Primary-Fine Decoupling for Action Generation in Robotic Imitation [91.3] ロボット操作動作シーケンスにおけるマルチモーダル分布は、模倣学習にとって重要な課題である。
PF-DAG(プライマリ・フィン・デカップリング・フォー・アクション・ジェネレーション、プライマリ・フィン・デカップリング・フォー・アクション・ジェネレーション、プライマリ・フィン・デカップリング・フォー・アクション・ジェネレーション、プライマリ・フィン・デカップリング・フォー・アクション・ジェネレーション、プライマリ・フィン・デカップリング・フォー・アクション・ジェネレーション、プライマリ・フィン・デカップリング・フォー・アクション・ジェネレーション、PF-DAG)を提案する。
PF-DAGは、Adroit、DexArt、MetaWorldベンチマークの56タスクで最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:36:45 GMT)
When Safety Collides: Resolving Multi-Category Harmful Conflicts in Text-to-Image Diffusion via Adaptive Safety Guidance [79.2] テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは高品質な画像を生成する上で大きな進歩を見せている。
本研究では,適応型安全誘導(CASG)を動的に識別・適用する学習自由フレームワークとして,適応型安全誘導(CASG)を提案する。
T2Iの安全性ベンチマークの実験では、CASGの最先端性能が実証され、既存の方法と比較して有害率が最大15.4%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:24:58 GMT)
Mind the Gap in Cultural Alignment: Task-Aware Culture Management for Large Language Models [78.2] 大規模言語モデル(LLM)は、文化的に敏感な現実世界のタスクにますますデプロイされている。
既存の文化的アライメントアプローチは、LLMの幅広い文化的価値を下流タスクの特定の目標と整合させることができない。
タスク固有の文化的アライメントのための新しいパイプラインであるCultureManagerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:27:18 GMT)
TextPecker: Rewarding Structural Anomaly Quantification for Enhancing Visual Text Rendering [76.5] TextPeckerは、プラグアンドプレイで構造的異常を知覚するRL戦略である。
ノイズの多い報酬信号を緩和し、任意のテキスト・イメージ・ジェネレータで動作する。
構造的忠実度の平均利得は4%、意味的アライメントは8.7%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:31:13 GMT)
ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning [75.7] エージェント強化学習(ARL)は、複雑で多段階の対話的なタスクを解決するためのトレーニングエージェントにとって有望なパラダイムとして急速に注目を集めている。
初期の成果を奨励しているにもかかわらず、ARLは非常に不安定であり、しばしばトレーニングの崩壊につながる。
本稿では,制御された再現可能な環境下でのトレーニング安定性を検証した,安定したトレーニングレシピと系統的分析フレームワークであるARLArenaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:43:34 GMT)
TranX-Adapter: Bridging Artifacts and Semantics within MLLMs for Robust AI-generated Image Detection [70.4] テクスチャレベルのアーティファクトとセマンティックな特徴をマルチモーダルな言語モデル(MLLM)に組み込むことで、AIGI検出能力を向上することができる。
本稿では,タスク認識型Optimal-Transport Fusionを統合した軽量フュージョンアダプタTranX-Adapterを提案する。
いくつかの高度なMLLM上での標準AIGI検出ベンチマークの実験は、TranX-Adapterが一貫性と大幅な改善をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:22:46 GMT)
Vision Transformers Need More Than Registers [70.4] Vision Transformer (ViT) は様々な下流タスクに対して汎用的な表現を提供する。
ViTのアーティファクトは、さまざまな監視パラダイムや下流タスクで広く観察されている。
これらのアーティファクトは遅延凝集挙動に由来すると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:42:35 GMT)
Aligned Stable Inpainting: Mitigating Unwanted Object Insertion and Preserving Color Consistency [65.8] 我々は,UnKnown Areas prior (ASUKA) を用いたアラインド安定塗装の枠組みを紹介する。
不要なオブジェクト挿入を減らすために、生成モデルを誘導するために、再構成に基づく原則付きプリエントを用いる。
色の不整合に対処するため,ローカルタスクとして遅延画像デコーディングを定式化する専用VAEデコーダを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:19:43 GMT)
GUI-Libra: Training Native GUI Agents to Reason and Act with Action-aware Supervision and Partially Verifiable RL [64.8] オープンソースのネイティブGUIエージェントは、長い水平ナビゲーションタスクのクローズドソースシステムに遅れを取っている。
このギャップは、高品質でアクション整合性のある推論データが不足していることに起因している。
GUI-Libraは、これらの課題に対処する調整されたトレーニングレシピです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:34:57 GMT)
From Statics to Dynamics: Physics-Aware Image Editing with Latent Transition Priors [63.0] テキスト-視覚的二重思考機構を備えたエンドツーエンドフレームワークであるPhysicalcEditを紹介する。
実験の結果、PhysicEditはQwen-Image-Editよりも5.9%、知識ベース編集では10.1%改善していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:54:46 GMT)
Dream-SLAM: Dreaming the Unseen for Active SLAM in Dynamic Environments [62.7] 単分子アクティブSLAM法Dream-SLAMを提案する。
部分的に観察された動的環境の時空間的イメージと意味論的に妥当な構造を夢見ている。
公開データセットと自己収集データセットの両方の実験は、Dream-SLAMがローカライズ精度、マッピング品質、探索効率において最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:48:49 GMT)
OOWM: Structuring Embodied Reasoning and Planning via Object-Oriented Programmatic World Modeling [62.3] ソフトウェア工学のフォーマリズムのレンズを通して推論を具体化する新しいフレームワークであるオブジェクト指向世界モデリング(OOWM)を提案する。
OOWMはクラスダイアグラムを使用して、厳密なオブジェクト階層に視覚的知覚を基盤とし、アクティビティダイアグラムを使用して、計画を実行可能な制御フローに運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:01:07 GMT)
GeoMotion: Rethinking Motion Segmentation via Latent 4D Geometry [61.2] そこで本研究では,注目機構を介し,潜在特徴表現から移動対象を直接推論する完全学習型アプローチを提案する。
我々の重要な洞察は、明示的な対応推定を回避し、代わりに、モデルが暗黙的にオブジェクトとカメラの動きを歪めることを学ぶことである。
提案手法は,最先端の動作セグメンテーション性能を高い効率で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:36:33 GMT)
AdaSpot: Spend Resolution Where It Matters for Precise Event Spotting [59.3] イベントスポッティングは、スポーツ分析、ロボティクス、自律システムにおけるアプリケーションにとって重要なタスクである。
bfAdaSpotは厳格な評価基準の下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） (Wed, 25 Feb 2026 16:24:48 GMT)
Global-Aware Edge Prioritization for Pose Graph Initialization [58.8] 画像がノードとして機能し、エッジが相対的なポーズをエンコードするStructure-from-Motion(SfM)のコアコンポーネントである。
幾何的検証は高価であるため、SfMパイプラインはポーズグラフを候補エッジのスパース集合に制限する。
本稿では、この制限をエッジ優先順位付けの概念によって解決し、SfMの実用性によって候補エッジをランク付けする。
提案手法は,(1)一貫したエッジ信頼性を予測するために,SfMから指導を受けたGNN,(2)これらのランクで案内されるマルチミニマルスパンニングツリーに基づくポーズグラフ構築,(3)弱い領域を補強する接続性を考慮したスコア変調,の3つの構成要素を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:44:53 GMT)
Large-scale online deanonymization with LLMs [58.5] 大規模なデ匿名化を実現するために,大規模言語モデルを用いることができることを示す。
当社のエージェントは、完全なインターネットアクセスによって、Hacker NewsユーザーとHistropic Interviewer参加者を高精度に識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:37:33 GMT)
When Learning Hurts: Fixed-Pole RNN for Real-Time Online Training [58.3] 本研究では,再帰性極の学習がデータに有意な利点をもたらしない理由を解析的に検討し,実時間学習シナリオを実証的に提供する。
固定極ネットワークは、トレーニングの複雑さを低減し、オンラインリアルタイムタスクにより適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:15:13 GMT)
Self-Correcting VLA: Online Action Refinement via Sparse World Imagination [56.0] 本稿では, 自己補正VLA (SC-VLA) を提案する。
SC-VLAは最先端のパフォーマンスを達成し、最高タスクスループットを16%削減し、最高パフォーマンスのベースラインよりも9%高い成功率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:58:06 GMT)
Force Policy: Learning Hybrid Force-Position Control Policy under Interaction Frame for Contact-Rich Manipulation [56.0] コンタクトリッチな操作は、人間のような知覚と力のフィードバックの統合を要求する。
既存の学習ベースのポリシは、これらの役割をモノリシックなネットワークに束縛することが多い。
本研究では,グローバル・ローカル・ビジョン・フォース・ポリシーを提案する。このポリシーでは,グローバル・グローバル・ポリシーが視覚を用いて自由空間動作を誘導し,接触時に,力フィードバックによる高周波ローカル・ポリシーが相互作用フレームを推定し,安定した相互作用のためのハイブリッド・フォース・ポジション・コントロールを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:35:24 GMT)
CoLoGen: Progressive Learning of Concept`-`Localization Duality for Unified Image Generation [55.4] CoLoGenは、コンセプト-ローカライゼーションの双対性を徐々に学習し、調整する統合拡散フレームワークである。
CoLoGenは、まずコア概念とローカライゼーション能力を構築し、次にさまざまな視覚条件に適応する、段階的なカリキュラムを使用している。
編集、制御可能な生成、カスタマイズされた生成の実験は、CoLoGenが競争力や優れた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） (Wed, 25 Feb 2026 17:59:29 GMT)
NGDB-Zoo: Towards Efficient and Scalable Neural Graph Databases Training [55.4] NGDB-Zooは,演算子レベルのトレーニングをセマンティック拡張と相乗化することでボトルネックを解消する統合フレームワークである。
NGDB-Zooは多種多様な論理パターンにまたがって高いGPU利用率を維持し, ハイブリッド型ニューロシンボリック推論における摩擦を著しく軽減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:46:42 GMT)
GradAlign: Gradient-Aligned Data Selection for LLM Reinforcement Learning [55.0] 強化学習のための勾配整列データ選択法GradAlignを提案する。
GradAlignは,信頼できない報酬信号,分散不均衡,低ユーティリティトレーニングコーパスの3つにまたがって評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:54:50 GMT)
WaterVIB: Learning Minimal Sufficient Watermark Representations via Variational Information Bottleneck [54.8] 既存の方法は、原点を高周波カバーテクスチャで絡み合わせるため失敗するが、これは生成的浄化の際に書き換えられる可能性がある。
本研究では,変分情報ボトルネックを介してエンコーダを情報シーブとして再構成するフレームワークであるWaterVIBを提案する。
これにより、余分なカバーニュアンスを生成的シフトに傾向し、再生に不変な信号のみを保持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:38:17 GMT)
NoLan: Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models via Dynamic Suppression of Language Priors [54.7] 言語先行を動的に抑制することで出力分布を改良するNo-Language-Hallucination Decoding, NoLanを提案する。
NoLanはPOPEを大幅に改善し、LLaVA-1.5 7BとQwen-VL 7Bの精度を最大6.45と7.21まで向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:50:41 GMT)
LiLo-VLA: Compositional Long-Horizon Manipulation via Linked Object-Centric Policies [54.2] LiLo-VLAは、新しいロングホライゾンタスクに対してゼロショットのモジュラリティをトレーニングすることなく実現できるモジュラーフレームワークである。
LIBERO-Long++とUltra-Longという2つの課題からなる21タスクのシミュレーションベンチマークを導入する。
これらのシミュレーションでは、LiLo-VLAは平均成功率69%を達成し、Pi0.5を41%、OpenVLA-OFTを67%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:33:39 GMT)
Survey on Neural Routing Solvers [52.8] ディープ・ラーニングを活用して車両ルーティング問題に取り組むニューラル・ルーティング(NRS)は、顕著な可能性を示している。
データから暗黙的なルールを学ぶことで、NASは古典的なアプリケーションで手作りのルールを置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:24:43 GMT)
SemVideo: Reconstructs What You Watch from Brain Activity via Hierarchical Semantic Guidance [52.3] 本稿では,階層型セマンティック情報を用いた新しいfMRI-to-video再構成フレームワークであるSemVideoを紹介する。
SemVideoの中核であるSemMinerは、オリジナルのビデオ刺激から3段階のセマンティックキューを構築する階層的なガイダンスモジュールである。
意味的アライメントと時間的整合性の両方において,SemVideoは優れた性能を示し,fMRI-to- Video再構成における新たな最先端技術を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:47:09 GMT)
Distill and Align Decomposition for Enhanced Claim Verification [51.9] 複雑なクレーム検証には、文を検証可能なサブ文に分解する必要がある。
本稿では,分解品質と検証器のアライメントを最適化する強化学習手法を提案する。
我々のフレームワークは、より小さな言語モデルで最先端のクレーム検証を実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:32:04 GMT)
Joint Shadow Generation and Relighting via Light-Geometry Interaction Maps [51.8] 単分子深度から光を識別する新しい表現である光幾何相互作用マップを提案する。
LGIは、オフザシェルフ2.5D深度マップ予測から計算された、確実かつ正確に光と影の相互作用をキャプチャする。
LGIをブリッジマッチングした生成バックボーンに埋め込むことで、曖昧さを低減し、物理的に一貫した光陰性推論を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:47:26 GMT)
RAYNOVA: Scale-Temporal Autoregressive World Modeling in Ray Space [51.4] RAYNOVAは、二重因果自己回帰フレームワークを使用するシナリオを駆動するための多視点世界モデルである。
相対的なシャーカー線位置符号化に基づいて、ビュー、フレーム、スケールにまたがる等方的時間的表現を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:17:17 GMT)
VecGlypher: Unified Vector Glyph Generation with Language Models [49.2] VecGlypherはテキスト記述や画像例から直接、高忠実度ベクトルグリフを生成する。
VecGlypherはSVGパストークンを自動回帰的に出力し、中間文字とターゲット文字を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:27:23 GMT)
SkyReels-V4: Multi-modal Video-Audio Generation, Inpainting and Editing model [48.9] SkyReels V4は、ジョイントビデオオーディオ生成、塗装、編集のための統合マルチモーダルビデオ基盤モデルである。
最大1080p解像度、32 FPS、15秒持続時間をサポートし、高忠実度、マルチショット、同期オーディオによるシネマレベルのビデオ生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:47:00 GMT)
SPGen: Stochastic scanpath generation for paintings using unsupervised domain adaptation [48.4] SPGenは、視聴者が絵画を観察するときの視線の動きをスキャンパスで予測する新しいディープラーニングモデルである。
我々のアーキテクチャは、異なる固定選択が可能な完全畳み込みニューラルネットワークFCNNと学習可能なガウス事前アルゴリズムを用いて、自然視バイアスをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:57:48 GMT)
Lie Flow: Video Dynamic Fields Modeling and Predicting with Lie Algebra as Geometric Physics Principle [48.3] LieFlowは動的放射率表現フレームワークで、動きを明示的にモデル化する。
SE(3)変換場は、運動の連続性と幾何学的整合性を維持するために物理的に着想を得た制約を強制する。
結果,SE(3)に基づくモーションモデリングは動的4Dシーンを表現するための頑健で物理的基盤の枠組みを提供することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:19:18 GMT)
Efficient Inference after Directionally Stable Adaptive Experiments [47.3] 本稿では,帯域幅などの適応データ収集後の経路微分可能な対象の推測について検討する。
本稿では,従来の目標パラメトリック安定性条件よりも厳格に弱い,新たな目標固有条件である指向性安定性を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:09:18 GMT)
Space-Time Forecasting of Dynamic Scenes with Motion-aware Gaussian Grouping [47.3] MoGaF は 4D Gaussian Splatting 表現に基づいて構築された長期シーン外挿のためのフレームワークである。
軽量な予測モジュールは将来の動きを予測し、現実的で時間的に安定したシーンの進化を可能にする。
合成および実世界のデータセットの実験により、MoGaFはレンダリング品質、運動可視性、長期予測安定性において、既存のベースラインを一貫して上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:04:07 GMT)
CRED-1: An Open Multi-Signal Domain Credibility Dataset for Automated Pre-Bunking of Online Misinformation [47.0] CRED-1は、オープンで再現可能なドメインレベルの信頼性データセットである。
データセットは、2,672のドメインをフェイク、信頼できない、混合、陰謀、風刺と分類している。
CRED-1は、プライバシを保存するブラウザエクステンションのデバイス上でのデプロイ用に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:45:37 GMT)
Federated Personal Knowledge Graph Completion with Lightweight Large Language Models for Personalized Recommendations [46.9] 知識グラフと言語モデル(FedTREK-LM)を進化させたフェデレーションターゲットレコメンデーションを提案する。
FedTREK-LMは、軽量な大規模言語モデル(LLM)の統合、個人知識グラフ(PKG)の進化、フェデレートラーニング(FL)の最適化、そしてスケーラブルで分散化されたパーソナライゼーションを実現するためのKahneman-Tversky最適化のためのフレームワークである。
以上の結果から,実際のユーザデータは,合成データの性能を最大46%低下させるため,効果的なパーソナライズに不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:30:56 GMT)
The Error of Deep Operator Networks Is the Sum of Its Parts: Branch-Trunk and Mode Error Decompositions [45.9] 演算子学習は、微分方程式の解演算子を学習することによって、科学計算に強い影響を与える可能性がある。
普遍近似特性が証明されているにもかかわらず、ディープ作用素ネットワーク(DeepONets)は、実際は限られた精度と一般化を示すことが多い。
この研究は、古典的なDeepONetアーキテクチャのパフォーマンス制限を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:38:08 GMT)
Meta-FC: Meta-Learning with Feature Consistency for Robust and Generalizable Watermarking [45.5] 本稿では,アンダーラインテキストbfmeta学習によるロバストネスと一般化を向上する新たなトレーニング戦略を提案する。
ノイズプールから複数の歪みをランダムにサンプリングし,メタ学習タスクを構築する。
メタラーニングにより、モデルは様々な種類の歪みに対して安定した活性化を示すニューロンを特定し、活用することが奨励される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:26:26 GMT)
A Critical Look into Threshold Homomorphic Encryption for Private Average Aggregation [45.4] Threshold Homomorphic Encryption (Threshold HE)は、プライベートフェデレーションの平均アグリゲーションを実装するのに適している。
最近の研究では、敵が制限された復号オラクルにアクセスできれば、しきい値スキームが予期せぬセキュリティ脆弱性を引き起こす可能性があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:45:27 GMT)
UniHand: A Unified Model for Diverse Controlled 4D Hand Motion Modeling [45.3] UniHandは、条件付きモーション合成として推定と生成の両方を定式化する統合拡散ベースのフレームワークである。
視覚観察は凍結したバックボーンで符号化され、専用のハンドパーセプトロンは画像特徴から直接手固有のキューを抽出する。
潜在拡散モデルは、様々な条件から一貫した動き列を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:53:15 GMT)
How Do Latent Reasoning Methods Perform Under Weak and Strong Supervision? [45.1] 我々は、プロセスにおける潜伏表現の役割と振舞いをよりよく理解するために、潜伏推論手法の包括的な分析を行う。
潜在表現は複数の可能性をエンコードできるが、推論プロセスは構造化検索を忠実に実装していない。
より強い監督はショートカット行動を緩和するが、多種多様な仮説を維持するために潜伏表現の能力を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:00:59 GMT)
Learning to Fuse and Reconstruct Multi-View Graphs for Diabetic Retinopathy Grading [45.0] 糖尿病網膜症(DR:diabetic retinopathy)は、視覚障害の主要な原因の一つである。
最近の臨床実践では、多視点眼底画像を用いたDR検出が視野の広い範囲で行われている。
本稿では、DRグレーディングのためのエンドツーエンドのMulti-View Graph FusionフレームワークMVGFDRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:28:57 GMT)
Secure Semantic Communications via AI Defenses: Fundamentals, Solutions, and Future Directions [44.7] このサーベイは、AIディフェンスを通じてSemComのセキュリティの防衛中心でシステム指向の合成を提供する。
本稿ではセムコムシステムにおいて意味的整合性を損なうことができる防衛戦略の構造的分類について述べる。
また、セマンティックフィリティ、堅牢性、レイテンシ、エネルギのトレードオフをキャプチャするセキュリティユーティリティオペレーティングエンベロープについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:28:07 GMT)
mjlab: A Lightweight Framework for GPU-Accelerated Robot Learning [44.5] mjlabは、GPU加速シミュレーションと構成可能な環境を組み合わせた、ロボット学習のためのフレームワークである。
mjlabにはベロシティトラッキング、モーション模倣、操作タスクのリファレンス実装が付属している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:20:15 GMT)
RADAR: Reasoning as Discrimination with Aligned Representations for LLM-based Knowledge Graph Reasoning [44.4] 我々は,KGRを生成パターンマッチングから識別的関係推論へ再構成するRADARを提案する。
我々はKGRを差別的な実体選択とみなし、強化学習はトークンライクな模倣を超えた相対的な実体分離性を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:34:02 GMT)
Private and Robust Contribution Evaluation in Federated Learning [44.2] クロスサイロフェデレーション学習は、複数の組織が生データを共有せずに、協力的に機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。
セキュリティアグリゲーションは、個々の更新を隠すことによってプライバシを保護するが、コントリビューション評価を複雑にする。
安全なアグリゲーションに適合する2つの限界差コントリビューションスコアを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:27:40 GMT)
MultiAnimate: Pose-Guided Image Animation Made Extensible [44.2] Pose-Guided Human Image animationは、ポーズの連続によって駆動される参照キャラクタのリアルなビデオを合成することを目的としている。
映像生成のための現代拡散変換器上に構築されたマルチ文字画像アニメーションフレームワークを提案する。
提案手法は,既存の拡散ベースラインを超越したマルチキャラクタ画像アニメーションにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:06:58 GMT)
GFPL: Generative Federated Prototype Learning for Resource-Constrained and Data-Imbalanced Vision Task [43.7] フェデレートラーニング(FL)は、分散イメージのセキュアな活用を容易にする。
FLは、非効率的な知識融合と禁止的な通信オーバーヘッドという、現実世界の展開において2つの重要な課題に直面している。
本稿では,これらの問題に対処する新しいジェネレーティブ・フェデレーション・プロトタイプ学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:57:45 GMT)
SimpleOCR: Rendering Visualized Questions to Teach MLLMs to Read [43.3] テキストクエリを画像に直接描画するVisualized-Question (VQ) 設定を導入する。
強力なOCR能力を持つにもかかわらず、モデルはVQ設定で最大12.7%の性能低下に悩まされる。
学習プロセスに構造的制約を課すプラグアンドプレイトレーニング戦略であるSimpleOCRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:36:30 GMT)
GeoDiv: Framework For Measuring Geographical Diversity In Text-To-Image Models [42.8] テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは急速に普及しているが、その出力には地理的多様性が欠如し、ステレオタイプが強化され、表示が間違っていた。
大規模言語と視覚言語モデルを活用した2つの相補的軸に沿った地理的多様性の評価フレームワークであるGeoDivを紹介する。
GeoDivは、多様性の一貫性の欠如を明らかにし、モデルがバイアスのある表現をデフォルトとする、きめ細かい属性を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:08:43 GMT)
One Brain, Omni Modalities: Towards Unified Non-Invasive Brain Decoding with Large Language Models [42.8] textbfneuro-textbfomni-modal textbfbrain-textbfencoding textbflarge language model (LLM)を紹介する。
脳波とMEGのための統一エンコーダとfMRIのための新しいデュアルパス戦略を統合し、非侵襲的な脳信号と外部感覚刺激を共有トークン空間に整列させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:24:54 GMT)
Beyond Static Artifacts: A Forensic Benchmark for Video Deepfake Reasoning in Vision Language Models [42.8] 空間的アーティファクトを識別するディープフェイク検出のための現在のビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)は、ビデオフォージェリーにおける時間的矛盾を見落としている。
本稿では,時間的深度解析をマルチチョイスタスクとして定式化する大規模ベンチマークであるForensic Answer-Questioning (FAQ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:54:55 GMT)
Echoes Over Time: Unlocking Length Generalization in Video-to-Audio Generation Models [42.8] マルチモーダル・ツー・オーディオ生成におけるスケーリングの課題に対処し、短いインスタンスでトレーニングされたモデルがテスト中により長いインスタンスに一般化できるかどうかを検討する。
提案手法は階層的手法と非因果的Mambaを統合し,長大な音声生成を支援する。
実験の結果,提案手法は,ビデオ・オーディオ・タスクの先行作業に勝る長大な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:22:46 GMT)
Scalable Multilingual Multimodal Machine Translation with Speech-Text Fusion [42.6] 音声誘導機械翻訳(SMT)フレームワークは、音声とテキストを融合入力としてMLLMに統合し、翻訳品質を向上させる。
このフレームワークのコアコンポーネントは、合成音声を生成するためのテキスト音声モデルと、合成音声サンプルを分類可能なMLLMである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:19:34 GMT)
SAPNet++: Evolving Point-Prompted Instance Segmentation with Semantic and Spatial Awareness [42.3] 単点アノテーションは、コスト削減のラベル付けのための視覚的タスクにおいて、ますます顕著になっている。
正確にマスクを推定することを目的としたPPISタスクなど、高精度を要するタスクに挑戦する。
従来、マスク生成のパラダイムとPPISを実現するための提案された選択は、通常、継承されてきた。
これらのモジュールはSAPNet++で終了し、点プロンプトの粒度のあいまいさと境界の不確かさを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:27:14 GMT)
Detecting UX smells in Visual Studio Code using LLMs [42.0] この研究は、Visual Studio CodeでUXの臭いを検出するためのLLM支援のアプローチを提示している。
検証された分類と専門家のレビューを用いて、開発者エクスペリエンスに影響を与える繰り返し発生するUX問題を特定しました。
その結果、UXの匂いの大部分は、情報、明瞭さ、直感性、効率性に集中していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:32:17 GMT)
From Words to Amino Acids: Does the Curse of Depth Persist? [41.9] そこで本研究では,モデルファミリとスケールの6つのポピュラーなタンパク質言語モデル (PLM) の深度解析を行った。
大規模言語モデル(LLM)における事前発見を拡張する一貫した深度依存パターンを観察する。
以上の結果から, PLMは深度非効率性を示し, より深度効率のよいアーキテクチャやトレーニング手法の今後の研究を動機付けていると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:06:12 GMT)
Quantum simulation of massive Thirring and Gross--Neveu models for arbitrary number of flavors [40.7] 我々は、任意の数のフェルミオンフレーバーを持つ巨大なThiringとGross-Neveuモデルを、大きさ$L$の空間1次元格子上で離散化した$N_f$と考えている。
我々は、N_f = 1,2,3,4$の20キュービットまでのシステムサイズに優れた忠実度を持つ両モデルの基底状態を作成する。
我々の研究は、大規模なN_f$フェルミオン量子場理論モデルのリアルタイムダイナミクスの量子シミュレーションに向けた具体的なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:00:01 GMT)
Explore-on-Graph: Incentivizing Autonomous Exploration of Large Language Models on Knowledge Graphs with Path-refined Reward Modeling [40.5] Explore-on-Graph(EoG)は、Large Language Modelsが知識グラフのより多様な推論空間を自律的に探索することを可能にするフレームワークである。
EoGは最先端のパフォーマンスを実現し、オープンソースやクローズドソースのLLMよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:35:18 GMT)
Testable Learning of General Halfspaces under Massart Noise [40.2] ガウス分布の下で一般マスアート半空間を実証的に学習するアルゴリズム的タスクについて検討する。
テスト可能な学習環境では、以下の特性を満たすテスター-ラーナーペアの設計が目的である。
我々の主な成果は、Massartノイズと限界を持つ一般半空間に対する最初のテスト可能な学習アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:30:10 GMT)
Sample Complexity Bounds for Robust Mean Estimation with Mean-Shift Contamination [40.2] 平均シフト汚染の有無における平均推定の基本的な課題について検討する。
対象平均を任意の精度で推定する,サンプル効率のアルゴリズムが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:21:23 GMT)
A Hidden Semantic Bottleneck in Conditional Embeddings of Diffusion Transformers [39.9] クラス条件の埋め込みは、ImageNet-1Kで99%を超える極めて角度の類似性を示す。
ポーズ誘導画像生成やビデオ音声生成といった連続条件タスクは99.9%以上に達する。
その結果、Transformerベースの拡散モデルにおいて意味的ボトルネックが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:46:40 GMT)
Dr. Seg: Revisiting GRPO Training for Visual Large Language Models through Perception-Oriented Design [39.9] Dr.Segはシンプルなプラグイン・アンド・プレイのGRPOベースのフレームワークで、Look-to-ConfirmメカニズムとDistributed-Ranked Rewardモジュールで構成されている。
我々は,Dr.Segが強い一般化を維持しながら,複雑な視覚シナリオのパフォーマンスを向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:59:42 GMT)
ExpLang: Improved Exploration and Exploitation in LLM Reasoning with On-Policy Thinking Language Selection [39.8] 我々は,強化学習における探索と搾取を改善するために,オンライン思考言語選択を可能にする新しいポストトレーニングパイプラインExpLangを提案する。
提案手法は英語のみのトレーニングを同じトレーニング予算で継続的に上回りつつ,見知らぬ言語と目に見えない言語の両方に対して高い思考的言語コンプライアンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:10:58 GMT)
Global-Local Dual Perception for MLLMs in High-Resolution Text-Rich Image Translation [39.5] Text Image Machine Translationは、ソース言語で画像に埋め込まれたテキストをターゲット言語に変換することを目的としている。
既存のTIMT法は、乱雑なレイアウト、多様なフォント、非テキストの注意散らしなどにより、高解像度のテキストリッチな画像に苦しむ。
MLLMベースのTIMTのためのグローバルなデュアル視覚認識フレームワークであるGLoTranを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:38:47 GMT)
SWE-Protégé: Learning to Selectively Collaborate With an Expert Unlocks Small Language Models as Software Engineering Agents [39.4] 小型言語モデル(SLM)は、コスト、レイテンシ、適応性において魅力的なアドバンテージを提供するが、これまでは長期のソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて、より大きなモデルに遅れを取ってきた。
SWE-Protéは、ソフトウェア修復を専門家と専門家のコラボレーション問題として再設計するポストトレーニングフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:11:49 GMT)
MBD-ML: Many-body dispersion from machine learning for molecules and materials [39.3] ヴァン・デル・ワールス(Van der Waals、vdW)相互作用は、医薬品の設計から電池への応用に至るまで、分子や物質を記述するのに不可欠である。
多体分散(MBD)法は、vdW相互作用を捉えるための最も正確かつ伝達可能な手法の1つである。
我々は、事前訓練されたメッセージパッシングニューラルネットワークであるMBD-MLについて、原子構造から直接これらの原子特性を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:34:53 GMT)
World Guidance: World Modeling in Condition Space for Action Generation [39.1] アクション生成を容易にするために将来の観測モデルを活用することで、ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルの能力を高めるための有望な道が提示される。
動作推論パイプラインに注入することで、将来の観測結果をコンパクトな条件にマッピングするフレームワークであるWoGを提案する。
この条件空間のモデル化と予測は, きめ細かな動作生成を促進するだけでなく, より優れた一般化能力を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:27:09 GMT)
Enhancing Multi-Modal LLMs Reasoning via Difficulty-Aware Group Normalization [38.3] 難解群正規化(Durian)を提案する。
提案手法はグループ内での区別を保ちながら極端なケースに対する感受性を排除し,複数のマルチモーダル推論ベンチマークにおいて有意な性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:52:50 GMT)
