4091 件の論文
本論文は、OpenCVを用いたリアルタイムの視覚追跡とサーボ制御による駆動を利用して人間の表情や頭部の動きを模倣する、低コストなRaspberry Piベースのロボットフェイスの設計と評価を提示するものであり、知的なインタラクティブシステムにおけるセキュリティ上の考慮事項に対処しつつ、92.4%の検出精度と最小限のレイテンシを実現している。
本論文は、教育実験区域におけるUAVの火災検知に向けて、多目的報酬最適化、対角運動インセンティブ、およびA*アルゴリズムに着想を得た制約を統合することで、従来の手法と比較して経路効率を大幅に向上させ、リスク曝露を低減し、ミッション成功率を改善する改良型Deep Q-Learningアルゴリズムを提案する。
本論文は、GatedNestStage、BDB、およびHAGFモジュールを特徴とする新しい検出用トランスフォーマーアーキテクチャであるGHD-DETRを提案しており、これにより複雑な撮像条件下における小型、遮蔽、および低コントラストの物体に対する物体検出の堅牢性を大幅に向上させ、RTTS、HazyDet、DUOといった困難なデータセットにおいて実質的な性能向上を実現している。
本論文は、コンテンツ適応的な局所拡散と座標認識的なグローバルアンカリングを組み合わせることで、局所的なクロッピングやその他の攻撃に対して優れた性能を実現し、不可視ビデオ透かしにおける不可知性と堅牢性のトレードオフを効果的に解決する、二分岐適応型拡散および動き誘導型時間アライメントフレームワークを提案する。
本研究は、精査および一律に前処理されたマルチソースCXRデータセットと、データセットの由来によるバイアスを軽減するためのソース予測サニティチェックを利用したバイアス認識型ディープラーニングフレームワークを提案しており、カスタマイズされたResNet-38モデルが、より深いResNetアーキテクチャと比較して、約93%という優れた多クラス肺疾患検出精度を達成することを実証している。
本論文は、IoTネットワーク内における分散型サービス拒否（DDoS）攻撃の検出において、従来のモデルを上回る98.72%の検出率を実現するために、K近傍法（KNN）とリカレントニューラルネットワーク（RNN）を統合したハイブリッド機械学習ベースセキュリティ（MLBS）フレームワークを提案し、優れた精度と堅牢性を達成するものである。
本研究は、BreakHisデータセットを用いた乳がん病理組織画像の分類において、最先端の精度と説明可能性を達成するために、EfficientNetB7とVision Transformerを動的な特徴量融合およびアテンション精緻化と組み合わせた、適応型マルチスケール・マルチエキスパート・ハイブリッド深層学習フレームワークを提案するものである。
本論文は、環境、コード、およびドキュメントの要因によって引き起こされる高リスクなサポート領域を特定し、その特性を明らかにするために、8,743件のStack Overflowにおけるインタラクションに対して相関分析と決定木モデルを用いたYouTube APIの実証的研究を提示し、APIサポートの品質および応答時間の向上に向けた実行可能な洞察を提供するものである。
本論文は、複雑なシーンにおける高精度かつリアルタイムな都市異常検知を実現するために、Large Separable Kernel Attention、Reparameterised Convolution、およびShape-IoU損失によって強化された、効率的なYOLOv11ベースのフレームワークであるUAD-YOLOを提案し、新しいデータセットによる検証とベースラインモデルに対する優れた性能指標を示している。
本研究は、前頭部置換エントロピーや時間的スペクトル特徴量といった堅牢なEEGバイオマーカーを特定するために、逐次前方選択法とSHAP解析を統合した説明可能な階層的機械学習フレームワークを提示し、統合失調症患者と健常対照群を判別において最大81.44%の精度を達成している。