💻 コンピュータサイエンス
Red Panda Catboost Prediction Framework For Detecting Intrusion In Industrial Internet Of Things
本論文は、産業用モノのインターネット（IIoT）環境における侵入攻撃の検出において99.4%の精度を達成するために、最適な特徴選択に向けたレッサーパンダに着想を得た適応度アルゴリズムを利用する、新しいレッサーパンダ・キャットブースト予測システム（RPCPS）を提案する。
💻 Category
cs
4092 件の論文
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An evidence-gated audit algorithm for low-altitude-economy readiness in mountainous Yunnan, China
本論文は、データが乏しく発展が不均衡な地域におけるガバナンスの課題に対処するため、予測的な需要予測よりも監査可能な行政の備えと現地調査の標的化を優先するように設計された、雲南省の山岳地帯における低空経済発展に向けた郡レベルの準備状況をスクリーニングするためのエビデンス・ゲーテッド空間監査アルゴリズムであるEGSAを導入するものである。
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Adaptive Lower Bound Evaluation for the Permutation Flowshop Scheduling Problem
本論文は、置換フローショップ・スケジューリング問題のLB2下界評価におけるマシンペアの選択に関する系統的な分析と適応戦略を提示し、ペアの数と選択を動的に調整することが、境界のタイトさと計算コストのバランスを取ることによって、分枝限定法の性能を大幅に向上させ得ることを実証するものである。
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Category-Level Fine-Grained Sketch-Based 3D Shape Retrieval
本論文は、54のサブカテゴリを含む新しいデータセットを導入し、入力されたスケッチの微細な詳細に一致する3D形状を効果的に検索するために、特化した特徴抽出器と最適化されたドメイン間アライメントを特徴とする手法を提案することで、カテゴリレベルの細粒度スケッチに基づく3D形状検索の課題に取り組むものである。
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Action-aligned Representation Geometry in Vision–Language–Action Models
本論文は、Vision–Language–Action（VLA）モデルが、訓練過程において一貫して構造化され、行動と整合した潜在幾何学を発達させることを明らかにしており、それがタスクのパフォーマンスと相関し、層を横断して階層的に出現し、かつ効果的な行動予測と汎化に不可欠な、重要な組織化原理として機能していることを示している。
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Ant colony optimization plus Temporal difference and opposition-based learning for semi-supervised multi-label feature selection
本論文は、限られたラベル付きデータに対して精度を大幅に向上させ、ハミング損失を減少させるために、アントコロニー最適化、時間差強化学習、および反対学習を統合した、新しい半教師ありマルチラベル特徴選択手法を提案するが、これは精度重視のアプリケーションに適した高い計算コストを伴うものである。
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Design and Validation of an Enterprise Architecture Framework for ROP Surveillance: A Multi-Layer Interoperability Approach
本研究は、デザインサイエンスリサーチおよびデルファイ法を用いて、中所得国における国家レベルの未熟児網膜症（ROP）サーベイランスにおける相互運用性と断片化の課題に効果的に対処する、標準に基づいた4層のエンタープライズアーキテクチャフレームワークを設計、検証、および実証的に確認するものである。
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CHIMERA-Tab: A Scalable AI-Driven Framework for Automated Feature Selection and Heterogeneous Stacking in Imbalanced Banking Data Classification
本論文は、不均衡な銀行業務における分類において最先端の性能を達成するために、カオス的メタヒューリスティックによる前処理と、TabNetおよび勾配ブースティングモデルによるヘテロジナスなスタッキング・アンサンブルを統合したスケーラブルなAIフレームワークであるCHIMERA-Tabを導入し、スタッキング構造が精度の主要な推進力である一方で、カオス的前処理が特徴選択と解釈性を高めることを実証するものである。
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Hardness-Aware Kernelized Contrastive Learning for Brain Age Prediction
本論文は、年齢が類似したペアにおける表現とラベルの不一致を明示的に強調することで、既存の手法を改善し、マルチサイトのデータセットにわたって優れた精度と堅牢な埋め込み構成を実現する、T1強調MRIからの脳年齢予測のためのハードネスを考慮したカーネル化対照学習フレームワークを提案する。
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Comparing the Predictive Value of Structured Digital Features and Clinical Text for Inpatient Liver Failure Prediction: A Large-Scale Real-World EHR Study
約9万件の入院症例を対象とした大規模研究において、構造化されたデジタル検査値の機能は、肝不全の予測において臨床的な自由記述形式のテキストを大幅に上回っており、客観的な数値データが記述的な臨床ノートよりも当該疾患の診断基準をはるかに効果的に捉えていることが示された。