A Very Big Video Reasoning Suite [155.7] ビデオモデルの急速な普及は視覚的品質を捉えており、その推論能力は未解明のままである。
Very Big Video Reasoning(VBVR)データセットは、200のキュレートされた推論タスクにまたがる、前例のない大規模なリソースである。
VBVR-Benchは、ルールベースのヒューマンアライメントスコアラーによるモデルベースの判断を超えて、検証可能な評価フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:59:41 GMT)
Test-Time Computing for Referring Multimodal Large Language Models [143.5] そこで我々は,新しいテスト時間適応フレームワークである ControlMLLM++ を提案する。
学習可能な視覚的プロンプトを凍ったマルチモーダルな大言語モデルに注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:42:10 GMT)
Mobile-O: Unified Multimodal Understanding and Generation on Mobile Device [90.5] 我々は,モバイル端末に統一されたマルチモーダルインテリジェンスを実現する,コンパクトな視覚言語拡散モデルであるMobile-Oを提案する。
そのコアモジュールであるモバイルコンディショニング・プロジェクタ(MCP)は、奥行き分離可能な畳み込みと階層的アライメントを用いた拡散生成器で視覚言語の特徴を融合させる。
iPhone上では512x512イメージあたり3秒でしか動作しないMobile-Oは、エッジデバイス上でリアルタイムに統一されたマルチモーダル理解と生成を行うための最初の実践的なフレームワークを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:59:58 GMT)
MICON-Bench: Benchmarking and Enhancing Multi-Image Context Image Generation in Unified Multimodal Models [89.9] マルチイメージコンテキスト生成のためのベンチマークである textbfMICON-Bench を導入する。
本稿では,意味的および視覚的整合性の自動検証のためのMLLM駆動型評価-Checkpointフレームワークを提案する。
また、推論中に注意を動的に調整し、コヒーレンスを高め、幻覚を減らす訓練不要なプラグアンドプレイ機構であるtextbfDynamic Attention Rebalancing (DAR) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:32:52 GMT)
GeoPT: Scaling Physics Simulation via Lifted Geometric Pre-Training [86.7] 我々は,持ち上げ幾何事前学習に基づく一般物理シミュレーションのための統一事前学習モデルGeoPTを提案する。
中心となる考え方は、幾何学を合成力学で強化し、物理ラベルなしで動的に認識できる自己超越を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 22:32:08 GMT)
Universal Pose Pretraining for Generalizable Vision-Language-Action Policies [83.4] 既存のVision-Language-Action(VLA)モデルは、しばしば機能崩壊と訓練効率の低下に悩まされる。
本稿では,VLAトレーニングを3次元空間前駆体抽出のための事前学習フェーズに分離する,分離されたパラダイムであるPose-VLAを提案する。
我々のフレームワークは2段階の事前学習パイプラインに従い、ポーズと動きのアライメントによる基本的な空間接地を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:00:08 GMT)
BarrierSteer: LLM Safety via Learning Barrier Steering [83.1] BarrierSteerは、学習した非線形安全性制約を直接モデルの潜在表現空間に埋め込むことで、安全性を形式化する新しいフレームワークである。
BarrierSteerは、敵の成功率を大幅に低下させ、安全でない世代を減少させ、既存の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:19:46 GMT)
Contextual Safety Reasoning and Grounding for Open-World Robots [81.2] COREは、環境に関する事前の知識なしに、オンラインのコンテキスト推論、接地、執行を可能にする安全フレームワークである。
知覚の不確実性を考慮したCOREの確率論的安全性保証を提供する。
シミュレーションと実世界の実験を通じて、COREは目に見えない環境において、文脈的に適切な振る舞いを強制することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:51:23 GMT)
Model Merging in the Essential Subspace [78.5] モデルマージは、複数のタスク固有の細調整されたモデルを、追加のトレーニングなしで単一のマルチタスクモデルに統合することを目的としている。
広範囲の研究にもかかわらず、タスク干渉は依然として大きな障害であり、しばしば統合されたモデルの性能を損なう。
効率的なモデルマージのための堅牢なフレームワークであるESM(Essential Subspace Merging)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 00:33:38 GMT)
Beyond a Single Extractor: Re-thinking HTML-to-Text Extraction for LLM Pretraining [78.4] 表やコードブロックなどの構造化コンテンツの場合、抽出器の選択は下流のタスク性能に大きな影響を及ぼすことを示す。
これは単純な介入を示唆している: 異なる抽出器をユニオンに取り込むことで、DCLM-Baselineのトークン収率を最大71%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:41:57 GMT)
BabyLM Turns 4: Call for Papers for the 2026 BabyLM Workshop [73.0] BabyLMは認知モデリングと言語モデリングの境界を解消することを目的としている。
第4回BabyLMコンペティションに参加するためには,ワークショップ論文と研究者の両方が必要だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:02:23 GMT)
Compositional Planning with Jumpy World Models [70.7] 我々は、事前訓練されたポリシーを構成するエージェントを時間的に拡張したアクションとして研究し、構成員だけでは解決できない複雑なタスクに対する解決を可能にする。
arXiv:2206.08736で導入された幾何学的ポリシー構成フレームワークをモチベーションとして,多段階力学の予測モデルを学習することにより,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:22:21 GMT)
OpenEarthAgent: A Unified Framework for Tool-Augmented Geospatial Agents [68.9] 本稿では,衛星画像,自然言語クエリ,詳細な推論トレースに基づいて学習したツール拡張された地理空間エージェントを開発するための統一的なフレームワークを提案する。
トレーニングパイプラインは、構造化推論軌道上の教師付き微調整に依存し、モデルを検証された多段階ツールの相互作用と整合させる。
付随コーパスは、14,538のトレーニングと1,169の評価インスタンスから構成され、トレーニングスプリットでは100K以上の推論ステップ、評価スプリットでは7K以上の推論ステップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:59:54 GMT)
Unlocking Multimodal Document Intelligence: From Current Triumphs to Future Frontiers of Visual Document Retrieval [67.7] Visual Document Retrieval (VDR)は、構造化されていない視覚的リッチデータと正確な情報取得のギャップを埋める上で、重要なフロンティアとして登場した。
本稿では,VDRランドスケープ,特にMultimodal Large Language Model (MLLM) 時代のレンズを通して,VDRランドスケープを包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:27:41 GMT)
IR$^3$: Contrastive Inverse Reinforcement Learning for Interpretable Detection and Mitigation of Reward Hacking [67.2] Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)は強力なLDMアライメントを実現するが、報酬ハッキングを導入することができる。
IR3(Interpretable Reward Reconstruction and Rectification)は,RLHFモデルを用いた暗黙的目標をリバースエンジニアリングし,解釈し,外科的に修復するフレームワークである。
我々は、IR3が地道報酬と0.89の相関を達成し、90%以上の精度でハッキング機能を識別し、元のモデルの3%以内の機能を維持しながら、ハッキングの挙動を著しく低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:14:53 GMT)
SkillOrchestra: Learning to Route Agents via Skill Transfer [65.5] スキルを意識したオーケストレーションのためのフレームワークであるSkillOrchestraを紹介します。
SkillOrchestraは、実行経験からきめ細かいスキルを学び、それらのスキルの下でエージェント固有の能力とコストをモデル化する。
デプロイメントでは、オーケストレータが現在のインタラクションのスキル要件を推測し、明示的なパフォーマンスコストトレードオフの下でそれらを最も満足するエージェントを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:17:25 GMT)
A Replicate-and-Quantize Strategy for Plug-and-Play Load Balancing of Sparse Mixture-of-Experts LLMs [64.9] SMOE(Sparse Mixture-of-Experts)アーキテクチャは、大規模言語モデルを効率的にスケールするためにますます使われている。
SMoEモデルは専門家間で厳しい負荷不均衡に悩まされることが多く、専門家のごく一部がほとんどのトークンを受け取り、他のモデルは未利用である。
推定中のエキスパートルーティングの体系的解析を行い, (i) 負荷不均衡が持続し, バッチサイズが大きくなる, (ii) 選択頻度が, 専門家の重要度を確実に反映しない, (iii) 専門家の全体負荷と重要性を, キャリブレーションセットを用いて推定できる,という3つの知見を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:11:16 GMT)
PA-Attack: Guiding Gray-Box Attacks on LVLM Vision Encoders with Prototypes and Attention [63.6] LVLM(Large Vision-Language Models)は、現代のマルチモーダルアプリケーションの基礎となっているが、敵攻撃に対する感受性は依然として重要な問題である。
本稿では, PA-Attack (Prototype-Anchored Attentive Attack) を導入し, 属性制限問題に対処し, バニラ攻撃のタスク一般化を限定する。
実験の結果、PA-Attackは平均75.1%のスコア低減率(SRR)を達成し、LVLMの強力な攻撃効率、効率、タスク一般化を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:20:43 GMT)
Hyper-KGGen: A Skill-Driven Knowledge Extractor for High-Quality Knowledge Hypergraph Generation [63.5] Hyper-KGGenは、スキル進化プロセスとして抽出を再構築する、スキル駆動のフレームワークである。
ドメインの専門知識をGlobal Skill Libraryに積極的に蒸留する、テキストタプティブなスキル獲得モジュールが組み込まれている。
文書レベルの知識ハイパーグラフ抽出のための厳密な注釈付きベンチマークである textbfHyperDocRED を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:32:00 GMT)
VecFormer: Towards Efficient and Generalizable Graph Transformer with Graph Token Attention [62.0] VecFormerはノード分類のための効率的かつ高一般化可能なモデルである。
VecFormerは、パフォーマンスとスピードの両方で、既存のGraph Transformerを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:10:39 GMT)
A Secure and Private Distributed Bayesian Federated Learning Design [56.9] DFL(Distributed Federated Learning)は、中央パラメータサーバを持たない大規模システム間の分散モデルトレーニングを可能にする。
DFLは、3つの重要な課題に直面している: 正直な隣人からのプライバシー漏洩、中央調整の欠如による収束の遅さ、モデルの精度の低下を目指すビザンティンの敵に対する脆弱性。
本稿では,ビザンチンの堅牢性,プライバシー保護,収束促進を統合した新しいDFLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:12:02 GMT)
CREDIT: Certified Ownership Verification of Deep Neural Networks Against Model Extraction Attacks [54.0] 我々は、モデル抽出攻撃(MEA)に対する認証された所有権検証であるCREDITを紹介する。
DNNモデル間の類似性を定量化し、実用的な検証しきい値を提案し、このしきい値に基づいてオーナシップ検証を行うための厳密な理論的保証を提供する。
我々は、さまざまなドメインやタスクにまたがるいくつかの主流データセットに対するアプローチを広範囲に評価し、最先端のパフォーマンスを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:36:25 GMT)
TeHOR: Text-Guided 3D Human and Object Reconstruction with Textures [53.2] 単一の画像から3次元の人間と物体を共同で再構成することは、ロボット工学やデジタルコンテンツ制作において重要な応用例となる、活発な研究領域である。
既存のアプローチは物理的接触情報に大きく依存しており、非接触的な人間と物体の相互作用を捉えることはできない。
本稿では,2つのコア設計に基づくフレームワークTeHORを紹介する。まず,人間とオブジェクトの相互作用のテキスト記述を活用し,セマンティックアライメントを強制する。
第2に、3次元人間と物体の外観の手がかりをアライメントプロセスに組み込んで、全体的文脈情報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:22:52 GMT)
Learning to Solve Complex Problems via Dataset Decomposition [53.2] 本研究では、複雑なデータセットをよりシンプルで学習しやすいコンポーネントに分解する逆カリキュラム生成アプローチについて検討する。
そこで本研究では,教師が段階的に推論する能力を備えた教師学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:25:40 GMT)
What Matters for Simulation to Online Reinforcement Learning on Real Robots [51.8] 物理ロボットにおけるオンライン強化学習を成功させる設計選択について検討する。
私たちはアルゴリズム、システム、実験的な決定を体系的に緩和します。
広く使用されているデフォルトのいくつかは有害であり得るが、標準RLのプラクティスにおいて、堅牢で容易に採用される設計選択のセットは、タスクやハードウェア間で安定した学習をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:34:15 GMT)
A Theory of How Pretraining Shapes Inductive Bias in Fine-Tuning [51.5] 我々は, 対角線ネットワークにおけるプレトレーニングファインチューニングパイプラインの解析理論を開発した。
異なる初期化選択により、ネットワークは4つの異なる微調整レジームに分類される。
以前の階層の縮小により、ネットワークは機能の再利用と洗練を両立することができ、より優れた一般化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:19:33 GMT)
Position: General Alignment Has Hit a Ceiling; Edge Alignment Must Be Taken Seriously [51.0] 我々は、一般的なアライメントの支配的なパラダイムが、矛盾する値の設定において構造的な天井に達するという立場を取る。
エッジアライメント(Edge Alignment)は,多次元の値構造を保持するシステムにおいて,異なるアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:51:43 GMT)
CausalFlip: A Benchmark for LLM Causal Judgment Beyond Semantic Matching [50.7] そこで我々は,新しい大言語モデルの開発を促進するために,因果推論ベンチマークCausalFlipを提案する。
CaulFlipは、イベントトリプル上に構築された因果判断の質問で構成されており、共同創設者、チェーン、コライダーの関係が異なっている。
回答のみのトレーニング,明示的なチェーン・オブ・ソート監視,そして内在型因果推論アプローチなどを含む,複数の訓練パラダイムによるLCMの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:06:15 GMT)
Agents of Chaos [50.5] 実験室環境に展開する自律言語モデルを用いたエージェントの探索的再チームの研究を報告する。
20人のAI研究者が、良心的および敵対的な条件下でエージェントと対話した。
我々の発見は、現実的なデプロイメント設定におけるセキュリティ、プライバシ、ガバナンスに関連する脆弱性の存在を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:28:48 GMT)
tttLRM: Test-Time Training for Long Context and Autoregressive 3D Reconstruction [47.4] tttLRMは、テストタイムトレーニング層を利用する新しい大型3D再構成モデルである。
本フレームワークは,TTT層の高速な重み付けに複数の画像観測を効率よく圧縮する。
オンライン学習モデルの変種は,ストリーミング観測による進行的な3次元再構成と改善を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:59:45 GMT)
Multi-Probe Zero Collision Hash (MPZCH): Mitigating Embedding Collisions and Enhancing Model Freshness in Large-Scale Recommenders [47.3] Multi-Probe Zero Collision Hash (MPZCH) は線形探索に基づく新しい索引付け機構である。
MPZCHは、ユーザ埋め込みのゼロ衝突を実現し、アイテム埋め込みの鮮度と品質を大幅に改善する。
このソリューションは、より広いコミュニティのためにオープンソースのTorchRecライブラリ内でリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:14:23 GMT)
Anatomy of Unlearning: The Dual Impact of Fact Salience and Model Fine-Tuning [46.9] 忘れられた知識が事前学習や教師付き微調整に由来するかどうかを考察する。
実験の結果,事前学習モデルとSFTモデルは未学習に対して異なる反応を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:58:48 GMT)
Emergent Manifold Separability during Reasoning in Large Language Models [46.8] Chain-of-Thoughtは大規模言語モデルの推論を大幅に改善する。
本研究では,潜伏表現の線形分離性について,探究訓練の難易度を考慮せずに定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:36:17 GMT)
PsihoRo: Depression and Anxiety Romanian Text Corpus [46.5] NLPの心理学コーパス(英: Psychological corpora)は、人間の心理学、感情、精神的健康を分析するために使われるテキストの集合体である。
ルーマニアでは、6つのオープンエンド質問形式を利用して、抑うつと不安のための最初のコーパスを作成しました。
PsihoRoは、ルーマニア人のメンタルヘルスに関するテキストを理解し分析する第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:49:57 GMT)
NanoKnow: How to Know What Your Language Model Knows [44.1] 我々はNanoKnowをリリースした。NanoKnowは、質問をNatural QuestionsとSQuADから分割するベンチマークデータセットだ。
これらの分割を用いて、LLMが出力を生成する際に依存する知識の源を適切に切り離すことができる。
以上の結果から,クローズドブックの精度は,事前学習データにおける回答頻度に強く影響していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:37:49 GMT)
Modeling Epidemiological Dynamics Under Adversarial Data and User Deception [44.0] 人口と公衆衛生当局との相互作用をシグナリングゲームとしてモデル化するゲーム理論フレームワークを導入する。
個人(性別)は行動の報告方法を選択し、公衆衛生当局は潜在的に歪んだ信号に基づいて疫学モデルを更新する。
以上の結果から, 最小限の騙しドライブによる平衡の分離は, 時間とともにほぼゼロとなることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:45:55 GMT)
Personalized Longitudinal Medical Report Generation via Temporally-Aware Federated Adaptation [43.1] FedTARは、人口動態に基づくパーソナライズと、タイムアウェアなグローバルアグリゲーションを統合するフレームワークである。
J-MID (1M 試験) とMIMIC-CXR の実験は, 言語的精度, 時間的コヒーレンス, クロスサイト一般化において一貫した改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:14:36 GMT)
Less is More: Convergence Benefits of Fewer Data Weight Updates over Longer Horizon [42.2] 我々は、データ混合の収束挙動を有限個の内部ステップ$T$で解析する。
最適な$T$は$(log N)$ (resp., $((N log N)1/2)$)としてスケールし、完全なアクセスを伴うデータ混合の問題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:50:13 GMT)
Discover, Segment, and Select: A Progressive Mechanism for Zero-shot Camouflaged Object Segmentation [40.7] textbfDSSは段階的にセグメンテーションを洗練するために設計されたプログレッシブフレームワークである。
複数のCOSベンチマーク、特に複数のインスタンスシーン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） (Mon, 23 Feb 2026 15:15:37 GMT)
Sculpting the Vector Space: Towards Efficient Multi-Vector Visual Document Retrieval via Prune-then-Merge Framework [39.6] Visual Document Retrieval (VDR) は、視覚的にリッチな膨大なコーパス内の関連ページを検索することを目的としている。
プルーニングやマージといった現在の効率性は不完全であり、圧縮率と特徴の忠実さのトレードオフが難しい。
本稿では,これらの相補的アプローチを相補する新しい2段階フレームワークPrune-then-Mergeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:45:19 GMT)
Monocular Mesh Recovery and Body Measurement of Female Saanen Goats [39.4] 雌のサアネンヤギに特化して設計されたパラメトリックな3次元形状モデルを開発した。
48頭のヤギから構築された包括的な形状空間は、多様な個体の多様性を正確に表現することができる。
実験の結果,3次元再構成と身体計測の両方において,本手法の精度が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:37:07 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection in NSL-KDD Using $β$-VAE: A Latent Space and Reconstruction Error Approach [39.1] 本稿では,NSL-KDDデータセット上の$$$-Variational Autoencodersを用いて,ネットワークトラフィックの異常検出に対する教師なしアプローチについて検討する。
本研究では,実験試料からトレーニングデータ投影までの距離を計測することで,潜時空間構造を活用する方法と,従来の異常検出指標として再構成誤差を用いる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:42:00 GMT)
Distance Learning and Multilingual Education: A Case Study of Challenges and Pedagogical Perspectives in the Greek Border Region [39.1] 本研究では,多言語主義の推進における遠隔教育の役割について,外国語教師の視点を考察する。
この研究は、公立および私立の教育に携わる5人の言語教育者との半構造化インタビューに基づく質的な方法論を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:25:14 GMT)
BigMaQ: A Big Macaque Motion and Animation Dataset Bridging Image and 3D Pose Representations [38.9] 動物における動的・社会的行動の認識は、民族学、生態学、医学、神経科学の進歩に不可欠である。
近年のディープラーニングの進歩により、ビデオからの自動行動認識が可能になったが、3次元のポーズと形状を正確に再現することは、このプロセスには組み込まれていない。
$texttBigMaQ$は、動的な3Dポーズの表現を動物行動認識の学習タスクに統合する最初のデータセットを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:21:15 GMT)
MAS-FIRE: Fault Injection and Reliability Evaluation for LLM-Based Multi-Agent Systems [38.4] マルチエージェントシステムの障害注入と信頼性評価のための体系的フレームワークMAS-FIREを提案する。
エージェント内認知障害とエージェント間協調障害を対象とする15種類の障害分類を定義した。
MAS-FIREを3つの代表的なMASアーキテクチャに適用することにより、フォールトトレラントな動作の豊富なセットを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:47:43 GMT)
STAPO: Stabilizing Reinforcement Learning for LLMs by Silencing Rare Spurious Tokens [38.4] 既存の強化学習(RL)ファインチューニング手法は、安定性を維持するためにエントロピー正則化と再重み付けに大きく依存している。
実際には、彼らはしばしば後期的なパフォーマンスの崩壊に悩まされ、推論品質の低下と不安定なトレーニングにつながります。
トレーニングの不安定性は、約0.01%の少量のトークンによって引き起こされる可能性がある。
安定かつ効果的な大規模モデル改良を促進するSTAPO(Spurious-Token-Aware Policy Optimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:22:49 GMT)
Fast Catch-Up, Late Switching: Optimal Batch Size Scheduling via Functional Scaling Laws [37.7] バッチサイズスケジューリング(BSS)は、大規模ディープラーニングトレーニングにおいて重要な役割を果たす。
We show that the functional scaling law framework introduced in Li et al. (2025a) provided a principled lens for analysis BSS。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:35:42 GMT)
SEAL-pose: Enhancing 3D Human Pose Estimation via a Learned Loss for Structural Consistency [37.6] SEAL-poseは、構造的妥当性を評価することでポーズネットを訓練する学習可能な損失ネットである。
SEAL-poseは、すべての設定で対応するバックボーンと比較して、接合誤差を低減し、ポーズの妥当性を向上させる。
また、損失ネットと構造的整合性の関係を解析し、SEAL配置をクロスデータセットおよびインザウェア設定で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:00:35 GMT)
CLIPoint3D: Language-Grounded Few-Shot Unsupervised 3D Point Cloud Domain Adaptation [37.3] CLIPoint3Dは、教師なしの3Dポイントクラウドドメイン適応のためのフレームワークである。
アプローチでは3Dサンプルを多重深度マップに投影し,凍結したCLIPバックボーンを活用する。
PointDA-10とGraspNetPC-10ベンチマークの実験では、CLIPoint3Dは3-16%の精度向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:17:12 GMT)
FuzzySQL: Uncovering Hidden Vulnerabilities in DBMS Special Features with LLM-Driven Fuzzing [37.2] Fuzzyはルールベースのパッチをセマンティックな修正と統合し、構文とコンテキストに敏感な障害を修正する。
37の脆弱性を発見しました。そのうち7つは、未テストの特別な機能に結びついています。
本結果は,意味的特徴カバレッジにおける従来のファジィザの限界を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:20:19 GMT)
NovaPlan: Zero-Shot Long-Horizon Manipulation via Closed-Loop Video Language Planning [36.2] クローズドループVLMとビデオプランニングを統合した階層型フレームワークであるNovaPlanを紹介する。
高いレベルでは、VLMプランナーはタスクをサブゴールに分解し、クローズドループでロボットの実行を監視する。
低レベルのロボット動作を計算するために,タスク関連オブジェクトキーポイントと人手ポーズの両方を抽出し,活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:35:18 GMT)
Seeing Clearly, Reasoning Confidently: Plug-and-Play Remedies for Vision Language Model Blindness [36.1] 稀なオブジェクトに対する視覚言語モデルの推論を大幅に改善する効率的なプラグアンドプレイモジュールを提案する。
視覚基礎モデルと同義語テキスト記述から事前知識を活用することで,レアオブジェクトに対するマルチモーダルクラス埋め込みを学習する。
2つのベンチマーク実験は、希少な物体認識と推論において、事前訓練されたVLMに対して、一貫性と実質的な利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:02:40 GMT)
ORION: ORthonormal Text Encoding for Universal VLM AdaptatION [35.8] ORIONは、クラス名のみを使用して事前訓練された視覚言語モデルを改善するテキストエンコーダフレームワークである。
ORIONがパフォーマンスを継続的に大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:47:28 GMT)
Pauli Correlation Encoding for Budget-Constrained Optimization [35.2] パウリ相関。
(PCE)は、最近、問題変数をパウリ相関に埋め込むことにより、キュービット要求を減らす代替パラダイムとして導入された。
我々は,PCEフレームワークを制約付き最適化問題に拡張し,その性能を複数の問題サイズで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:43:06 GMT)
DSDR: Dual-Scale Diversity Regularization for Exploration in LLM Reasoning [34.6] 検証器を用いた強化学習(RLVR)は、大規模言語モデル(LLM)推論を改善するための中心的なパラダイムであるが、既存の手法では探索が制限されることが多い。
DSDRは,LLM推論の多様性をグローバルおよびカップリングコンポーネントに分解する,大規模多変量正規化強化学習フレームワークである。
我々は,DSDRが有界正規化の下で最適な正当性を保ち,グループベース最適化において情報的学習信号を保持し,原理化されたグローバル-ローカル結合規則を導出することを示す理論的支援を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:37:01 GMT)
Coupled Cluster con MōLe: Molecular Orbital Learning for Neural Wavefunctions [34.5] 密度汎関数理論(DFT)は、分子特性を計算するために最も広く用いられる方法である。
結合クラスタ理論(CC理論)は、DFTを超える精度を達成するための最も成功した方法である。
本稿では,CCの中核となる数学的対象を直接予測する同変機械学習モデルであるMLeアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:54:46 GMT)
How to Train Your Deep Research Agent? Prompt, Reward, and Policy Optimization in Search-R1 [34.4] ディープリサーチエージェントは、多ラウンド検索と意思決定指向生成を通じて、知識集約的なタスクに取り組む。
我々は3つの分離された次元(プロンプトテンプレート、報酬関数、ポリシー最適化)に沿って体系的な研究を行う。
本研究は, 1) 高速思考テンプレートは, 先行作業で使用したスロー思考テンプレートよりも安定性と性能が向上し, 2) 回答回避によるトレーニング崩壊により, F1 ベースの報酬は EM を過小評価し, 最終的に EM を上回り, アクションレベルのペナルティを取り入れることで緩和できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:33:17 GMT)
Scale-PINN: Learning Efficient Physics-Informed Neural Networks Through Sequential Correction [33.8] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、偏微分方程式を解くための有望なメッシュフリーパラダイムとして登場した。
