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画像分類、検出、セグメンテーション、動画認識など、視覚AIの実装と評価に関係する技術群です。
ultralyticsはYOLO(You Only Look Once)の技術を使用したオブジェクト検出ライブラリで、高い精度を提供している。
YOLOv5という物体検出アルゴリズムをPyTorchから他の言語に変換できるライブラリ。
supervisionは、機械学習技術を活用して、ユーザー独自のコンピュータビジョンツールを作成することができる。
ultralyticsはYOLO(You Only Look Once)の技術を使用したオブジェクト検出ライブラリで、高い精度を提供している。
YOLOv5という物体検出アルゴリズムをPyTorchから他の言語に変換できるライブラリ。
データラベル化と注釈化を行うためのツールです。
ultralyticsはYOLO(You Only Look Once)の技術を使用したオブジェクト検出ライブラリで、高い精度を提供している。
YOLOv5という物体検出アルゴリズムをPyTorchから他の言語に変換できるライブラリ。
データラベル化と注釈化を行うためのツールです。
OpenCVを用いて画像処理の学習方法を紹介している。
コンピュータビジョンのデータセット、変換、モデルのライブラリ。
CVATは、機械学習用の業界標準のデータエンジンです。さまざまなスケールのチームが使用し、さまざまなスケールのデータに対応しています。
イメージを注釈するツール。ポリゴン、長方形、円、線、点などを注釈することができる。
CARLAは、オープンソースのシミュレータで、主に自動運転研究のために使われます。このシミュレータを使うことで、車両などのロボットをシミュレートし、様々なシナリオを実行できます。
ノードベースのビジュアルプログラミングツールです。
このライブラリは、3次元幾何学とモーションの解析のためのオープンソースライブラリです。このライブラリは、複数の視点からの画像を扱い、構造計算とマルチビューステレオの解析をサポートしています。
このリポジトリでは、金融分野に適したLarge Language Modelsを提供しています。
データをロギング・ストーリング・クエリして視覚化できるSDKです。
stanzaは、さまざまな言語を処理するための言語処理用ライブラリです。
3次元空間理解技術のための新しいアプローチであるVLM-IE3D（Vision-Language Models with Implicit and Explicit 3D geometry）を提案しました。VLM-IE3
バルザリ＝ボレイン法のスーパー非線形収束問題に関する論文を発表しました。この論文では、バルザリ＝ボレイン法が非線形収束できないオープン集合のすべての二次型問題に対してスーパー非線形収束できないことを示しました。これは、強
時系列データ分析技術のための新しいアプローチであるTimePNS（Time Series Explanation with Counterfactual Necessity）を提案しました。TimePNSは、時系列データ
We propose a new approach to two-sample testing for deciding whether two sets of samples are drawn from the sa
Do independently trained language models come to represent the same thing in the same way? We answer for code,
都市の電気自動車充電インフラは、可及的速やかに故障を予測・修理することで、耐久性と低炭素化を向上させる必要がある。機械学習を用い、故障を予測するモデルの開発を研究した。
ディスクリートフロー・マッチングにおけるコンテキストの正しい有用性の利用を検討した。この研究では、ディスクリートフロー・マッチングのモデルの正確さを高めるためにコンテキストの有用性を適切に利用する方法を提案した。
この研究では、車椅子の位置情報を取得するために、安全な歩道と道路を分類するセグメントを提案し、視覚障害がある人々や盲人の移動を支援する手段になる可能性があります。
モデル出力の選択のためのBoN（ベストオブナ）を、部分検証が含まれるビジョン言語タスクに適用する。この方法により、モデル出力を効率化できる。
Generative models can support decision-making under uncertainty by producing ensembles of plausible future sys
Self-supervised foundation models have recently shown strong potential for electroencephalogram (EEG)-based an
Replacing an object with one that differs in category or shape requires complete source removal, natural targe
この研究では、大規模言語モデルを使用して、basketボールの動的理解に基づいて、プレイヤーへの関わりや時間境界を推測するモデルを開発しました。
この研究では、大規模言語モデルを使用して、因果プロセスの理解を進めました。大規模言語モデルを活用することで、因果関係を予測することができました。
この研究では、大規模言語モデルを活用して、因果関係のモデル化を研究しました。大規模言語モデルを活用することで、因果関係を予測することができました。
Semantic-ID-based generative recommendation represents items as sequences of shared semantic tokens, enabling
Safe steerable catheter control is fundamentally a problem of interaction dynamics: the tip must follow a plan
光の伝達の可微分化を用いて、入力が最も影響するシーン要素を特定するための方法を提案した。
Dynamic-scene reconstruction is almost always evaluated inside the observed time window, yet deployment settin
