SFT Memorizes, RL Generalizes: A Comparative Study of Foundation Model Post-training [127.5] ファウンデーションモデルでは、教師付き微調整(SFT)と強化学習(RL)がポストトレーニング技術として広く使われている。
本稿では,一般化と記憶におけるSFTとRLの違いについて検討する。
RLは、特に結果に基づく報酬で訓練された場合、ルールベースのテキストと視覚的バリエーションの両方で一般化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:59:44 GMT)
CHiP: Cross-modal Hierarchical Direct Preference Optimization for Multimodal LLMs [107.2] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、その優れた能力にもかかわらず、幻覚に苦しむ。
本稿では,これらの制約に対処するクロスモーダル階層型直接選好最適化(CHiP)を提案する。
定量的および定性的な分析によってCHiPを評価し,幻覚の低減効果を複数のベンチマークで実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:05:38 GMT)
Uni-Sign: Toward Unified Sign Language Understanding at Scale [90.8] 本稿では,事前学習と下流SLUタスクのギャップを解消する統合事前学習フレームワークを提案する。
Uni-Signは、複数の下流SLUタスクにまたがる最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:44:28 GMT)
A General Bayesian Framework for Informative Input Design in System Identification [86.1] システム識別のための情報入力設計の問題に取り組む。
入力を選択し、真のシステムから対応する出力を観測し、モデルのパラメータを最適化し、データに最も合うようにします。
本手法は, 線形および非線形の様々なダイナミクスを用いて, モデルフリーベースラインより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:57:51 GMT)
Mobile-Agent-E: Self-Evolving Mobile Assistant for Complex Tasks [85.5] Mobile-Agent-Eは、過去の経験を通じて自己進化できる階層的なマルチエージェントフレームワークである。
Mobile-Agent-Eは従来の最先端アプローチよりも22%の絶対的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:58:02 GMT)
Steerable Conditional Diffusion for Out-of-Distribution Adaptation in Medical Image Reconstruction [75.9] 我々は、ステアブル条件拡散と呼ばれる新しいサンプリングフレームワークを導入する。
このフレームワークは、利用可能な測定によって提供される情報のみに基づいて、画像再構成と並行して拡散モデルを適用する。
様々な画像モダリティにまたがるアウト・オブ・ディストリビューション性能の大幅な向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:59:17 GMT)
Optimizing Large Language Model Training Using FP4 Quantization [73.6] 量子化トレーニングは、低ビット演算によるコスト削減を可能にすることで、有望なソリューションを提供する。
この研究は、大規模言語モデル(LLM)のための最初のFP4トレーニングフレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:04:50 GMT)
AxBench: Steering LLMs? Even Simple Baselines Outperform Sparse Autoencoders [73.4] ステアリングと概念検出のための大規模ベンチマークであるAxBenchを紹介する。
ステアリングでは、すべての既存のメソッドを高速に処理し、次いで微調整する。
概念検出では、差分のような表現に基づく手法が最善を尽くす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:51:24 GMT)
Document Screenshot Retrievers are Vulnerable to Pixel Poisoning Attacks [72.4] ヴィジュアル言語モデル(VLM)ベースのレトリバーは、ベクターとして埋め込まれた文書のスクリーンショットを活用して、効率的な検索を可能にし、従来のテキストのみの手法よりも単純化されたパイプラインを提供する。
本研究では,VLMをベースとしたレトリバーを危険にさらすために,3つのピクセル中毒攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:40:37 GMT)
CowPilot: A Framework for Autonomous and Human-Agent Collaborative Web Navigation [70.3] CowPilotは、自律的および人間とエージェントの協調的なWebナビゲーションをサポートするフレームワークである。
エージェントが次のステップを提案することによって、人間が実行しなければならないステップの数を減らすと同時に、ユーザが一時停止、拒否、代替アクションを取ることができる。
CowPilotは、Webサイト間でのデータ収集とエージェント評価のための便利なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:56:53 GMT)
3D-MoE: A Mixture-of-Experts Multi-modal LLM for 3D Vision and Pose Diffusion via Rectified Flow [69.9] 3次元の視覚と空間的推論は、長い間、我々の3次元の世界を正確に知覚するのに好ましいと認識されてきた。
高品質な3Dデータ収集の難しさから,近年,この領域の研究が勢いを増している。
我々は,既存の高密度活性化LDMをマルチモーダルデータ処理に有効であることが証明されたMix-of-experts(MoE)モデルに変換することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 04:31:19 GMT)
Learning to Mitigate Externalities: the Coase Theorem with Hindsight Rationality [62.2] 経済理論において、外部性の概念は、社会的福祉に影響を与えるプレイヤー間の相互作用から生じる間接的な効果を指す。
我々の研究は、バーゲンが根底にあるゲームについて完全な知識を持っているという古典的な仮定を取り除いている。
次に、プレイヤーが全福祉を最大化する交渉戦略を学習できるようにするための政策を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:37:59 GMT)
CubeDiff: Repurposing Diffusion-Based Image Models for Panorama Generation [59.3] テキストプロンプトや画像から360度パノラマを生成する新しい手法を提案する。
我々は多視点拡散モデルを用いて立方体の6つの面を合成する。
本モデルでは,テキストのきめ細かい制御,高解像度パノラマ画像の生成,トレーニングセットを越えた一般化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:59:49 GMT)
VideoLLaMA 3: Frontier Multimodal Foundation Models for Image and Video Understanding [59.0] VideoLLaMA3は、画像とビデオの理解のためのより高度なマルチモーダル基盤モデルである。
VideoLLaMA3には、視覚適応、視覚言語調整、ファインチューニング、ビデオ中心のファインチューニングの4つのトレーニングステージがある。
VideoLLaMA3は、画像理解ベンチマークとビデオ理解ベンチマークの両方で魅力的なパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:05:18 GMT)
On the Resilience of LLM-Based Multi-Agent Collaboration with Faulty Agents [58.8] 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムは、専門家エージェントの協力により、様々なタスクにまたがる優れた能力を示している。
しかし、不器用なエージェントや悪意のあるエージェントがシステム全体のパフォーマンスに与える影響は、まだ解明されていない。
本稿では, 種々のシステム構造の耐震性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:45:50 GMT)
Auto-Differentiating Any LLM Workflow: A Farewell to Manual Prompting [58.6] 自動プロンプト工学(APE)のための新しいフレームワーク LLM-AutoDiff について紹介する。
LLMs-AutoDiffは、各テキスト入力をトレーニング可能なパラメータとして扱い、フリーズした後方エンジンを使用して、テキスト勾配に対するフィードバック・アキンを生成する。
精度とトレーニングコストの両方において、既存のテキスト勾配ベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:18:48 GMT)
The Power of Perturbation under Sampling in Solving Extensive-Form Games [56.0] 本稿では,不完全な情報形式ゲームにおいて,摂動がFTRL(Follow-the-Regularized-Leader)アルゴリズムをどのように改善するかを検討する。
期待されるペイオフの摂動は、FTRL力学が近似平衡に達することを保証している。
最後に、FTRLは非サンプリングFTRL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） (Tue, 28 Jan 2025 00:29:38 GMT)
Can Watermarked LLMs be Identified by Users via Crafted Prompts? [55.5] この研究は、透かし付き大言語モデル(LLM)の非受容性を初めて研究したものである。
我々は、よく設計されたプロンプトを通して透かしを検出する、Water-Probeと呼ばれる識別アルゴリズムを設計する。
実験の結果、ほとんどの主流の透かしアルゴリズムは、よく設計されたプロンプトと容易に識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:55:00 GMT)
FlexCap: Describe Anything in Images in Controllable Detail [54.8] 様々な長さの地域固有の記述を生成する視覚言語モデルFlexCapを紹介する。
実験では、画像ラベリング、オブジェクト属性認識、ビジュアルダイアログなどのタスクにFlexCapのユーティリティを例示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:14:21 GMT)
Automated Refactoring of Non-Idiomatic Python Code: A Differentiated Replication with LLMs [54.3] 本研究は, GPT-4の有効性について検討し, 慣用行動の推奨と示唆について検討した。
この結果から,従来は複雑なコード解析に基づくレコメンデータの実装が求められていた,LCMの課題達成の可能性が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:41:54 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） (Tue, 28 Jan 2025 12:52:41 GMT)
Exact Computation of Any-Order Shapley Interactions for Graph Neural Networks [53.1] 共有インタラクション(SI)は、複数のノード間のノードのコントリビューションとインタラクションを定量化する。
GNNアーキテクチャを利用して、ノード埋め込みにおける相互作用の構造がグラフ予測のために保存されていることを示す。
任意の順序SIを正確に計算するための効率的なアプローチであるGraphSHAP-IQを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:37:44 GMT)
Toward Relative Positional Encoding in Spiking Transformers [52.6] スパイキングニューラルネットワーク(スパイキングニューラルネット、英: Spiking Neural Network、SNN)は、脳内のニューロンが離散スパイクを通してどのように通信するかをモデル化するバイオインスパイアネットワークである。
本稿では,スパイキング変換器における相対位置符号化(RPE)の近似手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:42:37 GMT)
Misspellings in Natural Language Processing: A survey [52.4] デジタル通信では ミススペルがユビキタスになりました
我々は科学的な問題としてミススペルの歴史を再構築する。
NLPにおけるミススペル問題に対処するための最新の進歩について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:26:04 GMT)
Online-BLS: An Accurate and Efficient Online Broad Learning System for Data Stream Classification [52.3] オンライン更新毎にクローズドフォームソリューションを備えたオンライン広範学習システムフレームワークを導入する。
我々は,効果的な重み推定アルゴリズムと効率的なオンライン更新戦略を設計する。
我々のフレームワークは、コンセプトドリフトを伴うデータストリームシナリオに自然に拡張され、最先端のベースラインを超えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:21:59 GMT)
Hellinger-Kantorovich Gradient Flows: Global Exponential Decay of Entropy Functionals [52.2] 本稿では,Heringer-Kantorovich(HK)幾何に着目し,正測度と確率測度の勾配流の族について検討する。
中心的な寄与は、オットー・ワッサーシュタインおよびヘルリンガー型勾配流の下でのエントロピー汎函数の大域的指数減衰挙動の完全な特徴づけである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:17:09 GMT)
Accelerating Large Language Model Pretraining via LFR Pedagogy: Learn, Focus, and Review [50.8] Learn-Focus-Review(LFR)は、モデルの学習進捗に適応する動的トレーニングアプローチである。
LFRは、データブロック(トークンのシーケンス)にわたるモデルの学習パフォーマンスを追跡し、データセットの困難な領域を再検討する。
フルデータセットでトレーニングされたベースラインモデルと比較して、LFRは一貫して低いパープレキシティと高い精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:18:51 GMT)
SliceOcc: Indoor 3D Semantic Occupancy Prediction with Vertical Slice Representation [50.4] 室内3Dセマンティック占有予測に適したRGBカメラベースモデルであるSliceOccを提案する。
EmbodiedScanデータセットの実験結果は、SliceOccが81の屋内カテゴリで15.45%のmIoUを達成したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:41:24 GMT)
What Really Matters for Learning-based LiDAR-Camera Calibration [50.3] 本稿では,学習に基づくLiDAR-Cameraキャリブレーションの開発を再考する。
我々は、広く使われているデータ生成パイプラインによる回帰ベースの手法の限界を識別する。
また,入力データ形式と前処理操作がネットワーク性能に与える影響についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:12:32 GMT)
IC-Portrait: In-Context Matching for View-Consistent Personalized Portrait [47.5] IC-Portraitは、パーソナライズされた肖像画生成のために個々のアイデンティティを正確にエンコードするように設計された新しいフレームワークである。
我々の重要な洞察は、事前学習された拡散モデルは、文脈内密対応マッチングのための高速学習者であるということである。
我々は,IC-Portraitが既存の最先端手法を定量的かつ質的に一貫的に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:59:03 GMT)
Q-learning with temporal memory to navigate turbulence [47.3] 乱流環境における嗅覚探索の問題点を考察する。
そこで我々は,少数の解釈可能な嗅覚状態を用いた強化学習アルゴリズムを開発した。
そこで本研究では, 嗅覚の相違点が2つあり, 現実的な嗅覚プルームでナビゲーションを学ぶのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:07:43 GMT)
Accelerated Training through Iterative Gradient Propagation Along the Residual Path [46.6] ハイウェイバックプロパゲーションは、バックプロパゲーションを近似する並列化可能な反復アルゴリズムである。
ResNetやTransformerから、リカレントニューラルネットワークまで、さまざまな共通アーキテクチャセットに適応可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:14:42 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） (Tue, 28 Jan 2025 09:25:31 GMT)
DBSCAN in domains with periodic boundary conditions [45.0] 本稿では,DBSCANアルゴリズムに基づく周期領域に埋め込まれたデータにクラスタリングアルゴリズムを適用する手法を提案する。
本研究では, 1次元, 2次元, 3次元の合成データを用いた提案手法の動作を実例に適用し, 乱流中の気泡のクラスター化を含む実例に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:26:07 GMT)
Giving the Old a Fresh Spin: Quality Estimation-Assisted Constrained Decoding for Automatic Post-Editing [43.4] 復号処理中に単語レベルの品質推定情報を組み込むことで過度補正を緩和する手法を提案する。
英語-ドイツ語,英語-ヒンディー語,英語-マラティア語対に関する実験により,提案手法が大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:46:18 GMT)
LLMs Provide Unstable Answers to Legal Questions [42.8] 温度を0。
我々は、事実、競合する法的議論、どの党が優位に立つべきかという2つの当事者を含む、実例から抽出した500件の法的な質問の新たなデータセットをキュレートし、リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:39:02 GMT)
Probing LLM World Models: Enhancing Guesstimation with Wisdom of Crowds Decoding [42.4] 本稿では,新しい推定データセットMARBLESを紹介する。
このデータセットでは、コンテナに適合するアイテム数を見積もる必要がある。
LLM推定のためのWAC復号方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:43:56 GMT)
Learning Orthogonal Random Unitary Channels with Contracted Quantum Approaches and Simplex Optimization [41.9] 本稿では,量子コンピュータ上でランダムなユニタリチャネルのクラスを学習するための手順を提案する。
我々のアプローチは、多目的、パウリ、ユニタリベースの最小化を伴い、局所的に等価なチャネルを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:02:52 GMT)
Target-driven Self-Distillation for Partial Observed Trajectories Forecasting [41.6] 運動予測のための目標駆動型自己蒸留法(TSD)を提案する。
自己蒸留を用いて、モデルは完全に観察された軌跡と部分的に観察された軌跡の両方の特徴分布から学習する。
これにより、完全に観察されたシナリオと部分的に観察されたシナリオの両方において、モデルが正確に動きを予測する能力が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:46:13 GMT)
Optimizing SSD Caches for Cloud Block Storage Systems Using Machine Learning Approaches [40.1] 本稿では,クラウドストレージシステムにおける書き込みポリシーを動的に最適化する新しい手法を提案する。
提案手法は書き込み専用データを識別し,それをリアルタイムにフィルタし,不要な書き込み操作数を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:35:23 GMT)
Dynamic Adaptation in Data Storage: Real-Time Machine Learning for Enhanced Prefetching [40.1] 本研究は,マルチ階層ストレージシステムにおけるデータプレフェッチングの革命に,ストリーミング機械学習の適用について検討する。
従来のバッチトレーニングモデルとは異なり、ストリーミング機械学習は適応性、リアルタイム洞察、計算効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:33:43 GMT)
Safe Reinforcement Learning for Real-World Engine Control [39.9] この研究は、安全クリティカルな現実世界環境に強化学習(RL)を適用するためのツールチェーンを導入する。
RLは実行可能な解決策を提供するが、過度の圧力上昇率などの安全上の懸念に対処する必要がある。
k-アネレスト隣り合うアルゴリズムに基づくリアルタイム安全監視を実装し、テストベンチとの安全な相互作用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:19:05 GMT)
LUDVIG: Learning-free Uplifting of 2D Visual features to Gaussian Splatting scenes [39.7] 本稿では,3次元シーンのガウススプラッティング表現に2次元画像特徴を引き上げる新しい手法を提案する。
DINOv2はSAMのような数百万の注釈付きセグメンテーションマスクで訓練されていないにもかかわらず、汎用的なDINOv2特徴を用いて競合セグメンテーション結果を得る。
CLIP機能に適用すると,オープン語彙オブジェクトローカライゼーションタスクにおいて高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:35:41 GMT)
Probing quantum many-body dynamics using subsystem Loschmidt echos [39.3] 我々は,Loschmidtエコーの重要な特徴を捉える準局所観測可能なサブシステムであるLoschmidt echoを実験的に検討した。
短時間の状態では、真の高次相関から生じる動的量子相転移を観察する。
長期体制では、サブシステムLoschmidtエコーは熱力学極限におけるアクセス可能なヒルベルト空間の有効次元と構造を定量的に決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:51:37 GMT)
