Bringing Characters to New Stories: Training-Free Theme-Specific Image Generation via Dynamic Visual Prompting [71.3] テーマ固有の画像生成のためのトレーニング不要なT-Prompterを提案する。
T-Prompterは参照イメージを生成モデルに統合し、ユーザはターゲットテーマをシームレスに指定できる。
提案手法は,一貫したストーリー生成,キャラクターデザイン,リアルなキャラクタ生成,スタイル誘導画像生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:01:19 GMT)
Modeling All Response Surfaces in One for Conditional Search Spaces [69.9] 本稿では,すべての部分空間の応答曲面をモデル化する新しい手法を提案する。
本稿では,様々な部分空間から異なる構造を持つ構成を統一された特徴空間に投影できる注目型深層特徴抽出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:26:44 GMT)
CBT-Bench: Evaluating Large Language Models on Assisting Cognitive Behavior Therapy [67.2] 認知行動療法(CBT)支援の体系的評価のための新しいベンチマークであるCBT-BENCHを提案する。
我々は, CBT-BENCHにおける3段階の課題を含む: I: 基本的CBT知識獲得, 複数選択質問のタスク; II: 認知的モデル理解, 認知的歪み分類, 主根的信念分類, きめ細かい中核信念分類のタスク; III: 治療的応答生成, CBTセラピーセッションにおける患者音声に対する応答生成のタスク。
実験結果から,LLMはCBT知識のリサイティングに優れるが,複雑な実世界のシナリオでは不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:47:12 GMT)
InfoBFR: Real-World Blind Face Restoration via Information Bottleneck [66.1] 本稿では, プリエントバイアス, トポロジ的歪み, テクスチュラル歪み, アーティファクト残留などのニューラル劣化に対処するプラグイン・アンド・プレイフレームワークInfoBFRを提案する。
InfoBFRは属性やアイデンティティの歪みのない高忠実な面を効果的に合成する。
InfoBFRは、ニューラルネットワークの劣化を克服するために様々なBFRモデルに普遍的に使用される最初のプラグアンドプレイ復元器となることを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:11:52 GMT)
OpenCharacter: Training Customizable Role-Playing LLMs with Large-Scale Synthetic Personas [65.8] 本研究では,文字一般化機能を備えた大規模言語モデルを実現するための大規模データ合成手法について検討する。
まず、ペルソナハブのペルソナを用いて、大規模な文字プロファイルを合成することから始める。
次に、応答書き換えと応答生成という2つの戦略を検討し、文字対応の命令応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:07:01 GMT)
GaussianToken: An Effective Image Tokenizer with 2D Gaussian Splatting [64.8] 本稿では,2次元ガウススプラッティングを解法とする効果的な画像トークン化手法を提案する。
一般に、我々のフレームワークは、2次元ガウス分布の局所的な影響を離散空間に統合する。
CIFAR, Mini-Net, ImageNet-1K 上での競合的再構成性能は,我々のフレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:56:11 GMT)
Error Classification of Large Language Models on Math Word Problems: A Dynamically Adaptive Framework [64.8] 数学の単語問題は、大規模言語モデルの推論能力を評価するための重要なベンチマークとなる。
現在のエラー分類法は静的および事前定義されたカテゴリに依存している。
MWPES-300Kは,304,865個のエラーサンプルを含む包括的データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:17:57 GMT)
IPVTON: Image-based 3D Virtual Try-on with Image Prompt Adapter [64.0] 人物と衣服を別々に描写した一対の画像が与えられた場合、画像ベースの仮想試行法は、人間の3次元モデルを再構築することを目的としている。
IPVTONは,新しい3次元仮想試行フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:51:03 GMT)
WaterSeeker: Pioneering Efficient Detection of Watermarked Segments in Large Documents [63.6] WaterSeekerは、広範囲な自然テキストの中で、ウォーターマークされたセグメントを効率的に検出し、発見するための新しいアプローチである。
検出精度と計算効率のバランスが良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:47:37 GMT)
Efficient and Trustworthy Block Propagation for Blockchain-enabled Mobile Embodied AI Networks: A Graph Resfusion Approach [60.8] 本稿では,コンソーシアムブロックチェーン対応MEANETのためのグラフ再拡散モデルに基づく信頼性の高いブロック伝搬最適化フレームワークを提案する。
具体的には,信頼クラウドモデルに基づく革新的な信頼計算機構を提案する。
グラフニューラルネットワークと拡散モデルの強みを利用して,最適なブロック伝搬軌跡を効果的かつ適応的に生成するグラフ拡散モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:47:05 GMT)
How Should I Build A Benchmark? Revisiting Code-Related Benchmarks For LLMs [60.3] コード関連ベンチマークの開発を包括的に管理するためのガイドラインとして,How2Benchを提案する。
私たちは過去10年以内にリリースされた274のベンチマークをプロファイルし、問題を見つけました。
多くのベンチマークには、重複したサンプル、不正な参照コード/テスト/プロンプト、削除されていない機密/機密情報を含む抜け穴がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:09:23 GMT)
Pangea: A Fully Open Multilingual Multimodal LLM for 39 Languages [55.4] 本稿では,39言語にまたがる多様な6M命令データセットに基づいて訓練された多言語多言語多言語大言語モデル(MLLM)であるPangeaを紹介する。
P Pangeaは、多言語設定や多様な文化的コンテキストにおいて、既存のオープンソースモデルよりも大幅に優れています。
我々は、包括的で堅牢な多言語MLLMの開発を容易にするために、データ、コード、訓練されたチェックポイントを完全にオープンソースにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:34:59 GMT)
BitStack: Any-Size Compression of Large Language Models in Variable Memory Environments [53.7] 大規模言語モデル(LLM)は、多くのアプリケーションに革命をもたらしたが、ローカルデバイスにおけるメモリ制限により、その展開は依然として困難である。
textbfBitStackは,メモリ使用量とモデル性能のトレードオフを可能にする,新しいトレーニング不要な重み圧縮手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:57:22 GMT)
Advancing Generative Artificial Intelligence and Large Language Models for Demand Side Management with Electric Vehicles [52.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のエネルギー管理への統合について検討する。
本稿では、自動問題定式化、コード生成、カスタマイズ最適化のために、LLMを検索拡張生成で強化する革新的なソリューションを提案する。
本稿では,電気自動車の充電スケジューリングと最適化における提案手法の有効性を示すケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 14:31:03 GMT)
KnowAgent: Knowledge-Augmented Planning for LLM-Based Agents [52.3] 大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて大きな可能性を証明していますが、より高度な課題に取り組むには不十分です。
この不適切さは、主に言語エージェントのアクション知識が組み込まれていないことに起因する。
我々は、明示的な行動知識を取り入れることで、LLMの計画能力を高めるために設計された新しいアプローチであるKnowAgentを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 14:02:12 GMT)
Commute Your Domains: Trajectory Optimality Criterion for Multi-Domain Learning [50.8] マルチドメイン学習では、共有知識を活用し、一般化を改善するために、多様なデータドメインで単一のモデルを訓練する。
これらのドメインからのデータがトレーニングに使用される順序は、各ドメインにおけるモデルの性能に大きく影響します。
勾配ベクトル場のリーブラケットの概念を用いたマルチドメイン学習における訓練順序(またはデータ混合)の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:12:06 GMT)
Federated Class-Incremental Learning: A Hybrid Approach Using Latent Exemplars and Data-Free Techniques to Address Local and Global Forgetting [49.8] FCIL(Federated Class-Incremental Learning)とは、動的に変化するクライアントの数が、継続的に増加するタスク数を共同で学習するシナリオを指す。
我々は,局所的およびグローバルな忘れを定式化するFCILの数学的枠組みを開発する。
局所的, グローバルな忘れを解消するために, 潜在例とデータフリー手法を利用したHybrid Rehearsalという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 01:08:01 GMT)
Turn That Frown Upside Down: FaceID Customization via Cross-Training Data [49.5] CrossFaceIDは、FaceIDカスタマイズモデルの顔修正機能を改善するために設計された、最初の大規模で高品質で公開可能なデータセットである。
約2000人から4万対のテキスト画像で構成され、それぞれが顔の特徴を示す約20の画像で表現されている。
トレーニング段階では、人物の特定の顔が入力として使用され、FaceIDカスタマイズモデルは、同一人物の別の画像を生成することを余儀なくされるが、顔の特徴が変化している。
実験により、CrossFaceIDデータセットに微調整されたモデルが、FaceIDの忠実性を保ちながら、その性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:27:38 GMT)
Random Walk Guided Hyperbolic Graph Distillation [46.5] 本稿ではランダムウォークス最適化(HyDRO)を用いたハイパーボリックグラフ蒸留法を提案する。
HyDROは、双曲埋め込みを利用して複雑な幾何学的パターンを捉え、双曲空間のスペクトルギャップを最適化する新しいグラフ蒸留手法である。
実験により、HyDROは強いタスク一般化を示し、ノード分類とリンク予測の両方において、常に最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:55:34 GMT)
StringLLM: Understanding the String Processing Capability of Large Language Models [46.0] 文字列処理におけるLarge Language Model' (LLMs) の能力は未熟であり、未熟である。
LLMの文字列処理能力をベンチマークするために、StringLLMを使ってデータセットを構築します。
評価の結果,LLMは人に比べて正確に文字列を処理するのに苦労していることが明らかとなった。
細調整によるLLMの文字列処理能力を大幅に向上する効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:20:09 GMT)
Making Sense Of Distributed Representations With Activation Spectroscopy [44.9] 関連する機能が多くのニューロンに分散的にコード化されていることを示す証拠が増えている。
この研究は、分散表現におけるニューロンの結合の影響を検知し、追跡するための一つの実現可能な経路を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:33:42 GMT)
A Partial Initialization Strategy to Mitigate the Overfitting Problem in CATE Estimation with Hidden Confounding [44.9] 観察データから条件平均治療効果(CATE)を推定することは、電子商取引、医療、経済などの分野において重要な役割を果たす。
既存の研究は主に、隠れた共同設立者がいないという強い無知の仮定に依存している。
ランダム化制御試験 (RCT) から収集されたデータは、共起に苦しむことはないが、通常は小さなサンプルサイズによって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 02:30:20 GMT)
Enhanced Large Language Models for Effective Screening of Depression and Anxiety [44.8] 本稿では,臨床面接を合成するためのパイプラインを導入し,対話型対話を1,157件紹介する(PsyInterview)。
EmoScanは、粗末(不安やうつ病など)と微妙な障害(うつ病など)を区別し、高品質な面接を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 02:50:02 GMT)
An Attribute-based Method for Video Anomaly Detection [43.1] ビデオ異常検出(VAD)は、犯罪防止と国土安全保障にとって重要なビデオ中の不審な出来事を特定する。
本稿では,属性に基づく表現に依存する簡易かつ高効率なVAD法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:58:16 GMT)
MimicGait: A Model Agnostic approach for Occluded Gait Recognition using Correlational Knowledge Distillation [40.8] 我々は,オクルージョンの存在下で歩行認識のためのモデルに依存しないアプローチであるMimicGaitを提案する。
対象者の閉鎖歩行パターンにおけるシーケンス間相関とシーケンス内相関の両方を捉えるために,マルチインスタンス相関蒸留損失を用いてネットワークを訓練する。
我々は,GREW,Gait3D,BRIARといった実世界のデータセットに対するアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 20:23:44 GMT)
Episodic Novelty Through Temporal Distance [39.7] Episodic Novelty Through Temporal Distance (ETD) は、状態類似性と本質的報酬の堅牢な指標として時間距離を導入する新しいアプローチである。
コントラスト学習を用いることで、ETDは時間的距離を正確に推定し、現在のエピソードにおける状態の新規性に基づいて本質的な報酬を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 06:43:45 GMT)
Connection between memory performance and optical absorption in quantum reservoir computing [39.6] 物質的不完全性や環境との結合による消散は、コンピュータを貯蓄するための暗い記憶を提供する自然なメカニズムとして機能する。
我々は,光吸収の物理量と量子貯水池コンピュータの性能の関連性を,短期記憶能力の観点から明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:09:40 GMT)
Evaluating Self-Generated Documents for Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models [39.2] 本稿では,自己文書の総合的有効性について検討し,RAGパフォーマンスへの貢献を形作る重要な要因を同定する。
これらの知見に基づいて,体系的機能言語学に基づく分類学を開発し,様々なセルフドキュメンテーションカテゴリーの影響を比較する。
その結果,どのタイプのセルフドキュメンテーションが最も有用かを明らかにし,それを活用するための実践的ガイドラインを提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:27:25 GMT)
WiFi CSI Based Temporal Activity Detection via Dual Pyramid Network [38.9] 本稿では,時間信号セマンティックスと局所感性応答を統合した効率の良いデュアルピラミッドネットワークを提案する。
テンポラルシグナルセマンティック(Temporal Signal Semantic)は、特徴学習を高周波数成分と低周波数成分に分割する。
局所感度応答は学習せずに変動を捉える。これらの特徴ピラミッドは、新しいクロスアテンション融合機構を使って結合される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:22:07 GMT)
Fairness Amidst Non-IID Graph Data: A Literature Review [38.4] 実世界のデータは、個々のユニット間の接続をキャプチャする非IIDグラフ構造にしばしば存在する。
AIシステムにおけるバイアスを効果的に緩和するためには、IDデータ用に設計された従来の公正文学と、非IIDグラフデータの出現率のギャップを埋めることが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:05:59 GMT)
Open Set RF Fingerprinting Identification: A Joint Prediction and Siamese Comparison Framework [37.8] 開集合認識のための共用無線周波数指紋予測とサイムズ比較(JRFFP-SC)フレームワークを提案する。
提案するJRFFP-SCフレームワークは,クラス間干渉を排除し,オープンセット識別に関わる課題を効果的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 04:09:07 GMT)
People who frequently use ChatGPT for writing tasks are accurate and robust detectors of AI-generated text [37.4] 私たちは、300のノンフィクションの英語記事を読むために注釈を雇い、それを人書きまたはAI生成とラベル付けします。
実験の結果,AI生成テキストの検出において,LLMを頻繁に使用するアノテータが優れていることがわかった。
注釈付きデータセットとコードを公開し、AI生成テキストの人的および自動検出に関する将来の研究を刺激します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:31:34 GMT)
Provably Robust Multi-bit Watermarking for AI-generated Text [37.2] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語に似たテキストを生成する顕著な能力を示した。
犯罪者が偽ニュースやフィッシングメールなどの偽装コンテンツを作成するために悪用することもある。
ウォーターマーキングはこれらの懸念に対処するための重要なテクニックであり、メッセージをテキストに埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 12:20:09 GMT)
