Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Multiagent Finetuning: Self Improvement with Diverse Reasoning Chains [114.8]
大規模言語モデル(LLM)は近年顕著なパフォーマンスを達成しているが、基礎となるトレーニングデータによって根本的に制限されている。本稿では,言語モデルのマルチエージェント社会にファインタニングを適用した自己改善への補完的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:35:46 GMT)
Multi-subject Open-set Personalization in Video Generation [110.0]
我々は、マルチオブジェクトでオープンなパーソナライズ機能を備えたビデオモデルとして、Video Alchemist $-$を提示する。本モデルは,各条件付き参照画像と対応する主観レベルテキストプロンプトを融合するDiffusion Transformerモジュール上に構築されている。本手法は,定量評価と定性評価の両方において,既存のパーソナライズ手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:59:54 GMT)
Optimize Incompatible Parameters through Compatibility-aware Knowledge Integration [104.5]
既存の研究は、そのようなパラメータを除去したり、複数の異なる事前訓練されたモデルの出力をマージすることに長けている。本稿では,Deep AssessmentとDeep SplicingからなるCompatibility-Aware Knowledge Integration (CKI)を提案する。統合モデルは推論やさらなる微調整に直接使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 01:42:43 GMT)
LlamaV-o1: Rethinking Step-by-step Visual Reasoning in LLMs [103.0]
大規模言語モデルにおけるステップバイステップの視覚的推論を促進するための包括的フレームワークを提案する。マルチステップ推論タスクの評価に特化して設計された視覚推論ベンチマークを導入する。第二に,個々のステップの粒度で視覚的推論品質を評価する新しい指標を提案する。第3に、マルチステップのカリキュラム学習アプローチを用いて学習したLlamaV-o1という新しいマルチモーダル視覚推論モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:59:51 GMT)
Estimating the Decoding Failure Rate of Binary Regular Codes Using Iterative Decoding [84.0]
並列ビットフリップデコーダのDFRを高精度に推定する手法を提案する。本研究は,本症候群のモデル化およびシミュレーションによる重み比較,第1イテレーション終了時の誤りビット分布の誤検出,復号化復号化率(DFR)について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:41:04 GMT)
Benchmarking Uncertainty Quantification Methods for Large Language Models with LM-Polygraph [83.9]
不確実性定量化は機械学習アプリケーションにおいて重要な要素である。最新のUQベースラインの集合を実装した新しいベンチマークを導入する。我々は、11タスクにわたるUQと正規化技術に関する大規模な実証的研究を行い、最も効果的なアプローチを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:24:19 GMT)
Static for Dynamic: Towards a Deeper Understanding of Dynamic Facial Expressions Using Static Expression Data [83.5]
本稿では,DFERの補完リソースとしてSFERデータを統合した統合型デュアルモーダル学習フレームワークを提案する。 S4Dは、共有トランスフォーマー(ViT)エンコーダデコーダアーキテクチャを用いて、顔画像とビデオに対して、デュアルモーダルな自己教師付き事前トレーニングを採用する。実験により、S4DはDFERをより深く理解し、新しい最先端のパフォーマンスを設定できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:44:43 GMT)
AlgoFormer: An Efficient Transformer Framework with Algorithmic Structures [80.3]
アルゴリズム機能を備えたトランスフォーマーを実現するために,AlgoFormerと呼ばれる新しいトランスフォーマーフレームワークを設計する。特に、人間の設計した学習アルゴリズムの構造に触発されて、我々のトランスフォーマーフレームワークは、タスク前処理に責任を持つ事前変換器で構成されています。いくつかの理論的および実証的な結果は、設計されたトランスフォーマーがアルゴリズム表現と学習を行う可能性があることを示すために提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:11:39 GMT)
Migician: Revealing the Magic of Free-Form Multi-Image Grounding in Multimodal Large Language Models [79.6]
複数の画像に対して自由かつ正確なグラウンド化を行うことができる最初のマルチイメージグラウンドモデルであるMigicianを紹介する。本モデルでは,既存のMLLMよりも21.61%,さらに大きな70Bモデルよりもはるかに優れたマルチイメージグラウンド機能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:56:23 GMT)
Personalized Language Model Learning on Text Data Without User Identifiers [79.4]
ユーザの埋め込みを動的に生成するために,各モバイルデバイスがユーザ固有の分布を維持することを提案する。クラウドがアップロードされた埋め込みを通じてユーザを追跡するのを防ぐために、異なるユーザのローカルディストリビューションは、線形依存空間から導出されるべきである。パブリックデータセットとインダストリアルデータセットの両方の評価では、匿名ユーザ埋め込みの導入による精度の大幅な向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:46:19 GMT)
Backdoor Attacks against No-Reference Image Quality Assessment Models via a Scalable Trigger [76.4]
No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) はコンピュータビジョンシステムの評価と最適化において重要な役割を果たしている。近年の研究では、NR-IQAモデルが敵攻撃の影響を受けやすいことが示されている。 NR-IQA(BAIQA)に対する新規中毒性バックドアアタックを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:17:00 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） (Fri, 10 Jan 2025 13:25:32 GMT)
How to Enable Effective Cooperation Between Humans and NLP Models: A Survey of Principles, Formalizations, and Beyond [73.6]
我々は、その原則、形式化、オープンな課題を探求し、人間-モデル協力の徹底的なレビューを行う。既存のアプローチを要約する統一的な視点を提供する新しい分類法を導入する。また、潜在的なフロンティア領域とその対応課題についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:15:14 GMT)
MinMo: A Multimodal Large Language Model for Seamless Voice Interaction [73.4]
シームレスな音声対話のためのマルチモーダル大規模言語モデルMinMoを紹介する。我々は、音声テキストから音声へのアライメント、テキストから音声へのアライメント、音声から音声へのアライメント、二重相互作用を通じてMinMoを訓練する。マルチテキストトレーニングの後、MinMoは音声の理解と生成のための様々なベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:55:27 GMT)
JourneyBench: A Challenging One-Stop Vision-Language Understanding Benchmark of Generated Images [72.4]
生成した画像のベンチマークであるJourneyBenchをリリースし、モデルの微細なマルチモーダル推論能力を評価する。既存のベンチマークとは異なり、JourneyBenchは特異な想像上のシナリオにおいて、きめ細かいマルチモーダル推論を必要とする。 5つのタスクにまたがる結果から、JourneyBenchは最高のモデルでも非常に難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:31:03 GMT)
Dolphin: Closed-loop Open-ended Auto-research through Thinking, Practice, and Feedback [71.9]
我々は,最初のクローズドループオープンエンド自動検索フレームワークであるDolphinを提案する。ドルフィンは研究アイデアを生成し、実験を行い、実験結果からフィードバックを得て、高品質なアイデアを生成することができる。我々は,Dolphinが2次元画像分類や3次元点分類といったタスクにおいて,最先端技術に匹敵する手法を自動提案できることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:14:28 GMT)
4-bit Shampoo for Memory-Efficient Network Training [69.1]
二階計算は理論と実践における一階計算よりも優れている。 32ビット状態を圧縮してビット幅を小さくすることで、メモリ使用量の削減が期待できる。 4ビットシャンプーで実演した最初の4ビットの2階目を提案し,32ビットのシャンプーと同様の性能を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:22:12 GMT)
Multi-granularity Interest Retrieval and Refinement Network for Long-Term User Behavior Modeling in CTR Prediction [68.9]
クリックスルーレート(CTR)の予測は、オンラインパーソナライズプラットフォームにとって不可欠である。近年の進歩は、リッチなユーザの振る舞いをモデル化することで、CTR予測の性能を大幅に改善できることを示している。マルチグラニュラリティ興味検索ネットワーク(MIRRN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 01:52:48 GMT)
BaThe: Defense against the Jailbreak Attack in Multimodal Large Language Models by Treating Harmful Instruction as Backdoor Trigger [67.8]
本研究では,単純なジェイルブレイク防御機構である$textbfBaTheを提案する。ジェイルブレイクバックドア攻撃は、手作りの弦と組み合わされた有害な命令をトリガーとして使用し、バックドアモデルが禁止された応答を生成する。有害な命令がトリガーとして機能し、代わりにリジェクション応答をトリガー応答として設定すれば、バックドアモデルがジェイルブレイク攻撃に対して防御できると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:04:24 GMT)
PEACE: Empowering Geologic Map Holistic Understanding with MLLMs [64.6]
地質図は地質学の基本的な図として、地球の地下と地表の構造と構成に関する重要な洞察を提供する。その重要性にもかかわらず、現在のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は地質図の理解に乏しいことが多い。このギャップを定量化するために、地質地図理解においてMLLMを評価するための最初のベンチマークであるGeoMap-Benchを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:59:42 GMT)
Gender Bias in Text-to-Video Generation Models: A case study of Sora [63.1]
本研究では,OpenAIのテキスト・ビデオ生成モデルであるSoraにおけるジェンダーバイアスの存在について検討した。性別ニュートラルとステレオタイププロンプトの多種多様なセットから生成されたビデオを分析し、バイアスの有意な証拠を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:36:09 GMT)
PersonaHOI: Effortlessly Improving Personalized Face with Human-Object Interaction Generation [62.9]
PersonaHOIは、一般の安定拡散モデルとパーソナライズされた顔拡散(PFD)モデルとを融合させて、アイデンティティ一貫性のある人間-オブジェクト相互作用(HOI)画像を生成する、トレーニングおよびチューニング不要なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:01:36 GMT)
HazeCLIP: Towards Language Guided Real-World Image Dehazing [62.4]
既存の手法は、特に合成データセットにおいて、画像のデハージングにおいて顕著な性能を達成した。本稿では,事前学習型デハジングネットワークの性能向上を目的とした言語誘導適応フレームワークHazeCLIPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:00:58 GMT)
Atlas: A Novel Pathology Foundation Model by Mayo Clinic, Charité, and Aignostics [61.0]
本稿では,RudolfVアプローチに基づく新しい視覚基盤モデルであるAtlasを紹介する。本モデルでは、120万の病理組織像からなるデータセットを用いてトレーニングを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:58:29 GMT)
Enabling Scalable Oversight via Self-Evolving Critic [59.9]
SCRIT(Self-evolving CRITic)は、批評能力の真の自己進化を可能にするフレームワークである。コントラストベースの自己批判によって生成される合成データのトレーニングによって自己改善する。最大で10.3%の改善が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:51:52 GMT)
Large Language Models for Bioinformatics [58.9]
本調査はバイオインフォマティクス特化言語モデル(BioLM)の進化,分類,特徴の識別に焦点をあてる。疾患診断, 薬物発見, ワクチン開発などの重要な分野において, バイオフィルムの幅広い応用について検討する。データプライバシやセキュリティ上の問題,解釈可能性の問題,トレーニングデータやモデル出力のバイアス,ドメイン適応複雑性など,BioLMに固有の重要な課題や制限を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 01:43:05 GMT)
Interpretable Enzyme Function Prediction via Residue-Level Detection [58.3]
本稿では,酵素機能予測のための注意に基づくフレームワークであるProtDETRを提案する。学習可能な関数クエリのセットを使用して、残差レベルの一連の特徴から異なるローカル表現を適応的に抽出する。 ProtDETRは、既存のディープラーニングベースの酵素機能予測法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 01:02:43 GMT)
FlatQuant: Flatness Matters for LLM Quantization [58.3]
重みとアクティベーションの平坦性を高めるための新しいポストトレーニング量子化手法であるFlatQuantを提案する。提案手法では,各線形層に配向した最適アフィン変換を,軽量な対象ランタイムを介して数時間で校正する。推論レイテンシーのために、FlatQuantは、プリ量子化変換によって引き起こされる遅延を、QuatRotの0.26xから単に$textbf0.07x$に減らし、プリフィルの$textbf2.3x$とデコードのための$textbf1.7x$のスピードアップをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:10:18 GMT)
VideoRAG: Retrieval-Augmented Generation over Video Corpus [57.7]
VideoRAGは、クエリと関連性に基づいて関連動画を動的に検索する新しいフレームワークである。我々は,ビデオRAGの有効性を実験的に検証し,関連するベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:17:15 GMT)
Balanced Multi-view Clustering [56.2]
マルチビュークラスタリング(MvC)は、さまざまなビューからの情報を統合して、基盤となるデータ構造をキャプチャするモデルの能力を高めることを目的としている。 MvCで広く使われているジョイントトレーニングパラダイムは、多視点情報を十分に活用していない可能性がある。本稿では,ビュー固有のコントラスト正規化(VCR)を導入し,各ビューの最適化を最適化する新しいマルチビュークラスタリング(BMvC)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:40:49 GMT)
SeMi: When Imbalanced Semi-Supervised Learning Meets Mining Hard Examples [54.8]
Semi-Supervised Learning (SSL)は、豊富なラベルのないデータを活用して、モデルのパフォーマンスを向上させる。実世界のシナリオにおけるクラス不均衡なデータ分散は、SSLに大きな課題をもたらし、結果としてパフォーマンスが低下する。マイニングハードケース(SeMi)による不均衡半教師学習の性能向上手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:35:16 GMT)
Consistency Checks for Language Model Forecasters [54.6]
予測器の性能を,論理的に異なる質問に対する予測の整合性の観点から測定する。我々は,一連の基本質問を生成し,これらの質問から整合性チェックをインスタンス化し,予測者の予測を導き,予測の整合性を測定する自動評価システムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 01:06:06 GMT)
Repeat-bias-aware Optimization of Beyond-accuracy Metrics for Next Basket Recommendation [54.5]
次のバスケットレコメンデーション(NBR)では、過去のバスケットシーケンスに基づいて、一連のアイテムをユーザに推奨する。最先端のNBR手法のいくつかは、有効性を最大化するために繰り返し項目を推奨するために非常に偏りがある。我々は、繰り返しバイアスを考慮せずに、多様性やアイテムフェアネスを最適化するだけで、NBRアルゴリズムがより多くの反復アイテムを推奨する可能性があることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:58:34 GMT)
Decentralized Diffusion Models [53.9]
大規模なAIモデルトレーニングでは、数千のGPU間で作業が分割され、各ステップでグラデーションが同期される。これにより、集中型のモノリシッククラスタしかサポートできない、ネットワークの重大な負担が発生する。独立クラスタ間で拡散モデルのトレーニングを分散するスケーラブルなフレームワークである分散拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:58:11 GMT)
Towards Automatic Evaluation for Image Transcreation [52.7]
本稿では,機械翻訳(MT)メトリクスにインスパイアされた自動評価指標群を提案する。画像トランスクリエーションの3つの重要な側面として,文化的関連性,意味的等価性,視覚的類似性を挙げる。この結果から,視覚エンコーダの表現は視覚的類似度を測定するのに有効であるのに対し,プロプライエタリなVLMは文化的関連性と意味的等価性を最もよく認識していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:09:17 GMT)
Fine-tuning is Not Fine: Mitigating Backdoor Attacks in GNNs with Limited Clean Data [51.7]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,メッセージパッシング機構を通じて,優れたパフォーマンスを実現している。最近の研究は、GNNのバックドア攻撃に対する脆弱性を強調している。本稿では,実践的なバックドア緩和フレームワークである GraphNAD を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:16:35 GMT)
Naive Feature Selection: a Nearly Tight Convex Relaxation for Sparse Naive Bayes [51.6]
そこで本稿では,特徴選択に使用可能なnaive Bayesのスパースバージョンを提案する。余剰特徴の余剰寄与が減少するにつれて凸緩和境界が厳密になることを示す。二項スパースモデルと多項スパースモデルの両方は、問題サイズにおいてほぼ線形な時間で解決可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:18:34 GMT)
THeGCN: Temporal Heterophilic Graph Convolutional Network [51.3]
本研究では,時間的ヘテロフィルグラフ畳み込みネットワーク(THeGCN)を提案し,両端(空間)ヘテロフィリーと時間的ヘテロフィリーを正確に捉える。 THeGCNモデルは2つの重要なコンポーネントで構成されている。 5つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験により、THeGCNの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:49:12 GMT)
MinD-3D++: Advancing fMRI-Based 3D Reconstruction with High-Quality Textured Mesh Generation and a Comprehensive Dataset [50.5]
機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データから3次元視覚を再構成することは、認知神経科学とコンピュータビジョンにとって重要な関心事である。我々は15人の参加者のデータを含むfMRI-3Dデータセットを提示し、合計4,768個の3Dオブジェクトを展示する。テクスチャ化された3次元視覚情報をfMRI信号から復号する新しいフレームワークMinD-3D++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:36:30 GMT)
Delay Neural Networks (DeNN) for exploiting temporal information in event-based datasets [49.2]
遅延ニューラルネットワーク(DeNN)は、前方と後方の両方でスパイクの正確な時間的情報を明示的に使用するように設計されている。特に時間情報が重要であるデータセットでは、優れたパフォーマンスが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:58:15 GMT)
S2-Attention: Hardware-Aware Context Sharding Among Attention Heads [49.1]
スパースアテンションは、コンテキスト内のトークンのサブセットに選択的に出席する。スパース・アテンションが今日の大規模言語モデルでモデルの品質を維持することができるかどうかは不明だ。本稿では,Sparsely-Sharded(S2) attention, a Triton library that provide kernel optimization for sparse attention for sparse attention to customizable per-head and per-context-range levels。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:45:37 GMT)
ExPO: Explainable Phonetic Trait-Oriented Network for Speaker Verification [49.0]
我々は,音声が登録話者の同一性に一致するかどうかを検証するために,計算手法を用いる。多くの成功にもかかわらず、我々はまだ説明可能な結果を提供する話者検証システムを開発していない。本稿では, 話者の音声特性を紹介するために, 説明可能な音声トラヒック指向(ExPO)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:53:37 GMT)
Image-based Multimodal Models as Intruders: Transferable Multimodal Attacks on Video-based MLLMs [48.8]
ビデオベースの大規模言語モデル(V-MLLM)は、ビデオテキストマルチモーダルタスクにおける逆例の脆弱性を示す。本稿では,V-MLLM間の対向映像の転送可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:21:43 GMT)
Explaining k-Nearest Neighbors: Abductive and Counterfactual Explanations [48.1]
我々は、$barx$説明は高次元のアプリケーションでは非現実的であり、各ベクトルには数百から数千の特徴があると主張している。我々は「最小の十分な理由」のような帰納的説明を、その分類を保証するのに十分である$barx$の一連の特徴に対応するものとして研究する。本稿では, 実証的, 否定的複雑性の結果を, 事実的, 帰納的な説明に対して詳細に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:14:35 GMT)
Collaboration of Large Language Models and Small Recommendation Models for Device-Cloud Recommendation [47.3]
推奨のためのLarge Language Models (LLMs) for Recommendation (LLM4Rec)は、この分野における優れたパフォーマンスを示す有望な研究方向である。 LLMはトレーニングや推論に費用がかかり、リアルタイムデータへのアクセスに苦労する。スモールレコメンデーションモデル(SRM)は、頻繁なトレーニングと推論のために最小限のリソースを消費し、デバイス上のリアルタイムデータに便利なアクセスを行うことによって、これらの欠点を効果的に補うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 01:27:12 GMT)
MEt3R: Measuring Multi-View Consistency in Generated Images [47.2]
本稿では,生成画像におけるマルチビュー一貫性の指標であるMEt3Rを紹介する。提案手法では,DUSt3Rを用いて画像対から高密度な3次元再構成をフィードフォワード方式で行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:43:33 GMT)
Network Diffuser for Placing-Scheduling Service Function Chains with Inverse Demonstration [47.0]
Service Function Chains (SFC) は、SFC (Service Function Chains) として知られる、チェーンアップされた仮想ネットワーク機能と関連するトラフィックフローである。オンライン方式でSFCのシーケンシャルな到着に対処するには、SFCをネットワーク内のサーバ/リンクにマップするSFC配置問題と、各SFCの実行時期を決定するSFCスケジューリング問題という、密接に結合した2つの問題を考える必要がある。生成AIと拡散モデルの最近の進歩により、言語記述から高品質な画像/ビデオと決定軌道を生成することが可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:51:58 GMT)
COMIX: Compositional Explanations using Prototypes [46.2]
本稿では,機械表現を人間の理解と整合させる手法を提案する。提案手法はCOMIXと呼ばれ,学習概念に基づいて領域に分解することで画像の分類を行う。提案手法は説明の完全性を提供し,その効率性は他の本質的に解釈可能なアーキテクチャと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:40:31 GMT)
Tensorization of neural networks for improved privacy and interpretability [46.1]
関数のテンソルトレイン表現を構築するためのテンソル化アルゴリズムを提案する。このアプローチは、ニューラルネットワークモデルのプライバシと解釈可能性を高めるために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:00:06 GMT)
GeoX: Geometric Problem Solving Through Unified Formalized Vision-Language Pre-training [45.4]
GeoXは幾何学的理解と推論タスクに焦点を当てたマルチモーダルな大規模モデルである。図形エンコーダとシンボルデコーダを開発するために,単調な事前学習を導入し,幾何学的画像やコーパスの理解を深める。本研究では,識別クエリを生成し,不均一に分布した幾何学的信号から不定形表現を除去するジェネレータ・アンド・サンプラー変換器(GS-Former)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:22:53 GMT)
Aria: An Open Multimodal Native Mixture-of-Experts Model [45.3]
Ariaはオープンなマルチモーダルネイティブモデルであり、様々なマルチモーダル、言語、コーディングタスクで最高のパフォーマンスを発揮する。 Pixtral-12BとLlama3.2-11Bを上回り、様々なマルチモーダルタスクにおける最高のプロプライエタリモデルと競合する。私たちは、Ariaの実際のアプリケーションへの導入と適応を容易にするパイプラインとともに、モデルの重みをオープンソースにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:35:13 GMT)
L-mosaics and orthomodular lattices [45.0]
双対化可能なL-モザイクと呼ばれる超合成構造のクラスを導入する。それらの圏は直交によって形成される圏と同値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:01:10 GMT)
VideoChat-Flash: Hierarchical Compression for Long-Context Video Modeling [43.5]
本稿では,高忠実度表現のための階層型ビジュアルトークン圧縮(HiCo)手法を提案する。 HiCoは、長いビデオにおける視覚情報の冗長性を利用して、クリップレベルからビデオレベルまで、長いビデオコンテキストを圧縮する。 VideoChat-Flashは、2Bと7Bのモデルスケールで、メインストリームのビデオベンチマークとショートビデオベンチマークの両方で主要なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:00:51 GMT)
UltraRay: Full-Path Ray Tracing for Enhancing Realism in Ultrasound Simulation [43.4]
レイトレーシングアルゴリズムを用いてエコーデータを生成する新しい超音波シミュレーションパイプラインを提案する。先進的な超音波イメージングを再現するため,平面波イメージングに最適化されたレイエミッション方式を導入し,遅延とステアリング機能を取り入れた。提案手法であるUltraRayは,視覚的品質の向上だけでなく,シミュレーション画像のリアリズムの向上にも寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:07:41 GMT)
GenMol: A Drug Discovery Generalist with Discrete Diffusion [43.3]
Generalist Molecular Generative Model (GenMol) は、薬物発見パイプラインの様々な側面に対処する汎用的なフレームワークである。離散拡散フレームワークでは、フラグメントをマスク付きトークンに置き換えることで分子を最適化するフラグメントリマッシングを導入する。 GenMolは、デノボ生成およびフラグメント制約生成においてSAFE表現に基づいてトレーニングされた以前のGPTベースのモデルよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:30:05 GMT)
SPIQA: A Dataset for Multimodal Question Answering on Scientific Papers [43.2]
SPIQAは、科学研究論文の文脈内で複雑な図形や表を解釈するために設計されたデータセットである。データセット作成には自動および手動のキュレーションを使用します。 SPIQAは270Kの質問をトレーニング、検証、3つの異なる評価分割に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:41:43 GMT)
Measurement-induced transitions for interacting fermions [43.0]
エンタングルメントと電荷ゆらぎを特徴付けるオブザーバブルに対する統一的なアプローチを提供する場理論の枠組みを開発する。このフレームワーク内では、複製されたケルディシュ非線形シグマモデル(NLSM)を導出する。 NLSMに対する正規化群アプローチを用いることで、位相図と物理観測値のスケーリングを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:41:45 GMT)
Language-Inspired Relation Transfer for Few-shot Class-Incremental Learning [42.9]
視覚的な手掛かりとテキストの描写でオブジェクトを理解するために,LRT(Language-inspired Relation Transfer)パラダイムを提案する。提案したLRTは,Mini-ImageNetおよびCIFAR-100 FSCILベンチマークの最終セッションにおいて,最先端モデルよりも13%以上,7%以上性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:59:27 GMT)
OmniCount: Multi-label Object Counting with Semantic-Geometric Priors [42.4]
