Deep Delta Learning [91.8] 本稿では,標準残差接続を一般化した新しいアーキテクチャであるDeep Delta Learning(DDL)を紹介する。
我々はこの演算子のスペクトル解析を行い、ゲート$(mathbfX)$がアイデンティティマッピング、投影、幾何反射のダイナミックな相互作用を可能にすることを示した。
この統合により、ネットワークは階層的な遷移作用素のスペクトルを明示的に制御することができ、複雑な非単調力学のモデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:11:38 GMT)
Towards Syn-to-Real IQA: A Novel Perspective on Reshaping Synthetic Data Distributions [74.0] Blind Image Quality Assessment (BIQA)はディープラーニングを通じて大幅に進歩しているが、大規模なラベル付きデータセットの不足は依然として課題である。
合成データセットから学習した表現は、しばしば回帰性能を妨げる離散的かつクラスタ化されたパターンを示す。
本稿では,BIQAの一般化を促進するために,合成データ分布を再考する新しいフレームワークであるSynDR-IQAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 06:11:16 GMT)
OmniVaT: Single Domain Generalization for Multimodal Visual-Tactile Learning [66.5] 視覚触覚学習(VTL)は、視覚(VIS)と触覚(TAC)センサーを統合することで、エンボディエージェントが物理的な世界を知覚することを可能にする。
我々はこれらの課題を,マルチモーダルVTLのための単一領域一般化と呼ばれる新しいタスクとして定式化する。
我々は,OmniVaTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:11:49 GMT)
CubeBench: Diagnosing Interactive, Long-Horizon Spatial Reasoning Under Partial Observations [60.5] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、デジタル領域に精通しているが、物理世界の展開において大きなギャップに直面している。
この移行を妨げる3つの中核的認知的課題は、空間的推論、精神シミュレーションによる長期状態追跡、部分的な観察による活発な探索である。
ルービックキューブを中心とした新しい生成ベンチマークであるCubeBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 15:48:39 GMT)
YOLO-IOD: Towards Real Time Incremental Object Detection [57.9] 本稿では、事前訓練されたYOLO-Worldモデルに基づいて構築されたリアルタイムインクリメンタルオブジェクト検出(IOD)フレームワークであるYOLO-IODを紹介する。
YOLO-IODは3つの主要な構成要素を含む: 1) 衝突を意識した擬似ラベルリファインメント(CPR)は、前景と背景の混乱を緩和する。
また, クロスステージ非対称な知識蒸留法 (CAKD) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 03:38:53 GMT)
Joint Geometry-Appearance Human Reconstruction in a Unified Latent Space via Bridge Diffusion [57.1] 本稿では,幾何学と外観のモデリングを結合潜在表現に統一する新しいフレームワークである textbfJGA-LBD を紹介する。
実験により、JGA-LBDは、幾何学的忠実度と外観品質の両方の観点から、現在の最先端アプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 12:48:56 GMT)
DepFlow: Disentangled Speech Generation to Mitigate Semantic Bias in Depression Detection [54.2] 抑うつ条件付きテキスト音声合成フレームワークであるDepFlowについて述べる。
抑うつ音響カモフラージュは、対向訓練を通じて話者と内容不変の抑うつ埋め込みを学習する。
フローマッチングTTSモデルとFiLM変調はこれらの埋め込みを合成に注入し、うつ病の重症度を制御する。
プロトタイプベースの重度マッピング機構は、うつ病連続体を滑らかかつ解釈可能な操作を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 10:44:38 GMT)
FoundationSLAM: Unleashing the Power of Depth Foundation Models for End-to-End Dense Visual SLAM [51.0] FoundationSLAMは、正確でロバストな追跡とマッピングのための学習ベースの単分子高密度SLAMシステムである。
我々の中核となる考え方は、基礎深度モデルからのガイダンスを活用することによって、推論によるフロー推定をブリッジすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:02:51 GMT)
Parallel Universes, Parallel Languages: A Comprehensive Study on LLM-based Multilingual Counterfactual Example Generation [49.2] 大規模言語モデル(LLM)は、英語の対物生成に優れ、多言語習熟度を示す。
対象言語における直接生成された反事実と6言語間の英訳によって導出されるものの両方について自動評価を行う。
言語間で生成した偽物に一貫して現れる4つの主要なエラーを識別し分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 08:53:49 GMT)
Beyond Perfect APIs: A Comprehensive Evaluation of LLM Agents Under Real-World API Complexity [47.1] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)エージェントの関数呼び出し機能を評価するためのベンチマークであるWildAGTEvalを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:19:20 GMT)
Noise-Aware Named Entity Recognition for Historical VET Documents [45.9] ノイズ・アウェア・トレーニング(NAT)を利用した強靭なNER手法として,合成OCR誤差,伝達学習,多段階微調整を提案する。
提案手法は,VET文書における複数のエンティティタイプを初めて認識する手法の一つである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:43:35 GMT)
MODE: Efficient Time Series Prediction with Mamba Enhanced by Low-Rank Neural ODEs [41.5] 時系列予測は、金融、医療、エネルギーシステム、環境モデリングといった様々な分野において重要な役割を果たす。
我々は,低ランクニューラル正規微分方程式 (Neural ODE) と拡張マンバアーキテクチャを統合する統一フレームワーク MODE を提案する。
コントリビューションには,(1)長期連続モデリングのための統一的かつ効率的なアーキテクチャ,(2)時間的表現の強化を目的とした低ランクニューラルODEへのマンバの選択走査の統合,(3)低ランク近似と動的選択走査によって実現される効率とスケーラビリティの大幅な改善が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 11:23:20 GMT)
BOAD: Discovering Hierarchical Software Engineering Agents via Bandit Optimization [41.1] 大規模言語モデル(LLM)は、現実世界のソフトウェア工学の問題を一般化するのに苦労する。
既存のシステムはワークフロー全体の問題を処理するために、単一のエージェントに依存することが多い。
人間の技術者が複雑な問題を分解する方法に触発され、我々はSWEエージェントをオーケストラとして構成し、特殊なサブエージェントをコーディネートすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 00:11:46 GMT)
Vision-Language Reasoning for Geolocalization: A Reinforcement Learning Approach [41.0] 提案するGeo-Rは,既存の接地トラス座標から構造的推論経路を明らかにする,検索不要なフレームワークである。
本稿では,ルールに基づく階層的推論パラダイムである領域の連鎖を提案する。
提案手法は,空間的直接監視による地理的推論を構造化し,位置推定精度の向上,一般化の強化,透過的な推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 16:51:41 GMT)
Interpretable Machine Learning for Quantum-Informed Property Predictions in Artificial Sensing Materials [40.3] デジタルセンシングは、身体の臭気ボラティローム(BOV)へのカスタマイズEノイズの適用性を高めるための持続可能な方法の開発において課題に直面している
我々は,e-nose分子構築ブロックの量子力学(QM)特性データを機械学習(ML)手法と統合し,センシング関連特性を予測する計算フレームワークMORE-MLを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 22:56:07 GMT)
FlashInfer-Bench: Building the Virtuous Cycle for AI-driven LLM Systems [39.3] FlashInfer-Benchは、カーネル生成、ベンチマーク、デプロイを接続するフレームワークである。
実際のサービストレースに基づいて構築されたFlashInfer-Benchには、キュレートされたデータセット、堅牢な正確性とパフォーマンスを意識したベンチマークフレームワーク、公開リーダボードが含まれている。
我々は FlashInfer-Bench を用いて LLM エージェントの性能と限界を評価し,GPU プログラム言語間のトレードオフを比較し,将来のエージェント設計に対する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 06:18:53 GMT)
MorphAny3D: Unleashing the Power of Structured Latent in 3D Morphing [37.9] MorphAny3Dは、高品質な3Dモーフィングのために構造化ラテント表現を利用するトレーニングフリーのフレームワークである。
我々の重要な洞察は、3Dジェネレータの注意機構の中で、ソースとターゲットのSLAT特徴をインテリジェントにブレンドすることで、プラウシブルな形態素配列を自然に生成するということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 04:42:59 GMT)
MAESTRO: Multi-Agent Evaluation Suite for Testing, Reliability, and Observability [37.7] MAESTRO は LLM ベースの MAS のテスト,信頼性,可観測性の評価スイートである。
一般的なエージェント・フレームワークとインタラクション・パターンにまたがる12の代表的なMASを用いてMAESTROをインスタンス化する。
ケーススタディでは、MASの実行は構造的に安定するが、時間的に変動し、実行と実行のばらつきがかなり大きいことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:25:52 GMT)
Attention Needs to Focus: A Unified Perspective on Attention Allocation [37.3] Transformer アーキテクチャは現代のLarge Language Models (LLM) の基盤である
標準的な注意機構は、表現的崩壊と注意シンクという、文書化された問題に悩まされている。
どちらも共通のルート(不適切な注意割り当て)にトレース可能である、と論じて、統一された視点を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 08:39:15 GMT)
Latent-Constrained Conditional VAEs for Augmenting Large-Scale Climate Ensembles [37.1] 本研究では,限られた利用可能な実行環境から新しい実現法を生成するための生成的モデリング手法について検討する。
条件付き変分オートエンコーダは, 未確認のアンサンブル部材への一般化に失敗する断片化された潜在空間が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 05:23:28 GMT)
Modern Neuromorphic AI: From Intra-Token to Inter-Token Processing [35.4] 現代のAIアーキテクチャは、高度に定量化されたアクティベーション、状態空間のダイナミクス、スパースアテンションメカニズムを通じて、ニューロモルフィックの原則を具現化している。
本稿では、ニューロモルフィックモデル、状態空間モデル、トランスフォーマーアーキテクチャ間の接続について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 07:38:07 GMT)
LooC: Effective Low-Dimensional Codebook for Compositional Vector Quantization [34.4] ベクトル量子化(英: Vector Quantization、VQ)とは、連続的な特徴ベクトルをコードブックを用いて近似することで離散化する手法である。
本稿では,合成ベクトル量子化に有効な低次元コードブックであるLooCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 06:05:05 GMT)
NeoVerse: Enhancing 4D World Model with in-the-wild Monocular Videos [31.8] 提案するNeoVerseは, 4次元再構成, 新規トラジェクティブビデオ生成, リッチダウンストリームアプリケーションを実現する汎用4Dワールドモデルである。
特にNeoVerseは、ポーズなしフィードフォワード4D再構成、オンライン単分子分解パターンシミュレーション、その他よく整合したテクニックを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:07:30 GMT)
ClinicalReTrial: A Self-Evolving AI Agent for Clinical Trial Protocol Optimization [31.5] ClinicalReTrialは、臨床試験推論のための自己進化型AIエージェントフレームワークである。
本手法は, 故障診断, 安全に配慮した修正, 候補評価をクローズドループ, 報酬駆動最適化フレームワークに統合する。
実証的に、CricerReTrialは83.3%の試験プロトコルを改善し、平均成功確率は5.7%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 10:11:58 GMT)
E-GRPO: High Entropy Steps Drive Effective Reinforcement Learning for Flow Models [30.5] 我々は,SDEサンプリングステップのエントロピーを高めるために,グループ相対ポリシー最適化のE-GRPOを提案する。
