Conferences · eligible papers
IJCAI
2021–2025 確定版
2025 · 1,014 papers
このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。
- EAVIT: Efficient and Accurate Human Value Identification From Text Data via LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ECC-SNN: Cost-Effective Edge-Cloud Collaboration for Spiking Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EDGE: Efficient Data Selection for LLM Agents via Guideline Effectiveness
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EDyGS: Event Enhanced Dynamic 3D Radiance Fields from Blurry Monocular Video
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EF1 and EFX Orientations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EFX Feasible Scheduling for Time-dependent Resources
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EFormer: An Effective Edge-based Transformer for Vehicle Routing Problems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ESBN: Estimation Shift of Batch Normalization for Source-free Universal Domain Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EVICheck: Evidence-Driven Independent Reasoning and Combined Verification Method for Fact-Checking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EchoGPT: An Interactive Cardiac Function Assessment Model for Echocardiogram Videos
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Algorithms for Electing Successive Committees
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Constraint-based Window Causal Graph Discovery in Time Series with Multiple Time Lags
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Counterexample-Guided Fairness Verification and Repair of Neural Networks Using Satisfiability Modulo Convex Programming
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Differentiable Approximation of Generalized Low-rank Regularization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Diversity-based Experience Replay for Deep Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Dynamic Ensembling for Multiple LLM Experts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Dynamic Graphs Learning with Refined Batch Parallel Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Hi-Fi Style Transfer via Statistical Attention and Modulation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Inter-Operator Scheduling for Concurrent Recommendation Model Inference on GPU
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Multi-view Clustering via Reinforcement Contrastive Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Quantum Approximate kNN Algorithm via Granular-Ball Computing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Visual Representation Learning with Heat Conduction Equation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient and Rigorous Model-Agnostic Explanations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EfficientPIE: Real-Time Prediction on Pedestrian Crossing Intention with Sole Observation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Egocentric Object-Interaction Anticipation with Retentive and Predictive Learning
日本大学: 東京大学
- ElaD-Net: An Elastic Semantic Decoupling Network for Lesion Segmentation in Breast Ultrasound Images
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Electron Density-enhanced Molecular Geometry Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Empowering Multimodal Road Traffic Profiling with Vision Language Models and Frequency Spectrum Fusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Empowering Vision Transformers with Multi-Scale Causal Intervention for Long-Tailed Image Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Endogenous Recovery via Within-modality Prototypes for Incomplete Multimodal Hashing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Endowing Interpretability for Neural Cognitive Diagnosis by Efficient Kolmogorov-Arnold Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EnergyCompress: A General Case Base Learning Strategy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhanced Graph Similarity Learning via Adaptive Multi-scale Feature Fusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhanced Unsupervised Discriminant Dimensionality Reduction for Nonlinear Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Chemical Reaction and Retrosynthesis Prediction with Large Language Model and Dual-task Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Counterfactual Estimation: A Focus on Temporal Treatments
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Long-Tail Bundle Recommendations Utilizing Composition Pattern Modeling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Mixture of Experts with Independent and Collaborative Learning for Long-Tail Visual Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Multimodal Model Robustness Under Missing Modalities via Memory-Driven Prompt Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Multimodal Protein Function Prediction Through Dual-Branch Dynamic Selection with Reconstructive Pre-Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Nighttime Semantic Segmentation with Visual-Linguistic Priors and Wavelet Transform
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Sampling Protocol for Point Cloud Classification Against Corruptions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Semantic Clarity: Discriminative and Fine-grained Information Mining for Remote Sensing Image-Text Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Table Recognition with Vision LLMs: A Benchmark and Neighbor-Guided Toolchain Reasoner
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Transferability of Audio Adversarial Example for Both Frequency- and Time-domain
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing User-Oriented Proactivity in Open-Domain Dialogues with Critic Guidance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing the Performance of Global Model by Improving the Adaptability of Local Models in Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Equitable Mechanism Design for Facility Location
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Escaping Saddle Point Efficiently in Minimax and Bilevel Optimizations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Evaluating and Mitigating Linguistic Discrimination in Large Language Models: Perspectives on Safety Equity and Knowledge Equity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Evolutionary Algorithms Are Significantly More Robust to Noise When They Ignore It