本稿では,オープン語彙フレームワークを用いた複数のオブジェクトカテゴリの同時カウントを実現するための,より実践的なアプローチを提案する。我々のソリューションであるOmniCountは、事前訓練されたモデルから意味的および幾何学的な洞察(優先順位)を用いて、ユーザが指定した複数のカテゴリのオブジェクトをカウントすることで際立っている。 OmniCount-191の包括的な評価は、他の主要なベンチマークとともに、OmniCountの例外的なパフォーマンスを示し、既存のソリューションを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:50:21 GMT)
Minimal operational theories: classical theories with quantum features [41.9]
我々は、最小強因果操作確率論(MSOPTs)と呼ばれる確率論のクラスを導入する。具体的には、許容される楽器は、準備、測定、スワップ変換、条件付きテストの組成から派生したものに限られる。条件付き最小理論と非分離状態の分散集合が2つの量子no-go定理を満たすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:34:37 GMT)
Replicability is Asymptotically Free in Multi-armed Bandits [41.9]
我々は,アルゴリズムの動作シーケンスがデータセットに固有のランダム性の影響を受けないことを高い確率で保証する,レプリカブルなマルチアームバンディットアルゴリズムを考察する。非複製の確率を制限するための原則的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:24:16 GMT)
Using Pre-trained LLMs for Multivariate Time Series Forecasting [41.7]
事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は大量の知識をカプセル化し、大量の計算を訓練に要する。我々は、LLMが知識と性能をあるドメインから、あるいは他の一見無関係な領域へ伝達できるという観察とともに、このリソースを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 23:30:23 GMT)
Exploring LLMs for Automated Pre-Testing of Cross-Cultural Surveys [41.3]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,異文化間におけるアンケート前テストプロセスを自動化することを提案する。我々の研究は、LLMを使って、南アフリカの聴衆に米国に焦点を当てた気候変動に関する世論調査を適応させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:17:48 GMT)
Production and stabilization of a spin mixture of ultracold dipolar Bose gases [39.6]
本研究では, ゼーマン状態が162ドルDy原子の2つの最下層からなる混合物について実験を行った。干渉現象のため、そのような非弾性過程の速度はウィグナーしきい値法則により劇的に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:32:44 GMT)
Deep Variational Sequential Monte Carlo for High-Dimensional Observations [39.5]
この研究は、教師なし変分SMCの目的を利用して、ニューラルネットワークによる提案と遷移分布のパラメータ化を行う、微分可能な粒子フィルタを導入する。実験結果から,本手法は高次元および部分的な観測から,難解なロレンツ誘引器の追跡において,基線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） (Fri, 10 Jan 2025 14:10:19 GMT)
STHFL: Spatio-Temporal Heterogeneous Federated Learning [39.3]
フェデレーション学習は、データのプライバシを保護する新しいフレームワークであり、複数のデバイスが機械学習モデルのトレーニングに協力できるようにする。従来の研究では、非IDデータやドメイン間問題による課題を排除するために、複数のアプローチが提案されている。本研究では,STHFLのためのグローバルローカル動的プロトタイプ(GLDP)フレームワークであるtextbfSpatio-temporal Heterogeneity Federated Learning (STHFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:15:02 GMT)
CamCtrl3D: Single-Image Scene Exploration with Precise 3D Camera Control [39.2]
本稿では,1枚の画像と所定のカメラ軌跡からシーンのフライスルー映像を生成する手法を提案する。 4つの手法を用いて,UNetデノイザをカメラ軌道上に配置する。私たちは、シーン間のスケール一貫性のために、データセット内のカメラ位置を調整し、シーン探索モデルCamCtrl3Dをトレーニングし、最先端の結果を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:37:32 GMT)
The Oscars of AI Theater: A Survey on Role-Playing with Language Models [38.7]
本調査では,言語モデルを用いたロールプレイングの急成長分野について検討する。それは、初期のペルソナモデルから、Large Language Models(LLMs)によって促進される高度なキャラクタ駆動シミュレーションまでの開発に焦点を当てている。データやモデル,アライメント,エージェントアーキテクチャ,評価など,これらのシステムを設計する上で重要なコンポーネントを包括的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:18:01 GMT)
Understanding How Paper Writers Use AI-Generated Captions in Figure Caption Writing [38.5]
本稿では,18人の参加者を対象としたユーザスタディを通じて,論文著者がAI生成キャプションを記述プロセスに組み込む方法について検討する。インタラクション分析により映像記録を解析することにより、参加者はAI生成キャプションのコピー・リファインディングから始めることが多いことがわかった。ペーパーライターは、テキストとビジュアル要素を統合した長い細部豊かなキャプションを好んだが、現在のAIモデルは複雑な数字では効果が低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:39:06 GMT)
LPRnet: A self-supervised registration network for LiDAR and photogrammetric point clouds [38.4]
LiDARとフォトグラムは、それぞれポイントクラウド取得のためのアクティブおよびパッシブリモートセンシング技術である。感知機構、空間分布、座標系に根本的な違いがあるため、それらの点雲は密度、精度、ノイズ、重なり合いにおいて大きな違いを示す。本稿では, マスク付きオートエンコーダをベースとした自己教師型登録ネットワークを提案し, 異種LiDARと光グラム点雲に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:36:37 GMT)
CORD: Generalizable Cooperation via Role Diversity [37.8]
我々は,役割多様性,すなわち CORD を通じて一般化可能な協調を可能にする階層的MARL手法を提案する。 CORDのハイレベルコントローラは、制約付きロールエントロピーを最大化することで、ローレベルエージェントにロールを割り当てる。この制約された目的は、合理的な役割割り当てを可能にする役割の因果的影響と、一貫性のない非冗長な役割クラスタを生み出す役割の不均一性に分解できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:26:32 GMT)
Empowering Aggregators with Practical Data-Driven Tools: Harnessing Aggregated and Disaggregated Flexibility for Demand Response [37.7]
本研究は,要求応答(DR)プログラムを通じて,アグリゲータと建物利用者の柔軟性の活性化における相互作用について検討する。限られたデータを持つ環境において、集約された柔軟性の提供戦略を最適化する手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:30:41 GMT)
BRIGHT: A globally distributed multimodal building damage assessment dataset with very-high-resolution for all-weather disaster response [37.4]
ビル被害評価(BDA)は、人的被害を減らすために災害後の重要な能力である。近年の研究では、目に見えない災害事象の正確なマッピングを実現するためのAIモデルの開発に焦点が当てられている。本稿では, veRy-hIGH-resoluTion Optical and SAR image (BRIGHT) を用いたBDAデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:57:18 GMT)
Locality-aware Gaussian Compression for Fast and High-quality Rendering [37.2]
局所性を考慮した3Dガウススティング(3DGS)フレームワークであるLocoGSを紹介し,3Dガウスアンの空間コヒーレンスを利用してシーンのコンパクトなモデリングを行う。まず,3次元ガウス属性の局所的コヒーレンスを解析し,局所的コヒーレントなガウス属性を効果的に符号化する3次元ガウス表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:19:41 GMT)
PGSR: Planar-based Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Surface Reconstruction [37.1]
高忠実表面再構成を実現するために,高速平面型ガウススプラッティング再構成表現(PGSR)を提案する。次に、大域的幾何精度を維持するために、一視点幾何、多視点測光、幾何正則化を導入する。提案手法は3DGS法およびNeRF法よりも優れた高忠実度レンダリングと幾何再構成を維持しつつ,高速なトレーニングとレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:05:16 GMT)
Geometry and Optimization of Shallow Polynomial Networks [37.1]
我々は、幅と最適化の関係に着目し、活性化を伴う浅いニューラルネットワークについて研究する。次に、低ランクテンソル近似の問題とみなすことができる教師学生問題を考える。特に、すべての臨界点とそのヘッセン符号を特徴づけるエッカート・ヤング定理の変種を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:11:27 GMT)
Binary Event-Driven Spiking Transformer [36.8]
トランスフォーマーベースのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動型自己注意パラダイムを導入している。本稿では,2値イベント駆動型スパイキング変換器,BESTformerを提案する。 BESTformerは、バイナライゼーションの限られた表現能力のため、完全な精度で性能が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:00:11 GMT)
Waveguide quantum electrodynamics at the onset of spin-spin correlations [36.1]
2つの結晶基板の1つに属する分子が1次元スピン鎖を形成する。マイクロ波透過は、準恒等スピンと伝播光子の集団結合の証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:51:18 GMT)
Nonisotropic Gaussian Diffusion for Realistic 3D Human Motion Prediction [36.0]
スケルトン拡散(Skeleton Diffusion)は、人体に明らかな誘導バイアスを埋め込む潜伏拡散モデルである。手足の歪みのような人工物を避けながら、一貫して現実的な予測を生成する。 3つの実世界のデータセットに新しいベンチマークを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:13:43 GMT)
Distilling Calibration via Conformalized Credal Inference [36.0]
信頼性を高める方法の1つは、ベイズ推定による不確実な定量化である。本稿では,より複雑なモデルからキャリブレーション情報を抽出することにより,この問題に対処する低複雑さ手法を提案する。視覚的および言語的タスクの実験により,提案手法はCD-CI (Conformalized Distillation for Credal Inference) と呼ばれ,校正性能が著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:57:23 GMT)
Facilitate Collaboration between Large Language Model and Task-specific Model for Time Series Anomaly Detection [35.8]
異常検出では、大きな言語モデル(LLM)に基づく手法は専門家の知識を取り入れることができるが、タスク固有の小さなモデルは通常のパターンを抽出し、値の変動を検出するのに優れている。我々は,LLMとタスク固有モデル間の協調を支援するフレームワークであるCoLLaTeを提案し,両者の長所を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:57:08 GMT)
Chimera: Improving Generalist Model with Domain-Specific Experts [35.7]
ドメイン特化の専門家による既存のLMMの能力を高めるために,スケーラブルで低コストなマルチモーダルパイプラインを導入する。具体的には、プログレッシブ・トレーニング・ストラテジーを設計し、専門家モデルからの機能をジェネラリストLMMの入力に統合する。結果として、チャート、テーブル、数学、ドキュメントドメインにまたがる多用途モデルが出来上がります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:28:30 GMT)
ETO:Efficient Transformer-based Local Feature Matching by Organizing Multiple Homography Hypotheses [35.3]
局所的な特徴マッチングのための効率的なトランスフォーマーベースネットワークアーキテクチャを提案する。 YFCC100Mデータセットでは、我々のマッチング精度は最先端のトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるLoFTRと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:00:26 GMT)
StructSR: Refuse Spurious Details in Real-World Image Super-Resolution [35.2]
StructSRは、構造的忠実性を高め、拡散に基づくReal-ISRの急激な詳細を抑制する、シンプルで効果的で、プラグアンドプレイの手法である。中心となるのがStructure-Aware Screeningメカニズムで、初期の推論段階での低解像度(LR)入力と最も構造的に類似したイメージを識別する。実験の結果,StructSRは構造とテクスチャの忠実度を著しく改善し,PSNRおよびSSIMの指標を合成データセット(DIV2K-Val)で平均5.27%,9.36%,2で4.13%,8.64%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:18:37 GMT)
Simulating electronic structure on bosonic quantum computers [34.8]
電子ハミルトニアンを、ボゾン量子デバイス上で解ける擬似ボゾン問題にマッピングする方法を提案する。この研究は、多くのフェルミオン系をシミュレートする新しい経路を確立し、ハイブリッド量子ビット量子デバイスの可能性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:18:55 GMT)
Surrogate-based Autotuning for Randomized Sketching Algorithms in Regression Problems [34.6]
本稿では,RandNLAアルゴリズムにおけるパラメータ選択の基本的な問題に対して,サロゲートに基づくオートチューニング手法を適用する方法について述べる。提案手法は, 提案手法により, ランダム探索よりもチューニングコストがはるかに低く, ほぼ最適性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:32:06 GMT)
Emergent Symbol-like Number Variables in Artificial Neural Networks [34.4]
人工ニューラルモデルは、交換可能、可変、潜数変数のアナログを実際に開発していることを示す。次に,モデルのタスク性能とシンボルライクな表現のアライメントとの間に強い相関関係を見出すために,学習過程を通じてシンボルライクな変数がどのように変化するかを示す。最後に、全てのケースにおいて、ニューラルネットワークが数値的なタスクを実行する方法の単純で解釈可能な記号的ストーリーを見つけることの難しさを浮き彫りにして、これらのニューラルシンボルにある程度の漸進性が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:03:46 GMT)
Extractive Structures Learned in Pretraining Enable Generalization on Finetuned Facts [33.8]
事前訓練された言語モデル(LM)は、それらが微調整されている事実の含意を一般化することができる。本稿では、この一般化を実現するために、LMのコンポーネントがどのように協調するかを記述するためのフレームワークとして、抽出構造を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:07:16 GMT)
Finite-Horizon Single-Pull Restless Bandits: An Efficient Index Policy For Scarce Resource Allocation [33.1]
両腕を1回だけ引っ張ることができる新しい変種であるFinite-Horizon Single-Pull RMABを紹介した。我々は、ダミー状態を用いてシステムを複製し、腕が活性化されるとダミー状態内でのみ遷移することを提案する。有限個のアームに対して,我々の指数ポリシが$tildemathcalOleft(frac1rho1/2right)$の線形に崩壊する平均最適性ギャップを達成できることを初めて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:54:56 GMT)
DiReCT: Diagnostic Reasoning for Clinical Notes via Large Language Models [32.9]
本研究では,人間医師と比較して,大規模言語モデル(LLM)の推論能力と解釈可能性を評価することを目的とする。臨床注記用診断推論データセット(DiReCT)は、511の臨床注記を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:09:43 GMT)
Controlling Large Language Models Through Concept Activation Vectors [30.3]
本稿では,概念活性化ベクトル(GCAV)を用いたモデル制御フレームワークを提案する。 GCAVはリソース集約的な微調整を必要とせずに正確な制御を保証する。本フレームワークは, 粒度制御による最先端性能を実現し, 個別試料のステアリング層およびステアリング径の微粒化調整を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:41:48 GMT)
Long Story Short: Story-level Video Understanding from 20K Short Films [30.1]
本稿では,公開映画データセットとして最大規模のショートフィルム20K(SF20K)を提案する。 SF20Kは20,143本のアマチュア映画で構成され、複数選択とオープンエンドの質問応答という形で長期的なビデオタスクを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:36:58 GMT)
Dr. Tongue: Sign-Oriented Multi-label Detection for Remote Tongue Diagnosis [28.9]
舌の診断は、西洋や伝統中国医学において欠かせない道具である。新型コロナウイルスの感染拡大により、正確な遠隔医療評価の必要性が高まっている。署名指向マルチラベル属性検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:35:07 GMT)
GridShow: Omni Visual Generation [28.2]
グリッドを配置する問題として、幅広い視覚生成タスクを再構成する新しいパラダイムであるGRIDを紹介する。 GRIDのコアとなるのは、時間的シーケンスをグリッドレイアウトに変換することで、画像生成モデルによる視覚的シーケンスの全体的処理を可能にすることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:20:26 GMT)
SafetyPrompts: a Systematic Review of Open Datasets for Evaluating and Improving Large Language Model Safety [27.8]
我々は、大規模言語モデル(LLM)の安全性を評価し改善するためのオープンデータセットの最初の体系的なレビューを行う。完全な合成データセットへのトレンドや、非英語および自然主義データセットの明確な欠如など、データセットカバレッジのギャップといったトレンドを強調します。当社のコントリビューションは,LLM安全性のためのオープンデータセットのリビングカタログであるSafetyPrompts.comに基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:54:54 GMT)
Contextual ASR Error Handling with LLMs Augmentation for Goal-Oriented Conversational AI [27.6]
汎用自動音声認識(ASR)システムは、目標指向対話において必ずしもよく機能しない。我々は、事前のユーザデータを持たないタスクに修正を拡張し、語彙や構文の変化のような言語的柔軟性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:35:06 GMT)
FaceMe: Robust Blind Face Restoration with Personal Identification [27.3]
拡散モデルに基づく顔復元手法FaceMeを提案する。 1枚または数枚の参照画像が与えられた場合、アイデンティティ関連の特徴を抽出するためにアイデンティティエンコーダを使用し、高品質な顔画像の復元において拡散モデルを導出するためのプロンプトとして機能する。実験結果から,FaceMeは顔の良質な画像の復元が可能であり,顔認証の整合性を保ち,優れた性能とロバスト性を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:44:28 GMT)
Regularized Top-$k$: A Bayesian Framework for Gradient Sparsification [27.2]
本研究は,誤り蓄積の学習速度スケーリングを制御する新しいスペーシフィケーション手法を提案する。 Top-$k$から継承された前の分布を用いて、Top-$k$の正規化形式として解釈できる新しいスペーシフィケーションアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 00:32:46 GMT)
UV-Attack: Physical-World Adversarial Attacks for Person Detection via Dynamic-NeRF-based UV Mapping [27.1]
人検知器に対する敵の攻撃は人間の動きの柔軟性によって成功率の低下に苦しんだ UV-Attackは、広範囲で目立たない人間の行動であっても高い成功率を達成する、画期的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:33:31 GMT)
Myths around quantum computation before full fault tolerance: What no-go theorems rule out and what they don't [26.5]
我々は、短期量子コンピューティングの能力と限界に関する一般的な視点を再検討し、批判的に評価する。エラー軽減と早期フォールトトレラントアーキテクチャの相乗効果に注目する。我々は、理論的ポテンシャルと実用性の間のギャップを埋めるために、ハードウェアとアルゴリズム設計における継続的なイノベーションの重要性を強調することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:54:59 GMT)
Understanding Impact of Human Feedback via Influence Functions [25.5]
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)では、人間のフィードバックから適切な報酬モデルを学ぶことが重要である。人間のフィードバックは、特に複雑な反応を評価するとき、しばしばうるさい、一貫性がない、偏見がある。本稿では,人間からのフィードバックが報酬モデルの性能に与える影響を測定するための計算効率の近似法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:50:38 GMT)
BIV-Priv-Seg: Locating Private Content in Images Taken by People With Visual Impairments [25.4]
BIV-Priv-Segは、プライベートコンテンツを表示する視覚障害を持つ人々から生まれた最初のデータセットである。 16のプライベートオブジェクトカテゴリ用のセグメンテーションアノテーションを備えた1,028のイメージが含まれている。我々は、データセット内のプライベートコンテンツを特定するために、最新のモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:37:27 GMT)
On The Statistical Complexity of Offline Decision-Making [24.9]
関数近似を用いたオフライン意思決定の統計的複雑さについて検討する。文脈的帯域幅とマルコフ決定過程に対する最小値の最適化率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:45:23 GMT)
AFRIDOC-MT: Document-level MT Corpus for African Languages [24.9]
AFRIDOC-MTは、英語と5つのアフリカ語をカバーする文書レベルのマルチ並列翻訳データセットである。データセットは334の健康と271の情報技術に関するニュースドキュメントで構成されており、全て英語からこれらの言語に翻訳されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:49:29 GMT)
Towards Early Prediction of Self-Supervised Speech Model Performance [23.9]
SSL音声モデルの事前学習の質について,教師なしの効率的な手法を提案する。その結果, クラスタ品質とランクの指標は, 未ラベル音声の1時間における事前学習損失よりも, ダウンストリーム性能と相関することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:49:09 GMT)
A Holistically Point-guided Text Framework for Weakly-Supervised Camouflaged Object Detection [23.6]
WSCOD(Wakly-Supervised Camouflaged Object Detection)は、弱いラベルを持つモデルをトレーニングする約束で人気を集めている。本稿では,WSCOD をセグメント,選択,訓練という3つのフェーズに分解することで,WSCOD のための一意的にポイントガイド付きテキストフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:17:02 GMT)
Enhancing Unsupervised Graph Few-shot Learning via Set Functions and Optimal Transport [23.4]
グラフ数ショット学習モデルの最近の進歩は、様々なアプリケーションにまたがって優れた性能を示している。本稿では,教師なしグラフ数ショット学習を強化するSTARという新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 00:42:27 GMT)
EmotiCrafter: Text-to-Emotional-Image Generation based on Valence-Arousal Model [23.3]
連続感情画像コンテンツ生成(C-EICG)の新たな課題について紹介する。本稿では,テキストプロンプトとValence-Arousal値に基づいて画像を生成する感情画像生成モデルであるEmotiCrafterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:41:37 GMT)
VideoAuteur: Towards Long Narrative Video Generation [22.9]
本稿では,調理領域における長めの物語生成を促進するために,大規模な調理ビデオデータセットを提案する。生成ビデオにおける視覚的・意味的コヒーレンスを高めるために,Long Narrative Video Directorを導入する。本手法は,視覚的細部および意味的整合性の生成における大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:52:11 GMT)
Generate, Transduct, Adapt: Iterative Transduction with VLMs [22.5]
GTA-CLIPは,言語と視覚空間における共同翻訳のための言語モデルからの監督を取り入れた新しい手法である。アプローチは反復的であり, (i) 言語モデルをクエリすることで属性空間を漸進的に探索すること, (ii) 属性拡張型トランスダクティブ推論手順, (iii) データセット内の推論ラベルに基づいて言語と視覚エンコーダを微調整すること,の3段階からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:07:57 GMT)
Valley2: Exploring Multimodal Models with Scalable Vision-Language Design [21.8]
Valley2は、すべてのドメインのパフォーマンスを向上させるために設計された、新しいマルチモーダルな大規模言語モデルである。 Valley2は、Eコマースベンチマークにおける最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成し、同様のサイズのオープンソースモデルを大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:53:46 GMT)
Low-Tubal-Rank Tensor Recovery via Factorized Gradient Descent [21.5]
本稿では,Burer-Monteiro法に類似した因子分解法に基づく効率的かつ効果的な低ツバルテンソル回収法を提案する。我々は,FGDのノイズフリーおよび雑音条件下での収束を確保するために,厳密な理論的解析を行う。提案手法は,より高速な計算速度とより小さい収束誤差の観点から,複数のシナリオにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:07:43 GMT)
Flexible inference in heterogeneous and attributed multilayer networks [21.3]
我々は任意の種類の情報を持つ多層ネットワークで推論を行う確率的生成モデルを開発した。インド農村部における社会支援ネットワークにおける様々なパターンを明らかにする能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:15:06 GMT)
KITS: Inductive Spatio-Temporal Kriging with Increment Training Strategy [21.2]
Krigingは、観測されたソースノード(センサー付き)を使用して、観測されていないノード(センサーなし)を推論するための調整されたタスクである。ノードの代わりに仮想ノードをトレーニンググラフに追加し、グラフギャップマスキング問題を自然に解決する。我々は、インクリメントトレーニング戦略をKITSと命名した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:01:09 GMT)
PROEMO: Prompt-Driven Text-to-Speech Synthesis Based on Emotion and Intensity Control [20.9]
本稿では,素早い感情制御を中心にしたアプローチを提案する。提案アーキテクチャは,複数話者間での感情と強度制御を取り入れたアーキテクチャである。我々は,大言語モデル(LLM)を用いて,言語コンテンツを保存しながら音声韻律を操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:10:30 GMT)
Addressing speaker gender bias in large scale speech translation systems [20.7]
本研究では,音声翻訳(ST)システムにおける話者性バイアスの問題に対処する。我々は、話者の性別に基づいて翻訳をコスト効率よく修正するために、Large Language Models (LLMs) を用いている。女性話者の翻訳能力は, ベースラインや大規模STシステムと比較して70%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:20:46 GMT)
Data driven discovery of human mobility models [20.4]
本研究では,人間の移動データから解釈可能なモデルを自動的に発見するための体系的アプローチを提案する。提案手法では距離減衰効果や古典重力モデルなど,よく知られた式がいくつか見出される。モデル表現の複雑さに対する制約を緩和することにより、人間の移動の鍵となる変数がどのようにモデルに徐々に組み込まれていくかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:21:40 GMT)
Beyond Item Dissimilarities: Diversifying by Intent in Recommender Systems [20.0]
我々は,提案システムの最終段階を対象とした確率論的意図に基づく全ページ多様化フレームワークを開発する。われわれは、世界最大のビデオレコメンデーションプラットフォームであるYouTubeの意図多様化フレームワークを実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:30:45 GMT)
xLSTM-SENet: xLSTM for Single-Channel Speech Enhancement [19.8]
本稿では,最初のxLSTMに基づく単一チャネル音声強調システムであるxLSTM-SENetを紹介する。我々の最良のxLSTMベースモデルであるxLSTM-SENet2は、Voicebank+DEMANDデータセット上で最先端のMambaおよびConformerベースのシステムより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:10:06 GMT)
Can Many-Shot In-Context Learning Help LLMs as Evaluators? A Preliminary Empirical Study [19.5]