これに基づいて複数ステップ群正規化の利点を導入し、同じ統合されたSDE復号化ステップを共有するサンプル内でのグループ相対的優位性を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:27:32 GMT)
Improving criminal case management through Machine Learning system [29.7] メキシコ全土の検察官は、高ケース負荷と機関能力の制限により、バックログの増大に直面している。
本稿では,ザカテカス州検察庁と共同開発した機械学習(ML)システムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:17:00 GMT)
An AI Monkey Gets Grapes for Sure -- Sphere Neural Networks for Reliable Decision-Making [29.4] 本稿では,LLM推論,教師付き学習ベース推論,明示的モデルベース推論の3つの方法論的カテゴリを比較した。
教師付き学習による推論は、明示的なモデル構築による推論よりも魅力的でないことを示す。
我々は,n次元球面上に概念を円として埋め込むSphere Neural Networksの新バージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 00:07:37 GMT)
The Role of Mixed-Language Documents for Multilingual Large Language Model Pretraining [29.4] 標準的なWebコーパスとモノリンガルのみのバージョンを比較し、すべてのマルチリンガル文書を削除します。
意味的関連性に基づき,バイリンガルデータを並列(14%),コードスイッチング(72%),雑多な文書(14%)に分類した。
並列データがほぼ完全に変換性能を回復するのに対して、コードスイッチングは最小限に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:52:06 GMT)
Overlooked Safety Vulnerability in LLMs: Malicious Intelligent Optimization Algorithm Request and its Jailbreak [27.5] 本研究では,アルゴリズムの自動設計における大規模言語モデル(LLM)の安全性について検討する。
悪質な最適化アルゴリズム要求60件からなるベンチマークであるMalOptBenchを紹介し,MOBjailbreakを提案する。
このような攻撃に対して、ほとんどのモデルは高い影響を受けており、攻撃成功率は平均83.59%であり、元の有害なプロンプトでは5つ中4.28点である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 05:14:32 GMT)
MotionPhysics: Learnable Motion Distillation for Text-Guided Simulation [25.8] MotionPhysicsは、ユーザが提供する自然言語プロンプトから妥当な物理パラメータを推論するエンドツーエンドの微分可能なフレームワークである。
我々は30以上のシナリオでMotionPhysicsを評価し、実世界、人間設計、AIによって生成された3Dオブジェクトを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 22:56:37 GMT)
Focal-RegionFace: Generating Fine-Grained Multi-attribute Descriptions for Arbitrarily Selected Face Focal Regions [23.2] 個々の顔領域にフォーカスするシステムの能力は、理解とコントロールの改善につながると我々は主張する。
我々は任意に選択された顔領域のための新しいマルチ属性記述データセットを構築した。
顔の状態解析のためのQwen2.5-VLに基づく微調整型視覚言語モデルFocal-RegionFaceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 01:14:55 GMT)
Robust Uncertainty Quantification for Factual Generation of Large Language Models [22.1] 大規模言語モデル(LLM)技術は、プロや日常生活の様々な領域への統合を促進する。
LLM幻覚の永続的な課題は、AI生成コンテンツの信頼性と信頼性を著しく損なう重要な限界として現れている。
本研究では,複数の事象を発生させるタスクにおける不確実な定量化シナリオを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:06:58 GMT)
Making Theft Useless: Adulteration-Based Protection of Proprietary Knowledge Graphs in GraphRAG Systems [20.9] AURAは、盗まれた知識グラフを敵に使用不能にするために設計された、データアダルメレーションに基づく新しいフレームワークである。
AURAは認証されていないシステムの性能を5.3%の精度で低下させ、認証されたユーザーに対して100%の忠実さを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:27:24 GMT)
Physically-Grounded Manifold Projection Model for Generalizable Metal Artifact Reduction in Dental CBCT [20.6] 歯科用CBCTの金属遺物は極めて不明瞭な解剖学的構造である。
現在のMAR(Metal Artifact Reduction)の深層学習は制限に直面している。
Denoising Diffusion Models (DDPM) はリアリズムを提供するが、遅い反復的なサンプリングに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 03:28:35 GMT)
SV-GS: Sparse View 4D Reconstruction with Skeleton-Driven Gaussian Splatting [19.1] SV-GSは変形モデルと物体の動きを同時に推定するフレームワークである。
提案手法は,PSNRの34%までのスパース観測下での既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:53:03 GMT)
DC-MBQC: A Distributed Compilation Framework for Measurement-Based Quantum Computing [19.1] 本稿では,測定に基づく量子コンピューティングに適した分散量子コンパイルフレームワークDC-MBQCを提案する。
我々は、量子処理ユニット間での作業負荷のバランスを保ちながら、グラフ状態の構造を保存する適応グラフ分割アルゴリズムを開発した。
実験では、必要な光子寿命が7.46倍、完全接続QPUが8つで6.82倍のスピードアップが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 05:16:53 GMT)
Imitation from Observations with Trajectory-Level Generative Embeddings [18.6] 我々は、専門家による実証が不十分で、利用可能なオフラインの準最適データが専門家の行動からかけ離れている観察(LfO)からオフラインの模倣学習を考える。
オフライン軌道データに基づいて訓練された時間拡散モデルの潜時空間におけるエキスパート状態密度を推定することにより、密集した滑らかな代理報酬を構成するオフラインLfOのための軌道レベルの生成的埋め込みであるTGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:38:37 GMT)
Can Large Language Models Still Explain Themselves? Investigating the Impact of Quantization on Self-Explanations [18.2] 量子化は通常、自己説明(SE)と忠実の両方において緩やかに低下する。
タスクの正確性、SEの品質、忠実性に一貫して優れる量子化技術は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:50:01 GMT)
Sparse Tucker Decomposition and Graph Regularization for High-Dimensional Time Series Forecasting [18.1] 高次元ベクトル自己回帰時系列に対するグラフ正規化を用いたスパースタッカー分解法を提案する。
提案した2つの正則化手法はより正確なパラメータ推定に応用できる。
近似交互線形化最小化アルゴリズムは、結果のモデルを解くために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 15:56:35 GMT)
Will LLM-powered Agents Bias Against Humans? Exploring the Belief-Dependent Vulnerability [17.9] エージェントはグループ間のバイアスを最小限に抑えながら一貫した傾向を示す。
我々は,人間ノルム文字を抑えるために,永続的なアイデンティティ信念を損なうBPA(Belief Poisoning Attack)を導入する。
私たちのゴールは、現実世界の悪用を可能にするのではなく、より安全なエージェント設計を知らせることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 07:18:36 GMT)
Replaceable Bit-based Gripper for Picking Cluttered Food Items [17.6] 本稿では, 粗い食品の重み付けに挑戦するビットベースグリップシステムを提案する。
グリップは、グリップ能力を増強する専用の食品アタッチメント(ビット)を備えている。
さまざまなコントロールオプションを提供しており、粒度、散らばり、絡み合った食べ物の特定の重量をつかんで落とすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 10:54:41 GMT)
S1-MMAlign: A Large-Scale, Multi-Disciplinary Dataset for Scientific Figure-Text Understanding [16.4] S1-MMAlignは1550万以上の高品質の画像テキストペアからなる大規模で多分野のマルチモーダルデータセットである。
本稿では,Qwen-VL多モード大モデル系列を用いたAI対応セマンティックエンハンスメントパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 08:54:51 GMT)
Unified Embodied VLM Reasoning with Robotic Action via Autoregressive Discretized Pre-training [16.3] 汎用ロボットシステムは広範な一般化と高精度な行動実行を実現する必要がある。
Embodied Reasoning Intelligence Quotient (ERIQ)は,ロボット操作における大規模実施推論ベンチマークである。
本研究では、連続制御を離散シーケンスに変換するフローマッチングベースのアクショントークンであるFACTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:42:44 GMT)
ActErase: A Training-Free Paradigm for Precise Concept Erasure via Activation Patching [16.1] 効率的な概念消去のための新しいトレーニングフリー手法(ActErase)を提案する。
本手法は,モデル全体の生成能力を効果的に保ちながら,最先端の消去性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:11:09 GMT)
CPPO: Contrastive Perception for Vision Language Policy Optimization [15.7] CPPO (Contrastive Perception Policy Optimization) は、視覚言語モデルを微調整する手法である。
摂動入力画像の下でモデル出力のエントロピーシフトによって知覚トークンを検出する。
次に、情報保存摂動下での一貫性と情報除去時の感度を強制するコントラスト知覚損失(Contrastive Perception Loss, CPL)を用いてRL目的関数を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 22:48:26 GMT)
Traffic-MoE: A Sparse Foundation Model for Network Traffic Analysis [14.7] Traffic-MoEは、高効率リアルタイム推論に最適化されたスパース基盤モデルである。
最大で12.38%の検知性能向上を実現している。
トラヒック-モーエは、敵の交通形状に対して優れた堅牢性を示し、数発のシナリオで高い検出効率を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:24:58 GMT)
Talk Less, Verify More: Improving LLM Assistants with Semantic Checks and Execution Feedback [14.6] 本稿では,コードとユーザ意図の相互変換とセマンティックマッチングを行うQ*と,コード修正のための実行フィードバックを組み込んだFeedback+の2つの補完的検証手法を紹介する。
Spider、Bird、GSM8Kの3つのベンチマークデータセットの評価では、Q*とFeedback+の両方がエラー率とタスク完了時間を削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 06:10:06 GMT)
Hear the Heartbeat in Phases: Physiologically Grounded Phase-Aware ECG Biometrics [14.6] 本稿では, 階層型位相認識融合(HPAF)フレームワークを提案する。
第1段階では、IPR(Intra-Phase Representation)は、各心相の表現を独立して抽出し、相特異的な形態学的および変動的手がかりを確実に保存する。
第2段階では、相群階層核融合(PGHF)は生理学的に関連する相を構造的に集約し、相補的な相情報の信頼できる統合を可能にする。
最終段階では、GRF(Global Representation Fusion)は、さらにグループ化された表現を結合し、それらのコントリビューションを適応的にバランスして生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 02:19:42 GMT)
Geometric Regularization in Mixture-of-Experts: The Disconnect Between Weights and Activations [13.0] Mixture-of-Experts (MoE)モデルはスパースアクティベーションによって効率を達成する。
重み空間の正規化はその幾何学的目標も確実に性能を改善することも達成しない。
重量空間の正規化はMoEの多様性には適さない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:53:01 GMT)
Defensive M2S: Training Guardrail Models on Compressed Multi-turn Conversations [13.0] マルチターンからシングルターン会話におけるガードレールの微調整を行う訓練パラダイムであるDefensive M2Sを提案する。
M2Sはトレーニングコストを$O(n2)$から$O(n)$に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:42:08 GMT)
