Verifiable Reasoning for LLM-based Generative Recommendation [106.8] 大規模言語モデル(LLM)における推論は、最近、生成的レコメンデーションの強化に強い可能性を示している。
本稿では,信頼性の高いフィードバックを提供するために,検証と推論をインターリーブする新しいTextbftextitreason-verify-recommendパラダイムを提案する。
4つの実世界のデータセットの実験は、VRecが効率を損なうことなく、推奨の有効性とスケーラビリティを大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:55:45 GMT)
Breaking Training Bottlenecks: Effective and Stable Reinforcement Learning for Coding Models [104.3] 現代のコード生成モデルは、より長い出力を示し、能力の成長を加速し、トレーニングのダイナミクスを変更します。
グループ相対政策最適化を改良したMicroCoder-GRPOを提案する。
MicroCoder-GRPOは、LiveCodeBench v6の強力なベースラインよりも17.6%の相対的な改善を実現している。
私たちは、300のトレーニングステップで、LiveCodeBench v6の主流データセットよりも3倍大きなパフォーマンス向上を達成する、より困難なトレーニングコーパスであるMicroCoder-Datasetをリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 19:40:12 GMT)
Scaling Data Difficulty: Improving Coding Models via Reinforcement Learning on Fresh and Challenging Problems [92.7] 次世代コード生成モデルのトレーニングには高品質なデータセットが必要である。
既存のデータセットは、不均衡、フォーマットの不整合、データ品質の問題に直面する。
収集、処理、フィルタリング、検証を含む4段階のデータ処理フレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 19:45:51 GMT)
A Unified View of Drifting and Score-Based Models [92.5] ドリフトがカーネル平滑分布にスコアベースの定式化を許すことを示すことにより,拡散モデルの背後にあるスコアマッチング原理との関係を正確にする。
一般的なラプラス核に対して正確な分解を導出し、ラプラス核に対してドリフトが低温および高次元状態におけるスコアマッチングの正確なプロキシであることを示す厳密な誤差境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:41:36 GMT)
AtomicVLA: Unlocking the Potential of Atomic Skill Learning in Robots [92.2] 現実世界のロボットタスクは、長い水平、多段階の問題解決を伴い、継続的なスキル獲得のために一般化を必要とすることが多い。
我々は、タスクレベルの計画、アトミックスキルの抽象化、きめ細かいアクションを共同で生成する統合計画実行フレームワークAtomicVLAを提案する。
シミュレーションでは、AtomicVLAはLIBEROで$_0$2.4%、LIBERO-LONGで10%、CALVINで$_0$と$_0.5$0.22、平均タスク長0.25よりパフォーマンスが良い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:18:56 GMT)
Beyond Surrogates: A Quantitative Analysis for Inter-Metric Relationships [91.6] 本稿では,メトリクス間の関係を定量化する統合理論フレームワークを提案する。
我々はメトリクスを異なるクラスに分類し、異なる数学的形態の比較分析を容易にする。
我々は,オンラインの目的とオフラインの改善を理論的に一致させることが保証される評価システムの設計を可能にするため,後悔の伝達における構造的非対称性の同定に関する新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:08:06 GMT)
3DGS-HPC: Distractor-free 3D Gaussian Splatting with Hybrid Patch-wise Classification [80.4] 3D Gaussian Splatting (3DGS) は新規なビュー合成と3Dシーン再構成において顕著な性能を示した。
その品質は、移動物体や様々な影など、過渡的な気晴らしによって、現実世界の環境において劣化することが多い。
既存の方法は、事前訓練された視覚モデルから抽出されたセマンティックな手がかりに頼り、これらの障害を識別し、抑制する。
本稿では,2つの相補的原理を組み合わせることで,これらの制約を回避するフレームワークである3DGS-HPCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 11:16:30 GMT)
Can Large Language Models Keep Up? Benchmarking Online Adaptation to Continual Knowledge Streams [79.0] 我々は、ストリーミングよりもオンライン適応を評価し、知識を継続的に更新する。
OAKSはOAKS-BABIとOAKS-Novelの2つのデータセットから構成される。
最先端モデルとエージェントメモリシステムはどちらもOAKSにしっかりと適応できない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 00:38:39 GMT)
Holi-Spatial: Evolving Video Streams into Holistic 3D Spatial Intelligence [78.1] Holi-Spatialは、人間の介入なしに生のビデオ入力から構築された、初めて完全に自動化され、大規模で、空間対応のマルチモーダルデータセットである。
Holi-Spatial-4Mは、12K最適化された3DGSシーン、1.3Mの2Dマスク、320Kの3Dバウンディングボックス、320Kのインスタンスキャプション、1.2Mの3Dグラウンドインスタンス、1.2Mの空間QAペアを含む、最初の大規模で高品質な3Dセマンティックデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:49:20 GMT)
Deep Research for Recommender Systems [74.4] 本稿では,従来の項目リストを包括的,ユーザ中心のレポートに置き換える,推薦のための新しいディープリサーチパラダイムを提案する。
我々はこのパラダイムをRecPilotという,項目空間を自律的に探索するユーザトラジェクトリシミュレーションエージェントと,ユーザ決定を支援するための一貫性のある解釈可能なレポートに合成する自己進化レポート生成エージェントという,2つのコアコンポーネントからなるマルチエージェントフレームワークを通じてインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 12:33:04 GMT)
MEM: Multi-Scale Embodied Memory for Vision Language Action Models [73.4] 本稿では,マルチスケール・エンボダイドメモリ(MEM)について紹介する。
MEMはビデオベースの短水平メモリをビデオエンコーダで圧縮し、テキストベースの長水平メモリと組み合わせている。
MEMは、キッチンを掃除したり、チーズサンドイッチを焼いたりして、最大15分間のタスクをロボットが実行できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 00:17:42 GMT)
Why Adam Can Beat SGD: Second-Moment Normalization Yields Sharper Tails [66.2] 我々は、アダムにおける重要な第二モーメント正規化を発見し、アダムとSGDを区別する停止時間/マーチンゲール解析を開発した。
特に,2つの手法の高確率収束挙動の最初の理論的分離を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:33:36 GMT)
Backdoor4Good: Benchmarking Beneficial Uses of Backdoors in LLMs [63.7] クリーンタスク性能を保ちながら、優れたバックドアは高い制御性、タンパー抵抗性、ステルスネスを達成できることを示す。
私たちの発見は、バックドアは本質的に悪意のあるものではない、という新たな洞察を示しています。適切に設計された場合、信頼できるAIシステムのためのモジュールで解釈可能、有益なビルディングブロックとして機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 04:01:13 GMT)
Attribution-Guided Model Rectification of Unreliable Neural Network Behaviors [60.1] 我々は、ランクワンモデル編集を活用して、帰属誘導モデル修正フレームワークを確立する。
まず、既存のモデル編集と整合性の設定を区別し、信頼性の低い振る舞いを補正する定式化を行う。
そこで本研究では, 帰属誘導層ローカライゼーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:06:07 GMT)
Cost-Driven Representation Learning for Linear Quadratic Gaussian Control: Part II [57.3] 部分的および潜在的に高次元観測から制御する状態表現学習の課題について検討する。
我々は、コスト駆動型状態表現学習を通じてこの問題にアプローチし、累積コストを予測して潜在状態空間の動的モデルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:20:52 GMT)
Brain-WM: Brain Glioblastoma World Model [56.5] 我々は、次世代治療予測と将来のMRI生成を統一する先駆的なGBMワールドモデルであるBrain-WMを提案する。
Brain-WMは、潜在ダイナミクスを共有潜在空間に符号化し、関節自己回帰治療予測とフローベース将来のMRI生成を行う。
最終的にBrain-WMは、患者医療を最適化するための堅牢な臨床サンドボックスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:54:08 GMT)
Generalized Stock Price Prediction for Multiple Stocks Combined with News Fusion [55.8] 本稿では,Large Language Models (LLMs) と日次金融ニュースを統合して株価予測を行う手法を提案する。
我々は,事前学習したLLMを用いてニュース記事をエンコードし,ストック関連性に基づいてニュースをフィルタリングする3つのアテンションベースプール手法を実装した。
実験の結果,平均絶対誤差(MAE)はベースラインに比べて7.11%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:05:10 GMT)
Entangling ions with engineered light gradients [54.6] 集合運動モードのスペクトル群は、閉じ込められたイオン量子プロセッサにおける絡み合う相互作用の忠実さを制限する。
横方向の時間依存構造光力によって駆動される幾何学的-位相エンタングリング相互作用を導入する。
我々は, 単一電位井戸内に最大12個のイオンを含むイオン結晶において, 5times10-3$以下の誤差率を持つ高忠実な2量子ゲートを実験的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:18:24 GMT)
Tripartite information of free fermions: a universal entanglement coefficient from the sine kernel [51.6] 自由フェルミオンの3分割情報I_3を3つの隣接する幅wに分割した2次元格子上で検討する。
g(z) は z* = 1.329 +/- 0.001: で一意な零点を持ち、k_F w z* のモードは相互情報の独占に反する。
z ln z の領域法則項と z2 の項の2つの正確なキャンセルは、I_3 の組み合わせに固有のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 12:25:33 GMT)
ArcLight: A Lightweight LLM Inference Architecture for Many-Core CPUs [50.3] ArcLightは、マルチコアCPU向けにゼロから設計された軽量LLM推論アーキテクチャである。
ArcLightは主要なフレームワークのパフォーマンス上限を大幅に上回り、最大46%の推論スループットを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 19:20:25 GMT)
SeedPolicy: Horizon Scaling via Self-Evolving Diffusion Policy for Robot Manipulation [50.0] イミテーションラーニング(IL)は、ロボットが専門家によるデモンストレーションから操作スキルを習得することを可能にする。
本稿では,時間進化型潜伏状態を保持する時間モジュールSEGAを提案する。
SEGAをDPに統合することで、時間的モデリングボトルネックを解決する自己進化拡散ポリシー(SeedPolicy)が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:29:15 GMT)
Two-Stage Optimizer-Aware Online Data Selection for Large Language Models [49.6] 我々は,大規模言語モデルの微調整において,勾配に基づくオンラインデータ選択と重み付けのための原則付きフレームワークを提案する。
私たちのキーとなる考え方は、オンライン選択を静的なサンプルランキングではなく、次のターゲット指向のアップデートを州の下で形作ることです。
実験の結果,本手法は既存のオンラインデータ選択ベースラインに対するコンバージェンスとダウンストリームのパフォーマンスを,同じデータ予算下で一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:46:16 GMT)
Cross-Modal Taxonomic Generalization in (Vision-) Language Models [47.2] 本研究では,言語モデル(LM)で学習した意味表現と,より基礎的な証拠から学習した意味表現との相互作用について検討する。
画像に表現されたオブジェクトのハイパーネムを予測するタスクに焦点をあてる。
私たちが研究しているLMは、この知識を回復し、この実験の最も極端なバージョンでも一般化できることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:29:28 GMT)
A Scalable Distributed Quantum Optimization Framework via Factor Graph Paradigm [46.1] 分散量子最適化のための構造認識フレームワークを提案する。
検索スペースが$N$の場合、我々のフレームワークはプロセッサやセパレータに依存した要素に対して$O(sqrtN)$クエリ複雑性を達成する。
構造を考慮した分解は、量子ネットワーク上でのスケーラブルな分散量子最適化に実践的な道をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:15:52 GMT)
Learning-free L2-Accented Speech Generation using Phonological Rules [46.1] 音韻規則と多言語TSモデルを組み合わせたアクセント付きテキスト音声合成フレームワークを提案する。
これらの規則は音素系列に適用され、音素レベルでアクセントを変換する。
音韻制約から生じる子音,母音,音節構造の体系的差異をモデル化し,スペイン語およびインド英語の規則セットを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:22:55 GMT)
AgriPath: A Systematic Exploration of Architectural Trade-offs for Crop Disease Classification [45.5] 本研究は、細粒度作物病分類のための3つのモデルパラダイムの体系的比較を示す。
我々は16の作物と41の病気にまたがる111kの画像を含むベンチマークであるAgriPath-LF16を紹介する。
CNNは画像の精度が最も高いが、ドメインシフトによって劣化する。
対照的なVLMは、競合するクロスドメイン性能を持つ堅牢でパラメータ効率の良い代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 17:28:01 GMT)
Accent Vector: Controllable Accent Manipulation for Multilingual TTS Without Accented Data [45.1] マルチリンガルTSにおけるアクセント操作を可能にする制御可能な表現であるtextitAccent Vectorを提案する。
textitAccent Vectorは、異なる言語の母国語でTTSシステムを微調整することによって導出される。
ベクトルのスケーリングと補間によりアクセント強度のきめ細かい制御を実現し,混合アクセント音声を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:48:42 GMT)
Global Convergence of Average Reward Constrained MDPs with Neural Critic and General Policy Parameterization [44.9] 無限水平制約マルコフ決定過程(CMDP)について,一般政策パラメータ化と多層ニューラルネットワーク評論家を用いて検討する。
本稿では,ニューラル評論家推定と自然政策勾配の更新を統合した原始二重自然なアクター批判アルゴリズムを提案する。
我々は,政策や批判クラスによって引き起こされる近似誤差に対して,$tildemathcalO(T-1/4)$のグローバル収束および累積制約違反率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:53:59 GMT)
Compression as Adaptation: Implicit Visual Representation with Diffusion Foundation Models [44.9] 信号を関数としてエンコードする新しい視覚表現フレームワークを提案する。
このような視覚信号の暗黙的な表現は、単一のコンパクトベクトルにハッシュすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 12:55:40 GMT)
TableMind++: An Uncertainty-Aware Programmatic Agent for Tool-Augmented Table Reasoning [44.2] テーブル推論は、意味的理解と正確な数値操作を共同で行うモデルを必要とする。
これらの制約に対処するため、我々は以前TableMindをチューニングベースの自律型プログラムエージェントとして提案した。
この基盤をTableMind++に拡張し、新しい不確実性を認識した推論フレームワークを導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:31:33 GMT)
Generalized Reduction to the Isotropy for Flexible Equivariant Neural Fields [43.6] 群 $G$ が空間 $M$ に推移的に作用するとき、積空間 $X 倍の任意の $G$-不変函数は、X$ に作用する等方部分群の不変量 $H$ of $M$ に還元できることを示す。
この特徴を同変ニューラル場に適用し、任意の群作用や同次条件空間に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:41:23 GMT)
Med-Evo: Test-time Self-evolution for Medical Multimodal Large Language Models [43.5] 我々は,ラベル付きデータの追加を必要とせずに,ラベルなし強化学習を利用してモデル性能を向上させる医療MLLMのためのフレームワークであるMed-Evoを提案する。
我々のフレームワークは、2つの重要なイノベーションを紹介している: 1)$ Feature-driven Pseudo Labeling (FPL)は、すべての不均一な候補応答からセマンティックセントロイドを識別し、各ロールアウトで擬似ラベルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:38:24 GMT)
SIGMAE: A Spectral-Index-Guided Foundation Model for Multispectral Remote Sensing [43.4] Masked Autoencoder (MAE) ベースの事前訓練は、マスク付き画像領域を再構成することで、一般的な特徴表現を学習する強力な能力である。
多スペクトルリモートセンシング画像へのMAEの適用は、複雑な背景、不明瞭なターゲット、マスキング中の意味的ガイダンスの欠如など、依然として困難である。
SIGMAEは、ドメイン固有のスペクトル指標を事前知識として組み込んで、動的トークンマスキングを情報領域へ導く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 04:55:41 GMT)
How Long Can Unified Multimodal Models Generate Images Reliably? Taming Long-Horizon Interleaved Image Generation via Context Curation [42.4] 我々は、蓄積された視覚履歴が、生のトークン数ではなく画像イベントの数によって特に支配される、アクティブな汚染の源として機能すると主張している。
完全リコールよりも安全な条件付けを優先するトレーニングフリー推論戦略であるUniLongGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:01:20 GMT)
Targeted Speaker Poisoning Framework in Zero-Shot Text-to-Speech [42.3] Zero-shot Text-to-Speech (TTS)音声クローンは、深刻なプライバシーリスクを引き起こす。
我々はこのタスクを音声生成話者中毒(SGSP)として定式化する。
我々は、訓練されたモデルを変更して、他の話者の実用性を維持しながら、特定のアイデンティティの生成を防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:29:55 GMT)
Disentangled Textual Priors for Diffusion-based Image Super-Resolution [41.7] Image Super-Resolutionは、劣化した低解像度入力から高解像度画像を再構成することを目的としている。
既存のアプローチは、グローバルなレイアウトとローカルな詳細を混ぜ合わせた、絡み合った、あるいは粗い粒度の前のものに依存することが多い。
DTPSRは,2つの相補的な次元に絡み合ったテキストの先行処理を導入する新しい拡散型SRフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:02:55 GMT)
