4030 편의 논문
이 논문은 기존 알고리즘과 비교하여 이질적인 긴급 구조 서비스를 위해 패킷 전달, 신뢰성 및 에너지 효율성을 크게 향상시키기 위해 카르스트 동굴 무선 메쉬 네트워크에서 자원을 동적으로 할당하고 링크를 스케줄링하는 계층적 강화 학습 기반 스케줄링 방법인 HRL-TSCH-ERC를 제안한다.
HierGait는 미세한 동작 포착, 교차 모달 정렬 및 시간적 모델링의 한계를 극복하기 위해 적응형 다중 스케일 시간적 강화, 구조 가이드 정렬 융합 및 전역 컨텍스트 재보정을 통합하여 CASIA-B 데이터셋에서 최첨단 성능을 달성하는 계층적 다중 모달 보행 인식 프레임워크이다.
EDD-3DGS는 광도 기반의 깊이 증류 프레임워크로서, 광도 및 깊이 감독을 동적으로 균형 있게 조절하고 노이즈가 있는 사전 정보를 필터링하며 단안 깊이 척도를 정렬함으로써, 기하학적 충실도를 보존하는 동시에 부유 아티팩트를 제거하여 3D 가우시안 스플래팅의 저조도 재구성 실패 문제를 극복한다.
본 논문은 기하학적 사전 지식, 모델 압축, 그리고 임상 의사결정 지원을 위한 적응형 하이퍼파라미터 튜닝을 통합하여, 양자 행동 입자 군집 최적화(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)를 통해 최적화된 사전 제약 기반 경량 HRNet 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 발달성 고관절 이형성증에 대한 고정밀 및 고효율 IHDI 분류를 달성한다.
본 연구는 잠재적 미끄러짐 특성과 발굴 맥락을 활용하여 파편화된 죽간의 자동 재구성을 획기적으로 개선함으로써 기존의 쌍별 매칭 방식보다 정확도와 오류 감소 측면 모두에서 우수한 성능을 보이는 코퍼스 규모의 제약 최적화 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 오픈 사이언스 배포를 위해 양자 내성 암호 무결성을 의무화하는 양자 일반 공중 라이선스(QGPL) v3.0을 소개하며, 중앙 집중식 인프라 없이 범용 하드웨어에서 아티팩트의 장기적 진본성을 보장하는 하이브리드 서명 체계를 통해 그 실질적인 구현 가능성을 입증한다.
본 논문은 터보팬 및 베어링 결함 데이터셋 전반에 걸쳐 자원 효율성과 고장 우선순위 결정 측면에서 통계적으로 유의미한 개선을 입증하며, 예측 유지보수 스케줄링을 최적화하기 위해 딥러닝 기반의 잔여 수명 예측과 TOPSIS 다기준 의사결정 방법을 통합한 인더스트리 4.0 프레임워크를 제안한다.
TongGuOCR는 일관된 인식 블록을 위한 전처리 모듈과 희귀 글자를 위해 어휘를 확장하고 공간적 전이를 모델링하는 토큰 증강 인식 모듈을 채택함으로써 도전적인 벤치마크에서 기존의 전통적 및 멀티모달 모델들을 크게 능가하며 중국 역사 문서를 정확하게 필사하도록 설계된 새로운 레이아웃 인식 및 토큰 증강 OCR 프레임워크이다.
이 연구는 인간 평가자들의 일치도가 보통 수준일 때 Gemini 2.5 Flash가 10-샷 프롬프팅을 통해 영어 학습자의 구어 영어 평가에서 인간 수준의 일치도를 달 수 있는 반면, 인간의 일치도가 매우 높을 때는 그 성능이 저하된다는 점을 입증하며, 이는 단순한 단어 정확도를 넘어 평가할 수 있는 능력에도 불구하고 신중한 보정 및 인간의 감독이 필요함을 강조한다.
이 서베이는 모델 압축, 경량 아키텍처, 지속 가능성 지표를 검토함으로써 자원이 제한된 엣지 기기를 위한 에너지 효율적인 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 관한 연구를 종합하는 동시에, 지속 가능한 온디바이스 인텔리전스 설계를 가이드하기 위한 ALEMC 프레임워크를 소개한다.