974 편의 논문
본 논문은 파편화된 부동산 가치 평가 데이터를 안전하게 통합하기 위해 하이브리드 스토리지, 접근 제어 및 토큰 인센티브를 결합한 허가형 블록체인 프레임워크인 가치 평가 데이터 원장(Valuation Data Ledger, VDL)을 제안하며, 합성 평가를 통해 이것이 자동 가치 평가 정확도를 높이고, 효과적인 부정 탐지를 가능하게 하며, 프라이버시 보존형 협업 학습을 지원함을 입증한다.
이 논문은 전통적인 획득의 한계를 극복하고 강건한 객체 중심 신경 3D 재구성을 가능하게 하기 위해 실시간 캡처, 인시투(in-situ) 검사, 그리고 프롬프트 기반 세그멘테이션을 통합하는 홀로렌즈 2 기반의 인터랙티브 혼합 현실 파이프라인인 MiNeR(Mixed Neural Rendering)을 소개한다.
HashGuard-FL은 미세한 다중 클래스 공격 탐지를 위한 학습 가능한 해시 기반 GAN 판별기와, 다양한 벤치마크 전반에 걸쳐 변조 방지 및 양자 내성 무결성을 보장하기 위해 SHAKE-256 및 CRYSTALS-Dilithium 서명을 사용하는 양자 내성 감사 계층을 통합한 새로운 연합 학습 프레임워크이다.
이 논문은 극단적인 롱테일 클래스 분포로 인해 발생하는 갑골문자 검출의 심각한 성능 격차를 진단하고, 전체적인 위치 검출 성능을 저해하지 않으면서 주파수 인지 샘플링과 형태 보존 증강을 통해 퓨샷 인식 정확도를 크게 향착시키는 디커플링된 베이스라인인 FAR-YOLO를 제안한다.
본 논문은 표준 데이터셋에서 프라이버시 보호와 고품질 이미지 합성 사이의 우수한 균형을 달성하기 위해 적응형 그래디언트 클리핑과 노이즈 주입을 채택한 차분 프라이버시 강화 딥 컨볼루셔널 생성적 적대 신경망인 DP-DCGAN을 제안한다.
이 논문은 실시간 지표와 사용자 정의 목표를 기반으로 통합된 정책 프레임워크로부터 가장 적합한 전략을 동적으로 선택하기 위해 사전 학습된 의사결정 나무 모델을 활용함으로써, 역동적인 클라우드 환경에서 효율성과 의사결정을 향상시키는 CloudSimPlus를 위한 AI 기반 적응형 부하 분산 기능을 소개한다.
이 논문은 차분 프라이버시(differential privacy)에만 의존하는 것보다 과적합을 방지하기 위한 강력한 모델 일반화의 우선순위를 두는 것이 SDN-IoT 침입 탐지 시스템에서 멤버십 및 속성 추론 공격을 완화하는 데 더 효과적인 전략이라고 주장하며, 높은 탐지 정확도를 달성하는 동시에 프라이버시를 보존하기 위해 하이브리드 AOPRF-XGBoost 캐스케이드 모델을 제안한다.
본 논문은 서비스 역량을 부가적 영향력 극대화 문제로 모델링함으로써 수중 무선 센서 네트워크에서의 다목적 클러스터 헤드 선택 문제를 해결하고, 단일 라운드 최적성이 아닌 부담 인지형 배치 전략을 통해 우수한 장기적 네트워크 지속 가능성을 달성하는 수명 인식 진화 프레임워크인 LA-MOCHS를 제안한다.
본 논문은 머신 언러닝(machine unlearning)을 지원하면서도 정확하고 해석 가능하며 규정을 준수하는 의사결정을 보장하기 위해, 보정된 XGBoost 모델, SHAP 기반 설명 가능성, 그리고 예산 인식형 에이전트 개입 계층을 통합한 개인정보 보호 및 자원 제약형 조기 학생 위험 예측 프레임워크를 제시한다.
이 논문은 셀룰러 오토마타, 수정된 인공 벌 군집 알고리즘, 그리고 홉필드 네트워크를 결합한 강화 학습을 통합하여 딥러닝 하이퍼파라미터를 동적으로 최적화함으로써 기존 방법들과 비교하여 다양한 도메인에서 우수한 정확도, 감소된 계산 비용 및 향상된 안정성을 달성하는 새로운 생체 모방형 하이브리드 메타휴리스틱인 CerebroTune을 소개한다.