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...

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...