💻 コンピュータサイエンス
Text-Multimedia Retrieval: Retrieving Multimedia Data Utilizing Natural Language
本論文は、自然言語によるクエリを用いたマルチメディア・コンテンツの検索におけるセマンティック・ギャップやスケーラビリティといった課題を克服するために、マルチモーダル・フュージョンやディープラーニングなどの手法を検討し、テキスト・マルチメディア検索の分野を探求するものである。
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cs
3657 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Reporting of AI and ML Studies in Elderly Care Settings: A Rapid Systematic Scoping Review
高齢者ケアの設定における69件のAIおよび機械学習研究を対象としたこの迅速なスコーピングレビューは、現在の報告実態が、外部妥当性の検証、不確実性の定量化、文脈に応じた展開の詳細といった不可欠なシステムレベルの検討事項よりも、技術的なモデル開発を優先していることを明らかにしており、既存の医療用AIガイドラインが高齢者ケアの複雑性に対して不十分であることを示唆している。
💻 コンピュータサイエンス
Privacy-Preserving Machine Learning from Storage to Inference: Integrating Authenticated Encryption with Fully Homomorphic Encryption
本研究は、AES-256-GCM認証ストレージと完全準同型暗号を統合することで、平文処理と比較して大幅な計算オーバーヘッドが生じるにもかかわらず、予測精度を最小限の損失に抑えつつ、安全なエンドツーエンドの機械学習推論が可能になることを実証している。
💻 コンピュータサイエンス
DamageArbiter: A Multimodal Arbitration Framework for Disaster Damage Assessment from Street-View Imagery
本研究では、モデル間の不一致を解消するためにメタ分類器を活用することで、ストリートビューに基づく災害被害評価の正確性と信頼性を向上させ、既存の単一モードおよびマルチモードのベースラインと比較して分類性能を大幅に向上させ、かつ過剰な自信による誤りを低減させるマルチモーダル仲裁フレームワークであるDamageArbiterを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Exact Shapley Explanations for Quantum-Kernel Survival Models: A Three-Cohort Breast-Cancer Recurrence Study
本研究は、乳がん再発に関する量子カーネル生存モデルが、その低量子ビットエンコーディングによりシャプレー値を用いて正確に説明可能であることを実証すると同時に、それらの予測性能が古典的な放射基底カーネルと統計的に同等であり、かつノイズに対して堅牢であることを明らかにしており、このことは、当該モデルの主な実用的価値が優れた精度よりもむしろ解釈可能性にあることを示唆している。
💻 コンピュータサイエンス
A Radius-Decoder-assisted Constrained Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Probabilistic Strong Barrier Coverage in Multimedia Wireless Sensor Networks
本論文は、マルチメディア無線センサーネットワークにおける確率的な強力なバリアカバレッジのために、バイナリ活性化パターンを進化させ、適応的なセンシング半径を構築するための特化したデコーダを使用することで、センサーの活性化とエネルギー消費を同時に最適化する、半径デコーダ支援型制約付き多目的進化アルゴリズムであるRDC-MOEAを提案し、既存のバリアントと比較して優れた性能と堅牢性を達成するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Geometry-aware attention for robust visual odometry
本論文では、幾何学的アテンションメカニズムと幾何学的カリキュラム学習を通じて、高精度を維持しつつ困難な条件下での優れた堅牢性を実現するために、密な手法と疎な手法を統合した新しいエンドツーエンドの単眼視覚オドメトリアーキテクチャであるDDI-VOを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Auditable Federated Learning for Multimodal Brain Tumor Classification under Label Skew and Client Dropout
本研究は、ラベルの偏りやクライアントの脱落といった現実的な臨床的ストレス下においても、マルチモーダルな脳腫瘍分類における高い精度とF1スコアを維持しつつ、従来の指標では捉えきれないモデルの進化に対するフォレンジックな可視性を提供するために、ラウンドレベルの重み監査を導入した監査可能な連合学習フレームワークを提案するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Systematic Design of Lightweight CNNs for sEMG Hand Gesture Classification on Embedded Systems
本論文は、D最適実験計画法とパレート最適化を用いた体系的な手法を用い、リソース制約のある組み込みシステムへの実装に向けた計算コストを劇的に削減しつつ、sEMGに基づく手形状認識において最先端の精度を達成する、極めて効率的で軽量な深度分離畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を開発することを提案するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Affine Encryption and Adaptive Single-Neighbor Prediction for High-Capacity Reversible Data Hiding in Encrypted Images
本論文は、ブロックごとのアフィン暗号化と適応型単一近傍予測器を組み合わせることで、既存の手法と比較して埋め込み容量を大幅に向上させ、分散に基づく分離性の必要性を排除しつつ、ブロックの分散を撹乱しながら埋め込み領域を確保する、暗号化画像向けの高容量可逆データ隠蔽スキームを提案する。