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2026-10-26

arXiv cs.DC12:00

バースト性の高いHPCワークロードに対する公平なスケジューリングを、階層的アルゴリズムによって実現するバウンディングキュー

arXiv:2610.32027v1 発表タイプ：新規要旨：HPCクラスターは多くのプロジェクト間で共有されており、各プロジェクトにはノード時間の割り当てが与えられていますが、その公平性を確保することはますます難しくなっています。ファウンデーションモデルによるワークフローや自動化パイプラインの登場により、ジョブの提出はバースト的かつ一部の利用者に集中するようになり、少数の頻繁な利用者が引き起こすキュー待ちを、他の利用者はその長さを知ることなく受け入れざるを得なくなっています。既存のスケジューラーは、過去の使用状況を無視したり、キュー先頭のジョブのみを優先保護したり、実行中のジョブはプリエンプト可能であると仮定したりしています。そこで私たちは、HyDRAを提案します。これはハイブリッドな締め切りとランキング意識型のスケジューラーであり、すべてのユーザー間の公平性を保ちつつ、各ジョブのキュー待ち時間を制限します。HyDRAは、ジョブのサイズや所属プロジェクトの優先度に基づいて、到着時に各ジョブに締め切りを設定します。

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arXiv cs.AI12:00

トレードオフ意識型テリトリーデザイン：企業向け顧客–セラー割り当てのための多目的意思決定システム

arXiv:2610.31701v1 発表タイプ：新規要旨：企業顧客の購買体験は、製品体験やマーケティングだけでなく、繰り返し行われるリソース配分の意思決定によっても形成されます。B2Bの市場参入（GTM）組織においては、テリトリーデザインが、どのアカウントにセラーのカバレッジを提供するか、どのセラー–アカウント関係を維持するか、そして限られたフィールドキャパシティをどのように配分するかを決定します。しかし、このプロセスは多くの場合手作業で行われるため、機会の比較や価値の継続性の評価、さらには成長・バランス・キャパシティ・実現可能性といった要素間のトレードオフの検討が困難です。本稿では、企業向けGTM計画におけるトレードオフ意識型の顧客–セラー割り当てを支援する運用意思決定システムを提案します。本システムは、予測信号を統合してスコアリングを行う多次元アカウント価値層を含む三つの主要コンポーネントを組み合わせています。

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arXiv cs.AI12:00

英語および中国語における上から目線で軽蔑的な言語の検出

arXiv:2610.31808v1 発表タイプ：新規要旨：上から目線で軽蔑的な言語（PCL）は、脆弱なグループを貶めたり哀れみを抱かせたりする有害な言語の一形態であり、社会的負の固定観念を強化します。しかし、露骨なヘイトスピーチとは異なり、人間の審判にとっても検出が難しい場合が多いです。本論文では、PCLを自動的に検出するシステムを提案しています。第一のアプローチでは静的単語埋め込みと畳み込みニューラルネットワークを用いた分類手法を採用し、第二のアプローチではPCLタスク向けに微調整された事前学習済みBERT埋め込みを使用しました。結果として、第二のアプローチの方が大幅に優れており、開発セットにおいてF1スコア0.528を達成しました。

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