Multi-object tracking in dense crowds requires solving a bipartite assignment problem between detections and t
Structured understanding of satellite video is essential for advancing dynamic geospatial scene analysis from
LoViF の 2 回目のチャレンジでは、画像修復に新たなアプローチを提案しています。実世界の画像を修復するための包括的な評価基準を提供しており、低光照度、ハッジ、雨、雪などのさまざまな障害に対する解決策を研究者に求めて
3D点群のセグメンテーションではクラス不均衡が発生し、有効な解決策が必要です。この研究では、11 つの不均衡対策を 2D のコンピュータビジョンとは異なる 3D の上で評価し、標準的な交差エントロピーと均衡の重み付けが競
ドリフス脱失は画像を再構築するために不可欠ですが、再構築画像とドリフス画像のペアリングや標準化されたプロトコルなどの要件を満たすデータセットが不足しているため、評価が難しいです。この研究では、レアルワールドに基づくドリフ
自動化された生理学ラボでは、透明なプラスチック製品を認識、位置付け、操作するために視覚知覚が必要ですが、対象となる高品質のリアルワールドデータセットは現在限られています。この研究では、複雑なマルチオブジェクトのシーンを扱
We present HyperImageNet, a large-scale benchmark for fine-grained hyperspectral land-cover understanding. The
Adversarial attacks against large vision-language models (LVLMs) serve as an effective means of assessing thei
Deepfake detection is moving beyond binary classification decisions toward systems that can also explain the v
この論文では、Webly Supervised Multi-Label Recognition（WS-MLR）という手法を提案します。WS-MLRは、web画像データセットを使用して、多ラベルを解釈します。
Learning effective robot manipulation policies requires diverse, high-quality demonstrations, yet existing dat
Embodied question answering (EQA) is traditionally evaluated under an episodic formulation, where agents solve
Bimanual object reorientation - picking an object, handing it over between two arms, and placing it in a desir
Learning-based manipulation policies usually predict robot actions from sensory observations and leave their e
Unityを使用してマシンラーニングエージェントを訓練して訓練できるツールです。
Memoir combines per-sample fast memory, shared slow parameters, variable-depth latent recurrence, and a future
For two decades, the standard remedy for class-imbalanced learning has been to fabricate synthetic minority ex
Multimodal learning is a robust approach to improve predictive performance in applications such as medical pro
A recent line of work measures causal emergence in reinforcement learning agents through Integrated Informatio
Personal and organizational planning systems maintain two records that drift apart: what was planned (a task's
Effective decision-making in complex and changing environments requires balancing short-term and long-term con
Lead ranking in Customer Relationship Management (CRM) systems faces a persistent challenge: models achieving
Federated learning (FL) enables multiple clinical institutions to collaboratively train a shared disease class
As humans, we face many decisions that require us to choose between sticking to something and giving up. This
本研究では、局所的にリップシッツ函数に対する強い大数法を証明し、モデル理論的条件や対称性条件の下でも実現するものと主張した。
この研究では、IBM Quantum ハードウェア上で実行される4キュビットの量子カーネルについて、スルーハードウェアで状態ベクトルを使用して、グラム行列における幾何学的情報の実行時の正確性を検証した。
この研究では、分配マッチングにおける高変動の削減に伴い、最適化の安定化、精度の向上を実現するために、paired サンプリングという新しい手法を提案した。
この研究では、Riemann マンIFOLD上で、誤差が小さいオプティマイザを設計し、強いG-凸な関数に対応するものを実現した。
We study regret minimization for learning CDF-related objectives of the form \[ g(x)\cdot\mathbb{P}_{X\sim\mat