Selective Transfer Learning of Cross-Modality Distillation for Monocular 3D Object Detection [41.4] クロスモダリティの知識蒸留は、LiDARから画像ベースネットワークへの深度情報転送を効果的に行うことができる。
しかし、画像とLiDARの間のモダリティギャップは、その精度を著しく制限している。
これらの問題を克服するために,MonoSTLという選択学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:05:07 GMT)
An Efficient and Effective Evaluator for Text2SQL Models on Unseen and Unlabeled Data [41.2] 永続的なデプロイメントの課題は、確認済みの回答が得られない場合に、目に見えない、ラベルなしのデータセットで、新しくトレーニングされたText2システムを評価することだ。
この状況は、データベースの内容と構造が進化し、プライバシポリシーが手作業によるレビューを遅らせ、慎重に書かれたラベルはコストと時間を要するため、頻繁に発生する。
Fusionは、参照ラベルなしで精度を見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 23:14:18 GMT)
AgentRaft: Automated Detection of Data Over-Exposure in LLM Agents [40.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)エージェントにおけるデータオーバー露光(DOE)リスクを検出するための,最初の自動化フレームワークであるAgentRaftを紹介する。
実世界のエージェントツール6,675のテスト環境でAgentRaftを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:40:54 GMT)
FedEU: Evidential Uncertainty-Driven Federated Fine-Tuning of Vision Foundation Models for Remote Sensing Image Segmentation [40.8] フェデレートイメージセグメンテーション(RSIS)が注目されている。
我々は、明らかな不確実性によって駆動される微調整RSISモデルのためのフレームワークであるFedEUを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:11:03 GMT)
PureCC: Pure Learning for Text-to-Image Concept Customization [39.6] PureCCは、ターゲット概念の暗黙的なガイダンスと元の条件予測を組み合わせた学習目標である。
高忠実性の概念のカスタマイズを実現しつつ、元の動作と能力を維持する上で、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:50:20 GMT)
Neural Precoding in Complex Projective Spaces [39.4] ディープラーニングモデルは、チャネル係数から派生した特徴を事前符号化重みから派生したラベルにマッピングするように訓練される。
伝統的に、複素数値チャネルとプリコーダ係数は、実数成分と虚数成分または振幅と位相を用いてパラメータ化される。
本稿では、無線チャネルと重み付き最小二乗誤差(WMMSE)プリコーダベクトルの両方の複素射影空間(CPS)パラメータ化に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:29:26 GMT)
DAISS: Phase-Aware Imitation Learning for Dual-Arm Robotic Ultrasound-Guided Interventions [39.3] 医療ロボティクスでは、超音波ガイド針挿入は正確にバイマニュアル調整を必要とする。
本稿では,超音波ガイド下手術の相認識模倣ポリシーを学習する遠隔操作プラットフォームであるDual-Arm Interventional Surgery System (DAISS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:53:15 GMT)
Skip to the Good Part: Representation Structure & Inference-Time Layer Skipping in Diffusion vs. Autoregressive LLMs [39.2] 自己回帰型(AR)言語モデルは左から右への予測によって漸進的に表現を形成するが、拡散型言語モデル(dLLM)はフルシーケンス・デノケーションによって訓練される。
拡散の目的は、より階層的な抽象化の異なる結果となり、初期層の冗長性が大きくなり、相対バイアスが減少することがわかった。
静的でタスクに依存しない推論時層分割法を導入し,アーキテクチャ変更やKV-cacheの共有を必要としない。
ネイティブdLLMは推論とコード生成ベンチマークで90%以上の性能を維持しながら、最大18.75%のFLOP削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:31:52 GMT)
A Primer on Evolutionary Frameworks for Near-Field Multi-Source Localization [38.6] 本稿では,近距離場マルチソースローカライゼーションのためのモデル駆動型進化的フレームワークについて紹介する。
連続球面波信号モデル上で直接動作する2つの相補的進化的局所化フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:22:19 GMT)
Duala: Dual-Level Alignment of Subjects and Stimuli for Cross-Subject fMRI Decoding [37.4] クロスオブジェクト視覚デコーディングは、個人間での脳活動からの視覚体験を再構築することを目的としている。
既存の手法は、データ制限のある新しい被験者に適応する際に、しばしば劣化したパフォーマンスに悩まされる。
刺激レベルの整合性と主観レベルの整合性を実現するために設計された二重レベル整合性フレームワークであるDualaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 13:22:20 GMT)
TAPFormer: Robust Arbitrary Point Tracking via Transient Asynchronous Fusion of Frames and Events [37.3] 我々は,フレームとイベントの時間一貫性のある非同期融合を行うフレームワークであるTAPFormerを紹介した。
鍵となる革新は、離散フレーム間の時間的進化を明示的にモデル化する過渡的非同期融合機構である。
提案手法は既存のポイントトラッカーよりも優れており,しきい値内の平均画素誤差が28.2%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:37:35 GMT)
Data Agent: Learning to Select Data via End-to-End Dynamic Optimization [37.2] データエージェントは、トレーニング対応のシーケンシャルな意思決定問題としてデータ選択を定式化する。
データエージェントは、パフォーマンスを保留または改善しながら、トレーニングを継続的に加速する。
データセットに依存しない定式化とモジュラー報酬により、タスクやシナリオをプラグイン&プレイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:10:39 GMT)
DreamSAC: Learning Hamiltonian World Models via Symmetry Exploration [36.8] 学習された世界モデルは補間一般化において優れるが、新しい物理的性質への補間一般化には失敗する。
この制限は、環境の根底にある生成規則よりも統計的相関を学習するため生じる。
これらの不変性を学ぶことが、堅牢な外挿の鍵であると主張する。
当社のフレームワークである textbfDreamSAC は、この活発にキュレートされたデータに基づいてトレーニングされており、3次元物理シミュレーションにおいて最先端のベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:09:57 GMT)
Context-Enriched Natural Language Descriptions of Vessel Trajectories [36.2] 我々は,AISから収集した生血管軌跡データを,人間によって解釈される構造的・意味的に豊かな表現に変換する。
本稿では,ノイズの多いAISを,クリーンでモビリティに配慮したエピソードからなる個別の旅行に分割する,文脈対応トラジェクトリ抽象化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:17:25 GMT)
From Thinker to Society: Security in Hierarchical Autonomy Evolution of AI Agents [36.2] 本稿では,認知的操作,身体環境の破壊,マルチエージェントシステム障害を対象とする脅威の分類について述べる。
この発見は、信頼できるAIエージェントシステムのための多層自律型防衛アーキテクチャの開発を導くことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:45:28 GMT)
RoboPCA: Pose-centered Affordance Learning from Human Demonstrations for Robot Manipulation [35.7] RoboPCAはポーズ中心の価格予測フレームワークで、タスクに適した接触領域を共同で予測し、指示に応じてポーズを付ける。
Human2Affordは、シーンレベルの3D情報を自動的に復元し、人間のデモからポーズ中心の価格アノテーションを推論するデータキュレーションパイプラインである。
RoboPCAは、イメージデータセット、シミュレーション、実際のロボットのベースライン手法よりも優れており、タスクやカテゴリをまたいだ強力な一般化を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:46:04 GMT)
AMR-CCR: Anchored Modular Retrieval for Continual Chinese Character Recognition [35.4] 連続中国語文字認識(Continal Chinese Character Recognition、Continal CCR)は、スクリプトステージ付き、クラスインクリメンタルセッティングである。
組込み型辞書マッチングによる認識を行うモジュール型検索フレームワークであるAMR-CCRを提案する。
軽量なスクリプト条件注入モジュール(SIA+SAR)は、ステージ間の埋め込み互換性を維持しながら、新たに搭載されたスクリプトを校正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:48:32 GMT)
SiamGM: Siamese Geometry-Aware and Motion-Guided Network for Real-Time Satellite Video Object Tracking [35.0] 衛星ビデオにおける単一の物体追跡は、本質的に小さなターゲット、ぼやけた背景、大きなアスペクト比の変化によって挑戦される。
空間的あいまいさと時間的情報損失を緩和する新しい幾何認識および動き誘導型シームズネットワークであるSiamGMを提案する。
SiamGMは計算オーバーヘッドをほとんどなくし、毎秒130フレームのリアルタイムトラッキングを可能にする(FPS)
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:00:24 GMT)
HarmonyCell: Automating Single-Cell Perturbation Modeling under Semantic and Distribution Shifts [34.6] HarmonyCellは、単一セル摂動研究のためのエンドツーエンドのエージェントフレームワークである。
異なるメタデータを手動で介入することなく、標準的なインターフェースにマッピングする。
適応的なモンテカルロ木探索エンジンは階層的な作用空間上で動作し、分布シフトに対して最適な統計的帰納バイアスで合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:21:33 GMT)
GraphBit: A Graph-based Agentic Framework for Non-Linear Agent Orchestration [34.6] GraphBitは、明示的に決定的に有向非巡回グラフ(DAG)として定義するエンジンオーケストレーションフレームワークである。
インシデントオーケストレーションとは異なり、GraphBitのエージェントは型付き関数として動作し、Rustベースのエンジンはルーティング、状態遷移、ツール呼び出しを制御し、監査性を保証する。
一時的なスクラッチスペース、構造化状態、外部コネクタで構成される3層メモリアーキテクチャは、ステージ間でコンテキストを分離し、長時間実行中のパイプラインにおける推論を低下させるカスケードコンテキストを防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:32:28 GMT)
One-for-All Model Initialization with Frequency-Domain Knowledge [33.9] FRONT(FRequency dOmain kNowledge Transfer)は、Cosine Transform(DCT)を用いて低周波の"Lerngene"を単離する新しいフレームワークである。
FRONTは最先端のパフォーマンスを達成し、視覚タスクの収束を最大15倍加速し、FLOPのトレーニングを平均40.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:25:49 GMT)
AI Steerability 360: A Toolkit for Steering Large Language Models [33.7] AI Steerability 360ツールキットは、LLMをステアリングするためのオープンソースのPythonライブラリである。
ツールキットはHugging Faceネイティブで、Apache 2.0ライセンスでリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 22:44:26 GMT)
MedQ-Deg: A Multidimensional Benchmark for Evaluating MLLMs Across Medical Image Quality Degradations [33.6] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、医療画像が必然的に様々な品質劣化を被る現実的な臨床環境において課題に直面している。
既存のベンチマークでは,(1)医用画像品質勾配における大規模多次元評価の欠如,(2)系統的信頼性校正分析の欠如,の2つの重要な限界が示されている。
MedQ-Degは医用MLLMを画像品質劣化下で総合的に評価するためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 19:11:21 GMT)
Overthinking Causes Hallucination: Tracing Confounder Propagation in Vision Language Models [33.6] 幻覚検出の鍵は、最終的な出力ではなく、モデルの思考プロセス内にあることを示す。
モデルが楽しむ仮説の数と、これらの仮説がどれほど不安定であるかを測定するために、オーバーシンキングスコアを導入します。
このスコアは幻覚の検出を大幅に改善し、MSCOCOでは78.9% F1、AMBERでは71.58%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 13:07:32 GMT)
Online Continual Learning for Anomaly Detection in IoT under Data Distribution Shifts [33.6] 我々は,モノのインターネット(IoT)異常検出(AD)のための連続学習(CL)を備えた新しい通信フレームワークOCLADSを提案する。
OCLADSは、デバイス上のIoT ADモデルをタイムリーに更新するために、データの分散シフトを追跡している。
提案手法は,ベースライン方式に比べてモデル更新回数が大幅に少なく,高い推論精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:24:37 GMT)
DocCogito: Aligning Layout Cognition and Step-Level Grounded Reasoning for Document Understanding [33.4] 我々は,グローバルなレイアウト認識と,構造化された地域的推論を統合した統合フレームワークDocCogitoを提案する。
6つのベンチマークで行った実験では,4つのベンチマークで最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:34:48 GMT)
Helix: Evolutionary Reinforcement Learning for Open-Ended Scientific Problem Solving [33.1] In-context eXperiences を用いた階層的進化学習フレームワーク HELIX を提案する。
HELIXは、2つの重要なノベルティを紹介している: (i) コンテキスト内学習を通じて探索を拡大する、多様だが高品質なソリューションのプール、(ii) ソリューションの品質を徐々に高める反復的政策改善のための強化学習。
円のパッキングタスクでは、HELIXは14Bモデルのみを用いて2.63598308の半径の和で最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:08:52 GMT)
Generalization in Online Reinforcement Learning for Mobile Agents [33.0] 我々は、目に見えないタスクインスタンス、テンプレート、アプリケーションに対してゼロショットの一般化を評価するベンチマークであるtextbfAndroidWorld-Generalizationを紹介する。
AndroidWorld-Generalizationの実験によると、RLは7BパラメータのVLMエージェントを教師付き微調整ベースラインを超えることができる。
サポートと公正な比較のために、環境、タスクスイート、モデル、プロンプト構成、基盤となるインフラストラクチャを含む完全なRLトレーニングシステムをオープンソース化しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:08:11 GMT)
ReconDrive: Fast Feed-Forward 4D Gaussian Splatting for Autonomous Driving Scene Reconstruction [32.8] ReconDriveはフィードフォワードフレームワークで、3DファウンデーションモデルであるVGGTを利用して高速で高忠実な4DGSを生成する。
nuScenesをベンチマークし、ReconDriveは既存のフィードフォワードベースライン、新しいビュー合成、そして3D知覚を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:31:15 GMT)
Approximate Imitation Learning for Event-based Quadrotor Flight in Cluttered Environments [32.4] イベントカメラは、高時間分解能と低レイテンシを提供し、高速ロボットアプリケーションに理想的なセンサーを提供する。
本研究では,単一イベントカメラを用いて環境を知覚することで,四角形機が乱れた環境を高速に飛行できるようにする手法を提案する。
提案手法では、イベントデータを制御コマンドに直接マップするように訓練されたエンドツーエンドのニューラルネットワークを用いて、標準カメラへの依存をなくす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:32:21 GMT)
A Unified Framework for Knowledge Transfer in Bidirectional Model Scaling [32.0] 本稿では,S2LとL2Sのスケーリングを統一する最初のサイズに依存しないフレームワークであるBoTを提案する。
私たちの中心となる洞察は、モデルの重みを連続的な信号として扱うことです。
DeiT,BERT,GPTの広範囲な実験により,FLOPの保存が顕著であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:23:16 GMT)
PanoDP: Learning Collision-Free Navigation with Panoramic Depth and Differentiable Physics [31.6] 我々は、パノラマ奥行き認識と微分物理学に基づく訓練信号を組み合わせたコミュニケーション自由学習フレームワーク、textbfPanoDPを提案する。
パノDPは、軽量CNNを用いてパノラマ深さを符号化し、密集した微分可能な衝突と運動実現可能な条件でポリシーを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:12:45 GMT)
StyleBench: Evaluating Speech Language Models on Conversational Speaking Style Control [31.6] 音声言語モデル(SLM)は、テキストベース大規模言語モデル(LLM)の対話能力を著しく拡張した。
この結果から,主要なSLMとOmni言語モデル(OLM)のパフォーマンスギャップが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 11:58:29 GMT)
Give Them an Inch and They Will Take a Mile:Understanding and Measuring Caller Identity Confusion in MCP-Based AI Systems [31.5] 発信者の身元を認証することなく、MCPサーバを信頼できるエンティティとして扱うことは、基本的に安全でないことを示す。
ほとんどのMSPサーバは永続的な認証状態に依存しており、再認証なしで初期承認後のツール呼び出しが可能である。
多くのMPPサーバは、ツール単位の認証を強制せず、機密操作への不正アクセスを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:24:16 GMT)
Deep Incentive Design with Differentiable Equilibrium Blocks [31.5] ゲームに依存しない微分可能な平衡ブロック(DEB)は、様々なインセンティブ設計問題に対処する新しいフレームワークのモジュールである。
タスク毎に統一パイプラインとDEBを使用して、単一のニューラルネットワークをトレーニングする。
このアーキテクチャは、コンテキストによってパラメータ化される問題インスタンスの完全な分散を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:15:03 GMT)
Adaptive Capacity Allocation for Vision Language Action Fine-tuning [30.8] 視覚言語アクションモデル(VLA)は、物理AIにますます使われているが、未確認環境に事前訓練されたVLAモデルをデプロイするには、まだ適応が必要である。
固定ランク更新を入力および層単位のキャパシティに置き換えるランク適応微調整法であるLoRA-SPを提案する。
目に見えないAgileX PiPERのアームで収集された4つの実ロボット操作タスクでは、LoRA-SPはトレーニング可能なパラメータがはるかに少ない完全な微調整にマッチするか、超える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:33:01 GMT)
