4092 件の論文
本研究は、HealthLink BCのディレクトリを用いたメンタルヘルスおよび物質使用に関するサービスのための、透明性が高くコンテキストを考慮した検索システムを開発・評価し、意味論的検索と明示的なコンテキスト重み付けを組み合わせることで、語彙ベースの基準よりもランキング性能が向上することを実証するとともに、臨床への導入前に実世界のデータや人間による関連性の判断を用いたさらなる検証が必要であることを強調した。
本論文は、追加のデータ伝送を必要とすることなく、データサイズと更新の類似性に基づいてクライアントの更新を適応的に重み付けし、かつ損失の高いクライアントを優先することで、Non-IIDデータ下での精度向上と通信ラウンド数の削減を実現する、通信効率の高い連合学習アルゴリズムであるASWAを提案する。
本論文は、現在の高リスクAIガバナンス枠組み（NIST、EU AI法、ISO/IEC 42001）は、異議申し立てに必要なプロセスベースの証拠よりもアーティファクト中心の証拠を優先することで決定的な証拠の空白を生み出しており、この構造的な欠陥は、これらの要件を解釈する際の内在的な曖昧さによって浮き彫りとなり、最終的には統治対象となるステークホルダーの手続的および認識論的権利を損なうものであると主張する。
本論文では、eBPFベースのLSMを用いることで、AIエージェントに対して許可されていないファイルおよびネットワークアクセスを決定論的に拒否し、プロセス階層全体に厳格な「ノー・エグレス（外部送信禁止）」状態を伝播させることにより、既存のベースラインよりも大幅に低いオーバーヘッドを実現して、人間が承認した損傷境界を強制するLinuxリファレンスモニターであるAgent Guardを提案する。
本論文は、データ注入とアクション実行を物理的に分離する「コグニティブ・ハーバード・アーキテクチャ」を実装することで、間接プロンプトインジェクションに対する免疫を数学的に保証しつつ、標準的なCPUハードウェア上で99.33%の脅威再現率とサブミリ秒のレイテンシを実現する、軽量で能力ベースのセキュリティフレームワークであるMastyf Guard 1.5Bを紹介するものである。
本論文は、固定された集団モデルと、即時的な観測に基づく補正およびユーザーが確認したエビデンスに基づく漸進的なパーソナライゼーションという二段階の適応戦略を組み合わせることで、展開時の再学習を必要とせずに高い精度を実現し、自由生活環境におけるスマートウォッチを用いた活動認識を強化する軽量なニューラルフレームワークであるSmartADAPT-Netを提案する。
本論文は、多層的な振る舞い分析と、古典的な機械学習モデルおよびLSTMネットワークのスタッキングアンサンブルを統合した、新しいハイブリッド型ランサムウェア検知フレームワークを提案しており、攻撃シーケンスにおける識別的なパターンと時間的依存性の両方を効果的に捉えることで、99%の精度と優れた汎用性を達成している。
本論文は、41件の実証研究の知見を統合することで、データ漏洩の防止や解釈可能性の監査から、共形較正（conformal calibration）および実行に基づいたエージェント的テストへと進展する包括的かつ多層的な検証フレームワークを提案しており、標準的な検証手法では高リスクなアプリケーションにおいて見落とされるクラス不均衡や不誠実な属性付け（unfaithful attribution）といった決定的な失敗モードに対処するものである。
本研究は、HAM10000データセットを用いた皮膚癌分類のための様々なディープラーニングモデルを評価しており、ハイブリッドモデルとResNet50が他の手法と比較して優れた精度（それぞれ99.78%および99.88%）を達成していることを示し、それによって皮膚科における早期診断とリソース配分を強化する可能性を強調している。
本論文は、AI支援システムにおける自動化密度の向上と検証多様性の低下との間の決定的な逆相関を特定し、再帰的な運用上の脆弱性が加速する0.58付近の閾値を明らかにする社会技術的分析モデルであるT3-DEFフレームワークを提案し、安全性を確保するために分散型の監視構造を維持する必要性を強調するものである。