Rise-Editing: 回転不変ニューラルポイントフィールドとインタラクティブセグメンテーションによる細かい編集

Rise-Editing: 回転不変ニューラルポイントフィールドとインタラクティブセグメンテーションによる細かい編集

回転不変ニューラルポイントフィールドに基づく効率的な細粒度3Dシーン編集研究 学術的背景 コンピュータビジョンとグラフィックスの分野において、多視点画像から現実のシーンをモデル化し、新たな視点をレンダリングすることは中心的な課題です。ニューラルラジアンスフィールド(Neural Radiance Fields, NeRF)は近年、高品質な新視点合成結果を生成する点で大きな可能性を示しており、メッシュやボクセルなどの従来の明示的な3D表現手法に取って代わる可能性があるとされています。しかし、NeRFはレンダリング品質において優れているものの、シーン編集能力には依然として限界があります。既存の編集可能なNeRF手法は、効率性と細粒度編集能力において明らかな不足があり、これがNeRFの創造的編集や...

サブスペース強化ハイパーグラフニューラルネットワークを用いた不安障害の識別とバイオマーカー検出

サブスペース強化ハイパーグラフニューラルネットワークを用いた不安障害の識別とバイオマーカー検出

サブスペース強化ハイパーグラフニューラルネットワークを用いた不安障害の識別とバイオマーカー検出研究 学術的背景 不安障害(Anxiety Disorders, ADs)は世界的に一般的なメンタルヘルスの問題であり、約7.3%の人口に影響を及ぼしています。不安障害の患者は通常、過度の恐怖、心配、および関連する行動異常を示し、これらの症状は患者の社会的機能と生活の質に深刻な影響を与え、家族や社会に大きな負担をかけます。不安障害は、全般性不安障害(Generalized Anxiety Disorder, GAD)、社交不安障害(Social Anxiety Disorder, SAD)、パニック障害(Panic Disorder, PD)、特定の恐怖症(Specific Phobia, SP)な...

スケーリング攻撃と確率的センサー故障を伴うスイッチドファジーシステムのための安全な有限時間フィルタリング

切り替えファジィシステムに対するセキュア有限時間フィルタ設計研究 学術的背景 現代の制御システムにおいて、切り替えシステム(switched systems)とファジィシステム(fuzzy systems)は、複雑な非線形動的問題を扱う際の有効性から広く注目を集めています。しかし、ネットワーク化システムの普及に伴い、システムはセンサー故障やネットワーク攻撃(スケーリング攻撃、scaling attacks)の脅威に直面しています。センサー故障はシステムの性能低下を引き起こす可能性があり、スケーリング攻撃は伝送データの比率を変更することでシステムの安定性を損ないます。そのため、センサー故障とネットワーク攻撃の両方に対応できる強力なフィルタの設計が重要な研究課題となっています。 本論文は、離散時...

圧電ロボットマニピュレータにおける非線形変位制御と力推定

学術的背景 工学や材料科学の分野において、ロボットマニピュレータの変位と力を正確に制御することは、特に非線形粘弾性変形を示す物体の力学特性を研究する上で重要です。例えば、繊維、航空宇宙、医療、エネルギー生産などの分野では、テキスタイルの力学特性が設計や性能に重要な影響を与えます。従来の引張/圧縮機械は通常、変形速度を制御することで力を測定しますが、この方法では物体の弾性限界、塑性変形、破断点などの重要な変形点を直接観察することができません。この制限を克服するため、近年ではロボットシステムが位置/変形制御による物体の特性評価に使用されています。しかし、微小な力と変形を扱う場合、産業用ロボットには限界があり、高分解能と高帯域幅を備えた圧電ロボットマニピュレータが理想的な選択肢となっています。ただ...

センサー故障に対する制約付き非駆動非線形システムの階層的非特異ターミナルスライディングモード制御

背景紹介 現代のエンジニアリング実践において、アンダーアクチュエートシステム(under-actuated systems)は、構造がシンプルでエネルギー消費が低く、柔軟性が高いという特徴から、クレーン、車輪型倒立振子、蛇型ロボットなどの分野で広く利用されています。しかし、アンダーアクチュエートシステムでは、制御入力の数がシステムの自由度(degrees of freedom, DOF)よりも少ないため、コントローラの設計と安定性解析に大きな課題が生じます。これまでにフィードバック線形化制御、適応制御、ロバスト制御などの多くの制御戦略が提案されていますが、これらの方法は実際の応用において複雑さが高く、モデルの精度に依存するなどの問題を抱えています。さらに、センサーの故障により部分的な状態情報...

ネットワークシステムの固定時間観測と制御:分散型イベントベースの飽和適応法

学術的背景 複雑ネットワーク(Complex Networks, CNs)は、社会学、工学、自然科学などの分野で重要な役割を果たしており、電力分配、交通调度、多エージェント協力などのシナリオで広く利用されています。しかし、通信パケットロス、センサーノイズ、環境の不確実性などの要因により、ネットワーク内のリーダー(leader)や個々のノードの正確な状態情報を取得することは困難な課題となっています。特に分散システムにおいて、ノードがどのように効果的に状態を同期させてコンセンサス(consensus)を達成するかが重要な問題です。従来の観測と制御方法は、連続サンプリングと計算に依存することが多く、これにより通信コストが増加し、ネットワークインフラに負担がかかります。これらの問題を解決するために、...