MLinfo | 機械学習・AI論文まとめ

コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション

ultralytics — Ultralytics YOLO 🚀

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。

用途: オブジェクト検出
難易度: Easy
コスト: Low

yolov5 — Ultralytics YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

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。

コンピュータビジョン物体検出検出

用途: 物体検出
難易度: Easy
コスト: Medium

コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション

supervision — We write your reusable computer vision tools. 💜

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。

用途: オリジナルコンピュータビジョンツール
難易度: Easy
コスト: High

コンピュータビジョン物体検出分類セグメンテーション画像

label-studio — Label Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format

データラベル化と注釈化を行うためのツールです。

用途: データラベル化ツール
難易度: Easy
コスト: Low

品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション分類検出画像

cvat — Computer Vision Annotation Tool (CVAT) is a leading platform for building high-quality visual datasets for vision AI. It offers open-source, cloud, and enterprise products, as well as labeling services, for image, video, and 3D annotation with AI-assisted labeling, quality assurance, team collaboration, analytics, and developer APIs.

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。

用途: データのラベル付けと管理
難易度: Easy
コスト: High

品質予測/異常検知機械学習教師あり学習分類検出画像

fiftyone — Refine high-quality datasets and visual AI models

FiftyOneは、データセットの精査とAIモデル可視化を支援するライブラリです。このライブラリは、データセットの品質を高め、AIモデルを可視化するのを支援するために使用できます。

用途: データセットの精査とAIモデル可視化
難易度: Easy
コスト: Low

FunASR — Industrial-grade speech recognition toolkit: 170x realtime, 50+ languages, speaker diarization, emotion detection, streaming, and OpenAI-compatible API.

電気生理信号から表現を学習し、脳コンピューターインターフェースの開発を支援する。

深層学習Transformer分類検出テキスト

用途: 電気生理信号から表現を学習する
難易度: Easy
コスト: Low

Difference-Aware Retrieval Policies for Imitation Learning

この研究では、拒否学習における検索

MLOpsモデルデプロイ異常検知画像

用途: 拒否学習における検索ポリシー
難易度: Hard
コスト: High

What the Eyes See, the LLMs Miss: Exploiting Human Perception for Adversarial Text Attacks

大規模言語モデル（LLM）を運用するコンテンツモデレーションシステムは、有害なオンラインコンテンツを防止するために重要な役割を果たします。しかし、これらのシステムの主な目標は単にトークナイズされたテキストを操作することに

自然言語処理大規模言語モデル分類検出画像

用途: 文書の分類
難易度: Hard
コスト: High

LargeMonitor: Monitoring Online Task-Free Continual Learning via Large Pretrained Models

オンライン学習の継続学習では、モデルは非駅性データストリームから知識を継続的に蓄積する必要があります。モデルのパラメータはトレーニング中に効果的に調整される必要がありますが、パラメータ効率的なプロンプトチューニングや

深層学習軽量化・量子化検出テキストマルチモーダル

用途: オンライン学習の継続学習
難易度: Hard
コスト: High

Now You (Still) See Me: Detecting Evasive Steganographic Payloads in LLMs

最近の研究では、線形プローブを使用して暗示された秘密を内部アクティブ化から回復し、ステラングラフィック侵入の検出を改善しました。しかし、ステラングラフィック侵入を検出し、内部アクティブ化を検知するには、ステラングラフィッ

用途: ステルタグラフィックの侵入検出
難易度: Hard
コスト: High

説明可能数学・理論解釈可能性 (XAI)分類検出画像

SAILS: Surrogate-based Analysis of Interactions via Local Effect Smooths

この研究では、Surrogate-based Analysis of Interactions via Local Effect Smooths (SAILS) と呼ばれる構造間の相互作用を検測し、機能的な相互作用を推定

用途: 構造間の機能的な相互作用の検出
難易度: Hard
コスト: Low

Benchmarking Empirical Privacy Protection for Adaptations of Large Language Models

この研究では、機械学習モデルをプライバシー保護のための適応化する際、プライバシー保護の実験的な効果を分析することに関与します。

深層学習軽量化・量子化異常検知テキスト

用途: プライバシー保護のベンチマーク
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列深層学習Transformer検出生成埋め込み

Multi-View Speech Representation Learning for Parkinson's Disease Detection Using Context-guided Cross-modal Attention

パーキンソン病（PD）の早期検出への取り組みとして、脳の損傷が発症前に生じる話術障害を分析するため、音声分析を用いてパーキンソン病の診断を提唱しています。

用途: パーキンソン病の早期検出
難易度: Hard
コスト: High

Counterfactual Reasoning for Fine-Grained Evidence Disentanglement in VideoQA

この論文では、VideoQA が過度に信憑性の

コンピュータビジョンマルチモーダル検出画像動画

用途: ビデオQA に対するカウンターファクタルの推論
難易度: Hard
コスト: High

深層学習グラフニューラルネット検出埋め込み教師なし

Alcmean's: Unsupervised community detection using local Laplacian, automatic detection of the number of centers

Alcmean's アルゴリズムは、複雑なネットワークの分析において基本的な問題であるコミュニティ検出に取り組んでいます。従来のアルゴリズムはマニュアルなパラメータ調整を必要としており、中心の選択も不正確です。この課題を

用途: コミュニティ検出問題
難易度: Hard
コスト: Low

品質予測/異常検知深層学習グラフニューラルネット分類検出異常検知

Beyond Convolution: Advancing Hypergraph Neural Networks with Hypergraph U-Nets

Convolutions have successfully transitioned from image processing to the complex realm of non-Euclidean higher

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

Structural Grid Descriptors Predict Within-Task Solver Success on ARC-AGI

We ask whether structural properties of intermediate grid states predict whether a symbolic ARC-AGI solver wil

自然言語処理RAG検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列品質予測/異常検知自然言語処理RAG検出異常検知時系列

PAI: Preserving Amplitude Information in Representation-Based Time-Series Anomaly Detection

