929 件の論文
本論文は、動的計画法による最適なキーフレーム選択のための新規な構造記述子と、高忠実度な再構成を達成しつつアーティファクトを最小限に抑えるための粒子ベースの補間スキームを利用した、体積密度場シーケンスのための適応型フレームワークを提案する。
本論文は、低コントラストや小物体サイズといった課題に対処しつつ、厳格なレイテンシおよびモデルサイズの制約を維持するために、周波数誘導型特徴ルーティングとスケール正規化適応型局在化監視を統合することで、無人水上車両における微弱な水面ターゲット検出を強化する、軽量かつリアルタイムな検出器を提案する。
本論文は、言語モデルエージェントを用いて分子表現、コードモデル、および外部証拠を編集するクローズドループ型のAuto Researchフレームワークを導入し、厳格なホールドアウトテストを通じて、真の転移可能な利得と転移不可能な選択分散および分布シフトを区別しながら、複数の分子特性ベンチマークにわたる汎用的な改善を発見し、証明することに成功した。
本論文は、転移学習、Vision Transformer、およびアンサンブル学習を組み合わせることで、BreakHisデータセットにおいて優れた乳がん予測精度（96.82%）を達成しつつ、Grad-CAMやLIMEといった手法を用いてモデルの透明性と解釈性を高める、説明可能なAIフレームワークを提案するものである。
本論文は、希少な手動マスクを必要とせずに腫瘍セグメンテーションモデルを学習させるために10万件以上の放射線科レポートを活用する新しいフレームワークであるR-Superを紹介しており、これにより、既存のAIモデルや放射線科医の両方を大幅に上回る大規模な多がん検出を可能にしている。
本論文は、音響ベースのアクセシビリティ原則を再利用可能なツールへと具現化するUnreal EngineベースのフレームワークであるSonicPlayを紹介し、視覚障害のあるプレイヤーとプロの開発者を対象とした二つの研究を通じて、それが独立した空間ナビゲーションを効果的に可能にすると同時に、標準的なゲーム開発ワークフローへシームレスに統合できることを実証するものである。
この実証研究は、145名のUCI学生のデータを18種類の機械学習アルゴリズムを用いて分析し、LightGBMモデルが学業成績を最も正確に予測することを特定しており、個人の要素や学校教育の要因（性別、年齢、アルバイト、授業への集中度など）が成功の主要な要因である一方で、家族の要因の影響はより弱いことを明らかにしており、それによってパーソナライズされた学術的介入のための解釈可能なShinyアプリケーションの開発を可能にしている。
本論文は、二重継承理論に基づき、チームの意思決定を傍受することで盲目的な同調と専門知識に基づく異議申し立てを区別し、それによってシステムが事後的な結果データに基づいて自律的に自身のルールを改訂することを可能にすることで、定量的指標によるガバナンスのパラドックスを解決するマルチエージェント・ソフトウェア・アーキテクチャであるCollective Adaptation Testbed（CAT）を導入するものである。
本論文は、毛髪や鏡面反射といった撮像アーティファクトが存在する場合における皮膚病変セグメンテーションの堅牢性と正確性を向上させるために、アーティファクトを考慮した軽量なU字型セグメンテーションフレームワークおよび再現可能な破損ベンチマークを提案する。
本論文は、生の画像を転送することなくデータのセキュリティとモデルの解釈性を確保しながら、FaceForensics++データセットにおいて高い精度（97.20%）を達成するために、連合学習をResNet-18およびFedProxアルゴリズムと統合した、プライバシー保護型のディープフェイク検出フレームワークを提案する。