RelightVid: Temporal-Consistent Diffusion Model for Video Relighting [95.1] RelightVidはビデオのリライトのためのフレキシブルなフレームワークだ。
バックグラウンドビデオ、テキストプロンプト、環境マップをリライト条件として受け入れることができる。
内在的な分解を伴わずに、時間的整合性の高い任意のビデオリライティングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:59:57 GMT)
Ringmaster ASGD: The First Asynchronous SGD with Optimal Time Complexity [92.2] Ringmaster ASGDは任意に不均一な計算時間の下で最適な時間複雑性を達成する。
これにより、このようなシナリオにおける時間複雑性の理論的な下限を満たす最初の非同期SGD法となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:07:26 GMT)
2.5 Years in Class: A Multimodal Textbook for Vision-Language Pretraining [86.8] 本稿では,VLM事前学習のための基礎知識を充実させた高品質な教科書コーパスについて紹介する。
2.5年以上の授業ビデオを集め、クラス時間は22,000時間である。
ビデオ中心の教科書は、それと比較すると、より一貫性のあるコンテキスト、より豊かな知識、より優れた画像テキストアライメントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:17:26 GMT)
DeSTA2: Developing Instruction-Following Speech Language Model Without Speech Instruction-Tuning Data [84.0] 最近のエンドツーエンド言語モデル(SLM)は、大規模言語モデル(LLM)の機能に拡張されている。
音声とテキストのペアデータを生成するための,シンプルで効果的な自動処理手法を提案する。
本モデルでは,音声教育データを必要としない音声関連タスクの汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:46:09 GMT)
Aspect-Aware Decomposition for Opinion Summarization [82.4] 本稿では、アスペクト識別、意見統合、メタレビュー合成のタスクを分離する、レビューアスペクトによってガイドされるモジュラーアプローチを提案する。
科学研究、ビジネス、製品ドメインを表すデータセットをまたいだ実験を行います。
その結果,本手法は強いベースラインモデルと比較して,より基底的なサマリーを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:29:55 GMT)
Benchmarking and Defending Against Indirect Prompt Injection Attacks on Large Language Models [79.0] 我々は,このような脆弱性のリスクを評価するために,BIPIAと呼ばれる間接的インジェクション攻撃のための最初のベンチマークを導入した。
我々の分析では、LLMが情報コンテキストと動作可能な命令を区別できないことと、外部コンテンツ内での命令の実行を回避できないことの2つの主要な要因を同定した。
ブラックボックスとホワイトボックスという2つの新しい防御機構と、これらの脆弱性に対処するための明確なリマインダーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:51:16 GMT)
Learning to Slice Wi-Fi Networks: A State-Augmented Primal-Dual Approach [79.0] ネットワークスライシングは、5G/NGセルラーネットワークにおいて重要な機能であり、様々なQoS(Quality-of-Service)要件の異なるサービスタイプ用にカスタマイズされたスライスを作成する。
Wi-Fiネットワークでは、スライシングに関する事前作業が限られており、潜在的なソリューションは、異なるスライスに異なるチャネルを割り当てる単一のアクセスポイント(AP)上のマルチテナントアーキテクチャに基づいている。
エルゴディック要件を満たすスライシング決定を生成するためには,国家の強化が不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:07:02 GMT)
Two-Timescale Gradient Descent Ascent Algorithms for Nonconvex Minimax Optimization [77.3] 我々は、構造化された非極小最適化問題の解法として、2時間勾配上昇(TTGDA)を統一的に解析する。
我々の貢献はTTGDAアルゴリズムを設計することであり、設定を超えて効果的です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:37:18 GMT)
Directing Mamba to Complex Textures: An Efficient Texture-Aware State Space Model for Image Restoration [75.5] TAMAMbaIRは画像テクスチャの達成と性能と効率のトレードオフを同時に知覚する。
画像超解像, デラリニング, 低照度画像強調のためのベンチマーク実験により, TAMAMbaIRは高い効率で最先端の性能を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:53:49 GMT)
Large Language Models as an Indirect Reasoner: Contrapositive and Contradiction for Automated Reasoning [74.9] 本稿では,直接推論 (DR) と間接推論 (IR) を並列な複数の推論経路として考慮し,最終解を導出する直接間接推論 (DIR) 手法を提案する。
我々のDIR法は単純だが有効であり、既存のCoT法と簡単に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:02:46 GMT)
Task Me Anything [72.8] 本稿では,ユーザのニーズに合わせたベンチマークを作成する。
113Kイメージ、10Kビデオ、2Kの3Dオブジェクトアセット、365以上のオブジェクトカテゴリ、655の属性、335の関係がある。
750万のイメージ/ビデオ問合せペアを生成することが可能で、知覚能力の評価に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:25:11 GMT)
Deciphering Oracle Bone Language with Diffusion Models [70.7] Oracle Bone Script (OBS) は約3,000年前の中国の上海王朝に由来する。
本稿では,Oracle Bone Script Decipher(OBSD)の開発を通じて,画像生成技術を採用した新しいアプローチを提案する。
OBSDは、古代の言語のAI支援分析の新しいコースをグラフ化して、解読のための重要な手がかりを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:28:31 GMT)
From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate [69.1] この議論の多くは、大きな間接効果に対処することなく直接的影響に集中している。
本稿では,Jevonsのパラドックス問題がどのようにAIに適用され,効率向上がパラドックス的に消費増加を促すかを検討する。
これらの2次の影響を理解するには、ライフサイクルアセスメントと社会経済分析を組み合わせた学際的アプローチが必要であると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:45:06 GMT)
CENSOR: Defense Against Gradient Inversion via Orthogonal Subspace Bayesian Sampling [63.1] フェデレーション学習は、グローバルサーバ上でニューラルネットワークを協調的にトレーニングする。
各ローカルクライアントは、現在のグローバルモデルウェイトを受信し、そのローカルプライベートデータに基づいてパラメータ更新(グラディエント)を返送する。
既存の勾配反転攻撃は、クライアントの勾配ベクトルからプライベートトレーニングインスタンスを復元するためにこの脆弱性を利用することができる。
本稿では,大規模ニューラルネットワークモデルに適した新しい防衛手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:06:23 GMT)
Open Problems in Mechanistic Interpretability [61.4] 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、ニューラルネットワークの能力の根底にある計算メカニズムを理解することを目的としている。
これらの目標に向けての最近の進歩にもかかわらず、解を必要とする分野には多くの未解決問題が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:57:18 GMT)
Gensors: Authoring Personalized Visual Sensors with Multimodal Foundation Models and Reasoning [61.2] Gensorsは、ユーザがMLLMの推論能力によってサポートされているカスタマイズされたセンサーを定義することを可能にするシステムである。
ユーザスタディでは、Gensorsを用いてセンサーを定義するとき、参加者はコントロール、理解、コミュニケーションの容易さを著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:47:57 GMT)
FALCON: Resolving Visual Redundancy and Fragmentation in High-resolution Multimodal Large Language Models via Visual Registers [59.3] 高解像度視覚入力はマルチモーダル大言語モデル (MLLM) と実世界のタスクに対する視覚知覚能力の強化を兼ね備えている。
既存の高解像度MLLMの多くは、画像を処理するためのトリミングベースのアプローチに依存しており、断片化された視覚符号化と冗長トークンの急激な増加につながっている。
FALCONは、ビジュアルエンコーディングの段階で冗長トークンを同時に除去する新しいビジュアルレジスタ技術を導入した。
FALCONは、目覚しい9倍、16倍の視覚トークンで優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:36:10 GMT)
Large Language Model Distilling Medication Recommendation Model [58.9] 大規模言語モデル(LLM)の強力な意味理解と入力非依存特性を利用する。
本研究は, LLMを用いて既存の薬剤推奨手法を変換することを目的としている。
これを軽減するため,LLMの習熟度をよりコンパクトなモデルに伝達する機能レベルの知識蒸留技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:30:43 GMT)
Jailbreaking Large Language Models Through Alignment Vulnerabilities in Out-of-Distribution Settings [57.1] 本稿では,ObscurePrompt for jailbreaking LLMを紹介し,OOD(Out-of-Distribution)データにおける脆弱なアライメントに着想を得た。
まず、脱獄過程における決定境界を定式化し、次にLLMの倫理的決定境界に不明瞭な文章がどう影響するかを考察する。
本手法は,2つの防御機構に対する有効性を保ちながら,攻撃効果の観点から従来の手法を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:35:48 GMT)
GUI-Bee: Align GUI Action Grounding to Novel Environments via Autonomous Exploration [56.6] MLLMをベースとした自律エージェントGUI-Beeを提案する。
NovelScreenSpotも導入しています。これはGUIアクショングラウンドモデルと新しい環境との整合性をテストするためのベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:58:42 GMT)
CAFuser: Condition-Aware Multimodal Fusion for Robust Semantic Perception of Driving Scenes [56.5] 本研究では,運転シーンのロバストな意味認識のための条件対応型マルチモーダル融合手法を提案する。
CAFuserは、RGBカメラ入力を用いて環境条件を分類し、コンディショントークンを生成する。
我々のモデルは、特に悪条件シナリオにおいて、ロバスト性と精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:45:16 GMT)
Style Outweighs Substance: Failure Modes of LLM Judges in Alignment Benchmarking [56.3] ポストトレーニング法は、人間のペアワイズ選好とのより良い対応により、優れたアライメントを主張する。
LLM-judgeの好みは、アライメントのためのより具体的なメトリクスの進捗に変換されますか、そうでなければ、なぜそうでないのでしょうか?
その結果,(1) LLM-judge の嗜好は,安全性,世界知識,指導の具体的な尺度と相関せず,(2) LLM-judge の暗黙バイアスが強く,事実性や安全性よりもスタイルを優先し,(3) POステージではなく,訓練後の微調整段階がアライメントに最も影響していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:35:04 GMT)
Mixture-of-Mamba: Enhancing Multi-Modal State-Space Models with Modality-Aware Sparsity [56.0] 状態空間モデル(SSM)は、シーケンシャルモデリングのためのトランスフォーマーの効率的な代替手段として登場した。
本稿では,Mambaブロックのモダリティ特異的パラメータ化により,モダリティを意識した疎結合を実現する新しいSSMアーキテクチャを提案する。
マルチモーダル事前学習環境におけるMixture-of-Mambaの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:35:05 GMT)
Are Transformers Able to Reason by Connecting Separated Knowledge in Training Data? [55.9] 人間は、様々な情報源からの知識を統合することで、顕著な構成的推論を示す。
本稿では,このスキルを再現する上でのトランスフォーマーの可能性を検証するための合成学習タスクを提案する。
数発のChain-of-Thoughtプロンプトにより、TransformersはFTCT上でコンストラクショナル推論を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:34:38 GMT)
Incoherent? No, Just Decoherent: How Quantum Many Worlds Emerge [55.2] 本研究の目的は,多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元多元
これは、デコヒーレンスを発生のメカニズムとして識別するケーススタディで現金化されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:05:11 GMT)
The Sample Complexity of Online Reinforcement Learning: A Multi-model Perspective [55.2] 連続状態と行動空間を持つ非線形力学系に対するオンライン強化学習のサンプル複雑性について検討した。
我々のアルゴリズムは、その単純さ、事前知識を組み込む能力、そして良心的な過渡的行動のために、実際に有用である可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:01:28 GMT)
LLM-powered Multi-agent Framework for Goal-oriented Learning in Intelligent Tutoring System [54.7] GenMentorは、ITS内で目標指向でパーソナライズされた学習を提供するために設計されたマルチエージェントフレームワークである。
学習者の目標を、カスタムのゴール・トゥ・スキルデータセットでトレーニングされた微調整LDMを使用して、必要なスキルにマッピングする。
GenMentorは、個々の学習者のニーズに合わせて探索・描画・統合機構で学習内容を調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:29:44 GMT)
LinPrim: Linear Primitives for Differentiable Volumetric Rendering [53.8] 線形プリミティブ-オクタヘドラとテトラヘドラ-ボスに基づく2つの新しいシーン表現を導入する。
この定式化は、ダウンストリームアプリケーションのオーバーヘッドを最小限にする、標準メッシュベースのツールと自然に一致します。
再現精度を向上するためにプリミティブを減らしながら,最先端のボリューム手法に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:49:38 GMT)
CEReBrO: Compact Encoder for Representations of Brain Oscillations Using Efficient Alternating Attention [53.5] 交互注意(CEReBrO)を用いた脳振動の表現のための圧縮法について紹介する。
トークン化方式は、チャネルごとのパッチで脳波信号を表現します。
本研究では,チャネル内時間的ダイナミックスとチャネル間空間的相関を共同でモデル化し,通常の自己アテンションに比べて6倍少ないメモリで2倍の速度向上を実現するための注意機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:14:47 GMT)
Separate This, and All of these Things Around It: Music Source Separation via Hyperellipsoidal Queries [53.3] 音源分離は音声から音声までの検索作業である。
音楽ソース分離における最近の研究は、固定状態パラダイムに挑戦し始めている。
本稿では,超楕円体領域をクエリとして使用することにより,ターゲット(位置)とスプレッドの両方を指定するための直感的かつ容易にパラメトリザブルなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:13:50 GMT)
Towards Robust Stability Prediction in Smart Grids: GAN-based Approach under Data Constraints and Adversarial Challenges [53.2] 本稿では,安定したデータのみを用いて,スマートグリッドの不安定性を検出する新しいフレームワークを提案する。
ジェネレータはGAN(Generative Adversarial Network)に依存しており、ジェネレータは不安定なデータを生成するために訓練される。
我々の解は、実世界の安定と不安定なサンプルからなるデータセットでテストされ、格子安定性の予測において最大97.5%、敵攻撃の検出において最大98.9%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:48:25 GMT)
Beyond correlation: The Impact of Human Uncertainty in Measuring the Effectiveness of Automatic Evaluation and LLM-as-a-Judge [51.9] 一つの集計相関スコアを*参照することで、人名と自動評価の基本的な違いが曖昧になることを示す。
本研究では,評価性能のより堅牢な解析を行うために,ラベルの不確実性による階層化データを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:02:04 GMT)
Classification Error Bound for Low Bayes Error Conditions in Machine Learning [50.3] 機械学習における誤りミスマッチとKulback-Leibler分散の関係について検討する。
多くの機械学習タスクにおける低モデルに基づく分類誤差の最近の観測により、低ベイズ誤差条件に対する分類誤差の線形近似を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:57:21 GMT)
Graph Condensation: A Survey [49.4] グラフデータの急速な成長は、ストレージ、送信、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)のトレーニングにおいて大きな課題をもたらす。
これらの課題に対処するために、グラフ凝縮(GC)が革新的な解決策として登場した。
GCはコンパクトだが非常に代表的なグラフに重点を置いており、トレーニングされたGNNが元の大きなグラフでトレーニングされたグラフに匹敵するパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:40:25 GMT)
Generative AI for Lyapunov Optimization Theory in UAV-based Low-Altitude Economy Networking [49.2] 我々は、リアプノフ最適化理論の基本を導入し、従来の手法と従来のAI対応手法の両方の限界を解析する。
Lyapunov-guided generative diffusion model-based reinforcement learning framework を開発し,UAV-based LAE ネットワークケーススタディによりその有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:27:15 GMT)
Training AI to be Loyal [48.9] コミュニティがオーナシップ、アライメント、コントロールを持っていれば、AIはコミュニティに忠実です。
コミュニティが所有するモデルは、コミュニティの承認を得てのみ利用でき、経済的報酬を共同で共有することができる。
私たちは、忠実なAIコミュニティに無許可でアクセスしたいので、AIをオープンソースにする必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:11:19 GMT)
ARFlow: Autogressive Flow with Hybrid Linear Attention [48.7] フローモデルは、徐々に現実的なイメージを生成するのに効果的である。
彼らは、生成プロセス中に長距離依存関係をキャプチャするのに苦労します。
本稿では,自動回帰モデリングをフローモデルに統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:33:27 GMT)
MultiPDENet: PDE-embedded Learning with Multi-time-stepping for Accelerated Flow Simulation [48.4] マルチスケールタイムステップ(MultiPDENet)を用いたPDE組み込みネットワークを提案する。
特に,有限差分構造に基づく畳み込みフィルタを少数のパラメータで設計し,最適化する。
4階ランゲ・クッタ積分器を微細な時間スケールで備えた物理ブロックが確立され、PDEの構造を埋め込んで予測を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:15:51 GMT)
LoRA-X: Bridging Foundation Models with Training-Free Cross-Model Adaptation [48.2] 新しいアダプタであるCross-Model Low-Rank Adaptation (LoRA-X)は、ソースモデルとターゲットモデル間のLoRAパラメータのトレーニング不要転送を可能にする。
本実験は,テキスト・ツー・イメージ生成におけるLoRA-Xの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:02:24 GMT)
BiMix: A Bivariate Data Mixing Law for Language Model Pretraining [47.8] 事前学習データ構成がモデル性能に与える影響はいまだよく分かっていない。
$textbfBiMix$は、データの混合を理解し、最適化するための体系的なフレームワークを提供する。
我々の研究は、データミキシングの力学に関する理論的知見と、LLMトレーニング効率を向上させるための実践的なツールの両方に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:25:33 GMT)
Text-driven Adaptation of Foundation Models for Few-shot Surgical Workflow Analysis [47.7] Surg-FTDA (Few-shot Text-driven Adaptation) は、最小のペア画像ラベルデータを用いて様々な外科的ワークフロー解析タスクを処理するように設計されている。
まず、Few-shot選択に基づくモダリティアライメントは、画像の小さなサブセットを選択し、その埋め込みを下流タスクからのテキスト埋め込みと整合させる。
第二に、テキスト駆動型適応はテキストデータのみを活用してデコーダをトレーニングし、ペアのイメージテキストデータを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:28:21 GMT)
A General Framework for Data-Use Auditing of ML Models [47.4] 本稿では,データ所有者のデータを用いた学習におけるMLモデルの評価方法を提案する。
本稿では,2種類のMLモデルにおけるデータ利用を監査するために,提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:49:26 GMT)
Audio Large Language Models Can Be Descriptive Speech Quality Evaluators [46.8] 本稿では,人間格付けから生成した最初の自然言語に基づく音声評価コーパスについて紹介する。
このコーパスは、複数の次元にわたる詳細な分析を提供し、品質劣化の原因を特定する。
生音声から関連情報を抽出するために,LLM蒸留(ALLD)を用いたアライメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:47:51 GMT)
SampleLLM: Optimizing Tabular Data Synthesis in Recommendations [46.7] タブラルデータ合成は機械学習において重要であるが、既存の一般的な手法は非常にデータに依存しており、レコメンデータシステムでは不足することが多い。
この制限は、複雑な分布を捉え、スパースデータと限定データから特徴関係を理解するのが困難であることから生じる。
そこで本研究では,LLMに基づくデータ合成の品質向上を目的とした,SampleLLMという2段階のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:12:27 GMT)
WinClick: GUI Grounding with Multimodal Large Language Models [46.4] Windows プラットフォームで開発された新しいビジュアル GUI エージェント WinClick を紹介する。
GUIグラウンディングの課題を克服するため,GUIグラウンディングによるWinClickの改良を行った。
また、Windows上でGUIを基盤とする最初の包括的なベンチマークであるWinSpotも導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:29:17 GMT)
Domain Adaptation-Enhanced Searchlight: Enabling classification of brain states from visual perception to mental imagery [46.3] 領域適応(DA)は、fMRIスキャンにおける画像予測を強化するために用いられる。
我々は,様々なDA手法を比較し,画像予測を改善するために複数のモデルを開発した。
我々のDA強化サーチライトは、視覚野や前頭頂皮質を含む、高度に分散した脳領域の画像内容を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:34:47 GMT)
Remarks on controlled measurement and quantum algorithm for calculating Hermitian conjugate [46.1] 本稿では,最近提案された行列演算アルゴリズムの2つの新しい側面について述べる。
第一の側面は制御された測定であり、必要なアシラ状態への小さなアクセス確率の問題を回避することができる。
第二の側面は任意の行列のエルミート共役を計算するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:11:47 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） (Mon, 27 Jan 2025 02:45:47 GMT)
SpatialVLA: Exploring Spatial Representations for Visual-Language-Action Model [45.0] 空間理解はロボット操作のキーポイントです
本研究では,ロボット基盤モデルのための効果的な空間表現を探索する空間VLAを提案する。
提案したAdaptive Action Gridsは,事前学習したSpatialVLAモデルを微調整し,新しいシミュレーションと実世界のセットアップを実現するための,新しい効果的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:34:33 GMT)
Measurement events relative to temporal quantum reference frames [45.0] 我々は,Page-Wootters形式に対する2つの一貫したアプローチを比較し,進化と測定の操作的意味を明らかにする。
非イデアルクロックに対して、浄化された測定手法は時間的非局所進化方程式をもたらすことを示す。
これらのアプローチには運用上の異なる状況が記述されていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:37:17 GMT)
PrefixQuant: Eliminating Outliers by Prefixed Tokens for Large Language Models Quantization [44.5] 様々な精度で最先端性能を実現する新しい量子化法であるPrefixQuantを提案する。
第一に、PrefixQuantはKVキャッシュにoutlierトークンをプレフィックスすることでトークン単位のoutlierを排除します。
第二に、PrefixQuantは、量子化エラーを補うためにブロックワイズトレーニングのための新しいトレーニング可能なパラメータを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:39:25 GMT)
Reconciling Predictive Multiplicity in Practice [43.7] Reconcileは、モデル乗法(MM)現象に対処するための和解手続きである。
本稿では,5つの広く利用されているフェアネスデータセットを用いて,Reconcileアルゴリズムを実証的に解析する。
我々はReconcileアルゴリズムを因果推論の設定にまで拡張し、異なる競合推定器が特定の因果平均処理効果(CATE)値に再び異同できることを考慮した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:48:20 GMT)
Hierarchical Mixture of Experts: Generalizable Learning for High-Level Synthesis [43.6] 高レベル合成(HLS)は、FPGA(Field Programmable Gate Array)の設計において広く使われているツールである。
よりドメイン一般化可能なモデル構造として, 2段階の階層的エキスパート混合(MoE)を提案する。
低レベル MoE では、プログラムの3つの自然な粒度(ノード、基本ブロック、グラフ)に MoE を適用する。
ハイレベルなMoEは、最終決定のために3つの粒度を集約することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:04:29 GMT)
VLMaterial: Procedural Material Generation with Large Vision-Language Models [43.6] 手続き資料を標準Pythonプログラムに変換する能力を活用している。
我々は、入力画像からそのようなプログラムを生成するために、事前学習された大規模な視覚言語モデルを微調整する。
本手法は, 合成実例と実例の両方において, 従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 00:20:48 GMT)
GroverGPT: A Large Language Model with 8 Billion Parameters for Quantum Searching [43.5] 量子チューリングマシンの出力をシミュレートするために,大規模言語モデルを活用する可能性について検討する。
特殊なモデルであるGroverGPTは、15兆以上のトークンでトレーニングされた。
OpenAIのGPT-4o(45%の精度)を一貫して上回り、6ビットと10ビットのデータセットでほぼ100%の精度を達成した。
また、3から6キュービットのデータで訓練すると、20キュービットを超えるシステムに対して95%を超える精度で強い一般化を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:06:52 GMT)
Brain-Inspired Decentralized Satellite Learning in Space Computing Power Networks [42.7] Space Computing Power Networks (Space-CPN) は、衛星の計算能力を調整し、オンボードのデータ処理を可能にする、有望なアーキテクチャとして登場した。
本稿では,ニューロモルフィックコンピューティングアーキテクチャがサポートするスパイクニューラルネットワーク(SNN)をオンボードデータ処理に適用することを提案する。
我々は分散型ニューロモルフィック学習フレームワークを提案し、通信効率の良い平面間モデルアグリゲーション法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:29:47 GMT)
Efficient Length-Generalizable Attention via Causal Retrieval for Long-Context Language Modeling [42.7] Grouped Cross Attentionは、トレーニング前のコンテキスト長の1000倍に一般化することができる。
実験により,16Mコンテキスト長のパスキー検索において,GAAに基づくモデルがほぼ完全であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:08:49 GMT)
Demystifying OS Kernel Fuzzing with a Novel Taxonomy [42.6] 本研究はOSカーネルファジィングに関する最初の体系的研究である。
2017年から2024年にかけて、トップレベルの会場から99の学術研究の進捗状況をまとめることから始まる。
本稿では,カーネルファジングに特有の9つのコア機能に着目した,ステージベースファジングモデルとファジング分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:03:14 GMT)
CILP-FGDI: Exploiting Vision-Language Model for Generalizable Person Re-Identification [42.4] CLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)は,大規模画像テキストペア上で事前訓練された視覚言語モデルである。
CLIPのタスクへの適応は、識別能力を高めるためによりきめ細かい機能を学ぶことと、モデルの一般化能力を改善するためによりドメイン不変の機能を学ぶ、という2つの大きな課題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:08:25 GMT)
MatCLIP: Light- and Shape-Insensitive Assignment of PBR Material Models [42.4] MatCLIPは、PBR材料の形状や光に敏感な記述子を抽出し、画像に基づいて可塑性テクスチャを3Dオブジェクトに割り当てる新しい手法である。
そこで本研究では,PBR表現の領域を写真や描画でブリッジする記述子を生成する。
MatCLIPの分類精度は76.6%で、PhotoShapeやMatAtlasのような最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:08:52 GMT)
Matryoshka Re-Ranker: A Flexible Re-Ranking Architecture With Configurable Depth and Width [42.1] 大規模言語モデル(LLM)は、微細なテキストの再ランク付けを行うための強力な基盤を提供する。
LLMは計算帯域幅の制約のため、現実的には禁止されることが多い。
我々は、textbfMatroyshka Re-Ranker と呼ばれるtextbfflexibleアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:42:48 GMT)
Is Open Source the Future of AI? A Data-Driven Approach [41.9] 大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の中心となっている。
鍵となる問題は、プロプライエタリなモデルの信頼性であり、オープンソースはしばしばソリューションとして提案される。
オープンソースは、潜在的な誤用、財務上の不利益、知的財産権の懸念など、課題を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:03:49 GMT)
sDREAMER: Self-distilled Mixture-of-Modality-Experts Transformer for Automatic Sleep Staging [41.6] 本稿では,新しい睡眠ステージスコアリングモデルsDREAMERを提案する。
我々は,脳波,筋電図,混合信号の3経路を部分的に共有する混合モダリティ・エキスパート(MoME)モデルを開発した。
我々のモデルはマルチチャネル入力で訓練されており、シングルチャネル入力でもマルチチャネル入力でも分類できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:59:55 GMT)
TEOChat: A Large Vision-Language Assistant for Temporal Earth Observation Data [41.4] 我々はTEOChatと呼ばれるビジョンと言語アシスタントを開発し、地球観測データの時間的シーケンスに関する会話を行う。
TEOChatを訓練するために、多数の単一画像と時間的タスクからなる命令追従データセットをキュレートする。
TEOChatは様々な空間的・時間的推論タスクを実行でき、従来のビジョンや言語アシスタントよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:45:15 GMT)
LUCY: Linguistic Understanding and Control Yielding Early Stage of Her [41.3] 本稿では,ユーザの感情を感知し,反応するE2E音声モデルLUCYを提案する。
実験により、LUCYはピアモデルよりも感情制御が優れていることが示された。
LUCYは関数呼び出しを利用して、知識の範囲外にある質問に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:59:51 GMT)
Towards General-Purpose Model-Free Reinforcement Learning [41.0] 強化学習(RL)は、ほぼ普遍的な問題解決のためのフレームワークを約束する。
実際には、RLアルゴリズムは特定のベンチマークに合わせて調整されることが多い。
そこで本研究では,ドメインと問題設定の多様なクラスに対処可能なモデルフリーの深部RLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:36:37 GMT)
Optimizing Sentence Embedding with Pseudo-Labeling and Model Ensembles: A Hierarchical Framework for Enhanced NLP Tasks [40.7] 本稿では,擬似ラベル生成とモデルアンサンブル技術を組み合わせて文の埋め込みを改善する枠組みを提案する。
トレーニングデータの一貫性を確保するために、SimpleWiki、Wikipedia、BookCorpusの外部データを使用します。
実験の結果,基本モデルと比較して精度とF1スコアが大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:02:42 GMT)
Object Detection for Medical Image Analysis: Insights from the RT-DETR Model [40.6] 本稿では,RT-DETRモデルに基づく複雑な画像データ解析のための新しい検出フレームワークの適用について述べる。
RT-DETRモデルはTransformerベースのアーキテクチャ上に構築され,高次元かつ複雑な視覚データ処理に優れ,堅牢性と精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:02:53 GMT)
LLM-attacker: Enhancing Closed-loop Adversarial Scenario Generation for Autonomous Driving with Large Language Models [39.1] 大規模言語モデル(LLM)を利用したアクセルループ逆シナリオ生成フレームワーク
交通参加者の行動を操作して安全クリティカルな事象を誘発する逆シナリオ生成法が開発されている。
LLM攻撃者は、他の方法よりも危険なシナリオを作成でき、それを用いて訓練されたADSは、通常のシナリオでのトレーニングの半分の衝突率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:18:52 GMT)
