Hierarchical Task Model Predictive Control for Sequential Mobile Manipulation Tasks
本論文は、大規模言語モデルによる高次タスク計画と連携し、ロボットの冗長性を活用して逐次移動操作タスクを効率的かつ反応的に実行するための新規階層型タスクモデル予測制御フレームワークを提案し、実機実験により従来の手法や単一タスクアーキテクチャと比較して大幅な性能向上を実証したものである。
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5521 件の論文
WME: Extending CDCL-based Model Enumeration with Weights
この論文は、重み付きモデル列挙（WME）をソルバーレベルの推論タスクとして確立し、重み伝播や重みに基づく剪除を CDCL 型ソルバーに統合することで、時系列バックトラックと非時系列バックトラックの両方のアプローチが相互補完的に機能することを示しています。
ACE Runtime - A ZKP-Native Blockchain Runtime with Sub-Second Cryptographic Finality
本論文は、トランザクションごとの署名検証を軽量な HMAC 認証に置き換え、非同期なゼロ知識証明による集約検証を導入することで、サブ秒レベルの暗号的確定性とポスト量子耐性を実現する ZKP ネイティブなブロックチェーンランタイム「ACE Runtime」を提案し、その有効性を理論的・実験的に検証したものである。
Transposition is Nearly Optimal for IID List Update
この論文は、アクセス確率の分布が未知の i.i.d モデルにおけるリスト更新問題において、リクエストされた要素をその直前の要素と入れ替える「転置ルール」が、最適定常順序の期待コストに 1 を加えた程度のコストしか発生させず、50 年前のリヴェストの予想を定数項の誤差で解決したことを証明しています。
Degeneracy-Resilient Teach and Repeat for Geometrically Challenging Environments Using FMCW Lidar
この論文は、幾何学的に退化した環境でも安定した自己位置推定を可能にするため、ドップラー効果に基づく速度オドメトリーと曲率を考慮した退化検知を組み合わせた FMCW リダアを用いた「Teach and Repeat」ナビゲーションシステムを提案し、従来の ICP 方式が失敗する平坦な環境を含む実証実験でその有効性を示したものである。
Large chirotopes with computable numbers of triangulations
この論文は、Rutschmann と Wettstein によって定義されたチェーンに対する凸和・凹和の操作を一般化し、関数方程式とカーネル法を用いてダブルサークルの三角分割数の正確な漸近評価を導出するものである。
ID-LoRA: Identity-Driven Audio-Video Personalization with In-Context LoRA
ID-LoRA は、テキスト、参照画像、短い音声クリップを統合して単一の生成パスで人物の視覚的特徴と声を同時に個人化し、視覚シーンに基づく音声同期やスタイル制御を実現する革新的なモデルです。
Two-Path Operators, Triadic Decompositions, and Safe Quotients for Ego-Centered Network Compression
本論文は、Burt の構造的空隙とエゴネットワークを結びつける「二経路（ウェッジ）」の形式化に基づき、エゴ中心ネットワークの圧縮手法として、安全な商（縮約）構成と二歩移動の質量に関する不等式転送定理を確立し、ベンチマークグラフを用いてその有効性を示すものです。
Design of a Robot-Assisted Chemical Dialysis System
この論文は、材料科学や医学における実験のボトルネックとなっている退屈な手作業を軽減するため、ユーザー中心のアプローチで設計されたロボット支援透析システムを開発し、その有効性を検証したものである。
MALTA: Maintenance-Aware Technical Lag, Estimation to Address Software Abandonment
この論文は、従来のバージョン遅延指標では見逃されがちなソフトウェアの放置リスクを特定するために、開発活動やメンテナーの応答性などの信号を組み合わせた「MALTA」という新しい評価フレームワークを提案し、その有効性を検証したものである。
A Robust Deep Learning Framework for Bangla License Plate Recognition Using YOLO and Vision-Language OCR