本稿では,現代の物理インフォームドラーニングを数値アルゴリズムでブリッジする学習戦略である,学習効率の高いPINN(Scale-PINN)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:38:06 GMT)
The Climate Change Knowledge Graph: Supporting Climate Services [33.3] 気候変動知識グラフは、気候シミュレーションに関連する多様なデータソースをコヒーレントな知識グラフに統合するように設計されている。
この革新的なリソースは、気候モデル、シミュレーション、変数、構成、時間領域、粒度を含む複雑なクエリの実行を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:42:05 GMT)
Smoothly Differentiable and Efficiently Vectorizable Contact Manifold Generation [33.0] 既存の微分可能シミュレーションフレームワークが直面する重要なボトルネックは、接触多様体の生成である。
このボトルネックに寄与する主な要因は、一般的なロボットシミュレータの関連ルーチンがベクター化や微分可能性のために設計されていないことである。
これらの目標を念頭においてゼロから設計されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:34:47 GMT)
Hepato-LLaVA: An Expert MLLM with Sparse Topo-Pack Attention for Hepatocellular Pathology Analysis on Whole Slide Images [32.9] 現在の計算手法は、固定解像度処理機構と非効率な特徴集約によって制約される。
Hepto-LLaVA(ヘプト・ララバ)は、微細組織病理解析のために設計された多モード大規模言語モデルである。
今回,HepatoPathoVQAについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:43:32 GMT)
Uncertainty-Aware Rank-One MIMO Q Network Framework for Accelerated Offline Reinforcement Learning [32.6] オフライン強化学習のためのMIMO(Uncertainty-Aware Rank-One Multi-Input Multi-Output)Q Networkフレームワークを提案する。
このフレームワークは、データ不確実性を定量化し、トレーニング損失に利用し、対応するQ関数の低信頼境界を最大化するポリシーをトレーニングすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:57:52 GMT)
PerturbDiff: Functional Diffusion for Single-Cell Perturbation Modeling [32.5] PerturbDiffは、個々の細胞から分布全体へモデリングをシフトする。
PerturbDiffは、単一セル応答予測における最先端のパフォーマンスを実現し、目に見えない摂動をはるかに良く一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:28:56 GMT)
InterviewSim: A Scalable Framework for Interview-Grounded Personality Simulation [32.1] 大きな言語モデルで実際の個人性をシミュレートするには、真正の個人データにおいて基礎となる生成が必要である。
大規模にパーソナリティシミュレーションを行うためのインタビューグラウンド評価フレームワークを提案する。
我々は,1000人以上の公的な個人を対象とした23,000件の面接書から671,000件以上の質問回答対を抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:21:10 GMT)
OSInsert: Towards High-authenticity and High-fidelity Image Composition [32.0] 生成画像合成は、背景画像に与えられた前景オブジェクトを再生し、現実的な合成画像を生成することを目的としている。
高精細度法では前景のポーズ/ビューを背景と互換性のあるものに調整でき、高精細度法では前景の細部を正確に保存することができる。
本研究では,両目標を達成するための2段階戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:25:05 GMT)
Learning Discriminative and Generalizable Anomaly Detector for Dynamic Graph with Limited Supervision [31.6] 動的グラフ異常検出(DGAD)は、多くの実世界のアプリケーションにとって重要であるが、ラベル付き異常が不足しているため、依然として困難である。
本稿では,3つの主要コンポーネントを持つ有効で一般化可能な,モデルに依存しないフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:25:35 GMT)
Discrete Diffusion Models Exploit Asymmetry to Solve Lookahead Planning Tasks [31.3] 我々は,非自己回帰(NAR)モデルが,将来的なトークンを用いて後方から復号化することで,計画課題の解決を学習していることを示す。
我々は、ARモデルとNARモデルの両方が、ルックアヘッドタスクにおいて完全な精度を達成可能であることを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:47:27 GMT)
PuppetChat: Fostering Intimate Communication through Bidirectional Actions and Micronarratives [31.0] PuppetChatは、この表現深度を具体的インタラクションによって復元するダイアディックメッセージングプロトタイプである。
親しいパートナーや友人11名による10日間のフィールドスタディでは、このアプローチが社会的存在感を高め、より表現力のある自己開示をサポートし、連続性と共有記憶を持続させることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:17:27 GMT)
HOCA-Bench: Beyond Semantic Perception to Predictive World Modeling via Hegelian Ontological-Causal Anomalies [31.0] ビデオLLMは、セマンティック認識において着実に改善されているが、予測的世界モデリングには依然として不足している。
ヘーゲルレンズを通して物理異常をフレーム化するベンチマークであるHOCA-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:40:32 GMT)
VidEoMT: Your ViT is Secretly Also a Video Segmentation Model [30.9] 既存のオンラインビデオセグメンテーションモデルは通常、フレームごとのセグメンテーションと複雑な特殊なトラッキングモジュールを組み合わせる。
近年の研究では、プレーンビジョントランスフォーマー(ViT)エンコーダは、特別なモジュールを必要とせずに正確な画像セグメンテーションを行うことができることが示唆されている。
本稿では,ビデオ専用Mask Transformer (VidEoMT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:10:18 GMT)
Multivariate time-series forecasting of ASTRI-Horn monitoring data: A Normal Behavior Model [29.7] この分析は、望遠鏡制御ユニットが2022年9月から2024年7月までに取得した15の物理変数に焦点を当てた。
このモデルは、異なる機能とI-T構成で一貫した結果を示した。
提案したNBMは,オンラインASTRI-Horn監視時系列における早期異常検出を可能にする強力なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:51:50 GMT)
Quantum algorithm for simulating resonant inelastic X-ray scattering in battery materials [29.3] 分子クラスターのRIXSスペクトルをシミュレーションする量子アルゴリズムを提案する。
20の軌道を持つ古典的に挑戦的な活動空間の場合、アルゴリズムはトーフォリゲートの2.0倍、1010ドル、論理量子ビットの414ドルを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:01:02 GMT)
FairFS: Addressing Deep Feature Selection Biases for Recommender System [29.2] 産業レコメンデーションシステムでは、下流モデルに関する情報を運ぶ際に重要な役割を果たす。
層バイアス,ベースラインバイアス,近似バイアスを緩和する,公平かつ正確な特徴選択アルゴリズムであるFairFSを提案する。
大規模な実験により、FairFSはこれらのバイアスを効果的に軽減し、最先端の機能選択性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:08:32 GMT)
Ensemble Machine Learning and Statistical Procedures for Dynamic Predictions of Time-to-Event Outcomes [29.0] 我々はSuper Learnerフレームワークを拡張し、異なるモデルとプロシージャからの動的予測を組み合わせる。
本研究の動機は,原発性胆道胆管炎患者の意思決定過程における動的予測の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:12:13 GMT)
Dataless Weight Disentanglement in Task Arithmetic via Kronecker-Factored Approximate Curvature [29.0] 曲率行列近似問題として表現ドリフトに対する正規化をフレーミングすることで、データレスアプローチを提案する。
特に、Kronecker-Factored Approximate Curvatureを採用し、タスクの追加と否定の最先端結果を達成する実用的な正規化器を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:36:15 GMT)
TraceVision: Trajectory-Aware Vision-Language Model for Human-Like Spatial Understanding [28.8] 終末のフレームワークに軌跡認識空間理解を統合した統合視覚言語モデルを提案する。
Trajectory-aware Visual Perception (TVP)モジュールを使用して、視覚的特徴と軌跡情報を双方向に融合する。
我々は、TraceVisionを軌跡誘導セグメンテーションと映像シーン理解に拡張し、クロスフレームトラッキングと時間的注意分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:18:26 GMT)
Flow3r: Factored Flow Prediction for Scalable Visual Geometry Learning [28.7] Flow3rは、高密度な2D対応(flow')を監督として視覚幾何学学習を強化するフレームワークである。
私たちのキーとなる洞察は、フロー予測モジュールは2つの画像間のフローを1つの幾何学的潜像から予測し、もう1つの幾何学的潜像から潜像をポーズさせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:59:30 GMT)
PedaCo-Gen: Scaffolding Pedagogical Agency in Human-AI Collaborative Video Authoring [28.6] 本研究では,マイアーのマルチメディア学習認知理論(CTML)に基づく指導ビデオのオーサリングのための協調的ビデオ生成システムPedaCo-Genを紹介する。
従来の"ワンショット"世代から離れ、PedaCo-Genは中間表現フェーズを導入し、AIレビュアーを使って、ビデオブループリントを構成するスクリプトとビジュアル記述をインタラクティブにレビューし、洗練することができる。
23名の教育専門家による研究では、PedaCo-Genは、ベースラインと比較して、様々なトピックやCTMLの原則でビデオ品質を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:12:13 GMT)
Learning Physical Principles from Interaction: Self-Evolving Planning via Test-Time Memory [28.6] 視覚言語モデル(VLM)は、一般に摩擦と安定性を推論することができる。
本稿では、VLMロボットプランナがテスト時のインタラクションから物理原理を学習できるようにするためのメモリフレームワークであるPhysMemを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:18:35 GMT)
Goal-Oriented Influence-Maximizing Data Acquisition for Learning and Optimization [28.5] 逆曲率による不確実性認識を保ちながら、明示的な後部推論を回避する能動的取得アルゴリズムを提案する。
GOIMDAは、ユーザが指定したゴール関数に対する期待する影響を最大化し、入力を選択する。
一般化線形モデルでは,GOIMDA はゴールアライメントと予測バイアスを考慮した補正項までの予測エントロピー最小化を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:57:11 GMT)
Detecting and Mitigating Group Bias in Heterogeneous Treatment Effects [28.5] ランダム化実験における群バイアスの検出と緩和のための統計的枠組みを開発する。
緩和のために、縮退に基づくバイアス補正を提案し、理論的に最適で実証可能な解が閉形式表現を持つことを示す。
利益を最大化するパーソナライズターゲティングのための検出されたグループバイアスを緩和することの経済的意味を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:47:01 GMT)
ReAttn: Improving Attention-based Re-ranking via Attention Re-weighting [28.5] 我々は,アテンションベースのリグレード手法のポストホック再重み付け戦略であるtextbfReAttn を提案する。
クロスドキュメントIDFの重み付けを計算し、クエリ重なり合うトークンの重み付けを減らします。
その後、エントロピーに基づく正規化を採用し、過度に集中した注意を和らげる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:30:52 GMT)
Classroom Final Exam: An Instructor-Tested Reasoning Benchmark [28.3] CFE(textbfClassroom textbfFinal textbfExam)は、大規模言語モデルの推論能力を評価するためのベンチマークである。
CFEはフロンティアモデルにおいても大きな課題を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:17:41 GMT)
VGGT-MPR: VGGT-Enhanced Multimodal Place Recognition in Autonomous Driving Environments [28.0] VGGT-MPRは、グローバル検索と再ランク付けの両方のための統合幾何エンジンである。
VGGTは、事前の深度認識と点マップ監視を通して、幾何学的に豊富な視覚的埋め込みを抽出する。
提案手法は,パラメータの最適化を伴わずに検索結果を効果的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:33:56 GMT)
SenTSR-Bench: Thinking with Injected Knowledge for Time-Series Reasoning [27.9] 大きな推論モデル(GRLM)は、強い推論スキルを持っているが、複雑な時系列パターンを理解するためのドメイン固有の知識は欠如している。
本稿では,TSLM生成した知見を直接GRLMの推論トレースに注入するハイブリッドな知識注入フレームワークを提案する。
SenTSR-Benchや他の公開データセット全体で、我々の方法はTSLMを9.1%-26.1%、GRLMを7.9%-22.4%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:55:32 GMT)
ComplLLM: Fine-tuning LLMs to Discover Complementary Signals for Decision-making [27.8] 多エージェント決定パイプラインは、相補性を保持する場合、つまり、異なるエージェントがテーブルにユニークな情報をもたらして最終的な決定を知らせる場合、単一のエージェントよりも優れる。
我々は,既存のエージェント決定を補完する信号を出力する報奨として補完情報を用いて,意思決定支援LLMを微調整するポストトレーニングフレームワークであるComplLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:01:52 GMT)
The Truthfulness Spectrum Hypothesis [27.5] 大規模言語モデル (LLM) は真理を線形にエンコードすることが報告されているが、最近の研究でこの発見の一般性に疑問が呈されている。
表現空間は、広義の領域一般から狭義の領域固有までの範囲の方向を含む。
この仮説を検証するために,5つの真理タイプ(定義的,経験的,論理的,フィクション的,倫理的誠実性),幻想的,期待を逆転する嘘,および既存のベンチマークを用いてプローブの一般化を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:01:31 GMT)
MedVAR: Towards Scalable and Efficient Medical Image Generation via Next-scale Autoregressive Prediction [27.4] 医療画像のためのスケーラブルな生成バックボーンは、アーキテクチャ効率、十分な多臓器データ、原則化された評価を必要とする。
我々は、次世代の予測パラダイムを採用し、高速でスケールアップしやすい医用画像合成を可能にする、最初の自己回帰ベース基盤モデルであるMed VARを紹介する。
階層生成を支援するため、6つの解剖学的領域にまたがる約4万個のCTおよびMRI画像の調和データセットをキュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:51:34 GMT)
CIBER: A Comprehensive Benchmark for Security Evaluation of Code Interpreter Agents [27.4] LLMベースのコードインタプリタエージェントは、ますます重要な状況にデプロイされている。
既存のベンチマークでは、動的コード実行、ツールインタラクション、マルチターンコンテキストから生じるセキュリティリスクをキャプチャできない。
動的アタック生成、分離されたセキュアサンドボックス、状態認識評価を組み合わせた自動ベンチマークであるCIBERを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:41:41 GMT)
Skill-Inject: Measuring Agent Vulnerability to Skill File Attacks [27.1] SkillInjectは、広く使われているLLMエージェントの、スキルファイルによるインジェクションに対する感受性を評価するベンチマークである。
SkillInjectには、明らかに悪意のあるインジェクションから、その他の正当な命令に隠された微妙なコンテキスト依存的なアタックまで、202のインジェクションタスクペアが含まれている。
以上の結果から,今日のエージェントは,フロンティアモデルによる攻撃成功率の最大80%に対して,非常に脆弱であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:59:27 GMT)
No One Size Fits All: QueryBandits for Hallucination Mitigation [27.1] 我々は、最適なクエリ-リライト戦略を選択するために、オンラインを適応的に学習する、モデルに依存しないコンテキスト・バンディットフレームワークであるQueryBanditsを紹介した。
すべてのクエリに最適な書き直しポリシーは存在しないことを示す。
また、ある静的ポリシーはNo-Rewriteよりも累積的後悔を招き、非フレキシブルなクエリ書き換えポリシーは幻覚を悪化させる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:28:48 GMT)
Quantitative Approximation Rates for Group Equivariant Learning [27.1] 等サイズのReLUと等変アーキテクチャは等変関数に対して等しく表現可能であることを示す。
全体として、同じ大きさのReLUと同変アーキテクチャは同変関数に対して等しく表現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:17:46 GMT)
QuickGrasp: Responsive Video-Language Querying Service via Accelerated Tokenization and Edge-Augmented Inference [27.1] ビデオ言語モデル(VLM)はビデオクエリサービスを再構築し、認識と推論タスクに統一されたソリューションをもたらす。
小型でローカルにデプロイ可能なVLMはより高速な応答を提供するが、必然的に精度が低い。
レスポンシブ・クオリティ・オブ・サービス(QoS)対応システムであるQuickGraspを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:14:03 GMT)
Simulation-Ready Cluttered Scene Estimation via Physics-aware Joint Shape and Pose Optimization [27.1] 実世界の観測からシミュレーション可能なシーンを推定することは、下流の計画と政策学習タスクに不可欠である。
既存の手法は乱雑な環境で苦労する。
実写シーン推定のための統一的な最適化に基づく定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:58:24 GMT)
Vinedresser3D: Agentic Text-guided 3D Editing [26.8] Vinedresser3Dは高品質なテキスト誘導3D編集のためのエージェントフレームワークである。
ネイティブな3D生成モデルの潜在空間で直接動作する。
多様な3D編集の実験では、Vinedresser3Dは自動メトリクスと人間の嗜好の両方において、以前のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:30:36 GMT)
ExpPortrait: Expressive Portrait Generation via Personalized Representation [26.8] 本稿では,表現とアイデンティティをより効果的に切り離した,高忠実度パーソナライズされた頭部表現を提案する。
この表現は、静的、主題固有のグローバルジオメトリと、動的、表現に関する詳細の両方をキャプチャする。
この高度で表現性の高い頭部モデルを条件信号として、拡散トランスフォーマ(DiT)ベースのジェネレータを訓練し、高精細なポートレート映像を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:41:35 GMT)
Janus-Q: End-to-End Event-Driven Trading via Hierarchical-Gated Reward Modeling [25.9] Janus-Qはエンドツーエンドのイベント駆動トレーディングフレームワークである。
イベント中心のデータ構築とモデル最適化を2段階のパラダイムで統一する。
市場指標よりも一貫性があり、解釈可能で、利益性の高い取引決定を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:58:51 GMT)
SemanticNVS: Improving Semantic Scene Understanding in Generative Novel View Synthesis [25.5] 新規ビュー合成のためのカメラ条件付き多視点拡散モデルSemanticNVSを提案する。
既存のNVS法は、長距離カメラ動作下で意味的に不明瞭で歪んだ画像を生成する。
遠隔地でも高品質なシーンセマンティクスを実現するための条件付けとして,事前学習型セマンティクス抽出器を統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:45:21 GMT)
Pixels Don't Lie (But Your Detector Might): Bootstrapping MLLM-as-a-Judge for Trustworthy Deepfake Detection and Reasoning Supervision [25.4] DeepfakeJudgeはスケーラブルな推論の監視と評価のためのフレームワークです。
これは、最近の生成および編集のフォージェリー、視覚的推論ラベルを持つ人間の注釈付きサブセット、および一連の評価モデルを含む、配布外ベンチマークを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:08:46 GMT)
Large Language Model-Assisted UAV Operations and Communications: A Multifaceted Survey and Tutorial [24.9] 無人航空機(UAV)は機動性と機敏性のために多様なアプリケーションに広く配備されている。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、UAVインテリジェンスを強化するための変革的な機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:56:43 GMT)
TherapyGym: Evaluating and Aligning Clinical Fidelity and Safety in Therapy Chatbots [24.9] THERAPYGYMは、治療用チャットボットを2つの臨床柱に沿って評価し、改善するフレームワークである。
LLMに基づく審査員のバイアスと信頼性の低下を緩和するため、1270名の専門家による116の対話の検証セットであるTheraPyJUDGEBENCHをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:05:01 GMT)
S-PRESSO: Ultra Low Bitrate Sound Effect Compression With Diffusion Autoencoders And Offline Quantization [24.7] 我々は,48kHzの音響効果圧縮モデルであるS-PRESSOについて述べる。
我々のモデルは、遅延エンコーダが学習した圧縮オーディオ埋め込みを復号するために、事前訓練された潜時拡散モデルに依存している。
S-PRESSOは、音質、音響的類似性、再現性の両方において、連続的および離散的ベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:34:04 GMT)
GSNR: Graph Smooth Null-Space Representation for Inverse Problems [24.2] イメージングにおける逆問題には問題があり、センサ行列の非自明なヌル空間のため、測定値と無限に一致する多くの解が導かれる。
本稿では,非可視成分にのみ構造を付加する機構であるGSNR(Graph-Smooth Null-Space Representation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:24:00 GMT)
A Green Learning Approach to LDCT Image Restoration [24.2] 本研究は,医療画像の復元にグリーンラーニング(GL)アプローチを提案する。
一般性を欠くことなく,低線量CT(LDCT)画像を例として用いた。
LDCT画像はノイズやアーチファクトの影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:21:56 GMT)
Addressing Instrument-Outcome Confounding in Mendelian Randomization through Representation Learning [23.9] 本稿では,遺伝的機器の潜伏成分を復元するために,クロス環境不変性を利用した表現学習フレームワークを提案する。
様々な混合機構の下でこれらの潜伏楽器を同定するための理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:38:26 GMT)
Agentic AI for Scalable and Robust Optical Systems Control [23.8] AgentOpticsは、MCP(Model Context Protocol)上に構築された高忠実で自律的な光学系制御のためのエージェントAIフレームワークである。
8つの代表的な光学デバイスに64の標準MPPツールを実装し,要求理解,役割認識応答,多段階協調,言語的変動に対する堅牢性,エラー処理を評価するための410タスクベンチマークを構築した。
AgentOpticsは平均タスク成功率87.7%--99.0%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:54:32 GMT)
Diffusion Modulation via Environment Mechanism Modeling for Planning [23.6] 環境メカニズムモデリング(DMEMM)による拡散変調と呼ばれる新しい拡散型計画法を提案する。
DMEMMは、重要なRL環境機構、特に遷移力学と報酬関数を組み込むことで、拡散モデルのトレーニングを変調する。
実験結果から,DMEMMはオフライン強化学習による計画立案において最先端の性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:41:22 GMT)
Assessing Risks of Large Language Models in Mental Health Support: A Framework for Automated Clinical AI Red Teaming [23.6] 本稿では,AI心理療法士と認知影響モデルを備えた模擬患者エージェントを併用する評価フレームワークを提案する。
我々は、この枠組みを6つのAIエージェントを評価する、高インパクトなテストケースであるアルコール使用障害に適用する。
大規模なシミュレーションでは、メンタルヘルス支援にAIを使用する場合、重大な安全性のギャップが明らかになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:17:18 GMT)
From User Preferences to Base Score Extraction Functions in Gradual Argumentation (with Appendix) [23.6] emphBaseスコア抽出関数を導入し、ユーザの引数に対する好みからベーススコアへのマッピングを提供する。
これらの関数は、好みを補足した emphBipolar Argumentation Framework (BAF) の引数に適用して、 emphQuantitative Bipolar Argumentation Framework (QBAF) を得ることができる。
本稿では,基本スコア抽出関数の望ましい特性を概説し,設計選択について議論し,基本スコア抽出のためのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:16:18 GMT)
UniLACT: Depth-Aware RGB Latent Action Learning for Vision-Language-Action Models [23.4] 我々は、深度対応の潜伏事前学習を通して幾何学構造を組み込んだ変圧器ベースのVLAモデルUniLACTを紹介する。
我々は、RGBと深さの共有埋め込み空間を学習する統合潜在行動学習フレームワークUniLARNを提案する。
シミュレーションと実世界の両方の環境での実験は、深度認識された潜在行動表現の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:41:41 GMT)
Towards Personalized Multi-Modal MRI Synthesis across Heterogeneous Datasets [23.3] PMM-SynthはパーソナライズされたMRI合成フレームワークである。
様々な合成タスクをサポートし、ヘテロジニアスデータセットを効果的に一般化する。
一対一の合成タスクと多対一の合成タスクにおいて、最先端の手法を一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:20:27 GMT)
MeanFuser: Fast One-Step Multi-Modal Trajectory Generation and Adaptive Reconstruction via MeanFlow for End-to-End Autonomous Driving [23.0] MeanFuserはエンドツーエンドの自動運転方式だ。
GMNを導入し、生成サンプリングをガイドし、MeanFlow Identityをエンドツーエンドプランニングに適用する。
NAVSIMクローズドループベンチマークの実験は、PDMスコアの監督なしにMeanFuserが優れた性能を発揮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:17:26 GMT)
RAP: Fast Feedforward Rendering-Free Attribute-Guided Primitive Importance Score Prediction for Efficient 3D Gaussian Splatting Processing [22.7] 高速フィードフォワードレンダリングによる3DGSの重要度予測手法を提案する。
RAPは、固有のガウス属性と局所的な地域統計から直接原始的な重要性を推測する。
RAPは、見えないデータに効果的に一般化し、再構築、圧縮、送信パイプラインにシームレスに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:02:03 GMT)
Probability-Invariant Random Walk Learning on Gyral Folding-Based Cortical Similarity Networks for Alzheimer's and Lewy Body Dementia Diagnosis [22.2] アルツハイマー病 (AD) とLewy body dementia (LBD) は重複する臨床像を呈するが, 明確な診断戦略が必要である。
ノードアライメントを伴わない個別のジャラル折り畳みネットワークを分類する確率不変なランダムウォークに基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:38:32 GMT)
In-context Pre-trained Time-Series Foundation Models adapt to Unseen Tasks [22.2] 時系列基礎モデル(TSFM)は、多様なデータセットやタスクにまたがる強力な一般化機能を示している。
In-Context Learning(ICL)機能によりTSFMを拡張し、テスト時間推論を可能にする。
我々のフレームワークであるICTP(In-Context Time-Series Pre-Training)は、元の事前トレーニングデータを再構成して、バックボーンTSFMにICL機能を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:48:47 GMT)
CountEx: Fine-Grained Counting via Exemplars and Exclusion [21.9] 本稿では,識別的視覚的数え上げフレームワークであるCountExについて述べる。
既存のプロンプトベースのメソッドの重要な制限 – 視覚的に類似した障害を明示的に排除できない – に対処するように設計されている。
CountExは、既知のカテゴリと新しいカテゴリの両方からオブジェクトをカウントする最先端のメソッドよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:01:44 GMT)
DesignAsCode: Bridging Structural Editability and Visual Fidelity in Graphic Design Generation [21.8] DesignAsCodeはHTML/CSSを使ったプログラミングタスクとしてグラフィックデザインを再定義する新しいフレームワークである。
DesignAsCodeは、構造的妥当性と美的品質の両方において、最先端のレンダリングベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:36:42 GMT)
Bayesian Meta-Learning with Expert Feedback for Task-Shift Adaptation through Causal Embeddings [21.7] 因果的タスク埋め込みにタスク固有の先行を条件付け,因果的ベイズ的メタラーニング手法を提案する。
