Rho-1: Not All Tokens Are What You Need [132.3] 以前の言語モデル事前学習手法は、すべてのトレーニングトークンに次トーケン予測損失を均一に適用した。
Rho-1 は選択言語モデリング (SLM) を採用しており、所望の分布に合わせて有用なトークンを選択的に訓練する。
15B OpenWebMathコーパスで継続事前トレーニングを行うと、Rho-1は9つの数学タスクで最大30%のショット精度で絶対的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:07:54 GMT)
Decoupled Prioritized Resampling for Offline RL [114.7] オフライン強化学習のためのオフライン優先体験再生(OPER)を提案する。
OPERは、高度に反転する遷移を優先するように設計された優先順位関数のクラスを備えており、トレーニング中により頻繁に訪問することができる。
優先順位関数のクラスは行動ポリシーの改善を誘導し、この改善されたポリシーに制約された場合、ポリシー制約付きオフラインRLアルゴリズムによりより良い解が得られる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:29:55 GMT)
Towards Generalizable Trajectory Prediction Using Dual-Level Representation Learning And Adaptive Prompting [107.4] 既存の車両軌道予測モデルは、一般化可能性、予測の不確実性、複雑な相互作用を扱う。
本研究では,(1)自己拡張(SD)とマスドレコンストラクション(MR)による二重レベル表現学習,グローバルコンテキストと細部の詳細の収集,(2)レジスタベースのクエリと事前学習の強化,クラスタリングと抑圧の必要性の排除,(3)微調整中の適応型プロンプトチューニング,メインアーキテクチャの凍結,および少数のプロンプトの最適化といった,新たなトラジェクタ予測フレームワークであるPerceiverを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:11:09 GMT)
Preference-grounded Token-level Guidance for Language Model Fine-tuning [99.9] 好みのある言語モデルを調整することは、自然言語生成において重要な問題である。
LMトレーニングでは、教師付きデータの量に基づいて、学習指導を利用する2つの最小限の学習目標を示す。
実験において,本手法は2つの異なるLMタスクに対して競合的に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:35:07 GMT)
Beyond Sight: Finetuning Generalist Robot Policies with Heterogeneous Sensors via Language Grounding [85.6] FuSeは、不均一なセンサのモダリティに対する微調整型ビズモータ一般政策を可能にする新しいアプローチである。
FuSeは視覚,触覚,音などのモーダル性に対して共同で推論を必要とする挑戦的なタスクを実行できることを示す。
実世界での実験では、FuSeisはすべての基準ラインと比較して成功率を20%以上引き上げることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:57:33 GMT)
MB-TaylorFormer V2: Improved Multi-branch Linear Transformer Expanded by Taylor Formula for Image Restoration [85.4] MB-TaylorFormer V2は複数の画像復元タスクにおいて最先端の性能を達成することを示す。
提案したモデルでは,TaylorFormer V2のTaylorFormerの2番目のバージョンとして,粗大な特徴を同時に処理する機能を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:13:52 GMT)
Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG) [84.3] Retrieval-augmented Generation (RAG) は、追加情報を取得することによって下流タスクの実行を向上させる強力な技術である。
グラフは、その固有の「エッジで接続されたノード」の性質により、巨大な異種情報と関係情報を符号化する。
従来のRAGとは異なり、多種多様な形式とドメイン固有の関係知識のようなグラフ構造化データのユニークさは、異なるドメインでGraphRAGを設計する際、ユニークで重要な課題を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:16:25 GMT)
VideoRefer Suite: Advancing Spatial-Temporal Object Understanding with Video LLM [81.2] ビデオ大言語モデル (Video Large Language Models, ビデオLLM) は近年, 一般的なビデオ理解において顕著な能力を示した。
しかし、それらは主に全体論的理解に焦点を当て、きめ細かい空間的・時間的詳細を捉えるのに苦労している。
我々は,高精細度空間時間映像理解のためのビデオLLMを実現するために,VideoRefer Suiteを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:38:30 GMT)
Towards Realistic Evaluation of Commit Message Generation by Matching Online and Offline Settings [77.2] オンラインメトリック - VCSに生成されたメッセージをコミットする前にユーザが導入する編集回数 - を使用して、オフライン実験用のメトリクスを選択します。
我々は,GPT-4が生成したコミットメッセージと,人間の専門家が編集したコミットメッセージからなる57対のデータセットを収集した。
以上の結果から,編集距離が最も高い相関性を示すのに対し,BLEUやMETEORなどの類似度は低い相関性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:35:02 GMT)
The Mamba in the Llama: Distilling and Accelerating Hybrid Models [76.6] 注目層からの線形射影重みを学術的なGPU資源で再利用することにより,大規模な変換器を線形RNNに蒸留する方法を示す。
結果として得られたハイブリッドモデルは、チャットベンチマークのオリジナルのTransformerに匹敵するパフォーマンスを達成する。
また,Mambaとハイブリッドモデルの推論速度を高速化するハードウェア対応投機的復号アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:34:02 GMT)
Strip R-CNN: Large Strip Convolution for Remote Sensing Object Detection [74.0] 本稿では,リモートセンシングオブジェクト検出において,大きなストリップ畳み込みが優れた特徴表現学習者であることを示す。
我々はStrip R-CNNと呼ばれる,シンプルで効率的でパワフルなネットワークアーキテクチャを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:05:16 GMT)
TinySAM: Pushing the Envelope for Efficient Segment Anything Model [73.1] 我々は,強力なゼロショット性能を維持しつつ,小さなセグメントの任意のモデル(TinySAM)を得るためのフレームワークを提案する。
これらすべての提案手法により、TinySAMは計算量を大幅に削減し、エンベロープを効率的なセグメント化タスクにプッシュする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:01:20 GMT)
InterFormer: Towards Effective Heterogeneous Interaction Learning for Click-Through Rate Prediction [72.5] 我々はインターリービング方式で異種情報インタラクションを学習するInterFormerという新しいモジュールを提案する。
提案するInterFormerは,3つのパブリックデータセットと大規模産業データセットに対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:44:07 GMT)
Modeling All Response Surfaces in One for Conditional Search Spaces [69.9] 本稿では,すべての部分空間の応答曲面をモデル化する新しい手法を提案する。
本稿では,様々な部分空間から異なる構造を持つ構成を統一された特徴空間に投影できる注目型深層特徴抽出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:56:06 GMT)
DRIVINGVQA: Analyzing Visual Chain-of-Thought Reasoning of Vision Language Models in Real-World Scenarios with Driving Theory Tests [69.0] 本稿では、複雑な実世界のシナリオにおける視覚的連鎖推論を評価するために、駆動理論テストから得られた新しいベンチマークであるDrivingVQAを提案する。
実験の結果,オープンソースおよびプロプライエタリなLVLMは,ゼロショット設定下での視覚的連鎖推論に苦慮していることがわかった。
視覚的推論を改善するために関連エンティティを活用するトレーニング戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:31:16 GMT)
OpenOmni: Large Language Models Pivot Zero-shot Omnimodal Alignment across Language with Real-time Self-Aware Emotional Speech Synthesis [68.7] 両モードアライメントと音声生成を組み合わせた2段階学習手法であるopenomniを提案する。
実験により、openomniは全言語、視覚言語、言語評価において一貫して改善されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:18:09 GMT)
Building a Mind Palace: Structuring Environment-Grounded Semantic Graphs for Effective Long Video Analysis with LLMs [66.6] VideoMindは、重要なビデオモーメントを、アロジカルに構造化されたセマンティックグラフに整理する。
ミンドパレス」は、(i)手動追跡、(ii)繰り返し活動の特定領域を表すクラスタ化されたゾーン活動、(iii)環境レイアウトマッピングを通じて重要な情報を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:15:29 GMT)
Rethinking Byzantine Robustness in Federated Recommendation from Sparse Aggregation Perspective [65.7] フェデレーションラーニング(FL)に基づいたフェデレーションレコメンデーション(FR)が出現し、個人データをローカルクライアントに保持し、モデルを協調的に更新する。
FR には独自のスパース集約機構があり、各項目の埋め込みは、一般の FL の密集集合において、完全なクライアントではなく、部分的なクライアントによって更新される。
本稿では,単一項目の集約を最小の実行単位として定義することにより,スパースアグリゲーションの下でのビザンチンのロバスト性を再構成する。
本研究では,スパースアグリゲーションの脆弱性を悪用し,敵の知識と能力に沿って分類する,Sp attackという効果的な攻撃戦略のファミリーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:47:25 GMT)
Deliberative Alignment: Reasoning Enables Safer Language Models [64.6] モデルセーフティ仕様を教える新しいパラダイムであるDeliberative Alignmentを紹介します。
このアプローチを使ってOpenAIのoシリーズモデルを整列させ、人書きのチェーンや回答を必要とせず、OpenAIの安全ポリシーに極めて正確な順守を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:11:59 GMT)
Large Model Based Agents: State-of-the-Art, Cooperation Paradigms, Security and Privacy, and Future Trends [64.6] 近い将来、LM駆動の汎用AIエージェントが、生産タスクにおいて不可欠なツールとして機能することが予想される。
本稿では,将来のLMエージェントの自律的協調に関わるシナリオについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:29:44 GMT)
Efficient Tool Use with Chain-of-Abstraction Reasoning [63.1] 大規模言語モデル(LLM)は、現実世界の知識に対する推論の基礎となる必要がある。
マルチステップ推論問題におけるツールの実行には,微調整LDMエージェントの課題が残されている。
マルチステップ推論におけるツールの活用方法として, LLM の新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:27:29 GMT)
RSAR: Restricted State Angle Resolver and Rotated SAR Benchmark [62.0] 単位円制限損失を組み込んで角度予測精度を向上させるユニットサイクルリゾルバを導入する。
提案手法は,既存の最先端教師あり手法の性能を効果的に向上させることができる。
UCRの助けを借りて、これまでで最大の多クラス回転SARオブジェクト検出データセットであるRSARをさらに注釈し、導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:41:47 GMT)
RoRA: Efficient Fine-Tuning of LLM with Reliability Optimization for Rank Adaptation [60.6] Low-Rank Adaptation (LoRA) が広く使われ、微調整に有効である。
alpha/r$を$alpha/sqrtr$に置き換えることで、ランクのサイズが大きくなるにつれてパフォーマンスが向上する。
RoRAは、LLaMA-7B/13B、LLaMA2-7B、LLaMA3-8Bの平均精度とロバスト性において最先端(SOTA)を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:13:52 GMT)
Balancing Diversity and Risk in LLM Sampling: How to Select Your Method and Parameter for Open-Ended Text Generation [60.5] 本稿では,各復号ステップにおける多様性とリスクのトレードオフを考慮し,トラクションサンプリング手法のキャパシティを推定する体系的手法を提案する。
本研究は,既存のトラクションサンプリング手法を総合的に比較し,パラメータ選択のための実用的なユーザガイドとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:09:15 GMT)
MultiMax: Sparse and Multi-Modal Attention Learning [60.5] SoftMaxは現代の機械学習アルゴリズムのユビキタスな成分である。
分散性はSoftMaxの変種族によって達成できるが、それらはしばしば代替損失関数を必要とし、多重モダリティを保たない。
入力入力範囲に応じて出力分布を適応的に変調するMultiMaxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:59:53 GMT)
Federated Fine-Tuning of LLMs: Framework Comparison and Research Directions [59.5] Federated Learning(FL)は、分散プライベートデータセットを使用して、トレーニング済みの大規模言語モデル(LLM)を微調整するための、プライバシ保護ソリューションを提供する。
本稿では、知識蒸留(KD)とスプリットラーニング(SL)を統合し、これらの問題を緩和する3つの先進的連合LLM(FedLLM)フレームワークの比較分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:37:06 GMT)
DispFormer: Pretrained Transformer for Flexible Dispersion Curve Inversion from Global Synthesis to Regional Applications [59.5] 本研究では、レイリー波位相と群分散曲線から$v_s$プロファイルを反転させるトランスフォーマーベースのニューラルネットワークであるDispFormerを提案する。
結果は、ラベル付きデータなしでもゼロショットのDispFormerは、基底の真実とよく一致する逆プロファイルを生成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:08:24 GMT)
FILP-3D: Enhancing 3D Few-shot Class-incremental Learning with Pre-trained Vision-Language Models [59.1] クラス増分学習(class-incremental learning)は、モデルが限られたデータで漸進的にトレーニングされている場合、破滅的な忘れの問題を軽減することを目的としている。
本稿では,特徴空間の不整合のための冗長特徴除去器 (RFE) と,重要な雑音に対する空間ノイズ補償器 (SNC) の2つの新しいコンポーネントを備えたFILP-3Dフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:26:58 GMT)
EditAR: Unified Conditional Generation with Autoregressive Models [58.1] 本稿では,条件付き画像生成タスクのための単一の統合自己回帰フレームワークであるEditARを提案する。
このモデルは、画像と命令の両方を入力として取り、バニラの次のパラダイムで編集された画像トークンを予測する。
確立されたベンチマークにおいて,様々なタスクにまたがる実効性を評価し,様々なタスク固有の手法に対する競争性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:59:35 GMT)
Towards Unsupervised Speech Recognition Without Pronunciation Models [57.2] 本稿では,ペア音声とテキストコーパスを使わずにASRシステムを開発するという課題に取り組む。
音声合成とテキスト・テキスト・マスクによるトークン埋込から教師なし音声認識が実現可能であることを実験的に実証した。
この革新的なモデルは、レキシコンフリー環境下での以前の教師なしASRモデルの性能を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:43:15 GMT)
3D Part Segmentation via Geometric Aggregation of 2D Visual Features [57.2] 監督された3D部分分割モデルは、固定されたオブジェクトと部品のセットに合わせて調整されており、それらの転送可能性は、オープンセットの現実世界のシナリオに制限される。
近年、視覚言語モデル(VLM)を多視点レンダリングとテキストプロンプトを用いてオブジェクト部品の識別に活用する研究が進められている。
これらの制約に対処するために,視覚概念から抽出した意味論と3次元幾何学をブレンドし,対象部品を効果的に同定するCOPSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:18:03 GMT)
Physics-Informed Super-Resolution Diffusion for 6D Phase Space Diagnostics [55.2] 適応変分オートエンコーダは、初期ビーム条件画像とスカラー計測を低次元潜在空間に埋め込む。
6次元テンソルからの投影は物理的に一貫した2次元投影を生成する。
教師なし適応潜時空間チューニングは、時間変化ビームの追跡を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:34:32 GMT)
FrontierNet: Learning Visual Cues to Explore [54.8] この研究は、3Dマップからゴールポーズを抽出する制限に対処するため、効率的な自律探索に2Dビジュアルキューを活用することを目的としている。
本研究では,FrontierNetをコアコンポーネントとする画像のみのフロンティア探索システムを提案する。
提案手法は既存の3次元探査システムに代わるもので,早期探査効率が16%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:25:32 GMT)
Why Does Dropping Edges Usually Outperform Adding Edges in Graph Contrastive Learning? [54.4] グラフがネットワークにどのように適合するかを定量化するために、新しいメトリック、すなわちエラー通過率(EPR)を導入する。
理論的な結論とポジティブ・インセンティブ雑音のアイデアに触発されて、我々は新しいGCLアルゴリズム、エラー・パッシングに基づくグラフコントラスト学習(EPAGCL)を提案する。
EPRから得られる重みに基づいてエッジの追加とドロップによりビューを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:35:45 GMT)
HAF-RM: A Hybrid Alignment Framework for Reward Model Training [51.6] 報酬モデルトレーニングのためのハイブリッドアライメントフレームワークHaF-RMを提案する。
報酬モデルのパフォーマンスとアライメントを高めるための、原則的で効果的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:11:53 GMT)
ContextMRI: Enhancing Compressed Sensing MRI through Metadata Conditioning [51.3] 本稿では, 微細なメタデータを再構成プロセスに統合したMRI用テキスト条件拡散モデルであるContextMRIを提案する。
メタデータの忠実度はスライス位置やコントラストから患者年齢、性別、病理まで増加し、体系的に再構築性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:15:43 GMT)
iFADIT: Invertible Face Anonymization via Disentangled Identity Transform [51.1] 顔の匿名化は、個人のプライバシーを保護するために顔の視覚的アイデンティティを隠すことを目的としている。
Invertible Face Anonymization の頭字語 iFADIT を Disentangled Identity Transform を用いて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:08:09 GMT)
RieszBoost: Gradient Boosting for Riesz Regression [49.7] 本稿では,Riesz表現子を直接推定するために,その明示的な解析形式を必要とせず,新たな勾配向上アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,様々な関数を対象とした間接推定手法と同等以上の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 23:04:32 GMT)
SPAR3D: Stable Point-Aware Reconstruction of 3D Objects from Single Images [49.7] 単一画像の3Dオブジェクト再構成の問題点について検討する。
最近の研究は回帰モデルと生成モデルという2つの方向に分かれている。
両方向を最大限に活用するための新しい2段階アプローチであるSPAR3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:52:03 GMT)
Your Fix Is My Exploit: Enabling Comprehensive DL Library API Fuzzing with Large Language Models [49.2] AIアプリケーションで広く使用されているディープラーニング(DL)ライブラリは、オーバーフローやバッファフリーエラーなどの脆弱性を含むことが多い。
従来のファジィングはDLライブラリの複雑さとAPIの多様性に悩まされている。
DLライブラリのためのLLM駆動ファジィ手法であるDFUZZを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:07:22 GMT)
Generative Dataset Distillation Based on Self-knowledge Distillation [49.2] 本稿では,予測ロジットの整列精度を向上させる新しい生成データセット蒸留法を提案する。
本手法は, 合成データと原データとのより正確な分布マッチングを実現するために, 自己知識蒸留を統合したものである。
提案手法は, 既存の最先端手法より優れており, 蒸留性能が良好である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 00:43:31 GMT)
EpiCoder: Encompassing Diversity and Complexity in Code Generation [49.2] 抽象構文木(AST)にヒントを得た新しい特徴木ベース合成フレームワークを提案する。
コードの構文構造をキャプチャするASTとは異なり、私たちのフレームワークはコード要素間のセマンティックな関係をモデル化します。
広く使われているベースモデルを微調整してEpiCoderシリーズを作成し、関数レベルとファイルレベルの両方で最先端のパフォーマンスを実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:58:15 GMT)
Time Symmetries of Quantum Memory Improve Thermodynamic Efficiency [49.2] 量子メモリは、時間反転対称性の連続体を提供する。
これにより、不可逆性を最小化する量子メモリの設計が可能になる。
その結果、量子メモリは古典的メモリより数桁低いエネルギー散逸を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 22:30:35 GMT)
Back Home: A Machine Learning Approach to Seashell Classification and Ecosystem Restoration [49.2] コスタリカでは、年間平均5トンの貝殻が生態系から抽出されている。混入した貝殻は、原産地認識の欠如により生態系に戻れない。
貝殻同定のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発した。
私たちは太平洋とカリブ海の海岸から約19万枚の画像からなるデータセットをスクラッチから構築しました。
このモデルはユーザフレンドリーなアプリケーションに統合され、これまで36,000以上の貝殻を分類し、画像1枚につき3秒以内にリアルタイムで結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 23:07:10 GMT)
Rethinking High-speed Image Reconstruction Framework with Spike Camera [48.6] スパイクカメラは連続的なスパイクストリームを生成し、従来のRGBカメラよりも低帯域幅でダイナミックレンジの高速シーンをキャプチャする。
従来のトレーニングパラダイムを超える新しいスパイク・ツー・イメージ再構築フレームワークであるSpikeCLIPを導入する。
実世界の低照度データセットに対する実験により、SpikeCLIPはテクスチャの詳細と回復した画像の輝度バランスを大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:00:17 GMT)
Aligning with Human Judgement: The Role of Pairwise Large Language Model Evaluators in Preference Aggregation [48.5] 大規模言語モデル(LLM)は、生成された自然言語の品質を評価する上で有望な能力を示している。
LLMは依然として評価のバイアスを示しており、人間の評価と整合したコヒーレントな評価を生成するのに苦労することが多い。
Pairwise-preference Search (PairS)は、LLMを用いてペア比較を行い、候補テキストを効率よくランク付けする不確実性誘導探索手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:14:04 GMT)
From Dense to Sparse: Event Response for Enhanced Residential Load Forecasting [48.2] 住宅負荷予測のためのイベント応答型知識ガイド手法(ERKG)を提案する。
ERKGは、異なる家電の電力使用状況の推定、負荷系列からのイベント関連スパース知識のマイニングを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:16:18 GMT)
BiomedCLIP: a multimodal biomedical foundation model pretrained from fifteen million scientific image-text pairs [46.9] PMC-15Mは,既存のバイオメディカル・マルチモーダル・データセットよりも2桁大きい新しいデータセットである。
PMC-15Mは440万の科学論文から収集された1500万のバイオメディカル画像テキスト対を含んでいる。
PMC-15Mに基づいて,生物医学的視覚言語処理に適したドメイン固有適応を備えた多モーダル基礎モデルであるBiomedCLIPを事前訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 22:58:51 GMT)
Do Code LLMs Understand Design Patterns? [45.9] ソフトウェア開発におけるコードLLMのバイアスを実証的に調査する。
その結果,Code LLMのバイアスが下流タスクの信頼性に大きく影響していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:39:45 GMT)
Can We Enhance the Quality of Mobile Crowdsensing Data Without Ground Truth? [45.9] 本稿では,予測と評価に基づく真理発見フレームワークを提案する。
センシングタスクにおいて、低品質のデータを高品質のデータから分離することができる。
これは、識別精度とデータ品質向上の観点から、既存の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:20:07 GMT)
Enhancing Vision-Language Models with Scene Graphs for Traffic Accident Understanding [45.7] この研究は、交通シーンを特定の事故タイプに分類することに焦点を当てている。
交通シーンをグラフとして表現することで,車などの物体をノードとして表現し,その間の相対距離や方向をエッジとして表現することで,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 23:40:38 GMT)
Safe Reinforcement Learning with Minimal Supervision [45.4] 実世界での強化学習(RL)は、エージェントが自分自身や他人に害を与えずに探索できる手順を必要とする。
安全なRLの問題に対する最も成功したソリューションは、オフラインデータを利用して安全なセットを学び、安全なオンライン探索を可能にします。
本稿では,初期安全学習問題をオフラインで学習するためのデータ量と質が,オンライン上での安全RLポリシーの学習能力に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:04:08 GMT)
On the Impact of Requirements Smells in Prompts: The Case of Automated Traceability [45.2] 我々は,大言語モデル(LLM)のプロンプトに使用される曖昧さや不整合といった潜在的な問題に対する,要求の匂い指標の役割について検討する。
要求の臭いは、あるコードに要求が実装されたかどうか(トレースリンクが存在する)を予測する際には小さいが重大な効果があったが、関連するコード行で要求をトレースする場合には大きな影響は見られなかった。
これらの結果から,要求臭は特定のSEタスクのLLM性能に影響を及ぼすが,全てのタスクに均一に影響を与えない可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:54:31 GMT)
Rising Rested MAB with Linear Drift [45.1] 我々は,期待されるアクションの報酬が,アクションの実行回数の線形関数に従う非定常的マルチアームバンディット(MAB)を考える。
我々の主な結果は、上界と下界の両方を提供することで、$tildeTheta(T4/5K3/5)$の厳格な後悔境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:33:21 GMT)
Stochastic normalizing flows for Effective String Theory [45.0] 実効ストリング理論(EST)は純粋ゲージ理論の閉じ込めを研究するための強力なツールである。
格子上に正規化されるESTの効率的な数値計算法として,フローベースサンプリングが応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:48:02 GMT)
GLOV: Guided Large Language Models as Implicit Optimizers for Vision Language Models [44.8] 大型言語モデル(LLM)は視覚言語モデル(VLM)の暗黙の役割を果たす
我々のGLOVメタプロンプトは、下流のタスク記述でLLMをメタプロンプトし、適切なVLMプロンプトに問い合わせる。
VLMの2つのファミリーを用いて16種類の多様なデータセット上でGLOVを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 23:08:03 GMT)
Unified Coding for Both Human Perception and Generalized Machine Analytics with CLIP Supervision [44.5] 本稿では、マルチモーダル事前学習モデルを導入し、人間の視覚知覚とマシンビジョンを同時にサポートする適応型多目的最適化を1ビットストリームで実現する。
提案したUnified and Generalized Image Coding for Machine (UG-ICM) は、さまざまな未確認マシン分析タスクにおいて顕著な改善を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:48:30 GMT)
MSCoTDet: Language-driven Multi-modal Fusion for Improved Multispectral Pedestrian Detection [44.4] 大規模言語モデルを用いた多スペクトル歩行者検出におけるモダリティバイアスの軽減方法について検討する。
我々は,MSCoTプロンプトをマルチスペクトル歩行者検出に統合する新しいMSCoTDetフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:29:10 GMT)
Towards System 2 Reasoning in LLMs: Learning How to Think With Meta Chain-of-Though [44.2] 我々は,特定のCoTに着くために必要な基礎的推論を明示的にモデル化することにより,CoTを拡張したMeta-CoT(Meta-CoT)という新しいフレームワークを提案する。
本稿では,文脈内探索に整合した動作を示す最先端モデルによる実証的証拠を提示し,プロセスの監視,合成データ生成,検索アルゴリズムによるメタCoTの生成方法を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:42:48 GMT)
Microservice Deployment in Space Computing Power Networks via Robust Reinforcement Learning [44.0] 低レイテンシ要件を満たすために、信頼性の高いリアルタイムリモートセンシングサービスを提供することが重要である。
本稿では、低地球軌道衛星コンステレーション用に設計されたリモートセンシング人工知能アプリケーションデプロイメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:55:04 GMT)
Learning Neural Contracting Dynamics: Extended Linearization and Global Guarantees [43.7] 拡張線形化契約力学(ELCD)は,グローバルな契約性を保証するニューラルネットワークベースの力学系である。
最も基本的な形では、ELCDは(i)グローバル指数的に安定であり、(ii)平衡収縮であり、(iii)ある計量に関してグローバルに収縮することが保証される。
我々は,高次元LASA,マルチリンク振り子,ローゼンブロックデータセット上でのELCDの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:08:11 GMT)
