💻 컴퓨터 과학
A framework for hallucinations explainability in text summarization
본 논문은 LLM 기반 텍스트 요약에서 환각을 효과적으로 탐지, 정량화 및 설명하기 위해 향상된 SMILE 파이프라인 내에서 의미론적 불안정성과 SHAP 기여도 분석에 기반한 환각 심각도 점수(HSS)를 도입하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
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cs
4030 편의 논문
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Applied Mathematical Robustness Analysis of Maximum-Likelihood Pairwise Ranking for Comparison-Driven Intelligent Systems
이 논문은 적응형 부분 집합 선택 공격(ASSA) 휴리스틱을 사용하여 예산 제약이 있는 조정된 섭동에 대한 최대 우도 쌍체 순위 추정량의 강건성을 조사하며, 순위 취약성이 보편적으로 예측 가능한 것이 아니라 데이터 의존적이고 체제 민감적이라는 점을 밝힌다.
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TDCO-Net: A Triple-Dynamic Collaborative Optimization Network for Multimodal Sentiment Analysis
본 논문은 동적 모달 보조 학습, KAN 기반 시각-음향 극성 교정, 그리고 신뢰도 기반 샘플 선택을 통합하여 모달리티의 신뢰도 변화와 경계 샘플 노이즈 문제를 효과적으로 해결함으로써 멀티모달 감성 분석을 향상시키는 삼중 동적 협업 최적화 네트워크인 TDCO-Net을 제안한다.
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CAMF-Zero: Contradiction-Aware Reasoning for Zero-Day Threat Detection in Federated Multi-Cloud Environments
본 논문은 이질적인 텔레메트리 소스 간의 의미론적 불일치를 명시적으로 평가함으로써 연합 멀티 클라우드 환경에서 제로 데이 위협을 탐지하기 위해 새로운 일관성 인지 모순 점수(CACS)를 활용하는 모순 인지 추론 프레임워크인 CAMF-Zero를 제안하며, 이를 통해 기존 방식 대비 탐지 재현율을 크게 향상시키고 오탐률을 줄인다.
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A Robust and Explainable Multimodal Fusion Framework for Emotion Recognition Using Visual–Textual Feature Learning and Ensemble Optimization
본 논문은 시각적 및 텍스트 특징을 스택 앙상블 학습 접근법과 결와하여 감정 인식에서 최첨단 정확도(98.41%)를 달성함으로써 단일 모달 방식보다 우수한 성능을 보이는 동시에, SHAP와 LIME을 통해 해석 가능성을 보장하는 강건하고 설명 가능한 멀티모달 융합 프레임워크를 제안한다.
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Classification of butterfly species with improved models based on transfer learning method of convolutional neural networks
이 논문은 특정 레이어를 통해 전이 학습을 강화하여 나비 종 분류에서 94.33%의 정확도를 달acia 표준 CNN 아키텍처를 능가하고 다양한 데이터셋에 걸쳐 강력한 일반화 성능을 입증하는 강건한 GDD-TL 방법을 제안한다.
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Predicting Replication from Domain-Stripped Fingerprints, Where Citations Fail
이 논문은 초록으로부터만 도출된 투명하고 도메인이 제거된 언어 모델 지문이 별도의 '검증 가능성' 축을 분리해냄으로써 연구 재현성을 예측하는 데 있어 인용 기반 지표를 상당히 능가하며, 이를 통해 인용이 왜 과학적 견고성의 대리 지표로서 실패하는지를 설명한다는 점을 입증한다.
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Building a clinical and academic health research network using data science and artificial intelligence
본 연구는 데이터 과학과 인공지능을 사용하여 출판 메타데이터를 체계적으로 분석하고 그래프 기반 모델을 구축하는 것이 북잉글랜드 지역의 알코올, 중독 및 정신 건강에 초점을 맞춘 임상 및 학술 보건 연구 네트워크를 구축함에 있어 수동 방식에 대한 확장 가능하고 효율적이며 편향되지 않은 대안임을 입증한다.
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Diffusion-Augmented State-Space Learning for Pericardial Effusion Segmentation in Echocardiography: A Multicenter Model-Development Study with External Image-Source Evaluation
이 다기관 연구는 합성 데이터 증강을 위한 가보르 사전 확률(Gabor-prior) 가이드 확산 모델과 상태 공간 기반 분할 네트워크를 결합한 새로운 프레임워크를 제시하며, 이는 집합적으로 심낭 삼출액 경계 설정 정확도를 향상시켰고 내부 및 외부 초음파 데이터셋 전반에 걸쳐 견고한 일반화 성능을 입증하였다.
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A Cooperative Multi-Agent Framework for Author Name Disambiguation
이 논문은 벤치마크 데이터셋에서의 성능을 향상시키는 동시에 실행 시간을 크게 단축하면서도 경쟁력 있고 모듈화된 효율적인 저자명 모호성 해소를 달성하기 위해, 특화된 에이전트들을 통해 의미론적 표현과 해석 가능한 메타데이터 증거를 통합하는 협력적 다중 에이전트 프레임워크인 AIDA-AND를 소개한다.