WizardMath: Empowering Mathematical Reasoning for Large Language Models via Reinforced Evol-Instruct [130.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の数学的CoT推論能力を向上させるWizardMathを提案する。
注目すべきは、WizardMath-Mistral 7BがトップクラスのオープンソースLLMをはるかに上回り、データ効率が向上したことだ。
予備的な調査では、卓越した数学性能を達成する上で、命令の進化とプロセスの監督が重要な役割を担っていることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:02:05 GMT)
AutoPresent: Designing Structured Visuals from Scratch [99.8] エンド・ツー・エンドの画像生成とプログラム生成を様々なモデルでベンチマークする。
スライド生成用のコードと7kペアの命令でトレーニングされた8B LlamaベースのモデルであるAutoPresentを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:09:32 GMT)
Unfolding the Headline: Iterative Self-Questioning for News Retrieval and Timeline Summarization [93.6] 本稿では,オープンドメインニュースタイムライン SummarizatiOn に対するCHRONOS-Causal Headline Retrieval を提案する。
実験の結果,Chronosはオープンドメインのタイムラインの要約に長けているだけでなく,クローズドドメインアプリケーション用に設計された既存の最先端システムの性能に匹敵していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:28:21 GMT)
Rethinking Addressing in Language Models via Contexualized Equivariant Positional Encoding [89.5] トランスフォーマーは、コンテンツベースと位置ベースのアドレッシングメカニズムの両方に依存して予測を行う。
TAPEは、レイヤ間のシーケンスコンテンツを組み込むことで、位置埋め込みを強化する新しいフレームワークである。
提案手法は,パラメータ効率の良い微調整を最小限のオーバーヘッドで実現し,事前学習した変換器に容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 03:23:00 GMT)
LUSIFER: Language Universal Space Integration for Enhanced Multilingual Embeddings with Large Language Models [89.1] LUSIFERは,LLMをベースとした多言語タスクの埋め込みモデルに,多言語監視を必要とせずに適用可能なゼロショット方式である。
LUSIFERのアーキテクチャは多言語エンコーダを組み、言語ユニバーサル学習者として機能し、埋め込み固有のタスクに最適化されたLLMベースの埋め込みモデルと組み合わせている。
5つの主要な埋め込みタスク、123の多様なデータセット、14言語にわたるカバレッジを含む新しいベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:43:07 GMT)
2.5 Years in Class: A Multimodal Textbook for Vision-Language Pretraining [86.8] 本稿では,VLM事前学習のための基礎知識を充実させた高品質な教科書コーパスについて紹介する。
2.5年以上の授業ビデオを集め、クラス時間は22,000時間である。
ビデオ中心の教科書は、それと比較すると、より一貫性のあるコンテキスト、より豊かな知識、より優れた画像テキストアライメントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 21:29:37 GMT)
MADiff: Offline Multi-agent Learning with Diffusion Models [79.2] MADiffは拡散型マルチエージェント学習フレームワークである。
分散ポリシと集中型コントローラの両方として機能する。
実験の結果,MADiffは様々なマルチエージェント学習タスクにおいて,ベースラインアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:35:04 GMT)
SLIDE: Integrating Speech Language Model with LLM for Spontaneous Spoken Dialogue Generation [56.7] 本稿では,自発音声対話gEnerationのためのSLMとLLMの統合を提案する。
本研究では,テキスト対話を音素シーケンスに変換し,音素の持続時間を予測するために2tower変換器を用いた継続時間予測手法を提案する。
Fisherデータセットを用いた実験結果から,本システムは高意味的コヒーレンスを維持しつつ,自然な音声対話を生成可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 11:11:07 GMT)
IllusionBench: A Large-scale and Comprehensive Benchmark for Visual Illusion Understanding in Vision-Language Models [56.3] 現在のビジュアル言語モデル(VLM)は印象的なイメージ理解を示すが、視覚錯覚に苦慮している。
我々はIllusionBenchを紹介した。IllusionBenchは、古典的な認知錯覚と現実のシーン錯覚を含む包括的視覚錯覚データセットである。
我々は従来のパターンに似ているが現実に異なるトラップイリュージョンを設計し、SOTAモデルの問題を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 14:10:25 GMT)
Knowledge-Guided Prompt Learning for Deepfake Facial Image Detection [54.3] ディープフェイク顔画像検出のための知識誘導型プロンプト学習法を提案する。
具体的には、学習可能なプロンプトの最適化を導くための専門家知識として、大規模言語モデルから偽造関連プロンプトを抽出する。
提案手法は最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 02:18:18 GMT)
Revisiting Graph Neural Networks on Graph-level Tasks: Comprehensive Experiments, Analysis, and Improvements [54.0] グラフレベルグラフニューラルネットワーク(GNN)のための統一評価フレームワークを提案する。
このフレームワークは、さまざまなデータセットにわたるGNNを評価するための標準化された設定を提供する。
また,表現性の向上と一般化機能を備えた新しいGNNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 08:48:53 GMT)
Improving Autoregressive Visual Generation with Cluster-Oriented Token Prediction [52.1] IARは改良された自己回帰型ビジュアルジェネレーション手法である。
バランスの取れたk平均クラスタリングアルゴリズムを用いたCodebook Rearrangement戦略を提案する。
また,クラスタ指向のクロスエントロピーロスを提案し,トークンの所在するクラスタを正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:58:51 GMT)
Instruction-Guided Scene Text Recognition [51.9] 本稿では、STRを命令学習問題として定式化する命令誘導シーンテキスト認識(IGTR)パラダイムを提案する。
IGTRはまず、$left langle condition,question,answerright rungle$ instruction tripletを考案し、文字属性のリッチで多様な記述を提供する。
IGTRは,これらの属性を質問応答により効果的に学習するために,軽量な命令エンコーダ,クロスモーダル機能融合モジュール,マルチタスク応答ヘッドを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:06:12 GMT)
NeurTV: Total Variation on the Neural Domain [51.8] ニューラルドメインで定義された新しいテレビレギュラー化を提案する。
出力の導関数 w.r.t. 入力座標を用いて、データの局所的相関を捉える。
NeurTVは離散差分演算子によって誘導される離散化誤差を含まない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 14:01:47 GMT)
Enhancing Transformers for Generalizable First-Order Logical Entailment [51.0] 本稿では,変圧器のパラメータ化知識を用いた一階論理推論能力について検討する。
変圧器の1次推論能力は、その1次論理的推論を実行する能力を通じて評価される。
変換器における一階述語論理包含を一般化する能力を高めるため,より洗練された論理型アーキテクチャTEGAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 07:05:32 GMT)
ReMamba: Equip Mamba with Effective Long-Sequence Modeling [50.5] 本研究では,長い文脈の理解能力を高めるReMambaを提案する。
ReMambaは2段階のプロセスで選択的圧縮と適応のテクニックを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:22:34 GMT)
The Power of Graph Sparsification in the Continual Release Model [48.7] 我々は,非プライベートなストリーミングおよび静的グラフアルゴリズムからスペーシフィケーション手法を新たに利用して,サブ線形空間における新たな結果,連続的なリリース設定を実現する。
完全動的設定において、エッジプライバシーに対する加算誤差の低い境界を結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 20:31:16 GMT)
Personalized Lip Reading: Adapting to Your Unique Lip Movements with Vision and Language [48.2] 唇読解は、唇の動きを分析して音声言語を予測することを目的としている。
唇読解技術の進歩にもかかわらず、モデルが見えない話者に適用された場合、性能は低下する。
本稿では,視覚レベルと言語レベルの両方の話者を対象に,事前学習モデルを適用した新しい話者適応型唇読解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:10:16 GMT)
Spatially-guided Temporal Aggregation for Robust Event-RGB Optical Flow Estimation [47.8] 現在の光学フロー法は、フレーム(またはRGB)データの安定した出現を利用して、時間にわたって堅牢な対応を確立する。
一方、イベントカメラは、高時間分解能のモーションキューを提供し、挑戦的なシナリオに優れています。
本研究は,時間的に密度の高い事象モダリティの集合を導くために空間的に密度の高いモダリティを用いる新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:40:09 GMT)
Health-LLM: Personalized Retrieval-Augmented Disease Prediction System [43.9] 本稿では,大規模特徴抽出と医療知識トレードオフスコアリングを組み合わせた,革新的なフレームワークHeath-LLMを提案する。
従来の健康管理アプリケーションと比較して,本システムには3つの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 12:12:56 GMT)
IRIS: Inverse Rendering of Indoor Scenes from Low Dynamic Range Images [43.8] 逆レンダリングは、撮像された画像から3次元幾何学、表面物質、照明を復元しようとする。
そこで本研究では,物理ベース素材を復元する逆レンダリングフレームワークであるIRISを紹介する。
我々は、実世界のシーンと合成シーンのアプローチを評価し、最先端の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 05:24:46 GMT)
$β$-DQN: Improving Deep Q-Learning By Evolving the Behavior [41.1] $beta$-DQNは、振る舞い関数で標準DQNを拡張する、シンプルで効率的な探索方法である。
適応型メタコントローラは、各エピソードに有効なポリシーを選択し、柔軟で説明可能な探索を可能にするように設計されている。
単純かつ挑戦的な探索領域の実験は、$beta$-DQNが既存のベースラインメソッドより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:12:18 GMT)
What if LLMs Have Different World Views: Simulating Alien Civilizations with LLM-based Agents [40.1] 本研究では,人間と地球外文明の複雑な相互作用をシミュレーションするために,Large Language Models (LLM) を用いた革新的な人工知能システムであるCosmoAgentを紹介する。
本手法により,文明の成長軌跡を定量的に分析し,成長・飽和の重要な点での今後の意思決定の洞察を提供する。
この革新的な研究は、潜在的な文明間力学を解釈する新しい方法を導入するだけでなく、異なる価値体系を持つ実体が、非対称情報の下でのゲームの実行、競合の防止、およびゲームへの関与を可能にする実践的な価値も持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 23:34:53 GMT)
MixSA: Training-free Reference-based Sketch Extraction via Mixture-of-Self-Attention [37.1] MixSAは、強い拡散先を生かし、スケッチ知覚を増強する訓練不要なスケッチ抽出手法である。
MixSAの中核となるのは、キーと値と参照スケッチの値とを置換することにより、自己認識層を操作する、自己認識の混合技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 12:03:37 GMT)
Communication Efficient Cooperative Edge AI via Event-Triggered Computation Offloading [34.2] 本稿では,効率的なレアイベント処理を優先する,チャネルトリガーによるイベントトリガーエッジ推論フレームワークを提案する。
提案手法は,従来のエッジ推論手法とは対照的に,より優れたレアイベント分類精度を実現し,通信オーバーヘッドを効果的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:55:59 GMT)
Hardness of Learning Fixed Parities with Neural Networks [33.8] パリティ関数の学習は、学習理論における標準的な問題である。