Active Inference for Micro-Gesture Recognition: EFE-Guided Temporal Sampling and Adaptive Learning [28.3] 本稿では,マイクロジェスチャ認識のための能動的推論に基づくフレームワークを提案する。
予測自由エネルギー(EFE)マイクロガイドによる時間的サンプリングと不確実性を考慮した適応学習が特徴である。
低リソースでノイズの多い条件下での時間的振る舞いモデリングのための解釈可能でスケーラブルなパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:44:19 GMT)
Classifying Novel 3D-Printed Objects without Retraining: Towards Post-Production Automation in Additive Manufacturing [27.3] CADモデルと3Dプリントオブジェクトの実際の写真を組み合わせるデータセットであるThingiPrintを紹介する。
回転イン目的のコントラスト微調整により、これまで見られなかった3Dプリントオブジェクトの効果的なプロトタイプベース分類が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:05:12 GMT)
On the Effectiveness of Code Representation in Deep Learning-Based Automated Patch Correctness Assessment [27.1] 自動プログラム修復(APR)は、正しいパッチを作成しようとする試みであり、過去数十年間、学術と産業の両方から広く注目を集めてきた。
オーバーフィッティング問題に対処するため、コミュニティはパッチの正当性(APCAアプローチ)を予測するためのアプローチを多数提案している。
中でも,デザインの自動マッチングを目的とした局所的な深層学習アプローチが強くなってきている。
パッチの正確性には根本的な理由があるにもかかわらず、コード表現は体系的に研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:18:42 GMT)
RayD3D: Distilling Depth Knowledge Along the Ray for Robust Multi-View 3D Object Detection [26.9] 鳥の目視(BEV)を用いた多視点3D検出は、自律走行とロボット工学にとって不可欠である。
我々は、光線に沿って重要な深度知識を伝達するRayD3Dを提案する。
レイベースのContrastive Distillation (RCD)は、コントラスト学習を、光線に沿ってサンプリングすることで蒸留に取り入れ、LiDARがオブジェクトを正確に位置付けする方法を学ぶ。
線量蒸留(RWD)は、LiDARの深度非関連情報の干渉を最小限に抑えるため、線量に基づく蒸留重量を適応的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:27:21 GMT)
Local Precise Refinement: A Dual-Gated Mixture-of-Experts for Enhancing Foundation Model Generalization against Spectral Shifts [26.4] スペクトルリモートセンシングにおけるドメイン一般化セマンティック(DGSS)は、様々な取得条件のスペクトルシフトによって深刻な課題となる。
本稿では,DGSSのための新しいPEFTフレームワークであるSpectralMoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 04:53:05 GMT)
Feed m Birds with One Scone: Accelerating Multi-task Gradient Balancing via Bi-level Optimization [26.4] 機械学習では、マルチタスク学習(MTL)の目標は、複数の目的を同時に最適化することである。
MTL問題を効率的に解くための統合アルゴリズムフレームワークであるMARIGOLDを紹介する。
本手法により,マルチタスク勾配バランス法は階層構造を持ち,モデルトレーニングと勾配バランスが結合されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 00:30:58 GMT)
Scalable Training of Mixture-of-Experts Models with Megatron Core [26.4] MOE(Scaling Mixture-of-Experts)トレーニングでは、密集したモデルに欠けているシステムの課題が導入されている。
各トークンは専門家のサブセットのみを活性化するため、このスパーシリティにより、トータルパラメータはトーケン計算よりもはるかに高速に成長できる。
メモリ(微細な再計算,オフロード,通信,計算)の統合最適化により,MoEトレーニングにおけるこれらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:42:43 GMT)
TS-MLLM: A Multi-Modal Large Language Model-based Framework for Industrial Time-Series Big Data Analysis [26.0] 時系列解析のための統合型大言語モデルフレームワークTS-MLLMを提案する。
まず, 長期時間的ダイナミクスを捉えるために, 産業時系列・パッチ・モデリング・ブランチを開発した。
クロスモーダルな事前情報を統合するために,Spectrum-aware Vision-Language Model Adaptation (SVLMA) 機構を導入する。
複数の産業ベンチマークでの大規模な実験により、TS-MLLMは最先端の手法を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:14:09 GMT)
KCoEvo: A Knowledge Graph Augmented Framework for Evolutionary Code Generation [25.4] 本稿では,マイグレーションタスクを2つの相乗的段階(進化経路探索と経路情報生成)に分解する知識グラフ拡張フレームワークを提案する。
提案手法は,静的かつ動的なAPIグラフを構築して,API進化に対する構造的推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:39:48 GMT)
Dial: A Knowledge-Grounded Dialect-Specific NL2SQL System [25.3] ダイアル(Dial)は、方言固有のNL2のための知識基盤フレームワークである。
ダイアルは翻訳精度を10.25%、方言の特徴を15.77%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:56:15 GMT)
KVSlimmer: Theoretical Insights and Practical Optimizations for Asymmetric KV Merging [24.9] KVSlimmerは、数学的に正確な定式化によって正確なヘッセン情報をキャプチャする効率的なアルゴリズムである。
様々なモデルとベンチマークの実験により、KVSlimmerはSOTA法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） (Sun, 08 Mar 2026 09:46:26 GMT)
Embedding interpretable $\ell_1$-regression into neural networks for uncovering temporal structure in cell imaging [24.5] 本稿では,ベクトル自己回帰(VAR)モデルを解釈可能な回帰手法として畳み込み自己エンコーダに組み込む手法を提案する。
スキップ接続は、スパース構造をVARモデルに選択的にチャネルする非スパース静的空間情報に別々に対処する。
埋め込み統計モデルを持つことは、同じ観測単位からの時間的シーケンスを比較するためのテストアプローチを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:50:21 GMT)
Governance of AI-Generated Content: A Case Study on Social Media Platforms [24.4] 我々は、40のソーシャルメディアプラットフォームにわたるAI生成コンテンツのガバナンスについて検討する。
わずか3分の2は、6つのテーマにまたがるAI生成コンテンツのガバナンスを明示的に記述している。
我々は、利害関係者や政策立案者がより直接的で包括的で、前向きなAI生成コンテンツガバナンスを開発することを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:33:10 GMT)
TDM-R1: Reinforcing Few-Step Diffusion Models with Non-Differentiable Reward [24.1] 数段階生成モデルのための新しい強化学習パラダイムであるTDM-R1を紹介する。
TDM-R1は学習プロセスを分離し、報酬学習と発電機学習を補助する。
その結果、TDM-R1は、数ステップのテキスト・ツー・イメージモデルのための強力な強化学習パラダイムであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:57:10 GMT)
On-Policy Self-Distillation for Reasoning Compression [23.0] OPSDCはモデルに、自身の簡潔な振る舞いを自分自身に蒸留することで、より簡潔に推論するように教える。
根底からの答えも、トークンの予算も、予測の難しさもない。
コードはhttps://github.com/HJSang/OPSD_Reasoning_Compressionで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:29:26 GMT)
AutoControl Arena: Synthesizing Executable Test Environments for Frontier AI Risk Evaluation [22.8] 本稿では、フロンティアAIリスク評価のための自動化フレームワークであるAutoControl Arenaを紹介する。
私たちは柔軟性を維持しながら幻覚を緩和します。
この原則は3エージェントフレームワークを通じてインスタンス化され、既存のシミュレータよりも98%以上のエンドツーエンドの成功と60%の人間の好みを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:49:45 GMT)
Preference-Conditioned Reinforcement Learning for Space-Time Efficient Online 3D Bin Packing [21.6] ロボット・ビン・パッキングは倉庫の自動化に広く利用されている。
現在のシステムは、コンパクトな配置と迅速な実行のバランスをとり、代替品を選択したり、再配置したりすることで、空間利用を改善することができるが、追加の時間を導入することができる。
このトレードオフを明示的に理由づけた選択に基づく定式化を提案する。
これは、パッキング密度を損なうことなく、運用時間の44%削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:55:15 GMT)
A Joint Neural Baseline for Concept, Assertion, and Relation Extraction from Clinical Text [20.9] 臨床領域における多段階タスクの連成モデリングは、未探索のトピックである。
本稿では,3段階タスクを協調的に最適化するエンド・ツー・エンドシステムを提案する。
提案されたアプローチは、将来の研究の強力なジョイントベースラインとして機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:16:35 GMT)
UniUncer: Unified Dynamic Static Uncertainty for End to End Driving [20.8] 提案するUniUncerは,E2Eプランナ内の静的要素と動的要素の両方について,共同で不確実性を推定し,使用するための,最初の軽量で統一された不確実性フレームワークである。
設計はオーバーヘッドを最小限にし、一般的なE2Eバックボーンのプラグアンドプレイを保ちながら、$sim$0.5 FPSでスループットを低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:43:02 GMT)
Training-free Temporal Object Tracking in Surgical Videos [20.7] 腹腔鏡下胆嚢摘出術(LC)手術ビデオにおけるオンライン物体追跡のための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,既存のデータセットに固有の,コストの高いピクセルレベルのアノテーションとラベルの不整合の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 23:09:16 GMT)
Multi-Modal Decouple and Recouple Network for Robust 3D Object Detection [20.5] データ破損下でのロバストな3次元オブジェクト検出のためのマルチモーダルデコプル・リカップリングネットワークを提案する。
我々のモデルは、最近のモデルと比較して、腐敗したデータとクリーンなデータの両方において、常に最高の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:10:25 GMT)
Scaling Test-Time Robustness of Vision-Language Models via Self-Critical Inference Framework [20.5] 大規模言語モデル(LLM)は、特にLVLM(Large Vision-Language Models)の開発において、マルチモーダル学習の急速な進歩を促している。
既存のLVLMトレーニングパラダイムはLLMコンポーネントに過度に依存しており、言語バイアスと言語感受性という2つの重要な堅牢性課題を生み出している。
複数ラウンドの反実的推論を行うことで視覚コントラストデコーディングを拡張する新しい自己批判推論(SCI)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:46:19 GMT)
UnSCAR: Universal, Scalable, Controllable, and Adaptable Image Restoration [20.4] ユニバーサル画像復元は、任意の現実世界の劣化からクリーンなイメージを復元することを目的としている。
既存のオールインワン復元ネットワークは、複数の劣化にスケールしない。
本稿では,専門的なタスク適応型エキスパート間での復元知識を分解する,エキスパートの混在した統合推論パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:35:54 GMT)
Probabilistic Inference and Learning with Stein's Method [20.2] この本は、確率論的推論とスタインの手法による学習の理論的および方法論的側面の概要を提供する。
シュタイン作用素とスタイン集合との差分を構築するためのレシピが提供される。
スタイン作用素とスタイン変分勾配勾配の接続は詳細に設定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:09:27 GMT)
MWM: Mobile World Models for Action-Conditioned Consistent Prediction [19.8] 計画に基づく画像ゴールナビゲーションのためのモバイルワールドモデルを提案する。
本稿では,Action-Conditioned Consistency (ACC)ポストトレーニングと事前トレーニングを組み合わせた2段階のトレーニングフレームワークを導入し,ロールアウト一貫性を改善した。
ベンチマークと実世界のタスクに関する実験は、視覚的忠実度、軌跡精度、計画成功、推論効率が一貫した向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:54:50 GMT)
FusionRegister: Every Infrared and Visible Image Fusion Deserves Registration [19.6] 近赤外・可視画像融合タスクにおいて,視覚的先行性によって誘導されるクロスモダリティ登録法を提案する。
3つのデータセットの実験によると、FusionRegisterは、最先端のメソッドの融合品質を継承するだけでなく、より詳細なアライメントと堅牢性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:59:32 GMT)
CDEoH: Category-Driven Automatic Algorithm Design With Large Language Models [18.7] 大規模言語モデル(CDEoH)を用いたカテゴリー駆動型自動アルゴリズム設計
大規模言語モデル(CDEoH)を用いたカテゴリー駆動型自動アルゴリズム設計を提案する。
CDEoHは, 一つの進化方向への収束を効果的に緩和し, 進化安定性を著しく向上し, タスクやスケールにおける平均性能を一貫して向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:20:05 GMT)
Trusting What You Cannot See: Auditable Fine-Tuning and Inference for Proprietary AI [18.0] AFTUNEは、クラウドベースの微調整と推論のための監査可能で検証可能なフレームワークである。
AFTUNEには、検証可能な実行トレースを生成する軽量な記録とスポットチェック機構が組み込まれている。
評価の結果,AFTUNEは選択的かつ効率的な検証を可能にしつつ,現実的なオーバーヘッドを課していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:06:45 GMT)
GeoLoco: Leveraging 3D Geometric Priors from Visual Foundation Model for Robust RGB-Only Humanoid Locomotion [17.7] GeoLocoは、凍結されたスケール対応ビジュアルファウンデーションモデル(VFM)の強力な幾何学的先行情報を活用することにより、モノクル画像を高次元の潜伏表現として概念化する
GeoLocoは、Unitree G1ヒューマノイドへの堅牢なゼロショット転送を実現し、挑戦的な地形の交渉に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 13:18:27 GMT)
Hide and Find: A Distributed Adversarial Attack on Federated Graph Learning [17.0] Federated Graph Learning(FedGL)は悪意のある攻撃に対して脆弱である。
既存の攻撃方法は、攻撃成功率の低いこと、高い計算コストに悩まされており、防御アルゴリズムによって容易に識別され、円滑化される。
我々は,新しい2段階の"Hide and Find"分散敵攻撃であるtextbfFedShiftを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 17:37:38 GMT)
3ViewSense: Spatial and Mental Perspective Reasoning from Orthographic Views in Vision-Language Models [16.9] 視覚言語モデルは、2次元の観察からコヒーレントな3次元の心的表現を構築することができない。
オーソグラフィビューにおける空間推論の基盤となるフレームワークである textbf3ViewSense を紹介する。
空間的推論ベンチマークによる実験結果から,提案手法が既存のベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 17:57:56 GMT)
GazeShift: Unsupervised Gaze Estimation and Dataset for VR [16.8] VRGazeは、VRのための初めての大規模なオフ軸視線推定データセットである。
ラベル付きデータなしで視線表現を学習するための注意誘導型非教師付きフレームワークであるGazeShiftを提案する。
GazeShiftは、近目赤外線画像に合わせて調整されており、コンパクトでリアルタイムなモデルで効果的な視線外乱を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 22:29:13 GMT)
Uncertainty Mitigation and Intent Inference: A Dual-Mode Human-Machine Joint Planning System [16.8] 本研究では,二元的不確実性に対処する統合人間ロボット共同計画システムを提案する。
第一に、不確実性軽減共同計画モジュールは、双方向の会話によって意味的あいまいさとオブジェクトの不確実性を解決することができる。
第2に、リアルタイムな意図認識協調モジュールは、人間の潜在タスク意図に対する確率論的信念を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:43:30 GMT)
Constraints Matrix Diffusion based Generative Neural Solver for Vehicle Routing Problems [16.5] 本稿では、離散ノイズグラフ拡散モデルを用いて車両ルーティング問題の根底にある制約を学習する新しい融合ニューラルネットワークフレームワークを提案する。
この研究は、378の組合せ空間にわたるニューラルネットワークモデルの解法に関する、初めての総合的な実験的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:03:34 GMT)
GLASS: Graph and Vision-Language Assisted Semantic Shape Correspondence [16.5] GLASSは、幾何学的スペクトル分析と、視覚言語基礎モデルからのリッチなセマンティック先行情報を統合することでギャップを埋めるフレームワークである。
i) 強力なビジョン基盤モデルから堅牢な多視点視覚特徴抽出を可能にするビュー一貫性戦略。
クラス間ベンチマークSMALと非等尺ベンチマークSMALとTOPKIDSの平均測地誤差は0.21、4.5、および5.6であり、それぞれ0.49、6.0、8.9のURSSMベースラインからの誤差を57%、25%、および37%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:33:50 GMT)
InterReal: A Unified Physics-Based Imitation Framework for Learning Human-Object Interaction Skills [16.3] 我々は,現実世界の人間-物体間相互作用(HOI)制御のための統合物理学に基づく模倣学習フレームワークを開発した。
InterRealは、人間型ロボットがHOI参照動作をトラッキングし、きめ細かい対話的スキルの学習を容易にする。
クリティカルトラッキングエラーメトリクスによって導かれるメタ政治は、低レベルの強化学習目標に対して報酬信号を探索し、割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:44:35 GMT)
Obliviator Reveals the Cost of Nonlinear Guardedness in Concept Erasure [15.6] 概念消去は、学習された表現から社会的・人口的要因などの望ましくない属性を取り除くことを目的としている。
