1017 件の論文
本研究は、中小企業における労働力のスキルギャップを検出し、的を絞ったリスキリングの推奨事項を生成するためにESCOオントロジーと自然言語処理（NLP）を活用する、インテリジェント学習管理システムのデザインサイエンス・プロトタイプを提示するものであり、それによって、インダストリー4.0および5.0への移行において極めて重要な人的資本とテクノロジーの補完性に関する制約に対処するものである。
本研究は、柔軟な容量制約を組み込んだアントコロニー最適化手法が、コロンビアの実在するインバウンド物流ネットワークにおいて地理的クラスタリングのベースラインを大幅に上回り、車両台数、走行距離、および運用コストを大幅に削減すると同時に、車両利用率を最大化することを実証している。
本研究は、DistilBERTベースの自動エッセイ採点モデルにおいて、デモグラフィックなメタデータをテキスト入力に単純に連結することが、テキストのみのベースラインと比較して、予測精度を著しく低下させ、訓練損失を増大させ、採点バイアスを悪化させることを実証している。
本論文は、StainFuser拡散モデルのPNDMスケジューラを効率的なDPM-Solver++に置き換えることで、再学習を行うことなく大幅な高速化と品質向上を実現し、新たな染色標準化品質スコア（SNQS）を用いて評価を行う、病理組織染色標準化のための手法であるStainSolverを紹介するものである。
FlashSpecは、オンデバイス検証のための新規なO(1)語彙サイズTriton GPUカーネルと、動的なドラフトモデル選択のためのオンラインバンディットメカニズムを通じて、ターゲットモデルの分布を正確に保持しつつ、CPUのボトルネックと手動チューニングを排除しながらLLM推論を大幅に加速させる、オープンソースの適応型投機的デコーディングエンジンである。
本論文は、ラベル付きの学習データを必要としないことで教師あり手法に代わるスケーラブルかつ費用対効果の高い選択肢を提供するために、TF-IDFおよびBERTの特徴量を用いて偽のEコマースレビューを効果的に特定する、オートエンコーダーと孤立フォレストを組み合わせたハイブリッドな教師なし異常検知フレームワークを提案するものである。
本論文は、長期的な二重課題の運動および認知データを、ブロック単位のリサンプリング、SMOTEによるデータ拡張、およびTransformerモデルと統合することで、従来のMRIやバイオマーカーに基づく手法を凌駕し、80%の精度で2年後の認知機能低下を正確に予測する新しいディープラーニングフレームワークを提案するものである。
本論文は、マルチビュー・データにおける不一致を単に排除するのではなく、その不一致を積極的に活用することで、個々の整合性を評価し、ビューの優先順位を決定し、信頼性と解釈可能性を備えた集合的な意思決定を生成する、新たな手法であるTrusted and Explainable Collective Learning (TECL) を提案する。
本論文は、近傍単語置換を用いた計算効率の高い単語埋め込みベースのデータ拡張戦略を提案しており、これは5ヶ国語において固有表現抽出を大幅に改善し、エンティティ・リンキングにおいても緩やかな向上をもたらすことで、多言語ヘルス・インフォマティクスにおけるアノテーション済み臨床テキストの不足という課題に対処するものである。
本論文は、Extended Quranic TreebankのUniversal Dependencies v2への変換であるUD-Quranを紹介するものであり、これは、元のコーパスへの追跡可能性を維持しつつ、現代のNLPツールを用いた一貫したクルアーン解析を可能にするために、形態論的および統語論的な注釈を、相互運用可能な2つのバリアント（表面形および拡張形）へと標準化するものである。