本稿では,文脈内サンプル数の増加が評価結果の一貫性と品質に及ぼす影響について検討する。 GPT-4oのような先進LLMは、ゼロショットや少数ショットのレギュレーションよりも多ショットのレギュレーションにおいて優れた性能を示すことを示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:23:37 GMT)
Comparing Self-Supervised Learning Models Pre-Trained on Human Speech and Animal Vocalizations for Bioacoustics Processing [19.2]
自己教師付き学習(SSL)基盤モデルは、強力でドメインに依存しない汎用的特徴抽出器として登場した。本稿では,動物発声に直接事前学習したSSLモデルが,事前学習した音声に対して有意な優位性をもたらすかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:18:21 GMT)
Are We Done with MMLU? [18.7]
我々は、人気のあるMassive Multitask Language Understandingベンチマークでエラーを特定し、分析する。 Virologyサブセットで分析された質問の57%にエラーが含まれていることがわかった。 MMLU-Reduxは57のMMLU被験者すべてに5,700個の手動で注釈付けされた質問のサブセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:31:21 GMT)
Comprehensive Examination of Unrolled Networks for Solving 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） (Fri, 10 Jan 2025 03:08:11 GMT)
Poetry in Pixels: Prompt Tuning for Poem Image Generation via Diffusion Models [18.3]
本稿では,詩の意味を視覚的に表現する画像を生成するためのPoemToPixelフレームワークを提案する。提案手法は,画像生成フレームワークに即時チューニングという概念を取り入れ,得られた画像が詩的な内容と密接に一致することを保証する。詩集の多様性を拡大するために,1001人の子どもの詩とイメージからなる新しいマルチモーダルデータセットであるMiniPoを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:26:54 GMT)
On the Partial Identifiability in Reward Learning: Choosing the Best Reward [18.2]
Reward Learning (ReL)では、未知の *target reward* に対するフィードバックが与えられます。本稿では,不必要に実現可能な集合に含まれる報酬の選択が存在することを示す。我々は、ReL問題を単純かつ表現力のある方法で解析する新しい*定量的フレームワーク*を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:55:37 GMT)
Diffusion-Enhanced Optimization of Variational Quantum Eigensolver for General Hamiltonians [18.0]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、現在の雑音量子デバイスにおいて量子優位を達成するための有望なアプローチとして登場した。しかし、それらの大規模応用は、バレンプラトー(BP)現象、局所ミニマ、多数の反復要求など、最適化上の課題によって著しく妨げられている。本研究では,これらの問題に対処するために,デノナイジング拡散モデル(DM)を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:32:46 GMT)
Threshold Neuron: A Brain-inspired Artificial Neuron for Efficient On-device Inference [18.0]
本稿では,新しい人工ニューロンモデルThreshold Neuronsを提案する。従来の人工ニューロンと同様のニューラルネットワークを構築しながら,ハードウェア実装の複雑さを大幅に低減する。本研究では,Threshold Neuronsを用いたニューラルネットワークの有効性を検証し,カーネルレベルでは7.51倍から8.19倍の省電力を実現し,カーネルレベルでは3.89倍から4.33倍の省電力を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:55:54 GMT)
Conditional Diffusion Model for Electrical Impedance Tomography [17.8]
電気インピーダンストモグラフィ(EIT)は、産業検査、医療モニタリング、触覚センシングの分野で広く用いられている非侵襲イメージング技術である。 EIT逆問題の本質的な非線形性や不条件性のため、再構成された画像は測定データに非常に敏感であり、乱ノイズアーティファクトは再構成された画像にしばしば現れる。本研究では,電圧整合性を有する条件拡散モデル(CDMVC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:58:38 GMT)
CoDriveVLM: VLM-Enhanced Urban Cooperative Dispatching and Motion Planning for Future Autonomous Mobility on Demand Systems [17.8]
CoDriveVLMは、将来の自律型モビリティ・オン・デマンド(AMoD)システムのために、高忠実な同時ディスパッチと協調動作計画を統合する新しいフレームワークである。提案手法は,視覚言語モデル(VLM)を用いて多モード情報処理を強化し,包括的ディスパッチと衝突リスク評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:44:57 GMT)
MARS6: A Small and Robust Hierarchical-Codec Text-to-Speech Model [17.6]
MARS6は、高速かつ表現力のあるTSのための堅牢なエンコーダデコーダトランスである。新しい音声トークンは、わずか12Hzの速度で処理され、長文の効率的なモデリングを可能にする。本稿では,TTS出力品質と参照話者クローニング能力を比較し,客観的および主観的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:41:42 GMT)
TransPlace: Transferable Circuit Global Placement via Graph Neural Network [17.6]
本研究では,混合サイズの細胞の複雑さを連続空間に配置することを学ぶグローバルな配置フレームワークであるTransPlaceを提案する。最先端の配置法と比較すると、TransPlaceは1.2倍のスピードアップを持ついくつかの高品質な配置回路で訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:33:15 GMT)
Beyond Flat Text: Dual Self-inherited Guidance for Visual Text Generation [17.6]
現実のイメージでは、斜めまたは湾曲したテキスト、特に缶、バナー、バッジは、芸術的なデザインやレイアウトの制約により、平らなテキストのように頻繁に現れる。難易度の高いシナリオで視覚テキストを正確に生成する新しいトレーニングフリーフレームワークSTGenを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:44:59 GMT)
Random Sparse Lifts: Construction, Analysis and Convergence of finite sparse networks [17.5]
本稿では,パラメータの数が増えると,勾配流による学習が任意に低損失に達するような,ニューラルネットワークの大規模クラスを定義する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:52:00 GMT)
TB-Bench: Training and Testing Multi-Modal AI for Understanding Spatio-Temporal Traffic Behaviors from Dashcam Images/Videos [17.4]
本研究では,エゴ中心の視点から,8つの知覚タスク間の交通行動を理解するためのMLLMの評価ベンチマークTB-Benchを提案する。また、視覚指導チューニング、TB-100k、TB-250k、タスクの単純かつ効果的なベースラインも導入する。対照的に、TB-100kまたはTB-250kの微調整では、ベースラインモデルの平均精度が85%まで向上し、タスクの性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:02:06 GMT)
Benchmarking Rotary Position Embeddings for Automatic Speech Recognition [17.4]
RoPE(Rotary Position Embedding)は、Transformerベースのモデルにおいて、相対的および絶対的な位置情報を符号化する。 RoPEは、現在広く使われている相対的な位置埋め込みと比較して、一貫して低い誤差率を達成する。さらなる研究を容易にするため、我々はSpeechBrainツールキットを通じて、実装とすべての実験的なレシピをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:30:46 GMT)
Navigating Tomorrow: Reliably Assessing Large Language Models Performance on Future Event Prediction [17.0]
本研究では,将来の予測タスクを支援するために,複数の大規模言語モデル(LLM)の性能を評価する。我々は、エンティティタイプとその人気に基づいてニュース記事を発見し分類することで、データセット1を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:44:46 GMT)
CloudTrack: Scalable UAV Tracking with Cloud Semantics [16.8]
無人航空機(UAV)は、捜索・救助のシナリオで一般的に使用される。セマンティック条件付きオープン語彙オブジェクト追跡を行うための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:56:47 GMT)
Merging Feed-Forward Sublayers for Compressed Transformers [16.7]
モデル内の類似パラメータ群をマージすることで,モデル圧縮に対する新しいアプローチを提案する。具体的には、Transformerモデルでフィードフォワードサブレイヤを分離し、アライメントし、マージする。モデルフィードフォワードサブレイヤの3分の1以上を組み合わせながら、元のモデルに匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:25:11 GMT)
ArkAnalyzer: The Static Analysis Framework for OpenHarmony [16.7]
ArkTSはOpenHarmonyモバイルオペレーティングシステム用のアプリケーション開発専用の新しいプログラミング言語である。 ArkAnalyzerはArkAnalyzerという名前のフレームワークで、オープンソースプロジェクトとして公開されている。我々のArkAnalyzerは上記の問題に対処し、すでに多くの基本的な静的解析機能を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:01:49 GMT)
From discrete-time policies to continuous-time diffusion samplers: Asymptotic equivalences and faster training [16.3]
本研究では,Boltzmann分布から対象サンプルにアクセスすることなく,ニューラルネットワークの微分方程式(拡散モデル)を学習する問題について検討する。このようなモデルの既存の訓練方法は、生成過程とノイズ発生過程の時間反転を強制する。トレーニング中の粗い時間離散化の適切な選択は、サンプル効率と時間局所目標の使用を大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:18:25 GMT)
A Pre-trained Data Deduplication Model based on Active Learning [16.0]
汚れたデータ"問題は、ビッグデータの効果的な適用を著しく制限することができる。本研究では,能動学習に基づく事前学習型重複解法モデルを提案する。提案モデルでは、重複データ識別のための従来のSOTA(State-of-the-art)よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:35:20 GMT)
Factorized Diffusion: Perceptual Illusions by Noise Decomposition [16.0]
拡散モデルサンプリングにより各成分を制御するゼロショット法を提案する。そこで本手法は, コンポジション生成と空間制御に対する事前のアプローチを復元する。実画像からハイブリッド画像を生成するために,我々のアプローチを拡張できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:22:40 GMT)
Towards Backdoor Stealthiness in Model Parameter Space [15.6]
入力空間や特徴空間のステルスネスに焦点をあてた12の一般的なバックドア攻撃と17の多様な代表防御について検討した。入力および特徴空間攻撃は、現在のバックドア攻撃では十分に考慮されていないパラメータ空間に顕著なバックドア関連ニューロンをもたらす。包括的ステルスネスを考慮して,Grondと呼ばれる新たなサプライチェーン攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:49:12 GMT)
Unveiling Malware Patterns: A Self-analysis Perspective [15.5]
VisUnpackは静的解析ベースのデータ可視化フレームワークで、攻撃防止と攻撃後の回復を支援する。本手法は,パッケージ化されたマルウェアプログラムのアンパック化,基本ブロックに基づく局所的類似性記述子の計算,ディスクリプタ間の相関性の向上,ノイズの最小化による修正を含む。 27,106以上のサンプルを収集したデータセットに基づくVisUnpackの包括的評価では、99.7%の精度でマルウェアプログラムを正確に分類する能力が確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:04:13 GMT)
Large Language Models Share Representations of Latent Grammatical Concepts Across Typologically Diverse Languages [15.2]
大規模言語モデル(LLM)では、複数の言語がどのように学習され、エンコードされているか? Llama-3-8BとAya-23-8Bでスパースオートエンコーダを訓練し、抽象文法の概念が多くの言語で共有される特徴方向に符号化されることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:18:21 GMT)
Diffusion Models for Smarter UAVs: Decision-Making and Modeling [15.1]
無人航空機(UAV)は、現代の通信ネットワークにおいてますます採用されている。しかし、意思決定とデジタルモデリングの課題は、その急速な進歩を妨げ続けている。本稿では,これらの課題を効果的に解決するために,DMとRL,DTの統合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:59:16 GMT)
Takin-VC: Expressive Zero-Shot Voice Conversion via Adaptive Hybrid Content Encoding and Enhanced Timbre Modeling [15.0]
Takin-VCは、新しい表現力のあるゼロショット音声変換フレームワークである。本稿では,適応型融合モジュールを組み込んだ革新的なハイブリッドコンテンツエンコーダを提案する。音色モデリングでは,メモリ拡張およびコンテキスト対応モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:35:32 GMT)
SCR-Auth: Secure Call Receiver Authentication on Smartphones Using Outer Ear Echoes [14.8]
スマートフォンのセキュアなコールレシーバ認証方式であるSCR-Authを提案する。イヤーピーススピーカーを通して難聴の音響信号を送信し、コールレシーバーの外耳構造を積極的に感知する。その結果、平均平衡精度96.95%、潜在的攻撃に対するレジリエンスが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:47:13 GMT)
Cascaded Self-Evaluation Augmented Training for Efficient Multimodal Large Language Models [14.8]
近年,大規模言語モデル (EMLLM) の自己評価が著しく改善されている。本稿では,SEAT(Self-Evaluation Augmented Training)を紹介する。 Cas-SEATは、長いプロンプトをタスク固有の短いプロンプトに分解し、リソース制限設定のコストを削減する。 Cas-SEATは、MathVista、Math-V、We-Mathのデータセットで19.68%、55.57%、46.79%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:28:04 GMT)
Self-supervised video pretraining yields robust and more human-aligned visual representations [14.6]
一般的な表現は、画像理解タスクにおける事前ビデオ事前学習法よりもはるかに優れている。 VITO表現は、画像、ビデオ、および逆向きに訓練されたものよりも、自然および合成的な変形に対して著しく堅牢である。これらの結果は、ビデオ事前学習は、視覚世界の統一的、堅牢で、人間と協調した表現を学習する簡単な方法になり得ることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:26:43 GMT)
Plug-and-Play DISep: Separating Dense Instances for Scene-to-Pixel Weakly-Supervised Change Detection in High-Resolution Remote Sensing Images [14.3]
既存のWakly-Supervised Change Detection (WSCD) 手法は、シーンレベルの監視下での「インスタント・ランプ」の問題にしばしば遭遇する。本稿では,Dense Instance separation (DISep) 法をプラグアンドプレイソリューションとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:43:24 GMT)
Fast unsupervised ground metric learning with tree-Wasserstein distance [14.2]
教師なしの地上距離学習アプローチが導入されました一つの有望な選択肢はワッサーシュタイン特異ベクトル(WSV)であり、特徴量とサンプルの間の最適な輸送距離を同時に計算する際に現れる。木にサンプルや特徴を埋め込むことでWSV法を強化し,木-ワッサーシュタイン距離(TWD)を計算することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:33:03 GMT)
Neural Differential Appearance Equations [14.1]
本研究では,動的外観テクスチャを時変時空間で再現する手法を提案する。我々は、ニューラルネットワークの常微分方程式を用いて、ターゲットの例から外見の根底となるダイナミクスを学習する。実験の結果,本手法は現実的かつ一貫性のある結果をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:34:47 GMT)
ZeroComp: Zero-shot Object Compositing from Image Intrinsics via Diffusion [13.8]
ZeroCompは、トレーニング中にペアの複合シーンイメージを必要としない。仮想3Dオブジェクトをシームレスにシーンに統合し、シェーディングを調整してリアルな合成物を作る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:44:55 GMT)
Super-class guided Transformer for Zero-Shot Attribute Classification [13.7]
VLM(Vision-Language Models)は、大規模なデータセットからの一般的な知識を活用することで、ゼロショットタスクに有効である。 SugaFormerは、ゼロショット属性分類のスケーラビリティと一般化性を高めるためにスーパークラスを活用する新しいフレームワークである。 SugaFormerは、ゼロショットとクロスデータセット転送設定の下で、広く使われている3つの属性分類ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:53:32 GMT)
DiffuSETS: 12-lead ECG Generation Conditioned on Clinical Text Reports and Patient-Specific Information [13.7]
心臓病は人間の健康にとって重大な脅威である。プライバシー上の懸念と限られた医療資源によって駆動される高品質なECGデータの空洞化は、効果的なECG信号生成の押し付けの必要性を生み出します。セマンティックアライメントと忠実度の高いECG信号を生成可能な新しいフレームワークであるDiffuSETSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:55:34 GMT)
CognoSpeak: an automatic, remote assessment of early cognitive decline in real-world conversational speech [13.5]
本稿では,CagnoSpeakとその関連データ収集について述べる。 CognoSpeakは、メモリ提供の長期的および短期的な質問を問うとともに、モバイルまたはWebプラットフォーム上で仮想エージェントを使用して認知タスクを管理する。オーディオやビデオなどのマルチモーダルデータを収集し、プライマリケアやセカンダリケア、メモリクリニック、人々の家のようなリモート設定から豊富なメタデータを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:13:42 GMT)
ActMiner: Applying Causality Tracking and Increment Aligning for Graph-based Cyber Threat Hunting [13.4]
証明グラフに基づく既存の脅威狩りシステムは、高い偽陰性、高い偽陽性、低い効率の課題に直面している。本稿では,記述グラフ上のサイバー脅威インテリジェンスレポートの正確な関係からクエリグラフを構築するActorminerを提案する。アクティナーは偽陽性を39.1%減らし、偽陰性をすべて排除し、敵の攻撃を効果的に阻止することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:53:54 GMT)
Universal-2-TF: Robust All-Neural Text Formatting for ASR [13.4]
本稿では、商用自動音声認識(ASR)システム用に設計された全神経テキストフォーマット(TF)モデルを提案する。提案手法は,Universal-2 ASRシステムの一部として開発され,TF精度,計算効率,知覚品質に優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:21:33 GMT)
Experimental observation of parity-symmetry-protected phenomena in the quantum Rabi model with a trapped ion [13.4]
超強結合状態や深い結合状態に高度に制御可能な拡張量子Rabiモデルチューニングを実験的にシミュレートする。重結合系における2レベル系エントロピーとフォノンウィグナー関数に対する感度応答について検討した。この研究は対称性制御量子現象とその高精度量子技術への応用の展望を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:23:43 GMT)
Counterfactually Fair Reinforcement Learning via Sequential Data Preprocessing [13.3]
対実公正(CF)は、因果推論に基づく有望な統計ツールであり、公正を定式化し研究する。我々は,最適なCFポリシーを理論的に特徴づけ,その定常性を証明し,最適なCFポリシーの探索を大幅に単純化する。我々は、不公平を防ぎ、シミュレーションを通じて最適な価値を得るための政策学習アプローチを証明し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:27:44 GMT)
Efficient Progressive Image Compression with Variance-aware Masking [13.3]
本稿では,まず画像がベース品質とトップ品質の潜在表現のペアとして表現されるプログレッシブ画像圧縮法を提案する。残留潜在表現は、トップとベース表現の要素ワイド差として符号化される。我々は、計算複雑性、復号時間、パラメータ数を大幅に削減しながら、最先端の競合相手と競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:37:49 GMT)
Quantum Avalanches in $\mathbb{Z}_2$-preserving Interacting Ising Majorana Chain [13.1]
近年の数値研究により、乱れた量子多体系における多体局在化(MBL)相の不安定性が明らかになった。この不安定性はグリフィス領域から生じ、周囲の典型的なMBL領域を急速に熱化し、影響を及ぼす。 MBL常磁性相とMBLスピングラス相の両方が有限サイズで不安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:54:26 GMT)
DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting [13.1]
実世界の時系列は、時間とともに分布の変化によって引き起こされる異質な時間パターンを示すことが多い。チャネル間の相関は複雑で絡み合っており、チャネル間の相互作用を正確にかつ柔軟にモデル化することは困難である。本稿では,時空間とチャネル次元に2つのクラスタリングを導入するDUETというフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:28:32 GMT)
An Automatic Quality Metric for Evaluating Simultaneous Interpretation [13.0]
同時解釈(SI)は、元のスピーチが終わる前に翻訳を開始する。本稿では,単語順序同期に着目したSIと同時機械翻訳(SiMT)の自動評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:08:17 GMT)
EXION: Exploiting Inter- and Intra-Iteration Output Sparsity for Diffusion Models [12.9]
SW-HW共同設計型拡散加速器であるEXIONについて紹介する。これは拡散モデルにおける特異な点間および点内出力の空間性を利用する。サーバGPUと比較して3.2-379.3xと45.1-3067.6x、エッジGPUに比べて42.6-1090.9xと196.9-4668.2xの性能改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:07:28 GMT)
Human-In-the-Loop Software Development Agents [12.8]
大規模言語モデル(LLM)ベースのソフトウェアエンジニアリングのためのマルチエージェントパラダイムを導入し、ソフトウェア開発タスクを自動的に解決する。本稿では,ソフトウェア開発のためのHuman-in-the-loop LLMベースのエージェントフレームワーク(HULA)を紹介する。私たちは社内使用のために、HULAフレームワークをAtlassianに設計、実装、デプロイしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:55:57 GMT)
Privacy-Preserving Prompt Tuning for Large Language Model Services [12.7]
本稿では,LLM(Large Language Models)サービスのプライバシ保証を提供するフレームワークを提案する。 textscraptはローカルのプライバシー設定を採用しており、ユーザーはローカルの差分プライバシーでデータを民営化することができる。フレームワークの単純さにもかかわらず、RAPTは敵に対するプライバシー保証を提供しながら、タスク間での競合的なパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:39:53 GMT)
Deep Reversible Consistency Learning for Cross-modal Retrieval [12.2]
クロスモーダル検索(CMR)は通常、マルチモーダルサンプル間の類似性を直接測定するために共通の表現を学習する。既存のCMR法の多くは、ペアでマルチモーダルサンプルを仮定し、共通表現を学ぶために共同トレーニングを採用している。クロスモーダル検索のためのDeep Reversible Consistency Learning (DRCL) と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:35:22 GMT)
StarGen: A Spatiotemporal Autoregression Framework with Video Diffusion Model for Scalable and Controllable Scene Generation [12.0]
本稿では,遠距離シーン生成のための自己回帰的手法で,事前学習した映像拡散モデルを用いたフレームワークであるStarGenを提案する。各ビデオクリップの生成は、隣接する画像の3Dワープと、予め生成されたクリップから時間的に重なる画像とに条件付けされ、正確なポーズ制御による長距離シーン生成の一貫性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:41:47 GMT)
Model Inversion in Split Learning for Personalized LLMs: New Insights from Information Bottleneck Theory [11.8]
この研究は、パーソナライズされたLLMのための分割学習フレームワークにおいて、モデル反転攻撃を識別する最初のものである。本稿では,第1部が埋め込み空間に表現を投影する2段階攻撃システムを提案し,第2部は生成モデルを用いて埋め込み空間からテキストを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:47:13 GMT)
MS-Temba : Multi-Scale Temporal Mamba for Efficient Temporal Action Detection [11.5]
実世界のシナリオにおけるアクション検出は、時間長の未トリミングビデオにおける密集したアクションのため、特に困難である。動作検出にマンバアーキテクチャを適用し,マルチスケールテンポラルマンバ(MS-Temba)を提案する。 MS-Tembaは3つの公開データセットで検証され、長いビデオでSOTAメソッドを上回り、短いビデオで先行メソッドにマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:52:47 GMT)
Minimizing Occlusion Effect on Multi-View Camera Perception in BEV with Multi-Sensor Fusion [11.4]
自動運転システムの性能は、隠されたカメラによって損なわれる可能性がある。本稿では,LiDARとレーダセンサデータを統合したマルチセンサ融合技術を用いて,隠蔽カメラによる性能劣化を緩和する。その結果,本手法は車両分割作業の精度と堅牢性を大幅に向上させ,より信頼性の高い自動運転システムを実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:29:03 GMT)
Learning-based Detection of GPS Spoofing Attack for Quadrotors [11.4]
本稿では,変圧器をベースとした4重項UAVの高度な攻撃検出フレームワークであるQUADFormerを提案する。このフレームワークは、異常に敏感な配列を生成する残基生成器を特徴とし、変換器によって解析され、検出と分類のための統計的パターンをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:20:59 GMT)
ViPOcc: Leveraging Visual Priors from Vision Foundation Models for Single-View 3D Occupancy Prediction [11.3]
本稿では,視覚基盤モデルからの視覚的先行情報を活用して,詳細な3D占有率予測を行うViPOccを提案する。また,効率的な実例認識光サンプリングのための意味誘導型非重複ガウス混合サンプリング器を提案する。本実験は,3次元占有予測と深度推定の両方において,ViPOccの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:26:43 GMT)
MC-VTON: Minimal Control Virtual Try-On Diffusion Transformer [11.0]
拡散モデルに基づく仮想試行法は現実的な試行効果を実現する。彼らは、複数の条件付き画像入力を処理するために、余分な参照ネットワークまたは追加のイメージエンコーダを使用する。最小条件の試行入力をシームレスに統合するMC-VTONを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:45:49 GMT)
Wait-Less Offline Tuning and Re-solving for Online Decision Making [11.0]
LP法と1次LP法の長所を組み合わせた新しいアルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは、$mathscrO(log (T/f) + sqrtf)$ regretを達成し、「待機なし」オンライン意思決定プロセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:40:04 GMT)
Elucidating Flow Matching ODE Dynamics with Respect to Data Geometries [10.9]
拡散に基づく生成モデルが画像生成の標準となり, 学習ベクトル場によるサンプリングステップの削減により, 拡散モデルと比較して, ODEベースのサンプリングモデルとフローマッチングモデルにより効率が向上した。我々は,ODE力学を駆動するデノイザを中心に,サンプル軌道の包括的解析を通じて,フローマッチングモデルの理論を推し進める。解析により,グローバルなデータ特徴から局所構造への軌道の進化が明らかとなり,フローマッチングモデルにおけるサンプルごとの挙動の幾何学的特徴が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:29:26 GMT)
Interpolation pour l'augmentation de donnees : Application à la gestion des adventices de la canne a sucre a la Reunion [10.9]
本研究では,ジオレファレンスデータの拡張手法について検討する。ラ・ルエニオンにおけるサトウキビのプロットにおけるコメリナ・ベンガルシス L. の存在を予測することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:02:13 GMT)
