도시 및 도시 간 철도 네트워크 운영 최적화를 위한 열차 재스케줄링 모델 연구: 이란 철도 네트워크 사례 연구를 중심으로
본 논문에서는 디지털 도구와 방법론을 활용하여 전체 철도 네트워크에서 발생하는 열차 운행 차질을 관리하기 위한 새로운 방법론을 제시하고, 이를 이란 철도 네트워크 사례 연구를 통해 검증합니다.
Characterization of Temperature-Dependent Three-Body Loss in Erbium-166 and Optimization of Large Bose-Einstein Condensate Production
This research paper details the discovery and characterization of previously unreported temperature-dependent three-body loss features in erbium-166, and how this knowledge was used to optimize the production of large Bose-Einstein condensates.
우라늄 일질화물 모델링을 위한 머신러닝 기반 원자간 포텐셜 개발
본 연구는 높은 정확도와 예측력을 가진 우라늄 일질화물(UN) 모델링을 위해 머신러닝 기반 원자간 포텐셜(MLIP) 두 가지를 개발하고, 이를 통해 UN의 열역학적 특성, 결함 에너지, 확산, 캐스케이드 반응 등 다양한 물성을 성공적으로 예측했습니다.
ファインチューニングに基づく困難なネガティブサンプリングによるコード検索の改善
事前学習済みコードモデルのファインチューニング段階において、クエリとコード間のトークンレベルの相互作用を効果的にモデル化することで、コード検索の精度と効率を向上させることができる。
SecONN: 열 공격 동시 감지 기능을 갖춘 광 뉴럴 네트워크 프레임워크
광 기반 AI 가속기(SPAA)는 높은 에너지 효율성과 짧은 지연 시간을 제공하지만, 열적 결함 주입 공격에 취약할 수 있습니다. SecONN은 이러한 공격을 실시간으로 감지하면서 추론 성능 저하 없이 높은 정확도를 유지하는 광 뉴럴 네트워크 프레임워크입니다.
대규모 그래프 분할을 위한 양자 해밀턴 디센트: 성능 및 확장성 향상
본 논문에서는 양자 해밀턴 디센트(QHD)를 활용한 새로운 그래프 분할 접근 방식을 제시하며, 이는 기존 방법보다 뛰어난 성능과 확장성을 제공하여 대규모 네트워크 분석에 효과적인 도구임을 입증합니다.
DiffusionDrive：エンドツーエンド自動運転のためのTruncated Diffusion Model
本稿では、従来の拡散モデルの課題を克服し、リアルタイム性能と多様な運転行動生成能力を両立させた、エンドツーエンド自動運転のための新しい生成型意思決定モデルDiffusionDriveを提案する。
OminiControl: A Parameter-Efficient Framework for Integrating Image Conditions into Pre-trained Diffusion Transformer Models
OminiControl is a novel, parameter-efficient framework that enables diverse image control for diffusion transformer models by leveraging a unified token processing approach and multi-modal attention, outperforming existing methods in both spatially aligned and non-spatially aligned tasks.
3D Convex Splatting: A Novel Approach to Radiance Field Rendering for High-Quality View Synthesis
3D Convex Splatting (3DCS) is a novel method for radiance field rendering that utilizes 3D smooth convex shapes as primitives, surpassing previous methods like 3D Gaussian Splatting in quality and efficiency for novel view synthesis.
逐次推薦のための思考グラフ：ユーザーの短期、長期、協調的な嗜好を統合
大規模言語モデル（LLM）の推論能力を活用し、思考グラフ（GoT）フレームワークを用いてユーザーの短期、長期、協調的な嗜好情報を統合することで、逐次推薦の精度を向上させることができる。
© 2024 by Linnk AI