3467 件の論文
本論文は、視覚情報が遮蔽される精密組立の最終工程において、視覚と触覚の双方向注意機構、視覚遮蔽に応じた触覚依存度の動的調整、および触覚再構成目的を組み合わせた「ReTac-ACT」という新しい模倣学習方策を提案し、NIST 組立タスクボード M1 ベンチマークで従来の視覚のみの手法や一般化された基線手法を大幅に上回る成功率を達成したことを報告しています。
この論文は、リモートセンシング画像と自然言語の微細なアライメントを改善するため、マルチ粒度の一貫性学習を提案し、RSFG-100k という新しいデータセットを構築して、既存手法を上回る性能を実現する GeoAlignCLIP というフレームワークを紹介しています。
本論文は、BBR 輻輳制御アルゴリズムと TCP 拡張を採用した仮想化された XRootD フロントエンドが、77 Gb/s の dCache バックエンドから外部 WAN へデータ転送を行う際、ピーク時に 51.3 Gb/s の aggregate スループットを達成したという実証的な性能分析ケーススタディを報告するものである。
この論文は、複数の狭視野画像の単純な統合を超えた全体的な空間理解を実現するため、悪天候や事故などの過酷なパノラマ環境を対象とした大規模データセット「PanoVQA」と、既存のモデルを再学習なしでパノラマ処理可能にするスパース注意機構を備えた「パノラマ言語モデル（PLM）」を提案しています。
この論文は、アテンション計算におけるクエリとキーの符号のみを保持し浮動小数点積をビット演算に置き換えることで、学習可能なバイアスや量子化感知学習などの手法と組み合わせることで精度を維持しつつ、FlashAttention2 の 2 倍以上の高速化を実現する「BinaryAttention」と呼ばれる 1 ビット QK アテンション手法を提案し、ビジョンおよび拡散トランスフォーマーにおいてフル精度と同等以上の性能を示すことを実証しています。
この論文は、IMU や関節エンコーダなどのプロプリオセプティブセンサーのみを搭載した低コストの四足歩行ロボット向けに、2.5 次元地形マップ推定と接触状態推定を統合したフレームワークと、それに基づく安全保証付き制御バリア関数（CBF）を提案し、実環境での安全な歩行を実現することを示しています。
本論文は、高度持続的脅威（APT）の攻撃をマルコフ決定過程に基づく攻撃者と防御者の戦略的相互作用としてモデル化し、攻撃者の防御戦略に関する知識のレベル（スタッケルベルグ、盲目、信念ベース）に応じて、攻撃者が重要資産へのアクセスを獲得する可能性を最小化する最適な防御戦略を導出するものである。
この論文は、複数の障害物を含む非凸環境におけるマルチロボットシステムの効率的なカバレッジを達成するため、一般化ボロノイグラフ（GVG）に基づく負荷分散アルゴリズムと協調カバレッジ制御の 2 段階アプローチを提案し、その収束性と性能をシミュレーションで検証したものである。
この論文は、遺伝的プログラミングを用いてドリフト項と拡散項を最大尤度推定で同時に最適化することで、確率微分方程式の記号的発見を可能にし、従来の決定論的アプローチを超えてノイズを含む動的システムの解釈可能なモデル化を実現する手法を提案しています。
本論文は、ジェネレーティブ AI と自律型ツールがアジャイル開発を再定義する中、学生が AI 支援アジャイル開発に備えられるよう、アジャイル実践と AI 工学を統合したプロジェクトベースの教育カリキュラムを提案し、その概念、事例研究、および初期評価結果を報告するものである。
本論文は、ログ構造型フラッシュデバイスにおける微小オブジェクトワークロードの書き込み増幅を低減し、かつ高いメモリ効率と低いミス率を両立させるため、ハッシュ衝突を意図的に増加させてセット充填率を向上させる「Nemo」と呼ばれる新しいキャッシュ設計を提案するものである。
既存のテキストから全身の動きを生成する手法が抱える「特定の身体部位への意味的整合性の欠如」と「部位ごとの動きを統合した際の不自然さ」という課題を解決するため、部位ごとの動きを生成してそれをガイドとして活用し、テキストと部位の対応を強化する「ParTY」という新しいフレームワークを提案し、表現力と全身の整合性を両立させることを示しています。
この論文は、DINO によって生成された Vision Transformer の注意マップを人間の注視パターンに類似したサッケード（眼球運動）の指針として活用し、画像全体を処理するのではなく重要な領域に焦点を当てることで、計算効率を維持しつつ画像分類性能を向上させる生物学的に着想を得たアプローチを提案しています。
本論文は、MRI の物理的特性を埋め込んだ明示的なガウス表現と物理に基づくレンダリング戦略を採用することで、対データ不要かつ計算コストを抑えつつ高品質なゼロショット MRI 超解像を実現する新しいフレームワークを提案しています。
この論文は、エッジデバイス向けの画像復元タスクにおいて、FP32 自己蒸留、デコーダフリー蒸留、学習可能重み付け、および軽量な劣化ゲート機構を導入することで、量子化ノイズや容量の不一致といった課題を解決し、Int8 モデルで FP32 パフォーマンスの 96.5% を維持しつつ高速推論と高精度な物体検出を実現する「QDR」というフレームワークを提案しています。
本論文は、低テクスチャ環境や急激な照明変化下でもロバストな推定を可能にするため、線分に対して専用の学習不要な記述子を導入し、エントロピー正則化付き最適輸送を用いた対応付けと信頼度に基づく適応重み付けを備えた新しいステレオ視覚慣性オドメトリシステム「OTPL-VIO」を提案するものである。
この論文は、参加型予算配分における「比例性の度合い」を初めて研究し、メソッド・オブ・イコール・シェアーズとフレーゲンの逐次ルールという 2 つの主要な手法について、理論的な厳密な境界値の導出と実データを用いた実験的検証を通じて、両者が定量的には同等の比例性を有することを示しています。
この論文は、風という不可視で時空間的に変化する力と複雑に変形する物体の相互作用を、物理情報に基づく微分可能なフレームワーク「DiffWind」を用いて動画から再構成・シミュレーションする手法を提案し、新しいデータセット「WD-Objects」も公開している。
本論文は、3D ガウススプラッティングを用いた SLAM において、各スプラットの外観分散を明示的に学習し、単一パスのラスタライゼーションで信頼性の高い領域に焦点を当てた追跡とマッピングを実現する「VarSplat」という不確実性意識型のシステムを提案し、実世界および合成データセットにおいて既存手法を上回るロバスト性と精度を達成したことを報告しています。
既存のモーションキャプチャモデルの精度を向上させるため、2D 足関節キーポイントから 3D 残差運動を推定する手法「FootMR」と、その評価用データセット「MOOF」を提案し、特に足部の微細な動きの再構成において最先端の手法を上回る性能を達成した論文です。