膿毒症（Sepsis）は、感染によって引き起こされる全身性炎症反応症候群であり、多臓器不全や高い死亡率を引き起こすことが多い。現代医学技術は膿毒症の治療において大きな進歩を遂げているが、依然として一部の患者は病状の急激な悪化により死亡している。そのため、膿毒症患者の死亡リスクを正確に予測することは、臨床医が迅速で個別化された介入戦略を立てる上で極めて重要である。しかし、既存の臨床スコアリングシステム（APACHE-IIやSOFAスコアなど）は、重症患者の全体的な病状を評価できるものの、膿毒症患者に特化して最適化されていない。さらに、従来の機械学習モデルは時系列データを処理する際に、疾患の進行の時系列的特徴を見落とすことが多く、予測性能が限られている。 これらの課題に対処するため、本研究ではT...

UAVの行動意図認識の生成モデルに基づく研究：行動から自然言語へのクロスモーダルアプローチ 背景と研究目的 近年、無人機（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技術は飛躍的な発展を遂げ、捜索救助、農業精密作業、通信中継などの民間および軍事分野で広く活用されています。しかし、UAV群の規模が拡大し、知能化レベルが向上する中、空中指揮と制御分野における更なる高度な知能化への需要が高まっています。複雑な対抗環境下では「状況認識」（Situation Awareness）を向上することが鍵となり、特にUAVの行動意図を効果的に識別することが重要です。この識別プロセスは、敵の作戦意図と戦術的欺瞞の関係を明らかにし、指揮体系内での情報フローを最適化し、意思決定に対するガイドラインを提...