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대고 고주파음을 하루종일 듣다보면 검사자의 청력에 문제 생길 수 있음
4) 검사자의 실수로 불량을 양품으로 판정할 수 있음
4. 분석 목적 : 양품과 불량의 오디오파일(wav) 학습을 통한 자동 검사 모델 개발
5. 분석 효과 :
1) 정상 소리와
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머신러닝, 두산백과 두피디아
딥러닝, 시사상식사전, 박문각
엘리하이 http://junior.mbest.co.kr/
설탭 https://seoltab.com/
밀리의 서재 https://www.millie.co.kr/v3/brand/update
제페토 https://web.zepeto.me/ko
로블록스 https://corp.roblox.com/ko/
인터넷 활용 I 강의안
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대로 작동하고 있는 상태를 일컬어 ‘The Sensing’이라고 정의하였다.
내용을 읽고 느낀 점은 저자는 시각화 명상에 대한 궁금증을 해소하기 위해 깊이있는 연구를 했다는 점이 인상적이었다.
시각화 명상이 단순히 믿음이나 마법이 아니라
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대회 장려상 수상 논문
주제: AI 연산 최적화를 위한 설계 공간 분석 및 런타임 성능 예측
내용: 병렬 연산 환경에서의 연산 그래프 구조 분석 및 CUDA 커널 튜닝 전략 연구. 벤치마크 시뮬레이션 기반 실험 포함.
[2022] 교환학생 기간 중 연구
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PINNs는 물리적 지식을 신경망 구조에 통합함으로써 전통적인 신경망 모델보다 물리 법칙을 잘 따르는 예측을 할 수 있다. 이는 다음과 같은 방식으로 이루어진다:
1. 물리 방정식의 통합: 학습 과정에서 물리 방정식을 손실 함수에 포함시켜
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1. AI 시대에도 틀리는 일기예보
현대 기술이 비약적으로 발전했음에도 불구하고, 우리는 여전히 종종 틀린 일기예보를 접한다. 기상 시스템의 복잡성과 예측의 불확실성 때문이라고 한다. 최근 구글 딥마인드의 AI 모델 GraphCast가 이러한 문제
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핵심 개념
1. 미분 방정식의 통합: PINN은 미분 방정식을 이용하여 신경망의 손실 함수를 구성한다. 예를 들어, 열전달 문제에서 사용하는 포아송 방정식(Poisson Equation)을 신경망이 학습하도록 만든다.
2. 손실 함수: 손실 함수는 경계조건 데이
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형태로 변환하는 것이다. 이를 통해 미분 방정식, 적분, 선형 대수 문제 등을 효율적으로 해결할 수 있다. 수치해석은 전통적으로 고성능 컴퓨팅 자원을 활용하여 복잡한 계산을 수행하며, 다양한 알고리즘과 기법들이 개발되어 왔다.
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대체하거나 인간의 결정을 조작할 수 있는 능력을 갖게 되면서, 우리의 사회, 경제, 개인의 프라이버시 등 다양한 측면에서 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능이 악의적인 목적으로 사용되거나 개인 정보를 남용하는 경우에는
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이 논문에서는 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 활용하여 확률 모델의 매개변수를 추정하는 방법에 대해 탐구하였습니다. MLE는 주어진 데이터에 가장 적합한 모델의 매개변수를 추정하는 강력한 도구로, 데이터 분석과 예측에 중
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