929 件の論文
DeepGaitLabは、合成データを用いて学習されたオープンソースのマーカーレス3Dモーショントラッキングフレームワークであり、多様なカメラ構成や臨床集団において高精度かつキャリブレーション不要の歩行分析を実現し、研究グレードのバイオメカニクスとスケーラブルな臨床導入との間の溝を効果的に埋めるものである。
本論文では、階層的な中間ステージ融合とデュアルパス・バックボーンを利用することで、特徴量の不均衡と照明感度の問題に効果的に対処し、それによって複雑な都市交通シナリオにおける小型および遮蔽された物体の検出を大幅に向上させるマルチモーダル認識アルゴリズムであるMEFP-Netを提案する。
本論文は、大規模な類似性検索のデプロイメントに向けた実用的な指針を提供するために、様々な距離指標および量子化技術における精度、レイテンシ、およびメモリ使用量のトレードオフを分析し、Facebook AI Similarity Search（FAISS）の様々なインデックス戦略に関する包括的な実験的評価を提示するものである。
本論文は、Proxmox VE上で動作するKubernetes–Cephハイパーコンバージドインフラストラクチャにおいて、ワークロード予測とCephを意識したストレージ決定を統合することで、リソース競合とI/Oレイテンシを大幅に削減し、デフォルトのKubernetesスケジューラと比較して優れた負荷分散とパフォーマンスを実現する、予測的かつ適応的なスケジューリングモデルを提案し、評価するものである。
本論文は、コンテンツの人気度予測のためのVAE-LSTMモデルと、協調的なキャッシング決定を最適化するためのマルチエージェント深層強化学習アルゴリズムを組み合わせた、モバイルエッジネットワーク向けの連合強化学習フレームワークを提案しており、これにより既存のベースライン手法と比較して遅延を大幅に削減し、キャッシュヒット率を向上させる。
本論文では、限られた教師あり学習下での超音波画像における乳房病変の最先端のセグメンテーションを実現するために、Mamba駆動型エンコーダに意味論的デカップリング、プロトタイプ・アテンション、および境界精緻化のための特化型モジュールを統合した新しい半教師あり学習フレームワークであるDMPB-Netを提案する。
本論文は、ソーシャルメディア上の画像における最先端の偽造検知精度（99.10%）と解釈可能性を実現するために、適応型ゲート融合メカニズムを介してCNN、Vision Transformer、およびグラフニューラルネットワークを統合する、堅牢なトリモーダル・フレームワークを提案するものである。
本研究は、データが限られた科学的機械学習におけるモデル選択のための、原理に基づいた3部構成の意思決定フレームワークを提案し、キナーゼ阻害剤および溶解度のケーススタディを通じて、サンプルサイズが小さい場合には単純な線形モデルが複雑な代替モデルよりも優れた性能を示すことが多いことを実証し、それによってモデルの単純さを重要な基準として提唱するものである。
本研究は、個別の家庭における電力消費量データセットを用いて、エネルギー傾向の予測および異常検知を行うために様々な機械学習回帰モデルを評価し、ランダムフォレストが他のアルゴリズムよりも優れた性能を示すこと、およびSHAP解析によってGlobal_intensityが主要な予測因子であることが明らかになることを示した。
本論文は、動的な環境における効率的かつ分散型のマルチロボットナビゲーションを可能にするために、中央軸スケルトングラフとアリコロニーのフェロモン場、および局所的増分再スケルトン化（LIR）アルゴリズムを統合したStigmergic Skeleton Field（SSF）フレームワークを提案し、必要な箇所のみでトポロジーを修復することにより、既存のベースラインと比較して大幅に高速な再計画速度を実現しつつ、準最適な経路品質を達成する。