この論文は、YOLOv8 を基盤とした二段階の適応的学習戦略と VisionEncoderDecoder によるテキスト認識を組み合わせることで、複雑な文字体系や不均一なレイアウトに直面するバングラ語のナンバープレート認識において、高い精度と堅牢性を達成する深層学習フレームワークを提案しています。
SpecOps: A Fully Automated AI Agent Testing Framework in Real-World GUI Environments
本論文は、LLM 駆動の専門エージェントを用いて CLI ツールや Web アプリなどの実世界 GUI 環境における AI エージェントのテストを完全自動化し、既存手法を上回る精度でバグを検出する新しいフレームワーク「SpecOps」を提案するものである。
HiFIVE: High-Fidelity Vector-Tile Reduction for Interactive Map Exploration
この論文は、大規模な地理空間データのクライアントサイド可視化におけるタイルサイズと視覚的忠実性のトレードオフを解決し、NP 困難な問題を情報理論的・空間的基準に基づく二段階の削減手法で効率的に処理するフレームワーク「HiFIVE」を提案しています。
Post-Quantum Entropy as a Service for Embedded Systems
この論文は、Quantis 量子乱数発生器から ESP32 などの組み込みデバイスへポスト量子暗号で保護されたチャネルを通じてエントロピーを提供する「量子エントロピー・アズ・ア・サービス（QEaaS）」システムを提案し、ML-KEM-512 と ML-DSA-44 を採用した DTLS 1.3 ハンドシェイクが、従来の古典的な ECDHE P-256 よりも高速に動作することをベンチマークで実証したものである。
Update-Free On-Policy Steering via Verifiers
この論文は、基盤となるポリシーのパラメータを変更することなく、ロールアウトデータで学習した検証関数を用いて実行時に成功確率の高い行動へ方針を誘導する「UF-OPS」という手法を提案し、シミュレーションおよび実世界タスクにおいて成功率を平均 49% 向上させることを示しています。
Instant Runoff Voting on Graphs: Exclusion Zones and Distortion
本論文は、グラフ上のメトリック選好に基づく即時決選投票（IRV）における「排除領域」の特定問題が一般グラフでは計算困難である一方、木構造上では多項式時間で解けることを示し、さらに強制的な候補排除という性質を満たす任意の決定論的順位ベースの投票ルールにおいても同様の困難性が維持されること、およびこの設定におけるIRV の功利主義的歪みに関する上下界を明らかにしたものである。
From Imitation to Intuition: Intrinsic Reasoning for Open-Instance Video Classification
本論文は、従来の模倣に依存する手法の限界を克服し、強化学習と直感的な較正段階を組み合わせることで、開いたインスタンスの動画分類タスクにおいて推論能力を本質的に活用する新しいフレームワーク「DeepIntuit」を提案しています。
SteadyTray: Learning Object Balancing Tasks in Humanoid Tray Transport via Residual Reinforcement Learning
本論文は、二足歩行の振動による荷物の不安定化を解決するため、歩行制御と荷物の安定化を階層的に分離する残差強化学習アーキテクチャ「ReST-RL」を提案し、シミュレーションおよび Unitree G1 実機での高い成功率とゼロショットのシミュレーションから実世界への一般化性能を実証したものである。
Towards Modeling Situational Awareness Through Visual Attention in Clinical Simulations
この研究では、40 名の臨床従事者が参加する VR 心停止シミュレーションの視線追跡データに遷移ネットワーク分析を適用し、役割やシナリオの段階に応じてチームの状況認識がどのように動的に再配分されるかを可視化し、効果的な急性医療トレーニングへの応用可能性を示しました。
PRoADS: Provably Secure and Robust Audio Diffusion Steganography with latent optimization and backward Euler Inversion
この論文は、拡散モデルの初期ノイズに秘密情報を埋め込む「PRoADS」という音声ステガノグラフィ手法を提案し、潜在空間最適化と後退オイラー法による逆転技術を用いて再構成誤差を最小化し、64kbps の MP3 圧縮下でも 0.15% という極めて低い誤り率を達成する堅牢なシステムを構築したことを述べています。