974 件の論文
本論文は、複雑なタスク空間を効果的にマッピングし、エッジサーバー間での計算の均衡を確保することにより、スマートシティのエッジコンピューティング環境における動的な負荷分散を最適化し、システム遅延を低減する、線形マッピング強化型近接方策最適化（LME-PPO）フレームワークを提案する。
本論文は、自律的な学習型ブロックチェーン参加者間の合意形成を実現するためにゲーム理論的なインセンティブを備えたマルチエージェント強化学習フレームワークを提案し、ポリシーが公平かつ敵対耐性のある均衡へと収束することを実証するとともに、特定のアーキテクチャ上の限界を特定し、理論的な収束保証を洗練させるものである。
本研究は、構造方程式モデリングを用いて、AI駆動型のサイバーセキュリティ意識およびデジタルリテラシーがAIベースのサイバーセキュリティシステムの導入を大きく促進する一方で、これらのシステムに対する信頼は行動意図に直接的な影響を与えないことを示し、組織が信頼構築のみよりもサイバーセキュリティ意識およびデジタルリテラシーの開発を優先させる極めて重要な必要性を浮き彫りにしている。
本論文は、RGB画像における塵のセグメンテーションと密度推定を同時に実行し、環境モニタリング、精密農業、およびスマートセンシングへの応用に向けて高い精度と堅牢性を実現する、ディープラーニングベースのエンコーダー・デコーダー・フレームワークであるDustFormerを提案するものである。
本論文は、自動シンボル化およびループ境界戦略によって強化された指向型記号実行手法を提案し、実世界のプロジェクトや静的解析との統合への適用において、KLEEFのような既存のツールと比較して優れた再現率と適合率を示すことで、プロシージャ間制御フローパスの実現可能性を効率的に検証するものである。
本研究は、OKAP形式の眼科学問題を用いて5つの大規模言語モデルを評価し、汎用モデル、特にGemini-Pro-3が、精度および較正において特化型臨床AIツールであるOpenEvidenceを上回ったことを明らかにするとともに、すべてのシステムにおける顕著な性能の不均一性と共通の推論上の失敗を浮き彫りにした。
本論文は、深層特徴抽出のための2段階スタック型オートエンコーダと近接方策最適化に基づく深層強化学習エージェントを組み合わせた新しい侵入検知フレームワークを提案し、複数のベンチマークデータセットにおいて競争力のある性能と効率性を実証する。
本論文は、行動タイプの確信度を動的に更新し、優位性、時間的安定性、およびクラス間分離が共に満たされた場合にのみ決定を受け入れることで、限定的かつ不確実な観測下において既存のベースラインと比較して精度を大幅に向上させ、誤差を減少させる、水中移動目標のための確信度収束に基づく逐次認識手法を提案するものである。
本論文は、既存のグラフベースの手法の限界に対処するために、話者タイプ別のグラフを通じて関連する会話履歴を選択的にルーティングし、クロスモーダルな不一致を用いて意思決定を校正することにより、予測精度を向上させるマルチモーダル感情認識フレームワークであるHiRoCを提案する。
本論文は、最適化されたバイナリコードにおいて自然ループを正確に検出し、その反復回数を決定するために、プロシージャルを跨ぐ静的解析と制御フローおよびデータ依存性の追跡を組み合わせた、自動化されたスケーラブルな手法を提示するものであり、実世界のソフトウェアおよびベンチマーク・スイートにおいて高い精度とスケーラビリティを実現している。