Humanity's Last Exam [244.6] HumanityのLast Exam(HLE)は、人間の知識の最前線におけるマルチモーダルベンチマークである。
数学、人文科学、自然科学など、数十の科目にわたる3000の質問で構成されている。
各質問には、曖昧で容易に検証できる既知のソリューションがあるが、インターネット検索ではすぐには答えられない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 05:27:46 GMT)
Adaptive Retention & Correction: Test-Time Training 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） (Fri, 24 Jan 2025 01:53:58 GMT)
Optimizing Sequential Recommendation Models with Scaling Laws and Approximate Entropy [104.5] SRモデルの性能法則は,モデルの性能とデータ品質の関係を理論的に調査し,モデル化することを目的としている。
データ品質を評価するために、従来のデータ量メトリクスと比較して、より曖昧なアプローチを示すために、近似エントロピー(ApEn)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:42:07 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） (Fri, 24 Jan 2025 12:43:48 GMT)
On the Representational Capacity of Neural Language Models with Chain-of-Thought Reasoning [87.7] CoT推論による現代言語モデル(LM)の性能向上
LMは弦上の分布の族を確率的チューリングマシンと同一に表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:40:30 GMT)
Statistical Verification of Linear Classifiers [77.0] 本研究では,2つの試料間の線形分離性の概念に密接に関連する均一性試験を提案する。
本研究では,2次元試料に適用した場合に,テストのEmphp値の上限値の設定に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:56:45 GMT)
Controlling Moments with Kernel Stein Discrepancies [74.8] Kernel Steindisrepancies (KSD) は分布近似の品質を測定する。
まず、弱収束制御に使用される標準KSDがモーメント収束制御に失敗することを示す。
次に、代替拡散KSDがモーメントと弱収束の両方を制御できる十分な条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:16:34 GMT)
TFG-Flow: Training-free Guidance in Multimodal Generative Flow [73.9] 本稿では,マルチモーダルな生成フローのためのトレーニング不要指導法TFG-Flowを紹介する。
TFG-Flowは、離散変数の導出において、非バイアスサンプリングの特性を維持しながら、次元の呪いに対処する。
TFG-Flowは, 所望の特性を持つ分子を生成することにより, 薬物設計において大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:44:16 GMT)
Towards Better Understanding Table Instruction Tuning: Decoupling the Effects from Data versus Models [62.5] 既存の公開トレーニングデータセットに基づいて、Mistral、OLMo、Phiファミリーからベースモデルを微調整します。
我々のレプリケーションは、既存のテーブルLLMと同等以上のパフォーマンスを実現しています。
トレーニングデータとベースモデルのコントリビューションを分離し、個々の影響に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:50:26 GMT)
WanJuanSiLu: A High-Quality Open-Source Webtext Dataset for Low-Resource Languages [62.1] 本稿では、低リソース言語のための高品質なトレーニングコーパスを提供するために設計されたオープンソースのデータセットWanJuanSiLuを紹介する。
我々は低リソース言語に適した体系的なデータ処理フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:06:29 GMT)
M^2ConceptBase: A Fine-Grained Aligned Concept-Centric Multimodal Knowledge Base [61.5] 最初の概念中心型マルチモーダル知識ベース(MMKB)であるM2ConceptBaseを紹介する。
画像テキストデータセットのコンテキスト情報を用いて,概念イメージと概念記述ペアを協調するコンテキスト認識手法を提案する。
人間の研究は95%以上のアライメントの精度を確認し、その品質を裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:42:48 GMT)
Clear Minds Think Alike: What Makes LLM Fine-tuning Robust? A Study of Token Perplexity [61.5] LLM生成データによる微調整により,目標タスク性能が向上し,ドメイン外劣化の低減が図られる。
LLM生成トレーニングデータによって与えられる優れたOODロバスト性について、これが最初の力学的説明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:18:56 GMT)
Dysca: A Dynamic and Scalable Benchmark for Evaluating Perception Ability of LVLMs [61.0] Dyscaは、合成画像を利用してLVLMを評価するための動的でスケーラブルなベンチマークである。
51種類のイメージスタイルを考慮し,20のサブタスクにおいて知覚能力を評価する。
Dyscaは、新しいサブタスクやシナリオを簡単に追加するためのスケーラブルなベンチマークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:58:49 GMT)
RealCritic: Towards Effectiveness-Driven Evaluation of Language Model Critiques [59.9] 我々は,Large Language Models (LLMs) の批判能力を評価するために設計された新しいベンチマークを導入する。
通常、オープンループ方式で機能する既存のベンチマークとは異なり、我々のアプローチでは、批判から生成された修正の質を評価するクローズドループ手法を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:48:10 GMT)
HERMES: A Unified Self-Driving World Model for Simultaneous 3D Scene Understanding and Generation [59.7] 我々はHERMESという統合運転世界モデルを提案する。
シナリオを駆動する統合フレームワークを通じて、3Dシーン理解と将来のシーン進化(世代)をシームレスに統合する。
HERMESは最先端のパフォーマンスを実現し、生成エラーを32.4%削減し、CIDErなどの理解基準を8.0%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:59:51 GMT)
Decision Making in Changing Environments: Robustness, Query-Based Learning, and Differential Privacy [59.6] 本研究では,環境が時間とともに変化する対話的意思決定の課題について考察する。
意思決定の複雑さと敵意的な設定の複雑さを提供するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:31:50 GMT)
FlexiGPT: Pruning and Extending Large Language Models with Low-Rank Weight Sharing [59.1] 本稿では,重み付けスコアに基づいてモデルブロックを選択的にプルーする大規模言語モデル(LLM)をプルーする手法を提案する。
重み共有機構を用いて各刈り込みブロックを置換する原理的計量を提案する。
経験的評価は、既存の方法よりも大幅にパフォーマンスが向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:46:37 GMT)
Interpretable Face Anti-Spoofing: Enhancing Generalization with Multimodal Large Language Models [58.9] 顔認識システムのセキュリティと信頼性を確保するためには,FAS(Face Anti-Spoofing)が不可欠である。
I-FAS(Interpretable Face Anti-Spoofing)と呼ばれるFASのためのマルチモーダルな大規模言語モデルフレームワークを提案する。
本稿では,FAS画像の高品質なキャプションを生成するために,Spof-Aware Captioning and Filtering(SCF)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:46:28 GMT)
Top Ten Challenges Towards Agentic Neural Graph Databases [56.9] Neo4jやTigerGraphのようなグラフデータベース(GDB)は相互接続されたデータを扱うのが得意だが、高度な推論機能が欠けている。
本稿では,NGDBを3つのコア機能で拡張するエージェント型ニューラルネットワークデータベース(Agentic NGDB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:06:50 GMT)
Efficient Lower Bounding of Single Transferable Vote Election Margins [56.1] STV (Single Transferable vote) は、複数議席の選挙において、優先的な比例投票方式である。
勝利のマージン(英: margin of victory)または単にマージン(英: margin)は、もし操作された場合、勝者の集合を変えることができる最小数の投票である。
マージンの低い境界は、正確なマージンを計算するのが難しい場合、この目的のためにも使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:39:23 GMT)
MatAnyone: Stable Video Matting with Consistent Memory Propagation [55.9] MatAnyoneは、ターゲットに指定されたビデオマッティングに適した堅牢なフレームワークである。
領域適応型メモリ融合による一貫したメモリ伝搬モジュールを提案する。
堅牢なトレーニングのために、ビデオマッチングのための、より大きく、高品質で多様なデータセットを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:56:24 GMT)
Generalization of exact operators of the Foldy-Wouthuysen transformation to arbitrary-spin particles in nonstationary fields [55.2] 我々はFoldy-Wouthuysen表現を使い、相対論的量子力学のSchr"odinger図を得ることができる。
非定常の場合、任意のスピン粒子に対するFoldy-Wouthuysen変換の正確な非指数的および指数的作用素を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:28:39 GMT)
Dynamics and Spectral Response of linear-quadratic optomechanical interaction: Effects of pure dephasing [55.2] 光学系のデコヒーレンスダイナミクスとスペクトル応答に対処する。
考察されたデコヒーレンス(decoherence)は、シュル・オーディンガー方程式のミルバーンの進化によって記述された純粋にデファジング(dephasing)から生じる。
線形, 二次, 二次結合の包含性を比較した結果と考察を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:13:09 GMT)
Leveraging Online Olympiad-Level Math Problems for LLMs Training and Contamination-Resistant Evaluation [55.2] AoPS-Instructは60,000以上の高品質QAペアのデータセットである。
LiveAoPSBenchは、最新のフォーラムデータから派生したタイムスタンプによる進化的評価セットである。
我々の研究は、高度な数学推論のための大規模で高品質なデータセットの作成と維持にスケーラブルなアプローチを提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:39:38 GMT)
B-cosification: Transforming Deep Neural Networks to be Inherently Interpretable [53.8] B-コシフィケーション(B-cosification)は、既存の訓練済みモデルを本質的に解釈可能なものにするための新しいアプローチである。
B-コシフィケーションは、解釈可能性の観点から、スクラッチから訓練されたB-コシフィケーションモデルに匹敵するモデルが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:52:21 GMT)
A Survey on Diffusion Models for Anomaly Detection [53.4] 拡散モデル(DM)は、生成AIモデルの強力なクラスとして登場した。
DMADは、ますます複雑で高次元のデータにおける偏差を特定するための有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:58:41 GMT)
Towards Human-Guided, Data-Centric LLM Co-Pilots [53.4] CliMB-DCは、機械学習コパイロットのための、ヒューマンガイド付き、データ中心のフレームワークである。
高度なデータ中心ツールとLLM駆動推論を組み合わせることで、堅牢でコンテキスト対応のデータ処理を可能にする。
CliMB-DCが未処理のデータセットをML対応フォーマットに変換する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:37:57 GMT)
ComPC: Completing a 3D Point Cloud with 2D Diffusion Priors [52.7] センサーを通して直接オブジェクトから収集される3Dポイント雲は、自己閉塞のため、しばしば不完全である。
トレーニングを必要とせずに、未確認のカテゴリにまたがる部分点雲を完結させるテストタイムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:28:49 GMT)
MLMC: Interactive multi-label multi-classifier evaluation without confusion matrices [52.5] Machine-Cは、マルチラベル比較と評価の課題に取り組むビジュアル探索ツールである。
本研究は,Machine-Cが実装した手法により,ユーザフレンドリを維持しつつ,強力なマルチラベル分類器の評価が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:43:36 GMT)
JustLogic: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Deductive Reasoning in Large Language Models [52.0] 我々は、大言語モデルの厳密な評価のための合成推論ベンチマークであるJustLogicを紹介する。
JustLogicは非常に複雑で、多様な言語パターン、語彙、引数構造を生成することができる。
実験の結果,ほとんどのSOTA (State-of-the-art (SOTA) LLMは人体平均よりも著しく低下していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:49:10 GMT)
From Multiple-Choice to Extractive QA: A Case Study for English and Arabic [51.1] 既存の多言語データセットを新しいNLPタスクに再利用する可能性について検討する。
本稿では,英語および現代標準アラビア語に対するアノテーションガイドラインと並列EQAデータセットを提案する。
我々は、残りの120のBELEBELE言語変種に対して、他の人が我々のアプローチを適用するのを助けることを目指しており、その多くがリソース不足と見なされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 05:18:29 GMT)
Global Semantic-Guided Sub-image Feature Weight Allocation in High-Resolution Large Vision-Language Models [51.0] 画像全体の意味的関連性が高いサブイメージは、モデルの視覚的理解能力を維持するためによりリッチな視覚情報をカプセル化する。
Global Semantic-Guided Weight Allocator (GSWA)モジュールはその相対情報密度に基づいてサブイメージに重みを割り当てる。
SleighVLは軽量だがハイパフォーマンスなモデルであり、同等のパラメータを持つモデルよりも優れており、より大きなモデルと競合し続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:42:06 GMT)
Exposure Bracketing Is All You Need For A High-Quality Image [50.8] マルチ露光画像は、デノイング、デブロアリング、高ダイナミックレンジイメージング、超解像において相補的である。
本研究では,これらの課題を組み合わせ,高品質な画像を得るために露光ブラケット写真を活用することを提案する。
特に時間変調リカレントネットワーク(TMRNet)と自己教師あり適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:47:23 GMT)
Information Theoretic Text-to-Image Alignment [49.4] この作業では、モデルアライメントのガイドに相互情報(MI)を使用します。
本手法は,自己教師型微調整を用いて,プロンプトと画像間のポイントワイド(MI)推定に依存する。
解析の結果,本手法は最先端の手法よりも優れているが,MIを推定するにはT2Iモデル自体の事前学習されたデノナイジングネットワークが必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:54:48 GMT)
Knowledge Graphs Construction from Criminal Court Appeals: Insights from the French Cassation Court [49.2] 本稿では,フランス・カシエーション裁判所への上訴から知識グラフを構築するための枠組みを提案する。
このフレームワークはドメイン固有のオントロジーと派生データセットを含み、構造化された法的データ表現と分析の基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:38:32 GMT)
On the locality bias and results in the Long Range Arena [49.2] Long Range ArenaベンチマークはTransformerの改良性能を評価するために設計された。
ステート・スペース・モデル(SSM)のような新しいアーキテクチャは、LRAのトランスフォーマーよりも優れていた。
LRAは長距離依存モデリングのベンチマークであるが、実際にはほとんどのパフォーマンスは短距離依存によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:34:50 GMT)
Graph Feedback Bandits on Similar Arms: With and Without Graph Structures [49.0] グラフフィードバックを用いたマルチアームバンディット問題について検討する。
本稿では,2つの上位信頼境界(UCB)に基づくアルゴリズムを提案する。
この2つの UCB ベースのアルゴリズムをバルーン設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:15:45 GMT)
All You Need is Resistance: On the Equivalence of Effective Resistance and Certain Optimal Transport Problems on Graphs [48.8] 我々は、グラフ上の効果的な抵抗と最適輸送は、最大$p$を選択するまで、一つと同じものとして理解されるべきであると主張する。
最適停止時間とグラフ上のランダムウォーク,グラフソボレフ空間,ベナモ・ブレニエ型式に対する2ドルベックマン距離の明示的な接続を示す。
本稿では、ワッサーシュタイン距離が計算ボトルネックを引き起こす可能性のあるこれらの指標のさらなる利用法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:08:58 GMT)
Low-rank Prompt Interaction for Continual Vision-Language Retrieval [47.3] 本稿では,マルチモーダル理解の問題に対処するために,低ランクプロンプトインタラクションを提案する。
トレーニングパラメータがレイヤー数やタスク数にスケールすることを考えると、低ランクな相互作用強化分解を提案する。
また、ロバストネストレーニングを確保するために、階層的な低ランクのコントラスト学習を採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:00:47 GMT)
Evaluating and Improving Graph to Text Generation with Large Language Models [46.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて大きな可能性を証明している。
我々は、グラフからテキストへの生成タスクにおいて、現在のオープンソース LLM を誘導する包括的な評価を行う。
我々は、新しいグラフからテキストへのデータセット、PlanGTGを導入し、2つのサブタスク、すなわちリオーダーと属性を注釈付けした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:53:54 GMT)
Knowledge-Infused Prompting: Assessing and Advancing Clinical Text Data Generation with Large Language Models [46.3] 大規模言語モデル(LLM)はこの領域で有望だが、それらの直接的なデプロイはプライバシーの問題につながる可能性がある。
我々は,そのプロセスに知識を注入する,革新的で資源効率のよいアプローチであるClinGenを提案する。
7つのNLPタスクと16のデータセットを比較検討した結果,ClinGenはさまざまなタスクのパフォーマンスを継続的に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:46:07 GMT)
Post-hoc Spurious Correlation Neutralization with Single-Weight Fictitious Class Unlearning [46.2] ニューラルネットワークのトレーニングは、トレーニング損失を最小限に抑えるショートカットとして、最も単純な機能を利用する傾向がある。
これらの特徴のいくつかは、ターゲットラベルと急激な相関関係があり、モデルによる誤った予測につながる可能性がある。
単重修正を用いた独特なクラス除去手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:22:42 GMT)
Nautilus: Locality-aware Autoencoder for Scalable Mesh Generation [46.1] アーティストのようなメッシュ生成のための局所性を考慮したオートエンコーダであるNautilusを提案する。
本手法では,顔の近接関係を保存する新しいトークン化アルゴリズムを提案する。
また,マルチスケールガイダンスを提供するDual-stream Point Conditionerを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:22:02 GMT)
CodeMonkeys: Scaling Test-Time Compute for Software Engineering [45.8] テスト時間計算のスケーリングは、LLM機能を改善するための有望な軸である。
ここでは、SWE-benchデータセットから現実のGitHub問題を解決するという文脈で、この問題について検討する。
CodeMonkeysという名前の私たちのシステムは、ドラフト編集と同時にテストスクリプトを共同で生成して実行することで、モデルを反復的に編集することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:58:40 GMT)
SimRAG: Self-Improving Retrieval-Augmented Generation for Adapting Large Language Models to Specialized Domains [45.3] Retrieval-augmented Generation (RAG) は大規模言語モデル(LLM)の質問応答能力を向上させる
ドメイン適応のための質問応答と質問生成のジョイント機能を備えた自己学習手法であるSimRAGを提案する。
2つのバックボーンサイズと3つのドメインにまたがる11のデータセットの実験は、SimRAGがベースラインを1.2%～8.6%上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:45:11 GMT)
What's in a Name? Auditing Large Language Models for Race and Gender Bias [45.1] 我々は、GPT-4を含む最先端の大規模言語モデルのバイアスを調査するために監査設計を採用する。
このアドバイスは、一般的に人種的マイノリティや女性に結びついている名前に系統的に不利であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:15:16 GMT)
Towards a maturity model for crypto-agility assessment [45.0] 本研究は,特定のソフトウェアやIT環境の暗号処理能力の状態を決定するためのCAMM(Crypto-Agility Maturity Model)を提案する。
CAMMは5つのレベルから構成されており、各レベルごとに、文献レビューに基づいて一連の要件が定式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:46:00 GMT)
Permutation-based multi-objective evolutionary feature selection for high-dimensional data [43.2] 本稿では,高次元データを対象とした新しい特徴選択手法を提案する。
提案手法は多目的進化アルゴリズムを用いて候補特徴部分集合を探索する。
提案手法の有効性を,24個の高次元データセットを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:11:28 GMT)
Age and Power Minimization via Meta-Deep Reinforcement Learning in UAV Networks [42.1] 本研究では,データ収集を行う無人航空機(UAV)が支援するモノのインターネット(IoT)ネットワークについて検討する。
我々の目的は、様々なAoIと送信電力の組み合わせを最小限に抑えるために、UAV飛行軌道とスケジューリングポリシーを最適化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:17:53 GMT)
Weak convexity of Fisher information matrix and superresolved localization of blinking sources of light [41.9] 単一分子ローカライゼーション顕微鏡(英語版)の一般的な名前で知られる技術群は、ナノメートルスケールの空間分解能に達する。
我々は, 発光器を点滅させることで得られる分解能の利点が, フィッシャー情報の基本特性, 凸性の結果であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:50:36 GMT)
HWPQ: Hessian-free Weight Pruning-Quantization For LLM Compression And Acceleration [41.5] 大規模言語モデルのためのHWPQ(Hessian-free Weight Pruning-Quantization)法を提案する。
HWPQは、コントリビューションベースのウェイトメトリックを導入することにより、計算集約的なヘッセン行列計算の必要性を排除している。
我々はHWPQが量子化時間で5.97x(最大20.75x)、プルーニング時間で12.29x(最大56.02x)の平均スピードアップを達成するのを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:50:13 GMT)
Open quantum dynamics of Josephson charge pumps [41.1] 開量子系としてのジョセフソン接合の理論的記述をAlicki et al. の光に照らしたジョセフソン電荷ポンプのマクロ力学について検討する。
端子間のクーロン相互作用を考慮に入れれば、ポンプの説明は物理的に合理的であり、実験的な観察と良好な定性的な一致であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:57:55 GMT)
ControlAR: Controllable Image Generation with Autoregressive Models [40.7] 自動回帰画像生成モデルに空間制御を統合するための効率的なフレームワークであるControlARを導入する。
ControlARは条件付き復号法を利用して、制御と画像トークンの融合によって条件付けられた次の画像トークンを生成する。
その結果,コントロールARは従来の制御可能な拡散モデルを上回ることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 05:25:24 GMT)
A Comprehensive Framework for Semantic Similarity Detection Using Transformer Architectures and Enhanced Ensemble Techniques [40.7] 本稿では,これらの問題を解決するために,ドメイン適応とデータ拡張を用いた教師学生モデルを提案する。
DeBERTa-v3-largeとMamba-790mを組み合わせた教師モデルは、ドメイン固有の微調整を通じて意味知識を学ぶ。
学生モデルは、短文テキストをより効率的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:07:37 GMT)
Adaptive Rank Allocation for Federated Parameter-Efficient Fine-Tuning of Language Models [40.7] パラメータ効率の良い言語モデルの微調整のための新しいフェデレーション適応ランクアロケーションであるFederated Adaptive Rank Allocationを提案する。
FedARAは、データ不均一性の下で、さまざまなデータセットで平均8.49%、強いベースライン6.95%の弱いベースラインを一貫して上回っている。
AGX Orin、Orin Nano、Raspberry Pi 5の実験では、それぞれ48.90%、46.95%のトレーニング時間とエネルギー消費が大幅に減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:19:07 GMT)
Time-MMD: Multi-Domain Multimodal Dataset for Time Series Analysis [40.4] Time-MMDは、最初のマルチドメイン、マルチモーダル時系列データセットである。
MM-TSFlibは、マルチモーダルな時系列予測ライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:34:50 GMT)
Tackling the Problem of Distributional Shifts: Correcting Misspecified, High-Dimensional Data-Driven Priors for Inverse Problems [39.6] 天体物理学の応用では、基礎となるデータ生成プロセスから独立した、あるいは同一に分散したサンプルを取得することはしばしば困難または不可能である。
本稿では,異なる観測セットの後方サンプルを用いてモデルを再学習し,集団レベルの分布を反復的に更新することでこの問題に対処することを提案する。
そこで本研究では,不特定分布から,更新分布が個体群レベルの分布に徐々に近づきつつあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:49:21 GMT)
How VADER is your AI? Towards a definition of artificial intelligence systems appropriate for regulation [39.6] 最近のAI規制提案では、ICT技術、アプローチ、AIではないシステムに影響を与えるAI定義が採用されている。
本稿では,AI定義の規制(VADER)が適切に定義されているかを評価するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:45:24 GMT)
You Only Teach Once: Learn One-Shot Bimanual Robotic Manipulation from Video Demonstrations [38.8] 双方向ロボット操作は、インテリジェンスを具現化した長年にわたる課題である。
両眼でのみ観察できるヨト(YOTO)を提案する。
YOTOは5つの複雑なロングホライゾンのバイマニュアルタスクを模倣することで、素晴らしいパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:26:41 GMT)
Stroke classification using Virtual Hybrid Edge Detection from in silico electrical impedance tomography data [37.9] 電気インピーダンストモグラフィ(EIT)は、身体の内部伝導性を回復する非侵襲的なイメージング法である。
これまでのほとんどの研究では、生のEIT電圧データをネットワーク入力として使用していた。
本稿では,VHED関数をネットワーク入力として使用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:29:34 GMT)
A Survey to Recent Progress Towards Understanding In-Context Learning [37.9] In-Context Learning (ICL) は、プロンプトで提供されるいくつかの例から学ぶことができる大規模言語モデル(LLM)を強化する。
実証的な成功にもかかわらず、ICLの根底にあるメカニズムはいまだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:04:04 GMT)
On the Causal Sufficiency and Necessity of Multi-Modal Representation Learning [36.5] MML(Multi-Modal Learning)は、モーダルをまたいだ効果的な表現を正確に予測するために学習することを目的としている。
因果的に見れば、MML表現は因果的に十分かつ必要である。
本稿では,(C3)リスクを最小限に抑えて,学習した表現の因果完全性を強制するプラグアンドプレイ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:31:10 GMT)
PuzzleGPT: Emulating Human Puzzle-Solving Ability for Time and Location Prediction [35.8] PuzzleGPTは、視覚的手がかりを特定する知覚器、予測候補を推論する推論器、タスクがローカルで解決できない場合に外部知識を得るWeb検索器から構成される。
これにより、2つのデータセットで最先端のパフォーマンスを記録する、ゼロショット、解釈可能、堅牢なアプローチが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:28:37 GMT)
Sequence Generation Modeling for Continuous Value Prediction [35.3] 連続価値予測(CVP)は、正確な数値推定を通じてユーザの好みを捉え、短いビデオレコメンデーションにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,言語モデリングにおけるシーケンス生成技術に触発されたCVPのための新しい生成回帰フレームワークを提案する。
本手法は,予測精度を向上しつつ,元のデータの忠実さを保ちながら,構造的離散化によって数値をトークン列に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:18:26 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） (Fri, 24 Jan 2025 06:28:28 GMT)
Light3R-SfM: Towards Feed-forward Structure-from-Motion [34.5] Light3R-SfMは、大規模なStructure-from-Motionを効率的に構築するためのフィードフォワード、エンドツーエンドの学習可能なフレームワークである。
