4109 件の論文
2010年から2026年の間に発表された22件の研究に関するこの系統的レビューは、学習可能なガボールフィルタおよびウェーブレットフィルタが、マンモグラフィによる乳がん分類において解釈可能かつパラメータ効率の高い改善をもたらす一方で、放射学的および病理学的ステージングの多クラス分類に向けたそれらの統合的な結合に関する重大なエビデンスのギャップが依然として存在すると結論付けている。
本論文は、2段階の知識蒸留戦略と信頼度を考慮したエッジ・クラウド協調推論メカニズムを組み合わせた蒸留エッジインテリジェンスフレームワークを提案し、通信塔の資源制約のあるデバイス上での高精度なボルト欠陥検出を実現すると同時に、クラウドへのアップロード比率と遅延を大幅に削減するものである。
本研究は、熱帯の過酷なフィールド条件下における堅牢なパイナップル病害の検出、類型化、および空間的可視化を実現するために、YOLOv8による検出とDenseNet121による分類を組み合わせた階層的ディープラーニングフレームワークを提案し検証するものであり、単一ステージのアプローチと比較して、ブラインドフィールドテストにおいて優れた精度と信頼性を実証している。
本論文は、概念的な境界を潜在意味空間における幾何学的領域として定義することで、「既成概念にとらわれない思考（thinking outside the box）」というメタファーを定式化し、トピック正規化された幾何学的距離指標を通じて創造的な逸脱の測定を可能にする計算フレームワークを提案するものである。
本論文は、著者名曖昧化研究における非英語圏言語の過小評価に対処し、多言語曖昧化モデルを評価するための挑戦的なベンチマークとして機能することを目的とした、442件のポルトガル語学術出版物記録からなる精選されたデータセットであるSBC-ANDを紹介する。
本論文は、6つの運用状態におけるユーザーの短期的な意図の変化を明示的にモデル化する、クロスボーダーEコマース向けのステートアウェアなマルチモーダル推薦ランキングモデルを提案しており、新たに導入された4200万件のレコードを持つCEMR-42Mデータセットにおいて、既存のベースラインと比較して、クロスカテゴリおよび低頻度アイテムの推薦における優れた性能を達成している。
本研究は、大気汚染予測における古典的、深層、および量子機械学習モデルをベンチマークするためのMDQ-3Lフレームワークを導入し、NISQの制約下では現在CatBoostやDBNのような古典的モデルが量子アプローチを凌駕していることを明らかにするとともに、提案されたマルチメトリック・スコアリング・システムが構造的な限界を効果的に特定し、将来のハイブリッド環境モデリングに向けた低もつれ量子回路の選択を導くものであることを示す。
本論文は、リソースが制限された環境においてディープラーニングモデルを学習させるために、低リソースのCUT-GANを用いて合成マンモグラフィパッチを生成することを提案しており、合成データはデータなしの場合と比較してモデルの性能を向上させるものの、現状では実画像による学習（AUC 0.913）よりも低い精度（AUC 0.751）にとどまることを示している。
本論文は、統合されたgshare分岐予測器とホストに依存しないFPGA上でのVGA可視化ユニットを備えた、合成可能な5段RV32IMパイプラインを提案しており、これは静的なベースラインに対して2.33倍の性能向上を実現すると同時に、リアルタイムのパイプライン内省およびビット完全な機能検証を可能にするものである。
本論文は、共通空間パターン（Common Spatial Patterns）とデュアルアテンション機構を組み合わせることで、EEG信号において97.59%という最先端のパーキンソン病検出精度を達成する、軽量な深層時空間特徴抽出ベースのデュアルアテンションEEGNet（CSFE-DAE）フレームワークを提案する。