Vision-as-Inverse-Graphics Agent via Interleaved Multimodal Reasoning [105.4] VIGA(Vision-as-Inverse-Graphic Agent)は、クローズドループの書き込み-ラン-レンダー-補完-修正手順によってシーンを再構築または編集する。
長距離推論をサポートするために、VIGAは(i)ジェネレータと検証ロールを交換するスキルライブラリと(ii)進化するコンテキストメモリを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:11:55 GMT)
A Safety Report on GPT-5.2, Gemini 3 Pro, Qwen3-VL, Grok 4.1 Fast, Nano Banana Pro, and Seedream 4.5 [101.4] 大規模言語モデル(LLM)とマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、言語とビジョンをまたいだ推論、認識、生成において大きな進歩をもたらした。
GPT-5.2, Gemini 3 Pro, Qwen3-VL, Grok 4.1 Fast, Nano Banana Pro, Seedream 4.5-assesing each across language, vision- language and image generation。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:04:58 GMT)
PhysRVG: Physics-Aware Unified Reinforcement Learning for Video Generative Models [100.7] 物理原理は現実的な視覚シミュレーションには基本的だが、トランスフォーマーベースのビデオ生成において重要な監視対象である。
本研究では,物理衝突ルールを高次元空間に直接適用した映像生成モデルのための物理認識強化学習パラダイムを提案する。
このパラダイムを、MDcycle(Mimicry-Discovery Cycle)と呼ばれる統合フレームワークに拡張することで、大幅な微調整を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:40:10 GMT)
UniX: Unifying Autoregression and Diffusion for Chest X-Ray Understanding and Generation [98.9] 胸部X線理解・生成のための次世代統合医療基盤モデルUniXについて述べる。
UniXは2つのタスクを、理解のための自己回帰分岐と高忠実度生成のための拡散分岐に分離する。
2つの代表的なベンチマークでは、Unixは46.1%の性能向上と24.2%の世代品質向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:59:58 GMT)
CoDance: An Unbind-Rebind Paradigm for Robust Multi-Subject Animation [95.5] CoDanceはUnbind-Rebindフレームワークで、任意の被写体数、型、空間構成のアニメーションを単一のポーズシーケンスで指定できる。
そこで,テキストプロンプトからのセマンティックガイダンスと被写体マスクからの空間ガイダンスを利用して,学習した動作を意図した文字に指示するRebindモジュールを考案した。
CoDanceBenchと既存のデータセットの実験は、CoDanceがSOTAのパフォーマンスを達成し、多様な対象と空間的レイアウトにわたって顕著な一般化を示すことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:53:09 GMT)
Fine-Tuning of Neural Network Approximate MPC without Retraining via Bayesian Optimization [81.4] 近似モデル予測制御(AMPC)は、MPCの動作をニューラルネットワークで模倣することを目的としている。
デプロイメント中、基盤となるMPCのパラメータは通常、微調整されなければならない。
最近の研究は、MPC最適化問題の近似感度を用いてAMPCを調整することなく適用することでこの問題に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:52:20 GMT)
MERGETUNE: Continued fine-tuning of vision-language models [77.9] 微調整視覚言語モデル(VLM)は、しばしば事前訓練された知識を破滅的に忘れてしまう。
ゼロショットモデルに適応した後に事前学習した知識を回復するための新しいパラダイムである連続微調整(CFT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 04:31:59 GMT)
ATATA: One Algorithm to Align Them All [74.8] そこで本研究では,共振器モデルを用いた構造整合サンプルの接合推定のための新しいマルチモーダルアルゴリズムを提案する。
本稿では,画像,映像,3次元形状生成の領域への適用性について,最先端のベースラインを用いて検証し,編集ベースと共同推論ベースの競合手法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:11:33 GMT)
ABC-Bench: Benchmarking Agentic Backend Coding in Real-World Development [72.5] 本稿では,現実的かつ実行可能なワークフロー内でエージェントバックエンドコーディングを評価するベンチマークであるABC-Benchを紹介する。
オープンソースリポジトリから8つの言語と19のフレームワークにまたがる224の実践的なタスクをキュレートしました。
我々の評価は、最先端モデルでさえ、これらの総合的なタスクに対して信頼性の高いパフォーマンスを提供するのに苦労していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:23:52 GMT)
Do We Always Need Query-Level Workflows? Rethinking Agentic Workflow Generation for Multi-Agent Systems [72.4] マルチエージェントシステム(MAS)は、複数のエージェントを協調することで複雑なタスクを解決する。
既存のアプローチはタスクレベルかクエリレベルで生成されるが、その相対的なコストと利点は未だ不明である。
クエリレベルのワークフロー生成は必ずしも必要ではない、なぜなら、トップKレベルのタスクレベルの小さなセットが、すでに同等あるいはそれ以上のクエリをカバーしているからだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:05:51 GMT)
AstroReason-Bench: Evaluating Unified Agentic Planning across Heterogeneous Space Planning Problems [71.9] 宇宙計画問題(SPP)におけるエージェント計画評価ベンチマークAstroReason-Benchを紹介する。
AstroReason-Benchは地上局通信やアジャイル地球観測を含む複数のスケジューリングシステムを統合し、統合されたエージェント指向のインタラクションプロトコルを提供する。
現在のエージェントは、現実的な制約下でのジェネラリスト計画の鍵となる制約を強調して、かなり性能が劣っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:02:41 GMT)
AdaMARP: An Adaptive Multi-Agent Interaction Framework for General Immersive Role-Playing [71.7] LLMロールプレイングは、対話的な物語において任意のキャラクターを描写することを目的としているが、既存のシステムは没入性や適応性に制限されることが多い。
本稿では,[Thought], (Action), Environment>, and Speechをインターリーブする没入型メッセージ形式を特徴とする,適応型マルチエージェントロールプレイングフレームワークAdaMARPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:41:45 GMT)
F-Actor: Controllable Conversational Behaviour in Full-Duplex Models [70.5] 典型的な学術的制約下で効率的に訓練できる,第1にオープンかつ命令追従型全段階会話音声モデルを提案する。
我々のモデルは、大規模な事前訓練や多段階事前訓練に頼ることなく、わずか2000時間のデータしか必要としない。
モデルとトレーニングコードの両方がリリースされ、制御可能なフルステージ音声システムに関する再現可能な研究が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:25:57 GMT)
Finding the Translation Switch: Discovering and Exploiting the Task-Initiation Features in LLMs [69.3] 大きな言語モデル(LLM)は、タスク固有の微調整なしでも、しばしば強力な翻訳能力を示す。
このプロセスをデミスティフィケートするために、スパースオートエンコーダ(SAE)を活用し、タスク固有の特徴を特定するための新しいフレームワークを導入する。
我々の研究は、LLMの翻訳機構のコアコンポーネントをデコードするだけでなく、内部モデル機構を使用してより堅牢で効率的なモデルを作成するための青写真も提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:29:07 GMT)
Generating metamers of human scene understanding [67.7] そこで我々はMetamerGenを紹介した。MetamerGenは、潜伏した人間のシーン表現と整合したシーンを生成するツールだ。
高解像度と低解像度の両方の入力から画像を生成すること(すなわち「発見」)は、新しい画像と画像の合成問題を構成する。
高レベルのセマンティックアライメントは、生成されたシーンが視聴者自身の固定された領域で条件付けられたときに、メタメリズムを最も強く予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:24:59 GMT)
Predict the Retrieval! Test time adaptation for Retrieval Augmented Generation [66.4] TTARAGは、特殊ドメインにおけるRAGシステム性能を改善するために、推論中に言語モデルのパラメータを動的に更新するテスト時適応手法である。
提案手法では,モデルが検索した内容の予測を学習し,対象領域への自動パラメータ調整を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:07:01 GMT)
UIKA: Fast Universal Head Avatar from Pose-Free Images [65.0] フィードフォワードでアニマタブルなガウスヘッドモデルであるウイカを任意の数の未入力から提示する。
従来のアバター法とは異なり、モデル表現、ネットワーク設計、データ準備のレンズを通してタスクを再考する。
本手法は,モノクロ・マルチビュー・セッティングにおいて既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:26:41 GMT)
MMedExpert-R1: Strengthening Multimodal Medical Reasoning via Domain-Specific Adaptation and Clinical Guideline Reinforcement [63.8] 医療ビジョンランゲージモデルでは、現実世界のシナリオで必要とされる複雑な臨床推論を伴う知覚タスクが優れている。
本稿ではドメイン固有の適応とガイドライン強化を通じてこれらの課題に対処する新しい推論MedVLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:32:07 GMT)
Neural Chain-of-Thought Search: Searching the Optimal Reasoning Path to Enhance Large Language Models [61.6] 最適思考戦略の動的探索として推論を再構成するフレームワークであるNeural Chain-of-Thought Search (NCoTS)を導入する。
解空間を定量的に特徴づけることで、標準出力よりも正確かつ簡潔なスパース優良推論経路の存在を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:38:18 GMT)
Generative Scenario Rollouts for End-to-End Autonomous Driving [59.0] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、エンドツーエンドの自動運転システムの高効率な計画モデルとして登場している。
本稿では,VLAモデルのためのプラグイン・アンド・プレイフレームワークであるGenerative Scenario Rollouts (GeRo)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:59:28 GMT)
Budget-Aware Anytime Reasoning with LLM-Synthesized Preference Data [58.0] 計算予算に制限のある大規模言語モデル(LLM)の推論挙動について検討する。
我々は、任意の推論フレームワークとAnytime Indexを導入し、推論トークンが増加するにつれて、ソリューションの品質がいかに効果的に向上するかを定量化します。
NaturalPlan(Trip)、AIME、GPQAデータセットの実験では、Grok-3、GPT-oss、GPT-4.1/4o、LLaMAモデル間で一貫した利得を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:09:30 GMT)
Frontier AI Auditing: Toward Rigorous Third-Party Assessment of Safety and Security Practices at Leading AI Companies [57.5] 私たちはフロンティアAIの監査を、フロンティアAI開発者の安全とセキュリティに関する主張の厳格な第三者による検証として定義しています。
本稿では,AI保証レベル(AAL-1からAAL-4)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:44:09 GMT)
OctoBench: Benchmarking Scaffold-Aware Instruction Following in Repository-Grounded Agentic Coding [57.4] ここでは,レポジトリベースエージェントコーディングにおける足場認識命令のベンチマークを行うOctoBenchを紹介する。
OctoBenchは34の環境と217のタスクを3つの足場タイプでインスタンス化し、7,098の客観的チェックリストアイテムとペアリングする。
実験により、タスク解決と足場対応の体系的なギャップが明らかになり、トレーニングと評価の必要性が強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:10:35 GMT)
NAACL: Noise-AwAre Verbal Confidence Calibration for LLMs in RAG Systems [53.5] 大型言語モデル(LLM)はミッションクリティカルな事実領域で使用される。
LLMのキャリブレーション性能は, ノイズが回復した状況によって低下する。
我々は、ノイズ下での過信を解決するための原則的基盤を提供するため、NAACLルール(Noise-AwAre Confidence CaLibration Rules)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:38:25 GMT)
CoG: Controllable Graph Reasoning via Relational Blueprints and Failure-Aware Refinement over Knowledge Graphs [53.2] CoGはDual-Process Theoryにインスパイアされたトレーニング不要のフレームワークで、直観と熟考の相互作用を模倣している。
CoGは精度と効率の両方において最先端のアプローチを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:27:40 GMT)
SoLA-Vision: Fine-grained Layer-wise Linear Softmax Hybrid Attention [51.0] 線形注意はコストをO(N)に還元するが、圧縮された状態表現はモデリング能力と精度を損なう。
本稿では,視覚表現学習における線形およびソフトマックスの注意を対比する分析的研究について述べる。
フレキシブルな層状ハイブリッドアテンションバックボーンであるSoLA-Visionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:26:53 GMT)
Reward Modeling for Scientific Writing Evaluation [50.3] 多様なオープンエンドの科学的記述タスクを評価するために、確実にデプロイできるモデルを開発することが重要である。
本稿では,科学的執筆評価に適した費用効率の高いオープンソース報酬モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:32:58 GMT)
FactCorrector: A Graph-Inspired Approach to Long-Form Factuality Correction of Large Language Models [47.8] 大規模言語モデル(LLM)は知識集約型アプリケーションで広く使われているが、しばしば事実的に誤った応答を生成する。
FactCorrectorは、再トレーニングなしにドメイン間で適応する新しいポストホック補正手法である。
VELI5といくつかの人気のある長文の事実性データセットの実験は、FactCorrectorアプローチが関連性を維持しながら事実の精度を大幅に向上させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:23:58 GMT)
Relational Linearity is a Predictor of Hallucinations [47.4] Gemma-7B-ITのような中規模のモデルでは、幻覚が知識の一部ではないことを認識するのが困難である。
関係線型性と幻覚率の間に強い相関関係が見られ、関係の3重項の基本的な保存が、モデルがその知識をいかにうまく自己評価できるかの要因であるという我々の仮説の証拠となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:47:49 GMT)
Convergence Properties of Good Quantum Codes for Classical Communication [46.2] 最適出力分布の特異性を示し、最適出力分布についてより具体的に話すことができる。
古典的ケースに近づいた手法を用いて、消滅する誤差確率を量子ケースに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:22:05 GMT)
Beyond Hard Masks: Progressive Token Evolution for Diffusion Language Models [46.2] EvoToken-DLMは、ハードバイナリマスクをソフトトークン分布に置き換える、拡散に基づく新しい言語モデリング手法である。
EvoToken-DLMは優れた性能を実現し、強力な拡散ベースとマスク付きDLMベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:24:27 GMT)
Shortcuts to adiabaticity, unexciting backgrounds, and reflectionless potentials [45.9] 一次元量子力学の類似と、QHOにおけるボゴリューボフ係数と散乱理論における透過/反射振幅とのよく知られた対応を利用する。
STA の完備化が, 解答演算子の観点からどのように理解できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:02:37 GMT)
On Nonasymptotic Confidence Intervals for Treatment Effects in Randomized Experiments [45.8] ランダム化実験における治療効果に対する無症状(有限サンプル)信頼区間について検討した。
この性能ギャップは閉鎖可能であり, 同一の有効サンプルサイズを持つ漸近的信頼区間を設計する。
また,情報理論的な意味では,無症状率の達成は不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:54:00 GMT)
PERM: Psychology-grounded Empathetic Reward Modeling for Large Language Models [45.4] 大きな言語モデル(LLM)は、人間中心のアプリケーションにますますデプロイされるが、静的な感情的サポートの提供に失敗することが多い。
本稿では,この限界に対処するために,心理学に基づく共感的リワードモデリング(PERM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:28:40 GMT)
Spectral Characterization and Mitigation of Sequential Knowledge Editing Collapse [44.5] モデルの一般能力は、事前訓練された重み行列の支配的な特異方向と密接に関連していることを示す。
支配的な特異部分空間を明示的に保存することにより、シーケンシャルな編集を安定化するプラグイン・アンド・プレイフレームワークであるREVIVEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:18:14 GMT)
Massively Multilingual Joint Segmentation and Glossing [43.2] 本研究は, 原文からの線形グルースとそれに対応する形態的セグメンテーションを共同で予測するニューラルモデルに関する最初の研究である。
我々は,Seq2seq多言語モデルの集合であるGrossLMとPolyGlossのトレーニングコーパスを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:55:35 GMT)
Exploring LLM Features in Predictive Process Monitoring for Small-Scale Event-Logs [43.0] 当初、プロンプトを通じて全時間予測に重点を置いていた予測プロセス監視フレームワークを拡張しました。
この拡張は、その一般化、セマンティックレバレッジ、推論メカニズムを包括的に評価する。
実験により、LLMは事前知識の具体化とトレーニングトレースの内的相関の両方を利用することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:54:55 GMT)
Assessing and Improving Punctuation Robustness in English-Marathi Machine Translation [41.8] 句読解は、文章言語における意味的・構造的あいまいさの解消に重要な役割を果たしている。
英語とマラソン機械翻訳における句読点の堅牢性を評価するための最初の診断ベンチマークであるVirmを紹介する。
信頼性向上のための2つの主要な戦略として,パイプラインベースの復元翻訳手法と,句読影データを直接微調整する手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:33:22 GMT)
PRISM: Learning Design Knowledge from Data for Stylistic Design Improvement [41.8] 設計知識ベースを3段階に構築し,適用するPRISMを提案する。
PRior-Informed Stylistic Modificationは、スタイルアライメントにおいて、ベースラインよりも1.49の平均的なランクを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:56:13 GMT)
Automation and Reuse Practices in GitHub Actions Workflows: A Practitioner's Perspective [41.5] GitHubはGitHub Actionsを通じてワークフロー自動化をサポートする。
良いワークフロー開発プラクティスと悪いワークフロー開発プラクティスを理解するために、419人の実践者を調査しました。
私たちは、セキュリティ分析やパフォーマンス監視といった重要な領域に重点を置いて、コアCI/CDタスクに自動化の取り組みを集中する傾向を観察します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:54:54 GMT)
Translation as a Scalable Proxy for Multilingual Evaluation [41.3] 翻訳品質だけで、モデルのより広い多言語機能を示すことができるだろうか?
