Continuous 3D Perception Model with Persistent State [111.8] 広い範囲の3Dタスクを解くことができる統一的なフレームワークを提案する。
我々のアプローチでは、新しい観測毎に状態表現を継続的に更新するステートフルなリカレントモデルが特徴である。
各種3D/4Dタスクにおける本手法の評価を行い,各課題における競合性や最先端性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:59:23 GMT)
VITA-1.5: Towards GPT-4o Level Real-Time Vision and Speech Interaction [105.9] 視覚情報と音声情報の両方を段階的に学習する多段階学習手法を提案する。
提案手法は, 視覚言語能力の強化だけでなく, 音声音声対話の効率向上にも寄与する。
画像, ビデオ, 音声タスクのベンチマークにおいて, 我々の手法を最先端の手法と比較することにより, モデルが強い視覚と音声の両機能を備えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:36:41 GMT)
High-Fidelity Coherent-One-Way QKD Simulation Framework for 6G Networks: Bridging Theory and Reality [105.7] 量子鍵分布(QKD)は情報理論のセキュリティを保証するための有望なソリューションとして浮上している。
かなり高価なQKD機器のため、QKD通信システム設計ツールの欠如は困難である。
本稿ではQKD通信システム設計ツールを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:03:59 GMT)
GPS as a Control Signal for Image Generation [95.4] 画像メタデータに含まれるGPSタグは,画像生成に有用な制御信号であることを示す。
私たちはGPSと画像のモデルをトレーニングし、都市内の画像がどのように変化するかの詳細な理解を必要とするタスクにそれらを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:59:46 GMT)
Towards LifeSpan Cognitive Systems [94.9] 複雑な環境と継続的に対話する人間のようなシステムを構築することは、いくつかの重要な課題を提示します。
我々は、この想定されたシステムをLifeSpan Cognitive System (LSCS)と呼ぶ。
LSCSの重要な特徴は、過去の経験を維持し、正確にリコールしながら、インクリメンタルで迅速な更新を行う機能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 05:50:19 GMT)
Federated Instruction Tuning of LLMs with Domain Coverage Augmentation [87.5] Federated Domain-specific Instruction Tuning (FedDIT)は、限られたクロスクライアントなプライベートデータと、命令拡張のさまざまな戦略を利用する。
我々は,欲求のあるクライアントセンターの選択と検索に基づく拡張を通じて,ドメインカバレッジを最適化するFedDCAを提案する。
クライアント側の計算効率とシステムのスケーラビリティのために、FedDCAの変種であるFedDCA$*$はサーバ側の特徴アライメントを備えた異種エンコーダを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:25:25 GMT)
Towards Robust and Realistic Human Pose Estimation via WiFi Signals [85.6] WiFiベースの人間のポーズ推定は、離散的で微妙なWiFi信号を人間の骨格にブリッジする難しいタスクである。
本論文は,本問題を再検討し,(1)ドメイン間ギャップ,(2)ソース・ターゲット領域のポーズ分布の顕著な変化,(2)骨格のポーズが歪んだトポロジーを示す構造的フィデリティギャップ,の2つの重要な問題を明らかにする。
本稿では,タスクをDT-Poseと呼ばれる新しい2段階のフレームワークに書き換えることで,これらのギャップを埋める:ドメイン一貫性表現学習とトポロジ制約ポスデコーディング。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:59:54 GMT)
Towards Affordance-Aware Articulation Synthesis for Rigged Objects [82.1] A3Synは、インターネットから取得した任意の領域とオープン領域を持つオブジェクトの調音パラメータを合成する。
A3Synは安定な収束性を持ち、数分で完成し、電球内のオブジェクトリグとシーンの異なる組み合わせで可算な余裕を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:59:59 GMT)
InternLM-XComposer2.5-Reward: A Simple Yet Effective Multi-Modal Reward Model [80.9] IXC-2.5-Rewardは、大規模視覚言語モデルと人間の好みを一致させる、単純で効果的なマルチモーダル報酬モデルである。
IXC-2.5-Rewardは、最新のマルチモーダル報酬モデルベンチマークにおいて優れた結果を得るとともに、テキストのみの報酬モデルベンチマーク上での競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:47:32 GMT)
Learning segmentation from point trajectories [79.0] 本稿では,光フローを補完する監視信号として,長期的点軌跡を用いたセグメンテーションネットワークを訓練する方法を提案する。
本手法は,モーションベースセグメンテーションにおける先行技術より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:59:53 GMT)
Demons in the Detail: On Implementing Load Balancing Loss for Training Specialized Mixture-of-Expert Models [77.8] 本稿では、Mixture-of-Experts(MoEs)モデルをトレーニングする際に、$textbfL$oad-$textbfb$alancing $textbfL$oss(LBL)の実装を再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:04:39 GMT)
ComposeAnyone: Controllable Layout-to-Human Generation with Decoupled Multimodal Conditions [74.3] ComposeAnyoneはマルチモーダル条件を分離した制御可能なレイアウト・ツー・ヒューマン生成手法である。
我々のデータセットは、各人間の画像の異なるコンポーネントに対して、分離されたテキストと参照画像アノテーションを提供する。
複数のデータセットの実験では、ComposeAnyoneが所定のレイアウトに整合して人間の画像を生成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:32:47 GMT)
CodeHalu: Investigating Code Hallucinations in LLMs via Execution-based Verification [73.7] 本稿では,コード幻覚の概念を導入し,実行検証に基づくコード幻覚の分類法を提案する。
本稿では,コード幻覚の検出と定量化を目的とした,CodeHaluと呼ばれる動的検出アルゴリズムを提案する。
また、699のタスクから8,883のサンプルを含むCodeHaluEvalベンチマークを導入し、コードの幻覚を体系的に定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:45:49 GMT)
Human-like conceptual representations emerge from language prediction [72.6] 大型言語モデル(LLM)における人間に似た概念表現の出現について検討した。
その結果、LLMは定義記述から概念を推論し、共有された文脈に依存しない構造に収束する表現空間を構築することができた。
我々の研究は、LLMが複雑な人間の認知を理解するための貴重なツールであり、人工知能と人間の知能の整合性を高めるための道を開くという見解を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:54:17 GMT)
NoteLLM-2: Multimodal Large Representation Models for Recommendation [71.9] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解や埋め込みタスクにおいて、例外的な習熟度を示している。
マルチモーダル表現のポテンシャル、特にアイテムツーイテム(I2I)レコメンデーションについては、未解明のままである。
本稿では,既存のLLMと視覚エンコーダの統合をカスタマイズし,効率的なマルチモーダル表現を実現するエンド・ツー・エンドのファインチューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:40:43 GMT)
Fast Last-Iterate Convergence of Learning in Games Requires Forgetful Algorithms [71.7] オンライン学習によるセルフプレイは、大規模な2人プレイのゼロサムゲームを解くための重要な方法の1つだ。
我々は,OMWUが支払行列のサイズに対数依存するなど,いくつかの利点があることを示した。
我々は、過去のことをすぐに忘れない幅広い種類のアルゴリズムが、すべて同じ問題に悩まされていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:29:35 GMT)
Embodied-RAG: General Non-parametric Embodied Memory for Retrieval and Generation [69.0] Embodied-RAGは、非パラメトリックメモリシステムによるエンボディエージェントのモデルを強化するフレームワークである。
コアとなるEmbodied-RAGのメモリはセマンティックフォレストとして構成され、言語記述を様々なレベルで詳細に保存する。
Embodied-RAGがRAGをロボット領域に効果的にブリッジし、250以上の説明とナビゲーションクエリをうまく処理できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:38:32 GMT)
RL-RC-DoT: A Block-level RL agent for Task-Aware Video Compression [68.3] 自律運転のような現代的なアプリケーションでは、圧倒的多数のビデオがタスクを実行するAIシステムの入力として機能する。
したがって、画像の品質ではなく、下流タスクのためにエンコーダを最適化することが有用である。
ここでは、下流タスクを最適化するために、マクロブロックレベルで量子化パラメータ(QP)を制御することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:36:08 GMT)
A Multi-annotated and Multi-modal Dataset for Wide-angle Video Quality Assessment [68.2] 広角ビデオは、変形、露出、その他の歪みを引き起こす。
この欠陥は、主に広角ビデオのための特別なデータセットがないことに起因する。
マルチアノテートおよびマルチモーダル広角ビデオ品質評価データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:15:16 GMT)
Extend Adversarial Policy Against Neural Machine Translation via Unknown Token [66.4] 本稿では,トークン置換に基づく既存主流対立政策の文字摂動を導入した「デックスCharポリシー」を提案する。
また、RLのフィードバックを提供する自己教師型マッチングを改善し、敵の訓練に必要な意味的制約に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:43:04 GMT)
CogMorph: Cognitive Morphing Attacks for Text-to-Image Models [65.4] 本稿では,テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成モデルに固有の有意かつ未認識の倫理的リスクを明らかにする。
我々は,T2Iモデルを操作して,本来の中核領域を保持するが有害または有害な文脈要素を埋め込んだ画像を生成する,CogMorph(CogMorph)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） (Tue, 21 Jan 2025 01:45:56 GMT)
Zero-Shot Verification-guided Chain of Thoughts [64.9] 我々は,COTプロンプトによる自己生成推論ステップの自己検証に着目する。
この設定を探索するため、我々はCOT STEPと呼ばれる新しいゼロショットプロンプトを設計し、推論ステップのゼロショット分解を支援する。
我々は,検証者の推論連鎖の正しさを分類する能力を評価し,推論の導出に検証者のスコアを使用する方法を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:52:54 GMT)
Investigating Recurrent Transformers with Dynamic Halt [64.9] 本研究では, 変圧器の繰り返し機構を付加する2つの主要な手法の帰納バイアスについて検討する。
提案手法を拡張・結合する新しい手法を提案し,検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:20:26 GMT)
Taming Teacher Forcing for Masked Autoregressive Video Generation [63.5] 我々は、フレーム内生成のためのマスク付きモデリングと、次のフレーム生成のための因果モデリングを組み合わせたハイブリッドビデオ生成フレームワークMAGIを紹介する。
我々の重要な革新である完全教師強制(CTF)は、マスクされたフレームではなく、完全な観察フレーム上の条件付きフレームである。CTFは、MTFを著しく上回り、第1フレーム条件付きビデオ予測において、FVDスコアが+23%向上した。
実験によると、MAGIは16フレームまで訓練しても、100フレームを超える長いコヒーレントなビデオシーケンスを生成することができ、スケーラブルで高品質なビデオ生成の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:59:31 GMT)
Reward-Augmented Data Enhances Direct Preference Alignment of LLMs [63.3] 報奨条件付き大言語モデル(LLM)を導入し、データセット内の応答品質のスペクトル全体から学習する。
そこで本稿では,品質スコアに優先ペアを条件付け,報酬を加算したデータセットを構築する,効果的なデータレバーベリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:40:27 GMT)
Video Depth Anything: Consistent Depth Estimation for Super-Long Videos [60.9] 超長ビデオにおける高品質で一貫した深度推定のためのビデオ深度推定法を提案する。
我々のモデルは、Depth Anything V2と同様、ビデオ深度とラベルなし画像の合同データセットに基づいて訓練されている。
提案手法は,ゼロショット映像深度推定における新しい最先端技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:53:30 GMT)
Distributed Multi-Head Learning Systems for Power Consumption Prediction [59.3] スマートファクトリにおける消費電力予測のための分散マルチヘッド学習(DMH)システムを提案する。
DMHシステムは分散および分割学習として設計され、クライアント間通信コストが削減される。
DMH-Eシステムは最先端システムのエラーを14.5%から24.0%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:46:23 GMT)
Exploring Temporally-Aware Features for Point Tracking [58.6] Chronoは、時間的認識を組み込んだポイントトラッキング用に特別に設計された機能バックボーンである。
Chronoは、TAP-Vid-DAVISとTAP-Vid-Kineticsデータセットの洗練されたフリー設定で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:39:40 GMT)
UI-TARS: Pioneering Automated GUI Interaction with Native Agents [58.2] 本稿では,GUIエージェントのネイティブモデルであるUI-TARSを紹介する。
OSWorldベンチマークでは、UI-TARSはスコアが24.6、50ステップが22.7、15ステップが22.7でクロード(それぞれ22.0と14.9)を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:48:10 GMT)
DiffDoctor: Diagnosing Image Diffusion Models Before Treating [57.8] DiffDoctorは2段階のパイプラインで、画像拡散モデルがより少ないアーティファクトを生成するのを支援する。
我々は100万以上の欠陥のある合成画像のデータセットを収集し、効率的なHuman-in-the-loopアノテーションプロセスを構築した。
そして、学習したアーティファクト検出器を第2段階に巻き込み、各画像に画素ごとの信頼マップを割り当てて拡散モデルをチューニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:56:41 GMT)
EmbodiedEval: Evaluate Multimodal LLMs as Embodied Agents [57.5] EmbodiedEvalは、組み込みタスクを持つMLLMの総合的かつインタラクティブな評価ベンチマークである。
多様性が大幅に向上した既存のAIタスクの幅広い範囲をカバーする。
EmbodiedEval における最先端MLLM の評価を行い,人体作業における人体レベルと比較して有意に不足していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:22:10 GMT)
Robust Federated Learning Over the Air: Combating Heavy-Tailed Noise with Median Anchored Clipping [57.4] 重み付き雑音による有害な影響に対処するため,メディアアンコールド・クリッピング (MAC) と呼ばれる新しい勾配クリッピング法を提案する。
また、MAC下でのアナログオーバー・ザ・エア・フェデレーション学習によるモデルトレーニングの収束率の解析式も導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:00:47 GMT)
A-FedPD: Aligning Dual-Drift is All Federated Primal-Dual Learning Needs [57.4] 本稿では,グローバルクライアントとローカルクライアントの仮想二重配向を構成する新しいアラインドデュアルデュアル(A-FedPD)手法を提案する。
本稿では,A-FedPD方式の非集中型セキュリティコンセンサスに対する効率を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:10:22 GMT)
Bridging Visualization and Optimization: Multimodal Large Language Models on Graph-Structured Combinatorial Optimization [56.2] グラフ構造上の課題は、その非線形で複雑な性質のために本質的に困難である。
本研究では,高次構造的特徴を正確に保存するために,グラフを画像に変換する手法を提案する。
マルチモーダルな大規模言語モデルと単純な検索手法を組み合わせた革新的なパラダイムを生かし、新しい効果的なフレームワークを開発することを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:28:10 GMT)
InternVideo2.5: Empowering Video MLLMs with Long and Rich Context Modeling [56.1] 本稿では,LRC(Long and rich context)モデリングによるビデオ大言語モデル(LM)の性能向上を目的とする。
InternVideo2.5の新バージョンを開発し、ビデオの細かい詳細を知覚するオリジナルのMLLMの能力の向上に焦点をあてる。
実験により、このユニークな設計ML LRCは、主流理解ベンチマークにおけるビデオMLLMの結果を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:59:00 GMT)
On the practical applicability of modern DFT functionals for chemical computations. Case study of DM21 applicability for geometry optimization [55.9] 本研究は,分子量予測におけるDM21関数の効率評価に焦点をあてる。
幾何最適化問題におけるDM21関数に対するPySCFの幾何最適化を実装した。
本研究は,DFTにおける幾何最適化におけるニューラルネットワーク機能の可能性と現状の課題を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:01:06 GMT)
HAC++: Towards 100X Compression of 3D Gaussian Splatting [55.6] 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、新しいビュー合成のための有望なフレームワークとして登場し、高速レンダリング速度と高忠実さを誇っている。
しかし、ガウスの点雲(あるいは論文のアンカー)のスパースで非組織的な性質は、圧縮の課題を提起している。
本研究では,非組織型アンカーと構造化ハッシュグリッドの関係を利用したHAC++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:23:05 GMT)
R2D2: Remembering, Reflecting and Dynamic Decision Making for Web Agents [53.9] 現在のモデルは、Web構造の可視化と理解が限られているため、効率的なナビゲーションとアクション実行に苦しむことが多い。
提案したR2D2フレームワークは,2つのパラダイムを統合することで,これらの課題に対処する。
本研究は,記憶を増強したナビゲーションと反射学習を組み合わせることで,Webエージェントの能力が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:21:58 GMT)
The Journey Matters: Average Parameter Count over Pre-training Unifies Sparse and Dense Scaling Laws [51.6] 本稿では,大規模言語モデルに対する最適スパース事前学習構成の体系的検討を行う。
総トレーニング計算の25%でプルーニングを開始し、75%で終了すると、ほぼ最適の最終評価損失が得られることがわかった。
本稿では,事前学習よりも平均パラメータ数を使用するように,チンチラスケーリング法を修正した新しいスケーリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:23:22 GMT)
FLARE: Faithful Logic-Aided Reasoning and Exploration [51.0] タスク分解を用いて問題空間をトラバースする新しい手法を提案する。
我々はLarge Language Modelsを使ってソリューションを計画し、クエリを事実に軟式化し、論理プログラミングコードを使って述語する。
提案手法は,生成したコードに対する推論プロセスの忠実度を計算し,外部の解法に頼らずにマルチホップ探索のステップを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:57:22 GMT)
Decoupling of External and Internal Dynamics in Driven Two-level Systems [50.0] レーザー駆動の2レベル系を、各状態の外部自由度にのみ作用する方程式の集合に分解する方法を示す。
我々は、時間依存減衰を持つ古典振動子に訴えることにより、この問題の解法を特徴づける方法を提供する。
運動場位相のチャープは、デチューニング演算子の力学のエレンフェスト/平均値部分を補償する手段として自然に現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:59:56 GMT)
Evolver: Chain-of-Evolution Prompting to Boost Large Multimodal Models for Hateful Meme Detection [49.1] ヘイトフルミーム検出のためのLMM(Large Multimodal Models)の可能性を探る。
提案するEvolverは,Chain-of-Evolution (CoE) Promptingを介してLMMを組み込む。
Evolverは、ステップバイステップでLMMを通してミームと理由の進化と表現のプロセスをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 05:31:45 GMT)
Integrate Temporal Graph Learning into LLM-based Temporal Knowledge Graph Model [48.2] 時間的知識グラフ予測は、歴史における観測された事象に基づいて将来の事象を予測することを目的としている。
既存の手法では、検索した歴史的事実や静的グラフ表現をLarge Language Models (LLMs)に統合している。
LLMに基づく時間知識グラフモデルに時間グラフ学習を統合するための新しいフレームワークTGL-LLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:12:49 GMT)
HERITAGE: An End-to-End Web Platform for Processing Korean Historical Documents in Hanja [48.1] HERITAGEは、歴史的文書理解における3つの重要なタスクのモデル予測を提供するWebベースのプラットフォームである。
HERITAGEはインタラクティブな用語集も提供しており、現代の朝鮮語ではハンジャ文字の文字レベルの読み方を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:49:51 GMT)
Exploiting the presence of chiral spin states in molecular nanomagnets [47.4] 3スピン中心系では、反強磁性交換相互作用は2つの基底状態ダブルトをもたらす。
2つの磁気中心を持つランタノイド錯体におけるスピンキラリティの存在を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:23:12 GMT)
Heterogeneous Federated Learning Systems for Time-Series Power Consumption Prediction with Multi-Head Embedding Mechanism [45.9] 時系列予測は、スマートファクトリやスマートトランスポートなど、さまざまなアプリケーションでますます人気を博している。
既存のモデルには、複数のクライアント間での協調学習とプライバシの問題に関する議論が欠如している。
本稿では,複数の頭部ネットワークからなるマルチヘッド・ヘテロジニアス・フェデレート・ラーニング(MHHFL)システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:49:38 GMT)
Bridging the Training-Inference Gap in LLMs by Leveraging Self-Generated Tokens [45.7] 言語モデルは、トレーニングデータセットで過去のトークンが与えられた次のトークンの可能性を最大化するためにしばしば訓練される。
推論時間の間は、前述したトークンを入力として次のトークンを予測することによって、テキストを逐次かつ自動回帰的に生成する。
本稿では、モデル自己生成に基づく2つの簡単なアプローチを提案し、この訓練時間と推論時間との相違に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:14:30 GMT)
Location-Free Scene Graph Generation [45.4] シーングラフ生成(SGG)は視覚的理解タスクであり、シーンをエンティティのグラフとして記述し、互いに関連付けることを目的としている。
既存の作業は、バウンディングボックスやセグメンテーションマスクといった形で位置ラベルに依存しており、アノテーションのコストが増加し、データセットの拡張が制限されている。
我々は、この依存関係を破り、位置のないシーングラフ生成(LF-SGG)を導入する。
本課題は, 空間的局所化を明示的に計算することなく, 実体のインスタンスと関係性を予測することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:48:40 GMT)
A Comprehensive Study of Structural Pruning for Vision Models [45.2] PruningBenchと呼ばれる、構造的プルーニングのための最初の総合的なベンチマークを提示する。
PruningBenchは、多様な構造的プルーニング技術の有効性を評価するために、統一的で一貫したフレームワークを使用している。
本論文では、オンラインプルーニングプラットフォームを用いて、プルーニングタスクをカスタマイズし、すべての結果を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:31:34 GMT)
New physics in spin entanglement [45.0] 本研究では, 粒子スピンの影響を受けながら, 木レベルでのスピン懸濁散乱と崩壊速度を保存できる理論を提案する。
これはローレンツ群を非局所的に破ることによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:49:20 GMT)
Application of Machine Learning Techniques for Secure Traffic in NoC-based Manycores [45.0] 本論文は,NoCベースのマルチコアシステムにおけるDoS攻撃を検出するために,機械学習と時系列を用いたIDS手法を探索する。
マルチコアNoCからトラフィックデータを抽出し,抽出したデータから学習手法を実行する必要がある。
開発されたプラットフォームは、低レベルのプラットフォームでデータを検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:58:09 GMT)
With Great Backbones Comes Great Adversarial Transferability [44.5] マシンビジョンのための自己教師付き学習(SSL)は、表現の堅牢性とモデルパフォーマンスを改善した。
SSLメソッドで調整されたemphResNetやemphViTモデルのようなトレーニング済みのバックボーンは、敵攻撃の脆弱性を継承する可能性がある。
この研究は、メタ情報チューニングの組み合わせの20,000ドルに対して、そのようなモデルの対角的ロバスト性を体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:44:51 GMT)
GLAM: Global-Local Variation Awareness in Mamba-based World Model [44.1] 我々は,グローバルローカルな変化を意識したマンバ世界モデル(GLAM)を導入し,状態間の変動を知覚・予測することで推論品質を向上させる。
GLAMは2つのMambaベースの並列推論モジュール、GMambaとLMambaから構成される。
本手法は,Atari 100kベンチマークにおいて,正規化された人間のスコアの既存手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:47:03 GMT)
Less is More: Information Bottleneck Denoised Multimedia Recommendation [43.7] 我々は、Information Bottleneck principle (IB) を用いて、認知マルチメディアレコメンデーションパラダイムを提案する。
IBMRecは機能面と項目面の両方からタスク非関連の機能を取り除いている。
マルチメディア表現とレコメンデーションタスクの相互情報を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:33:07 GMT)
Comparative Approaches to Sentiment Analysis Using Datasets in Major European and Arabic Languages [42.9] 本研究では,多言語感情分析のための変換器モデルであるBERT,mBERT,XLM-Rについて検討する。
主な貢献は、形態学的に複雑な言語におけるXLM-Rの優れた適応性の同定であり、精度は88%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:11:16 GMT)
Large Language Model-Brained GUI Agents: A Survey [42.8] マルチモーダルモデルはGUI自動化の新しい時代を支えてきた。
彼らは自然言語理解、コード生成、視覚処理において例外的な能力を示した。
これらのエージェントはパラダイムシフトを表しており、ユーザーは単純な会話コマンドで複雑なマルチステップタスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:36:03 GMT)
A quantum algorithm for Khovanov homology [42.7] ホバノフホモロジー(Khovanov homology)は、ジョーンズ位相不変量を分類し、カンノットを認識する結び目であり、4D$超対称ヤン・ミルズ理論において観測可能であると推測されている。
リッチな数学的および物理的重要性にもかかわらず、ホバノフホモロジーの計算複雑性はほとんど不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:54:59 GMT)
Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation [42.5] Hunyuan3D 2.0は、高分解能なテクスチャ3Dアセットを生成するための大規模3D合成システムである。
スケーラブルなフローベース拡散変圧器上に構築された形状生成モデルは、所定の条件画像と適切に整合する幾何を作成することを目的としている。
テクスチャ合成モデルは、強い幾何学的および拡散前の利点を生かし、高解像度で活気のあるテクスチャマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:16:54 GMT)
Sequence Spreading-Based Semantic Communication Under High RF Interference [42.0] 本稿では,SemComとシークエンス拡散技術の統合に基づくシステムロバスト性向上手法を提案する。
また,デスプレッディングおよび等化後に受信信号を洗練するための新しい信号精錬ネットワーク(SRN)を提案する。
提案するネットワークは、計算集約的なエンドツーエンド(E2E)トレーニングの必要性を排除し、性能指標を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 21:08:40 GMT)
Noninterference Analysis of Reversible Systems: An Approach Based on Branching Bisimilarity [41.9] 非干渉に対する古典的同値性に基づくアプローチは、主に弱いバイシミュレーションのセマンティクスに依存している。
本手法は,可逆計算の存在下での隠蔽チャネルの同定に十分でないことを示す。
バック・アンド・フォース計算の効果を捉えるためには、より表現力のある意味論に切り替える必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:04:04 GMT)
Condor: Enhance LLM Alignment with Knowledge-Driven Data Synthesis and Refinement [41.9] 本研究では,ワールドナレッジツリーと自己回帰リファインメントを組み込んだ2段階合成データ生成フレームワークであるCondorを導入し,高品質なSFTデータを大規模に生成する。
実験結果から,20Kコンドル生成サンプルのみを微調整したベースモデルでは,本モデルよりも優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:44:12 GMT)
Bridging the Communication Gap: Evaluating AI Labeling Practices for Trustworthy AI Development [41.6] EUエネルギラベルのようなフレームワークにインスパイアされたハイレベルなAIラベルは、AIモデルの特性をより透明にするために提案されている。
本研究は,4つの重要な研究課題に沿った質的なインタビューを通じて,AIラベリングを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:00:14 GMT)
SANER: Annotation-free Societal Attribute Neutralizer for Debiasing CLIP [41.6] CLIPのような大規模視覚言語モデルは、保護属性に関する社会的バイアスを含むことが知られている。
我々は,CLIPテキストの特徴情報から属性情報を取り除き,属性ニュートラル記述のみを除去する,SANERという単純なyet- Effective debiasing手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:39:56 GMT)
