A Text-guided Protein Design Framework [106.8] 本稿では,タンパク質設計のためのテキスト記述を利用するマルチモーダルフレームワークであるProteinDTを提案する。
タンパク質DTは以下の3つのステップから構成される:2つのモダリティの表現を整列するProteinCLAP、テキストモダリティからタンパク質表現を生成するファシリテーター、表現からタンパク質配列を生成するデコーダ。
本研究では,(1)テキスト誘導タンパク質生成における90%以上の精度,(2)ゼロショットテキスト誘導タンパク質編集タスクにおけるベストヒット率,(3)タンパク質特性予測ベンチマーク6項目中4項目における優れた性能の3つの課題に対するProteinDTの有効性を定量的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:31:58 GMT)
ChartCoder: Advancing Multimodal Large Language Model for Chart-to-Code Generation [90.8] textbfChartCoderは、最初の専用チャートからコードへのMLLMである。
textbfChart2Code-160kは、チャート・ツー・コード生成のための、最初の大規模かつ多様なデータセットである。
実験によると、ChartCoderは7Bパラメータしか持たないが、チャート・トゥ・コードベンチマークで既存のオープンソースのMLLMを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 17:52:22 GMT)
Personalized Preference Fine-tuning of Diffusion Models [75.2] 拡散モデルとパーソナライズされた嗜好を整合させるマルチリワード最適化の目的であるPDを導入する。
PPDでは、拡散モデルがユーザーの個人の好みを数秒で学習する。
提案手法は,Stable Cascadeに対して平均76%の勝利率を達成し,特定のユーザの好みをより正確に反映した画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 22:38:41 GMT)
Modeling Multi-Task Model Merging as Adaptive Projective Gradient Descent [74.0] 複数のエキスパートモデルをマージすることは、元のデータにアクセスせずにマルチタスク学習を実行するための有望なアプローチを提供する。
既存の手法は必然的にタスク固有の情報を破棄し、競合の原因となっているが、パフォーマンスには不可欠である。
我々の手法は従来の手法より一貫して優れており、視覚領域とNLP領域の両方において様々なアーキテクチャやタスクにまたがって最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:52:40 GMT)
Online Algorithm for Aggregating Experts' Predictions with Unbounded Quadratic Loss [72.3] 本稿では,損失の上限に関する事前知識を必要としない専門家予測を集約するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、専門家の損失の指数的再考に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 10:52:59 GMT)
Effective Backdoor Mitigation in Vision-Language Models Depends on the Pre-training Objective [71.4] 現代の機械学習モデルは、敵の攻撃やバックドア攻撃に弱い。
このようなリスクは、マルチモーダルモデルをトレーニングするための大規模なインターネットソースデータセット収集の一般的なプラクティスによって高められている。
CleanCLIPは、マルチモーダルモデルにおけるバックドア効果を軽減するための最先端のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 00:17:44 GMT)
Unispeaker: A Unified Approach for Multimodality-driven Speaker Generation [66.5] 本稿では,マルチモーダリティ駆動型話者生成のための統一的アプローチであるUniSpeakerを紹介する。
KV-Formerに基づく統一音声アグリゲータを提案し、多様な音声記述のモダリティを共有音声空間にマッピングするためにソフトコントラストロスを適用した。
UniSpeakerはMVCベンチマークを用いて5つのタスクで評価され、実験結果により、UniSpeakerは従来のモダリティ固有のモデル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） (Sat, 11 Jan 2025 00:47:29 GMT)
ChemAgent: Self-updating Library in Large Language Models Improves Chemical Reasoning [64.2] ChemAgentは,大規模言語モデル(LLM)の性能向上を目的とした,新しいフレームワークである。
化学タスクをサブタスクに分解し、これらのサブタスクを将来のクエリに参照可能な構造化されたコレクションにコンパイルすることで開発される。
新しい問題を提示すると、ChemAgentは、私たちがメモリと呼ぶライブラリから関連する情報を検索し、精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 17:10:30 GMT)
Open Eyes, Then Reason: Fine-grained Visual Mathematical Understanding in MLLMs [62.9] 現在の大言語モデル(MLLM)は、細かな視覚的理解を必要とする数学的問題解決のタスクでは性能が劣ることが多い。
本稿では,最先端MLLMの視覚的接地能力を評価し,視覚的接地精度と問題解決性能との間に有意な負の相関関係を示す。
本稿では,幾何学的地上視覚エンコーダと,階層型視覚特徴マップの寄与度を動的に調整する機能ルータを備えた新しいアプローチであるSVE-Mathを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 04:08:44 GMT)
RoRA: Efficient Fine-Tuning of LLM with Reliability Optimization for Rank Adaptation [59.3] Low-Rank Adaptation (LoRA) は大規模言語モデルの微調整に広く使われ、有効である。
本稿では,LoRAのスケーリング係数を最適化するシンプルな手法であるRoRA(Rank-adaptive Reliability Optimization)を提案する。
RoRAは、ランクサイズが大きくなるにつれて性能が向上し、微調整プルーニングモデルにおける精度回復というより困難な課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 18:17:46 GMT)
NVS-SQA: Exploring Self-Supervised Quality Representation Learning for Neurally Synthesized Scenes without References [55.4] 我々は,NVS-SQAを提案する。NVS-SQAは,自己スーパービジョンを通じて,非参照品質表現を学習するための品質評価手法である。
従来の自己教師型学習は、主に"same instance, similar representation"仮定と広範なデータセットに依存している。
我々は、学習の効率と効率を改善するために、フォトリアリスティックな手がかりと品質スコアを学習目的として採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 09:12:43 GMT)
Physics-Informed Super-Resolution Diffusion for 6D Phase Space Diagnostics [55.2] 適応変分オートエンコーダは、初期ビーム条件画像とスカラー計測を低次元潜在空間に埋め込む。
6次元テンソルからの投影は物理的に一貫した2次元投影を生成する。
教師なし適応潜時空間チューニングは、時間変化ビームの追跡を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 23:00:58 GMT)
Tensor Product Attention Is All You Need [54.4] プロダクトアテンション(TPA)は、テンソル分解を使用してクエリ、キー、値をコンパクトに表現する新しいアテンションメカニズムである。
TPAは、メモリ効率とともに改善されたモデル品質を実現する。
本稿では,シーケンスモデリングのための新しいモデルアーキテクチャであるProducT ATTion Transformer (T6)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:37:10 GMT)
SafeSplit: A Novel Defense Against Client-Side Backdoor Attacks in Split Learning [53.2] Split Learning(SL)は、複数のクライアントとサーバが共同で学習し、共有ディープラーニング(DNN)上で推論できる分散ディープラーニングアプローチである。
本稿では,split Learning(SL)におけるクライアント側のバックドア攻撃に対する最初の防御であるSafeSplitについて述べる。
クライアントが引き起こした変更を特定し、有毒なモデルを検出するために、2倍の分析を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 22:20:20 GMT)
NeuroPump: Simultaneous Geometric and Color Rectification for Underwater Images [52.9] 水中画像の復元は、水の屈折、吸収、散乱による幾何学的および色の歪みを取り除くことを目的としている。
本研究では,水中の形状と色を水が汲み出されているかのように同時に最適化し,修正する自己教師型方法であるNeuroPumpを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:09:56 GMT)
Task Delay and Energy Consumption Minimization for Low-altitude MEC via Evolutionary Multi-objective Deep Reinforcement Learning [52.6] 無人航空機や他の航空機による低高度経済(LAE)は、輸送、農業、環境監視といった分野に革命をもたらした。
今後の6世代(6G)時代において、UAV支援移動エッジコンピューティング(MEC)は特に山岳や災害に遭った地域のような困難な環境において重要である。
タスクオフロード問題は、主にタスク遅延の最小化とUAVのエネルギー消費のトレードオフに対処するUAV支援MECの重要な問題の一つである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 02:32:42 GMT)
Discovering an Image-Adaptive Coordinate System for Photography Processing [51.2] 曲線演算を行う前にRGB色空間における画像適応座標系を学習するための新しいアルゴリズム IAC を提案する。
このエンドツーエンドのトレーニング可能なアプローチにより、共同で学習した画像適応座標系と曲線を用いて、画像の効率よく調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 06:20:07 GMT)
Mathematics of Digital Twins and Transfer Learning for PDE Models [49.2] 偏微分方程式(PDE)によって支配される物理系のディジタル双対(DT)を定義する。
我々はKL-NN(Karhunen-Loeve Neural Network)サロゲートモデルと伝達学習(TL)を用いたDTを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 01:14:15 GMT)
Rough Transformers: Lightweight and Continuous Time Series Modelling through Signature Patching [46.6] 本稿では,入力シーケンスの連続時間表現で動作するトランスフォーマーモデルのバリエーションであるRough Transformerを紹介する。
様々な時系列関連タスクにおいて、Rough Transformersはベニラアテンションよりも常に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:46:55 GMT)
Recommending the right academic programs: An interest mining approach using BERTopic [46.1] 本稿では,プログラムの内容と個人の嗜好の両方に基づいて,学生に効果的なレコメンデーションを提供する最初の情報システムを提案する。
BERTopicは、テキスト埋め込み技術を利用してトピック表現を生成する強力なトピックモデリングアルゴリズムである。
後中等学校におけるケーススタディでは,システムが即時かつ効果的な意思決定支援を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 16:34:10 GMT)
VASparse: Towards Efficient Visual Hallucination Mitigation for Large Vision-Language Model via Visual-Aware Sparsification [45.0] LVLM(Large Vision-Language Models)は、視覚幻覚(VH)としても知られる、現実に忠実でない出力を生成する。
Visual-Aware Sparsification (VASparse) を用いた効率的なプラグアンドプレイデコーディングアルゴリズムを提案する。
VHを緩和し、競争力のある復号速度を維持しながら、VASparseは最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:09:34 GMT)
Rethinking The Training And Evaluation of Rich-Context Layout-to-Image Generation [44.1] 生成モデリングにおける特殊領域はレイアウト・ツー・イメージ(L2I)生成である。
レイアウト・ツー・イメージ・ジェネレーションの強化を目的とした,新しい領域横断モジュールを提案する。
オープン語彙シナリオにおけるL2I性能を評価するための2つの指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 11:43:37 GMT)
Influencing Humans to Conform to Preference Models for RLHF [41.9] 選好モデルでは、人間の報酬関数の近似が貧弱なことを学習するリスクがある。
我々は,人間の嗜好表現に影響を及ぼすかどうかを3つの人間の研究により評価し,好む嗜好モデルにより密接に適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:12:53 GMT)
FocalPO: Enhancing Preference Optimizing by Focusing on Correct Preference Rankings [40.6] 我々は、モデルがすでに正しくランク付けできるようなペアの理解を高めることを優先するDPO変種であるFocalPOを紹介した。
視覚タスクで使用されるFocal LossにインスパイアされたFocalPOは、動的にDPO損失をスケールするために変調係数を追加することでこれを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 21:41:27 GMT)
Preconditioned Sharpness-Aware Minimization: Unifying Analysis and a Novel Learning Algorithm [39.7] シャープネスを意識した最小化(SAM)は、ディープニューラルネットワークベースの学習の一般化性を改善する強力なツールとして登場した。
