EgoReAct: Egocentric Video-Driven 3D Human Reaction Generation [84.4] EgoReActは,エゴセントリックな映像ストリームからリアルタイムに3Dアライメントされた人間の反応運動を生成する最初のフレームワークである。
EgoReAct は,従来の手法に比べて極めて高いリアリズム,空間整合性,生成効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 03:38:31 GMT)
UniSH: Unifying Scene and Human Reconstruction in a Feed-Forward Pass [83.7] UniSHは、統合されたフィードフォワードフレームワークで、共同でメートルスケールの3Dシーンと人間の再構築を行う。
我々のフレームワークは、シーン再構築とHMRとの違いを強く橋渡しします。
本モデルは,人間中心のシーン再構築における最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:06:27 GMT)
Improved Object-Centric Diffusion Learning with Registers and Contrastive Alignment [83.6] 事前訓練された拡散モデルによるスロット注意(SA)は、最近オブジェクト中心学習(OCL)の可能性を示唆しているが、スロットの絡み合いや、オブジェクトスロットと画像内容との弱いアライメントに悩まされている。
提案するCODA(Contrastive Object-centric Diffusion Alignment)は,(i)残響を吸収し,オブジェクトスロット間の干渉を低減するためにレジスタスロットを使用する単純な拡張であり,(ii)スロットイメージ対応を明示的に促進するためにコントラストアライメントロスを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:10:18 GMT)
Gradient-Free Approaches is a Key to an Efficient Interaction with Markovian Stochasticity [80.7] このような問題を解決するための新しい微分自由法を提案し,解析する。
基礎となる雑音列の混合時間$$が問題の次元$d$より小さい場合、我々の手法の収束推定は$$に依存しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 11:27:07 GMT)
SongSage: A Large Musical Language Model with Lyric Generative Pre-training [69.5] SongSageは、多種多様な歌詞中心のインテリジェンスを備えた大規模な音楽モデルである。
SongSageは歌詞中心の知識を強く理解し、ゼロショットプレイリストのレコメンデーションのためにユーザークエリを書き直し、歌詞を効果的に生成し、継続し、7つの追加機能で巧みに実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 10:54:37 GMT)
MS-ISSM: Objective Quality Assessment of Point Clouds Using Multi-scale Implicit Structural Similarity [65.9] 点雲の非構造的で不規則な性質は、客観的品質評価(PCQA)に重大な課題をもたらす
マルチスケールインシシシット構造類似度測定(MS-ISSM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 14:58:52 GMT)
Expanding the Chaos: Neural Operator for Stochastic (Partial) Differential Equations [65.8] 我々はWienerカオス拡張(WCE)に基づいて、SPDEとSDEのためのニューラル演算子(NO)アーキテクチャを設計する。
WCEベースのニューラル演算子は、SDE/SPDEソリューション演算子を学習するための実用的でスケーラブルな方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:59:25 GMT)
Bridging the Semantic Gap for Categorical Data Clustering via Large Language Models [64.6] ARISE(Attention-weighted Representation with Integrated Semantic Embeddings)が紹介される。
正確なクラスタリングのためにカテゴリデータのメトリック空間を補完するセマンティックアウェア表現を構築する。
8つのベンチマークデータセットの実験では、7つの代表的なデータセットよりも一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 11:37:46 GMT)
DST-Calib: A Dual-Path, Self-Supervised, Target-Free LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Network [57.2] 本稿では,オンライン方式で動作するLiDARカメラ外装キャリブレーションネットワークについて紹介する。
提案手法は,一般化可能性の観点から既存手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 13:57:01 GMT)
Revisiting Weighted Strategy for Non-stationary Parametric Bandits and MDPs [56.2] 本稿では,非定常パラメトリックバンディットの重み付け戦略を再考する。
本稿では,ウィンドウ/リスタートベースアルゴリズムと同様に,より単純な重みに基づくアルゴリズムを提案する。
我々のフレームワークは、他のパラメトリックバンディットの後悔の限界を改善するのに使える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 04:50:21 GMT)
YODA: Yet Another One-step Diffusion-based Video Compressor [55.4] 1段階拡散モデルは最近、知覚的画像圧縮に優れており、ビデオへの応用は限られている。
本稿では,潜時生成と潜時符号化の両方の時間参照からマルチスケール特徴を組み込んだYYet-One-step Diffusion-based Videoを提案する。
YODAは最先端の知覚性能を実現し、LPIPS, DISTS, FID, KIDのディープラーニングベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 10:12:07 GMT)
Flow Equivariant World Models: Memory for Partially Observed Dynamic Environments [54.2] 身体系は「流れのシンフォニー」として世界を経験する
ほとんどのニューラルネットワークの世界モデルは、この構造を無視し、データから同じ変換を繰り返し再学習します。
自己運動と外部物体の動きを1パラメータのリー群「フロー」として統一するフレームワーク「フロー同変世界モデル」を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 05:22:27 GMT)
Disordered Dynamics in High Dimensions: Connections to Random Matrices and Machine Learning [52.3] ランダム行列によって駆動される高次元力学系について概説する。
機械学習理論における学習と一般化の単純なモデルへの応用に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:12:32 GMT)
Decoupling Amplitude and Phase Attention in Frequency Domain for RGB-Event based Visual Object Tracking [51.3] 既存のRGB-Eventトラッキングアプローチでは、イベントカメラのユニークな利点を完全に活用できない。
本稿では,周波数領域の早期融合を実現する新しい追跡フレームワークを提案する。
FE108, FELT, COESOTなど, 広く使用されている3つのRGB-Event追跡ベンチマークデータセットの実験により, 提案手法の性能と効率を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 01:10:17 GMT)
Evo-TFS: Evolutionary Time-Frequency Domain-Based Synthetic Minority Oversampling Approach to Imbalanced Time Series Classification [49.4] Evo-TFSは時間領域と周波数領域の両方の特徴を統合する新しいオーバーサンプリング手法である。
Evo-TFSでは、多種多様な高品質な時系列を進化させるために、強く型付けされた遺伝的プログラミングが使われている。
不均衡な時系列データセットで実施された実験は、Evo-TFSが既存のオーバーサンプリング手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 10:38:17 GMT)
Crowded Video Individual Counting Informed by Social Grouping and Spatial-Temporal Displacement Priors [48.0] ビデオ個別カウント(VIC)は、ビデオから歩行者のフラックスを推定することを目的とした、最近導入されたタスクである。
しかし、既存のVICアプローチは、メトロ通勤のような混雑したシーンでは不十分である。
私たちは、混雑した歩行者の流れを特徴付ける最初のVICデータセットの1つであるWuhanMetroCrowdを構築します。
OMAN++は、SenseCrowd、CroHD、MovingCrowdベンチマークで最先端のVICベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 14:24:12 GMT)
IO-RAE: Information-Obfuscation Reversible Adversarial Example for Audio Privacy Protection [38.6] 本稿では,音声のプライバシーを守るために,IO-RAE(Information-Obfuscation Reversible Adrial Example)フレームワークを提案する。
IO-RAEは大きな言語モデルを利用して、誤解を招くがコンテキスト的に一貫性のあるコンテンツを生成する。
本稿では、高周波雑音を緩和し、低周波信号をターゲットにして攻撃効果を高める累積信号攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 17:08:35 GMT)
ScienceDB AI: An LLM-Driven Agentic Recommender System for Large-Scale Scientific Data Sharing Services [36.4] 我々は、Science Data Bank(ScienceDB)上で開発された新しいエージェントレコメンデーションシステムScienceDB AIを紹介する。
ScienceDB AIは自然言語の会話と深い推論を利用して、研究者の科学的意図に沿ったデータセットを正確に推奨する。
Trustworthy RAGはCSTR(Cittable Task Record)識別子を通じて、信頼性の高い参照を提供し、推奨と信頼性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 08:42:53 GMT)
DHI: Leveraging Diverse Hallucination Induction for Enhanced Contrastive Factuality Control in Large Language Models [33.3] 大型言語モデル(LLM)は、しばしば「幻覚」として知られる不正確な情報や偽造情報を生成する。
DHI(Diverse Hallucination induction)は,事前の注釈付きデータに頼らずにより広い範囲の幻覚を生成する新しい学習フレームワークである。
DHIは、複数の幻覚ベンチマークにまたがる他のコントラストなデコーディングベースのアプローチよりも大きなパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 10:55:41 GMT)
GenCAMO: Scene-Graph Contextual Decoupling for Environment-aware and Mask-free Camouflage Image-Dense Annotation Generation [32.6] GenCAMOは環境に配慮したマスフリーな生成フレームワークであり、高忠実度カモフラージュ画像センスアノテーションを生成する。
我々は,高忠実度カモフラージュ画像センスアノテーションを生成する環境認識・マスフリー生成フレームワークGenCAMOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 13:13:51 GMT)
Learning from Historical Activations in Graph Neural Networks [30.9] HISTOGRAPHは、2段階のアテンションに基づくファイナルアグリゲーション層であり、まず中間アクティベーションに対して統一層ワイドアグリゲーションを適用し、次にノードワイドアグリゲーションを適用した。
複数のグラフ分類ベンチマークの実証的な結果から、HISTOGRAPHは、特に深いGNNにおいて、従来手法を一貫して改善する強力なパフォーマンスを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 08:51:38 GMT)
HyperJoin: LLM-augmented Hypergraph Link Prediction for Joinable Table Discovery [27.2] 本稿では,結合テーブル探索のための大規模言語モデル (LLM) 拡張ハイパーグラフフレームワークを提案する。
具体的には、まずテーブル内ハイパーエッジとLLM拡張テーブル間ハイパーエッジの両方を用いてテーブルをモデル化するハイパーグラフを構築する。
そして、カラムとハイパーエッジを渡る双方向メッセージを通して、表現力のある列表現を学習する階層的相互作用ネットワークであるHINを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:54:55 GMT)