複数プロジェクト間の欠陥予測を扱う研究、Multi-stage Dynamic Selection を用いて複数プロジェクト間の欠陥予測を提案する。
この研究では、マルチエージェントによるトリージュア
Discovering the direct causes and effects of a target variable from observational data is a fundamental proble
Adversarial robustness is commonly evaluated with predefined attack ensembles, such as AutoAttack, at a single
量子合成関数を使用した分類問題を解決するための方法を提案している。この方法は、学習可能な量子関数を使用し、訓練データサイズの線形スケーリングを実現している。
The wind energy industry relies on accurate power curve models to make power forecast, evaluate turbine perfor
Classifier-free guidance (CFG) is the default mechanism for conditional generation in diffusion models, but th
Latent world models improve sample efficiency in continuous control by optimizing policies over imagined laten
In RLHF pipelines, reward scoring blocks policy updates. Slow scoring bottlenecks the entire loop, since no up
この研究では、オンライン予測の再調整アルゴリズムを提案します。このアルゴリズムは、適切な損失に対して誤差が小さい新しい予測を生成でき、過去の予測に比べて性能が向上した結果を確保することができます。
この研究では、核量子効果をシミュレートするために、画像時刻パス積分を利用した分散機械学習アルゴリズムを提案します。このアルゴリズムは、分散機械学習を利用して核量子効果をシミュレートすることに成功し、核量子効果に関連する問
Let $X(t)$, $t\in K$, be a centred Gaussian process with continuous sample paths on a compact metric space $K$
Do quantum kernels improve cross-sectional stock return prediction? We run a controlled horse race on the Chin
A record system declares when two records refer to the same entity, occurrence, scope, or rule. Its disclosed
Slice-to-volume reconstruction (SVR) is the standard method for obtaining high-resolution (HR) 3D fetal brain
Contextual entrainment is the tendency of a model to let auxiliary context in its input pull its output, indep
The function of many genes is still unknown, and conventional driver-discovery methods, which rely on how freq
MRI画像の強度正規化方法を7つ比較し、3DUネットワークモデルでMeniscusの分割精度を評価。
文語の簡素化は、言語学習者の理解を促進するための有効な手法ですが、現在実際に有効であるかどうかが確立されていません。ルーマニア語で文語の簡素化に関する基準とリソースが作成されました。
Virtual reality (VR) headsets (e.g., Meta Quest, Apple Vision Pro) provide a seamless user experience due to t
Open-world video anomaly detection (OWVAD) is expected to detect events that match a user-specified definition
Impact hammers, also known as rock-breakers, are essential machines in mining operations, where they perform s
Recent 3D generative models produce high-quality geometry from a single image using large-scale priors and dif
Novel View Synthesisは、入力画像から新しい視点の画像を生成するタスクです。ATSplatアルゴリズムは、3次元ガウススプラッタリングを Feed-forward に適合させました。これにより、ATSp
長時間ビデオエクストラポレーションには、高度な視覚的知能が必要です。Self Gradient Forcingアルゴリズムは、学生モデルを教師モデルから生成される歴史の下で学習させることで、長時間ビデオエクストラポレーシ
Housing-level urban physical examination is essential for identifying residential building problems and suppor
Subject-to-video (S2V) generation has made substantial progress in preserving reference subjects across divers
We present a two-stage vision system that detects EEG cap electrodes in a live webcam stream and validates the
