💻 コンピュータサイエンス
JACC v1.0: High-productivity Performance Portability in the LLVM-compiled Julia Language
本論文では、単一のコードベースを通じて多様なCPUおよびGPUアーキテクチャにわたる高生産性、ポータビリティ、および高性能な並列プログラミングを可能にする、LLVMコンパイルされたJulia言語のための統一フレームワークであるJACC v1.0を紹介する。
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cs
3615 件の論文
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ChunkGuard: a user-space secure file storage system with chunk- level encryption and integrity protection
ChunkGuardは、データの機密性を保護し改ざんを検知するために、チャンクレベルのAES-128-CTR暗号化とHMAC-SHA256完全性検証を採用したユーザー空間のセキュアなファイルストレージシステムであり、機能的なセキュリティを実現する一方で、ディスクI/Oを主要なパフォーマンスのボトルネックとして特定している。
💻 コンピュータサイエンス
GRIDGUARD-AI: Scenario-Held-Out Cyberattack Detection with Explainable Assurance and Bounded Agentic Investigation
本論文は、未知のサイバー攻撃を検知するために機械学習と決定論的なリスク・エスカレーションを統合した、説明可能でヒューマン・イン・ザ・ループなエージェント・フレームワークであるGRIDGUARD-AIを紹介し、厳格なシナリオ・ホールドアウト評価を通じて高い安全性保証を実証すると同時に、デプロイメント前の広範な人間によるレビューの現状の必要性を浮き彫りにしている。
💻 コンピュータサイエンス
Goal Completion and State Preservation: Case Studies of GUI-Derived Agent Tools
本論文は、記録されたGUI操作をパラメータ化されたツールとして再利用することが、生のコードと比較して、ソフトウェアエージェントのタスク完了率を大幅に向上させ、モデル呼び出し回数を削減することを実証すると同時に、信頼性の高いワークフロー実行を確保するために、永続的なアプリケーションの状態および付随的な変化を評価すること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
Retrieval-Augmented Generation for Taxpayer Advisory in an LMIC Setting: A Proof-of-Concept Evaluation of Statutory Legal Retrieval
本研究は、低中所得国における納税者向けアドバイザリーのための検索拡張生成フレームワークの概念実証的評価を提示するものであり、国内所得税法の意味的検索が、グラウンデッドな言語モデルのプロンプティングを支援するための法定規定の特定において高い精度を達成できることを実証すると同時に、導入前には生成の質および法的遵守に関するさらなる検証が必要であることを強調している。
💻 コンピュータサイエンス
Multimodal Temporal Deep Learning for ESG Assessment and Sustainability Forecasting: Implications for Responsible Business in Emerging Markets
本論文は、非構造化ESGデータの処理および縦断的な軌跡分析における決定的な欠落に対処するため、PhoBERTベースのベトナム語テキストエンコーディングと時系列金融モデリングを組み合わせることで、新興市場企業のベトナム・サステナビリティ指数への加入を正確に予測するマルチティア深層学習フレームワーク（MTDLF）を提案するものである。
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Real-Time Driver Emotion Detection Using Convolutional Neural Network and Computer Vision for Road Safety.
本論文は、Haar-Cascade顔検出と学習済みCNNを用いて、不安全な感情状態を特定するリアルタイムのドライバー感情検知のためのPythonベースのプロトタイプを提示しており、グラウンドトゥルースによる検証、実走行映像、および測定された分類精度の欠如といった限界を明示的に認めつつ、制御されたテストを通じてその実現可能性を実証している。
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Predicting Expert-Rated Quality of Large Language Model Responses to Orthopaedic Patient Questions Using Computational Intelligence
本研究は、専門家による評価を通じて、整形外科患者の質問に対する4つの大規模言語モデルの臨床的質を評価し、モデル間に統計的な有意差はなく概して高い性能を示した一方で、自動化された品質予測には限界があるものの、自然言語処理（NLP）と意味的特徴を組み合わせることで専門家が評価した正確性を弱く予測できることを示した。
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Quantifying the Directional Spatial Order of Hakka Architecture: A CNN–LSTM–Attention Framework for Heritage Floor-Plan Analysis in Gannan, China
本研究は、ハイブリッドなCNN–LSTM–Attentionフレームワークを用いて、贛南客家建築における伝統的な八卦の宇宙論的原理の具現化を定量的に検証し、多様な建築類型にわたる高度な方向的空間秩序を明らかにするとともに、囲屋（住居）と公共構造物の間における明確な密度パターンの相違を特定するものである。
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Convergence of Differential Privacy and Shannon Entropy in Data Anonymization
64件の研究を対象としたこの系統的文献レビューは、差分プライバシーが構文的な匿名化モデルを置き換えるためではなく、むしろ監査するためにますます使用されるようになっていることを明らかにしており、シャノンエントロピーがハイブリッドなプライバシー・フレームワークの解釈可能性と透明性を高めるための有望な意味論的架け橋となることを強調している。