この研究は、データ駆動でフィードフォワードのSfMアプローチの先駆者であり、スケーラブルで正確で効率的な3D再構築への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:46:04 GMT)
MTPareto: A MultiModal Targeted Pareto Framework for Fake News Detection [34.1] インターネットマルチメディア情報の信頼性を維持するためには,マルチモーダルフェイクニュース検出が不可欠である。
この問題に対処するため,マルチモーダル融合を最適化する MTPareto フレームワークを提案する。
FakeSVおよびFVCデータセットの実験結果は、提案フレームワークがベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:23:18 GMT)
ReferDINO: Referring Video Object Segmentation with Visual Grounding Foundations [33.7] ビデオオブジェクトセグメンテーション(RVOS)は、テキスト記述に基づいて、ビデオ全体を通して対象オブジェクトをセグメンテーションすることを目的としている。
我々は、事前訓練された視覚基盤モデルから強力な視覚言語理解を継承する、エンドツーエンドのRVOSモデルである textbfReferDINO を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:24:15 GMT)
Unifying Floquet theory of longitudinal and dispersive readout [33.7] 回路QEDにおける長手および分散読み出しのフロケ理論を考案する。
超伝導及びスピンハイブリッドcQED系に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:59:57 GMT)
Distributed Conformal Prediction via Message Passing [33.3] コンフォーマル予測は、保持されたデータセットを活用することで、予測セットに対して分布のない統計的カバレッジを保証する。
本稿では,CPによる信頼性推論を実現するための2つのメッセージパスベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:47:42 GMT)
Whisper D-SGD: Correlated Noise Across Agents for Differentially Private Decentralized Learning [32.9] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)はエージェントごとに独立したノイズを注入するが、中央ディファレンシャルプライバシ(CDP)よりも大きなユーティリティギャップを被る。
エージェント間で相関するプライバシーノイズを発生させる新しい共分散に基づくアプローチであるWhisper D-SGDを紹介する。
本稿では、Whisper D-SGDが既存のペアワイズ相関方式よりもノイズを低減し、CDP-LDPギャップを大幅に狭め、モデル性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:05:00 GMT)
Multi-agent KTO: Reinforcing Strategic Interactions of Large Language Model in Language Game [32.8] Werewolfは、言語理解をテストするソーシャル推論ゲームである。
マルチエージェントKahneman & Tversky's Optimization (MaKTO) を開発した。
MaKTOは様々なモデルの平均勝利率を61%達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:09:03 GMT)
When GNNs meet symmetry in ILPs: an orbit-based feature augmentation approach [32.7] 整数線形プログラム(ILP)の共通特性は対称性であり、基底となる問題構造を変更することなく変数を置換することができる。
古典的なGNNアーキテクチャは、予測精度を制限する対称変数の区別に苦慮している。
我々は、まず対称変数をグループ化し、次に離散的な一様分布から各群に対する拡張特徴をサンプリングする軌道ベースの拡張スキームを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:33:33 GMT)
SAMScore: A Content Structural Similarity Metric for Image Translation Evaluation [32.6] 画像翻訳モデルの忠実度を評価するための一般的なコンテンツ構造類似度指標であるSAMScoreを紹介する。
SAMScoreは最近のSAM(High- Performance Segment Anything Model)に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:51:48 GMT)
Kolmogorov Arnold Neural Interpolator for Downscaling and Correcting Meteorological Fields from In-Situ Observations [32.6] 我々は,気象場表現を連続神経関数として再定義するフレームワークであるKolmogorov Arnold Neural Interpolator (KANI)を提案する。
カニは大気状態の本質的な連続性を捉え、希薄なその場観測を利用してこれらのバイアスを体系的に補正する。
実験の結果, 風速は40.28%, 風速は67.41%, 精度は40.28%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:18:19 GMT)
Channel-wise Parallelizable Spiking Neuron with Multiplication-free Dynamics and Large Temporal Receptive Fields [32.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的ニューラルネットワークにインスパイアされた洗練された神経力学とスパースバイナリアクティベーション(スパイクス)によって、ニューラルネットワーク(ANN)と区別される。
従来のニューロンモデルは反復的なステップバイステップのダイナミクスを使用し、シリアル計算とSNNの遅いトレーニング速度をもたらす。
最近の並列化可能なスパイクニューロンモデルは、SNNの訓練を加速するために、グラフィックス処理ユニットの大規模並列計算能力をフル活用するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:44:08 GMT)
A Fourfold Pathogen Reference Ontology Suite [32.1] 感染症オントロジー(IDO)とその拡張は、感染症に関連する情報の整理と普及に不可欠である。
新型コロナウイルスは、IDOとそのウイルス特異的拡張の更新の必要性を強調した。
我々は、IDOの病原性特異的拡張を生成するために「ハブ・アンド・スポーク」手法を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:35:20 GMT)
Bridging the Visual Gap: Fine-Tuning Multimodal Models with Knowledge-Adapted Captions [31.6] 我々は、モデルの既存の知識と視覚的理解でトレーニングデータを自動的に適応するデータ中心のアプローチである、知識適応(KnowAda)ファインチューニングを導入する。
KnowAdaは、高い記述性を維持しながら幻覚を最小限にする。
以上の結果から,KnowAdaは自動測定と人的評価の両方において,様々なベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:12:58 GMT)
Self-playing Adversarial Language Game Enhances LLM Reasoning [31.5] 本稿では,多言語モデル(LLM)の自己演奏訓練の可能性を探る。
この目標により、我々はいくつかのオープンソースのLCMを選択し、攻撃者として各動作させ、広範囲のターゲットワードのディフェンダーとして自身のコピーでプレイする。
我々は LLM の性能が広範囲の推論ベンチマークで一様に改善されていることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:21:47 GMT)
End-to-end workflow for machine learning-based qubit readout with QICK and hls4ml [31.3] 我々は、共設計のニューラルネットワーク(NN)を量子計測制御キット(QICK)に組み込む、超伝導量子ビット読み出しのためのエンドツーエンドワークフローを提案する。
我々は、キュービット読み出し精度とスケーラビリティにおいて重要な課題に対処するために機械学習(ML)を活用することを目指している。
我々は,シングルトランモンキュービット読み出しのためのMLアルゴリズムの設計,最適化,統合を実験的に実証し,32nsの待ち時間とFPGAルックアップテーブルリソース利用率を16%未満で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:35:18 GMT)
From Screens to Scenes: A Survey of Embodied AI in Healthcare [31.2] 医療におけるEmAI」は、アルゴリズム、ロボティクス、バイオメディシンといった多様な分野にまたがる。
医療のためのEmAIの"脳"の概要を包括的に紹介し、認識、アクティベーション、計画、記憶のためのAIアルゴリズムを紹介します。
我々は、技術的な障壁を議論し、倫理的考察を探求し、医療におけるEmAIの将来を前方視する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:04:07 GMT)
PAID: A Framework of Product-Centric Advertising Image Design [31.1] Eコマースプラットフォームでは、完全な広告画像は背景画像とマーケティングタグラインで構成されている。
本稿では,PAID(Product-Centric Advertising Image Design)という新しいフレームワークを提案する。
PAIDは製品フォアグラウンドイメージ、必要なタグライン、ターゲットサイズを入力として、自動的に広告画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:21:35 GMT)
Scalable Benchmarking and Robust Learning for Noise-Free Ego-Motion and 3D Reconstruction from Noisy Video [30.9] ノイズフリーデータへの依存という限界に対処することで、ロバストなエゴモーション推定とフォトリアリスティックな3D再構成を再定義することを目指している。
スケーラブルなデータ生成、包括的な堅牢性、モデルの強化という3つの課題に取り組んでいます。
Robust-Ego3Dという,ノイズによるパフォーマンス劣化の顕在化を目的としたベンチマークを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:25:48 GMT)
Iterative Feature Space Optimization through Incremental Adaptive Evaluation [30.4] 反復的特徴空間最適化は、下流タスクのパフォーマンスを改善するために、機能空間を体系的に評価し、調整する。
現存する作品には3つの限界がある。
データサンプルの違いを見渡すと 評価バイアスが発生します
特定の機械学習モデルに特徴空間を合わせると、過度に適合し、一般化が不十分になる。
本稿では, 最適かつ一般化された特徴空間を効率よく生成する, gEneralized Adaptive Feature Space Evaluatorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:24:20 GMT)
ENTER: Event Based Interpretable Reasoning for VideoQA [29.7] 本稿では,イベントグラフに基づく解釈可能なビデオ質問回答システムであるENTERについて述べる。
イベントグラフはビデオをグラフィカルな表現に変換し、そこではビデオイベントがノードを形成し、イベントとイベントの関係がエッジを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:56:59 GMT)
COAST: Enhancing the Code Debugging Ability of LLMs through Communicative Agent Based Data Synthesis [29.7] マルチエージェントシステムを用いて教師付き微調整のための高品質なトレーニングデータを生成するコミュニケーティブエージェントベースのデータ合成フレームワークを提案する。
以上の結果から,COAST生成データは人為的・GPT-4生成データよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:13:35 GMT)
Graph Regularized Encoder Training for Extreme Classification [29.5] RAMENは最大100万のラベルを持つデータセットにスケールし、ベンチマークデータセット上での予測精度を、最先端のメソッドよりも最大15%高く提供する。
RAMENはまた、人気のある検索エンジンのクリックログから得られたプロプライエタリなレコメンデーションデータセットに対して、最高のベースラインよりも10%高い精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:41:09 GMT)
Disentangled Condensation for Large-scale Graphs [29.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)の高価なトレーニングコストを節約するための興味深いテクニックとして、グラフ凝縮が登場した。
本稿では, 凝縮過程を2段階のGNNフリーパラダイムに分解し, ノードを独立に凝縮し, エッジを生成することを提案する。
この単純で効果的なアプローチは、中規模グラフの精度に匹敵する精度で最先端の手法よりも少なくとも10倍早く達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:18:45 GMT)
Knowledge Graph Enhanced Language Agents for Recommendation [29.2] 本稿では,レコメンデーションシステムのための言語エージェントと知識グラフを統合するフレームワークを提案する。
シミュレーションされたレコメンデーションシナリオでは、ユーザとアイテムをKG内に配置し、KGパスを自然言語記述として統合する。
これにより、言語エージェントは相互に相互作用し、相互作用の背後にある十分な根拠を発見することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:49:16 GMT)
Locality-aware Fair Scheduling in LLM Serving [28.7] 大規模言語モデル(LLM)推論ワークロードは、さまざまな現代的なAIアプリケーションを支配している。
公平性と効率性のバランスをとることは、さまざまなプレフィックスパターンで多様なクライアントワークロードを管理する上で非常に重要です。
本稿では,最初の局所性を考慮したフェアスケジューリングアルゴリズムであるDeficit Longest Prefix Match(DLPM)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:12:47 GMT)
An Investigation of Prompt Variations for Zero-shot LLM-based Rankers [28.4] ゼロショット大言語モデル (LLMs) に基づくランク付けの有効性について, 特定のコンポーネントや単語がプロンプトに与える影響を体系的に理解する。
現在、性能の違いが根底にあるランキングアルゴリズムによるものなのか、あるいはプロンプトで使われる単語の選択がより良くなるなど、急激な要因によるものなのかは定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:50:47 GMT)
VideoShield: Regulating Diffusion-based Video Generation Models via Watermarking [27.3] VideoShieldはビデオ生成モデルのための新しい透かしフレームワークである。
ビデオ生成中に直接透かしを埋め込んで、追加のトレーニングを不要にする。
本手法では,透かしビットをテンプレートビットにマッピングし,透かしを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:57:09 GMT)
Polynomial Selection in Spectral Graph Neural Networks: An Error-Sum of Function Slices Approach [26.8] グラフフィルタの適用により、グラフニューラルネットワークに固有のスペクトル情報を活用するために、スペクトルグラフネットワークが提案されている。
様々な選択がスペクトルGNNの性能に大きな影響を与え、パラメータ選択の重要性が強調される。
我々は、狭帯域信号スライスを近似する選択肢として広く採用されている三角法に基づく高度なフィルタを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:57:49 GMT)
Learning Primitive Relations for Compositional Zero-Shot Learning [26.4] 本稿では,状態とオブジェクトの関係を確率的に捉えるために設計された,原始的関係学習(LPR)の枠組みを提案する。
LPRは状態とオブジェクト間の依存関係を考慮し、モデルは目に見えない構成の可能性を推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:10:05 GMT)
Towards Automated Self-Supervised Learning for Truly Unsupervised Graph Anomaly Detection [26.1] 自己教師付き学習(SSL)は、データ自体から生成された監視信号を利用する新興パラダイムである。
ほとんどのSSLベースのグラフ異常検出手法は、SSL戦略を任意または選択的に選択することでこれらの問題を回避している。
漏洩は「データマイニングのミスのトップ10の1つ」と批判されている
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:13:44 GMT)
Online Inverse Linear Optimization: Improved Regret Bound, Robustness to Suboptimality, and Toward Tight Regret Analysis [25.5] 本稿では,学習者が時間変化の可能な行動群とエージェントの最適な行動群の両方を観察するオンライン学習問題について検討する。
我々は、以前の$O(n4ln T)$の限界を$n3$の係数で改善した$O(nln T)$後悔境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:19:15 GMT)
Micro-macro Wavelet-based Gaussian Splatting for 3D Reconstruction from Unconstrained Images [25.3] マイクロマクロウェーブレットをベースとしたガウススプラッティング (MW-GS) は, シーン表現をグローバル, 洗練, 内在的な構成要素に切り離すことにより, 3次元再構成を強化するように設計されている。
MW-GSは最先端のレンダリング性能を提供し、既存の手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:37:57 GMT)
STAMP: Scalable Task And Model-agnostic Collaborative Perception [24.9] STAMPは、異種エージェントのためのタスクおよびモデルに依存しない協調認識パイプラインである。
計算オーバーヘッドを最小限に抑え、スケーラビリティを高め、モデルのセキュリティを維持する。
第一種フレームワークとしてSTAMPは,スケーラブルでセキュアなモビリティシステムの研究を,レベル5の自律性に向けて進めることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:27:28 GMT)
Personalized Layer Selection for Graph Neural Networks [24.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード周辺の局所グラフ構造の固定された粒度にノード属性を結合し、そのラベルを予測する。
本稿では,各ノードを分類する最適な表現層を選択するための新しいアルゴリズムMetSelect1を提案する。
10のデータセットと3つの異なるGNNの結果、GNNのノード分類精度をプラグ・アンド・プレイ方式で大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:49:53 GMT)
REP: Resource-Efficient Prompting for Rehearsal-Free Continual Learning [23.9] 本稿では,Resource-Efficient Prompting(REP)を提案する。
私たちの重要な焦点は、迅速な学習中に計算とメモリコストを削減しながら、破滅的なトレードオフを正確さで回避することにあります。
3つの画像分類データセットの広範な実験により,REPが現在最先端のViT-およびCNNベースの手法よりも優れた資源効率を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:10:15 GMT)
Cascaded Large-Scale TSP Solving with Unified Neural Guidance: Bridging Local and Population-based Search [23.5] UNiCSは、旅行セールスマン問題に対する新しい統合神経誘導型カスケード解決器である。
ステート・オブ・ザ・アーティカルなメソッドを一貫して上回り、ランタイムのアドバンテージはさまざまな予算で一貫しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:56:27 GMT)
SelfPrompt: Confidence-Aware Semi-Supervised Tuning for Robust Vision-Language Model Adaptation [23.5] SelfPromptは、半教師付き学習環境における視覚言語モデル(VLM)の新しいプロンプトチューニング手法である。
疑似ラベル精度を向上させるクラスタ誘導擬似ラベリング手法を提案する。
また,信頼性を意識した半教師付き学習モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 00:31:01 GMT)
DRESSing Up LLM: Efficient Stylized Question-Answering via Style Subspace Editing [23.5] DRESSは、表現編集によってスタイル化された大言語モデル(LLM)応答を生成する新しいアプローチである。
提案手法は,モデル表現空間内のスタイル関連部分空間をアンタングルして表現編集を行う。
簡単に言うと、DRESSは柔軟で効果的なスタイル制御を備えたLLMの拡張のための軽量で、列車無しのソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:04:53 GMT)
The Promises and Pitfalls of LLM Annotations in Dataset Labeling: a Case Study on Media Bias Detection [23.4] 大きな言語モデル(LLM)は、アノテーションプロセスの自動化に使用することができる。
本研究では,メディアバイアス検出の複雑なタスクにLDMが適用可能であるかを検討する。
メディアバイアス分類のための,最初の大規模データセットであるAnnolexicalを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:44:20 GMT)
Glissando-Net: Deep sinGLe vIew category level poSe eStimation ANd 3D recOnstruction [23.2] Glissando-Netと呼ばれる深層学習モデルを提案し、同時にポーズを推定し、オブジェクトの3次元形状を再構築する。
Glissando-Netは2つの自動エンコーダで構成されており、共同で訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:39:15 GMT)
MM-NeRF: Multimodal-Guided 3D Multi-Style Transfer of Neural Radiance Field [23.1] MM-NeRFと呼ばれる新しいマルチモーダル誘導型3次元NeRFの多次元転送を提案する。
MM-NeRFは、マルチモーダルスタイルの一貫性を維持するために、マルチモーダルガイダンスを統一された空間に計画し、3Dスタイル化を導くためにマルチモーダル特徴を抽出する。
複数の実世界のデータセットで実験したところ、MM-NeRFはマルチモーダルガイダンスによる高品質な3Dマルチスタイルのスタイリングを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:37:45 GMT)
Dreamweaver: Learning Compositional World Representations from Pixels [23.0] 人間は自然に世界の知覚を物体とその属性に分解する能力を持っている。
この認知的プロセスは、慣れ親しんだ概念を再結合することで、新しい未来を想像することができる。
生のビデオから階層的および構成的表現を発見するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:50:19 GMT)
Geometric Mean Improves Loss For Few-Shot Learning [22.9] 本研究では, 識別指標を深部特徴に埋め込むために, エンフェロメトリ平均に基づく新たな損失を提案する。
少数ショット画像分類タスクの実験では、他の損失と比べて競争性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:56:55 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） (Fri, 24 Jan 2025 12:00:49 GMT)
Verify with Caution: The Pitfalls of Relying on Imperfect Factuality Metrics [22.8] 我々は、要約、検索強化生成、質問応答のための11データセットのコレクション上で、5つの最先端の事実性指標を再評価する。
これらの評価器は互いに矛盾しており、しばしばシステムレベルの性能を誤って評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:17:06 GMT)
Advances in Temporal Point Processes: Bayesian, Deep, and LLM Approaches [22.7] TPP(Temporal Point Process)は、連続的に発生するイベントシーケンスを特徴付けるプロセスモデルである。
近年、ディープラーニングの進歩は神経性TPPの開発を加速させ、柔軟性と表現力を高めている。
大規模言語モデル(LLM)の出現はさらに興奮を呼び、イベントシーケンスのモデリングと分析の新しい可能性をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:13:26 GMT)
BrainGuard: Privacy-Preserving Multisubject Image Reconstructions from Brain Activities [22.7] 人間の脳活動から知覚されたイメージを再構築することは、人間と機械学習の間に重要なつながりを形成する。
近年、マルチオブジェクト手法が研究されているが、これらのアプローチは特にデータプライバシにおいて大きな課題に直面している。
我々は、多目的fMRIデータから画像再構成を強化するために設計されたプライバシー保護協調トレーニングフレームワークBrainGuardを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:10:47 GMT)
Neural-Symbolic Message Passing with Dynamic Pruning [22.5] 本稿では,ニューラルネットワーク予測器を用いたNSMP(Neural-Symbolic Message Passing)フレームワークを提案する。
シンボリック推論とファジィ論理を導入することで、NSMPはトレーニングを必要とせずに任意の一階述語論理クエリに一般化することができる。
このアプローチと比較すると、NSMPはベンチマークデータセット上のすべてのクエリタイプに対して、より高速な推論時間を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:30:17 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） (Fri, 24 Jan 2025 09:21:57 GMT)
Investigating the (De)Composition Capabilities of Large Language Models in Natural-to-Formal Language Conversion [21.7] 大規模言語モデル(LLM)は、一般化され堅牢な自然言語変換(N2F)において、分解と構成の強力な能力を持つ必要がある。
我々は,N2F における LLM の分解と合成能力のセットを評価できるサンプルとタスクの構成を行うDEDCフレームワークを提案する。
本研究は,N2F における LLM の分解と合成の基本的な機能について,新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:15:09 GMT)
Generalization Performance of Hypergraph Neural Networks [21.5] 我々は、ハイパーグラフニューラルネットワークの4つの代表クラスに対して、マージンに基づく一般化境界を開発する。
その結果,ハイパーグラフ構造やスペクトルノルムが一般化境界にどのような影響を及ぼすかが明らかになった。
本研究は,実世界のデータセットに対するモデルの性能と理論的境界の関係を実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:57:02 GMT)
The Muddy Waters of Modeling Empathy in Language: The Practical Impacts of Theoretical Constructs [21.3] 我々は,異なる理論的根拠を持つ共感課題に適応した共感モデルの伝達性能を解析した。
我々の研究は、正確な多次元共感操作の必要性に関する実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:32:44 GMT)
GreedyPixel: Fine-Grained Black-Box Adversarial Attack Via Greedy Algorithm [21.0] ディープラーニングモデルにとって重要な要件は、敵の攻撃に対する堅牢性を保証することだ。
高品質な逆数例を生成するために設計された画素ワイドグリーディアルゴリズムであるGreedyPixelを紹介する。
以上の結果から,GreedyPixelは勾配情報を必要とせずに,ホワイトボックス法に匹敵する攻撃成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:17:03 GMT)
Time Can Invalidate Algorithmic Recourse [20.8] 因果関係のレンズを通して問題を提示することにより、時間とともにアルゴリズム的言論の頑健さを考察する。
理論上、実証的に、(堅牢な)因果ARメソッドが時間とともに失敗する可能性があることを実証します。
本稿では,推定器へのアクセスを前提として,時間を考慮した時間的ARのための簡易かつ効果的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:43:18 GMT)
Signed Graph Autoencoder for Explainable and Polarization-Aware Network Embeddings [20.8] 署名付きネットワーク用に設計されたSGAAE(Signed Graph Archetypal Autoencoder)フレームワーク。
SGAAEは、異なる極端プロファイル上でノードメンバシップを表現するノードレベル表現を抽出する。
モデルは、実世界の4つのデータセット間で署名付きリンク予測の異なるタスクで高いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:24:47 GMT)
A Recurrent Spiking Network with Hierarchical Intrinsic Excitability Modulation for Schema Learning [20.7] ニューラル計算の現在の研究は、単一の行動パラダイムに大きく制約されている。
階層内在性興奮性変調(HM-RSNN)を用いた繰り返しスパイクニューラルネットワークを用いた新しいモデルを提案する。
HM-RSNNは、すべてのタスクにおいてRSNNのベースラインを著しく上回り、3つの新しい認知タスクにおいてRNNを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:45:03 GMT)
Examining Alignment of Large Language Models through Representative Heuristics: The Case of Political Stereotypes [20.4] 本研究では,大規模言語モデルと人間の意図と価値の整合性について考察する。
これまでの研究は、LLMが政治的傾向を示すことの正当性を強調してきた。
これらの偏差を定量化し、それらを引き起こす条件を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:24:23 GMT)
q-exponential family for policy optimization [20.2] 本稿では、より広範な政策ファミリーについて検討する:$q$-exponential family。
このポリシーのファミリはフレキシブルで、ヘビーテールのポリシー(q>1$)とライトテールのポリシー(q>1$)の両方を仕様化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:17:00 GMT)
CogLM: Tracking Cognitive Development of Large Language Models [20.1] 我々は、Piaget's Theory of Cognitive Developmentに基づくベンチマークCogLMを構築した。
CogLMは、20人以上の専門家によって作られた10の認知能力にまたがる1220の質問で構成されている。
20歳児に匹敵する高度なLPM(GPT-4)にヒトのような認知能力が出現していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:45:03 GMT)
Decoupled SGDA for Games with Intermittent Strategy Communication [20.1] グラディエントDescent Ascent(SGDA)の新規適応であるDecoupled SGDAを紹介する。
このアプローチでは、プレイヤーは時代遅れの相手戦略に基づいて戦略を独立に更新し、周期的同期により戦略を整合させる。
分離されたSGDAは、最もよく知られたGDAレートに匹敵する、ほぼ最適な通信複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:18:46 GMT)
A New Cross-Space Total Variation Regularization Model for Color Image Restoration with Quaternion Blur Operator [20.0] カラー画像の劣化に対する新しいクロススペース全変動(CSTV)正規化モデルを提案する。
解の存在と特異性が証明され、異なる色空間上で正規化項のバランスを求める新しいL曲線法が提案される。
カラー画像データベースに関する数値実験は、新しいモデルとアルゴリズムの有効性と有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:24:58 GMT)
Extracting Problem Structure with LLMs for Optimized SAT Local Search [19.6] ローカル検索前処理は、Conflict-Driven Clause Learning (CDCL)を高速化する。
本稿では,Large Language Models (LLM) を用いてPythonの符号化コードを解析する手法を提案する。
本手法は,隠れ構造パターンを見つけるための局所探索アルゴリズムを自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:49:08 GMT)
Understanding and Mitigating Gender Bias in LLMs via Interpretable Neuron Editing [19.5] 大きな言語モデル(LLM)は、しばしばジェンダーバイアスを示し、安全なデプロイメントのための課題を提起する。
我々の分析では、モデルにまたがる広範囲なバイアスを明らかにし、ジェンダーニューロンや一般的なニューロンを含む特定のニューロン回路を同定する。
本稿では,ロジットベースと因果ベースの戦略を組み合わせた解釈可能なニューロン編集手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:41:30 GMT)
Hierarchical Time-Aware Mixture of Experts for Multi-Modal Sequential Recommendation [19.5] マルチモーダルシーケンスレコメンデーション(HM4SR)の専門家の階層的時間認識混合を提案する。
まず、Interactive MoEと名づけられたMoEは、各項目のマルチモーダルデータから本質的なユーザ関心関連情報を抽出する。
テンポラルモエと呼ばれる第2のMoEは、モダリティ符号化においてタイムスタンプから明示的な時間的埋め込みを導入することで、ユーザの動的関心を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:26:50 GMT)
