927 件の論文
本論文は、単眼の密なSLAM（MASt3R-SLAM）を視覚言語モデル（Gemma 3およびQwen2.5-VL）と統合し、深度センサやモデルのファインチューニングを必要とせず、RGB入力のみを用いて屋内環境における堅牢なオープンボキャブラリ・セマンティックナビゲーションを可能にする、軽量でモジュール化されたフレームワークを提案する。
本論文は、リソース制約下においてパケットのクオリティ・オブ・サービス、オペレーターの解釈可能性、および情報露出のバランスをとるために説明アクションを動的に選択する、新しい検出器に依存しないガバナンスフレームワークであるXAI-Gateを導入し、分類器の再学習を必要とせずに、説明債務の大幅な削減と予算超過ゼロを実現する。
本論文は、70億パラメータの自己教師あり学習アーキテクチャと大規模かつ多様な訓練コーパスを活用することで、500以上の未対応言語を含む1,660以上の言語をサポートし、コミュニティが最小限のデータで新しい言語にシステムを容易に適応させることを可能にする、スケーラブルでオープンソースの音声認識モデルファミリーであるOmnilingual ASRを紹介するものである。
本論文は、事前の地図知識を持たない未知の環境において、従来のプランナーや探索戦略を大幅に上回る性能を発揮し、動的に変化する状態空間に自律的に適応しながら、地点間経路計画と効率的な環境探索の両方を同時に最適化する、統一された報酬駆動型のQ反復フレームワークであるUDAQを導入するものである。
本論文は、非接触指部画像における長軸方向の回転および非剛体変形に起因する性能低下を効果的に解決するために、相互領域アライメント、最小畳み込み点特徴学習、および重み付きスコア融合を統合した、新しいポーズ耐性のある指識別フレームワークを提案し、4つの公開データセットにおいて最先端の結果を達成している。
本論文は、Sysmonテレメトリを用いたMITRE ATT&CKテクニック分類のための振る舞い中心のフレームワークを提示し、GUIDベースのイベント相関が、時間的相関や従来の機械学習手法よりも、敵対的活動の特定において優れていることを実証するものである。
本論文は、新たなRectified Sine Unit（RSU）活性化関数を提案しており、これは4つの多様な癌データセットを用いた病理学的診断の自動化において、ReLUやLeaky ReLUといった標準的な活性化関数と比較して優れた精度を達成し、畳み込みニューラルネットワークの性能を大幅に向上させるものである。
本研究は、連続的な環境センシングと機械学習を統合したハイブリッドAI-IoTフレームワークが、インドネシアの熱帯地域の遺産建築物のファサードにおける色彩劣化を予測し早期警告を提供することを実証的に検証しており、複数の地点にわたって高い精度と汎用性を達成している。
本論文は、状況の複雑性と情報の遅延に対処するためにハイブリッドTCN-MGRUモデルを用いた深層学習ベースの石油化学産業制御ネットワーク機器向けセキュリティ状態認識手法を提案し、それによって検知精度とセキュリティ保護を大幅に向上させるものである。
本論文は、静止シーンにおける計算負荷を大幅に軽減しつつ高い精度を実現するため、動きに基づく前処理とYOLOv8-nanoを組み合わせ、CPUのみのハードウェア上でムクドリの群れを効率的に識別する低リソースなハイブリッド検出パイプラインを提案するものである。