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2025 · 3,028 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。
- How Many Lines to Paint the City: Exact Edge-Cover in Temporal Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Not to Stitch Representations to Measure Similarity: Task Loss Matching Versus Direct Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- How to Re-enable PDE Loss for Physical Systems Modeling Under Partial Observation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hubness Change Point Detection
日本大学: 慶應義塾大学
- Human and AI Perceptual Differences in Image Classification Errors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hybrid Data-Free Knowledge Distillation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hybrid Decentralized Optimization: Leveraging Both First- and Zeroth-Order Optimizers for Faster Convergence
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hybrid Reasoning About Relative Position and Orientation of Objects and Navigating Agents Using Answer Set Programming
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hybrid-Driving: An Autonomous Driving Decision Framework Integrating Large Language Models, Knowledge Graphs and Driving Rules
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HybridReg: Robust 3D Point Cloud Registration with Hybrid Motions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HyperDefender: A Robust Framework for Hyperbolic GNNs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HyperMixer: Specializable Hypergraph Channel Mixing for Long-term Multivariate Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hyperbolic-Constraint Point Cloud Reconstruction from Single RGB-D Images
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hypergraph Attacks via Injecting Homogeneous Nodes into Elite Hyperedges
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hypergraph Learning for Unsupervised Graph Alignment via Optimal Transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hyperparametric Robust and Dynamic Influence Maximization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IAA: Inner-Adaptor Architecture Empowers Frozen Large Language Model with Multimodal Capabilities
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ICE-T: Interactions-aware Cross-column Contrastive Embedding for Heterogeneous Tabular Datasets
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ICM-Assistant: Instruction-tuning Multimodal Large Language Models for Rule-based Explainable Image Content Moderation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ID-GMLM: Intelligent Decision-Making with Integrated Graph Models and Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ID-Sculpt: ID-aware 3D Head Generation from Single In-the-wild Portrait Image
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IDseq: Decoupled and Sequentially Detecting and Grounding Multi-Modal Media Manipulation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IMAGDressing-v1: Customizable Virtual Dressing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IOP: An Idempotent-Like Optimization Method on the Pareto Front of Hypernetwork
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IPDN: Image-enhanced Prompt Decoding Network for 3D Referring Expression Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IPVTON: Image-based 3D Virtual Try-on with Image Prompt Adapter
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IRMamba: Pixel Difference Mamba with Layer Restoration for Infrared Small Target Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ISPDiffuser: Learning RAW-to-sRGB Mappings with Texture-Aware Diffusion Models and Histogram-Guided Color Consistency
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ISR-DPO: Aligning Large Multimodal Models for Videos by Iterative Self-Retrospective DPO
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ITP: Instance-Aware Test Pruning for Out-of-Distribution Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IWRN:A Robust Blind Watermarking Method for Artwork Image Copyright Protection Against Noise Attack
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifying Macro Conditional Independencies and Macro Total Effects in Summary Causal Graphs with Latent Confounding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifying Predictions That Influence the Future: Detecting Performative Concept Drift in Data Streams
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifying Query-Relevant Neurons in Large Language Models for Long-Form Texts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identity-Text Video Corpus Grounding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Image Conductor: Precision Control for Interactive Video Synthesis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Image Regeneration: Evaluating Text-to-Image Model via Generating Identical Image with Multimodal Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Image-to-video Adaptation with Outlier Modeling and Robust Self-learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ImagePiece: Content-aware Re-tokenization for Efficient Image Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Imagine: Image-Guided 3D Part Assembly with Structure Knowledge Graph
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Imitate Before Detect: Aligning Machine Stylistic Preference for Machine-Revised Text Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Imperceptible 3D Point Cloud Attacks on Lattice-based Barycentric Coordinates
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Implicit Location-Caption Alignment via Complementary Masking for Weakly-Supervised Dense Video Captioning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Implicit Relative Labeling-Importance Aware Multi-Label Metric Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Implicit Word Reordering with Knowledge Distillation for Cross-Lingual Dependency Parsing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Importance Weighting Can Help Large Language Models Self-Improve
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Approximation Algorithms for Clustered TSP and Subgroup Planning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Bounds for Online Facility Location with Predictions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Fixed-Parameter Bounds for Min-Sum-Radii and Diameters k-Clustering and Their Fair Variants