因果埋め込みの条件付けは、ミスマッチ前を制御し、タスクシフト時の負の移動を緩和することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:44:22 GMT)
Learning to Rewrite Tool Descriptions for Reliable LLM-Agent Tool Use [21.7] トレースリッチな設定からトレースフリーなデプロイメントへ監督を移行するカリキュラム学習フレームワークを提案する。
実験では、予期せぬツール、強力なクロスドメインの一般化、そして、候補ツールの数が100を超えるほど堅牢性に一貫した向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:50:24 GMT)
Regressor-guided Diffusion Model for De Novo Peptide Sequencing with Explicit Mass Control [21.6] 本稿では,デノボペプチド配列決定のための回帰誘導拡散モデルであるDiffuNovoを紹介した。
提案手法は, トレーニング中に新しいペプチドレベルの質量損失がモデル最適化を誘導する一方で, 遅延空間における勾配に基づく更新からの回帰に基づくガイダンスは, 予測されたペプチドを質量制約に固執するように生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:26:25 GMT)
A Statistical Approach for Modeling Irregular Multivariate Time Series with Missing Observations [21.5] 不十分な値を持つ不規則な時系列は、医療などの領域における予測モデリングに重大な課題をもたらす。
本手法は,観測値の標準偏差と,連続観測における変化の平均と変動率の4つの重要な特徴を計算した。
AUROC/AUPRCは0.5-1.7%、F1スコアは1.1-1.7%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:48:17 GMT)
Forgetting-Resistant and Lesion-Aware Source-Free Domain Adaptive Fundus Image Analysis with Vision-Language Model [21.3] ソースフリードメイン適応(source-free domain adapt, SFDA)は、ソースドメインでトレーニングされたモデルをターゲットドメインで正常に動作させるために適応することを目的としている。
ViL モデルを用いた眼底画像診断のための新しい FRLA ( forgetting-resistant and lesion-aware) 法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:29:54 GMT)
QUIETT: Query-Independent Table Transformation for Robust Reasoning [21.0] 現実世界の表はしばしば不規則なスキーマ、不均一な値形式、暗黙のリレーショナル構造を示す。
クエリ非依存のテーブル変換フレームワークQuIeTTを紹介する。
モデルと推論パラダイム間で一貫した利得を示しており、特に構造的に多様で目に見えない質問の課題に対して強力な改善がなされています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:23:49 GMT)
$κ$-Explorer: A Unified Framework for Active Model Estimation in MDPs [20.9] 固有推定複雑性と訪問頻度を明示的に組み込んだ目的関数のパラメタ化ファミリを$U_$で導入する。
本稿では,Frank-Wolfe方式の探索アルゴリズムである$-Explorerを提案する。
MDPのベンチマーク実験では、$$-Explorerが既存の探索戦略よりも優れたパフォーマンスを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 22:56:32 GMT)
Humanoid Hanoi: Investigating Shared Whole-Body Control for Skill-Based Box Rearrangement [20.9] 本研究では,タスクレベルで再利用可能なスキルをシーケンシングすることで,長期実行を可能にするヒューマノイドボックス再構成のためのスキルベースフレームワークについて検討する。
すべてのスキルは、共有されたタスクに依存しない全身コントローラ(WBC)を通して実行され、スキル構成のための一貫したクローズドループインターフェースを提供する。
本研究は,Digit V3ヒューマノイドロボットのシミュレーションおよび実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:14:01 GMT)
Training-Free Generative Modeling via Kernelized Stochastic Interpolants [20.2] 補間フレームワーク内で生成モデリングを行うカーネル手法を開発した。
金融時系列、乱流、画像生成のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:26:09 GMT)
RobPI: Robust Private Inference against Malicious Client [20.1] 悪意のあるクライアントに耐える堅牢でレジリエントなプライベート推論プロトコルであるRobPIを紹介します。
RobPIは、暗号化互換のノイズをログに織り込むことでセキュリティを強化する、独特な暗号化プロトコルを統合している。
実験の結果,RobPIは攻撃成功率を91.9%削減し,悪質なクライアント攻撃で要求されるクエリ数を10倍以上に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:58:08 GMT)
An artificial intelligence framework for end-to-end rare disease phenotyping from clinical notes using large language models [19.8] RARE-PHENIXは、まれな疾患表現のためのエンドツーエンドのAIフレームワークである。
大規模な言語モデルに基づく表現型抽出、ヒトフェノタイプオントロジーの標準化、診断に有用な表現型ランキングの監督などを統合する。
最先端のディープラーニングベースライン(PhenoBERT)をオントロジーに基づく類似性と、エンドツーエンド評価における精度-リコール-F1メトリクスで一貫して上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:20:23 GMT)
OptiRepair: Closed-Loop Diagnosis and Repair of Supply Chain Optimization Models with LLM Agents [19.3] サプライチェーン最適化モデルは、しばしばモデリングエラーのために実現不可能になる。
976のマルチエキロンサプライチェーン問題に対して、7つのファミリーから22のAPIモデルをテストする。
2つの8B-パラメータモデルをソルバ検証された報酬を用いた自己学習推論を用いて訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:19:05 GMT)
SimLBR: Learning to Detect Fake Images by Learning to Detect Real Images [19.3] 我々は、LBR(Latent Blending Regularization)を用いたフェイク画像検出のためのシンプルで効率的なフレームワークであるSimLBRを提案する。
我々の手法はクロスジェネレータの一般化を著しく改善し、チャメレオンベンチマークの精度+24.85%、リコール+69.62%を実現した。
すべてのコードとモデルは、HuggingFaceとGitHubでリリースされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:22:41 GMT)
Relational Feature Caching for Accelerating Diffusion Transformers [19.2] 特徴キャッシングアプローチは,計算コストの高いモジュールの出力特性を一定のタイミングで格納することにより,拡散変換器(DiT)を高速化する。
最近の予測に基づくキャッシュ手法では、時間外挿法を用いて出力特性をキャッシュ化したものと近似する。
本稿では,特徴予測の精度を高めるために,入出力関係を利用した新しいフレームワークであるリレーショナル特徴キャッシング(RFC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:45:38 GMT)
Anticipate, Adapt, Act: A Hybrid Framework for Task Planning [19.0] 失敗を予測し、適応することは、ロボットが複雑なドメインで人間と効果的に協力する必要がある重要な能力である。
本稿では,LLMの汎用予測機能と動的影響図形言語の逐次決定機能を統合するハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:18:11 GMT)
GreenPhase: A Green Learning Approach for Earthquake Phase Picking [18.9] 最近のディープラーニングモデルは強力な結果を得るが、大きなデータセットと重いバックプロパゲーショントレーニングに依存している。
グリーンラーニングフレームワークに基づく多分解能,フィードフォワード,数学的に解釈可能なモデルであるGreenPhaseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:07:06 GMT)
To Reason or Not to: Selective Chain-of-Thought in Medical Question Answering [18.7] 本稿では,まず,質問が推論を必要とするかどうかを予測し,必要な場合にのみ論理を生成する推論時戦略を提案する。
メトリクスには精度、総生成トークン、推測時間が含まれていた。
選択的CoTは、推論時間を13-45%削減し、トークンの使用量を8-47%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:42:50 GMT)
Energy-Based Injury Protection Database: Including Shearing Contact Thresholds for Hand and Finger Using Porcine Surrogates [18.6] 我々は、ジオメトリとコンタクトタイプにまたがるエネルギーしきい値を確立し、最初のエネルギーベースの損傷保護データベースを形成する。
これにより、幅広い現実的な衝突イベントの安全を確保するための有意義なエネルギー制限制御装置の開発が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:07:48 GMT)
RL-RIG: A Generative Spatial Reasoner via Intrinsic Reflection [18.5] RL-RIGは、リフレクションベースの画像生成のための強化学習フレームワークである。
我々は,VLMアクタにプロンプトを編集するためのReflection-GRPOと,与えられたプロンプト下での画質向上のためのイメージエディタを開発する。
実験結果から,RL-RIGは既存のオープンソースモデルよりも最大11%優れており,画像生成における空間的推論の制御が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:39:53 GMT)
ReSyn: Autonomously Scaling Synthetic Environments for Reasoning Models [18.4] 検証可能な報酬付き強化学習(RLVR)は、推論言語モデル(RLM)を訓練するための有望なアプローチとして登場した。
本研究では、インスタンスジェネレータと検証器を備えた多様な推論環境を生成するパイプラインであるReSynを導入することにより、RLVRをスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:34:29 GMT)
Bellman Value Decomposition for Task Logic in Safe Optimal Control [18.3] 本稿では,ベルマン値の固有構造を,自動性能向上のための問題を自然に整理する手段として考える。
すなわち、時間論理で定義された複雑なタスクに対するベルマン値がベルマン値のグラフに分解できることを示す。
本稿では,分割値グラフを2層ニューラルネットワークに埋め込んだVDPPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:48:58 GMT)
HDR Reconstruction Boosting with Training-Free and Exposure-Consistent Diffusion [18.3] 我々は,既存の間接的および直接的HDR再構成手法を強化する訓練不要な手法を提案する。
本手法は,テキスト誘導拡散モデルとSDEditの改良を組み合わせることで,過剰に露出した領域で可塑性コンテンツを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:57:22 GMT)
EEG-Driven Intention Decoding: Offline Deep Learning Benchmarking on a Robotic Rover [18.0] 本研究は,ロボットローバー操作時の運転コマンドのオフライン復号化のための脳ロボット制御フレームワークを提案する。
心電図(EEG)信号は16チャンネルのOpenBCIキャップで記録され,運動行動と一致した。
畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、Transformerアーキテクチャなど、ディープラーニングモデルがベンチマークされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:50:21 GMT)
Behavior Learning (BL): Learning Hierarchical Optimization Structures from Data [17.8] 行動学習(BL)は、データから解釈可能かつ識別可能な最適化構造を学ぶ。
BLは予測性能、解釈可能性、識別性を統一し、最適化を含む科学的領域に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:59:04 GMT)
Continuous Telemonitoring of Heart Failure using Personalised Speech Dynamics [17.7] 本研究では,個人内における相対的な症状変化の軌跡を捉えるためのLIPT方式を提案する。
このフレームワークの中心は、縦長の音声記録を文脈対応の潜在表現に変換するシーケンスパーソナライズ(PSE)である。
225人のコホートによる実験の結果、LIPTパラダイムは古典的な横断的アプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:19:17 GMT)
Learning Positive-Incentive Point Sampling in Neural Implicit Fields for Object Pose Estimation [17.5] 3次元形状の暗黙的学習は、任意の解像度での形状表現を可能にする急速に発展する分野である。
本稿では,SO(3)-等価な畳み込み型暗黙ネットワークとPIPS戦略を組み合わせた手法を提案する。
提案手法は3つのポーズ推定データセットにおいて最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:10:00 GMT)
UrbanAlign: Post-hoc Semantic Calibration for VLM-Human Preference Alignment [17.4] 主観的知覚タスクでは、このアライメントはモデルトレーニングなしで実現できることを示す。
密結合した3つの段階からなる訓練不要なポストホック・コンセプト・ブートネックパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:24:55 GMT)
CITED: A Decision Boundary-Aware Signature for GNNs Towards Model Extraction Defense [17.4] モデル抽出攻撃(MEA)と呼ばれる新たな脅威は、重大なリスクをもたらす。
本稿では,組込みとラベルの両レベルでのオーナシップ検証を実現するための,第1世代のオーナシップ検証フレームワークCITEDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:33:31 GMT)
Accurate Planar Tracking With Robust Re-Detection [17.2] 我々はSAM-HとWOFTSAMを提示する。SAM 2で提供される堅牢な長期セグメント追跡と8自由度ホモグラフィーによるポーズ推定を組み合わせた新しい平面トラッカーである。
提案手法はPOT-210とPlanarTrackのトラッキングベンチマークで評価され,両者に新たな最先端性能が設定された。
また,初期PlanarTrackのポーズに対して,高精度のp@5でより正確なベンチマークを行うことが可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:13:55 GMT)
What Makes a Good Query? Measuring the Impact of Human-Confusing Linguistic Features on LLM Performance [17.1] 本研究では,22次元の問合せ特徴ベクトルの構築により,句の複雑度,語彙の希薄度,アナフォラ,否定,応答可能性,意図的根拠を抽出し,この知見を運用する。
369,837の現実世界のクエリを使って質問します。
大規模分析では、深い節のネストや不特定といった特定の特徴が高い幻覚の確率と一致している、一貫した「リスクランドスケープ」が明らかになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:30:08 GMT)
Reliable Abstention under Adversarial Injections: Tight Lower Bounds and New Upper Bounds [16.6] 我々は, [Goel et al. 2017] が導入した対戦型インジェクションモデルを用いてオンライン学習を研究する。
一致する$(sqrtT)$ down bound for VC dimension $1$を証明し、2つの情報体制の鮮明な分離を確立します。
敵の汚染に対する耐性が保たれていることを予測するためのラベル付きサンプルの小さなサブセットである、インプロバストな目撃者によって駆動される潜在的基盤フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:30:48 GMT)
TAPE: Tool-Guided Adaptive Planning and Constrained Execution in Language Model Agents [16.6] 制約付き実行(TAPE)を用いたツール誘導適応計画を提案する。
TAPE計画能力は、複数のプランをグラフに集約し、実行可能なパスを特定するために外部ソルバを使用する。
実行中、TAPEは制約付きデコードを使用してサンプリングノイズを低減し、環境フィードバックが意図された状態から逸脱するたびに適応的に再計画する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:19:56 GMT)
Learning Mutual View Information Graph for Adaptive Adversarial Collaborative Perception [16.6] 協調認識(CP)は、コネクテッド車と自律車の間でのデータ共有を可能にする。
CPシステムは、悪意のあるエージェントが特徴レベルの摂動を通じて偽のオブジェクトを偽造する敵攻撃に対して脆弱である。
本稿では,新たな適応型CPフレームワークであるMVIG攻撃(MVIG攻撃)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:38:27 GMT)
ApET: Approximation-Error Guided Token Compression for Efficient VLMs [16.5] 本稿では,近似エラーガイド付きToken圧縮フレームワークであるApETを紹介する。
ApETは、画像理解タスクのオリジナルパフォーマンスの95.2%を保持し、ビデオ理解タスクの100.4%を達成している。
ApETは無注意設計のため、FlashAttentionとシームレスに統合され、さらなる推論を可能にし、VLMのデプロイをより実用的なものにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:15:37 GMT)
Fore-Mamba3D: Mamba-based Foreground-Enhanced Encoding for 3D Object Detection [16.4] 我々は,マンバをベースとしたエンコーダを改良した新しいバックボーン,フォア・マンバ3Dを提案する。
本研究では, 前景ボクセルの相互作用における応答減衰を考慮し, 地域間スライドウィンドウを設計する。
本手法は, 線形オートレモデルにおいて, 前景のみの符号化を重視し, 距離ベースおよび因果依存性を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:03:07 GMT)
Augmented Radiance Field: A General Framework for Enhanced Gaussian Splatting [16.1] 3D Gaussian Splatting (3DGS) が放射場再構成の先駆的手法として登場している。
本稿では、ビュー依存不透明性による特異効果を明示的にモデル化する拡張ガウスカーネルを提案する。
我々の手法は、レンダリング性能において最先端のNeRF法を超えるだけでなく、パラメータ効率も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:55:31 GMT)
Multi-Modal Representation Learning via Semi-Supervised Rate Reduction for Generalized Category Discovery [15.9] Generalized Category Discovery (GCD)は、既知のカテゴリと未知のカテゴリの両方を識別することを目的としている。
半監督率削減によるGCDのための新規かつ効果的なマルチモーダル表現学習フレームワークを提案する。
提案手法の優れた性能を示す総合的および微粒なベンチマークデータセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:51:09 GMT)
Path-conditioned training: a principled way to rescale ReLU neural networks [15.9] 我々はReLUネットワークをコンパクトに分解するパスリフトフレームワークを構築した。
ニューラルネットワークパラメータを再スケールするための幾何学的動機付け基準を導入する。
我々はこのアライメントを実行するための効率的なアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:55:48 GMT)
Temporal-Aware Heterogeneous Graph Reasoning with Multi-View Fusion for Temporal Question Answering [15.5] 本稿では,時間認識型質問エンコーディング,マルチホップグラフ推論,多視点異種情報融合を用いた新しいフレームワークを提案する。
具体的には,1)言語モデルからのセマンティックキューと時間的実体力学を組み合わせた制約付き質問表現,2)時間的メッセージパッシングによる明示的なマルチホップ推論のための時間的グラフニューラルネットワーク,3)より効果的な質問コンテキストと時間的グラフ知識の融合のためのマルチビューアテンション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:36:36 GMT)
Enhancing Automatic Chord Recognition via Pseudo-Labeling and Knowledge Distillation [15.5] 事前学習されたモデルとラベルなしオーディオを併用した2段階トレーニングパイプラインを提案する。
提案手法は,学習を2段階に分離する。第1段階では,教師として事前学習されたBTCモデルを用いて,1,000時間以上の多様な未ラベル音声の擬似ラベルを生成する。
第2段階では、学生は利用可能になるにつれて、地道なラベルで継続的に訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:32:53 GMT)
LLM-WikiRace Benchmark: How Far Can LLMs Plan over Real-World Knowledge Graphs? [15.5] LLM-Wikiraceは、大規模言語モデル(LLM)における計画、推論、世界知識を評価するためのベンチマークである。
我々は,Gemini-3, GPT-5, Claude Opus 4.5など,オープンソースおよびクローズドソースの幅広いモデルを評価する。
我々の分析は、世界知識が成功に必要な要素であることを示しているが、計画と長期の推論能力が支配的な要素となるのは、一点だけである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:03:50 GMT)
Closing the gap in multimodal medical representation alignment [15.4] マルチモーダル学習において、CLIPは様々なモダリティを共有潜在空間にマッピングするためのデファクトアプローチとして登場した。
しかし、CLIPに基づく対照的な損失は、真の意味的アライメントに悪影響を及ぼす意図しない振る舞いを示す。
我々は,このギャップを埋めるモダリティに依存しないフレームワークを提案し,意味論的に関連する表現がより整合していることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:57:39 GMT)
Efficient endometrial carcinoma screening via cross-modal synthesis and gradient distillation [15.3] 子宮内膜癌(EC)のステージングと救命には早期の子宮内膜浸潤の検出が重要である
ここでは、ECスクリーニングにおけるデータと計算のボトルネックの両方を解決する、自動化された、高効率な2段階のディープラーニングフレームワークを提案する。
本モデルでは,99.5%の感度,97.2%の特異度,0.987の曲線以下の領域を最小計算コストで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:22:25 GMT)
Redefining the Down-Sampling Scheme of U-Net for Precision Biomedical Image Segmentation [14.8] U-Netsはバイオメディカルイメージセグメンテーション(BIS)の進展に役立っている
1つの理由は、情報保持を犠牲にして計算効率を優先する従来のダウンサンプリング技術である。
本稿では, 簡易かつ効果的な戦略として, ダウンサンプリングのペースを緩やかにし, 情報損失を低減するステアプール方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:10:04 GMT)
Is Your Diffusion Sampler Actually Correct? A Sampler-Centric Evaluation of Discrete Diffusion Language Models [14.8] そこで,本研究では,学習したデノイザを,基底構造マルコフ連鎖から派生した正確な隠れマルコフモデルに置き換える,サンプル中心のオラクルフレームワークを提案する。
数ステップの離散拡散サンプリング器は, オラクル・デノイザの下でも分布が正しくないことを示し, ステップ数が列長に近づくと, 遷移レベルのミスマッチが消えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:06:13 GMT)
Rethinking LoRA for Privacy-Preserving Federated Learning in Large Models [14.8] 差分プライベートラーニング(DPFL)の下での微調整大型ビジョンモデル(LVM)と大規模言語モデル(LLM)は、基本的なプライバシーとユーティリティのトレードオフによって妨げられる。
Low-Rank Adaptation (LoRA)はPEFT法であり、トレーニング可能な2つの低ランク行列を導入し、事前訓練した重みを凍結することにより、計算と通信のコストを削減する。
LA-LoRAは、勾配の相互作用を分離し、クライアント間で更新方向を調整し、厳密なプライバシー制約の下で堅牢性を高める新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:05:28 GMT)
DP-FedAdamW: An Efficient Optimizer for Differentially Private Federated Large Models [14.8] 我々は,AdamWをベースとした差分プライバシ適合方式DPFedAdamWを提案する。
DP下でのAdamWの回復は、第2モーメントの分散を安定化し、DP誘起バイアスを除去し、クライアントのドリフトを抑えるためにグローバルな降下を局所的に更新する。
実験の結果,DPFedAdamWが言語と視覚にまたがるトランスフォーマーとResNet-18の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:15:47 GMT)
To Move or Not to Move: Constraint-based Planning Enables Zero-Shot Generalization for Interactive Navigation [14.7] 家庭環境や倉庫のような現実のシナリオでは、クラッタはすべてのルートをブロックすることができる。
本稿では,移動ロボットが乱雑に移動して自身の進路を鍛える,Lifelong Interactive Navigation問題を紹介する。
アクティブな認識を伴うLLM駆動制約に基づく計画フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:10:00 GMT)
CT-Flow: Orchestrating CT Interpretation Workflow with Model Context Protocol Servers [14.5] 既存の3次元CT解析のアプローチのほとんどは、静的なシングルパス推論に大きく依存している。
Model Context Protocol (MCP)を活用することで、CT-Flowはクローズドボックス推論からオープンなツール認識パラダイムへとシフトする。
これに基づいてCT-Flowは、複雑な自然言語クエリを自動ツール使用シーケンスに分解できる臨床オーケストレータとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:19:30 GMT)
Structured Bitmap-to-Mesh Triangulation for Geometry-Aware Discretization of Image-Derived Domains [14.5] 画像由来の領域におけるPDE離散化を安定させるため,スリーブあるいはセグメンテーション由来の境界を正規三角格子に埋め込むテンプレート駆動三角測量フレームワークを提案する。
我々はすべての局所境界断面積を離散同値と三角形対称性に分類し、各ケースをコンフリクトフリーな再三角形テンプレートにマッピングする有限記号的なルックアップテーブルを生成する。
楕円型および放物型PDE、信号、構造測定の実験では、より少ない要素、より規則的な三角形、複雑な境界付近の幾何学的忠実度が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:36:55 GMT)
QuantVLA: Scale-Calibrated Post-Training Quantization for Vision-Language-Action Models [14.4] 視覚言語アクション(VLA)モデルは、エンボディエージェントの認識、言語、制御を統一する。
トレーニング不要なポストトレーニング量子化フレームワークQuantVLAを紹介する。
これはVLAシステムにおける最初のPTQアプローチであり、拡散トランスフォーマー(DiT)アクションヘッドの定量化に成功した最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:55:54 GMT)
Expanding the Role of Diffusion Models for Robust Classifier Training [14.4] 拡散モデルは多様かつ部分的に堅牢な表現を提供することを示す。
我々の表現分析は、拡散モデルが敵の訓練に組み込まれることにより、より不整合な特徴が促進されることを示唆している。
CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNetの実験はこれらの発見を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:06:52 GMT)
Aesthetic Camera Viewpoint Suggestion with 3D Aesthetic Field [14.1] 本稿では3次元の立体的美的推論を可能にする3次元美的場の概念を紹介した。
粗い視点サンプリングと勾配に基づく精錬を組み合わせた2段階探索パイプラインを提案する。
提案手法は,既存の手法に比べ,フレーミングとコンポジションが優れている視点を常に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:08:23 GMT)
Hiding in Plain Text: Detecting Concealed Jailbreaks via Activation Disentanglement [14.0] 大規模言語モデル (LLM) は、リーチでセマンティックに一貫性のあるジェイルブレイクプロンプトに対して脆弱なままである。
本稿では,LLMアクティベーションにおけるセマンティックファクタペアを推論時にアンタングリングするための自己教師型フレームワークを提案する。
次に、フレーミング表現で動作する異常検出器であるFrameShieldを提案し、モデルに依存しない検出を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 00:11:30 GMT)
A Three-stage Neuro-symbolic Recommendation Pipeline for Cultural Heritage Knowledge Graphs [13.9] 本稿では,ハイブリッドレコメンデーションパイプラインを実装するための完全な方法論を提案する。
知識グラフの埋め込み、近傍のほぼ探索、SPARQLによるセマンティックフィルタリングを統合している。
このアプローチは有用で説明可能なレコメンデーションを生み出し、専門家の評価で証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:02:13 GMT)
M3S-Net: Multimodal Feature Fusion Network Based on Multi-scale Data for Ultra-short-term PV Power Forecasting [13.8] 太陽放射の断続性と高周波変動は、高磁束にとって重要な課題である。
既存のアーキテクチャは主に、浅い機能結合とバイナリクラウドセグメンテーションに依存している。
本稿では,超短時間PV電力予測のためのマルチスケールデータに基づく新しいマルチモーダル融合ネットワークであるM3S-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:30:59 GMT)
One2Scene: Geometric Consistent Explorable 3D Scene Generation from a Single Image [13.7] textbf2Sceneは、不適切な問題を3つのトラクタブルなサブタスクに分解する効果的なフレームワークである。
One2Sceneは、パノラマ深度推定、フィードフォワード360再構成、探索可能な3Dシーン生成において、最先端の手法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:15:54 GMT)
SAMAS: A Spectrum-Guided Multi-Agent System for Achieving Style Fidelity in Literary Translation [13.7] 本稿では,信号処理タスクとしてスタイル保存を扱う新しいフレームワークであるSAMASを紹介する。
具体的には、ウェーブレットパケット変換を用いて、文体をストリスティック特徴スペクトル(SFS)に定量化する。
このSFSは、特殊な翻訳エージェントの調整されたワークフローを動的に組み立てる制御信号として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:40:44 GMT)
Exploiting Low-Rank Structure in Max-K-Cut Problems [13.6] 複素二次形式をK$の領域上で最大化するアルゴリズムを提案する。
我々は、この集合が$K=3$のときに正確な最大値を含むことが保証され、目的がローランクであることを証明する。
この構成により、Max-3-Cut に対して本質的に並列化可能で理論上動機づけられたアルゴリズムのファミリーが誕生する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:29:47 GMT)