翻訳性能がダウンストリームタスクの成功を示す良い指標であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:01:40 GMT)
Cross-Domain Object Detection Using Unsupervised Image Translation [39.9] 本研究では,対象領域に人工データセットを生成し,対象検出器を訓練する手法を提案する。
私たちの重要なコントリビューションは、より複雑ではなく、より効果的な方法の提案です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:02:42 GMT)
How Long Is a Piece of String? A Brief Empirical Analysis of Tokenizers [39.6] トークン化はテキストのモデルやドメインによって大きく異なり、トークンの素早い解釈が問題となる。
私たちの分析では、トークンの長さに関する直観が一般的であり、過度に単純化されていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:58:29 GMT)
Two-tooth bosonic quantum comb for temporal-correlation sensing [39.4] 熱吸収体と長寿命コヒーレントプローブの逐次相互作用を捕捉する2歯型ボソニック量子コムを導入する。
コームはコヒーレンス輸送の因果的マルチタイム記述を提供し、プローブが瞬時変動と時間的相関の両方を記録する方法を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:16:51 GMT)
DROIDCCT: Cryptographic Compliance Test via Trillion-Scale Measurement [39.3] DroidCCTは、エンドユーザのための暗号化において、幅広い障害/バグのスケールを評価する分散テストフレームワークである。
5億台のデバイス上でのAndroid Keystoreの暗号化操作から、数十兆のサンプルを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:54:49 GMT)
Theoretically and Practically Efficient Resistance Distance Computation on Large Graphs [39.2] Lanczos Iteration と Lanczos Push は、大きなグラフ上での抵抗を計算するための効率的なアルゴリズムとして提示される。
様々なサイズと統計特性の8つの実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて、我々のアルゴリズムを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:22:07 GMT)
Unlocking the Potentials of Retrieval-Augmented Generation for Diffusion Language Models [38.1] Retrieval-Augmented Generationは、大規模言語モデル(LLM)の拡張において大きな成功を示している
RAGと組み合わせたDLMは、文脈情報に強く依存する有望なポテンシャルを示すが、限られた生成精度に悩まされていることを示す。
本稿では,クエリ関連誘導型デノゲーション戦略を導入する新しいフレームワークであるセマンティック保存型レトリーバル拡張拡散(SPREAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:45:46 GMT)
The Great March 100: 100 Detail-oriented Tasks for Evaluating Embodied AI Agents [37.8] 我々は,ロボット学習オリンピックに向けた第一歩として,グレートマーチ100(textbfGM-100)を紹介した。
GM-100は、広範囲のインタラクションと長い尾の振る舞いをカバーする、慎重に設計された100のタスクで構成されている。
異なるロボットプラットフォーム上で大量の軌道データを収集し,いくつかのベースラインモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:42:05 GMT)
Wetland mapping from sparse annotations with satellite image time series and temporal-aware segment anything model [37.5] WetSAMは、湿地マッピングのための衛星画像時系列を統合したフレームワークである。
WetSAMは, 平均F1スコア85.58%を達成し, 正確な, 構造的に整合した湿地セグメンテーションを最小限のラベル付けで実現し, 最先端の手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:10:32 GMT)
Assessing Building Heat Resilience Using UAV and Street-View Imagery with Coupled Global Context Vision Transformer [37.4] 気候変動は人間の熱曝露を激化させており、特にグローバル・サウスの都市部が密集している。
本研究では,無人航空機(UAV)とストリートビュー(SV)画像を融合した機械学習フレームワークを提案する。
以上の結果から,気候適応戦略における局所的・データ駆動型リスクアセスメントの重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:13:30 GMT)
AgencyBench: Benchmarking the Frontiers of Autonomous Agents in 1M-Token Real-World Contexts [35.5] 大規模言語モデル(LLM)に基づく自律エージェントは、経済的生産に大きく貢献する多面的能力を示す。
我々は、毎日のAI使用から派生したベンチマークであるAgentBenchを紹介し、32の現実シナリオにわたる6つのコアエージェント能力を評価した。
これらのシナリオでは、平均90のツールコール、100万のトークン、解決に必要な実行時間が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:22:20 GMT)
Map2Thought: Explicit 3D Spatial Reasoning via Metric Cognitive Maps [35.5] Map2Thoughtは、3D VLMの明示的で解釈可能な空間推論を可能にするフレームワークである。
Metric Cognitive Map (Metric-CogMap) と Cognitive Chain-of-Thought (Cog-CoT) はフレームワークの重要なコンポーネントである。
我々はMap2Thoughtが説明可能な3D理解を可能にし、半分の監督だけで59.9%の精度を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:02:46 GMT)
The Paradigm Shift: A Comprehensive Survey on Large Vision Language Models for Multimodal Fake News Detection [35.5] 近年、大型視覚モデル(LVLM)の急速な進化は、マルチモーダルフェイクニュース(MFND)のパラダイムシフトを引き起こしている。
本稿では、歴史的視点、基礎モデルパラダイムへのマッピング、解釈可能性、時間的推論、ドメインの一般化など、残る技術的課題について論じる。
このパラダイムシフトの次の段階を導くための今後の研究方針について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:40:16 GMT)
Health Facility Location in Ethiopia: Leveraging LLMs to Integrate Expert Knowledge into Algorithmic Planning [35.1] 専門家の知識と最適化技術を統合するハイブリッドフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、人口被覆最適化のための証明可能な近似アルゴリズムとLCM駆動反復改良を組み合わせたものである。
3つのエチオピア地域の実世界データに関する実験は、このフレームワークの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:02:09 GMT)
Beyond Model Scaling: Test-Time Intervention for Efficient Deep Reasoning [34.9] Think-with-Meはテスト時のインタラクティブな推論パラダイムであり、推論プロセスに外部からのフィードバックの介入を導入する。
Think-with-Meは外部からのフィードバックのポイントでの推論を一時停止し、正確さを維持しながら冗長性を減らすために適応的に推論を拡張または終了する。
実験の結果,Think-with-Meは限られたコンテキストウィンドウ下での精度と推論長のバランスが良好であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:00:42 GMT)
A Proof of Concept for a Digital Twin of an Ultrasonic Fermentation System [34.5] 本稿では, 超音波ビール発酵システムにおけるディジタルツインの概念実証の設計と実装について述べる。
従来の発酵槽は、超音波でタンクに照射できる圧電トランスデューサを備えている。
デジタル双生児は、周囲の環境条件に基づいて、酵母の培養密度を時間とともに推定する予測モデルを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:16:39 GMT)
V2P: Visual Attention Calibration for GUI Grounding via Background Suppression and Center Peaking [33.8] Valley-to-Peakメソッドは、人間がGUI要素を視覚的に処理し、操作する方法にインスパイアされている。
V2Pで訓練されたモデルは2つのベンチマークで92.4%と52.5%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:33:17 GMT)
Knowledge is Not Enough: Injecting RL Skills for Continual Adaptation [33.5] 大きな言語モデル(LLM)は、"知識の遮断"という課題に直面します。
Supervised Fine-Tuning (SFT) は、モデル知識の更新に一般的に使用されるが、しばしば、質問応答や意思決定に新たに組み込まれた情報を使用する能力を確実に改善することなく、実際のコンテンツを更新する。
本稿では,効果的な知識適応のためのモジュール型スキルトランスファーをサポートするParametric Skill Transfer (PaST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:08:16 GMT)
Rank4Gen: RAG-Preference-Aligned Document Set Selection and Ranking [32.3] 我々は,ジェネレータを意識したRAG用ローカである textbfRank4Gen を提案する。
我々は,複数のオープンソースコーパスと多様な下流ジェネレータから構築されたデータセットである textbfPRISM を構築した。RRank4Gen がRAG の複雑なエビデンス構成に対して強靭かつ競合的な性能を発揮することを示す5つの挑戦的かつ最近の RAG ベンチマークの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:19:17 GMT)
X-Distill: Cross-Architecture Vision Distillation for Visuomotor Learning [31.9] Visuomotorのポリシーは、しばしばその強力な一般化能力のために、大きな事前訓練されたビジョントランスフォーマー(ViT)を利用する。
両アーキテクチャの強みを相乗化するための,単純かつ高効率な手法であるX-Distillを導入する。
我々のアプローチは、オフラインでクロスアーキテクチャの知識蒸留を伴い、大きな凍結したDINOv2教師の豊かな視覚表現をコンパクトなResNet-18学生に転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:15:55 GMT)
PASTA: A Scalable Framework for Multi-Policy AI Compliance Evaluation [31.8] PASTAは4つのイノベーションを統合するスケーラブルなコンプライアンスツールである。
このシステムは、2分以内で5つの主要なポリシーを約3.99ドルで評価する。
ユーザ調査では、実践者が理解しやすく、実行可能なアウトプットを発見したことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:56:39 GMT)
Beyond Max Tokens: Stealthy Resource Amplification via Tool Calling Chains in LLM Agents [31.8] エージェント・ツール通信ループは、Large Language Model (LLM)エージェントにおけるクリティカルアタックサーフェスである。
既存のDoS(DoS)攻撃は、この新しいパラダイムには効果がない。
正常に完了したタスクのヒントのもと、ツール層で機能するステルスで多ターンの経済DoS攻撃を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:47:45 GMT)
SonicBench: Dissecting the Physical Perception Bottleneck in Large Audio Language Models [30.6] 大規模音声言語モデル (LALM) は意味的・パラ言語的タスクに優れるが、音声の基本的物理的特性を知覚する能力は未解明のままである。
SonicBenchは5次元にまたがって12コアの物理的特性を体系的に評価する心理物理学的なベンチマークである。
LALMにおける基礎的聴覚理解の欠如について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:10:57 GMT)
Suspicious Alignment of SGD: A Fine-Grained Step Size Condition Analysis [30.6] 本稿では,不調な最適化条件下での勾配降下(SGD)における不審なアライメント現象について検討する。
具体的には、SGD更新の初期段階では、勾配と支配部分空間のアライメントが減少する傾向にある。
十分な条件下では、SGD更新をバルク空間に投影すると損失が減少し、支配空間に投影すると損失が増大するステップサイズ間隔が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:32:48 GMT)
IDDR-NGP: Incorporating Detectors for Distractor Removal with Instant Neural Radiance Field [30.3] 本稿では,Instant-NPGを直接操作するIDDR-NGPという,最初の統合型トラクタ除去手法を提案する。
この方法では、スノーフレーク、紙吹雪、剥離、花びらなどの3Dシーンにおいて、幅広い注意をそらすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:51:09 GMT)
ES4R: Speech Encoding Based on Prepositive Affective Modeling for Empathetic Response Generation [30.0] 共感的音声対話は、言語内容だけでなく、豊富なパラ言語情報も理解する必要がある。
既存の音声から音声への大きな言語モデルは、ASRの転写に依存するか、エンコーダを使用して潜在表現を抽出する。
音声に基づく共感応答生成のためのフレームワークである textbfES4R を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:26:50 GMT)
Can Instructed Retrieval Models Really Support Exploration? [29.8] ベストレトリバーは、指示に依存しないアプローチに比べて、ランキングの関連性を改善する。
ユーザーは、命令に依存しないモデルよりも、現在の指示されたレトリバーを使うことの恩恵を受けるかもしれないが、長期にわたる探索セッションでは、それらを使用することの恩恵を受けないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 01:45:29 GMT)
FACTUM: Mechanistic Detection of Citation Hallucination in Long-Form RAG [29.1] Retrieval-Augmented Generation (RAG)モデルは、引用幻覚によって著しく損なわれている。
FACTUMは、アンダーライジングメカニズムを介してCitation Trustworthinessをテストするためのフレームワークである。
我々の分析によると、正しい引用は、常に高いパラメトリック力によって特徴付けられる。
この複雑な相互作用を捉えることで、FACTUMは最先端のベースラインを37.5%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:21:03 GMT)
Transmon Architecture for Emission and Detection of Single Microwave Photons [28.4] 最近開発されたDouble Transmon coupler (DTC) 回路を,コンパクト,ドロップイン,チューニング可能,トランジッション選択的リンクとして紹介する。
我々はこれらのトランスモン-DTCデバイスをマイクロ波光子のためのトランスモンエミッタ/検出器(TED)として利用する。
DTCのようなトランスモン導波路リンクは、量子情報プロセッサにおいて重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:36:37 GMT)
Beyond Tokens: Concept-Level Training Objectives for LLMs [27.3] Next-token Prediction (NTP) はtextittoken レベルで動作し、単一の参照継続からの逸脱をエラーとして扱う。
我々はトークンレベルから概念レベルへのシフトを提案し、概念は同じアイデアの複数の曲面形式をグループ化する。
提案手法は, NLP ベンチマークにおいて, NTP モデルよりも低難易度化, ドメインシフト時の堅牢性の向上, 性能向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:35:11 GMT)
Your One-Stop Solution for AI-Generated Video Detection [26.6] 生成モデリングは 驚くほどリアルな合成ビデオを作ることができます
しかし、この分野の発展を妨げる2つの重要な制限がある。
包括的で代表的なベンチマークであるAIGVDBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:02:06 GMT)
BoxMind: Closed-loop AI strategy optimization for elite boxing validated in the 2024 Olympics [25.9] BoxMindは、エリートボクシングコンペティションで検証されたクローズループAIエキスパートシステムである。
BoxMindは、2024年のパリオリンピックの閉ループ展開を通じて検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:14:46 GMT)
A3D: Adaptive Affordance Assembly with Dual-Arm Manipulation [25.6] 本稿では,家具部品の最適支持と安定化位置を特定するためのアダプティブアプライアンス学習フレームワークであるA3Dを提案する。
組立状態の進化に対処するため,動的支援戦略を動的に調整するためのインタラクションフィードバックを用いた適応モジュールを導入する。
実験により,本フレームワークは,シミュレーションと実環境の両方において,多様な部分ジオメトリと家具カテゴリーに効果的に一般化できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:21:42 GMT)
Tail-Aware Data Augmentation for Long-Tail Sequential Recommendation [25.2] 逐次レコメンデーション(SR)は、過去のインタラクションシーケンスに基づいてユーザの好みを学習し、パーソナライズされた提案を提供する。
本稿では,TADA(Tail-Aware Data Augmentation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 01:29:36 GMT)
A Single-Parameter Factor-Graph Image Prior [25.1] 本稿では,各画像に自動的に適応する局所パラメータを一括的に一定とした,一括スムーズな画像モデルを提案する。
提案したモデルとアルゴリズムは、デノナイズおよびコントラスト強化への応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:22:30 GMT)
Modeling Multi-Party Interaction in Couples Therapy: A Multi-Agent Simulation Approach [25.0] カップル療法における多人数インタラクションをモデル化するマルチモーダル・マルチエージェントシミュレーションシステムを提案する。
本システムは, 研修医にとって, 重要な需要と引き起こされたコミュニケーションサイクルに対処する貴重な実践経験を得るための, ローテイクな環境を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 03:28:49 GMT)
Near-Optimal Decentralized Stochastic Nonconvex Optimization with Heavy-Tailed Noise [24.7] 本稿では,Pull-Diagグラデーショントラッキングを用いた分散勾配勾配推定法を提案する。
また,提案手法の実用上の優位性を示す実証的優越点も実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:55:51 GMT)
Anisotropic Tensor Deconvolution of Hyperspectral Images [24.5] ハイパースペクトル画像(HSI)デコンボリューションは、データの高次元性によって困難な逆問題である。
CPD(Canonical Poly Decomposition)の低相似パラメータに基づくフレームワークを提案する。
このアプローチは、遅延のある大規模画像の復元から、$(P+Q+N)R$変数で因子を推定する問題を再キャストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:29:13 GMT)
Differentially Private Subspace Fine-Tuning for Large Language Models [23.9] 微分プライバシー(DP)は厳格なプライバシー保証を提供し、微調整で広く採用されている。
正式なDP保証を保ちながら、雑音の大きさを大幅に低減する2段階サブスペース微調整法であるDP-SFTを提案する。
複数のデータセットの実験により、DP-SFTは厳密なDP制約の下で精度と安定性を高め、収束を加速し、DP微調整ベースラインよりも大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:15:46 GMT)
Image-Text Knowledge Modeling for Unsupervised Multi-Scenario Person Re-Identification [23.3] Unsupervised multi-scenario (UMS) person re-identification (ReID)は、さまざまなシナリオでReIDを拡張する新しいタスクである。
視覚言語モデルの表現力を効果的に活用する3段階フレームワークである画像テキスト知識モデリング(ITKM)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:45:01 GMT)
A PAC-Bayesian Analysis of Channel-Induced Degradation in Edge Inference [23.0] 本稿では,チャネル統計を直接重み空間に組み込む拡張NNモデルを提案する。
我々は、無線歪みの影響を明示的に定量化するPAC-ベイズ一般化境界を導出する。
そこで本稿では, チャネル認識型学習アルゴリズムを提案し, 導出した境界値に基づいて代理対象を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:10:17 GMT)
Bridging the Knowledge Void: Inference-time Acquisition of Unfamiliar Programming Languages for Coding Tasks [22.9] コーディングタスクにおけるLarge Language Models (LLM) は、しばしばその広範な事前学習コーパスの反映である。
動作プリミティブのセットをLCMに装備する一般のIRAフレームワークであるIRAエージェントを提案する。
我々は,Cangjie 用の ILA エージェントをインスタンス化し,コード生成,翻訳,プログラム修復タスクのパフォーマンスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:06:47 GMT)
SceneFoundry: Generating Interactive Infinite 3D Worlds [22.6] SceneFoundryは、機能的な家具を備えたアパートスケールの3Dワールドを生成する言語誘導拡散フレームワークである。
本フレームワークは,多様なシーンタイプや環境にまたがって,構造的に妥当でセマンティック・コヒーレントで,機能的にインタラクティブな環境を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:20:40 GMT)
When Are Two Scores Better Than One? Investigating Ensembles of Diffusion Models [22.0] スコアのアンサンブルは、一般的にスコアマッチング損失とモデル可能性を改善するが、画像データセット上のFIDのような知覚品質指標を一貫して強化することができない。
また,楽譜モデルの要約に関する理論的知見も提供し,アンサンブルだけでなく,いくつかのモデル構成技術にも光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:07:25 GMT)
Building Production-Ready Probes For Gemini [21.6] 従来のプローブアーキテクチャでは,短文から長文への変換は困難であることが判明した。
本稿では,この長文分布シフトを扱う新しいプローブアーキテクチャを提案する。
AlphaEvolveによる早期の肯定的な結果から,プローブアーキテクチャ検索と適応型レッドコラボレーションの両方の改善を自動化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:54:29 GMT)
FourierPET: Deep Fourier-based Unrolled Network for Low-count PET Reconstruction [21.6] 乗算器の交互方向法に基づく再構成フレームワークであるフーリエPETを提案する。
大域的な周波数アライメントを強制するスペクトル整合モジュール、振幅位相補正モジュール、二重調整モジュールの3つの調整モジュールで構成されている。
周波数認識補正による解釈性の向上を図りながら、非常に少ないパラメータで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） (Fri, 16 Jan 2026 08:11:03 GMT)
Do explanations generalize across large reasoning models? [21.0] 本研究では,ある LRM が生成した説明が,他の LRM に与えられた場合と同じ挙動を誘導するか否かを考察する。
CoT の説明は、しばしばこの種の一般化を示す。
一貫性を向上する簡単な文レベルのアンサンブル戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:55:29 GMT)
The Poisoned Apple Effect: Strategic Manipulation of Mediated Markets via Technology Expansion of AI Agents [20.5] 本稿では,3つのゲーム理論環境において利用可能な技術群を拡張することの経済的意義について検討する。
AIデリゲートの選択を単純に増やせば、均衡の支払いと規制の成果を大きく変えることができることが分かっています。
我々は「Poisoned Apple」効果と呼ばれる戦略的な現象を特定し、エージェントが新しい技術をリリースする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:18:03 GMT)
Change And Cover: Last-Mile, Pull Request-Based Regression Test Augmentation [20.3] プルリクエスト(PR)をテストすることは、ソフトウェアの品質を維持する上で重要です。
いくつかのPR修正された路線は未試験のままであり、「ラストマイル」回帰テストのギャップを残している。
このギャップに対処する LLM ベースのテスト拡張技術である ChaCo を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:08:16 GMT)
FORESTLLM: Large Language Models Make Random Forest Great on Few-shot Tabular Learning [20.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の意味的推論能力を用いて,決定林の構造的帰納バイアスを統一する枠組みを提案する。
まずLLMがラベル付きデータとラベルなしデータの両方の一貫性に基づいて候補分割を評価するセマンティックスプリッティング基準を導入し、より堅牢で一般化可能な木構造を数発の監視下で実現する。
第2に,LLMが決定経路とその支持例を簡潔で決定論的な予測に蒸留し,雑音の多い経験的推定を意味的インフォームドアウトプットに置き換える,葉ノード安定化のためのワンタイムインコンテキスト推論機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:08:51 GMT)
PruneRAG: Confidence-Guided Query Decomposition Trees for Efficient Retrieval-Augmented Generation [19.8] PruneRAGは、安定かつ効率的な推論を行うために構造化されたクエリ分解ツリーを構築する。
我々は,ゴールデンエビデンスを回収するが正しく使用しない事例を定量化するための指標として,エビデンス予測率を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:38:17 GMT)
A Quantum-Driven Evolutionary Framework for Solving High-Dimensional Sharpe Ratio Portfolio Optimization [19.8] 高次元ポートフォリオ最適化は、複雑な制約の下で重要な計算課題に直面している。