時系列データの異常の検出におけるアンプリットードの保存は、パフォーマンスを向上させるために不可欠です。

用途: 時系列データの異常の検出におけるアンプリットードの保存
難易度: Easy
コスト: Low

Cheap Reward Hacking Detection

この論文では、Transformer を使用してタスク認識の弱さを検出し、検出精度を向上させる方法を提案する。

深層学習Transformer検出

用途: 弱いタスク認識の検出
難易度: Hard
コスト: High

Beyond Probabilistic Similarity: Structural, Temporal, and Causal Limitations of Retrieval-Augmented Generation in the Legal Domain

この論文では、法令上の異議申し立てを検出し、法令上の違反を最小限に抑える方法を提案する。

自然言語処理RAG検出生成テキスト

用途: 法令上の異議申し立ての検出
難易度: Hard
コスト: Low

品質予測/異常検知自然言語処理RAG検出セグメンテーション異常検知

Visual Prompting Meets Feature Reconstruction-Based Anomaly Detection with Dual-Teacher Supervision

Recent Anomaly Detection methods achieve perfect detection and segmentation scores on well-established dataset

用途: ア
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知コンピュータビジョン動画認識検出画像テキスト

ArtiFact: A Large-Scale Multi-Modal Cultural Heritage Dataset

LLMを用いた臨床研究論文の草案作成を支援するために、生成されたテキストを検証するためのアーキテクチャを設計。これにより、虚偽の citaion、数字の不正確な記録、およびガイドライン違反が防がれます。

用途: 医学論文執筆のサポート
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列深層学習Transformer分類検出テキスト

ATN3D: Density-Aware LiDAR-Radar Early 3D Object Detection Under Extreme Sparsity

自動運転車やインテリジェント輸送システムなどの自動化された車両の感知には3次元オブジェクト検出が必要です。道路での長距離検出は困難ですが、道路ではこの「長距離」に対する感知と決定の時間は約1-2秒です。2つの主な課題が現

用途: 車のデッキの長距離認識に対する3次元オブジェクト検出
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル検出生成テキスト

Deterministic Integrity Gates for LLM-Assisted Clinical Manuscript Preparation: An Auditable Biomedical Informatics Architecture

Objective. Large language models (LLMs) increasingly draft clinical research manuscripts, but their fluency ca

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

MI向き品質予測/異常検知コンピュータビジョンマルチモーダル分類検出画像

Context-Aware Deep Learning for Defect Classification in Atomic-Resolution STEM

マテリアルの非破壊検査を目的としたContext-Aware Deep Learningが提案され、エアロックの欠陥を検出する。

用途: マテリアルの非破壊検査
難易度: Hard
コスト: High

少数データ向き深層学習Transformer分類検出

Proposal Refinement for Few-Shot Object Detection

少ない例の問題のオブジェクト認識においては、オブジェクト認識の提案の精度を向上させることができる。

用途: オブジェクト認識における少ない例の問題に対する提案
難易度: Hard
コスト: High

Vision Language Model Helps Private Information De-Identification in Vision Data

ビジュアル言語モデル（VLM）は、プライバシー保護において有効性の高い能力をもつ。しかし、視覚データを扱う際のプライバシーリスクについては、それまでほとんど注目されていなかった。VLMを使用して、プライバシー保護を確保す

コンピュータビジョン物体検出分類検出画像

用途: ビジョン言語モデルを使用したビジュアルデータのプライバシー保護
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル異常検知テキスト

ComplexConstraints and Beyond: Expert Rubrics for RLVR

訓練データ以外の問題解決を検討したため、新しい評価方法であるexpert-curated rubric-based evaluationを提案。

用途: 訓練データ以外の問題解決
難易度: Hard
コスト: High

REFLECT: Intervention-Supported Error Attribution for Silent Failures in LLM Agent Traces

Large language model (LLM) agents now solve complex tasks through long plan-and-execution traces, yet the abil

自然言語処理大規模言語モデル分類検出テキスト

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

説明可能自然言語処理大規模言語モデル生成異常検知テキスト

A Multi-Agent System for IPMSM Design Optimization via an FEA-AI Hybrid Approach

Interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) design requires balancing conflicting objectives and multi

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

SpaceVLN: A Zero-Shot Vision-and-Language Navigation Agent with Online Spatial Cognitive Memory and Reasoning

Vision-and-Languageナビゲーションエージェントは、言語指示に従って環境を探索できる。Zero-shot Vision-and-Languageナビゲーションエージェントには、未知の環境における安全性と信

深層学習軽量化・量子化検出画像3D

用途: バイオインフォマティクスのための零-shot Vision-and-Languageナビゲーションエージェント
難易度: Hard
コスト: High

An Effective Router for Vision-Language Model Selection

Vision-language models (VLMs) with varying performance and resource requirements are widely deployed, making i

自然言語処理大規模言語モデル異常検知画像テキスト

用途: 異常検知
難易度: Hard
コスト: High

CARE: A Conformal Safety Layer for Medical Summarization

Large language models (LLMs) are increasingly used for medical summarization, but their outputs can omit medic

自然言語処理大規模言語モデル検出要約テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列品質予測/異常検知深層学習Transformer検出生成セグメンテーション

PolyBuild: An End-to-End Method for Polygonal Building Contour Extraction from High-Resolution Remote Sensing Images

Extracting building polygon contours from high-resolution remote sensing images is a fundamental task for vari

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Low

品質予測/異常検知自然言語処理ファインチューニング検出画像テキスト

Failure-Aware Refinement of Vision-Language Model for Lithography Defect Detection

Semiconductor lithography inspection requires reliable detection of small pattern defects such as bridge, burr

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

A multi-agent system for spine MRI report generation from multi-sequence imaging

Spinal pathology is a leading cause of pain and disability worldwide. Spine MRI is central to clinical evaluat

説明可能自然言語処理埋め込み・検索分類検出生成

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化検出生成テキスト

Gradient-Guided Reward Optimization for Inference-time Alignment

Ensuring the reliability of Large Language Models (LLMs) under distribution drift requires inference-time adap

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Detecting Differences Is Not Understanding Structure: Large Language Models Fail at Graph Isomorphism