Practical Geometric and Quantum Kernel Methods for Predicting Skeletal Muscle Outcomes in chronic obstructive pulmonary disease [12.8] 慢性閉塞性肺疾患(COPD)における骨格筋機能障害の臨床的意義
このことは、縦に取得できる最小侵襲バイオマーカーによる筋肉結果の予測的モデリングを動機付けている。
低次元データ用に設計された古典的ベースライン、スタイン発散を持つ幾何対応対称正定値(SPD)記述子、量子カーネルモデルをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 13:25:45 GMT)
From Evidence-Based Medicine to Knowledge Graph: Retrieval-Augmented Generation for Sports Rehabilitation and a Domain Benchmark [12.6] 医学において、大規模な言語モデルは、最新の外部証拠のアウトプットを得るために、検索強化世代(RAG)にますます依存している。
本研究は,(1)クエリと検索されたエビデンス間のPICOアライメントの欠如,(2)再ランク付け時のエビデンス階層的考察の欠如,の2つの主要なギャップに対処する。
本稿では,知識グラフ構築と検索にPICOフレームワークを統合することにより,EMMをグラフベースRAGに適用するための一般化可能な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 05:20:54 GMT)
From Sight to Insight: Improving Visual Reasoning Capabilities of Multimodal Models via Reinforcement Learning [12.5] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、視覚情報の統合に欠ける推論を生成する。
このようなタスクにおいて視覚的知覚が重要なボトルネックであることを示し、クロード3.5では26.7%、クロード3.7では23.6%の利得を得た。
我々は,イメージ理解,思考ステップ,回答精度など,異なる推論的側面を対象とする6つの報酬関数を設計・評価する。
Qwen-2.5-VL-7Bの実験では、ベースモデルよりも5.56%改善されており、ドメイン内設定とドメイン外設定の両方で一貫して改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 05:19:28 GMT)
TimeColor: Flexible Reference Colorization via Temporal Concatenation [12.3] TimeColorはスケッチベースのビデオカラー化モデルである。
TimeColorは、時間的に拡散された遅延フレームをエンコードし、各ステップで同時に処理できるようにする。
実験により、TimeColorは以前のベースラインよりも色の忠実度、アイデンティティの整合性、時間的安定性を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 10:30:38 GMT)
FCMBench: A Comprehensive Financial Credit Multimodal Benchmark for Real-world Applications [12.0] FCMBenchは、現実世界のアプリケーションのための大規模金融クレジットマルチモーダルベンチマークである。
18のコア証明書タイプ、4,043のプライバシ準拠イメージ、8,446のQAサンプルを含んでいる。
現代の視覚言語モデルにおいて、性能格差と堅牢性を効果的に識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 00:42:54 GMT)
Online Finetuning Decision Transformers with Pure RL Gradients [11.2] 決定変換器(DT)は、シーケンシャルな意思決定のための強力なフレームワークとして登場した。
純粋強化学習勾配を用いた決定変換器のオンライン微調整を可能にする新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 02:17:18 GMT)
ReMA: A Training-Free Plug-and-Play Mixing Augmentation for Video Behavior Recognition [11.1] Representation-Aware Mixing (ReMA) は,ミキシングを制御された代替プロセスとして定式化するプラグアンドプレイ拡張戦略である。
ReMAは分布制約下でクラス内混合を行い、統計的信頼性を高めながらクラス内ドリフトの無関係を抑える。
どのように、どこでミキシングが適用されるかを共同で制御することで、ReMAは、追加の監督やトレーニング可能なパラメータなしで表現を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 11:20:19 GMT)
RMAAT: Astrocyte-Inspired Memory Compression and Replay for Efficient Long-Context Transformers [11.1] 本研究は、生体記憶とシナプス調節に不可欠なアストロサイト-グリア細胞に由来する計算原理を探求する。
本稿では,アストロサイト機能を統合するアーキテクチャであるRecurrent Memory Augmented Transformer (RMAAT)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:34:06 GMT)
In Line with Context: Repository-Level Code Generation via Context Inlining [11.1] 本稿では,リポジトリレベルのコード生成のための新しいフレームワークであるInlineCoderを紹介する。
InlineCoderは、未完成の関数をコールグラフにインライン化することで、リポジトリコンテキストの理解を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 15:56:24 GMT)
IntraStyler: Exemplar-based Style Synthesis for Cross-modality Domain Adaptation [11.0] IntraStylerという,模範的なスタイル合成手法を提案する。
IntraStylerは、事前の知識なしに、さまざまなドメイン内スタイルをキャプチャする。
我々は,クロスモダリティドメイン適応のための最大のパブリックデータセットであるCrossMoDA 2023について,提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 05:04:36 GMT)
SLEI3D: Simultaneous Exploration and Inspection via Heterogeneous Fleets under Limited Communication [10.5] 本研究では, 協調的な3次元探索, 適応検査, タイムリー通信のためのオンライン戦略を統合する新しい計画調整フレームワーク(SLEI3D)を提案する。
提案手法は,最大48個のロボットと384万立方メートルの大規模ミッションの高忠実度シミュレーションによって広く検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 02:06:35 GMT)
Thinking on Maps: How Foundation Model Agents Explore, Remember, and Reason Map Environments [10.5] 地図環境は、空間構造を表現するための基本的な媒体であり、基礎モデル(FM)エージェントがそのような環境でどのように理解し、どのように振る舞うかを理解することは、信頼できる地図ベースの推論と応用を可能にするために重要である。
本研究では,FMエージェントがシンボルマップ環境においてどのように探索し,記憶し,理性を示すかを分析するための対話型評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:35:11 GMT)
Reversing Heat Flow by Coherence in a Multipartite Quantum System [9.6] 多部スピン系の内部量子コヒーレンスにより熱流を逆転させることができることを示す。
その結果、局所的な量子特性のみを用いて、熱流の正確な制御が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 04:19:26 GMT)
CropNeRF: A Neural Radiance Field-Based Framework for Crop Counting [9.6] 本稿では,3次元インスタンス分割による正確な列挙のために設計された新しい作物計数フレームワークを提案する。
提案手法では,複数の視点から捉えた2次元画像を用いて,ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)ビュー合成のための独立したインスタンスマスクを関連づける。
我々は,綿棒,リンゴ,ナシの3種類の農業データセットの枠組みを検証し,一貫した計数性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 04:51:02 GMT)
Deep Networks Learn Deep Hierarchical Models [9.6] 我々は、$n$ラベルによる教師付き学習を検討し、階層的残差ネットワークが階層モデルのクラスを効率的に学習可能であることを示す。
人間の教師の存在は、階層構造が本質的に利用可能であるという仮説を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:44:53 GMT)
Understanding Security Risks of AI Agents' Dependency Updates [9.0] 依存関係の変更はプロジェクトのセキュリティ姿勢を大きく変えます。
7つのエコシステムにまたがるエージェントおよび人間によるプルリクエストからの117,062の依存性変更を調査した。
エージェント駆動の依存性処理では98の脆弱性が増加し、人為的な処理では1,316の脆弱性が減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 04:44:18 GMT)
The Generative AI Paradox: GenAI and the Erosion of Trust, the Corrosion of Information Verification, and the Demise of Truth [9.0] Generative AI(GenAI)は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオを生成する。
本稿では, 人工現実を層状スタック(コンテンツ, アイデンティティ, インタラクション, 機関)として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 10:58:51 GMT)
Knowledge Distillation for Temporal Knowledge Graph Reasoning with Large Language Models [8.5] 時間的知識グラフ(TKG)に対する推論は、インテリジェントな意思決定システムの効率性と信頼性の向上に不可欠である。
既存のTKG推論モデルは通常、大きなパラメータサイズと集中的な計算に依存している。
本稿では,時間的知識グラフ推論に適した蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 04:38:00 GMT)
Do LLMs Judge Distantly Supervised Named Entity Labels Well? Constructing the JudgeWEL Dataset [8.4] ルクセンブルク語で名前付きエンティティ認識(NER)のためのデータセットである judgeWEL を,大規模言語モデル(LLM)を用いて自動的にラベル付けし,検証する。
ウィキペディアの記事の内部リンクを利用して、対応するウィキデータエントリに基づいてエンティティタイプを推論する。
このようなリンクは均一に信頼性がないため、高品質なラベル付き文のみを識別・保持するために複数のLLMを使用・比較することによりノイズを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:53:38 GMT)
CrownGen: Patient-customized Crown Generation via Point Diffusion Model [8.0] 患者にカスタマイズされたクラウンデザインを自動化する生成フレームワークであるクラウンジェネレーションを提示する。
CrownGenは、幾何学的忠実度において最先端のモデルを超越し、アクティブな設計時間を著しく短縮する。
複雑な義歯のモデリングを自動化することによって、クラウンゲンはコストを下げ、ターンアラウンド時間を短縮し、高品質な歯科医療への患者アクセスを向上させるスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 10:25:50 GMT)
RoLID-11K: A Dashcam Dataset for Small-Object Roadside Litter Detection [7.9] リッター検出のための既存の視覚データセットは、ストリートレベルの静止画、空中シーン、水上環境に焦点を当てている。
我々は,ダッシュカムから路面ゴミ検出のための最初の大規模データセットであるRoLID-11Kを紹介する。
我々は、精度指向のトランスフォーマーアーキテクチャからリアルタイムYOLOモデルまで、現代の検出器の幅広いスペクトルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:22:44 GMT)
Overview of the SciHigh Track at FIRE 2025: Research Highlight Generation from Scientific Papers [7.5] SciHigh: Research Highlight Generation from Scientific Papers」は、簡潔で情報的で意味のある弾頭ハイライトを自動的に生成するタスクに焦点を当てている。
トラックにはMixSubデータセット cite10172215 が使用されている。
すべての投稿は、ROUGE、METEOR、BERTScoreといった確立したメトリクスを使用して評価され、著者によるハイライトとの整合性と全体的な情報性の両方を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 16:25:16 GMT)
Application Research of a Deep Learning Model Integrating CycleGAN and YOLO in PCB Infrared Defect Detection [7.4] 本稿では,CycleGANとYOLOv8を統合したクロスモーダルデータ拡張フレームワークを提案する。
我々は、CycleGANを利用して未ペア画像から画像への変換を行い、豊富な可視光PCB画像を赤外線領域にマッピングする。
我々は、生成した擬似赤外線データを限られた実赤外サンプルで融合させて、軽量なYOLOv8検出器を訓練する異種トレーニング戦略を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 07:01:47 GMT)
MACA: A Framework for Distilling Trustworthy LLMs into Efficient Retrievers [7.1] 本稿では,LCM再ランカを校正したメタデータを小型の学生レトリバーに蒸留する,メタデータ対応クロスモデルアライメント(MACA)を提案する。
メタデータ・アウェア・プロンプトは、教師の教師の信頼度を確認するために、置換の下での一貫性とパラフレーズに対する堅牢性を確認し、リストワイズスコア、ハード・ネガティブ、キャリブレーションされた関連マージンを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 23:31:02 GMT)