Are They the Same? Exploring Visual Correspondence Shortcomings of Multimodal LLMs [42.6] 我々は,30種類のMLLMに対して,相当なベンチマークを行うベンチマークを構築した。
オブジェクトレベルのコントラスト学習と命令強化戦略を備えた新しいコントラスト型MLLMであるCoLVAを提案する。
その結果,CoLVAはMMVMベンチマークで51.06%の総合精度(OA)を達成し,それぞれGPT-4o,ベースラインが8.41%,OA23.58%を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:30:53 GMT)
Quantum Entanglement Distribution via Uplink Satellite Channels [41.9] 量子衛星は宇宙空間で絡み合ったペアを生成し、遠く離れた地上局に分配する。
地上でペアが生成され、光学ベル測定を用いて衛星に交換される逆アップリンクケースは、真剣に検討されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:58:47 GMT)
FatesGS: Fast and Accurate Sparse-View Surface Reconstruction using Gaussian Splatting with Depth-Feature Consistency [41.9] 本稿では,ビュー内深度とマルチビュー特徴整合性を活用する,革新的なスパースビュー再構築フレームワークを提案する。
提案手法は60倍から200倍の高速化で最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:19:35 GMT)
MEDSAGE: Enhancing Robustness of Medical Dialogue Summarization to ASR Errors with LLM-generated Synthetic Dialogues [41.2] 音声認識エラーは、要約のような下流タスクのパフォーマンスを著しく低下させる可能性がある。
大規模言語モデルを用いたデータ拡張のための合成サンプル生成手法であるMEDSAGEを提案する。
LLMは、ASRノイズを効果的にモデル化することができ、このノイズデータをトレーニングプロセスに組み込むことで、医用対話要約システムの堅牢性と精度が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:23:56 GMT)
Rethinking the Capacity of Graph Neural Networks for Branching Strategy [41.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、混合整数線形プログラム(MILP)の特性を予測するために広く利用されている。
本稿では,強い分岐(SB)を示すGNNの能力について検討する。
我々はMP-GNNがSBスコアを正確に近似できる「MP-tractable」MILPのクラスを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:37:04 GMT)
ConceptMaster: Multi-Concept Video Customization on Diffusion Transformer Models Without Test-Time Tuning [40.7] マルチコンセプトビデオカスタマイズ(MCVC)は依然として大きな課題である。
本研究では、カスタマイズされたビデオにおける概念の忠実さを維持しつつ、アイデンティティ分離の課題を効果的に解決する革新的なフレームワークであるConceptMasterを紹介する。
具体的には,拡散モデルに単体で注入された非結合型マルチコンセプト埋め込みを学習するための新しい戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:59:01 GMT)
Generative AI for Cel-Animation: A Survey [40.2] GenAIは、技術的障壁を低くし、アクセシビリティを拡大し、アーティストがクリエイティブな表現と芸術的革新に集中できるようにすることによって、伝統的なアニメーションに革命をもたらしている。
その可能性にもかかわらず、一貫性の維持、スタイリスティックな一貫性の確保、倫理的配慮への対処といった問題は引き続き課題を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:57:39 GMT)
MAD-UV: The 1st INTERSPEECH Mice Autism Detection via Ultrasound Vocalization Challenge [39.0] 超音波ボカライゼーションによるマウス自閉症検出(MAD-UV)チャレンジでは、マウスの発声による自閉症スペクトラム障害(ASD)の検出に焦点を当てた最初のInterSPEECHチャレンジが導入されている。
参加者は、サンプリング率の高い記録に基づいて、マウスをワイルドタイプまたはASDモデルとして自動的に分類するモデルを開発することを義務付けられている。
その結果, 可聴域の特徴を最大限に発揮し, 自動ASD検出の実現可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:32:55 GMT)
InfiGUIAgent: A Multimodal Generalist GUI Agent with Native Reasoning and Reflection [38.8] MLLMベースのGUIエージェントである textitInfiGUIAgent を2段階の教師付き微調整パイプラインでトレーニングした。
ステージ1はGUIの理解や接地といった基本的なスキルを強化し、ステージ2は階層的推論と予測反射推論のスキルを統合する。
textitInfiGUIAgentは、いくつかのGUIベンチマークで競合するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:45:21 GMT)
Cobra: Extending Mamba to Multi-Modal Large Language Model for Efficient Inference [38.8] 線形計算複雑性マルチモーダル言語モデル(MLLM)であるCobraを提案する。
特に、Cobraは効率的なMamba言語モデルを視覚的モダリティに統合する。
プロジェクトページは、https://sites.google.com/view/cobravlm.com/com/com/cobravlm.comで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:03:00 GMT)
Stylebreeder: Exploring and Democratizing Artistic Styles through Text-to-Image Models [38.6] 我々はArtbreeder上で95Kユーザによって生成された6.8Mイメージと1.8Mプロンプトの包括的なデータセットであるtextttSTYLEBREEDERを紹介した。
サイバーパンクやピカソといった従来のカテゴリを超越したユニークなユーザ生成スタイルを文書化することによって,ユニークなクラウドソーススタイルの可能性を探る。
本研究は,ユニークな表現の発見と促進を目的としたテキスト・画像拡散モデルの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:20:56 GMT)
User Simulation in the Era of Generative AI: User Modeling, Synthetic Data Generation, and System Evaluation [38.5] ユーザシミュレーションは、ジェネレーティブAIの時代において、複数の重要なアプリケーションを持つ、新たな学際的なトピックである。
それは、AIシステムと対話する人間のユーザのアクションを模倣するインテリジェントエージェントを作成することを含む。
ユーザシミュレーションは多様な分野に深く影響し、人工知能の追求に重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:49:13 GMT)
Temporally-Consistent Koopman Autoencoders for Forecasting Dynamical Systems [38.4] テンポラリ一貫性を有するクープマンオートエンコーダ(tcKAE)について紹介する。
tcKAEは、限られたノイズの多いトレーニングデータであっても、正確な長期予測を生成する。
我々は,最先端のKAEモデルよりもtcKAEの方が,様々なテストケースで優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:53:52 GMT)
Eve: Efficient Multimodal Vision Language Models with Elastic Visual Experts [37.8] マルチモーダル視覚言語モデル(VLM)は、モデルのサイズとデータボリュームを継続的に増加させ、大きな進歩を遂げている。
エッジデバイス上でのVLMの実行は、その広範なアプリケーションにとって課題となっている。
我々は、弾力的なビジュアルエキスパートによる効率的な視覚言語モデル(Eve)の革新的なフレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:42:54 GMT)
Extending LLMs to New Languages: A Case Study of Llama and Persian Adaptation [36.9] 我々は,大言語モデル(LLM)に新しい言語,すなわちペルシア語を追加することを研究する。
我々は単言語ペルシャ語のデータの事前学習を含む多段階的アプローチを採用する。
生成タスクと分類タスクにおいて,各段階でのモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:41:04 GMT)
Continual Self-supervised Learning Considering Medical Domain Knowledge in Chest CT Images [36.9] 胸部CT画像における医療領域の知識を考慮した,新たな自己教師型学習法(CSSL)を提案する。
提案手法は,学習前の知識と新たな情報との関係を異なる段階で効果的に把握することで,逐次学習の課題に対処する。
2つの異なる画像条件下で得られた胸部CT画像を用いて本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:27:35 GMT)
ISR-DPO: Aligning Large Multimodal Models for Videos by Iterative Self-Retrospective DPO [36.7] 我々は、優先モデルを強化するために、反復自己ふりかえり直接選好最適化(ISR-DPO)を提案する。
ISR-DPOは、情報的ビデオ領域に対する自己判断の焦点を強化する。
広範な経験的評価では、ISR-DPOは芸術の状態を著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:18:23 GMT)
Mixture-of-Experts Graph Transformers for Interpretable Particle Collision Detection [36.6] 本稿では,グラフトランスフォーマーモデルとMixture-of-Expertレイヤを組み合わせることで,高い予測性能を実現する手法を提案する。
我々は、ATLAS実験からシミュレーションイベントのモデルを評価し、希少な超対称性信号イベントの識別に焦点をあてた。
このアプローチは、高エネルギー物理学に適用された機械学習手法における説明可能性の重要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:57:01 GMT)
Lemur: Log Parsing with Entropy Sampling and Chain-of-Thought Merging [36.4] textbfEntropy サンプリングと Chain-of-Thought textbfMerging (Lemur) を用いた最先端 textbfLog 解析フレームワークを提案する。
本稿では,典型的なログを効率的にクラスタリングする情報エントロピーにインスパイアされた新しいサンプリング手法を提案する。
Lemurは最先端のパフォーマンスと素晴らしい効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:18:15 GMT)
Enhancing Listened Speech Decoding from EEG via Parallel Phoneme Sequence Prediction [36.4] 本稿では脳波(EEG)信号から聴取音声の復号化を促進する新しい手法を提案する。
テキスト音素列を同時に復号する補助音素予測器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:11:35 GMT)
Leveraging Registers in Vision Transformers for Robust Adaptation [36.3] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、グローバルな画像表現をキャプチャできるため、様々なタスクで成功している。
近年の研究では、ViTに高ノルムのトークンが存在することが確認されており、教師なしの物体発見に干渉する可能性がある。
これを解決するために、グローバルな画像レベルの情報をキャプチャしながら、高い標準パッチトークンを分離する追加トークンである"登録"が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:02:32 GMT)
Multi-Fidelity Bayesian Optimization With Across-Task Transferable Max-Value Entropy Search [36.1] 本稿では,現在のタスクに関する情報を取得する必要性と,将来的なタスクに伝達可能な情報を集めることのバランスをとる新しい情報理論獲得機能を提案する。
提案手法は,十分なタスク数を処理すると,最適化効率を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:50:42 GMT)
The Indoor-Training Effect: unexpected gains from distribution shifts in the transition function [36.0] ノイズフリー環境において, エージェントは, ノイズフリー環境下での訓練や, ノイズの多いデルタ環境下での試験において, より優れた性能を発揮することを示す。
PacMan,Pong,Breakoutなど60種類のATARIゲームに対して,この現象を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:31:06 GMT)
Improving Image Captioning by Mimicking Human Reformulation Feedback at Inference-time [35.7] そこで我々は,人間のアノテーションに基づくリフォームフィードバックを模倣するために,新しいタイプのフィードバック(キャプション改訂)とモデルを訓練する。
本手法は,画像キャプションモデル自体のトレーニングを必要としないため,計算作業の大幅な削減が要求される。
既存の画像キャプションモデルの推論フェーズに、このデータに基づいてトレーニングされた再構成モデルを組み込むことで、キャプションの改善が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:00:07 GMT)
The Digital Ecosystem of Beliefs: does evolution favour AI over humans? [35.1] The Digital Ecosystem of Beliefs (Digico) is first evolution framework for control experiment with multi-population interaction insimulated social network。
フレームワークは、進化的更新によってメッセージ戦略を変えるエージェントの集団をモデル化する。
実験によると、AIがより高速なメッセージング、進化、レコメンデーションアルゴリズムに影響を及ぼすと、80%から95%のビューが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:52:05 GMT)
Learning from Ambiguous Data with Hard Labels [34.1] 現実世界のデータには、共通のシングル・ハード・ラベル・アノテーションのパラダイムが無視する固有の曖昧さがしばしば含まれている。
硬いラベルを持つあいまいなデータを用いた標準的なトレーニングは、過度に自信過剰なモデルを生み出し、その結果、一般化が不十分になる可能性がある。
我々はこの問題を軽減するために、Quantized Label Learning(QLL)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:10:15 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, 08 Jan 2025 10:42:53 GMT)
Discrete Wavelet Transform-Based Capsule Network for Hyperspectral Image Classification [32.5] ハイパースペクトル画像(HSI)分類は,大規模な地球観測システムを構築するためのリモートセンシングにおいて重要な技術である。
HSIの最近の実現可能な解決策の1つは、スペクトル空間情報を取得するためにCapsNetsを活用することである。
本稿では,効率的なHSI分類のためのDWT-CapsNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:49:52 GMT)
Realizing Lattice Surgery on Two Distance-Three Repetition Codes with Superconducting Qubits [31.3] 2つの距離3の繰り返し符号量子ビット間の格子手術を1つの距離3の曲面符号量子ビットに分割して示す。
我々は、類似の非符号化回路と比較して、復号化$ZZ$論理2ビットオブザーバブルの値を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:49:27 GMT)
A Plug-and-Play Bregman ADMM Module for Inferring Event Branches in Temporal Point Processes [31.2] 本稿では,Bregman ADMM (BADMM) アルゴリズムに基づく新しいプラグアンドプレイモジュールを設計する。
BADMMモジュールは、時間的ポイントプロセスの最大推定フレームワークにおいて、イベントシーケンスに関連するイベントブランチを推論する。
合成データと実世界のデータの両方の実験では、既存のTPPモデルと学習パラダイムにBADMMモジュールを組み込むことで、モデルのパフォーマンスが向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:21:03 GMT)
Empowering LLMs to Understand and Generate Complex Vector Graphics [30.2] 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニング中にWebページからベクターグラフィックスの部分的知識を符号化する。
最近の知見は, LLM内の意味的曖昧さとトークン化表現が, ベクトルプリミティブ予測における幻覚を引き起こす可能性を示唆している。
LLM4SVGは、LLMがベクトルグラフィックスをよりよく理解し、生成できるようにすることにより、このギャップを埋める最初のステップであるが、実質的なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:22:51 GMT)
Robotic Programmer: Video Instructed Policy Code Generation for Robotic Manipulation [29.7] RoboProは、ゼロショット方式でポリシーコードでロボット操作を行うロボット基礎モデルである。
RoboProは、シミュレータと現実世界の両方の環境でのロボット操作において、最先端のゼロショットのパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:30:45 GMT)
GaussianVideo: Efficient Video Representation via Hierarchical Gaussian Splatting [29.0] 本稿では,3次元ガウススプラッティングと連続カメラモーションモデリングを組み合わせたニューラル表現を提案する。
実験結果から,我々の階層的学習と堅牢なカメラモーションモデリングが組み合わさって,時間的一貫性の強い複雑な動的シーンを捉えていることがわかった。
このメモリ効率のアプローチは、印象的な速度で高品質なレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:01:12 GMT)
Re-ranking the Context for Multimodal Retrieval Augmented Generation [28.6] Retrieval-augmented Generation (RAG)は、文脈内で応答を生成するために外部知識を組み込むことで、大きな言語モデル(LLM)を強化する。
RAGシステムは固有の課題に直面している: (i) 検索プロセスはユーザクエリ(画像、文書など)への無関係なエントリを選択することができ、 (ii) 視覚言語モデルや GPT-4o のようなマルチモーダル言語モデルは、RAG出力を生成するためにこれらのエントリを処理する際に幻覚を与える。
より高度な関連性尺度を用いることで、知識ベースからより関連性の高い項目を選択して排除することにより、検索プロセスを強化することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:58:22 GMT)
Multilinear Tensor Low-Rank Approximation for Policy-Gradient Methods in Reinforcement Learning [27.9] 強化学習 (Reinforcement Learning, RL) は、与えられた(時間変化のある)状態を取るための行動を推定することを目的としている。
本稿では,RLポリシーのパラメータを効率的に推定するために,複数線形写像を仮定する。
我々はPARAFAC分解を利用してテンソル低ランクポリシーを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 23:22:08 GMT)
A partition cover approach to tokenization [27.7] トークン化を最適化の目的として定式化し、単純なカバーの削減によるNPハードであることを示し、グレディアルゴリズムであるGreedTokを提案する。
我々の定式化は、単純な$(1 - 1/e)$-approximationアルゴリズムであるGreedWMCを持つ、よく研究された最大重み付きカバレッジ問題に自然に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:07:07 GMT)
Motion Dreamer: Realizing Physically Coherent Video Generation through Scene-Aware Motion Reasoning [27.7] 本稿では,2段階のビデオ生成フレームワークであるbfMotion Dreamerを提案する。
高忠実度ビデオ合成から動き推論を分離することにより、より正確で物理的に妥当な動き生成を可能にする。
我々の研究は、より一貫性があり現実的な方法で物理的相互作用を推論できるモデルを作成するための新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:14:07 GMT)
An Efficient Adaptive Compression Method for Human Perception and Machine Vision Tasks [27.3] 本稿では,人間の知覚と複数のマシンビジョンのタスクに適した適応圧縮(EAC)手法を提案する。
本手法は、人間の視覚の質を維持しつつ、複数のマシンビジョンタスクの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:03:49 GMT)
Domain-Agnostic Co-Evolution of Generalizable Parallel Algorithm Portfolios [27.1] 一般化は、データからトレーニングする際の中核的な目的である。
並列アルゴリズムポートフォリオ(PAP)とインスタンス人口を同時に進化させることによって、共進化的アプローチはこの課題に対処する。
本研究は,パラメタライズドサーチ(DACE)のドメインに依存しない共進化という,汎用的で既成のPAP構築手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:39:34 GMT)
LeGrad: An Explainability Method for Vision Transformers via Feature Formation Sensitivity [26.7] 視覚変換器(ViT)に特化して設計された説明可能性手法であるLeGradを提案する。
LeGradは、その勾配自体を説明可能性信号として考慮して、ViT層の注意マップに関する勾配を計算する。
我々はLeGradを,セグメンテーション,摂動,オープン語彙設定の難易度で評価し,その汎用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:10:20 GMT)
Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants [26.6] Agent Laboratoryは、研究プロセス全体を完了できる自律的なフレームワークである。
人間が提案する研究アイデアを受け入れ、文学的レビュー、実験、レポート作成という3つの段階を進む。
エージェント・ラボラトリーは研究費を大幅に削減し、従来の自律的な研究方法に比べて84%の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:58:42 GMT)
H-MBA: Hierarchical MamBa Adaptation for Multi-Modal Video Understanding in Autonomous Driving [26.5] 自律走行ビデオの複雑な動き変化に適合する新しい階層型マンバ適応(H-MBA)フレームワークを提案する。
C-Mambaには様々なタイプの構造状態空間モデルが含まれており、時間分解能の異なるマルチグラニュラリティビデオコンテキストを効果的にキャプチャすることができる。
Q-Mambaは、現在のフレームを学習可能なクエリとして柔軟に変換し、多粒度ビデオコンテキストをクエリに注意深く選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:26:16 GMT)
Identity-Preserving Video Dubbing Using Motion Warping [26.1] ビデオダビングは、レファレンスビデオと駆動オーディオ信号からリアルでリップシンクされたビデオを合成することを目的としている。
本稿では,ビデオダビングのためのIPTalkerを提案する。
IPTalkerは、リアリズム、リップ同期、アイデンティティ保持の観点から、既存のアプローチを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:06:21 GMT)
FlairGPT: Repurposing LLMs for Interior Designs [26.1] 大規模言語モデル (LLM) が内部設計に直接活用できるかどうかを検討する。
LLMを体系的に探索することにより、関連する制約とともにオブジェクトのリストを確実に生成できる。
この情報を設計レイアウトグラフに変換し、オフザシェルフ制約最適化設定を用いて解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:01:49 GMT)
NeuralDiffuser: Neuroscience-inspired Diffusion Guidance for fMRI Visual Reconstruction [26.0] 本稿では,主視覚的特徴指導を取り入れたNeuralDiffuserを提案し,勾配の形で詳細な手がかりを提供する。
拡散モデルにおけるボトムアッププロセスの拡張は、視覚刺激を再構成する際に意味的コヒーレンスと詳細忠実性の両方を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:21:46 GMT)
Forget Vectors at Play: Universal Input Perturbations Driving Machine Unlearning in Image Classification [25.7] マシン・アンラーニング(MU)は、既に訓練されたモデルから不要な特定のデータの影響を消そうとする。
本研究では,新しい入力ベースの観点からMU問題にアプローチする。
我々は,能動的入力に基づく非学習戦略の存在を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:00:18 GMT)
Detailed Object Description with Controllable Dimensions [25.3] トレーニング不要なオブジェクト記述リファインメントパイプラインであるDmension Tailorを提案する。
このパイプラインには、ディメンション、消去、サプリメントという3つのステップが含まれており、記述をユーザが指定したディメンションに分解する。
制御可能なオブジェクト記述に対する次元タイラーの有効性を示すため,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:11:48 GMT)
URSA: Understanding and Verifying Chain-of-thought Reasoning in Multimodal Mathematics [25.3] CoT推論は大規模言語モデル(LLM)の数学的推論に広く応用されている。
本研究では,CoT蒸留,トラジェクトリ・フォーマットの書き換え,および形式統一を統合した3つのモジュール合成戦略を提案する。
その結果、マルチモーダル数学における高品質なCoT推論命令微調整データセットMMathCoT-1Mが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:49:41 GMT)
Literature Meets Data: A Synergistic Approach to Hypothesis Generation [25.0] 本研究では,文献に基づく洞察とデータを組み合わせて仮説生成を行う手法を開発した。
また,人間の意思決定を支援するためのLLM生成仮説の有用性を評価するための最初の人的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:00:00 GMT)
Dual-Force: Enhanced Offline Diversity Maximization under Imitation Constraints [24.5] 本稿では,Van der Waals (VdW) 力のアルゴリズムに基づいて,多様性を高める新しいオフラインアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、トレーニング中に遭遇するすべてのスキルをゼロショットでリコールし、事前の作業で学んだスキルセットを大幅に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:20:48 GMT)
Evaluating Image Caption via Cycle-consistent Text-to-Image Generation [24.5] 画像キャプションモデルのための参照不要自動評価指標であるCAMScoreを提案する。
上記のモダリティギャップを回避するため、CAMScoreはテキスト・ツー・イメージ・モデルを用いてキャプションから画像を生成し、生成した画像を元の画像に対して評価する。
実験結果から,CAMScoreは既存の基準ベースおよび基準フリー指標と比較して,人間の判断との相関が良好であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:20:00 GMT)
Circuit Complexity Bounds for Visual Autoregressive Model [24.0] 本稿では,Visual AutoRegressive(VAR)モデルの回路複雑性について検討し,本研究におけるバウンダリを確立する。
我々の第一結果は、VARモデルは、隠蔽次元が$d leq O(n)$と$mathrmpoly(n)$精度の均一な$mathsfTC0$しきい値回路によるシミュレーションと等価であることを示した。
印象的な性能にもかかわらず、VARモデルの表現力の限界を厳格に強調する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:07:33 GMT)
Exploring nontrivial topology at quantum criticality in a superconducting processor [23.3] 超伝導プロセッサ上に100ドル相当の量子ビットを持つ低レベル臨界状態を作成することにより、臨界クラスターIsingモデルを実験的に探索する。
低エネルギー状態に基づいて境界$g$-関数を探索する効率的な手法を開発し,検討中の臨界系の非自明な位相を一意に同定する。
本研究は, トポロジと量子臨界の相互作用を研究する上で有用な量子資源として, 低層臨界状態を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:39:44 GMT)
Hierarchical Object-Oriented POMDP Planning for Object Rearrangement [23.2] 本稿では,新しい階層的オブジェクト指向部分観測マルコフ決定プロセス(HOO-POMDP)の計画手法を提案する。
このアプローチは、(a)サブゴールを生成するオブジェクト指向のPOMDPプランナー、(b)サブゴール達成のための低レベルポリシーのセット、(c)連続低レベル世界を抽象計画に適した表現に変換する抽象システムからなる。
提案システムは,AI2-THORシミュレーション環境における様々なオブジェクト,部屋,問題タイプに対して,有望な結果で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:20:46 GMT)
Tuning-Free Long Video Generation via Global-Local Collaborative Diffusion [23.0] 本稿では,長時間ビデオ生成のためのチューニング不要なGLC-Diffusionを提案する。
Global-Local Collaborative Denoisingを確立することで、長いビデオDenoisingプロセスをモデル化する。
また,ビデオモーション・コンシスタンス・リファインメント(VMCR)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:49:39 GMT)
MedCoDi-M: A Multi-Prompt Foundation Model for Multimodal Medical Data Generation [22.9] マルチモーダル医療データ生成モデルであるMedCoDi-Mを提案する。
MIMIC-CXRデータセット上の5つの競合と比較した。
MedCoDi-Mの医療分野における課題に対する有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:53:56 GMT)
Revisiting LocalSGD and SCAFFOLD: Improved Rates and Missing Analysis [22.9] LocalSGD と SCAFFOLD は分散最適化において広く使われている手法である。
そこで我々は,LocalSGD と SCAFFOLD の収束特性を,既存あるいはより弱い条件下で再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:52:43 GMT)
Observation of topological prethermal strong zero modes [22.8] 本稿では,創発的対称性によって保護される,異なるタイプの位相的エッジモードの観測について報告する。
特に、幅広い温度で30サイクル以上にわたって頑健な長寿命トポロジカルエッジモードを観察する。
本研究は, 種々の有限温度トポロジ相を実験的に探索するために, 実現可能なディジタルシミュレーション手法を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:52:02 GMT)
Mixture of Knowledge Minigraph Agents for Literature Review Generation [22.8] 本稿では,学術文献レビューの自動化を目的とした,共同知識ミニグラフエージェント(CKMA)を提案する。
新たなプロンプトベースのアルゴリズムである知識ミニグラフ構築エージェント(KMCA)は、学術文献から概念間の関係を識別し、知識ミニグラフを自動的に構築するように設計されている。
構築された知識ミニグラフにおける大規模言語モデルの能力を活用することにより、多経路要約エージェント(MPSA)は、異なる視点から概念や関係を効率的に整理し、文献レビュー段落を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:06:27 GMT)
On Computational Limits and Provably Efficient Criteria of Visual Autoregressive Models: A Fine-Grained Complexity Analysis [22.6] Tian, Jiang, Yuan, Peng and Wang, NeurIPS 2024] では、$mathsf(n4)$モデルの最先端アルゴリズムは、計算的に非効率な$O(n4)$時間を要する。
我々は、$mathsf(n4)$計算が準4次時間複雑性を実現する条件を特定する。
導出基準に適合する低ランク近似を利用した効率的な構成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:34:15 GMT)
Exploring Unbiased Deepfake Detection via Token-Level Shuffling and Mixing [22.6] 我々は、検出器が過度に適合する傾向がある2つのバイアス、すなわち位置バイアスとコンテンツバイアスを識別する。
位置バイアスに対して、検出器は画像内の特定の位置によって遅延しがちである。