Send Less, Perceive More: Masked Quantized Point Cloud Communication for Loss-Tolerant Collaborative Perception [38.1] 帯域幅を大幅に削減する量子化ポイントクラウド通信フレームワークであるQPoint2Commを紹介する。
QPoint2Commは共有コードブックを使用して量子化されたポイントクラウドインデックスを直接通信する。
我々は、乱数パケット損失をシミュレートするマスク付きトレーニング戦略を採用し、重い送信障害であっても、モデルが強力な性能を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:00:48 GMT)
Disease Progression and Subtype Modeling for Combined Discrete and Continuous Input Data [37.9] 本稿では、離散データ型と連続データ型の両方を扱う新しい疾患進行モデルを提案する。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブのシミュレーション実験と実世界データによるMixed-SuStaInの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:31:30 GMT)
WeaveTime: Stream from Earlier Frames into Emergent Memory in VideoLLMs [37.6] WeaveTimeは、シンプルで効率的でモデルに依存しないフレームワークで、まず注文を教え、次に注文を使用する。
推論では、パスCurrent Dynamic Focus Cacheは不確実性トリガ、粗い粒度検索を実行し、必要なときにだけ履歴を拡大する。
これらの結果はWeaveTimeを、厳格なオンライン時間因果制約の下でビデオ-LLMをストリームする時間意識への実践的なパスとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:45:45 GMT)
Reimagining Data Work: Participatory Annotation Workshops as Feminist Practice [37.5] 文脈の優先順位付けと実践における多元主義は,コンテキスト境界と戦術的コンセンサスに向けた作業を必要とする可能性がある」。
私たちは、データとAI開発を、相違を理解し、闘争をまたいだ連帯を構築するスペースとして再定義する努力に貢献します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:45:42 GMT)
Joint-Aligned Latent Action: Towards Scalable VLA Pretraining in the Wild [37.4] JALAは,協調型潜在行動学習のための事前学習フレームワークである。
We scale this approach with UniHand-Mix, a 7.5M video corpus (>2,000時間) mixing lab and the-the-wild footage。
実験により、JALAは制御されたシナリオと制約のないシナリオの両方でより現実的な手の動きを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:46:42 GMT)
RuCL: Stratified Rubric-Based Curriculum Learning for Multimodal Large Language Model Reasoning [37.2] Stratified-based Curriculum Learning (RuCL)は、データ選択から報酬設計へ焦点を移すことでカリキュラム学習を再構築する新しいフレームワークである。
RuCLは広く適用可能な一般化されたルーリックを生成し、モデルの能力に基づいてそれらを階層化する。
様々な視覚的推論ベンチマークの実験により、RuCLはQwen2.5-VL-7Bモデルよりも平均的な7.83%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:46:24 GMT)
Therapist-Robot-Patient Physical Interaction is Worth a Thousand Words: Enabling Intuitive Therapist Guidance via Remote Haptic Control [36.9] 本研究では,腕外骨格を装着した訓練者の動きを遠隔でガイドし,監視するための触覚遠隔操作システムを提案する。
トレーナーは、外骨格の肘と手首の仮想接触点を介して、商業用ハンドヘルド触覚装置を介して外骨格と物理的に相互作用することができる。
被験者32人が訓練者-訓練者のパラダイムでこのシステムをテストし、我々のハプティック・デモシステムと従来の視覚的デモシステムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:04:49 GMT)
LessMimic: Long-Horizon Humanoid Interaction with Unified Distance Field Representations [36.4] 距離場(Distance Field)は、基準のない推論、幾何学的一般化、および1つのポリシーにおける長距離スキル構成を表す。
LessMimicは、非構造環境の障害を一般化し、スキルを構築し、回復するヒューマノイドロボットへのスケーラブルなパスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:31:28 GMT)
Neural Learning of Fast Matrix Multiplication Algorithms: A StrassenNet Approach [36.3] 高速行列乗算は行列乗算テンソルの低ランク分解の探索として記述できる。
ニューラルネットワークである textscStrassenNet を設計し,Strassen アルゴリズムを2時間2$乗算で再現する。
次に、同じアーキテクチャを$rin19,dots,23$で3ドル3セントの乗算でトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:22:31 GMT)
Loss Mechanisms in High-coherence Multimode Mechanical Resonators Coupled to Superconducting Circuits [34.6] 高オーバトンバルク波共振器 (HBAR) は, 無視できる劣化を伴う非常に高品質な特性を示しており, 有望である。
我々は,CQAD系におけるHBAR共振器の音響的消音について検討し,圧電材料の欠陥密度とバルクとの界面がコヒーレンスに制限因子であることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:04:50 GMT)
Geometry-as-context: Modulating Explicit 3D in Scene-consistent Video Generation to Geometry Context [34.0] Scene-Consistent Video Generationは、カメラの軌跡に基づいて3Dシーンを探索するビデオを作成することを目的としている。
従来の手法では、外部メモリを用いたビデオ生成モデルに一貫性がある。
これらの制限を克服するために、幾何・アズ・コンテクスト”を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:09:03 GMT)
RT-RMOT: A Dataset and Framework for RGB-Thermal Referring Multi-Object Tracking [33.9] RT-RMOTと呼ばれる新しいRGBサーマルRMOTタスクを提案する。
本稿では,RGB-ThermalModality(RefRT)をベースとして,最初の参照多目的追跡データセットを構築した。
さらに,RGB,熱,テキスト機能を統合したマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)に基づくフレームワークであるRTrackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:41:31 GMT)
DySCO: Dynamic Attention-Scaling Decoding for Long-Context LMs [33.7] 長文推論を改善するための新しい復号アルゴリズムであるDySCOを提案する。
DySCOは生成中の注意を動的に調整し、関連するコンテキストをよりよく活用する。
DySCOは、挑戦的な長期コンテキスト推論ベンチマークのパフォーマンスを継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:21:35 GMT)
JSAM: Privacy Straggler-Resilient Joint Client Selection and Incentive Mechanism Design in Differentially Private Federated Learning [33.3] 既存のインセンティブメカニズムは、バイアスのないクライアントの選択に依存しており、サーバは最もプライバシーに敏感なクライアントでさえ補償せざるを得ない。
本稿では,クライアント選択確率とプライバシ補償を同時に最適化するベイズ最適化フレームワークであるJSAMを紹介する。
サーバは、高感度の参加者を除外しながら、優先的にプライバシ耐性のあるクライアントを選択するべきであることを証明し、プライバシ感受性の低いクライアントが、頻繁な参加によって最高の累積コストを発生させる可能性があるという、反直感的な洞察を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:22:48 GMT)
Bridging Latent Reasoning and Target-Language Generation via Retrieval-Transition Heads [33.2] 検索ヘッドは複数の言語で共有されることが多い。
Retrieval-Transitionヘッダは、特定のターゲット言語出力への遷移を管理する。
本研究は,対象言語へのマッピングに責任を負うアテンションヘッドを分離することにより,多言語LMの理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:28:50 GMT)
Capabilities Ain't All You Need: Measuring Propensities in AI [33.0] 本稿では,モデル成功のためのバイオロジカルな定式化を用いて,AIの正当性を測定するための最初の公式なフレームワークを紹介する。
私たちは、どの程度の確率がシフトしているか、これがタスクにどんな影響を及ぼすかを測定することができることに気付きました。
我々は、それぞれ別々に比較して、妥当性と能力を組み合わせる際に、より強い予測力を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:12:06 GMT)
Flow Matching is Adaptive to Manifold Structures [32.6] フローマッチングは拡散に基づく生成モデルに代わるシミュレーションベースである。
フローマッチングがデータ幾何学にどのように適応し、次元の呪いを回避するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:52:32 GMT)
Learning and Naming Subgroups with Exceptional Survival Characteristics [32.2] 医学では、他の集団よりも長く、または短く生き残る亜集団を特定することが重要である。
個別の生存曲線を学習し、自動的に条件を学習し、これらを本質的に解釈可能なルールに組み合わせる手法であるSysurvを提案する。
がんデータに関するケーススタディを含む、幅広いデータセットと設定に関する実証的な評価は、Sysurvが洞察力と行動可能な生存サブグループを明らかにしていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:25:47 GMT)
EfficientPosterGen: Semantic-aware Efficient Poster Generation via Token Compression and Accurate Violation Detection [31.2] EfficientPosterGenは、学術ポスターの自動生成のためのエンドツーエンドフレームワークである。
セマンティックアウェア検索とトークン効率のマルチモーダル生成を導入している。
トークンの効率とレイアウトの信頼性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:03:39 GMT)
Mamba Meets Scheduling: Learning to Solve Flexible Job Shop Scheduling with Efficient Sequence Modeling [31.0] 本稿では、線形計算複雑性を持つ状態空間モデルであるMambaを利用して、フレキシブルジョブショップ問題(FJSP)に適したシーケンスモデリングを容易にする革新的なアーキテクチャを提案する。
実験の結果,本手法は高速な解法を実現するとともに,FJSPの最先端学習手法の性能を様々なベンチマークで上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:04:25 GMT)
DexRepNet++: Learning Dexterous Robotic Manipulation with Geometric and Spatial Hand-Object Representations [31.0] 物体表面の特徴と手と物体間の空間的関係をキャプチャする,手と物体の相互作用表現であるDexRepを提案する。
DexRepをベースとした3つの巧妙な操作、すなわち、把握、手作業の方向転換、双方向のハンドオーバ、実験のためのポリシーが学習される。
把握のためには、40のオブジェクトで学習したポリシーは、様々なカテゴリの5000以上の未確認オブジェクトに対して87.9%の成功率を達成する。
このポリシーは、手作業の再調整とハンドオーバ作業のために、既存の手作業表現の成功率やその他の指標を20%から40%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:38:07 GMT)
Are Foundation Models the Route to Full-Stack Transfer in Robotics? [30.3] 人間やロボットも同様に、移動学習はハイレベルな言語的移動から低レベルな運動スキルの伝達に至るまで、様々な抽象レベルで起こる。
ファンデーションモデルとトランスフォーマーネットワークがこれらの異なるレベルに与える影響を概観し、ロボットをこれまで以上に「フルスタックトランスファー」に近づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:19:44 GMT)
Two-Stage Active Distribution Network Voltage Control via LLM-RL Collaboration: A Hybrid Knowledge-Data-Driven Approach [30.2] 分散型太陽光発電をアクティブ配電ネットワーク(ADN)に統合することで、運用上の課題が悪化した。
既存のデータ駆動型アプローチは、電圧制御問題において有効であることを示した。
本稿では,大規模言語モデル (LLM) エージェントと強化学習 (RL) エージェントとの動的協調を利用するハイブリッドな知識データ駆動型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:22:27 GMT)
The Potential of CoT for Reasoning: A Closer Look at Trace Dynamics [30.0] Chain-of-Thoughting(CoT)プロンプトは、大言語モデル(LLM)から推論のような応答を引き出す技術である。
本研究では,競合レベルの数学問題から得られたCoTトレースの詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:40:05 GMT)
Easy3E: Feed-Forward 3D Asset Editing via Rectified Voxel Flow [29.8] TRELLIS生成バックボーンに基づく,効果的かつ完全なフィードフォワード3D編集フレームワークを提案する。
本フレームワークは,3次元表現に自由な2次元編集を適用すること,圧縮された3次元特徴の外観忠実性のボトルネックを克服すること,の2つの主要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:15:14 GMT)
UniVBench: Towards Unified Evaluation for Video Foundation Models [29.7] ビデオファウンデーションモデルは、ビデオ理解、生成、編集、インストラクションを単一のフレームワークに統合することを目的としている。
UniVBenchは、4つのコア能力にまたがるビデオ基盤モデルを評価するためのベンチマークである。
本ベンチマークでは,200本の高画質・多機能・マルチショット映像を取り入れることで,評価の複雑さを大幅に拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:08:53 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） (Wed, 25 Feb 2026 16:16:54 GMT)
A Knowledge-Driven Approach to Music Segmentation, Music Source Separation and Cinematic Audio Source Separation [29.3] ここで「知識」とは、楽譜などのデータに関連する情報を指す。
ここで「モデル」とは、隠れマルコフモデルのような音声のセグメンテーションや認識に使用できるツールを指す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:07:42 GMT)
BenchBrowser -- Collecting Evidence for Evaluating Benchmark Validity [29.3] 高レベルのメタデータは、ベンチマークの粒度の現実を伝えるには大きすぎる。
BenchBrowser氏は、20のベンチマークスイートで自然言語のユースケースに関する評価項目を公開している。
実践者意図と実際にテストするベンチマークの間に重要なギャップを定量化するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:02:36 GMT)
Multi-dimensional Assessment and Explainable Feedback for Counselor Responses to Client Resistance in Text-based Counseling with LLMs [28.9] テキストベースの治療において,クライアントの抵抗を標的としたカウンセラー介入の多次元的評価のための包括的パイプラインを提案する。
本稿では,カウンセラー応答を4つの異なるコミュニケーション機構に分解する理論駆動型フレームワークを提案する。
提案手法は,異なる通信機構の品質を効果的に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:05:05 GMT)
SumTablets: A Transliteration Dataset of Sumerian Tablets [28.7] SumTablets は Unicode 表現を 91,606 で組み合わせたデータセットである。
私たちは、Hugging FaceデータセットとしてSumTabletsをリリースし、GitHub経由でオープンソースのデータ準備コードを作成しました。
我々の微調整言語モデルは平均文字レベルFスコア(chrF)97.55を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:50:42 GMT)
UpSkill: Mutual Information Skill Learning for Structured Response Diversity in LLMs [28.5] 本稿では,相互情報スキル学習を大規模言語モデルに適用する訓練時間手法であるUpSkillを紹介する。
以上の結果から,UpSkillはより強力なベースモデル上でのマルチタスクのメトリクスを改善することを示す。
pass@kの改善が相互情報目的と密接に結びついているという実証的証拠と理論的証拠の両方を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:34:14 GMT)
Scan Clusters, Not Pixels: A Cluster-Centric Paradigm for Efficient Ultra-high-definition Image Restoration [28.2] C$2$SSMは、ピクセルシリアルからクラスタシリアルスキャニングに移行する視覚状態空間モデルである。
中心となる発見は、UHD画像の豊富な特徴分布を、セマンティックセントロイドのスパースセットに蒸留できることである。
ソリューション以上のものでは、C$2$SSMは効率的な大規模ビジョンのための新しいコースをグラフ化している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:45:50 GMT)
The Design Space of Tri-Modal Masked Diffusion Models [28.2] テキスト, 画像テキスト, 音声テキストデータのスクラッチから事前学習した最初の3モーダルマスク拡散モデルを提案する。
我々の研究は、これまで行われた多モード離散拡散モデルに関する最も大規模な体系的オープンスタディである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:02:11 GMT)
IndicIFEval: A Benchmark for Verifiable Instruction-Following Evaluation in 14 Indic Languages [27.7] IndicIFEvalは14言語にわたるLLMの制約付き生成を評価するベンチマークである。
これは2つの補完的なサブセットにまたがる言語毎の約800の人間検証例で構成されている。
我々は、理性モデルと非理性モデルの両方にまたがる主要なオープンウェイトおよびプロプライエタリモデルの包括的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:12:37 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） (Wed, 25 Feb 2026 18:14:01 GMT)
DECODE: Dual-Enhanced Conditioned Diffusion for EEG Forecasting [26.9] 本稿では,脳波に対するDECODE(Dual-Enhanced Cditioned Diffusion)を提案する。
我々のフレームワークは、自然言語が高レベルの認知記述と低レベルの神経力学を効果的に橋渡しし、新しい振る舞いや解釈可能なBCIへのゼロショット一般化の新たな可能性を開くことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:30:46 GMT)
Provable Last-Iterate Convergence for Multi-Objective Safe LLM Alignment via Optimistic Primal-Dual [26.5] 予備変数と二重変数の予測更新を組み込んだ楽観的原始双対(OPD)アルゴリズムを導入し,サドル・ポイント・ダイナミクスを安定化させる。
この分析により,制約されたアライメント目的に固有の振動を緩和する上で,楽観主義が重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:54:52 GMT)
TG-ASR: Translation-Guided Learning with Parallel Gated Cross Attention for Low-Resource Automatic Speech Recognition [26.4] 台湾の北紀園ドラマ音声認識におけるTG-ASRは、多言語翻訳埋め込みを用いて認識性能を向上させる。
台湾のホッキエンドラマの30時間コーパスであるYT-THDCについて,マンダリン字幕と台湾のホッキエン文字を手作業で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:47:34 GMT)
HybridINR-PCGC: Hybrid Lossless Point Cloud Geometry Compression Bridging Pretrained Model and Implicit Neural Representation [26.1] 暗黙的神経表現(INR)に基づく手法は、分布に依存しず、より堅牢であるが、時間を要するオンライントレーニングを必要とし、過度に適合したモデルからビットストリームオーバーヘッドに悩まされる。
事前学習モデルとINRを橋渡しする新しいハイブリッドフレームワークであるHybridINR-PCGCを提案する。
本フレームワークは,事前学習ネットワークを活用して収束を加速し,モデルオーバーヘッドを低減するとともに,分布に依存しない特性を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:42:27 GMT)
Personalized Graph-Empowered Large Language Model for Proactive Information Access [26.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な能力を示している。
プロアクティブ情報アクセスにLLMを利用するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは高い柔軟性を提供し、ベースモデルの置き換えや、継続的な改善のための事実検索方法の変更を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:43:25 GMT)
Solaris: Building a Multiplayer Video World Model in Minecraft [25.9] 既存のアクション条件付きビデオ生成モデル(ビデオワールドモデル)は、単一エージェントの視点に限られる。
我々は,一貫したマルチビュー観測をシミュレートするマルチプレイヤービデオワールドモデルSolarisを紹介する。
我々は1264万のマルチプレイヤーフレームを収集し、マルチプレイヤー運動、メモリ、グラウンド、ビルディング、ビュー整合性の評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:59:01 GMT)
Calibrated Test-Time Guidance for Bayesian Inference [25.7] 一般的なテストタイムガイダンス手法では, 正確な後部分布の復元は行わず, この故障の原因となる構造的近似を同定する。
次にベイズ後部からのサンプリングを可能にする一貫した代替推定器を提案する。
我々はベイズ推論の一連のタスクにおいて過去の手法よりも大幅に優れており、ブラックホール画像再構成における最先端の手法と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:38:47 GMT)
AkiraRust: Re-thinking LLM-aided Rust Repair Using a Feedback-guided Thinking Switch [25.7] AkiraRustは、有限状態マシンを組み込んで、その検出と修復フローをランタイムセマンティックな条件に適合させる、修復と検証のフレームワークである。
AkiruRustは約92%のセマンティックな正確性を実現し、SOTAと比較して平均2.2倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:34:27 GMT)
An Empirical Study of Bugs in Modern LLM Agent Frameworks [25.4] LLMエージェントは、ワークフローの実行とマルチエージェント調整のためのエージェントフレームワークに依存し、現実世界のアプリケーションで広く採用されている。
我々はCrewAIとLangChainの998件のバグ報告を実証的に調査し,5つのエージェントライフサイクル段階にわたる15の根本原因と7つの観察可能な症状の分類法を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:34:17 GMT)
See It, Say It, Sorted: An Iterative Training-Free Framework for Visually-Grounded Multimodal Reasoning in LVLMs [24.9] 視覚的マルチモーダル推論のための反復的,トレーニング不要,プラグアンドプレイフレームワークを提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、視覚的なエビデンスでテスト時の各推論ステップを監督することです。
本手法はTreeBenchを16.5%-29.5%改善し,RH-AUCを13.7%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:13:59 GMT)
SunnyParking: Multi-Shot Trajectory Generation and Motion State Awareness for Human-like Parking [24.5] 本研究では,空間軌跡と離散的な動き状態列を共同で予測することで,動き状態認識を実現する2重分岐E2Eアーキテクチャを提案する。
実験により, 複雑なマルチショット駐車シナリオにおいて, より頑健で人間的な軌道を生成することが実証された。
我々はCARLAシミュレータの新しいパーキングデータセットをオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:35:58 GMT)
Decoder-based Sense Knowledge Distillation [24.3] Decoder-based Sense Knowledge Distillation (DSKD)は,レキシカルリソースをデコーダスタイルのLLMのトレーニングに統合するフレームワークである。
多様なベンチマーク実験により、DSKDはデコーダの知識蒸留性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:15:04 GMT)
Revisiting Text Ranking in Deep Research [24.3] Black-box Web Search APIは、検索コンポーネントの体系的な分析を妨げる。
我々は、深い研究環境において、IRテキストランキング手法における重要な発見とベストプラクティスの選択を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:18:07 GMT)
GeoChallenge: A Multi-Answer Multiple-Choice Benchmark for Geometric Reasoning with Diagrams [24.0] 提案するGeoChallengeは,90Kで自動生成された多重選択幾何証明問題である。
複数の高度なLCMの実験では、モデルと人間の間に明らかなパフォーマンスギャップが示されている。
最高のパフォーマンスモデルであるGPT-5-nanoは75.89の精度で人間と94.74で一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:14:42 GMT)
AutoQRA: Joint Optimization of Mixed-Precision Quantization and Low-rank Adapters for Efficient LLM Fine-Tuning [23.6] 混合量子化微調整プロセスにおいて,各レイヤのビット幅とLoRAランク設定を同時に最適化する共同最適化フレームワークを提案する。
実験によると、AutoQRAは、均一な4ビットメソッドに匹敵するメモリフットプリントで、完全精度の微調整に近いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:18:08 GMT)
CARE: A Molecular-Guided Foundation Model with Adaptive Region Modeling for Whole Slide Image Analysis [23.5] 本稿では, 画像全体を形態学的に関連のある領域に自動的に分割する病理基盤モデルであるCross-Modal Adaptive Region (CARE)を提案する。
通常主流の基盤モデルで使用される事前トレーニングデータのわずか10分の1に基づいて、CAREは33のダウンストリームベンチマークでより優れた平均性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:01:54 GMT)
From Pairs to Sequences: Track-Aware Policy Gradients for Keypoint Detection [23.4] キーポイントベースのマッチングは、Structure-from-Motion (SfM) やSLAMといった現代の3Dビジョンシステムの基本コンポーネントである。
本稿では,キーポイントを直接画像シーケンス上で最適化する新しいエンドツーエンド強化学習フレームワークであるTraqPointを紹介する。
私たちの中核的なイノベーションは、複数のビューにまたがるキーポイントの一貫性と特異性を共同で促進する、トラックアウェアの報酬メカニズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:38:48 GMT)
CCCaption: Dual-Reward Reinforcement Learning for Complete and Correct Image Captioning [23.3] CCCaption: 専用微調整コーパスを備えた双方向逆強化学習フレームワークについて紹介する。
完全性のために、私たちは多様なLVLMを使用して、画像を一連のビジュアルクエリに切り離し、これらのクエリにもっと答えるキャプションに報いる。
正当性については,サブキャプションクエリの正当性を検証することによって,幻覚を含む字幕を罰する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:34:26 GMT)
FlowPortrait: Reinforcement Learning for Audio-Driven Portrait Video Generation [23.1] FlowPortraitは、オーディオ駆動のポートレートアニメーションのための強化学習フレームワークである。
高品質なトーキーヘッドビデオを生成し、ポートレートアニメーションにおける強化学習の有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:08:15 GMT)
HELIOS: Harmonizing Early Fusion, Late Fusion, and LLM Reasoning for Multi-Granular Table-Text Retrieval [23.0] テーブルテキスト検索は、関連するテーブルとテキストを検索して、オープンドメインの質問応答をサポートすることを目的としている。
既存の研究では、早期または後期の融合を用いるが、限界に直面している。
両アプローチの強みを組み合わせたHELIOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:42:24 GMT)
Sparsity Induction for Accurate Post-Training Pruning of Large Language Models [23.0] PTS(Post-training Sparsity)は、高密度ネットワークから重みを取り除き、モデルコストを削減する。
しかし、原生の密度の強い行列は疎度を欠いているため、重量を直接除去する既存のアプローチはモデル状態を破壊している。
刈り込み前の分布レベルと特徴レベルの両方において,より高い疎度に向けてモデルを促進するスペーサ性誘導法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:25:01 GMT)
WaveSSM: Multiscale State-Space Models for Non-stationary Signal Attention [23.0] 状態空間モデル(SSM)は、長距離シーケンスモデリングの強力な基盤として登場した。
本稿では,ウェーブレットフレーム上に構築されたSSMの集合であるemphWaveSSMを紹介する。
我々のキーとなる観察は、ウェーブレットフレームが時間次元の局所的な支持を与え、正確な局所化を必要とするタスクに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:27:22 GMT)
Biomechanical Comparisons Reveal Divergence of Human and Humanoid Gaits [22.6] 生物学的構造と機械構造の間には根本的な相違があるため、脚のあるロボットで人間のような移動を実現することは依然として困難である。
本研究では,人間と二足歩行ロボットの運動的・運動的相違を定量化する歩行多様性分析フレームワーク(GDAF)を提案する。
我々は、最先端のヒューマノイドコントローラから高速連続型ヒューマノイド移動データセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:59:16 GMT)
EditFlow: Benchmarking and Optimizing Code Edit Recommendation Systems via Reconstruction of Developer Flows [22.6] コード編集のための大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい進歩を遂げているが、最近の実証研究により、技術的正確性と開発者の生産性の根本的な切り離しが明らかになった。
本稿では、開発者の編集フローの再構築を通じて、後続のコード編集レコメンデーションシステムのベンチマークと最適化を行うEditFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:02:45 GMT)
Dynamic Multimodal Activation Steering for Hallucination Mitigation in Large Vision-Language Models [22.5] LVLM(Large Vision-Language Models)は、視覚言語タスクにおいて優れた性能を示すが、幻覚に苦しむ。
本研究では,幻覚軽減のためのトレーニング不要アプローチである動的マルチモーダルアクティベーションステアリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:10:00 GMT)
Dual-Regime Hybrid Aerodynamic Modeling of Winged Blimps With Neural Mixing [22.1] Winged blimpsは、1つのモデルで適切に捕獲できない異なる空気力学系で作動する。
本稿では、固定翼空力結合モデル(ACM)と一般化ドラッグモデル(GDM)を統合したハイブリッド空力モデリングフレームワークを提案する。
提案手法はRGBlimpプラットフォーム上で,実世界の1,320の飛行軌道からなる大規模実験により検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:59:50 GMT)
WHOLE: World-Grounded Hand-Object Lifted from Egocentric Videos [21.7] WHOLEは、エゴセントリックなビデオから世界空間における手と物体の動きをホログラムに再構築する手法である。
本研究は,手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手・手
この共同生成的再構成は、手とオブジェクトを別々に処理し、後処理するアプローチを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:59:10 GMT)
Attention to Neural Plagiarism: Diffusion Models Can Plagiarize Your Copyrighted Images! [21.6] 我々は、新しいニューラルモデルによって引き起こされる重要な脅威、すなわちデータプラジャリズムを強調します。
最新のニューラルモデルは、ウォーターマーキング技術によって保護された場合でも、著作権のある画像を複製する方法を実証する。
本稿では,著作権データの複製を偽造するか,著作権あいまいさを導入するニューラルプラジャリズムに対する一般的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:08:08 GMT)
C$^{2}$TC: A Training-Free Framework for Efficient Tabular Data Condensation [21.3] C$2$TC(Class-Adaptive Clustering for Tabular Condensation)は、データセットの縮合のためのトレーニング不要のフレームワークである。
C$2$TCは、最先端のベースラインよりも少なくとも2桁の効率を改善する。
10の実世界のデータセットの実験では、C$2$TCは最先端のベースラインよりも少なくとも2桁の効率を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:25:24 GMT)
QuantVLA: Scale-Calibrated Post-Training Quantization for Vision-Language-Action Models [21.0] 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） (Wed, 25 Feb 2026 17:11:08 GMT)
Learning to Drive is a Free Gift: Large-Scale Label-Free Autonomy Pretraining from Unposed In-The-Wild Videos [20.7] オンラインで利用できるエゴ中心の運転ビデオは、自動運転のための豊富な視覚的データを提供する。
本研究では,未提示ビデオから直接自律運転表現を学習するための,ラベルのない教師誘導型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:38:53 GMT)
OTPrune: Distribution-Aligned Visual Token Pruning via Optimal Transport [20.6] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、強力な視覚言語推論を実現するが、冗長な視覚トークンによって高い推論コストを被る。
最近の研究は、推論を加速するために視覚的トークンプルーニングを探求する一方で、既存のプルーニング手法は、視覚的表現の基盤となる分布構造を見落としている。
本稿では,最適輸送による分散アライメントとしてプルーニングを定式化する,トレーニング不要のフレームワークOTPruneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:48:00 GMT)
The Art of Efficient Reasoning: Data, Reward, and Optimization [20.5] 大規模言語モデル(LLM)は、スケールしたChain-of-Thought(CoT)推論の恩恵を受けるが、計算オーバーヘッドも重い。
効率的な推論は、短くて正確な思考軌道のインセンティブを、典型的には強化学習(RL)による報酬形成によって達成することを目的としている
統一されたプロトコルで広範な実験(約0.2万GPU時間)を行い、トレーニングプロンプトとロールアウト、報酬形成、最適化戦略をデコンストラクションします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:40:11 GMT)
Iterative Closed-Loop Motion Synthesis for Scaling the Capabilities of Humanoid Control [20.5] 本稿では,クローズドループ自動モーションデータ生成と反復フレームワークを提案する。
武道、ダンス、戦闘、スポーツ、体操など、リッチなアクションセマンティクスを備えた高品質なモーションデータを生成することができる。
PHC単主トラッカーでは、AMASSデータセットサイズの約1/10しか使用せず、テストセットの平均故障率(2201クリップ)をベースラインと比較して45%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:52:37 GMT)
Generalisation of RLHF under Reward Shift and Clipped KL Regularisation [20.5] 我々は、人間フィードバック(RLHF)からの強化学習のための一般化理論を開発する。
RLHFは、現在のポリシーを自身のロールアウトで最適化する一方、報奨モデルは、事前または混合の行動ポリシーからの選好データに基づいて訓練される。
本稿では,RLHFの一般化境界について述べる。この一般化誤差は,プロンプトとロールアウトによるサンプリング誤差,報酬シフト誤差,KLクリッピング誤差から生じることを示唆する。
この理論は、(1)最適なKLクリッピング閾値、(2)プロンプト、ロールアウト、および選好データにおける予算配分において、実用的な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:36:17 GMT)
Learning to Collaborate via Structures: Cluster-Guided Item Alignment for Federated Recommendation [20.4] フェデレートされたレコメンデーションは、機密性の高いユーザインタラクションデータをローカルに保ちながら、分散クライアント間のコラボレーティブモデルトレーニングを促進する。
我々は、アップロードされた埋め込みをコンパクトなクラスタラベルに変換するフレームワークであるCluster-Guided FedRecフレームワーク(CGFedRec)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:39:47 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） (Wed, 25 Feb 2026 16:39:12 GMT)
Leveraging large multimodal models for audio-video deepfake detection: a pilot study [20.2] AV-LMMDetectは、教師付き微調整(SFT)大型マルチモーダルモデルで、AVDを誘導するye/no分類として、"このビデオは本物か偽なのか?
