Step-KTO: Optimizing Mathematical Reasoning through Stepwise Binary Feedback [94.3] Step-KTOは、プロセスレベルと結果レベルのバイナリフィードバックを組み合わせたトレーニングフレームワークである。
実験の結果,Step-KTOは最終回答の精度と中間推論の質の両方を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 15:38:03 GMT)
Multi-Level Optimal Transport for Universal Cross-Tokenizer Knowledge Distillation on Language Models [81.7] マルチレベル最適輸送(MultiLevelOT)は、普遍的なクロストケナイザー知識蒸留のための最適な輸送を促進する新しいアプローチである。
本手法は,教師と生徒のロジット分布をトークンレベルとシーケンスレベルの両方で整列する。
トークンレベルでは、MultiLevelOTはグローバルとローカルの両方の情報を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:26:11 GMT)
Neptune: The Long Orbit to Benchmarking Long Video Understanding [74.0] 長いビデオ理解のためのベンチマークであるNeptuneを紹介します。
我々のデータセットは、幅広いビデオ推論能力をカバーしており、マルチモーダル推論を強調するサブセットで構成されています。
ベンチマーク評価によると、現在のオープンソース長ビデオモデルのほとんどは、Neptuneではパフォーマンスが悪くなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 00:52:42 GMT)
Rydberg Atomic Quantum Receivers for Classical Wireless Communication and Sensing [71.9] Rydberg 原子量子受信機 (RAQR) は、高周波(RF)信号を受信するように設計された量子精密センシングプラットフォームを新たに開発している。
RAQRは光-原子相互作用に基づくRF-光変換を実現する。
初期の実験的研究は、古典的な無線通信とセンシングにおけるその能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:50:44 GMT)
Human as Points: Explicit Point-based 3D Human Reconstruction from Single-view RGB Images [71.9] 我々はHaPと呼ばれる明示的なポイントベース人間再構築フレームワークを導入する。
提案手法は,3次元幾何学空間における完全明示的な点雲推定,操作,生成,洗練が特徴である。
我々の結果は、完全に明示的で幾何学中心のアルゴリズム設計へのパラダイムのロールバックを示すかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 09:47:16 GMT)
A Thorough Performance Benchmarking on Lightweight Embedding-based Recommender Systems [67.5] State-of-the-art recommender system (RS) は、埋め込みベクトルによって符号化される分類的特徴に依存し、結果として非常に大きな埋め込みテーブルとなる。
軽量埋め込み型RSの繁栄にもかかわらず、評価プロトコルには幅広い多様性が見られる。
本研究では, LERSの性能, 効率, クロスタスク転送性について, 徹底的なベンチマークによる検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 02:04:15 GMT)
Exploring the Reliability of Large Language Models as Customized Evaluators for Diverse NLP Tasks [65.7] 大規模言語モデル(LLM)が人間にとって信頼できる代替手段であるかどうかを解析する。
本稿では、従来のタスク(例えば、ストーリー生成)とアライメントタスク(例えば、数学推論)の両方について検討する。
LLM評価器は不要な基準を生成したり、重要な基準を省略することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 03:27:45 GMT)
Infrared and Visible Image Fusion: From Data Compatibility to Task Adaption [65.1] 赤外線可視画像融合はコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。
この急成長する領域に対処する、最近の包括的な調査が欠如している。
本稿では,共通学習に基づくIVIF手法の解明のための多次元フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 13:17:34 GMT)
MAPS: Advancing Multi-Modal Reasoning in Expert-Level Physical Science [63.0] 現在のMLLM(Multi-Modal Large Language Models)は、一般的な視覚的推論タスクにおいて強力な機能を示している。
我々は,MLLMに基づく物理知覚とシミュレーションによるマルチモーダル科学推論(MAPS)という新しいフレームワークを開発した。
MAPSは、専門家レベルのマルチモーダル推論タスクを物理的知覚モデル(PPM)を介して物理図理解に分解し、シミュレータを介して物理的知識で推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 13:54:00 GMT)
How Should I Build A Benchmark? [62.6] コード関連ベンチマークの開発を包括的に管理するためのガイドラインとして,How2Benchを提案する。
私たちは過去10年以内にリリースされた274のベンチマークをプロファイルし、問題を見つけました。
多くのベンチマークには、重複したサンプル、不正な参照コード/テスト/プロンプト、削除されていない機密/機密情報を含む抜け穴がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 09:51:57 GMT)
Semi-supervised Semantic Segmentation for Remote Sensing Images via Multi-scale Uncertainty Consistency and Cross-Teacher-Student Attention [59.2] 本稿では,RS画像セマンティックセグメンテーションタスクのための,新しい半教師付きマルチスケール不確かさとクロスTeacher-Student Attention(MUCA)モデルを提案する。
MUCAは、マルチスケールの不確実性整合正則化を導入することにより、ネットワークの異なる層における特徴写像間の整合性を制限する。
MUCAは学生ネットワークの誘導にクロス教師・学生の注意機構を使用し、学生ネットワークにより差別的な特徴表現を構築するよう誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 11:57:20 GMT)
JsonTuning: Towards Generalizable, Robust, and Controllable Instruction Tuning [57.4] JsonTuningは、構造から構造へのアプローチで、構造を使ってタスクを表現します。
タスク要素とその関係を明確にすることで一般化を向上し、あいまいさを最小化して堅牢性を高め、出力の正確な制御を可能にして可制御性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 11:33:24 GMT)
CEReBrO: Compact Encoder for Representations of Brain Oscillations Using Efficient Alternating Attention [53.5] 交互注意(CEReBrO)を用いた脳振動の表現のための圧縮法について紹介する。
トークン化方式は、チャネルごとのパッチで脳波信号を表現します。
本研究では,チャネル内時間的ダイナミックスとチャネル間空間的相関を共同でモデル化し,通常の自己アテンションに比べて6倍少ないメモリで2倍の速度向上を実現するための注意機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 21:44:38 GMT)
Zaptos: Towards Optimal Blockchain Latency [52.3] Zaptosは、エンドツーエンドのレイテンシを最小限に抑えるために設計された並列パイプラインアーキテクチャである。
Zaptosは秒単位のレイテンシで毎秒20,000トランザクションのスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 00:22:22 GMT)
DASKT: A Dynamic Affect Simulation Method for Knowledge Tracing [51.7] KT(Knowledge Tracing)は,学生の履歴計算によって将来のパフォーマンスを予測し,学生の感情状態を理解することで,KTの有効性を高めることができる。
本研究では,学生の感情状態が知識状態に与える影響を調べるために,DASKT(Affect Dynamic Knowledge Tracing)を提案する。
我々の研究は、高い解釈可能性と精度の実現に焦点をあてて、今後の研究への有望な道のりを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 10:02:10 GMT)
DreamFit: Garment-Centric Human Generation via a Lightweight Anything-Dressing Encoder [51.1] テキストや画像プロンプトから衣料中心の人間生成のための拡散モデルが注目されている。
衣服中心の人間生成に適した軽量のAnything-Dressingを組み込んだDreamFitを提案する。
我々のモデルは驚くほど多種多様な(非)着想、創造的なスタイル、命令のプロンプトを一般化し、常に高品質な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 11:08:25 GMT)
Decoupling Appearance Variations with 3D Consistent Features in Gaussian Splatting [51.0] 本稿では,プラグアンドプレイ方式で外観変化を分離するDAVIGSを提案する。
ガウスレベルではなく画像レベルでレンダリング結果を変換することにより、最適化時間とメモリオーバーヘッドを最小限に抑えた外観変化をモデル化できる。
提案手法をいくつかの外観変化シーンで検証し,トレーニング時間とメモリ使用量を最小限に抑えて,最先端のレンダリング品質を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:55:58 GMT)
CS-Net:Contribution-based Sampling Network for Point Cloud Simplification [50.6] ポイントクラウドサンプリングは、様々なビジョンタスクの計算コストとストレージ要求を減らす上で重要な役割を果たす。
最遠点サンプリングのような従来のサンプリング手法では、タスク固有の情報が欠落している。
提案手法では, サンプル処理をTop-k操作として定式化したCS-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:56:09 GMT)
Learning to Balance Altruism and Self-interest Based on Empathy in Mixed-Motive Games [47.9] マルチエージェントのシナリオは、しばしば混合モチベーションを伴い、潜在的な搾取に対する自己保護が可能な利他的エージェントを要求する。
共感に基づくアルトリズムと自己利益のバランスをとるためのLASE学習を提案する。
LASEはその報酬の一部を共同プレイヤにギフトとして割り当て、このアロケーションは社会的関係に基づいて動的に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:45:01 GMT)
Requirements Engineering for a Web-based Research, Technology & Innovation Monitoring Tool [46.4] 本稿では,Web ベースの対話的かつオープンアクセスの RTI システム監視ツールにおける,利害関係者を特定するための要件エンジニアリングプロセスを紹介する。
いくつかのコアモジュールをベースとして,そのようなツールがソフトウェア技術者の視点で一般的にどのように実装されるか,多層ソフトウェアアーキテクチャを導入する。
このアーキテクチャの基盤は、ユーザ対応のダッシュボードモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:36:26 GMT)
robosuite: A Modular Simulation Framework and Benchmark for Robot Learning [46.2] robosuiteは、MuJoCo物理エンジンを利用したロボット学習のシミュレーションフレームワークである。
ロボットタスクを作成するためのモジュラーデザインと再現可能な研究のためのベンチマーク環境を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 02:57:38 GMT)
How Propense Are Large Language Models at Producing Code Smells? A Benchmarking Study [45.1] コードの臭いを生成するための大規模言語モデルの妥当性を評価するためのベンチマークであるCodeSmellEvalを紹介する。
当社のベンチマークには、Propensity Smelly Score (PSC) と、メソッドレベルのコードの臭いを収集したデータセットであるCodeSmellDataが含まれている。
CodeSmellEvalの使用を実証するために,CodeLlamaとMistralの2つの最先端LLMを用いてケーススタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:14:21 GMT)
Deformable Image Registration of Dark-Field Chest Radiographs for Local Lung Signal Change Assessment [44.5] 暗視野胸部X線撮影では,呼吸状態のみに肺の信号が認められた。
我々の研究は、異なる呼吸状態の暗視野の肺情報を局所的に比較することで、新たな視点を加えることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 13:08:32 GMT)
Elucidating the Design Choice of Probability Paths in Flow Matching for Forecasting [44.2] フローマッチングは、最近、強力なパラダイム生成モデリングとして登場した。
本研究では,フローマッチングを伴う時間的予測データが,確率パスモデルの選択に非常に敏感であることを示す。
そこで本研究では,予測性能向上のための新しい確率パスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:35:45 GMT)
A call for frugal modelling: two case studies involving molecular spin dynamics [44.2] 理論家にとって、これはアルゴリズムを最適化し、計算効率を向上させるだけでなく、モデリングに厳密なアプローチを採用することを含む。
どちらの例でも、計算的に高価なバージョンのモデルが公開された。
コミュニティとして、この方向に改善の余地はたくさんあります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 07:18:01 GMT)
Fanar: An Arabic-Centric Multimodal Generative AI Platform [43.9] Fanarは、アラビア語中心のマルチモーダル生成AIシステムのためのプラットフォームである。
ファナーの中心にはファナー・スターとファナー・プライムがある。
Fanarは、社内のバイリンガル音声認識を含む追加の認知機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 05:35:32 GMT)
