💻 컴퓨터 과학
Red Panda Catboost Prediction Framework For Detecting Intrusion In Industrial Internet Of Things
본 논문은 산업용 사물인터넷(IIoT) 환경 내 침입 공격 탐지에서 99.4%의 정확도를 달agi 위해 레서판다에서 영감을 얻은 적합도 알고리즘을 최적의 특성 선택에 활용하는 새로운 레서판다 캣부스트 예측 시스템(RPCPS)을 제안한다.
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cs
4030 편의 논문
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An evidence-gated audit algorithm for low-altitude-economy readiness in mountainous Yunnan, China
본 논문은 예측 기반의 수요 예측보다 감사 가능한 행정적 준비성과 현장 조사 타겟팅을 우선시함으로써 데이터가 부족하고 불균형하게 발전한 지역의 거버넌스 문제를 해결하기 위해 설계된, 산악 지형인 운남성의 저고도 경제 발전을 위한 군 단위 준비성을 스크리닝하는 증거 기반 게이트형 공간 감사 알고리즘인 EGSA를 소개한다.
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Adaptive Lower Bound Evaluation for the Permutation Flowshop Scheduling Problem
본 논문은 순열 흐름숍 스케줄링 문제(Permutation Flowshop Scheduling Problem)의 LB2 하한 평가에서 머신 쌍을 선택하기 위한 체계적인 분석과 적응형 전략을 제시하며, 쌍의 수와 선택을 동적으로 조정하는 것이 하한의 타이트함과 계산 비용 사이의 균형을 맞춤으로써 분기 한정(branch-and-bound) 성능을 유의미하게 향상시킬 수 있음을 입증한다.
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Category-Level Fine-Grained Sketch-Based 3D Shape Retrieval
이 논문은 54개의 하위 카테고리를 포함하는 새로운 데이터셋을 도입하고, 입력된 스케치의 세밀한 디테일에 부합하는 3D 형상을 효과적으로 검색하기 위해 특화된 특징 추출기와 최적화된 교차 도메인 정렬을 특징으로 하는 방법을 제안함으로써 카테고리 수준의 미세 조정된 스케치 기반 3D 형상 검색 문제를 다룹니다.
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Action-aligned Representation Geometry in Vision–Language–Action Models
이 논문은 시각-언어-행동(VLA) 모델이 훈련 과정에서 일관되게 구조화되고 행동과 정렬된 잠재 기하 구조(latent geometry)를 발달시킨다는 점을 밝히며, 이는 작업 성능과 상관관계가 있고 계층적으로 나타나며 효과적인 행동 예측 및 일반화에 필수적인 핵심적인 조직 원리로 작용한다.
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Ant colony optimization plus Temporal difference and opposition-based learning for semi-supervised multi-label feature selection
본 논문은 제한된 레이블 데이터에 대해 정확도를 크게 향촉시키고 해밍 손실(Hamming loss)을 줄이기 위해 개미 군집 최적화, 시간차 강화 학습, 그리고 대립 기반 학습을 통합한 새로운 준지도 다중 레이블 특징 선택 방법을 제안하며, 이는 높은 계산 비용이 발생하지만 정밀도가 요구되는 응용 분야에 적합하다.
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Design and Validation of an Enterprise Architecture Framework for ROP Surveillance: A Multi-Layer Interoperability Approach
본 연구는 디자인 사이언스 연구(Design Science Research)와 델파이 연구(Delphi study)를 활용하여, 중저소득 국가의 국가 수준 미숙아 망막병증 감시 체계에서 발생하는 상호운용성 및 파편화 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 표준 기반의 4계층 기업 아키텍처 프레임워크를 설계, 검증 및 실증적으로 확립한다.
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CHIMERA-Tab: A Scalable AI-Driven Framework for Automated Feature Selection and Heterogeneous Stacking in Imbalanced Banking Data Classification
본 논문은 불균형한 뱅킹 분류에서 최첨단 성능을 달ato하기 위해 카오스 메타휴리스틱 전처리와 TabNet 및 그래디언트 부스팅 모델의 이종 스태킹 앙상블을 결합한 확장 가능한 AI 프레임워크인 CHIMERA-Tab을 소개하며, 스태킹 아키텍처가 정확도의 주요 동력인 반면 카오스 전처리는 특성 선택과 해석력을 향상시킨다는 점을 입증한다.
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Hardness-Aware Kernelized Contrastive Learning for Brain Age Prediction
본 논문은 연령이 유사한 쌍(pair)에서의 표현-레이블 불일치를 명시적으로 강조함으로써 기존 방법들을 개선하고, 다기관 데이터셋에 걸쳐 우수한 정확도와 강건한 임베딩 구조를 달성하는, T1 가중 MRI로부터의 뇌 연령 예측을 위한 난이도 인지 커널화 대조 학습 프레임워크를 제안한다.
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Comparing the Predictive Value of Structured Digital Features and Clinical Text for Inpatient Liver Failure Prediction: A Large-Scale Real-World EHR Study
약 90,000건의 입원 사례를 대상으로 한 대규모 연구에서, 구조화된 디지털 검사 기능은 간부전을 예측하는 데 있어 임상 자유 텍스트보다 현저히 우수한 성능을 보였으며, 이는 객관적인 수치 데이터가 서술형 임상 기록보다 해당 질환의 진단 기준을 훨씬 더 효과적으로 포착한다는 것을 입증했다.