Semantic Mapping in Indoor Embodied AI -- A Comprehensive Survey and Future Directions [10.7]
セマンティックマップは、環境に関する情報を構造化された方法でキャプチャし、エージェントが高度な推論のためにそれを参照できるようにする。本稿では,組み込みAIにおけるセマンティックマップ構築アプローチ,特に屋内ナビゲーションについて概説する。フィールドはオープン語彙、クエリ可能、タスクに依存しないマップ表現の開発に向かっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:58:14 GMT)
Learning to Measure Quantum Neural Networks [10.6]
本稿では,量子系の可観測性,特にエルミート行列学習性を実現する新しい手法を提案する。本手法では,パラメータ化可観測関数を通常の量子回路パラメータとともに学習するエンド・ツー・エンドの微分可能学習フレームワークを特徴とする。数値シミュレーションにより,提案手法は変動量子回路の観測値の同定が可能であり,その結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:28:19 GMT)
Scalable Vision Language Model Training via High Quality Data Curation [10.1]
SAIL-VLの主な性能に寄与する3つの重要な改善点を紹介する。 SAIL-VLは2Bパラメータを持つ最先端(SOTA)パフォーマンスのオープンソースのビジョン言語モデル(VLM)である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:27:04 GMT)
On the Low-Complexity of Fair Learning for Combinatorial Multi-Armed Bandit [10.1]
Combinatorial Multi-Armed Bandit with fairness constraintsは、複数のアームがスーパーアームを形成するフレームワークである。我々は、いわゆるピック・アンド・コンペア・アプローチに基づく、低複雑さなフェアラーニングアルゴリズムを開発した。我々の理論的な証明は、この低複雑さ設計は、公正さと後悔したパフォーマンスをわずかに犠牲にするだけであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:25:54 GMT)
Pixel Is Not A Barrier: An Effective Evasion Attack for Pixel-Domain Diffusion Models [9.9]
拡散モデルは高品質な画像合成のための強力な生成モデルとして登場し、それに基づく画像編集技術も数多くある。従来の研究は、知覚不能な摂動を加えることで、画像の拡散に基づく編集を防ごうとしてきた。本研究は,UNETの脆弱性を利用した新たな攻撃フレームワークであるAtkPDMと,敵画像の自然性を高めるための潜在最適化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:29:36 GMT)
Towards a Multimodal Large Language Model with Pixel-Level Insight for Biomedicine [9.9]
MedPLIBという名前のバイオメディカルドメインのための新しいエンド・ツー・エンド・マルチモーダル・大規模言語モデルを導入する。視覚的質問応答(VQA)、任意のピクセルレベルのプロンプト(ポイント、バウンディングボックス、自由形式の形状)、ピクセルレベルの接地をサポートする。その結果,MedPLIBは複数の医学的視覚言語タスクにおいて最先端の結果を得たことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:07:55 GMT)
Automated Heterogeneous Network learning with Non-Recursive Message Passing [9.7]
異種情報ネットワーク(HIN)は、様々な現実世界のシステムをモデル化するために用いられる。不均一なケースでグラフニューラルネットワーク(GNN)を直接適用するのは簡単ではない。我々は,有効な異種情報を直接利用し,自動抽出する新しいフレームワーク,AutoGNRを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:26:10 GMT)
MiM: Mask in Mask Self-Supervised Pre-Training for 3D Medical Image Analysis [9.5]
Masked AutoEncoder (MAE) for feature pre-trainingは、様々な医療ビジョンタスクにViTの可能性を解き放つことができる。本研究では,3次元医用画像の事前学習フレームワークであるMask in Mask(MiM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:23:51 GMT)
Meta-Learning for Physically-Constrained Neural System Identification [9.4]
ブラックボックスシステム識別のためのニューラルネットワークモデル(NSSM)の高速適応のための勾配に基づくメタラーニングフレームワークを提案する。メタ学習モデルでは,室内の局所化とエネルギーシステムにおけるモデルベース状態推定において,ダウンストリーム性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:46:28 GMT)
Paraphrase Types Elicit Prompt Engineering Capabilities [9.3]
本研究は,言語的特徴がパラフレーズ型を通してモデルにどのような影響を及ぼすかを系統的,実証的に評価する。 120のタスクにまたがる5つのモデルと6種類のパラフレーズに対する行動変化を測定した。この結果から,特定のパラフレーズ型にプロンプトを適用した場合に,言語モデルによるタスク改善の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:17:47 GMT)
UniQ: Unified Decoder with Task-specific Queries for Efficient Scene Graph Generation [9.3]
SGG(Scene Graph Generation)は、オブジェクトのエンティティを特定し、そのイメージ内でそれらの関係を推論することを目的としている。 1段階の手法は、学習可能なクエリの固定サイズのセットを統合し、リレーショナル三重項を共同で推論する。一段階法の課題は、弱い絡み合いの問題に起因している。タスク固有のクエリアーキテクチャを備えた統一デコーダUniQを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:38:16 GMT)
Identity-aware Feature Decoupling Learning for Clothing-change Person Re-identification [9.2]
アイデンティティ関連の特徴を抽出するためのIFD(Identity-Aware Feature Decoupling)学習フレームワークを提案する。 IFDはメインストリームとアテンションストリームで構成される二重ストリームアーキテクチャを利用する。そこで本研究では,衣服関連領域の特徴を正規化するために,メインストリーム固有の衣服バイアス低減モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:45:38 GMT)
Enhancing Sample Generation of Diffusion Models using Noise Level Correction [9.0]
提案手法は, 推定雑音レベルと雑音の真の距離を多様体に合わせることで, サンプル生成を向上する手法である。具体的には,事前学習した騒音レベル補正ネットワークを導入し,騒音レベル推定を改良する。実験結果から,本手法は,制約のない生成シナリオと制約のない生成シナリオの両方において,サンプルの品質を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 00:58:28 GMT)
Alignment without Over-optimization: Training-Free Solution for Diffusion Models [9.0]
そこで本研究では,SMC(Sequential Monte Carlo)に基づく学習自由サンプリング手法を提案する。単一逆最適化、多目的シナリオ、オンラインブラックボックス最適化において、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:10:30 GMT)
ResPanDiff: Diffusion Model for Pansharpening by Inferring Residual Inference [8.8]
ResPanDiff(ResPanDiff)を用いたパンシャーピングのための拡散モデルを提案する。 ResPanDiffは、パンシャーピングタスクに取り組むパフォーマンスを犠牲にすることなく、拡散ステップの数を著しく削減する。提案手法は最近の最先端技術(SOTA)と比較して優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:43:50 GMT)
The Expressive Power of Graph Neural Networks: A Survey [8.7]
定義の異なる表現力向上モデルに関する第1回調査を行う。モデルは、グラフ機能拡張、グラフトポロジ拡張、GNNアーキテクチャ拡張という3つのカテゴリに基づいてレビューされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:02:22 GMT)
Swin-X2S: Reconstructing 3D Shape from 2D Biplanar X-ray with Swin Transformers [8.4]
Swin-X2Sは2次元X線画像から3次元のセグメンテーションとラベリングを再構築するエンド・ツー・エンドのディープラーニング手法である。エンコーダとデコーダをブリッジするために次元拡張モジュールを導入し、2Dピクセルから3Dボクセルへのスムーズな変換を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:41:10 GMT)
Resilient Endurance-Aware NVM-based PUF against Learning-based Attacks [8.3]
NVM PUFの耐久性を大幅に向上させる新しい設計法を提案する。我々の設計手法は、書き込み操作をより均等に分散し、個々のセルのストレスを軽減するための高度な手法を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:30:11 GMT)
Semantic Exploration with Adaptive Gating for Efficient Problem Solving with Language Models [8.3]
本稿では,セマンティック探索を適応ゲーティング(SEAG)で提案し,意味論的に同一の経路を探索する。 SEAGは計算コストの31%しか必要とせず、平均4.3%の精度を著しく向上させる。実験の結果,SEAGの精度は平均4.3%向上し,計算コストは31%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:02:43 GMT)
Towards Developing Socially Compliant Automated Vehicles: State of the Art, Experts Expectations, and A Conceptual Framework [8.1]
本研究は,SCAVの開発における技術の現状を評価するための総合的なスコーピングのレビューを初めて行った。 SCAVに対する重要な研究ギャップと期待を明らかにするため、専門家インタビューも行われた。 SCAVの開発のための概念的枠組みが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:39:01 GMT)
VLM-driven Behavior Tree for Context-aware Task Planning [8.1]
本稿では、視覚言語モデル(VLM)を利用して行動木(BT)を対話的に生成・編集する新しいフレームワークを提案する。我々のアプローチの重要な特徴は、自己進行型視覚条件による条件制御にある。われわれのフレームワークを実世界のカフェのシナリオで検証し、その実現可能性と限界を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:38:49 GMT)
Collaborative Content Moderation in the Fediverse [8.0]
本稿では、コンテンツモデレーション、例えばスパムやヘイトスピーチを削除する必要性など、特定の課題に焦点を当てる。フェデレート学習に基づく協調型コンテンツモデレーションシステムであるFedModの設計と評価を行う。このシステムにより、サーバは、類似サーバと部分的に訓練されたローカルコンテンツモデレーションモデルのパラメータを交換し、協調サーバ間で共有されるフェデレーションモデルを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:12:03 GMT)
Fleurs-SLU: A Massively Multilingual Benchmark for Spoken Language Understanding [8.0]
より優れた多言語言語理解(SLU)は、多言語自動音声認識の堅牢性を大幅に強化することができる。 Fleurs-SLUは102言語での話題音声分類と92言語での複数選択質問応答を含むベンチマークである。我々は、頑健な多言語ASR、効果的な音声からテキストへの翻訳、強い多言語SLUの間に強い相関関係を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:15:38 GMT)
Infrared Image Super-Resolution: Systematic Review, and Future Trends [7.8]
赤外線画像(または熱画像)の超解像は、深層学習の発展における継続的な関心事である。この調査は、IR画像の超解像の総合的な展望を提供することを目的としている。現在の技術における欠陥と、コミュニティが探求する有望な方向性が強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:28:08 GMT)
A Neural Operator for Forecasting Carbon Monoxide Evolution in Cities [7.8]
我々は,CO濃度を効率的に予測する機械学習モデルである,空気品質のための複雑ニューラル演算子(CoNOAir)を紹介した。 CoNOAirは、フーリエニューラルオペレータ(FNO)のような最先端モデルよりも優れたパフォーマンスを示す極度の汚染イベントを捉え、複数のインドの都市で一貫して活動し、1時間あたりのCO予測で0.95以上のR2を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:42:08 GMT)
Overcoming Language Priors for Visual Question Answering Based on Knowledge Distillation [7.8]
従来の研究では、視覚的質問応答(VQA)モデルは、解答予測に言語優先に依存する傾向があることが指摘されている。本稿では, VQAタスクにおける先行性ジレンマに対処するため, 知識蒸留を利用した新しい手法KDARを提案する。提案手法は, VQA-CPv2out-of-distribution (OOD)ベンチマー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） (Fri, 10 Jan 2025 03:42:37 GMT)
Kolmogorov-Arnold networks for metal surface defect classification [7.7]
本稿では,金属表面欠陥の分類におけるKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の適用について述べる。 Kanは従来の多層パーセプトロン(MLP)と比較して新しいアプローチを提供するその結果,KANネットワークはより少ないパラメータで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)よりも精度が向上し,より高速な収束と画像分類性能の向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 23:58:30 GMT)
Real-Time Decision-Making for Digital Twin in Additive Manufacturing with Model Predictive Control using Time-Series Deep Neural Networks [7.7]
Digital Twinは、リアルタイム監視、モデル更新、予測、意思決定を可能にする物理システムの仮想レプリカである。本稿では,リアルタイム意思決定のためのマルチステップモデル予測制御フレームワークを提案する。また,TiDEは溶融プール温度と深さを正確に予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:31:53 GMT)
Neural Network Verification is a Programming Language Challenge [7.4]
ニューラルネットワークの検証は、新しい、そして急速に発展している研究分野である。ニューラルネットワーク検証の課題をプログラミング言語の課題として定式化し、将来的な解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:08:40 GMT)
Scale-up Unlearnable Examples Learning with High-Performance Computing [7.4]
Unlearnable Examples (UEs) は、ディープラーニングモデルに対してデータを学習不能にすることを目的としている。 Summitスーパーコンピュータ上でDDP(Distributed Data Parallel)トレーニングを用いて,さまざまなデータセットを対象としたUC学習をスケールアップした。以上の結果から,大きすぎるバッチサイズと小さすぎるバッチサイズの両方が,パフォーマンスの不安定さと精度に影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:15:23 GMT)
ConSim: Measuring Concept-Based Explanations' Effectiveness with Automated Simulatability [7.4]
自動シミュラビリティによる概念記述の計測のための評価フレームワークを提案する。このフレームワークは、エンド・ツー・エンドの評価において概念空間とその解釈の両方を考慮に入れている。本稿では,このフレームワークを用いた総合的な経験的評価を行い,LCMが一貫した説明手法のランキングを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:53:48 GMT)
Towards Iris Presentation Attack Detection with Foundation Models [7.3]
本研究では,2つの基盤モデルであるDinoV2とVisualOpenClipに基づくアイリスPADアプローチについて検討する。その結果、頭として小さなニューラルネットワークを用いた微調整予測は、ディープラーニングアプローチに基づく最先端のパフォーマンスを超越していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:26:28 GMT)
Bayesian Joint Additive Factor Models for Multiview Learning [7.3]
マルチオミクスデータが収集され、臨床結果と相関する精度医学の文脈でモチベーション応用が生じる。本稿では,共有およびビュー固有のコンポーネントを考慮に入れた,構造化された付加的設計を伴うJAFAR(Joint Additive Factor regression model)を提案する。免疫,メタボローム,プロテオームデータから得られた時間とラベルの発症の予測は,最先端の競合相手に対するパフォーマンス向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:35:58 GMT)
Enhancing, Refining, and Fusing: Towards Robust Multi-Scale and Dense Ship Detection [7.2]
本稿では, マルチスケール・密封型船舶検知のための新しいフレームワーク, Center-Aware SAR Ship Detector (CASS-Det) を提案する。 CASS-Detは,(1)船心強調のために回転畳み込みを用いたセンター拡張モジュール(CEM),(2)密集したシーンで船の境界を洗練させるために層間依存関係を利用する隣の注意モジュール(NAM),(3)大規模機能融合を強化するクロスコネクテッド機能ピラミッドネットワーク(CC-FPN)の3つの重要なイノベーションを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:33:37 GMT)
On Large Language Models in Mission-Critical IT Governance: Are We Ready Yet? [7.1]
重要なインフラのセキュリティは、コンピュータの登場以来、深刻な問題となっている。最近の出来事は、これらの課題を満たすことの難しさが増していることを示している。我々は、ジェネレーティブAIをIT MCSのガバナンスに統合する実践者の視点を探究することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:35:37 GMT)
LLMs Reproduce Stereotypes of Sexual and Gender Minorities [7.1]
我々は、二進圏を超えた性や性別のマイノリティに対する大きな言語モデルのバイアスについて研究する。分析の結果, LLMは創造的執筆において性・性マイノリティのステレオタイプ表現を生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:46:39 GMT)
From My View to Yours: Ego-Augmented Learning in Large Vision Language Models for Understanding Exocentric Daily Living Activities [7.1]
本稿では,LVLMにおけるエゴ拡張エゴ表現を学習するためのオンラインego2exo蒸留手法を提案する。このアプローチは有効であるが、現実のADLシナリオの収集には実用的ではないペア付きエゴエクソトレーニングデータが必要である。エゴミミック(EgoMimic)は、外心ビデオから模倣エゴビューを生成するスケルトン誘導方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:01:58 GMT)
Quantum Linear Multistep Method for Using a Quantum Oracle with Differential Equations [6.9]
本稿では、量子オラクルで使用するIPPの数値解を生成するために、QLMM(quantum linear multistep method)を提案する。また、所定のIPPに対してQLMMの最適な形式を求める方法を提案する。計算機シミュレーションにより,例 IVP の QLMM の定式化を導出し,最適化された QLMM からの解が最適化問題に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:56:43 GMT)
Benchmark Evaluations, Applications, and Challenges of Large Vision Language Models: A Survey [6.7]
VLM(Multimodal Vision Language Models)は、コンピュータビジョンと自然言語処理の交差点において、トランスフォーメーション技術として登場した。 VLMは、視覚的およびテキスト的データに対して強力な推論と理解能力を示し、ゼロショット分類において古典的な単一モダリティ視覚モデルを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:43:10 GMT)
From Conversation to Automation: Leveraging Large Language Models to Analyze Strategies in Problem Solving Therapy [6.7]
問題解決療法(PST)は、個人がストレスを管理し、個人の問題を解決するのに役立つ。メンタルヘルスがチャットボットや大規模言語モデル(LLM)のような技術を統合するにつれ、PSTを効果的に自動化する方法を理解することが重要である。本研究は、匿名化された治療転写産物を利用して、様々なLSMモデルとトランスフォーマーモデルを用いて治療介入を分析し分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:54:20 GMT)
BioAgents: Democratizing Bioinformatics Analysis with Multi-Agent Systems [6.7]
我々は,小言語モデルに基づくマルチエージェントシステムを提案し,バイオインフォマティクスデータに基づいて微調整し,検索拡張生成(RAG)により拡張した。当社のシステムであるBioAgentsは,プロプライエタリなデータを用いたローカル操作とパーソナライズを可能にする。我々は、概念ゲノミクスのタスクにおいて、人間の専門家に匹敵するパフォーマンスを観察し、コード生成能力を高めるための次のステップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:30:59 GMT)
Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs [6.5]
マルチエージェントシステム(Multi-Agent Systems、MAS)は、知的エージェントのグループによる複雑なタスクの協調と解決を可能にする。この研究は、MASの協調的な側面に関する広範な調査を提供し、将来の研究を導くための枠組みを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:56:50 GMT)
Towards Robust Nonlinear Subspace Clustering: A Kernel Learning Approach [6.4]
カーネルベースのサブスペースクラスタリングはデータの非線形構造に対処する。本稿では、カーネル誘起非線形サブスペースクラスタリングのための新しいパラダイムであるDKLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:41:02 GMT)
Text-to-Edit: Controllable End-to-End Video Ad Creation via Multimodal LLMs [6.3]
ショートビデオコンテンツの指数関数的成長は、ビデオ編集の効率的で自動化されたソリューションの必要性の高まりを浮き彫りにした。本稿では,最終的な映像コンテンツ編集の正確な制御を実現する,革新的なエンドツーエンド基盤フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:35:43 GMT)
Advances in Diffusion Models for Image Data Augmentation: A Review of Methods, Models, Evaluation Metrics and Future Research Directions [6.3]
拡散モデル(DM)は画像データ拡張のための強力なツールとして登場した。 DMは、基礎となるデータ分布を学習することで、現実的で多様な画像を生成する。この分野における現在の課題と今後の研究方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:37:26 GMT)
Environmental large language model Evaluation (ELLE) dataset: A Benchmark for Evaluating Generative AI applications in Eco-environment Domain [6.2]
ジェネレーティブAIは、生態学的および環境的応用に大きな可能性を秘めている。環境大言語モデル評価(ELLE)データセットは、大規模言語モデルを評価するために設計された最初のベンチマークである。 ELLEデータセットには16の環境トピックにまたがる1,130の質問応答ペアが含まれており、ドメイン、難易度、タイプによって分類されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:48:29 GMT)
Hermit Kingdom Through the Lens of Multiple Perspectives: A Case Study of LLM Hallucination on North Korea [6.2]
大きな言語モデル(LLM)における幻覚は、安全なデプロイメントにおいて重要な課題である。この研究は、信頼できる情報源の欠如とセンセーショナルな虚偽の出現を特徴とする北朝鮮をケーススタディとしている。我々は,最も優れた多言語LLMのいくつかが,重要な地政学的関心を持つ国で話される3つの言語において,北朝鮮に関する情報をいかに生成するかを探求し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:08:59 GMT)
TTS-Transducer: End-to-End Speech Synthesis with Neural Transducer [6.1]
TTS-Transducerは、音声モデルとニューラルトランスデューサの強みを活用する、テキストから音声への新たなアーキテクチャである。 TTS-Transducerは,現代のTSシステムに代わる,競争力があり堅牢な代替手段であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:50:32 GMT)
On Creating A Brain-To-Text Decoder [6.1]
本稿では,ヒト脳活動のデコードに生脳波信号(EEG)を適用した。この調査は、音声生成に関連する神経信号の解読における脳-コンピュータインタフェース(BCI)の有効性を特に精査している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:04:54 GMT)
Self-Supervised Partial Cycle-Consistency for Multi-View Matching [6.0]
我々は、部分的な重複を処理するために、サイクル一貫性を持つビュー不変の特徴抽出ネットワークを訓練する。本稿では,複数のサイクルを補完し,時間分割シーンサンプリング方式を提案する。自己監督状態と比較すると, コントリビューションによるF1スコアは4.3%上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:32:20 GMT)
"Stupid robot, I want to speak to a human!" User Frustration Detection in Task-Oriented Dialog Systems [6.0]
デプロイされたTODシステムにおけるユーザフラストレーションに着目し,ユーザフラストレーション検出のためのアウト・オブ・ザ・ボックスソリューションの実現可能性を評価する。我々は,展開したキーワードベースのアプローチ,感情分析へのオープンソースアプローチ,ダイアログの分解検出方法,LLMベースの新たなインコンテキスト学習手法の性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:59:16 GMT)
Empirical Power Analysis of a Statistical Test to Quantify Gerrymandering [6.0]
われわれは、2012年と2016年の大統領選挙を利用して、ノースカロライナ州議会地区地図の偏見のある家族を生成する。特定のタイプIエラーレベルにおいて、どの条件で不整合テストがフラグを付けるかを評価する。外れテストのパワーは、政党、選挙年数、MCMCチェーンの長さ、効果の大きさで比較的安定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:37:57 GMT)
Closing the Gap: A User Study on the Real-world Usefulness of AI-powered Vulnerability Detection & Repair in the IDE [5.8]
プロのソフトウェア開発者が所有する実際のプロジェクトで、脆弱性検出と修正ツールを実装しています。 DeepVulGuardは脆弱性のコードをスキャンし、修正を提案し、警告と修正の自然言語説明を提供し、チャットインターフェースを活用する。最先端のAIによる検出と修正ツールは、将来性を示しているが、偽陽性や適用不可能な修正の頻度が高いため、現実世界での使用には実用的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:00:34 GMT)
A Multimodal Dataset for Enhancing Industrial Task Monitoring and Engagement Prediction [5.7]
現実的なアセンブリと分解タスクをキャプチャする新しいデータセットを提案する。データセットは、22セッションから収集されたマルチビューRGB、深さ、慣性測定ユニット(IMU)データを含み、未トリミングビデオの290分に相当する。提案手法は, 動的産業環境におけるオペレータのパフォーマンス監視のための堅牢なソリューションとして, エンゲージメント状態の認識精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:57:33 GMT)
A Critical Assessment of Visual Sound Source Localization Models Including Negative Audio [5.7]
本稿では,Visual Sound Source のローカライゼーションモデルの標準評価を達成すべく,新しいテストセットとメトリクスを提案する。我々は、沈黙、騒音、オフスクリーンの3種類の否定的オーディオについて検討している。分析の結果,多くのSOTAモデルでは,音声入力に基づいて予測を適切に調整できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 23:53:07 GMT)
MAG-V: A Multi-Agent Framework for Synthetic Data Generation and Verification [5.7]
MAG-Vは、顧客のクエリを模倣する質問のデータセットを生成するフレームワークである。我々の合成データは、実際の顧客クエリにおけるエージェントのパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:22:41 GMT)
DeltaGNN: Graph Neural Network with Information Flow Control [5.6]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、メッセージパッシングプロセスの近傍集約を通じてグラフ構造化データを処理するように設計されている。メッセージパッシングにより、GNNは短距離空間的相互作用を理解できるだけでなく、過度なスムーシングや過度なスカッシングに悩まされる。本稿では,線形計算オーバーヘッドを伴うオーバー・スムーシングとオーバー・スキャッシングに対処するための,emph情報フロー制御機構を提案する。さまざまなサイズ、トポロジ、密度、ホモフィリック比のグラフを含む10の実世界のデータセットを対象に、我々のモデルをベンチマークし、優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:34:20 GMT)
PySpatial: A High-Speed Whole Slide Image Pathomics Toolkit [5.5]
本稿では,WSIレベル解析のための高速パノミクスツールキットであるPySpatialを提案する。 PySpatialは、関心のある計算領域を直接操作することで、従来のパイプラインを合理化する。血管周囲上皮細胞(PEC)とKidney Precision Medicine Project(KPMP)のデータによる2つのデータセットの実験により,大幅なパフォーマンス向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:24:00 GMT)
Bactrainus: Optimizing Large Language Models for Multi-hop Complex Question Answering Tasks [5.4]
