High-Slip-Ratio Control for Peak Tire-Road Friction Estimation Using Automated Vehicles
本論文は、自動運転車両が空車走行中に高スリップ比制御を能動的に実行することで、従来の自然な走行データでは得られなかった路面摩擦係数のピーク値を安全かつ高精度に推定・評価する新しい枠組みを提案し、シミュレーションおよび実車実験によりその有効性を検証したものである。
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3462 件の論文
Provably Safe Trajectory Generation for Manipulators Under Motion and Environmental Uncertainties
本論文は、運動および環境の不確実性下でロボットマニピュレータの衝突リスクを形式的に保証し、効率的かつ安全な軌道生成を実現するための、RM-DeSKO モデルと SOS プログラミングを統合した新たなリスク制約付き運動計画フレームワークを提案し、シミュレーションおよび実世界実験でその有効性を検証したものである。
OmniEdit: A Training-free framework for Lip Synchronization and Audio-Visual Editing
OmniEdit は、事前学習済みモデルの教師あり微調整に依存せず、FlowEdit の編集シーケンスを目標シーケンスに置換することでバイアスを排除し、確率的要素を除去して滑らかな編集軌道を確立する、トレーニング不要のリップシンクおよび音声・映像編集フレームワークを提案するものです。
Chain of Event-Centric Causal Thought for Physically Plausible Video Generation
この論文は、物理法則に基づく因果関係を明確化するための「物理駆動型イベント連鎖推論」と、イベント間の連続性を保つ「遷移認識型クロスモーダルプロンプティング」という 2 つのモジュールを導入することで、現実の物理現象を忠実に再現する動画生成を実現する新たな枠組みを提案しています。
Class Model Generation from Requirements using Large Language Models
本論文は、GPT-5 や Claude Sonnet 4.0 などの大規模言語モデルを用いて自然言語の要件から UML クラス図を自動生成する手法を調査し、LLM による評価と人間の評価を統合した二重検証フレームワークを通じて、その生成品質と信頼性を実証したものである。
MedKCO: Medical Vision-Language Pretraining via Knowledge-Driven Cognitive Orchestration
本論文は、医療画像の分布シフト下での表現学習を改善するため、診断感度やクラス内代表性に基づくデータ順序付けと非対称コントラスト損失を組み合わせた「知識駆動型認知編成（MedKCO）」を提案し、多様な医療視覚言語タスクで既存手法を大幅に上回る性能を実証したものです。
Training-free Motion Factorization for Compositional Video Generation
この論文は、複雑な動きを「静止」「剛体運動」「非剛体運動」の 3 つに分解し、生成前に動きの法則を推論して構造化する「計画先行」のフレームワークを提案することで、既存の手法が見過ごしていた多様な動きの指定を可能にするトレーニングフリーのコンポーザショナル動画生成手法を構築したことを示しています。
Progressive Representation Learning for Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Modalities
本論文は、現実世界で頻繁に発生するモダリティの欠損やノイズに対処するため、信頼性推定とプログレッシブな相互作用により不完全なマルチモーダル感情分析を高度化する「PRLF」という新しいフレームワークを提案し、主要なデータセットにおいて最先端の性能を達成したことを報告しています。
Nezha: A Key-Value Separated Distributed Store with Optimized Raft Integration
本論文は、合意プロトコルとストレージエンジン間の重複する永続化操作による I/O オーバーヘッドを解消するため、キー・バリュー分離と Raft を最適化して統合し、Put/Get/Scan 操作で大幅なスループット向上を実現した分散キーバリューストア「Nezha」を提案するものである。
From Verification to Amplification: Auditing Reverse Image Search as Algorithmic Gatekeeping in Visual Misinformation Fact-checking