この寄与はプリコンディショニング(pre)を利用してSAM変種を統一し、統一収束解析だけでなく、貴重な洞察を提供する。
informationSAMと呼ばれる新しいアルゴリズムを導入し、ノイズ推定による勾配の調整によりSAMのいわゆる逆モデル劣化問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 18:05:33 GMT)
Advancing Singlish Understanding: Bridging the Gap with Datasets and Multimodal Models [38.6] 我々は、MNSC(Multitask National Speech Corpus)を導入し、最大のSinglishコーパスを標準化し、注釈する。
これらのデータセットは、自動音声認識(ASR)、音声質問回答(SQA)、音声対話要約(SDS)、パラ言語質問回答(PQA)など様々なタスクをサポートする。
本稿ではマルチタスクマルチモーダルモデルであるSingAudioLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:47:08 GMT)
InAs on Insulator: A New Platform for Cryogenic Hybrid Superconducting Electronics [37.7] ハイブリッドInAs Josephson Junctions (JJs) に基づく超伝導回路は、高速で超低消費電力の固体量子エレクトロニクスの設計において重要な役割を担っている。
InAs-on-insulator (InAsOI) を超伝導エレクトロニクス開発のための画期的なプラットフォームとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:17:03 GMT)
Discrete Speech Unit Extraction via Independent Component Analysis [37.4] クラスタリングS3M表現は離散音声単位(DSU)を生成する
DSUの使用は、自動音声認識(ASR)など、様々なタスクにおいて高いパフォーマンスをもたらすことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:45:03 GMT)
Ladder-residual: parallelism-aware architecture for accelerating large model inference with communication overlapping [36.7] すべての残差ベースモデルに適用可能な,シンプルなアーキテクチャ変更であるLadder Residualを紹介する。
Ladder Residualをすべてのレイヤに適用することで、TPシャーディングが8台以上のデバイスで推論時に、エンドツーエンドのウォールクロックを30%高速化することができる。
1Bおよび3Bラダー変換器をスクラッチからトレーニングし、標準の高密度変圧器ベースラインに匹敵する性能を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 17:06:30 GMT)
RMTransformer: Accurate Radio Map Construction and Coverage Prediction [34.9] 本稿では、無線地図予測の精度を高めるために、RMTransformerと呼ばれるハイブリッドトランスフォーマー・畳み込みモデルを提案する。
提案モデルは,効率的な特徴抽出のためのマルチスケールトランスフォーマーベースのエンコーダと,正確な画素レベルの画像再構成のための畳み込みベースのデコーダを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:33:56 GMT)
Quantum Circuits for the heat equation with physical boundary conditions via Schrodingerisation [33.8] 本稿では、物理境界条件を持つ偏微分方程式(PDE)の量子シミュレーションのための量子回路の明示的設計について検討する。
時間依存的物理的境界条件から生じる不均一項を扱うための2つの方法を提案する。
次に、[CJL23]から量子シミュレーション手法を適用し、結果の非自律系を1次元の自律系に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:52:20 GMT)
Effective and Efficient Mixed Precision Quantization of Speech Foundation Models [32.5] 本稿では,音声基礎モデルに対する新しい混合精度量子化手法を提案する。
微調整wav2vec2.0-baseとHuBERT-largeモデルを用いたLibriSpeechデータセットの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 06:24:11 GMT)
SP-SLAM: Neural Real-Time Dense SLAM With Scene Priors [32.4] 本稿では,SP-SLAMを提案する。SP-SLAMは,リアルタイムにトラッキングとマッピングを行う新しいRGB-D SLAMシステムである。
SP-SLAMでは,実行中のすべての過去の入力フレームのポーズを連続的に最適化する,マッピングの効果的な最適化戦略を導入する。
その結果, 従来の手法と比較して, 高速に動作しながら, トラッキング精度, 復元精度が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:53:58 GMT)
Fine-tuning Large Language Models for Improving Factuality in Legal Question Answering [30.8] 幻覚(英: Hallucination、または誤った情報や偽造情報の生成)は、大きな言語モデルにおいて重要な課題である。
行動クローニングと新しいハードサンプル認識反復的直接選好最適化(HIPO)を統合した幻覚緩和手法を提案する。
本研究は,新たに提案された非半減期統計率など,様々な指標において顕著な改善を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:08:15 GMT)
DivTrackee versus DynTracker: Promoting Diversity in Anti-Facial Recognition against Dynamic FR Strategy [30.6] 我々は、静的な対面認識戦略は、決定されたトラッカーの能力を忠実に特徴づけることはできないと論じる。
我々は、DynTrackerによるプライバシー上の脅威を軽減するために、AFRで保護された画像の多様性を明示的に促進することを提唱する。
具体的には,多様なAFR保護工法であるemphDivTrackeeを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:44:46 GMT)
WalkVLM:Aid Visually Impaired People Walking by Vision Language Model [29.3] 世界中で約2億人が視覚障害に悩まされている。
近年,視覚言語モデル (VLM) の進歩に伴い,この領域を改善するためにVLMを用いた研究が盛んに行われている。
ブラインドウォーキングタスクでは、リアルタイムのストリーミングビデオ解析を行い、簡潔で情報に富むリマインダーを生成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 06:44:43 GMT)
On the Computational Capability of Graph Neural Networks: A Circuit Complexity Bound Perspective [28.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、リレーショナルデータに対する学習と推論の標準的なアプローチとなっている。
本稿では,回路複雑性のレンズによるGNNの計算限界について検討する。
具体的には、共通GNNアーキテクチャの回路複雑性を分析し、定数層、線形またはサブ線形埋め込みサイズ、精度の制約の下で、GNNはグラフ接続やグラフ同型といった重要な問題を解くことができないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 05:54:10 GMT)
O1 Replication Journey -- Part 3: Inference-time Scaling for Medical Reasoning [27.8] この研究は、医学的推論タスクのための大規模言語モデル(LLM)における推論時間スケーリングの可能性を探るものである。
500サンプルを適度にトレーニングすることで,本モデルでは6%-11%の性能向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:10:23 GMT)
The Backpropagation of the Wave Network [26.7] 本稿ではウェーブネットワークから派生した新しいトークン表現法であるウェーブネットワークの詳細な解析を行う。
複雑なベクトルトークン表現では、各トークンは大きさ成分で表現され、入力テキスト全体の大域的な意味をキャプチャする。
詳細な計算複雑性分析により、Token2Waveはビデオメモリの使用時間とトレーニング時間を著しく削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:06:07 GMT)
Towards Balanced Continual Multi-Modal Learning in Human Pose Estimation [26.5] 人間の3次元ポーズ推定(3D HPE)は、特にRGBベースの手法の領域において顕著な研究トピックとして現れている。
RGB, LiDAR, mmWave, WiFiの電力を利用する3次元HPEのための, バランスの取れた連続マルチモーダル学習手法を提案する。
広義のマルチモーダルデータセットMM-Fiについて広範囲に実験を行い、3次元ポーズ推定の高速化におけるアプローチの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 11:00:44 GMT)
Neural Codec Source Tracing: Toward Comprehensive Attribution in Open-Set Condition [26.1] 我々は、オープンセットのニューラルネットワーク分類と解釈可能なALM検出を行うことができるNCSTタスクを定義する。
我々はNCSTモデルをオープンな条件下で評価するための総合的なソーストレースベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 11:15:58 GMT)
Qffusion: Controllable Portrait Video Editing via Quadrant-Grid Attention Learning [25.8] Qffusionは、ポートレートビデオ編集のためのデュアルフレーム誘導フレームワークである。
2つの静止画像からQffusionを一般的なアニメーションフレームワークとして訓練する。
Qffusionは、ポートレートビデオ編集における最先端技術よりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 04:56:07 GMT)
DiscQuant: A Quantization Method for Neural Networks Inspired by Discrepancy Theory [24.7] 任意の量子化格子を最適に与えられたラウンドリングの問題について検討する。
データに依存した方法で丸めれば、量子化されたモデルの品質を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:14:43 GMT)
Efficiently Training 7B LLM with 1 Million Sequence Length on 8 GPUs [24.1] 大規模言語モデル(LLM)は、よりクリエイティブなアプリケーションを促進するために、拡張コンテキスト長を使用して訓練されている。
本稿では,メモリ管理を微粒化するための新しいフレームワークであるMEMOを提案する。
MeMOはMegatron-LMやDeepSpeedと比べて平均1.97倍と1.80倍のMFUを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 10:17:25 GMT)
Physics-Informed Neuro-Evolution (PINE): A Survey and Prospects [23.9] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、数学的に表現可能な自然法則をそれらのトレーニング損失関数に注入する。
PINNは、データリミットにおける純粋にデータ駆動モデルよりも利点がある。
本稿では,モデル最適化と一般化の観点から初めてPINNについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:45:11 GMT)
Structure learning of Hamiltonians from real-time evolution [22.4] ハミルトン学習に対する新しい一般的なアプローチとして、難解な構造学習の変種を解くだけでなく、この分野の他のオープンな問題も解決する。
我々のアルゴリズムは、総進化時間$O(log (n)/varepsilon)$でハミルトニアンを$varepsilon$エラーに復元し、以下の魅力的な性質を持つ。
応用として、ハミルトニアンが1/varepsilon2$の標準極限を破り、精度$varepsilon$までパワー-ロー崩壊を示すことも学べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 05:50:51 GMT)
MM-PhyRLHF: Reinforcement Learning Framework for Multimodal Physics Question-Answering [22.4] マルチモーダル物理MCQに応答するLMMモデルを提案する。
ドメイン適応には、インドの高校レベルのマルチモーダル物理問題からなるMM-PhyQAデータセットを利用する。
画像キャプションでは、各画像に図の詳細な説明を加え、幻覚と画像処理エラーを最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 09:40:58 GMT)
MambaTalk: Efficient Holistic Gesture Synthesis with Selective State Space Models [22.0] マルチモーダル統合によるジェスチャーの多様性とリズムを向上させるMambaTalkを紹介する。
我々の手法は最先端のモデルの性能と一致するか超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:19:33 GMT)
On the Complexity of Decentralized Smooth Nonconvex Finite-Sum Optimization [21.3] 分散最適化問題 $min_bf xinmathbb Rd f(bf x)triq frac1msum_i=1m f_i(bf x)triq frac1nsum_j=1n。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:59:50 GMT)
Training-Free Point Cloud Recognition Based on Geometric and Semantic Information Fusion [21.0] 幾何学的特徴と意味的特徴を統合した学習自由な手法を提案する。
提案手法は,主要なベンチマークデータセットにおいて,既存の最先端のトレーニングフリーアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:41:53 GMT)
PromptDet: A Lightweight 3D Object Detection Framework with LiDAR Prompts [20.8] マルチカメラ3Dオブジェクト検出は、複数のカメラを用いて3次元空間内のオブジェクトを検出し、ローカライズすることを目的としている。