本研究では,HotpotQAデータセットを用いて,大規模言語モデルのドメイン固有タスク実行能力を評価する。このタスクは、これらのモデルの言語理解能力を評価するための挑戦的なベンチマークとなる。その結果,これらの手法と大規模言語モデルを統合することで,F1スコアの最大4%の改善が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:44:06 GMT)
Neutral atom entangling gate in the ultrastrong coupling regime [5.4]
超強結合状態における共有ボソニックモードと相互作用する量子ビットを決定論的に絡み合わせる方法を提案する。 1つのユニタリは量子ビットの量子状態にのみ作用し、それらを絡み合わせる一方、もう1つはボソンの量子状態にのみ作用し、位相シフトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:51:29 GMT)
EDNet: Edge-Optimized Small Target Detection in UAV Imagery -- Faster Context Attention, Better Feature Fusion, and Hardware Acceleration [5.4]
EDNetは、拡張されたYOLOv10アーキテクチャ上に構築された新しいエッジターゲット検出フレームワークである。 iPhone 12では、EDNetの変種は16から55FPSの速度で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:37:50 GMT)
Punctuation's Semantic Role between Brain and Transformers Models [5.4]
脳活動に最も適合しているものを特定することを目的とした4つの新しいNLPモデルの評価を行った。脳がテキストを意味的に理解する方法を探るため、句読点を除去してテキストを変更する。以上の結果から,RoBERTaモデルが脳活動と最適に一致していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:07:11 GMT)
kANNolo: Sweet and Smooth Approximate k-Nearest Neighbors Search [5.4]
ANN(Approximate Nearest Neighbors)検索は、レコメンダシステムや情報検索など、いくつかのアプリケーションにおいて重要なタスクである。現在の最先端のANNライブラリはパフォーマンス指向だが、モジュール化と使いやすさに欠けることが多い。我々は、Rustで書かれた新しい研究指向のANNライブラリであるkANNoloを紹介し、ユーザビリティとパフォーマンスを効果的に組み合わせるように明示的に設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:19:59 GMT)
Polarized Patterns of Language Toxicity and Sentiment of Debunking Posts on Social Media [5.3]
オンライン政治談話における偽情報や偽ニュースの出現は、民主的プロセスや公的な関与に重大な課題をもたらす。われわれは8800万件のツイートと400万件以上のRedditのコメントを調査した。本研究は, 談話におけるユーザエンゲージメントパターン, プラットフォームダイナミクス, 感情表現の重要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:00:58 GMT)
Commitments are equivalent to statistically-verifiable one-way state generators [5.1]
ワンウェイ状態発生器 (OWSG) は古典的なワンウェイ関数の自然な量子アナログである。我々は、O(n/log(n)-copy-OWSGs(nは入力長を表す)がポリ(n)-copy-OWSGsおよび量子コミットメントに等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:09:32 GMT)
Averaged Adam accelerates stochastic optimization in the training of deep neural network approximations for partial differential equation and optimal control problems [5.1]
この研究は古典的なPolyak-Ruppert平均化アプローチにインスパイアされている。本研究では,Adam法の平均変種をディープラーニングネットワーク(DNN)の学習に適用する。それぞれの数値例では、採用される平均変種Adamは標準Adamと標準SGDよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:15:25 GMT)
IndoNLP 2025: Shared Task on Real-Time Reverse Transliteration for Romanized Indo-Aryan languages [5.0]
本稿は、インド・アーリア語族における低リソース言語を母国語に翻訳することに焦点を当てている。この課題は、ローマ字化したインド・アーリア語を彼らのネイティブスクリプトに変換するリアルタイムのリバース・トランスリテータを導入し、評価することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:41:46 GMT)
MoColl: Agent-Based Specific and General Model Collaboration for Image Captioning [5.0]
本稿では,MoCollと呼ばれる新しいエージェント強化モデルコラボレーションフレームワークを提案する。 MoCollは複雑なイメージキャプションタスクを一連の相互接続された質問応答サブタスクに分解する。放射線学レポート生成実験の結果,提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:08:50 GMT)
Guess What I Think: Streamlined EEG-to-Image Generation with Latent Diffusion Models [4.9]
EEGは低コストで非侵襲的でポータブルなニューロイメージング技術である。 EEGは、空間分解能が低く、ノイズやアーティファクトへの感受性が低いため、固有の課題を提示している。脳波信号による潜伏拡散モデルの条件付けのための制御ネットアダプタに基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:14:56 GMT)
HFMF: Hierarchical Fusion Meets Multi-Stream Models for Deepfake Detection [4.9]
HFMFは総合的な2段階のディープフェイク検出フレームワークである。視覚変換器と畳み込みネットを階層的特徴融合機構を通じて統合する。私たちのアーキテクチャは、多様なデータセットベンチマークで優れたパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 00:20:29 GMT)
A Practical Cross-Layer Approach for ML-Driven Storage Placement in Warehouse-Scale Computers [4.8]
ストレージシステムは倉庫規模のコンピュータの総所有コスト(TCO)の大部分を占めている。データ配置のようなストレージシステム効率の重要な問題を解決する機械学習(ML)ベースの手法は、大きな可能性を秘めている。この問題を,Googleにおける実世界のハイパースケールデータセンター展開の文脈で検討する。本稿では、MLをストレージシステムから外し、その上で実行されるアプリケーションで実行する層間アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 01:42:05 GMT)
A Steerable Deep Network for Model-Free Diffusion MRI Registration [4.8]
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） (Fri, 10 Jan 2025 14:59:31 GMT)
Prompt engineering and its implications on the energy consumption of Large Language Models [4.8]
ソフトウェア工学における大規模言語モデル(LLM)は、計算資源、データセンター、二酸化炭素排出に関する深刻な問題を引き起こす。本稿では,コード生成タスクにおけるLlama 3モデルの炭素排出に及ぼすPETの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:49:31 GMT)
AI-powered virtual tissues from spatial proteomics for clinical diagnostics and biomedical discovery [4.6]
生体組織のための基盤モデルフレームワークであるVirTuesを,分子,細胞,組織規模で運用する。 VirTuesは、空間次元とマーカー次元の両方をキャプチャする新しいトークン化スキームを含む、トランスフォーマーアーキテクチャ設計の革新を導入している。ジェネラリストモデルとして、VirTuesは、臨床診断、生物学的発見、患者ケース検索タスクにまたがる既存のアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:17:27 GMT)
TabuLa: Harnessing Language Models for Tabular Data Synthesis [4.5]
Tabulaは、大きな言語モデル(LLM)の構造を利用する表形式のデータシンセサイザーである。 State-of-the-art (SOTA) の LLM とは異なり、Tabula は元々自然言語処理用に設計されたトレーニング済みのウェイトを捨てている。実験により,Tabulaは現在のSOTA法と比較して優れた合成データユーティリティを実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:38:53 GMT)
Q-MAML: Quantum Model-Agnostic Meta-Learning for Variational Quantum Algorithms [4.5]
モデル非依存メタラーニング(MAML)技術にインスパイアされた古典的手法を用いて,パラメータ化量子回路(PQC)を最適化するための新しいフレームワークを提案する。我々のフレームワークはLearnerと呼ばれる古典的なニューラルネットワークを備えており、Learnerの出力を初期パラメータとしてPQCと相互作用する。適応フェーズでは、学習者は変わらないまま、より正確な値に収束するために、いくつかのPQC更新しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:07:00 GMT)
A unified cross-attention model for predicting antigen binding specificity to both HLA and TCR molecules [4.5]
免疫チェックポイント阻害剤は様々な種類の腫瘍に対して有望な臨床効果を示した。腫瘍抗原とHLA-I/TCR分子との結合は抗原提示とT細胞活性化を決定する。両受容体へのペプチドの結合を同時に予測するために設計された,統合型クロスアテンショントランスフォーマーモデルUnifyImmunを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:02:43 GMT)
Ultrasound Image Synthesis Using Generative AI for Lung Ultrasound Detection [4.4]
DiffUltraは,現実的な肺超音波画像(LUS)を広範囲の病変で合成できる,最初の生成AI技術である。我々は、実際の患者データから病変の構造的および位置的特性を捉え、画像合成を誘導するLesion-Aatomy Bankによる生成AIを条件とする。 DiffUltraは、実際の患者データにのみ訓練されたモデルと比較して、APの5.6%の強化検出を改善することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:32:50 GMT)
Explainable Federated Bayesian Causal Inference and Its Application in Advanced Manufacturing [4.3]
因果推論は、生物学、医療、環境科学など様々な分野において注目されている。しかし、完全には認められておらず、製造システムに配備されている。我々は,治療効果推定による因果関係の探索を目的とした,説明可能な,スケーラブルで柔軟なベイズ学習フレームワークであるtextttxFBCIを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:14:08 GMT)
Convergence analysis of wide shallow neural operators within the framework of Neural Tangent Kernel [4.3]
我々は、ニューラルタンジェントカーネル(NTK)の枠組み内で、広い浅層ニューラル演算子と物理インフォームド浅部ニューラル演算子の勾配降下の収束解析を行う。過度なパラメータ化の設定の下では、勾配降下は連続時間であるか離散時間であるかに関わらず、大域的な最小値を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:51:06 GMT)
Measuring Non-Gaussian Magic in Fermions: Convolution, Entropy, and the Violation of Wick's Theorem and the Matchgate Identity [4.3]
純粋なフェルミオン状態における非ガウス魔法の効率的な測定方法を見つける。状態のガウス化に関する3つの概念は、フェルミオン系に対する中心極限定理を証明することによって一致する。次に、ウィックの定理とマッチゲートアイデンティティの違反を利用して、SWAPテストに加えて非ガウス魔法の定量化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:58:36 GMT)
TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework [4.3]
TradingAgentsは、トレーディング会社にインスパイアされた新しい株式トレーディングフレームワークを提案する。基本的なアナリスト、センチメントアナリスト、テクニカルアナリスト、さまざまなリスクプロファイルを持つトレーダーといった専門的な役割でLLMを動力とするエージェントが特徴である。動的で協調的なトレーディング環境をシミュレートすることで、このフレームワークはトレーディングのパフォーマンスを改善することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:02:32 GMT)
u-$μ$P: The Unit-Scaled Maximal Update Parametrization [4.3]
我々は、u-mu$Pという新しいスキームを提示し、ユニットスケーリングと組み合わせることで、$mu$Pを改善する。 2つのテクニックには自然な親和性がある。$mu$Pはアクティベーションのスケールがモデルサイズに依存しないことを保証するとともに、ユニットスケーリングはアクティベーション、ウェイト、勾配が1つのスケールでトレーニングを開始することを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:22:02 GMT)
Physics-Informed Neural Network Lyapunov Functions: PDE Characterization, Learning, and Verification [4.2]
神経リプノフ関数の訓練においてズボフ方程式を用いることで、アトラクションの真の領域に近いアトラクションの近似領域が得られることを示す。次に、学習したリプノフ関数に対して十分条件を提供し、満足度モジュラー理論により容易に検証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 23:30:13 GMT)
Improving Medical Visual Representations via Radiology Report Generation [4.2]
視覚言語事前学習は、下流コンピュータビジョンタスクに効率的に転送する高品質な視覚エンコーダを生成することが示されている。生成AIの最近の発展は、新しいモデリング代替手段を提供する。本稿では,ラジオロジーに最適化されたCNN-エンコーダ変換器デコーダアーキテクチャであるRadTexを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:51:33 GMT)
Autonomous Identity-Based Threat Segmentation in Zero Trust Architectures [4.2]
Zero Trust Architectures (ZTA) は,"信頼せず,すべてを検証する" アプローチを採用することで,ネットワークセキュリティを根本的に再定義する。本研究は、ZTAにおけるAI駆動型、自律型、アイデンティティベースの脅威セグメンテーションに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:35:02 GMT)
Deontic Temporal Logic for Formal Verification of AI Ethics [4.0]
本稿では,AIシステムの倫理的行動を定義し評価するために,デオン論理に基づく形式化を提案する。公理と定理を導入し、公正性と説明可能性に関する倫理的要件を捉えている。筆者らは,実世界のCompASとローン予測AIシステムの倫理性を評価することにより,この形式化の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:48:40 GMT)
A large language model-based approach to quantifying the effects of social determinants in liver transplant decisions [4.0]
健康の社会的決定要因(SDOH)は、健康結果とケアアクセスを形成し、性別、人種、社会経済的地位の相違に寄与する。我々は、SDOHが患者のケアトラジェクトリにどのように影響するかを広く定義する人工知能(AI)駆動のフレームワークを開発した。我々の分析は、肝臓移植決定における人種的格差を説明するのに役立つ人口統計学におけるSDOHの有病率パターンの同定に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:28:43 GMT)
I Can't Share Code, but I need Translation -- An Empirical Study on Code Translation through Federated LLM [3.9]
本研究は、参加者が効率の良いコード翻訳のためのFedLLMを共同開発できることを実証する。この結果から,FedLLMはコード翻訳に協調的なアプローチを提供し,将来的な研究の方向性となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:43:36 GMT)
Enhanced Quantum Parameter Estimation via Dynamical Modulation [3.9]
量子論において、システムと周囲の間の不可避な相互作用は、一貫性の喪失と環境への情報の漏洩につながる。本稿では,パラメータの起点に関係なく推定精度を向上できる汎用動的変調方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:34:18 GMT)
A stochastic first-order method with multi-extrapolated momentum for highly smooth unconstrained optimization [3.9]
提案したSFOMは,目的関数の高次滑らか度を$f$とすることで,最適化を高速化できることを示す。我々の知る限りでは、これは対象関数の任意の次スムーズネスを加速度に利用した最初のSFOMである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:52:14 GMT)
MSCViT: A Small-size ViT architecture with Multi-Scale Self-Attention Mechanism for Tiny Datasets [3.9]
Vision Transformer (ViT) は、長距離依存をモデル化する強力な能力のため、様々な視覚タスクにおいて有意義な可能性を証明している。本稿では,マルチスケールの自己認識機構とコンボリューションブロックを備えた小型ViTアーキテクチャを提案する。 CIFAR-100では14.0Mパラメータと2.5GFLOPで84.68%の精度を達成し、大規模なデータセットで事前トレーニングを行わない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:18:05 GMT)
Two Stage Segmentation of Cervical Tumors using PocketNet [3.8]
この研究は、新しいディープラーニングモデル(PocketNet)を用いて、T2w MRI上の頸部、血管、子宮、腫瘍を分割した。 PocketNetはDice-Sorensen類似度係数 (DSC) を70%以上, 臓器分節率 (80%) で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:54:39 GMT)
CMTNet: Convolutional Meets Transformer Network for Hyperspectral Images Classification [3.8]
現在の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ハイパースペクトルデータの局所的な特徴に焦点を当てている。 Transformerフレームワークは、ハイパースペクトル画像からグローバルな特徴を抽出する。本研究は、CMTNet(Convolutional Meet Transformer Network)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:12:05 GMT)
Gender-Neutral Large Language Models for Medical Applications: Reducing Bias in PubMed Abstracts [3.8]
本稿では,医学文献で用いられる大規模言語モデルにおいて,性別バイアスを軽減するためのパイプラインを提案する。 1965年からの379,000のPubMed抽象語のデータセットは、専門職に関連する代名詞を識別し、修正するために処理された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:07:56 GMT)
Diving Deep: Forecasting Sea Surface Temperatures and Anomalies [3.7]
地球表層温度(SST)のデータ駆動予測性に着目した課題参加者はさまざまな機械学習アプローチを使用してタスクに取り組み、ERA5のデータを活用する。本稿では, 気候関連予測モデルの将来について, 適用方法, 得られた結果, 教訓について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:55:14 GMT)
Sub-2 Kelvin characterization of nitrogen-vacancy centers in silicon carbide nanopillars [3.7]
我々は、4H-SiCの窒素空孔(NV)中心である有望な近赤外線量子エミッタを選択し、それをアンサンブルレベルに統合する。我々は、光クライオスタットのチャンバー内に、互換性のある超伝導ナノワイヤ単光子検出器を内蔵し、ICECAPシステムを構築した。 ICECAP測定では,NVアンサンブル放出のライン幅を最大14倍に拡大することは認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:55:22 GMT)
FMRFT: Fusion Mamba and DETR for Query Time Sequence Intersection Fish Tracking [3.6]
本稿では,複雑なマルチシナリオ・スタージョン追跡データセットを確立する。リアルタイムの魚追跡ソリューションであるFMRFTモデルを導入している。このモデルは、ビデオメモリ消費の少ないMamba In Mambaアーキテクチャを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:28:00 GMT)
Inferring High-Order Couplings with Neural Networks [3.6]
制限ボルツマンマシンを任意の高次相互作用を持つ一般化ポッツモデルに正確にマッピングする手法を提案する。合成データセットから2体・3体インタラクションを正確に回収し,本手法の有効性を検証した。タンパク質配列データへの我々のフレームワークの適用は、タンパク質接触マップの再構築におけるその効果を示し、最先端の逆ポッツモデルに匹敵する性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:01:09 GMT)
Self-Supervised Masked Mesh Learning for Unsupervised Anomaly Detection on 3D Cortical Surfaces [3.5]
脳画像における教師なし異常検出は困難である。 3次元皮質表面における異常検出のための自己教師付きマスクメッシュ学習を提案する。本フレームワークはアルツハイマー病のバイオマーカーとして知られ, 皮質厚, 皮質容積, 皮質sulcusの特徴の異常を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:06:36 GMT)
Covariate Dependent Mixture of Bayesian Networks [3.5]
推論に単一のネットワーク構造を使用することは、サブ人口差を捉えないため、誤解を招く可能性がある。本稿では,個々の特性に依存したベイズネットワークの混合をモデル化する新しい手法を提案する。本手法は,サブ人口構成のネットワーク構造と人口動態予測器の両方を同定し,個人化された介入を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:21:48 GMT)
Adversarial Robustness for Deep Learning-based Wildfire Prediction Models [3.5]
本稿では,山火事検出モデルの対角的堅牢性を評価するための,最初のモデルに依存しないフレームワークであるWARPを紹介する。 WARPは、大域的および局所的な敵攻撃手法を用いて、煙像の多様性の限界に対処する。 WARPの包括的な堅牢性分析は、山火事固有のデータ拡張戦略の開発に寄与した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 01:09:37 GMT)
dlordinal: a Python package for deep ordinal classification [3.4]
dlordinalは、最近の多くのディープ順序分類方法論を統合する新しいPythonライブラリである。日常的な分類問題に対して、最先端のディープラーニング技術を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:17:05 GMT)
IoT Firmware Version Identification Using Transfer Learning with Twin Neural Networks [3.4]
研究はIoTデバイスのファームウェアバージョンをほとんど無視している。従来の機械学習アルゴリズムは、効果的なバージョン識別には適していない。転送学習に基づくIoTデバイスのバージョン識別に有効な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:11:33 GMT)
Machine Learning Force-Field Approach for Itinerant Electron Magnets [3.3]
本稿では,Landau-Lifshitz-Gilbert(LLG)動的シミュレーションのための機械学習(ML)フレームワークの開発について概説する。訓練されたMLモデルにより予測された局所場に基づくLCGシミュレーションが,代表的非線形スピン構造を再現することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:50:45 GMT)
LensNet: Enhancing Real-time Microlensing Event Discovery with Recurrent Neural Networks in the Korea Microlensing Telescope Network [3.3]
LensNetは、正当なマイクロレンズイベントと偽陽性を区別するために設計された機械学習パイプラインである。本システムは,フラックスの上昇傾向を検出する予備アルゴリズムと協調して動作する。 LensNetは、マイクロレンズ発生の早期検出と警告に最適化されており、天文学者はすぐに追跡観測を組織できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:00:01 GMT)
Change-point Detection and Segmentation of Discrete Data using Bayesian Context Trees [3.3]
最近導入されたBayesian Context Trees (BCT) フレームワークに基づいて構築され、離散時系列における異なるセグメントの分布を可変メモリマルコフ連鎖として記述する。変化点の存在と位置の推測はマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングによって行われる。シミュレーションと実世界の両方のデータから,提案手法は最先端技術よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:45:32 GMT)
Test Case Generation for Simulink Models: An Experience from the E-Bike Domain [3.3]
我々は,サイバー物理システム要件に対するフェールレベリングテストケースの生成において,検索ベースソフトウェアテスト(SBST)の有効性と効率を評価する。本研究対象は電動自転車(e-Bike)ドメイン内であり,e-Bikeモータのソフトウェアコントローラに関するものである。 HECATEは83%(36例中30例)の障害発見試験を成功裏に確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:53:42 GMT)
Learning a Consensus Sub-Network with Polarization Regularization and One Pass Training [2.9]
プルーニングスキームは、静的プルーニングのための反復的なトレーニングと微調整、動的プルーニンググラフの繰り返し計算によって、余分なオーバーヘッドを生み出す。本稿では,より軽量なサブネットワークを学習するためのパラメータ解析手法を提案する。 CIFAR-10, CIFAR-100, Tiny Imagenet で得られた結果から, ディープネットワークにおける接続の50%を, 1%の分類精度で除去できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:43:48 GMT)
Overcoming the surface paradox: Buried perovskite quantum dots in wide-bandgap perovskite thin films [2.9]
三次元ペロブスカイト薄膜に埋没したペロブスカイト量子ドット(b-PQD)の新たなプラットフォームを報告する。 b-PQDは、超高輝度で安定な単ドット発光を示し、解像度制限された線幅は130meV以下である。結果として、次世代の量子光学通信とセンシングのための、オンチップで低コストな単一光子源の道が開けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:45:46 GMT)
Deep Switching State Space Model (DS$^3$M) for Nonlinear Time Series Forecasting with Regime Switching [2.9]
我々はDeep Switching State Space Model(DS$3$M)として知られる新しいモデリングフレームワークを紹介する。このフレームワークは、動的に隠された不規則な状態を特定しながら、そのような時系列の正確な予測を行うように設計されている。本研究は,DS$3$Mの短期および長期の予測テストを通じて,シミュレーションおよび実世界の幅広いデータセット上でのDS$3$Mの有効性とレギュラー識別能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:00:30 GMT)
RPKI-Based Location-Unaware Tor Guard Relay Selection Algorithms [2.8]
位置対応リレー選択アルゴリズムは、Torに対するルーティング攻撃を防御するために提案されている。ルーティング攻撃に対する防御という同じ目標を達成しつつ、選択を中継する新たな位置認識アプローチを設計できるだろうか? 本稿では,ROA情報のみを取り入れた軽量なディスカウント選択アルゴリズムと,ROA情報とROV情報の両方を取り入れたより安全なマッチング選択アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:45:26 GMT)
Class Distance Weighted Cross Entropy Loss for Classification of Disease Severity [2.8]
クラス距離重み付きクロスエントロピー(クラス距離重み付きクロスエントロピー、CDW-CE、Class Distance Weighted Cross-Entropy、CDW-CE)は、クラスが遠く離れている場合に、誤分類をより厳しく罰する損失関数である。本研究は,CDW-CEが日常的な画像分類タスクの性能を継続的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:02:07 GMT)
Learning Flexible Heterogeneous Coordination with Capability-Aware Shared Hypernetworks [2.7]
異種多エージェント協調のための新しいアーキテクチャであるCASH(Capability-Aware Shared Hypernetworks)を提案する。 CASHは、ソフトパラメータ共有ハイパーネットワークを通じてサンプル効率を維持しながら十分な多様性を生成する。 2つの異種協調タスクと3つの標準学習パラダイムにまたがる実験を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:39:39 GMT)
Orthogonal projection-based regularization for efficient model augmentation [2.6]
ディープラーニングに基づく非線形システム同定は、実際に信頼性が高く高精度なモデルを作成する能力を示している。ブラックボックスモデルは物理的解釈可能性に欠けており、しばしば学習のかなりの部分は、既に予想されていた、既知の振る舞いを捉えるのに費やされている。潜在的な解決策は、物理に基づくモデリングと深層学習の識別の強みを組み合わせて、事前の物理知識を直接モデル構造に統合することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:33:13 GMT)
Nonlinearity-enhanced quantum sensing in Stark probes [2.6]
近年,多体系に線形勾配場を適用したスターク系が量子センシングのために提案されている。我々は、勾配場の非線形形状を推定するために、単一粒子および多体相互作用系におけるスタークプローブのセンシング能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:08:10 GMT)
"Cause" is Mechanistic Narrative within Scientific Domains: An Ordinary Language Philosophical Critique of "Causal Machine Learning" [2.6]
因果学習は近年,AIの主要なテーマとして浮上している。我々は、真の原因と効果現象を学習し、認識する認識論を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:36:26 GMT)
