💻 computer science
Multi-Agent Cooperative Fuzzing for HarmonyOS APIs
本論文は、既存のエコシステムにおけるドキュメントの不足と質の低さを克服するために、Androidコードの検索、マルチモーダルなドキュメント解釈、プロンプト最適化のための強化学習、および自動クラッシュ解析を活用することで、HarmonyOS APIの脆弱性発見を強化するマルチエージェント協調型ファジングフレームワークであるHMFuzzerを提案する。
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cs
1062 件の論文
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WhispiTree: A Multi-Sensory Conversational AI System for Psychological Healing via the "Tree Hole" Metaphor
本論文は、「穴のあいた木（ツリーホール）」のメタファーと認知行動療法（CBT）の原則に基づいたマルチセンサリ・コンバーセーショナルAIシステムであるWhispiTreeを提示するものであり、9週間のランダム化比較試験を通じて、従来のカウンセリングと比較して優れたアクセシビリティ、プライバシー、およびリアルタイムのフィードバックを提供しつつ、大学生の不安と抑うつを軽減させる上で有意な有効性を実証した。
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Pipeline Optimisation for Real-World Masked Face Recognition: YOLOv8 Detection, Landmark-Guided Cropping, and Multi-Model Embedding Benchmarking
本論文は、ファインチューニングされたYOLOv8検出器とランドマーク誘導による上顔面クロッピングを組み合わせた、ロバストなマスク着用顔認識のための体系的なパイプラインを提示しており、この多段階の最適化が、特にFaceNetとコサイン類似性を用いた場合に、単一モデルのアプローチを大幅に上回ることを広範なベンチマーキングを通じて実証している。
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Toward an ILP Approach of Temporal Coverage in Sensor Networks
本論文は、屋外モニタリングネットワークにおける継続的な時間的および空間的なカバレッジを確保するために、エネルギー中立型センサの起動および充電サイクルをオーケストレーションする2つの整数線形計画法（ILP）のアプローチを提案および評価し、実装の複雑性、解法時間、および解の最適性の間のトレードオフを分析するものである。
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A Dynamic Explainable AI FrameworkforReal-Time Intrusion Detection andAutomatedAlert Prioritization in Security OperationCenters
本論文は、高精度な侵入検知を実現し、重大なインシデントを優先させることでアナリストのアラート疲労を大幅に軽減し、セキュリティオペレーションセンター環境に対して透明性の高いリアルタイムに近い根拠を提供するために、時系列Transformer、グラフ畳み込みネットワーク、および事後的な説明技術を統合した3段階のパイプラインであるDynamic Explainable Framework (DEF) を提案する。
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SPQ-DETR for Tiny-UAV Detection]{SPQ-DETR: Prior-Guided Queries and Shape-Aware Geometric Supervision for Long-Range Tiny-UAV Detection
本論文は、高解像度特徴の保持、エンコーダートークンから初期化される事前知識誘導型クエリ、および形状を考慮した幾何学的監督を統合することで、困難なデータセットにおける精度と再現率を大幅に向上させ、長距離の小型UAV検出を強化するトランスフォーマーベースの検出器であるSPQ-DETRを提案する。
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Verified Self-Improving Learning of Large Language Models for Multi-Objective Point-Spec Circuit Design
本論文では、多様なアナログ回路ファミリーにわたる高精度な多目的ポイントスペック設計を実現するために、パレート検証済み選好最適化（Pareto-Verified Preference Optimization）および安全な近接方策最適化（Safe Proximal Policy Optimization）を用いて、回路ネットリストを反復的に生成、検証、および修復するシミュレーション駆動型の自己改善フレームワークである\methodfullを提案する。
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Learning Latent Neural Signatures from EEG Scalograms for Robust Biometric Identification
本論文は、ウェーブレット・スケーログラムと畳み込みオートエンコーダを用いて64チャネルの信号を2次元の潜在的神経シグネチャへと変換し、カスタムResNetを用いて被験者を分類することで、PhysioNet Motor Imageryデータセットにおいて99.1%の精度を達成する、堅牢なEEGベースの生体認証システムを提案するものである。
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Enhancing Audio Feature Extraction viaReservoir Convolution
本論文は、従来の計算負荷の高いMFCC特徴量抽出を効率的な時間領域畳み込みに置き換える、リザーバーコンピューティングに基づく2つのアーキテクチャ変更を提案しており、分散型マルチリザーバーアンサンブルまたは単一の複合波形アプローチのいずれかを通じて、音声認識タスクにおける優れた性能を実現している。
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Personified Images of ChatGPT and Gemini: Exploring Representations of Functional Identity Through Reverse Correlation
本研究は、逆相関法を用いることで、ChatGPTやGeminiのようなマルチモーダルLLMが、安定し、自己認識的であり、かつ正の価を持つ「擬人化された」顔画像を生成することを実証しており、これはこれらのモデルがその機能的なアイデンティティに関する内部表現を保持している可能性を示す予備的な証拠を提供するものである。