What should a neuron aim for? Designing local objective functions based on information theory [41.4] バイオインスパイアされた局所学習目標を設計することで、自己組織化された人工ニューロンをどのように達成できるかを示す。
これらの目標は、情報理論の最近の拡張である部分情報分解を用いてパラメータ化される。
我々の研究は、地域学習戦略の原則的情報理論の基礎を推進している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:46:38 GMT)
TDAG: A Multi-Agent Framework based on Dynamic Task Decomposition and Agent Generation [41.2] 動的タスク分解・エージェント生成(TDAG)に基づくマルチエージェントフレームワークを提案する。
このフレームワークは複雑なタスクを小さなサブタスクに動的に分解し、それぞれが特定の生成されたサブエージェントに割り当てる。
ItineraryBenchは、さまざまな複雑さのタスク間でのメモリ、計画、ツール使用量のエージェントの能力を評価するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:11:41 GMT)
Yi: Open Foundation Models by 01.AI [41.0] Yiモデルファミリは、6Bおよび34B事前訓練言語モデルに基づいており、チャットモデル、200K長コンテキストモデル、深度アップスケールモデル、ビジョン言語モデルに拡張する。
私たちのベースモデルは、MMLUのような幅広いベンチマークで強力なパフォーマンスを実現し、優れたチャットモデルは、AlpacaEvalやArenaといった主要な評価プラットフォーム上で、強い人間の嗜好率を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:12:05 GMT)
Med-R$^2$: Crafting Trustworthy LLM Physicians through Retrieval and Reasoning of Evidence-Based Medicine [39.8] 我々は,Evidence-Based Medicine(EBM)プロセスに準拠したLarge Language Models(LLM)の新しいフレームワークであるMed-R2を紹介する。
実験の結果, Med-R2はバニラRAG法よりも14.87%改善し, 微調整法に比べて3.59%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:40:43 GMT)
Using weakest application conditions to rank graph transformations for graph repair [39.7] 一貫性は、モデルシステムにグラフとグラフ変換を使用する際の重要な関心事である。
最近の研究は、整合性へのアプローチを卒業性として提示している。
グラフの不整合の修復には、いわゆる障害表示と修復表示の応用条件を用いたグラフ変換規則を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:49:17 GMT)
Time-resolved spectral diffusion of a multimode mechanical memory [39.6] 高周波フォノンは、チップ上の量子情報のキャリアとして、および量子メモリとして、非常に有望である。
この2つのモードの周波数位置は,理論モデルやモンテカルロシミュレーションと一致して時間的に相関しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:27:12 GMT)
Spatial Cognition from Egocentric Video: Out of Sight, Not Out of Mind [39.2] 我々は、自我中心のカメラで捉えた観察により、アクティブな物体を3Dで追跡する。
我々は,この課題に対処するためのシンプルだが効果的なアプローチである Lift, Match, and Keep (LMK) を導入する。
LMKは、部分的な2D観察を3D世界座標に引き上げ、視覚的外観や3D位置、インタラクションを使って時間とともにマッチングしてオブジェクトのトラックを作り、カメラの外を見渡してもそれらのオブジェクトのトラックを維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 21:33:06 GMT)
VARGPT: Unified Understanding and Generation in a Visual Autoregressive Multimodal Large Language Model [38.6] VARGPTは,単一の自己回帰フレームワーク内で視覚的理解と生成を統一する,新しいマルチモーダル大規模言語モデルである。
VarGPTは視覚理解のための次世代予測パラダイムと、視覚自己回帰生成のための次世代予測パラダイムを採用している。
特に、VARGPTは自己回帰的視覚生成と命令-画像合成の能力を自然にサポートし、視覚的理解と生成の両タスクにおいてその汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:50:43 GMT)
Parameterised Quantum Circuits for Novel Representation Learning in Speech Emotion Recognition [38.0] 音声感情認識(SER)は、特徴の複雑な依存性と、音声を通して伝達される感情表現の重なり合う性質により、人間とコンピュータの相互作用において複雑なタスクである。
本稿では、畳み込み量子回路と従来のコナールニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを統合するハイブリッド古典量子フレームワークを提案する。
重ね合わせや絡み合わせなどの量子特性を活用することにより、提案モデルは特徴表現を強化し、古典的手法よりも複雑な依存関係を効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:23:38 GMT)
TokenVerse: Versatile Multi-concept Personalization in Token Modulation Space [36.9] TokenVerseは、事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルを活用するマルチコンセプトパーソナライズ手法である。
我々のフレームワークは、複雑な視覚要素と属性を1つの画像から切り離すことができる。
本研究は,DiTベースのテキスト・ツー・イメージ・モデルを用いて,注目と変調の両方を通じて,入力テキストが生成に影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:49:29 GMT)
Ladder-residual: parallelism-aware architecture for accelerating large model inference with communication overlapping [36.7] すべての残差ベースモデルに適用可能な,シンプルなアーキテクチャ変更であるLadder Residualを紹介する。
Ladder Residualをすべてのレイヤに適用することで、TPシャーディングが8台以上のデバイスで推論時に、エンドツーエンドのウォールクロックを30%高速化することができる。
1Bおよび3Bラダー変換器をスクラッチからトレーニングし、標準の高密度変圧器ベースラインに匹敵する性能を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:33:38 GMT)
ORCAst: Operational High-Resolution Current Forecasts [36.6] ORCAstは、オペレーショナル・ハイ・リゾリューション・カレントのためのマルチステージマルチアームネットワークである。
本モデルでは, 様々な地中真実観測源を用いて, 地球表面の海流の予測を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:26:02 GMT)
Divide-Then-Aggregate: An Efficient Tool Learning Method via Parallel Tool Invocation [36.3] 本稿では,新しい並列ツール呼び出しパラダイムDTA-Llamaを紹介する。
まず,従来の木に基づくツールサーチパスをDAG構造に変換する。
DTA-Llamaはデータセット上でトレーニングされ、現在のタスクを複数の並列ツール呼び出しサブタスクに反復的に分割する方法を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:49:08 GMT)
OpenFGL: A Comprehensive Benchmark for Federated Graph Learning [36.0] Federated Graph Learning(FGL)は、直接データ共有なしで複数のローカルシステムにまたがるグラフニューラルネットワークのための、有望な分散トレーニングパラダイムである。
FGLの普及にもかかわらず、様々な研究の背景と設定にまたがる現実世界のアプリケーションからの多様なモチベーションは、公正な評価に重大な課題をもたらす。
本稿では,主要なFGLシナリオであるGraph-FLとSubgraph-FLのための統一ベンチマークOpenFGLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:19:58 GMT)
Distilling Calibration via Conformalized Credal Inference [36.0] 信頼性を高める方法の1つは、ベイズ推定による不確実な定量化である。
本稿では,より複雑なモデルからキャリブレーション情報を抽出することにより,この問題に対処する低複雑さ手法を提案する。
視覚的および言語的タスクの実験により,提案手法はCD-CI (Conformalized Distillation for Credal Inference) と呼ばれ,校正性能が著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:48:54 GMT)
Beyond Window-Based Detection: A Graph-Centric Framework for Discrete Log Anomaly Detection [35.8] 離散ログ異常検出のためのグラフ中心のフレームワークであるTempoLogを提案する。
本手法は,事象レベルの異常検出における最先端性能を実現し,精度と効率の両面で既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:26:03 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） (Tue, 21 Jan 2025 08:33:26 GMT)
Diversify, Don't Fine-Tune: Scaling Up Visual Recognition Training with Synthetic Images [35.2] そこで本研究では,既製の生成モデルを利用して合成訓練画像を生成する新しいフレームワークを提案する。
クラス名の曖昧さ、ナイーブなプロンプトの多様性の欠如、ドメインシフトに対処する。
我々のフレームワークは、より合成データによる認識モデルの性能を一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:03:07 GMT)
State Transfer in Latent-Symmetric Networks [34.8] 量子状態の輸送は情報処理システムにおいて重要な側面である。
ほとんどの量子ネットワークは効率的な状態伝達を達成するために対称性に依存している。
我々の研究は、従来の空間対称性を示さないフォトニックネットワークの設計に新しいアプローチを採っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:46:07 GMT)
Intra-day Solar and Power Forecast for Optimization of Intraday Market Participation [34.8] 太陽光照射の予測により、太陽光発電(PV)発電とグリッド統合の信頼性が向上する。
本研究は, 長短期記憶(LSTM)モデルとBi-LSTMモデルを用いて, 6時間の地平線と10分間の分解能で太陽光照射を予測する。
LSTM予測は平均して時間分解能モデルを作成し、平均絶対誤差、ルート平均二乗誤差、正規化ルート平均二乗誤差、平均絶対二乗誤差を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:45:38 GMT)
MMVU: Measuring Expert-Level Multi-Discipline Video Understanding [34.8] ビデオ理解における基礎モデルを評価するための総合的専門家レベルのマルチディシプリンのベンチマークであるMMVUを紹介する。
MMVUには、科学、医療、人文科学、社会科学、工学という4つの中核分野にまたがる27の科目にわたる専門家による3000の質問が含まれている。
まず、ドメイン固有の知識を適用し、専門家レベルの推論を実行して、専門的なドメインビデオを分析し、基本的な視覚的知覚を超えて、モデルに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:56:18 GMT)
Automatic Debiased Machine Learning for Smooth Functionals of Nonparametric M-Estimands [34.3] 無限次元M-推定関数のスムーズな関数に対する推論を行うために,自動脱バイアス機械学習(autoDML)の統一フレームワークを提案する。
本稿では,1ステップ推定に基づく3つの自動DML推定器,目標最小損失推定,およびシーブ方法を紹介する。
データ駆動型モデル選択では、M-エスティマンドの滑らかな関数に対するモデル近似誤差の新たな分解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:50:51 GMT)
GL-MCM: Global and Local Maximum Concept Matching for Zero-Shot Out-of-Distribution Detection [34.2] GL-MCM(Global-Local Maximum Concept Matching)を提案する。
GL-MCMは、局所的な画像スコアを補助スコアとして組み込んで、グローバルな視覚的特徴と局所的な視覚的特徴の分離性を高める。
ImageNetとマルチオブジェクトベンチマークの実験は、GL-MCMがベースラインゼロショット法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:01:33 GMT)
DurFlex-EVC: Duration-Flexible Emotional Voice Conversion Leveraging Discrete Representations without Text Alignment [34.2] DurFlex-EVCは、テキストやアライメント情報を必要とせずに動作する、持続的フレキシブルなECVフレームワークである。
本稿では,テキスト・テキスト・アライメントの不要さを解消し,コンテントを表す個別の単位に音声をアライメントすることで,文脈情報をモデル化するユニット・アライメント手法を提案する。
また、音声の感情特性を正確に操作できるように、コンテンツと感情のスタイルを効果的に切り離すスタイルオートエンコーダを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:51:53 GMT)
You Can't Eat Your Cake and Have It Too: The Performance Degradation of LLMs with Jailbreak Defense [34.0] 脱獄防御戦略によるLCMの実用性低下, 安全性向上, 過大に安全なエスカレーションについて検討した。
主流のジェイルブレイク防御は、安全性とパフォーマンスの両方を同時に確保できないことに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:24:29 GMT)
Communication-Efficient and Privacy-Adaptable Mechanism for Federated Learning [33.3] フェデレートラーニング(FL)による分散プライベートデータに基づく機械学習モデルのトレーニングは、コミュニケーション効率とプライバシ保護という2つの大きな課題を提起する。
本稿では,CEPAM(Communication-Efficient and Privacy-Adaptable Mechanism)と呼ばれる新しい手法を導入し,両目的を同時に達成する。
ユーザプライバシ,グローバルユーティリティ,CEPAMの送信速度のトレードオフを,差分プライバシーと圧縮によるFLの適切なメトリクスを定義することによって分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:16:05 GMT)
DARB-Splatting: Generalizing Splatting with Decaying Anisotropic Radial Basis Functions [32.7] 本稿では、ガウス関数の閉形式積分の利点を近似することにより、減衰異方性ラジアル基底関数(DARBF)のクラスがスプレイティングをサポートすることを示す。
トレーニング中の最大34%の高速化と,DARB再構成カーネル間でのメモリ消費の15%削減を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:49:06 GMT)
From Drafts to Answers: Unlocking LLM Potential via Aggregation Fine-Tuning [32.0] データスケールとモデルサイズは、大規模言語モデルの性能向上に有効であることが証明されている。
本稿では,教師付きファインチューニングパラダイムであるAggregation Fine-Tuning(AFT)を紹介する。
ベンチマークデータセットの実証評価では、AFT訓練されたモデルは標準のSFTよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:11:59 GMT)
FNIN: A Fourier Neural Operator-based Numerical Integration Network for Surface-form-gradients [31.6] SfG ( Surface-from-gradients) は、3次元の3次元表面を勾配から復元することを目的としている。
従来の手法では、高精度な入力と高解像度な入力を扱うという課題に直面している。
本稿では,2段階最適化フレームワーク内でFNIN(Fourier Neural operator-based Numerical Integration Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:11:04 GMT)
MedS$^3$: Towards Medical Small Language Models with Self-Evolved Slow Thinking [31.3] デプロイ可能な,小規模の医療用言語モデルであるMoneを提示する。
Moneは、自己進化パラダイムを使用して、臨床タスクにおける長鎖推論のために設計されている。
11の評価データセットの実験では、moneは以前のオープンソースモデルよりも2ポイント優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:24:55 GMT)
From Data Deluge to Data Curation: A Filtering-WoRA Paradigm for Efficient Text-based Person Search [30.9] テキストベースの人物検索では、プライバシ保護と手動アノテーションの困難なタスクに対する懸念に対処するため、データ生成が主流となっている。
構築されたデータセット内のデータのサブセットのみが決定的な役割を果たすことを観察する。
我々は、この重要なデータサブセットを識別するためのフィルタリングアルゴリズムと、光微細チューニングのためのWoRA学習戦略を含む新しいフィルタリング-WoRAパラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:43:24 GMT)
LASER: Lip Landmark Assisted Speaker Detection for Robustness [30.8] 我々はロバストネスのためのリップランドマーク支援話者検出法(LASER)を提案する。
LASERは、唇の動きをオーディオに合わせることで、複雑な視覚シーンで話す個人を識別することを目的としている。
実験により、LASERは最先端のモデル、特に非同期音声や視覚のシナリオで性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 05:29:34 GMT)
UAV-Assisted Real-Time Disaster Detection Using Optimized Transformer Model [29.9] 災害復旧と管理は、特に不安定な環境や難易度の高い地形において重要な課題である。
本稿では, リアルタイム航空画像分類に最適化されたモデルを用いて, リアルタイム災害管理のためのUAV支援エッジフレームワークを提案する。
現実の災害シナリオでは,UAVが捉えた災害現場と,現場で個人が撮影する地上レベルの映像を特徴とする,新しい災害データセット「DermaEye」を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:29:45 GMT)
Grid: Omni Visual Generation [29.4] 現在のアプローチでは、膨大な計算コストでスクラッチから特別なビデオモデルを構築するか、イメージジェネレータに別のモーションモジュールを追加するかのどちらかである。
現代の画像生成モデルは、暗黙の時間的理解を伴う構造的レイアウトの処理において、未利用の可能性を秘めている。
本稿では,時間的シーケンスをグリッドレイアウトとして再構成し,視覚的シーケンスの全体的処理を可能にするGRIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:00:36 GMT)
Assisting Mathematical Formalization with A Learning-based Premise Retriever [29.1] 本稿では,数学の形式化を支援するために,前提レトリバーを訓練する革新的な手法を提案する。
我々のアプローチでは、証明状態と前提を共有潜在空間に埋め込むためにBERTモデルを採用しています。
形式化プロセスの合理化を図り,証明状態を用いてMathlibの定理を直接問合せできる検索エンジンをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:32:25 GMT)
DecoPrompt : Decoding Prompts Reduces Hallucinations when Large Language Models Meet False Premises [28.7] 幻覚を緩和する新しいプロンプトアルゴリズムDecoPromptを提案する。
DecoPrompt は LLM を利用して偽前提のプロンプトを "デコード" する。
2つのデータセットで実験を行い、DecoPromptは異なるLLMから出力された幻覚を効果的に低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:24:03 GMT)
Customizing Language Models with Instance-wise LoRA for Sequential Recommendation [28.7] 時系列レコメンデーションシステムは、ユーザの過去のインタラクションに基づいて次のインタラクション項目を予測し、個別の好みに合わせてレコメンデーションを調整する。
マルチタスク学習の一形態としてインスタンスワイドLoRA(iLoRA)を提案し、LoRAとMixture of Experts(MoE)フレームワークを統合する。
iLoRAは、トレーニング可能なパラメータの1%未満の相対的な増加で、基本的なLoRAよりも11.4%の平均的な相対的な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:40:14 GMT)
LiteVAE: Lightweight and Efficient Variational Autoencoders for Latent Diffusion Models [27.8] 潜在拡散モデル(LDM)のための新しいオートエンコーダ設計である LiteVAE を導入する。
LiteVAEは2次元離散ウェーブレット変換を使用して、標準変分オートエンコーダ(VAE)よりもスケーラビリティと計算効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:15:10 GMT)
Generalized Kernel Thinning [27.4] Dwivedi and Mackeyのカーネルスライニングアルゴリズム(2021年)
我々は、ターゲットRKHSに直接適用されるKTが、任意のカーネルに対してより厳密で次元に依存しない保証を与えることを示す。
我々は、KT が分数核を持つと、非滑らかなカーネルに対してモンテカルロ MMD の保証がより良くなることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:34:59 GMT)
Deep Geometric Moments Promote Shape Consistency in Text-to-3D Generation [27.4] MT3Dは高忠実度3Dオブジェクトを利用して視点バイアスを克服するテキスト・ツー・3D生成モデルである。
3Dアセットから幾何学的詳細を取り入れることで、MT3Dは多様で幾何学的に一貫したオブジェクトを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:14:02 GMT)
ReDeEP: Detecting Hallucination in Retrieval-Augmented Generation via Mechanistic Interpretability [27.3] パラメトリック(内部)知識の不足によって引き起こされる幻覚。
このような幻覚を検出するには、Large Language Models (LLM) が外部とパラメトリックの知識をどのように利用するかを理解する必要がある。
本稿では,LLMの外部文脈とパラメトリック知識を分離して幻覚を検出する手法であるReDeEPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:05:30 GMT)
Noise-Resilient Point-wise Anomaly Detection in Time Series Using Weak Segment Labels [27.3] NRdetectorは、信頼性ベースのサンプル選択、堅牢なセグメントレベルの学習、データ中心のポイントレベルの検出を組み込んだ耐雑音性フレームワークである。
複数の実世界のデータセットにまたがるロバストな結果が一貫して達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:10:02 GMT)
Toward Scalable Graph Unlearning: A Node Influence Maximization based Approach [27.1] グラフアンラーニング(GU)アプローチは、モデルトレーニング中のWebスケールグラフ要素間の複雑な相互作用のため、重大な課題に直面します。
分割された影響伝達モデルときめ細かな影響関数をスケーラブルな方法で実現し,ノード影響の最大化(NIM)を提案する。
このアプローチにより、GUとは独立してオフライン実行が可能となり、ほとんどのGUメソッドにシームレスに統合され、未学習のパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:02:35 GMT)
Enhancing Adversarial Transferability via Component-Wise Augmentation Method [26.3] CWA(Component-Wise Augmentation)は、ブロックワイズ変換を局所的に適用することにより、転送可能性を高めるように設計されている。
CWAは、個々の画像ブロックを戦略的に統合し、選択的に回転させ、モデル注意領域を多様化する。
CWAは、CNNおよびTransformerベースのモデルにおける攻撃成功率と安定性の両方において、最先端の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 05:41:09 GMT)
Heterogeneous Federated Learning System for Sparse Healthcare Time-Series Prediction [26.2] 我々は、データソースの空間性を扱うために、密でスパースな特徴テンソルを設計する。
不均一なフェデレーション学習は,ネットワークの非同期部分を共有し,知識伝達に適したモデルを選択するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:38:06 GMT)
A Contrastive Framework with User, Item and Review Alignment for Recommendation [25.8] レビュー中心のレコメンデーションのためのコントラストアライメントフレームワーク(ReCAFR)を紹介する。
ReCAFRは、レビューをコア学習プロセスに組み込んで、ユーザ、アイテム、レビュー表現の整合性を確保する。
具体的には、レビューベースの拡張を利用した2つの自己監督型コントラスト戦略を活用して、スパシティを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:21:45 GMT)
Generating with Fairness: A Modality-Diffused Counterfactual Framework for Incomplete Multimodal Recommendations [25.6] 不完全なマルチモーダルレコメンデーションのための新しいModality-Diffused Counterfactual (MoDiCF)フレームワークを提案する。
MoDiCFには、新しいモダリティ拡散データ補完モジュールと、新しいマルチモーダルリコメンデーションモジュールの2つの重要なモジュールがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:43:16 GMT)
Toward Effective Digraph Representation Learning: A Magnetic Adaptive Propagation based Approach [25.5] MagDGは複雑なWebスケールトポロジーをモデル化する上で優れた能力を示している。
既存のMagDGによって達成された大きな成功にもかかわらず、制限は依然として存在する。
MAPはプラグアンドプレイ複合ドメインの伝搬最適化戦略として設計され,MAP++は新たなグラフ学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:52:02 GMT)
RALAD: Bridging the Real-to-Sim Domain Gap in Autonomous Driving with Retrieval-Augmented Learning [25.4] 本稿では,リアルタイムとシミュレーションのギャップを低コストで埋めるために,自律運転のための検索強化学習(RALAD)を提案する。
RALADは、(1)拡張された最適輸送(OT)メソッドによるドメイン適応、(2)シンプルで統一されたフレームワーク、(3)効率的な微調整技術を含む3つの主要な設計を特徴としている。
実験の結果,ALADは実世界のシナリオにおける精度を維持しつつ,シミュレーション環境における性能劣化を補償することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:03:06 GMT)
Towards Accurate Unified Anomaly Segmentation [25.4] 画像からの教師なし異常検出(UAD)は、正常なデータ分布をモデル化し、異常を識別し、ローカライズするための離散表現を作成する。
効率的で統一されたワン・フォー・オール・スキームの最近の進歩にもかかわらず、さらなる監視のために異常を正確にセグメント化することは困難である。
未解決セグメンテーションタスクに対処するため,Unified Anomaly (UniAS)を導入する。
UniASは、MVTec-ADおよびVisAデータセット上のpAP/DSCで65.12/59.33と40.06/32.50という最先端の異常セグメンテーション性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:02:51 GMT)
Test-time regression: a unifying framework for designing sequence models with associative memory [24.9] 実効的なシーケンスモデルでは連想的リコールを実行できなければならないことを示す。
私たちのキーとなる洞察は、連想メモリを通じて入力トークンを記憶することは、テスト時に回帰を実行することと等価であるということです。
線形アテンションモデル、ゲート変数、状態空間モデル、オンライン学習者、ソフトマックスアテンションなどを含む最近のアーキテクチャは、テスト時間回帰に対する特定のアプローチとして自然に現れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:32:31 GMT)
MambaMOT: State-Space Model as Motion Predictor for Multi-Object Tracking [23.5] 本稿では,カルマンフィルタを学習に基づく運動モデルに置き換える可能性について検討する。
MambaMOTとMambaMOT+は、DanceTrackやSportsMOTといったMOTデータセットに挑戦する高度なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:28:53 GMT)
Dual NUP Representations and Min-Maximization in Factor Graphs [23.0] 未知パラメータ(NUP)を持つ正規化は、非自明なモデルに基づく推定問題を線形最小二乗あるいはガウス推定問題の反復に変換するのに使うことができる。
本稿では、凸双対変数と関連するNUP表現を持つ因子グラフを拡大することにより、このアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:17:16 GMT)
Identification of Nonparametric Dynamic Causal Structure and Latent Process in Climate System [22.7] 我々は,観察された因果構造と潜在因果過程の両方を同時に再現する推定手法を開発した。
気候データを含む実験において、このアプローチは、気候システムに対する強力で深い理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 21:04:08 GMT)
Owls are wise and foxes are unfaithful: Uncovering animal stereotypes in vision-language models [22.2] 動物ステレオタイプが視覚言語モデルにどのように現れるのかを画像生成作業中に検討する。
この結果から, モデルが文化的バイアスに整合したイメージを連続的に生成する, 重要なステレオタイプインスタンスが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:41:28 GMT)
Robin: a Suite of Multi-Scale Vision-Language Models and the CHIRP Evaluation Benchmark [22.1] 近年のVLM(Vision-Language Models)の普及は、厳密で包括的な評価手法とベンチマークを求めている。
この研究は、自動化されたメトリクス、AIベースの評価、さまざまなタスクにわたる人的評価を含む、既存のVLM評価技術を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:04:52 GMT)
VipDiff: Towards Coherent and Diverse Video Inpainting via Training-free Denoising Diffusion Models [21.6] VipDiffは、時間的コヒーレントな塗装結果を生成するために、逆拡散過程に拡散モデルを条件付けるためのフレームワークである。
この手法は、空間的時間的コヒーレンスと忠実度の両方の観点から、最先端の映像塗装法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:39:09 GMT)
TAB: Transformer Attention Bottlenecks enable User Intervention and Debugging in Vision-Language Models [21.0] MHSA(Multi-head Self-attention)は、トランスフォーマーの主要なコンポーネントであり、言語と視覚の両方で広く使われているアーキテクチャである。
本稿では,従来のMHSAアーキテクチャの後に挿入された新しい1ヘッドトランスフォーマー・アテンション・ボトルネック層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:16:59 GMT)
A Survey on Memory-Efficient Large-Scale Model Training in AI for Science [20.3] この調査は、生物学、医学、化学、気象学などの科学分野にまたがる応用をレビューする。
本稿では,変圧器アーキテクチャに基づく大規模言語モデル(LLM)のメモリ効率トレーニング手法について概説する。
予測精度を保ちながら,メモリ最適化手法がストレージ需要を削減できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:06:30 GMT)
Contrastive Representation for Interactive Recommendation [20.0] 対話型レコメンデーション(CRIR)のためのコントラスト表現を提案する。
CRIRは、明示的な相互作用から潜在的、高レベルな選好ランクの機能を効率的に抽出する。
また、CRIRを深層強化学習のバックボーンに適応させるためのデータ活用機構とエージェント訓練機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:44:41 GMT)
BiMarker: Enhancing Text Watermark Detection for Large Language Models with Bipolar Watermarks [19.7] kgwのような既存の透かし技術は、低透かし強度、厳密な偽陽性条件、低エントロピーシナリオの制約に直面している。
