学術的背景 インターネット情報の爆発的な増加に伴い、推薦システム（Recommender Systems, RSs）は現代のデジタル生活において不可欠な役割を果たしています。Netflixの映画推薦やソーシャルメディアのパーソナライズされたニュース配信など、推薦システムはユーザーのオンライン体験を再構築しています。しかし、従来の推薦システムは、データの疎密性（data sparsity）、コールドスタート問題（cold-start）、スケーラビリティ（scalability）、説明可能性の欠如（lack of explainability）など、多くの課題に直面しています。近年、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）が自然言語処理（Natural Lang...
学術的背景 グローバルなエネルギー構造が再生可能エネルギーへの転換を進める中、分散型エネルギー貯蔵（decentralized energy storage）の重要性がますます高まっています。従来の集中型エネルギー貯蔵システムとは異なり、分散型エネルギー貯蔵はエネルギー生産と貯蔵プロセスをローカル化し、大規模なシステム障害のリスクを軽減し、エネルギー供給の継続性と柔軟性を向上させます。しかし、分散型エネルギー貯蔵プロジェクトの複雑さとリソースの限界により、企業が戦略的優先順位を決定することが難しく、投資の失敗や非効率性を引き起こす可能性があります。 この問題を解決するため、著者らは人工知能（AI）を駆使した意思決定モデルを提案し、分散型エネルギー貯蔵投資に対する効果的な戦略的ガイダンスを提供...
学術的背景 現代のサプライチェーン管理において、物流サービスプロバイダーの選択は複雑で重要な問題です。企業は、物流タスクを効率的に管理・実行できる第三者企業や組織を評価・選択する必要があります。しかし、現実の意思決定プロセスは多くの不確実性と曖昧性を伴い、従来の意思決定手法ではこれらの複雑な情報を効果的に処理することが困難です。この問題を解決するため、ファジィ集合理論（Fuzzy Set Theory, FST）およびその拡張形式である直観的ファジィ集合（Intuitionistic Fuzzy Sets, IFS）やためらいファジィ集合（Hesitant Fuzzy Sets, HFS）が、多属性意思決定（Multi-Attribute Decision Making, MADM）問題に広...
学術的背景 現代の工学と管理の分野では、意思決定問題には不確実性と曖昧性が伴うことが多い。従来のファジィ集合理論は、これらの問題を扱う際に一定の限界があり、特に複雑な多属性群意思決定（Multi-Attribute Group Decision-Making, MAGDM）問題を扱う際にその限界が顕著である。直感ファジィ集合（Intuitionistic Fuzzy Set, IFS）は、ファジィ集合理論の拡張として、意思決定プロセスにおける不確実性と曖昧性をより適切に捉えることができる。しかし、既存の直感ファジィ数（Intuitionistic Fuzzy Numbers, IFNs）は、特に台形直感ファジィ数（Trapezoidal-Valued Intuitionistic Fuzzy...
露天鉱山の爆破作業は鉱物の抽出において重要ですが、同時に環境や構造への大きなリスクを伴います。爆破過程で発生するピーク粒子速度（Peak Particle Velocity, PPV）は、爆破振動が周囲の構造物や環境に与える影響を評価するための重要な指標です。正確なPPVの予測は、爆破作業の最適化、環境破壊の軽減、および構造物の安全性の確保に重要な意義を持ちます。従来の予測手法は非線形関係や高次元データを扱う際に限界がありますが、機械学習（Machine Learning, ML）技術、特にハイブリッド機械学習手法はPPV予測において大きな可能性を示しています。本稿では、露天鉱山の爆破におけるPPV予測へのハイブリッド機械学習技術の応用を体系的にレビューし、その利点、課題、および今後の研究方...
学術的背景 公共安全の需要が日増しに高まる中、特にメッカ巡礼（Hajj）のような大規模な宗教行事において、密集した群衆の中での異常行動の検出は重要な課題となっています。既存の検出方法は、遮蔽、照明の変化、統一された服装などの複雑な条件下でしばしば性能が低下し、検出精度が低下する傾向があります。これらの課題に対応するため、研究者たちは、リアルタイム監視の精度と効率を向上させるためのより先進的なコンピュータビジョン技術の開発に取り組んでいます。 本研究の核心は、改良されたYOLOv8モデルであるCrowd Anomaly Detection Framework (CADF)を提案し、Soft-NMS（非極大値抑制のソフト版）技術を統合することで、複雑な環境下での検出精度を大幅に向上させた点にあり...