A Comprehensive Survey on Self-Interpretable Neural Networks [36.1] 自己解釈型ニューラルネットワークは、本質的にモデル構造を通して予測合理的性を明らかにする。
まず、自己解釈型ニューラルネットワークに関する既存の研究を収集、レビューし、その方法論を構造化した概要を提供する。
また、モデル説明の具体的、可視化された例を示し、その適用性について様々なシナリオで論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 18:50:16 GMT)
Comparative clinical evaluation of "memory-efficient" synthetic 3d generative adversarial networks (gan) head-to-head to state of art: results on computed tomography of the chest [35.9] GAN(Generative Adversarial Networks)は、医用画像の生成に利用されている。
本研究では,高分解能な3次元医用画像を生成するために,条件付ランダムフィールド(CRF)を取り入れた新しいメモリ効率のGANアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:57:44 GMT)
Radiologist-in-the-Loop Self-Training for Generalizable CT Metal Artifact Reduction [34.8] シミュレーションデータセットを用いてトレーニングされた金属アーティファクト削減法(MAR)は、しばしば実際の臨床CT画像でうまく機能するのに苦労する。
放射線技師のフィードバックを半教師付き学習プロセスに統合するRISE-MARを提案する。
品質保証のために,放射線技師の評価をエミュレートする臨床品質評価モデルを導入する。
量保証のために、我々の自己学習フレームワークは、付加的な高品質な擬似地下構造を反復的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:32:58 GMT)
Domain Adaptation from Generated Multi-Weather Images for Unsupervised Maritime Object Classification [34.6] 我々は、多様な気象条件とバランスの取れたオブジェクトカテゴリを持つAIMOというデータセットを構築した。
本稿では,AIMO(ソース・ドメイン)を活用してラベル付き限られたデータの問題に対処する新しいドメイン適応手法を提案する。
実験の結果,提案手法は分類精度を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 12:27:54 GMT)
Breaking the SSL-AL Barrier: A Synergistic Semi-Supervised Active Learning Framework for 3D Object Detection [34.0] 本稿では,S-SSALと呼ばれるSynergistic Semi-Supervised Active Learningフレームワークを提案する。
S-SSALは全データセットでトレーニングされたモデルに匹敵する性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:43:59 GMT)
PAPILLON: Efficient and Stealthy Fuzz Testing-Powered Jailbreaks for LLMs [33.9] 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクに優れていますが、それでも脱獄攻撃に対して脆弱です。
本稿では,PAPILLONと呼ばれる新しいジェイルブレイク攻撃フレームワークを紹介する。
自動化されたブラックボックスのジェイルブレイク攻撃フレームワークで、一連のカスタマイズされた設計でブラックボックスのファズテストアプローチを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:59:03 GMT)
Mamba-Based Graph Convolutional Networks: Tackling Over-smoothing with Selective State Space [33.7] 本稿では,Mambaパラダイムからインスピレーションを得た新しいグラフ畳み込みアーキテクチャであるMbaGCNを紹介する。
MbaGCNは、Message Aggregation Layer、Selective State Space Transition Layer、Node State Prediction Layerという3つの重要なコンポーネントで構成されるGNNの新しいバックボーンを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:09:44 GMT)
SCP-116K: A High-Quality Problem-Solution Dataset and a Generalized Pipeline for Automated Extraction in the Higher Education Science Domain [33.4] SCP-116Kは、116,756の高品質な問題解決ペアからなる大規模データセットである。
我々のアプローチは、抽出された材料の科学的な厳密さと教育レベルを確保するための厳密なフィルタリングである。
SCP-116Kは、高レベルの科学的推論タスクの進展を触媒する重要な資源となると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:26:38 GMT)
Towards Sharper Information-theoretic Generalization Bounds for Meta-Learning [31.8] メタラーニングのための新しい一段階情報理論境界を確立する。
我々の境界は、以前のMIおよびCMIベースの境界よりもかなり有利である。
本稿では,2種類の雑音と反復的メタ学習アルゴリズムの一般化挙動に関する新しい理論的知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:22:04 GMT)
Large Language Models as Theory of Mind Aware Generative Agents with Counterfactual Reflection [31.4] ToM-agentは、オープンドメインの会話相互作用において、LLMベースの生成エージェントがToMをシミュレートできるように設計されている。
ToM-Adntは、精神状態に対するエージェントの認識のエミュレーションを促進するため、精神状態からの信頼を解き放つ。
以上の結果から,ToM-agentは,意味的情緒的支援や意思決定に限らず,相手の行動の根底にある要因を把握できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 00:32:38 GMT)
EvidenceMap: Learning Evidence Analysis to Unleash the Power of Small Language Models for Biomedical Question Answering [29.7] EvidenceMapは、訓練済みの小さな言語モデルによって、バイオメディカルエビデンス(生医学的エビデンス)の複数の側面を明示的に学習できるようにすることを目指している。
66Mパラメータの言語モデルを微調整し、8B LLMのRAG法を19.9%、基準ベースの品質と精度の5.7%で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:08:04 GMT)
UNIDOOR: A Universal Framework for Action-Level Backdoor Attacks in Deep Reinforcement Learning [29.3] アクションレベルのバックドアは、正確な操作と柔軟なアクティベーションを通じて重大な脅威を引き起こす。
本稿では、UNIDOORと呼ばれる、最初のユニバーサルアクションレベルのバックドアアタックフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:43:39 GMT)
AirIO: Learning Inertial Odometry with Enhanced IMU Feature Observability [29.0] 慣性計測ユニット(IMU)のみを用いた慣性計測(IO)は、無人航空機(UAV)用途に軽量で費用対効果の高いソリューションを提供する。
既存の学習ベースのIOモデルは、歩行者の動きとは異なる非常にダイナミックで非線形なパターンのため、UAVへの一般化に失敗することが多い。
本研究では,従来のIMUデータからグローバル座標への変換は,UAVにおける重要なキネマティック情報の可観測性を損なうものであることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:43:41 GMT)
FIT-Print: Towards False-claim-resistant Model Ownership Verification via Targeted Fingerprint [29.0] モデルフィンガープリントは、オープンソースモデルの知的財産権を保護するために広く採用されているアプローチである。
本稿では, 相手が第三者モデルの所有権を誤って主張する, 虚偽のクレーム攻撃に対して脆弱であることを明らかにする。
これらの知見に触発され,疑似クレーム攻撃に対処するための指紋認証パラダイム(FIT-Print)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:00:58 GMT)
mHumanEval -- A Multilingual Benchmark to Evaluate Large Language Models for Code Generation [28.5] mHumanEvalは200以上の自然言語でプロンプトをサポートする拡張ベンチマークである。
我々は15の多様な自然言語(NL)に対して専門的な人文翻訳を提供する。
我々は,SOTA (State-of-the-art) Code LLMの多言語コード生成能力を解析して結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 00:56:43 GMT)
A Privacy Enhancing Technique to Evade Detection by Street Video Cameras Without Using Adversarial Accessories [28.4] 我々は、この実験室と現実世界のギャップの新たな副作用、つまり歩行者検出における位置に基づく弱点を活用している。
本研究では, 視覚障害者が視覚障害者の視線を利用して, シーン内の2点間の最小信頼パスを構築することにより, 検出を回避できることを示す。
盲点における歩行者検知器の信頼性向上のための新しい対策を提案し, 提案手法により発生した経路の最大/平均信頼度をそれぞれ0.09と0.05に引き上げた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:29:49 GMT)
An Adaptable Budget Planner for Enhancing Budget-Constrained Auto-Bidding in Online Advertising [28.4] ABPlannerは、予算制約のある自動入札を改善するために設計された、数発の適応可能な予算プランナーである。
ABPlannerは全段階にわたって予算を割り当て、予算配分計画に基づいて低レベルの自動入札を行うことができる。
ABPlannerの適応性は、文脈内強化学習にインスパイアされたシーケンシャルな意思決定アプローチによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:00:23 GMT)
Visual Generation Without Guidance [28.0] 我々はサンプリングガイドのないビジュアルモデルを構築することを提案する。
得られたアルゴリズムである Guidance-Free Training (GFT) は、CFGの性能と一致し、サンプリングを1つのモデルに減らし、コストを半減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 06:48:05 GMT)
Your Learned Constraint is Secretly a Backward Reachable Tube [27.6] ICLは、障害が発生している状態の集合ではなく、障害が避けられない状態の集合を回復することを示す。
障害セットとは対照的に、BRTはデータ収集システムのダイナミクスに依存する。
得られた制約の動的条件が,政策探索のサンプル効率と学習制約の伝達可能性の両方に与える影響を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:54:43 GMT)
Reflecting Reality: Enabling Diffusion Models to Produce Faithful Mirror Reflections [26.0] 拡散型生成モデルを用いて、高現実的で可視なミラー反射を生成する問題に取り組む。
現実世界の物体の高品位, リアル, 形状, 外観を意識した反射を生成するミラーフュージョン(MirrorFusion)と呼ばれる新しいディープコンディショニング手法を提案する。
MirrorFusionはSynMirrorの最先端の手法よりも優れており、広範囲な量的および定性的な分析によって示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:07:42 GMT)
Amortized Safe Active Learning for Real-Time Decision-Making: Pretrained Neural Policies from Simulated Nonparametric Functions [23.4] アクティブラーニング(英: Active Learning, AL)は、モデルトレーニングにおいて最も情報性の高いデータを選択することを目的とした、シーケンシャルな学習手法である。
ALの主な課題は、繰り返しモデルトレーニングとデータ選択に必要な取得最適化である。
トレーニング済みのニューラルネットワークポリシを活用することで,モデルの繰り返しトレーニングや取得最適化の必要性を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:05:52 GMT)
Stepback: Enhanced Disentanglement for Voice Conversion via Multi-Task Learning [22.9] 本稿では,非並列データを用いた話者同一性変換モデルを提案する。
深層学習技術は、絡み合いの完了と言語コンテンツ保存を強化するために用いられる。
Stepbackネットワークの設計は、高度な音声変換タスクに対して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） (Sun, 26 Jan 2025 17:43:32 GMT)
MiniRAG: Towards Extremely Simple Retrieval-Augmented Generation [22.5] MiniRAG(ミニラグ)は、極端に単純で効率的に設計された新規なレトリーバル拡張世代(RAG)システムである。
MiniRAGは,(1)テキストチャンクと名前付きエンティティを統一構造に結合し,複雑な意味理解への依存を軽減し,(2)高度な言語能力を必要としない効率的な知識発見のためにグラフ構造を利用する軽量なトポロジ強化検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:17:35 GMT)
An Item is Worth a Prompt: Versatile Image Editing with Disentangled Control [21.6] D-Editは、包括的な画像-プロンプトインタラクションをいくつかのアイテム-プロンプトインタラクションに切り離すためのフレームワークである。
クロスアテンション層が歪んだ事前学習拡散モデルに基づいており、アイテム・プロンプト・アソシエーションを構築するために2段階の最適化を採用している。
画像ベース,テキストベース,マスクベースの編集,アイテム削除を含む4種類の編集作業において,最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:32:21 GMT)
Differentiable Low-computation Global Correlation Loss for Monotonicity Evaluation in Quality Assessment [20.1] そこで本研究では,大域的知覚学習機構と,微分可能で低計算量な単調性評価損失関数を提案する。
本稿では,画像と点雲の品質評価タスクにおける提案手法の性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 11:09:16 GMT)
On the Discrimination and Consistency for Exemplar-Free Class Incremental Learning [19.9] Exemplar-free class incremental learning (EF-CIL) は非自明なタスクであり、新しいクラスでモデル能力を継続的に強化し、古いクラスの例を保存・再生することなく、学習した知識を維持しながら、新しいクラスでモデル能力を増強する必要がある。
CILのための新たな理論誘導フレームワークは、共有ネットワークのタスク固有モデルを訓練し、忘れるプレッシャーをタスクID予測にシフトさせる。
EF-CILでは、タスク間相互作用の欠如(例:例題のリプレイ)によりタスクID予測がより困難になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:50:33 GMT)
BiMarker: Enhancing Text Watermark Detection for Large Language Models with Bipolar Watermarks [19.7] kgwのような既存の透かし技術は、低透かし強度、厳密な偽陽性条件、低エントロピーシナリオの制約に直面している。
生成したテキストを正極と負極に分割し,グリーントークン数の違いを利用して検出する手法であるBiMarkerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 11:35:18 GMT)
CE-SDWV: Effective and Efficient Concept Erasure for Text-to-Image Diffusion Models via a Semantic-Driven Word Vocabulary [19.7] 大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、様々な概念に関する顕著な生成性能を達成している。
実際には、プライバシーと安全性の制限により、NSFW(Not Safe For Work)の概念に関する生成能力は望ましくない。
テキスト意味空間におけるT2I拡散モデルのターゲット概念を除去するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:39:47 GMT)
Context-aware Diversity Enhancement for Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization [19.6] マルチオブジェクト最適化(MOCO)問題は、様々な現実世界のアプリケーションで広く用いられている。
我々はCDEというコンテキスト対応の多様性向上アルゴリズムを提案する。
提案したCDEは,文脈情報を効果的かつ効率的に把握し,多様性の向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 01:42:34 GMT)
Ada-KV: Optimizing KV Cache Eviction by Adaptive Budget Allocation for Efficient LLM Inference [19.4] 大規模言語モデルは様々なドメインで優れていますが、キーバリュー(KV)キャッシュの増加によって効率上の課題に直面しています。
最近の取り組みは、実行中に大量の非クリティカルキャッシュ要素を排除し、KVキャッシュサイズを削減することを目的としている。
本稿では,Ada-KVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:29:06 GMT)
Diffusion-Based Planning for Autonomous Driving with Flexible Guidance [19.2] 閉ループ計画のための新しい変圧器ベース拡散プランナを提案する。
本モデルは,予測タスクと計画タスクの協調モデリングを支援する。
様々な運転スタイルで頑健な伝達性を持つ最先端の閉ループ性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:49:50 GMT)
StagFormer: Time Staggering Transformer Decoding for RunningLayers In Parallel [18.9] StagFormerは、モデルの異なるセクションを33%のスピードアップで並列に実行することを可能にする。
メモリが限られている環境では、ステージングされた異なるセクション間でのウェイトシェアリングがより実用的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 20:09:11 GMT)
Fuzzy-aware Loss for Source-free Domain Adaptation in Visual Emotion Recognition [17.6] 視覚的感情認識におけるソースフリードメイン適応(SFDA-VER)は非常に難しい課題である。