Representation Learning with Parameterised Quantum Circuits for Advancing Speech Emotion Recognition [38.0] 音声感情認識(SER)は、特徴の複雑な依存性と、音声を通して伝達される感情表現の重なり合う性質により、人間とコンピュータの相互作用において複雑なタスクである。
本稿では、畳み込み量子回路と従来のコナールニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを統合するハイブリッド古典量子フレームワークを提案する。
重ね合わせや絡み合わせなどの量子特性を活用することにより、提案モデルは特徴表現を強化し、古典的手法よりも複雑な依存関係を効果的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:19:54 GMT)
Mitigating Memorization In Language Models [37.9] 言語モデル(LM)は情報を「記憶」し、トレーニングデータをその重みにエンコードすることで、推論時クエリがそのデータの冗長な復活につながる。
本稿では,メモリ化緩和手法の高速化と評価を目的とした,小型で計算効率のよいLMのスイートであるTinyMemを紹介する。
特に,提案した未学習手法である BalancedSubnet は,目標タスクの性能を保ちながら,記憶情報を削除する他の緩和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） (Tue, 28 Jan 2025 21:19:25 GMT)
Inferring from Logits: Exploring Best Practices for Decoding-Free Generative Candidate Selection [37.5] 生成言語モデルは、トークンによる出力シーケンストークンを生成するために自動回帰デコードに依存する。
本稿では,包括的タスクセットに基づくデコード自由候補選択手法の包括的コレクションの評価について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:21:28 GMT)
Connecting Federated ADMM to Bayes [37.5] 我々は, (i) ADMM と (ii) 変分ベイズ (VB) に基づく2つの異なる連邦学習アプローチの新たな接続を提供する。
具体的には、ADMMの双対変数は、等方的ガウス共分散を持つVBで用いられる「サイト」パラメータを通して自然に現れることを示す。
フレキシブルな共分散と機能正規化を利用するVBからADMMの2つのバージョンを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:37:25 GMT)
Provably Robust Multi-bit Watermarking for AI-generated Text [37.2] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語に似たテキストを生成する顕著な能力を示した。
犯罪者が偽ニュースやフィッシングメールなどの偽装コンテンツを作成するために悪用することもある。
ウォーターマーキングはこれらの懸念に対処するための重要なテクニックであり、メッセージをテキストに埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:21:30 GMT)
Better Slow than Sorry: Introducing Positive Friction for Reliable Dialogue Systems [36.9] 摩擦のない対話は、AI出力への非クリティカルな依存を促進する。
本稿では,会話型AIに肯定的な摩擦を組み込むことにより,ユーザの目標に対する反映,システム応答に対する批判的思考,その後のAIシステムの再コンディショニングを促進することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:50:02 GMT)
GenARM: Reward Guided Generation with Autoregressive Reward Model for Test-time Alignment [36.5] GenARMはAutoregressive Reward Modelを活用したテスト時のアライメントアプローチである。
GenARMはテスト時のアライメントベースラインよりも大幅に優れています。
好みのディメンション間のリアルタイムのトレードオフと、さまざまなユーザの好みに対応することをサポートします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:28:12 GMT)
Polyp-Gen: Realistic and Diverse Polyp Image Generation for Endoscopic Dataset Expansion [35.7] 本稿では,最初のフルオートマチック拡散に基づく内視鏡画像生成フレームワークであるPolyp-Genを紹介する。
具体的には、ポリープ境界領域の構造的文脈を高めるために、病変誘導損失を伴う空間認識拡散訓練手法を考案する。
ポリープ領域の局所化に先立つ医学的先行を捉えるために,階層的検索に基づくサンプリング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:25:37 GMT)
FORTE: An Open-Source System for Cost-Effective and Scalable Environmental Monitoring [35.0] FORTEは環境モニタリングのためのオープンソースのシステムである。
データ収集のために森に配備された無線センサネットワーク(WSN)と、データ処理、ストレージ、可視化のためのデータインフラストラクチャーである。
当社のソリューションは,商用ソリューションと比較してコスト効率が高く,センサノードが1回の充電で数ヶ月持続するエネルギー効率が高く,データ品質の面で信頼性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:55:13 GMT)
Spectral tuning and nanoscale localization of single color centers in silicon via controllable strain [33.7] 大規模な統合では、各エミッタの光遷移を正確に制御し、量子ネットワークのために区別できない光子を生成する必要がある。
ここでは、懸濁シリコン導波路とマイクロエレクトロメカニカル(MEMS)カンチレバーを組み合わせた、ファブリファブリケートフォトニック集積回路(PIC)を実証する。
カンチレバーと基板の間に最大35Vを印加すると、100 pmを超えるゼロフォノン線の可逆波長シフトが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:45:08 GMT)
End-to-end physics-based modeling of laser-activated color centers in silicon [33.7] 色中心の形成過程をキャプチャするエンド・ツー・エンドの第一原理モデルを開発した。
また、ナノフォトニックデバイスにおける色中心のその場決定論的活性化の課題にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:01:01 GMT)
Effective Interplay between Sparsity and Quantization: From Theory to Practice [33.7] 組み合わせると、空間性と量子化がどう相互作用するかを示す。
仮に正しい順序で適用しても、スパーシリティと量子化の複合誤差は精度を著しく損なう可能性があることを示す。
我々の発見は、資源制約の計算プラットフォームにおける大規模モデルの効率的な展開にまで及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:26:45 GMT)
Online Importance Sampling for Stochastic Gradient Optimization [33.4] 本稿では,トレーニング中のデータの重要度を効率的に計算する実用的なアルゴリズムを提案する。
また、ネットワーク出力の損失w.r.t.の導出に基づく新しいメトリクスを導入し、ミニバッチの重要度サンプリング用に設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:29:21 GMT)
Multiple Importance Sampling for Stochastic Gradient Estimation [33.4] 勾配推定のためのミニバッチサンプルの効率的な重要サンプリングのための理論的および実用的枠組みを提案する。
雑音の勾配に対処するため、我々のフレームワークは自己適応的計量を用いてトレーニング中の重要度分布を動的に進化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:43:04 GMT)
Distilling foundation models for robust and efficient models in digital pathology [33.0] 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） (Tue, 28 Jan 2025 17:09:41 GMT)
xJailbreak: Representation Space Guided Reinforcement Learning for Interpretable LLM Jailbreaking [32.9] ブラックボックス・ジェイルブレイク(Black-box jailbreak)は、大規模な言語モデルの安全メカニズムをバイパスする攻撃である。
強化学習(RL)を利用した新しいブラックボックスジェイルブレイク手法を提案する。
我々は,より厳密で総合的なジェイルブレイク成功評価を提供するために,キーワード,意図マッチング,回答バリデーションを取り入れた総合的ジェイルブレイク評価フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:07:58 GMT)
Not Every Patch is Needed: Towards a More Efficient and Effective Backbone for Video-based Person Re-identification [32.9] 本稿では,映像に基づく人物再識別(ReID)のための,効果的かつ効率的なバックボーンを提案する。
ReIDビデオの異なるフレームは、しばしば小さな違いを示し、人間の比較的わずかな動きのため、多くの類似した領域を含む。
特徴抽出のための重要かつ非反復的なパッチのみを選択することにより,計算コストを削減するパッチ選択機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:29:13 GMT)
Bridging Neural Networks and Wireless Systems with MIMO-OFDM Semantic Communications [31.9] 本稿では,意味通信システムにおける電力増幅器(PA)非線形性とピーク対平均電力比(PAPR)変動の実用的影響について述べる。
既存の設計における重要な制約に対処することにより、実用的な無線環境におけるセマンティックコミュニケーションを前進させるための実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:07:39 GMT)
The Asymptotic Capacity of Byzantine Symmetric Private Information Retrieval and Its Consequences [31.3] 我々は,B$ビザンティンサーバを用いた対称プライベート情報検索(SPIR)の容量を求める問題を考える。
我々は、 citebyzantine_tpirにインスパイアされたビザンチンサーバを、スキーム開始前後にすべてを共有できるサーバとして定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:14:55 GMT)
Weight-based Analysis of Detokenization in Language Models: Understanding the First Stage of Inference Without Inference [30.3] 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） (Tue, 28 Jan 2025 03:42:27 GMT)
HateBench: Benchmarking Hate Speech Detectors on LLM-Generated Content and Hate Campaigns [29.9] 大規模言語モデル(LLM)は、ヘイトスピーチの生成における誤用に対する懸念が高まっている。
我々は,LLM生成ヘイトスピーチ上でのヘイトスピーチ検出をベンチマークするフレームワークであるHateBenchを提案する。
以上の結果から,検知器はLLM生成ヘイトスピーチの同定に一般的に有効であるが,その性能はLLMの新バージョンで低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:00:45 GMT)
Predicting 3D representations for Dynamic Scenes [29.6] 単眼ビデオストリームを用いた動的放射場予測のための新しいフレームワークを提案する。
動的シーンの3次元表現を明示的に生成することで,本手法はさらに一歩前進する。
私たちのアプローチは、幾何学と意味学習の能力を生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:31:15 GMT)
Benchmarking Quantum Convolutional Neural Networks for Signal Classification in Simulated Gamma-Ray Burst Detection [29.3] 本研究は,ガンマ線バースト(GRB)に似た信号の同定に量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を用いたことを評価する。
量子シミュレータでトレーニングしたQCNNを用いて,Qiskitフレームワークを用いたハイブリッド量子古典機械学習手法を実装した。
QCNNは時系列データセット上で堅牢な性能を示し,高い精度でGRB信号の検出に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:07:12 GMT)
Multimodal Clinical Trial Outcome Prediction with Large Language Models [29.0] 臨床試験の結果を予測するために, LIFTED(Multimodal Mixed-of-Experts)アプローチを提案する。
LIFTEDは、異なるモダリティデータを自然言語記述に変換することで統一する。
そして、LIFTEDは統合ノイズ耐性エンコーダを構築し、モーダル固有の言語記述から情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:31:48 GMT)
Neural variational Data Assimilation with Uncertainty Quantification using SPDE priors [28.8] ディープラーニングコミュニティの最近の進歩は、ニューラルネットワークと変分データ同化フレームワークを通じて、この問題に対処することができる。
本研究では、部分微分方程式(SPDE)とガウス過程(GP)の理論を用いて状態の空間的および時間的共分散を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:47:23 GMT)
Learning Mean Field Control on Sparse Graphs [28.3] 局所弱収束にインスパイアされた新しい平均場制御モデルを提案する。
理論的解析の他に、有限の第一モーメントを持つグラフ列の挑戦的なクラスに適用可能なスケーラブルな学習アルゴリズムを設計する。
その結果,本手法は,MARLの課題の解決が困難であるにもかかわらず,重要な設計上,多くの事例や様々なネットワークにおいて,既存の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:03:30 GMT)
Towards the Generalization of Multi-view Learning: An Information-theoretical Analysis [28.0] 我々は多視点学習のための情報理論の一般化境界を開発する。
我々は、新しいデータ依存バウンダリを、Left-one-outとSupersample設定の両方で導き出す。
補間体制では、多視点学習のための高速な境界がさらに確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:47:19 GMT)
Knoop: Practical Enhancement of Knockoff with Over-Parameterization for Variable Selection [27.6] この研究は、変数選択を強化するために、オーバーパラメータ化(Knoop)を備えた新しいアプローチであるKnockoffを導入する。
Knoopは、元の変数ごとに複数のノックオフ変数を生成し、元の変数とそれらをリッジレス回帰モデルに統合する。
実験はシミュレーションと実世界のデータセットの両方で既存の手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:27:04 GMT)
Rethinking Functional Brain Connectome Analysis: Do Graph Deep Learning Models Help? [27.0] 4つの大規模神経画像研究に基づくグラフ深層学習モデルの再検討を行った。
グラフ深層学習モデルの目印であるメッセージアグリゲーション機構は,通常想定されるような予測性能には役に立たないことがわかった。
この問題に対処するために,線形モデルとグラフ注意ネットワークを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:24:16 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） (Tue, 28 Jan 2025 13:05:53 GMT)
GLDiTalker: Speech-Driven 3D Facial Animation with Graph Latent Diffusion Transformer [26.6] Graph Latent Transformerに基づく音声駆動型3次元顔アニメーションモデル
GLDiTalkerは、量子化された時間潜在空間内の信号を拡散することで、不一致を解消する。
Graph-Enhanced Space Quantized Learning Stageはリップ同期の精度を保証し、Space-Time Powered Latent Diffusion Stageは動きの多様性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:31:02 GMT)
Autonomous Bootstrapping of Quantum Dot Devices [26.5] そこで本研究では,次段階のチューニングに備えて,劣化モードのQDデバイスを初期化するためのブートストラップアルゴリズムを提案する。
本研究では, ブートストラッププロトコルと粗いチューニングモジュールを併用して, 冷却したQDデバイスを8分以内の所望のグローバルステート構成に効率よく, 確実に取り込めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:03:40 GMT)
Decictor: Towards Evaluating the Robustness of Decision-Making in Autonomous Driving Systems [26.2] 本稿では,自律走行システムの経路計画決定(PPD)の堅牢性を評価することに焦点を当てる。
主な課題は、PDの最適性を評価するための明確なオラクルの欠如と、最適でないPDにつながるシナリオを探すのが困難であることである。
非最適決定シナリオ(NoDS)を生成するための最初の手法であるDecictorを提案する。
ADSの非最適PD検出におけるDecictorの有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:36:51 GMT)
Uni-Renderer: Unifying Rendering and Inverse Rendering Via Dual Stream Diffusion [25.5] レンダリングと逆レンダリングはコンピュータビジョンとグラフィックスにおいて重要なタスクである。
本稿では、2つの条件生成タスクとしてレンダリングと逆レンダリングを共同でモデル化するデータ駆動手法を提案する。
トレーニングと推論のコードをオープンソースとして公開し、この分野のさらなる研究と開発を後押しします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:33:42 GMT)
Image-based Geo-localization for Robotics: Are Black-box Vision-Language Models there yet? [25.4] VLM(Vision-Language Model)は、画像ジオローカライゼーションを含むロボットアプリケーションにエキサイティングな機会を提供する。
近年の研究では、VLMをジオローカライゼーションのための埋め込み抽出器として利用することに焦点を当てている。
本稿では,最先端のVLMをスタンドアローン・ゼロショット・ジオローカライズシステムとしての可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:46:01 GMT)
EmoFace: Emotion-Content Disentangled Speech-Driven 3D Talking Face Animation [25.1] 感情枝とコンテンツ枝からなる2ストリームネットワークであるEmoFaceを提案する。
EmoFaceは、感情機能とコンテンツ機能を分析し、融合させる、新しいMesh Attentionメカニズムを採用している。
3次元顔アニメーションタスクで採用される地平の比率を調整するため、中間監督を伴う新たな自己成長トレーニングスキームを導入するのは、今回が初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:29:29 GMT)
AccidentBlip: Agent of Accident Warning based on MA-former [24.8] AccidentBlipは視覚のみのフレームワークで、ビデオの各フレームを処理するために自設計のMotion Accident Transformer(MA-former)を使用している。
AccidentBlipは、DeepAccidentデータセット上の事故検出と予測タスクの両方のパフォーマンスを達成する。
また、V2VおよびV2Xシナリオにおける現在のSOTAメソッドよりも優れており、複雑な現実世界環境を理解するのに優れた能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:33:40 GMT)
MINTQA: A Multi-Hop Question Answering Benchmark for Evaluating LLMs on New and Tail Knowledge [24.7] MINTQAは、マルチホップ推論における大規模言語モデルの能力を評価するベンチマークである。
MINTQAは、新しい知識を評価するための10,479対の質問応答ペアと、長い知識を評価するための17,887対の質問応答ペアからなる。
MINTQA上での22の最先端LCMの体系的評価により,複雑な知識ベースクエリを扱う能力に重大な制限があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:28:10 GMT)
Contextual Self-paced Learning for Weakly Supervised Spatio-Temporal Video Grounding [24.7] Weakly Supervised S-Temporal Video Grounding (WSTVG) に注目した。
まず、WSTVGの最先端オブジェクト検出モデルの可能性について検討する。
頑丈なゼロショット機能にもかかわらず、我々の適応には大きな制限がある。
本稿では,これらの制約を克服するための新しいアプローチであるCoSPaLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:25:10 GMT)
Enhanced Retrieval of Long Documents: Leveraging Fine-Grained Block Representations with Large Language Models [24.0] 文書の関連性評価の精度を高めることを目的とした,新しい,きめ細かいアプローチを提案する。
提案手法はまず,長い文書をブロックに分割し,それぞれを LLM を用いて埋め込む。
重み付け和法により,クエリブロック関連度スコアを集約し,ドキュメント全体のクエリに対する総合的なスコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:03:52 GMT)
Fine-Tuning Open-Source Large Language Models to Improve Their Performance on Radiation Oncology Tasks: A Feasibility Study to Investigate Their Potential Clinical Applications in Radiation Oncology [24.0] 大規模言語モデルは、複雑なテキスト情報を処理する際、顕著な能力を示した。
