Community-Informed AI Models for Police Accountability
この論文は、警察の身体装着カメラ映像を分析する AI 開発において、多様なステークホルダーの視点を統合し、民主的な統治を強化するための「コミュニティインフォームド」なアプローチを提案し、ロサンゼルス警察の交通違反取り締まりに関する研究プロジェクトを通じてその実践を説明するものである。
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381 件の論文
Holographic Intelligence Surface Assisted Integrated Sensing and Communication
本論文は、連続アレイアレイを採用したホログラフィックインテリジェンスサーフェス（HIS）支援の統合センシング・通信（ISAC）システムを提案し、フーリエ変換に基づく連続・離散変換と交互最適化アルゴリズムを用いて、マルチターゲットのセンシング性能とマルチユーザーの通信性能を同時に向上させる手法を確立したものである。
Goal-Oriented Status Updating for Real-time Remote Inference over Networks with Two-Way Delay
本論文は、双方向遅延を有するネットワークにおけるリアルタイム遠隔推論の精度向上を目的とし、パケットの鮮度・長さと送信タイミングを最適化する半マルコフ決定過程に基づくインデックス閾値方策を提案し、従来の手法に比べて推論誤差を大幅に低減できることを示しています。
Distributed Koopman Learning using Partial Trajectories for Control
この論文は、マルチエージェントシステムにおいて各エージェントがオフラインの部分的な軌跡を局所的に学習し、学習データではなく推定された動的モデルのみを交換することでプライバシーを保護しつつ大域的なダイナミクスモデルに合意する分散型深層クープマン学習フレームワーク「DDKL-PT」を提案し、その有効性を表面航行体のシミュレーションとモデル予測制御による検証で示したものである。
Operator Learning for Robust Stabilization of Linear Markov-Jumping Hyperbolic PDEs
本論文は、マルコフジャンピングパラメータ不確実性を持つ線形双曲型偏微分方程式のロバスト安定化問題に対し、バックステッピング法とニューラルオペレーターを組み合わせる制御則を提案し、平均二乗指数安定性の理論的保証と交通流制御への応用を通じてその有効性を検証したものである。
Functional Approximation Methods for Differentially Private Distribution Estimation
この論文は、関数解析と関数メカニズムの概念に基づき、経験分布関数を多項式や辞書に基づく関数空間に射影して係数を秘匿化することで、既存手法と同等以上の性能を達成し、分散環境やストリーミングデータへの適応性を高める新たな微分プライバシー付き累積分布関数推定フレームワークを提案するものである。
Audio-Language Models for Audio-Centric Tasks: A Systematic Survey
この論文は、音声・音楽・環境音を含むオーディオ中心タスクにおける音声言語モデル（ALM）のアーキテクチャ、学習目的、評価、課題および将来の展望を包括的に整理・分析した、初の体系的な調査レビューを提供するものである。
SHIELD: A Host-Independent Framework for Ransomware Detection using Deep Filesystem Features
この論文は、侵害されたオペレーティングシステムの影響を受けないストレージコントローラレベルでファイルシステム機能を解析し、機械学習を用いてランサムウェアを高精度に検知・即時遮断するオフホスト型フレームワーク「SHIELD」を提案し、その有効性とハードウェア実装の可行性を実証したものである。
Compact Nested Hexagonal Metamaterial Sensor for High-Sensitivity Permittivity Characterization Across S and X-Band Frequencies
本論文は、S 帯および X 帯の周波数域において材料の誘電率を高精度に測定するための、30mm×30mm×0.79mm という小型かつ高感度な二重六角形メタマテリアルセンサーを提案し、その設計、等価回路モデル、およびシミュレーションと実測による性能検証を報告している。
Geometric SSM: LTI State Space Models for Selective Tasks
この論文は、幾何学的制御理論に基づく「Geometric SSM」を提案し、時間不変（LTI）なシステムでも動的残差生成器を用いることで選択性を達成し、Mamba が失敗する拡張誘導ヘッドタスクにおいてほぼ完璧な性能を発揮しつつ FFT による効率的な学習を維持できることを示しています。
