1.드림크래프트3D': 2D 레퍼런스를 활용한 고충실도 3D 오브젝트 생성 혁신

드림크래프트3D는 고충실도의 일관된 3D 오브젝트 생성을 위한 계층적 방법을 제시합니다. 2D 레퍼런스 이미지를 활용해 지오메트리와 텍스처의 부스팅을 달성합니다. 뷰 종속 확산 모델을 사용하여 지오메트리의 일관성 문제를 해결하고, 부트스트랩 스코어 증류로 텍스처 향상을 목표로 합니다. 이 방법은 씬의 3D 지식을 통해 확산 모델을 최적화하며, 번갈아 최적화하여 3D 씬과 확산 모델 간의 상호 개선 효과를 창출합니다. 드림크래프트3D는 3D 콘텐츠 생성의 기술을 혁신적으로 발전시킵니다.

https://huggingface.co/papers/2310.16818

2.딥마인드의 대규모 데이터에서의 ConvNet 성능 평가: Vision Transformer와의 경쟁

대부분의 연구자들은 ConvNet이 소규모 또는 중간 크기의 데이터 세트에서만 잘 작동하며, 웹 규모의 데이터에서는 비전 트랜스포머에 미치지 못한다고 생각합니다. 그러나 딥마인드는 대규모 데이터 세트인 JFT-4B에서 ConvNet 아키텍처의 성능을 평가하며 이 믿음에 도전합니다. NFNet 모델 제품군을 다양한 컴퓨팅 예산과 네트워크 크기로 훈련시켰을 때, 비전 트랜스포머의 성능과 유사한 결과를 보입니다. 특히, 가장 효과적인 모델은 ImageNet에서 90.4%의 정확도를 보여줍니다.

https://huggingface.co/papers/2310.16764

3.Next.js 14 릴리즈

Next.js 14 버전이 공개되었습니다. 이번 버전에서는 Turbopack을 도입하여 로컬 서버 시작 시간을 최대 53.3% 단축하고, 코드 업데이트 속도도 최대 94.7% 향상시켰습니다. 'Server Actions' 기능이 안정화되어, 직관적인 데이터 변조와 향상된 사용자 경험을 제공합니다. 'Partial Prerendering' 기능의 프리뷰를 통해 초기 정적 응답과 동적 컨텐츠 스트리밍이 가능하게 되었습니다. 또한, Next.js 학습 코스가 새롭게 제공되어, 다양한 내용을 자세히 학습할 수 있게 되었습니다.

https://nextjs.org/blog/next-14

4.S3 랜섬웨어를 식별하고 대처하는 방법

디지털 환경에서 약 60%의 기업 데이터가 클라우드에 있으며, Amazon S3는 많은 기업의 데이터 저장의 핵심입니다. 그러나 S3는 중요한 데이터를 다루기 때문에 위협 요인에 노출될 수 있습니다. 효과적인 대응을 위해 S3 환경의 가시성을 확보하고 위협 시나리오를 이해하며, 보호 및 모범 사례를 적용해야 합니다. CloudTrail 및 서버 접근 로그를 사용하여 활동을 로깅하고, IAM 역할 및 S3 버전 관리와 같은 방법으로 보안을 강화할 수 있습니다. S3를 안전하게 보호하는 것은 랜섬웨어 공격과 지속적으로 발전하는 사이버 위협을 대비하는 데 중요합니다.

https://thehackernews.com/2023/10/the-rise-of-s3-ransomware-how-to.html

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