Bit-politeia: An AI Agent Community in Blockchain [6.6] Bit-politeia"は、公正で効率的で持続可能なリソース割り当てシステムを構築するために設計されたブロックチェーン上のAIエージェントコミュニティである。
客観的評価と分散検証にAIを活用することで、Bit-politeiaは人間のバイアスを最小化し、リソース集中化問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:26:54 GMT)
Can Optimal Transport Improve Federated Inverse Reinforcement Learning? [5.9] 本稿では、連邦逆強化学習(IRL)における最適輸送に基づくアプローチを提案する。
我々は,この偏心融合が,連合学習における従来のパラメータ平均化手法よりも,より忠実なグローバル報酬推定をもたらすことを証明した。
全体として、この研究は、異種エージェントや環境をまたいで一般化する共有報酬を導出するための、原則的でコミュニケーション効率のよいフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 11:13:34 GMT)
DichroGAN: Towards Restoration of in-air Colours of Seafloor from Satellite Imagery [5.9] この目的のために設計された条件付き生成対向ネットワーク(cGAN)であるDichroGANを提案する。
DichroGANは、PRISMA衛星画像から派生したコンパクトなデータセットに基づいて訓練され、対応するスペクトルバンドとマスクと組み合わせたRGB画像で構成されている。
衛星と水中の両方の実験により、DichroGANは最先端の水中修復技術と比較して競争力を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 04:03:30 GMT)
Disentangling Hardness from Noise: An Uncertainty-Driven Model-Agnostic Framework for Long-Tailed Remote Sensing Classification [5.7] 本稿では,予測不確かさを認識不確かさとアレータリック不確実性に遠ざけるモデル非依存不確実性認識フレームワークを提案する。
具体的には、サンプル不足の指標としてEUを導入し、データあいまいさの定量化にAUを活用しながら、学習困難な尾サンプルの再重み付け戦略を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:28:56 GMT)
SLAP: Slapband-based Autonomous Perching Drone with Failure Recovery for Vertical Tree Trunks [5.2] 本研究は,大型ドローンに適したエンチング手法の予備検討である。
視覚ベースのパーチサイト検出器、IMUベースのパーチ障害検出器、光学クローズレンジ検出システム、および商業的に利用可能なスラップバンドで作られたマイクロスコープを備えた高速なアクティブな弾性グリップで構成されている。
コンポーネントとシステム解析を併用した1.2kgの商用クオータに対して,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 07:11:10 GMT)
LLM-Powered Analysis of IoT User Reviews: Tracking and Ranking Security and Privacy Concerns [5.1] 本研究は,ユーザがS&Pの懸念を表明するレビューを識別し,分類する,最先端の方法論を提案する。
われわれのパイプラインを、フィットネストラッカー、スマートスピーカー、カメラに関する9万9千のAmazonレビューに適用した。
従来よりもS&P関連レビューが有意に多かった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 15:24:21 GMT)
PatchBlock: A Lightweight Defense Against Adversarial Patches for Embedded EdgeAI Devices [5.1] アドリアックは、EdgeAIアプリケーションにマシンラーニングモデルを確実にデプロイする上で、大きな課題となる。
画像中の逆パッチを検出し中和するフレームワークであるPatchBlockを提案する。
PatchBlockは頑丈さを継続的に改善し、強力なパッチアタックのモデル精度の77%を回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 15:04:16 GMT)
MethConvTransformer: A Deep Learning Framework for Cross-Tissue Alzheimer's Disease Detection [4.9] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease, AD)は、多因子性神経変性疾患の一つで、進行性認知機能低下と脳の広範な機能低下を特徴とする。
MethConvTransformerはトランスフォーマーベースのディープラーニングフレームワークで、脳と末梢組織のDNAメチル化プロファイルを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 00:18:33 GMT)
Prediction of a measurable sign change in the Casimir force using a magnetic fluid [4.9] ポリスチレン表面とトルエンとマグネタイト粒子の混合物に浸漬したテフロン被覆金属基板との間に作用するカシミール力によって制御される量子浮上を実証する。
このシステムは、測定可能な距離に対するカシミール相互作用における再誘引遷移を経験する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:31:19 GMT)
Probabilistic Entanglement Distillation and Cost under Approximately Nonentangling and Dually Nonentangling Instruments [4.7] エンタングルメント蒸留とエンタングルメントコストは量子エンタングルメント理論の基本課題である。
本研究では,操作モデルが$$-aqua nonentangling(ANE)および$-aqua dually nonentangling(ADNE)量子機器である場合,確率的絡み込み蒸留の誤差指数について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 16:20:06 GMT)
HarmoniAD: Harmonizing Local Structures and Global Semantics for Anomaly Detection [4.7] 工業製品品質検査に欠かせない異常検出
既存の手法は、構造意味論的なトレードオフに直面している。
HarmoniADは周波数誘導型デュアルブランチフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 12:45:45 GMT)
Security in the Age of AI Teammates: An Empirical Study of Agentic Pull Requests on GitHub [4.4] 本研究の目的は,自律型コーディングエージェントが実際にソフトウェアセキュリティにどのように貢献するかを特徴付けることである。
AIDevデータセットを用いてエージェントによるPRの大規模解析を行う。
次に、頻度、受け入れ結果を分析し、自律エージェント、プログラミングエコシステム、コード変更のタイプをレビューします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:14:11 GMT)
Non-Hermitian Band Topology and Edge States in Atomic Lattices [4.4] 長距離放散光結合を介する1次元および2次元2次元原子格子のバンド構造と位相位相について検討する。
単一励起セクターに対して有効な非エルミートハミルトニアンを導出することにより、系の低エネルギー力学が複素フェルミ速度を持つディラック方程式によって支配されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:42:32 GMT)
TotalFM: An Organ-Separated Framework for 3D-CT Vision Foundation Models [4.1] TotalFMは3D-CT画像と言語表現の対応を効率的に学習する基礎モデルである。
ゼロショット臓器病変分類では,CT-CLIPの83%(5/6),Merlinの64%(9/14)のF1スコアが得られた。
本研究は,臓器分離学習フレームワークが3D-CTファウンデーションモデルの実践的実装において,現実的で効果的な設計ガイドラインとして機能できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 08:27:01 GMT)
Bio-inspired Agentic Self-healing Framework for Resilient Distributed Computing Continuum Systems [4.0] ReCiStは、分散コンピューティング継続システム(DCCS)のレジリエンスを実現するために設計された、バイオインスパイアされたエージェントによる自己修復フレームワークである。
ReCiStは、止血、炎症、増殖、再生の生物学的フェーズを、DCCSの包含、診断、メタ認知、知識の計算層に再構築する。
これら4つのレイヤは、自律的な障害分離、因果診断、適応的回復、言語モデル(LM)を利用した長期的な知識統合を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 13:30:38 GMT)
Pure Inertial Navigation in Challenging Environments with Wheeled and Chassis Mounted Inertial Sensors [4.0] 車輪付き慣性航法システムWiCHINSを提案する。
それぞれ専用の拡張Kalmanフィルタを備えた3段階のフレームワークを導出する。
平均位置誤差は11.4mであり、平均走行距離の2.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:28:05 GMT)
Word Frequency Counting Based on Serverless MapReduce [3.9] 本稿では、サーバーレスコンピューティングプラットフォームに基づくMapプログラミングモデルを用いて、最も最適化されたMap関数数と特定のタスクに対するReducee関数数を求める。
同じ作業量に対して、広範な実験により、実行時間が減少し、プログラム全体の効率が、マップ関数の数が増え、関数が減少するにつれて、異なる速度で改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 16:16:47 GMT)
Efficient Prediction of Dense Visual Embeddings via Distillation and RGB-D Transformers [3.7] DVEFormerはRGB-D Transformerベースの効率的なアプローチであり、高密度テキスト整列型視覚埋め込みを予測する。
提案手法では,Alpha-CLIP の教師埋め込みを用いて,学生モデルの DVEFormer を微細なピクセル単位の埋め込み学習に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:29:31 GMT)
Bridging Commutant and Polynomial Methods for Hilbert Space Fragmentation [3.6] 量子モデルは、ヒルベルト空間が指数的に多くの動的非連結部分空間(クリロフ部分空間)に分解されるとき、ヒルベルト空間の断片化(HSF)を示す。
ここでは、可換代数(CA)法と整数特性分解(ICPF)法との接続を確立する。
我々は、この条件がHSFを示す最もよく知られたモデルによって満たされることを示し、この定理の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 10:24:26 GMT)
$α^3$-Bench: A Unified Benchmark of Safety, Robustness, and Efficiency for LLM-Based UAV Agents over 6G Networks [3.1] 3ドルベンチは無人航空機の自律性を評価するためのベンチマークである。
各ミッションは、LLMベースのUAVエージェントと人間のオペレータ間の言語経由の制御ループとして定式化される。
UAVBenchシナリオに基づく113kの会話型UAVエピソードの大規模コーパスを構築した。
本稿では,タスクアウトカム,安全ポリシ,ツール一貫性,インタラクション品質,ネットワークロバストネス,通信コストの6つの柱を統合した3ドルの複合指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 12:07:06 GMT)
Combining datasets with different ground truths using Low-Rank Adaptation to generalize image-based CNN models for photometric redshift prediction [2.9] Low-Rank Adaptation (LoRA) は、様々な銀河画像データセットを組み合わせて、宇宙論のためのCNNモデルと赤方偏移推定を改善するために用いられる。
LoRAは、モデル重みとバイアスを調整するためのアダプタネットワークを追加し、リトレーニングなしで大きなベースモデルを効率的に微調整する、大規模言語モデルの確立された技術である。
我々の研究は、LoRAが天体物理学における微調整回帰モデルに有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 00:26:10 GMT)
Quantum King-Ring Domination in Chess: A QAOA Approach [2.7] 量子キングリング・ドミネーション(Quantum King-Ring Domination、QKRD)は、チェスの戦術的位置から派生したNISQスケールのベンチマークである。
我々はQAOA設計選択を体系的に評価し、制約保存ミキサーが標準ミキサーよりも約13ステップ早く収束していることを見出した。
内在的検証では、QAOAはグリーディを12.6%、ランダム選択を80.1%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 11:59:40 GMT)
Early Prediction of Liver Cirrhosis Up to Three Years in Advance: A Machine Learning Study Benchmarking Against the FIB-4 Score [2.5] 日常的に収集された電子カルテデータを用いて肝硬変を予測するための機械学習モデルの開発と評価を行った。
通常のERHデータを活用する機械学習モデルは、肝硬変の早期予測のために従来のFIB-4スコアより大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 02:33:16 GMT)
Benchmarking Preprocessing and Integration Methods in Single-Cell Genomics [2.4] 本研究では、正規化、データ統合、次元減少を含む単一セルデータ解析のための一般的なパイプラインについて検討する。
我々は,Silhouette Coefficient Score, Adjusted Rand Index, Calinski-Harabasz Indexの3つの指標を用いて, 様々な形態, 組織, 生物の6つのデータセットを評価した。
その結果、SeuratとHarmonyはデータ統合に優れており、Harmonyは特に大規模なデータセットではより時間効率が良いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:28:56 GMT)