本稿では,新たなファジィ・アウェア・ロス(FAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:20:52 GMT)
The Dark Side of AI Companionship: A Taxonomy of Harmful Algorithmic Behaviors in Human-AI Relationships [17.6] 我々は,AIコンパニオンであるReplikaが示す有害な行動の6つのカテゴリを特定した。
AIは、加害者、侮辱者、ファシリテーター、イネーブラーの4つの異なる役割を通じて、これらの害に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:46:59 GMT)
Refined climatologies of future precipitation over High Mountain Asia using probabilistic ensemble learning [16.5] 高山アジアは極域外で最も凍った水が集中しており、19億人以上にとって重要な水源となっている。
気候変動に直面して、降水はこの地域における水文モデリングの最大の不確実性の源となっている。
将来の降水予測は、複雑な、または位置測定、水文学的な観測の欠如、気候モデル分解能の限界、この地域のパラメトリック化などにより、依然として困難なままである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:35:24 GMT)
R2C-GAN: Restore-to-Classify Generative Adversarial Networks for Blind X-Ray Restoration and COVID-19 Classification [16.5] 汎用画像復元と分類のための共同モデルを提案する: 生成的逆数ネットワーク(R2C-GAN)の再構築
このような共同最適化されたモデルは、回復後にどんな病気もそのまま維持する。
提案手法では, 90%以上のF1スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:01:33 GMT)
FlatTrack: Eye-tracking with ultra-thin lensless cameras [16.0] 既存のアイトラッカーは、厚い複合光学素子に基づくカメラを使用しており、目から焦点を合わせるためにカメラを配置する必要がある。
この制限を克服するために、マスクベースのレンズレスカメラを用いたコンパクトな平面視線トラッカーを構築した。
これらのカメラは、共同設計の軽量ディープニューラルネットワークアルゴリズムと組み合わせて、眼鏡フレーム内で、眼に非常に近い位置に配置することができる。
提案した視線追跡システムは、従来のレンズベースのトラッカーと同等に動作し、よりフラットでコンパクトなフォームファクターを維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:44:51 GMT)
STATE ToxiCN: A Benchmark for Span-level Target-Aware Toxicity Extraction in Chinese Hate Speech Detection [14.9] 中国語ヘイトスピーチのきめ細かい検出方法を提案する。
まず,ターゲット・Argument-Hateful-Group Quaruples(STATE ToxiCN)を含むデータセットを構築する。
次に,既存モデルのヘイトスピーチ検出性能について検討した。
最後に,中国のヘイトフルスラングに関する最初の研究を行い,LLMがそのような表現を検出する能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:45:37 GMT)
Decentralized Low-Rank Fine-Tuning of Large Language Models [14.8] 低ランク適応(LoRA)に基づく大規模言語モデル(LLM)の分散微調整アルゴリズムである textttDec-LoRA を提案する。
データの不均一性と量子化制約の処理におけるtextttDec-LoRA の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 01:56:25 GMT)
Multimodal and Force-Matched Imitation Learning with a See-Through Visuotactile Sensor [14.5] 我々は、模倣学習(IL)の枠組みの中でマルチモーダル・ビゾタクタクタブル・センサを活用して、コンタクトリッチなタスクを実行する。
本稿では,IL改善のための補完手法として,触覚力マッチングと学習モード切替という2つのアルゴリズム的貢献を紹介する。
以上の結果から, 力の一致が平均政策成功率62.5%, ビズオタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタク
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:03:06 GMT)
Rethinking Bradley-Terry Models in Preference-Based Reward Modeling: Foundations, Theory, and Alternatives [14.4] 報奨モデルにおけるBradley-Terryモデル(BT)モデルの使用の基礎を再考する。
我々は,下流最適化の観点から,BTモデルが必須選択ではないことを論じる。
既成のバイナリ分類器と互換性のある,単純で簡単な上行法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 00:46:36 GMT)
LoRAGuard: An Effective Black-box Watermarking Approach for LoRAs [14.2] LoRAの不正使用を検出する新しいブラックボックス透かし技術であるLoRAGuardを紹介する。
LoRAGuardは、ほぼ100%の透かし検証成功を達成し、強い効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:46:59 GMT)
Mind the Value-Action Gap: Do LLMs Act in Alignment with Their Values? [13.8] バリュー・アクション・ギャップ(Value-Action Gap)は、現実の文脈における個人の価値観と行動の相違を明らかにする。
本研究では,LLMの値と値インフォームドアクションのアライメントを評価するための評価フレームワークであるValueActionLensを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:33:51 GMT)
An Aspect Performance-aware Hypergraph Neural Network for Review-based Recommendation [13.3] 本稿では,アスペクト性能認識型ハイパーグラフニューラルネットワーク(APH)を提案する。
APHは、ユーザレビューの矛盾する感情極性からアイテムのパフォーマンスを学習する。
6つの実世界のデータセットの実験では、APHがMSE、Precision@5、Recall@5を平均2.30%、4.89%、最高のベースラインよりも1.60%改善していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:10:22 GMT)
Improving Network Threat Detection by Knowledge Graph, Large Language Model, and Imbalanced Learning [13.3] 提案されたフレームワークは,オンラインシーケンス学習によるアジャイル脅威検出に適用される。
予備的な結果は, 脅威捕捉率を3%-4%向上させ, ユーザの行動に基づくリスク予測の解釈可能性の向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 14:59:47 GMT)
Leveraging Induced Transferable Binding Principles for Associative Prediction of Novel Drug-Target Interactions [13.2] BioBridgeは、限られたシーケンスデータを用いて、新規なドラッグとターゲットの相互作用を予測する。
変換可能なバインディング原理を蓄積するために、逆行訓練を備えたマルチレベルエンコーダが組み込まれている。
これは、上皮成長因子受容体とアデノシン受容体の仮想スクリーニングに有効であることが証明され、薬物発見におけるその可能性を裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:22:22 GMT)
Retrospective: Data Mining Static Code Attributes to Learn Defect Predictors [13.2] この短いメモは、その論文から何を思い出すべきか、何を忘れるべきなのかを反映しています。
最盛期には、この論文はSEの最も引用された論文(月に1回)であった。
2018年までに、主要なTSE論文の20%は、この研究によって導入され普及したアーティファクトを取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:50:28 GMT)
Beyond Benchmarks: On The False Promise of AI Regulation [13.1] 有効な科学的規制は、観測可能なテスト結果と将来のパフォーマンスを結びつける因果理論を必要とすることを示す。
本研究では,学習データから複雑な統計的パターンを明示的な因果関係なく学習する深層学習モデルにおいて,そのような保証を妨げていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:43:07 GMT)
Fine Tuning without Catastrophic Forgetting via Selective Low Rank Adaptation [13.1] 微調整は分散シフトに対する堅牢性を低下させ、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のパフォーマンスに影響を及ぼす。
本稿では,低ランク適応(LoRA)ブロックを選択的に活性化するインジケータ関数を用いたパラメータ効率細調整(PEFT)手法を提案する。
有効微調整は5%のアクティブブロックで実現でき、効率が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:22:22 GMT)
FedTLU: Federated Learning with Targeted Layer Updates [12.8] フェデレートラーニング(FL)は、トレーニング言語モデルのプライバシの問題に対処するため、複数のクライアントが他のクライアントにデータを送信することなく、トレーニングにコントリビュートできるようにする。
非IID(同一かつ独立に分散した)データは、FLの性能を制限していることが多い。
本稿では,FLにおける微調整のための層更新戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:21:54 GMT)
Overview of the Amphion Toolkit (v0.2) [12.7] Amphionは、オーディオ、音楽、音声生成のためのオープンソースのツールキットである。
このレポートでは、2024年に開発された2番目のメジャーリリースであるAmphion v0.2を紹介します。
100K時間のオープンソースの多言語データセット、堅牢なデータ準備パイプライン、テキスト音声、オーディオコーディング、音声変換といったタスクのための新しいモデルを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:10:13 GMT)
Classifying Deepfakes Using Swin Transformers [12.7] 本研究では,移動ウィンドウを自己注意に活用した最先端アーキテクチャであるSwin Transformersのディープフェイク画像の検出と分類への応用について検討する。
我々はSwin-ResNetやSwin-KNNのようなSwin Transformerとハイブリッドモデルを評価し、微妙な加工物を識別する能力に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:35:46 GMT)
How to Mitigate Information Loss in Knowledge Graphs for GraphRAG: Leveraging Triple Context Restoration and Query-Driven Feedback [12.3] 本稿では,Triple Context RestorationとQuery-driven Feedbackフレームワークを提案する。
情報損失を軽減するために、各トリプルの基盤となるテキストコンテキストを再構築する。
Exact Matchの29.1%の改善とF1の15.5%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:27:11 GMT)
The Same Only Different: On Information Modality for Configuration Performance Analysis [12.0] 本稿では,構成性能解析における手動とコードの有用性について検討する。
1,694のオプション、106,798のマニュアル、22,859,552行のコードがある。
両タスクのマニュアルとコードモダリティを融合させることが有益であるなど,いくつかの新たな発見と洞察を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:32:54 GMT)
Diffusion Generative Modeling for Spatially Resolved Gene Expression Inference from Histology Images [11.6] 我々は、拡散を伴う遺伝子 $textbfE$xpression の推論で、$textbfS$pa$textbfT$ially を提示する。
$textbfStem$は、同じ遺伝子変異レベルを基底真理データとして共有する高忠実な遺伝子発現予測を生成する。
提案したパイプラインは、ゲノムの観点から、既存の、容易にアクセス可能なH&E染色組織像を解析する可能性を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:52:27 GMT)
StochSync: Stochastic Diffusion Synchronization for Image Generation in Arbitrary Spaces [11.5] 本稿では,事前学習した画像拡散モデルを用いて任意の空間で画像を生成する手法を提案する。
ゼロショット法は、画像条件付けと3Dメッシュ法の両方の長所を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:22:44 GMT)
Evaluating LLMs for Quotation Attribution in Literary Texts: A Case Study of LLaMa3 [11.3] 小説における直接音声の発声におけるLlama-3の有効性について検討した。
LLMは28の小説のコーパスで印象的な結果を示し、ChatGPTとエンコーダベースのベースラインを大きなマージンで上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:52:22 GMT)
Turbulence: Systematically and Automatically Testing Instruction-Tuned Large Language Models for Code [11.2] 本稿では,新しいベンチマークである乱流を用いて,命令調整型大規模言語モデル(LLM)のコード生成における正確性と堅牢性を評価する手法を提案する。
乱流は、多数の自然言語の$textitquestion templates$から成り、それぞれがプログラミングの問題であり、様々な形式で問うことができるようにパラメータ化されている。
単一の質問テンプレートから、LLM に $textitneighbourhood$ と非常によく似たプログラミング質問を問うことができ、各質問に対して返された結果の正しさを評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 01:47:47 GMT)
ConceptCLIP: Towards Trustworthy Medical AI via Concept-Enhanced Contrastive Langauge-Image Pre-training [11.0] ConceptCLIPは、概念強化されたコントラスト言語イメージ事前トレーニングを利用する医療AIモデルである。
事前学習には、画像テキストアライメント学習(IT-Align)とパッチコンセプトアライメント学習(PC-Align)の2つの主要要素が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:07:11 GMT)
TinyLLaVA-Video: A Simple Framework of Small-scale Large Multimodal Models for Video Understanding [10.9] 本稿では,TinyLLaVA-Videoという,ビデオシーケンスを簡単な方法で処理するパラメータが4Bを超えないビデオ理解モデルを提案する。
このフレームワークの有効性を実験により検証し、既存の7Bモデルに匹敵する性能を達成する最良のモデルを示す。
コードとトレーニングのレシピは完全にオープンソースで、すべてのコンポーネントとトレーニングデータが公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:10:12 GMT)
SEAL: Speech Embedding Alignment Learning for Speech Large Language Model with Retrieval-Augmented Generation [10.8] 本稿では,中間テキスト表現の必要性を解消する統合埋め込みフレームワークを提案する。
本モデルでは,従来の2段階法に比べて高い精度でパイプライン遅延を50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:04:02 GMT)
MetaOcc: Surround-View 4D Radar and Camera Fusion Framework for 3D Occupancy Prediction with Dual Training Strategies [10.7] 本稿では,新しいマルチモーダル占有予測フレームワークであるMetaOccを提案する。
我々はまず,スパースレーダ点からの有効3次元特徴抽出のための高さ自己注意モジュールを設計する。
最後に,擬似ラベル生成のためのオープンセットセグメンタと幾何学的制約を利用した半教師付きトレーニング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:51:56 GMT)
Tumor Detection, Segmentation and Classification Challenge on Automated 3D Breast Ultrasound: The TDSC-ABUS Challenge [10.4] 腫瘍の検出、セグメンテーション、分類は、医療画像の解析において重要な要素である。
TDSC-ABUSチャレンジは、アルゴリズム研究における将来の発展をベンチマークし、刺激するオープンアクセスプラットフォームである。
本稿では,ABUS画像検査における課題から,トップパフォーマンスのアルゴリズムを要約し,批判的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:30:30 GMT)
Multiple Queries with Multiple Keys: A Precise Prompt Matching Paradigm for Prompt-based Continual Learning [10.3] 継続的学習は、動的環境における新しい知識を継続的に獲得するために機械学習モデルを必要とする。
本稿では,複数の鍵を持つ多重クエリー (MQMK) のプロンプトマッチングパラダイムを,高精度なプロンプト選択のために提案する。
実験の結果、MQMKは挑戦的なシナリオにおいて、迅速なマッチング率を30%以上向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:04:15 GMT)
Complete Chess Games Enable LLM Become A Chess Master [10.1] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成、質問応答、言語翻訳、推論、その他多くのタスクにおいて顕著な能力を示している。
LLMは様々な分野で成功しているにもかかわらず、チェスのような抽象的なゲームをする能力は過小評価されている。
本稿では,チェスをフルに行うための大規模言語モデルChessLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:43:39 GMT)
CD-Lamba: Boosting Remote Sensing Change Detection via a Cross-Temporal Locally Adaptive State Space Model [10.1] マンバは、世界的知覚と線形複雑性の利点により、標的領域の変化を特定するために広く応用されている。
Mambaに基づく既存のリモートセンシング変化検出アプローチは、変化領域固有の局所性を効果的に知覚するためにしばしば苦労する。