従来の手法では、学習された表現と望ましくない属性の間の複雑で非線形な統計的依存関係を完全に把握できなかった。
Obliviatorは,非線形統計的依存関係を完全に捕捉するポストホック消去法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:35:43 GMT)
Multi-Agent Off-World Exploration for Sparse Evidence Discovery via Gaussian Belief Mapping and Dual-Domain Coverage [15.5] 本稿では,ガウス的信念マッピングと二重領域カバレッジに基づくスパースエビデンス発見のためのマルチエージェント情報経路計画フレームワークを提案する。
シミュレーションした月面環境における実験結果から,提案手法は,異なる予算と通信範囲でサンプリングベースおよびグリーディベースラインを一貫して上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:27:41 GMT)
Reasoning Knowledge-Gap in Drone Planning via LLM-based Active Elicitation [15.5] 無人航空機(UAV)における人間とAIの共同計画は通常、環境の不確実性に直面した際の制御の引き渡しに依存している。
本稿では,協調パラダイムを制御テイクオーバからアクティブな情報提供に移行する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 22:00:32 GMT)
Scale-Aware UAV-to-Satellite Cross-View Geo-Localization: A Semantic Geometric Approach [15.4] UAV画像と衛星画像のクロスビュージオローカライゼーションは、標的位置決めとUAV自己配置において重要な役割を担っている。
既存の手法のほとんどは、UAVクエリと衛星ギャラリー間のスケール一貫性の理想的な仮定に依存している。
この不一致は視野のずれや特徴ミスマッチを引き起こし、CVGLの堅牢性を著しく低下させる。
意味アンカーを用いた単眼UAV画像から絶対距離を復元する幾何学的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:51:19 GMT)
SGI: Structured 2D Gaussians for Efficient and Compact Large Image Representation [15.3] 2D Gaussian Splattingは、ローエンドデバイスでの効率的なレンダリングをサポートする新しい画像表現技術として登場した。
高解像度画像を表現するためのコンパクトで効率的なフレームワークであるStructured Gaussian Image (SGI)を提案する。
SGIは複雑な画像を、種子の集合によって定義された複数スケールの局所空間に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:14:19 GMT)
Compressed-Domain-Aware Online Video Super-Resolution [15.3] 帯域制限のあるオンラインビデオストリーミングでは、ビデオは通常ダウンサンプリングされ圧縮される。
最近のオンラインビデオ超解像(オンラインVSR)アプローチは有望な結果をもたらすが、それでも計算集約的である。
本稿では、オンラインVSRのための圧縮ドメイン認識ネットワーク(CDA-VSR)を提案し、品質と効率のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:52:48 GMT)
HLER: Human-in-the-Loop Economic Research via Multi-Agent Pipelines for Empirical Discovery [15.3] 本稿では,実証研究自動化を支援するマルチエージェントアーキテクチャであるHLER(Human-in-the-Loop Economic Research)を紹介する。
このシステムは、データ監査、データプロファイリング、仮説生成、計量分析、原稿起草、自動レビューのための特殊エージェントを編成する。
実験の結果、データセットを意識した仮説生成は87%のケースで実現可能な研究質問を生成する一方、完全な実証的な原稿は1ラン当たり0.8～1.5ドルの平均APIコストで作成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:40:34 GMT)
A Novel Multi-Agent Architecture to Reduce Hallucinations of Large Language Models in Multi-Step Structural Modeling [14.9] 本研究では,OpenSeesPyを用いた構造モデリングと解析を自動化する新しいマルチエージェントアーキテクチャを提案する。
提案手法は10回繰り返し試行錯誤した20フレーム問題をベンチマークで評価し、18件で100%,残りの2件で90%の精度で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:57:35 GMT)
Generalizing Linear Autoencoder Recommenders with Decoupled Expected Quadratic Loss [14.5] 線形オートエンコーダ(LAE)は、単純で経験的性能の強いレコメンデータシステムで人気が高まっている。
EDLAE(Emphasized Denoising Linear Autoencoder (EDLAE))を含むEDLAEモデルは、トレーニング中に二次的損失を使用する。
本研究では,EDLAEの目的をデカップリングされた擬似損失(DEQL)に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:30:19 GMT)
Dynamic Vehicle Routing Problem with Prompt Confirmation of Advance Requests [14.3] オンデマンド交通サービスを運営する交通機関は、乗客の乗車要求にリアルタイムで応答する必要がある。
機関は、要求が受け入れられるかどうかを迅速に確認し、承認された要求が約束通り提供されることを保証する必要がある。
本稿では,迅速な確認と連続的な最適化を備えた動的車両ルーティングの新たな問題定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:34:41 GMT)
Large Language Model for Discrete Optimization Problems: Evaluation and Step-by-step Reasoning [14.3] 本研究は,Llama-3シリーズやCHATGPTなど,自然言語データセットのテストによる離散最適化問題の解法における表現形式の違いなど,さまざまなモデルの能力について検討した。
本研究の目的は,(1)大規模問題におけるLCMの能力の概要,(2)離散最適化問題を自動的に解きたい人に提案すること,(3)今後の研究のベンチマークとして評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 17:02:44 GMT)
Real-Time Glottis Detection Framework via Spatial-decoupled Feature Learning for Nasal Transnasal Intubation [13.8] 組込みデバイスとエッジデバイスのための軽量かつ効率的なグロッティ検出フレームワークであるMobile GlottisNetを提案する。
このモデルには構造的認識と空間的アライメント機構が含まれており、複雑な解剖学的および視覚的条件下でのロバストな声門局在を可能にする。
実験の結果,PIDデータセットと臨床データセットの両方で5MB程度の大きさのモデルでは,デバイス上で62FPS以上,エッジプラットフォーム上で33FPS以上の推論速度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 13:36:18 GMT)
Vision Transformers that Never Stop Learning [13.8] 視覚変換器(ViT)の可塑性損失に関する系統的研究について述べる。
分析の結果,重み付きアテンションモジュールは可塑性損失を増大させる不安定性を示し,フィードフォワードネットワークモジュールはより顕著に劣化することがわかった。
本稿では,アテンションモジュールのオンライン曲率推定値を用いて方向を適応的に変換することで,可塑性を保った幾何学的認識モデルであるARROWを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:07:43 GMT)
Towards Lightweight Adaptation of Speech Enhancement Models in Real-World Environments [13.3] 自己教師型トレーニングによって低ランクのアダプタを更新した冷凍バックボーンを増強する軽量なフレームワークを提案する。
最先端のアプローチと比較して、我々のフレームワークはよりスムーズで安定した収束によって、競争力や優れた知覚品質を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:18:52 GMT)
"Better Ask for Forgiveness than Permission": Practices and Policies of AI Disclosure in Freelance Work [13.2] フリーランスの労働者の間でAIアプリケーションの利用が増加し、クライアントとの信頼と関係が変わりつつある。
本稿では、フリーランス経済におけるAIの利用と開示を、労働者とクライアントの両方がどのように捉えているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 04:25:34 GMT)
Parameterized Brushstroke Style Transfer [13.1] コンピュータビジョンに基づくスタイルトランスファー技術は、長年にわたって芸術的なスタイルを表現するために用いられてきた。
本稿では,RGB領域の代わりにブラシストローク領域の画像を表すスタイル転送手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 19:33:36 GMT)
Compressed Proximal Federated Learning for Non-Convex Composite Optimization on Heterogeneous Data [12.5] FCOは非平滑化器を扱う際に通信効率と堅牢性を達成する。
Fed Composite Error FeedbackCEFは非効率的な量子収束のための新しいアルゴリズムである。
非IIDデータからアグレッシブ化やノイズを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:37:16 GMT)
Efficient RGB-D Scene Understanding via Multi-task Adaptive Learning and Cross-dimensional Feature Guidance [11.6] 本稿では,様々なタスクをこなす効率的なRGB-Dシーン理解モデルを提案する。
提案モデルでは,RGBと深度入力の両方からの冗長情報を効果的に活用する拡張核融合エンコーダが組み込まれている。
NYUv2、SUN RGB-D、Cityscapesのデータセットの実験は、我々のアプローチがセグメント化精度と処理速度の両方で既存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） (Sun, 08 Mar 2026 10:09:26 GMT)
Unifying Sidewinding and Rolling: A Wave-Based Framework for Self-Righting in Elongated Limbless and Multi-Legged Robots [11.1] センティペデのようなロボットは、狭い空間にアクセスするための小さな断面積があるため、ユニークな利点がある。
センテペデのロボットは、大きな障害物を登るときの転倒に特に弱い。
細長いマルチレッグシステムのための自己照準戦略は、いまだに理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:14:22 GMT)
4DRC-OCC: Robust Semantic Occupancy Prediction Through Fusion of 4D Radar and Camera [10.9] 本研究は,4次元レーダとカメラデータを組み合わせた3次元セマンティック占有予測のための最初の研究である。
実験では、さまざまなシナリオにわたる4Dレーダーの堅牢性を示し、自動運転車の認識を前進させる可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:28:25 GMT)
Emergency Lane-Change Simulation: A Behavioral Guidance Approach for Risky Scenario Generation [10.7] 本稿では,高リスクレーン変更シナリオを生成するための行動ガイド手法を提案する。
提案手法は,限られたデータからリスク軌道の挙動を効果的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 12:46:02 GMT)
SeDa: A Unified System for Dataset Discovery and Multi-Entity Augmented Semantic Exploration [10.6] SeDaは、データセット発見、セマンティックアノテーション、マルチエンティティ拡張ナビゲーションのための統合フレームワークである。
200以上のプラットフォームから760万以上のデータセットを統合しており、政府、学術、産業ドメインにまたがっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:13:22 GMT)
Neural Dynamics-Informed Pre-trained Framework for Personalized Brain Functional Network Construction [10.5] パーソナライズされた脳機能ネットワーク構築のために、ニューラルダイナミクスインフォームド事前学習フレームワークを提案する。
提案フレームワークは、異種シナリオにおける神経活動パターンのパーソナライズされた表現を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:28:14 GMT)
DECADE: A Temporally-Consistent Unsupervised Diffusion Model for Enhanced Rb-82 Dynamic Cardiac PET Image Denoising [10.4] Rb-82ダイナミック心PET画像は冠動脈疾患(CAD)の診断に広く用いられている
半減期が短いと、動的フレーム品質とパラメトリックイメージングを低下させる高ノイズレベルが生じる。
本稿では,早期から後期の動的フレームにまたがって一般化する,教師なし拡散フレームワークDECADEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:31:22 GMT)
High-Fidelity Medical Shape Generation via Skeletal Latent Diffusion [10.2] 本稿では,高忠実度医療形状生成のための骨格潜伏拡散フレームワークを提案する。
新しい形状は潜在空間拡散モデルによって生成され、次にニューラル暗黙的復号とメッシュ抽出が続く。
MedSDFと船体データセットの実験により,提案手法がより優れた再構成と生成品質を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:18:27 GMT)
DualSpec: Accelerating Deep Research Agents via Dual-Process Action Speculation [10.1] 推論フレームワークは、推論でアクションの実行を重複させることでレイテンシを低減することを目的としている。
既存のアプローチは通常、一様投機戦略と厳密なアクションマッチングに依存している。
軽量な信頼性に基づくセマンティック検証機能を備えた異種投機フレームワークであるDualSpecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:03:58 GMT)
RobustSCI: Beyond Reconstruction to Restoration for Snapshot Compressive Imaging under Real-World Degradations [10.1] Snapshot Compressive Imaging (SCI)のディープラーニングアルゴリズムは大きな成功を収めているが、彼らはクリーンな測定から再構築することに集中している。
キャプチャーされた信号は、しばしば動きのぼやけと低い光によってひどく劣化する。
我々は「再建」から「復元」にゴールを移し、ロバストビデオSCI復元の最初の研究を開拓した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:22:23 GMT)
Underwater Embodied Intelligence for Autonomous Robots: A Constraint-Coupled Perspective on Planning, Control, and Deployment [9.9] レビューでは、計画と制御は、実際の海洋環境における密結合したセンシング、コミュニケーション、調整、資源制約の中で理解されなければならないと論じている。
本研究では, 環境モニタリング, 検査, 探索, 協力的ミッションが, 層間結合の異なる応力分布を明らかにする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 00:45:06 GMT)
Models as Lego Builders: Assembling Malice from Benign Blocks via Semantic Blueprints [9.7] SructAttackは、ブラックボックス設定下でシンプルだが効果的な単一クエリのジェイルブレイクフレームワークである。
StructAttackはLVLMの推論を利用してこれらのスロットをコヒーレントな有害な意味論に組み立てることを示す。
複数のモデルとベンチマーク実験により,提案したStructAttackの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 11:22:41 GMT)
AR2-4FV: Anchored Referring and Re-identification for Long-Term Grounding in Fixed-View Videos [9.1] 固定ビュービデオの長期的言語誘導参照は困難である。
AR2-4FVは長期参照に背景安定性を利用する。
アンカーベースの再突入前の再捕獲、アクセラレーション、ライトウェイトなReID-ゲーティング機構はアイデンティティの連続性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:24:56 GMT)
C$^2$-Explorer: Contiguity-Driven Task Allocation with Connectivity-Aware Task Representation for Decentralized Multi-UAV Exploration [9.1] 限られたコミュニケーション下での効率的な多時期探索は、不適切なタスク表現とアロケーションによって著しくボトルネックとなる。
C$2$-Explorerは、非接続未知のコンポーネントを独立したタスクユニットに分解する接続グラフを構築する分散フレームワークである。
C$2$-Explorerは、最先端(SOTA)ベースラインを一貫して上回り、平均探査時間を43.1%削減し、経路長を33.3%短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:54:33 GMT)
Machine Learning for the Internet of Underwater Things: From Fundamentals to Implementation [9.0] IoUT(Internet of Underwater Things)は、海洋観測、海洋資源管理、気候科学の重要な基盤となっている。
その発達は、厳しい音響減衰、地球上の無線システムよりもはるかに遅れた伝播、厳格なエネルギー制約、海流によって形成された動的トポロジーによって妨げられている。
機械学習は、これらの制限に対処するための重要な手段として現れ、水中無線センサネットワークの全層にわたるパフォーマンスを高めるデータ駆動メカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:54:35 GMT)
Tracking Phenological Status and Ecological Interactions in a Hawaiian Cloud Forest Understory using Low-Cost Camera Traps and Visual Foundation Models [8.9] ハワイのPu'u Maka'ala自然保護区(Pu'u Maka'ala Natural Area Reserve)に、低コストで動物用トリガー付きカメラトラップを配備し、植物現象学と植物相・植物相の相互作用の変化を文書化した。
基礎視覚モデルと従来のコンピュータビジョン手法を組み合わせることで,地上観測に匹敵する画像から現象学的傾向を測定する。
カメラトラップ画像から時間的に微細な表現学測定により、従来のサンプリングが検出できない傾向が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:40:22 GMT)
Cable-driven Continuum Robotics: Proprioception via Proximal-integrated Force Sensing [8.8] 微小連続ロボットは3次元接触力知覚の達成において重要な限界に直面している。
本稿では,ケーブル駆動型連続体ロボットの近位積分力センシングに基づく新しいプロプリセプション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:46:13 GMT)
Column Generation for the Micro-Transit Zoning Problem [8.8] オンデマンドのマイクロトランジットサービスは、固定ラインの大量輸送と単一要求のライドシェアリングのギャップを埋めることができる。
マイクロトランジットサービスの効果的な運用には、事前にジオフェンスゾーンを計画する必要がある。
本稿では,MZP(Micro-Transit Zoning Problem)を一般化して,候補ゾーンのサイズ制限を課すのではなく,グローバル予算を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:42:29 GMT)
Context Channel Capacity: An Information-Theoretic Framework for Understanding Catastrophic Forgetting [8.7] ゼロ左折は$C_mathrmctx geq H(T)$であり、$H(T)$はタスク恒等エントロピーである。
Split-MNIST(86日で1,130以上,4種)の8 CL法でこの枠組みを検証したところ,C_mathrmctx$は忘れる行動を完全に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:03:34 GMT)
HSC-VLA: Hierarchical Scene-Clearing for Robust Bimanual Manipulation in Dense Clutter [8.3] HSC-VLAは階層的なフレームワークであり、低レベル、高周波数の感覚運動子実行から高レベルの視覚的意味論を分離する。