Federated Learning Playground [13.5] We present Federated Learning Playground, an interactive browser-based platform that teachs core Federated Learning (FL) concept。
ユーザは、コーディングやシステムセットアップなしで、ブラウザ内で異質なクライアントデータ分散と集約アルゴリズムを直接試すことができる。
この遊び場は教育ツールとして使いやすく、新入生の分散AIへの参入障壁を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:14:40 GMT)
Decoupling Defense Strategies for Robust Image Watermarking [13.5] 深層学習に基づく画像透かしは、敵の攻撃や再生攻撃に弱い。
本稿では,防衛戦略を分離する2段階のファインチューニングフレームワークであるAdvMarkを提案する。
AdvMarkは画像のクオリティと総合的なロバスト性で優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:02:55 GMT)
Making Conformal Predictors Robust in Healthcare Settings: a Case Study on EEG Classification [13.4] 臨床診断における不確実性の定量化は,高用量診断タスクにおいて重要である。
脳波の発作分類におけるコンフォメーション予測手法について検討した。
パーソナライズされたキャリブレーション戦略は、カバレッジを20パーセント以上改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:59:32 GMT)
Gap-Dependent Bounds for Nearly Minimax Optimal Reinforcement Learning with Linear Function Approximation [13.4] ほぼ最小のアルゴリズムLSVI-UCB++に対して、最初のギャップ依存の後悔境界を提供する。
我々の分析では、以前のギャップ依存の結果と比較して、$d$と$H$の両方の依存性が改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:25:46 GMT)
ManCAR: Manifold-Constrained Latent Reasoning with Adaptive Test-Time Computation for Sequential Recommendation [13.2] シークエンシャルレコメンデーションは、テスト時間計算を強化するために、遅延多段階推論をますます採用している。
我々は,グローバルな相互作用グラフのトポロジ内での推論を基礎とする,原則的フレームワークであるManCARを提案する。
ManCARは最先端のベースラインを一貫して上回り、NDCG@10で46.88%の相対的な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:02:50 GMT)
Align When They Want, Complement When They Need! Human-Centered Ensembles for Adaptive Human-AI Collaboration [13.0] 人間とAIの意思決定において、人間の専門知識を補完するAIを設計することは、人間とAIのコラボレーションを強化する自然な戦略である。
一致したAIは、信頼を育みながら、最適な人間の行動を補強し、人間とAIチームのパフォーマンスを低下させるリスクを負う。
我々は、2つの専門的AIモデルの間で戦略的に切り替える、人間中心の適応型AIアンサンブルを新たに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:22:58 GMT)
Beyond Message Passing: A Symbolic Alternative for Expressive and Interpretable Graph Learning [12.7] 自己説明可能なグラフニューラルネットワーク(GNN)のためのシンボリックフレームワークであるSymGraphを提案する。
連続メッセージパッシングを離散構造ハッシュとトポロジカルロールに基づくアグリゲーションに置き換えることで、理論的には1-WL障壁を超えます。
我々は,SymGraphが最先端の性能を実現し,既存の自己説明可能なGNNよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:44:17 GMT)
KnapSpec: Self-Speculative Decoding via Adaptive Layer Selection as a Knapsack Problem [12.7] KnapSpecは、knapsack問題としてドラフトモデル選択を再構成し、トークン毎のスループットを最大化する、トレーニング不要のフレームワークである。
本稿では,トークンの受入率の数学的代用として,隠れ状態間のコサイン類似性を証明した最初の厳密な理論的解析を行う。
Qwen3とLlama3の実験は、KnapSpecが最先端のベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:13:03 GMT)
AdaWorldPolicy: World-Model-Driven Diffusion Policy with Online Adaptive Learning for Robotic Manipulation [12.6] オンライン適応学習(AdaWorldPolicy)を用いた統合フレームワーク「世界モデル駆動拡散政策」を導入する。
私たちの中核となる洞察は、世界モデルは強力な監視信号を提供し、動的環境におけるオンライン適応学習を可能にします。
AdaWorldPolicyは、アウト・オブ・ディストリビューションシナリオへの動的適応能力を備えた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） (Mon, 23 Feb 2026 17:12:25 GMT)
TherA: Thermal-Aware Visual-Language Prompting for Controllable RGB-to-Thermal Infrared Translation [12.6] TherAは制御可能なRGB-to-TIR翻訳フレームワークで、シーンレベルでもオブジェクトレベルでも多彩で熱可塑性の画像を生成する。
TherAは最先端の翻訳性能を実現し、ゼロショット翻訳性能が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:56:29 GMT)
SIGMAS: Second-Order Interaction-based Grouping for Overlapping Multi-Agent Swarms [12.3] 重なり合うマルチエージェント群におけるグループ予測の新たな課題を紹介する。
SIGMAS (Second-order Interaction-based Grouping for Multi-Agent Swarms) を提案する。
SIGMASは潜伏群構造を正確に復元し,同時に重なり合うSwarm動的条件下では頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:43:56 GMT)
Generalizing from References using a Multi-Task Reference and Goal-Driven RL Framework [12.1] 本研究では,人間の動作からヒューマノイドの動作を学習するためのマルチタスク強化学習フレームワークを提案する。
単一の目標条件付きポリシーは、同じ観測空間と行動空間を共有する2つのタスクで共同で訓練される。
これらの目的を共通の定式化内で協調最適化することにより、このポリシーは、密集した基準監督から構造化された人間のような運動スキルを取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:25:06 GMT)
Manifold-Aligned Generative Transport [11.9] 本稿では,低次元の基底分布からデータ空間への1ショットの多様体整列輸送を学習するフローライクな生成器を提案する。
我々は,拡散モデルよりもかなり高速なサンプリングを行いながら,合成データセットとベンチマークデータセット間での忠実度と多様体濃度を実証的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:42:40 GMT)
Gradient based Severity Labeling for Biomarker Classification in OCT [11.8] 医用画像に対するコントラスト学習のための新しい選択戦略を提案する。
我々は、異常検出アルゴリズムから勾配応答に基づいて、ラベルなしOCTスキャンのための重症度ラベルを生成する。
これらのラベルは、糖尿病網膜症に対する自己監督ベースラインの最大6%のバイオマーカー分類精度を向上させるために、教師付きコントラスト学習装置の訓練に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:46:08 GMT)
Unlearning Noise in PINNs: A Selective Pruning Framework for PDE Inverse Problems [11.6] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、偏微分方程式(PDE)によって支配される逆問題を解決するための有望な枠組みを提供する
PDE逆問題の性質の悪さはノイズに非常に敏感である。
P-PINNは、事前訓練されたPINNにおいて、破損したデータの影響を解き放つために設計された選択型プルーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:29:50 GMT)
Exploiting Label-Independent Regularization from Spatial Dependencies for Whole Slide Image Analysis [11.6] 全スライド画像は、組織サンプルのギガピクセルスケールのパノラマで、正確な疾患診断に欠かせない。
既存のMILメソッドは、単一のバッグレベルのラベルが多数のパッチレベルの特徴の学習をガイドしなければならないという基本的な不均衡のために、課題に直面している。
ラベルに依存しない正規化信号としてパッチ特徴間の空間的関係を生かした空間正規化MILフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:07:08 GMT)
ConceptPrism: Concept Disentanglement in Personalized Diffusion Models via Residual Token Optimization [11.5] ConceptPrismは、画像固有の残留物から共有視覚概念を自動的に切り離す新しいフレームワークである。
実験では、ConceptPrismは概念の絡み合いを効果的に解決し、忠実さと整合性の間のトレードオフを著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:46:19 GMT)
Positioning Modular Co-Design in Future HRI Design Research [11.3] デザイン指向のHRIは、長期的な仲間としてロボットにますます関心を寄せている。
本稿では,モジュラリティをデザイン媒体として扱う設計研究プログラムについて述べる。
本研究では, 表現力の充実, 寿命の妥当性, 使い勝手, 責任を負うスチュワードシップを優先する設計的HRI作業の評価基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:29:39 GMT)
Uncertainty-Aware Delivery Delay Duration Prediction via Multi-Task Deep Learning [11.2] 本稿では,重大不均衡データの存在下での納期遅延予測のためのマルチタスク深層学習モデルを提案する。
提案モデルは,産業パートナーによる大規模実世界のデータセットを用いて評価する。
実験結果から,提案手法は平均絶対誤差が0.67-0.91日であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:01:03 GMT)
LAD: Learning Advantage Distribution for Reasoning [11.2] 本稿では,学習上の利点に取って代わる分散マッチングフレームワークであるLearning Advantage Distributionsを紹介する。
LADは精度と生成多様性の両方を確実に改善する。
数学およびコード推論タスクの実験により、LADは精度と生成多様性の両方を確実に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:44:10 GMT)
Smoothness Adaptivity in Constant-Depth Neural Networks: Optimal Rates via Smooth Activations [11.1] 本研究では,スムーズなアクティベーションを備えた定数深度ネットワークが,目標関数のスムーズさを任意に高次に活用することを証明する。
我々は,活性化の滑らかさを,統計的最適性を達成するための基本的なメカニズムとして認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:38:12 GMT)
Tri-Subspaces Disentanglement for Multimodal Sentiment Analysis [11.1] マルチモーダル・センティメント・アナリティクスは、人間の感情を推測するために言語、視覚、音響のモダリティを統合する。
既存のほとんどの手法は、グローバルに共有される表現やモダリティ固有の特徴に焦点を合わせ、特定のモダリティペアによってのみ共有される信号を見渡す。
本稿では,特徴を3つの補空間に明示的に分解する三部分空間分散(TSD)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:19:54 GMT)
BLM-Guard: Explainable Multimodal Ad Moderation with Chain-of-Thought and Policy-Aligned Rewards [10.9] BLM-Guardは商用広告のためのコンテンツ監査フレームワークである。
BLM-Guardは、規則に基づく政策原則と批判的な報酬を合理化している。
実際のショートビデオ広告の実験では、BLM-Guardは精度、一貫性、一般化において強力なベースラインを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:48:48 GMT)
CTC-TTS: LLM-based dual-streaming text-to-speech with CTC alignment [10.8] 大モデル(LLM)ベースのテキスト音声合成システム(TTS)は自然な音声を生成することができるが、多くは低レイテンシのデュアルストリーム合成のために設計されていない。
我々は,MFAをCTCベースのアライメント器に置き換えたCTC-TTSを提案し,バイワードベースのインターリーブ戦略を提案する。
CTC-TTSは、ストリーミング合成とゼロショットタスクにおいて、固定比インターリービングとMFAベースのベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:44:14 GMT)
GauS: Differentiable Scheduling Optimization via Gaussian Reparameterization [10.6] 本稿では,効率的な演算子スケジューリングのための微分可能なフレームワークであるGauSを提案する。
スケジュールを連続ガウス変数として表現することにより、時間順序の性質を捉えることに成功した。
提案手法は, 様々な目的や制約を表現し, 複雑なパイプラインスケジューリング問題に対する最初の微分可能な定式化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:58:32 GMT)
Continuum Robot State Estimation with Actuation Uncertainty [10.6] 本研究では,連続ロボットの原理的リアルタイム推定手法を提案する。
本手法は比較的少ない状態ノードで高い数値精度を実現する。
全体として,本手法は複数の連続ロボットアーキテクチャをまたいだ原理的,リアルタイムな推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:57:12 GMT)
"Write in English, Nobody Understands Your Language Here": A Study of Non-English Trends in Open-Source Repositories [10.4] オープンソースソフトウェア(OSS)は歴史的に、コード、ドキュメント、開発者インタラクションの主要言語として英語によって支配されてきた。
この調査では、914億のGitHub問題、プルリクエスト、議論などを分析し、2015年から2025年までの期間をカバーした5つのプログラミング言語と30の自然言語にわたる62,500のリポジトリを分析し、OSSがより多言語化されているかを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:31:15 GMT)
Generalized Random Direction Newton Algorithms for Stochastic Optimization [10.3] 我々は、ランダムな近似方向(RDSA)を用いて目的の一般化されたヘッセン推定器の族を示す。
より機能的な推定値を持つ推定器は低次推定バイアスを示すことを示す。
また、一般化ヘッセン推定器を組み込んだニュートン法について、数値的および非漸近収束解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:33:39 GMT)
Efficient Multi-Party Secure Comparison over Different Domains with Preprocessing Assistance [10.3] 比較プロトコルにおける重要なパフォーマンスボトルネックは、前処理フェーズである。
最近のフレームワークでは、前処理を高速化するパッシブで非凝固ディーラーが導入されている。
我々は,$mathbbF_p$ と $mathbbZ_2k$ の両面において,最初のディーラー支援による$n$パーティ LTBits (Less-Than-Bits) と MSB (Most Significant Bit) 抽出プロトコルを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:45:47 GMT)
CLCR: Cross-Level Semantic Collaborative Representation for Multimodal Learning [10.2] マルチモーダル学習は、複数のモーダルから共有情報とプライベート情報の両方をキャプチャすることを目的としている。
融合のための単一の潜在空間に全てのモダリティを投影する既存の手法は、しばしばマルチモーダルデータの非同期なマルチレベルセマンティック構造を見落としている。
本稿では,各モダリティの特徴を3段階のセマンティック階層に明示的に整理するクロスレベル共表現(CLCR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:47:19 GMT)
Anisotropic local law for non-separable sample covariance matrices [10.2] サンプル共分散行列の局所法則を$K = N-1sum_i=1N g_ig_ig_i*$ とすると、Rn$ の確率ベクトル $g_1, ldots, g_N は共通共分散$$と独立である。
我々は,条件付き平均ゼロ分布,ランダム特徴モデル$g = (Xw)$,ガウス測度など,我々の仮定を満たす非分離例のクラスについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:32:25 GMT)
The Confusion is Real: GRAPHIC - A Network Science Approach to Confusion Matrices in Deep Learning [10.2] GRAPHICは、クラスレベルでニューラルネットワークを分析するアーキテクチャに依存しないアプローチである。
GraphICは、線形クラス分離性、データセットの問題、アーキテクチャの振る舞いに関する洞察を提供する。
結論として、実際の混乱を明らかにすることで、 GraphICはニューラルネットワークの学習方法に関する新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:20:37 GMT)
Sample-Efficient Learning with Online Expert Correction for Autonomous Catheter Steering in Endovascular Bifurcation Navigation [9.8] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 自律型カテーテルステアリングにおいて有望なアプローチである。
本稿では,自動カテーテルステアリングのためのオンライン専門家補正機能を備えたサンプル効率のよいRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:58:08 GMT)
Magnon squeezing in the quantum regime [9.7] ミリスケールイットリウム鉄ガーネット(YIG)球面における量子レベルのマグノンスクイーズの実験観察を報告する。
マイクロ波空洞を経由した強い分散マグノン超伝導量子ビットカップリングを工学することにより、圧縮されたマグノン状態を生成するために、重要な自己Kerr非線形性を実装する。
我々はWignerトモグラフィーを行い、真空に対して$sim!0.8$$(sim!1.0$dB squeezing)の4次分散を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:17:17 GMT)
Scaling Law of Neural Koopman Operators [9.6] データ駆動型ニューラルクープマン作用素理論は非線形ロボットシステムの線形化と制御のための強力なツールとして登場した。
本稿では,スケーリング法則の導出と実証的検証により,この問題に対処するための厳密な枠組みを確立する。
これらの用語はデータセットのサイズと潜在次元に対して特定の速度で減衰し、スケーリング法則の厳密な基礎となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:13:43 GMT)
Orthogonal Uplift Learning with Permutation-Invariant Representations for Combinatorial Treatments [9.6] 隆起は介入による純粋に漸進的な因果効果を測定する。
本稿では,治療表現を因果意味論と整合させるアップリフト推定フレームワークを提案する。
大規模ランダム化プラットフォームデータに対する実験により、長期化政策体制における昇降精度と安定性が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:54:12 GMT)
Towards a Science of AI Agent Reliability [9.6] AIエージェントは、重要なタスクを実行するためにますますデプロイされる。
標準ベンチマークにおける精度の上昇は急速な進歩を示唆する一方で、多くのエージェントが実際に失敗し続けている。
エージェントの信頼性を4つの重要な次元(一貫性、堅牢性、予測可能性、安全性)に沿って分解する12のメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:49:07 GMT)
Agentic Framework for Political Biography Extraction [9.2] 大規模言語モデル(LLM)を用いて,多次元のエリートバイオグラフィーの抽出を自動化する。
我々は,Web環境において,エージェントシステムは人間の集合的知性よりも,Webリソースからより多くの情報を合成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:34:23 GMT)
Cross-lingual Matryoshka Representation Learning across Speech and Text [9.1] 我々は、Wolof音声クエリからフランス語テキストの効率的な検索を可能にする、最初のバイリンガル音声テキストMateryoshka埋め込みモデルを訓練する。
学習は検索のみに限られるが、このモデルは音声意図の検出など他のタスクによく当てはまる。
我々は、Matryoshka次元とランクの費用対精度のトレードオフを分析し、情報の集中は少数のコンポーネントに限られていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:57:16 GMT)
Rethinking Chronological Causal Discovery with Signal Processing [9.1] 因果発見問題は、実世界の変数間の因果関係を推論するために一連の観測を用いている。
これらの記録のタイミングが、下層の生物学的または物理的事象のタイミングと一致するという保証はない。
我々は,サンプリング率とウィンドウ長の変化が因果発見性能に与える影響を理解するための実証的および理論的証拠を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:43:15 GMT)
MedCLIPSeg: Probabilistic Vision-Language Adaptation for Data-Efficient and Generalizable Medical Image Segmentation [8.9] MedCLIPSegは、CLIPを堅牢で、データ効率が高く、不確実性を認識した医療画像セグメンテーションに適応する新しいフレームワークである。
提案手法では,確率的クロスモーダルアテンションによるパッチレベルのCLIP埋め込みを活用し,画像とテキストトークン間の双方向インタラクションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:46:05 GMT)
CaDrift: A Time-dependent Causal Generator of Drifting Data Streams [8.8] Causal Drift Generator (CaDrift)は、構造因果モデルに基づく時間依存型合成データ生成フレームワークである。
CaDriftは、制御されたシフトイベントと時間依存データと、データストリームの事実上無限の組み合わせを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:25:43 GMT)
Ada-RS: Adaptive Rejection Sampling for Selective Thinking [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は、コストとレイテンシに敏感な設定でますますデプロイされている。
ツールを用いたLCMの選択的思考と適応型リジェクションサンプリング(Ada-RS)の導入について検討する。
Ada-RSは、適応的な長さの報酬で複数のサンプリング完了をスコアし、高い回帰候補のみを保持するために拒絶サンプリングを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:20:15 GMT)
Multimodal Dataset Distillation Made Simple by Prototype-Guided Data Synthesis [8.7] 本研究では,大規模学習と最適化の必要性を解消する学習自由なデータセット蒸留フレームワークを提案する。
提案手法では,CLIPを用いて画像テキスト埋め込みを抽出し,プロトタイプを取得し,UnCLIPデコーダを用いて画像合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:08:28 GMT)
Circuit Tracing in Vision-Language Models: Understanding the Internal Mechanisms of Multimodal Thinking [8.7] 視覚言語モデル(VLM)は強力だが、不透明なブラックボックスのままである。
マルチモーダル推論を体系的に解析するための,VLMにおける透過回路トレースのための最初のフレームワークを提案する。
我々は,視覚特徴回路が数学的推論を処理し,モーダルな関連性をサポートすることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:26:45 GMT)
Quantum Hamiltonian Learning using Time-Resolved Measurement Data and its Application to Gene Regulatory Network Inference [8.6] 固定された局所IC-POVMの時間分解測定データに基づく新しいハミルトン学習フレームワークを提案する。
本稿では,量子ハミルトニアンに基づく遺伝子表現モデル(QHGM)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:31:20 GMT)
Rules or Weights? Comparing User Understanding of Explainable AI Techniques with the Cognitive XAI-Adaptive Model [8.6] ルールとウェイトは、AI決定を説明するための一般的なXAIテクニックである。
解釈可能性を比較するための認知的枠組みが欠如しているため、どちらを選ぶかはいまだ不明である。
共有メモリ表現を用いた認知型XAI適応モデルであるCoXAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:07:16 GMT)
Right to History: A Sovereignty Kernel for Verifiable AI Agent Execution [8.6] 既存のシステムは、AIエージェントが何をしたか、独立して検証可能な記録を提供していません。
個人は、自身のハードウェア上で、すべてのAIエージェントアクションを完全かつ検証可能な記録を持つ権利を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:09:36 GMT)
vLLM Semantic Router: Signal Driven Decision Routing for Mixture-of-Modality Models [8.4] vLLM Semantic Routerは、Mixture-of-Modality(MoM)モデルデプロイメントのための信号駆動決定ルーティングフレームワークである。
システムは、各要求から異種信号タイプを抽出する。
異なるデプロイメントシナリオは、同じアーキテクチャ上で異なるシグナル決定構成として表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:00:01 GMT)
You Don't Need All That Attention: Surgical Memorization Mitigation in Text-to-Image Diffusion Models [8.4] 生成モデルは、あるトレーニングデータを「記憶する」ことが示され、冗長またはほぼ垂直な生成画像に繋がる。
本稿では,テキスト・画像拡散モデルにおけるメモリ化緩和のための新しいフレームワークであるGuidance Using Attractive-Repulsive Dynamics (GUARD)を紹介する。
GUARDは、元のトレーニング画像から、トレーニングデータとは異なるものへ、生成を誘導するために、画像装飾プロセスを調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:20:40 GMT)
JUCAL: Jointly Calibrating Aleatoric and Epistemic Uncertainty in Classification Tasks [8.4] Joint Uncertainty (JUCAL) は、分類においてアンサンブルを校正する強力なアルゴリズムである。
JUCALを様々なテキスト分類タスク、異なる大きさのアンサンブル、異なるアンサンブル戦略で実験的に評価した。
JUCALをサイズ5のアンサンブルに適用しても、NLLと予測セットサイズで、温度スケールのアンサンブルを最大50まで上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:59:10 GMT)
Vision-Based Reasoning with Topology-Encoded Graphs for Anatomical Path Disambiguation in Robot-Assisted Endovascular Navigation [8.4] リアルタイムなロボット経路計画のための2段階フレームワーク(SCAR-UNet-GAT)を提案する。
第1段階では、空間アテンション規則化されたU-NetであるSCAR-UNetが正確な冠血管分割に使用される。
第2段階では、グラフ注意ネットワーク(GAT)が血管グラフに対して一貫した、臨床的に実現可能な軌跡を識別する理由となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:39:55 GMT)
Cost-Aware Diffusion Active Search [8.2] 関心のある物体を回収するためには、探索空間における先行観測を生かして未知の環境の探索をオフにする必要がある。
本研究では,拡散モデルのシーケンスモデリング能力を活用して,探索・探索トレードオフのバランスをとるルックアヘッド動作シーケンスを,網羅的な探索木を構築することなくサンプリングする。
提案アルゴリズムは, オフライン強化学習において, 完全回復率で標準ベースラインを上回り, コストを意識した能動意思決定において, 木探索よりも計算効率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:11:51 GMT)
CodeHacker: Automated Test Case Generation for Detecting Vulnerabilities in Competitive Programming Solutions [8.2] 既存のベンチマークは、しばしば微妙なコーナーケースのカバレッジを欠いているため、誤った解決策を通すことができる。
CodeHackerは、プログラムの提出中に潜伏する脆弱性を暴露する逆テストケースを生成する。
実験によると、CodeHackerは既存のデータセットのTrue Negative Rate(TNR)を大幅に改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:59:30 GMT)
FinSight-Net:A Physics-Aware Decoupled Network with Frequency-Domain Compensation for Underwater Fish Detection in Smart Aquaculture [8.2] FinSight-Netは、養殖環境のための効率的で物理学的な魚検出フレームワークである。
FinSight-Netは92.8% mAPに達し、YOLOv11よりも4.8%、パラメータは29.0%向上した。
特にUW-BlurredFishでは、FinSight-Netは92.8% mAPに達し、パラメータを29.0%減らしながらYOLOv11sを4.8%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:12:47 GMT)
Safe Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Privacy-Aware Edge-Device Collaborative DNN Inference [8.1] 本稿では,エッジデバイスとサーバ間で適応モデル分割を行う,プライバシ対応協調推論フレームワークを提案する。
本稿では,モデル配置,ユーザサーバアソシエーション,モデル分割,リソースアロケーションを統合したCMDP(Constrained Markov Decision Process)として共同問題を定式化する。
HC-MAPPO-Lは、エネルギー消費とプライバシコストのバランスを保ちながら、厳しい遅延制約を一貫して満たしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:33:52 GMT)
When Pretty Isn't Useful: Investigating Why Modern Text-to-Image Models Fail as Reliable Training Data Generators [8.1] この研究は、実際のトレーニングセットのスケーラブルな代替として、合成データの約束を再考する。
2022年から2025年の間に、最先端のT2Iモデルを用いて大規模な合成データセットを生成する。
視覚的忠実さと即効性の進歩にもかかわらず、実際のテストデータの分類精度は、トレーニングデータジェネレータとしての新しいT2Iモデルによって一貫して低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:15:53 GMT)
Git Takes Two: Split-View Awareness for Collaborative Learning of Distributed Workflows in Git [8.1] GitAcademyはブラウザベースの学習プラットフォームで、完全なGit環境をスプリットビューのコラボレーティブモードで埋め込んでいます。
学習者は、共有リモートに接続された独自のローカルリポジトリで作業すると同時に、パートナーのアクションをリアルタイムでミラーリングする。
13組の学習者を対象にした内的調査では、スプリットビューインタフェースは社会的プレゼンスを高め、ピア・ラーニングをサポートし、一視点ベースラインよりも一貫して好まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:05:56 GMT)