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Maximin Share Approximations for Chores by Bin Packing
日本大学: 九州大学
- Improved Rates of Differentially Private Nonconvex-Strongly-Concave Minimax Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improved Regret Bounds for Online Fair Division with Bandit Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Cancer Gene Prediction by Enhancing Common Information Between the PPI Network and Gene Functional Association
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Complex Reasoning over Knowledge Graph with Logic-Aware Curriculum Tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Cooperation in Language Games with Bayesian Inference and the Cognitive Hierarchy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Deep Learning Speed and Performance Through Synaptic Neural Balance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Factuality in Large Language Models via Decoding-Time Hallucinatory and Truthful Comparators
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Federated Domain Generalization Through Dynamical Weights Calculated from Data Influences on Global Model Update
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Generalization for AI-Synthesized Voice Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Generalization in Offline Reinforcement Learning via Latent Distribution Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Generalization of Deep Neural Networks by Optimum Shifting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Generalization of Universal Adversarial Perturbation via Dynamic Maximin Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Integrated Gradient-based Transferable Adversarial Examples by Refining the Integration Path
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Model Probability Calibration by Integration of Large Data Sources with Biased Labels
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Multimodal Social Media Popularity Prediction via Selective Retrieval Knowledge Augmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Natural Language Understanding for LLMs via Large-Scale Instruction Synthesis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Pareto Set Learning for Expensive Multi-objective Optimization via Stein Variational Hypernetworks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Private Random Forest Prediction Using Matrix Representation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Retrieval Augmented Language Model with Self-Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Transformer Based Line Segment Detection with Matched Predicting and Re-ranking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving the Lower Bound in Branch-and-Bound Algorithms for MaxSAT
日本大学: 関与なし（対象大学）
- In-Context Policy Adaptation via Cross-Domain Skill Diffusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- In-Dataset Trajectory Return Regularization for Offline Preference-based Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- In-context Prompt-augmented Micro-video Popularity Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- In-depth Analysis of Low-rank Matrix Factorisation in a Federated Setting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- In2NeCT: Inter-class and Intra-class Neural Collapse Tuning for Semantic Segmentation of Imbalanced Remote Sensing Images
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Inapproximability of Optimal Multi-Agent Pathfinding Problems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Incomplete Modality Disentangled Representation for Ophthalmic Disease Grading and Diagnosis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Incomplete Multi-View Multi-Label Classification via Diffusion-Guided Redundancy Removal
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Incomplete Multi-view Clustering via Diffusion Contrastive Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Incomplete and Unpaired Multi-View Graph Clustering with Cross-View Feature Fusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Increasing Revenue in Efficient Combinatorial Auctions by Learning to Generate Artificial Competition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Incremental Nyström-based Multiple Kernel Clustering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Individually Stable Dynamics in Coalition Formation over Graphs
日本大学: 東京大学
- Inductive Learning of Logical Theories with LLMs: A Expressivity-graded Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Infer Human’s Intentions Before Following Natural Language Instructions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Infer the Whole from a Glimpse of a Part: Keypoint-Based Knowledge Graph for Vehicle Re-Identification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Infinite-Canvas: Higher-Resolution Video Outpainting with Extensive Content Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Influence-Based Fair Selection for Sample-Discriminative Backdoor Attack
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Information-Theoretic Generative Clustering of Documents
日本大学: 早稲田大学
- Inheriting Generalized Learngene for Efficient Knowledge Transfer across Multiple Tasks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IniRetinex: Rethinking Retinex-type Low-Light Image Enhancer via Initialization Perspective
日本大学: 関与なし（対象大学）
- InpDiffusion: Image Inpainting Localization via Conditional Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- InstantSticker: Realistic Decal Blending via Disentangled Object Reconstruction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Instruct Where the Model Fails: Generative Data Augmentation via Guided Self-contrastive Fine-tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- InstructAvatar: Text-Guided Emotion and Motion Control for Avatar Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- InstructOCR: Instruction Boosting Scene Text Spotting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Instruction-Augmented Long-Horizon Planning: Embedding Grounding Mechanisms in Embodied Mobile Manipulation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Instruction-guided Multi-Granularity Segmentation and Captioning with Large Multimodal Model
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Int*-Match: Balancing Intra-Class Compactness and Inter-Class Discrepancy for Semi-Supervised Speaker Recognition
日本大学: 関与なし（対象大学）