The XML-based GNDS has been emerging as the state-of-art format for nuclear data. However, the XML file format has complicated structures, and the encoding and decoding of which bring a handful of computing burdens. In this work, the so-called GNDS-

format is proposed using instead of XML as a variant data format to the coming GNDS 2.0 standard. With reduced data structural complexity, the data structure of this new format matches naturally with the syntax of most programming languages. Without providing users vendor APIs, the data infrastructure is thinned and entitles users to a nonintrusive integration of data access programming modules, while not sacrificing user experience. Moreover, compared to existing schema for the GNDS data in the XML format, a new schema is proposed for direct validation of data in the GNDS- format. As an initial attempt, a set of minimal schema has been demonstrated, which is enough for the description of the neutron reaction data of 364 (out of 372) materials from BROND 3.1, 272 materials from the CENDL 3.2, 557 materials from the ENDF/B-VIII.0, 550 (out of 562) materials from JEFF 3.3, 406 materials from JENDL 4.0, 795 materials from JENDL 5.0, and 628 (out of 2,813) materials from TENDL 2021. The set of new schema, converted data files in GNDS- and example data accessing codes are opensourced for community feedback. A resonance cross section reconstruction code is in-house developed and verified again Fudge to demonstrate the application of the GNDS- format in nuclear data processing.

Open-source repository: jihulab.com/newcomputelab/gndsjson

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新しい地図データをウェブ地図で迅速に利用する方法としてドラッグ＆ドロップマップ（略称：DDマップ）仕様を考案し，その試験実装を示した．DDマップでは，HTML5のドラッグ&ドロップAPI（Application Programming Interface）を用いてウェブサイト間で地図レイヤーデータの授受を行う．授受されるデータの形式は

（JavaScript Object Notation）テキスト，ファイルまたはファイルへのリンクのいずれかである．DDマップを利用することにより簡単で直観的な地図表示を行うことができ，新しい地図データの迅速な活用が支援され，自由な発想で地図レイヤーデータセットを提案できるDDマップアイコン提供者という役割が創出される．

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　近年，多くのサービスやアプリケーションにおいて，それらの機能を外部から利用する際にWeb APIが用いられている．Web APIは汎用的なHTTPプロトコルによってリクエストした結果を

などの処理しやすい形のレスポンスデータとして返すことにより，柔軟なデータ処理を可能としている．この仕組みは電子カルテからのデータの取得においても有用であり，HL7 FHIRやopenEHRなどの標準規格においてもデータの送受信のインターフェースとして採用されている．しかし，当院の電子カルテシステム上ではこれらの標準規格のAPIを利用できる状況になく，また比較的単純なシステム連携を行う上ではこれらの標準規格の仕様は過大であり，個々の医療機関が独自に実装するのは現実的ではない．

　そこで，今回われわれは当院の電子カルテからデータを取得するためのシンプルな構成のWeb APIの構築を試みた．その結果，Webサーバ上にAPIを構築することで，電子カルテシステム本体には改修を加えることなく電子カルテのデータを汎用的なHTTPリクエストで取得することが可能となり，また実証実験ではいくつかのWebアプリケーションと連携し実運用で利用することができた．Web APIはデータ交換のインターフェースとして非常に有用であり，今後の電子カルテには標準規格のWeb APIの実装とともに，ユーザの裁量でWeb APIで取得するデータを指定できる機能の提供が望まれる．

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Ubiquitous computing is an important technology in medicine that is predicted to support doctors anywhere and anytime. To help achieve it, this paper develops the Interactive Segmentation and Visualization System for Medical images on Mobile devices (ISVS_M²), which originally was designed to work on workstations, but also works on a wide range of mobile devices via a mobile client-server platform. The developed ISVS_M² basically consists of three modules: asegmentation module that is implemented on a server; commutation modules on both the server and mobile device; and interactive and visualization modules on the mobile device that not only give visualization of internal information of an organ model, but also interactively refine organ segmentation according to user experience. With interaction via a computer graphic interface on the mobile device, and communication via the mobile client-server platform, ISVS_M² offers users a novel and efficient approach to computer-aided medicine.

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The emergence of Web 2.0 technologies such as Ajax and Mashup has revealed the weakness of the same-origin policy[1], the current de facto standard for the Web browser security model. We propose a new browser security model to allow fine-grained access control in the client-side Web applications for secure mashup and user-generated contents. We propose a browser security model that is based on information-flow-based access control (IBAC) to overcome the dynamic nature of the client-side Web applications and to accurately determine the privilege of scripts in the event-driven programming model.