この研究では、大きな言語モデルがグラフの同型性を推論できるかどうか調査し、小さなグラフでは同型性を認識できたものの、シードノードラベルを入れ替えてグラフ同型性を検証した結果、同型性が識別されなかった。

用途: グラフの同型性を推論する
難易度: Hard
コスト: High

少数データ向き説明可能深層学習軽量化・量子化検出画像テキスト

MAAM: Anchor-Preserving Compression and Contextual Calibration for Chinese Discriminatory Language Detection

Chinese discriminatory-language detection is challenging because harmful intent is often implicit and context-

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

CRANE: Knowledge Editing for Reasoning MLLMs

The emergence of reasoning multimodal large language models (MLLMs), which generate explicit chain-of-thought

自然言語処理大規模言語モデル異常検知画像テキスト

用途: 異常検知
難易度: Hard
コスト: High

End-to-End Optimization of Incoherent Imaging for Classification Under Detector-Limited Readout

End-to-end co-optimization of optical front-ends (e.g. metasurfaces) and neural network back-ends has been wid

コンピュータビジョンセグメンテーション分類検出

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

POTATR: A Lightweight Image-to-Graph Model for Page-Level Table Extraction

Large-scale document processing requires contextually aware table extraction (TE) that is both accurate and ef

深層学習Transformer検出画像テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

SemDINO: A DINOv3-Driven Network for Cross-Temporal Semantic Alignment in Change Detection

Semantic change detection (SCD) aims to simultaneously locate land-cover changes and identify semantic categor

センサ/時系列深層学習Transformer検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

GenEyePose: Patient-Free, Knowledge-Based Saccadic Eye Movement Modeling for Digital Neurophysiologic Biomarker Development

Eye movements, including saccades, are widely regarded as highly sensitive and objective biomarkers of neuroph

深層学習Transformer分類検出生成

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

Efficient Minimal Solvers for Relative Pose Estimation in Autonomous Driving Applications

With the advancement of visual sensing systems, computer vision is playing an increasingly important role in a

センサ/時系列深層学習軽量化・量子化検出生成画像

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

品質予測/異常検知深層学習正規化・最適化手法分類検出セグメンテーション

Adversarial Attack and Disturbance Detection by Hadamard-Coded Output Representations for Object Detection and Semantic Segmentation

Conventional one-hot encodings often yield poorly calibrated models, being overconfident under attack, and let

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

表形式向きCPUで試しやすい自然言語処理RAG分類検出異常検知

Securing Self-supervised Data Curation for Foundation Models Robustness

Self-supervised data curation provides a pathway to scaling and improving the generalization capabilities of m

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

ContextShift: A Controlled Benchmark for Context Dependence in Object Detection

Modern object detectors achieve strong performance on standard benchmarks, yet their robustness to contextual

コンピュータビジョン物体検出検出画像テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

説明可能深層学習Transformer分類検出画像

Leveraging Morphology for Historical Script Metrological Analysis

Advances in handwritten text recognition have enabled large-scale transcription of historical documents, but s

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

RT-SDGOD: Real-Time Single-Domain Generalized Object Detection

In real-world deployment under strict real-time constraints, weather and imaging variations induce significant

自然言語処理RAG検出埋め込み

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

ExDet: Open-Domain Open-Vocabulary Detection with Cross-modal Extrapolation and Rectification

Open-domain open-vocabulary detection (ODOVD) requires detectors to generalize to both novel categories and un

深層学習軽量化・量子化分類検出画像

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

Taming Perception Jitter: Uncertainty-Aware LiDAR Object Detection for Reliable Motion Classification

Reliable motion classification is critical for autonomous driving, as false dynamic predictions of static obje

深層学習軽量化・量子化分類検出3D

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知深層学習Transformer検出画像テキスト

Temporal-Aware Reasoning Optimization for Video Temporal Grounding

Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have achieved remarkable progress in video temporal grounding with r

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Semi-supervised Source Detection in Astronomical Images: New Benchmark and Strong Baseline

Source detection in modern observational astronomy is a cornerstone for localizing and identifying stellar sou

機械学習教師あり学習検出生成画像

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: Medium

Trajectory Optimization in Single and Dual-UAV Bearing-Only Target Localization

Bearing-only target localization is a fundamental problem in optical measurement and finds extensive applicati

自然言語処理RAG検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Low

深層学習Transformer検出3Dマルチモーダル

CAMF-Det: Closure-Aware Multimodal Fusion for LiDAR-Camera 3D Object Detection on UAV Platforms

Multimodal 3D object detection based on LiDAR and cameras has demonstrated excellent performance in ground-veh

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

DiffSight-Former: Modeling Structural Differences and Temporal Dynamics for Glaucoma Progression Prediction

Glaucoma is a leading cause of irreversible blindness worldwide, and early detection from fundus images is cri

深層学習Transformer検出画像

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Low

品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション検出異常検知3D

Illumination-Invariant Anomaly Detection for Sub-Canopy UAV Multispectral Point Clouds

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) multispectral point clouds (MPC) provide high-dimensional spatial-spectral data

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Edge-Constrained UAV Small-Object Detection with P2 Enhancement and Quantum-Inspired Lightweight Structure Search

Unmanned aerial vehicle (UAV) object detection requires compact detectors that retain small-object details und

深層学習軽量化・量子化検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

コンピュータビジョンセグメンテーション異常検知テキストマルチモーダル

Scaling by Diversified Experience for Vision-Language-Action Models

Vision-Language-Action models face significant challenges in real-world deployment due to the entanglement of

用途: 異常検知
難易度: Hard
コスト: High

When Vision Misleads, Let Location Speak: A Worldwide Image Geo-Localization Method via Location Attention Mechanism and Large Multimodal Models

Worldwide image geo-localization aims to determine the capture location of an image on a global scale. Existin

深層学習Transformer検出画像テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列コンピュータビジョンセグメンテーション検出3D

Safe Polytope-in-Polytope Motion Planning and Control with Control Barrier Functions