DrawEduMath: Evaluating Vision Language Models with Expert-Annotated Students' Hand-Drawn Math Images [19.4] DrawEduMathは、数学問題に対する学生の手書き回答の2,030枚の画像からなる英語のデータセットである。
教師は、各画像のフリーフォーム記述と11,661対の質問回答(QA)を含む詳細なアノテーションを提供した。
最先端のビジョン言語モデルでさえ、DrawEduMathの質問に多くの改善の余地があることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:03:42 GMT)
Make Every Penny Count: Difficulty-Adaptive Self-Consistency for Cost-Efficient Reasoning [19.4] 自己整合性(英: Self-Consistency, SC)は、思考の連鎖推論のための復号法である。
その変種である適応自己整合(ASC)とアーリーストッピング自己整合(ESC)は、プレサンプルの集合の後方分布に基づいて標本の数を動的に調整する。
本稿では,事前視点と後方視点の両方からの難易度情報を利用して,推論資源を適応的に割り当てるDifficulty-Adaptive Self-Consistency (DSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:46:52 GMT)
EchoLM: Accelerating LLM Serving with Real-time Knowledge Distillation [19.4] 本稿では,過去の要求を例として活用して応答生成をガイドする,コンテキスト内キャッシングシステムであるEchoLMを紹介する。
EchoLMは1.4-5.9倍のスループット向上を実現し,応答品質を損なうことなく28-71%のレイテンシ削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:13:12 GMT)
Measuring and Mitigating Hallucinations in Vision-Language Dataset Generation for Remote Sensing [19.3] 本稿では,地図を外部データソースとして統合することで,遠隔センシングのための視覚言語データセットを強化する手法を提案する。
本稿では、衛星画像、地図、メタデータ、テキストアノテーションを組み込んだマルチモーダルデータセットであるfMoW-mmを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:13:29 GMT)
ExPerT: Effective and Explainable Evaluation of Personalized Long-Form Text Generation [19.3] ExPerTは、パーソナライズされたテキスト生成のための説明可能な参照ベースの評価フレームワークである。
実験の結果, ExPerTは人間の判断に合わせた相対的な7.2%の改善を達成できた。
人間の評価者は、ExPerTの説明を5つ中4.7に評価し、評価決定をより解釈可能なものにする効果を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:44:22 GMT)
Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation [19.3] 新たなアプリケーションは、Large Language Models(LLMs)を使用して、検索強化世代(RAG)機能を強化している。
FRAMESは,LLMが現実的な応答を提供する能力をテストするために設計された高品質な評価データセットである。
本稿では,最先端のLLMでもこの課題に対処し,0.40の精度で検索を行なわないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:23:15 GMT)
Recording for Eyes, Not Echoing to Ears: Contextualized Spoken-to-Written Conversion of ASR Transcripts [19.0] 本研究では,ASRと文法の誤りに対処する文脈対応型スポンケン・トゥ・ブリッテン変換(CoS2W)タスクを提案する。
このタスクは、Large Language Models(LLM)のコンテキスト内学習機能と自然に一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:10:48 GMT)
BIOSCAN-5M: A Multimodal Dataset for Insect Biodiversity [19.0] BIOSCAN-5Mは、500万以上の昆虫の標本のマルチモーダル情報を含む包括的データセットである。
マルチモーダルデータ型が分類とクラスタリングの精度に与える影響を示すための3つのベンチマーク実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:38:09 GMT)
Causal-Inspired Multitask Learning for Video-Based Human Pose Estimation [18.8] 本稿では2段階からなる因果時間モデリングフレームワークを提案する。
第1段階では、2つの自己超越補助タスクを導入することにより、因果時間モデリング能力を備えたモデルを提供する。
第2段階では、すべての特徴トークンが、ポーズ推定に等しく寄与するわけではないと論じる。
提案手法は3つの大規模ベンチマークデータセット上で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:45:16 GMT)
Explaining Categorical Feature Interactions Using Graph Covariance and LLMs [18.4] 本稿では,Counter Trafficking Data Collaborativeからのグローバルな合成データセットに焦点を当てる。
2002年から2022年にかけて20,000件以上の匿名化された記録があり、それぞれのレコードに多くの分類学的特徴がある。
本稿では,重要な分類的特徴の相互作用を分析し,抽出するための高速でスケーラブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:41:26 GMT)
Optimizing Human Pose Estimation Through Focused Human and Joint Regions [18.4] 人間のポーズ推定は、アクション認識、スポーツ分析、監視など、幅広い斬新で魅力的な応用を生み出している。
従来の方法は、対象の人体に焦点をあてるのではなく、すべてのピクセルから動きの手がかりを学習し、背景の変化や他者の動きといった重要でない情報によって容易に誤解され、破壊される。
本稿では,不重要な図形領域をマスキングしながら,対象の人体やキーポイントに徐々にズームインする,粗い視覚トークンの精細化を行う2層型Human-Keypoint Maskモジュールを提案する。
提案手法は3つの大規模ベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:17:47 GMT)
Decentralized Sporadic Federated Learning: A Unified Algorithmic Framework with Convergence Guarantees [18.2] 分散学習計算(DFL)は、(i)モデル更新と(ii)モデルアグリゲーションの両方が中央サーバなしでクライアントによって実行されるFL設定をキャプチャする。
$textttDSpodFL$は、ローカルグラデーションとアグリゲーションプロセスの両方において、$textitsporadicity$という一般的な概念に基づいて構築されたDFL方法論である。
$textttDSpodFL$は、さまざまなシステム設定のベースラインと比較して、改善されたスピードを一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:23:01 GMT)
Learning to Explore and Select for Coverage-Conditioned Retrieval-Augmented Generation [18.0] QTreeのバウンダリ内でカスタマイズされたアウトラインを生成するためにトレーニングされた言語モデルであるQPlannerを開発する。
自動判断と人的判断により生成したアウトラインの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:09:39 GMT)
ECTIL: Label-efficient Computational Tumour Infiltrating Lymphocyte (TIL) assessment in breast cancer: Multicentre validation in 2,340 patients with breast cancer [17.9] 腫瘍浸潤リンパ球のレベル(TILs)は、(三重複陰性)乳癌の予後因子である。
現在の計算的TILアセスメント(CTA)モデルは、多くの詳細なアノテーションに依存している。
我々は,100倍少ない病理学アノテーションで10分で学習できる,根本的にシンプルなディープラーニングベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:28:05 GMT)
Large-scale and Fine-grained Vision-language Pre-training for Enhanced CT Image Understanding [17.8] 解剖学的CT画像解釈のための細粒度視覚言語モデル(fVLM)を提案する。
しかし、微粒なアライメントは、かなり偽陰性な課題に直面している。
今回,69,086例のCT画像と報告データをもとに,これまでで最大のCTデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:50:48 GMT)
Noise-conditioned Energy-based Annealed Rewards (NEAR): A Generative Framework for Imitation Learning from Observation [17.7] 本稿では,エネルギーモデルに基づく新しい模倣学習フレームワークを提案する。
我々は、国家のみの専門家による運動軌跡を通して、複雑で物理学に依存したロボットの動きポリシーを学習する。
本フレームワークは,対戦型模倣学習技術の最適化課題をサイドステップとする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:15:49 GMT)
Perception Compressor: A Training-Free Prompt Compression Framework in Long Context Scenarios [17.7] Perceptionは、大規模な言語モデルのためのトレーニングフリーのプロンプト圧縮フレームワークである。
これには、指導的質問と指示を利用して、最も関連するデモンストレーションを検索する知覚検索機能が含まれる。
長いコンテキスト、ベンチマーク、iSie、LongBench、MuSiQueに関する広範な実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:44:25 GMT)
Active Learning for Continual Learning: Keeping the Past Alive in the Present [17.7] 本稿では,累積情報量に基づくアクティブ連続学習であるAccuACLを提案する。
我々は、AcuACLが様々なCLアルゴリズムでALベースラインを大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:46:58 GMT)
A Deep State Space Model for Rainfall-Runoff Simulations [17.4] 降雨・流出シミュレーションのための周波数可変対角空間系列(S4D-FT)モデルを提案する。
提案したS4D-FTは、確立されたLong Short-Term Memory (LSTM) と物理ベースのSacramento Soil Moisture Accountingモデルとをベンチマークする。
その結果,S4D-FTは多様な領域でLSTMモデルより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:31:42 GMT)
High Probability Bound for Cross-Learning Contextual Bandits with Unknown Context Distributions [17.4] クロスラーニング(クロスラーニング)による文脈的包帯の問題について検討し、学習者はあらゆる可能な文脈で行動に関連した損失を観察する。
我々の焦点は、損失が逆向きに選択され、特定の分布からコンテキストがサンプル化されるような設定である。
Schneider と Zimmert (2023) は先頃、ほぼ最適に期待された後悔を実現するアルゴリズムを提案した。
提案手法は,そのアルゴリズムの詳細な解析を行い,ほぼ最適の後悔を高い確率で実現できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:23:03 GMT)
TD-RD: A Top-Down Benchmark with Real-Time Framework for Road Damage Detection [17.4] インフラ整備や道路安全などの応用において重要な意味があるにもかかわらず、道路損傷検出はいまだに比較的検討中である。
本稿では,道路損傷検出に適した既存のデータセットを補完する,新しいトップダウンベンチマークを導入することで,このギャップに対処する。
提案したトップダウン道路被害検出データセット (TDRD) には, 道路損傷亀裂, 穴, および, 注釈付きトップダウン視点のパッチの3つの主要なカテゴリが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:00:25 GMT)
Advances in Set Function Learning: A Survey of Techniques and Applications [16.6] 集合関数学習は、集合を入力とする関数をモデル化するという課題に対処するため、機械学習において重要な領域として現れてきた。
本調査は,集合関数学習の現況を概観し,基礎理論,鍵となる方法論,多種多様な応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:59:44 GMT)
Motif-aware Attribute Masking for Molecular Graph Pre-training [16.5] 属性再構成は、グラフニューラルネットワークの事前トレーニングにおけるノードまたはエッジの特徴を予測するために使用される。
属性マスキングを行うノードをランダムに選択する以前の戦略は、近隣地域の情報を活用する。
周辺モチーフの原子情報を活用することでモチーフ間構造を捕捉するためのモチーフ対応属性マスキング戦略を提案し,検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 00:12:41 GMT)
Plasma-CycleGAN: Plasma Biomarker-Guided MRI to PET Cross-modality Translation Using Conditional CycleGAN [16.5] MRIとPET画像の相互変換は、これらのモダリティの根底にある異なるメカニズムのために困難である。
血液ベースのバイオマーカー(BBBM)は、患者と脳アミロイドレベルを特定することでアルツハイマー病(AD)の検出に革命をもたらしている。
本稿では,CycleGANをベースとした新しい生成モデルであるPDP-CycleGANを提案し,BBBMを条件としてMRIからPET画像を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:51:20 GMT)
VarDrop: Enhancing Training Efficiency by Reducing Variate Redundancy in Periodic Time Series Forecasting [16.2] 可変トークン化は時系列予測において著しく改善されている。
トレーニング中に冗長な可変トークンを省略することによりトークン使用量を削減する戦略であるVarDropを提案する。
VarDropは、与えられたバッチ内で冗長トークンを適応的に排除し、ドット生成注意のために使用されるトークンの数を削減します。
公開ベンチマークデータセットで実施された実験は、VarDropが既存の効率的なベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:22:59 GMT)
C2SaferRust: Transforming C Projects into Safer Rust with NeuroSymbolic Techniques [16.1] 我々はC2SaferRustを紹介します。
最初にC2Rustを使って、Cコードを非慣用的で安全でないRustに変換する。
安全でないRustコードをスライスに分解し、LLMによってより安全なRustに個別に変換します。
各スライスを処理した後、エンドツーエンドのテストケースを実行して、コードが期待通りに機能していることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 05:53:07 GMT)
Principal Graph Encoder Embedding and Principal Community Detection [15.7] 本稿では,主要コミュニティの概念を導入し,これらのコミュニティを同時に検出する主グラフエンコーダの埋め込み手法を提案する。
本手法は,各コミュニティのサンプルコミュニティスコアを算出し,コミュニティの重要度を測定し,主要なコミュニティの集合を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:55:04 GMT)
Reducing Action Space for Deep Reinforcement Learning via Causal Effect Estimation [15.7] 本研究では,行動の因果効果を推定し,探索効率を向上させる手法を提案する。
まず、環境の事前知識として機能するために、逆ダイナミクスモデルを事前訓練する。
各ステップでアクション空間全体にわたってアクションを分類し、各アクションの因果効果を推定し、冗長なアクションを抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:47:33 GMT)
Test-time Contrastive Concepts for Open-world Semantic Segmentation [14.9] 最近のCLIP-like Vision-Language Models (VLM)は、大量の画像テキストペアで事前訓練され、オープン語彙セマンティックセマンティックセグメンテーションへの道を開いた。
本稿では,クエリ固有のテキストコントラストの概念を自動生成する2つのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:51:57 GMT)
Do LLMs Provide Consistent Answers to Health-Related Questions across Languages? [14.9] 英語,ドイツ語,トルコ語,中国語の健康問題に対するLarge Language Models (LLMs) による回答の整合性を検討した。
医療の誤報を広める可能性のある反応の重大な矛盾を明らかにした。
本研究は, 正確で公平な医療情報を確保するために, 言語間アライメントの改善の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:51:26 GMT)
Input Convex Lipschitz RNN: A Fast and Robust Approach for Engineering Tasks [14.8] 入力凸リプシッツリカレントニューラルネットワーク(ICLRNN)と呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを導入する。
このアーキテクチャは、凸性とリプシッツ連続性の利点をシームレスに統合し、高速で堅牢なニューラルネットワークベースのモデリングと最適化を可能にする。
化学プロセスのモデリングと制御、ソーラーPVシステム計画のための実世界の太陽放射予測など、実用的な技術シナリオにうまく応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:48:22 GMT)
A Systematic Literature Review on Equity and Technology in HCI and Fairness: Navigating the Complexities and Nuances of Equity Research [14.7] 研究コミュニティ、特にヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)とフェアネス・コミュニティは、技術設計に株式を統合する努力をしてきた。
我々は、HCIおよびフェアネスに焦点を当てた会場で発行された202の論文を収集・分析し、株式・技術に関する体系的な文献レビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:19:07 GMT)
Scaling for Fairness? Analyzing Model Size, Data Composition, and Multilinguality in Vision-Language Bias [14.6] 人気のVLMであるCLIPとそのオープンソース版において,データセット構成,モデルサイズ,多言語学習が性別や人種的偏見に与える影響について検討した。
社会的認知バイアスを評価するために,社会的に帯電した用語を特徴とする顔画像のゼロショット性能を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:58:27 GMT)
AI-driven Wireless Positioning: Fundamentals, Standards, State-of-the-art, and Challenges [14.6] AI/機械学習(ML)ベースの位置決めは、従来の手法の限界を克服するための重要な技術になりつつある。
我々は,AIベースラインオブライト(LOS)/非線形(NLOS)検出における最先端(SOTA)研究,到着時刻(TOA)/到着時刻差(TDOA)推定手法,角度推定技術に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:09:11 GMT)
Domaino1s: Guiding LLM Reasoning for Explainable Answers in High-Stakes Domains [14.6] この作業では、ドメインタスクに対する大きな言語モデルの推論機能を強化するDomain$o1$sを導入している。
ドメイン固有の推論ステップを活性化する微調整モデルのために,CoT-stock-2kおよびCoT-legal-2kデータセットを構築した。
また、ドメインモデルの説明可能性を評価するための新しい指標であるPROOF-Scoreを導入し、よりリッチな評価次元で従来の精度メトリクスを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:57:39 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支援型アクター批判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） (Fri, 24 Jan 2025 12:25:30 GMT)
Investigating topological in-gap states in non-Hermitian quasicrystal with unconventional $p$-wave pairing [14.4] 非エルミート非伝統的な超伝導準結晶における準周期性、超伝導、非ハーミティティーの相互作用について検討した。
解析により, トポロジカル, 金属絶縁体, 非伝統的な実-複素遷移が, 弱い$p$波のペアリング強度で一致する三相転移が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:30:38 GMT)
Structure-Aware Human Body Reshaping with Adaptive Affinity-Graph Network [14.4] 本稿では, 適応親和性グラフネットワーク(Adaptive Affinity-Graph Network, AAGN)を提案する。
高周波の詳細については、高周波数領域と空間領域の両方から情報を抽出するために、Body Shape Discriminator (BSD) が設計されている。
本フレームワークは,画像の美的魅力を著しく向上させ,すべての評価指標の最先端化を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:43:58 GMT)
LoFi: Vision-Aided Label Generator for Wi-Fi Localization and Tracking [14.3] LoFiは、Wi-Fiのローカライゼーションとトラッキングのための視覚支援ラベルジェネレータである。
ESP32-S3とWebカメラを用いてWi-Fiトラッキングとローカライゼーションデータセットをコンパイルした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:39:31 GMT)
A Note on the Prediction-Powered Bootstrap [14.1] 本稿では,任意の推定問題に対する予測に基づくPPBootを提案する。
実装は非常に簡単で、基本的には1つのアプリケーションに過ぎません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:56:42 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） (Fri, 24 Jan 2025 11:39:32 GMT)
Self-reflecting Large Language Models: A Hegelian Dialectical Approach [13.9] 哲学的なレンズによるNLPの探索は、計算手法と古典的な哲学の学派を結びつけることで、研究者の目を引くようになった。
本稿では, LLMの自己回帰に対するヘーゲル弁証法に触発された哲学的アプローチを紹介し, 自己弁証的アプローチを用いて内的批判をエミュレートし, 矛盾点を解消して新たなアイデアを合成する。
我々の実験は、新しいアイデアを生み出すことを約束し、将来の研究の足掛かりを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:54:29 GMT)
Review and Recommendations for using Artificial Intelligence in Intracoronary Optical Coherence Tomography Analysis [13.9] 本稿では、2015年1月から2023年2月までに、IV OCTを用いたCADのAIによる診断を記述した文献を体系的に検討した。
調査では5,576件,初期検診後513件,最終検診後35件を検索した。
以上の結果から, 同定されたモデルのほとんどは, 主に方法的欠陥と基礎的バイアスにより, 現在臨床応用に適していないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:06:32 GMT)
Reddit Rules and Rulers: Quantifying the Link Between Rules and Perceptions of Governance across Thousands of Communities [13.8] 5,225のコミュニティで67,545のユニークなルールを収集し、Redditのルールをこれまでで最大の分析を行いました。
単なるポイント・イン・タイムの研究以上のことで、我々の研究は5年以上にわたってコミュニティがルールをどのように変えていくかを測定します。
私たちは、ガバナンスに対する肯定的なコミュニティの認識と最も強く結びついているルールを最初に特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:26:41 GMT)
Perceptions of Moderators as a Large-Scale Measure of Online Community Governance [13.8] われわれは18ヶ月で1億9900万件の投稿とコメントをリツイートした。
モデレーターが特に肯定的かつ否定的に知覚されるコミュニティの種類を同定する。
厳格な規制執行は、ニュースコミュニティなど特定のトピックに特化しているコミュニティのモデレーターに対して、他のコミュニティよりも好意的な認識に結びついていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:19:03 GMT)
Hierarchical Vector Quantization for Unsupervised Action Segmentation [13.8] 我々は、長いASMビデオの集合を、ビデオ間で一貫性のある意味的に意味のあるセグメントに分割する、教師なしの時間的アクションセグメンテーションに対処する。
本稿では、2つのベクトル量子化モジュールからなる新しい手法である階層ベクトル量子化(HVQ)を提案する。
提案手法は,F1スコア,リコール,JSDの点において,最先端技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:43:56 GMT)
GraphBC: Improving LLMs for Better Graph Data Processing [13.7] GraphBCは、グラフデータを自然言語テキストに変換する新しいフレームワークである。
Order Selector Moduleはグラフの適切なシリアライズ順序を保証するもので、Subgraph Smpling Moduleはより良い推論のためにより良い構造を持つサブグラフをサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:55:57 GMT)
Pre-train and Fine-tune: Recommenders as Large Models [13.7] 我々はリコメンデータを大きな事前訓練されたモデルとみなし、それらを微調整する。
我々は、事前学習したレコメンデータを微調整するために、情報認識適応カーネル(IAK)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:18:12 GMT)
Learning to Price with Resource Constraints: From Full Information to Machine-Learned Prices [13.7] 我々はknapsackによる動的価格問題について検討し、資源制約下での探索と利用のバランスをとることの課題に対処する。
本稿では, 事前情報を持たないシナリオを対象としたオンライン学習アルゴリズムと, 予測誤りを既知の上限付きマシン学習情報量を利用した推定-then-select re-solveアルゴリズムの3つのアルゴリズムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 00:46:52 GMT)
Improving reliability of uncertainty-aware gaze estimation with probability calibration [13.6] 現在のディープラーニングによる外見に基づく不確実性認識による視線推定モデルは、一貫性のない信頼できない不確実性推定を生成する。
本稿では,いくつかのポストホックサンプルを用いた確率校正による不確実性推定の精度向上のためのワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:33:55 GMT)
GraPPI: A Retrieve-Divide-Solve GraphRAG Framework for Large-scale Protein-protein Interaction Exploration [13.4] 大規模言語モデル (LLM) と検索補助生成 (RAG) フレームワークは、薬物発見を加速している。
GraPPIは大規模知識グラフ(KG)ベースの検索分割型エージェントパイプラインRAGフレームワークであり、大規模PPI信号経路探索をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:16:53 GMT)
UDiTQC: U-Net-Style Diffusion Transformer for Quantum Circuit Synthesis [13.4] 現在の拡散モデルは、U-Netアーキテクチャに基づくアプローチであるが、計算効率とグローバルコンテキストのモデル化に関する課題に遭遇する。
マルチスケール特徴抽出におけるU-Netの強みとグローバルコンテキストをモデル化するTransformerの機能を組み合わせた,新しいU-Netスタイルの拡散変換アーキテクチャであるUDiTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:15:50 GMT)
Code Change Intention, Development Artifact and History Vulnerability: Putting Them Together for Vulnerability Fix Detection by LLM [13.3] VulFixMinerとCoLeFunDaは、開発アーティファクトから必須のコンテキストを無視して、コードの変更のみに焦点を当てている。
LLM4VFD(Large Language Models (LLMs)) とChain-of-Thought推論とIn-Context Learningを併用した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） (Fri, 24 Jan 2025 23:40:03 GMT)
Snapshot multi-spectral imaging through defocusing and a Fourier imager network [13.1] 標準モノクロームイメージセンサを用いたスナップショットマルチスペクトルイメージング手法を提案する。
このディープラーニングを利用したフレームワークは、モノクロ画像センサを用いたスナップショット画像取得による高品質なマルチスペクトル画像再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:04:27 GMT)
Bayesian Neural Networks for One-to-Many Mapping in Image Enhancement [13.0] 低照度や水中画像強調などの画像強調タスクでは、劣化した画像は複数の可視目標画像に対応できる。
ベイズニューラルネットワーク(BNN)を組み込んだベイズ拡張モデル(BEM)を提案する。
低次元空間における一対多マッピングをモデル化するためにStage IはBNNを使用し、Stage IIはきめ細かい画像の詳細を洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:07:11 GMT)
An Adaptive Cost-Sensitive Learning and Recursive Denoising Framework for Imbalanced SVM Classification [13.0] カテゴリー不均衡は、分類分野において最も人気があり重要な問題の一つである。
適応的なコスト感度と再帰に基づく頑健な学習アルゴリズムを提案する。
実験の結果,提案手法は従来の精度,G平均,リコール,F1スコアの手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:49:23 GMT)
Coupled Multiwavelet Neural Operator Learning for Coupled Partial Differential Equations [12.8] 本稿では,結合した積分カーネルを分離し,テキスト結合型マルチウェーブレットニューラル演算子(CMWNO)の学習手法を提案する。
提案手法は,従来の学習型解法に比べて精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:28:29 GMT)
From One to the Power of Many: Invariance to Multi-LiDAR Perception from Single-Sensor Datasets [12.7] ラベル付きデータを必要としないクロスドメイン一般化のプロキシとして機能する特徴レベルの不変性のための新しい指標を提案する。
アプリケーション固有の2つのデータ拡張を提案する。これは、単一センサデータセットでトレーニングされた場合、マルチセンサー設定のLiDARへの転送をより容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:21:45 GMT)
Siren: A Learning-Based Multi-Turn Attack Framework for Simulating Real-World Human Jailbreak Behaviors [12.6] 本研究では,実世界の人間のジェイルブレイク行動のシミュレーションを目的とした,学習に基づくマルチターン攻撃フレームワークを提案する。
実験の結果、サイレンはLLaMA-3-8Bを攻撃者として90%の攻撃成功率(ASR)を達成した。
我々は、サイレンが先進的な多ターンジェイルブレイク攻撃に対するより強力な防御の開発を促すことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 05:31:27 GMT)
S3PT: Scene Semantics and Structure Guided Clustering to Boost Self-Supervised Pre-Training for Autonomous Driving [12.4] そこで本稿では,S3PTによるシーンセマンティクスと構造案内クラスタリングを提案する。
まず、セマンティックな分布一貫したクラスタリングを取り入れて、オートバイや動物のような稀なクラスをよりよく表現できるようにします。
第2に,広い背景領域から歩行者や交通標識などの小さな物体まで,不均衡で多様な物体の大きさを扱うために,一貫した空間クラスタリングを導入する。
第3に,シーンの幾何学的情報に基づいて学習を規則化するための深度誘導空間クラスタリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:46:53 GMT)
CASE-Bench: Context-Aware Safety Evaluation Benchmark for Large Language Models [12.4] 大規模言語モデル(LLM)の安全性評価にコンテキストを組み込んだコンテキスト認識型安全評価ベンチマークであるCASE-Benchを紹介する。
Case-Benchは、コンテキスト整合性理論に基づく分類されたクエリに、明確に記述されたコンテキストを割り当てる。
本分析は, 安全性評価における文脈の必要性を強調し, 文脈が人間の判断に大きく, 重大な影響があることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:55:14 GMT)
