Beyond Sight: Finetuning Generalist Robot Policies with Heterogeneous Sensors via Language Grounding [85.6] FuSeは、不均一なセンサのモダリティに対する微調整型ビズモータ一般政策を可能にする新しいアプローチである。
FuSeは視覚,触覚,音などのモーダル性に対して共同で推論を必要とする挑戦的なタスクを実行できることを示す。
実世界での実験では、FuSeisはすべての基準ラインと比較して成功率を20%以上引き上げることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 20:02:27 GMT)
What Languages are Easy to Language-Model? A Perspective from Learning Probabilistic Regular Languages [78.2] 大規模言語モデル (LM) は文字列上の分布である。
RNNとTransformer LMによる規則的LM(RLM)の学習性について検討する。
RNNとトランスフォーマーの双方において,RLMランクの複雑さは強く,学習可能性の有意な予測因子であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:43:54 GMT)
DoubleDiffusion: Combining Heat Diffusion with Denoising Diffusion for Generative Learning on 3D Meshes [67.4] DoubleDiffusionは3次元メッシュ表面の直接生成学習のために、放熱拡散と脱ノイズ拡散を組み合わせたフレームワークである。
本研究は, 3次元表面上での拡散に基づく生成モデルの新しい方向性に寄与し, 3次元アセット生成の分野への応用の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 23:38:16 GMT)
Explaining Datasets in Words: Statistical Models with Natural Language Parameters [66.7] 本稿では, クラスタリング, 時系列, 分類モデルなど, 自然言語の述語によってパラメータ化される統計モデル群を紹介する。
当社のフレームワークは、ユーザチャット対話の分類、時間の経過とともにどのように進化するかの特徴付け、一方の言語モデルが他方よりも優れているカテゴリを見つけることなど、幅広い問題に適用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 17:23:21 GMT)
Padding Tone: A Mechanistic Analysis of Padding Tokens in T2I Models [64.5] テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、画像生成プロセスのガイドとなるエンコードプロンプトに依存している。
我々は,T2Iモデルにおいてパディングトークンが果たす役割の詳細な分析を行う。
テキストエンコーディング中、拡散過程中、または効果的に無視される場合、パディングトークンがモデルの出力に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:36:38 GMT)
Vid2Sim: Realistic and Interactive Simulation from Video for Urban Navigation [62.6] Vid2Simは、ニューラル3Dシーンの再構築とシミュレーションのためのスケーラブルで費用効率のよいReal2simパイプラインを通じてsim2realギャップをブリッジする新しいフレームワークである。
実験により、Vid2Simはデジタル双生児と現実世界の都市ナビゲーションの性能を31.2%、成功率68.3%で大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 03:01:15 GMT)
Synthetic Prior for Few-Shot Drivable Head Avatar Inversion [61.5] そこで本研究では,合成前駆体に基づく乾燥可能な頭部アバターの少数ショット逆転法であるSynShotを提案する。
合成データのみに基づいて訓練された機械学習モデルに着想を得て,合成頭部の大きなデータセットから先行モデルを学習する手法を提案する。
我々は3次元ガウススプラッティングとUVテクスチャ空間におけるガウスパラメータを出力する畳み込みエンコーダデコーダを用いて頭部アバターをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 19:01:05 GMT)
SPAM: Spike-Aware Adam with Momentum Reset for Stable LLM Training [61.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる例外的なパフォーマンスを示しているが、そのトレーニングは、非常にリソース集約的で、トレーニングの不安定性に影響を受けやすいままである。
本稿では,LLMトレーニング中に観測された勾配スパイクを包括的に調査し,複数のアーキテクチャやデータセットにまたがる傾向を明らかにする。
本稿では,モーメントムリセットを用いたスパイク・アウェア・アダムを提案し,モーメントムリセットとスパイク・アウェア・クリッピングによる勾配スパイク対策について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:21:22 GMT)
SuperNeRF-GAN: A Universal 3D-Consistent Super-Resolution Framework for Efficient and Enhanced 3D-Aware Image Synthesis [59.7] 本稿では,3次元連続超解像のための汎用フレームワークであるSuperNeRF-GANを提案する。
SuperNeRF-GANの重要な特徴は、NeRFベースの3D認識画像合成手法とのシームレスな統合である。
実験により, 提案手法の効率性, 3次元整合性, 品質が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:31:33 GMT)
ModelShield: Adaptive and Robust Watermark against Model Extraction Attack [58.5] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな機械学習タスクにまたがる汎用インテリジェンスを示す。
敵はモデル抽出攻撃を利用して モデル生成で符号化された モデルインテリジェンスを盗むことができる
ウォーターマーキング技術は、モデル生成コンテンツにユニークな識別子を埋め込むことによって、このような攻撃を防御する有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 12:04:14 GMT)
Toward Adaptive Large Language Models Structured Pruning via Hybrid-grained Weight Importance Assessment [58.0] 大規模言語モデル (LLM) の刈り取りにおける重み付け重要度の評価を, 微粒化と粗粒化にマージする手法であるHybrid-fine Weight Importance Assessment (HyWIA) を導入する。
LLaMA-V1/V2, Vicuna, Baichuan, Bloomの様々なベンチマークによる大規模な実験により, 刈り込みLDMにおけるHyWIAの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 06:47:39 GMT)
Harnessing Large Language Models for Disaster Management: A Survey [57.0] 大規模言語モデル(LLM)は、その例外的な能力で科学研究に革命をもたらし、様々な分野を変革した。
本研究の目的は,災害対策のための高度LLMの開発における専門家コミュニティの指導であり,自然災害に対するレジリエンスを高めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:00:50 GMT)
Technology as uncharted territory: Contextual integrity and the notion of AI as new ethical ground [55.2] 私は、責任と倫理的AIを促進する努力が、確立された文脈規範に対するこの軽視に必然的に貢献し、正当化することができると論じます。
私は、道徳的保護よりも道徳的革新のAI倫理における現在の狭い優先順位付けに疑問を呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:21:18 GMT)
AI as Humanity's Salieri: Quantifying Linguistic Creativity of Language Models via Systematic Attribution of Machine Text against Web Text [53.2] 本稿では、テキストの言語的創造性を定量化する第一歩として、CREATIVITY INDEXを提案する。
CREATIVITY INDEXを効率的に計算するために,新しい動的プログラミングアルゴリズムであるDJ SEARCHを導入する。
実験の結果、プロの人間作家のCreativity INDEXはLLMよりも平均66.2%高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 05:32:57 GMT)
A General Framework for Inference-time Scaling and Steering of Diffusion Models [45.3] Feynman Kac (FK) ステアリングは、報酬関数を持つ拡散モデルをステアリングするための推論時フレームワークである。
FKステアリングは、粒子と呼ばれる複数の相互作用する拡散過程の系をサンプリングし、中間ステップで粒子を再サンプリングすることで機能する。
テキスト・ツー・イメージとテキスト拡散モデルを用いたFKステアリングの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:34:24 GMT)
Towards Understanding Multi-Task Learning (Generalization) of LLMs via Detecting and Exploring Task-Specific Neurons [45.0] 大規模言語モデル(LLM)におけるタスク依存ニューロンは,タスク固有データに対する勾配属性によって検出される。
タスク固有のニューロンの重複は、タスク間の一般化と特殊化と強く関連している。
連続学習において,現在のタスク固有ニューロンのみを微調整するニューロンレベルの連続微調整法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:32:52 GMT)
Generative Artificial Intelligence-Supported Pentesting: A Comparison between Claude Opus, GPT-4, and Copilot [45.0] GenAIは多くの分野に適用でき、特にサイバーセキュリティに関連がある。
本稿では,ジェネリック汎用のGenAIツールの可能性について分析した。
Opus, GPT-4 from ChatGPT, and Copilot-in augmenting the peretration testing process as defined by the Peretration Testing Execution Standard (PTES)
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 22:48:37 GMT)
Improving the adaptive and continuous learning capabilities of artificial neural networks: Lessons from multi-neuromodulatory dynamics [43.4] 生物学的生物は、動的環境に適応しながら知識を取得し、移動し、保持する。
本研究は,生物学習システムの基本的特徴である神経調節が,破滅的な忘れ込みなどの課題にどのように対処できるかを考察する。
マルチスケールの神経調節を統合することで,生物学習と人工システムとのギャップを埋めることを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:10:01 GMT)
Human-inspired Perspectives: A Survey on AI Long-term Memory [42.9] 本稿では,人間の長期記憶機構を紹介し,その後,AIによる長期記憶機構について検討する。
自己適応型長期記憶(SALM)の認知アーキテクチャを提案する。
SALMは、AI長期記憶の実践のための理論的フレームワークを提供し、次世代の長期記憶駆動型AIシステムの開発を導く可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 06:08:20 GMT)
A Foundational Generative Model for Breast Ultrasound Image Analysis [42.6] 基礎モデルは臨床現場で様々な課題に対処するための強力なツールとして登場した。
乳房超音波検査に特化して設計された最初の基礎的生成モデルであるBUSGenについて述べる。
BUSGenは、数ショットの適応で、現実的で情報に富んだタスク固有のデータのリポジトリを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:39:13 GMT)
Neural equilibria for long-term prediction of nonlinear conservation laws [38.9] 流れ現象の長期予測のための機械学習(ML)アプローチであるNeurDE(NeurDE)を導入する。
我々はNeurDEが超音速流れを含む圧縮性流れの正確な予測を可能にし、数百の時間ステップで衝撃を追跡できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:02:20 GMT)
LarvSeg: Exploring Image Classification Data For Large Vocabulary Semantic Segmentation via Category-wise Attentive Classifier [38.8] 本稿ではLarvSegと呼ばれる新しい大語彙セマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。
初めて、ImageNet21Kの助けを借りて、21Kカテゴリのセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:22:17 GMT)
A Flux-Tunable cavity for Dark matter detection [36.0] 超伝導3次元マイクロ波空洞と直流束可変SQUIDを結合させて電子的に調整可能な空洞構造を構築する。
我々は、暗カウントレートが約64秒/秒の暗黒物質探索を行い、その運動混合角を5.672GHzから5.694GHzのチューナブルバンドで$varepsilon 4times 10-13$に制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 17:30:51 GMT)
F3D-Gaus: Feed-forward 3D-aware Generation on ImageNet with Cycle-Consistent Gaussian Splatting [35.6] 本稿では,モノケプラーデータセットから3次元認識を一般化する問題に取り組む。
画素整列型ガウススプラッティングに基づく新しいフィードフォワードパイプラインを提案する。
また、学習した3D表現において、クロスビューの一貫性を強制するために、自己教師付きサイクル一貫性制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:44:44 GMT)
Pareto Optimization with Robust Evaluation for Noisy Subset Selection [34.8] サブセット選択は最適化の基本的な問題であり、影響やスパース回帰といった幅広い応用がある。
欲求アルゴリズムや進化進化的POSSを含む従来のアルゴリズムは、ノイズの多い環境で苦労するか、過剰な計算資源を消費する。
本稿では,頑健な評価関数を最大化し,同時にサブセットサイズを最小化する,雑音性サブセット選択(PORE)のためのロバスト評価を用いたパレート最適化に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:04:20 GMT)
MTPareto: A MultiModal Targeted Pareto Framework for Fake News Detection [34.1] インターネットマルチメディア情報の信頼性を維持するためには,マルチモーダルフェイクニュース検出が不可欠である。
