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安全重要システムにおけるレジリエントな認識のためのマルチバージョン機械学習とリジュベネーション

Multi-version Machine Learning and Rejuvenation for Resilient Perception in Safety-critical Systems

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複製されたMLアーキテクチャとリジュベネーションの適用により、故障やサイバー攻撃に対する正当性と安全性を向上できることを示した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2025年6月23日　IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN)
東海・関東の大学の著者	Qiang Wen（筑波大学）、Fumio Machida（筑波大学）
著者（全員）	Qiang Wen、Júlio Mendonça、Fumio Machida、Marcus Völp
被引用	5（OpenAlex）
原文	https://doi.org/10.1109/dsn64029.2025.00071

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