近年,この問題を解決するために3次元物体検出のための多モード融合と知識蒸留法が提案されている。
提案するPromptDetは,2次元基礎モデルにおける素早い学習の成功を動機とした,軽量で効果的な3次元オブジェクト検出フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:06:14 GMT)
ACORD: An Expert-Annotated Retrieval Dataset for Legal Contract Drafting [20.4] ACORDは、責任の制限(Limitation of Liability)、償却(Indemnification)、統制の変更(Change of Control)、最も好まれる国家( Most Favored Nation)といった複雑な契約条項に焦点を当てている。
114のクエリと126,000のクエリクロースペアが含まれており、それぞれが1から5の星のスケールでランク付けされている。
タスクはクエリーに最も関連性の高い前例句を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 16:37:49 GMT)
Lightweight Federated Learning with Differential Privacy and Straggler Resilience [19.9] フェデレートラーニング(FL)は、生データの代わりにモデルパラメータ交換を通じて協調的なモデルトレーニングを可能にする。
パラメータ交換による潜在的な推論攻撃を避けるため、差分プライバシー(DP)は様々な攻撃に対して厳格な保証を提供する。
提案するLightDP-FLは,信頼できないピアやサーバに対して,証明可能なDPを保証する,新しい軽量なスキームである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:39:49 GMT)
Understanding Multimodal LLMs: the Mechanistic Interpretability of Llava in Visual Question Answering [19.5] 我々は,ユーザと研究者が最終予測のための重要な視覚的位置を特定するのに役立つ解釈可能性ツールを開発した。
提案手法は,既存の解釈可能性アプローチと比較して,より高速かつ効果的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:51:41 GMT)
Focus-N-Fix: Region-Aware Fine-Tuning for Text-to-Image Generation [19.3] Focus-N-Fixは、以前に問題があった画像領域のみを修正できるようにモデルを訓練する、領域対応の微調整手法である。
実験の結果,Focus-N-Fixは局所的な品質の面を改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:16:30 GMT)
GraphSnapShot: Caching Local Structure for Fast Graph Learning [19.2] GraphSnapShotは、グラフ学習のための高速キャッシュ、ストレージ、検索、計算のためのフレームワークである。
実験では、GraphSnapShotは効率性を示し、最大30%のトレーニングアクセラレーションと73%のメモリ削減を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:26:48 GMT)
A Tight VC-Dimension Analysis of Clustering Coresets with Applications [19.2] ここでは,距離の最小化を行う中心に点を割り当てることが目的とする,$k$-clustering問題に対するコアセットを検討する。
点集合 $P$ が与えられたとき、コアセット $Omega$ はすべての候補解に対して$P$ のコストを近似する小さな重み付き部分集合である。
以下の指標に対して、改良された$k$-medianコアセット境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 17:00:57 GMT)
EvoChart: A Benchmark and a Self-Training Approach Towards Real-World Chart Understanding [18.9] 本稿では,合成チャートデータを生成するための自己学習手法であるEvoChartを紹介する。
EvoChart-QAも提案する。これは実世界のシナリオにおいて,モデルのチャート理解能力を測定するためのNovalベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:19:13 GMT)
Analyzing the Role of Context in Forecasting with Large Language Models [17.0] まず,600以上のバイナリ予測質問のデータセットを導入し,関連するニュース記事とその簡潔な質問関連要約を付加した。
次に,入力プロンプトが予測性能に与える影響について検討する。
その結果,ニュース記事の導入により性能が著しく向上し,撮影例が少ないと精度が低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 10:11:19 GMT)
An End-to-End Robust Point Cloud Semantic Segmentation Network with Single-Step Conditional Diffusion Models [16.4] 既存の条件付き拡散確率モデル (DDPM) とノイズ・コンディション・フレームワーク (NCF) は, 3次元シーン理解作業において依然として困難である。
本稿では,CDSegNetというDDPMの条件付きノイズフレームワーク(CNF)に基づく,エンドツーエンドのロバストなセマンティックネットワークを提案する。
CNFのおかげで、CDSegNetは、非DDPMのような単一ステップの推論でセマンティックラベルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 09:48:15 GMT)
CoreNet: Conflict Resolution Network for Point-Pixel Misalignment and Sub-Task Suppression of 3D LiDAR-Camera Object Detection [16.4] 現在の手法では2つの重要な矛盾を見落としている。
本稿では、上記の問題に対処するため、CoreNet(Conflict Resolution Network)という新しい手法を提案する。
大規模なnuScenesデータセットの実験は、提案したCoreNetの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:08:40 GMT)
Learning to Control Unknown Strongly Monotone Games [16.3] 制御係数をオンラインで調整することで,線形制約を満たすためにNEをシフトするアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは線形制約違反をフィードバックとして要求するだけであり、報酬関数やアクションセットを知る必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:27:08 GMT)
First Token Probability Guided RAG for Telecom Question Answering [15.9] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) にドメイン固有情報を組み込むことにおいて、明確な優位性を示している。
本稿では,通信におけるMultiple Choice Question Answering(MCQA)の課題に対処する,新しいトークン確率ガイド付きRAGフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:47:31 GMT)
GLFC: Unified Global-Local Feature and Contrast Learning with Mamba-Enhanced UNet for Synthetic CT Generation from CBCT [15.7] sCT生成のためのGlobal-Local Feature and Contrast Learning(GLFC)フレームワークを提案する。
SynthRAD2023データセットの実験では、GLFCはオリジナルのCBCTと比較してsCTのSSIMを77.91%から91.50%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:46:47 GMT)
Speech Recognition for Automatically Assessing Afrikaans and isiXhosa Preschool Oral Narratives [15.7] Afrikaans と IsiXhosa 幼児による物語の自動音声認識システムの開発を行った。
我々は、このユニークな設定に最も適したものを決定するために、事前の子供音声ASR戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:11:09 GMT)
MapGS: Generalizable Pretraining and Data Augmentation for Online Mapping via Novel View Synthesis [15.6] 本稿では,ガウシアンスプラッティングを利用してシーンを再構成し,カメライメージをターゲットセンサ構成に描画する新しいフレームワークを提案する。
提案する nuScenes と Argoverse 2 データセットのフレームワークは,効率的なデータセット拡張による18%の性能向上を示す。
これにより、データの再利用が可能になり、面倒なデータラベリングの必要性が軽減される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 23:16:49 GMT)
Enhancing LLM Agents for Code Generation with Possibility and Pass-rate Prioritized Experience Replay [15.1] BTPパイプラインは、ビームサーチサンプリング、テストフェーズ、優先されたエクスペリエンス再生フェーズの3つのフェーズで構成されている。
このアプローチでは、コードモデルによって収集された失敗プログラムを利用し、高い可能性とパスレート優先度を持つプログラムを再生する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:08:29 GMT)
Boundary-enhanced time series data imputation with long-term dependency diffusion models [15.0] 逆拡散過程に重みを減らして欠落点の予測値を組み込んだ減量注入法を開発した。
マルチスケールなS4ベースのU-Netを導入し,複数レベルの階層情報を多段階統合して長期的依存関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 16:41:49 GMT)
A Comparative Study of Full Apps and Lite Apps for Android [15.0] 本研究では,ライトアプリとフルアプリの類似点と相違点について,様々な観点から検討する。
われわれの調査結果は、既存の定型アプリが意図した目標を達成できないことを示唆している。
私たちの研究は、ライトアプリに関連する潜在的なセキュリティリスクも明らかにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 01:30:09 GMT)
Enhancing The Open Network: Definition and Automated Detection of Smart Contract Defects [14.5] Telegramの広範なユーザー基盤をサポートするために設計されたOpen Network (TON) は、2022年の立ち上げ以来かなりの注目を集めている。
FunCはTON上でスマートコントラクトを記述するための最も人気のあるプログラミング言語である。
関心が高まっているにもかかわらず、TONスマートコントラクトの実用的欠陥に関する研究はまだ初期段階にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:17:11 GMT)
Sequential Classification of Aviation Safety Occurrences with Natural Language Processing [14.4] 安全事象を分類し分類する能力は、航空産業の利害関係者が情報的安全クリティカルな決定を下すのに役立つだろう。
各種深層学習モデルの分類性能を,NTSBによる27,000件の安全発生報告に基づいて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 09:23:55 GMT)
Natural Language Processing and Deep Learning Models to Classify Phase of Flight in Aviation Safety Occurrences [14.4] 研究者らは、自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)モデルを使用して、安全発生の飛行フェーズを分類するテキスト物語を処理した。
NTSBによる27,000件の安全発生レポートの初期データセットを用いて、ResNetとsRNNの2つのディープラーニングモデルの分類性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:02:49 GMT)
IPP-Net: A Generalizable Deep Neural Network Model for Indoor Pathloss Radio Map Prediction [14.1] IPP-Netは、屋内パスロス無線地図予測のための一般化可能なディープニューラルネットワークモデルである。
IPP-NetはICASSP 2025の第1回屋内パスロス電波地図予測チャレンジで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 02:53:14 GMT)
A rescaling-invariant Lipschitz bound based on path-metrics for modern ReLU network parameterizations [13.9] リプシッツ境界は、一般化、量子化、プルーニング保証を確立するために重要である。
本稿では、パラメータのパスメトリックと呼ばれる観点から、新しいリプシッツ境界を証明した。
これは、ResNets、VGGs、U-netsなど、現代のネットワークに広く適用される最初の境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 20:26:16 GMT)
Dispersion Measures as Predictors of Lexical Decision Time, Word Familiarity, and Lexical Complexity [13.9] 我々は,5つの言語における語彙決定時間,単語親和性,語彙複雑性の予測因子として,幅広い分散対策を評価する。
範囲の対数性は、すべてのタスクや言語において、ログ周波数よりも優れた予測器であるだけでなく、ログ周波数に対する最も強力な追加変数でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:56:27 GMT)
DropBP: Accelerating Fine-Tuning of Large Language Models by Dropping Backward Propagation [13.8] 本稿では,DropBP(Drop Backward Propagation)を提案する。
DropBPは後方伝播中にランダムにレイヤをドロップするが、これは本質的に浅いサブモジュールのトレーニングに相当する。
ベースラインに匹敵する精度でトレーニング時間を44%削減し、同じパープレキシティへの収束を1.5倍加速し、1つのNVIDIA-A100 GPUでシーケンス長6.2倍のトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 00:02:54 GMT)
