인도 CS&IT 산업의 기술 수요 예측을 위한 AI 기반 프레임워크가 제시되었습니다. 구인 광고 데이터를 분석하여 통계 분석, 데이터 마이닝, 자연어 처리 기술을 활용, 실제 기술 수요를 파악하고 미래 인력 양성 방향을 제시합니다. 데이터 기반 의사결정의 중요성을 강조하며, 다양한 산업 분야에 적용 가능성을 시사합니다.

Kuang, Yang, Cui, Fan 연구팀은 온라인 건강 Q&A 커뮤니티에서 환자들의 사회적 지지 요구를 정확히 파악하는 AI 모델 HA-SOS를 개발했습니다. 데이터 부족 및 불균형 문제 해결을 위해 반지도 학습과 LLM 기반 데이터 증강 기술을 결합한 HA-SOS는 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보이며, 실제 플랫폼 적용 가능성을 높였습니다.

신정규, 김범수, 김은우 연구팀이 개발한 CALM 모델은 클래스 앵커 정렬과 교차 모달 확률적 변분 오토인코더를 활용하여 멀티모달 표현 학습의 새로운 기준을 제시합니다. 벤치마크 데이터셋 실험 결과, 기존 최고 성능 모델들을 뛰어넘는 성능과 우수한 일반화 능력을 보였습니다.

본 기사는 Boyue Caroline Hu 등 6명의 연구진이 발표한 논문 "Debugging and Runtime Analysis of Neural Networks with VLMs (A Case Study)"을 소개합니다. 이 논문은 VLMs(Vision-Language Models)와 의미적 히트맵, 차별적 히트맵, 런타임 분석 기법을 활용하여 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 특히 시각 모델의 디버깅 과정을 혁신적으로 개선하는 방법을 제시합니다. ResNet 기반 분류기와 RIVAL10 데이터셋을 사용한 실험 결과를 통해 그 효과를 검증하였습니다.

본 논문은 VLMs 기반의 혁신적인 비디오 검색 프레임워크를 제시합니다. 벡터 유사도 검색과 그래프 기반 데이터 구조를 결합하여 적응적 쿼리 개선 및 검색 정확도를 향상시켰으며, 실험 결과 높은 정확도, 확장성, 강인성을 보였습니다.