3900 편의 논문
이 논문은 구조적 사전 지식 가이드 기반의 특징 강화 모듈과 자기 지도 대조 학습을 결합하여 노이즈 및 폐쇄와 같은 실제 환경의 문제를 효과적으로 해결함으로써 FER2013 및 RAF-DB 데이터셋에서 최첨단 성능을 달取得하는 강건한 얼굴 표정 인식 프레임워크인 SSRNet을 제안한다.
본 논문은 PubMed Central에서 추출한 152만 개의 교차 문서 임상 인용 증거 질문-답변 기록으로 구성된 백만 규모의 데이터셋인 RefQA를 소개하며, 이는 임상 인용 분석 연구를 지원하기 위해 구조화된 메타데이터, 검증 가능한 주장 근거 제시 및 고품질 주석을 특징으로 한다.
본 논문은 투명한 LEO 중계기를 통한 UAV-MEC 시스템에서의 온라인 작업 오프로딩을 최적화하기 위해, 엄격한 서비스 윈도우 제약 조건 하에서 핵심 작업의 적시 완료 비율을 극대화하는 데 목적을 둔, 타당성 마스킹, 핵심 작업 압력 특징, 그리고 예약 가이드 커리큘럼 학습을 통합한 심층 강화 학습 프레임워크인 ER-Curriculum-DDQN을 제안한다.
이 논문은 멀리 떨어져 있거나 시각적으로 유사한 교통 객체 탐지의 한계를 극복하기 위해 FPN이 결합된 Residual Atrous Squeeze Attention Network와 YOLOv12-L 기반의 LightGBM 최적화 Fuzzy CatBoost 네트워크를 통합한 RYAS-LOFCN 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 차량 식별에서 98.63%의 정확도와 98.56%의 정밀도를 달성하였다.
본 논문은 엣지-클라우드 3D 재구성 시스템에서 학습된 RGB-D 코덱을 선택하기 위한 배포 인지형 프레임워크를 제안하며, 명시적인 하드웨어 및 런타임 제약 조건을 오프라인 레이트-왜곡 성능보다 우선시하는 것이 기존의 하드웨어 베이스라인보다 인코딩 속도, 메모리 사용량 및 재구성 품질 사이의 균형을 더 잘 맞추는 실용적인 솔루션을 제공함을 입증한다.
본 논문은 오로지 어휘에만 의존하는 기존 방식과 비교하여 오염된 의료 데이터에서 우수한 성능을 입증함으로써, 온톨로지 기반 추론과 NLP 기반 어휘 검증을 통합하여 이질적인 텍스트 데이터셋에서의 문맥적 이상 탐지 및 지능형 데이터 교정을 크게 향상시키는 하이브리드 의미-어휘 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 관측 가능성 데이터를 구조화된 다단계 추론과 결합하여 마이크로서비스의 전체 장애 대응 라이프사이클을 자동화함으로써, 기존 베이스라인 대비 진단 속도, 완화 정확도 및 토큰 효율성을 크게 개선한 LLM 기반 에이전트 프레임워크인 Agent-MIRUPD를 제안한다.
이 논문은 일관된 움직임 시나리오에서 공간 해시 테이블을 점진적으로 유지하기 위해 시간적 일관성을 활용하는 것이 입자 이웃 탐색 속도를 크게 가속화할 수 있지만, 그 성능상의 이점이 입자의 움직임과 테이블 부하에 매우 민감하게 반응하여 이러한 요인들이 특정 임계값을 초과할 경우 전체 재구성이 더 안전한 선택이 되는 경우가 많음을 입증한다.
DFL-YOLO는 대형 선택적 커널(Large Selective Kernels), 밀도 유도 주파수 디커플링 분기(Density-Guided Frequency Decoupling Branch), 그리고 다중 전략 가중 IoU 손실(Multi-Strategy Weighted IoU loss)을 통합하여 UAV 영상으로부터의 조밀한 다중 클래스 수관 탐지에서 발생하는 스케일 변화, 특징 모호성 및 위치 오류 문제를 효과적으로 해결하는 새로운 탐지 프레임워크이다.
본 논문은 학습 가이드 샘플링, 다목적 점진적 재연결, 3단계 평활화 및 동적 경로 복구 기능을 통합하여 기존 방식에 비해 계획 성공률, 경로 품질 및 복구 효율성을 크게 향상시킨 동적 그리드 환경 내 자율 주행 차량을 위한 모듈형 경로 계획 프레임워크인 LKSD-PRRT*를 제안한다.