Safety through feedback in Constrained RL [13.7] 安全クリティカルなRL設定では、エージェントの安全な振る舞いを保証するために報酬関数を変更するよりも、追加のコスト関数を含めることが好まれる。
より複雑なドメインにスケールし、状態レベルのフィードバックを超えて拡張するアプローチを導入します。
安全体育館環境と現実的な自動運転シナリオのベンチマーク実験により,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:31:06 GMT)
Unveiling Overlooked Performance Variance in Serverless Computing [13.4] この研究は、ソフトウェアエンジニアリングにおけるよく知られたパフォーマンス分散問題に対するサーバーレスコンピューティングコミュニティの認識の欠如を浮き彫りにしている。
この結果から、これらのサーバレス関数のパフォーマンスは、異なる実行毎に最大338.76%異なる可能性があることが判明した。
我々の研究は、ソフトウェアエンジニアリングにおけるよく知られたパフォーマンス分散問題に対するサーバーレスコンピューティングコミュニティの認識の欠如を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:29:49 GMT)
Uncovering Non-native Speakers' Experiences in Global Software Development Teams -- A Bourdieusian Perspective [13.2] 商用ソフトウェア開発とオープンソースグローバルソフトウェア開発チームの27人の中国開発者に対してインタビューを行った。
我々は、母国語話者が不十分な言語資本が、他資本へのアクセスや蓄積を防ぐ上で重要な役割を担っていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 04:47:20 GMT)
Has an AI model been trained on your images? [13.1] モデルが特定の画像や画像に対してトレーニングされたかどうかを判断する手法について述べる。
この方法は計算的に効率的であり、モデルアーキテクチャや重みに関する明確な知識を前提としない。
我々は、既存のモデルの監査にこの手法が不可欠であると予測し、生成AIモデルのより公平な開発と展開を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 01:12:23 GMT)
Differentially Private Distribution Estimation Using Functional Approximation [13.0] 累積分布関数(CDF)は、確率変数に関する情報を明らかにする能力に基礎がある。
本稿では,機能解析と機能機構にインスパイアされた,新たなプライバシ保護CDF法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 19:00:48 GMT)
Statistical and Computational Efficiency for Smooth Tensor Estimation with Unknown Permutations [13.0] 任意の指数置換を含む滑らかなテンソルモデルの族を開発する。
ブロックワイズ群における制約付き最小二乗推定器がミニマックス誤差境界を達成することを示す。
また,効率の良いボルダカウントアルゴリズムも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 00:06:43 GMT)
An Expectation-Maximization Algorithm-based Autoregressive Model for the Fuzzy Job Shop Scheduling Problem [12.9] ファジィジョブショップスケジューリング問題(FJSSP)は、ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)の革新的な拡張として現れる。
本稿では,FJSSPの分解能に対してファジィ情報を同化処理するニューラルネットワークの実現可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 10:20:16 GMT)
Challenging reaction prediction models to generalize to novel chemistry [12.3] 本稿では,SMILESに基づく深層学習モデルの一連の評価について報告する。
まず、ランダムにサンプリングされたデータセットのパフォーマンスが、新しい特許や新しい著者に一般化する際のパフォーマンスと比べて、過度に楽観的であることを示す。
第二に、トレーニングセットの何年にもわたってテストされたモデルがどのように機能するかを評価する時間分割を実施し、実際のデプロイメントを模倣します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 23:49:14 GMT)
Generalized Multi-Objective Reinforcement Learning with Envelope Updates in URLLC-enabled Vehicular Networks [12.3] 我々は,無線ネットワークの選択と自律運転ポリシーを協調的に最適化する,新しい多目的強化学習フレームワークを開発した。
提案フレームワークは,車両の運動力学を制御することにより,交通流の最大化と衝突の最小化を目的としている。
提案されたポリシーにより、自動運転車は、接続性を改善した安全な運転行動を採用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 00:59:43 GMT)
Visual question answering: from early developments to recent advances -- a survey [11.7] VQA(Visual Question Answering)は、機械が視覚コンテンツに関する質問に答えることを目的とした、進化した研究分野である。
VQAは、インタラクティブな教育ツール、医療画像診断、カスタマーサービス、エンターテイメント、ソーシャルメディアキャプションなど、幅広い用途で注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:21:37 GMT)
Compression of quantum shallow-circuit states [11.3] 浅い回路によって生成された量子情報をストアすることは、理論的および実用的重要性の両面において基本的な問題である。
未知の$n$-qubit状態の$N$コピーが$O(n log N)$ (qu)bitsのハイブリッドメモリに圧縮可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:36:36 GMT)
TWIX: Automatically Reconstructing Structured Data from Templatized Documents [11.0] 私たちのツールであるTWIXは、テンプレート化されたドキュメントを作成するために使用されるテンプレートを予測します。
TWIXは90%以上の精度を達成し、業界における平均的かつ優れたツールをリコールする。
TWIXは大規模なデータセットに容易にスケールでき、817ページの巨大なドキュメントコレクションからデータを抽出するビジョンベースのLCMよりも734倍高速で5836倍安価である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 23:07:04 GMT)
Beyond Film Subtitles: Is YouTube the Best Approximation of Spoken Vocabulary? [10.9] 我々は、慎重に処理されたYouTube字幕から抽出された周波数が、現在利用可能な最も優れたリソースに匹敵する近似を提供することを示した。
我々は,中国語,英語,インドネシア語,日本語,スペイン語の5つの多言語に対して,YouTube字幕を用いて周波数ノルムを構築し,語彙決定時間,単語親和性,語彙複雑性との相関性を評価する。
2つの心理言語学変数と強く相関するのに加えて、新しい周波数に対する単純な線形回帰は、英語と日本語の語彙的複雑性予測タスクにおいて、新しい高いスコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:24:54 GMT)
UCloudNet: A Residual U-Net with Deep Supervision for Cloud Image Segmentation [10.8] クラウドセグメンテーションの深い監督を伴う残留U-Netを導入する。
従来のアプローチよりも精度が良く、トレーニングの消費も少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 05:15:24 GMT)
A Bayesian Interpretation of Adaptive Low-Rank Adaptation [10.6] 我々は適応型低ランク適応(AdaLoRA)の感度に基づく重要度スコアによって動機付けられている。
我々は、適応パラメータの予算配分に、SNR(Signal-to-noise ratio)やIVON( Improved Variational Online Newton)など、より理論的に支持された指標を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 13:11:03 GMT)
FineCops-Ref: A new Dataset and Task for Fine-Grained Compositional Referring Expression Comprehension [10.5] Referring Expression (REC) は言語理解能力、画像理解能力、言語と画像の接地能力を客観的に評価する重要なクロスモーダルタスクである。
我々は2つの重要な特徴を特徴とする新しいRECデータセットを構築した。
これには、既存のデータに基づいて微細な編集と生成によって作成された否定的なテキストと画像が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:12:37 GMT)
T2LR-Net: An unrolling network learning transformed tensor low-rank prior for dynamic MR image reconstruction [10.4] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、テンソルの低ランクプリエントを活用するために変換されたドメインを適応的に学習するディープ・アンローリング・ネットワークを提案する。
教師機構の下では、テンソル低ランク領域の学習は、再構成精度によって直接誘導される。
2つの動的心MRIデータセットの実験により、T2LR-Netは最先端の最適化ベースおよびアンローリングネットワークベースの手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:27:21 GMT)
CeViT: Copula-Enhanced Vision Transformer in multi-task learning and bi-group image covariates with an application to myopia screening [9.9] 本稿では,ビジョントランスフォーマーをベースとしたバイチャネルアーキテクチャCeViTを提案し,その共通特徴を共有トランスフォーマーエンコーダを用いて抽出する。
我々は,CeViTが両眼で高視力の分類とALの予測の精度でベースラインモデルを強化することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 13:23:56 GMT)
Multi-View Factorizing and Disentangling: A Novel Framework for Incomplete Multi-View Multi-Label Classification [9.9] 非完全多視点マルチラベル分類(iMvMLC)のための新しいフレームワークを提案する。
本手法は,多視点表現をビュー一貫性とビュー固有の2つの独立した要素に分解する。
我々のフレームワークは、一貫した表現学習を3つの重要なサブオブジェクトに革新的に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:19:20 GMT)
FocusDD: Real-World Scene Infusion for Robust Dataset Distillation [9.9] 本稿では,FocusDD (FocusDD) を用いた高分解能非依存型データセット蒸留法を提案する。
FocusDDは、キー情報パッチを識別することで、蒸留データにおける多様性とリアリズムを実現する。
特に、FocusDDは、オブジェクト検出タスクに蒸留データセットを使用する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 02:06:29 GMT)
Ultra Memory-Efficient On-FPGA Training of Transformers via Tensor-Compressed Optimization [9.6] 本稿では,エンド・ツー・エンド・エンド・トランスフォーマー・トレーニングのための最初のFPGAアクセラレーションを提案する。
アルゴリズム側では、テンソル化変圧器訓練のための双方向の収縮流を提示する。
ハードウェア側では、高度に圧縮されたモデルパラメータと勾配情報をチップに格納する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 23:29:51 GMT)
ACTesting: Automated Cross-modal Testing Method of Text-to-Image Software [9.4] ACTestingは、テキスト・トゥ・イメージ・ソフトウェアのためのクロスモーダル自動テスト手法である。
実験では、ACTestingはエラー検出テストを効果的に生成し、テキストイメージの一貫性を最大20%低下させる。
結果は、ACTestingがT2Iソフトウェア内のエラーを確実に識別できることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:41:00 GMT)
Improving Sequential Recommendations with LLMs [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は、シーケンシャルなレコメンデーションアプローチの構築や改善に使用することができる。
我々は3つのデータセットについて広範囲に実験を行い、それぞれのアプローチの性能を網羅した画像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:07:26 GMT)
HyFusion: Enhanced Reception Field Transformer for Hyperspectral Image Fusion [8.7] 高分解能マルチスペクトル画像(HR-MSIs)と低分解能HSI(LR-HSIs)から高分解能HSI(HR-HSIs)を再構成する課題について
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 06:21:30 GMT)
A Diffusive Data Augmentation Framework for Reconstruction of Complex Network Evolutionary History [8.5] エッジの生成時間は、様々なネットワーク化された複雑なシステムの歴史的進化に関する洞察を提供する。
既存の手法では、部分的時間的ネットワークが与えられた残余エッジの生成時間を予測できるが、ネットワーク横断予測タスクでは性能が良くない場合が多い。
本研究では,ネットワーク構造とエッジ生成時間の関係をネットワーク間学習できる,複数のネットワークを融合した比較パラダイムベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:39:33 GMT)
Synthetic Feature Augmentation Improves Generalization Performance of Language Models [8.5] 限定的かつ不均衡なデータセット上でのトレーニングと微調整のディープラーニングモデルは、重大な課題を生じさせる。
