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투고료 및 게재료 6.1 투고료 본 학술지에 원고를 투고할 때, 투고자는 1편당 일반 심사의 경우 50,000원(US $50), 급행 심사의 경우 300,000원(US $300), 기획특집 심사의 경우 100,000원(US $100)을 학회에 납부하여야 한다. 6.2 게재료 채택된 논문의 투고자는 논문의 게재를 위해 다음과 같은 논문 게재료를 학회 사무국에 납부하여야 한다. - 인쇄쪽수가 1 ~ 6쪽인 경우, 100,000원 - 인쇄쪽수가 7쪽 이상인 경우, 100,000원 + 50,000원 추가 / 쪽당 - 연구비 지원 문구 포함시에는 100,000원을 추가 부담 http://ktsde.kips.or.kr/static/instruction KIPS Transactions on Software and D..

논문 투고 규정 3. 논문지 편집위원회는 저자에게 투고 논문의 수정을 요구할 수 있다. 수정 요구후 일반논문 6주, 초청논문ㆍ단편논문은 3주, 2개월보장긴급논문은 2주가 지나도록 저자의 회신이 없으면 포기하는 것으로 간주한다. 13. 투고자는 2개월보장긴급논문 1편당 심사료 500,000원을, 그 외의 논문은 1편당 심사료 50,000원을 논문 투고시 납부해야 하며, 2개월보장긴급논문의 경우 2개월내에 심사가 완료되지 않으면 심사료를 환불한다(단, 저자가 지연하는 경우는 제외함). 채택된 논문의 투고자는 인쇄 쪽수에 따라 다음의 게재료를 부담한다. 14. 채택된 논문 중 특별한 사정으로 게재 시기 조정을 원하는 경우에는 논문지 편집위원회의 승인을 얻어 게재할 수 있다. 단, 저자는 게재 시기 조정에 따른..

학술지명 발간주기 기간 학술지 외국어명 URL 발행기관명 등재구분 스마트미디어저널 Smart Media Journal (사)한국스마트미디어학회 등재 디지털콘텐츠학회논문지 Journal of Digital Contents Society 한국디지털콘텐츠학회 등재 디지털포렌식연구 Journal of Digital Forensics 한국디지털포렌식학회 등재 KSII Transactions on Internet and Information Systems KSII Transactions on Internet and Information Systems 한국인터넷정보학회 등재 인터넷정보학회논문지 Journal of Internet Computing and Services 한국인터넷정보학회 등재 한국전자거래학회지 The..

d https://huggingface.co/transformers/v3.0.2/model_doc/auto.html AutoModels — transformers 3.0.2 documentation AutoModels In many cases, the architecture you want to use can be guessed from the name or the path of the pretrained model you are supplying to the from_pretrained method. AutoClasses are here to do this job for you so that you automatically retrieve the huggingface.co

https://ndb796.tistory.com/509 [PyTorch 오류 해결] RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 오류 메시지는 다음과 같다. 이 오류는 복잡한 GPU 디바이스 환경 설정 관련 오류인 것처럼 보이지만, 실제로는 입출력 차원(dimension)을 제대로 맞추지 않아서 발생하는 경우가 많다. 필자의 경우 ndb796.tistory.com

https://runebook.dev/ko/docs/pytorch/generated/torch.nn.logsoftmax PyTorch - LogSoftmax log⁡(Softmax(x))\log(\text{Softmax}(x)) 함수를 n차원 입력 Tensor에 적용합니다. Documentation Contributors History runebook.dev https://doheejin.github.io/pytorch/2021/03/22/pytorch-softmax.html

Pytorch 공식 문서 선형 회귀 모델 torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias = True, device = None,dtype = None) in_features는 input sample의 size out_features는 output sample의 size ​ bias는 만일 False로 설정되어 있으면 layer는 bias를 학습하지 않는다. 기본값은 True이다. ​ device는 CPU, GPU 중 고르는 것 dtype은 자료형의 타입을 정하는 것 https://wikidocs.net/55409 03-04 nn.Module로 구현하는 선형 회귀 이전 챕터까지는 선형 회귀를 좀 더 직접적으로 이해하기 위해 가설, 비용 함수를 직접 정의해서 선형 회귀 모..