Computer Science

All posts under tag "Computer Science"

256 posts total

Sorted by date

Modeling Language as a Sequence of Thoughts

이 논문은 현재 가장 널리 사용되는 트랜스포머 기반 언어 모델이 “표면적” 토큰 연관성에 과도하게 의존한다는 근본적인 한계를 짚고 있다. 토큰 수준에서만 학습이 이루어지면 모델은 문맥 전체에 걸친 일관된 엔티티·사건 표현을 구축하지 못한다. 결과적으로 “역전 저주”(예: “아버지가 아들을 낳았다”와 “아들이 아버지를 낳았다”를 구분하지 못함)와 같은 관계 일반화 오류가 발생하고, 동일한 의미를 가진 다양한 표현을 학습하기 위해 불필요하게 많은 데이터가 요구된다. 인지과학 연구에서는 인간이 언어를 처리할 때 입력 스트림을 일시적인 표

December 31, 2025

Computer Science NLP Model

No Image

More Than Bits: Multi-Envelope Double Binary Factorization for Extreme Quantization

이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 극저비트 양자화에 있어 기존 이중 이진 분해(Double Binary Factorization, DBF)의 구조적 한계를 정확히 짚어낸다. DBF는 가중치를 부호 행렬과 스케일(엔벨로프) 행렬의 곱으로 표현하는데, 부호를 1비트로 고정하고 스케일을 실수값으로 두어 메모리 사용량을 크게 줄인다. 그러나 스케일 파라미터가 모든 랭크 성분에 동일하게 적용되면서, 모델이 표현할 수 있는 크기 변동 폭이 제한된다. 특히, 랭크‑R 분해에서 R이 커질수록 각 성분이 동일한 크기 프로파일을 공유하게 되므로

December 31, 2025

Machine Learning Computer Science

Mortar: Evolving Mechanics for Automatic Game Design

MORTAR는 자동 게임 디자인 분야에서 ‘메커니즘’이라는 핵심 요소를 진화시키는 새로운 접근법을 제시한다는 점에서 학술적·실용적 의미가 크다. 기존 연구들은 주로 레벨 디자인이나 스토리 텔링을 자동화하는 데 초점을 맞추었으며, 게임 규칙 자체를 생성·조정하는 작업은 여전히 인간 디자이너의 전문 영역으로 남아 있었다. 본 시스템은 품질‑다양성(QD) 알고리즘을 활용해 ‘다양성’과 ‘품질’이라는 두 축을 동시에 최적화한다. 구체적으로, 메커니즘 후보군을 LLM(예: GPT‑4)에게 프롬프트로 제시해 자연어 기반 규칙을 생성하고, 이를

December 31, 2025

Computer Science Artificial Intelligence

No Image

Multi-modal cross-domain mixed fusion model with dual disentanglement for fault diagnosis under unseen working conditions

이 논문은 산업 현장에서 흔히 마주치는 ‘보이지 않는 작업 조건’이라는 문제를 핵심으로 삼아, 기존 결함 진단 모델들의 일반화 한계를 체계적으로 극복하고자 한다. 첫 번째 핵심 기여는 이중 분리(disentanglement) 프레임워크 이다. 여기서는 두 차원의 분리를 동시에 수행한다. 하나는 모달리티 차원 으로, 서로 다른 센서(예: 전류, 진동, 온도)에서 추출된 특징을 ‘모달리티 불변(modality‑invariant)’과 ‘모달리티 특화(modality‑specific)’로 나눈다. 이는 각 센서가 제공하는 고유한 물리적 정

December 31, 2025

Computer Science Artificial Intelligence Model

No Image

Understanding and Steering the Cognitive Behaviors of Reasoning Models at Test-Time

본 논문은 현재 LLM이 복잡한 문제 해결에 흔히 사용하는 CoT(Chain‑of‑Thought) 방식이 “과다 토큰 생성”과 “불안정한 사고 흐름”이라는 두 가지 주요 병목을 안고 있다는 점을 정확히 짚어낸다. 저자들은 먼저 대규모 모델(예: GPT‑NeoX, LLaMA)에서 추론 시 생성되는 토큰 시퀀스를 단계별로 분석하고, 각 단계가 어떤 인지적 역할을 수행하는지 메타데이터화한다. 이 과정에서 특히 ‘검증(verification)’ 단계와 ‘역추적(backtracking)’ 단계가 별도의 어텐션 헤드에 집중되어 있다는 사실을

