💻 コンピュータサイエンス
Genre Classification of Saint Yared Qum Zema Using a Convolutional Neural Network
本研究は、1,555個の音声セグメントをスペクトログラム画像に変換することで、聖ヤレドのエチオピア聖歌（クム・ゼマ）の3つのジャンルを分類し、ResNet、VGGNet、AlexNetといった既存のアーキテクチャを凌駕する88%のテスト精度を達成したカスタム畳み込みニューラルネットワークモデルを提示する。
💻 Category
cs
3962 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Hierarchical Compositional Hypergraphs Encode Document Structure for Classification
本論文は、文書構造を順序付けられたトークン、文、および段落のレイヤーを通じてエンコードする階層的組成ハイパーグラフ（HCH）を導入し、これらの構造的特徴を標準的なTF–IDFと組み合わせることで、語彙ベースのベースラインのみと比較して、テキスト分類の精度およびマクロF1スコアにおいて統計的に有意な改善をもたらすことを実証している。
💻 コンピュータサイエンス
CauCity-WM: An Intervention-Consistent Generative World Model for Counterfactual Urban Dynamics and Risk-Aware Decision Making
本論文は、仮説的な外生ノイズを用いた双子世界構造拡散プロセスを通じて、一貫した事実的および反事実的な未来を生成することにより、都市予測、反事実推定、およびリスクを考慮した意思決定を統合する因果的生成ワールドモデルであるCauCity-WMを導入する。
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Interpretable ensemble machine learning identifies player-specific performance indicators in elite tennis
本研究は、ノバク・ジョコビッチのグランドスラムのデータに適用された解釈可能なアンサンブル機械学習ワークフローが、セットの勝敗に対して高い予測精度を達成するだけでなく、個別のモデルでは見落とされがちなバックハンドのリターンといった選手固有のパフォーマンス指標をも明らかにするものであることを示している。
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VectorLLM++: A Unified Next-Token-Prediction MLLM for Dense Remote Sensing Perception and Vector Mapping
VectorLLM++は、座標とマスクのための新しいトークナイザーを導入することで、データの不足と構造化されたベクトル出力の欠如を克服し、7つの多様なリモートセンシング知覚およびベクトルマッピングタスクにおいて特化型モデルを凌駕することを可能にした、統一された次トークン予測マルチモーダル大規模言語モデルである。
💻 コンピュータサイエンス
Native Byzantine-Robust Aggregation for Trustworthy Federated Learning: A C++20 Evaluation of Krum, Multi-Krum, Trimmed Mean, and Coordinate-wise Median
本論文は、フェデレーテッドラーニングのためのビザンチン耐性のある集約アルゴリズム（Krum、Multi-Krum、Trimmed Mean、およびMedian）の高性能なC++20実装を提示および評価し、明示的なビザンチン仮定と数値的に防御的なネイティブシステム設計を組み合わせることで、敵対的な更新に対する堅牢性を維持しつつ集約を大幅に加速できることを、厳格な正当性チェックとベンチマークを通じて実証するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Policy-Gated Zero-Trust Federated Learning: Identity-Bound Enrollment, Replay-Resistant Control, and Secure Coordination
本論文は、アイデンティティを署名付きトークンに紐付け、暗号学的ノンスを用いた厳格な登録リースを強制し、許可された最新かつ失効していない参加者のみがグローバルモデルに影響を与えられることを保証するために、22の敵対的シナリオに対して厳密なテストを行うことで、ネットワーク認証とモデルへの影響力を分離した、フェデレーテッドラーニングのためのポリシーゲート型ゼロトラストアーキテクチャを提案し、検証するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Adaptive Recursive Learning in Mixture of Experts: A Systematic Review
この系統的レビューは、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャにおける適応型ルーティングと再帰的学習を区別することで、動的な計算とエキスパートの専門化に関する現在の文献を統合しつつ、ルーティングの安定性やリソース制約下でのインテリジェントな割り当てといった課題に対処するための研究アジェンダを概説する、Recursive Adaptive Recursive Learning（RARL）フレームワークを提案するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Project-Aware Validation in Software Defect Prediction: A Controlled Simulation and Real-World Benchmark Study of Evaluation Optimism
本研究は、制御されたシミュレーションおよび実世界のベンチマークの二次解析を通じて、ソフトウェア欠陥予測においてプールされたランダムな訓練／テスト分割を用いることが、プロジェクトを考慮した検証手法と比較して系統的に楽観的な性能推定をもたらすことを実証しており、プロジェクトの境界を尊重する評価プロトコルの極めて重要な必要性を強調している。
💻 コンピュータサイエンス
Trustworthy AI for Dengue Outbreak Forecasting Using a Temporal Fusion Transformer with Explainability and Uncertainty Estimation
本研究は、デング熱のアウトブレイク予測のための信頼できるAIフレームワークを提示するものであり、これは、ベースラインモデルを凌駕し公衆衛生上の意思決定を支援するために、Temporal Fusion Transformerを、確率的な不確実性推定、固有の解釈可能性、およびルールベースのリスク層別化と統合したものである。