密に散らばったスーパーマーケット棚の実験では、高密度のクラッタの下でHSC-VLAが86.7%の集合的な成功を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:58:36 GMT)
The Effect of Code Obfuscation on Human Program Comprehension [8.3] コード難読化が出力予測タスクを通してプログラムの人間の理解にどのように影響するかを検討する。
難読化コードから、リネーム、逆ミスリード識別子、制御-フロー修正、これらのテクニックの組み合わせを含む変換まで、さまざまなレベルの難読化を構築します。
その結果,難読化は一般的にコードの推論に必要な時間を増やし,予測精度を低下させる傾向にあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:02:47 GMT)
Benchmark for Assessing Olfactory Perception of Large Language Models [8.0] このベンチマークには、8つのタスクカテゴリにまたがる1010の質問が含まれている。
各質問は、分子表現の効果を評価するために、複合名と異性体SMILESの2つのプロンプト形式で提示される。
化合物名プロンプトはアイソマーSMILESより一貫して優れており、利得は+2.4から+18.9ポイント(平均アポックス+7ポイント)である。
最高のパフォーマンスモデルは64.4%の精度に達し、嗅覚的推論において、出現する能力とかなりのギャップの両方を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 23:33:16 GMT)
Sparsity and Out-of-Distribution Generalization [7.8] オッカムのラザーは「少ない」仮説を好んでおり、できるだけ少数の特徴に依存している。
スパース仮説は、トレーニングからテスト分布へと一般化し、実際に関係しているか仮説的であると仮定される特徴に対して、2つの制約が十分に重なり合うようにします。
すると、空間を部分空間 juntas に一般化し、そこでは基底真理は特徴の低次元線型部分空間にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 00:16:25 GMT)
Entanglement Fidelity in Standard Quantum Channels [7.8] 絡み合いの忠実さは、量子チャネルが送信されたシステムとアクセス不能な参照システムの間の相関をいかによく保存するかを定量化する。
いくつかの標準量子ノイズモデルに付随する絡み合いの忠実度に対する閉形式式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:50:15 GMT)
ICLR: In-Context Imitation Learning with Visual Reasoning [7.6] インコンテキストの模倣学習により、ロボットは追加の訓練をすることなく、少数のデモから新しいタスクに適応できる。
In-Context Imitation Learning with Visual Reasoning (ICLR) は、視覚的推論トレースを構造化したデモプロンプトを強化する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:40:05 GMT)
Black-Hole Signatures in the Finite-Temperature Critical Ising Chain [7.5] 有限温度臨界逆場イジング鎖はブラックホール物理の定量的なシグネチャを示す。
その結果、臨界量子スピン鎖は、量子ブラックホールの動的および熱力学的側面を探索するための最小かつ実験的にアクセス可能なプラットフォームとして同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 13:59:54 GMT)
Inverse Resistive Force Theory (I-RFT): Learning granular properties through robot-terrain physical interactions [7.4] 物理インフォームド機械学習フレームワークである逆抵抗力理論(Inverse Resistive Force Theory, I-RFT)を導入し、地形特性を推定する。
I-RFTは、様々な動きプリミティブをまたいだ一般化を可能にしながら、物理的整合性を保つ。
I-RFTは、複数の歩行軌跡とつま先形状の地形特性を正確に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:30:31 GMT)
Learning Context-Adaptive Motion Priors for Masked Motion Diffusion Models with Efficient Kinematic Attention Aggregation [7.1] 本稿では,拡散型生成再構成フレームワークであるMasked Motion Diffusion Model (MMDM)を紹介する。
MMDMは、Masked Autoencoderアーキテクチャ内で部分的に利用可能な高品質な再構成を用いて、不完全または低信頼な動作データを強化する。
我々は,同じ再利用可能なアーキテクチャによって抽出された,文脈適応型動作先行学習,特別な構造的特徴と時間的特徴に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:53:29 GMT)
EVLF: Early Vision-Language Fusion for Generative Dataset Distillation [6.9] 本稿では,エンコーダと生成バックボーンの遷移において,テキストと視覚の埋め込みを整列するEarly Vision-Language Fusion(EVLF)法を提案する。
EVLFはプラグアンドプレイであり、任意の拡散ベースのデータセット蒸留パイプラインにエンコーダで容易に統合できる。
EVLFはセマンティックに忠実で視覚的に一貫性のある合成データを生成し、様々な設定で下流の分類精度が一貫した改善をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:34:07 GMT)
Broken Access: On the Challenges of Screen Reader Assisted Two-Factor and Passwordless Authentication [6.8] 現在、デプロイされた認証は、視覚障害者のコミュニティのニーズを見越して、主に視覚障害者に焦点を当てている。
我々は,スクリーンリーダによる認証などのユーザを対象としたWeb認証をモデル化し,AWAREと呼ばれる評価フレームワークを導入する。
そこで我々は,これらのスクリーンリーダーを用いた認証手法による認証インタラクションを3つの設定で分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:42:13 GMT)
HybridStitch: Pixel and Timestep Level Model Stitching for Diffusion Acceleration [6.3] 我々は、編集のように生成を扱う新しいT2I生成パラダイムであるHybridStitchを提案する。
HybridStitchは、画像全体を2つの領域に分割する。1つはレンダリングが比較的簡単で、もう1つはより複雑で、大きめのモデルで精細化する必要がある。
HybridStitchは、Stable Diffusion 3上で1.83$times$ Speedupを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:34:50 GMT)
Toward Global Intent Inference for Human Motion by Inverse Reinforcement Learning [6.1] 本稿では,1つの統合コスト関数が人間の到達動作を説明・予測できるかどうかを考察する。
最小観測逆強化学習(MO-IRL)アルゴリズムと7次元の候補コスト項を用いて,時間変動コスト重みを効率的に推定する。
総合的に,1つの主観的および姿勢に依存しない時間変動コスト関数を用いて,人間の到達軌道を高精度に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:37:19 GMT)
InfoMamba: An Attention-Free Hybrid Mamba-Transformer Model [5.9] 本稿では、対角的短メモリSSMが因果的注意を近似できる場合に特徴付ける一貫性境界解析を提案する。
この分析により,注意のないハイブリッドアーキテクチャであるInfoMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:08:38 GMT)
Looking Into the Water by Unsupervised Learning of the Surface Shape [5.9] 我々は,水面の屈折による画像歪みを除去するために,空気中の水を調べるという課題に対処する。
提案手法は,底面画像が一定であると仮定して,様々な地点で異なる水面構造をモデル化することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 12:54:41 GMT)
GP-Tree: An in-memory spatial index combining adaptive grid cells with a prefix tree for efficient spatial querying [5.7] GP-Treeは、空間オブジェクトの近似グリッドセルをプレフィックスツリー構造に整理する、きめ細かい空間インデックスである。
木伐採やノード最適化などの最適化手法を導入し,探索経路とメモリ消費を削減する。
実世界のデータセットの実験では、GP-Treeは従来の空間指標よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:59:03 GMT)
RPG-SAM: Reliability-Weighted Prototypes and Geometric Adaptive Threshold Selection for Training-Free One-Shot Polyp Segmentation [5.5] ワンショットセグメンテーションはエキスパートアノテーションに代わるスケーラブルな代替手段を提供する。
既存の方法では、サポート画像中のすべてのピクセルとクエリ応答インテンシティモデルを均質に扱う。
これらのギャップに体系的に対処するフレームワークであるRPG-SAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:16:49 GMT)
EmbedTalk: Triplane-Free Talking Head Synthesis using Embedding-Driven Gaussian Deformation [5.2] リアルタイム音声ヘッド合成は、変形可能な3次元ガウススプラッティング(3DGS)に依存している。
近年の研究では、4次元シーン再構成における時間的変形を駆動する学習型埋め込みの優位性を示している。
EmbedTalkは、レンダリング品質、唇の同期、動きの一貫性において、既存の3DGSベース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） (Sun, 08 Mar 2026 12:21:47 GMT)
Beyond Data Splitting: Full-Data Conformal Prediction by Differential Privacy [5.2] 既存のプライベートアプローチは、しばしばデータ分割に依存し、効果的なサンプルサイズを減らす。
分割を回避した完全データのプライバシ保存型コンフォメーション予測フレームワークを提案する。
一般的な差分プライバシー保証は、普遍的なカバレッジフロアをもたらすが、一般的には1ドルから1ドル程度のレベルを回復することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:25:16 GMT)
SketchGraphNet: A Memory-Efficient Hybrid Graph Transformer for Large-Scale Sketch Corpora Recognition [5.1] ローカルメッセージパッシングとメモリ効率のよいグローバルアテンション機構を統合した,ハイブリッドグラフニューラルアーキテクチャであるSketchGraphNetを提案する。
システム評価を支援するため,344のカテゴリにわたる344万のグラフ構造化スケッチからなる大規模ベンチマークであるSketchGraphを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:18:57 GMT)
A Robust Antenna Provides Tactile Feedback in a Multi-legged Robot [5.0] 周辺地形をリアルタイムに検知できる多脚ロボット用触覚アンテナの開発を行った。
障害物に富んだ環境と制限された環境での実験は、触覚フィードバックが信頼できるステアリングを可能にすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:28:55 GMT)
Contact-Guided 3D Genome Structure Generation of E. coli via Diffusion Transformers [4.9] 我々は、条件付き生成モデル問題としてゲノム再構成を定式化する。
粗粒分子動力学シミュレーションを用いて合成データセットを構築する。
我々のモデルは変分オートエンコーダを用いて潜時拡散設定で動作する。
ホールドアウトアンサンブルでは、生成された構造は、入力されたHi-C距離デカイと構造相関メトリクスを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:19:04 GMT)
Model-Based and Neural-Aided Approaches for Dog Dead Reckoning [4.9] 慣性センサのみを用いた正確な位置決めのための3つのアルゴリズムを提案する。
提案手法はモデルに基づくアプローチより一貫して優れており,絶対誤差は10%未満である。
生体用および脚用両方のロボット犬に対して軽量で低コストな位置決めソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:47:47 GMT)
Few Tokens, Big Leverage: Preserving Safety Alignment by Constraining Safety Tokens during Fine-tuning [4.8] 大規模言語モデル(LLM)は、ダウンストリームタスクでうまく機能するために細調整(FT)を必要とすることが多い。
FTは、トレーニングデータセットが良性データのみを含む場合でも、安全アライメントドリフトを誘導することができる。
本稿では,安全トークンに対するモデルの信頼性を安定化させる,制約付きトークンによる安全アライメントの保存(PACT)という微調整フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:42:55 GMT)
VIVECaption: A Split Approach to Caption Quality Improvement [4.8] キャプション品質は、高品質なテキスト・ツー・イメージ(T2I)とテキスト・ツー・ビデオ(T2V)生成モデルのトレーニングにおいて重要なボトルネックとなっている。
この技術レポートでは、字幕品質改善のための体系的な2面アプローチであるVIVECaptionを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:29:07 GMT)
Gated Adaptation for Continual Learning in Human Activity Recognition [4.3] AIモデルは、しばしば破滅的な忘れ込みを示し、新しいタスクを学ぶことは、以前のタスクのパフォーマンスを低下させる。
凍結した事前学習表現のチャネルワイドゲート変調に基づくパラメータ効率の連続学習フレームワークを提案する。
我々のアプローチでは、忘れを39.7%から16.2%に減らし、最終精度を56.7%から77.7%に改善する一方で、パラメータの2%未満のトレーニングを行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:34:42 GMT)
Evaluating LLMs as Human Surrogates in Controlled Experiments [4.2] 大規模言語モデル(LLM)は、行動研究における人間の反応をシミュレートするためにますます使われている。
LLMが生成したデータがどのように人間のデータと同じ実験的な推論をサポートするかは、まだ不明である。
そこで,本研究では,既成のLCM生成応答と人間の応答とを比較し,精度知覚に関する標準調査実験から評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:03:27 GMT)
Physics-infused Learning for Aerial Manipulator in Winds and Near-Wall Environments [3.9] 空中操作(AM)は、受動的観測から高高度およびその他の到達不能な環境での接触操作まで、UAV能力を拡大する。
本稿では,物理に基づくブレード要素モデルと学習に基づく残留力推定器を統合し,外乱補償のためのロータ速度割当戦略を組み込むことにより,統一的な制御フレームワークを実現する。
その結果, 従来の手法よりも外乱推定と軌道追跡精度が向上し, 困難な空力条件下でのロバストな壁面接触実行が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 22:08:15 GMT)
FeasibleCap: Real-Time Embodiment Constraint Guidance for In-the-Wild Robot Demonstration Collection [3.8] FeasibleCapはグリップ・イン・ハンドのデータ収集システムだ。
ピック・アンド・プレイス・タスクでは、FeasibleCapはリプレイの成功を改善し、実現不可能なフレーム数を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:38:43 GMT)
The role of team diversity in AI systems development [3.7] 本研究では,AIシステムの開発におけるチームの多様性の役割について考察する。
教育,エネルギー,アクセシビリティ,顔認識といった分野にまたがるプロジェクトに関わるソフトウェア専門家に対して,25回のインタビューを行った。
バイアス識別の視点の多様化、AI開発への共感の多様化、システム的差別への対処、包括的かつ参加的な意思決定のサポート、バイアスに対する保護手段としての多様性の利用、問題解決における思考の拡大の促進。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 17:50:23 GMT)
Shorter Thoughts, Same Answers: Difficulty-Scaled Segment-Wise RL for CoT Compression [3.7] CoT(Chain-of- Thought)は推論の信頼性を向上させるが、トークンコストを増大させる。
ナイーブなRLベースの圧縮は、ユーザ対応の回答を好ましくないほど短縮することができる。
難スケールセグメンテーションワイズGRPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 11:49:24 GMT)
GSAT: Geometric Traversability Estimation using Self-supervised Learning with Anomaly Detection for Diverse Terrains [3.6] 安全な自律航行には、環境トラバーサビリティの信頼性の高い推定が必要である。
従来の手法は、人間の定義したしきい値を持つ意味論や幾何学に基づくアプローチに依存してきた。
本稿では,これらの制約に対処する GSAT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:38:22 GMT)
FrameVGGT: Frame Evidence Rolling Memory for streaming VGGT [3.6] StreamVGGTのようなストリーミングビジュアルジオメトリ変換は、強力なオンライン3D知覚を可能にするが、境界のないKVキャッシュの増大に悩まされる。
フレーム駆動型ローリング明示メモリフレームワークであるFrameVGGTを提案し,各フレームのインクリメンタルKVコントリビューションをコヒーレントエビデンスブロックとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:46:03 GMT)
Dual-Metric Evaluation of Social Bias in Large Language Models: Evidence from an Underrepresented Nepali Cultural Context [3.6] 大規模言語モデル(LLM)は、グローバルなデジタルエコシステムにますます影響を及ぼすが、社会的・文化的バイアスを持続させる可能性については、未表現の文脈では理解されていないままである。
GPT-4o-mini, Claude-3-Sonnet, Claude-4-Sonnet, Gemini-2.0-Flash, Gemini-2.0-Lite, Llama-3-70B, Mistral-Nemoの7つの最先端LCMにおける表現バイアスの系統的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:26:13 GMT)
Ultra-low loss piezo-optomechanical low-confinement silicon nitride platform for visible wavelength quantum photonic circuits [3.4] 量子コンピューティングプロトコルは、超低損失で低密度の窒化ケイ素導波路を必要とする。
ここでは, 圧電オプトアクチュエータと低信頼, 超低損失窒化ケイ素プラットフォームを組み合わせることで, スケーラビリティの課題に対処できることを実証する。
このプラットフォームは、780mathrmnmdot$$mathrmdot$mmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmの伝搬損失0.026mathrmdB/cmを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:08:25 GMT)
Pushing Bistatic Wireless Sensing toward High Accuracy at the Sub-Wavelength Scale [3.4] 無線通信のバイスタティックな展開は、チャネル応答における未知の位相オフセットをもたらすクロック不整脈を引き起こす。
最先端システムは、これらの位相オフセットをキャンセルするために、クロスアンテナチャネル比を広く採用している。
歪み比特徴と理想チャネル特徴との間の最初の定量的マッピングを導出する。
提案手法は, 波長下変位の詳細を効果的に再構成し, 精度をほぼ向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:24:07 GMT)
Revisiting the LiRA Membership Inference Attack Under Realistic Assumptions [3.2] Likelihood-Ratio Attack (LiRA) は、十分なシャドウモデルが利用可能である場合、技術の現状として広く見なされている。
我々は、アンチオーバーフィッティング(AOF)とトランスファーラーニング(TL)を用いてモデルを訓練する現実的なプロトコルの下で、LiRAを再評価する。