December 31, 2025

Computer Science NLP Model

Comparing Approaches to Automatic Summarization in Less-Resourced Languages

이 논문은 자원이 부족한 언어(LRL, Less‑Resourced Languages)에서 자동 요약 기술의 현황과 한계를 체계적으로 조명한다. 먼저, 대형 언어 모델(LLM)의 제로샷 프롬프트 방식을 다양한 모델 크기(예: GPT‑3.5, LLaMA‑7B 등)와 함께 실험했는데, 파라미터 수가 비슷하더라도 사전 학습 데이터의 언어 다양성, 토크나이저 설계, 그리고 프롬프트 엔지니어링 차이에 따라 성능 편차가 크게 나타났다. 이는 LLM이 고자원 언어에 최적화된 구조를 가지고 있어, LRL에 대한 일반화 능력이 제한적임을 시사한다.

December 30, 2025

Computer Science NLP

No Image

HOLOGRAPH: Active Causal Discovery via Sheaf-Theoretic Alignment of Large Language Model Priors

HOLOGRAPH 논문은 인과 구조 학습이라는 오래된 문제에 최신 인공지능 기술을 수학적으로 결합한 시도라 할 수 있다. 전통적인 인과 발견 방법은 조건부 독립성 검정이나 구조적 방정식 모델을 기반으로 하지만, 관측 데이터만으로는 동일한 마르코프 등가 클래스 내의 여러 그래프를 구분하기 어렵다. 이 한계를 극복하기 위해 연구자들은 외부 지식, 특히 인간이 만든 지식 그래프나 도메인 전문가의 의견을 사전확률로 도입해 왔다. 최근에는 LLM이 방대한 텍스트 코퍼스를 학습함으로써 “인과적 직관”을 내포하고 있다는 점에 주목해, LLM을

December 30, 2025

Machine Learning Computer Science Model

iCLP: Large Language Model Reasoning with Implicit Cognition Latent Planning

iCLP는 기존 “체인‑오브‑생각”(CoT) 접근법의 두 가지 한계를 동시에 해결하려는 시도이다. 첫 번째는 인간이 문제를 풀 때 텍스트로 명시적인 계획을 세우지 않더라도, 과거 경험에서 추출된 압축된 패턴을 무의식적으로 활용한다는 점이다. 이러한 암묵적 인지는 LLM이 직접 텍스트 계획을 생성할 때 발생하는 “환각”(hallucination) 문제를 회피할 수 있는 가능성을 제공한다. 두 번째는 다양한 도메인과 질문 형태에 대해 일관된 텍스트 계획을 설계하는 것이 비현실적이라는 점이다. iCLP는 명시적 계획을 먼저 수집하고, 이

December 30, 2025

Computer Science NLP Model

OptRot: Mitigating Weight Outliers via Data-Free Rotations for Post-Training Quantization

대형 언어 모델(LLM)은 수억에서 수조 개의 파라미터를 보유하고 있어, 실제 서비스 환경에서 메모리와 연산 비용을 크게 절감하기 위해 사후 양자화(post‑training quantization, PTQ)가 필수적이다. 그러나 LLM의 가중치와 활성값에는 “이상치(outlier)”라 불리는 극단적인 값들이 존재한다. 이러한 이상치는 양자화 단계에서 스케일링을 크게 잡아야 하므로, 전체 분포가 과도하게 압축되고 결과적으로 정밀도가 크게 떨어진다. 기존 연구는 이 문제를 해결하기 위해 회전(rotation) 기법을 도입했는데, 회전은

December 30, 2025

Computer Science Data Machine Learning

No Image

Pathology Context Recalibration Network for Ocular Disease Recognition

본 논문은 안과 영상 진단 분야에서 ‘병리학적 맥락’과 ‘전문가 경험’이라는 두 가지 인간 중심의 사전 정보를 딥러닝 모델에 체계적으로 통합하려는 시도를 제시한다. 먼저 제안된 Pathology Recalibration Module(PRM)은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계인 픽셀‑단위 맥락 압축 연산자는 고해상도 안구 이미지에서 지역적 특징을 저차원 표현으로 압축함으로써 연산 효율성을 높이고, 동시에 병변이 나타나는 영역의 전반적인 구조적 정보를 보존한다. 두 번째 단계인 병리학적 분포 집중 연산자는 압축된 특징 맵을 기반으로