ある最小サイズの固定パリティでは、それをターゲット関数として使用して、一層型ReLUネットワークをトレーニングしても意味のあるものは発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 12:04:06 GMT)
Avoiding Oversmoothing in Deep Graph Neural Networks: A Multiplicative Ergodic Analysis [33.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの処理と表現において、目覚ましい成功を収めた。
しかし、"oversmoothing"として知られる重要な課題が続き、表現的特徴が深いGNNではほとんど区別できないようになる。
本研究では,GNNの残差と非残差を考慮した過平滑化速度を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 07:35:36 GMT)
Large Language Models Are Read/Write Policy-Makers for Simultaneous Generation [31.4] 同時生成モデルは、ストリーミング入力を読みながら結果を書き、ポリシー作成者が適切な出力タイミングを決定する必要がある。
そこで本研究では,LCMが生成タイミングを決定し,出力を同時に生成する,LSG(Lelse-driven Simultaneous Generation)フレームワークを提案する。
提案手法は,オープンソースのLCMを用いて最先端の性能を実現し,実世界のシナリオにおける実用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:20:35 GMT)
Unraveling Indirect In-Context Learning Using Influence Functions [31.4] 実世界の2つのシナリオ(タスクの混合とノイズのデモ)に適したデモ選択戦略について検討する。
タスクの混合設定では、MMLU、BigBench、StrategyQA、CommonsenseQAを含む28のさまざまなタスクからデモが引き出される。
Noisy Demonstrationsの設定では、デモが誤ってラベル付けされた場合のシナリオについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 12:37:12 GMT)
MBA-RAG: a Bandit Approach for Adaptive Retrieval-Augmented Generation through Question Complexity [30.3] 本稿では,クエリの複雑性に基づいて最適な検索戦略を動的に選択する強化学習ベースのフレームワークを提案する。
提案手法は,検索コストを低減しつつ,複数のシングルホップおよびマルチホップデータセット上でのアート結果の新たな状態を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 08:52:20 GMT)
Diversity Optimization for Travelling Salesman Problem via Deep Reinforcement Learning [29.6] 既存のトラベリングセールスマン問題(TSP)のニューラルメソッドは主に、単一の最適解を見つけることを目的としている。
本稿では,主にエンコーダ-デコーダ構造ポリシを特徴とする,深層強化学習に基づくニューラルソルバを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:08:40 GMT)
Mathematical Language Models: A Survey [29.4] 本稿では,2つの異なる視点 – タスクと方法論 – から重要な研究成果を体系的に分類する,数学的 LM の総合的な調査を行う。
この調査では、トレーニングデータセット、ベンチマークデータセット、拡張データセットなど、60以上の数学的データセットのコンパイルがカバーされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 08:16:41 GMT)
TOTEM: TOkenized Time Series EMbeddings for General Time Series Analysis [29.2] この研究は、一般(または基礎)モデルを用いた時系列解析の問題を研究する。
自己スーパービジョンを用いて、無数のデータセットから得られた時系列データを離散的にトークン化する簡単な方法を検討する。
本稿では,Tokenized Time Series EMbeddings (TOTEM) を用いて,極小ないし無小の時系列モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 01:45:01 GMT)
Neural variational Data Assimilation with Uncertainty Quantification using SPDE priors [28.8] ディープラーニングコミュニティの最近の進歩は、ニューラルネットワークと変分データ同化フレームワークを通じて、この問題に対処することができる。
本研究では、部分微分方程式(SPDE)とガウス過程(GP)の理論を用いて状態の空間的および時間的共分散を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 22:27:06 GMT)
Augmented Contrastive Clustering with Uncertainty-Aware Prototyping for Time Series Test Time Adaptation [28.8] テストタイム適応は、推論中にオンラインの未ラベルのテストデータのみを使用して、トレーニング済みのディープニューラルネットワークに適応することを目的としている。
既存のTTA手法は、もともと視覚タスク用に設計されたもので、実世界の時系列データの複雑な時間的ダイナミクスを効果的に扱えない可能性がある。
本稿では,時系列データに対する単純かつ効果的なTTA手法であるACCUP(Augmented Contrastive Clustering with Uncertainty-aware Prototyping)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 11:45:17 GMT)
MLVU: Benchmarking Multi-task Long Video Understanding [28.4] MLVU (Multi-task Long Video Understanding Benchmark) と呼ばれる新しいベンチマークを提案する。
MLVUは以下の重要な値を示す: textit1) ビデオ長の相当かつ柔軟な拡張により、ベンチマークは幅広い期間にわたってLVUのパフォーマンスを評価することができる。
23の最新のMLLMによる実証研究は、今日の技術を改善するための重要な余地を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:53:58 GMT)
Text2Earth: Unlocking Text-driven Remote Sensing Image Generation with a Global-Scale Dataset and a Foundation Model [27.6] 本稿では,Git-10MデータセットとText2Earthファウンデーションモデルという,2つの重要なコントリビューションを示す。
Git-10Mは、1000万のイメージテキストペアからなる、世界規模のイメージテキストデータセットである。
我々は,グローバルなリモートセンシングシーンをモデル化するための拡散フレームワークに基づく13億のパラメータ生成基盤モデルであるText2Earthを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:56:43 GMT)
Demystifying Online Clustering of Bandits: Enhanced Exploration Under Stochastic and Smoothed Adversarial Contexts [27.6] バンディットのオンラインクラスタリングとして知られる一連の研究は、類似のユーザをクラスタにグループ化することで、コンテキストMABを拡張している。
既存のアルゴリズムは、上位信頼境界(UCB)戦略に依存しており、未知のユーザクラスタを正確に識別するために十分な統計情報を集めるのに苦労している。
クラスタ識別を高速化する探索機構を改良した,UniCLUB と PhaseUniCLUB の2つの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:38:29 GMT)
Breaking Through the Spike: Spike Window Decoding for Accelerated and Precise Automatic Speech Recognition [26.7] Spike Window Decodingアルゴリズムは、WFSTでデコードされたフレームの数をCTC出力のスパイクフレームの数と線形に関連付けることにより、推論速度を大幅に改善する。
提案手法は,AISHELL-1と大規模In-Houseデータセットの両方で証明された復号速度を大幅に向上させ,SOTA認識精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 12:20:07 GMT)
Your Causal Self-Attentive Recommender Hosts a Lonely Neighborhood [25.7] 両方向/自動符号化(AE)と一方向/自動回帰(AR)の注意機構の比較分析を行った。
理論解析を支援するため,5つのベンチマークでAE/ARの注目度を比較する実験を行った。
私たちは、パフォーマンスの高いセルフアテンティブなレコメンデーションのために、将来の設計選択に光を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:12:52 GMT)
Shifting-Merging: Secure, High-Capacity and Efficient Steganography via Large Language Models [25.5] ステガノグラフィーは、無実のテキストの中にメッセージを安全に隠す方法を提供する。
大規模言語モデル(LLM)は高品質で明示的な分布を提供する。
ShiMer は LLM 分布の確率区間を擬似ランダムにシフトしてプライベート分布を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 09:51:15 GMT)
A Survey of Secure Semantic Communications [24.5] セマンティックコミュニケーション(Semantic Communication, SemCom)は、6Gにおいて有望で革命的な技術であると考えられている。
セキュリティとプライバシの懸念は、SemComシステムの機密性、完全性、可用性に対する脅威を引き起こしている。
本稿では,SemComの安全性確保に利用可能な技術について,包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:46:11 GMT)
Mining Platoon Patterns from Traffic Videos [24.4] 本稿では,ビデオデータからコモーメントパターンを緩和し,共通経路における連続性要求を除去する手法を提案する。
MaxGrowthと呼ばれる新しい列挙フレームワークを開発し、緩和されたパターンを効率的に検索する。
私たちのMaxGrowthは、ベースラインアルゴリズムよりも最大2桁高速です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 09:12:00 GMT)
LMM-enhanced Safety-Critical Scenario Generation for Autonomous Driving System Testing From Non-Accident Traffic Videos [22.6] 自律運転システムにとって、さまざまな安全クリティカルなテストシナリオを生成することが最重要である。
事故のない現実のシナリオの中には、ADSの誤動作を引き起こすだけでなく、ADS違反の発生にも活用できるものもある。
通常の交通シナリオからADSの安全違反を発見することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:07:28 GMT)
Decoding the Flow: CauseMotion for Emotional Causality Analysis in Long-form Conversations [22.0] causeMotionは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)とMultimodal fusionを基盤とした、長期にわたる感情因果推論フレームワークである。
RAGとスライディングウィンドウ機構を統合することで、コンテキストに関連のある対話セグメントを効果的に検索し、活用する。
CauseMotionと統合されたGLM-4は、オリジナルのモデルよりも因果精度が8.7%向上し、GPT-4oを1.2%上回る。
公開されているDiaASQデータセット上で、Co causedMotion-GLM-4は、精度、F1スコア、因果推論精度の最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 09:10:32 GMT)
Everywhere Attack: Attacking Locally and Globally to Boost Targeted Transferability [20.5] ターゲット転送可能性を高めるための至る所のスキームを提案する。
各画像領域で「目標の軍」を最適化することを目的としている。
我々のアプローチはメソッドに依存しないため、既存の転送可能な攻撃と簡単に組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 03:06:03 GMT)
Less is More: Token Context-aware Learning for Object Tracking [20.2] LMTrackはトークンコンテキスト対応トラッキングパイプラインである。
効率的な視覚追跡のために、高品質な参照トークンを自動的に学習する。
GOT-10K、TrackingNet、LaSOTなどのトラッキングベンチマークで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 07:05:31 GMT)
The Silent Majority: Demystifying Memorization Effect in the Presence of Spurious Correlations [19.8] 本稿では,ネットワーク内の小さなニューロンの集合において,突発的特徴のユビキタスな存在を体系的に示す。
少数集団情報を記憶するニューロンやチャネルの小さなサブセットの性質を見いだす。
この仮説を裏付けるために,これらの不要な急激な記憶パターンをトレーニング中に新たな枠組みによって排除することは,マイノリティグループにおけるモデル性能に顕著に影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 21:45:00 GMT)
Unsupervised UAV 3D Trajectories Estimation with Sparse Point Clouds [18.5] 本稿では,時空間シーケンス処理を用いたコスト効率,教師なしUAV検出手法を提案する。
CVPR 2024 UG2+ Challengeの4位にランクインした。
我々は、研究コミュニティ.com/lianghanfang/UnLiDAR-UAV-Estのすべての設計、コード、サンプルデータをオープンソース化する予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:14:47 GMT)