本研究の目的は、ドメイン知識を持つ微調整LDMがタスクの性能を向上させるかどうかを検討することである。
片面のウィルコクソンサインランク試験は、統計的に結果を分析するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:37:32 GMT)
A Generative Framework for Probabilistic, Spatiotemporally Coherent Downscaling of Climate Simulation [23.5] 本稿では,高分解能リアナリシスデータに基づいて学習したスコアベース拡散モデルを用いて,局所気象力学の統計的特性を抽出する新しい生成フレームワークを提案する。
本研究では,地球規模の気候出力と一致した空間的・時間的気象動態をモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:22:47 GMT)
SelfPrompt: Confidence-Aware Semi-Supervised Tuning for Robust Vision-Language Model Adaptation [23.5] SelfPromptは、半教師付き学習環境における視覚言語モデル(VLM)の新しいプロンプトチューニング手法である。
疑似ラベル精度を向上させるクラスタ誘導擬似ラベリング手法を提案する。
また,信頼性を意識した半教師付き学習モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:21:56 GMT)
Exploring the Role of Explicit Temporal Modeling in Multimodal Large Language Models for Video Understanding [23.5] 既存のアプローチでは、デコーダのみに依存する暗黙の時間的モデリングと、補助的な時間的エンコーダを使用する明示的な時間的モデリングが採用されている。
適応性のある時間場とトークン圧縮比を持つフレキシブルな時間的モデリングを実現するための明示的時空間(STE)を提案する。
本研究は、ビデオMLLMの進行に有効な洞察を提供する、明示的な時間的モデリングの重要な役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 08:30:58 GMT)
UEFI Memory Forensics: A Framework for UEFI Threat Analysis [22.9] UEFIメモリ法医学のためのフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,メモリ取得ツールであるUefiMemDumpと,解析モジュールの拡張可能なコレクションであるUEFIDumpAnalysisの2つの主要コンポーネントで構成されている。
我々の研究は、研究者や実践者がファームウェアレベルの脅威を調査し、分析モジュールを追加し、OS以下のセキュリティを総合的に進めることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:05:06 GMT)
Debiasing Mini-Batch Quadratics for Applications in Deep Learning [22.9] 二次近似は、機械学習の手法の基本的な構成要素を形成する。
トレーニングセット全体の計算が(ディープラーニングに典型的な)難易度の高い場合、関連する量はミニバッチ上で計算される。
このバイアスは体系的な誤りを生じさせ, (ii) 理論的に説明し, (iii) 深層学習におけるラプラス近似による2次最適化と不確実性の関係を説明し, (iv) 偏見戦略の開発と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:33:49 GMT)
Foundational Large Language Models for Materials Research [22.8] 大規模言語モデル(LLM)は、自動分析と予測を通じて材料研究を加速する機会を提供する。
本稿では,LLaMAモデルの継続事前学習を通じて発達した材料科学の基礎モデルであるLLaMatについて述べる。
LLaMatは、一般的な言語能力を維持しつつ、材料固有のNLPと構造化情報抽出に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:17:29 GMT)
Why Do We Laugh? Annotation and Taxonomy Generation for Laughable Contexts in Spontaneous Text Conversation [22.2] 本研究は、笑いやすい文脈の根底にある理由を分類する分類法を開発した。
また、笑いやすい文脈の大多数のラベルを認識することでGPT-4のパフォーマンスを評価し、F1スコアは43.14%に達した。
これらの知見は、よりニュアンスな認識と笑いの生成の基礎を確立することによって、会話型AIの進歩に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:16:18 GMT)
An LLM Benchmark for Addressee Recognition in Multi-modal Multi-party Dialogue [21.9] 本論文は,次の順番に宛てられている相手を識別する,宛先認識の課題に焦点を当てる。
コーパスのサブセットにアドレナリ情報が付加され、明示的なアドレナリが会話のターンの約20%で表示されることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:27:55 GMT)
Data-Free Model-Related Attacks: Unleashing the Potential of Generative AI [21.8] 本稿では、モデル抽出、メンバーシップ推論、モデル反転を含むモデル関連攻撃を容易にするために生成AIを導入する。
本研究は,データフリーかつブラックボックス方式で,画像モデルとテキストモデルの両方に対して,さまざまなモデル関連攻撃を行うことができることを示す。
この研究は、ディープラーニングモデルに対する生成AIによる攻撃に関連する潜在的なリスクについて、コミュニティに重要な早期警告を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:12:57 GMT)
Random Forest Calibration [21.6] ランダムフォレスト(RF)は、他の機械学習手法と比較して比較的よく校正されているとしばしば主張されている。
等調回帰のような従来のキャリブレーション法は、RF確率推定のキャリブレーションを著しく向上させるものではない。
最適化されたRFは,従来のキャリブレーション手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:22:27 GMT)
PAPILLON: Privacy Preservation from Internet-based and Local Language Model Ensembles [21.3] APIベースおよびローカルモデルをチェーンする新しいタスクであるPrivacy-Conscious Delegationを提案する。
我々は最近のユーザ-LLMインタラクションの公開コレクションを利用して、PUPAと呼ばれる自然なベンチマークを構築する。
私たちの最高のパイプラインは、85.5%のユーザクエリに対して高い応答品質を維持しながら、プライバシリークを7.5%に制限しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:31:51 GMT)
Coupling without Communication and Drafter-Invariant Speculative Decoding [21.2] 通信不要のプロトコルは、emphCSDスキームのコントラクトに使用できる。
通信不要なプロトコルは,emphCSDスキームのコントラクトに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:23:59 GMT)
DebiasPI: Inference-time Debiasing by Prompt Iteration of a Text-to-Image Generative Model [20.9] 本稿では,Debiasing-by-Prompt-Iterationのための推論時間プロセスであるDebiasPIを提案する。
DebiasPIにより、画像生成における個人の属性の分布を制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:17:20 GMT)
Stochastic Population Update Provably Needs An Archive in Evolutionary Multi-objective Optimization [20.9] アーカイブを利用することで,少人数で SPU ベースのMOEA 検索が大幅に高速化できることを示す。
具体的には、よく研究されている二目的問題OneJumpZeroを解決するために、SMS-EMOAとNSGA-IIの2つの確立されたMOEAのランニング時間を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:21:38 GMT)
MME-Industry: A Cross-Industry Multimodal Evaluation Benchmark [20.6] 産業環境におけるMLLMの評価に特化して設計された新しいベンチマークであるMME-Industryを紹介する。
ベンチマークは21の異なるドメインを含み、1ドメインにつき50の質問と回答のペアが1050である。
ベンチマークの中国語版と英語版の両方を提供し、これらの言語間でMLLMの能力の比較分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:56:17 GMT)
Generating Streamlining Constraints with Large Language Models [20.6] 合理化制約(あるいは合理化制約)は探索空間を狭め、複雑な制約満足度の問題を解決するスピードと実現可能性を高める。
提案手法は,Large Language Models (LLMs) の創造性を利用して,MiniZinc 制約言語で指定された問題に対する効率的なスリープライナーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:31:38 GMT)
GNN-Transformer Cooperative Architecture for Trustworthy Graph Contrastive Learning [20.5] グラフ表現学習(GCL)は、グラフ表現学習の分野でホットな話題となっている。
本稿では,信頼できるグラフコントラスト学習のためのGNN変換器協調アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:48:54 GMT)
Quantum advantage in decentralized control of POMDPs: A control-theoretic view of the Mermin-Peres square [20.1] 長期平均報酬基準を最大化することを目的とした複数の協調エージェントによる部分的マルコフ決定問題(POMDP)を考える。
我々は,製品量子システムのエージェント間の絡み合った状態の一定速度での可用性が,厳密な性能向上をもたらすことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:58:49 GMT)
Exponential Family Attention [19.8] 本稿では,高次元データ,空間的データ,空間的データを扱うために自己注意を拡張した確率論的生成モデルである指数家族注意(EFA)を紹介する。
EFAは、複雑な潜伏構造をキャプチャし、ホールドアウトしたデータを再構成することで、既存のモデルよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 08:42:58 GMT)
Revisit Mixture Models for Multi-Agent Simulation: Experimental Study within a Unified Framework [19.6] マルチエージェントシミュレーションでは、行動多様性や閉ループ分布シフトが主な課題である。
本研究では,マルチモーダルエージェントの挙動を生成するための混合モデルを再検討し,本研究の主流となる手法について述べる。
本研究では,混合モデルに適したクローズドループサンプル生成手法を導入し,分散シフトを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:26:25 GMT)
Paths-over-Graph: Knowledge Graph Empowered Large Language Model Reasoning [19.4] 我々は,KGから知識推論経路を統合することで,Large Language Models(LLM)推論を強化する新しい手法であるPaths-over-Graph(PoG)を提案する。
PoGは3段階の動的マルチホップパス探索を通じて、マルチホップとマルチエンタリティの問題に取り組む。
実験では、GPT-3.5-TurboのPoGは、GPT-4のToGを最大23.9%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 04:31:11 GMT)
Data Duplication: A Novel Multi-Purpose Attack Paradigm in Machine Unlearning [19.2] データ重複が未学習のプロセスに与える影響は、まだ明らかにされていない。
対象モデルのトレーニングセットのサブセットを複製し,それをトレーニングセットに組み込む敵を提案する。
次に,非重複手法を適用した場合の学習プロセスへの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:52:51 GMT)
Amplifier: Bringing Attention to Neglected Low-Energy Components in Time Series Forecasting [19.0] 本稿では,既存のモデルが時系列予測において,低エネルギー成分を容易に見落としてしまう問題に対処するエネルギー増幅手法を提案する。
この技術は、エネルギ増幅ブロックとエネルギ回復ブロックとを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:58:53 GMT)
Consistency Diffusion Models for Single-Image 3D Reconstruction with Priors [18.9] 拡散モデルに基づく先駆的なトレーニングフレームワークを提案する。
初期3次元点雲から導かれる3次元構造素を有界項として変換する。
単一入力画像から2D先行情報を抽出し,これらを3Dポイントクラウドに投影し,拡散訓練のためのガイダンスを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:21:57 GMT)
B-RIGHT: Benchmark Re-evaluation for Integrity in Generalized Human-Object Interaction Testing [18.8] 人間と物体の相互作用(HOI)は人工知能(AI)において不可欠な問題である
HICO-DETのような現在のベンチマークは以下の制限に直面している。
一般対象インタラクションテスト(B-RIGHT)における統合性のベンチマーク再評価という,新たなクラスバランスデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:04:08 GMT)
Separate Motion from Appearance: Customizing Motion via Customizing Text-to-Video Diffusion Models [18.4] 動きのカスタマイズは、拡散モデル(DM)に適応して、同じ動きの概念の一連のビデオクリップによって指定された動きを持つビデオを生成することを目的としている。
本稿では,TAP (temporal attention purification) とAH ( appearance highway) の2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 05:40:20 GMT)
Bones of Contention: Exploring Query-Efficient Attacks Against Skeleton Recognition Systems [18.0] 本稿では,クエリ効率の良いSkeletal Adversarial AttaCks,ISAAC-K,ISAAC-Nを提案する。
ISAAC-K は $ell_infty$ ノルムでより強い逆の例を見つけ、他のノルムでそれらを包含できる。
骨格モデルは、部分的な非意味的な関節が置き換えられるような大きな摂動に弱いため、クエリフリーのノーボックスアタックにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:33:30 GMT)
RadioLLM: Introducing Large Language Model into Cognitive Radio via Hybrid Prompt and Token Reprogrammings [17.9] 本稿では、HPTR(Hybrid Prompt and Token Regramming)とFAF( Frequency Attuned Fusion)モジュールを組み込んだ新しいフレームワークであるRadioLLMを紹介する。
これらの革新により、RadioLLMは多様なCRTタスクを処理でき、LLMと従来の信号処理方法のギャップを埋めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:38:04 GMT)
SHIELD: Secure Host-Independent Extensible Logging for SATA/Network Storage Towards Ransomware Detection [17.9] ShiELDはFPGAベースのオープンソースSATAとNetwork Block Device技術を利用した検出アーキテクチャである。
ターゲットデバイス上で実行されるソフトウェアのために、ディスクアクティビティを継続的に観察するための、ホスト外、タンパー保護測定を提供する。
ShiELDの堅牢なホスト非依存およびハードウェア支援メトリクスは、検出の基礎であり、プログラムの実行を観察し、ストレージレベルで悪意のあるアクティビティを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:33:03 GMT)
Perception Compressor: A Training-Free Prompt Compression Framework in Long Context Scenarios [17.7] Perceptionは、大規模な言語モデルのためのトレーニングフリーのプロンプト圧縮フレームワークである。
これには、指導的質問と指示を利用して、最も関連するデモンストレーションを検索する知覚検索機能が含まれる。
長いコンテキスト、ベンチマーク、iSie、LongBench、MuSiQueに関する広範な実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:36:15 GMT)
PokeFlex: A Real-World Dataset of Volumetric Deformable Objects for Robotics [17.5] 実世界のマルチモーダルデータをペアでアノテートしたデータセットであるPokeFlexを提案する。
モダリティには、3Dテクスチャメッシュ、ポイントクラウド、RGBイメージ、深度マップなどがある。
このようなデータは、オンライン3Dメッシュ再構築など、いくつかのダウンストリームタスクに活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:02:30 GMT)
Leveraging Passage Embeddings for Efficient Listwise Reranking with Large Language Models [17.4] 本稿では, PE-Rankを提案する。
本稿では,これらの特別なトークンに復号空間を動的に制約し,復号処理を高速化する推論手法を提案する。
複数のベンチマークの結果、PE-Rankは、競合するランキング効率を維持しながら、プリフィルとデコードの両方の効率を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:00:44 GMT)
How Linguistics Learned to Stop Worrying and Love the Language Models [17.4] 我々は、LMの成功は言語理論と構造を研究する必要性を損なうと論じている。
彼らは我々に学習に関する議論を再考させ、言語理論における主要な疑問に対して情報を与える。
言語モデルと言語学の関係について楽観的な見解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:13:19 GMT)
SafeRAG: Benchmarking Security in Retrieval-Augmented Generation of Large Language Model [17.0] 我々は、RAGセキュリティを評価するために、SafeRAGというベンチマークを導入する。
まず、アタックタスクを銀のノイズ、コンテキスト間競合、ソフト広告、ホワイト・デニアル・オブ・サービスに分類する。
次に、SafeRAGデータセットを使用して、RAGが遭遇する可能性のあるさまざまな攻撃シナリオをシミュレートします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:01:31 GMT)
Improving Vision-Language-Action Model with Online Reinforcement Learning [17.0] 近年の研究では、教師付き微調整により、大規模視覚言語モデルを低レベルロボット制御に統合することに成功した。
VLAモデルを効果的に改善するために、強化学習と監視学習を反復するiRe-VLAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:53:48 GMT)
In-Context Learning on a Budget: A Case Study in Token Classification [16.7] 事前定義された予算内でアノテートするサンプルを選択するための様々な方法について検討する。
我々は,どの手法も他の手法よりも著しく優れており,ほぼ同様の結果が得られることを観察した。
比較的小さなアノテートされたサンプルプールは、トレーニングセット全体の使用に匹敵するパフォーマンスを達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:14:49 GMT)
TORCHLIGHT: Shedding LIGHT on Real-World Attacks on Cloudless IoT Devices Concealed within the Tor Network [16.6] 研究は、クラウドレスIoTデバイスをターゲットにしたTorネットワークトラフィックの予期せぬパターンを明らかにした。
我々は、Torトラフィックを分析して、クラウドレスIoTデバイスをターゲットにした、既知の脅威と未知の脅威の両方を検出するツールであるTORCHLIGHTを開発した。
初めて、攻撃者がTorを使用して、クラウドレスIoTデバイスをターゲットとして、自身のアイデンティティを隠蔽していることを実証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 08:13:02 GMT)
Generating Negative Samples for Multi-Modal Recommendation [16.4] マルチモーダルリコメンデータシステム(MMRS)は、様々なモダリティの情報を活用してレコメンデーション品質を高める能力によって注目されている。
既存のネガティブサンプリング技術は、しばしばマルチモーダルデータを効果的に活用するのに苦労し、最適以下のパフォーマンスをもたらす。
我々は,マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)を用いて,バランスの取れた負のサンプルを生成する新しいフレームワークNegGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:45:40 GMT)
DIRIGENt: End-To-End Robotic Imitation of Human Demonstrations Based on a Diffusion Model [16.3] 本研究では,人間の実演の観察から共同価値を生成するための新しいエンドツーエンド拡散手法であるDIRIGENtを紹介する。
我々は、人間がロボットを模倣するデータセットを作成し、この収集されたデータを使って、ロボットが人間を模倣できる拡散モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:05:03 GMT)
Secure Federated Graph-Filtering for Recommender Systems [16.0] 本研究では、機密情報を集中化せずにクリティカルグラフコンポーネントをセキュアに計算するための2つの分散フレームワークを提案する。
最初のアプローチでは、軽量なマルチパーティ計算と分散特異ベクトル計算を活用して、キーグラフフィルタをプライベートに計算する。
