💻 컴퓨터 과학
Hybrid Neural Modelling: Theory and Applications
이 논문은 신경망과 기계론적 방정식을 연결하는 통일된 수학적 프레임워크를 구축함으로써 신흥 분야인 하이브리드 신경 모델링을 체계화하며, 추론과 예측에서의 역할을 명확히 하는 동시에 불확실성 정량화를 위한 다양체 학습 관점을 제공한다.
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cs
4092 편의 논문
💻 컴퓨터 과학
Dynamic Adaptive Fusion Model (DAFM) for Real-Time Oil Production Forecasting
본 연구는 정적 모델의 한계를 극복하기 위해 적응형 게이팅 메커니즘을 통해 의사결정 나무(Decision Trees), 랜덤 포레스트(Random Forests), XGBoost 및 BiLSTM 네트워크를 동적으로 통합하여 오일 생산량 예측에 있어 우수한 정확도(R² = 0.97)와 신속한 추론을 달성하는 실시간 지능형 예측 시스템인 동적 적응형 융합 모델(Dynamic Adaptive Fusion Model, DAFM)을 제안한다.
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ModernBERT-TR: A Modern Encoder Foundation Model for Turkish
이 논문은 ModernBERT 아키텍처와 커스텀 토크나이저를 사용하여 1444억 개의 토큰으로 처음부터 사전 학습된 1억 5천만 파라미터 규모의 터키어 인코더인 ModernBERT-TR을 소개하며, 이는 훨씬 적은 자원으로 학습되었음에도 불구하고 기존의 터키어 베이스라인 모델들을 크게 능가하고 더 큰 규모의 동시 모델들과 대등한 성능을 보여준다.
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DriftSense++: Spatially Adaptive Drift Management in Dynamic Spatial Crowdsourcing
DriftSense++는 데이터 및 개념 드리프트를 탐지하고 적응적으로 관리하기 위해 폐쇄 루프형 지역 인식 접근 방식을 채택함으로써 공간 크라우드소싱 작업 할당을 강화하는 동적 프레임워크이며, 다양한 실제 데이터셋에 걸쳐 정확도, 오경보 감소 및 회복 속도 측면에서 기존 방식들을 유의미하게 능가합니다.
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Prediction of SQL injection using Machine Learning
이 논문은 공격자가 데이터베이스 쿼리를 조작하고 서버 보안을 침해할 수 있게 하는 SQL 인젝션 공격을 효과적으로 탐지하고 예측하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 평가하는 데 초점을 맞춥니다.
💻 컴퓨터 과학
ICU Mortality and LOS Prediction Models Using Machine Learning Based on Both Real and Synthetic Data
본 연구는 실제 데이터와 합성 데이터를 사용하여 에티오피아 병원의 중환자실 사망률 및 입원 기간을 예측하기 위한 머신러닝 모델을 평가하며, 높은 계산 비용에도 불구하고 CTGAN으로 생성된 데이터를 활용한 하이브리드 학습이 다른 방법들보다 유의미하게 뛰어난 성능을 보인다는 점과 산소 요구량 및 SpO2가 가장 강력한 사망 예측 인자라는 점을 밝혀냈다.
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Orientation-Aware Mesh Learning via a Signed Half-Dihedral Scalar for Robust Shape Classification under Structural Perturbations
본 논문은 국부적 면 방향성을 인코딩하기 위해 새로운 부호 있는 반-이면체 스칼라(signed half-dihedral scalar)를 활용하는 방향 인식 메쉬 학습 방법을 제안하며, 이는 기존의 에지 중심 접근 방식과 비교하여 절단 및 개방된 경계와 같은 구조적 섭동이 있는 3D 형상에 대해 강건성과 분류 정확도를 크게 향상시킨다.
💻 컴퓨터 과학
Developing Multimodal Artificial Intelligence-Based Tool for Enhancing Clinical Decision- Making in Personalised Prostate Cancer Treatment
이 회고적 연구는 브루나이에서 개인 맞춤형 전립선암 치료 예측을 강화하기 위해 인구통계학적, 임상적, 유전체 및 영상 데이터를 통합한 다중 모달 AI 기반 임상 의사 결정 지원 시스템을 개발 및 평가하였으며, 소규모 표본 크기와 관련된 한계에도 불구하고 하이브리드 LSTM-Random Forest 아키텍처가 후기 단계 융합(late-stage fusion)을 통해 견고한 성능(AUC 0.964)을 달성했음을 입증하였다.
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Assessment of Machine Learning Algorithms for Detection of Forest Degradation in the Remote Sensing Data of Omo Forest Reserve
이 연구는 머신러닝 알고리즘, 특히 서포트 벡터 분류기가 원격 탐사 데이터를 활용하여 나이지리아 오모 산림 보호구역의 산림 퇴화를 탐지하는 데 있어 높은 정확도(최대 99%)를 달al성함을 입증하며, 이를 통해 지속 가능한 산림 관리를 위한 국가 보존 정책에 해당 기술을 통합할 것을 제안한다.
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Hyperparameter Analysis in Retrieval-Augmented Generation Systems Applied to the Public Prosecutor’s Office of the State of Espírito Santo Corpus
본 연구는 에스피리투산투 검찰청을 위해 맞춤 설계된 검색 증강 생성(RAG) 시스템 내에서 청킹 전략, 컨텍스트 볼륨, LLM 선택이라는 핵심 하이퍼파라미터를 분석하고 최적화하기 위해 실험 계획법(Design of Experiments) 방법론을 채택하였으며, 정렬 순위 변환(Aligned Rank Transform)을 이용한 통계적 분석을 통해 이러한 요인들이 응답 품질에 유의미한 영향을 미친다는 것을 밝혀냈다.