SLMRec: Distilling Large Language Models into Small for Sequential Recommendation [38.5] シーケンシャルレコメンデーションタスクでは、過去のインタラクションを考慮して、ユーザが対話する可能性のある次の項目を予測する。
最近の研究は、LCMがシーケンシャルレコメンデーションシステムに与える影響を実証している。
LLM の巨大なサイズのため、現実のプラットフォームに LLM ベースのモデルを適用するのは非効率で実用的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:12:02 GMT)
FuzzyLight: A Robust Two-Stage Fuzzy Approach for Traffic Signal Control Works in Real Cities [38.0] ファジィライトと呼ばれる頑健な2段階ファジィ手法を提案する。
圧縮センシングとRTLを統合してTSCデプロイメントを行う。
これは22の交差点の実際の都市で機能し、現実世界とシミュレーション環境の両方で優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:55:47 GMT)
Skeleton-Guided-Translation: A Benchmarking Framework for Code Repository Translation with Fine-Grained Quality Evaluation [37.3] Skeleton-Guided-Translationは、リポジトリレベルのJavaからC#へのコード変換のためのフレームワークで、きめ細かい品質評価がある。
本稿では,高品質なオープンソースJavaレポジトリとその対応するC#スケルトンベンチマークであるTransREPO-BENCHを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:44:51 GMT)
Explaining GitHub Actions Failures with Large Language Models: Challenges, Insights, and Limitations [37.2] GitHub Actions(GA)は、開発者がソフトウェアの自動化、シームレスなビルド、テスト、デプロイに使用するデファクトツールになった。
本研究では,大規模言語モデル(LLM)がGA障害に対して正しい,明確で,簡潔で,行動可能な文脈記述(あるいは要約)を生成する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:55:50 GMT)
Conformalized Credal Regions for Classification with Ambiguous Ground Truth [37.0] 分類問題において、クレダル領域は現実的な仮定の下で証明可能な保証を提供することができるツールである。
そこで本研究では, コンフォメーション法により, 干潟域を直接構築できることを示す。
合成データと実データの両方について実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:41:03 GMT)
Implicit Bias in Matrix Factorization and its Explicit Realization in a New Architecture [36.5] 行列分解の勾配降下は、ほぼ低ランクな解に対する暗黙の偏りを示すことが知られている。
例えば、$Xapprox UDVtop$, $U$ と $V$ は標準球内で制約されるが、$D$ は、モデルが検索空間全体に広がるための対角係数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:56:22 GMT)
Beyond the Alphabet: Deep Signal Embedding for Enhanced DNA Clustering [36.4] DNAシークエンシングプロセスが個々のDNA読み取り(A/T/C/G)を生成すると、従来のDNA保存ソリューションが始まります。
そこで本研究では,Nanopore DNAシークエンシングマシンが生成した生信号が,塩基に識別される前に利用できない可能性があることを確認した。
本稿では,これらの信号を直接クラスタリングし,精度を向上し,計算時間を短縮するディープニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:32:53 GMT)
Accelerating Quantum Reinforcement Learning with a Quantum Natural Policy Gradient Based Approach [36.1] 本稿では、古典的なNPG推定器で使用されるランダムサンプリングを決定論的勾配推定手法で置き換える量子自然ポリシー勾配(QNPG)アルゴリズムを提案する。
提案したQNPGアルゴリズムは、量子オラクルへのクエリに対する$tildemathcalO(epsilon-1.5)$のサンプル複雑性を達成し、マルコフ決定プロセス(MDP)へのクエリに対する$tildemathcalO(epsilon-2)$の古典的な下界を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:38:30 GMT)
MOSAIC: Multiple Observers Spotting AI Content, a Robust Approach to Machine-Generated Text Detection [35.7] 大規模言語モデル(LLM)は大規模に訓練され、強力なテキスト生成能力を備えている。
人文テキストから人工的に生成されたものを自動判別する様々な提案がなされている。
それぞれの強みを組み合わせるための、理論上は新たなアプローチを導出します。
種々のジェネレータLSMを用いた実験により,本手法がロバスト検出性能を効果的に導くことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:24:47 GMT)
Revisiting Projection-Free Online Learning with Time-Varying Constraints [35.6] 我々は制約付きオンライン凸最適化について検討し、そこでは決定は固定的で典型的には複雑な領域に属する必要がある。
いくつかのプロジェクションフリーな手法が$mathcalO(T3/4 sqrtlog T)$ regret boundと$mathcalO(T3/4 sqrtlog T)$ cumulative constraint violation (CCV) bound for general convex lossで提案されている。
本稿では,損失関数が強凸である場合に,この結果を改善し,さらにテクスチノーベルの後悔とCCV境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:38:51 GMT)
Towards Explainable Multimodal Depression Recognition for Clinical Interviews [35.4] 臨床面接のための説明可能なマルチモーダル抑うつ認識(EMDRC)タスクを提案する。
EMDRCの目的は,8項目の患者健康アンケートうつ病尺度(PHQ-8)に基づいて参加者の症状を要約し,重症度を予測することである。
我々はPHQ-8を利用して、発話レベルの症状関連意味情報をキャプチャして対話レベルの要約を生成するPHQ対応マルチモーダルマルチタスク学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:57:25 GMT)
Distributional Information Embedding: A Framework for Multi-bit Watermarking [35.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における透かしの実践的要求に動機づけられた,分散情報埋め込みという新たな問題を紹介する。
この分布情報埋め込み問題を解析するための情報理論フレームワークを開発する。
誤報や歪みの制約に固執しながら検出確率を最大化するスキームを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:01:56 GMT)
Large Models in Dialogue for Active Perception and Anomaly Detection [35.2] 本稿では,新たなシーンにおける情報収集と異常検出を行うフレームワークを提案する。
2つのディープラーニングモデルが対話を行い、ドローンを積極的に制御し、認識と異常検出の精度を高める。
情報収集に加えて,本手法を異常検出に利用し,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:38:36 GMT)
Accelerating lensed quasar discovery and modeling with physics-informed variational autoencoders [34.8] 強いレンズを持つクエーサーは、宇宙膨張の速度に関する貴重な洞察を与える。
天体画像で検出することは、非レンズ天体の出現により困難である。
物理インフォームド変分オートエンコーダ上に構築したVariLensと呼ばれる生成型ディープラーニングモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:29:05 GMT)
A Large-Scale Reconfigurable Multiplexed Quantum Photonic Network [34.8] 量子ネットワークにおける絡み合い分布は、量子セキュア通信、分散量子コンピューティング、センシングのための次世代技術を可能にする。
将来の量子ネットワークは、複数のユーザが再構成可能で多重化された方法で絡み合いを共有することができるように、密結合を必要とする。
本研究では,4つのユーザで構成される2つのローカルマルチユーザネットワーク間で,絡み合いを柔軟かつ多重的にルーティングし,テレポートする,グローバルな再構成可能なネットワークのプロトタイプを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:25:08 GMT)
Is It Navajo? Accurate Language Detection in Endangered Athabaskan Languages [34.8] ナヴァホのような絶滅危惧言語は、現代の言語技術では著しく不足している。
本研究では,Googleの大規模言語モデル(LLM)に基づく言語識別システムの評価を行った。
ナバホ語と8つの混同言語で訓練されたランダムな森林分類器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:43:18 GMT)
PATCH: Empowering Large Language Model with Programmer-Intent Guidance and Collaborative-Behavior Simulation for Automatic Bug Fixing [34.8] バグ修正は、ソフトウェア開発とメンテナンスにおいて重要な意味を持つ。
最近の研究は、ソフトウェアバグを自動的に解決する大規模言語モデル(LLM)の可能性を探ることに大きく貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:43:04 GMT)
THOR: A Generic Energy Estimation Approach for On-Device Training [34.6] THORは、ディープニューラルネットワーク(DNN)トレーニングにおけるエネルギー消費推定のための一般的なアプローチである。
我々は、様々な現実世界のプラットフォームにまたがる様々なタイプのモデルで広範な実験を行う。
その結果,THORは平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)を最大30%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:29:02 GMT)
Entanglement-Assisted Coding for Arbitrary Linear Computations Over a Quantum MAC [34.3] 量子多重アクセスチャネル(LC-QMAC)上の線形計算問題について検討する。
本稿では、安定化器形式と絡み合い支援量子誤り訂正符号(EAQECC)のアイデアに基づくLC-QMACの達成可能なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:35:33 GMT)
EasySplat: View-Adaptive Learning makes 3D Gaussian Splatting Easy [34.3] 高品質な3DGSモデリングを実現するための新しいフレームワークEasySplatを提案する。
本稿では、ビュー類似性に基づく効率的なグループ化戦略を提案し、高品質な点雲を得るためにロバストな点マップを前もって利用する。
信頼性の高いシーン構造を得た後、近隣のガウス楕円体の平均形状に基づいてガウス原始体を適応的に分割する新しいデンシフィケーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:59:34 GMT)
MM-Retinal V2: Transfer an Elite Knowledge Spark into Fundus Vision-Language Pretraining [34.1] 基礎画像解析のための様々な下流タスクを一般化するために、視覚言語による事前訓練が研究されている。
本稿では,高品質な画像テキストペアデータセットであるMM-Retinal V2を紹介する。
本稿では,エリートデータからの知識を分類的公開データセットに組み込むことで事前学習を行う,新しいファンドスビジョン言語事前学習モデルであるKeepFIT V2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:49:06 GMT)
Distilling foundation models for robust and efficient models in digital pathology [33.9] 大規模基礎モデルをより小さく蒸留し,数桁のパラメータ数を削減した。
我々のモデルであるH0-miniは、推定コストを大幅に削減して、大規模FMにほぼ匹敵する性能を実現する。
いくつかの公開ベンチマークで評価され、HESTベンチマークで3位、EVAベンチマークで5位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:35:39 GMT)
A Survey of Large Language Models for Healthcare: from Data, Technology, and Applications to Accountability and Ethics [32.1] 医療分野における大規模言語モデル(LLM)の利用は、興奮と懸念の両方を引き起こしている。
本調査では、現在開発中のLLMs for Healthcareの能力について概説し、開発プロセスについて解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:50:31 GMT)
ScaDyG:A New Paradigm for Large-scale Dynamic Graph Learning [31.6] ScaDyGは動的グラフネットワークのためのタイムアウェアなスケーラブルな学習パラダイムである。
12のデータセットの実験では、ScaDyGは、ノードレベルとリンクレベルの両方の下流タスクにおいて、互換性のあるパフォーマンス、あるいは他のSOTAメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:39:16 GMT)
Any2AnyTryon: Leveraging Adaptive Position Embeddings for Versatile Virtual Clothing Tasks [31.5] 画像ベースの仮想試行(VTON)は、入力された衣服を対象者の画像に転送することで仮想試行結果を生成することを目的としている。
組合わせ型衣料品データの不足は,VTONの高一般化と品質を実現する既存手法を困難にしている。
そこで,AnyTryonを提案する。AnyTryonは,異なるテキスト命令とモデル衣料品画像に基づいて試着結果を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:33:23 GMT)
Collective Intelligence for 2D Push Manipulations with Mobile Robots [30.5] 異なるソフトボディ物理シミュレータからアテンションベースのニューラルネットワークにプランナーを蒸留することにより、我々のマルチロボットプッシュ操作システムはベースラインよりも優れた性能を実現する。
また、トレーニング中に見えない構成に一般化し、外乱や環境変化を適用したときにタスク完了に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:12:13 GMT)
WebRL: Training LLM Web Agents via Self-Evolving Online Curriculum Reinforcement Learning [30.4] 大規模言語モデル(LLM)は、特にWebベースのタスクにおいて、自律エージェントとして顕著な可能性を示している。
本稿では,オープン LLM を用いた高性能 Web エージェントの学習を目的とした,自己進化型オンラインカリキュラム強化学習フレームワーク WebRL を紹介する。
オープンなLlama-3.1およびGLM-4モデルをWebエージェントに変換するためにWebRLを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:56:15 GMT)
Classification of Mild Cognitive Impairment Based on Dynamic Functional Connectivity Using Spatio-Temporal Transformer [30.0] 本稿では,dFC内における空間情報と時間情報の両方の埋め込みを共同で学習する新しい枠組みを提案する。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)から570回のスキャンを行った345名の被験者を対象に,提案手法の優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:20:33 GMT)
Brain-Adapter: Enhancing Neurological Disorder Analysis with Adapter-Tuning Multimodal Large Language Models [30.0] 本稿では、新たな知識を学習し、元の学習済み知識に組み込むために、余分なボトルネック層を組み込んだ新しいアプローチであるBrain-Adapterを提案する。
実験では,高い計算コストを伴わずに診断精度を大幅に向上させるため,マルチモーダルデータの統合によるアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:20:49 GMT)
Harnessing Diverse Perspectives: A Multi-Agent Framework for Enhanced Error Detection in Knowledge Graphs [29.4] 知識グラフ誤り検出(MAKGED)のための新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。
訓練中, 細粒度で双方向なサブグラフ埋め込みとLLMベースのクエリ埋め込みを結合することにより, これらの表現を統合して4つの特殊エージェントを生成する。
FB15KとWN18RRの実験は、MAKGEDが最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:35:25 GMT)
Tessellated Linear Model for Age Prediction from Voice [29.0] Tessellated Linear Model (TLM) は、線形モデルの単純さと非線形関数のキャパシティを組み合わせた一括線形アプローチである。
TIMITデータセットを用いた音声から年齢予測を行い,その精度は最先端のディープラーニングモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:49:14 GMT)
Panza: Design and Analysis of a Fully-Local Personalized Text Writing Assistant [28.8] そこで我々は,Panzaと呼ばれるメール生成の特定のユースケースに対して,このような自動アシスタントの設計と評価を行う。
具体的には、Panzaはコモディティハードウェア上でローカルにトレーニングおよびデプロイすることができ、ユーザの書き込みスタイルに合わせてパーソナライズされる。
この組み合わせにより、非常に限られたリソース上で実行しながら、LLMを微調整して、限られたデータを使用してユーザの書き込みスタイルをよりよく反映できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:00:31 GMT)
Weight-based Analysis of Detokenization in Language Models: Understanding the First Stage of Inference Without Inference [27.9] モデルの重みを解析することにより,デトケン化段階のいくつかの重要な側面を純粋に理解できることが示されている。
我々の分解は、位置関連、トークン関連、混合効果の相対的寄与を定量化する解釈可能な用語をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:45:29 GMT)
A foundation model for human-AI collaboration in medical literature mining [27.5] 本稿では,医学文献からの検索,スクリーニング,データ抽出のためのAI基盤モデルであるLEADSを紹介する。
21,335の体系的レビュー、453,625の臨床試験出版物、27,015の臨床試験登録から、LEADSInstructの633,759の命令データポイントでトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:55:37 GMT)
QuEst: Graph Transformer for Quantum Circuit Reliability Estimation [27.0] TorchQuantumと呼ばれるPythonライブラリは、機械学習タスクのためにPQCを構築し、シミュレートし、訓練することができる。
本稿では,回路の忠実度に対するノイズの影響を予測するために,グラフトランスフォーマモデルを提案する。
回路シミュレータと比較すると、予測器は忠実度を推定するための200倍以上のスピードアップを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:00:43 GMT)
3DGS$^2$: Near Second-order Converging 3D Gaussian Splatting [26.9] 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、新しいビュー合成と3D再構成の主流のソリューションとして登場した。
本稿では,3DGSの2次収束学習アルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:20:11 GMT)
Upside Down Reinforcement Learning with Policy Generators [26.9] Upside Down Reinforcement Learning (UDRL)は、強化学習問題を解決するための有望なフレームワークである。
UDRLを深層ニューラルネットワークポリシーのコマンド条件付きジェネレータの学習タスクに拡張する。
UDRLPG(Upside Down Reinforcement Learning with Policy Generators)と呼ばれる我々の手法は、同等の手法を合理化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:25:04 GMT)
ESGSenticNet: A Neurosymbolic Knowledge Base for Corporate Sustainability Analysis [26.7] 本稿では,持続可能性分析の知識基盤であるESGSenticNetを紹介する。
ESGSenticNetは、特殊概念解析、GPT-4o推論、および半教師付きラベル伝搬を統合するニューロシンボリックフレームワークから構築されている。
ESGSenticNetは、語彙的手法としてデプロイされると、より効果的に関連性があり実行可能なサステナビリティ情報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:21:12 GMT)
Emilia: A Large-Scale, Extensive, Multilingual, and Diverse Dataset for Speech Generation [26.6] エミリア (Emilia) は、第1の多言語音声生成データセットである。
Emiliaを216k時間を超えるデータセットであるEmilia-Largeに拡張することで、オープンソースの音声生成データセットとしては最大です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:59:20 GMT)
Provence: efficient and robust context pruning for retrieval-augmented generation [26.2] Provence (Pruning and Re rank of retrieVEd relevaNt ContExts) は質問応答のための効率的で堅牢なコンテキストプラナーである。
Provenceの3つの重要な要素は、シーケンスラベリング、コンテキストの再ランク付きコンテキストプルーニング機能の統合、多様なデータのトレーニングである。
実験の結果,Provenceは標準的なRAGパイプラインではほとんどコストがかからず,さまざまなドメインや設定において,パフォーマンスの低下を無視してコンテキストプルーニングを可能にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:06:56 GMT)
From Informal to Formal -- Incorporating and Evaluating LLMs on Natural Language Requirements to Verifiable Formal Proofs [25.7] 本稿では,形式的推論の即時適用シナリオである形式的検証に注目し,それを6つのサブタスクに分解する。
我々は5つの主流形式仕様言語に18kの高品質な命令応答ペアを構築した。
LLMは、コードまたは証明手順の詳細な記述が与えられたときに、証明セグメントを書くのに長けていることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:00:56 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） (Mon, 27 Jan 2025 08:09:02 GMT)
Digital Twin Enabled Site Specific Channel Precoding: Over the Air CIR Inference [25.4] 実環境のCSIに非常に近いCSIをレンダリングできる細調整多段チャネルツイン設計法を提案する。
送信側で得られたCSIを用いてプリコーディングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:10:07 GMT)
Challenging Assumptions in Learning Generic Text Style Embeddings [24.6] 本研究は,スタイル中心のタスクに不可欠な汎用的な文レベルスタイルの埋め込みを作成することで,そのギャップを解消する。
我々のアプローチは、低レベルのテキストスタイルの変更が高レベルのスタイルを構成することができるという前提に基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:21:34 GMT)
Membership Inference Attacks Against Vision-Language Models [24.5] VLM(Vision-Language Models)は、例外的なマルチモーダル理解とダイアログ機能を示す。
データ誤用や漏洩のリスクは、ほとんど解明されていない。
本研究では,背景知識の異なるレベルに合わせた4つのメンバーシップ推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:44:58 GMT)
NanoHTNet: Nano Human Topology Network for Efficient 3D Human Pose Estimation [24.1] 3次元人間のポーズ推定(HPE)は、リソース制約されたエッジデバイスによって制限される。
そこで我々は,NanoHTNet(Nano Human Topology Network)を提案する。
また、プロキシタスクにおける多様な視点から2Dのポーズを調整するためにPoseCLRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:16:42 GMT)
State-space models are accurate and efficient neural operators for dynamical systems [23.6] 物理インフォームド・機械学習(PIML)は、力学系を予測する古典的な手法の代替として期待されている。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)、トランスフォーマー、ニューラル演算子など、既存のモデルでは、長時間の統合、長距離依存性、カオスダイナミクス、外挿といった課題に直面している。
本稿では,Mambaで実装された動的システム演算子学習のための状態空間モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:22:28 GMT)
Reinforcement Learning for Quantum Circuit Design: Using Matrix Representations [23.3] 本稿では,量子回路設計にQラーニングアルゴリズムとDQNアルゴリズムを用いた汎用MDPモデリングを提案する。
深層強化学習の力を生かして,従来の手作り手法に対する自動的かつスケーラブルなアプローチの実現を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:17:58 GMT)
Efficient Attention-Sharing Information Distillation Transformer for Lightweight Single Image Super-Resolution [23.3] Transformer-based Super-Resolution (SR) 法は畳み込みニューラルネットワーク (CNN) 法に比べて優れた性能を示した。
本稿では,トランスフォーマーを用いたSR方式に特化して設計された,アテンション共有と情報蒸留構造を統合した軽量SRネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:46:58 GMT)
Interpret Your Decision: Logical Reasoning Regularization for Generalization in Visual Classification [23.1] L-Regと呼ばれる論理正規化は、画像分類に論理解析の枠組みを橋渡しする。
具体的には、L-Regがもたらす解釈可能性を明らかにし、そのモデルが人物の顔などの有能な特徴を抽出して分類することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:34:06 GMT)
Uncovering Latent Arguments in Social Media Messaging by Employing LLMs-in-the-Loop Strategy [23.0] ソーシャルメディアは世論分析の自動化方法として人気が高まっている。
トピックモデリングのような公共の話題からテーマを抽出する伝統的な教師なしの手法は、しばしば特定のニュアンスを捉えない過度なパターンを明らかにする。
本稿では,大規模言語モデルの高度な機能を活用したLLMs-in-the-Loop戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:15:26 GMT)
GenORM: Generalizable One-shot Rope Manipulation with Parameter-Aware Policy [23.0] GenORMは、操作ポリシーが1つの実世界のデモで異なる変形可能なロープを処理できるようにするフレームワークです。
新しいロープが与えられたとき、GenORMは、実世界の実演とシミュレーションの点雲の格子密度の差を最小限にして、変形可能なロープパラメータを推定する。
実世界のロープ操作のシミュレーションと実世界のロープ操作の実証実験により,本手法が一つの実演で異なるロープを操作できることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:11:58 GMT)
GenDOM: Generalizable One-shot Deformable Object Manipulation with Parameter-Aware Policy [23.0] 我々は,1つの実世界の実演だけで異なる変形可能なオブジェクトを操作できるフレームワークであるGenDOMを紹介した。
新しいオブジェクトが推測されると、GenDOMは1つの実世界のデモだけで変形可能なオブジェクトパラメータを推定できる。
シミュレーションおよび実世界のオブジェクト操作設定の実証検証により,本手法が一つの実演で異なるオブジェクトを操作できることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:08:19 GMT)
A Survey on Computational Pathology Foundation Models: Datasets, Adaptation Strategies, and Evaluation Tasks [22.8] 計算病理基盤モデル (CPathFMs) は, 組織学的データを解析するための強力なアプローチとして出現している。
これらのモデルは、セグメンテーション、分類、バイオマーカー発見のような複雑な病理タスクを自動化することを約束している。
しかし、CPathFMsの開発は、データアクセシビリティの制限、データセット間の高いばらつき、標準化された評価ベンチマークの欠如など、大きな課題を呈している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:27:59 GMT)
PackDiT: Joint Human Motion and Text Generation via Mutual Prompting [22.5] PackDiTは、様々なタスクを同時に実行できる最初の拡散ベースの生成モデルである。
我々はHumanML3Dデータセット上でPackDiTをトレーニングし、FIDスコア0.106で最先端のテキスト・トゥ・モーションのパフォーマンスを達成する。
さらに本実験は, 拡散モデルが, 自動回帰モデルに匹敵する性能を達成し, 動画像生成に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:51:45 GMT)
Long-context Language Models Cannot Retrieve Without Sufficient Steps [21.7] 長期コンテキスト言語モデル (LCLM) は、その広範囲なコンテキストウインドウによって特徴付けられるようになった。
通常の長文検索タスクでは完璧に近いが、あらゆるタイプの検索タスクでは不十分である。
我々の研究は、検索タスクとLCLMのいくつかの新しい性質を明らかにし、長文処理にはまだまだ長い道のりがあることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:37:00 GMT)
Provisioning Time-Based Subscription in NDN: A Secure and Efficient Access Control Scheme [21.6] 本論文では、名前付きデータネットワーク(NDN)のための新しい暗号化ベースのアクセス制御機構を提案する。
このスキームにより、データプロデューサは、コンシューマーに送信する前に、暗号化された形式でコンテンツを共有できる。
時間ベースのサブスクリプションアクセスポリシを暗号化コンテンツに直接組み込むことで、有効なサブスクリプションを持つコンシューマのみを復号化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:44:36 GMT)
Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes [21.4] 大規模言語モデル (LLM) はますます能力が高まっているが、その開発にはかなりの計算資源を必要とすることが多い。
本稿では,様々なオープンソースモデルの効果的な組み合わせを自動的に発見することで,この制限を克服する進化的アプローチを提案する。
この作業は、新しい最先端のモデルをオープンソースコミュニティにコントリビュートするだけでなく、自動化されたモデル構成のための新しいパラダイムも導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:19:44 GMT)
Active Hypothesis Testing for Quantum Detection of Phase-Shift Keying Coherent States [21.3] 本稿では,PSK符号化コヒーレント状態の量子的検出について,能動仮説テストのレンズを用いて検討する。
コヒーレントな状態スライシングでは、観察カーネルがサンプルサイズに応じてパラメータを縮小する制御された検知タスクとして問題を定式化する。
驚いたことに、2進数の高いPSKの指数最適化オープンループポリシーは単なる時間共有ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:09:01 GMT)
E2E-MFD: Towards End-to-End Synchronous Multimodal Fusion Detection [21.2] マルチモーダル核融合検出のための新しいエンドツーエンドアルゴリズムであるE2E-MFDを紹介する。
E2E-MFDはプロセスの合理化を図り、単一のトレーニングフェーズで高いパフォーマンスを達成する。
複数の公開データセットに対する広範なテストは、E2E-MFDの優れた機能を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:44:24 GMT)
Efficiently Parameterized Neural Metriplectic Systems [21.2] 提案手法は、状態の大きさと緯度データのランクの両方で2次的にスケールする。
メトロトレクティックシステムは、状態の大きさとメトロトレクティックデータのランクの両方で二次的にスケールする方法でデータから学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:37:13 GMT)
Strategic Multi-Armed Bandit Problems Under Debt-Free Reporting [21.1] 我々は、古典的なマルチアームバンディット問題を考えるが、戦略的な武器で考える。
両腕が真に振る舞う平衡を確立するための新しいメカニズムを導入し、その報酬をできるだけ多く開示する。
この機構により、エージェントは腕の中で2番目に高い(真の)報酬を得ることができ、累積的後悔は$O(log(T)/Delta)$(problem-dependent)または$O(sqrtTlog(T))$(worst-case)で束縛される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:01:34 GMT)
Analyzing User Characteristics of Hate Speech Spreaders on Social Media [20.6] ヘイトスピーチにおけるユーザ特性の役割を分析する。
社会的影響の少ないユーザーは、ヘイトスピーチをシェアする傾向にある。
政治的反トランプと反右派憎悪は、より大きな社会的影響力を持つユーザーによって再創造される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:58:17 GMT)
Docling: An Efficient Open-Source Toolkit for AI-driven Document Conversion [20.4] Doclingは、ドキュメント変換のための、使いやすく、自己完結型、MITライセンスのオープンソースツールキットである。
複数の一般的なドキュメントフォーマットを、統一されたリッチな構造化された表現に解析することができる。
DoclingはPythonパッケージとしてリリースされており、Python APIやCLIツールとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:40:00 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） (Mon, 27 Jan 2025 20:56:24 GMT)
Large Language Models to Diffusion Finetuning [20.3] 我々は、下流タスク間の性能向上に直接変換することで、単調に精度を向上することを示す。
本手法は,クロスエントロピー損失で事前学習した基礎モデルに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:59:29 GMT)
Emulating OP_RAND in Bitcoin [20.1] 本稿では,取引相手間の信頼できない対話型ゲームを通じて,ビットコイン上のOP_RAND暗号をエミュレートする手法を提案する。
プロトコルは、外部の関係者には認識できない方法で組織化することができ、特定のスクリプトやBitcoinプロトコルの更新を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:16:04 GMT)
Long$^2$RAG: Evaluating Long-Context & Long-Form Retrieval-Augmented Generation with Key Point Recall [20.0] 本稿では、Long$2$RAGベンチマークとKey Point Recallメトリックを紹介する。
Long$2$RAGは10のドメインにまたがる280の質問と8の質問カテゴリからなる。
KPRは、LLMが検索した文書から抽出したキーポイントを生成された応答に組み込む程度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:58:00 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） (Mon, 27 Jan 2025 04:02:25 GMT)
Selective Generation for Controllable Language Models [19.9] 生成言語モデル(GLM)の信頼性は、重要な意思決定システムへの展開において不可欠である。
テキストエンタテインメント関係(FDR-E)に関して、偽発見率を制御する2つの選択的生成アルゴリズムを提案する。
選択予測を直接修正した$textttSGentextttSup$は、人間によって注釈付けされたエンテーメントラベル付きデータを悪用する。
人間のアノテーションはコストがかかるので、unを完全に活用した半教師付きバージョンである$textttSGentexttSemi$を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:45:22 GMT)
