Optimal partition selection with Rényi differential privacy
この論文は、Rényi 差分プライバシーの枠組みにおいて、各ユーザーが単一のパーティションを提出する場合の最適アルゴリズムを一般化し、複数のパーティションを提出する場合や頻度解放を伴う場合における最適性の限界と、既存のパーティション選択アルゴリズムに対する実用的な改善手法を提示するものである。
💻 Category
cs
3462 件の論文
Progressive Split Mamba: Effective State Space Modelling for Image Restoration
画像復元において、Mamba モデルが抱える空間トポロジーの破綻と長距離依存性の減衰という課題を解決するため、幾何学的分割と対称なショートカット経路を導入した階層的状態空間モデル「Progressive Split-Mamba」を提案し、超解像やノイズ除去などのタスクで既存モデルを上回る性能を示した。
Point Cloud as a Foreign Language for Multi-modal Large Language Model
本論文は、事前学習済みの 3D エンコーダに依存せず、点群を離散トークンに変換して LLM の語彙として直接処理するエンドツーエンドのマルチモーダル大規模言語モデル「SAGE」を提案し、既存の手法を上回る性能と計算効率を実現したことを示しています。
STONE Dataset: A Scalable Multi-Modal Surround-View 3D Traversability Dataset for Off-Road Robot Navigation
本論文は、オフロードロボットナビゲーション向けに、自動アノテーションパイプラインにより生成された大規模なマルチモーダル（LiDAR、カメラ、レーダー）サーラウンドビュー 3D 通過性データセット「STONE」と、そのベンチマークを提案するものである。
Evaluating the Practical Effectiveness of LLM-Driven Index Tuning with Microsoft Database Tuning Advisor
本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いたインデックス調整が、Microsoft のデータベース調整アシスタント（DTA）よりも優れた実行時間を達成する可能性を示す一方で、その性能のばらつきや実運用への統合の難しさから、現状では補完的な技術として位置づけられるべきであることを、ベンチマークおよび実企業ワークロードを用いた評価を通じて明らかにしています。
Robust Spatiotemporal Motion Planning for Multi-Agent Autonomous Racing via Topological Gap Identification and Accelerated MPC
この論文は、SGP による対戦相手の行動予測と動的占有廊下の構築、およびカスタム擬似過渡継続ソルバーを用いた高速 LTV-MPC による厳密な運動学制約の保証を通じて、F1TENTH プラットフォーム上で最先端の手法を大幅に上回る高速度・高安全性のマルチエージェント自動レーシングを実現する「トポロジカルギャップ識別と加速 MPC」フレームワークを提案するものである。
ZipPIR: High-throughput Single-server PIR without Client-side Storage
本論文は、クライアント側の大容量ストレージを必要とせず、かつ既存の Paillier 暗号方式を用いた PIR プロトコルよりも遥かに高いスループット（2GB/s 超）を達成する新しいプロトコル「ZipPIR」を提案し、その核心は LWE 暗号文を Paillier 暗号文に圧縮するオフライン処理と、ほぼ通信不要なオフラインフェーズの実現にある。
Hierarchical Observe-Orient-Decide-Act Enabled UAV Swarms in Uncertain Environments: Frameworks, Potentials, and Challenges
本論文は、不確実な環境下での UAV スワームの意思決定課題を解決するため、クラウド・エッジ・端末層にOODA ループを埋め込み NFV 技術を活用した階層的 H-OODA フレームワークを提案し、自律意思決定と協調制御の統合による適応性向上と将来の課題を論じています。
WESPR: Wind-adaptive Energy-Efficient Safe Perception & Planning for Robust Flight with Quadrotors
本論文は、環境の幾何学形状と局所気象データを用いて風場をリアルタイムに推定し、風の影響を先回りして回避・適応する軽量フレームワーク「WESPR」を提案し、その有効性をドローンによる実証実験で示したものである。
Geometry-Aware Metric Learning for Cross-Lingual Few-Shot Sign Language Recognition on Static Hand Keypoints
本論文は、カメラの視点やスケールに依存しない関節角度記述子を用いた幾何学的メトリック学習フレームワークを提案し、限られたターゲット言語のデータで多言語手話認識の精度を大幅に向上させる手法を明らかにしています。
