💻 コンピュータサイエンス
A Parallel Quantum–Classical Hybrid Architecture for Image Classification
本論文は、MNIST、CIFAR-10、および熱画像データセットにおいて競争力のある精度を達成するために、共有された古典的特徴抽出器と、多様なエンコーディング戦略およびもつれトポロジーを備えた複数の量子ブランチを活用した、パラメータ効率の高い並列量子・古典ハイブリッドアーキテクチャを提案する。
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cs
3729 件の論文
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Learning the Right Abstraction: Neural Reduced Dynamics for Complex Robot Control
本論文は、制御に関連する状態抽象化を学習することで高スループットな強化学習を可能にするNeural Reduced Dynamics (NRD) フレームワークを導入しており、高忠実度シミュレータよりも4桁高速なモデルにおいてポリシーの学習に成功し、性能低下を起こすことなく多様な地形にわたる複雑なロボットタスクへと効果的に転移させている。
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PBAC-ZTA: A Trust-Adaptive Polynomial-Based Access Control Framework for Continuous Authorization in Zero-Trust Cloud Environments
本論文は、継続的な認可、動的な失効、および行動異常検知を統合することで、スケーラビリティ、暗号学的セキュリティ、およびリアルタイムの意思決定効率において従来のモデルを凌駕する、ゼロトラスト・クラウド環境のための信頼適応型多項式ベース・アクセス制御フレームワークであるPBAC-ZTAを提案する。
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Attack-Type-Aware Dynamic Bayesian Defense: A Three-Level Non-Zero-Sum Game for Brute-Force and SQL Injection Attacks
本論文は、ブルートフォース攻撃とSQLインジェクション攻撃を個別の利得構造と動的な信念更新プロセスを通じて区別することにより、3レベルの非ゼロ和ゲームを強化する攻撃タイプ認識型動的ベイズ防御（ATA-DBD）モデルを導入し、制御されたシミュレーションにおいて、静的戦略および統合戦略と比較して、優れた防御成功率、リソース効率、および効用を実証するものである。
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Auditing an AI-Agent Computational Drug-Discovery Workflow Through an SMPD1 Case Study
本論文は、SMPD1を対象としたAIエージェントによる創薬ワークフローの監査に関する計算機科学的なケーススタディを提示するものであり、敵対的レビューがいかに中心的な結論を変化させる決定的な誤りを露呈させたかを実証するとともに、現在の自己レビューメカニズムの限界を浮き彫りにし、検証済みの候補化合物ではなく再利用可能な監査プロトコルを提供するものである。
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A Multi-Domain Feature Fusion Framework for Generalizable Deepfake Detection Across Different Generators
本論文は、空間、勾配、および周波数特徴を統合することで多様な生成器に対する汎用性を高めるマルチドメイン・ディープフェイク検出フレームワークであるSpatial-Gradient-Frequency Fusion Network（SGFF-Net）を提案しており、マルチソース学習とデータ拡張を通じて転移性は向上しているものの、実世界のシナリオにおいては依然として重大なドメインギャップが存在することを強調している。
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Training on Broken Contexts: Source Loss and Repair in Tool-Augmented LLM Post-Training
本論文は、標準的なシーケンス構築ポリシーがアシスタントのターゲットとそのソースとなるツールの観測結果との間のリンクを断絶させてしまうという、ツール拡張型LLM学習における決定的な失敗を特定・定量化し、トークンの冗長性を削減しながら、教師あり学習のカバー率とコンテキストの完全性を大幅に向上させる再構成戦略を提案する。
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The Refutation Gap: Certifying Both Halves of an Optimality Claim
本論文は、GF(2)上の最小線形直線プログラムにおける最適性の主張に対してDRAT証明を生成・検証する認定済みパイプラインを導入することで、プログラム合成における「反証ギャップ」に対処し、それによって、これまで未認定であった121の結果を正式に検証すると同時に、重大な検証上の障害と自己発見されたアーティファクトを明らかにするものである。
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An Auditable Large Language Model Pipeline for Data Extraction in Systematic Literature Reviews
本研究は、監査可能な大規模言語モデルのパイプラインが、スクリーニングおよびデータ抽出において人間の専門家と高い一致を示し、特に複雑な分野で優れた性能を発揮する一方で、報告されていない情報に関する二値的な質問には特有の課題があることを浮き彫りにすることから、系統的レビューを効果的に支援できることを実証している。
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From Classification to Collection: A Multi-Task Deep Learning System for Automated Waste Sorting with Real-World Prototype Evaluation
本論文は、NestléおよびDawarとの協力により開発された物理的なスマートビン・プロトタイプを通じて検証され、実世界の地域データにおいて92.4%の精度を達成した、4つの特化したCNNモデルをシーケンシャルなパイプラインへと統合した自動廃棄物分別のためのマルチタスク深層学習システムを提示するものである。