論文の概要: Methodological Considerations for Self-adaptive Systems: An Essay
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06367v1
- Date: Sun, 09 Nov 2025 13:09:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.90858
- Title: Methodological Considerations for Self-adaptive Systems: An Essay
- Title(参考訳): 自己適応システムの方法論的考察
- Authors: Sara Mahdavi Hezavehi, Danny Weyns, Paris Avgeriou,
- Abstract要約: 本論では,不確実性とリスク認識の適応に関する博士研究の基礎を築くために必要な方法論的考察の概要について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.413155305543194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this essay, we provide an overview of methodological considerations necessary to lay out the foundation for our PhD research on uncertainty and risk-aware adaptation.
- Abstract(参考訳): 本論では,不確実性とリスク認識の適応に関する博士研究の基礎を築くために必要な方法論的考察の概要について述べる。
関連論文リスト
- State of the Art on Self-adaptive Systems: An Essay [4.413155305543194]
本論では,不確実性とリスク認識の適応に関する博士号研究の基盤を構築するために必要な基本概念を紹介する。
関連研究について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-09T12:18:57Z) - Transfer Learning for Classification under Decision Rule Drift with Application to Optimal Individualized Treatment Rule Estimation [50.34670342434884]
本研究では,ベイズ決定規則による後方ドリフトのモデル化手法を提案する。
穏やかな規則性条件の下では、推定器の整合性を確立し、リスク境界を導出する。
本稿では,最適な個別化処理ルールの推定に適応させることにより,本手法の幅広い適用性について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-28T16:03:06Z) - LLM-based Agentic Reasoning Frameworks: A Survey from Methods to Scenarios [63.08653028889316]
エージェント推論フレームワークを分解し,これらのフレームワークがどのようにフレームワークレベルの推論を支配しているかを分析する。
具体的には,エージェント推論システムを単一エージェントメソッド,ツールベースメソッド,マルチエージェントメソッドに分類するための統一形式言語を提案する。
我々は、科学的発見、医療、ソフトウェア工学、社会シミュレーション、経済学における彼らの主要な応用シナリオを包括的にレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-25T06:01:16Z) - Prioritization First, Principles Second: An Adaptive Interpretation of Helpful, Honest, and Harmless Principles [30.405680322319242]
Helpful, Honest, and Harmless(HHH)原則は、AIシステムを人間の価値と整合させるためのフレームワークである。
我々は,HHH原理の適応的解釈を論じ,多様なシナリオへの適応のための参照フレームワークを提案する。
この作業は、AIアライメントを改善するための実践的な洞察を提供し、HHH原則が現実のAIデプロイメントにおいて基礎的かつ運用的に有効であることを保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-09T22:41:24Z) - Unified Risk Analysis for Weakly Supervised Learning [65.75775694815172]
弱教師付き学習のための包括的理解と統一的方法論を提供する枠組みを導入する。
フレームワークの定式化コンポーネントは、汚染の観点から、どのように弱い監督が形成されるかの統一的な解釈を提供する。
フレームワークの分析コンポーネントは、汚染除去プロセスと見なされ、リスクの書き直しを行う体系的な方法を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T07:30:15Z) - Reasoning with Language Model Prompting: A Survey [86.96133788869092]
推論は複雑な問題解決に不可欠な能力であり、様々な現実世界のアプリケーションに対するバックエンドサポートを提供することができる。
本稿では,言語モデルによる推論に関する最先端の研究を包括的に調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-19T16:32:42Z) - How to choose an Explainability Method? Towards a Methodical
Implementation of XAI in Practice [3.974102831754831]
我々は,利害関係者のニーズと説明方法のギャップを埋めるための方法論の必要性を論じる。
我々は、ステークホルダーに説明責任を提供するプロセスにおいて、データサイエンティストを支援するために、この方法論を作成するための継続的な作業を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-09T13:22:58Z) - A Silicon Valley Love Triangle: Hiring Algorithms, Pseudo-Science, and
the Quest for Auditability [0.0]
本研究では,人間の本質と能力に関する疑似科学的本質的な理解に根ざした仮説を明らかにするために,行列を用いることを提案する。
これらの前提に対処できない新たな監査基準やプラクティスについて、批判的に検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-23T13:44:12Z) - The Need for Standardized Explainability [0.4588028371034407]
本稿では,説明可能性領域の現状を考察し,説明可能性と解釈可能性に関する新たな定義を提供する。
本稿では、説明可能性に関する文献の概要と、すでに実装済みの既存手法について概説する。
我々は、様々な説明可能性の手法を仮に分類し、将来の研究への扉を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T08:40:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。