Predictive Spectral Calibration for Source-Free Test-Time Regression
本論文は、分類タスクに特化した既存のテスト時適応手法の限界を克服し、ソースデータなしで画像回帰タスクの分布シフトに強靭に対応できるよう、サブ空間アライメントをブロックスペクトルマッチングに拡張した「予測スペクトル較正（PSC）」という新しいフレームワークを提案するものである。
💻 Category
cs
3972 件の論文
The Virtuous Cycle: AI-Powered Vector Search and Vector Search-Augmented AI
本論文は、AI によるベクトル検索の最適化と、ベクトル検索による AI（特に RAG）の能力拡張という相互強化関係（「好循環」）を体系的に解説し、ICDE 2026 において発表されたチュートリアルである。
Robust Provably Secure Image Steganography via Latent Iterative Optimization
この論文は、暗号空間における反復最適化を用いて、画像圧縮や処理に対する頑健性を大幅に向上させつつ、埋め込みの証明可能なセキュリティを維持する新しい画像ステガノグラフィフレームワークを提案し、その有効性を示しています。
ProvAgent: Threat Detection Based on Identity-Behavior Binding and Multi-Agent Collaborative Attack Investigation
本論文は、従来の人間とモデルの協働から脱却し、グラフ対照学習による高忠実度アラート生成と仮説検証型マルチエージェントシステムを組み合わせた「ProvAgent」を提案することで、高度な持続的脅威（APT）の検出精度を向上させつつ、1 日あたり 0.06 ドルという極めて低コストで攻撃プロセスの自動再構築を実現するフレームワークを提示しています。
Evidential Perfusion Physics-Informed Neural Networks with Residual Uncertainty Quantification
本論文は、物理制約の違反に伴う不確実性を定量化し、脳梗塞の CT 灌流画像解析における精度と信頼性を向上させるために、証拠深層学習と物理情報ニューラルネットワークを統合した「EPPINN」という新しい枠組みを提案し、その有効性を検証したものである。
SinGeo: Unlock Single Model's Potential for Robust Cross-View Geo-Localization
本論文は、異なる視野や向きに対する頑健性を欠く既存の手法の問題を解決し、単一のモデルで卓越した性能を発揮する「SinGeo」というフレームワークを提案し、二重の識別学習とカリキュラム学習を導入することで、クロスビュー地理定位の分野において最先端の結果を達成したことを示しています。
A Simple Constructive Bound on Circuit Size Change Under Truth Table Perturbation
この論文は、真理値表の一点変更による回路サイズの増大がで抑えられることを明示的に示し、一般のハミング距離への拡張やにおける AIG 基底での厳密な検証を通じて、この境界がでタイトであることを確認したものである。
PixelConfig: Longitudinal Measurement and Reverse-Engineering of Meta Pixel Configurations
この論文では、メタピクセルの構成を逆解析するフレームワーク「PixelConfig」を用いて、18,000 件の医療関連ウェブサイトと対照群を 2017 年から 2024 年にかけて分析した結果、デフォルト設定により極めて高い割合で活動・身元追跡が実施され、医療予約や特定の疾患に関連する機微な情報も追跡されている一方で、追跡制限機能は普及率が低く、実用上は回避可能であるという実態を明らかにしています。
EventVGGT: Exploring Cross-Modal Distillation for Consistent Event-based Depth Estimation
本論文は、イベントカメラの時間的連続性を活用し、Visual Geometry Grounded Transformer（VGGT）から時空間および幾何学的な事前知識を蒸留する新たなフレームワーク「EventVGGT」を提案し、既存手法を大幅に上回る一貫性のある深度推定を実現するものである。
Training-Free Coverless Multi-Image Steganography with Access Control
この論文は、拡散モデルの潜在空間融合とランダム基底メカニズムを活用し、既存のトレーニング不要なカバレス隠蔽法を凌駕する画質、多様性、耐ノイズ性、そしてステガノ分析への耐性を備えつつ、ユーザーごとのアクセス制御を可能にする新しいフレームワーク「MIDAS」を提案するものである。
