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） (Thu, 23 Jan 2025 05:54:28 GMT)
One-Prompt-One-Story: Free-Lunch Consistent Text-to-Image Generation Using a Single Prompt [101.2] テキスト画像生成モデルは、入力プロンプトから高品質な画像を生成することができる。
彼らはストーリーテリングのアイデンティティ保存要件の一貫性のある生成をサポートするのに苦労している。
本稿では,一貫したテキスト・画像生成のための新しいトレーニングフリー手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:57:22 GMT)
Overcoming Support Dilution for Robust Few-shot Semantic Segmentation [97.9] Few-shot Semantic(FSS)は、限定的なサポートイメージを使用してクエリイメージに関連のないオブジェクトをセグメントする難しいタスクである。
近年のFSS法は, ショット数の増加にともなって, より悪化することが観察された。
本研究は,サポートダイゾリューションと呼ばれるこの課題について検討し,本研究の目的は,生のサポートプールにおいて,これらの高分散サポートを認識し,選択し,保存し,強化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:26:48 GMT)
Low-Resolution Self-Attention for Semantic Segmentation [93.3] 我々は,グローバルコンテキストを計算コストの大幅な削減で捉えるために,低解像度自己認識(LRSA)機構を導入する。
我々のアプローチは、入力画像の解像度に関わらず、固定された低解像度空間における自己注意を計算することである。
本稿では,エンコーダ・デコーダ構造を持つビジョントランスであるLRFormerを構築することで,LRSA手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:45:10 GMT)
A Survey on Brain-Inspired Deep Learning via Predictive Coding [85.9] 予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。
PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:42:45 GMT)
Threshold Selection for Iterative Decoding of $(v,w)$-regular Binary Codes [84.0] 繰り返しビットフリップデコーダは、sparse $(v,w)$-regular符号の効率的な選択である。
閉形式モデルに基づくしきい値決定のための具体的な基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:38:22 GMT)
Improving Video Generation with Human Feedback [81.5] ビデオ生成は大きな進歩を遂げているが、動画とプロンプト間の不規則な動きや不一致といった問題が続いている。
我々は、人間のフィードバックを利用してこれらの問題を緩和し、ビデオ生成モデルを洗練する体系的なパイプラインを開発する。
多次元ビデオ報酬モデルであるVideoRewardを導入し、アノテーションと様々なデザイン選択が報奨効果に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:55:41 GMT)
Pilot: Building the Federated Multimodal Instruction Tuning Framework [79.6] 本フレームワークは、視覚エンコーダとLCMのコネクタに「アダプタのアダプタ」の2つの段階を統合する。
ステージ1では視覚情報からタスク固有の特徴とクライアント固有の特徴を抽出する。
ステージ2では、クロスタスクインタラクションを実行するために、クロスタスクMixture-of-Adapters(CT-MoA)モジュールを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:49:24 GMT)
Can We Generate Images with CoT? Let's Verify and Reinforce Image Generation Step by Step [77.9] CoT(Chain-of-Thought)推論は、複雑な理解タスクに取り組むために大規模なモデルで広く研究されている。
自己回帰画像生成を促進するために,CoT推論の可能性について,初めて包括的調査を行った。
本稿では,自動回帰画像生成に特化したPARMとPARM++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:59:43 GMT)
Sigma: Differential Rescaling of Query, Key and Value for Efficient Language Models [75.6] 本稿では,DiffQKV の注目を含む新しいアーキテクチャを応用した,システムドメインに特化した効率的な大規模言語モデルを提案する。
我々は、モデルがK成分とV成分の圧縮に対して様々な感度を持つことを示す実験を行い、微分圧縮KVの開発に繋がる。
我々は最初の総合ベンチマークであるAIMiciusを紹介し、Sigmaはすべてのタスクで顕著なパフォーマンスを示し、52.5%の絶対的な改善でGPT-4を著しく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:58:14 GMT)
ClawMachine: Learning to Fetch Visual Tokens for Referential Comprehension [71.0] 我々はClawMachineを提案し、視覚トークンのグループのトークン集合を用いて各エンティティに明示的に通知する新しい方法論を提案する。
追加構文を用いることなく視覚的参照タスクのプロンプトと応答を統一する手法を提案する。
ClawMachineは、高い効率でシーンレベルおよび参照理解タスクにおいて優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:50:47 GMT)
Is Large-Scale Pretraining the Secret to Good Domain Generalization? [69.8] マルチソース・ドメイン・ジェネリゼーション(Multi-Source Domain Generalization, DG)は、複数のソース・ドメインをトレーニングし、未確認のターゲット・ドメインに対して高い分類性能を達成するタスクである。
最近の手法では、Webスケールの事前訓練されたバックボーンの堅牢な機能と、ソースデータから学んだ新機能を組み合わせることで、ベンチマーク結果を劇的に改善している。
評価されたDGメソッドはすべてDomainBed-OOPで苦労し、最近のメソッドはDomainBed-IPで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:09:35 GMT)
Fast3R: Towards 3D Reconstruction of 1000+ Images in One Forward Pass [68.8] 我々は,DUSt3Rに並列に複数のビューを処理することで,効率よくスケーラブルな3D再構成を実現する新しい多視点一般化であるFast3Rを提案する。
Fast3Rは最先端のパフォーマンスを示し、推論速度とエラーの蓄積が大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:59:55 GMT)
OpenOmni: Large Language Models Pivot Zero-shot Omnimodal Alignment across Language with Real-time Self-Aware Emotional Speech Synthesis [68.7] 両モードアライメントと音声生成を組み合わせた2段階学習手法であるopenomniを提案する。
実験により、openomniは全言語、視覚言語、言語評価において一貫して改善されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:51:07 GMT)
Progressive Token Length Scaling in Transformer Encoders for Efficient Universal Segmentation [67.9] ユニバーサルセグメンテーションのための強力なアーキテクチャは、マルチスケールの画像特徴を符号化し、オブジェクトクエリをマスク予測にデコードするトランスフォーマーに依存している。
このようなモデルのスケーリングには効率性が優先されるため、最先端のMask2Formerでは、変換器エンコーダのみに計算の50%を使用しています。
これは、エンコーダ層ごとにすべてのバックボーン機能スケールのトークンレベルの完全な表現が保持されているためである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:01:50 GMT)
PointOBB-v3: Expanding Performance Boundaries of Single Point-Supervised Oriented Object Detection [65.8] 我々は,より強力な単一点制御OODフレームワークであるPointOBB-v3を提案する。
追加のプリミティブなしで擬似回転ボックスを生成し、エンドツーエンドのパラダイムをサポートする。
本手法は従来の最先端手法と比較して3.56%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:18:15 GMT)
Black-Box Adversarial Attack on Vision Language Models for Autonomous Driving [65.6] 我々は、自律運転システムにおいて、視覚言語モデル(VLM)をターゲットとしたブラックボックス敵攻撃を設計する第一歩を踏み出す。
セマンティクスの生成と注入による低レベル推論の分解を目標とするカスケーディング・アディバーショナル・ディスラプション(CAD)を提案する。
本稿では,高レベルリスクシナリオの理解と構築に代理VLMを活用することで,動的適応に対処するリスクシーンインジェクションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:10:02 GMT)
Deblur-Avatar: Animatable Avatars from Motion-Blurred Monocular Videos [64.1] デアバター(De-Avatar)は、モーションブルモノクロビデオ入力から高忠実でアニマタブルな3次元人間のアバターをモデリングするための新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:31:57 GMT)
Optimal Multi-Objective Best Arm Identification with Fixed Confidence [62.4] 我々は、各アームが選択時にM$Dのベクトル報酬を得られる多腕バンディット設定を考える。
最終的なゴールは、最も短い(予想される)時間において、エラーの確率の上限に従属する全ての目的の最良のアームを特定することである。
本稿では,各ステップでアームをサンプリングするために,エミュロゲート比例という新しいアイデアを用いたアルゴリズムを提案し,各ステップにおける最大最小最適化問題を解く必要をなくした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:28:09 GMT)
On Disentangled Training for Nonlinear Transform in Learned Image Compression [59.7] 学習画像圧縮(lic)は,従来のコーデックに比べて高いレート歪み(R-D)性能を示した。
既存のlic法は、非線形変換の学習において、エネルギーのコンパクト化によって生じる緩やかな収束を見落としている。
非線形変換の訓練において, エネルギーの縮退を両立させる線形補助変換(AuxT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:32:06 GMT)
VideoLLaMA 3: Frontier Multimodal Foundation Models for Image and Video Understanding [59.0] VideoLLaMA3は、画像とビデオの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、視覚適応、視覚言語調整、ファインチューニング、ビデオ中心のファインチューニングの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） (Thu, 23 Jan 2025 14:41:06 GMT)
3DGSR: Implicit Surface Reconstruction with 3D Gaussian Splatting [59.0] 本稿では,3次元ガウス散乱(3DGS),すなわち3DGSRを用いた暗黙的表面再構成法を提案する。
重要な洞察は、暗黙の符号付き距離場(SDF)を3Dガウスに組み込んで、それらが整列され、共同最適化されるようにすることである。
実験により, 3DGSの効率とレンダリング品質を保ちながら, 高品質な3D表面再構成が可能な3DGSR法が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:23:37 GMT)
Streaming Video Understanding and Multi-round Interaction with Memory-enhanced Knowledge [57.0] 現在のビデオ理解モデルは、長いビデオシーケンスの処理、マルチターン対話のサポート、現実の動的シナリオへの適応に苦労している。
本稿では,ストリーミングビデオ推論と対話インタラクションのためのトレーニング不要フレームワークStreamChatを提案する。
我々のフレームワークは並列システムスケジューリング戦略を取り入れており、処理速度を向上し、レイテンシを低減し、現実世界のアプリケーションで堅牢な性能を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:33:10 GMT)
Learning Personalized Decision Support Policies [56.9] $texttModiste$は、パーソナライズされた意思決定支援ポリシーを学ぶためのインタラクティブツールである。
パーソナライズされたポリシは、オフラインポリシよりも優れており、コストを意識した環境では、パフォーマンスの低下を最小限に抑えて、発生したコストを削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:56:53 GMT)
GUI-Bee: Align GUI Action Grounding to Novel Environments via Autonomous Exploration [56.6] MLLMをベースとした自律エージェントGUI-Beeを提案する。
NovelScreenSpotも導入しています。これはGUIアクショングラウンドモデルと新しい環境との整合性をテストするためのベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:16:21 GMT)
Parallel Key-Value Cache Fusion for Position Invariant RAG [56.0] 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内の関連する情報の位置に敏感である。
入力コンテキスト順序に関係なく,デコーダのみのモデルに対して一貫した出力を生成するフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:48:22 GMT)
Certified Robustness Under Bounded Levenshtein Distance [55.5] 畳み込み型分類器のリプシッツ定数をレヴェンシュテイン距離に対して計算する最初の方法を提案する。
我々の方法であるLipsLevは、それぞれ18.80ドル%と13.93ドル%の精度を1ドルと2ドルで得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:58:53 GMT)
Generative Data Augmentation Challenge: Zero-Shot Speech Synthesis for Personalized Speech Enhancement [54.5] 本稿では、下流タスクのための音声データ、パーソナライズされた音声強調(PSE)を強化するために、ゼロショット音声合成(TTS)システムを要求する新しい課題を提案する。
ゼロショットTSモデルによって生成された拡張データの質がPSEモデルの性能にどのように影響するかを検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:27:37 GMT)
IMAGINE-E: Image Generation Intelligence Evaluation of State-of-the-art Text-to-Image Models [52.7] テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは非常に進歩しており、プロンプト追従と画像生成における印象的な能力を示している。
FLUX.1やIdeogram2.0といった最近のモデルでは、様々な複雑なタスクにおいて例外的な性能を示している。
本研究は,T2Iモデルが汎用ユーザビリティに進化する過程における現状と今後の軌道に関する貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:58:33 GMT)
MeshLRM: Large Reconstruction Model for High-Quality Meshes [52.7] MeshLRMは、わずか4つの入力画像から1秒未満で高品質なメッシュを再構築することができる。
提案手法は,スパースビューからのメッシュ再構築を実現し,多くのダウンストリームアプリケーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:55:24 GMT)
What If We Had Used a Different App? Reliable Counterfactual KPI Analysis in Wireless Systems [52.5] 本稿では、RANによって異なるアプリが実装された場合のトラフィックの値を推定する問題に対処する。
本稿では,無線システムに対する共形予測に基づく対実解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:39:32 GMT)
Optimizing Pretraining Data Mixtures with LLM-Estimated Utility [52.1] 大規模な言語モデルは、高品質なトレーニングデータの増加によって改善される。
トークンカウントは手動と学習の混合よりも優れており、データセットのサイズと多様性に対する単純なアプローチが驚くほど効果的であることを示している。
UtiliMaxは,手動ベースラインよりも最大10.6倍のスピードアップを達成することで,トークンベースの200ドルを拡大する。また,LLMを活用して小さなサンプルからデータユーティリティを推定するモデル推定データユーティリティ(MEDU)は,計算要求を$simxで削減し,アブレーションベースのパフォーマンスに適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:45:47 GMT)
Aligning Human Motion Generation with Human Perceptions [51.8] 本研究では,大規模人間の知覚評価データセットであるMotionPerceptと,人間の動作批判モデルであるMotionCriticを導入することにより,ギャップを埋めるデータ駆動型アプローチを提案する。
我々の批評家モデルは、運動品質を評価するためのより正確な指標を提供しており、容易に運動生成パイプラインに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:50:20 GMT)
Faster Convergence of Stochastic Accelerated Gradient Descent under Interpolation [51.2] 我々はNesterov加速度アンダーホ条件の一般化版に対する新しい収束率を証明した。
本分析により, 従来の研究に比べて, 強い成長定数への依存度を$$$から$sqrt$に下げることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:07:00 GMT)
CLaMP 2: Multimodal Music Information Retrieval Across 101 Languages Using Large Language Models [51.0] CLaMP 2は、音楽情報検索用の101言語に対応するシステムである。
大規模言語モデルを活用することで,大規模に洗練され一貫した多言語記述が得られる。
CLaMP 2は、多言語セマンティックサーチとモーダル間の音楽分類において、最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:38:53 GMT)
Large Language Model driven Policy Exploration for Recommender Systems [50.7] 静的ユーザデータに基づいてトレーニングされたオフラインRLポリシは、動的オンライン環境にデプロイされた場合、分散シフトに対して脆弱である。
オンラインRLベースのRSも、トレーニングされていないポリシーや不安定なポリシーにユーザをさらけ出すリスクがあるため、運用デプロイメントの課題に直面している。
大規模言語モデル(LLM)は、ユーザー目標と事前学習ポリシーをオフラインで模倣する有望なソリューションを提供する。
LLMから抽出したユーザの嗜好を利用した対話型学習ポリシー(iALP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:37:44 GMT)
Rethinking and Accelerating Graph Condensation: A Training-Free Approach with Class Partition [49.4] グラフ凝縮(Graph condensation)は、大きなグラフを小さいが情報的な凝縮グラフに置き換えるための、データ中心のソリューションである。
既存のGCメソッドは、複雑な最適化プロセス、過剰なコンピューティングリソースとトレーニング時間を必要とする。
我々は、CGC(Class-partitioned Graph Condensation)と呼ばれるトレーニング不要なGCフレームワークを提案する。
CGCはOgbn-productsグラフを30秒以内に凝縮し、102$Xから104$Xまでのスピードアップを実現し、精度は4.2%まで向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:49:04 GMT)
How Can Incentives and Cut Layer Selection Influence Data Contribution in Split Federated Learning? [49.2] スプリット・フェデレーション・ラーニング(SFL)は、フェデレーションとスプリット・ラーニングの利点を組み合わせることで、有望なアプローチとして登場した。
階層的意思決定手法を用いて,単一リーダマルチフォロワStackelbergゲームとして定式化された問題をモデル化する。
以上の結果から,Stackelberg平衡解はクライアントとSFLモデル所有者の両方の実用性を最大化することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:47:49 GMT)
Billion-scale Similarity Search Using a Hybrid Indexing Approach with Advanced Filtering [49.2] 本稿では,CPU推論に最適化された数十億規模のデータセット上での複雑なフィルタリング機能を備えた類似度探索のための新しい手法を提案する。
提案手法は,従来のIVF-Flatインデックス構造を拡張し,多次元フィルタを統合する。
提案アルゴリズムは,高次元空間での高速な探索を可能にするため,高密度埋め込みと離散フィルタ特性を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:47:00 GMT)
Network Centrality as a New Perspective on Microservice Architecture [48.6] マイクロサービスアーキテクチャの採用により、Nano/Mega/Hubサービスなど、さまざまなパターンやアンチパターンが特定できるようになった。
本研究では,集中度指標(CM)がMSAの品質に対する新たな洞察を与え,アーキテクチャ上のアンチパターンの検出を容易にするかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:13:57 GMT)
Implicit Neural Surface Deformation with Explicit Velocity Fields [47.6] 一対の点雲間の変形と時間変化したニューラルな暗黙の表面を同時に予測する最初の教師なし手法を導入する。
本手法は, 中間形状の監督を伴わずに剛性変形と非剛性変形を両立させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:11:53 GMT)
Can LLMs Solve longer Math Word Problems Better? [47.2] 数学語問題(MWP)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を評価する上で重要な役割を果たす。
より長い文脈が数学的推論に与える影響は未解明のままである。
本研究は文脈長一般化可能性(CoLeG)の研究の先駆者である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:47:09 GMT)
LawInstruct: A Resource for Studying Language Model Adaptation to the Legal Domain [47.0] 58の注釈付き法律データセットを集約し、それぞれに命令を書き、LawInstructを作成します。
ローインストラクチャーは17の国際司法管轄区域、24の言語、および法的QA、訴訟の要約、法的議論のマイニングなど様々なタスクにまたがる1200万の事例をカバーしている。
Flan-T5(FLawN-T5)の法的な命令チューニングは、すべてのモデルサイズでLegalBenchのパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:54:26 GMT)
DARWIN 1.5: Large Language Models as Materials Science Adapted Learners [46.7] DARWIN 1.5は,材料科学に適したオープンソースの大規模言語モデルである。
DARWINはタスク固有の記述子の必要性を排除し、材料特性の予測と発見に対する柔軟な統一的なアプローチを可能にする。
提案手法は,6Mの物質ドメイン論文と49,256の物質から得られた21の実験データセットを統合し,タスク間の知識伝達を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:07:41 GMT)
DART: Denoising Autoregressive Transformer for Scalable Text-to-Image Generation [46.5] 拡散モデルは、徐々に入力にノイズを加えるマルコフ過程を認知することによって訓練される。
自動回帰(AR)と拡散を非マルコフフレームワーク内で統一するトランスフォーマーモデルであるDARTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:08:57 GMT)
Machine Translation Models are Zero-Shot Detectors of Translation Direction [46.4] 平行テキストの翻訳方向を検出することは、機械翻訳訓練や評価に応用できるが、盗作や偽造の主張を解消するといった法医学的応用もある。
本研究では,翻訳文や機械翻訳文でよく知られた単純化効果によって動機付けられた,$p(texttranslation|text Origin)>p(textgenic|texttranslation)$という単純な仮説に基づいて,翻訳方向検出のための教師なしアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:59:49 GMT)
Do as We Do, Not as You Think: the Conformity of Large Language Models [46.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)による協調型AIシステムにおける適合性について述べる。
適合性の存在、適合性に影響を与える要因、潜在的な緩和戦略の3つの側面に焦点を当てる。
本分析では, 相互作用時間や過半数サイズなど, 適合性に影響を与える要因を解明し, 対象エージェントが適合行動をどのように合理化するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:50:03 GMT)
QMamba: Post-Training Quantization for Vision State Space Models [46.0] 状態空間モデル(SSM)は近年、ビジョンモデルに注目が集まっている。
リソース制限されたエッジデバイスにSSMをデプロイする計算コストを考えると、PTQ(Post-Training Quantization)は、SSMの効率的なデプロイを可能にする技術である。
本稿では,SSMにおけるアクティベーション分布の分析に基づいて,視覚SSM向けに設計された最初のPTQフレームワークであるQMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:45:20 GMT)
Device-aware Optical Adversarial Attack for a Portable Projector-camera System [45.6] ディープラーニングに基づく顔認識システムは、デジタルドメインと物理ドメインの両方の敵の例に影響を受けやすい。
本稿では,既存のプロジェクタカメラによる対向光攻撃の限界に対処する。
デバイス認識適応をデジタルアタックアルゴリズムに組み込むことで、デジタルドメインから物理ドメインへの劣化を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:55:23 GMT)
On Deciding the Data Complexity of Answering Linear Monadic Datalog Queries with LTL Operators(Extended Version) [45.5] このようなクエリに応答するLogSpace-hardnessを決定する問題は、PSpace-completeであることを示す。
我々は、演算子$Diamond_f/Diamond_p$のクエリに対してAC0またはACC0、$NC1$-completeness、およびLogSpace-hardnessが決定不可能であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:41:48 GMT)
Integrative Decoding: Improve Factuality via Implicit Self-consistency [45.3] 自己整合性に基づくアプローチは,大規模言語モデルの現実的精度向上に極めて有効である。
我々は、オープンな生成タスクにおける自己整合性の可能性を解き放つために、統合的復号化(ID)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:14:28 GMT)
Diffusion-based Perceptual Neural Video Compression with Temporal Diffusion Information Reuse [45.1] DiffVCは拡散型知覚型ニューラルビデオ圧縮フレームワークである。
基礎拡散モデルとビデオ条件符号化パラダイムを統合する。
提案手法は,知覚指標と視覚的品質の両方において優れた性能を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:23:04 GMT)
5G LDPC Linear Transformer for Channel Decoding [45.0] この研究は、5G New Radio (NR) LDPCを補正するための、新しい、完全に微分可能な線形時間複雑性デコーダとトランスフォーマーデコーダを導入している。
正規変換器では$O(n2)$ではなく$O(n)$の複雑さで線形ブロックコードをデコードするスケーラブルな手法を提案する。
我々は、通常のTransformerデコーダにマッチするビット誤り率のパフォーマンスを達成し、1回のBPをサパスし、より大きなブロックコードであってもBPに対して競合時間性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:29:30 GMT)
Full-Stack Optimized Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation [44.7] データ、プロンプト、パラメータレベルの最適化を提供するフレームワークであるReLLaX(Retrieval-enhanced Large Language Model Plus)を提案する。
データレベルではSemantic User Behavior Retrieval (SUBR)を導入し、シーケンスの不均一性を低減し、LLMがキー情報を抽出しやすくする。
素早いレベル向上のために、我々はSPA(Soft Prompt Augmentation)を用いて協調的な知識を注入し、項目表現をレコメンデーションタスクと整合させる。
パラメータレベルでは、コンポーネント間の相互作用を有効にすることで、LoRAの表現性を向上するComponent Fully-Interactive LoRA(CFLoRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:05:13 GMT)
Full Event Particle-Level Unfolding with Variable-Length Latent Variational Diffusion [44.6] 生成機械学習モデルは、多数の次元で未結合の展開を実行することを約束している。
生成的展開に対する変動潜在拡散モデル(VLD)アプローチの新たな変更について述べる。
この手法の性能は、大型ハドロン衝突型加速器における半レプトニックトップクォーク対生成の文脈で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:37:48 GMT)
Video-MMMU: Evaluating Knowledge Acquisition from Multi-Discipline Professional Videos [44.4] Video-MMMUは、ビデオから知識を取得し、活用するLMMの能力を評価するために設計されたベンチマークである。
Video-MMMUには、300のエキスパートレベルのビデオと、6つの分野にわたる900の人間による注釈付き質問が収集されている。
デルタ知識(Deltaknowledge)は、ビデオ視聴後の性能改善を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:51:47 GMT)
A Training-free Sub-quadratic Cost Transformer Model Serving Framework With Hierarchically Pruned Attention [43.2] 大規模言語モデルにおける文脈長を増大させるため,HiP(Hierarchically Pruned Attention)を提案する。
HiPは注意機構の時間的複雑さを$O(T log T)$に減らし、空間的複雑さを$O(T)$に減らし、$T$はシーケンス長である。
HiPは, 劣化を最小限に抑えつつ, プリフィルとデコードの両方のレイテンシとメモリ使用率を著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:25:28 GMT)
A quantum algorithm for Khovanov homology [42.7] ホバノフホモロジー(Khovanov homology)は、ジョーンズ位相不変量を分類し、カンノットを認識する結び目であり、4D$超対称ヤン・ミルズ理論において観測可能であると推測されている。
リッチな数学的および物理的重要性にもかかわらず、ホバノフホモロジーの計算複雑性はほとんど不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:54:24 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） (Thu, 23 Jan 2025 02:31:25 GMT)
Towards spiking analog hardware implementation of a trajectory interpolation mechanism for smooth closed-loop control of a spiking robot arm [41.5] イベントベースロボットアームのためのクローズドループニューロモルフィック制御システムを提案する。
提案システムは、シフトしたWinner-Take-Allスパイクネットワークと、スパイクコンパレータネットワークで構成されている。
本システムを評価するため,混合信号アナログデジタルニューロモルフィックプラットフォーム上でモデルを実装,展開した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:11:32 GMT)
DFingerNet: Noise-Adaptive Speech Enhancement for Hearing Aids [41.3] DeepFilterNet(DFN)アーキテクチャは補聴器に適したディープラーニングモデルとして提案されている。
この原理をDFNモデルに導入し,DFingerNet(DFiN)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:44:51 GMT)
KIF: Knowledge Identification and Fusion for Language Model Continual Learning [41.3] 言語モデルのための新しいフレームワーク、Knowledge Identification and Fusion (KIF)を紹介する。
KIFはパラメータ依存に基づいてモデルを'スキルユニット'に分離し、より正確な制御を可能にする。
新たな課題に対するスキルユニットの重要性の分布を確認するために,新しいグループ単位の知識識別技術を採用している。
その結果、KIFは、事前知識の保持と、新しいタスクの卓越とを最適なバランスで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:06:37 GMT)
Concurrent Learning with Aggregated States via Randomized Least Squares Value Iteration [40.7] ランダム化を注入することは、環境を連続的に探索するエージェントの社会に役立てるかどうかを考察する。
有限および無限水平環境における最悪の後悔境界を示す。
我々は空間の複雑さを$K$の係数で減らし、最悪ケースの後悔の上限を$sqrtK$だけ増やす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:37:33 GMT)
RegMix: Data Mixture as Regression for Language Model Pre-training [40.5] 本稿では,レグレッションタスクとして定式化することで,ハイパフォーマンスなデータ混合物を自動的に識別するRegMixを提案する。
RegMixは、様々なデータ混合物で多くの小さなモデルを訓練し、回帰を使って目に見えない混合物のパフォーマンスを予測し、予測された最良の混合を適用して、桁違いの計算量で大規模モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:35:43 GMT)
DI-BENCH: Benchmarking Large Language Models on Dependency Inference with Testable Repositories at Scale [39.9] DI-BENCHは、大規模言語モデルの依存性推論能力を評価するために設計された、大規模なベンチマークおよび評価フレームワークである。
ベンチマークでは、Python、C#、Rust、JavaScriptにまたがるテスト環境を備えた581のリポジトリが提供されている。
テキストと実行ベースのメトリクスによる大規模な実験により、現在の最高のパフォーマンスモデルは42.9%の実行パス率しか達成していないことが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:27:11 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） (Thu, 23 Jan 2025 07:45:20 GMT)
Distributed quantum error correction based on hyperbolic Floquet codes [39.6] 局所雑音および非局所雑音下では,分散双曲型フロケット符号が良好な性能を示すことを示す。
このことは、分散量子誤差補正が可能であるだけでなく、効率的に実現可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:00:07 GMT)
Inner-Probe: Discovering Copyright-related Data Generation in LLM Architecture [39.4] innerProbeは、著作権付きサブデータセットが生成されたテキストに与える影響を評価するために設計されたフレームワークである。
MHAに基づいてトレーニングされた軽量LSTMベースのネットワークを、教師付き方式で使用する。
Books3のサブデータセットコントリビューション分析のセマンティックモデルトレーニングに比べて効率が3倍向上し、Pileのベースラインよりも15.04%-58.7%高い精度を実現し、非コピーライトデータフィルタリングのAUCは0.104増加している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:11:30 GMT)
Training-free Ultra Small Model for Universal Sparse Reconstruction in Compressed Sensing [39.4] 本稿では,係数学習(CL)と呼ばれる超小型人工ニューラルモデルを提案する。
CLは、従来の反復的手法の一般性と解釈性を継承しつつ、トレーニング不要で迅速なスパース再構築を可能にする。
代表的反復法と比較して、CLOMPは大規模データの効率を100から1000倍に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:43:18 GMT)
Defending against Adversarial Malware Attacks on ML-based Android Malware Detection Systems [38.6] 逆Androidマルウェアは、機械学習ベースのシステムの検出完全性を損なう。
そこで本研究では,現実的なAndroidマルウェア防御フレームワークであるADDを提案する。
ADDは最先端のAndroidマルウェア攻撃に対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:59:01 GMT)
Retrievals Can Be Detrimental: A Contrastive Backdoor Attack Paradigm on Retrieval-Augmented Diffusion Models [38.6] 拡散モデル (DM) は近年, 顕著な生成能力を示した。
近年の研究では、高度な検索・拡張生成(RAG)技術によってDMが強化されている。
RAGは、モデルパラメータを著しく低減しつつ、DMの生成と一般化能力を向上させる。
大きな成功にもかかわらず、RAGはさらなる調査を保証できる新しいセキュリティ問題を導入するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:42:28 GMT)
ReasVQA: Advancing VideoQA with Imperfect Reasoning Process [38.5] textbfReasVQA (Reasoning-enhanced Video Question Answering) は、MLLM(Multimodal Large Language Models)が生成する推論プロセスを活用して、ビデオQAモデルの性能を向上させる新しい手法である。
NExT-QAでは+2.9、STARでは+7.3、IntentQAでは+5.9が大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:35:22 GMT)
LITE: Efficiently Estimating Gaussian Probability of Maximality [38.4] ガウス確率ベクトルの極大性(PoM)の確率、すなわち各次元が極大となる確率を計算する問題を考える。
既存のテクニックは、ベクトルサイズで複雑さとメモリのスケーリングに費用がかかる。
ほぼ線形時間とメモリでガウスPoMを推定するための最初のアプローチであるLITEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:32:21 GMT)
YOLO11-JDE: Fast and Accurate Multi-Object Tracking with Self-Supervised Re-ID [38.3] リアルタイム物体検出と自己教師付き再同定(Re-ID)を組み合わせた,高速かつ正確なマルチオブジェクト追跡(MOT)ソリューションであるYOLO11-JDEを導入する。
YOLO11に専用のRe-IDブランチを組み込むことで,検出毎に外観特徴を生成するJDE(Joint Detection and Embedding)を実行する。