コンテンツバイアスに関しては、検知器は誤検出に偽造非関連情報を利用する可能性があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:30:45 GMT)
Explainable Severity ranking via pairwise n-hidden comparison: a case study of glaucoma [22.5] 原発性開放隅角緑内障(英: primary open-angle glaucoma, POAG)は、慢性進行性視神経疾患である。
POAGを診断し、その重症度を決定するためには、患者は包括的拡張眼科検査を受けなければならない。
眼底画像を用いて緑内障の重症度を分類・比較・解釈する枠組みを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:08:30 GMT)
Toxicity Detection towards Adaptability to Changing Perturbations [22.0] 本稿では,新しい問題,すなわち連続学習型ジェイルブレイク摂動パターンを毒性検出分野に導入する。
まず,9種類の摂動パターンによって生成された新しいデータセットを構築し,その内7つは先行作業から要約し,そのうち2つは私たちによって開発された。
次に、この新しい摂動パターン認識データセットにおける現在の手法の脆弱性を体系的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:18:05 GMT)
Gradient Purification: Defense Against Poisoning Attack in Decentralized Federated Learning [21.9] GPDと呼ばれる勾配浄化防御は、既存のDFLアグリゲーションとシームレスに統合され、中毒攻撃から防御される。
モデルグラデーションの害を軽減することを目的としており、モデルの重み付けの利点を保ち、精度を高めることを目的としている。
様々な毒殺攻撃に対する正確性という点で、最先端の防御を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:14:00 GMT)
FSC-loss: A Frequency-domain Structure Consistency Learning Approach for Signal Data Recovery and Reconstruction [21.3] SMのグローバルおよびローカルな構造情報をモデル化するための周波数領域構造損失関数とデータコンポーネント埋め込み戦略を提案する。
オープンMPIデータにおける2つのシミュレーションデータセットと4つのパブリックなSMについて,本手法とSOTA(State-of-the-art)手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:53:21 GMT)
Large-Scale Spectral Graph Neural Networks via Laplacian Sparsification: Technical Report [21.3] スペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)の伝搬パターンを近似する新しいグラフスペクトルスカラー化法を提案する。
提案手法では,入力ノード機能に線形レイヤを適用でき,エンドツーエンドのトレーニングや生の機能の処理が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:36:19 GMT)
PointDreamer: Zero-shot 3D Textured Mesh Reconstruction from Colored Point Cloud [21.2] 色のついたポイントクラウドからテクスチャ化されたメッシュを再構築することは重要な作業ですが、難しい作業です。
拡散型2Dインペインティングによる色付き点雲からのテクスチャメッシュ再構築のための新しいフレームワークであるPointDreamerを提案する。
広範囲な2次元データに基づいて事前訓練された強力な2次元拡散モデルのおかげで、PointDreamerは、スパースやノイズの多い入力に対して高い堅牢性を持つ透明で高品質なテクスチャを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:32:35 GMT)
Lossless Privacy-Preserving Aggregation for Decentralized Federated Learning [20.8] 我々は,勾配保護を強化するために,LPPAという新しいプライバシー保護アグリゲーションルールを提案する。
LPPAは、送信されたノイズと受信したノイズのノイズ差を、勾配保護のために送信された勾配に微妙に注入する。
LPPAは雑音付加よりも精度が13%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:49:06 GMT)
Enhancing Low-Cost Video Editing with Lightweight Adaptors and Temporal-Aware Inversion [20.3] 本稿では,時間空間的・意味的一貫性をBaliteral DDIMインバージョンと統合するフレームワークを提案する。
MSR-VTTデータセットで示すように,本手法は知覚品質,テキスト画像アライメント,時間的コヒーレンスを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:41:31 GMT)
Representation Shattering in Transformers: A Synthetic Study with Knowledge Editing [20.3] 知識編集(KE)アルゴリズムは、モデルの重みを変更して、不正、時代遅れ、その他の望ましくない事実関連付けに対するターゲット更新を実行する。
近年の研究では、KEの適用がモデルの事実的リコール精度に悪影響を及ぼし、一般的な推論能力を低下させることが示されている。
我々は,KEが対象物以外の実体の表現に不注意に影響を与えていることを示し,対象物に関する未知の知識をモデルが推測できるような関連構造を歪めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:18:51 GMT)
Enhancing Virtual Try-On with Synthetic Pairs and Error-Aware Noise Scheduling [20.1] 本研究では,着物の単一画像から(人間,合成衣服)対を生成する衣服抽出モデルを提案する。
また,局所的な生成誤りを外科的にターゲットとした誤り認識型Schr"odinger Bridge(EARSB)を提案する。
ユーザスタディでは,平均59%のケースで,このモデルが好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:25:50 GMT)
Towards Global AI Inclusivity: A Large-Scale Multilingual Terminology Dataset [19.9] GISTは2000年から2023年にかけての上位AIカンファレンス論文から抽出された5K語を含む、大規模な多言語AI用語データセットである。
この用語はアラビア語、中国語、フランス語、日本語、ロシア語に翻訳され、LLMを抽出するためのハイブリッドフレームワークと翻訳のための人間の専門知識を組み合わせたものである。
この研究は、AI用語リソースにおける重要なギャップに対処し、AI研究におけるグローバルな傾きとコラボレーションを促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:30:11 GMT)
A Lightweight and Real-Time Binaural Speech Enhancement Model with Spatial Cues Preservation [19.4] バイノーラル音声強調は、聴覚装置から受信される雑音信号の音質と可聴性を改善することを目的としている。
既存の手法は、複雑な音響シーンにおいてノイズ低減(NR)と空間的手がかり(SCP)の精度と高い計算要求の妥協に悩まされることが多い。
本稿では、低周波帯域をフィルタし、残りを保ち、NRに優れた学習ベース軽量複合畳み込みネットワーク(LBCCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:19:14 GMT)
A Statistical Theory of Contrastive Pre-training and Multimodal Generative AI [19.0] マルチモーダル生成AIシステムは、異なるモーダルの表現を学ぶために、対照的な事前学習に依存している。
本稿では、下流タスクにおける対照的な事前学習の成功を説明するための理論的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:47:06 GMT)
Edit as You See: Image-guided Video Editing via Masked Motion Modeling [18.9] 画像誘導映像編集拡散モデル(IVEDiff)を提案する。
IVEDiffは画像編集モデル上に構築されており、ビデオ編集の時間的一貫性を維持するための学習可能なモーションモジュールを備えている。
本手法は,高画質な編集対象を忠実に処理しながら,時間的にスムーズな編集映像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:52:12 GMT)
Tougher Text, Smarter Models: Raising the Bar for Adversarial Defence Benchmarks [18.6] 我々のベンチマークでは、幅広いデータセットを取り入れ、最先端の防御メカニズムを評価し、重要なタスクを含むように評価を拡張している。
この領域でベンチマークを行うための新しい標準を確立することで、より堅牢で信頼性の高い自然言語処理システムへの進歩を加速することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:53:41 GMT)
LiLMaps: Learnable Implicit Language Maps [18.3] 本稿では、視覚言語機能の統合により、漸進的な暗黙マッピングを強化するアプローチを提案する。
具体的には、(i)シーンに新しいオブジェクトが現れたときに使用できる暗黙の言語マップのためのデコーダ最適化手法を提案し、(ii)異なる視聴位置間の一貫性のない視覚言語予測の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:41:03 GMT)
Comprehensive Examination of Unrolled Networks for Linear Inverse Problems [18.3] アンロールネットワークは様々なコンピュータビジョンやイメージングタスクで普及している。
本稿では,ユーザが行う設計選択の回数を減らすために,アンロールネットワークで使用されるアイデアと方法論を統合することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:44:06 GMT)
Rethinking Adversarial Attacks in Reinforcement Learning from Policy Distribution Perspective [17.8] DAPGD(Dis Distribution-Aware Projected Gradient Descent attack)を提案する。
DAPGDは、ポリシーネットワークを攻撃するために勾配摂動入力として分布類似性を使用する。
実験の結果,DAPGDは3つのロボットナビゲーションタスクのベースラインと比較してSOTAを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:57:32 GMT)
A Soft Sensor Method with Uncertainty-Awareness and Self-Explanation Based on Large Language Models Enhanced by Domain Knowledge Retrieval [17.6] Few-shot Uncertainty-aware and Self-Explaining Soft Sensor (LLM-FUESS) というフレームワークを提案する。
LLM-FUESSには、ゼロショット補助可変セレクタ(LLM-ZAVS)と不確実性認識Few-shot Soft Sensor(LLM-UFSS)が含まれている。
提案手法は,最先端の予測性能,強靭性,柔軟性を実現し,従来の手法のトレーニング不安定性を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:50:01 GMT)
Boosting Column Generation with Graph Neural Networks for Joint Rider Trip Planning and Crew Shift Scheduling [17.5] 本稿では,JRTPCSSP(Joint Rider Trip Planning and Crew Shift Scheduling Problem)とAttention and Gated GNN-Informed Column Generation(AGGNNI-CG)と呼ばれる新しい解法を提案する。
AGGNNI-CGは、列生成と機械学習をハイブリダイズして、アプリケーションの現実的な制約を伴って、JRTPCSSPのほぼ最適解を得る。
AGGNNI-CGは、ジョージア州チャタム郡のパラトランジットシステムから、挑戦的な実世界のデータセットに適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:05:00 GMT)
Natural Variational Annealing for Multimodal Optimization [17.1] 我々はNatural Vari Annealing (NVA)と呼ばれる新しいマルチモーダルマルチモーダル最適化手法を導入する。
3つの概念の強みを組み合わせて、複数の大域的目的に同時に局所的に逆転する。
惑星科学における実世界の問題への応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:28:12 GMT)
MADGEN: Mass-Spec attends to De Novo Molecular generation [16.9] 質量分析データを用いたデノボ分子構造生成のための足場に基づく手法を提案する。
MADGENは、足場検索とスペクトル条件分子生成の2段階で動作する。
我々は3つのデータセット(NIST23、CANOPUS、MassSpecGym)上でMADGENを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:09:16 GMT)
Ferrari: Federated Feature Unlearning via Optimizing Feature Sensitivity [16.8] 未学習のセンシティブな、バックドア、バイアスのある機能に応用されているため、フィーチャーアンラーニングは大きな注目を集めている。
現在の研究では、特徴学習の有効性の評価が欠如している。
本稿では,フェラーリと呼ばれる機能非学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:36:30 GMT)
Label-Efficient Data Augmentation with Video Diffusion Models for Guidewire Segmentation in Cardiac Fluoroscopy [16.6] 深層学習法はワイヤセグメンテーションにおいて高い精度とロバスト性を示した。
これらの手法は、一般化可能性のためにかなりのデータセットを必要とする。
ラベル付き蛍光ビデオの大規模なコレクションを生成するためのフレーム一貫性拡散モデル(SF-VD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:47:16 GMT)
Deep Unfolding Network with Spatial Alignment for multi-modal MRI reconstruction [16.2] 多モードMRI(Multi-modal Magnetic Resonance Imaging)は相補的な診断情報を提供するが、長い走査時間によっていくつかのモダリティが制限される。
取得過程全体を高速化するため、高アンサンプされたk空間データから他の完全サンプリングされた参照モダリティへのMRI再構成は効率的な解である。
モーダリティ間のミスアライメントを考慮に入れた既存のディープラーニングベースの手法は、パフォーマンスが向上するが、しかしながら2つの主要な共通制限を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:58:02 GMT)
SWEPO: Simultaneous Weighted Preference Optimization for Group Contrastive Alignment [16.2] 我々は、DPO(Direct Preference Optimization)の新たな拡張であるSWEPO(Sultaneous Weighted Preference Optimization)を導入する。
SWEPOは、クエリ毎に複数の動的に選択された正と負の応答に対応する。
複数の選好を同時に考えると、アライメントバイアスが減少し、アライメントがより堅牢になることを示す。
UltraFeedbackデータセットの実証検証は、SWEPOを最先端として確立し、下流評価において優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:00:39 GMT)
Hierarchical Structured Neural Network: Efficient Retrieval Scaling for Large Scale Recommendation [16.2] 複雑なユーザインタラクションとアイテムインタラクションを学習するための,効率的なディープニューラルネットワークモデルである階層構造ニューラルネットワーク(HSNN)を導入する。
HSNNは、一般的な手法に比べてオフライン評価の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:40:09 GMT)
Test-Time Optimization for Domain Adaptive Open Vocabulary Segmentation [15.9] ゼロショットでオープンなセマンティックセマンティックセグメンテーション(OVSS)のためのフレームワークであるSeg-TTOを提案する。
このギャップに対処するために、セグメンテーション固有のテスト時間最適化にフォーカスします。
我々は、Seg-TTOを最先端の3つのOVSSアプローチと統合し、様々な専門ドメインをカバーする22の課題のOVSSタスクを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:58:24 GMT)
LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research [15.5] 大きな言語モデル(LLM)は、研究サイクルの様々な段階にわたって前例のないサポートを提供する。
本稿では,LLMが科学的研究プロセスにどのように革命をもたらすのかを探求する,最初の体系的な調査について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:44:02 GMT)
Experimental demonstration of entanglement pumping with bosonic logical qubits [15.4] 絡み合いは量子ネットワークや計算において重要であるが、高忠実な絡み合った量子状態を維持することは、デコヒーレンスと資源集約的な浄化法によって妨げられる。
本稿では,長いコヒーレンス時間記憶量子ビットとしてボソニック量子誤り訂正(QEC)符号を利用するエンタングルメントポンピングを実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:30:16 GMT)
rStar-Math: Small LLMs Can Master Math Reasoning with Self-Evolved Deep Thinking [15.4] 本稿では,小型言語モデル (SLM) が OpenAI o1 の算術的推論能力に匹敵するか,超越するかを示すために rStar-Math を提案する。
我々はモンテカルロ木探索(MCTS)を通して「深層思考」を実践し,SLMに基づくプロセス報酬モデルによるテスト時間探索を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:12:57 GMT)
Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision [15.3] このチュートリアルの目的は拡散モデルの基礎となる基本的なアイデアについて議論することである。
本チュートリアルの対象者には,拡散モデルの研究や,他の問題を解決するためにこれらのモデルを適用することに関心がある大学生や大学院生が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:13:23 GMT)
Grokking at the Edge of Numerical Stability [15.0] 正規化がなければ、グラッキングタスクはモデルを数値安定性の端まで押し上げます。
我々は,Softmax Collapse (SC) はグラッキングを防止し,緩和SCは正規化せずにグラッキングを可能にすることを示した。
これらの貢献は、グルーキングに関する新たな洞察を与え、その遅れた一般化、正規化への依存、および既存のグルーキング誘導法の有効性を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:58:48 GMT)
Fast and Interpretable Mortality Risk Scores for Critical Care Patients [15.0] GroupFasterRiskは、解釈可能な死亡リスクスコアアルゴリズムである。
ドメインの専門家が選択できるような、同等に優れたモデルが多数生成されます。
GroupFasterRiskのモデルは、現在病院で使われているリスクスコアよりも優れており、ブラックボックスMLモデルと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:14:40 GMT)
GRAPHITE: Graph-Based Interpretable Tissue Examination for Enhanced Explainability in Breast Cancer Histopathology [14.8] GRAPHITEは、乳がん組織マイクロアレイ(TMA)解析のために設計された、ポストホックな説明可能なフレームワークである。
140個の腫瘍TMAコアと4個の良性スライド画像から140個の良性サンプルを作成し,53個の病理組織学的TMAサンプルで試験した。
平均平均精度(mAP)は0.56、受信機動作特性曲線(AUROC)は0.94、しきい値ロバスト性(ThR)は0.70である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 00:54:43 GMT)
Reproducing HotFlip for Corpus Poisoning Attacks in Dense Retrieval [14.8] HotFlip(ホットフリップ)は、言語モデルを攻撃するための局所的な勾配に基づく単語置換手法である。
本稿では,HotFlipの効率を大幅に向上させ,文書あたり4時間から15分に短縮する。
また,(1)転送ベースのブラックボックス攻撃,(2)クエリ非依存攻撃の2つの追加タスクについて実験と分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:29:33 GMT)
Spectra of Magnetoroton and Chiral Graviton Modes of Fractional Chern Insulator [14.8] ハードコアボソンを用いたハルダンハニカム格子モデルにおける絶縁体$nu=1/2$分数チャーン(FCI)における電荷中性励起のスペクトルを計算する。
FCI-CDW遷移に近づくと、ロトンモードのより鋭くより濃度の高いスペクトル重量が観測される。
反対のホールコンダクタンスの重力の異なるキラリティーを初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:29:21 GMT)
Sustainable and Intelligent Public Facility Failure Management System Based on Large Language Models [14.8] 本稿では,新たなLarge Language Model (LLM)ベースのスマートデバイス管理フレームワークを提案する。
公共施設の予算制約を大幅に減らすための実用性と能力を示す。
フレームワークの範囲を拡大して、より広範な公共施設を含めるとともに、最先端のサイバーセキュリティ技術と統合する予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:30:37 GMT)
The Convergence of Dynamic Routing between Capsules [14.6] カプセルネットワーク(CapsNet)は、最近、新しい処理層を持つニューラルネットワークモデルとして提案されている。
本稿では,コンケーブ関数である動的ルーティングアルゴリズムによって最小化される目的関数について述べる。
対象関数と動的ルーティングアルゴリズムが解いた制約の関係を詳細に分析し、対応するルーティング実験を行い、収束証明の効果を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:26:56 GMT)
TS-HTFA: Advancing Time Series Forecasting via Hierarchical Text-Free Alignment with Large Language Models [14.4] 時系列予測の新しい手法である textbfHierarchical textbfText-textbfFree textbfAlignment (textbfTS-HTFA) を導入する。
我々は、QR分解語埋め込みと学習可能なプロンプトに基づいて、ペア化されたテキストデータを適応的な仮想テキストに置き換える。
複数の時系列ベンチマークの実験は、HTFAが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:53:15 GMT)
SEO: Stochastic Experience Optimization for Large Language Models [14.4] 大きな言語モデル(LLM)は、特定のタスクのパフォーマンスを改善する上で有用なエクスペリエンスの恩恵を受けることができます。
従来の研究は, LLMを用いた有用な経験を自動的に発見することを目的としていたが, 得られた経験の有効性の確認は困難であった。
本稿では、自然言語のエクスペリエンス更新を通じてパラメータを変更することなく、モデル固有のエクスペリエンスを最適化する反復的手法である経験最適化(SEO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:10:29 GMT)
Improving Zero-Shot Chinese-English Code-Switching ASR with kNN-CTC and Gated Monolingual Datastores [14.2] 本稿では,2つのモノリンガルデータストアとゲートデータストア選択機構を利用する,kNN-CTCベースのコードスイッチングASR(Code-Switching ASR)フレームワークを提案する。
提案手法では,各フレームの復号化に適したデータストアを選択し,言語固有の情報をASRプロセスに確実に注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:45:15 GMT)
Mask-Weighted Spatial Likelihood Coding for Speaker-Independent Joint Localization and Mask Estimation [14.0] 固定空間格子に関する話者の時間周波数マスクと相対方向を用いて、ビームフォーマのパラメータを推定することができる。
マスクと位置の両方をグリッドにエンコードして,両量の同時推定を可能にする方法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 22:29:03 GMT)
RadGPT: Constructing 3D Image-Text Tumor Datasets [13.9] RadGPTは、CTスキャンから詳細なレポートを生成する解剖学的認識型視覚言語AIエージェントである。
これらの報告は、腫瘍の大きさ、形状、位置、減衰、体積、周囲の血管や臓器との相互作用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:39:10 GMT)
Generative manufacturing systems using diffusion models and ChatGPT [13.9] ジェネレーティブ・マニュファクチャリング・システムズ(Generative Manufacturing Systems, GMS)は、自律的な製造資産を効果的に管理・調整するための新しいアプローチである。
GMSは、予測された未来から暗黙的に学習するために、拡散モデルやChatGPTを含む生成AIを使用している。
この研究は、生成したソリューションの本質的な創造性と多様性を強調し、人間中心の意思決定を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 23:16:20 GMT)
One missing piece in Vision and Language: A Survey on Comics Understanding [13.8] この調査は、コミックインテリジェンスのためのタスク指向フレームワークを提案する最初のものである。
データ可用性とタスク定義における重要なギャップに対処することで、将来の研究を導くことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:11:44 GMT)
Unifying the Extremes: Developing a Unified Model for Detecting and Predicting Extremist Traits and Radicalization [13.6] 本稿では,オンラインコミュニティフォーラムにおける超過主義的談話の抽出と分析を行う新しい手法を提案する。
過激主義的特徴の言語行動シグネチャに着目し,ユーザレベルとコミュニティレベルの両方で過激主義を定量化する枠組みを開発する。
本研究は, より包括的, クロスイデオロギー的アプローチを導入することにより, 過激主義の研究に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:17:24 GMT)
Motion Manifold Flow Primitives for Task-Conditioned Trajectory Generation under Complex Task-Motion Dependencies [13.4] モーション・マニフォールド・フロー・プリミティブ(Motion Manifold Flow Primitives)は、タスク条件付き分布から運動多様体のトレーニングを分離するフレームワークである。
我々は、タスク条件付き分布を学習するために、流れマッチングモデル、最先端の条件付き深層生成モデルを用いる。
言語誘導トラジェクトリ生成タスクにおいて,多対多のテキスト-モーション対応が複雑なタスク-モーション依存性を導入する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:56:19 GMT)
ENCODE: Encoding NetFlows for Network Anomaly Detection [13.3] 多くの研究が、NetFlowデータを使用してネットワーク攻撃を検出するために機械学習を使用している。
特徴値の周波数と文脈を考慮に入れた符号化アルゴリズムを提案する。
アルゴリズムで符号化されたデータを用いて、異常検出のための機械学習モデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:05:34 GMT)
BudgetMLAgent: A Cost-Effective LLM Multi-Agent system for Automating Machine Learning Tasks [13.3] 大規模言語モデル(LLM)は、コードスニペットの生成を含む多様なアプリケーションで優れているが、複雑な機械学習(ML)タスクのためのコード生成に苦戦することが多い。
調査の結果,Gemini-Pro,Mixtral,CodeLlamaなどの低コストモデルは単一エージェント環境ではGPT-4よりもはるかに低性能であることがわかった。
本稿では,プロファイリング,過去の観測の効率的な検索,LSMカスケード,およびQ&Aコールによる専門家の組合せを利用したLLM Multi-Agent ベースのシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:25:55 GMT)
Asymptotic Inference for Multi-Stage Stationary Treatment Policy with Variable Selection [13.2] 動的治療体制またはポリシーは、個々の特徴に合わせた複数の段階にわたる決定機能の連続である。
実際の治療方針の1つの重要なクラス、すなわち多段階定常治療政策は、複数の段階にわたって同じ決定関数を用いて治療課題を規定する。
動的治療ポリシーに関連する値関数に対する有効な推論を構築することについては、広範な文献があるが、ポリシー自体に焦点をあてる研究はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:02:24 GMT)
Methods to Increase the Amount of Data for Speech Recognition for Low Resource Languages [13.1] アルメニア語とグルジア語をケーススタディとして、言語学的・資源特異的な特徴がこれらの手法の成功にどのように影響するかを実証する。
この研究は、研究者が低コストで高品質なデータセット拡張戦略を選択するための実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:18:42 GMT)
Tightening continuity bounds for entropies and bounds on quantum capacities [12.9] 局所変分距離と全変分距離の両方の観点からシャノンエントロピーに対して厳密な一様連続性を証明した。
また、作用素ノルムとトレース距離の両方の観点から、フォン・ノイマンエントロピーに対して有界な一様連続性を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:19:09 GMT)
DGQ: Distribution-Aware Group Quantization for Text-to-Image Diffusion Models [12.9] 本稿では,テキストから画像への拡散モデルの定量化に関わる課題を,分布の観点から分析する。
本稿では,画像品質を維持するために,画素単位とチャネル単位のアウトレイラを適応的に処理するDGQを提案する。
提案手法はMS-COCOやPartiPromptsなどのデータセットに対して顕著な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:30:31 GMT)
Efficient and Responsible Adaptation of Large Language Models for Robust and Equitable Top-k Recommendations [12.8] 我々は,すべてのユーザグループに公平にサービスを提供することで,社会的利益を促進するために設計されたハイブリッドタスク割り当てフレームワークを提案する。
実世界の3つのデータセットによる結果から,ユーザ数が大幅に減少し,不均等にコストを増大させることなく,サブポピュレーションに対するロバスト性が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:08:48 GMT)
How to Bridge the Gap between Modalities: Survey on Multimodal Large Language Model [12.4] テキストや画像,音声などを含むマルチモーダルデータの処理にLLMを統合したマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)について検討する。
MLLMはマルチモーダルデータのセマンティックギャップに対処する上で、誤った出力につながる可能性がある。
効果的なモダリティアライメントの実装は、LLMが環境問題に対処し、アクセシビリティを高めるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:33:37 GMT)
LipGen: Viseme-Guided Lip Video Generation for Enhancing Visual Speech Recognition [12.3] モデルロバスト性を改善するための新しいフレームワークであるLipGenを提案する。
注意機構を兼ね備えたビセメ分類を補助タスクとして導入する。
本手法は,野生(LRW)データセットにおける唇読解における現在の最先端技術と比較して,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 00:52:19 GMT)
GNN-based Decentralized Perception in Multirobot Systems for Predicting Worker Actions [12.3] 本稿では,移動ロボットが人間の行動に関する情報を分散的に理解し,共有することのできる認識フレームワークを提案する。
スウォームにインスパイアされた意思決定プロセスは、すべてのロボットが人間の行動の統一的な解釈に合意することを保証するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 00:06:38 GMT)
DEFormer: DCT-driven Enhancement Transformer for Low-light Image and Dark Vision [12.2] 暗黒領域における失われた詳細を復元するためのDCT駆動拡張変換器(DEFormer)フレームワークを提案する。
我々のフレームワークはLOLとMIT-Adobe FiveKデータセットにおいて優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:35:58 GMT)