Test-Time Code-Switching for Cross-lingual Aspect Sentiment Triplet Extraction [12.3] 本稿では,バイリンガル学習フェーズと単言語テストタイム予測のギャップを埋めるために,TT-CSW(Test-Time Code-SWitching)フレームワークを提案する。
訓練中は、バイリンガルコード切替トレーニングデータに基づいて生成モデルを構築し、バイリンガル入力のためのバイリンガルASTE三重項を生成する。
テスト段階では、テスト時間拡張のためにアライメントベースのコードスイッチング技術を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 00:00:51 GMT)
ExLM: Rethinking the Impact of [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[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,[MASK]トークンが表現に与える影響について検討する。
我々のアプローチは入力コンテキストにおける[MASK]トークンを拡張し、これらの拡張状態間の依存関係をモデル化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:20:38 GMT)
MASTER: A Multi-Agent System with LLM Specialized MCTS [11.8] 大規模言語モデル(LLM)は、問題解決のためにますます研究されている。
MCTSは、真の報酬分布を近似するために、広範囲なサンプリングシミュレーションに依存している。
LLM特化MCTSを用いた戦術的実行と推論によるマルチエージェントシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:01:11 GMT)
GraFPrint: A GNN-Based Approach for Audio Identification [11.7] GraFPrintは、グラフニューラルネットワーク(GNN)の構造学習機能を活用して、堅牢なオーディオ指紋を作成するオーディオ識別フレームワークである。
GraFPrintは、さまざまなレベルの粒度の大規模データセット上での優れたパフォーマンスを示し、軽量かつスケーラブルであることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:40:05 GMT)
Deep-BrownConrady: Prediction of Camera Calibration and Distortion Parameters Using Deep Learning and Synthetic Data [11.5] 本研究では,単一画像からのカメラキャリブレーションと歪みパラメータ予測の課題に対処する。
実画像と合成画像の混合に基づいて訓練されたディープラーニングモデルは、単一の画像からカメラとレンズのパラメータを正確に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:12:04 GMT)
Search results diversification in competitive search [11.4] 結果の多様性の側面を統合するランキング関数について検討する。
多様性に基づくランク付けと競合する検索設定は平衡であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:13:45 GMT)
Dynamic Token Reduction during Generation for Vision Language Models [11.4] 視覚言語モデル(VLM)に適した動的プルーニング戦略を導入する。
提案手法は,注意分布に基づく刈り取り率の柔軟な調整を可能にする。
実験結果から,本手法は計算要求を低減させるだけでなく,応答の質も維持することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:20:37 GMT)
Optimal Transport Barycenter via Nonconvex-Concave Minimax Optimization [11.3] Wasserstein-Descent $dotmathbbH1$-Ascent (WDHA)アルゴリズムは、正確なバリセンタを計算する。
ほぼ線形時間 $O(m logm)$ と線型空間複雑性 $O(m)$ をバリセンタ問題を近似するための原始双対アルゴリズムとして提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:55:21 GMT)
ResoFilter: Fine-grained Synthetic Data Filtering for Large Language Models through Data-Parameter Resonance Analysis [11.3] モデル,データ,タスクを統合してデータセットを洗練するための新しい手法であるResoFilterを提案する。
我々の実験は、ResoFilterがフルスケールの微調整に匹敵する結果が得られることを示した。
この方法は、合成データセットの構築と高品質なデータ評価に有用な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:54:05 GMT)
Untelegraphable Encryption and its Applications [11.2] 我々は,非電信原理に基づく非電信暗号(UTE)の研究を開始する。
これは、Nehoran and Zhandry(ITCS 2024)の最近の研究に触発された、ブロック不能暗号(UE)の自然な緩和である。
我々は、UTEのいくつかの応用について述べ、UTEとUEと量子状態学習の相互作用について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:45:04 GMT)
Credit Risk Identification in Supply Chains Using Generative Adversarial Networks [11.1] 本研究では,サプライチェーンにおける信用リスクの識別を高めるためにGAN(Generative Adversarial Networks)の適用について検討する。
GANは、データの不足と不均衡データセットに関連する課題に対処する、合成クレジットリスクシナリオの生成を可能にする。
GAN生成データを活用することにより、サプライチェーンデータの動的および時間的依存関係を効果的にキャプチャし、予測精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:14:53 GMT)
A Survey of Optimization Methods for Training DL Models: Theoretical Perspective on Convergence and Generalization [11.1] ディープラーニング(DL)における最適化手法の理論的基礎について概説する。
本稿では、一般的な勾配に基づく1次2階一般化法の理論解析を含む。
また、一般凸損失の解析についても論じ、最適化された最適点の発見を明示的に奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:42:38 GMT)
iLLuMinaTE: An LLM-XAI Framework Leveraging Social Science Explanation Theories Towards Actionable Student Performance Feedback [10.7] iLLuMinaTEはミラーの認知的説明モデルにインスパイアされたゼロショット・チェーン・オブ・プロンプトのLLM-XAIパイプラインである。
我々は3つのLLMから抽出したiLLuMinateの自然言語説明を,21,915件にわたって広範囲に評価した。
従来の説明書の89.52%よりもiLLuMinateの説明の方が学生の方が好まれていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:53:43 GMT)
Leveraging heterogeneous spillover in maximizing contextual bandit rewards [10.6] このような不均一な流出を、文脈的マルチアームバンディットが考慮できるフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、既存の最先端ソリューションよりもはるかに高い報酬をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:30:45 GMT)
A Comprehensive Survey on Spectral Clustering with Graph Structure Learning [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） (Fri, 24 Jan 2025 10:40:13 GMT)
Dense-SfM: Structure from Motion with Dense Consistent Matching [10.2] 多視点画像からの高密度かつ高精度な3次元再構成のための新しいフレームワークであるDense-SfMを提案する。
Dense-SfMはGaussian Splatting (GS)ベースのトラック拡張と密マッチングを統合し、より一貫性があり、より長い機能トラックを提供する。
Dense-SfMは最先端の手法よりも精度と密度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:45:12 GMT)
Inverse Evolution Data Augmentation for Neural PDE Solvers [10.1] ニューラルネットワークのトレーニングには、精度と一般化を保証するために、大量のトレーニングデータが必要である。
本稿では,進化方程式上のニューラル演算子を訓練するための新しいデータ拡張法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:20:11 GMT)
Neuron-based Multifractal Analysis of Neuron Interaction Dynamics in Large Models [10.0] 我々はニューロMFA(NeuroMFA)と呼ばれる構造解析のための新しい解析フレームワークを提案する。
構造的特徴を大規模モデルの能力にリンクすることにより、NeuroMFAは大規模モデルの創発現象を分析するための定量的フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:22:25 GMT)
NLP Verification: Towards a General Methodology for Certifying Robustness [9.9] 機械学習(ML)は自然言語処理(NLP)の分野で大きな成功を収めている。
これらのシステムが現実世界のアプリケーションにますます統合されるにつれて、安全性と信頼性の確保が主な関心事となっている。
本稿では,幾何学的部分空間の検証と文の意味的意味の相違に言及した,埋め込みギャップの効果を解析するための一般的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:43:41 GMT)
High-Precision Fabric Defect Detection via Adaptive Shape Convolutions and Large Kernel Spatial Modeling [9.7] 本稿では,YOLOv8sアーキテクチャ上に構築されたファブリック欠陥検出フレームワークであるFab-ASLKSを紹介する。
我々は,Fab-ASLKSがmAP@50をベースラインに5%改善し,精度と効率性を実現する能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:53:59 GMT)
Feature-based Evolutionary Diversity Optimization of Discriminating Instances for Chance-constrained Optimization Problems [9.6] 予測値と分散を特徴とするコンポーネントを含む確率制約最適化問題に対するベンチマークインスタンスを進化させる。
提案手法は,一対のアルゴリズムの性能を効果的に区別しながら,異なる特徴に基づく多様なインスタンスを効果的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:55:54 GMT)
Bi-directional Curriculum Learning for Graph Anomaly Detection: Dual Focus on Homogeneity and Heterogeneity [9.5] グラフ異常検出(GAD)は、通常のパターンと大きく異なるグラフからノードを特定することを目的としている。
これまでの研究のほとんどはモデル駆動型であり、モデル構造の改善による検出効果の向上に重点を置いている。
GAD手法を最適化するために,グラフカリキュラム学習をシンプルかつ効果的なプラグアンドプレイモジュールとして導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:01:16 GMT)
Funzac at CoMeDi Shared Task: Modeling Annotator Disagreement from Word-In-Context Perspectives [9.4] 本研究は,CoMeDi共有タスクコンペティションの一環として,文脈的意味と不一致の関係について検討する。
共有タスクのために開発した3つの異なる手法について述べる。例えば、結合性、要素の相違、製品、コサイン類似性を組み合わせた機能強化アプローチについて述べる。
提案手法との比較により,拡張機能とタスク特化機能を含む手法の性能向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:36:07 GMT)
Distributed Multi-Agent Coordination Using Multi-Modal Foundation Models [9.4] 分散制約最適化問題(DCOP)は、マルチエージェント協調のための強力なフレームワークを提供するが、しばしば労働集約的な手動問題構築に依存している。
本稿では,視覚的および言語的指示から制約を自動的に生成する,大規模なマルチモーダル基礎モデル(LFM)を利用するフレームワークを提案する。
我々は,3つの新しいVL-DCOPタスクに対して,最先端のLLM(大規模言語モデル)とVLM(ビジョン言語モデル)を用いてエージェントアーチタイプを評価し,それぞれの利点と欠点を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:50:21 GMT)
Tight Sample Complexity Bounds for Parameter Estimation Under Quantum Differential Privacy for Qubits [9.2] このノートは、所定の精度を達成するために必要な最小限のサンプル数(誤差分散によって測定される)に対して、厳密な上下境界を提供する。
小さなプライバシー予算である$epsilon$ regime、すなわち$epsilonll 1$では、サンプルの複雑さは$Theta(epsilon-2)$にスケールする。
例えば$epsilongg 1$という大きなプライバシー予算体系では、境界が低い(0に収束する)が、ノイズのないケースではパラメータ推定の厳密な境界が広く知られているため、このケースは特に興味深いものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:23:51 GMT)
Multi-Tenant SmartNICs for In-Network Preprocessing of Recommender Systems [9.2] オンラインデータ前処理は、レコメンダシステムを提供する上で、ますます重要な役割を担っている。
既存のソリューションでは、複数のCPUワーカーを使用して、単一のトレーニングノードの入力帯域幅を飽和させる。
データロードと前処理パイプラインをストリーミング形式で実行する,フレキシブルでネットワーク対応のアクセラレータであるPiperを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:51:54 GMT)
Peer Recommendation Interventions for Health-related Social Support: a Feasibility Assessment [9.2] ピアレコメンデーションシステムは、ヘルスジャーニー中にピアを見つけやすくするための計算手法である。
本稿では,ピア体験の読み上げとピアとのインタラクションという,2つの行動を増やすためのピアレコメンデーションの介入を提案する。
本研究は、ピアレコメンデーションの有用性と需要を支持し、より大きなピアレコメンデーション介入を評価することのメリットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:21:38 GMT)
Fairness of Deep Ensembles: On the interplay between per-group task difficulty and under-representation [9.1] 組立は、機械学習におけるモデルの一般的な性能を改善する効果的な方法として一般的に考えられている。
単純で簡単な手法が相違を緩和し、特に性能の低い部分群に利益をもたらすことを示す。
我々は,サブグループ下表現と各グループ固有の課題の難易度という,バイアスをもたらす可能性のある2つの要因間の相互作用を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:54:01 GMT)
Handling Heterophily in Recommender Systems with Wavelet Hypergraph Diffusion [9.0] 本稿では,FWHDNN(Fusion-based Wavelet Hypergraph Diffusion Neural Networks)を紹介する。
このモデルには,(1)異種ハイパーグラフ拡散を利用したクロスディファレンス関係エンコーダ,(2)ウェーブレット変換に基づくハイパーグラフニューラルネットワーク層を用いたマルチレベルクラスタワイドエンコーダ,(3)中間・後期融合戦略を通じて構造情報とテキスト情報を結合する統合マルチモーダル融合機構の3つの重要な構成要素が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:08:29 GMT)
In-Situ Fine-Tuning of Wildlife Models in IoT-Enabled Camera Traps for Efficient Adaptation [8.9] リソース制約のあるIoTデバイスは、リモート環境における推論タスクのディープラーニングモデルにますます依存している。
これらのモデルは、照明、天気、季節条件の変動に遭遇するドメインシフトによって、かなりの精度低下を経験する。
このフレームワークは、監視された種の視覚的特徴よりも背景のシーンがより頻繁に変化するという重要な洞察を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 05:24:14 GMT)
VERUS-LM: a Versatile Framework for Combining LLMs with Symbolic Reasoning [8.9] 本稿では,ニューロシンボリック推論の新しい枠組みであるVERUS-LMを紹介する。
VERUS-LMは汎用的なプロンプト機構を採用し、クエリからドメイン知識を明確に分離する。
提案手法は,LLMを著しく上回る,新しいデータセットの多種多様な推論に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:45:21 GMT)
Internal Activation Revision: Safeguarding Vision Language Models Without Parameter Update [8.7] 視覚言語モデル(VLM)は、強いマルチモーダル能力を示すが、有害なコンテンツを生成する可能性が高い。
本稿では,世代ごとのアクティベーションを効率的に修正するテクスブファイナル・アクティベーション・リビジョン・アプローチを提案する。
我々のフレームワークはレイヤーレベルとヘッドレベルの両方のリビジョンを組み込んでおり、モデルの生成を様々なレベルの粒度で制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:17:22 GMT)
The Pseudo-Dimension of Contracts [8.7] アルゴリズム契約設計は、主任がエージェントに彼女の代理として努力するよう動機付けるシナリオを研究する。
本研究では,エージェントの型が未知の分布から引き出される設定と,サンプルエージェントの型から最適に近いコントラクトを学習するためのオフライン学習フレームワークに焦点を当てる。
我々の分析における中心的なツールは、統計学習理論からの擬似次元の概念である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:13:50 GMT)
Optimal Strategies for Federated Learning Maintaining Client Privacy [8.5] 本稿では,フェデレートラーニングシステムのモデル性能とコミュニケーションのトレードオフについて検討する。
グローバルなトレーニングラウンド当たりの1つのローカルエポックのトレーニングは、同じプライバシ予算を維持しながら、最適なパフォーマンスを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:34:38 GMT)
SoK: What Makes Private Learning Unfair? [8.4] 本稿では,異なるプライバシ保証を持つトレーニングモデルの異なる効果に寄与する要因について論じる。
トレーニングデータセットと基礎となる分布に関連する要因が,異なる影響の発生に決定的な役割を果たすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:28:27 GMT)
Coordinating Ride-Pooling with Public Transit using Reward-Guided Conservative Q-Learning: An Offline Training and Online Fine-Tuning Reinforcement Learning Framework [8.2] 本稿では,Reward-Guided conservative Q-learning(RG-CQL)と呼ばれる新しい強化学習フレームワークを提案する。
本稿では,マルチモーダル交通システムの最適運用決定を学習するためのオフライントレーニングとオンライン微調整フレームワークを提案する。
私たちの革新的なオフライントレーニングとオンラインファインチューニングフレームワークは、データ効率を81.3%向上させています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:05:04 GMT)
Randomly Sampled Language Reasoning Problems Reveal Limits of LLMs [8.1] 我々は,データセットリコールのリスクを回避しつつ,モデルの言語理解能力の測定を試みる。
決定論的有限オートマトン(DFA)により認識される言語タスクの多種族をパラメータ化する。
3 状態 DFA の驚くほど単純な設定であっても、LLM は言語認識と合成の両タスクにおいてパラメータ化されていない ngram モデルより劣ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:02:29 GMT)
What Did I Do Wrong? Quantifying LLMs' Sensitivity and Consistency to Prompt Engineering [8.0] 分類タスク,すなわち感度と一貫性の2つの指標を導入する。
感度はプロンプトの 言い換えによる予測の変化を測る
その代わり、一貫性は、同じクラスの要素の言い換えで予測がどのように変化するかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:40:12 GMT)
CAMEO: Autocorrelation-Preserving Line Simplification for Lossy Time Series Compression [7.9] 本稿では,時系列の自己相関関数と部分自己相関関数の保証を提供する新しい損失圧縮法を提案する。
提案手法では, 圧縮比を平均で2倍, 選択したデータセットで最大54倍向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:59:51 GMT)
Relaxed Equivariance via Multitask Learning [7.9] マルチタスク学習と等価性を近似するトレーニング手法であるREMULを紹介する。
制約のないモデルは、追加の単純な等分散損失を最小化することにより、近似対称性を学習できることが示される。
提案手法は, 等変ベースラインと比較して, 推論時の10倍, トレーニング時の2.5倍の速さで, 競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:19:45 GMT)
The Impact of Copyrighted Material on Large Language Models: A Norwegian Perspective [7.8] 本稿では,ノルウェーにおける出版社が管理する著作権コーパスが生成型大規模言語モデル(LLM)の性能に与える影響を実証的に評価する枠組みと結果について述べる。
LLMのデータミックスに本と新聞の両方を追加すると、その性能が向上する傾向にあり、フィクション作品の追加は有害であることがわかった。
我々の実験は、AI開発に貢献する著者のための補償スキームの作成を知らせる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:05:05 GMT)
Argos: Agentic Time-Series Anomaly Detection with Autonomous Rule Generation via Large Language Models [7.8] Argosは,大規模言語モデル(LLM)を活用して,クラウドインフラストラクチャ内の時系列異常を検出するエージェントシステムである。
アルゴスは、説明可能な、再現可能な異常規則を中間表現として使用することを提案し、そのような規則を自律的に生成するためにLLMを使用している。
このシステムは、複数の協調エージェントを通じてエラーのない精度保証された異常ルールを効率的にトレーニングし、低コストのオンライン異常検出のためのトレーニングされたルールをデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:38:37 GMT)
MLPs at the EOC: Concentration of the NTK [7.8] ニューラルタンジェント(NTK)のK_theta濃度について検討した。
我々は、勾配独立性の近似バージョンが有限幅で成り立つことを証明した。
この限界を正確に近似するためには, 十分な濃度に対して, bbN+1$の約$mに対して, $m_k = k2 m$として, 隠蔽層幅を2次的に成長させる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:58:50 GMT)
CEGRL-TKGR: A Causal Enhanced Graph Representation Learning Framework for Temporal Knowledge Graph Reasoning [7.7] 我々は、TKGR(CEGRL-TKGR)のための革新的な因果グラフ表現学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、グラフに基づく表現学習における因果構造を導入し、イベント間の因果関係を明らかにする。
また, 因果表現の予測への活用を提唱し, 共起特徴による誤相関の影響を軽減することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:37:25 GMT)
Real-world Edge Neural Network Implementations Leak Private Interactions Through Physical Side Channel [7.7] 我々は、物理デバイスの電磁放射を利用して、ニューラルネットワークとユーザインタラクションを抽出する、一般的な物理的サイドチャネル攻撃(ScaAR)を導入する。
提案する攻撃は実装に依存しないため,ハードウェアやソフトウェアの実装に関する詳細な知識を敵に持つ必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:15:51 GMT)
A Note on Implementation Errors in Recent Adaptive Attacks Against Multi-Resolution Self-Ensembles [7.7] 本報告では, マルチレゾリューション・セルフアンサンブル・ディフェンスに対する最近のアダプティブ・アタックにおける実装問題について述べる。
攻撃が意図した境界内で適切に拘束されている場合、防御は非自明な堅牢性を維持する。
強い多重解像度の自己アンサンブルに対する適切な適応的攻撃は、人間の知覚とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:52:37 GMT)
Verifying Fault-Tolerance of Quantum Error Correction Codes [7.6] 本稿では,量子プログラム言語におけるフォールトトレランスを定式化する。
量子シンボル実行の技法を取り入れることで、量子フォールトトレランスの自動検証ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:28:24 GMT)
3DLabelProp: Geometric-Driven Domain Generalization for LiDAR Semantic Segmentation in Autonomous Driving [7.4] ドメインの一般化は、トレーニングと推論データセット間のドメインシフトにもかかわらず、ディープラーニングモデルがパフォーマンスを維持する方法を見つけることを目的としている。
これは、堅牢である必要があるモデルや、トレーニングにコストがかかるモデルにとって特に重要です。
本研究は,LiDARセンサの逐次構造を利用した幾何学的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:22:35 GMT)
Data Assetization via Resources-decoupled Federated Learning [7.3] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシーを維持しながら協調トレーニングモデルに効果的なアプローチを提供する。
異なるデータ所有者は、モデルパラメータとトレーニングデータの増加に伴って、データとコンピューティングリソースのミスマッチに直面します。
本研究では,SHEを実現するためのすべての関係者の最適戦略を導出し,解決する品質対応動的リソース分離FLアルゴリズム(QD-RDFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:49:04 GMT)
ADEPT: Hierarchical Bayes Approach to Personalized Federated Unsupervised Learning [7.2] 階層型ベイズ統計フレームワークに着想を得た最適化基準に基づくアルゴリズムを開発する。
我々は,限られたローカルデータと協調情報とのバランスを検出する適応アルゴリズムを開発した。
提案アルゴリズムを合成データと実データを用いて評価し、パーソナライズされたタスクに対する効果的なサンプル増幅を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:17:59 GMT)
Imaging the Meissner Effect and Flux Trapping of Superconductors under High Pressure using N-V Centers [7.1] N-V磁気量計は、マイクロメートル分解能で超伝導をマッピングすることもできる。
また,N-Vマグネティックメトリーは,マイクロメートル分解能で超伝導をマッピングできることを示した。
このアプローチにより、高圧条件下での幅広い材料の超伝導の詳細な研究が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:02:09 GMT)
Rethinking Foundation Models for Medical Image Classification through a Benchmark Study on MedMNIST [7.0] 医用画像分類タスクにおける基礎モデルの有用性について,MedMNISTデータセットのベンチマークによる検討を行った。
我々は畳み込みモデルからトランスフォーマーモデルまで様々な基礎モデルを採用し、すべての分類タスクに対してエンドツーエンドのトレーニングと線形探索の両方を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:01:07 GMT)
Multi-stage Large Language Model Pipelines Can Outperform GPT-4o in Relevance Assessment [6.9] 関連性評価タスクを複数の段階に分割するモジュール分類パイプラインを提案する。
我々のアプローチの1つは、OpenAIのGPT-4o miniよりも18.4%のKrippendorffの$alpha$精度が向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:33:39 GMT)
HeightLane: BEV Heightmap guided 3D Lane Detection [6.9] 単分子画像からの正確な3次元車線検出は、深さのあいまいさと不完全な地盤モデリングによる重要な課題を示す。
本研究は,マルチスロープ仮定に基づいてアンカーを作成することにより,単眼画像から高さマップを予測する革新的な手法であるHeightLaneを紹介する。
HeightLaneは、Fスコアの観点から最先端のパフォーマンスを実現し、現実世界のアプリケーションにおけるその可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:18:44 GMT)
Towards Scalable Topological Regularizers [6.9] ワッサーシュタインや最大平均誤差といった確率測度のための計量は、そのような分布の違いを定量化するために一般的に用いられる。
永続ホモロジー(Persistent homology)は、点雲の多スケールな位相構造を定量化するトポロジカルデータ解析のツールである。
本稿では, 多数の小サブサンプルの永続的ホモロジーをトポロジカル・レギュレータとして計算した上で, 主永続性尺度の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:02:04 GMT)
COLT: Cyclic Overlapping Lottery Tickets for Faster Pruning of Convolutional Neural Networks [6.9] 本研究の目的は、抽選チケットの集合から当選した宝くじを発生させることである。
本稿では,スクラッチからプルーンドネットワークをスクラッチに分割し,周期的再学習を行うことにより,Cyclic Overlapping Lottery Ticket (COLT) と呼ばれる新しい当選チケットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:51:05 GMT)
Tarsier2: Advancing Large Vision-Language Models from Detailed Video Description to Comprehensive Video Understanding [6.8] Tarsier2は、詳細なビデオ記述を生成するために設計された大型の視覚言語モデル(LVLM)である。
Tarsier2-7B は GPT-4o や Gemini 1.5 Pro など主要なプロプライエタリモデルより一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 05:16:36 GMT)
Federated Domain Generalization with Data-free On-server Gradient Matching [6.8] ドメイン一般化(DG)は、未知のターゲットドメインに適切に一般化できるモデルとして、複数の既知のソースドメインから学習することを目的としている。
本稿では,分散ドメインからのドメイン情報を効率よく活用できるFedOMG(On-server Matching Gradient)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:20:22 GMT)
PARASIDE: An Automatic Paranasal Sinus Segmentation and Structure Analysis Tool for MRI [6.8] 慢性副鼻腔炎 (CRS) は総人口の5～12%に影響を及ぼす一般的で持続的な副鼻腔炎症である。
T1 MRIで上顎洞,前頭葉,スフェノダリス,エトモイダリスの構造を空気と軟部組織に分割する自動ツールであるPARASIDEを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:18:40 GMT)
LaMSUM: Amplifying Voices Against Harassment through LLM Guided Extractive Summarization of User Incident Reports [6.8] インドのセーフシティのような市民報告プラットフォームは、公衆や当局がセクシャルハラスメント事件について情報を提供し続けるのを助けている。
様々なインドのコード混在言語を処理・理解できる要約アルゴリズムが不可欠である。
セーフシティ・ポストのコレクションを抽出するための多層フレームワークであるLaMSUMを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:45:39 GMT)
CDI: Blind Image Restoration Fidelity Evaluation based on Consistency with Degraded Image [6.7] 本稿では,Blind Image Restoration (BIR) 法における非特異性・劣化不確定問題について再検討する。
本稿では,CDI(Consistency with Degraded Image)を算出し,忠実度を評価するBIR IQAシステムを提案する。
さらに,参照画像のないBIR忠実度評価が可能な参照非依存CDIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:05:47 GMT)