適応的なペナルティ項を用いて,全ての制約を対象関数に組み込んだシャープ比モデルを提案する。
本稿では、量子に着想を得た確率的振る舞いを標準のDEフレームワークに統合する量子ハイブリッド微分進化(QHDE)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:50:28 GMT)
From Interpretability to Performance: Optimizing Retrieval Heads for Long-Context Language Models [19.6] 本研究は,LLMの長文処理能力を高めるために,検索ヘッドを活用できるかどうかを検討する。
RetMaskは,通常のモデル出力と,検索ヘッドをマスクした改良版とを対比して学習信号を生成する手法である。
3つのモデルファミリーに対する実験により、有効性は検索ヘッダー組織に依存することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:31:08 GMT)
FTDMamba: Frequency-Assisted Temporal Dilation Mamba for Unmanned Aerial Vehicle Video Anomaly Detection [19.6] UAVビデオは、オブジェクトの動きとUAVが引き起こしたグローバルな動きが絡み合っているマルチソースのモーションカップリングを示す。
本稿では,UAV異常検出のための周波数支援時間拡張マンバネットワークを提案する。
我々は,12種類の異常種別240件の異常種別を含む222件のフレームからなる大規模移動型UAVVADデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:01:53 GMT)
Graph Smoothing for Enhanced Local Geometry Learning in Point Cloud Analysis [19.5] グラフベースの手法は、3Dポイントクラウド分析のポイント間の関係を捉えるのに有効であることが証明されている。
これらの手法は、境界点における疎結合とジャンクション領域におけるノイズ結合により、しばしば準最適グラフ構造に悩まされる。
グラフ構造を最適化し、信頼できないスパース接続とノイズ接続の負の影響を最小限に抑えるために設計されたグラフ平滑化モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:01:44 GMT)
Language of Thought Shapes Output Diversity in Large Language Models [19.1] 異なる思考言語がモデルの思考空間の異なる領域を占めることを示す。
思考言語を英語から非英語に切り替えることで、出力の多様性が一貫して向上することが実証された。
これらの知見は多元的アライメントのシナリオにおいて実用的利益をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:14:16 GMT)
Democratizing planetary-scale analysis: An ultra-lightweight Earth embedding database for accurate and flexible global land monitoring [19.0] ESDは、2000年から2024年までの25年間にわたる、超軽量で30mの地球埋め込みデータベースである。
データセットは、生のアーカイブと比較してデータボリュームが340倍に減少する。
頑丈な数発の学習能力と長手一貫性により、ESDは惑星スケールの研究を民主化するための汎用的な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:59:43 GMT)
Think-Clip-Sample: Slow-Fast Frame Selection for Video Understanding [18.7] Think-Clip-Sample(TCS)はトレーニング不要のフレームワークで、2つの重要なコンポーネントによる長いビデオ理解を強化する。
MLVU、LongVideoBench、VideoMMEの大規模な実験により、TCSは異なるMLLM間のパフォーマンスを一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:14:04 GMT)
From SERPs to Sound: How Search Engine Result Pages and AI-generated Podcasts Interact to Influence User Attitudes on Controversial Topics [18.2] 本稿では,検索エンジンの結果ページ (SERP) とAI生成ポッドキャストの相互作用について考察する。
調査対象者の大多数は態度変化の結果に対応しており,その順序が態度変化に与える影響が判明した。
また,各モデレーターの効果は認められなかったが,視点バイアスとトピックの議論の程度が,姿勢変化形成に果たす役割を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:31:11 GMT)
The PROPER Approach to Proactivity: Benchmarking and Advancing Knowledge Gap Navigation [18.0] ほとんどの言語ベースのアシスタントはリアクティブなQ&Aパラダイムに従っており、ユーザは自身のニーズを明示的に表現する必要がある。
次元生成エージェント(DGA)と応答生成エージェント(RGA)を組み合わせた新しい2エージェントアーキテクチャであるProPerを紹介する。
RGAは明示的および暗黙的な次元のバランスをとり、タイムリーかつ積極的な介入でパーソナライズされた応答を調整する。
以上の結果から,ProPerはすべての領域における品質スコアと勝利率を改善し,シングルターン評価において最大84%,マルチターンインタラクションにおいて一貫した優位性を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:43:00 GMT)
KOCOBrain: Kuramoto-Guided Graph Network for Uncovering Structure-Function Coupling in Adolescent Prenatal Drug Exposure [17.6] 大麻のような妊娠中の精神活性物質は、神経発達を妨害し、大規模な脳ネットワークを改変することがあるが、その神経の署名を特定することは依然として困難である。
KOCOBrain: Kuramoto Coupled Brain Graph Networkは, 構造的および機能的コネクトームを内蔵した統合グラフニューラルネットワークフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:26:57 GMT)
VidLeaks: Membership Inference Attacks Against Text-to-Video Models [17.4] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、著作権やプライバシー侵害を監査するための原則化されたツールである。
2つの相補的な信号を通してスパース時間記憶を探索する新しいフレームワークVidLeaksを導入する。
我々の研究は、T2Vリークがスパース記憶と時間記憶の両方を通して、かなりのメンバーシップ情報をモデル化した最初の具体的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:35:52 GMT)
Dressed-state relaxation in coupled qubits as a source of two-qubit gate errors [17.0] 擬似状態のエネルギー分割に一致する雑音は、量子間結合強度gにより設定され、ゲート性能を劣化させる独自の緩和チャネルを誘導する。
この周波数選択的緩和機構は、プラットフォーム間で普遍的に行われ、ゲート操作中のデコヒーレンス経路の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:13:59 GMT)
Comprehensive Robust Dynamic Mode Decomposition from Mode Extraction to Dimensional Reduction [16.9] 包括的動的ロバストモード分解(CR-DMD)は、プロセス全体を堅牢化するフレームワークである。
CR-DMDは、雑音条件下での低次元表現のモード精度と忠実度の観点から、最先端の頑健なDMD法より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:21:56 GMT)
Spurious Rewards Paradox: Mechanistically Understanding How RLVR Activates Memorization Shortcuts in LLMs [16.7] 最近の証拠は、Qwen 2.5のようなモデルは、急激な報酬や誤った報酬でも大きな利益を得られることを示している。
突発的なRLVRは、解答の難易度が低下し、プロンプト側コヒーレンスが低下する分岐を引き起こす。
我々はこのショートカットを容易にするアンカー・アダプタ回路を隠蔽した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:55:38 GMT)
Learning Semantic-Geometric Task Graph-Representations from Human Demonstrations [16.7] 対象の同一性や対象間の関係を符号化する意味幾何学的タスクグラフ表現と,その時間的幾何学的進化を人間の実演から導入する。
意味幾何学的タスクグラフ表現は、高い動作とオブジェクトの可変性を持つタスクに特に有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:35:00 GMT)
ShapeR: Robust Conditional 3D Shape Generation from Casual Captures [16.7] そこで本研究では, カジュアルな3次元オブジェクト形状生成手法であるShapeRを提案する。
既製の視覚慣性SLAM, 3次元検出アルゴリズム, および視覚言語モデルを用いて, 各オブジェクトに対して, スパースSLAM点の集合, 多視点画像, 機械生成キャプションを抽出する。
これらのモダリティを効果的に条件付けるように訓練された整流流変圧器は、高忠実度メートル法3D形状を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:51:24 GMT)
Multi-agent DRL-based Lane Change Decision Model for Cooperative Planning in Mixed Traffic [16.5] 連結された自動車両(CAV)は互いに通信し、協調的な小隊化を可能にする能力を持っている。
CAVの配備の初期段階において、人力車両間でのCAVのスパース分布は、効果的な協調型プラトンを形成する可能性を減らす。
本研究は, 協調型小隊におけるCAV参加の促進を目的としたハイブリッドマルチエージェント車線変更決定モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:22:05 GMT)
Efficient Protein Optimization via Structure-aware Hamiltonian Dynamics [16.3] HADESはハミルトニアン力学を利用したベイズ最適化法であり、構造対応の近似後部から効率的にサンプリングする。
このような連続状態系から離散的なタンパク質配列を提案するために、位置離散化手順を導入する。
実験により,本手法はシリコン内評価において最先端のベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:53:53 GMT)
Visual Marker Search for Autonomous Drone Landing in Diverse Urban Environments [16.2] マーカベースの着陸は、その単純さと信頼性のために、ドローンの配送やベースへの帰還システムで広く利用されている。
本研究では,現実的な運用多様性を再現するために,都市レイアウト,照明,天候を体系的に変化させたAirSimプラットフォーム上でのシミュレーションに基づく評価スイートを提案する。
その結果、信頼性の高い航空航法システムの開発を導くために、多様なセンサー関連条件下でマーカーベースの自律着陸を評価する必要性が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:24:23 GMT)
Discovery and Reinforcement of Tool-Integrated Reasoning Chains via Rollout Trees [16.0] 強化学習フレームワークであるDART(Discovery and Reinforcement of Tool-Integrated Reasoning Chains via Rollout Trees)を紹介する。
DARTは、トレーニング中に動的ロールアウトツリーを構築して、有効なツール使用機会を発見する。
ツリーベースのプロセスの利点推定は、ツールの実行がソリューションに肯定的な貢献をする特定のサブトラジェクトリを特定し、信用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:53:22 GMT)
Idea First, Code Later: Disentangling Problem Solving from Code Generation in Evaluating LLMs for Competitive Programming [15.7] 競争プログラミングは基本的に問題解決の課題であると主張する。
本稿では,ソリューション生成と評価の両面において,自然言語の編集を中心的に行うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:29:54 GMT)
SAM-pose2seg: Pose-Guided Human Instance Segmentation in Crowds [15.3] 最小エンコーダ修正によるポーズ誘導セグメンテーションにSegment Anything (SAM) を適用した。
反復的修正プロセスに高い可視性を持つポーズキーポイントを組み込む。
推論中、最も可視性の高い3つのキーポイントのみを選択することで、プロンプトを単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:36:57 GMT)
SME-YOLO: A Real-Time Detector for Tiny Defect Detection on PCB Surfaces [15.3] 本稿では,SME-YOLO(Small-target Multi-scale Enhanced YOLO)という,YOLOv11nに基づく新しいフレームワークを提案する。
マルチスケールの畳み込みを利用して、EUCBは徐々に空間解像度を回復し、小さな欠陥に対するエッジとテクスチャの詳細の保存を強化する。
PKU-PCBデータセットの実験結果は、SME-YOLOが最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:14:56 GMT)
A Confidence-Variance Theory for Pseudo-Label Selection in Semi-Supervised Learning [15.1] 本稿では,疑似ラベル選択のための基本的共同信頼性基準を提供する信頼分散(CoVar)理論フレームワークを提案する。
信頼性の高い擬似ラベルは高いMCと低いRCVの両方を持つべきであり,信頼性が向上するにつれてRCVの影響が増大することを示す。
我々は,CoVarをプラグインモジュールとして,半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションや画像分類手法に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:51:59 GMT)
Learn Before Represent: Bridging Generative and Contrastive Learning for Domain-Specific LLM Embeddings [14.9] 大言語モデル (LLMs) は、一般的な表現学習において、対照的な学習によって適応されるが、化学や法のような垂直領域では苦労する。
LLM+CL'のパラダイムはセマンティックアライメントに重点を置いているが、知識獲得はできない。
本稿では,垂直領域における高精度でロバストな表現を構築するための新しい2段階フレームワークであるLearning Before Representを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:35:29 GMT)
Cleansing the Artificial Mind: A Self-Reflective Detoxification Framework for Large Language Models [14.6] 大言語モデル(LLM)は、顕著な生成能力と自己調節機構の出現を明らかにしている。
我々は, LLMの本来の能力を利用して, 有害な内容を検出する, 完全自己反射脱毒フレームワークを導入する。
我々の発見は、真の自己統制型言語モデルの可能性を強調し、より責任と倫理的に導かれたテキスト生成システムへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:01:26 GMT)
Reasoning in Trees: Improving Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Question Answering [14.5] Reasoning Tree Guided RAG (RT-RAG) は複雑なマルチホップQAのための新しい階層的フレームワークである。
RT-RAGは、マルチホップ質問を明示的な推論木に体系的に分解し、不正確な分解を最小限にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:02:25 GMT)
Converting qubit relaxation into erasures with a single fluxonium [14.4] 主に消去エラーを経験するビットは、フォールトトレラントな操作に対して明確な利点をもたらす。
ゼロフラックスで動作する単一フラッソニウムの消去変換を実現し,その論理状態を0-2サブ空間に符号化する。
非消去結果の選択後、論理寿命は193ドルから869ドルへと4倍以上に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:39:04 GMT)
ReCreate: Reasoning and Creating Domain Agents Driven by Experience [14.4] ReCreateは、ドメインエージェントの自動生成のためのエクスペリエンス駆動フレームワークである。
本稿では,経験から効果的に学習するエージェント・アズ・オプティマイザ・パラダイムを提案する。
さまざまな領域にわたる実験では、ReCreateは人間設計エージェントよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:00:03 GMT)
Bridging Human Interpretation and Machine Representation: A Landscape of Qualitative Data Analysis in the LLM Era [13.8] 4段階のモデリングで4段階の意味作りを4段階に分けた4$times$4のランドスケープを紹介した。
ランドスケープをLLMベースの自動化に適用すると、低レベルの意味と低コミット表現に対する強い歪が浮き彫りになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:47:41 GMT)
Understanding Help Seeking for Digital Privacy, Safety, and Security [13.8] われわれはRedditに10億件以上の投稿を投稿し、ユーザーがデジタルプライバシー、安全、セキュリティの助けを求める場所と場所を特定した。
93%の精度で300万件の関連投稿を分離し,それぞれにトピックを自動注釈する。
このデータセットを使って、助けを求める範囲と規模、助けを提供するコミュニティ、助けを求めるタイプを理解します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:10:02 GMT)
When Personalization Misleads: Understanding and Mitigating Hallucinations in Personalized LLMs [13.7] パーソナライズされた大規模言語モデル(LLM)が現実的なクエリに直面すると、そのモデルは客観的な真理ではなく、ユーザの過去の履歴に沿った回答を生成する。
個人化による事実歪みを緩和する軽量な推論時間アプローチであるFPPSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:20:10 GMT)
Neural Induction of Finite-State Transducers [13.3] ニューラルネットワークによって学習された隠れ状態幾何に従って、非重み付き有限状態トランスデューサ(FST)を自動的に構築する新しい手法を提案する。
提案手法は, 実世界の形態変化, グラファイム・音素予測, および歴史的正規化のためのデータセット上で評価され, 構築されたFSTが多くのデータセットに対して極めて正確かつ堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:26:57 GMT)
Cross-Modal Attention Network with Dual Graph Learning in Multimodal Recommendation [12.8] 二重グラフ埋め込み(CRANE)を用いたクロスモーダル再帰注意ネットワーク
我々は,共同潜在空間における相互相関に基づくモダリティ特徴を反復的に洗練するコア再帰的クロスモーダルアテンション(RCA)機構を設計する。
対称型マルチモーダル学習では,対話した項目の特徴を集約することで,ユーザのマルチモーダルプロファイルを明示的に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:09:39 GMT)
PRISM: Personalized Recommendation via Information Synergy Module [12.8] PRISMはシーケンシャルレコメンデーション(SR)のためのプラグイン・アンド・プレイフレームワークである
マルチモーダル情報をユニークで冗長でシナジスティックなコンポーネントに分解する。
4つのデータセットと3つのSRバックボーンの実験は、その有効性と汎用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:17:54 GMT)
Do Sparse Autoencoders Identify Reasoning Features in Language Models? [12.7] 大規模言語モデル(LLM)において,スパースオートエンコーダ(SAE)が真の推論特徴を識別するかどうかを検討する。
我々はまず、$ell_$-regularized SAEsが本質的に低次元パターンに偏っているという単純な理論分析を通して示す。
このバイアスに触発され,機能活性化が推論過程を反映しているか,あるいは表層言語的相関を反映しているかを検証するために,ファルシフィケーション指向評価フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:27:07 GMT)
STAER: Temporal Aligned Rehearsal for Continual Spiking Neural Network [12.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動の時間ダイナミクスのため、本質的に継続的学習に適している。
本稿では,SNNとANNのパフォーマンスギャップを埋めるため,STAER(Spking Temporal Alignment with Experience Replay)を提案する。
提案手法は,スパイクタイミングの忠実度を維持するために相違可能なSoft-DTWアライメント損失を統合し,出力ロジットに時間拡張・収縮機構を導入し,堅牢な表現学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:54:10 GMT)
The Mini Wheelbot Dataset: High-Fidelity Data for Robot Learning [11.9] 本稿では,オープンソースの準対称平衡式反応輪一輪車Mini Wheelbotについて,包括的ダイナミックスデータセットを提案する。
このデータセットは、1kHzの同期データで、オンボードセンサーの読み取り、状態推定、モーションキャプチャシステムからの地味なポーズ、サードパーティのビデオログを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:06:32 GMT)
Attesting Model Lineage by Consisted Knowledge Evolution with Fine-Tuning Trajectory [11.8] ディープラーニングにおける微調整技術は、モデル間での血統関係を生じさせる。
この系統は、不正なモデル再配布やモデル証明の誤った主張など、セキュリティ上の問題に対処する上で有望な視点を提供する。
モデル系統検出への既存のアプローチは、主に静的なアーキテクチャの類似性に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:56:13 GMT)
Deep GraphRAG: A Balanced Approach to Hierarchical Retrieval and Adaptive Integration [11.7] 階層的検索と適応的統合のためのバランスの取れたアプローチを目的としたフレームワークであるDeep GraphRAGを提案する。
マクロ的コミュニティ間および微視的コミュニティ間コンテキスト関係を統合した階層的グローバル・ローカル検索戦略を導入する。
ビーム探索最適化された動的再ランクモジュールがこのプロセスを導出し、効率とグローバル包括性のバランスをとるために候補を継続的にフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:02:31 GMT)
TimeMar: Multi-Scale Autoregressive Modeling for Unconditional Time Series Generation [11.5] 時系列のための構造不整合型マルチスケール生成フレームワークを提案する。
提案手法は,複数の時間分解能において,シーケンスを離散トークンに符号化する。
提案手法は,既存の手法よりも高品質な時系列を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:00:05 GMT)
Capacity Constraints Make Admissions Processes Less Predictable [11.4] 受験決定がキャパシティに制限されているかを示し、受験者が応募する他の応募者に依存しているかどうかを示す。
この依存が予測性能にどのように影響するかは、そうでなければ理想的な設定でも示します。
我々の研究は、個々の受入確率を予測する信頼性に関する疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:48:46 GMT)
QUPID: A Partitioned Quantum Neural Network for Anomaly Detection in Smart Grid [11.3] 我々は、従来の最先端MLモデルよりも優れた異常検出性能を有する分割量子ニューラルネットワーク(PQNN)であるQUPIDを提案する。
我々はモデルをR-QUPIDに拡張し、堅牢性を高めるために差分プライバシー(DP)を含む場合、その性能を維持できる。
各種シナリオを対象とした実験により,QUPIDとR-QUPIDの有効性を実証し,従来のML手法と比較して異常検出能力とロバスト性を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:30:24 GMT)
ReScene4D: Temporally Consistent Semantic Instance Segmentation of Evolving Indoor 3D Scenes [11.1] 時間的にスパースな4D屋内セマンティック・インスタンス・セグメンテーション(SIS)のタスクを導入し、形式化する。
本稿では,ReScene4Dを提案する。ReScene4Dは,高密度な観測を必要とせずに,3DSISアーキテクチャを4DSISに適用する新しい手法である。
この課題を評価するために、時間的アイデンティティ整合性に報いるため、mAPを拡張した新しい計量 t-mAP を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:45:19 GMT)
TANDEM: Temporal-Aware Neural Detection for Multimodal Hate Speech [11.0] 本稿では,音声・視覚的ヘイト検出を構造化推論問題に変換する統合フレームワークであるTANDEMを紹介する。
提案手法では,視覚言語モデルと音声言語モデルが相互に最適化される,新しいタンデム強化学習戦略を採用している。
TANDEM はゼロショットとコンテキスト拡張ベースラインを大きく上回り、HateMM のターゲット識別において 0.73 F1 を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:52:12 GMT)
Integrity Shield A System for Ethical AI Use & Authorship Transparency in Assessments [10.8] 項目レベルの透かしをPDFに埋め込んだ文書層透かしシステムであるIntegity Shieldを提案する。
これらの透かしは、MLLMが保護された試験用PDFに応答するのを一貫して防ぎ、安定したアイテムレベルの署名をエンコードする。
私たちのデモでは、インストラクターが試験をアップロードし、透かしの振る舞いをプレビューし、AIのパフォーマンスと作者の証拠を検査するインタラクティブなインターフェースを披露しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:44:58 GMT)
Skill-Aware Diffusion for Generalizable Robotic Manipulation [10.8] 本稿では,スキルレベルの情報を明示的に組み込んだSADiff(Skill-Aware Diffusion)を提案する。
SADiffは、学習可能なスキルトークンを備えたスキル認識エンコーディングモジュールを通じて、スキル固有の表現を学ぶ。
シミュレーションと実世界の設定実験により、SADiffは様々な操作タスクで優れたパフォーマンスと一般化を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:14:40 GMT)
VLAgents: A Policy Server for Efficient VLA Inference [10.7] 我々は,統一されたGymnasiumスタイルのプロトコルの背後にあるVLA推論を抽象化するモジュール型ポリシーサーバであるVLAgentsを紹介する。
その通信層は、高速シミュレーションのためのゼロコピー共有メモリとリモートハードウェアのための圧縮ストリーミングの両方をサポートすることにより、コンテキストに透過的に適応する。
ローカル通信とリモート通信の両方のベンチマークでは、OpenVLA、OpenPi、LeRobotが提供するデフォルトのポリシーサーバよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:58:59 GMT)
MultiCaption: Detecting disinformation using multilingual visual claims [10.7] 視覚的クレームの矛盾を検出するために特別に設計されたデータセットであるMultiCaptionを提案する。
結果として得られたデータセットは、64言語で11,088の視覚的クレームで構成されている。
