Enumeration for MSO-Queries on Compressed Trees
本論文は、直線プログラム（SLP）で圧縮された木に対するモノadic 第二階論理（MSO）クエリの列挙問題を、圧縮サイズに比例する前処理時間と出力に比例する遅延で解決するアルゴリズムを提案し、圧縮データ上での MSO 列挙問題の効率性を大幅に向上させたことを示しています。
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4327 件の論文
Causal Graph Dynamics and Kan Extensions
本論文は、局所的・同期的・決定論的な空間変換を記述する「大域変換」の枠組みが、カテゴリー理論における Kan 拡大を用いることで、ポートグラフの変換を記述する「因果グラフ力学」にも適用可能であることを示し、さらに単調な因果グラフ力学の普遍性を明らかにするものである。
Using weakest application conditions to rank graph transformations for graph repair
この論文は、グラフ制約から導出された「損傷指標条件」と「修復指標条件」を用いて、グラフ変換がもたらす修復効果を定量化し、それに基づいてグラフ修復のための変換を優先順位付けする手法を提案し、その有効性と拡張性を評価したものである。
Möbius-Transformed Trapezoidal Rule
この論文は、重み関数が単調減少する正のシュワルツ関数である重み付きソボレフ空間に属する関数に対して、単位円を実数直線に写すメビウス変換と台形則を組み合わせることで、導関数や確率分布からのサンプリングを必要とせず最適収束率を達成する数値積分法を提案し、その周期性ソボレフ空間への写像特性に基づき関数近似や多次元積分などへの拡張も論じている。
Deterministic approximate counting of colorings with fewer than $2Δ$ colors via absence of zeros
この論文は、Barvinok の補間法を用いて、最大次数がのグラフの-色付けの数を、（）の条件下で多項式時間内に決定論的に近似するアルゴリズムを構築し、従来のという限界を突破したことを示しています。
Optimizing QoS in HD Map Updates: Cross-Layer Multi-Agent with Hierarchical and Independent Learning
本論文は、自動運転車の高解像度地図更新における遅延を削減するため、IEEE802.11 の MAC 層パラメータをアプリケーション層と連携して制御し、階層的かつ独立学習を行うマルチエージェント手法を提案し、標準 EDCA 方式と比較して各サービスで最大 87.3% の遅延改善を実現したことを示しています。
TIMotion: Temporal and Interactive Framework for Efficient Human-Human Motion Generation
本論文は、因果的相互作用の注入、役割の進化に基づく走査、および局所的なパターン増幅という 3 つの主要な構成要素を導入し、人間の社会的相互作用をより効率的かつ効果的に生成するための新しいフレームワーク「TIMotion」を提案するものである。
VisPoison: An Effective Backdoor Attack Framework for Tabular Data Visualization Models
本論文は、表形式データ可視化モデルが自然言語クエリによる攻撃に脆弱であることを示し、データ漏洩、誤った可視化、サービス拒否を目的とした「VisPoison」という新しいバックドア攻撃フレームワークを提案し、既存の防御策では十分な対策ができていないことを実証しています。
Open-World Task and Motion Planning via Vision-Language Model Genereated Constraints
この論文は、視覚言語モデル（VLM）を用いて離散および連続的な制約を生成し、従来のタスク・モーションプランニング（TAMP）システムと統合する「OWL-TAMP」を提案することで、自然言語で指定された複雑な長期的なロボット操作タスクを現実世界でも解決可能にしたことを示しています。
"Should I Give Up Now?" Investigating LLM Pitfalls in Software Engineering
複雑な Web 開発タスクにおける 26 名の参加者を対象とした調査により、LLM の不正確な回答や文脈の喪失などの 9 種類の失敗がユーザーの認知負荷を増大させ、回答の有用性が低い場合の放棄リスクが 11 倍に跳ね上がる一方で、追加のプロンプトが放棄を抑制する傾向があることが明らかになり、ソフトウェアエンジニアリングにおける LLM の効果的な統合に向けた課題と将来の研究方向性が示されました。
