💻 컴퓨터 과학
BioGCN: Biologically Inspired Graph Convolutional Network to Predict Human Oral Bioavailability
이 논문은 ATC 코드를 도메인 지식으로 통합하여 기존의 머신러닝 방법 및 기존 모델들과 비교하여 인간의 경구 생체이용률 예측 정확도를 크게 향상시킨 생물학적 영감을 받은 그래프 합성곱 신경망인 BioGCN을 소개한다.
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cs
4092 편의 논문
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Research on an Insulator Defect Detection Method Integrating Multi-Scale Perception and Triple Attention
본 논문은 DSDown 다운샘플링 모듈, Triplet Attention, 그리고 WIoU 손실 함수를 기반으로 한 RFCAConv 기반 다중 스케일 인지 기술을 통합하여 복잡한 송전선 환경에서 오탐지와 미검출을 줄이면서 동시에 탐지 정확도와 계산 효율성을 크게 향상시킨 개선된 애자 결함 탐지 알고리즘인 DTRW-YOLO11s를 제안한다.
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RECO-Rank: A Compensatory Multi-Evidence Ranking Model for Cross-Domain Reviewer Recommendation
본 논문은 교차 도메인 리뷰어 추천에서 의미론적 우선 필터링의 한계를 극복하기 위해 의미론적, 주제적, 인용 신호를 통합하여 상위 순위 정밀도를 유지하면서도 서로 다른 용어를 사용하는 적합한 리뷰어를 식별함으로써 성능을 개선하는 보상적 다중 증거 랭킹 모델인 RECO-Rank를 제안한다.
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AI-Enhanced Sustainable Cement Manufacturing: Optimization, Efficiency, and Environmental Impact Reduction
본 논문은 신경망, 유전 알고리즘, 강화 학습 및 서포트 벡터 머신을 결합하여 시멘트 배합 설계, 킬른 제어 및 전과정 평가를 동시에 최적화함으로써 주요 구현 과제들을 해결하는 동시에 이산화탄소 배출량, 에너지 소비 및 원자재 사용의 상당한 절감을 달성하는 새로운 통합 AI 프레임워크를 제안한다.
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HCL-YOLOv8: Lightweight Transmission-Line Insulator Defect Detection via Hierarchical Consistency Learning and Task-Aligned Label Assignment
본 논문은 복잡한 배경 내 미세 결함의 국지화 문제를 해결하기 위해 계층적 일관성 학습, 작업 정렬 레이블 할당 및 특화된 손실 함수를 통합하여 송전선 애자 결함 식별을 향상시키는 경량 탐지 프레임워크인 HCL-YOLOv8을 제안한다.
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Biomechanics-Guided Standard Action Modeling and Lightweight ST-GCN for Interpretable Phase-Based Action Quality Assessment
본 논문은 체육 교육 환경에서 제자리멀리뛰기에 대한 단계별 고정밀 품질 평가 및 피드백을 제공하기 위해, 생체역학적으로 유도된 표준 동작 모델링과 4개 층의 ST-GCN을 결합한 경량화되고 해석 가능한 프레임워크를 제안한다.
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Structured Semantic Supervision for Annotation-Scarce Composed Image Retrieval
본 논문은 수동으로 주석이 달린 트리플렛에 의존하지 않고, 레이블이 없는 이미지로부터 구조화된 의미적 감독을 활용하여 주석이 부족한 도메인에서의 미세 조정된 검색 성능을 향상시키는 조합 이미지 검색을 위한 제로샷 적응 프레임워크를 제안한다.
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MMIF-MESFusion：Coupling Modality-Specific Enhancement and Statistics- Guided Adaptive Fusion for Medical Image Fusion
본 논문은 모달리티 인식 강화 모듈, 장거리 의존성 포착을 위한 공간 게이트형 맘바(Spatial Gated Mamba) 모듈, 그리고 통계 가이드 적응형 융합 모듈을 결합하여 다양한 데이터셋에 걸쳐 강건하고 고품질의 융합을 달성함으로써, 다중 모달 의료 영상 융합에서의 이질적인 특징 분포 및 적응적 통합 문제를 해결하는 새로운 프레임워크인 MESFusion을 제안한다.
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A Lightweight Feature Recalibration Strategy for Fourier Contour Regression in Remote Sensing Object Detection
본 논문은 계수 회귀 분기에서 관련 채널을 적응적으로 강조함으로써 원격 탐사 객체 탐지를 위한 푸리에 윤곽 회귀의 정확도를 향상시키고, 무시할 만한 수준의 계산 오버헤드로 여러 벤치마크에서 상당한 성능 향상을 달성하는 경량 특징 재보정 전략을 제안한다.
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Research on Motion Image Deblurring via Spatial–Frequency Dual-Domain Information Fusion
본 논문은 전역적 구조 모델링과 국소적 세부 사항 보존 사이의 균형을 효과적으로 맞추기 위해 제약된 동적 융합 메커니즘을 갖춘 시공간-주파수 이중 도메인 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 링잉 아티팩트를 억제하면서 최첨단 모션 디블러링 성능을 달성한다.