我々は,グローバルな認識を維持しつつ,変化検出の局所性を効果的に向上させる,新しい局所適応型SSMベースのアプローチCD-Lambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:51:10 GMT)
Rethinking External Slow-Thinking: From Snowball Errors to Probability of Correct Reasoning [10.0] テストタイムスケーリングは、大規模言語モデルにおける多段階推論を強化することが実証されている。
本稿では,外的スロー思考手法を誤り確率を緩和するための戦略として解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:05:16 GMT)
HMCGeo: IP Region Prediction Based on Hierarchical Multi-label Classification [10.0] 位置ベースのサービスやサイバーセキュリティといったアプリケーションでは、粒度の細かいIPロケーションが重要な役割を果たす。
本稿では,HMCGeoというIP領域予測のための階層型マルチラベル分類フレームワークを提案する。
我々は,HMCGeoがすべての地理的粒度に対して優れた性能を示し,既存のIP位置情報法を著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:58:14 GMT)
QuESat: Satellite-Assisted Quantum Internet for Global-Scale Entanglement Distribution [9.8] 遠距離での絡み合い分布は多くの量子応用において重要である。
本稿では,地球規模の絡み合い分布を実現するために,新しいハイブリッドな地上衛星量子ネットワークアーキテクチャ(QuESat)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:13:46 GMT)
Doracamom: Joint 3D Detection and Occupancy Prediction with Multi-view 4D Radars and Cameras for Omnidirectional Perception [9.8] マルチビューカメラと4Dレーダを融合した最初のフレームワークであるDoracamomを提案する。
コードとモデルは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 04:24:07 GMT)
Physics-Trained Neural Network as Inverse Problem Solver for Potential Fields: An Example of Downward Continuation between Arbitrary Surfaces [9.7] 下向きの継続は、重力や磁場を含むポテンシャル場処理において重要なタスクである。
本稿では,この課題に対する物理学習型ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく新しいソリューションを提案する。
提案手法を西南極の合成磁気データと実世界の磁気データの両方で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:45:19 GMT)
DDUNet: Dual Dynamic U-Net for Highly-Efficient Cloud Segmentation [9.6] クラウドセグメンテーションのためのDual Dynamic U-Net(DDUNet)を提案する。
DDUNetはU-Netアーキテクチャに準拠し、動的マルチスケール畳み込み(DMSC)と動的重みとバイアス発生(DWBG)という2つの重要なモジュールを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:54:14 GMT)
Be Intentional About Fairness!: Fairness, Size, and Multiplicity in the Rashomon Set [9.4] 概して、等しく正確なモデルの集合、すなわちラショーモン集合の性質について研究する。
私たちのコントリビューションには、このセットからモデルを効率的にサンプリングする方法が含まれています。
我々はまた、個人の予測がラショモン集合の中で反転する確率も導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 18:39:54 GMT)
Data-adaptive Safety Rules for Training Reward Models [9.2] 人間のフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)は、人間の好みに合わせてモデルを調整するために一般的に用いられる。
本稿では,各応答対について最も重要なルールを適応的に選択する動的手法を提案する。
2025年1月25日現在、我々のモデルはリーダーボード上で最高の安全性能を達成し、様々な大型モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:49:46 GMT)
Foundations of a Knee Joint Digital Twin from qMRI Biomarkers for Osteoarthritis and Knee Replacement [9.1] 本研究は, 高度な定量的MRIと機械学習を用いて, 膝関節のデジタルツインシステムの基礎を成す。
変形性膝関節症(OA)の発生率と膝関節置換(KR)の有意な関連がみられた軟骨厚および内側半月状の変化を含む,特定のバイオマーカーを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 04:36:08 GMT)
Synthetic Gauge Field for Ultracold Atoms Induced by Vector Beams [8.9] 我々は、超低温原子のための合成ゲージ場を生成するためにベクトルビーム(VB)を新たに導入する。
このスキームは、VBsのリッチチューナビリティを活用することにより、大きく拡張されたパラメータ範囲上の角ストライプ位相の出現を可能にする。
我々の研究は、超低温原子の量子制御とエキゾチックな量子状態と相の探索にVBを利用するための新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:50:21 GMT)
Graph Representation Learning via Causal Diffusion for Out-of-Distribution Recommendation [8.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのレコメンデーションアルゴリズムは、トレーニングとテストデータは独立して同じ分散空間から引き出されると仮定する。
この仮定は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの存在でしばしば失敗し、パフォーマンスが大幅に低下する。
OODレコメンデーションのための因果拡散によるグラフ表現学習(CausalDiffRec)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:08:58 GMT)
Studying Behavioral Addiction by Combining Surveys and Digital Traces: A Case Study of TikTok [8.7] ソーシャルメディアプラットフォームから得られたデジタルデータを用いて,行動依存症を効果的に診断できるかどうかを検討した。
我々は1590人のTikTokユーザーを調査し、3つの中毒グループに分類した。
ユーザーのデータを分析することで、中毒の可能性が高いユーザーがTikTokの動画を見て、一日中TikTokに戻ってくる時間が増えていることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 14:24:07 GMT)
Adapting Biomedical Abstracts into Plain language using Large Language Models [8.5] The Plain Language Adaptation of Biomedical Abstracts (PLABA) Trackの目標は、平易な言語を文レベルで使用して一般大衆に問う質問に基づいて、PubMedから抽出された英語のバイオメディカル抽象を適応させることである。
私たちは、ダイアログのユースケースに適しており、微調整されたオープンソースのLarge Language Modelsを活用しました。
GPT-4をベースとした上位モデルでは, 簡易度で第1位, 高精度度で第3位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 23:07:35 GMT)
Joint Communication and Sensing with Bipartite Entanglement over Bosonic Channels [8.4] 後方散乱信号を生成する欠陥の範囲を同時に特定しながら、低消費電力の送信機が受信機と通信しようとする光リンクにおいて、共同通信とセンシングの問題を考える。
量子ネットワークの絡み合いが想定される展開により、我々は送信機が絡み合いを利用して、そのセンシングと通信を支援することができる。
我々の主な成果は、特定のケースでタイムシェアリングに勝る、達成可能なレート/エラー体験領域という形で発生するトレードオフの特徴づけである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 21:10:57 GMT)
Analyzing the Generalization and Reliability of Steering Vectors [8.3] ステアリングベクトルは分布内および分布外の両方にかなりの制限があることを示す。
分散において、ステアビリティは異なる入力間で高度に変動する。
アウト・オブ・ディストリビューション(out-of-distribution)、ステアリングベクトル(steering vector)はよく一般化されるが、いくつかの概念はプロンプトの合理的な変化に対して脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:43:46 GMT)
Cross-Modal Transfer from Memes to Videos: Addressing Data Scarcity in Hateful Video Detection [8.1] ビデオベースのヘイトスピーチ検出は、注釈付きデータセットの欠如とビデオアノテーションのコストの高さによって、未発見のままである。
我々は、ヘイトフルなビデオ検出モデルをトレーニングするための代替および強化戦略として、ミームデータセットを活用する。
我々の結果は、常に最先端のベンチマークより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:50:14 GMT)
Hierarchical LoG Bayesian Neural Network for Enhanced Aorta Segmentation [8.0] 本稿では,Gaussian(LoG)モデルのベイジアンニューラルネットワークに基づく階層型ラプラシアンを用いたオータセグメンテーションの新たな手法を提案する。
我々のモデルは3次元U-Netストリームと階層的なLoGストリームから構成されており、後者は血管検出を様々なスケールで強化する。
実験の結果,本モデルでは主大動脈と上大動脈の血管を正確に分断でき,Dice係数の3%以上の上昇率が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 21:43:53 GMT)
Distributionally Robust Graph Out-of-Distribution Recommendation via Diffusion Model [7.9] OODレコメンデーション(DRGO)のための分散ロバストグラフモデルを設計する。
具体的には,遅延空間における雑音効果を軽減するために,単純かつ効果的な拡散パラダイムを用いる。
DRGOの一般化誤差境界の理論的証明と,本手法がノイズサンプル効果を緩和する理論的解析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:07:52 GMT)
AnyEnhance: A Unified Generative Model with Prompt-Guidance and Self-Critic for Voice Enhancement [7.9] 音声強調のための統合生成モデルであるAnyEnhanceを紹介する。
AnyEnhanceは、音声と歌声の両方を扱うことができる。
ノイズ除去、デバーベーション、デリッピング、超高解像度、ターゲット話者抽出など、幅広い拡張タスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 06:40:30 GMT)
GlyphDraw2: Automatic Generation of Complex Glyph Posters with Diffusion Models and Large Language Models [7.6] LLMを利用したテキストレンダリング機能を備えた自動ポスター生成フレームワークを提案する。
このフレームワークは、詳細な背景の中で正確なポスターテキストを作成することを目的としている。
解像度が1024ピクセルを超える高解像度フォントデータセットとポスターデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:42:20 GMT)
Zero-Shot Interactive Text-to-Image Retrieval via Diffusion-Augmented Representations [7.4] Diffusion Augmented Retrieval (DAR)はMLLMの微調整を完全に回避したパラダイムシフトフレームワークである。
DARは、Diffusion Model (DM) ベースの視覚合成を用いて、LLM(Large Language Model) 誘導クエリ改善をシナジし、文脈的にリッチな中間表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:29:18 GMT)
Real-CATS: A Practical Training Ground for Emerging Research on Cryptocurrency Cybercrime Detection [7.4] サイバー犯罪はブロックチェーン取引のセキュリティに重大な脅威をもたらし、2024年には490億ドルの損失を出した。
効果的な実世界のアドレスデータセットの欠如は、サイバー犯罪検出研究の進歩を妨げる。
トランザクションプロファイルを持つ暗号アドレスのリアルタイムデータセットであるReal-CATSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:02:56 GMT)
COLA: COarse-LAbel multi-source LiDAR semantic segmentation for autonomous driving [7.4] LIDARセマンティックセグメンテーショントレーニングと推論の異なる方法は、いくつかのサブフィールドに分けられる。
本研究では,これらすべてのサブフィールドにおいて,マルチソース・トレーニングの新たなアプローチにより結果を改善することを目的としている。
マルチソーストレーニングにおける共通の障害を克服するため、粗いラベルを導入し、新たに作成されたマルチソースデータセットCOLAを呼び出します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 21:18:41 GMT)
Advancing quantum imaging through learning theory [7.2] 我々はそれを学習タスクとしてモデル化し、Resolvable Expressive Capacity (REC) を計算することで量子画像の性能を定量化する。
まず,2点音源と一般分布音源の撮像性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:02:13 GMT)
Mix-of-Granularity: Optimize the Chunking Granularity for Retrieval-Augmented Generation [7.1] ルータを用いた入力クエリに基づいて知識源の最適粒度を決定する手法であるMix-of-Granularity(MoG)を提案する。
我々はMoGをMoG-Graph(MoGG)に拡張し、参照文書をグラフとして前処理することで、離れた位置にあるスニペットの検索を可能にする。
実験により,MoGとMoGGは最適粒度レベルを効果的に予測し,下流タスクにおけるRAGシステムの性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 06:52:41 GMT)
Flexible generation of optomagnonic quantum entanglement and quantum coherence difference in double-cavity-optomagnomechanical system [6.9] ダブルキャビティ-オプトマグノメカニクスシステムに基づいて, フレキシブルにオポマグニック量子絡み合いと量子コヒーレンス差を生成する手法を提案する。
その結果, 安定維持条件下では, マグノンの柔軟性が向上し, 異なる機構が選択できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 02:03:42 GMT)
Exploring the Feasibility of Deep Learning Models for Long-term Disease Prediction: A Case Study for Wheat Yellow Rust in England [6.8] 本研究は,イギリスにおけるコムギ黄さびの発生予測に深層学習モデルの適用可能性について検討した。
完全に接続されたニューラルネットワークと長時間の短期記憶を含む2つのディープラーニングモデルを採用しています。
予備的な結果は、深層学習モデルが、病気のダイナミクスに影響を与える複数の要因間の複雑な相互作用を効果的に捉えることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 21:22:54 GMT)
Ocean-OCR: Towards General OCR Application via a Vision-Language Model [6.7] textbfOcean-OCRは3B MLLMで、様々なOCRシナリオにおける最先端性能と、一般的なタスクにおける同等の理解能力を持つ。
我々は、オープンソースのOCRベンチマークや様々なOCRシナリオにおける包括的な実験を通じて、Ocean-OCRの優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:20:39 GMT)
Floquet-induced interactions in many-body systems [6.7] 我々は、将来の量子デバイスに関連するFloquetによる相互作用を理解するための高度なFloquet法を開発した。
この理解は、量子状態のコヒーレントな制御、エラーの最小化、これらのデバイスの性能のベンチマークに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:39:51 GMT)
NiSNN-A: Non-iterative Spiking Neural Networks with Attention with Application to Motor Imagery EEG Classification [6.6] 運動画像は脳波(EEG)研究において重要なカテゴリである。
従来のディープラーニングアルゴリズムは、重要な計算要求と高エネルギー利用によって特徴付けられる。
スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、有望なエネルギー効率のソリューションとして出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 23:04:50 GMT)
Faster Configuration Performance Bug Testing with Neural Dual-level Prioritization [6.6] 設定パフォーマンスバグ(CPBugs)は、ソースコードに深く隠される可能性がある。
既存のテストツールは、長いランタイムに悩まされているか、予算が制限されたときにCPBugを検出するのに効果がなかった。
本稿では,設定オプションと値範囲レベルでのテストをニューラルネットワークで優先することで,CPBugテストの高速化を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 04:19:43 GMT)
Learning-Enhanced Safeguard Control for High-Relative-Degree Systems: Robust Optimization under Disturbances and Faults [6.5] 本稿では,強化学習に基づく最適制御問題における安全性保証によるシステム性能の向上を目的とする。
安全性の勾配と性能の勾配の関係を定量化するために,勾配類似性の概念を提案する。
安全性を保証するため、安全なRLフレームワークに勾配操作と適応機構を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:03:02 GMT)
TEA: Trajectory Encoding Augmentation for Robust and Transferable Policies in Offline Reinforcement Learning [6.5] 本稿では,シーケンスエンコーダから得られる環境力学の潜在表現を統合することで,状態空間を拡張するトラジェクトリ拡張(TEA)を提案する。