December 30, 2025

Computer Vision Computer Science Network

No Image

Tubular Riemannian Laplace Approximations for Bayesian Neural Networks

본 연구는 베이지안 신경망(BNN)에서 라플라스 근사의 한계를 정확히 짚어낸 뒤, 리만 기하학을 도입해 이를 극복하려는 시도를 보여준다. 전통적인 라플라스 근사는 MAP(최대 사후 확률) 추정점 주변을 유클리드 거리 기반의 다변량 정규분포로 근사한다. 그러나 딥러닝 모델은 수백만 차원의 파라미터 공간에 복잡한 비선형 구조와 다중 대칭(예: 레이어 순열, 스케일 변환 등)를 가지고 있어, 손실 표면은 극도로 얇고 긴 골짜기 형태를 띤다. 이런 상황에서 유클리드 메트릭은 실제 곡률을 무시하고, 결과적으로 과도하게 축소된 혹은 과도하게

December 30, 2025

Machine Learning Computer Science Network

No Image

Robust Revenue Maximization Under Minimal Statistical Information

This paper addresses the problem of revenue maximization when selling multiple items to a buyer with additive valuations for each item, where the seller has limited information about the distribution from which these valuations are drawn. Unlike traditional Bayesian auction design that assumes perfe

April 29, 2022

Computer Science Game Theory

Optimal Algorithms for Geometric Centers and Depth

This paper discusses a general randomized technique to solve 'implicit' linear programming problems where constraints are implicitly defined by an underlying ground set of elements. The authors leverage the structure of these implicit constraints to develop efficient linear program solvers. They app

December 24, 2021

Computer Science Computational Geometry

No Image

Distributed Deep Convolutional Neural Networks for the Internet-of-Things

This paper addresses the challenge of designing efficient deep learning (DL) solutions for Internet of Things (IoT) devices, which often have severe constraints on memory and computational power. These limitations can prevent IoT units from executing DL models that typically require significant reso

July 30, 2021

Machine Learning Network Statistics Distributed Computing Computer Science

No Image

Lyapunov Event-triggered Stabilization with a Known Convergence Rate

Summary : This paper presents a new event triggered control methodology for nonlinear systems that maintains stability while minimizing communication and control inputs. The proposed algorithm ensures the same convergence rate as continuous time feedback control and allows predictable scheduling of

July 20, 2020

Mathematics Computer Science Electrical Engineering and Systems Science Systems and Control

No Image

Lower Bounds for Function Inversion with Quantum Advice

The paper investigates the relationship between the size of auxiliary information and computation time in solving the function inversion problem within a preprocessing model, with a focus on quantum algorithms. The function inversion problem involves finding an input that maps to a given output thro

April 09, 2020

Quantum Physics Computational Complexity Computer Science Cryptography and Security Data Structures

Unique key Horn functions

This paper explores the connection between relational databases and pure Horn functions, focusing on keys with small sizes. It presents structural and complexity results for minimal key sets of these functions. A critical aspect is characterizing Sperner hypergraphs where there exists a unique pure

February 18, 2020

Computer Science Databases Discrete Mathematics

No Image

Peer-to-Peer Trading in Electricity Networks: An Overview

This paper delves into peer to peer trading in electricity networks, a cutting edge energy management technique that benefits proactive consumers (prosumers) by enabling them to trade energy as goods and services. The study addresses challenges related to modeling transactions both at the virtual la

January 22, 2020

Network Electrical Engineering and Systems Science Multiagent Systems Systems and Control Computer Science

State Synchronization for Homogeneous Networks of Non-introspective Agents in Presence of Input Saturation -A Scale-free Protocol Design

This paper addresses the challenge of achieving global and semi global regulated state synchronization in homogeneous networks of non introspective agents, particularly under input saturation conditions. The key contribution is a scalable protocol design that does not require detailed knowledge abou

January 06, 2020

Computer Science Systems and Control Network Electrical Engineering and Systems Science

Shenjing: A low power reconfigurable neuromorphic accelerator with partial-sum and spike networks-on-chip

This paper introduces Shenjing, a novel architecture that aims to achieve energy efficient deep neural networks (DNNs). The primary focus is on addressing the high energy consumption of DNNs, especially in on device AI applications where both computation and communication consume significant amounts

December 02, 2019

Emerging Technologies Neural Computing Network Computer Science Hardware Architecture

No Image

On Exact Computation with an Infinitely Wide Neural Net

This paper explores how neural networks maintain their performance and structure during training by showing that the weight matrices do not significantly deviate from their initial values. The authors demonstrate that even with minor changes in weights, the network can still achieve rapid convergenc

November 05, 2019

Neural Computing Machine Learning Statistics Computer Vision Computer Science

No Image

Indian EmoSpeech Command Dataset: A dataset for emotion based speech recognition in the wild