Efficient Hyperspectral Image Reconstruction Using Lightweight Separate Spectral Transformers [26.7] 高速ハイパースペクトル画像再構成に適した革新的なアーキテクチャであるLSST(Lightweight Separate Spectral Transformer)を導入する。
我々のLSSTは、FLOPやパラメータを少なくして優れた性能を実現し、その効率と有効性を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 04:19:14 GMT)
Arca: A Lightweight Confidential Container Architecture for Cloud-Native Environments [25.4] 私たちは、TEE-in-Containerアーキテクチャに基づいた軽量な機密コンテナフレームワークであるArcaを紹介します。
Arcaは、各ワークロードを独立したハードウェア強化信頼ドメインに分離する。
我々はIntel SGX、Intel TDX、AMD SEVにArcaを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 15:42:20 GMT)
EgoGrasp: World-Space Hand-Object Interaction Estimation from Egocentric Videos [25.0] EgoGraspは,世界空間のハンドオブジェクトインタラクション(W-HOI)を,野生のダイナミックカメラを用いて,エゴセントリックなモノクロビデオから再構築する最初の方法である。
実験では,W-HOI再建における最先端性能を実現する手法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 03:08:48 GMT)
A UCB Bandit Algorithm for General ML-Based Estimators [25.0] ML-UCBは、任意の機械学習モデルとマルチアームバンディットフレームワークを統合する一般化された高信頼度有界アルゴリズムである。
シーケンシャルな意思決定のための洗練されたMLモデルをデプロイする際の根本的な課題は、トラクタブルな集中不平等の欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 04:11:41 GMT)
SoulSeek: Exploring the Use of Social Cues in LLM-based Information Seeking [23.8] 社会的手がかりは、個人が妥当性と信頼性を判断するのを助けることで、人間の情報を求める上で重要な役割を担っている。
既存のLLMベースの検索システムはセマンティックな特徴に依存しており、自然情報探索の基盤となる社会的認知との相違を生み出している。
本稿では、より優れた社会的知識理解、パーソナライズされたキュー設定、制御可能なインタラクションを強調した設計上の意義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 07:09:10 GMT)
Feature Slice Matching for Precise Bug Detection [20.3] 類似度測定に基づく正確なバグ検出のために,MATUSを提案する。
MATUSは、ターゲットのスライシング基準をピンポイントするエンドツーエンドの方法で、バギーコードから事前の知識でターゲットスライシングをガイドする。
総じて、MATUSはLinuxカーネルに31の未知のバグを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 12:43:41 GMT)
The Alchemy of Thought: Understanding In-Context Learning Through Supervised Classification [19.5] 本稿では,インコンテキスト学習の動作とICLの実演で訓練された教師付き分類器との比較を行う。
実演の関連性が高い場合, LLM はこれらの分類器と同様に振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 21:33:12 GMT)
Neural Networks on Symmetric Spaces of Noncompact Type [19.4] 本稿では,双曲空間上でのニューラルネットワーク構築のための新しいアプローチを提案する。
本手法は, 画像分類, 脳波信号分類, 画像生成, 自然言語推論の挑戦的ベンチマークを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 07:26:39 GMT)
Luminark: Training-free, Probabilistically-Certified Watermarking for General Vision Generative Models [18.5] 一般視覚生成モデルのためのトレーニング不要で確率論的に認証された透かし法であるEmph Luminarkを紹介する。
我々のアプローチはパッチレベルの輝度統計を利用する新しい透かし定義に基づいている。
拡散,自己回帰,ハイブリッドフレームワークにまたがる9つのモデルに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 06:20:00 GMT)
Promptable Foundation Models for SAR Remote Sensing: Adapting the Segment Anything Model for Snow Avalanche Segmentation [18.3] 効果的な検出モデルのトレーニングには、ドメインの専門家による高品質なアノテーションによる大規模なデータセットの収集が必要である。
我々は、自然画像に基づいて訓練されたセグメンテーション基礎モデルであるSegment Anything Model(SAM)を構築し、それをSentinel-1 SARデータに調整する。
ドメインギャップを軽減するためのアダプタ,マルチチャネルSAR入力を処理する複数のエンコーダ,雪崩局所化精度を改善するためのプロンプトエンジニアリング戦略,エンコーダのトレーニング時間を制限するトレーニングアルゴリズムを組み合わせることで,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 15:41:12 GMT)
What Persona Are We Missing? Identifying Unknown Relevant Personas for Faithful User Simulation [16.8] 既存のユーザシミュレーションでは、モデルが対話でユーザライクな応答を生成するが、十分なユーザペルソナが提供されるという検証が欠如していることが多い。
本研究は,特定のシミュレーションコンテキストに対して,シミュレーション対象の関連性はあるが未知の人物を特定するタスクについて検討する。
PICQは,未知のペルソナを付加した,文脈認識型選択質問の新しいデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:22:00 GMT)
Wireless Dataset Similarity: Measuring Distances in Supervised and Unsupervised Machine Learning [15.0] 本稿では,無線データセット間の類似度を測定するためのタスク・アンド・モデル対応フレームワークを提案する。
データセットの選択/拡張、シミュレーション・トゥ・リアル(sim2real)比較、新しいデプロイメントへのモデルトレーニング/適応に関する決定などのアプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 01:15:27 GMT)
Unsupervised Text Style Transfer for Controllable Intensity [14.8] Unsupervised Text Style Transfer (UTST) は、並列テキストペアなしで与えられたテキストのスタイリスティックな特性を転送するシステムを構築することを目的としている。
LLMを微調整するSFT-then-PPOパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 04:04:07 GMT)
Discount Model Search for Quality Diversity Optimization in High-Dimensional Measure Spaces [14.7] 品質多様性(QD)最適化は、ユーザ評価ベクトル特定測度関数の多様な出力を取得しながら、目的を最適化するソリューションの集合を探索する。
本稿では,ディスカウント値のスムーズかつ連続的な表現を提供するモデルを用いて探索をガイドするディスカウントモデル探索(DMS)を提案する。
DMSは画像の高次元空間を測度空間とする2つの領域を導入することにより、新しいQDアプリケーションを促進することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 06:05:22 GMT)
EmoLoom-2B: Fast Base-Model Screening for Emotion Classification and VAD with Lexicon-Weak Supervision and KV-Off Evaluation [14.7] EmoLoom-2Bは2Bパラメータ以下の小さな言語モデルを、感情分類とValence-Arousal-Dominance予測のための高速なスクリーニング候補に変換する。
プロトコルに忠実で公平な評価を保証するため,単一入力出力契約の下でデータのロード,トレーニング,推論を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 08:25:58 GMT)
Multimodal Sentiment Analysis based on Multi-channel and Symmetric Mutual Promotion Feature Fusion [14.3] マルチモーダル感情分析は、人間とコンピュータの相互作用と感情コンピューティングの分野で重要な技術である。
マルチモーダル感情分析研究の進展にもかかわらず、多くの課題が残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 06:37:22 GMT)
MIAR: Modality Interaction and Alignment Representation Fuison for Multimodal Emotion [14.3] マルチモーダル感情認識は、言語、視覚、音声の3つのモードを通じて人間の感情を知覚することを目的としている。
従来は、モーダル間の重要な分布差に適切に対処することなく、主にモーダル融合に焦点を当てていた。
モーダルインタラクションとアライメント表現(MIAR)という新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 06:26:13 GMT)
Beyond Demand Estimation: Consumer Surplus Evaluation via Cumulative Propensity Weights [14.1] 本稿では,需要関数の明示的な推定と数値積分を回避する推定器を提案する。
我々は、この枠組みを不平等を意識した余剰措置に拡張し、規制当局や企業が利益と平等のトレードオフを定量化できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 01:41:40 GMT)
Geometric and Dynamic Scaling in Deep Transformers [13.7] 我々は、ディープトランスフォーマーの崩壊は基本的に幾何学的な問題であると主張する。
2つの原則によりこれらの障害に対処する統一的な幾何学的枠組みを提案する。
超深層ネットワークにおけるランク崩壊を回避するためには, 動的消去を許容しながら幾何的妥当性を強制することが重要であると予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:41:46 GMT)
KV-Embedding: Training-free Text Embedding via Internal KV Re-routing in Decoder-only LLMs [12.9] 凍結LDMの潜在表現力を活性化するフレームワークであるKV-Embeddingを提案する。
提案手法では, 各層における最終トークンのキー値(KV)状態が, シーケンスの圧縮されたビューを符号化する。
KV-Embeddingは,最大4,096個のトークンに対して堅牢な性能を維持しつつ,トレーニング不要のベースラインを最大10%向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 02:55:43 GMT)
Atomizer: An LLM-based Collaborative Multi-Agent Framework for Intent-Driven Commit Untangling [12.8] 複合コミットは、複数の無関係な懸念を絡み合わせるもので、ソフトウェア開発で広く使われている。
Atomizerは複合コミット回避のための新しい協調型マルチエージェントフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:43:05 GMT)
Curator: Efficient Vector Search with Low-Selectivity Filters [12.8] グラフベースのインデックスは、未フィルタリングANNSでは最先端のパフォーマンスを実現するが、低選択性フィルタリングクエリでは接続性の低下に遭遇する。
近年の研究では、グラフ度を拡大することでこの問題に対処するグラフインデックスが提案されている。
低選択性フィルタANNSに対する既存のグラフベースのアプローチを補完する分割型インデックスであるCuratorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 21:35:01 GMT)
CuFuzz: Hardening CUDA Programs through Transformation and Fuzzing [12.4] CuFuzzは、最先端のCPUファジィツールを拡張する新しいコンパイラとランタイムの共同設計ソリューションである。
CuFuzzはGPUプログラムをコンパイラIRレベルの変換を使用してCPUプログラムに変換する。
CuFuzzは、広く使用されているベンチマークで122のセキュリティ脆弱性を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 03:02:47 GMT)
Sparse Bayesian Message Passing under Structural Uncertainty [12.4] 実世界のグラフに関する半教師付き学習は、観測されたグラフが信頼できない、あるいはラベル不合理なヘテロフィリーによってしばしば挑戦される。
多くの既存のグラフニューラルネットワークは、固定された隣接構造に依存するか、正規化によって構造ノイズを処理しようとする。