Vision-centric 3D occupancy prediction provides dense scene representations essential for autonomous driving a
Diffusion Magnetic Resonance Imaging (dMRI) is a powerful tool for probing brain microstructure, but clinical
This work introduces G-MAD, an open-source framework that uses Arma3 to generate synchronized multi-view RGB-T
Text-guided video editing with diffusion models is impractically slow, hindered by costly multi-step sampling
Evaluating the physical consistency of embodied world models(EWMs) is a critical open challenge. While closed-
この研究では、可視化された質問への対応を評価するために、新しい方法を提案しました。この方法は、質問への回答の正確性だけでなく、質問への回答のパターンや特徴も評価することができます。
3D Gaussian Splatting (3DGS) は 3D セグメント間の接着を実行するために使用され、テキスト ドライブ の 3D シーン エディットには不可欠です。現行の方法では、固定位置撮影から 2D ディ
地上を表す重力式マップの高解像度版が、多くの用途で役立ちます。たとえば、市区町村の変化を監視したり、エネルギー対策を向上させたり、温室効果ガスの排出量を追跡したりすることができます。4つの主要な全世界建物Rasterデー
大規模視点合成モデルは、視点間の注意を交差させることで、未知の視点から3Dシーンを推論します。近年、そのようなモデルはRGB情報だけで3Dの空間関係を学習することができたため、近年の研究者たちは、3Dセグメンテーションに
Automatic pain assessment from facial video remains challenging due to the spatial heterogeneity of pain-relat
Cross-dataset generalisation remains a major barrier to clinical deployment of echocardiographic left ventricu
Laboratory automation accelerates discovery, yet its adoption is constrained by the high cost, proprietary des
Extreme-RGMT は、高動的運動を複数のエンバーでロボットが実行できる制御システムである。ロボットは一般目的（一般運動）と専門的な運動能力（専門的な目的）を両方持つことができ、人工的な環境で人間が実行する運動を学
Clinical Pathways は、ロボットが実際の環境で安全に動作するためのシステムである。これは、ロボットが病室で安全に作業し、医療スタッフや患者を守る。
In information design, an informed sender aims to influence a receiver's decision by committing to a signaling
supervisionは、機械学習技術を活用して、ユーザー独自のコンピュータビジョンツールを作成することができる。
機械学習とデータ分析のためのC++のツールキット。
OpenWorldLibは、進化する世界モデルを提供する統一されたコードベースです。
CVPRに基づくAIを取り入れるための資料集を提供します。CVPR 2026、2025、2024、およびECCV 2024に基づくAIGCに関する研究論文とソフトウェアコードを含みます。
このプロジェクトは２Ｄおよび３Ｄ顔の分析を実現するための基盤プロジェクトであり、最先端の技術を導入して顔の分析を実現します。
分子設計を自動化する方法「Boltzmann-Expected Molecular Design with Decoupled Annealing Flows（DECAF）」を提案。分子設計で重要な3次元構造の特性を確率
この研究では、サンプリングのトラクトビリタを分析する新しい方法を提案しています。この方法は、サンプリングの誤差に関係する条件を分析し、サンプリングのトラクトビリタを精度よく評価します。
この文書では、バンディット型凸最適化の最小公倍数期待誤差について、最初の非ゼロの誤差下限を提案しました。これは、2次元空間で構成された凸関数のハードクラスであり、ドメインのサイズdとデータ数Tの関数です。
人間が与えるラベル相違を研究した研究では、主に分異議のあるデータを選んで分析したところ、非上昇漸近性オペレータを持つ仮説がChaosNLIで低いラベル相互に関連性があると結論づけた。しかしながら、データが選択されていない
課程学習 (Curriculum Learning) は、AIのトレーニングに使われる学習プロセスの一つで、学習が進むにつれてトレーニングデータを難易度順に変更することを含む。そのうちの難易度評価に関して議論が尽きない。
The deployment of Small Language Models (SLMs) in educational settings offers significant advantages in terms
Long-video question answering requires a model to preserve visual evidence over time without repeatedly reproc
Incorrect disposal can contaminate campus recycling streams, and a bin-mounted camera could provide feedback a
Video models absorb rich priors over how the visual world moves, interacts, and responds to contact, making th
計算機ビジョンと画像認識では、画像の視覚的なリッチネスを評価するために有用な指標が求められるが、これまでの指標は制限があった。この問題を解決するために、チャンネル空間の分散を利用した指標を提案する。
