8464 件の論文
AmphiKey は、スマートグリッドの通信を古典的および量子脅威から保護するため、機密性と否認不能性を両立する認証モードと、プライバシーを重視する否認可能モードの 2 つの動作モードを備えたハイブリッド鍵交換プロトコルを提案し、高性能サーバーからリソース制約のある Raspberry Pi までの多様な環境で高い効率性を示すことを実証したものである。
本論文は、各クライアントでモダリティとデータが異なる非中央集権的な MRI 画像セグメンテーション課題を解決するため、モダリティの情報を解離・共有し、欠落モダリティを補完する新たな連合学習フレームワーク「MDM-MixMFL」を提案するものである。
この論文は、コスト効率、移動性、安全性に優れた超音波画像診断において、従来の別々のタスクとして扱われていた疾患予測と組織セグメンテーションを、計算コストを抑えつつ同時に高精度に行うための新しい汎用フレームワーク「UltraUPConvNet」を提案し、大規模データセットでの検証によりその有効性を示しています。
この論文は、従来の事例検索に依存せず、好奇心駆動型の正則化を用いて構造化された事例空間を学習する「Traffic-MLLM」を提案し、複雑な交通シナリオにおける推論精度と汎化性能を大幅に向上させたことを報告しています。
本論文は、VLM と「ロボティック・イマジネーション」を統合し、不確実性を検知して能動的にカメラ視点を変更することで曖昧性を解消し、さらに拡散方策を用いた能動的追跡モジュールで移動物体の可視性を維持する、ロボット操作のための高精度な 6 次元物体姿勢推定・追跡システム「ActivePose」を提案しています。
泥跳魚（マッドスキッパー）に着想を得たロボットの実験により、尾の振動が砂地などの変形性地盤において流体化効果を生み抵抗を低減し、移動速度を 67% 向上させることが示され、尾の形状と地盤強度に応じた制御戦略の設計指針が提示されました。
本論文は、従来の線形アテンションにおける低ランク制約と特徴の冗長性を解消し、高解像度画像処理において計算効率と表現力を両立させるために、入力適応型の選択的アダプティブゲーティング（SAGA）を提案するものである。
この論文は、アノテーションを必要とせず、テスト時のデータ拡張と予測バウンディングボックスの空間的一貫性を測定することで、実環境における物体検出モデルの信頼性を評価する新しい指標「累積合意スコア（CCS）」を提案し、その有効性と理論的根拠を実証しています。
本論文は、都市の街路樹インベントリを効率化するため、2 つの都市で収集された 2 万 1,007 件のアノテーション付き木々を含む大規模なマルチモーダルデータセット「WHU-STree」を提案し、その多様なタスクへの適用性と将来の課題を検証するものです。
この論文は、センサー遅延と計算コストに起因する制御ループの非同期性を解消するため、遅延を明示的に条件付けする時間符号化モジュールとカリキュラム学習を導入した非同期強化学習フレームワークを提案し、実機でのゼロショット転移により高頻度かつロバストな自律飛行を実現したことを示しています。
本論文は、凍結された事前学習済み幾何学モデルを特徴抽出器として統合する GeoAware-VLA を提案し、2D 画像からの 3D 幾何学推論の困難さを克服することで、未知のカメラ視点に対するゼロショット汎化性能を大幅に向上させつつ、分布内性能も維持または改善することを示しています。
本研究は、多様な物体の飛行軌跡を記録した大規模データセットを構築し、物体適応型エンコーダとインパクトポイント予測器を備えた OIPP を提案することで、複雑な空気力学条件下における四足歩行ロボットによる物体キャッチングの精度と成功率を向上させたことを示しています。
この論文は、音声印象（VI）制御のための初の公開コーパス「LibriTTS-VI」を構築し、参照音声による印象の漏洩を軽減する新規手法（2 utterance による学習と参照不要制御）を提案することで、数値的な音声印象制御の精度を大幅に向上させたことを報告しています。
この論文は、タスクに関連する物体と関係に焦点を当てたシーングラフ表現と拡散モデルに基づく模倣学習を統合し、視覚運動制御のロバスト性と長期的タスクの構成的汎化能力を大幅に向上させる新しいフレームワークを提案しています。
本論文は、ドローンによる自己雑音の厳しい環境下で、軽量かつリアルタイム処理が可能な単一マイク音声增强ネットワーク「DroFiT」を提案し、周波数帯域融合アテンションと効率的なアーキテクチャにより、限られた計算資源を持つ UAV プラットフォーム上での実用化を実現したことを示しています。
本論文は、イベントカメラのバイナリ構造とフーリエ領域の高速相互相関を用いて処理遅延を 2.88ms に抑え、昼夜・室内外を問わず 3000 メートル以上で横逸脱誤差 15cm 未満のリアルタイム視覚教示・反復ナビゲーションを実現するシステムを提案するものである。
この論文は、既存の動画ベンチマークが音声情報を過小評価していることを実証し、音声エンコーダーを統合した新しいモデルが音声理解やクロスモーダルなタスクにおいて明確な性能向上をもたらすことを示しています。
本論文は、単一の画像から高忠実度な表面と SDF 場を数秒で効率的に再構築し、ロボットにおける表面追従タスクへの応用を可能にする軽量フレームワーク「FINS」を提案するものである。
本論文は、ビジョン・言語・アクション（VLA）モデルの推論効率を維持しつつ 3 次元空間推論能力を向上させるため、ビジョン・トランスフォーマーのレジスタートークンを動作計画モジュールへ再活用する「RetoVLA」を提案し、実世界の実験で成功率を 17.1 ポイント向上させたことを示しています。
本論文は、大規模な 3D 再構築モデル VGGT の推論コストを削減するため、重み付きトークンによる重たい分布やマルチビューデータの不安定性という課題を解決し、4 ビット量子化で 3.7 倍のメモリ削減と 2.5 倍の高速化を実現する新しい量子化フレームワーク「QuantVGGT」を提案する。