論文の概要: EZInput: A Cross-Environment Python Library for Easy UI Generation in Scientific Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08859v1
- Date: Wed, 07 Jan 2026 11:31:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.096889
- Title: EZInput: A Cross-Environment Python Library for Easy UI Generation in Scientific Computing
- Title（参考訳）: EZInput:科学計算におけるUI生成を容易にするPythonライブラリ
- Authors: Bruno M. Saraiva, Iván Hidalgo-Cenalmor, António D. Brito, Damián Martínez, Tayla Shakespeare, Guillaume Jacquemet, Ricardo Henriques,
- Abstract要約: EZInputは,アルゴリズム開発者がグラフィカルなユーザインターフェースを自動的に生成することを可能にする,実行環境のPythonライブラリである。
EZInputは科学計算に不可欠な多様な入力タイプをサポートする。
また、データの完全性を保証するビルトインバリデーションや、ユーザの摩擦を軽減する明確なフィードバックも備えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Researchers face a persistent barrier when applying computational algorithms with parameter configuration typically demanding programming skills, interfaces differing across environments, and settings rarely persisting between sessions. This fragmentation forces repetitive input, slows iterative exploration, and undermines reproducibility because parameter choices are difficult to record, share, and reuse. We present EZInput, a cross-runtime environment Python library enabling algorithm developers to automatically generate graphical user interfaces that make their computational tools accessible to end-users without programming expertise. EZInput employs a declarative specification system where developers define input requirements and validation constraints once; the library then handles environment detection, interface rendering, parameter validation, and session persistence across Jupyter notebooks, Google Colab, and terminal environments. This "write once, run anywhere" architecture enables researchers to prototype in notebooks and deploy identical parameter configurations for batch execution on remote systems without code changes or manual transcription. Parameter persistence, inspired by ImageJ/FIJI and adapted to Python workflows, saves and restores user configurations via lightweight YAML files, eliminating redundant input and producing shareable records that enhance reproducibility. EZInput supports diverse input types essential for scientific computing and it also includes built-in validation that ensures data integrity and clear feedback that reduces user friction.
- Abstract（参考訳）: パラメータ設定で計算アルゴリズムを適用する場合、研究者は一般的にプログラミングスキル、環境によって異なるインターフェース、セッション間でほとんど持続しない設定を必要とする場合、永続的な障壁に直面します。
この断片化は反復的な入力を強制し、反復的な探索を遅くし、パラメータの選択が記録、共有、再利用が困難であるため再現性を損なう。
EZInputは,アルゴリズム開発者がプログラミングの専門知識を必要とせずに,エンドユーザが計算ツールにアクセスできるようにするグラフィカルなユーザインターフェースを自動生成することを可能にする,実行環境のPythonライブラリである。
EZInputには宣言的な仕様システムがあり、開発者は一度入力要求とバリデーションの制約を定義できる。ライブラリは環境検出、インターフェースレンダリング、パラメータ検証、Jupyterノートブック、Google Colab、端末環境間のセッション永続化を処理する。
この"write once, run anywhere"アーキテクチャにより、研究者はノートブックのプロトタイプを作成し、コード変更や手書きによる書き起こしなしに、リモートシステム上でバッチ実行のための同じパラメータ設定をデプロイできる。
ImageJ/FIJIにインスパイアされ、Pythonワークフローに適応したパラメータ永続化は、軽量YAMLファイルを通じてユーザー構成を保存および復元し、冗長な入力を排除し、再現性を高める共有可能なレコードを生成する。
EZInputは科学計算に不可欠な多様な入力タイプをサポートし、データの整合性とユーザの摩擦を軽減する明確なフィードバックを保証するビルトインバリデーションも備えている。
関連論文リスト
- PIPer: On-Device Environment Setup via Online Reinforcement Learning [74.52354321028493]
自動化された環境設定メソッドは、任意のリポジトリに対して、手作業なしで完全に構成された環境を提供することで、開発者を支援することができる。
近年の研究では、最先端のLarge Language Models (LLMs) でさえ、このタスクの自動化に限られた成功をおさめていることが明らかになっている。