この問題に対処するため,マルチモーダル融合を最適化する MTPareto フレームワークを提案する。
FakeSVおよびFVCデータセットの実験結果は、提案フレームワークがベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:14:29 GMT)
Better Prompt Compression Without Multi-Layer Perceptrons [33.5] 本稿では,エンコーダが本来の言語モデルのアーキテクチャを維持して有用な圧縮を実現する必要はないことを示す。
言語モデルのトランスフォーマーブロックにおいて,多層パーセプトロン(MLP)層を除去した後に,プロンプト圧縮エンコーダを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 06:57:06 GMT)
Semantic Prompt Learning for Weakly-Supervised Semantic Segmentation [33.3] Weakly-Supervised Semantic (WSSS) は、画像レベルの監督のみで画像データを用いてセグメンテーションモデルを訓練することを目的としている。
本稿では,CLIP潜伏空間を効果的に促進するためのWSSS(Semantic Prompt Learning for WSSS)フレームワークを提案する。
SemPLeSは、オブジェクトリージョンとクラスラベルのセマンティックアライメントを改善することができるため、セグメンテーションモデルをトレーニングするための擬似マスクが望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:17:36 GMT)
Automatic Double Reinforcement Learning in Semiparametric Markov Decision Processes with Applications to Long-Term Causal Inference [33.1] 時間不変マルコフ決定過程(MDPs)における$Q$関数の線形汎関数の効率的な推論について検討する。
これらの制限は重なり合う要求を減らし、効率のバウンドを下げ、より正確な見積もりをもたらす。
特殊ケースとして, 等速適応適応型$Q$-iteration(MDPの新しいキャリブレーションアルゴリズム)を用いた適応型デバイアスドプラグイン推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 20:35:28 GMT)
Linear Attention Sequence Parallelism [33.1] 線形アテンションに基づく変圧器モデルのための線形アテンションシーケンス並列性(LASP)を導入する。
LASPは、線形注意による適切な製品カーネルトリックを活用し、通信オーバーヘッドを劇的に削減する。
LASPは128GPU上で4096Kまでのシーケンス長をスケールし、既存のSPメソッドよりも8$times$長い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 12:01:47 GMT)
Real-Time Neural-Enhancement for Online Cloud Gaming [32.0] 私たちは、クラウドゲームにおけるビデオセグメント機能は、通常反復的で冗長である、という観察に基づく、クラウドゲームデリバリフレームワークであるRiverを紹介します。
Riverは、さまざまなビデオセグメントのためのSRモデルを微調整し、ルックアップテーブルに格納するコンテンツ認識エンコーダを構築している。
クラウドゲームビデオストリームをオンラインで配信する際、Riverはビデオ機能をチェックし、最も関連性の高いSRモデルを取得してフレーム品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 17:28:09 GMT)
Improving Linear System Solvers for Hyperparameter Optimisation in Iterative Gaussian Processes [31.3] 本稿では,線形系解法を用いる反復法に着目し,限界次数勾配を推定する。
本稿では,解決者間で適用可能な3つの重要な改善点について論じる。
これらのテクニックは、トレランスの解決時に最大7,2倍のスピードアップを提供し、停止時に平均残留ノルムを最大7,7倍まで下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 11:01:49 GMT)
TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG [31.2] TrustRAGは、世代ごとに取得される前に、妥協されたコンテンツと無関係なコンテンツを体系的にフィルタリングするフレームワークである。
TrustRAGは、既存のアプローチと比較して、検索精度、効率、攻撃抵抗を大幅に改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 17:03:12 GMT)
Hierarchical Divide-and-Conquer for Fine-Grained Alignment in LLM-Based Medical Evaluation [31.1] HDCEvalは、専門医とのコラボレーションによって開発された、きめ細かい医療評価ガイドラインに基づいて構築されている。
このフレームワークは複雑な評価タスクを専門的なサブタスクに分解し、それぞれがエキスパートモデルによって評価される。
この階層的なアプローチは、評価の各側面が専門家の精度で扱われることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 07:30:49 GMT)
3DCoMPaT200: Language-Grounded Compositional Understanding of Parts and Materials of 3D Shapes [29.8] 3DCoMPaT200は、対象部品や材料の構成的理解に適した大規模なデータセットである。
これは、$approx$5のオブジェクト語彙を持つ200のオブジェクトカテゴリを、3DCoMPaTや$approx$4の大きい部分カテゴリと比較する。
合成3次元モデリングの複雑さに対処するために,合成部品形状検索の新しい課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 11:46:07 GMT)
Accurate and Regret-aware Numerical Problem Solver for Tabular Question Answering [29.4] 本研究では,大規模言語モデルを用いたTabLaPというモデルを提案する。
TabLaPは最先端のモデルよりもかなり正確であることを示し、2つのデータセットで解の精度を5.7%と5.8%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:12:30 GMT)
Use of Simple Arithmetic Operations to Construct Efficiently Implementable Boolean functions Possessing High Nonlinearity and Good Resistance to Algebraic Attacks [28.9] 非線形性と(高速)代数免疫の組合せを達成できる関数が存在することを示す。
提案手法の主な特徴は、ブール関数の構成に単純整数と二進体算術の司法的組み合わせを適用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 11:09:49 GMT)
Large Language Models, Knowledge Graphs and Search Engines: A Crossroads for Answering Users' Questions [28.8] 本稿では,大規模言語モデル,知識グラフ,検索エンジンの長所,短所,相乗効果について考察する。
本研究は今後の研究のロードマップを導いたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 03:32:12 GMT)
Learning to Discuss Strategically: A Case Study on One Night Ultimate Werewolf [28.6] One Night Ultimate Werewolf (ONUW) は、プレイヤーが戦略的な議論ポリシーを開発することを要求する。
本稿では、強化学習(RL)によって訓練された議論政策を取り入れたRL命令言語エージェントフレームワークを提案する。
いくつかのONUWゲーム設定実験の結果,提案フレームワークの有効性と一般化性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:25:44 GMT)
ActiveGAMER: Active GAussian Mapping through Efficient Rendering [27.9] ActiveGAMERは3Dガウススプラッティング(3DGS)を利用して高品質でリアルタイムなシーンマッピングと探索を実現するアクティブマッピングシステムである。
我々のシステムは、最先端のレンダリングと光度精度と完全性で環境を自律的に探索し、再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 18:38:51 GMT)
Deep Learning and Foundation Models for Weather Prediction: A Survey [26.2] 物理学に基づく数値モデルは、何十年にもわたって大気科学の基盤となっている。
深層学習(DL)モデルは気象学の強力なツールとして登場し、複雑な気象や気候データを分析することができる。
本稿では,最近の気象予測のための深層学習モデルと基礎モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 19:27:51 GMT)
X-LeBench: A Benchmark for Extremely Long Egocentric Video Understanding [25.9] ロングフォームなエゴセントリックなビデオ理解は、コンテキスト情報と長期的な人間の行動に関する洞察を提供する。
既存のベンチマークデータセットは、主に、単一、短調のビデオ、あるいは適度に長いビデオに焦点を当てている。
X-LeBenchは、極端に長いエゴセントリックなビデオ録画のタスクを評価するために特別に作られた、新しいベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:07:03 GMT)
RSRefSeg: Referring Remote Sensing Image Segmentation with Foundation Models [24.7] リモートセンシング画像のセグメンテーションの参照は、きめ細かい視覚的理解の実現に不可欠である。
本稿では,参照リモートセンシング画像分割基礎モデルRSRefSegを紹介する。
RRSIS-Dデータセットの実験結果は、RSRefSegが既存の手法より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 13:22:35 GMT)
Correcting Annotator Bias in Training Data: Population-Aligned Instance Replication (PAIR) [24.3] クラウドソースラベルでトレーニングされたモデルは、アノテータプールが代表的でない場合、より広い人口ビューを反映しない可能性がある。
本稿では,このバイアスに統計的に対処する手法として,PAIR(Population-Aligned Instance Replication)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:39:26 GMT)
ByzSFL: Achieving Byzantine-Robust Secure Federated Learning with Zero-Knowledge Proofs [24.0] AIモデルは、分散型でプライベートなデータの性質のため、医療や金融といったデータに敏感な業界では課題に直面している。
本研究では,ビザンチン・ロバスト・セキュアアグリゲーションを高効率で実現する新しいシステムであるByzSFLを提案する。
この手法はアグリゲーションの整合性を維持するだけでなく、計算効率を大幅に向上させ、既存のソリューションの約100倍の速度でByzSFLを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 22:14:45 GMT)
On the Effectiveness of ASR Representations in Real-world Noisy Speech Emotion Recognition [23.8] 音声の感情認識(NSER)を効果的に行う試みを提案する。
ノイズキャンバス特徴抽出器として自動音声認識(ASR)モデルを採用し,雑音の多い音声の非音声情報を除去する。
実験の結果,提案手法は従来のノイズ低減法に比べてNSER性能が向上し,2)自己教師あり学習手法よりも優れ,3)ASR文字起こしや音声音声の真理書き起こしによるテキストベースアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 05:04:20 GMT)
Mitigating Low-Frequency Bias: Feature Recalibration and Frequency Attention Regularization for Adversarial Robustness [23.8] 敵の訓練(AT)は、有望な防衛戦略として現れている。
ATトレーニングされたモデルは、高周波成分を無視しながら、低周波特徴に対するバイアスを示す。
本稿では,周波数特性を戦略的に分離・再分類する新しいモジュールであるHFDRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:24:23 GMT)
Imbalanced Medical Image Segmentation with Pixel-dependent Noisy Labels [23.0] クラス不均衡な画素依存雑音ラベルに対処するために,CLCS(Collaborative Learning with Curriculum Selection)を提案する。
CLCSはCNS(Curriculum Noisy Label Sample Selection)とNBL(Noss Balance Loss)の2つのモジュールで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 00:59:57 GMT)
GeoPix: Multi-Modal Large Language Model for Pixel-level Image Understanding in Remote Sensing [22.7] GeoPixは、画像理解機能をピクセルレベルまで拡張するRS MLLMである。
RS画像におけるマルチスケールオブジェクトのセグメンテーションを容易にするため、クラスワイズ学習可能なメモリモジュールをマスク予測器に統合する。
画素レベルの RS MLLM をトレーニングするための大規模データセットの欠如に対処するため,GeoPixInstruct データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:45:27 GMT)
Static Segmentation by Tracking: A Frustratingly Label-Efficient Approach to Fine-Grained Segmentation [22.6] SST (Static by Tracking) というラベル効率の高い手法を提案する。
SSTは、同一種の標本が固有の変異を持つという知見に基づいて構築されている。
その結果,SSTは1種に1つのラベル付き画像で高品質な特徴と部分のセグメンテーションを達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:27:14 GMT)
MiniRAG: Towards Extremely Simple Retrieval-Augmented Generation [22.5] MiniRAG(ミニラグ)は、極端に単純で効率的に設計された新規なレトリーバル拡張世代(RAG)システムである。
MiniRAGは,(1)テキストチャンクと名前付きエンティティを統一構造に結合し,複雑な意味理解への依存を軽減し,(2)高度な言語能力を必要としない効率的な知識発見のためにグラフ構造を利用する軽量なトポロジ強化検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:44:06 GMT)
RobustEMD: Domain Robust Matching for Cross-domain Few-shot Medical Image Segmentation [22.4] Few-shot Medical Image segmentation (FSMIS) は、医療画像分析の範囲内で限られたデータ学習を行うことを目的としている。
現在のFSMISモデルは、すべてトレーニングされ、同じデータドメインにデプロイされます。
特定の医療画像領域にまたがってFSMISモデルを一般化するにはどうすればいいのか?