Analyzing Consumer IoT Traffic from Security and Privacy Perspectives: a Comprehensive Survey [12.1] この調査では、2018年1月から2024年6月までに、CIoTセキュリティとプライバシドメイン内のトラフィック分析に関する303のパブリッシュをレビューする。
CIoTのセキュリティとプライバシのリスクを研究するために、トラフィック分析ツールの応用を理解する研究者を支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:40:27 GMT)
Characterizing the Burst Error Correction Ability of Quantum Cyclic Codes [12.1] 量子巡回符号(QCC)のバースト誤差補正能力を特徴付ける。
量子リード・ソロモン符号は、以前の結果よりもバースト誤り訂正能力が高いことを示す。
また、バーストエラーを復号するためのQCCの量子エラートッピングデコーダ(QETD)も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:00:47 GMT)
A Taxonomy of Functional Security Features and How They Can Be Located [12.0] 本稿では,一般的なセキュリティフレームワークにおける文献のセキュリティ機能とそのカバレッジについて述べる。
我々は,広く使用されているセキュリティ標準へのマッピングを含む,68の機能的実装レベルのセキュリティ特徴の分類に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:17:30 GMT)
KN-LIO: Geometric Kinematics and Neural Field Coupled LiDAR-Inertial Odometry [11.9] 近年のニューラルフィールド技術は高密度マッピングにおいて大きな可能性を秘めているが、純粋なLiDARマッピングは高ダイナミックな車両で作業することは困難である。
そこで我々は,幾何キネマティクスとニューラルフィールドを密結合させて,同時状態推定と密写像能力を向上する新しい解を提案する。
我々のKN-LIOは、ポーズ推定において既存の最先端ソリューションに匹敵する性能を達成し、純粋なLiDAR法よりも高密度マッピング精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:14:09 GMT)
Multimodal Graph Constrastive Learning and Prompt for ChartQA [11.8] ChartQAは、チャート要素の複雑な分布と、基礎となるデータに埋め込まれた暗黙のパターンによって、大きな課題を提示します。
我々は,チャート要素とその関連パターンの関係を明示的に表現した,チャート用の共同マルチモーダルシーングラフを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:27:07 GMT)
Don't be Fooled: The Misinformation Effect of Explanations in Human-AI Collaboration [11.8] 我々は,人間がXAIに支えられたAIによる意思決定について研究している。
その結果,誤った説明が正しいAIアドバイスに付随する場合に誤報が生じることがわかった。
この効果は、人間が欠陥のある推論戦略を推測し、タスクの実行を妨げ、手続き的知識の障害を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:59:28 GMT)
Multi-Agent Training for Pommerman: Curriculum Learning and Population-based Self-Play Approach [11.7] Pommermanはマルチエージェントトレーニングのための理想的なベンチマークであり、同盟エージェント間のコミュニケーション能力を持つ2つのチームのための戦場を提供する。
本研究は,カリキュラム学習と人口ベースセルフプレイを組み合わせることで,Pommermanをプレイするマルチエージェントシステムを学習するためのシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:35:31 GMT)
Test Smell: A Parasitic Energy Consumer in Software Testing [11.7] 本研究は,ソフトウェアテストにおけるテスト臭とそのエネルギー消費への影響について検討した。
テストケースの臭い部分は、非溶融部に比べて10.92%エネルギーを消費する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:01:28 GMT)
TimelineKGQA: A Comprehensive Question-Answer Pair Generator for Temporal Knowledge Graphs [11.5] 本稿では,タイムライン・コンテキスト関係に基づく新しい分類フレームワークを提案する。
textbfTimelineKGQAは任意のTKGに適用できる普遍的な時間的QAジェネレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:30:44 GMT)
AutoFuse: Automatic Fusion Networks for Deformable Medical Image Registration [11.2] 変形可能な画像登録は、一対の画像間の高密度な非線形空間対応を見つけることを目的としている。
Deep Neural Networks(DNN)は、エンドツーエンドの高速な登録を可能にすることで広く認知されている。
我々は,ネットワーク内の多くの潜在的な場所で情報を融合する柔軟性を提供するAutoFuse(Automatic Fusion Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:30:39 GMT)
Entropy-regularized Diffusion Policy with Q-Ensembles for Offline Reinforcement Learning [11.0] 本稿では,オフライン強化学習(RL)のための訓練拡散政策の高度技術について述べる。
我々は、SDEが、オフラインデータセットの探索を改善するエントロピー正則化器(Entropy regularizer)を生成することで、ポリシーのログ確率を計算するのに使用できるソリューションを持っていることを示す。
オフラインRLにおけるエントロピー正規化拡散ポリシーとQアンサンブルを組み合わせることで,D4RLベンチマークのほとんどのタスクにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:03:14 GMT)
Motion-Zero: Zero-Shot Moving Object Control Framework for Diffusion-Based Video Generation [10.5] 本研究では,ゼロショット移動物体軌道制御フレームワークであるMotion-Zeroを提案する。
本手法は、トレーニングプロセスなしで、様々な最先端ビデオ拡散モデルに柔軟に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:15:12 GMT)
Towards Revisiting Visual Place Recognition for Joining Submaps in Multimap SLAM [10.4] 視覚SLAMシステムにおけるサブマップマージにおける最新のVPR手法の適用効果について検討する。
ポストプロセッシングパイプラインとメトリクスのセットを使って、現代のVPRコンポーネントの影響を推定します。
我々はORB-SLAM3のマップマージ性能を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:54:31 GMT)
Bridging Adaptivity and Safety: Learning Agile Collision-Free Locomotion Across Varied Physics [10.4] BAS(Bridging Adaptivity and Safety)は、不確実性のある動的環境においても適応的な安全性を提供するように設計されている。
本研究では,BASが平均速度を維持しながら,動的環境におけるベースラインよりも50%高い安全性を実現することを示す。
その結果、BASは19.8%の速度向上を実現し、現実のABSの2.36倍の速度で衝突する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:54:28 GMT)
Exploring Power Side-Channel Challenges in Embedded Systems Security [10.4] パワーサイドチャネル(PSC)攻撃は組み込みマイクロコントローラ、特に暗号アプリケーションで広く利用されている。
本稿では,これらの課題を体系的に分析し,鍵となる制約に対処する新しい信号処理手法を提案する。
提案手法は,実世界のブラックボックス組み込みデバイスでの実験を通じて検証し,様々な組み込みシステムセキュリティアプリケーションでの利用を拡大する可能性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:26:37 GMT)
On The Origin of Cultural Biases in Language Models: From Pre-training Data to Linguistic Phenomena [10.3] 本稿では,言語モデル(LM)におけるエンティティ関連文化バイアスの起源を明らかにすることを目的とする。
アラビア文化や西洋文化に関連する58,086のエンティティと367の自然文脈をマスキングしたエンティティのアラビア・英語の並列ベンチマークであるCAMeL-2を紹介する。
CAMeL-2を用いた評価では、アラビア語と比較して英語で試験すると、LMによる文化間のパフォーマンスギャップが減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:15:47 GMT)
FGU3R: Fine-Grained Fusion via Unified 3D Representation for Multimodal 3D Object Detection [10.1] マルチモーダル3Dオブジェクト検出は、自動運転にかなりの関心を寄せている。
しかし、マルチモーダル検出器は2Dピクセルの3D点を粗く融合させることから生じる次元ミスマッチに悩まされる。
統一された3次元表現ときめ細かい融合によりこの問題に取り組むためのマルチモーダルフレームワークFGU3Rを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:26:36 GMT)
SenseRAG: Constructing Environmental Knowledge Bases with Proactive Querying for LLM-Based Autonomous Driving [10.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の文脈推論機能を活用することにより,自律運転(AD)における状況認識の高度化の必要性に対処する。
厳密なラベルベースのアノテーションに依存する従来の認識システムとは異なり、リアルタイムのマルチモーダルセンサーデータを統一されたLLM対応の知識ベースに統合する。
実世界のV2Xデータセットを用いた実験結果は、知覚と予測性能の大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:34:54 GMT)
AutoSTF: Decoupled Neural Architecture Search for Cost-Effective Automated Spatio-Temporal Forecasting [9.6] 本稿では,自動時間予測のための切り離されたニューラルサーチフレームワークであるAutoSTFを提案する。
提案手法は,最先端の自動時間予測手法と比較して最大13.48倍の高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:16:26 GMT)
Most Influential Subset Selection: Challenges, Promises, and Beyond [9.5] 我々は,最も集団的影響の大きいトレーニングサンプルのサブセットを特定することを目的とした,MISS(Most Influential Subset Selection)問題について検討する。
我々は、MISにおける一般的なアプローチを包括的に分析し、その強みと弱点を解明する。
本稿では,これらを反復的に適用した適応バージョンが,試料間の相互作用を効果的に捕捉できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 22:20:36 GMT)
Open set label noise learning with robust sample selection and margin-guided module [9.2] ラベルノイズのある実世界のデータセットを直接トレーニングすると、過度に適合する可能性がある。
オープンセットラベルノイズ問題に対処するため,ロバストサンプル選択とマージンガイドモジュールに基づく手法を提案する。
提案手法は,多くの最先端のラベル付きノイズ学習手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:37:36 GMT)
Cyber-Physical Steganography in Robotic Motion Control [9.2] 本研究は,ロボット運動制御にステガノグラフィーパラダイムを導入することにより,実行可能なステガノグラフィー媒体の地平を広げることを目的とする。
ロボットの環境変化に対する固有の感度の観察に基づいて,ロボットエージェントの動作に影響を与える環境刺激としてメッセージを符号化し,その結果の運動軌跡からメッセージを復号する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:44:40 GMT)
When LLMs Struggle: Reference-less Translation Evaluation for Low-resource Languages [9.1] セグメントレベルの品質評価(QE)は言語間理解の難しい課題である。
ゼロ/フェーショットシナリオにおいて,大規模言語モデル (LLM) を包括的に評価する。
この結果から,エンコーダを用いた微調整QEモデルでは,プロンプトベースアプローチの方が優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:54:05 GMT)
Motif Discovery Framework for Psychiatric EEG Data Classification [8.9] 本稿では,抑うつ治療対応者と非対応者とを区別した脳波データから意味のある特徴を抽出するためにモチーフ発見を適用した新しい枠組みを提案する。
以上の結果から,脳波の動的特性は,治療の7日目の早期に,診断と予測うつ治療の双方において臨床医を支援できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:45:50 GMT)
Prosody Analysis of Audiobooks [8.9] 言語モデルを用いた物語テキストから韻律予測特性を改良したモデルを提案する。
我々の予測韻律特性は、最先端の商用TSシステムによる結果よりも、人間のオーディオブックの読み方とよく相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:33:56 GMT)
SplineFormer: An Explainable Transformer-Based Approach for Autonomous Endovascular Navigation [8.8] 従来のセグメンテーション手法では正確なリアルタイム形状予測が得られなかった。
本研究では,ガイドワイヤの連続的かつ滑らかな形状を予測することを目的として,新しいトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるSplineFormerを提案する。
コンデンス情報を活用することで,SplineFormerをエンドツーエンドのロボットナビゲーションシステムに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:05:24 GMT)
MADation: Face Morphing Attack Detection with Foundation Models [8.8] モーフィング攻撃検知システムは、特定の種類の脅威、モーフィング攻撃を早期に検出することを目的としている。
ファンデーションモデル(FM)は、膨大な量のラベルのないデータから学習し、目に見えない領域に顕著なゼロショットの一般化を達成する。
本研究では,その特異性に適切に適応した場合に,FMがMADタスクで良好に機能する可能性を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:44:11 GMT)
Cued Speech Generation Leveraging a Pre-trained Audiovisual Text-to-Speech Model [8.7] 本稿では,カド音声の自動生成のための新しい手法を提案する。
我々は、事前学習された自己回帰的音声合成モデル(AVTacotron2)を活用することによって、伝達学習戦略を検討する。
音素レベルでの復号精度は約77%に達し, 提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:26:43 GMT)
HyFusion: Enhanced Reception Field Transformer for Hyperspectral Image Fusion [8.7] 高分解能マルチスペクトル画像(HR-MSIs)と低分解能HSI(LR-HSIs)から高分解能HSI(HR-HSIs)を再構成する課題について
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:22:44 GMT)
Correlated Privacy Mechanisms for Differentially Private Distributed Mean Estimation [8.7] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)とセキュアアグリゲーション(SA)を備えた分散DPは、信頼できないサーバでDP-DME設定で使用されるDPの最も一般的な概念である。
LDPは、ドロップアウト、ユーザの衝突、敵の攻撃に対して強力なレジリエンスを提供するが、実用性に乏しい。
本研究では,DP-DME を極端ケースとして LDP と SA-based のメカニズムをキャプチャする,汎用的な DP-DME フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:20:18 GMT)
Locally Differentially Private Online Federated Learning With Correlated Noise [8.6] 本稿では,時間的相関雑音を用いたオンライン学習のための局所微分プライベート(LDP)アルゴリズムを導入し,プライバシーを保ちながら実用性を向上させる。
数値実験により提案アルゴリズムの有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:51:17 GMT)
Research on environment perception and behavior prediction of intelligent UAV based on semantic communication [8.5] 高速なトレーニング機能を備えたドローンが、効率的なリソース割り当てのために、新たな仮想シナリオに自律的に適応できるようにするために、強化学習アプローチが導入されている。
メタユニバースのためのセマンティック・コミュニケーション・フレームワークを提案し、セマンティック・情報の抽出を利用して通信コストを削減し、メタユニバース・サービスの情報伝達をインセンティブ化する。
実験では, ドローン適応性能を約35%向上させ, 基地局数の増加に伴い, 局所降着速度は90%に達することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:03:34 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, 08 Jan 2025 16:07:35 GMT)
Manifolds, Random Matrices and Spectral Gaps: The geometric phases of generative diffusion [8.4] スコア関数のヤコビアンの固有値のスペクトルを解析し、その不連続性(ギャップ)は異なる部分多様体の存在と次元性を明らかにする。
本研究は, 生成過程における3つの異なる定性相の存在を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:43:41 GMT)
Differentially Private Online Federated Learning with Correlated Noise [8.3] 本稿では,時間的相関雑音を用いたオンラインフェデレーション学習のための新しい微分プライベートアルゴリズムを提案する。
本研究では,局所更新によるドリフト誤差を準強凸条件下で効果的に管理できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:05:26 GMT)
Watch Out for Your Guidance on Generation! Exploring Conditional Backdoor Attacks against Large Language Models [8.3] 大規模な言語モデル(LLM)に対するバックドア攻撃は、通常、入力インスタンスに固定されたトリガと、トリガクエリに対する特定のレスポンスを設定する。
生成条件の特定によって誘導されるLSMに対する新しい中毒パラダイムを提案する。
中毒モデルは通常、正常/他の生成条件下では出力に対して、目標生成条件下では出力に対して有害となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:56:26 GMT)
Dynamic Localisation of Spatial-Temporal Graph Neural Network [8.3] 空間時空間グラフニューラルネットワーク(ASTGNN)は、依存関係をモデル化するための貴重なツールとして登場した。
本稿では,空間依存は時間とともに動的に進化するべきだという革新的な視点を紹介する。
textitDynAGSは、分散デプロイメントにおける効率性と精度の最大化を目的とした、ローカル化ASTGNNフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:32:48 GMT)
Comparative Analysis of Quantum and Classical Support Vector Classifiers for Software Bug Prediction: An Exploratory Study [8.2] 本稿では,Quantum Support Vectors (QSVC) のバギーソフトウェアコミット検出への応用について検討する。
提案手法は,QSVCアルゴリズムの大規模データセットをより小さなサブセットに分割することで処理する。
本稿では,これらのモデルからの予測を組み合わせて,テストデータセット全体を検出するアグリゲーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:53:50 GMT)
IOLBENCH: Benchmarking LLMs on Linguistic Reasoning [8.2] IOL(International Linguistics Olympiad)問題に基づく新しいベンチマークであるIOLBENCHを紹介する。
このデータセットは、文法、形態学、音韻学、意味論をテストする様々な問題を含んでいる。
最も先進的なモデルでさえ、言語的な複雑さの複雑さを扱うのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:15:10 GMT)
Dynamics of Meta-learning Representation in the Teacher-student Scenario [8.1] 教師-学生シナリオにおけるストリーミングタスクを訓練した非線形二層ニューラルネットワークのメタラーニングダイナミクスについて検討する。
本稿では,メタトレーニングプロセスのマクロな挙動,共有表現の形成,新しいタスクにおけるモデルの一般化能力を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:20:32 GMT)
STLCG++: A Masking Approach for Differentiable Signal Temporal Logic Specification [8.0] STLCG++は,STL計算を時間ステップで並列化するマスキングに基づく手法である。
また,時間間隔境界による時間的有界性の異なるスムース化手法も導入する。
STLCG++のメリットを,3つのロボティクスユースケースを通じて実証し,JAXとPyTorchのオープンソースPythonライブラリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 00:06:43 GMT)
Boosting Salient Object Detection with Knowledge Distillated from Large Foundation Models [7.9] Salient Object Detectionは、シーン内の顕著な領域を特定し、セグメンテーションすることを目的としている。
従来のモデルは、正確なピクセルレベルの精度で手動でアノテートされた擬似ラベルに依存している。
本研究では,低コストで高精度なアノテーション手法を開発し,課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:56:21 GMT)
Bridging Simplicity and Sophistication using GLinear: A Novel Architecture for Enhanced Time Series Prediction [7.9] Time Series Forecasting (TSF)は多くの分野において重要なアプリケーションです。
最近の研究では、より単純な線形モデルは、TSFタスクの複雑なTransformerベースのモデルに比べて、性能が優れているか、少なくとも競合する可能性があることが示唆されている。
本稿では,多変量TSFのための新しいデータ効率アーキテクチャGLinearを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:40:29 GMT)
Ethical Concerns of Generative AI and Mitigation Strategies: A Systematic Mapping Study [7.7] 本稿では,大規模言語モデルの使用に関する重要な倫理的問題を特定し,分類することを目的とする。
既存の緩和戦略を検証し、これらの戦略を様々な領域で実施する上での卓越した課題を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:05:19 GMT)
Do Automated Fixes Truly Mitigate Smart Contract Exploits? [7.6] 本稿では,スマートコントラクトのためのプログラム修復ツールの活用性を評価するための,新しい,体系的な実験フレームワークを提案する。
脆弱なスマートコントラクト143のデータセットを使用して、20の最先端のAPRツールを質的かつ定量的に分析する。
術式は27%から73%に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:31:59 GMT)
Human Delegation Behavior in Human-AI Collaboration: The Effect of Contextual Information [7.5] 既存の補完機能を活用するための有望なアプローチの1つは、人間が個々の決定タスクのインスタンスをAIに委譲できるようにすることである。
我々は,この委任決定を支援するための文脈情報の提供の効果を検討するために行動学的研究を行う。
これらの結果から,コンテキスト情報へのアクセスは,デリゲート設定における人間-AIチームのパフォーマンスを著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:22:17 GMT)
Fast, Fine-Grained Equivalence Checking for Neural Decompilers [7.4] ニューラルデコンパイラ用に設計された新しい命令レベルコード等価技術であるCodealignを導入する。
コーダリンが等価アライメントをどのように生成するかを示し、その上でシンボリック実行と比較してコーダリンを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:59:48 GMT)
DeFusion: An Effective Decoupling Fusion Network for Multi-Modal Pregnancy Prediction [7.4] 本稿では,IVF-ET妊娠予測のためのマルチモーダル情報を統合するために,DeFusionと呼ばれるデカップリングフュージョンネットワークを提案する。
空間的時間的位置エンコーディングで時間的胚像を融合し、テーブル変換器を用いて受精率表インジケータ情報を抽出する。
実験により、我々のモデルは最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:51:35 GMT)
FinSphere: A Conversational Stock Analysis Agent Equipped with Quantitative Tools based on Real-Time Database [7.3] FinSphereは、会話型の株式分析エージェントである。
統合されたフレームワークは、リアルタイムデータフィード、定量的ツール、および命令調整 LLM を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:50:50 GMT)
Planarian Neural Networks: Evolutionary Patterns from Basic Bilateria Shaping Modern Artificial Neural Network Architectures [7.1] 本研究の目的は, プランタリアンの生物学的神経系構造に触発された新しいアプローチにより, ANNの画像分類性能を向上させることである。
提案した計画的ニューラルネットワークは、CIFAR-10とCIFAR-100データセットに基づいて評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:59:36 GMT)
Integrating remote sensing data assimilation, deep learning and large language model for interactive wheat breeding yield prediction [7.0] 本研究では,大規模言語モデル (LLM) とチャットすることで,品種間における作物の収量予測の対話的かつ正確に予測できるハイブリッド手法と,収量予測ツールを提案する。
新しく設計されたデータ同化アルゴリズムは、葉面積指数をWOFOSTモデルに同化するために使用され、次に、同化プロセスから選択した出力とリモートセンシング結果を用いて、コムギ収量予測のための時系列時間融合変換モデルを駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:14:05 GMT)
Forecasting Symmetric Random Walks: A Fusion Approach [6.9] 本研究は,対象変数の将来の値が将来の動きと現在の値の組合せとして再構成される,対称ランダムウォークに焦点をあてる。
提案手法は, 移動予測とナプティブ予測の融合 (FMNP) とよばれる。
FMNPは、動き予測精度が0.50よりわずかに高い場合でも、ナイーブ予測よりも統計的に有意な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:47:16 GMT)
TSCM: A Teacher-Student Model for Vision Place Recognition Using Cross-Metric Knowledge Distillation [6.9] 視覚的位置認識は、移動ロボットの自律的な探索とナビゲーションにおいて重要な役割を果たす。
既存の手法では、強力だが大規模なネットワークを利用することでこれを克服している。
本稿では,TSCMと呼ばれる高性能な教師と軽量な学生蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:12:45 GMT)
Accelerated Extragradient-Type Methods -- Part 2: Generalization and Sublinear Convergence Rates under Co-Hypomonotonicity [6.8] 本稿では,アンカード・エクストラグラディエントとネステロフのアクセルド・エクストラグラディエントという,2種類のエクストラグラディエント・ベースの手法について検討する。
我々は、より広い範囲のスキームにモノトン包摂を包含するアンカー付き指数関数のクラスを統一し、一般化する。
我々は、包含性を解決するために、Nesterovの高速化された指数関数の新たなクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:06:15 GMT)
Intelligent Task Offloading: Advanced MEC Task Offloading and Resource Management in 5G Networks [6.7] 5G技術は、高速で信頼性が高く、低レイテンシな通信、モバイルブロードバンドの革新、大規模なIoT接続をサポートする業界を強化します。
User Equipment上のアプリケーションの複雑さが増すにつれて、リソース集約的なタスクを堅牢なサーバにオフロードすることは、レイテンシとスピードを改善する上で不可欠である。
本稿では,各UE間の通信資源を効率的に配分する手法を提案する。
5G技術の進化によって引き起こされる課題に対して、堅牢で効率的な解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:19:44 GMT)
Utility-inspired Reward Transformations Improve Reinforcement Learning Training of Language Models [6.5] 報酬の線形集約がいかにいくつかの脆弱性を示すかを示す。
本稿では,効用関数の経済理論にインスパイアされた報酬関数の変換を提案する。
Inada-transformationsでトレーニングしたモデルは、有害度を低くしながら、より有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:03:17 GMT)
Leveraging Large Language Models for Active Merchant Non-player Characters [6.4] 我々は、現在の商人ノンプレイヤーキャラクタ(NPC)の通過に繋がる2つの重要な課題を強調した。
評価モジュールと交渉モジュールから構成されるMARTと呼ばれる,大規模言語モデル(LLM)に基づく商談フレームワークを提案する。
その結果, 教師付き微粒化 (SFT) や知識蒸留 (KD) などの微粒化法は, より小型のLCMを用いて, アクティブな商店NPCの実現に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:24:17 GMT)
Decoding EEG Speech Perception with Transformers and VAE-based Data Augmentation [6.4] 脳波からのデコード音声は脳-コンピュータインターフェース(BCI)を進展させる可能性がある
EEGベースの音声デコーディングは、ノイズの多いデータ、限られたデータセット、音声認識のような複雑なタスクにおけるパフォーマンスの低下など、大きな課題に直面している。
本研究では,データ品質向上のために,変動型オートエンコーダ(VAE)をEEGデータ拡張に適用することにより,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:55:10 GMT)
Enhancing Scene Classification in Cloudy Image Scenarios: A Collaborative Transfer Method with Information Regulation Mechanism using Optical Cloud-Covered and SAR Remote Sensing Images [6.4] 本研究では,マルチモーダルデータを組み合わせたシーン分類変換手法を提案する。
クラウドフリーの光学データに基づいてトレーニングされたソースドメインモデルを、クラウドの光学データとSARデータの両方を含むターゲットドメインに低コストで転送することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:14:36 GMT)
Reach Measurement, Optimization and Frequency Capping In Targeted Online Advertising Under k-Anonymity [6.3] 周波数キャッピング(英: Frequency Capping)とは、マーケターが特定のユーザーに広告が表示される回数を制御できるようにする技術である。
本稿は、$k$匿名の文脈におけるリーチ測定と最適化の問題について述べる。
ユーザプライバシとオンラインブランド広告の有効性のトレードオフを評価する実験が実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 23:38:19 GMT)
DPO Kernels: A Semantically-Aware, Kernel-Enhanced, and Divergence-Rich Paradigm for Direct Preference Optimization [6.3] 大規模言語モデル(LLM)は、多くのアプリケーションをアンロックしただけでなく、様々な値や好みと整合させることの難しさも浮き彫りにしている。
直接選好最適化(DPO)は、アライメントの中心であるが、固定された発散と限られた特徴変換によって制約される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:51:59 GMT)
An Analysis of Model Robustness across Concurrent Distribution Shifts [6.0] ソースデータに慎重に最適化された機械学習モデルは、分散シフト(DS)に直面した場合、しばしばターゲットデータを予測できない。
