💻 コンピュータサイエンス
Enhancing the Computational Efficiency of Aircraft Assembly Simulations Using Deep Learning Warm-Start
本論文は、ニューラルネットワークを用いて二次計画問題の正確な初期推測値を生成するディープラーニングによるウォームスタート手法を提案しており、これによりデジタルツインの枠組み内における航空機組立シミュレーションの計算効率を大幅に加速させる。
💻 Category
cs
3657 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Gates Instead of Prompts: Development and Methods of a Large-Language-Model Expert System for Root- Cause Analysis in a Steel Foundry
本論文は、大規模言語モデルのハルシネーションを軽減するために、ゲート検証、独立した反駁判定器、および厳格な証拠制約を採用した、鋼鉄鋳造所の根本原因分析のためのオフラインかつ決定論的なエキスパートシステムを提示し、最終的にシステムが知見を提案して人間が承認するというヒューマン・イン・ザ・ループ型の自律モデルを提案するものである。なお、比較対象として用いられたリファレンス分析は、著者の指導の下でLLMによって作成されたものであり、独立した専門家による報告書ではない。この点に留意すると、欠陥箇所の言及数がゼロから3〜16へと増加したという結果は、独立した専門家との比較ではなく、当該のリファレンス分析に対する改善を示している。
💻 コンピュータサイエンス
Adaptive RL-Based Traffic Signal Control with Dynamic Graph Attention and Temporal Awareness under Disruptions
本論文は、グラフアテンションネットワークとTransformerベースの時系列エンコーダを統合した堅牢な時空間グラフ強化学習フレームワークを提案し、これによりマルチエージェント交通信号制御システムが一時的なノイズと持続的な混乱を効果的に区別することを可能にし、最先端のベースラインと比較して、より優れたスループットと構造的故障からのより迅速な回復を実現する。
💻 コンピュータサイエンス
Distributional Bellman Operators with Power-Law Horizon Weights: Contraction and Fixed-Point Analysis
本論文は、任意のマルチホライゾン冪乗重みを持つ分布ベルマン作用素が、上限的pワッサースタイン距離において縮小写像であり、かつ真のリターン分布を一意の不動点として保持することを確立しており、それによって分布強化学習に長期的記憶メカニズムを組み込むための理論的基礎を提供するものである。
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Confidential Pulse: Authorisation-Preserving Conversational Access to Federated Confidential Government Records
Confidential Pulseは、Hyperledger Fabricチャネル内の認可されたペイロードから回答を再構成することにより、連邦政府の記録への安全かつ対話的なアクセスを可能にするシステムであるが、範囲外のデータ開示を防止する一方で、モデルが生成する散文を通じた情報漏洩に対しては脆弱なまま残る。
💻 コンピュータサイエンス
Structure-Aware Behavioral Alignment of Large Language Models for Robust Time Series Forecasting
本論文は、時系列とテキストの整列アーキテクチャと微分可能な複合報酬および動的ポリシークリッピングングを組み合わせることで、連続的な長期的予測タスクへの強化学習の適用における課題を克服し、LLMベースの時系列予測の堅牢性と構造的忠実度を高める2段階フレームワークであるTSLLM-BOを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Deep Learning-Based Sex Classification and Chronological Age-Group Estimation from Knee Radiographs Using a Multi-Task Framework with Rank-Fusion and Tri-Loss Learning
本研究は、性別分類のためのRank-Fusionアンサンブルと、新たなTri-Loss戦略を用いたConvNeXt-Tinyモデルを利用することで、膝X線写真からのデモグラフィック・プロファイリングにおいて高い精度を達成する、ディープラーニングベースのマルチタスクフレームワークを提案する。
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Teaching LLMs How ICU Physicians Approach Clinical Reasoning Through OMOP-Aligned Retrieval Improves Reasoning Across Clinical Domains
本論文は、専門家によるICUでの推論を用いて大規模言語モデルを学習させる、臨床医がループ内に介在するデータセットであるICU-REACTを紹介しており、これにより構築されたClin-REACTモデルは、既存の医学用および汎用目的のLLMと比較して、多様な臨床推論タスクにおいて優れた汎化性能を示す。
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Road Network Partitioning with Distributed Threaded-Parallelism for Large-Scale SUMO Traffic Simulation
本論文は、スレッドレベルの並列性と分散実行を組み合わせた2レベルの並列アーキテクチャを提示することで、複雑な道路ネットワーク上での大規模なSUMO交通シミュレーションを大幅に加速させ、最大13.32倍の高速化を実現するとともに、手法の正確性を検証し、グローバル同期が主要なスケーラビリティのボトルネックであることを特定するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Trustworthy Cross-Organizational Federated Fine-Tuning of Large Language Models via Blockchain Certification and Resilient Object Storage
本論文は、データプライバシーやモデルの完全性を損なうことなく、信頼性が高く、コスト効率的で、検証可能な組織間における大規模言語モデルの連合ファインチューニングを実現するために、ブロックチェーンによるメタデータ認証をオフチェーンのシャーディングストレージから分離する二層フレームワークを提案する。