2つ目は低ランク近似を組み込むことでこのフレームワークを拡張し、通信効率と予測性能のトレードオフを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:18:09 GMT)
CoRe-Net: Co-Operational Regressor Network with Progressive Transfer Learning for Blind Radar Signal Restoration [15.9] 本研究では、ブラインドレーダ信号復元のためのCo-Operational Regressor Network(CoRe-Net)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
CoRe-Netは、対人訓練を新しい協調学習戦略に置き換え、Apprentice Regressor(AR)とMaster Regressor(MR)の相補的な役割を活用する
公平な実験環境下では,CoRe-Netは1dB以上のSNR改善率でOp-GANを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:15:27 GMT)
RAINER: A Robust Ensemble Learning Grid Search-Tuned Framework for Rainfall Patterns Prediction [15.8] 降雨予測のための頑健なアンサンブル学習グリッド探索調整フレームワーク(RAINER)を提案する。
RAINERには、outlier除去、欠落値の計算、次元削減など、包括的な機能エンジニアリングパイプラインが組み込まれている。
このフレームワークは、新しい気象特性を統合し、動的気象パターンを捉え、非学習数学的手法とさまざまな機械学習モデルを体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:36:47 GMT)
Achieving Dimension-Free Communication in Federated Learning via Zeroth-Order Optimization [15.7] 本稿では,クライアント間のスカラー値を一定数送信することで,通信コストを$mathscrO(d)$から$mathscrO(d)$に削減する新しい通信アルゴリズムであるDeComFLを提案する。
古典的なディープラーニングトレーニングと大規模言語モデルの微調整の両方を含む経験的評価は、通信オーバーヘッドを大幅に削減することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 05:51:41 GMT)
Conditional Distribution Learning on Graphs [15.7] 半教師付きグラフ分類のためのグラフ構造化データからグラフ表現を学習する条件分布学習(CDL)法を提案する。
具体的には、元の特徴に対して弱機能および強拡張機能の条件分布を整列するエンドツーエンドグラフ表現学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:27:48 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） (Tue, 28 Jan 2025 12:20:02 GMT)
Gradual Disempowerment: Systemic Existential Risks from Incremental AI Development [15.7] 我々は、AI能力の漸進的な改善が、社会が依存する大規模システムに対する人間の影響力を損なうことができるかを分析する。
このダイナミクスは、重要な社会システムに対する人間の影響を効果的に不可逆的に喪失させ、人類の恒久的な分散を通じて、実在する大惨事を引き起こす可能性がある、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:45:41 GMT)
Growing the Efficient Frontier on Panel Trees [15.7] 我々は、個々の資産返却を解析するための新しいツリーベースモデルであるP-Treesを導入する。
P-Treesは、一般的なテストアセットと比較して効率のよいフロンティアを著しく向上させるテストアセットを構築し、アルファはベンチマーク価格モデルでは説明されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:15:46 GMT)
Heterogeneity-aware Personalized Federated Learning via Adaptive Dual-Agent Reinforcement Learning [15.6] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントに対して、ローカルデータを共有せずに機械学習モデルを協調的にトレーニングする権限を与える。
本稿では,多段階強化学習(RL)機構を用いて,HAPFLと呼ばれる新しい異種性を考慮した個人化フェデレーション学習手法を提案する。
複数のベンチマークデータセットに対する実験結果によると、HAPFLは高い精度を達成するだけでなく、トレーニング全体の時間を20.9%から40.4%短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:08:57 GMT)
Agential AI for Integrated Continual Learning, Deliberative Behavior, and Comprehensible Models [15.4] 本稿では,AIシステム,エージェントAI(AAI)の初期設計について述べる。
AAIのコアは、完全性、最小性、継続的な学習を保証する時間的ダイナミクスをモデル化する学習方法である。
簡易環境における予備実験は,AAIの有効性と可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:09:08 GMT)
Data Mining in Transportation Networks with Graph Neural Networks: A Review and Outlook [15.3] 我々は様々なDMTN問題を提示・解析し、その後に古典的および最近のGNNモデルを示す。
1) 交通予測,(2) 交通操作,(3) Google Maps, Amap, Baidu Maps といった産業への関与の3つの分野における重要な作業について調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:41:43 GMT)
Adversarial Vulnerabilities in Large Language Models for Time Series Forecasting [14.6] 本稿では,Large Language Models (LLMs) に基づく時系列予測のための攻撃フレームワークを提案する。
実験により, 対向攻撃は, ランダムノイズよりもはるかに深刻な性能劣化を引き起こすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:33:40 GMT)
Exploring Non-Convex Discrete Energy Landscapes: A Langevin-Like Sampler with Replica Exchange [14.1] グラディエントベース離散サンプリング器(GDS)は離散エネルギーのサンプリングに有効である。
Replica EXEchang Langevin (DREXEL) サンプルと, ステップエクスプロイト (DREAM) を用いたその変種について紹介する。
これらのサンプルは異なる温度で2つのGDSを使用し、離散エネルギーをサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:27:54 GMT)
Summary of the NOTSOFAR-1 Challenge: Highlights and Learnings [14.0] 最初のNatural Office Talkers in Settings of Far-field Audio Recordings (NOTSOFAR-1) Challengeは、新しいベンチマークを設定する重要なイニシアチブである。
この課題は、30の多様な環境にまたがる280の録音されたミーティングのユニークな組み合わせを提供し、現実世界の音響条件と会話のダイナミクスをキャプチャする。
課題に提出されたシステムの概要と、トップパフォーマンスアプローチの分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:25:08 GMT)
Self-reflecting Large Language Models: A Hegelian Dialectical Approach [13.9] 哲学的なレンズによるNLPの探索は、計算手法と古典的な哲学の学派を結びつけることで、研究者の目を引くようになった。
本稿では, LLMの自己回帰に対するヘーゲル弁証法に触発された哲学的アプローチを紹介し, 自己弁証的アプローチを用いて内的批判をエミュレートし, 矛盾点を解消して新たなアイデアを合成する。
我々の実験は、新しいアイデアを生み出すことを約束し、将来の研究の足場を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:00:22 GMT)
Language Modelling for Speaker Diarization in Telephonic Interviews [13.9] 音響的特徴と言語的内容の組み合わせは、単語レベルのDERで84.29%改善している。
本研究は,一部の話者認識タスクにおいて,言語内容が効率的に利用できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:18:04 GMT)
Differentially Private Set Representations [13.6] 本研究では,大宇宙からの大きさの集合を$k$で表すために,差分プライベート(DP)機構の問題を考察する。
最初の構成では、$(epsilon,delta)$-DP表現を生成し、エラー確率は1/(eepsilon + 1)$で、少なくとも1.05 k epsilon cdot log(e)$ bitsで空間を使用する。
また、最大$k epsilon cdot log(e)$ bitsの空間を用いて、同じエラーを持つ純粋な$epsilon$-DP表現のための第2のアルゴリズムも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:29:00 GMT)
Can Transformers Learn Full Bayesian Inference in Context? [13.5] コンテクストでよく使われる統計モデルに対して、変換器はベイズ推定をフルに行うことができることを示す。
本稿では,従来のネットワークと連続正規化フローのアイデアを基盤とした汎用フレームワークを提案する。
実世界のデータセットに対する実験により、我々のICLアプローチは、最先端MCMCや変分推論手法と品質が類似した後部サンプルを生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:04:53 GMT)
Distilling Large Language Models for Network Active Queue Management [13.5] 既存のディープラーニングベースのキューイングアプローチは、動的ネットワークシナリオに苦労し、高度なエンジニアリング作業を必要とします。
本稿では,AQM-LLM,Large Language Models (LLMs) を提案する。
評価の結果,L4S-LLMは待ち行列の管理を強化し,混雑を防止し,遅延を低減し,ネットワーク性能を向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:19:29 GMT)
Post-Training Quantization for 3D Medical Image Segmentation: A Practical Study on Real Inference Engines [13.4] 推論中に低い演算をシミュレートする「フェイク量子化」では、実際のモデルサイズを減らしたり、現実の速度を向上したりしない。
PTQ(Post-training Quantization)フレームワークは、最先端(SOTA)の医用セグメンテーションモデル上で、真の8ビット量子化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:29:40 GMT)
DISC: Dataset for Analyzing Driving Styles In Simulated Crashes for Mixed Autonomy [13.4] DISC(Driving Styles In Simulated Crashes)は、混合自律分析のための事前クラッシュシナリオで駆動スタイルをキャプチャする最初のデータセットの1つである。
DISCには、シミュレートされた車両をナビゲートする数百人のドライバーの運転スタイル/行動のクラスが8以上含まれている。
データは、12のシミュレートされた事故シナリオに遭遇する人間のドライバーに関するドライバー中心の研究を通じて収集された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:45:25 GMT)
Gotta Detect 'Em All: Fake Base Station and Multi-Step Attack Detection in Cellular Networks [13.2] フェイクベースステーション(FBSes)は、正当なベースステーション(BSes)を偽装することで、重大なセキュリティ上の脅威となる。
ユーザ機器(UE)側で機械学習(ML)を用いて,レイヤ3ネットワークトレースからFBSeとMSAを確実に検出できる,効率的かつ効率的な検出ソリューションであるFBSDetectorを開発した。
新たなMLフレームワークは,注目・トレースレベル分類付きステートフルLSTMとMSAを用いてパケット分類のためのマルチレベルアプローチでFBSeを検出することを目的としており,グラフ学習を用いてFBSeを精度96%,偽陽性率2.96%で効果的に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:22:24 GMT)
FactCG: Enhancing Fact Checkers with Graph-Based Multi-Hop Data [13.1] 本稿では,文書から抽出したコンテキストグラフのマルチホップ推論を利用した合成データ生成手法であるCG2Cを提案する。
我々のファクトチェッカーモデルであるFactCGは、同じバックボーンモデルを用いて、より接続された推論によるパフォーマンスの向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:45:07 GMT)
RG-Attn: Radian Glue Attention for Multi-modality Multi-agent Cooperative Perception [12.9] 車間通信(V2X)は、単一エージェントシステムの知覚限界を克服する最適なソリューションを提供する。
PTP(Paint-To-Puzzle)とCo-Sketching-Co-Co(Co-Sketching-Co-Co)という2つの異なるアーキテクチャを提案する。
提案手法は,実・模擬協調認識データセット上でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:08:31 GMT)
Learning Curves for Decision Making in Supervised Machine Learning: A Survey [12.9] 学習曲線は、機械学習の文脈で採用されている社会科学の概念である。
学習曲線は、特にデータ取得において、いくつかの機械学習コンテキストにおいて重要な応用がある。
学習曲線のアプローチを3つの基準で分類する枠組みを提案。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:39:26 GMT)
Coherence in resonance fluorescence [12.8] 2レベルエミッタの共鳴蛍光は、励起強度に関係なく持続的に反膨らみを示す。
蛍光光子を1回に1個ずつ自然発光として扱う統一モデルを提案する。
我々の研究は、コヒーレントな光-物質相互作用の直感的な理解を提供し、新しい応用を刺激するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:35:49 GMT)
FlexMotion: Lightweight, Physics-Aware, and Controllable Human Motion Generation [12.6] 本稿では,潜在空間で動作する計算的に軽量な拡散モデルを利用する新しいフレームワークを提案する。
FlexMotionは、マルチモーダルで事前訓練されたトランスフォーマーエンコーダデコーダを採用し、関節位置、接触力、関節のアクティベーション、筋肉の活性化を統合している。
拡張データセット上でFlexMotionを評価し、現実性、物理的妥当性、制御性の観点からその優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 08:02:21 GMT)
A Contrastive Teacher-Student Framework for Novelty Detection under Style Shifts [12.4] トレーニング中に分布外サンプルが存在しないため、検出器は分布内データ(ID)において支配的なスタイルの特徴に偏っている。
我々は,IDセットに類似したスタイル特徴を持つ補助的なOODセットを,異なるコア特徴を持つロバストなND手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:42:50 GMT)
Dynamic Hypergraph Representation for Bone Metastasis Cancer Analysis [12.4] 骨転移解析は患者の生活の質や治療戦略を決定する上で重要な役割を担っている。
従来のグラフ表現のエッジ構築制限を克服する動的ハイパーグラフニューラルネットワーク(DyHG)を提案する。
DyHGは最先端のSOTAベースラインを著しく上回り、複雑な生物学的相互作用をモデル化する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 08:33:59 GMT)
Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving States for Online Platforms [12.4] 本稿では,決定論的に進化し,観測不能な状態を考慮しながら,帯域幅フィードバックによる学習モデルを提案する。
我々のモデルにおけるワークホースの応用は、レコメンデーションシステムのための学習とオンライン広告のための学習である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:01:19 GMT)
Graph of Attacks with Pruning: Optimizing Stealthy Jailbreak Prompt Generation for Enhanced LLM Content Moderation [12.3] 我々は、高レベルのコンテンツポリシーから派生したステルスなジェイルブレイクプロンプトを自動生成する。
また、Jailbreakを検出するためにトレーニングされたモデルであるPromptGuardを微調整し、Toxic-Chatデータセットの精度を5.1%から93.89%に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:10:20 GMT)
On Oblivious Transfer Capacity of Noisy Multiple Access Channel [12.1] 本研究では,2つの非凝固送受信機と1つの受信機を含むノイズの多い多重アクセスチャネル(MAC)上でのOblivious Transfer(OT)の問題について検討する。
本稿では,一般MACを一定の相関関係に還元した,正直だが真正な当事者のための多人数プロトコルを提案する。
受信機が悪意のある場合、プロトコルは達成可能なレート領域を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:37:45 GMT)
Dream to Drive with Predictive Individual World Model [12.1] 本稿では,自律運転のための予測的個別世界モデル(PIWM)を用いたモデルベース強化学習(MBRL)手法を提案する。
PIWMは、運転環境を個人レベルで記述し、車両の対話的関係と意図を捉える。
PIWMの想像力で訓練され、意図を意識した潜伏状態を活用する都市運転シーンで効果的にナビゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:18:29 GMT)
Criteria for optimal entanglement-assisted long baseline imaging protocols [12.0] 本稿では,異なる絡み合い支援型テレスコーププロトコルを体系的に特徴付ける新しいフレームワークを提案する。
量子テレスコープにおける干渉線量推定は客観的に定量化可能であることを示す。
本稿では,従来の手法よりも優れた新しい絡み合い支援プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:11:03 GMT)
Privacy-Preserving Personalized Federated Prompt Learning for Multimodal Large Language Models [11.7] パーソナライゼーションと一般化のバランスをとる上での課題に対処するために,DP-FPL(Dis differentially Private Federated Prompt Learning)アプローチを提案する。
本手法は,プライバシノイズがモデル性能に与える影響を軽減し,パーソナライゼーションと一般化のトレードオフを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:11:25 GMT)
Impact and influence of modern AI in metadata management [11.7] メタデータは、データガバナンス、リソース発見、データ駆動時代における意思決定において重要な役割を担います。
本稿では、オープンソースソリューション、商用ツール、研究イニシアチブを調べることによって、従来型およびAI駆動のメタデータアプローチについて検討する。
従来のAI駆動メタデータ管理手法の比較分析が提供され、既存の課題と、その次世代データセットへの影響を強調している。
また,これらの課題に対処するために設計された,革新的なAI支援メタデータ管理フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:44:38 GMT)
One Head Eight Arms: Block Matrix based Low Rank Adaptation for CLIP-based Few-Shot Learning [11.7] 本稿では,ビジョン・ランゲージ・ファンデーション・モデルのためのブロック行列に基づく低ランク適応フレームワークBlock-LoRAを提案する。
また,Block-LoRAは,最先端のCLIPベースの複数ショット方式と比較して,競合性能が向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 05:54:55 GMT)
Audio-Visual Deepfake Detection With Local Temporal Inconsistencies [11.7] 本稿では,音声と視覚の微妙な時間的不整合を捉えることを目的とした,音声-視覚的ディープフェイク検出手法を提案する。
アーキテクチャの観点からは、時間距離マップと注意機構が組み合わさって、これらの矛盾を捉えるように設計されている。
本手法はDFDCおよびFakeAVCelebデータセットを用いた最先端手法に対して評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:14:14 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） (Tue, 28 Jan 2025 10:16:00 GMT)
SpikSSD: Better Extraction and Fusion for Object Detection with Spiking Neuron Networks [11.6] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低エネルギー消費と生物学的解釈可能性のために広く注目を集めている。
本稿では,スパイキングシングルショットマルチボックス検出器であるSpikSSDを提案する。
具体的には、各層における膜シナプス入力分布を効果的に調整するフルスポーキングバックボーンネットワークMDS-ResNetを設計する。
スパイキング特徴融合には,スパイキング特徴の双方向融合を初めて実現したスパイキング双方向融合モジュール(SBFM)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:08:59 GMT)
FedEFM: Federated Endovascular Foundation Model with Unseen Data [11.3] 本稿では,血管内介入のための分散化フェデレーション学習環境における基礎モデルを学習するための新しい手法を提案する。
我々は、知識蒸留の枠組みの中で、微分可能なアース・マーバーの距離を用いて、目に見えないデータ問題に取り組む。