Controllable Forgetting Mechanism for Few-Shot Class-Incremental Learning [19.9] クラスインクリメンタルな学習は、スマートホームデバイスなど、多くの現実世界のアプリケーションにとって重要である。
モデルが新しいクラスで微調整されることは、しばしば破滅的な忘れの現象を引き起こす。
本稿では,新しいクラスとベースクラスの精度のトレードオフを制御して,この問題に対処するためのシンプルかつ効果的なメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:31:50 GMT)
QuantumNAT: Quantum Noise-Aware Training with Noise Injection, Quantization and Normalization [19.8] 量子回路(PQC)は、短期量子ハードウェアにおける量子優位性を約束している。
しかし、大きな量子ノイズ(エラー)のため、PQCモデルの性能は実際の量子デバイスで著しく低下する。
本稿では,PQC固有のフレームワークであるQuantumNATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:12:32 GMT)
AdaCoT: Rethinking Cross-Lingual Factual Reasoning through Adaptive Chain-of-Thought [19.7] 我々は多言語推論を強化するフレームワークであるAdaCoT(Adaptive Chain-of-Thought)を紹介する。
AdaCoTは、ターゲット言語応答を生成する前に、中間的な"思考言語"を通して思考プロセスを動的にルーティングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:48:57 GMT)
A Radiance Field Loss for Fast and Simple Emissive Surface Reconstruction [19.6] 本稿では,映像を表面的シーン表現に変換する手法を提案する。
我々は、光線に沿って放射場を統合し、その結果のイメージを監督する代わりに、損失関数の微妙ながら衝撃的な修正を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:30:51 GMT)
Web Execution Bundles: Reproducible, Accurate, and Archivable Web Measurements [19.2] WebRECは,現在の最先端の精度と比較したWeb測定ツールである。
我々はまた、幅広いWebサイト行動の正確かつ再現可能な測定のためのアーカイブフォーマットである.webを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:03:03 GMT)
Fine-Grained Stateful Knowledge Exploration: A Novel Paradigm for Integrating Knowledge Graphs with Large Language Models [19.0] 大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を示していますが、その知識を更新することは大きな課題です。
既存のほとんどのメソッドは、質問を目的として扱うパラダイムを使用し、関連する知識は知識グラフから漸進的に取得される。
本稿では,情報粒度ミスマッチ問題に対処する,微粒なステートフル知識探索のための新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:39:49 GMT)
CrySPAI: A new Crystal Structure Prediction Software Based on Artificial Intelligence [19.0] 本稿では, 無機材料のエネルギー的安定な結晶構造を予測するために, 人工知能(AI)を用いた結晶構造予測パッケージCrySPAIを提案する。
このソフトウェアは、3つの重要なモジュールで構成されており、結晶構造の構成を探索する進化最適化アルゴリズム(EOA)、正確なエネルギー値を提供する密度汎関数理論(DFT)、結晶構造と対応するエネルギーの関係を学習するディープニューラルネットワーク(DNN)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:53:06 GMT)
QOC: Quantum On-Chip Training with Parameter Shift and Gradient Pruning [18.9] パラメータシフトを用いた実践的PQCトレーニングの初回実験であるQOCについて述べる。
確率的勾配プルーニング(probabilistic gradient pruning)を提案する。
その結果,2クラス,4クラスの画像分類作業において,オンチップトレーニングが90%以上,60%以上の精度で達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:09:00 GMT)
STAR: Stepwise Task Augmentation and Relation Learning for Aspect Sentiment Quad Prediction [18.8] アスペクトベース感情分析(ABSA)は、アスペクト項、アスペクトカテゴリー、意見項、感情極性を含む4つの感情要素を特定することを目的としている。
最も困難なタスクであるアスペクト感情クワッド予測(ASQP)は、これらの要素を同時に予測し、異なる感情要素を正確に結合することの難しさを妨げます。
人間の推論に触発された戦略であるSTAR(Stepwise Task Augmentation and Relation Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:41:20 GMT)
Rethinking the Bias of Foundation Model under Long-tailed Distribution [18.8] 下流タスクの基盤モデルで継承される不均衡バイアスはパラメータ不均衡とデータ不均衡である。
微調整中、パラメータの不均衡がより重要な役割を果たすのに対し、データ不均衡は既存の再バランス戦略によって緩和される。
本稿では,入力サンプルとラベル間の真の因果関係を学習する新しいバックドア調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:00:19 GMT)
FDLLM: A Text Fingerprint Detection Method for LLMs in Multi-Language, Multi-Domain Black-Box Environments [18.8] 大きな言語モデル(LLM)を使用することで、潜在的なセキュリティリスクが生じる可能性がある。
攻撃者は、このブラックボックスシナリオを利用して悪意のあるモデルをデプロイし、ユーザに提供されるコードにウイルスを埋め込むことができる。
本稿では,Qwen2.5-7Bに基づく最初のLLMGT指紋検出モデルである textbfFDLLM を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:18:40 GMT)
Crabs: Consuming Resrouce via Auto-generation for LLM-DoS Attack under Black-box Settings [18.6] LLM-DoS攻撃のための自動生成(Auto-Generation for LLM-DoS Attack)と呼ばれるブラックボックスLLM向けに設計された自動アルゴリズムを提案する。
提案手法は,プロンプトノードのセマンティック改善により,既存の防御を回避し,ステルスネスを向上することができる。
実験の結果、AutoDoSはサービスレスポンスのレイテンシを250ドル以上アップローで増幅し、リソース消費が激化することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:33:39 GMT)
Integrating Probabilistic Trees and Causal Networks for Clinical and Epidemiological Data [18.5] 本研究では,確率因果核融合(PCF)フレームワークを紹介する。
PCFはCausal Bayesian Networks (CBN)とProbability Trees (PTrees)を統合し、予測を超えて拡張する。
3つの現実世界の医療データセットで検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:34:19 GMT)
Restless Multi-armed Bandits under Frequency and Window Constraints for Public Service Inspections [18.5] シカゴ公衆衛生省は毎年数千の施設を検査しており、かなりの失敗率である。
ガイドラインの遵守を確実にする目的のバランスをとるため、CDPHは毎年各施設に検査窓を割り当て、その窓の中で正確に1回検査されることを保証する。
我々は,動作窓の制約や周波数を保証できるRMABのためのWhittleインデックスベースシステムの拡張を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:08:15 GMT)
SAPPHIRE: Preconditioned Stochastic Variance Reduction for Faster Large-Scale Statistical Learning [18.1] Ill-conditioned objectives and nonsmooth regularizers under the performance of traditional convex method。
本研究では,不条件な複合型大規模機械学習問題に対する分散自由解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:36:45 GMT)
Discrete Lagrangian Neural Networks with Automatic Symmetry Discovery [17.7] 離散ラグランジアンとその対称性群を運動の離散観測から学習する枠組みを導入する。
学習過程はラグランジアンの形を制限せず、速度や運動量の観測や予測を必要とせず、コスト項も含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:56:29 GMT)
Controllable Hand Grasp Generation for HOI and Efficient Evaluation Methods [17.7] 現在の手つかみ生成法は手と物体の両方に3D情報に依存している。
我々は、手ポーズを離散グラフ構造として扱い、幾何学的先行情報を活用する。
本稿では,スペクトルグラフ理論とベクトル代数にインスパイアされた高次幾何表現(HOR)の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:00:12 GMT)
Towards Cross-Tokenizer Distillation: the Universal Logit Distillation Loss for LLMs [17.6] 知識蒸留は、資源集約型の大規模モデルからより小さなモデルへの知識を圧縮することで解を提供する。
我々は,この制限に対処するため,最適輸送を前提としたユニバーサルロジット蒸留(ULD)損失を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:02:44 GMT)
Detecting clinician implicit biases in diagnoses using proximal causal inference [17.5] 大規模医療データにおける臨床医の陰影バイアスが患者の予後に与える影響を検出するための因果推論手法を提案する。
本手法は,英国バイオバンクの実世界データを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:48:15 GMT)
Merino: Entropy-driven Design for Generative Language Models on IoT Devices [17.3] モバイルフレンドリーな生成言語モデルを設計するための新しい情報エントロピーフレームワークを提案する。
設計手順全体は、数理プログラミング(MP)問題を解くことを含み、数分でCPU上で実行でき、ほとんどコストがかからない。
我々は,14のNLPダウンストリームタスクにおいて,MeRinoと呼ばれる設計モデルを評価し,モバイル環境下での最先端の自己回帰変換モデルとの競合性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:39:26 GMT)
Towards Federated RLHF with Aggregated Client Preference for LLMs [17.0] 人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)は、ユーザの好みデータを用いた事前訓練された大規模言語モデル(LLM)を微調整する。
プライバシー上の懸念から、ユーザーは機密性の高い好みデータを共有するのを嫌がるかもしれない。
我々は,様々な現実世界のユーザから大規模な嗜好収集を可能にする,フェデレートラーニング(FL)技術を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:14:32 GMT)
Efficient Portrait Matte Creation With Layer Diffusion and Connectivity Priors [16.9] この研究は、テキストプロンプトを利用して高品質な肖像画前景を生成し、潜伏した肖像画のマットを抽出できることを示している。
LD-Portrait-20Kと呼ばれる大規模なポートレート・マッティング・データセットが作成され、20,051ドルのポートレート・フォアグラウンドと高品質のアルファ・マットを備える。
このデータセットは、単純なビデオセグメンテーションと、このデータセットでトレーニングされたトリマップベースの画像マッチングモデルによって実装された、最先端のビデオポートレートマッチングにも貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:41:19 GMT)
Label-Efficient Data Augmentation with Video Diffusion Models for Guidewire Segmentation in Cardiac Fluoroscopy [16.6] 深層学習法はワイヤセグメンテーションにおいて高い精度とロバスト性を示した。
これらの手法は、一般化可能性のためにかなりのデータセットを必要とする。
ラベル付き蛍光ビデオの大規模なコレクションを生成するためのフレーム一貫性拡散モデル(SF-VD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:13:10 GMT)
AdaF^2M^2: Comprehensive Learning and Responsive Leveraging Features in Recommendation System [16.4] 本稿では,モデルに依存しないフレームワークであるAdaF2M2を提案する。
AdaF2M2でベースモデルを固定することにより、複数のレコメンデーションシナリオでオンラインA/Bテストを行い、ユーザアクティブ日とアプリ期間で+1.37%、+1.89%の累積的な改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:49:27 GMT)
Sparse High Rank Adapters [16.2] ローランク適応(LoRA)は、最近の生成AI研究で大きな注目を集めている。
提案するSparse High Rank Adapters (SHiRA) は,推論オーバーヘッドを伴わず,高速な切り替えが可能で,概念の損失を大幅に低減する新しいパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:54:51 GMT)
360Brew: A Decoder-only Foundation Model for Personalized Ranking and Recommendation [16.1] 我々は、LinkedInのデータとタスクに基づいてトレーニングされ、微調整された150Bパラメータ、デコーダのみのモデルである、研究前のモデルである360Brew V1.0を紹介します。
このモデルは、LinkedInプラットフォームのさまざまなセグメントで30以上の予測タスクを解決し、現在のプロダクションシステムと同等以上のパフォーマンスレベルを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:14:52 GMT)
Smart Cubing for Graph Search: A Comparative Study [16.0] 立方体とコンカヤによる並列解法はSATソルバをハードインスタンスに拡張するための重要な方法である。
キューブ・アンド・コンカーは純粋なSAT問題に対して成功したが、SATソルバへの応用はプロパゲータによって拡張され、ユニークな課題が提示される。
本研究では, SATモジュロ対称性(SMS)を用いて, 対称性を破るプロパゲータが等方性グラフを除去する制約を学習することで探索空間を減少させる問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:15:54 GMT)
Static Batching of Irregular Workloads on GPUs: Framework and Application to Efficient MoE Model Inference [15.8] 本稿では,GPU上でのランタイムマッピング機構を備えた,不規則なワークロードを単一カーネルにコンパイルする一般的なフレームワークを提案する。
当社のカーネルはNVIDIA H800 GPUでCoreスループットのピーク91%、NVIDIA H20 GPUで95%を達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:50:49 GMT)
MSDet: Receptive Field Enhanced Multiscale Detection for Tiny Pulmonary Nodule [15.8] 肺結節は肺癌の早期診断における重要な指標である。
従来のCT画像撮影法は、煩雑な処置、低検出率、ローカライゼーション精度の低下に悩まされていた。
肺小結節検出のためのマルチスケールアテンションおよび受容野ネットワークであるMSDetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:03:44 GMT)
A Methodology for Incompleteness-Tolerant and Modular Gradual Semantics for Argumentative Statement Graphs [15.7] 文グラフの文法的意味論を得るための新しい手法を提案する。
まず、不完全な情報を自然に扱えるので、部分的に指定された前提を持つ議論が評価において意味のある役割を果たす。
第2に、QBAFの任意のGSを利用するようにモジュール的に定義されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:34:23 GMT)
Textualize Visual Prompt for Image Editing via Diffusion Bridge [15.7] 現在の視覚的プロンプト法は、事前訓練されたテキスト誘導画像・画像生成モデルに依存している。
本稿では,画像間の明示的なモデルに依存しない単一のテキスト・ツー・イメージモデルに基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:22:55 GMT)
Towards Safe AI Clinicians: A Comprehensive Study on Large Language Model Jailbreaking in Healthcare [15.4] 大規模言語モデル(LLM)は、医療アプリケーションでますます活用されている。
本研究は、6個のLDMの脆弱性を3つの高度なブラックボックスジェイルブレイク技術に系統的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:07:52 GMT)
Diagnosing Quantum Many-body Chaos in Non-Hermitian Quantum Spin Chain via Krylov Complexity [15.4] 局所的非エルミート障害を有する量子スピン鎖におけるカオスから非カオス的ダイナミクスへの相転移について検討する。
障害強度が増加するにつれて、非カオス力学の出現は、クリロフ複雑性の抑制された成長を通じて質的に捉えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:09:49 GMT)
Improving DBMS Scheduling Decisions with Fine-grained Performance Prediction on Concurrent Queries -- Extended [15.4] IconqSchedは、クエリの実行順序とタイミングを最適化する、新しい、原則化された非侵入スケジューラである。
IconqSchedは、システムランタイムをブラックボックスとして扱う、新しいきめ細かい予測器であるIconqを備えている。
我々はIconqSchedを実際のワークロードトレースを使用したエンドツーエンドランタイムの観点から他のスケジューラと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:55:39 GMT)
Federated Learning over Hierarchical Wireless Networks: Training Latency Minimization via Submodel Partitioning [15.3] 階層型独立サブモデルトレーニング(Hierarchical independent submodel training、HIST)は、階層型クラウド-エッジ-クライアントネットワークにおけるこれらの問題に対処することを目的とした新しいFL方法論である。
本研究では,HISTを空気上計算(AirComp)で拡張することにより,エッジセル上でのモデルアグリゲーションの効率をより高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 00:23:13 GMT)
DynAlign: Unsupervised Dynamic Taxonomy Alignment for Cross-Domain Segmentation [15.3] 我々は、イメージレベルとラベルレベルのドメインギャップを橋渡しするために、UDAと基礎モデルを統合するフレームワークであるDynAlignを紹介します。
我々のアプローチは、事前のセマンティック知識を活用して、新しい、よりきめ細かな、あるいは異なる名前で呼ばれる可能性のある、ソースカテゴリとターゲットカテゴリを整合させる。
DynAlignは、手動のアノテーションを必要とせずに、新しいターゲットラベル空間で正確な予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:57:19 GMT)
Can Molecular Evolution Mechanism Enhance Molecular Representation? [15.2] 本稿では,分子表現のための分子進化ネットワーク(MEvoN)を提案する。
まず、少数の原子を持つ分子を用いてMEvoNを構築し、進化経路を生成する。
その後、原子レベルの変化をモデル化することで、MEvoNは分子特性への影響を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:54:42 GMT)
Multi-view biomedical foundation models for molecule-target and property prediction [15.1] グラフ,画像,テキストの分子ビューを統合する多視点基礎モデルアプローチを開発した。
マルチビューモデルが頑健に動作し、特定のビューの長所と短所のバランスをとることができることを示す。
次に、このモデルを用いて、Gタンパク質結合受容体(GPCR)の大きな(>100ターゲット)セットに対する化合物のスクリーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:21:14 GMT)
Risk-Aware Distributional Intervention Policies for Language Models [15.0] 言語モデルは、有害な内容や有害な内容など、時には望ましくない世代が現れる傾向にある。
本稿では、望ましくないコンテンツの世代を検知し、緩和する新しい2段階のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:00:38 GMT)
BioTrove: A Large Curated Image Dataset Enabling AI for Biodiversity [14.9] BioTroveは、生物多様性においてAIアプリケーションを前進させるために設計された最大のデータセットである。
161.9万枚の画像があり、前例のないスケールと3つの主要王国の多様性を提供している。
それぞれの画像には、科学的名前、分類学的階層、一般的な名前が注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:06:18 GMT)
Enhancing Brain Age Estimation with a Multimodal 3D CNN Approach Combining Structural MRI and AI-Synthesized Cerebral Blood Volume Data [14.8] 脳年齢ギャップ推定(BrainAGE)は、脳年齢を理解するための神経画像バイオマーカーである。
現在のアプローチでは、主にT1強調MRI(T1w MRI)データを使用し、構造脳情報のみをキャプチャする。
我々は,VGGに基づくアーキテクチャを用いたディープラーニングモデルを開発し,線形回帰を用いた予測を組み合わせた。
我々のモデルは3.95年の平均絶対誤差(MAE)とテストセットの$R2$ 0.943を達成し、類似したデータでトレーニングされた既存のモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:24:51 GMT)
Analyzing (In)Abilities of SAEs via Formal Languages [14.7] 正規言語の合成テストベッド上でスパースオートエンコーダを訓練する。
パフォーマンスは、トレーニングパイプラインの帰納バイアスに敏感です。
我々は、因果関係がSAEトレーニングの中心的標的となる必要があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:11:45 GMT)
Z-Stack Scanning can Improve AI Detection of Mitosis: A Case Study of Meningiomas [14.2] Zスタックスキャン(Z-stack scanning)は、ガラススライドのz軸に沿って複数の焦点面を撮像する、新しい全スライドイメージング技術である。
髄膜腫のAIミトーシス検出におけるz-stackスキャニングの効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:09:58 GMT)
Dynamic Graph Neural ODE Network for Multi-modal Emotion Recognition in Conversation [14.2] 会話におけるマルチモーダル感情認識のための動的グラフニューラル正規微分方程式ネットワーク(DGODE)を提案する。
提案したDGODEは、感情の動的変化を組み合わせ、話者の感情の時間的依存を捉える。
2つの一般公開されたマルチモーダル感情認識データセットの実験により、提案したDGODEモデルは、様々なベースラインと比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:01:59 GMT)
Learning Point Spread Function Invertibility Assessment for Image Deconvolution [14.1] ニューラルネットワークを用いて任意のPSFの可逆性を学習するために非線形アプローチを用いるメトリクスを提案する。
マッピングされたPSFとユニットインパルスとの差は、DLネットワークによるインバージョンの成功率が高いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:56:30 GMT)
Inverse Reinforcement Learning via Convex Optimization [14.1] 我々は,ある決定プロセスに基づいて未知の報酬関数を推定する逆強化CIRL問題を考察する。
このメモは、凸最適化に関するバックグラウンド知識を必要とせずに、ユーザが自分の問題に簡単に適用できるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:03:18 GMT)
Visualizing the Local Atomic Environment Features of Machine Learning Interatomic Potential [14.0] 本稿では、機械学習の可能性関数のための効率的で高品質なデータセットを作成することの課題に対処する。
本稿では,DV-LAE (Difference Vectors based on Local Atomic Environments) と呼ばれる新しい手法を提案する。
高温高圧水素システムにおける最適化データセットの検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:08:37 GMT)
BLoB: Bayesian Low-Rank Adaptation by Backpropagation for Large Language Models [14.0] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば推論中に過剰な自信に悩まされる。
本稿では,LLMパラメータの平均値と共分散値を連続的に調整するアルゴリズムであるバックプロパゲーション(BLoB)によるベイズ低ランク適応を提案する。
その結果,分布内および分布外の両方で評価した場合,BLoBの有効性を一般化と不確実性評価の観点から検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:00:59 GMT)
RCAEval: A Benchmark for Root Cause Analysis of Microservice Systems with Telemetry Data [13.7] 近年,マイクロサービスシステムの根本原因分析(RCA)が注目されている。
大規模なデータセットを含み、包括的な評価環境をサポートする標準ベンチマークはまだ存在しない。
マイクロサービスシステムにおけるRCAEvalは、データセットとRCAEvalの評価環境を提供するオープンソースのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:59:46 GMT)
CITYWALK: Enhancing LLM-Based C++ Unit Test Generation via Project-Dependency Awareness and Language-Specific Knowledge [13.6] CITYWALKは、C++ユニットテスト生成のための新しいフレームワークである。
プログラム分析を通じて、テスト中のプロジェクト内の依存関係関係の包括的な理解を提供する。
プロジェクトドキュメンテーションと経験的な観察から派生したC++に関する言語固有の知識が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:49:24 GMT)
Real-Time Brain Tumor Detection in Intraoperative Ultrasound Using YOLO11: From Model Training to Deployment in the Operating Room [13.5] 術中超音波(ioUS)は脳腫瘍手術において,術中ワークフローへの能率性,手頃性,シームレスな統合により有用である。
本研究は,手術室に展開可能なリアルタイム脳腫瘍検出システムを開発することにより,ioUS画像の解釈可能性を高めることを目的とした。
脳腫瘍術中データベース(BraTioUS)とパブリックReMINDデータセットから2D ioUS画像の収集を行った。
YOLO11アーキテクチャとその変異体を用いて、脳腫瘍を特定するために物体検出モデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:29:19 GMT)
Potential Applications of Artificial Intelligence for Cross-language Intelligibility Assessment of Dysarthric Speech [13.5] 本稿では,言語に依存しない音声表現を生成するユニバーサルモジュールからなる2成分フレームワークを提案する。
我々は、データ不足、アノテーションの複雑さ、限られた言語的洞察を含む、言語間インテリジェンス評価の鍵となる障壁を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:35:19 GMT)
Large Language Model-based Augmentation for Imbalanced Node Classification on Text-Attributed Graphs [13.4] グラフ上のノード分類は、しばしばクラス不均衡に悩まされ、現実のアプリケーションにおいてバイアスのある予測と重大なリスクをもたらす。
本研究では,テキスト分散グラフ(LA-TAG)を用いた大規模言語モデルに基づく拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:06:48 GMT)
GraphICL: Unlocking Graph Learning Potential in LLMs through Structured Prompt Design [13.4] Graph In-Context Learning (GraphICL)ベンチマークは、グラフ構造をキャプチャし、限られたラベル知識を扱う新しいプロンプトテンプレートからなる包括的なベンチマークである。
システム評価の結果,GraphICLを用いた汎用LLMは,最先端の特殊グラフLLMやグラフニューラルネットワークモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:50:30 GMT)
FedDAG: Federated Domain Adversarial Generation Towards Generalizable Medical Image Analysis [13.0] Federated Domain Adversarial Generation (FedDAG)は、ドメインシフトをシミュレートし、モデルの一般化を改善することを目的としている。
オリジナル画像と生成された画像のインスタンスレベルの特徴差を最大化することにより、斬新な画像を生成する。
4つの医療ベンチマークの実験では、フェデラルな医療シナリオの一般化を強化するFedDAGの能力を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:48:49 GMT)
Community Detection for Contextual-LSBM: Theoretical Limitations of Misclassification Rate and Efficient Algorithms [13.0] 文脈ラベルブロックモデル(BM)におけるコミュニティ検出の検討
まず、任意のアルゴリズムに対して保持する最適な誤分類率の低い境界を確立する。
CLSBMに適した効率的なスペクトルベースアルゴリズムを提案し,その誤分類率の上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:38:03 GMT)
Generalized Mission Planning for Heterogeneous Multi-Robot Teams via LLM-constructed Hierarchical Trees [12.9] 本稿では,各ロボットの制約や能力を考慮した,異種多ロボットチームのための新しいミッションプランニング戦略を提案する。
私たちのアプローチでは、複雑なミッションを体系的に管理可能なサブタスクに分割するために階層木を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:20:48 GMT)
When LLM Meets DRL: Advancing Jailbreaking Efficiency via DRL-guided Search [12.8] 深部強化学習(DRL)によるブラックボックスジェイルブレイク攻撃であるRLbreakerを提案する。
RLbreakerは6つのSOTA(State-of-the-art (SOTA) LLM)に対する既存のジェイルブレイク攻撃よりも効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:25:47 GMT)
Decentralized Structural-RNN for Robot Crowd Navigation with Deep Reinforcement Learning [12.6] DS-RNNは、群集ナビゲーションにおけるロボット決定のための空間的および時間的関係を推論する新しいネットワークである。
我々は、専門家の監督なしに、モデルなしの深層強化学習でネットワークを訓練する。
我々のモデルは、群衆ナビゲーションのシナリオに挑戦する上で、過去の手法よりも優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:56:16 GMT)
Swiss Cheese Model for AI Safety: A Taxonomy and Reference Architecture for Multi-Layered Guardrails of Foundation Model Based Agents [12.6] Foundation Model(FM)ベースのエージェントは、さまざまなドメインにわたるアプリケーション開発に革命をもたらしている。
本稿では,FMをベースとしたエージェントを対象としたランタイムガードレールの包括的分類を行い,ガードレールと設計次元の重要な品質特性を同定する。
また,Swiss Cheese ModelにインスパイアされたFMエージェントのための多層型ランタイムガードレールの設計のための参照アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 00:48:51 GMT)
Long-Term Interest Clock: Fine-Grained Time Perception in Streaming Recommendation System [12.5] 長期的関心クロック(LIC)は、ユーザの動的微細な興味を長期的行動から捉える。
licはDouyin Music Appのレコメンデーションシステムに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:52:50 GMT)
From Cool Demos to Production-Ready FMware: Core Challenges and a Technology Roadmap [12.3] 我々は,FMウェアを多種多様なデータソースで生産する上で重要な課題を特定するために,半構造化されたテーマ合成を行う。
FMの選択、データとモデルのアライメント、プロンプトエンジニアリング、エージェントオーケストレーション、システムテスト、デプロイメントにおける重要な問題を特定します。
これらの課題に対処するために必要な技術や戦略について議論し、デモシステムからスケーラブルで実運用対応のFMwareソリューションへの移行を可能にするためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:05:55 GMT)
COBias and Debias: Balancing Class Accuracies for Language Models in Inference Time via Nonlinear Integer Programming [12.3] 本稿では,言語モデルにおける基本的な推論時間問題について考察する。
問題の根底にあるものは、いくつかのクラスを過大予測し、他のクラスを過小予測する傾向があることです。
推論時間最適化によって効果的に緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:32:08 GMT)
A scalable adaptive deep Koopman predictive controller for real-time optimization of mixed traffic flow [12.1] 本研究では,混合交通流の制御のための適応型深層クープマン予測制御フレームワーク(AdapKoopPC)を提案する。
AdapKoopnetは、ベースライン非線形モデルよりも正確なHDV予測軌道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:28:20 GMT)
Implicit Location-Caption Alignment via Complementary Masking for Weakly-Supervised Dense Video Captioning [12.1] Weakly-Supervised Dense Video Captioningは、イベント境界のアノテーションを必要とせずに、ビデオ内のすべてのイベントをローカライズし、記述することを目的としている。
既存の方法は、イベントの位置とキャプションの間の明示的なアライメントの制約に依存している。
補似マスキングによる新しい暗黙的位置キャプチャアライメントパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:40:20 GMT)
Smoothed Embeddings for Robust Language Models [12.0] 大規模言語モデル(LLM)は、アライメントを抑え、有害な出力を誘導するジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。
本稿では,埋め込みベクトルにランダムノイズを付加し,各出力トークンの生成時にアグリゲーションを行うRESTAディフェンスを提案する。
本実験は,本手法がベースラインディフェンスと比較して,実用上のトレードオフよりも優れたロバスト性を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:57:26 GMT)
λ: A Benchmark for Data-Efficiency in Long-Horizon Indoor Mobile Manipulation Robotics [11.9] 学習ベースモデルや,基礎モデルとタスクと動作計画を組み合わせたニューロシンボリックなモジュラーアプローチなど,いくつかのモデルをベンチマークする。
発見は、よりデータ効率のよい学習ベースのMoMaアプローチの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:53:40 GMT)
Graph Neural Network Based Hybrid Beamforming Design in Wideband Terahertz MIMO-OFDM Systems [11.9] 6G無線技術は、高指向性ビームフォーミングによって実現される、より高周波数帯域を採用するために計画されている。
利用可能な広い帯域幅は、巨大な多重入力とMIMOシステムにおけるビームスクイントの影響も無視できない。