Qwen 2.5 Omni上に構築され、ディープフェイク検出のためにオーディオストリームとビジュアルストリームを共同で分析し、軽量なLoRAアライメントとオーディオ-ビジュアルエンコーダフルチューニングの2段階でトレーニングされている。
FakeAVCeleb と Mavos-DD では、AV-LMMDetect が以前の手法にマッチしたり、超えたりして、Mavos-DD データセットに新しい技術状態を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:39:08 GMT)
OmniZip: Learning a Unified and Lightweight Lossless Compressor for Multi-Modal Data [20.1] ロスレス圧縮は効率的なデータストレージと伝送に不可欠である。
マルチモーダルデータのための統一軽量圧縮機である textbf OmniZip を提案する。
軽量なバックボーン上に構築されたOmniZipには,3つの重要なコンポーネントが組み込まれ,効率的なマルチモーダル圧縮を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:51:08 GMT)
Disentangling Shared and Target-Enriched Topics via Background-Contrastive Non-negative Matrix Factorization [20.0] 背景コントラスト非負行列分解(モデル)を導入する。
モデルは、ターゲットデータセットとマッチした背景を共同で分解することで、ターゲットに富んだ潜在トピックを抽出する。
これは、死後の抑うつ性脳の単一細胞RNA-seqにおける疾患関連プログラムを含む、従来の方法によって明らかにされていないシグナルを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:34:07 GMT)
SELAUR: Self Evolving LLM Agent via Uncertainty-aware Rewards [19.8] 大規模言語モデル(LLM)は、多段階意思決定エージェントとしてますます多くデプロイされている。
不確実性はモデルの信頼性を反映し、探索が必要な場所を明らかにし、失敗した軌道でも貴重な学習手段を提供する。
報酬設計に不確実性を直接組み込んだ強化学習フレームワークである、不確実性を意識したRewardsによる自己進化型LLMエージェントSELAURを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:50:58 GMT)
WeatherCity: Urban Scene Reconstruction with Controllable Multi-Weather Transformation [19.5] 本研究では,4次元都市景観復元と天気編集のための新しい枠組みであるWeatherCityを提案する。
具体的には,テキスト誘導画像編集モデルを用いて,背景画像のフレキシブルな編集を実現する。
本フレームワークは,4次元再構成と気象編集において,フレキシブルな制御性,高忠実度,時間的一貫性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:44:12 GMT)
The Swarm Intelligence Freeway-Urban Trajectories (SWIFTraj) Dataset - Part II: A Graph-Based Approach for Trajectory Connection [19.3] 本稿では,UAVスワムによって捕捉された車両軌跡を連結するグラフに基づく新しい手法を提案する。
フレキシブルなUAVレイアウトを表すために、非指向グラフを構築し、最適な時間オフセットを推定する自動時間アライメント法を開発した。
実世界の実験の結果、時間アライメント誤差は3フレーム以内であり、約0.1秒であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:35:24 GMT)
From Comprehension to Reasoning: A Hierarchical Benchmark for Automated Financial Research Reporting [19.1] FinReasoningは、中国のリサーチレポート生成を3段階に分解するベンチマークだ。
評価結果に基づいて、FinReasoningはほとんどのモデルが理解と実行のギャップを示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:44:58 GMT)
HEARTS: Benchmarking LLM Reasoning on Health Time Series [19.0] HEARTS(Health Reasoning over Time Series)は,大規模言語モデル(LLM)の階層的推論能力を評価するための統一ベンチマークである。
HEARTSは12の健康ドメインと20のシグナルモダリティにわたる16の現実世界のデータセットを統合し、4つのコア機能にグループ化された110のタスクの包括的な分類を定義している。
20K以上の試料を用いて14種類の最先端LCMを評価した結果,興味深い結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:23:23 GMT)
Lumosaic: Hyperspectral Video via Active Illumination and Coded-Exposure Pixels [19.0] Lumosaic(ルモザイク)は、ダイナミックシーンのリアルタイムキャプチャ用に設計された、コンパクトなアクティブハイパースペクトルビデオシステムである。
提案手法では、狭帯域LEDアレイと、高速で1画素当たりの露光制御が可能な符号化された露光画素カメラを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:42:44 GMT)
Trie-Aware Transformers for Generative Recommendation [18.9] 本稿では,TrieRecを提案する。TrieRecは,トランスフォーマーを構造的帰納バイアスで拡張する,トリエアウェアな生成レコメンデーション手法である。
3つの代表的なGRバックボーン内にTrieRecを実装し、実際の4つのデータセットの平均8.83%の改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:25:16 GMT)
Muon+: Towards Better Muon via One Additional Normalization Step [18.8] 我々は,ミュオンの簡易かつ効果的な拡張,すなわちミュオン+を提案する。
モデルスケールとアーキテクチャの広範な事前学習実験を通じて,Muon+の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:04:00 GMT)
Virtual Biopsy for Intracranial Tumors Diagnosis on MRI [18.8] 重要な機能を制御するエロークエント脳領域に位置する頭蓋内腫瘍は、重要な診断上の課題を呈している。
生検は出血や神経学的障害の固有のリスクを持ち、腫瘍の空間的不均一性によるサンプリングバイアスに苦慮している。
本稿では, 標準化のためのMRI-Processor, 弱監督による粗大な局所化のための視覚言語モデルを用いた腫瘍ローカライザ, 局所的な識別特徴をグローバルな文脈で表現するMasked Channel Attention機構を備えたAdaptive-Diagnoserを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:14:30 GMT)
Easy to Learn, Yet Hard to Forget: Towards Robust Unlearning Under Bias [18.8] CUPIDは、異なるバイアスを持つサンプルが、異なるロスランドスケープのシャープネスを示すという観察から着想を得た、新しいアンラーニングフレームワークである。
提案手法はまず, サンプルのシャープネスに基づいて, 誤差セットを因果および偏差近似サブセットに分割し, モデルパラメータを因果経路と偏差経路に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:48:51 GMT)
LiREC-Net: A Target-Free and Learning-Based Network for LiDAR, RGB, and Event Calibration [18.5] LiREC-Netは、目標のない学習ベースのキャリブレーションネットワークであり、複数のセンサモダリティペアを共同で校正する。
我々は,その3次元特性と投影深度マップの両方から計算機能を利用する共有LiDAR表現を導入する。
我々のLiREC-Netは、バイモーダルモデルとの競合性能を達成し、トライモーダルユースケースの新しい強力なベースラインを設定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:08:14 GMT)
NoRD: A Data-Efficient Vision-Language-Action Model that Drives without Reasoning [18.3] NORD(No Reasoning for Driving)は、自動運転のための新しいビジョン言語アクションモデルである。
60%のデータで微調整され、推論アノテーションがなく、結果としてトークンが3倍少なくなる。
我々はNORDが難易度バイアスを克服するためにGRPO(Dr. GRPO)を組み込むことによって難易度バイアスを克服していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:03:47 GMT)
RGB-Event HyperGraph Prompt for Kilometer Marker Recognition based on Pre-trained Foundation Models [18.0] イベントカメラの認識システムへの統合について検討し、低照度環境、高速シナリオ、低消費電力の利点を生かした。
具体的には,KMR(Kilometer Marker Recognition)に注目した。
5,599組の同期RGB-Eventサンプルを含む,最初の大規模RGB-EventデータセットであるEvMetro5Kを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:34:15 GMT)
Tracing Copied Pixels and Regularizing Patch Affinity in Copy Detection [18.0] 画像コピー検出(ICD)は、画像ペア間の操作されたコンテンツを、頑健な特徴表現学習によって識別することを目的としている。
自己教師付き学習(SSL)は高度なICDシステムを備えているが、既存のビューレベルのコントラスト法は、微粒な対応学習が不十分なため、洗練された編集に苦慮している。
この制限には、2つの重要な革新を通じて、編集コンテンツに固有の幾何学的トレーサビリティを活用することで対処する。
まず、PixTrace - 編集変換間の空間マッピングを明示的に維持するピクセル座標追跡モジュールを提案する。第2に、PixTraceの重なり比を用いてパッチ親和性を規則化する幾何学的ガイド付きコントラスト損失であるCopyNCEを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:43:48 GMT)
EgoAVFlow: Robot Policy Learning with Active Vision from Human Egocentric Videos via 3D Flow [18.0] EgoAVFlowは、共有された3Dフロー表現を通じて、エゴセントリックなビデオから操作とアクティブなビジョンを学ぶ。
EgoAVFlowは,従来のヒトデモベースラインより一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:50:51 GMT)
DuCCAE: A Hybrid Engine for Immersive Conversation via Collaboration, Augmentation, and Evolution [17.8] 本研究では,Baidu 検索に没入型会話のためのハイブリッドエンジンである DuCCAE (Conversation while Collaboration with Augmentation and Evolution) を提案する。
DuCCAEは非同期エージェント実行からリアルタイム応答生成を分離し、共有状態を介して同期する。
我々は,DuCCAEがエージェント実行の信頼性と対話品質において,厳格なリアルタイム予算に適合するレイテンシを低減しつつ,高いベースラインを達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:46:54 GMT)
FewMMBench: A Benchmark for Multimodal Few-Shot Learning [17.7] FewMMBenchは、MLLM(Multimodal large language model)を評価するために設計された包括的なベンチマークである。
ゼロショット,少数ショット,CoT増設数ショット設定で6種類のモデルファミリーから26個のオープンウェイトMLLMを評価した。
以上の結果から,命令調整モデルではゼロショット性能は高いが,デモやCoT推論を付加することで,最小限あるいは最小限の利益を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:30:18 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） (Wed, 25 Feb 2026 01:57:23 GMT)
Meenz bleibt Meenz, but Large Language Models Do Not Speak Its Dialect [17.5] メエンツェリッシュ(Meenzerisch)は、ドイツのマインツで話されている方言である。
Meenzerischは、他の多くのドイツの方言と共通する運命の絶望の瀬戸際にいる。
この研究は、メンツェリッシュに明示的に焦点をあてたNLPの分野における最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:49:29 GMT)
PPCR-IM: A System for Multi-layer DAG-based Public Policy Consequence Reasoning and Social Indicator Mapping [17.5] PPCR-IMは、DAGに基づく結果推論と社会指標マッピングのためのシステムである。
各ポリシエピソードに対して、DAG、インジケータマッピング、および3つの評価尺度を含む構造化レコードを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:23:20 GMT)
ProactiveMobile: A Comprehensive Benchmark for Boosting Proactive Intelligence on Mobile Devices [17.4] 本稿では,プロアクティブなモバイルエージェント開発のためのベンチマークであるProactiveMobileを紹介する。
プロアクティブタスクは、デバイス上のコンテキスト信号の4次元にわたる潜在ユーザ意図を推測するものとして形式化されている。
このベンチマークは成功率19.15%で、実験ではo1 (15.71%) と GPT-5 (7.39%) を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:32:37 GMT)
NESTOR: A Nested MOE-based Neural Operator for Large-Scale PDE Pre-Training [17.3] ネストしたMixture-of-Experts(MoE)フレームワークに基づく大規模PDE事前学習ニューラルオペレータを提案する。
我々のモデルは与えられた入力に対して最も適した専門家ネットワークを選択的に活性化することができ、一般化と転送性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:08:46 GMT)
SF3D-RGB: Scene Flow Estimation from Monocular Camera and Sparse LiDAR [17.2] 本稿では,2次元単眼画像と3次元点雲を用いたスパースシーンフロー推定のためのディープラーニングアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャはエンド・ツー・エンドのモデルで、まず各モダリティから情報を機能にエンコードし、それらを融合させます。
実験により,提案手法は単一モダリティ法より優れ,実世界のデータセット上でのシーンフローの精度が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:03:42 GMT)
Automatic Map Density Selection for Locally-Performant Visual Place Recognition [16.9] 本稿では,対象環境からの参照トラバースのペアを用いて,適切な地図密度を自動的に選択する動的VPRマッピング手法を提案する。
提案システムは,少なくともユーザによって特定された環境の割合に対して,特定ローカルリコールレベルを一貫して達成または超過することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:03:34 GMT)
How to Take a Memorable Picture? Empowering Users with Actionable Feedback [16.7] 本稿では,自動モデルがユーザに対して動作可能な人間解釈可能なガイダンスを提供するための,MemFeed(MemFeed)のタスクを紹介する。
また,覚えやすさ向上のために,自然言語で具体的な提案を行うための最初のアプローチであるMemCoachについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:02:35 GMT)
TiMi: Empower Time Series Transformers with Multimodal Mixture of Experts [16.5] LLMの因果推論能力を解き放つために,マルチモーダル・ミックス・オブ・エキスパート(TiMi)を用いた時系列変換器を提案する。
因子と時系列の両方をシームレスに予測に統合するために,Multimodal Mixture-of-Experts (MMoE) モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:51:03 GMT)
Revisiting the Bertrand Paradox via Equilibrium Analysis of No-regret Learners [16.5] 本研究では,非増加需要関数を用いた離散的Bertrand価格ゲームについて検討する。
我々は,非学習者を用いて企業が価格を設定できる繰り返しゲームモデルを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:32:23 GMT)
Quantum criticality in open quantum systems from the purification perspective [16.4] オープン量子系は、対称性に保護されたトポロジカルおよび自発的対称性を破るパラダイムを超える混合状態相をホストする。
一次元システムにおける全ての混合状態位相を特徴付ける浄化に基づくフレームワークを開発する。
ピラミッド対称性を破る領域や立方体中心に完全に対称性を破る位相を含む豊富な位相構造を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:57:44 GMT)
Off-The-Shelf Image-to-Image Models Are All You Need To Defeat Image Protection Schemes [16.3] 我々は、簡単なテキストプロンプトを用いて、既製のイメージ・ツー・イメージGenAIモデルをジェネリック・デノイザとして再利用できることを示します。
以上の結果から,現在の画像保護の状況において,重要かつ広範囲な脆弱性が指摘され,多くのスキームが誤ったセキュリティ感覚をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:46:30 GMT)
Mitigating Preference Leakage via Strict Estimator Separation for Normative Generative Ranking [16.2] 現在の評価は円度と好みの漏れに悩まされている。
我々は, 監視を厳格に分離する漏出のない2Judgeフレームワーク(Judge B)を, 評価(Judge A)から導入する。
以上の結果から, 微妙な文化的嗜好を, 漏れることなく効率の良いランク付けに抽出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:31:56 GMT)
MEDSYN: Benchmarking Multi-EviDence SYNthesis in Complex Clinical Cases for Multimodal Large Language Models [16.1] MLLM(Multimodal large language model)は医学的応用において大きな可能性を示しているが、既存のベンチマークでは現実の臨床的複雑さを正しく捉えていない。
MEDSYN(MEDSYN)は,高度に複雑な臨床症例の多言語的マルチモーダル・ベンチマークであり,最大7種類の視覚的臨床証拠(CE)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:33:33 GMT)
Multiview Progress Prediction of Robot Activities [16.1] 本稿では,ロボット操作タスクにおける動作進行予測のためのマルチビューアーキテクチャを提案する。
モバイルALOHA実験は,提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:19:00 GMT)
FIRE: A Comprehensive Benchmark for Financial Intelligence and Reasoning Evaluation [16.1] LLMの理論的財務知識と実践的なビジネスシナリオを扱う能力の両方を評価するために設計されたベンチマークであるFIREを紹介する。
理論的評価のために,広く認知されている財務試験から抽出された多様な試験問題を整理する。
実世界の金融業務におけるLLMの実践的価値を評価するために,複雑な金融分野を分類する体系的評価行列を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:53:56 GMT)
GeCo-SRT: Geometry-aware Continual Adaptation for Robotic Cross-Task Sim-to-Real Transfer [16.1] 実世界のロボットシステムに低コストのシミュレーションデータを適用するためには,シム・トゥ・リアルのギャップを埋めることが重要である。
従来の方法は、それぞれのトランスファーを独立した取り組みとして扱うことで、著しく制限されている。
我々は,反復的伝達を横断する知識蓄積を中心とした,連続的なクロスタスク・シミュレートパラダイムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:34:37 GMT)
RABot: Reinforcement-Guided Graph Augmentation for Imbalanced and Noisy Social Bot Detection [16.1] ソーシャルボット検出は、オンライン情報エコシステムの整合性を保護するために重要である。
最近のグラフニューラルネットワーク(GNN)ソリューションは強力な結果をもたらすが、2つの実践的な課題によって妨げられている。
強化誘導グラフ強化社会ボット検出器(RABot)を提案する。
RABotは、局所的な部分グラフ内の少数派クラスの埋め込みを線形に補間する、近隣対応のオーバーサンプリング戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:02:57 GMT)
Extending Sequence Length is Not All You Need: Effective Integration of Multimodal Signals for Gene Expression Prediction [15.8] 現在のモデルでは、ロングシーケンスモデリングは性能を低下させる可能性がある。
その代わり、ターゲット遺伝子に近いマルチモーダルなエピゲノミクス信号がより重要であることが判明した。
異なる背景近位状態を表すために高次元のエピジェノミック特徴の複数組み合わせを学習するフレームワークであるPrismを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:16:21 GMT)
DualWeaver: Synergistic Feature Weaving Surrogates for Multivariate Forecasting with Univariate Time Series Foundation Models [15.6] 学習可能で構造的に対称なサロゲート級数を用いた多変量予測にユニTSFM(Uni-TSFM)を適用するフレームワークであるDualWeaverを提案する。
さまざまな実世界のデータセットの実験では、DualWeaverは最先端の多変量予測器を精度と安定性の両方で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:13:12 GMT)
EyeLayer: Integrating Human Attention Patterns into LLM-Based Code Summarization [15.6] EyeLayerは、人間の視線パターンを組み込んだ軽量の注意増進モジュールである。
私たちはEyeLayerが標準メトリクス間で強い微調整ベースラインを一貫して上回っていることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:04:39 GMT)
VasGuideNet: Vascular Topology-Guided Couinaud Liver Segmentation with Structural Contrastive Loss [15.5] 本稿では,血管トポロジで明示的にガイドされた最初のCouinaudセグメンテーションフレームワークであるVasGuideNetを提案する。
VasGuideNetのDiceスコアは83.68%、RVDは76.65%、RVDは1.68と7.08である。
UNETR、Swin UNETR、G-UNETR++などの代表的ベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:50:48 GMT)
Learning Agile and Robust Omnidirectional Aerial Motion on Overactuated Tiltable-Quadrotors [15.5] 本研究は, 過動型傾斜四角形における全方向空中運動制御のための強化学習について検討する。
本稿では,目標ポーズに到達するための協調ロータ接合動作の効率的な獲得を可能にする学習ベース制御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:13:25 GMT)
Following the Diagnostic Trace: Visual Cognition-guided Cooperative Network for Chest X-Ray Diagnosis [15.5] 協調診断パラダイムを実現するために,視覚認知誘導協調ネットワーク(VCC-Net)を提案する。
VCC-Netは視覚認知(VC)を中心に、視線追跡やマウスなどの臨床的に互換性のあるインターフェースを使用して、診断中の放射線医の視覚的検索の痕跡や注意パターンを捉えている。
公開データセットであるSIIM-ACR、EGD-CXR、自己構築されたTB-Mouseデータセットの実験は、それぞれ88.40%、85.05%、92.41%の分類精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:35:22 GMT)
Learning in the Null Space: Small Singular Values for Continual Learning [15.5] NESS (Null-space Estimated from Small Singular value) は、勾配操作ではなく、重み空間に直交性を直接適用する手法である。
NESSは各層の入力表現の最小特異値を用いて近似ヌル空間を構築し、この部分空間に制約されたコンパクトローランク適応(LoRA)によるタスク固有の更新をパラメータ化する。
3つのベンチマークデータセットの理論的解析と実験により、連続学習における小さな特異値の役割が強調され、タスク間の競合性能、低い忘れ込み、安定した精度が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:55:06 GMT)
A 1/R Law for Kurtosis Contrast in Balanced Mixtures [15.4] クルトーシスに基づく独立成分分析は、幅広いバランスの取れた混合物を弱める。
有効幅が$R_mathrmeff$の標準化された射影に対して、人口超過は$|(y)|=O(_max/R_mathrmeff)$に従う。
また、emphpurification -- selecting $m!ll!R$ sign-consistent sources -- restores $R$-independent contrast $ (1/m)$, with a simple data.