RORem: Training a Robust Object Remover with Human-in-the-Loop [18.0] 高品質なペアリング学習データを作成するために,Human-in-the-loopを用いた半教師付き学習戦略を提案する。
まず、オープンソースのデータセットから60Kのトレーニングペアを収集し、初期オブジェクト除去モデルをトレーニングします。
次に、人間のフィードバックを利用して高品質なオブジェクト除去ペアを選択し、識別器を訓練して次のトレーニングデータ生成プロセスを自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:07:02 GMT)
An LLM-Empowered Adaptive Evolutionary Algorithm For Multi-Component Deep Learning Systems [17.8] 多目的進化アルゴリズム(MOEA)は、複雑な多成分アプリケーションにおいて最適な解を求めるために広く用いられている。
本稿では,MCDLシステムにおける安全性違反を検出する適応的進化探索アルゴリズムである$mu$MOEAを提案する。
実験の結果,$mu$MOEAは進化探索の効率と多様性を著しく向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:19:58 GMT)
AttriReBoost: A Gradient-Free Propagation Optimization Method for Cold Start Mitigation in Attribute Missing Graphs [17.7] グラフ学習では欠落問題が多く,グラフニューラルネットワーク(GNN)の偏りが生じる。
特徴の伝播に依存する既存の手法は、特に属性リセットや低次ノードを扱う場合、コールドスタート問題を起こしやすい。
本稿では,属性欠落グラフにおけるコールドスタート問題を軽減するために,伝搬法を取り入れた新しい手法であるAttriReBoost(ARB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:19:56 GMT)
IGC: Integrating a Gated Calculator into an LLM to Solve Arithmetic Tasks Reliably and Efficiently [17.5] Integrated Gated Calculator (IGC)は,GPU上で計算器をエミュレートすることで,大規模言語モデルが演算を行うことを可能にするモジュールである。
モジュールでLlamaモデルを微調整し、BigBench Arithmeticベンチマークでテストします。
当社のアプローチでは,実行に1回のイテレーションしか必要とせず,外部ツールも必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 00:01:27 GMT)
Automatic Text Pronunciation Correlation Generation and Application for Contextual Biasing [17.3] 本稿では,自動テキスト発音相関(ATPC)という,発音相関を自動的に取得するデータ駆動手法を提案する。
マンダリンの実験結果から,ATPCはコンテキストバイアス下でのE2E-ASR性能を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 11:10:46 GMT)
Navigating Knowledge: Patterns and Insights from Wikipedia Consumption [16.9] ウィキペディアでナビゲーションを特徴付ける3つのステップについて知られていることを概観する。
この分野での今後の研究の課題と機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 19:41:30 GMT)
SPARNet: Continual Test-Time Adaptation via Sample Partitioning Strategy and Anti-Forgetting Regularization [16.6] TTA(Test-time Adaptation)は、モデルがデプロイ後にドメインの変更に遭遇した場合のパフォーマンスを改善することを目的としている。
単純な自己学習法で作られたノイズの多い擬似ラベルは、誤りの蓄積と破滅的な忘れを生じさせる可能性がある。
本稿では,サンプル分割戦略とアンチフォーゲッティング正規化という2つの部分からなる新しいフレームワークSPARNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 12:19:17 GMT)
Incremental Dialogue Management: Survey, Discussion, and Implications for HRI [16.3] 本稿では,段階的に機能するインタラクティブシステム(単語レベル以下)に関する文献をレビューする。
音声認識や言語生成といった対話の重要な側面について,インクリメンタルなシステムの必要性,インクリメンタルなモデリングを調査する。
インクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインディ
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 20:58:03 GMT)
DiffETM: Diffusion Process Enhanced Embedded Topic Model [16.3] 組込みトピックモデル(ETM)は、サンプル化された文書トピック分布がロジスティック正規分布に適合し、容易に最適化できると仮定する。
文書トピック分布のサンプリングプロセスに拡散過程を導入し,この制限を克服する手法を提案する。
提案手法は,2つの主流データセットに対する広範な実験により検証され,トピックモデリングの性能向上に有効であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:15:39 GMT)
OMuleT: Orchestrating Multiple Tools for Practicable Conversational Recommendation [16.2] 現実的な会話推薦システム(CRS)の設計、評価、実装のための体系的な取り組みを提案する。
本システムの目的は,ユーザが自由形式のテキストを入力してレコメンデーションをリクエストし,関連する,多様な項目のリストを受信できるようにすることである。
そこで本研究では,大規模言語モデル(LLM)に10以上のツールを組み,内部知識ベースと実運用で使用されるAPIコールへのアクセスを可能にする,新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 00:03:24 GMT)
FullTransNet: Full Transformer with Local-Global Attention for Video Summarization [16.1] 本研究は、教師付きビデオ要約を考察し、シーケンス・ツー・シーケンスの学習問題とみなす。
本稿では,全エンコーダ・デコーダ構造を持つトランスフォーマー型アーキテクチャであるFullTransNetを提案する。
提案手法は,SumMeでは54.4%,TVSumでは63.9%のF-Measureを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:07:27 GMT)
On Simultaneous Information and Energy Transmission through Quantum Channels [15.4] 本稿では,キャパシティ・パワー関数の量子古典的類似点を紹介する。
我々は、ノイズチャネルを介して古典情報を伝達するための古典情報理論で結果を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 19:37:20 GMT)
Beyond Words: AuralLLM and SignMST-C for Precise Sign Language Production and Bidirectional Accessibility [15.3] 聴覚障害者の多くは、リテラシーが限られているため、手話のみに頼っている。
既存のモデルは、生産精度とポーズ制御の課題に直面している。
データリソースは乏しく、特に完全なサインボキャブラリとアノテーションのポーズを持つ高品質なデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 07:55:15 GMT)
Foreground-Covering Prototype Generation and Matching for SAM-Aided Few-Shot Segmentation [15.3] 我々は、Few-Shot(FSS)を解決するために、前処理プロトタイプ生成とマッチングを提案する。
SAM機能を備えたクエリプロトタイプを構築し,ResNet機能に基づいたクエリプロトタイプを識別する。
提案手法の有効性を検証し,提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:43:18 GMT)
TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG [14.3] TrustRAGは、言語モデルに到達する前に、妥協されたコンテンツと無関係なコンテンツをフィルタリングするフレームワークである。
TrustRAGは、任意の言語モデルとシームレスに統合される、プラグイン・アンド・プレイのトレーニングフリーモジュールとして機能する。
我々は,TrustRAGが既存のアプローチと比較して,検索精度,効率,攻撃抵抗の大幅な向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:57:34 GMT)
U-GIFT: Uncertainty-Guided Firewall for Toxic Speech in Few-Shot Scenario [14.0] U-GIFTにおける有害音声に対する不確実性誘導ファイアウォールを提案する。
U-GIFTは、アクティブラーニングとベイズニューラルネットワーク(BNN)を組み合わせることで、ラベルのないデータから高品質なサンプルを自動的に識別する。
5ショット設定では、基本モデルよりも14.92%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 17:47:22 GMT)
SmartSpatial: Enhancing the 3D Spatial Arrangement Capabilities of Stable Diffusion Models and Introducing a Novel 3D Spatial Evaluation Framework [13.6] 安定拡散モデルの空間配置能力を高める革新的なアプローチであるSmartSpatialを導入する。
SmartSpatialは深度情報を導入し、正確なオブジェクト配置を保証するためにクロスアテンション制御を使用する。
本稿では,空間的関係を評価するための総合的な評価フレームワークSmartSpatialEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 04:52:18 GMT)
Negative to Positive Co-learning with Aggressive Modality Dropout [13.1] 本稿では,アグレッシブなモダリティ・ドロップアウトを用いて,マルチモーダル・コラーニングを改善する効果的な方法の文書化を目的とする。
攻撃的なモダリティ・ドロップアウトを使用することで、ネガティブなコラーニングをポジティブなコラーニングに逆転させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:18:23 GMT)
Beyond Model Scale Limits: End-Edge-Cloud Federated Learning with Self-Rectified Knowledge Agglomeration [13.1] 自己認識型知識集約(FedEEC)を用いたエンドエッジクラウドフェデレーション学習を提案する。
FedEECは、EECCを内蔵した新しいFLフレームワークで、エンド、エッジ、クラウドといったトレーニングされたモデルが、サイズが大きくなり、能力も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 01:11:16 GMT)
OASIS Uncovers: High-Quality T2I Models, Same Old Stereotypes [12.9] テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルによって生成された画像は、しばしば文化や職業といった概念の視覚的バイアスやステレオタイプを示す。
本稿では,その社会学的定義に沿ったステレオタイプを定量的に測定する。
OASISには、生成された画像データセットからステレオタイプを測定するための2つのスコアが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 21:47:52 GMT)
CoordFlow: Coordinate Flow for Pixel-wise Neural Video Representation [11.4] Implicit Neural Representation (INR)は、従来の変換ベースの手法に代わる有望な代替手段である。
ビデオ圧縮のための新しいピクセルワイドINRであるCoordFlowを紹介する。
他のピクセルワイドINRと比較すると、最先端のフレームワイド技術と比較すると、オンパー性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 22:58:06 GMT)
Aligning LLMs with Domain Invariant Reward Models [11.3] 本稿では、二重損失を最適化することにより、ドメイン不変報酬モデルを訓練するフレームワークを提案する。
提案手法は,4つの異なる設定に対して評価・解析を行う一般的な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 17:58:31 GMT)
Multi-Center Study on Deep Learning-Assisted Detection and Classification of Fetal Central Nervous System Anomalies Using Ultrasound Imaging [11.3] 出生前超音波は胎児の成長を評価し、妊娠中に先天性異常を検出する。
深層学習モデルを構築し,胎児頭蓋異常の診断の総合的精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 07:56:26 GMT)
FitCF: A Framework for Automatic Feature Importance-guided Counterfactual Example Generation [11.2] 我々はZeroCFを紹介した。ZeroCFは、特徴帰属法から派生した重要な単語を活用して、反実例を生成するための忠実なアプローチである。
第2に,新たなフレームワークであるFitCFを提案する。このフレームワークは,上述の反事実をラベルフリップ検証によって検証し,実演として挿入する。
We showed the effect of LIME and Integrated Gradients as backbone attribution method for FitCF and found the number of demonstrations have be largest effect on performance。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 09:00:10 GMT)