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 03:40:23 GMT)
Unsupervised Word Discovery: Boundary Detection with Clustering vs. Dynamic Programming [22.0] 我々は、ラベルなし音声を単語のようなセグメントに分割し、それらを辞書に集約するという長年の課題について考察する。
そこで我々は, 隣接した自己教師付き特徴の相似性を用いて単語境界を予測し, 予測セグメントをクラスタ化して辞書を構築するという, より単純な戦略を提案する。
公平な比較のために、より優れた機能と境界制約を持つ古いES-KMeans動的プログラミング手法を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 12:31:08 GMT)
Language Fusion for Parameter-Efficient Cross-lingual Transfer [22.0] Fusion forLanguage Representations (FLARE)は、英語以外の言語における表現品質と下流のパフォーマンスを向上させる新しい手法である。
FLAREは、低ランク (LoRA) アダプタ内でのソースおよびターゲット言語表現を、軽量線形変換を用いて統合する。
FLAREの有効性を実証するためには、自然言語推論、質問応答、感情分析など、言語横断の自然言語理解タスクにまたがる一連の実験がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 18:02:29 GMT)
xPatch: Dual-Stream Time Series Forecasting with Exponential Seasonal-Trend Decomposition [21.9] 指数関数分解を利用した新しいデュアルストリームアーキテクチャを開発した。
本研究では,頑健なアークタンジエント損失関数とシグモイド学習率調整スキームを開発し,予測性能の過度化と向上を防止した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 09:19:10 GMT)
Temporal-Aware Spiking Transformer Hashing Based on 3D-DWT [21.4] 階層的な軽量構造を持つ新しい教師付きハッシュ法であるSpkinghashを提案する。
まず、ニューラルネットワーク(SNN)のバイナリ特性に基づいて、階層的な軽量構造を持つSpikehashという新しい教師付きハッシュ手法を提案する。
複数のデータセットの実験により、Spikehashは、少ないエネルギー消費パラメータで最先端の結果を得ることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 11:48:19 GMT)
Towards Global AI Inclusivity: A Large-Scale Multilingual Terminology Dataset (GIST) [19.9] GISTは2000年から2023年にかけての上位AIカンファレンス論文から抽出された5K語を含む、大規模な多言語AI用語データセットである。
この用語はアラビア語、中国語、フランス語、日本語、ロシア語に翻訳され、LLMを抽出するためのハイブリッドフレームワークと翻訳のための人間の専門知識を組み合わせたものである。
この研究は、AI用語リソースにおける重要なギャップに対処し、AI研究におけるグローバルな傾きとコラボレーションを促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:01:45 GMT)
Leveraging Taxonomy and LLMs for Improved Multimodal Hierarchical Classification [19.8] マルチモーダル分類のための分類組込み遷移LLM非依存フレームワークを提案する。
MEP-3Mデータセットを用いた評価では,従来のLCM構造と比較して,大幅な性能向上が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:43:06 GMT)
Pareto Set Learning for Multi-Objective Reinforcement Learning [19.7] MORL(Multi-Objective RL)のための分解ベースフレームワークを提案する。
PSL-MORLは、ハイパーネットワークの生成能力を利用して、各分解重量に対するポリシーネットワークのパラメータを生成する。
PSL-MORL は高体積, 疎度指標において最先端の MORL 法より有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:43:05 GMT)
Optimal Online Bookmaking for Binary Games [19.7] 最悪の場合のリターンを最大化することを目的として,本作成の問題について検討する。
我々はこの問題をemph Optimal Online Bookmakingゲームとして定式化し、バイナリケースの正確な解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 20:23:46 GMT)
Enhancing Patient-Centric Communication: Leveraging LLMs to Simulate Patient Perspectives [19.5] 大きな言語モデル(LLM)はロールプレイングのシナリオにおいて印象的な機能を示している。
人間の行動を模倣することで、LLMは具体的な人口統計や専門的なプロファイルに基づいて反応を予測できる。
多様な背景を持つ個人をシミュレーションする上でのLLMの有効性を評価し,これらのシミュレーション行動の一貫性を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 22:49:32 GMT)
Knowledge in Superposition: Unveiling the Failures of Lifelong Knowledge Editing for Large Language Models [19.4] 知識編集は、大規模な言語モデルにおいて、時代遅れまたは誤った知識を更新することを目的としている。
現在の知識編集手法は生涯編集のスケーラビリティに限界がある。
本研究は,生涯編集において知識編集が失敗する根本的な理由を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 06:07:15 GMT)
Categorical Knowledge Fused Recognition: Fusing Hierarchical Knowledge with Image Classification through Aligning and Deep Metric Learning [18.5] 本稿では,画像カテゴリに関する事前知識を主流のバックボーン画像分類モデルに融合させる,新しい深度学習手法を提案する。
提案手法は,弱教師付きオブジェクトローカライゼーション性能の観点から,画像認識の推論的側面を向上させるのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:15:52 GMT)
TAPO: Task-Referenced Adaptation for Prompt Optimization [18.5] 本稿では,3つの鍵モジュールからなるマルチタスク対応プロンプト最適化フレームワークTAPOを紹介する。
まず、タスク固有のプロンプト生成機能を強化するために、タスク対応メトリック選択モジュールを提案する。
次に,複数視点からのプロンプトを共同評価するマルチメトリック評価モジュールを提案する。
第3に、自動プロンプト改善のための進化ベースの最適化フレームワークが導入され、様々なタスクへの適応性が改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 02:43:59 GMT)
VidChain: Chain-of-Tasks with Metric-based Direct Preference Optimization for Dense Video Captioning [17.8] ビデオはビデオ内のすべてのイベントを記述するのに複雑なタスクであり、同時に時間的にそのイベントをローカライズする。
以前のVideoLLMは、そのタスクをひとつのステップで解決しようとするが、その推論能力は利用できない。
We propose VidChain of Chain-of-Tasks and Dense-based Direct Preference (DPO)。
M-DPOは、ビデオLLMを評価指標と整合させ、メトリクスに整合した各タスクに対してきめ細かい監督を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:08:26 GMT)
Zeroth-Order Actor-Critic: An Evolutionary Framework for Sequential Decision Problems [17.7] 逐次決定問題(SDP)を解決するため,ZOAC(Zeroth-Order Actor-Critic)の進化的枠組みを提案する。
ZOACはパラメータ空間を段階的に探索し、理論上はゼロ階ポリシー勾配を導出する。
この問題を静的な最適化として扱うEAを著しく上回り、一階情報なしでも勾配ベースのRL法の性能に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:00:09 GMT)
KeTS: Kernel-based Trust Segmentation against Model Poisoning Attacks [17.7] フェデレートラーニング(FL)は、複数のユーザが個人データを公開せずに、グローバルモデルを分散的にトレーニングすることを可能にする。
FLは、悪意のあるアクターが、世界モデルの精度を損なうために、手作りの更新を注入する、モデル中毒攻撃に対して脆弱なままである。
本稿では,新たな防御機構であるKernel-based Trust(KeTS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 06:51:43 GMT)
DVM: Towards Controllable LLM Agents in Social Deduction Games [16.8] 大規模言語モデル(LLM)は,ソーシャル・デダクションゲーム(SDG)におけるゲームエージェントの能力を向上させる。
SDGのための制御可能なLLMエージェントを開発するための新しいフレームワークであるDVMを提案する。
我々は、最も人気のあるSDGの1つであるWerewolf上で、DVMの実装を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 03:11:20 GMT)
Event Argument Extraction with Enriched Prompts [16.7] 本稿では,様々な種類の情報をモデル性能に組み込むことがモデル性能に与える影響について検討する。
我々は、訓練目標の観点から、プロンプトベースのAEモデルを達成し、そのようなモデルを更に最適化できる最高の性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:38:51 GMT)
PointSAM: Pointly-Supervised Segment Anything Model for Remote Sensing Images [16.7] 本稿では,PointSAM という新しいセグメンテーションモデルを提案する。
我々は, WHU, HRSID, NWPU VHR-10を含むRSIデータセットの実験を行った。
その結果,本手法はSAM,SAM2,その他の比較法で直接試験よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:10:26 GMT)
OFDM-based JCAS under Attack: The Dual Threat of Spoofing and Jamming in WLAN Sensing [16.6] 本研究では,JCASの範囲内での無線地域ネットワーク(WLAN)の脆弱性を明らかにする。
本稿では,信号整合性を変化させることで,擬似ジャマーがレンジ・ドップラーマップ(RDM)を操作可能であることを示す。
本研究は, 複雑度と検出性に異なるジャミング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 12:41:17 GMT)
In-Distribution Consistency Regularization Improves the Generalization of Quantization-Aware Training [16.5] 量子化アウェアトレーニング(QAT)の一般化能力を向上させるために、一貫性規則化(CR)を提案する。
我々のアプローチは、現在の最先端QAT手法やFP手法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:15:26 GMT)
Procedural Fairness and Its Relationship with Distributive Fairness in Machine Learning [16.1] 本稿では,モデル学習段階における手続き的公正性を実現するための新しい手法を提案する。
提案手法の有効性は,1つの実世界のデータセットと6つの実世界のデータセットを用いて実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:42:32 GMT)
PGP-SAM: Prototype-Guided Prompt Learning for Efficient Few-Shot Medical Image Segmentation [16.0] PGP-SAMはプロトタイプベースの数ショットチューニングアプローチで、限られたサンプルを使用して面倒な手作業のプロンプトを置き換える。
私たちのキーとなるアイデアは、クラス固有の知識と関係を捉えるために、クラス内およびクラス内プロトタイプを活用することです。
パブリックな多臓器データセットとプライベートな心室データセットの実験により、PGP-SAMは既存のプロンプトフリーSAMの変種と比較してDiceスコアが優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 02:57:04 GMT)
NETS: A Non-Equilibrium Transport Sampler [15.6] 我々は、Non-Equilibrium Transport Sampler (NETS)と呼ばれるアルゴリズムを提案する。
NETSはJarzynskiの平等に基づいて、重要サンプリング(AIS)の亜種と見なすことができる。
このドリフトは、様々な目的関数の最小化であり、全て偏りのない方法で推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 17:05:16 GMT)
Multi-task Visual Grounding with Coarse-to-Fine Consistency Constraints [15.5] 本稿では,粗大な一貫性制約を持つビジュアルグラウンドアーキテクチャを提案する。
暗黙的かつ明示的なモデリングアプローチを2段階のフレームワークに統合する。
最先端のREC法とRIS法を実質的なマージンで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:30:13 GMT)
A Structure-Aware Framework for Learning Device Placements on Computation Graphs [15.3] 我々は,OpenVINOツールキットから抽出したより小さな計算グラフに頼って,デバイス配置作業のための新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、グラフの粗大化、ノード表現学習、ポリシー最適化を含む5つのステップで構成されている。
フレームワーク全体をトレーニングするために,配置の実行時間を用いた強化学習を報奨として使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:56:19 GMT)
Risk-Averse Finetuning of Large Language Models [15.1] 本稿では,有害なアウトプットの発生を最小限に抑えるため,リスク回避の原則をLarge Language Models (LLMs) に組み込むことを提案する。
感情修正と毒性軽減タスクの実証評価は、人間のフィードバックによるリスク-逆強化学習の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 19:48:21 GMT)
Synthetic $π$-flux system in 2D superconducting qubit array with tunable coupling [14.8] 可変結合を有する2次元超伝導量子ビットアレイを用いた$pi$-flux rhombicシステムの実験的実現について述べる。
これらの退化系における幾何、相互作用、量子情報エンコーディングの相互作用を探索するための将来の可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 07:56:04 GMT)
ChatGPT Needs SPADE (Sustainability, PrivAcy, Digital divide, and Ethics) Evaluation: A Review [14.4] ChatGPTも大きな言語モデル(LLM)である。
本稿では、上記の特徴に則って、チャットGPTにまつわる問題や懸念について詳細に論じる。
また,最近のEU AI 法について,SPADE の評価に従って簡潔に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:07:54 GMT)
Q-Distribution guided Q-learning for offline reinforcement learning: Uncertainty penalized Q-value via consistency model [14.2] 我々は,不確実性推定に基づいて,OOD領域のQ値に悲観的な調整を施したQ-Distriion Guided Q-Learning (QDQ)を提案する。
QDQは一貫してD4RLベンチマークで強いパフォーマンスを示し、多くのタスクで大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:03:30 GMT)
Improving Zero-Shot Chinese-English Code-Switching ASR with kNN-CTC and Gated Monolingual Datastores [14.2] 本稿では,2つのモノリンガルデータストアとゲートデータストア選択機構を利用する,kNN-CTCベースのコードスイッチングASR(Code-Switching ASR)フレームワークを提案する。