PIM-SHERPA: Software Method for On-device LLM Inference by Resolving PIM Memory Attribute and Layout Inconsistencies
本論文は、オンデバイス LLM 推論におけるメモリ属性とレイアウトの不一致という課題を解決し、DRAM ダブルバッファリングやオンライン重み再配置といったソフトウェア手法により、PIM 対応システムでの効率的な推論を実現する「PIM-SHERPA」を提案するものである。
TubeMLLM: A Foundation Model for Topology Knowledge Exploration in Vessel-like Anatomy
本論文は、医療用血管様解剖の複雑なトポロジーを自然言語プロンプトと視覚表現を統合したマルチモーダル基盤モデル「TubeMLLM」によってモデル化し、15 のデータセットで分布外性能やゼロショット転移能力において既存手法を凌駕する新たなベンチマーク「TubeMData」を提案するものである。
Distributed Convolutional Neural Networks for Object Recognition
この論文は、正のクラスを高次元空間のコンパクトな集合に、負のクラスを原点にマッピングする新しい損失関数を提案し、これにより正のクラスの特徴のみを抽出・解離できる軽量で汎化性能に優れた分散畳み込みニューラルネットワーク（DisCNN）を構築し、複雑な背景における物体検出を可能にすることを示しています。
UniField: A Unified Field-Aware MRI Enhancement Framework
本論文は、MRI 画像の画質向上において、3D 基盤モデルの活用、物理メカニズムに基づくスペクトル補正、および大規模なマルチフィールド対データセットの構築を通じて、異なる磁場強度間での汎化性能を飛躍的に向上させる統合フレームワーク「UniField」を提案し、既存手法を大幅に上回る性能を実現したことを報告するものです。
TRIP-Bag: A Portable Teleoperation System for Plug-and-Play Robotic Arms and Leaders
この論文は、学習ベースのロボット制御に必要な高品質な実世界データを収集するために、5 分以内のセットアップで非専門家でも直感的に操作でき、あらゆる環境で利用可能な携帯型テレオペレーションシステム「TRIP-Bag」を提案し、その実用性と収集データの品質を検証したものです。
Flash-KMeans: Fast and Memory-Efficient Exact K-Means
本論文は、距離行列の中間メモリ確保やアトミック操作による競合といった GPU 上のボトルネックを解消する「FlashAssign」と「sort-inverse update」といったカーネルレベルの革新を導入し、NVIDIA H200 GPU 上で既存ライブラリを最大 200 倍以上高速化するオンライン対応の高速かつメモリ効率的な K-means アルゴリズム「Flash-KMeans」を提案しています。
HelixTrack: Event-Based Tracking and RPM Estimation of Propeller-like Objects
本論文は、ドローンや回転機械の安全な知覚のために、従来のフレームベースやイベントベースの追跡手法が苦手とするプロペラ状物体の高速な周期性運動を、イベントカメラを用いた「HelixTrack」という手法でリアルタイムかつマイクロ秒レベルの遅延で追跡・回転数推定し、その評価のために新規データセット「TQE」を公開したことを提案するものです。
MO-Playground: Massively Parallelized Multi-Objective Reinforcement Learning for Robotics
この論文は、従来の MORL アルゴリズムが抱える大規模並列化の課題を解決し、GPU ネイティブの高速アルゴリズム「MORLAX」と GPU 加速環境「MO-Playground」を導入することで、複雑な多目的ロボット制御タスクにおけるパレート最適方策の探索を大幅に高速化し、その有効性を BRUCE 型ヒューマノイドロボットの歩行制御などを通じて実証したものである。
RAE-NWM: Navigation World Model in Dense Visual Representation Space
本論文は、従来の潜在空間に依存せず DINOv2 の密な視覚特徴空間でナビゲーションダイナミクスをモデル化し、CDiT-DH と時間駆動ゲート機構を用いて構造安定性と動作精度を向上させた「RAE-NWM」を提案するものである。
When Detectors Forget Forensics: Blocking Semantic Shortcuts for Generalizable AI-Generated Image Detection
この論文は、AI 生成画像検出において事前学習された意味的知識への依存（意味的フォールバック）が汎化性能を阻害する要因であることを特定し、幾何学的制約を用いて意味成分を明示的に除去するパラメータフリーのモジュール「Geometric Semantic Decoupling (GSD)」を提案することで、未見の生成手法や異なるドメインに対する検出器の汎化性能を大幅に向上させることを示しています。