本研究は, 血管内挿術とロボット支援手術の進歩に寄与し, 新たな最先端の成果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:46:38 GMT)
Three-Dimensional Diffusion-Weighted Multi-Slab MRI With Slice Profile Compensation Using Deep Energy Model [11.0] プラグイン・アンド・プレイADMMフレームワークにおける正規化スラブプロファイル符号化(PEN)手法を提案する。
提案手法は,非正規化およびテレビ正規化PEN手法と比較して画像品質を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:53:16 GMT)
Over-Tokenized Transformer: Vocabulary is Generally Worth Scaling [11.0] 本稿では,言語モデリング性能を向上させるために,入力語彙と出力語彙を分離するフレームワークであるOver-Tokenized Transformersを紹介する。
入力語彙サイズとトレーニング損失の関係を明らかにすることで,より大きな入力語彙がモデル性能を継続的に向上することを示す。
本研究は, スケーリング法則におけるトークン化の重要性を強調し, トークン化設計の実践的洞察を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:15:42 GMT)
Detecting harassment and defamation in cyberbullying with emotion-adaptive training [10.8] サイバーいじめはデニグレーションやハラスメントなどの様々な形態を含み、有名人がしばしば直面する。
まず、ハラスメントと非難という2つの異なるタイプのインシデントを含む有名人のサイバーいじめデータセットを開発する。
本稿では,感情検出領域からサイバーいじめ検出領域への知識伝達を支援する感情適応トレーニングフレームワーク(EAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:15:07 GMT)
Adversarial Robustness of Partitioned Quantum Classifiers [10.7] 量子コンピューティングのNISQ時代において、回路切断は、現在の装置の量子ビット制限を超える回路をシミュレートする顕著な手法である。
本稿では,回路切断による量子分類器の分割が,敵攻撃に対する感受性を高める方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:10:40 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） (Tue, 28 Jan 2025 03:15:52 GMT)
Auditing Yelp's Business Ranking and Review Recommendation Through the Lens of Fairness [10.6] 本研究ではYelpのビジネスランキングとレビューレコメンデーションシステムのバイアスについて検討する。
確立されていないユーザのレビューは、不均等に非推奨に分類されていることが分かりました。
また, ホットスポット地域におけるレストランの立地と, 平均露光量との間には, 肯定的な相関関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:31:59 GMT)
Memorize and Rank: Elevating Large Language Models for Clinical Diagnosis Prediction [10.4] 本稿では,自然言語知識と医療実践を橋渡しする臨床診断予測モデルMERAを紹介する。
疾患候補ランキングリストに階層的コントラスト学習を適用し,大規模な意思決定空間の問題を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:38:45 GMT)
SSF-PAN: Semantic Scene Flow-Based Perception for Autonomous Navigation in Traffic Scenarios [10.3] 提案したSSF-PANは、LiDARポイントクラウドベースのオブジェクト検出/ローカライゼーションとSLAMの機能を実現することができる。
SUScape-CARLAとKITTIデータセットおよびCARLAシミュレータを用いて検証されている。
実験結果から,提案手法はシーンフロー精度,移動物体検出精度,計算効率,自律走行効率の点で従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:15:39 GMT)
Modulating CNN Features with Pre-Trained ViT Representations for Open-Vocabulary Object Detection [10.3] We propose a novel two-branch backbone network design, named as ViT-Feature-Modulated Multi-Scale Convolutional network (VMCNet)。
VMCNetは、トレーニング可能な畳み込みブランチ、凍結された事前訓練されたViTブランチ、フィーチャ変調モジュールで構成されている。
提案された混合構造により、検出器はより新しいカテゴリーを発見する可能性が高くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:28:55 GMT)
Optimally-Weighted Maximum Mean Discrepancy Framework for Continual Learning [10.1] 継続的な学習は、モデルを永続的に取得し、保持することを可能にする。
悲惨な忘れ物は モデルパフォーマンスを著しく損なう
本稿では,表現変更に対する罰則を課す,OPMMD(Optimally-Weighted Mean Discrepancy)と呼ばれる新しいフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 05:29:24 GMT)
Projection-free Algorithms for Online Convex Optimization with Adversarial Constraints [10.0] 本稿では,オンライン凸最適化(OCO)フレームワークの時間的逆制約による一般化について検討する。
この問題では、凸判定セットから実行可能な動作を選択した後、各ラウンドのコスト関数とともに凸制約関数を$X,$とする。
我々は,一ラウンドに1回,線形プログラム(LP)ソルバに1回コールする*プロジェクションフリー*オンラインポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:04:32 GMT)
Rethinking External Slow-Thinking: From Snowball Errors to Probability of Correct Reasoning [10.0] テストタイムのスケーリングは、大きな言語モデルにおける推論を強化するために実証されている。
本稿では,外的スロー思考手法を誤り確率を緩和するための戦略として解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:14:03 GMT)
VidSole: A Multimodal Dataset for Joint Kinetics Quantification and Disease Detection with Deep Learning [10.0] 関節内装は変形性膝関節症などの歩行関連疾患の診断に重要である。
足下の5つの高圧点の3軸力とモーメントを測定した。
VidSoleは、これらのインソールによって測定された力とモーメントと、対応するRGBビデオで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:18:00 GMT)
Text-to-Image Generation for Vocabulary Learning Using the Keyword Method [9.9] 「キーワード法」は外国語の語彙を学ぶのに有効な技法である。
単語の意味と、外国語の発音がどんなものかを記憶可能なビジュアルリンクを作成する。
我々は、記憶可能なビジュアルリンクを視覚に外部化するために、キーワードメソッドとテキスト・ツー・イメージ・ジェネレータを組み合わせるアプリケーションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:39:50 GMT)
Measuring Cross-Modal Interactions in Multimodal Models [9.9] 既存のAIメソッドは、複数のデータソースの複合的な影響を理解するために不可欠な、モーダル間インタラクションをキャプチャできない。
本稿では,既存のアプローチの限界に対処する相互モーダルインタラクションスコアであるInterSHAPを紹介する。
我々は,InterSHAPが相互モーダル相互作用の存在を正確に測定し,複数のモーダルを扱えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:32:51 GMT)
Multi-Physics Simulations via Coupled Fourier Neural Operator [9.8] 複数の物理プロセス間の相互作用をモデル化するための,新しい結合型多物理ニューラル演算子学習(COMPOL)フレームワークを提案する。
提案手法は,繰り返し及び注意機構による特徴集約を実装し,相互作用の包括的モデリングを可能にする。
提案モデルでは,既存手法に比べて予測性能が2～3倍向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:58:55 GMT)
Nonlinear dynamics of localization in neural receptive fields [9.8] 局所受容野は哺乳類の脳の初期の感覚領域に分布する。
局所的受容場が明らかにトップダウン効率の制約を伴わずに出現する代替モデルを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:34:08 GMT)
RLPP: A Residual Method for Zero-Shot Real-World Autonomous Racing on Scaled Platforms [9.5] RL ベースの残差を持つ PP コントローラを強化する残差 RL フレームワーク RLPP を提案する。
RLPPはラップタイムを最大6.37%改善し、SotAメソッドとのギャップを52%以上短縮し、ゼロショットの現実世界でのデプロイにおいて信頼性の高いパフォーマンスを提供する。
RLPPフレームワークはオープンソースツールとして利用可能であり、自律レース研究のさらなる探求と進歩を奨励している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:48:18 GMT)
FUNU: Boosting Machine Unlearning Efficiency by Filtering Unnecessary Unlearning [9.5] 本研究では不必要な未学習につながるデータポイントを同定するFUNUを提案する。
FUNUの理論的解析を行い,その有効性を検証するための広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:19:07 GMT)
Comprehensive Evaluation for a Large Scale Knowledge Graph Question Answering Service [9.5] KGQAシステムは、知識を探索する自然言語クエリにおける関係や実体を理解する必要があるため、複雑である。
KGQAの総合評価フレームワークであるChronosを業界規模で紹介する。
このシステムは,(1)エンドツーエンドとコンポーネントレベルのメトリクス,(2)多様なデータセットへのスケーラビリティ,(3)リリース前のシステムパフォーマンスを測定するスケーラブルなアプローチを中心に,包括的にマルチコンポーネントシステムを評価するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:02:10 GMT)
Non-Western Perspectives on Web Inclusivity: A Study of Accessibility Practices in the Global South [9.4] 本稿では,グローバル・サウスにおけるモバイルウェブアクセシビリティに関する大規模な比較研究を行う。
厳格なアクセシビリティ規制を持つ国のウェブサイトは、Webコンテンツアクセシビリティガイドライン(WCAG)に適合する傾向にある。
グローバル・サウスの盲人や低視野の個人は、評価されたウェブサイトの40%が重要なアクセシビリティ・ガイドラインを満たしているため、不当に影響を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:30:03 GMT)
Through the Prism of Culture: Evaluating LLMs' Understanding of Indian Subcultures and Traditions [9.4] インド社会におけるリトル・トラディションを認識し,正確に応答する大規模言語モデルの能力を評価する。
一連のケーススタディを通じて、LLMが支配的なグレートトラディションとローカライズされたリトルトラディションの相互作用のバランスをとることができるかどうかを評価する。
その結果,LLMは文化的ニュアンスを表現できる能力を示す一方で,実践的,文脈特異的なシナリオにこの理解を適用するのに苦慮していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:58:25 GMT)
On the Interplay Between Sparsity and Training in Deep Reinforcement Learning [9.3] スパース構造が学習性能に有意な影響を及ぼすことを示す。
与えられたドメインに対して最高のスパースアーキテクチャを選択することは、隠されたレイヤの重みが固定されているか学習されているかに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:13:35 GMT)
Tight Sample Complexity Bounds for Parameter Estimation Under Quantum Differential Privacy for Qubits [9.2] このノートは、所定の精度を達成するために必要な最小限のサンプル数(誤差分散によって測定される)に対して、厳密な上下境界を提供する。
小さなプライバシー予算である$epsilon$ regime、すなわち$epsilonll 1$では、サンプルの複雑さは$Theta(epsilon-2)$にスケールする。
例えば$epsilongg 1$という大きなプライバシー予算体系では、境界が低い(0に収束する)が、ノイズのないケースではパラメータ推定の厳密な境界が広く知られているため、このケースは特に興味深いものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:32:09 GMT)
DebugAgent: Efficient and Interpretable Error Slice Discovery for Comprehensive Model Debugging [9.2] DebugAgentは、エラースライス発見とモデル修復のための自動フレームワークです。
DebugAgentは最初にタスク固有の視覚属性を生成し、エラーを起こしやすいインスタンスをハイライトする。
次に、効率的なスライス列挙アルゴリズムを用いて、エラースライスを体系的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:08:20 GMT)
Data-adaptive Safety Rules for Training Reward Models [9.2] 人間のフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)は、人間の好みに合わせてモデルを調整するために一般的に用いられる。
本稿では,各応答対について最も重要なルールを適応的に選択する動的手法を提案する。
2025年1月25日現在、我々のモデルはリーダーボード上で最高の安全性能を達成し、様々な大型モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:35:32 GMT)
Abstract Operations Research Modeling Using Natural Language Inputs [9.1] オペレーションリサーチ(OR)は、数学的モデルを使用して意思決定を強化するが、これらのモデルを開発するには専門家の知識が必要であり、時間を要する可能性がある。
本稿では,Large Language Model (LLM) の最近の進歩を利用して,自然言語を用いて表現された非専門的ユーザクエリからORソリューションを作成し,編集する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:40:26 GMT)
Engaging with AI: How Interface Design Shapes Human-AI Collaboration in High-Stakes Decision-Making [8.9] 各種意思決定支援機構がユーザエンゲージメント,信頼,人間とAIの協調タスクパフォーマンスに与える影響について検討する。
その結果,AIの信頼性レベルやテキスト説明,パフォーマンス視覚化などのメカニズムにより,人間とAIの協調作業性能が向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:03:00 GMT)
Enhancing Web Service Anomaly Detection via Fine-grained Multi-modal Association and Frequency Domain Analysis [8.9] 異常検出は、Webサービスシステムの安定性と信頼性を保証するために不可欠である。
既存の異常検出方法は、ログとメトリクスを使用して異常を検出する。
本稿では,これらの2つの問題に対処するため,FFADという新しい異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:00:45 GMT)
Two measurement bases are asymptotically informationally complete for any pure state tomography [8.8] 有限深度クリフォード+T回路によって生成される任意の状態に対して、2つの測定基底だけで十分であることを示す。
本手法は、フォールトトレラント量子コンピューティングシステムにおける純状態トモグラフィの理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:39:26 GMT)
Scanning Trojaned Models Using Out-of-Distribution Samples [8.7] ディープニューラルネットワークにおけるトロイの木馬(バックドア)は、その重要な実世界の応用のために重要である。
本稿では,TRODO (TROjan scan by Detection of adversarial shifts in Out-of-distriion sample) という新しい走査法を提案する。
TRODOはトロイの木馬とラベルのマッピングであり、敵対的に訓練されたトロイの木馬分類器にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:53:14 GMT)
Optimizing Code Runtime Performance through Context-Aware Retrieval-Augmented Generation [8.6] AutoはGPT-4oよりも実行効率が7.3%向上した。
本研究では、LLMが最適化されたコードを自動的に生成できるようにすることにより、そのギャップを埋めるためのコンテキスト内学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 04:00:35 GMT)
Comparing Human and LLM Generated Code: The Jury is Still Out! [8.5] 大規模言語モデル(LLM)と人間プログラマによるPythonのソフトウェアコード作成の有効性を比較した。
Pylint、Radon、Bandit、テストケースなど、さまざまな静的分析ベンチマークを使用しています。
我々は、人間とGPT-4の両方が生成したコードのセキュリティ欠陥を観察するが、GPT-4コードはより深刻な外れ値を含んでいた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:11:36 GMT)
Two-photon interference between mutually-detuned resonance fluorescence signals scattered off a semiconductor quantum dot [8.5] マイクロピラーキャビティに埋め込まれたInAs量子ドットからの相互に変調された共鳴蛍光信号間の選択性2光子干渉実験
その結果、量子ドットから散乱した光子間の不明瞭さは、駆動レーザの変形に本質的に無神経であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:32:26 GMT)
Towards Understanding Depth Perception in Foveated Rendering [8.4] 立体視の深度知覚にフェーベレートレンダリングが与える影響を調べた最初の評価を行った。
我々の分析では、立体視力は高レベルの周囲のぼかしの影響を受けていない(あるいは改善されている)ことが示されている。
以上の結果から, 卵胞形成は立体視の深度知覚に影響を与えず, 立体視は一般的に用いられるよりも2倍強い卵胞形成に影響を与えていないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:06:29 GMT)
Testing Conditional Mean Independence Using Generative Neural Networks [8.3] 我々は,新しい集団CMI尺度とブートストラップモデルに基づくテスト手順を導入する。
深部生成ニューラルネットワークは、人口測定に関わる条件付き平均関数を推定するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:35:24 GMT)
Frequency Matters: Explaining Biases of Face Recognition in the Frequency Domain [8.3] 顔認識モデルは、人口統計群間でのパフォーマンスの変動に弱い。
性別や民族の偏見の根源を探究することを目的とした作品もいくつかある。
我々は、最先端の周波数に基づく説明を用いて、顔認識におけるバイアスを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:27:25 GMT)
Reformulating Regression Test Suite Optimization using Quantum Annealing -- an Empirical Study [8.1] 回帰テストは、変更が実装された後、ソフトウェアが期待通りに機能することを保証する。
従来のテストスイート最適化技術は、リソース制約のあるシナリオでは実用的ではないことが多い。
本稿では,回帰テストケース選択問題を量子計算技術をよりよく活用するために再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:46:22 GMT)
Deep-and-Wide Learning: Enhancing Data-Driven Inference via Synergistic Learning of Inter- and Intra-Data Representations [8.0] 現在のディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、大量のデータと計算リソースの要求など、いくつかの課題に直面している。
本稿では,DWL(Deep-and-wide Learning)と呼ばれる新しい学習手法を導入する。
我々はDWLが最先端のDNNの精度を、限られた訓練データでかなりの差で上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:47:34 GMT)
A two-stage dual-task learning strategy for early prediction of pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy for breast cancer using dynamic contrast-enhanced magnetic resonance images [7.9] 病理学的完全反応の早期予測は、乳癌患者のパーソナライズされた治療を促進する。
早期磁気共鳴画像を用いたpCRの早期予測のために,深層ニューラルネットワークを訓練するための2段階のデュアルタスク学習戦略を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:13:14 GMT)
Scaling laws for decoding images from brain activity [7.9] ジェネレーティブAIは先日、脳活動からのイメージの復号を推進した。
これらのアプローチは、ニューラル記録の量と種類によってどのようにスケールするか?