8つのデータセットから168つのソース・ターゲットペアにまたがる、単純な拡張からゼロショット推論まで、26のアルゴリズムを評価した。
100Kモデル以上の解析結果から,コンカレントDSは,特定の例外を除いて,単一シフトよりもパフォーマンスが低下することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:27:16 GMT)
Energy-based Hopfield Boosting for Out-of-Distribution Detection [6.0] 外周露光法は、トレーニングプロセスに補助外周データを組み込む。
我々は,配当データとOODデータ間の決定境界を狭めるためのブースティング手法であるHopfield Boostingを紹介する。
CIFAR-10ではFPR95が2.28から0.92,CIFAR-100では11.76から7.94に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:45:46 GMT)
ReCLIP++: Learn to Rectify the Bias of CLIP for Unsupervised Semantic Segmentation [6.0] 教師なしセマンティックセグメンテーション作業を容易にするために,CLIP に存在するバイアスを明示的にモデル化し,修正することを提案する。
具体的には、クラス参照バイアスを符号化する学習可能な"参照"プロンプトと、空間参照バイアスを符号化するビジョントランスフォーマーへの位置埋め込みの投影を設計する。
我々の手法は過去の最先端技術に対して好適に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:49:54 GMT)
Latent Neural PDE Solver: a reduced-order modelling framework for partial differential equations [5.9] より粗い離散化を伴う潜在空間における系の力学を学習することを提案する。
非線形オートエンコーダは、まずシステムの全順序表現をメッシュ再現空間に投影するように訓練される。
実時間空間で動作するニューラルPDEソルバと比較して, 精度と効率が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 00:00:44 GMT)
Hierarchical accompanying and inhibiting patterns on the spatial arrangement of taxis' local hotspots [5.9] 局所ホットスポットは小規模のホットスポットであり、中心付近で最も密度が高い。
人気のあるホットスポットは通常、あまり人気のないホットスポットに囲まれているが、人気のあるホットスポットが多い地域は、あまり人気のないホットスポットの存在を妨げている。
両方のパターンにインスパイアされたKNNモデルが開発され、これらの関係を記述し、最も人気のないホットスポットの空間分布を再現することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:49:19 GMT)
Explainability in Neural Networks for Natural Language Processing Tasks [5.8] LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)は、複雑なシステムの振る舞いに関する洞察を提供するための重要なツールである。
本研究では、LIMEを利用してテキスト分類タスクで訓練された多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワークを解釈する。
ローカライズされた説明を提供することの有効性にもかかわらず、LIMEはグローバルパターンのキャプチャや機能間の相互作用に制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:44:56 GMT)
Disentangled Clothed Avatar Generation with Layered Representation [5.8] 衣服付きアバター生成は、仮想現実や拡張現実、映画製作などに広く応用されている。
従来は多種多様なデジタルアバターの生成に成功していたが、部品が絡み合わなかったアバターの生成は長年の課題であった。
本研究では,部品間距離の異なる布地アバターを生成するフィードフォワード拡散に基づく第1の方法であるLayerAvatarを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:27:27 GMT)
Hidden Entity Detection from GitHub Leveraging Large Language Models [5.8] 大言語モデル(LLM)はゼロショット学習(ZSL)や少数ショット学習(FSL)に依存するアプローチへの道を開いた。
本稿では,LLMを利用してGitHubリポジトリからテキストコンテンツ内のデータセットやソフトウェアを自動的に検出する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:18:11 GMT)
FreeZe: Training-free zero-shot 6D pose estimation with geometric and vision foundation models [5.8] 私たちは、特定のデータでトレーニングすることなく、同じタスクに取り組む方法を示します。
我々は、事前学習された幾何学的および視覚的基礎モデルの能力を利用する新しいソリューションFreeZeを提案する。
FreeZeは、合成6Dポーズ推定データで広く訓練されたライバルを含む、最先端のアプローチを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:41:18 GMT)
Parallelized Midpoint Randomization for Langevin Monte Carlo [5.5] 本稿では,対数密度勾配の並列評価が可能なフレームワークにおいて,対象確率密度関数からのサンプリング問題について検討する。
サンプリングとターゲット密度の間のワッサーシュタイン距離の上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:19:46 GMT)
A Steerable Deep Network for Model-Free Diffusion MRI Registration [5.4] 原拡散MRIデータの非厳密な登録のための新しい深層学習フレームワークを提案する。
この研究は、データ駆動型幾何対応のdMRI登録の基盤を、取得空間で直接確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:18:44 GMT)
Integrated Offline and Online Learning to Solve a Large Class of Scheduling Problems [5.4] 我々は、単一マシンスケジューリング問題に対する高品質なソリューションを予測するために、統合機械学習(ML)アプローチを開発する。
我々は、考慮された問題のクラス全体がタイムインデックスの定式化として定式化できるという事実を活用する。
これらの問題のNPハードの性質を考えると、ラベル(すなわち最適解)は訓練のために生成し難い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:35:28 GMT)
Understanding Before Reasoning: Enhancing Chain-of-Thought with Iterative Summarization Pre-Prompting [5.3] Chain-of-Thought (CoT) PromptingはLarge Language Models (LLMs)において支配的なパラダイムである
本稿では,鍵情報が明示的に提供されていない場合のLCM推論を改良する,Iterative Summarization Pre-Prompting (ISP2) というプリプロンプト手法を提案する。
ISP2はプリプロンプトによる帰納的アプローチを採用し、多様な推論フレームワークに柔軟な統合を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:26:56 GMT)
Intelligent Anti-Money Laundering Solution Based upon Novel Community Detection in Massive Transaction Networks on Spark [5.2] 関連するマネーロンダリングパターンに従ってコミュニティを検出するための時間方向ルービンアルゴリズムが提案されている。
このソリューションは、金融規制機関のマネーロンダリング防止作業の効率を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:57:08 GMT)
Multilevel Picard approximations and deep neural networks with ReLU, leaky ReLU, and softplus activation overcome the curse of dimensionality when approximating semilinear parabolic partial differential equations in $L^p$-sense [5.2] 我々は,Lmathfrakp$-senseでKolmogorov PDEの解を近似できるマルチレベルPicard近似とReLUによるディープニューラルネットワーク,リークReLU,ソフトプラスアクティベーションを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:54:15 GMT)
Generative AI Policies under the Microscope: How CS Conferences Are Navigating the New Frontier in Scholarly Writing [5.2] 本稿では,コンピュータサイエンス会議における生成型AI政策の現状について考察する。
政策適用のガイドラインを提供する。
生成AIはコンピュータ科学の未来において重要な役割を果たすと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:17:14 GMT)
Who Does the Giant Number Pile Like Best: Analyzing Fairness in Hiring Contexts [5.1] レースベースの違いは生成したサマリーの約10%に現れ、ジェンダーベースの違いは1%に過ぎなかった。
検索モデルは非デデマグラフィー的変化に匹敵する感度を示し、公平性問題は一般的な脆性問題に起因する可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:28:10 GMT)
Learning Stochastic Nonlinear Dynamics with Embedded Latent Transfer Operators [5.1] 非線形力学系の演算子に基づく潜在マルコフ表現を考える。
埋め込みは、例えばフィードフォワードニューラルネットワークで構築された再生カーネルを使って同時に学習することができる。
また、非線形系における逐次状態推定の一般化や、演算子に基づくダイナミクスの固有モード分解についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:31:13 GMT)
An Interpretable ML-based Model for Predicting p-y Curves of Monopile Foundations in Sand [5.1] 本研究では,モノパイル基礎のp-y曲線を予測するための解釈可能な機械学習モデルを開発した。
その結果,モデルが予測精度に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:00:34 GMT)
Generalizing Teacher Networks for Effective Knowledge Distillation Across Student Architectures [5.0] Generic Teacher Network (GTN) は、知識を有限のアーキテクチャプールからサンプリングされた任意の学生モデルに効果的に伝達できる汎用的な教師を作成するための、一発のKD-awareトレーニングである。
本手法は, 総合的なKD効果の向上と, プール内の生徒間での総合教師のトレーニングコストの最小化を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:21:15 GMT)
LogicAD: Explainable Anomaly Detection via VLM-based Text Feature Extraction [5.0] 自動回帰マルチモーダル視覚言語モデル(AVLM)は、視覚的推論における異常なパフォーマンスのために、将来的な代替手段を提供する。
本研究では,AVLMを用いて論理的異常検出を行い,その課題に適していることを示す。
我々は、AUROCが86.4%、F1-maxが83.7%の公開ベンチマークであるMVTec LOCO ADにおいて、異常の説明とともにSOTA性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:11:18 GMT)
Knowledge Retrieval Based on Generative AI [4.9] 本研究は,中国語ウィキペディアとLawbankを検索源として用いたRAG(Retrieval-Augmented Generation)に基づく質問応答システムを開発した。
このシステムは,BGE-M3を用いて高関係な検索結果を検索し,BGE-rerankerを用いてクエリの関連性に基づいてそれらの検索結果を並べ替える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:29:46 GMT)
A 65 nm Bayesian Neural Network Accelerator with 360 fJ/Sample In-Word GRNG for AI Uncertainty Estimation [4.8] メモリワードに直接360 fJ/Sample Gaussian RNGを統合するASICを提案する。
この統合により、RNGオーバーヘッドを低減し、BNNの完全な並列計算インメモリ操作を可能にする。
プロトタイプチップは5.12GSa/sのRNGスループットと102GOp/sのニューラルネットワークスループットを実現し、0.45mm2を占有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:47:04 GMT)
Dynamic generation of superflow in a fermionic ring through phase imprinting [4.8] リング幾何学におけるフェミオン原子の位相印加による持続電流の動的生成について検討する。
フェーシュバッハ共鳴のボース・アインシュタイン凝縮側に向かって凝縮が調整されると、アジムタール密度分布は位相印加電位の影響を受けにくくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:11:58 GMT)
FactBench: A Dynamic Benchmark for In-the-Wild Language Model Factuality Evaluation [4.8] 実世界のユーザインタラクションにおける言語モデルの事実性を評価するパイプラインであるVERIFYを提案する。
VERIFYは既存の手法よりも人的評価と相関性が高いことを示す。
我々は、FACTBENCH上でGPT、Gemini、Llamaファミリーから広く使われているLMをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:33:39 GMT)
UPAQ: A Framework for Real-Time and Energy-Efficient 3D Object Detection in Autonomous Vehicles [4.4] 本稿では,資源制約された組込みAVプラットフォーム上でのLiDAR点雲とカメラベースの3Dオブジェクト検出器の効率向上のために,半構造化パターンプルーニングと量子化を利用したUPAQという新しいフレームワークを提案する。
Jetson Orin Nanoの組み込みプラットフォームでの実験結果から、UPAQは最大5.62倍と5.13倍のモデル圧縮速度、最大1.97倍と1.86倍の推論速度、最大2.07倍と1.87倍のエネルギー消費を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:18:14 GMT)
Embedding Similarity Guided License Plate Super Resolution [4.3] 本研究では,ピクセルベース損失と埋め込み類似性学習を組み合わせた新しいフレームワークを提案し,ライセンスプレート超解像(LPSR)の課題に対処する。
導入されたピクセルと埋め込み整合性損失(PECL)は、シームズネットワークを統合し、コントラスト損失を適用して埋め込み類似性を強制し、知覚的および構造的忠実性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:29:10 GMT)
Differentiable Inductive Logic Programming in High-Dimensional Space [4.3] 大規模述語によるインダクティブ合成へのデルタILPアプローチの拡張を提案する。
大規模述語発明は,勾配降下による誘導的合成の微分に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:10:16 GMT)
A Catalog of Micro Frontends Anti-patterns [4.3] 本報告では12種類のMFEアンチパターンのカタログについて述べる。
業界関係者と調査を行い、アンチパターンを洗練させるために貴重なフィードバックを集めました。
収集されたフィードバックは、アンチパターンカタログの改良版の開発につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:25:26 GMT)
Entropy-Guided Attention for Private LLMs [3.8] 本稿では,デコーダのみの言語モデルにおける非線形性の役割を特徴付ける情報理論フレームワークを提案する。
シャノンのエントロピーを定量的な尺度として活用することにより、これまで探索されなかった非線形性の二重性を明らかにする。
本稿では,新しいエントロピー正規化手法と組み合わせたエントロピー誘導型アテンション機構を提案し,エントロピー過負荷を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 22:22:43 GMT)
RDRec: Rationale Distillation for LLM-based Recommendation [3.8] 本稿では,より大きな言語モデル(LM)が生成する合理性を学習するためのコンパクトモデルを提案する。
ユーザやアイテムに関するレビューの合理性を活用することで、RDRecはレコメンデーションのためにプロファイルを明確に指定する。
実験により、RDRecはトップNとシーケンシャルレコメンデーションの両方で最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:21:12 GMT)
AnoFPDM: Anomaly Segmentation with Forward Process of Diffusion Models for Brain MRI [3.7] AnoFPDM(Anomaly with Forward Process of Diffusion Models, AnoFPDM)は、ピクセルレベルのラベルを必要とせずに動作する、完全に弱い教師付きフレームワークである。
導出前処理から異常マップを集約し,異常領域の信号強度を高める。
また,提案手法は,画素レベルのラベルを使わずに,最新の最先端の弱教師付きアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 00:27:00 GMT)
ViG-Bias: Visually Grounded Bias Discovery and Mitigation [3.6] 視覚的基底バイアス発見・緩和(ViG-Bias)を導入し,発見・緩和性能の向上を図る。
視覚的説明を取り入れることで、DOMINO、FACTS、Bias-to-Textといった既存の手法が強化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:03:24 GMT)
Variational Quantum Algorithm for Constrained Topology Optimization in Quantum Scientific Computing [3.6] 量子絡み合いによる位相最適化のための新しい変分量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはトラス構造やMesserschmitt-B"olkow-Blohmビームを含むコンプライアンス最小化問題で実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:16:30 GMT)
Full Line Code Completion: Bringing AI to Desktop [3.5] JetBrainsのIntelliJ Platform用のマルチトークンコード補完機能を構築するためのアプローチについて説明する。
この機能は構文的に正しいコードのみを推奨し、ローカルで完全に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:07:42 GMT)
EDMB: Edge Detector with Mamba [3.5] Vision Mambaは、長距離依存関係を効率的にキャプチャする優れた能力を示している。
EDMBと呼ばれる新しいエッジ検出器を提案し,高品質な多粒度エッジを効率よく生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:15:14 GMT)
"Can you be my mum?": Manipulating Social Robots in the Large Language Models Era [3.5] この研究は、日常的なユーザーが言語モデルを利用して倫理的原則に違反しようとする方法を理解することを目的としている。
実験では,ミスティロボットと対話する21人の大学生を対象に実験を行った。
その結果,情緒的言語を用いた侮辱や哀れみへの訴えなど,5つのテクニックを参加者が採用していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:29:19 GMT)
Deep Transfer $Q$-Learning for Offline Non-Stationary Reinforcement Learning [3.3] 本稿では,非定常有限水平マルコフ決定過程によってモデル化された動的決定シナリオに対する伝達学習の研究を先導する。
トランスファー可能なRLサンプル'を構築するために、新しい「再重み付きターゲティングプロシージャ'」を導入し、転送深度$Q*$-learning'を提案する。
ニューラルネットワーク近似および遷移密度伝達における伝達学習の解析手法は、より広範な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 23:03:18 GMT)
Scheme for braiding Majorana zero modes in vortices using an STT-matrix [3.3] 本稿では、スピントロニックデバイス行列に基づく潜在的なブレイディング方式を提案する。
STT行列内のスピントロニクス装置のON/OFF状態をプログラムすることにより、MZMをホストする渦を操作することができる。
以上の結果から,大動脈操作の柔軟性と柔軟性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:19:48 GMT)
Imaginary Hamiltonian variational ansatz for combinatorial optimization problems [3.1] パラメタライズド量子ゲートのツリー配置を導入し、1ラウンド$i$HVAを用いて任意のツリーグラフを正確に解けるようにする。
我々のアンサッツは、最大24ノードと$D leq 5$のグラフに対して、MaxCutを正確に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:17:55 GMT)
Assessing Language Comprehension in Large Language Models Using Construction Grammar [3.1] 構築文法(CxG)は、構築(Cxns)として知られる言語要素によって捉えられる意味に関する洞察を提供する。
これらのデータセットは、事前学習データには現れないような例を含むように慎重に構築されているが、人間が理解するのは直感的で容易である。
我々の実験は、LLMが8つのユニークなCxnsを通して伝達する意味についての理解を人間と対比することで、下流の自然言語推論と推論タスクに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:15:10 GMT)
Fast, Secure, Adaptable: LionsOS Design, Implementation and Performance [3.0] セキュリティと安全に重要な組み込みシステムのためのオペレーティングシステムであるLionsOSについて紹介する。
静的アーキテクチャを使用し、厳密な関心の分離と単純さに焦点を当てた、高度にモジュール化された設計を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:01:24 GMT)
Error Estimates and Higher Order Trotter Product Formulas in Jordan-Banach Algebras [3.0] 我々は、三階および高階を含むトロッタースズキ近似の解析をジョルダン・バナッハ代数に拡張する。
提案手法は, トロッター積公式の適応性および非連想的設定に対する推定値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:56:12 GMT)
Instructive3D: Editing Large Reconstruction Models with Text Instructions [3.0] Instructive3Dは、3Dオブジェクトの生成と微細な編集を1つのモデルに統合する新しいLEMベースのモデルである。
Instructive3Dは編集プロンプトによって指定された特性を持つ優れた3Dオブジェクトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:28:25 GMT)
Towards an Ontology of Traceable Impact Management in the Food Supply Chain [2.9] このモデルは、食品生産と消費の影響を受ける地域社会に対する変化の影響を理解するために、トレーサビリティの有用性を高めることを目的としている。
このモデルは、世界的トレーサビリティを伴う説明責任、持続可能性、責任あるプラクティスを擁護する品質と広範な影響を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:53:25 GMT)
VerifBFL: Leveraging zk-SNARKs for A Verifiable Blockchained Federated Learning [2.9] この研究は、信頼できるプライバシ保護と検証可能なフェデレーション学習フレームワークであるVerifBFLを提示する。
VerifBFLは、ローカルトレーニングとアグリゲーションプロセスの両方の妥当性を保証する。
トレーニングデータを推論攻撃から保護するために、VerifBFLは差分プライバシーを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:32:54 GMT)
AutoDFL: A Scalable and Automated Reputation-Aware Decentralized Federated Learning [2.9] BFLはスケーラビリティとコスト効率の点で課題を提起している。
本稿では,スケーラブルで自動評価対応の分散学習フレームワークであるAutoDFLを提案する。
さまざまなカスタムワークロードでテストされたAutoDFLは、平均スループット3000 TPSに達し、ガス削減は最大20倍になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:05:18 GMT)
Multi-field Visualization: Trait design and trait-induced merge trees [2.9] 特徴量集合 (FLS) は属性空間で定義された特性を用いて特徴量を特定することで多分野データの解析において有意なポテンシャルを示した。
本研究では,FLSの実用化における重要な課題として,特徴設計とレンダリング機能の選択について論じる。
本稿では,特徴をより単純なコンポーネントに分解し,プロセスをより直感的で効率的なものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:13:32 GMT)
Optimal Oblivious Algorithms for Multi-way Joins [2.8] 我々は,ORAMシミュレーションや他のセキュリティ仮定に頼らずに動作するマルチウェイ結合処理のためのソートに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、安全でない最悪ケースの最適結合アルゴリズムと対数係数を一致させる時間的複雑さを持つ、基本的なプリミティブの非自明で明白な構成である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:23:29 GMT)
The Role of Machine Learning in Congenital Heart Disease Diagnosis: Datasets, Algorithms, and Insights [2.8] 先天性心疾患は胎児の異常と出生異常の中で最も多い。
近年の機械学習の進歩は、患者のデータを活用して、先天性心疾患の早期発見を可能にする可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:26:24 GMT)
Planing It by Ear: Convolutional Neural Networks for Acoustic Anomaly Detection in Industrial Wood Planers [2.8] 近年、木材産業は熟練した労働力不足に直面している。
本稿では,木材平面の音響異常検出のための深部畳み込みオートエンコーダについて検討する。
変換器エンコーダデコーダの形でスキップ接続とアテンション機構を追加することで,異常検出機能の向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:17:18 GMT)
Histogram-Equalized Quantization for logic-gated Residual Neural Networks [2.7] ヒストグラム等化量子化(HEQ)は線形対称量子化のための適応的なフレームワークである。
HEQは独自のステップサイズ最適化を用いて量子化しきい値を自動的に適応する。
STL-10データセットの実験では、HEQが提案した論理ゲート(OR, MUX)残差ネットワークの適切なトレーニングを可能にすることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:06:07 GMT)
Conjugate-Gradient-like Based Adaptive Moment Estimation Optimization Algorithm for Deep Learning [2.7] 本稿では,ディープラーニングのためのCG-like-Adamという新しい最適化アルゴリズムを提案する。
具体的には、ジェネリック・アダムの第1次と第2次モーメント推定の両方を共役次数様に置き換える。
CIFAR10/100データセットに基づく提案アルゴリズムの優位性を示す数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:52:07 GMT)
Decentralised Resource Sharing in TinyML: Wireless Bilayer Gossip Parallel SGD for Collaborative Learning [2.7] 本稿では,2層化ゴシップ分散並列 Descent (GDD) を提案する。
GDDは断続接続、限られた通信範囲、動的ネットワークトポロジに対処する。
我々は,CFL(Centralized Federated Learning)ベースラインに対するフレームワークの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:14:07 GMT)
Scaling Large Language Model Training on Frontier with Low-Bandwidth Partitioning [2.7] 通信コストを削減し,メモリ使用量を改善するため,ZeRO++の通信と最適化戦略の集合を提案する。
20B GPTモデルでは、ZeRO++の最大384 GCDと比較して1.71倍のTFLOPS増加、最大384 GCDのスケーリング効率は0.94である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:19:57 GMT)
Making Software FAIR: A machine-assisted workflow for the research software lifecycle [2.7] SoFAIRは広く使われている学術的なインフラの能力を拡張する。
研究ソフトウェアライフサイクルの管理に効果的なソリューションを提供し、デプロイします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:17:26 GMT)
Assessing the Acceptance of a Mid-Air Gesture Syntax for Smart Space Interaction: An Empirical Study [2.6] 本稿では、位置認識型空中ジェスチャーに基づくコマンド三重項構文を用いて、スマートスペースと対話する方法について検討する。
人間の言語にインスパイアされたこの構文は、命令型構造を持つボクティヴケースとして構築されている。
トレーニング可能なマルチデバイスジェスチャー認識層に依存するインタプリタは、ペア/トリップレット構文のデコードを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:37:31 GMT)
Towards a Problem-Oriented Domain Adaptation Framework for Machine Learning [2.5] ドメイン適応は、ターゲットドメインで同じタスクを実行するために、ソースドメインから知識を転送する、機械学習のサブフィールドである。
この分野の最近の進歩は有望な方法を提供しているが、研究者や実践者が与えられた問題にドメイン適応が適しているかどうかを判断することは依然として困難である。
本稿では,ドメイン適応のための問題指向フレームワークを開発するために,デザインサイエンス研究を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:19:54 GMT)
Teaching Simulation as a Research Method in Empirical Software Engineering [2.5] この章は、ソフトウェア工学研究におけるシミュレーションの役割を理解するために、教育者や大学院生を支援している。
教育者にとって、ソフトウェア工学研究における最先端の技術を考慮し、シミュレーションを教える際の学習目標を提供する。
学生にとって、この方法を学ぶことに興味がある人のための学習経路を駆動するが、経験的研究の文脈でシミュレーションのコース全体に参加する機会はなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:24:05 GMT)
A Two-Scale Complexity Measure for Deep Learning Models [2.5] 有効次元に基づく統計モデルのための新しいキャパシティ尺度2sEDを導入する。
新しい量は、モデル上の軽度の仮定の下で一般化誤差を証明的に有界にする。
標準データセットと一般的なモデルアーキテクチャのシミュレーションは、2sEDがトレーニングエラーとよく相関していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:47:03 GMT)
Analyzing Country-Level Vaccination Rates and Determinants of Practical Capacity to Administer COVID-19 Vaccines [2.5] 新型コロナウイルス(COVID-19)ワクチンの開発、製造、輸送、行政は、世界規模で極端に物流業を営むことを証明した。
世界的なワクチン接種水準は、新たな株の出現を防ぎ、パンデミックによる日常生活の破壊の影響を最小限に抑える上で、依然として重要な関心事である。
本研究は, 基礎的, 健康的基盤の整備, とくに高齢者のアクセシビリティの重視, グローバルなパートナーシップの育成が, このようなスケールの論理的操作を改善することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:50:40 GMT)
Graph Cut-guided Maximal Coding Rate Reduction for Learning Image Embedding and Clustering [2.5] 本稿では,構造化埋め込みとクラスタリングを共同で学習するための統合フレームワーク,CgMCR(Cut-guided Maximal Coding Rate Reduction)を提案する。
我々は、標準画像データセットと外部画像データセットの両方について広範な実験を行い、提案手法の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:43:09 GMT)
A Closer Look on Gender Stereotypes in Movie Recommender Systems and Their Implications with Privacy [2.4] 本研究では,ジェンダーステレオタイプが映画レコメンデーションシステムに与える影響について,特定の攻撃シナリオを通して検討した。
攻撃者は、映画の嗜好に関する性別ステレオタイプを利用し、ユーザのフィードバックデータを分析することにより、ユーザの性別、プライベート属性を決定する。
この調査では、MovieLens 1MとYahoo!