その結果,AOFはLiRAを著しく低下させる一方で,モデル精度を向上しながら攻撃効率を低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:03:29 GMT)
QuadAI at SemEval-2026 Task 3: Ensemble Learning of Hybrid RoBERTa and LLMs for Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis [3.2] 本稿では,SemEval-2026タスク3の次元的側面に基づく感情回帰に関するシステムを提案する。
提案手法は,回帰と離散化を用いた感情予測を併用したハイブリッドRoBERTaエンコーダである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:59:27 GMT)
QdaVPR: A novel query-based domain-agnostic model for visual place recognition [3.0] 視覚的位置認識(VPR)は、その視覚的特徴のみに基づいて画像の位置を予測することを目的としている。
本稿ではQdaVPRと呼ばれる新しいクエリベースのドメインに依存しないVPRモデルを提案する。
複数のVPRベンチマークにおいて、大きなドメインバリエーションを持つ最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:01:20 GMT)
Perceptive Variable-Timing Footstep Planning for Humanoid Locomotion on Disconnected Footholds [3.0] 本稿では,足の配置と歩留まりを協調的に計画する,車載・知覚混合整数モデル予測制御フレームワークを提案する。
外部プッシュを含む無作為なステップストーン場におけるDigitのシミュレーションにおけるアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:04:30 GMT)
Neuro-Symbolic Financial Reasoning via Deterministic Fact Ledgers and Adversarial Low-Latency Hallucination Detector [3.0] 検証可能な数値推論エージェント(VeNRA)について紹介する。
VeNRAは、RAGパラダイムを確率的テキストの検索から厳密な型付きUniversal Fact Ledger (UFL)による決定論的変数の検索へとシフトさせる
著者らは3ビリオンのSLMを訓練し、単一の推論予算を用いて予測候補を法医学的に監査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:45:52 GMT)
AeroPlace-Flow: Language-Grounded Object Placement for Aerial Manipulators via Visual Foresight and Object Flow [2.7] AeroPlace-Flowは、言語ベースの空中オブジェクト配置のためのトレーニング不要のフレームワークである。
3次元幾何学的推論と物体の流れで視覚的視界を統一する。
事前に定義されたポーズやタスク固有のトレーニングを必要とせずに、実行可能な配置ターゲットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 17:39:13 GMT)
Beam-aware Kernelized Contextual Bandits for User Association and Beamforming in mmWave Vehicular Networks [2.7] 本稿では,ビーム対応カーネル化コンテキスト上信頼境界(BKC-UCB)アルゴリズムを提案する。
BKC-UCBは、過去の観測された伝送速度とともに、車両の位置や速度などの歴史的文脈を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:08:37 GMT)
A Lightweight MPC Bidding Framework for Brand Auction Ads [2.4] ブランド広告キャンペーン用に設計された軽量なモデル予測制御フレームワークを提案する。
提案手法は,オンライン等調回帰を利用して単調入札モデルと単調入札モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:45:21 GMT)
AI Misuse in Education Is a Measurement Problem: Toward a Learning Visibility Framework [2.3] 本稿では、学習過程における可視性の喪失に起因した測定問題として、AIの教育における誤用を再考する。
このフレームワークは、監視を促進するのではなく、透明性を強調し、教室環境における倫理的AI統合の基礎として証拠を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 22:35:09 GMT)
Machine Learning for Stress Testing: Uncertainty Decomposition in Causal Panel Prediction [2.3] 規制ストレステストでは、仮説的なマクロ経済シナリオの下で信用損失を予測する必要がある。
パネルにおけるポリシーパスの反ファクト推論のためのフレームワークを提案する。
実失業データを用いたシミュレーションおよび半合成実験により,すべての結果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:22:38 GMT)
Reality Check for Tor Website Fingerprinting in the Open World [2.2] Torに対するWebサイトフィンガープリント(WF)攻撃は、暗号化されたトラフィックメタデータからユーザの宛先を推測することができる。
我々は、新しいプライバシー保護手法を用いて、ガード・リレー・バンテージポイントからWFを再検討する。
WFは、実際のTorのオープンワールドトラフィックに対して非常に効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:48:24 GMT)
YAQIN: Culturally Sensitive, Agentic AI for Mental Healthcare Support Among Muslim Women in the UK [2.2] YAQINは、文化的かつ信仰に敏感なイスラム教徒女性のためのメンタルヘルスエンゲージメントをサポートするAIベースのアプリケーションである。
2021年、イングランドで約190万人のムスリム女性。
YAQINの設計と評価について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:23:43 GMT)
Regression Testing in Remote and Hybrid Software Teams: An Exploratory Study of Processes, Tools, and Practices [2.2] 本研究では,分散条件下での回帰テストの実施状況と経験について検討する。
我々は、リモートおよびハイブリッド環境にレグレッションテストプロセス、ツール、調整プラクティスがどのように適応するかを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:24:17 GMT)
Empathy in Software Engineering Education: Evidence, Practices, and Opportunities [2.2] 本研究は,ソフトウェア工学教育において共感がどのように使われているか,教えられ,議論されてきたかを検討する。
2001年から2025年にかけて,6つのデータベースを網羅的に検索し,43の初等研究を分析した。
その結果,ソフトウェア工学は共感を構造的,設計的,測定可能なプラクティスに翻訳するのに対し,共感は社会的責任に結びつく倫理的,反省的な能力であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:32:26 GMT)
Accelerating Diffusion Models for Generative AI Applications with Silicon Photonics [2.1] 拡散モデルは、非常に現実的な最先端の合成データを生成するために固有の能力を持つ生成AIに革命をもたらした。
これらのモデルでは、UNETやアテンション機構といった計算集約的なレイヤ上で反復的なデノゲーションプロセスを採用している。
拡散モデルのためのシリコンフォトニクスを用いた新しい加速器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 13:27:14 GMT)
VoiceSHIELD-Small: Real-Time Malicious Speech Detection and Transcription [2.0] 本稿では,リアルタイムに動作する軽量モデルであるVoiceSHIELD-Smallを紹介する。
音声を転写し、それが安全か有害かを検出する。
OpenAIのWhisper小エンコーダ上に構築されたVoiceSHIELDには,平均プール層と単純な分類ヘッドが追加されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:23:42 GMT)
Bolbosh: Script-Aware Flow Matching for Kashmiri Text-to-Speech [2.0] カシミリ語は700万人ほどが話しているが、音声技術には批判的だ。
Kashmiri用に設計された,オープンソースのニューラルネットワークシステムについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:34:15 GMT)
Do Machines Fail Like Humans? A Human-Centred Out-of-Distribution Spectrum for Mapping Error Alignment [2.0] 我々は,人間の知覚障害のスペクトルとしてOODの度合いを再定義する,人間中心の枠組みを提案する。
我々はこの枠組みをオブジェクト認識に適用し、ディープラーニングアーキテクチャ全体にわたるユニークな、状況に依存したモデル-ヒューマンアライメントのランキングとプロファイルを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 04:51:39 GMT)
TT-Sparse: Learning Sparse Rule Models with Differentiable Truth Tables [1.9] 我々は,異なる真理表をノードとして活用し,スパース接続を学習する,柔軟なニューラルネットワーク構築ブロックであるTT-Sparseを紹介した。
提案手法の鍵となる貢献は、離散的基数制約のある特徴選択を学習するためのストレートスルー推定を行うソフトなTopK演算子である。
得られたスパースルールは,既存の最先端手法と比較して,複雑さの低い予測性能が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 12:37:10 GMT)
Residual Control for Fast Recovery from Dynamics Shifts [1.9] 観測不能なダイナミクスシフトは、ロボットシステムにおいてかなり過渡的なパフォーマンス劣化を経験することができる。
そこで本稿では,名目力学の下で訓練された強化学習ポリシーをデプロイ時に固定した,安定性に整合した残留制御アーキテクチャを提案する。
提案手法は, ほぼ最小の定常状態性能を維持しつつ, 凍結・オンライン適応ベースラインに対する回復時間を一定に短縮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 19:33:33 GMT)
Relating Reinforcement Learning to Dynamic Programming-Based Planning [1.8] 本稿では、最適計画と強化学習(RL)のギャップを埋める。
RLのデランドマイズされたバージョンは、値とDijkstraのアルゴリズムのパフォーマンス比較を得るために開発、分析、実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 23:28:23 GMT)
SMAT: Staged Multi-Agent Training for Co-Adaptive Exoskeleton Control [1.7] 本研究では,ユーザがウェアラブルデバイスに自然に順応する方法を反映した4段階のカリキュラムを提案する。
筋無力症シミュレーション環境において,26筋下肢モデルと腰部外骨格を併用したSMATを実装した。
筋骨格シミュレーションにより、学習した外骨格の制御は、無力状態と比較して平均10.1%の股関節筋活性化を減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 13:06:36 GMT)
Using GPUs And LLMs Can Be Satisfying for Nonlinear Real Arithmetic Problems [1.7] 本稿では,量化子自由な非線形実算術問題の解法を提案する。
従来の最先端ランタイムの1/20未満のインスタンスの5倍以上の満足度を示す。
特に、Sturm-MBOベンチマークでは、以前の最先端ランタイムの1/20未満のインスタンスの5倍以上の満足度を証明できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:59:06 GMT)
Prompt-Based Caption Generation for Single-Tooth Dental Images Using Vision-Language Models [1.7] 歯に関する総合的な知識を持つ専門的なモデルが欠如している。
既存の歯像データセットとキャプションは数が少なく、範囲は限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:31:53 GMT)
Directing the Robot: Scaffolding Creative Human-AI-Robot Interaction [1.7] 人間のAIとロボットの相互作用の多くは、性能と効率の面から成り立っており、協力者ではなく人間を監督者として位置づけている。
本稿では,ロボットとのAIインタラクションを足場として再フレーミングすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 17:49:38 GMT)
Brexit Means Brexit: Selection Bias, Echo Chambers, and Entrenched Opinion on Reddit [1.6] Redditのような構造化された議論プラットフォームにおける政治的分極は、Twitter/Xのような放送プラットフォームと根本的に異なる。
本稿では、r/Brexit subredditに適用した偏極ダイナミクスの測定と解析のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
政治的に定義された27の期間にわたって微粒な意見スペクトルを明らかにするために、離散的な姿勢カテゴリーを置き換える連続的な極性指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:27:52 GMT)
Rigidity in LLM Bandits with Implications for Human-AI Dyads [1.5] 4つのデコード構成で1条件あたり20000トライアルを実行しています。
対称的な報酬の下で、モデルは位置順を頑固な片腕ポリシーに増幅した。
非対称的な報酬の下で、彼らは厳格に悪用したが、託宣が不十分であり、めったに再チェックされることは無かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:42:25 GMT)
SLNet: A Super-Lightweight Geometry-Adaptive Network for 3D Point Cloud Recognition [1.5] SLNetは3Dポイントクラウド認識のための軽量なバックボーンである。
このモデルは、NAPE(Nonparametric Adaptive Point Embedding)とGMU(Geometric Modulation Unit)という2つの単純なアイデアに基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 04:07:42 GMT)
Transferable Optimization Network for Cross-Domain Image Reconstruction [1.5] 本研究では,画像再構成問題における限られたトレーニングデータに挑戦する新たなトランスファー学習フレームワークを開発する。
最初のステップでは、大規模な異種データセットから重要な知識を学ぶことができる強力な普遍的特徴抽出器を訓練する。
第2のステップでは、新しいターゲットドメインやタスクのためのタスク固有のドメインアダプタを、トレーニングに利用可能な限られた量のデータでトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 22:20:03 GMT)
Inverse-dynamics observer design for a linear single-track vehicle model with distributed tire dynamics [1.5] 本稿では,タイヤの分散表現と標準センサから収集した情報とを線形単線モデルと組み合わせた革新的オブザーバを提案する。
シミュレーション結果から, 騒音やモデルの不確実性があっても, サイドリップ角度とタイヤ力の推定に観察者が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:05:16 GMT)
What on Earth is AlphaEarth? Hierarchical structure and functional interpretability for global land cover [1.4] 地理空間基盤モデルは強力な予測性能を実現する埋め込みを生成するが、内部組織はいまだに不明である。
最近の解釈可能性研究は、Google AlphaEarth Foundations (GAEF) の継続的環境変数への埋め込みに関するものである。
本研究では,陸域被覆構造への貢献を特徴付けることにより,埋没次元の役割をリバースエンジニアリングする機能的解釈可能性フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:40:03 GMT)
The Dual-Stream Transformer: Channelized Architecture for Interpretable Language Modeling [1.3] 残差ストリームを2つの機能的に異なるコンポーネントに分解するDual-Stream Transformerを導入する。
言語モデリングタスクにおけるこのトレードオフを29Mパラメータで測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 04:50:29 GMT)
Why Do We Suffer for Fun? Ordeal Pleasure in Souls-like Games [1.2] Soulsのようなゲームは、持続的な挑戦を通じてデジタルプレイが過激な喜びを生み出すことを実証している。
本稿は,3つのメカニズムが相互に強化された場合に最も完全に現れる地域レベルの現象として,オーデアルの楽しさを理論的に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:53:39 GMT)
MetaSort: An Accelerated Approach for Non-uniform Compression and Few-shot Classification of Neural Spike Waveforms [1.1] これら2つの問題に対処するため,MetaSortと呼ばれる新しいアルゴリズムが提案されている。
圧縮に対処するため,高忠実度でスパイク形状を近似する適応レベル交差アルゴリズムを提案する。
in-vivoスパイクデータによる実験は、MetaSortが有望なパフォーマンスを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 12:17:19 GMT)
KohakuRAG: A simple RAG framework with hierarchical document indexing [1.1] 文書構造を4段階のツリー表現で保存する階層型RAGフレームワークであるKohakuragを提案する。
われわれはWattBot 2025 Challengeの評価を行った。これは32の文書から技術的質問に答えるシステムを必要とするベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 12:52:39 GMT)
Clear, Compelling Arguments: Rethinking the Foundations of Frontier AI Safety Cases [1.0] 本稿では,フロンティアAIシステムの安全性に関する最近の議論に寄与する。
安全ケースは構造化されており、特定のコンテキストにおいてシステムが確実に安全にデプロイできるという防御可能な主張である。
その結果、フロンティアAIの安全性のケースが注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:25:58 GMT)
Nwāchā Munā: A Devanagari Speech Corpus and Proximal Transfer Benchmark for Nepal Bhasha ASR [1.0] 我々は,ネパール・バシャで手書きのデバナガリ音声コーパスを手書きした5.39時間新たに作成したNwch Munを紹介する。
スクリプト保存アノテート・アノテート・アコースティック・モデリングを用いた最初のベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:35:05 GMT)
Quantum Speedup for Network Coordination via Fourier Sparsity [0.9] 本稿では、Fourier Network Coordination problem (Fourier-NC)を導入し、8つのアプリケーションドメインを統合する。
アーベル群と二面体群の場合、古典的なスパース変換は同じオラクルモデルの量子と一致し、極端に優位性を制限する。
真の分離は対称群 Sk に対して現れ、非自明なミニミザーを持つクラス関数コストに対する条件付き k! -> poly(k) の超指数的スピードアップである。
最小化共役類が構造的に決定されるとき、問題はNP (int) BQP に関係し、条件付き P の外にある(ロール6.5)。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:03:43 GMT)
DogWeave: High-Fidelity 3D Canine Reconstruction from a Single Image via Normal Fusion and Conditional Inpainting [0.9] 単一のRGB画像から高忠実度3D犬モデルを構築するためのモデルベースフレームワークであるDogWeaveを提案する。
DogWeaveは、粗い初期パラメータメッシュを詳細なSDF表現に精製することで、幾何学的改善を行う。
DogWeaveは、完全なリアルな3Dモデルを生成し、犬の形状精度とテクスチャリアリズムの両方で、最先端の単一画像から3D再構成方法に勝る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:35:49 GMT)
Generative prediction of laser-induced rocket ignition with dynamic latent space representations [0.8] 本稿では、畳み込みオートエンコーダ(cAE)とニューラル常微分方程式(ニューラルODE)を組み合わせたデータ駆動サロゲート手法を提案する。
