💻 コンピュータサイエンス
A Cooperative Multi-Agent Framework for Author Name Disambiguation
本論文は、意味表現と解釈可能なメタデータ証拠を特化型エージェントを通じて統合することで、競争力があり、モジュール式かつ効率的な著者名曖昧性解消を実現し、ベンチマークデータセットにおける性能を向上させつつ実行時間を大幅に削減する、協調型マルチエージェントフレームワークであるAIDA-ANDを紹介するものである。
💻 Category
cs
4092 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
A Culturally Responsive and Affect-Aware Conceptual Framework for AI-Assisted Learning in India’s Multilingual Classrooms
本論文は、インドの多言語教室と正規カリキュラムを橋渡しするために、教師を強化しAI支援学習を国家教育政策2020に適合させる6つの構成要素を統合した、文化的応答性と感情への配慮を備えた概念的枠組みであるSETUを提案する。
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An Artifact Audit of Budget-Dependent LoRA Rank Comparisons
本論文は、逆ランク計算正規化ルールが極端な学習不足を通じて大きなランクに対して人為的なペナルティを課していることを示すことで、LoRAのランク比較研究を監査し、観察される性能の順位がモデル固有の能力ではなく、特定の予算配分に強く依存していることを明らかにしている。
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RAUDI: A Dual-Head Framework Unifying Unsupervised and Supervised Reconstruction for Industrial Anomaly Detection
本論文は、実際の欠陥サンプル、または新規の多段階スーパーピクセル手法（RASMS）によって合成された現実的な擬似異常を柔軟に活用することで、教師なし学習と教師あり学習を統合する産業用異常検知のためのデュアルヘッドフレームワークであるRAUDIを提案しており、MVTec ADおよびKolektorSDD2の両ベンチマークにおいて最先端の性能を達成している。
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What Citations Get Wrong: A Full-Corpus Audit of Reference Existence and Claim Support in a Major NLP Conference
本論文は、ACL 2026の会議録を監査した結果、引用された参考文献のほぼすべては存在するものの、単一実行による自動化された主張検証が記録されていないモデル構成のために再現に失敗したことを明らかにしており、厳格な引用検証には再現性を確保するための厳密な運用ログが必要であることを示している。
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Application of AI and ML in Cybersecurity Operations: Challenges and Opportunities
本論文は、サイバーセキュリティ業務へのAIおよび機械学習の統合を検討し、それらが脅威検知と効率性を向上させる可能性を強調すると同時に、その導入を成功させるには、強固なガバナンス、透明性、および監視を通じて、敵対的攻撃やデータの質といった課題に対処する必要があることを強調している。
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SHAP based Hybrid Intrusion Detection Scheme Using ADASYN, Filter Method, and Ensemble Learning for IoT and Computer Network
本論文は、データの不均衡解消のためのADASYN、特徴量選択のためのフィルタ手法、堅牢性のためのアンサンブル学習、そして解釈性のためのSHAPを統合した、IoTおよびコンピュータネットワーク向けの、説明可能なAIに基づくハイブリッド侵入検知システムを提案しており、CICIDS2017およびMQTT-IoT-IDS2020データセットにおいて優れた性能を実証している。
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Generalising Hybrid OUR-Net -U-Net for Accurate Identification and Multi-Domain Structural Crack Segmentation Using Refinement Techniques
本論文は、画像レベルの注釈を活用してCAMおよびGrad-CAMを介して精緻化された擬似マスクを生成し、それらを正確かつマルチドメインな構造クラックのセグメンテーションのためのハイブリッドなOUR-Net–U-Netモデルの学習に使用することで、アノテーションコストを大幅に削減しつつ既存の手法よりも優れた性能を実現する、弱教師あり学習フレームワークを提案する。
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Empirically Derived AI Harm Profiles and the Case for Context-Sensitive Moral Responsibility
本研究は、849件のAIインシデントを分析することで、「自律型／身体化型」、「視覚認識型」、「生成AI型」という3つの明確なハーム・プロファイル（危害プロファイル）を経験的に導出し、広範なガバナンス原則から、これらの特定のリスクパターンに合わせて説明責任とモニタリングのメカニズムを調整するコンテキスト依存型の枠組みへと転換することを主張するものである。
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Defect-Aware YOLOv8n for Real-Time Surface Defect Detection on Printed Playing Cards with Dense Graphic Backgrounds
本論文は、ResNet50バックボーン、DeCA、SPD-Convを備えた改良型BiFPN、動的適応型デカップリングヘッド、およびWise-IoU v3によって強化された欠陥認識型YOLOv8nフレームワークを提案しており、これにより、密なグラフィック背景を持つ印刷されたトランプ上の、小さく低コントラストな欠陥のリアルタイムかつ高精度な検出を実現し、97 FPSの推論速度を維持しながら、標準的なYOLOv8nをmAP@50において12.8%上回る性能を達成している。