Terminal-Bench: Benchmarking Agents on Hard, Realistic Tasks in Command Line Interfaces [126.2] Terminal-Bench 2.0は、現実世界の問題に触発されたコンピュータ端末環境における89のタスクからなるベンチマークである。
ベンチマークでは、フロンティアモデルとエージェントのスコアが65%未満であることが示されています。
将来的にはhttps://www.tbench.ai/で開発者や研究者を支援するために、データセットと評価ハーネスを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 01:29:30 GMT)
A Unified Masked Jigsaw Puzzle Framework for Vision and Language Models [109.4] Transformerにおける位置埋め込み(PE)の勾配には十分な情報が含まれており、入力データの再構築に使用できる。
我々は,Transformerモデルの勾配攻撃に対する堅牢性を改善するために,Masked Jigsaw Puzzle (MJP) フレームワークを導入した。
MJPは視覚と言語の両方のタスクにおいて異なるトランスフォーマーベースのモデルのための統一されたフレームワークであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 13:32:32 GMT)
Agentic-R: Learning to Retrieve for Agentic Search [82.4] エージェント検索に適した新しい検索学習フレームワークを提案する。
単一ターン検索拡張生成(RAG)用に設計された検索器とは違って,局所的なクエリ・パスの関連性とグローバルな回答の正当性を両立することを提案する。
我々のレトリバーは、我々のものとよばれ、異なる検索エージェント間で強いベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:59:54 GMT)
Reviewing the Reviewer: Elevating Peer Review Quality through LLM-Guided Feedback [75.3] レビューを論証セグメントに分解するLLM駆動型フレームワークを提案する。
遅延思考と特異性をラベル付けした1,309文のデータセットであるLazyReviewPlusもリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 20:32:18 GMT)
Less Is More -- Until It Breaks: Security Pitfalls of Vision Token Compression in Large Vision-Language Models [69.8] 視覚トークン圧縮はLVLM(Large Vision-Language Models)のロバスト性を大幅に低下させることを示す。
小さくて知覚不能な摂動はトークンの重要度を著しく変更し、圧縮機構が誤ってタスククリティカル情報を破棄する。
我々は,この脆弱性を体系的に研究し,活用するための圧縮認識攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 13:02:41 GMT)
Large Multimodal Models for Embodied Intelligent Driving: The Next Frontier in Self-Driving? [68.8] この記事では、この課題に取り組むために、新しいセマンティクスとポリシーの二重駆動型ハイブリッド決定フレームワークを紹介します。
このフレームワークは、意味理解と認知表現のためのLMMと、リアルタイムポリシー最適化のための深層強化学習(DRL)を統合している。
本研究は,車線変更計画作業におけるフレームワークの性能優位性を検証するための事例研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 08:14:17 GMT)
Scientific Image Synthesis: Benchmarking, Methodologies, and Downstream Utility [57.8] 生成パラダイム,評価,下流利用における科学的画像合成について検討する。
本稿では,情報の有用性と論理的妥当性に基づいて生成した画像を評価するSciGenBenchを紹介する。
厳密に検証された合成科学画像上の微調整された大規模マルチモーダルモデルにより、一貫した推論ゲインが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 14:18:36 GMT)
MemRec: Collaborative Memory-Augmented Agentic Recommender System [57.5] 我々はメモリ管理から推論をアーキテクチャ的に分離するフレームワークであるMemRecを提案する。
MemRecは動的コラボレーティブメモリグラフを管理する専用のLM_Memを導入した。
4つのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:11:07 GMT)
Improving LLM Reasoning with Homophily-aware Structural and Semantic Text-Attributed Graph Compression [55.5] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト分散グラフ(TAG)理解において有望な能力を示している。
グラフは本来、構造情報や意味情報を豊富に含むものであり、それらの有効利用はLLMの推論性能の潜在的な利益を解放する可能性があると論じる。
グラフホモフィリーの活用を目的としたフレームワーク LLMs (HS2C) のホモフィリー対応構造とセマンティック圧縮を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 13:01:51 GMT)
RemoteVAR: Autoregressive Visual Modeling for Remote Sensing Change Detection [52.3] リモートセンシングによる変化検出は、環境モニタリングや災害評価といった応用の中心である。
視覚的自己回帰モデルは最近、印象的な画像生成能力を示しているが、画素レベルの識別タスクへの採用は、制御性の弱さ、最適下層予測性能、露出バイアスによって制限されている。
本稿では,これらの制約に対処する新しいVARベースの変化検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 03:50:00 GMT)
Don't Start Over: A Cost-Effective Framework for Migrating Personalized Prompts Between LLMs [51.8] LLM(Large Language Models)におけるパーソナライゼーションは、しばしばユーザ固有のソフトプロンプトに依存する。
非互換モデル間でパーソナライズされたプロンプトを効率的に移行するフレームワークであるPrompt-level User Migration Adapter (PUMA)を提案する。
3つの大規模データセットの実験では、我々の手法が一致しているか、あるいはスクラッチから再トレーニングのパフォーマンスを上回り、計算コストを最大98%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:30:31 GMT)
Aletheia: What Makes RLVR For Code Verifiers Tick? [51.4] Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR)を通じてトレーニングされた検証は、Large Language Model (LLM)ポストトレーニングパイプラインの顕著なフィクスチャである。
コード検証は、実行フィードバックを得るのが難しいシナリオにおいて、モデル出力を判断する上で価値があります。
本稿では,RLVRを用いた検証学習手法の構成要素を検証し,その有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 22:30:45 GMT)
PEARL: Self-Evolving Assistant for Time Management with Reinforcement Learning [50.8] 本稿では,言語エージェントを外部メモリモジュールで拡張し,ラウンドワイド報酬設計を最適化した強化学習フレームワークであるPEARLを提案する。
CalBenchの実験では、PEARLは最強のベースラインに比べて平均エラー率0.76、平均エラー率55%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 08:19:18 GMT)
Controlling Underestimation Bias in Constrained Reinforcement Learning for Safe Exploration [42.7] Constrained Reinforcement Learning (CRL) は、制約を満たしながら累積報酬を最大化することを目的としている。
既存のCRLアルゴリズムは、トレーニング中に重大な制約違反に遭遇し、安全クリティカルなシナリオにおける適用性を制限する。
メモリ駆動型本質的コスト推定(MICE)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 08:02:51 GMT)
Threshold Differential Attention for Sink-Free, Ultra-Sparse, and Non-Dispersive Language Modeling [42.5] Threshold Differential Attention (TDA) はシンクレスアテンション機構で、超スパーシビリティを実現し、長いシーケンス長で堅牢性を向上させる。
TDAは縦方向の極値閾値を長さ依存ゲートで適用し、超過しか保持しない。
我々は,TDAが1行あたりの急激なサバイバル数を$O(1)$に制御し,コンテキストが大きくなるにつれてコンセンサスに急激な一致がなくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 19:41:23 GMT)
Learning to Factorize and Adapt: A Versatile Approach Toward Universal Spatio-Temporal Foundation Models [42.2] FactoST-v2は時空間学習のための拡張された因子化フレームワークである。
FactoST-v2は線形効率で最先端の精度を実現する。
この分解パラダイムは、真に普遍的なSTFMへの実践的でスケーラブルなパスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 15:20:08 GMT)
Expanding External Access To Frontier AI Models For Dangerous Capability Evaluations [41.7] EUの汎用AIコード(General-Purpose AI Code of Practice)は、"適切なアクセス"を要求するが、実際には何を意味するのかは明記していない。
異なるタイプの評価者アクセスのレベルを記述するための一般的なフレームワークはありません。
本稿では,危険度評価のためのアクセス手法の分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 05:33:04 GMT)
$\texttt{MemoryRewardBench}$: Benchmarking Reward Models for Long-Term Memory Management in Large Language Models [41.0] これは、RMが長期記憶管理プロセスを評価する能力を体系的に研究する最初のベンチマークである。
$textttMemoryRewardBench$は、長文理解と長文生成の両方をカバーし、コンテキスト長は8Kから128Kのトークンである。
13個の最先端RMの評価は、オープンソースモデルとプロプライエタリモデルの間の性能差が減少していることを示し、新しい世代のモデルはパラメータ数に関係なく、前世代モデルよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:04:53 GMT)
Measurement-induced crossover in quantum first-detection times [40.0] 量子力学に固有の測定バック動作がシステム力学を根本的に変える可能性があることを示す。
ストロボスコープによる1次元の量子粒子に対して、粒子が自由であれば第一検出時間の確率の代数的減衰を観測する。
この交叉は検出過程の純粋に量子的性質を反映しており、古典的なシステムにおける最初の通過問題と根本的に区別している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 16:48:07 GMT)
R$^2$PO: Decoupling Training Trajectories from Inference Responses for LLM Reasoning [38.7] R$2$POは、トレーニングトラジェクトリを推論応答から切り離すためのポリシーの上に、軽量なResidual Rollout-Headを導入している。
その結果,MATH-500では平均精度が3.1%,APPSでは2.4%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 08:30:50 GMT)
Extreme Value Policy Optimization for Safe Reinforcement Learning [38.3] Constrained Reinforcement Learning (CRL)は、事前定義された制約の下でリターンを最大化することでこの問題に対処する。
しかし、予測に基づく制約は、テール分布における稀だが高影響の極端な値イベントを見落としている。
本稿では、極値理論(EVT)を利用した極値ポリシー最適化(EVO)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 11:12:24 GMT)
DIAMOND-SSS: Diffusion-Augmented Multi-View Optimization for Data-efficient SubSurface Scattering [38.0] 地表面散乱は、半透明物質に特徴的な柔らかい影、色の出血、拡散光を与える。
本稿では,高忠実度半透明再構築のためのデータ効率フレームワークであるDIAMOND-SSSについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:02:14 GMT)
The Third VoicePrivacy Challenge: Preserving Emotional Expressiveness and Linguistic Content in Voice Anonymization [37.8] 2024年の第3回VoicePrivacy Challengeの結果と分析を行った。
本課題は,言語内容と感情状態を維持しつつ,話者の音声アイデンティティを隠蔽する音声データのための音声匿名化システムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 00:33:16 GMT)
Gradient Structure Estimation under Label-Only Oracles via Spectral Sensitivity [37.7] 我々は,既存の手動攻撃の幅広い範囲を,真の損失勾配の兆候を暗黙的に近似するものとして解釈できることを示す統一理論的な視点を開発する。
この第一原理の理解に動機づけられた我々は、ゼロクエリの周波数領域初期化とパターン駆動最適化(PDO)戦略を組み合わせた新たな攻撃フレームワークを提案する。
我々は、CIFAR-10、ImageNet、ObjectNetに関する広範な実験を通じて、我々のフレームワークを実証的に検証し、標準および敵対的に訓練されたモデル、商用API、CLIPベースのモデルをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:47:47 GMT)
DAOS: A Multimodal In-cabin Behavior Monitoring with Driver Action-Object Synergy Dataset [35.8] Action-Object-Relation Network (AOR-Net)は、複雑なドライバアクションを多レベル推論によって理解する。
我々のモデルは、様々なデータセット上で、他の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） (Sat, 17 Jan 2026 09:53:48 GMT)
Faithfulness vs. Safety: Evaluating LLM Behavior Under Counterfactual Medical Evidence [35.4] 医学では、モデルが提供された文脈に忠実に従うことが望ましい。
しかし、もしコンテキストがモデル事前や安全プロトコルと一致しないとしたら、どうなるでしょう?