生成したテキストを正極と負極に分割し,グリーントークン数の違いを利用して検出する手法であるBiMarkerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:32:50 GMT)
Comparative Analysis of Pre-trained Deep Learning Models and DINOv2 for Cushing's Syndrome Diagnosis in Facial Analysis [19.4] 本研究では,CNN,Transformerベースのモデル,DINOv2などの事前学習モデルの性能を比較した。
その結果、TransformerベースのモデルとDINOv2はCNNよりも優れており、ViTは85.74%のF1スコアを記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:33:19 GMT)
Heterogeneous Multi-Player Multi-Armed Bandits Robust To Adversarial Attacks [19.2] システム内のプレイヤーが受ける報酬に負の影響を及ぼそうとする敵の存在下で、マルチプレイヤーバンディットの設定を考える。
衝突(複数のプレイヤーが同じ腕を選択している)が発生した場合、すべての衝突したユーザーは報酬を受け取らない。
敵は、プレイヤーが受ける報酬、すなわち敵が腕を攻撃した場合、その腕を選択するプレイヤーはゼロの報酬を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:51:23 GMT)
Pushing the Limits of BFP on Narrow Precision LLM Inference [18.5] ブロック浮動小数点(BFP)は線形演算の高速化に有効であることが証明されている。
しかし、注意のような非線形操作は、ますますパフォーマンスのボトルネックとなる。
ハードウェア・ソフトウェア共同設計フレームワーク(DB-Attn)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:10:52 GMT)
Reference-free Evaluation Metrics for Text Generation: A Survey [18.5] 自然言語生成システムにいくつかの自動評価指標が提案されている。
自動評価の最も一般的なアプローチは、モデル出力と人間によって書かれた金標準基準を比較する基準ベースの計量を使うことである。
近年、様々な基準のないメトリクスが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:05:48 GMT)
Network-informed Prompt Engineering against Organized Astroturf Campaigns under Extreme Class Imbalance [18.2] 本稿では,Twitter上でのアストロトゥルフキャンペーンを識別するための新しいフレームワークを提案する。
提案されたフレームワークは、言語モデルのトレーニングや微調整を一切必要としない。
我々のフレームワークは、精度、リコール、F1スコアの点で2x-3倍の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:07:21 GMT)
TAD-Bench: A Comprehensive Benchmark for Embedding-Based Text Anomaly Detection [18.1] テキスト異常検出は、自然言語処理タスクにおけるスパム、誤情報、および攻撃的な言語を特定するために重要である。
埋め込みベースのメソッドの採用が増えているにもかかわらず、様々なアプリケーションシナリオにおけるそれらの有効性と一般化性は、まだ未調査のままである。
テキスト異常検出のための埋め込み型アプローチを体系的に評価するベンチマークであるTAD-Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:13:10 GMT)
Treefix: Enabling Execution with a Tree of Prefixes [18.1] 本稿では,新しい学習誘導型実行手法であるTreefixを提案する。
これは反復的にプレフィックスのツリーを生成し、そのサブセットはコードスニペット内で実行された行数を最大化するプレフィックスとしてユーザに返される。
Treefixは、学習誘導実行における現在の技術状況と比較して25%と7%のカバレッジを実現しており、コードスニペット内の全行の84%と82%をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:13:43 GMT)
Towards Explainable Vulnerability Detection with Large Language Models [18.0] ソフトウェア脆弱性は、ソフトウェアシステムのセキュリティと整合性に重大なリスクをもたらす。
大規模言語モデル(LLMs)の出現は、その高度な生成能力による変換ポテンシャルを導入している。
本稿では,脆弱性検出と説明という2つのタスクにLLMを専門化する自動フレームワークであるLLMVulExpを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:27:58 GMT)
A recent evaluation on the performance of LLMs on radiation oncology physics using questions of randomly shuffled options [17.8] 放射線オンコロジー物理における5つの大言語モデル(LLM)の性能評価を行った。
LLMの性能は、医学物理学者の回答と比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:20:31 GMT)
FedMUA: Exploring the Vulnerabilities of Federated Learning to Malicious Unlearning Attacks [17.7] 我々は、FedMUAと呼ばれる新しい悪意ある未学習攻撃を導入する。
我々は,FedMUAが対象サンプルの誤分類を誘発し,80%の攻撃成功率が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:07:03 GMT)
Are Traditional Deep Learning Model Approaches as Effective as a Retinal-Specific Foundation Model for Ocular and Systemic Disease Detection? [17.7] 自己監督型網膜特異的基礎モデル(FM)であるRETFoundは下流の応用の可能性を示した。
本研究は,視線および全身性疾患の診断における3つの画像ネット制御型深層学習(DL)モデルに対するRETFoundの評価を目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:16:00 GMT)
SMamba: Sparse Mamba for Event-based Object Detection [17.1] トランスフォーマーに基づく手法は、グローバルなモデリング能力のため、イベントベースのオブジェクト検出において顕著な性能を達成している。
コストを軽減するために、窓の注意に基づくスペーサー化戦略を提案し、重要でない地域を排除している研究者もいる。
本研究では,グローバルなモデリング能力を維持しつつ,計算労力を削減するために適応的なスカラー化を行うSparse Mambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:33:32 GMT)
DehazeGS: Seeing Through Fog with 3D Gaussian Splatting [17.1] DehazeGSは,霧のない背景をメディアから分解・レンダリングできる手法である。
合成と実世界の霧のデータセットの実験は、DehazeGSが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:09:03 GMT)
Procedural Generation of 3D Maize Plant Architecture from LIDAR Data [16.5] 本研究では,LiDAR点クラウドデータからトウモロコシ(Zea mays)植物の3Dプロシージャモデルを生成するための堅牢なフレームワークを提案する。
本フレームワークは非一様合理的B-スプライン(NURBS)表面を利用してトウモロコシの葉をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:53:09 GMT)
Information-Theoretic Generalization Bounds for Transductive Learning and its Applications [16.4] 我々は情報理論とPAC-Bayesの文脈において,トランスダクティブ学習アルゴリズムの一般化境界を確立する。
まず,学習ラベル選択と仮説の相互情報により,帰納的一般化ギャップを制御できることを示す。
さらに、損失関数の型と、トレーニングおよびテストデータポイントの数について、より弱い仮定で、トランスダクティブなPAC-ベイジアン境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:18:46 GMT)
Fast-RF-Shimming: Accelerate RF Shimming in 7T MRI using Deep Learning [16.4] 高次場は、電波透過(RF)磁場の不均一性のような課題を導入し、不均一なフリップ角と画像強度のアーチファクトをもたらす。
従来のRFシミング法(Magnitude Least Squares (MLS) 最適化、RFフィールドの不均一性を緩和するが、時間集約的であり、患者の存在を必要とすることが多い。
繰り返し投影されたリッジ回帰によるRFシム予測のような最近の機械学習手法は、代替アプローチを提供するが、広範なトレーニング要件のような課題に直面している。
本稿では,5000倍の高速化を実現するFast RF Shimmingという,総合的な学習ベースフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:09:58 GMT)
Reinforcement Learning from Human Feedback without Reward Inference: Model-Free Algorithm and Instance-Dependent Analysis [16.3] モデルフリーなRLHFベストポリシー識別アルゴリズムである$mathsfBSAD$を、明示的な報酬モデル推論なしで開発する。
アルゴリズムは、人選好情報から直接、その最適方針を後方方向に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:53:36 GMT)
Application-driven Validation of Posteriors in Inverse Problems [16.0] 逆問題における後続手法のアプリケーション駆動型検証のための最初の体系的枠組みを提案する。
モードをインスタンスとして扱うことで、アプリケーションの観点からよく解釈可能なメトリクスを使用して、モード中心のバリデーションを実行できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:39:12 GMT)
Improving Influence-based Instruction Tuning Data Selection for Balanced Learning of Diverse Capabilities [15.9] 影響に基づく手法は,(1)モデルの予測に対する各トレーニング例の貢献を推定することで,(1)達成の約束を示すが,(2)に苦慮することが多い。
系統的な調査により、この過小評価は、特定のタスクが本質的に他のタスクよりも大きな影響を持つ固有のバイアスに起因することが判明した。
その結果、データ選択は、しばしばこれらのタスクに偏りがあり、モデルの性能を害するだけでなく、非意図的に、これらの高影響タスク自体のパフォーマンスを損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:00:43 GMT)
Physics of Skill Learning [15.6] 我々は、スキル学習の物理、すなわち、トレーニング中にニューラルネットワークでスキルがどのように学習されるかを理解することを目的としている。
本稿では,幾何モデル,資源モデル,ドミノモデルという,様々な複雑さを持つ3つのモデルを提案する。
ドミノ効果は、リソース解釈がリソースモデルに刺激を与える幾何学モデルで再現することができる。
リソースモデルは、構成タスクの学習力学に光を当てます。
Dominoモデルはモジュラリティの利点を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:59:49 GMT)
CoDTS: Enhancing Sparsely Supervised Collaborative Perception with a Dual Teacher-Student Framework [15.5] 我々は,CoDTS(Dual Teacher-Student framework)のエンドツーエンド協調認識を提案する。
適応的な補完学習を用いて、高品質な擬似ラベルと高品質な擬似ラベルの両方を生成する。
CoDTSは、品質と量の両方において、擬似ラベルの最適バランスを効果的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:30:57 GMT)
MoGERNN: An Inductive Traffic Predictor for Unobserved Locations in Dynamic Sensing Networks [15.5] MoGERNNはセンサのない地域でも正確な渋滞進化を予測でき、交通管理に有用な情報を提供する。
実世界の2つのデータセットの実験では、MoGERNNは観測された場所と観測されていない場所の両方のベースラインメソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:52:42 GMT)
PIER: A Novel Metric for Evaluating What Matters in Code-Switching [15.4] コードスイッチングは音声認識において重要な課題である。
Word-Error-Rate (WER)のような一般的なメトリクスは、一般的にパフォーマンスを測定するために使われる。
We propose Point-of-interest Error Rate (PIER) is proposed WER is variant of WER which only focus on specific words of interest。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:39:27 GMT)
WaveNet-SF: A Hybrid Network for Retinal Disease Detection Based on Wavelet Transform in the Spatial-Frequency Domain [15.2] 本稿では,空間領域と周波数領域の学習を統合することで網膜疾患の検出を向上する新しいフレームワークWaveNet-SFを提案する。
このフレームワークはウェーブレット変換を利用して、OCT画像を低周波成分と高周波成分に分解する。
提案手法は,OCT-C8データセットとOCT 2017データセットでそれぞれ97.82%,99.58%の最先端(SOTA)分類精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:10:52 GMT)
A Survey of Graph Retrieval-Augmented Generation for Customized Large Language Models [15.2] Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)をカスタマイズするための有望なソリューションとして登場した。
本調査は,GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)の系統的解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:25:21 GMT)
MeshONet: A Generalizable and Efficient Operator Learning Method for Structured Mesh Generation [14.1] MeshONetは、構造化メッシュ生成のための最初の一般化可能なインテリジェントな学習方法である。
従来の方法に比べて最大4桁の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:27:05 GMT)
Zero-Shot Scene Change Detection [14.1] 本手法は,連続するフレームの代わりに参照画像とクエリ画像を入力することで,追跡モデルの変化検出効果を利用する。
我々は、シーン変化検出の性能を高めるために、リッチな時間情報を活用して、ビデオへのアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:10:01 GMT)
SEGT: A General Spatial Expansion Group Transformer for nuScenes Lidar-based Object Detection Task [14.0] 空間拡張群変換器 (SEGT) と呼ばれる, nuScenes lidar を用いたオブジェクト検出タスクのためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
点雲の不規則でスパースな性質を効果的に扱えるように,一般空間展開戦略を用いて,ボクセルを異なる特殊順序場へ移行することを提案する。
本研究では,多様な拡張戦略を交互に適用することにより,異なる順序の分野にまたがる特徴表現を統合することにより,包括的空間情報を捕捉するモデルの能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:43:41 GMT)
Coarse-to-Fine Lightweight Meta-Embedding for ID-Based Recommendation [13.7] 我々は,各ユーザとアイテムがノードとして機能する,新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのレコメンデータを開発した。
粗粒のセマンティクスとは対照的に、きめ細かいセマンティクスはスパースメタ埋め込みによってよく捉えられる。
本稿では,ユーザ/イテムのセマンティクスに基づいて,各粗粒度メタエンベディングと細粒度メタエムとをマッチングすることに焦点を当てた重量ブリッジ更新戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:56:23 GMT)
Memory Storyboard: Leveraging Temporal Segmentation for Streaming Self-Supervised Learning from Egocentric Videos [13.7] 本研究では,長大な実世界のエゴセントリックなビデオストリームからの自己教師型学習のストリーミングについて検討する。
人間の知覚と記憶における事象セグメンテーションのメカニズムに着想を得て,我々は「記憶ストーリーボード」を提案する。
効率的な時間分割を実現するために,2階層のメモリ階層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:19:38 GMT)
Learning with Shared Representations: Statistical Rates and Efficient Algorithms [13.6] 潜在共有表現による協調学習により、異種クライアントは、サンプルサイズを減らしながら、パフォーマンスを向上したパーソナライズされたモデルをトレーニングできる。
経験的成功と広範な研究にもかかわらず、統計誤差率の理論的理解は、低次元線型部分空間に制約された共有表現でさえも不完全である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:03:17 GMT)
Modality Interactive Mixture-of-Experts for Fake News Detection [13.5] フェイクニュース検出のためのModality Interactive Mixture-of-Experts(MIMoE-FND)を提案する。
MIMoE-FNDは、マルチモーダルフェイクニュース検出を強化するために設計された、新しい階層型Mixture-of-Expertsフレームワークである。
2つの言語にまたがる3つの実世界のベンチマークに対する我々のアプローチを評価し、最先端の手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:49:00 GMT)
The Gap Between Principle and Practice of Lossy Image Coding [13.3] ロッシー画像符号化(Lossy image coding)は、主に画像の速度歪み関数によって拘束される計算技術である。
本稿では,シャノンの情報理論によって予測される理想的速度歪み関数と,最先端の学習画像符号化方式によって達成される経験的速度歪み関数とのギャップを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:59:11 GMT)
Group-Agent Reinforcement Learning with Heterogeneous Agents [13.1] グループエージェント強化学習(GARL)は、グループ内で複数の強化学習エージェントが一緒に学習する新たな学習シナリオである。
より一般的なヘテロジニアスな環境下では、新規かつ効果的なグループ学習機構を設計し、GARLを前進させる。
提案手法の優れた性能を示すため,43種類のAtari 2600のゲームに対して広範囲に実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:56:33 GMT)
Optimization Algorithm Design via Electric Circuits [13.1] 本稿では,電気RCC回路のアイデアを用いた凸最適化アルゴリズムの設計手法を提案する。
この手法の第一段階は、連続時間ダイナミクスが目の前の最適化問題の解に収束する適切な電気回路を設計することである。
第2段階は、連続時間力学のコンピュータ支援による自動離散化であり、証明可能な収束離散時間アルゴリズムをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:31:35 GMT)
Video Deblurring by Sharpness Prior Detection and Edge Information [13.0] 自動走行、顔認識、およびセキュリティ監視には、ビデオの劣化が不可欠である。
近年の手法では,映像シーケンス内のシャープフレームの検出を利用してデブロアリングを向上している。
この研究はGoPro Random Sharp(GoProRS)という新しいデータセットを導入し、シーケンス内のシャープフレームの頻度をカスタマイズできる。
SPEINetと呼ばれる、シャープなフレーム特徴をぼやけたフレーム再構成に統合する新しいビデオデブロアリングモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:07:32 GMT)
mmCooper: A Multi-agent Multi-stage Communication-efficient and Collaboration-robust Cooperative Perception Framework [12.9] mmCooperは、新しいマルチエージェント、マルチステージ、コミュニケーション効率、コラボロバストな協調認識フレームワークである。
実世界およびシミュレーションデータセットの広範な実験を通して,mmCooperの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:34:16 GMT)
Preference Curriculum: LLMs Should Always Be Pretrained on Their Preferred Data [12.9] 本稿では、LLMが好むデータを常に知覚し、活用して学習し、強化するパープレキシティ差分に基づくPreference Curriculum Learningフレームワークを提案する。
試料にどの程度の強度と弱いモデルが適合するかを測るPD測度を導入する。
PD選好関数を用いてモデルを近似し、いつでもLLMのデータ選好を予測することにより、全データのオフライン配置を完了し、中断することなく連続的なトレーニングを確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:12:13 GMT)
Tackling Small Sample Survival Analysis via Transfer Learning: A Study of Colorectal Cancer Prognosis [12.8] 本研究は,移動学習を利用した小サンプル生存分析を取り扱う。
本研究では, 共通生存モデルのための様々な移動学習手法を提案する。
データで50まで訓練されたすべてのモデルは、さらに大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:52:57 GMT)
Fair Secretaries with Unfair Predictions [12.8] 予測値が少なくとも$maxOmega (1), 1 - O(epsilon)$倍の候補を受け入れることを約束しているにもかかわらず、アルゴリズムが最良の候補を受け入れる確率がゼロであることを示し、ここでは$epsilon$が予測誤差である。
私たちのアルゴリズムと分析は、既存の作業から分岐し、結果のいくつかを単純化/統一する、新たな"ペギング(pegging)"アイデアに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:52:42 GMT)
Magnon Blockade with Skyrmion Qubit-Magnon Coupling in a Hybrid Quantum System [12.7] マグノン・ブロッキング(Magnon blockade)は、単一マグノン状態を生成するための基本的な量子現象である。
本稿では,YIGマイクロマグネットとスカイミリオンからなるハイブリッドシステムにおいて,マグノン遮断を発生させる理論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:59:04 GMT)
Tight relations and equivalences between smooth relative entropies [12.7] 相対エントロピーは情報スペクトルの発散に基づく滑らかな最大相対エントロピーの変種と等価であることを示す。
また,行列幾何学的手法に基づく改良された証明手法と,緩やかな測定補題も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:00:05 GMT)
Categorical Flow Matching on Statistical Manifolds [12.6] 本稿では,情報幾何学に着想を得たパラメータ化確率尺度の多様体上でのフローマッチングフレームワークを提案する。
我々は,多様体間の微分同相法により数値安定性を克服する効率的なトレーニングとサンプリングアルゴリズムを開発した。
我々は、SFMが、既存のモデルがしばしば失敗するような統計多様体上でより複雑なパターンを学習できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:04:12 GMT)
FLAME: Learning to Navigate with Multimodal LLM in Urban Environments [12.4] 大規模言語モデル(LLM)は視覚・言語ナビゲーション(VLN)タスクの可能性を実証している。
LLMは専門的なナビゲーションタスクに苦労し、専門的なVLNモデルと比較すると、最適以下の性能が得られる。
本稿では,都市VLNタスク用に設計された新しいマルチモーダルLLMエージェントとアーキテクチャであるFLAMEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:06:09 GMT)
Proxies for Distortion and Consistency with Applications for Real-World Image Restoration [12.1] 本稿では,実世界の画像復元アルゴリズムの設計と評価を両立するツール群について述べる。
本研究では,実世界の実測値が通った劣化の連鎖を予測する訓練モデルを提案する。
この推定器が、測定値と提案された回復画像との一致の一貫性を近似するためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:49:30 GMT)
Leveraging Explicit Reasoning for Inference Integration in Commonsense-Augmented Dialogue Models [12.1] オープンドメイン対話システムは、人間のユーザに対して効果的に理解し、応答するために、社会的常識を理解する必要がある。
既存のコモンセンス拡張ダイアログへのアプローチは、応答生成中にコモンセンス推論を統合する暗黙の推論に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:40:55 GMT)
Multi-Modality Collaborative Learning for Sentiment Analysis [12.1] マルチモーダル感情分析(MSA)は、視覚、音声、テキストのモダリティを統合することで、ビデオ中の個人の感情状態を特定する。
既存の手法の進歩にもかかわらず、本質的なモダリティの不均一性は、モダリティを越えて対話的な感情の特徴を効果的に捉えることを制限している。
モーダル・コラボレーティブ・ラーニング(Multi-Modality Collaborative Learning)フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:06:21 GMT)
InsTALL: Context-aware Instructional Task Assistance with Multi-modal Large Language Models [11.9] マルチモーダルな大規模言語モデル(InsTALL)を用いたコンテキスト認識型インストラクショナル・タスク・アシスタントを開発した。
InsTALLは、そのタスクに関連するユーザクエリに対して、リアルタイムで応答する。
InsTALLはマルチモーダルアクティビティ理解のためのサブタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:55:06 GMT)
Provably effective detection of effective data poisoning attacks [11.9] 本稿では,データセット中毒攻撃の数学的に正確な定義を確立し,データセットを効果的に害する行為が,攻撃を効果的に検出できることを証明した。
コンフォーマルセパビリティテスト(Conformal Separability Test)と呼ばれる新しい統計テストによって、データセットの毒性が特定可能であるという数学的保証に加えて、実世界での毒性の試行を適切に検出できるという実験的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 00:07:55 GMT)
Finding Safety Violations of AI-Enabled Control Systems through the Lens of Synthesized Proxy Programs [11.9] ファルシフィケーションは、制御システムが正式な安全仕様に違反する原因となる入力信号を見つけることを目的としている。
AI対応制御システムにファルシフィケーションを適用することは、2つの大きな課題をもたらす。
本稿では,AI対応制御システムに適したファルシフィケーションフレームワークであるSynthifyを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:19:23 GMT)
Efficient Lung Ultrasound Severity Scoring Using Dedicated Feature Extractor [11.8] MeDiVLADは多レベル肺超音波検査のための新しいパイプラインである。
我々は、自己知識蒸留を利用して、ラベルや集合フレームレベルの特徴を伴わずに視覚変換器(ViT)を事前訓練する。
最小限の微調整により、MeDiVLADはフレームレベルおよびビデオレベルのスコアリングにおいて従来の完全教師付き手法よりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:28:22 GMT)
LLM-Agents Driven Automated Simulation Testing and Analysis of small Uncrewed Aerial Systems [11.2] 小型無人航空機の正確な挙動を検証するためには, 粗いシミュレーション試験が重要である。
開発者をサポートするために様々なsUASシミュレーションツールが存在するが、シミュレーションテストの作成、実行、分析のプロセス全体が、手作業で面倒な作業である。
複数のLLMエージェントが協調してsUASシミュレーションテストプロセスをサポートするフレームワークであるAutoSimTestを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:42:21 GMT)
Interaction Dataset of Autonomous Vehicles with Traffic Lights and Signs [11.1] 本稿では,自動走行車(AV)と交通制御装置,特に信号機と停止標識の相互作用を総合的に把握するデータセットの開発について述べる。
我々の研究は、AVがこれらの交通制御装置をどのようにナビゲートするかの実際の軌跡データを提供することによって、既存の文献における重要なギャップに対処する。
本研究では,交通信号を用いた37,000以上のインスタンスと,停止標識を用いた44,000のインスタンスを組み込んで,関連する対話軌跡データをMotionデータセットから同定し抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:59:50 GMT)
Cross-Entropy Attacks to Language Models via Rare Event Simulation [11.1] ブラックボックスのテキストの敵対攻撃は、モデル情報の欠如と、テキストの離散的で非微分不可能な性質のために困難である。
既存の手法では、単語の正当性ランキングの非効率な最適化のために攻撃性能が制限されているため、異なるモデルを攻撃するための汎用性に欠けることが多い。
本稿では,テキスト・エントロピー・アタック(CEA)と呼ばれる,テキスト・エントロピー・アタックに対する新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:08:59 GMT)
Metric for Evaluating Performance of Reference-Free Demorphing Methods [10.9] 顔形態(英: face morph)とは、2つの(またはそれ以上の)異なるアイデンティティに関連する2つの(またはそれ以上の)顔画像を組み合わせた画像である。
参照のない顔変形はプロセスを逆転させ、他の情報を用いることなく顔形態を構成する顔画像の復元を試みる。
このような変形技術の評価と比較に使用される評価指標には合意がない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:38:55 GMT)
A Unified View of IoT And CPS Security and Privacy [10.6] IoT(Internet of Things)とCPS(Cyber Physical Systems)の概念は互いに密接に関連している。
ネットワークアーキテクチャの観点からは、IoTとCPSは類似しています。
ハードウェア,ネットワーク,オペレーティングシステム(OS),ソフトウェア,データ,人間の6つの要因から,IoT/CPSシステムのリスク評価を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:13:27 GMT)
Parameters vs FLOPs: Scaling Laws for Optimal Sparsity for Mixture-of-Experts Language Models [10.5] 本研究では,不活性パラメータと全パラメータの比率がモデル性能に与える影響について検討する。
異なる制約の下では、トレーニング効率とモデルパフォーマンスの両方を改善する最適な空間レベルが存在することが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:51:15 GMT)
Compositional Instruction Following with Language Models and Reinforcement Learning [10.5] 合成支援型強化学習言語エージェント(CERLLA)について紹介する。
本手法は,構成ポリシー表現と意味近似を利用して,言語で指定されたタスクの複雑性サンプルを削減する。
我々のモデルは成功率が高く、非構成ベースラインよりも少ないステップで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:06:34 GMT)
Minimax Optimal Simple Regret in Two-Armed Best-Arm Identification [10.5] 簡単な後悔に対して、ネーマン割当の極小極小性を証明した。
局所正規度に局所性制限を課すことなく、最適性が達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:44:34 GMT)
TOFFE -- Temporally-binned Object Flow from Events for High-speed and Energy-Efficient Object Detection and Tracking [10.5] イベントベースのカメラは、非常に高時間分解能と低消費電力で強度レベルの変化だけを捉えることで、生物学的にインスパイアされた解決策を提供する。
イベントベースの物体の動き推定を行うための軽量ハイブリッドフレームワークTOFFEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:20:34 GMT)
Enhancing Privacy in the Early Detection of Sexual Predators Through Federated Learning and Differential Privacy [10.4] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、オンライングルーミングのケースが大幅に急増した。
産業とアカデミアにおけるグルーミングの検出には、私的会話へのアクセスと監視が関係している。
性的捕食者の早期発見のためのプライバシ保護パイプラインを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:01:21 GMT)