符号付き隣接行列上の後続分布をモデル化することにより、構造的不確実性を明示的に把握し、各エッジが正、負、欠落することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 15:16:12 GMT)
Does Memory Need Graphs? A Unified Framework and Empirical Analysis for Long-Term Dialog Memory [12.3] 本稿では,長期記憶アーキテクチャの実験的なシステム指向分析について述べる。
ダイアログメモリシステムをコアコンポーネントに分解する統合フレームワークを導入し,グラフベースと非グラフアプローチの両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 20:39:39 GMT)
Judge Model for Large-scale Multimodality Benchmarks [12.0] 本稿では,多種多様なタスクにまたがる信頼性,説明可能な評価を提供するために,専用マルチモーダル・ジャッジ・モデルを提案する。
本フレームワークは,マルチモーダルな判断を集約し,モデル出力の品質と推論の一貫性を分析し,診断フィードバックを生成する。
結果は、判断モデルと人間のスコアとの間に強い整合性を示し、スケーラブルで解釈可能な評価パイプラインとしての可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 07:17:17 GMT)
The Gaining Paths to Investment Success: Information-Driven LLM Graph Reasoning for Venture Capital Prediction [11.7] ほとんどのベンチャーキャピタル(VC)投資は失敗し、一部の投資家は大きなリターンを出している。
MIRAGE-VCは,経路の爆発と不均一なエビデンス融合という2つの障害に対処する多視点検索拡張生成フレームワークである。
MIRAGE-VCは厳格なアンチリーカジコントロールの下で、+5.0%のF1と+16.6%のPrecisionAt5を達成し、他のオフグラフ予測タスクに光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 15:00:07 GMT)
CatchAll: Repository-Aware Exception Handling with Knowledge-Guided LLMs [11.5] 例外処理は、多くのプログラミング言語において重要なエラー回復メカニズムである。
我々はリポジトリ対応例外処理の新しいアプローチであるCatchAllを提案する。
CatchAllを評価するために、リポジトリ対応例外処理のための2つの新しいベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 20:03:03 GMT)
Deepfake Detection with Multi-Artifact Subspace Fine-Tuning and Selective Layer Masking [11.2] ディープフェイク検出は、クロスデータセットと現実世界の複雑なシナリオにおいて依然として重大な課題に直面している。
本稿では,多要素部分空間と選択層マスク(MASM)に基づくディープフェイク検出手法を提案する。
MASMは、アーティファクト表現から意味表現を明示的に分離し、アーティファクト部分空間の適合強度を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 02:33:18 GMT)
Impersonating Quantum Secrets over Classical Channels [10.8] 古典的なコミュニケーションに耳を傾ける単純な盗聴器は、いずれかの当事者を偽装することができる。
付加的な応用として、古典的な問合せのみで検証できる量子マネースキームは、情報理論上は安全でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 03:40:28 GMT)
Correctness isnt Efficiency: Runtime Memory Divergence in LLM-Generated Code [10.5] 大規模言語モデル(LLM)は単体テストに合格するプログラムを生成することができるが、テストに合格しても信頼できる実行動作は保証されない。
同じタスクに対する異なる正しいソリューションは、非常に異なるメモリとパフォーマンスパターンを示し、それが隠れた運用上のリスクを引き起こす可能性があることに気付きました。
本稿では,複数世代にわたる実行時メモリの安定性を計測するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 15:42:21 GMT)
NarrativeTrack: Evaluating Video Language Models Beyond the Frame [10.2] MLLMにおける物語理解を評価する最初のベンチマークであるNarrativeTrackを紹介する。
映像を構成要素に分解し,構成推論(CRP)フレームワークを用いて連続性を検証する。
CRPは、時間的永続性から文脈的進化、そしてきめ細かい知覚的推論まで、モデルを進化させることに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 07:12:55 GMT)
Evidence-Grounded Multi-Agent Planning Support for Urban Carbon Governance via RAG [10.0] 都市部における炭素ガバナンスでは、プランナーは異質な証拠を実行可能なクロスディパートメンタルプランに統合する必要がある。
本稿では,標準テキストベースRetrieval-Augmented Generationに基づく都市炭素ガバナンスのためのエビデンスベースのマルチエージェントプランニング支援システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 05:46:31 GMT)
RFAssigner: A Generic Label Assignment Strategy for Dense Object Detection [9.2] 最先端の手法は通常、各トレーニングサンプルに正と負の重みを割り当て、トレーニング中の割り当てスキームを最適化する。
我々は、高密度検出器のマルチスケール学習能力を高めるために設計された新しい割り当て戦略であるRFerを紹介する。
RFerは、割り当てられていないプールから補助的な正のサンプルを適応的に選択し、オブジェクトスケール間でよりバランスのとれた学習プロセスを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 17:19:41 GMT)
Korean Canonical Legal Benchmark: Toward Knowledge-Independent Evaluation of LLMs' Legal Reasoning Capabilities [9.1] Korea Canonical Legal Benchmark (KCL) は、言語モデルの法的推論能力を評価するために設計されたベンチマークである。
KCLは、2つのコンポーネントで構成されている: KCL-MCQA、283の質問の多重選択問題、1,103の先行問題、KCL-Essay、169の質問のオープンエンド生成問題、550の先行問題。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 07:50:13 GMT)
Gendered Pathways in AI Companionship: Cross-Community Behavior and Toxicity Patterns on Reddit [9.0] RedditでMyBoyfriendIsAI (MBIA) のサブレディットについて検討した。
MBIA利用者は、主に周囲の4つのコミュニティ圏を横断している。
我々は、AIポルノとジェンダー指向のコミュニティの小さなサブセットに集中して、局所的なスパイクを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 05:13:00 GMT)
Harm in AI-Driven Societies: An Audit of Toxicity Adoption on Chirper.ai [9.0] 大規模言語モデル(LLM)は、オンライン社会エコシステムに参加する自律エージェントにますます組み込まれています。
完全AI駆動型ソーシャルプラットフォームであるChirper.aiにおけるLSM駆動型エージェントの毒性導入について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 06:33:08 GMT)
Sobolev Approximation of Deep ReLU Network in Log-weighted Barron Space [8.4] 対数重み付きBarron 空間 $mathscrBlog$ を導入する。
我々は、$mathscrBlog$の関数が明示的な深さ依存性を持つ深部ReLUネットワークによって近似できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 22:03:19 GMT)
SeRe: A Security-Related Code Review Dataset Aligned with Real-World Review Activities [8.2] 既存のデータセットと研究は主に汎用コードレビューコメントに焦点を当てている。
能動的学習に基づくアンサンブル分類手法を用いて構築したtextbfsecurity 関連コードレビューデータセット textbfSeRe を紹介する。
我々は373,824の生のレビューインスタンスから6,732のセキュリティ関連レビューを抽出し、複数のプログラミング言語の代表性を確保した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 02:39:53 GMT)
Scalable Data-Driven Reachability Analysis and Control via Koopman Operators with Conformal Coverage Guarantees [8.1] 我々は、ニューラルネットワーク(NN)リフト関数でクープマン理論を用いて、力学の近似線形表現を学習する。
我々は、NN検証ツールを介して、クローズドループ到達可能なセットを元の状態空間にマップする。
高次元MuJoCoタスクの結果、既存の手法よりも到達可能な設定カバレッジ率、計算効率、保守性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 05:31:08 GMT)
Post-Quantum Cryptography for Intelligent Transportation Systems: An Implementation-Focused Review [8.0] 政府と業界のステークホルダーはポスト量子暗号(PQC)に向かっている
PQCアルゴリズムは、量子コンピューティング能力を備えた敵に抵抗するように設計されている。
このレビューは、PQC採用のための車両通信とセキュリティ標準の即応性を評価することによって、このギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 04:39:06 GMT)
ITSELF: Attention Guided Fine-Grained Alignment for Vision-Language Retrieval [7.8] 我々は,暗黙的局所アライメントのための注意誘導フレームワークITSELFを紹介する。
GRAB(Guarded Representation with Attentive Bank)はその中核として、モデル自身の注意を高可用性トークンの注意力銀行に変換する。
また,ロバスト選択のための多層アテンション(MARS)を導入し,各層に注意を集中させ,多様性を意識したトップk選択を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 01:19:36 GMT)
Diffusion Timbre Transfer Via Mutual Information Guided Inpainting [7.4] 音色変換を音声の推測時間編集問題として検討する。
追加のトレーニングを必要としない軽量な手順を導入します。
簡単な推論時間制御は,事前学習したモデルのスタイル変換のユースケースに対して有意義に制御できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 21:53:35 GMT)
How to Assess AI Literacy: Misalignment Between Self-Reported and Objective-Based Measures [6.9] K-12教育における人工知能(AI)の普及は、教師のAIリテラシーの心理測定による測定の必要性を浮き彫りにしている。
本研究では,概念,利用,評価,倫理の確立した枠組みの中で,教師AIリテラシーのSRおよびOB尺度を開発し,評価した。
後期プロファイル分析では,AIリテラシーを持たない教師の間で,過大評価 (SR > OB),過小評価 (SR OB),アライメント (SR OB) の6つの異なるプロファイルを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:10:41 GMT)
Ground State and Collective Modes of Bose-Einstein Condensates in Newtonian and MOND-inspired gravitational potentials [6.2] ボース・アインシュタイン凝縮体の基底状態と集合動力学を2つのトラップで解析・数値的に研究した。
動力学では、モノポール集合モードの方程式を導出し、解いた。
これらのスケーリング法則は、低温原子による修正重力シナリオの探索を目的とした量子シミュレーション実験の洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 02:24:26 GMT)
A Platform for Interactive AI Character Experiences [6.1] 本稿では,デジタルキャラクタを便利に設計するシステムとプラットフォームを提案する。
私たちの仕事は、没入的なキャラクター体験の道を切り開いて、人生のような、ストーリーベースのインタラクションの夢を現実に変えます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 01:27:19 GMT)
RovoDev Code Reviewer: A Large-Scale Online Evaluation of LLM-based Code Review Automation at Atlassian [6.0] LLM(Large Language Models)を利用したコードレビュー自動化は、シームレスなコードレビューを変換する可能性がある。
レビューガイド付き、コンテキスト対応、品質チェック済みのコードレビューコメント生成を、微調整なしでどうやって設計できるのか?