Autonomous mobile robots operating in tight environments require motion planning frameworks that account for t

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列深層学習軽量化・量子化検出画像テキスト

VGP-Nav: Metric-Aware Visual Geometric Perception for Robot Navigation

Reliable robotic navigation necessitates the seamless integration of accurate global localization and dense, m

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

表形式向きセンサ/時系列機械学習アンサンブル学習検出予測表形式

githubGitHubあり2026-06-08

autogluon — Fast and Accurate ML in 3 Lines of Code

マシンラーニングを簡単かつ正確に実行できるライブラリです。

用途: マシンラーニング実行
難易度: Easy
コスト: Low

CPUで試しやすい機械学習教師あり学習分類検出回帰

githubGitHubあり2026-06-08

pycaret — Open-source, low-code AutoML platform for Python. PyCaret 4.0: sklearn-native engine + React control plane.

pycaretは、Pythonによるオープンソースの低コストオートMLプラットフォームで、Reactコントロールプレーンを備えたsklearnネイティブエンジンを搭載しています。

用途: オートMLプラットフォーム
難易度: Easy
コスト: Low

CHROMA: Detecting AI-Generated Images through Inter-Channel Color-Space Correlations

The rapid adoption of diffusion and large-scale generative models has made it increasingly challenging to dist

深層学習CNN検出生成画像

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Knowledge Graphs and Reasoning LLMs for Finding Simple Yet Effective Transcriptomic Perturbation Predictors

Predicting the effect of an unseen gene knockout perturbation on transcriptomic gene expression remains a high

自然言語処理大規模言語モデル異常検知強化学習

用途: 異常検知
難易度: Hard
コスト: High

Active Flow Expansion for Out-of-Distribution Discovery: from Theory to Molecules

Standard flow and diffusion pre-training matches the distribution of available data (e.g., molecules), which o

自然言語処理RAG生成異常検知

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

TeamHerald@CHIPSAL 2026: Hate Speech Detection and Sentiment Analysis of Nepali Memes using Transformer-based Architectures and Ensemble Learning

The analysis of internet memes in the Nepali language is complicated by frequent code-mixing and a lack of est

深層学習Transformer分類検出画像

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

Speaker-Invariant Representation Learning for Spoofing Detection via Gradient Reversal and A Variational Information Bottleneck

Sophisticated generative speech technology can undermined the reliability of voice biometrics. While spoofing

表形式向き自然言語処理RAG分類検出生成

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

A Comparison of SSL-Based Feature Extractors and Back-End Classifiers for Spoofing Detection: A Multi-Corpus Training and Cross-Linguistic Analysis

Voice biometric systems face growing threats from spoofing attacks, yet the evaluation of detection models rem

深層学習CNN分類検出テキスト

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

説明可能センサ/時系列機械学習教師あり学習分類検出画像

A spectral audit framework reveals task-dependent aperiodic reliance across EEG and ECG deep learning

Deep learning on physiological time series is interpreted through domain-specific features -- oscillatory rhyt

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

表形式向き深層学習RNN / LSTM検出生成予測

Physics-Guided Dual Decoding and Spectral Supervision for Global 3D Hydrometeor Prediction

While global data-driven models excel at predicting continuous atmospheric variables, three-dimensional hydrom

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

A Switching Beamformer for Highly Non-Stationary Environments

Adaptive beamforming is a cornerstone of array signal processing, yet its performance often collapses in the f

強化学習マルチエージェント検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

Intelligent Character Recognition of Handwritten Forms with Deep Neural Networks

The automatic processing of handwritten forms remains a challenging task, wherein detection and subsequent cla

機械学習教師あり学習分類検出

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

表形式向き説明可能自然言語処理大規模言語モデル分類検出生成

Bridging Expert Knowledge and Automated Feature Engineering via Self-Evolution

In high-stakes settings such as brand compliance, clinical care, and content moderation, machine learning cann

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知強化学習方策勾配 (PPO / A3C)検出

AI-Augmented Closed-Loop Quality Engineering: A Reference Architecture for Continuous Software Quality Intelligence

The quality of software engineering is still under a challenge due to disjointed processes between requirement

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

Operationalizing Linguistic Methods through Prompt-Engineering Skills: An Automatic Chinese Web Neologism Detection Pipeline

We present a method for automatic Chinese web neologism detection that operationalizes traditional linguistic

自然言語処理大規模言語モデル分類検出生成

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

Analyzing the Correlation Between Hallucinations and Knowledge Conflicts in Large Language Models

Hallucinations -- factually incorrect or unverifiable outputs -- remain one of the most challenging limitation

説明可能自然言語処理大規模言語モデル検出テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Multilingual Fact-Checking at Scale: Fine-Tuned Compact Models vs LLMs

We present a multilingual fact-checking system deployed at Factiverse, designed for high-throughput and low-la

深層学習Transformer分類検出

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

Detection and Interpretability Analysis of Quotation Errors by Large Language Models

Purpose - Quotation error refers to the inconsistency between cited information and its original source. This

説明可能深層学習軽量化・量子化検出テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

説明可能深層学習Transformer異常検知テキスト

Explaining Black-Box Language Models: Learning to Optimize Linguistically-Structured Word Subsets

As deep language models (DLMs) are increasingly deployed in high-stakes domains such as healthcare, understand

用途: 異常検知
難易度: Hard
コスト: Medium

センサ/時系列深層学習Transformer分類検出生成

TRADE: Transducer-Augmented Decoder for Speech LLM

Speech Large Language Models (Speech LLMs) lack a principled mechanism for streaming inference: their label-sy

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

Vision-Language Work Zone Intelligence for Safety-Critical Speed Regulation of Mixed-Autonomy Vehicles in Dynamic Environments

Temporary work-zone speed limits are communicated through visually inconsistent signage and are often missing

コンピュータビジョン物体検出分類検出画像

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列品質予測/異常検知自然言語処理RAG検出回帰画像

Geometry-Aware Fisheye-LiDAR Fusion for Robust 3D Object Detection in Low-Overlap Setups

As autonomous systems expand from capital-intensive robotaxis to cost-sensitive logistics, sensor configuratio

