DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning [147.2] 第一世代の推論モデルであるDeepSeek-R1-ZeroとDeepSeek-R1を紹介します。
DeepSeek-R1-Zeroは大規模な強化学習を通じて訓練されている。
DeepSeek-R1は、RLの前にマルチステージトレーニングとコールドスタートデータを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:19:35 GMT)
Score-based Diffusion Models in Function Space [137.7] 拡散モデルは、最近、生成モデリングの強力なフレームワークとして登場した。
この研究は、関数空間における拡散モデルをトレーニングするためのDDO(Denoising Diffusion Operators)と呼ばれる数学的に厳密なフレームワークを導入する。
データ解像度に依存しない固定コストで、対応する離散化アルゴリズムが正確なサンプルを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:31:03 GMT)
Adaptive Retention & Correction for Continual Learning [114.6] 連続学習における一般的な問題は、最新のタスクに対する分類層のバイアスである。
アダプティブ・リテンション・アンド・コレクション (ARC) のアプローチを例に挙げる。
ARCはCIFAR-100とImagenet-Rのデータセットで平均2.7%と2.6%のパフォーマンス向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:47:08 GMT)
O1-Pruner: Length-Harmonizing Fine-Tuning for O1-Like Reasoning Pruning [98.3] 精度を維持しながら推論オーバーヘッドを最小限に抑えるため,Longth-Harmonizing Fine-Tuning (O1-Pruner)を提案する。
私たちのコードはもうすぐhttps://github.com/StarDewXXX/O1-Pruner.comで公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:35:11 GMT)
LiT: Delving into a Simplified Linear Diffusion Transformer for Image Generation [96.5] 線形拡散変換器(Linear Diffusion Transformer、LiT)は、ラップトップ上でオフラインでデプロイできる効率的なテキスト・画像変換器である。
LiTは、DiTと比較して、トレーニングステップを80%と77%削減しながら、非常に競争力のあるFIDを実現している。
テキストから画像を生成するために、LiTは最大1K解像度のフォトリアリスティック画像の迅速な合成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:02:06 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） (Wed, 22 Jan 2025 05:07:28 GMT)
Visual Agents as Fast and Slow Thinkers [88.1] 本稿では、Fast and Slow Thinking機構を視覚エージェントに組み込んだFaSTを紹介する。
FaSTは、システム1/2モード間の動的選択にスイッチアダプタを使用する。
モデルの信頼性を調整し、新しいコンテキストデータを統合することで、不確実で目に見えないオブジェクトに取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:13:51 GMT)
TimeFilter: Patch-Specific Spatial-Temporal Graph Filtration for Time Series Forecasting [87.7] 我々は、適応的できめ細かい依存性モデリングのためのグラフベースのフレームワークであるTimeFilterを提案する。
TimeFilterは無関係な相関関係をフィルタリングし、パッチ固有のフィルタリングを通じて最も重要な相関関係を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:40:17 GMT)
Kimi k1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs [84.2] 我々は、強化学習で訓練された最新のマルチモーダル言語モデル、Kimi k1.5の訓練実践について報告する。
長いコンテキストスケーリングと改善されたポリシー最適化手法が、我々のアプローチの鍵となる要素である。
本システムは,複数のベンチマークやモダリティに対して,最先端の推論性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:48:14 GMT)
Robust Representation Consistency Model via Contrastive Denoising [83.5] ランダムな平滑化は、敵の摂動に対する堅牢性を証明する理論的保証を提供する。
拡散モデルは、ノイズ摂動サンプルを浄化するためにランダムな平滑化に成功している。
我々は,画素空間における拡散軌跡に沿った生成的モデリングタスクを,潜在空間における識別的タスクとして再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:52:06 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） (Wed, 22 Jan 2025 03:17:01 GMT)
ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Learning? [65.2] 大規模言語モデル(LLM)は意思決定や推論において大きな可能性を証明している。
LLM関数呼び出し機能を評価するための既存の評価システムにはいくつかの制限がある。
ACEBench という総合評価システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:59:08 GMT)
Multi-Platform Aggregated Dataset of Online Communities (MADOC) [64.5] MADOCはBluesky、Koo、Reddit、Voat(2012-2024)のデータを集め、標準化している。
このデータセットは、標準化されたインタラクション記録と感情分析を通じて、プラットフォーム間の有害な振る舞いの進化の比較研究を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:02:11 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） (Wed, 22 Jan 2025 11:33:54 GMT)
VideoLLaMA 3: Frontier Multimodal Foundation Models for Image and Video Understanding [59.0] VideoLLaMA3は、画像およびビデオ理解のためのより高度なマルチモーダル基盤モデルである。
VideoLLaMA3には、視覚中心のアライメントステージ、視覚言語事前訓練ステージ、マルチタスクのファインチューニングステージ、ビデオ中心のファインチューニングステージの4つのトレーニングステージがある。
VideoLLaMA3は、画像理解ベンチマークとビデオ理解ベンチマークの両方で魅力的なパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:59:46 GMT)
Decision Mamba: A Multi-Grained State Space Model with Self-Evolution Regularization for Offline RL [57.2] 本稿では,自己進化型政策学習戦略を持つ新しい多粒状態空間モデル(SSM)であるDecision Mambaを提案する。
これらの課題に対処するため、我々は自己進化型政策学習戦略を持つ新しい多粒状態空間モデル(SSM)であるDecision Mambaを提案する。
雑音性軌道上における過度に適合する問題を緩和するために,進行正則化を用いて自己進化政策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:21:24 GMT)
UniRestore: Unified Perceptual and Task-Oriented Image Restoration Model Using Diffusion Prior [56.4] 画像復元は、悪天候、ぼやけ、騒音などの様々な要因によって劣化した入力からコンテンツを回復することを目的としている。
本稿では,PIRとTIRのギャップを埋める統一画像復元モデルUniRestoreを紹介する。
本稿では,分解エンコーダの特徴を再構築するための補足的特徴回復モジュール (CFRM) と,デコーダの適応的特徴融合を容易にするタスク特徴適応モジュール (TFA) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:06:48 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） (Wed, 22 Jan 2025 12:08:20 GMT)
Language Models as Zero-shot Lossless Gradient Compressors: Towards General Neural Parameter Prior Models [56.0] 大型言語モデル(LLM)はゼロショット設定でグラデーション先行として振る舞うことができる。
本稿では,LSMと算術符号を統合する新しい手法であるLM-GCを紹介する。
実験により、LM-GCは既存の最先端のロスレス圧縮手法を超越していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:26:42 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） (Wed, 22 Jan 2025 06:00:26 GMT)
Learning to Mask and Permute Visual Tokens for Vision Transformer Pre-Training [55.1] 我々はMasked and Permuted Vision Transformer(MaPeT)という自己教師型事前学習手法を提案する。
MaPeTは、自動回帰および置換予測を使用して、パッチ内依存関係をキャプチャする。
以上の結果から,MaPeTはベースラインやコンペティターと同一のモデル設定で比較して,ImageNet上での競合性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:28:01 GMT)
Out of Length Text Recognition with Sub-String Matching [54.6] 本稿では,このタスクをOOL(Out of Length)テキスト認識と呼ぶ。
サブ文字列マッチング(SMTR)を用いたOOLテキスト認識手法を提案する。
SMTRは2つのクロスアテンションベースのモジュールから構成される: 1つは複数の文字を含むサブストリングを次のクエリと前のクエリにエンコードし、もう1つは画像の特徴に対応するためにクエリを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:32:02 GMT)
A Survey on Diffusion Models for Anomaly Detection [53.4] 拡散モデル(DM)は、生成AIモデルの強力なクラスとして登場した。
DMADは、ますます複雑で高次元のデータにおける偏差を特定するための有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:32:29 GMT)
Grade Inflation in Generative Models [53.2] その結果,合成データの2次元分布と地絡データの2次元分布を比較することで,より優れた結果が得られることがわかった。
我々は、すべてのデータポイントを等しく評価するスコアも、これらと同様に、グレードインフレーションを示すことを提案する。
等密度スコアと負の次数R'enyiエントロピーの関連を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:15:18 GMT)
ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with Multi-Agent Conversational Interactions [53.1] これらのニーズに対応するために設計された対話型マルチエージェントシステムであるChoiceMatesを提案する。
エージェントによるタスクを自動化する既存のマルチエージェントシステムとは異なり、ユーザはエージェントを編成して意思決定プロセスを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:13:41 GMT)
Multi-Instance Partial-Label Learning with Margin Adjustment [52.1] マルチインスタンス部分ラベル学習(MIPL)は、各トレーニングサンプルを候補ラベルセットに関連付けられたマルチインスタンスバッグとして表現する新興学習フレームワークである。
既存のMIPLアルゴリズムは、しばしば注意点と予測確率のマージンを見落とし、最適以下の一般化性能をもたらす。
注意点と予測確率のマージンを調整したMIPLMAというアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:47:17 GMT)
Ehrenfeucht-Haussler Rank and Chain of Thought [51.3] 関数の階数$f$は、単層トランスフォーマーデコーダで要求される思考の連鎖の最小値に対応することを示す。
また、ブール列における1の$k$-thの発生位置を同定する問題を解析し、$k$CoTステップが必要であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:30:58 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Hybrid Intrinsic Reward Model [50.5] 内在的な報酬形成は、ハード探索とスパース・リワードの環境を解決するための一般的なアプローチとして現れている。
故意融合戦略を通じてハイブリッドな内因性報酬を作成するためのフレームワークであるHIRE(Hybrid Intrinsic Reward)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:22:13 GMT)
Adaptive Data Exploitation in Deep Reinforcement Learning [50.5] 深層強化学習(RL)における**データ効率**と**一般化**を強化する強力なフレームワークであるADEPTを紹介する。
具体的には、ADEPTはマルチアーム・バンディット(MAB)アルゴリズムを用いて、異なる学習段階にわたるサンプルデータの使用を適応的に管理する。
Procgen、MiniGrid、PyBulletなどのベンチマークでADEPTをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:01:17 GMT)
A Survey on Inference Optimization Techniques for Mixture of Experts Models [50.4] 大規模Mixture of Experts(MoE)モデルは、条件計算によるモデル容量と計算効率の向上を提供する。
これらのモデル上で推論をデプロイし実行することは、計算資源、レイテンシ、エネルギー効率において大きな課題を示す。
本調査では,システムスタック全体にわたるMoEモデルの最適化手法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:33:25 GMT)
Accelerate High-Quality Diffusion Models with Inner Loop Feedback [50.0] 内ループフィードバックは拡散モデルの推論を加速するための新しいアプローチである。
ILFは拡散変換器(DiT)とDiTベースのPixArt-alphaとPixArt-sigmaによるテキスト・ツー・画像生成の両方で高い性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:59:58 GMT)
UniUIR: Considering Underwater Image Restoration as An All-in-One Learner [49.4] 我々はUniUIRと呼ばれるユニバーサル水中画像復元手法を提案する。
劣化固有の問題を分離し、UIRタスクにおける様々な劣化の相関関係を探るため、我々はMamba Mixture-of-Expertsモジュールを設計した。
このモジュールは、空間領域と周波数領域の両方において劣化前の情報を抽出し、最適なタスク固有のプロンプトを適応的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:10:42 GMT)
Not all tokens are created equal: Perplexity Attention Weighted Networks for AI generated text detection [49.2] 大規模言語モデル(LLM)の検出に理論的に魅力的なアプローチを提供する次点分布出力
本稿では,LLMの最後の隠蔽状態を用いて,列長の次トーケン分布のメトリクスに基づく一連の特徴量の重み付けを行うパープレキシティ注意重み付けネットワーク(PAWN)を提案する。
PAWNは、トレーニング可能なパラメータのごく一部を持つ最強のベースラインよりも、競争力があり、より優れた分散性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:39:50 GMT)
State Combinatorial Generalization In Decision Making With Conditional Diffusion Models [48.9] 我々は、既存の価値に基づく強化学習アルゴリズムが、未知の状態における信頼できない価値予測のためにいかに苦労しているかを示す。
この問題は探索だけでは解決できないが、より表現的で一般化可能なモデルを必要とする。
条件付き拡散モデルは従来のRL手法より優れており、問題定式化の幅広い適用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:48:40 GMT)
Adaptive Retrieval Without Self-Knowledge? Bringing Uncertainty Back Home [46.7] Retrieval Augmented Generation(RAG)は質問回答(QA)の正しさを改善し、Large Language Models(LLM)における幻覚に対処する
近年の適応的検索手法は,LLMの内在的知識とLLMの自己知識に訴える外部情報とを統合しているが,効率評価や不確実性評価手法との比較は無視されることが多い。
以上の結果から,不確実性推定手法は,QA性能を同等に保ちながら,効率や自己知識の点で複雑なパイプラインよりも優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:21:17 GMT)
A Multi-Agent Approach for REST API Testing with Semantic Graphs and LLM-Driven Inputs [46.7] 私たちは、REST APIテストに依存性組み込みのマルチエージェントアプローチを採用する最初のブラックボックスツールであるAutoRestTestを紹介します。
このアプローチでは、REST APIテストを分離可能な問題として扱い、4人のエージェントがAPI探索を最適化するために協力します。
12の現実世界のRESTサービス上でのAutoRestTestの評価は、主要な4つのブラックボックスREST APIテストツールよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:42:10 GMT)
Online Preference Alignment for Language Models via Count-based Exploration [46.5] Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)は、人間の好みに合わせて微調整された大規模言語モデル(LLM)に大きな可能性を示している。
既存のメソッドは、データカバレッジに制限のある、固定データセットからの好みのアライメントを実行する。
オンラインRLHFは、プロンプト-レスポンスペアを反復的に収集することで、LLMが初期データセットのサポートの外部を探索できるようにするのが望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:12:09 GMT)
DynamicEarth: How Far are We from Open-Vocabulary Change Detection? [46.3] OVCD(Open-vocabulary Change Detection)は、視覚と言語をブリッジして、あらゆるカテゴリにまたがる変化を検出する新しいタスクである。
高品質なデータとアノテーションの欠如を考慮し,M-C-IとI-M-Cの2つのトレーニングフリーフレームワークを提案する。
探索の継続を支援するため,我々は,OVCDの研究と応用を促進するために設計された専用一般化であるDynamicEarthをリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:02:43 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） (Wed, 22 Jan 2025 11:50:41 GMT)
On Learning Multi-Modal Forgery Representation for Diffusion Generated Video Detection [44.6] 本稿では,拡散生成コンテンツを検出するためのMulti-Mod-al Detection(MM-Det)という革新的なアルゴリズムを提案する。
MM-Detは、Multi-Modal Forgery Representation(MMFR)を生成することで、LMM(Large Multi-Modal Models)の深い総合的能力を利用する
MM-Detによるビデオフォサイシクス(DVF)の最先端性能の実現
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:10:31 GMT)
Synthetic CT image generation from CBCT: A Systematic Review [44.0] 深層学習法を用いたコーンビームCT(CBCT)データから合成CT(sCT)画像を生成することは,放射線腫瘍学における重要な進歩である。
sCT 生成における深層学習アプローチの頻度を明らかにするため,35 件の関連研究を同定,解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:54:07 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） (Wed, 22 Jan 2025 12:01:39 GMT)
SpatialCoT: Advancing Spatial Reasoning through Coordinate Alignment and Chain-of-Thought for Embodied Task Planning [42.5] 視覚言語モデル(VLM)の空間的推論能力を高める新しい手法を提案する。
提案手法は,空間座標二方向アライメントとチェーン・オブ・ザ・スペース・グラウンドリングの2段階からなる。
シミュレーションと実環境設定の両方において,ナビゲーションタスクと操作タスクに挑戦する手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:36:33 GMT)
OmniCount: Multi-label Object Counting with Semantic-Geometric Priors [42.4] 本稿では,オープン語彙フレームワークを用いた複数のオブジェクトカテゴリの同時カウントを実現するための,より実践的なアプローチを提案する。
我々のソリューションであるOmniCountは、事前訓練されたモデルから意味的および幾何学的な洞察(優先順位)を用いて、ユーザが指定した複数のカテゴリのオブジェクトをカウントすることで際立っている。
OmniCount-191の包括的な評価は、他の主要なベンチマークとともに、OmniCountの例外的なパフォーマンスを示し、既存のソリューションを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:51:33 GMT)
FilmAgent: A Multi-Agent Framework for End-to-End Film Automation in Virtual 3D Spaces [42.4] FilmAgentは、エンドツーエンドのフィルム自動化のための新しいマルチエージェント協調フレームワークである。
FilmAgentは、映画監督、脚本家、俳優、撮影監督など、様々なクルーの役割をシミュレートしている。
エージェントのチームは反復的なフィードバックと修正を通じて協力し、中間スクリプトの検証と幻覚の低減を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:36:30 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） (Wed, 22 Jan 2025 12:35:03 GMT)
Exploring Heterogeneity and Uncertainty for Graph-based Cognitive Diagnosis Models in Intelligent Education [41.1] Informative Semantic-Aware Graph-based Cognitive Diagnosis Model (ISG-CD)を提案する。
ISG-CDは、CDにおける不均一グラフの活用と不確実なエッジの効果の最小化に焦点を当てている。
実世界の3つのデータセットの実験は、ISG-CDの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:20:04 GMT)
Test-Time Preference Optimization: On-the-Fly Alignment via Iterative Textual Feedback [40.0] 大規模言語モデル(LLM)は、優れたパフォーマンスを示すが、リトレーニングなしに素早く人間の好みに適応する柔軟性に欠ける。
本稿では,LLM出力と推論時の人間の嗜好を一致させるフレームワークであるテスト時間優先最適化(TPO)を紹介する。
本研究は,TPOをテスト時間優先最適化の実用的で軽量な代替手段として確立し,ハエのアライメントを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:15:46 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） (Wed, 22 Jan 2025 13:32:29 GMT)
T2ISafety: Benchmark for Assessing Fairness, Toxicity, and Privacy in Image Generation [39.5] T2ISafetyは、毒性、公正性、バイアスという3つの主要な領域にわたるT2Iモデルを評価する安全ベンチマークである。
我々は68Kの注釈付き画像を用いた大規模T2Iデータセットを構築し、臨界リスクを検出するための評価器を訓練する。
我々は、T2ISafety上での12の顕著な拡散モデルを評価し、人種的公正性に関する永続的な問題、有害なコンテンツを生成する傾向、モデル間でのプライバシー保護の顕著なばらつきなど、いくつかの懸念を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:29:43 GMT)
Measurement-induced Lévy flights of quantum information [38.7] 隣接地におけるフラストレーションのある局所測定対象の1次元自由フェルミオンモデルについて検討する。
最大配向については、測定誘起準粒子崩壊速度の消滅により超拡散挙動が生じる。
本研究は, 地域のハミルトン人を対象に, 複雑なフラクタルスケーリングの絡み合わせをいかに生み出すかを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:29:13 GMT)
As Confidence Aligns: Exploring the Effect of AI Confidence on Human Self-confidence in Human-AI Decision Making [37.2] 人間とAIの意思決定では、ユーザーの自信はAIの信頼と一致し、AIが関与しなくなった後もそのようなアライメントは継続できる。
意思決定におけるリアルタイムの正当性フィードバックの存在は、アライメントの度合いを低下させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:25:14 GMT)
AdaWM: Adaptive World Model based Planning for Autonomous Driving [34.8] 世界モデルに基づく強化学習(RL)が自律運転の有望なアプローチとして登場した。
プレトレイン-ファイントゥンパラダイムは、オンラインRLが事前訓練されたモデルによってパフォーマンスされ、オフラインで学習されるポリシーで使用されることが多い。
本稿では,アダプティブ・ワールド・モデルに基づく計画手法であるAdaWMを紹介する。(a)ミスマッチを定量化し,微調整戦略を通知するミスマッチ識別と,(b)ポリシーやモデルを必要に応じて選択的に更新するアライメント駆動微調整である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:34:51 GMT)
Stochastic Submodular Bandits with Delayed Composite Anonymous Bandit Feedback [33.4] 本稿では,過度な(期待している)報酬と全帯域遅延フィードバックを伴うマルチアームバンドの問題について検討する。
遅延したフィードバックは過去のアクションからの報酬のコンポーネントで構成されており、サブコンポーネント間で未知の分割がある。
提案アルゴリズムは,合成匿名フィードバックの遅延により,他の全帯域アプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:44:07 GMT)
SpeechAct: Towards Generating Whole-body Motion from Speech [33.1] 本稿では,音声から全身の動きを生成する問題に対処する。
本稿では,高精度かつ連続的な動き生成を実現するために,新しいハイブリッド・ポイント表現を提案する。
また,モデルがより独特な表現を生成することを奨励するコントラッシブ・モーション・ラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:29:13 GMT)
A Roadmap for Simulating Chemical Dynamics on a Parametrically Driven Bosonic Quantum Device [32.7] ボソニック超伝導Kerr-catデバイスを用いた反応力学シミュレーションの実現可能性について検討した。
このアプローチは、二重井戸自由エネルギープロファイルを定義するパラメータを制御し、温度や反応座標と非反応性自由度の熱浴との間の結合強度などの外部要因を制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:56:40 GMT)
Towards Robust Multi-tab Website Fingerprinting [31.8] ウェブサイトの指紋認証により、盗聴者がユーザーが暗号化された接続を介して訪問しているウェブサイトを判断することができる。
既存のWF攻撃は、マルチタブブラウジングセッションにおけるウェブサイトの正確な識別に限界がある。
我々はマルチタブWF攻撃用に設計された新しいWFフレームワークであるARESを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:10:53 GMT)
BLR-MoE: Boosted Language-Routing Mixture of Experts for Domain-Robust Multilingual E2E ASR [31.2] 我々はLR-MoEにおける言語混乱を自己注意とルータの混乱に分離する。
我々の新しいアーキテクチャでは、MoEはフィードフォワードネットワーク(FFN)だけでなく、自己注意にも利用される。
1万時間MASRデータセットにおけるBLR-MoEの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:55:11 GMT)
Video-Guided Foley Sound Generation with Multimodal Controls [30.5] MultiFoleyは、ビデオ誘導音声生成用に設計されたモデルである。
テキスト、オーディオ、ビデオによるマルチモーダルコンディショニングをサポートする。
私たちのモデルの重要な新規性は、低音質のインターネットビデオデータセットを共同でトレーニングすることにあります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 20:03:04 GMT)
3D Object Manipulation in a Single Image using Generative Models [30.2] 拡散モデルの生成力と正確な幾何学的制御を統合する新しいフレームワークである textbfOMG3D を紹介する。
筆者らのフレームワークはまず2Dオブジェクトを3Dに変換し,幾何学レベルでのユーザ指向の修正やライフライクな動作を可能にする。
注目すべきなのは、これらのステップはすべて、NVIDIA 3090を使って行うことができることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:06:30 GMT)
Panza: Design and Analysis of a Fully-Local Personalized Text Writing Assistant [29.7] そこで我々は,Panzaと呼ばれるメール生成の特定のユースケースに対して,このような自動アシスタントの設計と評価を行う。