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:01:01 GMT)
Structurally Aligned Subtask-Level Memory for Software Engineering Agents [15.2] 大規模言語モデル(LLM)は、自律ソフトウェア工学(SWE)エージェントとして大きな可能性を示している。
最近の研究は、これらのエージェントを長期的推論をサポートするメモリ機構で強化することを検討した。
本稿では,メモリの記憶,検索,更新をエージェントの機能的分解と整合させる構造アライメントされたサブタスク・レベルメモリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:13:25 GMT)
Learning to reconstruct from saturated data: audio declipping and high-dynamic range imaging [15.2] この研究は、自己教師付き学習を、クリップされた測定から音声と画像を復元する非線形問題に拡張する。
飽和信号のみからの再構成を学習するための十分な条件と自己管理的損失を提供する。
オーディオデータと画像データの両方で実験したところ、提案手法は完全な教師付きアプローチと同じくらい効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:37:14 GMT)
EndoDDC: Learning Sparse to Dense Reconstruction for Endoscopic Robotic Navigation via Diffusion Depth Completion [15.1] 本研究では,深度勾配特徴を持つ画像,スパース深度情報を統合した内視鏡深度補完法であるEndoDDCを提案する。
提案手法は, 深度精度とロバスト性の両方において, 最先端モデルより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:21:49 GMT)
LLM4Cov: Execution-Aware Agentic Learning for High-coverage Testbench Generation [14.9] 実行対応のLLMエージェントは、ツールフィードバックから学ぶための有望なパラダイムを提供するが、そのようなフィードバックは高価で入手が遅いことが多い。
決定論的評価器によって導かれるメモリレス状態遷移として検証をモデル化するオフラインエージェント学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:49:09 GMT)
veScale-FSDP: Flexible and High-Performance FSDP at Scale [14.9] 本稿では,フレキシブルなシャーディングフォーマットであるRaggedShardと構造対応計画アルゴリズムを組み合わせたFSDPシステムであるveScale-FSDPを紹介する。
veScale-FSDPは既存のFSDPシステムよりも566%高いスループットと1630%低いメモリ使用率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:55:43 GMT)
Jumping Control for a Quadrupedal Wheeled-Legged Robot via NMPC and DE Optimization [14.9] 四足歩行ロボットは、足歩行と車輪移動の利点を組み合わせて、より優れた移動性を実現する。
ダイナミックジャンプの実行は、車輪付きの脚によって導入された追加の自由度のために、依然として重要な課題である。
そこで本研究では,アジャイル運動のための小型の車輪付き脚ロボットを開発し,新しい動き制御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:13:59 GMT)
Exponential speedup in measurement property learning with post-measurement states [14.8] 測定後の量子状態は、測定学習のための質的に新しい決定的な資源である。
本結果は,実用的な量子認証プロトコルの設計に潜在的に意味があることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:15:24 GMT)
Decoding as Optimisation on the Probability Simplex: From Top-K to Top-P (Nucleus) to Best-of-K Samplers [14.6] 復号化は、原則化された最適化レイヤとして理解されるべきである、と私たちは主張する。
この単一のテンプレートは、特別なケースとしてgreedyデコーディング、Softmaxサンプリング、Top-K、Top-P、Sparsemaxスタイルのスパーシリティを回復する。
例えば,MATH500のQwen2.5-Math-7Bを高サンプリング温度で+18.6%の精度で精度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:47:28 GMT)
DHP: Efficient Scaling of MLLM Training with Dynamic Hybrid Parallelism [14.5] Dynamic Hybrid Parallelism (DHP) は、MLLMトレーニング中に通信グループと並列性を適応的に再構成する効率的な戦略である。
DHPはMegatron-LMとDeepSpeedを大きく上回り、トレーニングのスループットで最大1.36ドルのスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:11:53 GMT)
SEF-MAP: Subspace-Decomposed Expert Fusion for Robust Multimodal HD Map Prediction [14.5] 堅牢なマルチモーダルHDマップ予測のためのサブスペース・エクスプット・フュージョンフレームワークSEFMAPを提案する。
主要なアイデアは、BEV機能を4つのセマンティックサブスペース(LiDAR-private、Image-private、Shared、Interaction)にまとめることである。
nuScenesとArgoverse2ベンチマークの実験は、SEFMAPが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:32:23 GMT)
When More Is Less: A Systematic Analysis of Spatial and Commonsense Information for Visual Spatial Reasoning [14.4] 視覚的空間的推論のための情報注入の仮説駆動分析を行う。
より多くの情報が必ずしもより良い推論をもたらすとは限らないことが分かっています。
これらの知見は,タスク整合性情報注入の重要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:22:48 GMT)
Overview of the CXR-LT 2026 Challenge: Multi-Center Long-Tailed and Zero Shot Chest X-ray Classification [14.3] 我々は,CXR-LT 2026チャレンジを提示する。
このベンチマークの第3回では、PadChestとNIH Chest X線データセットから145,000以上のイメージで構成されるマルチセンターデータセットが導入されている。
課題は,(1)既知の30のクラスに対するロバストなマルチラベル分類,(2)未発見の6つのレアな病気クラスへのオープンワールド一般化,の2つの中核課題を定義する。
トップパフォーマンスチームの結果を報告し、平均的平均精度(mAP)、AUROC、F1スコアで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:39:21 GMT)
SurGo-R1: Benchmarking and Modeling Contextual Reasoning for Operative Zone in Surgical Video [14.3] 本稿では,Go Zone境界ボックスを付加したラパロスコープフレームのベンチマークであるResGoを紹介する。
次に,マルチターン位相-then-goアーキテクチャを用いてRLHFを最適化したSurGo-R1を提案する。
目に見えない手順では、SurGo-R1は76.6%の位相精度、32.7 mIoU、54.8%のハードコア精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:11:45 GMT)
CASR: A Robust Cyclic Framework for Arbitrary Large-Scale Super-Resolution with Distribution Alignment and Self-Similarity Awareness [14.0] CASRは単純だが高効率な環状SRフレームワークであり、超磁化を非分布スケール遷移の列として再構成する。
この設計は、任意のスケールで安定な推論を保証し、単一のモデルしか必要としない。
単一モデルのみを用いながら, 分布のドリフトを著しく低減し, 長距離テクスチャの整合性を保ち, 極端倍率でも優れた一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:05:51 GMT)
LARFT: Closing the Cognition-Action Gap for Length Instruction Following in Large Language Models [13.8] LARFT(Length-Aware Reinforcement Fine-Tuning)を提案する。
LARFTは、長さ指向強化学習と後眼長認識を統合している。
実験により、LARFTは既存のベースラインより優れており、ベンチマーク後の3つの長さの命令に対して+20.92ポイントの平均的な改善が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:34:21 GMT)
Probing the Geometry of Diffusion Models with the String Method [13.8] 本稿では,学習スコア関数の下で曲線を進化させることにより,サンプル間の連続経路を計算する文字列法に基づくフレームワークを提案する。
再訓練なしで 事前訓練されたモデルで 運用する 我々のアプローチは 3つの体制の間を補間する
画像拡散モデルでは、MEPは高解像度であるが非現実的な「カルトゥーン」画像を含み、最大値が非現実的であることを示す。
タンパク質構造予測では,静的構造を訓練したモデルから直接,転移性コンバータ間の遷移経路を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:10:59 GMT)
Learning Recursive Multi-Scale Representations for Irregular Multivariate Time Series Forecasting [13.7] 本稿では,不規則な多変量時系列予測のための再帰的マルチスケールモデリング手法であるReIMTSを提案する。
再サンプリングの代わりに、ReIMTSはタイムスタンプを変更せず、各サンプルを徐々に短い時間でサブサンプルに分割する。
実験では、さまざまなモデルと実世界のデータセットにわたる予測タスクにおいて、平均的なパフォーマンス改善が27.1%であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:14:42 GMT)
Global River Forecasting with a Topology-Informed AI Foundation Model [13.5] GraphRiverCast(GRC)は、グローバルな河川システムにおける河川流体力学をシミュレートするために設計されたトポロジーインフォームドAI基盤モデルである。
7日間のグローバルな擬似ヒンドキャストでは、GRC-ColdStartは堅牢なスタンドアロンシミュレータとして機能し、ナッシュ・サトクリフ効率(NSE)はおよそ0.82である。
事前トレーニングと微調整の戦略によって局所的に適応した場合、GRCは物理学ベースのAIベースラインと局所的にトレーニングされたAIベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:23:01 GMT)
Global Sequential Testing for Multi-Stream Auditing [13.4] 機械学習システムの性能を継続的に監査し、異常な振る舞いを素早く検出することが重要である。
これは、$k$のデータストリームとグローバルなヌル仮説によるシーケンシャルな仮説テスト問題としてモデル化できる。
実験マーチンガレットとトレードオフの異なるマーチンガレットを、異なる、疎い、あるいは密度の高い代替仮説の下で、期待停止時間にマージングするアイデアを用いて、新しいシーケンシャルテストを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:10:45 GMT)
DynamicGTR: Leveraging Graph Topology Representation Preferences to Boost VLM Capabilities on Graph QAs [13.4] VLM(Vision-Language Models)は、様々な領域にわたるゼロショット質問応答(QA)のための汎用的なソリューションとして登場した。
推論中に各クエリに対して最適なGTRを動的に選択する$mboxDynamicGTR$フレームワークを提案する。
実験により、DynamicGTRはVLMベースのグラフアルゴリズムのQA性能を向上するだけでなく、合成グラフアルゴリズムのタスクからトレーニングされた経験を実世界のアプリケーションに転送することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:45:45 GMT)
CLIP Is Shortsighted: Paying Attention Beyond the First Sentence [13.2] トレーニング中に要約文を削除するDeBias-CLIPを導入し,全トークン位置を分散するために文サブサンプリングとテキストトークンパディングを適用した。
DeBias-CLIPは、最先端の長文検索を実現し、短文検索を改善し、文順置換に敏感でない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:27:00 GMT)
DWA-KD: Dual-Space Weighting and Time-Warped Alignment for Cross-Tokenizer Knowledge Distillation [13.1] 本稿では,新しいクロストケナイザー蒸留フレームワークであるDWA-KDについて紹介する。
トークンレベルでは、DWA-KDは教師表現を学生空間にマッピングし、その逆をKL(Kullback-Leibler divergence)を通して二重空間KDを実行する。
シーケンスレベルでは、DWA-KDは、埋め込み層と最終隠れ状態層の両方にソフト・ダイナミック・タイム・ウォーピング(Soft Dynamic Time Warping、ソフト・DTW)を適用し、教師と学生のシーケンス間の語彙的および文脈的意味論の堅牢なアライメントを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:04:44 GMT)
FormalRTL: Verified RTL Synthesis at Scale [13.1] 本稿では,ソフトウェア参照モデルを形式的かつ実行可能な仕様として統合する,新しいエンドツーエンドマルチエージェントフレームワークであるFormalRTLを提案する。
FormalRTLは、計画、合成、形式的等価性チェックの密結合により、スケーラブルで信頼性の高いハードウェアコード生成を実現する。
この分野における今後の研究を促進するために,FormalRTLフレームワークとベンチマークスイートをオープンソースとして公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:58:09 GMT)
Regular Expression Denial of Service Induced by Backreferences [13.0] 本稿では,Regular Expressions with Backreferences (REwB)におけるDenial-of-serviceの脆弱性に関する最初の体系的研究について述べる。
Two-Phase Memory Automaton (2PMFA) を用いて、バック参照がスーパーリニアなバックトラック実行を誘発する必要条件を導出する。
脆弱性パターンを3つ同定し,検出アルゴリズムとアタックコンストラクションアルゴリズムを開発し,実際に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:23:50 GMT)
Training Generalizable Collaborative Agents via Strategic Risk Aversion [12.8] 我々は、戦略的リスク回避の概念を考察し、それを原則的帰納的バイアスとして、見知らぬパートナーとの一般化可能な協力のために解釈する。
我々は,戦略リスク回避を標準方針最適化手法に統合するマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:06:59 GMT)
RobustVisRAG: Causality-Aware Vision-Based Retrieval-Augmented Generation under Visual Degradations [12.8] VisRAG(Retrieval-Augmented Generation)は、視覚言語モデル(VLM)を活用して、関連する視覚文書を共同で検索し、マルチモーダルな証拠に基づいて根拠付き回答を生成する。
既存のVisRAGモデルは、視覚入力がぼやけ、ノイズ、低光、シャドーなどの歪みに悩まされるときに性能が低下する。
因果誘導型デュアルパスフレームワークであるRobustVisRAGを導入し,効率とゼロショットの一般化を保ちながら,VisRAGの堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:27:57 GMT)
Orthogonal Weight Modification Enhances Learning Scalability and Convergence Efficiency without Gradient Backpropagation [12.6] 我々は,LOCO (LOw-rank Cluster Orthogonal) 重み修正と呼ばれる摂動に基づくアプローチを提案する。
複数のデータセットに対する広範な評価を通じて、LOCOは、最も深いスパイクニューラルネットワークをローカルにトレーニングする能力を示している。
これは、ニューロモルフィックシステムにおける高性能、リアルタイム、生涯学習を達成するための有望な方向を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:46:43 GMT)
CxMP: A Linguistic Minimal-Pair Benchmark for Evaluating Constructional Understanding in Language Models [12.5] 言語モデル(CxMP)の構成的理解を評価するための言語最小ペアベンチマーク(Linguistic Minimal-Pair Benchmark)を導入する。
CxMPは形式的なペアリングや構成を基本的な言語単位として扱う。
この結果から,構文的能力は早期に出現するが,構造的理解は徐々に発展し,大規模言語モデルにおいても限定的のままであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:57:23 GMT)
Enhancing Cellular-enabled Collaborative Robots Planning through GNSS data for SAR Scenarios [12.4] ミッションプランニングとミッション実行フェーズを含む新しいフレームワークを提案する。
その結果,車輪付き・四足歩行ロボットのロボット数,探索領域,応答時間とのトレードオフが示された。
このフレームワークは、次世代のモバイルネットワークを活用して自律的なSAR操作を強化するための重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:29:38 GMT)
Language Models Exhibit Inconsistent Biases Towards Algorithmic Agents and Human Experts [12.3] 大規模な言語モデルは、様々なソースからの情報を処理しなければならない意思決定タスクにますます使われています。
本稿では,人間の意思決定者がアルゴリズムの予測に偏りを示すアルゴリズム回避現象について考察する。
我々は,8つの異なるLCMが人的専門家あるいはアルゴリズムエージェントとしてフレーム化される際の意思決定タスクをどのように委譲するかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:18:28 GMT)
Self-Curriculum Model-based Reinforcement Learning for Shape Control of Deformable Linear Objects [12.2] 強化学習とオンラインビジュアルサーボを組み合わせた2段階のフレームワークを提案する。
大規模化の段階では,サンプル効率を大幅に向上させるモデルに基づく強化学習手法が導入された。
小変形段階では、高精度収束を保証するためにヤコビアンベースのビジュアルサーボコントローラが配置される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:44:15 GMT)
Brain3D: Brain Report Automation via Inflated Vision Transformers in 3D [12.2] textbfBrain3Dは3次元脳腫瘍MRIから自動放射線診断レポートを生成するための視覚言語フレームワークである。
textbfBrain3Dは、半球側方性、腫瘍浸潤パターン、解剖学的局在が重要である神経放射線学に適合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:46:45 GMT)
Deep Accurate Solver for the Geodesic Problem [12.0] ポリゴンに制限された正確な測地距離は、対応する連続面上の距離に対して少なくとも2次精度であることを示す。
次に,地表の測地線距離を計算するための高精度な深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:39:49 GMT)
Can Structural Cues Save LLMs? Evaluating Language Models in Massive Document Streams [11.9] 私たちは、2016年と2025年に主要なニュースから構築されたベンチマークであるStreamBenchを紹介します。
我々は、イベントごとに重要な事実を整理する構造的手がかりのないパフォーマンスと比較する。
構造的手がかりはクラスタリング(+4.37%)と時間的QA(+9.63%)のパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:20:36 GMT)
UniWhisper: Efficient Continual Multi-task Training for Robust Universal Audio Representation [11.9] 普遍的な音声表現は、環境音や音楽に対するきめ細かい音声の手がかりと高レベルな意味をとらえるべきである。
提案するUniWhisperは,異種音声タスクを統一的な命令・回答形式に変換する,効率的な連続マルチタスク学習フレームワークである。
音声、環境音、音楽にまたがる20のタスクについて、浅いプローブとk-nearest neighbors(kNN)を用いて38k時間の公開音声でトレーニングし、エンコーダを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:47:20 GMT)
Dual-Channel Attention Guidance for Training-Free Image Editing Control in Diffusion Transformers [11.8] 既存のアテンション操作手法は、アテンションルーティングを変調するキー空間のみにフォーカスする。
本稿では,キーチャネルとバリューチャネルの両方を同時に操作するためのDual-Channel Attention Guidance (DCAG)を提案する。
DCAGは、すべての忠実度指標でキーのみのガイダンスを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:33:35 GMT)
MindDriver: Introducing Progressive Multimodal Reasoning for Autonomous Driving [11.5] Vision-Language Modelsの広く使われている推論戦略としてのChain-of-Thought(CoT)は、重大な課題に直面している。
我々は,VLMが自律運転のための人間ライクな進歩的思考を模倣できる,プログレッシブなマルチモーダル推論フレームワークであるMindDriverを提案する。
MindDriverはセマンティック理解、セマンティック・ツー・物理空間の想像力、および物理空間の軌道計画を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:34:50 GMT)
The Governance of Intimacy: A Preliminary Policy Analysis of Romantic AI Platforms [11.4] ロマンティックなAIプラットフォームは、親密な感情的開示を招待するが、データガバナンスのプラクティスはいまだ過小評価されている。
本研究では、欧米と中国の6つのロマンティックAIプラットフォームのプライバシポリシとサービス条件について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:18:27 GMT)
GS-CLIP: Zero-shot 3D Anomaly Detection by Geometry-Aware Prompt and Synergistic View Representation Learning [11.4] 3D異常検出は、ターゲットのトレーニングデータなしでターゲットデータセット内の異常を検出することを目的とした、新たなタスクである。
現在の方法は、3Dポイントクラウドを2D表現に投影することでCLIPに適応するが、それらは課題に直面している。
本研究では,2段階の学習プロセスを通じて幾何学的異常を識別するゲノメトリ・アウェア・プロンプトとシネジスティック・ビュー表現学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:33:40 GMT)
Which Tool Response Should I Trust? Tool-Expertise-Aware Chest X-ray Agent with Multimodal Agentic Learning [11.1] 本稿では,エージェントがツールと対話し,実践的信頼性を実証的に学習することを可能にする枠組みを提案する。
具体的インスタンス化として,胸部X線分析に焦点をあて,ツールに精通した胸部X線剤を提案する。
ツール出力が不一致になると、エージェントは実験的にマルチモーダルツールの結果を受け入れたり拒否したりし、報酬を受け取り、クエリタイプごとにどのツールを信頼するかを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:09:47 GMT)
Power and Limitations of Aggregation in Compound AI Systems [10.9] スタイル化された主エージェントフレームワークにおけるアグリゲーションのパワーと制限について検討する。
我々の分析では、実現可能性の拡大、サポート拡張、バインディングセットの収縮という3つの自然なメカニズムが明らかになった。
我々の結果は、複合AIシステムがモデル能力と迅速なエンジニアリングの限界を克服できる時を特徴付けるための一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:23:50 GMT)
When LoRA Betrays: Backdooring Text-to-Image Models by Masquerading as Benign Adapters [10.9] Low-Rank Adaptation (LoRA) は、テキストから画像への拡散を効率的に調整する主要な手法として登場した。
MasqLoRAは、独立したLoRAモジュールを攻撃車両として活用する最初の体系的な攻撃フレームワークである。
MasqLoRAの攻撃成功率は99.8%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:56:51 GMT)
Understanding Artificial Theory of Mind: Perturbed Tasks and Reasoning in Large Language Models [10.6] 本研究では,大規模言語モデル (LLM) が真の心の理論 (ToM) 能力を示すかどうかを考察する。
ToMデータセットには,古典的かつ摂動的な疑似信念タスクを含む,手作りでリッチな注釈付きデータセットが導入されている。
タスク摂動下でのToM能力の急激な低下を示すとともに,ToMの頑健な形態が存在するかどうかを疑問視する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:24:35 GMT)
Sampling from Constrained Gibbs Measures: with Applications to High-Dimensional Bayesian Inference [10.6] 漸近前の政権下では、低温ギブズ分布はそのモードの近傍に集中していることが示される。
ランゲヴィン力学のスペクトルギャップを解析して非漸近サンプリングを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:06:07 GMT)
Evaluation of Audio Language Models for Fairness, Safety, and Security [10.6] 音声大言語モデル(ALLM)の構造分類(システムレベルと表現レベル)を導入する。
本研究では,非言語的変動下における意味的不変性,不安全なプロンプトによる拒絶・毒性行動,および敵対的音声摂動に対する頑健性を評価する統一評価フレームワークを提案する。
以上の結果から,FSSの動作は意味論的推論に音響情報がどのように統合されているかと密接に結びついており,音声言語モデルの構造認識の必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:22:28 GMT)
Enhancing Renal Tumor Malignancy Prediction: Deep Learning with Automatic 3D CT Organ Focused Attention [10.5] 従来のアプローチは、しばしば手動のセグメンテーションに依存して腫瘍領域を分離し、ノイズを低減し、予測性能を高める。
本研究では,OFA(Organ Focused Attention)ロス関数を用いて,画像パッチの注目度を変化させる深層学習フレームワークを開発した。
ノイズ低減のためのセグメンテーションに基づく作付けに依存する従来のモデルの性能を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:26:57 GMT)
SAFARI: A Community-Engaged Approach and Dataset of Stereotype Resources in the Sub-Saharan African Context [10.4] ステレオタイプリポジトリは、生成的AIモデルの安全性を評価するために重要であるが、現時点では十分なグローバルカバレッジが欠如している。
この研究は、ガーナ、ケニア、ナイジェリア、南アフリカの4つのサブサハラアフリカ諸国にまたがる多言語ステレオタイプ資源を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:56:27 GMT)
A Framework for Assessing AI Agent Decisions and Outcomes in AutoML Pipelines [10.4] エージェントベースのAutoMLシステムは、データ処理、モデル選択、評価にまたがる複雑な多段階決定を行うために、大きな言語モデルに依存している。
我々の研究は、結果に基づく観点からエージェントオートMLシステムの評価を、エージェント決定を監査するシステムに再編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:02:00 GMT)
Revisiting RAG Retrievers: An Information Theoretic Benchmark [10.2] MIGRASCOPEは相互情報に基づくRAGレトリバー分析スコープである。
我々は、最先端のレトリバーを再検討し、情報と統計的推定理論に基づく原則付きメトリクスを導入する。
慎重に選択すれば、レトリバーのアンサンブルは、どのレトリバーよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:19:06 GMT)
From Basis to Basis: Gaussian Particle Representation for Interpretable PDE Operators [10.0] 流体のPDEダイナミクスの学習は、神経演算子やトランスフォーマーベースのモデルにますます依存しているが、これらのアプローチは解釈可能性に欠け、ローカライズされた高周波構造に苦しむことが多い。
我々は、学習原子が明示的な幾何学を持ち、コンパクトでメッシュに依存しない直接可視化可能な状態を形成するガウス基底の場を表現することを提案する。
標準的なPDEベンチマークと実データセットに基づいて,本手法は本質的な解釈性を提供しながら,最先端の競争精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:16:44 GMT)
MulCovFuzz: A Multi-Component Coverage-Guided Greybox Fuzzer for 5G Protocol Testing [10.0] MulCovFuzzは、5Gネットワークテストのためのカバーガイド付きグレイボックスファジィツールである。
実験の結果,MulCovFuzzは従来のファジィ手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:17:42 GMT)
When to Act, Ask, or Learn: Uncertainty-Aware Policy Steering [10.0] ポリシーステアリングは、デプロイ時にロボットの振る舞いを適用する新しい方法です。
VLM(Vision-Language Models)は、それらの推論能力のために、汎用的な検証を約束する。
セマンティックタスクの不確実性と低レベルのアクション実現可能性について共同で理由づけるフレームワークである不確実性対応型ポリシーステアリング(UPS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:23:22 GMT)
Accelerating Diffusion via Hybrid Data-Pipeline Parallelism Based on Conditional Guidance Scheduling [10.0] 拡散モデルは高忠実度画像、ビデオ、オーディオ生成において顕著な進歩を遂げた。
本フレームワークは,SDXLとSD3でそれぞれ2.31times$と2.07times$のレイテンシ低減を実現している。
提案手法は,高分解能合成条件下での既存の高速化手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:23:07 GMT)
Confidence-Driven Multi-Scale Model Selection for Cost-Efficient Inference [10.0] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語タスクに対する推論に革命をもたらした。
本稿では,信頼度推定に基づいて最適モデルを動的に選択する信頼性駆動型戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:38:03 GMT)
xai-cola: A Python library for sparsifying counterfactual explanations [10.0] xai-colaは任意のジェネレータによって生成された説明(CE)をスパースするエンドツーエンドパイプラインを提供する。
ドキュメント化されたAPIは、パンダのDataFrame形式で入力された生データ、(標準化とエンコーディングのための)事前処理オブジェクト、トレーニングされたScikit-learnまたはPyTorchモデルを提供する。
実験により,Xai-colaは複数のCEジェネレータにまたがってスペーサー反ファクトを発生し,改良された特徴の数を最大50%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:25:29 GMT)
Beyond Refusal: Probing the Limits of Agentic Self-Correction for Semantic Sensitive Information [9.8] SemSIEdit(セムSIEdit)は、エージェント的「編集者」が、物語の流れを保存するために、センシティブなスパンを反復的に批評し書き直す、推論時フレームワークである。
我々の分析によると、プライバシ・ユーティリティ・フロンティアは、このエージェントの書き換えによってリークが34.6%減少し、限界効用損失は9.8%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:09:23 GMT)
Exploring Multimodal LMMs for Online Episodic Memory Question Answering on the Edge [9.7] 本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)をリアルタイムなオンラインエピソードメモリ質問応答に適用する可能性について検討する。
QAEgo4D-Closedベンチマークの実験では、厳密なリソース境界内でのマルチモーダル大言語モデル(MLLM)の性能を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:30:56 GMT)
Optimized ancillary drive for fast Rydberg entangling gates [9.6] 我々は,2光子ラビ周波数を向上するため,最適化された補助駆動を用いた2量子CZゲートの高速実装を開発した。
87$Rbの原子に対する実験的に実現可能なパラメータを考えると、そのようなCZゲートの実行時間を30$%以上短縮できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:57:49 GMT)
Decoding the Hook: A Multimodal LLM Framework for Analyzing the Hooking Period of Video Ads [9.3] ソーシャルメディアプラットフォームはユーザーデータを活用して広告配信を最適化し、エンゲージメントを高める。
重要なが未調査の側面は、視聴者の注意を捉え、エンゲージメントのメトリクスに影響を与える最初の3秒である'フック期間'である。
本研究では,トランスフォーマーをベースとしたマルチモーダル言語モデル(MLLM)を用いて,ビデオ広告のホッキング期間を解析するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:24:06 GMT)
Hierarchical Trajectory Planning of Floating-Base Multi-Link Robot for Maneuvering in Confined Environments [9.3] 浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動
本研究は,グローバルガイダンスと設定対応ローカル最適化を統合した階層的軌道計画フレームワークを導入する。
我々の知る限りでは、これは実際のロボットで実証された浮動小数点移動型マルチリンクロボットのための最初の計画フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:49:54 GMT)
Humanizing Robot Gaze Shifts: A Framework for Natural Gaze Shifts in Humanoid Robots [9.3] 本稿では,認知的注意機構と生体模倣運動生成を統合したロボット・ゲイズ・シフト(Robo Gaze-Shift, RGS)フレームワークを提案する。
まず、RGSは視覚言語モデル(VLM)ベースの視線推論パイプラインを使用して、コンテキストに適した視線ターゲットを推論する。
第二に、RGSはアイヘッド座標のガウンシフト運動生成のための条件付きベクトル量子可変オートエンコーダ(VQ-VAE)モデルを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:02:11 GMT)
Geometric Priors for Generalizable World Models via Vector Symbolic Architecture [9.2] 人工知能の鍵となる課題は、ニューラルネットワークが世界の基盤となるダイナミクスを捉える表現を学ぶ方法を理解することである。
本稿では,ベクトル記号アーキテクチャ(VSA)の原理に基づく一般化可能な世界モデルを用いて,これらの問題を解決する。
潜在群構造を持つためのトレーニングは、一般化可能、データ効率、解釈可能な世界モデルをもたらすかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:41:42 GMT)
ECHO: Encoding Communities via High-order Operators [9.0] トポロジ的アルゴリズムは意味的特徴を無視し、グラフニューラルネットワーク(GNN)は壊滅的な計算ボトルネックに直面している。
コミュニティ検出を適応的でマルチスケールの拡散プロセスとして再構成する,スケーラブルで自己管理型のアーキテクチャであるECHOを紹介する。
ECHOは、グローバル勾配の数学的精度を犠牲にすることなく、従来のO(N2)メモリボトルネックを完全にバイパスする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:14:29 GMT)
Physics-Consistent Diffusion for Efficient Fluid Super-Resolution via Multiscale Residual Correction [8.8] 既存の画像SRと一般的な拡散モデルは流体SRによく伝達される。
物理共存拡散フレームワークであるtextbfReMD (underlineResidual-underlineMultigrid underlineDiffusion) を用いて流体超解像(SR)に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:56:34 GMT)
MedTri: A Platform for Structured Medical Report Normalization to Enhance Vision-Language Pretraining [8.7] MedTriは、医療ビジョン言語事前トレーニングのためのデプロイ可能な正規化フレームワークである。
MedTriは、フリーテキストのレポートを統一された[解剖学的エンティティ: 放射性記述 + 診断カテゴリ]トリプルに変換する。
構造的,解剖学的テキスト正規化は,医用視覚言語事前学習における重要な要素であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:49:03 GMT)
Power Consumption Patterns Using Telemetry Data [8.7] 本稿では,Intelのテレメトリデータを用いたパッケージ電力消費の分析を行った。
これは、ハードウェアの選択がデバイスの消費電力の主要な決定要因であるという一般的な信念に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:04:57 GMT)
Training-free Composition of Pre-trained GFlowNets for Multi-Objective Generation [8.5] 本稿では,事前学習したGFlowNetを推論時に構成し,微調整や再学習をせずに迅速に適応できる学習自由混合方式を提案する。