Active Prompt Learning with Vision-Language Model Priors
この論文は、視覚言語モデルの事前知識を活用したクラス指向クラスタリングと適応的クラス別閾値に基づく選択的クエリを導入することで、少数のラベル付きデータで高い精度を達成する予算効率的な能動型プロンプト学習フレームワークを提案し、複数のデータセットで既存手法を上回る性能を実証したものである。
Towards a Taxonomy of Software Log Smells
この論文は、科学的文献の調査とコード分析に基づき、開発者がより高品質なログコードを記述できるよう支援する「ログスメル」の分類体系を構築し、既存の修正ツールとの対応関係や今後の研究課題を明らかにしたものである。
Collaborative Problem Solving in Mixed Reality: A Study on Visual Graph Analysis
この論文は、72 人の参加者を対象とした混合現実環境での実験を通じて、視覚的グラフ分析における協働問題解決が個人の作業や名目上のペア（ベンチマーク）と比較して必ずしも優位ではないことを示し、3D グラフ表現だけでは協働成果の向上が図れないことを結論付けています。
Runs in Paperfolding Sequences
本論文は、紙折り系列における走査長（ラン長）の列およびその開始・終了位置が 2-同期化（2-synchronized）であり有限オートマトンで計算可能であることを示し、これにより Bunder らの既知の結果をより一般的な枠組みで再証明するとともに、これらのラン長系列の臨界指数や部分語複雑性に関する新たな結果を導出している。
ARSGaussian: 3D Gaussian Splatting with LiDAR for Aerial Remote Sensing Novel View Synthesis
本論文は、LiDAR ポイントクラウドを制約として導入し、歪みパラメータを考慮した座標変換や幾何学的整合損失を適用することで、空中リモートセンシングにおける浮遊物や過成長の問題を解決し、高精度な新規視点合成を実現する「ARSGaussian」を提案するとともに、対応する高密度データセット「AIR-LONGYAN」を公開するものです。
Generative AI and LLMs in Industry: A text-mining Analysis and Critical Evaluation of Guidelines and Policy Statements Across Fourteen Industrial Sectors
この論文は、14 の産業分野にわたる 160 のガイドラインと政策声明をテキストマイニング手法で分析し、生成 AI と大規模言語モデルの産業への責任ある統合に向けた課題と提言を明らかにしています。
Integrating Language-Image Prior into EEG Decoding for Cross-Task Zero-Calibration RSVP-BCI
本論文は、言語・画像事前知識を統合した新しいトランスフォーマーモデル（ELIPformer）を提案し、校正データなしで異なる RSVP タスク間でも高精度な脳波復号を可能にすることで、RSVP-BCI システムの実用化を促進するものです。
Exploring EEG and Eye Movement Fusion for Multi-Class Target RSVP-BCI
本論文は、複数の対象カテゴリを識別する RSVP-BCI の性能向上を目指し、眼球運動データを EEG と融合する新しいネットワーク「MTREE-Net」と大規模なオープンデータセットを提案し、既存手法を上回る高精度な分類を実現したことを報告するものである。
Kite: How to Delegate Voting Power Privately
この論文は、DAO における投票権の委任先を完全に秘匿しつつ、ゼロ知識証明を用いたプライベート委任プロトコル「Kite」を提案し、そのセキュリティを UC 枠組みで証明するとともに、Ethereum 上の Governor Bravo スマートコントラクトへの実装と実用性を評価したものです。
Unveiling the Potential of iMarkers: Invisible Fiducial Markers for Advanced Robotics
この論文は、人間の視覚には映らずロボットや AR デバイスにのみ検出可能な「iMarkers」という新しい目印を提案し、そのハードウェア設計、オープンソースの検出アルゴリズム、および従来の目印との比較評価を通じて、その環境への非侵襲性と多様なロボット応用における有効性を示しています。