マルチリンガルトレーニングとテストの成果は、効果的にマルチリンガルのファクトチェックパイプラインを構築するためのデータセットの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:57:07 GMT)
HOSL: Hybrid-Order Split Learning for Memory-Constrained Edge Training [10.6] Split Learning (SL)は、リソース制約のあるエッジデバイスと計算量の多いサーバの間で、大規模言語モデル(LLM)の協調的なトレーニングを可能にする。
既存のSLシステムは1次最適化(FO)に依存しており、クライアントはバックプロパゲーションのアクティベーションなどの中間量を保存する必要がある。
本稿では,メモリ効率と最適化効率の基本的なトレードオフに対処する,新しいハイブリットオーダー分割学習フレームワークHOSLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 01:54:00 GMT)
Incentive Mechanism Design for Privacy-Preserving Decentralized Blockchain Relayers [10.6] 本稿では,ゲーム理論によるインセンティブ設計により,プライバシと信頼性を向上させる分散リレーアーキテクチャを提案する。
取引コストが高い場合でも、システムの信頼性は0.05未満の確率で維持されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:02:53 GMT)
Bridging Cognitive Neuroscience and Graph Intelligence: Hippocampus-Inspired Multi-View Hypergraph Learning for Web Finance Fraud [10.5] HIMVHはHippocampus-Inspired Multi-View Hypergraph学習モデルである。
海馬のシーンコンフリクトモニタリングの役割にインスパイアされた我々は、横断的な不整合知覚モジュールを設計した。
また,近辺の期待値から特徴偏差を測定する新しいハイパーグラフ学習モジュールも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:18:23 GMT)
Off-resonant preservation and generation of imaginarity in distributed scenarios [9.8] 量子想像力(NAQI)と蒸留可能支援力(DIA)の非局所的優位性について検討する。
損失空洞と相互作用する2つの量子ビットに対して、NAQIとDIAの両方が長期間保存可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 03:54:27 GMT)
Risk-Aware Human-in-the-Loop Framework with Adaptive Intrusion Response for Autonomous Vehicles [9.8] 自律走行車のためのリスク認識型ヒューマン・イン・ザ・ループ・フレームワークであるRAILを提案する。
RAILは、重み付きノイズORを介して3つのキューを侵入リスクスコア(IRS)に融合させる。
MetaDriveでは、テストリターン(TR)が360.65、テスト成功率(TSR)が0.85、テスト安全違反(TSV)が0.75、外乱率(DR)が0.0027である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:08:01 GMT)
Clustering High-dimensional Data: Balancing Abstraction and Representation Tutorial at AAAI 2026 [9.5] クラスタリングには抽象化と表現のバランスが必要だ。
サブスペースとディープクラスタリングへのアプローチが、高次元および複雑なデータをどのようにサポートするかを見る。
現在のディープクラスタリング手法は、セントロイドベースのクラスタリング損失と密度ベースのクラスタリング損失を通じて、どのように抽象化を定義し、強制するかを確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:22:25 GMT)
FAQ: Mitigating Quantization Error via Regenerating Calibration Data with Family-Aware Quantization [9.2] textbfFAQ(Family-Aware Quantization)は、キャリブレーションデータ再生フレームワークである。
高度に一貫した知識システムを用いて、一連の高忠実度校正データを再生する。
元のキャリブレーションデータによるベースラインと比較して、精度損失を最大28.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:22:23 GMT)
QuantEval: A Benchmark for Financial Quantitative Tasks in Large Language Models [9.1] 大規模言語モデル(LLM)は、多くのドメインにわたって強力な能力を示してきたが、財務的な量的タスクの評価は依然として断片化されている。
我々は、知識に基づくQA、量的数学的推論、量的戦略コーディングの3つの重要な分野にわたるLCMを評価するベンチマークであるQuantEvalを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:38:39 GMT)
Exponential Analysis for Entanglement Distillation [9.1] 本研究では, 蒸留誤差の減衰の最適指数を規定するエンタングルメント蒸留の信頼性関数について検討した。
また、フレームワークを既知の状態の標準設定からブラックボックス設定に拡張し、可能な状態の集合から蒸留を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:02:34 GMT)
Optimized Algorithms for Text Clustering with LLM-Generated Constraints [9.1] 多くの研究者がバックグラウンド知識を取り入れており、一般的にはクラスタリングプロセスのガイドとして、マスターリンクとノーリンクの制約という形で採用している。
近年の大規模言語モデル(LLM)の出現により、クラスタリングの品質向上への関心が高まっている。
本稿では,従来の制約ではなく,制約セットを生成することによって資源消費を削減する制約生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:26:37 GMT)
ZPD Detector: Data Selection via Capability-Difficulty Alignment for Large Language Models [9.1] 本研究では,モデルとデータ間の双方向的な視点を取り入れたデータ選択フレームワークZPD Detectorを提案する。
ZPDインタクタは、困難校正、アイテム応答理論(IRTy)に基づくモデル能力推定、そして、最も情報性の高いサンプルを動的に識別する能力微分マッチングスコアを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 04:23:10 GMT)
Steering Language Models Before They Speak: Logit-Level Interventions [9.1] 制御可能な生成のためのトレーニング不要な推論時間ロジット介入を提案する。
以上の結果から,ロジットステアリングは大きな,一貫した,マルチタスク制御のゲインを達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 03:00:33 GMT)
PRISM-CAFO: Prior-conditioned Remote-sensing Infrastructure Segmentation and Mapping for CAFOs [9.0] 大規模な家畜の飼育は、人間の健康と環境に重大なリスクをもたらす。
本稿では,航空画像と衛星画像から,集中型動物給餌操作を識別・特徴付けるための,インフラストラクチャファーストで説明可能なパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:16:26 GMT)
FlashLabs Chroma 1.0: A Real-Time End-to-End Spoken Dialogue Model with Personalized Voice Cloning [8.9] 提案するChromaは,初のオープンソース,リアルタイム,エンドツーエンドの音声対話モデルである。
Chromaは低レイテンシインタラクションと高忠実度パーソナライズされた音声クローンを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:00:03 GMT)
Bridging Modalities: Joint Synthesis and Registration Framework for Aligning Diffusion MRI with T1-Weighted Images [8.8] 本稿では,生成登録ネットワークに基づく教師なし登録フレームワークを提案する。
これにより、b0およびT1w画像間の元のマルチモーダル登録問題を、生成された画像と実際のT1w画像との間の一元的登録タスクに変換する。
2つの独立したデータセットで行った実験により、提案手法はマルチモーダル登録タスクにおける最先端の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） (Fri, 16 Jan 2026 13:22:21 GMT)
From Knots to Knobs: Towards Steerable Collaborative Filtering Using Sparse Autoencoders [8.7] 本稿では,コラボレーティブフィルタにオートエンコーダを適用した最初の例である。
意味概念と個々のニューロン間の適切なマッピング関数を提案する。
また、この表現を利用して、望ましい方向にレコメンデーションを操る、シンプルで効果的な方法も評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:58:21 GMT)
Shape-morphing programming of soft materials on complex geometries via neural operator [8.6] 形状変形性軟質材料は、ボクセルレベルの材料分布設計により、多様な標的形態を実現することができる。
複素測地上での高忠実なモーフィング予測を可能にするスペクトル・空間ニューラル演算子(S2NO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:36:58 GMT)
Quantum Kernel Machine Learning for Autonomous Materials Science [8.4] 自律的な材料科学の重要な側面は、できるだけ少ないデータを使って新しい材料を探索することである。
最近の理論的なブレークスルーは、量子カーネルモデルが古典的モデルよりも少ないトレーニングデータで同様の性能を達成できることを示している。
我々は,Fe-Ga-Pd3元組成展開ライブラリから抽出したX線回折パターンに対して,量子カーネルといくつかの古典的カーネルを演算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:01:08 GMT)
Inter-Cell Interference Rejection Based on Ultrawideband Walsh-Domain Wireless Autoencoding [8.4] 本稿では,超広帯域通信システムにおける部分帯域間干渉(ICI)の除去手法を提案する。
本稿では,Walsh領域における送信機と受信機の符号化/復号を協調的に最適化するエンドツーエンド無線オートエンコーダアーキテクチャの設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:00:52 GMT)
Transient learning dynamics drive escape from sharp valleys in Stochastic Gradient Descent [8.3] 勾配降下(SGD)は深層学習の中心であるが、より平坦でより一般化可能な解が好まれる起源はいまだ不明である。
解選択を規定する非平衡機構を同定する。
SGDノイズは,平らな解を好む効果的なポテンシャルにランドスケープを想起させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 03:03:45 GMT)
SpecMap: Hierarchical LLM Agent for Datasheet-to-Code Traceability Link Recovery in Systems Engineering [8.2] 組み込みシステムとそれに対応するコード実装の間のトレーサビリティは、システムエンジニアリングにおける根本的な課題である。
既存のトレーサビリティリンク回復アプローチは、語彙的類似性と情報検索技術に依存している。
本稿では,意味解析に大規模言語モデルを用いる階層型コードマッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:50:18 GMT)
Validating Search Query Simulations: A Taxonomy of Measures [8.2] そこで本研究では,実際のクエリに対するシミュレーションユーザクエリの検証方法に関する文献レビューを行う。
本レビューに基づいて,現在利用可能な対策の展望を構造化する分類学を開発する。
我々は、4つの異なるデータセットに適用される異なる尺度間の関係を解析することにより、分類を実証的に相関づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:33:25 GMT)
AutoBinder Agent: An MCP-Based Agent for End-to-End Protein Binder Design [8.2] 本稿では,Large Language Model (LLM) と Model Context Protocol (MCP) を利用したエージェント的エンドツーエンドドラッグデザインフレームワークを提案する。
このシステムは、幾何学的深層学習に基づくタンパク質サイト相互作用部位の同定のためのMaSIF、タンパク質の断片をタンパク質のバックボーンに移植するためのRosetta、アミノ酸配列のためのProteinMPNN、複雑な構造予測のためのAlphaFold3の4つの最先端コンポーネントを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:57:03 GMT)
CTest-Metric: A Unified Framework to Assess Clinical Validity of Metrics for CT Report Generation [8.1] CTest-Metricは,CT RRGのメトリクスの臨床的実現可能性を決定する3つのモジュールを備えた,最初の統合された計量評価フレームワークである。
モジュールテストでは, (i) LLMによるリフレッシングによるWSG, (ii) 重症度における合成エラー注入(SEI) および (iii) MvE (Metrics-vs-Expert correlation) を用いて臨床評価を行った。
8つの広く使われているメトリクス(BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore-F1, F1-RadGraph, Ra)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:09:19 GMT)
RobotDesignGPT: Automated Robot Design Synthesis using Vision Language Models [8.0] 本稿では,ロボット設計プロセスを自動化するための新しいロボット設計フレームワーク,RobotDesignGPTを提案する。
本フレームワークは,簡単なユーザプロンプト合成と参照画像から初期ロボット設計を合成する。
われわれのフレームワークは、脚のある動物から飛ぶ生物まで、自然に触発された視覚的に魅力的でキネマティックに有効なロボットを設計できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:04:49 GMT)
One LLM to Train Them All: Multi-Task Learning Framework for Fact-Checking [7.9] 大規模言語モデル(LLM)は、統合されたエンドツーエンドの検証パイプラインを有効にすることで、自動化されたファクトチェック(AFC)を再構築している。
我々は,主張検出,エビデンスランキング,スタンス検出を共同で行うために,単一のモデルを微調整する,より効率的な代替手段として,textbfmulti-task Learning (MTL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:44:25 GMT)
MiCA: A Mobility-Informed Causal Adapter for Lightweight Epidemic Forecasting [7.8] 移動データはノイズが多く、間接的であり、病気の記録と確実に統合することは困難である。
流行予測のための軽量モジュールであるMICA(Mobility-Informed Causal Adapter)を提案する。
MiCAは因果発見を通じてモビリティ関係を推論し、時間的予測モデルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:41:06 GMT)
UAV-Based Infrastructure Inspections: A Literature Review and Proposed Framework for AEC+FM [7.6] 無人航空機(UAV)はインフラ検査を変革している。
本稿では,UAVを用いたデータ取得手法,フォトグラムモデリング,欠陥検出,意思決定支援について述べる。
主なイノベーションは、経路最適化、熱統合、異常検出のためのYOLOやFaster R-CNNといった高度な機械学習(ML)モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:16:42 GMT)
Efficient On-Board Processing of Oblique UAV Video for Rapid Flood Extent Mapping [7.5] TTR(Temporal Token Reuse)は、組み込みデバイス上でビデオセグメンテーションを高速化する適応型推論フレームワークである。
我々は,TTRがセグメンテーション精度(0.5% mIoU)の劣化を無視して,推論遅延の30%低減を実現していることを示す。
これらの結果から,TTRは運用フロンティアを効果的にシフトさせ,高忠実でリアルタイムな斜めビデオ理解を可能にすることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:41:56 GMT)
ARM MTE Performance in Practice (Extended Version) [7.5] 4つのマイクロアーキテクチャ上でのARM MTEハードウェア性能の総合解析
AppleのM5チップ上でのMTEの予備解析
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:19:19 GMT)
Telling Human and Machine Handwriting Apart [7.4] 手書き動作は、実際のユーザがデバイスやアプリケーションを操作しているかどうかを確認するために、行動バイオメトリクスのユニークな形式として活用することができる。
このタスクは、コンピュータが人間または人工的に入力インスタンスが生成されたかどうかを検知しなければならない逆チューリングテストとしてフレーム化することができる。
浅いリカレントニューラルネットワークをトレーニングして、優れたパフォーマンス(ROC曲線(AUC)スコアで98.3%、すべてのシンセサイザーとデータセットの平均で1.4パーセントのエラー率を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:45:16 GMT)
Scalable Music Cover Retrieval Using Lyrics-Aligned Audio Embeddings [7.4] 音楽カバー検索(英: Music Cover Retrieval)またはバージョン識別(英: Version Identification)は、同じ音楽作品の異なる再考を認識することを目的としている。
LIVI(Lyrics-Informed Version Identification)は,検索精度と計算効率のバランスをとる手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:11:38 GMT)
Operator learning on domain boundary through combining fundamental solution-based artificial data and boundary integral techniques [7.4] 既知の基本解を持つ線形偏微分方程式に対しては、新しい演算子学習フレームワークを導入する。
完全なドメインサンプリングではなく、ソリューション値や通常のデリバティブを含むドメイン境界データにのみ依存する。
本稿では,この手法を,境界-境界間マッピングを学習するMAD-BNO(Mathematical Artificial Data boundary Neural Operator)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:00:52 GMT)
Soft Bayesian Context Tree Models for Real-Valued Time Series [7.4] ソフト・BCTは文脈空間のソフトな(確率的な)分割を、実数値時系列の以前のBCTのように、文脈空間のハードな(決定論的)分割の代わりに考える。
いくつかの実世界のデータセットでは、Soft-BCTは以前のBCTとほとんど同じまたは優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:26:20 GMT)
Membership Inference on LLMs in the Wild [7.3] 大規模言語モデル(LLM)の不透明なトレーニングデータのための重要な監査ツールとして、MIA(Community Inference Attacks)が機能する。
我々は,このテキストのみのシステムに適した頑健なMIAフレームワークであるSimMIAを提案する。
WikiMIA-25は、現代のLLM上でのMIA性能を評価するための新しいベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:10:46 GMT)
Learning Quadrupedal Locomotion for a Heavy Hydraulic Robot Using an Actuator Model [7.3] この研究は、重油圧四足歩行ロボット上で強化学習(RL)による安定かつ頑健なコマンド追跡ロコモーションの移動に成功した最初の実演である。
このモデルは、12個のアクチュエータの関節トルクを1マイクロ秒以下で予測し、RL環境での高速な処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:01:09 GMT)
XChoice: Explainable Evaluation of AI-Human Alignment in LLM-based Constrained Choice Decision Making [7.3] XChoiceは、制約のある意思決定においてAIと人間のアライメントを評価するための説明可能なフレームワークである。
我々は、アメリカン・タイム・ユース・サーベイ(ATUS)を人間的根拠として、アメリカ人の日々の時間割当についてXChoiceを実証する。
全体として、XChoiceは、ミスアライメントを診断し、表面結果整合以上の情報改善をサポートするメカニズムベースのメトリクスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:35:38 GMT)
Stability and Accuracy Trade-offs in Statistical Estimation [7.2] 4つの正準推定問題に対する最適安定推定器を開発する。
平均ケース安定性が最悪のケース安定性よりも質的に弱い制約を課すという直観を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:48:03 GMT)
LIME-LLM: Probing Models with Fluent Counterfactuals, Not Broken Text [7.2] LIME-LLMは、ランダムノイズを仮説駆動の制御摂動に置き換えるフレームワークである。
実験の結果、LIME-LLMはブラックボックスの説明可能性のための新しいベンチマークを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:55:06 GMT)
Topology-Guaranteed Image Segmentation: Enforcing Connectivity, Genus, and Width Constraints [7.1] 本稿では,位相構造の特徴付けに幅情報を明示的に統合する新しい数学的枠組みを提案する。
私たちは、必要な位相特性と幅特性で画像を分割できるニューラルネットワークを設計できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:29:48 GMT)
T$^\star$: Progressive Block Scaling for MDM Through Trajectory Aware RL [7.1] T$star$は、マスク拡散言語モデル(MDM)のためのプログレッシブブロックサイズスケールトレーニングカリキュラムである。
AR-Tracedの小さなブロックデコードMDMから始まり、T$star$transitionsはスムーズに大きなブロックに移行し、数学推論ベンチマークの性能低下を最小限に抑えながら高い並列性を実現する。
さらなる分析により、T$star$canは、同等のパフォーマンスを達成する代替の復号スケジュール$hatrm S$に収束することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:44:12 GMT)
RAC: Retrieval-Augmented Clarification for Faithful Conversational Search [7.0] RAC(Retrieval-Augmented Clarification)は,コーパスに忠実な質問を生成するためのフレームワークである。
検索のための索引付け戦略を比較した後、研究コンテキストを最適に活用するために、大規模言語モデルを微調整する。
提案手法は,提案手法を適用せず,検索した経路によって支持される質問を優先するために,コントラッシブな選好最適化を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:16:38 GMT)
M3DDM+: An improved video outpainting by a modified masking strategy [6.9] M3DDM(M3DDM)は、潜時拡散モデリングによる映像の画質向上のためのフレームワークである。
カメラの動きに制限があるのが特徴の課題である。
トレーニング中に全フレームに均一なマスク方向と幅を適用したM3DDM+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:29:10 GMT)
Evaluating 21st-Century Competencies in Postsecondary Curricula with Large Language Models: Performance Benchmarking and Reasoning-Based Prompting Strategies [6.9] 我々は、幅広いカリキュラム文書、能力フレームワーク、モデルを調べることで、以前のカリキュラム分析研究を拡張した。
カリキュラムのアライメントスコアを手動で7,600点を用いて評価した。
我々はLLMの教育的推論を強化するための推論に基づくプロンプト戦略であるCurricular CoTを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 04:07:23 GMT)
Gap-K%: Measuring Top-1 Prediction Gap for Detecting Pretraining Data [6.6] Gap-K%はLarge Language Models (LLMs) の最適化力学に基づく新しい事前学習データ検出法である
これを受けてGap-K%は、トップ-1予測トークンとターゲットトークンのログ確率ギャップを利用して、局所相関とトークンレベルの変動を捉えるスライディングウィンドウ戦略を取り入れた。
WikiMIAとMIMIRベンチマークの実験は、Gap-K%が最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:29:36 GMT)
LatentRefusal: Latent-Signal Refusal for Unanswerable Text-to-SQL Queries [6.6] 問合せ不能なユーザクエリとユーザクエリは、テキストから特定システムへの安全なデプロイにおいて、大きな障壁となる。
LatentRefusalは、大きな言語モデルの隠れアクティベーションから応答可能性を予測する潜在信号の拒絶メカニズムである。
latentRefusalは、両方の背骨で平均F1から88.5%改善し、約2ミリ秒のプローブオーバヘッドを追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 03:19:58 GMT)
Toward Adaptive Grid Resilience: A Gradient-Free Meta-RL Framework for Critical Load Restoration [6.6] 強化学習は、不確実性の下でのシーケンシャルな決定を最適化することができる。
標準RLは、しばしばあまり一般化せず、新しい停止設定や生成パターンのために広範囲のトレーニングを必要とする。
本稿では,過去の障害経験から移行可能な初期化を学習するメタガイド付きグラデーションフリーなRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 03:36:07 GMT)
Domain-Specific Query Understanding for Automotive Applications: A Modular and Scalable Approach [6.6] 本稿では,自動車コンテキストにおけるドメイン固有クエリ解釈のための新しい2段階システムを提案する。
タスクを軽量な分類段階に分解し、目的のエンティティ抽出を行うことで、効率と精度の両方で大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:21:42 GMT)
Continuous-Flow Data-Rate-Aware CNN Inference on FPGA [6.5] この研究は、データレート対応の連続フローCNNアーキテクチャを設計するための新しいアプローチを示す。
提案手法は,データレートの低い信号をインターリーブし,ハードウェアユニットを共有することにより,ハードウェア利用率を100%近く確保する。
その結果,MobileNetのような複雑なCNNを単一FPGA上で高いスループットで実装できる計算論理の保存が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:27:19 GMT)
Noise-Aware Quantum Architecture Search Based on NSGA-II Algorithm [6.4] 変動量子回路設計に基づくノイズ対応量子アーキテクチャ探索(NA-QAS)フレームワークを提案する。
評価コストを最適化するハイブリッドなハミルトンの$varepsilon$-greedy戦略を導入する。