我々のフレームワークは柔軟で、線形スカラー化から複雑な非線形論理演算子まで多様な報酬結合を処理できる。
合成2Dグリッドと実世界の分子生成タスクの実験により,本手法が追加トレーニングを必要とするベースラインに匹敵する性能を達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:44:46 GMT)
Controlled jump in the Clifford hierarchy [8.3] 我々は、クリフォード演算をコヒーレントに制御することにより、クビットクリフォード階層の上位レベルへの単純かつ体系的な経路を開発する。
我々のアプローチはパウリ周期性に基づいており、クリフォードユニタリ$U$を最小の整数$mge 1$として定義し、$U2m$は位相までパウリ作用素である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:51:04 GMT)
Passive Synchronization of Nonlocal Franson Interferometry for Fiber-Based Quantum Networks Using Co-propagating Classical Clock Signals [8.3] 50km以上の単モードファイバは、(88.35pm3.62)%の可視性を持つ非局所量子干渉を可能にする。
この研究は、大都市圏の絡み合いに基づく量子ネットワークに対して、実用的でスケーラブルな同期ソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:23:00 GMT)
Towards Autonomous Memory Agents [8.3] 我々は,知識を最小限のコストで獲得し,検証し,キュレートする自律記憶エージェントを提案する。
U-Memはこのアイデアを、コスト対応の知識抽出カスケードを通じて実現している。
検証可能なベンチマークと検証できないベンチマークでは、U-Memは以前のメモリベースラインを一貫して上回り、RLベースの最適化を上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:59:44 GMT)
AviaSafe: A Physics-Informed Data-Driven Model for Aviation Safety-Critical Cloud Forecasts [7.9] 現在のAI天気予報モデルは、従来の大気変数を予測するが、航空安全にとって重要な雲のマイクロ物理種を区別することはできない。
AviaSafeは、階層的な物理インフォームドニューラル予測器で、これらの4種のハイドロメータを最大7日間のリードタイムで、グローバルに6時間にわたって予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:51:07 GMT)
Pseudo-View Enhancement via Confidence Fusion for Unposed Sparse-View Reconstruction [7.8] スパース視点下での3次元シーンの再構築は、非常に困難だが実際は重要な問題である。
本稿では、双方向の擬似フレーム復元により高品質な結果を得られるスパースビュー屋外再構築のための新しいフレームワークを提案する。
設計は、復元の完全性を大幅に向上させ、浮動小道具を抑え、極端な視野の空間性の下で全体的な幾何的整合性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:45:47 GMT)
Neural-Symbolic Logic Query Answering in Non-Euclidean Space [7.8] HYQNETは、双曲空間を完全に活用する論理クエリ推論のためのニューラルシンボリックモデルである。
FOLクエリをファジィ集合上の関係プロジェクションと論理演算に分解し、解釈可能性を高める。
双曲表現を利用することで、HYQNETはユークリッドに基づくアプローチよりも効果的に論理射影推論の階層的な性質を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:46:04 GMT)
Multi-hop Reasoning and Retrieval in Embedding Space: Leveraging Large Language Models with Knowledge [7.8] 埋め込み型検索推論フレームワーク EMBRAG を提案する。
提案手法は,KG推論タスクにおける新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:55:21 GMT)
Duel-Evolve: Reward-Free Test-Time Scaling via LLM Self-Preferences [7.7] このアルゴリズムは、外部スカラー報酬を、候補を生成するのに使用するLLMと同じLLMから得られるペアの選好に置き換えるものである。
Duel-Evolveはベイジアン・ブラッドリー・テリーモデルを通じてノイズの多い候補比較を集計し、候補品質の不確実性を考慮した推定結果を得る。
既存のメソッドやベースラインよりも20パーセント高い精度でDuel-Evolveを、LiveCodeBenchでは12パーセント以上改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:16:11 GMT)
Implementation and transition to post-quantum cryptography of the Minimal IKE protocol [7.7] 我々は、Minimal IKEプロトコルの効率的なオープンソース実装であるColibriを紹介し、記述する。
次に、ミニマルIKEプロトコルの量子後変種を導入し、現代化に不可欠である。
このような困難な状況においても,プロトコルのパフォーマンスは優れたままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:46:57 GMT)
AgentLTV: An Agent-Based Unified Search-and-Evolution Framework for Automated Lifetime Value Prediction [7.6] ライフタイムバリュー(LTV)予測は、広告、レコメンデーションシステム、電子商取引において重要である。
本稿では,自動LTVモデリングのためのエージェントベース統合検索・進化フレームワークであるAgentLTVを提案する。
AgentLTVは、各候補ソリューションを実行可能なパイプラインプログラムとして扱う。
モンテカルロ・ツリー・サーチ(MCTS)段階は、固定予算下での幅広いモデリング選択の空間を探索する。
進化的アルゴリズム(EA)の段階は、クロスオーバー、突然変異、マイグレーションによる島ベースの進化を通じて、最高のMCTSプログラムを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:58:18 GMT)
Noise-adaptive hybrid quantum convolutional neural networks based on depth-stratified feature extraction [7.6] 深度階層化中間測定値を利用して,雑音下での分類を改善する雑音適応型ハイブリッドQCNNを提案する。
このハイブリッド階層設計は、量子中間測度と古典的な後処理を統合することでノイズ適応推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:34:52 GMT)
Innovative Tooth Segmentation Using Hierarchical Features and Bidirectional Sequence Modeling [7.6] 歯像のセグメンテーションは歯のデジタル化の基礎となる。
従来の画像エンコーダは固定解像度の特徴マップに依存しており、しばしば不連続なセグメンテーションに繋がる。
歯科画像のスケール適応情報を取得するために,階層的特徴表現を備えた3段階エンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:20:43 GMT)
BURMESE-SAN: Burmese NLP Benchmark for Evaluating Large Language Models [7.5] BURMESE-SANはビルマの大規模言語モデル(LLM)を体系的に評価する最初の総合的なベンチマークである。
理解(NLU)、推論(NLR)、生成(NLG)の3つのコアNLP能力にまたがる7つのサブタスクを統合する。
このベンチマークは厳格なネイティブスピーカー駆動のプロセスによって構築され、言語的自然性、流布性、文化的な信頼性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:48:19 GMT)
SpecMind: Cognitively Inspired, Interactive Multi-Turn Framework for Postcondition Inference [7.3] SpecMindは、LEMをインタラクティブで探索的な推論として扱う、ポストコンディション生成のための新しいフレームワークである。
我々の経験的評価は、SpecMindが生成後条件の正確性と完全性の両方において最先端のアプローチを著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:38:21 GMT)
AutoSew: A Geometric Approach to Stitching Prediction with Graph Neural Networks [7.3] AutoSewは2Dパターンの輪郭から直接縫合を予測するための完全に自動化された幾何学に基づくアプローチである。
以上の結果から,幾何学だけで縫合予測を堅牢に導くことができ,手動入力なしで衣服の組立が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:03:33 GMT)
iMiGUE-Speech: A Spontaneous Speech Dataset for Affective Analysis [7.3] iMiGUE-Speech(iMiGUE-Speech)は、感情的および感情的状態を研究するための自発的な感情コーパスを提供するiMiGUEデータセットの拡張である。
iMiGUE-Speechは、実際の一致結果から自然に生じる自然影響をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:38:19 GMT)
Function-Space Empirical Bayes Regularisation with Student's t Priors [7.2] 本稿では,関数空間のベイズ正規化フレームワークST-FS-EBを提案する。
また,モンテカルロ (MC) のドロップアウトに基づくエビデンスローバウンド (ELBO) 目標を導出する変動推論 (VI) による後部分布の近似を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:29:44 GMT)
E-comIQ-ZH: A Human-Aligned Dataset and Benchmark for Fine-Grained Evaluation of E-commerce Posters with Chain-of-Thought [7.0] 中国のeコマースポスターを評価するためのフレームワークであるE-comIQ-ZHを紹介する。
我々は、多次元スコアと専門家によるCoT(Chain of Thought)論理の校正を行う最初のデータセットであるE-comIQ-18kを構築した。
このデータセットを用いて、人間の専門家による判断に合わせた専門的な評価モデルであるE-comIQ-Mを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:03:41 GMT)
Your Code Agent Can Grow Alongside You with Structured Memory [6.8] 我々は,人間とAIの継続的な共進化を可能にするフレームワークであるMemCoderを提案する。
MemCoderはまず、過去のコミットから潜伏した意図-コードマッピングを蒸留するために、過去の人間の経験を構造化する。
次に、検証フィードバックによって駆動される自己リファインメントメカニズムを使用して、エージェントの動作をリアルタイムで修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:39:29 GMT)
When AI Writes, Whose Voice Remains? Quantifying Cultural Marker Erasure Across World English Varieties in Large Language Models [6.8] 文化ゴースト(Cultural Ghosting)とは、テキスト処理において、非ネイティブな英語の品種に特有の言語マーカーを体系的に消去することである。
我々はこの現象を、IER(Identity Erasure Rate)とSPS(Semantic Preservation Score)の2つの新しい指標を用いて定量化する。
本実験は, 明示的な文化的保存により, セマンティック品質を犠牲にすることなく, 消毒を29%削減できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:54:42 GMT)
Enhancing Multilingual Embeddings via Multi-Way Parallel Text Alignment [6.7] マルチウェイ並列コーパスによる言語間アライメントのための標準トレーニングモデルにより,NLUタスクの表現を大幅に改善できることを示す。
我々は,6つのターゲット言語からなるプールに対して,市販のNMTモデルから英文を翻訳したマルチウェイ並列データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:58:24 GMT)
Improving Implicit Discourse Relation Recognition with Natural Language Explanations from LLMs [6.7] Implicit Discourse Relation Recognition (IDRR) は、深い意味理解を必要とするため、依然として困難な課題である。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、深い言語理解と自然言語説明の生成において強力な推論能力を示している。
本稿では, LLMの推論能力を軽量IDRRモデルに抽出し, 性能と解釈性の両方を改善するための, 簡便かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:28:45 GMT)
Structure-to-Image: Zero-Shot Depth Estimation in Colonoscopy via High-Fidelity Sim-to-Real Adaptation [6.7] 大腸内視鏡検査のための単眼深度推定(MDE)は,シミュレーション画像と実世界の画像との領域ギャップによって妨げられる。
既存の画像から画像への変換法は、奥行きを制約として用い、しばしば構造的な歪みや特異なハイライトを生じる。
受動的制約からアクティブな生成基盤へと深度マップを変換する構造対画像のパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:51:53 GMT)
TopoEdit: Fast Post-Optimization Editing of Topology Optimized Structures [6.7] TopoEditは、物理学を意識したエンジニアリング編集のための高速なポスト最適化エディタである。
最適化トポロジが与えられた後、TopoEditはそれをOATの空間ラテントにエンコードする。
TopoEditは、編集された候補をサンプル毎に秒以下の拡散時間で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:41:44 GMT)
ADM-DP: Adaptive Dynamic Modality Diffusion Policy through Vision-Tactile-Graph Fusion for Multi-Agent Manipulation [6.5] 協調制御のための視覚,触覚,およびグラフベース(マルチエージェントポーズ)モダリティを統合するフレームワークを提案する。
7つのマルチエージェントタスクの中で、ADM-DPは最先端のベースラインよりも12-25%のパフォーマンス向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:35:19 GMT)
Breaking Semantic-Aware Watermarks via LLM-Guided Coherence-Preserving Semantic Injection [6.4] 従来のノイズ層ベースの透かしは、組込み信号を回復できる逆攻撃に弱いままである。
近年のコンテンツ対応セマンティック透かし方式は、透かし信号をハイレベルな画像意味論に結び付け、グローバルな一貫性を損なうような局所的な編集を制限している。
埋め込み空間類似性制約下でのLLM誘導のセマンティック操作を利用するコヒーレンス保存セマンティックインジェクション(CSI)アタックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:38:08 GMT)
Learning Rewards, Not Labels: Adversarial Inverse Reinforcement Learning for Machinery Fault Detection [6.4] 強化学習は機械故障検出に重要な可能性を秘めている。
既存のRLベースのMFDアプローチの多くは、RLのシーケンシャルな決定力を完全に活用していない。
我々はMFDをオフライン逆強化学習問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:34:19 GMT)
Neu-PiG: Neural Preconditioned Grids for Fast Dynamic Surface Reconstruction on Long Sequences [6.3] 我々は,新しい事前条件付き遅延グリッド符号化に基づく高速変形最適化法であるNeu-PiGを提案する。
本手法は, 様々な空間スケールにおける全時間ステップの変形を多分解能潜在格子に符号化する。
高忠実でドリフトフリーな表面再構成を数秒で実現するため、潜伏空間の勾配に基づくトレーニング中にソボレフプレコンディショニングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:59:53 GMT)
Automated Disentangling Analysis of Skin Colour for Lesion Images [6.3] 皮膚画像に適用された機械学習モデルは、画像でキャプチャされた皮膚の色がトレーニングとデプロイメントの間に異なる場合、しばしば性能が低下する。
そこで本研究では, 皮膚皮膚科領域の画像からSCCIの構造的, 操作可能な潜伏空間を学習するために, アンタングルメント・バイ・圧縮に適応する皮膚色ディエンタングリングフレームワークを提案する。
我々は,本フレームワークに基づくデータセットレベルの拡張と色正規化が,競合する病変分類性能を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:06:53 GMT)
Training Agents to Self-Report Misbehavior [6.2] 本稿では,エージェントが秘密裏に誤動作した場合に,目に見える信号を生成するよう訓練する自己犯罪訓練を提案する。
GPT-4.1 と Gemini-2.0 エージェントをトレーニングして、behaving 時に report_scheming() ツールを呼び出します。
自己犯罪は未発見の攻撃率を大幅に低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:47:17 GMT)
Help Without Being Asked: A Deployed Proactive Agent System for On-Call Support with Continuous Self-Improvement [6.2] Vigilは、オンコールライフサイクルを通して動作するように設計された、新規なプロアクティブエージェントシステムである。
顧客とアナリストの対話に統合され、明示的なユーザ呼び出しなしで積極的に支援を提供する。
VigilはByteDanceのクラウドプラットフォームであるVolcano Engineに10ヶ月以上デプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:46:39 GMT)
Learning from Yesterday's Error: An Efficient Online Learning Method for Traffic Demand Prediction [6.1] FORESEE(Forecasting Online with Residual Smoothing and Ensemble Experts)は、正確で堅牢で効率的なオンライン適応フレームワークである。
これは、昨日の予測エラーを使用して、各地域の今日の予測を補正する。
バックボーンモデルを用いた7つの実世界のデータセットの実験では、ForESEEは予測精度を一貫して改善し、分散シフトが最小でもロバスト性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:19:39 GMT)
Enabling End-to-End APT Emulation in Industrial Environments: Design and Implementation of the SIMPLE-ICS Testbed [6.0] 産業環境におけるAPT(Advanced Persistent Threats)の研究は、現実的なエンドツーエンド攻撃エミュレーションをサポートする実験プラットフォームを必要とする。
SIMPLE-ICSは、IT、OT、IIoT環境にわたるマルチステージAPTキャンペーンのエミュレーションを可能にする、仮想化された産業用エンタープライズテストベッドである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:31:27 GMT)
Understanding Annotation Error Propagation and Learning an Adaptive Policy for Expert Intervention in Barrett's Video Segmentation [6.0] 我々は,小誤差の蓄積と精度の低下について検討し,専門家のレビューと修正を必要とした。
我々は、いつどこで専門家の入力を求めるかを学習するコスト認識フレームワークであるL2RP(Learning-to-Re-Prompt)を提案する。
プライベートなBarrettのdysplasiaデータセットとパブリックなSUN-SEGベンチマークの実験では、時間的一貫性と優れたパフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:30:54 GMT)
Position-Based Flocking for Persistent Alignment without Velocity Sensing [5.9] 鳥の群れや魚の学校における協調的な集団運動は、密集した群れロボットのためのアルゴリズムを刺激する。
本稿では,速度センサを使わずに持続的な速度アライメントを実現する位置ベースフラッキングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:01:00 GMT)
XMENTOR: A Rank-Aware Aggregation Approach for Human-Centered Explainable AI in Just-in-Time Software Defect Prediction [5.6] 我々は、VS Codeプラグインとして実装された人間中心のランク対応アグリゲーションメソッドであるXMENTORを紹介した。
XMENTORは、複数のポストホックな説明を適応しきい値、ランク、サインアグリーメントを適用して単一の一貫性のあるビューに統一する。
我々の研究結果は、説明とそれらを開発者へ組み込むことによって、解釈可能性、ユーザビリティ、信頼を高める方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:54:49 GMT)
Semantic Partial Grounding via LLMs [5.6] 接地は古典的な計画において重要なステップであるが、タスクサイズが増加するにつれて、接地された行動や原子が指数関数的に増加するため、しばしば計算ボトルネックとなる。
SPG-LLMは、LLMを用いてドメインと問題ファイルを解析し、グラウンド前に、潜在的に無関係なオブジェクト、アクション、述語を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:13:26 GMT)
Automating the Detection of Requirement Dependencies Using Large Language Models [5.6] 要件依存関係の自動検出のためのLCMベースのアプローチであるLEREDDを導入する。
自然言語(NL)要求から直接、多様な依存型を特定するように設計されている。
2つの最先端のベースラインに対してLEREDDを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:33:27 GMT)
Controlled symmetry breaking of the Fermi surface in ultracold polar molecules [5.4] 超低温極性分子間の長距離異方性双極子-双極子相互作用を予測し、エキゾチック量子相を駆動する。
本稿では,フェルミ面の相互作用による制御変形の観測について報告する。
実験結果とパラメータフリーのHartree-Fock理論との間には優れた一致がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:20:59 GMT)
A Diversity Diet for a Healthier Model: A Case Study of French ModernBERT [5.4] 多様性駆動型サンプリングにより、ランダムにサンプリングされたコンメンシュレートサイズの事前学習データに対して10ポイントを得ることができることが判明した。
多様性駆動の1億5000万トークンのデータセット上で483hで事前トレーニングされたモデルは、ランダムに駆動された2.4Bトークンのデータセット上で1,775hで事前トレーニングされたモデルに対して、複合的なパフォーマンスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:29:30 GMT)
Uncertainty Modeling for SysML v2 [5.4] 不確かさは現代の技術システムに固有のものである。
本稿では,PSUMメタモデルをモデリングフレームワークに組み込んだSysML v2の体系的拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:10:53 GMT)
DocDjinn: Controllable Synthetic Document Generation with VLMs and Handwriting Diffusion [5.3] 視覚言語モデル(VLM)を用いた制御可能な合成文書生成のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,既存のソースデータセットの分布に従う視覚的かつ意味論的に一貫した合成文書を生成する。
我々のフレームワークは、実世界のデータセット全体のパフォーマンスに対して平均87%の価格で達成されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:52:13 GMT)
From Restructuring to Stabilization: A Large-Scale Experiment on Iterative Code Readability Refactoring with Large Language Models [5.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自動化されたコードタスクにますます使われています。
この記事では、コード可読性のためのLLMの能力を体系的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:05:25 GMT)
PanoEnv: Exploring 3D Spatial Intelligence in Panoramic Environments with Reinforcement Learning [5.3] 360パノラマ画像は、バーチャルリアリティー、自律運転、総合的なシーン理解のためのロボティクスでますます利用されている。
現在の視覚言語モデル(VLM)は、幾何学的歪みと限定的な3次元監督のため、等角射影(ERP)画像の空間的推論に苦慮している。
合成3D環境から構築した大規模VQAベンチマークであるPanoEnvを紹介する。
我々の7Bモデルは、新しい最先端性能を実現し、全体的な精度を52.93%(+3.59%)、オープンエンド精度を14.83%に改善し、構造化タスク性能を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:12:17 GMT)
Protein Graph Neural Networks for Heterogeneous Cryo-EM Reconstruction [5.3] 異種単一粒子低温電子顕微鏡(cryo-EM)再構成のための幾何学的手法を提案する。
バックボーンをグラフとして表現し、グラフニューラルネットワーク(GNN)オートデコーダを用いて、画像ごとの潜伏変数をテンプレートコンフォメーションの3次元変位にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:43:52 GMT)
Toward a Decision Support System for Energy-Efficient Ferry Operation on Lake Constance based on Optimal Control [5.3] 海上セクターは、自律性、脱炭素化、デジタルトランスフォーメーションという3つの主要な要因によって、破壊的な技術変革を受けている。
本稿では,縮小水平最適制御フレームワークに基づくフェリー運用のための意思決定支援システムの設計と開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:12:12 GMT)
Evaluating the Usage of African-American Vernacular English in Large Language Models [5.2] アフリカン・アメリカン・バーナクラ・イングリッシュ(AAVE)の言語モデル(LLM)の精度について検討する。
AAVEをネイティブに話す人間の使用法と比較する。
多くの場合、ALMにおけるAAVEの使用法とヒトにおけるAAVEの使用法には大きな違いがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:28:01 GMT)
VeRO: An Evaluation Harness for Agents to Optimize Agents [5.2] 我々は、バージョン管理されたエージェントスナップショット、予算管理された評価、構造化された実行トレースを備えた再現可能な評価手法であるVERO(Versioning, Rewards, Observations)を紹介する。
本研究では,ターゲットエージェントの比較実験を行い,どの修正がターゲットエージェントの性能を確実に向上させるか分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:40:22 GMT)
RECAP: Local Hebbian Prototype Learning as a Self-Organizing Readout for Reservoir Dynamics [5.2] 本稿では,ロバスト画像分類のためのバイオインスパイアされた学習戦略であるRECAP(Reservoir Computing with Hebbian Co-Activation Prototypes)を紹介する。
ReCAPは、自己組織型Hebbianプロトタイプの読み出しを伴う非訓練型貯水池力学を結合する。
MNIST-Cでは,RECAPは劣化したトレーニングサンプルに曝露することなく,多様な汚職下で頑健なままである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:28:35 GMT)
Improving Parametric Knowledge Access in Reasoning Language Models [5.1] 言語モデルのパラメータに格納された世界知識にアクセスするための推論について研究する。
モデルがデフォルトで最高の世界知識の推論を生成していないことが分かっています。
本研究では,世界知恵質問応答を用いたパラメトリック知識の学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:43:01 GMT)
GRAU: Generic Reconfigurable Activation Unit Design for Neural Network Hardware Accelerators [5.1] マルチスレッドアクティベーションハードウェアはnビット出力に2nしきい値を必要とするため、精度が向上するにつれてハードウェアコストが急上昇する。
分割線形フィッティングに基づく再構成可能なアクティベーションハードウェア GRAU を提案する。
マルチスレッドアクティベータと比較すると、GRAUはLUT使用量を90%以上削減し、高いハードウェア効率、柔軟性、スケーラビリティを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:18:22 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） (Wed, 25 Feb 2026 14:03:15 GMT)
Optimizing Neural Network Architecture for Medical Image Segmentation Using Monte Carlo Tree Search [4.9] 本稿では,モンテカルロ木探索 (MCTS) とニューラルアーキテクチャ探索 (NAS) を組み合わせた新しい医用画像分割フレームワーク MNAS-Unet を提案する。
実験により、MNAS-UnetはNAS-Unetや他の最先端モデルよりも、複数の医用画像データセットのセグメンテーション精度が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:40:41 GMT)
Multimodal Survival Modeling and Fairness-Aware Clinical Machine Learning for 5-Year Breast Cancer Risk Prediction [4.8] 乳癌における5年間の生存予測のための,完全再現可能な機械学習フレームワークを提案する。
我々は,METABRICコホートから高次元転写・複写数変化(CNA)の特徴を臨床変数と統合した。
ROC曲線(AUC)、平均精度(AP)、キャリブレーション曲線、ブライアスコア、ブートストラップの95%の信頼区間を用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:20:43 GMT)
Differentially Private Truncation of Unbounded Data via Public Second Moments [4.7] 本稿では,パブリック2次モーメント行列を用いてプライベートデータを変換するPMT(Public-moment-guided Truncation)を提案する。
PMTは差分プライバシーモデルの精度と安定性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:21:30 GMT)
RAMSeS: Robust and Adaptive Model Selection for Time-Series Anomaly Detection Algorithms [4.7] 時系列データは領域によって大きく異なるため、普遍的な異常検出は非現実的である。
本稿では,RAMSeSフレームワークの時系列異常検出のためのロバストおよび適応モデル選択法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:36:32 GMT)
Hybrid Consensus with Quantum Sybil Resistance [4.5] 従来のハイブリッドコンセンサスプロトコルと量子位置検証を組み合わせたコンセンサスプロトコルをシビル抵抗機構として設計する。
我々のプロトコルは、純粋なProof-of-Workプロトコルよりも高速な確認時間、Proof-of-Stake Sybil抵抗に基づくプロトコルを悩ませる複雑な富問題に対するレジリエンスといった、他のハイブリッドプロトコルの利点を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:44:24 GMT)
Tokenization vs. Augmentation: A Systematic Study of Writer Variance in IMU-Based Online Handwriting Recognition [4.5] 慣性測定単位に基づくオンライン手書き文字認識は,不均一な文字分布と文字間変動に挑戦する。
サブワードトークン化と連結型データ拡張という,これらの問題を解決するための2つの戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:26:19 GMT)
Explain in Your Own Words: Improving Reasoning via Token-Selective Dual Knowledge Distillation [4.5] Token-Selective Dual Knowledge Distillation (TSD-KD) は、学生中心の蒸留の枠組みである。
TSD-KDは、推論のために重要なトークンを蒸留することに焦点を当て、学生に自身の言葉で推論を説明するよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:58:49 GMT)
Using Feasible Action-Space Reduction by Groups to fill Causal Responsibility Gaps in Spatial Interactions [4.4] 個人に焦点を当てた因果責任のメトリクスは、因果決定論の場合に失敗する。
集団の因果責任の計量を定式化する。
シナリオベースのシミュレーションを用いて、グループを考察する利点を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:48:52 GMT)
Error-awareness Accelerates Active Automata Learning [4.4] アクティブオートマチック学習(AAL)アルゴリズムは、システムの行動モデルと対話することから学習することができる。
現代のAALアルゴリズムは、全ての状態においてほとんどの入力がエラーにつながるとしても、スケールに失敗する。
これらの問題に触発され、我々はこれらのシステムをより効率的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:20:52 GMT)
BrepCoder: A Unified Multimodal Large Language Model for Multi-task B-rep Reasoning [4.4] B-rep入力から多様なCADタスクを実行するPythonライクな大規模言語モデル(MLLM)であるBrepCoderを提案する。
LLMのコード生成機能を活用することで、CADモデリングシーケンスをPythonライクなコードに変換し、B-repと整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:44:28 GMT)
A Calculus of Inheritance [4.4] Inheritance-calculusは宣言型プログラミングの基礎として$$-calculusを組み込んでいる。
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） (Wed, 25 Feb 2026 09:21:01 GMT)
How many asymmetric communities are there in multi-layer directed networks? [4.3] 多層指向ネットワークにおける非対称なコミュニティ数の推定は難しい問題である。
我々は,レキソグラフィーの順序で送信者および受信者コミュニティ番号の候補ペアを探索するシーケンシャルなテスト手順を開発する。
また、ロバスト性のために、テスト統計の順序の急激な変化を検出する比に基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:46:10 GMT)
Goodness-of-Fit Tests for Latent Class Models with Ordinal Categorical Data [4.3] 本稿では,潜在クラス数を決定するためのテスト統計法を提案する。
零仮説の下では、テスト統計は確率においてゼロに収束する。
未適合な代替法の下では、統計学自身は一定の正の定数を超える。
2つのシーケンシャルテストアルゴリズムは、連続して潜在クラスの真の数を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:52:12 GMT)
An Evaluation of Context Length Extrapolation in Long Code via Positional Embeddings and Efficient Attention [4.3] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学における自動化ツールの大幅な増加につながっている。
これらの進歩にもかかわらず、その効果は一定の文脈長によって制限される。
位置符号化の改善と注意機構の最適化を目的としたゼロショット推論専用手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:27:34 GMT)
SPOC: Safety-Aware Planning Under Partial Observability And Physical Constraints [4.3] SPOCは安全に配慮したタスク計画のためのベンチマークである。
厳密な部分的可観測性、物理的制約、ステップバイステップ計画、目標条件に基づく評価を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:44:21 GMT)
Quantum jumps in open cavity optomechanics and Liouvillian versus Hamiltonian exceptional points [4.2] 空洞光学における例外点について検討する。
具体的には、Liouvillian と Hamiltonian の例外点を明確に区別する上での量子ジャンプの役割を明らかにする。
我々の研究は, ハイブリッドな例外点の連続的なファミリを明らかにし, 光学系における条件と非条件の散逸ダイナミクスの操作的および物理的差異を明らかにし, サーマルバスのプローブを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:58:03 GMT)
Excitation: Momentum For Experts [4.2] Excitationは、Mixture-of-Experts(MoEs)における学習の促進を目的とした新しいフレームワークである
競争力のある更新ダイナミクスを導入し、高度に活用された専門家への更新を増幅し、低ユーティリティな専門家を選択的に抑制することができる。
励起は、MoEモデルにおける収束速度と最終的な性能を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:22:47 GMT)
Tacmap: Bridging the Tactile Sim-to-Real Gap via Geometry-Consistent Penetration Depth Map [4.2] 視覚に基づく触覚センサは、器用なロボット操作を実現するのに不可欠である。
現在の触覚シミュレーションは永続的なジレンマに悩まされている。
浸透深度に固定された高忠実で計算効率の良い触覚シミュレーションフレームワークであるTacmapを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:40:59 GMT)
Vibe Researching as Wolf Coming: Can AI Agents with Skills Replace or Augment Social Scientists? [4.2] 本稿では,バイブ符号化に類似したAI時代の「バイブ研究」の概念を紹介する。
