Customized Interior-Point Methods Solver for Embedded Real-Time Convex Optimization
この論文は、埋め込みリアルタイム最適化（特に誘導・制御分野）向けに、問題の再定式化を不要とし、スパース性を維持しながら非現実性を検出できるカスタマイズ型第二次円錐計画法ソルバーと、そのコード生成ツールを開発し、組込みプラットフォーム上でのベンチマークにより既存ソルバーを上回る性能を実証したものである。
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323 件の論文
Platform-Aware Channel Knowledge Mapping via Mutual Antenna Pattern Learning in 3D Wireless Links
この論文は、ハードウェア搭載構造に起因する近接プラットフォーム散乱を角度依存の相互アンテナパターンとしてモデル化し、従来のモデルと比較して経路損失推定誤差を最大 10dB 削減するプラットフォーム意識型の無線リンク特性記述フレームワークを提案しています。
Constant-Envelope ISAC via FM-OFDM: Analytical Framework and Receiver Design
本論文は、高ピーク・平均電力比（PAPR）が課題となる統合センシング・通信（ISAC）システムに対し、パワーアンプの飽和領域での動作を可能にする定エンベロープ波形「FM-OFDM」の解析的枠組みと受信機設計を提案し、厳密な帯域幅制約下でも優れた検出精度と低誤り率を達成することを示しています。
Deep Unfolding with Approximated Computations for Rapid Optimization
この論文は、最適化ステップの一部を低計算コストの近似計算に置き換え、データから学習された拡張ハイパーパラメータでその誤差を補正する「深層展開」に基づく学習型最適化フレームワークを提案し、ハイブリッドビームフォーミングやロバスト主成分分析などのタスクにおいて、計算複雑性を 3 桁以上削減しながら最先端の性能を達成することを示しています。
Robust Audio-Visual Target Speaker Extraction with Emotion-Aware Multiple Enrollment Fusion
本論文は、現実世界のモダリティ欠損に強健な音声・映像話者抽出を実現するため、多様な登録情報の融合戦略を系統的に検討し、高欠損率での学習と顔画像・口唇特徴の組み合わせが性能と堅牢性を両立させることを示しています。
Tensor Train Completion from Fiberwise Observations Along a Single Mode
本論文は、テンソルの特定のモードに沿ったファイバーが完全に観測されているか欠損しているという「ファイバーごとの観測」パターンに特化した、標準的な線形代数演算に基づく高速かつ確定的なテンソル・トレイン分解による補完手法を提案し、その有効性を示しています。
Reciprocal Beyond-Diagonal Reconfigurable Intelligent Surface (BD-RIS): Scattering Matrix Design via Manifold Optimization
本論文は、多様体最適化フレームワークを用いて対称行列の幾何学構造に従い双方向性を強制することで、低複雑度かつ実用的な超対角再構成可能インテリジェント表面（BD-RIS）の散乱行列を設計し、和レート最大化において既存の最先端手法を上回る性能を実現する手法を提案しています。
Event-Based Control via Sparsity-Promoting Regularization: A Rollout Approach with Performance Guarantees
本論文は、制御性能と作動頻度のバランスを最適化するため、スパース性促進正則化を用いたイベントベース制御枠組みを提案し、組み合わせ最適化問題に対して rollout アルゴリズムを適用することで計算可能な近似解を得るとともに、周期制御に対する性能保証と閉ループ系の安定性を理論的に証明している。
Formation Control via Rotation Symmetry Constraints
この論文は、最小接続性（ 個のエッジ）のみで多エージェントシステムを所望の平面対称配置へ誘導し、さらに仮想軌道に沿った並進・回転・拡大縮小を可能にする、回転対称制約に基づく分散型形成制御戦略を提案しています。
HyWA: Hypernetwork Weight Adapting Personalized Voice Activity Detection
この論文は、標準的な音声活動検出（VAD）モデルの特定の層に対してハイパーネットワークを用いてパーソナライズされた重みを生成する「HyWA」という手法を提案し、既存の条件付け手法と比較して精度の向上とアーキテクチャの再利用による展開の容易さを両立させることを示しています。
