974 件の論文
本論文は、既存の標準規格における特定の限界に対処するために設計された、「Strong」および「Lite」の両バリアントを特徴とする包括的な脆弱性スコアリング手法であるISVEXを紹介するものであり、これは、モデル操作、データポイズニング、およびエージェンティックな脆弱性といった独自のAIリスクを、カスタマイズされたマルチメトリックフレームワークを通じて定量化するものである。
本論文は、メインの思考システムに並列的なオートラーニング（自動学習）およびオブビアスラーニング（明示的学習）サブシステムを統合することで、推論トレースを実行可能なモデルへと効率的に変換し、高いタスク成功率を維持しながらレイテンシと高レベルな推論の呼び出しを大幅に削減する、自律ロボットのための並列思考トレース誘導型オートラーニングフレームワークを提案する。
本論文は、離散ウェーブレット変換を用いて画像構造とテクスチャを分離し、意味論的事前知識に基づいてそれらをインタラクティブに再構成することで、複数のデータセットにおいて画像インペインティングにおける優れた性能を達成する、意味論的認識型ウェーブレット駆動ネットワークであるSWST-Netを提案する。
本論文は、コミット・リビール・プロトコルとハイブリッド集約を活用することで、ブロックチェーンベースのゲームに対して統計的に一様で低コストかつ攻撃耐性のある乱数を供給する、分散型のピア・ツー・ピア・エントロピー生成器を提案および検証し、Chainlink VRFのような中央集権的なオラクルよりも経済的効率性とセキュリティの両面において優れた性能を発揮することを提示する。
本論文では、Adaptive Spiking NeuronモジュールとHigh-order Spatio-Temporal Fusionモジュールを通じてフレームとイベントのモダリティを統合し、困難な条件下で最先端の物体追跡性能を実現するSpatio-Temporal Collaboration Network（STC-Net）を提案する。
本論文は、シナリオ駆動型の評価手法を導入して、生成AIが作成したテストスイートを人間が作成したテストスイートと比較し、直接的なプロンプトはより多くの期待される振る舞いを復元する一方で、「着想してから実装する（ideate-then-implement）」戦略は重複の少ないより効率的なスイートをもたらし、「着想のみ（ideate-only）」のアプローチは追加のテストシナリオを効果的に発見することを明らかにしている。
本論文は、構造的および意味的な解析を組み合わせることで、量子プログラムにおけるソフトウェアメトリクスの確立と6種類のコードスメルの検出を行う新しい手法であるQUAMETを紹介し、精査された4,102件の実世界のQiskitプロジェクトのデータセットを用いてその妥当性を検証している。
本論文は、従来のインフラ指標ではなく、世帯負担データを利用することで、ハイデラバードの非公式居住地における水不安のAIによる検知の公平性と精度を大幅に向上させ、それによって生活実態と制度的な意思決定との間の溝を埋める、意識的インフラ・ニューラル・システム（CINS）フレームワークを提案するものである。
本論文は、表現学習と適応的適応を分離することで、NISQハードウェアにおける安定した最適化、ノイズ耐性、および性能向上を実現するために、凍結された古典的特徴抽出器を学習可能な変分量子回路からデカップル（分離）したモジュール型ハイブリッドAIフレームワークである「Quantum LEGO Learning」を導入するものである。
Edge-XRealは、スタンドアロン型XRデバイスの計算能力の限界を克服するために設計された、分散型かつハードウェアに依存しないソフトウェアパイプラインであり、精度を損なうことなく、エッジハードウェア上での効率的かつ低遅延な3Dホリスティック・シーン理解を可能にします。