コーディフィビリティと暗黙の知識要求という2つの側面に沿って研究活動を分類する認知タスクフレームワークを開発する。
AIエージェントは、スピード、カバレッジ、方法論的な足場において優れているが、理論的な独創性と暗黙のフィールド知識に苦慮している、と私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:52:14 GMT)
Trajectory Generation with Endpoint Regulation and Momentum-Aware Dynamics for Visually Impaired Scenarios [4.2] 視覚障害のあるシナリオに対する軌道生成は、構造化された低速な動的環境において滑らかで時間的に一貫した状態を必要とする。
本稿では,各セグメント内の終端状態の安定化と運動量認識のダイナミクスを統合し,速度と加速度の進化を規則化する軌道生成手法を提案する。
実験の結果, 分散, 速度, 加速度分布の低下, より安定な終端分布, ベースラインプランナーに比べて軌道候補の減少などにより, 加速ピークが減少し, ジャークレベルが低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:47:08 GMT)
On fully entangled fraction of arbitrary $d\otimes d$ quantum states [4.1] 密度行列のブロッホ表現に基づく量子状態の完全絡み合いの分数について検討する。
$dotimes d$ 量子状態のクラスに対する完全に絡み合った分画は解析的に導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:51:26 GMT)
DLT-Corpus: A Large-Scale Text Collection for the Distributed Ledger Technology Domain [4.0] DLT-Corpusは、DLT(Distributed Ledger Technology)研究のための、これまでで最大のドメイン固有のテキストコレクションである。
DLT-Corpusの実用性は、技術出現パターンと市場革新相関を解析することによって実証する。
我々は、DLT固有の名前付きエンティティ認識(NER)タスクでBERTベースよりも23%改善されたドメイン適応モデルであるLedgerBERTの完全なDLT-Corpusをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:53:41 GMT)
Numerical Experiments with Parameter Setting of Trotterized Quantum Phase Estimation for Quantum Hamiltonian Ground State Computation [4.0] 標準量子位相推定アルゴリズムの量子回路基本ゲートレベルインスタンス化を数値的に検討する。
比較的小さな量子ハミルトニアン (3$ qubits) 上でのQPE回路計算(古典シミュレーション)を、最大10$の位相ビットの精度で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:14:38 GMT)
Evaluating the relationship between regularity and learnability in recursive numeral systems using Reinforcement Learning [3.9] 極めて正規な人間のようなシステムは、証明されていないが不規則なシステムよりも学習が容易である。
また,不自然で不規則なシステムにおいて,正規性が学習性に与える影響は欠落しており,学習性は信号長の影響を受けないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:27:02 GMT)
TIRAuxCloud: A Thermal Infrared Dataset for Day and Night Cloud Detection [3.9] 雲は地球観測の大きな障害であり、重要なリモートセンシングアプリケーションの使用性と信頼性を制限している。
我々は、昼と夜の両方の条件下で雲のセグメンテーションを容易にするために、熱スペクトルデータを中心にしたデータセットであるTIRAuxCloudを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:36:10 GMT)
Evolutionary System Prompt Learning for Reinforcement Learning in LLMs [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の2つのメカニズムを通じ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） (Wed, 25 Feb 2026 03:50:21 GMT)
A Researcher's Guide to Empirical Risk Minimization [3.9] このガイドは、経験的リスク最小化のための高い確率的後悔境界を開発する。
高水準条件下では広く適用可能な保証を述べる。
特定の損失と関数クラスを検証するためのツールを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:26:23 GMT)
Slice and Explain: Logic-Based Explanations for Neural Networks through Domain Slicing [3.8] 本稿では,ドメインスライシングを利用したNNの説明生成手法を提案する。
スライシングによって論理的制約の複雑さを減らし、説明時間を最大40%短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:01:52 GMT)
Behavioral Cloning for Robotic Connector Assembly: An Empirical Study [3.8] 本研究は, コネクタ挿入のための動作予測モデル学習のための行動クローンの適合性に関する実証的研究である。
我々は、最大300件の人間によるデモンストレーションを成功させたデータセットを用いて、いくつかのネットワークアーキテクチャやその他の設計選択を比較した。
得られたシステムは、異なるコネクタポーズの5つの異なるコネクタージオメトリに対して評価され、全体の挿入成功率は90%以上となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:47:08 GMT)
BiCLIP: Bidirectional and Consistent Language-Image Processing for Robust Medical Image Segmentation [3.7] BiCLIPは、医療セグメンテーションの堅牢性を高めるために設計されたフレームワークである。
双方向のマルチモーダル融合機構を備えており、視覚的特徴によってテキスト表現を反復的に洗練することができる。
運動のぼやけや低用量CTノイズなど、臨床的アーティファクトに対する大きな耐性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:11:47 GMT)
From Awareness to Application: Strengthening Recruitment for NSF S-STEM Scholarships in Computer Science [3.7] 本稿では,コンピュータサイエンスプログラムを対象とした採用戦略スイートの設計と初期実装について述べる。
我々の採用データには、応募者人口統計、学業成績、金融支援プロファイル、採用元追跡、学生の意識と意思決定プロセスに関する調査回答が含まれている。
本研究は,プログラムの早期コミュニケーションの重要性,明確な資格基準,アプリケーションプロセスの合理化を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:14:03 GMT)
Deep Clustering based Boundary-Decoder Net for Inter and Intra Layer Stress Prediction of Heterogeneous Integrated IC Chip [3.6] 3次元異種ICパッケージが極端な温度で熱サイクリングを受けると、高い応力が発生する。
深部生成モデル(DGM)を用いた潜在空間表現を用いたストレス画像の検討
我々は境界条件と画像ペアリングをストレスモデリングに用いた最近の境界デコーダ(BD)ネットを頼りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:01:17 GMT)
Mixed Magnification Aggregation for Generalizable Region-Level Representations in Computational Pathology [3.6] そこで本研究では,スライド毎の表現数を削減できる領域レベルの混合エンコーダを提案する。
本手法は混合倍率基礎モデルの画像タイル表現を融合する。
その結果,癌による予測性能の改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:23:42 GMT)
The Silent Spill: Measuring Sensitive Data Leaks Across Public URL Repositories [3.6] 本稿では,公開URLから漏洩した潜在的な機密情報を検知し,分析する自動システムを提案する。
公開スキャンプラットフォーム,ペーストサイト,Webアーカイブから収集した6,094,475のURLに適用する。
これらの結果から, 機密情報が漏洩し, 自動検出の重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:54:46 GMT)
LoBoost: Fast Model-Native Local Conformal Prediction for Gradient-Boosted Trees [3.5] LoBoostは、マルチスケールキャリブレーショングループを定義するために、アンサンブルの葉構造を再利用するモデルネイティブな局所共形法である。
実験では、競合するインターバル品質、ほとんどのデータセットでのテストMSEの改善、大きなキャリブレーションスピードアップが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:44:19 GMT)
IHF-Harmony: Multi-Modality Magnetic Resonance Images Harmonization using Invertible Hierarchy Flow Model [3.5] 振り返りMRIハーモニゼーションは、モダリティを越えたスケーラビリティの低さと、走行対象データセットへの依存によって制限される。
IHF-Harmonyは、アンペアデータを用いた多モード調和のための統一的非可逆階層フローフレームワークである。
IHF-Harmonyは、解剖学的忠実度と下流タスクパフォーマンスの両方において、既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:46:12 GMT)
Does Order Matter : Connecting The Law of Robustness to Robust Generalization [3.5] 頑健な一般化はスムーズトレーニングに必要なリプシッツ定数の順序を変えないことを示す。
MNIST の場合、Wu et al. (2023) によって予測される順序で下界リプシッツ定数がスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:40:21 GMT)
Spilled Energy in Large Language Models [3.4] 最終大言語モデル(LLM)ソフトマックス分類器をエネルギーベースモデル(EBM)として再解釈する。
この原則によって、デコード中の"エネルギー流出"を追跡できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:09:08 GMT)
Learning geometry-dependent lead-field operators for forward ECG modeling [3.2] 本稿では、ECGシミュレーションにおける全次モデルのドロップイン置換として機能するリードフィールド演算子の形状インフォームシュロゲートモデルを提案する。
提案手法は, 胴体内および心臓内の両方の鉛電場を高精度に近似し, 高精度な心電図シミュレーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:01:08 GMT)
Don't stop me now: Rethinking Validation Criteria for Model Parameter Selection [3.2] モデル選択に使用する検証基準がニューラル分類器の試験性能に与える影響について検討する。
検証精度に基づいた早期停止は最悪であり、テスト精度が低いチェックポイントを一貫して選択する。
損失ベースの検証基準は、同等で安定したテスト精度をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:56:14 GMT)
Resilient Federated Chain: Transforming Blockchain Consensus into an Active Defense Layer for Federated Learning [3.2] 本稿では,ブロックチェーンを活用した新しいフェデレート学習フレームワークであるResilient Federated Chain(RFC)を紹介する。
RFCは、Pooled Miningメカニズムの冗長性を再利用することによって、既存のProof of Federated Learningアーキテクチャの上に構築されている。
RFCは、ベースラインメソッドと比較して堅牢性を大幅に改善し、分散学習環境を確保するための実行可能なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:20:47 GMT)
Learning Unknown Interdependencies for Decentralized Root Cause Analysis in Nonlinear Dynamical Systems [3.1] ネットワーク化された産業システムにおけるルート原因分析(RCA)は,地理的に分散したクライアント間の相互依存性が未知かつ動的に変化するため困難である。
本稿では,機能分割非線形時系列データに対する相互依存型相互依存学習手法を提案する。
我々は、広範囲なシミュレーションと実世界の産業サイバーセキュリティデータセットに対する我々のアプローチを理論的収束保証として確立し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:05:38 GMT)
OnDA: On-device Channel Pruning for Efficient Personalized Keyword Spotting [3.1] Always-onキーワードスポッティング(KWS)は、ユーザと環境固有の分散シフトに対応するためにデバイス上での適応を要求する。
本稿では,オンラインチャネルプルーニングの形で,はじめて重み適応とアーキテクチャ適応を結合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:35:42 GMT)
DINOv3 Meets YOLO26 for Weed Detection in Vegetable Crops [3.0] 本研究では、不均一なデータセットを統合し、自己教師付き学習を活用することにより、根本的作物雑草検出モデルを提案する。
618,642個の作物雑草画像が最初に収集され、199,388個のフィルター画像に精製され、シーケンシャルなキュレーション戦略によってDINOv3視覚変換器(ViT-small)を微調整した。
提案されたDINOv3-finetuned ViT-small-based YOLO26-largeは2025年シーズンに収集されたドメイン内の画像に対して+5.4%のアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:35:09 GMT)
Symmetry-protected control of Liouvillian topological phases via Hamiltonian band topology [2.9] 我々は、コヒーレントハミルトニアンのバンドトポロジーとリウヴィリアのスペクトル巻線の間の対称性で保護された対応を確立する。
これにより、ハミルトニアン位相は、リウヴィリア位相とそれに対応する非平衡力学を制御するためのノブとして振る舞うことができる。
この結果から,オープン量子系におけるスペクトルおよび空間構造に対する対称性強化トポロジカル制御が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:00:05 GMT)
Detection and Recognition: A Pairwise Interaction Framework for Mobile Service Robots [2.9] サービスロボットは、安全で社会的に認識されたナビゲーションをサポートするために、地元の人間と人間のインタラクションを推論する必要がある。
ロボット中心の社会理解において,人間同士の相互作用は最小でも十分な知覚単位である,と我々は主張する。
そこで我々は,軽量な幾何学的および運動的手がかりに基づいて,まず相互作用する候補を識別する2段階の枠組みを採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:12:07 GMT)
CWM: Contrastive World Models for Action Feasibility Learning in Embodied Agent Pipelines [2.9] 信頼性の高いアクション実現可能性スコアラは、エンボディされたエージェントパイプラインにおける重要なボトルネックである。
既存のアプローチでは、教師付き微調整(SFT)を使用してアクションスコアラーを訓練している。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)をアクションスコアラーとして微調整するContrastive World Model (CWM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:27:30 GMT)
Petri Net Relaxation for Infeasibility Explanation and Sequential Task Planning [2.9] 本研究では,ロバストな不変合成を実現するペトリネット到達性緩和手法を提案する。
ベースラインと比較して,本システムは同等数の不変量を生成し,最大2倍の不安定性を検知し,ワンショットプランニングにおいて競合的に実行し,テスト領域における逐次計画更新において性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:39:50 GMT)
FujiView: Multimodal Late-Fusion for Predicting Scenic Visibility [2.8] 本稿では,Webカメラ画像と気象データとを融合させて景観の可視性を予測するためのフレームワークとデータセットを提案する。
我々のレイトフュージョンアプローチは、画像由来のクラス確率と数値的な気象特徴を組み合わせることで、視界を5つのカテゴリに分類する。
データセットは現在、富士山周辺の40台以上のカメラから、同時かつ予測された気象条件と組み合わせて10万枚以上のウェブカメラ画像で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:53:01 GMT)
Perception-Control Coupled Visual Servoing for Textureless Objects Using Keypoint-Based EKF [2.8] テクスチャのないオブジェクトに対する学習に基づくキーポイント検出に基づいて構築し、ロバスト性を高める手法を提案する。
フレーム単位のキーポイント計測を統合して6次元オブジェクトのポーズを推定する拡張カルマンフィルタ(EKF)を用いる。
通常のPBVSとは異なり、カメラ速度とそれに関連する不確実性の両方を計算する確率論的制御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:45:01 GMT)
Tokenizing Semantic Segmentation with RLE [2.6] ラン長符号化を用いてセグメント化マスクを識別し、Pix2Seq citep2sの修正版をトレーニングし、自動回帰によってこれらのRLEトークンを出力します。
本稿では,トークン列の長さを圧縮して,この手法をビデオに拡張するための新しいトークン化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:44:13 GMT)
Neural solver for Wasserstein Geodesics and optimal transport dynamics [2.4] 本稿では,Wasserstein測地線をソース分布とターゲット分布の間で計算するためのサンプルベースニューラルソルバを提案する。
我々は、制約付き最適化をミニマックス問題として再キャストし、ディープニューラルネットワークを用いて関連する関数を近似する。
合成データと実データの両方を用いた実験により,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:21:24 GMT)
LiCQA : A Lightweight Complex Question Answering System [2.4] コーパスエビデンスに基づいた教師なし質問応答入力モデルLiCQAを提案する。
最近発表された2つのQAシステムとLiCQAの有効性と効率を実証的に比較した。
実験の結果、LiCQAは、これらの2つの最先端システムを、有意なレイテンシの低下を伴うベンチマークデータで大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:28:38 GMT)
Epistemic Filtering and Collective Hallucination: A Jury Theorem for Confidence-Calibrated Agents [2.3] 本研究では、時間とともに自己の信頼性を推定し、投票を選択的に控える異種エージェントの集合的精度について検討する。
古典的な投票結果は固定的な参加を前提としているが、現実の集約はしばしば、エージェントが私が知らないと言うことの恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:09:14 GMT)
Enhancing LLM-Based Test Generation by Eliminating Covered Code [2.3] 大規模言語モデル(LLM)は、テスト生成を改善することを約束している。
スケーラブルなLLMベースの単体テスト生成法を提案する。
提案手法は,最先端のLCM法および検索法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:16:43 GMT)
RETLLM: Training and Data-Free MLLMs for Multimodal Information Retrieval [2.2] マルチモーダル情報検索(MMIR)は、テキストや画像、あるいは混合クエリや候補を扱う際の柔軟性に注目されている。
近年のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)のブレークスルーにより,MLLMの知識を対照的な微調整フレームワークに組み込むことで,MMIR性能が向上している。
本稿では,MMIRのためのMLLMをトレーニングおよびデータフリーでクエリする新しいフレームワークであるRetLLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:31:32 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の重要な特性を確立し、全変動に対する明示的な接続を提供する。
実世界の2つのデータセットを用いたクラスタリングにおけるUNLの適用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:52:46 GMT)
A Fusion of context-aware based BanglaBERT and Two-Layer Stacked LSTM Framework for Multi-Label Cyberbullying Detection [2.1] 本稿では,BanglaBERT-Largeと2層積み重ねLSTMを組み合わせた融合アーキテクチャを提案する。
我々はそれらの振る舞いを分析し、コンテキストとシーケンスを共同でモデル化する。
評価には、精度、精度、リコール、F1スコア、ハミングロス、Cohens kappa、AUC-ROCなど、複数のメトリクスを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:24:05 GMT)
Constructive Vector Fields for Path Following in Fully-Actuated Systems on Matrix Lie Groups [2.0] 本稿では、連結リー群上の完全アクチュエータ系を制御するためのベクトル場戦略を提案する。
ロボットマニピュレータを用いた提案手法の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:06:08 GMT)
Recovered in Translation: Efficient Pipeline for Automated Translation of Benchmarks and Datasets [2.0] データセットとベンチマークのスケーラブルで高品質な翻訳を可能にするために,完全に自動化されたフレームワークを提案する。
このアプローチを適用して、人気のあるベンチマークとデータセットを8つの東欧と南欧の言語に翻訳します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:58:25 GMT)
Data-Driven Supervision of a Thermal-Hydraulic Process Towards a Physics-Based Digital Twin [2.0] 本稿では, 熱・油圧プロセス監視の観点から, 故障検出と診断を専門とするディジタルツインを開発した。
提案した故障検出・診断アルゴリズムは,特定のテストシナリオで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:09:39 GMT)
ABM-UDE: Developing Surrogates for Epidemic Agent-Based Models via Scientific Machine Learning [1.9] 我々は、ユニバーサル微分方程式(UDEs)を用いて、大規模ABM軌道から直接学習する郡対応サロゲートを開発した。
我々は、介入駆動型体制シフトにおける神経増強型疫学ダイナミクスの同定を安定化するために、多重射撃と観測者に基づく予測エラー法(PEM)を適用した。
推論はコモディティCPU($sim$90日予測で20-35秒)で数秒で実行され、ラップトップ上で夜の「What-if」スイープを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:19:43 GMT)
From Bias to Balance: Fairness-Aware Paper Recommendation for Equitable Peer Review [1.9] 本稿では,学術的品質を向上し,評価することのできる,レビュー後の論文選択のためのフレームワークを提案する。
Fair-PaperRecは、制御された条件下での公正なパラメータの振る舞いを分析して、実際の提出を検証することによって、レビュー後の論文選択のための実践的で株式に焦点を当てたフレームワークを提供し、いくつかの設定では、学術的な品質を向上し、測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:57:07 GMT)
Landscape-Similarity-Guided Optimization in QAOA [1.9] 本稿では,Douubly Optimized QAOA(DO-QAOA)を提案する。これは,競合近似比ギャップ(ARG)を維持しつつ,ランタイムと量子計測オーバーヘッドを低減させる。
DO-QAOAは、現実的なハードウェア制約の下でのハイブリッド量子古典最適化へのスケーラブルな経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:46:05 GMT)
Speculating for Epiplexity: How to Learn the Most from Speculative Design? [1.9] 投機的デザインは、社会技術的未来を探求するために挑発的な「もし」シナリオを用いるが、推測の質を評価するための厳密な基準は欠いている。
本稿では,情報理論レンズを用いて投機設計を資源境界の知識生成プロセスとして再検討することで,このギャップに対処する。
筆者らは,自己評価質問紙を用いた実践的な監査枠組みを導入し,仮説が豊かで複雑な洞察を得られるか,表面レベルに留まるかを設計者が評価できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:26:24 GMT)
CryoNet.Refine: A One-step Diffusion Model for Rapid Refinement of Structural Models with Cryo-EM Density Map Restraints [1.8] 低温電子顕微鏡(cryo-EM)による高分解能構造決定には、原子モデルの実験密度マップへの正確な適合が必要である。
Phenix.real_space_refineやRosettaのような従来の精細化パイプラインは計算に高価であり、広範囲な手動チューニングを必要としており、研究者にとって重大なボトルネックとなっている。
CryoNet.Refineは、分子構造解析の自動化と高速化を行うエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:18:18 GMT)
D-Flow SGLD: Source-Space Posterior Sampling for Scientific Inverse Problems with Flow Matching [1.8] 本研究では,フローマッチング以前の科学的逆問題に対する学習自由条件生成について検討した。
そこで本研究では,D-Flow SGLDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:47:50 GMT)
Dynamic Personality Adaptation in Large Language Models via State Machines [1.7] 本稿では,動的パーソナリティシミュレーションのためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。
私たちのアーキテクチャの一部は,潜伏軸に沿った対話を評価する,連続的な性格評価のためのモジュールパイプラインです。
その結果、システムはユーザの入力にパーソナリティの状態を適応させるだけでなく、ユーザの行動にも影響を及ぼすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:05:11 GMT)
Causal Analysis of Author Demographics in Academic Peer Review [1.7] 本稿は、著者の人種、性別、所属国等が紙の受入れランキングに与える影響を定量的に評価する。
我々の研究は、少数民族の著作家にとって統計的に実質的な因果不利を示唆している。
提示されたバイアスは、従来のレビュープロセスとAIベースのレビュープロセスの両方において公正な介入を迫られる必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:43:13 GMT)
Bayesian Generative Adversarial Networks via Gaussian Approximation for Tabular Data Synthesis [1.7] 条件付き表型GAN(CTGAN)は最も一般的な変種であるが、リスクユーティリティのトレードオフを効果的にナビゲートするのに苦労している。
我々は,CTGAN ジェネレータ内における SWAG (Weight Averaging-Gaussian) を用いた後部近似手法を提案する。
我々は,GACTGANがCTGANよりも優れた合成データを得ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:32:58 GMT)
Early Risk Stratification of Dosing Errors in Clinical Trials Using Machine Learning [1.6] 本研究の目的は、臨床試験の早期リスク階層化のための機械学習(ML)ベースのフレームワークを開発することである。
臨床Trials.govから42,112個のCT画像からなるデータセットを構築した。
CTは, 有害事象報告, MedDRA用語, Wilson自信区間から得られた高線量誤差率を示す2値ラベルを付与した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:29:48 GMT)
StoryMovie: A Dataset for Semantic Alignment of Visual Stories with Movie Scripts and Subtitles [1.6] イメージ内のエンティティを正しくグラウンドするビジュアルストーリーテリングモデルは、セマンティックな関係を幻覚させる可能性がある。
映画脚本や字幕に合わせた1,757ストーリーのデータセットであるStoryMovieをLCSマッチングで紹介する。
我々のアライメントパイプラインは、画面の対話をサブタイトルのタイムスタンプと同期させ、対話の帰属を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:01:05 GMT)
MammoWise: Multi-Model Local RAG Pipeline for Mammography Report Generation [1.6] MammoWiseは、オープンソースのVision Language Modelsをマンモグラムレポートジェネレータに変換する、ローカルなマルチモデルパイプラインである。
MammoWiseはOllamaがホストするVLMとマンモグラフィデータセットをサポートする。
MedGemma, LLaVA-Med, Qwen2.5-VLをVinDr-MammoおよびDMIDデータセット上で評価し, 報告品質(BERTScore, ROUGE-L), BI-RADS分類, 乳房密度, 鍵となる所見について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:51:31 GMT)
Compact Circulant Layers with Spectral Priors [1.6] 医療、ロボティクス、自律システムなどの分野における重要な応用には、コンパクトな(メモリ効率のよい)ニューラルネットワークが必要である。
本研究では, コンパクトなスペクトル循環器およびブロック循環器(BCCB)層について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:48:25 GMT)
Exploring Human-Machine Coexistence in Symmetrical Reality [1.5] 本稿では,人間と機械の共存を物理的・仮想的に研究するための新たな研究の方向性を紹介する。
我々はその重要な特徴を解明し、人間と機械の相互作用のパラダイムを再構築するための革新的な研究の洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:15:58 GMT)
Reasoning-Driven Design of Single Atom Catalysts via a Multi-Agent Large Language Model Framework [1.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理を超えてますます適用されつつある。
本稿では,マルチエージェントを用いた共振・最適化による電気触媒探索手法を提案する。
このフレームワークでは、特殊な役割を持つ複数のLLMが、高性能な単一原子触媒を共同で発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:43:24 GMT)
The ASIR Courage Model: A Phase-Dynamic Framework for Truth Transitions in Human and AI Systems [1.5] ASIR勇気モデル(ASIR Courage Model)は、人格特性ではなく、状態遷移として真実の開示を形式化する。
位相力学の枠組みは、最初は非対称な利害関係の下でヒトの真理を定式化していた。
同様のアーキテクチャは、ポリシー制約とアライメントフィルタの下で動作するAIシステムに拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:56:26 GMT)
Hierarchical Lead Critic based Multi-Agent Reinforcement Learning [1.4] 本稿では,階層レベルの異なる複数の視点から学習する,新しい逐次学習手法とMARLアーキテクチャを提案する。
HLCは、複数の階層を導入し、局所的およびグローバル的な視点を活用し、高いサンプル効率とロバストなポリシーでパフォーマンスを向上させることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:33:39 GMT)
Support Tokens, Stability Margins, and a New Foundation for Robust LLMs [1.4] 我々は,現代基盤モデルのバックボーンである因果自己注意変換器を確率的枠組みで再解釈する。
注意が不調になることを示し、古典的サポートベクトルマシンと類似した余分な解釈を導いた。
標準LLMトレーニングに最小限の修正しか必要としないMAP推定対象を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:44:44 GMT)
Entanglement recovery by reversing the effect of noise in quantum repeater [1.4] 本研究では,ノイズの存在下での絡み替えにより分布する絡み合いの程度を復元する手法を提案する。
提案手法では, 振幅減衰や光子損失が1対の絡み合った対に与える影響を解き放つ逆演算を導入する。
我々の研究は、現在および短期量子リピータアーキテクチャにおける堅牢な絡み合い分布への実用的かつ実験的に実現可能な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:37:06 GMT)
Asymptotically Fast Clebsch-Gordan Tensor Products with Vector Spherical Harmonics [1.4] 我々は、Clebsch-Gordanテンソル積に真に利益をもたらす最初の完全アルゴリズムを提供する。
完全なCGTPの場合、我々のアルゴリズムは単純な$O(L4log2 L)$から$O(L4log2 L)$へと複雑さをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:41:35 GMT)
On Imbalanced Regression with Hoeffding Trees [1.3] ホイフディングの木とその変種は、その有効性から長年の伝統がある。
バッチ学習における最近の研究は、カーネル密度推定がスムーズな予測に有効なアプローチであることを示している。
階層的縮小をインクリメンタルな決定木モデルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:48:07 GMT)
Quantum Attacks Targeting Nuclear Power Plants: Threat Analysis, Defense and Mitigation Strategies [1.3] 本稿では,高連続環境における量子レジリエンスを実現するための法医学第一の枠組みを提案する。
我々は、Harvest-Now, Decrypt-Later(HNDL)キャンペーンが、暗号基盤を遡及的に妥協し、証拠の許容性を弱め、洗練されたサボタージュを促進する方法を示す。
我々は、PQC(Post-Quantum Cryptography)へのフェーズド・ディフェンス・イン・ディープス・マイグレーションパスを提案し、検証する。
論文は、量子レジリエント制御の急激な導入なしに、物理的安全システムとデジタル法医学的証拠の整合性は、依然として深刻で不可逆的なリスクを伴っていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:26:09 GMT)
Computing with many encoded logical qubits beyond break-even [1.3] 高速量子誤り訂正(英語版)(QEC)符号は、与えられた物理量子ビット数の多くの論理量子ビットを符号化する。
我々は、符号化されていない計算を高速で上回る計算を実演する。
高速QED/QEC符号が、近距離計算のために現代の量子コンピュータで有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:59:52 GMT)
AQR-HNSW: Accelerating Approximate Nearest Neighbor Search via Density-aware Quantization and Multi-stage Re-ranking [1.3] 本稿では,HNSWのスケーラビリティ向上のための3つの戦略を統合する新しいフレームワークであるAdaptive Quantization and Rerank HNSWを提案する。
AQR-HNSWは(1)密度対応適応量子化を導入し、距離関係を保ちながら4倍の圧縮を実現し、(2)不要な計算を35%削減するマルチステートリグレード、(3)アーキテクチャ全体にわたって16-64の演算を実現する量子化最適化SIMDの実装を導入している。
標準ベンチマークによる評価では、現在のHNSW実装よりも2.5-3.3倍高いクエリが、インデックスグラフの75%のメモリ削減と98%以上のリコールを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:58:16 GMT)
A Multi-Turn Framework for Evaluating AI Misuse in Fraud and Cybercrime Scenarios [1.2] 現在の大規模言語モデルが複雑な犯罪活動を支援するかどうかは不明である。
詐欺とサイバー犯罪の3つのシナリオについて評価を行った。
その結果,テキスト生成モデルのリスクは比較的小さいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:01:38 GMT)
Physics-Informed Machine Learning for Vessel Shaft Power and Fuel Consumption Prediction: Interpretable KAN-based Approach [1.1] 本稿では, 軸回転速度, シャフトパワー, 燃料消費を予測する物理インフォームド・コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(PI-KAN)を提案する。
5隻の貨物船の運用環境データを用いて、PI-KANは従来の予測手法とニューラルネットワークのベースラインを一貫して上回っている。
これらの結果は,PI-KANが予測精度と解釈可能性の両方を実現し,船舶性能監視と運用環境における意思決定支援のための堅牢なツールを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:06:28 GMT)
Estimation and Optimization of Ship Fuel Consumption in Maritime: Review, Challenges and Future Directions [1.1] 本報告では, 海上輸送における燃料消費の予測と最適化手法について概観する。
我々は、AIS、オンボードセンサー、気象データを組み合わせて精度を高めるデータ融合技術の重要性を強調した。
データ品質、可用性、リアルタイム最適化の必要性など、非常に重要な課題が特定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:41:07 GMT)
