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。
ハッカソンにおけるAI技術の活用は、参加者の技術選択、プロジェクト開発、協力方法に大きな影響を及ぼしている。適切な活用と倫理的配慮が重要である。
一般的な人工知能(GEN AI)の現状と課題について、技術的・ビジネス的な観点から分析し、今後の展望を示す。
人工知能を活用した社会貢献プロジェクトにおいて、地域コミュニティ組織の目標と期待が十分に反映されていないことが明らかになった。地域コミュニティ組織の専門知識と労力は重要であるにもかかわらず、しばしば技術チームや資金提供者の優先事項に押し付けられている。
鉄筋コンクリートの腐食誘発クラックの発生メカニズムは、腐食生成物の組成と密度の変化によって説明できる。
人工知能は人間の知性の限界を超えるが、人間の感情や意図を理解することは難しい。
下水処理水シーケンシングデータからSARS-CoV-2ウイルスラインジの相対的な存在量を推定する際、参照データセットの設計が大きな影響を及ぼす。