具体的には、Panzaはコモディティハードウェア上でローカルにトレーニングおよびデプロイすることができ、ユーザの書き込みスタイルに合わせてパーソナライズされる。
この組み合わせにより、非常に限られたリソース上で実行しながら、LLMを微調整して、限られたデータを使用してユーザの書き込みスタイルをよりよく反映できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:33:23 GMT)
NExtLong: Toward Effective Long-Context Training without Long Documents [28.0] 我々はNextLongを提案する。NextLongは、Negative Document Extensionを通じて、長文データのための新しいフレームワークである。
NExtLongは文書を複数のメタチャンクに分解し、事前学習したコーパスから取得したハードネガティブなイントラクタをインターリーブすることによってコンテキストを拡張する。
大規模な実験により、NExtLongは既存の長文合成手法と比較して、大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:01:54 GMT)
AirRadar: Inferring Nationwide Air Quality in China with Deep Neural Networks [27.3] EmphAirRadarは、監視局を持たない場所で、リアルタイムの空気質を正確に推定するために設計されたディープニューラルネットワークである。
学習可能なマスクトークンを活用することで、AirRadarは監視されていない地域での空気質の特徴を再構築する。
中国における1,085の監視ステーションから1年間のデータセットを用いて,AirRadarの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:32:20 GMT)
3DGS$^2$: Near Second-order Converging 3D Gaussian Splatting [26.9] 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、新しいビュー合成と3D再構成の主流のソリューションとして登場した。
本稿では,3DGSの2次収束学習アルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:28:11 GMT)
GRAMA: Adaptive Graph Autoregressive Moving Average Models [26.8] 本稿では,学習可能な自動回帰移動平均(ARMA)フレームワークに基づくグラフ適応手法であるGRAMAを紹介する。
静的グラフデータからシーケンシャルグラフデータへの変換により、GRAMAは効率的で柔軟な長距離情報伝搬を可能にする。
また、GRAMAと選択SSMの理論的関係を確立し、長距離依存関係をキャプチャする能力に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:09:17 GMT)
UrbanVLP: Multi-Granularity Vision-Language Pretraining for Urban Socioeconomic Indicator Prediction [26.7] 都市社会経済指標の予測は、多様な都市景観における持続可能な開発に関連する様々な指標を推測することを目的としている。
事前訓練されたモデル、特に衛星画像に依存しているモデルは、二重課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:45:56 GMT)
FishBargain: An LLM-Empowered Bargaining Agent for Online Fleamarket Platform Sellers [26.3] そこで本研究では,オンラインフリーマーケットプラットフォーム販売者を対象に,LLMを利用したバーゲンエージェントを提案している。
FishBargainは、チャットコンテキストと製品情報を理解し、敵対的行為を考慮に入れたアクションと言語スキルを選択し、発話を生成する。
定性的かつ定量的な実験は、FishBargainが売り手がより多くの取引を行うのに効果的に役立つことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:12:25 GMT)
FlanEC: Exploring Flan-T5 for Post-ASR Error Correction [25.9] 音声認識後音声認識(ASR)におけるFlan-T5を利用したエンコーダ・デコーダモデルを提案する。
我々は、n-best仮説を1つの出力文にマッピングすることで、ASR出力を強化するためのGenSECフレームワーク内での適用について検討する。
具体的には、トレーニングデータのスケールアップと多様なデータセットの導入が、ASR後のエラー修正の大幅な改善につながるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:06:04 GMT)
A Unified Invariant Learning Framework for Graph Classification [25.4] 不変学習は、分類のためのグラフデータの安定した特徴を認識することを目的としている。
グラフ分類のための統一不変学習フレームワークを紹介する。
提案手法が優れた安定な特徴を認識できることを示すための理論的および実証的な証拠を共に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:45:21 GMT)
Does Table Source Matter? Benchmarking and Improving Multimodal Scientific Table Understanding and Reasoning [24.8] 動的入力画像解像度を用いた多モーダル科学テーブル理解と推論のための包括的フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、MMSci-Pre、MMSci-Ins、MMSci-Evalの3つの重要なコンポーネントで構成されています。
動的入力分解能を持つテーブルベースMLLMは,汎用テーブル理解能力と数値推論能力の両方に有意な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:44:01 GMT)
Attention-Driven Hierarchical Reinforcement Learning with Particle Filtering for Source Localization in Dynamic Fields [24.3] ベイズ推論と強化学習を統合した階層的枠組みを提案する。
本結果は,動的場推定タスクにおけるフレームワークの幅広い応用の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:45:29 GMT)
Boosting Diffusion Guidance via Learning Degradation-Aware Models for Blind Super Resolution [23.8] 本稿では,拡散誘導フレームワークに劣化認識モデルを組み込んだDADiffを提案する。
提案手法は,ブラインドSRベンチマークにおける最先端手法よりも優れた性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:34:51 GMT)
Pay Attention and Move Better: Harnessing Attention for Interactive Motion Generation and Training-free Editing [23.7] 我々は,注目マップを操作することで,シンプルかつ効果的な動作編集手法を多目的に開発する。
提案手法は,優れた説明性を備えた優れた生成・編集能力を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:32:45 GMT)
Can We Verify Step by Step for Incorrect Answer Detection? [23.0] 本稿では,様々な推論タスクにおける推論連鎖と性能の関係を調査するためのベンチマークR2PEを紹介する。
本ベンチマークは,LLMの最終出力の誤りを推論ステップに基づいて測定することを目的としている。
本稿では,回答チェックベースラインを大きなマージンで上回るPDS(Process Discernibility score)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:50:58 GMT)
Estimating the Conformal Prediction Threshold from Noisy Labels [22.8] 雑音ラベル付きデータに基づいて、ノイズのない共形閾値を推定する方法を示す。
我々は、ノイズ・アウェア・コンフォーマル・予測(NACP)のアプローチを検証し、いくつかの自然・医療画像分類データセットについて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:35:58 GMT)
SARATR-X: Toward Building A Foundation Model for SAR Target Recognition [22.8] SAR ATRの基盤モデル構築に向けた最初の試みをSARATR-Xと呼ぶ。
SARATR-Xは、自己教師付き学習(SSL)を通じて一般化可能な表現を学び、汎用的なSARターゲット検出と分類タスクへのラベル効率のモデル適応のための基盤を提供する。
SARATR-Xは0.18Mの未ラベルのSARターゲットサンプルで訓練されており、これは同時代のベンチマークを組み合わせてキュレーションされ、これまでで最大の公開データセットとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:06:29 GMT)
Serpent: Scalable and Efficient Image Restoration via Multi-scale Structured State Space Models [22.7] サーペントは高解像度画像復元のための効率的なアーキテクチャである。
本稿では,Serpentが最先端技術に匹敵する再現性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:08:28 GMT)
Bad-PFL: Exploring Backdoor Attacks against Personalized Federated Learning [22.1] 連合学習(PFL)により、各クライアントはプライベートなパーソナライズされたモデルを維持でき、クライアント固有の知識を利用できる。
Bad-PFLは、私たちのトリガーとして自然データからの機能を取り入れ、パーソナライズされたモデルでその長寿を保証します。
3つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、様々なPFL手法に対する攻撃の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:12:16 GMT)
Foundation Models for CPS-IoT: Opportunities and Challenges [21.8] 機械学習(ML)の手法は,CPS(Cyber-Physical Systems)とIoT(Internet of Things)における知覚認知コミュニケーションループの実装を変革した。
タスクに依存しない基礎モデル(FM)の成功は、CPS-IoT分析パイプラインの柔軟なビルディングブロックとしてFMを探求するための熱意を生み出した。
CPS-IoTドメインにおけるFMと大規模言語モデル(LLM)の現在の機能と、CPS-IoTアプリケーションで実行可能な要件との間には、大きなギャップが持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:52:41 GMT)
Generalization Performance of Hypergraph Neural Networks [21.5] 我々は、ハイパーグラフニューラルネットワークの4つの代表クラスに対して、マージンに基づく一般化境界を開発する。
その結果,ハイパーグラフ構造やスペクトルノルムが一般化境界にどのような影響を及ぼすかが明らかになった。
本研究は,実世界のデータセットに対するモデルの性能と理論的境界の関係を実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:20:26 GMT)
Real-Time Multi-Modal Subcomponent-Level Measurements for Trustworthy System Monitoring and Malware Detection [20.9] 現代のコンピュータは、複数の相互作用するサブコンポーネントを持つ複雑なシステムである。
本稿では,サイドチャネル計測の「サブコンポーネントレベル」アプローチを提案する。
複数のサブコンポーネントからリアルタイムの測定を可能にすることで、システム操作をより深く可視化することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:44:00 GMT)
InDistill: Information flow-preserving knowledge distillation for model compression [20.9] 本稿では,知識蒸留(KD)の有効性のウォームアップ段階として機能するInDistillを紹介する。
InDistillは、重厚な教師から軽量な学生に重要な情報の流れの経路を移すことに重点を置いている。
提案手法は, CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetデータセット上で, 教師/学生の多様なアーキテクチャを用いて広範に評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:06:08 GMT)
AFLNet Five Years Later: On Coverage-Guided Protocol Fuzzing [20.7] 本稿では,過去5年間のAFLNetの技術的貢献を概観する。
AFLNetは、コードとステートをカバーした最初のプロトコルファザである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:06:37 GMT)
Learning Versatile Optimizers on a Compute Diet [20.7] 学習アーキテクチャやメタトレーニングの手順における重要な要素は、強力なメタ一般化につながる可能性がある。
そこで本稿では,評価課題のセットに基づいて,大規模システムの定量的性能を確実に評価するための評価指標を提案する。
提案手法であるCeloは,学習者のメタ一般化性能向上に大きく貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:10:27 GMT)
SLIM: Sim-to-Real Legged Instructive Manipulation via Long-Horizon Visuomotor Learning [20.3] 本稿では,シミュレーションで純粋に強化学習によって訓練された実世界の課題を,低コストで解決するモバイル操作システムを提案する。
単一のポリシーは、検索、移動、把握、ドロップイントのような長期的タスクを自律的に解決し、80%近い成功を収める。
このパフォーマンスは、同じタスクで専門家の遠隔操作に匹敵するが、より効率的な方法で運用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:48:31 GMT)
MONA: Moving Object Detection from Videos Shot by Dynamic Camera [20.2] ダイナミックカメラで撮影されたビデオから、ロバストな移動物体の検出とセグメンテーションを行うためのフレームワークであるMONAを紹介する。
MonAは2つの重要なモジュールから構成される: 動的ポイント抽出(Dynamic Points extract)は光学フローを活用し、動的ポイントを識別するための任意のポイントを追跡する。
カメラ軌道推定手法LEAP-VOと統合してMONAを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:30:28 GMT)
Combining Knowledge Graph and LLMs for Enhanced Zero-shot Visual Question Answering [20.2] ゼロショット視覚質問応答(ZS-VQA)は、トレーニングサンプルを提供することなく、視覚的な質問に答えることを目的としている。
ZS-VQAの既存の研究は、知識グラフや大規模言語モデル(LLM)を外部情報ソースとして活用することを提案した。
ゼロショット視覚質問応答のための知識グラフとLLMを組み合わせた新しい設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:14:11 GMT)
Inferring Past Human Actions in Homes with Abductive Reasoning [20.0] 帰納的過去の行動推論」は、家庭内個人による過去の行動を特定することを目的とした新しい研究課題である。
帰納的過去の行動推論に適したモデルをいくつか紹介する。
本研究の貢献により, 深層学習モデルによる現場証拠の推論能力が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:02:30 GMT)
Neural Radiance Fields for the Real World: A Survey [19.9] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、リリース以来、3Dシーンの表現をリフォームしてきた。
NeRFは、2D画像から複雑な3Dシーンを効果的に再構築することができる。
この調査は重要な理論上の進歩と代替的な表現をまとめたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:59:10 GMT)
Tuning the topological winding number by rolling up graphene [19.8] 本研究では, グラフェンをNターンナノスクロールにロールアップすることで, コンダクタンスをN倍精度良く向上させることができることを理論的に示す。
物質幾何学とトポロジーを統合することで、我々の研究は、ロールアップしたグラフェンのようなシステムでトポロジー材料を人工的に作成、カスタマイズ、設計するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:33:35 GMT)
HierPromptLM: A Pure PLM-based Framework for Representation Learning on Heterogeneous Text-rich Networks [19.5] テキストデータとグラフ構造の両方を,個別の処理を必要とせずにシームレスにモデル化する,純粋なPLMベースのフレームワークであるHierPromptLMを提案する。
この基礎の上に,表現学習のための微調整 PLM に2つの革新的 HTRN 調整事前学習タスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:09:09 GMT)
Distillation Quantification for Large Language Models [19.3] モデル蒸留は、大きな言語モデルからより小さな言語モデルへ知識を伝達する技術である。
過剰蒸留は均質化を招き、モデルの多様性を低下させ、複雑なタスクを堅牢に処理する能力を損なう。
モデル蒸留の評価と定量化のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:57:52 GMT)
EchoLM: Accelerating LLM Serving with Real-time Knowledge Distillation [19.2] 本稿では,過去の要求を例として活用して応答生成をガイドする,コンテキスト内キャッシングシステムであるEchoLMを紹介する。
EchoLMは1.4-5.9倍のスループット向上を実現し,応答品質を損なうことなく28-71%のレイテンシ削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:52:38 GMT)
PDPP: Projected Diffusion for Procedure Planning in Instructional Videos [19.0] 本研究では,現在の視覚的観察と目的を考慮に入れた計画(一連の行動)の実現を目的とした指導ビデオにおけるプロシージャ計画の課題について検討する。
以前の研究は、これをシーケンスモデリングの問題とみなし、中間的な視覚観察または言語指示を監督として活用した。
自己回帰的に計画することによる中間的監視アノテーションやエラーの蓄積を回避するため,拡散型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:50:01 GMT)
Responsible AI Question Bank: A Comprehensive Tool for AI Risk Assessment [19.0] この調査では、さまざまなAIイニシアチブをサポートするために設計された包括的なフレームワークとツールであるResponsible AI (RAI) Question Bankを紹介した。
公正性、透明性、説明責任といったAI倫理原則を構造化された質問形式に統合することで、RAI質問銀行は潜在的なリスクの特定を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:42:45 GMT)
Counterfactual Fairness by Combining Factual and Counterfactual Predictions [19.0] 医療や雇用といった高度な分野において、意思決定における機械学習(ML)の役割は、かなりの公平さの懸念を提起する。
この研究は、あらゆる個人に対するMLモデルの結果が、異なる人口集団に属していた場合、変化しないべきであると仮定する対実公正(CF)に焦点を当てている。
本稿では,CFと予測性能のトレードオフをモデルに依存しない形で理論的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:06:05 GMT)
Volumetrically Consistent 3D Gaussian Rasterization [18.8] ビューア内であっても,スプレイティングとその近似は不要であることを示す。
我々は3DGSよりも高精度なアルファ値の導出にこの分析透過率フレームワークを用いる。
提案手法は3DGSよりも精度が高く,点数が少ない不透明な面を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:06:08 GMT)
Revisit Self-Debugging with Self-Generated Tests for Code Generation [18.6] 自己生成テストによる自己改善は、有望なソリューションだが、その限界と現実的な可能性を十分に探求することができない。
プロセスにはポストエグゼクティブとインエグゼクティブ自己老化という2つのパラダイムを提案する。
実行後の自己老化は基本的な問題に苦しむが、自己生成テストによって生じるバイアスのため、競合する問題の改善の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:54:19 GMT)
BarcodeBERT: Transformers for Biodiversity Analysis [18.6] 本稿では,生物多様性分析に適したモデル群であるBarcodeBERTを紹介する。
BarcodeBERTは1.5Mの無脊椎動物DNAバーコードからなる参照ライブラリのデータにのみ訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:06:31 GMT)
Vector-Symbolic Architecture for Event-Based Optical Flow [18.3] 本稿では,Vector Architectures(VSA)を利用した,実効的でロバストな高次元特徴記述子を提案する。
本稿では、モデルベース(VSA-Flow)と自己教師あり学習(VSA-SM)の両方を包含した、イベントベースの光フローのための新しい特徴マッチングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:19:36 GMT)
Learning To Guide Human Decision Makers With Vision-Language Models [18.0] 医療診断などの高度なタスクにおいて、人間の意思決定を支援するAIの開発への関心が高まっている。
学習指導(Learning to Guide,LTG)は、人間の専門家から制御されるのではなく、機械が指導を提供するフレームワークである。
指導が解釈可能であることを保証するため,任意の視覚言語モデルをテキスト誘導の能力のある生成器に変換するアプローチであるSLOGを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:21:50 GMT)
WisdomBot: Tuning Large Language Models with Artificial Intelligence Knowledge [17.7] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の強力なツールとして登場した。
本稿では,LLMの力と教育理論を組み合わせた,WisdomBotという教育用LLMについて述べる。
本稿では,推論中の2つの重要な拡張,すなわち,ローカル知識ベース検索の強化と,推論中の検索エンジン検索の強化を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:36:46 GMT)
MuFF: Stable and Sensitive Post-training Mutation Testing for Deep Learning [17.6] 変異体の安定性を確保するために, MuFF と命名された新しい効率的なDL変異法を提案する。
MuFFはDeepMutation++とDeepCrimeと比較して60%、25%高い感度の変異体を生成する。
MuFFはポストトレーニング突然変異法の利点を保ち、DeepCrimeの61倍の速度で突然変異を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:04:04 GMT)
FRAG: A Flexible Modular Framework for Retrieval-Augmented Generation based on Knowledge Graphs [17.5] 両アプローチの利点を相乗化する新しいフレキシブルなモジュール型KG-RAGフレームワークFRAGを提案する。
知識グラフの代わりにクエリテキストを使用することで、FRAGは柔軟性を維持しながら検索品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:42:26 GMT)
On Tradeoffs in Learning-Augmented Algorithms [17.4] 学習強化アルゴリズムは、一貫性、堅牢性、滑らか性という3つの重要な特性を示さなければならない。
本稿では, 一貫性, 堅牢性, 滑らか性, 平均性能の相違点が複数存在することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:12:18 GMT)
MERaLiON-TextLLM: Cross-Lingual Understanding of Large Language Models in Chinese, Indonesian, Malay, and Singlish [17.4] 本報告では,中国語,インドネシア語,マレー語,シングリッシュ語の理解と生成を改善するためのオープンソース言語モデルであるMERaLiON-TextLLMについて述べる。
提案手法は,これらの言語のベンチマークにおいて,公式のLlama-3モデルを上回る性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:28:42 GMT)
Efficient and Accurate Explanation Estimation with Distribution Compression [17.3] ポストホックな説明のために広い範囲のアルゴリズムで使用される標準i.d.サンプリングは、改善に値する近似誤差をもたらすことを示す。
我々は,サンプル効率の説明可能性の新しいパラダイムであるCompress Then Explain (CTE)を紹介した。
CTEは、無視可能な計算オーバーヘッドによる説明推定の精度と安定性を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:57:23 GMT)
MONA: Myopic Optimization with Non-myopic Approval Can Mitigate Multi-step Reward Hacking [17.1] 本研究では,好ましくないマルチステッププランを学習するエージェントが高い報酬を受けるのを避けるためのトレーニング手法を提案する。
この手法は,近視的最適化と遠視的報酬を組み合わせることで,非近視的評価法 (MONA) を用いた近視的最適化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:53:08 GMT)
Personalized Federated Learning for Cellular VR: Online Learning and Dynamic Caching [17.0] 本稿では,モバイルエッジコンピューティング(MEC)対応無線VRネットワークのためのFoV対応キャッシング手法を提案する。
複数のVRデバイスと基地局(BS)で構成されるVRシステムを考えると、各BSにDP-FLキャッシュアルゴリズムを実装し、VRユーザのコンテンツ配信をパーソナライズする。
提案するDP-FLアルゴリズムの性能は,現実的なVRヘッドトラッキングデータセットを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:25:47 GMT)
Theory, Analysis, and Best Practices for Sigmoid Self-Attention [16.7] 我々は,シグモイドの注意を再考し,詳細な理論的および経験的分析を行う。
我々は,シグモイドに着目した変換器が普遍関数近似器であることを証明した。
ハードウェア・アウェアのFLASHSIGMOIDを導入し,Sigmoid attentionをメモリ効率で実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:18:51 GMT)
A Survey on Multimodal Recommender Systems: Recent Advances and Future Directions [16.7] 本稿では, マルチモーダルレコメンダシステムにおける最近の研究動向を概観する。
本稿では,既存のMSSモデルを特徴抽出,マルチモーダルフュージョン,ロス関数の4つの重要な領域に分類して紹介する。
より高度で効果的なマルチモーダルレコメンデータシステムの開発に貢献したいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:00:35 GMT)
Practical quantum federated learning and its experimental demonstration [16.7] 本稿では,量子ネットワーク上での実践的な量子フェデレーション学習フレームワークを提案する。
スケーラブルな構造を持つ4サイクル量子ネットワーク上で,我々のフレームワークを実験的に検証した。
私たちの研究は、スケーラブルで効率的で量子セキュアな機械学習システムを構築する上で、重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:28:11 GMT)
Modality Unified Attack for Omni-Modality Person Re-Identification [16.6] そこで本研究では,異なるモダリティモデルを攻撃するために,敵対的ジェネレータを訓練するための新しいモダリティ統一攻撃法を提案する。
実験により,本手法は全モードリイドモデルに対して,55.9%,24.4%,49.0%,62.7%のmAP低下率で効果的に攻撃可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:54:43 GMT)
CAND: Cross-Domain Ambiguity Inference for Early Detecting Nuanced Illness Deterioration [16.6] 本稿では,ドメイン固有の知識とドメイン間知識として,遷移関係と重要な記号間の相関を整理する新しい手法であるCANDを紹介する。
実世界のICUデータセットを用いた実験により、CANDはニュアンスドの悪化を検知する既存の手法を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:44:43 GMT)
GATE: Adaptive Learning with Working Memory by Information Gating in Multi-lamellar Hippocampal Formation [16.4] 海馬形成(HF)は、様々な環境に迅速に適応し、柔軟なワーキングメモリ(WM)を構築することができる
一般化とWMに関するHFのメカニズムを反映するために,一般化・連想一時(GATE)モデルを提案する。
GATEは、DVアーキテクチャを3Dでデプロイし、外部駆動情報から内部表現を階層的に構築することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:41:35 GMT)
OpenEarthMap-SAR: A Benchmark Synthetic Aperture Radar Dataset for Global High-Resolution Land Cover Mapping [16.4] 我々は,地球規模の高解像度土地被覆マッピングのためのベンチマークSARデータセットOpenEarthMap-SARを紹介する。
OpenEarthMap-SARは、5033の航空画像と衛星画像の150万部で構成され、サイズは1024$times$1024ピクセルで、日本、フランス、アメリカから35の地域をカバーしている。
