3657 件の論文
本論文は、チャンネル・プルーニングおよびファインチューニングを施したYOLOv5sモデルを活用することで、60 FPSを超える高い検出速度と優れた精度を実現し、VLCやSpotifyといったマルチメディア・アプリケーションのシームレスな制御を可能にする、ヒューマン・マシン・インターフェースのための堅牢かつリアルタイムな手話ジェスチャ認識システムを提案するものである。
本論文は、事前学習済みの重みや大きなモデルサイズに依存することなく、堅牢で良好に校正されたクロスデータセットの果実成熟度認識を実現するために、MobileNetV2バックボーンと有界コルモゴロフ・アーノルドネットワーク（KAN）分類器を組み合わせた、365万パラメータの軽量なアーキテクチャであるMobileNetV2-KAN+を提案する。
ST-KEDAは、変分モード分解（Variational Mode Decomposition）とトポロジー認識型協調LSTM予測をリアルタイムのコスト推定と統合することで、厳格なSLA遵守を維持しながらインフラコストとスケーリング遅延を大幅に削減する、Kubernetesマイクロサービス向けの予測的かつコスト認識型のオートスケーリングフレームワークである。
本論文は、ストリーミング特徴量を持つ因果構造学習のための、初のグローバルに一貫した制約ベースのアルゴリズムであるFCI-SFを紹介するものであり、これは新しいデータが到着するたびに因果グラフを効率的に更新しつつ、形式的な漸近的保証を提供し、合成および実世界のデータセットの両方において優れた精度と速度を実証している。
本論文は、スキャフォールド注入型高密度残差ネットワークとゲート付きカプセルルーティングを通じて構造的事前知識を活用することで、わずか390万個のパラメータで最先端の精度（99.75%）を達成する、デーヴァナーガリー手書き文字認識のための軽量かつ堅牢なアーキテクチャであるLipiNetを紹介するものである。
本研究は、多言語の法的推論タスクにおける9つの大規模言語モデルを評価し、それらの意思決定プロセスが、一貫性のない正当化、信頼性の低い自己監査、および意味的な一貫性の欠如によって特徴付けられる不安定なものであることを明らかにしており、それゆえに、意思決定の一致度のみを推論の安定性の尺度として用いることの妥当性に異議を唱えている。
本論文は、リソース制約のあるIoTおよびエッジ環境における侵入検知システムを効果的に訓練するために、条件付き変分オートエンコーダ（CVAE）によって生成された合成ネットワークトラフィックを活用する、リソースを考慮した評価フレームワークおよびベイズ最適化されたハイブリッド学習モデルを提案し、標準的なGANやアンサンブル・ベースラインと比較して優れた性能と効率性を実証するものである。
本論文は、欠損したモダリティ情報の復元とクロスモーダル融合の強化を効果的に行うための補完的特徴維持および改良型クロスモーダル・トランスフォーマーを備えた、堅牢なRGB-IR物体検出フレームワークを提案し、それによって完全な条件および欠損モダリティ条件の両方において高い検出性能を維持するものである。
本論文は、予測不確実性を考慮した適応的な二重タイムスケール・マルチエージェント・リソース・オーケストレーション・フレームワークを提案し、これは不確実性を強化したMAPPOアルゴリズムを活用することで、異種コンピューティング、ストレージ、およびエネルギー資源の特有の複雑さに対処しながら、再生可能エネルギーの利用、サービス遅延、および炭素排出量を共同で最適化する統合エネルギーレイクハウスのためのものである。
本研究は、24時間以内の院内死亡率を予測するための検証セット制約付き3パス融合フレームワークを提示しており、これは一貫した内部性能の向上とEHRシステムの変更に対する堅牢性を示す一方で、ソース由来の融合重みが新しい環境のデータ特性に適応できないため、eICUデータセットに対するクロスデータベースの転送可能性において重大な限界があることを明らかにしている。