Supervised Learning for Analog and RF Circuit Design: Benchmarks and Comparative Insights [10.4] 本研究では,様々な回路タイプにわたる性能仕様から回路パラメータを設計するための教師付きMLに基づくアプローチについて検討する。
その結果,低雑音増幅器などの単純な回路は,平均相対誤差を0.3%以下と極めて精度が高いことがわかった。
異種回路では、トレーニングデータの増加により誤差の88%が減少し、受信側は平均相対誤差を0.23%以下とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:48:23 GMT)
Systematic Abductive Reasoning via Diverse Relation Representations in Vector-symbolic Architecture [10.3] ベクトルシンボリックアーキテクチャ(VSA)における多様な関係表現(Rel-SAR)を持つ体系的帰納的推論モデルを提案する。
記号的推論ポテンシャルを持つ表現を導出するために、様々な種類の原子ベクトルが数値的、周期的、論理的意味論を表すだけでなく、構造化された高次元表現(S)も導入する。
体系的推論のために,これらの関係表現を統合する統一フレームワークにおいて,新しい数値および論理関数を提案し,規則の推論と一般化の実行を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 05:17:08 GMT)
Optimally-Weighted Maximum Mean Discrepancy Framework for Continual Learning [10.1] 我々は、最適重み付き最大平均離散(OWMMD)と呼ばれる新しいフレームワークを導入することで、ネットワークの忘れの問題に取り組む。
本稿では,適応重みベクトルを改良する適応正規化最適化(ARO)戦略を提案し,最適化プロセスを通じて各特徴層の重要性を自律的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:33:45 GMT)
How Does the Spatial Distribution of Pre-training Data Affect Geospatial Foundation Models? [10.1] 地理空間モデル(GFM)は、気候変動、農業、災害対応といった世界的な課題に対処するのに役立つ。
GFMの以前の研究は、モデルアーキテクチャとプレテキストタスクの調整に重点を置いており、事前学習データの選択がモデルの性能に与える影響を調査しなかった。
本研究では,事前学習データの地理的分布がGFMの性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:57:09 GMT)
SplitQuant: Layer Splitting for Low-Bit Neural Network Quantization [10.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)の量子化はしばしば、元の値の範囲が量子化値の範囲よりも大きいため、異なる元の値を単一の量子化値にマッピングする。
本稿では,オフ値の保持と量子化の解決を同時に行うためにSplitQuantを提案する。
SplitQuantは2つのBERT-Tinyモデルに適用され、INT2量子化の精度を3.3%pと2.1%pで改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:53:16 GMT)
Quantitative Error Bounds for Scaling Limits of Stochastic Iterative Algorithms [10.0] アルゴリズムのサンプルパスとOrnstein-Uhlenbeck近似の非漸近関数近似誤差を導出する。
我々は、L'evy-Prokhorov と有界ワッサーシュタイン距離という2つの一般的な測度で誤差境界を構築するために、主要な結果を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:29:11 GMT)
Co-Paced Learning Strategy Based on Confidence for Flying Bird Object Detection Model Training [9.6] CPL-BCは、他のモデル学習手法と比較して、検出精度を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:54:37 GMT)
FOCUS: First Order Concentrated Updating Scheme [9.3] 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましいパフォーマンスを示し、事前トレーニングプロセスを改善することが、その機能をさらに強化する鍵であるようだ。
勾配問合せノイズが谷の鋭さに比例して高い場合、AdamのパフォーマンスはSignumよりも劣る。
FOCUSは,移動平均パラメータに対するアトラクションを取り入れて,より大きなステップサイズを維持しつつ,ノイズをよりよく扱えるようにすることで,シグナブルを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:03:42 GMT)
Tackling Uncertainties in Multi-Agent Reinforcement Learning through Integration of Agent Termination Dynamics [9.3] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、複雑な現実世界のタスクを解くために大きな注目を集めている。
これらの環境における本質性と不確実性は、効率的で堅牢な政策学習に重大な課題をもたらす。
本稿では,MARLタスクの収束性を改善するために,分散学習と安全に着目した損失関数を統合した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:31:01 GMT)
In-Network Preprocessing of Recommender Systems on Multi-Tenant SmartNICs [9.2] オンラインデータ前処理は、レコメンダシステムを提供する上で、ますます重要な役割を担っている。
既存のソリューションでは、複数のCPUワーカーを使用して、単一のトレーニングノードの入力帯域幅を飽和させる。
データロードと前処理パイプラインをストリーミング形式で実行する,フレキシブルでネットワーク対応のアクセラレータであるPiperを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:53:17 GMT)
Slot-BERT: Self-supervised Object Discovery in Surgical Video [9.2] Slot-BERTは、制約のない長さの長いビデオにオブジェクト発見をシームレスにスケールする。
Slot-BERTは,腹部,胆嚢摘出術,胸腔鏡下手術から得られた実世界の外科的ビデオデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:59:22 GMT)
Assessing the Alignment of FOL Closeness Metrics with Human Judgement [9.1] FOL評価における既存の指標の感度と人的判断との整合性について検討した。
メトリクスを組み合わせることで、個々のメトリクスに比べてアライメントと感度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:02:39 GMT)
Time-Series Foundation Model for Value-at-Risk Forecasting [9.1] 本研究は,バリュー・アット・リスク(VaR)の時系列基礎モデルの性能を初めて解析したものである。
我々はGoogleのTimesFMモデルと、GAS(Generalized Autoregressive Score)を含む従来のパラメトリックモデルと非パラメトリックモデルを比較した。
8.5年以上のアウト・オブ・サンプルデータによるバックテストでは、微調整された基礎モデルは、実際のオーバー・オーバー・予測比率で従来の手法よりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:21:48 GMT)
MaxMin-L2-SVC-NCH: A Novel Approach for Support Vector Classifier Training and Parameter Selection [9.1] サポートベクトル分類(SVC)の適用において、ガウス核パラメータの選択は重要な役割を果たす。
一般的な方法は、グリッドサーチ(CV)を用いたk倍のクロスバリデーションであり、多数のSVCモデルをトレーニングする必要があるため、非常に時間がかかる。
本稿では,SVCを学習し,ガウスカーネルパラメータの選択を最適化するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:50:26 GMT)
Is your LLM trapped in a Mental Set? Investigative study on how mental sets affect the reasoning capabilities of LLMs [8.9] 本稿では,心的セットがLLMの推論能力に与える影響について検討する。
メンタル・セット(Mental Sets)とは、以前成功していた戦略が非効率になったとしても継続する傾向を指す。
Llama-3.1-8B-インストラクト、Llama-3.1-70B-インストラクト、GPT-4oのようなメンタルセットの存在下でのLLMモデルの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:29:15 GMT)
Quantifying the Upper Limit of Backflash Attack in Quantum Key Distribution [8.7] 本研究は,繊維ベースのQKDシステムにおいて,バックフラッシュ攻撃の上限を重要なパッシブアタックの1つとして実験的に理論的に検討した。
我々は,復号化の最大差分比を解析できるシミュレーションモデルを開発した。
これにより、バックフラッシュ攻撃時のデコイ状態BB84QKDシステムのセキュアな鍵レートを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 00:01:31 GMT)
Optimizing Leaky Private Information Retrieval Codes to Achieve ${O}(\log K)$ Leakage Ratio Exponent [8.6] プライバシの漏洩量を純粋差分プライバシーパラメータで測定するL-PIR問題について検討する。
Samyらによって提案された従来のL-PIR方式とは異なり、クリーンな(低コストな)検索パターンへの確率割り当てを調整しただけで、全ての検索パターンに同時に割り当てられた確率を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:26:50 GMT)
EvoGP: A GPU-accelerated Framework for Tree-Based Genetic Programming [8.6] 木に基づく遺伝的プログラミング(TGP)は、記号回帰、特徴工学、科学モデリングにおいて広く用いられている進化的アルゴリズムである。
これらの課題に対処するために、包括的なGPUアクセラレーションTGPフレームワークであるEvoGPを紹介する。
EvoGPは最先端のTGP実装よりも最大140.89倍の高速化を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:42:54 GMT)
CBVLM: Training-free Explainable Concept-based Large Vision Language Models for Medical Image Classification [8.5] 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、事前定義された人間の解釈可能な概念のセットに最終疾患予測を制約することで後者に対処する。
本稿では,これらの課題に対処する,シンプルで効果的な手法CBVLMを提案する。
予測された概念を最終診断し、説明可能性を確保し、LVLMの少数ショット機能を活用することにより、アノテーションのコストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:38:04 GMT)
Benchmarking Randomized Optimization Algorithms on Binary, Permutation, and Combinatorial Problem Landscapes [8.3] RHC(Randomized Hill Climbing)、SA(Simulated Annealing)、GA(Genematic Algorithms)、MIMIC(MIMIC)の4つのランダム化最適化アルゴリズムの性能を評価する。
これらのアルゴリズムをベンチマーク適合度関数を用いて比較し,各問題カテゴリの課題と要件を明らかにする。
本研究は,ソリューションの品質,収束速度,計算コスト,堅牢性など,主要な性能指標に基づいて,各アルゴリズムの有効性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:13:01 GMT)
On the distinguishability of geometrically uniform quantum states [8.3] GUアンサンブル(GUアンサンブル)は、固定状態から生成される均一に重み付けられた量子状態アンサンブルである。
本研究では,様々な角度からGUアンサンブルを識別する問題を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:53:53 GMT)
A Lightweight and Interpretable Deepfakes Detection Framework [8.2] いわゆるディープフェイクの創造と普及は、社会生活、市民の休息、法律に深刻な脅威をもたらす。
既存の検出器のほとんどは、フェイススワップ、リップシンク、パペットマスターのディープフェイクの検出に重点を置いている。
本稿では,ハイブリッド顔のランドマークを融合した特徴量を利用した統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:03:11 GMT)
Foreign object segmentation in chest x-rays through anatomy-guided shape insertion [8.2] 胸部X線写真における異物分類の課題に対処する。
我々のアプローチは、ネットワークが手動で最小限のラベル付きデータで複雑な構造を分割することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:25:09 GMT)
Evaluating multiple models using labeled and unlabeled data [8.2] Semi-Supervised Model Evaluation (SSME) は、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を用いて機械学習分類器を評価する手法である。
本研究では,(1)医療,(2)コンテンツモデレーション,(3)分子特性予測,(4)画像アノテーションの4つの領域において,ラベル付きデータセットの取得が非現実的であることを示す。
その結果,SSMEは競合する手法よりも精度が高く,ラベル付きデータのみを用いた場合に比べて誤差が5.1倍,競合する手法では2.4倍減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:47:37 GMT)
PRIMUS: Pretraining IMU Encoders with Multimodal Self-Supervision [7.9] ラベルなしまたは弱いラベル付きIMUデータは、人間の動きをモデル化するために使用できる。
本稿では,新しい事前学習目標を用いたIMUエンコーダのPRIMUSを提案する。
PRIMUSは最先端のベースラインと比較して、テスト精度を最大15%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:55:17 GMT)
The Impact of Copyrighted Material on Large Language Models: A Norwegian Perspective [7.8] 本稿では,ノルウェーにおける出版社が管理する著作権コーパスが生成型大規模言語モデル(LLM)の性能に与える影響を実証的に評価する枠組みと結果について述べる。
LLMのデータミックスに本と新聞の両方を追加すると、その性能が向上する傾向にあり、フィクション作品の追加は有害であることがわかった。
我々の実験は、AI開発に貢献する著者のための補償スキームの作成を知らせる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:38:35 GMT)
The Choice of Normalization Influences Shrinkage in Regularized Regression [7.8] 本研究では,ラッソ,隆起,弾性ネット回帰の文脈における正規化について検討した。
二つの特徴のクラスが回帰係数に直接影響を与えることを示す。
また、バイナリと通常の機能の混在やインタラクションにも取り組み、初期結果を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:42:42 GMT)
LogLLM: Log-based Anomaly Detection Using Large Language Models [7.8] 大規模言語モデル(LLM)を活用するログベースの異常検出フレームワークであるLogLLMを提案する。
LogLLMはBERTを使用してログメッセージからセマンティックベクターを抽出し、変換器デコーダベースのモデルであるLlamaを使ってログシーケンスを分類する。
我々のフレームワークは、性能と適応性を高めるために設計された新しい3段階の手順によって訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:12:26 GMT)
Score Combining for Contrastive OOD Detection [7.8] オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出では、テストサンプルが既知の不整合分布から来ているかどうかを分類するよう求められる。
トレーニングデータセットによって不整合分布が定義され、遭遇する可能性のある新規性に関する追加の知識が存在しない場合に焦点を当てる。
この問題は、新規性検出、一級分類、教師なし異常検出とも呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:20:22 GMT)
Hire Me or Not? Examining Language Model's Behavior with Occupation Attributes [7.7] 大規模言語モデル(LLM)は、採用やレコメンデーションシステムなど、プロダクションパイプラインに広く統合されている。
本稿では、職業意思決定の文脈において、ジェンダーステレオタイプに関するLCMの行動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:15:37 GMT)
EliGen: Entity-Level Controlled Image Generation with Regional Attention [7.7] Entity-Level制御画像生成のための新しいフレームワークであるEliGenを紹介する。
追加パラメータを必要としない拡散変圧器のメカニズムである地域注意を導入する。
我々はEliGenに、空間的精度と画質の両方において既存の手法を超越して、堅牢で正確な実体レベルの操作を実現するよう訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:32:22 GMT)
Episodic Memories Generation and Evaluation Benchmark for Large Language Models [7.7] 我々は、人間のような認知に向けてAIを前進させるためには、エピソード記憶能力を大規模言語モデルに統合することが不可欠であると主張している。
本研究では,時間的・空間的文脈をカプセル化し,関連する実体を包含し,詳細な記述を行うための構造的アプローチを開発する。
我々は、汚染のない独自のエピソードメモリベンチマークを合成し、LLM性能を評価するためにオープンソースコードとデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:16:13 GMT)
Performance of Superconducting Resonators Suspended on SiN Membranes [7.6] 薄いSiN膜上の懸架装置は、バルク基板との相互作用を制限し、地中への寄生容量を減少させることができる。
超伝導コプラナー導波路共振器をSiN薄膜上に完全に製造する。
薄肉SiN膜に完全に懸濁した高品質超伝導回路デバイスを実現することにより,本技術の適用範囲を拡大する上で有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:23:59 GMT)
On the "Illusion" of Gender Bias in Face Recognition: Explaining the Fairness Issue Through Non-demographic Attributes [7.6] 顔認識システムは、ユーザの性別に基づいて、かなりの精度の差を示す。
顔の属性を効果的にデコレーションし、集約し、バイアスの少ない性別分析を可能にするツールチェーンを提案する。
実験の結果,男女のイメージが特定の属性を共有すると,男女差は消失することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:21:19 GMT)
Let There Be Light: Robust Lensless Imaging Under External Illumination With Deep Learning [7.4] レンズレスカメラは、アナログ光学からデジタル後処理へ画像形成をシフトすることで、従来のカメラの設計制約を緩和する。
新しいカメラの設計や応用が可能である一方で、レンズレスイメージングは望ましくない干渉(他の情報源、ノイズなど)に非常に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:47:28 GMT)
Beyond Position: the emergence of wavelet-like properties in Transformers [7.4] 本稿では, ロータリー位置埋め込み(RoPE)の理論的限界を効果的に補償する頑健なウェーブレット様特性をトランスフォーマーモデルがいかに発展させるかを検討する。
本研究では,ウェーブレット変換に類似したマルチレゾリューション処理を実装するために,注目ヘッドが自然に進化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:50:47 GMT)
Floquet engineering of point-gapped topological superconductors [7.2] 本稿では,Floquet工学的手法を用いて,点を持つトポロジカル超伝導体を実現する。
本稿では,ロバストなMajoranaエッジモードをホストする点ギャップが,逆の巻数を持つFloquetバンドの重なりで現れることを示す。
我々の研究は、非エルミート系における点を持つ位相位相を探索するための新しい経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:43:16 GMT)
Do LLMs Provide Links to Code Similar to what they Generate? A Study with Gemini and Bing CoPilot [7.1] 大規模言語モデル(LLM)は現在、様々なソフトウェア開発タスクに使われている。
Webからの再利用とは異なり、LLMは生成されたコードに関する証明情報の提供に限られている。
本稿では,Bing CoPilot と Google Gemini のリンクから得られたと思われる6つのプログラミング言語で,243 と 194 のコードスニペットがどの程度の頻度で使われているかを評価する実験的な研究結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:47:22 GMT)
Reinforcement Learning Constrained Beam Search for Parameter Optimization of Paper Drying Under Flexible Constraints [7.0] 最適化問題における推論時間改善のための強化学習制約ビームサーチ(RLCBS)を提案する。
以上の結果から, RLCBS は NSGA-II よりも複雑な設計制約下で, モジュール構成を推論時に乾燥させるのに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:16:19 GMT)
LatentBKI: Open-Dictionary Continuous Mapping in Visual-Language Latent Spaces with Quantifiable Uncertainty [7.0] 本稿では,新しい確率的マッピングアルゴリズムであるlatntBKIを導入し,不確かさを定量化するオープン語彙マッピングを実現する。
LatentBKIは、人気のMatterport3DとSemantic KITTIデータセット上で、同様の明示的なセマンティックマッピングとVLマッピングフレームワークに対して評価されている。
実世界の実験は、挑戦的な屋内環境に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 21:46:26 GMT)
RayLoc: Wireless Indoor Localization via Fully Differentiable Ray-tracing [7.0] 本稿では,無線線トレーシングの逆問題として,無線屋内局地化への新たなアプローチを提案する。
我々のソリューションの中核は、センシングシーンの包括的なパラメータへのバックプロパゲーションを可能にする、完全に微分可能なレイトレーシングシミュレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:24:36 GMT)
Bayesian Despeckling of Structured Sources [6.9] SAR(Synthetic Aperture Radar)やデジタルホログラフィーなどの応用のためにデスペックリングアルゴリズムが開発された。
本稿では,一般的な定常情報源に適用可能な手法を提案する。
提案するデップセックラーは、地上の真理信号モデルやスペックルノイズの強い単純化を伴わずに、より良い再構成性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:26:16 GMT)
RUIE: Retrieval-based Unified Information Extraction using Large Language Model [6.8] 統一された情報抽出は、構造化されていないテキストから構造化された情報を抽出することを目的としている。
本稿では,タスクの効率的な一般化にコンテキスト内学習を活用するフレームワークRUIE(Retrieval-based Unified Information extract)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:09:35 GMT)
SafePowerGraph-HIL: Real-Time HIL Validation of Heterogeneous GNNs for Bridging Sim-to-Real Gap in Power Grids [6.8] 我々は,HypersimをモデルとしたIEEE 9-busシステム上でHILシミュレーションを利用するSafePowerGraph-HILフレームワークを開発した。
Hypersimの機能を活用することで、複雑なグリッドインタラクションをシミュレートし、HGNNトレーニングの重要なパラメータをキャプチャする堅牢なデータセットを提供します。
訓練されたHGNNはその後、様々なシステム条件下で新たに生成されたデータを用いて検証され、電力系統状態の予測精度とロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:36:38 GMT)
Large-image Object Detection for Fine-grained Recognition of Punches Patterns in Medieval Panel Painting [6.8] 画像に含まれるパンチに対してオブジェクト検出を行うために、機械学習パイプラインをトレーニングする。
以上の結果から, 現場で働く美術史家は, パンチの識別と抽出に, 確実に我々の手法を活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:30:51 GMT)
SCFCRC: Simultaneously Counteract Feature Camouflage and Relation Camouflage for Fraud Detection [6.7] 不正検出では、詐欺師は多くの良心的なユーザーと対話し、自分の特徴や関係を偽造して身を隠す。
SCFCRCを提案する。SCFCRCはトランスフォーマーをベースとした不正検出装置で,特徴カモフラージュと関係カモフラージュを同時に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:50:51 GMT)
Full Proportional Justified Representation [6.6] マルチウィンター投票では、有権者の承認投票を比例代表する委員会を形成することが不可欠である。
正当性表現(JR)の概念は、いかなる大きな「結束的な」有権者集団も比例的に「代表」すべきだと要求する。
FPJR(Full Proportional Justified Representation)と呼ばれる組み合わせ(C2)-(R1)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:13:28 GMT)
Judging the Judges: Evaluating Alignment and Vulnerabilities in LLMs-as-Judges [6.6] LLM-as-a-judgeパラダイムは,大規模言語モデルを評価するアプローチとして急速に普及している。
本稿では,人間間の合意が高いクリーンなシナリオに焦点を当てる。
我々は、複雑性や長さを早めるための感度や、寛大さへの傾向など、審査モデルの脆弱性を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:10:13 GMT)
QuSplit: Achieving Both High Fidelity and Throughput via Job Splitting on Noisy Quantum Computers [6.5] 本稿では,ジョブ分割を考慮した遺伝的アルゴリズムに基づくスケジューリング手法を提案する。
実験結果から,本手法は全ジョブに対して高い忠実性を維持し,システムスループットを著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:43:32 GMT)
Strong and noise-tolerant entanglement in dissipative optomechanics [6.5] 我々はミッチェルソン・サニャック干渉計における量子絡み合いについて研究し、分散と散逸結合を任意にオン/オフすることができる。
純散逸結合によって生じる量子絡み合いは、純粋散逸結合によって生じるものよりも著しく強く、耐雑音性が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:48:56 GMT)
OmniHD-Scenes: A Next-Generation Multimodal Dataset for Autonomous Driving [6.4] 高品質なデータセットは、効率的なデータ駆動自律運転ソリューションの開発に不可欠である。
OmniHD-Scenesは大規模なマルチモーダルデータセットであり、全方位全方位高精細データを提供する。
データセットは1501のクリップで構成され、それぞれ約30秒の長さで、合計450K以上の同期フレームと585万以上の同期センサーデータポイントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:00:04 GMT)
Multi-Agent Consensus Seeking via Large Language Models [6.3] 大規模言語モデル(LLM)によって駆動されるマルチエージェントシステムは、複雑なタスクを協調的に解決する有望な能力を示している。
この研究は、マルチエージェントコラボレーションにおける根本的な問題であるコンセンサス探索について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:26:43 GMT)
Evaluating many-body stabilizer Rényi entropy by sampling reduced Pauli strings: singularities, volume law, and nonlocal magic [6.3] 我々は、$alpha$-stabilizer R'enyi entropy (SRE) を任意の整数 $alphage 2$ で評価するための新しい量子モンテカルロスキームを提案する。
1Dおよび2Dの逆場Ising(TFI)モデルの基底状態への応用において,2ドルSREの挙動は特性関数と自由エネルギー寄与との相互作用によって制御されることが明らかとなった。
本手法は大規模量子システムにおける$alpha$-SREのスケーラブルかつ効率的な評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:59:18 GMT)
A note on the relations between mixture models, maximum-likelihood and entropic optimal transport [6.2] 本研究では, 混合モデルに対する最大線量推定は, エントロピー正則化を伴う最適輸送問題としてパラメータを最小化することと同値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:55:21 GMT)
FViT: A Focal Vision Transformer with Gabor Filter [6.2] 視覚変換器とガボルフィルタを組み合わせる利点について論じる。
畳み込みを用いた学習可能なGaborフィルタ(LGF)を提案する。
バイオニックフォカルビジョン(BFV)ブロックはLGFに基づいて設計されている。
Focal Vision Transformers (FViTs) と呼ばれるピラミッドバックボーンネットワークの統一的で効率的なファミリーを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:40:56 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Four End-To-End AI Autopilots Using CCTest and the Carla Leaderboard [6.2] クリティカルな設定テストアプローチを、4つのエンドツーエンドのオープンオートパイロット、Transfuser、InterFuser、MILE、LMDriverに適用する。
まず、クリティカルな設定テストアプローチを、4つのエンドツーエンドのオープンオートパイロット、Transfuser、InterFuser、MILE、LMDriverに適用する。
第2に、Carla Leaderboardで実施した4つのオートパイロットの評価と、クリティカルな構成をテストした結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:33:32 GMT)
Crop Yield Time-Series Data Prediction Based on Multiple Hybrid Machine Learning Models [6.1] 本研究では,収穫量の時系列データ予測に焦点を当てた。
世界経済における農業の重要性と社会安定を考えると、この研究は長年にわたって複数の作物、複数の地域、データを含むデータセットを用いている。
収率予測には、線形回帰、ランダムフォレスト、グラディエントブースト、XGBoost、KNN、決定木、バッグング回帰といった複数のハイブリッド機械学習モデルが採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:41:33 GMT)
Make Full Use of Testing Information: An Integrated Accelerated Testing and Evaluation Method for Autonomous Driving Systems [6.1] 本稿では、自律運転システム(ADS)の試験・評価のための統合的加速テスト・評価手法(ITEM)を提案する。
本稿では,テスト情報を完全に活用するために,統合的高速化テスト・評価手法(ITEM)を提案する。
実験結果から,ITEMは危険領域の形状に関わらず,低次元,高次元ともに危険領域を同定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:59:25 GMT)
Large Language Models Meet Graph Neural Networks for Text-Numeric Graph Reasoning [6.0] グラフエンティティとアソシエーションとして定義される新しいタイプのグラフ構造であるテキスト数値グラフ(TNG)を導入する。
TNGはグラフ推論による新しい科学的発見のための理想的なデータ構造モデルである。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を統合して,グラフ理解と推論のためのTNGの分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 00:29:23 GMT)
Incremental Learning of Retrievable Skills For Efficient Continual Task Adaptation [5.9] CiL(Continuous Imitation Learning)は、マルチタスクポリシーを達成するために、複数のステージやタスクにわたるデモからタスク知識を抽出し、蓄積する。
私たちは、異なるデモンストレーションから共有可能なスキルを段階的に学習することで、知識共有のこの制限に対処するアダプタベースのCiLフレームワークであるIsCiLを紹介します。
Franka-KitchenとMeta-Worldの複雑なタスクを用いたCiL実験は、タスク適応とサンプル効率の両方において、IsCiLの堅牢な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:37:47 GMT)