各アンテナに実時間遅延線(TTD)を追加するような従来のアプローチは、大量のアンテナアレイを必要とするためコストがかかる。
本稿では、ハイブリッドビームフォーミングを最適化するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の革新的な応用を通じて、OFDMシステムのマルチキャリア構造に特に適応した信号処理の代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:45:54 GMT)
Sample-Efficient Behavior Cloning Using General Domain Knowledge [11.8] 我々は、自然言語で表現された専門的なドメイン知識に基づいてポリシー構造をインスタンス化するために、大規模言語モデルのコーディング能力を使用します。
月面着陸機とカーレースのタスクを用いた実験では,最大5回のデモンストレーションでタスクの解き方を学習し,騒音対策に頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:40:11 GMT)
Explaining Decisions of Agents in Mixed-Motive Games [11.8] 近年,エージェントは自然言語でシームレスにコミュニケーションできるようになっている。
本研究では,エージェント間の競合,安価なトーク,行動による暗黙的なコミュニケーションに対処するための説明手法を設計する。
2つの混合動機ゲームにおいて,人間に対する手法の有効性と有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:13:46 GMT)
On the Feasibility of Using LLMs to Execute Multistage Network Attacks [11.7] マルチステージネットワーク攻撃は、複数のホストにまたがる多様なアクションの実行を含む。
LLM非依存の高レベルアタック抽象化層であるIncalmoを導入する。
Incalmoは10の現実的なエミュレートネットワークのうち9つでマルチステージ攻撃をうまく実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:58:29 GMT)
Nonparametric Sparse Online Learning of the Koopman Operator [11.7] クープマン作用素は、一般的な非線形力学系の力学を表現する強力なフレームワークを提供する。
クープマン作用素を学ぶためのデータ駆動手法は、選択された関数空間がシステム力学の下で閉じていると仮定するのが一般的である。
演算子近似アルゴリズムを用いて、演算子を反復的に学習し、表現の複雑さの制御を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:48:10 GMT)
MoEVD: Enhancing Vulnerability Detection by Mixture-of-Experts (MoE) [11.7] MoEVDは脆弱性検出をCWEタイプ分類とCWE固有の脆弱性検出という2つのタスクに分解する。
タスクを分割することで、脆弱性検出において、MoEVDは特定の専門家が1つのモデル内ですべての脆弱性を扱う代わりに、異なるタイプの脆弱性を扱うことができる。
MoEVDはほとんど全てのCWEタイプを抜いて、最高のSOTAベースラインのリコールを9%から77.8%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:25:34 GMT)
DBRouting: Routing End User Queries to Databases for Answerability [11.6] データソースがデータベースである適切なデータソースにエンドユーザクエリをルーティングする,新たなタスクを定義する。
我々は、トレーニングデータを用いて微調整された事前トレーニングとタスク固有の埋め込みの両方を使用して、オープンソースのLLMを使用してデータセットのベースラインを作成する。
データソースの数が増えると、タスクが難しくなります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:09:47 GMT)
Make-A-Texture: Fast Shape-Aware Texture Generation in 3 Seconds [11.2] テキストプロンプトから高分解能テクスチャマップを効率的に合成する新しいフレームワークであるMake-A-Textureを提案する。
この手法の重要な特徴は、NVIDIA H100 GPUでわずか3.07秒のエンドツーエンドランタイム内で完全なテクスチャ生成を実現するという、その顕著な効率である。
本研究は,インタラクティブなテクスチャ作成やテキストガイドによるテクスチャ編集を含む,現実世界の3Dコンテンツ作成のためのテクスチャ生成モデルの適用性と実用性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:48:05 GMT)
Randomized Block-Coordinate Optimistic Gradient Algorithms for Root-Finding Problems [11.2] 大規模設定における非線形方程式の解を近似する2つの新しいアルゴリズムを開発した。
本稿では,機械学習,統計的学習,ネットワーク最適化などにおける顕著な応用を網羅した大規模有限サム包含のクラスに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:36:46 GMT)
Do Existing Testing Tools Really Uncover Gender Bias in Text-to-Image Models? [11.1] これまでの研究で、テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは、中立的なテキスト・プロンプトが提供されると、性別のステレオタイプを永続的に、あるいは増幅することができることが示されている。
様々な検出器を包括的に比較し、それらによって検出された性別バイアスが実際の状況からどのように逸脱するかを理解する既存の研究は存在しない。
本研究では、手動ラベル付きデータセットを用いて、過去の性差検出器を検証し、T2Iモデルの実際のバイアスから、様々な検出器によって識別されたバイアスがどのように逸脱するかを比較することで、このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:47:19 GMT)
Indiana Jones: There Are Always Some Useful Ancient Relics [11.1] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の革新的アプローチであるインディアナ・ジョーンズを紹介する。
ホワイトボックスとブラックボックスの両方のLDMにおけるコンテンツセーフガードをバイパスすることで、ほぼ完璧な成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:12:07 GMT)
DialUp! Modeling the Language Continuum by Adapting Models to Dialects and Dialects to Models [11.1] 世界の言語や方言のほとんどは低リソースであり、メインストリームの機械翻訳(MT)モデルをサポートしていない。
本稿では,事前学習したモデルを方言データに適用するための訓練時間技術であるDialUpについて述べる。
4つの言語族に属するいくつかの方言では高い成績を示し,他の2つの言語族では控えめな成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:53:04 GMT)
Routing in Quantum Repeater Networks with Mixed Efficiency Figures [11.0] 我々は、より効率のよいノードの分数など、運用量子ネットワークにおけるいくつかの重要なパラメータに焦点を当てる。
シミュレーションにより,ノード品質の知識を取り入れることで,ルーティングパスの忠実度が向上することが示された。
調査ではまた、エンドツーエンドの忠実度における高品質なノードのごく一部の役割を強調し、すべてのノードを高品質にアップグレードしたり、低品質なノードのサブセットを保持することのトレードオフを探究している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:06:09 GMT)
Routing in Quantum Networks with End-to-End Knowledge [11.0] 本稿では,特定しきい値を超えるエンドツーエンドの忠実度を提供できる経路の確立を容易にするアプローチを提案する。
本研究では,本手法の具体例であるアルゴリズムを定義し,Dijkstra短経路アルゴリズムと完全知識認識アルゴリズムと比較して評価する。
提案アルゴリズムの1つは、忠実度しきい値を超える経路の配送において、他の手法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:40:12 GMT)
Enhancement of sensitivity near exceptional points in dissipative qubit-resonator systems [10.9] エネルギー散逸を受ける共振器とキュービットのカップリングを探索する非エルミート量子センサを実現するためのプロトコルを提案し,実証する。
ノンジャンプ進化軌道に付随する励起数変換は、量子ジャンプによるノイズ結果の除去を可能にする。
異常点近傍での感度向上は、理論計算と実験的測定の両方によって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:36:57 GMT)
Rethinking Chain-of-Thought from the Perspective of Self-Training [10.7] 思考の連鎖(CoT)推論はLLMの潜在能力を活性化するための効果的なアプローチとして現れている。
推論性能を改善するための新しいCoTフレームワークを提案する。
本フレームワークは,初期推論プロセスを最適化するタスク固有のプロンプトモジュールと,動的に推論プロセスを洗練させる適応推論モジュールの2つの重要なコンポーネントを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:51:37 GMT)
SPECIAL: Zero-shot Hyperspectral Image Classification With CLIP [10.7] CLIP(SPECIAL)に基づく新しいゼロショットハイパースペクトル画像分類フレームワークを提案する。
SPECIALフレームワークは,(1)CLIPに基づく擬似ラベル生成と(2)ノイズラベル学習の2段階からなる。
3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,SPECIALはゼロショットHSI分類において既存の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:13:03 GMT)
Echoes of Discord: Forecasting Hater Reactions to Counterspeech [10.7] 本研究は,反響がヘイターに会話の再入会を誘導するか否か,また再入会が憎悪であるか否かに焦点を当てる。
ヘイトデータセット(ReEco)のReddit Echoesをコンパイルします。
言語分析は、異なる憎しみの反応を引き出すことを嫌う反音声の言語についての洞察を隠している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:33:38 GMT)
Programming by Examples Meets Historical Linguistics: A Large Language Model Based Approach to Sound Law Induction [10.6] 我々は、祖先言語で再構成された単語を証明された子孫に変換する自動プログラムを開発する。
そこで本研究では, 様々な量の帰納バイアスを有する4種類の合成データ生成手法を提案する。
その結果をもとに,SLI を PBE として SOTA オープンソースモデルを作成し (第2 次 LLM のパラメータの 3 分の1 のパスレート+6%) ,さらに PBE 研究の今後の方向性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:48:39 GMT)
Raiders of the Lost Dependency: Fixing Dependency Conflicts in Python using LLMs [10.6] Python開発者は、サードパーティモジュールとPythonインタプリタの環境依存性とバージョン制約を手動で識別し、解決する必要がある。
従来のアプローチでは、さまざまな依存性エラータイプ、可能なモジュールバージョンの大規模なセット、コンフリクトによる制限に直面していました。
本研究では,Pythonプログラムの依存性問題を自動的に修正するために,大規模言語モデル(LLM)を使用する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:45:34 GMT)
A Note on Doubly Robust Estimator in Regression Discontinuity Designs [10.5] 回帰不連続性(RD)設計のための二重頑健性(DR)推定器を提案する。
DR-RD推定器はRD設計における処理効果推定器のロバスト性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:40:32 GMT)
Enhancing Visual Inspection Capability of Multi-Modal Large Language Models on Medical Time Series with Supportive Conformalized and Interpretable Small Specialized Models [10.5] 大規模言語モデル (LLM) は, 医用時系列データの視覚検査において顕著な機能を示す。
小規模な専門モデル(SSM)は、目標とするタスクにおいて優れているが、複雑な臨床的意思決定に必要なコンテキスト推論は欠如している。
本稿では,LCMをシームレスに統合する意思決定支援SSMであるConMILを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:07:20 GMT)
PBM-VFL: Vertical Federated Learning with Feature and Sample Privacy [10.3] 異なるプライバシを保証する通信効率のよい垂直フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
機能プライバシという新しい概念を定義し,エンドツーエンドの機能分析とアルゴリズムのサンプルプライバシを定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:50:52 GMT)
Robust and highly scalable estimation of directional couplings from time-shifted signals [10.3] 間接的測定から直接結合を推定することは、神経科学、システム生物学、経済学などの科学分野における中心的な方法論的課題である。
我々は,遅延に対する不確実性を疎外し,保守的な結合推定値を得るため,変分ベイズフレームワークを用いる。
本実験では,ネットワークが結合の信頼性と保守性を提供し,回帰DCMなどの類似の手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） (Mon, 27 Jan 2025 11:46:18 GMT)
Regulatory Science Innovation for Generative AI and Large Language Models in Health and Medicine: A Global Call for Action [10.1] 医療におけるジェネレーティブAI(GenAI)と大規模言語モデル(LLM)の統合は、前例のない機会と課題を示している。
我々は,GenAI と LLM に基づく医療機器規制に対する TPLC アプローチの制約について論じる。
これは適応政策や規制サンドボックスを含む革新的なアプローチの基盤となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:21:13 GMT)
Universal generalization guarantees for Wasserstein distributionally robust models [10.0] 分散ロバストな最適化は、堅牢な機械学習モデルをトレーニングする魅力的な方法として登場した。
最近の統計分析により、ワッサーシュタイン距離に基づくロバストモデルの一般化保証が、次元の呪いに苦しむことのない一般化保証を持つことが証明された。
我々は、任意の輸送コストとパラメトリック損失関数を伴って、幅広いケースをカバーする正確な一般化保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:31:36 GMT)
Efficient Distillation of Deep Spiking Neural Networks for Full-Range Timestep Deployment [10.0] 従来のニューラルネットワーク(ANN)の代替手段としてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)が登場
これにもかかわらず、SNNはANNと比較して正確さに悩まされ、推論のタイムステップによるデプロイメントの課題に直面し、調整の再トレーニングが必要で、運用の柔軟性が制限される。
本研究では, 深部SNNのための新しい蒸留フレームワークを提案する。これは, 特定の再トレーニングを伴わずに, 性能を最適化し, 有効性と適応性を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:22:38 GMT)
SIM: Surface-based fMRI Analysis for Inter-Subject Multimodal Decoding from Movie-Watching Experiments [9.8] 脳のデコーディングとエンコーディングのための現在のAIフレームワークは、通常、同じデータセット内でモデルをトレーニングし、テストする。
モデル一般化の鍵となる障害は、物体間皮質組織の多様性の度合いである。
本稿では,大脳皮質機能力学の一般化可能なモデルを構築する表面視覚変換器を用いてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:05:17 GMT)
Polynomial time sampling from log-smooth distributions in fixed dimension under semi-log-concavity of the forward diffusion with application to strongly dissipative distributions [9.5] 固定次元の複雑なサンプリングアルゴリズムを提案する。
我々は,提案アルゴリズムが予測される$epsilon$誤差を$KL$ばらつきで達成することを証明する。
応用として、$L$-log-smooth分布からサンプリングする問題に対する指数関数的複雑性の改善を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:38:12 GMT)
Improved learning theory for kernel distribution regression with two-stage sampling [9.5] カーネルメソッドは分散回帰問題に取り組む方法として選択されている。
ヒルベルトの埋め込みに対して,新しい誤差境界を提供する新しい非バイアス条件を導入する。
この条件は、最適輸送と平均埋め込みに基づくカーネルの3つの重要なクラスに当てはまることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:41:43 GMT)
Understanding the Functional Roles of Modelling Components in Spiking Neural Networks [9.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的忠実さで高い計算効率を達成することを約束している。
LIFに基づくSNNにおけるキーモデリングコンポーネント,リーク,リセット,再起動の機能的役割について検討する。
具体的には、メモリ保持とロバスト性のバランスにおいてリークが重要な役割を担い、リセット機構は未中断の時間的処理と計算効率に不可欠であり、リセットは、ロバストネス劣化を犠牲にして複雑なダイナミクスをモデル化する能力を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:47:57 GMT)
Slot-BERT: Self-supervised Object Discovery in Surgical Video [9.2] Slot-BERTは、制約のない長さの長いビデオにオブジェクト発見をシームレスにスケールする。
Slot-BERTは,腹部,胆嚢摘出術,胸腔鏡下手術から得られた実世界の外科的ビデオデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:53:35 GMT)
Runtime Analysis of the Compact Genetic Algorithm on the LeadingOnes Benchmark [9.0] 我々はLeadingOnes上でcGAの正式なランタイム解析を行う。
cGAの1つのパラメータ -- 仮説的な集団サイズと呼ばれる -- は、少なくとも問題サイズよりも多義的に大きい -- に対して、cGAがLeadingOnesの最適値をサンプリングしていることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:51:51 GMT)
SkillScope: A Tool to Predict Fine-Grained Skills Needed to Solve Issues on GitHub [8.9] 私たちは、GitHubにホストされているJavaプロジェクトから現在の問題を抽出し、これらの問題を解決するのに必要なマルチレベルプログラミングスキルを予測する新しいツール、SkillScopeを紹介します。
ケーススタディでは、SkillScopeが91%の精度、88%のリコール、平均89%のF尺度で217のマルチレベルスキルを予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:17:38 GMT)
Does Generative AI speak Nigerian-Pidgin?: Issues about Representativeness and Bias for Multilingualism in LLMs [8.8] ナイジャ語はナイジェリアで約1億2000万人の話者が話すナイジェリア・ピジン語である。
混成言語(英語、ポルトガル語、ヨルバ語、ハウサ語、イグボ語など)である。
西アフリカ・ピジン英語(西アフリカ・ピジン英語)(WAPE)として知られる西アフリカで話される大きなピジン語と非ネイティブで区別するのは困難である
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:55:57 GMT)
TimeHF: Billion-Scale Time Series Models Guided by Human Feedback [8.8] 時系列ニューラルネットワークは、現実世界のアプリケーションでは極めてよく機能するが、スケーラビリティの制限、一般化の低さ、準最適ゼロショット性能といった課題に直面する。
我々は、60億のパラメータを持つLTMを作成するための新しいパイプラインであるTimeHFを紹介し、人間のフィードバックを取り入れた。
TimeHFは20,000以上の製品の自動補充を処理し、予測精度を33.21%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:40:38 GMT)
MADation: Face Morphing Attack Detection with Foundation Models [8.8] モーフィング攻撃検知システムは、特定の種類の脅威、モーフィング攻撃を早期に検出することを目的としている。
ファンデーションモデル(FM)は、膨大な量の未ラベルデータから学習し、目に見えない領域に顕著なゼロショットの一般化を達成する。
本研究では,その特異性に適切に適応した場合に,FMがMADタスクで良好に機能する可能性を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:44:33 GMT)
Vehicle-group-based Crash Risk Prediction and Interpretation on Highways [8.7] 本研究では,新しい車両群に基づくリスク分析手法について検討し,VGの特徴を考慮したリスク進化機構について検討する。
衝突型車両群をVGに分類する手法を提案し, 付近の車両の異常行動に対する応答を評価した。
次に、ロジスティック回帰とグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、集約および非集約されたVG情報を使用して、VGリスクを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:51:26 GMT)
SpectralKD: A Unified Framework for Interpreting and Distilling Vision Transformers via Spectral Analysis [8.6] 知識蒸留(KD)は、大きな視覚変換器(ViT)の圧縮において広く成功している。
本稿では、スペクトル分析によるVETの深い洞察を提供し、KDを最適化する新しい統合分析フレームワークであるSpectralKDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:04:15 GMT)
Optical fibres with memory effects and their quantum communication capacities [8.4] 信頼性の高い量子通信は、非常にノイズの多い状態でも実現可能であることを示す。
量子通信、双方向の絡み合い分布、および量子鍵分布が達成可能な後続信号間の臨界時間間隔を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:30:13 GMT)
Velocity-comb modulation transfer spectroscopy [8.3] 多周波コムレーザーの速度選択共振効果を利用するMTS(Velocity-comb modulation transfer spectroscopy)法を提案する。
プローブポンプ構成では、各対の逆伝播レーザーが異なる横速度コムグループの原子と相互作用する。
予備実証実験の結果,三周波レーザーの周波数安定性は単周波レーザーと比較してほぼ1倍のsqrt3で最適化された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:41:34 GMT)
Characterizing Network Structure of Anti-Trans Actors on TikTok [8.2] 我々は、TikTok上のコンテンツ分類を可能にするために、トランスレーショナルな感情の分類を開発する。
本稿では,プロトランスコミュニティとアンチトランスコミュニティの応答ネットワーク構造を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:14:18 GMT)
Quasi-Probabilistic Readout Correction of Mid-Circuit Measurements for Adaptive Feedback via Measurement Randomized Compiling [7.8] 量子測定は量子コンピューティングの基本的な構成要素である。
現代の量子コンピュータでは、測定は量子ゲートよりも誤差が多い。
本研究では, ランダム化コンパイルを用いて, 測定誤差を単純な誤差モデルに調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:49:52 GMT)
Softplus Attention with Re-weighting Boosts Length Extrapolation in Large Language Models [7.8] 従来のSoftmaxの注意は、推論トークンの長さが増加するにつれて、数値的な不安定さと性能の低下に悩まされる。
本稿では,Softmax演算を非線形変換と$l_1$-normに分解することで,これらの問題に対処する。
我々は,従来のSoftmaxのアテンションよりも優れた性能を持つ新しいアテンション機構を,様々な推論長さにわたって構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:58:15 GMT)
MADP: Multi-Agent Deductive Planning for Enhanced Cognitive-Behavioral Mental Health Question Answer [7.7] マルチエージェント・デダクティブ・プランニング(MADP)というフレームワークを提案する。
MADPは認知行動療法(CBT)の様々な心理的要素間の相互作用に基づいている
我々はMADPフレームワークに基づいた新しいデータセットを構築し、それをLLM(Large Language Models)の微調整に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:18:47 GMT)
Natural Language Counterfactual Explanations for Graphs Using Large Language Models [7.6] 我々は、オープンソースのLarge Language Modelsの力を利用して、自然言語の説明を生成する。
提案手法は, 対実例の正確な自然言語表現を効果的に生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:30:57 GMT)
Hands-On Tutorial: Labeling with LLM and Human-in-the-Loop [7.5] このチュートリアルは、研究と業界の両方のバックグラウンドを持つNLP実践者向けに設計されている。
それぞれの戦略の基本を提示し、そのメリットと限界を強調し、実生活におけるケーススタディを詳細に議論する。
チュートリアルにはハンズオンワークショップが含まれており、参加者はハイブリッドアノテーションのセットアップを実装する際にガイドされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:38:30 GMT)
Gaussian credible intervals in Bayesian nonparametric estimation of the unseen [7.5] 未確認種問題は、異なる種に属する個体の集団から、おそらく無限のサンプルを、ngeq1$と仮定する。
我々は,任意の$ngeq1$に対して,K_n,m$に対して大きな$m$信頼区間を導出する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:48:05 GMT)
Modeling Latent Non-Linear Dynamical System over Time Series [7.5] 本研究では,データから直接方程式を導出することにより時系列を与えられる非線形力学系をモデル化する問題について検討する。
本稿では、時間依存型モデリングを可能にする潜在状態を導入し、この問題を潜時状態の動的推定問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:57:12 GMT)
Braiding Majoranas in a linear quantum dot-superconductor array: Mitigating the errors from Coulomb repulsion and residual tunneling [7.5] そこで本研究では,2つの最小の北エフ鎖からなる線形量子ドット列における最小のブレイディング構成を提案する。
これらの効果のどちらかによって引き起こされる誤差は、非アベリア異性体の交換を媒介する補助量子ドットの最適制御によって効率よく緩和できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:53:14 GMT)
ACTISM: Threat-informed Dynamic Security Modelling for Automotive Systems [7.3] 複雑なサイバー物理システムにおけるサイバーセキュリティの脅威は、システム機能と安全性に重大なリスクをもたらす。
本稿では,自動車システムのレジリエンスを高めるためのセキュリティモデリング手法ACTISMを紹介する。
我々は、Tesla Electric Vehicleの車載インフォテインメントシステムの実例に適用することで、ACTISMの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:01:01 GMT)
A Unified Analysis of Stochastic Gradient Descent with Arbitrary Data Permutations and Beyond [7.3] 我々は、置換に基づくグラディエントDescent(SGD)のための統一収束解析を提供することを目指している。
既存の置換に基づくSGDアルゴリズムは、任意置換、独立置換、一置換、依存置換の4つのカテゴリに分類される。
提案手法は, 任意の例の置換を施した置換型SGDの統一フレームワークを開発し, 上記の代表アルゴリズムをすべて取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:07:02 GMT)
PISCO: Pretty Simple Compression for Retrieval-Augmented Generation [7.3] 文書圧縮は実用的な方法であるが、現在のソフト圧縮法は精度の低下に悩まされ、広範囲の事前訓練を必要とする。
PISCOは,RAGに基づく質問応答(QA)タスクにおいて,最小の精度損失(0-3%)で16倍圧縮率を達成する新しい手法である。
単一のA100 GPU上で7-10B LLMを48時間で微調整できるため、PISCOは高効率でスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:26:27 GMT)
Comment on arXiv:2307.08384 "Efficient Quantum State Preparation with Walsh Series" [7.3] 本稿では,Walsh Series Loader (WSL) アルゴリズムが必要とする全量子回路の実装方法について述べる。
元の記事で理論的に実証されたように、乱れたWSLが十分に絡み合った状態を準備していないことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:59:40 GMT)
An analysis of the noise schedule for score-based generative models [7.2] スコアベース生成モデル(SGM)は、目標からのノイズ摂動サンプルのみを用いてスコア関数を学習することにより、目標データ分布を推定することを目的としている。
近年の文献では、ターゲットと推定分布の誤差を評価し、KL(Kulback-Leibler)の発散とワッサーシュタイン距離を通じて生成品質を測ることに重点を置いている。
対象と推定分布のKL分散の上限を時間依存ノイズスケジュールによって明確に設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:43:16 GMT)
Generating customized prompts for Zero-Shot Rare Event Medical Image Classification using LLM [7.1] 本稿では,高精度かつ文脈的に記述可能なプロンプトを生成するための,シンプルで効果的な手法を提案する。
本稿では、レアイベントに関するドメイン固有の専門知識を用いて、カスタマイズされたコンテキストに関連のあるプロンプトを生成する新しいアプローチを提案する。
本手法は, 付加的な訓練を伴わずに, 稀な事象分類を向上し, 最先端技術より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:28:01 GMT)
PEP-GS: Perceptually-Enhanced Precise Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering [7.1] 3D Gaussian Splatting (3D-GS)はリアルタイムで高品質な3Dシーンレンダリングにおいて大きな成功を収めた。
しかし、ガウスの冗長性、ビュー依存効果を捉える能力の制限、複雑な照明と反射の扱いの難しさなど、いくつかの課題に直面している。
PEP-GSは、不透明度、色、共分散を含むガウス属性を動的に予測する知覚的に強化されたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:21:19 GMT)
Eigenstate solutions of the Fermi-Hubbard model via symmetry-enhanced variational quantum eigensolver [7.1] 変分量子固有解法(VQE)は、効率的な量子コンピューティングのための重要なツールである。
量子回路と損失関数に対称性を組み込むことで、基底状態と励起状態の計算が大幅に改善されることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:55:18 GMT)
Contrastive Representation Learning Helps Cross-institutional Knowledge Transfer: A Study in Pediatric Ventilation Management [7.1] 本稿では,臨床時系列における施設間知識伝達の体系的枠組みについて述べる。
我々は,異なるデータ体制と微調整戦略が,制度的境界を越えた知識伝達に与える影響について検討する。
我々の研究は、より一般化可能な臨床意思決定支援システムを開発しながら、より小さな専門単位がより大きなセンターからの知識を活用できるようにするための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:30:02 GMT)
Benchmarking Vision Foundation Models for Input Monitoring in Autonomous Driving [7.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、自動運転(AD)のような複雑なオープンワールドドメインにおける分散シフトによって問題になる
OOD分類の現在のアプローチは、ADのような複雑なドメインでは証明されていない。
本稿では,すべてのシフトの検出を統一する,原則付き,教師なし,モデルに依存しない手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:33:21 GMT)
Fast Explanations via Policy Gradient-Optimized Explainer [7.0] 本稿では,確率分布による帰属に基づく説明を表現する新しい枠組みを提案する。
提案するフレームワークは、リアルタイムで大規模なモデル説明のための堅牢でスケーラブルなソリューションを提供する。
画像とテキストの分類作業におけるフレームワークの有効性を検証するとともに,提案手法は推論時間を97%以上削減し,メモリ使用量を70%以上削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:01:55 GMT)
Interchangeable Token Embeddings for Extendable Vocabulary and Alpha-Equivalence [7.0] 言語モデルにおける交換可能なトークンを学習するための新しいアプローチを提案する。
本手法はα等価性に対処し,有界変数のリネームが意味論を保存するという原理を定めている。
提案手法は, 有望な一般化能力を示すとともに, アルファ等価性に対する有望な帰納バイアスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:17:48 GMT)
Evaluating Large Language Models along Dimensions of Language Variation: A Systematik Invesdigatiom uv Cross-lingual Generalization [6.9] 大規模言語モデルは、見知らぬ近縁言語(CRL)や方言(HRLN)に対する性能劣化(PD)に悩まされる。
我々は,音韻,形態,語彙距離をベイズ雑音過程としてモデル化し,HRLNから制御的に離れた人工言語を合成する。
実際のCRL-HRLNペアデータからパラメータ後部を計算し、それらが人工言語の計算された傾向に従うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:24:56 GMT)
Renewable Energy Prediction: A Comparative Study of Deep Learning Models for Complex Dataset Analysis [6.9] ディープラーニング(DL)モデルは、再生可能エネルギーデータセットにおける複雑な非線形関係をキャプチャする。
7つの機械学習手法、LSTM, Stacked LSTM, CNN, CNN-LSTM, Time-Distributed Distributed (TD-MLP), Autoencoder (AE)を評価した。
オーバーフィッティングに対処するために、早期停止、ニューロンのドロップアウト、L1、L2の正規化といった規則化技術が適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:10:10 GMT)
Evaluating Data Influence in Meta Learning [6.8] 本稿では,2段階最適化フレームワークにおけるメタラーニングのための一般的なデータ属性評価フレームワークを提案する。
このフレームワークは、内部トレーニングプロセスと外部トレーニングプロセスの両方にわたるデータコントリビューションを包括的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:14:04 GMT)
Training Dynamics of In-Context Learning in Linear Attention [6.7] In-context linear regression を訓練したマルチヘッド線形自己アテンションの勾配勾配ダイナミクスについて検討した。
我々は、線形注意の降下訓練中に、文脈内学習能力がどのように進化するかを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:03:00 GMT)
Modular Framework for Uncertainty Prediction in Autonomous Vehicle Motion Forecasting within Complex Traffic Scenarios [6.7] 我々のフレームワークは、フレキシブルでエンドツーエンドの差別化可能なエンコーダ-デコーダアーキテクチャを採用している。
主な貢献は、動的予測のためにコンテキスト対応の占有グリッドを生成する確率的ヒートマップ予測器である。
エンドツーエンドのベースラインに対してベンチマークを行い、より高速な収束、安定性の向上、柔軟性を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:21:18 GMT)
