論文の概要: Signal-First Architectures: Rethinking Front-End Reactivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13815v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 20:34:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.164439
• Title: Signal-First Architectures: Rethinking Front-End Reactivity
• Title（参考訳）: シグナルファーストアーキテクチャ - フロントエンドの反応性を再考する
• Authors: Shrinivass Arunachalam Balasubramanian,
• Abstract要約: 本稿では、依存性追跡信号が反応性の原子単位となる新しいパラダイムであるSignal-First Architectureを紹介する。 従来のRxJSやNgRxパターンとは異なり、Signal-Firstは明示的なシグナル宣言からのリアクティブフローを強制する。 RxJSサービスベース、NgRxグローバルストア、純粋なSignal-First実装である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern front-end frameworks face escalating reactivity management challenges, including performance degradation from complex observable chains and unpredictable re-renders. This paper introduces Signal-First Architecture--a novel paradigm where granular, dependency-tracked signals are the atomic unit of reactivity. Unlike traditional RxJS or NgRx patterns, Signal-First enforces reactive flows from explicit signal declarations, with derived values via computed() and side effects scoped to effect(). This model ensures deterministic behavior by eliminating implicit subscriptions and optimizing reactive graph evaluation. We present a comparative analysis of three Angular reactivity models: RxJS service-based, NgRx global stores, and pure Signal-First implementations. Through controlled benchmarking, including Chrome DevTools performance tracing, memory heap snapshots, and Lighthouse audits, this study quantifies Signal-First advantages.
• Abstract（参考訳）: 現代のフロントエンドフレームワークでは、複雑な監視可能なチェーンや予測不可能な再レンダリングのパフォーマンス低下など、アクティビティ管理の課題がエスカレートしている。 本稿では,信号ファーストアーキテクチャについて紹介する。これは,依存追従信号が反応性の原子単位となる,新しいパラダイムである。 従来のRxJSやNgRxパターンとは異なり、Signal-Firstは明示的なシグナル宣言からリアクティブフローを強制する。 このモデルは、暗黙のサブスクリプションを排除し、リアクティブグラフ評価を最適化することで決定論的行動を保証する。 RxJSサービスベース、NgRxグローバルストア、純粋なSignal-First実装である。 Chrome DevToolsパフォーマンストレース、メモリヒープスナップショット、Lighthouse監査など、制御されたベンチマークを通じて、この研究はSignal-Firstのメリットを定量化する。

関連論文リスト

• COrAL: Order-Agnostic Language Modeling for Efficient Iterative Refinement [80.18490952057125]
  反復改良は、複雑なタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の能力を高める効果的なパラダイムとして登場した。 我々はこれらの課題を克服するために、コンテキストワイズ順序非依存言語モデリング(COrAL)を提案する。 当社のアプローチでは、管理可能なコンテキストウィンドウ内で複数のトークン依存関係をモデル化しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T23:56:19Z)
• Make Graph-based Referring Expression Comprehension Great Again through Expression-guided Dynamic Gating and Regression [44.36417883611282]
  そこで我々は,動的ゲート制約 (DGC) と呼ばれる部分表現で導かれるプラグ・アンド・アダプティブ・モジュールを導入し,推論中に無関係な提案を適応的に無効にすることができる。 また、位置予測を洗練させるために、式誘導回帰戦略(EGR)を導入する。 提案したグラフベースの手法は,保持を伴わずに,最新技術(SOTA)変換方式よりも優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T09:44:43Z)
• ACTRESS: Active Retraining for Semi-supervised Visual Grounding [52.08834188447851]
  前回の研究であるRefTeacherは、疑似自信と注意に基づく監督を提供するために教師学生の枠組みを採用することで、この課題に取り組むための最初の試みである。 このアプローチは、Transformerベースのパイプラインに従う現在の最先端のビジュアルグラウンドモデルと互換性がない。 本稿では, ACTRESS を略したセミスーパービジョン視覚グラウンドのためのアクティブ・リトレーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T16:33:31Z)
• A Refreshed Similarity-based Upsampler for Direct High-Ratio Feature Upsampling [54.05517338122698]
  一般的な類似性に基づく機能アップサンプリングパイプラインが提案されている。 本稿では,セマンティック・アウェアとディテール・アウェアの両方の観点から,明示的に制御可能なクエリキー機能アライメントを提案する。 我々は,モーザイクアーティファクトを緩和する上ではシンプルだが有効であるHR特徴に対して,きめ細かな近傍選択戦略を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T14:12:21Z)
• Continual Referring Expression Comprehension via Dual Modular Memorization [133.46886428655426]
  Referring Expression (REC) は、自然言語で記述された対象のイメージ領域をローカライズすることを目的としている。 既存のRECアルゴリズムは、モデルへのデータ供給のトレーニングを前もって行うと強く仮定する。 本稿では、入ってくるタスクのストリーム上でモデルが学習するRECの新しい設定である連続参照表現(CREC)を提案する。 学習済みの知識を忘れずに,スクラッチから繰り返し再学習することなく,逐次的タスクのモデルを継続的に改善するために,デュアルモジュール記憶法という効果的なベースライン手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-25T02:58:51Z)
• Whether you can locate or not? Interactive Referring Expression Generation [12.148963878497243]
  本稿では,実際のRECモデルと対話可能な対話型REG(IREG)モデルを提案する。 IREGは、一般的な評価指標において、過去の最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T10:53:32Z)
• Automatically Generating Counterfactuals for Relation Exaction [18.740447044960796]
  関係抽出(RE)は自然言語処理の基本課題である。 現在のディープニューラルモデルは高い精度を達成しているが、スプリアス相関の影響を受けやすい。 我々は、エンティティの文脈的反事実を導出するための新しいアプローチを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T04:46:10Z)
• Representative Graph Neural Network [113.67254049938629]
  いくつかの代表的特徴を動的にサンプリングするために、代表グラフ層を提示する。 すべての位置からメッセージを伝搬する代わりに、RepGraphレイヤは1つのノードの応答を数個の代表ノードで計算します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T09:46:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。