難しい環境で運用するためには、自動空飛ブイロード（UAV）が実際に障害物に存在する距離を判断し、安全な軌跡を計画することが求められる。 これを行うために、複数のステージ（マッピングと計画）を連続化した、サイン・ディスタン
無線無人飛行機のルートプランニングでは、視空間と言語モデルを利用して安全なルートを生成する必要がある。この問題を解決するために、テスト時にモデルをスケールアップさせる方法を提案する。
Many Blind and Low-Vision (BLV) people rely on guide dogs for moment-to-moment navigation, such as staying on
この研究では、スパイナル サブアルテラノスパース内の安全な移動、操縦、内視鏡撮影を可能にする医療用ロボットを提案します。
We present a unified trajectory planning and control framework for the satisfaction of Signal Temporal Logic (
Real-to-sim conversion for robotic interaction with objects remains labor-intensive because it requires more t
この研究では、高空飛行の無信号位置指示のNGPS (Next-Generation Positioning System)というフレームワークを提案しました。NGPSは、GPSの信号を利用せずに位置推定を可能にします。N
Long-reach drilling booms must reach successive poses without self-collision. Moving from operator-supervised
行動モーター特徴は、社会認知や人間ロボットインターフェースなどの行動認識の核心です。人間ロボットのNICO用に、2段階のアーキテクチャを提案します。1段階目では、腕の移動を学習するSOMと、手の移動を学習するSOMを使用
Robot-assisted minimally invasive surgery (RMIS) offers major benefits over open and conventional laparoscopic
グラフ構造をグラウバー動力学から回復するために、ミクシングフリーや最適信号回復に重点を置く手法を研究します。
この研究では、非凸最適化をオナミ式最適化と変換する方法を提案します。この変換は、静的遺憲最適化の学習者が順列的グレードトラッカーを維持し、静的遺憲最適化では選択できるプレダクターコンパラタートを選択することで実現されます
Reservoir computing exploits nonlinear dynamical systems to encode temporal inputs into high-dimensional state
To test how correct logical judgments respond to learned context, we prepend a soft prefix to an exactly label
A line-scanning lidar yields range and azimuth values in a fixed plane. To perceive surrounding objects in 3D,
Macro placement still requires substantial manual refinement in industrial physical design flows. We present M
existing robotic grasping methodの限界を解決するためのsim-to-real transfer methodを提案し、成功率を向上させる。
Robots in cluttered indoor spaces often fail not because they cannot generate collision-free paths, but becaus
existing HRI methodの制約を解決するためのgestures imitation methodを提案し、robustなジェスチャー認識を達成する。
existing robotic control methodの限界を解決するためのbackward dynamics extractionとunpaired domain translation methodを提案し、
existing fault detection methodの限界を解決するためのadaptive stress testing methodを提案し、商用自動運転システムの故障率を減らす。
existing AUV development methodの制約を解決するためのrobustなオートニモティクス基盤と機械学習アライアンスを開発する。
existing VLA methodの制約を解決するためのpersistent object token methodを提案し、ロボット制御をより実用的なものにする。
existing Embodied Foundation Modelの制限を解決するためのcontact-point prediction とnative 3D grounding methodを提案し、更に能力と
Learning is increasingly introduced into visual-inertial odometry (VIO), ranging from learned feature front-en
ロボット車の視覚システムは、高精度でリアルタイム性能を持つロジスティクス車両の位置検出を実現する必要があります。従来の手法では、複数のモデルが連続してインフェレンズされ、インフェレンスラティシーが増加し、高規模デプロイメ
In autonomous driving development, a perception dataset is crucial, as it provides fundamental data for traini
この論文では、ラインダブルロボットのための自発的アクション生成を実現することを目標とし、vision-language 指向性の指令によりロボットが自発的に動作することができることを示します。
We study universal monotonicity and Frank--Wolfe stability properties for atomic splittable congestion games.