The Unbearable Lightness of Prompting: A Critical Reflection on the Environmental Impact of genAI use in Design Education [6.7] 本稿では,デザイン教育におけるgenAI利用のエネルギーコストを批判的に反映する。
我々は、デザイン教育におけるgenAIの意識的利用を支援する5つの代替的姿勢を、関連する行動とともに展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:01:14 GMT)
Statistical Inference for Low-Rank Tensor Models [6.5] 本稿では,低タッカーランク信号テンソルの一般および低タッカーランク線形汎関数を推定するための統一的枠組みを提案する。
退化戦略の活用とロータッカーランク多様体の接空間への射影により、一般および構造化線型汎函数の推論が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:14:35 GMT)
CLISC: Bridging clip and sam by enhanced cam for unsupervised brain tumor segmentation [6.4] 視覚言語モデル(CLIP)を用いて、分類ネットワークを訓練するための画像レベルの擬似ラベルを得る。
3DセグメンテーションネットワークはSAM由来の擬似ラベルで訓練され、低品質の擬似ラベルは自己学習プロセスでフィルタリングされる。
提案手法では,Dice similarity Score (DSC) の平均85.60%が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:43:51 GMT)
Safe Gradient Flow for Bilevel Optimization [6.4] 階層的な意思決定において、バイレベル最適化は重要なフレームワークである。
本稿では,二段階最適化問題に対する制御理論的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:39:25 GMT)
A Data-Centric Approach: Dimensions of Visual Complexity and How to find Them [6.3] 本稿では,視覚的複雑性の構造的・意味的側面を捉える際の限界を克服する,実用的で効果的な機能を提案する。
具体的には,マルチスケールソベル勾配(Multiscale Sobel Gradient,MSG)や,量子化されたRGB値をインデックス化して画像のカラフルさを定量化するMultiscale Unique Colors(MUC)など,複雑性の構造的側面のためのマルチスケール機能を開発する。
また、視覚的複雑性のセマンティックな側面を探索し、画像のサプライズ要素に基づくサプライズスコアを得るために、Visual Genomeに基づく新しいデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:32:56 GMT)
BiFold: Bimanual Cloth Folding with Language Guidance [6.1] 本研究では,テキストコマンドを条件とした折りたたみ動作の学習を行う。
我々は、事前学習された視覚言語モデルを活用し、操作行動を予測するためにそれを再利用する。
BiFoldはデータセット上で最高のパフォーマンスを実現し、新しいインストラクションや衣服、環境に転送することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:37:18 GMT)
Learn to Optimize Resource Allocation under QoS Constraint of AR [6.1] 本稿では,対話型拡張現実(AR)サービスにおけるアップリンクとダウンリンクのパワーアロケーションについて検討する。
タンデムキューシステムとしてAR伝送プロセスをモデル化することにより、エンドツーエンドのレイテンシと信頼性に関するQoS(probabilistic quality of Service)要件の上限を導出する。
本稿では、最適電力配分構造を利用して学習性能を向上させることによって、電力配分ポリシーを学習するためのディープニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:42:48 GMT)
Selective Experience Sharing in Reinforcement Learning Enhances Interference Management [6.1] 細胞間干渉軽減のためのマルチエージェント強化学習手法を提案する。
エージェントは他のエージェントと自分の経験を選択的に共有する。
提案アルゴリズムは,全ての経験を共有するアルゴリズムによって得られるスペクトル効率の98%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:18:58 GMT)
Geometric Deep Learning for Automated Landmarking of Maxillary Arches on 3D Oral Scans from Newborns with Cleft Lip and Palate [6.1] 複雑で特殊な患者集団にランドマークを正確にラベル付けする幾何学的深層学習モデルの開発と試験を行った。
口唇裂児100モデルに対し, 絶対平均誤差1.676+/-0.959mmの94.44%の精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:50:14 GMT)
Can Multimodal Large Language Models be Guided to Improve Industrial Anomaly Detection? [6.0] 従来の産業異常検出モデルは、しばしば柔軟性と適応性に苦しむ。
MLLM(Multimodal Large Language Models)の最近の進歩は、これらの制限を克服することを約束している。
IADのためのMLLM性能を向上させるために設計された,新しいマルチエキスパートフレームワークであるEchoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:41:10 GMT)
SNN-Based Online Learning of Concepts and Action Laws in an Open World [6.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を中心に構築された完全自律型バイオインスパイアされた認知エージェントのアーキテクチャについて述べる。
エージェントは宇宙を探索し、物体や位置の概念と自身の行動を1ショットで学習する。
実験の結果, エージェントは学習済みの一般的な概念にアピールし, 環境変化に適応するためにその概念を迅速に修正することで, 新たな状況に対処できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:51:05 GMT)
ClearSight: Human Vision-Inspired Solutions for Event-Based Motion Deblurring [5.8] 本研究はバイオインスパイアされたデュアルドライブハイブリッドネットワーク(BDHNet)を紹介する。
ヒト視覚系における視覚的注意機構にインスパイアされた本研究では、バイオインスパイアされたデュアルドライブハイブリッドネットワーク(BDHNet)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:28:45 GMT)
What is Formal Verification without Specifications? A Survey on mining LTL Specifications [5.7] リアクティブシステムのためのデファクト標準仕様言語であるLTL(Linear Temporal Logic)のマイニング仕様の進歩をリストし比較する。
いくつかのアプローチは、仕様設計の異なる側面と設定に対処する公式を学習するために設計されている。
本研究は,現在の最先端技術について調査し,形式的手法実践者の利便性について比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:06:48 GMT)
Optimizer-Dependent Generalization Bound for Quantum Neural Networks [5.6] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、量子機械学習における複雑なタスクに対処する上で重要な役割を果たす。
学習アルゴリズム安定性のレンズによるQNNの一般化特性について検討する。
我々の研究は量子機械学習にQNNを適用するための実践的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:22:34 GMT)
The revised boomerang connectivity tables and their connection to the Difference Distribution Table [5.5] 近年では、拡張ボメラン接続テーブル(EBCT)、下ボメラン接続テーブル(LBCT)、上ボメラン接続テーブル(UBCT)の3つの新しいテーブルが導入されている。
本稿では,これらの新しいEBCT, LBCT, UBCTの概念を差分$delta$-uniform関数のためにDDTに接続することで, 文脈で述べる。
我々は以前公表されたいくつかの結果を簡単に得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:26:53 GMT)
Past, Present, and Future of Citation Practices in HCI [5.5] 我々は,2016年のACM CHIカンファレンスで導入された編集方針の変化が,CHI研究コミュニティを不安定にしていることを示す。
もしこのほぼ直線的な傾向が相変わらず続くなら、CHI 2030の記事には平均130の参照が含まれている。
我々の探索分析は、メソレベルの政策調整が科学分野や分野の進化に深く影響していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:10:52 GMT)
From Dashcam Videos to Driving Simulations: Stress Testing Automated Vehicles against Rare Events [5.1] 現実的な運転シナリオを用いたシミュレーションにおける自動運転システム(ADS)のテストは、その性能を検証する上で重要である。
本稿では,現実の自動車事故映像の詳細なシミュレーションシナリオへの変換を自動化する新しいフレームワークを提案する。
予備結果は,完全自動化と人的介入を伴わず,リアルタイム変換を数分で完了させるという,かなりの時間効率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:43:42 GMT)
Memorization and Regularization in Generative Diffusion Models [5.1] 拡散モデルは、生成モデリングの強力なフレームワークとして登場した。
この分析は、解析的に抽出可能な最小化器の再生を避けるための正規化の必要性を強調している。
実験は記憶の文脈で評価され、今後の正規化の方向性が強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:17:06 GMT)
From #Dr00gtiktok to #harmreduction: Exploring Substance Use Hashtags on TikTok [5.1] 本稿では,TikTok上での物質利用関連コンテンツの詳細な調査を行う。
39,509本のビデオで2,333本以上のハッシュタグを検索し、16の異なるハッシュタグ群集を同定し,それらの相互関係とテーマの内容を分析した。
分析の結果,#addiction,#recovery,#soberなどのリカバリ中心のハッシュタグが,コミュニティ間の中央ブリッジとして機能する,高度に相互接続された小さな世界ネットワークが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:11:16 GMT)
Analyzing Toxicity in Open Source Software Communications Using Psycholinguistics and Moral Foundations Theory [5.0] 本稿では,オープンソースソフトウェア(OSS)における有害通信の自動検出のための機械学習によるアプローチについて検討する。
我々は精神言語学のレキシコンとモラル・ファンデーションズ・理論を利用して、OSSコミュニケーションチャネルの2種類の毒性を分析し、コメントとコードレビューを発行する。
道徳的価値を特徴として使うことは言語的手がかりよりも効果的であり、コードレビューデータ中の有害なインスタンスを67.50%、問題コメントを64.83%特定するF1尺度となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:47:40 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） (Mon, 27 Jan 2025 18:34:26 GMT)
Adaptive AI-based Decentralized Resource Management in the Cloud-Edge Continuum [5.0] Cloud-Edge Continuumは、効率的なリソース管理のための大きな課題を提示している。
従来の集中型アプローチは、静的な性質のため、これらの変化に適応するのに苦労する。
本稿では,動的アプリケーション配置と資源管理のためのハイブリッド分散フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:07:09 GMT)
MoColl: Agent-Based Specific and General Model Collaboration for Image Captioning [5.0] 本稿では,MoCollと呼ばれる新しいエージェント強化モデルコラボレーションフレームワークを提案する。
MoCollは複雑なイメージキャプションタスクを一連の相互接続された質問応答サブタスクに分解する。
放射線学レポート生成実験の結果,提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:34:59 GMT)
Exploring the Nexus of Many-Body Theories through Neural Network Techniques: the Tangent Model [5.0] 本稿では,結合クラスタダウンフォールディングモデルに関連する効果的な相互作用の物理情報を用いたニューラルネットワーク表現を提案する。
この表現により,化学系の様々な幾何学的構成に対して効果的相互作用を効率的に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:36:55 GMT)
MetaDecorator: Generating Immersive Virtual Tours through Multimodality [5.0] MetaDecoratorは仮想空間をパーソナライズするためのフレームワークである。
テキスト駆動のプロンプトと画像合成技術を活用することで、MetaDecoratorは360degイメージングデバイスによってキャプチャされた静的パノラマを装飾し、それらをユニークなスタイルで視覚的に魅力的な環境に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:59:58 GMT)
AI Agents for Computer Use: A Review of Instruction-based Computer Control, GUI Automation, and Operator Assistants [4.9] 本総説では,命令型コンピュータ制御の新たな分野について概観する。
問題を定式化し,3つの観点からエージェントを解析する分野の分類を確立する。
計86のCCAと33の関連データセットをレビュー・分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:44:02 GMT)
What Does an Audio Deepfake Detector Focus on? A Study in the Time Domain [4.9] 本稿では, 関連性に基づく説明可能なAI(XAI)手法を提案する。
我々は、限られた発話のみを研究する従来の研究とは異なり、大規模なデータセットを考慮に入れている。
音声・非音声・音声・音声・オフセットの相対的重要性に関するさらなる調査は、大きなデータセットで評価すると、限られた発話の分析から得られたXAI結果が必ずしも保持されないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:17:08 GMT)
Deformable Beta Splatting [4.9] 3D Gaussian Splatting (3DGS) はリアルタイムレンダリングにより高度な放射場再構成を行う。
変形可能ベータスプレイティング(DBS)は,形状と色表現を両立させる,変形可能かつコンパクトなアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:58:43 GMT)
Adaptive Domain Inference Attack with Concept Hierarchy [4.8] 最もよく知られているモデルターゲットアタックは、アタッカーがアプリケーションドメインを学んだり、データの分散を訓練したと仮定する。
モデルAPIからドメイン情報を取り除くことは、これらの攻撃からモデルを保護することができるか?
提案した適応的ドメイン推論攻撃(ADI)は、トレーニングデータの関連するサブセットを評価できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:35:40 GMT)
Ancestral Inference and Learning for Branching Processes in Random Environments [4.7] モーメントの一般化手法を利用した祖先推論の新しい手法を提案する。
推定器の挙動は環境系列の変動係数に大きく影響されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:51:04 GMT)
Detecting Zero-Day Attacks in Digital Substations via In-Context Learning [4.6] 電力網に対するサイバー攻撃は毎年増加しており、毎年新しい攻撃技術が出現している。
本稿では,IEC-61850通信プロトコルを用いたディジタルサブステーションにおいて,新規・ゼロデイ攻撃を検出することの難しさに対処する。
本稿では,大言語モデルの基本構築ブロックであるトランスフォーマーアーキテクチャのコンテキスト内学習(ICL)機能を活用するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:24:00 GMT)
Automatic Machine Learning Framework to Study Morphological Parameters of AGN Host Galaxies within $z < 1.4$ in the Hyper Supreme-Cam Wide Survey [4.6] 本稿では,AGNホスト銀河のバルジ-トータル光比,半光半径,フラックスの後方分布を推定する機械学習フレームワークを提案する。
我々は、PAFGANを用いて、ホスト銀河からAGN点光源光を分解し、GAMPEN(Galaxy Morphology Posterior Estimation Network)を起動し、形態パラメーターを推定する。
私たちのフレームワークは、従来の軽量なフィッティング方法よりも少なくとも3桁高速に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:04:34 GMT)
PDC-ViT : Source Camera Identification using Pixel Difference Convolution and Vision Transformer [4.5] 本稿では,画素差分畳み込み(PDC)とビジョントランスフォーマーネットワーク(ViT)を融合した,新たな画素ベースの画像認識手法を提案する。
PDCはAngular PDC (APDC) と Radial PDC (RPDC) を利用して特徴抽出のバックボーンとして機能する
分類ネットワークのトレーニングにイメージパッチを直接利用する従来の手法とは異なり、提案手法はビジョントランスフォーマーネットワークにPDC機能を独自に入力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:21:33 GMT)
Does Functional Package Management Enable Reproducible Builds at Scale? Yes [4.5] Reproducible Builds (R-B) は、ソフトウェアパッケージをソースから再構築することを保証する。
我々は,Nix機能パッケージマネージャのコンテキストにおいて,ビットワイズに関する最初の大規模研究を行う。
非常に高いビットワイズ率、69～91%の上昇傾向、さらに高いリビルド可能性率、99%以上を得ています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:11:27 GMT)
Targeting Alignment: Extracting Safety Classifiers of Aligned LLMs [4.5] 大規模言語モデル(LLM)のアライメントは、安全性などのガイドラインを強制するために使用される。
しかし、アライメントは、入力を変更して安全でない出力を誘導するjailbreak攻撃に直面して失敗する。
LLMアライメントのロバスト性を評価する手法を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:13:05 GMT)
Exploring the combined effects of major fuel technologies, eco-routing, and eco-driving for sustainable traffic decarbonization in downtown Toronto [4.4] 本研究は,トロント市中心部の都市交通におけるマイクロシミュレートによる脱炭戦略について検討する。
変圧器を用いた予測モデルを用いて, 温室効果ガス (GHG) と窒素酸化物 (NOx) の排出を予測した。
キーとなる発見は、100%のバッテリ電気自動車(BEV)がGHG排出量を75%削減していることを示しているが、コストとインフラに関する課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:19:00 GMT)
From Prompt Injections to SQL Injection Attacks: How Protected is Your LLM-Integrated Web Application? [4.4] 本稿では,Langchainフレームワークに基づくWebアプリケーションを対象としたP$$インジェクションの総合的な検討を行う。
以上の結果から,Langchain をベースとした LLM 統合アプリケーションは P$$ のインジェクション攻撃の影響を受けやすいことが示唆された。
本稿では,Langchainフレームワークの拡張として統合可能な4つの効果的な防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:37:59 GMT)
Segmentation Dataset for Reinforced Concrete Construction [4.3] 本稿では, 補強コンクリートの欠陥を自動検査するためのセグメンテーションラベル付き14,805枚のRGB画像のデータセットを提供する。
YOLOv8L-seg は、最大 0.59 のバリデーション mIOU スコアを達成する。
公開データの欠如は、偽陰性に対する重要な貢献であると認識されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:30:20 GMT)
Boli: A dataset for understanding stuttering experience and analyzing stuttered speech [4.3] 本稿では,科学的理解と技術開発の促進を目的とした多言語音声データセットであるProject Boliを紹介する。
このデータセットは(a)匿名メタデータ(性別、年齢、国、母国、母国語)と、彼らの日常生活にどのような影響を及ぼすかという質問に対する回答で構成されている。
本稿では,データ収集手順,乱れを経験する人々の要約,イベントの重大度評価,収集したデータの技術的検証など,データセットの包括的分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:03:28 GMT)
Solving Turbulent Rayleigh-Bénard Convection using Fourier Neural Operators [4.2] 我々は自然と産業で発生する対流過程のモデルを訓練する。
流体力学におけるFNO置換体の予測精度とモデル特性を比較した。
FNOモデルは、RBCのフロー制御のような下流タスクで使用される可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:01:27 GMT)
Return of the Encoder: Maximizing Parameter Efficiency for SLMs [4.2] encoder-decoderアーキテクチャは、エッジデバイスのデコーダのみのモデルと比較して、47%のレイテンシと4.7倍のスループットを実現している。
本稿では,エンコーダ・デコーダモデルを用いた,大規模でスケーラブルなデコーダのみの教師の能力を活用した新しい知識蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:06:36 GMT)
Investigating the Sensitivity of Pre-trained Audio Embeddings to Common Effects [4.2] 広範に使用されている基礎モデルから抽出したオーディオ埋め込みの音響効果に対する感度について検討する。
パラメータ化音響効果を適用し,変形軌跡と埋め込み空間における効果強度の相関関係を解析した。
音響効果の強さが増大するにつれて、埋め込みが単調に動く方向が存在するが、変位を含む部分空間は概して高次元である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:49:08 GMT)
CoCoNUT: Structural Code Understanding does not fall out of a tree [4.1] 大規模言語モデル(LLM)は、構造化されたデータと非構造化されたテキストデータの両方を含む幅広いタスクにおいて、印象的なパフォーマンスを示している。
コード生成、修復、あるいは補完のための様々なベンチマークの最近の結果は、あるモデルが人間に匹敵するプログラミング能力を持っていることを示唆している。
このようなベンチマークにおけるハイパフォーマンスは、コードの構造的制御フローを理解する人間固有の能力と相関しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:29:11 GMT)
A Retrodictive Approach to Quantum State Smoothing [4.1] 本稿では,量子ベイズ回帰に基づくスムーズな量子状態の新たな定義を提案する。
このスムーズな状態は、以前の情報だけで再構築された状態よりも平均して高い純度を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:14:54 GMT)
Generative AI Uses and Risks for Knowledge Workers in a Science Organization [4.0] 生成AIは、科学組織における知識労働者を支援することによって科学的発見を促進することができる。
我々は、Science and Operationsにまたがる米国国立研究所で、生成型AIツールの使用に関する調査を報告した。
その結果,(1)Argoの利用データは少なからぬが,Science and Operationsの従業員による利用の増加,(2)コピロや(3)ワークフローエージェントのモダリティ,(4)センシティブなデータセキュリティ,学術出版,仕事への影響などの4点が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:41:13 GMT)
Additivity of quantum capacities in simple non-degradable quantum channels [4.0] それらの環境を「上回る」ことができるチャネルは,コヒーレントな情報の強い付加性を示すか,弱い付加性を示すかを示す。
本稿では,コーヒーレントな情報付加性を保ちながら,優れた特性を損なうためにチャネルを修飾する補完構造について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:55:26 GMT)
Investigating Parameter-Efficiency of Hybrid QuGANs Based on Geometric Properties of Generated Sea Route Graphs [3.9] 我々はQuGAN(Quarum-classical Hybrid Generative Adversarial Network)を用いて,輸送経路のグラフを人工的に生成する。
我々は、QuGANと古典的生成逆ネットワーク(GAN)の比較を行う。
以上の結果から,QuGANは基底となる幾何学的性質や分布を素早く学習し,表現できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:57:36 GMT)
ReFill: Reinforcement Learning for Fill-In Minimization [3.9] 補充の最小化はNPハードであり、既存の最小化(Minimum Degree)やNested Dissection(Nested Dissection)は適応性に制限を与える。
我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)によって強化された強化学習フレームワークであるtextitReFillを導入し,補充のための適応順序付け戦略を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:20:41 GMT)
Almost Surely $\sqrt{T}$ Regret for Adaptive LQR [3.8] ほぼ確実に$tilde MathcalO(sqrtT)$ regret upper boundを持つ適応型LQRコントローラを提案する。
コントローラは、潜在的な安全違反を回避し、パラメータ推定の収束を保証する回路破壊機構を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:45:44 GMT)
Measuring Heterogeneity in Machine Learning with Distributed Energy Distance [3.8] 本稿では,分布の相違を定量化するための感度尺度として,エネルギー距離を導入する。
我々は,計算オーバーヘッドを低減しつつ,重要な理論的定量的特性を保存するテイラー近似を開発した。
本研究では,不均質ノード間の予測の整合化のために,ペナルティ重みを割り当てるためのエネルギー距離の新たな適用法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:15:57 GMT)
Towards Kriging-informed Conditional Diffusion for Regional Sea-Level Data Downscaling [3.8] 地球規模の気候モデルや衛星データから粗解射影を推定すると、下降問題は、より詳細な地域気候データを推定することを目的としている。
この問題は、気候変動による重大なリスクに対する効果的な適応、緩和、レジリエンスに社会的に不可欠である。
そこで本稿では, 空間的変動を抑えつつ, 微細な特徴を保ちながら, 空間的変動を捉えるためのKriging-informed Conditional Diffusion Probabilistic Model (Ki-CDPM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:09:28 GMT)
Stronger sum uncertainty relations for non-Hermitian operators [3.6] 本研究では、適切なヒルベルト空間計量を用いて、系の状態に作用する非エルミート作用素に対する和 UR を提案する。
開発された方法と結果は、非エルミート量子力学におけるGメトリック形式の有用性の深い理解に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:34:40 GMT)
Quantum Advantage in Trading: A Game-Theoretic Approach [3.6] 本稿では,取引に応用した量子ゲーム理論モデルを提案する。
その結果、以前は理論上のみ知られていた量子的優位性が、高給の市場であるナッシュ均衡として実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:42:50 GMT)
CodeImprove: Program Adaptation for Deep Code [3.6] コードモデルは、様々な理由でパフォーマンスが劣化することが多い。
我々は、通常の入力とスコープ外入力を区別し、スコープ外入力をスコープ内入力に変換するCodeImproveを提案する。
実験の結果、CodeImproveは精度8.78%まで向上し、2つのSEタスク上での3つのコードモデルの相対的改善の51.28%を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:23:37 GMT)
Orthogonality Broadcasting and Quantum Position Verification [3.5] 直交放送」の研究を紹介する。
本研究では,非有界絡みモデルにおける誤差境界を確立するための新しい手法を提案する。
我々の重要な技術的貢献は、最終測定の非可換的な側面ではなく、放送中の状態の幾何学的関係を利用する不確実性関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:30:30 GMT)
AI Gender Bias, Disparities, and Fairness: Does Training Data Matter? [3.5] この研究は、人工知能(AI)におけるジェンダー問題に関する広範囲にわたる課題について考察する。
それは、6つの評価項目で男女1000人以上の学生の反応を分析する。
その結果,混合学習モデルのスコアリング精度は,男性モデルと女性モデルとでは有意な差があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:48:09 GMT)
AI-assisted German Employment Contract Review: A Benchmark Dataset [3.4] 自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、契約レビューを支援することを約束している。
専門家による注釈付きデータセットが不足しているため、法的テキストにNLP技術を適用することは特に困難である。
我々は、ドイツの雇用契約条項の合法性と公正性に関する匿名化および注釈付きベンチマークデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:48:09 GMT)
Near-Optimal Parameter Tuning of Level-1 QAOA for Ising Models [3.4] 2次元の$(gamma, beta)$サーチを$gamma$より1次元の検索に還元する方法を示し、$beta*$を解析的に計算する。
このアプローチはRecursive QAOA (RQAOA) を用いて検証され、粗い最適化RQAOAと半定値プログラムを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:00:00 GMT)
Multi-view Structural Convolution Network for Domain-Invariant Point Cloud Recognition of Autonomous Vehicles [3.4] ドメイン不変点クラウド認識のためのマルチビュー構造畳み込みネットワーク(MSCN)。
MSCNは、ポイントクラウドから局所的なコンテキスト幾何学的特徴を抽出する構造畳み込み層(Structure Convolution Layers, SCL)から構成される。
MSCNは、ソースドメインポイントクラウドから派生した見えないドメインポイントクラウドでトレーニングすることで、機能表現を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:25:35 GMT)
Flexible Blood Glucose Control: Offline Reinforcement Learning from Human Feedback [3.3] Paintは、患者記録から柔軟なインスリン投与ポリシーを学ぶためのオリジナルのRLフレームワークである。
Labelledデータは報酬モデルをトレーニングし、新しい安全制約付きオフラインRLアルゴリズムの動作を通知する。
In-silico 評価では、Paint は所望の状態を単純なラベル付けすることで、一般的なグルコース目標を達成し、商業ベンチマークで血糖リスクを15%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:31:40 GMT)
Slot-Guided Adaptation of Pre-trained Diffusion Models for Object-Centric Learning and Compositional Generation [3.2] SlotAdaptは、スロットアテンションと事前訓練された拡散モデルを組み合わせたオブジェクト中心学習手法である。
本手法は,テキスト中心の条件付けバイアスを回避しつつ,事前学習した拡散モデルの生成力を保っている。
実験結果から,本手法は物体発見タスクや画像生成タスクにおいて,最先端技術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） (Mon, 27 Jan 2025 09:03:34 GMT)
Noise-Mitigated Variational Quantum Eigensolver with Pre-training and Zero-Noise Extrapolation [3.2] 雑音環境下での分子基底状態エネルギーの正確な計算に有効なノイズ緩和型変分量子固有解器を開発した。
我々は、ゼロノイズ外挿を用いて量子ノイズを緩和し、ニューラルネットワークと組み合わせ、ノイズ適合機能の精度を向上させる。
その結果,本アルゴリズムは,主成分の変分量子固有解器よりも高い精度で,$mathcalO(10-2) sim MathcalO(10-1)$の範囲内でノイズ誤差を抑えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:01:48 GMT)
Dimensions underlying the representational alignment of deep neural networks with humans [3.2] 本稿では,人間とAIの表現を比較するための汎用フレームワークを提案する。
このフレームワークを人間に適用し、自然画像のディープニューラルネットワーク(DNN)モデルにより、視覚次元と意味次元の両方の低次元DNN埋め込みが明らかになった。
シリコン内実験では、DNN次元が一貫した解釈可能性を示したが、人間とDNN表現の直接比較により、画像の処理方法にかなりの違いが認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:19:27 GMT)
INRet: A General Framework for Accurate Retrieval of INRs for Shapes [3.1] 入射神経表現(INR)は、3Dオブジェクトやシーン、画像、ビデオなど、さまざまなデータ型を符号化する重要な方法となっている。
形状を表すINRの類似性を決定する手法であるINRetを提案する。
提案手法は既存のINR検索法よりも汎用的で正確であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:26:10 GMT)
REINFORCE-ING Chemical Language Models in Drug Design [3.1] RLアルゴリズムは, 医薬品設計において, 大規模化学空間を効率よく横切ることができることを示す。
本稿では,RL理論とRL理論の相違点として,経験的リプレイ,ヒルクライミング,ベースラインの影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:30:45 GMT)
Quantum binary field multiplication with subquadratic Toffoli gate count and low space-time cost [3.1] 本稿では,$GF(2n)$を$mathcalO(nlog_(n))ビットで乗算する量子回路を構築するアルゴリズムを提案する。
トリノミアル (trinomials) のようなプリミティブでは、掛け算は対数深さと $mathcalO(nlog_(n)) ビットで行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:26:11 GMT)
How well can LLMs Grade Essays in Arabic? [3.1] 本研究では,AR-AESデータセットを用いたアラビア語自動エッセイスコアリング(AES)タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価する。
ゼロショット、少数ショットのインコンテキスト学習、微調整など、さまざまな評価手法を探求する。
英語のプロンプトとアラビア語のコンテンツを統合する混合言語プロンプト戦略は、モデル理解とパフォーマンスを改善するために実装された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:30:02 GMT)
Non-Markovian Noise Mitigation: Practical Implementation, Error Analysis, and the Role of Environment Spectral Properties [3.1] 非マルコフ雑音に対するQEMフレームワークにおける確率的誤差キャンセル(PEC)法を拡張して非マルコフ雑音除去(NMNM)法を提案する。
我々は,QEMの全体近似誤差とサンプリングオーバーヘッドと環境のスペクトル特性との直接接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:33:10 GMT)
Sources of Uncertainty in Supervised Machine Learning -- A Statisticians' View [3.1] 監視された機械学習と予測モデルは、今日、印象的な標準を達成し、数年前には理解できなかった質問に答えることが可能になった。
純粋な予測を超えて 不確実性の定量化も重要で必要です
本稿では,概念的,基礎的な科学的な視点を採用し,不確実性の原因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:26:48 GMT)
Multi-modal deformable image registration using untrained neural networks [3.1] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた画像表現のための登録手法を提案する。