Confidence Interval Construction and Conditional Variance Estimation with Dense ReLU Networks [11.2] 本稿では,Rectified Linear Unit (ReLU) アクティベーション機能を持つ高密度ネットワークを用いた非パラメトリック回帰における条件分散推定と信頼区間構成の問題に対処する。
本稿では, 条件付き分散推定のための残差に基づくフレームワークを提案し, ヘテロセダスティックおよびホモセダスティックな設定下での分散推定のための漸近的境界を導出する。
本研究では,ReLUネットワークをベースとしたロバストブートストラップ手法を開発し,その適用範囲を理論的に保証し,不確実性定量化と深層学習環境における信頼性信頼区間の構築に大きく貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 01:06:42 GMT)
ChatTS: Aligning Time Series with LLMs via Synthetic Data for Enhanced Understanding and Reasoning [10.9] 本稿では,時系列解析用に設計された新しいMLLMであるChatTSを紹介する。
ChatTSは、視覚MLLMが画像を処理する方法と同様、時系列をモダリティとして扱う。
Time Series Evol-Instructは様々な時系列Q&Aを生成し、モデルの推論能力を高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 07:23:17 GMT)
Multimodal Large Models Are Effective Action Anticipators [10.5] ActionLLMは、ビデオシーケンスを逐次トークンとして扱う新しいアプローチであり、将来のアクションを予測するために大規模言語モデルを活用する。
我々のベースラインモデルは、将来のトークンを設定し、アクションチューニングモジュールを導入し、テキストデコーダ層を線形層に減らし、LCMアーキテクチャを単純化する。
LLMのコモンセンス推論をさらに活用するために、観察されたフレームに対するアクションカテゴリを予測し、シーケンシャルな意味理解を導くためにシーケンシャルなテキスト手がかりを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 10:16:10 GMT)
Extended Landauer-Büttiker Formula for Current through Open Quantum Systems with Gain or Loss [10.4] 我々は、中間領域での利得または損失を伴う粒子およびエネルギー電流を記述するために、ランダウアー-B"uttiker公式を拡張した。
導出式に基づいて、電流の利得や損失によって引き起こされるいくつかの新しい効果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 14:00:43 GMT)
Learning to Select and Rank from Choice-Based Feedback: A Simple Nested Approach [10.3] 本研究では、動的アソートによる選択に基づくフィードバックから学習する際のランク付けと選択の問題について検討する。
両学習目標に対して,新しい,シンプルなアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:20:17 GMT)
On the Low-Complexity of Fair Learning for Combinatorial Multi-Armed Bandit [10.1] Combinatorial Multi-Armed Bandit with fairness constraintsは、複数のアームがスーパーアームを形成するフレームワークである。
我々は、いわゆるピック・アンド・コンペア・アプローチに基づく、低複雑さなフェアラーニングアルゴリズムを開発した。
我々の理論的な証明は、この低複雑さ設計は、公正さと後悔したパフォーマンスをわずかに犠牲にするだけであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:47:47 GMT)
LLM-Powered Multi-Agent System for Automated Crypto Portfolio Management [10.0] 本稿では、暗号通貨投資のための説明可能なマルチモーダルマルチエージェントフレームワークを提案する。
当社のフレームワークでは、データ分析や文献の統合、投資決定といったサブタスクを処理するために、チーム内およびチーム間で協力する特殊なエージェントを使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:08:17 GMT)
Quantifying Positional Biases in Text Embedding Models [9.7] テキスト埋め込みにおけるコンテンツ位置と入力サイズの影響について検討する。
実験の結果, 埋め込みモデルは, 位置符号化機構によらず, 入力の開始点を不均等に優先順位付けしていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:06:08 GMT)
Labels Generated by Large Language Model Helps Measuring People's Empathy in Vitro [9.5] 大規模言語モデル(LLM)は多くの分野に革命をもたらした。
本稿では,その生体内応用の可能性について考察する。
我々は、共感コンピューティングの新たな分野において、このアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 01:06:58 GMT)
Photon-photon coupling induced bound state in the continuum and transparency [9.5] 本研究では,ハイブリッドフォトニック共振器で実現されたコヒーレントおよび散逸結合について述べる。
共振器の周波数の交叉付近の連続体(BIC)に特異な現象境界状態が存在することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 17:09:47 GMT)
Decoupling Knowledge and Reasoning in Transformers: A Modular Architecture with Generalized Cross-Attention [9.4] 本稿では,共通知識ベースに一般化されたクロスアテンション機構を通じて,知識と推論を明確に分離するモジュールトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
本稿では、標準トランスフォーマーにおけるフィードフォワードネットワーク(FFN)が、この一般化されたクロスアテンションの特殊なケース(クロージャ)であることを示す厳密な数学的導出を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 12:55:57 GMT)
Universal Upper Bound on Ergotropy and No-Go Theorem by the Eigenstate Thermalization Hypothesis [9.4] 量子多体系から抽出可能な最大処理(エルゴトロピー)は、初期状態の局所熱水性と量子演算による局所エントロピー減少によって制約されることを示す。
その結果, 量子熱力学, 第2法則, 熱化の2つの独立に研究された概念を, 作業抽出の資源としての多体系系内相関を通じて橋渡しした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:01:45 GMT)
PsychAdapter: Adapting LLM Transformers to Reflect Traits, Personality and Mental Health [9.2] 我々は、標準言語モデルトランスフォーマーアーキテクチャ「サイコアダプタ」の軽量な修正を提案する。
サイコアダプターは経験的に派生した特徴言語パターンを用いて、特定の性格、人口統計学的、精神的な健康特性(無言・無言)を自然言語で生成する
例えば、専門家はサイコアダプターが生成したテキストの出力を評価し、意図した特徴レベルと一致し、ビッグファイブの人格の平均精度は87.3%、うつ病と生活満足度は96.7%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 03:13:03 GMT)
Information Sifting Funnel: Privacy-preserving Collaborative Inference Against Model Inversion Attacks [9.1] ニューラルネットワークと推論タスクの複雑さは、リソース制約されたエッジデバイスに重大な課題をもたらす。
コラボレーション推論は、エッジデバイスに浅い特徴抽出を割り当て、さらなる推論のために機能をクラウドにオフロードすることで、これを緩和する。
協調推論のためのプライバシー保護フレームワークSiftFunnelを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:00:01 GMT)
Large Language Model Based Multi-Agent System Augmented Complex Event Processing Pipeline for Internet of Multimedia Things [8.7] 本稿では,複合イベント処理(CEP)のためのLarge Language Model (LLM)ベースのシステムフレームワークの開発と評価について述べる。
第一の目的は概念実証を作ることで、現在のCEPシステムとのLLMの統合に対処するために、最先端のLLMオーケストレーションフレームワークとパブリッシュ/サブスクライブ(pub/sub)ツールを統合することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 17:38:40 GMT)
Beyond IID: data-driven decision-making in heterogeneous environments [8.7] 本研究では,未知の分布と異なる分布から過去のサンプルを生成する,データ駆動型意思決定フレームワークについて検討する。
この研究は、中央データ駆動型ポリシのパフォーマンスだけでなく、ほぼ最適のポリシーも分析することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 23:36:01 GMT)
A Novel Diffusion Model for Pairwise Geoscience Data Generation with Unbalanced Training Dataset [8.5] UB-Diff'はマルチモーダルなペア型科学データ生成のための新しい拡散モデルである。
1つの大きな革新は、1対2のエンコーダ・デコーダネットワーク構造であり、コラテント表現からペアのデータを確実に得ることができる。
OpenFWIデータセットの実験結果から,UB-DiffはFr'echet Inception Distance(FID)スコアとペア評価において,既存の技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 19:49:38 GMT)
IGGA: A Dataset of Industrial Guidelines and Policy Statements for Generative AIs [8.4] 本稿では,GAI(Generative AIs)とLLM(Large Language Models)を産業や職場で使用するための,160の産業ガイドラインと政策ステートメントのデータセットであるIGGAを紹介する。
データセットには104,565語が含まれており、要求工学に一般的に適用される自然言語処理タスクの貴重なリソースとして機能している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 21:31:47 GMT)
Generative AI and LLMs in Industry: A text-mining Analysis and Critical Evaluation of Guidelines and Policy Statements Across Fourteen Industrial Sectors [8.4] ジェネレーティブAI(GAI)とLarge Language Models(LLM)の台頭は、産業の景観を変革した。
本研究は、14の産業セクターにおける160のガイドラインと政策ステートメントをテキストベースで分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 21:23:22 GMT)
A Large-Scale Exploratory Study on the Proxy Pattern in Ethereum [8.3] プロキシパターンは、ソフトウェア産業のいくつかのセクターで多くのユースケースを持つ、よく知られたデザインパターンです。
私たちの調査によると、デプロイされたスマートコントラクトの14.2%がプロキシコントラクトである。
大部分のプロキシ(67.8%)がインターセプターとして機能する一方で、32.2%はアップグレード性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 21:52:22 GMT)
HCMA-UNet: A Hybrid CNN-Mamba UNet with Inter-Slice Self-Attention for Efficient Breast Cancer Segmentation [7.8] 本研究は,乳癌の病変分割のための新しいハイブリットセグメンテーションネットワークHCMA-UNetを提案する。
我々のネットワークは軽量CNNバックボーンとMISMモジュールからなる。
我々の軽量モデルは2.87Mパラメータと126.44 GFLOPで優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:42:57 GMT)
Adjoint sharding for very long context training of state space models [7.7] 随伴シャーディング(英: Adjoint sharding)は、訓練中のメモリ要求を桁違いに削減するシャーディング勾配計算を含む技法である。
提案手法は,1Mコンテキスト長トレーニングにおける1.27Bパラメータの大言語モデルを用いて,メモリ使用量を最大3倍に削減する。
これにより、トレーニング中の最大コンテキスト長を35Kトークンから5つのAWS P4インスタンスで構成されるトレーニングインフラストラクチャ上で100Kトークンに微調整することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 01:10:59 GMT)
LLM+AL: Bridging Large Language Models and Action Languages for Complex Reasoning about Actions [7.6] LLM+ALは,LLMの自然言語理解能力を,行動言語の記号的推論強度で橋渡しする手法である。
LLM+AL"はChatGPT-4, Claude 3 Opus, Gemini Ultra 1.0, o1-previewなど,最先端のLLMと比較する。
以上の結果から,LLM+ALは比較的最小限の修正しか行わないが,常に正しい解が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:20:01 GMT)
Dynamics of Adversarial Attacks on Large Language Model-Based Search Engines [7.3] 検索エンジンにおけるランキング操作攻撃のダイナミクスについて検討する。
システムダイナミクスの転換点を同定し、プレイヤーが前方を向いているとき、協調が維持される可能性がより高いことを示す。