Enhancing Sample Efficiency in Multi-Agent RL with Uncertainty Quantification and Selective Exploration
この論文は、アンサンブルの尖度を利用した選択的探索、分散型アンサンブル学習を組み合わせた分解型中央クリティック、および混合サンプルに基づくアクタ更新を導入することで、マルチエージェント強化学習のサンプル効率と安定性を大幅に向上させる新しいアルゴリズムを提案し、SMAC II などを含むベンチマークで最先端の手法を上回る性能を実証しています。
Identifying Network Structure of Nonlinear Dynamical Systems: Contraction and Kuramoto Oscillators
本論文は、収縮理論を用いて部分観測データに基づく非線形ダイナミクス・ネットワークの構造同定性を分析し、半収縮性が異なるネットワーク構造を識別不能にする十分条件となることを示し、特にクラーモト振動子ネットワークにおける適用例を論じています。
Identifying Network Structure of Linear Dynamical Systems: Observability and Edge Misclassification
この論文は、部分観測からネットワーク構造を一意に特定できないという限界を考察し、観測性行列の零空間と関連する誤分類の理論的性質を明らかにするとともに、ノードの 6% 以上を観測することでエッジの約 99% を正しく分類できることを示しています。
Online Slip Detection and Friction Coefficient Estimation for Autonomous Racing
この論文は、車両モデルや大量の学習データを必要とせず、IMU と LiDAR のみを用いて自律レーシング車両におけるリアルタイムの滑り検出と路面摩擦係数を高精度に推定する軽量な手法を提案し、実車実験でその有効性を検証したものである。
Contrastive Diffusion Guidance for Spatial Inverse Problems
この論文は、非微分可能かつ部分的にしか指定されていない前方演算子を持つ逆問題（例えば歩行軌道からの間取り復元）において、従来の勾配に基づくガイダンスが不安定になる課題を解決するため、対照学習で学習した埋め込み空間内で疑似尤度スコアを計算し、拡散モデルの事後分布サンプリングを安定化させる「CoGuide」という手法を提案しています。
Towards xApp Conflict Evaluation with Explainable Machine Learning and Causal Inference in O-RAN
この論文は、O-RAN における複数の xApp の競合を評価・解決するため、SHAP などの説明可能機械学習と因果推論を組み合わせ、RAN 制御パラメータと KPI の間の因果関係を可視化し、競合の影響を定量化するフレームワークを提案しています。
Multi-Period Sparse Optimization for Proactive Grid Blackout Diagnosis
本論文は、負荷ストレスの増大に伴う系統崩壊の一連の事象において、共通の脆弱性源を特定するためのマルチ期間スパース最適化手法を提案し、回路理論に基づく定式化とヒューリスティックを用いて大規模システムへのスケーラビリティを実現するものである。
Multi-Target Flexible Angular Emulation for ISAC Base Station Testing Using a Conductive Amplitude and Phase Matrix Setup: Framework and Experimental Validation
本論文は、限られたポート数を持つレーダ目標シミュレータを用いて、大規模アンテナアレイを備えた統合センシング・通信（ISAC）基地局のマルチターゲットを任意の RCS、距離、角度、ドップラー特性で高精度にエミュレートするための、調整可能な導電性振幅・位相マトリクスフレームワークを提案し、その有効性を実験的に実証したものである。
When Semantics Connect the Swarm: LLM-Driven Fuzzy Control for Cooperative Multi-Robot Underwater Coverage
この論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いて不確実な環境下の観測データを解釈可能な意味トークンに変換し、ファジィ制御と意味通信を組み合わせることで、GPS 非依存かつ地図不要の条件下でも複数の水中ロボットが効率的かつ協調的に海域を探索・カバーするための新たなフレームワークを提案しています。
Joint Sparsity and Beamforming Design for RDARS-Aided Systems
本論文は、RDARS 支援通信システムにおいて、アクティブおよびパッシブビームフォーミングと接続要素アレイのスパース性を同時に最適化することで総スループットを最大化し、特に単一および二ユーザケースでは閉形式の最適解を導出し、任意のユーザ数に対して重み付き最小平均二乗誤差に基づく交互最適化アルゴリズムを提案するものである。