本研究では, 様々な手法を用いて合成試料を合成することにより, 埋め込み空間における特徴量を増やすことを提案する。
複数のオープンソーステキスト分類ベンチマークにまたがって,このアプローチの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 04:31:18 GMT)
Efficient Learning of Long-Range and Equivariant Quantum Systems [8.0] 量子多体物理学の基本的な課題として、量子ハミルトニアンとその性質の基底状態を発見し、学習する。
近年の研究では、データから学ぶことにより、幾何学的に局所的な観測対象の和の基底状態予測値を予測する作業が研究されている。
これらの結果は、分子系と原子系における長距離相互作用の関連性によって動機づけられた、ハミルトンと可観測物の両方の局所的な要求を超えて拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 19:56:14 GMT)
Where to Go Next Day: Multi-scale Spatial-Temporal Decoupled Model for Mid-term Human Mobility Prediction [7.7] 本研究は,日常の移動パターンを把握し,次の日または週の移動経路を予測することを目的とした中期移動予測に対処する。
本研究では,空間情報と時間情報を効率的に抽出する多段階空間分離予測器(MSTDP)を提案する。
提案手法では,マルチスケールの時間パターンをモデル化する階層型エンコーダを用いて,日毎の繰り返しや週毎の周期などのパターンをモデル化し,トランスフォーマーベースのデコーダを用いて,位置や時間連鎖の予測情報へのグローバルな対応を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:41:47 GMT)
Deep Learning on Hester Davis Scores for Inpatient Fall Prediction [7.5] そこで我々は,秋予測の強化のための2つの機械学習手法を提案する。
転倒予測と逐次転倒予測
転倒リスク予測の精度を評価するために,これらの手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 04:20:13 GMT)
HeteroLLM: Accelerating Large Language Model Inference on Mobile SoCs platform with Heterogeneous AI Accelerators [7.4] HeteroLLMはモバイルデバイスで最速のLCM推論エンジンであり、層レベルとテンソルレベルのヘテロジニアス実行の両方をサポートする。
評価結果から,HeteroLLMは他のモバイル側LPM推論エンジンと比較して9.99と4.36の性能改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 02:42:02 GMT)
WearableMil: An End-to-End Framework for Military Activity Recognition and Performance Monitoring [7.1] 本稿では、軍事訓練におけるウェアラブルデータからの活動の事前処理、分析、認識のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
textitGarmin-55スマートウォッチを6ヶ月以上、1500万分以上使用した兵士135人のデータを使っています。
我々のフレームワークは、生理学的にインフォームドされた方法で欠落したデータに対処し、未知の睡眠状態を40.38%から3.66%に減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 01:08:46 GMT)
TSCM: A Teacher-Student Model for Vision Place Recognition Using Cross-Metric Knowledge Distillation [6.9] 視覚的位置認識は、移動ロボットの自律的な探索とナビゲーションにおいて重要な役割を果たす。
既存の手法では、強力だが大規模なネットワークを利用することでこれを克服している。
本稿では,TSCMと呼ばれる高性能な教師と軽量な学生蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:24:35 GMT)
A Text-to-Game Engine for UGC-Based Role-Playing Games [6.6] 本稿では,単純なテキスト入力を複雑なマルチモーダルRPG体験に変換する基礎モデルを活用する,テキスト・ツー・ゲームエンジンの新しいフレームワークを提案する。
エンジンは動的にゲームナラティブを生成し、テキスト、ビジュアル、メカニックを統合すると同時に、プレイヤーのインタラクションに基づいてキャラクター、環境、ゲームプレイをリアルタイムで適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:53:25 GMT)
Symmetry & Critical Points for Symmetric Tensor Decomposition Problems [6.1] 実対称テンソルをランク1項の和に分解する非最適化問題を考える。
使用法は、問題次元においてプーズ級数で表される臨界点の無限の族を構成するためのリッチ対称性構造から成り立っている。
すべての臨界点に対して生じる望ましくない現象は、対象関数の値によって増加する負のヘッセン固有値の数を懸念する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 11:14:30 GMT)
Dynamic Causal Structure Discovery and Causal Effect Estimation [5.9] 因果関係の時間変化を許容する動的因果関係グラフをモデル化する新しい枠組みを開発する。
因果グラフ上で過去の推定値と将来の予測値の両方を提供するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:52:39 GMT)
PraFFL: A Preference-Aware Scheme in Fair Federated Learning [5.9] 本研究では,Fair Federated Learning(PraFFL)におけるPreference-awareスキームを提案する。
理論的には、PrafFLは各クライアントの任意の好みに合わせて最適なモデルを提供し、その線形収束を示すことができる。
提案したPrafFLは,クライアントの好みに適応するモデルの能力の観点から,公正なフェデレーション付き学習アルゴリズムを6つ上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 06:32:11 GMT)
Common Sense Is All You Need [5.3] 人工知能(AI)は近年大きな進歩を遂げているが、すべての動物に存在する認知の基本的な側面(常識)に悩まされ続けている。
現在のAIシステムは、広範囲の事前知識を必要とせずに、新しい状況に適応する能力に欠けることが多い。
この原稿は、AIシステムに常識を統合することは、真の自律性を達成し、AIの完全な社会的および商業的価値を解放するために不可欠である、と論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 21:23:41 GMT)
MedCT: A Clinical Terminology Graph for Generative AI Applications in Healthcare [5.3] 我々は,中国の医療コミュニティ,すなわちMedCTに対して,世界初の臨床用語を紹介した。
MedCTシステムは、中国の臨床データの標準化およびプログラム可能な表現を可能にする。
我々は,他の非英語社会に対する臨床用語の実施など,十分な工学的詳細にアプローチを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:35:51 GMT)
Computational and Statistical Asymptotic Analysis of the JKO Scheme for Iterative Algorithms to update distributions [5.1] ヨルダン、キンデレーア、オットーの論文は、現在広く知られているJKOスキームを導入した。
我々は、未知のパラメータを持つモデルに対応するために、JKOスキームを拡張した。
我々のフレームワークはパラメータ推定に使用されるサンプルサイズとアルゴリズムの反復回数の両方を無限にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 02:23:08 GMT)
Heat Conduction and Thermal Switching Performance of Surface Plasmon Polaritons in Ag2Se Quantum Dot Composite Polymer Film [4.9] 熱伝導率の高い装置はミリスケール以上の大きさの装置でしか実現できなかった。
ミリスケールでは、温度を300Kから400Kに上げて熱伝導率を100倍に下げることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:16:55 GMT)
Encoder vs Decoder: Comparative Analysis of Encoder and Decoder Language Models on Multilingual NLU Tasks [4.9] NLUタスク上でデコーダモデルを評価する手法を導入し,デンマーク語,スウェーデン語,ノルウェー語,アイスランド語,フェロー語,ドイツ語,オランダ語,英語の言語に適用する。
その結果,デコーダモデルよりも桁数が小さいにもかかわらず,エンコーダモデルの方がはるかに優れたNLU性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 10:20:26 GMT)
On the Reliability of Biometric Datasets: How Much Test Data Ensures Reliability? [4.7] 生体認証システムにおける不確実性を推定する指標であるBioQuakeを紹介する。
62のバイオメトリックデータセット上でのバイオメトリック認識性能の解析にBioQuakeを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 10:50:49 GMT)
Not real or too soft? On the challenges of publishing interdisciplinary software engineering research [4.6] ソフトウェア工学の分野は、社会的および技術的な側面を組み合わせる。
ソフトウェアエンジニアリングの会場に提出された学際的な研究は、伝統的なトピックや技術的なトピックと同じレベルの認識を受けられないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:18:46 GMT)
The Internet of Large Language Models: An Orchestration Framework for LLM Training and Knowledge Exchange Toward Artificial General Intelligence [4.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の開発において直面する多次元課題について考察する。
これらの課題に対処するために, LLM共有プロトコル, LLMユニバーサル環境フレームワーク, エージェント最適経路モジュールの3つのコア技術ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:00:24 GMT)
Reinforcement Learning for Enhancing Sensing Estimation in Bistatic ISAC Systems with UAV Swarms [4.4] 本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)フレームワークを提案する。
部分観測可能なマルコフ決定過程としてUAVの位置と軌道を最適化することにより、我々はMARLアプローチを開発する。
我々は,UAVが効果的な通信プロトコルを開発できるように,分散型協調型MARL戦略を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 06:57:52 GMT)
Room temperature quantum emitters in van der Waals α-MoO3 [4.2] 我々は、ファンデルワールスα-MoO3の剥離および熱処理により熱処理した単結晶からの室温単一光子放出の発生を報告した。
この理論計算は、酸素空孔欠陥が観測されたエミッターの候補である可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 01:05:46 GMT)
Diffusion Prism: Enhancing Diversity and Morphology Consistency in Mask-to-Image Diffusion [4.0] Diffusion Prismは、バイナリマスクを現実的で多様なサンプルに変換する、トレーニング不要のフレームワークである。
少量の人工ノイズが画像デノゲーションプロセスに大きく役立つことを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 01:22:48 GMT)
A Novel Training Framework for Physics-informed Neural Networks: Towards Real-time Applications in Ultrafast Ultrasound Blood Flow Imaging [4.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、ナビエ・ストークス方程式の最も卓越した解法の一つである。
そこで我々は,Navier-Stokes方程式を解くための新しいPINNトレーニングフレームワークを提案する。
両アルゴリズムは, PINNの当初の設計よりも高速であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:22:45 GMT)
Resource Allocation under the Latin Square Constraint [3.8] 我々は、$n$のラウンドで$n$のエージェント間で$n$の分割不可能なアイテムを割り当てる問題を提起する。
この制約は、各エージェントがラウンド毎に1つ以上のアイテムを受信し、各アイテムを最大1回受信することを保証します。
スケジューリング、リソース管理、実験的設計のような現実世界のアプリケーションは、アロケーションにおける公平性やバランス性を満たすためにラテン四角い制約を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 10:53:48 GMT)
Photon loss effects on light-mediated non-Gaussian entangled Bose-Einstein condensates projecting with different photon measurement outcomes [3.8] 本研究では,光子損失デコヒーレンスを含む場合の光子測定の影響について検討した。
我々は、光子数測定の様々な結果が、異なる絡み合った状態を生み出すことを実証した。
We found that using the Hofmann-Takeuchi and Duan-Giedke-Cirac-Zoller criterion is benefit in enanglement detection。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 06:36:23 GMT)
Bridging Today and the Future of Humanity: AI Safety in 2024 and Beyond [3.8] 生成AIの進歩は、必然的に彼らのリスクと安全性への影響に関する懸念を提起する。
現在のAIの安全性への取り組みは、AIの進歩と人間の文明の長期的な目標に一致しているか?
