💻 computer science
ACDGRec: Adversarial Contrastive Diffusion Graph Neural Network for Robust Recommendation
본 논문은 잠재적인 사용자 컨텍스트 상관관계를 포착함으로써 데이터 희소성, 콜드 스타트 문제, 그리고 입력 불안정성을 효과적으로 해결하기 위해 적대적 학습과 대조 학습을 확산 기반 그래프 신경망에 통합한 강건한 추천 모델인 ACDGRec을 제안한다.
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cs
1017 편의 논문
💻 computer science
NDN-Aware Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Distributed Cache Pollution Attack Mitigation
본 논문은 분산 학습과 특화된 상태 표현을 활용하여 Named Data Networking에서의 캐시 오염 공격을 효과적으로 완화하는 NDN 인지 협력적 다중 에이전트 심층 결정론적 정책 경사(MADDPG) 프레임워크를 제안하며, 이는 단일 에이전트 및 기존 방식들과 비교하여 우수한 캐시 효율성, 빠른 수렴 속도 및 향상된 회복력을 입증한다.
💻 computer science
A Linear Mapping-Enhanced PPO Framework for Dynamic Load Balancing in Smart City Edge Systems
본 논문은 복잡한 작업 공간을 효과적으로 매핑하고 에지 서버 간의 계산 평형을 보장함으로써 스마트 시티 에지 컴퓨팅 환경에서 동적 부하 분산을 최적화하고 시스템 지연 시간을 줄이기 위해 딥 강화 학습을 활용하는 선형 매핑 강화 근사 정책 최적화(LME-PPO) 프레임워크를 제안한다.
💻 computer science
Consensus among Learning Agents: A Multi-AgentReinforcement Learning Framework withGame-Theoretic Incentives
본 논문은 자율적인 학습형 블록체인 참여자들 사이의 합의를 달성하기 위해 게임 이론적 인센티브를 갖춘 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크를 제안하며, 정책이 공정하고 적대적 환경에 내성이 있는 평형 상태로 수렴함을 입증하는 동시에 특정 구조적 한계를 식별하고 이론적 수렴 보장을 정교화한다.
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Understanding Adoption of AI-Based Cybersecurity Systems: The Roles of Cybersecurity Awareness, Trust, and Digital Literacy
본 연구는 구조방정식 모델링을 활용하여 AI 기반 사이버 보안 인식과 디지털 리터러시가 AI 기반 사이버 보안 시스템의 도입을 유의미하게 촉진하는 반면, 이러한 시스템에 대한 신뢰는 행동 의도에 직접적인 영향을 미치지 않는다는 점을 입증함으로써, 조직이 신뢰 구축 자체보다 사이버 보안 인식 및 디지털 리터러시 개발을 우선시해야 할 결정적인 필요성을 강조한다.
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DustFormer for Joint Dust Segmentation and Density Estimation in Environmental Monitoring Using Deep Learning
이 논문은 환경 모니터링, 정밀 농업 및 스마트 센싱 응용 분야를 위해 높은 정확도와 강건성을 달성하며 RGB 이미지에서 먼지 분할과 밀도 추정을 동시에 수행하는 딥러닝 기반 인코더-디코더 프레임워크인 DustFormer을 소개한다.
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Enhancing Symbolic Execution of Programs for Interprocedural Control Flow Path Feasibility Analysis
본 논문은 자동 심볼화 및 루프 바운딩 전략을 통해 강화된 방향성 심볼릭 실행 방법을 제안하며, 이를 통해 실제 프로젝트 및 정적 분석 통합 적용 시 기존의 KLEEF와 같은 도구와 비교하여 우수한 재현율과 정밀도를 입증함으로써 절차 간 제어 흐름 경로의 타당성을 효율적으로 검증한다.
💻 computer science
Comparative Performance of General-Purpose Large Language Models and a Specialized Clinical AI Tool on OKAP-Style Ophthalmology Questions
본 연구는 OKAP 스타일의 안과 문제들을 대상으로 다섯 가지 거대 언어 모델을 평가하였으며, 범용 모델, 특히 Gemini-Pro-3가 정확도와 보정 측면에서 특화된 임상 AI 도구인 OpenEvidence보다 우수한 성능을 보였음을 밝히는 동시에, 모든 시스템에서 나타나는 상당한 성능 이질성과 공통된 추론 실패를 강조하였다.
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Proximal Policy Optimization-Based Intrusion Detection with Deep Latent Feature Learning
본 논문은 심층 특징 추출을 위한 2단계 스택형 오토인코더와 근사 정책 최적화(Proximal Policy Optimization) 기반의 심층 강화 학습 에이전트를 결합한 새로운 침입 탐지 프레임워크를 제안하며, 여러 벤치마크 데이터셋에 대해 경쟁력 있는 성능과 효율성을 입증한다.
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A confidence-convergence decision layer for reliability-aware sequential recognition under limited observations
본 논문은 행동 유형별 신뢰도를 동적으로 업데이트하고 지배성, 시간적 안정성, 클래스 간 분리도가 공동으로 충족될 때만 결정을 수용하는 신뢰도-수렴 기반의 수중 이동 표적 순차 인식 방법을 제안하며, 이를 통해 제한적이고 불확실한 관측 조건 하에서 기존 베이스라인 대비 정확도를 크게 향상시키고 오류를 줄인다.