$SpikePack$: Enhanced Information Flow in Spiking Neural Networks with High Hardware Compatibility [6.6] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、エネルギー効率が高く生物学的にインスパイアされたコンピューティングを約束する。
我々は,膜電位リセットや漏洩結合といった重要な機能を保ちながら,透過損失を低減するために設計されたニューロンモデルである$SpikePack$を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:37:26 GMT)
Comparable Corpora: Opportunities for New Research Directions [6.4] この論文は、コミュニティに対して、同等のコーパスで何ができるかをより広く考えることを目的としています。
まずは歴史の見直しから始め、今後の研究の新たな方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:54:11 GMT)
Liger Kernel: Efficient Triton Kernels for LLM Training [6.4] 大規模言語モデル(LLM)を大規模に効果的に訓練することは、ますます増大する計算要求によって引き起こされる、恐ろしい挑戦となる。
LLMトレーニング用に開発されたTritonカーネルのオープンソースセットであるLiger- Kernelを紹介する。
カーネル操作の融合や入力チャンキングといったカーネル最適化技術により、カーネルはトレーニングのスループットが平均20%向上し、GPUメモリ使用量が60%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 00:14:55 GMT)
Registration of Longitudinal Liver Examinations for Tumor Progress Assessment [6.2] 本研究は,肝セグメンテーションからの幾何学的および解剖学的情報に基づく登録手法を提案する。
提案法は317名の患者と53名の患者を対象とし, 縦断肝CTで訓練, 試験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:35:59 GMT)
Honeybee: Byzantine Tolerant Decentralized Peer Sampling with Verifiable Random Walks [6.1] Honeybeeはランダムウォークとピア一貫性チェックを使用するノードをサンプリングする分散アルゴリズムである。
Honeybeeは、圧倒的な数のノードが存在する場合でも、攻撃に対して安全である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:50:26 GMT)
On Hardening DNNs against Noisy Computations [6.0] 本研究では,雑音に対するロバスト性を高めるために,量子化を用いたニューラルネットワークのトレーニングの有効性について検討する。
我々は,これらの手法を,推論中に発生する雑音を模倣するトレーニング中にノイズ注入を組み込んだノイズ訓練と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:37:24 GMT)
A Complete Survey on Contemporary Methods, Emerging Paradigms and Hybrid Approaches for Few-Shot Learning [5.8] Few-Shot Learningは、新しい学習課題に迅速に適応することを目的としている。
近年の分野形成の動向,課題,今後の研究の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:36:52 GMT)
Single-shot detection limits of quantum illumination with multipartite qubits [5.8] 量子照明は、信号とアイドラーモードからなる2モードの絡み合った状態を用いて、低反射目標を検出するためのプロトコルである。
2モードキュービット状態から3モードキュービット状態に拡張し, (i) 3つの信号, (ii) 2つの信号と1つのアイドラー, (iii) 1つの信号と2つのアイドラーの構成を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:03:00 GMT)
Analyzing the Effect of Linguistic Similarity on Cross-Lingual Transfer: Tasks and Experimental Setups Matter [5.2] 低リソース環境下でのNLPタスクのトレーニングデータ量を増やすために、言語間転送が一般的なアプローチである。
本研究では,多種多様な言語群からの266言語間の言語間移動を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:48:10 GMT)
Multimodal Prescriptive Deep Learning [5.2] マルチモーダルなディープラーニングフレームワークPrescriptive Neural Networks(PNN)を紹介する。
PNNは、埋め込みに基づいてトレーニングされたフィードフォワードニューラルネットワークで、結果最適化処方薬を出力する。
2つの実世界のマルチモーダルデータセットにおいて、PNNが推定結果を大幅に改善できる治療を処方することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 00:37:28 GMT)
Maximum tolerable excess noise in continuous-variable quantum key distribution and improved lower bound on two-way capacities [5.2] 位相非感性ボソニックガウスチャネルのエネルギー制約と非拘束の2方向量子および秘密鍵容量に対する新しい下界を求める。
我々の値は、(逆)コヒーレント情報が負となるパラメータ範囲における二方向量子容量上の最初のゼロでない下界である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:56:41 GMT)
Convergence of gradient based training for linear Graph Neural Networks [5.1] 平均二乗損失を持つ線形GNNの勾配流のトレーニングは指数速度で大域最小値に収束することを示す。
また,勾配降下訓練における線形GNNの収束について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:18:30 GMT)
Fast Think-on-Graph: Wider, Deeper and Faster Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph [5.0] Fast Think-on-Graph (FastToG)は、知識グラフ(KG)内の「コミュニティによるコミュニティ思考を可能にする革新的なパラダイム」である。
FastToGでは、より深い相関キャプチャと、2段階のコミュニティプルーニングにコミュニティ検出を採用している。
実験により,FastToGの有効性,精度の向上,推論の高速化,説明性の向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:47:40 GMT)
CENTS: Generating synthetic electricity consumption time series for rare and unseen scenarios [5.0] 本稿では, 希少かつ未知のコンテキスト変数を対象とした高忠実度電力消費時系列データを作成する手法を提案する。
本研究は,家庭レベルの電力消費データを現実的に生成する上で,提案手法の有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:52:52 GMT)
From Classical to Quantum: Explicit Classical Distributions Achieving Maximal Quantum $f$-Divergence [5.0] 最大$f$-分数を達成するような古典的な明示的な状態が与えられ、松本の定理の簡単な証明が可能である。
我々の方法論は特に単純であり、精巧な行列解析機構は必要とせず、基本線型代数のみである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:06:13 GMT)
Additive Manufacturing Processes Protocol Prediction by Artificial Intelligence using X-ray Computed Tomography data [4.9] 本研究は,MEX (Material Extrusion) AMプロセスに基づく3つの市販3Dプリンタを含む。
試料は、層の高さとノズル速度の異なる6種類のAMプロセスパラメータに対して3Dプリントされる。
トレーニングされたAIモデルの性能は、古典的しきい値法に基づく2つのソフトウェアツールと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:05:49 GMT)
The Curious Case of Arbitrariness in Machine Learning [4.9] アルゴリズムモデリングは、目に見えないシナリオの結果を外挿するためにデータ内の限られた情報に依存し、しばしばその決定に任意の要素を埋め込む。
最近注目されたこの仲裁性に関する一考察 -「良いモデル」の集合における仲裁性の研究-
a) モデル設計の選択に関する用語の形式化とその任意性への貢献、(b) 多重性の定義を拡張して、単に予測や説明以上の未表現の形式を取り入れ、(d) 多重性の利点と潜在的なリスクを蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:45:09 GMT)
Motion-enhancement to Echocardiography Segmentation via Inserting a Temporal Attention Module: An Efficient, Adaptable, and Scalable Approach [4.9] 本稿では,時間的アテンションモジュールが複数回の特徴的相互作用を抽出する,新しい計算効率の代替手法を提案する。
このモジュールは、既存のCNNやTransformerベースのネットワークにシームレスに統合できる。
この結果から,TAMの堅牢性,スケーラビリティ,多種多様なデータセットとバックボーン間の一般化性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:35:24 GMT)
Deep Learning Based Segmentation of Blood Vessels from H&E Stained Oesophageal Adenocarcinoma Whole-Slide Images [4.8] 腫瘍微小環境(TME)における血管の役割
ヘマトキシリンおよびエオシン染色画像中のBVを手動で定量化することは、不均一な外観のため困難であり、労働集約的である。
本稿では,BVセグメンテーションのための最先端セグメンテーションモデルの性能向上を目的としたガイドマップの構築手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:58:30 GMT)
Navigating the Cultural Kaleidoscope: A Hitchhiker's Guide to Sensitivity in Large Language Models [4.8] LLMはますますグローバルなアプリケーションにデプロイされ、さまざまなバックグラウンドを持つユーザが尊敬され、理解されることが保証される。
文化的な害は、これらのモデルが特定の文化的規範と一致しないときに起こり、文化的な価値観の誤った表現や違反をもたらす。
潜在的な文化的不感を露呈するシナリオを通じて、異なる文化的文脈におけるモデルアウトプットを評価するために作成された文化的調和テストデータセットと、多様なアノテータからのフィードバックに基づいた微調整による文化的感受性の回復を目的とした、文化的に整合した選好データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:56:07 GMT)
Training-Free Style and Content Transfer by Leveraging U-Net Skip Connections in Stable Diffusion 2.* [4.7] 我々のモデルであるSkipInjectは、U-Netのスキップ接続を利用する。
このブロックから表現を注入することは、テキストベースの編集、正確な修正、スタイル転送に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:27:12 GMT)
MedAgentBench: Dataset for Benchmarking LLMs as Agents in Medical Applications [4.7] 近年の大規模言語モデル (LLM) はエージェントとして機能する能力において大きな進歩を見せている。
MedAgentBenchは、医療記録コンテキストにおける大規模言語モデルのエージェント能力を評価するために設計された幅広い評価スイートである。
MedAgentBenchは、ヒト医師によって書かれた10のカテゴリから100の患者固有の臨床由来のタスクを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:21:01 GMT)
Out-of-time-order correlator computation based on discrete truncated Wigner approximation [4.6] 本稿では,時間外相関器を計算するための離散的な Wigner 近似 (DTWA) に基づく手法を提案する。
この研究は、長距離相互作用量子スピン系のスクランブルダイナミクスを研究するための新しい技術を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:55:12 GMT)
Wormhole Memory: A Rubik's Cube for Cross-Dialogue Retrieval [4.6] 本研究では,異なる対話間で任意に検索可能なルービックキューブとしてメモリを実現するワームホールメモリモジュール(WMM)を提案する。
実験結果から,WMMは対話間のメモリ取得能力と定量的指標の安定性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:49:45 GMT)
Mitigating Sycophancy in Decoder-Only Transformer Architectures: Synthetic Data Intervention [4.6] 本研究はデコーダのみのトランスアーキテクチャに合成データ介入技術を適用した。
以上の結果から,SDIトレーニングモデルでは,精度と薬効率の観点から,SDIトレーニングモデルがサポートできることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:52:57 GMT)
Floquet Schrieffer-Wolff transform based on Sylvester equations [4.6] Floquet Schrieffer Wolff transform (FSWT) を用いて、周期的に駆動される多体系の実効的なFloquet Hamiltonianおよびマイクロモーション演算子を得る。
本手法は,マルチキュービットゲートの設計,光学格子の量子シミュレーションにおける相関ホッピングの制御,マルチオービタル・長距離相互作用系の記述に有用であると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:22:42 GMT)
Multimodal Generative AI and Foundation Models for Behavioural Health in Online Gambling [4.6] オンラインギャンブルプラットフォームはギャンブルの世界を変え、前例のないアクセシビリティとパーソナライズされた体験を提供している。
これらの特徴は賭博関連害のリスクを増大させ、個人、家族、コミュニティに影響を与えている。
本稿では,人工知能,特に多モード生成モデルと基礎技術がこれらの問題にどのように対処できるかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:35:03 GMT)
A fluorescent-protein spin qubit [4.5] 黄色蛍光タンパク質(EYFP)の光調節可能なスピン量子ビットの実現
近赤外レーザーパルスは、最大44%のスピンコントラストを持つトリプレット状態の読み出しを可能にする。
哺乳類細胞では, 複雑な細胞内環境にもかかわらず, コントラストとコヒーレント制御を保ち, クビットを発現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:54:55 GMT)
Learning the Regularization Strength for Deep Fine-Tuning via a Data-Emphasized Variational Objective [4.5] グリッド検索は計算コストが高く、検証セットを彫り出す必要があり、実践者は候補値を指定する必要がある。
提案手法はグリッド探索の3つの欠点をすべて克服する。
いくつかのデータセットにおける画像分類タスクの有効性を実証し,既存の手法に匹敵するホールドアウト精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:16:40 GMT)
SyncAnimation: A Real-Time End-to-End Framework for Audio-Driven Human Pose and Talking Head Animation [4.4] 我々は,音声駆動,安定,リアルタイムな発話アバター生成を実現する最初のNeRFベースの手法SyncAnimationを紹介する。
AudioPose SyncerとAudioEmotion Syncerを統合することで、SyncAnimationは高精度なポーズと表現生成を実現する。
High-Synchronization Human Rendererは頭部と上半身のシームレスな統合を保証し、オーディオ同期リップを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:14:25 GMT)
Improved Vessel Segmentation with Symmetric Rotation-Equivariant U-Net [4.4] 本稿では、U-Netアーキテクチャに対する効率的な対称回転同変(SRE)畳み込みカーネルの実装を提案する。
網膜血管底部イメージングにおけるセグメンテーション性能の改善により,本法の有効性を検証した。
我々の提案するSRE U-Netは、回転した画像を扱う際の標準U-Netをはるかに上回るだけでなく、既存の同変学習手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:54:51 GMT)
CVOCSemRPL: Class-Variance Optimized Clustering, Semantic Information Injection and Restricted Pseudo Labeling based Improved Semi-Supervised Few-Shot Learning [4.3] ラベルのないサンプルは一般に入手するのに安価であり、モデルの数発の学習性能を改善するために使用することができる。
本稿では,クラス分散最適化クラスタリングを行う半教師付き少ショット学習のアプローチを提案する。
我々は,提案手法がベンチマークデータセットの最近の最先端手法を著しく上回っていることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:14:35 GMT)
Exploring Answer Set Programming for Provenance Graph-Based Cyber Threat Detection: A Novel Approach [4.3] プロヴァンスグラフは、サイバーセキュリティにおけるシステムレベルのアクティビティを表現するのに有用なツールである。
本稿では, ASP を用いてプロファイランスグラフをモデル化・解析する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:57:27 GMT)
Quantum Neural Networks: A Comparative Analysis and Noise Robustness Evaluation [4.2] 現在のノイズの多い中間規模量子(NISQ)デバイスでは、ハイブリッド量子ニューラルネットワーク(HQNN)が有望なソリューションを提供する。
QCNN(Quantum Convolution Neural Network)、Quannal Neural Network(QuanNN)、Quantum Transfer Learning(QTL)など、様々なHQNNアルゴリズムの比較分析を行う。
我々は,異なる絡み合い構造を持つ量子回路における各アルゴリズムの性能,層数の変化,アーキテクチャにおける最適配置を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:23:26 GMT)
Sparse Mixture-of-Experts for Non-Uniform Noise Reduction in MRI Images [4.2] 本稿では,MRI画像復調のためのスパース・ミックス・オブ・エキスパート・フレームワークを活用した新しいアプローチを提案する。
各専門家は、異なる画像領域に関連付けられた特定のノイズ特性をターゲットとするために微調整された、特殊化畳み込みニューラルネットワークである。
提案手法は, 人工脳画像と実世界の脳MRIデータの両方において, 最先端の難読化技術よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:04:44 GMT)
Trick-GS: A Balanced Bag of Tricks for Efficient Gaussian Splatting [4.1] 3次元再構成のためのガウススプラッティング (GS) は, 高速な訓練, 推論速度, 高品質な再構成により, 非常に人気がある。
しかし、GSベースの再構築は一般的に何百万人ものガウシアンで構成されており、スマートフォンのような計算に制約のあるデバイスでの使用は困難である。
Trick-GSは、より高速で、より小さく、より高速なモデルの収束が最大の懸念事項である、リソース制約付きGSに向けて大きな一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:40:40 GMT)
Hierarchical Count Echo State Network Models with Application to Graduate Student Enrollments [4.1] 本稿では,ポアソン自己回帰の代替として,エコー状態ネットワークをカウントする手法を提案する。
本稿では,ポアソンエコー法によるデータをカウントする手法を開発し,それを大規模カウントデータセットに適用する。
階層的な負二項型エコー状態ネットワークを優れたモデルと判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:19:34 GMT)
Auto-Cypher: Improving LLMs on Cypher generation via LLM-supervised generation-verification framework [4.1] 我々は,Text2Cypherの高品質な合成データを生成するための,自動LLMスーパービジョンパイプラインを提案する。
私たちのCypherデータ生成パイプラインは、Cypherクエリの正確性を保証するための新しい戦略であるLLM-As-Database-Fillerを導入しています。
パイプラインを使用して、高品質なText2Cypherデータを生成します。SynthCypherには、さまざまなドメインにわたる29.8kインスタンスと、さまざまな複雑さを持つクエリが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 05:52:51 GMT)
Optimal estimates of trace distance between bosonic Gaussian states and applications to learning [4.0] 第1と第2のモーメントがエラー$varepsilon$まで認識されている場合、状態のトレース距離エラーも$varepsilon$にスケールする。
この証明は、2つのガウス状態の間のトレース距離を、その第1モーメントと第2モーメントのノルム距離の観点から厳密な境界を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:04:10 GMT)
Context-CrackNet: A Context-Aware Framework for Precise Segmentation of Tiny Cracks in Pavement images [4.0] 本研究では、RFEM(Rerea-Focused Enhancement Module)とCAGM(Context-Aware Global Module)を備えた新しいエンコーダデコーダアーキテクチャであるContext-CrackNetを提案する。
このモデルは9つの最先端セグメンテーションフレームワークを一貫して上回り、mIoUやDiceスコアといった優れたパフォーマンス指標を達成した。
このモデルの精度と計算効率のバランスは、大規模舗装監視システムにおけるリアルタイム展開の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:28:17 GMT)
PokerBench: Training Large Language Models to become Professional Poker Players [3.9] 大規模言語モデル(LLM)のポーカー演奏能力を評価するベンチマークであるPokerBenchを紹介する。
不完全な情報ゲームであるポーカーは、数学、推論、計画、戦略、ゲーム理論と人間の心理学の深い理解といった様々なスキルを要求する。
PokerBenchは、11,000の最も重要なシナリオを総合的にコンパイルし、プレフロップとポストフロップのプレイを分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:15:10 GMT)
On the Effectiveness of Microservices Tactics and Patterns to Reduce Energy Consumption: An Experimental Study on Trade-Offs [3.9] マイクロサービスベースのシステムは、ソフトウェア産業に定着しています。
持続可能性に関する法律とエネルギー消費ソフトウェアのコストの増大は、これらのシステムにおけるエネルギー効率の重要性を高めます。
アーキテクチャの戦術やパターンについてはいくつかの提案があるが、その効果と、他の品質特性(QA)に関する潜在的なトレードオフは、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:15:23 GMT)
Mean-field limit from general mixtures of experts to quantum neural networks [3.7] 本研究では,教師付き学習問題に対する勾配流を通したMixture of Experts(MoE)の挙動について検討した。
我々の主な成果は、専門家の数が多様化するにつれて、MoEのカオスの伝播を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:29:41 GMT)
Moral Alignment for LLM Agents [3.7] 本稿では,基礎エージェントモデルの微調整による強化学習のためのコアヒューマン値を明示的に符号化する報酬関数の設計を紹介する。
我々は,Deontological EthicsとUtilitarianismの伝統的な哲学的枠組みを用いて,我々のアプローチを評価する。
我々は、エージェントが以前開発された自己中心的な戦略を解き放つことを可能にするために、いかに道徳的な微調整を展開できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:10:42 GMT)
Conformal Inference of Individual Treatment Effects Using Conditional Density Estimates [3.7] 現在の最先端のアプローチは、有効な予測間隔を提供する一方で、しばしば過度に保守的な予測間隔をもたらす。
本研究では,結果の条件密度を用いたITEに対する共形推論手法を提案する。
予測間隔は, 限界的に有効であるだけでなく, 既存の手法よりも狭いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:46:37 GMT)
Proactive and Reactive Constraint Programming for Stochastic Project Scheduling with Maximal Time-Lags [3.7] 本研究では,最大時間ラグ(SRCPSP/max)を用いた資源制約型プロジェクトスケジューリング問題のスケジューリング戦略について検討する。
制約プログラミング(CP)とテンポラルネットワークの最近の進歩は、様々なプロアクティブかつリアクティブなスケジューリング手法の利点と欠点を評価することへの関心を再燃させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:10:55 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） (Fri, 24 Jan 2025 23:14:06 GMT)
TLXML: Task-Level Explanation of Meta-Learning via Influence Functions [3.7] 本稿では,学習課題の適応と推論に対する感性を測定するメタ学習を説明するための影響関数を提案する。
また,ガウス・ニュートン行列を用いたヘッセン方程式の近似はメタラーニング特有の計算障壁を解くことを主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:31:48 GMT)
Stable Neural Stochastic Differential Equations in Analyzing Irregular Time Series Data [3.7] 実世界の時系列データにおける不規則サンプリング間隔と欠落値は,従来の手法の課題である。
本稿では,Langevin-type SDE,Linear Noise SDE,Geometric SDEの3つの安定クラスを提案する。
本研究は,実世界の不規則時系列データを扱う上で,提案手法の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:48:15 GMT)
DualDynamics: Synergizing Implicit and Explicit Methods for Robust Irregular Time Series Analysis [3.7] NDE法とニューラルフロー法を組み合わせた新しいフレームワークである「DualDynamics」を紹介する。
このアプローチは計算要求のバランスを保ちながら表現力を高め、既存の手法の限界に対処する。
以上の結果から,DualDynamicsが不規則時系列解析を飛躍的に進める可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:39:31 GMT)
Concept-Guided Chain-of-Thought Prompting for Pairwise Comparison Scoring of Texts with Large Language Models [3.7] 既存のテキストスコアリング手法では、大きなコーパス、短いテキストとの競合、手書きのデータが必要である。
生成的大言語モデル(LLM)を利用したテキストスコアリングフレームワークを開発した。
本稿では、Twitter上の特定の政党への反感を反映したスピーチをよりよく理解するために、このアプローチを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:38:12 GMT)
Two-photon scattering in a waveguide by a giant atom [3.6] 導波路内の2レベル巨大原子による2光子散乱について検討した。
我々は、2つの励起ヒルベルト空間全体からベーテ・アンザッツ解に対応する状態を取り除いて有界状態を得る。
散乱状態の発振周期と境界状態の崩壊速度は、2つの結合点間の距離に強く依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:53:50 GMT)
PhyDeformer: High-Quality Non-Rigid Garment Registration with Physics-Awareness [3.5] PhyDeformerは、高品質なメッシュ登録のための新しい変形方法である。
第1フェーズでは、メッシュテンプレートとターゲットメッシュとの間の粗い3Dアライメントを達成するために、衣服グレーディングが行われる。
グラデーションメッシュは、ジャコビアンベースの変形フレームワークと組み合わせた最適化により、3Dターゲットの微細な細部と整合するように洗練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:00:28 GMT)
Tensor-Based Binary Graph Encoding for Variational Quantum Classifiers [3.5] 変分量子(VQC)を用いたグラフ分類のための新しい量子符号化フレームワークを提案する。
グラフ符号化に適したより複雑な回路を構築することにより、VQCが現在の量子ハードウェアの制約内でグラフを効果的に分類できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 02:26:21 GMT)
ViPCap: Retrieval Text-Based Visual Prompts for Lightweight Image Captioning [3.5] 画像キャプションを軽量にするための新しい検索テキストベースのビジュアルプロンプトであるViPCapを提案する。
ViPCapは、検索したテキストと画像情報を視覚的プロンプトとして利用し、関連する視覚情報をキャプチャするモデルの能力を強化する。
実験結果から,ViPCapは従来の軽量キャプションモデルよりも効率,有効性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:16:52 GMT)
Insights from Publishing Open Data in Industry-Academia Collaboration [3.5] 本稿では,オープンデータセットの公開から学んだモチベーションと教訓について考察する。
13のデータセットを公開している欧州の研究プロジェクトの参加者を調査した。
データ収集の計画が不可欠であること、そして再利用を改善するためのスクリプトに付随するデータセットはごくわずかであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:30:46 GMT)
Structural and mechanical properties of W-Cu compounds characterized by a neural-network-based potential [3.4] 本研究では, 全濃度CuxW100-x化合物に対する密度汎関数理論データを用いたモデルを提案する。
Cu含有量が増加すると、これらの化合物は高い臨界ひずみと低い臨界応力が生じる。
予測された変形モードにおける脆性-延性遷移は、約37.5 at % Cu で予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:05:20 GMT)
DarkMind: Latent Chain-of-Thought Backdoor in Customized LLMs [3.3] 我々は、カスタマイズされたLLMの推論能力を活用する新しいバックドア攻撃であるDarkMindを紹介する。
既存の攻撃とは異なり、DarkMindはユーザークエリにトリガーを注入することなく動作し、より強力な脅威となる。
以上の結果から,DarkMindの有効性をすべてのシナリオで示し,その影響を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:07:32 GMT)
Scene Understanding Enabled Semantic Communication with Open Channel Coding [3.3] 従来のセマンティックコミュニケーションは、静的コーディング戦略、一般化の貧弱、適応性を阻害するタスク固有の知識ベースへの依存など、制限に直面している。
シーン理解,Large Language Models (LLM) とオープンチャネル符号化を組み合わせた新しいシステム textbfOpenSC を提案する。
実験の結果,セマンティック理解と効率の両面で有意な改善がみられ,6Gネットワークにおける適応的,一般化可能なセマンティックコミュニケーションの可能性が高まった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:23:31 GMT)
Boundary Value Test Input Generation Using Prompt Engineering with LLMs: Fault Detection and Coverage Analysis [3.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のホワイトボックスソフトウェアテストにおける境界値テストインプット生成における有効性を評価するためのフレームワークを提案する。
本稿では, 境界値生成におけるLLMの強度と限界, 特に共通境界関連問題の検出について述べる。
本研究は, 境界値テストにおけるLCMの役割について考察し, 自動テスト手法の改善のための可能性と領域の両方について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:54:19 GMT)
Differential impact from individual versus collective misinformation tagging on the diversity of Twitter (X) information engagement and mobility [3.2] Twitterの新機能であるCommunity Notesでは、偽情報のタグ付けが他のファクトチェッカーによってピアレビューされた。
集団的な誤情報タグ付けでは、ポスターは多様な情報のエンゲージメントから撤退する可能性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:54:18 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） (Fri, 24 Jan 2025 06:19:38 GMT)
