 기법으로서 가지치기(pruning)와 클러스터링(clustering)을 제안하며, 이러한 연산들이 인과 식별 가능성을 보존하고 복잡한 모델을 위한 식별 기능(identifying functionals) 구축을 가능하게 하는 조건들을 도출한다.
본 논문은 특수 상대성 이론과 양자 비국소성을 활용하여 이전의 대칭적 방식이 가진 비실용적인 라운드 복잡성을 극복함으로써, 양자 공격에 대해 무조건적 보안을 달성하는 효율적이고 실험적으로 검증된 비대칭 상대론적 영지식 증명 프로토콜을 제시한다.
이 논문은 K4.3을 확장하는 일반적인 양상 논리들이 일반적으로 크레이그 보간 성질(Craig interpolation property)을 결핍하고 있음에도 불구하고, 임의의 주어진 두 공식에 대해 크레이그 보간자가 존재하는지 여부를 결정하는 특정 문제는 결정 가능하며 coNP-완비(coNP-complete)라는 점을 입증하며, 이 결과는 표준 선형 시간 흐름에 대한 프리오(Priorean) 시간 논리에도 확장 적용된다.
본 논문은 실질적인 서브셋 선택 문제를 일방향 부분 최적 운송(one-sided partial optimal transport)과 의미론적 정규화(semantic regularization)를 사용하여 기하학적 구조를 인지하는 분포 정렬 문제로 재정의함으로써, 효과적인 확산 모델 학습에 필요한 기하학적 구조와 분포적 충실도를 보존하는 압축된 데이터셋을 구축하는 방법론인 기하학 인지 데이터셋 응축(Geometry-Aware Dataset Condensation, GADC)을 제안한다.
본 논문은 정지 궤도 및 극궤도 위성 데이터를 결합하여 U-Net 다운스케일링 모델을 통해 고해록(1km, 15분) 지표면 온도(LST) 장을 생성하고, 이어서 ConvLSTM 내보시는(nowcasting) 모델을 사용하여 일중 지표면 온도 변화를 예측함으로써 주요 유럽 도시 전역에서 높은 정확도를 달성하는 딥러닝 프레임워크를 제시한다.
이 논문은 MuJoCo MPC의 유한 차분 백엔드를 대체하여 미분 기반 제어 계획을 크게 가속화하고 안정화함으로써 다양한 로봇 작업에 걸쳐 기존의 확률적 방법들을 능가하고 최대 2배의 속도 향상을 달성하는, Web of Affine Spaces (WASP) 도함수를 활용한 드롭인 교체 방식을 소개한다.
이 논문은 회로 레이아웃 및 물류 분야의 응용을 배경으로, 블록 차원을 동적으로 정밀하게 조정하며 기존의 단일 구조 공식 및 기존의 상향식(Bottom-Up) 베이스라인 모델보다 해의 품질과 확장성 측면에서 크게 뛰어난 성능을 보이는 새로운 다층 로직 기반 벤더스 분해(Logic-based Benders Decomposition) 방법을 제안함으로써 2차원 계층적 직사각형 패킹 문제를 다룬다.