YOLO11-JDE は MOT17 と MOT20 のベンチマークで競合し、既存の JDE メソッドを FPS で上回り、最大 10 倍のパラメータを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:38:40 GMT)
Efficient Precision Control in Object Detection Models for Enhanced and Reliable Ovarian Follicle Counting [37.9] 機械学習の大きな課題は、高いリコールを可能にしながら予測の精度を制御することである。
標準的なPrecision-Recallトレードオフを解決するために、オーバーパフォーマンスな方法を提供する複数のテスト手順を使用します。
モデルに依存しないので、この文脈選択手順は、再トレーニングすることなく、任意のモデルの性能を向上させる戦略の開発への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:04:47 GMT)
DIRAS: Efficient LLM Annotation of Document Relevance in Retrieval Augmented Generation [37.8] ドメイン固有のクエリは通常、浅いセマンティックな関連性を超えて、関連性のニュアンス定義を必要とする。
人間またはGPT-4アノテーションは費用がかかり、全ての(クエリ、ドキュメント)ペアをカバーできない。
DIRAS (Domain-specific Information Retrieval with Scalability) は手動アノテーションのないスキーマである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:41:05 GMT)
Eve: Efficient Multimodal Vision Language Models with Elastic Visual Experts [37.8] 我々は、弾力的なビジュアルエキスパートによる効率的な視覚言語モデル(Eve)の革新的なフレームワークを紹介します。
訓練の複数の段階で視覚的専門知識を戦略的に取り入れることで、Eveは言語能力の保存とマルチモーダル能力の増強のバランスを取る。
言語ベンチマークでは明らかに優れており、VLMベンチマークでは68.87%の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:24:29 GMT)
SIDDA: SInkhorn Dynamic Domain Adaptation for Image Classification with Equivariant Neural Networks [37.7] SIDDA は Sinkhorn の発散に基づいて構築された DA トレーニングアルゴリズムである。
SIDDAはNNの一般化能力を向上する。
また,二面体群$D_N$の群順の変動に関して,SIDDAの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:29:34 GMT)
Catastrophic Failure of LLM Unlearning via Quantization [36.5] 未学習のモデルに量子化を適用することで、「忘れられた」情報を復元できることを示す。
実用性制約のある未学習の手法では、未学習モデルは、意図された忘れられた知識の21%を完全な精度で保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:50:48 GMT)
Pix2Cap-COCO: Advancing Visual Comprehension via Pixel-Level Captioning [36.3] Pix2Cap-COCOは,微細な視覚的理解を促進するために設計された,最初のパノプティカルピクセルレベルのキャプションデータセットである。
このアプローチは167,254の詳細なキャプションを持ち、1キャプションあたり平均22.94語である。
また、画像中のインスタンスを識別し、各インスタンスについて詳細な記述を同時に提供するために、モデルに挑戦する、新しいタスクであるパノプティックセグメンテーション・キャプション(panoptic segmentation-captioning)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:08:57 GMT)
Bridging The Multi-Modality Gaps of Audio, Visual and Linguistic for Speech Enhancement [36.1] 音声強調(SE)は,雑音の多い音声の品質向上を目的としている。
本稿では,SEのための新しいマルチモーダリティ学習フレームワークを提案する。
提案するAVSEシステムは,音声品質を著しく向上し,生成成果物を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:36:29 GMT)
Synergizing Large Language Models and Task-specific Models for Time Series Anomaly Detection [35.8] 大規模言語モデル(LLM)は専門文書を読むことによって専門家の知識を取り入れることができるが、タスク固有の小さなモデルは通常のデータパターンの抽出に優れている。
本研究では,LLMとタスク固有モデル間の協調を支援するフレームワークであるCoLLaTeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:23:49 GMT)
Tune In, Act Up: Exploring the Impact of Audio Modality-Specific Edits on Large Audio Language Models in Jailbreak [35.6] 本稿では,大規模オーディオ言語モデル(LALM)のジェイルブレイクに対する推測に,音声固有の編集がどのような影響を及ぼすかを検討する。
音声編集ツールボックス(AET)を導入し、トーン調整、単語強調、ノイズ注入などのオーディオ・モダリティ編集を可能にする。
また,様々なオーディオ編集の下で,最先端のLALMを広範囲に評価し,ロバスト性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:51:38 GMT)
Guided Reconstruction with Conditioned Diffusion Models for Unsupervised Anomaly Detection in Brain MRIs [35.5] Unsupervised Anomaly Detection (UAD) は、正常なトレーニング分布から異常を外れ値として識別することを目的としている。
生成モデルは、与えられた入力画像に対する健康な脳解剖の再構築を学ぶために使用される。
本稿では,入力画像の潜在表現から得られた付加情報を用いて拡散モデルの復調過程を条件付けることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:01:17 GMT)
From Images to Point Clouds: An Efficient Solution for Cross-media Blind Quality Assessment without Annotated Training [35.5] アノテーションを使用せずに新たなシーンから点雲の知覚的品質を予測できる新しい品質評価手法を提案する。
メディアの種類に関わらず,人間の視覚システム(HVS)を品質評価の意思決定者と認識することで,ニューラルネットワークによる人間の知覚評価基準をエミュレートすることができる。
本稿では,既存/推定歪み分布を逆DAフレームワークに統合する歪み誘導型特徴アライメントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:15:10 GMT)
Improving Contextual Faithfulness of Large Language Models via Retrieval Heads-Induced Optimization [35.3] 我々は,大規模言語モデルに忠実な世代と不誠実な世代を明確に区別するためのフレームワークであるRHIOを提案する。
RHIOは、検索ヘッドを選択的にマスキングすることで、現実的なモデル固有のエラーをシミュレートする不誠実なサンプルを最初に強化する。
これらのサンプルは共同トレーニングに組み込まれ、制御トークンに条件付けられた忠実なものから不誠実な出力を区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:23:25 GMT)
State Transfer in Latent-Symmetric Networks [34.8] 量子状態の輸送は情報処理システムにおいて重要な側面である。
ほとんどの量子ネットワークは効率的な状態伝達を達成するために対称性に依存している。
我々の研究は、従来の空間対称性を示さないフォトニックネットワークの設計に新しいアプローチを採っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:53:57 GMT)
Impact of polarization mode dispersion on entangled photon distribution [34.8] 光ファイバにおける偏光モード分散(PMD)は、量子通信における量子状態の忠実性を維持する上で大きな課題となる。
本研究は、広帯域光子に対するPMD効果を低減し、高次PMD効果の影響を評価するための効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:42:23 GMT)
RETQA: A Large-Scale Open-Domain Tabular Question Answering Dataset for Real Estate Sector [34.8] RETQAは、Real Estateのための最初の大規模オープンドメイン中国語タブラル質問回答データセットである。
不動産情報、不動産会社財務情報、土地競売情報という3つの主要領域内の16のサブフィールドにまたがる4,932のテーブルと20,762の質問応答ペアで構成されている。
本稿では,大規模言語モデルと音声言語理解タスクを統合したSLUTQAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:18:28 GMT)
KG4RecEval: Does Knowledge Graph Really Matter for Recommender Systems? [34.7] 知識グラフ (KG) はレコメンデーション精度を向上させるためにレコメンデーションシステム (RS) に広く導入されている。
本研究では,KGがユーザ・イテム相互作用グラフのみにダウングレードされたり,削除されたりしても,RSは必ずしも悪化しないことを示した。
KGがKGベースのRSの推薦精度にどの程度貢献するかを評価するための評価フレームワークKG4RecEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:40:11 GMT)
AdaWM: Adaptive World Model based Planning for Autonomous Driving [34.6] 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） (Thu, 23 Jan 2025 04:15:32 GMT)
A Mutual Information Perspective on Multiple Latent Variable Generative Models for Positive View Generation [34.1] 画像生成において、Multiple Latent Variable Generative Models (MLVGM) は複数の潜伏変数を用いて最終像を徐々に形成する。
本稿では,相互情報(MI)を指標として,MLVGMにおける各潜伏変数の影響を定量化する新しいフレームワークを提案する。
我々の研究はMLVGMの理解と活用の原則的なアプローチを確立し、生成モデルと自己教師型学習の両方を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:46:38 GMT)
A Simple Aerial Detection Baseline of Multimodal Language Models [33.9] LMMRotateという,マルチモーダル空中検出を初めて適用するための簡単なベースラインを提案する。
オープンソースの汎用性を微調整してベースラインを構築し,従来の検出器に匹敵する優れた検出性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:11:52 GMT)
ProtChatGPT: Towards Understanding Proteins with Large Language Models [33.7] 本稿では,タンパク質構造を自然言語で学習し理解することを目的としたProtChatGPTを紹介する。
ProtChatGPTを使えば、ユーザーはタンパク質をアップロードしたり、質問したり、対話的な会話をしたり、包括的な回答を得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:30:10 GMT)
A Survey of Code-switched Arabic NLP: Progress, Challenges, and Future Directions [33.5] 我々は、コードスイッチされたアラビア語NLPの分野における現在の文献についてレビューする。
地域全体でのコードスイッチングが広まっており、言語技術を開発する際には、これらの言語的ニーズに対処することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:46:23 GMT)
AgentRec: Agent Recommendation Using Sentence Embeddings Aligned to Human Feedback [33.5] 本稿では,自然言語のプロンプトを与えられたタスクを実行するエージェントを,多種多様なエージェントに推奨する新しいアーキテクチャを提案する。
テストデータでは、各分類が300ミリ秒未満で、トップ1の精度92.2%を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:25:44 GMT)
50 Shades of Deceptive Patterns: A Unified Taxonomy, Multimodal Detection, and Security Implications [33.3] 認知パターン (DP) は意図しない決定にユーザを操作するために意図的に設計されたユーザインタフェースである。
セキュリティとプライバシの観点から、偽造パターンの分類を拡大し、カテゴリとスコープを洗練しました。
我々は,商用マルチモーダル・大規模言語モデル(MLLM)を利用した,認識パターン検出のための新しい自動ツールDPGuardを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:28:38 GMT)
Towards Large Reasoning Models: A Survey of Reinforced Reasoning with Large Language Models [33.1] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な推論タスクに対処するためにそれらを活用することに大きな研究の関心を呼んだ。
最近の研究は、LLMがテスト時間推論中により多くのトークンで"考える"ことを奨励することは、推論の精度を著しく向上させることを示した。
OpenAIのo1シリーズの導入は、この研究の方向性において重要なマイルストーンである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:44:44 GMT)
NUDT4MSTAR: A New Dataset and Benchmark Towards SAR Target Recognition in the Wild [33.0] 本稿では,野生における車両目標認識のための大規模SARデータセットであるNUDT4MSTARを紹介する。
NUDT4MSTARは、データセットスケールにおいて190,000以上の画像を含む大きな飛躍を表している。
この研究は、世界で初めて、きめ細かいSAR認識のための大規模なデータセットベンチマークを作成する試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:42:22 GMT)
GeoPixel: Pixel Grounding Large Multimodal Model in Remote Sensing [32.9] GeoPixelは、ピクセルレベルのグラウンド化をサポートするエンドツーエンドの高解像度RS-LMMである。
任意のアスペクト比で最大4K HD解像度をサポートし、高精度RS画像解析に最適である。
GeoPixelはピクセルレベルの理解において優れた性能を示し、単一ターゲットとマルチターゲットのセグメンテーションタスクの両方において既存のLMMを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:59:30 GMT)
Large Language Model Inference Acceleration: A Comprehensive Hardware Perspective [32.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野において顕著な能力を示している。
GPTシリーズやLlamaシリーズのようなLLMは、アルゴリズム性能が優れているため、現在主要な焦点となっている。
様々なハードウェアプラットフォームは異なるハードウェア特性を示しており、LLM推論性能を向上させるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:01:31 GMT)
Can Large Language Models Understand Preferences in Personalized Recommendation? [32.2] PerRecBenchを導入し、ユーザ評価バイアスとアイテムの品質から評価を分解する。
評価予測に長けているLCMベースのレコメンデーション手法では,ユーザの評価バイアスや項目品質を排除した場合,ユーザの好ましくない項目や好ましくない項目を識別できないことがわかった。
その結果、ポイントワイドランキングよりもペアワイズとリストワイズランキングの方が優れていること、PerRecBenchの従来の回帰指標との相関が低いこと、ユーザプロファイルの重要性、事前学習データ分布の役割が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:24:18 GMT)
Filtering Discomforting Recommendations with Large Language Models [31.4] DiscomfortFilterは不快なレコメンデーションをフィルタリングするツールだ。
DiscomfortFilterは、LLM(Large Language Model)ベースのツールであるDiscomfortFilterをベースにしている。
参加者24名による1週間のユーザスタディでは、DiscomfortFilterの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:30:40 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models [31.3] この調査は、その領域を掘り下げる。
-ファンデーションモデル(FM)の文脈におけるPEFT(Efficient Fine-Tuning)
PEFTはコスト効率のよい微調整技術であり、最適なダウンストリームタスク性能を追求しながらパラメータと計算複雑性を最小化する。
この調査は、FMを通してPEFTのパワーを理解し、利用しようとする新参者および専門家の両方に貴重なリソースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:04:23 GMT)
RIDA: A Robust Attack Framework on Incomplete Graphs [30.8] 我々は,ロバスト不完全なディープアタックフレームワーク(RIDA)を紹介する。
RIDAは、不完全グラフに対する堅牢なグレーボックス中毒攻撃のための最初のアルゴリズムである。
3つの実世界のデータセット上の9つのSOTAベースラインに対する大規模なテストは、不完全性と不完全グラフ上の高い攻撃性能を扱うRIDAの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:12:09 GMT)
PaMMA-Net: Plasmas magnetic measurement evolution based on data-driven incremental accumulative prediction [30.7] 本稿では,PaMMA-Netという深層学習に基づく磁気計測手法を提案する。
トカマク放電実験における磁気測定を長期にわたって、あるいは平衡再構成アルゴリズムと組み合わせて、プラズマ形状のようなマクロなパラメータを進化させることが可能である。
EASTの実際の実験データを用いて実施した試験は,提案手法の高一般化性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:19:37 GMT)
LDR-Net: A Novel Framework for AI-generated Image Detection via Localized Discrepancy Representation [30.7] 本稿では,AI生成画像を検出するために,LDR-Net(Localized Disrepancy representation Network)を提案する。
LDR-Netはスムーズなアーティファクトやテクスチャの不規則をキャプチャする。
生成した画像の検出における最先端性能を実現し、目に見えない生成モデル間で満足な一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:46:39 GMT)
Tensor-Var: Variational Data Assimilation in Tensor Product Feature Space [30.6] 条件付き埋め込み(CME)は,システムダイナミクスと状態観測マッピングを線形演算子として特徴付けることにより,最適化効率を向上する。
提案手法は,元の空間と特徴空間との同化結果の一貫性を理論的に保証する。
カオスシステムとリアルタイム観測による世界天気予報実験により,条件付き埋め込み(CME)は従来の4D-Varベースラインよりも精度が高く,静的3D-Var法に匹敵する効率が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:43:31 GMT)
Leveraging Textual Anatomical Knowledge for Class-Imbalanced Semi-Supervised Multi-Organ Segmentation [29.7] 3D画像に注釈をつけるには、相当な時間と専門知識が必要である。
臓器の複雑な解剖学的構造は、しばしば大きなクラス不均衡を引き起こす。
本稿では,テキスト解剖学的知識(TAK)をセグメンテーションモデルに統合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:40:54 GMT)
GloCOM: A Short Text Neural Topic Model via Global Clustering Context [29.7] GloCOMは、短いドキュメントのためのグローバルクラスタリングコンテキストを構築するための新しいモデルである。
クラスタリングコンテキストのグローバルトピック分布と、個々の短文のローカル分布の両方を推論する。
我々のアプローチは、トピックの品質と文書表現の両方において、他の最先端モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:47:52 GMT)
Hypothesis Generation for Materials Discovery and Design Using Goal-Driven and Constraint-Guided LLM Agents [29.6] LLM(Large Language Models)は、一度検証された場合、材料発見を早める仮説を生成するために用いられる。
現実のアプリケーションを設計するための、現実の目標、制約、方法を含むデータセットをキュレートしました。
このデータセットを用いて、特定の制約の下で与えられた目標を達成するための仮説を生成するLCMベースのエージェントをテストする。
本稿では,材料科学者が仮説を批判的に評価する過程をエミュレートする,新しいスケーラブルな評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:01:05 GMT)
LLMs are Vulnerable to Malicious Prompts Disguised as Scientific Language [29.3] この研究は、多くの最先端のプロプライエタリでオープンソースのLLMが、科学言語の背後に隠された悪意のある要求に対して脆弱であることを明らかにする。
同様に、これらのモデルは、バイアスが有益であると主張する、製造された科学的議論を生成するためにも操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:20:20 GMT)
Temporal Preference Optimization for Long-Form Video Understanding [28.6] TPO(Temporal Preference Optimization)は、ビデオLMMの時間的グラウンド機能を高めるために設計された、新しいポストトレーニングフレームワークである。
TPOは、手動の注釈付きデータへの依存を減らしながら、時間的理解を著しく向上させる。
LLaVA-Video-TPOは、Video-MMEベンチマークでトップ7Bモデルとしての地位を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:58:03 GMT)
Do's and Don'ts: Learning Desirable Skills with Instruction Videos [28.4] 本稿では,2段階からなる教示に基づくスキル発見アルゴリズムであるDoDontを提案する。
望ましい振る舞いを効果的に学習し、複雑な継続的制御タスクで望ましくないものを避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:55:45 GMT)
MSF: Efficient Diffusion Model Via Multi-Scale Latent Factorize [27.7] 本稿では,階層的な視覚表現を生成するマルチスケール拡散フレームワークを提案する。
提案手法は,ImageNet 256x256ベンチマークにおいて2.2のFIDと255.4のISを実現し,ベースライン法と比較して計算コストを50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:18:23 GMT)
Towards Federated Graph Learning in One-shot Communication [27.3] Federated Graph Learning(FGL)は、分散プライベートグラフ間のデータサイロを壊すための有望なパラダイムとして登場した。
ワンショットフェデレートラーニング(OFL)は1ラウンドでのコラボレーションを可能にするが、既存のOFLメソッドはグラフデータには有効ではない。
本稿では,ノード分類のための最初の$textbfO-pFGL$メソッド(textbfO-pFGL$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:38:27 GMT)
TASAR: Transfer-based Attack on Skeletal Action Recognition [26.7] ヒト活動認識(HAR)における骨格配列の役割
既存のスケルトンベースのHAR(S-HAR)攻撃は、主にホワイトボックスのシナリオ用に設計されており、弱い対向性を示す。
textbfTransfer-based textbfAttack on textbfSkeletal textbfAction textbfRecognition, TASARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:52:04 GMT)
DQ-Data2vec: Decoupling Quantization for Multilingual Speech Recognition [26.1] Data2vecは自己教師型学習(SSL)アプローチであり、教師が学習するアーキテクチャを用いて、マスク付き予測による文脈表現学習を行う。
我々は,データ2vecバックボーンと2つの改良されたオンラインK平均量子化器を含む多言語ASRのためのデカップリング量子化ベースData2vec(DQ-Data2vec)を提案する。
DQ-Data2vecは、Data2vecやUniData2vecと比較して、音素誤り率(PER)が9.51%、単語誤り率(WER)が11.58%の相対的な削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:25:31 GMT)
PhishAgent: A Robust Multimodal Agent for Phishing Webpage Detection [26.1] フィッシング攻撃はオンラインセキュリティにとって大きな脅威であり、ユーザーの脆弱性を利用して機密情報を盗む。
フィッシングに対処する様々な方法が開発されており、それぞれ異なるレベルの精度で行われているが、それらもまた顕著な制限に直面している。
本研究では,多モーダル大規模言語モデル(MLLM)とオンラインおよびオフラインの知識ベースを統合した多モーダルエージェントであるPhishAgentを紹介する。
この組み合わせは、ブランドの認知とリコールを強化する幅広いブランドカバレッジにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:33:14 GMT)
One Transformer for All Time Series: Representing and Training with Time-Dependent Heterogeneous Tabular Data [26.0] 異種時間依存データを表すトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
数値的特徴は周波数関数の集合を用いて表現され、ネットワーク全体が一意の損失関数で一様に訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:42:51 GMT)
MOS-Attack: A Scalable Multi-objective Adversarial Attack Framework [25.7] 多目的セットベースアタック(MOSアタック)
本稿では,複数の損失関数を有効利用し,その相互関係を自動的に解明する新たな攻撃フレームワークを提案する。
MOSアタックは、損失関数の減少による優れた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:40:37 GMT)
GameArena: Evaluating LLM Reasoning through Live Computer Games [25.4] 我々は,人間との対話型ゲームプレイを通じて,大規模言語モデル(LLM)推論能力を評価するベンチマークであるGameArenaを紹介する。
GameArenaは3つのゲームからなり、参加者を楽しませたりエンゲージメントしたりしながら、特定の推論能力(演能的推論や帰納的推論など)をテストする。
我々は2000以上のゲームセッションを収集し、5つの最先端LCMに対して様々な推論能力の詳細な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:33:58 GMT)
URSA: Understanding and Verifying Chain-of-thought Reasoning in Multimodal Mathematics [25.3] CoT推論は大規模言語モデル(LLM)の数学的推論能力を高めるために広く用いられている。
本研究では,マルチモーダルな数学的推論にシステム2スタイルの思考を導入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） (Thu, 23 Jan 2025 13:16:39 GMT)
ToVo: Toxicity Taxonomy via Voting [25.2] 投票と連鎖プロセスを統合したデータセット作成機構を提案する。
本手法は,各サンプルの分類基準を多種多様に設定する。
提案したメカニズムによって生成されたデータセットを使用してモデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:43:09 GMT)
A Fuzzy-based Approach to Predict Human Interaction by Functional Near-Infrared Spectroscopy [25.2] 本稿では、心理学研究におけるニューラルモデルの解釈可能性と有効性に対する新しい計算手法であるファジィベースの注意層(ファジィ注意層)について紹介する。
ファジィロジックを活用することで、ファジィ注意層は神経活動の解釈可能なパターンを学習し識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 23:18:13 GMT)
Advancing NAM-to-Speech Conversion with Novel Methods and the MultiNAM Dataset [24.9] 現在のNon-Audible Murmur (NAM)-to-speech技術は、ペアのささやきの音声をシミュレートするために音声のクローニングに依存している。
我々は,音素レベルのアライメントをペアのささやきやテキストから学習することに集中し,テキスト・トゥ・スピーチ(TTS)システムを用いて地情をシミュレートする。
我々はMultiNAMデータセットを7.96時間以上のペアNAM、ささやき、ビデオ、テキストデータを2つの話者からリリースし、このデータセットのすべてのメソッドをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:39:51 GMT)
Sample complexity of data-driven tuning of model hyperparameters in neural networks with structured parameter-dependent dual function [24.5] 固定問題インスタンス上での実用関数の不連続性と発振を特徴付ける新しい手法を提案する。
これは、実用関数の族における学習理論の複雑さが有界であることを示すのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:10:51 GMT)
NESTFUL: A Benchmark for Evaluating LLMs on Nested Sequences of API Calls [24.2] API呼び出しのネストシーケンスに基づいて,大規模言語モデル(LLM)を評価するベンチマークであるNESTFULを提案する。
その結果,データセット上での最適性能モデルは,25%,勝率34%の完全シーケンスマッチング精度を有することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:44:28 GMT)
Radio Map Estimation via Latent Domain Plug-and-Play Denoising [24.1] 無線マップ推定(RME)は、異なる領域(例えば、空間と周波数)にわたる電波干渉の強度を再構築することを目的としている。
提案手法は,無線地図の基盤となる物理構造を利用し,潜在領域におけるADMMノイズを提案する。
この設計は計算効率を大幅に改善し、ノイズの堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:42:24 GMT)
Explainable XR: Understanding User Behaviors of XR Environments using LLM-assisted Analytics Framework [24.0] 多様なXR環境におけるユーザ動作を分析するためのエンドツーエンドフレームワークであるExplainable XRを提案する。
説明可能なXRは、AR、VR、MR、トランジッション、マルチユーザ共同アプリケーションシナリオといった、クロスプラットフォームを扱う際の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:55:07 GMT)
Hunyuan3D 1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation [23.9] Hunyuan3D 1.0はスピードと品質のバランスを保ちます。
我々のフレームワークは、Hunyuan-DiTというテキスト・ツー・イメージ・モデルで、テキスト・コンディショニングとイメージ・コンディショニングの両方をサポートする統一的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:51:37 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） (Thu, 23 Jan 2025 02:12:03 GMT)
GC-ConsFlow: Leveraging Optical Flow Residuals and Global Context for Robust Deepfake Detection [23.1] ディープフェイク技術は、高度にリアルに操作されたビデオの生成を可能にし、深刻な社会的および倫理的課題を提起している。
既存のディープフェイク検出方法は、主に空間的または時間的不整合に焦点を合わせ、両者の相互作用を無視した。
本稿では,空間的特徴と時間的特徴を効果的に統合し,堅牢なDeepfake検出を実現する新しい2重ストリームフレームワークであるGC-ConsFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:43:56 GMT)
Towards Robust Incremental Learning under Ambiguous Supervision [22.9] インクリメンタル部分ラベル学習(IPLL)という,弱教師付き学習パラダイムを提案する。
IPLLは、新しいクラスが時々出現する、シーケンシャルな完全教師付き学習問題に対処することを目的としている。
我々は,代表性と多様性を維持しつつ,明瞭なサンプルを収集するメモリ再生技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:52:53 GMT)
FunnelRAG: A Coarse-to-Fine Progressive Retrieval Paradigm for RAG [22.5] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデルにおいて一般的である。
本稿では,RAGの粒度が粗いプログレッシブ検索パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:19:12 GMT)
Perceptions of the Fairness Impacts of Multiplicity in Machine Learning [22.4] 多重性 - 複数の良いモデルの存在 - は、いくつかの予測が本質的に任意のものであることを意味する。
マルチプライシティが機械学習フェアネスに対する利害関係者の認識にどのように影響するかを調査する。
この結果から,モデル開発者は公平性を維持するために,多元性を扱うことを意識すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:16:11 GMT)
Fine-tuned In-Context Learning Transformers are Excellent Tabular Data Classifiers [22.3] 本研究では、TabPFNを微調整設定に拡張し、性能を大幅に向上させる。
また、微調整により、ICL変換器は複雑な決定境界を生成できることがわかった。
両方のデータセットジェネレータを組み合わせることで、優れた微調整性能とゼロショット性能を実現するICL変換器であるTabForestPFNを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:15:47 GMT)
INDIGO+: A Unified INN-Guided Probabilistic Diffusion Algorithm for Blind and Non-Blind Image Restoration [22.2] 非盲点画像復元のための新しい INN 誘導確率拡散アルゴリズムを提案する。
INDIGOとBlindINDIGOは、非可逆ニューラルネットワーク(INN)の完全な再構成特性と、事前訓練された拡散モデルの強力な生成能力の利点を組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:51:52 GMT)
Revisiting Online Learning Approach to Inverse Linear Optimization: A Fenchel--Young Loss Perspective and Gap-Dependent Regret Analysis [22.1] 本稿では,B"armannらによる逆線形最適化に対するオンライン学習アプローチを再考する。
目的は、エージェントの入出力ペアのシーケンシャルな観察から、エージェントの未知の線形目的関数を推論することである。
提案手法は, エージェントの選択について, 予測対象がどの程度うまく説明できるかを測るものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:27:14 GMT)
An Efficient Diffusion-based Non-Autoregressive Solver for Traveling Salesman Problem [21.9] 本稿では,トラベリングセールスマン問題に適した効率の良い反復型拡散モデルであるDEITSPを提案する。
本稿では,制御された離散雑音付加プロセスと自己整合性強化を統合した一段階拡散モデルを提案する。
また、ノードとエッジのモダリティから特徴の抽出と融合を促進するために、デュアルモダリティグラフ変換器を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:47:04 GMT)
MPG-SAM 2: Adapting SAM 2 with Mask Priors and Global Context for Referring Video Object Segmentation [21.4] ビデオオブジェクトセグメンテーション(RVOS)の参照は、ビデオ内のオブジェクトをテキスト記述に従ってセグメントすることを目的としている。
Segment Anything Model 2 (SAM2)は、様々なビデオセグメンテーションタスクにおいて大きな効果を示している。
本稿では,これらの課題に対処する新しいRVOSフレームワークMPG-SAM 2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:53:33 GMT)
Wasserstein-regularized Conformal Prediction under General Distribution Shift [21.3] 等式予測は、i.d.仮定の下で真のターゲットの1-alpha$カバレッジが保証された予測セットを生成する。
本稿では、ワッサーシュタイン距離に基づくカバレッジギャップの上界を提案し、確率測度をプッシュフォワードで解析する。
本稿では,重要重み付けと正規化表現学習(WR-CP)に基づくアルゴリズム設計のための分離を利用して,有限サンプル誤差境界のワッサーシュタイン境界を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:29:44 GMT)
Utilizing Large Language Models in an iterative paradigm with domain feedback for zero-shot molecule optimization [21.3] 単純だが効果的なドメインフィードバックプロバイダである$textRe2$DFを提案する。
$textRe2$DFは、修飾分子が化学的に無効である場合、外部ツールキットRDKitを使用して分子幻覚を処理する。
20の単価目標に対して、$textRe2$DFはそれぞれ16.96%、20.76%を緩い(textttl)と厳格な(texttts)の閾値で増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:19:40 GMT)
Chain of Grounded Objectives: Bridging Process and Goal-oriented Prompting for Code Generation [21.1] Chain of Grounded Objectives (CGO) は、関数目的を入力プロンプトに埋め込んでコード生成を強化する手法である。
適切に構造化された目的を入力として利用し、明示的なシーケンシャルな手順を避けることで、CGOはプログラミングタスクの構造的な性質に効果的に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:45:09 GMT)
CRPO: Confidence-Reward Driven Preference Optimization for Machine Translation [21.0] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクにおいて大きな可能性を示しているが、機械翻訳(MT)への応用は依然として難しい。
直接選好最適化(DPO)は、よりシンプルで効率的な代替手段として登場したが、その性能は好みデータの品質に大きく依存している。
本稿では,報酬スコアとモデル信頼度を組み合わせて微調整のためのデータ選択を改善する新しい手法であるCRPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:59:47 GMT)
OstQuant: Refining Large Language Model Quantization with Orthogonal and Scaling Transformations for Better Distribution Fitting [20.9] 後学習量子化(PTQ)は、Large Language Models(LLMs)の圧縮・加速技術として広く採用されている。
LLM量子化における大きな課題は、不均一で重み付きデータ分布が量子化範囲を拡大し、ほとんどの値のビット精度を低下させることである。