This paper introduces the Indian EmoSpeech Command Dataset, a new dataset for speech emotion analysis that takes into account both verbal and non verbal components of speech in real life scenarios. The research addresses the challenge faced by traditional models which often operate under controlled

October 31, 2019

Sound Multimedia Electrical Engineering and Systems Science Data Computer Science Audio Processing

No Image

Game-based coalescence over multi-agent systems

This research paper focuses on the mathematical modeling of coalescence in multi agent systems. Coalescence is a phenomenon where multiple agents or entities with distinct initial states come together to form one cohesive group, maintaining consensus in their actions and decisions. The authors use g

October 08, 2019

System Computer Science Electrical Engineering and Systems Science Systems and Control

Average-based Robustness for Continuous-Time Signal Temporal Logic

This paper introduces a new robustness score for continuous time Signal Temporal Logic (STL) specifications. Instead of focusing solely on the most severe point during signal evolution, it uses average scores to extract more information from the entire signal trajectory. This approach emphasizes the

September 04, 2019

Computer Science Formal Languages Robotics

No Image

Open shop scheduling games

This paper explores a game theoretical approach to optimize the scheduling of operations in an open shop setting with unit execution times. The goal is to minimize the sum of completion times, making it particularly relevant for industries that require efficient task management and coordination amon

July 31, 2019

Economics Computer Science Game Theory

Using Structured Input and Modularity for Improved Learning

This paper discusses a method for improving the learning efficiency of deep neural networks by utilizing structural information from program code. The authors aim to enhance the effectiveness of machine learning in analyzing and optimizing complex programs. Traditional methods often struggle with ca

April 01, 2019

Programming Languages Machine Learning Computer Science Learning Neural Computing

No Image

Relaxed Conditions for Secrecy in a Role-Based Specification

This paper examines the property of secrecy in cryptographic protocols through their growth. It proposes a method to estimate message security using functions and relaxes conditions on these functions and protocols, making it easier to prove that an increasing protocol maintains its secrets. The cor

January 29, 2018

Computer Science Cryptography and Security

Towards Dependable Change Management and Traceability for Global Software Development

This paper focuses on guidelines for managing global software development (GSD) and introduces a cloud based middleware to support these processes. The core of the research lies in implementing CMMI Level 2's specific practice, 'manage requirements changes.' The main issue addressed is that GSD proj

August 23, 2016

Computer Science Software Engineering

Minimum settling time control design through direct search optimization

: 본 논문은 PID 제어기의 매개변수를 최적화하여 시스템의 응답 속도와 안정성을 동시에 향상시키는 방법을 제시한다. 이 연구에서는 상승 시간과 정착 범위 내에서의 최대 편차를 최소화하는 목표 함수를 사용하여 PID 계수

March 19, 2015

Mathematics Computer Science Systems and Control

An Efficient Real Time Method of Fingertip Detection

: 본 논문은 센서나 마커 없이 동적인 손 제스처를 효과적으로 인식하는 방법에 대해 깊이 있게 다룬다. 이 연구는 기존의 지문 감지 기술에서 나타난 여러 문제점을 해결하려고 시도한다. 1. 기존 접근법의 한계 Garg

March 13, 2015

Detection Artificial Intelligence Computer Vision Multimedia Computer Science

No Image

Small Jump with Negation-UTM Trampoline

이 논문은 튜링 머신의 고정점과 부정에 대한 개념을 활용하여 복잡성 클래스를 분석하고, 이를 통해 L ≠ P와 P ≠ NP라는 중요한 복잡성 이론 결과들을 증명한다. 논문의 핵심 아이디어는 결정적 튜링 머신(DTM)과 보편적 튜링 머신(UTM) 사이의 관계를 분석하는 것이다. 1. L ≠ P 증명 논문은 로그 공간 DTM(LDTM) 집합이 부정에 대해 닫히지 않음을 증명한다. 이는 LDTM을 다항 시간 내에 에뮬레이션할 수 있는 UTM의 존재를 통해 가능하다. 논문에서는 진단화(diagonalization) 기법을 사용하여 이러한

October 14, 2014

Computational Complexity Computer Science

Superiority of exact quantum automata for promise problems

: 본 논문은 양자 컴퓨팅과 고전적 컴퓨팅의 성능 차이에 대한 심도 있는 분석을 제공합니다. 특히, 양자 오토마타와 결정적 유한 오토마타(DFA)를 비교하여 양자의 우월성을 입증하고 있습니다. 1. 연구 배경 양자 계산은 부분 함수와 전체 함수에 대한 광범위한 연구가 이루어져 왔습니다. 그러나 자동화 이론에서는 양자 유한 오토마타(QFA)의 성능을 분석하는 결과는 매우 제한적이었습니다. Klauck

