💻 computer science
Detecting Fake Information Through Source Verification with NLP
本論文は、NLPを用いて対象となる機関を抽出し、ウェブマイニングによって提供されたURLとコンテンツを公式サイトと比較するという、メールベースのフィッシングを検知するためのソース検証手法を提案しており、96%の精度を達成し、既存の検知サービスを上回る性能を示している。
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cs
1017 件の論文
💻 computer science
An integrated Augmented Reality (AR) and embedded electronics-based toolkit for improved visualization and understanding of network graphs
本研究は、同期された物理的・仮想的視覚化と触覚的な相互作用およびコンテキスト・オーバーレイを組み合わせることで、特に初期の自信が低い学生に恩恵をもたらし、複雑なネットワークグラフに対する学部生のSTEM学生の理解を大幅に向上させる、統合された拡張現実および組み込み電子工学ツールキットを提示するものである。
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NSP-ML: Normality-Guided and Spatiotemporal Prior-Aware Multimodal Learning for Abnormal Behavior Recognition
本論文は、視覚データと、正常性誘導および時空間事前知識を考慮したテキストログを統合することで、キャンパス環境における文脈依存的な異常行動の認識を大幅に向上させ、CABRH8データセットにおいて最先端の性能を達成するマルチモーダル学習フレームワークであるNSP-MLを提案する。
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IoT-TrustChain: A Blockchain-Based Access Control Framework with Delegation and Event Awareness for Resource-Constrained IoT Environment
本論文は、動的な委譲とイベント認識型ポリシーを統合することで、制約のあるIoT環境におけるリアルタイムの応答性を高めつつ、決定レイテンシとガス消費量を大幅に削減する、リソース効率の高いブロックチェーンベースのアクセス制御フレームワークであるIoT-TrustChainを提案する。
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Image-embedded prompt injection vulnerability of vision-language models in dental radiology: a cross-vendor attack–defense evaluation
本研究は、画像埋め込み型のプロンプトインジェクションが歯科用ビジョン言語モデルに対して重大なベンダー横断的セキュリティリスクをもたらすことを実証しており、テストされたすべての商用およびオープンソースのシステムが脆弱である一方で、OCRベースのサニタイズおよびプロベナンス（由来）を考慮したガバナンス戦略が、臨床的な診断精度を維持しつつ、これらの攻撃を効果的に軽減できることを明らかにしている。
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Boundary-Aware Deep Affine Attention Networks for Named Entity Recognition
本論文は、境界語ペア関係モデリング、動的畳み込み、および深層アフィンアテンションを統合することで、エンティティ境界の特定と長距離依存関係のモデリングにおける課題に効果的に対処する、新しい境界認識型深層アフィンアテンションネットワークを提案し、5つのベンチマークデータセットにおけるフラットおよびネスト型命名エンティティ認識タスクの両方で最先端の性能を達成している。
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Bernardes Branch-Aware Pythagorean Residual Fields for Exploratory Mesh-Envelope Diagnostics
本論文は、標準的な距離場と比較して、座標依存性、解像度感度、および製造保証の欠如を明示的に認めつつ、探索的なメッシュエンベロープ解析のためのブランチ互換の輪郭キューを生成するために設計された、非製造用ジオメトリ処理診断ツールとしての「Bernardes Branch-Aware Pythagorean Residual Fields」を導入し、評価するものである。
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Driver Activity Detection and Classification Using Deep Learning- Based YOLO Models for Intelligent Transportation Systems
本研究は、YOLOアーキテクチャを用いたディープラーニングフレームワークを用いて8種類のドライバーの活動を検出および分類することを提案しており、YOLOv8nモデルが5,422枚の画像データセットにおいて96.3%のmAPを達成し、優れたリアルタイム性能を示すことを実証しており、それによって高度道路交通システムにおける道路安全性の向上に向けた効果的なソリューションを提供している。
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Fourteen Topics Explored from Quality and Understandability Studies on Unified Modelling Language Notation
136本の論文を対象としたこの系統的文献レビューは、統一モデリング言語（UML）の表記の品質と理解しやすさに関する14の主要な研究観点を特定し、テストと評価への傾向の高まりを明らかにし、ローコードプラットフォームとの統合や自動評価の強化を含む将来の研究方向性を提案している。
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Interpretable Edge Intelligence in 5G: Real-Time Root Cause Analysis of QoS Anomalies in Private Networks
本論文は、LSTMオートエンコーダとK-means圧縮カーネルSHAPを組み合わせることで、5GプライベートネットワークにおけるQoSアノマリーのリアルタイムかつ因果的な根本原因分析を実現し、高い精度と、デプロイメントの失敗を防ぐためのローカルキャリブレーションの決定的な必要性を実証する、解釈可能なエッジインテリジェンス（IEI）フレームワークを提示する。