セマンティックセグメンテーションのための最先端手法の性能評価と,さらなる技術開発に適した課題設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:53:36 GMT)
LF-Steering: Latent Feature Activation Steering for Enhancing Semantic Consistency in Large Language Models [16.4] LLM(Large Language Models)は、意味的に等価なパラフレーズ入力によって、しばしば一貫性のない応答を生成する。
セマンティック不整合の原因となる潜在特徴表現を正確に識別する新しいアクティベーションステアリング手法LF-ステアリングを提案する。
本手法は, 関連トランス層の隠蔽状態をスパースオートエンコーダに基づいて, 疎活性化された高次元特徴空間にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:53:59 GMT)
Generating Diverse Q&A Benchmarks for RAG Evaluation with DataMorgana [15.9] DataMorganaは、RAGアプリケーションに適した、高度にカスタマイズ可能で多様な合成Q&Aベンチマークを生成するツールである。
ユーザと質問カテゴリの詳細な設定を可能にし、ベンチマーク内での配布を制御する。
DataMorganaは、次のSIGIR'2025 LiveRAGチャレンジのコンテキストにおいて、最初のベータテスターとして、研究コミュニティの選ばれたチームで利用可能になる予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:47:08 GMT)
Robust Body Composition Analysis by Generating 3D CT Volumes from Limited 2D Slices [15.8] 2次元(2次元)シングルスライスCT(CT)画像は、体組成解析に何度も用いられている。
本稿では,潜在拡散モデル(LDM)を用いて,限られた2次元スライス数から3次元CTボリュームを生成する手法を提案する。
内外および3次元腹部CTデータセットを用いた実験により,本手法は体組成分析を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:32:23 GMT)
Blockchain-based Crowdsourced Deep Reinforcement Learning as a Service [15.6] 深層強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)は、複雑な問題を解決するための強力なパラダイムである。
本稿では,新しいクラウドソース型DRL as a Service (DRL as a Service) フレームワークを提案する。
このフレームワークはDRL関連のサービスをユーザに提供し、DRLトレーニングとモデル共有という2種類のタスクをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:54:39 GMT)
Beyond the Lungs: Extending the Field of View in Chest CT with Latent Diffusion Models [15.6] ヒトの肺と肝臓や腎臓などの他の臓器の間の仲介は、肺疾患の根本的なリスクと影響を理解するために不可欠である。
ほとんどの研究で胸部CT像は、費用と放射線線量を考慮して肺のみに焦点を当てている。
この制限された視野は、包括的な分析に挑戦し、肺疾患が他の臓器に与える影響についての洞察を得ることを妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:28:18 GMT)
Evolution and The Knightian Blindspot of Machine Learning [15.4] この論文は、機械学習(ML)が一般知能の重要な側面、すなわちオープンな世界における質的に未知の未来に対する堅牢性を見落としていると主張している。
このようなロバスト性は、経済学におけるナイトの不確実性(KU)、すなわち定量化できない不確実性に関係している。
本稿は,この盲点を特定し,その重要性を議論し,それに対応するための研究を触媒することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:38:41 GMT)
The regret lower bound for communicating Markov Decision Processes [15.1] 我々は、エルゴード的マルコフ決定過程(MDPs)を超えて、後悔の少ない境界を延長する。
我々の下限は、一貫した学習エージェントに必要な爆発的振る舞いを再考する。
これら2つの爆発的・共同探索的行動は,航法制約に絡み合っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:56:42 GMT)
Local Learning for Covariate Selection in Nonparametric Causal Effect Estimation with Latent Variables [15.1] 非実験データから因果効果を推定することは、科学の多くの分野における根本的な問題である。
非パラメトリック因果効果推定における共変量選択のための新しい局所学習手法を提案する。
我々は、合成データと実世界のデータの両方に関する広範な実験を通じて、アルゴリズムを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:42:42 GMT)
UAV-assisted Internet of Vehicles: A Framework Empowered by Reinforcement Learning and Blockchain [15.0] 本稿では,UAV支援型インターネット・オブ・Vehicles(IoV)におけるリレーノードの選択と相互調整の課題について述べる。
UAV支援型IoVのための双方向リレー選択機構、自律型UAV調整のための分散マルチエージェントディープ強化学習(MDRL)モデル、車両とUAV間の相互作用における透明性とトレーサビリティの枠組みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:54:59 GMT)
Detecting Structural Shifts in Multivariate Hawkes Processes with Fréchet Statistics [15.0] ネットワークのFr'echet統計量を用いた多変量ホークスプロセスにおける変化点検出のための新しい手法を提案する。
提案手法は点プロセス設定におけるFr'echet統計に関する以前の研究の拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:24:15 GMT)
Efficient Diversity-based Experience Replay for Deep Reinforcement Learning [15.0] EDER(Evanced Diversity-based Experience Replay)という新しいアプローチを提案する。
EDERは、サンプル間の多様性をモデル化するために決定論的ポイントプロセスを採用し、サンプル間の多様性に基づいてリプレイを優先順位付けする。
実験は、MuJoCo、アタリゲーム、ハビタットの現実的な屋内環境におけるロボット操作に関するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:24:40 GMT)
A Structural Complexity Analysis of Hierarchical Task Network Planning [14.8] 階層型タスクネットワーク計画の文脈における3つの古典的問題の複雑性理論解析を行う。
プリミティブネットワークの自然クラスにおける3つの問題に対する新しいアルゴリズムと対応する下位境界を求める。
また,プリミティブ・タスク・ネットワークから一般タスク・ネットワークへの解答時間を持ち上げるためのアルゴリズム的メタ理論も取得し,その前提条件が厳密であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:41:26 GMT)
Multivariate Time Series Anomaly Detection by Capturing Coarse-Grained Intra- and Inter-Variate Dependencies [14.8] 我々は,新しい半教師付き多変量時系列異常検出手法であるMuntsCIDを紹介する。
MtsCID は最先端のベンチマーク手法に匹敵する性能または優れた性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:53:12 GMT)
Scaling for Fairness? Analyzing Model Size, Data Composition, and Multilinguality in Vision-Language Bias [14.6] 人気のVLMであるCLIPとそのオープンソース版において,データセット構成,モデルサイズ,多言語学習が性別や人種的偏見に与える影響について検討した。
社会的認知バイアスを評価するために,社会的に帯電した用語を特徴とする顔画像のゼロショット性能を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:08:30 GMT)
A Rate-Distortion Framework for Summarization [14.6] 要約器の速度歪み関数を定義し、要約器の性能に基礎的な下限を与えることを示す。
また、実世界のテキストデータセットを扱うために、限られたデータで要約器の速度歪み関数を計算できる実用的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:57:14 GMT)
GREEN: Generative Radiology Report Evaluation and Error Notation [14.3] グリーンは、言語モデルの自然言語理解を活用して臨床的に重要な誤りを特定し、説明する放射線学レポート生成指標である。
1)専門家の好みに合わせたスコア,2)臨床的に重要なエラーの解釈可能な説明,3)エンドユーザによるフィードバックループの実現,3)商用ユーザのパフォーマンスに到達する軽量なオープンソース手法。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:24:43 GMT)
Distributed Quantum Hypothesis Testing under Zero-rate Communication Constraints [14.3] 本研究では,2つのリモートパーティ間で共有される二部量子状態を推定するために,分散二分仮説テスト問題について検討する。
一方の当事者がゼロレートで古典的に通信する場合のスタイン指数はマルチレター式によって与えられることを示す。
結果の逆方向を証明するための鍵となるツールとして,爆発性レムマの量子バージョンを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 20:40:10 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） (Wed, 22 Jan 2025 03:13:23 GMT)
On the Impact of White-box Deployment Strategies for Edge AI on Latency and Model Performance [14.1] 本研究の目的は、ホワイトボックス(トレーニングベース)とブラックボックス演算子のレイテンシトレードオフの精度を実証的に評価することである。
3つのホワイトボックス(QAT, プルーニング, 知識蒸留)、2つのブラックボックス(パーティション, SPTQ)とその組み合わせ演算子を含む推論実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:04:26 GMT)
Reinforcement learning Based Automated Design of Differential Evolution Algorithm for Black-box Optimization [14.1] 微分進化(DE)アルゴリズムは最も効果的な進化アルゴリズムの1つとして認識されている。
ブラックボックス最適化のためのDEの自動設計に強化学習(RL)を用いる新しいフレームワークを提案する。
RLは高度なメタ最適化器として機能し、カスタマイズされたDE構成を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:41:47 GMT)
Dense ReLU Neural Networks for Temporal-spatial Model [13.8] 非パラメトリック推定にRectified Linear Unit (ReLU) アクティベーション機能を利用する完全接続深層ニューラルネットワークに着目する。
我々は、観測された測定における時間的および空間的依存に対処するため、収束率につながる非漸近境界を導出する。
我々はまた、多様体上のデータをモデル化し、高次元データの本質的な次元性を探求することで、次元性の呪いに取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:11:35 GMT)
Large positive magnetoconductance in carbon nanoscrolls [13.8] カーボンナノスクロールが複数のテスラの軸方向磁場を受けると、ナノスクロールの低キャリア密度での弾道コンダクタンスは約200%増加することを示す。
我々は、磁場誘起ゼロエネルギーモードの出現によって正の磁気伝導が生じることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:48:25 GMT)
An Efficient Framework for Crediting Data Contributors of Diffusion Models [13.8] 本稿では,Shapley値推定のための推論を効率的に再学習し,再実行する手法を提案する。
CIFARデータセットで訓練されたDDPMの画像品質,CelebA-HQで訓練されたLCMの人口統計学的多様性,そして, (iii) 印象主義後のアートワークで修正された安定拡散モデルLoRAの審美的品質,の3つのユースケースで本手法の有用性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:21:13 GMT)
Zero-Shot Statistical Tests for LLM-Generated Text Detection using Finite Sample Concentration Inequalities [13.7] その結果,本試験におけるI型およびII型エラーはテキスト長で指数関数的に減少することがわかった。
文字列が$A$で生成される場合、$A$以下の文字列の対数複雑度は、文字列長の指数的に小さい確率を除いて、$A$以下の文字列の平均エントロピーに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:43:21 GMT)
PreciseCam: Precise Camera Control for Text-to-Image Generation [13.6] 芸術的な媒体としてのイメージは、アイデアや感情を伝えるために、特定のカメラの角度とレンズの歪みに依存することが多い。
本稿では,写真画像と芸術画像の両方を生成する際に,カメラの正確な制御を可能にする,効率的で汎用的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:37:01 GMT)
MD-Dose: A diffusion model based on the Mamba for radiation dose prediction [13.5] 胸部癌に対する放射線治療用線量分布予測のための新しい拡散モデルMD-Doseを導入する。
前処理では、MD-Doseは線量分布マップにガウスノイズを加え、純粋なノイズ画像を得る。
後向きのプロセスでは、MD-Doseはマンバに基づくノイズ予測器を使用してノイズを予測し、最終的に線量分布マップを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:47:46 GMT)
TriG-NER: Triplet-Grid Framework for Discontinuous Named Entity Recognition [13.5] TriG-NERは、不連続なエンティティ抽出のための堅牢なトークンレベル表現を学習するための新しいトリプルトグリッドフレームワークである。
我々のフレームワークはトークンレベルで三重項損失を適用し、類似性は同じエンティティ内に存在するワードペアによって定義される。
3つのベンチマークDNERデータセット上でTriG-NERを評価し、既存のグリッドアーキテクチャよりも大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:37:03 GMT)
TeD-Loc: Text Distillation for Weakly Supervised Object Localization [13.4] TeD-Locは、CLIPテキストの埋め込みからモデルバックボーンに知識を抽出し、パッチレベルのローカライゼーションを生成するアプローチである。
CUBとILSVRCの両方のデータセットで、最先端モデルのTop-1LOC精度を約5%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:36:17 GMT)
Low-dimensional adaptation of diffusion models: Convergence in total variation [13.2] 拡散生成モデルが(未知の)低次元構造をどのように活用してサンプリングを高速化するかを検討する。
本研究はDDIM型試料試料の未知の低次元構造への適応性を示す最初の厳密な証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:12:33 GMT)
Extracting General-use Transformers for Low-resource Languages via Knowledge Distillation [13.1] 大規模多言語変換器(MMT)を用いた単一言語変換器の簡易蒸留法を提案する。
ケーススタディとしてTagalogを用いて、より効率的なベンチマークタスクにおいて、より小さな単一言語モデルが強力なベースラインを持つオンパーで実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:46:27 GMT)
FedDAG: Federated Domain Adversarial Generation Towards Generalizable Medical Image Analysis [13.0] FedDAG(Federated Domain Adversarial Generation)
FedDAGは、ドメインシフトをシミュレートし、ローカルとグローバルのソースドメインとは異なる新しいドメインを敵対的に生成することで、モデル一般化を改善することを目的としている。
4つの医療ベンチマークにわたる大規模な実験は、フェデラル医療シナリオの一般化を強化するFedDAGの能力を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:08:45 GMT)
Reasoning Language Models: A Blueprint [13.0] 推論言語モデル(RLM)は、AIの問題解決能力を再定義した。
しかし、それらの高コスト、プロプライエタリな性質、複雑なアーキテクチャは、アクセシビリティとスケーラビリティの課題を提示している。
RLMをモジュラーフレームワークに編成する包括的青写真を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:49:37 GMT)
Entropy Regularized Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning [12.4] オフラインのメタ強化学習は、エージェントに異なるタスクのセットからのデータに基づいてトレーニングすることで、新しいタスクに迅速に適応する能力を持たせることを目的としている。
コンテキストベースのアプローチでは、状態-アクション-リワード遷移の履歴を利用して現在のタスクの表現を推測し、タスク表現に対してエージェント、すなわちポリシーと値関数を条件付ける。
残念ながら、オフラインデータのコンテキストはテスト時にコンテキストと一致しないため、コンテキストベースのアプローチは配布ミスマッチに悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:07:07 GMT)
Grammar-based Game Description Generation using Large Language Models [12.3] Game Description Language (GDL) は、様々なゲームを機械可読形式で表現するための標準化された方法を提供する。
本稿では,Large Language Models(LLM)を利用して,自然言語から文法的に正確なゲーム記述を生成する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:52:42 GMT)
UNSURE: self-supervised learning with Unknown Noise level and Stein's Unbiased Risk Estimate [12.3] ノイズの多いデータのみから学習できる自己教師付き画像再構成法が提案されている。
我々は、SUREに基づく新しいアプローチを提案するが、標準のSUREとは異なり、ノイズレベルに関する知識は必要ない。
提案手法は,様々な画像逆問題において,既存の自己監督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） (Wed, 22 Jan 2025 21:52:30 GMT)
Let the Fuzzy Rule Speak: Enhancing In-context Learning Debiasing with Interpretability [12.3] 本研究では,この問題に対処するため,推論時デバイアス法であるFuRud(ファジィルール最適化に基づくデバイアス)を導入する。
FuRudは、あるクラスが各サンプルとクラス確率に対して補正と調整を必要とする理由を決定することで、中核的な解釈可能性の問題に対処する。
7つのベンチマークデータセット全体で、FuRudはCOBiasを半分以上(56%)削減し、全体の精度が21%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:53:56 GMT)
Performance evaluation of SLAM-ASR: The Good, the Bad, the Ugly, and the Way Forward [10.9] 近年,音声基盤エンコーダと大規模言語モデル(LLM)の線形接続を訓練することで,このアーキテクチャが強力なASR機能を実現することが実証されている。
印象的な結果にもかかわらず、これらの単純なアプローチが様々なシナリオや発話条件で十分に堅牢であるかどうかは不明だ。
本稿ではSLAM-ASRアーキテクチャを効果的に活用する方法に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:48:34 GMT)
Towards Quantum Simulation of Non-Markovian Open Quantum Dynamics: A Universal and Compact Theory [10.7] 第2量子化(DQME-SQ)におけるディシパトン埋め込み量子マスター方程式を導入する。
この正確でコンパクトな理論は、量子回路による表現可能性と任意のガウス環境への普遍的適用性という2つの大きな利点を提供する。
ボゾンおよびフェルミオン環境における非マルコフ散逸動力学のディジタル量子シミュレーションによりこれらの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:48:00 GMT)
Developer Perspectives on Licensing and Copyright Issues Arising from Generative AI for Coding [10.5] ジェネレーティブAI(GenAI)ツールは、すでにソフトウェア開発プラクティスを変革し始めている。
これらのツールの使用は、重要な法的問題と潜在的なリスクを引き起こす。
この調査では、開発活動にGenAIツールを使用するGitHub開発者574を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:08:07 GMT)
ParaHome: Parameterizing Everyday Home Activities Towards 3D Generative Modeling of Human-Object Interactions [10.4] そこで我々は,人間と物体の動的3次元運動を,共通のホーム環境内で捉えるために設計したParaHomeシステムを紹介した。
我々のシステムは70台のRGBカメラとIMUベースのボディスーツやハンドモーションキャプチャーグローブなどのウェアラブルモーションキャプチャー装置を備えた多視点セットアップを備えている。
ParaHomeシステムを利用することで、38人の参加者とともに、207回のキャプチャで486分間のシーケンスを含む、新たな人間とオブジェクトのインタラクションデータセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:00:51 GMT)
Joint Task Offloading and User Scheduling in 5G MEC under Jamming Attacks [10.3] 本稿では,5Gモバイルエッジコンピューティング(MEC)システムを対象とした新しいタスクオフロードとユーザスケジューリング(JTO-US)フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,高優先度タスクを効率的に処理しながら,ジャミングの影響を最小限に抑えるために,タスクとユーザを最適にスケジュールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:22:13 GMT)
Can masking background and object reduce static bias for zero-shot action recognition? [10.3] アクション認識モデルは、外観ではなく、アクション自体を表現する必要がある。
CLIPモデルを用いたゼロショット動作認識における静的バイアスの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:59:46 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） (Wed, 22 Jan 2025 03:23:22 GMT)
Multiple Queries with Multiple Keys: A Precise Prompt Matching Paradigm for Prompt-based Continual Learning [10.3] 継続的学習は、動的環境における新しい知識を継続的に獲得するために機械学習モデルを必要とする。
本稿では,複数の鍵を持つ多重クエリー (MQMK) のプロンプトマッチングパラダイムを,高精度なプロンプト選択のために提案する。
実験の結果、MQMKは挑戦的なシナリオにおいて、迅速なマッチング率を30%以上向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:43:21 GMT)
Contrastive Language-Structure Pre-training Driven by Materials Science Literature [10.2] Contrastive Language-Structure Pre-Training (CLaSP) は結晶構造とテキスト間のクロスモーダルな埋め込み空間を構築するための学習パラダイムである。
CLaSPは、結晶構造間の特性や機能に関する類似性を捉えた材料埋め込みを実現することを目的としている。
テキストベース結晶構造スクリーニングと埋め込み空間可視化によるCLaSPの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:47:59 GMT)
T3: A Novel Zero-shot Transfer Learning Framework Iteratively Training on an Assistant Task for a Target Task [10.0] 長文要約は大規模言語モデル(LLM)の課題である
本稿では,目標タスクのアシスタントタスクに対して,ベースラインLDMを反復的にトレーニングする,新しいゼロショット転送学習フレームワークT3を提案する。
実際には、T3は、質問応答をアシスタントタスクとして活用して、長文要約タスクにアプローチし、BBCの要約、NarraSum、FairytaleQA、NLQuADデータセットでその効果を検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:16:32 GMT)
Omnipredicting Single-Index Models with Multi-Index Models [9.8] 単調なリプシッツリンク関数によって引き起こされる任意の損失に対して、$varepsilon$-competitive であるオムニプレクタを出力する学習者を与える。
我々のアルゴリズムでは,$approx varepsilon-4$サンプルをほぼ線形時間で実行し,リンク関数がbi-Lipschitzであれば$approx varepsilon-2$に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:34:14 GMT)
Mutation-Guided LLM-based Test Generation at Meta [9.7] ACHは、従来の突然変異検査と比較して、比較的少数の変異体を生成する。
懸念事項に特有の、現在検出されていない障害を生成することに焦点を当てている。
ACHは特定の問題に対してコードを固くし、テストが特定の問題に直接対処しない場合でも、エンジニアは他の利点に役立つと判断する、と結論付けています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:14:02 GMT)
Unsupervised Training of Diffusion Models for Feasible Solution Generation in Neural Combinatorial Optimization [9.6] 我々は,拡散モデルをゼロから直接訓練する,教師なしCOフレームワークであるIC/DCを提案する。
私たちは、問題固有の制約を順守しながら、ソリューションのコストを最小限に抑えるために、自己監督的な方法でモデルをトレーニングします。
並列マシンスケジューリング問題(PMSP)と非対称トラベリングセールスマン問題(ATSP)における既存のNCO手法と比較して、IC/DCは最先端の性能を達成する
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:54:17 GMT)
Orchid: Image Latent Diffusion for Joint Appearance and Geometry Generation [9.5] 外観と幾何学を結合的に符号化する新しい画像拡散法を提案する。
Orchidはユーザが提供するテキストから直接カラー画像、相対深度、表面の正常値を生成し、画像に整合した部分的な3Dシーンをシームレスに作成することができる。
我々のモデルは、外見と幾何学を絡める多くの逆問題に対する正則化器としてゼロショットを使用できるジョイントを前もって学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:46:47 GMT)
Generalizable and Robust Spectral Method for Multi-view Representation Learning [9.4] 近年,多視点表現学習 (MvRL) が注目されている。
グラフラプラシアンベースのMvRL法は、マルチビューデータの表現に顕著な成功を収めた。
本稿では,グラフラプラシアン手法の強みを深層学習の力と統合した,新しい融合ベースのフレームワークであるtextitSpecRaGE$を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:13:07 GMT)
Leveraging LLMs to Create a Haptic Devices' Recommendation System [9.3] 本稿では,大規模言語モデルを用いて触覚デバイスレコメンデーションのための触覚エージェントを開発する。
提案したハプティック・レコメンデーション・エージェントは、すべてのUEQカテゴリで上位10%にランクインし、ほぼすべてのサブスケールでエージェントを好む平均的な差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:41:05 GMT)
Escaping Barren Plateau: Co-Exploration of Quantum Circuit Parameters and Architectures [9.0] バレンプラトー(BP)は変分量子回路の訓練を妨げる。
BP問題は、特定のアプリケーションによって異なるスケールで現れる。
本稿では,新しい量子回路パラメータとアーキテクチャ共探索フレームワークであるAntiBPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:34:17 GMT)
Training Dialogue Systems by AI Feedback for Improving Overall Dialogue Impression [9.0] 本研究は、対話応答を評価するために、対話全体の印象に関連する12の指標に対応する報酬モデルを構築した。
システム印象を改善するために,報酬モデル信号を用いて対話モデルを調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:14:51 GMT)
RAG-Reward: Optimizing RAG with Reward Modeling and RLHF [8.9] Retrieval-augmented Generation (RAG)は、関連知識と最新の知識でLarge Language Models (LLM)を強化する。
我々はtextbfRAG-Reward を導入した。これはtextithallucination-free, comprehensive, reliable, and efficient RAG を実現するために設計されたデータセットである。