提案手法では,各フレームの復号化に適したデータストアを選択し,言語固有の情報をASRプロセスに確実に注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 13:46:49 GMT)
MEXA-CTP: Mode Experts Cross-Attention for Clinical Trial Outcome Prediction [14.1] 我々は、容易に利用可能なマルチモーダルデータを統合し、効果的な表現を生成する軽量アテンションベースモデルMEXA-CTPを提案する。
実験の結果,MEXA-CTPはF1スコアで11.3%,PR-AUCで12.2%,ROC-AUCで2.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:35:31 GMT)
Average Reward Reinforcement Learning for Wireless Radio Resource Management [14.1] 本稿では、割引報酬RLの定式化と無線ネットワーク最適化の未公表目標とのミスマッチについて述べる。
ARO SAC (Average Reward Off Policy Soft Actor Critic) 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） (Sun, 12 Jan 2025 03:45:14 GMT)
LiveIdeaBench: Evaluating LLMs' Scientific Creativity and Idea Generation with Minimal Context [14.0] 本稿では,Large Language Modelsの科学的創造性と多様な思考能力を評価するベンチマークであるLiveIdeaBenchを紹介する。
われわれのフレームワークは、最先端のLCMのダイナミックパネルを用いて、創造性、実現可能性、フレキシビリティ、柔軟性の4つの重要な側面にまたがって生成されたアイデアを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 03:52:16 GMT)
Unifying Two Types of Scaling Laws from the Perspective of Conditional Kolmogorov Complexity [14.0] 2020年、OpenAIは最初のタイプのスケーリング法則を提案し、モデルパフォーマンスとパラメータ、データ、計算の関係を説明した。
2024年、OpenAIは第2のスケーリング法則を提案し、モデル推論性能と推論計算の関係を説明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 12:52:52 GMT)
Advanced Video Inpainting Using Optical Flow-Guided Efficient Diffusion [13.6] 本稿では、FloEDと呼ばれる光フロー誘導高効率拡散を用いた高度な映像インペイントフレームワークを提案する。
FloEDはデュアルブランチアーキテクチャを採用しており、フローブランチが最初に破損したフローを復元し、マルチスケールフローアダプタがメインの塗装ブランチにモーションガイダンスを提供する。
バックグラウンド復元とオブジェクト除去の両タスクの実験は、FloEDがパフォーマンスと効率の両方の観点から最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 05:25:06 GMT)
Quantum Data Sketches [13.0] 量子技術、特に量子センシングとシミュレーションの進歩により、本質的に量子データの生成と解析が促進された。
本稿では,検索や選択などの基本的なデータベース操作を支援するための簡潔な量子データスケッチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:15:40 GMT)
Efficient Phishing URL Detection Using Graph-based Machine Learning and Loopy Belief Propagation [12.9] フィッシングURL検出のためのグラフベース機械学習モデルを提案する。
我々は、IPアドレスや権威名サーバのようなURL構造とネットワークレベルの機能を統合する。
実世界のデータセットの実験は、F1スコアを98.77%まで達成することで、我々のモデルの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 19:49:00 GMT)
AIOpsLab: A Holistic Framework to Evaluate AI Agents for Enabling Autonomous Clouds [12.5] AI for IT Operations(AIOps)は、障害のローカライゼーションや根本原因分析といった複雑な運用タスクを自動化することを目的としており、人間の作業量を削減し、顧客への影響を最小限にする。
大規模言語モデル(LLM)とAIエージェントの最近の進歩は、エンドツーエンドとマルチタスクの自動化を可能にすることで、AIOpsに革命をもたらしている。
マイクロサービスクラウド環境をデプロイし、障害を注入し、ワークロードを生成し、テレメトリデータをエクスポートするフレームワークであるAIOPSLABを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:17:39 GMT)
Measuring the Robustness of Reference-Free Dialogue Evaluation Systems [12.3] 敵攻撃の4つのカテゴリに対して,参照自由対話メトリクスの堅牢性を評価するためのベンチマークを示す。
DialogRPT、UniEval、PromptEvalなどのメトリクスを、地上および地下のデータセットで分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 06:41:52 GMT)
Balancing Class Accuracies for Language Models in Inference Time via Nonlinear Integer Programming [12.3] 大規模言語モデルは優れた知識ベースであるが、単純なテキスト分類タスクにおいてすべてのクラスに対して等しく機能するのに苦労する。
本稿では,言語モデルにおける基本的な推論時間問題について考察する。
クラス精度の不均衡の予測時間削減はNLPを前進させる上で有望な方向であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:17:41 GMT)
Evaluating Sample Utility for Data Selection by Mimicking Model Weights [12.1] ファンデーションモデルは、大規模なWebcrawledデータセットに依存している。
我々は,新しいモデルをトレーニングするためのデータサンプルの有用性を評価するために,新しいアプローチであるMimic Scoreを提案する。
有用なサンプルを識別・優先順位付けするデータ選択フレームワークであるGrad-Mimicを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:28:14 GMT)
CULTURE3D: Cultural Landmarks and Terrain Dataset for 3D Applications [11.5] 世界中から撮影された高解像度画像を用いた大規模きめ細粒度データセットを提案する。
われわれのデータセットはドローンで撮影した空中画像を使って構築されており、現実世界のサイトレイアウトや建築構造をより正確に把握することができる。
このデータセットは、アーキテクチャ再構築から仮想観光まで、さまざまな3Dアプリケーションをサポートするマルチモーダルデータとのシームレスな統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 20:36:39 GMT)
Post Guidance for Online Communities [11.5] Post Guideは、ユーザが投稿する投稿のドラフトを作成すると、介入をトリガーするルールを使用して、ユーザのコントリビューションをガイドする。
この独特なコミュニティ固有のプロアクティブでユーザ中心のアプローチは、モデレーターにさらなる負担を課すことなく、ルールへの順守を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:19:15 GMT)
Mamba-MOC: A Multicategory Remote Object Counting via State Space Model [11.3] Mambaはコンピュータビジョンの分野で有望なソリューションとして登場し、グローバルな依存関係をモデル化するための線形複雑性を提供する。
マルチカテゴリリモートオブジェクトカウント用に設計されたマンバベースのネットワークであるマンバMOCを提案する。
提案手法は,いくつかの主流カウントアルゴリズムと比較して,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 03:13:54 GMT)
Parallel Momentum Methods Under Biased Gradient Estimations [11.1] 並列勾配法は、複数のノードに分散したデータを含む大規模機械学習問題の解決において注目されている。
しかし、最も理論的な研究の焦点となっている非バイアス境界の取得は、多くの機械学習応用において困難である。
本稿では,メタラーニングにおける推定値の偏りや,勾配の圧縮や切り抜きといった特殊勾配の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 22:29:40 GMT)
Prompting in the Wild: An Empirical Study of Prompt Evolution in Software Repositories [11.1] 本研究は,LSM統合ソフトウェア開発における迅速な進化の実証的研究である。
我々は、インシデント変更のパターンと頻度を調べるために、243のGitHubリポジトリにわたる1,262のインシデント変更を分析した。
私たちの調査によると、開発者は主に追加や修正を通じて進化し、ほとんどの変更は機能開発中に発生します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 20:13:35 GMT)
What Are They Doing? Joint Audio-Speech Co-Reasoning [11.0] 最近のAuditory Large Language Models (ALLM)は、単一のモデル内で音声と音声を同時に処理できるようにする。
JASCO(Joint Audio-Speech Co-Reasoning)は、音声処理と音声処理を一体化する新しいタスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:48:00 GMT)
NeuJeans: Private Neural Network Inference with Joint Optimization of Convolution and FHE Bootstrapping [10.8] NeuJeansは、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のPIのためのFHEベースのソリューションである
本稿では,Coefficients-in-activation (CinS) 符号化と呼ばれる新しい符号化手法を提案する。
NeuJeansは、最先端のFHEベースのPIワークと比較して、conv2d-Slotシーケンスのパフォーマンスを最大5.68倍高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 23:49:20 GMT)
A Hessian-informed hyperparameter optimization for differential learning rate [10.4] Hessian-informed differential learning rate (Hi-DLR)は、異なるモデルパラメータに異なる学習率を適用する手法である。
ハイDLRは、トレーニング中の学習率を動的に決定することで収束を改善することができる。
また、様々なフルモデルトレーニングタスクで同等のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 22:21:06 GMT)
Generalized and Efficient 2D Gaussian Splatting for Arbitrary-scale Super-Resolution [10.1] Inlicit Neural Representation (INR) は、任意スケール超解法 (ASR) に成功している
各ピクセルをレンダリングするために、何度もクエリするのは計算コストがかかる。
近年,Gaussian Splatting (GS)は3次元タスクの視覚的品質とレンダリング速度の両方において,INRよりも優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:14:58 GMT)
An Accurate and Real-time Relative Pose Estimation from Triple Point-line Images by Decoupling Rotation and Translation [10.1] 3D-2D制約は、Visual Odometry (VO) やStructure-from-Motion (SfM) システムで広く使われている。
回転変換デカップリング推定に基づく新しい3次元ポーズ解決器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 09:21:44 GMT)
Multi-channel learning for integrating structural hierarchies into context-dependent molecular representation [10.0] 本稿では,より堅牢で一般化可能な化学知識を学習する,新しい事前学習フレームワークを提案する。
提案手法は,種々の分子特性ベンチマークにおける競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:23:17 GMT)
On the Complexity of Global Necessary Reasons to Explain Classification [10.0] 説明可能なAIは近年,AIシステムによる決定や予測の背後にある理由を理解することが,採用の成功に不可欠であることから,大きな注目を集めている。
本稿では,グローバルな説明に焦点をあて,分類器が特定のクラスをジェネリックインスタンスに割り当てるために必要な最小限の条件で分類を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:25:14 GMT)
Harnessing Scale and Physics: A Multi-Graph Neural Operator Framework for PDEs on Arbitrary Geometries [10.0] 偏微分方程式は多くの科学的現象を導くが、伝統的な計算手法は複雑なシステムや不規則な幾何学としばしば苦労する。
本稿では,textbfArbitrary ジオメトリ上でPDEを効率的に解くために設計されたニューラル演算子である textbfAMG 法を提案する。
6つのベンチマークでAMGを総合的に評価し、既存の最先端モデルよりも一貫した優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 06:34:27 GMT)
Boosting drug-disease association prediction for drug repositioning via dual-feature extraction and cross-dual-domain decoding [9.7] 我々はDual-Feature Drug Repurposing Neural Network (DFDRNN)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
DFDRNNは、薬物や疾患をコード化するために、医薬品の生医学ネットワークから2つの特徴(類似性と関連性)をマイニングすることができる。
提案するDFDRNNモデルは,4つのベンチマークデータセット上で6つの最先端手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:57:47 GMT)
Diversified Augmentation with Domain Adaption for Debiased Video Temporal Grounding [9.6] ビデオ(TSGV)における時間文グラウンドングは、時間的バイアスを含む公開TSGVデータセットによる課題に直面している。
本稿では,データ拡張の多様化とドメイン識別を補完する新しいトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:04:52 GMT)
Understanding and Mitigating Membership Inference Risks of Neural Ordinary Differential Equations [9.4] ニューラル常微分方程式(NODE)に関連する会員推定リスクについて検討する。
我々は,従来のフィードフォワードモデルであるResNetsに比べて,NODEはプライバシー攻撃に対して2倍の耐性があることを示す。
次に、理論的にも経験的にも、NODEの変種を利用することにより、メンバシップ推論のリスクをさらに軽減できることを実証する: ニューラル微分方程式(NSDE)。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 02:26:21 GMT)
A Study on Educational Data Analysis and Personalized Feedback Report Generation Based on Tags and ChatGPT [9.3] 本研究では,タグアノテーションとChatGPT言語モデルを用いて,生徒の学習行動を分析する手法を提案する。
生の教育データを解釈可能なタグに変換することにより、効率的でタイムリーな学習フィードバックの提供を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:23:17 GMT)
ObfuscaTune: Obfuscated Offsite Fine-tuning and Inference of Proprietary LLMs on Private Datasets [8.5] この研究は、モデルプロバイダが所有する独自のLLMの推論と微調整を行うという、未解明のタイムリーな問題に対処する。