我々は、正しいスクリプトを生成するための教師付き微調整と、環境設定のタスクに適応するために、Reinforcement Learning with Verifiable Rewards(RLVR)を組み合わせる。
EnvBench-Python では,より大型の Qwen3-32B や GPT-4 と同等に動作可能な Qwen3-8B (コンシューマハードウェア上で動作可能なモデル) を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-29T20:03:05Z) - Intelligent Software System for Low-Cost, Brightfield Segmentation: Algorithmic Implementation for Cytometric Auto-Analysis [3.5092739016434567]
本稿では,標準CPUデスクトップを搭載した低予算研究室向けに設計された,新しい顕微鏡画像解析フレームワークを提案する。
Pythonベースのプログラムは、高度なコンピュータビジョンと機械学習パイプラインを通じて、カルチャー内の生きた、保存されていない細胞のサイトメトリー分析を可能にする。
CPUベースのプラットフォーム上での競争速度は、基礎研究と臨床応用の大きな可能性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-14T17:12:17Z) - Skill Discovery for Software Scripting Automation via Offline Simulations with LLMs [63.10710876536337]
検証済みスクリプトの集合であるソフトウェア固有のスキルセットをキュレートするためのオフラインシミュレーションフレームワークを提案する。
本フレームワークは,1)タスク作成,トップダウン機能の利用,およびボトムアップAPIのシナジー探索という2つのコンポーネントから構成される。
Adobe Illustratorでの実験では、我々のフレームワークは自動化の成功率を大幅に改善し、レスポンス時間を短縮し、ランタイムトークンのコストを削減しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-29T04:03:37Z) - Commit0: Library Generation from Scratch [77.38414688148006]
Commit0は、AIエージェントにスクラッチからライブラリを書くよう促すベンチマークである。
エージェントには、ライブラリのAPIを概説する仕様文書と、インタラクティブなユニットテストスイートが提供されている。
Commit0はまた、モデルが生成したコードに対して静的解析と実行フィードバックを受け取る、インタラクティブな環境も提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-02T18:11:30Z) - Input-Gen: Guided Generation of Stateful Inputs for Testing, Tuning, and Training [1.660242118349614]
入力は、コードのように、大規模に自動生成できることを示します。
当社のアプローチでは,ComPileデータセットモジュールの90%に対して,初期メモリ状態を含む有効な入力を生成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T06:09:16Z) - JISA: A Polymorphic Test-and-Measurement Automation Library [0.3277163122167434]
JISAはJavaで書かれたソフトウェアライブラリで、物理科学研究者のための実験的な制御ソフトウェアを作成することを目的としている。
これは、データの記録と処理の簡単な方法と、事前に構築されたグラフィカルユーザインタフェース(GUI)"ブロック"を提供する。
これらを組み合わせることで、ユーザインターフェースの一貫性によって、テストと測定のプログラムを迅速に組み立てることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-25T00:40:59Z) - Incrementally-Computable Neural Networks: Efficient Inference for
Dynamic Inputs [75.40636935415601]
ディープラーニングは、センサーデータやユーザ入力などの動的入力を効率的に処理するという課題に直面していることが多い。
インクリメンタルな計算アプローチを採用し、入力の変化に応じて計算を再利用する。
本稿では,この手法をトランスフォーマーアーキテクチャに適用し,修正入力の分数に比例した複雑性を持つ効率的なインクリメンタル推論アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-27T16:30:27Z) - InterCode: Standardizing and Benchmarking Interactive Coding with
Execution Feedback [50.725076393314964]
標準的な強化学習環境として,インタラクティブコーディングの軽量でフレキシブルで使いやすいフレームワークであるInterCodeを紹介した。
私たちのフレームワークは、言語とプラットフォームに依存しない、自己完結型のDocker環境を使用して、安全で再現可能な実行を提供します。
我々は、異なるプロンプト戦略で構成された複数の最先端LLMを評価することにより、InterCodeの生存性をテストベッドとして示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-26T17:59:50Z) - DIETERpy: a Python framework for The Dispatch and Investment Evaluation
Tool with Endogenous Renewables [62.997667081978825]
DIETERはオープンソースの電力セクターモデルであり、可変再生可能エネルギー源の非常に高いシェアで将来の設定を分析するように設計されている。
システム全体のコストを最小化し、様々な世代の固定および可変コスト、柔軟性、セクター結合オプションを含む。
我々は、GAMS(General Algebraic Modeling System)で記述された既存のモデルバージョンの上に構築されたDIETERpyを紹介し、それをPythonフレームワークで強化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-02T09:27:33Z) - PHOTONAI -- A Python API for Rapid Machine Learning Model Development [2.414341608751139]
PHOTONAIは、機械学習モデル開発の簡素化と高速化を目的とした、ハイレベルなPython APIである。
これは統一フレームワークとして機能し、ユーザーは異なるツールボックスからのアルゴリズムをカスタムのアルゴリズムシーケンスに簡単にアクセスし、組み合わせることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-13T10:33:05Z)
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。