CycleULM: A unified label-free deep learning framework for ultrasound localisation microscopy
CycleULM は、ラベル付きデータや高忠実度シミュレータを必要とせず、物理モデルを模倣した翻訳学習を通じて超音波局在化顕微鏡（ULM）の解像度・精度・処理速度を大幅に向上させ、臨床応用への実用的な道筋を示す初の統一型ラベルフリー深層学習フレームワークです。
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321 件の論文
Field Free Novel Architecture for Spintronic Flash Analog to Digital Converter
この論文は、垂直 SOT-MTJ、VCMA、STT 技術を活用し、変換セットとダミーセットの役割を交互に切り替えることでリセット工程を排除した新規アーキテクチャを提案し、消費電力 476μW・変換速度 304.1MHz のフィールドフリー・スピン Flash ADC を実現したことを報告しています。
Efficient, Adaptive Near-Field Beam Training based on Linear Bandit
本論文は、マルチパス環境における近距離通信向けに、トンプソンサンプリングと相関ガウス事前分布を活用した線形バンドットフレームワークを提案し、探索と活用のバランスを最適化することでパイロットオーバヘッドを最大 90% 削減しつつ、ベースラインを 2dB 以上上回る SNR 改善を実現する手法を確立したものである。
A Survey on Cloud-Based 6G Deployments: Current Solutions, Future Directions and Open Challenges
本論文は、クラウドネイティブ技術を用いた6Gネットワーク展開の現状を4 つの次元で分類し、主要クラウドプロバイダーの事例やセキュリティ・スケーラビリティなどの課題を分析するとともに、AI 駆動オーケストレーションや量子耐性プロトコルなどの将来展望と未解決課題を包括的に調査したものである。
Dynamic Average Consensus with Privacy Guarantees and Its Application to Battery Energy Storage Systems
この論文は、外部の傍聴者から参照信号やその微分値を保護しつつ収束性を維持するプライバシー保護型動的平均コンセンサスアルゴリズムを提案し、ネットワーク化されたバッテリーエネルギー貯蔵システムにおける充電状態（SoC）のバランス制御への適用性をシミュレーションで検証したものである。
NanoBench: A Multi-Task Benchmark Dataset for Nano-Quadrotor System Identification, Control, and State Estimation
本論文は、低レイノルズ数空力や非線形性、計算制約といったナノスケール・クアッドコプター特有の課題を扱うために、商用ナノ・ドローン（Crazyflie 2.1）で収集されたアクチュエータ指令から地上真値までの多様な同期データと標準化評価プロトコルを含む、初のオープンソース・マルチタスクベンチマーク「NanoBench」を提案するものである。
Emergency Locator Transmitters in the Era of More Electric Aircraft: A Comprehensive Review of Energy, Integration and Safety Challenges
本論文は、より電気化された航空機（MEA）の導入に伴う電力制約や電磁両立性などの課題を踏まえ、緊急位置送信機（ELT）のアーキテクチャ、統合上の課題、および将来の SAR サービスに向けた技術的展望を包括的にレビューしたものである。
Segmentation of Retinal Low-Cost Optical Coherence Tomography Images using Deep Learning
本論文は、低コストの家庭用自己検査 OCT 装置（SELF-OCT）で取得した網膜画像を、深層学習（CNN）と畳み込み去勢オートエンコーダ（CDAE）を用いて高精度にセグメント化する手法を初めて提案し、特に PED の検出やアーティファクトの補正における有効性を示したものである。
Response time central-limit and failure rate estimation for stationary periodic rate monotonic real-time systems
この論文は、定常周期的レートモノトニックリアルタイムシステムにおいて、応答時間の分布を逆ガウス分布の混合モデルで近似し、期待値最大化アルゴリズムを用いて故障率を推定する手法を提案し、その有効性をシミュレーションで検証したものである。