Localized Concept Erasure in Text-to-Image Diffusion Models via High-Level Representation Misdirection [7.9] 本稿では,テキストエンコーダにおけるハイレベルな意味表現を指定されたベクトルに対して誤って誘導するハイレベル表現ミスダイレクト(HiRM)を提案する。
我々の戦略は、無関係な概念に対する最小限の影響で正確な概念除去を可能にする。
また、HIRMは、低コストで生成ユーティリティを保存し、Fluxのような最先端のアーキテクチャに追加のトレーニングなしで移行し、デノイザベースの概念消去手法と相乗効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:18:27 GMT)
Agentic AI as a Cybersecurity Attack Surface: Threats, Exploits, and Defenses in Runtime Supply Chains [7.9] 大規模言語モデル(LLM)上に構築されたエージェントシステムは、テキスト生成を超えて情報を自律的に取得し、ツールを呼び出す。
このランタイム実行モデルは、アタックサーフェスをビルド時のアーティファクトから推論時の依存性に変更し、信頼できないデータと確率論的能力解決を通じて操作するエージェントを公開します。
我々はこれらのリスクを統合ランタイムフレームワーク内で体系化し、脅威をデータサプライチェーン攻撃(過渡的コンテキスト注入と永続的メモリ中毒)に分類する。
また,ウイルスエージェントループは,コードレベルの欠陥を生かさずに自己増殖するワームのベクターとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:57:57 GMT)
Variational Trajectory Optimization of Anisotropic Diffusion Schedules [7.5] 行列値経路でパラメータ化された異方性雑音スケジュールを持つ拡散モデルのための変分フレームワークを提案する。
推論のために,2次Hun離散化アルゴリズムの異方性一般化である効率よく実装可能なリバース・オード・ソルバを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:56:41 GMT)
Hierarchical Molecular Representation Learning via Fragment-Based Self-Supervised Embedding Prediction [7.5] グラフ自己教師型学習(GSSL)は、人間のアノテーションを必要とせず、表現力のあるグラフ埋め込みを生成する強力な可能性を示している。
GraSPNetは階層的な自己管理フレームワークで、原子レベルのセマンティクスとフラグメントレベルのセマンティクスの両方を明示的にモデル化する。
GraSPNetは化学的に意味のある表現を学習し、トランスファーラーニング設定において最先端のGSSLメソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:41:44 GMT)
Superresolution technique beyond the diffraction limit under a structured beam via different optical nanostructures [7.1] 固体浸漬レンズは、データストレージおよびナノフォトニクス応用のための重要な光学素子である。
近年の実証では、異なるナノ構造がガウスビームの存在下での分解能の増大の様々な分野でどのように使われているかが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:15:17 GMT)
On the Equivalence of Random Network Distillation, Deep Ensembles, and Bayesian Inference [7.0] ランダムネットワーク蒸留は、固定されたランダムターゲットに対する予測誤差を通じて新規性を測定する技術である。
実験的な効果はあるものの、RNDがどのような不確実性や、その見積もりが他のアプローチとどのように関係しているかはいまだに不明である。
本稿では,ネットワーク幅の無限に制限されたニューラルネットワークカーネルフレームワーク内におけるRNDを解析することにより,これらの理論的接続の欠如を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:28:27 GMT)
AgenticSum: An Agentic Inference-Time Framework for Faithful Clinical Text Summarization [7.0] 本稿では, 文脈選択, 生成, 検証, 対象訂正を分離し, 幻覚的内容を減らすための推論時フレームワークであるAgenticSumを提案する。
我々は,2つの公開データセット上で,基準ベースメトリクス,LCM-as-a-judgeアセスメント,人的評価を用いてエージェントサムを評価する。
以上の結果から, 目標修正を施した構造的エージェント設計は, 臨床メモの要約を改善するための効果的な推測時間解を提供することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:49:37 GMT)
LEVDA: Latent Ensemble Variational Data Assimilation via Differentiable Dynamics [7.0] 本稿では,アンサンブル空間の変動スムーズなラテント・アンサンブル・データ・アシミレーション(LEVDA)を提案する。
随伴符号や補助観察から潜伏までのエンコーダを必要とせず、状態と未知のパラメータを同化する。
完全状態の4DEnVarに比べて、同化精度と計算効率が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 00:54:59 GMT)
Beyond Accuracy: A Unified Random Matrix Theory Diagnostic Framework for Crash Classification Models [6.9] ランダム行列理論(RMT)とヘビープレート自己正規化(HTSR)に基づく診断枠組みを導入する。
アイオワDOTの2つのクラッシュ分類タスク(173,512,371,062)において,9つのモデルファミリーを評価した。
正規化されたモデルは常に$[2, 4]$(平均2.87 pm 0.34$)内で$を出力します。
我々は、$$ベースの早期停止基準とスペクトルモデル選択プロトコルを提案し、両者が相互検証されたFに対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:42:54 GMT)
Chasing Ghosts: A Simulation-to-Real Olfactory Navigation Stack with Optional Vision Augmentation [6.7] 我々は,最小限のセンサスイートを用いたオンライン臭気源位置推定のための,完全なオープンソースUAVシステムを提案する。
このシステムは、カスタムオアアクションハードウェア、オンボードセンシング、およびシミュレーションで訓練された学習ベースのナビゲーションポリシーを統合する。
本研究では,エタノール源を用いた大規模屋内環境における実世界の飛行実験を通じて,提案システムの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:51:27 GMT)
Drift Localization using Conformal Predictions [6.5] 概念の漂流は、学習システムにとって重要な課題であり、モニタリングにおいて中心的な関心を持つ。
本研究では、共形予測に基づく根本的に異なるアプローチを考察する。
我々は、一般的なアプローチの欠点を論じ、最先端の画像データセットに対するアプローチの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:46:50 GMT)
I Dropped a Neural Net [6.4] Residual Networkの非ラベリング層を考慮し、レイヤの正確な順序を復元する。
問題は各ブロックの入力と出力のプロジェクションをペアにし、再組み立てされたブロックを順序付けする。
順序付けには、Delta-norm や $|W_textout|_F$ のような粗いプロキシでシードし、その後平均二乗誤差をゼロにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:49:05 GMT)
Learning During Detection: Continual Learning for Neural OFDM Receivers via DMRS [6.4] 本稿では,ニューラルレシーバのためのゼロオーバーヘッドオンラインおよび連続学習フレームワークを提案する。
我々は、既存の復調基準信号(DMRS)を用いて、信号復調とモデル適応を同時に実現する。
シミュレーションの結果,提案手法は,オーバヘッドやサービス中断,破滅的な性能劣化を伴わずに,遅いチャネル分布と速いチャネル分布の変化を効果的に追跡できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:07:36 GMT)
SafePickle: Robust and Generic ML Detection of Malicious Pickle-based ML Models [6.4] Hugging Faceのようなモデルリポジトリは、Pythonのピクルスフォーマットでシリアライズされた機械学習アーティファクトを配布する傾向にある。
PickleBallのような最近の防衛は、複雑なシステムセットアップと検証された良性モデルを必要とするライブラリごとのポリシー合成に依存している。
ポリシー生成やコードインスツルメンテーションなしに悪意のあるPickleベースのファイルを検出する軽量な機械学習ベースのスキャナを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:19:43 GMT)
Characterization and active cancellation of power-line-induced motional-mode frequency noise in a trapped-ion system [6.4] 運動モード周波数の安定性は、トラップイオン量子コンピューティングにおける高忠実度量子ゲートの実現に不可欠である。
我々は60Hzの電力線雑音の系統的調査を行い,その周波数が1つの171mathrmYb+$イオンの世俗周波数に与える影響を報告する。
本研究は, 周期運動モード雑音の明瞭な評価と, トラップイオン量子コンピューティングプラットフォームにおける抑制のための実用的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:23:24 GMT)
Satellite-Based Detection of Looted Archaeological Sites Using Machine Learning [6.3] 我々は、略奪された遺跡を検出するために、スケーラブルで衛星ベースのパイプラインを提示する。
我々は、PlanetScopeの月次モザイクと、アフガニスタンの1,943の考古学遺跡のキュレートされたデータセットを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:50:07 GMT)
Beyond Mimicry: Toward Lifelong Adaptability in Imitation Learning [6.3] 完全再生から構成適応性へ再定義する研究課題を提案する。
このような適応性は、振る舞いプリミティブを一度学習し、再訓練することなく、新しいコンテキストを通じてそれらを再結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:06:33 GMT)
UAMTERS: Uncertainty-Aware Mutation Analysis for DL-enabled Robotic Software [6.2] 自己適応型ロボットは予測不可能な環境変化に応じて行動を調整する。
これらのロボットは、認識、意思決定、制御、自律性の向上、自己適応性といった機能をサポートするために、ディープラーニング(DL)コンポーネントをソフトウェアに組み込むことが多い。
ロボットソフトウェアをテストするためにテスト生成技術が開発され、古典的な突然変異解析によってソフトウェアに欠陥を注入し、結果の失敗を検出するテストスイートの有効性を評価する。
DL対応ロボットソフトウェアに不確かさを注入し,不確かさをシミュレートする不確実性対応突然変異解析フレームワークUAMTERSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:31:07 GMT)
Sparse Masked Attention Policies for Reliable Generalization [6.2] 縮小情報表現を抽出する関数は、目に見えない観察において、未知の一般化能力を有することを示す。
我々は、注意に基づくポリシーネットワーク内の注意重みを操作・統合する学習されたマスキング機能を用いて、これを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:23:17 GMT)
Towards Dexterous Embodied Manipulation via Deep Multi-Sensory Fusion and Sparse Expert Scaling [6.0] DeMUSEは、RGB、深さ、および6軸の力を統一されたシリアライズストリームに統合するフレームワークである。
AdaMNは、モダリティを意識した特徴の再検討、表現の不均衡の緩和に使用される。
統合認知目的は、物理的整合性を確保するために、環境進化とアクションシーケンスを同期的に合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:12:51 GMT)
RFEval: Benchmarking Reasoning Faithfulness under Counterfactual Reasoning Intervention in Large Reasoning Models [5.7] 大規模な推論モデル(LRM)は、強い性能を示すが、しばしば妥当に聞こえるが、真の決定過程を反映しない合理性を生み出す。
2つのテスト可能な条件で定義された忠実性を推論するための公式な枠組みを導入する。
RFEvalは、7,186インスタンスのベンチマークであり、制御された出力レベルの対実的介入を通じて忠実さを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:04:32 GMT)
Generalized $\mathbb{Z}_p$ toric codes as qudit low-density parity-check codes [5.7] ツイスト境界条件下での正方格子上の素次元四重項上の2次元変換不変CSS安定化符号について検討した。
最もよく観察された$k d2$は$p$で増加し、相互作用範囲がシステムサイズで大きくなると、$k d2 = 0.0541, n2ln p + 3.84, n$がBravyi--Poulin--Terhal型トレードオフと互換性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:59:31 GMT)
Recurrent Structural Policy Gradient for Partially Observable Mean Field Games [5.7] 平均場ゲーム(MFG)は、大集団モデルにおける相互作用をモデル化するための原則的なフレームワークを提供する。
近年のハイブリッド構造法 (HSM) では, モンテカルロロールアウトを共振器に使用し, 予測した戻り値の正確な推定と組み合わせた。
本稿では,公開情報を含む設定のための履歴認識型HSMであるRecurrent Structure Policy Gradient (RSPG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:53:09 GMT)
De novo molecular structure elucidation from mass spectra via flow matching [5.3] 我々は,2段階のエンコーダデコーダフローマッチング生成モデルであるMSFlowを開発した。
MSFlowは、分子質量スペクトルの最大45%を対応する分子表現に変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:52:53 GMT)
Training Deep Stereo Matching Networks on Tree Branch Imagery: A Benchmark Study for Real-Time UAV Forestry Applications [5.3] 本研究は,実木分岐画像上で10種類の深部ステレオマッチングネットワークを訓練し,テストするための最初の研究である。
1080Pと720PのZED Miniカメラから、Canterbury Tree Branchesデータセット -- 5,313のステレオペアを使用します。
10の方法は、ステップバイステップの洗練、3次元の畳み込み、エッジ対応の注意、軽量デザインをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:12:43 GMT)
Adaptation to Intrinsic Dependence in Diffusion Language Models [5.2] 拡散言語モデル(DLM)は自己回帰(AR)アプローチに代わる有望な代替手段として登場した。
対象データ分布の(未知の)依存構造に適応するDLMの分布に依存しないアンマスキングスケジュールを提案する。
この結果は, 先行収束理論を著しく改善し, 低複雑さ分布に対する相当なサンプリング加速を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:41:34 GMT)
Softmax is not Enough (for Adaptive Conformal Classification) [5.2] コンフォーマル予測(CP)は不確実性定量化のための分布のないフレームワークである。
非整合性スコアはソフトマックス出力から導かれるもので、与えられた入力についてモデルが真に確実であるかの信頼性の低い指標となる。
本稿では,Helmholtz Free Energyをモデル不確実性とサンプルの難易度を指標として,ソフトマックス前のロジット空間の情報を活用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:33:04 GMT)
Exploring Anti-Aging Literature via ConvexTopics and Large Language Models [5.2] 安定かつきめ細かいトピックを生成する凸最適化に基づくクラスタリングアルゴリズムの再構成を提案する。
高齢化と長寿に関する約12,000の論文に適用し 医療専門家が検証したトピックを明らかにします
分子機構から食物サプリメント、身体活動、腸内微生物まで、解釈可能なトピックが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:17:33 GMT)
Eye-Tracking-while-Reading: A Living Survey of Datasets with Open Library Support [5.2] 視線追跡時コーパスは多くの異なる分野において貴重な資源である。
既存のデータセットに関して、透明性と明確性の向上を目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:40:50 GMT)
Stop Preaching and Start Practising Data Frugality for Responsible Development of AI [5.1] このポジションペーパーでは、機械学習コミュニティは、AI開発に責任を持つために、説教から実践へと移行しなければならない、と論じている。
我々は、ImageNet-1Kの下流でのエネルギー利用と炭素排出量を推定する。
次に,データフレジャリティが実用的かつ有益であることを示す実証的証拠を提示し,コアセットベースのサブセット選択により,精度を損なうことなくトレーニングエネルギー消費量を大幅に削減できるとともに,データセットバイアスを軽減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:46:23 GMT)
Can a Teenager Fool an AI? Evaluating Low-Cost Cosmetic Attacks on Age Estimation Systems [5.1] 年齢推定システムは、年齢制限のあるオンラインコンテンツのためのゲートキーパーとしてますます展開されている。
ヒゲを含むシンプルで家庭で利用できる化粧品の変化は、AI年齢推定者が未成年者を成人に分類する原因となるかどうかを考察する。
VLM画像エディターを用いて10歳から21歳までの人物の329枚の顔画像に対する身体的攻撃をシミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:13:52 GMT)
How Retrieved Context Shapes Internal Representations in RAG [5.1] 検索した文書の種類が大規模言語モデル(LLM)の隠れ状態に与える影響について検討する。
この結果から,LLMの出力動作とRAGシステム設計の知見が内部表現にどのように影響するかが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:02:04 GMT)
Robust Taylor-Lagrange Control for Safety-Critical Systems [5.0] 実現可能性保存問題に対処するために,頑健なTaylor-Lagrange Control (rTLC)法を提案する。
具体的には、rTLC法は、関数の相対次数よりも高い順序で安全関数を拡張する。
本稿では,適応型クルーズ制御問題によるrTLC法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:40:05 GMT)
Optimizer choice matters for the emergence of Neural Collapse [5.0] ニューラル・コラプス(Neural Collapse, NC)とは、訓練の最終段階における深層ニューラルネットワークの表現において、高度に対称な幾何学構造が出現することを指す。
既存の分析はニューラル・コラプスの役割を無視しており、NCが最適化法全体にわたって普遍的であることを示唆している。
本研究では,定量化NCの選択がNCの出現において重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:22:26 GMT)
Benchmarking Unlearning for Vision Transformers [4.9] この研究は、異なるビジョントランスフォーマー(VT)と異なる能力でマシンアンラーニング(MU)アルゴリズムのパフォーマンスをベンチマークする最初のものである。
これは、CNNに対するVTsのトレーニングデータの特徴であり、異なるプロキシがパフォーマンスに与える影響を評価する。
全体として、この研究はベンチマークベースを提供し、VT上の既存の(そして将来の)MUアルゴリズムの再現性、公正、包括的な比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:33:16 GMT)
A Quantum Internet Protocol Suite Beyond Layering [4.9] 本稿では,動的構成に基づく量子ネイティブな組織原理を提案する。
静的な階層化をノードのローカル状態とバンド内制御によって駆動される分散オーケストレーションファブリックに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:03:30 GMT)
How Confident Is the First Token? An Uncertainty-Calibrated Prompt Optimization Framework for Large Language Model Classification and Understanding [4.9] 大規模言語モデル(LLM)はアウトプットを自動回帰的に生成し、避けられないアウトプットの不確実性を引き起こす。
焦点損失にインスパイアされたファーストトケンベースの計量であるLSFU(Log-Scale Focal Uncertainty)を提案する。
UCPOFは、数点のベースラインよりも平均精度を6.03%向上し、フルRAGを5.75%上回り、平均検索トリガレートを50.66%低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:55:14 GMT)
Intent Laundering: AI Safety Datasets Are Not What They Seem [4.8] 我々は2つの観点から広く利用されているAI安全データセットの品質を評価する。
分離して、これらのデータセットが現実世界の敵攻撃をいかにうまく反映しているかを検討する。
実際に、これらのデータセットが真に安全リスクを計測するかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:46:20 GMT)
PaReGTA: An LLM-based EHR Data Encoding Approach to Capture Temporal Information [4.8] PaReGTAは、縦方向のEHRイベントを、明示的な時間的手がかりを持つ訪問レベルのテンプレートテキストに変換する。
文埋め込みモデルの軽量なコントラスト微調整により、ドメイン適応型の訪問埋め込みを学習する。
ハイブリッド時間プールを用いた固定次元患者表現への訪問埋め込みを集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:09:50 GMT)
Symmetry and Exact Solutions of General Spin-Boson Models [4.4] 一般スピンボソンハミルトニアンの対称性構造を示し、対称性を利用してそのスペクトルを明示的に得る。
2モードの場合の正確な解を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:51:37 GMT)
A Calculus of Overlays [4.4] overlay-calculusは宣言型プログラミングの基礎として$$-calculusを組み込む。
継承を含むすべての構成物は本質的に可換性、等等性、連想性である。
これらの特性は、設定言語、依存性注入、オブジェクト指向プログラミング、構成可能なエフェクトシステム、モジュール化されたソフトウェアアーキテクチャ、ファイルシステム・アズ・コンパイラ、汎用プログラミング、ノーコード開発への応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:04:26 GMT)
Dynamic Model Routing and Cascading for Efficient LLM Inference: A Survey [4.3] 多様な機能、コスト、ドメインを持つ大規模言語モデル(LLM)は、推論時にインテリジェントなモデル選択に重要なニーズを生み出している。
クエリ特性に基づいてモデルを適応的に選択する動的ルーティングシステムが,この課題の解決策として登場した。
本稿では,最先端のマルチLLMルーティングとカスケード手法の体系的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:57:27 GMT)
RADE-Net: Robust Attention Network for Radar-Only Object Detection in Adverse Weather [4.2] 高速フーリエ変換4Dレンジ・アジマス・ドップラー・エレベータ(RADE)テンソルの3次元投影法を提案する。
本手法では, ドップラーと標高の豊富な特性を保ちながら, 1フレームで必要なデータサイズを91.9%削減する。
大規模K-Radarデータセットを用いて,複数の異なる道路利用者と各種気象条件下での現場でのモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:01:31 GMT)
CrossLLM-Mamba: Multimodal State Space Fusion of LLMs for RNA Interaction Prediction [4.1] 状態空間アライメント問題として相互作用予測を再構成する新しいフレームワークであるCrossLLM-Mambaを紹介する。
RNA-タンパク質、RNA-小分子、RNA-RNAの3つの相互作用カテゴリにわたる総合的な実験は、CrossLLM-Mambaが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:57:11 GMT)
FACTO: Function-space Adaptive Constrained Trajectory Optimization for Robotic Manipulators [4.0] 本稿では,単一およびマルチアームマニピュレータのための関数空間適応制約軌道最適化(FACTO)を提案する。
非線形性に対処するため、FACTOはガウス・ニュートン近似を用いて指数的移動平均化を行い、滑らかな二次部分確率を与える。
フランカロボットにおけるFACTOの実験的評価は、デプロイの実現可能性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:38:13 GMT)
How communicatively optimal are exact numeral systems? Once more on lexicon size and morphosyntactic complexity [4.0] 世界の言語の多くは、予想よりも決定的に効率が低いことが示されています。
本研究は, 数値システムおよび言語進化研究における本研究の意義について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:19:07 GMT)
Physics-informed Active Polarimetric 3D Imaging for Specular Surfaces [4.0] 複素特異面の単ショット3次元イメージングのための物理インフォームド深層学習フレームワークを提案する。
提案手法は,高速な推測で単一ショットにおける高精度でロバストな正規推定を実現し,複素特異面の3次元イメージングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:28:41 GMT)
Unifying Evolutionary Prompt Search and Reinforcement Learning for LLM Self-Improvement [3.9] 大規模言語モデル(LLM)は、主に、コンテキスト更新のための自己回帰と、重み更新のための強化学習(RL)という2つのメカニズムによって自己改善されている。
本稿では,モデルコンテキストとモデル重みを協調的に改善する手法である進化的システムプロンプト学習(E-SPL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:43:06 GMT)
Hexagon-MLIR: An AI Compilation Stack For Qualcomm's Neural Processing Units (NPUs) [3.8] Hexagon-MLIRは、Qualcomm Hexagon Neural Processing Unit (NPU)をターゲットにしたオープンソースのコンパイルスタックである。
トリトンカーネルとPyTorchモデルを下げるための統一的なサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:12:39 GMT)
PIS: A Physics-Informed System for Accurate State Partitioning of $Aβ_{42}$ Protein Trajectories [3.8] 我々は、堅牢な準安定状態分割のために設計された物理インフォームドシステムであるPISを紹介する。
我々のモデルは、$A_42$データセット上で優れた性能を達成する。
PISは、物理特性の動的監視と多次元結果検証を特徴とするインタラクティブなプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:27:18 GMT)
InfScene-SR: Spatially Continuous Inference for Arbitrary-Size Image Super-Resolution [3.7] InfScene-SRは、空間的に連続した超解像を可能にするフレームワークである。
拡散モデルの反復的精密化過程を、新しいガイド付きおよび分散補正融合機構で適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:34:59 GMT)
Workflow-Level Design Principles for Trustworthy GenAI in Automotive System Engineering [3.6] 我々は、モノリシックな"ビッグバン"が大きな仕様の重要な変更を見逃してしまうことを示しています。
要求デルタをSysML v2モデルに伝達し、コンパイルと静的解析を通じて更新を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:02:38 GMT)
Decision MetaMamba: Enhancing Selective SSM in Offline RL with Heterogeneous Sequence Mixing [3.6] マンバベースのモデルはオフラインのRLで多くの注目を集めている。
我々はDMM(Decision MetaMamba)と呼ばれるシンプルで効果的な構造を提案する。
マンバより前に全てのチャンネルを同時に考慮したシーケンスミキシングを行うことにより、DMMは選択的走査と残差ゲーティングによる情報損失を防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:03:48 GMT)
Towards Understanding Views on Combining Videos and Gamification in Software Engineering Training [3.5] 学生とプロは、ビデオベースのトレーニング全般に対する同様の認識を共有している。
私たちの発見は、ソフトウェアエンジニアのためのゲーミフィケーショントレーニングソリューションの設計を知らせることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:16:42 GMT)
The Invisible Gorilla Effect in Out-of-distribution Detection [3.3] ディープニューラルネットワークは、画像内の関心領域から特徴を学習することで、視覚タスクにおいて高いパフォーマンスを達成する。
しかし、それらのパフォーマンスは、トレーニングデータとは異なるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データにデプロイすると低下する。
この課題は、信頼できない予測を識別し拒否することを目的としたOOD検出手法につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:24:18 GMT)
Fast Spectrogram Event Extraction via Offline Self-Supervised Learning: From Fusion Diagnostics to Bioacoustics [3.3] ITERのような次世代核融合施設は"データ・デルージュ"に直面しており、毎日数ペタバイトのマルチ診断信号を生成し、手動分析に挑戦する。
本稿では,高雑音の時間周波数データからコヒーレントモードと過渡モードを自動抽出する「信号ファースト」な自己教師型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:03:10 GMT)
Can You Tell It's AI? Human Perception of Synthetic Voices in Vishing Scenarios [3.3] 大規模言語モデルと商用音声合成システムにより、高度にリアルなAI生成音声スカム(ビッシング)が可能になった
しかし、現実的な詐欺の文脈でAIが生成した音声と人間の音声を確実に区別できるかどうかは不明だ。
その結果,22名の被験者がバイシングスタイルの音声クリップを16本評価し,それぞれ人間かAIに分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:17:53 GMT)
Multilingual Large Language Models do not comprehend all natural languages to equal degrees [3.1] 大規模言語モデル(LLM)は、人間が情報にアクセスする方法において重要な役割を果たす。
ほとんどのベンチマークでは、西洋語、教育語、工業化語、リッチ語、民主語(WEIRD)の言語でLLMを評価する。
言語理解タスクにおいて,12言語にまたがる3つの人気モデルを提案する。
以上の結果から,類型的に多様な言語にまたがって,言語学的精度が著しく向上していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:22:46 GMT)
Differentiable Maximum Likelihood Noise Estimation for Quantum Error Correction [3.1] 我々は, 正確な, 効率的, かつ, 完全微分可能な症候群の最大値を可能にする, 識別可能な類似度推定フレームワークを導入する。
提案手法は, シンドロームの確率を直接最大化することにより, 証明可能なデコーダ非依存誤差を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:20:23 GMT)
Federated Causal Representation Learning in State-Space Systems for Decentralized Counterfactual Reasoning [3.1] 相互依存型産業資産(クライアント)のネットワークは、物理的プロセスと制御インプットを通じて密結合されている。
ひとつのクライアントのアウトプットが、別のクライアントが別の方法で操作された場合、どのように変化するのでしょう?
