💻 コンピュータサイエンス
Topology-Aware Structural Parsing of Hand-Drawn Diagrams via Learning-Aligned Decoding
本論文は、マルチヘッド・グラフ証拠ネットワークと決定論的アセンブラを組み合わせることで、ピクセルレベルの視覚的証拠と正確な構造グラフの復元との間の溝を効果的に埋め、ノード検出、コネクタ追跡、および有向リンク再構成において高い性能を達成する、手書き図表解析のための2パス・フレームワークを提案する。
💻 Category
cs
4092 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Automating data splitting and hyper-parameters tuning in an Echo State Network-based model for Dynamic Aperture prediction
本論文は、ハドロン蓄積リングにおけるダイナミック・アパーチャの予測に対するエコー・ステート・ネットワークの性能への異なるデータ分割戦略の影響を調査するものであり、具体的には、ネコルシェフの定理から導出された解析的なスケーリング則の微分を用いた、学習・テスト分割境界の自動化について探究するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Reliability-Weighted Spectral Allocation with Full Spectral Cores for Parameter-Efficient Visual Fine-Tuning
本論文は、勾配ベースのエビデンスを用いてタスク固有のパラメータ数と位置を自動的に決定する信頼性重み付きスペクトル割り当て手法を提案しており、これにより、ユーザー指定のランク予算を必要とせず、線形プロービングを上回る性能を持つフルスペクトルコアを用いたパラメータ効率の高い視覚的ファインチューニングが可能となる。
💻 コンピュータサイエンス
Eco-Conscious Master Production Scheduling Under Dual Uncertainty: A Hybrid Approach Using Machine Learning and Stochastic Optimization
本論文は、LSTMおよびLightGBM機械学習モデルを二段階確率最適化と統合したハイブリッドな「予測・最適化」フレームワークを提案しており、これにより、変動する電力価格や不確実な需要に動的に適応し、負の電力価格を活用しながら、運用コストとScope 2排出量を削減する、環境に配慮した費用対効果の高い生産スケジューリングを可能にする。
💻 コンピュータサイエンス
SFTeAST: Integrating Structure, Frequency and Temporal Signals for Temporal Knowledge Graph Completion
本論文は、構造的類似性、スパイラル複素数時間エンコーディング、および履歴頻度フィルタリングを統合することで、疎なシナリオにおける汎化性能を高め、ノイズ干渉を低減しながら、欠損した事実を効率的に推論する新しい時系列知識グラフ補完モデルであるSFTeASTを提案する。
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An open AI system for dermatology tasks
本論文は、公開データのみを用いて学習され、新たな教師ありデノイジング対照学習アプローチを採用することで、多様な肌の色やグローバルなベンチマークにおいて専門医レベルの診断精度を達成し、独占的なシステムに代わる再現可能かつ公平な選択肢を提供する、オープンソースの皮膚科基盤モデルであるUniDermを紹介するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Can One Agent Restore Another? Multi-Agent Verification Through Independent Constraint Sources
本研究は、大規模言語モデルは相反する指示から独立して回復できる一方で、より小規模な結合エージェントは、パートナーの履歴に当該の相反する指示が含まれていない場合にのみ、摂動を受けたパートナーの振る舞いを復元できることを示しており、これは、マルチエージェントシステムにおける分散的な信頼性が、単なる生成量ではなく、部分的に独立した制約源に由来することの証拠となる。
💻 コンピュータサイエンス
From Human Approval to Current Authority: Adaptive Runtime Governance at the Execution Boundary of AI-Enabled Organizational Workflows
本研究は、AIワークフローにおける記録された人間の承認と現在の実行権限との間の倫理的ギャップに対処するためのフレームワークとして適応型ランタイム・ガバナンス（ARG）を提案し、実行の直前に認可とポリシー条件を再検証することが、帰属可能な人間の権威を技術的に強制できることを決定論的なプロトタイプを通じて実証するものである。
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Ethical Field Theory: Computational Foundations and Philosophical Extensions
本論文は、倫理的調整を非線形場の方程式によって支配される連続的な動的システムとしてモデル化し、同時に形式的な計算と6つの哲学的な伝統との架け橋を築き、数学的な類推と物理的な現実を混同することなくその科学的厳密性を検証するための7つの検証可能な予測を確立する、AIアライメントのための統一的な数学的枠組みとしての倫理場理論（EFT）を提示するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Late Delivery Risk Prediction in Supply Chain: Moving from Reactive to Proactive Delay Management
本論文は、過去のデータとSMOTE技術を用いて学習させたランダムフォレスト分類器を活用することで配送遅延のリスクを予測し、運用チームがStreamlitダッシュボードを通じて遅延を未然に防ぐことを可能にする、APLロジスティクス向けの機械学習ソリューションを提示するものである。