Automated Layout and Control Co-Design of Robust Multi-UAV Transportation Systems
この論文は、複数のドローンが剛体で荷物を運ぶシステムにおいて、H2 制御に着想を得た新たなロバスト性指標を用いて、ドローンの配置と制御器を同時に最適化し、外乱に対する耐性を最大化する手法を提案し、実験でその有効性を検証したものである。
Max-Consensus with Deterministic Convergence in Directed Graphs with Unreliable Communication Links
本論文は、パケット損失が発生する不安定な通信リンクを持つ有向ネットワークにおいて、狭帯域の誤りなしフィードバックチャネルを活用し、任意のパケット損失パターン下でも全ノードが正確な最大値を有限時間で計算し、自律的に収束判定を行う新しい分散アルゴリズム「DMaC」を提案するものです。
Synthesizing Interpretable Control Policies through Large Language Model Guided Search
この論文は、大規模言語モデル（LLM）を活用して探索を行い、標準的なプログラミング言語で記述された解釈可能な制御方策を自動生成する手法を提案し、振り子の振り上げやボールとカップなどのタスクにおける複雑な振る舞いの制御を実現することを示しています。
Enhancing Brain Source Reconstruction by Initializing 3D Neural Networks with Physical Inverse Solutions
この論文は、物理的な逆解を初期推定値として用い、3D 畳み込み U-Net でデータ駆動型の事前知識を統合するハイブリッド手法「3D-PIUNet」を提案し、従来の手法やエンドツーエンドの深層学習法よりも優れた空間精度で脳源再構成を実現することを示しています。
Phase Selection and Analysis for Multi-frequency Multi-user RIS Systems Employing Subsurfaces in Correlated Ricean and Rayleigh Environments
本論文は、マルチユーザー向け RIS において、各ユーザーに専用サブサーフェスを割り当てる実用的な位相選択手法を提案し、相関 Rice および Rayleigh 環境における解析的導出と反復最適化を通じて、計算複雑性を大幅に削減しながら既存手法と競合する性能とロバスト性を達成することを示しています。
Signal Processing over Time-Varying Graphs: A Systematic Review
本論文は、現実世界の非定常性を捉えるために不可欠な時変グラフ上の信号処理と学習に関する最近の進展を体系的にレビューし、既存手法の比較を通じて将来の研究課題と方向性を提示するものである。
Robust targeted exploration for systems with non-stochastic disturbances
本論文は、擾乱の分布に関する仮定を置かないエネルギー有界な擾乱を持つ不確かな線形時不変システム向けに、パラメータ推定の精度を保証する新たな標的探索戦略を提案し、半正定値計画問題を用いた設計手法と数値例による有効性を示しています。
Are Deep Speech Denoising Models Robust to Adversarial Noise?
最新の深層音声除去モデルは、聴覚的に隠れた敵対的ノイズによって無意味な出力に誘導される脆弱性があり、安全な実用化には対抗策の確立が不可欠であることが示されました。
Modular Control of Discrete Event System for Modeling and Mitigating Power System Cascading Failures
この論文は、離散イベントシステムのモジュラ制御手法を用いて電力系統の連鎖故障の予測と抑制を効率的に行い、MATLAB によるシミュレーションで IEEE 標準システムにおいてその有効性を実証するものである。
Rethinking Few-Shot Image Fusion: Granular Ball Priors Enable General-Purpose Deep Fusion
本論文は、手動設計された事前知識の信頼性を推定する「不完全事前知識」の概念と、粒状計算に基づく「GBPC アルゴリズム」を導入し、わずか 10 組の画像対のみで学習可能な軽量な汎用深層画像融合手法を提案するものです。
Score Matching Diffusion Based Feedback Control and Planning of Nonlinear Systems
本論文は、非線形制御アフィン系（特にドリフトフリーおよび線形時不変システム）の確率密度を制御するために、白色ノイズによる前向き拡散過程と、これを目標分布へ誘導する決定論的逆拡散過程に基づく新しいフィードバック制御・計画フレームワークを提案し、その理論的保証と数値的有効性を示しています。