我々は報酬モデルを訓練し、人間からのフィードバックで強化学習を適用し、RAGにおけるLLMの有効性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:59:19 GMT)
A Functional Software Reference Architecture for LLM-Integrated Systems [8.7] 大規模言語モデルのソフトウェアシステムへの統合は、自然言語理解、意思決定、自律的なタスク実行などの能力を変化させている。
一般的に受け入れられているソフトウェアリファレンスアーキテクチャがないことは、その設計と品質特性に関する体系的な理由を妨げます。
本稿では,これらの課題に対処するための概念的枠組みとして,予備機能参照アーキテクチャのテキスト処理結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:30:40 GMT)
An Advanced Hybrid Quantum Tabu Search Approach to Vehicle Routing Problems [8.5] QCと古典コンピューティングが連携するハイブリッドアプローチは、現実世界のスケール問題を解く上で最も有益であることを示している。
我々は、静電容量化車両ルーティング問題(RPCV)を解決するために、新しいハイブリッド量子古典タブサーチ(HQTS)アルゴリズムを提案する。
HQTSはいくつかのCVRP問題に対して最適あるいはほぼ最適のソリューションを達成し、他のハイブリッドCVRPアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:29:27 GMT)
Understanding the LLM-ification of CHI: Unpacking the Impact of LLMs at CHI through a Systematic Literature Review [8.5] 大規模言語モデル(LLM)は、HCIに革命をもたらす位置にある。
現在、LLMsのHCIへの取り込みについてはほとんど理解されていない。
我々は、LLMに関わる2020-24年の153件のCHI論文をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:31:51 GMT)
Ultralow-dimensionality reduction for identifying critical transitions by spatial-temporal PCA [8.5] stPCAは、歪みのない単一の潜伏変数によって、高次元の時系列のダイナミクスを表現する。
この単一変数のダイナミクスは解析的に解決され、理論上は元の時系列の時間的特性を保っている。
実世界のデータセットへの応用は、stPCAの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:09:52 GMT)
Sequential Change Point Detection via Denoising Score Matching [8.2] 本稿では,データ分布のスコア関数をノイズ注入により推定するスコアベースCUSUM変化点検出法を提案する。
2つの合成データセットと実世界の地震前兆検出タスクの数値実験により,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:04:57 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） (Wed, 22 Jan 2025 16:44:43 GMT)
DCT-CryptoNets: Scaling Private Inference in the Frequency Domain [8.1] DCT-CryptoNetsは,計算コストの高い非線形アクティベーションの負担を軽減するために,周波数領域内で直接動作する新しい手法である。
JPEGエンコーディングで一般的に使用される離散コサイン変換(DCT)は、リモートコンピューティングサービスと本質的に互換性がある。
ImageNetデータセットの推論を2.5時間以内に示す(96スレッドの同等の計算リソースで12.5時間からダウンする)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:44:26 GMT)
HiMoE: Heterogeneity-Informed Mixture-of-Experts for Fair Spatial-Temporal Forecasting [8.1] 空間時空間予測のための新しいヘテロジニティーインフォームド・ミックス・オブ・エクササイズ(HiMoE)を提案する。
HiMoEは最先端のパフォーマンスを達成し、すべてのメトリクスで9.22%のリースで最高のベースラインを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:43:28 GMT)
Black-Box Optimization with Implicit Constraints for Public Policy [7.9] 本稿では,CageBO(Conditional and Generative Black-box Optimization)と呼ばれる新しいBBOフレームワークを紹介する。
CageBOは、公共政策アプリケーションでよく見られる暗黙の制約を効率的に処理する。
我々のCageBOは,ベースラインに比べて性能と効率が著しく向上していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:29:12 GMT)
Avoiding Catastrophe in Online Learning by Asking for Help [7.9] 本稿では,災害の可能性を最小化するオンライン学習問題を提案する。
まず、アルゴリズムが常にメンターに問い合わせるか、大惨事を引き起こすことがほぼ保証されているかを示す。
時間的地平線が大きくなるにつれて,メンターの双方が0に近づいたことを後悔するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:10:55 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） (Wed, 22 Jan 2025 08:42:13 GMT)
MLPs at the EOC: Spectrum of the NTK [7.8] ニューラルスタイル(NTK)$oversetscriptstyleinftyKの特性について検討する。
$Delta_phi = fracb2a2+b2$ は、NTK行列の条件数がその極限に収束する速度を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:12:51 GMT)
Applications and Challenges of AI and Microscopy in Life Science Research: A Review [7.8] 本稿では,生命科学におけるAIと顕微鏡の交わりについて考察し,その潜在的な応用と関連する課題を強調した。
我々は、さまざまな生物学的システムがAIからどのような恩恵を受けることができるのかを詳細にレビューし、このドメイン固有のデータの種類とラベル付け要件を強調します。
特に顕微鏡データに注意が向けられ、この情報を処理し解釈するのに必要な特定のAI技術を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:32:36 GMT)
Distributional Counterfactual Explanations With Optimal Transport [7.6] 対実的説明 (CE) は、ブラックボックスの意思決定モデルに関する洞察を提供するための事実上の方法である。
本稿では,観測データの分布特性に焦点を移すDCE(distributal counterfactual explanation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:57:58 GMT)
Revisiting Data Augmentation for Ultrasound Images [7.5] 広範囲の超音波画像解析タスクにおけるモデル性能向上のための様々な拡張手法の有効性を解析する。
以上の結果から,自然画像のタスクによく使用される拡張は,超音波画像にも有効であることが示唆された。
また,自然画像に広く用いられているTrivialAugmentを用いた多彩な拡張は,超音波画像にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:50:51 GMT)
Patent Figure Classification using Large Vision-language Models [7.5] 大規模視覚言語モデル (LVLM) は、多くのコンピュータビジョンの下流タスクにおいて大きなパフォーマンスを示している。
本稿では,特許図形視覚質問応答(VQA)と分類におけるLVLMの有効性について検討し,ゼロショットと少数ショットの学習シナリオに着目した。
LVLMを用いた多数のクラスを計算効率よく処理するために,新しいトーナメントスタイルの分類戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:39:05 GMT)
Optimal Transport for Domain Adaptation through Gaussian Mixture Models [7.3] 機械学習システムは、トレーニングとテストデータが固定確率分布からサンプリングされるという仮定の下で運用される。
本研究では,ガウス混合モデル (GMM) 間の最適輸送について検討する。
提案手法は,従来の浅層領域適応法よりも効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:47:49 GMT)
AI-driven View Guidance System in Intra-cardiac Echocardiography Imaging [7.1] 心内心エコー法(ICE)は、電気生理学(EP)と構造心疾患(SHD)の介入において重要な画像モダリティである。
本稿では,人間によるループ内フィードバックを伴う連続閉ループで動作するAI駆動型ビューガイダンスシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:58:30 GMT)
DocTTT: Test-Time Training for Handwritten Document Recognition Using Meta-Auxiliary Learning [7.0] これらの課題に対処するためにDocTTTフレームワークを導入します。
このアプローチの主な革新は、テスト中に各特定の入力にモデルを適応させるために、テストタイムトレーニングを使用することです。
メタ学習と自己教師型マスクオートエンコーダ(MAE)を組み合わせたメタ補助学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:18:47 GMT)
Guaranteed Recovery of Unambiguous Clusters [7.0] クラスタリングは、しばしば難しい問題である。なぜなら、それは、"正しい"クラスタリングがどうあるべきかに固有の曖昧さのためである。
本稿では,不明瞭な場合のクラスタリングを復元するアルゴリズムについて,情報理論による特徴付けと設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:51:25 GMT)
On Generalization and Distributional Update for Mimicking Observations with Adequate Exploration [6.9] 本稿では,LfO(LfO)の学習における効率性と安定性の問題に取り組む。
GAIfO(Generative Adversarial mimicion from Observation, GAIfO)の組込み強化学習(RL)アプローチを分散ソフトアクター批判(DSAC)に置き換える。
この変化は、適切な探索(MODULE)による分布更新学習によるミミキング観測と呼ばれる新しいアルゴリズムをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:37:51 GMT)
Predicate Debiasing in Vision-Language Models Integration for Scene Graph Generation Enhancement [6.9] シーングラフ生成(SGG)は、視覚シーンの基本的な言語表現を提供する。
三重項のラベルの一部は、トレーニング中に珍しいか、あるいは目に見えず、不正確な予測をもたらす。
本稿では,事前学習した視覚言語モデルを統合し,表現性を高めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:30:32 GMT)
Capsule Vision 2024 Challenge: Multi-Class Abnormality Classification for Video Capsule Endoscopy [6.9] この課題はオーストリアのクレムスにあるドナウ私立大学医学部医学画像分析人工知能研究センター(MIAAI)によって事実上組織された。
この文書は、登録プロセス、ルール、提出フォーマット、使用されるデータセットの説明、資格付きチームのランキング、すべてのチーム説明、オーガナイザが報告したベンチマーク結果など、課題の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:45:33 GMT)
Testing Refactoring Engine via Historical Bug Report driven LLM [6.9] リファクタリングは、外部の振る舞いを変えることなく、既存のコードを再構築するプロセスである。
自動エンジンテストのためのフレームワークであるRETESTERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:38:36 GMT)
Stability and Generalization of Quantum Neural Networks [6.8] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、急速に成長する量子機械学習分野において、新興技術として重要な役割を果たす。
我々は、QNNの一般化を研究するために、統計的学習理論、すなわちアルゴリズム的安定性の高度なツールを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:12:18 GMT)
Multiscale Training of Convolutional Neural Networks [6.8] メッシュフリー畳み込み(MFC)は入力スケールとは独立であり、従来の畳み込みカーネルの落とし穴を避ける。
理論上, MFCは, 実際の性能を犠牲にすることなく, 実質的な計算スピードアップを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:13:47 GMT)
O(d/T) Convergence Theory for Diffusion Probabilistic Models under Minimal Assumptions [6.8] 最小の仮定の下で,拡散確率モデル(DDPM)の高速収束理論を確立する。
収束率は$O(k/T)$に改善され、$k$は対象データ分布の内在次元であることを示す。
これはDDPMが未知の低次元構造に自動的に適応する能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:45:40 GMT)
OnionEval: An Unified Evaluation of Fact-conflicting Hallucination for Small-Large Language Models [6.7] OnionEvalは、異なる文脈レベルにわたる小さなLLMの事実にかかわる幻覚傾向を評価するように設計されている。
その結果,SLLM の重要な特徴は,事実分析に優れ,文脈推論による課題に直面していることがわかった。
さらなる調査は、単純なChain-of-Thought戦略がこれらの制限を大幅に削減できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:59:44 GMT)
Efficient Prompt Compression with Evaluator Heads for Long-Context Transformer Inference [6.7] 長文入力は大規模言語モデル(LLM)の有効活用に不可欠である
圧縮されたプロンプト内にキー情報を保持できる,効率的な訓練不要なプロンプト圧縮手法を提案する。
我々は,LLMの入力プロンプトを高速に「スキムスルー」できる評価器ヘッドベースプロンプト圧縮を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:33:17 GMT)
Measuring Fairness in Financial Transaction Machine Learning Models [6.7] Mastercardは、カード使用の最適化と不正行為防止を目的とした機械学習モデルの開発とデプロイを行う。
これらのモデルは、クロスボーダートランザクションや業界固有の支出を含む、集計および匿名化されたカード使用パターンを使用する。
Mastercardは、そのData and Tech Responsibility Principlesに基づいて、有効性、公正性、透明性のために構築および購入されたAIを評価するAIガバナンスプログラムを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 20:34:36 GMT)
Current Opinions on Memristor-Accelerated Machine Learning Hardware [6.7] 本論文は,メムリスタをベースとした機械学習アクセラレータの現状を概観する。
本論では, デバイス変動, 周辺回路の効率性, 設計と最適化の体系化など, この分野に残る重要な課題について論じる。
Memristorベースのアクセラレーターは、特に電力効率が最重要であるエッジアプリケーションにおいて、AIハードウェアの能力を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:10:47 GMT)
A Hype-Adjusted Probability Measure for NLP Stock Return Forecasting [6.7] 本稿では,ストックリターンとボラティリティ予測のための新しい自然言語処理(NLP)アプローチの文脈で,Hype-Adjusted Probability Measureを紹介する。
日内ニュースが選択した米国の半導体ティッカーの次周期株価のリターンとボラティリティを予測するために, 新たな感情スコア式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:24:02 GMT)
Low-Dimensional Representation-Driven TSK Fuzzy System for Feature Selection [6.6] 本稿では,サブスペース学習とTSK-FSを統合した特徴選択手法を提案する。
具体的には、射影行列は本質的な低次元表現に適合するために用いられる。
TSK-FSが数値アンダーフローによって制限されないように焼成強度をスラックする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:19:03 GMT)
Exploring GPT's Ability as a Judge in Music Understanding [6.5] 我々は,大規模言語モデルに対して,音楽情報検索の問題を解決するために,系統的なプロンプトエンジニアリングアプローチを用いる。
音楽データをシンボリック入力に変換し、3つの重要なMIRタスクにおいて、アノテーションエラーを検出するLLMの能力を評価する。
提案手法は,提案する楽曲概念とLLMの楽曲推論の整合性を評価するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:49:27 GMT)
STMDNet: A Lightweight Directional Framework for Motion Pattern Recognition of Tiny Targets [6.3] 可変速度での微小な目標の運動を認識するためのモデルベース計算フレームワークSTMDNetを提案する。
本研究では,空間的位置当たりの1つの相関関係から動き方向を決定する,最初の協調的指向性符号化デコーディング戦略を開発する。
様々な速度で、STMDNet-FはmF1を19%、16%、8%を240Hz、120Hz、60Hzで改善し、STMDNetは1つのCPUスレッドで87FPSを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:06:00 GMT)
PairingNet: A Learning-based Pair-searching and -matching Network for Image Fragments [6.3] 本稿では,難解な修復問題を解決するために,学習に基づくイメージフラグメントのペア探索とマッチング手法を提案する。
提案するネットワークは,ペア探索の精度に優れ,マッチングエラーを低減し,計算時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:30:49 GMT)
A Novel Tracking Framework for Devices in X-ray Leveraging Supplementary Cue-Driven Self-Supervised Features [6.3] 本稿では,その時間的可視性を高める自己教師型学習手法を提案する。
本稿では,事前学習した時間ネットワークを効果的に活用する汎用リアルタイム追跡フレームワークを提案する。
バルーンマーカー検出の最大誤差は87%,カテーテル先端検出の最大誤差は61%減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:32:07 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） (Wed, 22 Jan 2025 04:22:14 GMT)
Deep Learning-Based Identification of Inconsistent Method Names: How Far Are We? [6.2] 本稿では,非一貫性なメソッド名を識別するための最先端のディープラーニング手法を評価する実証的研究について述べる。
我々はコミット履歴からの自動識別と手動の開発者検査を組み合わせることで、新しいベンチマークを作成する。
その結果、バランスの取れたデータセットから新しいベンチマークに移行すると、パフォーマンスが大幅に低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:51:56 GMT)
Quantum encryption design overcomes Shannon's theorem to achieve perfect secrecy with reusable keys [6.2] シャノンの完全秘密定理(英語版)は、敵にゼロ情報をもたらす完全暗号システムは、ランダムに生成され再利用されない鍵を持つワンタイムパッド(OTP)でなければならないと述べている。
本研究では、シャノンの定理を克服し、再利用可能な鍵で完全な秘密化を実現する最初の暗号法(古典的または量子的)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:13:56 GMT)
A Probabilistic Model for Self-Supervised Learning [6.2] 自己教師付き学習(SSL)は、データ拡張を通じて意味的類似性を符号化することで、ラベルのないデータから意味のある表現を見つけることを目的としている。
一般的なSSL損失関数が統計モデルに関連があるかどうかはまだ分かっていない。
興味ある特性を示すSSLの潜在変数統計モデルを考える:データ拡張の情報性に応じて、モデルのMLEはPCAに還元するか、単純な非競合的損失にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:25:47 GMT)
Enhancing Robust Fairness via Confusional Spectral Regularization [6.0] PAC-Bayesian フレームワーク内の最悪のクラスにおけるロバストなエラーに対して、ロバストな一般化を導出する。
本稿では,最低級のロバストな精度を向上し,ロバストな公正性を向上する新たな正則化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:32:19 GMT)
Towards impactful challenges: post-challenge paper, benchmarks and other dissemination actions [6.0] 本研究は,チャレンジアウトプットの収集と整理のための手法を概説する。
章の中央部分は典型的なポストチェレンジペーパーのテンプレートであり、グラフや、チャレンジを長期のベンチマークに変換する方法についてのアドバイスを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:33:39 GMT)
EvidenceMap: Unleashing the Power of Small Language Models with Evidence Analysis for Biomedical Question Answering [6.0] バイオメディカルドメインのための新しい生成的質問応答フレームワークであるEvidenceMapを提案する。
このフレームワークは各質問に対するエビデンスマップを記述し、SLMを完全に活用して、支持評価の表現、論理的相関、関連するエビデンスの要約を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:27:11 GMT)
Rateless Stochastic Coding for Delay-Constrained Semantic Communication [5.9] 我々は,無作為な観点からのセマンティック・コミュニケーションのためのジョイント・ソース・チャネル・コーディングの問題点を考察する。
本稿では,意味レベルの再構築目的を組み込むことで知覚距離を最小化する,より汎用的なコミュニケーション目的を提案する。
提案手法は, 歪みと知覚のトレードオフを良好に保ちながら, 伝送速度の可変化を実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:07:13 GMT)
Fray: An Efficient General-Purpose Concurrency Testing Platform for the JVM [5.9] 本稿では,データトレースフリープログラムのプッシュボタンテストを行うプラットフォームであるFrayを提案する。
Frayにはシャドウと呼ばれる新しい制御機構が組み込まれている。
既知のバグのある53のベンチマークプログラムに対する実証的な評価では、ランダム検索のFrayはJPFよりも70%多く、RRのカオスモードより77%多いバグを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:56:55 GMT)
Enhancing Monocular Depth Estimation with Multi-Source Auxiliary Tasks [5.8] 共有デコーダとの交互学習のための視覚タスクの補助的データセットを用いて,この問題に対処する。
我々は,MDE品質を平均11%向上させるために,ドメイン内の各種補助データセットとタスクを組み込むことの利点を実証する。
これにより、高品質なラベル付きデータの可用性が制限されているにもかかわらず、関連するタスクから補助データを使用することで、MDEの品質を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:04:58 GMT)
Learning accurate rigid registration for longitudinal brain MRI from synthetic data [5.8] モデルは、以前のクロスオブジェクトネットワークよりも正確な剛性変換を推定する。
磁気共鳴画像(MRI)のコントラスト内および横方向の縦方向の登録ペアに頑健に作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:52:20 GMT)
An Offline Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Radio Resource Management [5.8] オフラインマルチエージェント強化学習(MARL)は、オンラインMARLの重要な制限に対処する。
無線リソース管理(RRM)のためのオフラインMARLアルゴリズムを提案する。
我々は、分散実行(CTDE)を用いた集中型、独立型、集中型3つの訓練パラダイムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:25:46 GMT)
SMART-Vision: Survey of Modern Action Recognition Techniques in Vision [5.8] HAR(Human Action Recognition)は、コンピュータビジョンにおいて難しい分野である。
HARは幅広い適用性のためにかなりの関心を集めている。
本稿では,HAR の深層学習における革新が相互に補完することを示す,SMART-Vision 分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:21:55 GMT)
Active RIS-Assisted URLLC NOMA-Based 5G Network with FBL under Jamming Attacks [5.7] 有限ブロック長(FBL)条件下でのURLLC(Ultra-Reliable Low Communication)ネットワークにおける攻撃を妨害する課題に対処する。
エネルギー効率を高めるために, RIS (Re Reliable Intelligent Surfaces) を有効成分とする革新的なアプローチを導入する。
以上の結果から,RIS成分の数が4から400に増加することにより,SJNR比が13.64%向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:31:21 GMT)
CrossDiff: Diffusion Probabilistic Model With Cross-conditional Encoder-Decoder for Crack Segmentation [5.7] クロス条件エンコーダデコーダを用いた新しい拡散モデルCrossDiffを提案する。
提案したCrossDiffモデルは、DiceスコアとIoUの両点において、他の最先端メソッドよりも8.0%優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:13:41 GMT)
A Call for Critically Rethinking and Reforming Data Analysis in Empirical Software Engineering [5.7] 経験的方法論の正しい適用に関する懸念は、2006年のDagtuhl Seminar on Empirical Software Engineeringから存在する。
LLMを用いて,27,000件の実証研究の文献調査を行い,統計的方法論を適切あるいは不十分と分類した。
我々は,30の初等研究を選定し,統計問題を特定し,解決する能力を評価するために,33人のESE専門家とワークショップを開催した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:05:01 GMT)
Drone Carrier: An Integrated Unmanned Surface Vehicle for Autonomous Inspection and Intervention in GNSS-Denied Maritime Environment [5.6] 本論文は,海上の港湾警備や沖合救助に応用された,革新的なドローン空母のコンセプトを紹介する。
このシステムは、複数の無人航空機(UAV)と無人表面車両(USV)からなる異種システムで動作し、内部または中断された環境で検査および介入を行う。
キャリヤは4m×7mの電動カタマランで、4機のDJI M300無人機の自動離陸と着陸をサポートする4m×6mのデッキと、10kgのペイロードマニピュレータを最高3つの海条件で作動させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:25:52 GMT)
GPUs, CPUs, and... NICs: Rethinking the Network's Role in Serving Complex AI Pipelines [5.6] 本稿では,AIパイプラインの過度なリソースオーバーヘッドに対して,ネットワークがブーンとなる方法について検討する。
本稿では,資源集約型データ処理タスクがパケット処理パイプラインの計算特性にどのように適合しているかを論じる。
ネットワークハードウェアをAIパイプラインに統合し、最適化のための新たな機会を解放するための研究課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:32:12 GMT)
IPMN Risk Assessment under Federated Learning Paradigm [5.6] 我々は,包括的膵MRIデータセットを用いた多施設IPMN分類のためのフェデレート学習フレームワークを開発した。
このデータセットには、652T1強調画像と655T2強調画像が含まれ、7つの主要な医療機関からのIPMNリスクスコアが伴っている。
DenseNet-121は、機関間のデータプライバシを確保しながら、集中学習に匹敵する高い分類精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:08:54 GMT)
Make VLM Recognize Visual Hallucination on Cartoon Character Image with Pose Information [5.5] 視覚言語モデル(VLM)を用いた意味幻覚検出システムを提案する。
我々は、プロンプト、RGB画像、ポーズ情報を超えて視覚データをさらに入力することで、VLMの全体的な性能を改善する、ポーズ認識型インコンテキスト・ビジュアル・ラーニング(PA-ICVL)を導入する。
本研究は、コンテキスト内視覚学習による視覚幻覚を緩和し、非フォトリアリスティック領域における潜在能力を拡大することにより、TTIモデルの現実世界への応用に向けての能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:46:56 GMT)