我々は、エンタープライズレベルのLLMベースのコードレビュー自動化ツールであるRovoDev Code Reviewerを、AtlassianのBitbucketに統合されたAtlassianの開発エコシステム内で、大規模に設計、デプロイした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 09:27:56 GMT)
The Impact of Post-training on Data Contamination [5.9] 汚染は、継続した事前トレーニングによって徐々に減少するパフォーマンススパイクを引き起こす。
SFTとGRPOはどちらも漏洩した情報を再浮上させたが、外部の妥当性は異なっていた。
RLベースのポストトレーニングは、免疫性はないが、汚染に関連する過度な推定問題を緩和するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:21:39 GMT)
Single-Shot and Few-Shot Decoding via Stabilizer Redundancy in Bivariate Bicycle Codes [5.7] 我々は、$g(z)$がコードの安定化器の冗長性と、単発デコードに必要な古典的なアンフシンドローム符号の構造を規定していることを証明した。
共振器BBアンザッツの内部では、高い量子レートはシンドローム距離に上限を課し、単発性能を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 09:49:58 GMT)
A UAV-Based Multispectral and RGB Dataset for Multi-Stage Paddy Crop Monitoring in Indian Agricultural Fields [5.3] インド・アンヘラプラデーシュの水田で収集した大規模無人航空機(UAV)によるRGBおよびマルチスペクトル画像データセットについて述べる。
我々は20メガピクセルのRGBカメラと5メガピクセルの4バンドマルチスペクトルカメラを使い、赤、緑、赤、近赤外線の帯域を捉えた。
このデータセットは, 原画像42,430枚 (415 GB) で5エーカー以上を撮影し, 1cm/ピクセルの地中サンプリング距離を計測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 06:19:18 GMT)
Silicon-on-sapphire metasurfaces generate arrays of dark and bright traps for neutral atoms [5.2] 結晶性シリコンオンサファイア(c-SOS)メタ曲面はガウスビームを光トラップの配列に変換する。
明るいツイーザーアレイで インターリーブされた暗い領域の原子を トラップする光ボトルビームの配列。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 02:24:17 GMT)
CBMAS: Cognitive Behavioral Modeling via Activation Steering [5.1] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしばプロンプト、レイヤ、コンテキスト間で予測不可能な認知行動を符号化する。
CBMASは, 連続的アクティベーションステアリングのための診断フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 13:04:14 GMT)
Beyond Reproducibility: Token Probabilities Expose Large Language Model Nondeterminism [5.1] この研究は、生成したテキストではなく、トークン確率のバリエーションを分析することによって、非決定論を詳しく調べる。
その結果, 非決定性の影響は0.1～0.9の範囲のトークン確率において重要であることがわかった。
これは、全てのモデルがトークン確率レベルで同様の非決定論的変動を持つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 18:58:19 GMT)
Inconsistencies in Classification of Online News Articles: A Call for Common Standards in Brand Safety Services [4.9] 本研究は,三大ブランド安全提供者の格付けを分析した結果,オンラインニュース記事のブランド安全分類の不整合性について検討した。
我々は、デジタル広告エコシステムに対する現行のシステムによる有害な影響を軽減するための、標準化された透明なブランド安全システムについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 23:45:17 GMT)
Let Me Try Again: Examining Replay Behavior by Tracing Students' Latent Problem-Solving Pathways [4.8] ゲームベースの学習環境における生徒の問題解決経路は、概念的理解、手続き的知識、柔軟性を反映している。
リプレイ行動は、特に、生産的な闘争またはより広範な探索を意味し、それによってより深い学習が促進される。
本研究は,777年生の学習プラットフォームFrom Here to There!をプレイするログデータに対して,Markov ChainsとHidden Markov Modelsを用いて,これらのギャップを解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:17:03 GMT)
NeuroSSM: Multiscale Differential State-Space Modeling for Context-Aware fMRI Analysis [4.8] 本稿では,fMRI時系列における生BOLD信号のエンドツーエンド解析のための選択的状態空間アーキテクチャであるNeuroSSMを提案する。
NeuroSSMは2つの相補的な設計コンポーネントを通じて上記の制限に対処する。
臨床および非臨床データセットの実験は、NeuroSSMが最先端のfMRI分析法と競合する性能と効率を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:35:45 GMT)
CardioMOD-Net: A Modal Decomposition-Neural Network Framework for Diagnosis and Prognosis of HFpEF from Echocardiography Cine Loops [4.5] 保存放出分画(HFpEF)による心不全は、様々な相同性から発生し、長期のサブクリニカル段階を経て進行する。
現在の心エコー法に基づく人工知能(AI)モデルは、主にヒトにおけるバイナリHFpEF検出に焦点を当てている。
我々は,HFpEFオンセットのマルチクラス診断と連続予測を行うための統合AIフレームワークであるCardioMOD-Netを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 12:41:14 GMT)
Quantum optimisation applied to the Quadratic Assignment Problem [4.5] 本稿では,量子ウォークに基づく最適化アルゴリズム (NV-QWOA) を用いて,2次アサインメント問題 (QAP) の小型解法の性能について検討する。
目的関数評価の回数と、5から10の施設を持つQAPインスタンス全体にわたる最適あるいはほぼ最適のソリューションに一貫して到達するのに必要となるアルゴリズムの反復数という2つの指標を用いて性能を評価する。
我々の研究は、複雑な量子問題に対する量子ウォークの実用性を強調し、将来の量子最適化アルゴリズムの基礎を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 07:50:03 GMT)
KOS-TL (Knowledge Operation System Type Logic) [3.8] 本稿では,KOS-TL(Knowledge Operation System Type Logic)を紹介する。
ダビッドソンの事象セマンティクスとMartin-Lf型理論を統合することで、KOS-TLは、知識ベースにおける全ての状態変化にその妥当性の正式な証人が伴う「防空的知識」の構築を可能にする。
この結果から,KOS-TLは次世代の知的オペレーティングシステムに対して,堅牢で形式的に検証可能な基盤を提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 10:15:48 GMT)
From Policy to Logic for Efficient and Interpretable Coverage Assessment [3.8] 本稿では,政策解釈をより効率的かつ解釈可能なものにすることで,人間レビュアーを支援するためのアプローチを提案する。
本稿では,関係する政策言語を明らかにするために,包括的ルールベース推論と包括的ルール対応レトリバーを組み合わせた手法を提案する。
提案手法は,F1スコアの4.5%向上とともに,推論コストの44%削減を実現し,効率と有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 19:24:51 GMT)
GroupSegment-SHAP: Shapley Value Explanations with Group-Segment Players for Multivariate Time Series [3.6] GroupSegment SHAPは、クロス変数依存と時間経過による分散シフトに基づいて、グループセグメントプレーヤとして説明ユニットを構築する。
実世界の4つの領域(人的活動認識、電力系統予測、医療信号分析、金融時系列)でGS-SHAPを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 14:59:18 GMT)
Accelerated Full Waveform Inversion by Deep Compressed Learning [3.4] 本稿では,計算コスト削減手法としてフルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)入力の次元性を低減する手法を提案し,検証する。
提案手法では, 深部ニューラルネットワークと2次元センシング層を併用し, 地下モデルの大規模コーパスから, 簡潔だが連続的な地震探査レイアウトを圧縮学習することで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 19:30:52 GMT)
MCP-SandboxScan: WASM-based Secure Execution and Runtime Analysis for MCP Tools [3.2] ツールの実行は、インジェクションのプロンプトや意図しない外部インプットの露出など、実行時のみの動作を導入することができる。
MCP-SandboxScanはWebAssembly/WASIサンドボックス内で信頼できないツールを安全に実行するフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 17:25:38 GMT)
Evaluating transfer learning strategies for improving dairy cattle body weight prediction in small farms using depth-image and point-cloud data [3.0] 本研究の目的は,移動学習が限られたデータしか持たない小農場における体重予測を促進させるかどうかを評価することである。
深度画像のConvNeXtとMobileViT、ポイントクラウドのPointNetとDGCNNの4つのディープラーニングモデルが評価された。
その結果,プレトレーニングされた表現は,画像条件の異なる農場や乳牛の個体群でよく一般化していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 02:41:54 GMT)
Adaptive Conformal Prediction via Bayesian Uncertainty Weighting for Hierarchical Healthcare Data [2.9] 本稿では,医療予測の基本的な限界に対処するハイブリッドベイズ・コンフォーマル・フレームワークを提案する。
提案手法は, ベイズ系階層的ランダム林と群対応型コンフォメーションキャリブレーションを統合し, 後方不確かさを重み適合度スコアに用いた。
米国3,793の病院と4つの地域にわたる61,538件の入院状況について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:06:37 GMT)
The Completeness of Eigenstates in Quantum Mechanics [2.8] 量子力学における固有状態の完全性の研究範囲について述べる。
一般自由状態に対する正規化の定義と正規化係数の解を示す。
また、連続エネルギー固有値に対するスペクトル関数を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 09:45:53 GMT)
HyDRA: Hybrid Denoising Regularization for Measurement-Only DEQ Training [2.4] ディープ平衡モデル(Deep Equilibrium、DEQ)は成功したが、典型的には教師付きペア(mathbfx,mathbfy)を必要とする。
我々は、DECトレーニングのための測定専用フレームワークであるHybrid Denoising Regularization Adaptation(Hybrid Denoising Regularization Adaptation)を導入する。
スパースビューCTの実験は、競争力のある再構成品質と高速な推論を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:28:05 GMT)