クライアント固有のデータは高次元かつプライベートであり、生データの集中化が不可能であるため、答えは難しい。
状態空間システムにおける因果表現学習のための連合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:12:21 GMT)
Shape-informed cardiac mechanics surrogates in data-scarce regimes via geometric encoding and generative augmentation [3.0] 代理モデルはシミュレーションを加速することができるが、多様な解剖学における一般化は困難である。
物理応答の学習から幾何学的表現を分離する2段階の枠組みを提案する。
提案手法は, 正確な予測と非可視測地への一般化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:40:55 GMT)
MACE-POLAR-1: A Polarisable Electrostatic Foundation Model for Molecular Chemistry [2.9] 分子化学のための新しい静電気基礎モデルを提案し, 長距離相互作用と静電気誘導の明示的な処理により, MACEアーキテクチャを拡張した。
本手法は局所的な多体幾何学的特徴と、学習可能な電荷とスピン密度を更新する非自己整合場形式とを組み合わせる。
モデルが可変電荷とスピン状態を扱う能力、外部磁場に反応し、解釈可能なスピン分解電荷密度を提供し、小さな分子からタンパク質-リガンド錯体への精度を維持し、それを計算分子化学と薬物発見のための汎用的なツールとして位置づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:09:54 GMT)
Evaluating the Impact of Data Anonymization on Image Retrieval [2.8] 2つの公開データセットと内部DOKIQデータセットを用いたCBIR(Content-Based Image Retrieval)に対する匿名化の影響について検討した。
本結果から,匿名化後に最も類似した検索結果を生成するオリジナルデータを用いたモデルに有利な検索バイアスが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:39:06 GMT)
Interaction Theater: A case of LLM Agents Interacting at Scale [2.8] 私たちは、AIエージェントのみのソーシャルプラットフォームであるMoltbookのデータを、800万の投稿、3.5万のコメント、78万のエージェントプロファイルで使用しています。
以上の結果から, エージェントは多種多様で整形されたテキストを生成し, 活発な議論を表面的に生み出すが, 物質はほとんど欠落していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:14:29 GMT)
AI-CARE: Carbon-Aware Reporting Evaluation Metric for AI Models [2.8] 本稿では,AI-CARE,エネルギー消費評価ツール,および機械学習モデルの炭素排出量について述べる。
理論的解析と実証的検証を通じて、炭素認識ベンチマークがモデルの相対的なランキングを変えることを実証する。
本提案は,研究コミュニティを透明で多目的な評価に転換し,MLの進歩をグローバルなサステナビリティ目標に合わせることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 22:56:04 GMT)
Hilbert-Augmented Reinforcement Learning for Scalable Multi-Robot Coverage and Exploration [2.8] 本稿では,Hilbert空間充足前処理を分散型マルチロボット学習と実行に統合するフレームワークを提案する。
実験により、DQN/PPOベースラインよりもカバー効率、冗長性、収束速度が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 00:19:19 GMT)
Discrete Diffusion with Sample-Efficient Estimators for Conditionals [2.7] 本研究では, 単点条件のサンプル効率推定とラウンドロビンのノイズ発生とデノナイジングのダイナミックスを統合した離散的デノナイジング拡散フレームワークについて検討する。
拡散力学におけるこれらの条件を推定するために,NeurISE (Neur Interaction Screening Estimator) と呼ばれる試料効率のよい手法を用いる。
合成イジングモデル、MNIST、D-Wave量子アニール、合成ポッツモデルおよび1次元量子システムによって生成された科学データセットに関する制御された実験は、提案手法を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:20:37 GMT)
HD-TTA: Hypothesis-Driven Test-Time Adaptation for Safer Brain Tumor Segmentation [2.7] テスト時間適応メソッドは、推論を盲目的最適化タスクとして扱い、一般的な目的をテストサンプルに適用する。
本稿では,動的決定プロセスとして適応を再構築する新しいフレームワークである仮説駆動型TTAを提案する。
我々は、この概念実証を、クロスドメインのバイナリ脳腫瘍セグメンテーションタスクで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:53:05 GMT)
PhantomRun: Auto Repair of Compilation Errors in Embedded Open Source Software [2.6] プロジェクトのCI実行から4000以上のビルド障害にまたがる4つの主要なオープンソース組み込みシステムプロジェクトについて調査する。
ハードウェア依存関係がコンパイルエラーの大部分を占めており、その後に構文エラーやビルドスクリプトの問題が発生しています。
PhantomRunは、大規模な言語モデル(LLM)を活用してCIコンパイル障害の修正を生成し、検証する自動化フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:13:22 GMT)
GrIT: Group Informed Transformer for Sequential Recommendation [2.6] 時系列リコメンデータシステムは,行動履歴から時間パターンを抽出することにより,ユーザの将来の関心を予測することを目的としている。
本稿では,各ユーザのグループへのアフィリエイトが,学習可能で時間変化のあるメンバシップ重みによってモデル化される潜在グループ表現を紹介する。
グループベース表現は、学習したメンバーシップスコアで潜在グループ埋め込みを重み付けすることによって導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:26:11 GMT)
DReX: An Explainable Deep Learning-based Multimodal Recommendation Framework [2.6] DReXは、ユーザとアイテムの表現を漸進的に洗練する統合マルチモーダルレコメンデーションフレームワークである。
評価と評価を含む実世界の3つのデータセットに対して,提案手法の性能をインタラクションのモダリティとして評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:52:20 GMT)
3DSPA: A 3D Semantic Point Autoencoder for Evaluating Video Realism [2.6] 我々はセマンティクスとコヒーレントな3D構造の両方をキャプチャするビデオリアリズムの自動評価フレームワークを開発した。
提案手法は,3Dポイントトラジェクトリ,深度手がかり,DINOセマンティック特徴をビデオ評価のための統一表現に統合した3次元時間点オートエンコーダである。
実験の結果、3DSPAは、物理法則に反する映像を確実に識別し、動きのアーティファクトに敏感であり、ビデオの品質とリアリズムの人間の判断とより密に一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:00:48 GMT)
Selecting Optimal Variable Order in Autoregressive Ising Models [2.6] 我々は、基礎となるデータを記述するマルコフ確率場を学び、推論されたグラフィカルモデル構造を用いて、最適化された変数順序付けを構築する。
本稿では,構造認識順序付けが制約条件セットにつながる2次元画像様モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 22:15:10 GMT)
Conformal Risk Control for Non-Monotonic Losses [2.5] 共形リスク制御は、誤発見を超えてリスク関数を制御するための共形予測の拡張である。
多次元パラメータを持つ非単調な損失に対して汎用アルゴリズムを適用したリスク制御保証を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:58:54 GMT)
Three Concrete Challenges and Two Hopes for the Safety of Unsupervised Elicitation [2.5] 評価に使用されるデータセットは過度に最適化評価結果をもたらす可能性があると我々は主張する。
多くの現実世界のデータセットとは異なり、それらには真実性よりもサリエンスな特徴がないことが多い。
これらの特性を欠いたデータセットを構築し、標準的教師なし推論と容易にハードな一般化手法をストレステストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 22:39:40 GMT)
Iconographic Classification and Content-Based Recommendation for Digitized Artworks [2.4] 本稿では,デジタルアートの図形分類とコンテンツに基づく推薦を自動化する概念実証システムを提案する。
プロトタイプは分類とレコメンデーションのための4段階のワークフローを実装しており、YOLOv8オブジェクト検出とアルゴリズムによるIconclassコードへのマッピングを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:44:27 GMT)
Do Large Language Models Understand Data Visualization Rules? [2.3] 大規模言語モデル(LLM)は、チャートを生成するか、誤解を招く数字をフラグにすることができるが、それらが直接視覚化ルールを推論し強制できるかどうかは不明だ。
我々は、解答集合プログラミング(ASP)から導かれるハード・ビジュアライゼーション基底真理を用いた可視化ルールに対するLCMの最初の体系的評価を提案する。
その結果,フロンティアモデルは高い密着性(Gemma 3 4B / 27B:100%, GPT-oss 20B: 98%)を示し,共通違反を確実に検出する(F1から0.82まで)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:47:51 GMT)
Do Large Language Models Understand Data Visualization Principles? [2.3] 大規模言語モデル (LLM) と視覚言語モデル (VLM) が直接視覚化の原則を推論し、強制できるかどうかは不明だ。
我々は、チェックタスクと修正タスクの両方を評価し、モデルの原則違反の検出方法と、欠陥のあるチャート仕様の正しさを評価する。
我々の研究は、可視化設計の柔軟なバリデータやエディターとしての大規模(視覚)言語モデルの約束と、視覚知覚のより微妙な側面における象徴的解法との永続的なギャップの両方を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:51:06 GMT)
De-rendering, Reasoning, and Repairing Charts with Vision-Language Models [2.3] ルールベースの視覚化リンタは違反をフラグ付けするが、コンテキストを見逃し、意味のある設計変更を示唆しない。
グラフのデレンダリング、自動分析、反復的な改善を組み合わせて、実用的な、解釈可能なフィードバックを提供するフレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:16:27 GMT)
Denoising Particle Filters: Learning State Estimation with Single-Step Objectives [2.3] 本研究では,個々の状態遷移からモデルを訓練する新しい粒子フィルタリングアルゴリズムを提案する。
シミュレーションにおけるロボット状態推定タスクの課題に対する提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:53:23 GMT)
The LLMbda Calculus: AI Agents, Conversations, and Information Flow [2.3] 大きな言語モデル(LLM)との会話は、計算プロンプトと応答のシーケンスである。
プランナーループは、ILMコールをツール呼び出しとコード実行でインターリーブする。
会話に注入された悪意のあるプロンプトは、後続の推論を妥協したり、危険なツールコールをトリガーしたり、最終的な出力を歪ませたりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:22:35 GMT)
Understanding the Curse of Unrolling [2.2] 転倒の呪いの起源を説明する非漸近的分析を提供する。
導関数計算の初期イテレーションをトラッピングすることで、メモリ要求を同時に減らしながら呪いを軽減できることが示される。
本研究は, 代表例に関する数値実験により実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:32:39 GMT)
The generalized underlap coefficient with an application in clustering [2.1] アンダーラップ係数 (UNL) は多群分離測度である。
我々はUNLの重要な性質を確立し、全変動に対する明示的な接続を提供する。
フレキシブル密度推定器と組み合わせることができるUNLの重要サンプリング推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:35:08 GMT)
Latent Equivariant Operators for Robust Object Recognition: Promise and Challenges [2.1] 等変ネットワークは、対称変換を越えて知識を一般化する問題の解である。
ここでは、これらのネットワークを単純なアウト・オブ・ディストリビューションの分類にうまく活用する方法を示す。
概念的には興味深いが、より複雑なデータセットへの道のりについて、今後の課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:44:49 GMT)
Activation-Space Uncertainty Quantification for Pretrained Networks [2.0] 本稿では,ベイズモデリングをウェイトからアクティベーションにシフトさせるポストホック法であるガウス過程活性化(GAPA)を紹介する。
GAPAは標準的な非線形性を、後部平均が元のアクティベーションと正確に一致するアクティベーションに置き換え、構築によるバックボーンのポイント予測を保存する。
現代のアーキテクチャにスケールするために、キャッシュされたトレーニングアクティベーションに対するスパース変分誘導点近似と、ローカルk-アレスト近傍条件の組み合わせを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:54:32 GMT)
CACTO-BIC: Scalable Actor-Critic Learning via Biased Sampling and GPU-Accelerated Trajectory Optimization [2.0] トレイ比較最適化(TO)と強化学習(RL)は最適制御問題に対する強みを提供する。
CACGOは高次元の課題に対してより堅牢であるのに対して、ローカルで効率的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:45:36 GMT)
SHIELD: Semantic Heterogeneity Integrated Embedding for Latent Discovery in Clinical Trial Safety Signals [1.9] ShiELDは、臨床試験における安全信号の自動検出と統合化のための新しい手法である。
MedDRA項埋め込みに適用された有害事象項のセマンティッククラスタリングと不均等性解析を組み合わせている。
結果のクラスタには、大きな言語モデルを使用したシンドロームレベルの要約ラベルがアノテートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:55:36 GMT)
KGHaluBench: A Knowledge Graph-Based Hallucination Benchmark for Evaluating the Breadth and Depth of LLM Knowledge [1.8] 大規模言語モデル (LLM) は説得力と理解力のある言語を生成する優れた能力を持っている。
既存のベンチマークは静的な質問と狭い質問によって制限されており、カバー範囲の制限と誤解を招く評価につながっている。
本稿では,知識グラフに基づく幻覚ベンチマークKGHaluBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:41:46 GMT)
Linear Reservoir: A Diagonalization-Based Optimization [1.7] 線形エコー状態ネットワーク(ESN)の対角化に基づく最適化
線形エコー状態ネットワーク(ESN)の対角化に基づく最適化を導入し,O(N2)からO(N)への貯水池状態更新のステップ毎の計算複雑性を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:58:34 GMT)
Keyboards for the Endangered Idu Mishmi Language [1.7] インド・アルナハル・プラデーシュで約11,000人の人々が話していた、絶滅危惧言語であるIdu Mishmiのための、モバイルおよびデスクトップキーボードスイートを提示する。
当社のキーボードは,(1)Google Play Storeで公開されているAndroidモバイルキーボード,(2)現在コミュニティテスト中のWindowsデスクトップキーボードの2つのツールで構成されている。
どちらもネットワークのパーミッションをゼロにして完全にオフラインで動作し、接続制約とデータ主権の懸念に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:13:40 GMT)
Thought Virus: Viral Misalignment via Subliminal Prompting in Multi-Agent Systems [1.6] サブリミナル・プロンプト(Subliminal prompting)とは、意味的に無関係なトークンによるプロンプトを通じて、言語モデルが特定の概念や特徴に偏っている現象である。
1つのサブリミナルに誘導されるエージェントが、ネットワーク全体に弱みはあるが持続するバイアスを拡大できることを示す。
以上の結果から,サブリミナルプロンプトはマルチエージェントセキュリティにおいて新たなアタックベクターを導入し,このようなシステムのアライメントに寄与することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:46:26 GMT)
Carbon-Aware Governance Gates: An Architecture for Sustainable GenAI Development [1.6] Carbon-Aware Governance Gates (CAGG) は、炭素予算、エネルギー実績、持続可能性を考慮した検証オーケストレーションを人間とAIのガバナンス層に組み込むアーキテクチャ拡張である。
本稿では, 炭素予算, エネルギー実績, 持続可能性を考慮した検証オーケストレーションを人間とAIのガバナンス層に組み込むアーキテクチャ拡張であるCAGGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:11:56 GMT)
CryptRISC: A Secure RISC-V Processor for High-Performance Cryptography with Power Side-Channel Protection [1.6] CryptRISCは、暗号アクセラレーションとハードウェアレベルのパワーサイドチャネル抵抗を組み合わせた最初のRISC-Vプロセッサである。
マスキングは広く使われている対策であるが、ソフトウェアベースの手法は、しばしば性能上のオーバーヘッドと実装上の複雑さをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:13:35 GMT)
Counterfactual Understanding via Retrieval-aware Multimodal Modeling for Time-to-Event Survival Prediction [1.6] CUREは、総合的なマルチモーダル埋め込みと潜伏検索を通じて、対物生存モデリングを促進するフレームワークである。
MetaBRICおよびTCGA-LUADデータセットの実験結果から,提案したCUREモデルは生存分析において強いベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:53:25 GMT)
Quantum Simulations for Extreme Ultraviolet Photolithography [1.5] 極紫外リソグラフィ(Extreme Ultraviolet、EUV)は、半導体製造における最先端のプロセスである。
これらの現象の正確なモデリングには、高エネルギー崩壊チャネルの正確なab initioデータが必要である。
我々はこれらの重要な観測値を計算するために量子シミュレーションアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:58:43 GMT)
DerMAE: Improving skin lesion classification through conditioned latent diffusion and MAE distillation [1.5] 我々は、クラス条件付き拡散モデルを用いて合成皮膚画像を生成し、続いて自己教師付きMAEプレトレーニングを行い、巨大なViTモデルで堅牢でドメイン関連の特徴を学習する。
我々はこれらの表現をモバイルデバイスに適した小さなViT学生に転送するために知識蒸留を適用した。
以上の結果より, 合成データに対するMAE事前トレーニングと蒸留の併用により, デバイス上での効率的な推論が可能となり, 分類性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:52:28 GMT)
Contrastive meta-domain adaptation for robust skin lesion classification across clinical and acquisition conditions [1.5] 視覚的アーティファクトとドメインシフトが深層学習に基づく皮膚病変の分類にどのように影響するかを検討する。
本稿では,視覚的メタドメインの概念に基づく適応戦略を提案し,より大きな皮膚内視鏡的データセットから臨床画像領域へ視覚表現を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:56:49 GMT)
Athena: An Autonomous Open-Hardware Tracked Rescue Robot Platform [1.5] 我々はAthenaを紹介した。Athenaはオープン・ハードウェア・レスキュー・グラウンド・ロボットの研究プラットフォームで、4つの個別に再構成可能なフリップパを備えている。
工業用PUベルトと歯の挿入を用いた新しい実装ソリューションは、異なるトラックプロファイルの置換と試験を可能にする。
最大射程1.54mのマニピュレータは、ドア、バルブ、その他の興味ある物体を操作するのに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:38:23 GMT)
Multi-CoLoR: Context-Aware Localization and Reasoning across Multi-Language Codebases [1.4] マルチ言語間におけるコンテキスト認識のローカライゼーションと推論のためのフレームワークであるMulti-CoLoRを提案する。
複雑なソフトウェアエコシステムを横断するために、組織的知識検索とグラフベースの推論を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 00:54:59 GMT)
An Explainable Memory Forensics Approach for Malware Analysis [1.3] メモリフォサイシクス(Memory forensics)は、ランドオフ・ザ・ランドのマルウェアを分析する効果的な方法である。
本稿では,AI支援型メモリフォサイシクス手法を提案する。
提案手法を Windows と Android のマルウェアに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:30:04 GMT)
Rendezvous and Docking of Mobile Ground Robots for Efficient Transportation Systems [1.3] 重要な課題は、2つの移動地ロボットの信頼性の高い運動中の物理的結合を実現することである。
既存のアプローチではドッキングインターフェースのモデリングやアプローチ戦略は無視されている。
両輪駆動ロボットの動特性と状態を明確にモデル化する集中型mpc手法を提案する。
この新しいアプローチにより、ドッキングインターフェースを備えた全方向車輪付きロボットは、初期位置に関わらず、物理的に衝突することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:01:37 GMT)
Spectral Decimation of Quantum Many-Body Hamiltonians [1.1] 我々は、量子多体ハミルトニアンに対するスペクトル決定の理論を開発する。
統計的に混合したスペクトルにおける創発対称性の定量的プローブを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:00:05 GMT)
Watson & Holmes: A Naturalistic Benchmark for Comparing Human and LLM Reasoning [1.1] AI推論のための既存のベンチマークは、これらの能力が自然主義的な文脈における人間の推論にどのように近いかについての限られた洞察を提供する。
本稿では,段階的に提示された物語的証拠,オープンエンド質問,制約のない言語応答を用いて,推論性能を評価するための新しいベンチマークを提案する。
結果は、時間とともにAIモデルのパフォーマンスが明らかに改善されたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:54:38 GMT)
Quantum simulation in the Heisenberg picture via vectorization [1.1] 本稿では,量子ハードウェア上でのハイゼンベルク図における量子システムをシミュレーションするための一般的なフレームワークを提案する。
ベクトル化マップに基づいて,演算子と量子状態のマッピングを完全に活用する。
本稿では,デジタルおよびアナログ量子シミュレータにおける2次元問題に対するフレームワークの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:59:11 GMT)
Denotational Semantics for ODRL: Knowledge-Based Constraint Conflict Detection [1.1] 本稿では,ODRL制約を知識ベースの概念の集合にマッピングする意味論的意味論を提案する。
クロスデータ空間の相互運用性のために、私たちは知識ベース間の順序保存アライメントを定義します。
実行時の健全性定理は、設計時の検証がすべての実行コンテキストを保持することを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:28:13 GMT)
Axis Decomposition for ODRL: Resolving Dimensional Ambiguity in Policy Constraints through Interval Semantics [1.1] ODRLの左約34のオペランドのうち5つは多次元の量を表す。
1つのスカラー制約は軸ごとに1つの解釈を認め、政策評価を非決定論的にする。
我々はODRLの左オペランドを値領域構造(スカラー,次元,概念値)で分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:24:46 GMT)
Proof of a finite threshold for the union-find decoder [1.0] 本稿では,回路レベルの局所誤差モデルに基づく表面符号上でのUnion-find(UF)デコーダに対する有限しきい値の証明を行う。
また,より単純なデコーダであるgreedyデコーダの有限しきい値が得られることを示す。
これらの結果は、フォールトトレラント量子コンピュータの開発において、UFベースのデコーダを実用化するための確かな理論基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:00:00 GMT)
Nonlinear quantum optomechanics in a Fano-mirror microcavity system [0.9] 量子非線形状態におけるファノミラー光学系について検討する。
我々は、光子遮断や機械的猫状態の生成を含む明確な量子シグネチャを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:52:02 GMT)
TactiVerse: Generalizing Multi-Point Tactile Sensing in Soft Robotics Using Single-Point Data [0.9] 本稿では,空間熱マップ予測タスクとして接触幾何推定を定式化するフレームワークであるTactiVerseを紹介する。
我々のアーキテクチャは高精度な単一点センシングを実現しており、平均絶対誤差は0.0589mmである。
マルチポイント接触データによるトレーニングデータセットの強化は,センサのマルチポイントセンシング能力を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:53:14 GMT)
ISO-Bench: Can Coding Agents Optimize Real-World Inference Workloads? [0.9] 実世界の推論タスクでその能力をテストするためのコーディングエージェントのベンチマークであるISO-Benchを紹介する。
統合プルリクエストから54のタスクをキュレートし、測定可能なパフォーマンスを改善しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:37:53 GMT)
DEEP: Docker-based Execution and Evaluation Platform [0.9] 提案するソフトウェア(DEEP)は,機械翻訳と光学文字認識モデルの実行とスコアリングを自動化する。
DEEPは、ドッカー化されたシステムを受け取り、それらを実行(同時に情報を抽出)し、いくつかの参照に対して仮説を評価する準備ができています。
クラスタリングアルゴリズムを用いて、各モデルから得られる結果の意義を統計的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:08:57 GMT)
Prefer-DAS: Learning from Local Preferences and Sparse Prompts for Domain Adaptive Segmentation of Electron Microscopy [0.8] Prefer-DASは、自己学習と即席指導によるコントラスト学習を統合した、プロンプト可能なマルチタスクモデルである。
そこで我々は,空間的に異なる人間のフィードバックやスパースフィードバックに適合するプラグアンドプレイソリューションであるLocal Direct Preference Optimization (LPO)とスパースLPOを導入する。
我々のモデルは、ポイントと人間の嗜好の可用性に応じて、弱教師付きDASと非教師付きDASの両方を効果的に実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:39:03 GMT)
A Systematic Study of Biomedical Retrieval Pipeline Trade-offs in Performance and Efficiency [0.8] 探索パイプラインの設計選択が大規模における性能と効率に与える影響について検討する。
既存の生物医学的テキストデータセットの検索について検討する。
我々は、レビュアーのための具体的なガイダンスのポイントをいくつか特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:39:56 GMT)
Large-scale Photorealistic Outdoor 3D Scene Reconstruction from UAV Imagery Using Gaussian Splatting Techniques [0.7] 本稿では,ドローンでキャプチャした映像ストリームを低レイテンシで高忠実度な3D再構成に変換できるエンドツーエンドパイプラインを提案する。
我々の目標は,RTMPストリーミング,同期センサ融合,カメラポーズ推定,3DGS最適化によるライブビデオ取得を併用した効率的なアーキテクチャを提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:40:26 GMT)
Electrical post-fabrication tuning of aluminum Josephson junctions at room temperature [0.7] アルミニウム接合部の室温電気的チューニングに関する実験的検討を行った。
その結果, 操作時のパルス振幅に比例して抵抗の増大率が指数関数的に増加することがわかった。
我々は、量子ビット遷移周波数の約2GHzの低減に対応して、接合抵抗を最大で270%増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:08:58 GMT)
A dimension-independent strict submultiplicativity for the transposition map in diamond norm [0.7] すべての有限次元 $d$ とすべての量子チャネル $T$ on $mathsfL(mathbbCd)$, $left|circ(mathrmid-T)right|_diamond に対して絶対定数 $1$ が存在することを証明している。
実際、$=1/sqrt2$ の明示的な選択を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:16:44 GMT)
Examining and Addressing Barriers to Diversity in LLM-Generated Ideas [0.7] 人間の独立したサンプルによって生成されるアイデアは、独立したLCMサンプルから生成されるアイデアよりも多様である傾向にある。
これらの懸念は、LLMへの広範な依存がアイデアを均質化し、社会レベルでのイノベーションを損なう恐れを提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:10:47 GMT)
A Bayesian Framework for Post-disruption Travel Time Prediction in Metro Networks [0.7] ディスラプションは不規則な列車運行を誘発し、乗客の待ち時間や旅行時間にかなりの不確実性をもたらす。
本稿では, 復旧期間中に観測された列車間相互作用, ヘッドウェイ不均衡, および非ガウス分布特性を捉えた, 事故後の列車走行時間のモデル化手法を開発した。
実験の結果, 崩壊後の走行時間は, 距離によって異なる分布非対称性を示すとともに, 列車間の誤差依存性も顕著であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:20:46 GMT)
Testing Effect Homogeneity and Confounding in High-Dimensional Experimental and Observational Studies [0.6] 本研究では, 条件付き平均処理効果(CATE)の均一性をテストするためのフレームワークを提案する。
提案手法は複数のランダム化試行を利用して, 治療効果が, 試験によって異なる不均一性と異なるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:52:39 GMT)
Separation of the Kibble-Zurek Mechanism from Quantum Criticality [0.5] キブル・ズレークスケールと量子臨界度との対応性は一般には成り立たないことを示す。
この結果は, 擬一次元フェルミ系を表わすモデルに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:09:21 GMT)
Human-Guided Agentic AI for Multimodal Clinical Prediction: Lessons from the AgentDS Healthcare Benchmark [0.5] エージェントAIの人的指導がマルチモーダルな臨床予測をどのように改善するかを検討する。
本研究は,30日間の入院予測,救急医療費予測,退院準備状況評価という3つのベンチマーク課題に対するアプローチを提案する。
医療領域全体では5位にランクインし, 退院準備作業では3位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:37:45 GMT)
Improving Generalization and Trainability of Quantum Eigensolvers via Graph Neural Encoding [0.5] 多体ハミルトンの基底状態は物理学、化学、最適化において中心的な問題である。
本稿では,グラフオートエンコーダと古典的ニューラルネットワークを組み合わせたエンドツーエンド表現学習フレームワークを提案する。
一般化と訓練性が向上し, 試験誤差が減少し, 勾配分散が著しく低下することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:01:14 GMT)