Strong phonon-mediated high temperature superconductivity in Li$_2$AuH$_6$ under ambient pressure [5.9] 開発したAI検索エンジン(InvDesFlow)を用いて、環境安定な超伝導水和物について広範な調査を行う。
Au-Hオクタヘドラルモチーフを有する立方体構造Li$AuH$_6$を候補とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:48:27 GMT)
fabSAM: A Farmland Boundary Delineation Method Based on the Segment Anything Model [5.9] 農地の境界線は、作物のモニタリングや農業国勢調査などの農業管理に不可欠である。
リモートセンシング画像を用いた従来の手法は効率的だが、一般化には限界がある。
本稿では,Deeplabv3+ ベースの Prompter と SAM を組み合わせた SAM ベースの農地境界記述フレームワーク "fabSAM" を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:23:22 GMT)
Optimizing Circuit Reusing and its Application in Randomized Benchmarking [5.8] 量子学習タスクは、ランダムにサンプリングされた量子回路を利用して未知のシステムを特徴づける。
回路再利用 (circuit reusing) と呼ばれる効率的な手法では、各回路を複数回実行することで、新しい回路を実装するよりもコストを削減できる。
本研究では,所定の実験コストに対する測定結果の分散を最小化する最適再利用パラメータについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:24:00 GMT)
Attending To Syntactic Information In Biomedical Event Extraction Via Graph Neural Networks [5.8] 本稿では,依存グラフの完全隣接行列を用いて個々のトークンを埋め込む。
また, 依存グラフが全体の性能に与える影響を示すために, アブレーション実験を行った。
提案したモデルは,BEEの最先端モデルを,異なるデータセットに対してわずかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:12:40 GMT)
Intersection and union of subspaces with applications to communication over authenticated classical-quantum channels and composite hypothesis testing [5.7] 情報理論では、様々な通信問題を解析するために典型的な集合の交叉と結合を用いることが多い。
本研究では、典型的な集合の交叉や結合と非常によく似た振る舞いをする射影作用素を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:51:01 GMT)
Fast Underwater Scene Reconstruction using Multi-View Stereo and Physical Imaging [5.7] 本研究では,マルチビューステレオ吸収(MVS)と物理に基づく水中画像形成モデルを統合する新しい手法を提案する。
媒体を利用して媒体パラメータを推定し、レンダリング用の色と組み合わせることで、水中シーンの真の色を復元する。
実験結果から, 散乱媒体における新規ビューの高品質な合成, 媒体の除去によるビューの復元, レンダリング精度, トレーニング効率において, 既存の手法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:35:27 GMT)
Hybrid Adaptive Modeling using Neural Networks Trained with Nonlinear Dynamics Based Features [5.7] 本稿では,非線形動的モデリングから情報を明らかにし,それをデータベースモデルに組み込むことにより,標準手法から逸脱する新しいアプローチを提案する。
摂動法による非線形力学現象を明示的に取り入れることにより、予測能力はブルートフォース数値シミュレーションから得られた知識と比較してより現実的で洞察力が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:38:28 GMT)
MultiTok: Variable-Length Tokenization for Efficient LLMs Adapted from LZW Compression [5.6] MultiTokは、ユニバーサルなLempel-Ziv-Welchデータ圧縮にインスパイアされた新しいトークン化手法である。
我々は,MultiTok が BERT と GPT-2 の標準に匹敵する性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:45:18 GMT)
Sublinear Variational Optimization of Gaussian Mixture Models with Millions to Billions of Parameters [5.4] 約1億の画像に対して100億以上のパラメータを持つGMMをトレーニングし、1つの最先端CPU上で約9時間のトレーニング時間を観察する。
提案アルゴリズムは,繰り返し毎のランタイムの複雑性を$mathcalO(NCD2)$から$D$で線形にスケーリングし,定数w.r.tを継続する複雑性に著しく低減する。
概念実証として、約1億の画像に対して100億以上のパラメータを持つGMMをトレーニングし、1つの最先端CPU上で約9時間のトレーニング時間を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:11:25 GMT)
Proverbs Run in Pairs: Evaluating Proverb Translation Capability of Large Language Model [5.3] 本稿では,最先端のニューラルネットワーク翻訳 (NMT) と大規模言語モデル (LLM) の翻訳能力について検討する。
4つの言語対の会話において,証明文と証明文の翻訳データセットを構築した。
実験により、研究されたモデルは、類似の文化的背景を持つ言語間の良好な翻訳を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:54:22 GMT)
MedCT: A Clinical Terminology Graph for Generative AI Applications in Healthcare [5.3] 我々は,中国の医療コミュニティ,すなわちMedCTに対して,世界初の臨床用語を紹介した。
MedCTシステムは、中国の臨床データの標準化およびプログラム可能な表現を可能にする。
我々は,他の非英語社会に対する臨床用語の実施など,十分な工学的詳細にアプローチを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:56:11 GMT)
A Learnt Half-Quadratic Splitting-Based Algorithm for Fast and High-Quality Industrial Cone-beam CT Reconstruction [5.1] 工業用X線コーンビームCT(XCT)スキャナーは、科学的イメージングや非破壊的特徴付けに広く用いられている。
典型的な解析アルゴリズムを用いて高品質な再構成を実現するために、スキャンは多数の投影/ビューを収集する。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた半四分法分割法を提案し,大きなスパークビューコーンビームCT(CBCT)測定から高品質な再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:15:34 GMT)
A Fast, Scalable, and Robust Deep Learning-based Iterative Reconstruction Framework for Accelerated Industrial Cone-beam X-ray Computed Tomography [5.1] コーンビームX線CT(XCT)と大型検出器とそれに対応する大規模3次元再構成は,様々な産業における材料や部品のミクロンスケールのキャラクタリゼーションにおいて重要な役割を担っている。
本稿では, 自動正規化パラメータ選択を伴う先行モデルとして, アーティファクト縮小学習CNNを組み込んだ, ディープニューラルネットワークに基づく反復アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:34:01 GMT)
Library-Attack: Reverse Engineering Approach for Evaluating Hardware IP Protection [4.9] 難読化、カモフラージュ、リアクションといったハードウェアIP保護の既存の対策は、機密性や整合性攻撃から守ることを目的としている。
現在の脅威モデルでは、これらの技術はICサプライチェーンへのアクセス権を持つ高度に熟練した敵による潜在的なリスクを見落としている。
本稿では,プライマリなハードウェアIPを回復するために,特権設計情報とセキュリティ対策の事前知識を活用する,新しいリバースエンジニアリング技術であるライブラリ・アタックを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:01:18 GMT)
Deep Learning Based Segmentation of Blood Vessels from H&E Stained Oesophageal Adenocarcinoma Whole-Slide Images [4.8] 腫瘍微小環境(TME)における血管の役割
ヘマトキシリンおよびエオシン染色画像中のBVを手動で定量化することは、不均一な外観のため困難であり、労働集約的である。
本稿では,BVセグメンテーションのための最先端セグメンテーションモデルの性能向上を目的としたガイドマップの構築手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:42:06 GMT)
Measured Hockey-Stick Divergence and its Applications to Quantum Pufferfish Privacy [4.8] ホッケースティックの発散は, 量子フグのプライバシフレームワークにおいて, 最適なプライバシパラメータを特徴付けることを示す。
また、測定されたホッケースティックのチャンネルのばらつきを導入し、チャネルのプライバシーを確保するためのその応用を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:39:48 GMT)
The Quantum Internet (Technical Version) [4.7] 量子コンピューティングの出現に続いて、その後の量子革命は、個々の量子コンピュータをグローバルレベルで相互接続するものである。
この研究は、量子インターネットが実際にどのように発展していくのかを詳細に調べ、技術そのものだけでなく、経済的、政治的にどのような意味を持つかにも焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:04:06 GMT)
Automating High Quality RT Planning at Scale [4.7] 高品質な処理計画を生成するスケーラブルなソリューションであるAIRTP(Automated Iterative RT Planning)システムを紹介した。
当社のAIRTPパイプラインは,OAR(Organ-at-risk Contouring),ヘルパー構造生成,ビーム設定,最適化,計画品質改善など,臨床ガイドラインに準拠し,重要なステップを自動化します。
計画品質の比較分析により、自動パイプラインが手作業で生成されたものと同等の品質の処理計画を生成することが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 00:44:18 GMT)
Module-conditioned distribution of quantum circuits [4.5] 固定モジュール割り当てを仮定して、分散量子回路問題に対して正確な整数プログラミング手法を導出する。
最適モジュール割り当ては,本手法で見いだされた自明なものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:48:22 GMT)
Evaluating the Efficacy of Cut-and-Paste Data Augmentation in Semantic Segmentation for Satellite Imagery [4.5] 本研究では,衛星画像のセマンティックセグメンテーションにおけるカット・アンド・ペースト拡張手法の有効性について検討した。
私たちは、通常ラベル付きインスタンスを必要とするこの拡張を、セマンティックセグメンテーションのケースに適用します。
評価のためにDynamicEarthNetデータセットとU-Netモデルを用いて、この拡張により、テストセットのmIoUスコアが37.9から44.1に大幅に向上することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:15:29 GMT)
CYCle: Choosing Your Collaborators Wisely to Enhance Collaborative Fairness in Decentralized Learning [4.5] コラボレーション学習(CL)は、複数の参加者が、生データを共有することなく、分散データソース上で機械学習(ML)モデルを共同でトレーニングすることを可能にする。
CLの主な目的は、各参加者が期待する精度向上を最大化することであるが、利得がかなり分散していることを保証することも重要である。
既存のCLアルゴリズムの多くは、協調的公正性を無視しながら、集中的な調整と利得目標に集中する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:22:16 GMT)
Meta-Sparsity: Learning Optimal Sparse Structures in Multi-task Networks through Meta-learning [4.5] Meta-sparsityは、ディープニューラルネットワーク(DNN)がマルチタスク学習環境で最適なスパース共有構造を生成することを可能にする、モデルのスパーシティを学習するためのフレームワークである。
Model Agnostic Meta-Learning (MAML)に触発され、マルチタスクシナリオにおける共有パラメータと最適なスパースパラメータの学習に重点を置いている。
メタスパーシティーの有効性は、2つのデータセットに対する広範な実験によって厳格に評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:25:32 GMT)
Towards a classification of mixed-state topological orders in two dimensions [4.4] 混合状態トポロジカル秩序を2つの空間次元で分類する。
我々は、本質的に混合された混合状態トポロジカル秩序、すなわち基底状態を持たない混合状態トポロジカル秩序を確立する。
混合状態位相順序は、前モジュラー・エノン理論によって分類されると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:13:24 GMT)
Memory Gym: Towards Endless Tasks to Benchmark Memory Capabilities of Agents [4.4] Memory GymはMortar Mayhem、Mystery Path、Searing Spotlightsという2D部分的に観測可能な環境のスイートを提供する。
これらの環境は、もともと有限のタスクを持ち、革新的で無限のフォーマットに拡張され、"I pack my bag"のような累積記憶ゲームにおけるエスカレーションの課題を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:16:03 GMT)
Diffusion-aware Censored Gaussian Processes for Demand Modelling [4.3] 本稿では,拡散認識型需要モデルを提案する。
これは、販売、自転車シェアリング需要、EV充電需要をモデル化するためのシミュレーションデータと実世界のデータの両方に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:33:08 GMT)
A margin-based replacement for cross-entropy loss [4.2] クロスエントロピー(CE)損失は、ディープニューラルネットワークをトレーニングして分類を行うためのデファクト標準である。
我々は,他のマージンベース損失のトレーニング問題を克服する多クラスマージン損失の変種であるハイエラーマージン(HEM)損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:56:47 GMT)
Beyond Gaze Points: Augmenting Eye Movement with Brainwave Data for Multimodal User Authentication in Extended Reality [4.1] 眼球運動と脳波パターンを組み合わせた多モード生体認証システムを提案する。
試作機は30名の被験者で開発,評価し,EER(Equal Error Rate)は0.29%であった。
このシステムは複雑な相互作用を伴わずに視覚刺激によるシームレスな認証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:43:29 GMT)
Implementation of an Asymmetric Adjusted Activation Function for Class Imbalance Credit Scoring [4.0] クレジットスコアリング(Credit score)は、銀行ローンにおける借主のデフォルト(PD)の確率を評価するための体系的なアプローチである。
このようなシナリオに関連するデータは、特徴的に不均衡であり、バイナリ分類が複雑である。
我々は、IR依存の非対称調整因子を組み込んだシグモイド活性化関数を組み込むことにより、革新的かつ単純で最適化されたアクティベーション関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:54:39 GMT)
MirrorCBO: A consensus-based optimization method in the spirit of mirror descent [3.9] そこで我々は,ミラー降下と同様の方法で標準CBOを一般化する,コンセンサスに基づく最適化(CBO)手法であるMirrorCBOを提案する。
また、制約付き最適化に対する最近のCBOアプローチの概要と、MirrorCBOに対するパフォーマンスについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:50:19 GMT)
ENTIRE: Learning-based Volume Rendering Time Prediction [3.9] ENTIREはボリュームレンダリング時間予測の新しいアプローチである。
まず、レンダリング時間性能に関連する構造をキャプチャするボリュームから特徴ベクトルを抽出する。
各種データセットを用いた実験により, 高速応答速度で高精度な予測精度を効率的に達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:30:16 GMT)
Quantum-enhanced neural networks for quantum many-body simulations [3.8] 本稿では、パラメータ化量子回路とニューラルネットワークを組み合わせて量子多体波動関数をモデル化する量子ニューラルハイブリッドフレームワークを提案する。
数値シミュレーションでは、スピン系と量子化学問題におけるハイブリッドアンサッツのスケーラビリティと精度が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:44:52 GMT)
ALoFTRAG: Automatic Local Fine Tuning for Retrieval Augmented Generation [3.8] 本稿では,ALoFTRAG(Automatic Local Fine Tuning of Retrieval Augmented Generation Model)フレームワークを紹介する。
ALoFTRAGは、手動でラベル付けされたデータやより大きな教師モデルを使用することなく、LLMをトレーニングすることで、特定のドメイン上のRAGシステムの精度を向上させる。
以上の結果から,ALoFTRAGはRAG精度を向上させるために,実用的で費用対効果が高く,データセキュアなソリューションを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:07:58 GMT)
Audio Texture Manipulation by Exemplar-Based Analogy [3.7] 音響テクスチャ操作のための模範的な類似モデルを提案する。
テキストベースの命令を条件付けする代わりに,ペア音声の例を用いる。
我々は,本モデルがテキスト条件ベースラインより優れているという評価と知覚的研究を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:58:38 GMT)
Evolution of ESG-focused DLT Research: An NLP Analysis of the Literature [3.7] DLT(Distributed Ledger Technology)はその環境影響に対する監視の高まりに直面している。
DLTの既存の体系的な文献レビューの多くは、引用、抽象、キーワードの限定的な分析に依存している。
自然言語処理(NLP)を用いて24,539の出版物の全文を,DLT用の39,427のエンティティを手動でラベル付けしたNERデータセットを用いて解析した。
我々のNLPと時間グラフ分析の組み合わせは、DLTの進化とESGの影響において、暗号やピアツーピアネットワークにおける研究の重要な役割を含む重要な傾向を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:47:10 GMT)
Goal-oriented Transmission Scheduling: Structure-guided DRL with a Unified Dual On-policy and Off-policy Approach [3.7] 目標指向スケジューリング問題に対する最適解の構造的特性を導出し,情報化時代(AoI)とチャネル状態を統合する。
そこで本研究では,オンライントレーニングの安定性と非政治手法のサンプル効率を併用したハイブリッドアルゴリズムである,構造誘導型統合二重オンオフポリシーDRL(SUDO-DRL)を提案する。
数値計算の結果,SUDO-DRLはシステム性能を最大45%改善し,コンバージェンス時間を40%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:49:06 GMT)
Sample-Independent Federated Learning Backdoor Attack in Speaker Recognition [3.6] フェデレートラーニングでは、バックドア攻撃は敵クライアントのデータにトリガを埋め込んでモデルにバックドアを注入する。
本稿では,話者認識における学習バックドアアタックの新たなアプローチであるGhostBを紹介する。
話者認識の活性化によって100%の成功率を達成するが、これは1から50個のゴーストニューロンを含む実験で維持される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:28:48 GMT)
SCB-dataset: A Dataset for Detecting Student Classroom Behavior [3.6] このデータセットは、20クラスにわたる7428のイメージと106830のラベルで構成されている。
我々は、SCB-Dataset5が、教育における人工知能の将来的な応用の基盤となると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:04:49 GMT)
Social Interpretable Reinforcement Learning [3.6] ソーシャル・インタープリタブル・RL (Social Interpretable RL) は、トレーニングに必要なエピソードの数を大幅に減らすことができる。
その結果、SIRLは計算コストを最小43%から最大76%に削減するだけでなく、収束速度も向上し、解の質も向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:49:43 GMT)
Explainability for Vision Foundation Models: A Survey [3.6] 基礎モデルは説明可能性領域において曖昧な位置を占める。
基礎モデルは、その広範な一般化能力と創発的使用によって特徴づけられる。
基礎モデルにXAIを統合する上での現在の研究で直面する課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:18:55 GMT)
Advancing the Understanding and Evaluation of AR-Generated Scenes: When Vision-Language Models Shine and Stumble [3.5] 我々は、ARシーンの識別と記述において、3つの最先端の商用ビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)の能力を評価する。
以上の結果から, VLMは一般的にARシーンの認識と記述が可能であることが示唆された。
仮想コンテンツ配置,レンダリング品質,物理的妥当性など,VLMのパフォーマンスに影響を及ぼす重要な要因を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:07:03 GMT)
GaussianVideo: Efficient Video Representation Through 2D Gaussian Splatting [3.5] 本稿では,映像フレームを効果的に表現できる2次元ガウスプレートの集合を学習する手法を提案する。
実験結果から,GaussianVideoは最先端のビデオコーデックに匹敵する,良好なレート歪みトレードオフを実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:30:51 GMT)
BotDetect: A Decentralized Federated Learning Framework for Detecting Financial Bots on the EVM Blockchains [3.5] 本稿では、仮想マシン(EVM)ベースのブロックチェーン内の金融ボットを検出するために、分散フェデレーション学習(DFL)アプローチを提案する。
提案するフレームワークでは,スマートコントラクトによって編成されたフェデレーション学習を活用して,悪意のあるボット動作を検出する。
実験の結果,我々のDFLフレームワークは,スケーラビリティと堅牢性を維持しつつ高い検出精度を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:15:43 GMT)
Gapless higher-order topology and corner states in Floquet systems [3.4] 異なるFloquet HOTP間の臨界点に現れる0と$pi$のコーナーモードを解析的に特徴付け,数値的に示す。
我々の研究は、フロケ系におけるコーナーモードの生き残りトポロジカル遷移の可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:40:18 GMT)
Federated Discrete Denoising Diffusion Model for Molecular Generation with OpenFL [3.2] ここでは,OpenFL を用いて学習した離散離散化拡散モデルについて述べる。
このモデルは、生成した分子の特異性と妥当性を評価する際に、集中的なデータに基づいて訓練されたモデルと同等のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:26:47 GMT)
Deploying Privacy Guardrails for LLMs: A Comparative Analysis of Real-World Applications [3.2] OneShieldは、エンタープライズおよびオープンソース環境でのユーザ入力とLLM出力のプライバシーリスクを軽減するために設計されたフレームワークである。
企業規模のデータガバナンスに焦点をあてて、2つの実世界のデプロイメントを分析します。
OneShieldは26言語にわたるセンシティブなエンティティの検出で0.95 F1スコアを獲得し、最先端のツールを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:04:53 GMT)
Tunable extraordinary optical transmission for integrated photonics [3.1] 表面プラズモン共鳴(SPR)による光伝送の強化は、光-物質相互作用の分野で最も創発的な現象となっている。
我々は、EOTの基礎、SPRの役割、そしてEOTデバイスのアクティブな量子プラズモン制御によって、集積フォトニクスのためのオンチップ電気光学プログラム素子が実現可能となる方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:56:37 GMT)
Cinepro: Robust Training of Foundation Models for Cancer Detection in Prostate Ultrasound Cineloops [3.0] 我々は,前立腺癌(PCa)を超音波シネループ内に局在させる基礎モデルの能力を強化するフレームワークであるCineproを紹介する。
シネプロは、バイオプシーコアの病理から報告されるがん組織の割合を、ラベルノイズに対処するための損失関数に組み込むことで、堅牢なトレーニングに適応する。
マルチセンター前立腺超音波データセットにおいて、77.1%のAUROCと83.8%のバランスの取れた精度を達成し、優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:05:11 GMT)
Multimodal Marvels of Deep Learning in Medical Diagnosis: A Comprehensive Review of COVID-19 Detection [3.0] 本研究は、新型コロナウイルスを例として、診断における多モード深層学習(DL)の可能性について概説する。
新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの間、人工知能の応用が成功し、病気のスクリーニング、予測、分類におけるDLの能力を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:09:59 GMT)
Enhancing Retrosynthesis with Conformer: A Template-Free Method [3.0] 再合成は、有機合成と薬物開発において重要な役割を担っている。
本稿では,3次元コンフォメータデータと空間情報を組み合わせたトランスフォーマーベースのテンプレートフリー手法を提案する。
我々のアプローチには、入力段階で3D位置データを統合するAtom-align Fusionモジュールが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:54:16 GMT)
Utilising Deep Learning to Elicit Expert Uncertainty [3.0] 筆者らは, [14 ] で提案した手法を, 専門家が実際に使用する手法に応用するために, ディープラーニングアプローチを採用する方法を示す。
本稿では、専門家の意思決定を効果的にモデル化し、専門家の不確実性を捉えた分布を抽出する深層学習モデルの概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:36:12 GMT)
Deep Convolutional Neural Networks on Multiclass Classification of Three-Dimensional Brain Images for Parkinson's Disease Stage Prediction [2.9] パーキンソン病の病期を正確に予測できるモデルを開発した。
我々は3次元脳画像全体を入力として使用した。
予測過程において,異なるスライスの重要性を考慮に入れた注意機構を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:42:10 GMT)
Untrained Perceptual Loss for image denoising of line-like structures in MR images [2.9] 本稿では,2次元データに対して行ったような損失関数における未学習ネットワークの特徴マップを比較して,知覚損失を3次元データに変換する。
脳血管画像(MR Angiograms - MRA)と土壌中の植物根画像のMR画像の3次元画像化において,uPL(untrained Perceptual Loss)の性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:11:44 GMT)
Optimizing Blockchain Analysis: Tackling Temporality and Scalability with an Incremental Approach with Metropolis-Hastings Random Walks [2.9] 既存のメソッドは主にトランザクションネットワークのスナップショットに焦点を当てている。
本稿では,トランザクションネットワークにおけるランダムウォークに基づくノード表現学習のための漸進的なアプローチを提案する。
潜在的なアプリケーションには、トランザクションネットワークの監視、不正検出のためのブロックチェーンアドレスの効率的な分類、ネットワーク内の特別なアドレスタイプの識別などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:34:38 GMT)
Assessing Teamwork Dynamics in Software Development Projects [2.8] 本研究では,学生ソフトウェア開発プロジェクトにおけるチームワークのダイナミクスを混合手法を用いて検討する。
我々は、6つのプロジェクトフェーズにおける個々のコントリビューションを分析し、自己報告と実際のコントリビューションを比較して不一致を測定した。
最小限のコントリビューション不一致のチームは、より高いプロジェクトグレードと試験合格率を達成したことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:23:46 GMT)
Scalable Whole Slide Image Representation Using K-Mean Clustering and Fisher Vector Aggregation [2.8] 全体スライド画像(WSI)は高解像度でギガサイズの画像であり、計算上の課題を生じさせる。
本稿では、パッチベースの特徴抽出、クラスタリング、およびFisherエンコーディングを活用して、WSI分類のためのスケーラブルで効率的な手法を提案する。
本手法は局所組織構造と大域組織構造を抽出し, 大規模WSI分類におけるロバストな性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:22:15 GMT)
SVGS-DSGAT: An IoT-Enabled Innovation in Underwater Robotic Object Detection Technology [2.8] 本稿では,新たなSVGS-DSGATモデルを提案する。
実験の結果、URPC 2020データセットで40.8%、SeaDronesSeeデータセットで41.5%のmAPを達成した。
この研究は、水中ターゲット検出技術に効果的なIoTソリューションを提供し、実用的なアプリケーション価値と幅広い開発展望を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:29:27 GMT)
QROA: A Black-Box Query-Response Optimization Attack on LLMs [2.8] 大規模言語モデル(LLM)は近年人気が高まっているが、操作時に有害なコンテンツを生成する能力を持っている。
本研究は,問合せのみの相互作用を通じてLCMを利用する最適化戦略であるクエリ応答最適化攻撃(QROA)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:17:27 GMT)
Blockchain Security Risk Assessment in Quantum Era, Migration Strategies and Proactive Defense [2.8] 量子コンピューティングの出現は、ブロックチェーンシステムのセキュリティに深刻な課題をもたらす。
従来の暗号アルゴリズムは、量子コンピュータの膨大な計算能力に弱い。
本稿では,量子抵抗型ブロックチェーンへの移行のリスク評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 00:27:41 GMT)
Adaptive PII Mitigation Framework for Large Language Models [2.7] 本稿では,PII(Personally Identible Information)とSPI(Sensitive Personal Information)のリスク軽減のための適応システムを提案する。
このシステムは、高度なNLP技術、文脈認識分析、およびポリシー駆動マスキングを使用して、規制コンプライアンスを保証する。
ベンチマークではシステムの有効性が強調され、パスポート番号のF1スコアは0.95である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:22:45 GMT)
An Empirically-grounded tool for Automatic Prompt Linting and Repair: A Case Study on Bias, Vulnerability, and Optimization in Developer Prompts [2.6] 私たちは、Dev Promptsの問題を検出し、修正するように設計されたツールであるPromptDoctorを紹介します。
我々の分析では、40,573人のDev Promptsの代表サンプルとして選ばれた2,173人のDev Promptsが3.46%に1種類以上のバイアスがあった。
PromptDoctorはバイアスのあるDev Promptの68.29%を脱バイアスし、脆弱なDev Promptの41.81%を硬化させ、37.1%のDev Promptの性能を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:24:03 GMT)