本稿では、量子化空間におけるデータの空間利用率を測定することにより、変換データの量子化性を効果的に評価する新しい指標である量子化空間利用率(BrotherQSUR)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:24:25 GMT)
Learning to Bid in Non-Stationary Repeated First-Price Auctions [20.9] 第一価オークションはデジタル広告市場で大きな注目を集めている。
第一価格オークションにおける最適な入札戦略を決定することはより複雑である。
入札順序の正則性を定量化する2つの指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:53:27 GMT)
The Streaming Batch Model for Efficient and Fault-Tolerant Heterogeneous Execution [20.9] 本稿では, 効率的かつフォールトトレラントなヘテロジニアス実行を可能にする2つのモデルのハイブリッドであるストリーミングバッチモデルを紹介する。
我々は、従来のバッチ処理やストリーム処理システムと比較して、異種バッチ推論パイプラインのスループットを3～8$timesで改善するストリーミングバッチモデルの実装であるRay Dataを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:07:33 GMT)
Mining Social Determinants of Health for Heart Failure Patient 30-Day Readmission via Large Language Model [20.9] 心臓不全(HF)は何百万人ものアメリカ人に影響を与え、高い寛解率をもたらす。
社会経済的地位や住宅安定などの社会的健康決定要因は、健康結果において重要な役割を担っている。
本研究は,高度大言語モデル(LLM)を用いて臨床テキストからSDOHを抽出し,ロジスティック回帰を用いてHFの可読度との関係を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 23:05:53 GMT)
Self-Supervised Diffusion MRI Denoising via Iterative and Stable Refinement [20.8] ディフュージョン (Di-Fusion) は、後者の拡散ステップと適応サンプリングプロセスを利用する、完全に自己制御された分極法である。
実データおよびシミュレーションデータを用いた実験により, マイクロ構造モデリング, トラクトグラフィー追跡, その他の下流タスクにおいて, ディフュージョンが最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:01:33 GMT)
Attribute-based Visual Reprogramming for Image Classification with CLIP [20.3] CLIP用の属性ベースのビジュアルリプログラミング(AttrVR)。
AttrVRは、イメージサンプル毎に$k$-nearest DesAttrsとDistAttrsを使用してパターンを反復的に洗練する。
実証的には、ViTベースの12のダウンストリームタスクとResNetベースのCLIPの両方で、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） (Thu, 23 Jan 2025 06:32:21 GMT)
GeomGS: LiDAR-Guided Geometry-Aware Gaussian Splatting for Robot Localization [20.3] 我々はGeomGS(Geometry-Aware Gaussian Splatting)と呼ばれる新しい3DGS法を提案する。
我々のGeomGSは、幾何および局所化性能をいくつかのベンチマークで示すとともに、測光性能も改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:43:38 GMT)
Spurious Forgetting in Continual Learning of Language Models [20.1] 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、継続学習において複雑な現象を呈している。
大規模な訓練にもかかわらず、モデルは大幅な性能低下を経験する。
本研究では,このような性能低下が,真の知識喪失よりもタスクアライメントの低下を反映していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:09:54 GMT)
Mesh2SLAM in VR: A Fast Geometry-Based SLAM Framework for Rapid Prototyping in Virtual Reality Applications [20.1] SLAMは、ロボット工学とAR/VRに広く応用された基礎技術である。
本研究では,メッシュ幾何投影を特徴として用いたスパースフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:25:43 GMT)
Towards Aligned Data Forgetting via Twin Machine Unlearning [19.8] 「データの忘れ」はしばしば、そのようなデータに対する分類精度をゼロにするものとして解釈される。
本稿では,2つの未学習問題を元の未学習問題に対応付けて定義する,TMU(Twin Machine Unlearning)アプローチを提案する。
提案手法は未学習モデルと金モデルとのアライメントを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:38:26 GMT)
BiMarker: Enhancing Text Watermark Detection for Large Language Models with Bipolar Watermarks [19.7] kgwのような既存の透かし技術は、低透かし強度、厳密な偽陽性条件、低エントロピーシナリオの制約に直面している。
生成したテキストを正極と負極に分割し,グリーントークン数の違いを利用して検出する手法であるBiMarkerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:28:28 GMT)
Propensity-driven Uncertainty Learning for Sample Exploration in Source-Free Active Domain Adaptation [19.6] ソースフリーアクティブドメイン適応(SFADA)は、ソースデータにアクセスせずに、トレーニング済みのモデルを新しいドメインに適応するという課題に対処する。
このシナリオは、データプライバシ、ストレージ制限、ラベル付けコストが重要な懸念事項である現実世界のアプリケーションに特に関係している。
Propensity-driven Uncertainty Learning (ProULearn) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:05:25 GMT)
An Empirical Study of Retrieval-Augmented Code Generation: Challenges and Opportunities [19.5] コード生成は、自然言語の記述に従って、特定のプログラミング言語のコードスニペットを自動的に生成することを目的としている。
コード生成のための事前訓練されたモデルの1つの大きな課題は、自然言語要求とソースコードのセマンティックギャップである。
Retrieval-augmented frameworkは、要求を理解し、生成プロセスのガイダンスを提供するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:17:51 GMT)
Go-with-the-Flow: Motion-Controllable Video Diffusion Models Using Real-Time Warped Noise [19.4] 本研究では,構造付き潜時雑音サンプリングによる動画拡散モデルの構築を行う。
本稿では,ランダムな時空間のガウス性と相関した雑音を置き換え,リアルタイムに動作可能な新しいノイズワープアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの効率性により,ワープノイズを最小限のオーバーヘッドで使用することで,最新の映像拡散ベースモデルを微調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:17:11 GMT)
Predicting Compact Phrasal Rewrites with Large Language Models for ASR Post Editing [19.0] LLM(Large Language Models)は、テキストスタイルの転送や文法的誤り訂正といったタスクの書き直しに優れた言語モデルである。
本稿では,フレーズに基づく統計的機械翻訳に触発された代替語句表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:54:27 GMT)
Attribution Analysis Meets Model Editing: Advancing Knowledge Correction in Vision Language Models with VisEdit [18.7] 我々は、トークン予測のための視覚表現の寄与を測定するために、コントリビューションアロケーションとノイズ摂動法を用いる。
帰属分析により,このプロンプトに非常に関係のある中後期層における視覚的表現が予測に大きく寄与していることが示唆された。
そこで我々はVisEditを提案する。VisEditはVis-LLMsの新しいモデルエディタで、編集プロンプトに重要な領域の中間的な視覚表現を編集することで知識を効果的に修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:03:13 GMT)
EventVL: Understand Event Streams via Multimodal Large Language Model [18.6] 明示的意味理解のためのイベントベースMLLMフレームワークであるEventVLを提案する。
具体的には、異なるモダリティセマンティクスを接続するためにデータギャップをブリッジするために、まず大きなイベントイメージ/ビデオテキストデータセットに注釈を付ける。
よりコンパクトなセマンティック空間を促進するために、イベントのスパースなセマンティック空間を改善するために動的セマンティックアライメントが導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:37:21 GMT)
Explainable and Robust Millimeter Wave Beam Alignment for AI-Native 6G Networks [18.5] 本稿では,ミリ波マルチインプット多重出力(MIMO)システムのための,頑健な深層学習(DL)ベースのビームアライメントエンジン(BAE)を開発した。
CNNベースのBAEは、受信信号強度指標(RSSI)をワイドビームのセット上で測定し、UE毎に最適な狭ビームを正確に予測する。
提案するフレームワークは、検出の堅牢性を最大5倍改善し、ビーム予測決定に関するより明確な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:47:54 GMT)
Explainable AI-aided Feature Selection and Model Reduction for DRL-based V2X Resource Allocation [18.5] 人工知能(AI)は,第6世代(6G)ネットワークにおいて,無線リソース管理(RRM)を大幅に強化することが期待されている。
複雑なディープラーニング(DL)モデルにおける説明可能性の欠如は、実践的な実装に課題をもたらす。
本稿では,特徴選択とモデル複雑性低減のための新しいAI(XAI)ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:55:38 GMT)
LVPruning: An Effective yet Simple Language-Guided Vision Token Pruning Approach for Multi-modal Large Language Models [18.5] MLLMのためのLVP(Language-Guided Vision Token Pruning)を提案する。
LVPruningは、言語トークンとの相互作用に基づいて視覚トークンの重要性を計算するために、クロスアテンションモジュールを使用している。
実験により、LLaVA-1.5の中間層によって、LVPruningは視覚トークンの90%を効果的に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:31:51 GMT)
RECALL: Library-Like Behavior In Language Models is Enhanced by Self-Referencing Causal Cycles [18.1] 自己参照因果サイクル(RECALL)の概念を紹介する。
これにより、一方向因果関係の制限を回避できる。
RECALLは、私たちがサイクルトークンとして指定したものによって駆動されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:14:07 GMT)
Treefix: Enabling Execution with a Tree of Prefixes [18.1] 本稿では,新しい学習誘導型実行手法であるTreefixを提案する。
これは反復的にプレフィックスのツリーを生成し、そのサブセットはコードスニペット内で実行された行数を最大化するプレフィックスとしてユーザに返される。
Treefixは、学習誘導実行における現在の技術状況と比較して25%と7%のカバレッジを実現しており、コードスニペット内の全行の84%と82%をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:15:42 GMT)
IrokoBench: A New Benchmark for African Languages in the Age of Large Language Models [18.1] IrokoBenchは17の原型的に異なる低リソースのアフリカ言語のための人間翻訳ベンチマークデータセットである。
IrokoBenchを使って、10のオープンおよび6つのプロプライエタリ言語モデルでゼロショット、少数ショット、および翻訳テストの設定(テストセットを英語に翻訳する)を評価します。
オープンモデルとプロプライエタリモデルの間には大きなパフォーマンスギャップがあり、最高パフォーマンスのオープンモデルであるGemma 2 27Bは、最高のパフォーマンスのプロプライエタリモデルであるGPT-4oのパフォーマンスの63%に過ぎません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:57:28 GMT)
RORem: Training a Robust Object Remover with Human-in-the-Loop [18.0] 高品質なペアリング学習データを作成するために,Human-in-the-loopを用いた半教師付き学習戦略を提案する。
まず、オープンソースのデータセットから60Kのトレーニングペアを収集し、初期オブジェクト除去モデルをトレーニングします。
次に、人間のフィードバックを利用して高品質なオブジェクト除去ペアを選択し、識別器を訓練して次のトレーニングデータ生成プロセスを自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:22:58 GMT)
Beyond Task Diversity: Provable Representation Transfer for Sequential Multi-Task Linear Bandits [18.0] 本研究では,線形バンディットにおける生涯学習について研究し,そこでは学習者が一連の線形バンディットタスクと対話する。
現在の文献では、これらのタスクは多様であり、例えば、それらのパラメータは$m$次元の部分空間に一様に存在すると仮定している。
タスクの多様性を仮定せずに連続したマルチタスク線形帯域に対する最初の非自明な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:21:27 GMT)
QuanTaxo: A Quantum Approach to Self-Supervised Taxonomy Expansion [17.9] 分類学拡張のための革新的な量子インスパイアされたフレームワークであるQuanTaxoを紹介する。
QuanTaxo は古典的な埋め込みモデルよりも優れていることを示す。
また,広範囲なアブレーションとケーススタディを通じてQuanTaxoの優位性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:40:02 GMT)
QCS: Feature Refining from Quadruplet Cross Similarity for Facial Expression Recognition [17.8] 画像ペアからよりリッチな固有情報をマイニングするために、Cross similarity Attentionを導入する。
我々は、勾配競合を緩和する4分岐中央対称ネットワーク、Quadruplet Cross similarity (QCS) を設計する。
提案手法は,複数のFERデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:19:34 GMT)
Extractive Schema Linking for Text-to-SQL [17.8] テキスト・トゥ・ワンは、現実世界のデータベースの実用的なインターフェースとして現れつつある。
本稿では,デコーダのみのLLMをスキーマリンクに適用するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:57:08 GMT)
FreEformer: Frequency Enhanced Transformer for Multivariate Time Series Forecasting [17.7] 本稿は,textbfFrequency textbfEnhanced Transtextbfformerを利用した,シンプルで効果的なモデルである textbfFreEformerを提案する。
実験により、FreEformerは18の現実世界のベンチマークで最先端のモデルより一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:53:45 GMT)
Read out the fermion parity of a potential artificial Kitaev chain utilizing a transmon qubit [17.6] Ge/Siナノワイヤをベースとした4サイト量子ドット超伝導鎖の端を組み込んだ超伝導トランスモン量子ビットの実現可能性を示す。
我々は,Ge/Siコア殻ナノワイヤ上に作製した鎖の局所静電ゲーティングにより,ドット間カップリング,したがってアンドレーフ反射と電子の弾性共タンリングの強度を調整可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:14:55 GMT)
Auto-Prompting SAM for Weakly Supervised Landslide Extraction [17.5] 本稿では,Segment Anything Model (SAM) の自動プロンプトによる簡易かつ効果的な手法を提案する。
擬似ラベルや微調整SAMのための高品質なクラスアクティベーションマップ (CAM) に頼る代わりに,本手法はSAM推論から即時工学を通して,きめ細かなセグメンテーションマスクを直接生成する。
高分解能空中・衛星データを用いた実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:08:48 GMT)
AEON: Adaptive Estimation of Instance-Dependent In-Distribution and Out-of-Distribution Label Noise for Robust Learning [17.4] 実世界のデータセットには、イン・ディストリビューション(ID)とアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のインスタンス依存ラベルノイズが混在することが多い。
本稿では,これらの研究ギャップに対処するために,インスタンス依存型In-DistributionとOut-of-Distribution Label Noise(AEON)の適応推定手法を提案する。
AEONは、インスタンス依存IDとOODラベルのノイズ率を動的に推定する効率的な1段階雑音ラベル学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:19:00 GMT)
Towards Intelligent Design: A Self-driven Framework for Collocated Clothing Synthesis Leveraging Fashion Styles and Textures [17.4] 衣料品合成(CCS)はファッション技術において重要な話題となっている。
これまでの調査では、上着と下着のペアのようなペアの衣装を使って、この課題を達成するための生成モデルを訓練していた。
そこで我々は,組立衣料を必要とせず,組立衣料を合成する,スタイル・テクスチャ誘導型生成ネットワーク(ST-Net)を新たに導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:46:08 GMT)
How to Efficiently Annotate Images for Best-Performing Deep Learning Based Segmentation Models: An Empirical Study with Weak and Noisy Annotations and Segment Anything Model [16.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々な画像セグメンテーションタスクで例外的なパフォーマンスを示している。
この課題を軽減するために、弱いラベルを使ったり、より正確でない(ノイズの多い)アノテーションを使ったりできる。
ノイズと弱いラベルは生成がかなり早くなり、同時にアノテートされた画像がより高速になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:02:29 GMT)
Human-Alignment Influences the Utility of AI-assisted Decision Making [16.7] 我々は,アライメントの程度が,AIによる意思決定の有用性に与える影響について検討する。
以上の結果から,AIによる意思決定におけるアライメントの程度と有効性との関連が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:01:47 GMT)
EICopilot: Search and Explore Enterprise Information over Large-scale Knowledge Graphs with LLM-driven Agents [16.7] 本稿では,EICopilotについて紹介する。EICopilotは,オンライン知識グラフ内の企業登録データの検索と探索を容易にするエージェントベースの新しいソリューションである。
このソリューションはGremlinスクリプトを自動的に生成して実行し、複雑な企業関係の効率的な要約を提供する。
EICopilotの速度と精度がベースライン法よりも優れていることを示す実証評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:22:25 GMT)
LLMs Can Plan Only If We Tell Them [16.6] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理や推論において重要な機能を示している。
本稿では,LLMが人間と競合する長期計画を独立に生成できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:46:14 GMT)
On Learning Representations for Tabular Data Distillation [16.6] $texttTDColER$は、市販の蒸留方式の蒸留データ品質を0.5～143%向上させることができる。
$texttTDColER$は、市販の蒸留方式の蒸留データ品質を0.5～143%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:35:15 GMT)
HFGCN:Hypergraph Fusion Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition [16.4] そこで本研究では,身体の部位と体核からの距離に基づくトポロジカルな関係分類を提案する。
特に,提案モデルでは,ヒトの骨格点と異なる身体部位に同時に焦点を合わせることができる。
ハイパーグラフを用いてこれらのスケルトン点の分類的関係を表現し、ハイパーグラフをグラフ畳み込みネットワークに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:48:05 GMT)
A Unified Regularization Approach to High-Dimensional Generalized Tensor Bandits [16.1] 意思決定シナリオは、高次元かつ文脈情報に富んだデータを含むことが多い。
これらの課題に対処するために,一般化線形テンソルバンド幅アルゴリズムを提案する。
私たちのフレームワークは、より良いバウンダリを提供するだけでなく、より広範な適用性も提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:14:51 GMT)
Unlocking the Potential of Model Calibration in Federated Learning [15.9] モデルキャリブレーションの概念とFLを統合した汎用フレームワークであるNon-Uniform for Federated Learning (NUCFL)を提案する。
OurFLは、各クライアントのローカルモデルとFLのグローバルモデルの関係に基づいてモデルキャリブレーションを動的に調整することで、この問題に対処する。
これにより、FLは精度を犠牲にすることなく、グローバルモデルのキャリブレーション要求を効果的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:47:04 GMT)
Do Large Language Models Truly Understand Geometric Structures? [15.9] 我々はGeomRelデータセットを導入し、大規模言語モデルの幾何学的構造に対する理解を評価する。
我々は,LLMの幾何学的関係を識別する能力を高めるGeometry Chain-of-Thought (GeoCoT)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:52:34 GMT)
VIGS SLAM: IMU-based Large-Scale 3D Gaussian Splatting SLAM [15.8] 大規模屋内環境のための新しい3次元ガウス散乱SLAM法VIGS SLAMを提案する。
提案手法は, ガウススプラッティングに基づくSLAMを, IMUセンサを組み込むことで, 大規模環境で効果的に実現できることを示す最初の方法である。
この提案は,室内シナリオを超えてガウススティングSLAMの性能を向上させるだけでなく,大規模屋内環境における最先端手法に匹敵するSLAM性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:01:03 GMT)
Unveiling Discrete Clues: Superior Healthcare Predictions for Rare Diseases [15.7] UDCは、一貫性のあるテキスト知識とCOシグナルを橋渡しする、離散的な手がかりを明らかにする新しい方法である。
我々は、合成ドメインと混合ドメインのターゲットを利用して、デコード段階で高度なコントラスト的アプローチを開発する。
このアプローチは、テキスト知識とCO信号の間の双方向の監視を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:08:22 GMT)
Pseudocode-Injection Magic: Enabling LLMs to Tackle Graph Computational Tasks [15.7] グラフ計算タスクは本質的に困難であり、しばしば効率的な解に対する高度なアルゴリズムを要求する。
既存のアプローチは、複雑なグラフ構造を理解するための大きな言語モデルの制限された能力によって制約される。
問題理解,迅速な設計,コード生成という3つの重要なステップから構成される新しいフレームワークであるPIEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:04:22 GMT)
An Enhanced Zeroth-Order Stochastic Frank-Wolfe Framework for Constrained Finite-Sum Optimization [15.7] 本稿では,制約付き有限サム最適化問題に対処するため,ゼロ階凸計算を改良したFrank-Wolfeを提案する。
本手法では,ゼロ次オラクルによる近似を効果的に低減する新しい二重分散低減フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:47:19 GMT)
EgoHand: Ego-centric Hand Pose Estimation and Gesture Recognition with Head-mounted Millimeter-wave Radar and IMUs [15.6] ボトム対応のVRカメラは、個人の体の一部や周囲などの機密情報を暴露する危険性がある。
手のジェスチャー認識のためのミリ波レーダとIMUを統合するシステムであるEgoHandを紹介する。
実験では、EgoHandは90.8%の精度で手の動きを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:25:08 GMT)
How to Complete Domain Tuning while Keeping General Ability in LLM: Adaptive Layer-wise and Element-wise Regularization [15.4] 大きな言語モデル(LLM)は、強力な汎用言語能力を示す。
これらのモデルをドメイン固有のタスクで微調整すると、しばしば破滅的な忘れが生ずる。
本研究では,微調整時の一般知識の保存に不可欠なモデルパラメータの要素的重要性を計算するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:54:53 GMT)
Adaptive Testing for LLM-Based Applications: A Diversity-based Approach [15.3] 本稿では,適応ランダムテスト(ART)のような多様性に基づくテスト手法が,プロンプトテンプレートのテストに効果的に適用可能であることを示す。
いくつかの文字列ベース距離を探索する様々な実装を用いて得られた結果,本手法が試験予算の削減による故障の発見を可能にすることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:53:12 GMT)
Training-Free Zero-Shot Temporal Action Detection with Vision-Language Models [15.2] 学習自由ゼロショット時間行動検出法(FreeZAD)を提案する。
既存のヴィジュアル言語(ViL)モデルを利用して、未トリミングビデオ内の見えないアクティビティを直接分類し、ローカライズする。
トレーニング不要の手法は、実行時の1/13しか必要とせず、最先端の教師なし手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:13:58 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） (Thu, 23 Jan 2025 02:16:53 GMT)
Ensuring Medical AI Safety: Explainable AI-Driven Detection and Mitigation of Spurious Model Behavior and Associated Data [15.0] 本稿では,データとモデルの両方の観点から,突発的行動を特定するための半自動フレームワークを提案する。
これにより、急激なデータポイントの検索と、関連する予測ルールを符号化するモデル回路の検出が可能になる。
4つの医療データセットを用いて,本フレームワークの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:39:09 GMT)
AirTOWN: A Privacy-Preserving Mobile App for Real-time Pollution-Aware POI Suggestion [15.0] Airtown(エアタウン)は、都市環境における関心点(POI)のリアルタイムかつ汚染に配慮したレコメンデーションを提供するモバイルアプリケーションである。
リアルタイム空気質指標(AQI)データをユーザの好みと組み合わせることで,訪問先に関する健康志向の意思決定を支援することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:28:22 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） (Thu, 23 Jan 2025 07:39:58 GMT)
TrueReason: An Exemplar Personalised Learning System Integrating Reasoning with Foundational Models [14.9] 我々は、多数の専門化されたAIモデルを統合する、卓越したパーソナライズドラーニングシステムであるTrueReasonを紹介する。
提案システムは、高度なAIシステムを構築するための第一歩を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:25:44 GMT)
Test-time Adaptation for Regression by Subspace Alignment [14.7] 本稿では、ソース領域で事前訓練された回帰モデルを、ラベルなしのターゲットデータを含む未知のターゲット分布に適応させる、回帰のためのテスト時間適応(TTA)について検討する。
回帰のためにTTAを有効にするために、ソースとターゲットドメイン間の特徴分布を整列する特徴アライメントアプローチを採用する。
回帰のためのTTAにおける効果的な特徴アライメントのために、我々は有意部分空間アライメント(SSA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:57:09 GMT)
Supervised Learning-enhanced Multi-Group Actor Critic for Live Stream Allocation in Feed [14.5] SL-MGAC(Supervised Learning-enhanced Multi-Group Actor Critic Algorithm)を提案する。
本稿では,分散低減手法を取り入れた教師付き学習強化アクタ批評家フレームワークを提案する。
また,過度に欲求的なライブストリームアロケーションを防止するために,新たな報酬関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:03:43 GMT)
CGI: Identifying Conditional Generative Models with Example Images [14.5] 生成モデルは近年顕著なパフォーマンスを達成しており、モデルハブが出現している。
ユーザがモデル記述やサンプルイメージをレビューするのは簡単ではない。
本稿では,ユーザが提供するサンプル画像を用いて,最も適切なモデルを特定することを目的とした生成モデル同定(CGI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:31:06 GMT)
Parastatistics and a secret communication challenge [14.2] 本稿では,パラ粒子をホストする物理システムでのみ勝利できるチャレンジゲームを提案する。
勝利戦略はノイズに対して頑健であり、局所的な測定による盗聴の最も関連性の高いクラスである。
これは、秘密通信における潜在的な応用と同様に、パラ粒子の操作定義と実験的なアイデンティティテストの両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:36:26 GMT)
Flow-Guided Diffusion for Video Inpainting [14.2] ビデオのインペイントは、大きな動きや低照度条件のような複雑なシナリオによって挑戦されてきた。
新たな拡散モデルを含む現在の手法は、品質と効率の限界に直面している。
本稿では、時間的一貫性と塗装品質を大幅に向上させる新しい手法であるFGDVI(Flow-Guided Diffusion Model for Video Inpainting)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:24:01 GMT)
The Breeze 2 Herd of Models: Traditional Chinese LLMs Based on Llama with Vision-Aware and Function-Calling Capabilities [14.1] Breeze 2は、高度なマルチモーダル言語モデルのスイートで、3Bおよび8Bパラメータ設定で利用可能である。
ラマ3の上に建設されるブレーズ2は、伝統的な中国語の言語と文化の遺産を強化するため、広範なコーパスで事前訓練を続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:59:02 GMT)
RelCon: Relative Contrastive Learning for a Motion Foundation Model for Wearable Data [14.1] 本稿では,新しい自己指導型 *Rel*ative *Con*trastive Learning アプローチである RelCon を紹介する。
学習可能な距離測定は、モチーフの類似性とドメイン固有の意味情報をキャプチャする。
自己教師型モデルは、大規模なウェアラブルデータセットから87,376人の参加者から10億のセグメントでトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:41:13 GMT)
SoK: On the Offensive Potential of AI [14.1] ますます多くの証拠が、AIが攻撃目的にも使われていることを示している。
現存する研究は、AIの攻撃的可能性の全体像を描けなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:27:12 GMT)
Learning Contrastive Feature Representations for Facial Action Unit Detection [13.8] 本稿では、自己教師付き信号と教師付き信号の両方を組み込んだAU検出を目的とした、新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
クラス不均衡問題に対処するために、負のサンプル再重み付け戦略を用いる。
雑音や偽AUラベルによる課題に対処するために,3種類の正のサンプル対を含むサンプリング手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:58:05 GMT)
M3PT: A Transformer for Multimodal, Multi-Party Social Signal Prediction with Person-aware Blockwise Attention [13.8] 本稿では,モーダリティと時間的ブロックワイドマスキングを備えた因果変換器アーキテクチャであるM3PTを紹介する。
我々は,人間-人間コミュニティデータセット上で統一モデルを訓練し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:42:28 GMT)
GraphRAG under Fire [13.7] この研究は、GraphRAGの攻撃に対する脆弱性を調べ、興味深いセキュリティパラドックスを明らかにする。
従来のRAGと比較して、GraphRAGのグラフベースのインデックスと検索は、単純な中毒攻撃に対するレジリエンスを高める。
GRAGPoisonは、知識グラフの共有関係を利用して有害テキストを作成する新しい攻撃である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:33:16 GMT)
GoDe: Gaussians on Demand for Progressive Level of Detail and Scalable Compression [13.6] 本稿では,ガウスを複数の階層構造に整理する,新しいモデルに依存しない手法を提案する。
この手法は最近の3DGSの圧縮手法と組み合わせて、単一のモデルで複数の圧縮比を瞬時にスケールすることができる。
典型的なデータセットやベンチマークに対するアプローチを検証し、スケーラビリティと適応性の観点から、低歪みと実質的な利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:05:45 GMT)
Exploring Finetuned Audio-LLM on Heart Murmur Features [13.5] 音声のための大規模言語モデル(LLM)は、人間の音声、音楽、環境音の認識と分析に長けている。
本研究は, 心エコーによる心血管疾患の診断に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:57:18 GMT)
Assessing the Use of AutoML for Data-Driven Software Engineering [13.5] AutoMLは、エンドツーエンドのAI/MLパイプラインの構築を自動化することを約束する。
関心の高まりと高い期待にもかかわらず、AutoMLが現在採用されている範囲に関する情報が不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:45:34 GMT)
Advancing Math Reasoning in Language Models: The Impact of Problem-Solving Data, Data Synthesis Methods, and Training Stages [13.4] 問題解決データは、一般的な数学的コーパスと比較してモデルの数学的能力を大幅に向上させる。
本研究では, 効果的なデータ合成手法を同定し, チュータシップ増幅合成法が最高の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:14:57 GMT)
Large Language Models Can Better Understand Knowledge Graphs Than We Thought [13.3] 大規模言語モデル(LLM)の処理と知識グラフ(KG)の解釈について検討する。
リテラルレベルでは、様々な入力形式に対するLLMの好みを明らかにする。
注意分布レベルでは、これらの嗜好を駆動するメカニズムについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:21:35 GMT)
Local Steps Speed Up Local GD for Heterogeneous Distributed Logistic Regression [13.3] 局所的なステップで$O(1/KR)$、十分に大きな$R$通信ラウンドで$O(1/KR)$の収束を示す。
任意の問題に適用される局所GDの既存の収束保証は、少なくとも$Omega (1/R)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:09:26 GMT)
Improving Quantum Optimization to Achieve Quadratic Time Complexity [13.2] 我々はPenta-Oを導入する。Penta-Oは、古典的な外ループを排除し、サンプリングオーバーヘッドを最小限に抑え、非遅延性能を確保する。
p$レベルのQAOAの場合、 Penta-O は $mathcalO(p2)$ という前例のない時間の複雑さを達成し、サンプリングオーバーヘッドは 5p+1$ に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:33:26 GMT)
Think Outside the Data: Colonial Biases and Systemic Issues in Automated Moderation Pipelines for Low-Resource Languages [13.0] 我々は、低リソース言語のためのモデレーションツールを構築する際に、AI研究者や実践者が直面する課題について検討する。
有害コンテンツの自動検出を専門とする22人のAI研究者と実践者を対象に半構造化インタビューを行った。
以上の結果から,研究者がデータにアクセスすることに対するソーシャルメディア企業の規制が,これらの言語の歴史的疎外化を悪化させることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:01:53 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） (Thu, 23 Jan 2025 14:26:08 GMT)
Community Detection for Contextual-LSBM: Theoretical Limitations of Misclassification Rate and Efficient Algorithms [13.0] 文脈ラベルブロックモデル(BM)におけるコミュニティ検出の検討
まず、任意のアルゴリズムに対して保持する最適な誤分類率の低い境界を確立する。
CLSBMに適した効率的なスペクトルベースアルゴリズムを提案し,その誤分類率の上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:26:54 GMT)