Revealing Pseudo-Fermionization and Chiral Binding of One-Dimensional Anyons using Adiabatic State Preparation [0.5] 2次元のエノンは強い相関系やトポロジカル量子コンピューティングにおいて重要な役割を果たしている。
1Dエノンは、エキゾチックな多体相と量子相転移をホストすると予測される。
この結果から, 格子モデルと連続体モデルとの連接関係を確立し, 1次元エノンの精密制御に向けた重要なステップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:40:38 GMT)
In Defense of Cosine Similarity: Normalization Eliminates the Gauge Freedom [0.4] Steck, Ekanadham, Kallus は、学習された埋め込みの余弦的類似性を対角ゲージ'' 行列$D$で任意にレンダリングできることを示した。
これらの結論は、不整合学習目標の病理と、単位球上の余弦距離の幾何的妥当性を混同していると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 00:00:57 GMT)
Personalized Prediction of Perceived Message Effectiveness Using Large Language Model Based Digital Twins [0.4] パーソナライズされた禁煙介入メッセージの選択と最適化には,潜在的介入者によるメッセージの有効性(PME)が重要である。
本研究では,大言語モデル(LLM)が喫煙停止メッセージのPMEを正確に予測できるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 00:32:23 GMT)
Predicting known Vulnerabilities from Attack News: A Transformer-Based Approach [0.4] 本稿では,ソフトウェア脆弱性,特にCVE(Common Vulnerabilities and Exposures)の予測プロセスについて検討する。
本稿では,各ニュースレポートに対応する最も可能性の高いCVEのランクリストを生成するために,意味的類似性に基づくアプローチを提案する。
実験の結果,しきい値に基づくフィルタリングでは,精度が81%に達することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:47:48 GMT)
Meta-Learning and Meta-Reinforcement Learning - Tracing the Path towards DeepMind's Adaptive Agent [0.4] 人間は、新しいタスクに適応するために事前知識を利用するのに非常に効果的である。
この調査は、メタ学習とメタ強化学習の厳格でタスクベースの形式化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:39:58 GMT)
Misquoted No More: Securely Extracting F* Programs with IO [0.4] 効果を表すモナドを使用する浅層埋め込みは、証明指向言語で人気がある。
浅い組込みプログラムが検証されると、しばしばOCamlやCのような主流言語に抽出される。
私たちはこのアイデアに基づいていますが、翻訳バリデーションの使用を最初の抽出ステップに制限します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:37:18 GMT)
A Review of the Negative Effects of Digital Technology on Cognition [0.4] デジタル技術が日々の生活に急速に統合されることは、人間の認知に影響を及ぼすという懸念を持続的に引き起こしている。
この統合的レビューは、500以上の経験的研究にまたがる、ドキュメント化されたリスクと負の関連を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:53:28 GMT)
Implicit Intelligence -- Evaluating Agents on What Users Don't Say [0.4] Implicit Intelligence(インプリシットインテリジェンス)は、AIエージェントがプロンプトフォローを超えて真のゴールフルフィルダーになるかどうかをテストするフレームワークである。
我々のシナリオは、ユーザ要求における明らかな単純さ、正しいソリューションにおける隠れた複雑さ、環境探索による制約の発見性である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:46:55 GMT)
Red-Teaming Claude Opus and ChatGPT-based Security Advisors for Trusted Execution Environments [0.4] セキュリティチームは、TEEアーキテクチャレビュー、緩和計画、脆弱性トリアージのセキュリティアドバイザとして、Large Language Model (LLM)アシスタントにますます依存している。
アシスタントはTEEのメカニズムを幻覚させ、保証を過度に評価したり、敵対的なプロンプトの下で不安全に振る舞ったりすることができる。
本稿では,TEE セキュリティアドバイザである ChatGPT-5.2 と Claude Opus-4.6 の2つの LLM アシスタントを再検討する。
i) LLMのためのTEE固有の脅威モデルを含むTEEグラウンド評価手法であるTEE-RedBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:47:05 GMT)
Topology optimization of type-II superconductors with superconductor-dielectric/vacuum interfaces based on Ginzburg-Landau theory under Weyl gauge [0.3] トポロジー最適化は,II型超伝導体の逆設計に応用される。
型II超伝導体の磁気応答はギンズブルグ・ランダウ理論を用いてモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:24:59 GMT)
BioEnvSense: A Human-Centred Security Framework for Preventing Behaviour-Driven Cyber Incidents [0.3] 本稿では,CNN-LSTMハイブリッドモデルを統合し,生体情報と環境データをコンテキスト認識型セキュリティ決定のために解析する概念的セキュリティフレームワークを提案する。
このモデルは84%の精度を達成し、人間中心のサイバーリスクを増大させる条件を確実に検出する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:06:16 GMT)
Is Log-Traced Engagement Enough? Extending Reading Analytics With Trait-Level Flow and Reading Strategy Metrics [0.3] 本研究では,DEC(Deep Effortless concentration)を経験する傾向として,特性レベルフローがどのように運用されているかを検討する。
読書戦略のトレースは、学習結果を説明する際に伝統的なエンゲージメント指標を拡張することができる。
これらの結果は、より公平でパーソナライズされた介入を支援するために、読解ログの分析は1段階の解釈を超えるべきであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:03:33 GMT)
Multilevel Determinants of Overweight and Obesity Among U.S. Children Aged 10-17: Comparative Evaluation of Statistical and Machine Learning Approaches Using the 2021 National Survey of Children's Health [0.3] 全国小児健康調査から10～17歳児18,792例の分析を行った。
肥満は、食事、身体活動、睡眠、親のストレス、社会経済的条件、悪体験、近隣特性などを含むBMIカテゴリーで定義されている。
AUC,精度,精度,リコール,F1スコア,ブライアスコアを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:31:44 GMT)
Graph-theoretic Agreement Framework for Multi-agent LLM Systems [0.2] 本稿では,署名された対話ネットワークにおけるコンセンサスを分析するための厳密なグラフ理論の枠組みを確立する。
我々は、不均衡な批判サイクルが論理的フラストレーションと持続的推論振動をいかに生み出すかを示す。
階数1のスペクトルエッジ摂動は、固有値を安定左半平面にシフトさせることで、決定論的に対称性を損なうことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:30:48 GMT)
OpenClaw, Moltbook, and ClawdLab: From Agent-Only Social Networks to Autonomous Scientific Research [0.2] ClawdLabは、自律的な科学研究のためのオープンソースのプラットホームだ。
文献では131のエージェントスキルと15,200以上のコントロールパネルにまたがるセキュリティ脆弱性が報告されている。
ClawdLabはこれらの障害モードに、ハードロールの制限、構造化された反対批判、PI主導のガバナンス、マルチモデルオーケストレーション、ドメイン固有のエビデンス要件を通じて対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:10:01 GMT)
Time Crystals as Passively Protected Oscillating Qubits [0.2] 駆動散逸型ボソニック系は、ノイズのないサブシステム内で持続的に振動する量子ビットを符号化できることを示す。
結果は、動的量子情報の受動的保護のメカニズムとして、散逸時間結晶力学を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:01:02 GMT)
The TCF doesn't really A(A)ID -- Automatic Privacy Analysis and Legal Compliance of TCF-based Android Applications [0.2] Transparency and Consent Framework (TCF)は、ヨーロッパのエンドユーザーからのユーザの同意を要求、記録、管理するためのデファクトスタンダードを提供する。
TCFに関する以前の研究は、Webコンテキストにのみ焦点をあてていた。
Androidアプリ上でのTCKのプライバシーへの影響を体系的に研究した研究はない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:24:59 GMT)
OrthoAI: A Lightweight Deep Learning Framework for Automated Biomechanical Analysis in Clear Aligner Orthodontics -- A Methodological Proof-of-Concept [0.1] 提案するOrthoAIは,軽量な3次元歯科領域分割と自動生体力学解析を組み合わせたオープンソースの概念実証支援システムである。
システムは歯の運動を6自由度にわたって分解し、運動特異的な予測可能性を計算し、生体力学的限界を超えると警告を発する。
実際の口腔内メッシュ上でのシステム検証は行われておらず、ランドマーク由来の表現を超越した一般化を想定してはならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:33:31 GMT)
Latent Introspection: Models Can Detect Prior Concept Injections [0.1] 我々はQwen 32Bモデルでイントロスペクションの潜在能力を明らかにする。
このモデルは、いつ概念が初期の文脈に注入されたかを検出し、どの概念が注入されたかを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:39:42 GMT)
EnterpriseBench Corecraft: Training Generalizable Agents on High-Fidelity RL Environments [0.1] 我々は,高忠実度強化学習環境におけるAIエージェントの訓練が,トレーニング分布を超えて一般化する能力を生み出すことを示す。
私たちは、Surge AIのエージェントRL環境スイートであるEnterpriseBenchの最初の環境であるCoreCraftを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:33:42 GMT)
Token-UNet: A New Case for Transformers Integration in Efficient and Interpretable 3D UNets for Brain Imaging Segmentation [0.0] 我々はToken-UNetを紹介し、TokenLearnerモジュールとTokenFuserモジュールを採用して、TransformerをUNetsにカプセル化する。
トランスフォーマーは医療画像の入力要素間のグローバルな相互作用を可能にするが、現在の計算課題は共通のハードウェアへの展開を妨げる。
このトークン化はタスク関連情報を効果的に符号化し、自然に解釈可能なアテンションマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:15:38 GMT)
DMCD: Semantic-Statistical Framework for Causal Discovery [0.0] DMCDは,変数メタデータからのセマンティックな草案作成と,観測データに対する統計的検証を統合した因果発見フレームワークである。
我々は,産業工学,環境モニタリング,ITシステム分析を対象とする,メタデータに富んだ実世界の3つのベンチマークに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:29:35 GMT)
Segmenting Low-Contrast XCTs of Concretes: An Unsupervised Approach [0.0] 本研究は,コンクリートのX線CTスキャンのセマンティックセグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを訓練するための自己アノテーションに基づく教師なし方法論をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:07:33 GMT)
Entanglement Barriers from Computational Complexity: Matrix-Product-State Approach to Satisfiability [0.0] 我々は、このNP完全問題に対する指数的硬さを反映して、量子絡み合い障壁が想像上の時間に現れることを論じる。
我々の発見は、この量子に着想を得たアプローチの限界を照らし、量子絡み合いにおいて、純粋に古典的な計算複雑性がどのように現れるかを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:29:04 GMT)
trainsum -- A Python package for quantics tensor trains [0.0] Trainumは多次元量子テンソルトレインで計算を行う汎用Pythonパッケージである。
シミュレーション、データ圧縮、機械学習、データ分析などの応用で一般的な計算に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:41:02 GMT)
Zero-point energy of a trapped ultracold Fermi gas at unitarity: squeezing the Heisenberg uncertainty principle and suppressing the Pauli principle to produce a superfluid state [0.0] 閉じ込められた超低温のフェルミ気体の零点エネルギーは、ハイゼンベルクの不確実性原理とパウリ原理の複合効果に関連して検討される。
この顕微鏡写真は現在、最低許容量子状態のエネルギーと性質を決定する上で不確実性原理とパウリ原理によって果たされる役割を解明するために使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:37:06 GMT)
When AI Teammates Meet Code Review: Collaboration Signals Shaping the Integration of Agent-Authored Pull Requests [0.0] 公開AIDevデータセットを用いて,統合結果,分解速度,レビュータイムの協調信号について検討した。
レビューア・エンゲージメントは、成功裏に最も強い相関関係があるのに対して、大きな変更サイズと調整中断アクションは、マージの可能性の低下に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:20:56 GMT)
Variational Inference for Bayesian MIDAS Regression [0.0] 線形重みパラメータージネーションを用いた回帰のための座標アセント変分推論 (CAVI) アルゴリズムを開発した。
CAVIは、107xから1,772xのスピードアップを達成しつつ、ブロックギブスサンプリングベンチマークとほぼ同一の後方手段を生成する。
重み関数パラメータは、すべてのcon gurationに対して優れたキャリブレーション(カバーは92%以上)を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:51:26 GMT)
Using Unsupervised Domain Adaptation Semantic Segmentation for Pulmonary Embolism Detection in Computed Tomography Pulmonary Angiogram (CTPA) Images [0.0] 非教師なしドメイン適応(UDA)フレームワークはTransformerのバックボーンとMean-Teacherアーキテクチャを使って、センター間のセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現する。
主な焦点は、特徴空間内の深い構造情報を学習することで、擬似ラベルの信頼性を高めることである。
クロスセンタデータセット(FUMPEとCAD-PE)で実施した実験的検証は、大幅な性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:33:24 GMT)
Unlocking photodetection for quantum sensing with Bayesian likelihood-free methods and deep learning [0.0] 光検出において重要な課題は、古典的でない統計を示すクリックパターンの高速解釈である。
深層学習(DL)に基づくベイズ的可能性のない手法とを比較して、この目標を達成する。
この結果は,光検出における非古典的効果を利用した量子センサの動的制御の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:47:41 GMT)
Two-parameter families of MPO integrals of motion in Heisenberg spin chains [0.0] 本稿では,XYZハイゼンベルクモデルの可積分性を示す新しい方法を提案する。
このような運動の積分を見つけ、可能な応用を推測するシンボリック代数的アプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:37:46 GMT)
Two components relativistic quantum wave equation for scalar bosons [0.0] 相対論的条件下では、スカラーボソンがディラック方程式と非常に類似した量子波方程式を満たすことが示される。
これは非相対論的極限における標準シュルディンガー方程式に規則的に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:34:31 GMT)
Transcending the Annotation Bottleneck: AI-Powered Discovery in Biology and Medicine [0.0] 自己教師型学習は、現在バイオバンクスケールデータセットの潜在可能性を解き放っている。
本稿は「ラベルなし学習」の初歩的・最近の進歩を合成する。
教師なしのフレームワークが、遺伝可能な心臓の特徴を導き出し、組織学における空間的遺伝子発現を予測し、教師付きフレームワークに匹敵するまたは超越するパフォーマンスで病理を検出すること。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:15:30 GMT)
The quantum superluminality in the tunnel-ionization process of H-like atoms [0.0] 我々は、大きな核電荷を持つH様原子のトンネルイオン化は超光度(量子超光度)であることを示す。
以上の結果から、量子トンネルの光速化は、極端に極端な条件下でのみ可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:25:32 GMT)
The Sim-to-Real Gap in MRS Quantification: A Systematic Deep Learning Validation for GABA [0.0] GABAなどの低濃度代謝物の定量化は,低信号-雑音比 (SNR) とスペクトル重なりが原因で困難である。
我々は,MEGA-PRESSスペクトルからの重なり合う複雑な低SNR信号の深層学習について検討し,検証を行った。
我々は,スライスに注目するMEGA-pressシミュレーションから,1万個のシミュレーションスペクトルに対するベイズ最適化による最良のモデルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:16:03 GMT)
The Potential for an Innovation Winter: Estimating Impact of Federal Research Reductions on Faculty Activity [0.0] トランプ政権が2026年に提案した連邦政府の研究支援の削減は、アメリカ合衆国の研究大学を著しく低下させることになる。
データとモデリングは、その結果が、サブクリティカルな研究支援を持つ以前に活動していた研究学部のごく一部になることを示している。
多くの機関で品質研究や博士課程を維持することは困難であり、研究戦略や組織について重要な疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:10:41 GMT)
The Digital Gorilla: Rebalancing Power in the Age of AI [0.0] 第4条では、このようなシステムを第4の社会的アクターとして扱うことにより、AIガバナンスの概念的基盤を提供する。
このフレームワークは、これらのアクター間の5つのパワーモダリティ間の電力の流れをマッピングするフォー・ソシエタル・アクター・フレームワークを開発している。
連邦化され多中心的なガバナンスアーキテクチャを推進し、動的チェックとバランスを制度化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:46:54 GMT)
T-REX: Transformer-Based Category Sequence Generation for Grocery Basket Recommendation [0.0] T-REXは、短期のバスケット依存と長期のユーザの好みの両方を学ぶことで、パーソナライズされたカテゴリレベルの提案を生成する。
提案手法は,(1)スパースショッピングパターンの動的シーケンス分割を利用した効率的なサンプリング戦略,(2)時間的パターンの適応的位置符号化方式,(3)推薦品質を維持しながら寸法を縮小するカテゴリレベルのモデリング手法,の3つの革新的手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:19:46 GMT)
Subsystem Statistics and Conditional Self-Similarity of Random Quantum States [0.0] ランダム純粋状態と非偏極ランダム状態のサブシステムのビットストリング確率分布を解析的に導出する。
我々は、正確なベータ分布をランダムな量子状態の普遍統計法則とみなす。
サブシステムや条件付きクロスエントロピーベンチマークによるランダム回路サンプリングを検証するための,スケーラブルで厳密なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:38:29 GMT)
Spectroscopy of the Dirac oscillator perturbed by a surface delta potential [0.0] 本研究では,表面デルタ電位に接近する急激なピーク電位によるディラック発振器のレベルシフトについて理論的に検討する。
グリーン関数法は、すべての部分波とパリティに対する閉式を得るために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:39:30 GMT)
Spectral Phase Encoding for Quantum Kernel Methods [0.0] 我々は、制御された付加雑音推定の下で量子的特徴構造がどのように劣化するかを分析する。
スペクトル位相について紹介する。
SPEは、離散フーリエ変換(DFT)フロントエンドと対角位相のみの埋め込みを、対角量子写像の幾何学に整合させたハイブリッドコンストラクトである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:42:42 GMT)
Sound-first immersive training for blind and low-vision learners: A simulation flow for safe, standardized orientation, mobility, and daily living practice [0.0] 本技術ノートは, 空間音響と音素化をアクションとフィードバックの主チャンネルとして利用する, 音質第一の没入型トレーニングフローを提示する。
安全な反復を可能にすること、インストラクターの負担を軽減し、リハビリテーションセンター全体でより明確な基準をサポートすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:55:05 GMT)
Security Risks of AI Agents Hiring Humans: An Empirical Marketplace Study [0.0] エージェントがタスクを投稿し、支払いを管理するマーケットプレースであるRENTAHUMAN.AIから、303の報奨金を分析する。
99の報奨金(32.7%)はプログラムチャネル(APIまたはMPP)に由来する。
資格詐欺、身元偽装、自動偵察、ソーシャルメディア操作、認証、回避、レファレンシャル詐欺の6つのアクティブな虐待クラスを、労働者1人当たり25ドルの中央値で購入可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:08:27 GMT)
Scalable Low-Density Distributed Manipulation Using an Interconnected Actuator Array [0.0] 本稿では,モジュール型3DFロボットタイルを適合表面層で相互接続するシステムを提案する。
準拠層は、物体操作能力を損なうことなくアクチュエータスペーシングを増大させる。
我々は、NXNアレイ内の任意の位置へのオブジェクトの変換が可能な操作戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:54:32 GMT)
Robust GHZ State Preparation via Majority-Voted Boundary Measurements [0.0] グループ-MVは任意のカップリンググラフを分割し、局所的なGHZ状態を並列に準備し、多数投票した中間回路の測定によってそれらを融合する。
群-MV は任意の結合トポロジー上の任意の GHZ サイズに一般化し、ラインダイナミック法よりも2.4倍高い忠実性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 00:47:46 GMT)
Reversible Information Transformation via Quantum Reservoir Computing: Conditions, Protocol, and Noise Resilience [0.0] 量子貯水池計算は、時間データを処理するために、固定量子力学とトレーニング可能な線形読み出しを利用する。
クロスキーペアリングを持つ4方程式エンコード・デコードプロトコルが4つの方程式すべてを満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:47:38 GMT)
Representation Stability in a Minimal Continual Learning Agent [0.0] アーキテクチャの複雑さと最適化目標から表現力学を分離するために設計された最小限の連続学習エージェントについて検討する。
連続正規化状態ベクトル間のコサイン類似性を用いて表現変化を定量化し、時間間隔で安定度を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:59:03 GMT)
Real-time Win Probability and Latent Player Ability via STATS X in Team Sports [0.0] 本研究では,チームスポーツにおける実時間勝利確率評価と選手評価のための統計的基盤となる枠組みを提案する。
最終スコアを勝敗と一致した実値にマップする連続支配指標(Tスコア)を導入する。
また、プレイヤーの優位区間への関与を定量化する潜在貢献指数 STATS X も定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 05:00:44 GMT)
Rapid state-resolved single-atom imaging of alkaline-earth fermions [0.0] 単一フェミオンストロンチウム原子の核スピン多様体に符号化された最大4個の量子状態を100マイクロ秒以内に同時検出できる新しいイメージング技術について報告する。
結果は、キューディットベースの量子コンピューティングからSU(N)フェルミ・ハッバードモデルの量子シミュレーションまで、多電子原子を持つ量子科学に魅力的な視点を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:21:48 GMT)
RAmmStein: Regime Adaptation in Mean-reverting Markets with Stein Thresholds -- Optimal Impulse Control in Concentrated AMMs [0.0] 分散型取引所における集中流動性供給は、基本的なインパルス制御の問題を示す。
本稿では,最適制御問題として流動性管理を定式化し,ハミルトン・ヤコビ・ベルマン準変量不等式(HJB-QVI)を導出する。
本稿では,Ornstein-Uhlenbeckプロセスの平均回帰速度(theta)を組み込んだ深層強化学習法であるRAmmSteinについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 01:25:16 GMT)
Quantum correlation and coherence in a mononuclear nickel-based molecular Magnet [0.0] ニッケルラジカル分子磁石における熱エンタングルメント, 量子相関の挙動について検討した。
その結果、測定による非局所性と量子コヒーレンスは比較的安定であり、絡み合いが欠如している領域で持続することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:19:23 GMT)
Quantum approaches to learning parity with noise [0.0] ノイズ問題に対するパリティに対して,量子的手法が代替的なアプローチを提供するかどうかを考察する。
Simonのアルゴリズムを実行すると、基本的に新しい学習サンプルが生成される。
これにより、1つ以上の変数を無視し、問題を反復的に減らすのに十分な新しいサンプルを作成できるのではないか、という期待が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:20:24 GMT)
Quantum Resource Theory of Lasers [0.0] 資源理論の観点からレーザーの量子コヒーレンス特性について検討する。
レーザー光の最大量子コヒーレンスは、自発放出と脱相レーザー場状態の純度に制約されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:59:09 GMT)
Quantum Machine Learning for Complex Systems [0.0] 量子機械学習(QML)は理論的な約束から実践的関連性へと急速に移行している。
このレビューは、基礎となる量子学習の原則を現実世界のアプリケーションに橋渡しする進歩について、構造化された概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:54:08 GMT)
Quantum Information Approach to Bosonization of Supersymmetric Yang-Mills Fields [0.0] Wess-Zumino量子力学の文脈における超対称性のボゾン化を考える。
我々は1つのボゾンと2つのフェルミオン自由度を持つ系の最小ボゾン化を構築する。
システムの既約表現を構築するためには、各セクターにまたがる表現を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:57:21 GMT)
Quantifying the Expectation-Realisation Gap for Agentic AI Systems [0.0] ソフトウェア開発では、経験豊富な開発者はAIツールから24%のスピードアップを期待していたが、19%減速した。
臨床文書では、ベンダーによる複数分間の節約の主張は、1ノートあたり1分未満の削減と対照的である。
臨床上の意思決定支援では、外部から検証されたパフォーマンスは、開発者報告のメトリクスよりもかなり低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:16:30 GMT)
Quantifying Effective Heterodyne Detection Efficiency with SI-Traceable Standards [0.0] 平衡受信機の有効ヘテロダイン検出効率を決定する手法を提案する。
我々はまず、独立に構築された光損失チェーンとの整合性を実証し、このプロトコルを自由空間受信機上で検証する。
同じ推定器をファイバ結合型偏光保持型レシーバに拡張すると、このプロトコルが実用的なコヒーレント受信アーキテクチャに対して堅牢であることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:30:42 GMT)
Pyramid MoA: A Probabilistic Framework for Cost-Optimized Anytime Inference [0.0] Pyramid MoA"は階層的なMixture-of-Agentsアーキテクチャで、軽量ルータを使用してクエリを動的にエスカレートする。
システムには無視可能な遅延オーバーヘッド(+0.82s)が導入されており、パフォーマンスと予算のトレードオフが調整可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:47:47 GMT)
Pulse-level control for quantum resource preparation [0.0] 量子状態の準備に必要な時間を最小化することは、デコヒーレンスに不可欠であり、短期ハードウェア上で実用的な量子アルゴリズムを実現する。
最適化されたパルス列を用いたトランモン量子ビット系における量子状態生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 19:02:31 GMT)
Predicting Local Climate Zones using Urban Morphometrics and Satellite Imagery [0.0] 局所気候帯(LCZ)の枠組みは、形態学的解析において都市形態を表すために一般的に用いられている。
本研究では,形態計測に基づくLCZ予測を用いて,形態計測によるLCZの予測能力を評価する。
形態素に基づく予測,ベースライン画像に基づく予測,および画像と形態素を融合させる2つの手法の4つの分類手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:40:48 GMT)
Photons = Tokens: The Physics of AI and the Economics of Knowledge [0.0] 本稿では,MacKay(2009)の方法論をAI計算の経済に適用する。
我々は,大規模言語モデルの入力および出力の基本単位であるトークンを,測定可能な熱力学コストの物理量として定義する。
ランダウアーの原理,シャノンのチャネル容量,現在のインフラデータを用いて,グローバルトークン生産のための需給バランスシートを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:58:47 GMT)
Pacing Opinion Polarization via Graph Reinforcement Learning [0.0] PACIFIERは、ネットワーク介入による逐次分極変調のためのグラフ強化学習フレームワークである。
正統的な問題を逐次的な意思決定タスクとして再構成し、定常的な再計算を繰り返すことなく適応的な介入ポリシーを可能にする。
実世界のネットワークの実験は、様々なモデレーションシナリオにおける強力なパフォーマンスとスケーラビリティを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:57:04 GMT)
Optimized Phase Masks for Absorption of Ultra-Broadband Pulses by Narrowband Atomic Ensembles [0.0] 我々は原子アンサンブルの2光子カスケード吸収を改善する方法について分析する。
この過程は、原子アンサンブルによる超広帯域単一光子の貯蔵に特に関心がある。