Quantum trajectories and Page-curve entanglement dynamics [2.6] フルフィルフェルミオン系と空の貯留層との間の絡み合いエントロピーの時間ダイナミクスを考察する。
我々は2種類の量子軌道法、すなわちユニタリ・アンラベーリングと量子状態拡散について考察する。
我々の発見は、様々な汎用相互作用量子システムに当てはまるものと期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:06:52 GMT)
FedCLEAN: byzantine defense by CLustering Errors of Activation maps in Non-IID federated learning environments [2.5] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントがデータプライバシを強化しながら、ローカルデータセットを使用してグローバルモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
既存の防御機構は、クライアントのデータが独立で同一の分散(IID)であると仮定し、非IIDの実際のアプリケーションでは非効率である。
本稿では,非IID FL環境下で攻撃者のモデル更新をフィルタリングできる最初のディフェンスであるFedCLEANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:37:28 GMT)
Positional encoding is not the same as context: A study on positional encoding for sequential recommendation [2.5] 位置エンコーディングは 時間的パターンを捉えるのに 不可欠です
後者は、時間的フットプリントだけでは提供できないアイテム間のユニークなキューを提供する。
我々は、新しい位置エンコーディングを導入し、メトリクスと安定性の両方を改善する統合戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:37:21 GMT)
EDoRA: Efficient Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation via Singular Value Decomposition [2.5] Efficient Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation (EDoRA) は、事前学習した重量を大きさと方向の成分に分解する新しいPEFT法である。
EDoRAは、LoRAやDoRAのような最先端の手法と比較して、競争力や優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:42:09 GMT)
Real-Time Coupled Cluster Theory with Approximate Triples [2.5] 本稿では,CC3シングルの時間依存実装,ダブルス法,近似トリプル法を提案する。
周波数依存特性の特定の応用を用いて導出と実装の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:58:04 GMT)
FREYR: A Framework for Recognizing and Executing Your Requests [2.5] 本稿では、ツールの使用プロセスを別のステップにモジュール化する合理化フレームワークであるFREYRを紹介する。
FREYRは従来のツール使用法に比べて優れた性能を示す。
我々はFREYRをゲームデザインに特化した実世界のテストケースのセットで評価し、Ollama APIが提供する従来のツール使用法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:08:18 GMT)
Fuel Efficiency Analysis of the Public Transportation System Based on the Gaussian Mixture Model Clustering [2.5] 公共交通機関は温室効果ガスの主要な供給源である。
本稿では, ガウス混合モデルを用いて, 単独燃料効率データセットをクラスタリングする。
運転行動と経路条件が燃料効率に与える影響について, 可視化解析を用いた予備的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:25:29 GMT)
Enhanced Krylov Methods for Molecular Hamiltonians via Tensor Hypercontraction [2.4] 本稿では, Ab 分子ハミルトニアンに対するテンソルハイパーコントラクション (THC) 形式に基づく行列積演算子 (MPO) の構成について述べる。
このようなMPO構造により、クリロフ部分空間法のメモリ要求とコストスケーリングが劇的に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:10:33 GMT)
Fault-tolerance of [[6, 1, 3]] non-CSS code family generated using measurements on graph states [2.4] 我々は、異方性および非偏極ノイズモデルの下で、$[[6,1,3]$非CSS量子誤り訂正符号の耐障害性を構築し、解析する。
この手法はBrown emphet alによって裸のアンシラを用いた耐故障性と呼ばれた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:55:44 GMT)
Leveraging Large Language Models to Enhance Machine Learning Interpretability and Predictive Performance: A Case Study on Emergency Department Returns for Mental Health Patients [2.4] この振り返りコホート研究は、27,904人のメンタルヘルス患者42,464人のED訪問を分析した。
大規模言語モデル(LLM)を活用する機械学習の解釈可能性フレームワークは、複雑なモデル予測を臨床的に関連する説明に変換する際に、99%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:41:20 GMT)
Training Graph Neural Networks Using Non-Robust Samples [2.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造化されたデータを処理するための、非常に効果的なニューラルネットワークである。
GNNは、データポイント間の関係を表すグラフ構造と、データの特徴行列の両方を活用して、特徴表現を最適化する。
本稿では,モデルトレーニングのためのより小型で効果的なトレーニングセットを構築するために,元のトレーニングセットからノイズに敏感なトレーニングサンプルを選択する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:43:12 GMT)
Survey on Hand Gesture Recognition from Visual Input [2.2] ハンドジェスチャ認識は人間とコンピュータの相互作用の需要が増大する中で重要な研究領域となっている。
最近の研究、利用可能なソリューション、ベンチマークデータセットを包括的にカバーする調査はほとんどない。
本研究は,様々なカメラ入力データから手の動きと3次元手ポーズ認識の最新の進歩を調べることで,このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:23:22 GMT)
DNRSelect: Active Best View Selection for Deferred Neural Rendering [2.1] Deferred Neural rendering (DNR)は、高忠実性レンダリングとロボット知覚のために設計された、新しいコンピュータグラフィックスパイプラインである。
遅延レンダリングのための3次元テクスチャアグリゲータと強化学習に基づくビューセレクタを統合したDNRSelectを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:01:10 GMT)
AdjointDEIS: Efficient Gradients for Diffusion Models [2.1] 拡散SDEに対する連続随伴方程式は、実際には単純なODEに単純化されていることを示す。
また, 顔形態形成問題の形で, 対向攻撃による誘導生成に対するAdjointDEISの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:32:07 GMT)
Webvs. LLMs: An Empirical Study of Learning Behaviors of CS2 Students [2.1] ChatGPTは、プログラミングと関連概念を学習するためのツールとして、高等教育の学生に広く採用されている。
LLMを用いた学習において,学生がどれほど効果的か,どのような戦略が用いられているのかは明らかになっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:16:18 GMT)
Academic Case Reports Lack Diversity: Assessing the Presence and Diversity of Sociodemographic and Behavioral Factors related with Post COVID-19 Condition [2.1] 本研究は,健康の社会的決定因子をPCC研究に統合するための包括的枠組みを開発することを目的とする。
NER、自然言語推論(NLI)、トリグラム、周波数分析を統合したNLPパイプラインを開発し、これらのエンティティを抽出し分析した。
探索的な分析により、状態、年齢、ケアへのアクセスといった一般的なエンティティと、人種や住居の状態といったセンシティブなカテゴリーの不足が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:05:12 GMT)
Generating Plausible Distractors for Multiple-Choice Questions via Student Choice Prediction [2.0] 教育における多重選択質問(MCQ)の設計において、学生の誤解と知識のギャップを識別するためには、妥当な気晴らし器の作成が不可欠である。
本研究は,学生が選択する可能性がより高い気晴らし器を生成するモデルを訓練するためのパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:20:39 GMT)
Benchmarking Image Perturbations for Testing Automated Driving Assistance Systems [2.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく高度な運転支援システム(ADAS)は、重要な知覚タスクのために自動運転車で広く利用されている。
これらのシステムは、ノイズや照明の変化といった入力のバリエーションに非常に敏感であり、その効果を損なう可能性があり、安全性に重大な障害を引き起こす可能性がある。
本研究は、ADAS知覚システムの堅牢性と一般化を検証・改善するために、画像摂動の総合的な実験的評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:40:44 GMT)
Behind the Myth of Exploration in Policy Gradients [1.8] ポリシ・グラディエント・アルゴリズムは制御問題を解くための効果的な強化学習手法である。
準最適政策を計算するためには,探索用語を学習目的に含めることが不可欠である。
学習目標に2つの基準、勾配推定に2つの基準を導入し、その後、最適化後の政策の質について議論するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:57:33 GMT)
Leveraging Graph Structures and Large Language Models for End-to-End Synthetic Task-Oriented Dialogues [1.7] タスク指向対話の生成を簡単にするエンドツーエンドフレームワークであるGraphTODを紹介する。
評価の結果、GraphTODは様々なドメイン間で高品質な対話を生成することが示され、データセット作成のコストと複雑さが大幅に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:51:12 GMT)
S+t-SNE -- Bringing Dimensionality Reduction to Data Streams [1.7] S+t-SNEは、無限のデータストリームを処理するように設計されたt-SNEアルゴリズムの適応である。
各ステップで最も重要なポイントを選択することで、アルゴリズムは情報的な視覚化を維持しながらスケーラビリティを確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:52:55 GMT)
A Look Into News Avoidance Through AWRS: An Avoidance-Aware Recommender System [1.6] AWRS(Avoidance-Aware Recommender System)を紹介する。
このフレームワークは、ニュース記事の回避がユーザの好みに関する重要な情報を伝えるという前提に基づいて、ニュースを推薦する際の回避意識を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:19:49 GMT)
Uncertainty Quantification With Noise Injection in Neural Networks: A Bayesian Perspective [1.6] ベイズの観点からノイズ注入と不確実性定量化の関連性を確立する。
本稿では,モンテカルロノイズ注入法(MCNI)を提案する。
本手法は,ベースラインモデルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:28:52 GMT)
Expertise elevates AI usage: experimental evidence comparing laypeople and professional artists [1.5] 生成AIを用いて芸術家と一般人の芸術的能力を比較する。
平均して、アーティストは彼らの通常の作品よりも忠実でクリエイティブなアウトプットを生み出した。
AIはコンテンツ作成を楽にするかもしれないが、専門家の専門知識は依然として価値がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:53:21 GMT)
Automatic selection of the best neural architecture for time series forecasting via multi-objective optimization and Pareto optimality conditions [1.5] 時系列予測は、天気予報、医療、構造的健康モニタリング、予測保守、エネルギーシステム、金融市場など、幅広い分野で重要な役割を果たしている。
LSTM、GRU、Transformers、State-Space Models (SSM) などのモデルがこの領域の標準ツールとなっているが、最適なアーキテクチャを選択することは依然として課題である。
本稿では,LSTM,GRU,マルチヘッドアテンション,SSMブロックを統合した時系列予測のためのフレキシブルな自動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:33:55 GMT)
Third-Order Exceptional Point in Non-Hermitian Spin-Orbit-Coupled cold atoms [1.5] 我々は、散逸スピン軌道結合(SOC)フェルミオンを持つ対称性で保護された3レベル非エルミタン系について述べる。
EP3は、系の固有値と固有状態の両方が崩壊すると現れる。
我々はEP3の外部摂動に対する高感度化と立方根エネルギー分散を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:36:30 GMT)
Empower Healthcare through a Self-Sovereign Identity Infrastructure for Secure Electronic Health Data Access [1.4] 患者中心のアプローチに従うオープンソースの健康データ管理フレームワークを提案する。
このフレームワークは、不変性、検証可能なデータレジストリ、監査性を提供するために技術を使用する。
データストレージに対する患者中心のアプローチ、設計されたリカバリと緊急計画、定義されたバックアップ手順、選択されたブロックチェーンプラットフォームなど、このフレームワークの違いと新規性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:52:26 GMT)
LEGOS-SLEEC: Tool for Formalizing and Analyzing Normative Requirements [1.4] LEGOS-SLEECは,学際的利害関係者が規範的要件を指定するのを支援するために設計されたツールである。
SLEEC DSLは、これらの要件をSLEECルールとして形式化するために開発されている。
我々はLEGOS-SLEECのユーザインタフェースと診断サポートを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:31:04 GMT)
Efficient PINNs: Multi-Head Unimodular Regularization of the Solutions Space [1.4] 非線形多スケール微分方程式の解法を容易にする機械学習フレームワークについて,特に物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた逆問題について述べる。
このフレームワークはマルチヘッド(MH)トレーニングと呼ばれるものに基づいており、システムの特定の解を学ぶのではなく、特定の変数を持つ方程式の集合に対するすべての解の一般的な空間を学習するためにネットワークを訓練する。
正規化と組み合わせたマルチヘッド手法は、転送学習プロセスを容易にすることでPINNの効率を大幅に向上し、非線形、結合、マルチスケールの解を見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:25:56 GMT)
Exploring the Efficacy of Meta-Learning: Unveiling Superior Data Diversity Utilization of MAML Over Pre-training [1.4] データセットの多様性が視覚モデルの性能に影響を及ぼすことを示す。
本研究は,テストセットの精度とデータの多様性との間に正の相関関係を示す。
これらの結果は我々の仮説を支持し、形式的なデータの多様性がモデルの性能にどのように影響するかをより深く探究するための有望な方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:01:20 GMT)
Robustness of Selected Learning Models under Label-Flipping Attack [1.4] ラベルフリップに基づく敵攻撃を受けた場合、マルウェアデータセット上で訓練された従来の機械学習モデルとディープラーニングモデルを比較した。
敵攻撃に対して試験したモデルのロバスト性は,初期精度とロバスト性の両方を最大限に組み合わせたモデルで広範囲に変動することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:00:54 GMT)
Euclidean and complex geometries from real-time computations of gravitational Rényi entropies [1.3] 適切な実時間経路積分は、ユークリッド法と一致するR'enyiエントロピーと関連する複素サドル点測地の両方をもたらすことを示す。
これらの一般点の簡単な説明の後、JT重力を用いて関連するリアルタイム計算を詳細に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:16:41 GMT)
Quantifying the Importance of Data Alignment in Downstream Model Performance [1.3] 本研究では,Task2Vecに基づくアライメント係数を用いて,トレーニングデータと評価データとのアライメントが下流の性能に与える影響を定量化する。
モデルのトレーニングと評価データのアライメント係数と,各下流タスクにおけるモデルの損失/複雑度との間には,強い負の相関関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:01:37 GMT)
High-dimensional multimodal uncertainty estimation by manifold alignment:Application to 3D right ventricular strain computations [1.3] 本稿では,生理的記述子上での局所的不確実性を推定する表現学習戦略を提案する。
まず、各高次元入力記述子に付随する潜在表現に一致させるために、多様体アライメントを用いる。
次に, 潜伏不確かさの確率分布を定式化し, 最終的に入力された高次元記述子上の不確かさを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:35:35 GMT)
Multi-Modality Transformer for E-Commerce: Inferring User Purchase Intention to Bridge the Query-Product Gap [1.2] PINCERは初期ユーザクエリを擬似積表現に変換する。
我々は,eコマースオンライン検索における最先端の代替手段よりも,モデルの性能が優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:47:39 GMT)
On non-approximability of zero loss global ${\mathcal L}^2$ minimizers by gradient descent in Deep Learning [1.2] ディープラーニング(DL)における勾配降下アルゴリズムの幾何学的側面の解析
トレーニング入力の分布は、損失最小化のため、必ずしも非ジェネリックでなければならないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 05:48:22 GMT)
Is Long Context All You Need? Leveraging LLM's Extended Context for NL2SQL [1.2] 大きな言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理タスクにまたがる印象的な機能を示している。
textitgemini-pro-1.5 は BIRD ベンチマーク (dev) で67.41% の高パフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:52:15 GMT)
Towards autonomous photogrammetric forest inventory using a lightweight under-canopy robotic drone [1.1] 本稿では、最先端のオープンソース手法を活用し、森林内のデータ収集のパフォーマンスを検証するロボットアンダーキャノピードローンのプロトタイプを構築します。
樹木のパラメータ推定能力について, 搭載ステレオカメラデータとフォトグラム法を用いて直径径(DBH)推定を行った。
この実験は, 森林の復元において, 立体写真撮影システムによる優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:59:07 GMT)
The syntax-semantics interface in a child's path: A study of 3- to 11-year-olds' elicited production of Mandarin recursive relative clauses [1.1] 本論文の著者らは,3～11歳のマンダリンRC8種の最も構造化された生産物について,実験を行った。
4種類のシンタクティックタイプはRCで,主観的RCはオブジェクト的RCに埋め込まれていた。
各対象に対して、参加者には、不可逆な外部意味論の条件を構成する音声・視覚刺激が与えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:29:53 GMT)
Efficient Quantum Circuits for Non-Unitary and Unitary Diagonal Operators with Space-Time-Accuracy trade-offs [1.1] ユニタリおよび非ユニタリ対角作用素は量子アルゴリズムの基本的な構成要素である。
本稿では,一元対角演算子と非単元対角演算子を効率よく調整可能な量子回路で実装する一般手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:20:19 GMT)
BlanketGen2-Fit3D: Synthetic Blanket Augmentation Towards Improving Real-World In-Bed Blanket Occluded Human Pose Estimation [1.1] 単眼のRGB画像からのヒトのポス推定は, 生体内骨格に基づく行動認識に不可欠である。
合成フォトリアリスティック毛布を用いた1,217,312フレームを含むFit3Dデータセットの拡張であるBlanketGen2-Fit3Dを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:38:42 GMT)
Security of differential phase shift QKD from relativistic principles [1.1] この研究は、DPS QKDの一般的な攻撃に対する最初の完全なセキュリティ証明を示す。
この証明は、量子情報理論、量子光学、相対性理論の技法を組み合わせている。
我々の結果は、最先端のセキュリティ証明技術の適用範囲に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:16:25 GMT)
CCESAR: Coastline Classification-Extraction From SAR Images Using CNN-U-Net Combination [1.0] 本稿では,画像分類とセグメンテーションを含む2段階モデルを提案する。
その結果、SAR画像(CCESAR)から海岸線分類抽出を行う2段階のワークフローは、単一のU-Netセグメンテーションモデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:57:34 GMT)
Designing open quantum systems with known steady states: Davies generators and beyond [1.0] 対象定常状態(混合状態)を持つ非平衡量子力学の一般モデルを構築するための体系的枠組みを提供する。
我々は、安定的ハミルトン主義者のギブス状態に注目し、散逸過程とユニタリ過程の速度を制限することによって、局所リンドブラディアンと相容れないものを特定する。
例えば、測定可能な2点関数は、横磁場の臨界比と測定とフィードバックの速度で、距離で臨界(パワーロー)スケーリングを示す「測定誘起位相遷移」を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:05:32 GMT)
Survey on Monocular Metric Depth Estimation [1.0] 本稿では,幾何に基づく手法から最先端のディープラーニングアプローチへの進化に注目し,深度推定技術について概説する。
ゼロショットMMDE研究の最近の進歩は、モデル一般化やシーン境界における詳細の喪失といった課題に焦点をあてて検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:51:10 GMT)
DataPro -- A Standardized Data Understanding and Processing Procedure: A Case Study of an Eco-Driving Project [1.0] CRISP-DMモデルは、実際にデータマイニングプロジェクトを開発するためのデファクトスタンダードである。
本稿では、CRISP-DMを拡張し、データサイエンティストと利害関係者の関係を強調するDataProモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:34:11 GMT)
Linear Feedback Control Systems for Iterative Prompt Optimization in Large Language Models [1.0] 大規模言語モデル(LLM)は、与えられたプロンプトに基づいて出力を生成することで、様々なアプリケーションに革命をもたらした。
本稿では,LLMにおける反復的プロンプト最適化プロセスとフィードバック制御システムとの並列性を示す新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:52:47 GMT)
Analysis of a Memcapacitor-Based for Neural Network Accelerator Framework [0.9] 本稿では,カデンスツールを用いた新しいCMOSベースのメモリキャパシタ回路を提案する。
メムキャパシタベースのアクセラレータの設計を容易にするため,我々はPythonでこのデバイスを開発した。
本研究では,メムキャパシタを用いたニューラルネットワークシステムによる分類処理の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:02:30 GMT)
Multi-Scale Texture Loss for CT denoising with GANs [0.9] 損失関数にマルチスケールテクスチャ情報をキャプチャして埋め込む新しい手法を提案する。
本稿では,自己認識層によって動的に集約された画像の多スケールテクスチャ表現について紹介する。
低用量CTで広範な実験を行うことで,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:25:51 GMT)
Fully quantum inflation: quantum marginal problem constraints in the service of causal inference [0.9] 特定の多部量子状態に対して、特定の因果構造を持つ量子ネットワークで実現可能であるか否かを決定する問題を考える。
これは、因果推論研究者が因果発見の問題と呼ぶ完全な量子バージョンである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:40:44 GMT)
Efficient Compilation for Shuttling Trapped-Ion Machines via the Position Graph Architectural Abstraction [0.9] この研究は、異なるタイプのハードウェアアーキテクチャのための、位置グラフと呼ばれる新しい統一抽象化を提示している。
我々は、トラップイオン量子電荷結合デバイス(QCCD)アーキテクチャをモデル化し、高品質で超伝導のスケーラブルなコンパイル方法を実現する。
このアプローチは、シャットリングベースの量子コンピュータの物理的制約に従うハードウェア上で、ネイティブで実行可能な回路とイオン命令を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:39:03 GMT)
LuxVeri at GenAI Detection Task 3: Cross-Domain Detection of AI-Generated Text Using Inverse Perplexity-Weighted Ensemble of Fine-Tuned Transformer Models [0.8] 逆パープレキシティ重み付けにより強化された微調整変圧器モデルのアンサンブルを提案し、多様なテキスト領域の分類精度を向上させる。
本研究は,非逆方向および逆方向のMGT検出において,逆パープレキシティに基づく重み付けが一般化と性能の向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:46:55 GMT)
LuxVeri at GenAI Detection Task 1: Inverse Perplexity Weighted Ensemble for Robust Detection of AI-Generated Text across English and Multilingual Contexts [0.8] 本稿では,AI生成コンテンツの検出に関するコリング2025ワークショップのタスク1のために開発されたシステムについて述べる。
提案手法では,各モデルの逆パープレキシティに応じて重みが割り当てられたモデルのアンサンブルを利用して,分類精度を向上させる。
本研究は, 単言語と多言語の両方において, 機械によるテキスト検出の堅牢性を向上させるために, 逆パープレキシティ重み付けの有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:32:32 GMT)
Challenges in Expanding Portuguese Resources: A View from Open Information Extraction [0.8] ポルトガル語におけるオープン情報抽出のための高品質な注釈付きコーパスを提案する。
アノテーションプロセスで直面する課題について議論し、構造的および文脈的アノテーションルールのセットを提案し、コーパスを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:08:37 GMT)
Word and Phrase Features in Graph Convolutional Network for Automatic Question Classification [0.7] 本稿では,Phase Question-Graph Convolutional Network (PQ-GCN) というグラフ畳み込みネットワークを活用する新しい手法を提案する。
以上の結果から,これらの特徴を付加した提案モデルが,より堅牢で文脈に配慮した質問分類のための有望なソリューションであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:03:05 GMT)
A novel Trunk Branch-net PINN for flow and heat transfer prediction in porous medium [0.7] 本研究の目的は, 前方流問題, 前方伝熱問題, 逆伝熱問題, 伝熱学習問題という4つの問題を解くことである。
TB-net PINNアーキテクチャの有効性と柔軟性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 05:03:01 GMT)
Ratio Attack on G+G Convoluted Gaussian Signature [0.7] 秘密鍵を復元するために,G+G共起ガウス符号に対する比攻撃を提案する。
また、秘密鍵の回収に要する署名数を計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:02:51 GMT)
Probing negative differential resistance in silicon with a P-I-N diode-integrated T center ensemble [0.7] シリコンのTセンターは、スケーラブルな量子技術の候補として期待されている。
電気機器におけるT中心の最初の研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:54:30 GMT)
Empowering AIOps: Leveraging Large Language Models for IT Operations ManagementOperations Management [0.7] 従来の予測機械学習モデルとLarge Language Models(LLMs)のような生成AI技術を統合することを目指しています。
LLMは、システムログやインシデントレポート、技術ドキュメントなど、膨大な量の非構造化データの処理と分析を可能にする。
我々は,AIOpsにおける永続的な課題に対処し,IT運用管理の能力を高めるための革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:17:46 GMT)
Fast sparse optimization via adaptive shrinkage [0.6] 本稿では,対数正規化に基づく近似法を開発し,反復的縮小保持アルゴリズムであることが判明した。
この適応性はアルゴリズムの軌道を大幅に促進し、より高速な収束をもたらす。
我々は,その高速収束を数値実験により検証し,最先端アルゴリズムの性能について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:58:21 GMT)
Quantum error mitigation by layerwise Richardson extrapolation [0.6] 雑音量子コンピュータの誤り軽減プロトコルであるEmphlayerwise Richardson外挿法(LRE)を導入する。
異なる個々の層(または回路の大きなチャンク)のノイズを増幅し、関連する期待値を線形結合してゼロノイズ限界を推定する。
従来の(単変数の)リチャードソン外挿法と比較してLREが優れた性能を発揮するシナリオを数値シミュレーションで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:05:27 GMT)
Analyzing Domestic Violence through Exploratory Data Analysis and Explainable Ensemble Learning Insights [0.6] 本研究は、男性家庭内暴力(MDV)を初めて探求し、その影響する要因を明らかにする。
バングラデシュの9大都市から収集したデータを探索データ分析(EDA)を用いて解析した。
EDAは, 言語虐待の頻度, 金銭的依存の影響, MDVにおける家族的・社会経済的要因の役割などのパターンを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:57:04 GMT)
Treatment-aware Diffusion Probabilistic Model for Longitudinal MRI Generation and Diffuse Glioma Growth Prediction [0.6] 本稿では,腫瘍マスクの将来の予測と,腫瘍が今後の治療計画にどう対応するかのマルチパラメトリック磁気共鳴画像(MRI)を提案する。