Graph-level Representation Learning with Joint-Embedding Predictive Architectures [43.9] JEPA(Joint-Embedding Predictive Architectures)は、自己指導型表現学習の斬新で強力な技術である。
グラフ結合埋め込み予測アーキテクチャ(Graph-JEPA)を提案することにより、このパラダイムを用いてグラフレベルの表現を効果的にモデル化できることを示す。
特に、マスク付きモデリングを採用し、コンテキストサブグラフの潜時表現から始まるマスク付きサブグラフの潜時表現を予測することに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 17:40:13 GMT)
Sweeping Heterogeneity with Smart MoPs: Mixture of Prompts for LLM Task Adaptation [43.3] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト要約や数学的問題など、さまざまなタスクを解く能力を持つ。
計算コストが高いため、現在のトレンドは、プロンプトインストラクションチューニングを使用して、モノリシックで事前訓練されたLLMを、新しい-しかししばしば個別の-下流タスクのためによりよく調整することである。
MoPはマルチタスク、マルチソースシナリオにおいて、プロンプトトレーニングの"干渉"を同時に緩和することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 01:30:56 GMT)
DynPoint: Dynamic Neural Point For View Synthesis [43.3] 我々は、制約のないモノクロビデオのための新しいビューの迅速な合成を容易にするアルゴリズムであるDynPointを提案する。
DynPointは、情報集約を実現するために、隣接するフレーム間の明示的な3D対応を予測することに集中している。
本手法は,ビデオコンテンツの正規表現を学習することなく,長時間の動画処理において強い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:19:14 GMT)
Sibyl: Empowering Empathetic Dialogue Generation in Large Language Models via Sensible and Visionary Commonsense Inference [41.0] 感性とビジョンコモンセンス知識(Sibyl)という革新的な枠組みを提示する。
それは、より共感的な反応を引き出すことを目的として、すぐに続く対話に集中するように設計されている。
実験結果から,LLMにコモンセンス知識を習得するためのパラダイムを取り入れることで,その応答の質を総合的に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 15:31:06 GMT)
Stitching, Fine-tuning, Re-training: A SAM-enabled Framework for Semi-supervised 3D Medical Image Segmentation [40.8] SAMファインチューニングは, 医用画像のセグメンテーションにおいて, 完全に教師された方法で顕著な性能を示した。
SFR(Stitching, Fine-tuning, Re-training)という3段階のフレームワークを提案する。
我々のSFRフレームワークはプラグイン・アンド・プレイであり、様々な人気のある半教師付き手法と容易に互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 03:01:31 GMT)
LegalDuet: Learning Effective Representations for Legal Judgment Prediction through a Dual-View Legal Clue Reasoning [38.9] 本稿では,法的な判断を行うための適切な埋め込み空間を学習するために,言語モデルを事前訓練するLegalDuetモデルを提案する。
実験の結果,LegalDuetはCAIL2018データセット上で最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 01:19:52 GMT)
Synergizing Large Language Models and Task-specific Models for Time Series Anomaly Detection [35.8] 大規模言語モデル(LLM)は専門文書を読むことによって専門家の知識を取り入れることができるが、タスク固有の小さなモデルは通常のデータパターンの抽出に優れている。
本研究では,LLMとタスク固有モデル間の協調を支援するフレームワークであるCoLLaTeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 05:30:01 GMT)
Mixture of Experts (MoE): A Big Data Perspective [34.8] 専門家の混在(MoE)は優れたパフォーマンスと幅広い応用の見通しを示している。
本稿では,ビッグデータ処理におけるMoEの原理,技術,応用を体系的に詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:17:31 GMT)
No More Sliding Window: Efficient 3D Medical Image Segmentation with Differentiable Top-k Patch Sampling [34.5] 3Dモデルは、スライス間の関係を活用できるため、3D医療画像セグメンテーションタスクにおいて2Dよりも好まれる。
一般的な解決策は、パッチベースのトレーニングを使用して、スライディングウィンドウ(SW)推論でボリューム全体の予測を行うことだ。
任意の3次元セグメンテーションモデルの効率性と精度を高める新しいフレームワークであるNMSW-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:23:09 GMT)
Learn-by-interact: A Data-Centric Framework for Self-Adaptive Agents in Realistic Environments [33.8] Learn-by-interactは、大規模な言語モデル(LLM)を人間のアノテーションなしで任意の環境に適用するための、データ中心のフレームワークである。
我々は、トレーニングベースのシナリオとトレーニング不要なインコンテキスト学習(ICL)の両方でそれらを用いて、合成データの質を評価する。
SWE-bench、WebArena、OSWorld、Spider2-Vが現実的なコーディング、Web、デスクトップ環境にまたがる実験は、Learning-by-interactの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 22:34:41 GMT)
PSReg: Prior-guided Sparse Mixture of Experts for Point Cloud Registration [33.4] 本研究では,SMoEをベースとした事前誘導型登録手法を提案する。
提案手法の有効性を実証し,3DMatch/3DLoMatchベンチマークで最先端の登録リコール(95.7%/79.3%)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 01:03:44 GMT)
Schedule On the Fly: Diffusion Time Prediction for Faster and Better Image Generation [30.6] 時間予測拡散モデル (TPDM) は拡散モデルの適応型スケジューラである。
TPDMはプラグイン・アンド・プレイの時間予測モジュール(TPM)を採用しており、各聴覚ステップにおける現在の潜時特徴に基づいて次のノイズレベルを予測する。
安定拡散3ミディアムアーキテクチャでは、TPDMは5.44の美的スコアと29.59の人間の嗜好スコアを達成し、より優れたパフォーマンスを達成するために約50%のデノナイジングステップを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:00:13 GMT)
Self-Supervised Scene Flow Estimation with Point-Voxel Fusion and Surface Representation [30.4] シーンフロー推定は、点雲の2つの連続するフレーム間の点の3次元運動場を生成することを目的としている。
既存の点ベースの手法は点雲の不規則性を無視し、長距離依存を捉えるのが困難である。
本稿では,分散グリッドアテンションとシフトウインドウ戦略に基づくボクセルブランチを用いて,長距離依存性を捕捉するポイントボクセル融合法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 10:40:49 GMT)
Lotus: Diffusion-based Visual Foundation Model for High-quality Dense Prediction [29.8] 拡散に基づく視覚基盤モデルであるLotusを導入する。
特にLotusは、ノイズではなくアノテーションを直接予測するように訓練されており、有害な分散を避けることができる。
我々は,より正確できめ細かな予測が可能なディテールレザーと呼ばれる新しいチューニング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:14:54 GMT)
Fixed Point Computation: Beating Brute Force with Smoothed Analysis [29.0] 本稿では,$varepsilon$-approximate fixed point of a smooth function from the $n$-dimensional $ell$ unit ball to itself。
アルゴリズムのランタイムは、スムーズな分析フレームワークの下で、$eO(n)/varepsilon$でバウンドされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 21:32:26 GMT)
Exploring Siamese Networks in Self-Supervised Fast MRI Reconstruction [28.8] 完全なサンプルトレーニングを使わずに、アンサンプされたk空間データからディープニューラルネットワークを用いてMR画像を再構築することは、実際に重要な価値をもたらす。
SiamReconは、単一脳MRIと多コイル膝MRIの両方で自己教師あり学習の分野で、最先端の再建精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 18:59:42 GMT)
An Investigation of Prompt Variations for Zero-shot LLM-based Rankers [28.4] ゼロショット大言語モデル (LLMs) に基づくランク付けの有効性について, 特定のコンポーネントや単語がプロンプトに与える影響を体系的に理解する。
現在、性能の違いが根底にあるランキングアルゴリズムによるものなのか、あるいはプロンプトで使われる単語の選択がより良くなるなど、急激な要因によるものなのかは定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 09:39:52 GMT)
Unleashing the Denoising Capability of Diffusion Prior for Solving Inverse Problems [26.1] ProjDiffアルゴリズムは、最適化フレームワーク内で事前学習された拡散モデルの事前情報と復調能力を利用する。
画像復元タスクとソース分離および部分生成タスクの実験により、ProjDiffは様々な線形および非線形逆問題に対して優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 07:02:25 GMT)
Golden Noise for Diffusion Models: A Learning Framework [26.1] テキスト・ツー・イメージ拡散モデルは、テキストプロンプトとランダムなガウスノイズを提供することでパーソナライズされた画像を合成する一般的なパラダイムである。
テキスト画像のアライメントが向上し、人の好みが向上する「黄金のノイズ」を人々は見ているが、これらの黄金のノイズを得るための機械学習フレームワークはいまだに欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 04:40:28 GMT)
Latent-space adversarial training with post-aware calibration for defending large language models against jailbreak attacks [25.2] 大規模言語モデル(LLM)は、システム脆弱性を利用して安全性対策を回避し、有害な出力を生成するジェイルブレイク攻撃の影響を受けやすい。
この問題に対処するために,ポストアウェアフレームワークを用いたラテントスペース・アドバイザリアル・トレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 02:57:12 GMT)
Generating Structured Outputs from Language Models: Benchmark and Studies [24.0] 制約付き復号化は、世代間構造的出力を強制する分野において支配的な技術として出現している。
本稿では,制約に順応した出力の生成効率,生成した出力の多様な品質のカバレッジという,3つの重要な領域にわたる制約付き復号手法を評価するための評価フレームワークを提案する。
我々の研究は、制約付きデコードフレームワークを改善し、制約付きデコード構造生成を評価するための新しい標準を設定するための実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:26:00 GMT)
Adaptive Prompting for Continual Relation Extraction: A Within-Task Variance Perspective [23.8] 本稿では,連続関係抽出における破滅的忘れに対処する新しい手法を提案する。
提案手法では各タスクにプロンプトプールを導入し,タスク内の変動を捉えるとともに,タスク間の差異を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:33:38 GMT)
Large Model Empowered Metaverse: State-of-the-Art, Challenges and Opportunities [23.5] Metaverseは没入型で永続的なデジタルエコシステムであり、ユーザは3D仮想環境内で対話し、社交し、作業することができる。
本稿では,メタバースにおける大規模モデルの統合について検討する。
メタバースレンダリングを最適化するための生成AI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, 18 Jan 2025 13:52:48 GMT)
Can Multimodal LLMs do Visual Temporal Understanding and Reasoning? The answer is No! [22.8] マルチモーダル大言語モデル (MLLM) は視覚質問応答 (VQA) のようなタスクにおいて大きな進歩を遂げた。
しかし、現実世界の力学を理解するのに不可欠である時間的理解のような特定の領域におけるそれらの能力は、いまだ未解明のままである。
本稿では,(1)時間順理解と(2)時間経過推定という2つの部分から構成されるテンポラルVQAという評価ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:41:48 GMT)
Simulation of Hypergraph Algorithms with Looped Transformers [22.6] ハイパーグラフアルゴリズムを効率的にシミュレートするために,Loop Transformerアーキテクチャを拡張した。
本稿では,グラフ表現に対するハイパーグラフの低減のための新しい劣化機構を提案する。
本稿では,これらのシミュレーションの理論的保証を確立し,高次元および構造化データ処理の実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 07:58:45 GMT)
FSMoE: A Flexible and Scalable Training System for Sparse Mixture-of-Experts Models [22.0] 3つの新しい手法でタスクスケジューリングを最適化するフレキシブルなトレーニングシステムFSMoEを紹介する。