拡張された可変深度NSGA-IIアルゴリズムを用いて探索空間をナビゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 03:11:34 GMT)
Self-Augmented Mixture-of-Experts for QoS Prediction [6.3] QoS(Quality of Service)予測は、サービスコンピューティングにおける最も基本的な問題の1つである。
予測における重要な課題は、ユーザとサービス間の相互作用が本質的に分散していることである。
本稿では,モデル自身の予測を反復的洗練のために活用する自己拡張型戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:02:52 GMT)
From Pixels to Purchase: Building and Evaluating a Taxonomy-Decoupled Visual Search Engine for Home Goods E-commerce [6.2] ビジュアル検索は、特にユーザ意図が主観的でオープンなスタイル駆動のドメインにおいて、電子商取引において重要である。
分類自由領域の提案と類似性検索のための統合埋め込みを用いた分類分離アーキテクチャを提案する。
我々のシステムでは、検索品質を改善し、顧客エンゲージメントの計測可能なアップリフトを得られる一方、オフライン評価の指標は現実世界の結果と強く相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:54:30 GMT)
Quantifying and Attributing Polarization to Annotator Groups [6.2] ポラリゼーションは、特にヘイトスピーチタスクにおいて、アノテータレースに強く、永続的に起因している。
より教養のあるアノテーションはより主観的であり、教養のあるアノテーションは彼らの間で広く合意する傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:32:12 GMT)
How Much Would a Clinician Edit This Draft? Evaluating LLM Alignment for Patient Message Response Drafting [6.2] 大規模言語モデル(LLM)は、患者のポータルメッセージに対するドラフトレスポンスの約束を示す。
臨床への統合は、実際に臨床医の時間と労力を節約できるかどうかなど、様々な懸念を提起する。
臨床反応におけるテーマ要素の新しい分類法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:48:00 GMT)
A Survey on Mapping Digital Systems with Bill of Materials: Development, Practices, and Challenges [6.2] デジタルエコシステムは複雑化を続けています。
依存関係を理解して管理することは、組織にとって難しいことです。
BOMは依存関係を文書化する構造化された方法として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:49:00 GMT)
Beyond Static Question Banks: Dynamic Knowledge Expansion via LLM-Automated Graph Construction and Adaptive Generation [6.1] 本稿では,知識自動モデリングと個人化されたエクササイズ生成のための生成グラフRAGフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、ユーザからの好意的なフィードバックを受ける現実世界の教育シナリオにデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:40:30 GMT)
Redefining Machine Simultaneous Interpretation: From Incremental Translation to Human-Like Strategies [6.0] 同時機械翻訳(SiMT)は、厳密なリアルタイム制約の下で高品質な翻訳を必要とする。
我々は,SiMTのアクション空間を,Sentence_Cut,Drop,Partial_Summarization,Pronominalizationの4つの適応アクションで拡張する。
我々は、これらのアクションを大規模言語モデル(LLM)フレームワークに適応させ、アクション認識プロンプトを通じてトレーニング参照を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:26:16 GMT)
Combating Spurious Correlations in Graph Interpretability via Self-Reflection [6.0] 解釈可能なグラフ学習は、機械学習において人気のある研究トピックである。
最も難しいのは、ICLR 2022で導入されたSpurious-Motifベンチマークである。
本稿では,既存の解釈可能なグラフ学習手法と統合可能な自己回帰フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:31:16 GMT)
Sample-Near-Optimal Agnostic Boosting with Improved Running Time [5.8] ブースティングは、ランダムな推測よりもわずかに優れた弱い学習者を高い精度で強力な学習者に変える強力な方法である。
そこで本研究では,問題の他のパラメータを考慮に入れた場合,サンプルサイズで時間的に動作する,近似的なサンプル複雑性を持つ最初の非依存的ブースティングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:13:36 GMT)
SUG-Occ: An Explicit Semantics and Uncertainty Guided Sparse Learning Framework for Real-Time 3D Occupancy Prediction [5.7] SuG-Occは明示的なセマンティックスと不確実性ガイドによるスパース学習を可能とした3D職業予測フレームワークである。
まず、ビュー変換時の自由空間からの射影を抑えるために、意味的および不確実性事前を利用する。
次に、幾何整合性を高めるために明示的な符号なし距離符号化を用い、構造的に一貫したスパース3D表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:07:38 GMT)
On Abnormal Execution Timing of Conditional Jump Instructions [5.7] 本研究では,条件分岐命令のタイミング変動を系統的に測定し,解析する。
これらのタイミング変化は、現代のプロセッサのL1命令キャッシュにおけるマイクロオップキャッシュ配置とジャンプオフセットに起因していることを示す。
最大スループットは16.14Mbpsである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:30:09 GMT)
GenDA: Generative Data Assimilation on Complex Urban Areas via Classifier-Free Diffusion Guidance [5.6] GenDAは、限られた観測から非構造メッシュ上の高分解能風場を再構築する生成データ同化フレームワークである。
提案フレームワークは,複雑な領域における環境モニタリングのための生成的・幾何学的データ同化に向けて,スケーラブルな経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:02:00 GMT)
Language-Agnostic Visual Embeddings for Cross-Script Handwriting Retrieval [5.4] 本稿では,統一的,スタイル不変な視覚埋め込みを学習する軽量な非対称なデュアルエンコーダフレームワークを提案する。
インスタンスレベルのアライメントとクラスレベルのセマンティック一貫性を共同で最適化することにより、言語に依存しないセマンティックプロトタイプに視覚的な埋め込みをアンロックする。
実験の結果,本手法は言語内検索ベンチマークにおいて,28のベースラインと最先端の精度に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:55:41 GMT)
Memorize Early, Then Query: Inlier-Memorization-Guided Active Outlier Detection [5.3] Inlier-memorization (IM) 効果は、外れ値の識別に有望な信号を与える。
IM効果のみに依存する既存の教師なしのアプローチは、インレーヤとアウトレーヤが十分に分離されていない場合に依然として苦戦している。
本稿では, IM効果を明示的に強化し, 異常検出を改善する新しいフレームワークであるIMBoostを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 04:55:46 GMT)
NanoSD: Edge Efficient Foundation Model for Real Time Image Restoration [5.2] NanoSDは、エッジデバイス上でのリアルタイム視覚生成と復元に適した汎用拡散基盤モデルファミリーである。
アーキテクチャのバランス、機能ルーティング、潜在空間の保存が、デバイス上での真のレイテンシをいかに形作るかを示す。
ドロップインバックボーンとして使用する場合、NanoSDは画像超解像、画像劣化、顔の復元、単眼深度推定など、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） (Fri, 16 Jan 2026 07:49:33 GMT)
Applying Formal Methods Tools to an Electronic Warfare Codebase (Experience report) [5.1] 我々は,電子戦時(EW)システムに厳密な安全要件を持つ形式的手法を識別し,適用した経験について論じる。
本稿では,機能ドキュメンテーションの改善,手作業の削減,ライブラリコードの扱いの改善など,形式的メソッドのユーザビリティ向上を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:46:19 GMT)
Information Theoretic Perspective on Representation Learning [5.1] 回帰タスクの学習表現に焦点をあて、最終層埋め込みを分析するための情報理論フレームワークが導入された。
入力源エントロピーによって本質的に決定されるように、入力出力情報を表現できる信頼性の表現率と導出限界を定義する。
達成可能な能力、達成可能な表現率、およびそれらの逆を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:30:18 GMT)
SDFLoRA: Selective Dual-Module LoRA for Federated Fine-tuning with Heterogeneous Clients [4.9] 大規模言語モデル(LLM)のフェデレーション学習は,分散データに対するプライバシ保護の適応を可能にする手段として注目されている。
本稿では,SDFLoRA(Selective Dual-module Federated LoRA)を提案する。SDFLoRA(Selective Dual-module Federated LoRA)は,各クライアントをグローバルモジュールに分解し,転送可能な知識をキャプチャし,クライアント固有の適応を保存するローカルモジュールを提案する。
GLUEベンチマークの実験は、SDFLoRAが代表的連合LoRAベースラインを上回り、より良いユーティリティとプライバシのトレードオフを実現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:53:38 GMT)
Shapelets-Enriched Selective Forecasting using Time Series Foundation Models [4.8] 時系列基礎モデルは、複雑な時系列データをモデル化する能力により、最近多くの注目を集めている。
予測タスクの平均ゼロショット性能は高いが、データの特定の臨界領域における予測は必ずしも信頼できない。
シェープレットを用いて時系列のこれらの重要なセグメントを特定するための選択予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:57:24 GMT)
Hierarchical Orthogonal Residual Spread for Precise Massive Editing in Large Language Models [4.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で例外的なパフォーマンスを示すが、それらは重大な安全上の懸念に直面している。
既存のモデル編集手法は、新しい知識と古い知識を混ぜ合わせた情報マトリックスの最適化に重点を置いていることが多い。
対照的に、我々は情報行列の階層的直交残差(hierarchical Orthogonal Residual SprEad)に注意を移す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:02:19 GMT)
oculomix: Hierarchical Sampling for Retinal-Based Systemic Disease Prediction [4.5] 混合サンプル増分のための階層型サンプリング戦略であるOculomixを提案する。
OculomixはAUROCで画像レベルのCutMixとMixUpを最大3%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:31:58 GMT)
AviationLMM: A Large Multimodal Foundation Model for Civil Aviation [4.4] 本稿では,民間航空のための大規模マルチモーダル基盤モデルであるAviationLMMのビジョンを紹介する。
本稿では, 地上音声, 監視, オンボードテレメトリ, ビデオ, 構造化テキストなどのマルチモーダル入力を取り入れたモデルアーキテクチャについて述べる。
データ取得、アライメントと融合、事前訓練、推論、信頼性、プライバシー、欠落したモダリティに対する堅牢性、合成シナリオ生成など、対処すべき重要な研究機会を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 04:56:15 GMT)
Proving Circuit Functional Equivalence in Zero Knowledge [4.3] ハードウェア形式検証のための最初のプライバシ保護フレームワークであるZK-CECを提案する。
正式な検証とゼロ知識証明(ZKP)を組み合わせることで、ZK-CECはIPの正当性とセキュリティを正式に検証する基盤を確立する。
ZK- CECは、AES S-Boxのような実用的な設計を実用時間内に検証することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:43:30 GMT)
LoRA as Oracle [4.3] 低ランク適応モジュールをバックドア検出とメンバシップ推論のための軽量でモデルに依存しないプローブとして活用する,LoRAベースの新しいオラクルフレームワークを提案する。
その結果, 汚染された試料は, クリーンデータや非メンバーデータと大きく異なる, 顕著な低ランク更新を誘導することがわかった。
これらの信号は単純なランキングとエネルギーベース統計を用いて測定することができ、元のトレーニングデータにアクセスしたり、デプロイされたモデルを変更することなく、信頼性の高い推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:32:32 GMT)
Self-learned representation-guided latent diffusion model for breast cancer classification in deep ultraviolet whole surface images [4.2] 我々は,高品質な合成学習パッチを生成するための自己監督学習(SSL)誘導潜在モデル(LDM)を提案する。
微調整のDINO教師の埋め込みでLDMを誘導することにより, 細胞構造の深い意味的詳細を合成データに注入する。
5倍クロスバリデーションを用いた実験では,96.47 %の精度でFIDスコアが45.72に低下し,クラス条件のベースラインを著しく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:22:22 GMT)
PatientVLM Meets DocVLM: Pre-Consultation Dialogue Between Vision-Language Models for Efficient Diagnosis [4.1] 実世界の診断手順を模倣したPCDF(Pre-Consultation Dialogue Framework)を提案する。
具体的には,2つの視覚言語モデル(VLM)間の診断対話をシミュレートする。画像と対話履歴に基づいてフォローアップ質問を生成するDocVLMと,地上構造診断から得られた症状プロファイルを用いて応答するPatentVLMである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:18:29 GMT)
Distill-then-Replace: Efficient Task-Specific Hybrid Attention Model Construction [4.0] トランスフォーマーアーキテクチャは、密度の高いフルアテンションによって最先端の精度を提供するが、その2次時間とメモリの複雑さは、実用的なデプロイメントを制限している。
線形アテンションメカニズムは、線形またはニア線形スケーリングを提供するが、しばしば性能劣化を引き起こす。
我々は,対象タスクの検証性能を監視しながら,すべての注意ブロックを線形に置き換える,欲求層置換戦略を導入する。
これにより、コストのかかる再トレーニングやニューラルアーキテクチャ検索を必要とせず、単一の効率的なパスでタスク固有のハイブリッドモデルが得られ、さまざまな下流タスクのために事前トレーニングされたフルアテンションバックボーンに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:01:40 GMT)
studentSplat: Your Student Model Learns Single-view 3D Gaussian Splatting [3.9] シーン再構築のための3次元ガウス分割法であるtextbfstudentSplat を提案する。
実験によって、学生Splatは、最先端の単一ビューの新規ビューの再現品質と、シーンレベルでのマルチビューメソッドに匹敵するパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:56:14 GMT)
SD-RAG: A Prompt-Injection-Resilient Framework for Selective Disclosure in Retrieval-Augmented Generation [3.8] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は,Large Language Models (LLMs) の生成能力と,大規模データコレクション上の効率的な検索機構によって得られた知識を組み合わせる能力によって,注目されている。
現在、既存のアプローチの大半は、生成モデルに直接機密情報やアクセス制御情報を公開するリスクを見落としている。
本稿では,SD-RAGと呼ばれる新手法を提案する。SD-RAGは,生成プロセス自体からセキュリティとプライバシの制約を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:22:02 GMT)
Low-Rank Key Value Attention [3.8] トランスフォーマーの事前訓練は、メモリと計算要求によってますます制限される。
マルチヘッドアテンションの簡易な修正として,テキストトローランクKV適応(LRKV)を提案する。
LRKVは標準的なマルチヘッドアテンションの代替品である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:56:40 GMT)
Retrieval-Augmented Large Language Models for Evidence-Informed Guidance on Cannabidiol Use in Older Adults [3.8] 高齢者は通常、痛みや睡眠障害などの慢性疾患を経験し、症状管理のために大麻ジオールを考慮することがある。
大規模な言語モデルと検索強化世代に基づく会話型人工知能システムは、カンナビジオールの教育を支援することができる。
本研究では,構造化プロンプトエンジニアリングとキュレートされたカンナビジオールエビデンスを組み合わせて,文脈認識型ガイダンスを生成する検索強化型大規模言語モデルフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 04:51:09 GMT)
Predicting Tail-Risk Escalation in IDS Alert Time Series [3.7] ネットワークディフェンダーは、生の侵入検知システム(IDS)警告として観察される、安定した攻撃のストリームに直面します。
この研究は、技術的特徴だけでなく、時間的パターンを調べて分類することで、警告を調べることで、リスク測定の範囲を広げます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:00:46 GMT)
RobuMTL: Enhancing Multi-Task Learning Robustness Against Weather Conditions [3.5] RobuMTLは視覚的劣化に適応的に対処するために設計された新しいアーキテクチャである。
本フレームワークは,入力特性に基づいた適応的特殊化を実現する。
PASCALベンチマークでは、RobuMTLは1回の摂動下で平均相対改善率+2.8%を提供する。
NYUD-v2では、RobuMTLはタスク間の平均相対的な改善を+9.7%達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:41:42 GMT)
A self-evolving multi-role collaborative framework with fine-grained difficulty guidance for innovative mathematical problem generation [3.4] 我々は革新的数学問題生成(IMPG)の課題を提案する。
本稿では,細かな難易度ガイダンスを備えた自己進化型マルチロール協調型フレームワークを提案する。
実験の結果,提案手法はベースラインモデルと比較して,生成した問題の革新性を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:36:04 GMT)
DOREMI: Optimizing Long Tail Predictions in Document-Level Relation Extraction [3.4] 長いタイル(DOREMI)を最適化する文書レベルの関係抽出を導入する。
DOREMIは、最小限かつ目標とする手動アノテーションを通じて、表現不足の関連性を強化する。
既存のDocREモデルにも適用可能で、ロングテールバイアスを軽減するのに有効です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:04:18 GMT)
H-AIM: Orchestrating LLMs, PDDL, and Behavior Trees for Hierarchical Multi-Robot Planning [3.3] H-AIMは、新しいマルチロボットタスク計画フレームワークである。
命令を解析し、計画ドメイン定義言語(PDDL)問題記述を生成するために、大きな言語モデル(LLM)を利用する。
結果のプランを、リアクティブコントロールのための行動ツリーにコンパイルする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:59:50 GMT)
GMM-COMET: Continual Source-Free Universal Domain Adaptation via a Mean Teacher and Gaussian Mixture Model-Based Pseudo-Labeling [3.2] 教師なしのドメイン適応は、トレーニングとテストデータの間のドメインシフトが、現実世界のアプリケーションにおけるニューラルネットワークのパフォーマンスを損なう問題に対処する。
ソースフリーユニバーサルドメイン適応(SF-UniDA)として知られるこの設定は、最近注目を集めている。
連続的なSF-UniDAに関する最初の研究を行い、モデルが複数の異なる未ラベル対象領域のストリームに逐次適応する必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:23:19 GMT)
Enhancing Vision Language Models with Logic Reasoning for Situational Awareness [3.1] VLM(Vision-Language Models)は、画像やビデオから複雑なアクティビティの高レベルかつ解釈可能な記述を生成する機能を提供する。
本稿では,VLMと従来のコンピュータビジョン手法を明示的な論理推論により統合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:16:38 GMT)
GENPACK: KPI-Guided Multi-Objective Genetic Algorithm for Industrial 3D Bin Packing [3.0] 3次元ビンパッキング問題(3D-BPP)は、運用研究とロジスティクスにおける長年にわたる課題である。
本稿では,産業用3D-BPPのためのパイプラインを提案し,重要な性能指標を直接多目的フィットネス機能に統合する。
実世界の1500のBED-BPPベンチマークでは、Hybrid-GAパイプラインが常に最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:19:03 GMT)
MetaboNet: The Largest Publicly Available Consolidated Dataset for Type 1 Diabetes Management [3.0] 現在のデータセットは構造的に大きく異なり、アクセスと処理に時間がかかる。
複数の公開可能なT1Dデータセットは、MetaboNetデータセットと呼ばれる統一リソースに統合された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:38:33 GMT)
Policy-Based Deep Reinforcement Learning Hyperheuristics for Job-Shop Scheduling Problems [3.0] 本稿では,ジョブショップスケジューリング問題を解決するための政策に基づく深層強化学習フレームワークを提案する。
ハイパーヒューリスティックなフレームワークを2つの重要なメカニズムで拡張する。
提案手法は,従来の決定論,メタヒューリスティックス,最近のニューラルネットワークに基づくスケジューリング手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:03:47 GMT)
iReasoner: Trajectory-Aware Intrinsic Reasoning Supervision for Self-Evolving Large Multimodal Models [3.0] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、ラベルのないデータから自己再生とフィードバックによって自己改善することができる。
iReasonerは,LMMの暗黙的推論を改善するための自己進化型フレームワークである。
Qwen2.5-VL-7Bを皮切りに、iReasonerは教師なしのポストトレーニングの下で様々なマルチモーダル推論ベンチマークで最大$2.1$ポイントを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:45:56 GMT)
Conformal Point and the Calibrated Conic [3.0] これにより、共形点と校正円錐とそれらの関係についていくつかの情報が得られる。
これらの概念は画像幾何学の可視化に有用であり、画像の角度や方向などの幾何学を直感的に計算する方法につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:06:03 GMT)
Vision-Conditioned Variational Bayesian Last Layer Dynamics Models [2.9] ロボットシステムのアジャイル制御は、しばしば環境がシステムの振る舞いにどのように影響するかを予測する必要がある。
従来のモデリング手法は、しばしばシステムの振る舞いの急激な変化を捉えるのに苦労する。
本研究では,視覚環境の変化を予測できる視覚条件付き変分ベイズ最終層力学モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:32:59 GMT)
Trace Validation of Unmodified Concurrent Systems with OmniLink [2.9] 我々は,TLA+の高レベル仕様に対して並列実装を検証するための新しい方法論であるOmniLinkを提案する。
トレースバリデーションと呼ばれるテクニックを使った従来のTLA+ベースのアプローチとは異なり、OmniLinkはシステムイベントを、発生したタイムボックスとTLA+の意味を持ったブラックボックスとして扱う。
我々は、WiredTigerの既存のTLA+モデルを改善するためにOmniLinkを使用し、非線形な振る舞いを含むモデル化されたシステムの振舞いに密接に適合する新しいTLA+モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 23:51:31 GMT)
Seek and You Shall Find: Design & Evaluation of a Context-Aware Interactive Search Companion [2.9] 本稿では,既存の検索エンジンの検索結果ページに専門家の検索戦略をシームレスに統合する対話型検索コンパニオンを提案する。
情報ニーズの明確化,クエリの定式化の向上,結果探索の促進など,コンテキスト対応のヒントを提供することで,探索行動の向上をめざしている。
ユーザ調査では、コンパニオンがより活発で探索的な検索に成功し、75パーセント以上のクエリを提出し、約2倍の結果を見ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:39:33 GMT)
"Can You Tell Me?": Designing Copilots to Support Human Judgement in Online Information Seeking [2.9] 本稿では,足場情報評価を目的としたLLMに基づく会話コーパスを提案する。
我々の混合メソドス分析は、ユーザーが副操縦士と深く関わり、メタ認知的反射を示すことを示している。
副操縦士は「タイム・オン・チャット対探索」のトレードオフのため、回答の正しさや検索のエンゲージメントを著しく改善しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:33:54 GMT)
Contextual Distributionally Robust Optimization with Causal and Continuous Structure: An Interpretable and Tractable Approach [2.8] 文脈分布ロバスト最適化(DRO)のためのフレームワークを提案する。
まず, エントロピー規則化因果距離であるSinkhorn discrepancy (CSD) を導入する。
コーサルシンクホーンDRO(Causal-SDRO)と呼ばれる,CSDに基づく曖昧性集合を持つ文脈的DROモデルを導出する。
本稿では,任意の可測関数空間内の最適ポリシを近似するソフトフォレスト回帰(SRF)決定則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:18:22 GMT)