January 29, 2014

Formal Languages Quantum Physics Computational Complexity Computer Science

Some Software Packages for Partial SVD Computation

1. 최적화된 PROPACK PROPACK은 부분 SVD 계산을 수행하는 데 널리 사용되는 도구로, 주로 핵 노름 최소화 문제를 해결하기 위해 활용됩니다. 본 연구에서는 PROPACK의 성능을 향상시키기 위해 그람 슈미트 직교화 과정을 재구성하여 15%에서 20%까지 속도를 높였습니다. 이 최적화된 버전은

May 09, 2013

Mathematical Software Mathematics Computer Science

No Image

Projection Operator in Adaptive Systems

이 논문은 적응 제어 분야에서 투영 연산자의 역할과 특성을 깊이 있게 탐구한다. 특히, 이산 집합의 성질을 이용해 투영 연산자를 정의하고, 그 기하학적 해석을 통해 이해를 돕는다. 1. 이론적 배경 논문은 먼저 이산 집합의 성질에 대해 설명한다. 이산 집합 E 내에서 두 점 x와 y가 주어졌을 때, 이 두 점을 연결하는 선분 위의 모든 점도 E에 속한다는 성질이 중요하다. 이를 통해 투영 연산자의 정의를 이해할 수 있는 기초적인 개념을 제공한다. 2. 투영 연산자와 그 특성 투영 연산자는 R^k 내에서 두 벡터 θ, y에 대해 다음

October 18, 2012

Nonlinear Sciences Computer Science System Mathematics Systems and Control

No Image

Guaranteed successful strategies for a square achievement game on an n by n grid

이 논문은 정사각형 달성 게임에서 최적의 플레이 전략에 대한 심도 있는 분석을 제공한다. 이 게임은 n x n 그리드 위에서 두 플레이어가 'O'와 'X'를 번갈아 배치하며, 첫 번째 플레이어는 수평 및 수직 변의 모서리에 4개의 셀을 점유하여 승리를 달성해야 한다. 논문은 SQRGAME2라는 컴퓨터 프로그램을 사용해 n이 3, 4, 5일 때 각 플레이어가 최적의 전략으로 게임에서 어떻게 이길 수 있는지 분석한다. 게임의 규칙과 진행 방식에 대한 자세한 설명은 다음과 같다. G는 0부터 (적어도) n 1까지의 정수 인덱스 범위를 가

May 22, 2012

Mathematics Computer Science Discrete Mathematics

No Image

Filtrations of Formal Languages by Arithmetic Progressions

본 논문은 Berstel 외 연구자들이 제시한 필터링 개념을 재검토하고, 특히 산술진행렬을 이용한 필터링 방법에 초점을 맞추어 정규 언어와 문법적 자유 언어의 특성을 분석한다. 이 연구는 주로 무한 필터 집합 S {s1, s2, ...} 에 대해 주어진 언어 L 의 모든 필터링된 언어 { L

April 02, 2012

Formal Languages Computer Science

No Image

Errors in Improved Polynomial Algorithm For 3 Sat Proposed By Narendra Chaudhari

본 논문은 나르엔드라 차우다리가 개발하고 개선한 3 SAT 문제 해결 알고리즘의 한계를 탐색한다. 3 SAT 문제는 컴퓨터 과학에서 중요한 NP 완전 문제로, 이를 다항 시간 내에 해결하는 것은 P NP 문제와 밀접하게 연관되어 있다. 따라서, 이 문제에 대한 효율적인 알고리즘이 제시될 경우 그 중요성은 이루 말할 수 없다. 논문에서는 차우다리의 개선된 알고리즘을 두 가지 사례를 통해 분석한다. 이 사례들은 모두 9개의 변수(a1부터 a9까지)로 구성되며, 각각의 사례는 특정 조합 정규 형식(CNF)의 절들로 표현된다. 이러한 CN

December 13, 2011

Computational Complexity Computer Science

Inclusion of Unambiguous RE#s is NP-Hard

: 본 논문은 정규표현식(REs)의 포함성 문제에 대한 중요한 이론적 결과를 제시하며, 특히 명확한 REs의 경우에도 NP 난제임을 증명한다. 이러한 결과는 XML 스키마 콘텐츠 모델에서 요구되는 명확성을 만족하더라도 계산적으로 해결하기 어려운 문제라는 것을 시사한다. 1. 서론 서론에서는 이전 연구