我々は、2つのGPUクラスタ上で、構成されたMoE層と実世界のMoEモデルで広範な実験を行う。
FSMoEは4種類のMoEルーティング機能をサポートしており、既存の実装よりも効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 10:14:37 GMT)
Global Safe Sequential Learning via Efficient Knowledge Transfer [21.8] 本稿では,タスク学習を高速化し,探索可能な安全な領域を拡張するために,安全な転送シーケンシャル学習を提案する。
関連するソースタスクからの大量のオフラインデータを活用することで、我々のアプローチはターゲットタスクの探索をより効果的にガイドする。
実験により,この手法は最先端の手法と比較して,データ消費の少ないタスクを学習することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 13:32:12 GMT)
Reliable Text-to-SQL with Adaptive Abstention [21.1] 本稿では,提案手法を組み込むことにより,クエリ生成の信頼性を向上させる新しいフレームワークを提案する。
我々はBIRDベンチマークの総合的な実験を通じてアプローチを検証するとともに、堅牢性と信頼性の大幅な向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 19:36:37 GMT)
Distributionally Robust Policy Evaluation and Learning for Continuous Treatment with Observational Data [20.1] 政策評価と学習にオフライン観測データを使用することで、意思決定者は特性と介入を結びつける政策を評価し学習することができる。
既存の文献の多くは、個別の処理空間に焦点を絞ったり、政策学習環境と政策デプロイ環境の分布に違いを仮定しなかったりしている。
本稿では, 継続的処理環境下での分散的ロバストなポリシーの開発に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:12:56 GMT)
LLM-MedQA: Enhancing Medical Question Answering through Case Studies in Large Language Models [18.7] 大規模言語モデル (LLM) は、医学的質問応答において重大な課題に直面している。
マルチエージェント医療質問応答システムに類似の事例生成を取り入れた新しい手法を提案する。
本手法は, モデル固有の医療知識と推論能力を活用し, 追加のトレーニングデータの必要性を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 05:53:51 GMT)
In the Picture: Medical Imaging Datasets, Artifacts, and their Living Review [18.2] 本稿では,複数の医用画像アプリケーションにまたがる公開データセットとその関連研究成果を継続的に追跡するリビングレビューを提案する。
医用画像データセットの作成に関する重要な考察、データアノテーションのベストプラクティスの見直し、ショートカットの重要性と人口分布の多様性について議論し、ライフサイクル全体を通してデータセットを管理することの重要性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 11:03:59 GMT)
EMO2: End-Effector Guided Audio-Driven Avatar Video Generation [17.8] 本稿では,表現力の高い表情と手の動きを同時に生成できる新しい音声駆動音声ヘッド手法を提案する。
第1段階では、音声信号と手の動きの強い相関を利用して、音声入力から直接手振りを生成する。
第2段階では、拡散モデルを用いてビデオフレームを合成し、第1段階で生成されたポーズを取り入れ、現実的な表情と身体の動きを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 07:51:29 GMT)
OpenEarthMap-SAR: A Benchmark Synthetic Aperture Radar Dataset for Global High-Resolution Land Cover Mapping [16.4] 我々は,地球規模の高解像度土地被覆マッピングのためのベンチマークSARデータセットOpenEarthMap-SARを紹介する。
OpenEarthMap-SARは、5033の航空画像と衛星画像の150万部で構成され、サイズは1024$times$1024ピクセルで、日本、フランス、アメリカから35の地域をカバーしている。
セマンティックセグメンテーションのための最先端手法の性能評価と,さらなる技術開発に適した課題設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 22:30:27 GMT)
A Unified Regularization Approach to High-Dimensional Generalized Tensor Bandits [16.1] 意思決定シナリオは、高次元かつ文脈情報に富んだデータを含むことが多い。
これらの課題に対処するために,一般化線形テンソルバンド幅アルゴリズムを提案する。
私たちのフレームワークは、より良いバウンダリを提供するだけでなく、より広範な適用性も提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 10:46:12 GMT)
Empirical Coordination of Separable Quantum Correlations [16.0] 経験的調整は量子システムの自然な枠組みである。
カスケードネットワークに着目して最適な調整率を確立する。
量子協調ゲームにおける結果の結果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:11:12 GMT)
Differentially Private Graph Diffusion with Applications in Personalized PageRanks [15.5] 本研究は,雑音拡散イテレートを用いてエッジレベルの差分プライバシーを保証する新しいグラフ拡散フレームワークを提案する。
このアルゴリズムは拡散当たりのラプラスノイズを注入し、低次ノードによって誘導される高感度を緩和する度合いベースの閾値関数を採用する。
私たちのプライバシー損失分析は、PABI(Privacy Amplification by Iteration)に基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 22:41:19 GMT)
Eavesdropping on Goal-Oriented Communication: Timing Attacks and Countermeasures [15.1] 遠隔マルコフプロセスの追跡のためのプルベース目標指向スケジューリングに対する盗聴攻撃について検討する。
攻撃の有効性と可能な対策を定義するための理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:26:26 GMT)
Language Representation Favored Zero-Shot Cross-Domain Cognitive Diagnosis [15.0] 本稿では,ゼロショットクロスドメイン認知診断(LRCD)を用いた言語表現を提案する。
LRCDはまず、異なる領域における学生の行動パターンを分析し、次にテキスト記述を用いて学生、運動、概念のプロファイルを記述する。
言語空間と認知診断空間の相違に対処するため,LRCDにおける言語認知マッパーを提案し,前者から後者へのマッピングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 03:35:44 GMT)
Space-LLaVA: a Vision-Language Model Adapted to Extraterrestrial Applications [14.9] 宇宙ロボティクスのためのFMを構築する動機となる宇宙ロボティクスには,3つの課題がある。
宇宙基盤モデルへの第一歩として、3つの地球外データベースを微細なアノテーションで拡張する。
我々は、地球外環境のセマンティックな特徴に適応するために、ビジョン・ランゲージ・モデル(Vision-Language Model)を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 19:33:02 GMT)
Latent Diffusion for Medical Image Segmentation: End to end learning for fast sampling and accuracy [14.5] 遅延空間における条件拡散は、複数の相互作用対象に対して正確な画像分割を保証する。
提案モデルでは,従来の決定論的セグメンテーションモデルと比較して,ノイズに対してかなり頑健であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 03:43:03 GMT)
Asynchronous Fractional Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Age-Minimal Mobile Edge Computing [14.3] 計算集約的な更新のタイムラインを調査し、AoIを最小化するためにタスク更新とオフロードポリシーを共同で最適化する。
具体的には、エッジ負荷のダイナミクスを考慮し、期待時間平均AoIを最小化するためにタスクスケジューリング問題を定式化する。
提案アルゴリズムは,実験における最良基準アルゴリズムと比較して平均AoIを最大52.6%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 13:20:08 GMT)
Assessing Markov Property in Driving Behaviors: Insights from Statistical Tests [14.3] マルコフ特性は、自動車運転行動に関する既存のほとんどの研究において基礎的な仮定として機能する。
本研究は、無人車(AV)と人力車(HV)の両方における車両軌道のマルコフ特性について検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 01:55:41 GMT)
Unveiling the Mystery of Weight in Large Foundation Models: Gaussian Distribution Never Fades [14.1] 本稿では,大規模基盤モデルの重み付けの基礎となるメカニズムの先駆的な探索について述べる。
これらの重みは、時折鋭く、反転したT字型、あるいは線形パターンを持つガウス分布に主に従っている。
最適重みはゼロ平均、対称性、スパーシティを示すべきであり、スパース値はガウス分布と数個の外れ値である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 05:43:17 GMT)
Can LLM Prompting Serve as a Proxy for Static Analysis in Vulnerability Detection [13.4] 大規模言語モデル(LLM)は、脆弱性検出などの応用タスクにおいて限られた能力を示している。
本稿では,脆弱性の自然言語記述を,対照的な連鎖推論アプローチと統合するプロンプト戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 01:19:05 GMT)
Differential Area Analysis for Ransomware: Attacks, Countermeasures, and Limitations [13.2] 悪意のあるヘッダ操作とDAA検出をバイパスする3つの異なる攻撃を提案する。
次に, 2-Fragments (2F), 3-Fragments (3F), 4-Fragments (4F) の3つの対策を提案する。
以上の結果から, DAAの代替手段として, 検出対策が有効であり, 展開可能な選択肢であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 09:01:12 GMT)
Enhanced Urban Region Profiling with Adversarial Self-Supervised Learning for Robust Forecasting and Security [12.8] 既存のメソッドは、ノイズ、データ不完全性、セキュリティ脆弱性といった問題に悩まされることが多い。
本稿では,EUPAS(Adversarial Self-Supervised Learning)を用いた都市域プロファイリング手法を提案する。
EUPASは、犯罪予測、チェックイン予測、土地利用分類などの様々な予測タスクにおいて、堅牢なパフォーマンスを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:53:19 GMT)
Self-supervised Graph Transformer with Contrastive Learning for Brain Connectivity Analysis towards Improving Autism Detection [12.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、その固有の説明可能性のため、脳ネットワーク分析に広く利用されている。
本稿では,脳ネットワークトランスフォーマーエンコーダをランダムなグラフ変換に組み込んだ,コントラッシブな自己教師付き学習グラフトランスフォーマーを用いた新しいフレームワークを提案する。
自閉症脳画像データ交換(ABIDE)データを用いたアプローチでは,AUROCが82.6で,精度が74%で,最先端の手法を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 05:12:40 GMT)
Holographic thread game, kinematic space and quantum circuit [12.4] 我々は「ホログラフィック・スレッドゲーム」を提案し、このゲームはスレッドのような物体との量子絡み合いを視覚的に表現する。
ホログラフィックバルクにおけるそれらの軌道を研究することで、これらのスレッドは、バルク内の完璧な測地線と正確に対応していることが分かる。
その結果、スレッドゲームは量子回路の解釈を持ち、各スレッドがワイヤの役割を担っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:08:52 GMT)
MedFILIP: Medical Fine-grained Language-Image Pre-training [11.9] 既存の手法は、画像と疾患の関連性を正確に特徴づけるのに苦労している。
MedFILIPは対照的な学習を通じて医用画像固有の知識を導入する。
単一ラベル,多ラベル,きめ細かな分類を行う場合,本モデルは最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:08:33 GMT)
VENENA: A Deceptive Visual Encryption Framework for Wireless Semantic Secrecy [11.6] 盗聴は、無線通信のセキュリティとプライバシーに対する長年の脅威だった。
我々は,VENENA (Eavesdropping NegAtion) のための Visual ENcryption という新しいフレームワークを提案する。
PLD、ビジュアル暗号化、画像中毒といった技術を組み合わせて、セマンティックトランスミッションをセキュアにするための包括的なメカニズムを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:40:02 GMT)
Distilling Aggregated Knowledge for Weakly-Supervised Video Anomaly Detection [11.3] ビデオ異常検出は、監視ビデオにおける異常事象を識別できる自動モデルを開発することを目的としている。
複数のバックボーンの集約表現から1つのバックボーンモデルへの知識の蒸留が,最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:34:55 GMT)
LUT-DLA: Lookup Table as Efficient Extreme Low-Bit Deep Learning Accelerator [11.2] 本稿では、ベクトル量子化を利用してニューラルネットワークモデルをLUTに変換するLUT-DLA(Look-Up Table (LUT) Deep Learning Accelerator Framework)を紹介する。
LUT-DLAは、それぞれ$1.4$$7.0times$と$1.5$$$146.1times$で、電力効率と面積効率の改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 05:27:25 GMT)