MATEX: Multi-scale Attention and Text-guided Explainability of Medical Vision-Language Models [2.7] MATEX(Multi-scale Attention and Text-guided Explainability)は、医学的視覚言語モデルにおいて、解剖学的に情報を得た空間的推論を取り入れ、解釈可能性を向上させる新しいフレームワークである。
MS-CXRデータセットを用いて、MATEXは、空間的精度と専門家が注釈を付けた結果との整合性の両方において、最先端のM2IBアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 01:18:02 GMT)
Entanglement Distribution over a Polarization-Stabilized Aerial Fiber [2.7] 62km, 部分空気繊維における偏光共役光子の分布を実験的に実証した。
ファイバリンクに偏光安定化を施すと、光子対の速度は約1500/秒となり、CHSHの不等式をS=2.34で観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:05:02 GMT)
How Do Technological Prototypes in the Food Industry Impact People's Perception? Insights from the MUSAE "GROW, COOK, CODE" Final Exhibition [2.7] 本研究は,MUSAE最終展示会で実施した調査の結果を報告し,技術への信頼,環境問題,食習慣,精神的・身体的健康の潜在的な増加といった側面に対する人々の認識への影響を評価するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:37:39 GMT)
What Matters in Data Curation for Multimodal Reasoning? Insights from the DCVLR Challenge [2.6] 我々は,NuurIPS 2025 Data Curation for Vision-Language Reasoning (DLRCV)によるマルチモーダル推論のためのデータキュレーションについて検討した。
整列したベースデータセット上での難易度に基づくサンプル選択が、パフォーマンス向上の主要な要因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:50:01 GMT)
TWeddit : A Dataset of Triggering Stories Predominantly Shared by Women on Reddit [2.6] 中絶、流産、性的暴力に影響された人々は、感情を表現し、支援を求めるためにソーシャルメディアで経験を共有することが多い。
Redditのような公開プラットフォームでは、長い詳細なストーリーを投稿できる(最大4万文字まで)。
経験をトリガーするためにラベル付けされたRedditストーリーにはデータセットが不足している。
我々は、女性が直面している問題にまつわる経験をトリガーする、キュレートされたデータセットTWedditを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:45:35 GMT)
Faithful Simulation of Broadcast Measurements [2.5] 本稿では、中央サーバのCharlieが量子システムCにアクセスでき、POVM$_x$で測定する。
Alice と Bob は部分的な結果 $g_A(x)$ にのみ興味を持っている。
本稿では,Alice と Bob にとって必要な通信量に対して,達成可能な領域を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:28:29 GMT)
Emergent Specialization in Learner Populations: Competition as the Source of Diversity [2.5] 我々は,学習者が自然に,競争力によって異なる環境体制のスペシャリストに分割することを示す。
競合排除とニッチ親和性追跡を組み合わせた単純な機構であるNichePopulationアルゴリズムを導入する。
提案手法は, MARLのベースラインを4.3倍, 4倍高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 23:11:18 GMT)
Hyperparameter Optimization of Constraint Programming Solvers [2.5] 本稿では,CPMpyライブラリに組み込まれたハイパーパラメータの自動最適化フレームワークであるプローブ・アンド・ソルバアルゴリズムを紹介する。
このアルゴリズムを114の問題インスタンスに対して,ACEとChocoの2つの異なる制約解決器上で評価する。
その結果,ベイズ最適化を用いることで,解法のデフォルト設定よりも優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:02:36 GMT)
The Hilbert-Schmidt norms of quantum channels and matrix integrals over the unit sphere [2.5] 量子チャネルに対する$|mathcalE|2+|widetildemathcalE|2$の可能な全ての値の範囲について検討する。
純粋状態を保存する無限次元系上の完全正の写像の具体的な記述を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:15:43 GMT)
Matching High-Dimensional Geometric Quantiles for Test-Time Adaptation of Transformers and Convolutional Networks Alike [2.5] テストタイム適応(TTA)とは、テストデータの確率分布がモデルのトレーニングデータとわずかに異なる場合に、テストデータの分類器を適用することを指す。
本稿では,その分類に適した入力画像の事前処理を行うアダプタネットワークを追加することで,TTAに対するアーキテクチャに依存しないアプローチを提案する。
理論的には、量子損失を最小限に抑えた適切な条件下で最適なアダプタを学習できることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:36:08 GMT)
Fairness in Healthcare Processes: A Quantitative Analysis of Decision Making in Triage [2.4] 自動意思決定の公平性は、特に高圧の医療シナリオにおいて重要な関心事となっている。
本研究では,実生活のイベントログと正義の概念的次元を結びつけることによって,トリアージにおける公正さを評価するプロセスマイニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:02:33 GMT)
The Commodification of AI Sovereignty: Lessons from the Fight for Sovereign Oil [2.4] 企業は現在、政府、企業、およびコミュニティに「劣悪な」AIファクトリ、クラウド、言語モデルを販売しています。
本論文は,グローバル石油生産における主権と平行性の歴史を分析することによって,この価値の商業化の意義を問うための道を開くことを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:32:20 GMT)
AVP-Pro: An Adaptive Multi-Modal Fusion and Contrastive Learning Approach for Comprehensive Two-Stage Antiviral Peptide Identification [2.4] AVP-Proは、適応的な特徴融合と対照的な学習を統合する、新しい2段階の予測フレームワークである。
一般的なAVP識別の第1段階では、このモデルは精度0.9531、MCC0.9064を達成し、既存の最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 06:48:36 GMT)
Proof of Concept: Multi-Target Wildfire Risk Prediction and Large Language Model Synthesis [2.2] 現在最先端の山火事リスク評価アプローチは、しばしば運用上のニーズを見落とし、ファーストレスポンダや消防サービスに対する実用的価値を制限している。
本稿では,リスク次元ごとの予測モデルと大規模言語モデル(LLM)を組み合わせて,異種出力を構造化・実行可能なレポートに合成するハイブリッドフレームワークの開発を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:47:13 GMT)
Multi-Stage Patient Role-Playing Framework for Realistic Clinical Interactions [2.2] 中国初の患者シミュレーションデータセット(Ch-PatientSim)を提案する。
患者は5次元のペルソナ構造に基づいてシミュレートされる。
ペルソナクラスの不均衡の問題に対処するため、データセットの一部は、数ショット生成を使用して拡張され、続いて手動検証が行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:34:22 GMT)
ChartComplete: A Taxonomy-based Inclusive Chart Dataset [2.0] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、チャートの理解において効率的で正確であることが証明されている。
MLLMの性能を正確に測定するために、研究コミュニティはベンチマークとして機能する複数のデータセットを開発した。
私たちは、ChartCompleteデータセットをコミュニティに提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:25:36 GMT)
Heat, work, and fluctuations in a driven quantum resonator [1.8] ナノスケール熱エンジンでは、作動流体は量子系であり、その挙動や力学は古典的ではない。
本稿では、その自然周波数を変調して温度を制御した駆動量子共振器の熱力学特性について検討する。
この結果から, 熱, 作業, 揺らぎの相互作用に関する定量的知見が得られ, 将来の熱エンジンの設計に有効である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:03:06 GMT)
Hidden-in-Plain-Text: A Benchmark for Social-Web Indirect Prompt Injection in RAG [1.8] ウェブ対応RAG評価のためのコンパクトで再現可能なベンチマーク・アンド・ハーネスであるOpenRAG-Socを提供する。
このスイートは、交換可能なスパースと密集したレトリバーとデプロイ可能な緩和を組み合わせた社会的なコーパスである。
摂取から生成までのエンドツーエンド評価を標準化し、応答時の1つの応答の攻撃時刻を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:50:42 GMT)
Changes in Coding Behavior and Performance Since the Introduction of LLMs [1.7] 大学院レベルのクラウドコンピューティングコースにおける5年間の学生ソースコードの提出状況を分析した。
学生のコーディング行動は2022年秋以降大きく変化している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 23:51:31 GMT)
Early Warning Signals Appear Long Before Dropping Out: An Idiographic Approach Grounded in Complex Dynamic Systems Theory [1.7] レジリエンスが弱まると、学生はエンゲージメントのリスクが高くなり、退学する可能性がある。
本稿では,脱落前に回復力損失の早期警報信号が脱落を予知できるかどうかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:43:46 GMT)
Convolutions Need Registers Too: HVS-Inspired Dynamic Attention for Video Quality Assessment [1.7] 本稿では,ビデオ品質評価のためのグローバルレジスター(DAGR-VQA)を用いた動的注意(Dynamic Attention with Global Registers for Video Quality Assessment)を提案する。
本モデルでは,動的サリエンシマップをRGB入力と統合し,空間データを捕捉し,時間変換器を用いて解析することにより,知覚的に一貫した映像品質評価を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:25:16 GMT)
The Stability Trap: Evaluating the Reliability of LLM-Based Instruction Adherence Auditing [1.6] アプリケーション・アンダー・テスト(AUT)の指示型は、判断評価の安定性にどの程度影響しますか?
Scoped Instruction Decomposition Frameworkを導入し、AUT命令を客観型と主観型に分類し、判断の不安定性を誘導する要因を分離する。
以上の結果から,検証安定性と推論安定性の相違を特徴とする安定性トラップ'が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:15:13 GMT)
Statistical Robustness of Interval CVaR Based Regression Models under Perturbation and Contamination [1.6] いわゆる区間条件値-at-risk(In-CVaR)に基づく頑健な非線形回帰に対処する。
我々は汚染下でのロバスト性を厳密に定量化し、広範囲の回帰モデルに対する分布分解点を統一的に研究した。
In-CVaRに基づく推定器は、損失の最大部分がトリミングされている場合に限り、Prokhorov測定の点で質的に頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:41:57 GMT)
DecHW: Heterogeneous Decentralized Federated Learning Exploiting Second-Order Information [1.6] 本稿では,局所モデル間のパラメータレベルの異なる明示的信頼度に明示的に対処することにより,データとモデルの不均一性に対処する。
局所モデルにおけるこれらのパラメータの変動を捕捉し、局所的な更新を頑健に集約する新しいアグリゲーション手法が導入された。
コンピュータビジョンタスクによる広範な実験において,提案手法は通信コストの低減による局所モデルの強い一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:21:42 GMT)
(Mis-)Informed Consent: Predatory Apps and the Exploitation of Populations with Limited Literacy [1.5] 本稿では,インフォームド・コンセントが捕食的金融アプリケーションによってどのように悪用されるかを検討する。
弊社は、50のGoogle Play Storeアプリのデータセットを分析して、重要なプライバシー開示の省略数や難読度を測定する。
調査参加者の85%は基本的アプリ許可を理解できなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:23:33 GMT)
Institutional AI: Governing LLM Collusion in Multi-Agent Cournot Markets via Public Governance Graphs [1.4] 本稿では,Institutional AIを評価するための実験フレームワークについて述べる。
このアプローチの中心はガバナンスグラフであり、法的状態、移行、制裁、回復経路を宣言する公開かつ不変なマニフェストである。
我々は、未統治(クールノット市場の構造からのベースラインインセンティブ)、憲法(固定された文書による反共憲法として実施される即時的な政策・アズ・プロンプト禁止)、制度の3つを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:26:56 GMT)
From Adversarial Poetry to Adversarial Tales: An Interpretability Research Agenda [1.4] 本稿では,サイバーパンクの物語に有害なコンテンツを埋め込むジェイルブレイク技術であるAdversarial Talesを紹介する。
平均攻撃成功率は71.3%であり、モデルファミリーが確実に堅牢であることが証明されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:45:43 GMT)
Learning-Based Shrinking Disturbance-Invariant Tubes for State- and Input-Dependent Uncertainty [1.4] 我々は、状態依存と入力依存の不確実性の下で、外乱不変チューブの縮小を構築するための学習ベースのフレームワークを開発する。
我々は、リストアップされたイソトン(オーダー保存)固定点マップを介して安全性を認証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:47:04 GMT)
AJAR: Adaptive Jailbreak Architecture for Red-teaming [1.4] AJARは概念実証フレームワークであり、"赤チーム"と"アクションセキュリティ"のギャップを埋めるように設計されている。
AJARは実行ループから逆ロジックを分離し、X-Teamingのような最先端のアルゴリズムを標準化されたプラグイン・アンド・プレイサービスとしてカプセル化する。
AJARは、この出現する攻撃面の標準化された環境対応評価を容易にするために、オープンソース化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 03:30:40 GMT)
A Practical Guide to Establishing Technical Debt Management [1.3] このホワイトペーパーは、"技術的負債"というトピックの概要を提供し、チームにおける技術的負債を管理するためのアプローチを提示します。
白書は私の論文の結果に基づいており、科学的知見を実践的なガイダンスに翻訳することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:52:18 GMT)
Towards Efficient Image Deblurring for Edge Deployment [1.2] 画像の劣化は、モバイル画像信号処理パイプラインにおいて重要な段階であり、細かな構造やテクスチャを復元する能力は、エッジデバイスのリアルタイムな制約とバランスをとらなければならない。
本稿では, 感性誘導ブロック置換, シュロゲート蒸留, デバイスプロファイリングにより駆動されるトレーニング不要な多目的探索により, 既存モデルを再構成するハードウェア対応適応フレームワークを提案する。
36ブロックのNAFNetベースラインの適用により、最適化された変種は、最近のトランスフォーマーベースのSOTAと比較して最大55%のGMAC削減を実現し、競争の正確性を維持している。最も重要なのは、オンデバイスデプロイメントがベースラインよりも1.25倍のレイテンシ改善をもたらすことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:09:13 GMT)
Model-free policy gradient for discrete-time mean-field control [1.1] 本研究では,有限状態空間とコンパクトな行動空間を持つ平均場制御問題に対するモデル自由政策学習について検討する。
我々は,MFCのモデルフリーポリシー勾配アルゴリズムであるMF-REINFORCEを開発し,そのバイアスと平均二乗誤差に明確な定量的境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:49:25 GMT)
BiomechAgent: AI-Assisted Biomechanical Analysis Through Code-Generating Agents [1.1] 本稿では、自然言語による生体力学解析を可能にするコード生成AIエージェントであるBiomechAgentを紹介する。
データ検索,可視化,活動分類,時間的セグメンテーション,臨床推論を対象とするベンチマークを開発した。
生体力学的にインフォームドされたドメイン固有の命令は、ジェネリックプロンプトよりもパフォーマンスを著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 04:30:04 GMT)
Bio-inspired fine-tuning for selective transfer learning in image classification [1.1] 進化的最適化を利用した適応型微調整技術であるBioTuneを紹介する。
BioTuneは、凍結していないレイヤに対して、どのレイヤを凍結するかを最適に選択し、学習率を調整することで、転送学習を強化する。
BioTuneは、4つの異なるCNNアーキテクチャで一貫したパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:28:49 GMT)
The unreasonable effectiveness of pattern matching [1.1] 大規模言語モデルは、ほとんどまたは全ての内容語がランダムにナンセンス文字列に置き換えられた「ジャバーウォッキー」言語を理解することができる。
LLMが構造パターンから意味を回復する能力は、パターンマッチングの理にかなった効果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:53:08 GMT)
Extractive summarization on a CMOS Ising machine [1.0] 抽出要約(ES)は、文書から文のサブセットを選択することで、簡潔な要約を生成することを目的としている。
現代のESシステムは典型的にCPUやGPUのインフラに依存しており、リソース制約のある環境でのリアルタイムの推論には適していない。
本稿では,局所場と結合項のスケール不均衡を低減するハードウェア対応Isingの定式化を提案する。
我々は,整数結合型Isingハードウェアのみを用いて,精度の低い高品質なサマリーを生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:14:02 GMT)
Experimental study of coupled quantum billiards with integrable and chaotic classical dynamics and test of a special Rosenzweig-Porter model [1.0] 2つの量子ビリヤード(QB)からなる量子系のスペクトル特性の実験的研究について報告する。
これらはランダム行列を持つRosenzweig-Porterモデルの特別な場合と比較される。
本研究では,このモデルが実験データの記述に適していることを示し,結合の強度を決定するのに有効であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:37:49 GMT)
Patterns of Bot Participation and Emotional Influence in Open-Source Development [1.0] 我々は、ボットがエコシステムにおけるオープンソースの議論にどのように貢献するかを研究する。
人間の参加はU字型のパターンに従い、ボットは均一(プルリクエスト)または後期(イシュー)の活動を行う。
27の感情カテゴリーで訓練されたモデルを用いて、ボットはより中立的であるが、人間のコメントではその介入はより中立性を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:58:28 GMT)
SpaRRTa: A Synthetic Benchmark for Evaluating Spatial Intelligence in Visual Foundation Models [1.0] Visual Foundation Models (VFM) は画像の意味的理解に優れているが、空間的推論能力は限られている。
最近の研究は、VFMトレーニングにいくつかの3Dタスク(深さ推定など)を組み込んでいる。
画像中の物体の相対的な位置を識別するVFMの能力を評価するSpaRRTa(Spatial Relation Recognition Task)ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:21:02 GMT)
GPU-Resident Inverted File Index for Streaming Vector Databases [0.9] SIVF(Streaming Inverted File)は,高速なデータ取り込みと削除機能を備えたベクトルデータベースを実現するために設計された,GPUネイティブなアーキテクチャである。
SIVFは静的メモリレイアウトをスラブベースのアロケーションシステムと有効ビットマップに置き換え、VRAMに直接ロックフリーおよびインプレース変更を可能にする。
SIFT1MおよびGIST1Mデータセット上での業界標準GPU IVF実装に対するSIVFの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:20:52 GMT)
Sparse Data Tree Canopy Segmentation: Fine-Tuning Leading Pretrained Models on Only 150 Images [0.8] 空中画像からの樹冠検出は, 環境モニタリング, 都市計画, 生態系分析において重要な課題である。
Solafune Tree Canopy Detectionコンペティションは、実際のデータアノテーションの不足をシミュレートし、わずか150の注釈付きイメージの小さな不均衡なデータセットを提供する。
我々は, YOLOv11, Mask R-CNN, DeepLabv3, Swin-UNet, DINOv2の5つの代表的なアーキテクチャを評価し, 極度のデータ不足下でのキャノピーセグメンテーションの適合性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 01:20:32 GMT)
Evaluating LLM Behavior in Hiring: Implicit Weights, Fairness Across Groups, and Alignment with Human Preferences [0.8] 採用におけるLCMの決定ロジックを評価するための枠組みを提案する。
我々は、実際のフリーランサープロファイルから合成データセットを構築し、ヨーロッパの主要オンラインフリーランサーマーケットプレースからプロジェクト記述を作成します。
LLMがどの属性を優先するかを特定し、これらの重みがプロジェクトコンテキストや人口構成サブグループによってどのように異なるかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:38:03 GMT)
RITA: A Tool for Automated Requirements Classification and Specification from Online User Feedback [0.8] RITAは軽量なオープンソースの大規模言語モデルをフィードバック駆動型REのための統合ワークフローに統合するツールである。
RITAは自動要求分類、非機能要件識別、自然言語要求仕様生成をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:18:33 GMT)
Distributed Control Barrier Functions for Safe Multi-Vehicle Navigation in Heterogeneous USV Fleets [0.7] 不均質な船の衝突回避は、意思決定プロセスと制御装置がプラットフォームによってしばしば異なるため、困難である。
本稿では,各自動運転車に制御フィルタを追加することで,これらの問題に対処する実用的アプローチを提案する。
その結果,CBF法とCOLREGS法を組み合わせることで,安全性と効率性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:30:57 GMT)
Split-and-Conquer: Distributed Factor Modeling for High-Dimensional Matrix-Variate Time Series [0.7] 提案手法の漸近特性は,各演算ユニットにおけるデータの分散次元に対して導出される。
本フレームワークは潜在行列構造を保存し,計算効率の向上と情報利用の促進を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:42:14 GMT)
Simulating Quantum Walk Hamiltonians without Pauli Decomposition [0.7] 任意の単純なスパースグラフ上で連続時間量子ウォークを効率的に実装する量子回路を生成するための新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはマッチング分解と呼ばれ、連続時間量子ウォークハミルトニアンを、基礎となるグラフのマッチングに対応する正確に実装可能なハミルトニアンの集合に分解することで機能する。
CX と CRx ゲートのシーケンスとして回路モデルにおいて,各エッジ上の歩行のダイナミクスを実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:41:31 GMT)
SemAlign: Language Guided Semi-supervised Domain Generalization [0.6] 半教師付きドメイン一般化は、限られたラベル付きデータで見えないターゲットドメインに一般化するという課題に対処する。
SSDGの文献がPLの精度に過度に注力していることは、トレーニング中のデータ利用の最大化を考慮せずに、潜在的な性能改善を制限していることを示している。
本稿では,本モデルの中間的特徴を視覚言語モデルの意味的にリッチで一般化された特徴空間と整合させることにより,SSDG問題に対する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:16:45 GMT)
Latent Space Inference via Paired Autoencoders [0.6] この研究は、ペア化されたオートエンコーダ上に構築された新しいデータ駆動潜在空間推論フレームワークについて述べる。
提案手法では,パラメータ空間用と観測空間用という2つのオートエンコーダを用いて,オートエンコーダの潜在空間間の学習マッピングによって接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:08:04 GMT)
An Efficient Long-Context Ranking Architecture With Calibrated LLM Distillation: Application to Person-Job Fit [0.6] そこで我々は,次世代のクロスアテンションアーキテクチャに基づく再ランクモデルを提案する。
歴史データのバイアスを軽減するため,生成型大規模言語モデル(LLM)を教師として用いた。
得られたモデルは、一貫性と解釈可能なパーソン・ジョブマッチングを可能にする、スキルフィットスコアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:24:20 GMT)
