2814 件の論文
本論文は、リヨセル・エアジェット紡糸糸におけるラッパー繊維含有率を定量化するための客観的なルールベースの手法を導入し、この含有率はノズル間隔が短いときにピークに達する一方で、糸の強靭性と伸度はラッパー含有量と非線形な関係にあり、最終的には機械的特性の向上と毛羽立ちの低減のために長いノズル間隔が有利であることを実証している。
本論文は、IBMのハードウェアから得られるノイズの多いBB84量子鍵を調整することで、DCTまたはウェーブレット領域を介した画像への認証および誤り訂正付きメッセージ埋め込みを可能にし、ステガノグラフィの検知可能性の向上という代償を払いつつ、JPEG圧縮に対して高い堅牢性を実現するシステムを提案するものである。
本論文は、単一トランジスタ・プラットフォームを用いた状態アクセスフリーな学習により、スパイキングニューラルネットワークのスケーラブルかつエネルギー効率の高いオンチップ学習を可能にする、ハードウェアとアルゴリズムの協調設計によるニューロモーフィック・アーキテクチャを提示しており、多様なデータセットにおける競争力のある性能と、デジタル・ベースラインと比較した大幅なエネルギー削減を実証している。
本論文は、強度変数を統合することで視覚的表現学習を導き、欠損データを処理する物理ガイド型のマルチモーダル学習フレームワークであるTCFNetを提案しており、これにより、既存の手法と比較して熱帯低気圧の強度予測の精度と適応性を大幅に向上させている。
本論文は、線形近似と不変電圧包絡面を通じて厳密に検証された上限を確立することにより、バッテリー緩衝型EV急速充電ステーションにおける無効電力サポートによって可能となる追加の充電容量を定量化し、最適化された無効電力配分がネットワーク制約を維持しつつ、許容可能な充電電力を大幅に増加させ得ることを実証するものである。
本研究は、アイルランドの時間帯別料金制度（Time-of-Use tariffs）の下で、家庭用電化器の使用をオフピーク時間帯へと移行させることによる潜在的な経済的利益を分析しており、緩やかな年間節約額とわずかなピーク需要の削減が可能である一方で、より強力なメカニズムや実現技術がなければ、現在のインセンティブは広範な行動変容を促すには不十分であるという結果を示している。
本研究は、トポロジーを考慮したグラフニューラルネットワーク、特に提案された重み付き有向MixHopモデルが、4つの世界的な流域において不完全な河川ネットワークを効果的に再構築し、ストラー順位の分類を実現し、リンク予測とストラー順位分類の両方のタスクにおいて高い精度を達成したことを示している。
本研究は、六角形ゲート・オール・ラウンド・ナノシートFETにおいて、戦略的な＋二層スペーサー構造を採用することが、フリンジング容量を抑制すると同時にゲート・チャネル間の静電結合を最適化することにより、相互コンダクタンス周波数積および電流利得単一周波数を含むアナログ／RF性能指標を大幅に向上させることを実証している。
本論文は、単一の組み込みGPU上で知覚、マッピング、および操作タスクを並行して実行する13 kg未満のロッカー・ボギー型ローバーの屋外における共同的な特性評価を提示しており、完全に統合された自律スタックが高性能を達成する一方で、その個別のサブシステムが予測する合計よりも大幅に多くの電力を消費することを明らかにしている。
本研究は、マルチモーダルな地球物理学的センシングと空間機械学習を組み合わせることで埋立地内容物の分類において高い精度が達成される一方で、経済的な情報価値分析によれば、磁力計のデータのみが掘削決定の価値を確実に向上させるものの、その他のセンサーによる分類精度の向上は、敷地の組成や経済状況が変化しない限り、経済的利益には結びつかないことを示している。