The prevailing inference framework for diffusion models formulates generation fundamentally as a problem of nu
Predicting a football match before kickoff requires more than knowing past results: a model must use changing
DeeperRadar is a radar-centric, sensor-stack-conditioned framework that co-designs radar sensing and multi-mod
Incorporating prior maps significantly enhances the accuracy and robustness of pose estimation in visual-inert
Teleoperating a robotic manipulator in industrial environments demands precision that camera-based interfaces
Diffusion policies have shown strong potential for robotic imitation learning, and recent extensions incorpora
Global LiDAR-to-BIM initialization must place a robot within an as-designed building model without a prior pos
This paper investigates temporal fair division, a setting where items are allocated over multiple rounds and a
Conditional diffusion models have become a powerful and flexible framework for learning complex conditional di
This paper presents a method for user-driven robot Learning from Demonstration (LfD) that reduces user effort
End-to-end autonomous driving models are now able to navigate complex road scenarios, mapping raw sensor obser
LiDAR place recognition supports loop closure, relocalization, and multi-agent map management. As robotic plat
Vision-Language Navigation in dynamic, human-centric environments exposes a fundamental tension: linguistic re
Accurate articulation angle estimation of trucks with trailers is critical for autonomous driving and advanced
Vision-language-action models, world models, and agentic planners each advance physical intelligence, yet thei
In high-risk environments such as disaster response, situational awareness depends not only on detecting hazar
Becoming a cracked AI/ML Research Engineerには、AI/ML研究者のスキルと知識を高めるための手法が紹介されています。
Maximum-entropy reference distributions are usually constructed on the normalized probability simplex. This fo
A large body of Semi-supervised Learning~(SSL) algorithms encounter the threshold $τ$ to select pseudo-labels.
Synthetic sequential tabular data are increasingly used for privacy-preserving data sharing, yet a generator c
1ビット圧縮センシングは、情報が圧縮された状態で保存され、データ量の最適化が必要で、この問題を解決するために、Binary Iterative Hard Thresholding（BIHT）を最適化する方法を提案。
Neural Cellular Automataが複雑な形状を形成するプロセスを研究しました。
Vision-Language-Action (VLA) policies offer strong general-purpose manipulation priors, but often fail on tigh
この研究では、Robotのヘッドレスアンドメインアームの両方を1台のロボットに組み込み、両機能を切り替えれるようにする技術、Handroidを開発しています。
VTLocフレームワークは、視覚情報と触覚情報を統合し、ロボットハンドの位置を推定することで、ロボットハンドの位置推定と動作操作を実現します。
この研究では、Vision-とTactile-based ProposalとSimulation-based Inferenceを組み合わせ、物体の位置と姿勢を推定する方法、BayesContactを提案しています。
