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...

背景紹介 単細胞RNAシーケンス（single cell RNA-seq, scRNA-seq）技術は、近年、生物医学研究において広く利用されています。この技術は、単一細胞における遺伝子発現の異質性を明らかにし、細胞タイプ、細胞状態、および疾患メカニズムの理解に重要なツールを提供します。しかし、scRNA-seqデータは、サンプルサイズが小さく、高次元で、ノイズが多いという特徴を持っており、クラスタリングや分類の前に遺伝子選択を行うことが必要です。従来の統計分析や機械学習手法は、高次元データを扱う際に「次元の呪い」に直面することが多いため、膨大な遺伝子から代表的な遺伝子を効果的に選択する方法が、現在の研究の焦点の一つとなっています。 この問題を解決するため、本論文の著者らは、ファジィラフ反復...

学術的背景 人工知能の分野において、多モーダル表現学習（Multi-modal Representation Learning, MMRL）は、異なるモーダルからの入力を共有の表現空間にマッピングする強力なパラダイムです。例えば、ソーシャルネットワークでは、ユーザーは画像とテキスト情報を同時に共有することがよくあります。多モーダル表現学習を通じて、モデルはテキスト中の特定の単語や概念と画像中の視覚的パターンとの関係をよりよく理解することができます。このパラダイムは、医療、感情認識などさまざまな分野で広く応用されており、データが通常複数の形式で存在し、多モーダル情報の融合がシステム全体の理解と意思決定能力を向上させることができるためです。 しかし、既存の多モーダル表現学習手法は、高次情報の保持...

ディープラーニング（Deep Learning）は、人工知能分野の重要な一分野として、近年コンピュータビジョンや自然言語処理など多くの分野で顕著な進展を遂げています。しかし、ディープラーニングの成功は、損失関数（Loss Function）と性能指標（Performance Metrics）の選択に大きく依存しています。損失関数は、モデルの予測と真の値との差異を測定し、モデルの最適化プロセスを導くために使用されます。一方、性能指標は、未見のデータに対するモデルの性能を評価するために使用されます。損失関数と性能指標はディープラーニングにおいて極めて重要ですが、多くの選択肢があるため、研究者や実務者は特定のタスクに最適な方法を決定することが難しいことがしばしばあります。 このため、本稿では、ディ...

学術的背景 クラウドコンピューティング技術の急速な発展に伴い、動的で異種混在のクラウド環境において効率的なジョブスケジューリングの需要が高まっています。従来のスケジューリングアルゴリズムは単純なシステムでは良好な性能を発揮しますが、現代の複雑なクラウドインフラストラクチャではその要件を満たすことができません。クラウド環境におけるリソースの異種混在性、エネルギー消費、リアルタイム適応性などの問題は、研究者に人工知能（AI）を基盤としたソリューションの探求を促しています。AI駆動のジョブスケジューリング技術は、機械学習、最適化技術、ヒューリスティック技術、およびハイブリッドAIモデルを通じて、より高い適応性、拡張性、エネルギー効率を提供します。本稿は、AI駆動のジョブスケジューリング技術を包括的...