我々は,LCMが反事実的あるいは敵対的な医学的証拠を提示するとき,どのように振る舞うかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:57:30 GMT)
Why Loss Re-weighting Works If You Stop Early: Training Dynamics of Unconstrained Features [34.9] 本稿では,この現象を透過的に実証し解析するための小型モデル(SSM)を提案する。
一方、SSMは、バニラ経験的リスク最小化が、訓練の早い段階でマイノリティよりも多数派を区別することを優先的に学んでいることを明らかにしている。
対照的に、再重み付けはバランスの取れた学習力学を復元し、多数派とマイノリティの両方に関連する特徴の同時学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 11:26:53 GMT)
Decoder Gradient Shields: A Family of Provable and High-Fidelity Methods Against Gradient-Based Box-Free Watermark Removal [34.8] ボックスフリーのモデル透かしはディープニューラルネットワーク(DNN)の知的財産保護において大きな注目を集めている。
ボックスフリーな透かしは、透かしの埋め込みと抽出にエンコーダ・デコーダ・フレームワークを使用している。
我々は,透かし除去器が所望の低損失値へのトレーニング収束を達成するのを防止するために,復号器グラディエントシールド(DGS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 07:57:37 GMT)
Double-Calibration: Towards Trustworthy LLMs via Calibrating Knowledge and Reasoning Confidence [33.6] DoublyCalは、新しい二重校正原則に基づくフレームワークである。
軽量なプロキシモデルを使用して、まずKGエビデンスをキャリブレーションされたエビデンスと共に生成する。
この校正された支持証拠は、ブラックボックスのLSMを誘導し、最終的な予測を導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 08:18:38 GMT)
Model selection and real-time skill assessment for suturing in robotic surgery [33.2] 我々はOSATSスコアに基づいてリアルタイムに外科的スキルレベルのリアルタイム予測を実現する方法について検討した。
モデル設計においては,外科的スキルレベルを予測するための多モード深層学習モデルの有効性を評価する。
スキルレベルに基づくクロスバリデーションでは,異なるスキルレベルを持つ外科医のモデルを個別に訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 11:28:59 GMT)
Nip Rumors in the Bud: Retrieval-Guided Topic-Level Adaptation for Test-Time Fake News Video Detection [32.5] 我々は、未確認ニュースビデオへのテストタイム適応を可能にする最初のフレームワークであるRADARを紹介する。
本稿では,エントロピー選択に基づく検索機構を提案する。
また、不安定なインスタンスの表現をソースドメインに明示的にアライメントする安定アンカーガイドアライメントモジュールも導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:32:25 GMT)
GloCTM: Cross-Lingual Topic Modeling via a Global Context Space [28.9] GloCTMは、モデルパイプライン全体にわたる統一的なセマンティック空間を通じて、言語間トピックアライメントを強制する、新しいフレームワークである。
出力レベルでは、複合語彙上で定義されたグローバルなトピックワード分布は、言語間でトピックの意味を構造的に同期させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 01:45:31 GMT)
MCGA: A Multi-task Classical Chinese Literary Genre Audio Corpus [28.1] MCGA (Multi-task Classical Chinese Literary Genre Audio Corpus) は、22,000のオーディオサンプルからなる119時間コーパスである。
自動音声認識(ASR)、音声からテキストへの翻訳(S2TT)、音声感情キャプション(SEC)、音声質問応答(SQA)、音声理解(SU)、音声推論(SR)の6つのタスクにまたがる多様な文学ジャンルを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 06:27:39 GMT)
Thinking Traps in Long Chain-of-Thought: A Measurable Study and Trap-Aware Adaptive Restart [27.9] TAAR(Trap-Aware Adaptive Restart)は,部分軌道から2つの信号を予測するための診断ポリシーをトレーニングするテスト時間制御フレームワークである。
推測時、TAARは予測されたトラップセグメントの前に軌道を切断し、復号を適応的に再起動する。
実験の結果,TAARはモデルパラメータを微調整することなく推論性能を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 07:26:02 GMT)
ATOD: An Evaluation Framework and Benchmark for Agentic Task-Oriented Dialogue System [27.8] 近年のタスク指向対話(TOD)システムの進歩により,対話エージェントは,対話エージェントによる対話目標の協調,長期的コンテキストの維持,非同期実行による積極的な行動が可能になった。
これらの機能は従来のTODシステムを超えて拡張されるが、既存のベンチマークではそのようなエージェント動作を評価するための体系的なサポートが欠如している。
我々は、長期的推論を必要とするリッチな注釈付き会話を生成するベンチマークおよび合成対話生成パイプラインであるATODを紹介する。
我々は,これらの次元を詳細なメトリクスに変換し,再現可能なオフラインおよびオンライン評価をサポートする総合評価フレームワークであるATOD-Evalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 00:53:43 GMT)
Optimizing User Profiles via Contextual Bandits for Retrieval-Augmented LLM Personalization [27.5] 関連性はユーティリティの信頼性の低いプロキシとして機能する、と私たちは主張する。
Llm pErsonalization のために UseR Profiles をoPtimizeする文脈的帯域幅フレームワーク PURPLE を提案する。
PURPLEは、最も関連性の高いレコードの欲求選択とは対照的に、プロファイル構築をセット生成プロセスとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 15:05:36 GMT)
How Order-Sensitive Are LLMs? OrderProbe for Deterministic Structural Reconstruction [26.5] 大言語モデル(LLM)はセマンティック理解に優れるが、スクランブルされた入力から内部構造を再構築する能力は未解明のままである。
中国語,日本語,韓国語で固定された4文字表現を用いた構造復元のための決定論的ベンチマークであるOrderProbeを紹介する。
回復精度を超えるモデルを評価するための診断枠組みを提案し,その内容は意味的忠実度,論理的妥当性,堅牢性,感度,情報密度などである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:18:48 GMT)
BiKC+: Bimanual Hierarchical Imitation with Keypose-Conditioned Coordination-Aware Consistency Policies [25.3] 両手操作に適したキープレイス条件付き協調型整合性ポリシーを提案する。
本フレームワークは,階層的模倣学習を高レベルなキープレース予測器と低レベルな軌道生成器で実現する。
特に,ロボット中心の動作特徴とタスク中心の操作スタイルの両方を考慮することで,バイマニュアルのキープットを識別するための革新的なアプローチを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 17:33:18 GMT)
Beyond Consensus: Perspectivist Modeling and Evaluation of Annotator Disagreement in NLP [25.1] アノテーションの不一致は、特に毒性の検出やスタンス分析のような主観的で曖昧なタスクに対して、NLPで広く見られる。
まず、データ、タスク、アノテータ要素にまたがる不一致の原因のドメインに依存しない分類を提示する。
次に,予測対象とプール構造によって定義された共通フレームワークを用いてモデリング手法を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 17:58:09 GMT)
Learning Stochastic Bridges for Video Object Removal via Video-to-Video Translation [24.3] ブリッジモデルを用いて映像オブジェクトの削除をビデオ間翻訳タスクとして再構成する。
ノイズd法とは異なり、我々のフレームワークは、ソースビデオ(オブジェクトを含む)からターゲットビデオ(オブジェクトを除去する)への直接パスを確立する。
このブリッジ定式化は、入力ビデオを強い構造的先行として有効に活用し、モデルに正確な除去を誘導するとともに、充填領域が周囲環境と論理的に整合していることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 14:22:14 GMT)
LSTM-MAS: A Long Short-Term Memory Inspired Multi-Agent System for Long-Context Understanding [24.0] 長い言語モデル(LLM)は、誤りの蓄積と幻覚の伝播のために処理が困難である。
我々はLSTM-MASと呼ばれるマルチエージェントシステムを設計し、LSTMの階層的な情報フローと長文理解のためのゲートメモリ機構をエミュレートする。
また,NarrativeQA,Qasper,HotpotQA,MuSiQueでは,それぞれ40.93%,43.70%,121.57%,33.12%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 05:16:23 GMT)
Imandra CodeLogician: Neuro-Symbolic Reasoning for Precise Analysis of Software Logic [23.6] 大きな言語モデル(LLM)は、コード理解タスクに強いパフォーマンスを示しています。
LLMには、プログラムの振る舞いに関する正確で徹底的な数学的推論を行う能力がない。
本稿では,ImandraXと統合されたソフトウェア論理の精密解析のためのニューロシンボリックエージェントであるCodeLogicianについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 00:16:41 GMT)
TIDE: A Trace-Informed Depth-First Exploration for Planning with Temporally Extended Goals [23.4] 時間的拡張目標(TEG)によるタスクプランニングは、AIとロボット工学において重要な課題である。
伝統的なタスク計画手法は、時間的計画問題を到達可能性の目標を持つ古典的な計画問題に変換することが多い。
我々は、時間的問題をより小さく、管理可能なリーチサブプロブレムの列に分解することで、この制限に対処する新しいアプローチであるTIDEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 19:07:03 GMT)
From Spurious to Causal: Low-rank Orthogonal Subspace Intervention for Generalizable Face Forgery Detection [23.3] 偽造非関連情報は総称して素因相関因子と呼ばれる。
我々は,表現空間に対する介入パラダイムを提案し,様々なインスタンスレベルのスプリアス相関を1つずつ追跡・ブロックする代わりに,それらを低ランク部分空間として一様にモデル化する。
提案手法は,複数のベンチマークで最先端性能を実現し,堅牢性と一般化性に優れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 05:32:55 GMT)
AGGC: Adaptive Group Gradient Clipping for Stabilizing Large Language Model Training [23.1] 大規模言語モデル(LLM)の安定化のための適応型グループワイド・グラディエント・クリッピング(AGGC)を提案する。
AGGCは、時間依存のスケジューリング機構を使用しながら、爆発と消滅を同時に行う適応間隔を構築する。
LLaMA 2-7B、Mistral-7B、Gemma-7Bの実験では、AGGCはロラより一貫して優れ、フルファインチューニングを上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 01:11:07 GMT)
Representation Learning Enhanced Deep Reinforcement Learning for Optimal Operation of Hydrogen-based Multi-Energy Systems [22.6] 水素系多エネルギー系(HMES)は、有望な低炭素・エネルギー効率の溶液として出現している。
本稿では,HESSの非線形力学および多物理過程を捉えるHMESの総合的運用モデルを開発する。
本稿では,新たな表現学習技術を統合することで,強化された深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 14:35:09 GMT)
CARLA-Round: A Multi-Factor Simulation Dataset for Roundabout Trajectory Prediction [22.4] 本稿では,円周軌道予測のためのシミュレーションデータセットであるCARLA-Roundを提案する。
データセットは、気象条件や交通密度のレベルを構造化された方法で変更し、25のシナリオが制御される。
この体系的なアプローチは、構築された実世界のデータセットで分離できない因子の影響を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 17:43:34 GMT)
Temperature effect on a kicked Tonks-Girardeau gas [22.1] キックしたトンクス-ジラルドーガスに対する有限温度の影響について検討した。