このアプローチは、レーザー点火ロケット燃焼器のリアルタイムデジタルツインに向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:28:24 GMT)
Enhanced Random Subspace Local Projections for High-Dimensional Time Series Analysis [0.7] 高次元時系列予測は、予測器の数が観測可能な数を超えると、過度なオーバーフィッティングに悩まされる。
本稿では,堅牢なインパルス応答推定を実現するために,Random Subspace Local Projectionフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 07:10:54 GMT)
Quine: Realizing LLM Agents as Native POSIX Processes [0.7] 本稿では,LLMエージェントをネイティブPOSIXプロセスとして実現したランタイムアーキテクチャと参照実装であるQuineについて述べる。
IDはPID、インターフェイスは標準ストリームと終了ステータス、状態はメモリ、環境変数、ライフサイクルはfork/exec/exitである。
Quineのリファレンス実装はGitHubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:32:46 GMT)
Learning embeddings of non-linear PDEs: the Burgers' equation [0.6] 非線形偏微分方程式の解埋め込み空間をマルチヘッド構成を用いて構築する手法を提案する。
主成分分析(PCA)を用いて非退化情報を抽出する。
共有ネットワーク本体は、解空間の潜在埋め込みを学習し、線形ヘッドは、この埋め込みを個々の実現にマップする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:32:31 GMT)
Interpretable Aneurysm Classification via 3D Concept Bottleneck Models: Integrating Morphological and Hemodynamic Clinical Features [0.6] 本稿では,高次元神経画像の特徴を,大動脈瘤の同定のための形態的および血行力学的概念の離散セットにマッピングする,エンドツーエンドの3Dコンセプト・ボトルネックフレームワークを提案する。
本研究では,ResNet-34アーキテクチャでは93.33%+/-4.5%,DenseNet-121モデルでは91.43%+/-8%のピークタスク分類精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:03:48 GMT)
Reverse Distillation: Consistently Scaling Protein Language Model Representations [0.6] リバース蒸留(Reverse Distillation)は、PLMの表現を同じ家系のより小さなモデルで導かれる部分空間に分解する原理的なフレームワークである。
動機となる直感は、キャパシティによって制約されたより小さなモデルが、広く共有されたタンパク質の特徴を優先的にエンコードすることである。
ProteinGymベンチマークでは、逆蒸留ESM-2変種がそれぞれのベースラインを同じ埋め込み次元で上回り、逆蒸留された15億のパラメータモデルが最も高い性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:24:05 GMT)
Where Do LLM-based Systems Break? A System-Level Security Framework for Risk Assessment and Treatment [0.6] 大規模言語モデル(LLM)は、安全クリティカルシステムにますます統合されている。
本研究は,LLMシステムのための目標駆動型リスクアセスメントフレームワークを紹介する。
医療ケーススタディを通じてその枠組みを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 04:30:27 GMT)
Mitigating the Memory Bottleneck with Machine Learning-Driven and Data-Aware Microarchitectural Techniques [0.6] 論文によると、現代のプロセッサは実行中に大量のアプリケーションとシステムデータを観測している。
このようなデータに依存しない設計は、性能とエネルギー効率を向上する大きな機会を逃してしまうことを実証する。
本稿では,観察された実行行動からポリシーを学習し,アプリケーションデータのセマンティックな特徴を活用するメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:34:25 GMT)
Evaluating Synthetic Data for Baggage Trolley Detection in Airport Logistics [0.5] セキュリティとプライバシの規制は、自動検出システムにおける大規模なデータ収集を制限する。
本稿では,アルジェス国際空港の高忠実度デジタルツインに基づく合成データ生成パイプラインを提案する。
合成データによる混合トレーニングと、実際のアノテーションのわずか40%が一致するか、あるいは完全なリアルタイムベースラインを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:15:11 GMT)
Analysis-Driven Procedural Generation of an Engine Sound Dataset with Embedded Control Annotations [0.5] 計算エンジンの音響モデリングは、自動車オーディオ産業の中心である。
これらのアプリケーションは、タイムアラインなオペレーティングシステムアノテーションを備えた、大量の標準化されたクリーンなオーディオ記録を必要とする。
サンプル精度制御アノテーションを用いてエンジン音声を生成するための分析駆動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 11:05:10 GMT)
Memory for Autonomous LLM Agents:Mechanisms, Evaluation, and Emerging Frontiers [0.4] 大きな言語モデル(LLM)エージェントは、単一のコンテキストウィンドウが小さすぎて何が起きているのかをキャプチャできないような環境で、ますます運用される。
メモリはステートレステキストジェネレータを真に適応的なエージェントに変える。
この調査は、メモリがどのように設計され、実装され、現代のLCMベースのエージェントで評価されるかという構造化された説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:08:01 GMT)
Reinforcement learning-based dynamic cleaning scheduling framework for solar energy system [0.4] 本研究では,乾燥地におけるPVパネルの清掃スケジュールを自律的に最適化するための強化学習に基づくフレームワークを提案する。
天候の不確実性に動的に対応して最大13%のコスト削減を実現する。
この研究は、再生可能エネルギーシステムの保守運用を最適化するRL駆動の自律的意思決定の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:13:36 GMT)
From Garbage to Gold: A Data-Architectural Theory of Predictive Robustness [0.3] 本研究では,高次元誤差確率予測器が2種類のノイズを克服することを示す。
本稿では,ロバストネスを効率的に実現する予測器を識別する「プロアクティブデータ中心型AI」を提案する。
データ品質をアイテムレベルの完全性からポートフォリオレベルのアーキテクチャに再定義することで、“ローカル要因”の理論的理論的根拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:58:33 GMT)
Lindbladian Learning with Neural Differential Equations [0.3] 量子システムの動的生成を測定データから推定することは、量子プロセッサの検証、校正、制御に不可欠である。
ここでは、過渡ダイナミクスのリッチな情報コンテンツを利用して、リンドブラディアンと呼ばれるこの問題に取り組む。
我々のアルゴリズムは、これらの散逸系を4桁の雑音-信号比で強く推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 19:43:48 GMT)
CONSTANT: Towards High-Quality One-Shot Handwriting Generation with Patch Contrastive Enhancement and Style-Aware Quantization [0.2] Denoising Diffusion(CONSTANT)によるパッチコントラスト強化とスタイルアウェア量子化について紹介する。
CONSTANTは、拡散モデルによる新しいワンショット手書き生成である。
最先端のアプローチによる手法の詳細な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:06:13 GMT)
On the Formal Limits of Alignment Verification [0.2] AIの安全性に関する根本的な疑問は、アライメントが正式に認定されるかどうかである。
検証手順が3つの特性を同時に満たさないことを証明する。音性(不整合系が認定されない)、一般性(検証は時間内に実行される)、トラクタビリティである。
その結果、完全なニューラルネットワーク検証の計算複雑性、行動観察による内部目標構造の非識別性、無限領域上で定義された特性に対する有限証拠の限界という3つの独立した障壁が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 23:03:21 GMT)
Optimizing LLM Annotation of Classroom Discourse through Multi-Agent Orchestration [0.2] 大規模言語モデル(LLM)は、教育データを注釈付けするためのスケーラブルなツールとしてますます位置づけられている。
しかし, シングルパスLCMの出力は, ハイテイクな教育施設では信頼性が低いことが示唆されている。
このスケールと妥当性の緊張は、現代の教育データ科学の核心にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:51:03 GMT)
Generating Hierarchical JSON Representations of Scientific Sentences Using LLMs [0.2] 本稿では,構造化表現が科学文の意味を保存できるかどうかを考察する。
これをテストするために、科学論文から収集した文から階層構造を生成する。
これらの構造は、生成モデルによって元のテキストを再構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 00:12:44 GMT)
MAWARITH: A Dataset and Benchmark for Legal Inheritance Reasoning with LLMs [0.2] 我々は12,500のアラビア系継承事例の大規模な注釈付きデータセットであるMAWARITHを導入し、完全な推論チェーンをトレーニングし評価した。
継承ケースの解決を複数選択の質問に制限する以前のデータセットとは異なり、MAWARITHは完全な推論チェーンをサポートしている。
MIR-Eは重み付けされた多段階のメトリクスで、重要な推論段階をスコアし、パイプライン全体のエラー伝搬をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:54:33 GMT)
Succinct QUBO formulations for permutation problems by sorting networks [0.2] 比較交換ネットワークを用いた置換に対するQUBOの定式化を導入し,バイナリ変数は$O(n log2 n)$である。
提案手法の中心的な特徴は、各置換が一意な変数の割り当てに対応し、偏りのないサンプリングを可能にすることである。
制約付き置換の非バイアスサンプリングが重要である地域では,本手法が実用上有用であることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:37:52 GMT)
Writing literature reviews with AI: principles, hurdles and some lessons learned [0.2] 私たちは、さまざまなレベルのAIアシストで作成された文献レビューを比較します。
6つのバージョンを比較すると、一連の落とし穴が示され、文献をレビューするためにAIアシストを使用する際に必要となる注意点が示唆されている。
全体として、AIはレビューの幅と品質を改善することができるが、時間の増加は期待するほど大きくはない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:02:09 GMT)
Optimal multiparameter quantum estimation in accelerating Unruh-DeWitt detectors [0.1] 本研究では、一様加速検出器のバイパートライト系における相対論的量子温度測定の最終的な精度限界について検討する。
消音ノイズは, 純粋に強調するメカニズムよりも, より高精度なノイズ損失をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:35:45 GMT)
ProgAgent:A Continual RL Agent with Progress-Aware Rewards [0.1] ProgAgentは、プログレッシブアウェアの報酬学習をJAXネイティブシステムアーキテクチャと統合する継続的強化学習エージェントである。
これは、初期、現在、および目標観測におけるタスクの進捗を推定する知覚モデルを通じて、ラベルなしのエキスパートビデオから、密集した形をした報酬を導き出す。
ProgAgentは、非常に並列なロールアウトと完全に異なる更新をサポートし、洗練された統合された目標の実現を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 19:58:07 GMT)
PoEW:Encryption as Consensus and Enabling Data Compression Services? [0.1] 本稿では,Proof-of-Encryption-Work (PoEW)を紹介する。
PoEWは、暗号ベースのデータ圧縮の課題に対処するために計算パワーを再利用する新しいPoWコンセンサスメカニズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 13:37:09 GMT)
GRD-Net: Generative-Reconstructive-Discriminative Anomaly Detection with Region of Interest Attention Module [0.1] 2ブロックからなる新しいアーキテクチャを提案する。
最初のブロックはGAN(Generative Adversarial Network)であり、残余のオートエンコーダ(ResAE)に基づいて再構成および復調処理を行う。
2番目のブロックは画像のセグメンテーションを生成し、欠陥を発見できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:02:17 GMT)
Integration of deep generative Anomaly Detection algorithm in high-speed industrial line [0.0] 本稿では,残余の自己エンコーダと密集ボトルネックを有する生成的対向構造に基づく半教師付き異常検出フレームワークを提案する。
このモデルは、名目標本のみに基づいて訓練され、復元残差によって異常を検知し、ヒートマップによる分類と空間的局所化の両方を提供する。
実工業試験キットの実験では,500msの取得スロットに適合するタイミング制約を満たすとともに,高い検出性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:28:34 GMT)
Whitening Reveals Cluster Commitment as the Geometric Separator of Hallucination Types [0.0] 幾何学的分類法は、3つの障害タイプを区別する - Center-drift (Type1), wrong-well convergence (Type2), coverage gaps (Type3)
以前の研究では、フル次元の文脈測定ではTypes1とTypes2が区別できないことが判明した。
GPT-2-small上でのPCA白化と固有スペクトル分解によってこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:12:10 GMT)
Tree-Based Predictive Models for Noisy Input Data [0.0] 独立変数に測定誤差を直接組み込むBARTモデルの拡張である測定誤差BART(meBART)を提案する。
測定誤差が存在する場合、より正確なパラメータ推定、より堅牢な不確実性定量化、より優れた予測性能が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:41:55 GMT)
Thermal and chemical response from entanglement entropy [0.0] 相互作用量子場理論におけるエンタングルメントエントロピー(EE)を有限密度で研究する。
我々はEEが化学ポテンシャルと電荷密度を結合した一般化マックスウェル関係を含む熱力学的応答関係を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 13:43:36 GMT)
Test-Time Meta-Adaptation with Self-Synthesis [0.0] 我々は,大規模言語モデルの自己適応を可能にするメタラーニングフレームワークであるMASSを紹介する。
MASSは、問題固有の合成トレーニングデータを生成し、下流のパフォーマンスに最適化された目標の自己更新を実行する。
数学的推論の実験は、MASSが効率的なデータ効率の試験時間適応をもたらすインスタンスごとのカリキュラムを合成することを学ぶことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:53:33 GMT)
Step-Size Decay and Structural Stagnation in Greedy Sparse Learning [0.0] グレディアルゴリズムは、スパース近似と、マッチング追従やブースティングのような段階的な学習方法の中心である。
ステップサイズが$m-$のPower-Relaxed Greedy Algorithmは、一般的なヒルベルト空間において$>1$のときに収束しない可能性があることが知られている。
制御された特徴コヒーレンスを持つ可逆回帰問題について検討し、残留ノルムの明示的な下界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:09:51 GMT)
SoK: The Evolution of Maximal Extractable Value, From Miners to Cross-Chain [0.0] 我々は、MEV上の断片化された文献を、EliaI(2014年8月～2020年8月)から始まる統一時系列フレームワークに整理する。
提案する概念分類法は, 実現可能な抽出可能な値と, クロスドメイン現象とを区別するものである。
当社のシステム化は,各時代に対応する緩和策を特定し,測定課題を強調し,標準化されたメトリクス,検出ベンチマーク,クロスチェーンインフラストラクチャに関する研究課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:37:41 GMT)
Sharpening Worst-Case Error Assessment for Fault-Tolerant Quantum Computing: Fidelity and Its Deviation [0.0] 我々は、状態依存のフィデリティが入力状態間でどれだけ強く変動するかを定量化する、観測可能な共振器(フィデリティ偏差を疑うもの)を導入する。
2つ以上のキュービット上のコヒーレントな(ユニタリな)ゲート誤差に対して、忠実度偏差とともにゲート忠実度がエラーユニタリの関連するスペクトルモーメントを制約していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 06:35:40 GMT)
Safety Under Scaffolding: How Evaluation Conditions Shape Measured Safety [0.0] 我々は,足場が安全に与える影響について,最も制御された研究の1つを報告した。
マップ・リデュース・足場は、測定された安全性を低下させる。
同一項目における複数選択からオープンエンドフォーマットへの切り替えは、安全性スコアを5～20ポイントシフトさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 01:37:45 GMT)
Resonances in light scattering from nonequilibrium dipoles pairs [0.0] 一対の点状電気双極子からの光散乱を考える。
それぞれの双極子の偏光性が光学定理に反すると、対の応答は正確な共鳴を示す。
この結果から,共振が単一双極子の磁場に対する弱い磁気応答を増幅する方法が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 17:07:58 GMT)
Registered Attribute-Based Encryption with Publicly Verifiable Certified Deletion, Everlasting Security, and More [0.0] 本稿では,認証削除と恒常的セキュリティをサポートする最初のRAB方式を提案する。
我々はまず,認証削除(RABE-CD)方式でプライベートに検証可能なRABEを設計する。
次に,Shad-RABE,証人暗号,ワンショット署名を用いて,公に検証可能なRABE-CD方式を構築した。
RABE-CED(Certified Everlasting Deletion)方式で,個人で検証可能なRDA(Certified Everlasting Deletion)も拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:16:17 GMT)
Qubit discretizations of d=3 conformal field theories [0.0] 3次元共形場の理論は、量子シミュレーションプラットフォームに近い量子ビットの系で研究することができる。
以上の結果から,3次元共形場理論は,現在あるいは近項の立方体に対して一意な機会を与えることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 02:31:58 GMT)
Quantum limit of precision for phase estimation in squeezing-enhanced interferometry with a single-mode readout [0.0] 我々は、コヒーレント光を1入力とし、真空を1入力とする光干渉計について検討する。
我々は、干渉計の出力の1つで量子状態の量子フィッシャー情報を計算することにより、そのような干渉計の最終的な精度限界を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:39:52 GMT)
Quantum Minimal Learning Machine: A Fidelity-Based Approach to Error Mitigation [0.0] 本稿では、教師付き類似性に基づく学習アルゴリズムである量子最小学習機械(QMLM)の概念を紹介する。