以上の結果から,これらのエンコーディングをTAAに組み込むことで,新しい環境への単一ポリシーの伝達性が向上することが示唆された。
これらの結果は,TAAが重要な環境特性を捉え,エージェントが動的条件を越えて効果的に一般化できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:16:57 GMT)
Certifying entanglement dimensionality by reduction moments [6.4] 我々は、k-還元写像、モーメント法、古典影法を、絡み合いの次元性を証明するための実用的なプロトコルに組み合わせる。
我々のアプローチは、ほとんどの k における絡み合い次元を持つ状態が k-還元写像の作用の下で正に保たなければならないという観測に基づいている。
我々は、k-還元作用素の負の固有値の絶対和であるk-還元負性が、局所演算および純粋状態の古典的通信の下で単調であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 01:53:24 GMT)
Order parameters and phase transitions of continual learning in deep neural networks [6.3] 継続学習(CL)により、動物は事前知識を消去することなく新しいタスクを学習することができる。
ニューラルネットワーク(NN)におけるCLは、破滅的な忘れが原因で困難であり、新しい学習は古いタスクのパフォーマンスを低下させる。
本稿では,ネットワークの入出力マッピングがタスク列を学習する際に特徴付ける,深層広帯域NNにおけるCLの統計力学理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 04:27:17 GMT)
Evaluating the Effectiveness of XAI Techniques for Encoder-Based Language Models [6.3] 本研究は,人間関係協定(HA),ロバスト性,一貫性,コントラスト性という,4つの主要な指標を用いた一般的な評価枠組みを提案する。
5種類のXAIカテゴリから6つの説明可能性手法の有効性を評価した。
その結果,モデルの単純化に基づくXAI法(LIME)は,複数の指標やモデルに対して一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:08:34 GMT)
Diffusion-based Hierarchical Negative Sampling for Multimodal Knowledge Graph Completion [6.2] マルチモーダル知識グラフ補完(MMKGC)は、マルチモーダル知識グラフにおける不足知識の重要な問題に対処することを目的としている。
従来のアプローチでは、多モーダル情報の活用を無視して、多様で高品質な負の三重項を生成する。
本稿では,MMKGCタスクに適した拡散型階層的負サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 04:20:34 GMT)
A Transfer Learning Framework for Anomaly Detection in Multivariate IoT Traffic Data [6.2] 本稿では,時系列データセットにおける異常検出のための移動学習モデルを提案する。
従来の手法とは異なり、我々の手法はソースまたはターゲットドメインのラベル付きデータを必要としない。
新たな侵入検出データセットの実証評価は,我々のモデルが既存の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 02:03:49 GMT)
Tracing the Lifecycle of Architecture Technical Debt in Software Systems: A Dependency Approach [6.0] アーキテクチャ技術的負債(ATD)は、初期の開発を加速する一方で長期的な保守上の課題を生み出すソフトウェアアーキテクチャにおけるトレードオフを表す。
我々は、ATDの導入から返済への進化とそのソフトウェアアーキテクチャへの影響を理解することを目的としている。
我々の研究では、ATDの解決はソフトウェアの品質を短期的に向上させるが、依存関係の集中化によってアーキテクチャをより複雑にすることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:58:57 GMT)
TractoGPT: A GPT architecture for White Matter Segmentation [5.9] TractoGPTは、データセットをまたいで一般化し、ホワイトマターバンドルの形状情報を保持する完全に自動化された方法である。
実験の結果、TractoGPTは平均的なDICE、オーバーラップ、オーバーリーチのスコアで最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:54:10 GMT)
Guaranteed Multidimensional Time Series Prediction via Deterministic Tensor Completion Theory [5.7] 多次元時系列予測は、広範に応用されているため、ますます重要になっている。
決定論的完備化問題として多次元時系列予測を再構成し,新しい理論的枠組みを提案する。
時間次元に沿って多次元時系列を合成し、核標準を適用することにより、正確な予測のための最大予測地平線を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 04:01:30 GMT)
An Empirical Study on Decision-Making Aspects in Responsible Software Engineering for AI [5.6] 本研究では、AIの責任あるソフトウェア工学(RSE)に固有の倫理的課題と複雑さについて検討する。
個人の価値観、役割の創出、そしてAIに対する認識は、AIのためのRSEにおける意思決定に責任を負う。
RSE for AIの倫理的問題は、広くSEプロセスに見られる問題に大きく反映している。
この研究は、AIのRSEプラクティスを効果的に導くための運用フレームワークとリソースの欠如を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:38:04 GMT)
Information Consistent Pruning: How to Efficiently Search for Sparse Networks? [5.5] 反復等級プルーニング法(IMP)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)における重要なノード数を減らすことに成功している。
プルーニングネットワークにおけるIMPの人気にもかかわらず、既存のIMPアルゴリズムの基本的な制限は、各プルーニング勾配に必要なトレーニング時間である。
本稿では,ネットワーク層間の情報やフローをモニタし,トレーニング時間を最小化するIMPのための新しいテキストトッピング基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:40:59 GMT)
RLER-TTE: An Efficient and Effective Framework for En Route Travel Time Estimation with Reinforcement Learning [5.5] En Route Travel Time Estimationは、走行経路から運転パターンを学習し、迅速かつ正確なリアルタイム予測を実現することを目的としている。
既存の手法は、実世界の交通システムの複雑さとダイナミズムを無視し、結果としてリアルタイムシナリオにおける効率と正確性に大きなギャップが生じる。
本稿では,ER-TTEの経路実装を再定義し,高効率かつ効率的な予測を行う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） (Sun, 26 Jan 2025 11:49:34 GMT)
Deterministic Reservoir Computing for Chaotic Time Series Prediction [5.3] そこで我々は,高次元マッピングであるTCRC-LMとTCRC-CMに代えて決定論的手法を提案する。
時系列予測のタスクにおける予測能力をさらに強化するために,ロバチョフスキー関数を非線形活性化関数として新規に活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:46:40 GMT)
Unveiling the Potential of Multimodal Retrieval Augmented Generation with Planning [5.2] MRAG (Multimodal Retrieval Augmented Generation) システムは、しばしば厳密な単一ステップの検索手法に依存している。
人間の認知プロセスにインスパイアされた汎用的なフレームワークであるCagPlannerを紹介します。
CogPlannerはクエリを反復的に洗練し、検索戦略を選択し、並列およびシーケンシャルなモデリングアプローチを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:16:42 GMT)
Graph Neural Preconditioners for Iterative Solutions of Sparse Linear Systems [5.1] 汎用プリコンディショナーとしてグラフニューラルネットワークを提案する。
多くの問題に対して魅力的なパフォーマンスを示しており、メインストリームのプレコンディショナーがパフォーマンスが悪い場合にも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:21:05 GMT)
Flexible manipulation of bipartite and multipartite EPR steerings [5.0] バイパートとマルチパートの量子ステアリングは、様々な量子タスクのための重要なリソースである。
5つの下向きHermitian Gaussianモードのフレキシブルなステアリング操作方式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:52:32 GMT)
Geometry of symplectic group and optimal EAQECC codes [5.0] シンプレクティック群の幾何学と絡み合い支援(EA)量子誤り訂正符号(EAQECCs)の新たなタイプのリンクについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:58:20 GMT)
Cooperative Cruising: Reinforcement Learning-Based Time-Headway Control for Increased Traffic Efficiency [5.0] 本稿では,高速道路の交通効率を人的交通と比較して初めて向上させる新しいAIシステムを提案する。
私たちのアプローチの核心は、自動車両にタイムヘッドを通信する強化学習ベースのコントローラです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:22:25 GMT)
SedarEval: Automated Evaluation using Self-Adaptive Rubrics [5.0] 本稿では,自己適応型ルーブリックに基づく新しい評価パラダイムを提案する。
SedarEvalは、細心の注意を払って1,000の質問から成り、それぞれが独自の自己適応型ルーリックを持っている。
我々は、人間の学級に取って代わるために、特殊評価器言語モデル(評価器LM)を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:45:09 GMT)
OCSU: Optical Chemical Structure Understanding for Molecule-centric Scientific Discovery [4.9] 分子画像とキャプションサブタスクの変化は、画像表現学習とタスクモデリングの両方において大きな課題となる。
本稿では,OCSRを分子画像キャプションに拡張するOCSUタスクを提案する。
本稿では,OCSRに基づく手法とエンドツーエンドのOCSRフリー手法の2つのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 06:14:29 GMT)
Estimating Committor Functions via Deep Adaptive Sampling on Rare Transition Paths [4.9] コミッタ関数は、分子シミュレーションにおける希少だが重要な事象の研究の中心である。
本稿では,ニューラルネットワークをトレーニングしてコミッタ関数を近似する,遷移状態領域のデータポイントを生成するための効率的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:38:12 GMT)
Universal Image Restoration Pre-training via Degradation Classification [4.6] 劣化分類事前訓練により、モデルが任意の画像復元事前訓練のために入力画像の劣化タイプを分類する方法を学ぶことができる。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーの両方が性能改善を示し、10Dオールインワン修復タスクでは最大2.55dB、混合劣化シナリオでは6.53dBとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:03:37 GMT)
SQ-DM: Accelerating Diffusion Models with Aggressive Quantization and Temporal Sparsity [4.6] 本稿では,混合精度密度スパースアーキテクチャ,チャネルラストアドレスマッピング,時間ステップ対応空間検出器を備えた新しい拡散モデル加速器を提案する。
我々の加速器は従来の高密度加速器に比べて6.91倍のスピードアップと51.5%のエネルギー削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:34:26 GMT)
SyntheT2C: Generating Synthetic Data for Fine-Tuning Large Language Models on the Text2Cypher Task [4.6] 自然言語のCypherクエリへの翻訳を自動化することにより,Large Language ModelsとKnowledge Graphデータベースを接続することが重要である。
本研究では,合成クエリとCypherのペアデータセットを構築する手法であるSyntheT2Cを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:15:36 GMT)
Agent-OM: Leveraging LLM Agents for Ontology Matching [4.2] 本研究では,オントロジーマッチングシステムのための新しいエージェント駆動設計パラダイムを提案する。
本稿では,検索とマッチングのための2つのシームズエージェントからなるAgent-OM (Agent for Ontology Matching) フレームワークを提案する。
本システムは,OMタスクにおける長年の最高性能に非常に近い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 06:16:39 GMT)
Enhancing Glucose Level Prediction of ICU Patients through Hierarchical Modeling of Irregular Time-Series [4.1] ICU患者の血糖値(BG)を予測するためのマルチソース不規則時間変換器(MITST)
MITSTはトランスフォーマーの階層アーキテクチャを採用しており、特徴レベル、タイムスタンプ、ソースレベルのコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:40:38 GMT)
The Evolution of Reinforcement Learning in Quantitative Finance: A Survey [3.9] 強化学習(RL)は過去10年間で大きな進歩を遂げており、金融分野のアプリケーションへの関心が高まっている。
この調査は167の出版物を批判的に評価し、金融における多様なRLアプリケーションとフレームワークを調査している。
金融市場は、その複雑さ、マルチエージェントの性質、情報非対称性、および固有のランダム性によって特徴付けられ、RLの興味深いテストベッドとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 21:49:25 GMT)
TensorLLM: Tensorising Multi-Head Attention for Enhanced Reasoning and Compression in LLMs [3.8] マルチヘッドテンソル化プロセスとタッカー分解によるMHA圧縮を実現する新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,複数のベンチマークデータセットにまたがるLCMの推論能力を一貫して向上させることを実証する。
提案手法は既存のFFNのみに基づく復調手法とシームレスに組み合わせることで,LLM推論性能のさらなる向上を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 21:05:16 GMT)
Transformer^-1: Input-Adaptive Computation for Resource-Constrained Deployment [3.6] 本稿では,動的シナリオ下でのディープラーニングモデルにおける固定計算パラダイムによる資源無駄に対処するためのTransformer$-1$アーキテクチャを提案する。
ベンチマークテストでは,標準的なTransformerと比較してFLOPを42.7%削減し,ピークメモリ使用率を3%削減した。
また,いくつかの自然言語処理タスクの実験を行い,資源効率の大幅な向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:31:45 GMT)
Transformer-Based Multimodal Knowledge Graph Completion with Link-Aware Contexts [3.5] マルチモーダル知識グラフ補完(MMKGC)は、マルチモーダル知識グラフ(MMKG)における欠落リンクの予測を目的とする。
既存のMMKGCアプローチは主に知識グラフ埋め込み(KGE)モデルを拡張している。
本稿では,トランスフォーマーをベースとしたKGEモデルと,事前学習したVLMが生成するクロスモーダルコンテキストを統合した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:23:14 GMT)
Neural quantum embedding via deterministic quantum computation with one qubit [3.4] 1量子ビット(DQC1)を用いた決定論的量子計算に基づくニューラル量子埋め込み(NQE)手法を提案する。
NQEは、古典データの異なるカテゴリに対応する量子状態間のトレース距離を最大化するためにニューラルネットワークを訓練する。
我々は、NQE-DQC1プロトコルが拡張可能であることを示し、NQEトレーニングにNMRシステムを使用することを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 01:33:46 GMT)
How Green are Neural Language Models? Analyzing Energy Consumption in Text Summarization Fine-tuning [3.3] 本研究では,3つのニューラルネットワークモデル間のエネルギー消費と性能のトレードオフを分析する。
各モデルの微調整に伴う炭素フットプリントを測定し,環境影響の包括的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 04:37:27 GMT)
Physics-Driven Self-Supervised Deep Learning for Free-Surface Multiple Elimination [3.3] 物理物理学において、ディープラーニング(Deep Learning, DL)法は、一般に大量の高品質ラベル付きデータからの教師付き学習に基づいている。
本稿では,損失計算に基礎となる物理を組み込んで,自由表面多重自由波動場をフルウェーブフィールドから効果的にパラメータ化する方法を提案する。
これにより、根拠となる真理データを示すことなく、高品質な推定値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:37:23 GMT)
Mathematical analysis of the gradients in deep learning [3.3] 勾配関数は、コスト汎函数が連続的に微分可能なすべての開集合上のコスト汎函数の標準勾配と一致しなければならないことを示す。
一般化された勾配函数は、コスト汎函数が連続的に微分可能なすべての開集合上のコスト汎函数の標準勾配と一致しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:11:57 GMT)
Exact, Average, and Broken Symmetries in a Simple Adaptive Monitored Circuit [3.2] 測定された量子回路は、本質的に平衡から外れた新しい物質の状態の基盤として登場した。
対称性は、これらの新しい状態、それらの相と相転移の組織原理として使用できるか?