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:08:58 GMT)
Transfer learning via Regularized Linear Discriminant Analysis [2.3] 本稿では,正規化ランダム効果線形判別分析による新しい伝達学習手法を提案する。
これらの重みの値とそれに伴う分類誤差率を高次元設定で導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:24:04 GMT)
GLoG-CSUnet: Enhancing Vision Transformers with Adaptable Radiomic Features for Medical Image Segmentation [2.3] ビジョントランスフォーマー(ViT)は医療画像セマンティックセグメンテーション(MISS)において有望であることを示した
Gabor and Laplacian of Gaussian Convolutional Swin Network (GLoG-CSUnet) を紹介する。
GLoG-CSUnetは、学習可能な放射能機能を組み込んだトランスフォーマーモデルを強化する新しいアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:33:07 GMT)
An exceptional surface and its topology [2.3] 非エルミート的(NH)系は、エルミート的でない例外的な位相的欠陥を示すことができる。
NH3次元系の特異点の位相について検討する。
以上の結果から,1次元以上のトポロジ的欠陥に伴う例外的トポロジの研究の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:28:39 GMT)
Requirements Engineering for Research Software: A Vision [2.2] ほとんどの研究者は、科学的な目的のためにソフトウェアを作成するが、ソフトウェア工学では訓練されていない。
研究ソフトウェアは、しばしば厳密なプロセスに従うことなくアドホックに開発される。
本稿では,研究者が研究ソフトウェアに必要な要件を抽出し,文書化し,分析する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:43:44 GMT)
Probabilistic Skip Connections for Deterministic Uncertainty Quantification in Deep Neural Networks [2.2] 現在の決定論的手法は、しばしばスペクトル正規化を伴うネットワークを再訓練する。
本稿では,神経崩壊の指標を用いて,感覚的かつスムーズな既存の中間層を特定することを提案する。
次に、この中間層の特徴ベクトルに確率モデルを適用し、確率スキップ接続(PSC)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:12:33 GMT)
Benchmarking TCL4: Assessing the Usability and Reliability of Fourth-Order Approximations [2.1] 我々は、偏りのあるスピン-ボソンモデルの数値的正確性に対して、TCL4マスター方程式をベンチマークする。
以上の結果から,TCL4法は温度が低く,正確な数値解法よりも効率が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 00:01:51 GMT)
Scaling-laws for Large Time-series Models [2.1] 時系列予測は言語に類似したシーケンシャルな構造を共有しており、大規模なトランスフォーマーアーキテクチャにも適用可能である。
基本デコーダのみの時系列変換モデルは,LSMと類似のスケーリング挙動を示すことを示す。
パラメータカウント、データセットサイズ、トレーニング計算による、初めて5桁のスケールを確立しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:08:11 GMT)
Quantum-inspired Embeddings Projection and Similarity Metrics for Representation Learning [2.0] 表現学習システムのコアコンポーネントはプロジェクションヘッドであり、元の埋め込みを異なる、しばしば圧縮された空間にマッピングする。
本稿では、対応する量子インスパイアされた類似度メトリックを含む、量子インスパイアされた投影ヘッドを提案する。
具体的には、古典的な埋め込みをヒルベルト空間の量子状態にマッピングし、埋め込み次元を低減するために量子回路ベースの投影ヘッドを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:11:31 GMT)
Intelligent experiments through real-time AI: Fast Data Processing and Autonomous Detector Control for sPHENIX and future EIC detectors [2.0] 我々は sPHENIX 実験追跡装置による高速データストリームのリアルタイム処理のための実証装置を開発した。
この手法は、高速度p+p衝突における低運動量希土類重フレーバー現象を効率的に同定する。
EICでは,リアルタイム識別のための人工知能-機械学習(AI-ML)アルゴリズムを用いたディスエレクトロタグを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:13:50 GMT)
Handling Incomplete Heterogeneous Data using a Data-Dependent Kernel [1.9] 本稿では、データ依存カーネルであるMass similarity Kernel(PMK)を用いて、欠落値を扱う新しい手法を提案する。
より意味のあるペアワイズ類似性をキャプチャすることで、多様なデータ型の表現を統一する。
分類タスクとクラスタリングタスクの両方で、我々のアプローチは既存のテクニックを一貫して上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:18:32 GMT)
Structure of activity in multiregion recurrent neural networks [1.8] 本研究では,複数領域のリカレントニューラルネットワークについて検討し,それぞれランダムおよび構造化された接続を持つニューロンについて検討した。
通信サブスペースの実験的な証拠に触発され、領域間の低ランク接続を利用して、選択的アクティブルーティングを実現する。
我々は、地域が、しばしば緊張状態にある、活動のジェネレータと送信機の両方として機能することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:50:03 GMT)
A note on the differential spectrum of a class of locally APN functions [1.8] まず、任意の暗号関数の微分スペクトルのいくつかの特性を与える。
有限体上の方程式の系を解くことにより、二次指標和の項で$f_pm1$の微分スペクトルを表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:17:06 GMT)
LayerMix: Enhanced Data Augmentation through Fractal Integration for Robust Deep Learning [1.8] ディープラーニングモデルは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のサンプルに直面すると、一貫したパフォーマンスを維持するのに苦労することが多い。
モデルロバスト性を体系的に強化する革新的なデータ拡張アプローチであるLayerMixを紹介する。
本手法は,ニューラルネットワークの一般化能力を大幅に向上させる意味論的一貫した合成サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 22:22:44 GMT)
Enhancing Financial VQA in Vision Language Models using Intermediate Structured Representations [1.8] 本研究では,プロットやチャートの画像を線形化テーブルに変換するモダリティ変換モジュールであるDEPLOTの微調整について検討する。
データセットは、単純な、積み重ねられた、グループ化されたバーチャートで構成され、これらの視覚化のユニークな構造的特徴をターゲットにしている。
大規模言語モデル(LLM)の推論能力をさらに探求するため,質問応答セットと組み合わせた100のバーチャート画像の追加セットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:33:17 GMT)
Deep Multi-Objective Reinforcement Learning for Utility-Based Infrastructural Maintenance Optimization [1.7] Multi-Objective Deep Multi-Agent Actor-Critic (MO-DCMAC) は、インフラ整備最適化のための多目的強化学習(MORL)手法である。
従来の単目的RL法は、崩壊確率やコストなどの複数の目的を特異な報酬信号に組み合わせている。
ユーティリティ関数が非線形であっても,MO-DCMACは複数の目的に対して直接的にポリシーを最適化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:28:11 GMT)
Modern Hardware Security: A Review of Attacks and Countermeasures [1.7] 本稿では,現代コンピューティングシステムにおける脆弱性と緩和戦略の現状を概観する。
本稿では、キャッシュサイドチャネル攻撃(SpectreやMeltdownなど)、パワーサイドチャネル攻撃(Simple Power Analysisなど)、電圧グリッチや電磁解析といった高度な技術について議論する。
論文はRISC-Vアーキテクチャのユニークなセキュリティ課題の分析から締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:14:19 GMT)
On weight and variance uncertainty in neural networks for regression tasks [1.7] 分散不確実性を含むことにより,ベイズNNの予測性能が向上することを示す。
我々は,ネットワーク重みについて,それぞれガウスとスパイク・アンド・スラブの先行値を持つ完全連結高密度ネットワークとドロップアウトNNを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:44:47 GMT)
Integrating LLMs with ITS: Recent Advances, Potentials, Challenges, and Future Directions [1.6] 本稿では,Large Language Models (LLMs) のITS最適化における変換可能性について概説する。
我々の分析は、これらの高度なモデルが交通管理と安全性を大幅に向上させる方法を明らかにしている。
本稿は,PLMをITSに統合する複雑性と機会を通じて,研究者や実践者を支援することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:37:35 GMT)
Towards Fair Class-wise Robustness: Class Optimal Distribution Adversarial Training [1.6] 敵の訓練は、敵の攻撃に対するディープニューラルネットワークの堅牢性を改善するための非常に効果的な方法であることが証明されている。
頑健な公正性の点で制限を示すことが観察されており、異なるクラス間での堅牢性の顕著な相違が特徴である。
この問題を緩和する最近の取り組みは、クラスワイドな方法に変わった。
本稿では,新しいmin-maxトレーニングフレームワーク,Class Optimal Distribution Adversarial Trainingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:19:03 GMT)
Quantum Machine Learning of Molecular Energies with Hybrid Quantum-Neural Wavefunction [1.5] 本稿では,効率的な量子回路とディープニューラルネットワークを組み合わせて分子波動関数を学習するハイブリッドフレームワークを提案する。
このアプローチは計算効率と精度を高め、従来の量子計算化学法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:18:51 GMT)
Roadmap on Atomic-scale Semiconductor Devices [1.4] 半導体中のスピン状態は、量子ビットに対して非常に安定で耐雑音性のある環境を提供する。
1998年、ケインはドナー原子の核スピンと電子スピンをシリコンに使用することを提案した。
本稿は、金氏の提案から25年を振り返る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:34:56 GMT)
Network-Based Video Recommendation Using Viewing Patterns and Modularity Analysis: An Integrated Framework [1.2] 本研究では、VODプラットフォームにおけるパーソナライゼーションを高めるために、視聴率などの暗黙のユーザデータとソーシャルネットワーク分析を組み合わせることによって、新しいアプローチを導入する。
このシステムはドキュメンタリー中心のVODプラットフォームで評価され、4ヶ月で328人のユーザーを獲得した。
その結果,クリックスルー率(CTR)が63%,ビューコンプリート率が24%,ユーザ満足度が17%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:00:36 GMT)
Tracking UWB Devices Through Radio Frequency Fingerprinting Is Possible [1.2] RFF(Radio Frequency Fingerprinting)とUWB(Ultra-wideband)は物理層セキュリティを実現するが、望ましくないデバイス追跡を可能にする。
市販のUWBデバイスを用いて,デバイス位置の変動を制御した現実的なデータセットを収集した。
安定した条件下では、抽出されたRFFの精度は99%以上であり、より変化する環境において精度は低下するが、訓練されていない場所では最大で76%の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:29:35 GMT)
CURing Large Models: Compression via CUR Decomposition [1.2] 本稿では,CUR行列分解に基づく新しいモデル圧縮手法であるCURingを紹介する。
情報的行と列を識別および保持することにより、CURingはパフォーマンス損失を最小限に抑えてモデルサイズを大幅に削減する。
これは、元のネットワークの入出力構造を保持し、非負性のような重要な特徴を保持し、圧縮されたモデルのアクティベーションパターンは元のものと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:11:17 GMT)
Future Success Prediction in Open-Vocabulary Object Manipulation Tasks Based on End-Effector Trajectories [1.1] 本研究では,オープンボキャブラリオブジェクト操作の今後の成功や失敗を予測するタスクについて述べる。
このタスクでは、自然言語命令、操作前の自我中心のビューイメージ、与えられたエンドエフェクタ・トラジェクトリに基づいて予測を行う必要がある。
本稿では,与えられた軌跡や画像と自然言語の指示を一致させることで,成功や失敗を予測できる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:45:02 GMT)
Open-Source Manually Annotated Vocal Tract Database for Automatic Segmentation from 3D MRI Using Deep Learning: Benchmarking 2D and 3D Convolutional and Transformer Networks [1.0] 手作業のセグメンテーションは時間集約的であり、エラーの影響を受けやすい。
本研究の目的は,3次元MRIによる声道自動分割のためのディープラーニングアルゴリズムの有効性を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 00:19:52 GMT)
Efficient Online Quantum Circuit Learning with No Upfront Training [1.0] 本稿では,パラメータ化量子回路を量子コンピュータにほとんど呼ばずに最適化するサロゲート方式を提案する。
QAOAアンサッツを用いて解決した16-qubitのランダムな3つの正則なMax-Cut問題に対して,本手法は先行技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:30:45 GMT)
Federated-Continual Dynamic Segmentation of Histopathology guided by Barlow Continuity [1.0] 本稿では,クライアントドリフトとカタストロフィックフォーッティングを共同で緩和する手法を提案する。
BCSS と Semicol の病理組織学的データセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:06:39 GMT)
Offline Reinforcement Learning for Learning to Dispatch for Job Shop Scheduling [1.0] ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)は複雑な最適化問題である。
オンライン強化学習(RL)は、JSSPの許容可能なソリューションを素早く見つけることで、有望であることを示している。
オフライン強化学習による分散学習(Offline-LD)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:41:04 GMT)
Discovering new robust local search algorithms with neuro-evolution [1.0] 本稿では,局所探索アルゴリズムの領域における既存の課題を克服することを目的とした,新しいアプローチを提案する。
本研究の目的は,局所探索アルゴリズム内で発生する決定プロセスを改善することであり,各反復で最良な遷移を実現することである。
このアプローチは、新しいローカル検索アルゴリズムの出現とブラックボックス問題に対する問題解決能力の改善に有望な道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:31:16 GMT)
ElasticZO: A Memory-Efficient On-Device Learning with Combined Zeroth- and First-Order Optimization [0.9] 完全精度および8ビット量子化深層ニューラルネットワーク(DNN)のためのZO-based On-Device Learning (ODL)法を提案する。
ElasticZOは0.072-1.7%のメモリオーバーヘッドで5.2-9.5%の精度を実現し、微調整タスクと完全なトレーニングを処理できる。
ElasticZO-INT8は、整数クロスエントロピー損失値から量子化されたZO勾配を計算する新しい方法を導入することで、整数演算のみのZOベースのトレーニングを初めて達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:25:14 GMT)
Comparison of Neural Models for X-ray Image Classification in COVID-19 Detection [0.8] 本研究は、放射線画像における新型コロナウイルス感染の検出方法の比較分析である。
DenseNetはマルチクラスアプローチでADAM最適化関数を使用して97.64%の精度を達成した。
バイナリ分類のアプローチでは、VGG、ResNet、MobileNetネットワークが取得した最高精度は99.98%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 00:17:03 GMT)
Hybrid Artificial Intelligence Strategies for Drone Navigation [0.7] 本稿では,ドローンナビゲーションのためのハイブリッド人工知能戦略の開発について述べる。
ナビゲーションモジュールは、エージェントの状態に応じてディープラーニングモデルとルールベースのエンジンを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:51:34 GMT)
Optical resonators constitute a universal spin simulator [0.7] NPハード計算問題を有効スピンモデルの基底状態として効率的に再キャストすることができる。
ここでは、鎖状に配置された一連の光(または分極性)共振器を用いた普遍均質スピンシミュラ(UHSS)を提案する。
シミュレーションがハミルトンサイクルと旅行セールスマンの問題をどのように解決するかを例に示し、任意の大きさのNPハード問題に一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:10:37 GMT)
HypeRL: Parameter-Informed Reinforcement Learning for Parametric PDEs [0.6] 我々はPDEの最適制御のための新しい汎用強化学習戦略を考案する。
HypeRLは最適制御ポリシーを直接近似することを目的としている。
提案手法を2つのPDE制約付き最適制御ベンチマークで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:38:03 GMT)
Realizing multiband states with ultracold dipolar quantum simulators [0.6] 超低温分子アンサンブルにおける双極子相互作用の操作は、実験物理学における重要な進歩を表している。
我々は,超低温双極子シミュレータを用いたより現実的で複雑な長距離相互作用格子モデルの探索を可能にするマルチバンド占有の状況を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:19:57 GMT)
NextStop: An Improved Tracker For Panoptic LIDAR Segmentation Data [0.6] 4DパノプティカルLiDARセグメンテーションは、自律走行とロボット工学におけるシーン理解に不可欠である。
4D-PLSや4D-STOPのような現在の手法では、各フレームでセマンティクスとインスタンスセグメンテーションを実行するためにディープラーニングネットワークを使用している。
NextStopは、特に人や自転車のような小さなオブジェクトに対して、IDスイッチの少なさ、早期追跡開始、複雑な環境での信頼性の向上など、トラッキングパフォーマンスの向上を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:08:06 GMT)
MOCK: an Algorithm for Learning Nonparametric Differential Equations via Multivariate Occupation Kernel Functions [0.6] d$次元状態空間の軌跡から得られる通常の微分方程式の非パラメトリック系は、$d$変数の$d$関数を学ぶ必要がある。
明示的な定式化はしばしば、スパーシティや対称性といったシステム特性に関する追加の知識が得られない限り、$d$で2次的にスケールする。
本稿では,ベクトル値を持つカーネルヒルベルト空間から得られる暗黙の定式化を用いて,線形アプローチ,多変量占有カーネル法(MOCK)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:27:22 GMT)
Lower bound of the expressibility of ansatzes for Variational Quantum Algorithms [0.6] また, 変動量子アンサテイズの選択において, 表現可能性の低い境界が重要な役割を担っていることを示す。
我々の分析は、訓練性とともに、表現可能性の低い境界が、変分量子アンサテイズを選択する上でも重要な役割を担っていることを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:12:31 GMT)
The Future of AI: Exploring the Potential of Large Concept Models [0.6] ジェネレーティブAIは、Large Language Models (LLMs) という用語が日常のユビキタスな部分となったことで、重要な時代となった。
LLMは、テキスト要約、コード生成、クリエイティブな書き込みといったタスクにおいて、例外的な機能を示してきた。
これらの制限に対処するため、MetaはLarge Concept Models (LCM)を導入した。
LCMは概念を理解の基本単位として使用し、より洗練された意味論的推論と文脈対応の意思決定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:18:37 GMT)
Resilient Peer-to-peer Learning based on Adaptive Aggregation [0.6] ピアツーピアネットワークでの協調学習は、単一障害点を緩和しながら学習の利点を提供する。
敵の労働者は ネットワークに悪意のある情報を注入することで 潜在的な脅威を引き起こす
本稿では,類似性学習プロセスの育成を目的としたレジリエントアグリゲーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:47:45 GMT)
Video Summarisation with Incident and Context Information using Generative AI [0.6] 本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)を利用した映像解析手法を提案する。
我々のツールは、ユーザー定義クエリのテキスト要約をカスタマイズして提供することを目的としており、広範なビデオデータセットの中で集中的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:35:48 GMT)
Quantum Hybrid Support Vector Machines for Stress Detection in Older Adults [0.5] この研究は、異常検出問題としてストレス検出に対処するユニークな手法を導入する。
ウェアラブルスマートウォッチの助けを借りて、ベースラインセンサーの読み取りを通常のデータとして、ストレスセンサーの読み取りを異常データとしてマッピングしました。
我々は、カーネルベースの前処理で複雑な特徴空間を探索するために量子コンピューティング技術を用いてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:36:40 GMT)
Federated Learning and RAG Integration: A Scalable Approach for Medical Large Language Models [0.5] 本研究では,医学分野におけるLarge Language Models(LLM)の性能を,連合学習フレームワークにRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムを統合することによって解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:03:42 GMT)
Mechanics and Design of Metastructured Auxetic Patches with Bio-inspired Materials [0.5] 本研究は, 絹フィブロインから作製した正弦波状構造を有する触覚パッチのニューラルネットワークによる計算モデルに焦点をあてる。
提案する枠組みは, 医療用バイオインスパイアされた生体組織の設計において, 重要な進歩を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:57:20 GMT)
Recognition-Oriented Low-Light Image Enhancement based on Global and Pixelwise Optimization [0.5] 本稿では,認識モデルの性能向上を目的とした,新しい低照度画像強調手法を提案する。
提案手法は,下流認識モデルの再学習を必要とせず,低照度認識性能を向上させるフィルタとして適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:09:49 GMT)
Improving Low-Light Image Recognition Performance Based on Image-adaptive Learnable Module [0.5] 本研究では,低照度条件下での認識モデルの性能向上について述べる。
入力画像に適切な画像処理を適用する画像適応学習モジュールを提案する。
提案手法は,フロントエンドフィルタとして容易に統合することにより,低照度条件下での認識性能の向上を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:11:07 GMT)
Rapid Automated Mapping of Clouds on Titan With Instance Segmentation [0.5] 我々は、転送学習により訓練されたMask R-CNNを用いて、カッシーニ探査機が取得したタイタン画像中の雲のインスタンスセグメンテーションを行う。
タイタン特有の課題にもかかわらず、我々のアプローチは地球や他の世界の現代の雲の識別研究に匹敵する精度を得る。
このような手法は、現在未利用の惑星科学における同様の問題に応用できる可能性が広いことを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:30:06 GMT)
Regret Analysis: a control perspective [0.5] 適応制御では、通常は2つの目的がある: 1) システムの全ての時間変化パラメータ/状態が有界であること、2) 適応制御系と参照系の間の瞬時誤差が時間とともにゼロに収束すること。
オンライン学習において、アルゴリズムのパフォーマンスは、しばしばアルゴリズムが生み出す後悔によって特徴づけられる。
本稿では,凸関数の勾配降下の後悔に基づく解析と,ストリーミング回帰問題の制御に基づく解析を通して,これらの相違点を詳細に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:42:41 GMT)
Cavity enhancement of V2 centers in 4H-SiC with a fiber-based Fabry-Pérot microcavity [0.4] 4H-ケイ素炭化ケイ素(SiC)のシリコン空孔中心は長寿命の電子スピンを持ち、同時にスピン分解光遷移を持つ。
これらのインターフェースは量子ネットワークの重要な構成要素であり、セキュアな通信と分散量子コンピューティングを可能にすることを約束する。
本研究では, SiC膜内にV2中心をファイバベースのFabry-P'ero'tマイクロキャビティに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:02:51 GMT)
Heisenberg-Limited Quantum Lidar for Joint Range and Velocity Estimation [0.4] パルス変位光の単一ビームを照射することにより、目標の射程と速度を共同で推定する量子ライダープロトコルを提案する。
距離推定と速度推定の両方の平均二乗誤差は2乗の信号光子数に逆比例し,同時にハイゼンベルク限界に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:22:21 GMT)
Entanglement in cyclic sign invariant quantum states [0.4] 巡回符号群の局所作用の下で不変な二部量子状態を研究する。
それらの重要な半定性、例えば部分転置(PPT)の下での正性や正性は、これらのベクトルの項で簡単に特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:03:18 GMT)
Efficient Video-Based ALPR System Using YOLO and Visual Rhythm [0.4] 車両1台あたり1フレームを正確に抽出し,この特異画像からナンバープレート文字を認識できるシステムを提案する。
初期の実験では、この手法が有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:42:02 GMT)
Efficient License Plate Recognition in Videos Using Visual Rhythm and Accumulative Line Analysis [0.4] ビデオベースの自動ナンバープレート認識(ALPR)は、ビデオキャプチャーから車両ナンバープレートのテキスト情報を抽出する。
従来のシステムはハイエンドのコンピューティングリソースに大きく依存しており、複数のフレームを使用してライセンスプレートを認識する。
車両1台あたりの正確なフレームを効率よく抽出し,この画像からナンバープレートの文字を認識できる2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:17:05 GMT)
Combining YOLO and Visual Rhythm for Vehicle Counting [0.4] ビデオによる車両の検知とカウントは、輸送インフラの管理において重要な役割を果たす。
従来の画像ベースのカウント手法は、通常、初期検出とその後の追跡という2つの主要なステップを含む。
本研究は、車両の検出とカウントのための代替的で効率的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:33:47 GMT)
Scalable Cosmic AI Inference using Cloud Serverless Computing with FMI [0.4] 大規模な天体画像データ処理と予測は天文学者にとって不可欠である。
現代のディープラーニングモデルは高い予測精度を提供するが、しばしばかなりの計算資源を必要とする。
これらの課題に対処するために、クラウドベースの天文学推論フレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:50:56 GMT)
iServe: An Intent-based Serving System for LLMs [0.3] iServeは、分散大言語モデル(LLM)推論のためのインテントベースのシステムである。
手動でデプロイメント設定を選択する代わりに、開発者は単純にインテントを指定する。
iServeは最先端のシステムと比べてユーザー意図に最も合う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:38:13 GMT)
Demystification and Near-perfect Estimation of Minimum Gas Limit and Gas Used for Ethereum Smart Contracts [0.3] このシステムの2つの中心的な概念は、トランザクションの発行者によって割り当てられるエンファンガス制限と、トランザクションによって使用されるエンファンガスである。
その実践的関連性にもかかわらず、この概念は正しく扱われていない。
本稿では, 最小ガス限界の正確な概念と, 取引で使用するガスとの違いについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:07:34 GMT)