本稿では, シンプルで効率的な難読化手法と秘密計算の効率的な利用を併用した, 新規で効率的で完全かつ実用的保存手法であるObfuscaTuneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:22:04 GMT)
COCO-OLAC: A Benchmark for Occluded Panoptic Segmentation and Image Understanding [8.3] 本稿では,COCO-OLAC (COCO Occlusion Labels for All Computer Vision Tasks) という大規模データセットを提案する。
COCO-OLACは、イメージを3つの知覚された閉塞レベルに手動でラベル付けすることで、COCOデータセットから派生した。
提案手法はベースラインモデルの性能を高め,COCO-OLACデータセット上でのSOTA性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 11:44:09 GMT)
Improving Cross-Lingual Phonetic Representation of Low-Resource Languages Through Language Similarity Analysis [7.8] 本稿では,低音源言語における音声処理における言語的類似性が言語間音声表現に与える影響について検討する。
音韻学的に類似した言語を使用すると、単言語訓練よりも55.6%の相対的な改善が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 13:29:24 GMT)
Tab-Shapley: Identifying Top-k Tabular Data Quality Insights [7.7] 本研究では,データの異常な性質に対する各属性の寄与を定量化するために,Shapley値を用いた協調ゲーム理論に基づくフレームワークであるTab-Shapleyを紹介する。
シェープリー値の計算は通常指数時間を必要とするが、我々のゲームはクローズドフォームの解を認め、計算を効率的にすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 02:24:55 GMT)
Speedup Techniques for Switchable Temporal Plan Graph Optimization [7.5] MAPF (Multi-Agent Path Finding) は、複数エージェントの衝突のない経路を計画することに焦点を当てている。
MAPF計画の実行中、エージェントは予期せぬ遅延に遭遇し、非効率性、デッドロック、さらには衝突に至る可能性がある。
本稿では,グラフベーススイッチブルエッジサーチ(GSES)を4つの高速化手法により大幅に高速化する改良GSESを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 01:03:35 GMT)
Statistical features of quantum chaos using the Krylov operator complexity [7.3] 初期作用素のクリロフ空間におけるランツコス係数の分散は、量子カオスの重要な指標として認識される。
システムは非カオスからカオスへと変化するため,異なる振る舞いを持つ2つの統計量を提案する。
これら2つの量の統計は、それぞれウィッシュアート分布と(再スケール)カイ二乗分布である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 13:46:46 GMT)
SCOT: Self-Supervised Contrastive Pretraining For Zero-Shot Compositional Retrieval [7.2] 合成画像検索(CIR)は、クエリ画像をユーザが提供するテキスト修正と組み合わせてターゲット画像を取得するマルチモーダル学習タスクである。
既存の方法は、FashionIQやCIRRといったラベル付き三重項のデータセットに基づいてモデルをトレーニングする、完全に教師付き学習に重点を置いている。
本研究では,既存の大規模画像・テキスト・ペア・データセットと大規模言語モデルの生成機能を組み合わせて,組込み合成ネットワークを対照的に訓練するゼロショット合成事前学習戦略であるSCOTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 07:23:49 GMT)
What Is a Counterfactual Cause in Action Theories? [7.1] 本稿では, 事実分析に基づく原因概念を提案する。
我々は,Batusov と Soutchanski の達成原因概念と達成原因の関係を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:15:12 GMT)
DRDT3: Diffusion-Refined Decision Test-Time Training Model [6.9] Decision Transformer (DT) は従来のオフライン強化学習 (RL) に比べて競争力がある。
我々はDiffusion-Refined Decision TTT(DRDT3)と呼ばれる統合フレームワークを導入し、DTモデルを超えたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:59:49 GMT)
Multi-Label Scene Classification in Remote Sensing Benefits from Image Super-Resolution [6.9] 超解像(SR)は、衛星画像の品質を高め、下流の分類性能を向上させるための前処理のステップである。
我々は,SRResNet,HAT,SeeSR,RealESRGANの4つのSRモデルについて検討し,それらがマルチラベルシーン分類に与える影響を評価する。
その結果,SRの適用により,様々な指標の下流分類性能が大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 05:25:16 GMT)
Unlocking the Power of LLM Uncertainty for Active In-Context Example Selection [6.8] Uncertainty Tripartite Testing Paradigm (Unc-TTP)は、LLM(Large Language Models)を分類する新しい手法である。
Unc-TTPは、異なるラベル注入干渉下で3ラウンドのサンプリングを行い、全ての可能な結果を列挙する。
本実験は,Unc-TTPを用いて選択した不確実性例が確実性例よりも有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:31:19 GMT)
A Proposal for a Lean and Functional Delivery versus Payment across two Blockchains [6.7] 決済チェーンオペレータは、秘密鍵でメッセージの復号を可能にするステートレス復号サービスをホストする。
Payment Contract"は、関数 transferAndDecrypt(uint id, address from, address to, string keyEncryptedSuccess, string keyEncryptedFail)を実装する支払いチェーンにデプロイされる。
それぞれのキーは関連するトランザクション、例えば買い手による配送の請求、または売り手によるロックされた資産の回収をトリガーすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:28:13 GMT)
SELMA3D challenge: Self-supervised learning for 3D light-sheet microscopy image segmentation [6.5] 私たちは、MICCAI 2024カンファレンスでSELMA3D Challengeを組織しました。SELMA3Dは、クリアドマウスとヒト脳からの大量の光シート画像を提供します。
本論文では,課題の全段階に5つのチームが参加し,提案手法について概説する。
SELMA3Dは3次元顕微鏡画像セグメンテーションのための自己教師あり学習に焦点を当てた第1回MICCAIチャレンジとして,今後もサポートし,拡張していく。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:18:28 GMT)
Generalized quantum data-syndrome codes and belief propagation decoding for phenomenological noise [6.3] 量子データシンドローム符号と、四進アルファベットと二進アルファベットを統合した一般化チェック行列を導入し、多様な誤り源を表現した。
高いエラー率では、症候群抽出のラウンドが少なく、より少ないエラー率ではラウンドが改善する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 13:30:50 GMT)
ASTER: Natural and Multi-language Unit Test Generation with LLMs [6.3] 静的解析を組み込んだジェネリックパイプラインを記述し,コンパイル可能な高カバレッジテストケースの生成においてLCMをガイドする。
コードカバレッジとテスト自然性の観点から,生成したテストの品質を評価するための実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 22:56:52 GMT)
Foundation Models Boost Low-Level Perceptual Similarity Metrics [6.2] ディープラーニングアプローチを用いたフルリファレンス画像品質評価(FR-IQA)では、歪んだ画像と参照画像との知覚的類似度スコアは、通常、事前訓練されたCNNまたはより最近ではトランスフォーマーネットワークから抽出された特徴間の距離測定として計算される。
この研究は、低レベルの知覚的類似度指標の設計において、これまでほとんど研究されていないこれらの基礎モデルの中間的特徴を活用する可能性を探るものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 05:21:45 GMT)
COMPASS: A Compiler Framework for Resource-Constrained Crossbar-Array Based In-Memory Deep Learning Accelerators [6.2] 本稿では、資源制約付きクロスバーベース処理インメモリ(PIM)ディープニューラルネットワーク(DNN)アクセラレーターのためのコンパイラフレームワークを提案する。
本稿では,各パーティションをチップ上で高速化するために,各レイヤを分割する最適なパーティショニングを決定するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 11:31:25 GMT)
Unveiling Temporal Trends in 19th Century Literature: An Information Retrieval Approach [5.8] 英語文学において、19世紀はスタイル、テーマ、ジャンルに大きな変化を目撃した。
本稿では、情報検索のレンズを通して、19世紀の英語小説における用語使用の進化について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:00:10 GMT)
An Empirical Study of Deep Reinforcement Learning in Continuing Tasks [5.7] 強化学習(RL)では、継続タスクはエージェントと環境の相互作用が進行中であり、エピソードに分解できないタスクを指す。
本研究では,Mujoco環境とAtari環境をベースとした一連のタスクテストベッドを用いて,よく知られた深層RLアルゴリズムについて検討する。
また,時間差に基づくRLアルゴリズムを改良する手法の有効性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:24:27 GMT)
Fine-tuning ChatGPT for Automatic Scoring of Written Scientific Explanations in Chinese [5.4] 本研究は,中国語で書かれた科学的説明を自動的に収集する,先進的な大規模言語モデルChatGPTの可能性について検討する。
以上の結果から,ChatGPTによる中国の科学的説明の精度向上が期待できることがわかった。
このモデルは、複雑な文構造を持つ低レベルの応答において複雑な推論をオーバーレイし、簡潔な因果推論を用いて高レベルの応答をアンダーレイトする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:10:56 GMT)
How is Google using AI for internal code migrations? [5.3] この記事では、GoogleのコードマイグレーションにLLMを使用する経験レポートを紹介する。
むしろ私たちは、LLMベースのコードマイグレーションを企業コンテキストに適用した経験を共有しています。
LLMを使用することで、移行に要する時間を大幅に短縮できるという証拠が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 23:06:25 GMT)
Doubly Robust Inference on Causal Derivative Effects for Continuous Treatments [5.2] 本研究では, 線量応答曲線の微分に関する非パラメトリック推論について, 肯定的条件と無関係に検討した。
核平滑化を用いた線量応答曲線の導関数を推定するための二重頑健(DR)推定法を提案する。
全ての設定において、DR推定器は標準の非パラメトリック収束速度で正規性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 23:00:16 GMT)
GENIE: Watermarking Graph Neural Networks for Link Prediction [5.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフベースの機械学習において、貴重な知的特性となっている。
ウォーターマーキングはディープニューラルネットワークにとって有望なODフレームワークであるが、グラフデータの非ユークリッド性のため、既存の手法ではGNNに一般化できない。
本稿では、リンク予測(LP)のためのGNNを透かし出す最初のスキームであるGENIEを提案する。
提案手法はDWT(Dynamic Watermark Thresholding)を搭載し,既存の透かし方式の実践的問題に対処しながら高い検証確率(>99.99%)を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 06:38:05 GMT)
MPCache: MPC-Friendly KV Cache Eviction for Efficient Private Large Language Model Inference [5.1] MPCacheは、長いシーケンスの履歴トークンが下流のデコードに異なる影響を与える可能性があるという観察に基づいて構築されている。
MPCacheは、異なるLLM生成タスク間で、先進的なKVキャッシュ消去ベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 13:18:04 GMT)
Adapting to time: Why nature may have evolved a diverse set of neurons [5.0] 我々は、異なるパラメータサブセットを一定に保ちながら、時間的複雑さの異なるタスクでニューラルネットワークを訓練した。
厳密なリソース制約の下で全てのテスト条件を解決するためには,遅延の適応が不可欠であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 05:36:27 GMT)
Uncertainty-Aware Online Extrinsic Calibration: A Conformal Prediction Approach [4.7] 我々はモンテカルロ・ドロップアウトとコンフォーマル予測を組み合わせた不確実性認識をオンラインキャリブレーションに統合する最初のアプローチを提案する。
本研究では,様々な視覚センサの種類にまたがって有効性を示し,測定値を用いて測定を行い,間隔の効率と信頼性を評価する。
動的環境におけるセンサ融合の堅牢性を大幅に向上させることができるキャリブレーション推定の信頼性に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 17:24:51 GMT)
MHSA: A Multi-scale Hypergraph Network for Mild Cognitive Impairment Detection via Synchronous and Attentive Fusion [4.5] 同期核融合によるMCI検出のためのマルチスケールハイパーグラフネットワークを提案する。
本手法では、関心領域のスペクトル領域における位相同期関係を計算するために、位相同期値(PLV)を用いる。
PLV係数は動的に戦略を調整し,時間スペクトル融合行列に基づいて動的ハイパーグラフをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 02:48:52 GMT)
A novel multi-agent dynamic portfolio optimization learning system based on hierarchical deep reinforcement learning [4.5] DRLエージェントをアクター批判アルゴリズムと深度関数近似器を用いて訓練すると,DRLエージェントのリスク調整による収益性の改善が重要でないシナリオが生じる可能性がある。
本研究では,新しい多エージェント深層強化学習(L)アルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:00:02 GMT)
A Misclassification Network-Based Method for Comparative Genomic Analysis [3.8] メタデータに基づくゲノム配列の分類は、数十年間、比較ゲノム学において活発な研究領域であった。
本研究では、AIとネットワークサイエンスのアプローチを統合し、比較ゲノム分析フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 01:17:09 GMT)
Fresh-CL: Feature Realignment through Experts on Hypersphere in Continual Learning [3.7] 連続学習(Fresh-CL)におけるハイパーSpHereのエキスパートによる特徴認識手法を提案する。