多体動的局所化は、有限かつ高温でも持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 14:36:12 GMT)
A Kernel Approach for Semi-implicit Variational Inference [21.8] 半単純変分推論(SIVI)は階層的半単純分布を通して変分族を表現する。
SIVI-SM(SIVI-SM)に対する最近のスコアマッチング手法は、ミニマックスの定式化によってこの問題に対処している。
本稿では,カーネル半単純変分推論(KSIVI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:06:12 GMT)
Language-Guided and Motion-Aware Gait Representation for Generalizable Recognition [21.8] 本稿では,LMGait という名前の言語ガイドおよびモーション対応歩行認識フレームワークを提案する。
特に,歩行系列における重要な動きの特徴を捉えるために,歩行関連言語キューを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 06:33:05 GMT)
From Relative Entropy to Minimax: A Unified Framework for Coverage in MDPs [20.9] 本稿では, 状態対応対策を直接的に定義した, 対価$U_$で表される凹凸被覆対象のファミリーを提案する。
このファミリーは、分岐に基づく境界マッチング、重み付き平均カバレッジ、最悪のケース(ミニマックス)カバレッジなど、単一のフレームワーク内で広く研究されている目的を統一する。
我々は、$$が増加するにつれて、結果の探索戦略は、探索されていない状態-アクションのペアをますます強調し、最悪のケースカバレッジの振る舞いをリカバリすることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 03:08:34 GMT)
Conditional Random Fields for Interactive Refinement of Histopathological Predictions [20.9] HistoCRFは条件付きランダムフィールド(CRF)のためのCRFベースのフレームワークである
ラベルの多様性を促進し、専門家のアノテーションを活用するペアワイズポテンシャルの新たな定義を提案する。
異なる臓器や疾患をカバーする5つのパッチレベルの分類データセットの実験では、アノテーションなしでの平均精度が16.4%、アノテーションがわずか100の27.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 15:19:40 GMT)
Automated Optimization Modeling via a Localizable Error-Driven Perspective [20.6] 本稿では,自動最適化のための新しい誤り駆動学習フレームワークを提案する。
MINDはデータ合成からポストトレーニングまで、モデルトレーニングフレームワーク全体をカスタマイズした。
MINDは、最先端の自動化最適化モデリングアプローチを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:59:01 GMT)
Toward Real-World High-Precision Image Matting and Segmentation [19.9] 本稿では、前述の問題に対処するため、FCLMと呼ばれる前景一貫性学習モデルを提案する。
まず,深度関連知識を前景表現のために伝達する深度対応蒸留方式を提案する。
対話型予測を支援するために,視覚と言語の両方のプロンプトを受信して参照対象を予測できるオブジェクト指向デコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 15:10:47 GMT)
DriveSafe: A Hierarchical Risk Taxonomy for Safety-Critical LLM-Based Driving Assistants [19.0] 運転アシスタントの安全クリティカルな障害モードを特徴付けるために,階層的で4段階のリスク分類であるDriveSafeを紹介した。
構築したプロンプトの安全性と現実性を検証するため, 広く展開されている6つのLCM間での拒絶動作を評価した。
分析の結果,評価されたモデルでは,安全でない,あるいは不適合な運転関連クエリを適切に拒否できない場合が多いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 18:50:47 GMT)
UniMo: Unified Motion Generation and Understanding with Chain of Thought [18.4] UniMoは、動き言語情報と解釈可能な思考の連鎖(CoT)を大きな言語モデルに統合する新しいフレームワークである。
動作生成と理解の両方において、UniMoは既存の統合モデルとタスク固有モデルを大幅に上回っており、最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 17:56:49 GMT)
Learning Language-Driven Sequence-Level Modal-Invariant Representations for Video-Based Visible-Infrared Person Re-Identification [18.2] 言語駆動型シーケンスレベルモード不変表現学習(LSMRL)を提案する。
これには、時空間特徴学習(STFL)モジュール、意味拡散(SD)モジュール、相互モーダル相互作用(CMI)モジュールが含まれる。
大規模なVVI-ReIDデータセットの実験は、ALOTA法よりもLSMRLの方が優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 14:18:23 GMT)
Reframing Conversational Design in HRI: Deliberate Design with AI Scaffolds [18.0] 本稿では,人間とロボットの会話を意図的に設計するシステムであるAI-Aided Conversation Engine(ACE)を紹介する。
1)「ブランクページ問題」を克服するために初期即時生成を足場とするLLM音声エージェント,2)会話文の粒度と接地フィードバックの収集を可能にするアノテーションインターフェース,3)LLMを使用してユーザのフィードバックを即時改善する。
その結果、ACEはロボット行動の創出を促進するため、より明確かつ特異性が高くなり、ACEによって生成されたプロンプトは、高品質な人間とロボットの対話に繋がることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 15:21:21 GMT)
Deep learning-based neurodevelopmental assessment in preterm infants [18.0] 階層型Dense Attention Network と呼ばれる新しいセグメンテーションニューラルネットワークを提案する。
本アーキテクチャでは,低コントラストボリュームデータの特徴識別を強化するために,3次元空間チャネルアテンション機構と,アテンション誘導高密度アップサンプリング戦略を組み合わせた。
実験により,本手法は最先端のベースラインに比べて高いセグメンテーション性能を示し,イソセンス組織分化の課題を効果的に解決できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 07:42:13 GMT)
Small Updates, Big Doubts: Does Parameter-Efficient Fine-tuning Enhance Hallucination Detection ? [17.1] 本研究では,PEFTが幻覚検出に及ぼす影響を包括的実証研究により系統的に検討した。
実験によりPEFTは幻覚検出能力を一貫して強化することが示された。
さらに解析した結果,PEFT法は,不確かさのエンコード化や表面化を主な要因としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 21:39:24 GMT)
Data-centric Prompt Tuning for Dynamic Graphs [16.5] 動的グラフは、現実世界のシナリオで複雑な関係や進化する関係をモデル化する能力によって、注目を集めている。
従来のアプローチでは、動的リンク予測を使用してトレーニング前のモデルを使用して、結果のノードの時間的埋め込みを特定の下流タスクに直接適用する。
データ中心のプロンプトフレームワークであるDDGPromptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 08:03:09 GMT)
LLMs Meet Isolation Kernel: Lightweight, Learning-free Binary Embeddings for Fast Retrieval [16.3] 大規模言語モデル(LLM)は近年,テキスト表現の大幅な進歩を実現している。
埋め込みは通常高次元であり、かなりのストレージと検索オーバーヘッドをもたらす。
本稿では,LLM埋め込みをバイナリ埋め込みに変換する学習自由な手法であるEmphIsolation Kernel Embedding(IKE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:24:02 GMT)
Accelerated MR Elastography Using Learned Neural Network Representation [16.3] 線形部分空間モデルの非線形拡張としてのディープニューラルネットワーク表現。
ネットワーク重みは、自己教師方式で複数レベルk空間の連続的な損失を用いて学習した。
解剖学的構造の類似性を含めて, 相コントラスト比等級と相先行を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:14:24 GMT)
A Training-Free Guess What Vision Language Model from Snippets to Open-Vocabulary Object Detection [16.2] Open-Vocabulary Object Detection (OVOD)は、あらゆるものを検知する機能を開発することを目的としている。
本稿では,普遍的な理解パラダイムを形成するために,学習自由なギース・オブ・ビジョン言語モデルを提案する。
提案したGW-VLMは,トレーニングステップを使わずに,最先端の手法と比較して優れたOVOD性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 05:14:42 GMT)
Taming Various Privilege Escalation in LLM-Based Agent Systems: A Mandatory Access Control Framework [16.1] LLM(Large Language Model)ベースのエージェントシステムは、複雑な現実世界のタスクに対してますます多くデプロイされている。
本稿では,特権エスカレーションのレンズによる攻撃の理解と軽減を目的としている。
属性ベースアクセス制御(ABAC)に基づく必須アクセス制御フレームワークSEAgentを提案する。
評価の結果,SEAgentは低偽陽性率と無視可能なシステムオーバーヘッドを維持しつつ,様々な特権のエスカレーションを効果的に抑制していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 03:22:56 GMT)
Adaptive Requesting in Decentralized Edge Networks via Non-Stationary Bandits [16.0] 複数のクライアント、アクセスノード(AN)、サーバからなるエッジネットワークにおいて、時間に敏感なクライアントの情報鮮度を最適化することを目的とした分散協調要求問題について検討する。
我々は、報酬を顧客によるANの選択による情報削減の年齢と定義し、この問題を静止しないマルチアームバンディットとして定式化する。
この分散された部分的に観測可能な環境では、結果として得られる報酬プロセスは履歴に依存し、クライアント間で結合され、期待される報酬の急激な変化と漸進的な変化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 01:05:07 GMT)
MyGram: Modality-aware Graph Transformer with Global Distribution for Multi-modal Entity Alignment [15.0] MyGramはマルチモーダルなエンティティアライメントのための大域分布を持つモダリティ対応グラフトランスである。
モーダリティ内での深い構造的文脈情報を取得するためのモーダリティ拡散学習モジュールを開発した。
さらに,マルチモーダル特徴によって形成される4次元並列トミープの体積を最小化することにより,正規化制約として機能するグラムロスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:51:42 GMT)
SimFuzz: Similarity-guided Block-level Mutation for RISC-V Processor Fuzzing [14.5] 歴史的バグトリガー入力から高品質なシードコーパスを構築するファジングフレームワークであるSimFuzzを提案する。
我々は、広く使われている3つのRISC-Vプロセッサ、Rocket、BOOM、XiangShan上でSimFuzzを評価した。
SimFuzzは、高品質なシードコーパスで最大73.22%のマルチプレクサカバレッジを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 00:11:24 GMT)
Learn Like Humans: Use Meta-cognitive Reflection for Efficient Self-Improvement [12.3] 本稿では,メタ認知エージェントである反射自己改善(MARS)を提案する。
MARSは、原則に基づくリフレクションと手続き的リフレクションを統合することで、人間の学習を模倣する。
6つのベンチマーク実験により、MARSは最先端の自己進化システムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:12:26 GMT)
Preserving Fairness and Safety in Quantized LLMs Through Critical Weight Protection [12.3] 本研究では,静的および動的量子化手法が,本質的および外生的バイアスと安全性アライメントを測定するベンチマークにおいて,公正性と安全性に与える影響について検討した。
公平性については、英語、フランス語、オランダ語、スペイン語、トルコ語を評価します。
本稿では,量子化時の公正度と安全性と重みを識別・保存する新しい手法であるCritical Weight Protectionを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:21:47 GMT)
Direct temperature readout in nonequilibrium quantum thermometry [12.1] 熱力学推論戦略に基づく直接温度読み出し方式を開発した。