Deep-Relative-Trust-Based Diffusion for Decentralized Deep Learning [12.9] 分散学習戦略により、エージェントの集合は集中集約やオーケストレーションを必要とせずに、ローカルデータセットから効率的に学習することができる。
本稿では,最近導入されたニューラルネットワークの類似度尺度であるディープ・リレーショナル・トラスト(DRT)に基づく,DRT拡散と呼ばれる新しい分散学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:41:42 GMT)
On the Sample Complexity of One Hidden Layer Networks with Equivariance, Locality and Weight Sharing [12.8] 重み共有、同変、局所フィルタは、ニューラルネットワークのサンプル効率に寄与していると考えられている。
局所性には一般化の利点があることが示されるが、不確実性原理は局所性と表現性の間のトレードオフを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:12:32 GMT)
Ordered Momentum for Asynchronous SGD [12.8] 本稿では,ASGDのための運動量(OrMo)と呼ばれる新しい手法を提案する。
OrMo では、運動量は指数に基づいて順に勾配を整理することで ASGD に組み込まれる。
実験結果から,OrMoはASGDに比べてコンバージェンス性能がよいことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:04:01 GMT)
A Guide To Effectively Leveraging LLMs for Low-Resource Text Summarization: Data Augmentation and Semi-supervised Approaches [12.6] 低リソーステキスト要約のための既存のアプローチは、主に推論時に大きな言語モデル(LLM)を使用して要約を直接生成する。
低リソーステキスト要約に LLM を効果的に活用する2つの新しい手法を提案する: 1) LLM ベースのデータ拡張方式である MixSumm と、(2) PPSL は、サンプル効率の半教師付きテキスト要約のための即時的な擬似ラベル方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:26:02 GMT)
CuriousBot: Interactive Mobile Exploration via Actionable 3D Relational Object Graph [12.5] モバイル探索は、ロボット工学における長年の課題である。
アクティブな相互作用による既存のロボット探査アプローチは、しばしばテーブルトップシーンに制限される。
本稿では,多種多様なオブジェクト関係を符号化し,活発な相互作用による探索を可能にする3Dリレーショナルオブジェクトグラフを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:39:04 GMT)
Particle exchange statistics beyond fermions and bosons [12.0] 量子力学、フェルミオン、ボソンには2種類の粒子交換統計量しか存在しないと一般的に信じられている。
物理系には、フェルミオンやボソンと等価でない非統計学が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:24:19 GMT)
ExLM: Rethinking the Impact of $\texttt{[MASK]}$ Tokens in Masked Language Models [12.0] Masked Language Models (ML) は入力文中のいくつかのトークンを $tt[MASK]$トークンにランダムに置き換え、残りのコンテキストに基づいて元のトークンを予測することで訓練される。
本稿では,$tt[MASK]$トークンがテキストモデルに与える影響について検討する。
入力コンテキストと拡張状態間の依存関係を$tt[MASK]$トークンに拡張する新しい拡張コンテキストExLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:46:50 GMT)
Learning to Help in Multi-Class Settings [12.0] ローカルモデルをサーバサイドモデルで拡張することにより、ハイブリッドシステムを確立することができる。
提案されたLearning to Help(L2H)モデルは、固定ローカル(クライアント)モデルが与えられたサーバモデルをトレーニングする。
L2DとL2Hの両方のトレーニングでは、クライアントでリジェクタを学習して、サーバに問い合わせるタイミングを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:32:01 GMT)
UGMathBench: A Diverse and Dynamic Benchmark for Undergraduate-Level Mathematical Reasoning with Large Language Models [12.0] UGMathBenchは16の被験者5,062の課題と111のトピックで構成され、10の異なる回答タイプが特徴である。
それぞれの問題には3つのランダム化バージョンが含まれており、主要なオープンソース LLM が UGMathBench で飽和するにつれて、リリースに向けて追加バージョンが計画されている。
LLMを23個評価した結果, OpenAI-o1-mini による EAcc のロバスト性は 56.3% であり,それぞれ異なるモデルで大きな$Delta$値が観測された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:46:43 GMT)
WAFBOOSTER: Automatic Boosting of WAF Security Against Mutated Malicious Payloads [11.8] Webアプリケーションファイアウォール(WAF)は、一連のセキュリティルールを通じてWebアプリケーションへの悪質なトラフィックを調べます。
ウェブ攻撃の高度化に伴い、WAFが攻撃を回避しようとする悪質なペイロードをブロックすることはますます困難になっている。
We has developed a novel learning-based framework called WAFBOOSTER。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:44:43 GMT)
Privacy-Preserving Personalized Federated Prompt Learning for Multimodal Large Language Models [11.7] パーソナライゼーションと一般化のバランスをとる上での課題に対処するために,DP-FPL(Dis differentially Private Federated Prompt Learning)アプローチを提案する。
本手法は,プライバシノイズがモデル性能に与える影響を軽減し,パーソナライゼーションと一般化のトレードオフを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:34:09 GMT)
One Fits All: General Mobility Trajectory Modeling via Masked Conditional Diffusion [11.4] 軌道データは、ネットワーク最適化から都市計画まで、多くのアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
既存のトラジェクトリデータの研究はタスク固有であり、それらの適用性は、生成、回復、予測など、トレーニングされた特定のタスクに限られる。
我々は条件拡散(GenMove)による一般的な軌道モデリングフレームワークを提案する。
我々のモデルは最先端のベースラインを著しく上回り、最高性能は生成タスクの13%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:13:45 GMT)
From Cross-Modal to Mixed-Modal Visible-Infrared Re-Identification [11.3] 現行のVI-ReID法はモダリティの整合性に重点を置いているが、実世界の応用にはVとIの両方の画像を含む混合ギャラリーが含まれることが多い。
これは、同じモダリティのギャラリー画像はドメインギャップが低いが、異なるIDに対応するためである。
本稿では,両モダリティのデータを含む新たな混合モードReID設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:28:05 GMT)
BMG-Q: Localized Bipartite Match Graph Attention Q-Learning for Ride-Pooling Order Dispatch [11.3] Localized Bipartite Match Graph Attention Q-Learning (BMG-Q)は、配車注文の配信に適した新しいマルチエージェント強化学習フレームワークである。
BMG-Qは何千もの車両エージェントの訓練と運用の両方において優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:01:24 GMT)
Evaluating LLMs for Quotation Attribution in Literary Texts: A Case Study of LLaMa3 [11.3] 小説における直接音声の発声におけるLlama-3の有効性について検討した。
LLMは28の小説のコーパスで印象的な結果を示し、ChatGPTとエンコーダベースのベースラインを大きなマージンで上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:44:07 GMT)
Leveraging Large Language Models to Analyze Emotional and Contextual Drivers of Teen Substance Use in Online Discussions [11.3] ソーシャルメディアは青年期の自己表現にレンズを提供するが、感情的・文脈的な信号の解釈は複雑である。
本研究では,青年期のソーシャルメディア投稿の分析にLarge Language Models (LLMs)を適用した。
ヒートマップと機械学習は、物質使用関連ポストの重要な予測因子を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:06:26 GMT)
Quantum key distribution overcoming practical correlated intensity fluctuations [11.2] 隣り合うパルス間の強度相関は、デコイ状態量子鍵分布(QKD)において、しばしば見過ごされるセキュリティの抜け穴を開く
本稿では,この現象が秘密鍵レートに負の影響を緩和する強度相関耐性QKDプロトコルを実験的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:56:26 GMT)
Unveiling the Power of Noise Priors: Enhancing Diffusion Models for Mobile Traffic Prediction [11.1] ノイズはモバイルトラフィックの予測を形作り、明瞭で一貫したパターンを示す。
NPDiffは,雑音をテキストプリンシパルとテキストプリンシパルに分解するフレームワークである。
NPDiffは、様々な拡散に基づく予測モデルとシームレスに統合することができ、効率的、効率的、堅牢な予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:13:08 GMT)
Giant end-tunneling effect in two distinct Luttinger liquids coexisting in one quantum wire [11.1] ルッティンガー液体は、本質的に量子多体系の最も理解された場合として物理学において特別な位置を占める。
ここでは、トンネル分光法と、同じ量子線における密度依存輸送測定を2桁以上の温度で組み合わせる。
これは、第2の1Dサブバンドが占有されると、温度依存は、伝導の電力-法則依存において異なる指数を持つ2つの範囲に分けられることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:50:25 GMT)
Topological Phases with Average Symmetries: the Decohered, the Disordered, and the Intrinsic [11.0] 混合量子状態の位相相は、オープン量子系のテクスタイトデコヒーレンスに由来するが、近年は大きな関心を集めている。
平均対称性保護位相の体系的分類と特徴付けを行う。
また、不規則なボゾン系における平均対称性リッチトポロジカル位(ASET)の理論を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:52:44 GMT)
Rethinking the Sample Relations for Few-Shot Classification [11.0] MGRCL(Multi-Grained Relation Contrastive Learning)は、プレトレーニング済みの機能学習モデルである。
MGRCLはサンプル関係を3つのタイプに分類する: 同一試料の異なる変換の下でのサンプル内関係、同種試料のクラス内関係、不均一試料のクラス間関係。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:45:17 GMT)
Gradient-Free Adversarial Purification with Diffusion Models [10.9] 敵の訓練と敵の浄化は、敵の攻撃に対するモデルの堅牢性を高める効果的な方法である。
本稿では,摂動と非拘束の両敵攻撃を効果的かつ効果的に防御する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:34:14 GMT)
Making Reliable and Flexible Decisions in Long-tailed Classification [10.8] RF-DLC(RF-DLC)は,長期化問題における信頼性予測を目的とした新しいフレームワークである。
本稿では,意思決定リスク目標に対する効率的な変分最適化手法を提案する。
実験的な評価では、テール感度リスクを定量化するための新しい指標であるFalse Head Rateを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:50:12 GMT)
A Comprehensive Survey on Spectral Clustering with Graph Structure Learnin [10.6] スペクトルクラスタリングは、高次元データをクラスタリングするための強力な技術である。
グラフクラスタリング手法として,ペアワイズ,アンカー,ハイパーグラフに基づく手法について検討する。
マルチビュークラスタリングフレームワークについて論じ,アプリケーションを1段階,2段階のクラスタリングプロセスで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:06:32 GMT)
Hallucinations Can Improve Large Language Models in Drug Discovery [10.6] LLM(Large Language Models)の幻覚は研究者によって提起されているが、創薬、創薬、探索などの創造性が不可欠である分野においてその潜在能力は高い。
本稿では,幻覚が薬物発見におけるLSMを改善するという仮説を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:45:51 GMT)
Exploring User Perspectives on Data Collection, Data Sharing Preferences, and Privacy Concerns with Remote Healthcare Technology [10.4] 20～93歳のカナダで384人を調査し、参加者のデータ収集、好みの共有、および遠隔医療技術に関する潜在的なプライバシー上の懸念について調査した。
健康危機や慢性的な健康状態の管理など、様々な医療シナリオの文脈の中でこれらのトピックを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:09:03 GMT)
Learning under Commission and Omission Event Outliers [10.4] イベントストリームは、実生活における重要なデータフォーマットである。
本稿では,イベントストリーム学習のための時間的ポイントプロセスフレームワークを採用する。
我々は、コミッショニングと欠席イベントのアウトレイラの両方に対処する、単純だが効果的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:08:21 GMT)
In-Trajectory Inverse Reinforcement Learning: Learn Incrementally Before An Ongoing Trajectory Terminates [10.4] 逆強化学習(IRL)は報酬関数とそれに対応するポリシーを学習することを目的としている。
現在のIRLの作業は、学習するために少なくとも1つの完全な軌跡を集めるのを待つ必要があるため、進行中の軌跡から漸進的に学習することはできない。
本稿では,現在進行中の軌跡の初期状態対を観察しながら,報酬関数と対応する政策を学習する問題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:53:11 GMT)
Re-ranking Using Large Language Models for Mitigating Exposure to Harmful Content on Social Media Platforms [10.4] ゼロショットおよび少数ショット設定において,Large Language Models (LLMs) を用いた新たな階層化手法を提案する。
提案手法は, ラベル付きデータを必要とすることなく, 有害なコンテンツ露出を効果的に軽減し, コンテンツシーケンスを動的に評価・再ランクする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:26:32 GMT)
PBM-VFL: Vertical Federated Learning with Feature and Sample Privacy [10.3] 異なるプライバシを保証する通信効率のよい垂直フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
機能プライバシという新しい概念を定義し,エンドツーエンドの機能分析とアルゴリズムのサンプルプライバシを定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:53:43 GMT)
ME-CPT: Multi-Task Enhanced Cross-Temporal Point Transformer for Urban 3D Change Detection [10.2] 多時間ALS点雲を利用することで、都市部の意味的変化を捉えることができる。
既存の3D変化検出手法では,マルチクラスの意味情報や変化特徴を効率的に抽出することが困難である。
本稿では,Multi-task Enhanced Cross-temporal Point Transformer (ME-CPT) ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:07:41 GMT)
Exact Soft Analytical Side-Channel Attacks using Tractable Circuits [10.1] 本研究では,知識コンパイルとトラクタブル確率回路を活用することで,SASCAの高速かつ正確な推定法を開発した。
Advanced Encryption Standard (AES)を攻撃した場合、ExSASCAはSASCAを31%以上のトップ-1成功率で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:25:40 GMT)
LVFace: Large Vision model for Face Recogniton [10.1] 我々は、LVFaceと呼ばれる大きな視覚モデルに基づいて、最先端の顔認識モデルを訓練する。
最大の公開顔データベースであるWebFace42Mでは、他の高度な顔認識方式よりもLVFaceの方が優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:48:48 GMT)
MambaQuant: Quantizing the Mamba Family with Variance Aligned Rotation Methods [10.1] MambaはTransformersと競合する効率的なシーケンスモデルである。
CNNやTransformerモデルに有効な既存の量子化手法は、Mambaでは不十分である。
本稿では,(1)KLT(Karhunen-Loeve Transformation)拡張回転,(2)チャネル分布に適応可能な回転行列の描画,(2)チャネルの分散を等化して,追加パラメータをモデル重みにマージする,といった学習後の量子化フレームワークであるMambaQuantを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:57:33 GMT)
MuMA-ToM: Multi-modal Multi-Agent Theory of Mind [10.1] マルチモーダルなマルチエージェント理論である MuMA-ToM を導入する。
本研究では,現実的な家庭環境における人々のマルチモーダル行動について,ビデオとテキストで記述する。
そして、他人の目標、信念、信念について質問する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:31:49 GMT)
DWCL: Dual-Weighted Contrastive Learning for Multi-View Clustering [9.9] マルチビュークラスタリングのためのDWCL(Dual-Weighted Contrastive Learning)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
具体的には、信頼性の低いクロスビューの影響を軽減するために、革新的なBest-Other(B-O)コントラスト機構を導入する。
ビュー品質重みとビュー差重みを反映し、ビュー品質重みを両立させる2重み付け戦略を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:52:26 GMT)
RAMQA: A Unified Framework for Retrieval-Augmented Multi-Modal Question Answering [9.9] RAMQAは、学習からランクまでの手法と、生成的な置換によるランク付け技術を組み合わせた統一的なフレームワークである。
生成的ランキングモデルでは,文書候補から再ランク付けされた文書IDと特定の回答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:50:33 GMT)
Exponentially slow thermalization in 1D fragmented dynamics [9.9] 局所的な制約が多種多様である場合, 熱化の発生時間は極端に長くなる可能性がある。
制約された力学が強いヒルベルト空間の断片化を示すとき、熱化時間は系のサイズとともに指数関数的に発散する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:59:58 GMT)
False Sense of Security on Protected Wi-Fi Networks [9.9] 本稿では,パスワード選択を実証的に評価し,現在の共通プラクティスの弱点を評価する。
我々は、Wi-Fiアクセスポイントから合計3,352個のパスワードハッシュを収集し、それらを保護するパスフレーズを判定した。
無線セキュリティ基準で規定されている8個の数字またはアルファ数字文字の最小要件長と/または記号を用いたパスフレーズの予測可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:04:22 GMT)
The Interference Channel with Entangled Transmitters [9.9] 送信機間の絡み合い資源の可用性により強化された、2-sender、2-receiver 古典的干渉チャネル上の通信を探索する。
これは、純粋に古典的な場合であっても、一般的な容量公式が欠如しているという永続的な課題に対処し、量子的優位性を評価する際に達成可能な速度表現の顕著な類似点を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:57:30 GMT)
ST-USleepNet: A Spatial-Temporal Coupling Prominence Network for Multi-Channel Sleep Staging [9.8] 時空間グラフ構築モジュール(ST)とU字型睡眠ネットワーク(USleepNet)からなるST-USleepNetという新しいフレームワークを提案する。
STモジュールは、信号類似性、時間的、空間的関係に基づいて生信号を時空間グラフに変換し、時空間結合パターンをモデル化する。
USleepNetは、時間的および空間的ストリームの両方にU字型の構造を採用しており、重要なターゲットを分離するために画像セグメント化に当初使用していたことを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:45:29 GMT)
Coarse-to-Fine Process Reward Modeling for Enhanced Mathematical Reasoning [9.8] プロセス報酬モデル(PRM)は、中間ステップごとに報酬を割り当てる数学的推論タスクにおいて重要である。
個々の推論ステップは冗長か、検出が難しいニュアンス付きエラーを含む可能性がある。
この問題に対処するための粗大なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:44:45 GMT)
Software Bills of Materials in Maven Central [9.7] 開発者がSoftware Bills of Materials(SBOM)を配布する方法については、ほとんど知識がない。
Maven CentralからSBOMを抽出し、開発者がSBOMをアーティファクトとともに公開する範囲を評価する。
本稿では,SBOMの出版に関する新たな知見とともに,SBOMの収集方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:56:40 GMT)
Training-Free Consistency Pipeline for Fashion Repose [9.6] FashionReposeは、非厳格なポーズ編集のためのトレーニング不要のパイプラインである。
オフザシェルフモデルを統合して、長袖服のポーズを調整し、アイデンティティとブランディングの属性を維持する。
FashionReposeは、ゼロショットのアプローチを使用して、これらの編集をほぼリアルタイムで実行し、特別なトレーニングを不要にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:17:01 GMT)
Towards Safer Social Media Platforms: Scalable and Performant Few-Shot Harmful Content Moderation Using Large Language Models [9.4] ソーシャルメディアプラットフォーム上の有害コンテンツは、ユーザーや社会に重大なリスクをもたらす。
現在のアプローチは、人間のモデレーター、教師付き分類器、大量のトレーニングデータに依存している。
我々は,Large Language Models (LLMs) を用いて,テキスト内学習による動的コンテンツのモデレーションを少数行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:19:14 GMT)
MixRec: Individual and Collective Mixing Empowers Data Augmentation for Recommender Systems [9.2] 本稿では,データ拡張の促進を目的とした新しいDual Mixing-based Recommendation Framework (MixRec)を提案する。
4つの実世界のデータセットに対する実験結果は、推奨性能、トレーニング効率、スパーシビリティ、ユーザビリティの観点からMixRecの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:38:00 GMT)
Each Graph is a New Language: Graph Learning with LLMs [9.2] textbfGraph-textbfDefined textbfLanguage for textbfLarge textbfLanguage textbfModel (GDL4LLM)を提案する。
GDL4LLMはグラフをグラフ記述の代わりにグラフ言語コーパスに変換し、グラフ構造を適切に理解するために、このコーパス上のLLMを事前訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:36:18 GMT)
OCMDP: Observation-Constrained Markov Decision Process [9.1] 我々は、コスト感受性環境における観察と制御戦略を同時に学習する課題に取り組む。
我々は,ポリシーのセンシングと制御を分離する反復的,モデルなしの深層強化学習アルゴリズムを開発した。
本研究は,HeartPoleを用いたシミュレートされた診断課題と現実的な医療環境に対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:08:31 GMT)
Minimizing Queue Length Regret for Arbitrarily Varying Channels [9.1] 任意に変化する無線チャネルをN$で備えた単一送受信機対のオンラインチャネルスケジューリング問題を考える。
チャネルの送信速度は非定常的であり、不可避な敵によって制御される可能性がある。
本稿では,この設定における待ち行列長の最小化のために,弱適応型マルチアーマッド帯域幅(MAB)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:54:22 GMT)
Towards Robust Multimodal Open-set Test-time Adaptation via Adaptive Entropy-aware Optimization [9.0] オープンセットテスト時間適応(OSTTA)は、未知のクラスを含む未ラベルのターゲットドメインに、オンラインのソース事前トレーニングモデルを適用することを目的としている。
マルチモーダルオープンセットテスト時間適応に特化して設計された新しいフレームワークであるAdaptive Entropy-aware Optimization (AEO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:59:30 GMT)
Jasper and Stella: distillation of SOTA embedding models [8.7] そこで本研究では,より小規模な学生埋め込みモデルにより,複数の教師埋め込みモデルを蒸留できる新しい多段階蒸留フレームワークを提案する。
我々は,Matryoshka Representation Learning(MRL)を用いて,学生埋め込みモデルのベクトル次元を効果的に削減する。
私たちの学生モデルは、Stella埋め込みモデルに基づく20億のパラメータを持つJasperという名前で、Massive Text Embedding Benchmarkのリーダーボードで3位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:01:22 GMT)
Toyteller: AI-powered Visual Storytelling Through Toy-Playing with Character Symbols [8.7] 本稿では,AIを活用したストーリーテリングシステムであるToytellerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:20:38 GMT)
Leveraging Multiphase CT for Quality Enhancement of Portal Venous CT: Utility for Pancreas Segmentation [8.3] 多相CT研究は、様々な疾患の診断と管理のための臨床実践において日常的に得られている。
従来のアプローチでは、1つの特定のCTフェーズの品質改善を目標としていた。
3Dプログレッシブフュージョンと非局所(PFNL)ネットワークが開発され,門脈相の質が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:45:24 GMT)
Characterization and Optimization of Tunable Couplers via Adiabatic Control in Superconducting Circuits [8.1] 上記の問題に対処するために,断熱制御に基づくハードウェア効率・ロバストな手法を開発した。
チップに調整可能なカップルを特徴付け、校正しました。
また、周波数固定量子ビットと読み出し共振器との分散シフトを広い範囲にわたって調整するために、この手法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:25:55 GMT)
Cross-lingual Transfer of Reward Models in Multilingual Alignment [8.1] 人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)は、正確な報酬モデル(RM)から大きく恩恵を受けることが示されている。
近年の報酬モデリングスキームの研究は英語に傾き、多言語アライメントにおけるRLHFの適用性を制限している。
様々な言語、主に英語から訓練されたRMの言語間移動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:20:41 GMT)
Quantum Cyber-Attack on Blockchain-based VANET [8.1] ブロックチェーンベースのVANETで潜在的な脅威を調査し、対応する量子サイバー攻撃を開発する。
VANETの暗号デジタル署名を解読するために,Quantum-Shorアルゴリズムを用いた量子偽装攻撃を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:49:55 GMT)
MultiDreamer3D: Multi-concept 3D Customization with Concept-Aware Diffusion Guidance [8.1] MultiDreamer3Dは、コヒーレントなマルチコンセプト3Dコンテンツを分割・コンカレントに生成することができる。
我々は、MultiDreamer3Dがオブジェクトの存在を保証し、各概念の異なるアイデンティティを保存するだけでなく、プロパティの変更やインタラクションといった複雑なケースの処理にも成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:02:59 GMT)
Find the Intention of Instruction: Comprehensive Evaluation of Instruction Understanding for Large Language Models [8.0] LLM(Large Language Models)の重要な強みの1つは、与えられた指示に対する適切な応答を生成することによって、人間と対話する能力である。
この能力は命令追従能力として知られ、様々な分野におけるLSMの使用の基礎を確立している。
我々は、LLMが命令形式文によって容易に気を散らすことができ、それによって命令理解スキルの監視に繋がる可能性があることを指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:45:55 GMT)
Improving Performance of Automatic Keyword Extraction (AKE) Methods Using PoS-Tagging and Enhanced Semantic-Awareness [8.0] 本稿では, AKE法の性能向上のための, 単純だが効果的なポストプロセッシングに基づくユニバーサルアプローチを提案する。
本稿では,PoSタグ付けステップと2つの意味情報ソースから検索した単語の種類について考察する。
また,5種類のSOTA(State-of-the-art (SOTA) AKE法において,提案手法の有効性を持続的に改善し,その性能を最大100%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:42:31 GMT)
Noisy Data Meets Privacy: Training Local Models with Post-Processed Remote Queries [8.0] LDPKiTは、プライベートデータ配信に合わせたプライバシ保護推論データセットを生成する。
Fashion-MNIST、SVHN、PathMNISTの医療データセットの実験は、LDPKiTがプライバシーを維持しながら有効性を向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:41:02 GMT)
Identifying relevant indicators for monitoring a National Artificial Intelligence Strategy [7.9] 本稿では2つの重要な構成要素からなる方法論を提案する。
まず、国家的AI戦略の中で、関連する指標を特定する。
第2に、これらの指標と特定の政府のAI戦略の戦略的行動との整合性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:59:31 GMT)
Data-dependent and Oracle Bounds on Forgetting in Continual Learning [7.9] 継続的な学習では、知識はタスク間で保存され、再利用されなければならない。
モデルとアルゴリズムの選択に関係なく適用可能な,データ依存およびオラクル上界の両方を提供する。
提案手法は,いくつかの連続的な学習問題に対して,学習を忘れることに厳密な制約を課すことを実証的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:23:14 GMT)
A dimensionality reduction technique based on the Gromov-Wasserstein distance [7.9] 本稿では, 最適輸送理論とGromov-Wasserstein距離に基づく次元減少法を提案する。
提案手法は,高次元データを低次元空間に埋め込み,複雑な高次元データセットを解析するための堅牢で効率的な解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:05:51 GMT)
S-EPOA: Overcoming the Indistinguishability of Segments with Skill-Driven Preference-Based Reinforcement Learning [7.8] 嗜好に基づく強化学習(PbRL)は、直接報酬信号として人間の嗜好を使用する。
従来のPbRL法は、しばしば、学習プロセスを妨げるセグメントの不明瞭さによって制約される。
本稿では,S-EPOA(Skill-Enhanced Preference Optimization Algorithm)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:52:23 GMT)
Softplus Attention with Re-weighting Boosts Length Extrapolation in Large Language Models [7.8] 従来のSoftmaxの注意は、推論トークンの長さが増加するにつれて、数値的な不安定さと性能の低下に悩まされる。
本稿では,Softmax演算を非線形変換と$l_1$-normに分解することで,これらの問題に対処する。
我々は,従来のSoftmaxのアテンションよりも優れた性能を持つ新しいアテンション機構を,様々な推論長さにわたって構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:21:08 GMT)
SAFR: Neuron Redistribution for Interpretability [7.8] 重ね合わせにより、ニューロンは複数の特徴を結合し表現することができる。
期待された性能にもかかわらず、モデルの解釈可能性は低下している。
本稿では,特徴重畳を正規化することでトランスフォーマーの解釈可能性を高める新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:20:33 GMT)
Efficient Domain Augmentation for Autonomous Driving Testing Using Diffusion Models [7.6] 本稿では,ADS(Autonomous Driving Systems)システムレベルのテストを強化するために,生成人工知能技術と物理ベースシミュレータの統合について検討する。
本研究では拡散モデルに基づく3つの生成戦略の有効性と計算オーバーヘッドを評価する。
セマンティックセグメンテーションに基づく不適切な入力に対して,ニューラル生成画像のセマンティックな保存とリアリズムを確保するために,新しい自動検出手法を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:34:59 GMT)
Recovery of Quantum Correlations using Machine Learning [7.6] 我々はLong Short-Term Memory (LSTM) を用いて量子系の散乱による有害な影響を軽減する。
我々の装置では、高温のルビジウム蒸気の4波混合により2モードの励起光を生成し、1つのモードが散乱器によって量子相関を乱す。
我々は,光子損失が大きいにもかかわらず,74.7%の相互情報の回復と87.7%の2モードのスクイージングの回復を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:19:47 GMT)
SLIM: Let LLM Learn More and Forget Less with Soft LoRA and Identity Mixture [7.5] 下流タスクのためのモデル全体のトレーニングは費用がかかるため、破滅的な忘れ忘れをしがちです。
我々は,Soft LoRA と Identity Mixture (SLIM) をベースとした,新たな専門家(MoE) フレームワークを提案する。
SLIMはLoRAアダプタとスキップ接続間の動的ルーティングを可能にし、忘れの抑制を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:02:34 GMT)
Knowledge-Informed Multi-Agent Trajectory Prediction at Signalized Intersections for Infrastructure-to-Everything [7.5] I2XTraj(Infrastructure-to-Everything)専用の信号化交差点におけるマルチエージェント軌道予測フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、動的グラフの注意を生かして、交通信号や運転行動からの知識を統合する。
提案手法は,マルチエージェントと単一エージェントの両方のシナリオにおいて,既存の手法よりも30%以上優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:23:45 GMT)
Meta-Feature Adapter: Integrating Environmental Metadata for Enhanced Animal Re-identification [7.3] 環境メタデータをCLIPなどの視覚言語基盤モデルに統合する軽量モジュールを提案する。
提案手法は,環境メタデータを自然言語記述に翻訳し,メタデータを意識したテキスト埋め込みにエンコードし,これらの埋め込みを画像特徴に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:14:59 GMT)
Rethinking Invariance Regularization in Adversarial Training to Improve Robustness-Accuracy Trade-off [7.2] 敵の訓練は、しばしばロバストネスのトレードオフに悩まされ、高いロバストネスを達成することは精度の犠牲となる。
非対称表現正規化逆行訓練(ARAT)を提案する。
ARATは、非対称な不斉損失と停止段階の演算と予測器を組み込み、勾配の衝突を回避し、混合分布問題を解決するためにスプリット・バッチノーム(BN)構造を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:21:52 GMT)
ShortcutsBench: A Large-Scale Real-world Benchmark for API-based Agents [7.2] textscShortcutsBenchは、実世界の複雑なタスクを解決するためのAPIベースのエージェントの包括的な評価のためのベンチマークである。
textscShortcutsBenchには、Apple Inc.の豊富な実際のAPI、洗練されたユーザクエリ、人間のアノテーションによる高品質なアクションシーケンス、詳細なパラメータフィリング値、システムやユーザから必要な入力を要求するパラメータが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:22:20 GMT)
Take Caution in Using LLMs as Human Surrogates: Scylla Ex Machina [7.2] 研究は、大規模言語モデル(LLM)が、経済実験、調査、政治談話において、人間の行動と整合した人間的な推論を示す可能性があることを示唆している。
このことから、LLMは社会科学研究において人間の代理やシミュレーションとして使用できると多くの人が提案している。