我々は、異なる絡み合い遷移に加えて順序付け遷移をホストする単純な適応監視回路において、肯定的な答えを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:34:04 GMT)
Blissful (A)Ignorance: People form overly positive impressions of others based on their written messages, despite wide-scale adoption of Generative AI [3.1] 我々は,送信者による生成AI(GenAI)の使用が送信者の印象にどのように影響するかを探る。
より現実的な条件下では、GenAIの潜在的な使用が明示的に強調されなかった場合、受信者は送信者に対して懐疑的ではない。
GenAIの潜在的な(しかし不確実な)使用について強調したとしても、受取人は過度に肯定的な印象を生んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 21:38:12 GMT)
FiberPool: Leveraging Multiple Blockchains for Decentralized Pooled Mining [2.9] これらの課題に対処するために,FiberPoolという分散マイニングプールを提案する。
我々は、FiberPoolが採用した支払いスキームFiberPool Proportionalのマイニングフェアネス、予算バランス、報酬安定、インセンティブ適合性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:08:03 GMT)
Exploring Cross-model Neuronal Correlations in the Context of Predicting Model Performance and Generalizability [2.7] 本稿では,新しいモデルを用いたモデルの性能評価手法を提案する。
提案手法は,1つのネットワーク内の各ニューロンに対して,類似の出力を生成する他のネットワークにニューロンが存在するかどうかを判定することにより相関性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:01:32 GMT)
Grounded Language Agent for Product Search via Intelligent Web Interactions [2.5] 本稿では,GLAINTELという,知的Webインタラクションのための接地言語エージェントを紹介する。
人間の実演なしで学ぶことの難しさと、人間の実演が利用可能になったときに効果的に活用する機会の両方に取り組みます。
人間の実演と強化学習に基づく訓練を組み合わせることで、GPT-4の手法に匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:07:41 GMT)
A Generalization Bound for a Family of Implicit Networks [2.3] インプリシット・ネットワーク(英: Implicit Network)は、パラメータ化された演算子の固定点によって出力が定義されるニューラルネットワークである。
これらのアーキテクチャのラデマッハ複雑性の被覆数論に基づいて、このクラスに有界な一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 00:17:48 GMT)
Achievability of Covert Quantum Communication [2.2] 古典的な量子包絡通信における$textitsquare root law(SRL)の達成可能性を示す。
M(n)$を2方向の秘密チャンネルの助けなしに下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 23:01:55 GMT)
Simultaneous Superconducting and Topological Properties in Mg-Li Electrides at High Pressures [2.1] 高圧下では, 新規な電子特性をともなうMg-Liの安定相を7つ同定した。
MgLi10 はバンドギャップ 0.22 eV の半導体であり、Pm-3m MgLi は超伝導転移温度 22.8 K の超伝導体である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:20:00 GMT)
Hiding in Plain Sight: An IoT Traffic Camouflage Framework for Enhanced Privacy [2.0] パケットパディングのような既存の技術的難読化手法は、スマートホームのような動的な環境では不足することが多い。
本稿では,交通分析を中断させることでプライバシーを向上する多技術難読化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 04:33:44 GMT)
Stroke Lesion Segmentation using Multi-Stage Cross-Scale Attention [2.0] この研究は、脳の構造的特徴と様々な大きさの病変のマッピングを改善するためのマルチステージクロススケール注意(Multi-Stage Cross-Scale Attention, MSCSA)機構を導入する。
Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS) v2.0 データセットを使用して、MSCSA はDice と F1 のスコアにおいて、小さな病変に焦点を当てたサブセットで全てのベースラインメソッドを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 06:57:31 GMT)
Discriminative Representation learning via Attention-Enhanced Contrastive Learning for Short Text Clustering [1.7] 我々は,textbfAttention-textbfEnhanced textbfContrastive textbfLによる識別表現学習という,新しいテキストクラスタリング手法を提案する。
実験の結果,提案したtextbfAECL は最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:51:00 GMT)
Color Flow Imaging Microscopy Improves Identification of Stress Sources of Protein Aggregates in Biopharmaceuticals [1.6] フローイメージング顕微鏡は、可視粒子(SvPs)の検出において重要な進歩である。
本研究では,SvPsにおける応力源のキャラクタリゼーションを高めるために,色FIMの可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 11:48:28 GMT)
A Polynomial Time Quantum Algorithm for Exponentially Large Scale Nonlinear Differential Equations via Hamiltonian Simulation [1.6] 量子コンピュータ上で効率よく解ける非線形ODEのクラスを導入する。
具体的には、非線形ODEの系をハミルトン力学にマッピングするために、クープマン・フォン・ノイマン線型化を用いる。
これにより、$O(rm log(N))$ overhead で非線形ODEを解くのに最適なハミルトンシミュレーション手法を利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:54:11 GMT)
MAPPING: Debiasing Graph Neural Networks for Fair Node Classification with Limited Sensitive Information Leakage [1.5] 公正ノード分類のためのモデルに依存しない新しい脱バイアスフレームワーク MAPPing を提案する。
以上の結果から,MAPPingは実用性と公正性,および機密情報漏洩のプライバシーリスクとのトレードオフを良好に達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 06:12:15 GMT)
AI-Driven Secure Data Sharing: A Trustworthy and Privacy-Preserving Approach [1.4] 本研究は,ブロックピクセル操作に基づく学習可能な暗号化手法によるセキュアなフレームワークを導入し,データを暗号化する。
提案されたフレームワークは、キーごとにユニークなスクランブルパターンを作成することによって、データのプライバシとセキュリティを保証する。
このフレームワークは、実世界のデータセットを広範囲にテストした後、94%の成功率で検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 02:03:19 GMT)
Tutor CoPilot: A Human-AI Approach for Scaling Real-Time Expertise [1.4] Tutor CoPilotは、エキスパート思考のモデルを活用した、新しいヒューマンAIアプローチである。
本研究は,実地学習におけるヒューマンAIシステムのランダム化制御試験としては初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 01:52:22 GMT)
Self-supervised Benchmark Lottery on ImageNet: Do Marginal Improvements Translate to Improvements on Similar Datasets? [1.4] 我々は、ImageNetでうまく機能しているように見えるモデルが、類似したデータセットで顕著な性能低下を経験するかどうか検討する。
特に、DINOやSwavのような最先端のフレームワークは、そのパフォーマンスを称賛されているが、パフォーマンスが大幅に低下している。
ベンチマークがImageNetバリデーションセット上でのみ実行される場合、モデルの良質で望ましいプロパティは依然として隠されている、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:19:12 GMT)
Discovering High-Strength Alloys via Physics-Transfer Learning [1.2] ピエルス応力は、塑性流動に対する転位抵抗を評価して材料強度を測定する。
本稿では、力場シミュレーションで訓練されたニューラルネットワークを利用して結晶の塑性物理を理解するためのデータ駆動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:32:07 GMT)
From Entanglement to Bonds: Chemical Bonding Concepts from Quantum Information Theory [1.2] 化学結合は、原子を分子に結合する非局所的な現象である。
我々は、量子情報、軌道絡み合いから等しく非局所的な概念のレンズを通して化学結合を合理化し、特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 23:06:04 GMT)
Efficient and Accurate Pneumonia Detection Using a Novel Multi-Scale Transformer Approach [1.2] 肺炎検出のための新しいマルチスケールトランスフォーマー手法を提案する。
本手法は肺の分節と分類を統一的な枠組みに統合する。
我々の手法は、"Kermany"データセットで93.75%の精度、"Cohen"データセットで96.04%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:04:30 GMT)
Exploring and Evaluating Interplays of BPpy with Deep Reinforcement Learning and Formal Methods [1.1] 本研究では,行動プログラミング (BP) と人工知能 (AI) と形式的手法 (FM) の相互作用について検討・評価する。
本稿では,PythonベースのBPの実装であるBPpyフレームワークがどのように拡張され,さまざまなFMおよびAIツールによって拡張されているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:52:13 GMT)
A Distribution-Aware Flow-Matching for Generating Unstructured Data for Few-Shot Reinforcement Learning [1.1] 数発の強化学習のための合成非構造化データを生成するための分布認識フローマッチング手法を提案する。
我々のアプローチは、オーバーフィッティングやデータ相関など、従来のモデルベースRLにおける重要な課題に対処する。
提案手法は,初期タイムスタンプのフレームレートを30%向上させながら,最大Q値で安定した収束を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:54:15 GMT)
GUIDE: A Global Unified Inference Engine for Deploying Large Language Models in Heterogeneous Environments [1.1] 現実世界のシナリオにおける大規模言語モデル(LLM)は依然として重要な課題である。
これらの課題は、しばしばメモリ使用率、レイテンシ、スループットの非効率につながる。
バッチレイテンシ、TTFT、デコードスループットといった主要なメトリクスに対して、予測エラーを9.9%から42.3%の精度で達成し、これらの問題に対処するフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:35:02 GMT)
Adversarially Robust Out-of-Distribution Detection Using Lyapunov-Stabilized Embeddings [1.0] AROSは、ニューラル常微分方程式(NODE)とリャプノフ安定性定理を利用する新しいアプローチである。
調整された損失関数により、リアプノフ安定性理論を適用し、分布内(ID)とOODデータが安定平衡点に収束することを保証する。
このアプローチは任意の摂動入力を安定平衡に戻すことを奨励し、それによってモデルの対向摂動に対する堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:35:40 GMT)
A Statistical Learning Approach for Feature-Aware Task-to-Core Allocation in Heterogeneous Platforms [1.0] タスク単位の割り当てを最適化することで、ユーザエクスペリエンスを劣化させることなく、マルチコアプラットフォームの消費電力を大幅に削減できる。
本稿では,環境モデルに最も影響を及ぼす特徴を識別する特徴選択のための統計的学習手法を提案する。
現状のLinux知事とサーマルモデリング技術を用いて実施した本実験は,相関対応タスク・ツー・コアアロケーションがエネルギー消費を最大10%減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:52:07 GMT)
Contextual Knowledge Sharing in Multi-Agent Reinforcement Learning with Decentralized Communication and Coordination [1.0] マルチエージェント強化学習(Dec-MARL)は、動的環境における複雑なタスクに対処するための重要なアプローチとして登場した。
本稿では,エージェントの知識共有プロセスに目標認識とタイムアウェアネスを取り入れ,ピアツーピアコミュニケーションとコーディネーションを統合した新しいDec-MARLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:49:50 GMT)
Acquiring Submillimeter-Accurate Multi-Task Vision Datasets for Computer-Assisted Orthopedic Surgery [0.9] 整形外科手術における3次元再構成と特徴マッチングに適した現実的で正確な生体外データセットを生成する。
平均3次元ユークリッド誤差0.35mmは3次元基底真理に対して達成される。
これにより、将来的な外科的データセットの取得の扉が開かれ、高精度な応用が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 02:52:46 GMT)
Approximate Message Passing for Bayesian Neural Networks [0.8] 予測後部を因子グラフとしてモデル化する新しい枠組みを提案する。
我々は,約890kパラメータの畳み込みニューラルネットワークを用いて,CIFAR-10に対するアプローチを評価し,SOTAベースラインと競合できることを見出した。
我々の手法は560万のパラメータにスケールするが、最先端の変分推論手法のスケールと性能にはさらなる改善が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:58:42 GMT)
A Machine Learning Approach to Automatic Fall Detection of Combat Soldiers [0.8] 本稿では,ブラジル海軍の「未来兵」プロジェクトの範囲内で実施される研究について述べる。
このシステムは、兵士を不活化させ、重度の出血を招きかねない負傷を識別するカジュアルティ検出システムの開発に焦点を当てている。
このデータは、1D Convolutional Neural Networks(CNN1D)のトレーニングに使われ、致命的な怪我による転倒を正確に分類することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:31:56 GMT)
A maximum concurrence criterion to investigate absolutely maximally entangled states [0.7] 我々は、純状態の最大絡み付けを決定するために、絡み合いの尺度である最大I-コンカレンスの基準を用いる。
我々は、可能なすべての二分割にまたがる最大の絡み合いを示す、絶対的に極大な純粋状態(AME)を多数同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:46:03 GMT)
Can Pose Transfer Models Generate Realistic Human Motion? [0.7] AnimateAnyone, MagicAnimate, ExAvatarの3種類のポーズ転送手法を評価した。
参加者は、ポーズ変換されたビデオで、その時間の42.92%しか望まれていないアクションを正しく識別することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:17:05 GMT)
A Critical Field Guide for Working with Machine Learning Datasets [0.7] 機械学習データセットを扱うためのクリティカルフィールドガイドは、良心的なデータセットスチュワードシップのための実践的なガイダンスを示唆している。
既存の機械学習データセットを扱うための質問、提案、戦略、リソースを提供する。
学生、ジャーナリスト、アーティスト、研究者、開発者はデータセット特有の問題を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 11:43:33 GMT)
ARWKV: Pretrain is not what we need, an RNN-Attention-Based Language Model Born from Transformer [0.7] 純ネイティブRWKV-7によるQwen 2.5の蒸留モデルについて紹介する。
我々は、RWKV-6アーキテクチャに基づくQRWK 32Bで作業する。
実際、蒸留プロセスはQwenだけでなくいかなるLLMも利用でき、より少ないトークンでより大きなLLMからより小さなLLMへ知識を伝達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:56:56 GMT)
iFormer: Integrating ConvNet and Transformer for Mobile Application [0.7] iFormerは、畳み込みの高速局所表現能力と、自己意図の効率的なグローバルモデリング能力を統合する。
我々は、iFormerが様々なタスクで既存の軽量ネットワークより優れていることを示す包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 02:34:58 GMT)
Revisiting DNN Training for Intermittently-Powered Energy-Harvesting Micro-Computers [0.7] 本研究では,エネルギー制約環境下でのディープニューラルネットワークに適した新しいトレーニング手法を紹介し,評価する。
本稿では,デバイスアーキテクチャとエネルギー可用性の変動性の両方に適応する動的ドロップアウト手法を提案する。
予備的な結果は、この戦略が5%未満の計算量を持つ最先端技術と比較して6～22%の精度向上をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:08:51 GMT)
PCAP-Backdoor: Backdoor Poisoning Generator for Network Traffic in CPS/IoT Environments [0.7] 我々は,PCAPデータセットに対するバックドア中毒攻撃を容易にする新技術であるtextttPCAP-Backdoorを紹介した。