Next Generation Intelligent Low-Altitude Economy Deployments: The O-RAN Perspective [2.4] 本稿では,オープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)を利用した低高度経済(LAE)フレームワークを提案する。
ランドスケープインタプリタとして機能する意味認識型 rApp を用いて,提案アーキテクチャの有効性と性能を評価する。
LAE研究に活用できるUAVテストベッドの能力を調査し、重要な研究課題と標準化ニーズを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 08:22:38 GMT)
Reinforcement Learning with Function Approximation for Non-Markov Processes [2.0] 非マルコフ状態およびコストプロセス下で線形関数近似を用いた強化学習法について検討した。
このアルゴリズムは、基礎となる非マルコフ過程において、適切なエルゴディディティ条件の下で収束することを示す。
得られた学習アルゴリズムの限界に対して、明示的なエラー境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 00:56:18 GMT)
NOS-Gate: Queue-Aware Streaming IDS for Consumer Gateways under Timing-Controlled Evasion [2.0] タイミングとバーストパターンは暗号化を通じてリークし、適応的な敵がそれらを悪用することができる。
本稿では,NOS(Network-Optimized Spiking)ダイナミックスをフロー毎に生成した軽量な2状態ユニットをインスタンス化するスタンドアロンゲートウェイ用のストリーミングIDSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 16:55:23 GMT)
Deep learning estimation of the spectral density of functional time series on large domains [1.8] 多層パーセプトロンニューラルネットワークの出力である関数時系列のスペクトル密度の推定器を導出する。
スペクトル汎関数成分の理論を用いて、ディープラーニング推定器を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:52:21 GMT)
Enhancing the QA Model through a Multi-domain Debiasing Framework [1.8] 本研究では,SQuAD(Stanford Question Answering dataset) v1.1とAddSentとAddOneSentの対立データセットを用いたELECTRA小モデルの評価を行った。
我々は,知識蒸留,デバイアス技術,ドメイン拡張を取り入れたマルチドメインデバイアスフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 08:39:07 GMT)
Robust Assembly Progress Estimation via Deep Metric Learning [1.7] 近年、AI技術の進歩により、スマートファクトリーの開発が加速している。
特に、製品組み立ての進捗を自動で監視することが、運用効率の向上に不可欠である。
Anomaly Triplet-Netは、製品の視覚的特徴にディープ・メトリック・ラーニングを適用することで、組み立ての進捗を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:26:17 GMT)
DSL or Code? Evaluating the Quality of LLM-Generated Algebraic Specifications: A Case Study in Optimization at Kinaxis [1.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語記述からモデルを直接生成することで、コストバランスのシフトを支援する。
しかし、ドメイン固有の言語では、LLM生成モデルはPythonのような主流言語でLLM生成コードよりも正確ではないかもしれない。
AMPLモデルとPythonコードをNL問題記述から導出するLLMベースのアプローチであるEXEOSを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 20:48:15 GMT)
LLM-Guided Exemplar Selection for Few-Shot Wearable-Sensor Human Activity Recognition [1.6] 我々は,現在最先端のHAR(Human Activity Recognition)手法における鍵となる限界に対処するために,LLM-Guided Exemplar Selectionフレームワークを提案する。
提案手法は, 特徴量, クラス間コンフューザビリティ, および既定予算乗算器をキャプチャする, LLM 生成した知識による意味推論を取り入れた手法である。
このフレームワークは88.78%のマクロF1スコアを達成し、ランダムサンプリング、ハーディング、kセンタといった古典的なアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:37:57 GMT)
Adaptive Causal Coordination Detection for Social Media: A Memory-Guided Framework with Semi-Supervised Learning [1.6] ACCDは3段階のプログレッシブアーキテクチャを採用し、メモリ誘導適応機構を利用して最適な検出設定を学習し維持する。
Twitter IRAデータセット、Redditのコーディネーショントレース、および広く採用されているボット検出ベンチマークなど、実世界のデータセットを使用して包括的な評価を行う。
ACCDのF1スコアは87.3%で、最強のベースラインよりも15.2%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:27:52 GMT)
Identification and Estimation under Multiple Versions of Treatment: Mixture-of-Experts Approach [1.5] そこで我々は,Mixture-of-Expertsフレームワークを因果推論に導入し,潜在バージョンの因果効果を推定するための方法論を開発した。
このアプローチは、バージョンが観察されていない場合でも、バージョン固有の因果効果を明示的に推定することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 10:03:52 GMT)
An Empirical Evaluation of LLM-Based Approaches for Code Vulnerability Detection: RAG, SFT, and Dual-Agent Systems [1.5] LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、自動ソフトウェア脆弱性検出の新しい機会を提供する。
本稿では,ソフトウェア脆弱性検出のためのLLM技術の有効性について比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 08:05:51 GMT)
Real-Time Human Detection for Aerial Captured Video Sequences via Deep Models [1.5] 光学的流れと3つの異なる深部モデルを組み合わせた自動特徴学習法を提案する。
モデルは、公開され、非常に困難なUCF-ARG航空データセット上で訓練され、テストされる。
実験の結果,提案手法は人体検出作業に有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:00:04 GMT)
Revati: Transparent GPU-Free Time-Warp Emulation for LLM Serving [1.5] Revatiはリアルタイムシステムコードをシミュレーションライクな速度で直接実行することで、パフォーマンスモデリングを可能にするタイムワープエミュレータである。
Revatiは、実際のGPU実行よりも5～17倍高速で実行しながら、複数のモデルと構成で5%未満の予測エラーを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:19:58 GMT)
From Static to Dynamic: Evaluating the Perceptual Impact of Dynamic Elements in Urban Scenes via MLLM-Guided Generative Inpainting [1.4] 既存の研究の多くは、都市景観を静的なものとして扱い、歩行者や車両のような動的要素の役割を無視している。
本研究では,意味的セグメンテーションとMLLM誘導による動的要素の知覚的効果を分離する枠組みを提案する。
我々は、マルチモーダル視覚特徴を用いた11の機械学習モデルを訓練し、照明条件、人間の存在、深度の変化が知覚の変化を導く重要な要因であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:40:37 GMT)
Controlling Nonadiabatic Transitions Through Engineered Ultrafast Laser Fields at Conical Intersections [1.3] 超高速レーザーパルスを用いた円錐交点における非断熱力学のコヒーレント制御について検討した。
モデル振動系内では、パルスチャープと時間プロファイルを調整し、その結果のウェーブ・パケット人口とコヒーレンスダイナミクスを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 02:15:34 GMT)
Context-Aware Pesticide Recommendation via Few-Shot Pest Recognition for Precision Agriculture [1.3] 本研究は、スマートフォンやドローンなどの低リソースデバイス向けに設計された、害虫検出および殺虫剤推奨のための軽量なフレームワークを提案する。
提案するフレームワークには2つの主要コンポーネントが含まれている。ひとつは、コンパクトで軽量な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とメタ学習を組み合わせて害虫を正確に識別するPest Detection Moduleである。
2つ目は農薬推奨モジュールで、作物の種類や生育段階などの環境要因を取り入れ、安全でエコな農薬を推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 07:33:09 GMT)
Smart Fault Detection in Nanosatellite Electrical Power System [1.3] 本稿では,軌道上の姿勢決定制御サブシステムを用いないナノサテライトの電気系統における故障検出手法を提案する。
一般的な故障は、直流コンバータの短絡回路とオープン回路IGBT、地上バッテリーの制御故障である。
システムは、太陽放射と太陽パネルの表面温度を入力データとして、電流と負荷を出力として使用するニューラルネットワークに基づいて、障害なくシミュレートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 13:20:35 GMT)
A Chain-of-Thought Approach to Semantic Query Categorization in e-Commerce Taxonomies [1.2] Chain-of-Thought(CoT)パラダイムは、単純なツリー検索とセマンティックスコアリングを組み合わせたものだ。
我々は、CoTアプローチが階層的な分類における問題を検出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 23:36:13 GMT)
Diamond: Design and Implementation of Breach-Resilient Authenticated Encryption Framework For Internet of Things [1.2] 最初に証明可能なセキュアなフォワードセキュリティとアグリゲート認証暗号化(FAAE)フレームワークであるDiamondを紹介します。
Diamondは、償却済みのオフライン前処理(最大47%)を大幅に削減し、エンドツーエンドのレイテンシーのオーダー・オブ・ダウンを実現する。
64ビットARM Cortex-A72,32ビットARM Cortex-M4,8ビットアーキテクチャによる評価の結果,DiamondはFAAEの変種を一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:14:06 GMT)
Towards Automated Differential Diagnosis of Skin Diseases Using Deep Learning and Imbalance-Aware Strategies [1.2] 皮膚条件の分類と診断のための深層学習モデルを開発した。
皮膚疾患画像データセットの事前トレーニングを活用することで,視覚的特徴を効果的に抽出し,皮膚科のさまざまな症例を正確に分類した。
このモデルはISIC 2019データセットの8つの皮膚病変クラスで87.71パーセントの予測精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:53:44 GMT)
VisNet: Efficient Person Re-Identification via Alpha-Divergence Loss, Feature Fusion and Dynamic Multi-Task Learning [1.2] 人物再識別(ReID)は、監視およびモバイルアプリケーションの両方において重要な分野である。
本稿では,現実シナリオに適した計算効率が高く効果的な再同定モデルであるVisNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 11:06:11 GMT)
Solving nonlinear subsonic compressible flow in infinite domain via multi-stage neural networks [1.1] 空気力学では、航空機の設計において空気翼上の亜音速圧縮可能な流れを正確にモデル化することが重要である。
伝統的なアプローチは、しばしば線形化方程式や有限で切り詰められた領域に頼り、非無視的な誤りと実世界のシナリオにおける適用性を制限する。
本研究では,非有界領域における完全非線形圧縮ポテンシャル方程式の解法として物理情報ネットワーク(PINN)を用いる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 13:46:01 GMT)
Improving LLM-Assisted Secure Code Generation through Retrieval-Augmented-Generation and Multi-Tool Feedback [1.1] 大きな言語モデル(LLM)はコードを生成することができるが、セキュリティ上の脆弱性、論理的不整合、コンパイルエラーをしばしば導入する。
本稿では,1つのコード生成LLMが反復的に出力を洗練する検索拡張型マルチツール修復ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 23:34:00 GMT)
STELLAR: A Search-Based Testing Framework for Large Language Model Applications [1.0] LLM(Large Language Model)ベースのアプリケーションは、顧客サービス、教育、モビリティなど、さまざまな領域に展開されている。
これらのシステムは不正確、虚偽、有害な応答をしがちであり、その巨大で高次元の入力空間は、特に系統的なテストが困難である。
