💻 コンピュータサイエンス
Don’t Stop the Curious Neighbor: From Local Beliefs to Network-Wide Inference
本論文は、異種センシングネットワーク内のエージェントが、局所的な測定値と隣接ノードとの交換のみを用いてグローバルな隠れ状態を正確に推論することを可能にし、それによって信頼性の高い意思決定を維持しつつ通信オーバーヘッドを削減する、分散型の「クラスター認識型ソーシャルラーニング」手法を提案する。
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cs
3657 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Dynamic Multi-Objective Optimization for Batch-wise Task Assignment and Resource Allocation in Mobile Edge Computing
本論文は、モバイルエッジコンピューティングにおけるバッチ単位のタスク割り当ておよびリソース割り当ての動的な二目的最適化問題を効果的に解決するために、特化した変異オペレータとタスク・特徴量一致応答メカニズムを備えたアルゴリズムであるLocation-Resource Coupled Dynamic NSGA-II (LRC-DNSGA-II)を提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Towards guideline-grounded clinical decision-making: a multi-scale study of retrieval augmented generation based large language model agents
本研究は、検索拡張生成（RAG）を臨床ガイドラインと統合することが、多様な医療シナリオにおける大規模言語モデルエージェントの診断精度、治療の一致性、および透明性を大幅に向上させることを実証している。
💻 コンピュータサイエンス
TimeTabler: A Software Framework for Automated Course Timetabling and Space Utilization Optimization in Resource-Constrained Institutions in Bangladesh
本論文は、バングラデシュの資源制約のある教育機関における時間割作成の自動化とスペース利用の最適化を実現するために、重み付き和遺伝アルゴリズムを活用した、オープンソースでオフライン対応のデスクトップアプリケーションであるTimeTablerを紹介し、大学のケーススタディにおいて施設の利用率の著しい向上と教室タイプと用途の不一致の解消を実証することに成功した。
💻 コンピュータサイエンス
Large Language Models and Agentic AI Architectures for Aerial and Ground Robots: A Systematic Review, Taxonomy, and Design Guidelines
この系統的レビューは、124の研究を分析することで、大規模言語モデルおよびエージェンティックAIを空中および地上ロボットに統合するための6つのアーキテクチャパターンの分類を確立し、ベンチマークスコアよりもタスクのダイナミクス、安全性、およびデプロイメントの制約を優先する設計指針を提示するとともに、オンボード推論と物理的な検証における現在の限界を浮き彫りにしている。
💻 コンピュータサイエンス
Non Monotonic Cross Lingual Representational Distances for Culturally Specific Japanese Concepts in Two Transformer Models
この探索的研究は、文化的に固有の日本語の概念が、2つのトランスフォーマーモデルにおいて、英語のベースラインからの表現的距離が増大するという非単調かつレイヤー依存的なパターンを示すことを明らかにしているが、プロンプト設計における交絡変数のために、本知見は文化的非対称性を独立した原因として特定するには至っていない。
💻 コンピュータサイエンス
Comparative Analysis of Rule Based Symbolic Logic and a Large Language Model in Sanskrit Morphological Analysis
この探索的研究は、バガヴァッド・ギーターのデータを用いたサンスクリット語の形態解析において、ルールベースの記号的分類器と大規模言語モデルを比較し、両アプローチとも語順の入れ替えに対して安定した互換性を維持しつつ、大規模言語モデルが記号的システム（81.43%）をわずかに上回る精度（86.43%）を達成したことを明らかにしている。
💻 コンピュータサイエンス
Joint Optimization of Retrieval-Augmented KV Caching and Adaptive Speculative Decoding for Autoregressive Generation
本論文は、学習済みコントローラを介してドラフト長を動的に選択することで、検索拡張型KVキャッシュと適応型投機的デコーディングを共同で最適化し、標準的なデコーディングとの厳密な出力等価性を維持しつつ、固定戦略と比較して大幅なレイテンシおよびスループットの向上を実現するシステムであるRAKV-ASDを紹介する。
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MCP-MedImg: Enabling Standardized PACS-AI Integration through the Model Context Protocol
本論文は、AI診断サービスと既存のPACSシステムとの標準化された、安全かつ監査可能な統合を可能にするためにModel Context Protocolを拡張するオープンなリファレンス・アーキテクチャおよびプロトコル仕様であるMCP-MedImgを紹介し、それによって規制上の監視のギャップに対処し、階層的な適合モデルを通じてスケーラブルな臨床導入を促進するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Interpretable Vehicle Insurance Claim Fraud Detection Using Categorical Preprocessing, SMOTE-NC and a Decision Tree
本論文は、SMOTE-NCを用いたオーバーサンプリングとカテゴリカルエンコーディングを用いた入念に前処理された決定木分類器が、不均衡なデータセットに対してこそ適合率は控えめであるものの、高い再現率と完全な解釈可能性をもって自動車保険詐欺を効果的に優先順位付けできることを実証している。