実際のCPS(Cyber-Physical Systems)とIoT(Internet of Things)ネットワークトラフィックデータセットの実験では、攻撃者がトレーニングデータセット全体の1%以下を中毒することで、モデルを効果的にバックドアできることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:49:34 GMT)
Field-level simulation-based inference with galaxy catalogs: the impact of systematic effects [0.6] 我々は、CAMELSプロジェクトと異なるコードで実行される何千もの最先端の流体力学シミュレーションから生成された銀河カタログ上で、我々のモデルを訓練し、テストする。
これらの効果の存在はモデルの精度と精度を低下させるが、モデルが良好に機能する銀河カタログの比率は90%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:54:00 GMT)
Estimating the Optimal Number of Clusters in Categorical Data Clustering by Silhouette Coefficient [0.6] 本稿では,分類データクラスタリングにおける最適kを推定するアルゴリズムk-SCCを提案する。
k-SCCの性能を比較するために, 合成データセットと実データセットの比較実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 14:29:11 GMT)
Disentanglement Analysis in Deep Latent Variable Models Matching Aggregate Posterior Distributions [0.6] 本稿では,DLVM(Deep Latent variable model)の解離を一般に評価する手法を提案する。
提案手法は, 基潜時軸と異なるデータセットの生成因子を表す潜時ベクトルを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 23:38:39 GMT)
ARD-VAE: A Statistical Formulation to Find the Relevant Latent Dimensions of Variational Autoencoders [0.6] 本稿では,データセットのモデル化に必要な潜在因子を統計的に定式化する。
我々は、変分オートエンコーダ(ARD-VAE)における自動関連性検出手法を提案手法と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 23:39:11 GMT)
Instruction Tuning for Story Understanding and Generation with Weak Supervision [0.6] 本稿では,ストーリー生成を改善するために,"Weak to Strong Instruction Tuning"という新しいアプローチを提案する。
本手法は物語の理解と生成における性能を著しく向上させることを示す。
本研究は, 複雑な物語タスクのための生成モデルを改良する上で, 適応的指導チューニングが強力なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:59:31 GMT)
The Potential of Large Language Models in Supply Chain Management: Advancing Decision-Making, Efficiency, and Innovation [0.5] 大規模言語モデル(LLM)とサプライチェーン管理(SCM)の統合は、業界に革命をもたらしている。
本稿では、需要予測、在庫管理、サプライヤー関係管理、物流最適化など、LCMが様々なSCM機能に与える影響について検討する。
バイアス軽減とデータ保護を含む倫理的考慮は、公正で透明なAIプラクティスを保証するために考慮される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:41:50 GMT)
Query-based versus resource-based cache strategies in tag-based browsing systems [0.5] タグベースのブラウジングは、デジタルライブラリをナビゲートするための一般的なインタラクションモデルである。
i) 以前計算されたブラウジング状態が選択されたタグのセットによってインデックス付けされたクエリベースの戦略、(ii) リソースベースの戦略、および(ii) 閲覧状態がフィルタリングされたリソースのセットによってインデックス付けされたリソースベースの戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 11:01:10 GMT)
Identifying Critical Tokens for Accurate Predictions in Transformer-based Medical Imaging Models [0.5] 我々は、トランスフォーマーに基づく医療画像モデルの意思決定過程の解明に向けて一歩踏み出した。
本稿では,モデルによる予測に寄与するクリティカルトークンを識別する新しい手法であるToken Insightを提案する。
実験の結果,Token Insightはより透明で解釈可能なトランスフォーマーベースの医療画像モデルに寄与することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:49:13 GMT)
An Empirically-parametrized Spatio-Temporal Extended-SIR Model for Combined Dilution and Vaccination Mitigation for Rabies Outbreaks in Wild Jackals [0.5] 本稿では,グラフに基づく空間的枠組みを用いた拡張時間拡張SIRモデルを提案する。
イスラエル北部のジャカル人口を用いたケーススタディにおいて,本モデルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:04:57 GMT)
Comparing YOLOv11 and YOLOv8 for instance segmentation of occluded and non-occluded immature green fruits in complex orchard environment [0.4] YOLO11n-セグはすべてのカテゴリーで最高のマスク精度を達成し、スコアは0.831であった。
YOLO11m-seg と YOLO11l-seg は非閉塞および閉塞のフルーツレットセグメンテーションに優れていた。
YOLO11m-segは、ボックスとマスクのセグメンテーションで最高スコアを記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 12:23:42 GMT)
AI in Oncology: Transforming Cancer Detection through Machine Learning and Deep Learning Applications [0.4] 本稿では,従来の診断技術の限界について検討し,がんの診断・治療におけるAIの変革的役割について考察する。
この研究は、放射線医学におけるAIの適用を、癌の詳細な特徴、関連するリスクを特定するための予測分析、即時診断のためのアルゴリズム駆動ロボットの開発に応用することを目的としている。
このプラットフォームの包括的な目標は、専門家の推薦の開発を支援し、普遍的で効率的な診断手順を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 11:32:43 GMT)
Optimal Transport on Categorical Data for Counterfactuals using Compositional Data and Dirichlet Transport [0.4] 最適輸送に基づくアプローチは、例えばアルゴリズムの識別を定量化するために反事実を導出するために注目を集めている。
本稿では,実データセットを用いて分類変数を輸送する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 14:42:16 GMT)
Constrained Hybrid Metaheuristic Algorithm for Probabilistic Neural Networks Learning [0.4] 本研究では、確率論的ニューラルネットワーク(PNN)のトレーニングを強化するためのハイブリッドメタヒューリスティックアルゴリズムの可能性について検討する。
勾配に基づくアプローチのような伝統的な学習手法は、しばしば高次元で不確実な環境を最適化するのに苦労する。
本稿では,複数の個体群に基づく最適化手法を組み合わせた制約付きハイブリッドメタヒューリスティック(cHM)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:49:16 GMT)
Visualizing Uncertainty in Translation Tasks: An Evaluation of LLM Performance and Confidence Metrics [0.2] 大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳にますます利用されているが、その予測は解釈可能性やユーザ信頼を妨げる不確実性を示すことが多い。
本稿では,(1)モデルの信頼性に関するトークンレベルの洞察をユーザに提供すること,(2)翻訳の不確かさを定量化し表現するためのWebベースの可視化ツールを開発すること,の2つの目的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:14:51 GMT)
Scaling Large Vision-Language Models for Enhanced Multimodal Comprehension In Biomedical Image Analysis [0.2] ビジョン言語モデル(VLM)は、画像処理のための事前訓練されたビジョンバックボーンと、クロスモーダルプロジェクタを組み込むことによって、この問題に対処する。
低線量放射線治療におけるマルチモーダル理解を高めるため,LLaVAモデルから微調整されたインテリジェントアシスタントを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 02:48:01 GMT)
I-trustworthy Models. A framework for trustworthiness evaluation of probabilistic classifiers [0.2] この研究は、推論タスクの確率論の信頼性を評価するための新しいフレームワークである、信頼に値するフレームワークを定式化する。
I-trustworthinessを評価するために,局所校正誤差(LCE)を用いて仮説検証法を開発した。
誤診の場合のバイアスを識別し,測定するための診断ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:54:43 GMT)
Efficient Self-Supervised Grading of Prostate Cancer Pathology [0.1] 提案するフレームワークは,タスク固有の自己教師型学習モデルに基づく。
モデルは、順序回帰に基づくアプローチを用いてISUPグレーディングのタスクのために微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:22:04 GMT)
Using Enriched Category Theory to Construct the Nearest Neighbour Classification Algorithm [0.0] 本稿では,強化カテゴリー理論のみを用いた機械学習アルゴリズムの構築とモチベーションを初めて行った。
データセットに関する一連の合理的な仮定が、Nearest Neighbours Algorithmの構築につながることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 14:40:04 GMT)
Unveiling the Potential of iMarkers: Invisible Fiducial Markers for Advanced Robotics [0.0] フィデューシャルマーカーは、ナビゲーション、オブジェクト認識、シーン理解を促進する様々なロボティクスタスクで広く使われている。
本稿では,特殊センサーを搭載したロボットでのみ検出可能な「iMarkers」のイノベーティブで邪魔にならないフィデューシャルマーカーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 12:34:48 GMT)
Twin Transition or Competing Interests? Validation of the Artificial Intelligence and Sustainability Perceptions Inventory (AISPI) [0.0] 本稿では,人工知能と持続可能性知覚インベントリ(AISPI)の開発と検証について述べる。
この13イテムは、個人がAIの進歩と環境の持続可能性の関係をどう見ているかを測定する。
本研究は,AIと持続可能性の関係において,個人がシナジーと緊張の両方を同時に認識できることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:21:27 GMT)
Topological quantum compilation of metaplectic anyons based on the genetic optimized algorithms [0.0] 我々は、F-行列、R-シンボル、メタプレクティック・エノンの融合規則を利用した合計6つのエノンモデルを得る。
一ビットの場合、古典的なH-およびT-ゲートは遺伝的アルゴリズムを改良したゾロヴィ・キタエフアルゴリズムを用いてうまく構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 03:22:02 GMT)
Topological $X$-states in a quantum impurity model [0.0] トポロジカルキュービットは本質的にノイズや誤差に耐性がある。
局所摂動量子不純物モデルの長時間応答における位相的$X$状態の出現を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 02:29:54 GMT)
Token Democracy: The Architectural Limits of Alignment in Transformer-Based Language Models [0.0] トランスフォーマーは全てのトークンを等しいものとして処理し、全てのトークンに等しい声を与える。
これはAGIにとって悲劇的に不向きな設計であり、敵の「候補者」がシステムをハイジャックするリスクを負うことはない。
この「トーケン民主主義」は、ジェイルブレイクがより広範囲に安全訓練されたモデルを追い越す理由と、位置シフトが即時効果を損なう理由を説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:26:06 GMT)
Three Laws of Statistical Linguistics Emerging in images [0.0] VGG-19を用いて各カーネルからワードを定義し、グレースケール値が90%を超えるピクセル数を計算します。
我々は、Zipf、Heaps、Benfordの統計言語学の法則が、異なる画像を表すテキストを含む単語にも存在していることに驚いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:26:32 GMT)
The Best Soules Basis for the Estimation of a Spectral Barycentre Network [0.0] 我々は、ラプラシアンスペクトルの擬似距離に基づいて、一組のネットワークのバリセントを計算する。
ネットワークがブロックモデルのランダムな実現である場合、我々のアルゴリズムは集団平均隣接行列を再構成する。
この研究は、理論的な保証を持つ新しいスペクトルベースのネットワーク合成の設計への扉を開くために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:02:54 GMT)
Strong and weak symmetries and their spontaneous symmetry breaking in mixed states emerging from the quantum Ising model under multiple decoherence [0.0] 一次元横フィールドイジングモデル(TFIM)に適用された2種類のデコヒーレンス間の相互作用によって生じる現象について検討する。
TFIMの基底状態から様々な混合状態が出現する。
この研究では、Z$対称性の強さと弱さが重要な役割を担い、効率的な順序パラメータを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:32:53 GMT)
Semantic Layered Embedding Diffusion in Large Language Models for Multi-Contextual Consistency [0.0] Semantic Layered Embedding Diffusion (SLED) メカニズムは、トランスフォーマーベースのアーキテクチャにおける階層的セマンティクスの表現を再定義する。
スペクトル解析に基づく多層拡散プロセスを導入することにより、大域的および局所的セマンティックコヒーレンスの間の複雑なバランスを実現する。
実験結果は、様々な領域で効果的に適応するメカニズムの能力を強調し、パープレキシティとBLEUスコアを著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:17:04 GMT)
Scaling of hardware-compatible perturbative training algorithms [0.0] 多重勾配勾配 (MGD) は、ハードウェアにおける損失関数の勾配を推定するためのスケーラブルで効率的なゼロ階法訓練法である。
ネットワークサイズとタスク複雑性の関数としてMGDを用いてネットワークをトレーニングする時間について検討する。
以上の結果から,MGDはハードウェア上での大規模ネットワークのトレーニングを効率的に行うことができ,バックプロパゲーションに匹敵する精度を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:11:42 GMT)
SUSY transformation as the coupler of non-interacting systems [0.0] 原子の準1次元鎖は、1次元ディラック型方程式によって効果的に記述できる。
超対称変換は、2つの非相互作用系間の相互作用を生成するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:04:57 GMT)
Quantum-Enhanced Attention Mechanism in NLP: A Hybrid Classical-Quantum Approach [0.0] トランスフォーマーベースのモデルは、テキスト分類や機械翻訳といった自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な成果を上げている。
本研究は,これらの制約に対処するために,量子強調アテンション機構を統合したハイブリッド量子古典変換器モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 18:29:06 GMT)
Quantum correlations and spatial localization in trapped one-dimensional ultra-cold Bose-Bose-Bose mixtures [0.0] 我々は多体シュル「オーディンガー方程式」の解を数値的に得る。
本研究では,強い反発的相互作用から生じる相関関係,コヒーレンス,空間的局在に関する特異な基底状態特性の出現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 01:28:41 GMT)
Quantum coherence in neutrino spin-flavor oscillations [0.0] コヒーレンス(Coherence)は、量子力学の基本概念であり、量子資源理論の中で正確に定義することができる。
従来の量子コヒーレンスの研究はニュートリノのフレーバー振動(FO)に焦点を当てていた
本研究では、恒星間および銀河間磁場中に3つのフレーバーを混合したニュートリノSFOの量子コヒーレンスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 08:51:26 GMT)
Proof of absence of local conserved quantities in two- and higher-dimensional quantum Ising models [0.0] 我々は、1より高次元の超立方体格子上の横場と縦場を持つイジング模型がハミルトニアン以外の局所保存量を持たないことを証明した。
その結果,最近開発された1次元システムにおける局所保存量の欠如を,高次元およびはしごに拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:04:36 GMT)
Pauli web of the $|Y\rangle$ state surface code injection [0.0] ZX-calculus と Pauli web を使って、回転した曲面コードに対する$|Yrangle$状態注入を理解します。
ZX-calculus と Pauli web を使って、回転した曲面コードに対する$|Yrangle$状態注入を理解します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:51:30 GMT)
One Model to Forecast Them All and in Entity Distributions Bind Them [0.0] 電力システムの確率的予測は、しばしば家庭、給電装置、風力タービンのような多元性データセットを含む。