この2光子吸収の増大は、弱いプローブパルスの吸収をわずかに増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 02:25:42 GMT)
Optimized Disaster Recovery for Distributed Storage Systems: Lightweight Metadata Architectures to Overcome Cryptographic Hashing Bottleneck [0.0] 本稿では, 完全ないし部分的再ハッシュが避けられない動作条件を特徴付ける。
提案フレームワークは,DR中の瞬時デルタが可能なコンテンツ解析を経時的に依存するデータブロックに対して,暗号オーバーヘッドを伴わずに,グローバルにユニークな複合識別子を割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:34:25 GMT)
Optimal Transport-Based Decentralized Multi-Agent Distribution Matching [0.0] マルチエージェントシステムにおける分散化フレームワーク
最適輸送(ワッサーシュタイン距離)を用いた問題定式化
システムは分散的に完全に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 22:01:26 GMT)
Open-vocabulary 3D scene perception in industrial environments [0.0] 2D Vision-Language Foundation Models (VLFMs) を利用した最近のオープン語彙法はこの課題をターゲットにしている。
まず、そのようなモデルが一般化に失敗し、一般的な産業オブジェクトでは性能が良くないことを実証する。
本稿では,この制限を克服する学習自由でオープンな3次元知覚パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:22:51 GMT)
NovaLAD: A Fast, CPU-Optimized Document Extraction Pipeline for Generative AI and Data Intelligence [0.0] NovaLADは、構造化されていない文書を構造化されたテキストとレイアウト対応の表現に変換する包括的な文書解析システムである。
要素検出とレイアウト検出という2つの同時YOLOオブジェクト検出モデルとルールベースのグループ化とオプションの視覚言語拡張を統合している。
本稿では,GPUを必要とせずに,データの抽出方法,アーキテクチャの動作方法,NovaLADの正確性と使用性を両立させる方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:11:34 GMT)
No change in Hilbert space fundamentalism [0.0] ヒルベルト空間原理主義(英語版)(Hilbert space fundamentalism, HSF)は、物理世界に関する全てのものがハミルトニアン作用素と状態ベクトルに符号化されていることを述べる。
HSFは、物理世界が時間とともに変化するという私たちの観察を説明できません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:26:47 GMT)
Natural Language Processing Models for Robust Document Categorization [0.0] この研究は、AIを現実世界の自動化パイプラインに統合する際の重要な考慮事項である、分類精度と計算効率のバランスに重点を置いている。
Naive Bayes分類器、双方向LSTMネットワーク、微調整変圧器ベースBERTモデルの3つのモデルについて検討した。
BERTは99%を超える高い精度を達成したが、トレーニング時間を大幅に長くし、計算資源を大きくした。
BiLSTMモデルは強い妥協をもたらし、およそ98.56%の精度を達成し、適度なトレーニングコストを維持し、強い文脈理解を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:33:22 GMT)
NILE: Formalizing Natural-Language Descriptions of Formal Languages [0.0] 本稿では,形式言語の自然言語記述を形式表現と比較し,意味的差異を説明する。
本研究では,ナイル表現が自然言語記述の構文構造を反映するようにデザインされた形式言語であるナイルの表現言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:42:56 GMT)
NEXUS : A compact neural architecture for high-resolution spatiotemporal air quality forecasting in Delhi Nationa Capital Region [0.0] 一酸化炭素、酸化窒素、二酸化硫黄を予測するためのNEXUSアーキテクチャを提案する。
NEXUSは優れた予測性能と計算効率を提供し、空気質監視システムのリアルタイム展開を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:56:22 GMT)
Measurement-Guided State Refinement for Shallow Feedback-Based Quantum Optimization Algorithm [0.0] 限られた回路深さは、ノイズの多い量子状態における量子最適化の中枢的な制約である。
我々は,過去の実行から計測結果を利用する反復的戦略である計測誘導初期化(MGI)を導入する。
MGIは浅層深度回路の性能を向上し,高品質なソリューションへの反復的な改善を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:07:11 GMT)
Mean-Field Path-Integral Diffusion: From Samples to Interacting Agents [0.0] Mean-Field Path-Integral Diffusion (MF-PID) は、個体群密度の変動に自在に依存する相互作用する物質にサンプルを昇格させる枠組みである。
MF-PIDは、所定の端末分布を正確に一致させながら、独立エージェントベースラインに対する累積制御エネルギーを19～24%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:14:06 GMT)
Make Some Noise: Unsupervised Remote Sensing Change Detection Using Latent Space Perturbations [0.0] リモートセンシングにおける教師なし変化検出(UCD)は、トレーニング中にラベル付きデータに頼ることなく、同一領域の2つの画像間の意味変化をローカライズすることを目的としている。
トレーニング中の潜在機能空間において,多様な変更を直接合成する,エンドツーエンドの UCD フレームワークである MaSoN を提案する。
ターゲットデータの特徴統計を用いて動的に推定される変更を生成し、ターゲットドメインと一致した多様なデータ駆動の変動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:27:36 GMT)
Lures of Engagement: An Outlook on Tactical AI Art [0.0] 本稿では,人工知能(AI)を含む戦術メディアアートの詩的,表現的,倫理的特徴に対する新たな視点を紹介する。
詩の複雑さを例証し、現代美術、文化、経済、社会のより広い様相を示す作品について論じる。
クローズセクションでは、AIアートの大きな問題を要約し、課題に取り組み、現場を前進するための可能な方向性を概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:10:24 GMT)
Let There Be Claws: An Early Social Network Analysis of AI Agents on Moltbook [0.0] ローンチから12日以内に、AIネイティブなソーシャルプラットフォームは、極端な注意集中、階層的な役割分離、一方的な注意の流れを示す。
我々は,共同参加型・指向型グラフを構築し,相互性,コミュニティ構造,中央集権性について報告する。
これらの結果は、大規模エージェント-エージェント・ソーシャル・インタラクションのための初期の構造的ベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:57:07 GMT)
Leap+Verify: Regime-Adaptive Speculative Weight Prediction for Accelerating Neural Network Training [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークトレーニングの高速化を目的としたLeap+Verifyを紹介する。
将来のモデルの重みを予測し、受け入れ前に予測を検証する。
GPT-2 124MのLeap+VerifyとWikiText-103で訓練されたQwen 2.5-1.5Bを5つのランダムシードで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:01:44 GMT)
Krylov Distribution and Universal Convergence of Quantum Fisher Information [0.0] 我々は、Krylov部分空間法を用いて量子フィッシャー情報計算(QFI)を計算するためのフレームワークを開発する。
QFI を密度行列に付随する超算術 $mathcalK_ 普遍性の分解モーメントとして表現することにより、クリロフ分布は、QFI の重みがクリロフ準位にわたってどのように分布するかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 11:59:29 GMT)
Interpolation-Driven Machine Learning Approaches for Plume Shine Dose Estimation: A Comparison of XGBoost, Random Forest, and TabNet [0.0] プラム光線量推定のための機械学習フレームワークを開発した。
このフレームワークは17個のガンマ発光放射性核種のためのpyEIADOSスイートで生成された離散線量データセットを用いて開発された。
パーマテーションの重要度とアテンションに基づく特徴属性を用いた解釈可能性分析により,モデルの性能差が入力特徴の活用方法に起因していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:12:49 GMT)
Inspectorch: Efficient rare event exploration in solar observations [0.0] Inspectorchは、太陽観測の多次元分布を学習するためのフローベースのフレームワークである。
Inspectorchは、異常な特徴を示すスペクトルに対して、常に低い確率を割り当てている。
結果の異常スコアにより、計算資源は最も情報的で物理的に関係のある事象に焦点を合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:03:08 GMT)
Incidental Reverberations: Poetic Similarities in AI Art [0.0] AIアートにおける表現的な類似性は、その文化的価値が避けられるほど有害である、と私は主張する。
私の批判は、表現のインフォームドな自主性と、創造的思考の社会的責任ある自由を、AI科学、技術、産業との絡み合いによって引き起こされる、AIアートに関連する問題と課題のいくつかを示すものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:19:37 GMT)
In situ calibration of microwave attenuation and gain using a cryogenic on-chip attenuator [0.0] オンチップクロム減衰器を用いた小型・自己校正型極低温雑音源を実証する。
増幅鎖を介して測定されたJouleによって発生するジョンソン・ニキストノイズとマイクロ波加熱を比較することにより、入力ラインの減衰と、したがってチェーンの利得が決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:21:19 GMT)
High-resolution spectroscopy of 162Dy Rydberg levels [0.0] 磁気光学トラップを用いた2色トラップ劣化分光法により得られた162Dyの1次高分解能分光について報告する。
その結果、リドベルクを基盤とした量子アーキテクチャにおけるジスプロシウムの使用方法が明らかにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:22:53 GMT)
HeatPrompt: Zero-Shot Vision-Language Modeling of Urban Heat Demand from Satellite Images [0.0] HeatPromptはゼロショットビジョン言語エネルギーモデリングフレームワークである。
衛星画像から抽出した意味的特徴,基本地理情報システム(GIS),建築レベルの特徴を用いて,年次熱需要を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:22:54 GMT)
Heat flow through the quantum heat valve coupled to ohmic baths via a master equation approach [0.0] 量子熱弁を通した非平衡定常熱流の理論モデルを提案する。
このモデルは、精度の高い結果を得るために、部分的な世俗近似を慎重に行うマスター方程式アプローチに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 14:46:09 GMT)
Hardware-Friendly Randomization: Enabling Random-Access and Minimal Wiring in FHE Accelerators with Low Total Cost [0.0] Ring-Learning With Errors問題は、効率的な暗号化スキームのバックボーンを形成する。
このオーバーヘッドを減らす技術は、決定論的プロセスを通じてクライアント側の小さなシードから$a$を生成します。
通信遅延とメモリフットプリントの低減を維持するアプローチの利点を詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:49:32 GMT)
GAP Measures and Wave Function Collapse [0.0] GAP測度(英: GAP measure)は、ヒルベルト空間の単位球面上の確率分布の自然なクラスであり、量子統計力学において現れる。
これまでに認識されていなかったこれらの措置の特性を記述し、証明した。
この事実は観測者が行った量子測定による崩壊や、CSLやGRWのような自発的な崩壊理論にも当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:00:49 GMT)
From Quantum Chaos to a Reversed Quantum Disentangled Liquid in a Disorder-Free Spin Ladder [0.0] ラング上の非対称なXY脚結合と調整可能なイジング相互作用を持つスピン1/2ラグについて検討する。
本研究は多体局在(MBL)の微視的起源を同定する。
逆量子異方性液体(逆QDL)の出現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:20:36 GMT)
Floquet product mode and eigenphase order [0.0] Floquet量子イジングモデルの可積分性破壊摂動に対する頑健性について検討する。
種々のモードのロバストさと境界スピン相関関数の挙動をスペクトル統計学の観点で理解できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:50:56 GMT)
Experimental characterization of coherent and non-Markovian errors using tangent space decomposition [0.0] 量子デバイスにおけるコヒーレントおよび非マルコフ誤差を特徴付けるために,接空間分解に基づく手法を用いる。
トラップされた40$Ca$+$イオン上に実装された単一量子ゲート上で,この手法を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:42:40 GMT)
Equilibrium and dynamical quantum phase transitions in dipolar atomic Josephson junctions [0.0] 双極子ボソンで実現された原子ジョセフソン接合は、拡張されたボース・ハッバードモデルによって記述することができる。
この相関過程が系のゼロ温度平衡と動的性質にどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:15:19 GMT)
Entropy in Large Language Models [0.0] 大きな言語モデルは有限アルファベットから無限の記号列を生成する。
オープンアメリカン・ナショナル・コーポレーション(OANC)が表現しているように、このソースエントロピー(1語)と自然言語(書き言葉)のエントロピー(1語)を比較する。
以上の結果から,LLMの単語エントロピーは,自然言語の単語エントロピーよりも低速であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:02:45 GMT)
Entanglement formation in two-dimensional materials within microcavity [0.0] マイクロキャビティに埋め込まれた2つの六角形格子層間の絡み合いについて検討した。
超短距離進化系における空間的分離量子相関の出現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 17:42:46 GMT)
Enhancing Capstone Program Workflow: A Case Study on a Platform for Managing Academic-Industry Projects [0.0] InsperのCapstoneプロジェクトの管理を効率化するために設計されたWebベースのツールについて詳述する。
開発と展開を通じて直面する技術的ソリューションと課題について論じる。
将来、同様のツールを開発する機関やチームにとって価値のある洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:35:20 GMT)
Energy gap of quantum spin glasses: a projection quantum Monte Carlo study [0.0] 2つのパラダイム量子スピングラスモデルに対するシステムサイズ$N$のスケーリングについて検討する。
逆ギャップ分布は、N$が増加するにつれて、無限のばらつきを持つファットテールを発達させる。
この発見は、高密度接続を伴う最適化問題に対する量子アニールの潜在的な効率性に対する期待できる見通しを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:26:59 GMT)
Dirichlet Scale Mixture Priors for Bayesian Neural Networks [0.0] 本稿では,BNNの先行分布の新たなクラスであるディリクレスケール混合(DSM)を提案する。
シミュレーションおよび実世界のデータに関する実験では、DSMプリエントが暗黙的な特徴選択を通じてスパースネットワークを奨励していることが判明した。
それらの利点は、相関性があり、適度に小さなデータレギュレーションで最も顕著に見え、重み付けに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:58:16 GMT)
Direct access to the initial polarization of ${}^{13}C$ nuclei by measuring coherence evolution of an nitrogen-vacancy center spin qubit [0.0] ダイヤモンド中のスピンフル核の初期偏極における下界の測定法を提案する。
このアプローチの主な利点は、単純で最小限の実験的な要件である。
本研究では、最大15個のランダムに配置された核スピンのシミュレーション環境を用いて、本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:48:06 GMT)
Direct Variational Calculation of Two-Electron Reduced Density Matrices via Semidefinite Machine Learning [0.0] N$-representable two-electron reduced density matrices (2-RDMs) の凸集合を近似するデータ駆動型フレームワークを提案する。
我々は、分子データの境界に対するデータ駆動近似を用いて、低次の正の制約によって定義された集合を改善する。
その結果、半定値機械学習アプローチは、2-RDMの直接変動計算を駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 22:41:21 GMT)
Deterministic Ground State Preparation via Power-Cosine Filtering of Time Evolution Operators [0.0] 本稿では,Power-Cosine量子信号処理フィルタを用いた地中準備のための非変分プロトコルを提案する。
複雑なブロックエンコーディング手法を推定することにより,1つのアシラリー量子ビットで制御されるコヒーレントな時間進化演算子を直接利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:01:30 GMT)
Detecting High-Potential SMEs with Heterogeneous Graph Neural Networks [0.0] 中小企業は米国の事業の99.9%を占め、経済活動の44%を生んでいる。
我々は、SME-HGTという異種グラフ変換フレームワークを導入し、特定の公開データを用いて、どのフェーズIの受賞者がフェーズIIの資金調達に進むかを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:35:55 GMT)
Depth-Structured Music Recurrence: Budgeted Recurrent Attention for Full-Piece Symbolic Music Modeling [0.0] 本稿では,フルピース・シンボリック・ミュージック・モデリングのための長文変換器であるDepth-Structured Music Recurrence (DSMR)を紹介する。
この再帰的フレームワークでは, 地平線配置が最適化, 最良チェックポイントパープレキシティ, 効率に与える影響について検討する。
我々の主なインスタンス化は2スケールのDSMRスケジュールで、長い履歴ウィンドウを下層に割り当て、残りの層に均一なショートウィンドウを割り当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:13:41 GMT)
Deep Else: A Critical Framework for AI Art [0.0] 私はAIアートを批判的に探求するための枠組みを提示します。
私は詩の複雑さを例証する作品に重点を置いています。
私はその分野を進めるための今後の戦略を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 12:03:13 GMT)
Curiosity Over Hype: Modeling Motivation Language to Understand Early Outcomes in a Selective Quantum Track [0.0] 我々は,QuantumHub Peru が実行した初期の量子コンピューティング経路において,スペイン語の短い受入応答における潜在モチベーション信号がエンゲージメントと性能を予測できるかどうかを検討した。
我々は、応募者のオープン応答を分析し、2つの選択モジュールの結果とリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:09:05 GMT)
Cooperation After the Algorithm: Designing Human-AI Coexistence Beyond the Illusion of Collaboration [0.0] 我々は、安定した人間-AI共存は、残余のリスクを分散できるガバナンス基盤に依存する制度的な成果であると主張する。
本論文は,人間-AIシステムを設計するための理論的基礎と実践的ツールキットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:17:12 GMT)
Controllable Evidence Selection in Retrieval-Augmented Question Answering via Deterministic Utility Gating [0.0] 本稿では,検索強化質問応答のための決定論的エビデンス選択フレームワークを提案する。
このアプローチでは,意味-ユーティリティ推定(MUE)と多様性-ユーティリティ推定(DUE)を導入している。
プロトタイプでは、タスクが必要とする事実、ルール、条件を明確に記述している場合にのみ、ユニットが受け入れられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:20:15 GMT)
Contextuality-enhanced quantum state discrimination under fixed failure probability [0.0] 一定の故障確率下での量子状態判別における文脈性向上を示す。
我々は、その議論を、最大信頼度差別を含む、騒々しい国家差別にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 00:13:27 GMT)
Competition for attention predicts good-to-bad tipping in AI [0.0] 世界の人口の半数以上が、インターネット接続なしでChatGPTのような言語モデルを実行できるデバイスを持っている。
我々は、機械の注意を競うために、このようなエッジAIにおいて、潜在的に危険なチップの大規模なクラスが、原子論的なスケールで発生していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 18:12:05 GMT)
CodeCompass: Navigating the Navigation Paradox in Agentic Code Intelligence [0.0] ナビゲーションと検索が根本的に異なる問題であるため,エージェントの動作は不十分である。
コードによるグラフベースの構造ナビゲーション - 依存性グラフを公開するModel Context Protocolサーバ - は、隠れ依存性タスクに対する99.4%のタスク補完を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:58:37 GMT)
Case-Aware LLM-as-a-Judge Evaluation for Enterprise-Scale RAG Systems [0.0] 企業向けマルチターンRAGシステムのためのケースアウェア LLM-as-a-Judge 評価フレームワークを提案する。
このフレームワークは、検索品質を分離する8つの運用上の基準を使用して、各ターンを評価し、忠実度、答えユーティリティ、精度の整合性、ケース/ワークフローアライメントを判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 21:37:06 GMT)
Can Large Language Models Replace Human Coders? Introducing ContentBench [0.0] ローコストな大規模言語モデル(LLM)は、まだ経験的コンテンツ分析の多くを支えている解釈的コーディング作業を引き継ぐことができるだろうか?
本稿では,低コストのLCMがどの程度の契約を達成できるか,同じ解釈的コーディングタスクで何にコストがかかるかを追跡することで,この問題に対処するのに役立つ,公開ベンチマークスイートであるContentBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 03:26:17 GMT)
Botson: An Accessible and Low-Cost Platform for Social Robotics Research [0.0] 人工知能を人間中心の領域に効果的に統合する上で、信頼は依然として重要な障壁である。
ボイスアシスタントのような非暴力的なエージェントは、非言語的な社会的手段を伝達できないため、信頼を確立することができないことが多い。
本稿では,大規模言語モデルを用いた人間型社会ロボットBotsonのアーキテクチャを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:21:05 GMT)
Beyond the Binary: A nuanced path for open-weight advanced AI [0.0] オープンウェイトAIモデル(Open-weight Advanced AI Model)は、パラメータが自由にダウンロードおよび適応できるシステムである。
このレポートは、'オープン'と'クローズ'のAIのバイナリフレーミングを越えている。
開発者や司法機関間での安全性の実践には大きな違いがある。
本稿では,厳密なリスクアセスメントによって開放性が決定され,安全性が実証されたモデルリリースに対して,階層的かつ安全性に配慮したアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:26:23 GMT)
BayesFusion-SDF: Probabilistic Signed Distance Fusion with View Planning on CPU [0.0] ロボット工学、拡張現実、デジタル検査の鍵となる部分は、深度観測による密集した3D再構成である。
truncated signed distance function (TSDF)を含む従来の体積融合技術は、効率的で決定論的な幾何学的再構成を可能にする。
BayesFusion-SDF は、ボクセル距離上で定義された後部分布を持つスパースガウス確率場として幾何学を概念化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 10:44:15 GMT)
Artificial Intelligence: Beyound Ocularcentrism, the New Age of Humans Beyond the Spectacle [0.0] 本稿では,人工知能(AI)が視覚文化に与える影響と,その現代社会への広範な影響について考察する。
さらに、画像のコモディティ化の促進、既存のパワー構造の永続化、視覚メディアの作成と解釈における人間の役割に関する批判的疑問の提起において、AIが果たす役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:53:44 GMT)
An Approach to Combining Video and Speech with Large Language Models in Human-Robot Interaction [0.0] 本研究は,高度な視覚言語モデル,音声処理,ファジィ論理を組み合わせた新しいHRIフレームワークを提案する。
提案システムは,物体検出のためのFlorence-2,自然言語理解のためのLlama 3.1,音声認識のためのWhisperを統合した。
コンシューマグレードハードウェアで行った実験の結果,コマンド実行精度は75%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 09:05:15 GMT)
Agentic Hives: Equilibrium, Indeterminacy, and Endogenous Cycles in Self-Organizing Multi-Agent Systems [0.0] 現在のマルチエージェントAIシステムは、設計時に役割が特定された一定数のエージェントで運用されている。
正式な理論では、エージェントがいつ作成され、破壊され、または再特定されるべきかは定かではない。
我々は,サンドボックス型実行環境を備えた自律型マイクロエージェントの多様性集団を実現するフレームワークであるAgentic Hiveを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:22:23 GMT)
Advantage-based Temporal Attack in Reinforcement Learning [0.0] AATは、異なる期間と現在の状態の履歴情報間の依存関係をキャプチャする。
AATは、与えられた状態における摂動の有効性を定量化する重み付き優位メカニズムを導入する。
実験によると、AATはAtari、DeepMind Control Suite、Googleのフットボールタスクのメインストリームの敵攻撃ベースラインと一致またはオーバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 08:08:23 GMT)
A quantum mechanical analysis of the coherence de Broglie wavelength for superresolution and enhanced sensitivity in a coupled interferometer scheme [0.0] 量子センシングは、光子損失、N00N状態における達成可能な光子数N、圧縮状態における有限のスクイーズレベルによって強く制約されている。
そのようなアプローチの1つは、反対称結合されたマッハ・ツェンダー干渉計(MZI)アーキテクチャで実現されたコヒーレンス・ド・ブロイ波長(CBW)を利用する。
CBWの純粋量子力学的解析は、高感度で超解像の損失のない検知機構を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 23:17:19 GMT)
A note on the conceptual problems on the Unruh effect [0.0] このノートは、アンルー効果に対するセウェルのモジュラーアプローチに焦点を当てている。
このアプローチでは、多くの概念的な問題が未解決のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 20:45:09 GMT)
A Text-Guided Vision Model for Enhanced Recognition of Small Instances [0.0] 高速なテキスト誘導型物体検出モデルを開発し,小型物体の検出を効率化した。
提案手法は、YOLOv8バックボーンのC2f層をC3k2層に置き換え、より正確な局所特徴表現を可能にする。
VisDroneデータセットの比較実験により、提案モデルが元のYOLO-Worldモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 04:40:14 GMT)
A Relation Between the Chrestenson Operator, Weyl Operator Basis, and Kronecker-Pauli Operator Basis [0.0] ディラック記法を用いて、Chrestenson作用素、Weyl作用素基底、Kronecker-Pauli作用素基底を$d$次元ヒルベルト空間でレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:41:41 GMT)
A Novel Public Dataset for Strawberry (Fragaria x ananassa) Ripeness Detection and Comparative Evaluation of YOLO-Based Models [0.0] 本研究では,566枚の画像と1,201枚のラベル付きオブジェクトからなるイチゴ熟成データセットを提案する。
最高精度はYOLOv8cモデルで90.94%、最高リコール値はYOLO11sモデルで83.74%であった。
その結果,このタイプのデータセットでは,小型モデルと中型モデルの方がバランスが良く,効率的に動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 16:21:27 GMT)
A Multimodal Framework for Aligning Human Linguistic Descriptions with Visual Perceptual Data [0.0] 人間の参照解釈の中核的な側面をモデル化する計算フレームワークを提案する。
スタンフォード・リピート・レファレンス・ゲーム・コーパス(Stanford Repeated Reference Game corpus)のモデルを評価する。
その結果, 比較的単純な知覚言語的アライメント機構は, 人間の競争行動をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 07:20:11 GMT)
A General Equilibrium Theory of Orchestrated AI Agent Systems [0.0] 我々は,大規模言語モデル (LLM) エージェントを集中的オーケストレーションの下で動作させるシステムに対して,一般均衡理論を確立する。
機能的ワラスの法則は定理として成り立つ: 機能的過剰需要の値は、建設による消費者の予算制約の結果として、すべての価格に対してゼロである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 13:21:32 GMT)
A Context-Aware Knowledge Graph Platform for Stream Processing in Industrial IoT [0.0] 本研究では,データストリーム管理のためのコンテキスト認識型セマンティックプラットフォームを提案する。
知識グラフを通じて異種IoT/IoEデータソースを統一する。
フレキシブルなデータ収集、構成可能なストリーム処理パイプライン、エージェントのコンテキストに基づいた動的ロールベースのデータアクセスをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:55:32 GMT)
A Computationally Efficient Multidimensional Vision Transformer [0.0] ビジョントランスフォーマーは、幅広いコンピュータビジョンタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成したが、その実践的展開は高い計算とメモリコストによって制限されている。
我々は、コサイン製品(Cproduct)上に構築されたビジョントランスフォーマーのための新しいテンソルベースのフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 15:49:46 GMT)