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arXiv:2610.37881v1 発表タイプ：新規 要旨：ディープフェイク検出モデルは全体的な精度は高いものの、人口統計上の各グループ間で性能に大きな偏りが見られ、一部のグループでは他のグループに比べて偽陽性率が著しく高くなるという問題があります。既存の公平性を考慮した手法は、モデルの出力を制限してグループ間の予測結果を均等化することによってこの問題に対処していますが、根本的な特徴レベルのバイアスには対処していません。その結果、モデルは依然として肌の質感など、人口統計的特性を操作されたコンテンツを検出するための間接的な手がかりとして利用してしまう可能性があります。この問題を解決するために、我々は交差的不変学習（IIL）というフレームワークを提案します。これは、単にモデルの出力を調整するだけでなく、特徴学習自体を改善するものです。IILでは、最も困難な人口統計的区分を特定することを繰り返し行い
arXiv:2610.38069v1 公開タイプ：新規 要旨：短時間フーリエ変換（STFT）は、長時間信号の短い時間窓に対するフーリエ変換を計算し、周波数が時間とともにどのように変化するかを特徴づける手法である。フーリエ変換アルゴリズム、特に高速フーリエ変換（FFT）アルゴリズムは、並列計算を活用するために十分に発展しているが、短時間フーリエ変換の並列アルゴリズムの性能に関する研究はまだ限られている。本研究では、FFTベースのアルゴリズムと準並列型のフィードフォワードアルゴリズムという二つの並列短時間フーリエ変換アルゴリズムを実装し、相互に比較・分析した。その結果、並行度が低い環境下では準並列型アルゴリズムの方が実行時間が短いものの、…
arXiv:2610.39981v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模な科学ワークフローは分散型HPCリソース上で実行されるため、科学データ製品がどのように生成され、なぜ類似のワークフロー実行でも非常に異なる結果が得られるのかを説明することは困難である。既存のシステムは通常、分散ワークフローの実行またはプロヴェナンス管理のいずれかに焦点を当てており、細粒度のプロヴェナンスを分散型科学データアーティファクトの固有の特性として扱うことはほとんどない。我々は、TRACEs（Traceable Runtime for Advanced Containerized Executions）を提案する。これは、生成されるすべてのデータアーティファクトにデータの系譜と実行コンテキストを直接埋め込む、分散型コンテナ化された科学ワークフロー向けのプロヴェナンスアーキテクチャである。プロヴェナンスをワークフロー編成から分離することで、TRACEsはアーティファクト中心のプロヴェナンスを一般化する
arXiv:2610.33001v1 発表タイプ：新規 要旨：学術的な改稿は、正当な執筆上の目的が衝突する場合、ガバナンス上の問題を生じさせる。執筆プロセスおよび社会科学の研究は、改稿が再帰的であり、文言には認識論的・学問分野固有の約束が伴うことを示している。これらの文献は重要な制約を特定しているものの、簡潔さや掲載媒体の形式、文体の多様性が証拠や主張の境界と対立する際に、どの目的を優先すべきかについては明確にしていない。本論文では、改稿を順序付けられた制約下での許容可能性の問題としてモデル化する。タスクに依存する不変量、文脈上の制約、そして変更可能な表現選択が許容可能な領域を定義し、証拠と判断を認可された主張の境界に結び付ける主張保持契約が設定される。さらに、四つのガバナンスに関する命題が具体化される。