我々のアプローチは、最先端拡散確率モデルとディープセグメンテーションニューラルネットワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:07:10 GMT)
Benchmarking Generative AI for Scoring Medical Student Interviews in Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs) [0.5] 本研究では、MIRS(Master Interview Rating Scale)を用いたOSCE評価自動化のための大規模言語モデル(LLM)の可能性について検討した。
ゼロショット,チェーン・オブ・シント(CoT),少数ショット,マルチステッププロンプトの条件下で,MIRSの28項目すべてにまたがるOSCE書き起こしの評価において,最先端の4つのLCMの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 04:05:45 GMT)
A causal learning approach to in-orbit inertial parameter estimation for multi-payload deployers [0.5] 本稿では,貨物輸送宇宙船の慣性パラメータ推定手法について論じる。
これは因果学習、すなわち、アクティベーション中の宇宙船の反応から学ぶことに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:37:17 GMT)
PXGen: A Post-hoc Explainable Method for Generative Models [0.5] 生成型AI(XAI)は、生成型AI技術の責任ある開発と展開を保証する上で重要な役割を果たす。
近年の研究では、有能なXAI手法は、主に2つの重要な領域に焦点を当てた一連の基準に従うべきであることが強調されている。
生成モデルのためのポストホックな説明可能な手法であるPXGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:10:50 GMT)
BlockDialect: Block-wise Fine-grained Mixed Format Quantization for Energy-Efficient LLM Inference [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、メモリ使用量と計算コストにおいて大きな課題をもたらす。
ブロック単位の最適な数値形式をフォーマットブックから割り当ててデータ表現を改善するブロック単位できめ細かな混合形式であるBlockDialectを提案する。
また、さまざまなデータ分布に対応するFP4変種(方言と同様)のフォーマットブックであるDialectFP4を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:34:54 GMT)
Exploring quantum ergodicity of unitary evolution through the Krylov approach [0.5] Krylovの複雑性は、自律システムとキックシステムの両方において、統合可能性からカオスへの移行を観察する上で堅牢であることを示す。
ランダム行列理論とスピン鎖の例を以下に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:36:58 GMT)
Multi-stage intermediate fusion for multimodal learning to classify non-small cell lung cancer subtypes from CT and PET [0.4] 本研究では,CTおよびPET画像からNSCLCサブタイプを分類するための多段階中間核融合法を提案する。
本手法は特徴抽出の異なる段階における2つのモダリティを統合する。
提案手法は, それぞれ0.724と0.681の精度で, 鍵となる指標の代替案を全て上回り, 精度は0.724と0.681であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:10:00 GMT)
The Dilemma of Privacy Protection for Developers in the Metaverse [0.4] 開発者はメタバース専用の機密データを識別する戦略を欠いている。
APIドキュメントには機密情報を収集するガイドラインが含まれているが、識別と保護の指示を省略している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:56:44 GMT)
TabularARGN: A Flexible and Efficient Auto-Regressive Framework for Generating High-Fidelity Synthetic Data [0.4] Tabular Auto-Regressive Generative Network (TabularARGN)は、混合型、多変量、シーケンシャルデータセットを扱う柔軟なフレームワークである。
あらゆる可能な条件付き確率のトレーニングにより、TabularARGNは、カラムの任意のサブセット上で、公平性を認識した生成、計算、条件付き生成などの高度な特徴をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:06:19 GMT)
Topology of Out-of-Distribution Examples in Deep Neural Networks [0.4] デプロイされたディープニューラルネットワーク(DNN)の長年の問題は、不慣れな入力に直面した振る舞いである。
DNNの潜在層埋め込みを用いたOODの例を特徴付けるためのトポロジカルアプローチを提案する。
我々は、ベンチマークデータセットと現実的なDNNモデルに関する広範な実験を行い、OOD検出の重要な洞察を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:25:56 GMT)
Exploiting Uncertainty for Querying Inconsistent Description Logics Knowledge Bases [0.3] 我々は、この問題を解決するために、disPONTEと呼ばれる既存の確率論的意味論を利用する。
提案手法をTRILLとBUNDLEに実装し,提案手法の有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:56:29 GMT)
Global symmetries of quantum lattice models under non-invertible dualities [0.3] 離散群 $G$ を (1+1)-次元量子格子モデル(英語版)の文脈でゲージする非可逆双対性の下での大域的対称性の変化について検討する。
二重コセットの代数環を形成する双対モデルの大域対称性の一般予想を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 21:52:39 GMT)
Zero-shot Bias Correction: Efficient MR Image Inhomogeneity Reduction Without Any Data [0.3] 我々は、バイアス場の事前学習と専用仮定のためのデータを必要としない、新しいゼロショットディープニューラルネットワークを実証する。
提案手法は, 効率と精度の両面で, 現行のデータフリーN4法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:04:39 GMT)
Efficient Algorithm for Sparse Fourier Transform of Generalized q-ary Functions [0.3] GFastは,f:mathbbZ_qnrightarrow mathbbR$のスパースフーリエ変換を計算するアルゴリズムである。
GFastは、ニューラルネットワークの予測的相互作用を、既存のアルゴリズムと比較して25%$より小さな正規化平均二乗誤差で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:45:09 GMT)
Quality Enhancement of Radiographic X-ray Images by Interpretable Mapping [0.3] X線画像の初期表示の不整合は、放射線医による一般的な苦情である。
既存のディープラーニングベースのエンドツーエンドソリューションは、将来性のあるパフォーマンスで自動的に画像を修正することができる。
画像の明るさとコントラストを自動的に拡張する深層学習による新しい解釈可能なマッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:04:53 GMT)
The Challenge of Using LLMs to Simulate Human Behavior: A Causal Inference Perspective [0.3] 大きな言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートする素晴らしい可能性を示している。
実験をシミュレートする上での根本的な課題を特定します。
LLMを模擬した被験者が実験設計に盲目である場合、治療のバリエーションは不特定変数に系統的に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 21:34:52 GMT)
FedSPU: Personalized Federated Learning for Resource-constrained Devices with Stochastic Parameter Update [0.3] フェデレートラーニング(PFL)は、高ボリュームの非IDクライアントデータを処理するために、IoTアプリケーションに広く使用されている。
FedSPUはFederated Dropoutを平均7.57%上回っている。
早期停止方式を導入し、高精度を維持しながらトレーニング時間を24.8%から70.4%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:59:38 GMT)
Adaptive Cyber-Attack Detection in IIoT Using Attention-Based LSTM-CNN Models [0.2] 本研究では,ハイブリッドLSTM畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアーキテクチャに基づく高度な侵入検出(IDS)の開発と評価を行う。
本研究は二項分類と多項分類という2つの重要な分類課題に焦点を当てている。
バイナリ分類では、モデルはほぼ完全な精度を達成し、マルチクラス分類では、高い精度 (99.04%) を維持し、様々な攻撃タイプを0.0220%の損失値で効果的に分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:52:23 GMT)
CroMe: Multimodal Fake News Detection using Cross-Modal Tri-Transformer and Metric Learning [0.2] マルチモーダルフェイクニュース検知は近年注目を集めている。
既存の方法は、独立に符号化されたユニモーダルデータに依存している。
これらの問題に対処するため,マルチモーダルフェイクニュース検出(CroMe)のためのクロスモーダル・トリ・トランスフォーマとメトリック・ラーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:36:27 GMT)
ZKLoRA: Efficient Zero-Knowledge Proofs for LoRA Verification [0.2] Low-Rank Adaptation (LoRA)は、大規模言語モデルをカスタマイズするための広く採用されている手法である。
分散型で信頼できないトレーニング環境では、オープンソースのベースモデルユーザは、外部コントリビュータによって生成されたLoRAウェイトを使いたいかもしれません。
ZKLoRAは,簡潔な証明と新しいマルチパーティ推論手法に依存するゼロ知識検証プロトコルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:20:33 GMT)
Efficient Simulation of Leakage Errors in Quantum Error Correcting Codes Using Tensor Network Methods [0.2] 本稿では,量子誤り訂正符号(QECCs)の漏洩誤りを計算効率よく研究するためのシミュレーション手法を提案する。
提案手法は, 熱雑音やコヒーレント誤差など, 近似を伴わない様々な漏れ過程のシミュレーションを可能にする。
誤り訂正プロセス中に発生する少量の絡み合いを利用して、数百キューディットまでの大規模なシステムを多くのコードサイクルで研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:11:29 GMT)
Experimental protocol for qubit-environment entanglement detection [0.2] 本手法は,光量子チャネルシミュレータにおいて,現在研究中のシステムに最適化されたスキームを用いて実装されている。
シミュレーションで環境の入力状態を制御することにより、簡単なが洞察に富んだテストケースにおいて、キュービット環境絡みの発生を確認できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:06:19 GMT)
Vision-Language Models for Automated Chest X-ray Interpretation: Leveraging ViT and GPT-2 [0.2] 我々は、コンピュータビジョンと自然言語処理を統合したマルチモーダルモデルの様々な組み合わせを評価し、放射線学レポートを生成する。
We used Chest X-ray images and report from the IU-Xray dataset to the SWIN Transformer-BART, SWIN Transformer-GPT-2, ViT-B16-BART, ViT-B16-GPT-2 model for report generation。
SWIN-BARTモデルは、ROUGE、BLEU、BERTScoreなど、ほぼすべての評価指標において、顕著な結果を達成する4つのモデルの中で、最高のパフォーマンスモデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:36:18 GMT)
Entangling Schrödinger's cat states by bridging discrete- and continuous-variable encoding [0.2] 超伝導Kerrパラメトリック発振器(KPOs)に応用したDV-CVハイブリッドアプローチにより,2つの方法により一対のSchr"odinger's cat状態が絡み合うことを示す。
我々の研究はDV-CVハイブリダイゼーションの強力な応用を提供しており、マルチキュービットプラットフォーム開発に向けた第一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:56:15 GMT)
Correctness Witnesses with Function Contracts [0.1] 我々は、関数契約の仕様化を可能にするために、既存の証人フォーマット2.0の拡張を提案する。
これにより、ツールからより多くの情報をエクスポートしたり、機能コントラクトを必要とするツールと情報を交換することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:27:59 GMT)
Can open source large language models be used for tumor documentation in Germany? -- An evaluation on urological doctors' notes [0.1] この評価は、腫瘍ドキュメンテーションプロセスの3つの基本的なタスクについて、11の異なるオープンソース言語モデル(LLM)をテストする。
モデルLlama 3.1 8B、Mistral 7B、Mistral NeMo 12Bはタスクにおいて相容れない性能を発揮した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:56:47 GMT)
MyDigiTwin: A Privacy-Preserving Framework for Personalized Cardiovascular Risk Prediction and Scenario Exploration [0.1] MyDigiTwinは、健康デジタル双生児と個人の健康環境を統合するフレームワークである。
MyDigiTwinは、フェデレーション学習を使用して、生データを転送することなく、分散データセット間で予測モデルをトレーニングする。
概念実証は、コホートデータを用いてプライバシー保護CVD予測モデルをトレーニングする可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:01:34 GMT)
Adaptive Class Learning to Screen Diabetic Disorders in Fundus Images of Eye [0.1] 早期発見と時間的介入は、視覚障害を回避し、患者の予後を高めるために重要である。
本研究は,網膜基底画像の分類のための分類器を訓練するための,CELD(Class Extension with Limited Data)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
公開データセットで全体の91%の精度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:21:16 GMT)
Non-isometry, State Dependence and Holography [0.1] 我々は,量子符号の非等方性と演算子の状態依存性の同値性を確立する。
半古典状態間の重なり合いに対する既知の重力経路積分の結果を仮定すると、自明な核を持つ非等方的バルク・ツー・バウンダリ写像は概して等方的である。
我々は、AdS空間における有効場の理論のヒルベルト空間の定義に対する特定の物理的仮定の下で、大域的地平線の存在は非等方的大域的バルク・ツー・バウンダリー写像を意味すると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:31:25 GMT)
Two-photon Interference of Biphotons Emitted by Overlapping Resonances in Metasurfaces [0.1] 2光子干渉は量子状態工学の強力なツールである。
量子光メタサーフェス(QOM)は、量子光発生のための有望なプラットフォームとして出現している。
本稿では,[110]配向GaAsを用いたQOMの開発を行い,SPDC速度の最大値向上を図っている。
この効率の向上により、QOMは複数のスペクトル重なり合う光学モードからSPDCを同時に生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:07:58 GMT)
Phishing Awareness via Game-Based Learning [0.1] このゲームは、フィッシングクローンフィッシング、SMSフィッシング、スピアフィッシングの3種類をターゲットにしている。
また、状態ランダム化と時間制限の課題をゲームプレイの強化に取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:05:47 GMT)
You Can't Get There From Here: Redefining Information Science to address our sociotechnical futures [0.0] 情報科学の現在の定義は、その分野の性質を包括的に記述するには不十分である。
この視点は、情報科学がこの分野における研究の遂行に与える社会技術的影響を完全に含む、情報科学の幅広い定義を提唱するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 00:30:33 GMT)
Unified 3D MRI Representations via Sequence-Invariant Contrastive Learning [0.0] 定量的MRI(qMRI)を利用したシーケンス不変な自己教師型フレームワークを提案する。
健常脳セグメンテーション(IXI)、脳梗塞セグメンテーション(ARC)、MRIによるデノイング実験は、ベースラインSSLアプローチよりも有意な増加を示した。
また,本モデルは,よりスケーラブルで臨床的に信頼性の高いボリューム分析の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:27:54 GMT)
Time-optimal transfer of the quantum state in long qubit arrays [0.0] 近接結合型量子ビットアレイにおける量子状態伝達のモデル問題について検討する。
移動の最大忠実度と最小時間とを同時に実現する最適制御を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:11:58 GMT)
Thermodynamic computing out of equilibrium [0.0] 本稿では, 任意の非線形計算を平衡内外で行うことのできる熱力学計算機の設計について述べる。
簡単な熱力学回路は、熱浴と接触する自由度を変動させ、入力の非線形機能であるアクティビティを表示する。
熱力学ニューラルネットワークのディジタルモデルをシミュレートし、そのパラメータを遺伝的アルゴリズムで調整し、特定の観測時間で非線形計算を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:07:07 GMT)
The Process of Categorical Clipping at the Core of the Genesis of Concepts in Synthetic Neural Cognition [0.0] 本稿では,人工知能の神経心理学分野において,言語モデルによる分類的セグメンテーションの過程について考察する。
このプロセスは、異なるニューラルネットワーク層にまたがって、入力されたテキストデータを解析し、必要なタスクを実行するための、新しい機能的分類次元の作成を含む。
この合成クリッピングの認知的特徴を探索的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:32:39 GMT)
The Kirkwood-Dirac representation associated to the Fourier transform for finite abelian groups: positivity [0.0] 有限アーベル群$G$のフーリエ変換に自然に関連付けられたカークウッド・ディラック表現を構築し、研究する。
すべての純KD陽性状態と、これらのKD表現に対するすべてのKD実観測値を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:16:55 GMT)
The Finite Element Neural Network Method: One Dimensional Study [0.0] 本研究は,ペトロフ・ガレルキン法(ペトロフ・ガレルキン法)の枠組みにおける有限要素ニューラルネットワーク法(FENNM)を紹介する。
FENNMは、微分方程式の重み付け残差を近似するために畳み込み演算を用いる。
これにより、従来の有限要素法(FEM)の解法と同様に、強制項と自然境界条件を損失関数に統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 21:39:56 GMT)
Suppressing Gauge Drift in Quantum Simulations with Gauge Transformations [0.0] 本稿では,ゲージ変換を2つの方法で利用する手法について概説する。
第一に、ゲージドリフトを抑制するために頻繁な投影を行うことで、ゼノ効果を利用する方法である。
第2に、ゲージドリフトの速度を抑えるために、システムの時間進化を通してゲージ変換が行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 21:13:31 GMT)
Spatial modeling of mental health on outpatient morbidity in Kenya [0.0] この研究は、ケニアにおける精神保健の空間的モデリングが外来の機動性に与える影響について考察した。
その結果,西およびナイロビ地域では高い頻度でメンタルヘルス問題が均一に分布しないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:19:31 GMT)
Sparse Asymptotic PCA: Identifying Sparse Latent Factors Across Time Horizon [0.0] 本稿では、スパース主成分分析(APCA)を用いた新しいスパース潜在因子モデリングフレームワークを提案する。
スパースPCAをベースとした既存手法とは異なり,本手法は非スパース負荷を許容しながら,因子プロセスのスパース性を実証する。
我々は,新しい断面交叉検証法を用いて,時間的地平線上の危険因子の空間性を特定するためのデータ駆動型手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:18:29 GMT)
ShadowGenes: Leveraging Recurring Patterns within Computational Graphs for Model Genealogy [0.0] そこで我々はShadowGenesを紹介した。これは、与えられたモデルのアーキテクチャ、タイプ、およびファミリーを識別するための、新しいシグネチャベースのメソッドである。
我々は1,400モデル以上のラベル付きデータセットでShadowGenesをテストし、平均正の97.49%、精度の99.51%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:15:45 GMT)
Second-Order Moment Quantum Fluctuations and Quantum Equivalence Principle [0.0] 2階モーメント量子ゆらぎは、実際には2つの部分に分かれている。
動的部分は質量依存であり、非一般共変慣性フレームにおいて非ゼロハミルトニアンによって支配される。
幾何学的部分は質量独立で普遍的であるため、この部分だけが時空の普遍的な二階モーメント量子ゆらぎを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 00:56:25 GMT)
Room-temperature quantum emission from $\mathrm{Cu_{Zn}}$-$\mathrm{V_{S}}$ defects in ZnS:Cu colloidal nanocrystals [0.0] 我々は、個々のS:Cuナノ結晶(NCs)における$mathrmCu_Zn$-$mathrmV_S$量子エミッタの室温観察を報告した。
時間印加画像を用いて, $sim$3-mu$s-long, red photoluminescence emission of $mathrmCu_Zn$-$mathrmV_S$ defects。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:32:02 GMT)
Rewindable Quantum Computation and Its Equivalence to Cloning and Adaptive Postselection [0.0] sf PostBQP$の任意の問題は、確率的に1に近いポストセレクションのみによって解決できることを示す。
また、巻き戻し可能な瞬時量子時間回路は、任意の問題を$sf PP$で解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:19:47 GMT)
Redefining POI Popularity: Integrating User Preferences and Recency for Enhanced Recommendations [0.0] 人気度は、次の訪問場所を選択するための決定要因の1つと考えられている。
既存のアプローチは主に、POIの人気をモデル化するチェックインの数に重点を置いている。
本稿では,POI の時間的効果,チェックイン数,チェックイン登録ユーザ数を考慮することで,POI の人気度を重視した定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:39:11 GMT)
Quantum-inspired super-resolution of fluorescent point-like sources [0.0] 画像反転干渉顕微鏡を用いた点状蛍光光源の超解像実験を行った。
この技術は、量子パラメータ推定理論を半古典的イメージング問題に適用する最近の発展に着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:22:41 GMT)
Quantum reservoir computing maps data onto the Krylov space [0.0] 量子系における位相空間次元の尺度として、Krylovオブザーバビリティを導入する。
この結果は演算子の複雑性を検証し、量子貯水池内のデータがクリロフ空間にマッピングされるという解釈を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:03:32 GMT)
Quantum entanglement correlations in double quark PDFs [0.0] 量子情報理論の手法は、光円錐運動量分数に対する2クォーク密度行列に符号化された量子相関を精査するために用いられる。
非摂動的な3つのクォークモデル光-コーン波動関数は、非対称および小さなクォーク運動量分数に対する「摂動負性」測定に関連する重要な非古典的相関を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:27:08 GMT)
Quantum coherence and the invisible Universe: Subradiance as a dark matter mechanism [0.0] 熱平衡における気体中の絡み合った状態は、サブラジオアンス、暗黒量子状態におけるエネルギーのトラップ、放射強度の低減につながることを示した。
これを暗黒物質ハロスの21cm線に適用すると、量子コヒーレンスによってガスが効果的に暗くなることが分かる。
また、入射放射の吸収は、コヒーレンスがない場合にのみ保持されるビールの法則によって予測されるレベルを超える可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:05:43 GMT)
Quantum cellular automata and categorical dualities of spin chains [0.0] スピン鎖上の対称性を反映する局所作用素の代数間の有界なスプレッド同型である圏双対について検討する。
双対性に関する根本的な問題は、量子セルオートマトンに拡張できるかどうかである。
ドップリッヒ=ハーグ=ロバーツ双加群の機械を用いた拡張問題の解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:35:04 GMT)
Quantum First-Order Logics That Capture Logarithmic-Time/Space Quantum Computability [0.0] この研究は「量子計算」を特殊機能量子接続と量子量子化器を導入して表現することを目的としている。
量子一階述語論理は有界誤り量子対数時間計算能力を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:58:59 GMT)
Quantum Dynamics of Dissipative Polarizable Media [0.0] 偏光源の量子力学に対するハミルトン式を示す。
量子偏光性媒質と相互作用する量子系の開力学を記述するマスター方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:48:32 GMT)
Quantim-Inspired Solver for Simulating Material Deformations [0.0] 本稿では, 線形弾性の枠組みにおける材料変形シミュレーションへのテンソルネットワーク (TN) の適用について検討する。
もともと量子力学で開発されたTNは、最近偏微分方程式(PDE)の解法において有望であることが示されている。
本研究では, 線形弾性方程式を数十自由度で解くためにTNを用いて, メモリ使用量と計算時間の両方で指数関数的削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:01:39 GMT)
Quantifying Energy and Cost Benefits of Hybrid Edge Cloud: Analysis of Traditional and Agentic Workloads [0.0] 本稿では,集中型クラウドシステムにおけるワークロード分散の課題について検討する。
ハイブリッドエッジクラウド(HEC)がこれらの非効率性を軽減する方法を示している。
その結果,HECの省エネ効果は最大75%,省エネ効果は80%を超えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:26:43 GMT)
Proposal for a Bell Test with Entangled Atoms of Different Mass [0.0] 異なる質量の運動量-絡み合った原子対を用いたベル実験を提案する。
絡み合いは衝突によって発生し、その後2つの独立した原子干渉計を用いて量子状態が操作される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:29:22 GMT)
Proof of the absence of local conserved quantities in the spin-1 bilinear-biquadratic chain and its anisotropic extensions [0.0] 一軸異方性場を持つスピン-1双線型双立方体モデルの可積分性と非可積分性を完全分類する。
既知の可積分系を除く全ての系が可積分であることは厳密に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:31:53 GMT)
Progressive Cross Attention Network for Flood Segmentation using Multispectral Satellite Imagery [0.0] ProCANetは、多スペクトルの特徴に対して、自己と横断的なメカニズムの両方を段階的に適用するディープラーニングモデルである。
IoU(Intersection over Union, IoU)スコアは0.815。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:55:31 GMT)
Presence of the negative pressure in the quantum vacuum [0.0] 異常放射は、量子真空からの負圧の発生に重要な役割を果たしている。
量子真空中の零点光子は、光子場に閉じ込められた空間において、このタイプの圧力を発生させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:35:59 GMT)
Practical scheme for efficient distillation of GHZ states [0.0] 我々はグリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー状態の蒸留のための効率的な局所的操作と古典的通信方式を開発した。
提案プロトコルは, ノイズを段階的に除去し, その後の繰り返しよりも忠実度を向上する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:40:24 GMT)
Policy-Adaptable Methods For Resolving Normative Conflicts Through Argumentation and Graph Colouring [0.0] マルチエージェントシステムでは、標準を課すことでエージェントの振る舞いを制御できる。
しかし、1つ以上のエージェントに複数の規範を課すことは、エージェントの振る舞いに関してこれらの規範が矛盾する状況を引き起こす可能性がある。
本稿では,議論とグラフカラー化による規範的対立を解決する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 00:32:49 GMT)
Parametric approximation as open quantum systems problem [0.0] 散逸を伴うJaynes-Cummingsモデルを考えると、この場は減少を伴うパラメトリック近似に近い状態にあると仮定する。
パラメトリック近似に対する非単項補正とそれに対する動的ラムシフトの寄与を得る。
また, 劣化後の初期マルコフ的非マルコフ的挙動は, レーザー誘起密度行列の研磨により動的に寄与することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:57:14 GMT)
Optimizing Portfolio Performance through Clustering and Sharpe Ratio-Based Optimization: A Comparative Backtesting Approach [0.0] 本稿では,クラスタリングに基づくポートフォリオセグメンテーションとシャープ比に基づく最適化を組み合わせることで,投資意思決定を向上させるためのバックテスト手法を提案する。
我々は、K-Meansクラスタリングを用いた過去のログリターンに基づいて、さまざまな金融資産をクラスタに分割する。
各クラスタに対して、リスク調整されたリターンを最大化する最適な重み付けを導出するためにシャープ比に基づく最適化モデルを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:00:52 GMT)
On the importance of data encoding in quantum Boltzmann methods [0.0] 文献でよく議論されている符号化では、衝突またはストリーミングステップが一元化できないことを示す。
速度を符号化するために使用される量子ビットの数は、シミュレーションしたい時間ステップの数に依存する、新しい符号化法を提案する。
我々の符号化法は、現在知られている唯一の量子ボルツマン解法として利用できる知識を最大限に活用するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:30:21 GMT)
On the Role of Surrogates in Conformal Inference of Individual Causal Effects [0.0] UnderlineEfficient IunderlineNdividual UnderlineCausal UnderlineEffects (SCIENCE) に対する UnderlineSurrogate-assisted Underline Conformal Underline Inference を導入する。