11～20のマネーリクエストゲームを用いてLCMの推論深度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:05:40 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） (Thu, 23 Jan 2025 18:56:36 GMT)
Contrastive Representation Learning Helps Cross-institutional Knowledge Transfer: A Study in Pediatric Ventilation Management [7.0] 本稿では,臨床時系列における施設間知識伝達の体系的枠組みについて述べる。
我々は,異なるデータ体制と微調整戦略が,制度的境界を越えた知識伝達に与える影響について検討する。
我々の研究は、より一般化可能な臨床意思決定支援システムを開発しながら、より小さな専門単位がより大きなセンターからの知識を活用できるようにするための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:55:13 GMT)
Eye Gaze as a Signal for Conveying User Attention in Contextual AI Systems [6.9] マルチモーダルAIエージェントは、世界中の課題を解決するために、ユーザとコラボレーションできる。
本研究では,このようなインタラクションにおける視線追跡の役割を探求し,身体環境に対するユーザの注意を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:51:54 GMT)
A Complexity Map of Probabilistic Reasoning for Neurosymbolic Classification Techniques [6.8] 我々は4つの確率論的推論問題に対する統一的な形式論を発展させる。
そして,いくつかの既知の新しいトラクタビリティの結果を,確率論的推論の1つの複雑性マップにコンパイルする。
我々は、この複雑性マップに基づいて、いくつかのテクニックのスケーラビリティのドメインを特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:52:48 GMT)
Prior Knowledge Injection into Deep Learning Models Predicting Gene Expression from Whole Slide Images [6.7] 我々は、ディープラーニングアーキテクチャに遺伝子間相互作用に関する事前知識を注入できるモデルに依存しないフレームワークを導入する。
当社の戦略は18の実験すべてにおいて、平均で983個の重要な遺伝子が増加し、14個の独立したデータセットが増加するまで一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:43:05 GMT)
Look Into the LITE in Deep Learning for Time Series Classification [6.7] ディープラーニングモデルは時系列分類の強力なソリューションであることが示されている。
我々は,最新のインセプションタイムモデルのパラメータの2.34%しか持たない,boosTing tEchnique (LITE) を用いた TSC の新しいアーキテクチャである Light Inception を提案する。
UCRでトレーニングされたLITEアーキテクチャは、InceptionTimeの2.78倍高速で、CO2と電力の2.79倍消費する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:15:53 GMT)
A Transformer-based Autoregressive Decoder Architecture for Hierarchical Text Classification [6.7] 本稿では,市販のRoBERTa変換器をベースとした効果的な階層型テキスト分類アーキテクチャを提案する。
階層的なテキスト分類のための既存のアプローチとは異なり、RADArのエンコーダはラベル階層を明示的にエンコードしていない。
実験の結果,ラベルのセマンティクスや階層の明示的なグラフエンコーダは不要であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:06:33 GMT)
Generating Realistic Forehead-Creases for User Verification via Conditioned Piecewise Polynomial Curves [6.6] 本稿では,B-スプライン曲線とB'ezier曲線を幾何学的にモデル化した特徴固有画像生成手法を提案する。
このアプローチは、プリンシパル・クレーゼと非プロミネント・クレーゼ・パターンの両方を現実的に生成することを保証する。
提案手法は,提案した合成データセットを実世界のデータと統合することにより,フォアヘッド生成検証システムの性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:01:19 GMT)
Using Synthetic Data to Mitigate Unfairness and Preserve Privacy in Collaborative Machine Learning [6.5] コラボレーション型機械学習は、複数のクライアントが協力してグローバルモデルをトレーニングすることを可能にする。
このような設定でプライバシを維持するために、モデルパラメータの頻繁な更新と送信を利用するのが一般的な手法である。
本稿では、公正な予測を促進し、クライアントデータ漏洩を防止し、通信コストを削減するための2段階戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:39:05 GMT)
GCAD: Anomaly Detection in Multivariate Time Series from the Perspective of Granger Causality [6.5] 本稿では,解釈可能な因果関係を用いて空間依存をモデル化し,因果パターンの変化によって異常を検出するフレームワークを提案する。
実世界のデータセット実験により,提案モデルがベースライン法よりも高精度な異常検出を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:15:59 GMT)
Safety in safe Bayesian optimization and its ramifications for control [6.5] 制御工学では、事前に設計されたコントローラのパラメータは、しばしば植物とのフィードバックでオンラインで調整される。
特に、この重要な問題、特にベイズ最適化(BO)のために機械学習手法が展開されている。
まず、SafeOpt型アルゴリズムは定量的不確実性境界に依存し、ほとんどの実装は理論上はサポートされていない。
リプシッツのみの安全ベイズ最適化(LoSBO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:24:11 GMT)
OmniHD-Scenes: A Next-Generation Multimodal Dataset for Autonomous Driving [6.4] 高品質なデータセットは、効率的なデータ駆動自律運転ソリューションの開発に不可欠である。
OmniHD-Scenesは大規模なマルチモーダルデータセットであり、全方位全方位高精細データを提供する。
データセットは1501のクリップで構成され、それぞれ約30秒の長さで、合計450K以上の同期フレームと585万以上の同期センサーデータポイントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:20:19 GMT)
Forecasting long-time dynamics in quantum many-body systems by dynamic mode decomposition [6.4] 我々は、強い絡み合ったシステムの長時間挙動を予測するために、物理量の短時間データを使用する。
この方法は単純ではあるが、短時間のトレーニングデータよりも1桁近い長い時間で、驚くほど正確な予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:52:33 GMT)
A note on the relations between mixture models, maximum-likelihood and entropic optimal transport [6.2] 本研究では, 混合モデルに対する最大線量推定は, エントロピー正則化を伴う最適輸送問題としてパラメータを最小化することと同値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:47:30 GMT)
A Semiparametric Bayesian Method for Instrumental Variable Analysis with Partly Interval-Censored Time-to-Event Outcome [6.1] 本手法は2段階のディリクレプロセス混合インストゥルメンタル変数(DPMIV)モデルに基づく。
我々は,DPMIV法の性能を競合手法と比較して評価するために,広範囲なシミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:55:13 GMT)
Numerically Robust Fixed-Point Smoothing Without State Augmentation [6.1] 未知の初期条件を持つ力学系に対するガウス的不動点スムースラーの新しい定式化を導入する。
従来のアプローチとは対照的に、我々の視点は、数値的にロバストなチョーレスキー形式を受け入れている。
実験では、我々のアルゴリズムのJAX実装が、最も速いメソッドのランタイムとどのように一致しているかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:02:14 GMT)
Solving the long-tailed distribution problem by exploiting the synergies and balance of different techniques [6.1] 長い尾のデータ分布は一般的であり、経験的リスク最小化で訓練されたモデルでは、尾のクラスを効果的に学習し分類することは困難である。
SCL(Supervised Contrastive Learning)、RSG(Rare-Class Sample Generator)、LDAM(Label-Distribution-Aware Margin Loss)の3つのロングテール認識技術について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:35:15 GMT)
Noor-Ghateh: A Benchmark Dataset for Evaluating Arabic Word Segmenters in Hadith Domain [5.9] 本稿では,アラビア語のセグメンテーションツールを解析するための標準データセットについて述べる。
データセットを推定するために、Farasa、Camel、ALPなどさまざまな手法を適用し、アノテーションの品質を報告し、ベンチマーク仕様も分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:20:53 GMT)
LLM-guided Instance-level Image Manipulation with Diffusion U-Net Cross-Attention Maps [5.8] 本稿では,大規模言語モデル,オープンボキャブラリ検出器,クロスアテンションマップ,インスタンスレベルの画像操作のための拡散U-Netを活用するパイプラインを提案する。
提案手法は,プロンプトに記述されたオブジェクトと生成画像に存在するオブジェクトを検知し,広範囲なトレーニングや入力マスクを使わずに正確な操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:26:14 GMT)
Offline and Distributional Reinforcement Learning for Radio Resource Management [5.8] 強化学習(RL)は将来のインテリジェント無線ネットワークにおいて有望な役割を担っている。
オンラインRLは無線リソース管理(RRM)に採用され、従来のスキームを継承している。
本稿では RRM 問題に対するオフラインかつ分散的な RL スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:00:38 GMT)
Table2Image: Interpretable Tabular Data Classification with Realistic Image Transformations [5.6] 本稿では,表形式のデータをリアルかつ多様な画像表現に変換する新しいフレームワークであるTable2Imageを紹介する。
また、元のデータとその変換された画像表現からの洞察を統合する、解釈可能性フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:59:03 GMT)
Model-Based Transfer Learning for Contextual Reinforcement Learning [5.6] 文脈RL問題の解法としてモデルベーストランスファー学習を導入する。
理論的には,本手法は訓練作業数のサブリニアな後悔を示す。
都市交通と標準連続制御ベンチマークを用いて,提案手法を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:10:43 GMT)
Predictive Learning in Energy-based Models with Attractor Structures [5.5] 本稿では、エネルギーベースモデル(EBM)を用いて、ニューラルシステム内の動作後の観測を予測するための微妙なプロセスをキャプチャするフレームワークを提案する。
実験による評価では,様々なシナリオにまたがって有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:04:25 GMT)
Finding path and cycle counting formulae in graphs with Deep Reinforcement Learning [5.4] 本稿では,モンテカルロ木探索 (MCTS) を用いた強化学習アルゴリズムであるGrammar Reinforcement Learning (GRL) と,プッシュダウンオートマトン (PDA) をモデル化したトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
GRLは2から6w.r.t状態の手法によって計算効率を向上させるパス/サイクルカウントの新しい行列式を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:09:29 GMT)
Symmetry Breaking Dynamics in Quantum Many-Body Systems [5.4] エンタングルメント非対称性は、量子多体系における対称性の破れを特徴づける新しいツールとして登場した。
本稿では,2つの異なるシナリオにおいて,交絡非対称性のレンズを通して対称性が動的に破壊されるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:17:07 GMT)
Watching the AI Watchdogs: A Fairness and Robustness Analysis of AI Safety Moderation Classifiers [5.4] 安全モデレーション(ASM)分類器は、ソーシャルメディアプラットフォーム上のコンテンツを適度に扱うように設計されている。
これらの分類器が少数民族のユーザーに属するコンテンツを不当に分類しないことを確実にすることが重要である。
そこで本研究では,広く使用されている4つのオープンソースASM分類器の公平性とロバスト性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:04:00 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,シンプルで効果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） (Thu, 23 Jan 2025 04:14:02 GMT)
A Unified Blockwise Measurement Design for Learning Quantum Channels and Lindbladians via Low-Rank Matrix Sensing [5.3] 本稿では,量子超演算学習のための行列センシング技術に基づくロバストな手法を提案する。
ノイズの存在下での低ランクスーパーオペレータの識別性と回復に関する理論的保証を提供する。
提案手法では,最小二乗(ALS)の交互化と,行列センシングの最適化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:36:45 GMT)
Large Vision-Language Models for Knowledge-Grounded Data Annotation of Memes [5.2] 本研究は,50種類のミームテンプレートを中心とした33,000以上のミームからなる大規模データセットであるClassic Memes-50-templates (CM50)を紹介する。
また,大規模な視覚言語モデルを利用して,高品質な画像キャプション,ミームキャプション,文芸機器ラベルを自動生成するアノテーションパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:18:30 GMT)
PromptMono: Cross Prompting Attention for Self-Supervised Monocular Depth Estimation in Challenging Environments [5.1] 本稿では,統合モデル内の異なる環境における深度予測のための視覚的プロンプト学習を紹介し,PromptMonoと呼ばれる自己教師型学習フレームワークを提案する。
学習可能なパラメータのセットを視覚的なプロンプトとして使用して、ドメイン固有の知識をキャプチャする。
提案したPromptMonoを,Oxford RobotcarデータセットとnuScenesデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:14:02 GMT)
Rudraksh: A compact and lightweight post-quantum key-encapsulation mechanism [5.0] ワイヤレスセンサやIoT(Internet of Things)デバイスといった、リソースに制約のあるデバイスは、私たちのデジタルエコシステムにおいてユビキタスになっています。
既存の公開鍵暗号スキームに対する量子コンピュータの差し迫った脅威とIoTデバイス上で利用可能な限られたリソースのため、これらのデバイスに適した軽量なポスト量子暗号スキームが重要である。
本研究では,資源制約デバイスに適した軽量キーカプセル化機構(KEM)を設計するために,エラーベースのPQCスキームを用いた学習空間について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:16:23 GMT)
A space-decoupling framework for optimization on bounded-rank matrices with orthogonally invariant constraints [4.9] 有界ランク行列の最適化のための空間分離フレームワークを提案する。
結合制約の接円錐は各制約の接円錐の交叉であることを示す。
改定問題と原問題との等価性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:54:03 GMT)
What Does an Audio Deepfake Detector Focus on? A Study in the Time Domain [4.9] 本稿では, 関連性に基づく説明可能なAI(XAI)手法を提案する。
我々は、限られた発話のみを研究する従来の研究とは異なり、大規模なデータセットを考慮に入れている。
音声・非音声・音声・音声・オフセットの相対的重要性に関するさらなる調査は、大きなデータセットで評価すると、限られた発話の分析から得られたXAI結果が必ずしも保持されないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:00:14 GMT)
VulnBot: Autonomous Penetration Testing for A Multi-Agent Collaborative Framework [4.8] 既存の大規模言語モデル(LLM)を支援または自動化した浸透テストアプローチは、しばしば非効率に悩まされる。
VulnBotは複雑なタスクを、偵察、スキャン、エクスプロイトという3つの特別なフェーズに分割する。
主なデザインの特徴は、役割の専門化、侵入経路計画、エージェント間コミュニケーション、生成的侵入行動である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:33:05 GMT)
K-COMP: Retrieval-Augmented Medical Domain Question Answering With Knowledge-Injected Compressor [4.8] 本稿では,K-COMP (Knowledge-injected compressor) を提案する。
圧縮機は、応答プロセスを容易にするために、必要な事前知識を自動的に生成する。
この事前知識と簡潔なコンテキストを増大させることで、読者モデルは関連する回答へと導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:14:21 GMT)
Robust Simultaneous Multislice MRI Reconstruction Using Deep Generative Priors [4.7] 提案手法は, より深い生成先に基づく頑健なSMS MRI再構成手法であるROGERを紹介する。
本手法では,低周波拡張 (LFE) モジュールを組み込んで,SMS加速高速スピンエコー (FSE) とエコー平面画像 (EPI) が完全サンプリング自己校正信号を容易に埋め込むことができないという現実的な問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:53:34 GMT)
Binary Diffusion Probabilistic Model [4.7] 本稿では,バイナリデータ表現に最適化された新しい生成モデルであるバイナリ拡散確率モデル(BDPM)を紹介する。
BDPMは、画像をビットプレーンに分解し、XORベースのノイズ変換を採用することでこの問題に対処する。
このアプローチは、正確なノイズ制御と計算効率の良い推論を可能にし、計算コストを大幅に削減し、モデル収束を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:52:47 GMT)
Deep Modularity Networks with Diversity--Preserving Regularization [4.7] 本稿では、クラスタ間分離のための距離ベース、クラスタ内多様性のための分散ベース、バランスの取れた割り当てのためのエントロピーベースという3つの新しい正規化用語を導入し、多様性を保ったDMoN-DPR(Deep Modularity Networks with Diversity-Preserving Regularization)を提案する。
本手法は,ベンチマークデータセットのクラスタリング性能を向上し,正規化相互情報(NMI)とF1スコアの大幅な改善を実現している。
これらの結果は、特に特徴豊富なデータセットにおいて、有意義で解釈可能なクラスタの作成において、多様性を保った正規化を組み込むことの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:05:59 GMT)
Masking Gaussian Elimination at Arbitrary Order, with Application to Multivariate- and Code-Based PQC [4.7] 我々は,ガウス的排除(GE)のためのマスキングスキームを提供する。
線形方程式の系を行-エケロン形式に変換するためのマスク付きアルゴリズムを提案する。
新しいガジェットはすべて、$t$-probingモデルで安全であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:53:50 GMT)
Efficient 2D CT Foundation Model for Contrast Phase Classification [4.7] 下流コントラスト位相分類のための2次元CTスライスから埋め込みを生成するための2次元基礎モデルを構築した。
モデルはVinDrマルチフェーズデータセットで検証され、WAW-TACEデータセットで外部検証された。
3D教師付きモデルと比較して、アプローチはより速くトレーニングされ、パフォーマンスが良く、ドメインシフトに対するロバスト性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:01:33 GMT)
Reducing Reasoning Costs: The Path of Optimization for Chain of Thought via Sparse Attention Mechanism [4.6] この研究は、いくつかの関連するトークンにのみ焦点をあてるスパースアテンションメカニズムを使うことを提案する。
この実験は、MIT OpenCourseWareの線形代数テスト問題の解法において、このモデルの推論時間、正当性スコア、思考長の連鎖とo1プレビューを比較して比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:09:32 GMT)
Concise Thoughts: Impact of Output Length on LLM Reasoning and Cost [4.6] 大規模言語モデル(LLM)は、挑戦的な問合せタスクを解くことができる。
チェーン・オブ・シンクレット(CoT)のような素早い技術は、アウトプットの説明と正確性を高めるために注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:45:52 GMT)
Transfer Learning of Surrogate Models via Domain Affine Transformation Across Synthetic and Real-World Benchmarks [4.5] 代理モデルはしばしば、現実世界のプロセスのコストのかかる実行のための効率的な代用として使われる。
本研究は、原関数から対象関数への非微分可能な代理モデルを転送することに焦点を当てる。
これらのドメインは未知のアフィン変換によって関連づけられていると仮定し、ターゲット上で評価された限られた量の転送データポイントのみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:44:25 GMT)
Usage Governance Advisor: From Intent to AI Governance [4.5] AIシステムの安全性を評価することは、それらをデプロイする組織にとって、厳しい関心事である。
本稿では,半構造化ガバナンス情報を作成するユーザガバナンスアドバイザを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:49:53 GMT)
LongGenBench: Benchmarking Long-Form Generation in Long Context LLMs [4.5] LongGenBenchは、大規模言語モデルの長文生成能力を厳格に評価するために設計された、新しいベンチマークである。
4つの異なるシナリオ、3つの命令タイプ、2つの世代長(16Kおよび32Kトークン)でモデル性能を評価する。
この結果から,LongGenBench上での長文生成に苦戦するモデルが多数存在することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:52:08 GMT)
Generative AI for Requirements Engineering: A Systematic Literature Review [4.4] 生成AI(GenAI)の出現は、要求工学(RE)における新たな機会と課題を提供する
この体系的な文献レビューは、REにおけるGenAI応用に関する現在の研究を分析し、合成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:12:26 GMT)
POPS: From History to Mitigation of DNS Cache Poisoning Attacks [4.4] 我々は,よりシンプルで包括的なDNSキャッシュポジショニング防止システム(POPS)を提案する。
POPSは2002年から現在まで記録されているものを含む統計的なDNS中毒攻撃に対処し、同様の脅威に対する堅牢な保護を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:40:09 GMT)
Fast and Provable Tensor-Train Format Tensor Completion via Precondtioned Riemannian Gradient Descent [4.4] 本稿では, テンソルトレイン(TT)フォーマットに基づく低ランクテンソル完成問題について検討する。
本稿では,TTランクの低いテンソル補完を解き,その線形収束を確立するために,事前条件付き勾配降下アルゴリズム(PRGD)を提案する。
ハイパースペクトル画像補完や量子状態トモグラフィなどの実用的な応用では、PRGDアルゴリズムは繰り返し回数を大幅に削減し、計算時間を劇的に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:03:50 GMT)
Personalized Interpolation: An Efficient Method to Tame Flexible Optimization Window Estimation [4.4] フレキシブルな変換ウィンドウを推定するために,textit Personalized Interpolation法という新しい手法を導入する。
実験により,本手法は予測精度が高く,既存手法よりも効率的に行うことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:29:57 GMT)
You Only Crash Once v2: Perceptually Consistent Strong Features for One-Stage Domain Adaptive Detection of Space Terrain [4.3] 惑星、月、小天体の表面地形をその場で検出することは、自律的な宇宙船の用途に不可欠である。
Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、異なるデータソースによるモデルトレーニングを容易にすることで、有望なソリューションを提供する。
UDA下での地形検出能力を向上するVSA方式の新たな追加を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:58:49 GMT)
MV-GMN: State Space Model for Multi-View Action Recognition [4.3] 本稿では,マルチモーダルデータを効率的に集約する状態空間モデルであるMV-GMNモデルを提案する。
MV-GMNは、一連のMV-GMNブロックからなる革新的なマルチビューグラフマンバネットワークを採用している。
NTU RGB+D 120データセットでは、クロスオブジェクトとクロスビューのシナリオで97.3%と96.7%の顕著な精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:53:46 GMT)
Combining Multi-Objective Bayesian Optimization with Reinforcement Learning for TinyML [4.2] 多目的ベイズ最適化(MOBOpt)に基づくマイクロコントローラ(TinyML)にディープニューラルネットワークをデプロイするための新しい戦略を提案する。
本手法は,DNNの予測精度,メモリ要求,計算複雑性のトレードオフを効率的に検出することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:32:17 GMT)
A real-time battle situation intelligent awareness system based on Meta-learning & RNN [4.1] 提案するリアルタイム戦闘状況知能認識システム(BSIAS)は,メタラーニング分析と段階的RNN(recurrent neural network)モデリングを目的とした。
BSIASは、模擬戦闘を行うことで、フェンスの任意の側からの移動と攻撃経路を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:35:19 GMT)
Enhancing Biomedical Relation Extraction with Directionality [4.0] 本稿では,ソフトプロンプト学習を用いたマルチタスク言語モデルを提案する。
その結果,10,864の方向アノテーションを付加した濃厚なBioREDコーパスが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:36:11 GMT)
Reinforcement Learning Platform for Adversarial Black-box Attacks with Custom Distortion Filters [4.0] 敵のブラックボックスを標的とせず攻撃対象とするための強化学習プラットフォーム RLAB を提案する。
このプラットフォームでは、Reinforcement Learningエージェントを使用して、入力画像に最小の歪みを加えると同時に、ターゲットモデルによる誤分類を発生させる。
提案手法は, 誤分類の原因となるクエリ数の平均から, 最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:36:06 GMT)
RELexED: Retrieval-Enhanced Legal Summarization with Exemplar Diversity [4.0] 提案するRELexEDは,既存の要約とソースドキュメントを併用してモデルをガイドする検索拡張フレームワークである。
2つの法的な要約データセットの実験結果から、RELexEDは模範を使わないモデルよりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:05:03 GMT)
Uncertainty in latent representations of variational autoencoders optimized for visual tasks [4.0] 変分オートエンコーダ(VAE)の推論特性について検討する。
従来のコンピュータビジョンからインスピレーションを得て、VAEに誘導バイアスを導入する。
復元された推論能力は、推論ネットワークでモチーフを開発することによって提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:13:33 GMT)
Probabilistic Channel Distillation via Indefinite Causal Order [3.9] より高次量子スイッチは、任意のキュービットパウリチャネルを非ゼロ確率で同一チャネルに蒸留することができることを示す。
この能力は従来の量子スイッチとは対照的であり、パウリチャネルの限られたセットのみを非ゼロ確率で蒸留することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:24:06 GMT)
Zero-Shot Trajectory Planning for Signal Temporal Logic Tasks [3.8] Signal Temporal Logic (STL) は、連続信号の複雑な時間的挙動を記述するための強力な仕様言語である。
STLタスクの実行可能な計画を生成することは、タスク仕様とシステムダイナミクスの結合を考慮する必要があるため、難しい。
本稿では、オフライントレーニング段階においてタスク非依存のデータのみを使用する新しい計画フレームワークを提案し、新しいSTLタスクにゼロショットの一般化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:15:52 GMT)
The Role of Generative AI in Software Student CollaborAItion [3.8] 我々は、AIエージェントが、コンピューティング教育における協調プロセスにおいて、あらゆる役割を担えるシナリオを考察する。
私たちの研究の目標は、潜在的な未来を構想し、批判的に調べることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:43:05 GMT)
Logical Maneuvers: Detecting and Mitigating Adversarial Hardware Faults in Space [3.8] 衛星は敵のグリッチや宇宙での高エネルギー放射線に弱いため、搭載コンピューターの故障を引き起こす可能性がある。
この研究は、部分的に損傷したプロセッサチップに対処するための検出および応答に基づく対策を導入する。
我々は、ターゲットプロセッサのチップにデジタル互換の遅延ベースのセンサーを組み込んで、入射を確実に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:12:43 GMT)
Cross-D Conv: Cross-Dimensional Transferable Knowledge Base via Fourier Shifting Operation [3.7] クロスD Conv 演算はフーリエ領域における位相シフトを学習することで次元ギャップを橋渡しする。
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） (Thu, 23 Jan 2025 02:35:58 GMT)
EchoVideo: Identity-Preserving Human Video Generation by Multimodal Feature Fusion [3.6] 既存の手法は「コピー・ペースト」アーティファクトと類似性の低い問題に苦しむ。
テキストから高レベルなセマンティック機能を統合して、クリーンな顔認証表現をキャプチャするEchoVideoを提案する。
高品質で制御性があり、忠実なビデオを生成するのに優れた結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:06:11 GMT)
Adaptive Few-Shot Learning (AFSL): Tackling Data Scarcity with Stability, Robustness, and Versatility [3.6] 機械学習によって、最小限のラベル付きデータで機械学習モデルを効果的に一般化することができる。
本稿では、メタラーニング、ドメインアライメント、ノイズレジリエンス、マルチモーダル統合を統合するフレームワークであるAdaptive Few-Shot Learningを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:51:49 GMT)
By-Example Synthesis of Vector Textures [3.6] 任意の大きさの新規なベクトルテクスチャを1つの例に示す新しい手法を提案する。
提案手法は,まず先例を分割して一次テキストを抽出し,視覚的類似度に基づいてクラスタ化する。
本手法は,データポイントと色の組み合わせで定義された背景の勾配場を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:35:21 GMT)
Contrast: A Hybrid Architecture of Transformers and State Space Models for Low-Level Vision [3.6] textbfContrastは、textbfConvolutional、textbfTransformer、textbfState Spaceコンポーネントを組み合わせたハイブリッドSRモデルである。
変換器と状態空間機構を統合することで、textbfContrastは各アプローチの欠点を補償し、グローバルコンテキストモデリングとピクセルレベルの精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:34:14 GMT)
Unraveling Normal Anatomy via Fluid-Driven Anomaly Randomization [3.5] UNA(Unraveling Normal Anatomy, Unraveling Normal Anatomy)を導入した。
本研究では,現実的な病理プロファイルを無制限に生成する流体駆動型異常ランダム化手法を提案する。
健常な脳解剖の再構築におけるUNAの有効性を実証し,その異常検出への直接的応用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:17:20 GMT)
Myriad People Open Source Software for New Media Arts [3.5] Myriad Peopleは、オープンソースプロジェクトとそのコントリビュータのオリジナルデータセットである。
このデータセットには、Myriadの1つ以上のアートワークで使用される124のオープンソースプロジェクトと、これらのプロジェクトへのコントリビュータが含まれている。
本稿では,本データセットと,本データセットのソフトウェア・アート研究への応用の可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:23:57 GMT)
Sim-to-Real Domain Adaptation for Deformation Classification [3.4] 変形したオブジェクトをシミュレートする制御された合成データを生成する新しいフレームワークを提案する。
このアプローチは、様々な条件下での物体の変形の現実的なモデリングを可能にする。
本フレームワークは, 動的ドメイン適応を容易にするインテリジェントアダプタネットワークを統合し, 変形したオブジェクトからの実データを必要とすることなく, 分類結果を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:32:49 GMT)
Graded Suspiciousness of Adversarial Texts to Human [3.3] この研究は、人間の不審感という概念を掘り下げるものであり、画像に基づく敵の例に見られる非受容性に対する伝統的な焦点とは異なる品質である。
敵文の疑わしい点に関する人文評価の新たなデータセットを収集,公開する。
本研究では,疑わしいテキスト生成における疑わしさを軽減するために,疑わしさを定量化し,今後の研究のベースラインを確立するための回帰モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:38:50 GMT)
Global Perspectives of AI Risks and Harms: Analyzing the Negative Impacts of AI Technologies as Prioritized by News Media [3.3] AI技術は経済成長とイノベーションを促進する可能性があるが、社会に重大なリスクをもたらす可能性がある。
これらのニュアンスを理解する一つの方法は、メディアがAIにどう報告するかを調べることである。
我々は、アジア、アフリカ、ヨーロッパ、中東、北アメリカ、オセアニアにまたがる27カ国にまたがる、広く多様なグローバルニュースメディアのサンプルを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:14:11 GMT)
Scalable and Explainable Verification of Image-based Neural Network Controllers for Autonomous Vehicles [3.3] 自動運転車における画像ベースニューラルネットワークコントローラの既存の形式的検証手法は、高次元入力、計算の非効率性、説明可能性の欠如に悩むことが多い。
変動オートエンコーダ(VAE)を利用して高次元画像を低次元で説明可能な潜在空間に符号化するフレームワークである textbfSEVIN を提案する。
提案手法では, 実世界の摂動下でのロバスト性検証を, データセットを増強し, 環境変動を捉えるためにVAEを再訓練することで実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:46:45 GMT)
Cognitive Paradigms for Evaluating VLMs on Visual Reasoning Task [3.2] 我々は、Bongard Openworld Problemsベンチマークにおいて、ビジョンランゲージモデル(VLM)の性能を評価する。
本稿では, 全体分析, 帰納的ルール学習, 成分分析の3つのパラダイムを提案し, 評価する。
以上の結果から,GPT-4oやGeminiといった最先端モデルが,人間のベンチマークに勝るだけでなく,構造化推論タスクにも優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:42:42 GMT)
Quantification via Gaussian Latent Space Representations [3.2] 定量化は、未知の例の袋の中で各クラスの有病率を予測するタスクである。
本稿では,実例の袋の不変表現を得るために,潜在空間におけるガウス分布を用いたエンドツーエンドニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:13:46 GMT)
Deep Generative Model for Mechanical System Configuration Design [3.2] 本稿では,設計問題に対するコンポーネントとインターフェースの最適な組み合わせを予測するための,深い生成モデルを提案する。
次に、GearFormerというデータセットを使ってTransformerをトレーニングします。
GearFormerは、特定の設計要件を満たすという点で、独自の検索方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:24:54 GMT)