量子ビット型温度計における補正された動的温度を,非平衡初期状態の範囲で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 04:49:21 GMT)
QSPE: Enumerating Skeletal Quantum Programs for Quantum Library Testing [12.0] 本稿では,差分テストの原則に従う実践的アプローチであるQSPEを提案し,量子ライブラリに対する既存のアプローチであるSPEを拡張した。
QSPEは完全に自動化されており、事前設定やドメインの専門知識を必要としない。
我々の実験では、QSPEアプローチは、複数の量子コンピューティングプラットフォームにまたがる22,770のプログラム変種を生成する際、顕著な効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 08:10:40 GMT)
Process In-Context Learning: Enhancing Mathematical Reasoning via Dynamic Demonstration Insertion [11.7] 本稿では,リアルタイムな推論要求に応答して数学的推論を促進するプロセス・インコンテキスト・ラーニング(PICL)を提案する。
1)推論過程における意味論とエントロピーを分析し、そのコア特性を要約することにより、潜在的な混乱点を同定する。
混乱したコンテキストにマッチするデモプールから関連するデモを取得し、進行中の推論プロセスに直接挿入して、その後のステップをガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:20:06 GMT)
Task-Driven Prompt Learning: A Joint Framework for Multi-modal Cloud Removal and Segmentation [11.5] TDP-CRはタスク駆動のフレームワークで、クラウド削除と土地被覆のセグメンテーションを共同で行う。
我々のアプローチの中心は、雲の厚さと空間の不確かさを符号化する学習可能な劣化プロンプトを利用するPrompt-Guided Fusionメカニズムである。
LuojiaSET-OSFCRデータセットの実験は、我々のフレームワークの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 13:32:38 GMT)
Inverse Rendering for High-Genus 3D Surface Meshes from Multi-view Images with Persistent Homology Priors [11.2] 画像から3Dオブジェクトを再構成することは、本質的には幾何学、外観、トポロジーの曖昧さによる不適切な問題である。
本稿では,これらの曖昧さを解決するためにトポロジ的制約を活用する新しい戦略である,永続的ホモロジー先行と協調レンダリングを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 20:06:19 GMT)
LIBRA: Language Model Informed Bandit Recourse Algorithm for Personalized Treatment Planning [10.9] 我々は,アルゴリズム・リコース,コンテキスト・バンディット,大規模言語モデル(LLM)をシームレスに統合する統合フレームワークを導入する。
LLMのドメイン知識とバンド学習の統計的厳密さを戦略的に組み合わせたLanguage Model-Informed Bandit Recourse Algorithmを提案する。
人工環境実験と実際の高血圧管理症例実験により、GLRBとLIBRAは後悔、治療の質、サンプル効率を改善することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 04:37:20 GMT)
Utilizing Metadata for Better Retrieval-Augmented Generation [10.9] 本稿ではメタデータを意識した検索手法の体系的研究を行う。
平文のベースラインとメタデータを直接埋め込むアプローチを比較します。
プレフィックスと統合埋め込みは、平文ベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 01:11:03 GMT)
Acting Flatterers via LLMs Sycophancy: Combating Clickbait with LLMs Opposing-Stance Reasoning [10.8] シコファシー(Sycophancy)は、ユーザーの真実に対する信念と一致する推論を生み出す傾向にある。
本研究は、この行動を利用して、対立する視点から対照的な推論を生成する新しいアプローチを提案する。
我々は3つのBERTエンコーダを統合してタイトルとその関連する推論を表現できるローカルなOpposing ReasoningベースのClickbait検出モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 11:57:23 GMT)
Human-Human-AI Triadic Programming: Uncovering the Role of AI Agent and the Value of Human Partner in Collaborative Learning [10.8] 我々の研究は、人間-人間-AI(HHAI)三進プログラミングを導入し、AIエージェントは人間のパートナーの代わりに、追加の協力者として機能する。
三進的HHAI条件では、参加者は仕事においてAI生成コードに依存していなかった。
これらの知見は、AIを可視化し、人間の仲間に説明責任を持たせることによって、三進的セッティングが社会的に共有される学習の規制をどのように活性化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 18:32:54 GMT)
\textit{FocaLogic}: Logic-Based Interpretation of Visual Model Decisions [10.5] FocaLogicは、論理に基づく表現を通じて視覚モデル決定を解釈し、定量化するように設計された、モデルに依存しないフレームワークである。
FocaLogicは、視覚領域が終端する視覚焦点の最小の解釈可能なサブセットを識別する。
これらの視覚的焦点を正確でコンパクトな論理的表現に変換し、透明で構造化された解釈を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 13:28:02 GMT)
One-Shot Price Forecasting with Covariate-Guided Experts under Privacy Constraints [10.5] そこで本稿では,トークン化と符号化の間の疎混合層を注入することにより,事前学習した予測モデルを拡張したMoEモジュールを提案する。
MoE-Encoderは、強いベースラインに比べて予測精度が大幅に向上する。
この結果から,MoE-Encoderは,基本時系列モデルに対して,スケーラブルでプライバシに配慮した拡張機能を提供することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:13:57 GMT)
Analyzing Cancer Patients' Experiences with Embedding-based Topic Modeling and LLMs [10.3] 本研究では,患者ストーリーテリングデータから意味のあるテーマを明らかにするために,ニューラルトピックモデリングとLLMを用いた。
我々は,がん患者への書面によるインタビューの収集を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 20:06:14 GMT)
Approximation Algorithm for Constrained $k$-Center Clustering: A Local Search Approach [10.3] 本稿では,制約付きk中心クラスタリング問題について検討し,インスタンスレベルのNot-link (CL) と must-link (ML) の制約を背景知識として組み込む。
2 の近似比を最適に達成し,支配的集合問題への変換に基づく新しい局所探索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:39:41 GMT)
SupScene: Learning Overlap-Aware Global Descriptor for Unconstrained SfM [10.0] SupSceneは、Structure-from-Motion(SfM)に類似した幾何学的性質の重なり合う画像対を見つけるのに適した、グローバルな記述子を学習する新しいソリューションである。
提案手法は,NetVLADを著しく上回りながら,トレーニング可能なパラメータを無数に導入し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 06:28:47 GMT)
TF-CoDiT: Conditional Time Series Synthesis with Diffusion Transformers for Treasury Futures [9.9] Diffusion Transformers (DiT)は、株価や注文フローなどの金融時系列データを合成するマイルストーンを達成した。
この研究は、低容積、市場依存、多変数間のグループ相関など、金融先物データの特徴を強調する。
TF-CoDiT は,言語制御された未来予測合成のための最初の DiT フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:27:56 GMT)
ARC: Active and Reflection-driven Context Management for Long-Horizon Information Seeking Agents [9.8] ARCは、コンテキスト管理を体系的に定式化するフレームワークである。
実行中にコンテキストを動的内部推論状態として扱う。
パッシブ・コンテクスト・コンテクスト・コンプレックス・メソッドよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:17:50 GMT)
PPA-Plan: Proactive Pitfall Avoidance for Reliable Planning in Long-Context LLM Reasoning [8.9] 大規模言語モデル(LLM)は、関連する情報がわずかに分散されている長いコンテキストに対する推論に苦慮する。
PPA-Plan(PPA-Plan)は、長期コンテキスト推論のためのプロアクティブな計画戦略であり、計画生成前の障害防止に重点を置いている。
長期コンテキストQAベンチマークの実験では、PPA-Planが生成したプランの実行は、既存のプラン・アンド・エグゼクティブメソッドと直接プロンプトを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 04:48:36 GMT)
SMc2f: Robust Scenario Mining for Robotic Autonomy from Coarse to Fine [8.7] RefAVは、大きな言語モデル(LLM)を使用して、空間的かつ時間的にシナリオをローカライズするエンドツーエンドフレームワークである。
SMc2fは、粗い画像テキストフィルタリングに視覚言語モデル(VLM)を使用するパイプラインである。
公開データセットの実験は、検索品質と効率の両方において、かなりの向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 11:25:55 GMT)
EmoLat: Text-driven Image Sentiment Transfer via Emotion Latent Space [8.5] EmoLatは、細粒度でテキスト駆動のイメージ感情伝達を可能にする新しい感情潜在空間である。
EmoLat内では、感情、オブジェクト、視覚属性間の関係構造をキャプチャする感情意味グラフが構築されている。
EmoLat上に構築されたクロスモーダルな感情伝達フレームワークは,テキストとEmoLat機能の併用によるイメージ感情の操作を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 15:07:36 GMT)
Active Semantic Mapping of Horticultural Environments Using Gaussian Splatting [8.2] 移動マニピュレータを用いた園芸環境のためのアクティブな3次元再構築フレームワークを提案する。
提案システムは,従来のOctomap表現と3次元ガウススプラッティングを統合し,高精度かつ効率的な目標認識マッピングを実現する。
分解能0.01mオクトマップに比べて, ノイズフリー条件下では果実レベルのF1スコアが6.6%, セグメンテーションノイズ下では28.6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 17:46:07 GMT)
ELLMPEG: An Edge-based Agentic LLM Video Processing Tool [8.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ChatGPTのような生成AIシステムの基盤である。
最近のエージェントAIの進歩は、オープンでローカルにデプロイされたツールやLLMを利用するより良い方法を提供する。
本稿では,映像処理コマンドの自動生成のためのエッジ対応エージェント LLM フレームワーク ELL を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 14:51:21 GMT)
Principal Component Analysis-Based Terahertz Self-Supervised Denoising and Deblurring Deep Neural Networks [8.0] テラヘルツ (THz) システムは本質的に周波数依存性の劣化効果を導入し、振幅画像における低周波のぼかしと高周波ノイズをもたらす。
主成分分析(PCA)に基づく自己教師型 denoising and deblurring Network(THz-SSDD)を提案する。
このネットワークは、ノイズの本質的な特徴を捉えるために、再帰的から再帰的な自己教師付き学習戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 19:45:01 GMT)
PTL-PINNs: Perturbation-Guided Transfer Learning with Physics- Informed Neural Networks for Nonlinear Systems [8.0] PINNのための摂動誘導型転送学習フレームワーク(PTL-PINN)を提案する。
PTL-PINNは閉形式式を用いて近似線形摂動系を解き、行列ベクトル乗算の時間的複雑さを高速に一般化する。
我々は,PTL-PINNが,最大1桁の計算速度で,様々なRunge-Kutta法に匹敵する精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 16:09:33 GMT)
Mitigating Cultural Bias in LLMs via Multi-Agent Cultural Debate [7.5] 大規模言語モデル(LLM)は、体系的な西洋中心の偏見を示すが、非西洋の言語がそれを緩和できるかどうかはまだ検討されていない。
我々は、中国語のバイリンガルベンチマークであるCEBiasBenchと、偏見の判断を明確化するためのマルチエージェント投票(MAV)を紹介する。