私たちの研究は、彼らの脆弱性を理解し緩和するための理論的基盤と実践的な洞察を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:23:26 GMT)
Role of long-range interaction in critical quantum metrology [7.1] 長距離相互作用量子システムは、様々な量子技術の性能向上に有用である。
本研究では, パラメータ推定の感度を高めるために, 長距離相互作用を貴重な資源として利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 08:37:18 GMT)
Robustness of quantum many-body scars in the presence of Markovian bath [7.1] 量子多体傷(QMBS)の弱エルゴディディティ破壊のための量子多体システムについて検討する。
系はQMBSが支配する定常状態に緩和され、散逸ダイナミクスは初期状態の適切な準備によって動的回復を示す。
これにより、発散動力学上のエルゴディディティの破れのサインが見え、安定なQMBSを実験的に準備する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:22:26 GMT)
Thermodynamic work and heat for a quantum process: Approach by Hamiltonian decomposition [7.1] 内部エネルギーを熱に分離し 量子熱力学で働くことは 長い間議論を呼んでいる問題です
量子系においてハミルトニアンが二重の役割を担い、したがってシステムと環境の間の相互作用ハミルトニアンを分解することにより、オープン量子系に対する効果的なハミルトニアン"が提案できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:26:05 GMT)
Population Aware Diffusion for Time Series Generation [6.7] 本研究では,人口レベルの特性をよりよく保存する新しいTS生成モデルであるPopulation-Aware Diffusion for Time Series (PaD-TS)を提案する。
本研究では,PaD-TSによる実データと合成データ間の平均CC分布シフトスコアを5.9倍改善すると同時に,個々のレベルの認証における最先端モデルに匹敵する性能を維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 17:53:43 GMT)
Experimental Demonstration of an Optical Neural PDE Solver via On-Chip PINN Training [6.7] 偏微分方程式 (Partial differential equation, PDE) は、科学や工学において重要な数学ツールである。
本稿では、物理インフォームドニューラルネットワークのバックプロパゲーションフリーオンフォトニックチップトレーニングを活用することにより、光学的ニューラルネットワークPDEソルバを実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:14:00 GMT)
Toward a Better Understanding of Probabilistic Delta Debugging [6.4] アドバンストなddminであるProbDDが提案され、最先端のパフォーマンスを実現している。
ProbDDの詳細な理論的解析を行い、確率とサブセットサイズの変化の傾向を明らかにする。
本稿では,ProbDDの簡易版であるCDDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 03:06:20 GMT)
Enhancing Unsupervised Feature Selection via Double Sparsity Constrained Optimization [6.3] 教師なし単一特徴選択(UFS)は機械学習やパターン認識に広く応用されている。
既存の手法のほとんどはスパーシリティしか考慮していないため、サブセットを選択し、元のサブセットと区別することは困難である。
本稿では,DSCOFSと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 05:05:46 GMT)
Efficient Unsupervised Shortcut Learning Detection and Mitigation in Transformers [6.1] ショートカット学習(ショートカットラーニング)、すなわち、タスクに直接関係しない望ましくない機能への依存は、機械学習アルゴリズムの適用を厳しく制限する大きな課題である。
我々は、機械学習の最近の進歩を活用して、トランスフォーマーにおけるショートカット学習の検出と緩和の両立が可能な教師なしのフレームワークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 19:52:19 GMT)
AGFSync: Leveraging AI-Generated Feedback for Preference Optimization in Text-to-Image Generation [5.8] AGFSyncは、AI駆動のアプローチでDPO(Direct Preference Optimization)を通じてT2I拡散モデルを強化するフレームワークである。
AGFSyncのT2I拡散モデルの精製方法は、スケーラブルなアライメント手法の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 05:33:01 GMT)
Distilled Lifelong Self-Adaptation for Configurable Systems [5.7] システムに自己適応するフレームワークであるDLiSAを提案する。
生涯計画と蓄積した知識の動的利用を支援する。
最先端のアプローチよりもはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:41:57 GMT)
What is a Social Media Bot? A Global Comparison of Bot and Human Characteristics [5.5] ボットは、人間が対話理解を必要とするキューを使う間、簡単に自動化できる言語的手がかりを使用する傾向がある。
これらの結論は、7つのイベントにわたる200ミルユーザーにわたるソーシャルメディアのツイートの大規模な分析に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 14:45:43 GMT)
SurfPatch: Enabling Patch Matching for Exploratory Stream Surface Visualization [5.4] SurfPatchは、探索的なストリーム表面の可視化をサポートする新しいフレームワークである。
与えられた流れ場データセットから大量の流れ面をトレースする。
定常流および非定常流から発生する流路表面の実験により,その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 21:35:11 GMT)
Multiscaled Multi-Head Attention-based Video Transformer Network for Hand Gesture Recognition [5.3] MsMHA-VTN(Multiscaled Multi-Head Attention Video Transformer Network)を提案する。
マルチスケール特徴のピラミッド階層をトランスフォーマーのマルチスケールヘッドアテンションモデルを用いて抽出する。
提案されたMsMHA-VTNの総合精度は88.22%、NVGestureとBrareoのデータセットは99.10%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 19:26:32 GMT)
Adaptive Prompt Tuning: Vision Guided Prompt Tuning with Cross-Attention for Fine-Grained Few-Shot Learning [5.2] コンピュータビジョンにおける微妙な分類は、限られたデータで微妙な分類を区別する必要があるため、大きな課題となる。
本稿では,適応的なプロンプトチューニングにより,コントラスト言語画像事前学習モデルを強化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:00:00 GMT)
Distributed Thompson sampling under constrained communication [5.2] ガウス過程を代理モデルとして用いた分散トンプソンサンプリングをマルチエージェントベイズ最適化問題に適用する。
ベイズ平均後悔とベイズ単純後悔の理論的境界を示し、その境界は通信グラフの構造に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:00:58 GMT)
Quantum Algorithm for Vector Set Orthogonal Normalization and Matrix QR Decomposition with Polynomial Speedup [4.9] グラムシュミット過程はベクトル集合正規化と行列QR分解を解くために広く用いられている。
既存の方法には、システム次元の$N$で$O(N3)$をスケーリングする、高い複雑性の問題がある。
本稿では,グラマーシュミット過程と量子位相推定のアイデアに基づいて,これらの2つの問題を解く量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 02:54:42 GMT)
Make Shuffling Great Again: A Side-Channel Resistant Fisher-Yates Algorithm for Protecting Neural Networks [4.7] そこで本研究では,SCA-セキュアなFisher-Yatesアルゴリズムの設計を提案する。
この対策がSCAに対して有効であることを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 10:46:22 GMT)
An AI-powered Bayesian generative modeling approach for causal inference in observational studies [4.6] CausalBGMはAIを利用したベイズ生成モデリングアプローチである。
低次元潜在特徴集合の個別分布を学習することにより、個別処理効果(ITE)を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:52:45 GMT)
Mean-Field Langevin Dynamics for Signed Measures via a Bilevel Approach [4.6] 平均場ランゲヴィン力学(英: Mean-field Langevin dynamics、MLFD)は、多様体上の確率測度に対する凸最適化に取り組む相互作用粒子法の一種。
我々は,MFLDフレームワークを拡張して,符号付き測度よりも最適化問題を凸化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:10:31 GMT)
Hybridising Reinforcement Learning and Heuristics for Hierarchical Directed Arc Routing Problems [4.3] HDCARPは容量アークルーティング問題(CARP)の拡張である
本稿では,HDCARPの計算課題を効果的に解決する手法を提案する。
我々はこのハイブリッドアルゴリズムをHRDA(Hybrid Reinforcement Learning and Heuristic Algorithm for Directed Arc Routing)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 14:29:54 GMT)
Provable DI-QRNG protocols based on self-testing methodologies in preparation and measure scenario [4.2] 本稿では,P&Mシナリオにおける2つの自己検査手法を用いた2つのデバイス独立量子乱数発生器(DI-QRNG)プロトコルを提案する。
これら2つの手法は、よく知られた2つの非局所ゲーム、すなわちCHSHと擬テレパシーゲームの変種である。
我々はこれらを、古典的パラダイムと量子パラダイムを区別するために、ブラックボックス設定の区別器として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:24:46 GMT)
Streaming quantum state purification [4.2] 量子状態浄化(Quantum state purification)は、未知の純粋な量子状態のほぼ純粋なコピーを復元する作業である。
この基本的なタスクは、ノイズの多いチャネル上の量子通信や不完全なデバイスによる量子計算に応用できる。
任意の次元のクォーディットのスワップテストに基づいて効率的な浄化手順を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 00:08:52 GMT)
Spatial Temporal Attention based Target Vehicle Trajectory Prediction for Internet of Vehicles [4.1] 本研究は、車両軌道予測ターゲット(VTPred)の時空間注意に基づく手法を提案する。
車両軌道を向き付けられたグラフにマッピングし、その後、グラフ注意ネットワーク(GAT)を介して空間特性を抽出する。
トランスフォーマー技術は、シーケンスから時間的特徴を得るために使われ、正確な軌道予測をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:37:24 GMT)
Diffusion Prism: Enhancing Diversity and Morphology Consistency in Mask-to-Image Diffusion [4.0] Diffusion Prismは、バイナリマスクを現実的で多様なサンプルに変換する、トレーニング不要のフレームワークである。
少量の人工ノイズが画像デノゲーションプロセスに大きく役立つことを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 20:04:25 GMT)
PANDA -- Paired Anti-hate Narratives Dataset from Asia: Using an LLM-as-a-Judge to Create the First Chinese Counterspeech Dataset [3.8] 現代標準中国語の流行にもかかわらず、中国語の対訳資源は事実上存在しない。
中国本土でヘイトスピーチと戦うことに焦点を当てたコーパスを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 01:56:32 GMT)
CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research [3.7] 我々は,リアルタイム意思決定シナリオにおける人間-AIコラボレーション研究を支援するプラットフォームCREWを紹介する。
これには、認知研究のための事前構築されたタスクや、モジュール設計から拡張可能なポテンシャルを備えたヒューマンAIコラボレーションが含まれます。
CREWは、最先端のアルゴリズムとよく訓練されたベースラインを使用して、リアルタイムの人間誘導型強化学習エージェントをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:42:00 GMT)