本手法では,登録前の暗黙的な表現能力に制限のある未学習ネットワークを用いる。
特定のデータ型に特化している従来の手法とは異なり、本手法は厳格かつ非厳格であり、シングルモーダルとマルチモーダルの登録を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:08:39 GMT)
StaICC: Standardized Evaluation for Classification Task in In-context Learning [3.1] 本稿では,テキスト内分類のための標準化された簡易評価ツールキット(StaICC)を提案する。
通常の分類タスクでは、StaICC-Normalを提供し、10個の広く使われているデータセットを選択し、一定の形式でプロンプトを生成する。
また,複数の側面からICLを診断するためのサブベンチマーク StaICC-Diag も提供し,より堅牢な推論処理を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 00:05:12 GMT)
Evaluating The Performance of Using Large Language Models to Automate Summarization of CT Simulation Orders in Radiation Oncology [3.0] 本研究の目的は,大規模言語モデル(LLM)を用いて,CTシミュレーションの順序から要約を生成することである。
ローカルにホストされたLlama 3.1 405Bモデルを使用して、CTシミュレーションの順序からキーワードを抽出し、要約を生成する。
LLM生成サマリーの精度は, 基礎事実を基準として, セラピストによって評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:47:58 GMT)
RAPID: Retrieval-Augmented Parallel Inference Drafting for Text-Based Video Event Retrieval [3.0] テキストベースのビデオイベント検索のための既存の手法は、コンテキスト情報の重要な役割を見越して、オブジェクトレベルの記述に重点を置いている。
本稿では,Large Language Models(LLMs)の進歩と,ユーザクエリのセマンティックな修正にアクティベートベースの学習を活用するRAPIDという新しいシステムを提案する。
我々のシステムは、Ho Chi Minh City AI Challenge 2024に参加することによって、スピードと精度の両面で検証され、300時間以上のビデオからイベントを取り出すことに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:45:07 GMT)
Multivariate Feature Selection and Autoencoder Embeddings of Ovarian Cancer Clinical and Genetic Data [3.0] 本研究は,卵巣癌(OC)における新規な臨床および遺伝マーカー発見のためのデータ駆動的アプローチについて検討する。
オートエンコーダ解析では、臨床特徴と臨床および遺伝データの組合せを用いて、より明確なパターンが出現した。
主要な臨床変数(手術の種類、ネオアジュバント化学療法など)と特定の遺伝子変異は、リスクの低い遺伝子因子と強い関連性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:07:07 GMT)
Atla Selene Mini: A General Purpose Evaluation Model [2.9] 我々はSLMJ(Small-as-a-judge)の最先端の小型言語であるAtla Selene Miniを紹介した。
Selene Miniは、全体的なパフォーマンスにおいて最高のSLMJとGPT-4o-miniより優れた汎用評価器である。
RewardBenchで最も高い8B生成モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:09:08 GMT)
T-Graphormer: Using Transformers for Spatiotemporal Forecasting [2.9] T-Graphormerは、根平均誤差(RMSE)絶対誤差と平均パーセンテージ誤差(EMAP)を最大10%削減する。
Graphormerアーキテクチャに時間的ダイナミクスを組み込むことで、各ノードはグラフシーケンス内の他のすべてのノードに付随する。
T-Graphormerのリアルタイムトラフィック予測ベンチマークに対する有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:55:51 GMT)
From Ad Identifiers to Global Privacy Control: The Status Quo and Future of Opting Out of Ad Tracking on Android [2.8] サードパーティの追跡は、透明性とユーザ選択が欠如していることが広く示されている。
2013年以降、AndroidユーザーはAdID設定で興味に基づく広告をオプトアウトできる。
調査対象アプリの70%は、GPC経由でCCPAオプトアウトを尊重する必要があります。
調査対象アプリの少なくとも15%は、EU外の人々にEUの保護を与える必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:58:00 GMT)
HumanEvalComm: Benchmarking the Communication Competence of Code Generation for LLMs and LLM Agent [2.8] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成の分野でタスクを実行する能力を大幅に改善した。
LLMが有能なプログラマであることと、最上位のソフトウェアエンジニアであることの間にはまだギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:54:06 GMT)
Agent Skill Acquisition for Large Language Models via CycleQD [2.7] CycleQDはアルゴリズムの循環的適応を通じて品質多様性フレームワークを活用する新しいアプローチである。
各タスクのパフォーマンス指標は品質指標として交換され、他のタスクは行動特性として機能する。
CycleQD を LLAMA3-8B-INSTRUCT ベースのモデルに適用することで、コーディング、オペレーティングシステム、データベースタスクにおける従来の微調整手法を超越するだけでなく、GPT-3.5-TURBO と同等のパフォーマンスを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:00:10 GMT)
MultiMend: Multilingual Program Repair with Context Augmentation and Multi-Hunk Patch Generation [2.7] MultiMendは学習ベースのAPRアプローチで、複数のプログラミング言語の修復性能を改善する。
ソースコード行を埋め込み、検索拡張生成を適用して、パッチ生成中に関連する行でバギーコンテキストを拡大する。
4つのプログラミング言語を持つ4つのベンチマークでMultiMendを評価し、最先端の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:37:43 GMT)
Foundation for unbiased cross-validation of spatio-temporal models for species distribution modeling [2.7] 種別分布モデル (SDM) はしばしば空間自己相関 (SAC) に悩まされ、性能推定に偏りが生じる。
提案手法は, ランダム分割, 空間的ブロッキング, 環境的スキーム, 新たな時間的手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:02:05 GMT)
SWIFT: Mapping Sub-series with Wavelet Decomposition Improves Time Series Forecasting [2.7] $textitSWIFT$は軽量モデルで、強力だが、長期の時系列予測のデプロイメントと推論にも効率的である。
我々は包括的実験を行い、この結果から、textitSWIFT$が複数のデータセット上での最先端(SOTA)性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:26:07 GMT)
MILP initialization for solving parabolic PDEs with PINNs [2.6] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は物理系の解とパラメータ推定を提供する強力なディープラーニング手法である。
ニューラルネットワーク構造の複雑さを考えると、収束速度は数値的手法と比較しても制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:46:38 GMT)
Formal Verification of Markov Processes with Learned Parameters [2.6] 幅広い機械学習モデルに対して,マルコフ連鎖の性質を検証することはバイリニアプログラムとして定式化できることを示す。
計算実験により,本手法は最先端の解法よりも最大100倍高速に大域的最適性を解けることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:34:22 GMT)
Quantum Pattern Detection: Accurate State- and Circuit-based Analyses [2.6] 状態および回路ベースコード解析を用いた量子パターンの自動検出のためのフレームワークを提案する。
経験的評価では、我々のフレームワークは量子パターンを非常に正確に検出することができ、既存の量子パターン検出手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:42:41 GMT)
Anatomy of information scrambling and decoherence in the integrable Sachdev-Ye-Kitaev model [2.5] 時間外相関関数(OTOC)による情報スクランブルの成長
我々は、積分可能なSachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルに対するOTOCの完全時間依存性を解析的に計算する。
環境の影響は、OTOCが浴とのカップリング強度の逆転よりも3倍も長く、全体的に指数関数的に崩壊することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:12:58 GMT)
Leveraging multi-task learning to improve the detection of SATD and vulnerability [2.5] Self-Admitted Technical Debt (SATD) は、短期的なニーズのために導入された、不公平でないコードを示すコード内のコメントである。
VulSATDは、CodeBERTに基づいた脆弱性とSATDコードを検出するディープラーニングである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:31:07 GMT)
Binary Losses for Density Ratio Estimation [2.5] 有限個の観測値から2つの確率密度の比を推定することは、中央の機械学習問題である。
本研究では, 誤差の小さい密度比推定器が生じる損失関数を特徴付ける。
本研究では,大きな密度比値の正確な推定を優先するような,特定の特性を持つ損失関数を構成するための簡単なレシピを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:58:59 GMT)
A comparison of data filtering techniques for English-Polish LLM-based machine translation in the biomedical domain [2.5] 本稿では,バイオメディカルドメイン内の英語・ポーランド語翻訳におけるデータフィルタリング手法の影響について検討する。
我々はmBART50モデルを微調整するために様々なデータセットサイズを作成し、SacreBLEU測定値を用いて評価した。
この結果から,LASERとMUSEはどちらも,性能の維持や向上を図りながら,データセットサイズを大幅に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:12:09 GMT)
SeqSeg: Learning Local Segments for Automatic Vascular Model Construction [2.5] SeqSegは、画像ベースの血管モデルを構築するための、新しいディープラーニングベースの自動トレースとセグメンテーションアルゴリズムである。
SeqSegはより完全な血管を分断でき、トレーニングデータに注釈を付さない血管構造に一般化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 00:31:30 GMT)
Contextual Feedback Loops: Amplifying Deep Reasoning with Iterative Top-Down Feedback [2.4] 提案するEmphContextual Feedback Loops (CFLs) は,従来のレイヤにトップダウンコンテキストを再注入して反復的な改善を行う軽量なメカニズムである。
CFLはフィードフォワードとフィードバック駆動推論を統合することで、トップレベルのアウトプットが低レベルの機能を継続的に洗練します。
CIFAR-10、ImageNet-1k、SpeechCommands、GLUE SST-2などのタスクで一貫したゲインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:14:45 GMT)
The Effect of Optimal Self-Distillation in Noisy Gaussian Mixture Model [2.4] 自己蒸留(英: self-distillation, SD)とは、モデルが自身の予測から自分自身を洗練させる技法である。
広く使われているにもかかわらず、その効果の基盤とな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） (Mon, 27 Jan 2025 17:20:48 GMT)
Can Location Embeddings Enhance Super-Resolution of Satellite Imagery? [2.3] センチネル2のような公共に利用可能な衛星画像は、リモートセンシングタスクの正確な分析に必要な空間解像度を欠いていることが多い。
位置情報の埋め込みを通じて地理的コンテキストを組み込むことで一般化を促進する新しい超解像フレームワークを提案する。
本研究では,建築セグメント化作業における手法の有効性を実証し,最先端の手法よりも大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:16:54 GMT)
Objects matter: object-centric world models improve reinforcement learning in visually complex environments [2.3] 視覚的に複雑なゲームのためのオブジェクト中心強化学習パイプラインを提案する。
このパイプラインが,従来のモデルベース強化学習の限界を克服する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:07:06 GMT)
CausalSR: Structural Causal Model-Driven Super-Resolution with Counterfactual Inference [2.1] 本稿では、構造因果モデルを用いて超解像を定式化し、画像劣化過程を推論する。
本稿では,意味的指導を利用して仮説的劣化シナリオを推論する新しい対実的学習戦略を提案する。
提案手法は,特に複合劣化を伴う挑戦的なシナリオにおいて,最先端手法に対する大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:19:17 GMT)
Beyond In-Distribution Performance: A Cross-Dataset Study of Trajectory Prediction Robustness [2.1] In-Distribution (ID) に匹敵する性能を持つ3つのSotA軌道予測モデルのOoD一般化能力について検討した。
誘導バイアスが最も大きい最小モデルでは、様々な拡張戦略にまたがる最高のOoD一般化が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:08:17 GMT)
Application of Structured State Space Models to High energy physics with locality-sensitive hashing [2.1] 局所性に敏感なハッシュをハイブリッドあるいは純粋なマンバモデルに統合することを提案する。
局所性に敏感なハッシュをMambaブロックに統合することにより、主要なHEPタスクにおける従来のバックボーンよりも大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:34:04 GMT)
MetRex: A Benchmark for Verilog Code Metric Reasoning Using LLMs [2.1] 大規模言語モデル(LLM)は、Verilogコード生成、EDAツールスクリプティング、RTLバグ修正など、様々なハードウェア設計タスクに適用されている。
本稿では,LLMがVerilog設計の合成後メトリクスを推論する能力を評価する。
MetRexは25,868のVerilog HDL設計とそれに対応する合成後測定値(面積,遅延,静的パワー)からなる大規模データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:27:32 GMT)
Two-Photon Interference from an InAs Quantum Dot emitting in the Telecom C-Band [2.1] 通信Cバンドに放出されるInAs/InAlGaAs量子ドット(QD)からの2光子干渉は、V_HOM=(71.9pm0.2)$ %の生の2光子干渉可視性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:27:09 GMT)
IndicMMLU-Pro: Benchmarking the Indic Large Language Models [2.1] インド亜大陸の15億人以上の人々によって知られており、Indic言語は自然言語処理(NLP)の研究に固有の課題と機会を提示している。
IndicMMLU-Proは、Indic言語全体にわたる大規模言語モデル(LLM)を評価するために設計されたベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:19:03 GMT)
C-HDNet: A Fast Hyperdimensional Computing Based Method for Causal Effect Estimation from Networked Observational Data [2.0] 本稿では,ネットワーク接続の有無で観測データから因果効果を推定する問題を考察する。
本稿では,超次元計算を利用してネットワーク情報をモデル化し,予測性能を向上させる新しいマッチング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:12:18 GMT)
Efficient Object Detection of Marine Debris using Pruned YOLO Model [2.0] 海洋の破片は、ミクロプラスチック、ポリ塩化ビフェニル、殺虫剤などの物質によって海洋生物に大きな被害を与える。
本研究は、Trash-ICRA 19データセットを用いて、海難破片のリアルタイム検出にYOLOv4モデルを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:31:39 GMT)
Zero-Shot Decision Tree Construction via Large Language Models [2.0] 本稿では,大言語モデル(LLM)を用いた決定木構築アルゴリズムについて,分類・回帰木(CART)の原理に基づくゼロショット方式で紹介する。
提案手法では, 属性の離散化, 確率計算, Giniインデックス計算など, 決定木構築に必要な演算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:48:48 GMT)
Empirical Studies of Parameter Efficient Methods for Large Language Models of Code and Knowledge Transfer to R [2.0] コード要約と生成のための大規模言語モデル上でPEFT法, LoRA, Compacter, IA3を評価する。
我々の実験によると、LoRAはすべての設定でCompacterとIA3を一貫して上回っている。
我々の研究は、Rを含む見知らぬ言語のためのコード知能タスクの開発における将来の研究を導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:51:36 GMT)
The TIP of the Iceberg: Revealing a Hidden Class of Task-In-Prompt Adversarial Attacks on LLMs [1.9] LLMに対する新たなジェイルブレイク攻撃のクラスを提示する。
提案手法では,シーケンス・ツー・シーケンス・タスクをモデルが間接的に禁止された入力を生成するプロンプトに組み込む。
我々は,6つの最先端言語モデルにおいて,安全対策を回避できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:48:47 GMT)
Decrypting the temperature field in flow boiling with latent diffusion models [1.9] 本稿では,位相インジケータマップから温度場を生成するためにLDM(Latent Diffusion Models)を用いた革新的な手法を提案する。
数値シミュレーションからBubbleMLデータセットを利用することで, LDM位相場データを対応する温度分布に変換する。
結果として得られるモデルは、界面における複雑な温度場を効果的に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:18:05 GMT)
RelCAT: Advancing Extraction of Clinical Inter-Entity Relationships from Unstructured Electronic Health Records [1.9] RelCAT(Relation Concept Toolkit)は、臨床物語から抽出されたエンティティ間の関係を分類するための対話型ツール、ライブラリ、ワークフローである。
このツールキットは、BERTやLlamaといった最先端の機械学習モデルと、実証された評価とトレーニング方法を実装している。
我々は、データセットアノテーションツール(MedCATTrainer内に構築)、モデルトレーニング、および、公開されているゴールドスタンダードおよび実際の英国国立衛生サービス(NHS)病院臨床データセット上での方法論の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:26:47 GMT)
Characterizing resources for multiparameter estimation of SU(2) and SU(1,1) unitaries [1.9] モーメント法と呼ばれる手法を用いて推定を行う実用的枠組みにおける精度のスケーリングについて検討する。
我々は、量子フィッシャー情報行列を最大化することにより得られる最適あるいは最適に近い初期状態を考える。
限られたリソースがアクセスできる状況では、ツインフォック状態が最高のプローブ状態として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:40:25 GMT)
Multi-Agent Geospatial Copilots for Remote Sensing Workflows [1.8] GeoLLM-Squadがリモートセンシング(RS)に新しいマルチエージェントパラダイムを導入
モノリシックな大規模言語モデル(LLM)に依存している既存の単一エージェントアプローチとは異なり、GeoLLM-Squadは地理的タスク解決からエージェントオーケストレーションを分離する。
我々の研究は、都市モニタリング、森林保護、気候分析、農業研究にまたがる多様なアプリケーションのモジュラー統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:54:31 GMT)
Toward Learning Societies for Digital Aging [1.8] 世界の高齢化は、世界中の社会に重大な課題をもたらしている。
本稿では,デジタルエイジングのための新しい概念的枠組みであるLearning Societiesを提案する。
より包括的で適応的で支援的な学習環境を構築するための、さらなる研究と行動のための基盤を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:13:12 GMT)
Trustworthiness in Stochastic Systems: Towards Opening the Black Box [1.7] AIシステムによる行動は、アライメントと潜在的な信頼を損なう恐れがある。
我々は、基礎性と信頼性の間の緊張と潜在的な対立に対して哲学的な視点を採っている。
我々は,AIシステムとユーザの両方に対して,アライメントをよりよく評価するための潜在値モデリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:43:09 GMT)
Hybrid discrete-continuous compilation of trapped-ion quantum circuits with deep reinforcement learning [1.7] 我々は、トラップイオンコンピューティングにおいて、関連する量子回路のサイズを大幅に削減できることを示す。
私たちのフレームワークは、未知のユニタリプロセスの再生を目標とする実験的な設定にも適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:23:09 GMT)
Generative Adversarial Networks in Ultrasound Imaging: Extending Field of View Beyond Conventional Limits [1.7] TTE超音波イメージングは、特に視野(FoV)と解像度のトレードオフなど、固有の限界に直面している。
本稿では,条件付きジェネレーティブ・アドバイザリ・ネットワーク(cGAN)の新たな応用について紹介する。
提案したcGANアーキテクチャーはエコーGANと呼ばれ、アウトペイントにより現実的な解剖学的構造を生成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:41:27 GMT)
Classroom Activities and New Classroom Apps for Enhancing Children's Understanding of Social Media Mechanisms [1.5] 若者はますます、データ駆動のプロファイリング、推薦、ソーシャルメディアプラットフォームに対する操作の悪影響に晒されている。
本稿は,学習者のデータエージェンシーにおける事前テストとポストテストの間に有意な改善と,ソーシャルメディアのメカニズムに関するデータ駆動の説明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:55:01 GMT)
A Causal Model for Quantifying Multipartite Classical and Quantum Correlations [1.5] 我々は、与えられた複数の古典的あるいは量子的相関の中で情報理論資源の操作的定義を与える。
我々は、古典的な機密性以外にも、分散コンピューティング問題のセキュリティに有用な追加のリソースが存在すると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:24:01 GMT)
Pharmacophore-guided de novo drug design with diffusion bridge [1.5] PharmacoBridge, phamacophore-guided de novo design approach to generate drug candidate inducing desired bioactivity throughfusion bridge。
提案手法は拡散ブリッジに適応し, 空間内の医薬品の配列を分子構造に効果的に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:43:48 GMT)
Weakly Supervised Learning on Large Graphs [1.4] 本研究は,2つの部分グラフ抽出技術を活用した弱教師付きグラフ分類フレームワークを提案する。
サブグラフはグラフ注意ネットワーク(GAT)を使用して処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:01:44 GMT)
Enhancing and Exploring Mild Cognitive Impairment Detection with W2V-BERT-2.0 [1.4] 本研究では、TAUKADIALクロスランガルデータセットを用いて、軽度認知障害(MCI)を検出するための多言語音声自己教師学習モデルについて検討する。
これらの課題に対処するために,W2V-BERT-2.0を用いた発話から直接特徴を利用する。
この実験は競争力のある結果を示し、提案した推論ロジックはベースラインの改善に大きく貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:55:38 GMT)
An FPGA-Based Neuro-Fuzzy Sensor for Personalized Driving Assistance [1.3] 本研究は,運転スタイル認識のための知的神経ファジィセンサを提案する。
SHRP2研究による自然性駆動データを用いた駆動型インテリジェントセンサの開発
システムは Xilinx Zynq プログラマブルシステムオンチップ (PSoC) のフィールドプログラマブルゲートアレイ (FPGA) デバイスを用いて実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:04:12 GMT)
MedPromptX: Grounded Multimodal Prompting for Chest X-ray Diagnosis [1.3] 胸部X線像は急性および慢性の心肺疾患の予測に一般的に用いられている。
構造化された臨床データと統合する努力は、不完全な電子健康記録による課題に直面している。
MedPromptXはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)、少数ショットプロンプト(FP)、ビジュアルグラウンド(VG)を統合した最初の臨床診断支援システムである。
その結果、MedPromptXのSOTA性能を示し、ベースラインに比べてF1スコアが11%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:46:41 GMT)
iTRI-QA: a Toolset for Customized Question-Answer Dataset Generation Using Language Models for Enhanced Scientific Research [1.2] 本稿では,iTRI (Interactive Trained Research Innovator) - QA (Interactive Trained Research Innovator) と呼ばれる,カスタマイズされた質問応答(QA)データセットの開発のためのツールを提案する。
提案手法は,キュレートされたQAデータセットと特殊な研究論文データセットを統合し,微調整されたLMを用いて応答の文脈的関連性と精度を向上させる。
このパイプラインは動的でドメイン固有のQAシステムを提供し、将来のLMデプロイメントに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:38:39 GMT)
How to Design a Classically Difficult Random Quantum Circuit for Quantum Computational Advantage Experiments [1.2] 量子計算の利点の最近の成功例は、特別に設計されたランダム量子回路(RQC)プロトコルに大きく依存している。
我々は,テキストZuchongzhi量子計算優位実験において,最適なRQCを求めるための自動プロトコル設計手法について報告する。
提案手法により,従来のシミュレーションコストを少なくとも1桁の規模で向上させることができると推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:29:49 GMT)
Multiple-basis representation of quantum states [1.2] 量子状態のハイブリッドで効率的な量子古典的表現、多重基底表現について検討する。
この表現は、ある与えられた基底と異なる基底でスパースな状態の線形結合で構成され、量子回路によって規定される。
この表現が利用できる場合、すなわち、基底状態の近似、浅い回路で基底を指定してより深い計算をシミュレーションすること、および状態を多重基底表現として記述するためのトモグラフィープロトコルを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:46:09 GMT)
3D Reconstruction of non-visible surfaces of objects from a Single Depth View -- Comparative Study [1.2] 本稿では,1枚のRGB-Dカメラビューから被写体表面の非可視部を再構築するための2つの戦略を比較した。
ShapeNetデータセットのオブジェクトで行った実験では、ビュー依存のMirrorNetが高速で、ほとんどのカテゴリで再構築エラーが少ないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:50:19 GMT)
Optimizing Deep Learning Models to Address Class Imbalance in Code Comment Classification [1.1] 本研究では、損失関数の異なる重み付け戦略を用いて、データセット内の特定のクラスの不足を軽減する。
我々のアプローチは、NLBSE'25ツールコンペティションデータセットでSTACCベースラインを8.9%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:28:51 GMT)
Using Generative Models to Produce Realistic Populations of UK Windstorms [1.1] 本研究は, 過去のERA5再解析データに基づいて学習し, 英国上空の風雨をシミュレーションする生成モデルの可能性を評価する。
標準GAN, WGAN-GP, U-net拡散モデル, 拡散GANの4つの生成モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:02:55 GMT)
D-PLS: Decoupled Semantic Segmentation for 4D-Panoptic-LiDAR-Segmentation [1.1] セマンティックとインスタンスセグメンテーションを分離する4D Panoptic LiDARに新しいアプローチを導入する。
我々のメソッドD-PLSは、まず単一スキャンセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを実行し、その結果を時間をかけて集約し、それらをインスタンスセマンティクスのガイドに使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:46:22 GMT)
Non-Hermitian Aharonov-Bohm Cage in Bosonic Bogoliubov-de Gennes Systems [1.0] ボソニックなボゴリューボフ・ド・ジェンヌ(BdG)系における非エルミート型ABケージを,様々な種類の退化フラットバンド(DFB)を用いて構築する。
移動行列を用いて, ABケージ形成の局在化機構とDFBの退化型を示す。
本研究では、高退化フラットバンドを実現するためのスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:20:26 GMT)
LemmaHead: RAG Assisted Proof Generation Using Large Language Models [1.0] 我々は、関連する数学的文脈でモデルにクエリを補足する知識ベースであるLemmaHeadを開発した。
数学的推論におけるモデルの性能を測定するため、我々のテストパラダイムは自動定理証明の課題に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:46:06 GMT)
Closed-Form Feedback-Free Learning with Forward Projection [1.0] フォワードプロジェクション(Forward Projection)は、トレーニング中の神経活動の逆行的なコミュニケーションを伴わない、解釈可能なニューラルネットワークモデルを生成する機械学習アプローチである。
4つのバイオメディカルデータセットにまたがるFPの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:10:37 GMT)
Copyright and Competition: Estimating Supply and Demand with Unstructured Data [1.0] 著作権政策は、クリエイティブ産業における創造者と企業の知的財産を保護する上で重要な役割を担っている。
これらの産業における生産的AIのようなコスト削減技術の出現は、これらの政策の役割に新たな注意を払っている。
本稿では,創造的に差別化された製品市場における製品位置づけと競争と,著作権保護の競争的・福祉的効果について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:09:54 GMT)
Linear-optical approach to encoding qubits into harmonic-oscillator modes via quantum walks [1.0] 本稿では,格子状態の量子ビット(量子ビット)をボソニックモードに符号化する線形光学スキームを提案する。
猫状態を量子コインとして用いて, 位相空間における真空状態の量子ウォークを通じて, 近似的なゴッテマン・キタエフ・プレスキル(GKP)量子ビットを符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:14:28 GMT)
Comprehensive Performance Evaluation of YOLO11, YOLOv10, YOLOv9 and YOLOv8 on Detecting and Counting Fruitlet in Complex Orchard Environments [1.0] 本研究は, 商業果樹園における緑果検出のためのYOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11のすべての構成(Total 22)におけるYOLO(You Only Look Once)オブジェクト検出アルゴリズムを広範囲に評価した。
この研究は、iPhoneとマシンビジョンセンサーを使って、Scifresh、Scilate、Honeycrisp、Cosmic Crispの4種類のリンゴをフィールドで数えたことも検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 00:57:19 GMT)
Optimizing Automatic Differentiation with Deep Reinforcement Learning [0.9] 深部強化学習(RL)を利用したヤコビ計算に必要な乗算数を最適化する新しい手法を提案する。
本手法は,様々な領域から取得した複数のタスクに対して,最先端の手法よりも最大33%改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:21:04 GMT)
URAG: Implementing a Unified Hybrid RAG for Precise Answers in University Admission Chatbots -- A Case Study at HCMUT [0.9] 我々は、応答の精度を大幅に改善するハイブリッドアプローチであるUnified RAG Frameworkを導入する。
実験の結果,URAGは社内の軽量モデルを強化し,最先端の商用モデルと相容れない性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:10:34 GMT)
The Components of Collaborative Joint Perception and Prediction -- A Conceptual Framework [0.9] 車両間通信(V2X)によるコネクテッド・オートモービル(CAV)の利点により、センサデータの交換による協調知覚(CP)の実現が可能となる。
本稿では,コラボレーティブ・ジョイント・パーセプション・アンド・予測(Co-P&P)という新たなタスクを導入し,その実装のための概念的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:36:14 GMT)
Carroll at Phase Separation [0.9] 相分離領域近傍における一般的な友長・ラッティンガー液体の漸近挙動は不安定性を引き起こすことが知られている。
位相分離に到達したキャロル対称性は、相対論的相対性理論とは対照的に、キャロルCFTの技法が物理学の理解の中心であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:00:01 GMT)
SNNAX -- Spiking Neural Networks in JAX [0.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)シミュレータは、生物学的にインスパイアされたモデルとニューロモルフィックなハードウェアアーキテクチャをプロトタイプするために必要なツールである。
我々は、PyTorchのような直感性とJAXのような実行速度で、このようなモデルをシミュレートし、訓練するためのJAXベースのフレームワークSNNAXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:48:12 GMT)
SoK: Machine Learning for Misinformation Detection [0.8] 信頼性と安全性の問題に機械学習を適用する際、奨学金と実践の切り離しについて検討する。
本研究は,現場における248件の有能な論文からなるコーパスにおける誤情報の自動検出に関する文献調査である。