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知自然言語処理RAG分類検出セグメンテーション

PairWise Image Finder: An Open-source Tool for Finding Visually Aligned Street-Level Image Pairs for Urban Perception Studies

Change detection and scene recognition techniques have been widely applied to Street View Imagery (SVI) to und

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

MB-Loc: Multi-planar Bird's-eye-view Localization in outdoor LiDAR scenes

Global LiDAR localization is a fundamental task for autonomous navigation systems. Recent methods perform Scen

センサ/時系列深層学習CNN検出回帰3D

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

コンピュータビジョンセグメンテーション検出画像教師なし

AUCp: Pseudo-AUC for Inference Model Selection with Unlabeled Validation Data in Abnormality Detection

Abnormality detection is a crucial yet challenging task in medical image analysis. Distinguishing abnormalitie

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Distortion-Aware PETR for BEV Object Detection with Mixed Pinhole-Fisheye Cameras

Fisheye cameras are widely deployed in autonomous driving perception suites for their low cost and full-covera

自然言語処理RAG検出画像3D

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

SSAFE: Simple and Strong AI-Generated Image Detection via Frozen Vision Encoders

The rapid advancement of generative models has blurred the boundary between synthetic and real imagery, creati

自然言語処理ファインチューニング分類検出生成

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列深層学習Transformer検出セグメンテーション異常検知

NGram-MoSE: Efficient Remote Sensing Super-Resolution via N-Gram Context and Mixture-of-Experts

Remote sensing applications for environmental monitoring and disaster management are frequently constrained by

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

CheXanatomy: Anatomy-Aware Vision-Language Modeling for Chest Radiographs

Vision-language models (VLMs) pretrained on large-scale image-text pairs demonstrate strong image-level unders

深層学習CNN検出生成セグメンテーション

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

自然言語処理ファインチューニング異常検知画像テキスト

Two Bridges, One Pathway: From VLMs to Generalizable VLAs with Embodied Trajectory-Coupled Data

Vision-language models (VLMs) are powerful general-purpose reasoners, yet converting them into robot control p

用途: 異常検知
難易度: Hard
コスト: High

ActProbe: Action-Space Probe for Early Failure Detection of Generative Robot Policies

Generative robot policies fail unpredictably at deployment: they hesitate at critical moments, drift off-task,

深層学習RNN / LSTM検出生成画像

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Low

表形式向き深層学習Transformer分類検出画像

githubGitHubあり2026-06-07

presidio — An open-source framework for detecting, redacting, masking, and anonymizing sensitive data (PII) across text, images, and structured data. Supports NLP, pattern matching, and customizable pipelines.

presidioは、テキスト、画像、構造化データを含む敏感データを検出、削除、マスク、アノニマイズするオープンソースフレームワークです。自然言語処理、パターンマッチング、カスタマイズ可能なパイプラインをサポートします。

用途: データのプライバシーを保護する
難易度: Easy
コスト: Low

Inference for High-Dimensional Sparse Spectral Precision Matrices

Gaussian graphical models in the spectral domain offer a principled approach for recovering conditional depend

センサ/時系列自然言語処理RAG検出時系列

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Low

When No Answer Is Correct: Diagnosing Absent Answer Detection for MLLMs in Video Understanding

Multimodal large language models (MLLMs) have made substantial advancements in video understanding, yet the re

自然言語処理大規模言語モデル検出生成テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

説明可能センサ/時系列深層学習グラフニューラルネット検出テキスト音声

Paediatric-HGNN: A Hybrid Heterogeneous Graph Neural Network for Detecting Disfluency in Children's Speech via Multiscale Acoustic Fusion

Automated stuttering detection (ASD) systems struggle with paediatric speech due to high acoustic variability

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

Constrained Paraphrase Consistency for LLM Hallucination Detection

Large language models (LLMs) can generate factually inconsistent claims, motivating accurate and scalable hall

深層学習Transformer検出生成テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Cross Paraphrastic Invariance Learning for Hallucination Detection

Large language models (LLMs) frequently generate hallucinations, which are unsupported by a source document. T

深層学習軽量化・量子化分類検出テキスト

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

What's the Point? Spatial Grammar & Index Resolution for Sign Language Processing

Sign language models are predominantly trained with gloss-sequence or text supervision, thereby under-modeling

センサ/時系列機械学習時系列分類検出テキスト

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

MC-PDD: Masked Corpus-Level Pretraining Data Detection for Black-Box Large Language Models

Pretraining is fundamental to the development of Large Language Models (LLMs), yet the opacity of pretraining

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Shared Latent Structures Enable Unified Backdoor Detection and Mitigation in LLMs

Backdoor attacks in large language models (LLMs) are often treated as isolated trigger-response failures, moti

深層学習軽量化・量子化分類検出テキスト

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

Self-Supervised Vision Transformers for CBCT-Based Detection of Temporomandibular Joint Osteoarthritis

Temporomandibular joint osteoarthritis (TMJ OA) is a prevalent degenerative condition whose osseous changes ar

深層学習Transformer分類検出生成

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

arxivGitHubあり2026-06-06

G2G: Exploiting Intra-Group Geometry for Inter-Group Pose Estimation

Recovering the relative 6-DoF pose between two image groups underlies cross-sequence relocalization and multi-

深層学習Transformer検出画像

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列深層学習Transformer検出セグメンテーション3D

SegmentAnyTreeV2: Scaling Transformer-Based Tree Instance Segmentation Across Sensors, Platforms, and Forests

We present SegmentAnyTreeV2, a sensor- and platform-agnostic framework for semantic and instance segmentation

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Empowering Feed-Forward Reconstruction Models with Metric Scale via Satellite Images

Feed-forward 3D reconstruction models have recently shown strong generalization across diverse scenes, yet mos

コンピュータビジョン3D・点群検出画像3D

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Trustworthy Visual Predicates for Robust Manipulation Understanding under Degradation

Manipulation understanding requires reliable relational evidence, such as contact, support, containment, motio