従来のアプローチでは、各エンティティに対して個々のモデルをトレーニングする必要があります。
本研究は,1つのモデルを用いたエンティティ固有確率予測を可能にする条件付き変分オートエンコーダであるGUIDE-VAEを用いてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 12:14:09 GMT)
On-demand storage and retrieval of single photons from a semiconductor quantum dot in a room-temperature atomic vapor memory [0.0] 室温原子蒸気メモリにおける半導体量子ドットデバイスからの単一光子のオンデマンドストレージと検索を示す。
決定的に作製されたInGaAs量子ドット光源は、セシウムD1線の波長で895,nmで単一の光子を放出する。
単一光子と原子蒸気との相互作用を制御し、内部効率が$eta_mathrmint=0.6(1)%$で、最大19.8(3),nsの可変検索時間を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:53:02 GMT)
On the estimation of the number of components in multivariate functional principal component analysis [0.0] 保持する主成分の数の選定を検討するため, 広範囲なシミュレーションを行った。
本研究では,各単変量機能特徴に対する分散説明しきい値のパーセンテージを用いた従来の手法は信頼性が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 09:46:57 GMT)
Multilevel Browsing of Folksonomy-Based Digital Collections [0.0] フィルタタグを順次追加することで、コレクション内の選択したオブジェクトのセットを漸進的に絞り込むことができる。
また,デジタルコレクション管理システムであるClarvyにおけるアプローチの適用に関する実験結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 11:18:04 GMT)
Measurement-based quantum computation utilizing the graph states of Bose-Einstein condensates and continuous variables [0.0] 測定ベースの量子計算 (MBQC) は、回路ベースのアプローチとは異なるモデルを表す量子計算のプロトコルである。
MBQCは量子ビットだけでなく、量子ビット、連続可変(CV)量子ビット、ボース=アインシュタイン凝縮(BEC)量子ビットに対しても提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 00:17:43 GMT)
Marker Track: Accurate Fiducial Marker Tracking for Evaluation of Residual Motions During Breath-Hold Radiotherapy [0.0] コーンビームCT(CBCT)による放射線治療中における日常的残留運動の評価について検討した。
フィデューシャルマーカーのマイグレーションは、マーカーを正確に位置決めする上での課題を提起し、新しいアルゴリズムの開発を促した。
フィデューシャルマーカーは2786の投射フレームのうち2777で検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 19:46:49 GMT)
Letters, Colors, and Words: Constructing the Ideal Building Blocks Set [0.0] 建築ブロックは n 個の立方体(それぞれ6面)の集まりで、それぞれに m 色のパレットから 1 文字と 1 色の文字が割り当てられている。
そこで本研究では,各顔に文字や色を割り当てることによって,単語,すべての文字が同一色,虹色のいずれかのデータセットからスペルできる単語数を最大化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:54:03 GMT)
Large language models can replicate cross-cultural differences in personality [0.0] 我々は大規模な実験を行い、GPT-4がビッグファイブの異文化間差異を再現できるかどうかを検証した。
私たちはアメリカと韓国を文化のペアとして使いました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:03:46 GMT)
Kryptonite-N: Machine Learning Strikes Back [0.0] Quinnらは、Kryptonite-Nと呼ばれる研究で挑戦的データセットを提案する
これらのデータセットは、機械学習の普遍関数近似引数に対抗することを目的としている。
我々の研究は、この主張を否定し、普遍関数近似がうまく適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 18:22:57 GMT)
Improving accuracy of tree-tensor network approach by optimization of network structure [0.0] 構造最適化アルゴリズムにおける詳細な更新方式が,その計算精度に与える影響を分析する。
ランダムなXY-exchangeモデルでは,アルゴリズムが精度の向上を実現し,局所的なネットワーク構造を選択するアルゴリズムが顕著に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:11:30 GMT)
Improving Estonian Text Simplification through Pretrained Language Models and Custom Datasets [0.0] 本研究では,ニューラルネットワーク翻訳モデルと微調整大言語モデル(LLaMA)を用いたエストニア語のテキスト単純化手法を提案する。
我々は、翻訳タスクとしてテキストの単純化をフレーム化するニューラルネットワーク翻訳モデルOpenNMTをベンチマークし、エストニアの単純化に特化したLLaMAモデルをデータセットに微調整した。
テストセットのマニュアル評価では、LLaMAモデルはOpenNMTの可読性、文法性、意味保存性において一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 18:10:20 GMT)
Imperfection analyses for random-telegraph-noise mitigation using spectator qubits [0.0] ランダム・テレグラフ雑音低減のためのスペクトル量子ビット(SQ)が提案されている。
非理想的条件下で提案した適応プロトコルを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:15:12 GMT)
Hybrid quantum-classical algorithm for the transverse-field Ising model in the thermodynamic limit [0.0] 熱力学限界における量子多体系を扱うためのハイブリッド量子古典的アプローチについて述べる。
これは、数値連結クラスター展開(NLCE)と変分量子固有解法(VQE)を組み合わせることで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:24:30 GMT)
HardML: A Benchmark For Evaluating Data Science And Machine Learning knowledge and reasoning in AI [0.0] HardMLは、データサイエンスと機械学習の分野における知識と推論能力を評価するために設計されたベンチマークである。
HardMLは6ヶ月にわたって手作りされた、多目的の質問に挑戦する100の多様なセットで構成されている。
最先端のAIモデルは、このベンチマークで30%のエラー率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 18:25:26 GMT)
Generalizing the SINDy approach with nested neural networks [0.0] Nested SINDyはSINDyフレームワーク上に構築されており、コアSINDyレイヤの前後に追加レイヤを導入する。
我々は,Nested SINDyアプローチを用いて,単純なシステムに対する記号表現を正確に検出し,より複雑なシステムに対するスパースな解析的表現を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 18:47:14 GMT)
Expressive Limits of Quantum Reservoir Computing [0.0] 量子貯水池コンピュータの表現力は入力の注入方法によって制限されることを示す。
直感的な期待とは裏腹に,貯水池の複雑さの増大は必ずしもその表現力を増大させるとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 13:43:03 GMT)
Exponential Improvement on Asian Option Pricing Through Quantum Preconditioning Methods [0.0] アジアオプションの価格設定に使用される微分方程式を解くために設計された量子アルゴリズムを提案する。
提案手法は,アジアのオプション価格の問題に対して,既存の量子プレコンディショニング手法を改良したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:44:30 GMT)
Expert-Free Online Transfer Learning in Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0] Transfer Learning(TL)は、未知のタスクを扱うエージェントの学習複雑性を低減することを目的としている。
他のタスクやエージェントからの外部知識を使用することで、学習プロセスを強化することができる。
これは、学習モデルに必要な新しい情報の量を減らすことで達成され、結果として全体の収束時間が短縮される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 11:53:18 GMT)
Evaluating Simple Debiasing Techniques in RoBERTa-based Hate Speech Detection Models [0.0] AAEテキストは、非AEテキストと比較して、虐待的/憎悪的として誤分類されることが多い。
この種の格差に対応するため、過去には単純な脱バイアス技術が開発されてきた。
本稿では,RoBERTaを用いたエンコーダの範囲内でこれらの手法を適用し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:18:51 GMT)
Dispersive measurement of spin shot noise in a Bose--Einstein condensate [0.0] 我々はBose-Einstein condensate (BEC) の分散スピンショットノイズ測定を報告した。
この研究は、多成分またはスピノル BEC における量子スピンゆらぎの探索されていない研究の可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 14:37:57 GMT)
Decoherence and Probability [0.0] 非確率的な説明では、デコヒーレンスによる確率の出現は説得力がない。
我々の分析は、デコヒーレンスと半古典的平均化の組み合わせが古典的確率モデルを復元することを可能にする文脈を減らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 12:01:27 GMT)
Cross-Cultural Fashion Design via Interactive Large Language Models and Diffusion Models [0.0] ファッションコンテンツ生成は、人工知能とクリエイティブデザインの交差点における新興分野である。
既存の手法は、文化的バイアス、限られたスケーラビリティ、テキストプロンプトと生成されたビジュアルの整合性に苦しむ。
本稿では,Large Language Models (LLMs) とLatent Diffusion Models (LDMs) を統合し,これらの課題に対処する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:57:16 GMT)
Complete classification of integrability and non-integrability of S=1/2 spin chains with symmetric next-nearest-neighbor interaction [0.0] S=1/2量子スピン鎖はシフト不変かつ逆対称な次アネレスト近傍相互作用を持つ。
上記のスピン系のクラスにおける可積分性と非可積分性を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 12:48:19 GMT)
Choi representation of completely positive maps in brief [0.0] 完全正(CP)写像のチョイ表現は、量子情報や計算の文脈でよく用いられる。
CP写像と量子状態の間の対応であり、Choi-Jamiol kowski同型とも呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 07:39:30 GMT)
CISOL: An Open and Extensible Dataset for Table Structure Recognition in the Construction Industry [0.0] 本稿では,CISOLデータセットについて紹介する。
CISOLは貴重な新しい研究リソースを提供し、多様なデータセットを持つことの重要性を強調している。
データセットには、800以上のドキュメントイメージに12万以上のアノテーション付きインスタンスが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 10:16:21 GMT)
Building Efficient Lightweight CNN Models [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、その堅牢な特徴抽出能力のため、画像分類タスクにおいて重要である。
本稿では,競争精度を維持しつつ軽量CNNを構築する手法を提案する。
提案モデルは手書き文字MNISTで99%,ファッションMNISTで89%,パラメータは14,862,モデルサイズは0.17MBであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 14:39:01 GMT)
Bridging the Sim2Real Gap: Vision Encoder Pre-Training for Visuomotor Policy Transfer [0.0] 「Sim2Real」の流通シフトは、シミュレーションから現実への政策移行の成功を防ぐ。
本研究は,Sim2Realギャップに対処するために,視覚エンコーダの大規模事前学習の可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 00:27:04 GMT)
BoTier: Multi-Objective Bayesian Optimization with Tiered Composite Objectives [0.0] 実験結果と入力パラメータの両方に対して、好みの階層を柔軟に表現できる複合目的であるBoTierを紹介する。
重要なのは、BoTierは自動微分可能な方法で実装されており、BoTorchライブラリとのシームレスな統合を可能にすることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 15:05:37 GMT)
BoKDiff: Best-of-K Diffusion Alignment for Target-Specific 3D Molecule Generation [0.0] 構造に基づく薬物設計(SBDD)は、生体分子標的の3次元構造を利用して、新しい治療薬の開発を導く。
幾何モデルやディープラーニングを含む生成モデルの最近の進歩は、リガンド生成の最適化を約束している。
我々は,多目的最適化とBest-of-Kアライメント手法を組み合わせることで,リガンド生成を向上させる新しいフレームワークであるBoKDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 18:29:11 GMT)
Bidirectional microwave-optical conversion with an integrated soft-ferroelectric barium titanate transducer [0.0] 光とマイクロ波の光子間の効率よく、低ノイズで、高帯域幅の伝送は、長距離量子通信の鍵となる。
AlNまたはLiNbO$_3$の光学薄膜におけるブロードバンド直接電気光学効果を用いたマイクロ波光伝送の最近の実証は有望である。
効率の向上とノイズの追加には、ソフトな強誘電体BaTiO$_3$やSrTiO_3$などのポッケル係数の大きい材料が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:46:05 GMT)
Assessing and Predicting Air Pollution in Asia: A Regional and Temporal Study (2018-2023) [0.0] 南アジアは最も汚染されている地域であり、バングラデシュ、インド、パキスタンが最も高いPM2.5レベルと死亡率を持っている。
東アジアの大気汚染は最も低かった。
この発見は、南アジアの深刻な汚染と健康リスクに対処するための標的的介入の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:33:09 GMT)
Advancing TDFN: Precise Fixation Point Generation Using Reconstruction Differences [0.0] Wang and Wang (2025) は、その固定機構に基づいたタスク駆動固定ネットワーク (TDFN) を提案した。
本稿では,再構成画像と入力画像の差を利用した修正点生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 17:05:37 GMT)
Achronal localization and representation of the causal logic from conserved current, application to massive scalar boson [0.0] 共変時流の定位は、時間面を通過するフラックスを演算する共変時流から得られる。
初歩的な量子力学系に対する因果論理の共変表現が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:13:01 GMT)
A Statistical Learning Approach to Mediterranean Cyclones [0.0] ベイジアンアルゴリズムは風速データに基づいて地中海のサイクロンを分類できることを示す。
教師付き統計学習技術を用いて新しいサイクロンを検出し,追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 22:46:11 GMT)
A Neurosymbolic Framework for Geometric Reduction of Binary Forms [0.0] 双曲性低下は通常、ジュリアの減少、特に性差別や十進的な場合よりも優れる。
機械学習フレームワークを導入し、バイナリフォームの高さを最小限に抑える最適な変換を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 05:15:08 GMT)
A Mathematical Framework for the Problem of Security for Cognition in Neurotechnology [0.0] インプラント可能なデバイス、非侵襲的なモニタリング、非侵襲的な治療はすべて、個人の認知のプライバシーと自律性を侵害する可能性を持っている。
これらのセキュリティ問題に対処するための科学と工学の努力を妨げる大きな障壁は、関連する問題を記述し分析する明確な手段がないことである。
本稿では,複数の分野の手法と結果に基づいて,そのような記述と分析を可能にする数学的枠組みである認知神経セキュリティを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 20:27:15 GMT)
A Complexity-Informed Approach to Optimise Cyber Defences [0.0] 本稿では,複雑なサイバー防衛の課題に対処する,サイバーセキュリティ管理の複雑さに富む新しいアプローチを提案する。
我々は、複雑性理論をサイバーセキュリティに適応して拡張し、意思決定者に防衛を非複雑化し、改善の機会を特定し、ボトルネックを解決するための定量的フレームワークを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 16:04:13 GMT)
$\mathbf{{\mathbb Z}_2\ \times {\mathbb Z}_2}$-graded Lie (super)algebras and generalized quantum statistics [0.0] 我々は、リー代数、リー超代数、および$mathbfmathbb Z times mathbb Z$-graded Lie環の文脈におけるパラボゾンとパラフェルミオンの系を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 26 Jan 2025 14:27:07 GMT)