ここでは,4種類の非侵襲デバイスからの画像復号を体系的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:46:10 GMT)
What Did My Car Say? Impact of Autonomous Vehicle Explanation Errors and Driving Context On Comfort, Reliance, Satisfaction, and Driving Confidence [7.6] 自動走行車(AV)の説明ミスが、AVに依存する乗客の快適さにどのように影響するかを検証した。
同一の運転にもかかわらず、説明ミスによりAVの運転能力の評価は低下した。
事前の信頼と専門知識は、成果評価に肯定的な関連があった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:31:59 GMT)
"My Whereabouts, my Location, it's Directly Linked to my Physical Security": An Exploratory Qualitative Study of Location-Dependent Security and Privacy Perceptions among Activist Tech Users [7.6] リスクの高いユーザは、デジタル攻撃を受けたり、監視の対象にされることが多い。
活動家にとって、他のリスクの高いユーザーにとって、スマート環境の台頭は新たなリスクをもたらす。
このコントリビューションは、強力な敵を持つ活動家が、位置情報を含む、さらに多くのデータトレースについてどう考えているかを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:13:53 GMT)
StressPrompt: Does Stress Impact Large Language Models and Human Performance Similarly? [7.6] 本研究では,Large Language Models (LLMs) がヒトに類似したストレス応答を示すかを検討する。
我々はストレスプロンプトと呼ばれる新しいプロンプトを開発し、様々なレベルのストレスを誘発するように設計された。
この結果は、LLMが人間と同様に、Yerkes-Dodson法則と一致して、適度なストレスの下で最適に機能することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:57:14 GMT)
SLIM: Let LLM Learn More and Forget Less with Soft LoRA and Identity Mixture [7.5] 下流タスクのためのモデル全体のトレーニングは費用がかかるため、破滅的な忘れ忘れをしがちです。
我々は,Soft LoRA と Identity Mixture (SLIM) をベースとした,新たな専門家(MoE) フレームワークを提案する。
SLIMはLoRAアダプタとスキップ接続間の動的ルーティングを可能にし、忘れの抑制を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:26:27 GMT)
"Ownership, Not Just Happy Talk": Co-Designing a Participatory Large Language Model for Journalism [7.3] ジャーナリズムは、職場における大規模言語モデル(LLM)の使用、制限、および影響を理解するために不可欠な領域として現れてきた。
ジャーナリスト主導のLCMはどのように機能するのか、そして、ある特定の使用状況に一律にフィットする基礎モデルを適用する上での現在の課題に対して、参加型設計はどのように照らし出すことができるのか?
記者、データジャーナリスト、編集者、労働者組織、製品リーダー、そして経営幹部との20のインタビューは、この機会のためにデザインするマクロ、メソ、マイクロテンションを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:06:52 GMT)
Predicting Trust In Autonomous Vehicles: Modeling Young Adult Psychosocial Traits, Risk-Benefit Attitudes, And Driving Factors With Machine Learning [7.1] 低信頼は、自律走行車(AV)の導入にとって重要な障壁である。
私たちは機械学習を使って、若い成人の信頼に寄与する最も重要な要因を理解します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:26:35 GMT)
Molecular-driven Foundation Model for Oncologic Pathology [6.9] スライドレベルの基盤モデルであるThreadsを導入し、任意のサイズの全スライド画像の普遍的な表現を生成する。
スレッドは47,171ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色組織分画の多モード学習法を用いて事前訓練を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:35:02 GMT)
Design Patterns for the Common Good: Building Better Technologies Using the Wisdom of Virtue Ethics [6.9] 本稿では,特定の美徳を具現化したユーザエクスペリエンスデザインパターンの同定手法を提案する。
われわれは、カトリックの社会教育の美徳を裏付ける7つのデザインパターンをソーシャルメディアに記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:46:17 GMT)
Near-Optimal Algorithms for Omniprediction [6.9] Omnipredictors は損失最小化予測を仮説クラス $H$ にエンコードする。
オンライン設定とオフライン設定の両方で、オムニプレディションのためのほぼ最適学習アルゴリズムを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:58:37 GMT)
CantorNet: A Sandbox for Testing Geometrical and Topological Complexity Measures [6.8] カントール集合の3進構成にインスパイアされたemphCantorNetを導入する。
CantorNetはReLUニューラルネットワークのファミリーであり、コルモゴロフ複雑性の可能な全スペクトルにまたがる。
我々の研究は、幾何学的に無知なデータ拡張技術と敵攻撃の潜在的な落とし穴を示すのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:19:56 GMT)
TAID: Temporally Adaptive Interpolated Distillation for Efficient Knowledge Transfer in Language Models [6.8] 本稿では,新規な知識蒸留法である$textitTemporally Adaptive Interpolated Distillation (TAID)$を紹介する。
TAIDは,各種モデルサイズおよびアーキテクチャに対して,命令チューニングと事前学習のシナリオにおいて優れた性能を示す。
これらの結果は、TAIDが高性能で効率的なモデルの作成に有効であることを示し、よりアクセスしやすいAI技術の開発を推進している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:31:18 GMT)
B-FPGM: Lightweight Face Detection via Bayesian-Optimized Soft FPGM Pruning [6.8] 顔検出はコンピュータビジョンアプリケーションであり、限られた計算資源を持つデバイスへの展開を容易にするために、ますます軽量なモデルを必要としている。
本稿では,幾何メディア(FPGM)プルーニング,ソフトフィルタプルーニング(SFP),ベイズ最適化を利用した新しい顔検出プルーニングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:01:41 GMT)
How fair are we? From conceptualization to automated assessment of fairness definitions [6.7] MODNESSは、ソフトウェアシステムにおけるユーザ定義公正の概念に対するモデル駆動のアプローチである。
これらのカスタム定義に基づいて公平なアセスメントを実装するためにソースコードを生成する。
その結果、現在のアプローチのほとんどは、ユーザ定義の公平性の概念をサポートしていないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:47:28 GMT)
Convergence of two-timescale gradient descent ascent dynamics: finite-dimensional and mean-field perspectives [6.7] 2時間勾配勾配勾配アルゴリズム(GDA)は、min-maxゲームにおいてナッシュ平衡を求めるために設計された標準勾配アルゴリズムである。
学習速度比が有限次元および平均場設定の収束挙動に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:13:41 GMT)
A Hype-Adjusted Probability Measure for NLP Stock Return Forecasting [6.7] 本稿では,ストックリターンとボラティリティ予測のための新しい自然言語処理(NLP)アプローチの文脈で,Hype-Adjusted Probability Measureを紹介する。
日内ニュースが選択した米国の半導体ティッカーの次周期株価のリターンとボラティリティを予測するために, 新たな感情スコア式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:39:37 GMT)
Pandora's Box: Cross-Chain Arbitrages in the Realm of Blockchain Interoperability [6.6] 我々は、シークエンス非依存配列(SIA)とシークエンス依存配列(SDA)の2つの非原子鎖仲裁戦略について検討する。
私たちは、2023年9月から2024年8月までの1年間の9つのブロックチェーンにおけるこれらの戦略の有効性を分析します。
これらの仲裁は、合計取引量465,797,487.98 USDから、9,496,115.28 USDの低いリバウンド利益を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:04:50 GMT)
Hybrid Phenology Modeling for Predicting Temperature Effects on Tree Dormancy [6.5] 本稿では,果樹の休眠を表現した表現学モデルを提案する。
われわれのアプローチは、長年にわたる開花予測において、従来の生物物理学モデルと機械学習モデルの両方を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:41:48 GMT)
HadamRNN: Binary and Sparse Ternary Orthogonal RNNs [6.5] ニューラルネットワークにおけるバイナリおよびスパース3次重みは、より高速な計算とより軽い表現を可能にする。
バニラRNNは、反復重みの変化に非常に敏感であり、これらの重みの双対化と三元化は本質的に困難である。
本稿では,アダマール行列の特性を利用して二進行列および三進行列のサブセットをパラメータ化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:16:28 GMT)
Histoires Morales: A French Dataset for Assessing Moral Alignment [6.5] ヒストワール・モラレス(Histoires Morales)は、モラル・ストーリーから派生したフランスのデータセットである。
我々は、そのデータセット内の道徳的価値のアノテーションに依存して、フランスの規範との整合性を確保する。
LLMはデフォルトでは人間の道徳的規範と一致しているが、道徳的データと不道徳データの両方において、ユーザ・参照の最適化の影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:07:30 GMT)
Chaos in Optomechanical Systems coupled to a Non-Markovian environment [6.5] 非マルコフ環境はカオスを著しく促進できることを示す。
オルンシュタイン-ウレンベック型ノイズを特徴とする非マルコフ環境はカオスの発生を修正できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:08:20 GMT)
Determining Mosaic Resilience in Sugarcane Plants using Hyperspectral Images [6.5] サトウキビのモザイク病はオーストラリアのサトウキビ産業に深刻な脅威をもたらす。
既存のモザイクレジリエンスを検出する検査方法は、大規模な応用には非効率で実用的ではない。
本研究では,高スペクトル画像と機械学習を用いてモザイクレジリエンスを検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 04:33:28 GMT)
Certifying entanglement dimensionality by reduction moments [6.4] 我々は、k-還元写像、モーメント法、古典影法を、絡み合いの次元性を証明するための実用的なプロトコルに組み合わせる。
我々のアプローチは、ほとんどの k における絡み合い次元を持つ状態が k-還元写像の作用の下で正に保たなければならないという観測に基づいている。
我々は、k-還元作用素の負の固有値の絶対和であるk-還元負性が、局所演算および純粋状態の古典的通信の下で単調であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 04:05:29 GMT)
Scenario-Based Field Testing of Drone Missions [6.2] 本稿では,ドローン飛行の現場試験の要件を明らかにする。
適応的フィールドテストガイダンスのためのFiTS(Field Testing Scenario Management)アプローチを導入している。
FiTSは、構造化された再利用可能なテストシナリオを定義するために、シナリオベースの要件エンジニアリングと振る舞い駆動開発の概念を活用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:49:44 GMT)
ASTRAL: Automated Safety Testing of Large Language Models [6.1] 大規模言語モデル(LLM)は、人間のような洗練されたコンテンツを理解し、生成する能力によって最近注目を集めている。
LLMの安全性をテストするためのテストケース(即ちプロンプト)の生成と実行を自動化するツールであるASTRALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:25:11 GMT)
On AI-Inspired UI-Design [6.0] アプリデザイナの創造性を刺激する3つの補完的人工知能(AI)アプローチについて論じる。
まず、デザイナはLarge Language Model(LLM)にUIを直接生成して調整するように促すことができる。
第2に、VLM(Vision-Language Model)により、デザイナは大きなスクリーンショットデータセットを効率的に検索できる。
第3に、ディフュージョンモデル(DM)は、インスピレーションのあるイメージとしてUIを具体的に生成するように訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:42:59 GMT)
GFE-Mamba: Mamba-based AD Multi-modal Progression Assessment via Generative Feature Extraction from MCI [5.8] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease、AD)は、軽度認知障害(MCI)に由来する進行性で不可逆的な神経変性疾患である。
GFE-Mambaモデルは、MCIからADへの進行を効果的に予測し、この分野におけるいくつかの主要な手法を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:19:49 GMT)
Integrating Reinforcement Learning and AI Agents for Adaptive Robotic Interaction and Assistance in Dementia Care [5.7] 本研究では,社会的支援型ロボット,強化学習(RL),大規模言語モデル(LLM),臨床領域の専門知識をシミュレートされた環境に組み込むことにより,認知症ケアの進歩に向けた新たなアプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:38:24 GMT)
Hypergraph Diffusion for High-Order Recommender Systems [5.7] 本稿では,ウェーブレット強化ハイパーグラフ拡散フレームワークであるWaveHDNNを紹介する。
WaveHDNNは、さまざまなカテゴリにわたるユーザとイテムのインタラクションをキャプチャするために設計された、ヘテロフィア対応のコラボレーティブと、マルチスケールなグループワイド構造を統合している。
クロスビューのコントラスト学習は、堅牢で一貫した表現を維持するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 05:59:29 GMT)
Outlier Synthesis via Hamiltonian Monte Carlo for Out-of-Distribution Detection [5.7] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、信頼性が高く信頼性の高い機械学習システムの開発に不可欠である。
本稿では,ハミルトニアン・モンテカルロ・アウトリア合成(HamOS)フレームワークを提案する。
分布内データのみに基づいて、マルコフ連鎖は特徴空間を広範囲に横切ることができ、多様かつ代表的な外れ値を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 05:50:54 GMT)
Enabling Low-Cost Secure Computing on Untrusted In-Memory Architectures [5.6] Processing-in-Memory(PIM)は、処理をデータに近づけることで、パフォーマンスを大幅に向上させる。
暗号化されていないデータは、PIMにオフチップを移動させ、攻撃者にデータを公開し、信頼されたコンピューティングベース(TCB)上の仮定を破る。
本論文では,マルチパーティ計算(MPC)技術,特に算術秘密共有とYaoのガーブロード回路を用いて,帯域幅集約計算をPIMに安全にアウトソースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:48:14 GMT)
An Empirical Study on Decision-Making Aspects in Responsible Software Engineering for AI [5.6] 本研究では、AIの責任あるソフトウェア工学(RSE)に固有の倫理的課題と複雑さについて検討する。
個人の価値観、新しい役割、そしてAIに対する認識は、AIのためのRSEにおける決定に責任を負う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:59:26 GMT)
Enhancing the fidelity of stimulated Raman transitions with simple phase shifts [5.4] 刺激されたラマン転移では、1つまたは2つの単純な位相シフトが制御フィールドに導入され、状態操作の忠実さが著しく向上する。
提案手法は, 任意の変形条件下での2つのターゲット状態間の高忠実度量子ゲート演算を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:26:39 GMT)
Using Sustainability Impact Scores for Software Architecture Evaluation [5.3] サステナビリティ・インパクトスコア(SIS)の改良版を提案する。
SISは、その持続可能性への影響の観点からトレードオフの特定と定量化を促進する。
我々の研究は、技術的品質の懸念が持続可能性次元にまたがる大きな影響があることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:00:45 GMT)
Divergent Emotional Patterns in Disinformation on Social Media? An Analysis of Tweets and TikToks about the DANA in Valencia [5.3] 本研究では,2024年スペインにおけるDANAイベントにおけるソーシャルメディアプラットフォーム上での偽情報の拡散について検討した。
我々は、650のTikTokとXの投稿からなる新しいデータセットを作成しました。
感情分析の結果、X上の偽情報は主に悲しみと恐怖の増大と関連していることがわかったが、TikTokでは怒りと嫌悪のレベルが高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:50:32 GMT)
Quantum XYZ cyclic codes for biased noise [5.2] 量子コンピューティングのアーキテクチャでは、パウリノイズは非常に偏りがある。偏りのあるノイズに量子誤り訂正符号を配置することは、論理的エラー率を下げることなく物理量子ビットオーバーヘッドを減らすのに役立つかもしれない。
本稿では,符号長とともに符号距離が増加する唯一の量子巡回符号群である量子XYZ巡回符号群を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:06:31 GMT)
Large Language Model Critics for Execution-Free Evaluation of Code Changes [5.2] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェアエンジニアリングタスクを自動化するための有望な方法を提供する。
ビルド状況や時折のログ分析などを評価するための既存のメトリクスは、変更の質を評価するのに必要な情報を提供するには不十分で制限されています。