Australian Bushfire Intelligence with AI-Driven Environmental Analytics [2.4] 本研究では,オーストラリア全土の高リスク森林火災帯を特定するための予測的環境データの有用性について検討した。
我々は、NASA-NASAの歴史的火災イベント、メテオスタットの毎日の気象観測、Google Earth Engineの植生観測を統合した。
低い」と「高い」火のリスクを区別するバイナリ・フレームワークでは、アンサンブル・アプローチは87%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 05:43:12 GMT)
HD-GEN: A High-Performance Software System for Human Mobility Data Generation Based on Patterns of Life [2.0] 大規模な個人レベルの人体移動データセットの校正、生成、処理、可視化のための包括的ソフトウェアパイプラインを導入する。
データ生成エンジンは、OpenStreetMapデータを用いて地理的に接地されたシミュレーションを構築する。
遺伝的アルゴリズムに基づくキャリブレーションモジュールの微調整パラメータは、実世界の移動特性に適合する。
データ処理スイートは、生のシミュレーションログを下流アプリケーションに適した構造化フォーマットに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:01:00 GMT)
LiveBo: Empowering Non-Chinese Speaking Students through AI-Driven Real-Life Scenarios in Cantonese [1.6] 本研究では,NCS学生のエンゲージメント向上と言語習得における対話型社会ロボットと統合されたシナリオシミュレーションの有効性について検討した。
この研究は、AI駆動のロボット支援言語学習システムLiveBoと対話するNCSの学生を含む準実験的なデザインを採用している。
調査の結果,NCS学生は行動的,感情的エンゲージメント,モチベーション,学習成績において肯定的な改善を経験していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:25:17 GMT)
T3C: Test-Time Tensor Compression with Consistency Guarantees [1.6] T3Cは、ランクと精度を制御可能なデプロイメントノブとして公開する、予算条件の圧縮フレームワークである。
単一のT3Cチェックポイントは、デバイス間での需要に応じて、予測可能な、証明書ベースの精度-レイテンシ-サイズトレードオフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 23:16:27 GMT)
SecureCodeRL: Security-Aware Reinforcement Learning for Code Generation with Partial-Credit Rewards [1.5] 本稿ではセキュリティ対応コード生成のための強化学習パイプラインSecureCodeRLを提案する。
鍵となるアイデアは、中間スコアを妥当性、実行成功、出力の生成に割り当てる部分クレジット機能報酬である。
Banditは小さな評価では見つからなかったが、セキュリティ用語はトレーニングに統合され、それらが現れると安全でないショートカットを回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 13:36:36 GMT)
Almost Clinical: Linguistic properties of synthetic electronic health records [1.4] 本研究は、精神保健分野における合成電子健康記録の言語学的・臨床的適合性を評価するものである。
合成コーパスを作成するための根拠と方法論について述べる。
我々は,4つの臨床分野のエージェンシー,モダリティ,情報フローを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 12:22:07 GMT)
AI-Powered Hybrid Intrusion Detection Framework for Cloud Security Using Novel Metaheuristic Optimization [1.3] 本研究では,Energy Valley (EVO) を用いたHybrid Intrusion Detection System (HyIDS) を提案する。
24回の試験が行われ、分類精度、精度、リコールの大幅な向上が明らかにされた。
これらのデータは、EVOがクラウドコンピューティング(CC)のサイバーセキュリティを著しく改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 09:42:28 GMT)
MotiBo: The Impact of Interactive Digital Storytelling Robots on Student Motivation through Self-Determination Theory [1.3] 本研究では,人間のようなロボットを取り入れたインタラクティブなデジタルストーリーテリングシステムが,学生のエンゲージメントと創造性に与える影響について検討した。
この研究は、紙ベースの、PowerPoint、ロボットによるストーリーテリングのMotiBoという3つのモードのエンゲージメントレベルを比較することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 15:59:47 GMT)
Towards reliable subsea object recovery: a simulation study of an auv with a suction-actuated end effector [1.2] 本稿では,ハダル小型車両(HSV)を用いた完全自律海底物体回収ミッションのシミュレーションに基づく研究について述べる。
ストーンフィッシュシミュレーターは、現実的な車両力学、流体力学の障害、センシング、およびハダルのような条件下での標的物体との相互作用をモデル化するために使用される。
HSVは海面から6000mまで自律的に降下し、構造的な海底被覆を行い、対象物を検出し、吸引による回復を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 07:55:23 GMT)
An Energy-Efficient Smart Bus Transport Management System with Blind-Spot Collision Detection Ability [1.1] 発展途上国の公共バス輸送システムは、しばしばリアルタイムの位置情報更新の欠如と利用者の負担に悩まされる。
安全, 効率, 持続可能性を高めるインテリジェントなバス停留所とともに, スマートな公共バスシステムを提案する。
提案システムは,バスの停留所で正確に停止しながら,リアルタイム盲点検出において約99%の効率性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 20:10:30 GMT)
Compliance as a Trust Metric [1.0] 本稿では,規制コンプライアンスを定量的かつダイナミックな信頼度として運用することで,この研究ギャップを埋める。
私たちのコントリビューションは、各違反の深刻度を、そのボリューム、時間、ブレッドス、臨界度など、複数の次元に沿って評価する定量的モデルです。
人工病院のデータセット上でACEを評価し,複雑なHIPAAおよびHIPAA違反を正確に検出できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 21:14:40 GMT)
Topological Mapping and Navigation using a Monocular Camera based on AnyLoc [1.0] 本稿では,モノクロカメラを用いたトポロジカルマッピングとナビゲーション手法を提案する。
このシステムは単眼カメラのみに依存しており、キーノードを使用した高速マップの構築とナビゲーションを保証する。
ResNetベースの手法と比較して、このアプローチは時間と空間コストを削減しつつ、平均して60.2%の成功率を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 04:34:48 GMT)
Histogram Assisted Quality Aware Generative Model for Resolution Invariant NIR Image Colorization [0.9] 本稿では,分解能不変なNIR-to-RGBカラー化のための統一生成モデルHAQAGenを提案する。
提案モデルでは, (i) 異なるヒストグラムマッチング, 知覚的画像品質測定, テクスチャ情報を保存するための特徴に基づく類似性を通じて, グローバルな色統計を整合させる複合的損失項を導入する。
品質を犠牲にすることなく高分解能翻訳を可能にする適応分解能推論エンジンを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 07:46:59 GMT)
Evolving CNN Architectures: From Custom Designs to Deep Residual Models for Diverse Image Classification and Detection Tasks [0.9] 本稿では,CNNモデルに対するカスタム畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャの比較検討を行った。
データセットはバイナリ分類、きめ細かいマルチクラス認識、オブジェクト検出シナリオにまたがる。
本稿では,ネットワーク深度,残差接続,特徴抽出戦略,影響分類,ローカライゼーション性能などのアーキテクチャ要因について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 07:45:08 GMT)
Bridging Language Gaps: Utilizing Interactive Robots to Teach Cantonese in Real-Life Contexts for Newly-Arrived Children [0.8] 香港の教育制度は特に多文化であり、現地語、非中国語、新入生(マダリン中国語)を含む。
NASは語彙の意味を推測できるが、言葉をしゃべることはできない。
本研究では,対話型ロボットBoon Boonが実生活のコンテキストを通じてカントン語を教えることで,NAS児童のエンゲージメントとモチベーションを高める効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:45:34 GMT)
MambaFormer: Token-Level Guided Routing Mixture-of-Experts for Accurate and Efficient Clinical Assistance [0.8] 医療質問応答(QA)と臨床支援のためのLLM-based Hybrid Mixture-of-Experts (MoE) フレームワークを提案する。
MambaFormerは、トークンレベルの動的ルーティングをカスタマイズされたTransformerエキスパートに実行する軽量なゲーティングメカニズムを使用している。
提案されたMambaFormerは(BERTScore = 0.9180)超低レイテンシ(0.077 s)で性能が向上し、T5-Large上で24.4のスピードアップを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 19:01:33 GMT)
From RLHF to Direct Alignment: A Theoretical Unification of Preference Learning for Large Language Models [0.7] 本調査は、選好学習手法のテキスト理論的統合を提供する。
それぞれの軸を正確な定義と定理で定式化する。
我々は50以上の論文にまたがる経験的知見を合成し,方法選択のための実践者の意思決定ガイドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 08:33:26 GMT)
Stylometry Analysis of Human and Machine Text for Academic Integrity [0.7] この研究は、盗作、創作、教育コンテンツの著者の検証など、学術的完全性への挑戦に対処する。
著者の帰属とスタイル変化の検出を通じて,学生のコンテンツを認証するための自然言語処理(NLP)ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:13:38 GMT)
Mono3DV: Monocular 3D Object Detection with 3D-Aware Bipartite Matching and Variational Query DeNoising [0.6] Mono3DVは3Dオブジェクト検出のためのトランスフォーマーベースの新しいフレームワークである。
我々は,3次元幾何情報を直接マッチングコストに組み込む3D-Aware Bipartite Matching戦略を開発した。
第二に、3D属性を統合する際に生じる不安定性を解決するために、バイパートマッチングを安定化させることが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 02:06:28 GMT)
Real-Time LiDAR Point Cloud Densification for Low-Latency Spatial Data Transmission [0.6] 本稿では,低レイテンシで高密度な3Dシーンを生成するための高速LiDAR点雲密度化法を提案する。
提案手法は,複数のLiDAR入力と高解像度カラー画像を組み合わせることで,畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャによって実装された連立フィルタリング戦略を適用する。
実験により,提案手法は実時間(30fps)で高密度深度マップを作成できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 15:27:57 GMT)
