💻 コンピュータサイエンス
Semantic Segmentation as the Detector for Search Problems
本論文は、セマンティック・セグメンテーションをマルチターゲット・ロボット探索のためのソフト・ディテクタとして活用し、高度依存的な観測相関を扱うための一般化二項分布に基づくベイズ信念更新メカニズムを導入した、相関を考慮した汎用的な確率的探索フレームワークを提示し、シミュレーションおよび実世界のUAV着陸地点検出を通じてその妥当性を検証するものである。
💻 Category
cs
4092 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
A Hardware-Efficient Android Malware Detection Framework for Resource-Constrained Devices
本論文は、実行ファイルを1次元のオペコード信号へと変換してハイブリッド特徴量を抽出することで、リソース制約のあるIoTデバイス向けに、ARM-Cortex-M4マイクロコントローラへのデプロイ用に量子化された超コンパクトな決定木およびニューラルネットワークモデルを用い、最小限のメモリフットプリントとナノ秒レベルの推論レイテンシを実現しつつ高い分類精度を達成する、ハードウェア効率の高いAndroidマルウェア検出フレームワークを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
A Behavior-Driven Lightweight Reinforcement Learning Framework for Secure Routing in IoT Networks
本論文は、ローカルな転送動作を自律的な意思決定に統合することで、中央制御や暗号化によるオーバーヘッドに依存することなく、既存のプロトコルと比較して優れたパケット配信率、より低いオーバーヘッド、および向上したエネルギー効率を実現し、マルチホップIoTネットワークにおけるセキュアなルーティングを強化する、行動駆動型強化学習（BRL）フレームワークを提案するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Embodied AI in the Operating Room: A Voice-Interactive Robotic Scrub Technician for Surgical Instrument Handoffs
本論文は、手術器具の自律的な受け渡しおよび返却において81%の総合成功率を実証した音声対話型エンボディドAI手術看護ロボットを提示しており、将来的な改善点として把握能力を特定しつつも、手術室への統合におけるその可能性を強調している。
💻 コンピュータサイエンス
A Contextual Intervention Consistency Selector and Temporal Casual Memory Network for Explainable Personalized Cardiovascular Risk Factor Identification and Prediction
本論文は、因果構造学習、文脈的介入一貫性セレクター、および時間的因果メモリネットワークを統合することで、正確で、時間的変化を考慮した、臨床的に解釈可能な個別化心血管リスク予測を実現するCICS-TCMNフレームワークを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Utilizing Large Language Model Algorithm for XSS, SQL, and Command Injection Detection
この研究は、ファインチューニングされた大規模言語モデル、特にLLaMA-3.2-1Bおよびパラメータ効率の高いDistilBERTが、XSS、SQL、およびコマンドインジェクション攻撃の検出においてほぼ完璧な精度を達成できることを実証しており、これらの重大なウェブセキュリティ脅威を軽減するための非常に効果的なソリューションを提供します。
💻 コンピュータサイエンス
Developing Hate Speech Detector for Afan Oromo Content on Social Media Platforms Using Deep Neural Networks
本論文は、XLM-RoBERTaおよびAfro-XLMRモデルを用いて、低リソース言語であるアファン・オロモ語を対象としたディープラーニングに基づくヘイトスピーチ検出システムを提示しており、ファインチューニングされたXLM-RoBERTaが22,000件のソーシャルメディアのサンプルからなるデータセットにおいて95.3%のF1スコアと95.8%の精度という優れた性能を達成し、エチオピアにおけるオンラインの安全性と社会的結束を高めることを示している。
💻 コンピュータサイエンス
Cethraian-Shift is a reproducible medical-imaging research project evaluating the cross-dataset reliability, calibration, label-policy sensitivity, and Grad-CAM++ stability of multi-label chest X-ray classifiers across NIH ChestX-ray14 and VinDr-CXR
Cethraian-Shiftプロジェクトは、NIH ChestX-ray14で学習されVinDr-CXRでテストされたマルチラベル胸部X線分類器の、データセット間における信頼性、較正、ラベルポリシーへの感受性、およびGrad-CAM++の安定性を評価しており、識別性、較正、および説明の安定性が個別の技術的次元として振る舞うことを明らかにすると同時に、これらの回顧的な知見が臨床的有用性や導入準備が整っていることを確立するものではないことを強調している。
💻 コンピュータサイエンス
Machine Learning Versus Self-Supervised Transfer Learning for 30-Day Readmission Prediction in Diabetic Patients
本研究は、UCI Diabetes 130-US Hospitalsデータセットを用いて6つの機械学習モデルを比較し、ツリーベースのアンサンブル学習、特にXGBoostが、スクラッチから学習させたニューラルネットワークおよび自己教師あり学習による事前学習を用いたニューラルネットワークの両方を上回り、糖尿病患者の30日以内の再入院を予測する上で約0.675のAUROCという実用的な識別限界を達成したことを明らかにしている。
💻 コンピュータサイエンス
A Hybrid CNN–SPN Framework for Reliable Monitoring and Instability Detection in Hadoop Clusters
本論文は、Hadoopクラスターにおけるノード不安定性の検出の精度と解釈性を向上させるために、マルチ密度ストカスティック・ペトリネットと畳み込みニューラルネットワークを統合したハイブリッドCNN–SPNフレームワークを提案し、合成データセットにおいてベースラインモデルを上回る優れた性能を達成している。