この枠組みを用いることで、中国はそれを排除するのではなく、単に東アジアの視点に偏見を移すだけであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 16:00:34 GMT)
RCDN: Real-Centered Detection Network for Robust Face Forgery Identification [7.4] 既存の検出方法は、同一領域内でトレーニングやテストを行う場合、ほぼ完璧な性能を達成する。
新しい偽造技術が継続的に出現し、検出器は目に見えない操作に対して信頼性を保たなければならない。
本稿では,周波数空間畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フレームワークであるReal-Centered Detection Network (RCDN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 17:09:15 GMT)
Visual-Language-Guided Task Planning for Horticultural Robots [7.2] ロボットタスク計画の指針として視覚言語モデル(VLM)を用いた新しいモジュラーフレームワークを提案する。
本研究は,単作・多作環境における短期・長期の作物モニタリングタスクのベンチマークに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 04:45:31 GMT)
A pipeline for enabling path-specific causal fairness in observational health data [7.1] 我々は、経路特異的因果フェアネスに焦点を当て、バイアスが発生する社会的・医療的文脈をよりよく検討する。
構造フェアネスモデルを観察医療環境にマッピングし、因果フェアモデルをトレーニングするための一般化可能なパイプラインを作成する。
この研究は、直接的および間接的な医療バイアスに対処する因果公正機械学習モデルをトレーニングするためのモデルに依存しないパイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:01:19 GMT)
Multimodal Feedback for Handheld Tool Guidance: Combining Wrist-Based Haptics with Augmented Reality [7.0] 光シースルー拡張現実(AR)における視覚的手首フィードバックがハンドヘルドツール運動の空間的誘導をいかに向上させるかを検討する。
以上の結果から,手首をベースとした触覚をARシステムに統合し,手術指導などの視覚的タスクを高精度で複雑化する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:49:00 GMT)
Enhancing LLM-Based Data Annotation with Error Decomposition [6.7] 大規模言語モデルは、データアノテーションタスクのための人間のコーディングに代わるスケーラブルな代替手段を提供する。
主観的アノテーションタスクのパフォーマンスは、一貫性が低く、エラーを起こしやすい。
モデル駆動不正確性からタスク独立性の曖昧さを分離するために,ヒューマン・イン・ザ・ループのステップを取り入れた診断評価パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 05:43:17 GMT)
VIRTUE: Versatile Video Retrieval Through Unified Embeddings [6.5] 我々は,コーパスとモーメントレベル検索機能を統合したMLLMベースの多目的ビデオ検索フレームワークであるVIRTUEを提案する。
我々は,共有MLLMバックボーンを用いて生成した視覚的およびテキスト的埋め込みのコントラストアライメントを用いて,効率的な埋め込みベースの候補探索を容易にする。
我々の埋め込みモデルは,700K対のビジュアルテキストデータサンプル上でローランク適応(LoRA)を効果的に訓練し,ゼロショットビデオ検索タスクにおける他のMLLM手法を超越した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 23:13:38 GMT)
A Multi-Agent System for Generating Actionable Business Advice [6.3] 顧客のレビューには、製品の弱点とユーザニーズのアンメットに関する豊富なシグナルが含まれている。
既存の分析手法が記述的タスクを超えて動くことは滅多にない。
規範的意思決定支援のための多エージェントLLMベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:07:55 GMT)
Cultural Analytics for Good: Building Inclusive Evaluation Frameworks for Historical IR [6.2] この研究は、情報検索と文化的分析の分野を橋渡しし、歴史的知識への公平なアクセスを支援する。
The British Library BL19 digital collection, we construct a benchmark for studies in language, terminology and retrieve in the 19th century fiction and non-fiction。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 01:54:55 GMT)
Offline Policy Learning with Weight Clipping and Heaviside Composite Optimization [6.1] オフラインポリシー学習は、歴史的データを使用して、最適なパーソナライズされた決定ルールを学ぶことを目的としています。
そこで我々は,小確率のスコアをトラストするウェイトクリッピング推定器に基づくオフラインポリシー学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 17:35:00 GMT)
Segment and Matte Anything in a Unified Model [5.9] Segment Anything (SAM)は先日,ゼロショットの一般化とフレキシブルプロンプトを実証することによって,セグメンテーションの境界を推し進めた。
SAMの軽量拡張であるSegment And Matte Anything(SAMA)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 19:43:10 GMT)
Contour-integral based quantum eigenvalue transformation: analysis and applications [5.8] 固有値変換は量子特異値変換フレームワークの範囲を超えている。
固有値変換の観測可能量を3ドルキュービットで推定する量子アルゴリズムを提案する。
一般微分方程式を解く場合、輪郭積分アルゴリズムは既存の量子アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 08:29:36 GMT)
Event Detection with a Context-Aware Encoder and LoRA for Improved Performance on Long-Tailed Classes [5.7] リッチで双方向なコンテキストに依存する自然言語理解タスクのアーキテクチャボトルネックについて検討する。
Macro-F1は、イベントタイプの長い範囲にわたるモデルの能力のより代表的な尺度です。
微調整中にローランド適応(LoRA)を使用すると、特にマクロF1スコアが大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 06:40:55 GMT)
Lost in Aggregation: The Causal Interpretation of the IV Estimand [5.5] 骨材処理の因果効果は一般的に曖昧であり, 骨材への介入のインスタンス化の仕方によって異なる。
次に、介入分布と、標準機器変数推定器が集合効果を識別するアグリゲーション設定の条件を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 17:43:45 GMT)
Peres-type Criterion of Einstein-Podolsky-Rosen Steering for Two Qubits [5.5] 量子非局所性は、絡み合い、ベルの非局所性、アインシュタイン=ポドルスキー=ローゼンの操舵を通じて多部類系に現れる。
2キュービット系におけるEPRステアリングのためのペレス型基準を確立することができることを示す。
我々は、この基準がワーナー状態の操縦性に必要かつ十分な条件であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 15:30:39 GMT)
An Overlay Multicast Routing Method Based on Network Situational Aware-ness and Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning [5.1] マルチエージェント深層階層型強化学習手法MA-DHRL-OMを提案する。
SDNのグローバルビューを使用して、OMパス計画のためのトラフィック認識モデルを構築している。
実験の結果,MA-DHRL-OMは遅延,帯域幅利用,パケットロスにおいて既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 07:50:10 GMT)
Are LLMs Ready for TOON? Benchmarking Structural Correctness-Sustainability Trade-offs in Novel Structured Output Formats [5.1] 大規模言語モデル(LLM)は、下流システムのための構造化された機械可読出力を生成するためにますます必要とされる。
構造化された出力形式は、正確性だけでなく、環境効率についても評価されるべきである。
本稿では, トークン使用量, 生成時間, 推定炭素排出量を測定する構造生成のための持続可能性を考慮した評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 11:42:02 GMT)
To Copy or Not to Copy: Copying Is Easier to Induce Than Recall [5.1] 言語モデルは、重みに格納されたパラメトリック知識と、プロンプトの文脈情報とを仲裁しなければならない。
本研究は, モデルアクティベーションから慣性ベクトルを抽出し, その選択に関する力学的検討を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 14:46:29 GMT)
Advances in LLM Reasoning Enable Flexibility in Clinical Problem-Solving [5.0] 大規模言語モデル (LLM) は、医学的質問応答ベンチマークにおいて高い精度を達成している。
臨床推論におけるLLMの認知的柔軟性の向上について質問した。
OpenAI、Grok、Gemini、Claude、DeepSeekファミリーの推論モデルについて、医学的抽象化と推論コーパス(mARC)について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 01:13:48 GMT)
SynQP: A Framework and Metrics for Evaluating the Quality and Privacy Risk of Synthetic Data [4.7] 合成データ生成におけるプライバシーベンチマークのためのオープンフレームワークであるSynQPを紹介する。
また、機械学習モデルの確率的性質を考慮に入れたプライバシー指標の必要性も強調します。
私たちの仕事は、プライバシー評価の透明性と信頼性を向上させる重要なツールを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 17:51:14 GMT)
Learning Audio-Visual Embeddings with Inferred Latent Interaction Graphs [4.6] 最も対照的で三重奏法は、クリップごとにスパースアノテートされたラベルを使用し、どんな共起も意味的類似性として扱う。
本稿では,これらの問題に対処するために,ソフトラベル予測と推論潜在相互作用を利用するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 10:13:07 GMT)
DeFlow: Decoupling Manifold Modeling and Value Maximization for Offline Policy Extraction [4.6] 本稿では、フローマッチングを利用して複雑な振る舞い多様体を忠実にキャプチャする、分離されたオフラインRLフレームワークであるDeFlowを紹介する。
フロー多様体の明示的でデータ由来の信頼領域内で,軽量な精細化モジュールを学習することにより,この問題に対処する。
DeFlowは、挑戦的なOGBenchベンチマークで優れたパフォーマンスを実現し、オフラインからオンラインへの効率的な適応を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 06:21:38 GMT)
Mapping the maturation of TCM as an adjuvant to radiotherapy [4.1] 補体医学の腫瘍学への統合は、放射線治療の補助として伝統的な中国医学(TCM)の採用が増加するというパラダイムシフトを表している。
ここでは69,745の出版物(2000～2025年)を大規模に分析し、出版における協調的な拡大と縮小、国際協力、および定義イデオレート・テストのパターンを反映した資金提供のコミットメントによって定義された循環進化を生み出す。
この分析は、現在の研究課題が成熟した分野を指しており、おそらく何か新しいことが起きつつあることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 05:58:15 GMT)
Neural Isomorphic Fields: A Transformer-based Algebraic Numerical Embedding [4.1] そこで本研究では,数値を直接使用する代わりに,数値に対する埋め込みベクトルを提案する。
これらの埋め込みは、数値不安定を防ぎながら重要な代数的性質を維持することを目的としている。
代数演算を保存する固定長数埋め込みベクトルを初めて導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 16:25:52 GMT)
Domain-specific Hardware Acceleration for Model Predictive Path Integral Control [4.0] 本稿では,モデル予測制御(MPC)とモデル予測経路積分(MPPI)制御のためのハードウェアアクセラレータを提案する。
結果,MPPIカスタムアクセラレータでは,GPUベースのMPPI実装よりも正確なトラジェクトリが可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 15:44:52 GMT)