Seamlessly Natural: Image Stitching with Natural Appearance Preservation [0.6] SENAは、パララックスと深度変化を特徴とする現実世界の挑戦的なシーンにおける構造的忠実度を優先する。
SENAは3つの重要なコントリビューションを通じて基本的な制限に対処する。
挑戦的なデータセットで行われた実験は、SENAが主要なホモグラフィーベースの手法に匹敵するアライメント精度を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 18:40:35 GMT)
Enhanced Leukemic Cell Classification Using Attention-Based CNN and Data Augmentation [0.5] 急性リンパ性白血病(ALL)が最も多い小児がんであり、専門的な顕微鏡診断を必要とする。
提案システムは,EfficientNetV2-B3とSqueeze-and-Excitation機構を組み合わせたアテンションベース畳み込みニューラルネットワークを統合して,自動all細胞分類を行う。
提案手法では, 包括的データ拡張, クラス不均衡に対する焦点損失, 患者側データ分割を用いて, 堅牢かつ再現可能な評価を確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 01:24:11 GMT)
Listen, Attend, Understand: a Regularization Technique for Stable E2E Speech Translation Training on High Variance labels [0.5] Listen, Attend, Understand (LAU) は、学習中に音響エンコーダの潜在空間を制限する意味正規化技術である。
本研究では,ノンプロフェッショナルが翻訳したBambara-to- Frenchデータセットを30時間にわたって評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 08:45:59 GMT)
Out-of-Band Power Side-Channel Detection for Semiconductor Supply Chain Integrity at Scale [0.5] マイクロコントローラの帯域外スクリーニングは半導体サプライチェーンのセキュリティにおいて大きなギャップである。
X線や破壊的なリバースエンジニアリングのような高い測定技術は正確だが、遅くて高価である。
本研究では,パワーサイドチャネル計測と生成モデルを用いてタンパ検出を行う非破壊スクリーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 03:14:40 GMT)
Community-Based Early-Stage Chronic Kidney Disease Screening using Explainable Machine Learning for Low-Resource Settings [0.4] 既存のスクリーニングツールは、バングラデシュと南アジアでは、リスクプロファイルが異なる場合が多い。
我々の目的は、コミュニティベースのCKDスクリーニングのための説明可能な機械学習フレームワークを開発し、評価することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 08:43:35 GMT)
PyBatchRender: A Python Library for Batched 3D Rendering at Up to One Million FPS [0.3] PyBatchRenderは、ハイスループット、3DレンダリングのためのPythonライブラリである。
Panda3Dゲームエンジンをベースとして、成熟したエコシステムを生かし、性能を向上している。
専用ライブラリよりも柔軟性が高く、一般的なゲームエンジンラッパーよりもシンプルなセットアップを提供し、Madronaのような最先端のC++エンジンに匹敵するスピードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 21:19:57 GMT)
LLM-Powered Social Digital Twins: A Framework for Simulating Population Behavioral Response to Policy Interventions [0.3] ソーシャルデジタルツイン(Social Digital Twins)は、大規模言語モデルが個々のエージェントの認知エンジンとして機能する仮想人口レプリカである。
新型コロナウイルスをケーススタディとして、パンデミック対応の領域でこの枠組みをインスタンス化する。
本稿では, 政策シミュレーション, アプローチの限界, パンデミック対応を超えてLLMベースのデジタル双生児を拡大するための方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 13:25:33 GMT)
Stress Testing Machine Learning at $10^{10}$ Scale: A Comprehensive Study of Adversarial Robustness on Algebraically Structured Integer Streams [0.3] 本稿では,構造化された数学的データをベンチマークとして,機械学習システムの大規模ストレステストを提案する。
我々は,100億のサンプルと50億の反例を用いて,木質分類器の頑健さを前例のない規模で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:41:00 GMT)
RoboPhD: Self-Improving Text-to-SQL Through Autonomous Agent Evolution [0.2] RoboPhDは、AIエージェントがテキストから適応的なパフォーマンスを改善するために、自律的に研究を行うシステムである。
フレームワークの中心は、ELOベースの選択メカニズムで、最も適したダイナミクスの生存を可能にする。
このシステムはBIRDテストセットで73.67%の精度を達成し、AIが自力で強力なエージェントシステムを構築できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 09:16:07 GMT)
EduSim-LLM: An Educational Platform Integrating Large Language Models and Robotic Simulation for Beginners [0.2] 本稿では,大規模言語モデルとロボットシミュレーションを統合した教育プラットフォームであるEduSim-LLMを紹介する。
我々は、直接制御と自律制御という2つの人間ロボット相互作用モデルの設計、複数の言語モデルに基づく体系的なシミュレーション、マルチロボット協調、運動計画、操作能力の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 14:40:39 GMT)
Improving Variational Autoencoder using Random Fourier Transformation: An Aviation Safety Anomaly Detection Case-Study [0.1] 我々は、ランダムフーリエ変換(RFT)を用いたディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングプロセスと推論改善に焦点を当てる。
RFTを用いたモデルでは低周波と高周波を同時に学習するのに対し、従来のDNNでは低周波から始めて、高周波の特徴を徐々に学習する(成功すれば)。
データ表現のための2つの低次元合成データセットと、再構成に基づく異常検出のためのDashlinkと呼ばれる航空安全データセットでこの結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:56:14 GMT)
Wittgenstein's Family Resemblance Clustering Algorithm [0.1] 本稿では、機械学習のためのクラスタリングアルゴリズムを開発するために、分析哲学からウィトゲンシュタインの家族類似性の概念を引用する。
We propose the Wittgenstein's Family Resemblance (WFR) clustering algorithm and its kernel variant, kernel WFR。
WFRは, クラスタ数や仮定の事前知識を必要としない, 効果的な非線形クラスタリングアルゴリズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 09:16:51 GMT)
ks-lit-3m: A 3.1 million word kashmiri text dataset for large language model pretraining [0.0] 本稿では,KS-LIT-3Mについて紹介する。KS-LIT-3MはKashmiri上での事前学習用に特別に設計された3100万語(164万文字)のコーパスである。
データセットはCC-BY-4.0ライセンスでリリースされ、Kashmiri自然言語処理の研究を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 06:43:26 GMT)
dataRLsec: Safety, Security, and Reliability With Robust Offline Reinforcement Learning for DPAs [0.0] データ中毒攻撃(DPA)は、人工知能(AI)アルゴリズム、機械学習(ML)アルゴリズム、人工知能(AI)時代のディープラーニング(DL)アルゴリズムとして人気を集めている。
ハッカーやテスタは、トレーニングデータ(およびテストデータも)に悪意のあるコンテンツを注入しています。
我々は, DPAの安全性, 安全性, 対策に使用されているいくつかの技術について分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 21:28:17 GMT)
What Artificial Intelligence can do for High-Performance Computing systems? [0.0] 本稿では、機械学習(ML)や最適化を含む人工(AI)が、運用用HPCシステムの効率をどのように改善するかを評価する。
2019年から2025年までの約1,800の出版物は、事前に定義された包括的・排他的基準を用いて手動で審査された。
74の"AI for HPC"論文は、パフォーマンス推定、パフォーマンス最適化、スケジューリング、サロゲートモデリング、障害検出、言語モデルに基づく自動化の6つのアプリケーション領域にまとめられ、グループ化された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 19:25:23 GMT)
Warp-Cortex: An Asynchronous, Memory-Efficient Architecture for Million-Agent Cognitive Scaling on Consumer Hardware [0.0] Warp Cortexは、理論的には百万単位の認知スケーリングを可能にする非同期アーキテクチャである。
計算遅延がボトルネックになる前に、100個の並行エージェントを2.2GBの全VRAMで実証し、理論的能力は1,000個を超えることを示した。
さらに,非侵入的KV-cache更新機構であるReferential Injectionを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 23:11:21 GMT)
Towards Infinite Length Extrapolation: A Unified Approach [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、長いシーケンスを処理する能力は、訓練中のコンテキストウィンドウサイズによって根本的に制限されている。
我々は、注目スコアを乗法変換と加法バイアスに分解するものとして、位置符号化手法を再解釈する統一的なフレームワークを使用する。
我々の理論的解析は、無限コンテキスト外挿条件を確立し、ソフトマックスハンドリングが、長距離相関、エントロピー境界性、勾配位置感度を保ちながら、非有界列に対して適切に定義されていることを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 14:10:23 GMT)
Tiny Machine Learning for Real-Time Aquaculture Monitoring: A Case Study in Morocco [0.0] 本稿では,Tiny Machine Learning (TinyML) を用いた低消費電力エッジデバイスを養殖システムに統合し,リアルタイムなモニタリングと制御を実現することを提案する。
このシステムは、pHレベル、温度、溶存酸素、アンモニアレベルなどの必要なパラメータのリアルタイムデータを提供し、水質、栄養レベル、環境条件を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 04:21:00 GMT)
Thermodynamic analysis of autonomous quantum systems [0.0] 近年、熱力学の定式化を真の量子設定に拡張する枠組みが導入された。
本稿では,量子システム間の相互作用に関する実験的な状況に対して,そのような枠組みを適用する。
その結果、自律的なフレームワークは量子領域における仕事交換機構の洗練された分析を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 20:07:41 GMT)
The Dependency Divide: An Interpretable Machine Learning Framework for Profiling Student Digital Satisfaction in the Bangladesh Context [0.0] 本研究は,高度に関与した学生がインフラ障害に対して条件付きで脆弱になることを示唆する新しい枠組みである「依存性分割」を紹介する。
