💻 computer science
Author Name Disambiguation in Portuguese Scientific Publications: The SBC-AND dataset
本論文は、著者名曖昧化研究における非英語圏言語の過小評価に対処し、多言語曖昧化モデルを評価するための挑戦的なベンチマークとして機能することを目的とした、442件のポルトガル語学術出版物記録からなる精選されたデータセットであるSBC-ANDを紹介する。
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cs
974 件の論文
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Short-Term Changes in E-Commerce Users’ Intentions and Product Recommendation Ranking
本論文は、6つの運用状態におけるユーザーの短期的な意図の変化を明示的にモデル化する、クロスボーダーEコマース向けのステートアウェアなマルチモーダル推薦ランキングモデルを提案しており、新たに導入された4200万件のレコードを持つCEMR-42Mデータセットにおいて、既存のベースラインと比較して、クロスカテゴリおよび低頻度アイテムの推薦における優れた性能を達成している。
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Quantum machine learning performance evaluation for air pollution assessment with benchmarking and comparative analysis using multi-metric scoring and quantum circuit expressibility
本研究は、大気汚染予測における古典的、深層、および量子機械学習モデルをベンチマークするためのMDQ-3Lフレームワークを導入し、NISQの制約下では現在CatBoostやDBNのような古典的モデルが量子アプローチを凌駕していることを明らかにするとともに、提案されたマルチメトリック・スコアリング・システムが構造的な限界を効果的に特定し、将来のハイブリッド環境モデリングに向けた低もつれ量子回路の選択を導くものであることを示す。
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Breast Abnormality Classification in Resource-Constrained Settings Through GAN Generated Synthetic Mammography Patches
本論文は、リソースが制限された環境においてディープラーニングモデルを学習させるために、低リソースのCUT-GANを用いて合成マンモグラフィパッチを生成することを提案しており、合成データはデータなしの場合と比較してモデルの性能を向上させるものの、現状では実画像による学習（AUC 0.913）よりも低い精度（AUC 0.751）にとどまることを示している。
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An Equivalence-Checked RV32IM Pipeline with Integrated gshare Branch Prediction and On-FPGA Visualization
本論文は、統合されたgshare分岐予測器とホストに依存しないFPGA上でのVGA可視化ユニットを備えた、合成可能な5段RV32IMパイプラインを提案しており、これは静的なベースラインに対して2.33倍の性能向上を実現すると同時に、リアルタイムのパイプライン内省およびビット完全な機能検証を可能にするものである。
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An EEG Signals-based Deep Spatio-Temporal Feature Extraction with Dual Attention for Detecting Parkinson’s Disease
本論文は、共通空間パターン（Common Spatial Patterns）とデュアルアテンション機構を組み合わせることで、EEG信号において97.59%という最先端のパーキンソン病検出精度を達成する、軽量な深層時空間特徴抽出ベースのデュアルアテンションEEGNet（CSFE-DAE）フレームワークを提案する。
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Artificial intelligence in learning management systems: enhancing computational thinking for primary school pupils
本研究は、小学校向けのAIベースの学習管理システムを構築・検証するためにFour-D開発モデルを活用しており、専門家からは、特に分解、抽象化、およびアルゴリズムにおける生徒のコンピューテーショナルシンキング能力を高める上で、極めて実現可能性が高く効果的であると評価された。
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Feature‑Adaptive Fusion in Hybrid Quantum–Classical Neural Networks for Robust Biomedical Image Classification
本論文は、バイオメディカル画像分類タスクにおいて、古典的および量子的な予測に動的な重み付けを行うことで、優れた精度とノイズに対する堅牢性を実現する、特徴適応型融合ハイブリッド量子古典ニューラルネットワーク（FAF-HQNN）を提案する。
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ACDGRec: Adversarial Contrastive Diffusion Graph Neural Network for Robust Recommendation
本論文は、潜在的なユーザーコンテキストの相関関係を捉えることで、データの希薄性、コールドスタート問題、および入力の不安定性に効果的に対処するために、敵対的学習と対照学習を拡散ベースのグラフニューラルネットワークに統合した堅牢な推薦モデルであるACDGRecを提案している。
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NDN-Aware Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Distributed Cache Pollution Attack Mitigation
本論文は、分散学習と特化した状態表現を活用することで、Named Data Networkingにおけるキャッシュ汚染攻撃を効果的に軽減する、NDN対応の協調型マルチエージェント深層決定論的ポリシー勾配（MADDPG）フレームワークを提案し、単一エージェント手法や従来の手法と比較して、優れたキャッシュ効率、より速い収束、および強化されたレジリエンスを実証している。