基於三維高斯樣條函數的動態場景線上重建方法：HiCoM——一種分層式一致性運動方法
本文提出了一種名為 HiCoM 的高效線上動態場景重建框架，該框架利用分層式一致性運動機制和持續優化策略，顯著提升了基於三維高斯樣條函數的動態場景線上重建效率和穩定性。
의료 영상 이상 탐지에서 거짓 양성을 줄이기 위한 대조적 언어 프롬프팅 기법
본 논문에서는 의료 영상 이상 탐지에서 거짓 양성을 줄이기 위해 대조적 언어 프롬프팅(CLAP)이라는 새로운 방법을 제안합니다. CLAP은 양성 프롬프트와 음성 프롬프트를 모두 활용하여 의료 영상에서 병변 영역을 정확하게 식별하고 정상 영역에 대한 관심을 억제함으로써 거짓 양성을 효과적으로 줄입니다.
基於深度可分離卷積和深度殘差卷積的 Xception 架構優化
本文提出了一種針對邊緣設備優化的 Xception 架構，採用深度可分離卷積和深度殘差卷積來減少模型參數、內存使用和計算負擔，並通過實驗證明了其在 CIFAR-10 數據集上的有效性。
AuscultaBase: A Framework for AI-Powered Body Sound Diagnostics Using Contrastive Learning on a Large-Scale, Multi-Source Body Sound Database
This paper introduces AuscultaBase, a novel framework designed to improve body sound diagnostics by leveraging a large-scale, multi-source body sound database and contrastive learning techniques to train a robust diagnostic model.
엣지 장치에 최적화된 딥 레지듀얼 연결을 사용한 뎁스와이즈 분리 가능 컨볼루션
본 논문에서는 엣지 장치에 효율적으로 배포하기 위해 뎁스와이즈 분리 가능 컨볼루션과 딥 레지듀얼 연결을 결합한 Xception 아키텍처의 최적화된 변형을 제안합니다.
3D 가우시안 스플래팅을 이용한 스트리밍 가능한 동적 장면을 위한 계층적 일관 운동 (HiCoM)
본 논문에서는 스트리밍 가능한 동적 장면의 온라인 재구성을 위한 효율적인 프레임워크인 HiCoM을 제안하며, 계층적 일관 운동 메커니즘을 통해 빠르고 효율적인 학습과 압축된 표현을 가능하게 하여 실시간 3D 비디오 합성 및 스트리밍에 적합하도록 설계되었습니다.
医用画像における偽陽性軽減のための対照言語プロンプト
本稿では、医用画像における異常検出において、視覚言語モデルを用いた際に生じる偽陽性を軽減するための新たな手法、対照言語プロンプト（CLAP）を提案する。
基於領航車和前車資訊的自動駕駛車隊橫向穩定性控制
藉由利用領航車和前車的通訊資訊，可以設計出一個橫向控制器，在緊急變換車道時，確保自動駕駛車隊的橫向穩定性。
エッジデバイス向けの軽量化Xception： Depthwise Separable ConvolutionとDeep Residual Convolutionの融合
エッジデバイスに適した軽量かつ効率的なXceptionアーキテクチャを提案し、Depthwise Separable ConvolutionとDeep Residual Convolutionを組み合わせることで、パラメータ数、メモリ使用量、計算負荷を削減しながらも、従来のXceptionアーキテクチャを超えるパフォーマンスを実現する。
Contrastive Language Prompting (CLAP) for Improved Medical Anomaly Detection with Visual-Language Models
Contrastive Language Prompting (CLAP), utilizing both positive and negative prompts, enhances the accuracy of medical anomaly detection in Visual-Language Models by mitigating false positives.
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