本研究では,ETFの動的拡張を専門家の混合により提案し,様々な部分空間への適応射影を可能とし,特徴表現を向上する。
11のデータセットの実験では、最強のベースラインに比べて精度が2%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:42:20 GMT)
SAM-DA: Decoder Adapter for Efficient Medical Domain Adaptation [3.6] 本稿では,医用画像のセマンティックセグメンテーションにおける領域適応課題について述べる。
モデルのエンド・ツー・エンドの微調整を行う最近の手法は、単に計算的に抽出できない。
本稿では,訓練可能なパラメータの数を最小限に抑えつつ,完全微調整に匹敵する性能を実現する新しいSAMアダプタ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:08:29 GMT)
CREIMBO: Cross-Regional Ensemble Interactions in Multi-view Brain Observations [3.4] 現在の分析手法は、しばしばそのようなデータの豊かさを活かさない。
CREIMBOは、グラフ駆動辞書学習を通じて、セッションごとのニューラルアンサンブルの隠れた構成を特定する。
合成データ中の真の成分を回収するCREIMBOの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 02:26:57 GMT)
MedGrad E-CLIP: Enhancing Trust and Transparency in AI-Driven Skin Lesion Diagnosis [3.0] この研究は、異なる皮膚病変データセットに基づいて訓練されたCLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)モデルを用いて、視覚的特徴と診断基準項の間の有意義な関係を捉える。
皮膚病変などの複雑な医用画像に重み付けされたエントロピー機構を組み込むことにより,勾配に基づくE-CLIP上に構築するMedGrad E-CLIP法を提案する。
画像の異なる特徴が診断基準とどのように関連しているかを視覚的に説明することにより、医用画像解析における高度な視覚言語モデルの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 17:50:47 GMT)
Generative AI in Education: From Foundational Insights to the Socratic Playground for Learning [2.9] 我々は,Large Language Models(LLM)と人間認知の並列性について論じる。
生成AIが大規模にパーソナライズされた学習を促進する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 01:43:39 GMT)
Artificial Intelligence for Cochlear Implants: Review of Strategies, Challenges, and Perspectives [2.6] 本総説は、CIベースのASRと音声強調の進歩を包括的にカバーすることを目的としている。
このレビューは潜在的な応用を掘り下げ、この領域の既存の研究ギャップを埋めるための今後の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 22:16:50 GMT)
How Low Can We Go? Minimizing Interaction Samples for Configurable Systems [2.6] 提案手法は, 必要サンプルサイズに対して, ほぼ最適解と証明可能な下限を結合する枠組みである。
我々のアルゴリズムであるSampLNSは,85%のケースにおいて,従来手法よりも小型のサンプルを確実に見つけることができる。
これにより、研究者や実践者によるサンプルの最小化という面倒な作業を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 12:02:26 GMT)
ODPG: Outfitting Diffusion with Pose Guided Condition [2.6] VTON技術は、物理的に試すことなく、服がどのように見えるかを視覚化する。
GAN(Geneversarative Adrial Networks)と拡散モデル(Diffusion model)を用いた従来のVTON手法は、高いリアリズムの実現と動的なポーズの処理において課題に直面している。
本稿では,複数の条件入力を持つ潜伏拡散モデルを利用した新しい手法であるFOPS(Outfitting Diffusion with Pose Guided Condition)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:30:27 GMT)
Integrators at War: Mediating in AI-assisted Resort-to-Force Decisions [2.6] AIシステムの軍事領域への統合は、戦争に関する決定の仕方を変えつつある。
3つの異なるアクターグループ – 開発者,ユーザ – を結合して,これらのグループとマシンの関係を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:21:33 GMT)
Mamba Meets Financial Markets: A Graph-Mamba Approach for Stock Price Prediction [2.4] SAMBAは、Mambaアーキテクチャに基づいてグラフニューラルネットワークを統合する、ストックリターン予測のための革新的なフレームワークである。
実験の結果,SAMBAは予測精度において最先端のベースラインモデルよりも優れ,計算複雑性が低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 00:57:21 GMT)
Analyzing the Evolution and Maintenance of Quantum Computing Repositories [2.4] GitHub上で21,000以上の量子ソフトウェアリポジトリの大規模なマイニング分析を行います。
量子コンピューティングのコミュニティは急速に成長し,リポジトリの数は200%増加した。
量子コンピューティング問題の3分の1は、一般的なソフトウェアインフラストラクチャに加えて、特殊なツールの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 18:05:08 GMT)
Driver Age and Its Effect on Key Driving Metrics: Insights from Dynamic Vehicle Data [2.3] 2030年までに65歳以上の高齢者は50%以上増加し、道路上の高齢者の数が大幅に増加すると予想されている。
70人以上のドライバーは、40代や50代よりも死亡率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 20:01:07 GMT)
Exploring dynamical quantum phase transition from pure states to mixed states through generalized Su-Schrieffer-Heeger models [2.3] 一般化SSHモデルの枠組みにおける純粋状態と混合状態の動的量子相転移(DQPT)について検討する。
SSH-3モデルは、真のキラル対称性ではなく、キラル様の点対称性によって特徴づけられ、そのトポロジカルな性質に関連するロバストな局在エッジ状態をサポートする。
混合状態の場合、DQPTの挙動は低温では一定であるが、高温では大きな変化が観測され、複数の臨界時間が発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 12:28:34 GMT)
High-fidelity Generation of Bell and W States in Giant Atom System via Bound State in the Continuum [2.3] 共振器導波路に結合した2つの巨大原子と3つの巨大原子からなる系において、絡み合った状態を生成するための高忠実性スキームを提案する。
従来のデコヒーレンスフリー相互作用機構の限界を克服し,ベル状態発生に対する98%以上の忠実度を実現した。
我々の提案は、最先端の固体量子プラットフォームの実装に有効であり、量子情報処理における巨大原子および導波路QEDシステムの適用を著しく拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:19:07 GMT)
Hierarchy-Boosted Funnel Learning for Identifying Semiconductors with Ultralow Lattice Thermal Conductivity [2.2] 超低格子熱伝導率半導体(Kappa_mathrmL$)の同定に成功している階層型ファンネル学習(HiBoFL)フレームワークを提案する。
数十万のプールから教師なし学習を対象とする数百の教材をトレーニングすることにより、超低値のKappa_mathrmL$の効率的かつ解釈可能な教師付き予測を実現する。
その結果、潜在的な熱電応用のために、超低い$kappa_mathrmL$の候補のリストを提供し、大きな影響を及ぼす新しい因子を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 11:03:09 GMT)
Optical phase estimation via homodyne measurement in the presence of saturation effect of photodetectors [2.1] 我々は、飽和効果の存在を考慮に入れた検出器の線形応答系から非線形応答系へと理論を一般化する。
光コヒーレント光に対しては、検出器の電流の解析式を実行し、精度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:28:57 GMT)
Application of Vision-Language Model to Pedestrians Behavior and Scene Understanding in Autonomous Driving [2.0] 我々は、セマンティックラベルの効果的な知識蒸留を、より小さなビジョンネットワークに解析する。
これは、複雑なシーンのセマンティックな表現として、計画と制御のための下流の意思決定に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 01:31:07 GMT)
A Property Encoder for Graph Neural Networks [2.0] 本稿では,任意のグラフメトリックから表現的ノード埋め込みを構成する新しいエンコーダemphPropEncを紹介する。
emphPropEncは1ホットエンコーディングを正確に再現するノード機能や、様々な設定で近似したインデックスを構築できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 18:15:17 GMT)
The Einstein Test: Towards a Practical Test of a Machine's Ability to Exhibit Superintelligence [2.0] 我々は、CDIを作成する能力は、マシン超知能の重要な特徴とみなすべきであると論じている。
本稿では,SIを対象とするAIへのアプローチが,このような新たな洞察を得られるかどうかを評価するための実践的テストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:55:04 GMT)
Eliza: A Web3 friendly AI Agent Operating System [1.7] オープンソースのWeb3フレンドリーなAgenticフレームワークであるElizaを提案する。
Elizaのすべての側面は、そのユーザの完全なコントロールの下、通常のTypescriptプログラムである。
我々は,Elizaのランタイムの重要なコンポーネントを実用的に実装することで,パフォーマンスがいかに安定しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 11:35:04 GMT)
Defect Detection Network In PCB Circuit Devices Based on GAN Enhanced YOLOv11 [1.7] 本研究では, GANを用いた改良YOLOv11モデルを用いたプリント基板(PCB)の表面欠陥検出手法を提案する。
このアプローチは、欠落穴、ラットの噛み傷、オープンサーキット、ショートサーキット、バー、仮想溶接の6つの一般的な欠陥タイプを特定することに焦点を当てている。
強化されたYOLOv11モデルはPCB欠陥データセットで評価され、精度、リコール、堅牢性を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 17:26:24 GMT)
Wavelet Integrated Convolutional Neural Network for ECG Signal Denoising [1.6] ドライ電極を用いたウェアラブル心電図(ECG)測定は、高強度ノイズ歪みに問題がある。
本研究では、クリーンECGの特定の周波数特徴を抽出するウェーブレット変換層を付加した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。
実験の結果,提案手法は全ての周波数領域を考慮し,ノイズを低減した正確なECGの挙動を効果的に予測できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 06:18:46 GMT)
Rice Leaf Disease Detection: A Comparative Study Between CNN, Transformer and Non-neural Network Architectures [1.5] バングラデシュの葉病検出のためのコンピュータビジョン技術について検討した。
テストされたモデルの中で、ResNet50は他のCNNやトランスフォーマーベースのモデルよりも最高のパフォーマンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 07:29:52 GMT)
Scam Detection for Ethereum Smart Contracts: Leveraging Graph Representation Learning for Secure Blockchain [1.4] グラフ表現学習を用いて、購入傾向を観察し、不正取引を見つける。
革新的な機械学習バージョンを使用して、請求データをグラフ構造に変換することで、強力な分類性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 05:17:53 GMT)
Enhancing Data Integrity through Provenance Tracking in Semantic Web Frameworks [1.4] SURROUND Australia Pty Ltdは、PROVデータモデル(PROV-DM)とそのセマンティックWeb変種であるPROV-Oの革新的な適用例を実証している。
論文では、包括的な実績データ、堅牢なバリデーション、トレーサビリティ、知識推論をキャプチャする同社のアーキテクチャを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:13:27 GMT)
Towards Fair and Privacy-Aware Transfer Learning for Educational Predictive Modeling: A Case Study on Retention Prediction in Community Colleges [1.3] 本稿では,米国2年制コミュニティカレッジにおける留置予測のための転校学習戦略について検討する。
適応なしに外部モデルがローカルにデプロイされる場合、性能と公平性を識別する。
プライバシー規制下の開発者にとっては、人口統計の類似性に基づくシーケンシャルトレーニング選択機関は、パフォーマンスを損なうことなく公正性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 19:49:28 GMT)
A Survey on Reinforcement Learning Applications in SLAM [1.1] 本研究では、SLAMの文脈における強化学習の適用について検討する。
エージェント(ロボット)が環境からのフィードバックを反復的に受けられるようにすることで、強化学習はナビゲーションとマッピングのスキルの獲得を容易にする。
本研究は, SLAMにおける強化学習の利用状況について概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:01:00 GMT)
Towards Counterfactual and Contrastive Explainability and Transparency of DCNN Image Classifiers [1.0] 本稿では,DCNNモデルに対して,解釈可能な逆ファクトおよび対照的な説明を生成する手法を提案する。
提案手法は、入力画像を変更するのではなく、DCNNの内部動作を探索するモデル侵入型である。
この手法の興味深い応用の1つは誤分類解析であり、特定の入力画像から識別された概念を比較し、クラス固有の概念と比較し、モデルの判断の有効性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:54:02 GMT)
Kolmogorov-Arnold Recurrent Network for Short Term Load Forecasting Across Diverse Consumers [0.9] 本稿では,Kolmogorov-Arnold Networksの柔軟性とRNNの時間的モデリング機能を組み合わせた新しい負荷予測手法を提案する。
提案したKARNモデルは、学生の住居、別荘、電気自動車充電施設、タウンハウス、工業ビルなど、様々な現実世界のデータセットで厳格に評価された。
その結果、KARNの精度と適用性は優れており、多様なエネルギー管理シナリオにおける負荷予測を強化するための有望なツールとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 22:49:41 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Mental Illnesses in Arabic Context [0.9] メンタルヘルス障害はアラブ世界で公衆衛生の懸念が高まっている。