この論文は、視覚的偽情報の検証において逆画像検索が事実確認コンテンツよりも誤情報や無関係な結果を優先的に表示するアルゴリズム的ゲートキーピングとして機能し、特に偽情報が出現直後の「データ・ボイド」期にその質が低下することを示しています。
AgenticCyOps: Securing Multi-Agentic AI Integration in Enterprise Cyber Operations
本論文は、LLM 駆動のマルチエージェントシステムが企業環境に導入される際に生じる新たな攻撃面を特定し、ツール編成とメモリ管理を主要な信頼境界として定義する「AgenticCyOps」フレームワークを提案し、SOC ワークフローへの適用を通じて攻撃経路の大部分を遮断し、信頼境界を 72% 以上削減する効果を実証しています。
Transformer-Based Multi-Region Segmentation and Radiomic Analysis of HR-pQCT Imaging
本論文は、SegFormer 変換器を用いて HR-pQCT 画像から骨および周囲軟組織を自動セグメント化し、抽出した放射線学的特徴量を用いた骨粗鬆症の分類が、従来の骨ベースのモデルよりも高い精度を達成し、軟組織の評価が疾患検出に重要であることを示した研究です。
Rotation Equivariant Mamba for Vision Tasks
本論文は、画像の回転に対する不変性を欠く既存のビジョン用 Mamba アーキテクチャの課題を解決するため、回転等変性を組み込んだ初のモデル「EQ-VMamba」を提案し、理論的な等変性の保証と、分類・セグメンテーション・超解像などの多様なタスクにおける高い性能とパラメータ効率の向上を実証しています。
Agentic AI as a Network Control-Plane Intelligence Layer for Federated Learning over 6G
本論文は、6G ネットワークにおける分散学習の課題を解決するため、ネットワーク状態を認識してタスク目標を行動に変換する「エージェント型 AI」を制御層として導入し、クライアント選定やリソース割り当てなどの最適化を自律的に行う統合システムを提案し、その有効性を示したものである。
A PTAS for Weighted Triangle-free 2-Matching
この論文は、重み付き三角形フリー 2 一致問題（WTF2M）に対して、単純な局所探索アルゴリズムと非自明な解析に基づき、任意の定数に対して多項式時間-近似アルゴリズム（PTAS）を提案するものである。
Walking on Rough Terrain with Any Number of Legs
本論文は、6 本から 16 本までの任意の脚数を持つ多脚ロボットが、段差のある複雑な地形を走行するための、機械学習モデルや CPG に代わる軽量かつ適応性の高い制御アーキテクチャを提案し、シミュレーションでその有効性を検証したものである。
Modeling Trend Dynamics with Variational Neural ODEs for Information Popularity Prediction
この論文は、オンラインソーシャルネットワークにおける情報拡散の複雑な時空間ダイナミクスを捉え、既存手法の限界を克服するために、双方向ジャンプ ODE とアテンション機構、変分ニューラル ODE を組み合わせて情報流行度を予測する新しい手法「VNOIP」を提案し、実データを用いた実験でその高精度と効率性を実証したものである。
RTFDNet: Fusion-Decoupling for Robust RGB-T Segmentation
この論文は、低照度環境における RGB-T セマンティックセグメンテーションのロバスト性を向上させるため、融合とモダリティ適応を単一のネットワークで統合し、欠損信号に対しても頑健な推論を可能にする「RTFDNet」という新しいアーキテクチャを提案しています。
SPAN-Nav: Generalized Spatial Awareness for Versatile Vision-Language Navigation
この論文は、420 万件の占有アノテーションを含む大規模データセットを用いたマルチタスク共同学習により、単一の空間トークンを通じて 3D 空間認識を統合し、多様なシナリオやタスクにおいて最先端の性能と実世界での堅牢性を達成するエンドツーエンドの基盤モデル「SPAN-Nav」を提案するものである。
Fast and Optimal Differentially Private Frequent-Substring Mining
この論文は、Bernardini らの PODS'25 における既存手法の空間・時間計算量の課題を克服し、近似的に最適な誤差を保ちながら、頻出部分文字列マイニングを微分プライバシー条件下で の空間と の時間で実現する新しいアルゴリズムを提案するものである。