本研究では,LLMをベースとした批判者に対して,コード変更の実行可能性に対する厳密で厳密な中間レベル/ステップレベルの,実行不要な評価プロキシを導出する設計を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:38:56 GMT)
Improving Interpretability and Accuracy in Neuro-Symbolic Rule Extraction Using Class-Specific Sparse Filters [5.2] CNNトレーニング中にクラス固有のフィルタバイナライズを可能にするスペーサ損失関数を提案する。
我々は新しいベンチマークを設定し、9%の精度向上と53%のルールセットサイズを平均で達成した。
このことは、ブラックボックスCNNの代替として、解釈可能なニューロシンボリックモデルの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:22:23 GMT)
Semantic Self-Consistency: Enhancing Language Model Reasoning via Semantic Weighting [5.1] Wang et al.の自己整合性フレームワークは、多数決を受ける前に複数の論理をサンプリングすることで、様々なクローズド・アンサーの推論タスクにおけるモデルパフォーマンスを確実に改善する。
我々の研究は意味的自己整合性を導入し、多数決の前に最終的な決定に加えて、これらの理性の両方の理性経路を取り入れ、分析することでこのアプローチを強化します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:42:35 GMT)
On Rollouts in Model-Based Reinforcement Learning [5.0] モデルベース強化学習(MBRL)は、環境のモデルを学び、そこから合成ロールアウトを生成することにより、データ効率を向上させることを目指している。
これらのロールアウト中に蓄積されたモデルエラーは、データの分散を歪め、ポリシー学習に悪影響を及ぼし、長期計画を妨げる可能性がある。
本稿では,アレータリックをモデル不確実性から分離し,データ分布に対する後者の影響を低減するモデルベースのロールアウト機構であるInfopropを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:02:52 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） (Tue, 28 Jan 2025 11:22:15 GMT)
Extending Information Bottleneck Attribution to Video Sequences [5.0] 本稿では,映像系列への帰属にインフォメーション・ボトルネックを適応させることにより,説明可能な映像分類のための新しいアプローチであるVIBAを紹介する。
以上の結果から,VIBAは時間的・空間的に一貫した説明を発生し,人間のアノテーションと密接に一致していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:19:44 GMT)
Towards Integrating Emerging AI Applications in SE Education [5.0] 本稿では,AI分野における現在のトレンドの体系的分析の予備的結果を示す。
我々は、AIアプリケーションとさらなる研究分野の一連の機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:46:54 GMT)
Large Language Models for Code Generation: The Practitioners Perspective [4.9] 大きな言語モデル(LLM)は、自然言語のプロンプトからソースコードを生成することができるコーディングアシスタントとして登場した。
自然言語のプロンプトに基づいてコードを生成し,実行するための多モデル統合プラットフォームを提案し,開発する。
我々は4大陸11カ国から60人のソフトウェア実践者を対象に,各モデルのユーザビリティ,パフォーマンス,強み,限界を評価する調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:52:16 GMT)
LPBSA: Enhancing Optimization Efficiency through Learner Performance-based Behavior and Simulated Annealing [4.9] LPBSAは、Learner Performance-based Behavior (LPB)とSimulated Annealing (SA)をハイブリッドアプローチで組み合わせた高度な最適化アルゴリズムである。
LPBSAはLPBよりも優れた性能を示し、PSO、FDO、LEO、GAといった確立したアルゴリズムと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:19:10 GMT)
ToolFactory: Automating Tool Generation by Leveraging LLM to Understand REST API Documentations [4.9] APIドキュメントは、標準化、一貫性のないスキーマ、不完全な情報の欠如に悩まされることが多い。
textbfToolFactoryは、構造化されていないAPIドキュメントからツール生成を自動化するオープンソースのパイプラインである。
また,グリコマテリアル研究のためのドメイン固有のAIエージェントを作成することで,ToolFactoryを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:42:33 GMT)
Whispers of Sound-Enhancing Information Extraction from Depression Patients' Unstructured Data through Audio and Text Emotion Recognition and Llama Fine-tuning [4.9] 本研究では,抑うつ分類の精度を高めるために,教師-学生アーキテクチャに基づく革新的なマルチモーダル融合モデルを提案する。
本設計モデルは,マルチヘッドアテンション機構と重み付きマルチモーダルトランスファー学習を導入することで,特徴融合とモダリティウェイトアロケーションにおける従来の手法の限界に対処する。
アブレーション実験により,提案モデルがF1スコアの99.1%をテストセットで達成し,単調な手法や従来の手法を著しく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:30:29 GMT)
Instantiation-based Formalization of Logical Reasoning Tasks using Language Models and Logical Solvers [4.9] 本稿では,SSV(Semantic Self-Verification)を導入し,自然言語から解法の形式言語への推論問題を正確に定式化する手法を提案する。
SSVは一貫性に基づくアプローチを用いて、モデルによって生成され、解決者によって検証される具体的なインスタンス化を用いて、問題の強力な抽象的な形式化を生成する。
このような*ほぼ確実な推論*は、多くの場合、手動検証の必要性を減らすための新しいアプローチとして提案され、より信頼性が高く自律的なAI推論システムに近づきます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:04:49 GMT)
Weakly-Supervised Learning via Multi-Lateral Decoder Branching for Tool Segmentation in Robot-Assisted Cardiovascular Catheterization [4.9] 心血管造影データセットにおけるツールセグメンテーションのための多面的擬似ラベリングを用いた弱教師付き学習法を提案する。
この方法は、1つのエンコーダと複数の横分岐デコーダを備えた改良されたU-Netアーキテクチャを利用する。
心血管カテーテル3例の血管造影データを用いて, エンド・ツー・エンドを訓練し, 評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:32:08 GMT)
A Unified Evaluation Framework for Epistemic Predictions [4.9] 本稿では,不確実性認識型分類器の統一評価フレームワークを提案する。
ユーザは、適切に設計されたパフォーマンス指標を使用して、精度と予測精度のトレードオフを調整できる。
これにより、所望のトレードオフの関数として、特定の現実世界のアプリケーションに最も適したモデルを選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:59:29 GMT)
Towards Resource-Efficient Compound AI Systems [4.7] 複合AIシステムは、モデルやレトリバー、外部ツールといったインタラクションコンポーネントを統合する。
現在の実装は、アプリケーションロジックと実行の詳細の密結合によって、非効率なリソース利用に悩まされています。
本稿では,エフェデクラティブなワークフロープログラミングモデルを用いて,資源効率の高い複合AIシステムのビジョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:15:34 GMT)
Anomaly Detection in Cooperative Vehicle Perception Systems under Imperfect Communication [4.6] 協調認識に基づく異常検出フレームワーク(CPAD)を提案する。
CPADは堅牢なアーキテクチャであり、通信の中断下でも有効である。
実験の結果,本手法はAUCのF1スコアにおける標準異常分類法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:41:06 GMT)
Mitigating Omitted Variable Bias in Empirical Software Engineering [4.4] 省略変数バイアスは、統計モデルが研究中の影響の関連する決定要因である変数を除外した場合に発生する。
オメットされた可変バイアスは、実証研究の妥当性に重大な脅威をもたらす。
本稿では,ソフトウェア工学における経験的研究を設計・実行するための一連の解析手順を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:43:46 GMT)
Federated Learning in Distributed Medical Databases: Meta-Analysis of Large-Scale Subcortical Brain Data [4.4] 本稿では,個々の情報を共有することなく,バイオメディカルデータを安全にアクセスし,メタアナライズするためのフェデレート学習フレームワークを提案する。
本研究の枠組みは, 疾患と臨床コホート間の脳構造的関係を解明することによるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:14:39 GMT)
Statistical Analysis of Risk Assessment Factors and Metrics to Evaluate Radicalisation in Twitter [4.2] ここ数年、ソーシャルネットワークは人々を過激化させるために使われてきた。
本研究では,指標のセットとその指標の性能について検討する。
本稿では,ソーシャル・ネットワークにおける過激化を評価する指標セットと,それを評価するためのデータセットセットの双方について,詳細な説明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:21:37 GMT)
MIDI-GPT: A Controllable Generative Model for Computer-Assisted Multitrack Music Composition [4.2] MIDI-GPTはコンピュータ支援音楽合成のための生成システムである。
楽器の種類、音楽スタイル、音の密度、ポリフォニーレベル、音の持続時間などの属性を条件付けできる。
本研究では,MIDI-GPTがトレーニング対象の音楽素材の複製を一貫して回避し,トレーニングデータセットとスタイリスティックに類似した音楽を生成し,属性制御が生成した素材に様々な制約を課すことを実証する実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:17:36 GMT)
CascadeV: An Implementation of Wurstchen Architecture for Video Generation [4.1] 本稿では,最先端の2K解像度ビデオを生成することができるLDM(Latent diffusion model)を提案する。
実験により, 高い圧縮比を達成でき, 高品質ビデオ生成に伴う計算課題を大幅に削減できることが示された。
我々のモデルは既存のT2Vモデルとカスケードすることができ、理論的には、微調整なしで4$times$の解像度やフレームを毎秒増加させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:14:24 GMT)
Influence of field of view in visual prostheses design: Analysis with a VR system [4.0] 視覚補綴における空間分解能に対する視野の影響を評価する。
通常視認される被験者は24名に、通常の物体の発見と認識を依頼された。
その結果、視野が大きくなると精度と応答時間が低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:25:22 GMT)
NeRAF: 3D Scene Infused Neural Radiance and Acoustic Fields [4.0] 本研究では,音場と放射場を共同で学習するNeRAFを提案する。
NeRAFは、新しい視点と空間化された部屋インパルス応答(RIR)の両方を新しい位置で合成する。
我々は、NeRAFがSoundSpacesおよびRAFデータセット上で高品質なオーディオを生成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:28:47 GMT)
Cauchy activation function and XNet [3.9] 我々はCauchy Activation Functionと呼ばれる新しいアクティベーション関数を開発した。
この関数は複素解析においてコーシー積分定理から導かれ、特に高精度を必要とする問題に向いている。
このイノベーションは、私たちが(Comple)XNet、あるいは単にXNetと呼ぶ、新しいタイプのニューラルネットワークを生み出しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:32:03 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation with Dynamic Clustering and Contrastive Refinement for Gait Recognition [3.9] 歩行認識は、個人の歩行パターンを分析することによって、遠くにいる個人を識別する新興技術である。
近年,クラスタリングに基づく教師なし領域適応手法を用いて,教師なし歩行認識について検討している。
本稿では,クラスタリングとモデルトレーニングにおけるノイズの多い擬似ラベルの影響を低減することを目的とした,GaitD CCRと呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:55:07 GMT)
Multiplexed color centers in a silicon photonic cavity array [3.8] バス結合キャビティの配列からなるシリコンフォトニクスプラットフォームを開発した。
共通バス導波路との結合により、個別にアドレス化可能なキャビティ強化T中心アレイへの同時アクセスが可能となる。
この結果から,バス結合型カラーセンターは,高効率なオンチップと長距離の絡み合い分布を実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:22:28 GMT)
Is the GPU Half-Empty or Half-Full? Practical Scheduling Techniques for LLMs [3.8] 文献および実用サービスシステムからスケジューリング手法を調査する。
文献からのスケジューラは、しばしば優れたパフォーマンスを得るが、かなりの複雑さをもたらす。
対照的に、実際のデプロイメントにおけるスケジューラは、しばしばテーブルに簡単にパフォーマンス向上を残しますが、実装、デプロイ、設定が容易です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:09:32 GMT)
A sketch of an AI control safety case [3.8] LLMエージェントが障害を引き起こすためのキャパシティが向上するにつれて、AI開発者は、安全であることを正当化するために監視などのコントロール手段をますます頼りにしている。
開発者が"コントロールセーフティケース"を構築する方法についてスケッチします。
この安全ケーススケッチは、危険な能力を持つLLMエージェントが安全にデプロイ可能であることを示すために使用できる、より具体的な議論への一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:52:15 GMT)
Multi-View Spectral Clustering for Graphs with Multiple View Structures [3.7] 本稿では,複数の異なるクラスタリング手法を仮定する一般的なクラスタリングフレームワークを提案する。
本稿では,このフレームワークのインスタンスとスペクトルクラスタリングの一般化を同時に行う手法であるGenClusを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:43:45 GMT)
Chinese Stock Prediction Based on a Multi-Modal Transformer Framework: Macro-Micro Information Fusion [3.6] フレームワークは,(1)技術指標,財務テキスト,マクロデータ,イベント知識グラフをそれぞれ処理する4チャンネル並列エンコーダの4つのコアモジュールから構成される。
本稿では,異なる周波数のデータを効果的に融合し,事象の影響を定量化するハイブリッド周波数変換器とEvent2Vecアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:39:35 GMT)
Exploratory Mean-Variance Portfolio Optimization with Regime-Switching Market Dynamics [3.6] 本研究では,規制空間内における情報探索を支援するために,制度変更市場設定と強化学習技術の適用について検討する。
実際の市場データ調査では、OC学習を伴うEMVRSは、年次ポートフォリオリターンの最も平均的で合理的に低いボラティリティで、それを上回るパフォーマンスを保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:48:41 GMT)
JRE-L: Journalist, Reader, and Editor LLMs in the Loop for Science Journalism for the General Audience [3.6] 科学ジャーナリズムは、現在の科学的発見を非専門主義者に報告し、芸術の状態を一般に理解することを目的としている。
書き込み-フィードバック-リビジョンループを模倣した3つのLLMを統合するJRE-Lフレームワークを提案する。
私たちのコードは access.com/Zzoay/JRE-L で公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:30:35 GMT)
MCTS-SQL: An Effective Framework for Text-to-SQL with Monte Carlo Tree Search [3.5] 本稿では,自然言語クエリをデータベースクエリに変換する新しい手法を提案する。
我々はモンテカルロ木探索(MCTS)と自己精製機構を用いて精度と信頼性を向上させる。
実験の結果,MCTS-IDERは最先端の性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:52:23 GMT)
Large Language Models for cross-language code clone detection [3.5] 言語間のコードクローン検出は、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティ内で注目を集めている。
機械学習の大幅な進歩にインスパイアされた本論文では、言語間コードクローン検出を再考する。
言語間コードクローンの識別のための5つの大言語モデル (LLM) と8つのプロンプト (08) の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:32:33 GMT)
A Guaranteed-Stable Neural Network Approach for Optimal Control of Nonlinear Systems [3.5] 非線形システムの最適制御に対する有望なアプローチは、システムを反復線形化し、最適制御入力を決定するために各タイミングで最適化問題を解くことである。
このアプローチはオンライン最適化に依存するため、計算コストがかかるため、限られた計算資源を持つシステムでは非現実的である。
この問題の潜在的な解決策の1つは、ニューラルネットワーク(NN)を制御ループに組み込むことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:55:47 GMT)
Cost-Efficient Online Decision Making: A Combinatorial Multi-Armed Bandit Approach [3.5] 本稿では,多武装の盗賊に基づくオンライン意思決定問題の新たな定式化と,テストの実行コストを考慮に入れた。
実世界の問題に対する我々のフレームワークの適用性を示す様々な実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:36:43 GMT)
Fine-Tuned Language Models as Space Systems Controllers [3.3] 大型言語モデル (LLM) は、ファインチューニングと呼ばれる追加の訓練を行った後、単純化された宇宙システムを制御することができることを示す。
我々は,3次元スプリング玩具問題,低スラスト軌道移動,低スラストシスラナー制御,動力降下誘導の4つの問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:02:00 GMT)