Enhanced Krylov Methods for Molecular Hamiltonians: Reduced Memory Cost and Complexity Scaling via Tensor Hypercontraction [2.4]
本稿では, Ab 分子ハミルトニアンに対するテンソルハイパーコントラクション (THC) 形式に基づく行列積演算子 (MPO) の構成について述べる。このようなMPO構造により、クリロフ部分空間法のメモリ要求とコストスケーリングが劇的に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:25:26 GMT)
A Frugal Model for Accurate Early Student Failure Prediction [2.3]
本稿では,データ追加を選択的に組み込んだハイブリッドモデルを提案する。実験では、追加データの体系的な使用と比較して、データ消費の27%が顕著に減少している。 FEPは平均精度が7.3%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:50:50 GMT)
Reinforcement Learning-Driven Adaptation Chains: A Robust Framework for Multi-Cloud Workflow Security [2.2]
クラウドコンピューティングは、データ集約型および計算集約型タスクを管理するための重要なソリューションとして登場した。文学における大きなギャップの1つは、セキュリティ違反に対処するための堅牢で柔軟な手段の欠如である。本稿では,Reinforcement Learning (RL) を利用して適応連鎖を定式化し,セキュリティ違反に効果的に対応する革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:04:55 GMT)
Data-Driven Prediction and Uncertainty Quantification of PWR Crud-Induced Power Shift Using Convolutional Neural Networks [2.1]
Crud-induced Power Shift (CIPS) は加圧水炉の運用上の課題である。本研究は、原子炉固有のキャリブレーションを組み込んだ組立レベルでCIPSインスタンスを予測するためのトップダウンアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:48:15 GMT)
Unbiasing Fermionic Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo with Matrix Product State Trial Wavefunctions [2.1]
本稿では,MPS-AFQMCと呼ばれる行列積状態(MPS)試験波動関数を用いたフェルミオン補助場量子モンテカルロ(AFQMC)の実装を初めて報告する。 MPSトライアルと任意のスレーター行列式との重なりを乗法誤差まで計算すると、#P-hardであることが証明される。本稿では,行列積演算子を含まない局所エネルギーと力バイアスを評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:50:47 GMT)
Annealing Machine-assisted Learning of Graph Neural Network for Combinatorial Optimization [2.1]
Annealing Machines (AM) は複雑な問題を解決する能力の増大を示している。グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近、問題解決に適応している。本稿では,AMが提示する精度とGNNの表現の柔軟性とスケーラビリティを両立することを目的としたマージ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:36:46 GMT)
Reusable specimen-level inference in computational pathology [2.1]
SpinPathは、標本レベルのディープラーニングを民主化するためのツールキットである。本研究では,9つの基礎モデルの転移検出におけるSpinPathの有用性を示す。 SpinPathは、計算病理学研究における標本レベルの深層学習の促進、実験の簡素化、そして導入を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:15:37 GMT)
Fuzzy Information Entropy and Region Biased Matrix Factorization for Web Service QoS Prediction [2.0]
本稿では,ユーザ情報エントロピーと領域バイアスに基づく行列分解手法を提案する。ユーザとサービス間の領域バイアスを行列分解に線形に組み込んで、ユーザとサービス間の非インタラクティブな特徴をキャプチャします。提案手法は, 行列密度が5%から20%の分野において, 最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:44:50 GMT)
Finnish SQuAD: A Simple Approach to Machine Translation of Span Annotations [2.0]
我々は,DeepL MTサービスを用いて,スパンレベルのアノテーションでデータセットを機械翻訳する簡単な手法を適用した。我々はSQuAD2.0質問応答データセットのフィンランド版を作成し、この新しいデータセットでQA検索モデルを訓練する。転送方式は、簡単に利用できるだけでなく、一貫した翻訳データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:44:11 GMT)
The Impact of Model Scaling on Seen and Unseen Language Performance [2.0]
本研究では204言語にわたる多言語大言語モデルの性能とスケーリングの挙動について検討する。その結果,ゼロショットシナリオと2ショットシナリオのスケーリング挙動に有意な差が認められた。 2ショット設定では、より大きなモデルは多言語テキスト分類において明確な線形改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 00:10:21 GMT)
Programmatic Reinforcement Learning: Navigating Gridworlds [2.0]
プログラムRLはポリシーの表現をプログラムとして研究し、制御ループのような高次構造を含むことを意味する。我々の主な貢献は、最適なプログラムポリシーのサイズに上限を設定し、それらのアルゴリズムを構築することである。これらの理論的な結果は,アルゴリズムのプロトタイプ実装によって補完される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:44:48 GMT)
LLVD: LSTM-based Explicit Motion Modeling in Latent Space for Blind Video Denoising [1.9]
本稿では,ビデオキャプチャ中にノイズを発生させるシナリオを対象とした新しいアルゴリズムを提案する。本稿では,終端から終端までの視覚認知モデルであるLatent Space LSTM Video Denoiser (LLVD)を提案する。 LLVDは合成ノイズと捕捉ノイズの両方に優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:20:27 GMT)
SensorQA: A Question Answering Benchmark for Daily-Life Monitoring [1.9]
SensorQAは、日常生活監視のための長期時系列センサデータのための人為的な質問応答データセットである。このデータセット上で、最先端AIモデルのベンチマークを確立し、典型的なエッジデバイス上でのパフォーマンスを評価する。我々の結果は、現在のモデルと最適なQAパフォーマンスと効率のギャップを明らかにし、新しいコントリビューションの必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:15:34 GMT)
Geometry of Linear Neural Networks: Equivariance and Invariance under Permutation Groups [1.8]
置換群の作用の下で同変あるいは不変な函数の部分多様体について検討する。パラメータ化と等変線形ネットワークの設計に関する結論を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:31:19 GMT)
ACPO: AI-Enabled Compiler-Driven Framework [1.8]
本稿では,AI-Enabled Compiler FrameworkのACPOについて述べる。 LLVMには、さまざまな最適化パスにMLモデルを使用するメリットを享受する、シンプルで包括的なツールが提供されている。 LLVMのO3と比較すると,ACPOはPolybenchで4.5%,Cbenchで2.4%の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:47:14 GMT)
Geometric-Based Nail Segmentation for Clinical Measurements [1.7]
提案法は,特定の病理疾患の発生率を客観的に定量化するための臨床試験の第1段階として用いられる。我々はHough変換を用いて足指の先端を見つけ、爪の位置と大きさを推定した。 348イメージの医療データセットを用いて, 0.993の精度, F測定0.925の精度で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:04:23 GMT)
ScooterLab: A Programmable and Participatory Sensing Research Testbed using Micromobility Vehicles [1.7]
ScooterLabは、高度なセンシング、通信、制御機能を備えた、カスタマイズ可能なバッテリー駆動マイクロモビリティー車両群からなるコミュニティ調査用ベッドである。このテストベッドは、持続可能なモビリティを促進しながら、機械学習、プライバシー、都市交通研究の進歩を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:58:14 GMT)
Pose-independent 3D Anthropometry from Sparse Data [1.7]
3Dデジタルマントメトリー(3D Digital anthropometry)は、3Dスキャンによる人体計測を推定する研究である。測定プロトコルは、対象全体を静的なA位置で走査する。提案手法は,標準A-目的の密度幾何を用いた競合手法と同等の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:50:00 GMT)
TakuNet: an Energy-Efficient CNN for Real-Time Inference on Embedded UAV systems in Emergency Response Scenarios [1.7]
TakuNetは、Deep-wise convolutionsや早期のダウンサンプリングステムといったテクニックを採用した、新しい軽量アーキテクチャである。パラメータの最小値にもかかわらず、緊急時の航空画像の分類において、最先端の精度を達成する。リソース制約のあるプラットフォーム上でのリアルタイムAI処理や、緊急シナリオにおけるドローンの適用性向上に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:32:56 GMT)
Verifying the Fisher-Yates Shuffle Algorithm in Dafny [1.7]
Fisher-Yates shuffle は有限列をシャッフルするためのよく知られたアルゴリズムである。その単純さにも拘わらず、生成された置換にバイアスを生じさせるような実装エラーが発生しやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:25:48 GMT)
Encoded Spatial Attribute in Multi-Tier Federated Learning [1.6]
本研究では,エンコード型空間多階層フェデレーション学習手法を提案する。クライアント層では、目的とする結果をより正確に予測するために、空間情報を符号化する。精度などの評価指標を用いて,空間的粒度の複雑さに関する知見を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:56:19 GMT)
Text2Playlist: Generating Personalized Playlists from Text on Deezer [1.6]
Text2PlaylistはDeezerのスタンドアロンツールである。クエリ固有でパーソナライズされたプレイリストを生成し、大規模なデプロイに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:46:51 GMT)
All AI Models are Wrong, but Some are Optimal [1.5]
予測AIモデルを用いた意思決定は、しばしば準最適性能をもたらす。このような予測がハイパフォーマンスな決定を可能にするという期待は理論上は保証されず、実際に確立されることもない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:34:19 GMT)
Data Driven Environmental Awareness Using Wireless Signals [1.5]
屋内機器と屋外機器の区別は信頼性を高め、既存の屋外機器との共存性を向上させる。本研究では、デバイスが直面している電波環境が屋内と屋外とでかなり異なるという事実を活用して、頑健な屋内・屋外の分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:00:41 GMT)
Bridging Dialects: Translating Standard Bangla to Regional Variants Using Neural Models [1.5]
この研究は、言語多様性を保ち、方言話者間のコミュニケーションを改善する必要性によって動機付けられている。モデルは"Vashantor"データセットを使用して微調整され、様々な方言で32,500の文が含まれている。 BanglaT5はCERが12.3%、WERが15.7%で優れた性能を示し、方言のニュアンスを捉える効果を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:50:51 GMT)
Halal or Not: Knowledge Graph Completion for Predicting Cultural Appropriateness of Daily Products [1.4]
本研究では,化粧品と化粧品成分の関係をモデル化・把握するためのハラル化粧品推薦フレームワーク,すなわちHaCKGを提案する。まず, 化粧品, 材料, その特性の関連性を表す化粧知識グラフを構築した。そこで我々は,知識グラフにおけるエンティティ間の構造的関係を学習するために,残差接続を有する事前学習された関係グラフ注意ネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:56:30 GMT)
Practical Quantum Circuit Implementation for Simulating Coupled Classical Oscillators [1.3]
本研究では, 1次元バネ質量系をシミュレーションするための量子回路の構築と実装を行う。この回路に基づくハミルトニアンシミュレーションアプローチは、計算コストを大幅に削減し、将来の量子ハードウェアに関する大規模な多体研究を可能にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:53:56 GMT)
Underwater Image Enhancement using Generative Adversarial Networks: A Survey [1.3]
ジェネレーティブ・Adversarial Networks (GAN) は水中写真を強化する強力なツールとして登場した。 GANは、海洋生物学や生態系モニタリング、サンゴ礁の健康評価、水中考古学、自律型水中車両(AUV)ナビゲーションなど、現実世界の応用に応用されている。本稿では,物理・物理フリーモデルからCNNベースモデル,最先端のGANベース手法に至るまで,水中画像強調への主要なアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:41:19 GMT)
eKalibr: Dynamic Intrinsic Calibration for Event Cameras From First Principles of Events [1.2]
イベントカメラの固有キャリブレーション手法eKalibrを提案する。 eKalibrは、慎重に設計されたイベントベースのサークルグリッドパターン認識アルゴリズムに基づいている。パターン抽出と固有キャリブレーションの観点からeKalibrの性能を評価する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:41:03 GMT)
Multi-layered Authentication and Key Management Scheme for Secure IoV [1.2]
現在のグループ認証方式は、ユーザアイデンティティ保護とアンリンク性を提供するが、制限に直面している。本稿では,バッチ認証,相互認証,セキュア鍵設定を組み込んだプライバシ保護型認証方式を提案する。その結果,本手法は100台の車両に対して平均認証時間10.61msと1.78msを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:35:56 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。例えば、Llama3.1-8Bのパラメータをわずか129秒で7.32B (-9%)に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:36:48 GMT)
Linguistic Entity Masking to Improve Cross-Lingual Representation of Multilingual Language Models for Low-Resource Languages [1.1]
本稿では,新しいマスキング戦略であるLingguistic Entity Masking (LEM)を導入し,継続事前学習のステップで使用する。 LEMは、動詞、名詞、名前付き実体にマスキングを制限し、文中に高い優位性を保持する。我々は3つの下流タスク,すなわちbitext mining, parallel data curation, code-mixed sentiment analysis を用いて LEM の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:17:58 GMT)
ViM-Disparity: Bridging the Gap of Speed, Accuracy and Memory for Disparity Map Generation [1.1]
分散マップ生成(DMG)の計算オーバーヘッドが低いリアルタイムかつ高精度なモデルにおいて,既存のトレードオフを解消するためのVisual Mamba (ViM) アーキテクチャを提案する。本稿では,DMGモデルの推論速度,計算オーバーヘッド,精度を共同評価できる性能指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:40:49 GMT)
Coherent feedback control for cavity optomechanical systems with a frequency-dependent mirror [1.1]
機械共振器の地中冷却は、光学系における様々な量子効果の観測の前提条件である。ファノミラー・オプティメカル・セットアップにおいて, メカニカル・モードの地中冷却を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:32:04 GMT)
Impact of Data Breadth and Depth on Performance of Siamese Neural Network Model: Experiments with Three Keystroke Dynamic Datasets [1.0]
本研究では,データセットの幅と深さが行動バイオメトリックスの深層学習モデルに与える影響について検討する。データセットの広さの増大は、よりオブジェクト間の変動を効果的に捉えた、十分に訓練されたモデルのトレーニングを可能にする。対照的に、データセットからの深さの影響の程度は、データセットの性質に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:06:46 GMT)
An Attention-Guided Deep Learning Approach for Classifying 39 Skin Lesion Types [0.9]
本研究は,39種類の皮膚病変からなる包括的および多種多様なデータセットをキュレートすることにより,分野を前進させる。 MobileNetV2、Xception、InceptionV3、EfficientNetB1、Vision Transformerの5つの最先端ディープラーニングモデルが厳格に評価されている。 CBAMと統合されたビジョントランスフォーマーモデルは、93.46%の精度、94%の精度、93%のリコール、93%のF1スコア、93.67%の特異性を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:25:01 GMT)
Affordably Fine-tuned LLMs Provide Better Answers to Course-specific MCQs [0.9]
我々は,大規模言語モデル (LLM) がハードウェア制約や改良技術に関して,マルチチョイス質問 (MCQ) にどのように答えるかを検討する。我々は,プログラム言語(PL)コースから162人の学部レベルのMCQに回答するために,汎用的な事前学習 LLM を用いて,この空間を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:44:35 GMT)
Quantum Entanglement and Measurement Noise: A Novel Approach to Satellite Node Authentication [0.9]
本稿では,量子絡みと計測ノイズプロファイルに基づく新しい衛星ノード認証方式を提案する。提案手法は、各衛星の量子光通信システムで現れる独特のノイズ特性を活用して、特異な「量子ノイズ指紋」を作成する。この指紋は衛星コンステレーション内のノード認証に使われ、従来の暗号方式に代わる量子セーフな代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:43:34 GMT)
Explaining Deep Learning-based Anomaly Detection in Energy Consumption Data by Focusing on Contextually Relevant Data [0.9]
本稿では,コンテキスト関連情報に着目したエネルギー消費データにおける異常に対する説明可能性アプローチを提案する。 10種類の機械学習モデル、5つのデータセット、5つのXAI技術による実験結果から、本手法が一貫した説明を提供する説明の多様性を低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:53:48 GMT)
Debugging Without Error Messages: How LLM Prompting Strategy Affects Programming Error Explanation Effectiveness [0.9]
GPT-3.5は,ソースコード自体の誤り説明のため,どのように誘導されるかを示す。本報告では, 誤り説明がフィードバックにどの程度有効であるかを, ベースラインで報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:32:19 GMT)
Robust Counterfactual Explanations under Model Multiplicity Using Multi-Objective Optimization [0.9]
複数の機械学習モデルが存在する場合、対実的説明(CE)は堅牢ではない。本稿では,新しい視点を導入する頑健なCEと,それを生成するための多目的最適化手法を提案する。本研究は、機械学習における説明可能性、意思決定、機械学習に基づく行動計画など、幅広い研究分野に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:57:50 GMT)
Quantum networks using rare-earth ions [0.8]
我々は、希土類イオンドープ結晶をベースとした将来の量子ネットワークのための光物質インタフェースの構築に関する概念と最近の研究を概観する。我々は、光子源、光のための光量子メモリ、量子情報処理を可能にする量子ビットを作成するための、ユニークな適合性を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:04:17 GMT)
Uncovering the Genetic Basis of Glioblastoma Heterogeneity through Multimodal Analysis of Whole Slide Images and RNA Sequencing Data [0.7]
グリオ芽腫は、急速な進行と予後不良を特徴とする、非常に攻撃的な脳腫瘍である。以上の結果より, グリオ芽腫に関連のある新規遺伝子が同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:37:01 GMT)
Solving nonograms using Neural Networks [0.7]
ノングラム(Nonogram)は、グリッド内のセルをヘッダの番号に従って色付けまたは空白にしなければならない論理パズルである。本研究では、ニューラルネットワークを用いたヒューリスティックアルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、ヒューリスティックアルゴリズムを用いて、このタイプの論理問題を解くための様々な手法を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:34:22 GMT)
A Neighbor-based Approach to Pitch Ownership Models in Soccer [0.7]
ピッチオーナシップモデルは、ゲームのダイナミクスを理解するための戦術アナリストに貴重な支援を提供する。本稿では,K-Nearest Neighbors (KNN)アルゴリズムを用いて,サッカーゲームにおけるピッチオーナシップモデルの構築手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:11:08 GMT)
How to Tune a Multilingual Encoder Model for Germanic Languages: A Study of PEFT, Full Fine-Tuning, and Language Adapters [0.7]
本稿では,多言語エンコーダモデルmDeBERTaのゲルマン語のタスクに対する最適利用について検討する。パラメータ効率のよいファインチューニング(PEFT)手法であるLoRAとPfeifferのボトルネックアダプタとの比較を行った。 PEFTは質問応答に向いているが、名前付きエンティティ認識には完全な微調整が好ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:01:51 GMT)
Weakly Supervised Segmentation of Hyper-Reflective Foci with Compact Convolutional Transformers and SAM2 [0.7]
本稿では,従来の注意に基づくMIL(Multiple Instance Learning)アプローチの空間分解能を高める新しいフレームワークを提案する。我々は,MILをCCT(Compact Convolutional Transformer)に置き換えることによって,セグメント化精度が大幅に向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:56:18 GMT)
Security Testing Framework for Web Applications: Benchmarking ZAP V2.12.0 and V2.13.0 by OWASP as an example [0.7]
この研究は、主要なオープンソースのWebアプリケーション脆弱性スキャナであるZAPとBenchmarkプロジェクトを比較した。この研究手法は ZAP の v2.12.0 と v2.13.0 を用いて Benchmark の系統的なスキャンを行う。このベンチマークで得られた結果は、ツールの各バージョンの長所と短所に関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:07:18 GMT)
Theoretical Error Analysis of Entropy Approximation for Gaussian Mixture [0.7]
本稿では, 混合係数による一様ガウス分布のエントロピーの和として表される近似エントロピーについて検討する。理論的には、真と近似エントロピーの間の近似誤差を解析し、この近似が効果的に機能するかどうかを明らかにする。本結果は,ニューラルネットワークなどの高次元問題に対して,この近似が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:30:29 GMT)
An Efficiency Firmware Verification Framework for Public Key Infrastructure with Smart Grid and Energy Storage System [0.7]
スマートグリッドの急速な進化は、敵国の電力インフラを破壊しようとする多くの国家俳優を惹きつけてきた。本稿では,公開鍵基盤(PKI)を基盤としたデジタル署名・検証フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:43:31 GMT)
Evidential Deep Learning for Uncertainty Quantification and Out-of-Distribution Detection in Jet Identification using Deep Neural Networks [0.7]
我々は、大型ハドロン衝突型加速器における陽子-陽子衝突におけるジェットの同定を目的としたディープニューラルネットワークモデルに、顕在ディープラーニング(EDL)を用いる。 EDLは、テストデータに対する信頼性を提供するために設計されたエビデンス取得プロセスとして学習を扱う。本稿では、EDLが不確実性を定量化し、分類タスクに適用したDLモデルに対するEDL法の改善につながる可能性のあるアウト・オブ・ディストリビューションデータを検出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:14:29 GMT)
Fractional Concepts in Neural Networks: Enhancing Activation Functions [0.6]
本研究では、活性化関数のチューナブルパラメータとして分数次微分(FDO)を導入することにより、分数計算をニューラルネットワークに統合する。各種データセットおよびネットワークアーキテクチャ上でのこれらの分数活性化関数の評価を行い、それらの性能と従来型および新しいアクティベーション関数との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:15:49 GMT)
Quantum error mitigation by layerwise Richardson extrapolation [0.6]
雑音量子コンピュータの誤り軽減プロトコルであるEmphlayerwise Richardson外挿法(LRE)を導入する。異なる個々の層(または回路の大きなチャンク)のノイズを増幅し、関連する期待値を線形結合してゼロノイズ限界を推定する。従来の(単変数の)リチャードソン外挿法と比較してLREが優れた性能を発揮するシナリオを数値シミュレーションで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:53:04 GMT)
Greedy Gradient-free Adaptive Variational Quantum Algorithms on a Noisy Intermediate Scale Quantum Computer [0.6]
ハイブリッド量子古典適応型VQE(Vari Quantum Eigensolvers)は、多体量子システムにおいて古典計算を上回る性能を持つ。本稿では,Greedy Gradient-free Adaptive VQE (GGA-VQE) と呼ばれる解析的・勾配なし最適化を用いた適応アルゴリズムを提案する。 GGA-VQEを25量子ビットの量子回路上で実行し、良好な基底状態近似を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:05:22 GMT)
TAMER: A Test-Time Adaptive MoE-Driven Framework for EHR Representation Learning [0.6]
TAMERは、EHR表現学習のためのテストタイム適応型MoE駆動フレームワークである。 MoEコンポーネントは多様な患者サブグループを処理し、TTAは進化する健康状態分布へのリアルタイム適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:25:39 GMT)
Automated Test Case Repair Using Language Models [0.6]
欠陥のないテストケースは、テストスイートの品質を低下させ、ソフトウェア開発プロセスを破壊します。テストケースの自動修復に事前訓練されたコード言語モデルを活用する新しいアプローチであるTaRGetを提案する。 TaRGetは、テスト修復を言語翻訳タスクとして扱い、言語モデルを微調整するために2段階のプロセスを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:02:33 GMT)
Cryptanalysis of Cancelable Biometrics Vault [0.6]
Cancelable Biometrics (CB) は、バイオメトリックスとユーザ固有のトークンを組み合わせて安全なテンプレートを生成するバイオメトリック変換スキームである。バイオメトリックスでは、生体データを用いて暗号鍵を保護するために鍵結合方式を用いる。我々の暗号解析はCBVスキームの無効性とリンク可能性の脆弱性を明らかにすることによって新しい視点を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:36:59 GMT)
Learning About Algorithm Auditing in Five Steps: Scaffolding How High School Youth Can Systematically and Critically Evaluate Machine Learning Applications [0.4]
アルゴリズム監査は、アルゴリズムシステムの不透明な内部動作と外部からの外部影響を理解する方法である。本稿では,若者を監査アルゴリズムで支援できる5つのステップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:05:56 GMT)
Towards a Comprehensive Framework for Cyber-Incident Response Decision Support in Smart Grids [0.4]
本稿では,アタック・ディフェンス・ツリーと,スマートグリッド・サイバーセキュリティ向上のためのマルチクレートリ・意思決定手法を統合する枠組みを提案する。提案モデルは,今後のグリッド管理課題に対する洞察を提供しながら,グリッドサイバーセキュリティ活動の有効性と効率を最適化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:40:22 GMT)
Efficient Transition State Searches by Freezing String Method with Graph Neural Network Potentials [0.3]
我々は有機化学反応を記述するのに適したグラフニューラルネットワークポテンシャルエネルギー関数を開発し、微調整する。推定構造を精査し,各試験系における遷移状態の同定に成功し,平均ab-initio計算数を47%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:32:05 GMT)