Security-agent evaluations commonly measure peak offensive capability under generous inference budgets, emphas
この研究では、調整されていない HMC と Langevin Sampler の偏りの解消について議論しました。調整されていないサンプラーは、通常、偏りのあるものであることが知られています。この研究
高次元カテゴリデータを視覚化できるツール「cGAP」を開発。 heat mapsを含む視覚化フレームワークの開発。
時系列データを観察し、その中に分割が起こっているかどうかを検知する方法はある。時間系列変化点を検知することができ、変化点の位置がどこにあるかを推定することができる。
この研究では、サンプル協方差行列の精度を向上させる方法を検討しました。特に、サンプルサイズが小さく、収集されたデータの特性から、正解率の期待値は小さい場合に、問題が最も発生しやすくなる可能性があります。この研究では、正解
この研究は、多人数確率ゲームへのPAC学習を研究することに関心があります。PAC学習は、機械学習モデルの確信度を高めると同時に、モデルの誤差を低下させるものです。
3D点群処理のためのライブラリであるPoint Cloud Library（PCL）。
マルチ倍雑音を考慮したスペックルの除去法を提案し、特徴間の相関と正確なモデルを考慮することで、複雑な雑音モデルに対応した。
Whistleblowers are a key safeguard against organizational wrongdoing, but the threat of retaliation deters rep
距離検索のためのオーソリティ検索 (Cluster with Auctions for Vector Search) を提案し、検索プロセスを効率化しやすくします。
不拡張確率過程を用いた解析を行い、時刻スケールに基づいて過程を分解します。この分解により、遅いスケールに基づく収束の分析が実現されます。
Interfacing with Biological Neural Networks (BNNs) requires encoding information into stimulation patterns tha
Advertisers delegate bidding to autobidders; users delegate tasks to language-model agents. A person describes
Finetuning a pretrained vision-language model (VLM) on robot demonstrations via behavior cloning (BC) has beco
Egocentric videos of human manipulation provide scalable supervision for embodied intelligence, yet existing r
非線形オブザーバシオンメカニズムや多次元データには適合しない伝統的なエンサンブルフィルタリングアルゴリズムを導入し、隠蔽データアシミレーションを提案
ストロチャスティックプロセスに観察値を組み込むことが困難であれば、単に観察値を観察できるものを学習しているという理解を拡張する新しいフレームワークを発表
バンディット問題を解くために、Thompson sampling法を用いる。
販売者は顧客を異なるセグメントに区分し、顧客に異なる価格を設定することで売上を最大化したい。その場合、顧客の幸福と販売者の幸福がどのように関係するかを調べた。
Building assistants that can continually watch the world, remember what they see, and reason over their accumu
Stochastic differential equations (SDEs) are widely used to model continuous-time dynamical systems, but graph
ベストアームのアイデンティファイメントについては、固定予算の限界があり、高い精度を獲得するのは困難です。
Decision support systems (DSS) increasingly run retention what-if analysis on synthetic customer populations,
この研究では、新しい特徴融合手法を提案した。この手法は、上からの特徴と下からの特徴の関係性を考慮することで、特徴を効率的に融合し、三次元データを2次元サムライグラフにコンパクトに表現する機能をもたらせる。
In multi-objective combinatorial optimization, unsupported non-dominated points typically outnumber supported
Parlays - joint contracts on the simultaneous resolution of several events - are among the most heavily traded
Crafa's algorithmic analysis of the Italian electoral law (the "Rosatellum") showed that the statutory text de
Ethereum's Glamsterdam upgrade introduces enshrined proposer-builder separation (ePBS), replacing relay-centri
Vision-language-action (VLA) models predict robot actions from visual observations and language instructions.