Powerful Training-Free Membership Inference Against Autoregressive Language Models [3.9] EZ-MIAは、重要な観測値を利用するメンバーシップ推論攻撃であり、記憶はエラー位置において最も強く現れる。
本稿では,誤差位置における確率シフトの方向不均衡を計測する誤差ゾーン(EZ)スコアを導入する。
その結果、微調整言語モデルのプライバシーリスクは、これまで理解されていたよりもかなり大きいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 16:59:41 GMT)
Many Hands Make Light Work: An LLM-based Multi-Agent System for Detecting Malicious PyPI Packages [3.8] PyPIのようなオープンソースリポジトリの悪意のあるコードは、ソフトウェアサプライチェーンに対する脅威が増大している。
本稿では,悪質なPyPIパッケージを検出するために協調言語モデルを用いたマルチエージェントシステムであるLAMPSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 19:43:22 GMT)
Detecting 3D Line Segments for 6DoF Pose Estimation with Limited Data [3.3] そこで本研究では,産業環境で用いられるビンに着目した6DoFポーズ推定手法を提案する。
まず,その頂点に対応する中間3次元線分を検出することで,ビンの立方体形状を推定する。
提案手法は,現在最先端の6DoFポーズ推定法よりも精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 15:49:26 GMT)
Robust Verification of Concurrent Stochastic Games [3.3] 我々は *robust CSGs* とそのサブクラス *interval CSGs* (ICSGs) を紹介する。
本稿では、遷移の不確実性に関する最悪の仮定の下で、これらのモデルの *robust* 検証のための新しいフレームワークを提案する。
我々はPRISMgamesモデルチェッカーの実装を構築し、大規模なベンチマークからICSGの堅牢な検証が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 10:42:44 GMT)
From LLMs to Agents in Programming: The Impact of Providing an LLM with a Compiler [2.7] 大規模言語モデルは、自然言語とプログラム生成とソフトウェア開発において顕著な能力を示してきた。
本稿では,そのようなエージェントがソフトウェア開発ツールへのアクセスから恩恵を受ける程度について検討する。
コンパイラと統合することで、言語モデルの役割が受動的ジェネレータからアクティブエージェントにどのようにシフトするかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 19:43:06 GMT)
AI for Green Spaces: Leveraging Autonomous Navigation and Computer Vision for Park Litter Removal [2.6] アメリカだけでも500億個のごみがある。
公園内のゴミを自律的にナビゲートし、識別し、拾い上げるロボットの構築を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:05:05 GMT)
Learning Legged MPC with Smooth Neural Surrogates [2.4] 本研究では,スムーズなスムーズなスムーズ性を持つニューラルネットワークであるスムーズなニューラルサロゲートを導入し,接触による軌道最適化の予測と導出を行う。
これらのモデルを,脚ロボット力学で観測された経験的誤差分布とよく一致した重み付き確率を用いて訓練する。
難易度を増大させるゼロショット移動タスク全体において、堅牢な学習を伴うスムーズなニューラルサロゲートは、単純で良質な振る舞いに対して累積コストを一定に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 21:14:45 GMT)
Communication-Corruption Coupling and Verification in Cooperative Multi-Objective Bandits [2.2] 敵の汚職と限定的検証の下で,ベクトル値の報奨を伴う協調的多腕包帯について検討した。
固定環境サイドの予算$$は、$$から$N$までの効果的な汚職レベルに変換できることを示す。
さらに、避けられない追加的な$()$ペナルティや、クリーンな情報なしではサブ線形後悔が不可能な高破壊体制$=(NT)$など、情報理論の限界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 06:13:52 GMT)
CoSMeTIC: Zero-Knowledge Computational Sparse Merkle Trees with Inclusion-Exclusion Proofs for Clinical Research [2.0] CoSMeTICはゼロ知識計算フレームワークであり、臨床研究において個々の参加者のデータに対する検証済みの包含と排他的証明を生成する。
我々は,CoSMeTICが統計的忠実性を維持しつつ,強力なプライバシー保証を実現することを実証した。
以上の結果から,CoSMeTICは大規模臨床研究において厳格なプライバシ保護による規制コンプライアンスを実現するための,スケーラブルで実用的な代替手段である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 18:47:17 GMT)
Nested Named Entity Recognition in Plasma Physics Research Articles [1.7] 本稿では,プラズマ物理研究論文から名前付きエンティティを抽出するための軽量なアプローチを提案する。
まず、ネストされたNERタスク用に設計された16のクラスで、プラズマ物理コーパスに注釈を付ける。
第2に,独立したBERT-CRFモデルをプラズマ物理テキスト中の個々のエンティティタイプを認識するために訓練する,エンティティ固有モデル特殊化手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 08:59:03 GMT)
ARMARecon: An ARMA Convolutional Filter based Graph Neural Network for Neurodegenerative Dementias Classification [1.6] アルツハイマー病 (AD) や前頭側頭型認知症 (FTD) などの神経変性疾患の早期発見は、重度の疾患ステージへの進行のリスクを軽減するために不可欠である。
本稿では,ARMAReconについて紹介する。ARMAReconは,自動回帰移動平均(ARMA)グラフフィルタリングを再構成駆動の目的と統合し,特徴表現の強化と分類精度の向上を図る。
ARMAReconは、ホワイトマター領域から抽出した20ビンのフラクショナル異方性(FA)ヒストグラム特性を利用して、局所的および大域的接続を効果的にモデル化し、過度な平滑化を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 14:31:33 GMT)
Non-Trivial Topological Majorana Architectures: Mobius and Trefoil Band Topologies evaluated by Signal to Noise Ratio and Coherence time mesuarements [1.5] トポロジカル量子コンピューティングは、局所的な特徴よりもグローバルな状態に格納されているため、ノイズに対する感度が低いことが期待されている。
異なる位相不変量を持つ3つの測地(Mobius strip, a loop, a trefoil knot)について検討した。
3つの位相全体において、コヒーレンス時間は類似しており、幾何への明確な依存はない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 21:48:35 GMT)
Automating Parameter Selection in Deep Image Prior for Fluorescence Microscopy Image Denoising via Similarity-Based Parameter Transfer [1.3] 教師なし深層画像事前(DIP)は、教師付き深層学習に関連する訓練データ要件と限定的な一般化の欠点に対処する。
キャリブレーションデータセットからテスト画像へのパラメータ転送は,定量的な画像類似度尺度に基づく転送よりも類似し,良好な性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 13:47:41 GMT)
Reliable Deep Learning for Small-Scale Classifications: Experiments on Real-World Image Datasets from Bangladesh [1.1] バングラデシュで公開されている5つの実世界の画像データセットを対象に,コンパクトなCNNを評価した。
ネットワークは高い分類精度、効率的な収束、計算オーバーヘッドの低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 05:15:22 GMT)
Kernel-Based Learning of Safety Barriers [0.9] 安全クリティカルなアプリケーションにおけるAIアルゴリズムの迅速な統合は、厳格な安全基準を満たす能力に対する懸念を高めている。
従来の安全検証ツールでは、AI駆動システムのブラックボックスの性質に苦戦している。
離散時間力学を用いたブラックボックスシステムの安全性検証と合成のためのデータ駆動方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 10:42:35 GMT)
The Language You Ask In: Language-Conditioned Ideological Divergence in LLM Analysis of Contested Political Documents [0.9] 本研究では,ロシア語およびウクライナ語における大規模言語モデル(LLM)とプロンプトの比較を行った。
同一のソース材料と並列クエリ構造にもかかわらず、結果として得られた分析は、修辞的位置決め、イデオロギー的方向、解釈的結論に大きく変化した。
ロシア語のアウトプットは、ロシア国家の談話に共通する物語を反映し、市民社会の俳優を民主的な委任を損なう非合法的なエリートとして特徴づけた。
ウクライナ語によるアウトプットは、西側のリベラル民主主義政治科学の語彙的特徴を取り入れ、民主的コンテストにおいて同じ俳優を正当な利害関係者として扱った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 21:00:36 GMT)
Abstract Argumentation with Subargument Relations [0.8] Dungの抽象的な議論フレームワークは、アタック関係を通じてのみ、引数の許容性を特徴付ける。
このフレームワークは、多くの構造化議論形式の中心となる構造的依存関係を表現する能力を制限する。
本稿では,アタックを基本的関係として扱う明示的部分論関係に富んだ抽象的論証フレームワークについて検討する。
このフレームワークは、構造情報の原則的な抽象化を提供し、抽象的受容可能性推論における部分論の役割を明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:54:10 GMT)
Replayable Financial Agents: A Determinism-Faithfulness Assurance Harness for Tool-Using LLM Agents [0.8] LLMエージェントは、規制監査のリプレイに苦労する: トランザクションフラグ付き決定を同じ入力で再現するように要求された場合、ほとんどのデプロイメントは一貫性のある結果を返すことができません。
本稿では,金融サービスに展開するツール利用エージェントにおけるトラジェクティブ決定性およびエビデンス条件の忠実度を測定するためのフレームワークであるDFAHを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 19:47:55 GMT)
Human-AI Collaborative Inductive Thematic Analysis: AI Guided Analysis and Human Interpretive Authority [0.8] 本研究は,インダクティブ・セマティック・アナリティクスGPT(ITA-GPT)と研究者がどのように相互作用するかを検討する。
ITA-GPTは、帰納的テーマ分析をサポートするように設計されたAIツールである。
この研究は、実体的な発見よりも分析過程に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 00:38:36 GMT)
Indoor Occupancy Classification using a Compact Hybrid Quantum-Classical Model Enabled by a Physics-Informed Radar Digital Twin [0.7] この研究は、プライバシー保護レーダー占有センシングにおけるハイブリッド量子モデルのための厳密なベースラインを確立する。
2ビットのHQNNは60GHzのデジタルツインと実際のレーダー計測を用いて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に対してベンチマークされる。
クリーンな条件下では、HQNNは最大170倍のパラメータ(0.066M)で高い精度(99.7%合成、97.0%実数)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 06:27:48 GMT)
Digital FAST: An AI-Driven Multimodal Framework for Rapid and Early Stroke Screening [0.7] 本研究では,F.A.S.T.アセスメントで収集したデータをもとに,高速かつ非侵襲的な2次脳卒中自動スクリーニングのための多モード深層学習フレームワークを提案する。
提案手法は, 表情, 音声信号, 上体動作からの相補的な情報を統合し, 診断の堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 03:35:39 GMT)
An AI-IoT Based Smart Wheelchair with Gesture-Controlled Mobility, Deep Learning-Based Obstacle Detection, Multi-Sensor Health Monitoring, and Emergency Alert System [0.6] そこで我々は,手動ナビゲーションのための手袋によるジェスチャー制御,障害物回避のための聴覚フィードバックを備えたYOLOv8を用いたリアルタイム物体検出,即時衝突回避のための超音波を含む,AI-IoTベースのスマート車椅子システムを提案する。