Optimal Sampling for Generalized Linear Model under Measurement Constraint with Surrogate Variables [3.6] 場合によっては、代理変数はデータセット全体を通してアクセスでき、真の応答変数の近似として機能する。
本稿では,サロゲート変数から得られる情報を効果的に活用する最適なサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 22:41:52 GMT)
REM: A Scalable Reinforced Multi-Expert Framework for Multiplex Influence Maximization [3.3] ソーシャルオンラインプラットフォームでは、影響力のあるシードユーザーを特定し、影響力の広がりを最大化することが重要な課題である。
これらの問題に対処するために、Reinforced Expert Maximization framework (REM)を提案する。
REMは、影響拡大、スケーラビリティ、および影響タスクにおける推論時間の観点から、最先端の手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 09:13:09 GMT)
A Characterization of Semi-Involutory MDS Matrices [3.1] 対称暗号において、計算学的に単純な逆数を持つ最大距離分離行列は広い用途を持つ。
AES、SQUARE、SHARK、およびPHOTONのようなハッシュ関数のような多くのブロック暗号は拡散層にMDS行列を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:08:54 GMT)
DDD: Discriminative Difficulty Distance for plant disease diagnosis [2.8] 植物病の診断は難しい分類課題である。
差別的困難距離(DDD)は、トレーニングとテストデータセットの間のドメインギャップを定量化するために設計された、新しいメトリクスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 05:34:59 GMT)
Recognizing Artistic Style of Archaeological Image Fragments Using Deep Style Extrapolation [2.7] 考古学的な発掘で得られた古代の美術品は通常、ある程度の断片化と物理的劣化に悩まされている。
本研究では,画像断片の芸術的スタイルを予測するための一般化されたディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:38:15 GMT)
PepTune: De Novo Generation of Therapeutic Peptides with Multi-Objective-Guided Discrete Diffusion [2.7] 治療ペプチドSMILESの同時生成と最適化のための多目的離散拡散モデルであるPepTuneを提案する。
我々は, 標的結合親和性, 膜透過性, 溶解性, 溶血性, 非汚濁性など, 複数の治療特性に最適化された多種多様な修飾ペプチドを生成する。
以上の結果から,PepTuneは離散状態空間における多目的シーケンス設計において,強力かつモジュール化されたアプローチであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:34:56 GMT)
Cached Adaptive Token Merging: Dynamic Token Reduction and Redundant Computation Elimination in Diffusion Model [2.6] 拡散モデルは高い計算コストと遅い推論によって妨げられる。
そのようなアプローチの1つは、トークンマージ(ToMe)として知られる自己アテンションに供給されるトークンの数を減らすことに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 20:16:27 GMT)
SECOMP: Formally Secure Compilation of Compartmentalized C Programs [2.6] C言語の未定義の動作は、しばしば破壊的なセキュリティ脆弱性を引き起こす。
本稿では,機械チェックによるC言語のコンパイラSECOMPを紹介する。
このような強い基準が主流のプログラミング言語で証明されたのは、これが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:50:20 GMT)
A Distributional Evaluation of Generative Image Models [2.5] 画像生成モデルの評価に焦点が当てられ、人間の評価を金の基準として扱う研究が盛んである。
本研究では,学習したサンプル分布と対象サンプル分布の分布一致を評価するための総合的指標である埋め込み特性スコア(ECS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:23:18 GMT)
Advancing Trustworthy AI for Sustainable Development: Recommendations for Standardising AI Incident Reporting [2.2] AI技術の利用の増加は、AIインシデントの増加、リスクの引き起こし、個人、組織、社会に害を与えている。
本研究では,このようなインシデントデータを確実かつ包括的に収集する標準プロトコルの欠如を認識し,対処する。
このギャップに対処するための標準化努力を強化するため、9つの実行可能な推奨事項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 17:34:57 GMT)
FasterSTS: A Faster Spatio-Temporal Synchronous Graph Convolutional Networks for Traffic flow Forecasting [2.1] 正確なトラフィックフロー予測は、トラフィックフローデータの相関時間相関に依存する。
現在のほとんどの研究は、空間的次元と時間的次元の相関関係を別々に捉えている。
本研究では,これらの問題に対処する高速な同期同期トラフィックモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:52:50 GMT)
Recurrence-based Vanishing Point Detection [2.1] 本稿では,Vanishing Point Detection (VPD) に対する教師なしアプローチを提案する。
R-VPDは、明示的な線に加えて、繰り返される対応から発見された暗黙の線を使用する。
我々は2つの古典的手法と2つの最先端のディープラーニングベースVPD手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 01:17:11 GMT)
CODEOFCONDUCT at Multilingual Counterspeech Generation: A Context-Aware Model for Robust Counterspeech Generation in Low-Resource Languages [1.9] 本稿では,MCG-COING-2025共有タスクにおいて大きな成功を収めた,頑健な対音声生成のための文脈認識モデルを提案する。
多言語データセットに微調整されたシミュレーションアニーリングアルゴリズムを活用することで、モデルはヘイトスピーチに対する現実的に正確な応答を生成する。
4つの言語で最先端のパフォーマンスを実証し、バスク語で第1位、イタリア語で第2位、英語とスペイン語で第3位にランク付けしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 03:36:31 GMT)
NN-ResDMD: Learning Koopman Representations for Complex Dynamics with Spectral Residuals [1.9] 本稿では、スペクトル残差を最小化して、クープマンスペクトル成分を直接推定するニューラルネットワーク-ResDMD(NN-ResDMD)を提案する。
物理的および生物学的システムの実験により、NN-ResDMDは精度とスケーラビリティの両方を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 02:19:42 GMT)
Robust Self-calibration of Focal Lengths from the Fundamental Matrix [1.6] 与えられた基本行列から2台のカメラを自己校正する問題は、幾何学的コンピュータビジョンの基本的な問題の一つである。
既知の主点と平方ピクセルの仮定の下で、よく知られたブーヌーの公式は、2つの未知の焦点距離を計算する手段を提供する。
本稿では,カメラの主点とともに焦点距離を推定する,効率的でロバストな反復手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 12:40:47 GMT)
eRevise+RF: A Writing Evaluation System for Assessing Student Essay Revisions and Providing Formative Feedback [1.5] eRevise+RFは、学生エッセイのリビジョンを評価し、リビジョンフィードバックを提供するための拡張されたAWEシステムである。
ペンシルベニアとルイジアナの3校に6人の教師と406人の学生を配置した。
その結果,(1)エッセイのエッセイのエビデンス評価,(2)エッセイ間のエビデンスと推論のリビジョンの抽出,(3)フィードバックに対するリビジョンの成功判定において有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 03:49:48 GMT)
Navigating Nuance: In Quest for Political Truth [1.4] メディアバイアス識別ベンチマーク(MBIB)を用いたLlama-3(70B)言語モデルの性能評価を行った。
本研究は、政治的偏見を検出することの課題と、将来のモデルを強化するための伝達学習手法の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 09:24:47 GMT)
On the Utility of Equivariance and Symmetry Breaking in Deep Learning Architectures on Point Clouds [1.4] 本稿では,点雲を扱うモデルの性能に影響を及ぼす要因について考察する。
我々は、異なるタスクで成功を導く同変および非同変アーキテクチャの鍵となる側面を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 07:00:41 GMT)
Diffusion Policies for Generative Modeling of Spacecraft Trajectories [1.2] トラジェクトリ生成のための現在の機械学習ベースの方法における重要な欠点は、大きなデータセットを必要とすることである。
本研究では,構成拡散モデルを用いて分布外データに効率よく適応する。
推定時間6DoF最小着陸地点選択のための構成拡散モデルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:22:37 GMT)
Bayesian NeRF: Quantifying Uncertainty with Volume Density for Neural Implicit Fields [1.2] 本稿では, 被占領地における不確実性をモデル化することにより, 体積密度の不確かさを明示的に定量するベイズ型ニューラルレイディアンス場(NeRF)を提案する。
NeRFは、様々な視点から3次元空間における濃密なシーン表現、色、密度を提供することによって、伝統的な幾何学的手法から分岐する。
本稿では,RGB画像と深度画像の性能を総合的なデータセットで大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 04:29:58 GMT)
Tight Constraint Prediction of Six-Degree-of-Freedom Transformer-based Powered Descent Guidance [1.1] 本研究は変圧器をベースとした逐次凸化(T-SCSCx)を導入し,6倍の発散時間を実現する。
最適問題の解における制約の集合を予測することを学ぶことにより、T-SCSCx は制約の厳密さだけで最小限の大きさの問題を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 19:07:27 GMT)
Reasoning-Oriented and Analogy-Based Methods for Locating and Editing in Zero-Shot Event-Relational Reasoning [1.0] 推論指向のロケート・編集(ROLE)とアナロジーに基づくロケート・編集(ABLE)を提案する。
ROLEは、イベント関係の推論、解釈可能性の向上、推論能力のリソース効率の最適化のために、言語モデルの重要モジュールを特定し、編集する。
ABLEはゼロショット推論能力を最適化するためにタスク間の類似点と相違点を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 11:02:08 GMT)
VERITAS: Verifying the Performance of AI-native Transceiver Actions in Base-Stations [0.7] 本稿では,AIネイティブトランスシーバーのポストデプロイのための共同計測・回復フレームワークを提案する。
VERITASはチャネルプロファイル,送信速度,遅延の変動を99%,97%,69%の精度で検出できることを示した。
評価の結果、VERITASはチャネルプロファイル、送信速度、遅延拡散の変化を86%、93.3%、94.8%で検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 19:12:03 GMT)
Hierarchical Vision-Language Alignment for Text-to-Image Generation via Diffusion Models [0.7] Vision-Language Aligned Diffusion(VLAD)モデルは、デュアルストリーム戦略を通じて課題に対処する生成フレームワークである。
VLADはテキストプロンプトをグローバルおよびローカルな表現に分解し、視覚的特徴と正確に一致させる。
高忠実度画像を生成するための階層的ガイダンスを備えた多段階拡散プロセスが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:27:13 GMT)
Kolmogorov GAM Networks are all you need! [0.7] Kolmogorov GAMネットワークは、トレーニングと推論のための効率的なアーキテクチャであることが示されている。
それらは、関心の関数に依存しない埋め込みを持つ加法モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 02:46:00 GMT)
UPCS: Unbiased Persona Construction for Dialogue Generation [0.6] 既存のペルソナプロファイルは、しばしばバイアスを示し、システムの完全性と公平性にリスクを及ぼす。
キャラクタ記述を8次元に分類する UPCS フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 07:56:58 GMT)
Using a CNN Model to Assess Paintings' Creativity [0.6] 我々は人間の絵画の創造性を自動評価するCNNモデルを開発した。
