💻 コンピュータサイエンス
Front Propagation–Based Clustering: A Density-Driven Graph Framework
本論文は、適応型アルゴリズムと到達時間アルゴリズムを統合し、近傍グラフ上での競争的な伝播ダイナミクスを通じてクラスターを形成するフロント伝播ベースのクラスタリング・フレームワークを提案しており、これはグローバルな最適化や敏感な閾値に依存することなく、非凸構造、多様な密度、およびノイズを効果的に処理するものである。
💻 Category
cs
4092 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Design and Implementation of SHA-256 Accelerator on FPGA for Edge Devices
本論文は、エッジデバイス向けに設計された、2倍のループ展開とクロックゲーティングを利用することで、FPGAプラットフォーム上で1.47 Mhpsのスループットと13.37 Mhps/Wのエネルギー効率を実現する、リソース最適化および低消費電力のSHA-256ハードウェアアクセラレータを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Self-Evolving Agentic Reinforcement Meta-Learning Framework for Adaptive Cloud Scheduling under Dynamic Workloads
本論文は、目標の進化と方策学習を統合することで、動的なワークロードに応じてクラウドスケジューリングの目的を自律的に適応させる、自己進化型エージェント的強化学習メタ学習フレームワークを提案し、従来のスケジューリング手法と比較して、レイテンシ、コスト、およびリソース利用率において優れた性能を実証する。
💻 コンピュータサイエンス
Secure User Privacy Enforcement in IoT Through a Blockchain- Powered Identity Management System
本論文は、楕円曲線暗号とゼロ知識証明を活用することで、リソース制約のあるIoTデバイスに対してスケーラブルで安全かつプライバシー保護に優れた認証を提供するとともに、分散型ガバナンスを通じて単一障害点を排除する、ブロックチェーン技術を活用したアイデンティティ管理システムであるSecureChain-IDを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
A Framework for Customer Needs Analysis: Integrating Dynamic Sentiment Lexicon Construction with Kano Model
本論文は、ガイド付きBERTopic、動的なドメイン適応型感情辞書、および狩野モデルを統合し、オンラインレビューを客観的に分析して製品改善の優先順位を決定するデータ駆動型フレームワークを提案するものであり、これは8,970件の新エネルギー車のレビューを用いた評価を通じて実証されている。
💻 コンピュータサイエンス
Deep Reinforcement Learning-Based Dynamic Mode Selection and Power allocation for Clustered Vehicular Networks
本論文は、クラスター化された車載ネットワークにおける動的なモード選択および電力割り当てのための、マルチエージェント・パラメータ共有型近接方策最適化（PPO）フレームワークを提案しており、これは局所的なネットワーク条件の適応学習を通じて、信頼性の向上、遅延の低減、および送信電力の削減を実現することにより、従来のベースラインを大幅に上回る性能を示すものである。
💻 コンピュータサイエンス
Symbiotic Convolution Block (SCB): An Implicit Feature Recalibration without Attention-Mechanism for Efficient CNNs in Image Classification
本論文では、融合された畳み込みマップを通じて暗黙的な特徴の再校正と多様化を実現する、軽量で非アテンション型のモジュールであるSymbiotic Convolution Block（SCB）を導入しており、画像分類タスクにおけるアテンションメカニズムに代わる計算効率の高い選択肢を提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Integrating Transformer-Derived Sentiment Signals with Technical Indicators for Emerging Market Direction Prediction: A NIFTY 50 Study
本研究は、金融ニュースにおける中立的なセンチメントを効果的に捉えるファインチューニング済みのDeBERTa-v3モデルとテクニカル指標を統合したハイブリッドフレームワークを提案しており、これにより、価格のみを用いたベースラインと比較して、NIFTY 50指数の方向性予測精度を大幅に向上させる。
💻 コンピュータサイエンス
GeoRel-CLIP: Boosting CLIP Zero-Shot Recognition via Geometry-Regularized Relational Distillation
本論文は、事後学習（post-pretraining）におけるモダリティ間のギャップと表現の崩壊を軽減するために、グローバルな幾何学的分布とローカルな関係構造を共同で最適化することで、CLIPのゼロショット認識を強化する、幾何学的正則化を用いた関係的蒸留フレームワークであるGeoRel-CLIPを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Data-Driven Contact-Configuration Recognition for Tendon-Driven Continuum Robots: An Explainable, Label-Efficient Framework with Application to Minimally Invasive Surgery
本研究は、CatBoostと半教師あり学習を用いた説明可能かつラベル効率の高い機械学習フレームワークを提案し、低侵襲手術用腱駆動型連続体ロボットにおける接触構成を正確に認識することで、限られたラベル付きデータで高い性能を達成するとともに、より安全な制御戦略のための重要な特徴量として法線力を特定するものである。