Investigating the Impact of Observation Space Design Choices On Training Reinforcement Learning Solutions for Spacecraft Problems [0.3]
本稿では,RLエージェントが宇宙船の検査課題を学習する際の,環境の観察空間の変化が,RLエージェントの訓練と性能に与える影響について考察する。最初は、エージェントがタスクを学習するのを助けるために設計されたセンサーの影響について調べる。 2つ目は、参照フレームの影響を見て、エージェントを別の視点から世界を見るように調整することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:53:21 GMT)
Effective faking of verbal deception detection with target-aligned adversarial attacks [0.3]
偽りの文を書き直して真に見せる自動敵攻撃は深刻な脅威となる。我々は,人間と機械学習モデルに対する騙し検出タスクにおいて,243の真偽と262の自伝的ストーリーのデータセットを使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:42:40 GMT)
Scalable and shallow quantum circuits encoding probability distributions informed by asymptotic entanglement analysis [0.3]
マトリックス積状態(MPS)法は、浅い量子回路を構築する上で最も有望な手法として現れた。入力関数の滑らかさに依存するMPS表現における結合間の絡み合いの崩壊に対する厳密な展開を導出する。我々は、量子回路を浅く正確に符号化する改良されたMPSベースのアルゴリズムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:46:55 GMT)
Soft regression trees: a model variant and a decomposition training algorithm [0.2]
そこで本研究では,各入力ベクトルに対して,単一の葉ノードに関連付けられた線形回帰として定義する,ソフト多変量回帰木(SRT)の新たな変種を提案する。 SRTは条件付き計算特性、すなわち各予測は少数のノードに依存する。 15のよく知られたデータセットの実験により、従来のソフトレグレッションツリーと比較して、我々のSRTと分解アルゴリズムは高い精度とロバスト性が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:06:36 GMT)
Recommender Systems for Social Good: The Role of Accountability and Sustainability [0.2]
推薦システムは、責任ある消費をサポートし、環境への影響を減らし、社会的善を育むために、パーソナライズを超えていなければならない。我々は、推奨モデルの炭素フットプリントを緩和し、公正性を確保し、説明責任メカニズムを実装する戦略を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:46:23 GMT)
Near-Optimal and Tractable Estimation under Shift-Invariance [0.2]
そのような信号のクラスは、非常にリッチである:$mathbbCn$ 上のすべての指数振動を含み、合計$s$ である。このクラスの統計複雑性は、$(delta)$-confidence $ell$-ballの半径2乗最小マックス周波数によって測定されるが、$s$-sparse信号のクラス、すなわち$Oleft(slog(en) + log(delta-1)right) cdot log(en/s)とほぼ同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:11:04 GMT)
Learning In-Distribution Representations for Anomaly Detection [0.2]
Focused In-distriion Representation Modeling (FIRM) は、異常検出に特化して設計された対照的な学習目的である。 FIRMは、表現空間を積極的に形作る方法として、合成外接辞をプリテキストタスクに組み込む。 FIRMが標準ベンチマークの他のコントラスト手法を上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:50:00 GMT)
An Explainable Pipeline for Machine Learning with Functional Data [0.2]
関数型データ入力を用いた予測を目的とし,高連続空間からの2つの応用を考察する。 1つの応用は、材料のハイパースペクトルCTスキャンにより爆発物を特定するために、材料タイプを分類することである。もう1つの応用は、ラマン分光法で抽出したカラーシグネチャを用いてインクジェット印刷された文書をソースプリンタに接続する法医学的なタスクを考えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 23:33:15 GMT)
An Optimal, Universal and Agnostic Decoding Method for Message Reconstruction, Bio and Technosignature Detection [0.1]
本稿では,ゼロ知識の一方向通信チャネルに対する非依存信号再構成手法を提案する。本研究では,非ランダムメッセージが意図した物理的特性に関する情報をエンコードする方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:39:43 GMT)
A monthly sub-national Harmonized Food Insecurity Dataset for comprehensive analysis and predictive modeling [0.1]
本稿では,4つの主要なデータソースを統合するオープンソースリソースであるHFID(Harmonized Food Insecurity dataset)を紹介する。 HFIDは食品安全保障の専門家や人道機関にとって重要なツールであり、食料安全保障状況を分析するための統一された資源を提供する。科学コミュニティはまた、HFIDを利用してデータ駆動予測モデルを開発することができ、将来の食糧危機の予測と予防の能力を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:13:57 GMT)
Constraining constructions with WordNet: pros and cons for the semantic annotation of fillers in the Italian Constructicon [0.1]
イタリア建設計画における構築の形式化におけるWordNetに基づく意味分類の役割について論じる。イタリア語コンストラシコンプロジェクトでは,意味的特徴や構成制約を表現するために,Open Multilingual WordNetのトピックをどう利用するのかを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:21:03 GMT)
rmlnomogram: An R package to construct an explainable nomogram for any machine learning algorithms [0.0]
現在のノモグラムは回帰アルゴリズムのためにのみ作成できる。我々は、任意の機械学習アルゴリズムのモデル説明可能性でノモグラムを構築するためのRパッケージとWebアプリケーションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:07:14 GMT)
eGAD! double descent is explained by Generalized Aliasing Decomposition [0.0]
本稿では,予測性能とモデル複雑性の関係を説明するため,GAD(Generalized Aliasing decomposition)と呼ぶ新しい分解法を提案する。 GADは予測誤差を3つの部分に分解する: 1) パラメータの数がデータポイントの数よりもはるかに小さい場合に支配するモデル不整合、2) データ不整合、3) パラメータの数がデータポイントの数よりはるかに大きいときに支配するデータ不整合、3) 一般化エイリアス。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 00:19:23 GMT)
Zero-shot Shark Tracking and Biometrics from Aerial Imagery [0.0]
海洋動物の空中画像を分析する機械学習モデルの開発は、データセットごとに新しいモデルを構築し、テストし、デプロイする古典的なパラダイムに従っている。本稿では,Segment Anything Model 2 (SAM2) の映像理解とContrastive Language- Image Pre-Turning (CLIP) の視覚言語機能を活用した Frame Level ALIgment and tRacking (FLAIR) を紹介する。太平洋の看護師サメの18,000枚のドローン画像のデータセットを用いて、FLAIRと比較するために最先端の物体検出モデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:29:09 GMT)
Witnessing non-stationary and non-Markovian environments with a quantum sensor [0.0]
量子センサーは、ナノスケールの磁場変動に対して例外的な感度を提供する。本研究では,異なる雑音条件下でのラムゼー崩壊曲線を解析的に予測する物理ノイズモデルを開発する。本研究は,ナノスケール環境下での複雑な騒音挙動を解明するための量子センサの能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:37:37 GMT)
Witnessing global memory effects of multiqubit correlated noisy channels by Hilbert-Schmidt speed [0.0]
相関ノイズチャネルでは、量子系の力学に対する大域記憶効果は非マルコフ性および古典的相関に依存する。我々は,非マルコビアン性尺度であるヒルベルト・シュミット速度(HSS)が,この相関型メモリの役割を評価する上で有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:22:58 GMT)
What is "quantum" about quantum gravity? [0.0]
等価原理と量子力学の両方が実験を継続するならば、これは量子力学のエピステミックの解釈を好んでいると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:45:44 GMT)
What Can Youth Learn About Artificial Intelligence and Machine Learning in One Hour? Examining How Hour of Code Activities Address the Five Big Ideas of AI [0.0]
我々は、Hour of CodeアクティビティがAIの5つの大きなアイデア、特に機械学習と社会的影響にどのように関与するかをレビューする。驚くべき発見は、コンピューティングの重要な側面に注意が払われたことだ。議論では、より広範なトピックを提供するために、今後の導入活動がどのように設計されるかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:11:11 GMT)
Visualizing Uncertainty in Image Guided Surgery a Review [0.0]
腫瘍切除手術の間、外科医は脳内の腫瘍やその他の重要な構造を見つけるために神経ナビゲーションに頼る。神経ナビゲーションは、脳のGPSのように作用し、手術中に神経外科医を誘導する。浸透圧濃度、液量、組織切除などの要因によって引き起こされる動的変形である脳のシフトは、術前のイメージを無効にすることができる。この不確実性を考慮し、効果的に可視化することは、外科医が再びナビゲーションを信頼するのに役立つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:16:42 GMT)
Variational simulation of the Lipkin-Meshkov-Glick model on a neutral atom quantum computer [0.0]
我々は、中性原子量子コンピュータ上での変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを用いて、Lipkin-Meshkov-Glick(LMG)モデルをシミュレートする。最大15スピンのスピン系の基底状態エネルギーを試験する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:51:00 GMT)
Uncertainty Estimation for Path Loss and Radio Metric Models [0.0]
Conformal Predictive Systems (CPS) は、機械学習(ML)ベースの無線メトリックモデルスイートにおける不確実性を正確に推定する。 CPSモデルはバンクーバーやモントリオールなど他の都市に効果的に一般化され、高いカバレッジと信頼性を維持している。これらの結果は、無線ネットワークモデリングにおけるCPSによるスケーラブルで信頼性の高い不確実性推定の有効性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:11:29 GMT)
Two-quanta processes in coupled double-quantum-dot cavity systems [0.0]
半導体二重量子ドット(DQD)系と漏れマイクロ共振器とを非線形に結合した化合物試料の量子力学について検討した。この複雑な非線形系の定常量子力学は様々な効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:52:52 GMT)
Towards a Probabilistic Framework for Analyzing and Improving LLM-Enabled Software [0.0]
大規模言語モデル(LLM)対応システムは、ソフトウェア工学において重要な課題である。本稿では,これらのシステムを体系的に解析し,改善するための確率的枠組みを提案する。本稿では,自然言語文書を形式的プログラム仕様に変換する自動形式化問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:42:06 GMT)
Theory of Magnon Purcell Effect in Cavity Magnonic System [0.0]
開放マグノン系の崩壊ダイナミクスに対する空洞効果の系統的解析を行う。我々の発見と方法論は、空洞磁気量子制御、量子情報処理、およびマグノン量子デバイスの開発における研究を進める上で貴重な知見を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:02:44 GMT)
Theory of Irreversibility in Quantum Many-Body Systems [0.0]
ランダム位相モデル(RPM)における不可逆性の出現を証明する。我々は、RPMにおける正確なRP共鳴を同定し、同じRP共鳴が演算子トランケーションから得られることを証明した。我々は,保存法則,多体局在,非局所相互作用がRP共鳴を単位円に融合し,異常な緩和を抑制することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:59:40 GMT)
The New Anticipatory Governance Culture for Innovation: Regulatory Foresight, Regulatory Experimentation and Regulatory Learning [0.0]
本稿では、欧州連合におけるイノベーション政策と技術革新の規制に関する奨学金の推進について述べる。様々なツールや要素を体系的に発掘し、発明的な方法で使用しています。規制ツールボックスには、より密集的で体系的に統合する必要がある、と同社は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:26:38 GMT)
The Hitchhiker's Guide to QSP pre-processing [0.0]
量子信号処理(QSP)は、歴史的にコストがかかる前処理ステップである「QSP処理/位相要素探索」に依存している。この作業は、QSP規約と事前処理方法を通じて、渦巻きツアーを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:01:37 GMT)
The Extended Uncertainty Principle from an Operational Viewpoint [0.0]
我々は、運用量子力学の観点から、拡張不確実性原理(EUP)の伝統的な不等式を再考する。有限スリット幅$Delta x$や半径$R$の球面領域など,位置不確実性の装置中心の定義を導入する。エルミートEUP運動量演算子を用いて、不確かさ積 $sigma_p Delta x$ 上の厳密な新しい下界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:09:55 GMT)
Targeted Adversarial Denoising Autoencoders (TADA) for Neural Time Series Filtration [0.0]
脳波(EEG)時系列データをフィルタリングするための機械学習(ML)ベースのアルゴリズムは、面倒なトレーニング時間、正規化、正確な再構築に関連する課題に直面している。本稿では,ロジスティック共分散目標対向型オートエンコーダ(TADA)により駆動されるMLフィルタリングアルゴリズムを提案する。この仮説を検証するため、TADAシステムプロトタイプをトレーニングし、EEGdenoiseNetデータセットの脳波データから筋電図(EMG)ノイズを除去するタスクで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:54:18 GMT)
Supervision policies can shape long-term risk management in general-purpose AI models [0.0]
本研究では,リスク,インシデント,あるいはハザード報告のエコシステムの多様な状況から抽出された特徴をパラメータ化したシミュレーションフレームワークを開発する。リスクタイプを包括的に網羅した高優先度リスクのバランスをとる)非優先順位付け(優先、優先)、ランダム選択、優先度付け(優先)、多様性優先(優先)の4つの政策を評価する。以上の結果から, 優先的かつ多様性優先的な政策は, 高影響リスク軽減に有効であるが, より広範なコミュニティが報告した制度的問題を無視している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:52:34 GMT)
Supercharging Single-Atom Traps by Collisional Blockade [0.0]
静的な双極子トラップの深さを増大させることで、時間スケール2.1,$sの高速負荷から7.9,$sの延長トラップ寿命への移行が可能であることを示す。この方法では、空のトラップを埋めるために原子を再配置することなく、達成可能な充填比が$(79pm2)%$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:38:59 GMT)
Strain-enabled control of the vanadium qudit in silicon carbide [0.0]
炭化ケイ素中のバナジウムは、通信領域の光遷移を持つ有望なスピン光子界面候補である。ひずみを含む理論モデルを用いて、正確に記述された、未報告の幅広い遷移が観察される。これらの知見は、歪み工学とセンシング、およびフォールトトレラントなQuditエンコーディング周波数に対する欠陥の可能性をさらに浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:47:28 GMT)
Stochastic Quantum Power Flow for Risk Assessment in Power Systems [0.0]
本稿では,電力系統における量子電力フロー(SQPF)解析のための最初の量子コンピューティングフレームワークを紹介する。提案手法は, 量子状態を利用して電力フロー分布を符号化し, ラインオーバーロードの確率を効率的に評価する。提案手法を2つのテストシステム上で検証し,精度を維持しつつ,サンプルの複雑さを低減させる量子アルゴリズムの計算的優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:08:13 GMT)
Social web and Wikipedia: an opportunity to rethink the links between sources' credibility, trust and authority [0.0]
この情報や内容は本当ですか?この著者や情報源を信用できますか。本稿では,ユーザ,文書,著者の関係を人間によるコミュニケーションとして考慮した,統合的でシンプルなモデルを提案する。真理値に応じて情報に与えられる特性としての信頼性、信頼できる情報を生み出す能力としての信頼、著者の影響力が受け入れられる権限である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:32:28 GMT)
Skein Construction of Balanced Tensor Products [0.0]
代数学と位相のより優れた混合を提供するスケイン理論に基づく位相構成を導入する。 Turaev-Viro状態和モデルは、完全に拡張された場の理論の分類において3フンクターから自然に生じることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:27:15 GMT)
SimOS: A Python Framework for Simulations of Optically Addressable Spins [0.0]
我々はPythonで開発された光検出磁気共鳴のためのオープンソースのシミュレーションフレームワークを提案する。このフレームワークは、スピンと電子レベルで構成される多部量子システムの構築、操作、進化を可能にする。我々は、リンドブラッド形式の効率的な時間進化のためのインタフェースと、空間的および一般化力学のシミュレーションのためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:32:33 GMT)
Sensing the vibration of non-reflective surfaces with 10-dB-squeezed-light enhancement [0.0]
圧縮量子不確実性を持つレーザー光は、干渉センシングの強力なツールである。本研究では,空気中の表面振動の周波数特性を量子的に強く測定する。我々の圧縮レーザービームは、単に振動面を通過するだけで、超安定な従来の光線は10倍のパワーしか達成できないという感度を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:29:35 GMT)
Selection and improvement of product formulae for best performance of quantum simulation [0.0]
ハミルトン進化のシミュレーションのための量子アルゴリズムは、しばしば積公式に基づいている。 Fフラクタル法は任意の高次積公式を求める体系的な方法を与えるが、多くの指数関数をもたらす。指数関数の少ない積公式は、同時非線形方程式の数値解によって見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 00:58:43 GMT)
Satellite-based communication for phase-matching measurement-device-independent quantum key distribution [0.0]
衛星ベースの量子通信のためのLinとL'utkenhausによって提案されたPM-MDI QKDプロトコル。このプロトコルのキーレートは、リピータレスバウンドを超えることが知られており、ノイズ条件下では限界で評価される。発見は、衛星ベースの量子通信において、信頼性の高い鍵レートを達成するためのPM-MDI QKDプロトコルの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:07:44 GMT)
Robust Mølmer-Sørensen gate for neutral atoms using rapid adiabatic Rydberg dressing [0.0]
Rydbergドレッシングによる断熱的ラピッドパスは、2量子エンタングゲートを実装するメカニズムを提供することを示す。制御相ゲートのような2ビットゲートを実装する際の典型的な誤差は、単一原子光シフトの誤差に支配されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:53:05 GMT)
Real-Time Integrated Dispatching and Idle Fleet Steering with Deep Reinforcement Learning for A Meal Delivery Platform [0.0]
本研究は,食事提供プラットフォームにおけるリアルタイム注文派遣とアイドルクーリエステアリングの問題を解決することを目的としている。強化学習(RL)に基づく戦略的二重制御フレームワークを提案する。宅配業者間での配送効率と作業負荷分布の公平性が改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:15:40 GMT)
Randomized benchmarking with non-Markovian noise and realistic finite-time gates [0.0]
単量子ランダム化ベンチマーク実験における非マルコフ古典雑音の影響を解析する。本フレームワークは,各ゲート列のランダムな性質を利用して,完全生存確率減衰曲線の式を導出する。これらの効果がランダム化ベンチマーキング実験の解釈をいかに複雑にするかを論じるとともに、非マルコビアン性の調査にどのように活用するかについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:52:02 GMT)
RIOT-based smart metering system for privacy-preserving data aggregation using watermarking and encryption [0.0]
本研究では,可逆な透かしとAES暗号を用いたプライバシー保護型データ集約プロトコルを提案する。プロトコルには、LSBシフト方式の可逆透かし(RLS)を使用する低周波スマートメータと、差分展開方式の可逆透かし(RDE)を使用する高周波スマートメータがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:37:20 GMT)
Quantum Speedup for Nonreversible Markov Chains [0.0]
マルコフ連鎖の問題は量子コンピューティングによってかなり高速に解けることが議論されている。本研究では、現代の量子アルゴリズムとマルコフ連鎖理論を用いて、非可逆マルコフ鎖の定常分布をサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:09:40 GMT)
Quantifying Light-assisted Collisions in Optical Tweezers Across the Hyperfine Spectrum [0.0]
光学式ツイーザで共振された2つの原子間の共振-双極子相互作用における超微細構造の役割について検討した。我々の研究は、レーザー誘起衝突による低温原子や分子の制御において、超微細構造を利用するための重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:12:09 GMT)
Plane-selective coherent manipulations of nuclear spin qubits in a three-dimensional optical tweezer array [0.0]
光ツイーザーアレイの3次元構造は、中性原子プロセッサをスケールアップする可能性がある。量子誤差補正に不可欠なコヒーレント局所演算は、このプラットフォームではまだ検討されていない。この技術は、三次元多層構造における量子コンピューティングと量子シミュレーションの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:56:23 GMT)
Performance analysis of a filtering variational quantum algorithm [0.0]
Filtering Variational Quantum Eigensolver (F-VQE) は、既存の量子コンピュータにおける最適化問題を解くために設計された変分型ハイブリッド量子アルゴリズムである。我々は、パラメータ化量子回路として、瞬時量子多項式回路を用いる。 F-VQEの実用的優位性には大きな発展が必要であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:37:44 GMT)
Optimization of Quantum-Repeater Networks using Stochastic Automatic Differentiation [0.0]
長距離エンタングルメント分布を可能にするために、量子リピータが想定される。ここでは、ネットワークの離散モンテカルロシミュレーションから導出物を自動的に抽出する手法、自動微分を用いる。特に,ネットワーク改善に必要なリピータの最小数,ネットワーク規模をネットワークの物理的サイズに飽和させるリピータの数を把握できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:00:01 GMT)
Optimal Transport-inspired Deep Learning Framework for Slow-Decaying Kolmogorov n-width Problems: Exploiting Sinkhorn Loss and Wasserstein Kernel [0.0]
還元次数モデル(ROM)は、高次元システムに対処するために科学計算で広く使われている。最適輸送理論とニューラルネットワークに基づく手法を統合した新しいROMフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、精度と計算効率の点で従来のROM手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:30:44 GMT)
Operator Spreading in Random Unitary Circuits with Unitary-invariant Gate Distributions [0.0]
一般のユニタリ不変アンサンブルから基本ゲート操作が引き出されるランダムなユニタリ回路における演算子拡散について検討する。ハール分散の場合と同様に、より一般的なユニタリ不変ゲート分布で拡散する作用素の長時間挙動はドリフト拡散方程式によって制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:51:20 GMT)
Nonstationary Laguerre-Gaussian states in magnetic field [0.0]
本研究では, 縦磁場中における非定常ラゲール・ガウス状態を示す。 NSLG状態の電子パケットのr.m.s.半径はランダウ状態よりもかなり大きな値で時間的に振動する。この振動の量子効果は境界条件によるもので、様々な問題で観測できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:32:08 GMT)
Non-unitarity maximizing unraveling of open quantum dynamics [0.0]
軌道状態における平均的絡み合いを適応的に最小化できる新しい解法を導入する。ここでは, 量子回路の解法は, 完全行列積密度演算子シミュレーションよりもはるかに効率が良くないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:52:43 GMT)
Multilingual Performance of a Multimodal Artificial Intelligence System on Multisubject Physics Concept Inventories [0.0]
大規模言語モデルに基づく人工知能システム GPT-4o の多言語・多モーダル性能について検討する。発明品を、学生が紙に何が見えるかを反映した画像としてアップロードし、システムのマルチモーダル機能を評価する。この結果から, 実験室のスキルを最貧な分野とみなして, 対象領域におけるパフォーマンスの変化が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:08:07 GMT)
Multi-Step Reasoning in Korean and the Emergent Mirage [0.0]
HRMCR(HAE-RAE Multi-Step Commonsense Reasoning)は,文化的に特定の文脈で多段階推論を行う大規模言語モデルの能力を評価するためのベンチマークである。質問はテンプレートやアルゴリズムを通じて自動的に生成され、韓国の文化知識をシーケンシャルな推論ステップに統合する必要がある。実験の結果, (2 cdot 1025) 未満の FLOP のトレーニングモデルでは, ほぼゼロに近い性能を示しながら, 問題の解決に苦慮していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:07:27 GMT)
Modified Conjugate Quantum Natural Gradient [0.0]
修正共役量子自然勾配(Modified Conjugate Quantum Natural Gradient, CQNG)は、非線形共役勾配法の原理とQNGを統合する最適化アルゴリズムである。 CQNGは、厳密な共役条件が必ずしも満たされない場合でも、様々な最適化シナリオにおいてQNGよりも早く収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:37:40 GMT)
Model Alignment Search [0.0]
本稿では,分散表現類似性を因果的に探索するモデルアライメント探索(MAS)を提案する。まず,本手法を用いて,異なる学習種数を持つネットワーク間で,カウントタスクにおける項目数などの特定の因果変数を転送できることを示す。次に、MASと既存の因果類似性法の違いについて検討し、MASは不要な交換に対してより抵抗的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:39:29 GMT)
Mix-QViT: Mixed-Precision Vision Transformer Quantization Driven by Layer Importance and Quantization Sensitivity [0.0]
Mix-QViTは2つの基準に基づいて各レイヤにビット幅を割り当てる説明可能性駆動MPQフレームワークである。学習後量子化のために、クリップされたチャネルワイド量子化法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:36:20 GMT)
Microscopic Legendre Transform, Canonical Ensemble and Jaynes' Maximum Entropy Principle [0.0]
ヘルムホルツ自由エネルギーやエントロピーのような熱力学量の間の伝説的な変換は、標準アンサンブルの定式化に重要な役割を果たしている。本稿では,系の自由エネルギーとシャノンエントロピーの間の変換の顕微鏡版を定式化する。シャノンエントロピーの正確な微分特性に着目し、正準アンサンブル内の中心関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:22:29 GMT)
Measurement and Teleportation in the cSYK/JT Correspondence [0.0]
本研究では、熱場二重状態(TFD)に絡み合った2つの複雑なSYKモデルについて検討し、一方の射影測定の効果について検討する。測定結果を実行すると、非ゼロの$U(1)$チャージが発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:05:15 GMT)
Macroproperties vs. Microstates in the Classical Simulation of Critical Phenomena in Quench Dynamics of 1D Ising Models [0.0]