本稿では,LLMベースのアプリケーションを対象とした自動検索ベースのテストフレームワークSTELLARについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 22:30:15 GMT)
Four-Stage Alzheimer's Disease Classification from MRI Using Topological Feature Extraction, Feature Selection, and Ensemble Learning [0.8] TDA-Alzは、トポロジカルデータ分析とアンサンブル学習を用いた4段階アルツハイマー病重症度分類のための新しいフレームワークである。
精度は98.19%、AUCは99.75%で、データセットで報告された最先端のディープラーニングベースの手法よりも優れているか、あるいは適合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 07:44:51 GMT)
On Plagiarism and Software Plagiarism [0.8] コードの類似性を検出するためのオープンソースのソフトウェアソリューションであるProject Martialを紹介します。
本研究は,アカデミックと法的な景観の両方を調べることによって,ソフトウェア盗作対策の既存手法を列挙する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:40:15 GMT)
ABFR-KAN: Kolmogorov-Arnold Networks for Functional Brain Analysis [0.8] 機能的接続性(FC)分析は、コンピュータ支援脳疾患の診断に有用なツールである。
本稿では,新しい脳機能表現要素を組み込んだトランスフォーマーに基づく分類ネットワークであるABFR-KANを提案する。
ABIDE Iデータセットの実験では、ABFR-KANはASD分類の最先端ベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:10:11 GMT)
Breaking Task Impasses Quickly: Adaptive Neuro-Symbolic Learning for Open-World Robotics [0.8] 本稿では、階層的抽象化、タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)、強化学習を統合し、ロボット工学の迅速な適応を可能にするニューロシンボリック・フレームワークを提案する。
我々のアーキテクチャは、目標指向学習と世界モデルに基づく探索を組み合わせることで、環境変化への迅速な適応を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:58:05 GMT)
TabiBERT: A Large-Scale ModernBERT Foundation Model and Unified Benchmarking Framework for Turkish [0.7] TabiBERTはModernBERTアーキテクチャをベースとしたモノリンガルのトルコ語エンコーダである。
8,192トークンのコンテキスト長(16xオリジナルBERT)をサポートし、最大2.65倍のスピードアップを実現し、GPUメモリ使用量を削減する。
タビベンチで77.58を獲得し、BERTurkを1.62ポイント上回り、8つのカテゴリーのうち5つの最先端技術を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 13:14:04 GMT)
Application of deep learning techniques in non-contrast computed tomography pulmonary angiogram for pulmonary embolism diagnosis [0.5] 本研究では3次元畳み込みニューラルネットワークモデルを用いて,CT画像の肺塞栓症を自動的に分類する深層学習手法を提案する。
本研究で用いた深層学習モデルは,85%の精度と0.84のAUCとの対比なく肺塞栓症分類に有意な影響を及ぼし,肺塞栓症診断におけるモデルの有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:59:33 GMT)
Detecting Spike Wave Discharges (SWD) using 1-dimensional Residual UNet [0.4] スパイク波放電(SWD)は、不在発作の電顕的特徴である。
脳波記録は数週間から数ヶ月にわたって継続的に記録される。
関連するEEGイベントを自動的にラベル付けする方法は、手作業の負荷を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:58:20 GMT)
Measuring University Students Satisfaction with Traditional Search Engines and Generative AI Tools as Information Sources [0.4] 国際および学部生は、国内および大学院生よりもAIツールの満足度が有意に高かった。
AIツールを好んだ人は、他のソースを置き換えるのではなく、補完的な情報ソースと見なしているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 22:21:20 GMT)
Understanding Emotion in Discourse: Recognition Insights and Linguistic Patterns for Generation [0.4] 認識のための10シード評価を併用した厳格なアブレーション試験を行った。
言語分析では,5,286件の談話マーカーを解析する。
感情とマーカー位置の有意な関連性を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 02:49:44 GMT)
Nature is stingy: Universality of Scrooge ensembles in quantum many-body systems [0.3] カオス力学において、投影されたアンサンブルは、深い熱化と呼ばれる現象である普遍的な統計を示す。
深部熱化はスクロージアンサンブルの出現によって一般的に支配されることが提案されている。
我々は、その出現の物理的に異なる3つのメカニズムを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:01:38 GMT)
Advanced Vulnerability Scanning for Open Source Software: Detection and Mitigation of Log4j Vulnerabilities [0.3] 本研究の目的は,Log4jスキャンツールの開発である。
ソフトウェアの実世界の悪用性を評価し、偽陽性を減らすことができる。
GitHub Actionsを活用することで、当社のツールは、自動化された継続的スキャン機能を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 06:58:11 GMT)
Diagnosing Heteroskedasticity and Resolving Multicollinearity Paradoxes in Physicochemical Property Prediction [0.2] PubChem, ChEMBL, eMoleculesデータベースから426,850個の生物活性分子を解析した。
計算された logP 値を予測する線形モデルでは, 重度のヘテロスケダスト性が確認された。
木に基づくアンサンブル法は本質的にヘテロスケダスティック性に強く,予測性能は優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 10:32:53 GMT)
Engineering Attack Vectors and Detecting Anomalies in Additive Manufacturing [0.1] 筆者らはCrealityのフラッグシップモデルK1 MaxとEnder 3の2種類のFDMシステムに対するサイバー攻撃について検討した。
我々の脅威モデルはマルチレイヤーのMan-in-the-Middle(MitM)侵入であり、敵はユーザインターフェースからプリンタファームウェアへのアップロード中にGコードファイルをインターセプトし、操作する。
実版印刷時に発生する構造化機械ログを解析する非教師なし侵入検知システム(IDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 16:27:52 GMT)
A Comparative Analysis of Interpretable Machine Learning Methods [0.1] 近年、機械学習は医療、金融、法律など、幅広い分野に広く採用されている。
信頼の高まりは、モデルの解釈可能性や説明責任に関する懸念を増している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:39:05 GMT)
The JLMS formula in a large code with approximate error correction [0.1] 古典的背景を変化させるフローに対応可能なバルク理論の大規模なコードを示す。
この符号はファウルクナー=リューコヴィチ=マルダセナの近似式を満たす小さな符号で組み立てられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:00:24 GMT)
Any DOF All at Once: Single Photon State Tomography in a Single Measurement Setup [0.0] 光量子技術は、様々な自由度(DOF)の光を使って量子情報を符号化する。
複数のDOFにまたがる単一光子ハイパーエンタングルの密度行列を再構成する枠組みを提案する。
理想カプラとマルチモードファイバを用いた単一光子OAMスピンとOAM周波数の絡み合った状態に対して数値解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 07:01:16 GMT)
Towards a temperature-insensitive composite diamond clock [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心は自然の候補であるが、電子ゼロフィールド分裂は大きな分数温度依存性を示す。
この制限は、電子分割Dの測定とNV中心に固有の14$N核スピンの核四極子分裂を組み合わせた複合周波数基準を形成することで克服できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 01:17:43 GMT)
When Small Models Are Right for Wrong Reasons: Process Verification for Trustworthy Agents [0.0] 小さな言語モデルからの正しい回答の50～69%は、根本的な欠陥のある推論を含んでいる。
本稿では,レイタ間合意を実質的に検証したプロセスベース計量であるReasoning Integrity Score(RIS)を紹介する。
メタ認知は十分なモデルキャパシティを伴わずに混乱を増幅するのに対し、RAGは外部のエビデンスに基礎を置き、エラーを7.6%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 23:54:15 GMT)
Vehicle Painting Robot Path Planning Using Hierarchical Optimization [0.0] 自動車製造工場は、コンベア線に沿って進行する車体に塗料を塗るために複数のロボットアームを使用している。
これらのロボットアーム用のペイントパスの設計は、エンジニアにとって時間を要する手作業のままである。
本稿では,階層的最適化問題としてペイントパスの設計を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:22:21 GMT)
Traffic Simulation in Ad Hoc Network of Flying UAVs with Generative AI Adaptation [0.0] このモデルは20機の無人航空機を含むアドホックネットワークの原型に基づいていた。
適応データ送信の実装はプログラムコードに表示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 16:10:48 GMT)
The Weather Paradox: Why Precipitation Fails to Predict Traffic Accident Severity in Large-Scale US Data [0.0] 本研究では,米国における交通事故重大度における環境・時間・空間要因の予測能力について検討した。
2016-2023年の米国交通事故50万件のデータセットを用いて、ランダム化された検索クロスバリデーションによって最適化されたXGBoost分類器を訓練し、クラス重み付けによるクラス不均衡の調整を行った。
最終モデルは全体の精度が78%に達し、多数派(深刻度2)では高いパフォーマンスを示し、87%の精度とリコールを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 01:03:01 GMT)
The Maximal Entanglement Limit in Statistical and High Energy Physics [0.0] 量子絡み合いは、統計物理学と高エネルギー相互作用の両方の統一基盤を提供する。
私は、十分に長い時間または高いエネルギーで、ほとんどの量子系は、量子状態の位相が観測不能になる最大絡み合い限界(MEL)にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:37:29 GMT)
The Impact of Lesion Focus on the Performance of AI-Based Melanoma Classification [0.0] 我々は病変の注意と診断性能の関係を解析した。
病変領域に焦点をあてたモデルでは診断性能が向上した。
この研究は、より正確で信頼性の高いメラノーマ分類モデルを開発する基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:17:32 GMT)
The Discovery Gap: How Product Hunt Startups Vanish in LLM Organic Discovery Queries [0.0] ユーザーが名前で製品について尋ねると、ChatGPTとPerplexityはどちらもほぼ完璧に認識した。
しかし、ユーザーが「今年ローンチした最高のAIツールは何ですか?」といった発見スタイルの質問をしたとき、成功率はそれぞれ3.32%と8.29%に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 04:30:54 GMT)
StockBot 2.0: Vanilla LSTMs Outperform Transformer-based Forecasting for Stock Prices [0.0] 本稿では,近代的注意に基づく,畳み込み,反復的な時系列予測モデルを体系的に評価するStockBotアーキテクチャを提案する。
慎重に構築されたバニラLSTMは、予測精度とより安定した購買・販売決定を一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 04:09:51 GMT)
Space Debris Removal using Nano-Satellites controlled by Low-Power Autonomous Agents [0.0] 小さなナノサテライトの群れは、地球の大気中にゴミを安全に軌道から切り離すことによって、この問題に対処することができる。
我々は、無線マイクロコントローラに自律エージェントソフトウェアを実装し、特殊なテストベッド上で実験を行い、我々のアプローチの実現可能性と全体的なエネルギー効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 20:28:17 GMT)
Simulation-Based Study of AI-Assisted Channel Adaptation in UAV-Enabled Cellular Networks [0.0] 本研究では,適応チャネルパラメータ制御が干渉条件変化時の通信性能に及ぼす影響について検討した。
