💻 コンピュータサイエンス
E-GCNet Framework for Cognitive Detection with Selective Features
本論文は、適応型Min-Maxベクトル正規化、改良型加重ラッパー・フィルタによる特徴選択、および強化されたGoogleNetとカプセルネットワークのソフト投票アンサンブルを統合し、97.4%の精度で極めて高精度かつ信頼性の高い認知状態検出を実現するハイブリッド深層学習フレームワークであるE-GCNetを提案する。
💻 Category
cs
4031 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
A Systematic Review of Deep Learning Algorithms for the Early Detection of Chronic Disease
PRISMA 2020ガイドラインに従って実施された本系統的レビューは、慢性疾患の早期発見における様々なディープラーニング・アルゴリズムの可能性を評価すると同時に、データの不足や解釈可能性といった現在の限界を浮き彫りにし、より信頼性が高く臨床的に有益な診断システムを開発するための将来の方向性を提案するものである。
💻 コンピュータサイエンス
A Configurable LLM System for Automated Data Extraction in Meta-Analysis Using a Minimal Atomic Unit Framework
本研究は、最小原子単位（MAU）フレームワークを活用した構成可能なLLMシステムを提示しており、これはメタ解析に向けて高精度かつソースの追跡が可能なデータ抽出を実現し、多様な臨床領域において、非分解型のアプローチを大幅に上回る性能を示すとともに、極めて低い幻覚率を維持している。
💻 コンピュータサイエンス
Tensor-Train Layers for Physics-Informed Neural Networks
本論文は、Tensor-Train層を物理情報に基づいたニューラルネットワーク（PINN）に統合することで、元の精度の97%を維持しながら、パラメータ数を最大8.8倍まで大幅に削減できることを示しており、その圧縮効率は基礎となる偏微分方程式の解の規則性に大きく依存する。
💻 コンピュータサイエンス
Auditing and mitigating high-confidence false relation edges in LLM-assisted scientometric extraction
本論文は、摂動ベースの監査および緩和フレームワークを提案・評価し、エンティティノイズがLLMによって生成された科学計量グラフにおける高信頼度の誤った関係のリスクをどのように増大させるかを実証するとともに、エンティティおよびエビデンスを考慮した棄却戦略が、グラフの完全性を維持する上で単純な信頼度フィルタリングよりも効果的に優れていることを明らかにしている。
💻 コンピュータサイエンス
WSL-Det: A Wave-Attention and Strip-Localization Detector for Real-Time Strip Defect Detection
WSL-Detは、周波数認識型のグローバルな相互作用のための波動ベースのアテンションと、異方性局在化のための逐次直交ストリップ畳み込みを統合したVajraアーキテクチャに基づくリアルタイム物体検出器であり、皮革やNEU-DETのような工業用ストリップ欠陥データセットにおいて最先端の精度と速度を実現しています。
💻 コンピュータサイエンス
Predicting Medication Adherence Among Chronic Disease Patients in Ghana Using Explainable Machine Learning: A Retrospective EMR-Based Study
本研究は、ガーナの病院の電子診療録データを用いて、慢性疾患患者の服薬遵守を89.5%という高い精度で予測することに成功し、かつ低リソースの保健システムへの導入に適したコンパクトでリソース効率の高い特徴量セットを特定した、説明可能でコンテキストを考慮した機械学習フレームワークを開発および検証した。
💻 コンピュータサイエンス
Chest2Vec: A multipurpose text encoder conditioned by instructions for chest radiograph and computed tomography reports
本論文は、検索、分類、および画像・テキスト間の教師あり学習といったタスクに対して、胸部X線写真とCTレポートの両方を効果的に処理できる、0.6Bおよび4Bのパラメータサイズで提供される多目的かつ指示条件付きのテキストエンコーダであるChest2Vecを紹介しており、既存のモデルと比較してCTレポートにおいて優れた性能を実証している。
💻 コンピュータサイエンス
Partial Multi-Label Learning via Structure-Regularized Negative-Label Completion
本論文では、特徴量およびスコアに基づくグラフ構造をマルチ出力予測器と結合させることで、境界を持つソフトネガティブターゲットを学習し、部分マルチラベル学習における曖昧な候補ラベルを効果的に処理する構造正則化フレームワークであるInstance-Aware Partial Negative Completion (IPNC) を提案し、多様なデータセットにおいて優れた実証的性能を達成している。
💻 コンピュータサイエンス
FCA-Attention: Neuro-Symbolic Integration via Concept Lattice Priors for Joint Clinical Entity and Relation Extraction
本論文は、形式概念分析から導出された格子事前分布をBERT表現と統合することで、臨床エンティティおよび関係の同時抽出を強化するニューロ・シンボリック・フレームワークであるFCA-Attentionを提案しており、外部の知識グラフに依存することなく、性能の向上と解釈性の両立を実現している。