Are We Learning the Right Features?A Framework for Evaluating DL-Based Software Vulnerability Detection Solutions [3.2] 本論文は,本領域における研究を適切に評価するための基盤を提供することを目的とする。
脆弱性に寄与するコードの構文的および意味的特徴に対する脆弱性データセットを分析する。
この表現は、コード内の脆弱性と突発的な機能の両方の存在を検出するのに使われます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:32:15 GMT)
Sparse identification of nonlinear dynamics and Koopman operators with Shallow Recurrent Decoder Networks [3.1] 本稿では,SINDy-SHRED(SINDy-SHRED)とSINDY-SHRED(SINDy-SHRED)を併用したダイナミクスの同定について述べる。
SINDy-SHRED は Gated Recurrent Units (GRU) を用いて、センサー計測の時間的シーケンスを浅層デコーダネットワークと共にモデル化し、潜在状態空間から全フィールドを再構築する。
我々は, 合成PDEデータ, 海面温度の実環境センサ計測, 直接ビデオデータを含む系統的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:18:13 GMT)
Qrazor: Reliable and effortless 4-bit llm quantization by significant data razoring [3.0] QRazorは、トランスフォーマーベースの言語モデルのための信頼性と努力の無い量子化スキームである。
量子化段階では、ウェイト、アクティベーション、KVキャッシュ値はより広い8ビットまたは16ビット整数で量子化される。
提案した有意データレイソーシング(SDR)技術を用いて,すべてのデータを4ビットに圧縮する。
量子化の労力が減ったにもかかわらず、QRazorは、最先端の4ビットメソッドに匹敵するLCM精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:20:08 GMT)
PhotoGAN: Generative Adversarial Neural Network Acceleration with Silicon Photonics [3.0] PhotoGANは、GANモデルの特殊な操作を扱うために設計された最初のシリコンフォトニック加速器である。
PhotoGANは最先端の加速器に比べて少なくとも4.4倍高いGOPSと2.18倍低いEPBを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:53:31 GMT)
SentiQNF: A Novel Approach to Sentiment Analysis Using Quantum Algorithms and Neuro-Fuzzy Systems [3.0] 我々は、量子ファジィニューラルネットワーク(QFNN)と呼ばれる感情分析のための新しいハイブリッドアプローチを提案する。
QFNNは量子特性を活用し、ファジィ層を組み込んで古典的な感情分析アルゴリズムの限界を克服する。
提案手法は感情データ処理を高速化し,テキストデータの種類を正確に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:53:47 GMT)
Asymmetrical Latent Representation for Individual Treatment Effect Modeling [3.0] 条件付き平均治療効果評価は、医療、社会学、広告などの分野における因果モデリングにとって重要な課題である。
本稿では, 個別処理効果のための非対称ラテント表現(ALRITE)と呼ばれる2つの潜在空間の非対称探索に基づく新しいCATE推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:44:36 GMT)
Robust Amortized Bayesian Inference with Self-Consistency Losses on Unlabeled Data [2.9] 本研究では,モデルから生成した(ラベル付き)シミュレーションデータだけでなく,実世界のデータを含む任意の情報源から生成したラベル付きデータ上でのトレーニングを可能にする半教師付きアプローチを提案する。
実験結果から, シミュレーション外データに対するABIのロバスト性は著しく向上した。
我々の研究結果が他のシナリオやモデルクラスにも一般化されれば、新しい手法は神経性ABIの大きなブレークスルーとなると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:57:02 GMT)
Cons-training tensor networks [2.9] テンソルネットワークと呼ばれる新しいファミリーを導入する。
textitconstrained matrix product state (MPS)
これらのネットワークは、不等式を含むちょうど任意の離散線型制約をスパースブロック構造に含んでいる。
これらのネットワークは、特に、可能空間上で厳密にサポートされた分散をモデル化するために調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:21:43 GMT)
Improving LLM Abilities in Idiomatic Translation [2.9] NLLBやGPTのような言語モデル(LLM)では、イディオムの翻訳は依然として難しい課題である。
我々のゴールは、慣用的な言語のLLM処理を改善することで、翻訳の忠実度を高めることである。
文化的なニュアンスを維持し、翻訳されたテキストが意図と感情の共鳴を維持することを保証するため、これは大きな社会的影響を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:04:22 GMT)
Time Series Embedding Methods for Classification Tasks: A Review [2.8] 本稿では,機械学習およびディープラーニングモデルにおける効率的な表現のための時系列埋め込み手法の総合的なレビューと評価を行う。
埋め込み技術の分類を導入し,それらの理論的基礎と応用状況に基づいて分類する。
実験の結果,組込み手法の性能は,使用するデータセットや分類アルゴリズムによって大きく異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:24:45 GMT)
QNN-VRCS: A Quantum Neural Network for Vehicle Road Cooperation Systems [2.8] 本研究は、車載道路協調システム(VRCS)を強化するために量子コンピューティング技術を統合する。
本稿では、トラフィックデータ処理の複雑さをよりよく扱うために、最適化された量子ニューラルネットワーク(QNN)を提案する。
2つのトラフィックデータセットに対する実証的な評価は、我々のモデルは97.42%と84.08%の優れた分類精度を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:17:29 GMT)
Fast Iterative and Task-Specific Imputation with Online Learning [2.8] 本稿では,K-アネレスト近傍の計算を反復的に改善したF3Iという計算手法を提案する。
本稿では,F3Iによるいくつかのメカニズムの欠落に対する計算精度の理論的解析を行う。
また,F3Iの合成データと実生活における薬物再資源化と手書きデジタル認識データの両方における性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:04:18 GMT)
Rethinking Pre-Trained Feature Extractor Selection in Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification [2.7] 複数インスタンス学習(MIL)は、パッチレベルのアノテーションを必要とせずに、ギガピクセル全体のスライド画像(WSI)分類に好まれる方法となっている。
本研究では,3次元のMIL特徴抽出器(事前学習データセット,バックボーンモデル,事前学習手法)を体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:30:53 GMT)
From Text to Emoji: How PEFT-Driven Personality Manipulation Unleashes the Emoji Potential in LLMs [2.6] 大規模言語モデル(LLM)の性格特性の操作が重要な研究領域として浮上している。
我々は、量子化低ランク適応(QLoRA)を用いて、オープンネス、良心性、外転、アグレタブルネス、ニューロティシズムという5つの大きな性格特性を操る。
PEFTの後、Mistral-7B-InstructやLLaMA-2-7B-chatのようなモデルでは、PEFTデータに絵文字が存在しないにもかかわらず、絵文字を生成するようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:10:45 GMT)
FedPref: Federated Learning Across Heterogeneous Multi-objective Preferences [2.5] Federated Learning(FL)は、トレーニングデータが分散デバイスによって所有され、共有できない設定のために開発された分散機械学習戦略である。
FLの現実的な設定への応用は、参加者間の不均一性に関連する新たな課題をもたらします。
この設定でパーソナライズされたFLを促進するために設計された最初のアルゴリズムであるFedPrefを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:12:59 GMT)
Binary Losses for Density Ratio Estimation [2.5] 有限個の観測値から2つの確率密度の比を推定することは、中央の機械学習問題である。
本研究では, 誤差の小さい密度比推定器が生じる損失関数を特徴付ける。
本研究では,大きな密度比値の正確な推定を優先するような,特定の特性を持つ損失関数を構成するための簡単なレシピを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:51:03 GMT)
Ranking with Confidence for Large Scale Comparison Data [2.5] 本研究では、比較ノイズを考慮した生成データモデルを用いて、ペア比較から高速で正確で情報的なランク付けを行う。
実データでは、PD-Rankは、アクティブな学習方法よりも同じKendallアルゴリズムを達成するのに、計算時間が少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:39:13 GMT)
The First Indoor Pathloss Radio Map Prediction Challenge [2.5] ICASSP 2025 初の屋内パスロス無線地図予測チャレンジ。
本稿では,屋内経路損失予測問題,使用するデータセット,課題タスク,評価手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:25:14 GMT)
AdEval: Alignment-based Dynamic Evaluation to Mitigate Data Contamination in Large Language Models [2.5] AdEvalはデータ汚染が信頼性に与える影響を緩和することを目的とした動的データ評価手法である。
キーとなる知識ポイントと主要なアイデアを抽出し、動的に生成された質問を静的データの中核的な概念と整合させる。
また、オンライン検索を活用して、関連する知識ポイントの詳細な説明を提供し、高品質な評価サンプルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:57:24 GMT)
Color code decoder with improved scaling for correcting circuit-level noise [2.4] 2次元カラーコードは、フォールトトレラント量子コンピューティングの有望な候補である。
色ごとに一致する2つのデコーダを組み合わせた効率的なカラーコードデコーダを提案する。
私たちのシミュレーションでは、この復号化戦略が論理的失敗の可能な限りのスケーリングにほぼ達していることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:27:52 GMT)
MedSlice: Fine-Tuned Large Language Models for Secure Clinical Note Sectioning [2.4] 微調整のオープンソース LLM は、臨床ノートのセクションリングにおいて独自のモデルを上回ることができる。
本研究は,現在病歴,インターバル歴史,アセスメント・アンド・プランの3つのセクションに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:32:09 GMT)
Analyzing the Evolution and Maintenance of Quantum Computing Repositories [2.4] GitHub上で21,000以上の量子ソフトウェアリポジトリの大規模なマイニング分析を行います。
量子コンピューティングのコミュニティは急速に成長し,リポジトリの数は200%増加した。
量子コンピューティング問題の3分の1は、一般的なソフトウェアインフラストラクチャに加えて、特殊なツールの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:42:01 GMT)
Multi-aspect Knowledge Distillation with Large Language Model [2.3] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を用いた多視点知識蒸留法を提案する。
主に画像分類に適用し,モデルの拡張の可能性を探るため,オブジェクト検出などのタスクに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:45:35 GMT)
DoMINO: A Decomposable Multi-scale Iterative Neural Operator for Modeling Large Scale Engineering Simulations [2.3] DoMINOは点クラウドベースの機械学習モデルであり、局所幾何学情報を用いて離散点上の流れ場を予測する。
DoMINOは、DrivAerMLデータセットを使用して、自動車空気力学のユースケースで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:28:10 GMT)
Information flow in parameterized quantum circuits [2.3] 量子システムにおける情報フローを定量化する新しい方法を提案する。
ゲートノード間の相互情報を用いた距離測定法を提案する。
そこで,距離測定に基づく経路を用いた変分アルゴリズムの最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:03:53 GMT)
Precise and Robust Sidewalk Detection: Leveraging Ensemble Learning to Surpass LLM Limitations in Urban Environments [2.2] この研究は、Cityscapes、Ade20k、およびBostonデータセットにおけるモデルのパフォーマンスを評価した。
アンサンブルモデルは個々のモデルよりも優れ、平均インターセクション・オーバー・ユニオン(MIIOU)スコアは93.1%、90.3%、90.6%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:08:19 GMT)
Multimodal Sensor Dataset for Monitoring Older Adults Post Lower-Limb Fractures in Community Settings [2.2] 下肢骨折(LLF)は高齢者にとって大きな健康上の問題である。
回復期には、高齢者はしばしば社会的孤立と機能低下に直面している。
本稿では,新しいマルチモーダルセンサデータセットMAISON-LLFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:01:01 GMT)
Hamiltonian-based graph-state ansatz for variational quantum algorithms [2.1] グラフベースの対角化回路と任意の1量子回転ゲートを組み合わせた新しい回路設計を提案する。
提案したアンザッツの精度は, 最大12量子ビットの様々な分子の基底状態エネルギーを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:52:56 GMT)
Auto-Evaluation: A Critical Measure in Driving Improvements in Quality and Safety of AI-Generated Lesson Resources [2.1] オーク・ナショナル・アカデミー(Oak National Academy)は、イギリスの公共団体。
我々は,全国カリキュラム科目すべてを対象とした,約13,000のオープン教育リソース(OER)の総合カリキュラムを,専門家,人間教師が設計し,品質保証を行っている。
これにより、高品質のAIを活用した授業計画ツールであるAilaを構築するのに必要なコンテンツのコーパスが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:35:23 GMT)
Revisiting CLIP: Efficient Alignment of 3D MRI and Tabular Data using Domain-Specific Foundation Models [2.1] 画像エンコーダとして、ドメイン固有の3D基盤モデルをトレーニングすることで、CLIPスタイルのアライメントを再考する。
本手法は,3次元のトレーニングに必要な簡易な埋め込み蓄積戦略によって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:34:48 GMT)
A Runtime Analysis of the Multi-Valued Compact Genetic Algorithm on Generalized LeadingOnes [2.1] 我々は,r値のLeadingOnes関数上での複数値cGAのランタイム解析を行った。
r-LeadingOnes上のr-cGAのランタイムは、高い確率でO(n2r2 log3 n log2 r)であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:37:42 GMT)
Backpropagation through Soft Body: Investigating Information Processing in Brain-Body Coupling Systems [2.1] 動物は脳、体、環境の動的結合を通じて洗練された行動制御を行う。
それぞれのコンポーネントを個別に設計することなく、洗練されたエージェントを生成するための共設計アプローチが提案されている。
物理的貯水池計算技術を用いて、最適化された脳機能を身体に組み込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:05:04 GMT)
Academic Case Reports Lack Diversity: Assessing the Presence and Diversity of Sociodemographic and Behavioral Factors related to Post COVID-19 Condition [2.1] 本研究は,健康の社会的決定因子をPCC研究に統合するための包括的枠組みを開発することを目的とする。
NER、自然言語推論(NLI)、トリグラム、周波数分析を統合したNLPパイプラインを開発し、これらのエンティティを抽出し分析した。
探索的な分析により、状態、年齢、ケアへのアクセスといった一般的なエンティティと、人種や住居の状態といったセンシティブなカテゴリーの不足が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:38:58 GMT)
YOLOSCM: An improved YOLO algorithm for cars detection [2.0] クラスタリングモジュール(SCM)は、クラスタ化された領域を適応的に識別し、モデルがこれらの領域に集中してより正確な検出を可能にする。
提案手法の有効性と優位性を示すため,都市交通データセットに関する広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:04:30 GMT)
Defining Quantum Games [2.0] 量子ゲームは、量子物理学の原理を利用するか、3つの提案された次元のいずれかを通して量子現象や量子物理学の理論を参照するルールベースのゲームの一種として定義する。
様々なゲームは、デジタル、アナログ、ハイブリッド手段を通じて量子物理学と量子コンピューティングを探求し、様々なインセンティブが開発を推進している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:22:17 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） (Thu, 23 Jan 2025 11:12:59 GMT)
POLAR-Sim: Augmenting NASA's POLAR Dataset for Data-Driven Lunar Perception and Rover Simulation [1.9] NASAのPOLARデータセットには、約2,600対の高ダイナミックレンジステレオ写真が含まれている。
これらの写真の目的は、ロボット工学、AIに基づく認識、そして自律的なナビゲーションの開発を促進することである。
この作業により、カメラモデルを持つ誰でも、POLARデータセットの13のシナリオのいずれかに関連する画像を合成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:17:17 GMT)
Where Do You Go? Pedestrian Trajectory Prediction using Scene Features [1.9] 本稿では,歩行者のインタラクションと環境コンテキストを統合した新しい軌道予測モデルを提案する。
本手法は,スパースグラフの枠組み内で歩行者間の空間的・時間的相互作用を捉える。
提案手法は既存の最先端手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:15:26 GMT)
Question Answering on Patient Medical Records with Private Fine-Tuned LLMs [1.9] 大規模言語モデル(LLM)は、医療データに対する意味的質問応答(QA)を可能にする。
プライバシとコンプライアンスを保証するには、LLMのエッジとプライベートのデプロイメントが必要です。
GPT-4 や GPT-4o などのベンチマークモデルに対して,プライベートホスト型,微調整型 LLM の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:13:56 GMT)
Low-Rank Adapters Meet Neural Architecture Search for LLM Compression [1.8] LLM(Large Language Models)の急速な拡張は、微調整と展開に必要な計算資源に関して重大な課題を提起している。
低ランクアダプタの最近の進歩は、これらのモデルのパラメータ効率のよい微調整(PEFT)において有効であることを示した。
本稿では,低ランク表現をニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)技術と相乗化するための革新的なアプローチを包括的に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:14:08 GMT)
HumorReject: Decoupling LLM Safety from Refusal Prefix via A Little Humor [1.8] 大きな言語モデル(LLM)は、安全のために明示的な拒絶プレフィックスに依存しており、プレフィックスインジェクション攻撃に対して脆弱である。
本稿では, ユーモアを間接的拒絶戦略として活用することにより, LLM の安全性を再定義する新しいデータ駆動型アプローチである HumorReject を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:02:51 GMT)
Exploring Variance Reduction in Importance Sampling for Efficient DNN Training [1.8] 本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)トレーニングにおいて,重要サンプリング下でサンプリングされたミニバッチのみを用いて分散低減を推定する手法を提案する。
また、重要度サンプリングの効率を定量化する絶対測度と、移動勾配統計に基づく重要度スコアのリアルタイム推定アルゴリズムも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:43:34 GMT)
Matrix Completion in Group Testing: Bounds and Simulations [1.7] 非適応設計では、全てのテストは同時にテストされ、測定行列で表される。
削除されたエントリを持つ特定の行がリカバリを支援する情報を提供するのに対して、他の行はそうでないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:58:30 GMT)
Towards a Theory of AI Personhood [1.6] 我々はAIの人格化に必要な条件を概説する。
もしAIシステムが人間と見なせるなら、AIアライメントの典型的な枠組みは不完全かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:31:26 GMT)
Experience with GitHub Copilot for Developer Productivity at Zoominfo [1.6] Zoominfoでは、GitHub Copilotのデプロイメントと開発者の生産性への影響を評価しています。
提案では平均33%,コード行では20%の受け入れ率を示し,高い開発者の満足度スコアは72%であった。
我々の発見は、企業環境におけるAI支援ソフトウェア開発に関する知識の増大に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:17:48 GMT)
Unlearning Clients, Features and Samples in Vertical Federated Learning [1.6] 垂直学習(VFL)は研究コミュニティからはあまり注目されていない。
本稿では,未学習クライアント,未学習機能,未学習サンプルの3つの視点から,VFLにおける未学習について検討する。
知識蒸留(KD)をベースとしたVFU-KDを未学習のサンプルとして導入するため,勾配上昇に基づくVFU-GAを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:10:02 GMT)
Centralization vs Decentralization in Hiring and Admissions [1.6] 我々は、分散化が公正性に対する破壊的な結果をもたらす可能性を示し、候補者間で雇用される可能性において大きな格差をもたらすことを示している。
我々の結果は、中央集権化と分散化という問題の下で発生するトレードオフを実証し、この問題に対する回答が、これらのシステム内の人々にどのように大きな害を与えるかを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:22:29 GMT)
Integrating Causality with Neurochaos Learning: Proposed Approach and Research Agenda [1.5] 我々は、より優れた結果を得るために、因果学習とニューロカオス学習のアプローチを統合する方法について検討する。
本稿では,この統合による分類・予測・強化学習の促進に向けたアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:45:29 GMT)
Expanding on the BRIAR Dataset: A Comprehensive Whole Body Biometric Recognition Resource at Extreme Distances and Real-World Scenarios (Collections 1-4) [1.5] 近年,バイオメトリック認識アルゴリズムとオペレーティングシステムの現状が急速に進展している。
この技術は、極端な距離で識別を行う場合や、ビルの高架カメラやUAVに装着する場合など、従来とは異なる設定に応用される場合、依然として大きな被害を被る。
本稿では、これらの運用上の課題に対処する上で、現在注目されている最大のデータセットの拡張について要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:12:56 GMT)
Parallel Belief Contraction via Order Aggregation [1.5] より強い性質に従うシリアル収縮操作を拡張する方法について検討する。
また、平行な収縮の列の後の信念の振る舞いという、反復的なケースについても検討する。
本稿では,並列変化を扱うための逐次反復的信念変化演算子の拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:42:16 GMT)
A Comprehensive Framework for Building Highly Secure, Network-Connected Devices: Chip to App [1.5] 本稿では,ネットワーク接続デバイスをセキュアにするための総合的なアプローチを提案する。
ハードウェアレベルでは、セキュアなキー管理、信頼できる乱数生成、重要な資産の保護に重点を置いています。
セキュアな通信のために、TLS 1.3と標準およびリソース制約されたデバイス用に最適化された暗号化スイートを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:44:34 GMT)
Not Every AI Problem is a Data Problem: We Should Be Intentional About Data Scaling [1.5] 大規模言語モデルは、取得するデータを探すのではなく、トレーニングとスケールのためにより多くのデータを必要とします。
データ自体のトポロジは、データスケーリングにおいてどのタスクを優先順位付けすべきかを知らせるものだ、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:58:14 GMT)
Musical ethnocentrism in Large Language Models [1.5] 大規模言語モデル(LLM)における音楽バイアスの分析に向けての第一歩を踏み出す。
我々は、各国の音楽文化の様々な側面を数値的に評価するようLLMに求めている。
両実験とも,西洋音楽文化に対するLLMの強い嗜好が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:50:37 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点クラウド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） (Thu, 23 Jan 2025 11:19:28 GMT)
CSAOT: Cooperative Multi-Agent System for Active Object Tracking [1.4] Active Object Tracking (AOT) は、複雑な環境で移動対象との視覚的接触を維持するために、コントローラエージェントが視点を積極的に調整する必要がある。
既存のAOTソリューションは主にシングルエージェントベースで、動的で複雑なシナリオに苦しむ。
我々は,複数のエージェントがひとつのデバイス上で動作できるようにするために,CSAOT(Collaborative System for Active Object Tracking)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:44:35 GMT)
LeCoPCR: Legal Concept-guided Prior Case Retrieval for European Court of Human Rights cases [1.4] 本稿では,特定のクエリケース事実から法的概念の形で意図を明示的に生成する手法であるLeCoPCRを提案する。
我々は、DPP(Determinantal Point Process)を用いた推論部から重要な法的概念を抽出し、品質と多様性のバランスをとるために、弱い監督アプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:10:00 GMT)
CoPERLex: Content Planning with Event-based Representations for Legal Case Summarization [1.4] 法律専門家は、しばしば長い判断に苦慮し、迅速な理解のために効率的な要約を必要とします。
提案するフレームワークであるCoPERLexは,まず,判断から重要な情報を特定するためのコンテンツ選択を行う。
第2に、選択したコンテンツを使用して、サブジェクト-VerbObjectsとしてモデル化されたイベント中心の表現を通じて中間計画を生成する。
第3に、コンテンツと構造化計画の両方のコヒーレントな要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:03:45 GMT)
Atmospheric Noise-Resilient Image Classification in a Real-World Scenario: Using Hybrid CNN and Pin-GTSVM [1.4] 本稿では,Pinball Generalized Twin Support Vector Machine(Pin-GTSVM)と事前訓練した特徴抽出器を備えたハイブリッドモデルを提案する。
提案システムは従来のスマートパーキングインフラとシームレスに連携し、最小限のカメラを利用して数百台のパーキングスペースを効率的に監視・管理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:53:35 GMT)
Collective Memory and Narrative Cohesion: A Computational Study of Palestinian Refugee Oral Histories in Lebanon [1.4] 本研究は,パレスチナの難民集団がナクバ族の結束した集団記憶を共有物語を通していかに維持するかを,パレスチナの口頭史アーカイブ (POHA) を用いて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:07:49 GMT)
Querying Databases with Function Calling [1.3] 本稿では,検索クエリやフィルタ,組み合わせによるデータアクセスを統一するデータベースクエリのためのツール定義を提案する。
合成データベーススキーマとクエリを生成するために,Gorilla LLMフレームワークに適応した新しいパイプラインを提案する。
LLMはプロパティ上の演算子を利用するのに非常に有効であるが、テキストプロパティーフィルタに苦慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 23:09:13 GMT)
Learning Hemodynamic Scalar Fields on Coronary Artery Meshes: A Benchmark of Geometric Deep Learning Models [1.3] 本研究は、冠状動脈のvFFR領域をCFDサロゲートとして予測するための様々なバックエンドを実験的に分析する。
トランスフォーマーベースのバックエンドは、圧力とvFFRフィールドを予測する場合、他のバックエンドよりも優れていた。
圧力降下は、圧力関連分野を学習するための最適ネットワーク出力として同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:18:07 GMT)
Efficient Synaptic Delay Implementation in Digital Event-Driven AI Accelerators [1.3] 本稿では,デジタルニューロモルフィックアクセラレータ上でのシナプス遅延をサポートするハードウェア構造であるShared Circular Delay Queue (SCDQ)を紹介する。
分析とハードウェアの結果から、現在の一般的なアプローチよりもメモリのスケールが優れており、アルゴリズムとハードウェアの共最適化にはさらに耐え難いことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:30:04 GMT)
Societal Adaptation to Advanced AI [1.3] 先進的なAIシステムからリスクを管理する既存の戦略は、AIシステムの開発方法と拡散方法に影響を与えることに集中することが多い。
我々は、先進的なAIへの社会適応の増大という補完的なアプローチを奨励する。
我々は、AIシステムの潜在的に有害な使用を回避し、防御し、治療する適応的介入を特定するのに役立つ概念的枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:47:58 GMT)
Domain-Specific Machine Translation to Translate Medicine Brochures in English to Sorani Kurdish [1.2] 我々は、英語のパンフレットをSorani Kurdishに翻訳する特殊な機械翻訳(MT)モデルを開発した。
イラク・クルディスタン地方(KRI)の製薬会社2社から調達した319個のパンフレットから,22,940個の一致した文対の並列コーパスを用いた。
クルド語話者の薬剤師、医師、医療使用者による人間による評価では、プロの50%が翻訳が一貫していることが判明し、83.3%が正確であると評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:28:36 GMT)
CAPRAG: A Large Language Model Solution for Customer Service and Automatic Reporting using Vector and Graph Retrieval-Augmented Generation [1.1] 私たちは、顧客に対して銀行サービスに関する関連情報と年次レポートからの洞察を提供するように設計されたAIエージェントを開始した。
我々は、関係に基づくクエリと文脈的クエリの両方に効果的に対応するハイブリッドな顧客分析パイプライン検索生成(CAPRAG)を提案する。
国際銀行向けに設計された私たちの革新的なサービスは、ますます複雑なデジタル環境の中で銀行の顧客に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:38:20 GMT)
CUTECat: Concolic Execution for Computational Law [1.1] コンコリック実行ツール内でのデフォルトロジックの処理方法を示し、Catalaのコンテキストで私たちのアプローチを実装します。
我々は、フランス住宅給付のカタラ実施と米国税法第132条を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:10:41 GMT)
S4Sleep: Elucidating the design space of deep-learning-based sleep stage classification models [1.1] 本研究では,エンコーダ・予測アーキテクチャの幅広いカテゴリにおける設計選択について検討する。
時系列およびスペクトログラム入力表現の両方に適用可能なロバストアーキテクチャを同定する。
これらのアーキテクチャは、構造化状態空間モデルを積分成分として含み、統計的に重要な性能改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:00:34 GMT)
The Road to Learning Explainable Inverse Kinematic Models: Graph Neural Networks as Inductive Bias for Symbolic Regression [1.0] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,自動生成したデータセットに基づいて逆キネマティクス(IK)を学習する方法を示す。
生成されたGNNは、シンボル回帰を通じて解析方程式を生成する誘導バイアスとして将来の研究に使用されるように調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:18:52 GMT)
Scalable Safe Multi-Agent Reinforcement Learning for Multi-Agent System [1.0] 報酬形成のみに依存する既存のマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムは、安全性を確保するのに有効ではない。
本稿では,MARL手法の安全性とスケーラビリティを高めるために,スケーラブルセーフMARL(Scalable Safe MARL)を提案する。
SS-MARLは,ベースラインに比べて最適性と安全性のトレードオフが良好であることを示し,そのスケーラビリティは多数のエージェントを持つシナリオにおいて,最新の手法よりも著しく優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:01:19 GMT)
WFCRL: A Multi-Agent Reinforcement Learning Benchmark for Wind Farm Control [0.9] 風力発電制御問題に対するマルチエージェント強化学習環境の最初のオープンスイートであるWFCRL(Wind Farm Control with Reinforcement Learning)を紹介する。
それぞれのタービンはエージェントであり、ヨー、ピッチ、トルクを調整することで共通の目的を最大化することができる。
各シミュレーターには、実際の風力発電所を含む10ドルの風のレイアウトが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:01:17 GMT)
EFiGP: Eigen-Fourier Physics-Informed Gaussian Process for Inference of Dynamic Systems [0.9] 一般微分方程式(ODE)によって支配されるデータ駆動力学系の推定と軌道再構成は、生物学、工学、物理学などの分野において必須の課題である。
フーリエ変換と固有分解を物理インフォームドガウスプロセスフレームワークに統合するアルゴリズムであるEigen-Fourier Physics-Informed Gaussian Process (EFiGP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:35:02 GMT)
Local Control Networks (LCNs): Optimizing Flexibility in Neural Network Data Pattern Capture [0.9] 各ノードで同じアクティベーション関数を利用するのは最適以下であり、各ノードで異なるアクティベーション関数を活用して柔軟性と適応性を向上させることを提案する。
そこで我々は,各ノードのアクティベーション曲線を識別するために,B-スプライン関数を利用するローカル制御ネットワーク(LCN)を導入する。
その結果,ノードレベルでの多様なアクティベーションにより,性能と効率が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:34:25 GMT)
Deep polytopic autoencoders for low-dimensional linear parameter-varying approximations and nonlinear feedback design [0.9] ポリトープオートエンコーダは、ポリトープの状態の低次元次元パラメトリゼーションを提供する。
非線形PDEの場合、これは低次元線形パラメータ変動(LPV)近似に容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:28:53 GMT)
Communicating Activations Between Language Model Agents [0.9] マルチ言語モデル (LM) エージェント間の通信は、LMの推論能力を高めることが示されている。
自然言語は、LM間通信の主要な媒体である。
本稿では,LMがアクティベーションを介して通信する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:41:07 GMT)
Aggregating Digital Identities through Bridging. An Integration of Open Authentication Protocols for Web3 Identifiers [0.9] Web3の分散インフラストラクチャはOpenID ConnectのようなデジタルIDプロトコルに対する標準化されたアプローチを強化した。
Web2とWeb3は現在サイロで運用されており、選択的な公開Webトークン(SD-JWT)とWeb3 dAppsは検証可能なチェーンデータに依存している。
本稿では、OpenID ConnectフレームワークにおけるWeb3の統合について検討し、分散IDへの適応性について、確立された認証プロトコルを精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:48:49 GMT)