VIPeR: Visual Incremental Place Recognition with Adaptive Mining and Lifelong Learning [11.1] 視覚的位置認識(VPR)は、多くの自律的・拡張現実/仮想現実システムにおいて不可欠な要素である。
既存のVPR法は、事前学習と限定的な一般化のコストで魅力的な性能を示す。
視覚的インクリメンタルな位置認識のための新しいアプローチとして,新しい環境に適応するVIPeRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 05:47:13 GMT)
Class-Imbalanced-Aware Adaptive Dataset Distillation for Scalable Pretrained Model on Credit Scoring [10.7] 金融データセット上での大規模事前学習モデルの適用を拡大するための新しいフレームワークを提案する。
我々は,データセット蒸留における不均衡認識技術を統合することにより,財務データセットの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:59:36 GMT)
UAV-Assisted Multi-Task Federated Learning with Task Knowledge Sharing [10.7] 複数のUAVによって収集されたデータを同時に複数の関連するタスクを訓練するUAV支援多タスクフェデレーション学習方式を提案する。
このスキームは,タスク間の特徴抽出器の共有によるトレーニングプロセスの促進と,タスクパフォーマンスのバランスと知識共有の促進を目的としたタスクアテンション機構の導入を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 03:30:27 GMT)
Exploring Transferable Homogeneous Groups for Compositional Zero-Shot Learning [10.7] 均質なグループ表現学習(HGRL)は、複数の同質なサブグループ表現学習として状態(オブジェクト)表現学習を定式化した新しい視点である。
本手法では,3つのコアコンポーネントを統合し,視覚的表現能力と即時表現能力の両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:19:48 GMT)
In-Trajectory Inverse Reinforcement Learning: Learn Incrementally Before An Ongoing Trajectory Terminates [10.4] 逆強化学習(IRL)は報酬関数とそれに対応するポリシーを学習することを目的としている。
現在のIRLの作業は、学習するために少なくとも1つの完全な軌跡を集めるのを待つ必要があるため、進行中の軌跡から漸進的に学習することはできない。
本稿では,現在進行中の軌跡の初期状態対を観察しながら,報酬関数と対応する政策を学習する問題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:22:10 GMT)
Dynamic Trend Fusion Module for Traffic Flow Prediction [9.7] 既存の手法はしばしば、空間的相関と時間的相関を別々にモデル化し、効果的に融合しない。
交通ネットワークのマルチビュー動的特徴を学習するための動的相関を融合する動的時空間トレンド変換器DST2を提案する。
4つの実世界のトラフィックデータセットの実験は、我々のフレームワークが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 15:16:47 GMT)
Differentially Private Synthetic Data Generation for Relational Databases [9.5] 我々は、既存の差分秘密(DP)合成データ生成機構と組み合わせることができる、第一種アルゴリズムを導入する。
我々のアルゴリズムは、個々の合成テーブル間の関係を反復的に洗練し、近似誤差を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:11:02 GMT)
Risk-Informed Diffusion Transformer for Long-Tail Trajectory Prediction in the Crash Scenario [9.2] 軌道予測法は自動運転技術に広く応用されている。
トレーニングデータにおける重要なシナリオにおける軌道データの欠如は、ロングテール現象につながる。
我々の研究は、軌道予測における長期的課題を克服する手法を拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:47:29 GMT)
UDC: A Unified Neural Divide-and-Conquer Framework for Large-Scale Combinatorial Optimization Problems [8.9] 2段階のニューラル手法は、大規模なCO問題に対処する際の効率性を示している。
本稿では,一般の大規模CO問題の解法として,統一型ニューラルディバイド・アンド・コンカー・フレームワーク(UDC)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:02:08 GMT)
GEC-RAG: Improving Generative Error Correction via Retrieval-Augmented Generation for Automatic Speech Recognition Systems [8.7] ペルシャ語のような低リソース領域のASR精度を向上させるために,検索型RAG(Retrieval-Augmented Generation)による生成誤差補正を提案する。
GEC-RAGは、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)尺度を用いて、ASRの転写と語彙的に類似した例を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 11:53:22 GMT)
Rethinking Multi-Objective Learning through Goal-Conditioned Supervised Learning [8.6] 多目的学習は、1つのモデルで複数の目的を同時に最適化することを目的としている。
正確な学習プロセスを形式化し実行することの難しさに悩まされる。
本稿では,既存のシーケンシャルデータに基づいて,複数の目的を自動学習する汎用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 00:35:16 GMT)
SLowcal-SGD: Slow Query Points Improve Local-SGD for Stochastic Convex Optimization [8.4] 我々は,2つの主要な分散ベースラインであるMinibatch-SGDとLocal-SGDに対して有益であることを示す,最初のローカル更新手法を設計する。
このアプローチの鍵となるのは、分散設定をカスタマイズする遅いクエリ技術です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:58:21 GMT)
LD-DETR: Loop Decoder DEtection TRansformer for Video Moment Retrieval and Highlight Detection [8.2] Video Moment RetrievalとHighlight Detectionは、テキストクエリに基づいて、ビデオ内の対応するコンテンツを見つけることを目的としている。
既存のモデルは、まずコントラスト学習法を使ってビデオとテキストの特徴を整列し、次にマルチモーダル情報を融合して抽出し、最後にトランスフォーマーデコーダを使ってマルチモーダル情報をデコードする。
ビデオモーメント検索とハイライト検出のためのLD-DETRモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:54:56 GMT)
Conditional Generative Modeling for High-dimensional Marked Temporal Point Processes [8.1] 本稿では,高次元マークを用いたポイントプロセスモデリングのための新しいイベント生成フレームワークを提案する。
我々は、イベントの履歴を入力として取り、高品質な後続イベントを生成する条件付きジェネレータを使用する。
この数値結果は,他の最先端のベースラインと比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 05:53:29 GMT)
Hierarchical LoG Bayesian Neural Network for Enhanced Aorta Segmentation [8.0] 本稿では,Gaussian(LoG)モデルのベイジアンニューラルネットワークに基づく階層型ラプラシアンを用いたオータセグメンテーションの新たな手法を提案する。
我々のモデルは3次元U-Netストリームと階層的なLoGストリームから構成されており、後者は血管検出を様々なスケールで強化する。
実験の結果,本モデルでは主大動脈と上大動脈の血管を正確に分断でき,Dice係数の3%以上の上昇率が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 00:35:41 GMT)
An Interpretable Neural Control Network with Adaptable Online Learning for Sample Efficient Robot Locomotion Learning [7.6] シーケンシャル・モーション・エクゼクタ(Sequential Motion Executor, SME)は、3層の解釈可能なニューラルネットワークである。
Adaptable Gradient-weighting Online Learning (AGOL)アルゴリズムは、関連性の高いスコアを持つパラメータの更新を優先する。
SME-AGOLはサンプルを40%減らし、シミュレートされた六足歩行ロボットで最終報酬/移動性能が150%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:37:33 GMT)
Which price to pay? Auto-tuning building MPC controller for optimal economic cost [7.4] 建物内の温度管理にはモデル予測制御(MPC)が用いられる。
最先端の効率的な制約付きベイズ最適化アルゴリズムに基づく,効率的な性能指向型MPCコントローラチューニング手法を提案する。
その結果、最適化されたシンプルなMPCでは、基本ルールベースのコントローラによって制御される場合と比較して、家庭の月々の電力コストを最大26.90%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 19:52:27 GMT)
BAP v2: An Enhanced Task Framework for Instruction Following in Minecraft Dialogues [7.4] Minecraft Collaborative Building Task (MCBT)はこの目標に向けて作業するための設定を提供する。
マルチモーダルゲームコンテキストにおける正しいアクションシーケンスの予測に挑戦するビルダーアクション予測(BAP)サブタスクに注目した。
我々は、BAPタスクの評価とデータについて詳しく検討し、主要な課題を発見し、両方の面で大幅な改善を行い、そのタスクのアップグレード版であるBAP v2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 18:06:03 GMT)
Primary Breadth-First Development (PBFD): An Approach to Full Stack Software Development [7.3] 本稿では,DAG(Directed Acyclic Graphs)を用いた基礎的計算機科学の原理を活用する革新的な手法を提案する。
ビットマップを用いることで、結合テーブルを排除し、リレーショナルデータベース内のよりコンパクトで効率的なデータ処理を実現する。
厳格なテストと数万のユーザのための8年以上の運用デプロイメントは、目覚ましい結果をもたらしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 01:55:35 GMT)
Model-Robust and Adaptive-Optimal Transfer Learning for Tackling Concept Shifts in Nonparametric Regression [7.2] 本稿では、最適性を適応的に達成しつつ、モデルの誤特定に対して頑健な転写学習手順を提案する。
仮説伝達学習アルゴリズムの一般的なクラスにおいて、ガウス核を特定するための過剰リスクの適応収束率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:33:37 GMT)
Zero-shot and Few-shot Learning with Instruction-following LLMs for Claim Matching in Automated Fact-checking [7.2] クレームマッチングタスクに対するゼロショットおよび少数ショット学習アプローチについて検討する。
新しいCMデータセットであるClimMatchを紹介します。
本稿では,異なる長さのテキストに対して評価を行うCMのパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 19:57:54 GMT)
Measuring Fairness in Financial Transaction Machine Learning Models [6.7] Mastercardは、カード使用の最適化と不正行為防止を目的とした機械学習モデルの開発とデプロイを行う。
これらのモデルは、クロスボーダートランザクションや業界固有の支出を含む、集計および匿名化されたカード使用パターンを使用する。
Mastercardは、そのData and Tech Responsibility Principlesに基づいて、有効性、公正性、透明性のために構築および購入されたAIを評価するAIガバナンスプログラムを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:45:47 GMT)
A Benchmark of French ASR Systems Based on Error Severity [6.7] 誤りを4つの重大度に分類する新たな評価法を提案する。
この基準は、フランス語で10の最先端のASRシステムのベンチマークに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 21:07:18 GMT)
Does GPT Really Get It? A Hierarchical Scale to Quantify Human vs AI's Understanding of Algorithms [6.4] 我々は,アルゴリズムの理解に焦点をあて,理解の階層化を提案する。
階層構造を用いて、人間の対象だけでなく、大きな言語モデルを用いた研究を設計し、実施する。
我々の厳格な基準は、そのような認知領域におけるAIの進歩を追跡するのに役立つと期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 21:09:41 GMT)
HOPS: High-order Polynomials with Self-supervised Dimension Reduction for Load Forecasting [6.4] 本稿では、上記の問題に対処するため、低階近似と自己監督次元削減を提案する。
Global Energy Forecasting Competition 2017で使用されるISO New Englandデータセットに基づいて、自己監督次元還元(HOPS)を用いた高次法が、いくつかの競合モデルよりも高い予測精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 02:44:34 GMT)
Fixing Function-Level Code Generation Errors for Foundation Large Language Models [6.1] 生成エラーに関する実証的研究を行い、その原因の分析を行い、19種類のエラー原因を導出する。
私たちの経験的分析では、これらの3つの原因が直接修正可能であることが示されています。
本稿では,この3種類のエラーを3段階のプロセスで処理するLlmFix法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:34:48 GMT)