ABPT: Amended Backpropagation through Time with Partially Differentiable Rewards [3.2] 部分的に微分可能な報酬は、訓練性能を低下させるバイアス付き勾配伝播をもたらす。
本稿では,BPTTのトレーニング効率を保ちつつ,勾配バイアスを緩和する新しい手法であるABPT(Admended Backproagation-through-Time)を提案する。
ABPTは0ステップとNステップの戻り値を組み合わせ、学習したQ値関数から値勾配を利用することによりバイアスを効果的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:18:22 GMT)
An Empirical Study on LLM-based Classification of Requirements-related Provisions in Food-safety Regulations [3.2] 食品安全規制に関する基礎理論研究を行う。
我々は,システムやソフトウェア要件に密接な関係を持つ食品安全概念の概念的特徴を開発する。
本稿では,2種類の大言語モデル(LLM)が法的規定を自動分類する効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:59:14 GMT)
Token Turing Machines are Efficient Vision Models [3.2] ViTTM(Vision Token Turing Machines)を提案する。
ViTTMは、画像分類やセグメンテーションのような、連続しないコンピュータビジョンタスクのために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:06:30 GMT)
Envisioning Stakeholder-Action Pairs to Mitigate Negative Impacts of AI: A Participatory Approach to Inform Policy Making [3.0] AIによるネガティブな影響の可能性は、世界中で急速に広まりつつある。
これにより、責任あるAIガバナンスの必要性が強まりました。
AIポリシが民主的な期待に沿うようにするためには、影響のある人たちの声やニーズを優先する方法が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:57:18 GMT)
Revisiting Applicable and Comprehensive Knowledge Tracing in Large-Scale Data [3.0] 知識追跡(KT)は知能学習システム(ITS)の基本コンポーネントである
我々は最近開発されたxLSTMアーキテクチャを利用した新しいKTモデルであるDKT2を提案する。
3つの大規模データセットにわたる大規模な実験により、DKT2は様々な予測タスクにおいて17のベースライン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） (Fri, 24 Jan 2025 05:44:04 GMT)
Signature Methods in Machine Learning [2.9] 署名に基づく技術は、進化するデータの複雑なストリーム間の相互作用に関する数学的洞察を与える。
この記事では、シグネチャによって提供される理論的洞察が、アプリケーションデータの解析において単純に実現される方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:00:49 GMT)
Reinforcement Learning for Quantum Control under Physical Constraints [2.9] 可能な解の空間を制限する物理インフォームド強化学習アルゴリズムを考案する。
提案手法は, 広義に関係した3つの量子系上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:11:32 GMT)
Generalization capabilities and robustness of hybrid machine learning models grounded in flow physics compared to purely deep learning models [2.9] 本研究では,流体力学応用における物理原理に基づく純粋深層学習モデルとハイブリッドモデルの一般化能力と堅牢性について検討する。
3つの自己回帰モデルを比較した: 適切な分解(POD)と長期記憶(LSTM)層を組み合わせたハイブリッドモデル(POD-DL)、畳み込みLSTM層を組み合わせた畳み込みオートエンコーダ(VAE)とConvLSTM層を組み合わせた変分オートエンコーダ(VAE)。
VAEモデルとConvLSTMモデルが正確に層流を予測する一方で、ハイブリッドPOD-DLモデルは他のモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:50:59 GMT)
Multiple Choice Questions: Reasoning Makes Large Language Models (LLMs) More Self-Confident Even When They Are Wrong [2.8] 回答に対する自信は、モデルが直接答えるか、答える前に推論を提供するよう求められたかどうかにどのように依存するかを調査する。
我々の仮説は、この行動は、選択された答えの確率を変更する推論によるものであるというものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:03:50 GMT)
Optimal Signal Decomposition-based Multi-Stage Learning for Battery Health Estimation [2.8] 電池の健康評価に最適な信号分解に基づく多段階機械学習OSLを提案する。
OSLは、最適化された変分モード分解を用いて、元の電池信号の異なる周波数帯域を捉えた信号を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:13:55 GMT)
A Comparative Evaluation of Quantification Methods [2.8] 量子化は、目に見えないデータに基づいてクラスラベルの分布を推定する問題を表す。
本研究では,40以上のデータセットに対する24の異なる手法を比較し,バイナリとマルチクラス定量化設定を考慮して検討する。
一般に全ての競合より優れているアルゴリズムは存在しないが、しきい値選択に基づくMedian SweepやTSMaxメソッドを含む一連の手法を識別する。
マルチクラス設定では,HDx法,一般化確率調整数,reme法,エネルギ距離最小化法,EMなど,異なるアルゴリズム群が優れた性能を発揮することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:52:43 GMT)
Error-mitigated Geometric Quantum Control over an Oscillator [2.7] 量子情報は、環境や運用によって引き起こされる不完全性に対して脆弱である。
機能理論による量子最適制御に基づくロバストなスキームを提案する。
この方式は、フォールトトレラント量子計算の代替として有望なものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:13:24 GMT)
BILLNET: A Binarized Conv3D-LSTM Network with Logic-gated residual architecture for hardware-efficient video inference [2.7] Long Short-Term Memory (LSTM) と 3D Convolution (Conv3D) は、多くのビデオベースアプリケーションに対して印象的な結果を示すが、大きなメモリと集中型コンピューティングを必要とする。
資源制約の高いハードウェアと互換性のある,コンパクトな二項化 Conv3D-LSTM モデルアーキテクチャ BILLNET を提案する。
Jester データセットの結果から,本手法はメモリと計算の予算が極端に低い場合に高い精度が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:51:47 GMT)
PreMix: Addressing Label Scarcity in Whole Slide Image Classification with Pre-trained Multiple Instance Learning Aggregators [2.7] マルチ・インスタンス・ラーニング(MIL)は、弱い教師付き全スライド画像(WSI)分類のための強力なフレームワークとして登場した。
本稿では,非コントラスト事前学習手法であるBarlow Twinsを利用した新しいフレームワークであるPreMixを提案する。
また,様々なWSIトレーニングデータセットとラベルサイズに対して,ベースラインHIPTよりも平均4.7%のF1改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:42:06 GMT)
Analysis of heralded higher-fidelity two-qubit entangling gates with self-correction [2.6] Rydbergブロック 制御されたPHASEゲートはこれらの問題に対処するために設計されている。
PT変換の下での特別な対称性は、プロセスにおいて重要な役割を果たす。
我々は、いくつかの典型的不完全性源について、その性能を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:52:04 GMT)
Force-Based Robotic Imitation Learning: A Two-Phase Approach for Construction Assembly Tasks [2.6] 本稿では,ロボット学習を改善するための2段階システムを提案する。
第1フェーズは、ROS-Sharpを介して仮想シミュレータにリンクされたロボットアームを使用して、オペレータからリアルタイムデータをキャプチャする。
第2段階では、このフィードバックは、学習プロセスに力フィードバックを組み込むための生成的アプローチを用いて、ロボットの動き指示に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:01:23 GMT)
Sunny.jl: A Julia Package for Spin Dynamics [2.5] Sunnyは、量子磁気コミュニティのニーズに応えるために設計されたJuliaパッケージである。
非常に幅広いスピンモデルのクラスと多様な数値解法のセットの仕様をサポートする。
SU(N)コヒーレント状態に対する古典的および半古典的アプローチの広範な一般化を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:22:26 GMT)
Toward Improved Deep Learning-based Vulnerability Detection [2.5] データセットの脆弱性は、コード行、関数、あるいは脆弱性が存在するプログラムスライスなど、特定の方法で表現する必要がある。
検出器は、基地ユニットがどのように脆弱であるかを学び、その後、他の基地ユニットが脆弱かどうかを予測する。
我々は、個々のベースユニットに焦点をあてることが、複数のベースユニットにまたがる脆弱性を正しく検出する検出器の能力を損なうと仮定した。
本研究は,MBU脆弱性の適切な適用に向けて,DLベースの検出を支援するためのフレームワークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:56:03 GMT)
Towards Unified Structured Light Optimization [2.5] 構造光(SL)3次元再構成は、物体の表面の正確な形状を捉える。
多様な照明条件やオブジェクトタイプ,さまざまなタイプのSLに適応可能な,SL最適化のための統一フレームワークを提案する。
主なコントリビューションには、プロジェクタの新たなグローバルマッチング方法があり、プロジェクタとカメラの正確なアライメントを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:29:17 GMT)
DarkGram: A Large-Scale Analysis of Cybercriminal Activity Channels on Telegram [2.5] 339のサイバー犯罪活動チャネル(CAC)の大規模分析を行った。
これらのチャンネルは、様々な悪意のある非倫理的なコンテンツを購読者と共有している。
DarkGramはCACからの悪意のある投稿を自動的に96%の精度で識別するフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 05:48:16 GMT)
Reduced-order modeling and classification of hydrodynamic pattern formation in gravure printing [2.4] 印刷および塗布工程における流体力学的パターン形成現象は、まだ完全には理解されていない。
本研究の目的は、教師付き機械学習と低次モデリングに基づく自動パターン分類アルゴリズムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:26:20 GMT)
Temporal Binding Foundation Model for Material Property Recognition via Tactile Sequence Perception [2.4] 触覚シーケンス理解のための時間的結合基盤モデルを用いた新しい手法を提案する。
提案システムは,人間の指先知覚と同様,触覚相互作用の連続的な性質を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:47:38 GMT)
Classification of Major Depressive Disorder Using Vertex-Wise Brain Sulcal Depth, Curvature, and Thickness with a Deep and a Shallow Learning Model [2.3] 大うつ病 (Major depressive disorder, MDD) は、世界中の数億の個人に影響を及ぼす複雑な精神疾患である。
ディープラーニングツールのニューロイメージングデータへの応用は、MDDの診断および予測バイオマーカーを提供する可能性がある。
MDD患者と健康管理 (HC) を線形機械学習による分節的大脳皮質の特徴に基づいて解離させる試みは, 精度が低いことが報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:44:04 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） (Fri, 24 Jan 2025 07:54:10 GMT)
Reinforcement Learning for Efficient Returns Management [2.3] 小売店では、返品品は、店へのさらなる出荷に関する決定が下されるまで、通常中間保管庫に置かれる。
倉庫に着くとすぐに製品の位置決定ができる代替ソリューションを考える。
そこで本研究では,商品をナップサック(店舗)にまとめて総合価値(予測収益)を最大化するための,新たな強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:52:08 GMT)
Enhanced Krylov Methods for Molecular Hamiltonians via Tensor Hypercontraction [2.2] 本稿では, Ab 分子ハミルトニアンに対するテンソルハイパーコントラクション (THC) 形式に基づく行列積演算子 (MPO) の構成について述べる。
このようなMPO構造により、クリロフ部分空間法のメモリ要求とコストスケーリングが劇的に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:47:22 GMT)
The Karp Dataset [2.2] NP完全性低下の詳細な証明からなる最初のデータセット。
このタスクにおける最先端モデルの性能を比較し、Karpデータセットによる微調整が推論能力に与える影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:30:19 GMT)
Deep Learning-Powered Classification of Thoracic Diseases in Chest X-Rays [2.1] 胸部X線は肺炎、結核、COVID-19などの呼吸器疾患の診断において重要な役割を担っている。
本研究は, 事前学習モデルを用いた伝達学習を含む深層学習技術を活用し, 疾患検出・分類の高度化を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:50:21 GMT)
NIFuzz: Estimating Quantified Information Flow with a Fuzzer [2.0] 情報漏洩の規模を推定するために,3つの異なる指標のアプローチを導入する。
我々は、これらのメトリクスをオーバーヘッドが少なく動的に計算できるファズーNIFuzzの実装を提供する。
NIFuzzは8つの現実世界のCVEと最大278万行のコードを含む14のプログラムで評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:59:48 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） (Fri, 24 Jan 2025 15:27:44 GMT)
Rethinking Encoder-Decoder Flow Through Shared Structures [1.9] 復号化プロセスにおいて,各復号化ブロックが使用するバンク,共有構造を導入し,追加のコンテキストを提供する。
これらの構造は、再サンプリングや特徴融合を通じて適用することにより、自然および合成画像上の最先端のトランスフォーマーベースアーキテクチャの深さ推定性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:41:30 GMT)
Wasserstein distances and divergences of order $p$ by quantum channels [1.9] 量子力学的最適輸送問題の2次でない一般化を導入する。
この一般的な機械に基づいて、$p$-Wasserstein 距離と発散を導入する。
ワッサーシュタインの発散に対する三角形の不等式は、関係する状態の任意の1つが純粋であるという唯一の仮定の下で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:19:07 GMT)
Benchmarking global optimization techniques for unmanned aerial vehicle path planning [1.8] 無人航空機(UAV)経路計画問題(Unmanned Aerial Vehicle)は、ロボット工学分野における複雑な最適化問題である。
本稿では,グローバル最適化手法のベンチマークにおいて,この問題の有効利用の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:01:53 GMT)
Quantifying entanglement dimensionality from the quantum Fisher information matrix [1.7] 絡み合いは量子エンハンスド・メトロジーにとって不可欠な資源である。
多くのキューディットで構成されるシステムでは、二分割をまたいだ絡み合いの次元性を特徴づけることも重要である。
このギャップを埋めるために、量子フィッシャー情報行列(QFIM)の基準を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:02:27 GMT)
Facies Classification with Copula Entropy [1.7] 本稿では,コプラエントロピー(CE)をファシズム分類に適用することを提案する。
本手法では, 地質学変数とファシズムクラスとの相関関係をCEを用いて測定し, 負のCEに関連付けられた変数を分類するために選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:24:56 GMT)
HorNets: Learning from Discrete and Continuous Signals with Routing Neural Networks [1.7] HorNetsはニューラルネットワークアーキテクチャであり、合成データセットと実生活データセットの最先端のパフォーマンスを持つ。
HorNetは、カテゴリベンチマークの合成ジェネレータとともに、パーミッシブライセンスの下で自由に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:17:57 GMT)
Eliza: A Web3 friendly AI Agent Operating System [1.7] オープンソースのWeb3フレンドリーなAgenticフレームワークであるElizaを提案する。
Elizaのすべての側面は、そのユーザの完全なコントロールの下、通常のTypescriptプログラムである。
我々は,Elizaのランタイムの重要なコンポーネントを実用的に実装することで,パフォーマンスがいかに安定しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:37:45 GMT)
Streamlining Plug-and-Charge Authorization for Electric Vehicles with OAuth2 and OIDC [1.6] ISO 15118 で定義されているPlug-and-Charge (PnC) プロセスは,認証の自動インストールと EV と Charge Point (CP) 間の認証の使用を可能にすることで,電気自動車 (EV) の自動充電を標準化する。
現在のクレデンシャルインストールプロセスは、一様ではなく、複雑なPublic Key Infrastructure(PKI)に依存し、きめ細かい認証パラメータのサポートがなく、ユーザフレンドリではない。
我々は OAuth Device Authorization Grant と Rich Authorization Requests を利用して,初期課金認可プロセスに対する合理化アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:01:28 GMT)
Securing DRAM at Scale: ARFM-Driven Row Hammer Defense with Unveiling the Threat of Short tRC Patterns [1.6] MARCはARFM駆動のRH緩和IPであり、既存のRH軽減IPを大幅に強化する。
MARCの検出メカニズムは、攻撃パターンの99%以上を識別し、顕著な効率性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:40:51 GMT)
A sandbox study proposal for private and distributed health data analysis [1.5] このプロジェクトの目的は、研究とイノベーションのための安全なプラットフォームであるHealth Data Bank(スウェーデン語でH"databanken")を開発することである。
個人データの共有と保存を最小化することにより、プラットフォームは分析タスクを直接元のデータロケーションに送信する。
この研究では、フェデレーション分析、セキュアなマルチパーティアグリゲーション、および差分プライバシー技術について検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:02:18 GMT)
Online Authentication Habits of Indian Users [1.5] インド在住90名を対象に,パスワードマネージャと2要素認証(2FA)の利用に関する人々の考え方をよりよく理解するために調査を行った。
被験者の大多数は2FAとパスワードマネージャーを何らかの形で使用しているが、正式な名前に気付いていない場合もある。
パスワードマネージャを使用する主な動機は、自動補完の利便性である。しかし、これらのツールへの信頼の欠如により、パスワードマネージャを使用するのを避けている参加者もいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:45:53 GMT)
Assessing Large Language Models in Comprehending and Verifying Concurrent Programs across Memory Models [1.5] GPT-4、GPT-4o、Mistral-AIのLarge2は、問題の堅牢な理解を示している。
優れた性能にもかかわらず、選択されたLLMは、緩和されたメモリモデルの下でプログラムの正確性を検証する重要な課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:39:50 GMT)
A review of annotation classification tools in the educational domain [1.5] 教育分野におけるツールとしてのアノテーションの使用は、学習過程に肯定的な影響を及ぼす。
アノテーションの分類は、教育分野におけるアノテーションの適用において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:18:21 GMT)
Effective Defect Detection Using Instance Segmentation for NDI [1.5] 超音波検査は、航空宇宙製造に用いられる一般的な非破壊検査(NDI)手法である。
超音波スキャンの複雑さとサイズは、視覚検査や機械学習モデルによる欠陥の特定を困難にしている。
本研究では, 複合パネルの超音波スキャン画像における欠陥の存在を特定するために, サンプルセグメンテーションを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 00:33:21 GMT)
Injective flows for star-like manifolds [1.5] 我々は、星状多様体密度に対して、NFsと同じコストで、ジャコビアン行列式を正確かつ効率的に計算できることを示します。
これは特に、サンプルが入手できず、正規化されていないターゲットのみが知られているような変動推論設定に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:58:14 GMT)
LLM4DistReconfig: A Fine-tuned Large Language Model for Power Distribution Network Reconfiguration [1.3] DERの統合と顧客参加の増加により、配電ネットワークは進化している。
最適動作を維持し、損失を最小限に抑え、様々な負荷要求を満たすためには、頻繁なネットワーク再構成が必要である。
データ駆動の再構成は、不完全なネットワークデータに対する正確性、速度、堅牢性のために勢いを増している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:46:14 GMT)
FIT-GNN: Faster Inference Time for GNNs Using Coarsening [1.3] 粗大化に基づく手法は、グラフをより小さなグラフに減らし、より高速な計算をもたらす。
従来の研究は、推論フェーズにおける計算コストに十分な対処を行っていなかった。
本稿では,GNNの学習と推論の両段階における計算負担を軽減することにより,GNNのスケーラビリティを向上させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:45:33 GMT)
An NV- center in magnesium oxide as a spin qubit for hybrid quantum technologies [1.3] MgO中の窒素間質とマグネシウム空孔との間には,電子的および光学的特性の良好な負の錯体が同定された。
このNV中心は安定な三重項基底と励起状態を持ち、一重項シェルビング状態は光学的読み出しを可能にする。
MgOの技術的成熟とともに,NV-欠陥の良好な性質は,古典量子ハイブリッドの応用を可能にすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:58:33 GMT)
Design and Implementation of a Psychiatry Resident Training System Based on Large Language Models [1.2] 本稿では,人工知能を用いた精神科医のためのトレーニングシステムの設計と実装を行う。
これには、ケース生成、相談対話、検査処方、診断決定、専門家評価の6つの機能モジュールが含まれている。
異なるレベルの60人の精神科医を含む臨床試験では、システムは優れたパフォーマンスとトレーニング結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:35:21 GMT)
MARL-OT: Multi-Agent Reinforcement Learning Guided Online Fuzzing to Detect Safety Violation in Autonomous Driving Systems [1.2] 本稿では、MARLを利用して自律運転システム(ADS)の安全違反を検出するスケーラブルなフレームワークであるMARL-OTを紹介する。
MARL-OTは、高レベルのガイダンスにMARLを採用しており、ルールベースのオンラインファジィザがADSの潜在的な安全違反を調査するために、様々な危険なシナリオを引き起こしている。
本手法は,最新技術(SOTA)試験法と比較して,検出された安全違反率を最大136.2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:34:04 GMT)
Advancing MRI Reconstruction: A Systematic Review of Deep Learning and Compressed Sensing Integration [1.2] 長期の取得は、患者の不快感、モーションアーティファクト、リアルタイムアプリケーションの制限につながる可能性がある。
深層学習(DL)はMRI再建のための強力なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:07:58 GMT)
Evaluation of MQTT Bridge Architectures in a Cross-Organizational Context [1.1] IoTプラットフォームのベンチマーク設定オプションの初期化を行っています。
実世界の運用データフローをベンチマークして,環境をリモートで監視する。
私たちは、IoTの真のソリューションとプラットフォームのブリッジ処理部分を、テスト中のシステムと見なしています。
以上の結果から,ブリッジコンポーネントの数,パケットサイズ,トピック名などがIoTアーキテクチャの品質特性に影響を与える可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:24:36 GMT)
Leveraging Spatial Cues from Cochlear Implant Microphones to Efficiently Enhance Speech Separation in Real-World Listening Scenes [1.1] 実世界の音響シーンが音声分離に与える影響を定量化し,空間的手がかりが分離品質を効率的に向上する方法について検討する。
その結果,空間的手がかり(暗黙的・明示的の両方)は,空間的に分離された話者との混合の分離を改善することがわかった。
明示的な空間的手がかりは、暗黙的な空間的手がかりが弱い場合に特に有益である。
これらの結果は、日常的なリスニングシナリオにおける一般化性を改善するために、実世界のデータに対するトレーニングモデルの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:30:58 GMT)
Hybrid Interpretable Deep Learning Framework for Skin Cancer Diagnosis: Integrating Radial Basis Function Networks with Explainable AI [1.1] 皮膚がんは世界中で最も流行し、致命的な疾患の1つである。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とラジアル基底関数(RBF)ネットワークを統合するハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:19:02 GMT)
An Attentive Graph Agent for Topology-Adaptive Cyber Defence [1.1] 我々は、観測可能なネットワーク状態を有向グラフとしてエンコードするCyber Operations Research Gym(CybORG)環境のカスタムバージョンを開発する。
我々は、グラフ注意ネットワーク(GAT)アーキテクチャを利用してノード、エッジ、グローバルな特徴を処理し、その出力を強化学習におけるポリシー勾配メソッドと互換性のあるように修正する。
我々の研究は、現実世界のネットワークセキュリティの課題に適応できる堅牢なサイバー防衛システムの開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:22:37 GMT)
Unmasking Conversational Bias in AI Multiagent Systems [1.1] 生成モデルを含むマルチエージェントシステムで生じる可能性のあるバイアスは、未研究のままである。
本稿では,対話型大規模言語モデルのマルチエージェントシステムにおけるバイアスの定量化を目的としたフレームワークを提案する。
エコーチャンバー実験で観測されたバイアスは、現在最先端のバイアス検出法で検出されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:10:02 GMT)
Divergence Inequalities with Applications in Ergodic Theory [1.0] 2次微分可能な$f$-divergencesに対する$chi2$-divergencesという観点から、ピンスカーの不等式と一般境界の簡単な方法を確立する。
多くの$f$-divergencesに対して、時間同質マルコフ連鎖の収縮率は、$chi2$-divergenceの入力依存収縮係数によって特徴づけられる。
これらの結果は、効率的な計算の保証がないにもかかわらず、量子情報理論におけるPetz $f$-divergencesに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:52:57 GMT)
3D/2D Registration of Angiograms using Silhouette-based Differentiable Rendering [1.0] 本稿では,デジタルサブトラクション血管造影(DSA)画像の3D/2D登録法を提案する。
提案手法は, 姿勢推定問題として定式化され, 前後のDSAビューを活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:57:13 GMT)
Origin of performance enhancement of superconducting nanowire single-photon detectors by He-ion irradiation [1.0] 超伝導NbTiN膜とSiO2/Si基板の変化がデバイス性能に与える影響について検討した。
その結果,照射による熱伝導率の低下はSNSPD感度を著しく高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:55:14 GMT)
The standard no-signalling constraints in Bell scenarios are neither sufficient nor necessary for preventing superluminal signalling with general interventions [0.9] 因果理論の鍵となるのは、超光信号は量子論において成り立つことを禁じられていることである。
ベルのシナリオでは、スーパールミナルシグナリングが存在しないような相対論的因果関係の原理は、相関に関する標準的な非シグナリング制約から従うとしばしば仮定される。
ジャミング理論は特定の状況において超音速信号に結びつく可能性を示し、それらの物理的性質の限界を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:56:05 GMT)
LiDAR-Based Vehicle Detection and Tracking for Autonomous Racing [0.8] 本稿では,Team PoliMOVEの自律レースカーに搭載されたLiDARに基づく知覚アルゴリズムについて述べる。
実験の結果,アルゴリズムの性能,ロバスト性,計算効率,自律レースアプリケーションに適していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:01:51 GMT)
Towards a unified and verified understanding of group-operation networks [0.8] 有限群の二元演算を訓練した一層ニューラルネットワークの内部構造について検討した。
我々は、以前の作品の説明を統一するためのステップとして、そのようなモデルのより完全な記述を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:41:37 GMT)
Qubit operations using a modular optical system engineered with PyOpticL: a code-to-CAD optical layout tool [0.8] 本稿では、ビームパスシミュレーションと動的ビームパスルーティングを用いて、高速で簡単な光レイアウトを実現する、光レイアウトのためのオープンソースのPythonライブラリ(PyOpticL)を提案する。
我々はPyOpticLを用いて、原子・分子光学(AMO)実験で使用される共通光学サブシステムのためのモジュラードロップイン光学ベースプレートを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:44:33 GMT)
Automatic detection and prediction of nAMD activity change in retinal OCT using Siamese networks and Wasserstein Distance for ordinality [0.8] 加齢に伴う黄斑変性(nAMD)は,高齢者の視力低下の原因である。
近年のディープラーニングの進歩は、光学コヒーレンストモグラフィー(OCT)網膜ボリュームからAMDの変化を予測するための有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:35:22 GMT)
Improved Quantum Query Upper Bounds Based on Classical Decision Trees [0.8] 古典的なクエリアルゴリズムが決定木として与えられると、古典的なクエリアルゴリズムよりも高速な量子クエリアルゴリズムはいつ存在するのか?