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Evolvable Conditional Diffusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exact Algorithms with New Upper Bounds for the Maximum k-plex Problem
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ExpTalk: Diverse Emotional Expression via Adaptive Disentanglement and Refined Alignment for Speech-Driven 3D Facial Animation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Expanding the Category of Classifiers with LLM Supervision
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ExpertDiff: Head-less Model Reprogramming with Diffusion Classifiers for Out-of-Distribution Generalization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Explainable Graph Neural Networks via Structural Externalities
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Explainable Graph Representation Learning via Graph Pattern Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Explaining Black-box Model Predictions via Two-level Nested Feature Attributions with Consistency Property
日本大学: 千葉工業大学
- Exploiting Label Skewness for Spiking Neural Networks in Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploiting Position Information in Convolutional Kernels for Structural Re-parameterization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploiting Self-Refining Normal Graph Structures for Robust Defense against Unsupervised Adversarial Attacks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploiting Text Semantics for Few and Zero Shot Node Classification on Text-attributed Graph
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring Efficient and Effective Sequence Learning for Visual Object Tracking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring Semantic Masked Autoencoder for Self-supervised Point Cloud Understanding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring Transferable Homogenous Groups for Compositional Zero-Shot Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring the Frontiers of Animation Video Generation in the Sora Era: Method, Dataset and Benchmark
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring the Over-smoothing Problem of Graph Neural Networks for Graph Classification: An Entropy-based Viewpoint
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring the Trade-Offs: Quantization Methods, Task Difficulty, and Model Size in Large Language Models From Edge to Giant
日本大学: 関与なし（対象大学）
- External Memory Matters: Generalizable Object-Action Memory for Retrieval-Augmented Long-Term Video Understanding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EyeSeg: An Uncertainty-Aware Eye Segmentation Framework for AR/VR
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FADE: Towards Fairness-aware Data Generation for Domain Generalization via Classifier-Guided Score-based Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FAST: A Lightweight Mechanism Unleashing Arbitrary Client Participation in Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FBQuant: FeedBack Quantization for Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FCKT: Fine-Grained Cross-Task Knowledge Transfer with Semantic Contrastive Learning for Targeted Sentiment Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FGeo-HyperGNet: Geometric Problem Solving Integrating FormalGeo Symbolic System and Hypergraph Neural Network
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FS-KEN: Few-shot Knowledge Graph Reasoning by Adversarial Negative Enhancing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Facets in Argumentation: A Formal Approach to Argument Significance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fair Incomplete Multi-View Clustering via Distribution Alignment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fair Submodular Maximization over a Knapsack Constraint
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FairSMOE: Mitigating Multi-Attribute Fairness Problem with Sparse Mixture-of-Experts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Explanations via Policy Gradient-Optimized Explainer
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Guaranteed Tensor Recovery with Adaptive Tensor Nuclear Norm
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Second-Order Online Kernel Learning Through Incremental Matrix Sketching and Decomposition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Stronger Lower Bounds for Planar Euclidean Shortest Paths
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fault Diagnosis in REDNet Model Space
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Featured Argumentation Framework: Semantics and Complexity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedAPA: Server-side Gradient-Based Adaptive Personalized Aggregation for Federated Learning on Heterogeneous Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedBG: Proactively Mitigating Bias in Cross-Domain Graph Federated Learning Using Background Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedCCH: Automatic Personalized Graph Federated Learning for Inter-Client and Intra-Client Heterogeneity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedCM: Client Clustering and Migration in Federated Learning via Gradient Path Similarity and Update Direction Deviation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedCPD:Personalized Federated Learning with Prototype-Enhanced Representation and Memory Distillation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedDLAD: A Federated Learning Dual-Layer Anomaly Detection Framework for Enhancing Resilience Against Backdoor Attacks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedHAN: A Cache-Based Semi-Asynchronous Federated Learning Framework Defending Against Poisoning Attacks in Heterogeneous Clients
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedSaaS: Class-Consistency Federated Semantic Segmentation via Global Prototype Supervision and Local Adversarial Harmonization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Deconfounding and Debiasing Learning for Out-of-Distribution Generalization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Domain Generalization with Decision Insight Matrix
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Multi-view Graph Clustering with Incomplete Attribute Imputation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Stochastic Bilevel Optimization with Fully First-Order Gradients
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feint and Attack: Jailbreaking and Protecting LLMs via Attention Distribution Modeling
日本大学: 関与なし（対象大学）