💻 컴퓨터 과학
MonoClub: Pose-Guided Joint Localisation of Golf Clubhead and Shaft in Monocular Swing Video
이 논문은 신체 규모의 사전 정보, 기하학적 및 외관 단서, 그리고 시간적 일관성을 통합함으로써 모션 블러와 폐쇄와 같은 문제를 극복하여 단안 비디오에서 골프 클럽 헤드와 샤프트를 안정적으로 국지화하는 포즈 가이드 프레임워크인 MonoClub을 소개한다.
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cs
3657 편의 논문
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Zero-To-Few Shot Large Language Model Performance in Systematic Review and Meta-Analysis Automation: A Validation Study Across All Major Steps Of Five Published Systematic Reviews
본 연구는 GPT-5 Pro 시리즈가 제로샷 내지 퓨샷 프롬프팅을 사용하여 체계적 문헌고찰의 데이터 추출 및 비뚤림 위험 평가를 유의미하게 가속화하고 정확하게 자동화할 수 있음을 입증하는 한편, 여전히 전체 텍스트 스크리닝에서는 성능이 미달하며 신뢰성을 확보하기 위해 검색식 생성 및 논문 스크리닝 단계에서 인간 참여형 하이브리드 워크플로우가 필요함을 보여준다.
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Artificial Lemming Algorithm-Optimized CrossKAN for Multi-Energy Load Forecasting
이 논문은 콜모고로프-아르노프 네트워크(Kolmogorov–Arnold Network) 헤드와 인공 레밍 알고리즘(Artificial Lemming Algorithm)으로 최적화된 구조, 그리고 삼중 상관관계 특징 선택을 결합하여 계산 효율성을 유지하면서도 예측 정확도를 크게 향상시킨 경량 다중 에너지 부하 예측 모델인 CrossKAN을 소개한다.
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Measuring Model Durability under Progressive Tabular Distribution Shift:Absolute Performance, Operational Failure, and Label- Free Monitoring
이 논문은 여러 데이터셋과 변화 메커니즘에 걸친 점진적인 표 형식 분포 변화(progressive tabular distribution shifts) 하에서 네 가지 머신러닝 모델의 내구성을 평가하며, 초기 클린 성능이 절대적 내구성을 강력하게 예측하는 반면 상대적 유지 지표는 오해의 소지가 있을 수 있다는 점과, 데이터 가용성에 따라 DoC 또는 랜덤 포레스트 회귀 모델과 같은 특정 모니터링 전략이 운영 실패를 감지하는 데 최적이라는 점을 밝히고 있다.
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ThyroNet A Hybrid Deep Learning Model for Early Prediction of Recurrence in Thyroid Cancer Patients
이 논문은 임상 및 병리적 특징을 효과적으로 분석하여 개인 맞춤형 치료 계획을 지원함으로써 갑상선암 재발 예측에서 높은 정확도(테스트 정확도 94.81%)를 달하는 CNN, BiLSTM 및 DNN 레이어가 결합된 하이브리드 딥러닝 모델인 ThyroNet을 소개한다.
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From Materials Discovery to Deployment: A Critical Review of Artificial Intelligence Methods Across the Sensor Development Pipeline
이 비판적 검토는 센서 개발 파이프라인 전반에 걸친 AI 방법론의 성숙도를 매핑하며, 교정 및 재료 스크리닝과 같은 분야에서 상용화된 역량과 엔드 투 엔드 라이프사이클 압축에 대한 상당한 수준의 투영된 주장 사이를 구분하는 한편, 주요 데이터 격차와 향후 검증을 위한 조건을 식별한다.
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Adaptation Over Aggregation: Revisiting Pooling for Mamba-Based Cross-Domain ABSA
이 논문은 Mamba 기반의 교차 도메인 속성 기반 감성 분석에 있어, 현재 BERT와 비교하여 구현상의 비효율성에도 불구하고, 단순한 마지막 토큰 풀링을 의사 라벨 적응과 결합하는 것이 정교한 집계 방법이나 복잡한 풀링 전략보다 더 효과적임을 입증한다.
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Improving machine learning-based paper mill detection in cancer research using full text, image and citation data
본 연구는 제목 및 초록 정보에 본문, 인용, 이미지 데이터를 통합함으로써 암 연구 분야의 머신러닝 기반 논문 공장 탐지 성능을 향상시키는 것이 내부 검증에서 최대 98.2%, 외부 검증에서 96.4%의 정확도를 달성하며 모델 정확도를 유의미하게 개선한다는 것을 입증한다.
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Conflict aware abstention does not improve selective accuracy over confidence ranking in FEVER claim verification
이 논문은 FEVER 주장 검증에서 갈등 인지적 기권(conflict-aware abstention)이 답변을 유보하기 위한 해석 가능한 근거를 제공함에도 불구하고, 동일한 커버리지 수준에서 표준 신뢰도 기반 순위 지정보다 선택적 정확도를 개선하지 못하며 과학적 증거에 적용했을 때 성능이 저하된다는 점을 입증한다.
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SciFilter: A Metadata-Driven Approach to Registry-Aligned Screening of Scholarly Publication Sources at Scale
본 논문은 서지 데이터를 JUFO 및 노르웨이 레지스터와 같은 국가 등록 체계와 정렬함으로써 학술 출판 출처의 확장 가능한 스크리닝을 자동화하고, 인간이 큐레이션한 벤치마크에 대해 높은 정확도(정밀도 0.95, 재현율 0.96)와 신뢰도(Fleiss' Kappa 0.94)를 달성하는 오픈 액세스 기반의 메타데이터 구동 시스템인 SciFilter을 소개한다.