本研究は,多様なメンタルヘルスデータセットに基づいて,8つの大言語モデル(LLM)を包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:17:25 GMT)
Patent Novelty Assessment Accelerating Innovation and Patent Prosecution [0.9] 本報告では,特許ノベルティ評価とクレーム生成システムについて紹介する。
我々のシステムは、特許請求の複雑さをナビゲートし把握するための直感的なプラットフォームを大学生や研究者に提供する。
従来の分析システムとは異なり、我々のイニシアチブは独自に開発した中国語のAPIを利用して、非並列の精度と妥当性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 22:25:46 GMT)
Towards Adversarially Robust Deep Metric Learning [0.9] ディープニューラルネットワークは敵の攻撃を受けやすいため、敵の例によって簡単に騙される可能性がある。
既存の作業は、DMLモデルの堅牢性を徹底的に検査することができない。
我々は,アンサンブル学習と対人訓練を利用する新しい防衛法である「アンサンブル・アディバーショナル・トレーニング(EAT)」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:43:46 GMT)
Sanidha: A Studio Quality Multi-Modal Dataset for Carnatic Music [0.8] 音源分離は、楽曲を個々の音源に分解する。
最も一般的なデータセットは、商業的な西洋音楽から作られる。
「サニダ」は、カルナティック音楽のための最初のオープンソース・ノベル・データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 22:39:58 GMT)
Multimodal Structure-Aware Quantum Data Processing [0.8] マルチモーダル画像データを用いた構造認識データ処理のためのフレームワークを開発する。
構造」とは、言語における構文的・文法的関係や、画像における視覚的要素の階層的構造を指す。
メインストリーム画像分類タスクでテストすると,従来のモデルと同等の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:27:19 GMT)
Symbol Resolution MatRs: Make it Fast and Observable with Stable Linking [0.6] 動的リンクは、外部依存関係を使用するための標準的なメカニズムである。
コードの再利用、ソフトウェアアップデートの合理化、ディスク/ネットワーク使用の削減を可能にする。
まず、動的リンクは現在のシステムの性能を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:50:47 GMT)
SusDevOps: Promoting Sustainability to a First Principle in Software Delivery [0.5] SusDevOpsは、ソフトウェアデリバリライフサイクル内のサステナビリティ関連のアクティビティを満足させるフレームワークである。
ソフトウェア開発スタートアップ企業を事例として,SusDevOpsのライフサイクルフェーズとテクニックを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 01:32:45 GMT)
Black-box optimization and quantum annealing for filtering out mislabeled training instances [0.4] 実世界のデータセットで共通する問題であるミスラベルトレーニングインスタンスは、しばしばモデルの一般化を低下させる。
提案手法は、検証損失に基づいてフィルタされたトレーニングサブセットを評価し、後処理を伴う代理モデルに基づくBBOを用いて損失推定を反復的に洗練する。
ノイズの多い多数ビットタスクの実験は、ハイリスクなラベル付きインスタンスの削除を優先する手法の能力を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 19:59:33 GMT)
Evaluating unsupervised contrastive learning framework for MRI sequences classification [0.3] 教師なしコントラスト深層学習フレームワークを用いたMRIシーケンス同定システムを提案する。
ResNet-18アーキテクチャに基づく畳み込みニューラルネットワークを訓練することにより,9種類のMRIシークエンスを9クラス分類問題として分類する。
本システムでは,9種類のMRIシークエンスに対して0.95以上の分類精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:30:44 GMT)
Improving Pain Classification using Spatio-Temporal Deep Learning Approaches with Facial Expressions [0.3] 痛み管理と重症度検出は効果的な治療に不可欠である。
伝統的な自己申告法は主観的であり、非言語的個人には適さない。
表情を用いた痛みの自動検出について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 11:54:46 GMT)
A Formal Model of Security Controls' Capabilities and Its Applications to Policy Refinement and Incident Management [0.3] 本稿では,セキュリティ管理がセキュリティポリシーを強制する上で提供する機能を抽象化する形式モデルであるSecurity Capability Model(SCM)を提案する。
実世界のシナリオで有効性を検証することで、SCMは異なる複雑なセキュリティタスクの自動化を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:41:29 GMT)
Swin fMRI Transformer Predicts Early Neurodevelopmental Outcomes from Neonatal fMRI [0.2] 本研究では,新生児fMRIデータを用いたベイリーIII合成スコアの予測を目的としたSwiFT(Swin 4D fMRI Transformer)モデルを提案する。
分析の結果,SwiFTは認知,運動,言語結果の予測において,ベースラインモデルよりも有意に優れていた。
これらの知見は、神経発達研究と臨床実践を進めるためのトランスフォーマーモデルの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:18:16 GMT)
A Pan-cancer Classification Model using Multi-view Feature Selection Method and Ensemble Classifier [0.0] 我々は,トランスクリプトームデータに特化して機能選択フレームワークを開発する。
我々は,LR,SVM,XGBoostに基づく2つのアンサンブルMLモデルを構築した。
97.11%の精度と0.9996のAUC値で、既存の33種類のがんを分類する手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 13:06:01 GMT)
ZNO-Eval: Benchmarking reasoning capabilities of large language models in Ukrainian [0.0] 本稿では,ウクライナの標準教育試験システムによる実際の試験課題に基づくZNO-Evalベンチマークを提案する。
それは、異なるドメインと複雑さにわたる推論能力の徹底的な分析への道を開く。
GPT-3.5-Turbo、GPT-4-Turbo、Mistral Large、Claude 3 Opus、Gemini-1.5 Proなど、よく知られた言語モデルの評価。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:49:06 GMT)
Why are we living the age of AI applications right now? The long innovation path from AI's birth to a child's bedtime magic [0.0] 読み書きを知らない4歳の子供が、グラフィカルなイラストやナレーション付きオーディオでベッドタイムの物語を作れるようになった。
この素晴らしい例は、AIアプリケーションの時代を生きている理由を示しています。
本稿では,現代のAI応用について検討し,その史的展開を追究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 20:50:24 GMT)
Variable Selection Methods for Multivariate, Functional, and Complex Biomedical Data in the AI Age [0.0] 本研究は,多変量式,関数式,およびさらに一般的な結果に対する最適化に基づく変数選択法を,ベストサブセット選択に基づく計量空間において提案する。
本フレームワークは, 線形, 量子化, あるいは非パラメトリック加法モデルなどの回帰モデルに適用し, 広範囲のランダム応答に適用する。
分析の結果,提案手法は最先端の手法よりも精度が高く,特に競争相手よりも数桁の精度向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:33:06 GMT)
Validation of a noisy Gaussian boson sampler via graph theory [0.0] ガウスボソンサンプリング問題を解くフォトニックベースのサンプリングマシンは、量子計算の優位性の実験的実証において中心的な役割を果たす。
本研究では,最近開発されたフォトニックマシンBorealisのサンプリング機としての性能と,グラフ理論におけるその可能性について検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:14:16 GMT)
Transfer Learning on Multi-Dimensional Data: A Novel Approach to Neural Network-Based Surrogate Modeling [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はそのようなサロゲートモデルの基礎として人気を集めている。
本稿では,$d$次元問題と$d-1$次元近似の両方に対する数値解の混合によるCNN代理モデルのトレーニングを提案する。
転送学習を用いて,2種類のデータに対して,高密度な完全畳み込みエンコーダ・デコーダCNNを学習する多相フローテスト問題に対するアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 00:20:12 GMT)
Transfer Learning of Tabular Data by Finetuning Large Language Models [0.0] 本稿では,アプリケーションプログラミングインタフェース(API)の有効性と大規模言語モデル(LLM)の伝達学習について検討する。
LLM APIは、トークン化されたデータと命令で入力テキストプロンプトに応答するが、転送学習は、目標の分類タスクのためにLLMを微調整する。
本稿では,10個のベンチマークデータセット上でのクロスデータ転送学習を実証するために,LLMのエンドツーエンドの微調整を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:23:18 GMT)
Theory of Complex Particle without Extra Dimensions [0.0] ミンコフスキー時空における複素粒子の臨界次元は、$D = 4$であり、$D = 2, 4$ または 6$ はユークリッド時空において許される。
次元に対する制限の起源は、正準理論の量子化における第三次制約の存在である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:13:55 GMT)
TensorConvolutionPlus: A python package for distribution system flexibility area estimation [0.0] 本稿では,ユーザフレンドリなPythonベースのフレキシビリティ領域推定パッケージを提案する。
ConvolutionPlusパッケージは、システムオペレータとパワーシステム研究者によるより広範なフレキシビリティ推定アルゴリズムの適応を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 23:27:08 GMT)
Super-Resolution of 3D Micro-CT Images Using Generative Adversarial Networks: Enhancing Resolution and Segmentation Accuracy [0.0] 機械学習(ML)生成モデルを用いた岩石の3次元マイクロCT画像の分割品質向上手法を開発した。
提案モデルでは, 分解能8倍 (8x) を向上し, 異なる岩石鉱物および相のマイクロCT測定において, 重なり合うX線減衰によるセグメンテーション不正確性に対処する。
我々は,高精細3次元画像の解像度0.4375マイクロm/voxelと精密セグメンテーションを達成し,ミネラルと細孔空間を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:33:06 GMT)
Sinkhorn Algorithm for Sequentially Composed Optimal Transports [0.0] Sinkhornアルゴリズムは最適な輸送のためのデファクト標準近似アルゴリズムである。
本稿では,効率的な近似アルゴリズム,すなわち,逐次的に合成された最適輸送のためのシンクホーンアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 08:12:17 GMT)
Sequential Portfolio Selection under Latent Side Information-Dependence Structure: Optimality and Universal Learning Algorithms [0.0] 従属構造と市場情報の完全な知識に基づいてポートフォリオを形成する動的な戦略は、一定戦略よりも無限に高い速度で成長しない可能性があることを示す。
動的戦略に対する制限的な成長速度がなければ,ランダムな最適定数戦略がほぼ確実に存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 03:49:47 GMT)
Robust Hybrid Classical-Quantum Transfer Learning Model for Text Classification Using GPT-Neo 125M with LoRA & SMOTE Enhancement [0.0] 本研究は,テキスト分類のための古典量子ハイブリッドフレームワークを提案する。
GPT-Neo 125MとLoRA(Lo-Rank Adaptation)とSMOTE(Synthetic Minority Over-Sampling Technique)を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 23:38:33 GMT)
Responsible Artificial Intelligence (RAI) in U.S. Federal Government : Principles, Policies, and Practices [0.0] 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、過去数十年で大きな進歩を遂げてきた。
AI/MLの急速な成長と、多くの民間および公共セクターのアプリケーションへの普及は成功したが、規制当局にとって新たな課題と障害が開かれた。
新たな意思決定AI/MLシステムには、人間による関与がほとんど、あるいはほとんど必要とされないため、これらのシステムの責任を負うことを保証する必要が迫られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:06:37 GMT)
Realization of tilted Dirac-like microwave cone in superconducting circuit lattices [0.0] ディラックのようなバンド交差は、高エネルギー物理現象をエミュレートする凝縮物質系のパラダイムである。
大型超伝導回路格子における傾斜型ディラック型マイクロ波コーンの実現のための実験プラットフォームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 18:45:10 GMT)
Privacy-Preserving CNN Training with Transfer Learning: Multiclass Logistic Regression [0.0] 本稿では,ただのホモモルフィック暗号化(HE)技術に基づくプライバシー保護型CNNトレーニングを実現するための実践的ソリューションを提案する。
私たちの知る限りでは、これはこのナットを突破する最初の試みであり、これまでこの目標を達成した作業はありませんでした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 03:49:50 GMT)
Powering LLM Regulation through Data: Bridging the Gap from Compute Thresholds to Customer Experiences [0.0] 本稿では,計算レベルのしきい値と一般化モデル評価に着目した現在の規制手法は,特定のLCMベースのユーザエクスペリエンスの安全性と有効性を保証するには不十分である,と論じる。
本稿では,ユーザによる実際の体験と評価のための高品質データセットのキュレーションを中心とした認定プロセスへの移行を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:20:40 GMT)
On the eternal non-Markovianity of qubit maps [0.0] 非ユニタリ写像の場合、非ユニタリ部分における永遠的非マルコビアン性は除外される。
単体の場合、永遠の非マルコフ性は2つの退化半群の凸結合によって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:32:25 GMT)
Neural Bayes Estimators for Irregular Spatial Data using Graph Neural Networks [0.0] グラフニューラルネットワークを用いて任意の空間的位置から収集したデータからパラメータ点推定の問題に対処する。