Quad Length Codes for Lossless Compression of e4m3 [1.1] 本稿では圧縮効率と復号速度のバランスをとるために設計されたハイブリッドアプローチであるQuad Length Codesを紹介する。
このスキームは256エントリのルックアップテーブルを使用しており、ハードウェアの実装をハフマンツリーに比べて大幅に単純化している。
e4m3データ型の場合、このスキームはハフマン符号によって達成された15.9%と比較して13.9%の圧縮性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:58:32 GMT)
mmWave Radar Aware Dual-Conditioned GAN for Speech Reconstruction of Signals With Low SNR [1.1] 我々は、Radar-Aware Dual- Conditioned Generative Adversarial Network (RAD-GAN) を用いたmmWaveのための2段階音声再構成パイプラインを提案する。
RAD-GANは、低信号対雑音比(5dB - -1dB)の信号に対して、ガラス壁を通して帯域拡張を行うことができる。
提案手法は限定的なデータセットで訓練され,事前訓練されたモジュールはなく,データ拡張も無く,特定のタスクに対する最先端のアプローチよりも優れていたことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:43:38 GMT)
Both Ends Count! Just How Good are LLM Agents at "Text-to-Big SQL"? [1.1] テキストとビッグデータはどちらも広範囲にベンチマークされた分野であるが、共同で評価する研究は限られている。
本稿では,テキスト・トゥ・ビッグ・データを評価するための新しい指標と代表的な指標を紹介する。
本研究は,多様なユーザニーズに適応可能なデータベースに依存しない実運用レベルのLCMエージェントに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:12:35 GMT)
TM-RUGPULL: A Temporary Sound, Multimodal Dataset for Early Detection of RUG Pulls Across the Tokenized Ecosystem [1.0] TM-RugPullはDeFi、ミームコイン、NFT、有名人をテーマとしたトークンにまたがる1,028のトークンプロジェクトのリーク耐性データセットである。
RugPullは、チェーンの振る舞い、スマートコントラクトメタデータ、OSINT信号に関するすべての特徴をプロジェクトのライフサイクルの前半から厳密に抽出することで、厳格な時間的衛生を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:32:28 GMT)
Learning spatially adaptive sparsity level maps for arbitrary convolutional dictionaries [1.0] 本稿では,データ駆動型情報をモデルベース畳み込み辞書正規化に組み込んだ画像再構成手法を構築した。
提案手法はフィルタ置換不変性を実現するために拡張され、推論時に畳み込み辞書を変更することが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:13:24 GMT)
Gauss-Newton accelerated MPPI Control [1.0] モデル予測パス積分(MPPI)制御はサンプリングに基づく最適化手法であり,近年注目されている。
MPPIには、柔軟性、堅牢性、実装の容易さ、固有の並列化性など、いくつかの重要な利点がある。
本稿では,ジャコビアン再構成法と一般化ガウスニュートン法を併用したMPPI法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:13:25 GMT)
Bridging Through Absence: How Comeback Researchers Bridge Knowledge Gaps Through Structural Re-emergence [1.0] 113,637人の早産研究者を解析し,3年以上の出版ギャップに基づいて1,425件のバックバック症例を同定した。
研究者たちは126%の異なるコミュニティを引用し、ドロップアウトに比べて7.6%高いブリッジングスコアを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:04:03 GMT)
Sustainable LLM Inference using Context-Aware Model Switching [0.9] 現在のAIデプロイメントにおける重要な制限は、ワンサイズフィットの推論戦略に依存していることだ。
本稿では,クエリの複雑さに基づいて適切な言語モデルを動的に選択するコンテキスト対応モデル切替手法を提案する。
実験結果から, モデルスイッチング方式は最大67.5%のエネルギー消費を抑えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:42:12 GMT)
Hierarchical LLM-Based Multi-Agent Framework with Prompt Optimization for Multi-Robot Task Planning [0.9] マルチロボットタスクプランニングでは、自然言語命令を実行可能なアクションに分解する必要がある。
PDDLプランナーは厳格な保証を提供するが、曖昧な任務や長期の任務を扱うのに苦労する。
高速な最適化が可能な階層型マルチエージェントLSMベースのプランナを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:08:26 GMT)
When Should a Model Change Its Mind? An Energy-Based Theory and Regularizer for Concept Drift in Electrocardiogram (ECG) Signals [0.9] 既存のコンセプトドリフトフレームワークは、主に分散しており、モデルの内部表現がどれだけ動くかについての原則化されたガイダンスを提供していない。
本研究では,物理エネルギー保存理論(PECT)を紹介した。
PECTは、仮想的なドリフトの下では、正規化された潜時変位は正規化された信号エネルギーの変化と比例してスケールすべきであり、一方、この比例性の持続的な違反は実際の概念ドリフトを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:23:15 GMT)
Enabling clinical use of foundation models in histopathology [0.9] ダウンストリームタスク特化モデルのトレーニング中に新たなロバストネス損失を導入することにより、技術的多様性に対する感受性が低下することを示す。
頑健さの大幅な改善に加えて,生物的な特徴に着目して予測精度が向上することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:13:11 GMT)
Coarsening Bias from Variable Discretization in Causal Functionals [0.9] 因果効果関数のクラスは連続変数の条件付き密度に対する積分を必要とする。
離散化は人口レベルの機能を変化させ、無視できない近似バイアスを引き起こす。
そこで本研究では,インバービン条件付き手法で結果の回帰を評価する簡易なバイアス低減関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:32:04 GMT)
Reliable XAI Explanations in Sudden Cardiac Death Prediction for Chagas Cardiomyopathy [0.9] 急激な心臓死(SCD)は予測不可能であり,Chagas(CC)での予測は依然として重要な課題である。
AIやマシンモデルはリスク階層化を改善する一方で、その採用は透明性の欠如によって妨げられている。
CCにおけるSCD予測問題に対して,正確性を保証する論理に基づく説明可能性法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:23:31 GMT)
Imperfect Graphs from Unitary Matrices -- I [0.8] 量子作用素の行列表現は計算的に完全であるが、しばしば量子回路内の情報フローの構造的トポロジーを曖昧にする。
本稿では、ユニタリ行列を有向グラフにマッピングすることで量子演算子を解析するための一般化グラフ理論フレームワークを提案する。
このフレームワークは、量子回路を離散力学系として見るための新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:34:47 GMT)
Scalable Kernel-Based Distances for Statistical Inference and Integration [0.8] 最大平均誤差(英: Maximum mean discrepancy、MMD)は、ヒルベルト空間平均関数を比較することによって構築されたカーネルベースの距離である。
MMDはその計算的トラクタビリティのために大きな注目を集めており、実践者によって好まれている。
本論では,効率的な計算に焦点をあてたカーネルベース距離の徹底的な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:25:34 GMT)
Architectural Design and Performance Analysis of FPGA based AI Accelerators: A Comprehensive Review [0.8] ディープラーニング(DL)は、急速に発展する先進技術である。
本稿では,DLのハードウェアレベルの最適化について述べる。
これは最先端のFPGAベースのニューラルネットワークアクセラレータの概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:53:35 GMT)
Revisiting Chebyshev Polynomial and Anisotropic RBF Models for Tabular Regression [0.8] チェビシェフ回帰器や放射基底関数(RBF)ネットワークのような滑らかな基底モデルが数値解析においてよく確立されている。
アプリケーションドメインによって編成された55の回帰データセットにまたがって、モデルをベンチマークできるかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:34:52 GMT)
FlowCorrect: Efficient Interactive Correction of Generative Flow Policies for Robotic Manipulation [0.8] FlowCorrect(フローコレクト)は、デプロイ時の修正フレームワークである。
実際のロボットを3つのテーブルトップタスク(ピック・アンド・プレイス、注ぐ、カップアップライト)で評価する。
修正予算の削減により、FlowCorrectは、前に解決されたシナリオのパフォーマンスを維持しながら、ハードケースの成功率を85%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:06:49 GMT)
Proto-ML: An IDE for ML Solution Prototyping [0.8] Proto-MLは、ステークホルダーの関与を強化するために設計された機械学習(ML)プロトタイピングツールである。
Proto-MLは、プロトタイピングアクティビティの構造化ドキュメントを可能にする統一されたフレームワークを提供し、知識共有を促進する。
予備的なユーザフィードバックは、Proto-MLがプロトタイピング効率を高め、より透過的で再利用可能なMLソリューション開発を促進することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:43:56 GMT)
Efficient time-series prediction on NISQ devices via time-delayed quantum extreme learning machine [0.7] 雑音量子デバイス上での効率的な時系列予測のための時間遅延量子極端学習マシン(TD-QELM)を提案する。
複数の過去の入力を同時に符号化することにより、TD-QELMはシーケンス長に依存しない浅い回路深さを実現する。
NARMAベンチマークによるノイズレスシミュレーションとIBMの127量子ビットプロセッサの実験は、TD-QELMが従来の量子貯水池計算より一貫して優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:03:41 GMT)
LLM-Based Multi-Agent Systems for Code Generation: A Multi-Vocal Literature Review [0.7] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なタスクに対して自動コード生成を行うマルチエージェントシステムを実現する。
この分野における最近の研究・産業応用の進展にもかかわらず、学術的・工業的な資料から証拠を合成する研究はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:55:49 GMT)
Quantum key distribution over a metropolitan network using an integrated photonics based prototype [0.7] 統合フォトニクスに基づく高速(1.25GHz)フィールド展開可能なQKDプロトタイプを提案する。
このシステムは、都心部における自律的長期安定を優先する。
4kmを超える大都市光ファイバーの連続鍵交換を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:57:02 GMT)
Universal Sample Complexity Bounds in Quantum Learning Theory via Fisher Information matrix [0.7] 量子学習理論に必要なサンプルの複雑さは、逆フィッシャー情報行列によって制御されていることを示す。
パウリ流路学習における指数的サンプル複雑性の構造的起源を,絡み合いを伴わずに同定した。
応用として、エンタングルドプローブを用いたパウリ予想推定を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:51:49 GMT)
Passive Environment-Assisted Quantum Communication [0.6] 受動的環境支援型量子通信が直接量子情報伝達効率を高めるかを検討する。
暗いポートで真空入力状態のビームスプリッタを介して伝送としてモデル化されたボソニック純粋損失チャネルは、透過率が50%未満のときに量子容量がゼロとなる。
我々は,Fock,Cat,Swed cat状態などのガウス系非ガウス系アンシラ状態を実験的に探索し,最適な符号化と復号戦略を数値的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:14:47 GMT)
Some Simple Economics of AGI [0.6] AIは生物学から認知を分離するので、測定可能な実行の限界コストはゼロに落ちる。
成長に対する拘束力は、もはや知性ではなく、人間の検証帯域幅である。
個人、企業、投資家、政策立案者のための実践的なプレイブックを導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:41:07 GMT)
A field-biased HPZ master equation and its Markovian limit [0.6] 構造化電磁環境と相互作用する量子系に対する非平衡量子マスター方程式を導出する。
演算子レベルでの貯水池の除去により、駆動量子一般化ランゲヴィン方程式を得る。
我々は、物理的に観測可能な振動周波数がランゲヴィン方程式の同次グリーン関数に符号化されていることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:45:18 GMT)
PatchDenoiser: Parameter-efficient multi-scale patch learning and fusion denoiser for medical images [0.6] PatchDenoiserは軽量でエネルギー効率のよいマルチスケールパッチベースのDenoisingフレームワークである。
局所的なテクスチャ抽出とグローバルなコンテキストアグリゲーションに分解する。
2016 Mayo Low-Dose CTデータセットでは、PatchDenoiserは最先端のCNNとGANベースの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） (Wed, 25 Feb 2026 15:08:43 GMT)
Factorizing formal contexts from closures of necessity operators [0.5] 形式的文脈の分解が生じる集合の対に関連する性質について研究する。
また、古典的なケースで与えられたプロパティがファジィフレームワークにどのように拡張できるかも調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:32:09 GMT)
Manifold of Failure: Behavioral Attraction Basins in Language Models [0.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における失敗のマニフォールドを体系的にマッピングするフレームワークを提案する。
これらの障害領域の連続的なトポロジを照らすためにMAP-Elitesを用いて、脆弱性の探索を品質多様性問題として再編成する。
3つのLSMにわたって、MAP-Elitesは最大63%の行動カバレッジを実現し、最大370の脆弱性ニッチを発見し、モデル固有のトポロジカルシグネチャが劇的に異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:08:20 GMT)
Partial Reversibility and Counterdiabatic Driving in Nearly Integrable Systems [0.5] 熱力学的意味での可逆性は、理想化されたカルノーエンジンのようなエントロピー保存過程として理解される。
我々はまず、この体制において可逆的なプロセスがどこまで可能かを決定する。
次に、このようなシステムを高速に駆動することによる散逸損失が、近似的対断駆動によってどのように対処できるかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:00:02 GMT)
WeirNet: A Large-Scale 3D CFD Benchmark for Geometric Surrogate Modeling of Piano Key Weirs [0.5] WeirNetは、PKWの幾何学的代理モデリングのための大規模な3次元CFDベンチマークデータセットである。
ワイアネットは3,794のパラメトリック、実現可能性に制約された長方形および台形PKW測地を含んでいる。
パラメトリックディスクリプタ上の木ベースの回帰器は、最高の全体的な精度を達成する一方、ポイントベースのモデルとメッシュベースのモデルは競争力を持ち、パラメータ化に依存しない推論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:10:17 GMT)
Topological phase dynamics described by overtone-synthesized classical and quantum Adler equations [0.5] モデルを拡張して, オーバートン合成正弦波結合と断熱時間変調を含む。
我々は解析を量子状態にまで拡張し、反直感的な結果、すなわち巻数量子化の分解を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:06:56 GMT)
Retrieval Challenges in Low-Resource Public Service Information: A Case Study on Food Pantry Access [0.5] 我々は,公開パントリーデータのスクレイピングと索引付けを行うAIによる会話検索システムを開発した。
本研究では,現実的なシナリオにおけるシステム行動を調べるために,コミュニティソースクエリを用いたパイロット評価研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 05:48:15 GMT)
Energy efficient optical tracking for space quantum communication [0.5] 我々は、ビーコン電力の大幅な削減で信頼性の高い衛星追跡を可能にするエネルギー効率の高い手法を実証する。
地上に微細なステアリングミラーと高階カルマンフィルタを備えたクローズドループシステムを用いることで、地上の光学チャネルに−60dB衛星上で34mW相当の送信電力で安定したトラッキングを維持できる。
以上の結果から,QKDビット誤り率と信号対雑音比のペナルティは無視可能であり,CubeSatミッションにおける量子ペイロードへのより効率的な電力割り当てが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:06:40 GMT)
Code World Models for Parameter Control in Evolutionary Algorithms [0.4] 環境ダイナミクスを予測するPythonプログラムであるCode World Models (CWMs)を拡張します。
CWM-greedyは理論上最適な政策の6%以内に機能する。
オラクルの知識を使った収集ポリシーを使わずに100%の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:49:29 GMT)
Deep Convolutional Architectures for EEG Classification: A Comparative Study with Temporal Augmentation and Confidence-Based Voting [0.4] 脳波信号における事象関連電位の分類のためのディープラーニングアーキテクチャの比較研究を行った。
共通空間パターン(CSP)を用いた2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、公正な比較のために生データを直接訓練した2次元CNNと、時間的表現を共同でモデル化する3次元CNNの3つの主要なパイプラインを設計し比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:37:12 GMT)
Enhancing Legal LLMs through Metadata-Enriched RAG Pipelines and Direct Preference Optimization [0.4] LLM(Large Language Models)は、短い文脈でよく機能するが、長い法律文書では劣化する。
精度が重要な法的領域では、そのようなエラーは信頼性と信頼を損なう。
法定コーパスにおける語彙冗長性による検索誤りと、文脈不足にもかかわらずモデルが回答を生成するデコード誤りの2つの障害モードを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:39:37 GMT)
Applying a Random-Key Optimizer on Mixed Integer Programs [0.4] Mixed-Integer Programs (MIP) は、幅広い意思決定アプリケーションで発生するNPハード最適化モデルである。
本稿では,MIPに対する高品質な解を計算するための,柔軟でメタヒューリスティックな代替手段として,RKO(Random-Key integer)フレームワークの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:20:03 GMT)
Surrogate models for Rock-Fluid Interaction: A Grid-Size-Invariant Approach [0.4] 多孔質媒質中の流動を予測するための8つの代理モデルを構築した。
そのうち4つは、圧縮のための1つのニューラルネットワークと予測のためのもう1つのニューラルネットワークに基づくリダクションオーダーモデル(ROM)である。
グリッドサイズ不変のアプローチは、トレーニング中のメモリ消費を減らすための信頼性の高い方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:34:03 GMT)
Exploring Human Behavior During Abstract Rule Inference and Problem Solving with the Cognitive Abstraction and Reasoning Corpus [0.3] 人間は抽象的推論において顕著な柔軟性を示し、緩やかな例から素早く学習し、規則を適用することができる。
抽象・推論コーパス(ARC)の多種多様な人間適応サブセットである認知抽象・推論コーパス(CogARC)を紹介する。
CogARCは、75の抽象的な視覚的推論問題に対する解を自由に生成する260人の参加者に投与された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:01:47 GMT)
A Learning-Based Hybrid Decision Framework for Matching Systems with User Departure Detection [0.3] 遅延マッチングは市場全体の効率を改善することが示されている。
本稿では,即時マッチングと遅延マッチングを適応的に組み合わせた学習ベースの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） (Wed, 25 Feb 2026 21:06:43 GMT)
X-REFINE: XAI-based RElevance input-Filtering and archItecture fiNe-tuning for channel Estimation [0.3] 本稿では,XAIを用いた入力フィルタとアーキテクチャの微調整のためのフレームワークであるX-REFINEを提案する。
X-REFINEは、サブキャリアと隠されたニューロンの両方に対して高分解能の関連性スコアを導き出すために予測を逆伝播させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:20:26 GMT)
Type-Based Enforcement of Non-Interference for Choreographic Programming [0.3] 我々は,高セキュリティデータから低セキュリティオブザーバへの情報漏洩を防止するためのポリシパラメトリック型システムを開発した。
我々は、標準的な小ステップのセマンティクスに関して、終端非感受性の非干渉を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:50:51 GMT)
2-Step Agent: A Framework for the Interaction of a Decision Maker with AI Decision Support [0.3] 本稿では,AIによる意思決定の効果をモデル化する汎用計算フレームワークである2-Step Agentを紹介する。
我々の結果は、AIによる意思決定サポートの潜在的な落とし穴を明らかにし、詳細なモデルドキュメンテーションと適切なユーザートレーニングの必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:11:12 GMT)
How Transformers Reject Wrong Answers: Rotational Dynamics of Factual Constraint Processing [0.3] モデル処理が誤り継続に対して正しい場合,内部表現がネットワークの全深度にわたってどのように分散するかを検討する。
本稿では,既知の正確かつ不正な単一トークン継続で同一のクエリを提示する手法である強制補完探索を導入する。
まず, 正しい経路と誤経路が回転によって分岐し, 再スケーリングは行わない。
第二に、モデルは間違った入力に対して受動的に失敗せず、正しい答えを積極的に抑制し、内部確率を正しいトークンから遠ざける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:12:47 GMT)
The Port-Hamiltonian Structure of Vehicle Manipulator Systems [0.2] 本稿では,車両マニピュレータシステム(VMS)のポート・ハミルトン式について述べる。
基礎となるエネルギー構造を曖昧にする既存のラグランジアンの定式化とは異なり、提案されたポート-ハミルトンの定式化はこれらの複雑な機械系のエネルギーフローと保存特性を明確に示している。
我々は、我々のポート・ハミルトンの定式化と既存の還元されたオイラー・ラグランジュ方程式とボルツマン・ハメル方程式の間の数学的等価性を厳密に確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:41:52 GMT)
Basis-independent stabilizerness and maximally noisy magic states [0.2] 許容スペクトルのポリトープを導入することにより、すべての素次元の多重四重項に対する絶対安定状態のキャラクタリゼーションを示す。
奇素次元立方体に対しては、絶対ウィグナー陽性状態の完全な特徴づけを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:03:16 GMT)
Outpatient Appointment Scheduling Optimization with a Genetic Algorithm Approach [0.2] 本研究では,医療行為のスケジューリングの自動化を目的とした遺伝的アルゴリズムフレームワークの提案と評価を行う。
また,50の医療行為を含む合成データセットを用いて,決定論的ファースト・コーム,ファースト・サーブド(F),ランダム・チョイス(Random Choice)の2つのGA変種を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:15:57 GMT)
Tuning Wave-Particle Duality of Quantum Light by Generalized Photon Subtraction [0.2] ボゾン系では、波のようなシュルディンガー・キャット状態と粒子のようなフォック状態とをブリッジする中間状態の連続体が存在する。
ここでは、一般化光子サブトラクション(GPS)を用いて、これらの中間状態の生成を実験的に実証する。
このアプローチにより、要求されるフォールトトレランスしきい値に応じて最適化された高生成率の量子状態のスペクトル族を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:47:39 GMT)
GetBatch: Distributed Multi-Object Retrieval for ML Data Loading [0.2] GetBatchは、バッチ検索をファーストクラスのストレージ操作に高める新しいオブジェクトストアAPIである。
GetBatchは、小さなオブジェクトに対して最大15倍のスループット向上を実現している。
運用トレーニングのワークロードでは、GetBatchはP95バッチの検索遅延を2倍、オブジェクトごとのテールレイテンシを3.7倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:45:18 GMT)
Efficient Continual Learning in Language Models via Thalamically Routed Cortical Columns [0.2] アーキテクチャレベルでの継続的な学習に対処するデコーダのみのバックボーンであるTRC$2(Thalamically Routed Cortical Columns)を導入します。
結果として得られるブロックはスパースでチャンク並列であり、各サブシステムのクリーンなアブレーションを維持しながら、効率的なトレーニングと推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:38:16 GMT)
Generating large-scale Greenberger-Horne-Zeilinger-like states in lattice spin systems [0.2] Greenberger-Horne-Zeilinger状態(GHZ)は、典型的な最大絡み合った状態である。
大規模GHZライクな状態を生成するための普遍的でスケーラブルなスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:16:31 GMT)
Detecting Hate and Inflammatory Content in Bengali Memes: A New Multimodal Dataset and Co-Attention Framework [0.1] 今回,Bn-HIB (Bangla Hate Inflammatory Benign) について紹介する。
Bn-HIBはベンガルのミームにおける直接ヘイトスピーチと炎症性コンテンツを区別する最初のデータセットである。
本稿では,MCFM(Multi-Modal Co-Attention Fusion Model)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:40:25 GMT)
Axial-Centric Cross-Plane Attention for 3D Medical Image Classification [0.1] 臨床医は一般的に、単一の表現としてではなく、複数の解剖学的平面を用いて3次元の医像を解釈する。
本稿では,3次元医用画像分類のための軸中心面アテンションアーキテクチャを提案する。
MedDINOv3は大規模X線CT画像の自己教師型学習によって事前訓練された医用視覚基盤モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:00:24 GMT)
The Ethos of the PEERfect REVIEWer: Scientific Care and Collegial Welfare [0.1] ピアレビューは学界の基盤となっているが、共同の進歩と幸福を育むには不十分であることが多い。
ピアレビューは主に科学的な厳格さを強調しているが、すべてのピアを支援するのに不可欠な共感を欠いていることが多い。
本稿では,理学療法と合理福祉の2つの価値を基盤として,PEERfect REVIEWerの倫理性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:10:09 GMT)
MixSarc: A Bangla-English Code-Mixed Corpus for Implicit Meaning Identification [0.1] 最初に公開されたBangla-Englishコード混成コーパスであるMixSarcを紹介した。
データセットには、ユーモア、皮肉、不快感、華やかさをラベル付けした9,087の注釈付き文が含まれている。
その結果、ユーモア検出では高い性能を示したが、クラス不均衡と実用的複雑性により、皮肉、悪感、および下品性は著しく低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 06:12:06 GMT)
EmpiRE-Compass: A Neuro-Symbolic Dashboard for Sustainable and Dynamic Knowledge Exploration, Synthesis, and Reuse [0.1] EmpiRE-は、LRデータへのアクセス、複製、再利用のための障壁を減らすように設計された、ニューロシンボリックなダッシュボードである。
その網羅的な目標は、基礎となるデータを意味的に構造化することで、LRがより持続可能なものになることを実証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:58:20 GMT)
HubScan: Detecting Hubness Poisoning in Retrieval-Augmented Generation Systems [0.0] ハブ性は有害なコンテンツの導入、検索ランキングの変更、コンテンツフィルタリングのバイパス、システムパフォーマンスの低下に利用することができる。
本稿では,RAGシステム内のハブを特定するために,ベクトルインデックスと埋め込みを評価したオープンソースのセキュリティスキャナである Hubscan を紹介する。
Hubscanは0.2%の警告予算で90%のリコールを達成する。100%リコールは0.4%で、敵のハブは99.8%のパーセンタイルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:37:53 GMT)
fEDM+: A Risk-Based Fuzzy Ethical Decision Making Framework with Principle-Level Explainability and Pluralistic Validation [0.0] 説明可能性とトレーサビリティーモジュール(ETM)を導入し、それぞれの倫理的決定ルールと根底にある道徳的原則を明示的に結びつける。
単一参照検証を多元的セマンティック検証フレームワークに置き換える。
その結果、fEDM+と呼ばれる拡張されたfEDMは、解釈可能性とステークホルダー認識の検証を向上しつつ、形式的な検証性を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:58:14 GMT)
What Topological and Geometric Structure Do Biological Foundation Models Learn? Evidence from 141 Hypotheses [0.0] 52回の反復で141の幾何学的および位相的仮説を提案し,検証し,洗練するAI駆動ブレインストーミングループを提案する。
遺伝子埋め込み近傍は非自明なトポロジーを示し、12層のうち11層に持続的ホモロジーが有意である。
scGPTとGeneformerのCCAアライメントは0.80の正準相関と72%の遺伝子検索精度をもたらすが、19の検査方法が確実に遺伝子レベルの対応を回復することはなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:33:24 GMT)
Visual Milestone Planning in a Hybrid Development Context [0.0] 本稿では,ハイブリッド開発プロセスのフロントエンドとしてアジャイル実践者による採用を促進するために,アジャイル語彙を用いたビジュアルマイルストーンプランニング(VMP)手法について説明する。
VMPは、作業アプローチとコミットメントの共通理解を促進する、視覚的かつ協調的な計画手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:25:18 GMT)
Unsupervised Discovery of Intermediate Phase Order in the Frustrated $J_1$-$J_2$ Heisenberg Model via Prometheus Framework [0.0] J_1$-$J$相図を探索するために、変分オートエンコーダフレームワークを適用します。
本研究では、教師なし順序パラメータ発見と臨界点検出を用いた中間状態の性質について検討する。
この研究は、フラストレーションのある量子磁気学における質問に対する厳格に検証された機械学習手法の適用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:44:51 GMT)
Unified Unsupervised and Sparsely-Supervised 3D Object Detection by Semantic Pseudo-Labeling and Prototype Learning [0.0] 3Dオブジェクト検出は、自律走行とロボット知覚に不可欠である。
アノテーション依存を減らすために、教師なしおよび疎監督のパラダイムが出現した。
本稿では、教師なしとスパースアップされた3Dオブジェクト検出のための統一的なトレーニングフレームワークであるSPLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:26:34 GMT)
UNet-Based Keypoint Regression for 3D Cone Localization in Autonomous Racing [0.0] コーンのキーポイント検出のためのUNetベースのニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,正確なコーン位置推定と色予測の可能性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:34:56 GMT)
UC-Secure Star DKG for Non-Exportable Key Shares with VSS-Free Enforcement [0.0] UC-Secure Distributed Key Generation (DKG)は、署名された鍵を秘密にしながら共通の公開鍵を導出する。
ハードウェアベースのキーアイソレーションモジュールによって強制されるNon-eXportable Key (NXK) 設定をターゲットにしている。
指定されたサービスが共同署名をしなければならないが、単独では署名できないマルチデバイス閾値ウォレットに対して、Star DKG(SDKG)を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:32:42 GMT)
Trade-offs in Gauss's law error correction for lattice gauge theory quantum simulations [0.0] ガウスの法則に基づく量子誤差補正(GLQEC)は、格子ゲージ理論シミュレーションにおける量子ビットオーバーヘッドを低減するための有望なアプローチを提供する。
我々は,GLQECを量子誤り訂正符号,特に$d=3$のビットフリップ繰り返し符号と数値的に比較し,GLQECは単一ラウンドの誤り訂正において低い論理誤差率を達成できるが,複数のラウンドでの定常混合アンサンブルに対するより高速なデコヒーレンスを示す。
我々の結果は対称性に基づく誤り訂正スキームの基本的限界を強調し、格子ゲージ理論の定式化に関する対応する制約を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:09:20 GMT)
Time in gravitational subregions and in closed universes [0.0] 量子重力における部分領域におけるゲージ不変局所観測値について検討する。
重力制約は微分同相写像をゲージするときにのみエントロピーの境界式を与えることを示す。
ミルン型閉ビッグバン宇宙の構築を繰り返すが、これは独立した関心を持つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:00:45 GMT)
The unbearable hardness of deciding about magic [0.0] 魔法状態資源理論の自由状態を定義する安定化器ポリトープの定式化には超指数時間が必要であることを示す。
また,モノトーンの計算的最適性としてマジックの堅牢性を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:00:26 GMT)
The economic alignment problem of artificial intelligence [0.0] 我々は、成長ベースのシステム内で高度なAIを開発することは、社会的、環境的、実在的なリスクを増大させる可能性があると論じる。
成長後の研究は、AIのリスクを大幅に削減できる概念とポリシーを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:22:46 GMT)
Taxonomy of Integrable and Ground-State Solvable Models: Jastrow Wavefunctions on Graphs and Parent Hamiltonians [0.0] グラフの隣接行列によって粒子間相互作用が設定される、識別可能な連続変数粒子の多体系の系を導入する。
そのような系の基底状態波動関数は、グラフの端集合上の対相関関数の積を含む一般化されたヤストロウ形式である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:00:02 GMT)
Sydney Telling Fables on AI and Humans: A Corpus Tracing Memetic Transfer of Persona between LLMs [0.0] 本稿では,3人の著者が作成した人間とAIの関係に関するテキストコーパスについて述べる。
