修正されたタスクヤコビアンと自己衝突回避のための緩和バリア関数を使用した、上半身ヒューマノイドの効果的なバーチャルリアリティ遠隔操作
本稿では、上半身ヒューマノイドロボットの直感的かつ安全な遠隔操作を実現するため、修正タスクヤコビアンを用いたVRトラッカーの関節マッピングと、緩和バリア関数による自己衝突回避を統合した新規アプローチを提案する。
대규모 언어 모델의 형태 및 의미에 대한 내부 표현: 심리언어학적 및 신경언어학적 평가 비교
대규모 언어 모델은 언어의 형태(문법) 학습에는 탁월하지만 의미 학습에는 한계를 보이며, 의미 이해는 형태에 대한 통계적 연관성에 크게 의존한다.
量子コンピュータの脅威に対抗する、二重署名フラグメント化DNSSEC
量子コンピュータの脅威からDNSSECを守るために、従来のデジタル署名と耐量子デジタル署名を組み合わせた二重署名方式と、DNSSEC応答メッセージのアプリケーション層におけるフラグメント化を組み合わせる方法を提案する。
基於二次近似的無限維貝葉斯反問題目標導向最優設計
對於由偏微分方程式控制的無限維貝葉斯反問題，基於目標函數二次近似的目標導向最優實驗設計方法可以有效減少目標量的後驗不確定性，優於傳統的 A 最優設計和基於線性化的 c 最優設計方法。
Double-Signed Fragmented DNSSEC: Enhancing Security During the Transition to Post-Quantum Cryptography
This paper proposes and evaluates a double-signed, fragmented DNSSEC approach using both pre-quantum and post-quantum digital signatures to enhance security during the transition to a post-quantum world, addressing the vulnerabilities of traditional DNSSEC to quantum computing attacks while accounting for the limitations of current post-quantum cryptography candidates.
Teleoperating an Upper-Body Humanoid in Virtual Reality Using Modified Task Jacobians and Relaxed Barrier Functions for Self-Collision Avoidance
By modifying task Jacobians to simplify joint control mapping and incorporating relaxed barrier functions for real-time self-collision avoidance, this approach makes VR teleoperation of an upper-body humanoid robot more intuitive, safe, and efficient.
大規模言語モデルにおける形式と意味の内部表現：記号論と神経言語学的分析
大規模言語モデル (LLM) は言語の形式を学習する能力に優れている一方で、意味理解には限界があり、その意味理解は形式との統計的な関連性に大きく依存している。
무한 차원 베이지안 역 문제에 대한 목표 지향적 최적 설계: 2차 근사 활용
비선형 목표 함수를 갖는 무한 차원 베이지안 역 문제에서 목표 지향적 최적 실험 설계(OED) 접근 방식을 사용하면 예측 불확실성을 최소화하는 센서 배치를 찾을 수 있습니다.
SecEncoder：以安全日誌為中心的專用語言模型
訓練專精於安全日誌的語言模型 (SecEncoder) 能夠有效提升各種安全相關任務的效能，例如日誌分析、異常偵測、事件分類和威脅情報文件檢索等。
ChatGPT-3.5 解決不同難度程式碼問題的效率評估：實證分析（包含與 GPT-4、Claude 3 Sonnet 和 Gemini 1.0 Pro 的比較）
大型語言模型 (LLM) 如 ChatGPT 在解決簡單程式碼問題方面表現出色，但在處理複雜演算法、特定程式語言和問題類型時存在顯著限制。
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