4148 件の論文
本論文は、リソースの制約がある保健システムにおける接続性と公平性の課題に特化して設計された、信頼性が高くプライバシーを保護する臨床意思決定支援システムを構築するために、エージェンティックな推論、検索拡張生成、および不確実性に基づいたゲート付き保留機能を統合した概念的な6層アーキテクチャであるAM-RAFを提案する。
本論文は、現在の単一軸のディスカバリーツールの限界に対処するため、アルゴリズム耐性、チャネル保護、およびクリプト・アジリティに基づいて資産を評価する、量子リスクのための統一された三軸オブザーバビリティモデルを導入し、オープンソースの実装（Sezar）と、TLS、QKD、およびアジリティのシナリオにわたる実証的な検証によってこれを裏付けている。
本論文は、動的な車両環境において信頼性を確保しつつ、遅延とエネルギーオーバーヘッドを効果的に最小化するために、非同期アドバンテージ・アクター・クリティック（A3C）深層強化学習アルゴリズムを利用してスケジューリング決定を最適化する、車両エッジコンピューティングのためのモビリティ駆動型タスクオフローディングフレームワークを提案する。
本論文は、限られた医療画像データから、性能を代表する小規模な検証セットを選択するための新しい手法を提案しており、前立腺癌MRIセグメンテーションタスクを通じて、このアプローチが従来のランダムな分割よりも真の独立した結果に著しく近い性能推定値をもたらすことを示している。
本論文は、ShuffleNetV2バックボーン、DW_ADownモジュール、およびDS_SENetV2モジュールを統合することで、元のYOLO11nや他の主要なモデルと比較して、精度とリアルタイム性能を向上させつつ計算量を大幅に削減した、交通事故認識のための軽量な物体検出モデルであるSDD-YOLO11nを提案する。
本論文は、サンフランシスコ国際空港における実例を用いて、空港ケータリング業務における複雑なマルチトリップ容量制車両経路・スケジューリング問題（時間枠および食事休憩を含む）（MTCVRSPTW-MB）を最適化するための協調型削減変域近傍探索（rVNS）メタヒューリスティックを提示し、実例において厳密解法よりも優れた効率性と走行距離の削減を実現することを実証する。
Autonomous Research Assistantは、Semantic Scholar API、微調整された線形SVM分類器、およびGoogle Gemini 2.5 Flashを活用することで、学術論文の発見、分類、要約、および引用を自動化し、文献レビューに要する時間を70%削減するフルスタックAIウェブアプリケーションです。
本論文は、会話履歴を構造化された知識へと変換することが、生の逐語的な保存と比較して長期的な検索タスクにおいて大幅に優れた性能を示すことを実証することにより、SECI知識創造モデルのAIエージェントのメモリへの適用を経験的に検証しており、これは、生の保存がセッション内容の約90%を失わせる原因となるエンベディング・ウィンドウの切り捨てを軽減することによるものである。
本論文は、レヴィ飛行と動的突然変異戦略を統合することで、ロボットアームを用いたハイブリッドフローショップ・スケジューリング問題を効果的に解決する適応型突然変異駆動型ハリスホーク最適化（AMDHHO）アルゴリズムを提案しており、遺伝的アルゴリズムや元のスケジューリング計画と比較して、最大完了時間および平均待ち時間を大幅に削減できることを示している。
本研究は、3つの教育学的分類体系にわたる歯内療法学の試験問題の分類における4つの大規模言語モデルの分類忠実度を評価しており、GeminiやDeepSeekといったモデルがブルームのタキソノミーおよびSOLOタキソノミーについては実質的な一致を示す一方で、すべてのモデルがミラーのピラミッドにおいて苦戦していることを明らかにしており、LLMの性能はタキソノミーに依存し、正答率とは別個のものであることを示している。