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大規模言語モデル(LLM)による文章生成では、

やプログラミング言語など特定の構造に沿った出力の有用性が注目されている。そこで、指定した文法に必ず従うようにLLMの出力トークンをコントロールする手法がいくつか提案されているが、実用上で必須となる出力トークン数の制限を考慮していないため、生成が途中で打ち切られ文法的に正しくない結果になることがあった。我々は、LL(1)文法の解析器を活用することで、最大出力トークン数を考慮した文法的に正しい文章生成を実現し、最大トークン数に厳しい制約を課した生成ベンチマークで既存手法と比べて正解率を約20ポイント向上させ、さらにほぼ全てのケースで文法に追従させられることを確かめた。

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Recognizing human activity in real time with a limited dataset is possible on a resource-constrained device. However, most classification algorithms such as Support Vector Machines, C4.5, and K Nearest Neighbor require a large dataset to accurately predict human activities. In this paper, we present a novel real-time human activity recognition model based on Gaussian Naïve Bayes (GNB) algorithm using a personalized JavaScript object notation dataset extracted from the publicly available Physical Activity Monitoring for Aging People dataset and University of Southern California Human Activity dataset. With the proposed method, the personalized

training dataset is extracted and compressed into a 12×8 multi-dimensional array of the time-domain features extracted using a signal magnitude vector and tilt angles from tri-axial accelerometer sensor data. The algorithm is implemented on the Android platform using the Cordova cross-platform framework with HTML5 and JavaScript. Leave-one-activity-out cross validation is implemented as a testTrainer() function, the results of which are presented using a confusion matrix. The testTrainer() function leaves category K as the testing subset and the remaining K-1 as the training dataset to validate the proposed GNB algorithm. The proposed model is inexpensive in terms of memory and computational power owing to the use of a compressed small training dataset. Each K category was repeated five times and the algorithm consistently produced the same result for each test. The result of the simulation using the tilted angle features shows overall precision, recall, F-measure, and accuracy rates of 90%, 99.6%, 94.18%, and 89.51% respectively, in comparison to rates of 36.9%, 75%, 42%, and 36.9% when the signal magnitude vector features were used. The results of the simulations confirmed and proved that when using the tilt angle dataset, the GNB algorithm is superior to Support Vector Machines, C4.5, and K Nearest Neighbor algorithms.

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The aim of this research is to establish clear concepts for working with standards (e.g. ISO) in the context of connected factory. When machines or other output devices need to communicate with each other, e.g., to autonomously perform processes in manufacturing processes, all the necessary information must be accessible to them. Today, however, the required information is documented in standards that are only available in PDF or even paper form. Thus, a prerequisite for using information from standards is that these are automatically provided in output devices. A deeper look leads to three levels of maturity for using standard information in output devices: machine-readable, machine-actionable and machine-interpretable. Starting from a clear definition of these terms an approach is developed to implement machine-actionable standards. It is assumed that not all standards are suitable for machine-actionability and therefore the first step is to classify the standards in order to identify the appropriate standards. The second step describes how information from standards can be modelled to be available in a machine-actionable form. The last step clarifies how the machine-actionable content must be provided afterwards so that they can be used in all output devices with less effort. This research work closes with the validation of the developed approach.

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It is important to handle large-scale data in text formats such as XML,

, and CSV because these data very often appear in data exchange. For these data, instead of data ingestion to databases, ad hoc data extraction is highly desirable. The main issue of ad hoc data extraction is to serve both the programmability to allow handling various types of data intuitively and the performance for large-scale data. To pursue it, we develop CENTAURUS, a dynamic parser generator library for parallel ad hoc data extraction. This paper presents the design and implementation of CENTAURUS. The experimental results on ad hoc data extraction have demonstrated that CENTAURUS outperformed fast dedicated parser libraries in C++ for XML and , and achieved excellent scalability with actions implemented in Python.

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A system of zero-knowledge proofs on graph signatures has been proposed, where a graph can be signed, and the owner of the graph signature can prove a graph relation such as the connectivity and isolation of any two vertexes on the graph without disclosing all information about the graph. The correctness of the graph information is guaranteed by the signature. One of the applications is a virtualized infrastructure, where an infrastructure provider manages a distributed system, and each tenant is allocated a specific portion of this infrastructure for use. Tenants need to check with the provider that their resources are properly connected (connectivity) and that their resources are properly separated from the resources of other tenants (isolation). On the other hand, the provider cannot simply disclose the entire infrastructure topology to each tenant. Using the zero-knowledge proof system on graph signatures, both requirements can be addressed. Previously, an efficient zero-knowledge proof system on graph signatures using a bilinear-map accumulator has been proposed, where the verification time and the size of the proof data do not depend on the number of graph vertexes and edges. However, this system has two problems. First, since the proof does not include labels, it is not possible to prove the connectivity considering network bandwidth and cost. Second, since it assumes undirected graphs, it cannot handle applications on directed graphs such as network flows. In this paper, we extend the previous system and propose a zero-knowledge proof system of the connectivity for directed graphs where each edge has labels. We implemented our system on a PC using a pairing library and evaluate it by measuring the processing times. Compared to the conference version of this paper, we show the formal definitions and the security proofs of our proposed system, and add implementation-based evaluations reflecting the application to the virtualized infrastructure.