専門家や子どもによる600点の絵のデータセットを用いて, 精度90%, 評価時間を人間よりも高速に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 17:58:21 GMT)
Detection of adrenal anomalous findings in spinal CT images using multi model graph aggregation [0.6] 腰痛はプライマリ・ケアの医師に報告される2番目に多い。
腰痛は生涯の人口の50%から80%に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:54:06 GMT)
Balance-aware Sequence Sampling Makes Multi-modal Learning Better [0.5] MMLのロバスト性を高めるために,バランス対応シーケンスサンプリング(BSS)を提案する。
マルチパースペクティブ測定器を用いて,まず,各試料のバランス度を評価するための多パースペクティブ測定器を定義する。
カリキュラム学習(CL)に基づくスケジューラを用いて、バランスのとれたサンプルからバランスのとれたサンプルまで、段階的にトレーニングサブセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:19:55 GMT)
Cost and Reward Infused Metric Elicitation [0.5] 機械学習において、メトリック・エリケーション(英: metric elicitation)とは、特定のアプリケーションに対する個人の暗黙の好みを最も反映したパフォーマンス指標の選択を指す。
提案するDLPME(Diagonal Linear Performance Metric Elicitation)アルゴリズムを外挿し,追加のバウンドコストと報酬を考慮に入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 01:36:49 GMT)
Follow The Sparse Approximate Leader for No-Regret Online Sparse Linear Approximation [0.5] 我々は, 与えられた測定行列の列の線形結合の観点から, 測定列の最良のスパース近似を予測できるような, テキストトンラインスパース線形近似の問題を考察する。
本稿では、このオンライン問題に対処するための効率的なオンラインメタ政治であるFollow-The-Approximate-Sparse-Leaderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 10:50:35 GMT)
On Importance of Layer Pruning for Smaller BERT Models and Low Resource Languages [0.4] 本研究では,低リソース言語における特定の下流タスクに適したBERTモデルの開発において,レイヤプルーニングの有効性について検討する。
MahaBERT-v2 や Google-Muril などいくつかの BERT 変種を実験し、異なるプルーニング戦略を適用し、その性能を MahaBERT-Small や MahaBERT-Smaller のような小さなスクラッチトレーニングモデルと比較した。
以上の結果から,プルーニングモデルでは,層数が少ないにもかかわらず,スクラッチトレーニングモデルと同等の性能を保ちながら,スクラッチトレーニングモデルと同等の性能を保っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 05:30:10 GMT)
Ensuring superior learning outcomes and data security for authorized learner [0.4] 学習者がターゲット関数を近似した仮説を生成する能力は、機械学習において不可欠である。
eavesdropperにアクセスできるトレーニングデータの品質を制限することにより、"認可"学習者のパフォーマンスを確保することが重要である。
量子ラベル符号化を用いた認定学習者のみに優れた学習結果を保証するための定理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:49:00 GMT)
Modelling the Impact of Quantum Circuit Imperfections on Networks and Computer Applications [0.3] ポスト量子および量子暗号スキームは、7Gネットワークのための実現可能な量子コンピュータアプリケーションである。
これらのアルゴリズムは、Shorアルゴリズムのような量子コンピュータ上で動作する量子検索アルゴリズムの進歩によって妥協された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 10:52:04 GMT)
Aligning Netlist to Source Code using SynAlign [0.3] SynAlignは、コンパイラや合成プロセスを変更することなく、最適化後のネットリストと元のソースコードを自動的に調整する。
この一貫性により、エンジニアは、修正された設計と、さまざまなツールにわたるオリジナルのソースコードとの相関を維持することができる。
注目すべきは、SynAlignはアライメント精度に影響を与えることなく、最大61%のデザイン変更を許容できることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:40:05 GMT)
Beyond Static Datasets: A Behavior-Driven Entity-Specific Simulation to Overcome Data Scarcity and Train Effective Crypto Anti-Money Laundering Models [0.2] マネーロンダリングは、他の違法行為からの資金移動を停止するために緩和される重要な犯罪である。
暗号通貨取引におけるマネーロンダリングの特定は非常に困難になっている。
本稿では,個人固有のマネーロンダリングのような行動シミュレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:58:05 GMT)
Ultra-dispersive resonator readout of a quantum-dot qubit using longitudinal coupling [0.2] 超伝導共振器に結合した量子ドットハイブリッド量子ビットのパラメトリック長手相互作用機構による読み出しを行う。
本実験では, 量子力学の「超分散的」な状態において, 縦結合により半導体量子ビットの動作を促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 22:08:32 GMT)
SPADE: Enhancing Adaptive Cyber Deception Strategies with Generative AI and Structured Prompt Engineering [0.2] 本研究では、ジェネレーティブAI(GenAI)モデルを利用して、適応型サイバー詐欺対策の開発を自動化する。
我々は,大規模言語モデルが適応的騙しにもたらす固有の課題に対処するために,体系的フレームワーク(SPADE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 19:44:30 GMT)
Embedding Style Beyond Topics: Analyzing Dispersion Effects Across Different Language Models [0.1] 本研究では, 組込み空間形成における書字スタイルの役割について検討した。
トピックとスタイルを交互に扱う文芸コーパスを用いて、フランス語と英語の言語モデルの感度を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:17:16 GMT)
Refining Skewed Perceptions in Vision-Language Models through Visual Representations [0.0] 大規模視覚言語モデル(VLM)は、様々な下流タスクで顕著な成功を収めている。
それらの利点にもかかわらず、これらのモデルは現実のデータの不均等な分布からバイアスを受け継ぎ、実際の環境に関する誤解を招く。
本研究では,CLIPの下流アプリケーションへの埋め込みから,単純な線形プローブを用いてタスク固有のコア特徴を効果的に抽出する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 20:45:27 GMT)
Wave function evolution from source to detection and the measurement [0.0] 波動関数の進化を解明するために,2つのスリットの間に余分な開口スリットを考える。
すべてのスリットが長くて薄いとき、1Dシュレーディンガー方程式は最後の検出まで波動関数の進化を与える。
この関数は振幅と位相情報を持つ実数値であり,波動関数と密接に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:21:37 GMT)
Towards End-to-End Neuromorphic Voxel-based 3D Object Reconstruction Without Physical Priors [0.0] ニューロモルフィックカメラを用いた高密度ボクセル3次元再構成のためのエンドツーエンド手法を提案する。
本手法は, ベースライン法に比べて54.6%の再現精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:07:03 GMT)
Time Evolution of Relativistic Quantum Fields in Spatial Subregions [0.0] 相対論的場の量子論の状態の時間発展を空間的部分領域$Omega$に限定して研究する。
環境の影響を境界項でエンコードする方法を示す。
この方法で得られる境界条件は、空間と時間におけるエネルギー非保存と非局所である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 09:21:12 GMT)
Revisiting the Bohr Model of the Atom through Brownian Motion of the Electron [0.0] 我々は、ブラウン運動による電子の挙動を記述するために力学を取り入れることで、水素原子のボーアモデルを強化する。
従来の量子力学とは対照的に、我々のモデルは単一粒子の位置の統計的平均化を行うことによってボルン則を導出する。
非常に短い時間スケールで、単一粒子位置の統計的平均化が不十分なため、波動関数に基づく単一電子確率分布が不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 17:47:44 GMT)
Representation in large language models [0.0] 大規模言語モデルの振る舞いは、部分的に表現に基づく情報処理によって引き起こされていると私は主張する。
これらの表現を調査し、説明を開発するためのテクニックについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:19:48 GMT)
Regression Guided Strategy to Automated Facial Beauty Optimization through Image Synthesis [0.0] 本稿では,事前訓練したGANの潜伏空間の点として顔画像を投影するアプローチを提案する。
潜伏点の動きは、新たに開発された顔美評価回帰ネットワークによって誘導される。
本手法は,データから直接美容の全体像を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 11:46:54 GMT)
Prompt-Based Segmentation at Multiple Resolutions and Lighting Conditions using Segment Anything Model 2 [0.0] 本稿では,ゼロショット,プロンプトベースのセグメンテーションモデル(SAM)とその更新版であるSAM2とSAM2.1の有効性について検討する。
SAMモデルは、ユーザ定義のボックスによってトリガーされた場合、すべてのシナリオでCNNより優れています。
最適な照明で高解像度で、Eff-UNetはYOLOv9によって引き起こされたSAMよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:32:06 GMT)
On the Implementation of a Bayesian Optimization Framework for Interconnected Systems [0.0] 解析式を得るために$f$の適応線形化を用いた最近提案されたグレイボックスBOパラダイムBOISの詳細な実装について述べる。
BOISアプローチは,相互接続システムに生じるような構造的知識の活用を可能にすることを示す。
その結果,BOISは従来のグレーボックス法と同等以上の性能を示し,計算量も少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 21:58:19 GMT)
On Preserving the Knowledge of Long Clinical Texts [0.0] 臨床テキストの処理にトランスフォーマーエンコーダを使用する際のボトルネックは、これらのモデルの入力長制限から生じる。
本稿ではトランスフォーマーエンコーダの集合アンサンブルを用いたモデルにおける長期臨床テキストの知識を保存するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 01:00:57 GMT)
Learning Weather Models from Data with WSINDy [0.0] Weak form Sparse Identification of Dynamics (WSINDy) algorithm can learn effective weather model fromsimulated and assimilated data。
提案手法は標準的なWSINDyアルゴリズムを任意の次元の高次元流体データに適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:03:07 GMT)
LENS-XAI: Redefining Lightweight and Explainable Network Security through Knowledge Distillation and Variational Autoencoders for Scalable Intrusion Detection in Cybersecurity [0.0] 本研究は軽量説明可能ネットワークセキュリティフレームワーク(LENS-XAI)を紹介する。
LENS-XAIは、堅牢な侵入検知と、拡張された解釈可能性とスケーラビリティを組み合わせる。
本研究は, 計算効率, 特徴解釈可能性, 実世界の応用性に対処することで, IDSの進歩に大きく貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 10:00:49 GMT)
KAN KAN Buff Signed Graph Neural Networks? [0.0] Kolmogorov-Arnold Neural Network (KAN)はMulti-Layer Perceptron (MLP)の代替として登場した。
本稿では,Kanを符号付きグラフ畳み込みネットワーク(SGCN)に統合し,エッジが正あるいは負の符号を持つ符号付きグラフ上での性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 03:12:18 GMT)