Learning in Log-Domain: Subthreshold Analog AI Accelerator Based on Stochastic Gradient Descent [5.4] L2正規化(SGDr)を用いた勾配勾配勾配を用いたAI/MLトレーニングワークロードのための新しいアナログアクセラレータアーキテクチャを提案する。
提案した設計は,デジタル実装と比較してトランジスタ面積と消費電力の大幅な削減を実現している。
この研究は、チップ上でのトレーニング機能を備えたエネルギー効率の良いアナログAIハードウェアの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:26:36 GMT)
Guiding ChatGPT to Fix Web UI Tests via Explanation-Consistency Checking [5.3] 本稿では,初期マッチングに修復技術を用い,次にChatGPTを用いてその後のマッチングを行う可能性について検討する。
評価の結果,ChatGPTにより強化された手法により,広く利用されているWebテスト修復手法の有効性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:00:38 GMT)
How to Build an AI Tutor That Can Adapt to Any Course Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG) [5.3] KG-RAG(Knowledge Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation)は、LLMベースの学習システムにおける2つの重要な課題に対処する。
このフレームワークをQwen2.5を用いて実装し、高い性能を維持しながらコスト効率を実証する。
我々のフレームワークは、パーソナライズされたAI学習へのスケーラブルなアプローチを提供し、応答精度と教育的一貫性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:14:59 GMT)
NBDI: A Simple and Efficient Termination Condition for Skill Extraction from Task-Agnostic Demonstrations [5.3] そこで本稿では,状態対応モジュールを通じて決定点を識別する,シンプルで効率的な終了条件を提案する。
我々のアプローチであるNBDI(Novety-based Decision Point Identification)は、複雑で長期のタスクにおいて、以前のベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:08:15 GMT)
Training Data Attribution (TDA): Examining Its Adoption & Use Cases [5.3] 本稿では,TDA(Training Data Attribution)とそのAIからの極端なリスク軽減のための重要度とトラクタビリティについて検討する。
我々は、既存のTDA研究成果を現在の状態から、TDA推論の効率的かつ正確なツールへと導くために必要な、その可能性と労力について論じる。
我々は、TDAによって実現される可能性のある一連のポリシーとシステムをリストアップし、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:03:51 GMT)
Dequantization and Color Transfer with Diffusion Models [5.2] 量子化されたイメージは、パッチベースの編集とパレット転送を簡単に抽象化する。
提案モデルでは,ユーザが求めているカラーパレットを尊重する自然な画像を生成できることが示される。
本手法は,画像のテクスチャを尊重しながら,画像のパッチを塗り替えることによって,別の実用的な編集に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:16:18 GMT)
PADTHAI-MM: Principles-based Approach for Designing Trustworthy, Human-centered AI using MAST Methodology [5.2] マルチソースAIスコアカードテーブル(Multisource AI Scorecard Table, MAST)は、AI対応意思決定支援システムを評価するための、体系的かつトレードクラフト中心のアプローチを提供することによって、ギャップを埋めるように設計されている。
我々は,信頼に値する,人間中心のAIを設計するためのテキスト原則に基づくアプローチという,反復的な設計フレームワークを導入する。
我々はこの枠組みを防衛情報タスク報告支援(READIT)の開発において実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 20:52:56 GMT)
Learning Graph Node Embeddings by Smooth Pair Sampling [5.2] ランダムウォークベースのノード埋め込みアルゴリズムは、スケーラビリティと実装の容易さから、多くの注目を集めている。
これまでの研究は、様々な歩行戦略、最適化目標、学習モデルの埋め込みに重点を置いてきた。
実データに対する観測から着想を得て、我々は異なるアプローチを採り、新しい正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:51:33 GMT)
Machine Learning Modeling for Multi-order Human Visual Motion Processing [5.0] この研究は、人間のように視覚的な動きを知覚する機械を開発することを目的としている。
我々のモデルアーキテクチャは皮質V1-MT運動処理経路を模倣する。
移動物体の材質特性の異なる新しい運動データセットを用いて2経路モデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:41:41 GMT)
Efficient simulation of parametrized quantum circuits under non-unital noise through Pauli backpropagation [4.9] パウリのバックプロパゲーションアルゴリズムは、パラメータ化量子回路の特定のクラスを効率的にシミュレートする能力をすでに実証している。
ここでは、パウリのバックプロパゲーションを非単位雑音に適応させることにより、このギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:58:59 GMT)
Random Quantum Circuits with Time-Reversal Symmetry [4.9] 汎用TR不変量子系の力学を表すランダム量子回路のアンサンブルを導入する。
TR不変回路における絡み合い,多体量子カオス,量子情報ダイナミクスを記述した一般統計力学モデルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:00:07 GMT)
A 65 nm Bayesian Neural Network Accelerator with 360 fJ/Sample In-Word GRNG for AI Uncertainty Estimation [4.8] メモリワードに直接360 fJ/Sample Gaussian RNGを統合するASICを提案する。
この統合により、RNGオーバーヘッドを低減し、BNNの完全な並列計算インメモリ操作を可能にする。
プロトタイプチップは5.12GSa/sのRNGスループットと102GOp/sのニューラルネットワークスループットを実現し、0.45mm2を占有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:28:38 GMT)
LatentExplainer: Explaining Latent Representations in Deep Generative Models with Multimodal Large Language Models [4.7] textitLatentExplainerは、深層生成モデルにおける潜伏変数の意味論的意味のある説明を自動的に生成するフレームワークである。
我々のアプローチは潜伏変数を摂動させ、生成されたデータの変化を解釈し、マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)を用いて人間の理解可能な説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:56:04 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） (Wed, 22 Jan 2025 06:30:30 GMT)
Analyzing and Exploiting Branch Mispredictions in Microcode [4.6] uSpectreは、マイクロコード分岐予測を利用して、過度に機密データをリークする、過渡的実行攻撃の新しいクラスである。
我々は、これまでSpectreまたはMeltdownの亜種に分類されていた、長く知られ、最近発見された多くの過渡的実行攻撃が、実際には一部のIntelマイクロアーキテクチャ上のuSpectreのインスタンスであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:10:08 GMT)
Dynamics of Toxicity in Political Podcasts [4.6] デジタルメディアにおける毒性は大きな課題を呈するが、ポッドキャストの急速に成長するメディアにおけるそのダイナミクスにはほとんど注意が払われていない。
本稿では,政治ポッドキャストデータを分析し,毒性の出現と伝播を研究することにより,このギャップを解消する。
米国における30以上のポピュラーな政治ポッドキャストにおいて,有毒な言論を体系的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:58:50 GMT)
Multidimensional Electrical Networks and their Application to Exponential Speedups for Graph Problems [4.5] 我々は、オルタナティブ・キルヒホフの法則とオルタナティブ・オームの法則を定義することで、新しい多次元電気ネットワークを開発する。
正規グラフの一種におけるパスフィンディング問題に対する指数的量子スピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:17:57 GMT)
Intrinsic Mixed-state Topological Order [4.4] 我々はデコヒーレンスによって新しいタイプのトポロジカル秩序がもたらされることを示す。
局所量子チャネルを介してトーリック符号中のフェルミオン性エノンを増殖させることにより具体的な例を構築する。
その結果生じる混合状態は長距離の絡み合いを保持し、非ゼロ位相的絡み合いの負性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:34:41 GMT)
The Marginal Importance of Distortions and Alignment in CASSI systems [4.4] Coded-Aperture Spectral Snapshot Imagers (CASSI) を用いて、収差と歪みを取り入れてリアルなハイパースペクトル取得を行う、微分可能なレイトレーシングモデルを提案する。
光学収差の異なる4つのCASSI系が設計され、モデル化されている。
これらのシステムから得られた高スペクトル取得は、最先端の5つの超スペクトル立方体再構成プロセスと組み合わせられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:20:53 GMT)
Fixed-Budget Change Point Identification in Piecewise Constant Bandits [4.4] 本稿では,帯域フィードバックによる平均報酬関数の急激な変化を特定するために設計されたポリシーの非漸近解析を行う。
本研究では,大小の予算体制下で問題を調査し,両設定でエラー確率の低い境界を設定する。
本稿では,小規模・大規模両予算の両立に最適な適応型アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:30:44 GMT)
GAMED-Snake: Gradient-aware Adaptive Momentum Evolution Deep Snake Model for Multi-organ Segmentation [4.3] 本稿では,GAMED-Snakeモデルについて述べる。
勾配に基づく学習と適応運動量進化機構を統合する。
GAMED-Snakeは、最先端の手法と比較してmDiceメトリックを約2%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:45:09 GMT)
Correctness Assessment of Code Generated by Large Language Models Using Internal Representations [4.3] 大規模言語モデル(LLM)が生成するコードの正確性を評価する新しいフレームワークであるOPENIAを紹介する。
我々の経験的分析により、これらの内部表現が潜時情報を符号化し、生成したコードの正しさと強く相関していることが明らかとなった。
OPENIAはベースラインモデルより一貫して優れており、高い精度、精度、リコール、F1スコアを実現し、スタンドアロンコード生成の最大2倍の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:04:13 GMT)
Hybrid Two-Stage Reconstruction of Multiscale Subsurface Flow with Physics-informed Residual Connected Neural Operator [4.3] 本稿では,マルチスケール基底関数と物理誘導深層学習を用いてDarcyフロー問題を解決するハイブリッド2段階フレームワークを提案する。
このフレームワークは、基底関数の嵌合と圧力再構成の点で0.9以上のR2値を達成し、残差指標は10-4$のオーダーである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:28:03 GMT)
Exploring Wikipedia Gender Diversity Over Time $\unicode{x2013}$ The Wikipedia Gender Dashboard (WGD) [4.3] 本稿では、ジェンダー配信データとのインタラクションを可能にするツールであるウィキペディア・ジェンダー・ダッシュボード(WGD)について述べる。
分析の結果、女性記事はウィキペディアの約17%に過ぎなかったが、過去20年間で着実に伸びている。
「人」のサブクラスのほとんどは男性支配である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:28:40 GMT)
A Spatio-temporal Graph Network Allowing Incomplete Trajectory Input for Pedestrian Trajectory Prediction [4.3] STGN-ITネットワークは、不完全な歴史的軌跡を持つ歩行者の将来の軌跡を予測することができる。
クラスタリングアルゴリズムはネットワークの構築にも適用される。
公開データセットの実験では、STGN-ITはこれらのメトリクスのアートアルゴリズムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:32:07 GMT)
SRMT: Shared Memory for Multi-agent Lifelong Pathfinding [4.2] マルチエージェント強化学習(MARL)は協調的・競合的なマルチエージェント問題を解く上で大きな進歩を示す。
MARLの主な課題の1つは、協力を達成するためにエージェントの行動を明確に予測する必要があることである。
本稿では,各ワーキングメモリをプールし,グローバルにブロードキャストすることで,メモリ変換器をマルチエージェント設定に拡張する共有リカレントメモリ変換器(SRMT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 20:08:53 GMT)
Enhancing Multi-Attribute Fairness in Healthcare Predictive Modeling [4.0] 我々は、医療AIにおけるマルチ属性フェアネス最適化に対する新しいアプローチを導入し、複数の属性にまたがるフェアネスの懸念に同時に対処する。
その結果, 高い予測精度を維持しつつ, 複数の属性に対する等化オッド分散(EOD)の顕著な低減効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:02:08 GMT)
Addressing Bias in Generative AI: Challenges and Research Opportunities in Information Management [4.0] ジェネレーティブAI技術は情報管理システムを変革してきたが、ビジネス上の意思決定を伝える上での有効性を損なう可能性のある、実質的なバイアスを導入した。
この課題は、大規模言語モデル(LLM)の幅広い応用にまたがって、これらのバイアスを特定し、対処することで、情報管理学者に分野を前進させるユニークな機会を与える。
倫理的考察、政策含意、社会技術的視点を取り入れることで、我々は、生成型AIシステムの主要な利害関係者をカバーし、重要な研究課題を提案し、議論を刺激するフレームワークの開発に注力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:14:31 GMT)
Perturbation-based Effect Measures for Compositional Data [4.0] 構成的特徴に対する既存の効果測定は、現代の多くの応用には不十分である。
両問題に対処する仮説データ摂動に基づくフレームワークを提案する。
摂動依存再パラメータ化を導出することにより, 摂動効果の平均を効率的に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:55:32 GMT)
Sketch and Patch: Efficient 3D Gaussian Representation for Man-Made Scenes [3.9] 3D Gaussian Splattingは、3Dシーンのレンダリングのための有望な表現として登場した。
我々はガウス人が伝統的な芸術技法に類似した異なる役割と特徴を示すことを観察する。
本研究では,ガウスを(i)シーン境界を定義するスケッチガウス,(ii)滑らかな領域をカバーするパッチガウスに分類する新しいハイブリッド表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:52:45 GMT)
Anomaly Detection in Double-entry Bookkeeping Data by Federated Learning System with Non-model Sharing Approach [3.8] 異常検出は財務監査において不可欠であり、効果的な検出には複数の組織から大量のデータを取得する必要があることが多い。
本研究では,モデル学習を単一のコミュニケーションラウンドに合理化するために,データコラボレーション(DC)分析を用いた新しいフレームワークを提案する。
この結果は,人工知能による監査の大幅な進歩を示し,高セキュリティ領域におけるFL手法の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:53:12 GMT)
Paper Quality Assessment based on Individual Wisdom Metrics from Open Peer Review [3.8] 本研究では,レビュアの品質を推定するオープンなボトムアッププロセスを通じて,科学的ピアレビューの精度と効率を向上させるためのデータ駆動フレームワークを提案する。
我々は,2つの主要な学術会議から開かれたピアレビューデータを分析し,レビュアー固有の品質スコアが紙の品質評価の信頼性を著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:00:27 GMT)
Cross-D Conv: Cross-Dimensional Transferable Knowledge Base via Fourier Shifting Operation [3.7] 生医学的画像解析では,2次元データと3次元データとの切り離しが重要な課題である。
本稿では,Fourier領域における位相シフトを学習することにより,次元ギャップを埋める新しいアプローチであるtexttCross-D Conv 操作を提案する。
本手法は2次元と3次元の畳み込み操作間のシームレスな重み移動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:23:26 GMT)
Phonon-limited valley life times in single-particle bilayer graphene quantum dots [3.7] 静電気的に定義されたBLG量子ドット(QD)において,パルスゲーティング法を用いて,数マイクロ秒を超える単一粒子谷緩和時間を報告した。
結合長の変化と変形電位による音響フォノンとの結合を制限機構として同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:13:25 GMT)
Enhancing textual textbook question answering with large language models and retrieval augmented generation [3.7] 本稿では、検索拡張生成(RAG)技術を組み込んだフレームワーク(PLRTQA)を提案する。
我々のアーキテクチャはベースラインよりも優れており、検証セットが4.12%、テストセットが9.84%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:14:27 GMT)
Detecting and Evaluating Order-Dependent Flaky Tests in JavaScript [3.7] 不安定なテストは、ソフトウェアテストに重大な問題を引き起こす。
これまでの研究では、テストオーダー依存性がフレキネスの最も一般的な原因の1つとして特定されている。
本稿では,JavaScriptテストにおけるテスト順序依存性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:52:11 GMT)
Linear-optical four-dimensional Bell state measurement with two-photon interference [3.5] 16の4次元ベル状態は7つのグループに分類でき、$log 7 = 2.81$bits古典情報の伝送をサポートすることができる。
この結果はフォトニック超高密度符号化において重要であり、線形光学的高次元状態測定を含む他の量子情報技術にも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:33:06 GMT)
GSVC: Efficient Video Representation and Compression Through 2D Gaussian Splatting [3.5] 本稿では,映像フレームを効果的に表現・圧縮できる2次元ガウススプレートの集合を学習するためのGSVCを提案する。
実験の結果,GSVCは最先端のビデオコーデックに匹敵する,良好な速度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） (Wed, 22 Jan 2025 17:24:38 GMT)
GS-LiDAR: Generating Realistic LiDAR Point Clouds with Panoramic Gaussian Splatting [3.4] GS-LiDARは、パノラマガウススプラッティングで現実的なLiDAR点雲を生成するための新しいフレームワークである。
我々は,パノラマLiDAR監督によって導かれる光線スプラット交差を明示する新しいパノラマレンダリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:21:20 GMT)
Mixed Preference Optimization: Reinforcement Learning with Data Selection and Better Reference Model [3.3] 大きな言語モデル(LLM)は、自然言語の処理と生成能力によって、ますます人気が高まっている。
大量のテキストのデータセットでトレーニングされているため、LLMは有害なバイアスを継承し、人間の値と一致しない出力を生成することができる。
本稿では,人間フィードバックを用いた強化学習(RLHF)と直接選好最適化(DPO)のような対照的な学習手法の2つのLLMアライメントについて検討する。
RLHFとDPOの安定性とロバスト性を解析することにより,両手法の弱点を緩和する新しい手法MPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:25:25 GMT)
Improved Detection and Diagnosis of Faults in Deep Neural Networks Using Hierarchical and Explainable Classification [3.3] 本稿では,DeFaultについて紹介する。Deep Neural Networks (DNN)プログラムの欠陥を検出し診断する新しい手法である。
提案手法は, 実世界のDNNプログラムの検出において94%のリコール, 63%のリコールを達成し, 欠陥の根本原因の診断において, 最先端技術よりも3.92%～11.54%高いパフォーマンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:55:09 GMT)
Statistical Learning with Sublinear Regret of Propagator Models [3.2] 本稿では,未知の畳み込みプロパゲータによって駆動される過渡的な衝撃価格と,未知のパラメータを持つ線形仮的衝撃価格の両方を作成しながら,エージェントが危険資産を清算する学習問題を考察する。
本稿では,探索と搾取を交互に行うトレーディングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:42:52 GMT)
Generalizable Prompt Tuning for Vision-Language Models [3.1] 学習可能なソフトプロンプトは下流のタスクではよく機能するが、一般化性に欠ける。
本研究は,ソフトプロンプトと手作りプロンプトをテキストモダリティの2つのビューとして扱うことで,タスク固有および一般的な意味情報をよりうまくまとめることができることを示した。
より表現力のあるプロンプトを生成するために、視覚的モダリティからのクラスワイド増強を導入し、より広い範囲の未確認クラスに対して大きなロバスト性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:58:59 GMT)
A Hierarchical Reinforcement Learning Framework for Multi-UAV Combat Using Leader-Follower Strategy [3.1] マルチUAV空戦は、複数の自律型UAVを含む複雑な作業である。
以前のアプローチは、主にアクション空間を事前定義されたアクションに識別する。
本稿では,リーダ・フォロワー・マルチエージェント・プロキシ・ポリシー最適化戦略を利用した階層型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:41:36 GMT)
Image Motion Blur Removal in the Temporal Dimension with Video Diffusion Models [3.1] 本研究では,動きのぼかしを時間的平均化現象として扱う新しい単一像デブロアリング手法を提案する。
私たちの中心となるイノベーションは、トレーニング済みの動画拡散トランスフォーマーモデルを利用して、多様な動きのダイナミクスを捉えることです。
合成および実世界のデータセットにおける実験結果から,本手法は複雑な動きのぼかしシナリオを損なう場合,既存の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 03:01:54 GMT)
Explainability of Machine Learning Models under Missing Data [3.0] データ不足は、モデルのパフォーマンスと説明容易性を著しく損なうおそれのある問題である。
本稿では、欠落データ分野の発展を要約し、SHAPに対する様々な計算方法の効果について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:14:22 GMT)
RAG with Differential Privacy [3.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、新鮮で関連するコンテキストを持つ大規模言語モデルを提供する主要な技術として登場した。
外部文書を生成プロセスに統合することは、重大なプライバシー上の懸念を引き起こす。
本稿では,個人データから一般知識を抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:50:33 GMT)
It's complicated. The relationship of algorithmic fairness and non-discrimination regulations in the EU AI Act [3.0] EUは最近、AIモデルの特定のルールを規定するAI法を成立させた。
本稿では、法的な非差別規則と機械学習に基づくアルゴリズムフェアネスの概念の両方を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:38:09 GMT)
Refining Input Guardrails: Enhancing LLM-as-a-Judge Efficiency Through Chain-of-Thought Fine-Tuning and Alignment [3.0] 大きな言語モデル(LLM)は、会話型AI製品など、さまざまなアプリケーションで価値のある機能を示す。
悪意のあるユーザインタラクションに対する脆弱性を軽減することで、これらの製品のセキュリティと信頼性を確保することが最重要である。
入力モデレーションガードレールとして機能する異なるLDMの微調整およびCoT応答の調整の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:40:57 GMT)
A Selective Homomorphic Encryption Approach for Faster Privacy-Preserving Federated Learning [2.9] フェデレーション学習(Federated Learning)は、分散デバイスやサーバ上でのトレーニングモデルをサポートする機械学習手法である。
我々は,データ漏洩を最小限に抑えるために,選択的暗号化,同型暗号化,差分プライバシー,ビットワイズスクランブルを利用する新しい手法を提案する。
我々の手法はモデル重みに完全同型暗号を適用するよりも90%高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:37:44 GMT)
T-Graphormer: Using Transformers for Spatiotemporal Forecasting [2.9] 時間的ダイナミクスをモデル化するためのトランスフォーマーベースのアプローチであるTGraph-Graphormerを導入する。
TGraph-Graphormerのリアルタイムトラフィック予測ベンチマークに対する有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:32:29 GMT)
Des-q: a quantum algorithm to provably speedup retraining of decision trees [2.7] Des-qは、回帰および二分分類タスクのための決定木を構築し、再訓練するための新しい量子アルゴリズムである。
我々は,複数のデータセット上での最先端の古典的手法に対して,Des-qのシミュレーションバージョンをベンチマークする。
提案アルゴリズムは,最新の決定木に類似した性能を示しながら,周期木再学習を著しく高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:10:35 GMT)
Improving Figures of Merit for Quantum Circuit Compilation [2.7] 本稿では,実際に実行することなく,期待される量子回路の実行品質を予測できる改良されたメリットの図形を提案する。
提案したメリットの数値は、強い相関を示し、ケーススタディですべての前の相関を上回り、平均相関改善を49%達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:00:01 GMT)
MorphoSkel3D: Morphological Skeletonization of 3D Point Clouds for Informed Sampling in Object Classification and Retrieval [2.7] 形態学に基づく新しい手法としてMorphoSkel3Dを導入し, 形状の効率的な骨格化を容易にする。
MorphoSkel3Dは、その品質とパフォーマンスを2つの大きなデータセットでベンチマークする、ユニークなルールベースのアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:58:11 GMT)
The potential -- and the pitfalls -- of using pre-trained language models as cognitive science theories [2.7] PLMを認知科学理論として活用する上での課題について論じる。
我々は,PLM性能の指標を人的性能の尺度にマッピングするために研究者が用いた仮定をレビューする。
PLMを認知・認知発達の信頼できる指標として用いるための基準を列挙する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:24:23 GMT)
