💻 コンピュータサイエンス
SOFA: Sustainable Container Orchestration in Geo-Distributed FaaS Datacenters
本論文は、サービスレベル合意（SLA）のパフォーマンスを維持または向上させつつ、エネルギーコスト、炭素排出量、および水の使用量を同時に最適化する、地理分散型Function-as-a-Service（FaaS）データセンターのための新しいリソースオーケストレーションフレームワークであるSOFAを提案する。
💻 Category
cs
3860 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Learning Robust 3D Representations via Multi-Granularity Gaussian Mixture Guided Cross-Modal Fusion
本論文は、分類、パーツセグメンテーション、およびフューショット学習において最先端の性能を達成するために、階層的な確率論的幾何モデリングのための多粒度ガウス混合モデルと、マルチスケール視覚強化モジュールを統合した、ロバストな3D表現学習のための新しいクロスモーダルフレームワークを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Design and Implementation of a Prototype Smart Door Lock Integrating Face Recognition and Smart Doorbell for Residential Access Control
本論文は、YOLOv8nに基づく顔認識、スマートドアベル、およびBlynkとSupabaseを介したリモートアクセス制御を統合したスマートドアロックのプロトタイプの設計と実装を提示するものであり、居住者の認証および訪問者アクセスの管理における高い精度と信頼性を実証している。
💻 コンピュータサイエンス
CAFM: A Cross-Modal Local Alignment Fusion Method for RGB-3D Industrial Anomaly Detection
本論文では、ローカルウィンドウ・アテンション、ボトルネック圧縮、および対称的対照学習を利用してRGBと3Dポイントクラウドの特徴量を効果的に統合し、MVTec 3D-ADデータセットにおいて最先端の性能を達成する、クロスモーダル局所アライメント融合手法であるCAFMを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Canonical P1AC: A Direct Solver for P1P with Affine Correspondences or Field Gradients
本論文は、アフィン対応を伴うP1P問題（P1AC）に対し、アフィン対応と勾配場の間の等価性を利用して、タスクを標準化ステップと単一の二次方程式へと分解することで、高密度かつ等長不変な記述子マップを用いた適用を可能にしつつ、退化および失敗事例に関する包括的な分析を提供する、計算効率の高い最小限のソルバーを導入するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Developing a Generative AI Agent to Support Science Curiosity: A Theory-Informed Development and Initial Evaluation Study
報酬学習フレームワークに基づき、本研究は、自己への問いかけよりも効果的に好奇心のループを閉じるための認知的、感情的、および保護的な支援を提供することにより、大学生における状態的および特性的な科学的好奇心を共に促進することに成功した、理論に基づいた生成AIエージェントを開発し、評価するものである。
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ThyroGuard-Net: A Sensitivity-Optimised, Explainable Hybrid CNN–Transformer Framework with Evidential Uncertainty for Thyroid Nodule Classification
本論文は、マルチセンターTN3Kデータセットを用いて、感度重み付き損失、証拠的不確実性、およびTI-RADSに基づく説明可能性を用いて学習された、ハイブリッドなEfficientNet–Swin TransformerフレームワークであるThyroGuard-Netを導入し、既存の手法よりも高い感度を実現することで、堅牢で汎用性が高く、臨床的に較正された甲状腺結節分類を達成するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Graph2Path: Hierarchical Reactivity-Guided Template Policy Learning for Multi-Step Retrosynthesis
Graph2Pathは、グラフ符号化された状態に原子および結合の活性度監視を統合することで、RetroSynFormerやAiZynthFinderといった既存の手法と比較して優れた厳密なルート精度と成功率を達成しつつ、推論時間の増加を伴う、階層的で反応性に基づいたテンプレートポリシーであり、多段階の逆合成計画を強化するものである。
💻 コンピュータサイエンス
A Lightweight Small Object Detection Framework Based on Enhanced BiFPN and Attention Mechanisms
本論文は、YOLO11nをベースとした軽量な小物体検出フレームワークであるESW-YOLOを提案しており、これはDynamic Snake Convolution、高解像度ヘッドとiEMAアテンションを追加した拡張BiFPN、およびWIoU損失を統合することで、同等のパラメータ数を維持しながら、小型および細長いターゲットに対する検出精度を大幅に向上させている。
💻 コンピュータサイエンス
An Interpretable Hybrid Deep Learning Framework for Student Placement Prediction Using PSO–GA–Bayesian Optimized ANN with SHAP–LIME Explainability
本論文は、PSO、GA、およびベイズ最適化を統合して人工ニューラルネットワークをチューニングする、新規かつ解釈可能なハイブリッド深層学習フレームワークを提案しており、SHAPとLIMEを活用して教育と産業の整合性のための透明かつ実行可能な洞察を提供しつつ、学生の就職結果の予測において99.60%の精度を達成している。