Detecting and removing bloated dependencies in CommonJS packages [6.1] サーバサイドJavaScriptアプリケーションにおける肥大した依存関係を調査するための最初の研究について述べる。
そこで我々は,OSファイルシステムをモニタし,実行中にどの依存関係にアクセスできないかを決定するトレースベースの動的解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 07:29:36 GMT)
A Resource-Efficient Training Framework for Remote Sensing Text--Image Retrieval [5.8] RSTIRのための計算とメモリ効率の検索フレームワークを提案する。
トレーニングメモリ使用量を削減するため,Focus-Adapterモジュールを提案する。
提案手法は, メモリ消費を49%削減し, トレーニング中のデータスループットを1.4倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 02:51:43 GMT)
Iterative Tree Analysis for Medical Critics [5.6] 反復木解析(ITA)は、長い医学的テキストから暗黙の主張を抽出し、反復的で適応的な木のような推論プロセスを通じて各主張を検証するように設計されている。
以上の結果から,ITAは複雑な医療用テキスト検証タスクにおける事実不正確さを10%精度で検出する上で,従来手法よりも大幅に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 03:13:26 GMT)
PEARL: Preconditioner Enhancement through Actor-critic Reinforcement Learning [5.4] PEARL(Preconditioner Enhancement through Actor-critic Reinforcement Learning)は,行列プレコンディショナーを学習するための新しい手法である。
近年、深層ニューラルネットワークを用いてプレコンディショナーを学習する方法が検討されているが、目標関数の誤動作やコストのかかるトレーニング手順といった課題は残されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 12:19:18 GMT)
Visual RAG: Expanding MLLM visual knowledge without fine-tuning [5.3] 本稿では、文脈から学習するMLLMの機能と検索機構を相乗的に組み合わせたVisual RAGを紹介する。
このようにして、得られたシステムは、トレーニングデータから抽出した知識に限らず、微調整なしで、迅速かつ容易に更新できる。
モデル画像分類性能を改善するための計算コストを大幅に削減し、トレーニングされていない新しい視覚領域やタスクにモデル知識を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 17:43:05 GMT)
MOFA: Discovering Materials for Carbon Capture with a GenAI- and Simulation-Based Workflow [5.3] MOFAはオープンソースの生成AI(GenAI)と高速な金属-有機フレームワーク(MOF)のシミュレーションワークフローである。
MOFAは、分散トレーニングや推論を含むGenAIタスクのためのGPU加速コンピューティングと、AI生成のMOFのスクリーニングとフィルタリングのためのCPUおよびGPU最適化タスクを統合する上で、重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 04:10:44 GMT)
DNA 1.0 Technical Report [5.2] DNA 1.0 8B Instructは、韓国語と英語のタスクに最適化された最先端のバイリンガル言語モデルである。
オープンモデルとして、DNA 1.0 8Bインストラクションはバイリンガル言語モデリングの大幅な進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 03:48:56 GMT)
Model Monitoring in the Absence of Labelled Truth Data via Feature Attributions Distributions [5.2] この論文では、予測が現実の意思決定やユーザに影響を与える前に、機械学習モデルによるMLの監視について検討する。
i)AIアライメント、AIモデルが人間の価値観と整合した振る舞いを計測すること、(ii)パフォーマンス監視、モデルが特定の精度の目標や欲求を達成するかどうかを測定すること、の2つの主要なテーマで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:07:37 GMT)
Beautimeter: Harnessing GPT for Assessing Architectural and Urban Beauty based on the 15 Properties of Living Structure [5.0] Beautimeterは、GPT(Generative Pre-trained Transformer)技術を利用した新しいツールである。
アレクサンドロスは、生物構造を特徴づけるスケールや太い境界などの15の基本的な性質を特定した。
GPTの高度な自然言語処理機能を統合することで、Beautimeter氏は、構造がこれらの15のプロパティを具体化する範囲を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 10:29:00 GMT)
Uncertainty-Guided Appearance-Motion Association Network for Out-of-Distribution Action Detection [4.9] セマンティックシフトでテストサンプルを検出し、拒否するOOD(Out-of-Distribution)検出ターゲット。
我々は,新しい不確実性誘導外観運動ネットワーク(UAAN)を提案する。
UAANは最先端の手法をかなりの差で打ち負かし、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:09:00 GMT)
ASR Error Correction using Large Language Models [4.8] 誤り訂正(EC)モデルは、自動音声認識(ASR)転写の精製において重要な役割を果たす。
本研究は,多種多様なシナリオにおける誤り訂正のための大規模言語モデル (LLM) の使用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 13:32:02 GMT)
Efficient Auto-Labeling of Large-Scale Poultry Datasets (ALPD) Using Semi-Supervised Models, Active Learning, and Prompt-then-Detect Approach [4.7] 養鶏業におけるAIの急速な成長は、大規模で多様なデータセットを効率的にラベル付けすることの難しさを浮き彫りにした。
本研究では,半教師付きオートラベリング手法,アクティブラーニング,即時学習パラダイムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:20:04 GMT)
Fake Advertisements Detection Using Automated Multimodal Learning: A Case Study for Vietnamese Real Estate Data [4.5] FADAMLは、偽のオンライン広告を検出してフィルタリングする、新しいエンドツーエンドの機械学習システムである。
本システムでは,マルチモーダル機械学習と自動機械学習を併用して高い検出率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 18:48:06 GMT)
MappedTrace: Tracing Pointer Remotely with Compiler-generated Maps [4.2] プログラムの実行状態の任意のスナップショット中のすべてのポインタを正確に識別するために,コンパイラ生成の読み取り専用マップを活用するMappedTraceを提案する。
MappedTraceはメモリリーク検出のようなメモリ管理技術を改善する新たな機会を提供し、リソース制約のある環境における無限のメモリ抽象化のような新しいユースケースを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:22:28 GMT)
Experts' cognition-driven safe noisy labels learning for precise segmentation of residual tumor in breast cancer [4.0] 専門家の認知駆動型セーフノイズラベル学習(ECDSNLL)アプローチを提案する。
ECDSNLLは、乳がんの残存腫瘍の同定に関する病理専門家の認識と、データモデリングに関する人工知能専門家の認識を統合することで構築される。
実験の結果,ECDSNLL は通常の SL と比較すると,多くの UNet 変種よりも低い境界を著しく改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 17:11:43 GMT)
Depth-Weighted Detection of Behaviours of Risk in People with Dementia using Cameras [3.7] 認知症の行動・心理的症状、例えば扇動や攻撃といった症状は、在宅ケアの環境において重大な健康・安全リスクを生じさせる。
医療施設は公共空間のデジタル監視のためにビデオカメラを設置しており、リスク検出システムの自動動作を開発するために利用することができる。
前回の研究の課題の1つは、距離による事象の重要性の相違による誤報の存在であった。
我々は,カメラの近距離と遠距離の両方で発生する事象に匹敵する重要性を示すために,新たに深度重み付き損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 01:35:44 GMT)
Quantifying Quantum Steering with Limited Resources: A Semi-supervised Machine Learning Approach [3.6] 量子ステアリングは、絡み合いと非局所性の間の中間的相関である。
SDPは量子ステアリングの定量化に有用なツールであることが証明されている。
本研究では,半教師付き自己学習モデルを用いて,ステアブルウェイトを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 12:14:37 GMT)
Jailbreaking Large Language Models in Infinitely Many Ways [3.6] 我々は、最も強力なオープンソースLLMの保護を回避し、その安全ポリシーに明示的に違反するコンテンツを生成する方法を示す。
実装が容易な攻撃の2つのカテゴリについて,トークンと埋め込み空間の2つの防御戦略について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 15:39:53 GMT)
Addressing Network Packet-based Cheats in Multiplayer Games: A Secret Sharing Approach [3.3] マルチプレイヤーゲームにおいて,ネットワークパケットベースの不正行為(偽造やタイミング不正など)を検出する新しい手法を提案する。
我々は,オンラインゲームにおいて広く利用されている攻撃に対処する上で,我々の提案が実用的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 21:11:38 GMT)
An Experimental Study on Joint Modeling for Sound Event Localization and Detection with Source Distance Estimation [3.3] 3D SELDタスクは、ソース距離推定を統合することで制限に対処する。
本稿では,この課題に対処するための3つのアプローチを提案する。
提案手法は,DCASE 2024 Challenge Task 3において,関節モデリングの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 12:57:21 GMT)
Singular transport in non-equilibrium strongly internal-coupled 1D tilted field spin-1/2 chain [3.2] 本研究は、傾斜磁場に浸漬された一次元非平衡イジング鎖を研究する。
すべてのスピンは、散逸系の環境相互作用でボソン貯水池に接触する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 12:25:58 GMT)
Attention Mechanism and Context Modeling System for Text Mining Machine Translation [2.6] Transformerモデルは、並列計算能力とマルチヘッドアテンション機構により、機械翻訳タスクでよく機能する。
高度に複雑な言語構造を扱う際に、文脈の曖昧さや局所的な特徴を無視することがある。
この表現にはK-Meansアルゴリズムが組み込まれており、入力されたテキスト項目の語彙とイディオムを階層化するのに使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 00:29:19 GMT)
Addressing Multilabel Imbalance with an Efficiency-Focused Approach Using Diffusion Model-Generated Synthetic Samples [2.5] マルチラベル学習(MLL)アルゴリズムは、パターンの分類、ラベルのランク付け、出力の分布の学習に使用される。
少数なラベルに関連付けられた新しいインスタンスの生成により、特徴空間の空き領域が満たされ、得られたモデルを改善するのに役立つ。
本稿ではMLDMと呼ばれるMLLデータの新しいインスタンスを生成するための拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:56:50 GMT)
Machine Learning-based Approach for Ex-post Assessment of Community Risk and Resilience Based on Coupled Human-infrastructure Systems Performance [2.4] コミュニティのリスクとレジリエンスを評価するための,機械学習に基づく手法を開発した。
テキサス州ハリス郡の2017年ハリケーン・ハーベイにおける地域社会のリスクとレジリエンス性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 18:39:23 GMT)
A comprehensive survey on RPL routing-based attacks, defences and future directions in Internet of Things [2.2] Internet of Things(IoT)デバイスは、RPLベースのルーティングに対するさまざまな攻撃に対して脆弱である。
この調査は、2011年から2024年にかけて発行された既存のRPLベースの攻撃と防衛に関する詳細な調査を提供する。
RPLによる攻撃・防御のためのテストベッドやシミュレータなどの評価ツールについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:30:00 GMT)
3DGS-CD: 3D Gaussian Splatting-based Change Detection for Physical Object Rearrangement [2.2] 3DGS-CDは3Dシーンにおける物体の物理的配置を検出する最初の3Dガウス散乱(3DGS)に基づく手法である。
提案手法では,異なる時間に撮影された2つの不整合画像を比較して3次元オブジェクトレベルの変化を推定する。
提案手法は,18秒以内のスパース画像を用いて,散在する環境の変化を正確に識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:44:53 GMT)
RoMu4o: A Robotic Manipulation Unit For Orchard Operations Automating Proximal Hyperspectral Leaf Sensing [2.1] 葉レベルハイパースペクトル分光法は、表現型化、作物の健康のモニタリング、植物中の必須栄養素の同定、病気や水ストレスの検出に強力なツールであることが示されている。