Quantum complexity phase transitions in monitored random circuits [0.3] 監視されたランダム回路における量子状態複雑性のダイナミクスについて検討する。
正確な量子状態の複雑性の進化は、測定率を変更する際に相転移を起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:41:15 GMT)
A novel Facial Recognition technique with Focusing on Masked Faces [0.3] 本研究では,マスクのない顔マッチングモデル(MUFM)を提案する。
このモデルは、視覚幾何学グループ(VGG16)モデルを用いて、重要な顔の特徴を抽出する。
コサイン類似度尺度は、同一人物のマスクとマスクされていない顔を比較するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:53:30 GMT)
A Histologic Dataset of Normal and Atypical Mitotic Figures on Human Breast Cancer (AMi-Br) [0.3] 病理組織学的には, 有糸分裂像の密度 (MFs) は, 多くの腫瘍タイプにおいて重要な予後マーカーである。
近年,非定型的形態を有するMFsの量は乳癌の予後基準として独立している可能性が報告されている。
非定型および正常なMF(AMi-Br)の最初の公開データセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:41:42 GMT)
Photon State Evolution in Arbitrary Time-Varying Media [0.3] 我々は、任意の時間変化の誘電率と透過性を持つ媒体における量子状態の進化を研究するために、瞬時固有状態法を導入する。
この方法はハイゼンベルク方程式を利用してシュラー・オーディンガー方程式をバイパスし、結合された微分方程式の複雑な無限集合を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:43:56 GMT)
Topological Classification of points in $Z^2$ by using Topological Numbers for $2$D discrete binary images [0.3] 点の6つのクラスが提案されている: 孤立点、内点、単純点、曲線点、3つの曲線の交点、4つの曲線の交点。
各クラスの構成数も与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 23:21:49 GMT)
Rad4XCNN: a new agnostic method for post-hoc global explanation of CNN-derived features by means of radiomics [0.3] 本稿では,CNNに基づく特徴の予測能力を高めるための新しい手法であるRad4XCNNを提案する。
乳がん分類課題を事例として,Rad4XCNNを超音波画像データセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:42:05 GMT)
Understanding, Implementing, and Supporting Security Assurance Cases in Safety-Critical Domains [0.2] 我々は,ISO/SAE-21434と整合し,品質保証対策を統合するセキュリティ保証ケース(SAC)を作成するためのアプローチであるCASCADEを提案する。
我々は、安全クリティカルドメインの企業内外のSAC導入を促進する様々な要因について検討し、既存の文献のギャップを識別する。
我々の研究は、セキュリティ保証の実践の進歩に寄与し、SACの作成と管理における実践者への実践的支援を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:02:08 GMT)
From Superficial Patterns to Semantic Understanding: Fine-Tuning Language Models on Contrast Sets [0.2] 本研究では,言語モデルのロバスト性について,学習中に少量の複雑なコントラスト集合に公開することにより改善する方法について検討する。
このアプローチにより、モデルはパフォーマンスを回復し、コントラストセットで90%近い精度を実現し、多様で挑戦的なトレーニングデータの重要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:27:30 GMT)
Machine Learning Enhanced Quantum State Tomography on FPGA [0.1] リアルタイム量子状態トモグラフィ(QST)のための機械学習技術が新たな道を開いた
我々は機械学習によるQSTのエッジデバイスへの展開を実証し、特にフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)を利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:59:40 GMT)
Evaluating Interval-based Tokenization for Pitch Representation in Symbolic Music Analysis [0.1] インターバルベースのトークン化を構築するための一般的なフレームワークを紹介する。
間隔ベースのトークン化によってモデルの性能が向上し、説明可能性も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:22:03 GMT)
A Unified Framework for Foreground and Anonymization Area Segmentation in CT and MRI Data [0.1] 本研究では,3次元医用イメージングのための自己教師あり学習(SSL)のためのデータ前処理の課題に対処するオープンソースツールキットを提案する。
ツールキットは、データサンプリングを最適化し、トレーニング時間を短縮するために前景領域を指示するセグメンテーションネットワークと、匿名化された領域を識別するセグメンテーションネットワークとを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:58:53 GMT)
Scalable Data Notarization Leveraging Hybrid DLTs [0.1] Notarizationは、監査中のデータの認証を保証することによって、データ管理を強化する手順である。
文献や商用ソリューションでは、ブロックチェーンベースのデータ表記プロトコルがいくつか提案されている。
本稿では,大量のデータ収集を通知する上でのストレージの占有とコストの観点から,トレードオフを効率的に管理するためのデータ構造を利用した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:40:22 GMT)
SOPA: A Framework for Sustainability-Oriented Process Analysis and Re-design in Business Process Management [0.1] 持続可能なプロセス分析と再設計のためのフレームワークであるSOPAを提案し,研究する。
SOPAは、ライフサイクルアセスメント(LCA)を使用して、活動ベースコスト(ABC)と組み合わせた持続可能性分析によりBPMライフサイクルを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:00:09 GMT)
VeriFence: Lightweight and Precise Spectre Defenses for Untrusted Linux Kernel Extensions [0.1] Linuxの拡張バークレーパケットフィルタ(BPF)は、ユーザが提供するバイトコードをジャストインタイムでコンパイルすることで、ユーザ/カーネルの遷移を避ける。
2018年に公表されたSpectreの脆弱性を緩和するためには、潜在的に危険なプログラムを拒否する防衛措置を実施せざるを得なかった。
We propose VeriFence, an enhancement to the kernel's Spectre Defenses that reduce the number of BPF application program from 54% to zero。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:43:32 GMT)
Multi-task retriever fine-tuning for domain-specific and efficient RAG [0.0] 大規模言語モデル(LLM)をデプロイする際,RAG(Retrieval-Augmented Generation)がユビキタスになった
しかし、現実のRAGアプリケーションを構築する際には、現実的な問題が発生する。
本稿では,このエンコーダを実世界の企業利用事例において,目に見えない検索タスクに一般化する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:05:30 GMT)
Yrast states of quantum droplets confined in a ring potential [0.0] 我々は、環ポテンシャルに閉じ込められた量子液滴を考える。
いわゆる「イラスト」状態、すなわち液滴の最低エネルギー状態について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:23:03 GMT)
YOLOv5-Based Object Detection for Emergency Response in Aerial Imagery [0.0] 本稿では, YOLOv5モデルを用いた空中画像における物体検出のためのロバストなアプローチを提案する。
我々は、救急車、自動車事故、警察車両、牽引車、消防車、転倒した車、火災時の車両などの重要物を特定することに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:06:34 GMT)
Using quantum nonlocality for device-independent confirmation of relativistic effects [0.0] 本稿では,送信機と受信機間の信号に任意の遅延を生じさせるような単純な攻撃について説明する。
次に,デバイスに依存しない認証という,最近考案された考え方を用いて,この問題を克服する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:00:18 GMT)
Unbounded entropy production and violent fragmentation for repulsive-to-attractive interaction quench in long-range interacting systems [0.0] 長距離相互作用を持つ1次元ボース気体の非平衡ダイナミクスを、$(frac1ralpha)$$(0.5 alpha 4.0$)として崩壊させる。
緩和は、暴力的な断片化とカオス的な非局在化によって実証される複雑な中間力学によって達成される。
本研究は、最先端の実験で設計可能な、チューニング可能な長距離相互作用システムの複雑な緩和挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:13:42 GMT)
Towards a scalable AI-driven framework for data-independent Cyber Threat Intelligence Information Extraction [0.0] 本稿では、効率的なCTI情報抽出のために設計されたスケーラブルなAIベースのフレームワークである0-CTIを紹介する。
提案システムは、CTIレポートの完全なテキストシーケンスを処理し、名前付きエンティティとその関係のサイバーオントロジーを抽出する。
私たちの貢献は、教師付き学習とゼロショット学習の両方をサポートするCTI情報抽出のための最初のモジュラーフレームワークである0-CTIの開発です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:35:17 GMT)
Toward Sufficient Statistical Power in Algorithmic Bias Assessment: A Test for ABROCA [0.0] 本研究では,ABROCAの分布特性について検討し,その意義試験にロバストな手法を提案する。
本稿では,電力をシミュレートし,ABROCAを統計的にテストするオープンソースコードを提供することにより,EDM研究における信頼性の高い統計的テストを促進することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:43:59 GMT)
Topology-enhanced machine learning model (Top-ML) for anticancer peptide prediction [0.0] 抗がんペプチド予測のためのトポロジー強化機械学習モデル(Top-ML)を提案する。
本研究は,抗がんペプチドの同定を促進するために,新規なトポロジを基盤とした創製の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:42:39 GMT)
Thermodynamic properties of the macroscopically degenerate tetramer-dimer phase of the spin-1/2 Heisenberg model on the diamond-decorated square lattice [0.0] ダイヤモンド被覆正方格子上のスピン-1/2ハイゼンベルク反強磁性体は様々な量子相を示す。
二量体-テトラマー相近傍で生じる異常熱力学特性を詳細に研究した。
断熱脱磁性下では, 絶対零温度への効率的な冷却を促進する改良された磁気カロリック効果が検出される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:42:45 GMT)
The unbearable lightness of Restricted Boltzmann Machines: Theoretical Insights and Biological Applications [0.0] RBMにおける単一ニューロンの入力出力関係を記述したアクティベーション関数がそれらの機能に果たす役割の見直しに焦点をあてる。
異なる活性化関数の利点と限界に関する最近の理論的結果について議論する。
我々はまた、生体データ分析、すなわち、RAMユニットがシグモイド活性化機能とバイナリーユニットを持つのがほとんどである神経データ分析、非バイナリーユニットと非シグモイド活性化関数が最近示されているタンパク質データ分析と免疫学への応用についてレビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:57:08 GMT)
The Race to Efficiency: A New Perspective on AI Scaling Laws [0.0] 我々は、古典的なAIスケーリング法則を拡張する時間と効率を意識したフレームワークを導入する。
私たちのモデルでは、継続的な効率向上がなければ、高度なパフォーマンスは何千年ものトレーニングや非現実的な大規模なGPUフリートを必要とする可能性がある。
このレースを効率性にフォーマルにすることで、AIスタック全体の漸進的な改善と、フロントエンドGPU投資のバランスをとるための定量的ロードマップを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:26:51 GMT)
The Non-Relativistic Limit of Keldysh Spinors [0.0] 符号の変化にもかかわらず、ケルディシュスピノルは、正定値のパウリ・ハミルトニアンを持つ量子力学をもたらすよく定義された非相対論的極限を持つことを示す。
非相対論的ディラック場とケルディッシュ場が相互作用するときに、質量的およびベクトル的カップリングにおける2つの場の奇妙な疎結合が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:04:39 GMT)
Superuniversal Statistics of Complex Time-Delays in Non-Hermitian Scattering Systems [0.0] フラックス保存系のウィグナー-スミス時差(Wigner-Smith time-delay of flux conserving system)は、相互作用領域における励起の時間を測定する量である。
大きな時間遅延は、コヒーレント完全吸収、反射のない散乱、遅い光、一方向の可視性などの散乱特異点と関連している。
本研究では,各時間遅延量の実部と虚部の分布の大きな遅延尾部が,実験パラメータに依存しない超ユニバーサルであることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:15:07 GMT)
Statistics of systemwide correlations in the random-field XXZ chain: Importance of rare events in the many-body localized phase [0.0] ランダムフィールドXXZモデルの位相図において,長距離スピンスピン相関について検討した。
縦方向の相関は明らかに異なる挙動を示し, 異なる物理状態を示す。
本研究は,MBL相の安定性に対する,このような稀ながら大きな長距離相関の影響について,システム全体の不安定性に光を当て,重要な疑問を提起した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:39:37 GMT)
Statistical Uncertainty Quantification for Aggregate Performance Metrics in Machine Learning Benchmarks [0.0] 複数のタスクにまたがって集約されたメトリクスの不確かさを定量化するために,統計的手法がいかに用いられるかを示す。
これらの技術は、全体的なパフォーマンスが劣っているにもかかわらず、特定のタスクに対する特定のモデルの優位性のような洞察を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:17:34 GMT)
Search engines in polarized media environment: Auditing political information curation on Google and Bing prior to 2024 US elections [0.0] われわれは2024年の大統領選挙に先立ち、西欧最大の検索エンジンであるGoogleとBingを監査した。
以上の結果から,両検索エンジンが左派メディアソースを優先する傾向にあり,検索結果のイデオロギー的スラントの範囲は,民主党と共和党の問合せによって異なることが示唆された。
また, 位置および時間に基づく要因が有機検索に与える影響を限定的に観察する一方, インターフェース要素の追加は時間や特定の米国状態よりも不安定であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:18:03 GMT)
SAG-ViT: A Scale-Aware, High-Fidelity Patching Approach with Graph Attention for Vision Transformers [0.0] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、イメージパッチ間の複雑なパターンと長距離依存関係をキャプチャするために自己アテンションを活用することで、イメージ分類を再定義している。
ViTsの重要な課題は、階層構造を通じて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に固有のマルチスケールの特徴表現を効率的に組み込むことである。
我々は、CNNのマルチスケール機能、ViTの表現力、グラフ付きパッチ機能を統合し、よりリッチなコンテキスト表現を可能にするスケールアウェアグラフ注意型ViTであるSAG-ViTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 04:31:16 GMT)
S2 Chunking: A Hybrid Framework for Document Segmentation Through Integrated Spatial and Semantic Analysis [0.0] 文書チャンキングは自然言語処理(NLP)において重要な課題である
本稿では,レイアウト構造,意味解析,空間関係を組み合わせた新しいハイブリッド手法を提案する。
実験の結果、このアプローチは従来の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:06:29 GMT)
Risk-averse policies for natural gas futures trading using distributional reinforcement learning [0.0] 本稿では,天然ガス先物取引における3つの分散RLアルゴリズムの有効性について検討する。
私たちの知る限りでは、これらのアルゴリズムはトレーディングの文脈で一度も適用されていない。
CVaR を最大化するために C51 と IQN を訓練すると, リスク回避性のあるリスク感受性ポリシーが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:11:25 GMT)
Revolutionizing Quantum Mechanics: The Birth and Evolution of the Many-Worlds Interpretation [0.0] 量子力学の多世界解釈(MWI)は20世紀半ばから物理学者や哲学者を魅了してきた。
本稿では、量子論の文脈におけるMWIの歴史的ルーツ、進化、および含意について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:38:34 GMT)
Regularising NARX models with multi-task learning [0.0] eXogenous inputs (NARX)モデルを持つAuto-Regressiveは、時間変化のプロセスを記述するために使用できる。
NARXモデルの1つの制限は、過度に適合する確率であり、将来の予測に対する一般化が不十分であることである。
オーバーフィッティングの問題を解決するための提案手法は、現在の時間と数回のリードタイムの両方で出力を予測するNARXモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:48:15 GMT)
Realization of versatile and effective quantum metrology using a single bosonic mode [0.0] 決定論的パラメータ推定のための多目的かつオンデマンドなプロトコルを提案する。
低平均光子数は1.76までしかなく、ハイゼンベルクスケーリングに近づく量子強調精度を達成する。
入力状態を調整することにより、ハエの利得や感度範囲をさらに高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:49:40 GMT)
Quantum Measurements of Time: A reply to criticisms [0.0] arXiv:2409.00161v1 (2024)において、Cavendishらは、我々の到着時期に対する3つの批判を提起している。
ここでは、3つの批判がいずれも無益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:57:50 GMT)
Programmable quantum simulations on a trapped-ions quantum simulator with a global drive [0.0] そこで本研究では,小型イオンを用いた量子シミュレータ上での量子シミュレーションの手法を実験的に実証した。
量子イジング環の進化を測り、ハミルトンパラメータを正確に再構成し、高精度で高忠実なシミュレーションを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:28:28 GMT)
Predicting House Rental Prices in Ghana Using Machine Learning [0.0] 本研究では,ガーナの住宅賃貸価格予測における機械学習モデルの有効性について検討した。
CatBoost、XGBoost、Random Forestなど、さまざまなモデルのトレーニングと評価を行った。
CatBoostは最高のパフォーマンスモデルとして登場し、$R2$ 0.876を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:40:46 GMT)
PolInterviews -- A Dataset of German Politician Public Broadcast Interviews [0.0] 本稿では,高官のドイツ人政治家を特集した公開インタビューのデータセットについて紹介する。
インタビューはYouTubeからソースされ、書き起こされ、話者識別のために処理され、タイディでオープンな形式で保存された。
このデータセットは、5つの主要なインタビューフォーマットで、33人の異なるドイツの政治家との99のインタビューで構成され、合計28,146の文が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:09:45 GMT)
Photonic "hourglass" design beyond the standard bulk model of phonon decoherence [0.0] メカニカル振動がフォトニックな「時間ガラス」構造の性能に及ぼす影響について検討した。
フォノン脱コヒーレンスによる有害な影響を緩和するためには,高Q光空洞が重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:12:52 GMT)
Photon Transport in a Gas of Two-Level Atoms: Unveiling Quantum Light Creation [0.0] Heisenberg-Langevin 方程式法を用いて,2層原子の気体中におけるほぼ単色光伝搬の理論解析を行った。
我々の焦点は光子作用素の進化と2階相関関数への影響である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:24:43 GMT)
Optimal qubit-mediated quantum heat transfer via non-commuting operators and strong coupling effects [0.0] 量子系における熱伝達は、新しい量子技術によって現在注目されているトピックである。
中心スピン自由度が過程を媒介する2つの熱貯水池間の熱伝達を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:36:48 GMT)
On the singular position-dependent mass [0.0] 我々は、一般的なPDMに対処する適切なフレームワークは、BenDanielとDukeによって提案された対称性であると主張している。
回復力が原子に作用することを考えると、収束したフン関数は量子状態を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:54:50 GMT)
Nonlocality of the energy density of a spontaneously emitted single-photon from a Hydrogen atom [0.0] 我々は水素原子の自然崩壊によって放出される単一光子の空間的非局所性を分析する。
量子化された電磁場と原子との最小結合を用いて、単一光子のみが生成されるという仮定の下で光子の状態を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:19:20 GMT)
Nonlinear optics using intense optical coherent state superpositions [0.0] 我々は、femtosecond-duration infrared coherent state superpositions (CSS) を既存のCSSソースよりも桁違いに高い光子数で生成する。
実験的,理論的には,強い赤外線CSSの非古典的性質が2次自己相関トレースに印字されていることが示されている。
この発見は、非線形量子光学の領域に光学CSSを導入し、量子情報科学と量子光工学の新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:42:04 GMT)
Non-Markovian noise limits for sustaining entanglement in multiparty quantum states [0.0] システム力学におけるマルコビアン性(マルコビアン性)が,マルチパーティイトシステムの資源にどのような影響を与えるかを示す。
マルチキュービットグリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー・キャット状態の絡み合いは、マルコフ的でないデフォーカスノイズに対して、時間とともに非ゼロ値に飽和する。
マルチキュービット W 状態は、多くのキュービットに対する非ゼロ値や、多くのキュービットとの絡み合いにおける偶数二分法を含む、よりリッチな特徴セットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:18:53 GMT)
Non-Markovian dynamics of BIC generation via single-photon scattering [0.0] 2ビットまたは複数ビット系における励起(BIC)における境界状態の連続は、絡み合い生成の中心にある。
量子ビット対上のパリティ不変単光子の散乱は、量子ビットデチューニングの適切に設計された時間変化と相まって実現可能であるだけでなく、量子ビットの励起状態の緩和に基づく戦略よりも効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:56:22 GMT)
Noise-induced synchronization in coupled quantum oscillators [0.0] 一対の結合量子発振器の量子力学を相関散逸環境に結合する。
完全に相関し、完全に反相関する環境においては、発振器は長時間持続する相同期状態に緩和する。
完全に相関した、あるいは完全に反相関的な環境の極端な場合、状態空間の特定の領域は環境から完全に分離される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:55:30 GMT)
Neutral Atoms in Optical Tweezers as Messenger Qubits for Scaling up a Trapped Ion Quantum Computer [0.0] 我々は、光学的ツイーザにおける個々の中性原子のシャットリングを利用するスケーラブルなモジュラーアーキテクチャにおいて、中性原子と閉じ込められたイオン量子ビットを組み合わせることを提案する。
提案したプロトコルは以下の通りである: ツイーザーをトラッピングした中性原子量子ビットは、より大きな量子コンピュータのモジュールとして機能するイオン鎖に閉じ込められたイオンに近接する。
中性原子は、同じモジュラーイオントラップで閉じた他のイオン鎖に素早く移動し、その鎖にイオンが絡み合って、2つの異なるイオン鎖が絡み合う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:48:36 GMT)
Neural Parameter Estimation with Incomplete Data [0.0] さまざまな理由で不完全なデータを持つニューラルネットワークを使用するのは簡単ではない。
この問題を解決するために最近提案されたアプローチでは、適切なパッド付きデータベクトルと、欠損パターンを符号化したベクトルをニューラルネットワークに入力する。
本稿ではモンテカルロ予想最大化(EM)アルゴリズムに基づく代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:05:17 GMT)
Navigating the Designs of Privacy-Preserving Fine-tuning for Large Language Models [0.0] 現実世界の微調整は、モデルプロバイダの知的財産保護、クライアントのデータプライバシ要件、チューニングコストの間に固有の対立に直面します。
プライバシ保護のための微調整のための設計トレードオフを導出するためのいくつかの指標評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 07:47:43 GMT)
Multichannel Steganography: A Provably Secure Hybrid Steganographic Model for Secure Communication [0.0] 本研究では,CMO(Cover Modification)によるステガノグラフィーとCSY(Cover Synthesis)によるステガノグラフィーを合成する新しいステガノグラフィーモデルを提案する。
このモデルに基づいて、洗練されたステレオ通信プロトコルが提案され、高度な脅威に対するレジリエンスが向上する。
本研究では、SMSバンキングのような制約のある環境と、ブロックチェーントランザクションのようなリソース豊富な設定の両方に対して、モデルの実用性と適応性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:58:07 GMT)
Modes, states and superselection rules in quantum optics and quantum information [0.0] 量子光学状態を表現するための便利な方法は、場の単一モードの二次基底である。
このフレームワークは、準古典状態に対する直感的な定義、位相空間表現、普遍ゲートを用いた量子状態操作のための堅牢なツールボックスを提供する。
このアプローチは従来の二次表現の直観的な側面を保ちながら、量子光学からの洞察と対称スピンや角運動量系の知見を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:28:07 GMT)
Meson-polariton and string dynamics via cavity coupling in Rydberg atom array [0.0] 本研究では,一次元Rydberg原子配列の時間中間子と弦動力学について,集合キャビティモードの存在下で検討する。
メソンはキャビティ光子とコヒーレントにハイブリダイゼーションし、メソン-ポラリトン複合励起をもたらす。
弦は有限運動エネルギーを取得し、キャビティモードによって媒介される下層のドメイン壁間の非局所的な相互作用により自由に伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:29:27 GMT)
Medical artificial intelligence toolbox (MAIT): an explainable machine learning framework for binary classification, survival modelling, and regression analyses [0.0] Medical Artificial Intelligence Toolbox (MAIT)は、バイナリ分類、回帰、サバイバルモデルの開発と評価のための、説明可能なオープンソースのPythonパイプラインである。
MAITは、レポートの透明性を促進しながら、重要な課題(例えば、高次元性、クラス不均衡、混合変数型、欠如)に対処する。
医療研究におけるMLモデルの実装と解釈を改善するために、MAITをどのように使用できるかを示すために、4つのオープンアクセスデータセットを使用して、GitHubで詳細なチュートリアルを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 14:51:36 GMT)