November 03, 2011

Computational Complexity Computer Science

No Image

Jacobians and Hessians of Mean Value Coordinates for Closed Triangular Meshes

이 논문은 폐쇄 삼각망에 대한 평균값 좌표를 다루는 데 중점을 두고 있으며, 이를 통해 3차원 공간 내에서 메쉬 변형 및 보간 과정을 분석합니다. 주요 내용과 분석은 다음과 같습니다. 1. 평균값 좌표의 정의와 계산 논문에서는 폐쇄 삼각망 M의 꼭짓점 p i를 사용하여 3차원 공간 내 점 η를 표현하는 방법을 제시합니다. 이는 w i라는 가중치를 통해 이루어지며, 이 가중치들은 λ i를 통해 정의됩니다. 이러한 가중치들을 이용해 평균값 좌표를 계산할 수 있습니다. 2. 함수 보간과 선형 정밀도 평균값 좌표는 삼각망 내에서 각 꼭짓점

October 25, 2011

Computer Science Graphics

No Image

Structure of lexicographic Groebner bases in three variables of ideals of dimension zero

: 서론 및 연구 배경 논문은 다변수 다항식 반환의 제로 차원 이상적과 그로브너 기저에 초점을 맞추고 있다. 특히, 3개 변수 x , y , z 를 사용하는 다항식 반환 R

October 17, 2011

Symbolic Computation Computer Science

No Image

A radial version of the Central Limit Theorem

이 논문의 핵심 아이디어는 원래의 중심극한정리(Central Limit Theorem, CLT)를 방사형 버전으로 확장하는 것입니다. 이 확장을 통해 비등방성 가우스 함수를 근사할 수 있는 새로운 방법론을 제시하고 있습니다. 1. 방사형 CLT와 비등방성 가우스 함수의 근사 논문은 각 방사 방향에 따라 박스 함수 폭을 조절함으로써 비등방성 가우스 함수를 근사할 수 있다는 아이디어를 제시합니다. 이는 특히 4방향 박스 스플라인이라는 특별한 경우에서 효과적입니다. 공분산을 제어하기 위해 단순히 박스 분포 폭을 조절하는 간단한 알고리즘이

September 29, 2011

Information Theory Mathematics Computer Science Computer Vision

Total coloring of pseudo-outerplanar graphs

: 1. 총 색칠 문제와 그 중요성 총 색칠 문제는 그래프 이론에서 중요한 위치를 차지하며, 각 정점과 간선에 고유한 색상을 할당하는 방식으로 그래프의 구조적 특성을 이해하고 분석합니다. 특히, 총 색칠 추측은 그래프의 최대 차수 Δ(G)와 관련된 중요한 문제로, 이 추측이 증명되면 많은 그래프 클래스에 대한 총 색상 수를 결정하는 데 도움이 됩니다. 2. 위상적 외판 그래프의 정의 및 특성 위상적 외판 그래프는 각 블록이 고정된 원 위에서 정점들을 배치하고, 간선들이 원의 디스크 내부에서 서로 교차하지 않도록 배치될 수 있는 그래

August 26, 2011

Mathematics Computer Science Discrete Mathematics

Reversibility in Massive Concurrent Systems

: 본 논문은 대규모 병렬 시스템에서 역전 가능성의 개념과 그 적용 범위를 탐구하고 있다. 역전 가능성은 입력 데이터가 순차적으로 처리되면서, 첫 번째 입력이 두 번째 입력 없이도 방출되어 다른 연산자에 의해 사용될 수 있는 능력을 의미한다. 이는 병렬 시스템에서 효율적인 데이터 처리와 프로세싱을 가능하게 하는 중요한 특성이다. 논문은 역전 가능성의 구조를 분석하면서, 특히 일관성 제약 조건 하에서 다중성이 제거된 역전 가능한 구조에 초점을 맞추고 있다. 이는 병렬 시스템 내에서 데이터 처리 과정이 일관성을 유지하도록 하는 중요한

August 18, 2011

Formal Languages Distributed Computing Computer Science System

No Image

Greedy Set Cover Estimations

본 논문은 집합 덮기 문제(Set Cover Problem)에 대한 새로운 접근 방식을 제안하며, 특히 이진 탐색 알고리즘을 이용한 근사 알고리즘의 개선점을 다룬다. 집합 덮기 문제는 NP 완전 문제로 알려져 있어 정확한 해결책을 찾는 것이 매우 어렵다는 점에서 중요하다. 따라서, 본 논문은 이 문제를 효과적으로 근사하는 방법을 제시함으로써 실용적인 해결책을 제공한다. 기존 접근 방식의 한계 기존의 접근 방식에서는 각 열에 최소 m개의 1이 있는 (0,1) 행렬로 집합 덮기 문제를 표현하고, 이진 탐색을 통해 가장 많은 1을 포함하