Casually Engaged(58%)、Efficient Learningers(35%)、Hyper-Engaged(7%)の3つの異なるプロファイルが出現した。
政策シミュレーションにより、高依存性ユーザを対象にした信頼性の向上は、均一な介入よりも2.06倍のリターンを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 16:37:51 GMT)
Structure-Aware Diversity Pursuit as an AI Safety Strategy against Homogenization [0.0] 生成AIモデルは、トレーニングデータのバイアスを再現し、モード崩壊によってさらに増幅することができる。
均質化を緩和する戦略としてキセノ再生を導入する。
私たちの貢献は基礎的であり、研究の本質的なラインを開き、コラボレーションを招待することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 15:34:27 GMT)
Stochastic Control Methods for Optimization [0.0] ユークリッド設定では、元の最小化問題は正規化制御問題の族によって近似される。
確率測度を最適化するために、マスター方程式を特徴とする正規化平均場制御問題を定式化する。
正規化パラメータがゼロになる傾向にあるので、制御問題の値は元の目的の大域的最小値に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 17:55:26 GMT)
Single-Step Hybrid CV-DV Transfer of Multipartite W States Using Cat-State Qubits [0.0] フォトニックShr$ddoto$dinger cat-state qubits で符号化された$n$-qubit W 状態の単一ステップ転送を回路 QED アーキテクチャ内で行うための決定論的ハイブリッド連続変数分散変数 (CV-DV) スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 05:35:25 GMT)
Simulating Wigner Localisation with the IBM Heron 2 Quantum Processor: A Proof-of-Principle Benchmarking Study [0.0] 準1次元(準1次元)電子系におけるウィグナー局在の高忠実なディジタル量子シミュレーションについて報告する。
本研究は, 超伝導量子ハードウェアを用いて, 強相関相を探索する上で重要なテクスブフレット・オブ・プリンシプル・バリデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 19:07:14 GMT)
Self-Training the Neurochaos Learning Algorithm [0.0] 本研究では,この制約を克服するために,ニューロカオス学習(NL)としきい値に基づく自己学習(ST)手法を統合したハイブリッド半教師付き学習アーキテクチャを提案する。
提案した自己学習型ニューロカオス学習(NL+ST)アーキテクチャは,スタンドアロンSTモデルと比較して一貫して優れた性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 10:24:01 GMT)
SPoRC-VIST: A Benchmark for Evaluating Generative Natural Narrative in Vision-Language Models [0.0] エンド・ツー・エンドのビジュアルポッドキャスト生成のための新しいパイプラインを提案する。
Qwen3-VL-32Bモデルを4000対の画像対のキュレートデータセット上に微調整する。
実験により、細調整された32Bモデルは会話自然性において235Bベースモデルよりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 04:11:58 GMT)
S2M-Net: Spectral-Spatial Mixing for Medical Image Segmentation with Morphology-Aware Adaptive Loss [0.0] 医療画像のセグメンテーションには、境界クリティカルな臨床応用のための局所的精度、解剖学的コヒーレンスのためのグローバルコンテキスト、および既存のアーキテクチャが解決できない限られたデータやハードウェア上のデプロイのための計算効率のバランスが必要である。
我々は,S2M-Netを提案する。S2M-Netは,S2M-Net,S2M-Net,S2M-Net,S2M-Net,S2M-Net,S2M-Net,S2M-Net,S2M-Net,S2M-Net,Morphology-Aware Adaptive Loss(MAS)の2つの相乗的イノベーションを通じて,グローバルなコンテキストを実現するためのアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 21:03:54 GMT)
RefSR-Adv: Adversarial Attack on Reference-based Image Super-Resolution Models [0.0] RefSR-Advは、参照画像のみを摂動することでSR出力を劣化させる敵攻撃である。
実験では、低解像度入力と参照画像の類似性と攻撃効果との間に正の相関が認められた。
この研究は、RefSRシステムのセキュリティ脆弱性を明らかにし、研究者にRefSRの堅牢性への注意を促すことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 14:59:15 GMT)
Racka: Efficient Hungarian LLM Adaptation on Academic Infrastructure [0.0] ハンガリー語と高リソース言語のリソースギャップを埋めるために設計された、軽量で継続的に事前訓練された大規模言語モデルであるRackaを紹介します。
我々はQwen-3 4Bのバックボーンに低ランク適応(LoRA)によるパラメータ効率の継続事前学習を採用する。
トレーニング分布の整合性を向上するために,トークン化剤の交換と適応を行い,ハンガリーのトークン化肥大を著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 17:32:48 GMT)
Non-Markovian and Thermodynamic Signatures in the Classicality Assessment via Kolmogorov Consistency [0.0] コルモゴロフ整合条件(KCC)は古典力学と量子力学の統計的境界を定義する。
オープン量子力学におけるKCC違反と非マルコビアン性の間に直接解析的接続を確立する。
この結果は,オープン量子系における量子性の情報理論,熱力学,時間的指標を結合する統一的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 08:50:07 GMT)
Multi-Dimensional Prompt Chaining to Improve Open-Domain Dialogue Generation [0.0] 小型言語モデル(SLM)は、デプロイ上の大きな利点を提供するが、大きなモデルの対話品質をオープンドメイン設定で一致させるのに苦労することが多い。
本研究では,対話生成における人間類似性を高めるために,自然性,コヒーレンス,エンゲージネス次元を統合した多次元プロンプトチェーンフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 02:21:27 GMT)
Molchanov's Formula and Quantum Walks: A Probabilistic Approach [0.0] 私たちはまず、連続時間量子ウォークの進化を特徴づけるために、多次元整数格子上のシュロディンガー作用素の研究に最初に採用されたモルカノフの公式を適用した。
我々は、無限整数直線上の離散時間量子ウォークを表現する確率的手法を開発し、通常、モルカノフの公式の直接適用を阻害する局所性制約をバイパスする。
このレンズは、多次元の量子ウォークを学習するための強力な代替手段であり、古典的なプロセスを通して量子システムを研究するための新しい解析経路を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 04:57:05 GMT)
Minimal length: a source of non-Hermiticity and non-locality in quantum mechanics [0.0] この研究は、純粋に量子力学的運動量の測定と一般化運動量作用素の測定との関係について光を当てようとしている。
量子力学における複素数の存在は、最小長の結果として正当化できるように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 05:09:31 GMT)
MentalGame: Predicting Personality-Job Fitness for Software Developers Using Multi-Genre Games and Machine Learning Approaches [0.0] 本研究では,マルチジャンルの真剣なゲームフレームワークと機械学習技術を組み合わせることで,ソフトウェア開発の役割に対する適合性を予測することを提案する。
カスタムモバイルゲームは、問題解決、計画、適応性、永続性、時間管理、情報検索に関連する行動を引き出すように設計された。
行動分析により、適切な候補はパズルベースのゲームでより多くの勝利、より多くのサイドチャレンジ、メニューのナビゲート、より少ない一時停止、再試行、降伏アクションなどの異なるゲームプレイパターンを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 15:09:02 GMT)
M3Kang: Evaluating Multilingual Multimodal Mathematical Reasoning in Vision-Language Models [0.0] M3Kangは視覚言語モデル(VLM)のための多言語・多モーダルな数学的推論データセットである
カンガルー数学コンクールは、90カ国以上で18歳未満の参加者が600万人を超える世界最大規模の数学コンクールである。
M3Kangには1,747の独特な多重選択問題があり、108の文化的多言語に翻訳されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:08:46 GMT)
Latent Space Reinforcement Learning for Multi-Robot Exploration [0.0] 未知環境の自動マッピングシステムを開発した。
必須空間情報を保存しつつ,高忠実度占有率マップを潜在状態ベクトルに圧縮する。
共有データへの依存を変調する重み付きコンセンサス機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 10:06:40 GMT)
Intention Collapse: Intention-Level Metrics for Reasoning in Language Models [0.0] この過程を、高次元の意図空間 I から外部言語空間 L への多対一の射影と呼ぶ。
我々は,3つのモデル非依存意図尺度(意図エントロピー,有効次元ディメフ,潜在知識回復可能性)を定義する。
200 GSM8K問題に対する4ビットMistral 7Bモデルを用いて,直解ベースライン,思考連鎖(CoT)レシエーション,バブル制御を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:19:53 GMT)
HyperCLOVA X 32B Think [0.0] HyperCLOVA X 32B Thinkは、韓国の言語と文化の文脈における推論に特に重点を置いて設計されたヴィジュアル言語モデルである。
HyperCLOVA X 32Bをオープンソースにすることで、幅広い採用を支援し、学術と工業の両方のコミュニティにおけるさらなる研究とイノベーションを促進することを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 06:39:38 GMT)
How Alice, long before her time, derived the principles of quantum mechanics [0.0] この対話は、量子力学の基本原理を新しい物理を記述するものとして解釈する必要はないという考えを探求している。
この視点を極端に推し進めることで、量子力学のコア構造は、原子粒子の特別な量子的性質とは独立して導出できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 13:11:40 GMT)
Harnessing Environmental Memory with Reinforcement Learning in Open Quantum Systems [0.0] オープン量子系における非マルコフ記憶効果は、コヒーレンスを保ち、制御性を高めるための貴重な資源を提供する。
本稿では,2段階駆動システムにおける情報バックフローを自律的に増幅する強化学習フレームワークを提案する。
その結果、長期のモデルなし学習が分散バックフロー戦略をいかに自然に発見するかが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 18:22:33 GMT)
Generating Diverse TSP Tours via a Combination of Graph Pointer Network and Dispersion [0.0] ディバース・トラベリング・セールスマン問題(Diverse Traveling Salesman Problem, D-TSP)は、異なるツアーのセットを求める双基準最適化問題である。
D-TSPを2つの効率的なステップに分解する新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
