출처: https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.01.20.700581v2 MANTIS: Analytics toolkit for spatial metabolomics with matching spatial transcriptomics dataMotivation Joint Spatial Metabolomics (SM) and Spatial Transcriptomics (ST) profiling is a powerful approach to fine-mapping of metabolic states associated with tissue function. Current computational tools for analysis of “SM+ST” data focus..

AbstractAutomated Traffic Signal Performance Measures (ATSPMs) have been widely adopted by transportation agencies for real‐time monitoring and optimization of signal operations, yet their application to intersection safety remains limited and mainly based on small sample sizes. To address this gap, an eighteen-month dataset of cycle-level ATSPM metrics was integrated with geolocated crash recor..

출처: https://arxiv.org/abs/2304.12523 CIMLA: Interpretable AI for inference of differential causal networksThe discovery of causal relationships from high-dimensional data is a major open problem in bioinformatics. Machine learning and feature attribution models have shown great promise in this context but lack causal interpretation. Here, we show that a populaarxiv.org AbstractThe discovery of ..

이 글은 현대엔지비 2026 온라인 특강 (지능형자동차 인지 직무) - 최준원 교수님 강의를 수강한 후 작성되었다. 최근 자율주행 업계는 Scaling Law를 성공의 핵심 동력으로 보고 있다. 모델 파라미터 수, 학습 데이터 양, 학습 연산량을 함께 늘리면 자율주행에서도 언어모델처럼 성능이 꾸준히 개선될 것이라는 관점이다.Scaling Law란 무엇이고, 왜 기존 모듈화 방식을 대체하려 할까?Scaling Law는 모델 파라미터 수, 학습 데이터 양, 학습 연산량 이 세 가지를 함께 늘렸을 때 모델 성능이 예측 가능한 멱함수 곡선을 그리며 꾸준히 개선된다는 경험적 관찰이다. 원래는 언어모델 연구(Kaplan et al. 2020, Chinchilla 2022)에서 정립된 개념인데, 자율주행 업계가 이 ..

한눈에 보기탭역할Code파일 목록, README, 코드 내용을 보는 기본 화면Issues버그 리포트, 할 일, 기능 요청을 기록·추적하는 게시판Pull requests다른 브랜치의 변경사항을 main에 병합 요청하는 곳AgentsGitHub의 AI 코딩 에이전트 관련 탭 (Copilot 등)Actions이벤트에 반응해 자동 실행되는 워크플로우(빌드, 배포, 테스트) 기록Projects칸반보드 형태의 작업 관리 도구Wiki저장소용 별도 문서 페이지 (README 외의 긴 문서)Security and quality취약점 스캔, Dependabot 알림 등 보안 설정Insights커밋 활동량, 기여자, 트래픽 통계 그래프Settings저장소 이름, Pages 배포 소스, 협업자 권한, 브랜치 보호 규칙 등 전..

출처: https://link.springer.com/article/10.1186/s12911-026-03579-x AbstractBackgroundAlzheimer’s disease (AD) research produces extensive genomic and clinical data, yet general large language models (LLMs) often generate inaccurate or superficial outputs. We introduce AD-GPT, a domain-specific framework for reliable information retrieval and synthesis of AD-related knowledge.MethodsWe integrated ..