929 件の論文
本論文は、ペロブスカイト太陽電池の効率予測において決定木アンサンブル学習法が最も効果的な教師あり機械学習手法であることを示す36件の研究に関する系統的レビューおよび定量的メタ解析を提示するとともに、データ標準化における主要な課題を特定し、機械学習主導の太陽光発電開発の信頼性と拡張性を高めるための包括的なロードマップを提案するものである。
本論文は、プログラミング教育における認知的なオフローディング（負荷の外部化）とスキルの退化に対抗するために、完全な解答を提示する前に能動的な想起と段階的な推論を強制する「ヒント・ファースト」型のインタラクション・パラダイムを活用した、AI媒介型スキャフォールディング（足場かけ）フレームワークであるThinkCodeを導入するものである。
本論文は、複雑な交通シナリオにおける電動自転車のヘルメット着用検知における精度、リアルタイム性能、およびエッジデバイスへの適合性に関する既存の限界を克服するために、マルチモジュール最適化によって強化された、改良された軽量なYOLOv8ベースの検出システムを提案するものである。
本論文は、学習可能なパラメータ化量子回路を非線形埋め込み層として活用することで、テキスト、表形式データ、音声、および物理学の領域における多様な高次元分類タスクにおいて競争力のある、あるいは優れた性能を達成しつつ、不安定性に対する堅牢性を示し、画像処理における特定の限界を特定したハイブリッドアーキテクチャであるQuantum Kernel Transformer（QKT）を導入する。
本論文は、クウェートのSahelシステムへの適用を通じて実証された、マルチエージェンシー型のデジタル政府プラットフォームにおけるサイバーリスク・ガバナンスを評価および指導するために、ゼロトラストの原則を統合した新しいデザインサイエンス・フレームワークである、サイバーリスク・ガバナンス成熟度モデル（CRGMM）の開発と予備的な検証を提示するものである。
本論文は、大規模な侵入検知データセットを、マイノリティ攻撃の構造を維持しつつ大幅に圧縮することを可能にする、リークのないクラスバランス型のプロトタイプ凝縮フレームワークであるCEDF-CSを導入しており、これによりリソース効率の高いモデルが、産業用IoTおよびエンタープライズネットワークのベンチマークにおいて全データを用いた学習と同等またはそれを上回る性能を達成することを可能にしている。
本論文は、ハイブリッドストレージ、アクセス制御、およびトークンインセンティブを統合して断片化した不動産評価データを安全に統合する許可型ブロックチェーンフレームワークであるValuation Data Ledger（VDL）を提案し、合成評価を通じて、それが自動評価の精度を向上させ、効果的な不正検知を可能にし、プライバシー保護型の協調学習を支援することを実証する。
本論文では、従来の取得における制限を克服し、堅牢でオブジェクト中心のニューラル3D再構成を可能にするために、リアルタイムキャプチャ、インサイチュ（in-situ）検査、およびプロンプト可能なセグメンテーションを統合した、HoloLens 2を用いたインタラクティブな複合現実パイプラインであるMixed Neural Rendering (MiNeR) を提案する。
HashGuard-FLは、きめ細かなマルチクラス攻撃検知のために学習可能なハッシュベースのGAN識別器を統合し、多様なベンチマークにわたって改ざん耐性と量子耐性を備えた完全性を保証するためにSHAKE-256およびCRYSTALS-Dilithium署名を用いたポスト量子監査レイヤーを組み込んだ、新しい連合学習フレームワークである。
本論文は、極端なロングテール型のクラス分布によって引き起こされる甲骨文字検出における深刻な性能格差を診断し、全体的な位置特定性能を損なうことなく、周波数認識サンプリングと形態保持型拡張を通じて少ショット認識精度を大幅に向上させるデカップリングされたベースラインであるFAR-YOLOを提案する。