深層学習Transformer検出画像動画

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

深層学習Transformer検出セグメンテーションテキスト

OmniFaceRig: Fully Automatic Inner-Mouth-Aware Face Rigging Across Diverse 3D Character Topologies

Facial rigging - creating FACS-based blendshapes together with inner-mouth geometry (teeth, gums, and tongue)

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Uncertainty-Aware Intention Prediction for Human-to-Robot Assembly Teleoperation

In assisted teleoperation for human-robot collaboration, accurate intention prediction is critical for enablin

自然言語処理RAG分類検出セグメンテーション

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

MI向きセンサ/時系列強化学習方策勾配 (PPO / A3C)検出

Vision-Guided Dual-Arm Humanoid Robotic Disassembly of End-of-Life 18650 Lithium-ion Battery Packs

The growing volume of retired lithium-ion battery packs from electric vehicles and portable electronics calls

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

X-OP: Cross-Morphology Whole-Body Teleoperation via MPC Retargeting

Whole-body teleoperation is essential for scalable robot data collection in loco-manipulation tasks, yet exist

深層学習Transformer異常検知強化学習

用途: 異常検知
難易度: Hard
コスト: High

A Framework for Evaluating and Benchmarking Concept Drift Detection Methods

Data stream mining is fundamentally challenged by concept drift, where distributional changes can degrade mode

MLOpsモデルデプロイ検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

The Effect of Training Task Diversity on In-Context Learning through the Lens of Low-Dimensional Subspaces

The transformer's emergent ability to perform in-context learning (ICL) has sparked a wide range of studies de

深層学習Transformer異常検知テキスト

用途: 分析対象の範囲が広い分散学習を効率的に行える方法を開発する
難易度: Hard
コスト: High

Empirical Transfer Operators and Finite-Sample Change Detection for Noisy Expanding Interval Maps

We study finite-sample change detection for one-dimensional noisy dynamical systems using partition-based empi

コンピュータビジョンセグメンテーション検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

Strained Coherence: A Pre-Failure Signal in Coding Agent Execution Trajectories

LLM-based coding agents sometimes acknowledge a problem in their own reasoning and then proceed anyway. We cal

説明可能深層学習Transformer検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

DroneDAR: Long-Range Drone Distance Estimation Using Monocular Vision and Bounding-Box Features

Accurate distance estimation for small drones in long-range imagery is important for tracking and situational

深層学習Transformer検出回帰画像

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

Does Appearance Help? A Systematic Study of Image-Based Re-Identification in Online 3D Multi-Pedestrian Tracking

3D Multi-Object Tracking (MOT)では、人の動きを検出し続けるために、3D点群データから3D人体の姿勢姿勢を推測する必要があり、主に幾何学情報に依存しているが、これは状況によっては人を分別するの

深層学習Transformer検出画像テキスト

用途: 3D人間の追跡システムの外観の有用性
難易度: Hard
コスト: High

A Causal Probabilistic Framework for Perception-Informed Closed-Loop Simulation of Autonomous Driving

この論文では、自動運転安全性評価のための新しいフレームワークを提案した。CAusalProbabilisticFrameworkは、現実世界の感知能力を考慮したシミュレーションを用いて、安全性を評価することによって、安全

センサ/時系列数学・理論確率・統計検出

用途: 自動運転安全性評価のための新しいフレームワーク
難易度: Hard
コスト: Medium

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-05

SWE-Explore: Benchmarking How Coding Agents Explore Repositories

Repository-level coding benchmarks such as SWE-bench have driven a rapid surge in the capabilities of coding a

深層学習軽量化・量子化検出テキスト

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: Low

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-05

On the Geometry of On-Policy Distillation

On-policy distillation (OPD) is increasingly used to improve large language model reasoning, but its training

深層学習軽量化・量子化検出生成テキスト

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: High

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-05

Whisper Hallucination Detection and Mitigation via Hidden Representation Steering and Sparse AutoEncoders

Whisper, a widely adopted ASR model, is known to suffer from hallucinations - coherent transcriptions generate

自然言語処理ファインチューニング検出音声

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: Medium

MI向き深層学習Transformer検出テキスト

End-to-End Subgraph Detection with GraphDETR

グラフ内でパターンの検出を行うためのフレームワークであるGraphDETRを導入し、グラフ内のパターン検出を集合学習問題として視覚化した。GraphDETRは、DETRObjを元にグラフ内の対象グラフを表現する方法を開発

用途: グラフ内におけるパターンの検出
難易度: Hard
コスト: High

Symmetric Divergence and Normalized Similarity: A Unified Topological Framework for Representation Analysis

ペアのトポロジー的な距離に関する制約を満たすための統一的なトポロジーコーラムを開発しました。これにより、トポロジー的な距離の精度を向上でき、信頼できる結果として得られることができました。

深層学習CNN検出

用途: 頂点間のトポロジー的な距離
難易度: Hard
コスト: High

表形式向きCPUで試しやすい深層学習軽量化・量子化検出回帰

TinyML-Driven Cybersecurity for Autonomous Spacecraft: Latency-Accuracy Analysis for SPARTA RF and Cyber Threat Detection

この研究では、自律宇宙船のサイバーセキュリティ対策を実施しました。研究結果によると、TinyMLを用いたクラシカルなモデルは、SPARTA 攻撃モデルに対する対策が最も効果的であると報告されました。

用途: 自律宇宙船のサイバーセキュリティ対策
難易度: Hard
コスト: Medium

Emergent Language as an Approach to Conscious AI

The question of whether artificial systems can be conscious remains open, in part because existing approaches

強化学習マルチエージェント検出生成テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

Hub-Aware Hybrid Search: Accelerating the Locally Aligned Ant Technique

この仕事では、LAAT（Locally Aligned Ant Technique）を拡張し、ノイジーで高次元のデータを扱うために設計されたフィルタリングアルゴリズムであるHub-Aware Hybrid Searchが

