💻 computer science
Artificial Intelligence-Based Optimal Classifier for the Prediction of Heart Ailment
本研究は、Clevelandデータセットから選択された8つの主要な特徴量を用いて最適化されたサポートベクターマシン（SVM）分類器が、心疾患の予測において他の30種類の分類器と比較して、90.28%の精度と93%のAUCという優れた性能を達成することを実証している。
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cs
1062 件の論文
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Lessons Learned and Iterative Enhancements: A 2-Year Experience with an Established Responsible AI Framework
UNC Healthは2年間にわたり、3段階のリスクベース・システムを導入することで責任あるAIフレームワークを強化し、厳格な監視体制を維持しながら評価効率を大幅に向上させ、リードタイムを短縮した結果、64のソリューションの審査に成功し、有害事象を最小限に抑えつつ強固な展開後モニタリング・メカニズムを確立しました。
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When Does a Partitioned ANN Index Need Active Re-Partitioning Under Drift? A Characterization and Benchmark
本論文は、データドリフト下におけるベクトル検索インデックスに対して能動的な再パーティショニングが普遍的に必要であるという前提に異を唱え、制御されたベンチマークを通じて、緩やかな入れ替わりには静的なパーティションで十分であることを示すとともに、大幅な分布シフトに対しては漸進的な再センタリングが費用対効果の高い解決策であることを明らかにし、最終的には実務者がいつメンテナンスが真に必要とされるかを判断するためのレジームマップと決定規則を提供するものである。
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Learning Safe Multi-Robot Coordination in Industrial Cyber- Physical Systems
本論文は、安全な産業用ロボット協調のためのマルチエージェント強化学習フレームワークを提示し、シミュレーションを通じて、決定論的な強欲ベースラインが効率性の面では提案された安全なMARL方策を上回る一方で、後者は創発的な通信パターンを可能にし、フリートの規模が拡大するにつれて衝突リスクを軽減するための適応的な通信帯域幅の極めて重要な必要性を浮き彫りにすることを実証している。
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Decision-aware machine learning improves academic early warning
本論文は、決定論的な機械学習フレームワークを用いた学術的早期警告システムが、較正されたリスク推定値から導出される文脈依存的な支援決定を通じて、介入の見落としを減少させ、かつ公平性の格差を縮小させることにより、従来のルールベースおよび確率閾値に基づくアプローチを凌駕することを実証するものである。
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AI-Driven Integrated Process Optimization and Predictive Maintenance for Industrial Manufacturing Systems
本論文は、リアルタイムのセンサーデータを活用した故障検知、残存有効寿命（RUL）の推定、および動的なパラメータ調整を通じて、産業製造における運用効率とシステムの信頼性を向上させるための、予知保全とプロセス最適化を統合したAI駆動型フレームワークを提案するものである。
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Research on Predictive Modelling of Volleyball Game Outcomes Using Machine Learning Techniques and Data Analytics
本論文は、合成データで学習させ、ポーランドのプラスリーガの実戦データで検証した勾配ブースティングおよびランダムフォレストモデルを用いることで、OPI（オーバーパス・インテンシティ）およびブレークポイント・ディファレンシャルを最も重要な予測特徴量として特定し、93%以上の精度でプロバレーボールの試合結果を予測することに成功した機械学習研究を提示するものである。
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AI-Driven Trust-Aware Security Enhancement Framework for Cognitive Radio Networks Against SSDF, PUE, and Jamming Attacks
本論文は、ランダムフォレストに基づく検知とベイズ信頼評価を統合することで、SSDF、PUE、およびジャミング攻撃を効果的に軽減し、深刻な攻撃条件下や低SNRレベルにおいても高い検知精度を実現し、ネットワークの信頼性とスループットを大幅に向上させる、AI駆動型の信頼性を考慮した認知無線ネットワーク向けセキュリティフレームワークを提案するものである。
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CATBridge: Enhancing CVE-ATT&CK Alignment Capability in Low-Resource Environments Using Professional Knowledge from LLMs
本論文は、教師・生徒の協調メカニズムを活用することで、低リソース環境下において軽量なLLMが優れたCVE-ATT&CKアライメント精度を達成することを導く、マルチステージの知識強化フレームワークであるCATBridgeを提案しており、これは最先端の手法およびゼロショットの大規模モデルの両方を大幅に上回るものである。
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Hybrid Classical--Quantum Learning for Space Based Data Centers: A CUDA-Q Study of Variational and Photonic Backends
本研究は、CUDA-Qワークフローを用いた10ノードの宇宙ベース・データセンターにおける古典・量子ハイブリッドルーティングを評価し、フォトニック・バックエンドは低遅延で優れた精度を達成する一方で、変分量子回路（VQC）バックエンドは、より豊かな量子状態構造を提供するものの、法外な遅延ペナルティを課すことを明らかにした。