Implementation Study of Cost-Effective Verification for Pietrzak's Verifiable Delay Function in Ethereum Smart Contracts [2.5] 検証遅延関数 (Verible Delay Function, VDF) は、出力前の最小遅延を保証する暗号概念である。
ブロックチェーン環境では、Pietrzak VDFには、長い証明サイズを含む欠点がある。
本稿では,仮想マシン上でのPietrzak VDF検証の実装研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:48:02 GMT)
Structural and mechanical properties of W-Cu compounds characterized by a neural-network-based potential [2.5] 本研究では, 全濃度CuxW100-x化合物に対する密度汎関数理論データを用いたモデルを提案する。
Cu含有量が増加すると、これらの化合物は高い臨界ひずみと低い臨界応力が生じる。
予測された変形モードにおける脆性-延性遷移は、約37.5 at % Cu で予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:48:29 GMT)
Sunny.jl: A Julia Package for Spin Dynamics [2.5] Sunnyは、量子磁気コミュニティのニーズに応えるために設計されたJuliaパッケージである。
非常に幅広いスピンモデルのクラスと多様な数値解法のセットの仕様をサポートする。
SU(N)コヒーレント状態に対する古典的および半古典的アプローチの広範な一般化を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:53:11 GMT)
Data Science Students Perspectives on Learning Analytics: An Application of Human-Led and LLM Content Analysis [2.5] この研究は、イギリスの大学における一連の取り組みの一環であり、分析に関する学生の視点を深く理解することを目的としている。
Open University Learning Analyticsデータセットを調査した大学院生による協調的なデータ処理について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:16:01 GMT)
Multimodal AI on Wound Images and Clinical Notes for Home Patient Referral [2.5] 慢性的な傷は850万人のアメリカ人、特に高齢者や糖尿病患者に影響を及ぼす。問題のある非癒し傷は、創傷スペシャリストに言及すべきである。
本稿では,看護婦の慢性的な外傷患者への言及を決定するための機械学習フレームワークであるDeep Multimodal Wound Assessment Tool (DM-WAT)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:58:04 GMT)
Inverse Reinforcement Learning with Switching Rewards and History Dependency for Characterizing Animal Behaviors [2.5] 従来の逆強化学習を拡張する新しいフレームワークであるSWIRL(SWitching IRL)を紹介する。
SWIRLは、過去の決定と環境コンテキストがどのように振舞うかを捉えるために、生物学的に妥当な履歴依存性を組み込んでいる。
シミュレーションおよび実世界の動物行動データセットにSWIRLを適用し、履歴に依存しないモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:38:33 GMT)
DeepONet for Solving Nonlinear Partial Differential Equations with Physics-Informed Training [2.4] 非線形偏微分方程式(PDE)の解法における演算子学習、特にDeepONetの利用について検討する。
本研究では,物理インフォームドトレーニングにおけるDeepONetの性能について検討し,(1)ディープブランチとトランクネットワークの近似能力,(2)ソボレフノルムの一般化誤差の2点に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:11:24 GMT)
Information-theoretic Bayesian Optimization: Survey and Tutorial [2.4] 本稿では,情報理論的獲得関数について述べる。
また,情報理論の獲得関数を,多目的,制約付き,非明視的,多面的,並列,非同期といった複雑な最適化シナリオに適応させる方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:54:15 GMT)
Open or Closed LLM for Lesser-Resourced Languages? Lessons from Greek [2.3] 我々は,7つのNLPタスクにおけるオープンソース(Llama-70b)とクローズドソース(GPT-4o mini)の大規模言語モデルの性能評価を行った。
第2に,事前学習における LLM による潜在的なデータ使用量を評価するツールとして,オーソリティ属性を再定義することにより,ギリシャ NLP の範囲を広げる。
第3に,STE(Summarize, Translate, Embed)法は,従来のTF-IDF法よりも長文のクラスタリングに優れる,法的NLPのケーススタディを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:06:16 GMT)
Achievability of Covert Quantum Communication [2.2] カバー通信はチャネルノイズの伝達を隠蔽し、敵がその存在を検出できないことを保証する。
CovertM(n)$をフルクラシックチャネルの助けなしに下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:59:08 GMT)
Preparing low-variance states using a distributed quantum algorithm [2.2] 低分散状態を生成するために、反復位相推定にインスパイアされた分散量子アルゴリズムを提案する。
提案手法では,量子デバイス毎の1つの補助量子ビットを用いて,そのダイナミクスを制御し,そのような補助量子ビットを用いた共同量子計測のためのポストセレクション戦略を用いる。
これにより、分散アルゴリズムがシングルデバイス実装と比較してエネルギー分散を著しく低減することを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:55:51 GMT)
ViDDAR: Vision Language Model-Based Task-Detrimental Content Detection for Augmented Reality [2.2] ViDDARは拡張現実環境における仮想コンテンツを監視し評価するための総合的な全参照システムである。
我々の知る限り、ViDDARは視覚言語モデル(VLM)を用いてAR設定におけるタスク・デトリメンタルなコンテンツを検出する最初のシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:17:08 GMT)
GANQ: GPU-Adaptive Non-Uniform Quantization for Large Language Models [2.1] GANQは、ハードウェア効率の良いルックアップテーブルベースのmpGEMMに最適化されたレイヤーワイズ後の非一様量子化フレームワークである。
広汎な実験は、3ビットおよび4ビット量子化の最先端手法と比較して、GANQのFP16ベースラインからのパープレキシティギャップを低減する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:29:09 GMT)
Classical and quantum algorithms for characters of the symmetric group [2.1] 本稿では,$S_n$ の文字に対する Matrix Product State (MPS) アルゴリズムについて述べる。
アルゴリズムは、与えられた置換の既約文字を全て符号化したMPSを算出する。
我々は、強いシミュレーション(与えられた確率を計算する)から弱いシミュレーション(小さな誤差でサンプリングする)への一般的な還元を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:55:28 GMT)
Web vs. 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） (Wed, 22 Jan 2025 14:31:48 GMT)
Lee and Seung (2000)'s Algorithms for Non-negative Matrix Factorization: A Supplementary Proof Guide [2.0] Lee and Seung (2000) は反復乗算更新アルゴリズムを用いて非負行列分解(NMF)の数値解を導入した。
本報告では,本論文で用いた証明の定式化と導出を理解するための補足的詳細について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:48:15 GMT)
Coseparable Nonnegative Tensor Factorization With T-CUR Decomposition [2.0] 非負行列因子化(NMF)は、データから意味のある特徴を抽出する重要な教師なし学習手法である。
本研究では,コセプタブルコアを選択するための交互選択法を提案する。
その結果, 分離可能なNMFと比較して, 分離可能なNTFの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:09:50 GMT)
Developing Cryptocurrency Trading Strategy Based on Autoencoder-CNN-GANs Algorithms [1.9] 本稿では、機械学習アルゴリズムを用いて財務時系列の予測と分析を行う。
プロセスは、主契約価格データからランダムなノイズ変動をフィルタリングするデノナイジングオートエンコーダから始まる。
1次元畳み込みは、フィルタリングデータの次元性を減少させ、キー情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:21:07 GMT)
Growth strategies for arbitrary DAG neural architectures [1.9] 私たちは、必要に応じて小さなモデルのサイズを拡大できるニューラルアーキテクチャの成長にフォーカスしています。
我々は過剰な計算を減らし、よりパラメータ効率の良いアーキテクチャに向けてネットワークの成長を推し進める戦略を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:02:01 GMT)
Towards Interpretable Radiology Report Generation via Concept Bottlenecks using a Multi-Agentic RAG [1.9] 本研究では, レポート生成のための概念ボトルネックモデル(CBM)とマルチエージェント検索・拡張生成システム(RAG)を用いて, 胸部X線分類(CXR)の解釈可能性を向上させる。
視覚特徴と臨床概念の関係をモデル化することにより,多エージェントRAGシステムで放射線診断レポートを生成するための解釈可能な概念ベクトルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:18:15 GMT)
Generative AI Misuse Potential in Cyber Security Education: A Case Study of a UK Degree Program [1.9] 本稿では,英国ラッセルグループ大学におけるマスターレベルのサイバーセキュリティ学位プログラムのLLM誤用に対する感受性について検討する。
我々は、特に独立したプロジェクトベースおよびレポートベースアセスメントにおいて、誤用に対する高い暴露を識別する。
これらの課題に対処するために、LLM耐性評価、検出ツールの導入、倫理的学習環境の育成の重要性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:44:44 GMT)
Deep Inverse Design for High-Level Synthesis [1.9] 我々は,グラフニューラルネットワークと生成モデルを統合する新しいアプローチとして,HLSのためのDeep Inverse Design(DID4HLS)を提案する。
DID4HLSは、HLS後のデータから設計特徴の条件分布を学習することにより、計算集約アルゴリズムを目的としたハードウェア設計を反復的に最適化する。
提案手法は,4つの最先端DSEベースラインと比較して,基準セットまでの平均距離平均42.8%の改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:18:36 GMT)
Entanglement dynamics in collision models and entanglement quilts [1.8] 量子衝突モデルの族における絡み合いのダイナミクスを、全ての量子ビット対に対する対の収束を解析的に解くことによって研究する。
量子ビット衝突において、共起の平方が保存量であるようなモデルのクラスに焦点をあてる。
特に、示す複数の例の中で、全ての量子ビットが他の全ての量子ビットと絡み合う真の多重部分的絡み合いのタイプを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:26:07 GMT)
Which Optimizer Works Best for Physics-Informed Neural Networks and Kolmogorov-Arnold Networks? [1.8] 物理学 アーノルドニューラルネットワーク(PINN)は偏微分方程式(PDE)の計算に革命をもたらした
これらのPINNは、ニューラルネットワークのトレーニングプロセスにPDEをソフト制約として統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:19:42 GMT)
LLMs as Repositories of Factual Knowledge: Limitations and Solutions [1.8] 本研究では,事実知識のリポジトリとしてのLarge Language Models(LLMs)の妥当性について検討する。
時間に敏感な事実質問に応答する際の信頼性を評価する。
本稿では,モデルの性能向上を図るため,ENAF(ENtity-Aware Fine-tuning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:16:53 GMT)
On Accelerating Deep Neural Network Mutation Analysis by Neuron and Mutant Clustering [1.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)の突然変異解析は、テストデータ品質とモデルロバスト性を効果的に評価するための有望な方法である。
本稿では, 突然変異解析を高速化する手法とツールであるDEEPMAACCについて述べる。
以上の結果から, 突然変異試験速度と突然変異点誤差との間にはトレードオフがあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:48:07 GMT)
Manifold learning and optimization using tangent space proxies [1.7] 任意の多様体上の微分幾何学的プリミティブを効率的に近似する枠組みを提案する。
まず、多様体が閉形式で表現されるような環境で、このフレームワークの有用性を示す。
複素多様体構造が以前に確立された点雲データを用いて、正しい幾何を持つアトラスグラフが点雲から直接学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:42:12 GMT)
Introducing Perturb-ability Score (PS) to Enhance Robustness Against Problem-Space Evasion Adversarial Attacks on Flow-based ML-NIDS [1.7] Perturb-ability Score (PS) メトリクスは、攻撃者による問題空間での操作に影響を受けやすいNIDSの特徴を特定する。
NIDSの強化におけるPS誘導型特徴選択防御の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:10:50 GMT)
Adversarial Evasion Attacks Practicality in Networks: Testing the Impact of Dynamic Learning [1.7] 敵攻撃は、MLモデルを騙して欠陥予測を生成することを目的としている。
敵攻撃はMLベースのNIDSを妥協する。
本実験は, 対人訓練を伴わない継続的再訓練は, 対人攻撃の有効性を低下させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:11:12 GMT)
Roadmap on Atomic-scale Semiconductor Devices [1.5] 半導体中のスピン状態は、量子ビットに対して非常に安定で耐雑音性のある環境を提供する。
1998年、ケインはドナー原子の核スピンと電子スピンをシリコンに使用することを提案した。
本稿は、金氏の提案から25年を振り返る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:48:53 GMT)
CHaRNet: Conditioned Heatmap Regression for Robust Dental Landmark Localization [1.4] 3D IOSにおける歯のランドマーク検出のためのエンド・ツー・エンド深層学習法であるCHaRNetを提案する。
ランドマークを検出する前に歯を分割する従来の2段階の方法とは異なり、CHaRNetは入力ポイントクラウド上のランドマークを直接検出する。
5点学習アルゴリズムを用いてCHaRNetを評価し,CHaRモジュールの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:35:57 GMT)
Let SSMs be ConvNets: State-space Modeling with Optimal Tensor Contractions [1.4] 本稿では、一般化状態空間モデル(SSM)ブロックで構成されるネットワークのクラスであるCentaurusを紹介する。
テンソル収縮の最適順序は、トレーニング効率を最大化するために、すべてのSSMブロックに対して体系的に決定できる。
この異種ネットワーク設計は、生音声処理タスクにおいて、同種ネットワークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:30:49 GMT)
CHAIR -- Classifier of Hallucination as Improver [1.4] トークンの各層からの内部ロジットを分析し,幻覚を検出するための教師付きフレームワークであるCHAIR(Classifier of Hallucination As ImproveR)を紹介する。
本手法は,すべての層にまたがるトークンロジットから,最大,最小,平均,標準偏差,傾斜といった,コンパクトな特徴セットを抽出し,過剰に収まることなく効果的な幻覚検出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:49:44 GMT)
Certified Guidance for Planning with Deep Generative Models [1.4] 計画目標を満たす可能性の高いアウトプットに向けて, 生産プロセスの舵取りとして, 様々なガイダンス戦略が導入されている。
提案手法では,特定の仕様を確率1で満たすことが保証された新しいモデルに,生成モデルを再学習することなく修正する手法である認証ガイダンスを導入する。
本研究の結果は,認定されていない既存の指導方法とは異なり,常に正しい生成モデルを生成することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:46:28 GMT)
Biomedical Knowledge Graph: A Survey of Domains, Tasks, and Real-World Applications [1.4] バイオメディカル・ナレッジ・グラフ(BKG)は、バイオメディカル分野にまたがる広大な複雑なデータを整理・活用するための強力なツールとして登場した。
しかし、現在のBKGのレビューでは、その範囲を特定のドメインやメソッドに限定し、広い視野と急速な技術進歩を見越すことが多い。
この調査では、ドメイン、タスク、アプリケーションという3つの中核的な視点から、BKGを体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:17:14 GMT)
Unconventional and robust light-matter interactions based on the non-Hermitian skin effect [1.3] 本研究では,量子エミッタと原型Hatano-Nelsonモデルとの連成な光-マター相互作用について検討する。
我々は、様々な不完全性に対する力学の堅牢性に注目し、基礎となるメカニズムを解明する。
これらの結果は、工学的エキゾチックスピンハミルトニアンと量子ネットワークに潜在的に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:56:36 GMT)
Synthetic high angular momentum spin dynamics in a microwave oscillator [1.3] 異なるハードウェアプラットフォームを概念的にマージする新しい量子制御プロトコルを実証する。
本研究では、高調波クディットの共振駆動に付随する連続的な発電機を実現するために、高調波発振器をオンデマンドで変更する方法を示す。
以上の結果から,閉ヒルベルト空間上の運動が量子情報処理にどのように役立つかを示し,高角運動量量子磁気の超伝導回路シミュレーションへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:06:35 GMT)
Data re-uploading in Quantum Machine Learning for time series: application to traffic forecasting [1.3] 本稿では、輸送予測の文脈における量子データ再ロードの最初の応用について述べる。
この技術は、古典的なデータを量子状態に繰り返しエンコードすることで、トラフィックダイナミクスのような複雑なパターンをよりよくキャプチャすることを可能にする。
以上の結果から,従来の手法と競合する精度が得られ,特に量子ビット数の増加や再アップロードブロックの増大にともなって,ハイブリッドモデルによる性能向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:21:00 GMT)
An Ensemble Model with Attention Based Mechanism for Image Captioning [1.2] 本稿では,アテンションメカニズムが果たす重要な役割を強調し,トランスフォーマーモデルについて検討する。
提案モデルは、トランスフォーマーエンコーダデコーダアーキテクチャを用いて、テキストキャプションとディープラーニング畳み込みニューラルネットワークを作成し、画像から特徴を抽出する。
キャプションを作成するために,生成されたキャプションの豊かさを向上する新しいアンサンブル学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:28:37 GMT)
Transformer Models for Quantum Gate Set Tomography [1.2] 量子計算は、高性能コンピューティングの領域における有望なフロンティアである。
本研究では,高忠実かつスケーラブルな量子プロセッサを製造する上での課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:20:04 GMT)
QuFeX: Quantum feature extraction module for hybrid quantum-classical deep neural networks [1.1] 本稿では,新しい量子機械学習モジュールQuFeXを紹介する。
QuFeXは、縮小次元空間における特徴抽出を可能にし、典型的な量子畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに必要な並列評価の数を著しく削減する。
QuFeXの応用として,U-NetアーキテクチャのボトルネックにQuFeXを統合するハイブリッドアーキテクチャQu-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:00:09 GMT)
Distributed Intrusion Detection in Dynamic Networks of UAVs using Few-Shot Federated Learning [1.1] Flying Ad Hoc Networks(FANETs)の侵入検知は、通信コストとプライバシー上の懸念のために困難である。
Federated Learning (FL) は FANET の侵入検出を約束する一方で,大規模なデータ要求や消費電力,時間制約といった欠点にも直面する。
我々は、プライバシー、電力制約、通信コスト、損失リンクなどの侵入検知問題に対処するために、Few-shot Federated Learning-based IDS (FSFL-IDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 20:55:46 GMT)
Quantum Emitters in Hexagonal Boron Nitride: Principles, Engineering and Applications [1.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)の量子放出体は、他の競合するプラットフォームに比べて優れた特性を持つ前走者として出現している。
本稿では、hBNにおける量子エミッタの基本的性質について論じ、最近の分野の進歩を取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:34:34 GMT)
Non-adaptive Learning of Random Hypergraphs with Queries [1.0] 隠れハイパーグラフの$G=(V,E)$を1バッチのクエリで(非適応的に)学習する問題について検討する。
We generalize the results of Li et al. to the setting of random $k$-uniform hypergraphs。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:14:27 GMT)
The Deimginarity Cost of Quantum States [1.0] 無限のコピーと小さなエラーのシナリオにおいて、デマジナリティに必要なランダム性の最小コストを考慮する。
我々は、状態 $rho$ の deimaginarity cost が、その正則化された相対エントロピーと等しいことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:10:53 GMT)
A systematic data characteristic understanding framework towards physical-sensor big data challenges [1.0] センサネットワークの最近の進歩とIoTの普及により、物理的なセンサーデータの収集が大規模に行われている。
ビッグデータの課題を明らかにし、データ品質を向上させるためには、データ特性を定量的に公開することが不可欠である。
本稿では,6Vsモデルに基づくデータ特性の体系化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:49:44 GMT)
Irreducible matrix representations for the walled Brauer algebra [0.9] 本稿では、部分転置置換作用素の代数の表現論、$mathcalAd_p,p$について考察する。
これは抽象壁付きブラウアー代数に対する行列表現を提供する。
この代数学は近年、量子情報理論の関連性から大きな注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:22:20 GMT)
Robust Counterfactual Explanations under Model Multiplicity Using Multi-Objective Optimization [0.9] 複数の機械学習モデルが存在する場合、対実的説明(CE)は堅牢ではない。
本稿では,新しい視点を導入する頑健なCEと,それを生成するための多目的最適化手法を提案する。
本研究は、機械学習における説明可能性、意思決定、機械学習に基づく行動計画など、幅広い研究分野に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:34:32 GMT)
Development of the Critical Reflection and Agency in Computing Index [0.8] 本稿では, クリティカルリフレクション・エージェンシー・イン・コンピューティング・インデックスの開発と内容検証に関する報告を行うとともに, クリティカルリフレクション・エージェンシー・イン・コンピューティング・インデックスの新たな枠組みについて紹介する。
この指標は、コンピュータ倫理教育における研究と実践を支援する理論上は、専門家がレビューしたツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:13:05 GMT)
Design and synthesis of scalable quantum programs [0.8] 任意のサイズと複雑さの量子プログラムを作成するためのスケーラブルで堅牢なアプローチを提案する。
量子プログラムは、最終プログラム上の制約と目的とともに、ハイレベルモデルの観点から表現される。
この技術は電子設計の自動化手法を量子コンピューティングに適用し、事実上無限の機能空間で実現可能な実装を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:49:30 GMT)
Design Optimizer for Soft Growing Robot Manipulators in Three-Dimensional Environments [0.7] ソフト成長ロボットは、散らかったり危険な環境下でのナビゲーションのための植物のような成長を模倣する新しいデバイスである。
本研究は,ソフト成長ロボットの設計最適化のためのアプローチを提案する。
これは、特定のタスクを解くためのロボットの最適なサイズを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:49:36 GMT)
Adapting OpenAI's CLIP Model for Few-Shot Image Inspection in Manufacturing Quality Control: An Expository Case Study with Multiple Application Examples [0.7] 本稿では,OpenAIのCLIPモデルを用いた画像品質検査の簡易化手法を提案する。
CLIPの有効性は,金属パン表面検査,3Dプリンティング押出しプロファイル解析,テクスチャ表面評価,自動車組立検査,画像分類の5つのケーススタディで評価した。
品質エンジニアが特定のアプリケーションに対するCLIPの適合性を迅速に評価できる実践的な実装フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:45:30 GMT)
Theoretical Error Analysis of Entropy Approximation for Gaussian Mixtures [0.7] 本稿では, 混合係数による一様ガウス分布のエントロピーの和として表される近似エントロピーについて検討する。
理論的には、真と近似エントロピーの間の近似誤差を解析し、この近似が効果的に機能するかどうかを明らかにする。
本結果は,ニューラルネットワークなどの高次元問題に対して,この近似が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:42:12 GMT)
Designing and Evaluating an Educational Recommender System with Different Levels of User Control [0.6] 対話型教育推薦システム(ERS)の体系設計と評価について述べる。
本研究では、ERSの入力(ユーザプロファイル)、プロセス(レコメンデーションアルゴリズム)、出力(レコメンデーション)に関するユーザ制御を導入する。
以上の結果から,ERSのユーザ認知的メリットに対するユーザコントロールの肯定的な影響が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:14:49 GMT)
One-Class Domain Adaptation via Meta-Learning [0.6] IoT(IoT of Things)センサーベースの機械学習モデルの産業システムへの展開により、異常分類タスクが大きな課題となっている。
したがって、ある環境から別の環境へ効果的に移行できる適応型機械学習モデルを開発することが重要である。
我々は,任意の二段階メタ学習アルゴリズムをOC-DAに適応させるタスクサンプリング戦略を提案した。
OC-DA MAMLアルゴリズムはRainbow-MNISTメタラーニングベンチマークと実際の振動に基づくセンサ読み取りのデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:01:24 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） (Wed, 22 Jan 2025 10:56:19 GMT)