深層学習Transformer検出3D

用途: マノールドデータからのフィラメントや流れの検出を加速させる
難易度: Hard
コスト: High

Flow-based Policy Adaptation without Policy Updates

この研究では、マルチタスクエクソスポkeletonコントロールのセーフティー保証を改善するための新しい方法を提案します。 Simulation-Trained Variable Impedance Framework は

深層学習軽量化・量子化異常検知

用途: マルチタスクエクソスポkeletonコントロールのセーフティー保証
難易度: Hard
コスト: High

Meridian: Metric-Semantic Primitive Matching for Cross-View Geo-Localization Beyond Urban Environments

この研究では、地位認識を改善するために、地位認識と位置推定を統合した Meridian を提案します。

自然言語処理RAG検出画像

用途: 地位認識の改善
難易度: Hard
コスト: High

Synthetic Data Generation and Vision-based Wrinkle and Keypoint Detection for Bimanual Cloth Manipulation

布物操作の学習システムを開発しました。このシステムは、人間が布物操作を学習できます。

品質予測/異常検知深層学習CNN検出生成画像

用途: 布物操作の学習
難易度: Hard
コスト: Medium

品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化検出セグメンテーション3D

RadiusFPS: Efficient Farthest Point Sampling on CPUs and GPUs via Spherical Voxel Pruning

ポイントサンプリングを高速化する方法を開発しました。この方法は、ポイントサンプリングを高速化できます。

用途: ポイントサンプリングを高速化
難易度: Hard
コスト: High

AffordanceVLA: A Vision-Language-Action Model Empowering Action Generation through Affordance-Aware Understanding

このリポジトリでは、画像認識モデルにアクション生成能力を付与することを目指したモデルを提案します。このモデルは、画像認識のための事前訓練モデルを用いて、複雑なアクションを生成することができます。

深層学習Transformer検出生成予測

用途: 画像認識とアクションの生成
難易度: Hard
コスト: High

コンピュータビジョンマルチモーダル異常検知テキスト動画

Towards a Data Flywheel for Embodied Intelligence in Logistics

Autonomous drivingでは、ロボットが視覚認識した情報に基づいて行動を決定する必要があるが、過去のデータで構築された空間モデルでは、ロボットの行動を予測することが困難であるため、空間モデルを構築することによ

用途: ロボットの行動予測に適した空間を構築
難易度: Hard
コスト: High

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-04

AsyncWebRL: Efficient Multi-Step RL for Visual Web Agents

Training vision-language web agents with multi-step RL is compute-intensive, with two dominant forms of ineffi

深層学習軽量化・量子化異常検知画像マルチモーダル

用途: 異常検知
難易度: Easy
コスト: High

Environment-Robust Representation Learning with Empirical Bayes

この論文では、複数環境で動作するモデルの構築に取り組み、環境がラテント変数の分布を変化させることを仮定しました。

数学・理論確率・統計検出埋め込み

用途: 複数環境で動作するモデルの構築
難易度: Hard
コスト: Low

表形式向きコンピュータビジョンセグメンテーション検出テキスト表形式

TabSODA: Tabular Diffusion based Imputation with Skip Pattern Detection and Ordinal Awareness

本論文では、欠損値がある表格型データの欠損補完に関して取り組み、欠損値がないセルと同様に動作するSkipパターン検出と順序性意識のあるdiffusionベースの欠損補完アルゴリズムを提案しました。

用途: 表格型データの欠損補完
難易度: Hard
コスト: High

Identifying Gems from Roman RAPIDly

この研究では、将来の天文台 Roman が取得するデータに対して、変換検出と変換エラー検出の自動パイプラインを提案している。変換検出は、特に天文台 Roman のデータでは重要な機能であり、天文現象を検出するために迅速な

機械学習教師あり学習分類検出画像

用途: 有望な天体に自動エラー検出と変換検出機能
難易度: Hard
コスト: High

コンピュータビジョンセグメンテーション検出生成テキスト

Global Sketch-Based Watermarking for Diffusion Language Models

Watermarking methods for language models have been studied extensively in the autoregressive setting, where to

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-06-02

TPA-AD: A Two-Stage Pseudo Anomaly-Guided Method for Bearing Time-Series Anomaly Detection

This paper proposes a two-stage pseudo anomaly-guided anomaly detection method (\textbf{T}wo-stage \textbf{P}s

センサ/時系列品質予測/異常検知自然言語処理ファインチューニング検出異常検知テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-02

Lean4Agent: Formal Modeling and Verification for Agent Workflow and Trajectory

Equipping Large Language Models (LLMs) to execute reliable multi-step workflows has become a central challenge

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: High

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-02

BraveGuard: From Open-World Threats to Safer Computer-Use Agents

Computer-use agents extend language models from text generation to sustained interaction with files, terminals

自然言語処理大規模言語モデル検出生成テキスト

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: High

センサ/時系列コンピュータビジョン動画認識検出時系列

Identifiable Markov Switching Models with Instantaneous Effects and Exponential Families

Temporal systems often exhibit non-stationary behaviour, such as seasonal climate variation or glucose fluctua

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

State-Coupled Volatility in Latent Dynamical Systems: Recovery Under Partial Observation

Latent state-space models are widely used to study partially observed dynamical systems, yet most formulations

強化学習マルチエージェント検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

A Game-Theoretic Decision Framework for Optimal Selection of Coordination Detection Methods in Multi-UAV Fleet Operations

Detecting coordination among unmanned aerial vehicle (UAV) fleets operating in shared airspace and identifying

条件最適化深層学習Transformer検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

A Unified Variational Design of Predictive Mirror Descent in Convex Games under Stochastic Feedback

Mirror descent provides a geometric framework for learning in games, but its last-iterate behavior can fail in

深層学習RNN / LSTM検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-01

The Road Ahead in Autonomous Driving: The KITScenes Multimodal Dataset

Existing autonomous driving datasets have enabled major progress, but fall short in sensor fidelity, map compl

センサ/時系列深層学習Transformer検出生成3D

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: High

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-01

LLM Anonymization Against Agentic Re-Identification

Agentic LLMs with web search change the threat model for text anonymization: weak contextual cues can become c

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: High

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-01

Where Do Deep-Research Agents Go Wrong? Span-Level Error Localization in Agent Trajectories

