💻 コンピュータサイエンス
AutoRE-NS: An Explainable Neuro-Symbolic Reinforcement Learning Approach for Automated Requirements Engineering
AutoRE-NSは、意味解析、形式検証、および適応的方策最適化を統合することで、競合の解決、重複の排除、および完全性や原子性といった指標の向上を実現し、産業要件の品質を大幅に強化する説明可能なニューロ・シンボリック強化学習フレームワークである。
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cs
4092 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Using an On-Device VLM-Based Edge Computing System for Real-Time Disaster Detection
本研究は、Raspberry Pi 5上でVision-Language Model（Gemma3-4B）を活用したオンデバイス・エッジコンピューティング・システムが、リアルタイムの災害検知においてファインチューニングされたCNNベースラインを精度で10%以上上回ると同時に、エネルギー効率の向上とネットワークへの非依存性を実現しながら自然言語による応答生成を可能にすることを実証している。
💻 コンピュータサイエンス
Generative Models for Signature Synthesis and Face Translation: A Comparative Study of VAE, GAN, Conditional GAN, and CycleGAN
本論文は、署名合成、動物画像生成、および顔からスケッチへの変換タスクにおける変分オートエンコーダ、敵対的生成ネットワーク、条件付きGAN、およびCycleGANの比較研究を提示し、それぞれの性能指標、アーキテクチャ上の強み、および共通の学習上の課題を強調するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Comparative Evaluation of Vision Transformer, Hybrid CNN–MLP, and Transfer-Learned ResNet-18 for CIFAR-10 Image Classification
本研究では、CIFAR-10におけるVision Transformer、ハイブリッドCNN–MLP、および転移学習を用いたResNet-18モデルを評価しており、Vision Transformerは意味のある表現を学習する一方で、転移学習を用いたResNet-18は、限定的なデータ設定における畳み込みの誘導バイアスと大規模な事前学習の利点により、最高精度（88.7%）を達成したことを見出している。
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Eco-Efficient Cascade Architecture of Gradient-Boosted Tree Methods for Credit Card Fraud Detection
本研究は、単独のモデルと比較して予測性能を維持しつつ誤分類コストを低減しながら、計算コストおよび環境負荷を大幅に削減する、クレジットカード不正検知のためのエコ効率の高い2段階カスケードアーキテクチャを提案し、検証するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion Batteries: A Controlled Benchmark of Physics-Informed Features and Mamba-Based Architectures on CALCE CS2
本論文は、CALCE CS2データを用いた制御されたベンチマークを提示し、標準的なGRUモデルがリチウムイオン電池の残寿命予測において高度なMambaベースのアーキテクチャを凌駕することを示しており、容量正規化のような物理学に基づいた特徴量の極めて高い重要性を強調すると同時に、現在の結果が実用段階の性能ではなくオラクルに基づく評価を反映していることを指摘している。
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Decentralized AI-Powered Zero-Trust Identity and Access Management Using Blockchain and Deepfake-Resistant Multimodal Biometrics
本論文は、単一障害点を排除し、巧妙ななりすまし攻撃に対抗するために、許可型ブロックチェーン、自己主権型アイデンティティ、およびディープフェイク耐性を持つマルチモーダル生体認証を、継続的なリスク適応型スコアリングと統合した、分散型AI駆動型ゼロトラストIAMフレームワーク（DAZT-IAM）を提案する。
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Swin-TCN-XAI: A Hybrid End-to-End Framework for Explainable Multi-Class Brain Tumor MRI Classification
本論文は、Swin TransformerとTemporal Convolutional Networkをマルチレベルの説明可能性技術と統合することで、多クラスの脳腫瘍MRI分類において最先端の精度と臨床的解釈可能性を実現するハイブリッド深層学習フレームワークであるSwin-TCN-XAIを提案する。
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QSecureMail: A QKD-Enhanced Email System with Adaptive Security Policy Engine and Hybrid QKD⊕PQC Encryption
本論文は、暗号化レベルを動的に管理し、「今収集して後で解読する（harvest-now-decrypt-later）」攻撃に対する耐性を確保し、かつ透明性のあるセキュリティ・アテステーションを提供するために、量子鍵配送（QKD）と耐量子計算機暗号を適応型セキュリティ・ポリシー・エンジン内に統合した量子セキュアなメールシステムである、QSecureMailを提案する。
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PQ-SEAL, Post-Quantum Secure Embedded Architecture with Leakage-Resilient AES on Ibex RV32IMC
本論文では、NIST標準の耐量子計算機暗号と漏洩耐性を持つAES-128リキーイング・スキームを統合した、FPGA上のベアメタルRISC-V実装であるPQ-SEALを提案し、追加のハードウェアコストなしで相関電力解析攻撃に対する耐性を31倍向上させたことを示す。