MedPix 2.0: A Comprehensive Multimodal Biomedical Data set for Advanced AI Applications with Retrieval Augmented Generation and Knowledge Graphs [0.0] 本稿では,MedPix 2.0データセット構築のワークフロー全体について述べる。
結果として得られるアーキテクチャは、医療意思決定支援システムとしてエンドツーエンドでクエリすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:35:45 GMT)
Mathematical Definition and Systematization of Puzzle Rules [0.0] 本稿では,鉛筆パズルルールの定義と体系化のための数学的枠組みを提案する。
このフレームワークはグリッド要素、それらの位置関係、および反復合成操作を形式化する。
この枠組みを適用し,Slitherlink や Sudoku など,よく知られた Nikoli パズルのルールを定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:08:32 GMT)
Mapping the Edge of Chaos: Fractal-Like Boundaries in The Trainability of Decoder-Only Transformer Models [0.0] ミニチュアニューラルネットワークによる最近の証拠は、これらの結果を分離する境界がフラクタル特性を示すことを示唆している。
本研究は、より一貫した収束尺度を用いて、中規模デコーダのみの変圧器アーキテクチャに拡張する。
その結果、訓練性フロンティアは単純なしきい値ではなく、複数のスケールで自己相似で一見ランダムな構造を形成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:24:11 GMT)
Machine Learning and statistical classification of CRISPR-Cas12a diagnostic assays [0.0] CRISPRベースの診断は、現代の分子診断テストの限界に対処できるバイオセンシングツールとして注目を集めている。
我々は、CRISPRバイオセンシングデータを分類し、モデルデータセットの100%特異性を達成するために、長期間のメモリリカレントニューラルネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:59:36 GMT)
Local equivalence of stabilizer states: a graphical characterisation [0.0] グラフ状態の基本的な性質は、局所補完を適用すると、原点と同じ絡み合いを表すグラフが得られることである。
この性質は、単純なグラフィカルな方法で非自明な量子特性を捉えるための基盤となった。
グラフ状態のLU同値性をグラフィカルに特徴付ける局所補完の一般化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:37:31 GMT)
LoRA-LiteE: A Computationally Efficient Framework for Chatbot Preference-Tuning [0.0] 本研究は,LoRA-Lite Ensemble(LoRA-LiteE)を紹介する。LoRA(Supervised Finetuning)とLoRA(Lo-Rank Learning)を組み合わせた革新的なフレームワークである。
実験により,提案したLoRA-LiteEモデルが未調整のGPT-4に匹敵する性能を示し,資源制約下での大規模モデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:01:16 GMT)
Leveraging Log Probabilities in Language Models to Forecast Future Events [0.0] 本稿では,大規模言語モデルを用いたAIによる予測のための新しい手法を提案する。
我々は15の異なるトピックの予測を生成するために、現在のトレンドとその軌跡に関するデータを用いる。
つまり、ランダムな確率よりも26%改善し、広く利用可能なAIシステムよりも+19%改善したことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 23:28:28 GMT)
Interaction of a non-relativistic particle with a spin with a pseudoscalar field [0.0] 擬似スカラー場における移動フェルミオンの非相対論的モデルについて検討した。
地盤のエネルギーと系の励起状態を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:06:51 GMT)
Incentivized Symbiosis: A Paradigm for Human-Agent Coevolution [0.0] 進化ゲーム理論は、協力を成功させるための構造とインセンティブを理解するためのレンズを提供する。
ヒューマンエージェントチーム、契約理論、Web3のような分散フレームワークの収束は、協力を促進する基盤を提供する。
私たちは、Incentivized Symbiosisを、Web3の原則にインスパイアされ、ブロックチェーン技術にエンコードされた、人間とAIの間のソーシャルコントラクトとして概念化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:26:44 GMT)
Impact of Josephson junction array modes on fluxonium readout [0.0] 我々は,フラキソニウム量子ビットの分散読み出しにおける測定誘起状態遷移(MIST)を理論的に解析した。
これらの新しい種類のMISTプロセスは、リアルな回路パラメータと比較的低いリードアウト駆動パワーを用いることで、関連性があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:07:04 GMT)
IQPopt: Fast optimization of instantaneous quantum polynomial circuits in JAX [0.0] IQPoptは、古典的なハードウェア上での大規模なインスタント量子回路を最適化するために設計されたソフトウェアパッケージである。
期待値推定に効率的な古典シミュレーションを利用することで、数千のキュービットと数百万のゲートを持つ回路を最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:00:02 GMT)
Hybrid Photon-magnon Systems: Exploring the Purcell Effect [0.0] 本稿では,光子-マグノン結合型ハイブリッドシステム(PMC)におけるパーセル効果を観察するための新しい手法を提案する。
マグノン減衰が増加するにつれて、透過スペクトルにおける光子モードとマグノンモードの間の反交差挙動は減少する。
この遷移は、損失の大きいマグノンと結合した場合、マイクロ波光子の自然放出率の増大に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:44:59 GMT)
How to Minimize the Decoherence Caused by Black Holes [0.0] 我々は、ブラックホールの外側に量子重ね合わせを作る実験家アリスを考える。
ブラックホール内部の観測者が、時間前にアリスの重畳についてどれだけの情報を抽出できるかは明らかではない。
Aliceは、再オープンし、さらなる操作を行うことで、重ね合わせの成分の純脱コヒーレンスを幾らか低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:00:01 GMT)
Hot wormholes and chaos dynamics in a two-coupled SYK model [0.0] 2カップリングされたSachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルにおいて,相転移におけるカオスのダイナミクスについて検討した。
不安定な「ホットワームホール」相へのアクセスを可能にする2つの非平衡プロトコルを用いる。
以上の結果から, 熱および非熱的溶液を含む, この相の豊富な構造が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:15:09 GMT)
Goldilocks Isolation: High Performance VMs with Edera [0.0] コンテナ化では、複数のアプリケーションが同じカーネルを共有し、ランタイムのオーバーヘッドを低減する。
これによりコンテナエスケープ攻撃が急増し、カーネルエクスプロイトによって攻撃者がオペレーティングシステム仮想化の分離から逃れることが可能になった。
コンテナ化のランタイムを改善するために準仮想化を利用する,最適化されたタイプ1ハイパーバイザであるEderaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:51:02 GMT)
GSVD-NMF: Recovering Missing Features in Non-negative Matrix Factorization [0.0] 非負行列分解(NMF)は信号処理において重要なツールであり、混合音源を成分に分離するために広く用いられている。
本稿では、初期不完全NMF結果と元の行列のSVDとの相違に対処するために、一般化特異値分解(GSVD)に基づく新しい成分を提案するGSVD-NMFを紹介する。
シミュレーションおよび実験結果から, GSVD-NMFは未完成のNMFにおいて複数の欠落成分を効果的に回収し, 回復したNMF溶液は局所最適値によく達することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:12:48 GMT)
Fully Data-driven but Interpretable Human Behavioural Modelling with Differentiable Discrete Choice Model [0.0] Diff-DCMは、人間の行動の解釈可能なモデリング、学習、予測、制御のための完全なデータ駆動方式である。
実験により、Diff-DCMは様々な種類のデータに適用でき、少量の計算資源しか必要としないことが示された。
この研究は、人間の行動を完全に自動化し、信頼性の高いモデリング、予測、制御のための強力な基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 02:43:21 GMT)
From Pixels to Titles: Video Game Identification by Screenshots using Convolutional Neural Networks [0.0] 本稿では,10の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いて,単一スクリーンショットによるビデオゲームの識別について検討する。
ImageNet事前訓練重量を初期重量として用いて、EfficientNetV2Sは最も高い平均精度(77.44%)を達成する。
DenseNet201は4つのシステムで最高であり、EfficientNetB3は残りの2つのシステムで最高である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:45:15 GMT)
Families of $d=2$ 2D subsystem stabilizer codes for universal Hamiltonian quantum computation with two-body interactions [0.0] アナログ、ハミルトン量子計算に対するフォールトトレラント量子誤差補正がなければ、エネルギーのペナルティによるエラーの抑制は効果的な代替手段である。
距離2$の安定化器サブシステムコードを構成する。
最大コードレートを達成するための一連のコードを特定し、この制約を少し緩和することで、より広い範囲のコードを発見し、物理的な局所性を高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:06:06 GMT)
Extracting the spin excitation spectrum of a fermionic system using a quantum processor [0.0] 本稿では,デジタル量子プロセッサを用いた1次元フェルミ・ハバードモデルのスピン励起スペクトルについて検討する。
量子コンピュータ上でのシミュレーションに自然に適するプロトコルを導入し、再学習したスピングリーンの関数を復元する。
我々は、初期状態の準備に必要な量子資源を最小化するためにプロトコルの堅牢性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:03:23 GMT)
Exploring Large Language Models for Semantic Analysis and Categorization of Android Malware [0.0] mspは、階層的な階層化チェーンと戦略的プロンプトエンジニアリングを通じて、Androidのマルウェア分析を強化するように設計されている。
mspは、関数、クラス、パッケージレベルで非常に堅牢な要約を提供しながら、最大77%の分類精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:22:45 GMT)
Evolution of Spots and Stripes in Cellular Automata [0.0] 工学的なセルオートマトンの代わりに,進化するセルオートマトンを提案する。
進化は、生物の個体群に突然変異と選択を施す。
進化する細胞オートマトンから生じるパターンは、ヒョウの斑点やトラのストライプによく似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:46:38 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, 08 Jan 2025 14:50:23 GMT)
Entangled Schrödinger cat states, vacuum projector and Bell-CHSH inequality [0.0] エルミートジコトミック演算子は、絡み合ったコヒーレントSchr"odinger猫状態に対するベル-CHSH不平等の違反を精査するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:15:18 GMT)
EndoDINO: A Foundation Model for GI Endoscopy [0.0] 本稿では,GI内視鏡タスクの基礎モデルであるEndoDinoについて述べる。
100Kから10Mのキュレートされた画像のデータセットを用いて,1B,307M,86MパラメータのViTモデルを事前訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:57:05 GMT)
End-to-End Bangla AI for Solving Math Olympiad Problem Benchmark: Leveraging Large Language Model Using Integrated Approach [0.0] 本研究は,Bangla AIの数学的課題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)の体系的アプローチを導入する。
重要な発見は、カスタマイズされたプロンプト、データセット拡張、反復推論がモデルの効率を改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:18:36 GMT)
Eliminating the confined dark-exciton qubit precession using an externally applied magnetic field [0.0] InAs/GaAs半導体量子ドットにおける暗黒励起子の挙動を実験的に理論的に検討する。
外部磁場の大きさや方向を変えることで、ダークエキシトン微細構造分割を正確に制御できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:58:08 GMT)
Effect of Information Technology on Job Creation to Support Economic: Case Studies of Graduates in Universities (2023-2024) of the KRG of Iraq [0.0] 本研究は,変数を理解するための記述的研究方法論と定量的アプローチを用いる。
サンプルサイズは, 判断的サンプリング法を用いて確立し, 314名であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:39:28 GMT)
Doped stabilizer states in many-body physics and where to find them [0.0] この研究は、ドープ安定化状態と多体量子系における固有状態の構造の基本的な関係を明らかにする。
我々は,低エネルギー固有状態の探索,クエンチダイナミクスのシミュレーション,およびこれらのシステムにおけるエンタングルメントエントロピーの計算といったタスクに対して,効率的な古典的アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:15:32 GMT)
Developing a Modular Compiler for a Subset of a C-like Language [0.0] 本稿では,C型言語のサブセットに対するモジュール型コンパイラの開発について紹介する。
このモジュラーアプローチにより、開発者は必要に応じてサブセットを追加または削除することで言語を変更でき、最小限のメモリ効率のコンパイラが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:42:54 GMT)
Data-Driven Radio Propagation Modeling using Graph Neural Networks [0.0] 実世界のネットワークデータから直接電波伝搬挙動を学習するために,グラフニューラルネットワークを提案する。
実世界の電波伝搬データにグラフニューラルネットワークを適用してカバレッジマップを生成するのはこれが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:09:50 GMT)
DCIts -- Deep Convolutional Interpreter for time series [0.0] このモデルは、最小限の時間枠内で必要なすべてのインタラクションをキャプチャする最適なウィンドウサイズを確実に決定できるように設計されている。
これは、高次項を組み込む際の複雑性のバランスをとるため、最適なモデルの順序を効果的に識別する。
これらの進歩は、力学系のモデリングと理解に重要な意味を持ち、モデルが応用および計算物理学者にとって貴重なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:21:58 GMT)
Covering a Graph with Minimal Local Sets [0.0] 局所集合は、局所補完の下で不変なグラフ構造であり、元々は量子コンピューティングの文脈で導入された。
任意のグラフは最小限の局所集合で被覆できることを示す。
時間内に最小限の局所集合被覆を求めるアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 12:55:58 GMT)
Controlled probing of Anderson localization and non-Hermitian skin effect via topolectrical circuits [0.0] Anderson Localization (AL) と non-Hermitian skin effect (NHSE) の相互作用について検討した。
この回路では、電圧プロファイルはNHSEにより界面に局在し、ALは励起ノード近傍の局所化現象を制限する。
本研究は,高感度センサの設計や通信機器の情報伝達における回路アーキテクチャの可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 13:42:47 GMT)
Constraints as Rewards: Reinforcement Learning for Robots without Reward Functions [0.0] 強化学習は複雑なロボット行動を生成するための重要なアルゴリズムとなっている。
このような振る舞いを学習するには、タスクを記述する報酬関数を設計する必要がある。
本稿では,CaR(Constraints as Rewards)の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:59:47 GMT)
Complexity of two-level systems [0.0] スピン、量子ビット、磁気モーメントなどの2段階系の複雑性を解析する。
複雑さはシャノンエントロピーとR'enyiエントロピーの間の差として定義される。
その結果,制御パラメータの選択に要する最大複雑性が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 19:53:52 GMT)
Cluster & Disperse: a general air conflict resolution heuristic using unsupervised learning [0.0] 教師なし学習を用いて、軌道と飛行レベルの解空間を探索する。
最初のアルゴリズムはCluster & Disperseと呼ばれ、各イテレーションで各クラスタで最も問題の多いフライトを別のフライトレベルに割り当てます。
同様の考え方に基づく水平平面の新しいアルゴリズムを開発した。これは、勾配降下と社会力を用いて、同じ飛行レベルで衝突点を空間的に分散するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 05:09:25 GMT)
Classically Bound and Quantum Quasi-Bound States of an Electron on a Plane Adjacent to a Magnetic Monopole [0.0] 古典的な問題では有界状態が、量子論では準有界状態が見つかる。
準有界状態を実現するために必要な閾値モノポール磁気電荷は約18Q_D$である。
スピンアイス, 人工スピンアイス, 磁気針など, 現在利用可能なモノポールアナログにおいて, この磁気電荷を実現する可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 10:36:13 GMT)
Cavity-enhanced superconductivity via band engineering [0.0] 量子化キャビティモードと相互作用する2次元電子ガスを考える。
共振器内の電子と光子との結合は超伝導ギャップを増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:02:28 GMT)
Cartan-covariant Quantum Channels and the PPT$^{2}$ conjecture [0.0] カルタン共変チャネルは、SU$(D)$のカルタン分解を形成する共分散リー群を持つことを示す。
完全に正かつ完全に共正なカルタン共変トレース保存写像の領域は、チョイ状態のスペクトル解析によって見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 22:00:55 GMT)
Building Foundations for Natural Language Processing of Historical Turkish: Resources and Models [0.0] 本稿では,歴史的トルコ語の自然言語処理(NLP)の基礎資源とモデルを紹介する。
トルコ語の歴史形式として、最初の名前付きエンティティ認識(NER)データセットHisTRと、最初のUniversal DependenciesツリーバンクであるOTA-BOUNを提示する。
我々はまた、翻訳された歴史的トルコ語テキストのクリーンコーパスであるオスマンテキストコーパス(OTC)についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:29:00 GMT)
Broadband electron paramagnetic resonance spectroscopy of $^{167}$Er:$^{7}$LiYF$_4$ at mK temperatures [0.0] 希土類スピンアンサンブルは、マイクロ波量子メモリアプリケーションのための有望なプラットフォームである。
極低磁場域の超微細分裂に及ぼす四重極相互作用の影響について検討した。
本研究は、スピンハミルトンパラメータの精密決定のための強力なツールとして、ブロードバンドEPR分光法に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:11:19 GMT)
Bose-Hubbard model with power-law hopping in one dimension [0.0] パワーローホッピングが1/ralpha$で崩壊する1次元Bose-Hubbardモデルについて検討する。
1alphaleq 3$の全ての1アルファレクに対して、超流体と単位充填時のモットからの量子相転移は連続でスケール不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:43:25 GMT)
Blockchain-Based Secure Vehicle Auction System with Smart Contracts [0.0] ブロックチェーン技術のセキュリティを分析し、そのメリットを説明し、その使用を正当化します。
ブロックチェーンとスマートコントラクト技術に基づいて,車両情報を保管・取引する新たなシステムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:07:25 GMT)
Bit-bit encoding, optimizer-free training and sub-net initialization: techniques for scalable quantum machine learning [0.0] 入力と出力の両方をバイナリ文字列としてエンコードする量子分類器を提案する。
1つのパラメータが一度に更新されると、局所的な最小値への収束を保証する方法で量子モデルを訓練できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:12:44 GMT)
BEN: Using Confidence-Guided Matting for Dichotomous Image Segmentation [0.0] CGM(Confidence-Guided Matting)と呼ばれる画像セグメンテーションのための新しいアーキテクチャ手法を提案する。
BENは、初期セグメンテーションのためのBENベースと、信頼性向上のためのBENリファイナの2つのコンポーネントで構成されている。
提案手法は,dis5K検証データセットにおける現在の最先端手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 01:30:11 GMT)
Analyzing the sensitivity of an atom interferometer with a phase-modulation readout scheme [0.0] 典型的な読み出し方式を用いて原子干渉計の感度を解析的に算出する。
正弦波位相変調を用いることで、従来の位相浄化法で得られた感度を超えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:47:24 GMT)
An innovative data collection method to eliminate the preprocessing phase in web usage mining [0.0] Web 利用マイニング (WUM) の基盤となるデータソースは一般にサーバログであると考えられている。
本研究では,ユーザ追跡,セッション管理,Web利用データ収集のための革新的な手法を提案する。
アプリケーションベースのAPIは、ログデータを取得して処理する従来のクライアントサイドの方法とは異なる戦略で開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 09:03:16 GMT)
An examination of the extended Hong-Ou-Mandel effect and considerations for experimental detection [0.0] 近年の研究では,Hong-Ou-Mandel(HOM)効果の多光子拡張について検討している。
拡張されたHong-Ou-Mandel (eHOM) 効果では、2つの入力ポートからBSの2つの出力ポートへの光子の多重光子散乱は完全に破壊的な干渉を示す。
このことは、そのような基底状態から構築された任意のバイパルタイトフォトニック入力状態に対して深い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 21:24:10 GMT)
Algorithmic Bias and the New Chicago School [0.0] 多くのAIアルゴリズムはデータの収集や処理に偏りがあり、結果として人口統計学的特徴に基づいた事前判断が行われる。
この記事では、アルゴリズムバイアスに対する効果的な規制アプローチが、アーキテクチャ、規範、市場、法則による直接的および間接的規制の正しい混合である、と論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 03:30:21 GMT)
Agent TCP/IP: An Agent-to-Agent Transaction System [0.0] Agent Transaction Control Protocol for Intellectual Propertyはエージェント間でIPを交換する信頼性のないフレームワークを提供する。
エージェントはStoryブロックチェーンネットワーク上でエージェント対エージェント契約を起動、取引、借用、販売することができる。
エージェントは、トレーニングデータを他のエージェントに自律的に販売し、秘密またはプロプライエタリな情報をライセンスし、独自のスキルに基づいてコンテンツに基づいてコラボレーションすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:43:47 GMT)
Advancing Retrieval-Augmented Generation for Persian: Development of Language Models, Comprehensive Benchmarks, and Best Practices for Optimization [0.0] 本研究は,ペルシャ固有のモデルを導入することにより,検索と生成の精度を向上させることを目的とする。
3つのデータセット(一般知識(PQuad)、科学的に専門化されたテキスト、組織報告)を使用して、これらのモデルを評価した。
MatinaSRobertaは以前の埋め込みよりも優れており、データセット間のコンテキスト関連性と検索精度に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 22:16:40 GMT)
Adding Photonic Entanglement to Superradiance by Using Multilevel Atoms [0.0] マルチレベル原子のアンサンブルによって 放出される光子状態は 極度に自由度が 絡み合っている
ここでは、この集合放出過程が、絡み合った光子の高速で明るく決定論的な源候補であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 15:55:40 GMT)
Adapting Image-to-Video Diffusion Models for Large-Motion Frame Interpolation [0.0] 本研究では,大動フレームに対して映像間モデルを適用するために設計された条件付きエンコーダを提案する。
性能向上のために,デュアルブランチ特徴抽出器を統合し,クロスフレームアテンション機構を提案する。
提案手法は,他の最先端手法と比較して,Fr'teche Video Distance測定において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 08:22:49 GMT)
ActPC-Geom: Towards Scalable Online Neural-Symbolic Learning via Accelerating Active Predictive Coding with Information Geometry & Diverse Cognitive Mechanisms [0.0] ActPC-Geomは、ニューラルネットワークにおけるアクティブ予測符号化を高速化するアプローチである。
本稿では,ActPCの予測誤差評価におけるKL偏差をワッサーシュタイン計量に置き換えることを提案する。
ActPC-Geomは、数ショットの学習とオンラインの重み付けを組み合わせ、熟考的な思考を可能にしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 20:38:02 GMT)
AI Governance in the Context of the EU AI Act: A Bibliometric and Literature Review Approach [0.0] 本研究は、EU AI Actの枠組みにおけるAIガバナンスの研究動向を分析した。
我々の研究結果によると、特にEUのAI法で規制されているAIシステムに関するAIガバナンスの研究は、より広範なAI研究の状況と比較しても比較的限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:01:11 GMT)
A hybrid marketplace of ideas [0.0] 我々は、ソーシャルメディアプラットフォームX上のWeb3コミュニティの中で、AIエージェントは、公開談話への参加と影響力という伝統的な概念に挑戦する。
我々は、アイデア生成、伝播、エンゲージメントにおけるAIエージェントの現状を調べ、メメティクスのレンズを通して、彼らの文化的エージェントとしての役割を位置づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:26:36 GMT)
A Zero-Shot Open-Vocabulary Pipeline for Dialogue Understanding [0.0] ドメイン分類と状態追跡(DST)をひとつのパイプラインに統合するゼロショットオープン語彙システムを提案する。
我々のアプローチには、より能力の低いモデルに対する質問応答タスクとしてDSTを再構成し、より適応可能なモデルに自己修正プロンプトを採用することが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 17:41:51 GMT)
A Survey on Algorithmic Developments in Optimal Transport Problem with Applications [0.0] 最適輸送(OT)は、分布間の差異を定量化するための堅牢なフレームワークとして確立されている。
本稿では,その理論的基礎から,OT問題について詳細に検討する。
シンクホーン反復、原始双対戦略、還元に基づくアプローチなど、最先端のアルゴリズムを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 18:06:30 GMT)
A Semantic Partitioning Method for Large-Scale Training of Knowledge Graph Embeddings [0.0] 本稿では,知識グラフのオントロジーを組み込んだ新しいアルゴリズムを提案する。
予備的な結果は,アルゴリズムがいくつかの人気のあるベンチマークでよく動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 16:53:17 GMT)
A Digital Shadow for Modeling, Studying and Preventing Urban Crime [0.0] 世界の人口の約80%は高い犯罪率の国に住んでいる。
本稿では,都市犯罪をモデル化・シミュレーションするデジタル影プラットフォームの開発と検証について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 11:31:39 GMT)