本稿では、先進的な人間社会の青写真を示し、このビジョンを利用して現在のAI安全活動のガイドを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 00:59:59 GMT)
Stingray: Fast Concurrent Transactions Without Consensus [3.7] 最近の進歩により、ブロックチェーンのスループットとレイテンシが向上し、トランザクションが複数の状態に同時にアクセスできるようになった。
この制限に対処する新しいブロックチェーンアーキテクチャであるStingrayを紹介します。
我々は、Byzantine障害のある非同期ネットワークにおけるSingrayのセキュリティを証明し、Singrayが通信ワークロードの以前のシステムの1万倍のスループットを達成したことをグローバルなテストベッドで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:41:46 GMT)
CPDR: Towards Highly-Efficient Salient Object Detection via Crossed Post-decoder Refinement [3.5] 我々は,アテンションダウンサンプルフュージョン (ADF) を導入し,アテンションアテンション・アテンション・アテンション・メカニズムと高レベル表現によるアテンション・マップを用いて低レベル特徴を洗練する。
また,ADFとAUFを併用したDACF(Dual Attention Cross Fusion)を提案し,性能を維持しながらパラメータ数を削減した。
5つのベンチマークデータセットの実験により、我々の手法は従来の最先端手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 05:41:05 GMT)
AI Gender Bias, Disparities, and Fairness: Does Training Data Matter? [3.5] この研究は、人工知能(AI)におけるジェンダー問題に関する広範囲にわたる課題について考察する。
それは、6つの評価項目で男女1000人以上の学生の反応を分析する。
その結果,混合学習モデルのスコアリング精度は,男性モデルと女性モデルとでは有意な差があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:01:09 GMT)
Quantum Annealing for Robust Principal Component Analysis [3.5] 主成分分析は、次元の減少、特徴抽出、ノイズ除去、可視化に一般的に用いられる。
最もよく使われる主成分分析法はL2-ノルムの最適化に基づいているが、L2-ノルムは誤りや外乱の寄与を誇張することが知られている。
本稿では、量子アニールハードウェアを用いて、ロバストなL1ノルムを最適化する主成分の探索手法であるQAPCAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 22:13:18 GMT)
Blueprint for Diamond Magnetometry: Unraveling Quantum Dephasing of Nitrogen-Vacancy Center Ensembles in Diamond [3.2] 窒素空孔(NV)中心アンサンブルを持つダイヤモンドは、最も有望な固体量子プラットフォームの一つである。
本研究では,NV中心アンサンブルにおける電子スピンの劣化を定量的に測定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:43:08 GMT)
Non-Markovian Noise Mitigation: Practical Implementation, Error Analysis, and the Role of Environment Spectral Properties [3.1] QEM(Quantum error mitigation)は、ノイズの多い量子デバイスのための追加のアンシラ量子ビットを必要としない、エラー抑制パラダイムとして考えられている。
非マルコフ雑音に対するQEMフレームワークにおける確率的誤差キャンセル(PEC)法を拡張して非マルコフ雑音除去(NMNM)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:58:54 GMT)
Dual-Modality Representation Learning for Molecular Property Prediction [3.1] 薬物特性の正確な予測は、効果的な分子表現に大きく依存する。
近年の薬物特性の学習にはグラフ表現に基づくグラフニューラルネットワーク(GNN)が一般的である。
本稿では,2つの表現の強みを効果的に組み合わせたDMCA(Dual-Modality Cross-Attention)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 18:15:37 GMT)
Flash Window Attention: speedup the attention computation for Swin Transformer [2.6] Swin Transformerは、画像ピクセルの高解像度化に対応するために、ウィンドウアテンションを導入する。
このメカニズムは、画像をオーバーラップしないウィンドウに分割し、各ウィンドウ内での注意計算を制限する。
我々は、特にウィンドウアテンション用に調整された、Flash Window Attentionと呼ばれる最適化されたソリューションを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:13:13 GMT)
Dual use issues in the field of Natural Language Generation [2.1] 本報告は,SIGGENコミュニティにおける自然言語生成におけるデュアルユース問題(NLG)に着目した最近の調査結果を報告する。
23人の回答者で、この調査はおそらくすべてのSIGGENメンバーを代表するものではないだろうが、少なくともこの文書は将来の議論に役立つリソースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 20:55:35 GMT)
Online Marketplace: A Benchmark for Data Management in Microservices [1.9] Online Marketplaceは、既存のベンチマークで対処できない、コアデータ管理の課題を強調した、マイクロサービスベンチマークである。
データシステムとプラットフォーム間で適切な比較を可能にするために、さまざまなデータ管理問題の基準を定義しました。
これは、マイクロサービス実践者のニーズを満たすために、将来的なデータシステムを推進する上で、Online Marketplaceの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:09:13 GMT)
Dissipation alters modes of information encoding in small quantum reservoirs near criticality [1.9] 量子貯水池コンピューティング(QRC)は、時間的機械学習タスクに取り組むために、短期的な量子デバイスを活用するための有望なパラダイムとして登場した。
本稿では, 制御可能な結合, 固有非線形性, 調整可能な光子損失を記述した, 駆動散逸型量子貯水池の最小モデルについて検討する。
鍵となる結果は、動的分岐をマークする臨界点近くで、システムは主に冗長から相乗的エンコーディングへと遷移することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 18:15:50 GMT)
Guided Code Generation with LLMs: A Multi-Agent Framework for Complex Code Tasks [1.9] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成タスクにおいて顕著な機能を示している。
複雑な、長いコンテキストプログラミングの課題に対処する上で、それらは重大な制限に直面します。
「案内コード生成のための新しいエージェント・フレームワーク」について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 19:21:53 GMT)
Exploring Pose-Based Anomaly Detection for Retail Security: A Real-World Shoplifting Dataset and Benchmark [1.9] 万引きは小売業者にとって大きな課題であり、結果として年間損失は数十億ドルに達する。
本稿では,典型的なショッピングパターンから逸脱を識別することに着目し,万引き検出を異常検出問題として捉えた。
万引き検出に特化したプライバシ保護データセットであるPoseLiftを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 17:19:53 GMT)
The Magnitude of Categories of Texts Enriched by Language Models [1.8] 我々は、自然言語におけるテキストのカテゴリの$[0,1]$-enrichmentを定義するために、言語モデルが与える次の確率を使います。
我々は、M"obius関数と、関連する一般化空間$mathcalM$のテキストの大きさを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 23:28:50 GMT)
LayerMix: Enhanced Data Augmentation through Fractal Integration for Robust Deep Learning [1.8] ディープラーニングモデルは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のサンプルに直面すると、一貫したパフォーマンスを維持するのに苦労することが多い。
モデルロバスト性を体系的に強化する革新的なデータ拡張アプローチであるLayerMixを紹介する。
本手法は,ニューラルネットワークの一般化能力を大幅に向上させる意味論的一貫した合成サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 02:45:58 GMT)
ARES: Auxiliary Range Expansion for Outlier Synthesis [1.7] 本研究では,OOD検出のための新しい手法であるAuxiliary Range Expansion for Outlier Synthesisを提案する。
さまざまなステージがARESで構成され、最終的に価値のあるOODのような仮想インスタンスを生成する。
次に、エネルギースコアに基づく判別器を訓練し、分配内データと外部データとを効果的に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 05:44:33 GMT)
Unveiling Code Clones in Quantum Programming: An Empirical Study with Qiskit [1.7] コードクローンは、同一または類似のコードフラグメントを指して、昔から古典プログラミングにおいて課題を提起してきた。
本稿では、量子プログラムにおけるコードクローンの実証的研究について、特にQiskitフレームワークを用いて開発されたソフトウェアに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:19:51 GMT)
A Comprehensive Survey on Kolmogorov Arnold Networks (KAN) [1.5] Kanは複雑なデータパターンと非線形関係の処理に優れ、広範囲なアプリケーションの可能性を示している。
Kanは、様々な分野における革新的なソリューションの道を開いたいと考えており、複雑な計算問題にどのようにアプローチするかに革命をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 11:15:57 GMT)
Profiling Bias in LLMs: Stereotype Dimensions in Contextual Word Embeddings [1.5] 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AI)の現在の成功の基礎である。
リスクを効果的に伝達し、緩和努力を促進するために、これらのモデルは識別特性を適切に直感的に記述する必要がある。
社会心理学研究の辞書に基づくステレオタイプ次元に関するバイアスプロファイルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 11:46:51 GMT)
Aug3D: Augmenting large scale outdoor datasets for Generalizable Novel View Synthesis [1.2] 大規模なUrbanScene3Dデータセット上で,フィードフォワードNVSモデルであるPixelNeRFをトレーニングする。
Aug3Dは、フィードフォワードNVSモデル学習を強化するために、グリッドとセマンティックサンプリングを通じて、よく調和した新しいビューを生成する。
実験の結果,クラスタ毎のビュー数を20から10に削減することでPSNRが10%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 04:13:26 GMT)
A Comparative Performance Analysis of Classification and Segmentation Models on Bangladeshi Pothole Dataset [1.0] この研究は、バングラデシュのポットホールデータセットに適用される一般的な分類とセグメンテーションモデルの総合的なパフォーマンス分析を含む。
ダッカとボグラの街路から収集された824のサンプルからなるこのカスタムデータセットは、既存の工業用およびカスタム用データセットと競合する。
実験の結果,我々のデータセットは,既存の文献で使用されている類似の分類モデルに匹敵する性能を示し,99%以上の精度とf1スコアを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 18:03:46 GMT)
Asynchronous Federated Learning: A Scalable Approach for Decentralized Machine Learning [0.9] フェデレートラーニング(FL)は、分散機械学習の強力なパラダイムとして登場し、生データを共有することなく、さまざまなクライアント間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
従来のFLアプローチは、同期クライアントのアップデートに依存しているため、スケーラビリティと効率の制限に直面することが多い。
本稿では、クライアントが独立して非同期にグローバルモデルを更新できる非同期フェデレートラーニング(AFL)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 19:28:45 GMT)
Machine Learning for Improved Current Density Reconstruction from 2D Vector Magnetic Images [0.9] ベクトル磁場の2次元画像から電流密度再構成のための深部畳み込みニューラルネットワークについて述べる。
この機械学習技術は、低いSNRデータに対する品質逆転を可能とし、データ収集時間を約400倍に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 23:19:03 GMT)
A Medical Low-Back Pain Physical Rehabilitation Dataset for Human Body Movement Analysis [0.7] 本稿では,低背痛リハビリテーションを施行した臨床患者の医療データセットについて,4つの課題に対処し,提案する。
データセットには、3D Kinectスケルトンの位置と向き、RGBビデオ、2Dスケルトンデータ、正確性を評価するための医用アノテーション、身体部分とタイムパンのエラー分類とローカライゼーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 02:30:56 GMT)
Prediction Model of Aqua Fisheries Using IoT Devices [0.7] この論文では、センサとArduinoを用いたIoTベースのフレームワークを提案し、水質の効率的なモニタリングと制御を行う。
池水にpH、温度、濁度などの異なるセンサを配置し、それぞれが共通のマイクロコントローラボードに接続される。
センサーは水からデータを読み取って、Arduino Microcontrollerを介して Thingspeakという名前のIoTクラウドにCSVファイルとして保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 13:46:10 GMT)
RogueRFM: Attacking Refresh Management for Covert-Channel and Denial-of-Service [0.5] 新しいRefresh Management (RFM) インターフェースがDDR5仕様に追加された。
RFMはDRAMの防御に専用時間を提供し、緩和を行う。
本稿は,RFMがシステムに新たな副作用をもたらすことを示し,一方の銀行の活動は他方の銀行の運営に干渉を引き起こす。
この副作用を2つの新たな攻撃に利用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 21:46:02 GMT)
