Conditional Complexity Hardness: Monotone Circuit Size, Matrix Rigidity, and Tensor Rank
この論文は、k-SAT や MAX-3-SAT などの問題に対する一様非決定性時間の下界仮定を用いて、高回路サイズを持つ単調ブール関数、高剛性を持つ行列、および高ランクを持つテンソルを構成する方法を示し、これらを通じて回路サイズの下限証明を導出する「勝敗なし（win-win）」の結果を確立するものである。
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6329 件の論文
Examining Platformization in Cultural Production: A Comparative Computational Analysis of Hit Songs on TikTok and Spotify
本論文は、TikTok と Spotify の異なるプラットフォーム化の慣行がヒット曲の特性に与える影響を比較計算分析し、両プラットフォーム間の相互連関性を明らかにしたものである。
The Illusion of Collusion
この論文は、競合相手の状態や行動を直接知らずに学習するコンテキストフリーのマルチアームバンディットアルゴリズムが、行動の同期性によって「単純な共謀（naive collusion）」を学習する現象を解明し、その発生が使用されるアルゴリズムの確率的・決定論的特性に依存することを示しています。
Prithvi-EO-2.0: A Versatile Multi-Temporal Foundation Model for Earth Observation Applications
NASA の Landsat および Sentinel-2 データを用いて訓練され、多様な地球観測タスクで先行モデルや他社モデルを上回る性能を発揮するオープンソースの汎用地球観測基盤モデル「Prithvi-EO-2.0」が発表されました。
iLLaVA: An Image is Worth Fewer Than 1/3 Input Tokens in Large Multimodal Models
本論文は、画像エンコーダと LLM を共同で最適化し、廃棄されるトークンから有用な情報を再利用する新しいマージ戦略を採用することで、既存の手法を超えたエンドツーエンドの高速化と高精度を実現する iLLaVA を提案しています。
The Complexity of Tullock Contests
本論文は、異質な参加者による Tullock 競争における純粋ナッシュ均衡の計算複雑性を解明し、中程度の弾力性を持つ参加者の数に基づいて問題が多項式時間で解けるか NP 完全か、あるいは FPTAS による近似が必要かが決定されることを示しています。
LangSurf: Language-Embedded Surface Gaussians for 3D Scene Understanding
本論文は、幾何学監督とコントラスト損失を用いた共同学習戦略および階層的コンテキスト認識モジュールを導入し、3D 空間内の物体表面に言語フィールドを正確に整合させることで、テキストクエリによる高精度な 2D/3D セグメンテーションや編集タスクを実現する「LangSurf」を提案しています。
A Deep Learning-Based Method for Power System Resilience Evaluation
本論文は、過去の停電と気象データを統合する深層学習フレームワークを提案し、気象災害時の電力系統レジリエンスを評価・可視化することで、脆弱な地域への分散型エネルギー資源への投資指針を提供するものである。
IoT Firmware Version Identification Using Transfer Learning with Twin Neural Networks
本論文は、転移学習とツインニューラルネットワークを用いて、パケットフローの統計的特徴をグレースケール画像に変換し、Hedges'g 効果量に基づいて IoT デバイスのファームウェアバージョン変更を検出する手法を提案し、実験により高い精度で安定バージョンとバージョン変更を識別できることを実証しています。
The Impact of AI-Driven Tools on Student Writing Development: A Case Study From The CGScholar AI Helper Project
本論文は、低所得層の生徒が多い学校で実施されたパイロット研究を通じて、CGScholar の AI ヘルパーが 11 年生の英語作文能力の向上にどのように寄与し、またその改善点について教員と生徒からどのような提言が得られたかを検証したケーススタディを報告するものである。
Taint Analysis for Graph APIs Focusing on Broken Access Control
本論文は、グラフ API における不正アクセス制御の脆弱性を検出するための、ソースとシンク間の汚染された情報フローをグラフ変換規則とクリティカルペア分析を用いて静的に検証し、その結果に基づいて動的テストを設計する初の体系的な手法を提案し、GitHub GraphQL API への適用を通じてその有効性を示したものである。
MAP-based Problem-Agnostic diffusion model for Inverse Problems
本論文は、事前学習された無条件拡散モデルを条件付き生成タスクに応用するため、ベイズの定理に基づき条件付きスコア関数を無条件スコアとガイダンス項に分解し、自然画像のガウス型事前分布を組み込んだ最大事後確率（MAP）に基づく新たなガイダンス項推定法を提案することで、逆問題の解像度向上や画像修復において既存手法よりも内容の保存性や一貫性を高める手法を提示しています。
VL-Nav: A Neuro-Symbolic Approach for Reasoning-based Vision-Language Navigation
複雑な抽象的な指示に基づいて未知の大規模環境を自律的に移動する課題に対し、神経記号（NeSy）アプローチを用いてタスク分解と効率的な探索を可能にする新しいビジョン・言語ナビゲーションシステム「VL-Nav」を提案し、シミュレーションおよび実世界環境で高い成功率を達成したことを示しています。
SoK: "Interoperability vs Security" Arguments: A Technical Framework
この論文は、EU の独占禁止手続きにおける「セキュリティ対相互運用性」の議論を体系的に検討し、その懸念を分類する体系、実世界の問題を評価する分析フレームワーク、および経済的インセンティブや市場力との関連性を示すケーススタディを提供することで、規制環境下での議論を批判的に評価するためのツールを提示しています。
Prompt-SID: Learning Structural Representation Prompt via Latent Diffusion for Single-Image Denoising
本論文は、拡散モデルに基づく構造表現プロンプトとスケール再生トレーニング機構を導入し、教師なし学習で構造情報を保持しながら高品質な単一画像ノイズ除去を実現する「Prompt-SID」を提案するものである。
Who is Responsible? The Data, Models, Users or Regulations? A Comprehensive Survey on Responsible Generative AI for a Sustainable Future
本論文は、2022 年 11 月から 2025 年 12 月までの 232 件の研究を体系的にレビューし、生成 AI の責任ある開発とガバナンスを支援するための包括的な評価枠組み、基準、および将来の研究課題を提示する包括的な調査報告書です。
Subclass Classification of Gliomas Using MRI Fusion Technique
本研究は、BraTS データセットの多モーダル MRI 画像を前処理し、2D と 3D の UNET によるセグメンテーション結果を重み付き平均で融合して ResNet50 に投入する手法を提案し、99.25% の分類精度を達成することで、グリオーマのサブクラス分類の精度を大幅に向上させたことを示しています。
Deep Learning-Based Approach for Automatic 2D and 3D MRI Segmentation of Gliomas
この論文は、UNet、Inception、ResNet アーキテクチャに基づき、2D と 3D 畳み込みの長所をバランスさせた深層学習モデルを提案し、BraTS データセットを用いた検証で Glioma の自動セグメンテーションにおいて高い精度（3D で Dice 0.9888、2D で 0.8312）を達成したことを報告しています。
Pricing for Routing and Flow-Control in Payment Channel Networks
この論文は、ネットワークの最適運用状態を実現するために、各チャネルがフローに応じた価格を設定し、ユーザーがそれに応じたフロー制御とルーティングを行う「DEBT 制御」というプロトコルを提案し、その収束性を保証するものです。
Diffusion Stabilizer Policy for Automated Surgical Robot Manipulations
本論文は、手術ロボットの自動化を促進するため、完全な軌跡だけでなく不完全な軌跡からも学習可能な、予測誤差に基づくフィルタリングを組み合わせた拡散モデルベースの「拡散安定化方策（DSP）」を提案し、その優れた性能と摂動に対する堅牢性を検証したものです。