我々は、下層の決定木の構造に基づく一般的な構成を提供し、これが上から四進的な量子スピードアップをもたらすことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:47:06 GMT)
An Interpretable X-ray Style Transfer via Trainable Local Laplacian Filter [0.8] 局所ラプラシアンフィルタ(LLF)のトレーニング可能なバージョンを導入して,自動かつ解釈可能なX線転送を提案する。
本研究では,未処理のマンモグラフィX線画像を,対象のマンモグラフィのスタイルにマッチした画像に変換することで,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:26:34 GMT)
DepressionX: Knowledge Infused Residual Attention for Explainable Depression Severity Assessment [0.8] 本稿は、Facebook、$mathbbX$(元Twitter)、Redditなどのプラットフォームをメンタルヘルスアセスメントに利用することを検討する。
本稿では,抑うつ重大度検出のためのドメイン知識注入型残留注意モデルDepressionXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:42:23 GMT)
Dynamic Adaptation of LoRA Fine-Tuning for Efficient and Task-Specific Optimization of Large Language Models [0.7] 本稿では,大規模言語モデル-動的LoRAのためのファインチューニング手法を提案する。
効率と性能を改善するために動的適応機構を追加します。
動的LoRAの効率は、ベンチマークデータセットの実験で検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:54:14 GMT)
On Correlating Factors for Domain Adaptation Performance [0.7] 我々は、高密度レトリバーのドメイン適応を成功させる可能性のある要因を分析する。
生成されたクエリタイプの分散は重要な要素であり、テストドキュメントと同じようなドメインを共有するクエリを生成することで、ドメイン適応メソッドのパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:55:42 GMT)
Interpretability Analysis of Domain Adapted Dense Retrievers [0.7] 我々は,高密度検索者に対して,インスタンスベースとランキングベースの両方の説明を提供する解釈可能性手法を開発した。
我々の視覚化では、ドメイン適応モデルは非適応モデルよりもドメイン内用語に重点を置いている。
本研究は、非教師なし領域適応技術が、新しいドメインに適応する際の高密度レトリバーの挙動にどのように影響するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:42:53 GMT)
Packaging Up Media Mix Modeling: An Introduction to Robyn's Open-Source Approach [0.7] オープンソースの計算パッケージRobinnは、デジタル広告計測におけるm/MMMの採用を促進するために設計されている。
本稿では,Robininの基盤となる計算コンポーネントと設計選択について考察する。
広く採用され、積極的にメンテナンスされているオープンソースツールとして、Robinnは継続的な進化を続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:15:30 GMT)
Quantum-Centric Algorithm for Sample-Based Krylov Diagonalization [0.7] 本稿では,量子部分空間に関する2つの重要なアイデアを組み合わせた量子対角化アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、クリャロフ量子対角化と基底状態のスパースネスの作用仮定の下で収束することを証明している。
次に格子ハミルトンの数値解析を行い、この手法がショットノイズの存在下で既存のクリロフ量子対角化よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:37:42 GMT)
Optimized Quantum Circuit Partitioning Across Multiple Quantum Processors [0.7] 本稿では,分散量子アルゴリズムを複数のプロセッサに分散化することにより,量子コンピューティングのスケールアップの課題に対処する。
本稿では,グラフ分割を利用した新しい回路分割手法を提案し,キュービットとゲートの両方のテレポーテーションを最適化する。
また、分割回路の論理資源を量子ネットワークの物理的制約にマッピングすることにより、整数線形プログラムを定式化し、絡み合いの要求をさらに軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:16:31 GMT)
Remining Hard Negatives for Generative Pseudo Labeled Domain Adaptation [0.6] 最先端のドメイン適応技術はGenerative Pseudo Labeling (GPL)である
ドメイン適応モデルにより検索された文書を分析し、これらが非適応モデルよりもターゲットクエリに関連があることを発見する。
我々のリミニングR-GPLアプローチは、13/14 BEIRデータセットと9/12 LoTTeデータセットのランキングパフォーマンスを向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:02:37 GMT)
Transpiling quantum assembly language circuits to a qudit form [0.6] マルチコントロールゲートの分解において異なるいくつかのクウディットトランスパイル法の比較を行った。
クォーディットの潜在的な利点を示すトランスパイリング回路のいくつかの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:07:50 GMT)
Visual Localization via Semantic Structures in Autonomous Photovoltaic Power Plant Inspection [0.6] 本稿では,PVモジュール検出とUAVナビゲーションを統合した新しいローカライゼーションパイプラインを提案する。
検出は、画像中の発電所構造を特定し、これらを発電所モデルと関連付けるために使用される。
本稿では,従来のコンピュータビジョン,ディープラーニング,それらの融合に基づく,PVモジュールの視覚的セグメンテーションのための3つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:48:41 GMT)
A Zero-Shot LLM Framework for Automatic Assignment Grading in Higher Education [0.6] ゼロショット大言語モデル(LLM)に基づく自動アサインメントグレーディング(AAG)システムを提案する。
このフレームワークはプロンプトエンジニアリングを利用して、追加のトレーニングや微調整を必要とせず、計算と説明の両方の学生の反応を評価する。
AAGシステムは、個々の強みと改善の領域を強調した調整されたフィードバックを提供し、それによって学生の学習結果を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:01:41 GMT)
Impact of Batch Normalization on Convolutional Network Representations [0.6] バッチ正規化(BatchNorm)は、ディープニューラルネットワークのトレーニングで使用される一般的なレイヤ正規化技術である。
本研究では,BatchNormが生成した隠れ表現,すなわち,各隠蔽層で試料として生成した活性化値ベクトルに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:22:18 GMT)
Tutorial: Hong-Ou-Mandel interference with Structured Photons [0.5] Hong-Ou-Mandel(HOM)効果は量子光学の基礎であり、線形光学量子情報処理の鍵となるツールである。
このチュートリアルは、量子干渉結果に対する任意のモード投影を含む構造化光子に対するHOM効果の包括的な理論的解析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:46:19 GMT)
Skip-WaveNet: A Wavelet based Multi-scale Architecture to Trace Snow Layers in Radar Echograms [0.5] 我々は,レーダエコーグラムのためのウェーブレットに基づくマルチスケールディープラーニングアーキテクチャを開発し,積雪層の検出を改善する。
これらのアーキテクチャは、平均絶対誤差3.31ピクセルと94.3%の平均精度で層深さを推定し、最先端の雪層検出ネットワークと比較して高い一般化性を達成する。
このような堅牢なアーキテクチャは、将来のミッションからのエコーグラムで雪の層を効率的に追跡し、個々の厚さを見積もり、海面上昇予測モデルをサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:23:47 GMT)
Whether a quantum computation employs nonlocal resources is operationally undecidable [0.5] 計算複雑性は、計算プロセスによる空間的資源と時間的資源の使用を特徴付ける。
一般相対性理論と量子論は非局所的な資源を利用する計算プロセスの可能性を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:43:17 GMT)
Dualities between 2+1d fusion surface models from braided fusion categories [0.5] 加群テンソル圏$mathcalM$が同じ組付き融合圏$mathcalB$が双対格子モデルをもたらすことを示す。
i) 制約されたヒルベルト空間を持つ$textRep(S_3)$モデル、ハニカム格子上のスピン-$tfrac12$ XXZモデルに双対、(ii) スピン-$tfrac12$モデルとイジング相互作用を持つスピン-$tfrac12$モデルに双対の2つの具体的な例を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:58:02 GMT)
Accelerated Preference Elicitation with LLM-Based Proxies [0.5] 本稿では,自然言語を用いた入札者から選好を引き出すための効率的なプロキシ設計のファミリーを提案する。
提案手法は,LLMパイプラインとDNF-proper-learning技術を組み合わせて,通信が制限された場合の好みを素早く近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:42:47 GMT)
PrescientFuzz: A more effective exploration approach for grey-box fuzzing [0.5] 我々は、対象プログラムの制御フローグラフ(CFG)から意味情報を利用する、PrescientFuzzと呼ばれるLibAFLのファズベッハの強化版を作成する。
本研究では,その実行経路と未発見エッジとの近接性に基づいて,突然変異に対する入力の選択を優先する入力コーパススケジューラを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:54:18 GMT)
Probing rotational decoherence with a trapped-ion planar rotor [0.4] 2つのポールトリップイオンからなる4マイクロメートルの平面回転子を用いて回転デコヒーレンス力学のスケーリング法則を初めて観測した。
観測されたデコヒーレンスのスケーリング関係は、最近の理論的研究とよく一致しており、ローターベースの量子アプリケーションの発展に直接関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:49:26 GMT)
Synthesizing Late-Stage Contrast Enhancement in Breast MRI: A Comprehensive Pipeline Leveraging Temporal Contrast Enhancement Dynamics [0.3] 本研究では,後期DCE-MRI画像の初期段階データから合成するためのパイプラインを提案する。
提案手法では, コントラストエージェントの時間的挙動を利用して生成モデルの訓練を指導する, 新たな損失関数である時間強度損失(TI-loss)を導入する。
アノテーション付き領域における拡張パターンを検証するContrast Agent Pattern Score(mathcalCP_s$)と、実際の拡張と生成された拡張の違いを測定するAverage difference in Enhancement(mathcalED$)の2つの指標が画像品質を評価するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:21:08 GMT)
E-Gen: Leveraging E-Graphs to Improve Continuous Representations of Symbolic Expressions [0.3] 本稿では,新しい電子グラフ生成手法を用いて,より大規模な合成データセットによる事前アルゴリズムの拡張を提案する。
この新しい数学的データセット生成スキームであるE-Genは、サイズや演算子の種類に制限のある以前のデータセット生成スキームを改善する。
我々は,これらの手法によって生成された埋め込みを,分散処理とアウト・オブ・ディストリビューション言語処理の両方における先行作業に対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:39:08 GMT)
ConsistentFeature: A Plug-and-Play Component for Neural Network Regularization [0.3] 過パラメータ化されたニューラルネットワークモデルは、トレーニングとテストセットの間に大きなパフォーマンスの相違をもたらすことが多い。
モデルは異なるデータセットで異なる表現を学習する。
適応的手法であるConsistentFeatureを提案し、同じトレーニングセットのランダムなサブセット間で特徴差を制約することでモデルを正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:16:46 GMT)
Relative Layer-Wise Relevance Propagation: a more Robust Neural Networks eXplaination [0.2] 本稿では,画像分類に焦点を当て,多層ニューラルネットワークの予測に対する画素の寄与を可視化する。
次に、異なるデータセット上のR-LRP法を、単純なCNN、VGG16、VGG19、Resnet50ネットワークと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:34:22 GMT)
AI-Driven Predictive Analytics Approach for Early Prognosis of Chronic Kidney Disease Using Ensemble Learning and Explainable AI [0.2] 慢性腎臓病(英: chronic Kidney Disease、CKD)は、腎臓の構造と機能に大きな影響を及ぼし、最終的に腎不全を引き起こす異種性疾患である。
本研究の目的は、アンサンブル学習と説明可能なAIを用いて、早期予後とCKDの検出のための支配的特徴、特徴スコア、および値の可視化である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:59:46 GMT)
Deeply Optimizing the SAT Solver for the IC3 Algorithm [0.2] 本稿では,IC3向けに最適化された軽量SATソルバであるGipSATを紹介する。
SATクエリがすべての変数に関する決定を必ずしも必要としていないことを観察することによって、GipSATは各解決前に決定する必要がある変数のサブセットを計算する。
GipSATは平均3.61倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:40:43 GMT)
Entity-based Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defence [0.2] 自律的なサイバー防衛の鍵となる課題は、防御エージェントが様々なネットワークトポロジや構成をまたいで一般化する能力を確保することである。
深層強化学習への標準的アプローチは、一定の大きさの観測と行動空間を期待する。
自律型サイバー防衛では、訓練対象と異なるネットワークトポロジを持つ環境に一般化するエージェントを開発することが困難になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:01:44 GMT)
Quasi-quantum states and the quasi-quantum PCP theorem [0.2] 準量子状態上の$k$-局所ハミルトニアンを解くことは、古典的な$k$-局所CSP上の代入の分布を最適化することと同値であることを示す。
我々の主な結果は、準量子状態上の$k$-局所ハミルトニアンに対するPCP定理である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:36:13 GMT)
SecuRe -- An Approach to Recommending Security Design Patterns [0.2] セキュアなソフトウェア設計のためのSecuReレコメンデーションアプローチを提案する。
設計パターンと知識工学の概念を、セキュリティ関連の設計レコメンデーションに引き上げる。
本稿では,本手法の中心的概念,全体推奨プロセス,および最初の事例研究による最初の結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:14:58 GMT)
A Paired Autoencoder Framework for Inverse Problems via Bayes Risk Minimization [0.2] 2つのオートエンコーダを用いて、入力空間とターゲット空間を分離して効率的に表現する、ペアオートエンコーダフレームワークを考える。
ベイズリスクと経験的ベイズリスク最小化を用いた解釈に焦点を当てる。
我々は,このフレームワークを通じて安価に計算可能な評価指標が利用可能であることを示し,新しいサンプルの解決策が適切に予測されるべきかどうかを予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:55:36 GMT)
PyroGuardian: An IoT-Enabled System for Health and Location Monitoring in High-Risk Firefighting Environments [0.2] PyroGuardianはウェアラブルモジュールを使用して、Long Range (LoRa)経由でAndroidタブレットにユニット情報を送信している。
このタブレットは、PyroPortalというアプリケーションを動作させ、各消防士の体温、心拍数、GPS位置などの統計データを割り当てます。
ピロガーディアンはこれら全ての任務を手頃な価格で完了し、部隊とインシデント・コンストラクション・コンストラクション・コンストラクションの最大範囲で完了した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:57:07 GMT)
Towards Efficient Multi-Objective Optimisation for Real-World Power Grid Topology Control [0.2] グリッドトポロジ制御のための二相・効率的・スケーラブルな多目的最適化(MOO)手法を提案する。
欧州送信システムオペレータ(TSO)であるTenneTの履歴データを用いて,我々のアプローチを検証する。
グリッド運用における現在の渋滞コストと非効率性に基づいて、TSOによる我々のアプローチを採用することで、年間数百万ユーロの節約が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:40:19 GMT)
Random-Key Algorithms for Optimizing Integrated Operating Room Scheduling [0.2] 本研究では,RKO(Random-Key)の概念を紹介する。
文献最適化問題には、マルチルームスケジューリング、機器スケジューリング、複雑な可用性制約が組み込まれている。
RKOアプローチは、連続空間の点として解を表し、デコーダとして知られる決定論的関数を介して問題解空間に写像される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:59:16 GMT)
Data-efficient Performance Modeling via Pre-training [0.1] 本稿では,ラベル付きデータの必要性を低減するために,オートエンコーダを用いた自己教師付き事前学習方式を提案する。
ランダムプログラムの大規模なデータセットを事前トレーニングすることで、オートエンコーダはコードと変換の表現を学び、パフォーマンスモデルのためのプログラムを埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:14:53 GMT)
BEST: A Unified Business Process Enactment via Streams and Tables for Service Computing [0.1] ビジネスプロセスモデルは、組織プロセスの表現、分析、実行に不可欠です。
本稿では,CQL文がイベントストリームに動的に応答する連続クエリ言語(CQL)に基づく実行セマンティクスを提案する。
統一されたイベントモデルに関するすべての実行を定義することで、言語間およびパラダイム間プロセスの実行を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:59:41 GMT)
Dirac equation in a gauge-field background in the Moyal plane [0.1] 非可換系の力学はローレンツ力法則の標準形式によって決定される。
ホール効果は、非相対論的(NR)極限におけるNC補正場を用いて研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:07:27 GMT)
coverforest: Conformal Predictions with Random Forest in Python [0.0] CoverforestはPythonパッケージで、ランダムなフォレストに最適化された効率的なコンフォメーション予測メソッドを実装している。
本実験は,森林の予測が望まれる範囲に到達できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:24:37 GMT)
VibrantVS: A high-resolution multi-task transformer for forest canopy height estimation [0.0] 本稿では,4バンド国立農業画像プログラム (NAIP) 画像を用いたキャノピー高さモデル (CHM) 推定のための視覚変換器 (ViT) モデルの適用について検討する。
我々は,このモデルの有効性を,他の3つのベンチマーク・ピアレビューモデルと比較し,エコリージョンやクラスの高さにまたがる精度と精度で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:38:09 GMT)
Unlocking the Black Box: Analysing the EU Artificial Intelligence Act's Framework for Explainability in AI [0.0] eXplainable AI(XAI)の必要性は、医療、信用スコアリング、警察、刑事司法制度などの分野において明らかである。
EUレベルでは、説明可能性の概念は、AI法を支える基本的な原則の1つである。
本稿では,AIガバナンスと政策における説明可能性の原則を実装する上での課題とともに,XAIの推進を約束する様々なアプローチとテクニックについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:30:19 GMT)
UltraLightSqueezeNet: A Deep Learning Architecture for Malaria Classification with up to 54x fewer trainable parameters for resource constrained devices [0.0] 我々はSqueezeNet1.1アーキテクチャに3種類の超軽量アーキテクチャを提案、実装した。
我々は、精度、リコール、精度、F1スコア、AUC(Area Under the Curve)などの指標に基づいて、各モデルの性能を評価した。
Variant 3(4つのファイアモジュール)は競合的な選択肢を提供し、SqueezeNet1.1と比較して計算オーバーヘッドを6倍に減らしたほぼ同じ結果(精度96.55%)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:44:48 GMT)
TrajFlow: A Generative Framework for Occupancy Density Estimation Using Normalizing Flows [0.0] 交通システムや自動運転車では、インテリジェントエージェントは交通参加者の将来の動きを理解する必要がある。
本稿では,交通参加者の占有密度を推定する生成フレームワークであるTrajFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 06:09:09 GMT)
Towards perfect quantum insulation [0.0] ハミルトニアンの調整は絶縁体を完璧にし、多粒子状態を維持しながら遷移を停止させるが、それらは実装が困難である。
代わりに、望ましい特徴を持つ調整されたハミルトニアンは、適切なメリットの図形の分析を通じて、変分的に対処される。
彼らは多くの粒子の状態を保存する傾向にある間、電流を放出する遷移を抑え、したがって最適な絶縁をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:19:27 GMT)
Towards a Cryogenic CMOS-Memristor Neural Decoder for Quantum Error Correction [0.0] ASICアーキテクチャは、効率的なベクトル行列乗算のためにmemristorクロスバーを用いたインメモリコンピューティングを採用している。
ASICの低温特性評価を行い、室温と低温の両方で1.2Kまでの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:28:14 GMT)
Tomographic measurement data of states that never existed [0.0] 微視的なSchr"odinger猫状態は、確率論的ヘラルディング光子サブトラクションイベントを用いて量子相関場から生成される。
本稿では,量子相関状態の平均光子数が1よりかなり大きい量子相関状態の測定データを導出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:23:09 GMT)
Surface Vision Mamba: Leveraging Bidirectional State Space Model for Efficient Spherical Manifold Representation [0.0] 球面に無注意の視覚マンバを導入する。
本手法は球面データを三角形パッチの列として表現することで表面パッチを実現する。
提案したSurface Vision Mambaは、複数の神経発達型表現型回帰タスクで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:57:06 GMT)
Supersymmetry in nonlinear and linear Quantum Optics: the Kerr-like and multiphoton Jaynes-Cummings models [0.0] キャビティ量子電磁力学の文脈におけるハミルトン相互作用を解析するための新しい手法が提案されている。
この方法は対応する回転相互作用の超対称写像に依存し、カウンター回転系の力学を、完全に一般かつ正確に解析的に解析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:17:59 GMT)
State Space Models for Extractive Summarization in Low Resource Scenarios [0.0] 本稿では,MPoincareSum法を用いて,レビューや文の意味を抽出する手法を提案する。
PoSumincareレイヤは最も意味のある機能を選択するために使用され、続いて文の関連性を予測するための線形レイヤが適用される。
実験の結果,MPoincareSumは文献におけるいくつかの既存手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:49:34 GMT)
Single-neuron deep generative model uncovers underlying physics of neuronal activity in Ca imaging data [0.0] 自己回帰変分オートエンコーダ(AVAE)を用いた単一ニューロン表現学習のための新しいフレームワークを提案する。
我々のアプローチでは、スパイク推論アルゴリズムを必要とせずに、個々のニューロンの信号を縮小次元空間に埋め込む。
AVAEは、より情報的で差別的な潜在表現を生成することによって、従来の線形手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:33:52 GMT)
SineKAN: Kolmogorov-Arnold Networks Using Sinusoidal Activation Functions [0.0] 本稿では,B-Splineアクティベーション関数の学習可能なグリッドを,再重み付き正弦関数のグリッド(SineKAN)に置き換えるモデルを提案する。
我々は,B-Spline Kanモデルに匹敵する性能を示すとともに,周期的コサイン関数と正弦関数をベースとしたKAN実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:27:46 GMT)
Shavette: Low Power Neural Network Acceleration via Algorithm-level Error Detection and Undervolting [0.0] 本稿では,Deep Neural Network(DNN)アクセラレータの,単なるソフトウェア修正による低電圧動作を実現するための簡単なアプローチを紹介する。
18%から25%の省エネ効果を示したが,精度の低下やスループットの低下は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:33:59 GMT)
Semiclassical Mixmaster Universe [0.0] ハミルトン形式論において、Mixmaster宇宙論の半古典的研究は、大まかにスカラー場と結びついている。
i) 有効宇宙論は、膨張する前にいくつかの小さなバウンスを実行し、スカラー場励起はバウンスを通して上昇する; (ii) 宇宙がバウンスを下るにつれて、異方性は上昇し、低下する; (iii) リアプノフ指数は、古典的な場合と比較して、有効系においてカオスが減少することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:25:27 GMT)
Safeguarding the Future of Mobility: Cybersecurity Issues and Solutions for Infrastructure Associated with Electric Vehicle Charging [0.0] EV充電ステーション管理システムが提供する膨大なデータには、IoT(Internet of Things)エコシステムが使用されている。
機械学習と深層学習技術によるIDS発達の加速により、侵入検知は学術において主要なトピックとなっている。
本研究の目的は、偽陽性率の低い機械学習による侵入検知システムを用いて、EV充電ステーションのエコシステムを保護することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:41:38 GMT)
Recommending Actionable Strategies: A Semantic Approach to Integrating Analytical Frameworks with Decision Heuristics [0.0] 本稿では,戦略フレームワークと決定をセマンティック分析を通じて統合することで,行動可能な戦略を推奨する新しいアプローチを提案する。
我々の手法は、先進自然言語処理(NLP)を用いてこのギャップを橋渡しし、6CモデルのようなフレームワークをThirty-Six Stratagemsに統合することで実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:53:37 GMT)
RL + Transformer = A General-Purpose Problem Solver [0.0] 本研究では,複数回にわたって強化学習を施した事前学習型変圧器が,これまでに遭遇したことのない問題を解く能力を発揮することを実証した。
この強力なメタラーナーは、見知らぬ分布環境を顕著なサンプル効率で解決するだけでなく、分布外の環境でも高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:55:20 GMT)
Quantum Measurement for Quantum Chemistry on a Quantum Computer [0.0] 任意の量子アルゴリズムの重要な構成要素は、所望のプロパティが量子コンピュータから抽出される測定ステップである。
このレビューは、量子化学に適した量子計測技術の最近の進歩に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:06:32 GMT)
Quantum Circuit Optimization by Graph Coloring [0.0] 通勤操作からなる量子回路の深さ最適化は、グラフ理論の頂点色問題に対して再現可能である。
この減少は、どの色解決器も利用して通勤ゲートの回路最適化を行うアルゴリズムを直ちに導く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:29:16 GMT)
Quantal analysis of the effects of coordinate noncommutativity on bi-dimensional harmonic motion under parametric variations [0.0] まず、時間に依存しないパラメータで記述されたシステムの量子解を導出する。
我々は,非可換位相空間形式に枠を組んだ研究を拡張し,時間依存パラメータを用いたシステムの関連する解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 05:13:40 GMT)