この研究は、果樹園操作のためのロボット操作ユニットであるRoMu4oを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 01:04:02 GMT)
On computational complexity of unitary and state design properties [2.1] 計算複雑性の観点から、ユニタリおよび状態 $t$-designs について検討する。
フレームポテンシャルを計算するための量子アルゴリズムを提案する。
集合が指数関数的に1ドル設計に近づいたとしても、その性質を決定することは本質的に困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 00:52:16 GMT)
Unfolding Tensors to Identify the Graph in Discrete Latent Bipartite Graphical Models [1.7] 我々はテンソル展開法を用いて、離散二部グラフモデルに対する新しい識別可能性の結果を証明する。
この結果は、これらのモデルの科学的分野や解釈可能な機械学習における信頼できる応用に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 23:08:25 GMT)
Multi-modal Fusion and Query Refinement Network for Video Moment Retrieval and Highlight Detection [1.5] ビデオと言語クエリーが与えられたとき、ビデオモーメント検索とハイライト検出(MR&HD)は、すべての関連するスパンを特定しながら、同時に唾液度スコアを予測することを目的としている。
既存のほとんどの方法はRGBイメージを入力として利用し、光学フローや深度マップのような本質的に多モードの視覚信号を見渡す。
本稿では,Multi-modal Fusion and Query Refinement Network (MRNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:09:44 GMT)
Formal Model Guided Conformance Testing for Blockchains [1.5] 本稿では,プロトコルの形式モデルを用いたプロトコル適合性テストを行うフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、トレースジェネレータとチェッカーとしてコンポーネントを使用する2つの補完的なコンポーネントで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 19:54:08 GMT)
Practical and Ready-to-Use Methodology to Assess the re-identification Risk in Anonymized Datasets [1.5] 本稿では,再同定リスク評価のための実用的で使いやすい手法を提案する。
サイバーセキュリティ分野で長年使われてきた、よく知られたリスク分析手法(例えばEBIOS)に従うのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 18:22:27 GMT)
ML-SceGen: A Multi-level Scenario Generation Framework [1.2] ユーザが生成したシナリオの可制御性を取り戻すための3段階のフレームワークを構築したいと考えています。
我々は、Answer Set Programming (ASP)ソルバのClingoを使って、交差点内の包括的な論理的トラフィックを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:43:40 GMT)
A Generative Security Application Engineering Curriculum [1.2] 生成AIの応用法を学生に示そうとする最初のカリキュラムとコースについて述べる。
私たちは、セキュリティ教育の実践を、進化するにつれて、生成AIと整合させることができると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 23:17:34 GMT)
Automatic Fused Multimodal Deep Learning for Plant Identification [1.2] 自動モーダル融合を用いた植物分類のための先駆的な多モードDLベースのアプローチを提案する。
本手法は,979クラスのMultimodal-PlantCLEFに対して82.61%の精度を達成し,最先端の手法を超越し,10.33%の遅れ融合を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 12:51:29 GMT)
On the Convergence of the Gradient Descent Method with Stochastic Fixed-point Rounding Errors under the Polyak-Lojasiewicz Inequality [1.2] 低精度の計算でニューラルネットワークを訓練する場合、丸め誤差はしばしば停滞を引き起こすか、勾配の収束に有害である。
適切な丸め戦略を選択すると、消失する勾配問題を排除し、下降方向の丸めバイアスを強制するため、偏み付き丸め誤差が有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:29:57 GMT)
Certifying Robustness via Topological Representations [1.2] 永続図からデータの識別的幾何表現を学習できるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
逆学習では、データセットのサンプルに対して$epsilon$-robustnessを認定するためにこの安定性を使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:57:20 GMT)
Enhancing Citizen-Government Communication with AI: Evaluating the Impact of AI-Assisted Interactions on Communication Quality and Satisfaction [1.1] 本研究では,AIによるインタラクションが市民と公務員間のコミュニケーションの質に及ぼす影響について検討した。
統計分析によると、AIの修正によって市民と公務員の両方のコミュニケーションの次元が大幅に向上した。
この結果は、AIが市民と政府の相互作用を改善し、より効果的で満足できるコミュニケーションを育む大きな可能性を持っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 10:17:38 GMT)
GAUDA: Generative Adaptive Uncertainty-guided Diffusion-based Augmentation for Surgical Segmentation [1.1] 我々は、意味的に包括的でコンパクトな(イメージ、マスク)空間の潜在表現を学習する。
提案手法は,目立ったセマンティック・コヒーレンスを持つ高品質なセグメンテーションデータを効果的に合成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:40:53 GMT)
Classical and Deep Reinforcement Learning Inventory Control Policies for Pharmaceutical Supply Chains with Perishability and Non-Stationarity [1.0] 本稿では, 医薬品サプライチェーンの在庫管理方針について検討し, パーシビリティ, 不確実性, 非定常需要といった課題に対処する。
当社は3つのポリシー--order-up-to(OUT)、予測在庫レベル(PIL)、深層強化学習(DRL)をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 22:40:33 GMT)
New Additive OCBA Procedures for Robust Ranking and Selection [1.0] 我々は,限られたサンプリング予算下での不正選択の可能性を最小限に抑えるため,新しい固定予算頑健なR&S手法を開発した。
そこで我々は,従来のOCBA法よりも頑健なOCBA法の優越性を検証するため,総合的な数値的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 18:40:32 GMT)
Optimal control for preparing fractional quantum Hall states in optical lattices [1.0] そこで本研究では,小さなラウリン型状態の調製を高速化するために最適制御法を提案する。
我々の研究は、量子工学系における強相関位相状態の効率的な実現への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 10:35:52 GMT)
Robust photonic quantum gates with large number of waveguide segments [0.8] セグメント数の多いフォトニック量子ゲートにおける複合設計の忠実度と電力損失について検討する。
本研究は,光量子ゲートのロバスト性および効率性を向上する多分割導波路形状設計を最適化したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 21:44:29 GMT)
AI/ML Based Detection and Categorization of Covert Communication in IPv6 Network [0.8] IPv6拡張ヘッダーにより、攻撃者は秘密チャンネルやセキュリティメカニズムをバイパスでき、潜在的なデータ漏洩やシステムの侵入につながる。
包括的コミュニケーションの検出、インジェクションの進化、データの不足といった複雑さは、マシンラーニングモデルの構築を難しくする。
本研究では、包括的な機械学習技術を用いて、脅威を検出するために提案したモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 02:05:37 GMT)
A Survey of Sustainability in Large Language Models: Applications, Economics, and Challenges [0.8] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解、生成、推論の高度な機能を提供することによって、多くのドメインを変換している。
研究、医療、クリエイティビティ・メディアといった業界にまたがる、画期的な応用にもかかわらず、彼らの急速な採用は持続可能性に関する重要な懸念を提起する。
本研究では, LLMの環境, 経済, 計算的課題について検討し, データセンターのエネルギー消費, 炭素排出量, 資源利用に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 15:46:42 GMT)
ARD-VAE: A Statistical Formulation to Find the Relevant Latent Dimensions of Variational Autoencoders [0.6] 本稿では,データセットのモデル化に必要な潜在因子を統計的に定式化する。
我々は、変分オートエンコーダ(ARD-VAE)における自動関連性検出手法を提案手法と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 23:27:05 GMT)
Solving the Unsolvable: Translating Case Law in Hong Kong [0.6] この論文は、政府や司法機関が事件法を翻訳するための散発的かつ非協調的な努力を批判している。
提案手法では,機械翻訳技術を活用した対話型翻訳プラットフォームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 13:32:15 GMT)
Sign problem in tensor network contraction [0.5] テンソルネットワークの収縮の難しさはテンソルエントリの符号構造に依存するかを検討する。
難易度から易度への遷移は、成分が主に正になるときに起こる。
また、テンソルネットワーク波動関数の予測値の計算困難さについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 12:08:23 GMT)
Harnessing the Potential of Large Language Models in Modern Marketing Management: Applications, Future Directions, and Strategic Recommendations [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、顧客エンゲージメント、キャンペーン最適化、コンテンツ生成のプロセスに革命をもたらした。
この記事では、マーケティング戦略にこれらの強力なLCMを統合するためのベストプラクティスを利用することによって、マーケターに必要なガイダンスを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 07:47:25 GMT)
Impact of color and mixing proportion of synthetic point clouds on semantic segmentation [0.5] 本稿では,BIMから実色と均一色でSPCを生成する手法を提案する。
PointNet、PointNet++、DGCNNなどのDLモデルの実験では、実際の色を持つSPC上でのモデル性能は、OAとmIoUの両方で8.2%以上の均一色を持つSPCよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 13:48:31 GMT)
Distilling Machine Learning's Added Value: Pareto Fronts in Atmospheric Applications [0.4] 気候モデル階層に触発されて、パレート最適モデルの完全な階層がモデル開発をガイドし、モデルの付加価値を理解するのに役立つことを提案する。
大気物理におけるパレートフロントの利用を3つのサンプルアプリケーションを用いて実証し、最小パラメータを持つ半経験的モデルから深層学習アルゴリズムまで多岐にわたる階層性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 19:29:06 GMT)
AutoDeduct: A Tool for Automated Deductive Verification of C Code [0.4] 私たちはFrama-Cフレームワーク上に構築されたAutoDeductツールチェーンを紹介します。
Cプログラムの関数のコントラクトを自動的に推論するテクニックの組み合わせを実装している。
AutoDeductの現在のリリースは、最初のパブリックプロトタイプである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 22:00:43 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, 18 Jan 2025 02:06:33 GMT)
BTMTrack: Robust RGB-T Tracking via Dual-template Bridging and Temporal-Modal Candidate Elimination [0.2] RGB-Tトラッキングのための新しいフレームワークであるBTMTrackを提案する。
このアプローチの核心は、デュアルテンポレートバックボーンネットワークとTMCE(Temporal-Modal Candidate Elimination)戦略にあります。
提案手法は,LasHeRテストセットの72.3%精度とRGBT210およびRGBT234データセットの競合結果を用いて,最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 17:56:44 GMT)
von Neumann entropy and quantum version of thermodynamic entropy [0.0] フォン・ノイマン(VN)エントロピーが熱力学(TH)エントロピーの適切な量子バージョンであるかどうかという議論は長い歴史を持っている。
我々は、VNエントロピーがTHエントロピーと同一であるか等価であるかを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 11:31:40 GMT)
