3447 편의 논문
이 논문은 광학 및 SAR 이미지의 상호 보완적 특성을 활용하여 복잡한 환경에서의 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 대규모 정렬된 데이터셋 (M4-SAR), 통합 벤치마크 툴킷, 그리고 새로운 융합 탐지 프레임워크 (E2E-OSDet) 를 제안합니다.
이 논문은 이산 벡터 양자화의 한계를 극복하고 신체 부위 간 상호작용을 강화하기 위해, 신체와 손을 독립적으로 인코딩하는 UD-VAE, 액션 조건부 퓨전 (ACF), 그리고 적응형 단위 변조 (AUM) 를 결합한 연속 표현 기반의 새로운 반응 합성 프레임워크인 MARRS 를 제안합니다.
이 논문은 다국어 텍스트 렌더링을 위해 DiT 기반의 EasyText 프레임워크를 제안하고, 위치 인코딩 기술과 대규모 다국어 데이터셋을 활용하여 정밀하고 제어 가능한 고품질 텍스트 생성을 달성함을 보여줍니다.
이 논문은 7 개 프로그래밍 언어의 3 만 개 이상의 실제 취약점 패치를 활용하여 함수 및 라인 단위에서 대규모 언어 모델 (LLM) 이 기존 사전 학습 언어 모델 (PLM) 보다 다국어 취약점 탐지, 특히 고위험 취약점 식별에서 훨씬 우수한 성능을 보임을 실증적으로 규명했습니다.
이 논문은 생물학적 뉴런의 시냅스 필터링 메커니즘에서 영감을 받아 크로스 스케일 게이트 코딩 (CSGC) 과 경량 잔차 블록을 도입함으로써, 자율 주행 등 3D 객체 감지 작업에서 기존 SMOKE 대비 에너지 소비를 획기적으로 줄이면서도 성능을 크게 향상시킨 저전력 스파이킹 신경망 아키텍처 'SpikeSMOKE'를 제안합니다.
이 논문은 오스트리아의 주요 신문인 DerStandard 의 10 년간 (2013~2022) 에 생성된 7,500 만 건 이상의 댓글과 4 억 건 이상의 투표, 그리고 메타데이터를 포함한 대규모 종단적 데이터셋을 공개하며, 사용자 프라이버시를 보호하기 위해 원문 대신 임베딩 벡터와 해시화된 식별자를 제공하고 독일어 기반 온라인 담론 분석을 위한 중요한 자원을 제시합니다.
이 논문은 유동장 데이터의 물리적 특징을 구조화된 텍스트로 변환하고 데이터 압축 전략을 적용하여 대규모 시각 - 언어 모델의 과학적 이해 능력을 획기적으로 향상시킨 새로운 프레임워크 'FieldLVLM'을 제안합니다.
이 논문은 단일 RGB 이미지에서 카테고리 수준의 9 자유도 물체 포즈를 추정하기 위해 2D 검출과 포즈 추정을 통합한 단일 단계 트랜스포머 기반 프레임워크인 YOPO 를 제안하며, 추가 데이터 없이도 기존 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다.
이 논문은 정규화 기반의 효과성과 슈퍼시퀀스 방식의 증명 가능한 보안을 결합하여, 클러스터링된 행동 패턴에 따라 적응적으로 패딩 매개변수를 조정함으로써 위버사이트 지문 공격에 대한 방어 효율성을 극대화하면서도 정보이론적 보안을 유지하는 'Adaptive Tamaraw'라는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 로봇 작업에서 특정 관심 지점 (POI) 만을 선택적으로 정제하여 불필요한 배경 계산을 줄이고 부유물 (floaters) 을 제거함으로써, 기존 의미론적 가우스 스플래팅보다 훨씬 빠르고 정밀한 3D 재구성을 가능하게 하는 'CoRe-GS' 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 정적 타입 언어로 작성된 수백만 개의 GitHub 저장소를 대규모로 분석하여 실제 세계의 부동소수점 연산 사용 패턴을 규명하고, 기존 벤치마크의 대표성을 평가하며 1,000 만 개의 실제 부동소수점 함수 데이터셋을 공개함으로써 향후 부동소수점 자동 추론 기술 개발에 기여합니다.
이 논문은 시각, 청각, 음운론적 정보를 통합한 'VocSegMRI'라는 멀티모달 학습 프레임워크를 제안하여 실시간 MRI 기반의 성도 분할 정확도와 견고성을 획기적으로 향상시켰음을 보여줍니다.
이 논문은 통신이나 중앙 제어 없이 N 개의 4 족 보행 로봇이 물리적 접촉만으로 비그립형 물체를 집어 올리고 이동하는 분산 협력 수송을 가능하게 하는 계층적 정책 아키텍처와 새로운 보상 설계 기법을 제안합니다.
이 논문은 비서구 맥락에서 AI 를 사회적 선을 위해 효과적으로 설계하기 위해 언어, 제도, 안전 등 6 가지 핵심 요인과 사회문화적·제도적·기술적 영향력을 고려한 12 가지 가이드라인을 제시합니다.
이 논문은 대보초와 같은 산호초 생태계의 복원을 위해 인공 부양 및 유생 건강 모니터링에 필수적인 산란 계수 과정을 자동화하여 노동 시간을 획기적으로 단축하고 정확도를 높인 저비용 모듈형 카메라 시스템 'CSLICS'를 제안하고 그 유효성을 입증합니다.
이 논문은 딥러닝 모델의 잠재 공간에서 개념의 인코딩과 디코딩을 담당하는 방향 쌍을 비지도 학습으로 복원하여 모델의 블랙박스 성격을 해석 가능하게 만들고 예측 오류 수정 및 반사실 생성 등 다양한 응용이 가능하도록 하는 새로운 방법을 제안합니다.
이 논문은 비전 - 언어 모델의 멀티턴 대화 안전성을 강화하기 위해 새로운 위험 분류 체계와 자동화된 적대적 테스트 프레임워크를 포함한 'MMDS' 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 사용자 입력과 응답을 실시간으로 감시하는 'LLaVAShield'라는 새로운 안전 보호 메커니즘을 제안합니다.
이 논문은 Scan Histo 역사 지도 (1925-1950 년) 에서 텍스트 및 도로와 같은 복잡한 아티팩트를 효과적으로 제거하기 위해 이중 통과 U-Net 기반 딥러닝 파이프라인을 개발하여 1970 년대 이전 프랑스 전역의 도시 발자국 데이터를 최초로 공개함으로써 장기 도시화 역동성 연구를 위한 기반을 마련했습니다.
이 논문은 장애물이 많은 환경에서 다중 로봇 군집의 연결성을 유지하고 단절된 경우에도 복원할 수 있도록, 베지어 곡선 기반의 MPC-CLF-CBF 알고리즘을 제안하여 실시간 궤적 및 제어 동시 생성과 고차 미분 가능 특성을 통해 성공적인 항해를 보장합니다.
이 논문은 텍스트 프롬프트의 한계를 극복하고 외부 음악 이해 모델과의 잠재 정서 표현 정렬 (LARA) 을 통해 연속적이고 세밀한 감정 제어가 가능한 음악 생성 프레임워크 'LARA-Gen'을 제안하고, 이를 평가하기 위한 벤치마크와 예측 모델을 구축하여 기존 모델 대비 뛰어난 감정 준수도와 음악 품질을 입증합니다.