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аналитика - コンピューターサイエンス

ソーシャルメディアにおける虚偽情報共有に対する介入戦略:書誌計量分析

ソーシャルメディアを通じて広く共有される虚偽情報は、社会の様々な側面に深刻な脅威をもたらしている。このため、可能な限り虚偽情報の拡散を阻止するための積極的な対策を実施することが重要である。本研究では、ソーシャルメディアにおける虚偽情報共有に対する4つの主要な介入戦略クラスター(認知ベース、自動化ベース、情報ベース、ハイブリッドベース)を特定し、その進化を明らかにした。

COVID-19に対する多標的タンパク質の潜在的阻害剤を in silico 研究を用いて探索する

COVID-19の主要な標的タンパク質であるスパイク(S)、メインプロテアーゼ3CL(3CLpro)、およびヌクレオカプシド(N)タンパク質に対する潜在的な阻害剤を分子ドッキングとマシンラーニング回帰アプローチを組み合わせて特定した。

友人と敵対者を持つ見知らぬ人とのヘドニックゲーム

友人と敵対者を持つ見知らぬ人とのヘドニックゲームを導入し、様々な安定性概念の検証の複雑さと存在性について分析した。

連邦学習の進化するトピック: 動向と情報システムのための新しい方向性

連邦学習は、プライバシーとセキュリティを損なうことなく、機械学習モデルを共同で訓練することを可能にする重要なアプローチである。この分野は急速に発展しており、情報システム研究者にとって深い理解が不可欠である。本研究は、先進的なデータ分析とトピックモデリングアプローチを活用して、連邦学習研究に影響を与えてきた最も顕著な15のトピックと領域を特定し、分析した。また、情報システム研究者のための今後の研究方向性を示唆する指針となる研究課題を提案した。