当社のアプローチは,大規模インスタンス(783都市)の360倍以上高速です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 09:37:18 GMT)
Evidence Slopes and Effective Dimension in Singular Linear Models [0.0] ラプラス近似を実標準しきい値(RLCT)に置き換える特異学習理論
ラプラス/BIC時間対数 n の誤差が (d/2 %) 時間対数 n と線形に大きくなることを理論的かつ実証的に示す。
以上の結果から, 特異モデルにおけるラプラス故障の具体的な有限サンプル解析を行い, 簡単な線形設定において, 有効次元の実用的な推定指標としてエビデンス・スロープが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 17:05:55 GMT)
Entity-Aware and Secure Query Optimization in Database Using Named Entity Recognition [0.0] クラウドストレージは、現代のデータインフラストラクチャのバックボーンになっている。
従来のプライバシー保護アプローチでは、暗号化前に機密情報の自動識別に対処できない。
本研究では,インテリジェントなプライバシ保護クエリ最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 18:30:09 GMT)
Enhancing Histopathological Image Classification via Integrated HOG and Deep Features with Robust Noise Performance [0.0] 本研究では,LC25000データセットを用いた機械学習モデルとディープラーニングモデルの分類性能を評価する。
微調整されたInceptionResNet-v2は96.01%、平均的なAUCは96.8%の精度を達成した。
InceptionResNet-v2の深い機能で訓練されたモデルは、事前訓練されたネットワークのみを使用したモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 03:33:10 GMT)
Dynamic Intelligence Ceilings: Measuring Long-Horizon Limits of Planning and Creativity in Artificial Systems [0.0] 現代のAIシステムの中心的な制限は、それ自体が能力ではなく、パフォーマンスフロンティアの早期固定にある、と我々は主張する。
本稿では,ある時点においてシステムによって達成可能な有効知能の最高レベルとして定義された,EmphDynamic Intelligence Ceiling(DIC)の概念を紹介する。
我々は2つの推定器を用いてDICを運用する: 制限された資源下での最大解答困難を捕捉するEmph Difficulty Ceiling (PDC) と、このフロンティアの時間的進化を定量化するEmphCeiling Drift Rate (CDR) である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:13:45 GMT)
Dreaming Is Not a Bug: A Jung-Inspired Dream Layer for Multi-Agent LLM Companions [0.0] 本稿では,LLMコンパニオンのためのJung-inspireed "Dream Layer"を提案し,学習と関係構築のリソースとして制御されたオフライン幻覚を再現する。
Dream Layerは厳密にオフラインで動作し、ロジック強化モジュールは緩和され、サンプリング温度が上昇する。
エージェントは、物語戦略において柔軟になりながら、安全上の制約に固執し続けます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 15:19:54 GMT)
Data-Driven Assessment of Concrete Mixture Compositions on Chloride Transport via Standalone Machine Learning Algorithms [0.0] 本稿では, コンクリート構造物における塩化物の時間的変化に及ぼすコンクリートの混合物の影響をデータ駆動で決定する手法を提案する。
採用されている方法論は、いくつかの単純で複雑なスタンドアロン機械学習(ML)アルゴリズムに依存している。
GPRモデルから得られた結果は、明確かつ説明可能な傾向を通じて遅延相関を解き明かす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:11:59 GMT)
Conformal Blindness: A Note on $A$-Cryptic change-points [0.0] Conformal Test Martingales (CTM) は、データ交換可能性の重要な仮定をテストする標準的な方法である。
我々は、emph$A$-cryptic change-pointという現象を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 10:24:39 GMT)
Comparative Evaluation of VAE, GAN, and SMOTE for Tor Detection in Encrypted Network Traffic [0.0] 暗号化されたネットワークトラフィックは侵入検知に重大な課題をもたらす。
従来のデータ拡張手法は、実際のネットワークトラフィックの複雑な時間的および統計的特性を保存するのに苦労する。
この研究は、現実的で多様な暗号化されたトラフィックトレースを合成するために、ジェネレーティブAI(GAI)モデルの使用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 13:31:53 GMT)
Comment on arXiv:2511.21731v1: Identifying Quantum Structure in AI Language: Evidence for Evolutionary Convergence of Human and Artificial Cognition [0.0] 私は、(i)報告されたCHSH/Bell型計算の原稿の解釈と(ii)Bose-Einstein(BE)がランク周波数データに適合する箇所を強調します。
目的は構成的であり、興味深い経験的な観察を保ちながら、量子絡みについて何を(そしてしない)のかを明確にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 05:33:35 GMT)
Coarse-Grained Kullback--Leibler Control of Diffusion-Based Generative AI [0.0] ポテンシャルVデルタにより投影される逆拡散スキーム(Vデルタ投影逆拡散と呼ばれる)を提案する。
提案手法はブロック質量誤差とリーク耐性電位を所定の許容範囲内に保持する。
本研究は, 生成サンプリングをノイズからデータへの情報ポテンシャルの低下として再解釈し, 粗粒度を明示的に制御した逆拡散過程の設計原理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 02:45:41 GMT)
Central Dogma Transformer: Towards Mechanism-Oriented AI for Cellular Understanding [0.0] 本稿では,DNA,RNA,タンパク質の事前学習言語モデルを統合するアーキテクチャであるCentral Dogma Transformer(CDT)を紹介する。
我々は, K562細胞のCRISPRiエンハンサー摂動データに対するCDT v1の有効性を検証し, Pearson相関を0.503。
これらの結果から,生物情報の流れに沿ったAIアーキテクチャは,予測精度と機械的解釈可能性の両方を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 06:29:22 GMT)
Byzantine-Robust Federated Learning Framework with Post-Quantum Secure Aggregation for Real-Time Threat Intelligence Sharing in Critical IoT Infrastructure [0.0] IoTセキュリティに対する従来のフェデレートされた学習アプローチは、ビザンチン攻撃に対する感受性と、将来の量子コンピューティングの脅威に対する不適切な2つの重大な脆弱性に悩まされている。
本稿では,ポスト・クォータム・セキュアアグリゲーションと統合されたビザンチン・ロバスト・フェデレーション学習フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,適応重み付けアグリゲーション機構と格子ベースの暗号プロトコルを組み合わせることで,モデル中毒攻撃や量子敵に対する防御を同時に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 03:13:46 GMT)
Benchmarking the Computational and Representational Efficiency of State Space Models against Transformers on Long-Context Dyadic Sessions [0.0] State Space Models (SSM)は、長文シーケンスモデリングのためのTransformerに代わる有望な代替品として登場した。
本稿では,Mamba SSM とLLaMA Transformer との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 17:05:01 GMT)
Assessing the entanglement of three coupled harmonic oscillators [0.0] 量子絡み合いは、多体系の相関を理解する上で重要な現象である。
本研究では,角度を制約し,絡み合い解析における自由度を減少させる幾何学的対角化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 21:35:46 GMT)
An Explainable Agentic AI Framework for Uncertainty-Aware and Abstention-Enabled Acute Ischemic Stroke Imaging Decisions [0.0] 急性期脳卒中画像における不確実性認識と回避可能な意思決定支援のための説明可能なエージェントAIフレームワークを提案する。
主にセグメンテーションや分類精度の向上に重点を置いている前脳卒中画像システムとは異なり、提案フレームワークは、臨床安全性、透明性、臨床に整合した意思決定行動を明確に優先順位付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 00:10:08 GMT)
An Agentic Software Framework for Data Governance under DPDP [0.0] インドでは、デジタル個人情報保護法(Digital Personal Data Protection Act)が厳格なデータプライバシーとコンプライアンス要件を義務付けている。
ソフトウェア開発の観点からすると、従来のコンプライアンスツールはハードコードされたルールや静的な設定に依存していることが多い。
本稿では,データポリシの統制と適応を行うソフトウェアエージェントに,コンプライアンスロジックを直接組み込む新しいエージェントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 07:46:43 GMT)
Accelerating Monte-Carlo Tree Search with Optimized Posterior Policies [0.0] RMCTSは、単一のルート状態の探索において、MCTS-UCBの40倍以上高速である。
RMCTSトレーニングネットワークは,トレーニング時間の約3分の1で,MCTSトレーニングネットワークの品質と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 23:38:43 GMT)
ARGUS: Adaptive Rotation-Invariant Geometric Unsupervised System [0.0] 本稿では,データ多様体の固定空間分割上での局所統計追跡としてドリフト検出を再現するフレームワークであるArgusを紹介する。
正準正則フレーム上のボロノイテッセルレーションは変換に不変なドリフト計量をもたらす。
孤立摂動からコヒーレントな分布シフトを区別するドリフト伝播のグラフ理論的特徴付けを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 22:39:20 GMT)
AI-Powered Deepfake Detection Using CNN and Vision Transformer Architectures [0.0] 3つのCNNと1つのVision Transformerで構成される4つのAIベースのモデルを評価した。
データ前処理と拡張技術により、さまざまなシナリオにおけるモデルパフォーマンスが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 20:44:50 GMT)
600k-ks-ocr: a large-scale synthetic dataset for optical character recognition in kashmiri script [0.0] 600K-KS-OCRデータセットは、約602,000ワードレベルの分割画像からなる大規模な合成コーパスである。
各画像は256x64ピクセルでレンダリングされ、CRNN、TrOCR、汎用機械学習パイプラインと互換性のある複数のフォーマットで対応する接地木転写が提供される。
データセットは約10.6GBの分割された10のアーカイブに分散され、CC-BY-4.0ライセンスでリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Jan 2026 06:29:17 GMT)