ChemTEB: Chemical Text Embedding Benchmark, an Overview of Embedding Models Performance & Efficiency on a Specific Domain [0.9] 本稿では,ケミカルテキスト埋め込みベンチマーク(ChemTEB)という新しいベンチマークを紹介する。
ChemTEBは、化学文献とデータのユニークな言語的・意味的な複雑さに対処する。
化学情報の処理と理解における現在の方法論の長所と短所を照らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 20:59:08 GMT)
Dual-Branch HNSW Approach with Skip Bridges and LID-Driven Optimization [0.9] Hierarchical Navigable Small World (HNSW)アルゴリズムは近接探索に広く利用されている。
提案手法は, 局所最適化とクラスタ切断を緩和し, 建設速度を向上し, 推論速度を向上するアルゴリズムである。
様々なベンチマークとデータセットの実験により、我々のアルゴリズムは元のHNSWを精度と速度の両方で上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:20:12 GMT)
StreamingRAG: Real-time Contextual Retrieval and Generation Framework [0.8] StreamingRAGはストリーミングデータ分析用に設計された新しいフレームワークである。
リアルタイム分析(スループットが5～6倍)、文脈精度(時間知識グラフによる)、リソース消費(軽量モデルで2～3倍)の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:20:10 GMT)
Automatic Fact-Checking with Frame-Semantics [0.8] 大規模構造化データに注釈を付けたPoitiFactから抽出した実世界のクレームのパイロットデータセットを紹介する。
このデータセットは、Voteセマンティックフレームを使用して投票関連クレームを調査し、Voteセマンティックフレームとデータソースを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:26:09 GMT)
A light-weight model to generate NDWI from Sentinel-1 [0.8] 本研究では,Sentinel-1画像から正規化差分水指数(NDWI)を生成する深層学習モデルを提案する。
NDWIの予測には,精度0.9134,AUC0.8656が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:50:51 GMT)
A Survey of Large Language Model-Based Generative AI for Text-to-SQL: Benchmarks, Applications, Use Cases, and Challenges [0.8] 自然言語クエリを構造化クエリ言語(技術)に変換することで,データベースとのスムーズな対話を容易にする
この調査は、AI駆動のテキスト・ツー・ワンシステムの進化の概要を提供する。
医療、教育、金融といった分野におけるテキスト・ツー・ワンの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:29:42 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） (Thu, 23 Jan 2025 07:04:34 GMT)
Autoencoders for Anomaly Detection are Unreliable [0.7] オートエンコーダは、教師なし設定と半教師なし設定の両方で、しばしば異常検出に使用される。
近年の研究では、この仮定が常に成り立つわけではないが、理論における仮定の有効性を研究するためにはほとんど行われていないことが示唆されている。
この仮定は実際には成り立たないことを示し、通常のデータから遠く離れた異常は、実際に完全に再構成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:36:48 GMT)
Empowering AIOps: Leveraging Large Language Models for IT Operations Management [0.7] 従来の予測機械学習モデルとLarge Language Models(LLMs)のような生成AI技術を統合することを目指しています。
LLMは、システムログやインシデントレポート、技術ドキュメントなど、膨大な量の非構造化データの処理と分析を可能にする。
我々は,AIOpsにおける永続的な課題に対処し,IT運用管理の能力を高めるための革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:31:51 GMT)
Federated Granger Causality Learning for Interdependent Clients with State Space Representation [0.6] 我々は、グランガー因果関係を学習するための連合的なアプローチを開発する。
本稿では,サーバが学習したGranger因果関係情報を用いてクライアントモデルを拡張することを提案する。
また、フレームワークの集中的なオラクルモデルへの収束について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:04:21 GMT)
Comprehensive Modeling and Question Answering of Cancer Clinical Practice Guidelines using LLMs [0.6] 本研究は,NCCN(National Comprehensive Cancer Network)がんガイドラインの文脈的にリッチなデジタル表現を作成するアプローチを提案する。
我々は,ノード分類にLarge Language Models (LLMs) を用いて,モデルのセマンティックエンリッチメントを実装する。
また,テキストのガイドラインに制約を加えることで,自然言語の質問に答えるための方法論も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:06:26 GMT)
An Efficient Sparse Kernel Generator for O(3)-Equivariant Deep Networks [0.6] 回転同変グラフニューラルネットワークは、空間深層学習タスクにおける最先端の性能を得る。
クレーブシュ=ゴルドンテンソル積(Clebsch-Gordon tensor product, CG)は、2つの高次特徴ベクトルと高度に構造化されたスパーステンソルを交換して高密度出力ベクトルを生成するカーネルである。
我々は,CGテンソル製品用のGPUスパースカーネルジェネレータを導入し,既存のオープンソース実装とクローズドソース実装の大幅な高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:20:47 GMT)
Continuous-variable designs and design-based shadow tomography from random lattices [0.5] n-モード系に対して、すべての GKP 状態の集合は、厳密な連続変数状態 2-設計を形成することを示す。
これらの格子状態設計を用いて連続変数シャドウトモグラフィープロトコルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:56:25 GMT)
Bell nonlocality in quantum networks with unreliable sources: Loophole-free postelection via self-testing [0.5] 信頼できない情報源を持つ量子ネットワークにおけるベル非局所性について議論する。
ネットワークにおける計測のためのフェアサンプリング特性を特徴付ける。
一部のケースでは、フェアサンプリング特性は観測データのみに基づいて保証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:00:07 GMT)
SaTor: Satellite Routing in Tor to Reduce Latency [0.5] 本稿では衛星ルーティング技術を用いたTorの遅延低減方式であるSaTorを提案する。
SaTorは、一般に35%以上の回路で27.6ms、最も遅い時期に450msのスピードアップを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:16:22 GMT)
Regret Analysis: a control perspective [0.5] 適応制御では、通常は2つの目的がある: 1) システムの全ての時間変化パラメータ/状態が有界であること、2) 適応制御されたシステムと参照システムの間の瞬時にエラーが時間とともに0(または少なくともコンパクトな集合)に収束すること。
オンライン学習において、アルゴリズムのパフォーマンスは、しばしばアルゴリズムが生み出す後悔によって特徴づけられる。
本稿では,凸関数の勾配降下の後悔に基づく解析と,ストリーミング回帰問題の制御に基づく解析を通して,これらの相違点を詳細に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:33:33 GMT)
Variational U-Net with Local Alignment for Joint Tumor Extraction and Registration (VALOR-Net) of Breast MRI Data Acquired at Two Different Field Strengths [0.4] 多次元乳房MRIは腫瘍の診断、特徴付け、治療計画を改善する可能性がある。
3Tや7Tのような異なるフィールド強度で取得された画像の正確なアライメントとデライン化は、依然として困難な研究課題である。
提案手法は, 異なる磁場強度で取得したMRIデータの関節腫瘍セグメント化とMRIデータの登録を可能とすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:15:54 GMT)
Enhancing Medical Image Analysis through Geometric and Photometric transformations [0.4] 2つの異なる医用画像データセットにおけるデータ拡張手法の有効性を評価する。
最初のステップでは良性および悪性のクラスを含む皮膚がんデータセットにいくつかの変換手法を適用した。
第2ステップでは、網膜と血管のデータセットを用いて、2つのランダムな画像とそれに対応するマスクを混合することにより、Mixup手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:21:14 GMT)
On the Transfer of Knowledge in Quantum Algorithms [0.4] 本稿では,古典的人工知能において伝統的に用いられてきた知識技術の量子コンピューティングへの変換について考察する。
その結果,知識の伝達を活用することで,量子アルゴリズムの効率性と有効性を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:21:32 GMT)
Analysis of Indic Language Capabilities in LLMs [0.4] 本報告では,テキスト入力による大規模言語モデル(LLM)の性能評価を行い,Indic言語を理解・生成する。
ヒンディー語はモデルの中で最も広く表現されている言語である。
モデルパフォーマンスは、上位5言語の話者数と大まかに相関するが、その後の評価は様々である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:49:33 GMT)
Efficient Fermi-Hubbard model ground-state preparation by coupling to a classical reservoir in the instantaneous-response limit [0.4] 本稿では,古典的な貯水池を組み込んだ相互作用モデルの構築手法を提案する。
私たちは結合を設計して、システムを初期製品状態から相互作用する基盤状態へと素早く駆動することができます。
このアンザッツはハミルトン変分アンザッツによく似ており、新しい視点を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:33:21 GMT)
Non-unitary Variational Quantum Eigensolver with the Localized Active Space Method and Cost Mitigation [0.3] ハードウェア効率の良い局所化能動空間自己整合体(SCFS)は完全能動空間自己整合体(CFF)を近似する
HEAは安価で浅い回路を提供するが、しばしば必要な相関を捉えることができない。
LAS-nuVQEは、H4と正方形のシクロブタジエンの両方で少数の門 (70) で、交差相関を回復し、化学的精度に達することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:18:57 GMT)
SaRPFF: A Self-Attention with Register-based Pyramid Feature Fusion module for enhanced RLD detection [0.3] SaRPFF (Self-Attention with Register-based Pyramid Feature Fusion) は、マルチスケールオブジェクト検出を強化するために設計された新しいモジュールである。
2D-Multi-Head Self-Attention (MHSA)とレジスタトークンを統合し、機能解釈性を改善する。
MRLDデータセットにおける平均精度 (AP) は, YOLOv7のベースラインFPN法と比較して+2.61%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:29:02 GMT)
Integrating Persian Lip Reading in Surena-V Humanoid Robot for Human-Robot Interaction [0.3] 本研究では,ペルシャ語による唇読取技術を人間型ロボットSurena-Vに統合し,音声認識能力の向上を図る。
最高の性能モデルであるLSTMは89%の精度を達成し、リアルタイムの人間とロボットのインタラクションのためにSurena-Vロボットに実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:57:27 GMT)
TT-BLIP: Enhancing Fake News Detection Using BLIP and Tri-Transformer [0.3] 本稿では,TT-BLIPと呼ばれるエンドツーエンドモデルを導入し,視覚・画像の統一理解と生成にブートストラップ言語-画像事前学習を適用した。
実験は、WeiboとGossipcopという2つのフェイクニュースデータセットを使って行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:18:03 GMT)
Pseudo-Automation: How Labor-Offsetting Technologies Reconfigure Roles and Relationships in Frontline Retail Work [0.2] セルフサービスマシンは擬似自動化の一種であり、タスクを実際に自動化するのではなく、無給の顧客にオフセットする。
セルフサービスはしばしば、カスタマーサービスの悪化と小売業者の損失と盗難の増加で批判されている。
セルフチェックアウトの結果,キャッシュ処理作業に3つの変更が加えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:42:45 GMT)
Validating Deep Learning Weather Forecast Models on Recent High-Impact Extreme Events [0.2] 機械学習天気予報モデルとECMWFの高分解能予測システムを比較した。
我々は,ML気象予報モデルが,記録破りの太平洋北西部熱波上でHRESと類似の精度を局所的に達成していることを発見した。
さらに、HRESとMLモデルのエラーが、そのイベントにどのように構築されるかという構造的な違いも強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:06:28 GMT)
A RAG-Based Institutional Assistant [0.1] 我々は,サンパウロ大学に特化されたRAGベースの仮想アシスタントの設計と評価を行った。
最適レトリバーモデルではトップ5の精度が30%,最も有効な生成モデルでは22.04%,真理回答では22.04%のスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:54:19 GMT)
Saliency Maps are Ambiguous: Analysis of Logical Relations on First and Second Order Attributions [0.1] 本手法は,すべてのシナリオにおいて必要な分類情報を全て把握できないことを示す。
具体的には,これらの手法がどのシナリオで失敗するかをよりよく理解するために,より多くのデータセットの分析を用いてこれまでの研究を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 23:26:27 GMT)
v-representability and Hohenberg-Kohn theorem for non-interacting Schrödinger operators with distributional potentials in the one-dimensional torus [0.0] ある種の分布におけるポテンシャルを持つ一次元トーラス上の任意の非相互作用的シュル・オーディンガー作用素の基底状態密度は厳密な正であることを示す。
特に、密度からポテンシャルへのコーン・シャム写像は単値であり、相互作用しない函数は、この空間のすべての点において$v$-表現可能密度で微分可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:57:42 GMT)
YOLOv8 to YOLO11: A Comprehensive Architecture In-depth Comparative Review [0.0] 本研究では,最新の4つのYOLOモデルについて,包括的かつ詳細なアーキテクチャ比較を行った。
分析の結果、YOLOの各バージョンはアーキテクチャと特徴抽出が改善されているが、特定のブロックは変更されていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:57:13 GMT)
Whether to trust: the ML leap of faith [0.0] Leap of Faith(LoF)は、ユーザーが機械学習(ML)に依存することを決めたときに行われる。
LoF行列は、MLモデルと人間の専門家のメンタルモデルとの間のアライメントをキャプチャする。
本稿では,ユーザが自己申告意図ではなく,行動を通じて信頼を示すかどうかを評価する信頼指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:53:31 GMT)
Utilizing Evolution Strategies to Train Transformers in Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,強化学習環境におけるトランスフォーマーアーキテクチャに基づくエージェントの学習方法について検討する。
我々は,OpenAIの高度並列化可能な進化戦略を用いて,ヒューマノイド環境およびアタリゲームにおいて,決定変換器を訓練する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:56:40 GMT)
Transport of magnetically sensitive atoms in a magnetic environment [0.0] 希土類超低温原子は、多くのファノ・フェシュバッハ共鳴と基底状態の磁気双極子モーメントにより特に魅力的である。
磁性原子の輸送の場合, 磁場を直接測定し, 調整することで損失を低減できることを実証した。
このアプローチにより、原子の85%が主室から科学室に移動でき、原子分極崩壊のない26Wの中程度のレーザーパワーで38cm離れた場所にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:45:28 GMT)
Transfer matrix approach to quantum systems subject to certain Lindblad evolution [0.0] ラプラス領域において、グリーン関数の簡単な表現が見つかる。
熱力学の限界における解析的な結果を得るために用いられる。
また、密度の進化を決定するための高速な数値法も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:06:00 GMT)
Toward Ethical AI: A Qualitative Analysis of Stakeholder Perspectives [0.0] この研究は、AIシステムのプライバシーに関するステークホルダーの視点を探求し、教育者、親、AI専門家に焦点をあてる。
この研究は、227人の参加者による調査回答の質的分析を用いて、データ漏洩、倫理的誤用、過剰なデータ収集を含む主要なプライバシーリスクを特定する。
この調査結果は、堅牢なプライバシ保護とAIのメリットのバランスに関する実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:06:25 GMT)
Topological $X$-states in a quantum impurity model [0.0] トポロジカルキュービットは本質的にノイズや誤差に耐性がある。
局所摂動量子不純物モデルの長時間応答における位相的$X$状態の出現を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:50:59 GMT)
The simplest 2D quantum walk detects chaoticity [0.0] 二次元閉領域(硬壁ビリヤード)の2つの空間座標に沿った1次元の交互ウォークからなる極めて単純なモデルを考える。
境界の形状が決定論的古典的な運動方程式を誘導し、量子化問題に対するカオス的シグネチャに変換するカオス的あるいは規則的挙動は、量子ウォーカーの固有関数のスペクトル統計学と形態学の急激な違いをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:23:11 GMT)
The Opaque Law of Artificial Intelligence [0.0] 生成型AI(Chat-GPT)の最も優れたNLPモデルの一つのパフォーマンスを評価し、それが現在どこまで進んでいるかを確認する。
問題の分析は、イタリアの古典法に関するコメントで支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:24:50 GMT)
The Economics of an Open-Source Quantum Computer [0.0] 量子コンピューティングの市場に参入したとき、オープンソースプロジェクトがどのような影響を及ぼすかを評価する。
オープンソースの量子コンピュータは、フォールトトレラントな量子コンピュータの開発を妨げる市場の摩擦を緩和するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 01:56:03 GMT)
Text-to-SQL based on Large Language Models and Database Keyword Search [0.0] 本稿では,自然言語 (NL) 質問を intosql クエリにコンパイルする手法を提案する。
この戦略にはダイナミックな数ショットの例戦略が含まれており、データベースキーワード検索(KwS)プラットフォームが提供するサービスを活用している。
実験により、この戦略は最先端のアプローチを超越した実世界のリレーショナルデータベース上での精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:03:29 GMT)
Symmetries in the many-body problems, a method to find its analytical solution, and Helium atom spectrum [0.0] 3体問題の対称性は群 $SOleft(4times3,2times3right)/left(Cleft(nright)$, ここで $Cleft(nright)$ は n 次元の平面変換群である。
これらの保存量の存在はヘリウム原子のエネルギースペクトルを計算することによって検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:32:11 GMT)
Symbolic Knowledge Extraction and Injection with Sub-symbolic Predictors: A Systematic Literature Review [0.0] 我々は,シンボル知識抽出(SKE)とインジェクション(SKI)という2つの相補的活動を促進することで,サブシンボリック機械学習予測器の不透明度問題に焦点を当てた。
本稿では,SKE法とSKI法の両方のメタモデルと,SKE法とSKI法の2つの分類法を提案する。
我々の研究は、ニーズに対して最も適切なSKE/SKI手法を選択することを目的としたデータサイエンティストにとって、また、最先端のギャップを埋めることに関心のある研究者や、SKE/SKIベースの技術を実装する開発者のための提案として働くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:00:05 GMT)
Survey of image processing settings used for mammography systems in the United Kingdom: how variable is it? [0.0] 目的は、英国におけるマンモグラフィー画像システムの設置に関する全国調査を行うことであった。
私たちはDICOMヘッダから選択したタグを抽出できるプログラムを作成しました。
このプログラムは、2023年以降に取得されたTORMAMファントムの画像処理画像に28の医学物理学部門が使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:05:26 GMT)
Suppressing chaos with mixed superconducting qubit devices [0.0] 超伝導量子ビットの線形配列における局所化と非局在化(カオス)状態の交叉について検討する。
交互無調性を持つ系では、局所化された状態は、量子ビット-量子結合強度の増加に対してより弾力性があることが示されている。
この結果は、より高いパフォーマンスを達成するために異なるキュービットタイプを組み込んだデバイスの設計をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:01:06 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） (Thu, 23 Jan 2025 12:27:17 GMT)
Stress Predictions in Polycrystal Plasticity using Graph Neural Networks with Subgraph Training [0.0] 有限要素法(FEM)シミュレーションから多結晶塑性の複雑な測地応力を予測するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いる。
本稿では,FEMメッシュセル間のノイズ歪みとエッジ距離を符号化する新しいメッセージパスGNNを提案する。
本稿では, 複雑なジオメトリーを持つ周期性多結晶体にGNNを応用し, 結晶塑性理論に基づくひずみ-応力写像を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:06:57 GMT)
Spin Squeezing Enhanced Quantum Magnetometry with Nitrogen-Vacancy Center Qutrits [0.0] 量子磁気学における量子スピンスクイーズの有用性を探求し,ダイヤモンド中の3レベル窒素空洞(NV)中心に焦点をあてる。
以上の結果から,クエトリットとスピンスクイーズを併用すると,デフォーカス効果に制約された磁力測定精度が向上することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:16:47 GMT)
Spin Qubit Performance at the Error Correction Threshold: Advancing Quantum Information Processing Above 700 mK [0.0] 本稿では,SiGeの6量子ドットアレイにおける2量子プロセッサの特性について述べる。
スピン量子ビットと集積極低温エレクトロニクスを組み合わせるため,300mKおよび740mKでの量子ビットの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:43:47 GMT)
Spatial Wavefunctions of Spin [0.0] 量子力学的角運動量の別の定式化を提案する。
波動関数は、Wigner D-functions, $D_n ms (phi,theta,chi)$である。
D_sqrts(s+1),ms(phi,theta,chi)$ が角運動量に対する空間波動関数として有用であるとする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:13:21 GMT)
Skin Disease Detection and Classification of Actinic Keratosis and Psoriasis Utilizing Deep Transfer Learning [0.0] 皮膚疾患は、感染、アレルギー、遺伝的要因、自己免疫疾患、ホルモンの不均衡、あるいは太陽の損傷や汚染などの環境要因から生じることがある。
深層学習技術を用いた皮膚疾患の新規かつ効率的な診断法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:43:53 GMT)
Single-measurement Bell analysis [0.0] すべての結果は、ローカルな隠れ変数モデルに対するベル境界に反する。
これは、非古典的効果を明らかにするために必要条件は測度スキーム自体が非古典的である必要があるという考え方に一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:16:13 GMT)
Sentence-level Aggregation of Lexical Metrics Correlates Stronger with Human Judgements than Corpus-level Aggregation [0.0] 個々のセグメントレベルのスコアを平均すると、BLEUやchrFのようなメトリクスは人間の判断と非常に強く相関する。
本稿では,低リソース言語に対する機械翻訳システムの評価をより信頼性の高いものにする上で有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:39:13 GMT)
Selecting Critical Scenarios of DER Adoption in Distribution Grids Using Bayesian Optimization [0.0] 我々は、分散グリッドにおいて最も重要なDER導入シナリオを選択するための新しい手法を開発した。
本稿では,多目的ベイズ最適化に基づく高効率検索フレームワークを提案する。
200-400バスによる現実的な給餌器のケーススタディは,我々のアプローチの有効性と精度を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:20:30 GMT)
Secure Quantum Key Distribution with Room-Temperature Quantum Emitter [0.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)の欠陥からの単一光子に基づくB92プロトコルの実証
その結果、QBERが6.49 %の17.5kbpsのシフテッド鍵レート(SiKR)を40MHzの動的偏光符号化レートで示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:26:09 GMT)
Scalable Evaluation Framework for Foundation Models in Musculoskeletal MRI Bridging Computational Innovation with Clinical Utility [0.0] 本研究は,SAM,MedSAM,SAM2の臨床的影響と翻訳性を評価するための評価枠組みを提案する。
これらのモデルをゼロショットおよび微調整のパラダイムでテストし、多様な解剖学的構造を処理し、臨床的に信頼性の高いバイオマーカーを有効活用する能力を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:41:20 GMT)
SMILES has to go : Representation of Molecules via Algebraic Data Types [0.0] 本稿では,代数データ型(ADT)を用いた分子の新規表現法を提案する。
この表現は、多中心、多原子結合および非局在電子を持つ有機金属の表現を可能にするディーツ表現を用いる。
分子構造に対してベイズ的機械学習(確率的プログラミング)を行おうとする人々に保証を提供することがモチベーションとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:06:35 GMT)
Relational dynamics and Page-Wootters formalism in group field theory [0.0] 群体論は時空が創発的であり、従って空間や時間という背景概念なしで定義されることを仮定する。
座標変換や制約の明確な概念はなく、確立された量子化法を直接適用することはできない。
群場理論のパラメトリ版を使い、すべての(幾何学と物質)自由度がフィデューシャルパラメータで進化する。
関係力学のトレイン性」を用いて、結果として生じる「時計ニュートラル」理論は非対称な標準群場理論と完全に等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:19:00 GMT)
Regularizing cross entropy loss via minimum entropy and K-L divergence [0.0] 深層学習における2つの新しい損失関数を導入した。
2つの損失関数の最初のものは混合エントロピー損失(略してMIX-ENT)と呼ばれる。
後者は最小エントロピー正規化クロスエントロピー損失(MIN-ENT略)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:38:05 GMT)
Refactoring for Dockerfile Quality: A Dive into Developer Practices and Automation Potential [0.0] 本稿では,358のオープンソースプロジェクトの600fileを使用したDockerfileの自動化の有用性と実用性について検討する。
提案手法では,画像サイズが平均32%減少し,ビルド期間が6%減少し,77%,91%の症例で理解性と保守性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 23:10:47 GMT)
Reconstructing Quantum States from Local Observation: A Dynamical Viewpoint [0.0] 静的システムに対して初期状態が一意に決定されていなくても、システムのダイナミクスを活用すれば、再構築可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:54:10 GMT)
Radial Uncertainty Product for Spherically Symmetric Potential in Position Space [0.0] この研究は、カルト形式に類似した放射状不確実性関係を導出する。
本論文は、位置と運動量の両方に関連する正規化放射波関数、期待値、不確かさを厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:50:33 GMT)
Quantum thermoelectric transmission functions with minimal current fluctuations [0.0] 熱力学的不確実性関係(TURs)は非平衡物理学のベンチマーク結果を表す。
熱電デバイスの信頼性を最大化する伝達関数は,ボックスカー関数の集合であることを示す。
これにより、温度や化学的ポテンシャル勾配に応じて、TURが任意に大量に違反できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:30:59 GMT)
Quantum model reduction for continuous-time quantum filters [0.0] 多くのアプリケーションでは、ターゲットの観測可能な量を再構築するために、フィルタの状態に含まれる情報の一部しか必要としない。
本稿では,関心の期待値の進化を正確に再現することのできる,量子フィルタの低次化を実現するための体系的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:57:52 GMT)
Quantum enhanced beam tracking surpassing the Heisenberg uncertainty limit [0.0] 量子絡み合いを利用して、ハイゼンベルクの不確実性限界を超えるビーム追跡精度を達成することができる。
単一光子レベルでは、ほぼリアルタイムにビームトラッキング機能を実現することが可能である。
この技術は、背景の影響に対して高い弾力性を示し、破壊的なビームを受ける場合でも追跡精度は無視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:30:25 GMT)
Quantum computational advantage of noisy boson sampling with partially distinguishable photons [0.0] ボソンサンプリングの古典的難聴を抑える部分的識別性雑音のレベルを同定する。
平均$O(log N)$のボソンサンプリングは、$N$の入力光子のうち、識別可能な光子の個数であり、理想的なボソンサンプリングケースと同等の複雑さを保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:37:29 GMT)
Quantum Error Correction near the Coding Theoretical Bound [0.0] 古典的LDPC符号から構築した量子誤り訂正符号について述べる。
これらの符号は物理量子ビット数の線形計算複雑性を維持しながらハッシュ境界に近づく。
この結果は、大規模でフォールトトレラントな量子コンピュータを実現するための経路を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:49:13 GMT)
Quantum Error Correction and $Z(2)$ Lattice Gauge Theories [0.0] Z(2)$格子ゲージ理論は量子符号に対する量子誤差補正(QEC)の閾値確率の研究において重要な役割を果たす。
ランダム結合プラケットゲージモデル, 3次元$Z(2)×Z(2)$格子ゲージ理論を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:30:27 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） (Thu, 23 Jan 2025 19:22:04 GMT)
Perceived Fairness of the Machine Learning Development Process: Concept Scale Development [0.0] 不公平は、データのバイアス、データキュレーションプロセス、誤った仮定、開発プロセス中にレンダリングされた暗黙のバイアスによって引き起こされる。
本稿では,透明性,説明責任,代表性に対する公正感の操作特性を提案する。
知覚フェアネスのための多次元フレームワークは、知覚フェアネスの包括的理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:51:31 GMT)
Overcoming temperature limitations in laser cooling using dressed states and diamond vacancies [0.0] 固体のレーザー冷却に対する確立されたアプローチは、反ストークス蛍光に依存している。
この制限に苦しむことのない代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:05:46 GMT)
On the Reasoning Capacity of AI Models and How to Quantify It [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、その推論能力の基本的な性質に関する議論を激化させている。
GPQAやMMLUのようなベンチマークで高い性能を達成する一方で、これらのモデルはより複雑な推論タスクにおいて制限を示す。
本稿では,モデル行動のメカニズムを解明するために,従来の精度指標を超える新しい現象論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:58:18 GMT)
Nonreciprocal interactions induce frequency shifts in superradiant lasers [0.0] スーパーラジアントレーザーは、不整合に駆動された原子を損失キャビティに結合して構成する。
原子のごく一部が駆動されない場合、発振周波数の変化と線幅の拡大が起こり、超ラジアントレーザーの性能が制限されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:29:37 GMT)
Nonreciprocal entanglement in molecular optomechanical system [0.0] 高温下では非相互光子振動の絡み合いと非相互振動の絡み合いが存在することが判明した。
我々の研究は量子情報伝送に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:23:06 GMT)
New Approaches to Complexity via Quantum Graphs [0.0] 量子グラフに対するclique問題を紹介し,研究する。
我々のアプローチは量子グラフと量子チャネルの間のよく知られた接続を利用する。
全てのチャネルで量子化され、QMA(2)ではこの問題が完備であることを示す。
また、QMA(k) を QMA(2) に減少させる新たな証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:08:05 GMT)
Native Three-Body Interactions in a Superconducting Lattice Gauge Quantum Simulator [0.0] 格子ゲージ理論(LGT)は非摂動的ツールであり、ゲージ不変モデルを記述するために離散化された時空を利用する。
LGTは基礎物理学を理解する大きな可能性を秘めているが、電磁気学のガウスの法則に類似した局所的な制約を強制する必要がある。
回路量子力学アーキテクチャにおいてパラメトリックに活性化される3量子相互作用を提案し,実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:58:39 GMT)
Nano-welding of quantum spin-$1/2$ chains at minimal dissipation [0.0] 2つの量子多体系間の結合項のスイッチングの最適制御について検討する。
有限時間で2つの量子スピン-1/2$チェーン間の弱い接合を確立するためのエネルギー的コストを定量化する。
長い期間、過剰な作業は$tau-eta$とスケールし、ここでは$eta=1, 2$、あるいは鎖の位相に依存する非普遍的な数になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:07:16 GMT)
Multifractality of many-body non-Hermitian skin effect [0.0] 非エルミート皮膚効果(非エルミート皮膚効果、非反散散によって誘導される多数の固有状態の異常な局在)は非エルミートトポロジーにおいて重要な役割を担っている。
ここでは,多体ヒルベルト空間において皮膚効果が多フラクタル性を示すことを解明する。
我々の研究は、非エルミート皮膚効果の定義的特徴を確立し、オープン量子多体系における多重フラクタル性とエルゴディダリティの基本的な関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:15:07 GMT)
Multi-Level Attention and Contrastive Learning for Enhanced Text Classification with an Optimized Transformer [0.0] 本稿では,テキスト分類タスクにおけるモデルの性能と効率を改善するために,改良されたトランスフォーマーに基づくテキスト分類アルゴリズムについて検討する。
改良されたTransformerモデルは、BiLSTM、CNN、標準Transformer、BERTといった比較モデルよりも、分類精度、F1スコア、リコールレートで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:32:27 GMT)
Modes, states and superselection rules in quantum optics and quantum information [0.0] 量子光学状態を表現するための便利な方法は、場の単一モードの二次基底である。
このフレームワークは、準古典状態に対する直感的な定義、位相空間表現、普遍ゲートを用いた量子状態操作のための堅牢なツールボックスを提供する。
このアプローチは従来の二次表現の直観的な側面を保ちながら、量子光学からの洞察と対称スピンや角運動量系の知見を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:57:44 GMT)