GeoBenchr: An Application-Centric Benchmarking Suite for Spatiotemporal Database Platforms
本論文は、サイクリングや航空、海事追跡などの実世界のユースケースを反映し、スケーラビリティや設定の影響、プラットフォーム間の性能比較を含む包括的な評価を可能にする、オープンソースのアプリケーション中心時空間データベースベンチマークスイート「GeoBenchr」を提案するものである。
Vision-Augmented On-Track System Identification for Autonomous Racing via Attention-Based Priors and Iterative Neural Correction
本論文は、視覚情報を摩擦の事前知識として活用し、S4 モデルで動的残差を補正するハイブリッド手法を提案することで、自律レーシングにおけるタイヤ動力学の同定精度と冷間起動時の収束速度を大幅に向上させることを示しています。
YOLO-NAS-Bench: A Surrogate Benchmark with Self-Evolving Predictors for YOLO Architecture Search
この論文は、YOLO 系オブジェクト検出器のニューラルアーキテクチャ探索における高コストな評価問題を解決するため、COCO-mini 上で学習した 1,500 個のアーキテクチャと、高性能領域に特化して自己進化するメカニズムにより精度を向上させた LightGBM 代理モデルを組み合わせた、初の YOLO 向け代理ベンチマーク「YOLO-NAS-Bench」を提案し、公式 YOLO バイアスを超えた高性能アーキテクチャの発見を実証しています。
RiO-DETR: DETR for Real-time Oriented Object Detection
この論文は、向き付き物体検出の課題を解決し、リアルタイム性と高精度を両立する初の検出トランスフォーマー「RiO-DETR」を提案し、主要なデータセットで新たな速度と精度のトレードオフを確立したことを報告しています。
The framework to unify all complexity dichotomy theorems for Boolean tensor networks
本論文は、ブールテンソルネットワークの複雑性二分定理を統合する包括的な枠組みを提案し、未解決問題が複素数上の 2 次元行列で構成される有限群として分類され、その 9 つのケースについて行列形式の簡略化や四元数部分群の障壁、循環群の場合の進展と解決を論じている。
CIGPose: Causal Intervention Graph Neural Network for Whole-Body Pose Estimation
CIGPose は、視覚的コンテキストに起因する偽の相関を構造的因果モデルに基づいて特定し、予測不確実性を用いた因果介入モジュールと階層的グラフニューラルネットワークを組み合わせることで、解剖学的に妥当な全身ポーズ推定を実現し、COCO-WholeBody ベンチマークで新たな最先端性能を達成するフレームワークです。
MetaDAT: Generalizable Trajectory Prediction via Meta Pre-training and Data-Adaptive Test-Time Updating
この論文は、メタ学習による事前学習と、テスト時のデータ特性に応じた学習率や更新頻度を動的に調整するデータ適応型メカニズムを導入することで、分布シフト下における軌道予測の性能を大幅に向上させる手法「MetaDAT」を提案しています。
An Analysis of Modern Web Security Vulnerabilities Inside WebAssembly Applications
この論文は、WebAssembly モジュールにおけるバッファオーバーフローなどのバイナリ脆弱性が、SQL インジェクションや XS-Leaks といった Web 固有のセキュリティ侵害を引き起こし、既存の防御策を無効化する可能性を示し、そのリスクを軽減するためのベストプラクティスを提案しています。
First Steps towards Categorical Algebraic Artificial Chemistry
この論文は、人工生命の分野における Fontana と Buss の計算モデル「AlChemy」を一般化し、圏論を用いて代数的人工化学の相互作用コンポーネントに動的な性質を与える関数を構築し、代数と力学の側面を結びつける枠組みを提案するものである。
GIIM: Graph-based Learning of Inter- and Intra-view Dependencies for Multi-view Medical Image Diagnosis
本論文は、医療画像診断における単一ビュー内の異常間の依存関係と複数ビュー間の動的変化を同時にモデル化し、欠損データにも頑健な新しいグラフベースの学習フレームワーク「GIIM」を提案し、その有効性を CT、MRI、マンモグラフィーなど多様な画像モダリティで実証したものである。