ビットコイン、イーサリアム、ステーブルコイン、DeFi、スマートコントラクト、スケーリングとコンセンサス。
説明ハニーポットトークンと Pump-and-Dump：Telegram 上の Bait-and-Trap 詐欺の検出と分析
要約本論文は、Pump-and-Dump キャンペーンの調整に使われた 83 件の Telegram チャンネルを監視し、BNB Smart Chain とイーサリアム上で 3,677 件の事例を収集しました。これらの詐欺は価格操作ではなく、購入はできても売却できないハニーポットトークンを利用する仕組みであり、論文はこれを Bait-and-Trap と呼んでいます。購入前に売却可能かを模擬取引で確かめる検出ツールも開発されています。
説明信号・ノイズ・ハードウェアの時間スケールの整合：相関ノイズ信号のフィルタリングと予測に向けて
要約本論文は、物理リザーバー計算が相関ノイズを含む時系列データをどのように扱うかを検討しています。ナノ多孔質酸化ニオブのリザーバー、合成ノイズ信号、暗号資産の価格変動データを用いた結果、ノイズの相関時間、リザーバーの記憶、予測期間の関係によって、ノイズがフィルタリングされるか予測されるかが決まることを示しています。動作領域を区別するため、リザーバー記憶期間と予測領域指数が提案されています。
説明プラズモニック空洞内の色中心における、フォノン媒介の集団強結合
要約本研究は陰極発光と光ルミネッセンス分光法を用い、同一の金ボイド空洞に結合した2つのhBN量子エミッタ間の空洞媒介相互作用を室温で示しています。443 nmエミッタの振動遷移が空洞モードと混成し、スペクトル分裂が生じる一方、537 nmエミッタは弱結合領域にとどまりました。振動遷移が複数の量子エミッタ間の相互作用を制御する有効な経路になることを示しています。
説明Q-PhotoMarket：金融市場予測向け光子ハイブリッド量子ニューラルネットワークの設計空間探索フレームワーク
要約本論文は、金融市場予測に用いる光子ハイブリッド量子ニューラルネットワークの設計空間を体系的に探索するフレームワーク「Q-PhotoMarket」を提案している。入力光子状態、回路構造、エンタングルメントモデル、測定戦略にまたがる5,000を超える有効な光子構成を、米国、インド、暗号資産市場で検討した。探索効率のためベイズ最適化を併用し、閾値校正と予測崩壊の診断も導入している。結果として、市場横断で一貫した構造上の傾向が見られ、古典的機械学習の基準手法と比べて競争力のある設計が示された。