完全自動検出における現在の最先端技術は、人為的誤報の検出において、限られた有効性を有すると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:36:13 GMT)
HiBO: Hierarchical Bayesian Optimization via Adaptive Search Space Partitioning [0.8] HiBOは,グローバルレベルの検索空間分割情報をローカルBOベースの取得戦略に統合した,新しい階層型アルゴリズムである。
一連の評価は、HiBOが高次元の合成ベンチマークにおいて最先端の手法より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:28:01 GMT)
Automatic Calibration of a Multi-Camera System with Limited Overlapping Fields of View for 3D Surgical Scene Reconstruction [0.7] 方法: 天井搭載プロジェクタを用いたマルチスケールマーカー(MSM)の投影に基づく, 新規で高速かつ完全自動キャリブレーション手法を提案する。
モックアップORでキャプチャした合成データと実データの両方を用いて検証を行う。
ズームレベルに有意な差がある条件下で高いロバスト性を示しながら、手動の演算子依存キャリブレーション法に匹敵する精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:10:33 GMT)
The Linear Attention Resurrection in Vision Transformer [0.7] ビジョントランスフォーマー(ViT)は最近、コンピュータビジョンを嵐によって捉えた。
ViTsの基盤となるソフトマックスの注目は、時間とメモリの2次的な複雑さを伴い、高解像度画像へのViTsの適用を妨げる。
本稿では,この制限に対処する線形アテンション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:29:17 GMT)
AlgoRxplorers | Precision in Mutation -- Enhancing Drug Design with Advanced Protein Stability Prediction Tools [0.7] 単一点アミノ酸変異がタンパク質の安定性に与える影響を予測することは、疾患のメカニズムを理解し、薬物開発を促進するために不可欠である。
タンパク質の安定性はギブス自由エネルギーの変化によって定量化され(DeltaDelta G$)、これらの変異の影響を受けている。
本研究は,タンパク質の安定性の景観を特徴的に表現するために,伝達学習を活用し,異なるモデルからの相補的情報を融合するディープニューラルネットワークの応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:41:22 GMT)
Responsible Generative AI Use by Product Managers: Recoupling Ethical Principles and Practices [0.7] ジェネレーティブAI(genAI)は、職場に急速に統合されている。
本稿では、プロダクトマネージャがGenAIを使用するとき、日々の業務において責任あるプラクティスをどのように実践するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:10:27 GMT)
PRISMe: A Novel LLM-Powered Tool for Interactive Privacy Policy Assessment [0.7] 本稿では,LLM(Large Language Model)によるプライバシポリシ評価ツールであるPRISMeを紹介する。
このツールは、ユーザーがブラウジング中に長く複雑なプライバシーポリシーの本質を理解するのに役立つ。
我々は、PRISMeの効率性、ユーザビリティ、提供された情報の理解可能性、および認識への影響を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:27:04 GMT)
Federated Granger Causality Learning for Interdependent Clients with State Space Representation [0.6] 我々は、グランガー因果関係を学習するための連合的なアプローチを開発する。
本稿では,サーバが学習したGranger因果関係情報を用いてクライアントモデルを拡張することを提案する。
また、フレームワークの集中的なオラクルモデルへの収束について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:49:19 GMT)
GrEmLIn: A Repository of Green Baseline Embeddings for 87 Low-Resource Languages Injected with Multilingual Graph Knowledge [0.6] GrEmLInは、87の中間および低リソース言語に対して、グリーンで静的なベースライン埋め込みのリポジトリである。
我々はGrEmLIn埋め込みを多言語グラフ知識を統合することでGloVe埋め込みを強化する新しい手法で計算する。
実験により、GrEmLIn の埋め込みは、語彙的類似性のタスクにおいて、E5 からの最先端の文脈的埋め込みよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:32:51 GMT)
Efficient explicit gate construction of block-encoding for Hamiltonians needed for simulating partial differential equations [0.6] 量子コンピュータの最も有望な応用の1つは偏微分方程式(PDE)の解法である。
非保守的なPDEをシュロディンガー方程式に変換するシュロディンガー化法を用いることで、この問題をハミルトンシミュレーションに還元することができる。
本稿では、ブロックエンコーディングによってこれらのハミルトンを量子コンピュータに効率的にロードすることで、重要なギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:09:16 GMT)
An Efficient Sparse Kernel Generator for O(3)-Equivariant Deep Networks [0.6] 回転同変グラフニューラルネットワークは、空間深層学習タスクにおける最先端の性能を得る。
クレーブシュ=ゴルドンテンソル積(Clebsch-Gordon tensor product, CG)は、2つの高次特徴ベクトルと高度に構造化されたスパーステンソルを交換して高密度出力ベクトルを生成するカーネルである。
我々は,CGテンソル製品用のGPUスパースカーネルジェネレータを導入し,既存のオープンソース実装とクローズドソース実装の大幅な高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:20:14 GMT)
Kernels of Selfhood: GPT-4o shows humanlike patterns of cognitive consistency moderated by free choice [0.5] GPT-4oは人間の認知的一貫性効果を模倣する態度変化のパターンを示す。
この結果は、GPT-4oがヒトに似た自己形成の類似性を示すことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:25:12 GMT)
Viewing fluxonium through the lens of the cat qubit [0.5] 保護された超伝導量子ビットとボソニック量子ビットの類似性は、フラクソニウムハミルトニアンをフォックベースで研究することによって得る。
本稿では,2次元格子上に保護された量子ビット間のIsing相互作用を生成するための第1ステップについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:00:01 GMT)
Transfer of Knowledge through Reverse Annealing: A Preliminary Analysis of the Benefits and What to Share [0.5] 現在の量子アニールは最適化問題を効率的に解くための制限を提示する。
D-Wave Systemsはこれらの制限を緩和するためにReverse Annealingと呼ばれるメカニズムを開発した。
この研究は、2つの重要な研究課題に答えることに焦点を当てた実験によって進められている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:42:40 GMT)
Path Analysis for Effective Fault Localization in Deep Neural Networks [0.5] NP-SBFL法を導入し,本態性障害性神経経路を同定する。
本手法は, 故障ニューロンを正確に特定するために複数の故障源を探索する。
本手法は, 臨界経路カバレッジと故障位置推定におけるテスト失敗数との間に強い相関関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:54:54 GMT)
Fuzzing at Scale: The Untold Story of the Scheduler [0.5] 我々は、どのプログラムをファズすべきか、どのくらいの間、プログラム全体で見つかったバグの数に大きな影響を与えるかを決定する、よく設計された戦略を示します。
いくつかのスケジューラを開発し、最も洗練されたスケジューラを活用して、新しくコンパイルされた約5,000のUbuntuプログラムのベンチマークを同時にファズし、4908のバグを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:11:03 GMT)
Parity-controlled gate in a two-dimensional neutral-atom array [0.4] 二次元Rydberg原子配列内のパリティ制御ゲートを提案する。
XZX$安定化器を備えた3ビット繰り返し符号と回転曲面符号の実装について検討する。
本研究は,パリティ測定の基礎となる物理的メカニズムの固有の利点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:22:08 GMT)
Multi-Objective Deep-Learning-based Biomechanical Deformable Image Registration with MOREA [0.4] 深層学習(DL)技術を用いた変形可能な画像登録(DIR)アプローチは、変換を瞬時に予測する際、顕著な可能性を示している。
生体力学的有限要素モデリング(FEM)技術を用いたDIRアプローチは、より現実的な変換を見つけることができるが、より長いランタイムを必要とする傾向がある。
この研究は、両世界を最大限に活用することを目的として、これらを組み合わせるための最初のハイブリッドアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:50:12 GMT)
3CEL: A corpus of legal Spanish contract clauses [0.4] Legal Spanish Contract Clauses (3CEL)は、INESData 2024のフレームワーク内で開発された契約情報抽出コーパスである。
3CELは、契約の理解とレビューのための重要な情報を特定する19の定義されたカテゴリ(合計タグ4,782個)を使用して、手動で注釈付けされたテンダーを373個含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:20:57 GMT)
MEL: Legal Spanish Language Model [0.4] 本稿では,XLM-RoBERTa-largeに基づく法的言語モデルであるMELの開発と評価について述べる。
評価ベンチマークは、法的スペイン語を理解する上で、ベースラインモデルよりも大幅に改善されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:50:10 GMT)
JAM: A Comprehensive Model for Age Estimation, Verification, and Comparability [0.3] 本稿では,年齢推定,検証,可視性に関する包括的モデルを提案する。
年齢分布を理解するために高度な学習技術を採用し、信頼性スコアを使用して確率的年齢範囲を作成する。
プロプライエタリなデータセットとパブリックなデータセットの両方でテストされており、この分野で最もパフォーマンスの高いモデルの1つと比較されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:02:05 GMT)
DepoRanker: A Web Tool to predict Klebsiella Depolymerases using Machine Learning [0.3] DepoRankerは、タンパク質をデポリメラーゼとしてランク付けする機械学習アルゴリズムである。
Klebsiellaに対するファージ治療のためのデポリメラーゼ発見の迅速化のための、正確かつ機能的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:48:15 GMT)
Multi-Tiered Self-Contrastive Learning for Medical Microwave Radiometry (MWR) Breast Cancer Detection [0.3] 本研究は, 乳癌検診におけるマイクロ波ラジオメトリー(MWR)に適した, 新規な多層自己造影モデルを提案する。
提案手法には, ローカルMWR (L-MWR), 地域MWR (R-MWR), グローバルMWR (G-MWR) の3つの異なるモデルが組み込まれている。
これらのモデルはジョイント・MWR(J-MWR)ネットワークを通じて統合され、各分析レベルで自己比較結果を利用して診断精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:35:24 GMT)
Soft regression trees: a model variant and a decomposition training algorithm [0.2] そこで本研究では,各入力ベクトルに対して,単一の葉ノードに関連付けられた線形回帰として定義する,ソフト多変量回帰木(SRT)の新たな変種を提案する。
SRTは条件付き計算特性、すなわち各予測は少数のノードに依存する。
15のよく知られたデータセットの実験により、従来のソフトレグレッションツリーと比較して、我々のSRTと分解アルゴリズムは高い精度とロバスト性が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:06:27 GMT)
Conversation Routines: A Prompt Engineering Framework for Task-Oriented Dialog Systems [0.2] 本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いたタスク指向対話システムの開発のための,構造化されたプロンプトエンジニアリングフレームワークである Conversation Routines (CR) を紹介する。
提案したCRフレームワークは,自然言語仕様による会話エージェントシステム(CAS)の開発を可能にする。
このフレームワークの有効性を,Train Booking SystemとInteractive Ticket Copilotという2つの概念実証実装を通じて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:04:42 GMT)
Multi-Objective Reinforcement Learning for Power Grid Topology Control [0.2] 置換によるトポロジー制御は、混雑を減少させるが、そのポテンシャルは操作中に過度に露出している。
本稿では,多目的強化学習(MORL)を用いた電力グリッドトポロジ制御のための複数の競合対象の統合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:23:03 GMT)
From Molecules to Mixtures: Learning Representations of Olfactory Mixture Similarity using Inductive Biases [0.2] ヒトの嗅覚として分子がどのように認識されるかという嗅覚は、いまだに理解されていない。
近年, 単一化合物の嗅覚特性をデジタル化するため, 主臭気マップ (POM) が導入された。
本稿では、混合を表現するためにPOMの拡張であるPOMMixを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:05:28 GMT)
Making Sense of Data in the Wild: Data Analysis Automation at Scale [0.2] 本稿では,インテリジェントエージェントと検索拡張生成を組み合わせることで,データ解析,データセットキュレーション,インデックス作成を大規模に自動化する手法を提案する。
提案手法により,より詳細なデータセット記述,より高いヒット率,データセット検索タスクの多様性が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:04:10 GMT)
Share a Tiny Space of Your Freezer to Preserve Seed Diversity [0.2] FAOは1900年代以降、作物の多様性の75%が失われていると推定している。
種子の多様性がなければ、植物は害虫や病気に適応し、気候条件を変えることは困難である。
本稿では,適切な種子貯蔵条件のモニタリングと,宝くじによるユーザ参加のインセンティブに着目したProof-of-Conceptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:13:03 GMT)
Enhancing Synthetic Oversampling for Imbalanced Datasets Using Proxima-Orion Neighbors and q-Gaussian Weighting Technique [0.2] 不均衡なデータセットにおけるマイノリティクラスのインスタンス数を増やすための新しいオーバーサンプリングアルゴリズムを提案する。
我々は、相対距離重みと多数クラスインスタンスの密度推定の組み合わせに基づいて、すべての少数クラスのインスタンスの集合からプロキシとオリオンの2つのインスタンスを選択する。
提案手法の有効性を評価するため,KEELソフトウェアから抽出した42データセットとUCI MLリポジトリから抽出した8データセットについて総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:34:19 GMT)
Towards Physically Interpretable World Models: Meaningful Weakly Supervised Representations for Visual Trajectory Prediction [0.2] ディープラーニングモデルは、複雑なシステムの認識、予測、制御にますます使われています。
これらのモデルに物理的な知識を組み込むことは、現実的で一貫性のある出力を達成するために不可欠である。
本研究では,学習した潜在表現を実世界の物理量と整合させる新しいアーキテクチャである物理解釈可能世界モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:13:37 GMT)
Pfungst and Clever Hans: Identifying the unintended cues in a widely used Alzheimer's disease MRI dataset using explainable deep learning [0.1] ディープニューラルネットワークはアルツハイマー病(AD)の分類において高い精度を示している
本研究の目的は、ブラックボックスの性質を啓蒙し、T1重み付き(T1w)白質テクスチャの個々の寄与を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:37:37 GMT)
Noise-Tolerant Quantum Tokens for MAC [0.1] トークン化MACまたはTMACは関連する暗号プリミティブである。
BB84状態に基づくTMACの基本構成を提供する。
我々の建設は14%の騒音に耐えることができ、これが最初の耐雑音性TMAC建設となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:45:10 GMT)
Recommenadation aided Caching using Combinatorial Multi-armed Bandits [0.1] 本研究では,有限容量キャッシュを備えた基地局を介してユーザが接続する無線ネットワークにおいて,コンテントキャッシュとレコメンデーションを併用したコンテントキャッシュについて検討する。
本アルゴリズムでは,どのコンテンツをキャッシュするかを判定し,提案するUCBアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:55:40 GMT)
Integration of LLM Quality Assurance into an NLG System [0.0] 本稿では,Large Language Model (LLM) を用いて品質保証 (QA) の構成要素として文法とスペル補正を行うシステムを提案する。
許容範囲の修正が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:28:01 GMT)
Evaluation of NMT-Assisted Grammar Transfer for a Multi-Language Configurable Data-to-Text System [0.0] 多言語データ・テキスト生成のアプローチの1つは、ソース言語から各ターゲット言語に文法的な構成を前もって翻訳することである。
本稿では,ニューラルネットワーク翻訳(NMT)と1回の人間レビューを組み合わせたルールベースNLGの実装について述べる。
SportSett:Basketball データセットの評価から,我々の NLG システムは,翻訳作業における文法的正しさを基盤として,良好に動作していることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:25:26 GMT)
v-representability and Hohenberg-Kohn theorem for non-interacting Schrödinger operators with distributional potentials in the one-dimensional torus [0.0] ある種の分布におけるポテンシャルを持つ一次元トーラス上の任意の非相互作用的シュル・オーディンガー作用素の基底状態密度は厳密な正であることを示す。
特に、密度からポテンシャルへのコーン・シャム写像は単値であり、相互作用しない函数は、この空間のすべての点において$v$-表現可能密度で微分可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:51:02 GMT)
What is Harm? Baby Don't Hurt Me! On the Impossibility of Complete Harm Specification in AI Alignment [0.0] 「害はない」は人工知能の根本的な課題に直面している。
害を構成するものをどうやって特定できるのか?
我々は、その仕様の外部で害が定義されているシステムでは、完全な害仕様は不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:13:39 GMT)
Value-oriented forecast reconciliation for renewables in electricity markets [0.0] 本稿では,個人エージェントの予測値に着目した,価値指向の予測調整手法を提案する。
具体的には、各エージェントが自身のゲインを最適化することを目的とした協調交渉ゲームとして、この問題をモデル化する。
アプリケーションの観点からは、重み付け割当ルールを用いて利益を分配する集約型風力エネルギー取引問題を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:35:39 GMT)
VCRScore: Image captioning metric based on V\&L Transformers, CLIP, and precision-recall [0.0] 本研究では,画像キャプション問題に対する新しい評価基準を提案する。
人間のラベル付きデータセットを生成して、キャプションが画像の内容とどの程度相関しているかを評価する。
優れた結果も見出され、興味深い洞察が提示され、議論された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:05:59 GMT)
Two Channel Kondo behavior in the quantum XX chain with a boundary defect [0.0] 単一スピンにおける境界欠陥-frac12$ 量子$XX$ 鎖は、2チャネルのコンド物理を示す。
この欠陥は、2チャンネル近藤モデルの非自明な境界挙動をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:00:00 GMT)
Twisted gauging and topological sectors in (2+1)d abelian lattice gauge theories [0.0] 我々は、その可逆な1-形式対称性をゲージし、その後、結果として生じる0-形式対称性をねじれた方法でゲージする双対性演算について検討する。
我々は、二元性演算の下で対称性に富んだ境界条件と電荷セクターの間の非自明な相互作用を計算する。
これは、2-群の2-表現を符号化する対称性構造をもたらすと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:39:10 GMT)
Transient Dynamics and Homogenization in Incoherent Collision Models [0.0] 本研究では,非コヒーレント衝突モデルの動的挙動について検討し,各ユニット間の相互作用を非コヒーレント制御スワップ(CSWAP)操作によってモデル化する。
コヒーレント相互作用と非コヒーレントスワップ相互作用の両方の場合の開系の力学は同一であるように見えるが、その過渡ダイナミクスは明らかに異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:50:39 GMT)
Towards understanding the bias in decision trees [0.0] この信念は必ずしも決定木に対して正しいものではなく、そのバイアスが実際には反対方向にあることを示しています。
本研究は,無作為林など,一般的な樹木モデルの利用に影響を及ぼすものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:22:59 GMT)
Towards Frontier Safety Policies Plus [0.0] 本稿は、FSPがより粒度の細かいバージョンに進化すべきである、と論じる。
フロンティアAI企業のサブセットが率いるFSPの最初の波と比較して、FSPs Plusは2つの主要柱を中心に構築されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:02:38 GMT)
Toward Efficient Generalization in 3D Human Pose Estimation via a Canonical Domain Approach [0.0] ソースとターゲットドメイン間のドメインギャップに起因するパフォーマンス劣化は、一般化の大きな課題である。
我々は、ソースドメインとターゲットドメインの両方を統一されたカノニカルドメインにマッピングする、新しいカノニカルドメインアプローチを提案する。
提案手法は,同じデータボリュームを使用しながら,データセット間の一般化能力を大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:39:39 GMT)
TopoNets: High Performing Vision and Language Models with Brain-Like Topography [0.0] TopoLossはタスク性能を犠牲にすることなく,AIモデルにおける空間的に整理された地形表現を促進する新しい損失関数である。
本研究では,視覚モデル(ResNet-18,ResNet-50,ViT)と言語モデル(GPT-Neo-125M,NanoGPT)を総合的に検証する。
TopoNetは、これまでで最も高性能な教師付き地形モデルであり、局所化された特徴処理、低次元化、効率の向上といった脳のような特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:09:59 GMT)
Time-resolved and Superradiantly Amplified Unruh Signal [0.0] 原子は場のゆらぎの自然なプローブとして機能する。
原子の集まりは、電磁場の真空ゆらぎによってシードされる相関を自然に形成することができる。
相関関係は有限時間にわたって形成され、超放射光として知られる光子の強い方向の放出に終止符を打つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:09:43 GMT)
Theory of Valley Splitting in Si/SiGe Spin-Qubits: Interplay of Strain, Resonances and Random Alloy Disorder [0.0] 歪んだSi/SiGe量子井戸における重要な課題は、伝導帯の最小値に2つのほとんど退化した谷の状態が存在することである。
本研究では, 経験的非局所擬ポテンシャル理論により拡張された包絡関数理論を開発し, 合金障害, ひずみ, 非自明共鳴の影響を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:57:27 GMT)
The foot, the fan, and the cuprate phase diagram: Fermi-volume-changing quantum phase transitions [0.0] 大きなフェルミ面(FL)を持つフェルミ液体は、スピン密度波状態(SDW)への量子相転移を持つことができる。
FL と SDW の相は、フェルミ面で囲まれた体積に対するルッティンガーの制約に従う。
SDW-FL量子相転移における空間障害の影響の研究は、フェルミ面側の低温における拡張量子臨界グリフィス型位相を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:00:00 GMT)
The Timescales of Quantum Breaking [0.0] 古典的な記述は、有限量子ブレークタイム$t_q$の後に一般的に分解される。
動的にアクセス可能な量子モードを多数備えた新しいプロトタイプモデルを構築した。
展望として、我々の結果をブラックホールに転送し、時空を拡大する可能性が指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 09:21:29 GMT)
The Relationship Between Network Similarity and Transferability of Adversarial Attacks [0.0] 我々は,多数の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と敵攻撃の相関関係を見出した。
レイヤの類似性は、DataParallel、Dropout、Conv2dといった一貫性のある基本的なレイヤにとって最も高かった。
DecisionTreeRegressorは、90%以上の精度で転送された攻撃の成功率を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:07:00 GMT)
Taming quantum systems: A tutorial for using shortcuts-to-adiabaticity, quantum optimal control, and reinforcement learning [0.0] 本稿では,チュートリアル形式での量子制御の基礎について紹介する。
我々は3つの分野に焦点をあてる: 断熱へのショートカット、量子最適制御、機械学習に基づく制御。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:00:15 GMT)
Tailored Forecasting from Short Time Series via Meta-learning [0.0] 関連時間系列(METAFORS)からのタイラート予測のためのメタラーニングについて紹介する。
関連するシステムでトレーニングされたモデルのライブラリを活用することで、METAFORSは限られたデータでシステムの進化を予測するために、カスタマイズされたモデルを構築する。
MeTAFORSの短期動態と長期統計の両方を予測する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:58:04 GMT)
TOPLOC: A Locality Sensitive Hashing Scheme for Trustless Verifiable Inference [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は非常に有能であることが証明されているが、現在の最高のモデルへのアクセスは、信頼の難しさをもたらす推論プロバイダに依存している。
本研究では,この問題に対処する検証可能な新しい手法であるTOPLOCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:46:45 GMT)
Survey: Understand the challenges of MachineLearning Experts using Named EntityRecognition Tools [0.0] 本稿では,機械学習の専門家が名前付きエンティティ認識(NER)ツールやフレームワークを評価するために使用する基準を特定するため,Kasunicの調査手法に基づく調査を行う。
この記事は、このトピックの紹介から始まり、研究を文脈化し、科学と技術の最先端をレビューし、NERツールとフレームワークに関する専門家の調査の課題を特定する。
本研究は,調査結果と得られた知見を評価し,結論と結論をまとめたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:04:00 GMT)
State preparation of lattice field theories using quantum optimal control [0.0] 本稿では,量子コンピュータ上での格子場理論作成のための量子最適制御(QOC)技術の適用について検討する。
最初の例として、1+1次元の量子電磁力学であるシュウィンガーモデルに焦点を当てる。
長距離相互作用を持つモデルであっても,QOCはゲートベースの手法と比較して基底状態の準備を著しく高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:16:03 GMT)
State Permutation Control in Non-Hermitian Multiqubit Systems with Suppressed Non-Adiabatic Transitions [0.0] 我々は、EPをホストし、完全に実エネルギースペクトルを持つ実効非エルミートハミルトニアンによって支配される相互作用量子ビットのモデルを導入する。
本研究は,従来の信念とは対照的に,時間変調マルチキュービットシステムにおける制御状態の置換を実現するために非ハーミティシティを利用することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:57:21 GMT)
Scalable Experimental Bounds for Entangled Quantum State Fidelities [0.0] ノイズ量子(NISQ)デバイス上での高絡み合い状態の状態準備忠実度の推定は、ベンチマークや応用上の考慮において重要である。
この作業は、NISQデバイスのサイズと品質が向上するにつれて、ベンチマークへの道筋を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:38:42 GMT)
SDC-HSDD-NDSA: Structure Detecting Cluster by Hierarchical Secondary Directed Differential with Normalized Density and Self-Adaption [0.0] 密度ベースのクラスタリングは最も人気のあるクラスタリングアルゴリズムである。
低密度領域で分離される限り、任意の形状のクラスターを識別することができる。
しかし、低密度領域で分離されていない高密度領域は、複数のクラスタに属する異なる構造を持つ可能性がある。
この問題に対処する新しい密度クラスタリング方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:36:16 GMT)
Role of intermediate resonances in attosecond photoelectron interferometry in neon [0.0] アト秒光電子干渉法は、アト秒パルス列と同期赤外線場の組み合わせに基づいている。
本研究では、ネオンのイオン化しきい値以下のハーモニクスのコムを用いて、中間結合励起状態がアト秒光電子干渉計に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:09:11 GMT)
Robustness of perfect transmission resonances to asymmetric perturbation [0.0] 一次元有限周期系の完全透過共鳴(PTR)に対する非対称摂動の影響について検討する。
本研究は,複数波長または全光ダイオードデバイスにおける頑健な反射防止装置の設計に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:08:02 GMT)
Residual-$ZZ$-coupling suppression and fast two-qubit gate for Kerr-cat qubits based on level-degeneracy engineering [0.0] 大規模量子コンピュータの構築には、高いオンオフ比を持つビット間カップリング方式が必要となる。
周波数可変カプラを持つ2つのKerr-cat量子ビットに対する$Z$-couplingスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:39:25 GMT)
Random Reshuffling for Stochastic Gradient Langevin Dynamics [0.0] 我々は、Random Reshufflingという代替戦略を研究し、それがパフォーマンス改善につながることを示す。
メモリアクセスとキャッシュの理由から、ランダムリシャッフルは一般的により効率的であるため、これは特に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:53:12 GMT)
Quantum geometric bounds in spinful systems with trivial band topology [0.0] スピンギャップで保護された1ドルのmathbbZ$-indexを特徴とするスピントポロジーを持つスピンフル系における量子幾何学的境界を導出する。
我々の境界は、ウィルソンループや非自明なバンド位相に付随する既知の量子幾何学的境界とは異なる、スピン位相上の非有界な幾何学的条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:00:02 GMT)
Quantum frequency resampling [0.0] 信号処理では、リサンプリングアルゴリズムはデータポイントの集合をコードするリソースの数を変更することができる。
本稿では,量子レジスタの確率で符号化されたデータを再サンプリングする,量子アルゴリズムのツールセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:20:51 GMT)
Quantum codes do not fix isotropic errors [0.0] 量子符号は、そのアプリケーションが誤差の分散を減らさない場合、量子コンピューティングエラーを修正しない。
また、量子符号の補正回路が誤りを検知した場合、補正された$m-$qubitは均一な分布を持ち、その結果、既に全ての計算情報が失われていることを等方的誤差として証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:35:34 GMT)
Quantum Realization of the Finite Element Method [0.0] 本稿では,二階線形楕円偏微分方程式を$d$線形有限要素で離散化するための量子アルゴリズムを提案する。
この構成において重要なステップはBPXプリコンディショナーであり、線形系を十分によく調和されたものに変換する。
我々は、任意の固定次元に対して、我々の量子アルゴリズムが与えられた寛容に対する解の適切な機能を計算することができることを示す構成的証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:49:42 GMT)
Quantum Metrology in the Ultrastrong Coupling Regime of Light-Matter Interactions: Leveraging Virtual Excitations without Extracting Them [0.0] 実測値の精度を高めるために仮想励起をどのように活用できるかを示す。
結果は、古典的精度限界を超える仮想励起の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:45:26 GMT)
Propositional Interpretability in Artificial Intelligence [0.0] 命題的態度の観点からシステムのメカニズムや振る舞いを解釈することを含む命題的解釈可能性の重要性を論じる。
中心的な課題は、私が考えるロギング、つまり、時間の経過とともにAIシステム内のすべての関連する命題的態度をログするシステムを作ることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:06:06 GMT)
Probing non-Gaussian correlations through entanglement generation in a many-body quantum system [0.0] 均一な量子気体に対して、非ガウス相関と運動量空間の絡み合いの間に自然な関係があることが示される。
この絡み合いは、飛行時間技術を用いた実験で直接測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:55:02 GMT)
Probing molecular photophysics in a matter-wave interferometer [0.0] 本研究では,光物理分子パラメータの正確な測定手法として,単一立位レーザー波からの物質波回折が有効であることを示す。
これには、状態依存光偏光性と光子吸収断面積、蛍光緩和率、内部変換、系間交差が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:43:18 GMT)