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ソフトウェアのテスト実装の手間を削減するためにテスト生成および実行まで自動で行う自動テストツールが有用である。本論文では、大規模言語モデルを用いたJava自動テストツールJARTGPTを試作し、大規模言語モデルを用いた自動テストツールで生成したテストコードにおいてカバレッジ向上を図った。JARTGPTは、Javaソースコードを構文解析して、構文情報

ファイルを生成する。生成した構文情報ファイルからテストコードを生成し、実行を行う。結果、JARTGPTは大規模言語モデルを用いた自動テストツールの生成したテストコードにおいて、従来よりも高いカバレッジを達成した。

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ソーシャルキャピタルは幅広い概念を持っており，解析手法も多岐に渡っている．
そのためソーシャルキャピタルには確立した解析手法や表現が無く、目的によってその都度用意する必要がある．
本研究ではソーシャルキャピタルの解析に必要な解析基盤や表現を汎用化し，多くのソーシャルキャピタルの解析に利用出来ることを目的としている．
具体的には，地域分析単位についての利用データ，アンケートの情報基盤や統計的解析手法のAPI化などを提案する．
また実施したアンケートに対し，このような解析基盤を利用して，ソーシャルキャピタルの表現手法を提案する．

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大気中光電子収量分光装置（ACシリーズ）の製造販売を行う理研計器が測定データのフォーマットを開示した．これを受け，我々は，この測定データを取り扱う際に必要な変換プログラムをPythonにて開発し公開した．このプログラムは，ACシリーズの計測フォーマットファイルを読み込み，計測メタデータ，補正された測定データ，手動解析の値などをExcel形式や形式で出力することができる．複数のファイルからメタデータの一覧を作るサンプルプログラムを補足データとして添付するが，これによりExcel形式で出力された一覧表は簡易なデータベースとして，また，形式での出力はデータベースの構築やWebでのやり取りなどに，それぞれ利用することができる．

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目的：本報告は24回ヘルスプロモーション・健康教育国際連合（IUHPE）国際会議における一般演題の中から，コロナ禍における身体活動・運動を中心とした非感染性疾患（noncommunicable diseases, NCDs）の予防と管理に関する研究動向を報告する．

方法：第24回大会プログラムにおいて検索語をNCDs, physical activity, exercise, sport, sedentary behaviorとして検索し，英語で発表された関連演題をレビューした．

結果：NCDsが2題，身体活動が9題，運動が6題，スポーツが3題，座位行動が1題の合計21編の国，主なアウトカム，内容を概観した．パンデミック以前から実践されたNCDs等の健康課題への実践成果に加えて，コロナ禍における身体活動や健康障害の発生状況が報告された．

結論：社会経済活動の制限に伴う身体不活動や座位行動の蔓延についての長期的影響は明らかにされていなかった．低中所得国を含むより多くの国や地域のNCDs対策に変更が余儀なくされる可能性がある．今後の身体活動や運動を中心としたNCDs対策には，ICT, 情報端末，アプリの活用や，ソーシャルメディア，政策キャンペーンなどを活用した革新的な研究開発が課題である．

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電子帳簿保存法が改正されたことにより、帳票のデータ保存が義務付けられ、帳票の電子化が推進されている。効率的に帳票の記入内容を管理する方法の1つとして、電子フォームを用いる方法がある。電子フォームを自動で作成するために、複数のツールが開発されている。しかし、帳票を紙媒体で管理している場合は、電子フォームを作成する際に、マウスのドラッグ操作で記入欄を配置する必要があるため、時間がかかるという課題がある。そこで本論文は、電子フォーム作成にかかる時間の削減を目的として、記入欄自動検出およびラベル割付手法を提案する。評価実験を行い、電子フォーム作成にかかる時間を削減できることを示した。

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現在、Android端末のような安価な端末で、GPS、カメラ、加速度（ジオ・ロケーションともいう）のデータを計測ができるようになっており、「アプリ」と呼ばれるAndroid上で動作するプログラムが開発されている。一方で、複数のAndroid端末をセンサーと見立て、サーバマシンにセンサーデータを収集するとき、そのデータ型や収集方式などを記述する計測データモデルが課題となる。本稿では、センサーでの計測データがレコード形式であると仮定し、レコードのフィールドの属性名や型名や収集方式を記述する記述法を提案する。さらに、AndroidのGPSセンサーからのデータ収集で、その記述法を評価する。

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In this article, we propose a data framework for edge computing that allows developers to easily attain efficient data transfer between mobile devices or users. We propose a distributed key-value storage platform for edge computing and its explicit data distribution management method that follows the publish/subscribe relationships specific to applications. In this platform, edge servers organize the distributed key-value storage in a uniform namespace. To enable fast data access to a record in edge computing, the allocation strategy of the record and its cache on the edge servers is important. Our platform offers distributed objects that can dynamically change their home server and allocate cache objects proactively following user-defined rules. A rule is defined in a declarative manner and specifies where to place cache objects depending on the status of the target record and its associated records. The system can reflect record modification to the cached records immediately. We also integrate a push notification system using WebSocket to notify events on a specified table. We introduce a messaging service application between mobile appliances and several other applications to show how cache rules apply to them. We evaluate the performance of our system using some sample applications.

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