💻 computer science
DA-LightNet: Real-Time Rain and Haze Removal on Edge Devices
本論文は、劣化認識型変調モジュールと効率的な畳み込みブロックを採用することで、高い復元品質と低い計算コストのバランスを取りつつ、リソース制約のあるエッジデバイス上でリアルタイムに雨や霧を除去することを可能にする、軽量で統一されたディープラーニングネットワークであるDA-LightNetを提案する。
💻 Category
cs
2216 件の論文
💻 computer science
Context-Adaptive Emotional Speech Synthesis via Feature Control in Multi-Turn Dialogue (ChinaMM 2026)
本論文は、歴史的な対話メモリと音声信号およびテキストのバイモーダルな結合入力を利用して音響特徴量を動的に予測・制御することで、従来の転写ベースの手法の限界を克服し、自然かつ感情的に一貫した応答を実現する、マルチターン感情音声合成のためのコンテキスト適応型フレームワークを提案するものである。
💻 computer science
GPU-Accelerated Graph-Colored Simulated Annealing for Integer Factorization
本論文は、整数分解を、NVIDIA GH200上でのグラフ彩色シミュレーテッドアニーリングを通じて解かれる疎なイジングモデルへとマッピングするGPU加速パイプラインを提示し、並列スピン更新と誘導的な後処理技術を組み合わせることで、128ビットの半素数を因数分解することに成功した。
💻 computer science
Beyond Transfer Learning: Evaluating the Trustworthiness of Pretrained GeoAI Models for Rooftop Solar PV Mapping
本研究は、転移学習が異なる地理的領域における屋根上太陽光発電ののマッピングに対して学習済みGeoAIモデルの性能を大幅に向上させる一方で、予測精度のみでは信頼できる展開を保証するには不十分であり、堅牢性、信頼性、汎用性、透明性、および残留不確実性をも考慮した包括的な評価フレームワークが必要であることを示している。
💻 computer science
Agentic AI-Based Predictive Security and Resilience Framework for SSL/TLS and Encrypted Traffic Infrastructure in Cloud-Native Environments
本論文は、LLM駆動型の推論と強化学習を活用することで、クラウドネイティブ環境におけるSSL/TLSインフラストラクチャに対する、ほぼ完璧な予測的証明書管理、暗号化トラフィックのアノマリー検知、および自動化されたポリシーコンプライアンスを実現する、オープンソースのマルチエージェントAIフレームワークであるAAPS-TLSを導入するものであり、これは厳格な再現可能なシミュレーションおよび指標となるプロダクションパイロットを通じて検証されている。
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A Hybrid Two-Tier Continuous Authentication Framework with a Security-First Calibration Strategy for Zero-Trust Web Deployments
本論文は、プロキシモデルを真のARIMA、LCS、SVM、およびJRipアルゴリズムに置き換え、標準的な静的閾値と比較して再現率を大幅に向上させ、攻撃者によるバイパス率を低減させるセキュリティ優先のキャリブレーション戦略を導入した、ゼロトラスト・ウェブ展開のためのハイブリッド二層型継続的認証フレームワークであるALJを提案する。
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FDC-DETR: A Lightweight Enhanced RT-DETR Framework for Accurate Pulmonary Nodule Detection in CT Images
本論文は、フーリエ畳み込み、動的エントロピー認識アテンション、およびコンテキスト精緻化融合を統合することで、背景干渉を効果的に抑制しつつ、CT画像における肺結節の高精度かつリアルタイムな検出を実現する、軽量かつ強化されたRT-DETRフレームワークであるFDC-DETRを提案する。
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Two-stage machine vision and near-infrared spectroscopy for grading leafhopper damage in fresh tea leaves
本研究では、初期のリーフホッパーによる被害スクリーニングのための改良型YOLOv8sマシンビジョンモデルと、不確実な事例を再評価するための近赤外分光モデルを組み合わせた二段階のワークフローを開発し、単独の目視評価を大幅に上回る、新鮮な茶葉に対して89.5%の総合格付け精度を達成した。
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Deep Reinforcement Learning for Quadruped Locomotion Controlled by Natural Language
本論文は、軽量な自然言語理解（NLU）モジュールと、ゴール条件付きPPO方策および教師・生徒蒸留を組み合わせることで、シミュレーションおよび実世界実験の両方において、堅牢で適応性が高く、エネルギー効率に優れた歩行を実現し、四足歩行ロボットによる自由形式の自然言語コマンドの実行を可能にするエンドツーエンドのフレームワークを提示する。
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Steel-CGA: Channel-Spatial-Semantic Attention and Grouped Dilated Fusion for Real-Time Steel Surface Defect Detection
本論文は、Channel-Spatial-Semantic Attention、Grouped Dilated Residual Fusion、およびAdaptive Downsamplingモジュールを統合することで、計算コストを削減しながら鋼材表面欠陥のリアルタイム検出精度を大幅に向上させる、軽量なYOLO26sベースの検出器であるSteel-CGAを提案している。