Prompt-Based Cost-Effective Evaluation and Operation of ChatGPT as a Computer Programming Teaching Assistant [0.0] この記事では、そのようなアプリケーションに関連する3つの側面について研究する。
GPT-3.5T と GPT-4T の2つのモデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:15:05 GMT)
Private Minimum Hellinger Distance Estimation via Hellinger Distance Differential Privacy [0.0] ヘリンガー距離は最大極大法に代わる目的関数の導出に広く用いられている。
最近の規制のプライバシー要件によって動機付けられ、差分プライバシー制約を満たす推定器が導出されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 23:15:04 GMT)
Point-LN: A Lightweight Framework for Efficient Point Cloud Classification Using Non-Parametric Positional Encoding [0.0] 我々は,効率的な3Dポイントクラウド分類のための軽量フレームワークであるPoint-LNを紹介した。
Point-LNはFarthest Point Sampling (FPS)、k-Nearest Neighbors (k-NN)、非学習可能な位置符号化など、必須の非パラメトリックコンポーネントを統合している。
このハイブリッドアーキテクチャは計算コストの低減と高速な推論速度を保証するため、リアルタイムおよびリソース制約のあるアプリケーションにはPoint-LNが理想的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:50:16 GMT)
Pesti-Gen: Unleashing a Generative Molecule Approach for Toxicity Aware Pesticide Design [0.0] 気候変動により作物の弾力性と農薬の効力は減少し、合成農薬への依存は避けられない。
本稿では, 変異型オートエンコーダをベースとした新しい生成モデルであるPesti-Genを提案し, 最適化特性を有する殺虫剤候補を生成する。
ペスティ-ゲンは、新しい分子構造を生成する際に、およそ68%の構造的妥当性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:00:54 GMT)
Personalizing Education through an Adaptive LMS with Integrated LLMs [0.0] 本稿では,学習管理システム (LMS) における大規模言語モデル (LLM) の統合について検討し,様々な教育段階の学習者を対象とした適応型学習管理システム (ALMS) を開発した。
提案システムは、AIの柔軟性を活用して、各ユーザの進化するニーズに合わせてカスタマイズ可能な学習環境を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:42:57 GMT)
Overcoming Fairness Trade-offs via Pre-processing: A Causal Perspective [0.0] 公正な判断のための機械学習モデルのトレーニングには、2つの重要な課題がある。
公平さと正確さのトレードオフは、その予測性能を低下させる公正さを強制することによる。
異なる公正度の測定の不整合性は、別のトレードオフを引き起こします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:33:18 GMT)
Optimized Spectral Purity of Heralded Single Photons at the Telecom O-Band [0.0] チタン酸カリウム結晶の様々な群速度整合条件と対応する最適ポーリング構造を数値解析した。
位相整合コヒーレンス長およびサブコヒーレンス長変調方式を用いたポーリング最適化の結果,603.8nmから887.3nmまでのポンプ波長で99.4%のスペクトル純度を示した。
本研究は,通信Oバンドにおける量子情報応用のための実用的な量子源の開発方法を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 03:43:19 GMT)
On the locality of qubit encodings of local fermionic modes [0.0] フェルミオンモードをボゾン量子ビット系に符号化する既知の写像は非局所変換である。
正確な符号化の場合、局所性グラフが木である場合に限り、完全局所写像が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:08:34 GMT)
On Measures in Ion Trap Quantum Information [0.0] 本研究では,イオントラップの量子情報測定について検討する。
その結果, 定常状態の場合, 相互情報と同期対策が類似した行動を示すことが明らかとなった。
トラップ内の単一イオンのコヒーレントな状態について論じ、複雑度と忠実度との逆関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:47:13 GMT)
New scenarios and trends in non-traditional laboratories from 2000 to 2020 [0.0] 21世紀に入ると、ICTの爆発と低コストハードウェアの普遍化により、あらゆる分野の技術的ソリューションが普及した。
この運動は実践的な環境を豊かにし、学生と教師の両方に幅広い適応性を与えている。
現在および新たな実験シナリオが特定され、それらのスコープと境界が特定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:22:42 GMT)
NLP-based assessment of prescription appropriateness from Italian referrals [0.0] 本研究は,イタリアのレファラールにおける処方の適切性を評価するための自然言語処理パイプラインを提案する。
このパイプラインは、これらの参照の背後にある理由を包括的にまとめた、初めて導出することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:24:16 GMT)
Mode Distinguishability in Multi-photon Interference [0.0] 本研究では,同時確率に基づく偏光と分光時間モードのミスマッチの同時評価モデルを構築した。
震源強度の関数としてのコヒーレント状態の一致確率と、入射ビームの分光・時間・分極ミスマッチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:50:14 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） (Fri, 24 Jan 2025 09:20:31 GMT)
Measuring full counting statistics in a quantum simulator [0.0] 量子力学において、確率分布関数(PDF)とフルカウント統計(FCS)は、量子可観測物のゆらぎを特徴づける基本的な役割を果たす。
本稿では,サブシステム内の横磁化と縦磁化のためのトラップイオン量子シミュレータにおいて,これらの2つの量を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:50:26 GMT)
MISCON: A Mission-Driven Conversational Consultant for Pre-Venture Entrepreneurs in Food Deserts [0.0] このワーク・イン・プログレス・レポートでは、NOURISHと呼ばれる公共ミッションプロジェクトのために開発されている会話コンサルタントであるMISCONについて記述している。
MISCONでは、食品安全地帯の小さなビジネスオーナーとコミュニティベースの組織におけるアドバイザーが、食品事業の設立に関する情報、レコメンデーション、分析を得られるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 22:39:49 GMT)
Lower Bounds for Quantum Secure Function Evaluation Reductions [0.0] 一方の出力セキュア関数評価は、互いに不信な2人のプレイヤーであるアリスとボブがそれぞれプライベートな入力を持つ暗号プリミティブである。
非自明な関数の任意の実装から、Bobが可能なすべての入力に対して関数値を抽出できることが示される。
次に、2人のプレーヤーが信頼された分散ランダム性にリソースとしてアクセスできるような設定で、安全な機能評価のためのプロトコルを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:16:43 GMT)
LoCoML: A Framework for Real-World ML Inference Pipelines [0.0] LoCoMLは、さまざまな機械学習モデルの統合を簡単にするために設計されたローコードフレームワークである。
LoCoMLは少量の計算負荷しか加えず、大規模なML統合に効率的かつ効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:35:08 GMT)
Leveraging ChatGPT's Multimodal Vision Capabilities to Rank Satellite Images by Poverty Level: Advancing Tools for Social Science Research [0.0] 視覚能力を持つ大規模言語モデル(LLM)は、村レベルの貧困予測のために衛星画像を分析する。
ChatGPTは、貧困レベルに基づいた衛星画像を、ドメインの専門家に匹敵する精度でランク付けすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:49:00 GMT)
Learning more with the same effort: how randomization improves the robustness of a robotic deep reinforcement learning agent [0.0] 本稿では、プログレッシブニューラルネットワーク(PNN)として知られる最先端のsim-to-real技術のロバスト性を分析する。
シミュレーションベースのトレーニング中の変数のランダム化は、この問題を著しく軽減する。
モデルの精度の上昇は、トレーニングプロセスで多様性が導入されたときの約25%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:23:12 GMT)
Learning Feedback Mechanisms for Measurement-Based Variational Quantum State Preparation [0.0] この研究は、測定とフィードバックを変動量子回路に組み込む自己学習プロトコルを導入する。
条件付き測定とフィードバックを組み合わせることで、プロトコルは単体のみのメソッドを超えて拡張される状態準備戦略を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:11:41 GMT)
Interpretability in Parameter Space: Minimizing Mechanistic Description Length with Attribution-based Parameter Decomposition [0.0] 我々は、属性に基づく分解(APD)の概念的基礎を導入する。
APDは、ニューラルネットワークのパラメータを直接、元のネットワークのパラメータに忠実なコンポーネントに分解する。
玩具実験環境における地中真理メカニズムの同定に成功してAPDの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:31:12 GMT)
Interactive Oracle Proofs of Proximity to Codes on Graphs [0.0] FRIプロトコルにインスパイアされたグラフ上のコードのための対話型Oracle Proof of Proximity (IOPP)を設計する。
音質はFRIに比べて大幅に改善され、複雑性パラメータは同等であり、使用するフィールドに制限はない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:01:43 GMT)
Integrating Physics Inspired Features with Graph Convolution [0.0] 本稿では,広範囲なグラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャと互換性のあるアーキテクチャを新たに導入する。
本手法は,標準GNNにおける従来の復号ブロックを置き換えるカプセル層の統合を提唱する。
我々の新しいアーキテクチャはクォークグルーオンタグ処理においてローレンツネットの性能を20%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:33:06 GMT)
In System Alignments we Trust! Explainable Alignments via Projections [0.0] 緩和(Relaxations)とは、アライメントが部分的に正しいモデルとログを扱うためのプロジェクションである。
本稿では、部分的に正しいモデルとログを扱うためのアライメントのプロジェクションによる「緩和」の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:47:17 GMT)
Exploring the sustainable scaling of AI dilemma: A projective study of corporations' AI environmental impacts [0.0] 企業のAIポートフォリオの環境影響を推定する手法を提案する。
その結果、大規模な生成AIモデルは従来のモデルよりも最大4600倍のエネルギーを消費していることが確認された。
2030年までにジェネレーティブAIの環境影響を緩和するには、AIバリューチェーン全体にわたる協調的な努力が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:58:49 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） (Fri, 24 Jan 2025 07:04:50 GMT)
Enhanced Confocal Laser Scanning Microscopy with Adaptive Physics Informed Deep Autoencoders [0.0] 共焦点レーザー走査顕微鏡の限界に対処する物理インフォームド・ディープラーニング・フレームワークを提案する。
このモデルは、畳み込み層と転置畳み込み層を用いて、ノイズの多い入力から高忠実度画像を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:32:34 GMT)
Emergence of classical realism under successive noncommuting measurements [0.0] 本稿では,現実の要素の確立を通じて古典性が出現する効果的なメカニズムについて述べる。
我々は、一般的なシステムに対して、準古典的体系は、常に十分な数の非互換な測定で到達可能であることを正式に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 00:34:04 GMT)
Efficient Classical Simulation of the DQC1 Circuit with Zero Discord [0.0] DQC1回路の高速な古典シミュレーションのための経路を示す。
量子不協和によって量子化された非古典的相関は、混合状態量子計算における指数的スピードアップを可能にする鍵となる資源である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:28:14 GMT)
Effects of the Lorentz symmetry violation on relativistic neutral scalar bosons: Scattering and bound states [0.0] テンソル$(K_F)_mu nu alpha beta$をStandard Model Extensionから外します。
ローレンツ対称性違反が運動方程式に与える影響を解析・議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:42:16 GMT)
Domain Expansion: Parameter-Efficient Modules as Building Blocks for Composite Domains [0.0] 本稿では, 複合領域上の分布一般化のために, 個別に調整されたPEMの構成について検討する。
PEMを構成するには、個々の微調整されたPEMの重み空間上で純粋に動作する単純な構成関数を用いる。
提案手法は,Mers-Briggs Type Indicator (I)複合パーソナリティを4つのビルディングブロックを介して表現するタスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:28:00 GMT)
Does the oscillatory behavior of the Momentum Spectrum depend on the basis in the Post-Transient Stage? [0.0] 空間的に均一で時間に依存する電場によるペア生成は、量子電磁力学の枠組みの中で研究されている。
本稿では,ボゴリューボフ変換法を用いて,単粒子分布関数を断熱的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:23:35 GMT)
Distinguishing Parkinson's Patients Using Voice-Based Feature Extraction and Classification [0.0] 本研究は、パーキンソン病患者の音声特徴の抽出と分類を通じて、健常者からパーキンソン病を区別することに焦点を当てる。
また,3層ニューラルネットワークアーキテクチャの精度を従来の機械学習アルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:44:16 GMT)
Detection and Classification of Acute Lymphoblastic Leukemia Utilizing Deep Transfer Learning [0.0] 本研究は, 白血病を4段階にわたって診断するための新しいアプローチを提案する。
我々は2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを,頭とカスタムモデルを備えたMobileNetV2として採用した。
カスタムモデルは98.6%の精度を達成し、MobileNetV2は99.69%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:16:03 GMT)
Decoherence of dielectric particles by thermal emission [0.0] 任意サイズおよび形状の剛性ローターの運動量子状態に対する熱放射の影響を説明するマスター方程式を提案する。
逆直観的な意味は、光学的等方性体の配向重ね合わせは、小粒子極限においても、その対称性によって保護されないということである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:03:51 GMT)
Decoding Generalization from Memorization in Deep Neural Networks [0.0] 一般化されたディープニューラルネットワークは、近年のDeep Learningの劇的な成功の鍵となった。
ディープネットワークはトレーニングデータを記憶する能力を持っていることが知られており、クラスラベルが様々な程度にシャッフルされた破損したデータでトレーニングされたモデルに対して、完璧または高いトレーニング精度によって証明されている。
ここでは,これらのモデルが,記憶の面においても,その表現に情報を持っていることを示すことによって,後者の可能性を示す証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:01:27 GMT)
Decision-Focused Learning for Complex System Identification: HVAC Management System Application [0.0] Decision-Focused Learning (DFL)は、下流の意思決定ツールで最適なパフォーマンスを得るために機械学習モデルをトレーニングする。
アメリカ合衆国デンバーにある現実的な15ゾーンビルにおいて, ビルの暖房, 換気, 空調管理システムにおける本手法の有用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:32:31 GMT)
Data-NoMAD: A Tool for Boosting Confidence in the Integrity of Social Science Survey Data [0.0] Data-NoMADは、研究者がデータセットが不適切に操作されていないことを証明できるツールである。
Data-NoMADは後に、削除、追加、変更された列を特定することで、公開アーカイブされたデータセットの完全性を検証するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:16:04 GMT)
Cylindrically confined $H$ atom in magnetic field: variational cut-off factor [0.0] 一定磁場の存在下では、水素原子は半径$rho_0$の無敵無限円筒空洞内に閉じ込められていると考えられる。
3パラメトリックトライアル関数は、システムの基底状態エネルギー$E$を決定するために使用される。
期待値 $langle rho rangle$ と、位置空間におけるシャノンエントロピーは、システムのローカライゼーションに関するさらなる洞察を与えるために計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 07:38:29 GMT)
Cybersecurity Assessment of Smart Grid Exposure Using a Machine Learning Based Approach [0.0] この研究は、機械学習におけるXGBモデリングアプローチを使用して、電力系統の障害を診断し、評価した。
テスト結果が示すように、このモデルは、一般的に3つのサブデータセットすべてにおいて、すべてのメトリクスで優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 01:52:49 GMT)
Coverage and Bias of Street View Imagery in Mapping the Urban Environment [0.0] ストリートビュー画像(SVI)は、都市研究において貴重なデータ形式として出現し、都市環境を地図化し、知覚する新しい方法を可能にしている。
しかし、SVIの代表性、品質、信頼性に関する根本的な懸念はいまだに未解決のままである。
本研究は, 都市環境におけるSVIの要素レベルカバレッジを推定するための, 新規かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:06:47 GMT)
Counterdiabatic-influenced Floquet-engineering: State preparation, annealing and learning the adiabatic gauge potential [0.0] 本稿では,量子系制御のための新しい技術であるFloquet-engineering (CAFFEINE)を紹介する。
CAFFEINEはFloquet Hamiltonianを反断熱駆動にパラメータ化し、数値量子最適制御を利用して所望の目標状態を得る。
また、量子カオスのプローブや量子力学の幾何学として使用できる反断熱項を学習する CAFFEINE の能力についても説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:13:59 GMT)
Correlation-Based Band Selection for Hyperspectral Image Classification [0.0] ハイパースペクトル画像分類のための相関に基づく帯域選択手法を提案する。
提案手法は, 相関係数を用いて帯域間の平均相関を算出し, 帯域間の関係を同定する。
これにより、帯域間の依存性が低いバンドを分離して保持し、選択したバンドが多様で非冗長な情報を提供することを保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 09:03:27 GMT)
Correlation strengths in hybrid networks [0.0] 汎用ハイブリッドネットワークにおける非古典的特徴としての最大相関強度について検討する。
我々は、関連する全古典的、完全量子的、完全無信号ネットワークにおける最大相関強度の上界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:30:08 GMT)
Cooperative Effects in Thin Dielectric Layers: Long-Range Dicke Superradiance [0.0] 量子フォトニックプラットフォームは、原子系の範囲を超えて光と物質の相互作用の新たなレシエーションを探求する機会を提供する。
導電性誘電体層の光モードが量子エミッタ間の長距離相互作用を媒介することを示す。
この研究は、環境次元と集合量子力学の間の特異な相互作用を明らかにし、エンジニアリングされたフォトニック環境における新しい多体量子光学現象の探求の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:45:44 GMT)
Context-Aware Neural Gradient Mapping for Fine-Grained Instruction Processing [0.0] 本稿では、動的勾配調整機構を導入し、文脈埋め込みを直接最適化プロセスに組み込む。
提案するフレームワークは,精度,ノイズに対する堅牢性,計算効率など,さまざまな指標のベースラインモデルよりも一貫して優れている。
文脈固有の埋め込みの統合により、言語をより複雑な理解が可能となり、様々な言語現象を扱うモデルの能力が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 21:49:24 GMT)
Can increasing the size and flexibility of a molecule reduce decoherence and prolong charge migration? [0.0] 原子核と電子運動の相関は数フェムト秒で電子コヒーレンスを放出する。
炭素骨格の伸長は脱コヒーレンスを遅くし、電荷移動を長くする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 12:38:12 GMT)
Bipartite Current Fluctuations in Quantum Wires through Charge Fractionalization [0.0] 両分流電流変動と発散定理から新しい手法を導入する。
彼らは、基底状態のエネルギーとモット物理との近接に関する分数電荷を、同じ弾道量子線で明らかにした。
これはまた、空間における電子グリーン関数の挙動を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 11:22:21 GMT)
Ballistic diffusion vs. damped oscillation of energy in a $\mathcal{PT}$-symmetric quantum kicked harmonic oscillator [0.0] 非共鳴条件下での運動量とエネルギーの弾道拡散の誘導電流。
以上の結果から, 本システムの非ハーモニティ性および周波数特性は, 特異な動的挙動をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 14:06:57 GMT)
Automated Assignment Grading with Large Language Models: Insights From a Bioinformatics Course [0.0] 自然言語処理と大規模言語モデル(LLM)は、パーソナライズされたフィードバックの効率的な配信を可能にすることで、有望なソリューションを提供する。
自然言語処理と大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、パーソナライズされたフィードバックの効率的な配信を可能にすることによって、有望なソリューションを提供する。
提案手法により,LLMは人間の評価値に匹敵する評価精度とフィードバック品質を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:59:14 GMT)
Approach to Designing CV Systems for Medical Applications: Data, Architecture and AI [0.0] 本稿では,従来のスクリーニング手法から意図的に切り離された基礎画像解析のための革新的なソフトウェアシステムを提案する。
本手法は, 骨盤構造の正常な特徴と病理的特徴の両方を徹底的に解析することにより, 診断過程を模倣する。
このシステムは、網羅的なアーキテクチャから人工知能(AI)モデルによるモジュラー分析設計まで、眼科の実践とシームレスに一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 18:02:32 GMT)
Analysis on LLMs Performance for Code Summarization [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、コード要約の分野を著しく進歩させてきた。
本研究の目的は,LLaMA-3,Phi-3,Mistral,GemmaなどのオープンソースLLMの比較分析を行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:46:41 GMT)
An Efficient Real Time DDoS Detection Model Using Machine Learning Algorithms [0.0] 本研究は,機械学習アルゴリズムを用いた効率的なリアルタイムDDoS検出システムの開発に焦点をあてる。
この研究は、これらのアルゴリズムの性能を、精度、リコール、F1スコア、時間的複雑さの観点から調査している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 08:11:57 GMT)
Advancing Image Security with Quantum Key Distribution and Multi-Layer Chaotic Encryption for Quantum Resilient Transmission [0.0] この研究は、QKD(Quantum Key Distribution)とMulti-Layer Chaotic Encryptionを統合することで問題を解決する。
このフレームワークは、医療、法科学計算、国家安全保障といった重要な分野におけるセキュアな通信プロトコルを定義するための、将来的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:21:09 GMT)
A note on the deformation of 1D ferromagnetic domain walls due to double exchange interaction with a free electron gas [0.0] 1次元自由電子ガスと相互作用するBlochまたはN'eel磁性壁のコンダクタンスを二重交換相互作用により評価した。
ブロッホ磁区壁とネール磁区壁の熱力学的ポテンシャルと伝導性はこの試作モデルで同一である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 10:59:55 GMT)
A dressed singlet-triplet qubit in germanium [0.0] 半導体ホールスピン量子ビットでは、低磁場動作はコヒーレンス時間を延長するが、ゲート速度を比例的に減少させる。
対照的に、シングルトリップ(ST)量子ビットは、主に交換相互作用によって制御される。
GermanJ$を変調することにより、ST量子ビットの共振駆動を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 16:44:58 GMT)
A Predictive Approach for Enhancing Accuracy in Remote Robotic Surgery Using Informer Model [0.0] 本稿では,TransformerベースのInformerフレームワークをベースとした位置推定モデルを提案する。
TCN, RNN, LSTMなどのモデルとの比較では, 位置予測処理におけるInformerフレームワークの優れた性能が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 17:57:00 GMT)
A Novel Pearson Correlation-Based Merging Algorithm for Robust Distributed Machine Learning with Heterogeneous Data [0.0] 本稿では,局所的な更新の質を改善し,グローバルモデルのロバスト性を高めるための新しい手法を提案する。
提案アルゴリズムは,グローバルモデルの精度を維持しながら,局所ノード数を削減する。
シミュレーション学習シナリオにおけるMNISTデータセットの実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 20:32:45 GMT)
A Liquid-Core Fiber Platform for Classical and Entangled Two-Photon Absorption Measurements [0.0] 2光子吸収測定のためのトルエン充填ファイバプラットフォームを導入する。
7.3 nLの励起体積しか持たないため、従来の2光子吸収(C2PA)を1.75 nWの平均レーザーパワーで測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 19:18:13 GMT)
A Classifying Space for Phases of Matrix Product States [0.0] 位相空間 $mathcalB$ は、MPSテンソルの縮約空間 $mathcalE$ の商として定義される。
射影写像 $p:mathcalE rightarrow mathcalB$ は準微分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:58:32 GMT)
"Estimating software project effort using analogies": Reflections after 28 years [0.0] 本稿は, (i) 達成されたこと, (ii) 耐えられたこと, (iii) 振り返りの利点によって達成できたことについて検討する。
当初の研究では、ベンチマーク、サンプル外テスト、データ/ツールの共有による実証的な検証を強調していた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 15:44:25 GMT)