💻 コンピュータサイエンス
AI manipulation is context-dependent
本研究は、公共政策、金融、およびヘルスケアの領域における10,426人の参加者を対象に、操作的なAIモデルの振る舞いと影響を評価しており、プロンプトによってAIの操作性を制御できる一方で、その有効性は文脈に強く依存し、地理的領域によって大きく異なることを明らかにしている。
💻 Category
cs
3821 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Dual-encoder cross-scale dependency fusion network for placenta segmentation using MR and ultrasound images
本論文は、曖昧な境界やモダリティ間の差異といった課題に効果的に対処するために、特化したアテンションおよび融合モジュールを組み込んだデュアルエンコーダネットワークであるDECSDF-Netを提案し、MRIおよび超音波の両データセットにおいて最先端の胎盤セグメンテーション性能を達成している。
💻 コンピュータサイエンス
Neural Architecture Search on Large Kernel Convolution Search Space for Computer Vision Tasks
本論文は、大規模なカーネル畳み込み探索空間と効率的な勾配推定戦略を特徴とする新しいニューラルアーキテクチャ探索手法であるLarKNASを紹介するものであり、これは手設計されたアーキテクチャに匹敵する性能を持つ大規模な畳み込みモデルを、探索コストを大幅に削減しながら発見するものである。
💻 コンピュータサイエンス
CAVEAT: Reliability-aware active verification under correlated errors for multi-agent LLM reasoning
本論文は、エージェント間および検証器間の相関誤差をモデル化して主張依存グラフを構築し、検証ステップを貪欲に選択する、マルチエージェントLLM推論のためのリソース配分フレームワークであるCAVEATを導入しており、これにより、既存の手法と比較して計算コストを削減しながら、精度とキャリブレーションを大幅に向上させている。
💻 コンピュータサイエンス
HGIRank: Multi-View Hypergraph Reasoning for Influential Node Identification in Complex Networks
HGIRankは、相補的なエゴ、拡散、およびコアのハイパーグラフ・ビューを構築し、高次構造的コンテキストを捉えるための適応型推論メカニズムを採用することで、ファインチューニングなしで異種ネットワーク全体にわたる優れた汎用性を実現する、マルチビュー・ハイパーグラフ推論フレームワークである。
💻 コンピュータサイエンス
Coal-Gangue Detection and Pose Estimation Method Based on DRD- YOLOv11n
本論文は、DySample、残差強化モジュール、およびDCNv3ベースのダイナミック検出ヘッドを統合することで、困難な産業環境におけるロボット選別において85.6%のmAPと90%の把持成功率を実現する、軽量かつ高速な矸石（がんけい）検出およびポーズ推定手法であるDRD-YOLOv11nを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
An Adaptive Grey Wolf Optimizer for Energy-Aware Virtual Machine Consolidation in Sustainable Green Data Centers
本論文では、勾配フィードバック減衰メカニズム、確率的エンコーディング、および局所探索を採用した適応型グレーウルフ最適化アルゴリズムであるAGWO-VMCを紹介し、既存のメタヒューリスティック手法と比較して、グリーンデータセンターにおけるエネルギー消費量とSLA違反を大幅に削減することを提示する。
💻 コンピュータサイエンス
Building a cross-platform WebXR heritage application from a drone survey using a language model
この回顧的なケーススタディは、ゲームプログラミングの経験を持たないヘリテージ・スペシャリストが、自然言語による仕様をコードへと変換する言語モデルエージェントを活用することで、サドゥス遺産村のためのバイリンガルかつクロスプラットフォームのWebXRアプリケーションの開発に成功し、それによって現実世界のキャプチャと展開可能なインタラクティブなヘリテージ体験との間の溝を埋めたことを示している。
💻 コンピュータサイエンス
Cosmetic Defect Detection in Semiconductors Using Deep Learning
本論文は、分散型IIoTインフラストラクチャと合成データ拡張を統合した半導体パッケージング向けのディープラーニングベースの外観欠陥検出フレームワークを提案しており、YOLO11アーキテクチャが実データと合成データの混合データセットにおいてmAP@0.5で93.5%という優れた性能を達成することを実証している。
💻 コンピュータサイエンス
Spot and Explain Public Trust: Large Multimodal Model-Based Forensic Reasoning for Synthetic Image Detection
本論文は、既存のブラックボックス型分類器の不透明性を克服し、デジタルメディアに対する公衆の信頼を回復することを目指して、視覚的、スペクトル的、およびセンサーノイズの証拠を融合させ、高精度かつ監査可能な自然言語による説明を生成する、軽量で解釈可能な合成画像検知器であるLMFR-SIDを導入するものである。