A Predictive Flexibility Aggregation Method for Low Voltage Distribution System Control
この論文は、低圧配電系統のリアルタイム制御とプライバシー保護を両立させるため、家庭単位での多項式最適化と中央集権的計画を組み合わせ、予測に基づく柔軟性アグリゲーション手法を提案し、43 バス系統での検証によりその有効性を示したものである。
Analysis and Synthesis of Switched Optimization Algorithms
この論文は、通信ネットワークにおける時間遅延やパケット損失などの不安定な動的変化に対して、Zames-Falb フィルタ係数と線形行列不等式を用いて指数収束率が保証された離散時間最適化アルゴリズムの解析と設計手法を提案し、その有効性を示すものである。
System-Theoretic Analysis of Dynamic Generalized Nash Equilibria -- Turnpikes and Dissipativity
この論文は、厳密な受動性（strict dissipativity）とターンパイク現象の双方向の関係を確立し、動的な一般化ナッシュ均衡のシステム理論的性質を明らかにするとともに、ゲーム理論的モデル予測制御の安定性と再帰的実現可能性の基礎を築くための条件と設計手法を提示しています。
Simplifying Preference Elicitation in Local Energy Markets: Combinatorial Clock Exchange
この論文は、分散型エネルギーリソースの普及に伴う複雑な選好を扱うため、機械学習を活用した反復的な組み合わせクロック交換メカニズムを導入し、プロシューマーが直感的な形式で入札できるローカルエネルギー市場を提案し、約 15 回のクロック反復で収束することを実証しています。
Safe and Optimal Learning from Preferences via Weighted Temporal Logic with Applications in Robotics and Formula 1
この論文は、安全性が保証された自律システムの実現に向けて、人間の選好やデモンストレーションから重み付き信号時相論理（WSTL）を用いて学習する手法を提案し、構造的な剪定と対数変換によって混合整数線形計画問題として効率的に解くことで、ロボティクスやF1レーシングなどの複雑なタスクにおいて安全かつ最適な行動を導出することを示しています。
Design and Quantitative Evaluation of an Embedded EEG Instrumentation Platform for Real-Time SSVEP Decoding
ESP32-S3 マイクロコントローラと ADS1299 アナログフロントエンドを搭載し、8 チャンネルの脳波取得から SSVEP 解読までをオンデバイスでリアルタイム処理する埋め込みシステムを提案し、その計測精度と 99.17% のオンライン解読精度を実証した。
Inferring Clinically Relevant Molecular Subtypes of Pancreatic Cancer from Routine Histopathology Using Deep Learning
この論文は、パナスネット（PanSubNet）と呼ばれる解釈可能な深層学習フレームワークを開発し、標準的なヘマトキシリン・エオシン染色の病理画像から膵がんの分子サブタイプを直接予測することで、コストや時間のかかる遺伝子解析に代わる臨床実用可能なツールを提供することを報告しています。
GOUHFI 2.0: A Next-Generation Toolbox for Brain Segmentation and Cortex Parcellation at Ultra-High Field MRI
本論文は、超高磁場 MRI における信号不均一性やコントラストの多様性といった課題に対処し、脳領域分割、皮質分節、体積測定を包括的かつ高精度に実行できる深層学習ベースのツールボックス「GOUHFI 2.0」を提案するものである。
LexiSafe: Offline Safe Reinforcement Learning with Lexicographic Safety-Reward Hierarchy
この論文は、オフライン強化学習において安全性の優先順位を厳密に維持し、理論的な保証と実証的な有効性を兼ね備えた新しいフレームワーク「LexiSafe」を提案するものです。
ZACH-ViT: Regime-Dependent Inductive Bias in Compact Vision Transformers for Medical Imaging
医療画像の空間的構造が弱い領域において、位置エンコーディングや [CLS] トークンを除去しパッチの置換不変性を導入した軽量モデル「ZACH-ViT」が、データ不足の条件下でも従来の Vision Transformer よりも優れた性能を発揮し、データ構造に適合したアーキテクチャ設計の有効性を示しました。