💻 컴퓨터 과학
Synthetic personas as support for UX research
본 논문은 초기 단계의 분석과 가설 설정을 가속화하기 위해 합성 페르소나와 AI 생성 여정을 UX 연구에 통합하는 디자인 과학 연구 기반의 절차를 제안하며, 동시에 편향을 완화하고 경험적 타당성을 확보하기 위한 인간 감독의 결정적 필요성을 강조한다.
💻 Category
cs
4000 편의 논문
💻 컴퓨터 과학
Multi-View Aggregation Transformer with Contrastive Learning for 3D Shape Retrieval
본 논문은 여러 벤치마크에서 3D 형상 검색 분야의 최첨단 성능를 달럽하기 위해 계층적 다중 뷰 어텐션, 특화된 채널 변조 모듈, 그리고 절대 코사인 유사도 지표를 통합한 기하학적 정렬 프레임워크인 Multi-View Aggregation Transformer(MVAT)를 제안한다.
💻 컴퓨터 과학
DDAN: A Dense Dual-Attention Network with Physics-Informed Loss for Robust Multi-Type Optical Image Denoising
본 논문은 잔차 밀집 블록(residual dense blocks)을 이중 주의 메커니즘(dual attention mechanisms) 및 특화된 복합 손실 함수와 결합함으로써, 가법적, 승법적 및 혼합형 광학 노이즈를 견고하게 제거하여 최첨단 성능을 달성하는 물리 정보 기반 딥러닝 프레임워크인 밀집 이중 주의 네트워크(Dense Dual-Attention Network, DDAN)를 소개한다.
💻 컴퓨터 과학
Attention-Enhanced Temporal Convolutional Network for Continuous Word-Level Indian Sign Language Recognition
이 논문은 Mediapipe를 활용한 랜드마크 추출과 시공간적 특징을 효과적으로 포착하기 위한 확장 합성곱(dilated convolutions)을 활용하여, 특화된 데이터셋에서 BiGRU, BiLSTM 및 하이브리드 모델보다 우수한 성능을 입증하며 연속적인 단어 수준의 인도 수어 인식을 위한 어텐션 강화 시간적 합성곱 신경망(TCN) 프레임워크를 제안한다.
💻 컴퓨터 과학
CP-GOF: A Center-Object-Faithful and Age-Aware Training-Time Pruning Method for Gaussian Opacity Fields
본 논문은 기하학적 충실도를 보존하면서 저장 오버헤드를 줄이기 위해, 연령 인지형 제로 코스트 지수 이동 평균 중요도 측정치와 중심 보호 메커니즘을 활용하여 중복된 가우시안을 제거하는 Gaussian Opacity Field를 위한 훈련 시간 프루닝 방법인 CP-GOF를 제안한다.
💻 컴퓨터 과학
A Study on the Intelligent Recommendation of Interdisciplinary Student Innovation and Entrepreneurship Projects Integrating Knowledge Graphs and Graph Neural Networks
본 논문은 이질적인 교육 데이터와 다중 홉(multi-hop) 기술 상보성을 효과적으로 활용함으로써, 학제 간 학생 혁신 및 창업 프로젝트 추천의 정확성, 강건성 및 설명 가능성을 향상시키기 위해 지식 그래프와 그래프 신경망을 결합한 KG-GNN-IPR 모델을 제안한다.
💻 컴퓨터 과학
Zero-Harm Feature Calibration and Adaptive Boundary Query for Tiny Object Detection
본 논문은 표현 붕괴(representation collapse)를 방지하기 위한 제로-하름 특징 교정(Zero-Harm Feature Calibration, ZFC)과 적응형 쿼리 할당을 위한 통계적 경계 할당기(Statistical Boundary Allocator, SBA)를 결합하여, 계산 비용을 크게 줄이면서도 AI-TOD-V2 및 VisDrone-DET2019에서 최첨단 성능을 달성하는 초소형 객체 탐지를 위한 공동 최적화 프레임워크를 제안한다.
💻 컴퓨터 과학
ESLA: Empirical and Semantic Label Alignment for Multi-Source NER Transfer in Unlabeled Target Domains
이 논문은 경험적 예측 일관성과 의미론적 표현을 결합하여 여러 소스 도메인 간의 이질적인 개체명 인식 레이블을 정렬함으로써, 타겟 측의 학습 감독 없이도 unlabeled 타겟 도메인으로의 효과적인 교차 도메인 전이를 가능하게 하는 프레임워크인 ESLA를 소개한다.
💻 컴퓨터 과학
Multi-Scale Attention-Enhanced EfficientNet for Automated Gleason Grading of Prostate Cancer
본 연구는 EfficientNetB7과 이중 어텐션 메커니즘을 기반으로 하여 PANDA 데이터셋을 이용한 전립선암의 자동 글리슨 등급 판정에서 97.69%의 정확도와 0.98의 코헨 카파(Cohen's Kappa) 점수로 최첨단 성능을 달나하는 다중 스케일 효율적 어텐션 합성곱 네트워크(Multi-Scale Efficient Attention Convolutional Network, MSEACN)를 소개한다.
💻 컴퓨터 과학
Fourier Double Gate Physics-Informed Neural Networks for Multiscale PDE Solutions and Spatiotemporal Field Modeling
본 논문은 다중 스케일 푸리에 특징 인코딩, 더블 게이트 구조, 그리고 적응형 손실 가중치를 통합하여 스펙트럼 편향과 그래디언트 불균형을 극복함으로써, 다중 스케일 편미분 방정식을 풀고 복잡한 시공간 온도장을 재구성하는 데 있어 우수한 정확도를 달성하는 푸리에 더블 게이트 물리 정보 신경망(FDG-PINN)을 제안한다.