MEDFORM: A Foundation Model for Contrastive Learning of CT Imaging and Clinical Numeric Data in Multi-Cancer Analysis [0.6] 我々は,CT画像表現学習を指導するマルチモーダル事前学習戦略であるMEDFORMを提案する。
MEDFORMは、複数のインスタンス学習(MIL)を通してCTスライスを効率的に処理し、二重事前学習戦略を採用する。
肺癌 (141,171スライス), 乳癌 (8,100スライス), 大腸癌 (10,393スライス) の3種類の癌を事前訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:56:37 GMT)
OLS4: A new Ontology Lookup Service for a growing interdisciplinary knowledge ecosystem [0.6] OLS4はOWLサービスのオープンソース検索エンジンである。
OLS4 は complete2 仕様を実装し、複数の言語を国際化サポートし、新しいユーザーインターフェースを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:29:26 GMT)
Long-Form Text-to-Music Generation with Adaptive Prompts: A Case of Study in Tabletop Role-Playing Games Soundtracks [0.6] 本稿では,長大な音楽制作におけるテキストからオーディオまでの音楽生成モデルの有用性について考察する。
Babel BardoはLarge Language Models(LLM)を用いて音声の書き起こしを音楽記述に変換するシステムで、テキストから音楽へのモデルを制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:35:26 GMT)
$μ$OpTime: Statically Reducing the Execution Time of Microbenchmark Suites Using Stability Metrics [0.5] $mu$OpTimeは、microbenchmarkスイートの実行時間を短縮するための静的なアプローチである。
CI/CDパイプラインのパフォーマンスレグレッションを確実に検出するために、$mu$OpTimeを使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:38:49 GMT)
Exploring the Technology Landscape through Topic Modeling, Expert Involvement, and Reinforcement Learning [0.5] 本研究では,特定の技術分野の進歩を探求する手法を提案する。
トピックモデリング、エキスパートインプット、強化学習(RL)を組み合わせる。
このフレームワークは、進化する技術的景観を探索するための堅牢なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:18:50 GMT)
Deep Learning-Based Image Recovery and Pose Estimation for Resident Space Objects [0.5] 宇宙船とそのポーズを識別できる訓練モデルは、モデルトレーニングに利用可能な画像データが不足しているため、大きな課題となる。
本稿では,空間オブジェクト(RSO)画像のリアルな合成データセットを生成するための革新的なフレームワークを提案する。
提案した画像回復・回帰手法の解析を行い,実画像に適用した場合の性能,潜在的な拡張,限界について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:50:58 GMT)
ASDF: A Compiler for Qwerty, a Basis-Oriented Quantum Programming Language [0.5] Qwertyは、回路ではなく、ベースと関数上に構築された高レベルの量子プログラミング言語である。
本稿では,QwertyのオープンソースコンパイラであるASDFについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:54:13 GMT)
Provably-Safe Neural Network Training Using Hybrid Zonotope Reachability Analysis [0.5] 本稿では,ニューラルネットワークによる正確な設定を奨励し,到達不能な集合を避けるニューラルネットワークトレーニング手法を提案する。
提案手法は高速で、線形プログラムの解法に匹敵する計算複雑性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:13:48 GMT)
Fast Ergodic Search with Kernel Functions [0.4] カーネルベースのエルゴード計量を開発し、ユークリッド空間からリー群へ一般化する。
非線形システムに対するカーネルエルゴード計量の1次最適条件を導出する。
総合的な数値ベンチマークにより、提案手法は最先端のアルゴリズムよりも少なくとも2桁高速であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:06:19 GMT)
Threat-based Security Controls to Protect Industrial Control Systems [0.4] 本稿では、産業制御システム(ICS)/運用技術(OT)に対する脅威の報告を分析し、脅威アクターが使用する共通戦術、技術、手順(TTP)を特定する。
論文では、MITRE ATT&CKフレームワークを使用して、共通TTPをマッピングし、報告されたICS脅威に対して防御するために必要なセキュリティコントロールの理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:15:14 GMT)
Mapping the DeFi crime landscape: an evidence-based picture [0.4] 分散型金融(DeFi)は多くの利益主導型犯罪の標的となっている。
本研究は、DeFiセクターを対象とする利益主導型犯罪の包括的評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:23:00 GMT)
Quadruply Bonded Mo$_2$ Molecules: An Emitter-Resonator Integrated Quantum System in Free Space [0.4] 四重結合されたMo$$ユニットは、周囲の条件下で可視光の光子をトラップすることができることを示す。
この研究から得られた知見は、金属-金属結合化学、分子物理学、量子光学の理解を深めた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:39:56 GMT)
Formal Analysis of the Contract Automata Runtime Environment with Uppaal: Modelling, Verification and Testing [0.4] 有限状態オートマトン方言を用いて指定されたサービスアプリケーションを実現するため、tt CAREと呼ばれる分散ランタイムアプリケーションが導入された。
tt CAREの形式的モデリング、検証、テストについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:03:25 GMT)
Patch-Based and Non-Patch-Based inputs Comparison into Deep Neural Models: Application for the Segmentation of Retinal Diseases on Optical Coherence Tomography Volumes [0.4] AMDは、2040年までに2億8800万人に達すると予想されている。
ディープラーニングネットワークは、画像とピクセルレベルの2Dスキャンの分類において有望な結果を示している。
DSC測定値のパッチベースモデルが最も高いスコアは0.88であり、SRF流体セグメンテーションの非パッチベースでは0.71であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:22:08 GMT)
Offline-to-online Reinforcement Learning for Image-based Grasping with Scarce Demonstrations [0.4] オフラインからオフラインへの強化(O2O)は,環境との相互作用を継続的に改善することを目的としている。
実生活画像に基づく真空把握タスクにおいて,少数の実演で学習できる新しいO2O RLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:15:13 GMT)
Longitudinal Missing Data Imputation for Predicting Disability Stage of Patients with Multiple Sclerosis [0.3] 多発性硬化症(Multiple Sclerosis, MS)は、神経機能の進行的または交互な障害を特徴とする慢性疾患である。
MSの進行は、時間とともにMSの障害を定量化し監視するEDSS(Expanded Disability Status Scale)を通じて測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:56:19 GMT)
Quantifying the particle aspect of quantum systems [0.3] 古典的に確立された粒子の概念と波動の両方に類似した性質を示す量子システムの可能性について議論する。
量子状態の波動の性質に関する概念的基礎は、近年量子コヒーレンスの概念を通じて提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:55:51 GMT)
A polynomial formula for the perspective four points problem [0.3] 視点n-点問題に対する高速かつ正確な解を提示する。
まず、カメラを2Dキャンバスポイントに接続する光線の上に、別の3Dポイントを見つけます。
計算機代数システムの助けを借りて解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:10:20 GMT)
Regularization, Semi-supervision, and Supervision for a Plausible Attention-Based Explanation [0.2] 実験的な研究は、アテンションマップがモデル出力の説明として提供されることを仮定している。
近年の研究では、RNNエンコーダの注意重みが入力トークンに広まるため、ほとんど証明できないことが示されている。
注意マップの妥当性を向上させるために,学習対象関数に対する3つの制約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:17:20 GMT)
Unified 3D MRI Representations via Sequence-Invariant Contrastive Learning [0.2] 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） (Wed, 22 Jan 2025 22:52:40 GMT)
Advanced Physics-Informed Neural Network with Residuals for Solving Complex Integral Equations [0.1] RISNは、幅広い積分方程式と積分微分方程式を解くために設計された、新しいニューラルネットワークアーキテクチャである。
RISN は PINN を一貫して上回り,様々な種類の方程式に対して平均絶対誤差 (MAE) を著しく低下させることを示す。
その結果、RISNの難解な積分および積分微分問題の解法における堅牢性と効率性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:47:03 GMT)
REX: Causal Discovery based on Machine Learning and Explainability techniques [0.1] 本稿では、機械学習(ML)モデルと説明可能性技術、特にShapley値を組み合わせた因果発見手法であるREXを紹介する。
REXは、非線形および付加的なノイズモデルを含む様々なデータ生成プロセスにおいて、最先端の因果発見手法より優れている。
REXは予測モデリングと因果推論のギャップを埋め、複雑な因果構造を理解する効果的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:23:10 GMT)
An Embedding is Worth a Thousand Noisy Labels [0.1] 本稿では,重み付けされたアダプティブNearest Neighborアプローチを用いてラベルノイズに対処するWANNを提案する。
WANNの参照手法は、様々な大きさの多様なデータセットや、様々なノイズタイプや重大さで優れていることを示す。
私たちのアプローチは、効率性と説明可能性を強調し、ディープニューラルネットワークトレーニングの固有の制限を克服するための、シンプルで堅牢なソリューションとして現れます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:07:57 GMT)
Efficient Implementation of LinearUCB through Algorithmic Improvements and Vector Computing Acceleration for Embedded Learning Systems [0.1] 本稿では,リソース制約の組込みデバイスに2つのLinearUCBコンテキスト帯域アルゴリズムを実装するアルゴリズムとハードウェア技術を提案する。
その結果, 実行時間とエネルギー消費は顕著に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:39:44 GMT)
On the development of open geographical data infrastructures in Latin America: progress and challenges [0.1] Open Geographical Data Infrastructures (OGDIs)により、市民は政府や公共データにアクセスし、精査することができる。
本稿は,ラテンアメリカにおけるOGDI開発の進展,技術ギャップ,オープンな地理的データイニシアチブについて分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:37:40 GMT)
Hexagons govern three-qubit contextuality [0.1] 次数2のスプリットケイリー六角形は、3ビットシンプレクティック極空間において有限である。
満足できないコンテキストのセットごとに、古典的に埋め込まれたヘキサゴナルが、このコンテキストのセットと全く同じ構成で共有されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:06:55 GMT)
Quantum chaos at finite temperature in local spin Hamiltonians [0.0] 量子カオスハミルトニアンの有限温度固有状態は局所電荷によって制約された純粋ランダム状態によって正確に記述できることを示す。
固有状態のエンタングルメントエントロピー統計と制約されたランダム状態のエントロピー統計との間には、優れた一致がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:00:08 GMT)
Waveguide arrays interaction to second neighbors: Exact solution [0.0] 導波路アレイにおける光の伝搬を記述するための解析的枠組みを提供する。
第2の隣人までのインタラクションが考慮されるため、より現実的なセットアップが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 00:05:20 GMT)
Unveiling Zero-Space Detection: A Novel Framework for Autonomous Ransomware Identification in High-Velocity Environments [0.0] 提案したZero-Space Detectionフレームワークは、教師なしクラスタリングと高度なディープラーニング技術により、潜時行動パターンを識別する。
高速度環境では多相フィルタリングとアンサンブル学習を統合して効率的な意思決定を行う。
実験的評価では、LockBit、Conti、Revil、BlackMatterなど、さまざまなランサムウェアファミリー間で高い検出率を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:41:44 GMT)
Unraveling quantum phase estimation: exploring the impact of multi-photon interference on the quantum Fisher information [0.0] 量子干渉は情報の区別によって絶滅することが知られている。
本研究は、多光子干渉が精度測定に与える影響を定量化するために必要なすべてのツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:17:34 GMT)
Universal New Physics Latent Space [0.0] 我々は、標準モデルプロセスと標準モデル以外の様々な理論から派生したデータを統一表現(ラテント)空間にマッピングする機械学習手法を開発した。
本手法は, LHCにおける新しい物理の3つの例に適用し, LHCの表現法に従ってモデルがクラスタ化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:37:16 GMT)
Unified CNNs and transformers underlying learning mechanism reveals multi-head attention modus vivendi [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、層に沿って進行する入力画像の短距離相関を評価する。
視覚変換器(ViT)アーキテクチャは、完全に接続された層からなる繰り返し変換器エンコーダを用いて、長距離相関を評価する。
本研究は,CNNとViTアーキテクチャが基盤となる学習機構の統一に由来することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:19:48 GMT)
Topological constraints on self-organisation in locally interacting systems [0.0] 相互作用するシステムのネットワークでは、自然順序付けを自己組織化の一形態と見なすことができる。
3つのモデル系における領域壁形成時の自由エネルギーのスケーリングについて検討する。
アプリケーションとして、生物学で広く使われているようなマルチスケールシステムが、なぜ複雑なパターンに組織化できるのかを分析することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:36:09 GMT)
To Measure or Not: A Cost-Sensitive, Selective Measuring Environment for Agricultural Management Decisions with Reinforcement Learning [0.0] ほとんどの場合、決定の瞬間の前に作物の状態を測定することは不可能である。
我々は,農作物の特徴を同時に測定し,窒素肥料を施すために,オポチュンモーメントを推奨するために強化学習を適用した。
本研究は,作物の特徴測定が手軽に利用できない場合の計測の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:03:53 GMT)
Thermalization in Krylov Basis [0.0] クリャロフ基底を用いた閉非可積分量子系の熱化について研究する。
熱化の性質, 弱いか強いかは, クリロフ複雑性の無限時間平均で調べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:01:37 GMT)
Temporal nonlocality from indefinite causal orders [0.0] ベル非局所性(英語版)の時間的対応は直感的には、時間的類似の出来事の間の非古典的相関の存在を指す。
本稿では,Adlamの時間的局所性原理が不確定因果順序を含むプロトコル内でどのように破られるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:27:05 GMT)
Structural adaptation via directional regularity: rate accelerated estimation in multivariate functional data [0.0] 向きの正則性は多変量関数データに対する新しい異方性の定義である。
収束速度の速さは基底の変化によって得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:32:59 GMT)
StAyaL | Multilingual Style Transfer [0.0] 100行のテキストのみを活用することで、個人独自のスタイルを高次元埋め込みとして捉えることができることを示す。
この方法論は、話者のスタイルを言語間で転送することで、言語障壁を壊します。
提案手法は,それぞれ74.9%,0.75の試験精度とF1スコアを有するトピックに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:22:36 GMT)
Spin coupling is all you need: Encoding strong electron correlation in molecules on quantum computers [0.0] 量子コンピュータはスピン結合初期状態の形で支配的絡み合い構造を直接符号化することにより、強相関分子系を効率的にシミュレートできることを示す。
我々の研究は、古典的な挑戦的な電子システムのスケーラブルな量子シミュレーションを実現するための重要な要素を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:29:31 GMT)
Soft symmetries of topological orders [0.0] (2+1)D 位相順序は、群 $textAut(mathcalC)$ によって与えられる創発的対称性を持つ。
本稿では、textAut(mathcalC)$ が、いかなる対称性の分数化にも関係しないが、それでも非自明な要素を持つ場合について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:27:14 GMT)
Singular leaning coefficients and efficiency in learning theory [0.0] 非正のフィッシャー情報行列を持つ特異学習モデルには、ニューラルネットワーク、低ランク回帰、ボルツマンマシン、通常の混合モデルなどが含まれる。
本稿では,ReLU単位を用いた深層線形学習モデルと3層ニューラルネットワークモデルの一般学習効率を示す学習係数について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:31:02 GMT)
Simulating quantum circuits with arbitrary local noise using Pauli Propagation [0.0] 本稿では,任意の局所雑音下での典型的な量子回路上での任意の観測値の期待値を推定するための古典的アルゴリズムを提案する。
パウリパス法を用いて効率よくシミュレートできるので、これは平均ケース回路には適用されない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:57:16 GMT)
Robustness of contextuality under different types of noise as quantifiers for parity-oblivious multiplexing tasks [0.0] 我々は分析的および数値的なツールを用いて、異なる種類の雑音下でのPOMシナリオにおける文脈性のロバスト性を推定する。
我々は,任意の$n$-to-1 POMシナリオにおいて,文脈性から偏極へのロバスト性と成功率の関係を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:40:59 GMT)
Robust Hybrid Classical-Quantum Transfer Learning Model for Text Classification Using GPT-Neo 125M with LoRA & SMOTE Enhancement [0.0] 本研究は,テキスト分類のための古典量子ハイブリッドフレームワークを提案する。
GPT-Neo 125MとLoRA(Lo-Rank Adaptation)とSMOTE(Synthetic Minority Over-Sampling Technique)を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:10:31 GMT)
Quantum-critical and dynamical properties of the XXZ bilayer with long-range interactions [0.0] 反強磁性非フラストレーション長範囲相互作用を持つXXZ正方格子二層モデルについて検討した。
等方点における3d XY と Ising の2つの拡張領域と 3d Heisenberg 臨界指数を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:20:26 GMT)
Quantum thermodynamics of nonequilibrium processes in lattice gauge theories [0.0] 強結合熱力学を用いて熱力学量を定義する方法を示す。
我々の定義は、量子シミュレータで実行される簡単な非平衡過程である瞬時クエンチに適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:13:22 GMT)
QGAIC: Quantum Inspired Genetic Algorithm for Image Classification [0.0] 本研究は、2つのメタヒューリスティックス手法を用いて、2つの新しい量子インスパイアされたメタアプローチを導入する。
2つの提案手法は古典的および量子的遺伝的アルゴリズムのアプローチを組み合わせたものである。
5つの異なるMNISTデータセットに対して、全ての参加アルゴリズムのパフォーマンスが評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:23:28 GMT)
Punctuation patterns in "Finnegans Wake" by James Joyce are largely translation-invariant [0.0] 自然言語で書かれたテキストの複雑さ特性は句読点の規則に大きく関係している。
近年の研究では、ジェームズ・ジョイスの有名な「フィネガンス・ウェイク」がヴァイブル家からの極端に分布しており、それに対応するハザード関数が明らかに減少していることが示されている。
この研究の句読点特性は、一般的な場合とは対照的に、大半が翻訳不変であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:27:43 GMT)
Propagation of two-particle correlations across the chaotic phase for interacting bosons [0.0] 本研究では, 1次元相互作用ボソンに対する実験的な2粒子相関の伝播を解析した。
我々は,多体カオスが完全コヒーレント相関ダイナミクスの効果的な拡散機構の出現を誘導することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:59:21 GMT)
Probing the Quantum Nature of Gravity through Diffusion [0.0] 我々は、複雑な量子状態操作から、プローブの動きのより単純な観察へと焦点をシフトする代替戦略を提案する。
古典的および局所的な重力場が本質的にランダム性を示して量子物質と一貫した相互作用をしなければならないことを証明することによって、このランダム性はプローブの運動において測定可能な拡散を引き起こすことを示す。
この拡散は古典的な重力結合の量子物質への顕著な記号として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:22:49 GMT)
Predicting properties of quantum systems by regression on a quantum computer [0.0] 本稿では,量子状態の連続ラベル特性を予測する手法を提案する。
我々は、(i)パラメータ化チャネルの出力状態、(ii)2ビット状態の絡み合い、(iii)パラメータ化ハミルトン状態のパラメータを基底状態とする学習において、我々のアプローチを数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:22:18 GMT)
Parallel remote state preparation for fully device-independent verifiable blind quantum computation [0.0] 本稿では,古典的検証器が簡単な量子計測装置(クライアントデバイス)を用いて,信頼できない量子サーバに量子計算を委譲する,デバイス非依存の2プロデューサ方式を提案する。
本研究では,Fitzsimons と Kashefi (VBQC) の無条件完全検証型ブラインド量子計算方式を用いて,デバイスに依存しない$n$ qubitsのリモート状態生成を行うための並列セルフテストプロトコルを構築した。
我々の自己テストは、我々が検討するアプリケーションに望ましい多くの特性を達成し、実用的で完全にデバイスに依存しないVBQCを生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:09:40 GMT)
PCSI -- The Platform for Content-Structure Inference [0.0] PCSIは、URLのクラスから構造化コンテンツを導出するためのエンコードメソッドを記録する。
メソッドは、HTML DOMをトラバースする機能を備えたAwkの亜種であるHexで記述されたスクリプトである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:29:45 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） (Wed, 22 Jan 2025 03:48:59 GMT)
Optimal Transport for $ε$-Contaminated Credal Sets [0.0] 我々は、$epsilon$-contamination の場合、Monge と Kantorovich の最適輸送問題の低い確率バージョンは一致しないことを示した。
機械学習と人工知能への本研究の応用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:50:56 GMT)
Optimal Sequential Decision-Making in Geosteering: A Reinforcement Learning Approach [0.0] ジオステアリングと呼ばれる掘削プロセス全体の軌道調整決定は、その後の選択や情報収集に影響を与える。
本研究では,決定環境から直接学習するモデルフリー強化学習(RL)手法であるDeep Q-Network(DQN)手法を用いる。
これまでに2つの合成ジオステアリングシナリオに対して,RLは準最適ADPに匹敵する高品質な結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:47:42 GMT)
Optical Nuclear Electric Resonance as Single Qubit Gate for Trapped Neutral Atoms [0.0] 我々は、光核電気共鳴(ONER)の概念を利用して、高速で堅牢なシングルキュービットゲートを87ドルSrで提案する。
この「原子量子ビット」における最先端の振動に比べ,ONERはスピン操作を高速化できることを示すシミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:20:18 GMT)
On the matching arrangement of a graph, improper weight function problem and its application [0.0] 不適切な重み関数問題を示し、そのNP完全性の証明を示す。
不適切な重み関数問題に基づいて、knapsackのような公開鍵暗号システムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:37:41 GMT)
On the discontinuity of the quantum Fisher information for quantum statistical models with parameter dependent rank [0.0] 興味のパラメータが量子統計モデルのランクを変える値を取ると生じる量子フィッシャー情報(QFI)の不連続性に対処する。
古典的および量子的クラムエル・ラオの定理を再検討し、それらがこれらの極限の場合を保たないことを示すとともに、これがQFIとビューズ計量の関係にどのように影響するかを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:59:44 GMT)
On Wigdersons' approach to the uncertainty principle [0.0] 我々は、A. Wigderson と Y. Wigderson が提案する不確実性原理を再考する。
このアプローチは、時間と周波数の同時的急激な局所化の不確かさを表すいくつかの不等式を導出できる主要な不確実性原理に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:11:56 GMT)