Deep-research agents solve tasks through long trajectories of search, tool use, evidence inspection, and answe

品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル検出生成

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: High

arxivPaper only2026-05-31

Distribution-free changepoint localization after sequential change detection

This paper introduces a distribution-free framework for constructing post-detection confidence sets for change

自然言語処理RAG検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-05-31

On the Evaluation of Spiking Neural Network Configurations for Network Intrusion Detection

Network intrusion detection is a core component of modern cybersecurity infrastructure, yet the deep learning

品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-05-31

Breaking the Cascade: Compact Nonlinear Optical Computing with Single-Layer Encoder-Decoder Co-Localization

We demonstrate that nonlinear computing can be achieved with a single linear diffractive surface under coheren

MI向き深層学習Transformer検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-30

Statistical Analysis of using the Shapley Value for Sensor Anomaly Localization with Accurate Classifiers

Recent publications have suggested using the Shap- ley value for sensor anomaly/attack localization. We study

説明可能センサ/時系列自然言語処理RAG分類検出

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

huggingfaceHugging Faceあり2026-05-29

Send a SCOUT First: Pre-hoc Reasoning for Adaptive Detector Allocation in Prompt-Injection Defense

Prompt-injection detectors are heterogeneous: each is strong on a different slice of attacks, and none is alwa

自然言語処理大規模言語モデル検出

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: High

huggingfaceHugging Faceあり2026-05-29

SpatialAct: Probing Spatial Reasoning-to-Action Capabilities of VLM Agents in 3D Scenes

Humans can effortlessly perceive spatial layouts, form cognitive representations, reason about spatial relatio

コンピュータビジョン3D・点群検出テキスト3D

用途: 検出
難易度: Easy
コスト: High

arxivPaper only2026-05-28

Deep Binarized Photonic Reservoir Computing for Ultrafast Multimedia Signal Processing

We present a deep photonic neural network architecture based on ultrafast binary optical modulation from a dig

センサ/時系列コンピュータビジョン動画認識分類検出画像

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-05-27

Learning to Assess the Reliability of Number-of-Runs Estimation in Stochastic Optimization

In large-scale benchmarking of stochastic optimization algorithms, the key challenge is no longer whether repe

コンピュータビジョンセグメンテーション分類検出

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-05-27

Benchmarking Inductive Biases for Multivariate Time-Series Anomaly Detection with a Robust Multi-View Channel-Graph Detector

We present a unified experiment, analysis, and benchmark study of multivariate time-series (MTS) anomaly detec

センサ/時系列品質予測/異常検知深層学習Transformer検出異常検知時系列

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-05-25

Proof of Useful Attestation: A Consensus Primitive for Attestation-Native Chains

Validators on generic Proof of Stake chains earn the same fees whether they handle attestation work correctly

深層学習Transformer検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-25

The Behavioral Credibility Trilemma: When Calibrated Autonomy Becomes Impossible

We prove that no reinforcement learning policy with confidence-gated autonomy can simultaneously achieve maxim

強化学習検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-05-23

insightface — State-of-the-art 2D and 3D Face Analysis Project

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。

コンピュータビジョン3D・点群分類検出3D

用途: 面量認証
難易度: Easy
コスト: High

arxivPaper only2026-05-21

Quantum Genetic Optimization for Negative Selection Algorithms in Anomaly Detection

この論文では、アノマリーディテクションにおける負の選択アルゴリズムを最適化するために、量子遺伝アルゴリズムを導入します。这により、検出器の生成効率を向上させることができ、精度も向上します。

品質予測/異常検知自然言語処理ファインチューニング検出生成異常検知

用途: アノマリーディテクションにおける負の選択アルゴリズムの最適化
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-21

Engineering Hybrid Physics-Informed Neural Networks for Next-Generation Electricity Systems: A State-of-the-Art Review

本論文では、機械学習と物理法則を組み合わせたPhysics-Informed Machine Learning (PIML)を電力システム予測に適用した。PIMLは、機械学習と物理法則を組み合わせて、高精度で正確な予測を

説明可能深層学習Transformer検出生成

用途: 電力システム予測
難易度: Hard
コスト: High

深層学習Transformer分類検出セグメンテーション

githubGitHubあり2026-05-21

pytorch-grad-cam — Advanced AI Explainability for computer vision. Support for CNNs, Vision Transformers, Classification, Object detection, Segmentation, Image similarity and more.

このライブラリは、コンピュータービジョンのための高度なAI解釈と可視化ソリューションです。このライブラリは、CNN、ビジョントランスフォーム、分類、物体検出、分割、画像類似度など、さまざまなコンピュータービジョンの

用途: AIの解釈と可視化ソリューション
難易度: Easy
コスト: Low

githubGitHubあり2026-05-21

notebooks — A collection of tutorials on state-of-the-art computer vision models and techniques. Explore everything from foundational architectures like ResNet to cutting-edge models like RF-DETR, YOLO11, SAM 3, and Qwen3-VL.

A collection of tutorials on state-of-the-art computer vision models and techniques. Explore everything from f

深層学習CNN分類検出セグメンテーション

用途: 分類
難易度: Easy
コスト: Low

arxivPaper only2026-05-19

Training Neural Networks with Optimal Double-Bayesian Learning

Backpropagation with gradient descent is a common optimization strategy employed by most neural network archit

コンピュータビジョンセグメンテーション分類検出

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-05-19

Multi-population Diversity-guided Genetic Algorithm for Feature Selection in Network Intrusion Detection

ネットワーク侵入検知システムの機能選択と改善を目的としたGeneticアルゴリズムを構築し、ネットワーク侵入検知の機能選択と改善を実現。

機械学習特徴量エンジニアリング検出

用途: ネットワーク侵入検知システムの機能選択と改善
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-19

Scalable, Energy-Efficient Optical-Neural Architecture for Multiplexed Deepfake Video Detection

The rapid proliferation of AI-generated visual media has created an urgent need for efficient, trustworthy dee

深層学習Transformer検出画像動画

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High