💻 컴퓨터 과학
Reputation-Driven Federated Learning: Enhancing Trust in Healthcare Data Sharing with Blockchain
본 논문은 데이터 프라이버시를 보장하고 모델 공유 과정에서 악의적인 노드를 탐지하기 위해, 계산된 신뢰 속성과 모니터링 메커니즘이 결합된 속성 기반 접근 제어를 통합한 의료 분야를 위한 보안 블록체인 기반 연합 학습 아키텍처를 제안한다.
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cs
3983 편의 논문
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Tensor Erasing-Based Data Augmentation for Fully Automated Brain Tumor MRI Segmentation
본 논문은 무작위 복셀 삭제를 통해 이미지 손상을 시뮬레이션함으로써 주석이 달린 데이터셋의 부족 문제를 효과적으로 해결하고, 완전 자동화된 3D 뇌종양 MRI 분할을 위한 딥러닝 모델의 강건성과 일반화 능력을 향상시키는 새로운 텐서 삭제(Tensor Erasing) 데이터 증강 방법을 제안한다.
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SOFE: SDN-based Task Offloading Technique for Fog-IoEV Network
이 논문은 부하, 이동성, 에너지 및 마감 시간을 기반으로 태스크를 포그 노드 또는 주차된 차량에 할당하는 것을 최적화하기 위해 이진 선형 계획법 모델을 활용하여, 기존 방식 대비 응답 시간을 단축하고 전기 자동차의 수명을 연장하는 Fog-IoEV 네트워크를 위한 SDN 기반 태스크 오프로딩 기술인 SOFE를 제안한다.
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A Reliable Multimodal Conversational Emotion Recognition Model Based on a Dual-Stage Attention Mechanism
본 논문은 양방향 멀티어텐션(Bi-Directional MultiAttention)과 다중 스케일 최적화를 결합한 오디오 가이드 리더-팔로워 네트워크를 포함하는 2단계 어텐션 메커니즘을 활용하고, 신뢰도 및 전이 학습 전략을 병행하여 멀티모달 특징을 효과적으로 통합하고 레이블 노이즈를 완화함으로써 정확도와 강건성을 향상시킨 신뢰할 수 있는 멀티모달 대화형 감정 인식 모델인 DSA-MERC를 제안한다.
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A MetaFormer framework with position-aware circular convolution for myocardial infarction detection
본 논문은 위치 인식 순환 합성곱과 양방향 게이트 순환 유닛을 통합하여 성능과 계산 복잡도 사이의 균형을 맞추면서도 99.4%의 정확도로 최첨단 심근경색 탐지를 달성하는 새로운 MetaFormer 기반 프레임워크인 PerC-SimAM-BGRU를 제안한다.
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Mapping the Evolution of Artificial Intelligence in Healthcare, 2017–2025: An Integrated Bibliometric and Latent Dirichlet Allocation Topic Modelling Analysis
본 연구는 키워드 제한을 극복하기 위해 2017년부터 2025년까지의 엄선된 2,631개 헬스케어 AI 문헌 코퍼스를 대상으로 표준 계량서지학적 분석과 잠재 디리클레 할당(LDA) 토픽 모델링을 통합하며, 이를 통해 배포 준비가 된 애플리케이션에서 대규모 언어 모델 및 설명 가능한 AI와 같은 거버넌스 의존적 최전선으로 이어지는 성숙 궤적을 밝혀낸다.
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Rendered-Egocentric Vision for Short-Horizon Body-Risk Prediction in Quadruped Command Selection
이 논문은 지형 지도나 전방 주시 롤아웃에 의존하지 않고도 렌더링된 1인칭 시점 뷰와 후보 명령어를 사용하여 단기 신체 위험을 예측함으로써, 전진 진행을 유지하면서 안전성과 명령어 일치도를 크게 향상시킨 사족 보행 로봇을 위한 시뮬레이션 기반 명령 선택 계층을 제시한다.
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Uncovering neural decisions: How textual interpretation bridges AI and clinical reasoning
이 논문은 AI 모델의 활성화 값을 표준화된 임상 용어에 매핑하는 뉴런 수준의 사후 설명 프레임워크인 CRysTal을 소개하며, 이것이 여러 의료 영상 작업에 걸쳐 기존의 설명 방법들과 비교했을 때 방사선 보고서와의 우수한 정렬, 향와된 진단 신뢰성, 그리고 의사를 위한 효율성 개선을 입증한다고 밝히고 있다.
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Explainable and trustworthy AI-driven fuzzy consensus for secure data sharing in intelligent transportation systems
본 논문은 동적 지능형 교통 시스템에서 메시지 검증 효율성, 개인정보 보호 및 보안을 향상시키기 위해 직관적 퍼지 집합을 활용하여 투명한 신뢰 가중 투표 합의 메커니즘을 구축하는 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 프레임워크를 제안한다.
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An Interpretable AI Framework for Multiclass Classification of Thalassemia Using Combined CBC and HPLC Biomarkers
이 논문은 스태킹 앙상블 모델을 사용하여 탈라세미의 매우 정확한(99.89%) 및 임상적으로 일관된 다중 클래스 분류를 달야내기 위해 CBC와 HPLC 바이오마커를 결합한 해석 가능한 멀티모달 머신러닝 프레임워크를 제시하며, SHAP 분석을 통해 상위 예측 특징들이 표준 진단 기준과 일치함을 확인하였다.