SCIENCEは、個々の治療効果(ITE)に対してより効率的な予測間隔を構築するために設計されたフレームワークである。
これは第3相であるModerna COVE COVID-19ワクチンの臨床試験に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 21:40:40 GMT)
Observation of Subnatural-Linewidth Biphotons In a Two-Level Atomic Ensemble [0.0] 長距離量子通信(LDQC)と線形光量子コンピューティング(LOQC)の実現には、帯域幅が狭いバイフォトンと単一光子が不可欠である
本稿では,2レベル原子アンサンブルにおける自発4波混合のバイフォトン波関数を単一レーザーポンプ方式で操作する。
我々の革新的な実験的アプローチは、サブMHz帯域の0.36MHz、記録的なスペクトル輝度の2.28times107$rm s-1rm mW-1rm MHz-1$、および2光子の生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:00:05 GMT)
Non-perturbative Mass Renormalization Effects in Non-relativistic Quantum Electrodynamics [0.0] 光学キャビティなどの多モードフォトニック環境は、量子物質の特性に影響を及ぼす。
量子電磁力学シミュレーションにおける非摂動的質量再正規化法の重要性を強調した。
多モード光子場が原子および分子系の様々な基底状態および励起状態にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 13:52:45 GMT)
Non-Iterative Disentangled Unitary Coupled-Cluster based on Lie-algebraic structure [0.0] 量子化学変分量子ソルバ(VQE)計算の実行には、固定されたユニタリ結合クラスター(UCC)アンス"アゼが魅力的である。
固定および非整合型ユニタリカップリング・クラスタコンパクトアンサッツである$k$-NI-DUCCを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:25:14 GMT)
Non-Hermitian wave-packet dynamics and its realization within a non-Hermitian chiral cavity [0.0] 非エルミート位相系における波束の運動の半古典方程式を導出する。
複素ベリー曲率は, 半古典的EOMに異常速度と異常力の両方をもたらすことを示す。
非エルミート光学的キラルキャビティを用いたこの複素ハルダンモデルの潜在的実験的実現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:15:14 GMT)
Noise avalanche and its quantum quenching in bosonic chains with random off-diagonal disorder [0.0] 対角線外障害を有するボゾン鎖の伝搬初期における光子数ノイズの急激な増加現象について考察する。
このような「ノイズ雪崩」は、導波路の古典的なコヒーレントな励起の下で発生し、高い超熱光子束を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 16:59:50 GMT)
Momentum exchange method for quantum Boltzmann methods [0.0] 本稿では,フロー場を表す状態ベクトルから興味量(QoIs)を効率的に計算するために提案された最初の量子法を示す。
特に,格子ボルツマン法でよく用いられる運動量交換法(MEM)の量子バージョンを用いて,流体中に浸漬された物体に作用する力を計算する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:18:38 GMT)
Measuring the Driving Forces of Predictive Performance: Application to Credit Scoring [0.0] 本稿では,予測モデルに関連するコントリビューションに性能指標を分解するXPER手法を紹介する。
XPERは理論上はShapley値に基づいており、モデル非依存とパフォーマンスメトリック非依存の両方である。
モデル性能の驚くほど大きな部分を、少数の機能が説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:21:04 GMT)
Long-distance genuine multipartite Entanglement between Magnetic Defects in Spin Chains [0.0] 1次元横磁場XXスピン-$1/2$鎖の3つの局所磁場欠陥により誘導される長距離真の多部絡み合いの出現と性質について検討した。
欠陥の還元密度行列 (RDM) はハミルトンパラメータ空間の全範囲にわたる長距離真の多部絡み合い (GME) を示す。
我々の研究は、局所制御技術による多体量子システムにおけるマルチパーティ・エンタングルメントの生成に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:00:04 GMT)
LiCAR: pseudo-RGB LiDAR image for CAR segmentation [0.0] 擬似RGB画像における車両のセグメンテーションのための新しいデータセットが作成された。
このデータセットは、LiDARセンサから得られる情報をSRI(Spherical Range Image)に結合する。
これらのイメージは、インスタンスセグメンテーションNNに入力される。
いくつかのトラッカーは、ビデオフィードに沿って各車両のセグメンテーションインスタンスに従うように適用されており、実世界の実験では優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:57:07 GMT)
Leveraging Quantum Superposition to Infer the Dynamic Behavior of a Spatial-Temporal Neural Network Signaling Model [0.0] 本稿では,神経生物学および機械学習に関連する大規模ネットワークのダイナミクスに関する新しい問題クラスを導入,解決する。
これらの問題を量子重ね合わせを利用して定式化し,Deutsch-Jozsa と Grover の量子アルゴリズムを用いて効率的に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:28:29 GMT)
Learning to generate feasible graphs using graph grammars [0.0] グラフ文法の概念に基づく生成的アプローチを提案する。
鍵となる新しいアイデアは、長距離依存関係のショートカットを提供するために、ドメイン依存の粗大化手順を導入することである。
提案手法の有効性を,1) 小型薬物と2) RNA二次構造という2つの領域で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:17:23 GMT)
Label Convergence: Defining an Upper Performance Bound in Object Recognition through Contradictory Annotations [0.0] 矛盾するテストアノテーションの制約の下で達成可能な最高性能を記述するために,「ラベル収束」の概念を導入する。
ラベル収束は LVIS の場合 62.63-67.52 mAP@[0.5:0.95:0.05] であり、95% の信頼度を持つ。
LVISデータセットのラベル収束間隔の上端にある現在の最先端(SOTA)モデルでは、モデルキャパシティが現在のオブジェクト検出問題を解決するのに十分である、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 23:23:29 GMT)
LLM-Assisted Knowledge Graph Completion for Curriculum and Domain Modelling in Personalized Higher Education Recommendations [0.0] 本稿では,高等教育カリキュラムモデリングにおける革新的アプローチを紹介する。
本研究は,大学対象をモデル化し,そのトピックを対応するドメインモデルに関連付けることに焦点を当てている。
我々は,大学モジュールや利害関係者のためのドメイン,カリキュラム,ユーザモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:13:13 GMT)
Investigating Market Strength Prediction with CNNs on Candlestick Chart Images [0.0] 時系列データのない生のろうそくの視覚情報を用いた効率的なコンピュータビジョンベースモデルを構築した。
YOLOv8で検出されたろうそくのパターンを取り入れた影響を特に分析した。
重要な知見は,ロウソクスティックパターンが画像データのみよりもモデル性能を向上しないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:59:21 GMT)
Improving Fine-Tuning with Latent Cluster Correction [0.0] トレーニング中のニューラルネットワークの潜在空間に有能なセマンティッククラスタが存在することは、分類タスクにおける最終的な精度を強く相関させる。
本稿では,Louvainコミュニティ検出アルゴリズムと特別に設計されたクラスタリング損失関数を用いて,これらの潜伏クラスタの生成を最適化することにより,性能を向上させる新しいファインチューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 06:47:27 GMT)
Implicitly Learned Neural Phase Functions for Basis-Free Point Spread Function Engineering [0.0] ポイントスプレッド機能(PSF)技術は、計算画像における光の焦点を正確に制御するために不可欠である。
本稿では,画素ワイド最適化手法の限界を克服する暗黙のニューラル表現を活用する新しいアプローチを提案する。
提案手法では,PSNRが10.38dB,PSNRが8.672dB,PSNRが6.653dB,PSNRが6.660dB,PSNRが8.672dBとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 05:43:51 GMT)
Implementing agile healthcare frame works in the context of low income countries: Proposed Framework and Review [0.0] 本稿では,Ghanaを中心に,リソース制約のある環境におけるアジャイル統合について検討する。
主なメリットは、適応性、反復計画、ステークホルダーのコラボレーションです。
発見は、リアルタイムな意思決定を可能にし、コミュニティの関与を促進し、学際的なコラボレーションを促進するアジャイルの能力を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:52:34 GMT)
Hamiltonian $k$-Locality is the Key Resource for Powerful Quantum Battery Charging [0.0] 量子自由度を用いたエネルギーの蓄積と抽出は、エネルギー科学における量子効果を活用するための有望なアプローチである。
我々は、最も効率的な量子電池を設計するために利用される特定の量子効果を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 09:47:29 GMT)
HIVEX: A High-Impact Environment Suite for Multi-Agent Research (extended version) [0.0] HIVEXは環境問題に焦点を当てたマルチエージェント研究をベンチマークする環境スイートである。
メインタスクとサブタスクの環境、トレーニング例、ベースラインを提供します。
この作業の実験から得られたトレーニングされたモデルはすべて、Hugging Face上にホストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:25:45 GMT)
Gradient Descent Converges Linearly to Flatter Minima than Gradient Flow in Shallow Linear Networks [0.0] 本研究では,1つの入力と出力を持つディープ2線形ニューラルネットワークの勾配勾配勾配ダイナミクスについて検討する。
また, GD は, たとえ大きなステップサイズであっても, 訓練損失の最小値に比例して直線的に収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:05:17 GMT)
Geometrical scheduling of adiabatic control without information of energy spectra [0.0] 本稿では,量子アニーリングに適した新しい量子アディバティックブラキストロンプロトコルを提案する。
提案手法は,効率的なパラメータスケジュールを設計するための反断熱駆動の進歩に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:03:10 GMT)
Gate Efficient Composition of Hamiltonian Simulation and Block-Encoding with its Application on HUBO, Chemistry and Finite Difference Method [0.0] 本稿では、ハミルトンシミュレーション技術を異なる分野から統一する形式主義を提案する。
ゲートの分解とスケーリングは、通常の戦略とは異なる。
これにより、回転ゲート、マルチキュービットゲート、回路深さの量子回路数を大幅に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:52:26 GMT)
FuocChuVIP123 at CoMeDi Shared Task: Disagreement Ranking with XLM-Roberta Sentence Embeddings and Deep Neural Regression [0.0] 本稿では,CoMeDi共有タスクシステムについて,サブタスク2:識別ランク付けに着目した結果について述べる。
本システムはパラフレーズ-xlm-r-multilingual-v1モデルにより生成された文の埋め込みを利用する。
本手法は,アノテータ間のペアの判断差の平均を推定することにより,不一致ランキングを明示的に対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:10:43 GMT)
From Niche to Mainstream: Community Size and Engagement in Social Media Conversations [0.0] 本研究では,33年間にわたる6つのソーシャルメディアプラットフォームにおけるユーザの行動分析を行った。
我々の調査によると、より小さなプラットフォームはより豊かで持続的なインタラクションを促進する一方、より大きなプラットフォームはより広く、より短い参加を促進する。
これらの結果は、プラットフォームアーキテクチャ、ユーザエンゲージメント、コミュニティダイナミクスの相互依存関係を示し、デジタルエコシステムがパブリックな言論の構造と品質をいかに形作るかに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:03:51 GMT)
Fixing Imbalanced Attention to Mitigate In-Context Hallucination of Large Vision-Language Model [0.0] 大規模視覚言語モデル (LVLM) は視覚的内容の理解と記述において顕著な能力を示した。
これらのモデルは、しばしば幻覚の振る舞いを示し、入力画像に存在しない物体や詳細を含む記述を生成する。
本稿では,視覚的接地を維持するために,選択的トークン強調と頭部特異的変調を組み合わせた新しいアテンション修正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:22:31 GMT)
Entanglement transition in a cluster spin chain coupled with free spins [0.0] 2つの亜格子「クラスター」鎖と「環境」によって形成されるスピンのはしごの絡み合いについて検討する。
結合定数の集合に依存すると、クラスターサブシステムは異なる絡み合い相に対応する状態へと進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:58:26 GMT)
Entanglement asymmetry dynamics in random quantum circuits [0.0] ランダムユニタリ回路(RUC)における絡み合い非対称性のダイナミクスについて検討する。
任意の大きさのサブシステムの絡み合い非対称性を計算し、緩和時間スケールを解析する。
本研究は,多体物理学における対称性の多角的・計算可能なプローブとして,絡み合い非対称性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:06:43 GMT)
Enriched Categories for Parameterized Circuit Semantics [0.0] 先行研究で研究されたパラメータ化意味論は、豊かさと内部構造を通して理解できることが示されている。
これらのセマンティクスを古典回路解析やパラメータ化等価チェックに拡張する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:17:51 GMT)
Engineering propagating cat states with driving-assisted cavity QED [0.0] キャビティ量子電磁力学に基づくパルス伝播における光猫状態の生成法を提案する。
時間変調駆動は4LSに絡み合ったコヒーレントな状態の重畳を刺激する。
その最適値は、状態の伝播のための他の世代の方法と同様に定式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 01:02:28 GMT)
Efficient and fail-safe quantum algorithm for the transport equation [0.0] フォールトトレラントな普遍量子コンピュータ上で2次元および3次元の輸送方程式を解くためのスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
本稿では,Qiskitにおける全回路のスタート・ツー・エンドの実装と2次元流れの数値計算結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:51:39 GMT)
Early Detection and Classification of Breast Cancer Using Deep Learning Techniques [0.0] WHOによると、乳がんは世界で最も致命的ながんの1つで、世界中で毎年大量の患者が死亡している。
乳がんの早期発見に自動化を使用することで、人工知能と機械学習技術は最良の結果を得るために実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:39:29 GMT)
Dynamics of the Non-equilibrium spin Boson Model: A Benchmark of master equations and their validity [0.0] 非マルコフ的だが完全に正の進化を、過剰なドリュー・ローレンツスペクトル密度と任意の結合を持つスピン・ボソンモデルとして考える。
有効であると考えられる弱い結合状態において、累積体はより良い記述であることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 21:00:47 GMT)
DirectMultiStep: Direct Route Generation for Multi-Step Retrosynthesis [0.0] 本稿では,多段階合成経路を単一文字列として直接生成する,エキスパートアプローチの混合を利用したトランスフォーマーモデルを提案する。
我々のモデルは、所望のステップ数や出発材料など、特定の条件を満たすことができる。
DMS-Flex(Duo)がPaRoutesデータセットの最先端メソッドを上回り、Top-1の精度が2.5倍向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:37:07 GMT)
Degree-Based Logical Adjacency Checking (DBLAC): A Novel Heuristic for Vertex Coloring [0.0] Degree Based Logical Adjacency Checking (DBLAC)
ユニークな論理と演算を持つグラフの効率的な色付け。
DBLACは、使用する色数と実行時のパフォーマンスに関して、競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:07:22 GMT)
Decoherence of Schrödinger cat states in light of wave/particle duality [0.0] 我々は、特定の環境記録と相関して、純粋なシステム状態の自己一貫性のコレクションを生成する。
減衰キャビティモードの「位置」と「運動量」が測定されたとき、相補的解離が顕著な相違を生じさせることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:51:16 GMT)
Data-driven Detection and Evaluation of Damages in Concrete Structures: Using Deep Learning and Computer Vision [0.0] 本研究では、ディープラーニングによる損傷の自動検出と解析のための高度なデータ駆動手法について検討する。
最新のインスタンスセグメンテーションモデルであるYOLO-v7インスタンスセグメンテーションとMask R-CNNを評価した。
YOLO-v7は96.1%のmAP@0.5を達成し、40 FPSを処理し、Mask R-CNNを上回り、mAP@0.5を92.1%、処理速度を18 FPSとした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:44:05 GMT)
Data Protection through Governance Frameworks [0.0] データガバナンスフレームワークは、構造化されたガイドライン、ポリシー、プロセスを提供し、データ保護、コンプライアンス、倫理的利用を保証する。
本稿では、機密情報を保護し、組織データセキュリティを維持する上で、データガバナンスフレームワークが果たす役割について考察する。
さまざまな分野のケーススタディを分析することで、データガバナンスフレームワークの実装の実践的困難、制限、利点を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:40:32 GMT)
DLEN: Dual Branch of Transformer for Low-Light Image Enhancement in Dual Domains [0.0] 低照度画像強調(LLE)は、低照度条件下で撮影された画像の視覚的品質を改善することを目的としている。
これらの問題は、物体検出、顔認識、自律運転などのコンピュータビジョンタスクのパフォーマンスを妨げる。
本稿では,2つの異なる注意機構を組み込んだ新しいアーキテクチャであるDual Light Enhance Network(DLEN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:58:16 GMT)
Critical Dynamics of Spin Boson Model [0.0] スピンボソンモデル(SBM)の低エネルギー特性について検討する。
量子相転移に近い系の臨界ダイナミクスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:05:04 GMT)
Controlling Ensemble Variance in Diffusion Models: An Application for Reanalyses Downscaling [0.0] 本研究では,拡散段数を変化させることで,拡散拡散インプリシットモデルがアンサンブルの分散を制御できることを実証する。
本研究では,ERA5-to-CERRA領域全体に対するアンサンブル拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:02:57 GMT)
Cluster property and Bell's inequalities [0.0] クラスター特性は、空間的に分離された時空領域で支持される可観測物の積の期待値が分解されることを示している。
ベルのような不等式に関係する量の空間依存を考えると、最終的にそれらに反することはないとしばしば主張されている。
本稿では,この現象が実際に発生した時期と,非局所的な効果の可視性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:17:15 GMT)
Checkification: A Practical Approach for Testing Static Analysis Truths [0.0] 本稿では,抽象解釈に基づく静的アナライザの試験法を提案する。
このアプローチの主な利点は、Ciaoアサーションベースのバリデーションフレームワーク内で直接フレーミングすることによる、シンプルさにあります。
我々は、CiaoPP静的解析器にアプローチを適用し、合理的なオーバーヘッドを伴う多くのバグを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:38:04 GMT)
Chatbots im Schulunterricht: Wir testen das Fobizz-Tool zur automatischen Bewertung von Hausaufgaben [0.0] 本研究では,ドイツのFobizz社によるAIによるグレーディングツール"AI Grading Assistant"について検討した。
ツールの数値グレードと定性的フィードバックは、しばしばランダムであり、提案が組み込まれても改善されない。
この研究は、教育における体系的な問題に対する迅速な修正としてAIを採用するというより広い傾向を批判している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:54:00 GMT)
COmoving Computer Acceleration (COCA): $N$-body simulations in an emulated frame of reference [0.0] 我々は,ハイブリッドフレームワークであるComoving Computer Acceleration (COCA)を紹介した。
正確な運動方程式は、基準のエミュレートされたフレームで解き、任意のエミュレーション誤差を設計によって補正する。
COCAは、粒子軌道におけるエミュレーション誤差を効率的に低減し、MLなしで対応するシミュレーションを実行するよりもはるかに少ない力評価を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:51:49 GMT)
COLD: Concurrent Loads Disaggregator for Non-Intrusive Load Monitoring [0.0] 非侵入負荷モニタリング(NILM)は家庭用電力の使用状況の詳細な分析を可能にする。
トランスフォーマーベースのモデルであるColdは、複数の動作デバイスで高周波データを分離する際の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:34:06 GMT)
Build Optimization: A Systematic Literature Review [0.0] 継続的インテグレーション(CI)は、ソフトウェアシステムの継続的コンパイル、テスト、パッケージングを含む自動ビルドプロセスで構成される。
本研究は,2006年から2024年にかけて発行されたビルド最適化に関する97つの研究の体系的なレビューを行う。
特定されたビルド最適化の研究は、(1)長いビルド期間、(2)ビルドの失敗の2つの主な課題に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 07:32:06 GMT)
Budget-constrained Collaborative Renewable Energy Forecasting Market [0.0] 分散データオーナシップは、そのようなモデルの成功に重大な障害をもたらす。
時系列予測のためのインセンティブメカニズムを提案する。
その結果、データ販売者にとって大幅な精度の向上と潜在的金銭的利益が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:46:27 GMT)
Bidirectional Brain Image Translation using Transfer Learning from Generic Pre-trained Models [0.0] 医療分野では、ラベル付き医療画像を取得することは労働集約的で費用がかかるため、データの不足に対処することが大きな課題である。
近年の研究では、この問題を克服するためにトランスファーラーニング(transfer learning)が提案されている。
本研究では,MR-CT画像翻訳の課題に対して,転送学習を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:30:15 GMT)
Beyond Specialization: Assessing the Capabilities of MLLMs in Age and Gender Estimation [0.0] 現在最も強力なMLLM(ShareGPT4V, ChatGPT, LLaVA-Next)の能力を比較する。
この比較は、参加モデルの強みと弱みに関する興味深い結果と洞察をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 14:50:25 GMT)
Balance-Based Cryptography: Physically Computing Any Boolean Function [0.0] 我々は、安全なマルチパーティ計算のための新しい物理ツールとして、バランススケールとコインを導入する。
特に、バランススケールとコインを用いて、$n$変数のブール関数を安全に計算できる4つのプロトコルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 12:11:00 GMT)
Automatic Labelling with Open-source LLMs using Dynamic Label Schema Integration [0.0] 自動ラベリングにオープンソースモデルを効果的に活用することを検討する。
LLMが1つのラベルに対して1度に推論を行うRAC(Retrieval Augmented Classification)を提案する。
ラベル記述を動的に統合した本手法は,ラベル処理における性能改善につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 18:06:54 GMT)
Apparent violations of the second law in the quantum-classical dynamics of interacting levitated nanoparticles [0.0] 量子古典系における熱力学の第2法則の明らかな違反の発生について検討する。
量子系の初期状態とこれらがどのように古典粒子に作用し変動するかを考える。
我々は熱力学のレンズを通してハイブリッド量子古典システムの研究を開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:18:40 GMT)
An End-to-End Approach for Korean Wakeword Systems with Speaker Authentication [0.0] ウェイクワードの検出は、AIアシスタントがユーザの声を聞き、効果的に対話できるようにする上で重要な役割を果たす。
英語以外の言語では、事前訓練されたウェイクワードモデルが欠如している。
本稿では,非英語,特に韓国語のウェイクワードを訓練するエンドツーエンドアプローチを提案し,これを用いて音声認証モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 15:02:31 GMT)
Aggrotech: Leveraging Deep Learning for Sustainable Tomato Disease Management [0.0] 2つの確立された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた深層学習によるトマト葉病検出手法を提案する。
VGG19とインセプションv3モデルはトマトの葉病検出のためにトマトビレッジデータセット(4525画像)に採用されている。
降水層の93.93%の精度は、作物の健康モニタリングに有用であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 11:25:44 GMT)
Advancing Earth Observation: A Survey on AI-Powered Image Processing in Satellites [0.0] 技術の進歩は、地球観測衛星(EO)が捉えた画像の品質と量を大幅に向上させた。
これは、この画像を地球に送信して処理する従来のワークフローの有効性に挑戦している。
この問題に対処するためのアプローチは、事前訓練された人工知能モデルを使用して、衛星上で画像を処理することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 10:48:13 GMT)
ADAM-SINDy: An Efficient Optimization Framework for Parameterized Nonlinear Dynamical System Identification [0.0] 本稿では,ADAM-SINDyと呼ばれるSINDyフレームワークの新たな手法を提案する。
ADAM-SINDyはADAM最適化アルゴリズムを用いて確立されたアプローチの強みを合成する。
その結果、パラメータ化力学系を同定する際の大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 22:56:33 GMT)
A Noncommutative Nullstellensatz for Perfect Two-Answer Quantum Nonlocal Games [0.0] 完全量子戦略を持つ2解非局所ゲームもまた、完全古典戦略を持つことを証明している。
この結果は非可換ヌルサッツの特別なケースを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 02:08:56 GMT)
A Hybrid Supervised and Self-Supervised Graph Neural Network for Edge-Centric Applications [0.0] 本稿では,2つのノード間の関係(エッジ中心タスク)を含むタスクを対象とした,グラフに基づく新しいディープラーニングモデルを提案する。
このモデルは教師付き学習と自己教師型学習を組み合わせ、学習した埋め込みとパターンが真実と無関係に学習される損失関数を考慮に入れている。
実験により、タンパク質間相互作用予測と遺伝子オントロジー(GO)用語予測の既存の手法と一致するか、超えるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 17:26:15 GMT)
A Hybrid Attention Framework for Fake News Detection with Large Language Models [0.0] 本稿では,テキスト統計特徴と深い意味的特徴を統合することによって,偽ニュースを識別・分類する新しい枠組みを提案する。
提案手法は,大規模言語モデルの文脈理解能力を利用してテキスト解析を行う。
F1スコアは1.5%向上し,既存手法よりも大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:26:20 GMT)
A Generalized Schawlow-Townes Limit [0.0] 位相非感応増幅器によって実現されたフィードバック発振器のクラスを正のフィードバックで検討する。
このような装置の出力のスペクトル純度は、量子力学と因果性の基本的な要求に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 03:32:17 GMT)
A Coherence-Protection Scheme for Quantum Sensors Based on Ultra-Shallow Single Nitrogen-Vacancy Centers in Diamond [0.0] 超浅層1ナノメートル深部NV中心のスピンコヒーレンス時間は, 室温のスピンフォノン制限状態付近で12ドルCの高密度ダイヤモンドで著しく向上できることを示す。
我々のプロトコルは、ナノスケールでベクトル磁気学を確立するため、天然ダイヤモンドの深部NV中心に$sim$10ナノメートルの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 19:41:21 GMT)
A Basis for Human Responsibility in Artificial Intelligence Computation [0.0] 人工知能の最近の進歩は、AIの自律性の境界に関する疑問を再燃させた。
本稿では,GPT-4におけるアライメント研究センター実験の分析を通して,これらの境界について検討する。
思考実験とその対策を検討することで、人間のアクティベーションと目的の定義の必要性が、AIが人間によって開始された行動に固有の依存にどのように依存しているかを啓蒙する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 20:59:48 GMT)
"FRAME: Forward Recursive Adaptive Model Extraction -- A Technique for Advance Feature Selection" [0.0] 本研究では,新しいハイブリッド手法であるフォワード再帰適応モデル抽出手法(FRAME)を提案する。
FRAMEは、フォワード選択と再帰的特徴除去を組み合わせて、さまざまなデータセットにおける機能選択を強化する。
その結果、FRAMEは下流の機械学習評価指標に基づいて、常に優れた予測性能を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Jan 2025 08:34:10 GMT)