ニューラルベイズ推定を不規則な空間データに拡張することに加えて、我々のアーキテクチャは相当な計算上の利点をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:31:48 GMT)
Multipartite Entanglement and Quantum Sensing in a Spin-5/2 Heisenberg Molecular Iron(III) Triangle [0.0] この研究は、三核高スピン鉄(III)分子錯体 $[mathrmFe_3mathrmCl_3(mathrmsaltagmathrmBr)(mathrmpy)_6]mathrmClO_4$ の静的および動的量子的性質に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:25:20 GMT)
Monotone Curve Estimation via Convex Duality [0.0] 主曲線は、滑らかな表現を通して基礎となるデータ構造を明らかにする強力なツールとして機能する。
本稿では、厳密な理論的正当化を伴う単調性に制約された新しい主曲線の枠組みを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 23:24:47 GMT)
Molecular Nanomagnet $\text{Cu}^\text{II}\text{Ni}^\text{II}\text{Cu}^\text{II}$ as Resource for Bipartite and Tripartite Quantum Entanglement and Coherence [0.0] 混合スピン(1/2,1,1/2)ハイゼンベルクトリマーの外部磁場の影響下での量子特性について検討した。
二部晶および三部晶の絡み合いは、比較的高温でも37,textK$、磁場では46,textT$まで持続し、高温でもコヒーレンスを維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 14:34:02 GMT)
METFORD -- Mutation tEsTing Framework fOR anDroid [0.0] この研究は、Androidの突然変異検査コストの削減に寄与することを目的としている。
突然変異テスト演算子を変異スキーマに従って実装する。
追加の突然変異演算子はJavaScriptで実装でき、フレームワークに簡単に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 19:20:15 GMT)
Local Foreground Selection aware Attentive Feature Reconstruction for few-shot fine-grained plant species classification [0.0] 植物種は、クラス内変異と最小クラス間変異を示す。
分類精度を高めるためには,クラス間変動を最大化しながらクラス内変動を低減することが不可欠である。
本稿では,新しいローカルフォアグラウンド選択(LFS)アテンション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 19:45:42 GMT)
LLMs Model Non-WEIRD Populations: Experiments with Synthetic Cultural Agents [0.0] 我々は、多様で非WEIRD(西欧、教育、工業化、富裕化、民主化)の経済行動を研究する。
我々は、これらの人口を表す合成文化的エージェント(SCA)を作成するために、LLM(Large Language Models)を使用します。
本研究は,実験行動における異文化間差異を顕著に示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:06:28 GMT)
Kolmogorov-Arnold Networks and Evolutionary Game Theory for More Personalized Cancer Treatment [0.0] 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とEGT(Evolutionary Game Theory)を橋渡しする革新的なフレームワークの開発を提案する。
Kansは、前例のない適応性を持つ複雑な生物学的システムをモデル化できる解釈可能なエッジベースのニューラルネットワークを提供する。
EGTフレームワークへの統合は、がん進行と治療反応の動的モデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 20:58:21 GMT)
Is Born-Jordan really the universal Path Integral Quantization Rule? [0.0] ファインマン経路積分形式主義は量子化規則を導いており、ボルン・ジョーダン則は非相対論的系に対するプロパゲータの正しい短時間プロパゲータの振る舞いと一致するユニークな量子化規則である、と論じられている。
この短時間の近似を検証し、一般的な見解に反して、拡大は運動量が最も多く、一定の質量を持つハミルトン函数にのみ適用されると結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 23:43:46 GMT)
Introduction to the Usage of Open Data from the Large Hadron Collider for Computer Scientists in the Context of Machine Learning [0.0] 我々は、Large Hadron ColliderからPandas DataFramesにオープンデータを変換します。
本稿では,計算機科学者と物理学者の今後の学際協力の出発点となることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 18:19:28 GMT)
ImagiNet: A Multi-Content Benchmark for Synthetic Image Detection [0.0] 私たちは、写真、絵画、顔、雑多な4つのカテゴリにまたがる200万のサンプルのデータセットであるImagiNetを紹介します。
ImagiNetの合成画像はオープンソースとプロプライエタリの両方のジェネレータで作成され、各コンテントタイプの実際の画像はパブリックデータセットから収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 12:12:30 GMT)
Hold On! Is My Feedback Useful? Evaluating the Usefulness of Code Review Comments [0.0] 本稿では,コードレビューコメント(CRコメント)の有用性について,テキスト機能ベースおよび機能レスアプローチを用いて検討する。
我々のモデルは最先端の性能を達成することでベースラインを上回ります。
本分析では,ドメイン,プロジェクト,データセット,モデル,およびCRコメントの有用性を予測する特徴の類似点と相違点について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 07:22:13 GMT)
Generalized and new solutions of the NRT nonlinear Schrödinger equation [0.0] 自由粒子に対して、Nobre, Rego-Monteiro, Tsallisによって提唱された非線形シュル「オーディンガー方程式」の新しい解を提案する。
波動関数、補助場、確率密度の解析式は、様々なアプローチを用いて導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:56:03 GMT)
Exploring the properties of quantum scars in a toy model [0.0] エルゴード性の概念を導入し、孤立量子系における量子不足に起因する偏差を探求する。
元々は、カオス系の特定の波動関数における古典的に不安定な軌道の痕跡として同定された量子傷は、最近、非エルゴード力学におけるそれらの役割に対する関心を取り戻した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 17:15:20 GMT)
Exploring Superpixel Segmentation Methods in the Context of Citizen Science and Deforestation Detection [0.0] 熱帯の森林は地球の生態系において重要な役割を担っている。
森林破壊と劣化は 彼らの存在に重大な脅威をもたらします
イニシアチブは、政府や民間セクターの監視プログラムから、市民科学キャンペーンに基づくソリューションまで、さまざまです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 16:50:07 GMT)
ELIZA Reanimated: The world's first chatbot restored on the world's first time sharing system [0.0] ELIZAは1960年代初頭にMITのJoseph Weizenbaumによって開発された。
世界初のタイムシェアリングシステムであるMITのCTSSでMAD-SLIPで開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 04:23:34 GMT)
EEG-based AI-BCI Wheelchair Advancement: A Brain-Computer Interfacing Wheelchair System Using Deep Learning Approach [0.0] この研究は、人工知能(AI)を組み込んだBCI(Brain-Computer Interface)に基づく車椅子開発のための革新的戦略を提供する。
このデバイスは、脳波(EEG)データを使って車椅子のナビゲーションを模倣する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:56:53 GMT)
Driven-Dissipative Dynamics of Ultracold Atoms Trapped in an Array of Harmonic Potentials [0.0] ハーモニックポテンシャルの配列に閉じ込められた超低温原子の気体の力学について検討する。
これらの閉じ込められた超低温原子の基底と励起エネルギーレベルは、切り離されたラマンレーザーによって互いに結合される。
ひとたびラマンレーザーで励起されると、これら閉じ込められた超低温の原子は地上のエネルギーレベルに戻るが、必ずしも元のトラップ位置に戻るわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 09:14:07 GMT)
Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem [0.0] サイモンの問題は、未知の 2-to-1 関数に符号化された隠された周期を見つけることである。
隠れた周期がハミング重み$w$に制限されたシモン問題の変種に対するアルゴリズム的量子スピードアップを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:42:52 GMT)
Cost-Effective Robotic Handwriting System with AI Integration [0.0] このシステムは、ユーザから供給されたテキストをリアルなストローク軌跡に変換する。
システム全体のハードウェアコストは約56ドルであり、商業的な代替品を著しく減らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 11:42:28 GMT)
Comparison of Autoencoders for tokenization of ASL datasets [0.0] 本研究では,ASL画像データセットのためのエンコーダ・デコーダアーキテクチャの開発と評価に焦点をあてる。
フィードフォワードオートエンコーダ、畳み込みオートエンコーダ、拡散オートエンコーダの3つのアプローチを比較した。
Diffusion Autoencoderは他より優れており、最小平均二乗誤差(MSE)と最高平均オピニオンスコア(MOS)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:39:06 GMT)
Comfortability of quantum walks on embedded graphs on surfaces [0.0] 散乱情報により基礎となる埋め込みのオリエンタブル性を検出する。
量子ウォーカーは、ある自然条件下で小さな属を持つ表面に対してより快適であると感じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:23:01 GMT)
Causal Claims in Economics [0.0] 1980年から2023年までの44,000件以上のNBERおよびCEPR作業論文を,知識グラフ構築のためのカスタム言語モデルを用いて分析した。
我々は、1990年の約4%から2020年の約28%まで、因果関係の主張のシェアが大幅に上昇したことを報告している。
因果的物語の複雑さは、上位5誌の出版と上位引用数の両方を強く予測するのに対し、非因果的複雑性はこれらの結果と非相関性または負の相関性を持つ傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 17:03:45 GMT)
Capability of anti-degradable quantum channel with additional entanglement [0.0] 我々は、量子情報を伝達するために「劣化防止型1モードガウスチャネル」と呼ばれる量子チャネルを活性化できることを示す。
理論的な意味を超えて、この活性化は実用システムでも実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:17:00 GMT)
Can AI Help with Your Personal Finances? [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)の変革的発展として登場した。
本稿では、米国を中心に、個人金融における重要な課題にLLMが取り組む可能性について考察する。
OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、MetaのLlamaなど、主要なLLMを評価し、正確な財務アドバイスを提供することの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 01:01:04 GMT)
An efficient approach to represent enterprise web application structure using Large Language Model in the service of Intelligent Quality Engineering [0.0] 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたエンタープライズWebアプリケーション構造を表現する新しい手法を提案する。
LLMの少数ショット学習能力を最適化する階層的表現手法を提案する。
我々の方法論は、自動ソフトウェアテストにおけるジェネレーティブAI技術の使用に関する既存の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 15:10:57 GMT)
AI-Enabled System for Efficient and Effective Cyber Incident Detection and Response in Cloud Environments [0.0] クラウド環境における高度なサイバー脅威の増大は、戦略のパラダイムシフトを必要とする。
本研究は,AIとMLの応用を探求し,クラウド環境に対するAIを活用したサイバーインシデント応答システムを提案する。
この結果はランダムフォレストモデルの有効性を強調し、ネットワークトラフィックの精度90%、マルウェア分析デュアルモデルアプリケーションの96%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 12:01:05 GMT)
A group-theoretic framework for machine learning in hyperbolic spaces [0.0] 本稿では,双曲球における平均(バリ中心)と確率分布の新しいファミリーの概念を紹介する。
バリセンタの計算と最大推定のための効率的な最適化アルゴリズムを提案する。
より要求の多いアルゴリズムを設計し、双曲型ディープラーニングパイプラインを実装するために、ここで提示される基本的な概念を構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 21:06:38 GMT)
A Novel Reinforcement Learning Model for Post-Incident Malware Investigations [0.0] 本研究は,サイバーインシデント対応時のマルウェア調査を最適化する新たな強化学習モデルを提案する。
偽陰性を低減し、マルウェアシグネチャの進化に現在のプラクティスを適用することにより、法医学的な調査効率を向上させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 12:24:23 GMT)
A Hybrid Virtual Element Method and Deep Learning Approach for Solving One-Dimensional Euler-Bernoulli Beams [0.0] 深層学習にVirtual Element Method(VEM)を統合するハイブリッドフレームワークを提案する。
主な目的は、様々な物質変位のフィールドを予測できるデータ駆動サロゲートモデルを探索することである。
ニューラルネットワークアーキテクチャを導入して、ノイズと物質固有のデータを別々に処理し、複雑なインタラクションを効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 20:34:26 GMT)
A Cascaded Dilated Convolution Approach for Mpox Lesion Classification [0.0] Mpoxウイルスは、他の皮膚疾患と視覚的に類似しているため、重要な診断上の課題を呈する。
深層学習に基づく皮膚病変分類のアプローチは、有望な代替手段を提供する。
本稿では,これらの課題に対処するためのCascaded Atrous Group Attentionフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Jan 2025 10:16:32 GMT)