머신러닝과 이미지 인식이라는 용어는 최근 디지털 시대에 빠르게 대중화되고 있다. 하지만 이 두 기술이 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 중요한지, AI가
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머신러닝과 이미지 인식이라는 용어는 최근 디지털 시대에 빠르게 대중화되고 있다. 하지만 이 두 기술이 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 중요한지, AI가
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이 글에서는 ChatGPT를 중심으로 그 안에 탑재된 다양한 언어 모델들과 그 특징에 대해 살펴보자.GPT 모델은 활용방법에 따라 주로 2가지로 활용
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ChatGPT는 무료, 유료 가격 정책을 사용하고 있다. 각각 정책에 따른 차이점을 자세히 살펴보고, 어떤 정책이 나에게 맞을 지 한번 알아보자.
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Advanced Data Analysis, Code interpreter 알파 버전일 때부터 대단한 화제를 모았던 ChatGPT의 기능이 있다. 그것은 초대 받은 소수만 쓸 수
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Custom instructions for ChatGPT ChatGPT는 그 자체로도 놀라운 대화 능력을 갖추고 있지만, 사용자의 특정 요구와 목적에 맞게 커스터마이징(Customizing) 하는 것이
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AWS(Amazon Web Service) 란? AWS(Amazon Web Service)는 클라우드 서비스이다. 특히 인프라를 빌려주는 클라우드 서비스라 할 수 있다. 그래서 일반적인 클라우드
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Source: https://doi.org/10.1186/s43074-020-00010-0 Wavelength-multiplexing Wavelength-multiplexed 다중 초점 디스플레이 시스템은 2019년에 개발되었으며(Zhan et al. in [37].) , Distance-based dual-focal birdbath design이다. Spectral notch
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Source: https://doi.org/10.1186/s43074-020-00010-0 Polarization-multiplexing 이미지를 편광으로 다중화하는 개념은 처음으로 2016년에 이 등에 의해 언급되었다.(Lee et al. [68]) 여기서 픽셀화된 LC 패널이 픽셀
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Source: https://doi.org/10.1186/s43074-020-00010-0 Time-multiplexing Polarization-dependent lens Polarization-dependent lens들은, Polarization-dependent optical distance들과 동일한 기능을 제공하지만, 대게 더욱 간결한 크기를 가진다. (a) Birefringent crystal
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Source: https://doi.org/10.1186/s43074-020-00010-0 Time-multiplexing Time-multiplexing은 Multifocal Display를 만드는 데 사용되는 하나의 방법이다. 이 방법은 각각의 콘텐츠 프레임을 시간적으로 여러 개의 하위 프레임으로
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