4092 件の論文
本論文は、マルチスケール・コンテキスト融合ビジョン・トランスフォーマー（Multi-Scale Context Fusion Vision Transformer）バックボーン、動的な不確実性モデリングのための適応型確率マップ（Adaptive Probability Map）、および適応型OKS損失（Adaptive OKSLoss）を統合することで、遮蔽や範囲外のキーポイントを含む困難なシナリオにおける性能を大幅に向上させる、確率論的な2D人間姿勢推定フレームワークを提案する。
本論文は、EEMDを通じて信号を固有モードへと分解し、そのハースト指数に基づいて過渡的成分と持続的成分を特化したTCNおよびTransformerのブランチへとルーティングすることで、霊長類の皮質による階層的処理を模倣した新しい時系列学習フレームワークであるHRMNを提案しており、既存のモデルよりも大幅に少ないパラメータ数で、分類、回帰、および異常検知のタスクにおいて最先端の性能を達成している。
本論文は、飛行フェーズと局所的な空域固有のコンテキストセット間のクロス知覚アテンションを活用することで、飛行軌道の安全性を向上させるための、きめ細かなフェーズレベルの異常検知を実現するコンテキスト認識型手法であるCAFADを提案する。
ChronoStyleNet 2.0は、構造化されたプロンプティングと検索拡張生成を活用することで、中国の諸王朝における仏像の記録、年代特定、および解釈を専門家が支援するために設計された非パラメトリックなマルチモーダルシステムであり、様式分析と年代特定において高い性能を示しながら、専門家の判断に代わるものではなく、追跡可能な補助手段として機能するものである。
本論文は、サイドチャネル攻撃に起因する誤差分布を活用することで、古典的手法に対して超二次的な高速化を実現し、Glaserの手法のような既存の量子アプローチを凌駕すると同時に、効率的なディッケ状態の実装を通じて入力状態準備の課題に対処する、改良された量子鍵探索アルゴリズムを提案するものである。
本論文は、Feature-wise Linear ModulationをU-Netアーキテクチャに統合することで、重複する混合型のウェーハビンマップ欠陥に対して解釈可能なピクセルレベルのマスクを生成するWafer Conditional Generative Network (WCGN) を提案し、これによりセグメンテーション精度において最先端の手法を凌駕し、半導体製造におけるエンジニア・イン・ザ・ループの診断を支援する。
本論文は、透明性の高い前臨床シミュレーション環境において、腫瘍制御と生理学的安全制約を明示的に両立させるためにSafeCQLオフライン強化学習を活用し、化学療法の投与政策を最適化するTCGA情報に基づくデジタルツイン・フレームワークを提示するものである。
本論文は、全区間運転と短縮運転のパターンを動的に選択することで都市鉄道サービスを最適化するアクション・マスク付き深層Q学習フレームワークを提案しており、これは、運用上の実現可能性を確保しつつ、従来の固定型または閾値ベースのポリシーと比較して、乗客の待ち時間を大幅に短縮し、サービス容量を増加させるものである。
本論文は、動的な観測値と構造的および周期的な事前知識を明示的に分離し、それらを新規な事前条件付き適応融合（PCAF）メカニズムを介して統合することで、複数のデータセットにおいて最先端の精度を実現する交通流予測フレームワークを提案する。
本論文は、双方向拡散から導出される予測不確実性テンソルを利用してカルマンフィルタの共分散を動的に適応させることで、劣化した測定値が状態更新を支配することを防ぎ、複数のベンチマークにおいて優れた軌跡精度を達成する、信頼性を考慮したLiDAR–RGB–D–IMUオドメトリシステムであるPUD–DIKFを提案する。