このアルゴリズムは概念的には古典的な機械学習モデルに基づいており、量子データを扱うために採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:44:06 GMT)
Power Couple? AI Growth and Renewable Energy Investment [0.0] 我々は、AI成長と再生可能投資の均衡相互作用をモデル化する。
擬似ゲームでは、政策立案者はAIに利用可能な再生可能容量に投資し、AI開発者が能力を選択する。
気候の被害が増加するにつれて、AI対応適応の価値が増大し、フロンティアスケーリングを可能にするインセンティブが強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:22:37 GMT)
Post-quantum Federated Learning: Secure And Scalable Threat Intelligence For Collaborative Cyber Defense [0.0] 連合学習(FL)による協調的脅威情報(Collaborative threat intelligence)は、量子コンピューティングの重大なリスクに直面している。
本研究では,ポスト量子暗号(PQC)を用いて組織間データ共有を保護する量子セキュアFLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:57:05 GMT)
Partial Differential Equations in the Age of Machine Learning: A Critical Synthesis of Classical, Machine Learning, and Hybrid Methods [0.0] 偏微分方程式は、科学スケールの全範囲にわたって物理現象を制御している。
本稿では,PDEソリューション,数値手法,機械学習アプローチの2つのパラダイムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:38:04 GMT)
OrthoFormer: Instrumental Variable Estimation in Transformer Hidden States via Neural Control Functions [0.0] シーケンシャルなモデリングにおいて優れたトランスフォーマーアーキテクチャは、相関学習によって基本的に制限される。
そこで我々はOrthoFormerを提案する。OrthoFormerは機械的変数推定をニューラル制御機能を介してTransformerブロックに直接組み込む因果的基底アーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:05:16 GMT)
OrdinalBench: A Benchmark Dataset for Diagnosing Generalization Limits in Ordinal Number Understanding of Vision-Language Models [0.0] VLM(Vision-Language Models)は、マルチモーダルベンチマークにまたがって進歩しているが、それでも順序数理解における明確なギャップを示している。
評価タスクとして順序数理解を標準化する診断ベンチマークであるOrdinalBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 20:06:45 GMT)
On genuine multipartite entanglement signals [0.0] 分割格子上のムビウス反転はこの構成において重要な役割を果たす。
文献で考慮された多部交絡信号の例がこの枠組みに自然に適合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:32:35 GMT)
Not All Pretraining are Created Equal: Threshold Tuning and Class Weighting for Imbalanced Polarization Tasks in Low-Resource Settings [0.0] 本稿では,SemEval-2025における分極共有タスクへの私の提出について述べる。
英語とスワヒリ語のためのトランスフォーマーベースシステムを開発した。二分極検出,多ラベルターゲット型分類,多ラベル表示識別という3つのサブタスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:50:37 GMT)
No Memorization, No Detection: Output Distribution-Based Contamination Detection in Small Language Models [0.0] CDDまたは出力分布による汚染検出は、モデルのサンプル出力のピーク値を測定することによって、データの汚染を識別する。
CDDの有効性は、微調整が動詞の暗記を生成するかどうかに大きく左右される。
確率に基づく手法、特にパープレキシティとMin-k% Probは、テストする全ての条件においてCDDより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:36:10 GMT)
Machine Learning Based Identification of Solvents from Post-Desiccation Patterns [0.0] 人工ニューラルネットワークを用いたフラクチャーパターン分類の最適化プロトコルを提案する。
我々は, 完全に蒸発した後でも, デンプン-液体スラリーの脱酸分解過程に関与する溶媒を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:36:52 GMT)
MAS-H2: A Hierarchical Multi-Agent System for Holistic Cloud-Native Autoscaling [0.0] 我々は,自律的クラウドリソース管理の課題に対処する階層型マルチエージェントシステムMAS-H2を提案する。
私たちは、ネイティブのHorizontal Pod Autoscaler(HPA)とCluster Autoscaler(CA)とをベンチマークするために、Google Engine(GKE)のOperatorとしてMAS-H2プロトタイプを構築し、テストしました。
その結果、MAS-H2システムは予測可能なHeartbeatワークロードの40%以下でアプリケーションCPU使用率を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 12:39:14 GMT)
Low-Cost Teleoperation Extension for Mobile Manipulators [0.0] 本稿では,コモディティハードウェアを用いた直感的な全身制御を実現するための,オープンソースの遠隔操作フレームワークを提案する。
我々のシステムは、カメラ制御のためのスマートフォンベースのヘッドトラッキング、両側操作のためのリードアーム、ハンズフリーベースナビゲーションのためのフットペダルを組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:09:34 GMT)
Learning the APT Kill Chain: Temporal Reasoning over Provenance Data for Attack Stage Estimation [0.0] 本稿では,融合ホストとネットワーク前駆体データから多段階攻撃進行推定を行うための時間グラフ学習フレームワークを提案する。
実験の結果、StageFinderは0.96のマクロF1スコアを達成し、最先端のベースラインと比較して予測ボラティリティを31%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:48:37 GMT)
LITHE: Bridging Best-Effort Python and Real-Time C++ for Hot-Swapping Robotic Control Laws on Commodity Linux [0.0] 本稿では,ロボット制御階層をコモディティなシングルボードコンピュータに分解する軽量ソフトウェアアーキテクチャLITHEを提案する。
マルチスレッドの動的リンクを追加することで、PythonベースのBrainが1kHz C++ Spineのロジックを中断することなく動的に進化させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 03:36:23 GMT)
Intentional Deception as Controllable Capability in LLM Agents [0.0] 本稿では,マルチエージェントシステムにおいて,意図的騙しを工学的能力として体系的に研究する。
本研究では,ターゲットエージェントの特徴を推定し,その信念や動機に反する行動に対して,意図的反応を操る2段階のシステムについて検討する。
認知的介入は、一様分布ではなく、特定の行動プロファイルに集中する差分効果を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 23:48:49 GMT)
Image Generation Models: A Technical History [0.0] 本稿では, 可変オートエンコーダ (VAE) , GAN (Generative Adversarial Network) , 正規化フロー, 自己回帰型およびトランスフォーマーベースジェネレータ, 拡散型手法を含む, ブレークスルー画像生成モデルに関する総合的な調査を行う。
基礎となる目的、アーキテクチャ構築ブロック、アルゴリズムによるトレーニングステップを含む、各モデルタイプの詳細な技術的ウォークスルーを提供する。
ビデオ生成の最近の進歩や、静止画から高品質なビデオへの移行を可能にする研究成果も紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 04:11:01 GMT)
Gleason's theorem made simple: a Bloch-space perspective [0.0] 非ボロン確率規則が2次元系に対して存在する理由と、それらが3次元以上では不可能になる理由を示す。
我々の議論はグリーソンの完全な数学的定理を再現しないが、なぜボルン則が高次元では避けられないのか、またキュービットが真に例外的であるのかを明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 17:39:26 GMT)
Geometry-Controlled Excitonic Emission Engineering in Monolayer MoS2 Using Plasmonic Hollow Nanocavities [0.0] ジスルフィドモリブデン(MoS2)におけるプラズモン励起励起放射の数値解析
局所表面プラズモン共鳴はAまたはBの励起遷移と一致し,スペーサーの厚さと屈折指数は近接場閉じ込めを調節することを示した。
その結果、中空プラズモンナノキャビティは、原子状薄膜半導体における励起放出と電荷発生を制御するための幾何学的制御可能なプラットフォームとして確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 17:02:40 GMT)
Fusion Complexity Inversion: Why Simpler Cross View Modules Outperform SSMs and Cross View Attention Transformers for Pasture Biomass Regression [0.0] The CSIRO Pasture Biomass benchmarkにおいて、視覚基盤モデルの農業レグレッションへの適応を体系的に評価した。
希少な農業データでは、2つの層にゲートされた深さ方向の畳み込み(R2 = 0.903)が、クロスビュー・アテンション・トランスフォーマーより優れる。
バックボーン事前トレーニングスケールは、すべてのアーキテクチャ選択を単調に支配している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:41:01 GMT)
Fractional Topological Phases, Flat Bands, and Robust Edge States on Finite Cyclic Graphs via Single-Coin Split-Step Quantum Walks [0.0] 有限巡回グラフ上に実装された完全ユニタリで非作用的な離散時間量子ウォークにおける分数位相位相の最初の実現について報告する。
SCSS-CQW(Single-coin split-step cyclic quantum walk)を用いて、従来の巡回量子ウォーク力学では到達できない位相現象を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:59:21 GMT)
Four-state discrimination for a pair of spin qubits via gate reflectometry [0.0] 量子ドットで定義された単一電子スピン量子ビットは、半導体ベースの量子コンピュータの構成要素として用いられる。
PSB読み出しの望ましい機能は、プロセスに関与する2つのスピン量子ビットに関する2ビットの情報を明らかにすることである。
増幅器ノイズとフォノンによる緩和が読み出し忠実度にどのように影響するかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 21:18:26 GMT)
Fast Attention-Based Simplification of LiDAR Point Clouds for Object Detection and Classification [0.0] 本稿では,LiDARデータに対する効率的な学習点クラウド単純化手法を提案する。
特徴埋め込みモジュールと注目に基づくサンプリングモジュールを組み合わせてタスク関連領域を優先順位付けする。
我々は,KITTIデータセット上の3次元オブジェクト検出と4つのデータセット間のオブジェクト分類において,FPS(Farthest Point sample)とランダムサンプリング(RS)の手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 11:38:34 GMT)
Exoskeleton Control through Learning to Reduce Biological Joint Moments in Simulations [0.0] データ駆動型ジョイントモーメント予測器は、推定と外骨格制御のために実験室ベースの逆力学パイプラインに代わるスケーラブルな代替手段を提供する。
物理に基づく強化学習は、シミュレーション訓練されたコントローラが動的に認識される支援戦略を学習することを可能にする。
本稿では,(1)生体関節のモーメントを低減するための外骨格補助政策を学習するためのRLフレームワーク,(2)訓練された制御ネットワークを検証する検証パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 13:31:06 GMT)
Evaluating Granularity in Markov Chain-Based Trust Models for Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) [0.0] 本研究では,動作遷移のモデル化によるドライバーの告知特性の解析を行う。
発表と報告のパターンをシミュレートすることで、各モデルの微妙な振る舞いシフトを反映する能力を評価する。
以上の結果から,信頼状態の増大は,複雑で動的なドライバ動作を捉えるシステムの能力を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 16:54:57 GMT)
Engineering Verifiable Modularity in Transformers via Per-Layer Supervision [0.0] 分散冗長性は損傷を補うため、資本化にとって重要なものとして認識される注目ヘッドを非難することは、最小限の行動変化をもたらす。
アーキテクチャの介入が隠されたモジュール性を公開することを実証します。
このことは、受動的観察から能動的制御への解釈可能性変換の方法論を台無しにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 05:18:14 GMT)
Energy-time attack on detectors in quantum key distribution [0.0] 量子キーの配布は理論的には不可能だが、ハードウェア実装の欠陥によってハックされる可能性がある。
そのうちの1つは単光子検出器における超線形挙動であり、入射光パルスの光子数でクリック確率が速く上昇する。
ここでは、超直線に対して312.5MHzで正弦波を印加した雪崩単光子検出器を試験する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 08:53:56 GMT)
EDMFormer: Genre-Specific Self-Supervised Learning for Music Structure Segmentation [0.0] 音楽構造セグメンテーションは音声解析において重要な課題であるが、既存のモデルは電子ダンス・ミュージック(EDM)では不十分である。
本稿では,EDM固有のデータセットと分類を用いた自己教師型オーディオ埋め込みを組み合わせたトランスフォーマーモデルであるEDMFormerを紹介する。
その結果、学習した表現とジャンル別データと構造的先行データを組み合わせることは、EDMに有効であり、他の専門音楽ジャンルやより広範なオーディオ分野に適用できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:56:37 GMT)
ECG Classification on PTB-XL: A Data-Centric Approach with Simplified CNN-VAE [0.0] 我々は,データ前処理,クラスバランシング,単純化された畳み込みニューラルネットワークが,モデル複雑性を大幅に低減して競合性能を実現することを示す。
87.01%のバイナリ精度と0.7454の重み付きF1スコアを5つの診断クラスで達成し,トレーニング可能なパラメータは197,093であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:43:31 GMT)
Did You Check the Right Pocket? Cost-Sensitive Store Routing for Memory-Augmented Agents [0.0] メモリ拡張されたエージェントは複数の特別なストアを保持するが、ほとんどのシステムはクエリ毎にすべてのストアから取得し、コストを増大させ、無関係なコンテキストを導入する。
本稿では,メモリの検索をストアルーティング問題として定式化し,カバレッジ,正確なマッチング,トークン効率の指標を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:12:30 GMT)
Deterministic Fuzzy Triage for Legal Compliance Classification and Evidence Retrieval [0.0] 法律チームはますます、大量の契約上の証拠をトリアージするために機械学習を使用している。
多くのモデルは不透明で非決定論的であり、HIPAAやNERC-CIPのようなフレームワークと整合するのは難しい。
決定論的双対エンコーダと透明なファジィトリアージバンドに基づく簡単な再現可能な代替法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 00:31:34 GMT)
Deterministic Discrimination of Phase-Modified Permutation Oracles via Single Qubit Measurement [0.0] 未知のユニタリ演算子が$n$-qubitシステムで動作することの保証問題について検討する。
この2つのケースは、未知の演算子への単一のクエリを使って確実に区別できることを示します。
約束は本質的に量子的であり、2つの場合はその相対位相構造においてのみ異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 18:18:20 GMT)
Deformed angular momentum algebra within the real Hilbert space [0.0] 複素および四元角運動量作用素とその可換環を導出する。
これらの代数は標準エルミート代数と異なり、特に部分的および全角運動量作用素を含む可換関係の点で異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 11:40:31 GMT)
Comment on "On the emergence of preferred structures in quantum theory" by Soulas, Franzmann, and Di Biagio [0.0] この返答は、ハミルトン $mathsfH$ と単位ベクトル $|rangle$ のみから好まれる構造が出現する可能性への友好的な導入である。
2025年、Soulasらによるテンソル積構造(TPS)の具体的な構築に、出現の障害が説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 15:16:02 GMT)
COOL-MC: Verifying and Explaining RL Policies for Multi-bridge Network Maintenance [0.0] 老朽化したブリッジネットワークは、積極的に、検証可能で、解釈可能なメンテナンス戦略を必要とする。
報酬信号のみに基づいて訓練された強化学習(RL)ポリシーは、正式な安全保証を提供しない。
マルチブリッジネットワーク保守のためのRLポリシーを検証・説明するためのツールとしてCOOL-MCを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 09:11:47 GMT)
Benchmarking Large Language Models for Quebec Insurance: From Closed-Book to Retrieval-Augmented Generation [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自動アドバイザリサービスのためのスケーラブルなソリューションを提供する。
しかし、高度なドメインへの展開は、厳格な法的正確性と信頼性にかかっている。
クローズドブック生成と検索強化生成という,2つのパラダイムにわたる51 LLMの包括的評価を行う。
2)RAGは知識等化剤として機能し、パラメトリック知識の弱いモデルの精度を35ポイント以上向上するが、パラドックス的に「コンテキストの散逸」を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 22:02:32 GMT)
AI-Driven Phase Identification from X-ray Hyperspectral Imaging of cycled Na-ion Cathode Materials [0.0] スパースサンプリング条件下でハイパースペクトルデータを処理するためのAI駆動手法を開発した。
我々はミクロスケールの視野でナノスケールの解像度を持つ多相写像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 14:59:31 GMT)
A Systematic Comparison of Training Objectives for Out-of-Distribution Detection in Image Classification [0.0] クロスエントロピー損失、プロトタイプ損失、トリプルト損失、平均精度損失(AP損失)を比較した。
クロスエントロピーロスは、全体として最も一貫性のあるニア・アンド・ファー・OODパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Mar 2026 10:10:51 GMT)