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BhaRaTa: A Novel Framework for Emotion Analysis of Sanskrit Narratives
本論文は、古典的なインドの美学概念である『ナーティヤ・シャーストラ』の「バーヴァ」および「ラサ」を計算論的な感情分析へと適用することにより、サンスクリット文学の叙事詩における感情を分析するための新しいフレームワークであるBhaRaTaを導入するものである。
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cs
4092 件の論文
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Graph and Low-Rank Based Cluster-Prototype Matching for Transductive Zero-Shot Learning
本論文では、埋め込まれたサンプルの局所的な固有構造とサブマニホールドの両方を保持する低ランク写像を学習するために教師・生徒フレームワークを利用する、グラフおよび低ランクに基づくクラスター・プロトタイプ・マッチング（GLCPM）モデルという、半教師的ゼロショット学習手法を提案しており、それによってクラスター・プロトタイプとサンプル・プロトタイプの類似性を組み合わせたアンサンブル分類器を通じて未知クラスの認識を向上させている。
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A Privacy-Preserving Federated Intrusion Detection Framework with Reputation-Aware Client Selection and Integrity Verification
本論文は、生のデータを共有することなく、クライアントレベルのDP-SGD、完全性のためのハッシング、および軽量なレピュテーションベースのクライアント選択メカニズムを活用することで、非IID環境において98%以上の精度を達成する、産業用モノのインターネットネットワーク向けのプライバシー保護型連合侵入検知フレームワークを提案する。
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Diffusion Language Models for Mobile Edge Agentic AI: Foundations, Applications, and Challenges
本調査は、モバイルエッジ・エージェンティックAIにおける非自己回帰的な代替案としての拡散言語モデルの可能性を探索し、エッジの制約下での柔軟な品質とレイテンシのトレードオフおよび堅牢な性能を可能にするための、その基礎、リソース効率の高いアプリケーション、およびシステムレベルの課題を分析するものである。
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QiboAgent: a practitioner's guideline to open source assistants for Quantum Computing code development
本論文では、検索拡張生成（RAG）と自律的なエージェント・ワークフローを組み合わせることで、軽量な大規模言語モデルが、Qiboミドルウェアにおける高精度な量子コンピューティング・コードの生成においてプロプライエタリなベースラインを凌駕することを可能にし、ハルシネーションを低減させ、複雑なソフトウェアエンジニアリング・タスクを自動化するオープンソース・フレームワークであるQiboAgentを紹介する。
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SAGE: A Self-Adaptive Agentic Framework for Execution-Guided Code Generation and Self-Repair
本論文では、コードの実行、実行時エラーの分析、および自己修復を反復的に行うMAPE-K制御サイクルを用いたクローズドループを採用することで、実行可能なマルチファイルプロジェクト生成の信頼性を大幅に向上させる自己適応型マルチエージェントフレームワークであるSAGEを紹介し、これによりシングルパス生成と比較して成功率の統計的に有意な向上を実現している。
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A Novel Approach for Integrating Mamba and Diffusion in 3D Medical Imaging
本論文は、線形計算量の3D Mambaエンコーダ、決定論的なU-Netブランチ、および不確実性推定によって導かれる条件付き拡散モデルを統合した新しいハイブリッドアーキテクチャであるMedMamba3Dを紹介し、優れた解剖学的整合性、欠損データに対する堅牢性、および向上したダウンストリームセグメンテーション性能を備えた、最先端の3D医療画像再構成を実現する。
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Adaptive Multi-Reservoir Neuromorphic Computing Using Memristive Nanowire Networks Enabled by Training-Induced Reservoir Diversity and Confidence-Guided Routing
本論文は、メモリスタ・ナノワイヤ・ネットワークにおける学習誘発的な多様性を活用し、入力をカスケード状のリザーバへ動的にルーティングすることで、高い分類精度を維持しつつ大幅なエネルギーおよびリソースの節約を実現する、信頼度ガイド型のニューロモーフィック・フレームワークを提示するものである。
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DOA-EDS: Obstacle-Aware Edge Server Placement and Dynamic Task Scheduling for Industrial IoT
本論文は、金属製の障害物による深刻な信号遮蔽に悩まされる産業用IoT環境において、ネットワークスループットを大幅に向上させ、遅延を低減するために、エッジサーバ配置のための障害物認識型適応的大規模近傍探索と、動的なタスクスケジューリングのための実現可能性マスク付き近接方策最適化を組み合わせた2段階のフレームワークであるDOA-EDSを提案する。
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DKSE: Automated Extraction of Structured Domain Ontologies from Software Requirement Documents via Large Language Models
本論文では、大規模言語モデルを活用して中国の銀行部門における非構造化ソフトウェア要件ドキュメントを、機械判読可能でプロベナンス（由来）が追跡可能なオントロジーへと自動的に変換するRustベースのツールであるDKSEを提示し、テスト生成や知識グラフ構築といったダウンストリームタスクに対する高い精度と実用的な有用性を実証する。