💻 컴퓨터 과학
A Flexible 3D Visual Reconstruction Method for Power Equipment Based on SCGS
본 논문은 스마트폰 이미지만을 활용하여 배경의 혼란과 재질의 복잡성을 극복하기 위해 의미론적 인지 윤곽 가이드를 활용하는 전력 설비용 경량화되고 효율적인 3D 재구성 방법인 SCGS를 제안하며, 이는 기존의 NeRF 기반 방식보다 현저히 빠른 처리 속도와 높은 충실도를 달성한다.
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cs
3900 편의 논문
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Risk Based Software Test Prioritization Using Machine Learning Defect Prediction on Five Open Source Repositories
이 논문은 표준적인 위험 기반 소프트웨어 테스트에서 머신러닝 성능을 부풀리는 치명적인 레이블-특성 순환성을 폭로한 뒤, 누출된 특성 제거와 엄격한 평가를 사용하는 정교한 프로토콜을 제안하여 강력한 베이스라인 대비 통계적으로 견고한 3.64%의 완만한 개선을 입증하는 동시에 이 모델들이 시간적으로 일반화하는 데 실패함을 밝혀낸다.
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Evaluating the Robustness of Safety-Aligned LLM Behavior to Short Contextual Prefixes
이 논문은 짧고 자동 최적화된 접두사가 고위험 결정 딜레마 상황에서 오픈 대규모 언어 모델의 안전 정렬을 심각하게 저해할 수 있음을 입증하며, 이는 모델의 근본적인 안정적 목표를 반드시 변경하지 않고도 행동 안전성 측면에서 치명적인 강건성 격차가 존재함을 드러낸다.
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HACI-Net: A Hybrid Attention and Channel Interaction Network for Food Image Recognition
본 논문은 식품 이미지 인식의 과제를 효과적으로 해결하기 위해 공간, 좌표 및 채널 어텐션 메커니즘을 채널 상호작용 모듈과 통합한 ConvNeXt 기반의 하이브리드 네트워크인 HACI-Net을 제안하며, 이를 통해 VireoFood-172 및 ChineseFoodNet 데이터셋에서 최첨단 정확도를 달성하였다.
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Finding winning team compositions by jointly modeling player proficiency and team congruency in multiplayer online games
이 논문은 개별 플레이어의 숙련도와 팀 역할 적합성을 공동으로 모델링하여 승리하는 팀 구성을 예측함으로써 기존 방식들을 크게 능가하는, 리그 오브 레전드의 3억 2천만 경기를 분석하는 트랜스포머 아키텍처 기반의 딥러닝 프레임워크를 제시한다.
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AI foundation model choice and false positive variation in Anti Money Laundering transaction screening
본 연구는 자금세탁방지 거래 스크리닝을 위해 서로 다른 거대언어모델을 선택하는 것이 오탐률과 운영 업무량의 급격한 변화를 초래한다는 점을 입증하며, 모델 선택이 명시적인 거버넌스와 모니터링이 필요한 핵심적인 운영 리스크 파라미터임을 확립한다.
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Frequency-Aware Mixture-of-Experts Framework for Named Entity Recognition with Adaptive Feedback Mechanism
본 논문은 명명된 개체명 인식(Named Entity Recognition) 작업에서 클래스 불균형 문제를 효과적으로 해결하고 희귀 개체에 대한 인식 성능을 향상시키기 위해, 적응형 선택기와 미분 가능한 오차 기반 피드백 메커니즘에 의해 유도되는 특화된 고주파 및 저주파 전문가를 활용하는 주파수 인지 혼합 전문가(frequency-aware mixture-of-experts) 프레임워크인 TriAdaptNER를 제안한다.
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An Energy-Efficient Traffic-Aware Dynamic Cluster Head Selection in EMAO-MTRUST for VANETs
본 논문은 BiLSTM 기반의 이동성 예측, 강화 학습 기반의 신뢰 관리, 그리고 에너지 효율적인 클러스터 헤드를 동적으로 선택하고 공격에 대비하여 안전하고 신뢰할 수 있는 라우팅을 보장하기 위한 하이브리드 최적화 알고리즘을 통합한 차량 애드혹 네트워크(VANET)를 위한 다목적 프레임워크인 MOTMER-VANET을 제안한다.
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G-Mamba: A Mechanism-Guided Graph State Space Network for Multi-Objective Prediction in Tyrosine Fermentation Process
본 논문은 티로신 발효 공정에서 바이오매스 및 생성물 농도의 실시간적이고 계산 효율적이며 정확한 예측을 달성하기 위해, 메커니즘 지식을 양방향 Mamba 구조 및 그래프 합성곱 신경망과 결합하여 장기 시퀀스 시간 역동성과 복잡한 공간 결합을 효과적으로 포착하는 그레이 박스 다목적 예측 네트워크인 G-Mamba를 제안한다.
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Learning Adaptive Gated Fusion of Convolutional and Transformer Features for Generalizable Medical Image Classification
본 논문은 학습된 적응형 게이팅 메커니즘을 사용하여 국소적 컨볼루션 특징과 전역적 트랜스포머 특징의 균형을 동적으로 조절함으로써, 데이터셋별 튜닝 없이도 다양한 진단 영역에 걸쳐 강건하고 일반화 가능한 의료 영상 분류를 달성하는 이중 경로 네트워크인 DACANet을 소개한다.