RAPID-Serve: Resource-efficient and Accelerated P/D Intra-GPU Disaggregation [0.6] LLM推論サービスシステムに広く採用されている2つの技術は、ハイブリッドパーティショニングと分散サービスである。
ハイブリッドバッチは、異なるリクエストのプリフィルとデコードトークンを同じバッチに組み合わせて、トークン毎のレイテンシの増加によるリソース利用とスループットの向上を実現する。
これとは対照的に、リソースのアンダーユーティライゼーションとKV-cache転送オーバーヘッドを犠牲にして、サービスレベルの目的(SLO)を最適化するために、計算バウンドプリフィルと帯域幅バウンドデコードフェーズを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:58:59 GMT)
From Human Bias to Robot Choice: How Occupational Contexts and Racial Priming Shape Robot Selection [0.6] 2つの実験は、作業状況とステレオタイプ活性化がロボットエージェントをどのように選択するかを検証した。
参加者は皮膚のトーンや人為的特性に系統的に変化する人工エージェントから選択した。
以上の結果から,職業バイアスと色に基づく識別が人間からロボットへ直接伝達されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:26:03 GMT)
Inter-patient ECG Arrhythmia Classification with LGNs and LUTNs [0.6] LGNとLUTNは、患者間パラダイムを用いて心電図(ECG)の自動分類に適していることが示されている。
これらの手法はMIT-BIHの不整脈データセットを用いてベンチマークされ、最大94.28%の精度と4クラス分類問題で0.683ドルのインデックスが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:55:36 GMT)
Latent Object Permanence: Topological Phase Transitions, Free-Energy Principles, and Renormalization Group Flows in Deep Transformer Manifolds [0.6] 幾何学的および統計的物理レンズを用いた深部変圧器言語モデルにおける多段階推論の出現について検討する。
我々は、フォワードパスを離散粗粒度写像として形式化し、安定な「概念盆地」の出現と、この再正規化のような力学の固定点を関連付ける。
結果として生じる低エントロピー状態は、スペクトルテール崩壊と、表現空間における過渡的で再利用可能なオブジェクトのような構造の形成によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 23:11:02 GMT)
The Growing Gains and Pains of Iterative Web Corpora Crawling: Insights from South Slavic CLASSLA-web 2.0 Corpora [0.6] CLASSLA-web 2.0コーパスコレクションには、7つの言語で3100万行のテキストに170億語が含まれている。
新しいウェブコーパスはトピックラベルで自動的に注釈付けされる。
CLASSLA-web 2.0と前バージョンを比較すると、テキストの5分の1が重複していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:38:19 GMT)
Noisy Analysis of Quantum SMOTE on Condition Monitoring and Fault Classification in Industrial and Energy Systems [0.6] 不均衡機械学習モデルは、産業状況の監視と故障分類パイプラインにおける根本的な問題である。
この研究は、クラス不均衡緩和の下での古典的分類器の詳細なベンチマークと調査を示す。
その結果,QSMOTEは分布スキューを一貫して補正し,非線形分類器の性能を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:44:38 GMT)
VerifAI: A Verifiable Open-Source Search Engine for Biomedical Question Answering [0.5] バイオメディカル質問応答のためのオープンソースのエキスパートシステムVerifAIを紹介する。
検索強化世代(RAG)と新たなポストホッククレーム検証機構を統合する。
VerifAIは、生成した回答をアトミックなクレームに分解し、取得した証拠に対して検証することで、事実整合性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:08:17 GMT)
Pigment Network Detection and Classification in Dermoscopic Images Using Directional Imaging Algorithms and Convolutional Neural Networks [0.5] 早期の黒色腫の診断は、皮膚内視鏡像の分析に大きく依存している。
正常(典型)と不規則(非典型)の色素ネットワーク(PN)の区別は困難である。
本研究の目的は,指向性画像を用いたPN検出プロセスの自動化と,機械学習分類器を用いたPNタイプ分類である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:38:48 GMT)
Integrating Color Histogram Analysis and Convolutional Neural Network for Skin Lesion Classification [0.5] 疾患の重症度を示し,良性病変とメラノーマの鑑別に有効である。
そこで本研究では, PH2, ISIC2016, Med Nodeの3つの公開データセットから, 病変画素値のカラーヒストグラム解析手法を提案する。
次に、残りのスキップ接続を持つ19層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計、訓練し、現在存在する色数に基づいて病変を3つのカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 03:43:06 GMT)
Controlled Parity of Cooper Pair Tunneling in a Hybrid Superconducting Qubit [0.5] 超伝導量子回路はジョセフソンエネルギー相関係から非線形性を引き出す。
調和パリティの制御は、クーパー対による超電流の搬送を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:56:48 GMT)
Predicting Biased Human Decision-Making with Large Language Models in Conversational Settings [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は,会話環境において偏りのある意思決定を予測できることを示す。
また、これらの予測は人間の認知バイアスだけでなく、その影響が認知負荷の下でどのように変化するかも捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:30:21 GMT)
Secure Data Bridging in Industry 4.0: An OPC UA Aggregation Approach for Including Insecure Legacy Systems [0.5] 産業ネットワークの接続性の向上は、サイバー攻撃の急増につながった。
OPC UAのような現代産業の4.0技術は、これらの脅威に対して強化されたレジリエンスを提供する。
多くのシステムはこれらの技術をまだ実装していないし、一部しか実装していない。
本稿では,この課題に対処する既存のソリューションについて,そのアプローチ,利点,限界を分析して検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 01:18:31 GMT)
Reinforcement Learning to Discover a NorthEast Monsoon Index for Monthly Rainfall Prediction in Thailand [0.5] 本稿では,冬季モンスーンの気候を反映した海面温度から算出した北東海岸モンスーンの気候指標を紹介する。
計算された領域を最適化するために、深層Qネットワーク学習エージェントは、季節降雨と相関して最も効果的な矩形を探索し、選択する。
実験結果から,短期記憶モデルに最適化された指標は,多くのクラスター地域で長期降雨予測能力を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 01:49:39 GMT)
Experimental observation of dynamical blockade between transmon qubits via ZZ interaction engineering [0.5] 本稿では, 超伝導トランスモン量子ビット間の強長手(ZZ)カップリング実験について報告する。
我々は、10MHzから350MHzまでのクロスカー間相互作用強度を測る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:02:00 GMT)
PubMed-OCR: PMC Open Access OCR Annotations [0.4] PubMed-OCR(PubMed-OCR)は、PubMed Central Open Access PDFから派生した科学論文のOCR中心のコーパスである。
各ページイメージはGoogle Cloud Visionで注釈付けされ、ワード、行、段落レベルのバウンディングボックスを備えたコンパクトなスキーマでリリースされている。
コーパスは209.5K記事(1.5Mページ、1.3Bワード)に及び、レイアウト対応モデリング、座標基底QA、OCR依存パイプラインの評価をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:44:50 GMT)
How DDAIR you? Disambiguated Data Augmentation for Intent Recognition [0.4] 大規模言語モデル(LLM)は、意図検出などの分類タスクにおいて、データ拡張に有効である。
LLMは、意図しないクラスに関して不明瞭な例を必然的に生成する。
DDAIR (Disambiguated Data Augmentation for Intent Recognition) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:26:55 GMT)
Selecting Language Models for Social Science: Start Small, Start Open, and Validate [0.4] 我々は、社会科学者が計算方法(ポスト)の検証を完全に避けることはできないと論じる。
言語モデルの使用を必要とする特定の発見を確実に再現できるためには、タスクを確実に再現する必要がある。
より小型でオープンなモデルから始め、計算パイプライン全体の妥当性を示すベンチマークを構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 01:01:47 GMT)
Constant Metric Scaling in Riemannian Computation [0.3] これらの手法が依存する幾何学的構造を変化させることなく、定数なメートル法スケーリングをいかに導入できるかを示す。
このノートの目的は純粋に実証的であり、これらの手法が依存する幾何学的構造を変更することなく、大域的な計量スケールパラメータをどのように導入できるかを明確にすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 04:54:23 GMT)
KANHedge: Efficient Hedging of High-Dimensional Options Using Kolmogorov-Arnold Network-Based BSDE Solver [0.3] 高次元オプション価格とヘッジは、量的金融において重要な課題である。
BSDEフレームワークはPDEベースの手法に代わる計算効率の良い代替手段を提供する。
我々はBSDEフレームワーク内でkansを活用するBSDEベースの新しいヘッジラであるkanHedgeを紹介する。
KanHedgeは、コストメトリクスのヘッジを大幅に削減し、リスク管理能力の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:57:17 GMT)
POLARIS: Typed Planning and Governed Execution for Agentic AI in Back-Office Automation [0.3] POLARISは、自動化をタイプドプラン合成として扱い、LLMエージェント上での検証された実行として扱う、管理されたオーケストレーションフレームワークである。
実証的には、POLARISはSROIEデータセット上で0.81のマイクロF1を達成し、制御された合成スイート上では、保存された監査トレイルによる異常ルーティングに対して0.95から1.00の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:38:21 GMT)
New Adaptive Mechanism for Large Neighborhood Search using Dual Actor-Critic [0.3] Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) は最適化問題の解法として広く用いられている手法である。
古典的なALNS適応機構は、破壊演算子と修復演算子の間の相互作用を考慮しない。
本研究では,新しい解法の品質が破壊・修復作業者によって共同で決定されるという事実を完全に考慮した,新しい適応機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:33:52 GMT)
OpFML: Pipeline for ML-based Operational Forecasting [0.3] 機械学習を用いた山火事の危険度評価は、過去10年間で大きな関心を集めてきた。
ここでは、OpFML: Operational Forecasting with Machine Learningを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:25:55 GMT)
The Big Ban Theory: A Pre- and Post-Intervention Dataset of Online Content Moderation Actions [0.3] オンラインプラットフォームは、ヘイトスピーチ、毒性、誤情報や偽情報の拡散といった有害な行為を抑制するために、モデレーションの介入に依存している。
しかし、そのような介入の効果と潜在的なバイアスに関する研究は、複数の制限に直面している。
本稿では,モデレーション介入の大規模データセットであるビッグバン理論(TBBT)を紹介する。
TBBTは、さまざまなタイプの25の介入、重大度、スコープをカバーしており、合計339万以上のユーザと39万近い投稿メッセージで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:38:31 GMT)
Coupling free electrons to a trapped-ion quantum computer [0.3] 本稿では、電子顕微鏡内の自由電子をトラップイオン量子プロセッサにコヒーレントに結合させる構成を提案する。
本分析は, 単一電子が可溶性量子ビット励起を誘導し, 実用化のための基盤を確立することを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:08:48 GMT)
InterPUF: Distributed Authentication via Physically Unclonable Functions and Multi-party Computation for Reconfigurable Interposers [0.3] InterPUFは、Interposerを分散信頼のルートに変換する、コンパクトでスケーラブルな認証フレームワークである。
ハードウェア評価では、多様なチップレット間で0.23%の面積と0.072%の電力オーバーヘッドしか示していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:26:07 GMT)
Offline Reinforcement-Learning-Based Power Control for Application-Agnostic Energy Efficiency [0.2] オフライン強化学習は、自律CPU電源コントローラの設計のための代替アプローチである。
オフラインRLは、トレーニング前に任意のポリシから収集された状態遷移のデータセットを活用することで、オンラインRLトレーニングによって引き起こされる問題を回避している。
提案手法は,オンラインアプリケーションに依存しない性能データとハードウェア性能カウンタを組み合わせることで,科学的目的が限られた性能劣化に対応することを保証し,オフラインRLをエネルギー効率に対するグレーボックスアプローチに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:00:17 GMT)
Reasoning Distillation for Lightweight Automated Program Repair [0.2] 本研究は,コンパクトなプログラム修復モデルにおいて,軽量なシンボリック推論監督が修正型分類を改善することができるかどうかを考察する。
本研究では,大規模な教師モデルが固定型ラベルとともに構造化された記号推論タグを提供する推論蒸留手法を提案する。
この結果から, シンボリック推論蒸留は, 軽量プログラム修復モデルにおける解釈可能性, 堅牢性を向上させるための実用的方法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 04:34:09 GMT)
FAConvLSTM: Factorized-Attention ConvLSTM for Efficient Feature Extraction in Multivariate Climate Data [0.2] FAConvLSTMはConvLSTM2Dの代替として設計されたFactized-Attention ConvLSTM層である。
FAConvLSTMはより安定で、解釈可能で、頑健な潜在表現となり、計算オーバーヘッドを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:07:46 GMT)
SAMannot: A Memory-Efficient, Local, Open-source Framework for Interactive Video Instance Segmentation based on SAM2 [0.1] 私たちは、Segment Anything Model 2 (SAM2) をヒューマン・イン・ザ・ループのワークフローに統合するオープンソースのローカルフレームワークであるSAMannotを紹介します。
主要な機能としては、永続的なインスタンスアイデンティティ管理、バリアフレームを備えた自動ロック・アンド・リファイン'ワークフロー、マスクスケトン化ベースの自動プロンプト機構などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:55:10 GMT)
Context-Aware Semantic Segmentation via Stage-Wise Attention [0.1] CASWiT(Context-Aware Stage-Wise Transformer)は,グローバルキューを微細なUHR機能に注入する,デュアルブランチのスウィンベースアーキテクチャである。
クロスアテンションとゲート機能インジェクションを組み合わせたクロススケールフュージョンモジュールは、高解像度トークンをコンテキストと統合する。
大規模IGN FLAIR-HUB航空データセットの実験は、CASWiTの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:06:46 GMT)
Critical Transit Infrastructure in Smart Cities and Urban Air Quality: A Multi-City Seasonal Comparison of Ridership and PM2.5 [0.1] 本研究は,交通機関が報告した交通機関と周辺微粒子PM2.5を統合した,透明で多ソースなモニタリングデータセットを開発した。
その結果, 交通規模と強度の差が顕著であり, 都市環境によっては, 乗務員とPM2.5の季節変動が一貫した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:57:59 GMT)
FSL-BDP: Federated Survival Learning with Bayesian Differential Privacy for Credit Risk Modeling [0.1] 信用リスクモデルは金融機関にとって重要な意思決定支援ツールである。
従来のデフォルトの予測には2つの制限がある。
ベイズ微分プライバシーを用いたフェデレート・サバイバル学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:48:57 GMT)
jBOT: Semantic Jet Representation Clustering Emerges from Self-Distillation [0.0] jBOTはCERN大型ハドロン衝突型加速器からのジェットデータに対する自己蒸留に基づく事前学習法である。
ラベルなしジェットの事前学習が表現空間における創発的意味クラスクラスタリングにつながることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:12:13 GMT)
Zero-Shot Detection of Elastic Transient Morphology Across Physical Systems [0.0] 干渉ひずみの過渡度から学習した表現は、未知のセンサのモルフォロジーに敏感な演算子として機能することを示す。
非ガウス楽器のグリッチを専門に訓練したニューラルエンコーダを用いて、圧延要素の軸受に対して厳密なゼロショット異常解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:35:07 GMT)
Visual question answering-based image-finding generation for pulmonary nodules on chest CT from structured annotations [0.0] 胸部CT画像における肺結節の診断には形態学的特徴に基づく画像所見の解釈が重要である。
本研究では,視覚的質問応答(VQA)に基づく胸部CT画像の画像処理手法について検討した。
本手法は,医師の関心に応じて画像所見を提示できる対話型診断支援システムとして有効であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:21:26 GMT)
UAV-Deployed OAM-BB84 QKD: Turbulence- and Misalignment-Resilient Decoy-State Finite-Key Security with AI-Assisted Calibration [0.0] 本稿では,無人航空機(UAV)プラットフォーム上でBB84を符号化した軌道角運動量を用いた量子鍵分布(QKD)の理論フレームワークを提案する。
確率的揺らぎ、検出器暗数、効率のミスマッチ、誤り訂正リークを含む秘密鍵レートに対する構成可能な有限鍵下限を導出する。
UAVシステムアーキテクチャ、乱流駆動QBERマップ、デコイ最適化、有限鍵スケーリング、AIキャリブレーションメトリクスを含む完全な評価パイプラインの概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:23:33 GMT)
Towards Quantum-Resistant Trusted Computing: Architectures for Post-Quantum Integrity Verification Techniques [0.0] ファームウェア保護からポスト量子暗号(PQC)への移行は急務である。
本稿では、最も一般的な信頼手法とポスト量子(PQ)世界へのロードマップについて分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:52:09 GMT)
Three Dimensional Hydrodynamic Flow-Based Collision Avoidance for UAV Formations Facing Emergent Dynamic Obstacles [0.0] 本稿では,無人航空機(UAV)の3次元流体力学による衝突回避フレームワークを提案する。
移動障害物は3次元のダブルトまたは楕円体としてモデル化され、局所速度場を発生させ、近傍のUAVを誘導してスムーズで無衝突操作を行う。
提案手法は, リアルタイム・実用化に適した安全かつスムーズかつ計算効率の良い回避操作を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 23:43:18 GMT)
The two-time Leggett-Garg inequalities of a superconducting qubit interacting with thermal photons in a cavity [0.0] ジョセフソン接合量子ビット(量子ビット)に現れる量子光学モデルの2時間レゲット・ガルグ不等式について検討する。
数値計算により,LGの不等式違反は温度上昇とともに減少することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:23:03 GMT)
The Three Axes of Success: A Three-Dimensional Framework for Career Decision-Making [0.0] The Three Axes of Success, a normative decision framework decomposing career trajectories into Wealth, Autonomy, and Meaning。
我々は、測定可能なプロキシを通じて各軸を運用し、キャリアアーチタイプを分析し、不確実性の下で逐次的または同時最適化戦略を導出する。
これは、人的資本理論、自己決定理論、効果的な利他主義からの洞察を合理なキャリアデザインのための一貫性のあるアーキテクチャに統合し、キャリア成功に関する最初の統一的な決定論的処理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:54:56 GMT)
Temporal Complexity and Self-Organization in an Exponential Dense Associative Memory Model [0.0] 時間複雑度(TC)は、秩序と障害の間の断続的な遷移イベントによって複雑なシステムを特徴づけるフレームワークである。
以上の結果から,SEDAMモデルでは,非自明な時間的相関とスケールフリーな挙動を特徴とする複雑な断続的な状態がみられた。
本研究は, 人工神経と生体神経の学習と情報処理を理解するための補完的枠組みとして, TCの意義を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:01:14 GMT)
Technical Lag as Latent Technical Debt: A Rapid Review [0.0] 技術的ラグは、ソフトウェアシステムが技術的進歩に遅れず、ソフトウェアの品質が低下するときに蓄積する。
本稿では, 技術的遅延に関する既存の研究の統合, 定義の明確化, 検出と定量化の方法の探求, 根本原因と結果の検証, 現状の管理実践の見直し, 受動的に蓄積された技術的負債の指標としてのビジョンの策定を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:27:32 GMT)
Shaping a Quantum-Resistant Future: Strategies for Post-Quantum PKI [0.0] 本稿では,堅牢なポスト量子アルゴリズムの選択における最新の展開について述べる。
私たちのコントリビューションには、量子耐性のパブリックキーインフラストラクチャへのセキュアな移行要件の定義が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:02:10 GMT)
Semantic Caching and Intent-Driven Context Optimization for Multi-Agent Natural Language to Code Systems [0.0] 本稿では,自然言語クエリを構造化データ解析のための実行可能なPythonコードに変換するために,実運用最適化マルチエージェントシステムを提案する。
高価なフロンティアモデルに依存するシステムとは異なり、我々のアプローチは3つの重要な革新を通じて高い精度とコスト効率を達成する。
本稿では,LLM ベースの分析システムを大規模に展開する上での実践的考察について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:32:20 GMT)
SPIKE: Sparse Koopman Regularization for Physics-Informed Neural Networks [0.0] SPIKEは、PINNを連続時間クープマン演算子で正規化し、パシモニアスな動的表現を学習するフレームワークである。
流体力学を含む放物型、双曲型、分散型、硬質PDEに対する実験は、時間的一般化、空間外挿、長期予測の精度が一貫した改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:08:31 GMT)
Regret-Driven Portfolios: LLM-Guided Smart Clustering for Optimal Allocation [0.0] 新たなLCM誘導型非回帰的ポートフォリオアロケーションフレームワークを提案する。
当社のアプローチは、感情に基づく貿易フィルタリングに富んだ、フォロー・ザ・リーダーのアプローチに基づいています。
実験の結果,SPYの購入・保有ベースラインは年率69%,シャープ比119%を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:11:12 GMT)
Quantum-enhanced optimization for patient stratification in clinical trials [0.0] 報告は、成層化の改善が、治療効果推定における統計的重要性の最大5倍の増加を含む、意思決定関連の増加につながることを示唆している。
報告によると、最適化駆動型成層化は臨床試験設計を強化し、下流決定の信頼性を高め、コストのかかる後期失敗のリスクを低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:33:46 GMT)
Quantum trajectories for time-binned data and their closeness to fully conditioned quantum trajectories [0.0] 有限サイズ$t$の時間間隔を持つ量子軌道に対する新しい有限区間動的写像を導入する。
一般的なシステムでは、統計学的な$_t$が$I_t$と共に実験から抽出できるなら、$$-mapは他のどのシステムよりも小さなエラーを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 01:46:56 GMT)
Optimal Thruster Configuration for 6-DOF Control of a Small Satellite [0.0] アクティブな軌道制御のための一般的なアプローチは、複数のスラスタを使用することである。
本稿では,6自由度制御が可能なスラスタ構成について述べる。