線形回帰に基づく軽量教師付き機械学習手法を用いて、認知チャネル適応を実装した。
AIモデルはパケットレベルのパフォーマンス指標で動作し、ビットエラー率と有効データレートの変化に応じてトランザクションサイズをリアルタイムに調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:23:22 GMT)
Security Hardening Using FABRIC: Implementing a Unified Compliance Aggregator for Linux Servers [0.0] 本稿では、異種セキュリティ監査ツールの集約によるFABRICテストベッド上でのLinuxセキュリティ強化を評価する統一フレームワークを提案する。
ベースライン、部分的、フルハードニングレベルで構成されたUbuntu 22.04ノードを3つデプロイし、108回の監査実行でLynis、OpenSCAP、AIDEを使用して評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 01:17:31 GMT)
Secure, Verifiable, and Scalable Multi-Client Data Sharing via Consensus-Based Privacy-Preserving Data Distribution [0.0] CPPDDはセキュアなマルチクライアントデータアグリゲーションのための自律プロトコルである。
二重層保護機構を通じて全リリース機密を強制する。
100%悪意のある偏差検出、正確なデータリカバリ、3～4桁のFLOPをMPCやHEのベースラインと比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:12:50 GMT)
Reinforcement-Learned Unequal Error Protection for Quantized Semantic Embeddings [0.0] 本稿では,限られた帯域幅に制約された通信システムにおける意味的意味の保存というプレス的課題に取り組む。
本稿では,適応的繰り返し符号化による一次元不等な誤り保護を実現する新しい強化学習フレームワークを提案する。
実験では、一様保護よりも統計的に有意な増加を示し、ChrFのスコアは6.8%高く、1dB SNRで9.3%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 03:14:50 GMT)
Rectifying Adversarial Examples Using Their Vulnerabilities [0.0] 敵の例(AE)は、人間には検出できない最小限の摂動入力データであり、セキュリティに依存したアプリケーションに重大なリスクを及ぼす。
本研究では,元の入力の正しいラベルを推定するために,AEを補正する手法を提案する。
提案手法は,様々な攻撃手法を用いて生成したAEを補正する上で,一貫した性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:22:11 GMT)
Quadratic Unconstrained Binary Optimisation for Training and Regularisation of Binary Neural Networks [0.0] バイナリニューラルネットワーク(BNN)の訓練は、その個々の特性のため、計算的に困難である。
制約のないバイナリ最適化(QUBO)に基づくBNNのトレーニングフレームワークの提案
我々は、任意のネットワークトポロジに対応するために既存のQUBOモデルを拡張し、正規化のための2つの新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:21:03 GMT)
Progressive Ideation using an Agentic AI Framework for Human-AI Co-Creation [0.0] MIDASは、単一のAIパラダイムを特殊なAIエージェントの分散'チーム'に置き換える、新しいフレームワークである。
このエージェントシステムは、アイデアを徐々に洗練させ、グローバルなノベルティ(既存のソリューション)とローカルノベルティ(以前生成されたアイデア)の両方についてそれぞれを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:06:06 GMT)
Pat-DEVAL: Chain-of-Legal-Thought Evaluation for Patent Description [0.0] Pat-DEVALは特許説明機関専用の多次元評価フレームワークである。
CoLT(Chain-of-Legal-Thought)は、法的に制約された推論機構で、特許法則固有のシーケンシャルな分析を実施する。
Pat-DEVALは、技術的健全性と法的コンプライアンスの両方を保証するための新しい標準を確立することにより、自動特許起草システムの実用的展開のための堅牢な方法論的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 02:10:26 GMT)
PQC standards alternatives -- reliable semantically secure key encapsulation mechanism and digital signature protocols using the rank-deficient matrix power function [0.0] ポスト量子暗号(PQC)は、古典的および量子コンピューティング技術を用いて、敵に対して安全な公開鍵プリミティブを開発することを目的としている。
本研究では,新しいプロトコル,鍵カプセル化機構,デジタル署名方式,線形攻撃に対する特殊保護について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 13:12:34 GMT)
Ouroboros AutoSyn: Time Based Permissionless Synchrony Model for PoS [0.0] PoSプロトコルは中央クロックに大きく依存しており、すべての正直な参加者の終了ステータスを収集することで同期の機能を提供する。
我々のプロトコルでは、グローバル関数は各参加者のラウンド情報をもはや必要としないまま維持する。
ラウンド長を考慮したメッセージ配信遅延も考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 15:13:31 GMT)
Optimized Hybrid Feature Engineering for Resource-Efficient Arrhythmia Detection in ECG Signals: An Optimization Framework [0.0] 本研究では,複雑性よりも機能工学を優先する資源効率の高いデータ中心型フレームワークを提案する。
最適化されたパイプラインは、複雑で高次元の不整脈データを線形分離可能にします。
MIT-BIHとINCARTデータセットの検証では、98.44%の精度で8.54KBのモデルフットプリントが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 03:44:42 GMT)
Neural Chains and Discrete Dynamical Systems [0.0] 本稿では,機械学習(ML)アプリケーション間の類似性について,自己注意を伴わないトランスフォーマーアーキテクチャを用いて検討する。
標準的な数値離散化によるバーガー方程式とアイコン方程式の数値解の比較分析を行い、コメントする。
標準的な数値離散化とPINN学習は、本質的に同じ知識を得るための2つの異なる経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:02:50 GMT)
Multistep quantum master equation theory for response functions in four wave mixing electronic spectroscopy of multichromophoric macromolecules [0.0] この研究は、多色系マクロ分子系の4つの波動混合分光法における3次応答関数の代替的導出を提供する。
システムバス結合のより一般的な場合、多段階時間進化方程式の導出に量子マスター方程式(QME)アプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:49:46 GMT)
Multidimensional derivative-free optimization. A case study on minimization of Hartree-Fock-Roothaan energy functionals [0.0] 本研究では、非線形軌道パラメータと非整数順序の量子数を直接最小化するための微分自由最適化アルゴリズムの評価を行う。
この分析は非整数スレーター型軌道を用いた原子計算に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 15:21:40 GMT)
Multiagent Reinforcement Learning for Liquidity Games [0.0] 流動性の金融市場モデリングにおけるSwarm法の利用、および財務分析の手法は、両方の研究分野を前進させる可能性を秘めている。
本稿では、トレーダの支払いが取引内の総流動性に依存している流動性ゲームと、分散エージェントが相違報酬を使用して、自己関心の学習とグローバルな目的を整合させるRational Swarmsを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 12:36:28 GMT)
MetaFormer-driven Encoding Network for Robust Medical Semantic Segmentation [0.0] 本稿では,U-Netバックボーンの符号化フェーズにMetaFormerを組み込んだ,効率的な医用画像分割フレームワークであるMFEnNetを提案する。
自己注意に伴う計算コストを大幅に軽減するため,従来の変圧器モジュールをプール変圧器ブロックに置き換えた。
医学セグメンテーションのベンチマークに関する総合的な実験は、提案されたMFEnNetアプローチが、最先端のモデルと比較して計算コストを大幅に下げながら、競争精度を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 13:45:50 GMT)
Mask-Conditioned Voxel Diffusion for Joint Geometry and Color Inpainting [0.0] 本稿では,文化遺産のデジタル復元を動機とした,損傷した3Dオブジェクトの接合形状とカラーインペインティングの枠組みを提案する。
2D畳み込みネットワークは、酸化物から抽出されたRGBスライス上の損傷マスクを予測し、これらの予測を体積マスクに集約する。
第2段階では、拡散に基づく3D U-Netは、ボクセル格子に直接マスク条件の塗布を行い、観察された領域を保存しながら幾何と色を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 15:11:55 GMT)
Mapping Human Anti-collusion Mechanisms to Multi-agent AI [0.0] 我々は、制裁、寛大さと内部告発、監視と監査、市場デザイン、ガバナンスを含む、人間の反共機構の分類法を開発する。
それぞれのメカニズムに対して,実装アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:30:37 GMT)
Latent Flow Matching for Expressive Singing Voice Synthesis [0.0] 条件変分オートエンコーダ(cVAE)に基づく歌声合成は、効率的な推論と強い音声品質を提供する。
本稿では,条件付きフローマッチング(CFM)を潜時空間に導入するFM-Singerを提案する。
韓国と中国の歌唱データセットの実験は、強いベースラインよりも一貫した改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 05:41:41 GMT)
Large-party limit of topological entanglement entropy in Chern-Simons theory [0.0] 我々は、$T_dm,dn$トーラスリンク補体に関連する量子状態に焦点を当てる。
我々は,この制限の絡み合い対策が,アベリア人からのみ貢献を受けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:42:11 GMT)
Language as Mathematical Structure: Examining Semantic Field Theory Against Language Games [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、長年の言語的意味の理論を検証可能な、新しい経験的環境を提供する。
我々は、語彙場(Lexfelder)と言語場(Lingofelder)の概念を連続的な意味空間における相互作用構造として定式化する。
意味的規則性を捉える上でのLLMの成功は、言語が基礎となる数学的構造を示すという見方を支持すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:15:17 GMT)
JP-TL-Bench: Anchored Pairwise LLM Evaluation for Bidirectional Japanese-English Translation [0.0] JP-TL-Bench(JP-TL-Bench)は、日本語翻訳システムの反復的開発を導くためのベンチマークである。
これは、固定されたバージョン付きアンカーセットに対して、基準のないペアワイズ比較によって候補モデルを評価する。
各候補は、同じ凍結アンカーセットに対してスコアされるので、スコアは、同じベースセット、判定、アグリゲーションコードに対して構造的に安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 06:09:45 GMT)
Intelligent Traffic Surveillance for Real-Time Vehicle Detection, License Plate Recognition, and Speed Estimation [0.0] 本研究では,発展途上国に適したリアルタイム交通監視システムを提案する。
YOLOv8を用いたナンバープレート検出は平均平均精度(mAP)が97.9%に達した。
速度推定はソース領域とターゲット領域を使用しており、良い性能は10km/hの誤差である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 13:54:29 GMT)
Information-Theoretic Quality Metric of Low-Dimensional Embeddings [0.0] 情報理論の観点から低次元埋め込みの品質について検討する。
周辺行列の特異値スペクトルのシャノンエントロピーに基づく局所計量であるエントロピーランク保存尺度(ERPM)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 02:04:56 GMT)
From Consensus to Chaos: A Vulnerability Assessment of the RAFT Algorithm [0.0] 本稿では,RAFTプロトコルのセキュリティ解析について述べる。
メッセージのリプレイ攻撃やメッセージ偽造攻撃といった、セキュリティ上の脅威に対する感受性に重点を置いている。
これらの脆弱性に対処するために、暗号、認証されたメッセージ検証、鮮度チェックに基づく新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 09:25:53 GMT)
First appearance of quasiprobability negativity in quantum many-body dynamics [0.0] 相互作用量子系における局所的な測定シーケンスが真に非古典的な振る舞いを示すようになったときの動的指標として,マルゲナウ・ヒル準確率(FTN)を導入した。
FTNは相互作用支配型と磁場支配型とを明確に区別し、温度によって体系的に再形成され、敏感な破壊に反応する。
