💻 コンピュータサイエンス
A Hybrid Deep Learning Framework for efficient emotion detection on the facial image dataset
本論文は、転移学習、CNN、およびアテンションメカニズムを統合したハイブリッド深層学習フレームワークを提案し、従来の感情検出システムの限界を克服することで、実世界のヒューマンコンピュータインタラクションにおける優れた精度、堅牢性、およびクロスドメイン適応性を実現するものである。
💻 Category
cs
4154 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
A Multimodal AI Framework for Pulmonary Embolism Detection, Segmentation, and Patient Risk Assessment
本論文は、CTPAによる血栓セグメンテーションのためのカスタムMask R-CNN、ICUの時系列解析のためのハイブリッドLSTM-GRUモデル、および臨床リスク評価のための人工ニューラルネットワークを統合したマルチモーダルAIフレームワークを提案しており、肺塞栓症の診断と患者のリスク予測を向上させるために、ダイス係数0.88および総合精度91.81%を達成している。
💻 コンピュータサイエンス
UAMG-RAG: Adaptive Multi-Granularity Retrieval-Augmented Generation with Uncertainty-Guided Re-Retrieval
本論文は、質問の複雑さに応じて検索の深さとドキュメントの粒度を動的に調整し、不確実性に基づいた再検索を採用することで、推論性能の向上とハルシネーションの抑制を実現するフレームワークであるUAMG-RAGを提案しており、HotpotQAおよびWikiHowのベンチマークにおいて大幅な改善を達成している。
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A data-driven classifier integrating symmetric intuitionistic fuzzy TOPSIS with self-interactive sequential three-way decision
本論文は、客観的な属性重み、均衡のとれた距離測定、および適応的閾値設定のための内部フィードバックループを活用することで既存の限界を克服し、分類性能と堅牢性を向上させる、対称直観的ファジィTOPSISと自己相互作用型逐次的三値決定を統合した、データ駆動型かつ損失関数を用いない二値分類器を提案する。
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Automatic Identification of Maxaatiri and Maay Somali Dialects from Speech Using Mel-Spectrogram-Based Convolutional Neural Networks
本研究は、メルスペクトログラムに基づく畳み込みニューラルネットワークを用いた、マアティリ方言とマーイ・ソマリ方言を自動的に判別するための予備的なディープラーニングフレームワークを提示しており、放送から抽出された小規模なデータセットにおいて約81%の精度を達成したが、汎用性を確保するために、より大規模で多様なデータの必要性を強調している。
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Prospective validation of NeutrinoReview for LLM-assisted systematic review screening: an indoor air quality case study
この前向き研究は、セルフホスト型のLLaMA 3.1-8Bモデルを活用したNeutrinoReviewツールが、包含すべき記録を一つも漏らすことなく、システマティックレビューのスクリーニング作業量を最大74%削減できることを示しているが、著者らは、多様な設定におけるさらなる検証を待つ間、本ツールを人間によるスクリーニングに対する保守的な補助として使用することを推奨している。
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A Reliability-Guided RGB-IR Object Detection Network with Complementary Information Decoupling for Autonomous Driving
本論文は、照明やテクスチャの課題に効果的に対処するために、信頼性ガイド付き変調モジュール、相補的情報デカップリングモジュール、およびスケール認識型融合ピラミッドを採用した、自動運転のための信頼性ガイド型RGB-IR物体検出ネットワークであるFSMFを提案し、M3FDおよびFLIRデータセットにおいて最先端の性能を達成している。
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AgriMemSynth: a synthetic benchmark for memory and multi-hop reasoning in agricultural question answering
本論文は、農業AIシステムを評価するための対話型およびマルチホップ推論データセットからなる合成ベンチマークフレームワークであるAgriMemSynthを紹介し、検索の構成戦略はタスクに依存すること、および語彙的指標は正解性を過小評価することが多いことを明らかにしている。
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Meta-Level Based Recommender System Using Knowledge Graph-based Neural Collaborative Filtering
本論文は、知識グラフ埋め込み（TransE経由）をニューラル協調フィルタリングおよび一次マルチスーパーバイザ・アソシエーションネットワークと統合することで、コールドスタート問題に効果的に対処しつつ、複数の大規模データセットにおいて既存のベースライン手法と比較して優れた精度と計算効率を実現するハイブリッド・メタ学習フレームワークであるMeta KG-NCFを提案する。
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Cry2Vec: Self-Supervised Pre-training for Infant Cry Recognition
本論文は、最適化されたHuBERTアーキテクチャと300万件のラベルなし乳児の泣き声からなる大規模データセットを活用することで、泣き声認識において最先端の性能を達成し、エッジへのデプロイメントの実現可能性を実証した自己教師あり学習モデルであるCry2Vecを提案している。