Models for information propagation on graphs [0.0] 本稿では,グラフ上の情報伝達のための異なるモデルのクラスを提案し,統一する。
モデルクラスの正確な定式化を提供し、それらの間の同値性を証明する。
グラフ上の前部伝播モデルをラベル伝搬と信頼ネットワーク上の情報伝達による半教師付き学習に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:33:50 GMT)
Meson thermalization with a hot medium in the open Schwinger model [0.0] シュウィンガーボソンや電気フラックスストリングのような熱媒質中におけるメソニック粒子の熱化ダイナミクスについて検討した。
以上の結果から, 温熱化時間は, 環境からの強い散逸とともに増加することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:57:20 GMT)
MeshMask: Physics-Based Simulations with Masked Graph Neural Networks [0.0] 本稿では,計算流体力学(CFD)問題に適用したグラフニューラルネットワーク(GNN)のための新しいマスク付き事前学習手法を提案する。
事前学習中に入力メッシュノードの40%をランダムにマスキングすることにより、複雑な流体力学の堅牢な表現を学習せざるを得ない。
提案手法は,メッシュ当たり25万ノード以上の3次元頭蓋内動脈瘤シミュレーションの挑戦的データセットを含む,7つのCFDデータセットの最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:13:03 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） (Thu, 23 Jan 2025 09:23:16 GMT)
Measurement of the Casimir force between superconductors [0.0] 超伝導体間のカシミール力は,マイクロ波光学系における超伝導ドラム共振器の非線形ダイナミクスによって初めて観測される。
改良された設計では、この装置はシングルフォノン非線形方式で動作すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:36:52 GMT)
Macroscopic quantum distinguishablity, identity and irreversibility [0.0] 古典的な多粒子系('macroscopic')の基本的な性質は、量子論において再現することが難しいことで知られている。
最近導入された創発的局所量子時間の理論では、これは特定の多粒子系には当てはまらないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:53:51 GMT)
Machine Learning-Driven Convergence Analysis in Multijurisdictional Compliance Using BERT and K-Means Clustering [0.0] 本研究は、重複する領域や発散する領域を特定するために、様々な規則を比較した。
国際企業はこのレポートから貴重な教訓を学ぶことができる。
研究の目的は「法律知識と専門知識のギャップを埋めること」である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:11:18 GMT)
Load and Renewable Energy Forecasting Using Deep Learning for Grid Stability [0.0] 短期的な負荷と再生可能エネルギー予測は、グリッドを安定させ、エネルギー貯蔵を最大化し、再生可能資源の有効利用を保証するのに役立つ。
本稿では,主にCNNとLSTMに基づく予測手法に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 06:33:33 GMT)
Linear extrapolation for the graph of function of single variable based on walks [0.0] 本稿では,測度によって決定される単一変数の関数のグラフの新しいモデルを提案する。
この測度は、1次元の「連続時間」と「連続空間」の歩行に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:09:45 GMT)
LOCUS: LOcalization with Channel Uncertainty and Sporadic Energy [0.0] $textitLOCUS$は、音源のローカライゼーションのために破損した機能を復元するために設計された、新しいディープラーニングベースのシステムである。
DCASEとLargeSet – $textitLOCUS$が既存のメソッドと比較して最大36.91%低いDoAエラーを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:13:36 GMT)
Krylov Subspace Methods for Quantum Dynamics with Time-Dependent Generators [0.0] 時間依存ハミルトニアンによって支配される駆動量子系に対して有効な一般化を導入する。
この表現は、進化と作用素の成長の量子速度に対する新しい基本的な制限のクラスを確立するために用いられる。
また、離散化された時間進化や周期的ハミルトニアンに適応したアルゴリズムの一般化や、多体システムへの応用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:16:24 GMT)
Knowledge-dependent optimal Gaussian strategies for phase estimation [0.0] 推定位相パラメータの知識に基づいて、最適純単モードガウスプローブ状態を特定する。
先行不確実性が大きい場合、最適プローブ状態はコヒーレント状態に近いことが分かる。
驚くべきことに、最適なプローブ状態が急激な真空状態に変化するクリアジャンプがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:20:42 GMT)
Judgment of Learning: A Human Ability Beyond Generative Artificial Intelligence [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語に基づくタスクにおいて、人間の認知を模倣する傾向にある。
我々は、ChatGPTに基づくLLMが人間の学習判断(JOL)と一致しているかどうかを評価するために、クロスエージェント予測モデルを導入する。
実験の結果,人間のJOLは実際のメモリ性能を確実に予測するが,いずれのLLMも同等の予測精度は示さなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:54:36 GMT)
Investigation of the Privacy Concerns in AI Systems for Young Digital Citizens: A Comparative Stakeholder Analysis [0.0] この研究は、ユーザー中心のプライバシーコントロール、カスタマイズされた透明性戦略、ターゲットとする教育イニシアチブの必要性を強調している。
多様な利害関係者の視点を取り入れることで、倫理的AI設計とガバナンスに関する実用的な洞察が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 02:07:45 GMT)
Improved subsample-and-aggregate via the private modified winsorized mean [0.0] 修正されたWinsorized平均は、いくつかの大きな分布のクラスに対して最小限最適であることを示す。
我々は、修正されたウィンソル化平均をサブサンプル・アンド・アグリゲートのアグリゲータとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:03:40 GMT)
How to seed ergodic dynamics of interacting bosons under conditions of many-body quantum chaos [0.0] 光格子における超低温原子の初期状態がエルゴード動力学の出現をいかに制御するかを実証する。
相互作用強度と比較してトンネル化の観点から初期状態のカオスしきい値が特定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:59:57 GMT)
High-dimensional analysis of ridge regression for non-identically distributed data with a variance profile [0.0] 線形回帰に対する尾根推定器の予測リスクを分散プロファイルを用いて検討した。
ある種の分散プロファイルについては、よく知られた二重降下現象の出現に注目した。
また、独立分散データと同一分散データの標準設定で存在する類似点と相違点についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:21:23 GMT)
Hierarchies of quantum non-Gaussian coherences for bosonic systems: a theoretical study [0.0] ボソニック系のコヒーレンスは 量子技術応用の基礎資源です
文脈依存型認証を利用して,Fock状態ベースでコヒーレンスを解析するためのフレームワークを提案する。
我々は2つの異なる階層を導出し、比較し、それぞれがボゾン系におけるコヒーレンスの異なる文脈を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:00:33 GMT)
Hierarchical Verification of Non-Gaussian Coherence in Bosonic Quantum States [0.0] ボソニック量子状態の特徴的な特徴である非ガウス性は、量子ネットワークの進行において重要である。
局所コヒーレンスの非ガウス性を評価するために,絶対的,相対的,およびキュービット固有しきい値からなる階層的枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:00:20 GMT)
Hamiltonian Simulation via Stochastic Zassenhaus Expansions [0.0] ハミルトンシミュレーションのためのアンシラフリー量子アルゴリズムのクラスであるZassenhaus expansions (SZEs)を紹介する。
これらのアルゴリズムはネストしたザッセンハウスの公式を量子ゲートにマッピングし、ランダムなサンプリングを用いて回路深さを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:59:06 GMT)
Grover algorithm and absolute zeta functions [0.0] 我々はGroverアルゴリズムの特性を示し、Groverアルゴリズムと絶対ゼータ関数の関係を示す。
さらに、周期が有限であるか否かに関わらず、絶対ゼータ関数の拡張は直接計算によって得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:30:11 GMT)
Generation of reusable learning objects from digital medical collections: An analysis based on the MASMDOA framework [0.0] Clavyは、複数の医療知識ソースからデータを取得するために使用できるツールである。
Clavyは、さまざまな教育的な医療シナリオに適応可能な学習オブジェクトを生成することができる。
Clavyは、これらの学習オブジェクトを教育標準仕様を通じてエクスポートする機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:27:15 GMT)
GenTL: A General Transfer Learning Model for Building Thermal Dynamics [0.0] GenTLは、中央ヨーロッパにおける一戸建て住宅のトランスファー学習モデルである。
LCTM(Long Short-Term Memory)ネットワーク上で、450の異なる建物からのデータを事前トレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:34:55 GMT)
GPT-HTree: A Decision Tree Framework Integrating Hierarchical Clustering and Large Language Models for Explainable Classification [0.0] GPT-HTreeは階層的クラスタリング、決定木、大規模言語モデル(LLM)を組み合わせたフレームワークである。
LLMは、人間可読なクラスタ記述を生成し、実用的な洞察で定量的分析をブリッジすることで、フレームワークを強化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:18:22 GMT)
Framework for Progressive Knowledge Fusion in Large Language Models Through Structured Conceptual Redundancy Analysis [0.0] 大規模モデルにおける潜在知識の組織化は、重なり合う表現に対処し、文脈的精度を最適化する際、ユニークな課題を生じさせる。
高度なクラスタリング技術と動的しきい値設定により,これらの冗長性を再構築するフレームワークが提案された。
評価の結果、メモリ効率が向上し、推論時間が短縮され、解釈可能性を高める潜在知識クラスタのアライメントが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:34:04 GMT)
Formally Verified Neurosymbolic Trajectory Learning via Tensor-based Linear Temporal Logic on Finite Traces [0.0] 有限トレース(LTLf)上の線形時間論理に対するテンソル意味論の新しい形式化を提案する。
我々は,この形式化を,制約に対する識別可能な損失関数の定義と検証によって,ニューロシンボリック学習プロセスに統合できることを実証した。
この損失を利用して、プロセスは事前に特定された論理的制約を満たすことを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:43:12 GMT)
First Lessons Learned of an Artificial Intelligence Robotic System for Autonomous Coarse Waste Recycling Using Multispectral Imaging-Based Methods [0.0] 選別プロセスを自動化する2つの重要な側面は、廃棄物の混合山における物質分類による物体検出と油圧機械の自律制御である。
これらの課題に対処するために、紫外(UV)、視覚(VIS)、近赤外(NIR)、短波長赤外(SWIR)の多スペクトル画像を用いた材料分類を提案する。
大量の廃棄物を選別する油圧重機を自律的に制御するためのソリューションは,コスト効率の高いカメラと人工知能ベースの制御装置を用いて検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:24:24 GMT)
Exploring gravitational impulse via quantum Boltzmann equation [0.0] 量子ボルツマン方程式(QBE)の一般化定式化を用いた重力インパルスの研究
系の運動量演算子の時間発展を計算する。
ここで報告された結果は、以前のアプローチと完全に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:03:27 GMT)
Explicitly Disentangled Representations in Object-Centric Learning [0.0] 本稿では, オブジェクト中心のモデルを, 密接な形状やテクスチャ成分に偏在させる新しいアーキテクチャを提案する。
特に, オブジェクト中心のモデルを, 密接な形状やテクスチャ成分に偏在させる新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:22:02 GMT)
Explicit Construction of Classical and Quantum Quasi-Cyclic Low-Density Parity-Check Codes with Column Weight 2 and Girth 12 [0.0] 本研究は,古典的および量子的準循環低密度パリティチェック符号を12。
代数的手法を用いることで、短いサイクルを排除し、誤り訂正性能を向上させる。
本研究により,ランダム探索を必要とせず,高速な量子誤り訂正符号の設計が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:52:07 GMT)
Exact quantum many-body scars tunable from volume to area law [0.0] 2体相互作用を持つ非可積分スピン-1/2ハミルトニアンの新しいクラスを構築する。
スペクトルの中央に非熱的期待値があるにもかかわらず、体積法則の絡み合った状態を示す。
このフレームワークは高次元への自然な拡張を持ち、格子幾何学と内部対称性によって制御される絡み合った状態を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:00:03 GMT)
Exact generalized Bethe eigenstates of the non-integrable alternating Heisenberg chain [0.0] 可積分性の顕著な例は、ベーテ・アンザッツ法が広く成功したハイゼンベルク連鎖を含む一次元に現れる。
最近の研究で、ある種の非可積分モデルには量子多体散乱状態があり、それ以外はカオススペクトルに隠れた正規状態のスーパースピンを形成することが指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:00:01 GMT)
Estimating QSVT angles for matrix inversion with large condition numbers [0.0] 量子特異値変換(Quantum Singular Value Transformation、QSVT)は、行列の逆変換に使用できる最先端の準最適量子アルゴリズムである。
大規模条件数に対するQSVT角推定のための数値計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:18:45 GMT)
Equidistribution-based training of Free Knot Splines and ReLU Neural Networks [0.0] 固定化線形ユニット(ReLU)アクティベーション機能を持つ浅層ニューラルネットワーク(NN)を用いて,$L$に基づく近似問題は不条件であることを示す。
まず,最適ノット位置を求める非線形問題を解くことで,FKSのトレーニングを行う2段階の手順を提案する。
次に、FKSの最適重みと結び目を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 14:15:31 GMT)
Enhancing kelp forest detection in remote sensing images using crowdsourced labels with Mixed Vision Transformers and ConvNeXt segmentation models [0.0] 本研究では,クラウドソースラベルと高度な人工知能モデルを統合することにより,高速かつ高精度なケルプキャノピー検出パイプラインを開発する。
この手法は高い検出率を達成し、ケルプキャノピーを含む4ピクセル中3ピクセルを正確に同定した。
この研究は、機械学習モデルとクラウドソーシングデータを組み合わせることで、効果的でスケーラブルな環境モニタリングを可能にする可能性をも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 12:12:31 GMT)
Enhancing LLMs for Governance with Human Oversight: Evaluating and Aligning LLMs on Expert Classification of Climate Misinformation for Detecting False or Misleading Claims about Climate Change [0.0] 気候の誤報は、大規模言語モデル(LLM)の開発によって著しく悪化する可能性がある問題である。
本研究では, LLMが問題ではなく, オンラインの偽情報の緩和に有効である可能性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:21:15 GMT)
Enhancing Drug Discovery: Quantum Machine Learning for QSAR Prediction with Incomplete Data [0.0] QSARは機械学習によって正確に予測できることが示されている。
品質が劣り可用性が制限されたデータは、マシンラーニングの医療関連アプリケーションにおいて、常に最も一般的で重要な問題である。
限られたデータ可用性と少ない特徴の条件下で、量子分類器の一般化パワーにおける量子的優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:39:08 GMT)
Enhanced PEC-YOLO for Detecting Improper Safety Gear Wearing Among Power Line Workers [0.0] 本稿では,PEC-YOLOオブジェクト検出アルゴリズムを提案する。
この手法は、深層認識とマルチスケール特徴融合を統合する。
CPCAアテンションメカニズムはSPPFモジュールに組み込まれ、重要な情報にフォーカスするモデルの能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:40:08 GMT)
Enhanced Extractor-Selector Framework and Symmetrization Weighted Binary Cross-Entropy for Edge Detections [0.0] 近年,エッジ検出(ED)タスクにおける抽出器セレクタ(E-S)フレームワークの有効性が実証されている。
よりリッチで低損失な特徴表現を利用する拡張E-Sアーキテクチャを提案する。
本稿では,新たな損失関数であるSymmetrization Weight Binary Cross-Entropy (SWBCE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:10:31 GMT)
Enhanced Encoder-Decoder Architecture for Accurate Monocular Depth Estimation [0.0] 本稿では,拡張エンコーダデコーダアーキテクチャを用いた新しい深層学習手法を提案する。
マルチスケールの特徴抽出を取り入れ、様々な物体の大きさと距離の深さ予測精度を高める。
KITTIデータセットによる実験結果から,本モデルでは0.019秒でかなり高速な推定時間を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:18:07 GMT)
Emotion estimation from video footage with LSTM [0.0] 本稿では,ライブラリMediaPipeが生成したブレンド・サップを処理するLSTMモデルを提案し,顔の表情から主感情を推定する。
このモデルはFER2013データセットに基づいてトレーニングされ、71%の精度と62%のf1スコアを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:35:47 GMT)
Efficient Mitigation of Error Floors in Quantum Error Correction using Non-Binary Low-Density Parity-Check Codes [0.0] 推定ノイズが捕捉されるパリティチェック行列のサイクル構造を同定・分類する。
タイプIサイクルに対しては,推定値と真の雑音の差分を縮退させる手法を提案する。
タイプIIサイクルは訂正不能であることが示されるが、タイプIIIサイクルでは、非バイナリLDPC符号のサイクルが必ずしもコードワードに対応していないという事実を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 18:59:08 GMT)
Effects of valley splitting on resonant-tunneling readout of spin qubits [0.0] 谷分割が量子ビット状態の読み出しに及ぼす影響を理論的に3量子ドット(QD)システムで検討した。
3QDシステムの単一ユニットは、従来のトランジスタに接続されたキュービットQDとチャネルQDで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:26:48 GMT)
Dynamical resource theory of incompatibility preservability [0.0] 不和合性の測定は 幅広い量子科学と技術において 強力な資源です
すべての物理系は必然的にノイズに晒されるため、重要な、しかしまだ開いている問題として、量子力学のノイズが測定不整合性を維持する能力をどのように特徴付けるかがあげられる。
この研究は、この能力に関する最初の資源理論を提供することにより、このギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:35:08 GMT)
Document-Level Sentiment Analysis of Urdu Text Using Deep Learning Techniques [0.0] 文書レベルのUrdu Sentiment Analysis(SA)は、自然言語処理(NLP)の課題である。
ディープラーニング(DL)モデルは、さまざまな感情を分類するデータの多様な特徴を学習する能力を持つ複雑なニューラルネットワークアーキテクチャで構成されている。
本稿では,BiLSTMと単一層多重フィルタ畳み込みニューラルネットワーク(BiLSTM-SLMFCNN)を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
これらの手法が評価され,提案手法はUrdu SAの他のDL技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:25:37 GMT)
Diversity of Thought Elicits Stronger Reasoning Capabilities in Multi-Agent Debate Frameworks [0.0] 大規模言語モデルの推論と事実的正確性を改善するために, 思考の促進, 自己検証, マルチエージェントの議論が提案されている。
マルチエージェントの議論はどんなモデルスケールでも有効であり、思考の多様性はLLMの議論においてより強力な推論をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:22:13 GMT)
Datasheets for AI and medical datasets (DAIMS): a data validation and documentation framework before machine learning analysis in medical research [0.0] フレームワークを"AIと医療データセットのためのデータシート - DAIMS"に拡張します。
我々の公開ソリューションであるDAIMSは、データの標準化要件を含むチェックリストを提供します。
チェックリストは24の共通データ標準化要件で構成されており、ツールがチェックし、そのサブセットを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:02:56 GMT)
Crossfire: An Elastic Defense Framework for Graph Neural Networks Under Bit Flip Attacks [0.0] ビット・フリップ・アタック(Bit Flip Attacks, BFA)は、畳み込みニューラルネットワーク(英語版)のために開発された、よく確立された敵攻撃のクラスである。
BFAはグラフニューラルネットワーク(GNN)をターゲットに拡張され、重大な脆弱性が明らかになった。
そこで我々は,ハッシングとハニーポットを組み合わせるハイブリッド手法であるCrossfireを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:53:35 GMT)
Continuous signal sparse encoding using analog neuromorphic variability [0.0] 時間信号符号化は低消費電力で常時オンのシステムに不可欠である。
本研究では, 内因性神経の変動を利用して, 連続的な刺激を強固にエンコードする生物学的原理による枠組みを提案する。
本手法は, アナログニューロモルフィック基板上での時間データの低消費電力低遅延処理に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 09:29:40 GMT)
Constructive approximate transport maps with normalizing flows [0.0] 連続性方程式の近似制御可能性問題とその正規化フローを用いた輸送マップ構築への応用について検討する。
ベクトル場 $xmapsto w(atop x + b)_+$ において、時間依存制御 $theta=(w, a, b)$ を構築し、既知の基底密度をおよそ輸送する。
我々の主な結果は、$rho_*$ と $rho_mathrmB$ の相対テール崩壊の仮定に依存し、相対エントロピーにおける連続方程式の到達可能な空間を特徴づけるヒントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 21:26:19 GMT)
Construction of Schrödinger, Pauli and Dirac equations from Vlasov equation in case of Lorentz gauge [0.0] 著者らはシュル・オーディンガー、パウリ、ディラック方程式、ハミルトン・ヤコビ方程式、マックスウェル方程式の構築に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:52:25 GMT)
Consistent spectral clustering in sparse tensor block models [0.0] 高階クラスタリングは、様々な分野で広く使われているマルチウェイデータセットでオブジェクトを分類することを目的としている。
本稿では,整数値の少ないデータテンソルに特化して設計されたテンソルブロックモデルを提案する。
ノイズ変動を緩和するためのトリミングステップを付加した単純なスペクトルクラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 16:41:19 GMT)
Connectivity-aware Synthesis of Quantum Algorithms [0.0] 本稿では,ゲート数と回路深さの両方を最適化する量子アルゴリズムの実装法を提案する。
提案手法では,Parity Twine チェーンと呼ばれる CNOT ベースのビルディングブロックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 19:00:01 GMT)
Coalescing hardcore-boson condensate states with nonzero momentum [0.0] 我々は,特定の系パラメータが特定の整合条件を満たす場合,ODLRO (off-diagonal long-range order) の凝縮モードが存在することを示す。
開境界条件下では、凝縮状態は非エルミート$mathcalPT$-対称境界がEPを生じさせるときに結合状態となる。
この現象の背後にある基本的なメカニズムは、非エルミート境界における多粒子波束の散乱ダイナミクスを解析することによって解明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:20:06 GMT)
Classical and Quantum Phase Transitions in Multiscale Media: Universality and Critical Exponents in the Fractional Ising Model [0.0] 古典的状態の$q 1$と量子状態の$q 2$に対して、分数的相互作用は1次元の相転移を可能にする。
この研究は、工学的クリティカルな振る舞いのための強力なツールとして分数微分を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 23:21:00 GMT)
Characterizing phase transitions and criticality in non-Hermitian extensions of the XY model [0.0] 磁場中におけるパラダイムスピン-1/2XY鎖の非エルミート拡大について検討する。
モデルから自由フェルミオン形式への写像を用いて、非エルミート模型のエネルギースペクトルの分析的な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:36:38 GMT)
Can effective descriptions of bosonic systems be considered complete? [0.0] ボソニックハミルトニアンの記述は、実際にボソニック系の関連する物理学を捉えていることを示す。
この結果は、ボソニック系の古典的および量子シミュレーションに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 17:27:54 GMT)
Bridging Neuroscience and AI: Environmental Enrichment as a Model for Forward Knowledge Transfer [0.0] 本研究では, 環境富化(EE)が, 転送研究の生物学的モデルとして利用できることを示唆する。
EEは、認知、社会的、運動、感覚刺激を高める動物研究を指す。
人工ニューラルネットワーク(ANN)が、豊かな経験の後の神経変化を予測するためにどのように使用できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 03:11:36 GMT)
Beyond the Sum: Unlocking AI Agents Potential Through Market Forces [0.0] AIエージェントは、デジタルマーケット内で独立した経済アクターとして機能する理論的能力を持っている。
既存のデジタルインフラストラクチャは、彼らの参加に大きな障壁をもたらします。
これらのインフラの課題に対処することは、新しい形態の経済組織を実現するための基本的なステップである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:53:04 GMT)
Autonomous Structural Memory Manipulation for Large Language Models Using Hierarchical Embedding Augmentation [0.0] 本研究では,マルチレベルセマンティック構造を通じてトークンの表現を再定義する手段として,階層的な埋め込み拡張を導入する。
その結果、より長い入力シーケンスに対して処理オーバーヘッドが大幅に削減され、計算効率が大幅に向上した。
トークン表現とメモリ構成を動的に調整する能力は、様々な予測不可能な入力条件下でモデルの堅牢性に寄与した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 22:20:36 GMT)
Aspects of Complexity in Quantum Evolutions on the Bloch Sphere [0.0] 我々は、時間-最適および時間-最適量子ハミルトン進化に関連する複雑さの定量的理解を強化する。
我々の研究は、一般に、効率的な量子進化は非効率な進化よりも低い複雑さを持っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:06:11 GMT)
Are Biological Systems More Intelligent Than Artificial Intelligence? [0.0] 我々はインテリジェンスを適応性として捉え、因果学習の数学的フォーマリズムを用いてこの問題を探求する。
生物学的自己組織化のスケールフリー、動的、ボトムアップアーキテクチャを正式に示す。
我々は、集団が厳密に拘束されているときにがんに類似した状態が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 05:24:36 GMT)
An Extensive and Methodical Review of Smart Grids for Sustainable Energy Management-Addressing Challenges with AI, Renewable Energy Integration and Leading-edge Technologies [0.0] 著者は、スマートグリッドのメリットやコンポーネント、技術開発、再生可能エネルギーソースの統合、人工知能とデータ分析、サイバーセキュリティ、プライバシなど、さまざまなトピックをカバーしたいと考えている。
グリッド、信頼性、エネルギー管理のパフォーマンス向上のために、AIとデータ分析を使用することが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 23:59:19 GMT)
Advancing Carbon Capture using AI: Design of permeable membrane and estimation of parameters for Carbon Capture using linear regression and membrane-based equations [0.0] 本研究はCO$分離のための膜ベースシステムに焦点を当てる。
CO$$の透過率は0.045であり、効率的な分離の可能性を示している。
この研究は、人工知能が炭素捕獲のための膜を設計するのにどのように役立つかを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:28:35 GMT)
Adaptive Genetic Algorithms for Pulse-Level Quantum Error Mitigation [0.0] ノイズは量子コンピューティングの基本的な課題であり、パルスの忠実度と回路全体の性能に大きな影響を及ぼす。
本稿では、回路ゲートを変更することなく、雑音条件に動的に対応して忠実度を高めるために、パルスレベルの量子誤差軽減のための適応アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:28:22 GMT)
Adapting Newton's Method to Neural Networks through a Summary of Higher-Order Derivatives [0.0] 我々は、ヘッセン微分と高階微分の射影の厳密で明示的な計算に焦点をあてる。
そこで本研究では, テンソルの次数2, 次数3の最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 11:18:13 GMT)
ARTEMIS-DA: An Advanced Reasoning and Transformation Engine for Multi-Step Insight Synthesis in Data Analytics [0.0] ARTEMIS-DAは、複雑で多段階のデータ分析タスクを解決するために、大規模言語モデルを拡張するために設計されたフレームワークである。
ARTEMIS-DAはPlanner、Coder、Grapherという3つのコアコンポーネントを統合している。
このフレームワークはWikiTableQuestionsやTabFactといったベンチマーク上でのSOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 07:06:15 GMT)
A visual representation of the properties of pre- and post- selected entangled systems [0.0] 本研究では, 任意の量子ビット数の量子系を, 1個または予め指定された物理粒子数から実現する方法を示す。
量子チェシャー猫実験とハーディのパラドックスの変種は等価であることを示す。
両実験を一般化する実験のクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:54:51 GMT)
A solvable generative model with a linear, one-step denoiser [0.0] 線形デノイザに基づく解析的抽出可能な単一ステップ拡散モデルを構築した。
トレーニングデータセットのサイズがデータポイントの次元に達すると,Kulback-Leibler分散の単調落下相が始まります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:46:30 GMT)
A review on development of eco-friendly filters in Nepal for use in cigarettes and masks and Air Pollution Analysis with Machine Learning and SHAP Interpretability [0.0] 大気質指数(AQI)はランダムフォレスト回帰器を用いて予測される。
最も低いテストRMSE(0.23)と欠陥のないR2スコア(1.00)では、CatBoostは他のモデルよりもパフォーマンスが良い。
本研究では,Hydrogen-Alpha (HA) 生分解性フィルターについて,関連する健康リスクを低減させる新しい方法として検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 04:16:58 GMT)
A novel design update framework for topology optimization with quantum annealing: Application to truss and continuum structures [0.0] 本稿では,トポロジ最適化のための新しい設計更新戦略を反復的最適化として提案する。
鍵となる貢献は、トラスと連続体構造の両方に適用可能な、設計更新器の概念を量子アニールに組み込むことである。
その結果,提案フレームワークはベンチマーク結果に類似した最適なトポロジを見出すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 00:46:44 GMT)
A mixture representation of the spectral distribution of isotropic kernels with application to random Fourier features [0.0] 任意の正定値等方性カーネルのスペクトル分布は$alpha$-stableランダムベクトルのスケール混合として分解可能であることを示す。
この構成的分解は、多変量正定値シフト不変カーネル毎に単純かつ使用可能なスペクトルサンプリング式を提供する。
この結果は、サポートベクターマシン、カーネルリッジ回帰、ガウス過程、その他のカーネルベースの機械学習技術に広く応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 13:11:37 GMT)
A Study of the Plausibility of Attention between RNN Encoders in Natural Language Inference [0.0] 本稿では,文比較課題,すなわち自然言語推論における注意マップの予備評価について報告する。
そこで本研究では,人間のアノテーションと合理的に相関し,文章比較作業におけるもっともらしい説明の評価を容易にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:11:27 GMT)
A Polynomial-Time Algorithm for EFX Orientations of Chores [0.0] 品物件と雑用件との間には意外な分離が見られる。
また、多重グラフがNP完全であるような類似的な決定問題も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 08:53:18 GMT)
2-Tier SimCSE: Elevating BERT for Robust Sentence Embeddings [0.0] 我々は、感情分析、意味的テキスト類似性(STS)、パラフレーズ検出のためのminBERTモデルを微調整するために、SimCSE(Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings)を適用した。
私たちの貢献は、オーバーフィッティングに取り組むために、標準ドロップアウト、カリキュラムドロップアウト、適応ドロップアウトという3つの異なるドロップアウトテクニックの実験を含む。
これらの結果から,SimCSEの有効性が示され,STSタスクにおいて2-Tierモデルの方が優れた性能を示し,平均テストスコアは0.742であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 15:36:35 GMT)
(111) Si spin qubits constructed on L point of band structure [0.0] Siスピン量子ビットは、最先端の小型化、統合、変分還元技術を持つ。
緩やか化時間,谷分割制御の安定化,界面の粗さによる変動の低減といった課題に対処する新たな対策が提案されている。
111)Si結晶上に構築されたシリコンスピン量子ビットのプロトタイプを開発し,Siデバイスに基づく量子コンピュータの実現を支援することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Jan 2025 10:46:35 GMT)