モジュラーで低コストなアーキテクチャをベースとしたジェスチャー制御は95.5%の成功率、超音波障害物検出は94%の精度、YOLOv8ベースの物体検出は91.5%の精度、90.2%のリコール、90.8%のF1スコアを記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:37:11 GMT)
Trainability-Oriented Hybrid Quantum Regression via Geometric Preconditioning and Curriculum Optimization [0.6] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、科学的な機械学習への関心が高まっている。
レグレッション設定では、ノイズのある勾配の下でのトレーサビリティの制限や、不条件の最適化に悩まされることが多い。
本稿では、これらのボトルネックを軽減するために設計されたハイブリッド量子古典回帰フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 07:32:18 GMT)
Real-Time Multi-Modal Embedded Vision Framework for Object Detection Facial Emotion Recognition and Biometric Identification on Low-Power Edge Platforms [0.4] Raspberry Pi 5エッジプラットフォーム上にデプロイされた統合パイプラインにオブジェクト検出、所有者固有の顔認識、感情検出を統合したリアルタイムマルチモーダルビジョンフレームワークを提案する。
我々の研究は、コスト効率の良いエッジハードウェア上で複雑なマルチモーダルAIをアンロックする鍵は、コンテキスト対応のスケジューリングであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:06:47 GMT)
Partial Reasoning in Language Models: Search and Refinement Guided by Uncertainty [0.3] PreGUは自己回帰生成中の出力分布のエントロピーを監視し、エントロピーが定義された閾値を超えるとプロセスが停止し、不確実性を示す。
その点から、部分的推論を洗練させ、最も一貫性のある答えを選択するために、潜在空間で局所探索を行う。
LLaMA-3-8B、Mistral-7B、Qwen2-7Bの4つの推論ベンチマークによる実験では、ソフト推論よりも性能が高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 13:00:17 GMT)
AEMA: Verifiable Evaluation Framework for Trustworthy and Controlled Agentic LLM Systems [0.3] AEMAは、人間の監視下で異種エージェントの多段階評価を計画し、実行し、集約する。
1つのLCM-as-a-Judgeと比較すると、AEMAはより安定性、人間のアライメント、そして説明責任のある自動化をサポートするトレース可能なレコードを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 04:09:02 GMT)
SolarGPT-QA: A Domain-Adaptive Large Language Model for Educational Question Answering in Space Weather and Heliophysics [0.3] 太陽フレア、コロナ質量放出(CME)、地磁気嵐などの太陽活動は、衛星、航空、電力網、データセンター、宇宙ミッションに大きな影響を及ぼす可能性がある。
LLaMA-3ベースモデルに基づくドメイン適応型大規模言語モデルに基づく質問応答システムであるSolarGPT-QAを紹介する。
人対評価は、SolarGPT-QAがゼロショット設定で汎用モデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 18:18:11 GMT)
Streaming Operator Inference for Model Reduction of Large-Scale Dynamical Systems [0.3] 本稿では,データストリームの逐次到着から縮小モデルを学習するStreaming OpInfを提案する。
提案手法は,メモリ要求を99%以上削減し,次元を31,000倍以上削減しながら,バッチOpInfに匹敵する精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 20:46:47 GMT)
Single-shot Quantum State Classification via Nonlinear Quantum Amplification [0.2] 単一ショット量子状態分類は線形状態の外部で量子増幅器を動作させることの利点を示す。
状態判別に適した性能指標を導入することにより、非線形増幅が測定可能な優位性をもたらす操作条件を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 21:10:57 GMT)
Wildfire Suppression: Complexity, Models, and Instances [0.2] 森林火災は世界中で大きな被害をもたらし、多くの地域では暖房の頻度が増加する可能性が高い。
本研究では, 景観のグラフベース表現による消火資源の時間的配分について検討し, 火災伝播の抑制について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:50:13 GMT)
Harmonica: A Self-Adaptation Exemplar for Sustainable MLOps [0.2] 機械学習を有効にするシステム(MLS)は、周囲環境の変化に起因する不確実性に頻繁に遭遇する環境で運用されることが多い。
MLOpsは、MLSの長期持続可能性に影響を与えるランタイムの不確実性に対処するための限定的なサポートを提供する。
本稿では,HarmonEアプローチに基づく自己適応型例であるHarmonicaについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 06:15:05 GMT)
Codebook-Injected Dialogue Segmentation for Multi-Utterance Constructs Annotation: LLM-Assisted and Gold-Label-Free Evaluation [0.1] 対話法(DA)のアノテーションは、コミュニケーションや教育の意図を、個々の発話や旋回に局所化したものとして扱う。
本稿では,下流の基準値に基づいて境界決定を行うコードブック注入セグメンテーションを提案する。
DA認識はテキストのみのベースラインよりも内部的に一貫性のあるセグメントを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 14:17:13 GMT)
Wave Phenomena and Wave Equations [0.0] 分散関係は波動方程式の構造を決定する。
異なる波動現象は異なる微分方程式によって支配される。
我々は、他の種類の波、特に水面波について、その手順を議論し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 21:38:59 GMT)
Towards Airborne Object Detection: A Deep Learning Analysis [0.0] 本研究では,空飛ぶ物体の分類と脅威レベルの予測を同時に行うことができるEfficientNetB4に基づくデュアルタスクモデルを提案する。
我々の効率的なNetB4モデルは、オブジェクト分類における96%の精度と脅威レベルの予測における90%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 04:47:47 GMT)
Tolerance Principle and Small Language Model Learning [0.0] 子どもは14ヶ月ほどで、抽象文法の規則を学ぶ能力を持っている。
本研究では,トランスフォーマーに基づく言語モデルを用いて,ルールの一般化に必要なトレーニングデータの最小限の量と品質について検討した。
ヒトの幼児とは異なり、BabyBERTaの学習力学は寛容原理と一致しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 21:43:16 GMT)
Structural Graph Neural Networks with Anatomical Priors for Explainable Chest X-ray Diagnosis [0.0] 本稿では,説明可能な視覚に基づく診断のために,解剖学的背景を明示的に組み込んだ構造グラフ推論フレームワークを提案する。
推論過程の一部として相対空間関係を明示的にモデル化する独自の構造伝搬機構を導入する。
このフレームワークはドメインに依存しず、人工知能システム全体のグラフベースの推論というより広範なビジョンと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:41:07 GMT)
Strategies for Creating Uncertainty in the AI Era to Trigger Students Critical Thinking: Pedagogical Design, Assessment Rubric, and Exam System [0.0] 生成的試験 AIは、学生が理解や推論を示さずに正しい回答を得られるようにすることで、従来の評価に挑戦する。
この研究はAIではなく、AIを教育に組み込む一つの方法は、AIモデルの助けを借りて不確実な状況を作り出すことだ、と論じている。
我々は,AIツールを統合した試験システムであるMindsaicAIExamを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 10:29:43 GMT)
State Engineering via Nonlinear Interferometry with Linear Spectral Phases [0.0] 量子暗号、通信、計算におけるプロトコルは、スペクトル量子ビットだけでなく、絡み合った状態を生成する能力を必要とする。
本稿では,高次元スペクトル量子ビットと高次元絡み合った状態の両方を生成できる線形スペクトル位相を持つ非線形干渉計を用いたプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 21:28:14 GMT)
Speaking to Silicon: Neural Communication with Bitcoin Mining ASICs [0.0] 本研究は,Bitcoinマイニング用アプリケーション集積回路(ASIC)を用いたニューラルネットワークの数学的検証手法を提案する。
陳腐化した暗号通貨マイニングハードウェアは、AIシステムとシリコン基板間の双方向情報交換を可能にする創発的な計算特性を示す。
重要な貢献は、Lean 4とMathlibを使ったマシンチェックによる数学的形式化であり、あいまいな定義、マシン検証された定理、レビューアプロテクションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:20:22 GMT)
Scalable and telecom single-erbium system with record-long room-temperature quantum coherence [0.0] 可視・通信用Cバンド上で動作する単一エルビウム(Er)イオン量子ビットからなるCMOS互換量子システムを提案する。
環境条件下で500秒を超えるCバンドの光コヒーレンス時間を記録した単一Erデバイスを個別に実現した。
この研究は、次世代のクライオジェンフリーテレコム量子技術を可能にする前例のない特性を持つ最初の室温シングルEr量子系を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 02:22:11 GMT)
SAR-Based Marine Oil Spill Detection Using the DeepSegFusion Architecture [0.0] ハイブリッドディープラーニングモデルであるDeepSegFusionは、SAR(Synthetic Aperture Radar)画像におけるオイル流出セグメンテーションに使用される。
提案したモデルは94.85%の精度で、IoU(Intersection over Union)は0.5685、ROC-AUCスコアは0.9330である。
これらの結果から,DeepSegFusionは様々な海洋環境下での安定モデルであり,ほぼリアルタイムな石油流出モニタリングシナリオで利用することができることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 11:45:20 GMT)
Quantum interference between spectral bandwidth mismatched photons [0.0] 電気光学時間レンズを用いたスペクトル帯域不一致光子間の非古典的2光子干渉を実現するための効率的なアプローチを実験的に実証した。
我々は10倍帯帯域ミスマッチの光子間の香港・奥羽・マンデル干渉の可視性を12倍以上に向上させる。
この結果により、ハイブリッド量子通信、テレポーテーション、絡み合い交換、分散センシング、ハイブリッド量子コンピューティングのための異なる時間スケールで動作する量子システムを効率的に統合することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 18:11:56 GMT)
Probing multiparameter quantum estimation in the process $e^+e^-\to J/ψ\to \text{B}\bar{\text{B}}$ at BESIII [0.0] e+ e-> J/psi-> B bar-Bプロセスにより生成されるバリオンアンティバリオン(B bar-B)対の多パラメータ量子推定について検討した。
QFIMは量子クレーマー・ラオ境界を定義し、最適なプローブ状態の選択を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 16:31:52 GMT)
Privacy-Preserving Cohort Analytics for Personalized Health Platforms: A Differentially Private Framework with Stochastic Risk Modeling [0.0] コホートに基づく健康データ収集は、非自明なプライバシーリスクをもたらす。
本稿では、決定論的コホート制約、差分プライバシー機構、合成ベースライン生成を組み合わせたプライバシー保護コホート分析フレームワークを提案する。
リスクモデリングは、解釈可能な意思決定関連指標を提供することによって、正式なプライバシ保証を補完することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 16:59:41 GMT)
Physical probability in the Everett interpretation and Bell inequalities [0.0] 局所因果性(Local Causality)のベル原理を忠実にモデル化した局所性LOC(Locality LOC)の概念を定義する。
私はLOCと一致していることを示します。
エヴァレット解釈の物理的確率は、ある距離での行動は伴わないが、ベルの不等式が観測されることは、多くの世界の強力な証拠である、と結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 20:11:50 GMT)