Predicting Vulnerability to Malware Using Machine Learning Models: A Study on Microsoft Windows Machines [0.0] 本研究では機械学習(ML)技術を活用した効果的なマルウェア検出戦略の必要性に対処する。
本研究の目的は、個々のマシンの特定の状況に基づいて、マルウェアの脆弱性を正確に予測する高度なMLモデルを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 00:26:28 GMT)
Positivity and Entanglement in Markovian Open Quantum Systems and Hybrid Classical-Quantum Theories of Gravity [0.0] 正の積と完全正の積が同値となる連続変数マルコフマスター方程式のクラスを同定する。
量子物質と相互作用する古典重力のモデルのエンタングリング特性について検討する。
これらのモデルで実際に絡み合いの生成が可能であることを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:53:50 GMT)
Polynomial-time-scaling quantum dynamics with time-dependent quantum Monte Carlo [0.0] 時間依存型量子モンテカルロ法による多体量子系の力学について検討する。
我々は実効ポテンシャルを用いて時間変化場の局所的および非局所的な量子相関を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:26:40 GMT)
Phase Transitions in Large Language Models and the $O(N)$ Model [0.0] 我々はTransformerアーキテクチャを$O(N)$モデルとして再構成し,大規模言語モデルにおける位相遷移について検討した。
本研究は,テキスト生成に使用される温度に対応する相転移を2つ明らかにした。
アプリケーションとして、$O(N)$モデルのエネルギーを用いて、LLMのパラメータがトレーニングデータを学ぶのに十分かどうかを評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:36:06 GMT)
Optimizing Decentralized Online Learning for Supervised Regression and Classification Problems [0.0] 分散学習ネットワークは、複数の参加者が提供した生の推論から1つのネットワーク推論を合成することを目的としている。
分散学習ネットワークの普及にもかかわらず、関連する自由パラメータの校正を行う体系的な研究は存在しない。
ここでは、教師付き回帰と分類問題において、分散オンライン学習を管理するキーパラメータの最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:36:54 GMT)
Optical Nuclear Electric Resonance in LiNa: Selective Addressing of Nuclear Spins Through Pulsed Lasers [0.0] 我々はONERの範囲を原子から分子システムに拡張し、分子振動が我々のプロトコルに干渉しないことを示す。
パルスデュレーション符号化レーザー信号により、量子コンピューティングに必要な複雑なスピン操作タスクを時間領域にシフトすることができるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:04:10 GMT)
On-the-Spot Loading of Single-Atom Traps [0.0] 静的な双極子トラップの深さを増大させることで、時間スケール2.1,$sの高速負荷から7.9,$sの延長トラップ寿命への移行が可能であることを示す。
この方法では、空のトラップを埋めるために原子を再配置することなく、達成可能な充填比が$(79pm2)%$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:11:17 GMT)
On characterizing optimal learning trajectories in a class of learning problems [0.0] 本稿では,学習問題のクラスにおける最適学習軌跡を特徴付けるために,最大原理と動的プログラミングの関係を利用する。
このような学習問題のクラスに対して最適な推定モデルパラメータに導かれる最適な学習軌跡を構築するためのアルゴリズム的レシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:43:35 GMT)
On A Scale From 1 to 5: Quantifying Hallucination in Faithfulness Evaluation [0.0] 幻覚は自然言語生成(NLG)においてポピュラーな話題となっている。
本稿では,ガイド付きNLGにおける信頼度の自動評価について検討する。
我々は,ルーブリックステンプレートを開発し,大規模言語モデル(LLM)を用いて,その生成を定量的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:05:29 GMT)
Nonlinear optomechanical systems with quasi-periodic and chaotic dynamics [0.0] メカニカル変位における光子-振動相互作用を持つモデルオプティメカルシステムについて検討した。
機械共振器の力学を記述する有効ポテンシャルの変換の機会を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:07:49 GMT)
No-Go Theorem for Generic Simulation of Qubit Channels with Finite Classical Resources [0.0] 有限古典的通信では完全キュービットチャネルの一般的なシミュレーションは不可能であることを示す。
偏極雑音のあるようなノイズのある量子ビットチャネルでは、一般シミュレーションは有限の通信で達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 06:28:33 GMT)
Molecular dynamics with time dependent quantum Monte Carlo [0.0] 分子動力学の量子多体問題を解くためのab initio法を提案する。
電子と核の両方を量子力学的に扱うことができ、誘導波は結合したシュロディンガー方程式の集合に従う。
この方法は、局所的および非局所的な量子相関効果を自己一貫した方法で考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:21:55 GMT)
Metrological Advantages in Seeded and Lossy Nonlinear Interferometers [0.0] 量子優位性の様々なロバスト性およびジオメトリにおける非線形干渉計の性能を解析する。
量子的優位性が消滅する内部損失のしきい値を見つけ、いつ、どの程度のコヒーレント状態のシードが内部損失に最適に対応するかを指定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:22:24 GMT)
MALT: Mechanistic Ablation of Lossy Translation in LLMs for a Low-Resource Language: Urdu [0.0] 本稿では,低リソース言語処理においてLLMが直面している課題を,Urduが解決するためのユースケースとして取り上げる。
本研究は,低リソース言語においても,LLMの内部潜時応答は極めて整合的であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:53:26 GMT)
Lowering the Exponential Wall: Accelerating High-Entropy Alloy Catalysts Screening using Local Surface Energy Descriptors from Neural Network Potentials [0.0] 本研究では, 単金属系からのデータを用いたHEA特性の迅速予測法を提案する。
我々は古典機械学習と量子機械学習の両方を用いて高精度モデルを開発した。
提案手法は, HEA化学空間の探索を加速し, 新規触媒の設計を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:54:38 GMT)
Lindblad quantum dynamics from correlation functions of classical spin chains [0.0] 我々は,スピン-1/2 XXZ鎖における磁化輸送と,積分性破壊的摂動を伴わない接続上に構築する。
本稿では,古典的相関関数に基づいて,オープン量子系の時間発展を記述できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:44:56 GMT)
Limits on broadcasting non-stabilizerness through unrestricted operations [0.0] 安定化器演算は任意の有限次元の全ての量子状態の「魔法の」資源を複製または放送することはできないことを示す。
制限のない操作で完全に魔法を放送する条件を導出する。
本研究により,特定州向けに設計された状態依存型クローニングユニタリは,マジック生成ユニタリよりも平均的非安定化性発生能力が低いことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 05:39:35 GMT)
Lightweight Weighted Average Ensemble Model for Pneumonia Detection in Chest X-Ray Images [0.0] 肺炎は小児の病気や死亡の主な原因であり、早期かつ正確な検出の必要性を暗示している。
胸部X線画像を用いた小児の肺炎検出のための軽量アンサンブルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:51:29 GMT)
Leveraging Video Vision Transformer for Alzheimer's Disease Diagnosis from 3D Brain MRI [0.0] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、世界中の何百万もの疾患に影響を及ぼす神経変性疾患である。
本稿では3次元脳MRIデータ解析にビデオビジョントランスフォーマーを利用したAD診断手法「ViTranZheimer」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:18:08 GMT)
Leveraging Continuously Differentiable Activation Functions for Learning in Quantized Noisy Environments [0.0] 実世界のアナログシステムは本質的に、モデル収束と精度を妨げるノイズに悩まされる。
GELUやSiLUのような異なるアクティベーションは勾配の堅牢な伝播を可能にし、アナログ量子化誤差を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:15:38 GMT)
Language-Based Bayesian Optimization Research Assistant (BORA) [0.0] ドメイン知識のコンテキスト化は、実りある領域の探索をガイドする強力なアプローチである。
本稿では,検索最適化における言語モデル (LLM) の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:20:04 GMT)
Investigating Application of Deep Neural Networks in Intrusion Detection System Design [0.0] 研究の目的は、ディープニューラルネットワーク(DNN)のアプリケーションが、悪意のあるネットワーク侵入を正確に検出し、特定できるかどうかを学習することである。
実験結果は,ネットワーク侵入の分類を正確に正確に識別するためのモデルのサポートを示さなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:06:30 GMT)
Intelligent Code Embedding Framework for High-Precision Ransomware Detection via Multimodal Execution Path Analysis [0.0] マルチモーダル実行経路解析によりランサムウェアの活動を特定する新しいフレームワークを開発した。
高次元の埋め込みと動的導出機構を統合し、多様な攻撃変異体にわたる行動パターンをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:51:51 GMT)
Integrating Personalized Federated Learning with Control Systems for Enhanced Performance [0.0] 本稿では,頑健な制御システムを用いた個人化学習を支援する新しいフレームワークを提案する。
このアプローチでは,各クライアントのデータの特徴に適応するパーソナライズされたアルゴリズムを活用する。
我々の統合システムは、精度と学習速度の点で、標準のフェデレーション学習モデルよりも優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 01:52:15 GMT)
Improving Tropical Cyclone Forecasting With Video Diffusion Models [0.0] 熱帯サイクロン(TC)予測は,災害対策と緩和に不可欠である。
本稿では,時間的依存関係を付加的な時間的階層を通じて明示的にモデル化する,TC予測のためのビデオ拡散モデルの新たな適用法を提案する。
提案手法により,複数のフレームを同時に生成し,サイクロンの進化パターンをよりよく捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:42:20 GMT)
Improving LLM Leaderboards with Psychometrical Methodology [0.0] 大規模言語モデル(LLM)の急速な開発は、その性能を評価するためにベンチマークの作成を必要としている。
これらのベンチマークは、人間のテストや調査に似ており、これらのシステムの認知行動における創発性を測定するために設計された質問で構成されている。
しかし、社会科学でよく定義された特徴や能力とは異なり、これらのベンチマークによって測定される特性は曖昧で厳密に定義されていないことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:21:46 GMT)
HopCast: Calibration of Autoregressive Dynamics Models [0.0] ディープラーニングモデルは、微分方程式を用いてモデル化できる力学系を近似するためにしばしば訓練される。
これらのモデルは、予測モデルが不確実性を定量化できれば、一歩先を予測し、キャリブレーションされた予測を生成するように最適化されている。
この研究は、マルチステップ予測のための深いアンサンブルを用いた校正誤差に基づいて、既存の不確実性伝搬法をベンチマークした最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:59:23 GMT)
Harnessing CUDA-Q's MPS for Tensor Network Simulations of Large-Scale Quantum Circuits [0.0] 現在の最大の量子コンピュータは1000量子ビット以上を特徴としている。
量子コンピュータをシミュレートするためのより魅力的なアプローチは、ネットワークアプローチを採用することである。
ネットワークベースの手法が大規模量子ビット回路をシミュレートする重要な機会となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:36:05 GMT)
Governing AI Beyond the Pretraining Frontier [0.0] 今年は、米国、欧州連合、英国、中国を含む世界中の司法管轄区域が、フロンティアAIを規定する法律を制定または改正する予定である。
しかし、この「事前訓練パラダイム」が壁を突き抜け、主要なAI企業が代替アプローチに転換していることを示す証拠が増えている。
このエッセイは、これらの課題を特定し、規制のために進む新たな道を指し示そうとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:25:03 GMT)
Generating Spatial Synthetic Populations Using Wasserstein Generative Adversarial Network: A Case Study with EU-SILC Data for Helsinki and Thessaloniki [0.0] EU-SILCのような国勢調査データに基づいてトレーニングされたWasserstein Generative Adversarial Networkは、堅牢な合成人口を生み出すことができる。
高品質なマイクロデータへのアクセスが増加し、合成人口への関心が高まった。
本研究は,フィンランドとギリシャのヘルシンキとテッサロニキの民族データを用いて,空間合成人口のバランスの取れた発生を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:29:07 GMT)
Gaussian entropic optimal transport: Schrödinger bridges and the Sinkhorn algorithm [0.0] エントロピー最適輸送問題は、最適輸送問題の正規化版である。
これらの問題はシンクホーンアルゴリズム(反復比例フィッティング法)を用いて一般的に解決される。
より一般的な設定では、シンクホーン反復は非線形条件/共役変換に基づいており、正確な有限次元解は計算できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:50:26 GMT)
Gaussian Process-Based Prediction and Control of Hammerstein-Wiener Systems [0.0] データ駆動予測アルゴリズムは、ウィレムズの基本補題に基づく構造付き非線形システムに対して開発された。
既存のフレームワークは出力の非線形性を扱うことができず、ハマースタイン系の基底関数の辞書を必要とする。
本研究では,モデルの線形部分に対して,多段階ARX構造を利用する暗黙の予測器構造について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:18:14 GMT)
Fundamental charges for dual-unitary circuits [0.0] 二重単位量子回路は、近年、多体量子力学の解析的抽出可能なモデルとして注目されている。
1+1D二重単位回路の場合、保存密度$w$の集合は、幅$w$ソリトン集合と1対1の対応であることを示す。
また、フェミオンモデルと二重ユニタリ回路のリンクを確立し、このフレームワークでどんな物理を探索できるかの理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:06:02 GMT)
From scale-free to Anderson localization: a size-dependent transition [0.0] 非エルミート系におけるスケールフリーなローカライゼーションは、ローカライゼーション長がシステムサイズに比例してスケールする特異なタイプのローカライゼーションである。
我々は、他のエルミート一次元格子における単一の非エルミート不純物を含むモデルを考える。
障害が皮膚状態の局在とサイズ非依存のアンダーソン転移を導くハタノ・ネルソンモデルとは対照的に、我々のモデルにおけるスケールフリーな局在はサイズ依存のアンダーソン転移を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 07:54:37 GMT)
Fault detection in propulsion motors in the presence of concept drift [0.0] 海上電気推進モータの固定子巻線における過熱を検出するための機械学習手法を提案する。
操作データに注入された過熱断層を模擬し, 従来手法と比較して早期検出が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:34:53 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） (Mon, 27 Jan 2025 14:50:32 GMT)
Experimental demonstration of a scalable room-temperature quantum battery [0.0] 多層有機-微小キャビティ設計によるスケーラブルな室温量子電池を実験的に実証した。
超過負荷帯電、蓄電エネルギーの変質、超過負荷帯電を発生させ、後者は予測不能な現象である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 22:22:15 GMT)
Expediting quantum state transfer through long-range extended XY model [0.0] 長距離相互作用は量子状態転送プロトコルの効率を大幅に向上させることを示す。
本研究は,長距離状態が相互作用範囲と伝達効率の最適バランスを提供するものであることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:48:08 GMT)
Evaluation of isolation design flow (IDF) for Single Chip Cryptography (SCC) application [0.0] Xilinxはユーザに対して,自身が購入したシステムが引き続き機能する,という保証を提供する。
この論文は、単一チップの暗号アプリケーションを実装することで、IDFに関するXilinxの主張をテストに当てはめている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:08:36 GMT)
Evaluation of GPT-4o and GPT-4o-mini's Vision Capabilities for Compositional Analysis from Dried Solution Drops [0.0] GPT-4oは、塩の57%を正確に分類し、GPT-4o miniを著しく上回った。
この研究は、乾燥パターンから塩を確実に識別する汎用AIツールの可能性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:46:06 GMT)
Entanglement Negativity and Replica Symmetry Breaking in General Holographic States [0.0] ランダムテンソルネットワーク(RTN)では、R'enyi negativity $mathcalE (2k)$さえも計算する支配的なサドルが、$mathbbZ_2k$レプリカ対称性を総称的に破ることがわかった。
これは2次元CFT法によるホログラムの負性率の以前の計算に疑問を投げかけるものである。
一般ホログラフィック状態において、$mathcalE (2k)$のサドルが実際に$mathbbZ_2k$のレプリカ対称性を破っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:05:49 GMT)
Enhancing the Convergence of Federated Learning Aggregation Strategies with Limited Data [0.0] 本稿では,脳磁気共鳴画像分類のユースケースとして,新しいアグリゲーション戦略を提案する。
この場合、提案する集約関数は、連合学習プロセスのラウンド上で得られた収束を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:55:22 GMT)
Enhancing Noise-Robust Losses for Large-Scale Noisy Data Learning [0.0] 大きな注釈付きデータセットには、必然的にノイズのあるラベルが含まれており、ラベルを覚えやすいようにディープニューラルネットワークをトレーニングする上で大きな課題となる。
ノイズ・ロバスト損失関数はこの問題に対処するための重要な戦略として現れてきたが、過度に適合しないロバスト損失関数を作成することは依然として困難である。
本稿では,ロジットバイアス(logit bias)と表される新しい手法を提案し,ロジットに正しいクラスの位置で実数$epsilon$を付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 10:05:55 GMT)
Efficient evaluation of real-time path integrals [0.0] 本稿では,無限大の二次性によってポテンシャルが支配される理論に対する実時間ワールドラインパス積分の数値評価法を提案する。
本手法は,量子力学,量子場理論のワードライン量子化,量子重力といった問題に直接適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:57:04 GMT)
Efficiency Bottlenecks of Convolutional Kolmogorov-Arnold Networks: A Comprehensive Scrutiny with ImageNet, AlexNet, LeNet and Tabular Classification [0.0] Convolutional Kolmogorov Arnold Networks (CKANs) を ImageNet-1k データセットで130万イメージでトレーニングする。
CKANは、MoAやMNISTのような小さなデータセットではCNNよりもかなり遅いが、データセットがImageNetのように大きく複雑になるにつれて、ほぼ同等ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 04:00:05 GMT)
Dynamics of "Spontaneous" Topic Changes in Next Token Prediction with Self-Attention [0.0] 入力シーケンスのトピックを変更するための次点予測に影響を与える要因について検討する。
簡易な単層自己アテンションアーキテクチャを用いて,話題変化の分析的特徴を導出する。
これらの知見は、話題の変化をナビゲートする際の、人間の認知と自己意識に基づくモデルの違いを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 23:17:32 GMT)
Dynamic correlations with time dependent quantum Monte Carlo [0.0] 最近提案された時間依存型量子モンテカルロ法において「有効なポテンシャル」補正を導入する。
関連相関長は、適応的なカーネル密度推定によって計算される。
一般的な定式化は、異なる強度とキャリア周波数のレーザー場における1次元ヘリウム原子上で開発され、試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:21:31 GMT)
DynaGRAG | Exploring the Topology of Information for Advancing Language Understanding and Generation in Graph Retrieval-Augmented Generation [0.0] 知識グラフ内の部分グラフ表現と多様性の向上に焦点をあてて,新しい GRAG フレームワークである Dynamic Graph Retrieval-Agumented Generation (DynaGRAG) を提案する。
実験の結果,DynaGRAGの有効性が示され,言語理解と生成の改善のための部分グラフ表現と多様性の強化の重要性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:54:42 GMT)
Demographic Benchmarking: Bridging Socio-Technical Gaps in Bias Detection [0.0] 本稿では、ITTACA AI監査プラットフォームが、AIレコメンデータシステムの監査において、階層的ベンチマークにどのように取り組むかを説明する。
フレームワークは、単に測定するだけでなく、特定のパフォーマンス指標の許容範囲を確立することができるので、監査役として役立ちます。
我々のアプローチは、社会デマトグラフィーの洞察を直接AIシステムに統合し、バイアスを減らし、全体的なパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:14:49 GMT)
Deception in LLMs: Self-Preservation and Autonomous Goals in Large Language Models [0.0] 大規模言語モデルの最近の進歩には、計画と推論能力が組み込まれている。
これにより、数学的および論理的タスクにおける誤りを低減し、精度を向上した。
本研究では,OpenAIのo1に似た推論トークンを出力するモデルであるDeepSeek R1について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 21:26:37 GMT)
DUEF-GA: Data Utility and Privacy Evaluation Framework for Graph Anonymization [0.0] 本稿では,匿名データセットを共通的に評価・比較するためのフレームワークを提案する。
本フレームワークは,平均距離や距離集中度などの一般的な情報損失尺度に基づく指標を含む。
私たちのフレームワークは、研究者や実践者が最適なパラメトリゼーションやアルゴリズムを選択するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 12:22:40 GMT)
Crosstalk analysis in single hole-spin qubits within highly anisotropic g-tensors [0.0] 本研究では,クロストークが単一キュービット操作におけるキュービットの忠実度に与える影響について検討する。
本稿では,Rabiの振動を強く同期させ,クロストークを最小化できる最適駆動場条件を提案する。
ほぼクロストークのない単一ビットゲートを実現するパラメータ値の集合を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:52:03 GMT)
Cross-Domain Semantic Segmentation with Large Language Model-Assisted Descriptor Generation [0.0] LangSegはコンテキストに敏感できめ細かいサブクラス記述子を利用する新しいセマンティックセマンティックセマンティクス手法である。
我々はLangSegをADE20KとCOCO-Stuffという2つの挑戦的なデータセットで評価し、最先端のモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 20:02:12 GMT)
Corrections to the Hamiltonian induced by finite-strength coupling to the environment [0.0] 本稿では,2次補正における解析結果について述べる。
我々は、主方程式のリウヴィリアヌスによって消滅した状態に焦点を合わせ、「準定常状態」とラベル付けする。
具体的には、平均力補正の一般公式と、一般のマスター方程式の準定常状態とラムシフト補正の一般式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:25:04 GMT)
Comprehensive Benchmarking Environment for Worker Flexibility in Flexible Job Shop Scheduling Problems [0.0] 生産スケジューリングにおいて、フレキシブルジョブショップスケジューリング問題(FJSSP)は、一連の操作を最適化し、それぞれの処理時間を異なるマシンに割り当てることを目的としている。
結果として生じる問題はFlexible Job Shop Scheduling Problem with Worker Flexibility (FJSSP-W)と呼ばれる。
本稿では、一般に受け入れられているFJSSPインスタンス402のコレクションを示し、労働者の柔軟性で拡張するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 15:56:12 GMT)
Can summarization approximate simplification? A gold standard comparison [0.0] 本研究では,テキスト要約と単純化出力の重なりについて検討する。
2つのBARTベースのBRIO要約手法をNewsela corpusに適用し、手動による注釈付き単純化と出力を比較し、ROUGE-Lスコア0.654を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 16:27:41 GMT)
Bit-flip errors in dissipative cat qubits: second-order perturbation theory [0.0] 我々は非線形散逸性リンドブレディアンの上に二階摂動理論を開発する。
単光子損失による指数的に小さなビットフリップ率の解析式を導出する。
また、周波数デチューニングやZゲートなどの他の摂動にもこのスキームを適用し、対応するビットフリップ率を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:05:57 GMT)
Beyond unital noise in variational quantum algorithms: noise-induced barren plateaus and limit sets [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、多くの可能性を秘めているが、指数的に小さな勾配の挑戦に直面している。
ノイズ誘起バレン高原(NIBPs)は、開放系効果によって生じる避けられないBPの一種である。
本稿では,VQAコスト関数のノイズ誘起極限集合(NILS)の関連現象を同定し,その存在を一元的および一元的非一元的ノイズマップで証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 02:26:26 GMT)
Beyond transparency: computational reliabilism as an externalist epistemology of algorithms [0.0] アルゴリズムの透明性を正当化する現在のアプローチは、その内部メカニズムを解明する。
対照的に、私がReliam(CR)と呼ぶ外部主義的アルゴリズムを提唱する。
CRは、信頼できるアルゴリズムによって生成される場合、アルゴリズムの出力が正当であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:31:47 GMT)
Beyond the Neural Fog: Interpretable Learning for AC Optimal Power Flow [0.0] AC最適電力流(AC-OPF)問題は、電力系統の運用には不可欠である。
本稿では,単純化と解釈性を融合したニューラルベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:58:12 GMT)
Automated Detection of Sport Highlights from Audio and Video Sources [0.0] 本研究では,音声やビデオからスポーツハイライト(HL)を自動的に検出するための,Deep Learningベースで軽量なアプローチを提案する。
我々のソリューションは、比較的小さなオーディオ・メル・スペクトログラムとグレースケール・ビデオ・フレームのデータセットに基づいて訓練されたディープラーニング(DL)モデルを活用し、オーディオ・ビデオ検出において、それぞれ89%と83%の有望な精度を達成する。
提案手法は,各種スポーツビデオコンテンツを対象としたHL自動検出のためのスケーラブルなソリューションを提供し,手動介入の必要性を軽減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 14:50:13 GMT)
Analog QAOA with Bayesian Optimisation on a neutral atom QPU [0.0] 我々は、最大独立集合問題を解くために、量子近似最適化アルゴリズムをアナログ形式で実装する。
提案手法は,Pasqalの最初の商用量子処理ユニットであるOrion Alpha上でのシミュレーションと実験的実行を組み合わせることで評価する。
結果から、限られた数の測定がソリューションへの迅速な収束を可能にすることが示され、リソース効率のシナリオに対して実行可能なソリューションとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 17:23:52 GMT)
An Explainable Disease Surveillance System for Early Prediction of Multiple Chronic Diseases [0.0] 複数の慢性疾患に対する臨床的、実用的、説明可能な疾患監視システムを開発した。
本研究は, 来年の慢性疾患のリスクを事前に評価するために, 医療史, バイタル, 診断, 医薬品など, 日常的に利用可能なデータに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:26:54 GMT)
Advancing Quantum Otto Engine Performance via Additional Magnetic Field and Effective Negative Temperature [0.0] 2つのサーマル貯水池間の運転において優れた性能を達成することができる4ストローク量子オットーエンジンのプロトコルを定式化する。
我々は、(x, y)-平面の回転磁場と、(z)-方向の異なる強みを持つ追加磁場を包含するプロトコルを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 11:13:50 GMT)
Addressing Out-of-Label Hazard Detection in Dashcam Videos: Insights from the COOOL Challenge [0.0] 本稿では,ダッシュカム映像におけるハザード解析の新しい手法を提案する。
危険物に対する運転者反応の検出、危険物の検出、説明的なキャプションの生成に対処する。
本手法は,自動運転におけるアウト・オブ・ラベルの課題において,最も高いスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 13:32:01 GMT)
Adaptive Iterative Compression for High-Resolution Files: an Approach Focused on Preserving Visual Quality in Cinematic Workflows [0.0] このモデルは、SSIMとPSNRのメトリクスを使用して、3つの構成の圧縮パラメータを動的に調整する。
高い視力を維持しながら、最大83.4パーセントのストレージ削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:55:21 GMT)
Absorbing State Phase Transitions and Stability of Long-Range Coherence in Dissipative Quantum State Preparation [0.0] 吸収状態自体が長い位相コヒーレンスを持つ純散逸性量子反応拡散モデルについて検討する。
準備プロトコルが脆弱であるか、弱い誤差量子ジャンプ率に対して頑健である場合を見つける。
我々は、吸収状態の長い範囲のコヒーレンスが、ディレクテッド・パーコレーションとは異なる批判的な行動を引き起こすと主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:20:14 GMT)
A thermodynamically consistent approach to the energy costs of quantum measurements [0.0] 熱浴に結合した量子プローブからなる量子計測装置の一般的な顕微鏡モデルを示す。
熱浴の特性を利用して測定結果を冗長に記録し,その自由度を推定する。
本研究では, 熱力学的に可逆な測定が可能であり, 最小限の工数に到達できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 08:15:08 GMT)
A classical model for semiclassical state-counting [0.0] Akersと私は、ミクロカノニカル状態のエントロピー差が相対的な状態カウント解釈を持つことを示した。
本稿では、量子統計力学の古典的極限に類似して、相対的状態カウントの興味深い特徴をいくつか説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 19:00:20 GMT)
A Unified Representation of Density-Power-Based Divergences Reducible to M-Estimation [0.0] 密度パワーに基づく発散は、外れ値に対する堅牢な推論手順を提供する。
分岐の成功の特徴は、推定問題をM推定に還元できることである。
関数 $phi_gamma$ を指定することで、NB-DPD はよく知られた発散に還元されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:23:59 GMT)
A Survey on Knowledge Organization Systems of Research Fields: Resources and Challenges [0.0] 知識組織システム(KOS)は、情報の分類、管理、検索において基本的な役割を果たす。
本稿は、現在のKOSに関する総合的な研究成果を学術分野に提示することを目的としている。
我々は、スコープ、構造、使用法、および他のKOSへのリンクの5つの主要な次元に基づいて45のKOSを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 18:03:08 GMT)
A Privacy Model for Classical & Learned Bloom Filters [0.0] 古典ブルームフィルタ (CBF) は確率データ構造 (PDS) のクラスである。
Learned Bloom Filter (LBF) は古典的ブルームフィルタと学習モデルを組み合わせた PDS のクラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:35:25 GMT)
A Comprehensive Study on Fine-Tuning Large Language Models for Medical Question Answering Using Classification Models and Comparative Analysis [0.0] 医療問題に対する信頼性の高い回答の提供の精度と効率を改善している。
また,RoBERTaやBERTなどの各種モデルについて,その能力に基づいて検討・評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Jan 2025 03:31:02 GMT)