July 22, 2011

Computer Science Discrete Mathematics

No Image

The M/M/Infinity Service System with Ranked Servers in Heavy Traffic

: 본 논문은 무한 서버 시스템에서 고객 처리 과정을 수학적으로 탐구하며, 특히 Newell이 제기한 균형 상태에서 새로운 고객을 처리하는 서버의 인덱스 분포에 대한 문제를 다룬다. 이 연구는 기존의 근사식들에 대한 엄밀한 증명과 더 높은 차수의 분포를 확립하는데 초점을 맞춘다. 논문에서 주요 관심사는 고객이 도착할 때 가장 낮은 인덱스를 가진 비어있는 서버에 할당되는 과정이다. 이는 M/M/∞ 서비스 시스템이라고 알려져 있으며, λ → ∞의 한계 상황에서 광범위하게 연구되었다. Newell은 L이 '

July 11, 2011

Performance Mathematics Computer Science System

No Image

A Novel Attack against Android Phones

본 논문은 안드로이드 스마트폰의 보안 취약점을 집중적으로 분석하고, 이를 악용할 수 있는 새로운 공격 기법을 제시합니다. 이 연구는 2011년 1분기에 가장 많이 판매된 운영체제인 안드로이드를 대상으로 하며, 특히 스마트폰 사용자들이 직면하게 될 잠재적인 위협에 대해 경각심을 불러일으키고 있습니다. 취약점의 심각성 본 논문에서 제시된 공격 기법은 매우 치명적입니다. 이는 단순히 악성 애플리케이션을 설치하는 데 그치지 않고, 사용자의 인식 없이 이루어집니다. 즉, 사용자가 어떠한 권한도 부여하지 않아도 악성 애플리케이션이 자동으로 설

June 22, 2011

Computer Science Cryptography and Security

No Image

The Degree Sequence of Random Apollonian Networks

본 논문은 랜덤 아폴로니 네트워크(RANs)의 정도 분포에 대한 깊이 있는 분석을 제공하며, 이는 그래프 이론에서 중요한 역할을 하는 모델 중 하나이다. RANs는 평면 그래프로서, 각 단계에서 무작위로 삼각형을 선택하고 그 내부에 새로운 정점을 추가하여 네트워크를 확장한다. 1. 서론 서론에서는 본 논문의 주요 목표와 연구 배경이 설명된다. RANs는

June 13, 2011

Physics Network Mathematics Social Networks Computer Science

Weighted Radial Variation for Node Feature Classification

본 논문은 복잡한 네트워크에서 노드 특성 분류의 새로운 접근법인 가중 방사 변이(WRV) 기법을 제안하고 있습니다. WRV는 각 노드에 대한 벡터 흐름 구성에 기반하여, 카르디나리티(노드 간 연결 수), 방향, 길이, 그리고 흐름 크기의 측면에서 동기화된 각 엔티티의 벡터를 사용합니다. 이는 복잡한 네트워크 분석에서 중요한 역할을 하는데, 특히 비인접 공간에 연결되는 인간과 정보 흐름의 복잡한 역학을 이해하는 데 유용합니다. WRV 과정은 별 모양 엔티티의 개별 흐름 벡터를 0 360° 스펙트럼에 펼쳐 독특한 신호를 형성하며, 이

February 25, 2011

Computer Science Computer Vision Physics

A Novel Template-Based Learning Model

: 본 논문은 템플릿 기반 학습 모델을 통해 새로운 관찰 데이터를 이해하는 방법에 대해 설명하고 있다. 이 모델은 주로 관찰 데이터 간의 유사성 탐색과 비교를 통해 새로운 개념을 학습하고 추상화하는데 초점을 맞추고 있다. 1. 템플릿 기반 학습 모델의 구성 요소 기하학적 묘사 : 이 모델은 관찰 데이터를 기하학적으로 묘사하는 방식을 사용한다. 이를 통해 객체의 경계와 형태를 정확하게 파악할 수 있다. 인간 시각 신경 시스템에 영감 받은 설명자 : 인간의 시각 인지 과정에서 중요한 역할을 하는 요소들을 모델링하여, 더 정교한 데이터