Corner Charge Fluctuation as an Observable for Quantum Geometry and Entanglement in Two-dimensional Insulators [0.5] 相互作用粒子の一般格子系では、角電荷のゆらぎは量子幾何学に直接関係していることを示す。
この効果を解析的に説明するために、コンパクトな閉塞原子絶縁体のモデルが導入された。
チャーン絶縁体モデルの数値検証により、有限サイズの量子シミュレータにおけるコーナー電荷変動の実験的妥当性がさらに証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 16:53:40 GMT)
Transforming Social Science Research with Transfer Learning: Social Science Survey Data Integration with AI [0.5] 全国的に代表される大規模な調査は、アメリカ政治学界を深く形作っているが、関連性はあるものの異なる領域を代表している。
本研究は,これらのギャップに対処するためのトランスファーラーニング(TL)の新たな応用について紹介する。
協同選挙研究データセットで事前訓練されたモデルは、米国選挙研究データセットでの使用のために微調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 16:01:44 GMT)
Scaling Down Semantic Leakage: Investigating Associative Bias in Smaller Language Models [0.5] 私はQwen2.5モデルファミリを使用して、500Mから7Bパラメータの小さなモデルがセマンティックリークを少なくするかどうかを調査しています。
モデルの性能をシステマティックに評価するために、特定の種類のセマンティックアソシエーションに分類された色中心のプロンプトの新しいデータセットを紹介します。
結果は、より小さなモデルでは全体的な意味的リークが少ないことを示しているが、この傾向は厳密に線形ではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 21:03:22 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning for Optimal Agent Grouping in Cooperative Systems [0.5] 本稿では,協調型マルチエージェントシステムにおけるエージェントグループ化やペアリングの問題に対処するための階層型強化学習(RL)手法を提案する。
階層的なRLフレームワークを用いることで、グループ化の高レベル決定と低レベルのエージェントのアクションを区別する。
エージェント間の均質性や協調性を扱うために、置換型ニューラルネットワークを導入し、効果的な協調を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:22:10 GMT)
Enhancing Path Planning Performance through Image Representation Learning of High-Dimensional Configuration Spaces [0.4] 障害物のある未知のシーンにおける経路計画タスクを高速化する新しい手法を提案する。
高速探索ランダムツリーアルゴリズムを用いて,衝突のない経路の経路点分布を近似した。
本実験は,臨界時間制約下での経路計画タスクを高速化する有望な結果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 21:14:52 GMT)
Feature Group Tabular Transformer: A Novel Approach to Traffic Crash Modeling and Causality Analysis [0.4] 本研究では,複数のソースから融合した包括的データセットを用いて,衝突のタイプを予測する新しい手法を提案する。
我々のアプローチの中心は、異なるデータを有意な特徴群に整理する特徴群タブラルトランスフォーマー(FGTT)モデルの開発である。
FGTTモデルは、ランダムフォレスト、XGBoost、CatBoostなど、広く使われているツリーアンサンブルモデルと比較され、優れた予測性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 16:21:29 GMT)
Automated Detection and Analysis of Minor Deformations in Flat Walls Due to Railway Vibrations Using LiDAR and Machine Learning [0.3] 本研究では, 沿線線路の振動による平坦な壁面の微小変形を自動的に同定する手法を提案する。
高密度の地上レーザースキャナ(TLS)のLiDARサーベイとAI/ML技術を活用してデータの収集と分析を行う。
解析は平坦な壁に沿って断面を同定し,その変形を地盤の向きに対して推定することに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:09:57 GMT)
A Survey on Spoken Italian Datasets and Corpora [0.3] この調査は、66のイタリア語のデータセットを包括的に分析する。
データセットは、音声タイプ、ソースとコンテキスト、人口統計学的特徴と言語学的特徴によって分類される。
データセットの不足,代表性,アクセシビリティに関する課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:33:57 GMT)
Quantum Testing in the Wild: A Case Study with Qiskit Algorithms [0.3] 量子コンピューティングは、重ね合わせと絡み合いの原理に基づく新しい計算パラダイムを導入する。
この分野への関心が高まっているため、ソフトウェア工学の実践の観点からは、学者や実践者にとって課題と機会がある。
本稿では,量子アルゴリズムにおけるテストパターンの実証的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 05:52:41 GMT)
GliLem: Leveraging GliNER for Contextualized Lemmatization in Estonian [0.2] GliLemはエストニア人のための新しいハイブリッド補題システムである。
本稿では,事前学習したGliNERモデルの柔軟性を活用し,Vabamorfの補間精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 13:49:03 GMT)
Active Rule Mining for Multivariate Anomaly Detection in Radio Access Networks [0.2] 本稿では,半自律型アノマルールマイナを提案する。
これは離散データと時系列データの両方に適用できる。
無線アクセスネットワーク(RAN)異常検出ユースケース用に調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:42:25 GMT)
The role of antisymmetric orbitals and electron-electron interactions on the two-particle spin and valley blockade in graphene double quantum dots [0.2] 二電子二層グラフェン(BLG)二重量子ドット(DQD)におけるスピン・バレー遮断の実験的研究
2電子BLG DQDの磁気輸送測定の結果、共鳴トンネル輸送は軌道対称状態と反対称な2粒子状態の両方を伴い、豊富なレベルスペクトルを示す。
我々は、軌道分割、電子-電子相互作用の強さ、および対称と反対称の2粒子軌道状態の間の谷のg因子の差によって制限される磁場可変スピンと谷の閉塞を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 23:51:23 GMT)
Cross-Technology Interference: Detection, Avoidance, and Coexistence Mechanisms in the ISM Bands [0.1] 不均質な無線ネットワークは、ISM(Industry, Scientific, and Medicine)の無線帯域に指定されている無許可の帯域を共有している。
同時に活動すると、相互に技術間干渉(CTI)を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 05:58:40 GMT)
ZK Secret Santa [0.0] このアルゴリズムは置換のずれを保ち、成功させるために中央の権威を必要としない。
記述されたアプローチは、トランザクションリレーダとの統合を前提として、Solidityで実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 11:24:53 GMT)
YO-CSA-T: A Real-time Badminton Tracking System Utilizing YOLO Based on Contextual and Spatial Attention [0.0] YO-CSAは、3Dシャトルコックのリアルタイム軌道検出システムである。
YO-CSAによって抽出された2次元座標列を立体視を用いて3次元空間にマッピングする。
精度は90.43% mAP@0.75で、YOLOv8sとYOLO11sを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:00:25 GMT)
Who Are "We"? Power Centers in Threat Modeling [0.0] 脅威モデリング手法と、それらが使用されるシステムにおけるパワーダイナミクスに関する質問について検討する。
私は、システムクリエータが使用できるテクニックと、システム作成に関わらない人たちのテクニックを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 00:07:53 GMT)
Towards User-Focused Cross-Domain Testing: Disentangling Accessibility, Usability, and Fairness [0.0] 公正テストは、ソフトウェア工学における基礎としてますます認識されている。
しかし、ユーザビリティとアクセシビリティテストとの重なり合う境界を考えると、ソフトウェア開発への実践的な統合は、問題を引き起こす可能性がある。
この研究は、過去10年間に発表された12の体系的なレビューから得られた洞察を利用して、公正さ、ユーザビリティ、アクセシビリティテストの間の微妙な相互作用について光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:33:20 GMT)
TopoFormer: Integrating Transformers and ConvLSTMs for Coastal Topography Prediction [0.0] textitTopoFormerは、変換器ベースのエンコーダと畳み込みの長い短期記憶層を統合する。
このアーキテクチャは、ビーチプロファイルデータに固有の長距離依存関係と局所化された時間パターンの両方をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 09:46:02 GMT)
Theory of optical spin polarization of axial divacancy and nitrogen-vacancy defects in 4H-SiC [0.0] 本研究では,顕微鏡磁気光学特性とスピン依存光ループについて理論的に検討する。
スピン軌道結合やスピン-スピン相互作用を含む微細相互作用は、多目的な量子ビット関数パラメータを提供するために完全に特徴付けられることを示す。
この研究は、光スピン偏光の基礎となるメカニズムを明らかにするだけでなく、量子情報処理タスクを最適化するための生産的な方法も提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 19:02:01 GMT)
The quantum enigma of teleportation near black holes [0.0] 2つの非等価な三分極純状態から派生した二分極混合状態が、2つの異なるブラックホールモデルの重力の影響を受けながら、テレポーテーションの効率的な量子チャネルとして機能するかどうかを考察する。
我々は、これらの状態のテレポーテーションの忠実さを強調し、その有効性を量子チャネルとして決定するための重要な要素である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:35:16 GMT)
The Instantaneous Breit Equation with an Application to Charmonium [0.0] このモデルでは、チャーム閾値以下の2つのJP = 0-状態の質量が計算される。
これらの状態の有界性がどのようにベクトル-スカラー混合に依存するかという問題に関するいくつかの一般的なコメントがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 00:34:53 GMT)
Scaffolding Creativity: Integrating Generative AI Tools and Real-world Experiences in Business Education [0.0] このケーススタディは、AI支援学習と経験的要素を組み合わせることで、学生の創造的プロセスと学習結果にどのように影響するかを考察する。
この統合されたアプローチは、知識獲得を促進し、学生が伝統的な創造的障壁を克服し、AIが生み出す洞察と現実世界の観察とのダイナミックな相互作用を促進することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:31:10 GMT)
Robustness of chaotic-light correlation imaging against turbulence [0.0] 相関画像と一階強調画像の両方を同時に行うことができる顕微鏡に着想を得た撮像方式を考える。
強い乱流の存在下での直接画像と相関画像の比較により,後者の利点が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 18:17:52 GMT)
Response to "The measurement postulates of quantum mechanics are not redundant" [0.0] これらの理論のそれぞれがヒルベルト空間の光線ではない純粋状態を含むことを証明している。
また、これらの選択肢が混合状態の有限次元性に反することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:11:04 GMT)
Reduction of Class Activation Uncertainty with Background Information [0.0] マルチタスク学習は、一般化を改善したハイパフォーマンスニューラルネットワークをトレーニングするための一般的なアプローチである。
本稿では,背景画像の選択手法を提案し,今後の改善について論じる。
CIFAR-10C、Caltech-101、CINIC-10データセット上でのSOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:31:47 GMT)
Quantum Circuits for Elementary Cellular Automata [0.0] 量子回路を用いてシミュレートできる基本セルオートマタ規則の完全なリストを同定する。
そのような規則のすべてに対して、$O(N)$ゲートで実装した量子回路を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 22:05:46 GMT)
Quantifying Relational Exploration in Cultural Heritage Knowledge Graphs with LLMs: A Neuro-Symbolic Approach [0.0] 本稿では,文化遺産知識グラフにおける関係探索のためのニューラルシンボリックアプローチを提案する。
定量的分析による興味度測定の重要性を示す。
興味度尺度と生成した説明の質との間に強い相関関係(0.65)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 19:50:09 GMT)
Quadrupolar resonance spectroscopy of individual nuclei using a room-temperature quantum sensor [0.0] 核四極子共鳴(NQR)分光は、物質や分子の化学結合パターンを明らかにする。
従来のNQR技術では、検出可能な信号を得るためには、核のマクロなアンサンブルが必要となる。
ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心のような光学活性電子スピン量子ビットは、個々の核の検出と制御を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 22:39:44 GMT)
Probability Density in Relativistic Quantum Mechanics [0.0] ディラック密度のみが相対論的確率密度にとって必須の物理的基準を満たすことを示す。
