💻 コンピュータサイエンス
Optimal Feature Extraction and Prediction for Air Quality Using a Swarm-Refined Hybrid System
本研究は、トレンド抽出のためのSARIMA、非線形ダイナミクスを捉えるためのTCN、およびハイパーパラメータ最適化のためのSCSOを統合したハイブリッド大気質予測モデルを提案しており、従来の手法と比較して精度と堅牢性を大幅に向上させている。
💻 Category
cs
4046 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Robust Non-Invasive Melanoma Early Detection Through Lightweight Self-Supervision and Lesion-Focused Representation Learning
本論文は、病変に焦点を当てた自己教師あり学習による事前学習と階層的な2段階分類器を活用することで、モバイルデバイス特有の画像劣化に対する耐性を維持しつつ、HAM10000データセットにおいて高精度かつ非侵襲的なメラノーマ検出を実現する、軽量で堅牢なYOLOv11ベースのフレームワークを提示する。
💻 コンピュータサイエンス
Smart Cities AVNs: Transparent and Privacy-Preserving Cyber Attack Prediction with Explainable Federated Feature Selection
本論文は、データの局所性と意思決定の信頼性を維持しながら、高精度な多クラス・サイバー攻撃予測を実現するために、分散型特徴選択と解釈可能なAIを統合した、自律走行車両ネットワークのための透明かつプライバシー保護に配慮した説明可能な連合学習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
Extended Compositional Learning Algorithm for Synchronous Parallel Automata
本論文は、同期的な並列オートマトンに対する拡張された構成的学習アルゴリズムを提示するものであり、同期アクションに関する制限的なグローバル一意性の仮定を緩和することにより、モノリシックなアプローチよりも大幅に少ないリソースで、現実的なブラックボックスシステムからコンポーネントモデルをスケーラブルかつ正確に抽出することを可能にする。
💻 コンピュータサイエンス
TAH-GAN: Time-Aware Hybrid Generative Adversarial Network for Robust Android Malware Evasion
本論文は、フーリエ時間エンコーディングとデュアルゲート品質制御を統合し、将来の予測に適合したAndroidマルウェアサンプルを生成する、時間認識型ハイブリッド生成敵対的ネットワークであるTAH-GANを導入するものであり、これにより時間的なコンセプトドリフトを効果的に対処し、既存の非時間的ベースラインと比較して優れた回避率と時間的一貫性を達成している。
💻 コンピュータサイエンス
A 2-Level Stacking Ensemble Framework for Multi-Class Alzheimer’s Disease Diagnosis Using CNN Feature Extractors and SVM-XGBoost Classifiers
本研究は、ResNet152、DenseNet121、およびカスタムCNNからの特徴量をPCAを通じて処理し、SVMとXGBoostによって分類する二段階のスタッキング・アンサンブル・フレームワークを提案しており、これにより、MRIスキャンを用いた4クラスのアルツハイマー病診断において、既存の最先端のベースラインを大幅に上回る、ほぼ完璧な精度（0.9997）を達成している。
💻 コンピュータサイエンス
Disentangling Mechanism, Budget, and Coverage in Data Augmentation for Imbalanced Malware Family Classification
本論文は、不均衡なマルウェア分類における深層生成モデルの生成メカニズム、拡張予算、およびカバレッジの影響を解明し、ほとんどの要因が無視できる程度の性能向上しかもたらさない一方で、拡張予算を増やすことはRBF-SVM分類器に対してわずかながら再現性のある改善をもたらすことを明らかにしており、データ拡張戦略を評価する際の実験設計の極めて高い重要性を強調している。
💻 コンピュータサイエンス
MARS-Agent: Retrieval-Augmented Multi-Agent Deliberation for Cross-Border E-Commerce Supply Chain Resilience
本論文は、異種的な混乱に対するクロスボーダー電子商取引サプライチェーンのレジリエンスを強化するために、二重トリガー型RAGメカニタズムと検証・適応・再計画ループを特徴とする、クローズドループ型の自己修正的な推論を可能にする検索拡張型マルチエージェントフレームワークであるMARS-Agentを提案している。
💻 コンピュータサイエンス
Memory-Efficient Contrastive Learning via Budgeted Hard Negative Selection
本論文は、ストリーミング計算とハードネガティブの固定予算の動的な選択によって、高密度な類似度行列による二次的なメモリボトルネックを排除し、制約のあるハードウェア上でも最適化の効果を維持しながら大幅に大きなバッチサイズを可能にする、メモリ効率の高い対照学習フレームワークを導入するものである。
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A Concern-Centric Empirical Evaluation of Multi-Language Code Smells: An LLM-Assisted Study of JNI Software Evolution
本論文は、15のオープンソースプロジェクトにおける8,207件のコミットに対するLLM支援分析を用いたJNIコードスメルの懸念中心の経験的評価を提示し、既存のスメル定義が開発者のメンテナンス上の懸念のわずか36.5%しかカバーしていないことを明らかにした上で、特定されたギャップに対処するための3つの新しいスメル定義を提案するものである。