We introduce Self-Verified Reasoner (SVR-R1), a multi-turn RL framework that turns a model's own verification
UniPicは、オープンソースの最先端の画像編集モデルの実装です。
Identifying heterogeneous treatment effects under unobserved confounding is central in observational causal in
We consider the recovery of a pair of sparse vectors from a limited number of nonlinear observations of their
Concurrent game frames are a standard semantic framework for logics of strategic reasoning. Two notions of coa
この研究は、多くの現実世界のプロセスがディレクトグラフ(DAG)上で実装できることを証明しました。 DAG上の関数の部分観測、観測のノイズや不規則な測定値は、機能の再構成、不確実性の伝播、推定に大きな障壁となることがあり
We study the problem of multi-snapshot spike deconvolution, where the goal is to recover the locations of spar
Prophet inequalities have become a central tool for analyzing the performance of online algorithms. However, m
エキスパート間で信頼性の高い意思伝達を行うために設計されたフレームワーク。
Reinforcement learning from verifiable rewards (e.g. GRPO) is the engine behind today's reasoning models, yet
しきい値システムでは、任意のタスクを実行するには、$\Nstar = \kappa + \Delta$の公証書が必要です。この場合、$\Delta$が余分な公証書で、タスクの遅延は公証書が$\Nstar - \kappa
この論文では、大規模スパース多目標最適化の問題に取り組むために、新しく提唱された適応可能な初期値生成アルゴリズムを提案し、アルゴリズムの効率とパフォーマンスを評価する。
オンライン購入の最適化を目的とするストラテジックビーイングアージェントフレームワークを発表する。
Magic123は、画像を1枚入力し、画像と3Dデータ双方の情報を利用して高質の3Dオブジェクトを生成することができる。
Responsible vulnerability disclosure can secure the defender's head start by controlling when a vulnerability
ビデオ diffusioin trasformerは、ビデオの長さに依存しない推論能力を持っているが、この長さのエキサポレーションは実際には困難なものである。RIFLExという手法を開発し、ビデオ長さのエキサポレーション
マルチアジェント最適化を使用して、クラスター選択とモデル調整のためのMMAOクラスの実現を提案しました。
この研究では、個人的な価値が付与されたアイテムを公平に分配する問題を研究します。アイテムは個人の価値を付与することがあり、アイテムの分配が公平または公正ではない場合があります。この研究では、分配に公平性を考慮する方法を提
共作を促進するための進化ゲーム理論の研究。この研究では、複数の個人が協力することで共作を促進するためのゲーム理論的枠組みを開発する。
Microsoftにより開発されたオープンソースのシミュレータ、AirSimはリアルテンポでの自動運転車の動作をシミュレートすることができます。
How does an agent that can tell self from world come to be durably shaped by that distinction? Recent work sho
Mechanism design increasingly faces heterogeneous environments containing both traditional utility maximizers
We study prophet inequalities with discounted rewards, where i.i.d. base rewards are multiplicatively discount
Two-player games on graphs are a classical framework for analyzing strategic decision making. In turn-based ga
CoreNLPはJavaで開発されたNLPツールのセットであり、分割、文分割、名詞認識、パーシング、コorefence、感情分析などを行える。
We ask under what conditions an agent with a harm-minimizing policy can displace an approval-seeking (RLHF) ag
カウントアップし合うゲームでは、プレイヤーが行動を決定し、他のプレイヤーにも反映されるメカニズムが含まれます。ゲーム理論を用いて、プレイヤーがどのような戦略で行動するかを分析し、それを計算を含むモデルとして表現することで
Visionary: The World Model Carrier Built on WebGPU-Powered Gaussian Splatting Platform
この研究では、オンラインリソース分配のアルゴリズムを提案している。このアルゴリズムは、リソースの供給と要求のバランスを考慮しながら、効率的な分配を目指している。
この論文では、エージェントの評価を一連の開発の間で共進化させるための新しい方法を提案します。
この研究では、スペース的部分関数化されたニューラルネットワークを提案します。
Stochastic spiking neurons trade exact arithmetic for controlled randomness, lowering area and tolerating inpu
Self-organized criticality (SOC), a dynamical regime associated with maximal information processing, offers a
Hybrid neural networks (HNNs) that integrate artificial neural networks (ANNs) with brain-inspired neural netw
Misalignment can change how information moves from an AI agent to a human user. We model this as an informatio
Continual learning that is gradient-free, local, online, and append-only is attractive for edge and streaming
The success of advanced air mobility (AAM) operations is largely contingent on its effective integration with
NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) is a widely used neuroevolution algorithm for learning neural n
ネットワークダイナミクスシステムを使って時間系列予測を高速化し、ニューロモルフィックコンピューティングを活用した。
ワーブレートを利用
Rank-based selection in dynamic environments acts on order information that becomes stale while it is being us
Open-ended evolution (OEE) in artificial life is typically driven by uninterpretable, black-box neural-network