PALMA: A Lightweight Tropical Algebra Library for ARM-Based Embedded Systems [0.0] PALMA(Parallel Algebra Library for Max-plus Applications)は、ARMベースの組み込みシステムにトロピカル線形代数をもたらす軽量で依存性のないCライブラリである。
PALMAはSIMD加速カーネルによる汎用的なセミリング抽象化を実装しており、単一の計算フレームワークが最短経路、ボトルネックパス、到達可能性、スケジューリング、スループット分析をサポートすることができる。
我々は,2,274 MOPSのピーク性能,単一ソースの最短経路に対する従来のBellman-Fordの最大1.9倍の高速化,およびリアルタイム制御ワークロードに対するサブ10マイクロ秒スケジューリングを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 23:42:52 GMT)
Nonlinear Dynamic Factor Analysis With a Transformer Network [0.0] 従来の因子モデルを事前情報として利用することにより、小さなデータセットのパフォーマンスを大幅に改善する。
モンテカルロの実験は、トランスフォーマーが線形因子モデルよりも精度が高いことを示唆している。
実証的な応用は、Transformerを使って米国の実経済活動の一致した指標を構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 12:59:58 GMT)
Neural Process-Based Reactive Controller for Autonomous Racing [0.0] 本稿では,Attentive Neural Process (AttNP) と物理インフォームド拡張 (PI-AttNP) を用いたギャップベースのナビゲーションのための新しいリアクティブ制御フレームワークを提案する。
衝突回避制約を解析的に強制する制御障壁関数(CBF)に基づくフィルタリング機構を導出し実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 19:16:46 GMT)
MongoDB Injection Query Classification Model using MongoDB Log files as Training Data [0.0] インジェクションアタック(インジェクションアタック)とは、攻撃者が特定のエンジニアリングされたクエリをデータベースに送信し、無許可の操作を実行するサイバーセキュリティアタックの一種である。
このような攻撃から守るために、当初はルールベースのシステムが開発されたが、その後は効果が無かったことが判明した。
ほとんどのモデルベース検出システムは、テスト中に指数関数的にポジティブな結果を得たが、サーバに送信されたクエリステートメントに基づいてトレーニングされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 10:15:09 GMT)
Maximum precision charging of multi-qubit quantum batteries [0.0] 我々は、真の量子特徴と非ガウス性が、量子バッテリチャージプロセスにおいてこれらの3つの側面の長所を達成するための鍵となる要素であることを示す。
我々の研究は、量子非ガウス場状態を含むシーケンシャルプロトコルによる電池の充電が極めて高い性能を保証していると結論付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 21:58:03 GMT)
Large language models struggle with ethnographic text annotation [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は自動テキストアノテーションの約束を示す。
567点の抽出液に121点の儀式的特徴を付加する能力について,最先端のLDM7点について検討した。
パフォーマンスは制限され、信頼性の高い自動アノテーションに必要なレベルを大きく下回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 16:39:07 GMT)
Impact of Circuit Depth versus Qubit Count on Variational Quantum Classifiers for Higgs Boson Signal Detection [0.0] 本研究では,ヒッグスボソン信号検出における変分量子ML(VQC)の性能について検討した。
A)浅い4ビット回路,(B)深い4ビット回路,(C)拡張された8ビット回路の3つの構成をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 07:02:06 GMT)
Hybrid IDS Using Signature-Based and Anomaly-Based Detection [0.0] 侵入検知システム(IDS)は、コンピュータシステムやネットワークを広範囲のサイバー脅威から保護するために不可欠である。
IDSは一般的に2つの主要なタイプに分類される。
本稿では,シグネチャベースと異常検出技術を統合したハイブリッドIDSの概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 10:19:57 GMT)
Federated Learning for the Design of Parametric Insurance Indices under Heterogeneous Renewable Production Losses [0.0] 異種再生可能エネルギー生産損失下におけるパラメトリック保険指標の校正のための連合学習枠組みを提案する。
我々は、FedAvg、FedProx、FedOptを実装、比較し、それらを既存の近似ベースのアグリゲーション法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 21:41:59 GMT)
Enhancing Fuzz Testing Efficiency through Automated Fuzz Target Generation [0.0] 図書館ソースコードの静的解析によりファズターゲット生成を改善する手法を提案する。
本稿は,C/C++ライブラリのファズターゲット生成へのこのアプローチの適用を通じて,本研究の成果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:08:11 GMT)
Energy-Aware Ensemble Learning for Coffee Leaf Disease Classification [0.0] 本研究は,知識蒸留によるデバイス上での持続可能な診断を促進することを目的としている。
データセンターで訓練された高容量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、エンサンブルラーニング(EL)を通して、コンパクトCNNに知識を伝達する
複雑な小さなペアは、厳密な計算とエネルギーの制約に固執しながら精度を高めるため、シンプルで最適化されたアンサンブルによって統合された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 17:06:39 GMT)
End-to-End Fidelity Analysis of Quantum Circuit Optimization: From Gate-Level Transformations to Pulse-Level Control [0.0] 完全コンパイルスタックにおける量子回路の忠実度を包括的に解析する。
ゲートキャンセル, 通勤, 回転, アイデンティティ除去の4つの最適化パスの忠実度への影響を評価する。
IQM Garnet 20-qubit プロセッサ上でのハードウェア実行による検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 18:15:20 GMT)
Effects of the retina-inspired light intensity encoding on color discrimination performance [0.0] 照明色に依存しない視覚的ターゲットの色を知覚する能力は、カラーコンスタンス(Color Constancy, CC)と呼ばれる。
本研究では,光強度符号化関数が中心/周囲(C/S)網膜モデルの性能に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 05:12:03 GMT)
Effects of Gabor Filters on Classification Performance of CNNs Trained on a Limited Number of Conditions [0.0] 本稿では,現実のロボットビジョン応用のためのエッジデバイス上で動作している畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の精度向上とサイズ削減手法を提案する。
我々は,視覚神経系の特徴抽出器のモデルであるGaborフィルタをCNNのプリプロセッサとして使用し,少量のデータで訓練したCNNの精度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 05:36:30 GMT)
Cascaded Transformer for Robust and Scalable SLA Decomposition via Amortized Optimization [0.0] 6Gネットワークはネットワークスライシングに頼り、共有物理インフラ上でのエンド・ツー・エンド(E2E)論理ネットワークを提供する傾向にある。
現在のソリューションは、計算集約的で反復的な最適化プロセスを通じて処理し、相当なレイテンシと複雑さを引き起こす。
高速かつ最適化不要なSLA分解のために設計されたカスケードトランスフォーマーアーキテクチャであるCasformerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 01:01:53 GMT)
CAHC:A General Conflict-Aware Heuristic Caching Framework for Multi-Agent Path Finding [0.0] 我々は、状態と関連する制約コンテキストの両方に基づいて値をキャッシュする一般的なフレームワークであるtextbfCAHC(Conflict-Aware Heuristic Caching)を提案する。
カーライクロボットにおけるCL-CBSのケーススタディを通じてCAHCを実演し、コンフリクト対応キャッシングと適応ハイブリッドを併用したtextbfCARCHASE(Car-like Robot Conflict-Aware Heuristic Adaptive Search Enhancement)を提案する。
キーとなるイノベーションは、(1)制約が状態のコンテキストに影響を及ぼすことを効率的にエンコードするコンパクトなEmphconflict指紋、(2)ドメイン適応型指紋である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 09:48:21 GMT)
Bridging the Gap in Bangla Healthcare: Machine Learning Based Disease Prediction Using a Symptoms-Disease Dataset [0.0] 本研究は,85の疾患にまたがる758の独自の症状・症状関連を含むバングラ症状・症状の包括的データセットを開発した。
このデータセットはバングラの症状入力に基づく病気の予測を可能にし、ベンガル語話者の医療的アクセシビリティをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 14:33:01 GMT)
Big Data Workload Profiling for Energy-Aware Cloud Resource Management [0.0] 本稿では,ワークロードを意識し,エネルギー効率のよいスケジューリングフレームワークを提案する。
仮想マシンの配置決定をガイドするために、利用率、メモリ要求、ストレージIO動作をプロファイルする。
その結果、ベースラインスケジューラと比較して、一貫した省エネ効果は15～20%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 06:50:51 GMT)
Bengali Text Classification: An Evaluation of Large Language Model Approaches [0.0] 英語とは異なり、Bengaliは広範な注釈付きデータセットと事前訓練された言語モデルがないため、課題に直面している。
本研究では,ベンガル語新聞記事の分類における大規模言語モデル(LLM)の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 18:25:19 GMT)
AntiPaSTO: Self-Supervised Steering of Moral Reasoning [0.0] 我々は反並列軸に沿って表現を分離するAntiPaSTOを導入し、コヒーレンス制約により崩壊を防ぐ。
人間の入力は最小限であり、テンプレート文に2つのコントラストのある単語を挿入する。
Gemma-3-1Bで800組のこのようなペアを使用して、AntiPaSTOはDailyDilemmasで6.9倍のベースラインを獲得している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 22:32:43 GMT)
An unexpected theoretical structure that could explain quantum-mechanics postulates like the Born rule and the wave-function reduction [0.0] 独特な仮定は、量子力学理論全体の下に示される。
自由粒子の量子力学は古典力学に由来する。
非量子(または超量子)現象が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 16:04:55 GMT)
A New Strategy for Artificial Intelligence: Training Foundation Models Directly on Human Brain Data [0.0] 我々は、人間の脳データを直接ベースとした基礎モデルをトレーニングすることで、表面レベルの統計正規性を超えて、人工知能の新しい戦略を探求する。
本稿では、基礎モデルの現在の限界と、それに対応するために活用できる有望な脳領域と認知過程を分類する。
また,エージェント,汎用知能,人工超知能,倫理的,社会的,技術的課題や機会といった可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 13:38:51 GMT)
A Constraint Programming Model for the Super-Agile Earth Observation Satellite Imaging Scheduling Problem [0.0] 地球観測衛星は、前例のない画像の柔軟性を提供する。
従来のアジャイル衛星の既存のアプローチは、様々な観測期間と複数の撮像方向を考慮していない。
本研究は,SAEOS-ISPにおける制約プログラミングの正確な定式化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Jan 2026 08:52:45 GMT)