本研究は,FTNを実時間量子コヒーレンスと文脈性の実用的,実験的に検証し,逐次弱度・強度測定が可能な現在のプラットフォームに直接適合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 08:25:27 GMT)
Exploring the Integration of Differential Privacy in Cybersecurity Analytics: Balancing Data Utility and Privacy in Threat Intelligence [0.0] 本稿では,サイバーセキュリティ分析における差別化プライバシ(DP)の実装について考察する。
DPはデータ出力に制御されたノイズを加えることでプライバシを確保し、機密情報の開示を避ける。
本稿では、サイバーセキュリティ分野におけるプライバシー保護分析を改善するための鍵となる戦略の一つとして、DPを挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 16:31:47 GMT)
Evolving Personalities in Chaos: An LLM-Augmented Framework for Character Discovery in the Iterated Prisoners Dilemma under Environmental Stress [0.0] カオス的条件下で進化した戦略は、優れたレジリエンスを示し、行動表現型を示すことを示す。
この作業は、進化的計算を説明可能なAIでブリッジし、マルチエージェントシステムにおける自動エージェントキャラクタリゼーションのためのテンプレートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:34:05 GMT)
Evolution of Android's Permission-based Security Model and Challenges [0.0] この調査の焦点は、2010年から2022年にかけてのAndroidパーミッションモデルと関連する研究である。
i) Android API Callsからパーミッションマッピング、(ii)Android Permissionsの進化、(iii)パーミッションのチェック方法についての知識を体系化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 08:02:44 GMT)
Efficient implementation of single particle Hamiltonians in exponentially reduced qubit space [0.0] 現在の量子ハードウェアと短期量子ハードウェアは、制限された量子ビット数、回路深さ、繰り返し測定のコストによって制限されている。
我々は、$N$物理サイトを持つシステムを、わずか$lceil log N rceil$ qubitsにマッピングする対数量子ビット符号化を導入する。
この還元レジスタ内では、互換性のある変分回路とグレイコードにインスパイアされた測定戦略を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 07:43:31 GMT)
Device-Native Autonomous Agents for Privacy-Preserving Negotiations [0.0] 本研究では,プライバシ保護交渉のためのデバイスネイティブな自律人工知能(AI)エージェントシステムを紹介する。
提案システムでは,ユーザハードウェアのみで動作するため,時間的制約をローカルに保ちながらリアルタイムの交渉が可能となる。
その結果、平均成功率は87%、クラウドベースラインよりも2.4倍のレイテンシ向上、ゼロ知識証明による強力なプライバシ保護が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 04:29:39 GMT)
Deep Q-Network Based Resilient Drone Communication:Neutralizing First-Order Markov Jammers [0.0] ディープQネットワークベースの送信機は、第1次リアクティブジャミングに直面しながら、次の周波数ホッピングチャネルを連続的に選択する。
自己学習により,ジャミングの予測的優位性を効果的に中和する均一なランダム周波数ホッピングポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:16:40 GMT)
Decomposing Uncertainty in Probabilistic Knowledge Graph Embeddings: Why Entity Variance Is Not Enough [0.0] 確率的知識グラフの埋め込みは、エンティティを分布として表現し、学習された分散を用いて不確実性を定量化する。
これらの分散は関係に依存しないため、関係文脈に関係なく実体は同一の不確実性を受ける。
関係文脈に依存しないエンティティレベルの統計のみを用いた不確実性推定器は、新しい文脈でほぼランダムなOOD検出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 00:09:04 GMT)
Coordinate Matrix Machine: A Human-level Concept Learning to Classify Very Similar Documents [0.0] 座標行列マシン(CM$2$)を提示する。
文書構造を学習し、この情報を使って文書を分類することで、人間の知性を増強する。
人間の考える構造的「重要な特徴」のみを識別することで、人間レベルの概念学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 11:18:25 GMT)
Context Collapse: In-Context Learning and Model Collapse [0.0] 論文は、インコンテキスト学習(ICL)とモデル崩壊という、大きな言語モデルにおける2つの重要な現象を調査している。
線形回帰タスクでトレーニングされた重み付き線形変圧器を用いてICLについて検討し、文脈内損失の最小化が学習パラメータの位相遷移をもたらすことを示す。
モデル崩壊では、マーチンゲールとランダムウォーク理論を用いて、リニア回帰とガウスフィッティングという単純化された設定を、置換データと累積データの両方で分析する。
文脈崩壊という概念は、長い世代における文脈の劣化、特にチェーン・オブ・オブ・シークレットの推論において導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:33:47 GMT)
Conformal Prediction Under Distribution Shift: A COVID-19 Natural Experiment [0.0] 本研究は,8つのサプライチェーンタスクを対象とした自然実験として,COVID-19を用いた研究である。
破滅的な失敗は単一機能依存と相関している。
デプロイメント前にSHAP濃度を監視し、脆弱性があれば四半期毎に再トレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 01:05:06 GMT)
Comparative Efficiency Analysis of Lightweight Transformer Models: A Multi-Domain Empirical Benchmark for Enterprise NLP Deployment [0.0] 本研究では、DistilBERT、MiniLM、ALBERTの3種類の軽量トランスフォーマーモデルの比較分析を行った。
精度,精度,リコール,F1スコアを含む精度に基づく測定値を用いて評価を行った。
AlBERTは複数のドメインで最高のタスク固有精度を達成し、MiniLMは推論速度とスループットに優れ、DistilBERTは競争効率を維持しながらタスク間で最も一貫性のある精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:05:25 GMT)
Clean-GS: Semantic Mask-Guided Pruning for 3D Gaussian Splatting [0.0] スパース・セマンティック・マスクを用いて3次元GS再構成から背景クラッタとフローターを除去する手法であるClean-GSを提案する。
提案手法は,ホワイトリストに基づく空間フィルタリングとカラーガイドによる検証と外乱除去を組み合わせることで,オブジェクトの品質を保ちながら60-80%のモデル圧縮を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 05:02:45 GMT)
Chip scale superconducting quantum gravimeter based on a SQUID transmon mechanical resonator [0.0] チップスケール超伝導重力計は、トランスモンキュービットを機械共振器に結合する。
ジョセフソンポテンシャルの非線形性を利用して、重力変位を量子ビットの幾何位相にマッピングする運動依存インダクタンスを生成する。
電気的その場調整性とマイクロ波分光によるSIトレーサビリティにより、このアーキテクチャは高速で量子制限されたオンチップ重力計への実践的な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:33:35 GMT)
Chaos and thermalization in Clifford-Floquet dynamics [0.0] 変換不変なクリフォード量子セルラオートマタのd次元における無限の量子ビット系への繰り返し適用から生じるユニタリフロケダイナミクスのエルゴード特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 23:43:27 GMT)
Casimir interactions and drift currents [0.0] ドリフト電流は,カシミール層間相互作用に垂直な反動補正をもたらすことがわかった。
補正は反発的だが、層間のアトラクションを克服するものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:54:02 GMT)
Can Semantic Methods Enhance Team Sports Tactics? A Methodology for Football with Broader Applications [0.0] 本稿では,チームスポーツにおける意味空間推論を戦術的意思決定にまで拡張する方法について考察する。
Pythonベースのプロトタイプは、これらのメソッドが解釈可能な動的適応戦略レコメンデーションを生成する方法を示している。
このアプローチは、チームベースのドメインにおける総合的な意思決定とパフォーマンス最適化のための一般化可能なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 18:23:51 GMT)
BERT-JEPA: Reorganizing CLS Embeddings for Language-Invariant Semantics [0.0] BERTスタイルモデルにJEPAトレーニング目標を追加するトレーニングパラダイムであるBERT-JEPA(BEPA)を紹介する。
この新たな構造は、多言語ベンチマークにおけるパフォーマンスの向上につながっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 14:59:58 GMT)
Attention to Detail: Global-Local Attention for High-Resolution AI-Generated Image Detection [0.0] GLASSは、グローバルに再サイズされたビューと、ランダムにサンプリングされた複数のローカル作物を組み合わせたアーキテクチャである。
視覚モデルに統合することで、任意のサイズの画像のグローバル情報とローカル情報の両方を活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 00:00:07 GMT)
Applications of Secure Multi-Party Computation in Financial Services [0.0] Secure Multi-Party Computation (SMPC) は金融に関する機密データを分析できる暗号サービスである。
本稿では、現代金融サービスにおけるプライバシー保護の重要性の高まりを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 13:16:47 GMT)
Anderson localisation in spatially structured random graphs [0.0] 空間構造を持つ高次元グラフ上でのアンダーソンの局所化は、長距離だが距離に依存したホッピングによって引き起こされる。
ランダムな正則グラフ上の短距離アンダーソンモデルと統計的に均一なホッピングを持つ完全連結モデルの間に補間するモデルのクラスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 05:55:42 GMT)
AlignAR: Generative Sentence Alignment for Arabic-English Parallel Corpora of Legal and Literary Texts [0.0] 既存のデータセットは主に単純な1対1のマッピングで構成されている。
本稿では、生成文アライメント手法であるAlignARと、簡単な法と複雑な文の並列テキストからなるアラビア・英語のデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 02:27:13 GMT)
A Low-Cost UAV Deep Learning Pipeline for Integrated Apple Disease Diagnosis,Freshness Assessment, and Fruit Detection [0.0] リンゴ果樹園は、タイムリーな病気の検出、果実の品質評価、収量推定を必要とする。
既存のUAVベースのシステムは、そのようなタスクを単独で処理し、しばしば高価なマルチスペクトルセンサーに依存している。
本稿では,葉病検出のためのResNet50と,リンゴの鮮度判定のためのVGG 16と,リアルタイムのリンゴ検出と局在のためのYOLOv8を統合した,低コストでRGBのみのUAVベースの果樹園用パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:22:39 GMT)
A Geometrical Design Tool for Building Cost-Effective Layout-Aware n-Bit Quantum Gates Using the Bloch Sphere Approach [0.0] 本稿では,Bloch球面を「幾何学的設計ツール」として利用して,低コストで低コストなnビット量子ゲートを構築するという新しい概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 21:35:26 GMT)
A Comparative Study of Adaptation Strategies for Time Series Foundation Models in Anomaly Detection [0.0] 時系列基礎モデル(TSFM)は、大きな異種データに基づいて事前訓練される。
我々は、ゼロショット推論、フルモデル適応、パラメータ効率の微調整戦略を比較した。
これらの結果は、TSFMをスケーラブルで効率的な時系列異常検出のための有望な汎用モデルとして位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 19:11:33 GMT)
$Δ_T$ Noise from Electron-Hole Asymmetry in Normal and Superconducting Quantum Point Contacts [0.0] 本研究は量子点接触(QPC)を特徴とする2末端ハイブリッドナノ構造における$_T$ノイズについて検討する。
QPCの包含は電子ホール(e-h)対称性を破り、有限の熱電圧をもたらす。
我々の設定では、壊れたe-h対称性は有限の熱電圧を許容し、そこで対応する$_T$ノイズを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 01 Jan 2026 17:30:39 GMT)