💻 컴퓨터 과학
Research on table tennis motion recognition under limb occlusion
본 논문은 신뢰할 수 있는 탁구 동작 데이터셋을 제시하고, 사지 폐쇄 상황에서의 동작 인식 정확도를 향상시키기 위해 폐쇄된 관절 위치를 효과적으로 예측하는 시공간 그래프 합성곱 신경망 모델을 제안한다.
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cs
4030 편의 논문
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Linear Gaussian Kernel Cycle Generative Adversarial Networks based Transformer Learning for Early-Stage Stroke Prediction with Parkinson and Skin Disease
본 논문은 파킨슨병 및 피부 질환 데이터셋의 데이터를 활용하여 고정밀도, 저지연 초기 단계 뇌졸중 예측을 달성하기 위해 이미지 노이즈 제거, GAN 기반 데이터 증강, 그리고 로젠탈 상관 트랜스포머 학습(Rosenthal Correlative Transformer Learning)을 통합한 선형 가우시안 커널 사이클 생성적 적대 신경망 기반 트랜스포머 학습(LGKCGAN-TL) 모델을 제안한다.
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Navigating the Human-Tech Nexus: Hybrid Intelligence as a Driver of Innovation and Trust in Software Engineering Decision-Making
본 연구는 AI 지원 연구 플랫폼을 활용하여 인간-AI 하이브리드 솔루션이 소프트웨어 공학 의사결정에서 가장 빈번하게 선호되는 균형 잡힌 접근 방식임을 입증하며, 이는 인간 단독 솔루션과 대등한 수준의 정확도와 신뢰를 유지하면서도 높은 창의성을 달 Achieve함으로써, 공학 교육이 AI를 인간의 판단을 대체하는 수단이 아닌 협업 도구로 통합하는 데 집중해야 함을 시사한다.
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Hybrid Spatio-Temporal Feature Representation for Discriminative Video Summarization
본 논문은 대조 기반, 객체 수준 및 장면 수준의 특징을 통합하여 변별력과 시간적 일관성을 향상시키는 하이브리드 시공간 특징 표현 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 기존 방식 대비 TVSum 및 SumMe 데이터셋에서 개선된 비디오 요약 성능을 입증한다.
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Dual-Diffusion Grid Texture Generation Based on Multimodal Geometric Perception
본 논문은 UV 매핑 왜곡과 해상도 한계를 극복하기 위해 멀티모달 기하학적 인지를 통합한 이중 확산 메쉬 텍스처 생성 방법을 제안하며, 이는 기존 방식들과 비교하여 생성된 3D 텍스처의 시각적 사실성, 기하학적 일관성 및 다양성을 유의미하게 향상시킨다.
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QRISP: Qubit-Efficient and Resolution-Independent Quantum Image Representation for Scalable NISQ Processing
본 논문은 통계적 블록 기술자를 통해 이미지를 인코딩함으로써 NISQ 하드웨어에 대한 회로 복잡도와 큐비트 요구량을 크게 줄이는 동시에 경쟁력 있는 분류 성능을 유지하는, 자원 효율적이고 해상도 독립적인 양자 이미지 표현 프레임워크인 QRISP를 제안한다.
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A Unified Dual-Branch Framework for Tri-ModalMedical Image Fusion and Super-Resolution
본 논문은 상보적 특징 통합을 강화하고 고품질의 융합된 표현을 생성하기 위해 양방향 교차 주의 모듈을 갖춘 특화된 구조 및 기능 분지를 채택함으로써, 삼중 모드 의료 영상 융합과 초해상도를 공동으로 최적화하는 통합 이중 분지 프레임워크를 제안한다.
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Layout-Aware Curriculum Learning for Lightweight Document OCR
이 논문은 쉬운 샘플에서 어려운 샘플로의 학습을 조직하는 휴리스틱 기반 커리큘럼 학습 전략과 새로운 레이아웃 인식 손실(Layout-Aware Loss) 함수를 결합하여 모델 파라미터나 추론 비용을 증가시키지 않으면서도 OmniDocBench에서 최첨단 성능을 달성하는 경량 문서 OCR 프레임워크인 LACL-OCR을 제안한다.
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Generative Artificial Intelligence and Linguistic Epistemic Justice for isiZulu and African Languages in Multilingual Education
이 기사는 AI 매개 교육에서 이시줄루어(isiZulu) 및 기타 아프리카 언어들을 위한 언어적-인식론적 정의를 달성하기 위해서는, 단순한 텍스트 생성을 넘어 이 언어들을 공평한 데이터 표현, 교사의 주체성, 그리고 제도적 책무성을 통해 추론, 정체성, 지적 권위의 유효한 인프라로 취급하는 거버넌스 체계를 구축해야 한다고 주장한다.
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Complexity-Aware Model Selection for Structural Simulation Surrogates: Defining the Boundary Between Descriptor Models and Mesh-Based Graph Neural Networks
본 연구는 단순한 기하학적 구조에는 기술자(descriptor) 기반 모델로도 충분하지만, 위상적 복잡성이 증가함에 따라 메시 기반 그래프 신경망이 필수적이 되며 훨씬 더 높은 정확도를 보인다는 점을 입증함으로써, 최적의 대리 모델 선택을 위한 단계적 경계를 정의하며 구조 시뮬레이션 대리 모델을 위한 복잡도 인지형 모델 선택 프레임워크를 구축한다.