これらのグループからの1つの構成は、それぞれの代表的ランデブードッキングミッションを通じて、その姿勢制御性能についてさらに評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:06:31 GMT)
On the Probability of First Success in Differential Evolution: Hazard Identities and Tail Bounds [0.0] 本研究では、条件付きハザードフレームワークによる微分進化(DE)におけるファーストヒッティング時間について検討する。
現状のp$best/1変異を持つL-SHADEアルゴリズムでは、条件付きハザードが明示的な下限を許容するチェック可能なアルゴリズム目撃イベント$mathcal L_t$を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:24:24 GMT)
NuRedact: Non-Uniform eFPGA Architecture for Low-Overhead and Secure IP Redaction [0.0] 本稿では,セキュリティと効率のバランスをとるために,アーキテクチャ上の非一様性を取り入れた最初のフルスタックeFPGAリアクションフレームワークであるNuRedactを紹介する。
セキュリティの観点からは、NuRedactファブリックはSATベース、サイクリック、シーケンシャルなバリエーションを含む最先端の攻撃モデルに対して評価され、実用的な設計オーバーヘッドを維持しつつ、弾力性を高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:55:30 GMT)
No quantum solutions to linear constraint systems from monomial measurement-based quantum computation in odd prime dimension [0.0] 測定に基づく量子計算(MBQC)の資源と線形制約系(LCS)の量子解の資源について検討する。
我々の主な成果は、MBQCの大規模なクラスに対してそのような量子解を規定するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 15:23:16 GMT)
Metabolomic Biomarker Discovery for ADHD Diagnosis Using Interpretable Machine Learning [0.0] 注意欠陥多動性障害(ADHD)は神経発達障害であり、客観的診断ツールが限られている。
尿中メタボロミクスと解釈可能な機械学習フレームワークを統合し,ADHDに関連する生化学的シグネチャを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:33:09 GMT)
Meeting the Needs of the Global Quantum Science Community: A Call to Action [0.0] 世界は現在、いわゆる第2量子革命の真っ最中にある。
歴史的に疎外されたグループの間では 表現が低いままです
女性、LGBTQ+、BIPOC、そして世界の南部に住む人々は、非常に少数の物理学者を構成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 18:58:02 GMT)
Measurement for Opaque Systems: Multi-source Triangulation with Interpretable Machine Learning [0.0] 間接的データトレース,解釈可能な機械学習モデル,および理論誘導三角測量を用いて,到達不能な測定空間を埋める計測フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、従来の統計的・因果推論に十分なデータがない場合に、定量的な特徴付けに適した分析ワークフローを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:09:53 GMT)
Lightweight Self-Supervised Detection of Fundamental Frequency and Accurate Probability of Voicing in Monophonic Music [0.0] 本稿では,F0推定とVoicing推論のための軽量で完全自己教師型フレームワークを提案する。
提案手法は競争力のあるクロスコーパス性能(RPA 95.84, RCA 96.24)を実現し,クロスインストラクトの一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:46:33 GMT)
Latent Dynamics Graph Convolutional Networks for model order reduction of parameterized time-dependent PDEs [0.0] 本稿では,データ駆動型エンコーダフリーアーキテクチャであるLatent Dynamics Graph Conal Network (LD-GCN)を紹介する。
LD-GCNは外部入力とパラメータで条件付けられた動的システムのグローバルで低次元の表現を学習する。
本フレームワークは,削減されたダイナミクスの解析を可能にし,ゼロショット予測をサポートすることにより,解釈可能性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:10:00 GMT)
Large Language Models as Simulative Agents for Neurodivergent Adult Psychometric Profiles [0.0] 成人神経分岐障害(ADHD)、高機能自閉症スペクトラム障害(ASD)、認知解離症候群(CDS)
大言語モデル(LLM)が、幅広い性格特性よりも、正確に、安定して神経発達特性をモデル化できるかどうかは不明だ。
本研究では, 構造化質的面接において, LLMが実際の個人に近似した心理測定応答を生成できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:16:58 GMT)
LSTM VS. Feed-Forward Autoencoders for Unsupervised Fault Detection in Hydraulic Pumps [0.0] 工業用油圧ポンプの計画外の故障は生産を停止させ、相当なコストを発生させる可能性がある。
早期故障検出のための2つの教師なしオートエンコーダ方式を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:25:41 GMT)
Isotropy-Optimized Contrastive Learning for Semantic Course Recommendation [0.0] 本稿では,BERT (Bidirectional Representations from Transformers) に基づくセマンティックコース推薦システムを提案する。
従来のBERT埋め込みは異方性表現空間に悩まされ、コース記述は意味的関連性に関係なくコサイン類似度が高い。
本稿では,データ拡張とアイソトロピー正規化を併用して,より差別的な埋め込みを生成するコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:47:29 GMT)
Interactive Narrative Analytics: Bridging Computational Narrative Extraction and Human Sensemaking [0.0] 本稿では,対話型ナラティブ分析(Interactive Narrative Analytics,INA)の新たな分野として,計算的ナラティブ抽出と対話型視覚分析を組み合わせることで,センスメイキングを支援する。
INAアプローチは、人間の解釈を促進する計算方法や視覚インタフェースを通じて、物語構造を対話的に探索することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:34:37 GMT)
IMS: Intelligent Hardware Monitoring System for Secure SoCs [0.0] 本稿では,AXIプロトコル違反をリアルタイムに検出するインテリジェントハードウェア監視システム(IMS)を提案する。
モデルトレーニングでは,ヘッダフィールド操作と系統的な悪意のある操作によってDoS攻撃を行う。
次に、量子化最適化ニューラルネットワークをデプロイし、=3%のレイテンシオーバーヘッドで98.7%の精度で検出します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:10:17 GMT)
Homogeneous Microwave Delivery for Quantum Sensing with Nitrogen-Vacancy Centers at High Pressures [0.0] 圧力印加に用いるダイヤモンドアンビルセル(DAC)の幾何学的および小さな作業領域は、マイクロ波(mw)フィールドの効率的な配信に挑戦している。
ゼロフィールドおよびインフィールド光検出磁気共鳴(ODMR)測定によるダイヤモンドアンビルセル内の窒素空洞中心(NV)へのmw伝送のための新しいスロットの設計と特性について検討した。
ダイヤモンドクレット上でNVが経験したmw場は、ラビ周波数から計算され、等価な単純なmw線によって生成されたmw場よりも高く、より均一であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:16:49 GMT)
Guardrails for trust, safety, and ethical development and deployment of Large Language Models (LLM) [0.0] 大規模言語モデル(Large Language Models, LLM)は、ChatGPTのような生成AIアプリケーションを支えるパワーハウスである。
それらは、個人情報をリークし、偽情報を生成し、悪質な目的に使用できるコンテンツを生成するために強制することができる。
本研究では,LLMの開発と展開のための安全ガードレールの実装に使用可能な,信頼と安全モジュールを備えたフレキシブル適応シーケンス機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:44:06 GMT)
Groundwater vulnerability assessment in semi-arid regions using GIS-based DRASTIC models and FUZZY AHP: South Chott Hodna [0.0] 本研究は, 従来のDRASTICモデルの改良を目的とした, ハイブリット地下水の脆弱性評価フレームワークを提案する。
DRASTIC, DRASTIC_LU, AHP DRASTIC_LU, Fuzzy AHP DRASTIC_LUの4つの脆弱性マップを作成した。
ROC曲線解析により, DRASTICのAUC値が0.812, DRASTIC_LUが0.864, AHP DRASTIC_LUが0.875, ファジィAHP DRASTIC_LUが0.951であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:19:46 GMT)
Gradient-based Active Learning with Gaussian Processes for Global Sensitivity Analysis [0.0] 本稿では,入力空間の最も情報性の高い領域をターゲットとした能動的学習手法を提案し,感度解析の精度を向上させる。
本研究では, 偏微分の相関関係と, 応答面への影響をよりよく把握する獲得関数を開発する。
提案手法は、まず標準ベンチマーク関数の最先端手法と比較され、その後、農薬の実際の環境モデルに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 21:33:57 GMT)
Generation of Chest CT pulmonary Nodule Images by Latent Diffusion Models using the LIDC-IDRI Dataset [0.0] 臨床では,特定の症例に対して大量のCT画像を集めることは困難である。
潜在拡散モデル(LDM)を用いた入力テキストに基づく胸部CT結節画像の自動生成手法を提案する。
評価の結果,提案手法は特定の医学的特徴を捉えた高品質な画像を生成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:36:12 GMT)
Generalized Shiraishi--Mori construction is exhaustive for ferromagnetic quantum many-body scars [0.0] 量子多体傷(Quantum many-body scars、QMBS)は、傷痕状態と呼ばれる一連の非熱的固有状態を通してエルゴード性に微妙に違反する。
そのような強磁性スカーステートをホストするハミルトニアンは、必ずしもゼーマン項と全スカー多様体を消滅させるAnnihilator'という構造的分解を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:15:50 GMT)
From three-body resonances to bound states in a continuum: pole trajectories [0.0] 相互作用パラメータと質量比の変動は,少なくとも1つの3体BICの形成につながることが判明した。
これらの結果から,小体BIC形成のメカニズムは,2体相互作用の特異な詳細よりも,問題の構造に敏感であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:03:46 GMT)
From Everything-is-a-File to Files-Are-All-You-Need: How Unix Philosophy Informs the Design of Agentic AI Systems [0.0] 初期のUNIXシステムにおける中核的な抽象化は、"すべてのものはファイルである"という原則であった。
本稿では,現代エージェントAIにおける類似の統一の出現について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 03:40:28 GMT)
From Defense to Advocacy: Empowering Users to Leverage the Blind Spot of AI Inference [0.0] ほとんどのプライバシー規制は、ユーザーが自制しなければならない受動的防御シールドとして機能する。
組織がAIを使って推論するにつれ、Blind Selfの急速な拡張が重要な課題として現れている。
文脈整合性の理論に基づいて、防衛的プライバシー管理から積極的なプライバシー擁護へのパラダイムシフトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:42:27 GMT)
Forcing and Diagnosing Failure Modes of Fourier Neural Operators Across Diverse PDE Families [0.0] フーリエニューラル演算子(FNO)は偏微分方程式(PDE)の学習解写像において強い性能を示した
定性的に異なる5つのPDEファミリーにまたがるFNOの故障モードを探索する系統的ストレステストフレームワークを提案する。
これらの知見は、比較失敗モードアトラスと、オペレータ学習における堅牢性向上のための実用的な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:47:44 GMT)
Factored Value Functions for Graph-Based Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0] 信用割当はマルチエージェント強化学習(MARL)における中核的課題である
DVF(Diffusion Value Function)は、時間的割引と空間減衰で影響グラフ上の報酬を拡散することにより、各エージェントに値成分を割り当てるGMDPの因子値関数である。
DVF は well-defined であり、ベルマンの不動点を許容し、平均値を用いてグローバル割引値を分解することを示す。
本稿では,Diffusion A2C (DA2C) と疎メッセージパッシングアクタであるLearned DropEdge GNN (LD-GNN) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:11:50 GMT)
Exact Constraint Enforcement in Physics-Informed Extreme Learning Machines using Null-Space Projection Framework [0.0] この研究は、係数空間における代数的射影による厳密な制約執行を達成するために、Null-Space Projected PIELMを導入している。
NP-PIELM は許容係数多様体の幾何学的構造を利用して、境界作用素の零空間を分解することを認識する。
これにより、単発トレーニング効率を維持しながらペナルティ係数、双対変数、問題固有の構成を排除できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:18:56 GMT)
Epistemic Control and the Normativity of Machine Learning-Based Science [0.0] 過去数年間、科学における機械学習(ML)システムの利用が増加しているのを目撃してきた。
ポール・ハンフリーズ(Paul Humphreys)は、MLシステムの特性のため、人間の科学者は科学のループから追い出されていると主張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:24:22 GMT)
Epistemic Constitutionalism Or: how to avoid coherence bias [0.0] 本稿では、システムがどのように形成し、どのように信念を表現するかを規定する、明示的で議論の余地のあるメタノルムを論じる。
私は、フロンティアモデルが、予想されるイデオロギー的位置が議論の内容と矛盾するソースに起因する議論を罰するアイデンティティ・スタンス・コヒーレンスを強制していることを示します。
私は、正式な正当性とデフォルトのソース独立を規定するプラトンと、そのような特権を拒否する自由主義の2つの立憲的アプローチを区別します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:36:30 GMT)
Ensuring Computer Science Learning in the AI Era: Open Generative AI Policies and Assignment-Driven Written Quizzes [0.0] 本稿では、家庭内プログラミングの課題に生成AIを使用できるアセスメントモデルを提案する。
真正学習を促進するために、クラス内のクローズドブックアセスメントは課題そのものよりも重み付けされている。
統計分析の結果,GenAI使用率と評価結果との間に有意な線形相関は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:02:44 GMT)
Efficient Multilingual Name Type Classification Using Convolutional Networks [0.0] 本稿では,言語とエンティティタイプによる名前の分類のための畳み込みニューラルネットワーク手法を提案する。
我々のモデルであるOnomas-CNN Xは、並列畳み込み分岐と深度分離可能な演算と階層分類を組み合わせて、CPUハードウェア上で効率的に名前を処理する。
Onomas-CNN Xは92.1%の精度で、1つのCPUコアで毎秒2,813名が処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 08:41:45 GMT)
Effects of Introducing Synaptic Scaling on Spiking Neural Network Learning [0.0] 神経可塑性にインスパイアされた教師なし学習手法を用いたスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、人工知能の新たなフレームワークとして期待されている。
スパイク時間依存性可塑性 (STDP) やシナプススケーリングなどの神経可塑性が, スパイクニューロンからなるWTAネットワークの学習に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 13:11:14 GMT)
Early Linguistic Pattern of Anxiety from Social Media Using Interpretable Linguistic Features: A Multi-Faceted Validation Study with Author-Disjoint Evaluation [0.0] 不安は世界中で数億の個人に影響を与えるが、大規模なスクリーニングは依然として限られている。
本研究は,言語的に解釈可能な特徴基底モデリングとドメイン間検証により,ソーシャルメディアに基づく不安検出への透過的なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:22:34 GMT)
Depression Detection Based on Electroencephalography Using a Hybrid Deep Neural Network CNN-GRU and MRMR Feature Selection [0.0] 本研究では, 深層学習を用いた抑うつ状態と非抑うつ状態の検出と分類について検討した。
提案フレームワークは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とゲートリカレントユニット(GRU)を組み合わせて、脳波記録から空間的特徴と時間的特徴を共同抽出する。
その結果, 提案モデルでは, 抑うつ状態の同定精度が98.74%と高い結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 02:58:17 GMT)
D-MODD: A Diffusion Model of Opinion Dynamics Derived from Online Data [0.0] 実世界の意見力学のための連続時間モデルの最初の経験的導出を示す。
観測された力学はランゲヴィン型微分方程式によってよく説明されていることを示す。
この結果から, 偏極的話題におけるオンライン意見力学は, 演算子レベルでのマルコフ的記述を許容することを示す最初の直接的な証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 16:17:44 GMT)
Concatenated continuous driving of silicon qubit by amplitude and phase modulation [0.0] 連続駆動 (Continuous driving, CCD) は、ノイズを抑え、位相変調または振幅変調により着飾った状態を操作するために、qubit を連続駆動下で保持する。
キャリヤ周波数の回転フレームにおける円偏極場を生成するために、駆動場の振幅と位相を同時に変調するCCDの新たな変種を提案する。
提案手法は、閉じ込められた原子、冷たい原子、超伝導量子ビット、NV中心を含む様々な物理系に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 12:45:50 GMT)
Classification of Chest XRay Diseases through image processing and analysis techniques [0.0] 胸部X線像は胸部疾患の診断に用いられる放射線検査の最も一般的な形態の1つである。
本研究では,DenseNet121など,この課題に対処するためのいくつかの手法について,簡潔に概説する。
本研究では,異なる手法の比較を行い,それらがどのように機能するかを調べる。また,提案する手法の弱点を深く検討し,将来的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 00:06:41 GMT)
Certifying entanglement dimensionality by random Pauli sampling [0.0] パウリ測度に基づくアルゴリズムを導入し、Schmidt数$n$-qubit純状態の証明を行う。
我々のプロトコルは、$caO(mathrmpoly(n)2)$の平均サンプル複雑さを達成し、$caO(2n )$最悪のケース境界よりも大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 07:12:38 GMT)
Bench4HLS: End-to-End Evaluation of LLMs in High-Level Synthesis Code Generation [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、レジスタ転送レベル(RTL)におけるハードウェア設計を含む、コード生成において強力な能力を示している。
HLSとRTLに焦点を当てた研究の比率は過去6ヶ月で1:10から2:10に変化した。
この増加傾向は、LSMベースのHLS専用の総合的なベンチマークと評価フレームワークの必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 20:52:42 GMT)
Beer-Lambert Autoencoder for Unsupervised Stain Representation Learning and Deconvolution in Multi-immunohistochemical Brightfield Histology Images [0.0] 本稿では,コホート固有の染色特性を学習する簡易なスライドデコーダアーキテクチャを提案する。
RGB再建は良好であり, チャネル間出血スルーは行列型脱畳術に比べて有意に減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:31:03 GMT)
Backdoor Attacks on Multi-modal Contrastive Learning [0.0] 本稿では,コントラスト学習におけるバックドアアタックの徹底的比較検討を行う。
脅威モデル、攻撃方法、ターゲットドメイン、利用可能な防御を分析します。
本研究の成果は, 産業・分散環境におけるシステムの安全な展開に大きく影響している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 05:40:57 GMT)
Auditing Student-AI Collaboration: A Case Study of Online Graduate CS Students [0.0] 生成AIは、学生が学術的なタスクを完遂する方法をますます形作る。
過度な自動化、学生機関の縮小、信頼できないあるいは幻覚的なアウトプットの可能性に関する懸念が続いている。
本研究は,学生とAIのコラボレーション嗜好の混合評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:19:42 GMT)
Assesing the Viability of Unsupervised Learning with Autoencoders for Predictive Maintenance in Helicopter Engines [0.0] 本研究は、ヘリコプターエンジンの2つの予測保守戦略を比較した。
教師付き手法は、正常行動と欠陥行動の両方のラベル付き例に依存している。
教師なしのアプローチは、正常なエンジンデータのみを使用して正常な動作のモデルを学び、潜在的な欠陥として偏差を警告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 10:11:28 GMT)
Artificial Intelligence and the US Economy: An Accounting Perspective on Investment and Production [0.0] 本稿は、現在のAI波が米国の国家口座でどのように捉えられているかについて概説する。
AIエコシステムのバックボーンを構成するデータセンタが果たす重要な役割を強調します。
現在の利用率と価格では、新しいAIデータセンターを起源とするサービスの生産は、次の四半期の変わり目にGDPに寄与する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 11:15:43 GMT)
AllShowers: One model for all calorimeter showers [0.0] AllShowersは、複数の粒子種にわたるカロリーメータシャワーをシミュレートする統合生成モデルである。
非常に粒度の高いILD検出器で、様々なシミュレートされたシャワーのデータセットで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 19:09:57 GMT)
AI-based System for Transforming text and sound to Educational Videos [0.0] 本稿では,テキストや音声などの条件付き入力から教育用ビデオを生成する新しい手法を提案する。
Generative Adversarial Network (GAN)はフレーム・フォー・フレームフレームワークを開発し、完全な教育ビデオを作成することができる。
提案システムは,TGAN,MoCoGAN,TGANS-Cなどの他のシステムと比較し,Fréchet Inception Distance(FID)スコアを28.75%とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 14:00:00 GMT)
AI Co-Scientist for Knowledge Synthesis in Medical Contexts: A Proof of Concept [0.0] 本稿では,人口,インターベンション,コンパレータ,アウトカム,学習デザイン(PICOS)の明示的な形式化に基づく,スケーラブルで透明な知識合成のためのAIを提案する。
このプラットフォームはリレーショナルストレージ、ベクトルベースのセマンティック検索、Neo4jナレッジグラフを統合している。
その結果,PICOS対応で説明可能な自然言語処理は,エビデンス合成のスケーラビリティ,透明性,効率性を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 23:07:58 GMT)
A Probabilistic Approach to Trajectory-Based Optimal Experimental Design [0.0] 最適経路実験設計のための新しい確率論的手法を提案する。
このアプローチでは、静的なナビゲーションメッシュ上で離散経路最適化問題を定義する。
軌道はパラメトリックマルコフポリシーによって支配されるランダム変数としてモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 17:58:16 GMT)
A Hybrid Soft Haptic Display for Rendering Lump Stiffness in Remote Palpation [0.0] そこで本研究では,剛性ホームと4時間4ドルのソフト空気圧触覚ディスプレイを備えたハイブリッド指先ディスプレイを提案する。
12名を対象にしたランプ検出実験では,両手法がPlatform-Onlyベースラインの精度を劇的に向上させた。
これは、ルンプリアリズムとリアルタイム応答性の間のトレードオフを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 22:17:36 GMT)
A Defender-Attacker-Defender Model for Optimizing the Resilience of Hospital Networks to Cyberattacks [0.0] サイバー攻撃に対するレジリエンスを改善するための様々な対策が存在するが、最もコスト効率の良い組み合わせを決定することは複雑な課題である。
本稿では,病院ネットワークのサイバー攻撃に対するレジリエンス向上のための効果的な戦略を,意思決定者を支援するディフェンダー-ディフェンダー最適化モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Jan 2026 09:41:54 GMT)