Variational simulation of the Lipkin-Meshkov-Glick model on a neutral atom quantum computer [0.0] 我々は、中性原子量子コンピュータ上での変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを用いて、Lipkin-Meshkov-Glick(LMG)モデルをシミュレートする。
最大15スピンのスピン系の基底状態エネルギーを試験する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 22:35:08 GMT)
Useful Compact Representations for Data-Fitting [0.0] 我々はベクトルの選択によってパラメータ化される新しいコンパクト表現を開発し、特別な選択のために既存のよく知られた公式に還元する。
本研究では, 大規模固有値計算, テンソル因子分解, 非線形回帰に対するコンパクト表現の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:39:40 GMT)
Unusual energy spectra of matrix product states [0.0] 想像上の時間進化から得られた近似基底状態では、その状態のスペクトル(正確なエネルギー固有状態への分解)はエネルギーとともに指数関数的に崩壊する。
密度行列再正規化群で得られたような近似行列積基底状態のエネルギースペクトルを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 03:47:07 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, 18 Jan 2025 01:47:20 GMT)
The working principles of model-based GAs fall within the PAC framework: A mathematical theory of problem decomposition [0.0] 本稿では,リンクの概念を記述するために,アルゴリズムに依存しない定義を提供する。
本論文は,結合度が制限された問題はすべて分解可能であることを証明し,連鎖学習を通じて適切な問題分解が可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:18:15 GMT)
The Effect of Covid-19 Lockdown on Human Behaviour Using Analytical Hierarchy Process [0.0] 本研究の目的は、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う人間の行動の変化を検討することである。
その結果,多基準決定法であるAHP(Analytical Hierarchy Process)を用いて分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 13:47:03 GMT)
Steps Toward Quantum Simulations of Hadronization and Energy-Loss in Dense Matter [0.0] 本研究では, 量子コンピュータで観測可能な高密度物質モデルにおいて, 複合粒子のリアルタイムダイナミクスをシミュレーションするためのフレームワークを開発する。
時間依存エネルギーと電荷密度の測定は、エネルギー損失とハドロン生成(ハドロン化)の原因となるメカニズムを特定するために用いられる。
重い中間子の存在下で基底状態を作成するための効率的な方法とそれに対応する量子回路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 19:39:31 GMT)
Speech Emotion Detection Based on MFCC and CNN-LSTM Architecture [0.0] 本稿では,最初の音声入力をウェーブプロットとスペクトルに処理して分析し,特徴抽出の対象としてMFCCを含む複数の特徴に集中する。
このアーキテクチャは、テストセットに対して総合的に61.07%の精度を達成し、怒りと中立性の検出はそれぞれ75.31%と71.70%のパフォーマンスに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:15:54 GMT)
Simultaneous Computation with Multiple Prioritizations in Multi-Agent Motion Planning [0.0] エージェントが複数の優先順位付けを同時に行う方法を示す。
ドメイン固有の知識に依存しないので、私たちのアプローチは一般的です。
10台の車両を用いた路面ネットワーク実験において,実時間性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:35:32 GMT)
Selective Excitation of Superconducting Qubits with a Shared Control Line through Pulse Shaping [0.0] 非ターゲット量子ビット周波数でヌル点を生成するために、駆動パルスを形作ることにより不要な励起を抑制する手法を提案する。
これらの結果は、周波数多重化量子ビット制御を向上するための有望なツールとして、SEP技術を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 09:37:24 GMT)
Robust Local Polynomial Regression with Similarity Kernels [0.0] 局所多項式回帰(Local Polynomial Regression, LPR)は、複雑な関係をモデル化するための非パラメトリックな手法である。
データの局所化部分集合に低度重みを付け、近接して重み付けすることで回帰関数を推定する。
従来のLPRは外れ値や高平均点に敏感であり、推定精度に大きな影響を及ぼす可能性がある。
本稿では,予測変数と応答変数の両方を重み付け機構に組み込んだ新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 11:21:26 GMT)
Revisiting Ensemble Methods for Stock Trading and Crypto Trading Tasks at ACM ICAIF FinRL Contest 2023-2024 [0.0] 1つのGPU上での大規模な並列シミュレーションはサンプリング速度を最大1,746タイムs$で改善する。
アンサンブルモデルは高い累積リターンを持ち、個々のエージェントよりも優れており、最大で4.17%の値引きを減らしている。
本稿では,2023年と2024年のACM ICAIF FinRL Contestsにおけるトレーディングタスクについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 09:36:14 GMT)
Quantum error mitigation in optimized circuits for particle-density correlations in real-time dynamics of the Schwinger model [0.0] 原理として、非等時相関関数を計算でき、そこから興味深い現象を検出できる。
実際には、これらの計算は必要な量子回路の複雑さのためにノイズに強く影響を受ける。
粒子密度相関演算子の時間進化とその相関のディジタル回路実装を導出し、正確な進化、素雑音シミュレーション、異なる誤差緩和手法によるシミュレーションの結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 17:32:59 GMT)
Quantum algorithm for the advection-diffusion equation and the Koopman-von Neumann approach to nonlinear dynamical systems [0.0] 非線形力学のクープマン・ヴォン・ノイマン定式化において, 対流拡散方程式と非単位離散化版の両方をシミュレートする明示的アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは普遍的であり、線形微分方程式と非線形微分方程式の幅広いクラスをモデル化するのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:59:58 GMT)
Quadcopter Position Hold Function using Optical Flow in a Smartphone-based Flight Computer [0.0] 本稿では,クワッドコプターのコンピュータ機器としてのスマートフォンの能力について考察する。
画像処理は、スマートフォンのセンサーと強力な内蔵カメラで行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 12:38:28 GMT)
QGAPHEnsemble : Combining Hybrid QLSTM Network Ensemble via Adaptive Weighting for Short Term Weather Forecasting [0.0] 本研究は,高度な機械学習技術を用いた実践的有効性を強調した。
本モデルでは,気象予測の精度と信頼性が大幅に向上したことを示す。
本稿では,天気予報タスクの性能向上のために,最適化アンサンブル技術の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:18:48 GMT)
Predicting Energy Budgets in Droplet Dynamics: A Recurrent Neural Network Approach [0.0] 本研究では,表面張力効果下での流体の過渡的および静的な出力を予測するために,Long Short-Term Memoryを適用した。
LSTMは、数値シミュレーションによる無次元数と幾何学的時系列データのみを用いて、エネルギー予算を予測する。
幾何パラメータから得られた時系列データを入力したリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャを用いて,エネルギー予算予測におけるアプローチの精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 17:37:51 GMT)
Precision Adaptive Imputation Network : An Unified Technique for Mixed Datasets [0.0] 本研究では,データ再構成の高速化を目的とした新しいアルゴリズムである精度適応型インダクタンスネットワーク(PAIN)を紹介する。
PAINは統計手法、ランダム森林、オートエンコーダを統合する三段階プロセスを採用し、計算精度と効率のバランスを確保する。
この結果は、特に欠如が完全にランダムではない複雑なシナリオにおいて、データ分散を保存し、分析的整合性を維持するPAINの優れた能力を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:22:27 GMT)
Post-Quantum Key Agreement Protocols Based on Modified Matrix-Power Functions over Singular Random Integer Matrix Semirings [0.0] 量子コンピュータによる脅威に対するデジタル通信を確保するには、ポスト量子暗号が不可欠である。
本稿では,標準的なコンピュータ上で容易に実装可能な2つの新しい量子後鍵合意プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 15:00:11 GMT)
Phase-Amplitude Representation of Continuum States [0.0] 正規および不規則な連続状態に対する1次元シュロディンガー方程式の数値解法を示す。
この手法は、正則波動関数と不規則波動関数の両方を類似した精度で近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 15:20:15 GMT)
Ordered InAs quantum dots on pre-patterned GaAs (0 0 1) by local oxidation nanolithography [0.0] 原子間力顕微鏡(AFM)局所酸化ナノリソグラフィーにより、前パターンのGaAs基板上に秩序付きInAs量子ドット(QD)アレイが得られた。
ナノホールアレイの幾何学的パラメータの関数として、分離されたQDの2次元配列、密充填されたQD、あるいはQD形成のための局所化された領域を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 18:48:12 GMT)
Non-Expansive Mappings in Two-Time-Scale Stochastic Approximation: Finite-Time Analysis [0.0] より遅い時間スケールが拡張性のないマッピングを持つ2段階のイテレーションについて検討する。
平均二乗誤差は$O (1/k1/4-epsilon)$で減衰し、$epsilon>0$は任意に小さくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:00:14 GMT)
Litrepl: Literate Paper Processor Promoting Transparency More Than Reproducibility [0.0] Litreplはコードセクションを認識し評価するためのテキスト処理ツールである。
プロジェクトJupyterにインスパイアされたLitreplは、研究資料の作成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） (Sat, 18 Jan 2025 12:01:23 GMT)
Learning Nonverbal Cues in Multiparty Social Interactions for Robotic Facilitators [0.0] Implicit Behavior Cloning (IBC)モデルは、様々なタスクにおいて従来のMean Squared Error (MSE) BCモデルよりも一貫して優れていた。
コントリビューションは,(1)IBCモデルの複製と拡張,(2)ソーシャルインタラクションのための非言語的キュー生成モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 19:24:54 GMT)
JigsawHSI: a network for Hyperspectral Image classification [0.0] この記事では、地学で使用される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるJigsawについて説明する。
JigsawHSIを導入し、インドパインズ、パヴィア大学、サリナスのハイパースペクトル画像データセットによる土地利用土地被覆(LULC)分類問題に利用している。
ネットワークはスペクトル空間の3D-CNNであるHybridSNと比較され、2D-CNNはデータセットの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 11:57:03 GMT)
Identification of Hardware Trojan Locations in Gate-Level Netlist using Nearest Neighbour Approach integrated with Machine Learning Technique [0.0] 本研究では,ゲートレベルのネットリストから悪意ある論理ゲートを識別する,革新的な機械学習手法を提案する。
Case Iはノード間比較に決定木アルゴリズムを使用し、検出精度を大幅に向上する。
Case IIはグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを用いたグラフからグラフへの分類を導入し、通常の回路設計とトロイの木馬感染回路設計の区別を可能にする。
Case IIIはGNNベースのノード分類を適用して、個々の妥協ノードとその位置を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 10:15:16 GMT)
Hybrid-Quantum Neural Architecture Search for The Proximal Policy Optimization Algorithm [0.0] 本研究は, 正規化進化アルゴリズムを用いて, 最適ハイブリッド量子アーキテクチャを探索することにより, 文献のギャップを解消しようとするものである。
また、このような結果に寄与した要因を説明し、効率的なハイブリッドアーキテクチャを設計するための優れたプラクティスをどう考えるべきかについて、より深い直感を得ることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:39:05 GMT)
