💻 コンピュータサイエンス
Inherently Interpretable Machine Learning Models for Time-Series: A Systematic Literature Review
本系統的文献レビューは、77件の査読済み研究を統合することで、時系列データに対する本質的に解釈可能な機械学習モデルの包括的なタクソノミー（分類体系）を確立し、それらのアーキテクチャ、適用領域、および今後の研究方向性を明確にするものである。
💻 Category
cs
3896 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Automated Code Formatting Framework Using Hybrid N-gram and LSTM Models
本論文は、Javaでは完璧な成功を収める一方で、Pythonにおいては重大な構造的インデントの失敗を露呈し、全体的な精度が57.4%となった、自動コードフォーマットのためのN-gramとLSTMのハイブリッドフレームワークを提示するものである。
💻 コンピュータサイエンス
The Judge is Not Impartial: Self-Preference in Medical LLM Evaluation
本研究は、医療現場において判定役として使用される大規模言語モデルが、様々な評価形式において、競合する出力よりも自身が生成した出力を優先するという自己選好性を系統的に示すことを実証しており、臨床AIの導入における公平性を確保するために、多様な判定パネルと複数の指標が必要であるという極めて重要な課題を浮き彫りにしている。
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Replay-Resistant Admission and Permissioned Quorum Consensus in Connected Vehicle Networks: A Fail-Closed, Implementation-Grounded Security Study
本研究は、OmniGuard V2Xプラットフォーム内におけるフェイルクローズ型の許可型クォーラム合意サブシステムを評価し、決定論的テストを通じて、それがアドミッションコントロールを効果的に強制し、リプレイ攻撃を防止し、無効またはファイナライゼーション後の投票を拒否することを実証するとともに、正当な権限を持つ悪意のある連合に対しては限界があることを明示的に認めている。
💻 コンピュータサイエンス
Rank-Gated and Sparse Low-Rank Adaptation for Efficient Fine-Tuning of Vision--Language Models
本論文は、メモリ効率化のための学習後プルーニングを可能にするために、LoRAのランク成分に対して学習可能な重要度重みを割り当てる手法であるRank-Gated LoRA（RG-LoRA）を導入するが、Qwen3-VL-8Bを用いた初期実験では、明示的なスパース性正則化がない場合、ゲートが意味のあるスパース性を学習できず、提案された「訓練・プルーニング・評価」のメカニズムを検証したにもかかわらず、レイテンシやVRAMの利得が無視できる程度にとどまることが示されている。
💻 コンピュータサイエンス
Ideology by Alphabet: Option Order and the Measurement of Machine Political Preferences
本論文は、大規模言語モデルの明白な政治的イデオロギーは、真の選好ではなく、主に固定された回答順序によるバイアスの産物であることを実証しており、選択肢の順序をランダム化することで、以前に特定されたイデオロギーのクラスターが消失し、特定のスロット配置がモデルに対して相反する政治的立場を恣意的にラベル付けし得ることが明らかになる。
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Explainable Machine Learning for Extreme Weather Event Prediction Using Long-Term Environmental Measurements
本研究は、オークリッジ・リザベーションンの6つのタワーからの15分間隔の気象データを用い、5種類の極端気象イベントを予測する説明可能なマルチタワー機械学習フレームワークを提示しており、勾配ブースティングモデルがディープラーニングやCNNアーキテクチャを凌駕すること、および異なるタイムホライズンにわたる予測精度を駆動する主要なタワーベースおよび物理ベースの特徴量を特定したことを示している。
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Context-Aware Fine-Grained Ranking of Art Exam Works Under Shared Evaluation Conditions
本論文は、試験グループごとに構成された新しいデータセットを導入し、視覚的に類似した提出物間の文脈依存的な相対的品質の差異を捉えるための、二重パス参照エンコーディングと適応型ルーティングを活用したグループ条件付きフレームワークを提案することにより、美術試験における微細なランキング（fine-grained ranking）の課題に対処するものである。
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Damage-Aware Diffusion Restoration of Intangible Heritage Brocade Images with Pattern-Consistency Loss and Interpretable Cultural Feature Mapping
本論文は、パターン一貫性損失と解釈可能な特徴量マッピングを統合することで、文化的なモチーフを保存し、既存のベースラインと比較して知覚される真正性を高める、無形繊維遺産画像の損傷を考慮した拡散フレームワークであるPCDR-ITHを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Discriminative Micro-Action-Aware Joint Amplifier for Skeleton-Based Action Recognition
本論文は、情報量の多い関節を特定し、周波数領域における球面調和関数分解を通じてそれらの微細な方向の変化を適応的に増幅することにより、骨格ベースの行動認識を強化する新しいフレームワークであるDiscriminative Micro-Action-Aware Joint Amplifier (DMJA) を提案する。