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SSCI 저널을 Scopus에서 자동으로 필터링하는 고급 논문 검색식

PET 관련 SSCI 저널을 Scopus에서 자동으로 필터링하는 고급 논문 검색식Scopus에서 PET(Privacy-Enhancing Technology) 관련 SSCI 저널을 자동으로 필터링하는 고급 검색식을 아래와 같이 제안합니다.***## Scopus 고급 검색식 (예시)```TITLE-ABS-KEY("privacy enhancing technology" OR PET OR "privacy-preserving" OR anonymization OR "differential privacy" OR "secure multiparty computation" OR "homomorphic encryption") AND SRCTYPE(j) AND DOCTYPE(ar) AND SUBJAREA(COMP OR ENGI..

[초록]확산 확률 모델 노이즈 제거조나단 호, 아제이 자인, 피터 애빌우리는 비평형 열역학의 고려 사항에서 영감을 받은 잠재 변수 모델의 한 종류인 확산 확률 모델을 사용하여 고품질 이미지 합성 결과를 제시합니다. 우리의 최상의 결과는 확산 확률 모델과 Langevin 역학과의 노이즈 제거 점수 매칭 사이의 새로운 연결에 따라 설계된 가중 변이 경계에 대한 훈련을 통해 얻어지며, 우리 모델은 자연스럽게 자기 회귀 디코딩의 일반화로 해석될 수 있는 점진적 손실 감압 체계를 허용합니다.무조건 CIFAR10 데이터 세트에서 Inception 점수는 9.46이고 최첨단 FID 점수는 3.17입니다. 256x256 LSUN에서 ProgressiveGAN과 유사한 샘플 품질을 얻습니다.우리의 구현은 이 https ..

생성형 AI 분석 기법 총정리, Kolmogorov–Smirnov Test, Jensen–Shannon Divergence, Wasserstein Distance, TSTR, Feature-wise Statistics Comparison 다섯 가지 생성형 분석 기법—Kolmogorov–Smirnov Test, Jensen–Shannon Divergence, Wasserstein Distance, TSTR, Feature-wise Statistics Comparison—에 대한 개념, 기술적 장단점, 활용 분야, 구현 방법을 비교한 표입니다:📊 분석 기법 비교표 분석 기법개념기술적 장점기술적 단점활용 분야구현 방법Kolmogorov–Smirnov Test (KS Test)두 확률 분포 간의 최대..

노트북 쿨러 쓸 만하고 가성비 좋은 쿨러 찾는 GPT 질문 정리 GPT로 노트북 쿨러 찾는 질문노트북 발열로 쿨러를 찾고 있다. 다음과 같이 자료를 찾아 정리해줘(1) 한국 주요 온라인 쇼핑몰에서 10,000원에서 24,000원 사이 가격대의 노트북 쿨러 제품들을 검색합니다.(2) 검색된 제품들 중에서 공기 유량(CFM) 성능이 우수하다고 명시된 제품들의 목록을 추립니다.(3) 추려진 제품들의 상세 페이지 및 사용자 리뷰를 확인하여 실제 쿨링 효과와 소음 수준에 대한 정보를 수집합니다.(4) 각 제품의 팬 크기, RPM, 개수, 디자인, 휴대성 , 풍량 등 부가적인 사양 정보를 분석하여 만족도 비교표를 작성합니다.(5) 가장 높은 평가를 받는 제품들을 중심으로, 가격, 성능, 사용자 편의성 등을 종합적으..

제목 : An evaluation framework for synthetic data generation models (2024) 합성 데이터 생성 모델을 위한 평가 프레임워크 초록 Abstract: Nowadays, the use of synthetic data has gained popularity as a cost-efficient strategy for enhancing data augmentation for improving machine learning models performance as well as addressing concerns related to sensitive data privacy. Therefore, the necessity of ensuring qu..

📌 이더리움 FOCIL 개념(개념) FOCIL은 이더리움에서 특정 트랜잭션이 네트워크에서 반드시 포함되어야 함을 강제하는 리스트로, 블록 빌더에 대한 검열 저항성 확보와 네트워크의 중립성 강화를 위한 방안입니다.이더리움의 FOCIL(Fully On-Chain Inclusion List, 온체인 강제 포함 리스트)는 네트워크의 검열 저항성 강화와 이에 따른 법적·정책적·기술적 우려를 중심으로 논쟁이 있습니다.최근 센서십(검열) 논란, MEV(최대 추출 가치) 문제, 그리고 토네이도 캐시(Tornado Cash)처럼 정부 제재로 인한 프라이버시 거래 차단 사례 등으로 도입이 논의 되었습니다.이더리움 검열저항성 및 네트워크 중립성 향상에 긍정적 기여가 기대되는 반면, 실질적 법적 위험·정책적 파장·시스템 ..

동영상 합성 데이터 기술의 발전 특징동영상 합성 데이터 기술의 발전은 이미지 생성 AI와 마찬가지로, 기초 머신러닝 → GAN → Diffusion/Transformer → 텍스트-투-비디오 및 멀티모달 구조로 대단히 빠르게 진화해왔습니다. 주요 발전 흐름과 특징은 아래와 같습니다.1. 초기 (2000년대~2010년대)디지털 편집·Morphing: 초창기 영상 합성은 종래 ML 및 디지털 편집, 치환, 마스킹 기반으로 저차원 효과 구현.VAE/RNN/CNN 등 기본 신경망 활용: 동적으로 영상 프레임을 생성하거나 보간하는 연구, 데이터 정규화 및 품질 향상에 집중.실제 응용: 영상 복원, 간단 얼굴 합성, 애니메이션 등 한정적 영역에 주로 사용됨.2. GAN 기반 동영상 합성 (2016~2021)GAN(..

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