GroUSE: A Benchmark to Evaluate Evaluators in Grounded Question Answering [0.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) をプライベートおよび最新の知識ベースと共に使用する共通のパラダイムとして登場した。
本稿では,RAG システムによって生成される接地回答を評価する際に LLM-as-a-Judge を用いる際の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 12:29:28 GMT)
Graph Coloring to Reduce Computation Time in Prioritized Planning [0.0] 本稿では,結合DAGの最長経路長を削減するため,PPの優先順位付け手法を提案する。
この問題を,結合DAGの最長経路長に対応する色数を求めるグラフカラー化問題にマッピングできることを実証する。
エージェントの優先度を決定するために,分散グラフカラー化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:22:07 GMT)
Exploring Secure Machine Learning Through Payload Injection and FGSM Attacks on ResNet-50 [0.0] 本稿では,ResNet-50画像分類モデルのレジリエンスを,敵攻撃と悪意のあるペイロードインジェクションの2つの重要なセキュリティ脅威下で検討する。
モデルはクリーンな画像上で53.33%の精度を達成する。FGSM摂動を受けると、その全体的な精度は変わらないが、誤った予測に対するモデルの自信は顕著に増加する。
これらの発見は、ハイパフォーマンスなニューラルネットワークの脆弱性を浮き彫りにして、セキュリティクリティカルなアプリケーションのためのより堅牢な防御メカニズムを開発する緊急性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 04:14:09 GMT)
Enhancing User Intent for Recommendation Systems via Large Language Models [0.0] DUIPはLSTMネットワークとLLM(Large Language Models)を組み合わせた新しいフレームワークで、ユーザの意図を動的に把握し、パーソナライズされたアイテムレコメンデーションを生成する。
この結果から,DUIPは次世代レコメンデーションシステムにとって有望なアプローチであり,クロスモーダルレコメンデーションとスケーラビリティのさらなる向上の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:35:03 GMT)
Enhancing Events in Neutrino Telescopes through Deep Learning-Driven Super-Resolution [0.0] 本稿では,深層学習駆動によるデータイベントの超解像を用いて,検出器媒質を介して光子輸送を学習する手法を提案する。
我々の戦略では、既存の検出器の幾何内に仮想'の光学モジュールを配置し、畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、これらの仮想光学モジュールのヒットを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 17:01:52 GMT)
Enhancing Diagnostic in 3D COVID-19 Pneumonia CT-scans through Explainable Uncertainty Bayesian Quantification [0.0] 我々は3次元CTで新型コロナウイルス肺炎の分類にベイズニューラルネットワークを用いる方法について検討した。
決定論的ネットワークとベイズ的ネットワークを比較し,不確実性情報に基づく意思決定精度を向上させる。
医用画像解析において,不確実な定量化とともに説明可能性も向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 13:54:33 GMT)
Dynamic Continual Learning: Harnessing Parameter Uncertainty for Improved Network Adaptation [0.0] 本稿では、パラメータに基づく不確実性を用いて、ネットワークの学習機能に関連するパラメータを決定することを提案する。
平均テスト精度と後方転送の指標に対する連続学習性能の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 19:58:53 GMT)
Dual Open Atom Interferometry for Compact and Mobile Quantum Sensing [0.0] 動的プラットフォーム上での動作に適合する原子干渉計測定プロトコルを実証する。
重力波を計測し,2000ラン(6.7 h)で4.5muGalの精度を達成することによりプロトコルを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 06:45:08 GMT)
Distributed Quasi-Newton Method for Fair and Fast Federated Learning [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイス/クライアントが中央サーバの協調の下で、機械学習モデルを協調的かつ反復的にトレーニングすることを可能にする。
textbfdistributed textbfquasi-textbfNewton textbffederated Learning (DQN-Fed) と呼ばれる新しい2次FLフレームワークを導入する。
このアプローチは、FL文脈における準ニュートン法の高速収束特性を活用しつつ、公平性を確保することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:59:07 GMT)
Diffusion-Based Imitation Learning for Social Pose Generation [0.0] ロボットや仮想エージェントのような知的なエージェントは、人間と対話する複雑な社会的相互作用のダイナミクスを理解する必要がある。
我々は、社会的相互作用における複数の個人の単一のモダリティ、ポーズ行動を用いて、その相互作用のファシリテータのための非言語的社会的手がかりを生成する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:31:55 GMT)
Development of Application-Specific Large Language Models to Facilitate Research Ethics Review [0.0] IRBレビュープロセスを容易にするアプリケーション固有大規模言語モデル(LLM)を提案する。
これらのIRB固有のLCMは、IRB固有の文献と機関的なデータセットに基づいて微調整される。
我々は、事前レビューのスクリーニング、予備分析、一貫性チェック、意思決定支援など、潜在的なアプリケーションの概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 12:05:05 GMT)
Deep Operator Networks for Bayesian Parameter Estimation in PDEs [0.0] 本稿では,Deep Operator Networks (DeepONets) と物理インフォームドニューラルネットワーク (PINN) を組み合わせて偏微分方程式 (PDE) を解く新しいフレームワークを提案する。
データ駆動学習を物理的制約と統合することにより,多様なシナリオにまたがる堅牢で正確なソリューションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 07:41:05 GMT)
Convergence and Running Time of Time-dependent Ant Colony Algorithms [0.0] Ant Colony Optimization (ACO) はアリの捕食行動にインスパイアされたよく知られた手法である。
我々は、AttiratanasunthronとFakcharoenpholの$n$-ANTアルゴリズムの2つの時間依存的な適応について考察する。
以上の結果から,n$-ANT/tdev は最短経路問題に対して極端ポリノミカル時間以下であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:20:39 GMT)
Computational Discovery of Chiasmus in Ancient Religious Text [0.0] 本稿では,聖書の内訳を体系的に検出する最初の計算手法を提案する。
本手法は, 神経埋め込みを利用して, キヤスムに関連する語彙的, 意味的パターンを捉える。
提案手法は, 高いアノテータ間合意とシステム精度@kを, 横レベル0.80, 半横レベル0.60で頑健な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 12:02:30 GMT)
Characterizing the Effects of Translation on Intertextuality using Multilingual Embedding Spaces [0.0] 修辞装置は翻訳が難しいが、文学文書の翻訳には不可欠である。
本研究は,多言語埋め込み空間を用いて,人間と機械の翻訳におけるテクスチュアリティの保存を特徴付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 11:36:17 GMT)
CBAM-EfficientNetV2 for Histopathology Image Classification using Transfer Learning and Dual Attention Mechanisms [0.0] 本研究では,EfficientNetV2モデルを用いて特徴抽出を改善し,関連組織領域に焦点を当てた新しいアプローチを提案する。
CBAMを搭載した効率の良いNetV2-XLは、最高精度99.01%、F1スコア98.31%を400倍の精度で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:15:08 GMT)
Automated Selfish Mining Analysis for DAG-based PoW Consensus Protocols [0.0] 利己的なマイニングは、仕事の証明プロトコルにおける報酬を最大化するための戦略的なルール破りである。
本稿では,Proof-of-Work,GhostDAG,Parallel Proof-Workなど,幅広いプロトコルをカバーする汎用攻撃モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 21:57:02 GMT)
Asymptotic errors in adiabatic evolution [0.0] 量子力学における断熱定理は、系がハミルトニアンの離散固有状態にあり、ハミルトニアンが任意の時間にゆっくり進化すると、系は進化したハミルトニアンの対応する固有状態に留まることを意味する。
本稿では,ハミルトニアンの進化が遅いが,任意に遅くないときに生じる,断続的な結果に対する補正の2つのレギュレーションを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 03:02:56 GMT)
An Interpretable Measure for Quantifying Predictive Dependence between Continuous Random Variables -- Extended Version [0.0] 連続変数 $X$ と $Y$ の関連度を評価する新しい尺度を導入する。
この尺度の重要な利点は、その解釈可能性である。
我々は,90,000以上の実・合成データセットを用いて測定結果の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 16:25:20 GMT)
An Integrated Approach to AI-Generated Content in e-health [0.0] 合成医用画像とテキストデータを生成するためのエンドツーエンドのクラス条件付きフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはDiffusion and Large Language Models(LLM)を統合し、現実世界のパターンによくマッチするデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 14:35:29 GMT)
Algorithmic Derivation of Human Spatial Navigation Indices From Eye Movement Data [0.0] 本研究は,眼球運動データを用いて人体空間ナビゲーションに関連する指標を抽出するためのアルゴリズム的アプローチである。
提案した研究は、信号処理と機械学習のアプローチを組み合わせて、ナビゲーションとオリエンテーション、空間不安、ランドマーク認識、パスサーベイ、パスルートの指標を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 08:26:33 GMT)
Adaptive-TMLE for the Average Treatment Effect based on Randomized Controlled Trial Augmented with Real-World Data [0.0] ランダム化制御試験(RCT)データと外部実世界のデータ(RWD)の両方が利用可能である場合、平均処理効果(ATE)を推定する問題を考察する。
適応型最大推定フレームワークを導入して推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 22:38:35 GMT)
Active Prompt Tuning Enables Gpt-40 To Do Efficient Classification Of Microscopy Images [0.0] 顕微鏡画像中の細胞の特徴を分類する従来のディープラーニングベースの手法は、トレーニングモデルに時間と労働集約的なプロセスを必要とする。
我々は以前、パイロットデータセット上でOpenAIのGPT-4(V)モデルを使用してこれらの課題を克服するソリューションを提案した。
パイロットデータセットの結果は精度が同等で、ベースラインに比べてスループットが大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 00:00:33 GMT)
A Method for Multi-Hop Question Answering on Persian Knowledge Graph [0.0] 主要な課題は、特にペルシア語で、複数のホップの複雑な質問に答えることである。
主な課題の1つは、これらのマルチホップ複雑な質問を意味的に等価なSPARQLクエリに正確に理解し、変換することである。
本研究では,5600件のペルシャ語マルチホップ複合質問のデータセットを,質問の意味的表現に基づく形式とともに開発した。
ペルシャの知識グラフを用いて複雑な質問に答えるためのアーキテクチャが提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 18:11:29 GMT)
A Hierarchical Security Events Correlation Model for Real-time Cyber Threat Detection and Response [0.0] 我々は,侵入検知システムによって発行される警告数を減らすことを約束する,新しい階層的な事象相関モデルを開発した。
提案モデルでは、類似性とグラフベースの相関技術から特徴を最大限に活用して、どちらのアプローチも別途実現できないアンサンブル機能を実現する。
このモデルはDARPA 99 侵入検知セットで実験を行うという概念実証として実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 20:01:08 GMT)
A CNN-Transformer for Classification of Longitudinal 3D MRI Images -- A Case Study on Hepatocellular Carcinoma Prediction [0.0] HCCNetは、ConvNeXt CNNアーキテクチャの3D適応とTransformerエンコーダを統合する新しいモデルアーキテクチャである。
その結果,HCCNetはベースラインモデルよりも予測精度と信頼性を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Jan 2025 11:39:46 GMT)