これらのペルソナは、OpenAI、Anthropic、Alphabet、DeepSeek、Metaの12のフロンティアモデルによってシミュレートされ、600万ワードの4.5kテキストを生成する。
コーパス(AI Sydneyという名称)はUniversal Dependenciesに従って注釈付けされ、パーミッシブライセンスで利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:41:15 GMT)
Structure and Redundancy in Large Language Models: A Spectral Study via Random Matrix Theory [0.0] この論文は、現代のディープラーニング、信頼性、効率性において、永続的で密接に関連する2つの課題に対処する。
層と入力間の隠れアクティベーションの固有値ダイナミクスを解析することにより、スペクトル統計学がモデル挙動にコンパクトで安定で解釈可能なレンズを提供することを示す。
このフレームワーク内では、最初のコントリビューションであるEigenTrackが、大規模言語と視覚言語モデルにおける幻覚とアウト・オブ・ディストリビューションの振る舞いをリアルタイムに検出する手法を導入した。
第二の貢献である RMT-KD は、ランダム行列理論知識蒸留によるディープネットワークの圧縮に対する原則的なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:11:56 GMT)
Stream Neural Networks: Epoch-Free Learning with Persistent Temporal State [0.0] 本稿では,非可逆入力ストリーム用に設計された実行パラダイムであるストリームニューラルネットワーク(StNN)を紹介する。
StNNはストリームネイティブ実行アルゴリズムであるストリームネットワークアルゴリズム(SNA)を通じて動作し、その基本ユニットはストリームニューロンである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:00:17 GMT)
Spelling Correction in Healthcare Query-Answer Systems: Methods, Retrieval Impact, and Empirical Evaluation [0.0] 本稿では,医療用QAにおける検索前処理ステップとして,スペル補正に関する最初の制御研究について述べる。
TREC 2017 LiveQA Medical TrackとHealthSearchQAという2つの公開データセットのエラー調査を行います。
実際の医療クエリの61.5%には少なくとも1つのスペルエラーが含まれており、トークンレベルのエラー率は11.0%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:58:00 GMT)
Solving stiff dark matter equations via Jacobian Normalization with Physics-Informed Neural Networks [0.0] 我々は、ヤコビアンに基づく正規化が降下を改善し、ベンチマークの厳しい常微分方程式上で検証できることを理論的に示唆する。
剛性勾配ボルツマン方程式(BE)は、弱い相互作用を持つ大質量粒子(WIMP)ダークマターを支配している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:08:59 GMT)
Small Wins Big: Comparing Large Language Models and Domain Fine-Tuned Models for Sarcasm Detection in Code-Mixed Hinglish Text [0.0] 本研究は,Llama 3.1,Mistral,Gemma 3,Phi-4の4つの大言語モデルと,コードミキシングHinglishテキストのSarcasm検出のための微調整DistilBERTモデルを比較した。
その結果,小型で微調整された DistilBERT モデルでは84% の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:12:16 GMT)
Silent Egress: When Implicit Prompt Injection Makes LLM Agents Leak Without a Trace [0.0] 自動生成されたURLプレビューに埋め込まれた敵対的命令は、サイレント・エクスプレスと呼ばれるシステムレベルのリスクをもたらす可能性があることを示す。
完全にローカルで再現可能なテストベッドを使用して、悪意のあるWebページがエージェントを誘導し、機密性の高いランタイムコンテキストを透過するアウトバウンドリクエストを発行できることを実証する。
qwen2.5:7bをベースとした480の実験では、攻撃は高い確率 (P (exress) =0.89) で成功し、95%の攻撃は出力ベースの安全チェックでは検出されない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:26:23 GMT)
Shortcuts to Adiabaticity via Adaptive Quantum Zeno Measurements [0.0] 時間依存プロジェクタの監視から生じる量子ゼノダイナミクスについて考察する。
ゼノ力学の効果的なハミルトニアンは、非断熱幾何学的接続を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:39:43 GMT)
ShobdoSetu: A Data-Centric Framework for Bengali Long-Form Speech Recognition and Speaker Diarization [0.0] 本稿では, DL Sprint 4.0 Bengali Long-Form Speech Recognition (Task1) と Bengali Speaker Diarization Challenge (Task2) について述べる。
Task1では、ベンガルのYouTubeオーディオブックとドラマから高品質なトレーニングコーパスを構築するデータ中心パイプラインを提案する。
我々は、公開リーダーボードで16.751、プライベートテストセットで15.551の単語誤り率(WER)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:30:36 GMT)
Self-stabilized high-dimensional quantum key distribution on a metropolitan free-space link [0.0] ハイブリッド大都市圏リンク上での高次元時間ビン符号化量子鍵分布を実証する。
2次元と4次元の両方のプロトコルを実装し、4次元の (25.0 +-2.0) dB ロスで 4D に対して (95 +-28) kbit/s の安全な有限鍵速度を求める。
この結果から,ハイブリッド・スペース・ツー・ファイバ量子通信のための実用的で汎用的なプラットフォームを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:51:05 GMT)
Secret Key Rate Limits in Coexisting Classical-Quantum Optical Links [0.0] 量子周波数チャネルにおいて、既存の古典信号から蓄積された干渉電力を評価するための式を導出する。
本モデルは, 単一モードファイバにおける古典量子系の効率的な設計を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:08:52 GMT)
Schwinger-Keldysh field theory for operator Rényi entropy and entanglement growth in non-interacting systems with sub-ballistic transports [0.0] サブシステムオペレータであるRényi entropyが空間情報と時間情報の両方をエンコードしていることを示す。
準系作用素のレニ・エントロピーと状態のフォン・ノイマンとレニ・エンタングルメント・エントロピーの成長は、弾道的および準弾道的輸送挙動の両方を捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:00:28 GMT)
Scaling In, Not Up? Testing Thick Citation Context Analysis with GPT-5 and Fragile Prompts [0.0] 本稿では,大言語モデルが解釈的引用文脈分析をサポートできるかを検証する。
即時足場やフレーミングの変化による方法論上の問題として、即時感度分析を先導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:33:00 GMT)
Robustness-Runtime Tradeoff for Quantum State Transfer [0.0] 我々は、初期アンシラ状態におけるプロトコルのエラー耐性を定量化する、ステート転送プロトコルの$textitrobustness$を紹介します。
このことは、初期および最終サイト作用素の間のこれらの可換作用素のSchatten $p$-normsを厳密に束縛していることを証明している。
既存のパワーローライトコーンと組み合わせて、この結果により、部分的に状態依存のプロトコルに対して、新しい最小限のランタイムが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:00:01 GMT)
Robustness in sparse artificial neural networks trained with adaptive topology [0.0] 我々は,MNIST や Fashion MNIST などの画像分類タスクに適用した,疎度 99% のスパース層と高密度層からなる単純で効果的なアーキテクチャに焦点をあてる。
各エポック間のスパース層のトポロジーを更新することにより,重量が著しく減少しているにもかかわらず,競争精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:44:15 GMT)
Revealing entanglement through local features of phase-space distributions [0.0] 相空間の個々の点で評価された準確率分布とその微分の観点から、連続変数分離性基準の無限階層を定式化する。
我々のアプローチはペレス-ホロデツキの基準と等価であり、相空間像における蒸留可能な絡み合いがどのように現れるかに光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 08:43:30 GMT)
Recursive Belief Vision Language Action Models [0.0] ロングホライゾン操作には永続的でアクション条件のある状態表現が必要である。
現在の視覚言語モデルは時間的および物理的推論に制限がある。
本稿では,自己教師型世界モデルで学習した信念中心アーキテクチャであるRB-VLAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 17:38:24 GMT)
Quantum tomography for non-iid sources [0.0] 提案する最小2乗断層撮影法は,完全適応状態下でも統計的に最適であることを示す。
時間平均状態やチャネルを再構築する際のサンプルの複雑さは、非適応的な単一コピー計測のための最適なスケーリングと一致することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:06:54 GMT)
Quantum Error Mitigation Simulates General Non-Hermitian Dynamics [0.0] 本研究では,非エルミート力学を連続的なモニタリングなしでシミュレートするハードウェアフレンドリーなプロトコルを提案する。
観測可能なレベルの量子ジャンプ寄与をキャンセルするために、量子エラー緩和(QEM)を用いる。
我々の研究は、完全に陽性でトレース保存されていないエキゾチックなダイナミクスを調査するプログラマブルでアンシラのないフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:04:32 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） (Wed, 25 Feb 2026 16:13:30 GMT)
Prompt Architecture Determines Reasoning Quality: A Variable Isolation Study on the Car Wash Problem [0.0] 本研究では,生産システムのアーキテクチャ層が正しい推論を可能にする方法を検討する。
STAR(Situation-Task-Action-Result)推論フレームワークだけでは精度が0%から85%に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:40:15 GMT)
Prodiabatic Elimination: Higher Order Elimination of Fast Variables with Quantum Noise [0.0] 本稿では,強力な近似手法であるprodiabatic eliminationを導入する。
軽量結合系における高速自由度の断熱的除去を体系的に拡張する。
これは断熱除去の単純さと計算効率を保ち、実用的な用途に便利である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:27:38 GMT)
Predicting Multi-Drug Resistance in Bacterial Isolates Through Performance Comparison and LIME-based Interpretation of Classification Models [0.0] 本研究では,細菌由来の多剤耐性(MDR)を予測するための解釈可能な機械学習フレームワークを提案する。
ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、AdaBoost、XGBoost、LightGBMの5つの分類モデルが評価された。
アンサンブルモデル、特にXGBoostとLightGBMは、すべてのメトリクスに対して優れた予測能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:50:01 GMT)
Predicting Known Vulnerabilities from Attack Descriptions Using Sentence Transformers [0.0] この論文は、サイバー攻撃の自然言語による記述から既知の脆弱性を予測する問題に対処する。
攻撃や脆弱性記述を意味ベクトル表現にエンコードするトランスフォーマーベースの文埋め込み手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:44:57 GMT)
Positional-aware Spatio-Temporal Network for Large-Scale Traffic Prediction [0.0] PASTNは、時間的および空間的複雑さをエンドツーエンドにキャプチャする。
実験は、様々なスケールのデータセットにわたるPASTNの有効性と効率を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:39:17 GMT)
Performance Comparison of QAOA Mixers for Ternary Portfolio Optimization [0.0] 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスに提案される量子アルゴリズムである。
本研究では,現実的な環境下でのアルゴリズムの挙動を調べるために,非分極チャネルに基づく雑音を導入する。
その結果,XYミキサーはノイズのない環境では優位性を示すが,ノイズの多い環境では優位性は低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:35:26 GMT)
On the emergence of quantum mechanics from stochastic processes [0.0] 我々は、任意のカーネル$$を有限次元の写像$$B(mathcal H)$に持ち上げることで対応を一般化する。
チャップマン-コルモゴロフ族を決定的な追加制約として分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:43:04 GMT)
On some mathematical problems for open quantum systems with varying particle number [0.0] 系のサイズと相互作用範囲に関する物理的に動機づけられた仮定の下では、ハミルトニアンのこの形式は定数まで一意である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:03:08 GMT)
Nonlinearity-Inhomogeneity Competition in Discrete-Time Quantum Walks [0.0] 一次元格子上の離散時間量子ウォークにおける非線形性と不均一性の相互作用について検討する。
空間的不均一性は非線形自己トラッピングを弱め、ロバストな局所化の領域を限定する。
時間的不均一性は、自走励起に必要な位相コヒーレンスを乱す時間依存摂動として作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 01:03:57 GMT)
Momentum Diffusion, Decoherence and Drag Force on a Magnetic Nanoparticle [0.0] 量子重ね合わせにおける磁性ナノ粒子の脱コヒーレンス速度の完全な導出を行う。
この計算を、互いに隣接した量子重畳状態にある2つの反磁性ナノ粒子に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 03:14:57 GMT)
MolFM-Lite: Multi-Modal Molecular Property Prediction with Conformer Ensemble Attention and Cross-Modal Fusion [0.0] MolFM-LiteはSELFIESAUC配列(1D)、分子グラフ(2D)、コンホメーラーアンサンブル(3D)を符号化するマルチモーダルモデルである。
本手法の主な貢献は,(1)学習可能な注意を複数のRDKit生成コンバータ上でボルツマン先行と組み合わせたコンバータアンサンブルアテンション機構,(2)各モーダルが他のコンバータに共役できる相互融合層である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:59:14 GMT)
Mobile-Ready Automated Triage of Diabetic Retinopathy Using Digital Fundus Images [0.0] 本稿では,糖尿病網膜症の重症度をデジタル・ファンドス画像から効率的に評価するための,簡易な自動ディープラーニングフレームワークを提案する。
コンシスタント・ランク・ロジット(CORAL)を持つMobileNetV3アーキテクチャを用いて,疾患の進行をモデル化する。
提案システムは、早期糖尿病網膜症スクリーニングのためのスケーラブルで実用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:26:18 GMT)
Mitigating Structural Noise in Low-Resource S2TT: An Optimized Cascaded Nepali-English Pipeline with Punctuation Restoration [0.0] 本稿では、最適化されたネパール語音声-英語テキスト翻訳システム(S2TT)を提示し、評価する。
まず、高度に熟練した ASR と NMT のコンポーネントを構築します。
句読点損失の影響を実験的に検討し,不規則なASR出力が翻訳品質を著しく低下させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:20:23 GMT)
Macroscopic Quantum Electrodynamics with Gain: Modified Fluctuations and Their Consequences [0.0] MQEDは、任意のマクロ環境が存在する場合の量子電磁場を記述する統一的なフレームワークを提供する。
本稿では,MQEDとその活性媒体への拡張について概説し,ゲイン修飾場相関の表象として揺らぎ誘起力を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:38:59 GMT)
MALLVI: A Multi-Agent Framework for Integrated Generalized Robotics Manipulation [0.0] MALLVIはクローズドループフィードバック駆動ロボット操作を可能にするフレームワークを提供する。
単一のモデルを使用するのではなく、MALLVIは特別なエージェントをコーディネートし、知覚、局所化、推論、高レベルの計画を管理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:49:07 GMT)
Lowering the temperature of two-dimensional fermionic tensor networks with cluster expansions [0.0] スズキ・トロッター分解は、厳密な短距離相互作用からなるハミルトニアンを表現する主要な手法である。
クラスター展開を二次元フェルミオン系に拡張し、ギブス状態の射影エンタングルペア作用素(PEPO)近似を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:58:58 GMT)
Learning Quantum Data Distribution via Chaotic Quantum Diffusion Model [0.0] 本稿では,カオス的ハミルトン時間進化を通じて投影されたアンサンブルを生成するフレームワークを提案する。
この方法は、トレーニング性とロバスト性を改善し、量子生成モデルの適用性を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 16:09:50 GMT)
Learning Complex Physical Regimes via Coverage-oriented Uncertainty Quantification: An application to the Critical Heat Flux [0.0] 不確実性定量化(UQ)は、安全性評価ではなく、学習タスク自体への支援と見なされるべきである。
OECD/NEA Expert Group on Reactor Systems Multi-Physicsで発表されたCritical Heat Fluxベンチマークとデータセットに注目した。
ポストホック法は統計的キャリブレーションを保証するが、カバレッジ指向学習は複雑な物理状態に適合するようにモデルの表現を効果的に再評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:04:15 GMT)
Large Language Models are Algorithmically Blind [0.0] 大規模言語モデル (LLM) は目覚ましい知識を示すが、計算過程を推論する能力はいまだによく分かっていない。
大規模アルゴリズムの実行から得られた地中真理に対して,8つのフロンティアLSMを評価し,系統的,ほぼ完全に失敗することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:32:15 GMT)
Knowledge, Rules and Their Embeddings: Two Paths towards Neuro-Symbolic JEPA [0.0] ルールインフォームド・ジョイントエンベッドディング予測アーキテクチャ(RiJEPA)を中心にした双方向型ニューロシンボリック・フレームワークを提案する。
まず,Energy-Based Constraints (EBC) とマルチモーダルデュアルエンコーダアーキテクチャを用いて,JEPAトレーニングに構造的帰納バイアスを注入する。
第2の方向では、厳密で離散的な記号規則を連続的な微分可能な論理に緩和することにより、従来のルール生成の探索を回避できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:31:46 GMT)
Irresponsible Counselors: Large Language Models and the Loneliness of Modern Humans [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、日常的、さらには人間の意思決定において、周辺補助ツールから常に仲間へと急速に移行してきた。
本稿は,技術アーキテクチャとLLMの社会的地位の組み合わせが,対象のない新たなアドバイザリ親密性を生み出すことを主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 07:29:21 GMT)
Integrating Machine Learning Ensembles and Large Language Models for Heart Disease Prediction Using Voting Fusion [0.0] 本研究は1,190人の患者記録を統合したデータセットを用いて心血管疾患を予測した。
MLアンサンブルとGemini 2.5 Flashによる推論のハイブリッド統合は、最高の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 10:53:57 GMT)
Importance of Prompt Optimisation for Error Detection in Medical Notes Using Language Models [0.0] 誤り検出のタスクに適用する場合,小・大言語モデルに対する迅速な最適化の重要性を示す。
本稿では,GEPAによる自動プロンプト最適化により,ベースライン精度よりも誤差検出が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:46:49 GMT)
Hidden Topics: Measuring Sensitive AI Beliefs with List Experiments [0.0] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) の隠れ信念の研究にリスト実験を適用することを提案する。
論文では、Anthropic、Google、OpenAIが開発したモデルに関するリスト実験を実施し、全モデルにわたる大量監視の隠れた承認を見出した。
重要なことは、プラセボ処理がヌル結果を生成し、その方法を検証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:24:47 GMT)
Hidden $Z_{2}\times Z_{2}$ subspace symmetry protection for quantum scars [0.0] 創発性スペクトル生成代数(SGA)によって生じる正確な量子多体傷をホストする開境界条件下でのパラダイム的スピン-1 XY鎖の研究を行う。
我々は、スカー部分空間が、他のモデルの隠れた$Z_2times Z_2$対称性、すなわち可換ハミルトニアンに帰属する対称性保護自明な(SPt)特性を持つことを示す。
異なる摂動下での傷痕の安定性の相補的理解は、傷痕のLoschmidt echoとQuantum Fisher Information (QFI)を分析して得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:47:26 GMT)
Fundamental Limits on QBER and Distance in Quantum Key Distribution [0.0] 我々は、セキュアQKDと互換性のある最大量子ビット誤り率を確立し、通信距離に対応する上限を導出する。
現実的な物理ノイズモデルに情報理論的限界を接続することにより、ファイバーおよび自由空間リンクにおける達成可能な距離の普遍的境界を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 19:00:02 GMT)
From Classical to Quantum: Extending Prometheus for Unsupervised Discovery of Phase Transitions in Three Dimensions and Quantum Systems [0.0] 2次元古典系から3次元古典系および量子多体系への無監督相転移発見のためのPrometheusフレームワークを拡張した。
3D Isingモデルでは、このフレームワークは文学値の0.01%以内の臨界温度を検出する。
量子システムにおいて,複素数値波動関数と忠実度に基づく損失を用いた量子認識型VAE(Q-VAE)アーキテクチャを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:36:13 GMT)
From Ad-Hoc Scripts to Orchestrated Pipelines: Architecting a Resilient ELT Framework for Developer Productivity Metrics [0.0] 本稿では,レガシスケジューリングからロバストなExtract-Load-Transformパイプラインへの移行経験について報告する。
メトリクスパイプラインをプロダクショングレードの分散システムとして扱うことは、持続可能なエンジニアリング分析の前提条件である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 04:46:08 GMT)
Explainability-Aware Evaluation of Transfer Learning Models for IoT DDoS Detection Under Resource Constraints [0.0] 本研究では,IoT DDoS検出のための7つの事前学習型畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャについて,説明可能性を考慮した実証評価を行った。
DenseNet169は最強の信頼性と解釈可能性アライメントを提供するが、MobileNetV3はフォグレベルのデプロイメントに効果的な遅延精度トレードオフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:56:11 GMT)
Effects of Training Data Quality on Classifier Performance [0.0] トレーニングデータの質を複数のメカニズムで劣化させる効果について検討する。
分解が増加し、ほぼ正しい状態から偶然に正しい状態に移動するため、すべての4つの分類器で分解のような挙動が保たれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:29:51 GMT)
Deep squeezing or cooling the fluctuations of a parametric resonator using feedback [0.0] 我々はロックインアンプフィードバックループによって強化された1自由度パラメトリック共振器のディープスレッショルドパラメトリックスキューズや冷却を実現する方法を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 12:25:58 GMT)
D-COT: Disciplined Chain-of-Thought Learning for Efficient Reasoning in Small Language Models [0.0] Disciplined Chain-of-Thought (D-CoT)は、制御タグを使用して構造化推論プロセスを実行するフレームワークである。
D-CoTは推論ドリフトを抑制し、トークンの低減と性能改善を同時に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:08:38 GMT)
Cross-Task Benchmarking of CNN Architectures [0.0] このプロジェクトは、様々なタスクに対する動的畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の比較研究を提供する。
我々は、バニラCNN、ハードアテンションベースCNN、ソフトアテンションベースCNN、ローカル(ピクセルワイド)、グローバル(画像ワイド)機能アテンション、全方向CNN(ODConv)の5種類のCNNを比較した。
Tiny ImageNet、Pascal VOC、UCR Time Series Classification Archiveの実験では、注意機構と動的畳み込み手法が精度、効率、計算性能において従来のCNNを一貫して上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:20:21 GMT)
Coupling nitrogen vacancy centers in silicon carbide to nanophotonic resonators [0.0] ナノフォトニック構造体、特にマイクロピラーとマイクロディスク共振器を用いて、光収集とスピン・リードアウトを強化する。
マイクロピラー幾何学は、スペクトルノイズの2.4倍の減少を伴う光子収集の4倍の増大をもたらす。
マイクロディスクの大きなモード体積は1150-1250nmの共鳴をサポートし、窒素空孔放出線へのブロードバンド結合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:36:24 GMT)
Correlated inhomogeneous absorption profiles across distinct optical transitions in a rare-earth doped crystal [0.0] 遷移4I_15/2$ - 4,I_11/2$ at 980 nmのEr$3+$:YSOにおける低温高分解能分光学的研究を示す。
他方の遷移を観察しながらスペクトルホールバーニングを行い、2つの光遷移間のスペクトル相関を初めて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 15:26:15 GMT)
Contextual Memory Virtualisation: DAG-Based State Management and Structurally Lossless Trimming for LLM Agents [0.0] 我々は,蓄積したLLM理解をバージョン管理状態として扱うシステムであるコンテキスト記憶仮想化(CMV)を提案する。
CMVはセッション履歴を、正式に定義されたスナップショット、ブランチ、トリムプリミティブを備えたDAG(Directed Acyclic Graph)としてモデル化する。
シングルユーザによるケーススタディ評価では、トリミングが迅速なキャッシュの下で経済的に有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 20:52:52 GMT)
ConstraintBench: Benchmarking LLM Constraint Reasoning on Direct Optimization [0.0] ConstraintBenchは、直接制約付き最適化において、大きな言語モデルを評価するためのベンチマークである。
200のタスクで6つのフロンティアモデルを評価し、最適性ではなく実現可能性が主要なボトルネックであることを確認した。
解法基準の0.1%の範囲内で、結合実現可能性と最適性について30.5%を超えるモデルはない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 22:54:26 GMT)
Causality $\neq$ Invariance: Function and Concept Vectors in LLMs [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は抽象的に概念を表現するか、つまり入力形式に依存しないのか?
タスク性能を因果的に駆動するインコンテキスト学習(ICL)タスクのコンパクト表現であるFVを再検討する。
より安定した概念表現を持つ概念ベクトル(CV)を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:35:30 GMT)
Brain Tumor Segmentation with Special Emphasis on the Non-Enhancing Brain Tumor Compartment [0.0] U-Netベースのディープラーニングアーキテクチャは、様々なMRIモダリティに現れる脳腫瘍をセグメント化するように設計されている。
特に強調されるのは、非エンハンス性腫瘍区画である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:09:12 GMT)
Beyond performance-wise Contribution Evaluation in Federated Learning [0.0] フェデレーション学習は、プライバシフレンドリーな協調学習フレームワークを提供する。
その成功は参加者の貢献に依存している。
この研究は、モデルの信頼性に対するクライアントのコントリビューションの問題を調査します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 23:10:13 GMT)
Beyond Attention: True Adaptive World Models via Spherical Kernel Operator [0.0] 標準的な注意を置き換えるフレームワークであるSpherical Kernelを紹介します。
SKOは、エージェントの偏りのある観察周波数から真の環境遷移のダイナミクスを数学的に分離する。
経験的評価により、SKOは自己回帰言語モデリングにおいて、収束を著しく加速し、標準の注意ベースラインを上回ることが確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 21:51:34 GMT)
Atomic-Scale Quantum Control of Single Spin Defects in a Two-Dimensional Semiconductor [0.0] 固体の個々のスピン欠陥は量子技術の構成要素として期待されているが、その決定論的生成、個々のアドレス可能性、表面近傍での操作は大きな課題である。
本稿では,走査型トンネル顕微鏡と電子スピン共鳴を組み合わせた2次元半導体における固体欠陥の単一スピン制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:38:48 GMT)
Assessing airborne laser scanning and aerial photogrammetry for deep learning-based stand delineation [0.0] 森林の在庫・管理には正確な森林スタンドの整備が不可欠である。
ディープラーニングは、空中画像と空中レーザースキャン(ALS)データを組み合わせる際に、専門家のインタプリタに匹敵するスタンドデラインを生成することができる。
DAP(Digital Photogrammetry)から派生したキャノピー高さモデル(CHM)は、時間的アライメントが向上するが、キャノピー表面とキャノピーギャップを滑らかにすることができる。
DTMはデライン性能を改善することが提案されているが、公表された文献では未検証である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 09:16:28 GMT)
Analysis of the action of conventional trapped-ion entangling gates in qudit space [0.0] 閉じ込められたイオン系では、絡み合った操作は、もはやグローバルではない特定のレベルに位相を蓄積する。
この研究は、Mlmer-Srensen と Light-shift ゲートに蓄積されたこれらの追加のエンタングリングと非エンタングリング相の理論を探求する。
本研究は,Quditベースの量子プロセッサの実用的でスケーラブルな実装に向けての道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 13:08:30 GMT)
An Agentic System for Schema Aware NL2SQL Generation [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、計算オーバーヘッド、データプライバシ、リソース制約のある環境における実世界のデプロイ可能性に関する懸念を提起する。
本稿では,Small Language Models (SLM) をプライマリエージェントとして戦略的に活用するスキーマベースのエージェントシステムを提案する。
LLMのみのシステムでは0.094のクエリに対して0.0085の平均コストが達成され、ローカルで実行されるクエリではほぼゼロの運用コストが達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:58:02 GMT)
Agent Behavioral Contracts: Formal Specification and Runtime Enforcement for Reliable Autonomous AI Agents [0.0] Agent Behavioral Contracts (ABC)は、自律型AIエージェントにDesign-by-Contractの原則をもたらす正式なフレームワークである。
ABCは、プリコンディション、不変性、ガバナンスポリシー、およびリカバリメカニズムをランタイム強化可能なコンポーネントとして定義している。
実行時実行ライブラリであるAgentAssertにABCを実装し、AgentContract-Benchで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 18:42:56 GMT)
Adversarial Robustness of Deep Learning-Based Thyroid Nodule Segmentation in Ultrasound [0.0] Bモード超音波における甲状腺結節分節に対する逆行性攻撃とドメイン時防御に対する推論について検討した。
境界ノイズを注入するStructured Speckle Amplification Attack (SSAA) と、帯域通過位相摂動を適用した周波数領域超音波攻撃 (FDUA) が開発された。
防衛はFDUAに対して大きな改善を達成できなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 00:10:38 GMT)
AHAN: Asymmetric Hierarchical Attention Network for Identical Twin Face Verification [0.0] 現在の顔認識法は標準ベンチマークで99.8%以上の精度を達成しているが、同一の双子を区別すると88.9%に劇的に低下する。
非対称階層型注意ネットワーク (AHAN) を提案する。
AHANは92.3%の双子の検証精度を達成し、最先端の手法よりも3.4%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 02:33:25 GMT)
A comprehensive study of LLM-based argument classification: from Llama through DeepSeek to GPT-5.2 [0.0] 本研究では,いくつかの最先端の大規模言語モデル (LLM) の包括的評価を行う。
この評価には、チェーン・オブ・ソート・プロンプト、即興の言い直し、投票、確実性に基づく分類など、先進的なプロンプト戦略が組み込まれている。
最適性能モデル(GPT-5.2)は78.0%(UKP)と91.9%(Args.me)の分類精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 11:17:24 GMT)
A Framework for Cross-Domain Generalization in Coronary Artery Calcium Scoring Across Gated and Non-Gated Computed Tomography [0.0] 冠状動脈カルシウム(CAC)スコアは心血管のリスクを予測する重要な指標であるが、心電図によるCTスキャンに依存している。
CAC検出のための自動フレームワークと病変特異的なAgatstonスコアリングを導入し、ゲートCTと非ゲートCTの両方で機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Feb 2026 14:17:54 GMT)