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arXiv cs.CVは2026年6月15日(現地時間)、ハイパースペクトル画像（HSI）を用いた作物畑分析のための新しいフレームワーク「BiSpectral Mamba-based framework」に関する論文を公開した。このフレームワークは、多尺度畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による特徴抽出、スペクトルアテンション、双方向状態空間モデリング、量子着想型学習を統合している。UAVHSI-Cropデータセットでの評価において、84.83%の全体精度を達成したと報告されている。
セバスチャン・ラシュカ氏は6月6日(現地時間)、2026年1月から5月に発表された大規模言語モデル（LLM）関連の注目論文を厳選したリスト『LLM Research Papers: The 2026 List (January to May)』を公開した。これはラシュカ氏自身が今後の記事やプロジェクトで参照するためにブックマークした論文で構成され、推論モデル、強化学習、効率的な推論に重点が置かれている。さらに、エージェントシステム、ツール利用、長文脈処理、拡散言語モデル、実用的な提供インフラに関する論文も多数含まれる。
arXiv cs.LGは2026年5月23日(現地時間)、「Graph Mamba Survival Analysis Based on Topology-Aware ordering」と題する論文を公開した。計算病理学の分野で、Whole Slide Images (WSIs) 生存分析における患者の予後評価を阻む技術的課題に対応するため、本論文は新しいGraph Mamba生存分析フレームワーク「TopoMamSurv」を提案。これは、トポロジー認識順序付け（Topology-Aware ordering, TAO）の採用により、既存手法の限界を克服することを目指す。