💻 컴퓨터 과학
Research on intelligent compression and quality enhancement of surveillance videos based on lightweight algorithms
본 논문은 높은 정확도와 낮은 메모리 소비를 유지하면서 효과적인 감시 비디오 압축 및 품질 향상을 달성하기 위해 다중 교사 계층적 점진적 지식 증류와 방향성 압축을 활용하는 새로운 경량 컨볼루션 트랜스포머 모델을 제안한다.
💻 Category
cs
4157 편의 논문
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PV-YOLO: Collaborative Lightweight Improved YOLOv8 for Micro-Defect Detection of Photovoltaic Cells in UAV Edge Inspection
이 논문은 태양광 셀의 미세 결함 탐지 정확도와 재현율을 크게 향상시키는 동시에 계산 오버헤드를 줄여 무인 항공기(UAV)에서 140 FPS의 실시간 엣지 검사를 가능하게 하는 네 가지 커스텀 모듈을 특징으로 하는, YOLOv8n의 경량화된 협력적 개선 모델인 PV-YOLO를 소개한다.
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A Machine-Checked Cost Analysis of the BMSSP Recurrence in Isabelle/HOL With a Non-Vacuous Size-Parametric Runtime Witness
이 논문은 공리나 증명되지 않은 가정에 의존하지 않고, 무한 그래프 패밀리에 대해 의 실행 시간을 갖는 비공허하고 크기 매개변수화된 증명을 제공함으로써, 2025년 결정론적 SSSP 알고리즘의 기초가 되는 BMSSP 재귀에 대한 Isabelle/HOL 기반의 첫 번째 기계 검증된 정식화를 제시한다.
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Character Classification in Industrial Environments with Restricted Alphabets: A Comparative Evaluation of Deep Learning Architectures
본 연구는 제한된 알파벳과 희소한 데이터를 사용하는 산업용 문자 분류에서 EfficientNet-B0가 Vision Transformer를 포함한 다른 딥러닝 아키텍처보다 우수한 성능을 보임을 입증하며, 이러한 제약된 환경에서 합성곱 유도 편향(convolutional inductive biases)이 갖는 지속적인 이점을 강조한다.
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Clinical Equivalence of Privacy-Preserving Federated Learning: A Consortium Blockchain Framework with Equivalence Testing
본 연구는 차분 프라이버시, 동형 암호화 및 스마트 컨트랙트를 통합한 모듈형 컨소시엄 블록체인 프레임워크가 병원 사망률 및 방사선 촬영 작업에 대해 표준 연합 학습과 임상적 동등성을 달성함을 입증하며, 이는 강력한 프라이버시 및 보안 조치가 예측 효용을 저해하지 않음을 증명한다.
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Physics-informed graph learning of collapse distance in complex networks
본 논문은 네트워크 실패 근접성을 정량화하기 위한 구성 가능한 안전 마진 지표인 '붕괴 거리(collapse distance)'를 도입하고, 다양한 복잡 네트워크 전반에 걸쳐 실시간 안전 관리 및 조기 경보 신호를 가능하게 하기 위해 이 지표를 효율적이고 정확하게 추정하는 물리 정보 기반 그래프 학습 프레임워크인 TCR-GIN을 제안한다.
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AVTF-Net: Attention-Guided Visual–Textual Fusion with AlexNet and BERT for Multimodal Fake News Detection
본 논문은 수정된 AlexNet과 미세 조정된 BERT를 초기 융합 및 어텐션 메커니즘과 결합하여 교차 모달 불일치를 효과적으로 포착함으로써 가짜 뉴스를 탐지하는 멀티모달 딥러닝 프레임워크인 AVTF-Net을 제안하며, 이를 통해 Fakeddit 데이터셋에서 95.80%의 정확도로 최첨단 성능을 달성하였다.
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Diacritic-Aware Post-OCR Correction for Vietnamese Scanned Documents: A Lightweight Baseline for Low-Quality Document Digitization
이 논문은 이미지 전처리, 사전 기반 교정, 그리고 규칙 기반 복원의 결합을 통해 베트남어 스캔 문서의 성조 오류를 해결함으로써 베트남어 스캔 문서의 정확도를 향상시키기 위해 특별히 설계된 경량화되고 자원 효율적인 post-OCR 교정 파이프라인을 제안하며, 이는 저자원 디지털화 시나리오를 위한 실용적인 베이스라인을 제공한다.
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Trust at the Core: Unpacking AI Adoption in Talent Acquisition from the Candidate Perspective
본 연구는 후보자 중심의 프레임워크를 활용하여, 신뢰가 인도라는 맥락 내에서 공정성, 투명성, 개인정보 보호와 같은 윤리적 우려가 미치는 영향을 유의미하게 매개함으로써, AI 기반 인재 채용 시스템을 사용하려는 구직자의 의도를 예측하는 가장 강력한 요인임을 입증한다.
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Towards Accessible Physical AI: LoRA-Based Fine-Tuning of VLA Models for Real-World Robot Control
본 논문은 저계층 적응(LoRA)과 양자화를 사용하여 대규모 시각-언어-행동 모델을 저렴한 소비자용 로봇 플랫폼에 성공적으로 배포하기 위한 자원 효율적인 미세 조정 방법론을 제시하며, 제한된 데이터로도 효과적인 실세계 조작 성능을 입증한다.