一次元逆場イジングモデルのクエンチ力学における古典的臨界現象のトラクタビリティについて検討する。本稿では,MPS結合次元を驚くほど重く切り離すことで,秩序パラメータを効率的にシミュレートできることを示す。また,提案モデルにおける量子カオスと平衡に基づく切り抜きMPSを用いたシミュレーションのトラクタビリティについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:16:33 GMT)
MRI Patterns of the Hippocampus and Amygdala for Predicting Stages of Alzheimer's Progression: A Minimal Feature Machine Learning Framework [0.0]
本研究では、構造的MRIデータを活用する最小機能機械学習フレームワークを提案し、興味のある領域として海馬と扁桃体に焦点を当てた。このフレームワークは、特徴選択による次元の呪いに対処し、地域固有のボクセル情報を利用し、ノイズを低減して分類性能を向上させる革新的なデータ組織を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:47:00 GMT)
MLKAPS: Machine Learning and Adaptive Sampling for HPC Kernel Auto-tuning [0.0]
MLKAPSは、HPCカーネルの設計パラメータをチューニングして、ユーザの入力に対して効率的なパフォーマンスを実現する決定木を生成する。大規模な入力と設計スペースにスケールし、チューニング時間と平均スピードアップにおいて、同様の最先端の自動チューニングツールよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:27:15 GMT)
MARS: A neurosymbolic approach for interpretable drug discovery [0.0]
ニューロシンボリック(NeSy)人工知能(Neurosymbolic、NeSy)は、論理やルールに基づく技術とニューラルネットワークの組み合わせを記述する。 MARSは、学習された規則重みで論理的ルールを活用する、薬物発見のためのNeSyアプローチである。 MARSは、既知のMoAsと整合したモデル解釈を生成しながら、現在の最先端モデルと同等のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:25:06 GMT)
Low rank matrix completion and realization of graphs: results and problems [0.0]
我々は、特定の行列要素を知る代わりに、そのような要素について線形関係を知ることができる問題を研究する。これらの結果の曲面へのグラフの埋め込みへの応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:43:56 GMT)
LitSumm: Large language models for literature summarisation of non-coding RNAs [0.0]
大規模言語モデル(LLM)を用いた非コーディングRNAのための文献要約を生成する。ツールを4,600 ncRNAのセレクションに適用し、生成したサマリを RNAcentral リソースを介して利用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:01:45 GMT)
Lindblad Superoperators from Wigner's Phase Space Continuity Equation [0.0]
ウィグナーの1932年の量子物理学の定式化は、単純な代数を用いて環境とのカップリングを導出するために用いられる。リンドブラッド形式の結合項を用いた正しい表現が我々に強制されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:11:36 GMT)
Learning to generate feasible graphs using graph grammars [0.0]
グラフ文法の概念に基づく生成的アプローチを提案する。鍵となる新しいアイデアは、長距離依存関係のショートカットを提供するために、ドメイン依存の粗大化手順を導入することである。提案手法の有効性を,1) 小型薬物と2) RNA二次構造という2つの領域で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:34:46 GMT)
Large Language Models for Education: ChemTAsk -- An Open-Source Paradigm for Automated Q&A in the Graduate Classroom [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、大学院レベルの教育を支援することを約束するが、トレーニングデータと潜在的なコミュニケーションによって制限される。我々は,LLMと検索拡張生成(RAG)を組み合わせたオープンソースのパイプラインであるChemTAskを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:19:47 GMT)
LUMIA: Linear probing for Unimodal and MultiModal Membership Inference Attacks leveraging internal LLM states [0.0]
メンバーシップ推論攻撃(MIAs)を検出する方法として線形プローブ(LP)を提案する。 LUMIAと呼ばれる我々の手法は、LPを層単位で適用し、モデル内動作の詳細なデータを取得する。単調なMIAでは、LUMIAは以前の手法に比べて平均15.71%上昇している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:08:44 GMT)
Invisible Labor in Open Source Software Ecosystems [0.0]
目に見えない労働とは、完全に見えていないか、適切な補償を受けていない仕事である。私たちの研究によると、オープンソースソフトウェア(OSS)の作業の約半数は見えません。これにより、ソフトウェア開発の公平性が向上し、作業設計に対する透明性が向上する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:06:21 GMT)
Integration of Cobalt Ferromagnetic Control Gates for Electrical and Magnetic Manipulation of Semiconductor Quantum Dots [0.0]
ナノスケールドット・ツー・マグネットピッチを用いた多ゲートFD-SOIナノワイヤへのナノサイズのコバルト制御ゲートの統合マルチゲートナノワイヤの電気的特性は、室温から10mKまでの全ての強磁性ゲートのフルフィールド効果を示す。薄膜とパターン制御ゲートの磁気特性に対する洞察は、試料磁気計測と電子ホログラフィー測定によって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:46:26 GMT)
Inherent quantum resources in stationary spin chains [0.0]
様々なスピン-1/2鎖の固有状態に多体ベル相関が本質的に存在することを示す。特に,Lipkin-Meshkov-Glickモデルの固有状態と熱状態が多体ベル相関を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:01:47 GMT)
Influence of bias voltage noise on the Inelastic Cooper-Pair Tunneling Amplifier (ICTA) [0.0]
超伝導フラックス量子で分割された積分電圧バイアスノイズが増幅帯域以下である限り、ICTAはほぼ量子制限ノイズを有することを示す。周波数として表される積分電圧ノイズの半分の幅のフル幅が5.6MHzである場合、ノイズが1.7倍以下の20dBのゲインを観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:53:13 GMT)
Imprecise Markov Semigroups and their Ergodicity [0.0]
我々は不正確なマルコフ半群 $mathbfQ$ の概念を導入する。マルコフ過程の初期および遷移確率に関する曖昧さを表現することができる。例えば、$mathbfQ$ の要素に付随するマルコフ過程の初期分布が、状態空間の幾何学も含む条件の下では、その遷移確率に関するあいまいさが消えることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:36:50 GMT)
Identifying and Manipulating Personality Traits in LLMs Through Activation Engineering [0.0]
本研究は「アクティベーション・エンジニアリング」の新たなアプローチに基づくものである。我々は,アクティベーションエンジニアリングを活用し,性格特性に関連するアクティベーション方向を識別・調整する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 22:26:26 GMT)
Iconicity in Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、意味と音の両方へのアクセスのみを仲介する。本研究は,GPT-4が人工言語で高度に象徴的な擬似語を生成することによって,この仮説に対処する。その結果、人間が生成した象徴言語における擬似単語の意味を、遠い自然言語の単語よりも正確に推測できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 01:00:05 GMT)
Hybrid quantum-classical unsupervised data clustering based on the self-organizing feature map [0.0]
自己組織化特徴写像を用いた量子支援型教師なしデータクラスタリングのアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,距離行列の誤差がアルゴリズムの実行回数に比例して指数関数的に減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:32:22 GMT)
High-dimensional quantum key distribution rates for multiple measurement bases [0.0]
量子鍵分布プロトコルにおける高次元符号化の利点について検討する。特に、システムの寸法が2より大きいようなBBM92のようなプロトコルに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 11:42:59 GMT)
High-dimensional classification problems with Barron regular boundaries under margin conditions [0.0]
特に、強辺条件では、高次元の不連続な分類器は、低次元の滑らかな函数を近似する際にのみ達成可能な速度で近似することができる。これらの式レートが、サンプル数である$n-1$に近い高速レートの学習境界をどのように表すかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:46:25 GMT)
Hidden entanglement in twin beams generated through optical parametric amplification in hot alkali atoms [0.0]
最も一般的な絡み合いの測定は、不完全な状態の再構築につながる可能性がある。これは、光ビーム間の量子相関の完全なキャラクタリゼーションが不可能な、フィールド・クアチュアのユビキタススペクトル測定のケースである。我々は、通常のスペクトル測定で隠されたビーム間の絡み合いを明らかにする共振器に基づく測定を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:51:50 GMT)
Global Minimization of Electronic Hamiltonian 1-Norm via Linear Programming in the Block Invariant Symmetry Shift (BLISS) Method [0.0]
ブロック不変対称性シフト(BLISS)技術は、望ましくない電子数部分空間のみにハミルトン作用を変更することで1ノルムを減少させる。本稿では,この最適化の最適化を線形プログラミング問題として導入し,最適性を保証し,計算コストを大幅に削減する。 BLISS演算子を得る線形プログラミング手法により、より効率的なハミルトニアンシミュレーションが可能となり、ハミルトニアンスペクトル範囲を小さくすることで、LCUグルーピングを改善する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 04:56:39 GMT)
Generating multipartite nonlocality to benchmark quantum computers [0.0]
量子コンピュータは大規模に$n$の非局所性を生み出すのに利用できることを示す。これにより、キュービットの数や接続性に関わらず、古典的でない相関関係をベンチマークすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:12:48 GMT)
From Balance to Breach: Cyber Threats to Battery Energy Storage Systems [0.0]
電力貯蔵システムは、グリッドバランスを維持するためのソリューションとして、現代の電力システムにおいて重要な部分である。本稿では,これらのシステムを理解するための一歩を踏み出し,対象とするサイバー攻撃の効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:33:42 GMT)
Free temporal evolution of a superbandwidth wave packet: The quantum tale of the hare and the tortoise [0.0]
超振動特性とサブ振動特性の両方を持つ局所モーメントは、量子粒子の自由伝播中に生じることを示す。この挙動は、分散媒体における超広帯域レーザーパルスの伝播と数学的に類似している。また,有界領域内における自由伝播におけるウェーブパケットの局所化現象についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 14:34:07 GMT)
Formations of generalized Wannier-Stark ladders: Theorem and applications [0.0]
Wannier-Stark ladder (WSL) は、周期振動をサポートする基本的な概念である。強相関系および非エルミート系を含む一般化系におけるWSLの形成について検討する。相関ボソンのBloch-Zener振動は共鳴条件下では特に顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 08:54:38 GMT)
Formal Security Analysis of the AMD SEV-SNP Software Interface [0.0]
AMD Secure Encrypted 技術は、仮想マシンをハイパーバイザのような特権の高いソフトウェアから保護することによって、機密計算を可能にする。我々は、SEV Secure Nested Paging (SEV-SNP) と呼ばれる、最新のSEVイテレーションにおけるソフトウェアインターフェースの最初の包括的シンボリックモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:58:39 GMT)
Flow of non-classical correlations in cluster states due to projective measurements [0.0]
3つのキュービットのうちの2つが残りのキュービットで測定されるとき、古典的でない相関を計算する。 3つの量子ビットを除くすべての値が測定された後、それらのうち2つの間に発達した非古典的相関は、はしごの長さとより強くなる傾向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:04:17 GMT)
Finite-size scaling in the ageing dynamics of the $1D$ Glauber-Ising model [0.0]
単時間および二時間相関器は、温度0のクエンチ後の1D$ Glauber-Isingモデルで正確に計算される。これにより、2時間自動相関器が収束する高原高さ$C_infty(2)$のスケーリング挙動をテストすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:14:10 GMT)
Faster quantum chemistry simulations on a quantum computer with improved tensor factorization and active volume compilation [0.0]
分子系の電子構造計算におけるいくつかの進歩を紹介する。これらの進歩の1つは、ブロックイン対称性シフトハイパーコントラクション(BLISS-THC)のための新しいフレームワークである。本稿では,計算に挑戦するベンチマーク分子P450に焦点をあてて,提案手法のベンチマークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:40:18 GMT)
Experimental Test of Nonlocality Limits from Relativistic Independence [0.0]
量子相関の程度に基本的な極限が存在することを示す。私たちの結果は、それらの実現とバランスの両面において、不確実性の深い役割を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 23:29:00 GMT)
Expected Coordinate Improvement for High-Dimensional Bayesian Optimization [0.0]
本研究では,高次元ベイズ最適化のための予測座標改善(ECI)基準を提案する。提案手法では,各イテレーションにおいて最も高いECI値の座標を選択し,座標を反復することで座標を徐々にカバーする。数値実験により,提案アルゴリズムは5つの最先端高次元BOと比較して,標準的なBOアルゴリズムよりもはるかに優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 02:08:52 GMT)
Exact steady state of perturbed open quantum systems [0.0]
開量子系の正確な定常状態を決定するための一般的な非摂動的手法を提案する。この手法を3つの非自明な開量子系に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:48:33 GMT)
Entanglement transition in a cluster spin chain coupled with free spins [0.0]
2つの亜格子「クラスター」鎖と「環境」によって形成されるスピンのはしごの絡み合いについて検討する。結合定数の集合に依存すると、クラスターサブシステムは異なる絡み合い相に対応する状態へと進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:01:36 GMT)
Enforcing the Principle of Locality for Physical Simulations with Neural Operators [0.0]
時間依存偏微分方程式(PDE)は、物理学における局所性の原理に従って厳密に局所依存的である。ディープラーニングアーキテクチャは、ローカルな予測を行うための情報の範囲を必然的に増やすため、ローカル依存を厳格に強制することはできない。本稿では,局所的な予測を行うニューラル演算子の情報範囲を厳格に制限するデータ分解手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:55:27 GMT)
Element-wise Attention Is All You Need [0.0]
自己注意機構は、様々な領域で優れたパフォーマンスを持つが、トレーニングと推論の両方で複雑さに悩まされる。ドット積演算の代わりにユークリッド距離を用いて類似性を計算する新しい要素ワイドアテンション機構を提案する。推論中はリカレントニューラルネットワークとして再計算でき、$mathcalO(tD)$を推論することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 05:54:04 GMT)
Efficient Representations for High-Cardinality Categorical Variables in Machine Learning [0.0]
ハイカーディナリティのカテゴリ変数は、機械学習において重大な課題を生じさせる。伝統的なワンホット符号化は、しばしば高次元のスパース特徴空間をもたらす。本稿では,平均符号化,低ランク符号化,多項ロジスティック回帰符号化など,新しい符号化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 01:25:01 GMT)
ELENA: Epigenetic Learning through Evolved Neural Adaptation [0.0]
ELENAは、エピジェネティックなメカニズムを取り入れ、コア進化アプローチの適応性を高める新しい進化フレームワークである。 3つのエピジェネティックタグは、よりインテリジェントな仮説のランドスケープ探索を促進するソリューションスペース探索の導出を支援する。実験により、ELENAは、しばしばネットワーク最適化タスクにおける最先端の手法を超越して、競争結果を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 06:04:32 GMT)
Dynamics of "Spontaneous" Topic Changes in Next Token Prediction with Self-Attention [0.0]
自己注意に基づく言語モデルは、入力トークンからの構造化された統計的手がかりに依存し、自発性に欠ける。トピックをトークン優先グラフ(TPG)の集合として定義し、トピック連続性、曖昧なシーケンス、トピックの変化の概念を定義する。人間の認知とは異なり、長い文脈の長さと重複するトピックは自発的なリダイレクトの可能性を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 23:18:23 GMT)
Dynamical quantum phase transitions following a noisy quench [0.0]
本研究では, 時間依存性エネルギー変動が量子イジング鎖の逆磁場のノイズクエンチにともなう量子相転移に与える影響について検討する。我々は,この現象を,クエンチ中に蓄積する雑音誘起励起と,系の近赤外力学との相互作用に追従する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:15:10 GMT)
Do we actually understand the impact of renewables on electricity prices? A causal inference approach [0.0]
風力発電は価格にU字型の影響がある。低浸透レベルでは、エネルギー発生の1GWhの増加は、価格を最大7GBP/MWhまで下げる。太陽エネルギーは、非常に低い浸透水準の価格にかなり下向きの圧力をかける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:45:09 GMT)
Dissipating quartets of excitations in a superconducting circuit [0.0]
本研究では, 超伝導共振器内での励起四重項の消散を, カーフリー近傍のジョセフソン素子で実現した6波長混合プロセスを利用する。我々は、低エネルギー状態の緩和とコヒーレンスにわずかに影響を与えながら、状態崩壊速度の桁違いの増大を示す。これらの結果は、4成分のシュリンガー・キャット量子ビットおよびさらに複雑なボソニック量子ビットの動的安定化への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:40:51 GMT)
Discovery of sustainable energy materials via the machine-learned material space [0.0]
機械学習モデルにより,ユーザのバイアスを伴わずに,材料空間の理解が得られることを示す。エネルギー関連技術における重要な物質に対する、より持続可能な代替手段を特定するために、学習した物質空間をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:00:08 GMT)
Development and Comparison of Model-Based and Data-Driven Approaches for the Prediction of the Mechanical Properties of Lattice Structures [0.0]
本稿では, 溶融沈着モデル3Dプリンティングにより作製された各種格子構造の力学特性と空隙体積率との相関関係を記述し, 理解し, 予測するために, 様々なモデリング手法を提案し, 比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 07:38:24 GMT)
Deriving the Born Rule from a model of the quantum measurement process [0.0]
ボルン・ルールと呼ばれる量子力学の仮定は波動関数に確率的意味を持つ。本稿では、測定過程のモデルとともに、他の量子原理からボルンを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:10:17 GMT)
Dafny as Verification-Aware Intermediate Language for Code Generation [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語プロンプトからソースコードを生成する。その制限の1つは、生成したコードが正しいようにユーザに提示されているにもかかわらず、時に故障する可能性があることである。ユーザがLSMをガイドして,まず不透明な中間表現を生成することを,検証対応言語であるDafnyで提案する。正しいDafnyプログラムはターゲット言語にコンパイルされ、ユーザに返される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:23:14 GMT)
Conformalised data synthesis [0.0]
コンフォーマル予測フレームワークに基づく高信頼特徴空間領域からデータを生成する合成アルゴリズムを提案する。ユビキタスな現実世界の課題に対する我々のアプローチの汎用性を示すため、データセットは様々な困難な特徴に対して慎重に選択された。すべての試験において、自信ある合成データによって拡張されたトレーニングセットは、少なくとも元のセットと同様に実行され、最大61パーセントのF1スコアでDeep Learningのパフォーマンスが大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 17:04:47 GMT)
Coherent dynamics of flavor mode entangled neutrinos [0.0]
ニュートリノ状態をマルチモード量子システムとして量子ビットおよび量子ビットのフレームワークにマッピングする。量子情報タスクの頑健な候補として,これらのシステムの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:23:18 GMT)
CodEv: An Automated Grading Framework Leveraging Large Language Models for Consistent and Constructive Feedback [0.0]
本研究では,Large Language Models (LLMs)を活用して,一貫した構築的フィードバックを提供する自動階調フレームワークCodEvを提案する。また,LCMアンサンブルを統合してスコアの精度と一貫性を向上させるとともに,信頼性の高いフィードバックとコードレビューコメントを提供する合意テストを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 03:09:46 GMT)
Classical Attack on Bell Inequalities [0.0]
スクイージング強度、検出器しきい値、効率は量子境界のセキュリティに影響を及ぼす。我々の局所決定論的検出モデルはCHSHゲームに挑戦し、忠実度は96%を超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:19:18 GMT)
Automating Date Format Detection for Data Visualization [0.0]
本稿では,最小エントロピーに基づく日時解析と,自然言語モデリングに基づく2つのアルゴリズムを提案する。提案手法は,日付書式抽出を簡略化し,データビジュアライゼーションツールやデータベースとの統合に適した方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 00:57:59 GMT)
Arithmetic sequences as quantum states [0.0]
ここでは、正の整数の順序リストとして定義される算術列を考える。そのような列は量子状態にキャストすることができ、フォン・ノイマンのエントロピーを通じてそのサプライズを定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:00:01 GMT)
Anomalous diffusion in quantum system driven by heavy-tailed stochastic processes [0.0]
本研究では,ホッピングと待ち行列からなる非平衡量子系について検討する。ウェーブパケットの2乗幅を計算することで,様々な異常輸送現象が出現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 15:40:16 GMT)
Analyzing Spatio-Temporal Dynamics of Dissolved Oxygen for the River Thames using Superstatistical Methods and Machine Learning [0.0]
テムズ川における溶存酸素量の予測には,数値計算法と機械学習を用いる。長期的な予測では、Informerモデルは一貫して優れたパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:54:52 GMT)
Algebraic solutions for $SU(2)\otimes SU(2)$ Hamiltonian eigensystems: generic statistical ensembles and a mesoscopic system application [0.0]
一般の$SU(2)otimes SU(2)$ Hamiltonian eigensystemsの解は、クォート方程式の体系的な操作によって得られる。分離可能な固有状態基底と絡み合った固有状態基底を構成するためのエムアンサッツを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 18:59:06 GMT)
Aggregating Low Rank Adapters in Federated Fine-tuning [0.0]
微調整された大きな言語モデルは高い計算資源とメモリ資源を必要とするため、かなりのコストがかかる。そこで本研究では,機械学習モデルのファインチューニングで訓練された下級アダプターのアグリゲーション手法と,既存のアグリゲーション手法を比較した。選択したGLUEベンチマークデータセットに対して,その性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 20:24:33 GMT)
Adversarial Detection by Approximation of Ensemble Boundary [0.0]
敵の攻撃は自ら攻撃の対象となる防衛に繋がる。本稿では,2種類のパターン認識問題を解くディープニューラルネットワーク(DNN)のアンサンブルに対して,新たな攻撃検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 16:08:47 GMT)
AdaPRL: Adaptive Pairwise Regression Learning with Uncertainty Estimation for Universal Regression Tasks [0.0]
回帰学習のための適応型ペアワイズ学習フレームワーク(AdaPRL)を提案する。 AdaPRLはデータポイント間の相対的な差異を活用し、予測の不確実性を定量化するために深い確率モデルと統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 09:19:10 GMT)
AI-Driven Diabetic Retinopathy Screening: Multicentric Validation of AIDRSS in India [0.0]
糖尿病網膜症(DR:diabetic retinopathy)は、特にインドでは、農村部では網膜専門医へのアクセスが制限されている主要な視覚障害の原因である。本研究の目的は, DR検出および有病率評価のための人工知能を用いた糖尿病網膜症スクリーニングシステムを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:03:56 GMT)
AI in Supply Chain Risk Assessment: A Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis [0.0]
サプライチェーンリスクアセスメント(SCRA)は、人工知能(AI)と機械学習(ML)技術を統合することで、大きな進化を目撃している。以前のレビューでは確立した方法論を概説しているが、新たなAI/ML技術を見落としている。本稿では,総合的な文献分析と体系的な文献レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 21:55:49 GMT)
A reconstruction of quantum theory for nonspinning particles [0.0]
この作品は、このプログラムが実行される一連の作品の中で3番目である。シュル・オーディンガー方程式の導出は基本的に2つのステップで行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:51:04 GMT)
A design of Convolutional Neural Network model for the Diagnosis of the COVID-19 [0.0]
患者の肺領域における新型コロナウイルス(COVID-19)の認識は、クリカルセンターや病院の基本的な必要不可欠なものの一つである。胸部X線写真から新型コロナウイルスを正確に認識するために、19層CNNの新しい構造が推奨されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 19:51:37 GMT)
A Portable Solution for Simultaneous Human Movement and Mobile EEG Acquisition: Readiness Potentials for Basketball Free-throw Shooting [0.0]
本稿では,人間の姿勢と脳波を同時に捉えるために,2つのスマートフォンで構成されるポケットセットを提案する。我々は26人のバスケットボール選手にそれぞれ120のフリースローを放つように頼んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 10:51:26 GMT)
A Capability Approach to AI Ethics [0.0]
能力アプローチによるAI倫理の概念化は、規律としてのAI倫理に2つの大きな利点があることを示す。まず、AIツールの倫理的側面を明らかにするのに役立つ。第2に、AIツールの設計において倫理的配慮を実装するためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 12:08:21 GMT)
A Brain Age Residual Biomarker (BARB): Leveraging MRI-Based Models to Detect Latent Health Conditions in U.S. Veterans [0.0]
MRIなどの脳画像を用いた年齢予測は有望な結果を得た。我々は、米国退役軍人1,220人のデータセットを用いて、脳年齢予測モデルを開発した。 5つのICD符号化条件のバイオマーカーとしての可能性を評価するために残留分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Jan 2025 13:56:03 GMT)