January 27, 2011

Model Machine Learning Computer Science Learning

Jancars formal system for deciding bisimulation of first-order grammars and its non-soundness

: 1. 첫 번째 순서 문법과 행동 알파벳의 정의 논문은 첫 번째 순서 문법에 대한 비시뮬레이션 문제를 해결하기 위해 Jancar의 형식 시스템을 검토한다. 이 과정에서 행동 알파벳 A와 중간 라벨 알파벳 T, 그리고 맵 LAB A: T → A를 정의한다. 이러한 정의는 첫 번째 순서 문법 G (N, A, R)을 구성하는 데 필요한 기본 요소를 제공하며, 여기서 N은 비터미널 집합, A는 행동 알파벳, 그리고 R은 규칙 집합이다. 2. Jancar 형식 시스템의 개요 Jancar의 형식 시스템은

January 27, 2011

Computer Science Formal Languages Logic System

< Category Statistics (Total: 769) >

Astrophysics

Condensed Matter

Economics

Electrical Engineering and Systems Science

General

272

General Relativity

HEP-EX

HEP-PH

HEP-TH

MATH-PH

NUCL-TH

Nonlinear Sciences

Physics

Quantitative Biology

Quantitative Finance

Quantum Physics

Statistics

Modeling Language as a Sequence of Thoughts

More Than Bits: Multi-Envelope Double Binary Factorization for Extreme Quantization

Mortar: Evolving Mechanics for Automatic Game Design

Multi-modal cross-domain mixed fusion model with dual disentanglement for fault diagnosis under unseen working conditions

Understanding and Steering the Cognitive Behaviors of Reasoning Models at Test-Time

Comparing Approaches to Automatic Summarization in Less-Resourced Languages

HOLOGRAPH: Active Causal Discovery via Sheaf-Theoretic Alignment of Large Language Model Priors

iCLP: Large Language Model Reasoning with Implicit Cognition Latent Planning

OptRot: Mitigating Weight Outliers via Data-Free Rotations for Post-Training Quantization

Pathology Context Recalibration Network for Ocular Disease Recognition

Tubular Riemannian Laplace Approximations for Bayesian Neural Networks

Robust Revenue Maximization Under Minimal Statistical Information

Optimal Algorithms for Geometric Centers and Depth

Distributed Deep Convolutional Neural Networks for the Internet-of-Things

Lyapunov Event-triggered Stabilization with a Known Convergence Rate

Lower Bounds for Function Inversion with Quantum Advice

Unique key Horn functions

Peer-to-Peer Trading in Electricity Networks: An Overview

State Synchronization for Homogeneous Networks of Non-introspective Agents in Presence of Input Saturation -A Scale-free Protocol Design

Shenjing: A low power reconfigurable neuromorphic accelerator with partial-sum and spike networks-on-chip

On Exact Computation with an Infinitely Wide Neural Net

Indian EmoSpeech Command Dataset: A dataset for emotion based speech recognition in the wild

Game-based coalescence over multi-agent systems

Average-based Robustness for Continuous-Time Signal Temporal Logic

Open shop scheduling games

Using Structured Input and Modularity for Improved Learning

Relaxed Conditions for Secrecy in a Role-Based Specification

Towards Dependable Change Management and Traceability for Global Software Development

Minimum settling time control design through direct search optimization

An Efficient Real Time Method of Fingertip Detection

Small Jump with Negation-UTM Trampoline

Superiority of exact quantum automata for promise problems

Some Software Packages for Partial SVD Computation

Projection Operator in Adaptive Systems

Guaranteed successful strategies for a square achievement game on an n by n grid

Filtrations of Formal Languages by Arithmetic Progressions

Errors in Improved Polynomial Algorithm For 3 Sat Proposed By Narendra Chaudhari

Inclusion of Unambiguous RE#s is NP-Hard

Jacobians and Hessians of Mean Value Coordinates for Closed Triangular Meshes

Structure of lexicographic Groebner bases in three variables of ideals of dimension zero

A radial version of the Central Limit Theorem

Total coloring of pseudo-outerplanar graphs

Reversibility in Massive Concurrent Systems

Greedy Set Cover Estimations

The M/M/Infinity Service System with Ranked Servers in Heavy Traffic

A Novel Attack against Android Phones

The Degree Sequence of Random Apollonian Networks

Weighted Radial Variation for Node Feature Classification

A Novel Template-Based Learning Model

Jancars formal system for deciding bisimulation of first-order grammars and its non-soundness

< Category Statistics (Total: 769) >

Start searching

No results found