3900 편의 논문
이 논문은 오프라인 거대 언어 모델과 검색 증강 생성을 활용하여 데이터가 로컬에 유지되도록 보장하는 동시에, 증거의 완전성을 정확하게 평가하고 특정 공백을 탐지하며 사건 준비 시간을 단축함으로써 디지털 포렌식 조사 준비 태세를 크게 향상시키는 프라이버시 보호 프레임워크인 DOLPHIN을 소개한다.
본 연구는 인공지능이 정보 공유, 의사결정 및 조직적 조율을 강화함으로써 도시의 녹색 교통 발전을 유의미하게 촉진한다는 것을 실증적으로 입증하며, 이러한 긍정적인 효과는 인구 밀도, 에너지 소비, 오염 및 교통 혼잡도가 높은 도시에서 특히 두드러지게 나타난다.
본 논문은 고도의 이동성을 가진 UAV 환경에서 Q-값 추정 편향을 완화하고 라우팅 성능을 최적화하기 위해, 동적 이웃 탐색 및 섹터 기반 필터링과 결합된 가중치 적용 이중 Q-러닝 프레임워크를 활용하는 비행 애드혹 네트워크(FANET)용 적응형 라우팅 프로토콜인 WDQAR을 제안한다.
이 논문은 정규화된 토양 데이터를 기반으로 최적의 작물을 정확하게 예측하기 위해 랜덤 오버샘플링 기법, 개선된 정규화 및 하이브리드 특징 선택 방법, 그리고 새로운 피라미드 장면 분할 네트워크가 통합된 와이드 슬라이스드 레지듀얼 네트워크를 활용하는 고급 작물 추천 시스템을 제안한다.
이 논문은 디지털 유산 보존을 위해 복잡하고 퇴락한 서체를 효과적으로 전사할 수 있도록, 전처리된 텍스트 줄로부터 직접 문자를 인식함으로써 까다로운 문자 분할 과정을 우회하는 트랜스포머 기반의 TrOCR 프레임워크를 제안한다.
이 논문은 자연어를 Cypher 쿼리로 변환하는 데 필요한 고품질 평가 자원의 부족 문제를 해결하기 위해 세 가지 큐레이션된 도메인 특화 벤치마크를 공개하고 데이터셋, 모델 및 도구를 공유하기 위한 표준화된 레지스트리를 구축하는 커뮤니티 주도형 플랫폼인 Text2Cypher-Hub를 소개한다.
본 체계적 문헌 고찰은 2020년부터 2026년까지의 XAI 기반 사이버 보안 탐지 연구를 합성하여 평가 및 강건성 측면의 핵심적인 격차를 식별하고, 신뢰할 수 있고 운영적으로 효과적인 방어 시스템의 개발을 안내하기 위한 다차원적 분류 체계와 구조화된 연구 의제를 제안한다.
이 논문은 높은 벤치마크 정확도가 데이터 누수와 후보군 커버리지 문제를 어떻게 은폐하는지를 드러내는 임상 약어 중의성 해소를 위한 감사 가능한 평가 프로토콜을 소개하며, 신뢰할 수 있는 임상 자연어 처리 평가를 위해서는 단일 정확도 점수에 의존하기보다 누수 강건성, 후보군 지원, 그리고 교정된 신뢰성을 별도로 보고해야 함을 입증한다.
본 논문은 다중 스케일 특징 통합, 복제-이동 위조를 위한 소스-타겟 대응 감독, 그리고 다양한 데이터셋 전반에서 높은 정확도와 일반화 성능을 달もの하기 위한 적응형 단서 융합을 통해 이질적인 포렌식 흔적을 효과적으로 해결하는, 변조 유형 인지형 동적 멀티 브랜치 디코더를 특징으로 하는 의사 레이블 주도형 이미지 변조 국소화 방법을 제안한다.
본 논문은 추론 시간의 연산량과 주석 예산에 대한 동시 제약 조건 하에서 성능을 효과적으로 최적화하기 위해 신뢰도 기반 모델 라우팅과 난이도 순위 기반 리플레이를 결합한 소형 무인 항공기(UAV) 탐지용 자원 인식 인지 전략을 제안하고 평가한다.