この結果は、相対論的量子力学において、大質量スピン=1/2$粒子の確率密度を明確に一貫した解釈を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 11:47:41 GMT)
Perception-Guided EEG Analysis: A Deep Learning Approach Inspired by Level of Detail (LOD) Theory [0.0] 本研究では,脳波解析と知覚状態指導のための新しい深層学習手法について検討する。
目的は、知覚状態の識別精度を改善し、パーソナライズされた心理療法を進めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 01:28:40 GMT)
Parking Space Detection in the City of Granada [0.0] 本稿では,グラナダ市を中心に,都市部における駐車スペース検出の課題について論じる。
我々は駐車中の車、移動中の車、道路を正確に識別するためにセマンティックセグメンテーション技術を開発し応用する。
都市セマンティックセグメンテーションにおける有効性を示すために, 完全畳み込みネットワーク, ピラミッドネットワーク, 拡張畳み込みネットワークを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 22:29:12 GMT)
PT-Symmetric $SU(2)$-like Random Matrix Ensembles: Invariant Distributions and Spectral Fluctuations [0.0] アンサンブルのランダム性は、対称性と統計的独立性に基づいて確率分布を得ることによって与えられる。
レベル反発の度合いは、量子カオスに接続する際の大きな関心のパラメータである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 17:34:09 GMT)
PASS: Presentation Automation for Slide Generation and Speech [0.0] PASSは一般的なWord文書からスライドを生成するパイプラインである。
また、生成されたスライドのオーラル配信を自動化する。
Passはユーザ文書を分析して、AI生成音声による動的で魅力的なプレゼンテーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 10:22:04 GMT)
Optimizing digital experiences with content delivery networks: Architectures, performance strategies, and future trends [0.0] この研究は、基礎的および近代的なCDNアーキテクチャ、エッジコンピューティング、ハイブリッドCDN、マルチCDN戦略などの重要なCDN問題に焦点を当てている。
5GネットワークへのCDNの統合、サーバレスアーキテクチャ、AI駆動のトラフィック管理といった現在のトレンドを調べ、CDN技術がどのように進化するかを実証する。
結論は、成長するユーザの期待に応え、急速に変化するデジタルランドスケープに適応するためのCDN戦略の進化の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:47:04 GMT)
Non-Markovian Noise in Symmetry-Preserving Quantum Dynamics [0.0] 我々は、非マルコフ雑音が対称量子進化に与える影響を定量化する枠組みを開発する。
我々は、対称性保存ノイズが対称部分空間を維持するのに対して、非対称ノイズは高度に保存された特定の漏れ誤差をもたらすことを解析的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 19:00:05 GMT)
Natural Language Supervision for Low-light Image Enhancement [0.0] 画像に対応するテキストから特徴マップを学習する自然言語スーパービジョン(NLS)戦略を導入する。
また、画像領域と文語との接続を組み込んだテキスト誘導条件設定機構(TCM)を設計する。
様々なレベルの画像やテキスト情報から特徴を効果的に識別し、マージするために、情報融合注意(IFA)モジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 13:53:10 GMT)
Movie2Story: A framework for understanding videos and telling stories in the form of novel text [0.0] 補助情報に富んだシナリオにおけるテキスト生成能力を評価するための新しいベンチマークを提案する。
本研究は,高精度な補助情報の提供を確実にするための,革新的な自動データセット生成手法を提案する。
本実験により, 提案した評価指標に基づいて, 現在のMLLM(Multi-modal Large Language Models)が準最適に動作していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:08:22 GMT)
Many-body localization crossover is sharper in quasiperiodic spin chains [0.0] ランダムおよび準周期系におけるMBLクロスオーバーにおける標準エルゴディディティ破壊指標の挙動の相違を数値的に示す。
我々の重要な発見は、準周期系のシステムサイズとMBLクロスオーバーのシャープネスが指数関数的に増加することである。
これは、多体力学の理解における準周期系の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 19:25:39 GMT)
Learning dynamical systems with hit-and-run random feature maps [0.0] 本稿では,予測能力に優れる動的システムの予測に,ランダムな特徴マップを用いる方法を示す。
スキップ接続を導入し、複数のユニットを組み合わせることで、ランダム特徴写像の深い変種を構築する。
修正されたランダムな特徴マップは、統計特性の長期推定だけでなく、単一軌跡予測にも優れた予測技術を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 23:19:58 GMT)
Improving Requirements Classification with SMOTE-Tomek Preprocessing [0.0] 本稿では,SMOTE-Tomek前処理技術と階層化K-foldクロスバリデーションを組み合わせることで,ProMISEデータセットのクラス不均衡に対処する。
提案手法は,検証の整合性を保ちながらマイノリティクラスを表現し,分類精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 09:36:14 GMT)
Gaussian Rényi-2 correlations in a nondegenerate three-level laser [0.0] 2モードのガウス状態$_AB$における絡み合いと量子不協和の解析を行う。
我々は、より量子コヒーレンスを誘導することにより、絡み合いと不協和の両方を発生・拡張できることを示した。
その結果,非縮退型3レベルレーザーは量子情報処理に有用な資源である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 14:33:17 GMT)
Gauge invariance of the natural lineshape and dissipative dynamics of a two-level atom [0.0] 我々は、ゲージ原理と整合した方法でトランケートされたクーロンゲージハミルトンを用いて、正しい出力スペクトルを得ることができることを示す。
追加のハミルトン結合から生じる力学を経る TLA に対して、マスター方程式はボルン・マルコフ近似と同じ条件下でゲージ不変であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 17:27:35 GMT)
Fermion as a non-local particle-hole excitation [0.0] フェルミ粒子自体は、このフェルミ表面を横断する非局所的な粒子ホール励起の集まりと考えることができる。
このフェルミオンの完全な単一粒子力学グリーン関数を有限温度で導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 09:17:50 GMT)
Exponential optimization of adiabatic quantum-state preparation [0.0] 状態準備には断熱定理を用いており、その誤差は準備時間の関数として指数関数的に減少する。
次に,アディベート準備を修飾するプレコンディショニング項を設計し,その特性時間を短縮する。
原型スピンモデルに対する広範な数値実験により,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 22:40:21 GMT)
Enhancing Multi-Modal Video Sentiment Classification Through Semi-Supervised Clustering [0.0] 本研究の目的は,映像そのもの,付随するテキスト,音響的特徴の2つの重要な側面に着目し,映像の感情分類を改善することである。
我々は,クラスタリングに基づく半教師付き事前学習を利用して,データから意味のある表現を抽出する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:04:39 GMT)
EmoXpt: Analyzing Emotional Variances in Human Comments and LLM-Generated Responses [0.0] 本研究では、ChatGPT、OpenAI、Copilot、LLMsといった人間のツイート参照用語を分析し、生成AIを取り巻く感情的ダイナミクスについて検討する。
生成AIに対する人間の視点と、ChatGPTの応答に埋め込まれた感情の両方を評価するために設計された感情分析フレームワークであるEmoXptを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 17:45:13 GMT)
Early Diagnosis of Acute Lymphoblastic Leukemia Using YOLOv8 and YOLOv11 Deep Learning Models [0.0] 重篤な血液型である白血病は、毎年数千人の命が失われている。
本研究は,高度画像処理と深層学習技術を用いた急性リンパ芽球性白血病(ALL)の検出に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 08:02:18 GMT)
Determination of galaxy photometric redshifts using Conditional Generative Adversarial Networks (CGANs) [0.0] CGAN(Conditional Generative Adversarial Networks)を用いた銀河の測光赤方偏移決定アルゴリズムを提案する。
提案されたCGAN実装は、確率回帰として光度赤方偏移決定にアプローチし、推定された銀河の赤方偏移の単一の値を決定する代わりに、完全な確率密度が計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 12:42:07 GMT)
Decentralized Governance of Autonomous AI Agents [0.0] ETHOSは、ブロックチェーン、スマートコントラクト、分散自律組織(DAO)など、Web3テクノロジを活用する分散ガバナンス(DeGov)モデルである。
AIエージェントのグローバルレジストリを確立し、動的リスク分類、比例監視、自動コンプライアンス監視を可能にする。
合理性、倫理的根拠、ゴールアライメントの哲学的原則を統合することで、ETHOSは信頼、透明性、参加的ガバナンスを促進するための堅牢な研究アジェンダを作ることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 16:14:10 GMT)
CNN-powered micro- to macro-scale flow modeling in deformable porous media [0.0] 本研究は, 変形性多孔質媒質中のマクロ内在透過性テンソルを, 実マイクロジオメトリーのマイクロCT画像の限られたセットを用いて予測する新しい手法を提案する。
この研究の新規性は、変形および異方性流れ条件下での細孔流体の挙動を予測するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を活用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:36:41 GMT)
Assessing instructor-AI cooperation for grading essay-type questions in an introductory sociology course [0.0] 生成前学習型トランスフォーマー(GPT)モデルの性能評価を行った。
グレードリングでは,GPTがヒトのグレードラースコアと強い相関を示し,特にテンプレート回答が提供された。
この研究は、教育におけるAIに関する文献の増大に寄与し、エッセイ型質問の質と効率を高める可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 07:18:12 GMT)
AlgoPilot: Fully Autonomous Program Synthesis Without Human-Written Programs [0.0] AlgoPilotは人手によるプログラムやトラジェクトリを使わずに、完全に自動化されたプログラム合成のための画期的なアプローチである。
AlgoPilotは、Trajectory Language Model(TLM)によって導かれる強化学習を活用して、ゼロからアルゴリズムを合成する。
この研究は、アルゴリズム発見の新しいパラダイムを確立し、自律的なプログラム合成における将来の進歩の基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 03:29:14 GMT)
A graph-based approach to entanglement entropy of quantum error correcting codes [0.0] 本研究では,Calderbank-Shor-Steane量子符号の絡み合いエントロピーをグラフベースで研究する手法を開発した。
トーリック符号のサブシステムのフォン・ノイマンエントロピーを計算し、量子的低密度パリティチェック符号の特殊な型について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 02:16:30 GMT)
A Short-Term Predict-Then-Cluster Framework for Meal Delivery Services [0.0] 本研究では,オンデマンド給食サービスのための短期予測クラスタフレームワークを提案する。
制約付きK平均クラスタリング(CKMC)と反復制約付き階層クラスタリング(CCHC-ICE)を導入する。
ヨーロッパと台湾のケーススタディの評価は,提案手法が従来の時系列手法よりも精度と計算効率の両面で優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 15:59:30 GMT)
A New Flexible Train-Test Split Algorithm, an approach for choosing among the Hold-out, K-fold cross-validation, and Hold-out iteration [0.0] 本研究では,3つのデータセット間でのMLアルゴリズムの精度向上に焦点を当てた。
テストサイズやランダム状態、'k'値などのパラメータを変更することで、精度の評価を改善しました。
本研究は、K-Fold Cross ValidationにおけるK値の普遍性に挑戦し、より良い結果を得るために10%のテストサイズと90%のトレーニングサイズを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 09:42:13 GMT)
A Hybrid Framework for Reinsurance Optimization: Integrating Generative Models and Reinforcement Learning [0.0] 再保険の最適化は、保険会社にとってリスク露光の管理、金融安定の確保、解決性維持に不可欠である。
伝統的なアプローチは、しばしば動的なクレーム分布、高次元の制約、市場条件の進化に苦しむ。
本稿では、生成モデルと強化学習を統合した新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 02:02:32 GMT)
A Framework for Devising, Evaluating and Fine-tuning Indoor Tracking Algorithms [0.0] そこで我々はMobiXIMというトラッキングアルゴリズムの開発,評価,微調整を行うフレームワークを提案する。
トラッキングアルゴリズムを開発するため、MobiXIMは新しいプラグインアーキテクチャを導入し、研究者は既存のアルゴリズムを協調して拡張することができる。
提案手法は,ベースラインのペデストリアンデッドレコニングアルゴリズムと比較して最大33%向上した4mの位置決め精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Jan 2025 21:52:45 GMT)