Nonreciprocal and nonconservative forces on binary systems of identical atoms [0.0] 系の転移性,放出方向,内部力について検討した。
我々は、Li Rydberg原子の自由二元系の場合、内部の力は、その中心の質量の変位を1寿命で最大120 nm$まで引き起こすと推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:42:22 GMT)
Neural network enhanced cross entropy benchmark for monitored circuits [0.0] 我々は、リカレントニューラルネットワークを用いて、ネイティブトラップイオンMIPTの測定記録の表現を学習する。
この生成モデルを用いることで,クロスエントロピーを正確に推定するために必要な測定回数を大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:46:39 GMT)
Multifractal hopscotch in "Hopscotch" by Julio Cortazar [0.0] 文末の句読点は、その分布が自然言語の様々な特徴を決定できるため、特に重要である。
ここでは、Julio Cortazar の "Hopscotch" を表す文長変動(SLV)時系列を定量的解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:28:24 GMT)
Megastable quantization in self-excited systems [0.0] 凝縮ポテンシャルの古典的な粒子は、ハミルトン保守力学系を生じさせる。
対応する量子粒子は、数え切れないほど無限の離散エネルギーレベルを示す。
我々の定式化は、一般の閉包ポテンシャルにおいて自励粒子に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:02:02 GMT)
Looped Pipelines Enabling Effective 3D Qubit Lattices in a Strictly 2D Device [0.0] 厳密な2次元デバイスを動作させながら、3次元格子の利点の多くを得られるループパイプラインという概念を探索する。
この概念は、半導体スピン量子ビットやトラップイオン量子ビットのようなプラットフォームで確立された特徴である量子ビットシャットリングを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:08:14 GMT)
KAN KAN Buff Signed Graph Neural Networks? [0.0] 我々は、Kolmogorov-Arnold Neural Network(KAN)をSGCN(Signed Graph Convolutional Networks)に統合することを提案する。
我々は、サイン付きコミュニティ検出やリンクサイン予測などのタスクにおいて、CASGCNを評価し、署名付きネットワークにおける埋め込み品質を改善する。
これらの結果から, KASGCNsは文脈依存の有効性でグラフ解析を拡張できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:55:26 GMT)
Is there a conflict between causality and diamagnetism? [0.0] 反磁性の存在と因果関係の間には、長年にわたる明らかな対立がある。
本稿では,光学媒体に観察された誘電体応答が欠如していることを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:56:02 GMT)
Investigating the Developer eXperience of LGBTQIAPN+ People in Agile Teams [0.0] 本研究では,アジャイルソフトウェア開発チームにおけるLGBTQIAPN+個人の開発経験について検討する。
リモートワークはLGBTQIAPN+のプロフェッショナルにとって大きな利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:29:08 GMT)
Invariant Theory and Magic State Distillation [0.0] ブレーヴィイとキタエフの|Trangle$-stateのマジック状態蒸留のための線形自己直交$GF(4)$コードの性能は,その単純な重み列挙器によって特徴づけられることを示す。
我々は、20キュービット未満の全ての符号の重み列挙子を計算し、5キュービット符号のしきい値を超えるものは見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:57:31 GMT)
Intelligent Attacks on Cyber-Physical Systems and Critical Infrastructures [0.0] この章は、サイバー物理システムと重要なインフラにおける攻撃の進化の状況の概要を提供する。
人工知能(AI)アルゴリズムによるインテリジェントなサイバーアタックの開発の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:54:58 GMT)
Impossibility of Quantum Private Queries [0.0] シンメトリ・プライベート情報検索(Symmetric private information retrieve)は、ユーザがデータベースに問い合わせて、アクセスしたデータベースの所有者に知らせることなく、正確に1つのエントリを取得できるようにする暗号化タスクである。
我々は,ユーザに対して安全であるプロトコルが,データベースの所有者に対して非自明なセキュリティ保証を持つことができないことを示すため,不正に敏感な対称なプライベート情報検索プロトコルに対して明示的な攻撃を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:42:28 GMT)
Implicit Causality-biases in humans and LLMs as a tool for benchmarking LLM discourse capabilities [0.0] モデルサイズの範囲にまたがる単言語LLMと多言語LLMで生成されたデータと、被験者が提供したデータとを比較した。
我々は,より一般的な談話理解能力のための堅牢なプロキシとして,談話バイアスを伴うLLMの能力を評価するためのベンチマークを開発することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:07:24 GMT)
Impact of Chiral-Transitions in Quantum Friction [0.0] 2レベル原子に作用する量子摩擦力におけるキラル遷移の役割について検討する。
摩擦力は原子遷移双極子モーメントのハンドネスに敏感な成分を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:44:08 GMT)
Holographic Study of Reflected Entropy in Anisotropic Theories [0.0] ホログラフィーを用いた特定の異方性境界理論における反射エントロピーの評価を行った。
異方性が反射エントロピーおよびその他のホログラフィックエンタングルメント測定に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:22:06 GMT)
Hilbert space fragmentation at the origin of disorder-free localization in the lattice Schwinger model [0.0] 最近の研究は、格子シュウィンガーモデルにおける障害のない局所化の可能性について報告している。
シュウィンガーモデルにおける熱分解の詳細な特徴付けを行う。
我々は、この超低速なエンタングルメント成長の起源を、近似ヒルベルト空間の断片化によるものであるとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:50:29 GMT)
Hamiltonian Forging of a Thermofield Double [0.0] 熱場二重の変分準備を、二重ヒルベルト空間に作用する適切に設計されたハミルトンの基底状態として扱う。
エンタングルメント・フォージング・アンサッツ(Entanglement Forging ansatz)を用いて、幅$N$の回路のみを含む解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:30:26 GMT)
HEPPO: Hardware-Efficient Proximal Policy Optimization -- A Universal Pipelined Architecture for Generalized Advantage Estimation [0.0] HEPPOはFPGAベースのアクセラレーターで、プロキシポリシー最適化における一般化アドバンテージ推定の段階を最適化するために設計された。
鍵となる革新は、動的報酬標準化と値のブロック標準化を組み合わせた戦略的標準化技術であり、8ビット均一量子化が続く。
私たちのシングルチップソリューションは通信遅延とスループットのボトルネックを最小限にし、PPOトレーニングの効率を大幅に向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:18:56 GMT)
H-LPS: a hybrid approach for user's location privacy in location-based services [0.0] 我々は,ユーザの位置情報を保護するために,難読化と協調に基づくハイブリッド位置情報プライバシスキーム(H-LPS)を提案している。
提案手法であるH-LPSは,高レベルのプライバシを提供するが,ほとんどのユーザに対して良好な精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 02:34:20 GMT)
Ground States of the Mean-Field Spin Glass with 3-Spin Couplings [0.0] 平均フィールド$p$スピンガラスモデルの低系統的誤差基底状態構成を$p=3$で決定するために最適化手法を用いる。
結合希釈の場合、エネルギー密度とその分布はそれぞれ$ln N/N$と$/N$の補正でスケールしているように見える。
これは、$pgeq3$の全ての$p$-spinモデルがREMと同じ基底状態補正を示すことを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 20:34:39 GMT)
Graph Representation Learning with Diffusion Generative Models [0.0] 我々は、グラフデータの意味のある埋め込みを学習するために、オートエンコーダフレームワーク内で離散拡散モデルを訓練する。
本手法は,グラフ表現学習に使用する離散拡散モデルの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 07:12:10 GMT)
Geometric Interpretation of Sensitivity to Structured Uncertainties in Spintronic Networks [0.0] 我々は、差分感度が不確かさ(エラー)に明示的に依存していることを示す。
閉系の場合, 完全状態伝達という意味での理想的な性能は, 最適ロバスト性に必要かつ十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 20:47:39 GMT)
Generation of Standardized E-Learning Contents from Digital Medical Collections [0.0] 既存のオンライン医療コレクションで利用可能な膨大な医療知識を、最も人気のあるeラーニングプラットフォームに統合可能な標準学習パッケージに変換するためのアプローチについて説明する。
このアプローチの核心は、Clarvyと呼ばれるツールで、医療コレクションのコンテンツ片を検索し、これらのコンテンツを意味のある学習単位に変換し、それを標準化された学習パッケージの形でエクスポートすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:55:16 GMT)
Galois groups of polynomials and neurosymbolic networks [0.0] 本稿では,代数の基礎分野の一つであるガロア理論を理解するための新しいアプローチを,機械学習のレンズを通して紹介する。
機械学習技術を用いて方程式を解析することにより、ラジカルによる可溶性決定のプロセスの合理化と、ガロア理論における幅広い応用の探求を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:05:59 GMT)
Forecasting of Bitcoin Prices Using Hashrate Features: Wavelet and Deep Stacking Approach [0.0] 本研究では,スタック深層学習に基づく分類と回帰モデルを提案する。
提案モデルでは,ディープラーニング,特にニューラルネットワークとトランスフォーマーに基づくモデルを用いて,1日,7日,30日,19日の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:31:00 GMT)
Extraction of Secrets from 40nm CMOS Gate Dielectric Breakdown Antifuses by FIB Passive Voltage Contrast [0.0] アンチヒューズは、少量のデータを集積回路に格納するために広く使われている。
本研究では,広く使用されているアンチヒューズブロックに格納されたデータビットを,半導体故障解析手法により抽出できることを実証する。
偶数列と奇数列を別々に読むことができるいくつかのメカニズムを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:40:21 GMT)
Exploring Unknown Social Networks for Discovering Hidden Nodes [0.0] 機械学習を基盤としたグラフ探索フレームワークを用いることで,未知のソーシャルネットワークに隠れたノードを発見するという課題に対処する。
我々のグラフ探索戦略は,グラフ構造が知られている場合と同等の効率で隠れノードを発見できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:40:00 GMT)
Episodic memory in AI agents poses risks that should be studied and mitigated [0.0] 現在のAIモデルのほとんどは、保存する能力がほとんどなく、後にその動作の記録や表現を取得できる。
人間の認知において、エピソード記憶は、過去の思い出と将来の計画の両方において重要な役割を果たす。
研究者たちは、AIモデルにおけるメモリ能力の開発により多くの注意を向け始めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:09:02 GMT)
Entropy Gain and Information Loss by Measurements [0.0] システムの量子エントロピーが測定によって増加すると、特定の情報が失われる。
純粋で偏りのないmビット状態が最大混合状態に崩壊すると、エントロピーの最も高い利得が得られることを示す。
ベル, GHZ, および辺縁に絡み合ったヴェルナー状態を測定すると、同じ最小エントロピーゲイン(ln2)と等しい最小情報損失が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:59:15 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） (Wed, 22 Jan 2025 15:08:40 GMT)
Energy Landscape Shaping for Robust Control of Atoms in Optical Lattices [0.0] この研究は、超低温原子を用いた実践的な実装において、ロバストエネルギーランドスケープ制御の実現可能性を示す。
連続(レーザーパワー)と離散(DMDピクセルアクティベーション)の両方を効果的に扱う新しいハイブリッド最適化手法を定式化する。
固定された原子の連鎖におけるスピン移動を最大化するためにこれらの手法を適用し、ロバスト性を維持しながら高忠実度制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:05:46 GMT)
Eigenstate Thermalization Hypothesis: A Short Review [0.0] 本稿では、量子平衡と固有状態熱化仮説(ETH)の基本的な概念を、物理学界の幅広い聴衆に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:57:00 GMT)
Efficient post-selection in light-cone correlations of monitored quantum circuits [0.0] 選択後の光円錐動的相関関数は、異なるユニタリ回路の平均相関から効率的に得られることを示す。
これは、ある回路における稀な測定結果と別の回路における典型的な結果とを結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:36:03 GMT)
Efficiency of Feynman's quantum computer [0.0] ファインマンの回路-ハミルトニアン構成は、量子回路を時間非依存のハミルトニアンにマッピングすることを可能にする。
クロックシステムを直接実装する量子コンピュータの効率性、すなわち実行時間について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:52:23 GMT)
Discrimination and AI in insurance: what do people find fair? Results from a survey [0.0] 現代の保険の2つのトレンドは、データ集約的な引受と行動に基づく保険である。
調査の回答者は、私たちが不公平だと説明した近代的な保険の実践のほとんどを見つけました。
我々はその発見の政策的含意を反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:18:47 GMT)
Deep Learning Framework for History Matching CO2 Storage with 4D Seismic and Monitoring Well Data [0.0] 地質的な炭素貯蔵は、超臨界二酸化炭素のメガトンを地下層に注入する。
本稿では,早期観測に基づく生成特性の校正を可能にする履歴マッチング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 01:39:00 GMT)
Creation of Wavepackets for Quantum Chromodynamics on Quantum Computers [0.0] 量子場理論の量子シミュレーションの最も野心的な目標の1つは、リアルタイムに散乱を記述することである。
ここでは、1次元と3次元の格子ゲージ理論において真空から一般粒子の波束を生成するために、以前の研究を拡張した。
このアプローチの概念的基礎はハーグ=ルエル散乱理論であり、理論上の制限は質量のない粒子によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:28:46 GMT)
Controversy and consensus: common ground and best practices for life cycle assessment of emerging technologies [0.0] 我々は,LCA実践者や専門家による研究ネットワークにおいて,各トピックの宣言的解決に対する支援と反対の要点と,合意の要点を提示する。
これらの議論と関連するオープンな質問は、新興技術の評価に関わる共通の課題に対する実践者や意思決定者の間での意識を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 21:36:00 GMT)
Continuous-variable quantum communication [0.0] 多光子量子状態の準備、操作、コヒーレント検出の連続変数法は、量子通信を効率的にすることができる。
本稿では,連続可変量子通信の方法論,手法,プロトコルについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 11:16:45 GMT)
Comparison of feature extraction tools for network traffic data [0.0] これは、巨大な生のネットワークデータを有意義で管理可能な機能に変換し、悪意のあるアクティビティを分析し、検出するのに役立つ。
特徴抽出ツールのよい選択は、人工知能を用いた侵入検知システム(AI-IDS)の構築における重要なステップである
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 16:45:41 GMT)
Combinatorial Regularity for Relatively Perfect Discrete Morse Gradient Vector Fields of ReLU Neural Networks [0.0] ReLUニューラルネットワークは、正準多面体複体(canonical polyhedral complex)と呼ばれる入力空間を断片的に線形に分解する。
以前、ReLUニューラルネットワークが断片的に線形なモースであるかどうかが決定可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:27:18 GMT)
Clinicians don't know what explanations they need: A case study on eliciting AI software explainability requirements [0.0] 本稿では、AIコンポーネントを用いたソフトウェアアプリケーション作成において、ソフトウェア開発者が説明可能性要件をどのように適用するかを分析する。
ノルウェーの病院で小さなソフトウェア開発チームに従って、我々はAIアプリケーションを同時に開発するプロセスを観察します。
臨床医はシステムと対話する前に説明可能性の必要性を明確にするために苦労したため、反復的アプローチが有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:48:33 GMT)
Cavity Mode Initialization via a Rabi Driven Qubit [0.0] 長いコヒーレンス時間を持つマイクロ波キャビティモードは、多くの異なる量子コンピューティングシステムで使用されている。
メモリモードと呼ばれるこれらのモードは、しばしば異なるコヒーレントなフォトニックな職業に設定する必要がある。
我々はRabi Driven Resetと呼ばれる新しい手法を提案し、メモリモードの状態が減衰モードに転送される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 08:29:39 GMT)
CLOCR-C: Context Leveraging OCR Correction with Pre-trained Language Models [0.0] 本稿では、コンテキストレバレッジOCR補正(CLOCR-C)を紹介する。
トランスフォーマーベースの言語モデル(LM)の組み込みとコンテキスト適応能力を使用して、OCRの品質を向上する。
本研究の目的は, LMがOCR後の修正を行うことができるか, 下流のNLPタスクを改善するか, 補正プロセスの一部として社会文化的文脈を提供する価値を判断することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 06:58:06 GMT)
CHG Shapley: Efficient Data Valuation and Selection towards Trustworthy Machine Learning [0.0] そこで本研究では,各トレーニング時代のモデル性能における各データサブセットの有用性を近似したCHG(Compound of Hardness and Gradient)ユーティリティ関数を提案する。
CHGユーティリティ関数を用いて各データポイント毎の閉形式のShapley値を導出することにより、計算複雑性を1つのモデル再学習に還元する。
さらに、CHG Shapleyをリアルタイムデータ選択に利用し、標準データセット、ラベルノイズデータセット、クラス不均衡データセットの3つの設定で実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 17:05:51 GMT)
Bypassing Array Canaries via Autonomous Function Call Resolution [0.0] アレーカナリアがどのように機能するかを示し、自律関数呼び出し解決(AFCR)について議論する。
AFCRは、アレーカナリアをバイパスするために作成したメソッドです。
また、大規模言語モデルとセキュリティ研究者を"キャナリッド"なJavaScriptコードの難読化に導くために設計された、AFCRの概念実証であるArphsyを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 22:25:10 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） (Wed, 22 Jan 2025 12:24:30 GMT)
Bright single-photon source in a silicon chip by nanoscale positioning of a color center in a microcavity [0.0] シリコンオン絶縁体マイクロキャビティにおける色中心のナノスケール位置決めにより作製した近赤外線形偏光単光子の全シリコン源について述べる。
その結果は、シリコンフォトニクスチップ内での、識別不能な近赤外線単一光子のオンデマンドソースへの大きな一歩となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 09:25:29 GMT)
Boosting MCTS with Free Energy Minimization [0.0] 我々はモンテカルロ木探索(MCTS)をアクティブな推論対象と統合する新しい計画フレームワークを提案する。
MCTSは、期待される報酬と情報ゲインをブレンドすることで、自由エネルギーの最小化を組み込むように自然に拡張することができる。
このシナジーにより、プランナーは計算的トラクタビリティを犠牲にすることなく、計画全体の価値と不確実性のコヒーレントな見積を維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 18:45:15 GMT)
ArxEval: Evaluating Retrieval and Generation in Language Models for Scientific Literature [0.0] 第一の課題は幻覚(幻覚)である。
この種の不正確さは、学術や教育など、高いレベルの事実の正しさを必要とするすべての領域において危険である。
本研究は, 言語モデルが科学文献における応答生成において幻覚を与える頻度を評価するパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 04:17:21 GMT)
Architectural Fusion Through Contextual Partitioning in Large Language Models: A Novel Approach to Parameterized Knowledge Integration [0.0] 本稿では,パラメータの動的セグメンテーションをコンテキスト対応領域に分割することで,大規模計算モデルのアーキテクチャ設計を強化するための革新的なアプローチを提案する。
実験による評価は、様々な言語課題における精度、難易度、文脈的コヒーレンスを大幅に改善したことを示す。
これらの知見は、多様かつ複雑な領域における計算言語アーキテクチャのスケーラビリティと適応性を再定義するコンテキスト分割の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 14:21:04 GMT)
Advanced deep architecture pruning using single filter performance [0.0] ニューラルネットワークのパラメータと構造を解析することで、推論時の計算複雑性、エネルギー消費、レイテンシを低減することができる。
ここでは、この理解が、適用されたフィルタクラスタ接続による全体的な精度に影響を与えることなく、ディープアーキテクチャの畳み込み層を高度に希薄にする方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:40:43 GMT)
Achronal Localization, Representations of the Causal Logic for massive systems [0.0] 時間的ローカライゼーションは、因果論理の領域におけるローカライゼーションと等価である。
実質量系に対する因果論理の表現は過去にはなされていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 13:46:36 GMT)
Absolute Governance: A Framework for Synchronization and Certification of the Corporate Contractual State [0.0] 論文は、トランザクションの整合性の確保と、ブロックチェーン技術による企業ガバナンスのコスト削減という課題に対処する。
本稿では,機関の取引状況の確認,登録,問い合わせを行うオンチェーン手法を提案する。
このフレームワークは、契約計測レポートに関連するトランザクションコストを削減し、トランザクション全体の整合性を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:37:53 GMT)
AI Discovering a Coordinate System of Chemical Elements: Dual Representation by Variational Autoencoders [0.0] 周期表は、基本的な理論的および実践的な役割を果たす化学元素の基本的な表現である。
本稿では、電子配置に基づいて2次元潜在空間上の要素を表現するニューラルネットワークの教師なしトレーニングの経験について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 23:10:20 GMT)
AI Agentic workflows and Enterprise APIs: Adapting API architectures for the age of AI agents [0.0] 生成型AIは、自律型AIエージェントの出現を触媒し、エンタープライズコンピューティングインフラストラクチャに対する前例のない課題を提示している。
現在のエンタープライズAPIアーキテクチャは、主に人間主導の事前定義されたインタラクションパターンのために設計されており、インテリジェントエージェントの動的で目標指向の振る舞いをサポートするために、それらを不備にしている。
本研究は,AIエージェントを効果的にサポートするエンタープライズAPIのアーキテクチャ適応を体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 05:55:16 GMT)
A transformer-based deep q learning approach for dynamic load balancing in software-defined networks [0.0] 本研究では,トランスフォーマーを用いたDQN(Deep Q-Network)を用いたSDN(Software-Defined Networks)における動的ロードバランシング手法を提案する。
ラウンドロビン(RR)やライトドラウンドロビン(WRR)のような従来のロードバランシングメカニズムは静的であり、しばしば変動する交通条件に適応するのに苦労し、ネットワーク性能の非効率をもたらす。
SDNは集中管理と柔軟性を提供し、機械学習駆動最適化戦略を実装するための理想的なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 12:16:30 GMT)
A posteriori error estimates for the Lindblad master equation [0.0] 我々は、無限次元ヒルベルト空間におけるリンドブラッドマスター方程式によって支配される開量子系のシミュレーションに興味がある。
標準的なアプローチは、有限次元部分空間における微分方程式を導出する2つの逐次近似を含む。
本稿では,数値結果の精度を保証するために明示的に計算できる2つの近似のバウンダリを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 15:15:31 GMT)
A Non-perturbative General Approximation Scheme (NGAS) for Interacting Quantum Systems with Perturbation Theory for Arbitrary Strength of Interaction [0.0] スキームは非摂動的であるが、平均場理論として指定された摂動理論の新しい定式化において即効可能である(T)
このスキームを高調波近似を用いた一次元の無調波相互作用に適用する。
QDWOの結果は摂動理論の標準定式化の結果と対比される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 19:46:46 GMT)
A CNN-Transformer for Classification of Longitudinal 3D MRI Images -- A Case Study on Hepatocellular Carcinoma Prediction [0.0] HCCNetは、ConvNeXt CNNアーキテクチャの3D適応とTransformerエンコーダを統合する新しいモデルアーキテクチャである。
その結果,HCCNetはベースラインモデルよりも予測精度と信頼性を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Jan 2025 10:50:37 GMT)