Is a phonon excitation of a superfluid Bose gas a Goldstone boson? [0.0] 超流動ボースガス中のフォノンはゴールドストーン粒子であると一般に受け入れられている。
スピンレスで弱い相互作用を持つボソンの有限系を3つのアプローチを用いて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:47:18 GMT)
Intelligent Approaches to Predictive Analytics in Occupational Health and Safety in India [0.0] 本稿では,インドにおける職業保健・安全実践の回復における予測分析の可能性について述べる。
この論文は、断片化されたデータエコシステムやリソース制約、職場のハザードの多様性といった課題に対処する可能性を示す方法を探究するものである。
インドの労働力の安全を守るため、知的慣行へのシフトを促している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 00:35:53 GMT)
How to explain grokking [0.0] 学習におけるグルーキング(遅延一般化)の説明は、勾配ランゲヴィン力学(ブラウン運動)によってグルーキングをモデル化し、熱力学の考え方を適用することによって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 11:19:31 GMT)
HMM-LSTM Fusion Model for Economic Forecasting [0.0] 本稿では,HMM(Hidden Markov Models)とLSTM(Long Short-Term Memory)ニューラルネットワークの経済予測への応用について検討する。
この研究は、HMM由来の隠れ状態を統合し、LSTMモデリングのための追加機能として意味を持つ新しいアプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 17:31:36 GMT)
Generalized Probability Theory: notes for a short course [0.0] 2024年3月と4月にペリメータ理論物理学研究所(Perimeter Institute for Theory Physics)で、GPTの短いコース中にわずかに改訂されたノートが配布された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 04:09:11 GMT)
FusionSORT: Fusion Methods for Online Multi-object Visual Tracking [0.0] 複数物体の視覚的追跡において,検出をトラックレットに関連付けるための4つの異なる融合法を検討する。
これらの融合法には、IoUに基づく最小重み付け和、カルマンフィルタ(KF)ゲーティング、ハダマードのコスト積が含まれる。
我々はMOT17、MOT20、DanceTrackデータセットの検証セットについて広範な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 13:51:03 GMT)
From Assessment to Practice: Implementing the AIAS Framework in EFL Teaching and Learning [0.0] 汎用の汎用フレームワークの使用は、英語の文章や翻訳のコンテキストとして、英語にどのように適合するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 21:48:49 GMT)
Five Starter Problems: Solving Quadratic Unconstrained Binary Optimization Models on Quantum Computers [0.0] このチュートリアルでは、現在利用可能な量子コンピュータ上での擬似非制約バイナリ最適化問題の解決について、手軽に紹介する。
IBMはゲート/回路アーキテクチャを使用し、D-Waveは量子アニールである。
関連するGitHubリポジトリは、5つのノートブックに実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 00:36:07 GMT)
Exploring Geometric Representational Alignment through Ollivier-Ricci Curvature and Ricci Flow [0.0] 我々はOllivier-Ricci曲率とRicci流を人体と人工神経系の表現のアライメントを研究するツールとして利用する。
基礎研究として,VGG-Faceの人間対応版であるVGG-Faceの顔刺激の表現と,大規模なオンライン調査による人間の類似性判定を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 18:33:48 GMT)
Examining bias perpetuation in academic search engines: an algorithm audit of Google and Semantic Scholar [0.0] 本研究では、Google Scholarに誘導されるバイアスドクエリが、クエリのバイアスと一致した結果をもたらすかどうかを検討する。
技術関連のクエリは、より大きな相違を示す。
検証バイアスが永久に続く学術的な検索結果は、研究者と市民の両方が証拠を探していることに強い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 22:37:51 GMT)
Evaluating Time Series Foundation Models on Noisy Periodic Time Series [0.0] 本稿では,雑音周期時系列を構成する2つのデータセットに対して,時系列基礎モデル(TSFM)の性能を評価する実験的検討を行った。
以上の結果から, TSFMは, 周期が制限された時系列に対して, より長い時間, 高い雑音レベル, サンプリング率, より複雑な時系列形状で予測能力が低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 16:36:21 GMT)
Enhancing Supply Chain Resilience with Metaverse and ChatGPT Technologies [0.0] 新型コロナウイルスの感染拡大とロシアとウクライナの対立により、世界的な供給線が著しく破壊されている。
本研究の目的は,サプライチェーンのレジリエンス向上のためのChatGPTおよびMetaverse技術の重要性を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 00:21:28 GMT)
Enhancing Early Diabetic Retinopathy Detection through Synthetic DR1 Image Generation: A StyleGAN3 Approach [0.0] 本研究はStyleGAN3を用いて高忠実度および多様性の微小動脈瘤を特徴とする合成DR1画像を生成する。
モデルのトレーニングには,2,602 DR1 画像のデータセットを使用し,次いで定量的指標を用いた総合評価を行った。
最終的なFIDスコアは17.29で、平均FIDは21.18(95%信頼区間20.83から21.56)を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 21:00:58 GMT)
Conformal quantum mechanics of causal diamonds: Time evolution, thermality, and instability via path integral functionals [0.0] 有限寿命の観測者はミンコフスキー真空を温度$T_D = 2 hbar/(pi MathcalT)$の熱状態として知覚する。
本稿では, 共形量子力学の対称性が果たす役割から, 因果ダイヤモンドの熱物性の出現を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:54:43 GMT)
Conformal quantum mechanics of causal diamonds: Quantum instability and semiclassical approximation [0.0] 因果ダイヤモンドは、エネルギースケール検出器を備えた有限寿命観測者によって探索される熱的挙動を持つことが知られている。
この熱度は、因果ダイヤモンド内の観測者の時間進化に起因していると考えられる。
我々は、$S$の非有界な性質が量子不安定性を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:50:41 GMT)
Boosting the Accuracy of Stock Market Prediction via Multi-Layer Hybrid MTL Structure [0.0] 本稿では,より効率的な市場予測を実現することを目的とした,多層ハイブリッドマルチタスク学習(MTL)フレームワークを提案する。
様々な入力特徴間の複雑な対応を抽出するTransformerエンコーダ、長期的な時間的関係をキャプチャするBidirectional Gated Recurrent Unit(BiGRU)、学習プロセスを強化するためのKAN(Kolmogorov-Arnold Network)を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 17:47:45 GMT)
Black Hole Waterfall: a unitary phenomenological model for black hole evaporation with Page curve [0.0] 本稿では,自発転変態の研究室プロセスの類似性に基づくブラックホール蒸発の一元モデルを提案する。
このモデルには、地平線の背後にあるホーキングのパートナー粒子(イドラー)が新たな低エネルギーのホーキング粒子対を生成できる追加の新機能が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 20:19:02 GMT)
Beyond Text: Implementing Multimodal Large Language Model-Powered Multi-Agent Systems Using a No-Code Platform [0.0] 本研究では,マルチモーダルLLMに基づくマルチエージェントシステム(MAS)の設計と実装を提案する。
本研究は,プログラム知識のないユーザによるAIシステムの構築と管理を容易にするために,No-Codeベースのマルチエージェントシステムを開発した。
本研究では、画像ベースのノートからのコード生成、高度なRAGベースの質問応答システム、テキストベースの画像生成、ビデオ生成など、ビジネスプロセスにおけるAIの適用性を検証するためのさまざまなユースケースについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 06:36:56 GMT)
Automatic Organization of Neural Modules for Enhanced Collaboration in Neural Networks [0.0] 本研究はニューラルネットワーク(NN)の構造に関する新しい視点を提案する。
伝統的なNNは通常、便利な木のような構造である。
我々は,ニューラル・モジュールというニューラル・ユニットを編成する新しい方法を確立するために,同期グラフに基づく構造を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 11:47:39 GMT)
Automatic Construction of Pattern Classifiers Capable of Continuous Incremental Learning and Unlearning Tasks Based on Compact-Sized Probabilistic Neural Network [0.0] 本稿では,確率論的ニューラルネットワークモデルを用いたパターン分類手法を提案する。
この戦略は、連続的な漸進的な学習と未学習タスクが可能な、コンパクトな確率的ニューラルネットワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 05:02:53 GMT)
An investigation of phrase break prediction in an End-to-End TTS system [0.0] 本研究は,TTS(End-to-End Text-to-Speech)システムにおけるリスナー理解を高めるために,外部のフレーズブレーク予測モデルを使用することを検討する。
これらのモデルの有効性は主観的テストにおけるリスナー選好に基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 05:55:15 GMT)
AI-ANNE: (A) (N)eural (N)et for (E)xploration: Transferring Deep Learning Models onto Microcontrollers and Embedded Systems [0.0] 本稿では、Raspberry Pi Pico / Raspberry Pi Pico 2.0のようなリソース制約のある組み込みシステムへのニューラルネットワークの統合について検討する。
TinyMLは、これらのマイクロコントローラ上でニューラルネットワークを直接転送し、リアルタイム、低レイテンシ、エネルギー効率の推論を可能にする。
マイクロコントローラ上の2つの異なるニューラルネットワークは、データ分類の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 10:29:55 GMT)
A SysML-based language for evaluating the integrity of simulation and physical embodiments of Cyber-Physical systems [0.0] 本稿では,SysMLに基づくシミュレート・物理システムモデリング言語(SPSysML)を紹介する。
サイバー物理システムにおけるコンポーネント再利用性を評価するためのドメイン仕様言語である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 19:58:10 GMT)
A Novel Approach using CapsNet and Deep Belief Network for Detection and Identification of Oral Leukopenia [0.0] 本研究は,深層学習による口腔病変の自動検出と分類のための2つのコンピュータビジョン手法について検討した。
予備的な知見は、ディープラーニングがこの複雑な問題に対処する能力を持っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 15:45:00 GMT)
A Graphical Approach to State Variable Selection in Off-policy Learning [0.0] 一般的な意思決定プロセスにおけるグラフィカルな識別基準のセットを提供する。
この結果が動的治療体制やオフライン強化学習文献においてしばしば暗黙の因果仮定とどのように関係しているかを論じる。
本稿では,コンテナのロジスティクスで発生する動的価格問題に対する現実的なシミュレーション研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 14:37:35 GMT)
A Geometric Substructure for Quantum Dynamics [0.0] 閉量子系の理論は、基礎となる部分構造の同定によって拡張される。
リーマン部分構造への一般化の可能性は推測され、背景重力場との予期せぬ相互作用が示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 01 Jan 2025 02:51:43 GMT)