DOCS: Quantifying Weight Similarity for Deeper Insights into Large Language Models [3.3] 大規模言語モデル(LLM)における重み行列の類似性を評価するための新しい指標であるコサイン類似度分布(DOCS)を導入する。
我々の分析では、最新のオープンソースLLMの興味深いパターンが明らかとなり、奥行きの関数的特殊化が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:32:49 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） (Tue, 28 Jan 2025 08:33:41 GMT)
Solving Roughly Forced Nonlinear PDEs via Misspecified Kernel Methods and Neural Networks [3.2] 非線形偏微分方程式 (PDE) の解を数値的に近似するためにガウス過程 (GP) やニューラルネットワーク (NN) を用いる。
本稿では,GPカーネルのオーバースムース化による収束保証を保ちながら,大まかに強制された非線形PDEを扱う手法の一般化を提案する。
これは、PDE制約上の経験的$L2$-lossを経験的負ソボレフノルムに置き換えることと同値である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:58:01 GMT)
Robust Policy Search for Robot Navigation [3.1] 複雑なロボットナビゲーションと制御問題は、ポリシー探索問題としてフレーム化することができる。
本研究では、ロバストな最適化と統計的ロバスト性の両方を取り入れ、どちらのタイプのロバスト性も相乗的であることを示す。
本稿では,いくつかのベンチマークとロボットタスクにおいて,モデル誤差を補足してもコンバージェンス保証と性能向上を実現することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:17:10 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） (Tue, 28 Jan 2025 10:02:15 GMT)
CRSet: Non-Interactive Verifiable Credential Revocation with Metadata Privacy for Issuers and Everyone Else [3.0] 検証クレデンシャル(VC)は、エラーや重要な妥協があった場合、それらを無効にする方法を必要とする。
既存のVCの取り消しソリューション、特にBitstring Status Listは、発行者の振る舞いをリークするため、多くのユースケースで有効ではない。
我々は,発行者がBloomフィルタカスケードとして,何年にもわたるVCのリコール情報をエンコードできるリコール機構であるCRSetを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:23:45 GMT)
VeriFact: Verifying Facts in LLM-Generated Clinical Text with Electronic Health Records [2.8] VeriFact(ヴェリファクト)は、臨床医学における大規模言語モデル(LLM)のファクトチェックのための人工知能システムである。
略式病院講座の物語を、患者の EHR 臨床ノートによってそれぞれの声明が支持されているかどうかに関する臨床注釈付き簡易な記述に分解する。
平均的なヒト臨床臨床の基礎的事実に対して、最大92.7%の合意を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:13:16 GMT)
Ancilla-free Quantum Adder with Sublinear Depth [2.8] サブ線形深さとアンシラ量子ビットを持たない最初の正確な量子加算器を提示する。
我々の構成は古典的な可逆論理のみに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:05:49 GMT)
Quantum Entanglement Phase Transitions and Computational Complexity: Insights from Ising Models [2.7] 我々は,2次元のバイパートイトクラスタ状態を構築し,バルク量子ビット上で単一量子ビットの測定を行う。
我々は、この境界状態絡み合い遷移と、非単位1+1次元回路における測定誘起相転移を橋渡しする。
具体的には,境界状態の絡み合い遷移と二部構成の2$dクラスタ状態のサンプリング複雑性の関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:02:38 GMT)
Beyond Simple Averaging: Improving NLP Ensemble Performance with Topological-Data-Analysis-Based Weighting [2.7] 自然言語処理では、複数の大きなモデルがオープンソースで利用可能なため、アンサンブルによってメソッドのパフォーマンスが向上する。
我々は,NLPモデルのアンサンブルに対する重み付けを,個々の性能の知識だけでなく,互いに類似した知識を用いて推定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:06:22 GMT)
Knowledge Discovery using Unsupervised Cognition [2.7] Unsupervised Cognitionは、学習したデータのモデリングに焦点を当てた、新しい教師なし学習アルゴリズムである。
本稿では,すでに訓練済みの教師なし認知モデルを用いて知識発見を行う3つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:36:19 GMT)
Heralded photonic graph states with inefficient quantum emitters [2.6] フォトニックグラフ状態を生成するための量子エミッタベースのスキームは、有望でリソース効率の良い方法論を提供する。
我々は、最先端の量子エミッタからの典型的な貧弱な光子収集と互換性のあるフォトニックグラフ状態を作成するための隠蔽スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:36:22 GMT)
Bridging Contrastive Learning and Domain Adaptation: Theoretical Perspective and Practical Application [2.6] NT-Xent損失(自己監督)とSupervised Contrastive Losという2つの標準的な対照的な損失は、ドメイン適応に広く使用される相似性尺度であるCMMD(Class-wise Mean Maximum Disrepancy)に関連している。
比較的損失の最小化はCMMDを減少させ,同時にクラス分離性を向上させることを示し,ドメイン適応の文脈におけるコントラスト学習の理論的基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:45:58 GMT)
WASUP: Interpretable Classification with Weight-Input Alignment and Class-Discriminative SUPports Vectors [2.6] WASUPは、意思決定プロセスのローカルおよびグローバルな説明を提供するニューラルネットワークである。
Stanford Dogsの細粒度分類,Pascal VOCの多ラベル分類,RSNAデータセットの病理診断の3つの課題についてWASUPを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:39:03 GMT)
Minimising surface-code failures using a color-code decoder [2.5] 偏極雑音モデルにより生じる誤差に対する低重補正演算子を求める表面符号のデコーダを提案する。
デコーダは、表面符号のシンドロームをカラー符号のシンドロームにマッピングすることで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:46:52 GMT)
MACI: Multi-Agent Collaborative Intelligence for Robust Reasoning and Temporal Planning [2.5] Multi-Agent Collaborative Intelligence (MACI)は、複数のエージェントを編成して、役割と制約を定義するプランナーテンプレートを生成するフレームワークである。
MACIの3層アーキテクチャには、プランナー構築のためのメタプランニングモジュール、一般的な推論のための共通エージェント、ドメイン専門の専門エージェントが含まれる。
評価は、MACIの効果的な制約満足度、競合検出、推論を示し、複雑な推論と計画タスクのための堅牢なソリューションとして位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:57:22 GMT)
From Natural Language to Extensive-Form Game Representations [2.5] 本稿では,自然言語によるゲーム記述をゲーム理論の広範な形式表現に変換するフレームワークを提案する。
完全情報や不完全情報など、ゲームにおける戦略的な複雑さのレベルが変化していることを考えると、文脈内学習を直接適用することは不十分である。
そこで本研究では,コンテキスト内学習を強化し,問題を分割し,効果的に克服することのできる,特殊なモジュールを備えた2段階のフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:30:36 GMT)
Experimenting with Affective Computing Models in Video Interviews with Spanish-speaking Older Adults [2.5] 本研究では、高齢者が人または仮想アバターと対話する映像を用いて、最先端の感情コンピューティングモデルを評価する。
この取り組みの一環として、人間対人間のビデオインタビューに従事しているスペイン語話者の高齢者を対象とした新しいデータセットを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:42:15 GMT)
The Hatching-Box: A Novel System for Automated Monitoring and Quantification of Drosophila melanogaster Developmental Behavior [2.5] Hatching-Boxはショウジョウバエの生長行動を自動的に監視し定量化する新しい画像解析システムである。
我々は,ハッチボックスが集団行動に関する追加情報を抽出し,個々の標本のライフサイクル全体を再構築できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:12:39 GMT)
RDMM: Fine-Tuned LLM Models for On-Device Robotic Decision Making with Enhanced Contextual Awareness in Specific Domains [2.3] 本研究では,ドメイン固有のコンテキスト内で意思決定能力を有するRDMM(Robotics Decision-Making Models)を利用したフレームワークを提案する。
実世界の家庭競争の文脈における我々の枠組みの能力について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:35:06 GMT)
Multi-aspect Knowledge Distillation with Large Language Model [2.3] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を用いた多視点知識蒸留法を提案する。
主に画像分類に適用し,モデルの拡張の可能性を探るため,オブジェクト検出などのタスクに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:12:59 GMT)
Standardised schema and taxonomy for AI incident databases in critical digital infrastructure [2.2] 重要なデジタルインフラストラクチャへの人工知能の迅速な展開は、重大なリスクをもたらす。
既存のデータベースには、一貫性のあるデータ収集と分析に必要な標準化された構造だけでなく、粒度も欠けている。
この研究は、AIインシデントデータベースのための標準化されたスキーマと分類を提案し、セクタ全体でAIインシデントの詳細と構造化されたドキュメントを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:59:01 GMT)
Port-based telecloning of an unknown quantum state [2.2] 過去10年間で、ポートベースのテレポーテーションと呼ばれる新しいタイプのテレポーテーションが広く研究されている。
本稿では,従来のテレポーテーションをポートベースの変種に置き換える,テレクロニングの類似性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:06:21 GMT)
Gaze Prediction as a Function of Eye Movement Type and Individual Differences [2.1] すべてのモデルと眼球運動型に対して,主観的・主観的変化を示す。
固定ノイズは、固定時の視線予測に関連している。
ササードの場合、高い速度は視線予測性能の低下と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:40:43 GMT)
IndicMMLU-Pro: Benchmarking Indic Large Language Models on Multi-Task Language Understanding [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） (Tue, 28 Jan 2025 04:56:40 GMT)
CardiCat: a Variational Autoencoder for High-Cardinality Tabular Data [2.1] 本稿では,不均衡な高次および不均一なデータに精度よく適合する,一般的な変分オートエンコーダモデルであるCardiCatを提案する。
本手法は, 正規化二重エンコーダデコーダ埋込層を用いたワンホット符号化に代えて, 共同で学習する。
我々のモデルは、競合する手法よりも訓練可能なパラメータ空間がかなり小さく、大規模に学習することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:36:36 GMT)
Semantic and structural image segmentation for prosthetic vision [2.0] 実環境における物体認識とシーン理解の能力は,義肢使用者に対して厳しく制限されている。
フォスフェン画像のための屋内環境のスキーマ表現を構築するための新しい手法を提案する。
提案手法は,関連情報を抽出,伝達するための様々な畳み込みニューラルネットワークを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:51:28 GMT)
StableMaterials: Enhancing Diversity in Material Generation via Semi-Supervised Learning [2.0] 本稿では,フォトリアリスティック物理ベースレンダリング(PBR)材料を生成する新しいアプローチであるStableMaterialsを紹介する。
本手法は,既存の大規模画像生成モデルから知識を抽出するために,逆行訓練を用いる。
拡散ステップの少ない視覚的アーティファクトを除去する新しいタイルビリティ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:15:45 GMT)
Flow Matching: Markov Kernels, Stochastic Processes and Transport Plans [2.0] フローマッチング技術は、逆問題の解決に利用できる。
逆問題の解法として,フローマッチングが有効であることを示す。
本稿では,連続正規化フローとスコアマッチング手法について簡潔に述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:28:17 GMT)
MR imaging in the low-field: Leveraging the power of machine learning [2.0] 低磁場および超低磁場MRIは、消費電力の低減、特定の吸収率の低減、磁場不均一性の低減、費用対効果などの利点がある。
しかし、低磁場MRIは信号対雑音比の低減や、空間分解能の低下やスキャン時間の短縮といった固有の課題に直面している。
この章では、これらの制限を克服する上での機械学習(ML)の役割に焦点を当て、低磁場と超低磁場MRIの課題と機会について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:06:47 GMT)
Mitigating Hallucinated Translations in Large Language Models with Hallucination-focused Preference Optimization [1.9] 機械翻訳システムは幻覚を引き起こすリスクが高い。
本稿では,モデル学習段階における幻覚の緩和を本質的に学習する手法を提案する。
我々のアプローチは、3つの未確認対象言語で平均89%の幻覚を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:58:43 GMT)
Generative diffusion models from a PDE perspective [1.9] 逆過程の分布は、元の分布にそのサポートが含まれていることを示す。
我々は、前処理の開始点が固定されているという仮定のもと、逆プロセスのSDEに対して明確な解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:29:26 GMT)
Town Hall Debate Prompting: Enhancing Logical Reasoning in LLMs through Multi-Persona Interaction [1.9] 本稿では,言語モデルを複数のペルソナに分割し,相互に議論を交わし,結論に達することを目的とした,タウンホール型討論プロンプト(THDP)を提案する。
実験の結果,LLM決定型人格型5人の市役所がゼブラ論理で最適に機能することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:58:09 GMT)
Mamba-Shedder: Post-Transformer Compression for Efficient Selective Structured State Space Models [1.8] 本稿では,SSMモデル,特にMambaとそのハイブリッドモデルの圧縮について検討する。
本研究では, モデルサイズと計算オーバーヘッドを低減し, 精度を保ちながら効率を向上させるため, 選択した成分を異なる粒度で除去する際の感度について検討する。
提案手法は,総称してMamba-Shedderと呼ばれ,モデル性能への影響を最小限に抑えることで,モデル効率を最大1.4倍に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:22:01 GMT)
Predictive variational inference: Learn the predictively optimal posterior distribution [1.8] バニラ変量推論はベイズ後部分布に最適な近似を求めるが、正確なベイズ後部分布でさえモデル的不特定の下では意味がないことが多い。
本稿では,最適後続密度から標本を探索する一般推論フレームワークである予測変分推論(PVI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:57:40 GMT)
On Accelerating Edge AI: Optimizing Resource-Constrained Environments [1.7] リソース制約のあるエッジデプロイメントでは、厳格な計算、メモリ、エネルギー制限とハイパフォーマンスのバランスをとるAIソリューションが要求される。
本稿では,このような制約下でのディープラーニングモデルを加速するための主要な戦略について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:29:44 GMT)
Refusal in LLMs is an Affine Function [1.7] 本稿では,アフィン概念編集 (ACE) を言語モデルの振る舞いを制御するためのアプローチとして提案する。
ACEはアフィン部分空間の投影とアクティベーションの追加を組み合わせて、モデルの拒絶反応を確実に制御する。
実験の結果、ACEは既存の手法よりもモデル動作をより正確に制御できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:59:40 GMT)
DINOSTAR: Deep Iterative Neural Object Detector Self-Supervised Training for Roadside LiDAR Applications [1.7] 本稿では,道路側ポイントクラウドデータに適したディープ・オブジェクト・ディテクターを訓練するためのエンドツーエンド,スケーラブル,かつセルフ・教師付きフレームワークを開発する。
その結果,複数の教師から混在する騒音のアノテーションを学生モデルで学習することで,背景・背景をより効果的に識別する能力を高めることが示唆された。
一般に利用可能な道路側データセットと最先端のディープ・オブジェクト・ディテクターを含む評価は、提案フレームワークが人間の注釈付きラベルでトレーニングされたディープ・オブジェクト・ディテクターに匹敵する性能を達成することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:01:42 GMT)
CNMBERT: A Model for Converting Hanyu Pinyin Abbreviations to Chinese Characters [1.6] 漢友ピニイン略語を漢字に変換する作業は、中国語スペルリング・コレクション(CSC)の領域において重要な部分である。
名前付きエンティティ認識や感情分析など、多くのダウンストリームアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
本稿では、この問題に対する解決策として、zh-CN Pinyin Multi-mask BERT Modelの略であるCNMBERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:54:31 GMT)
Symmetry-induced fragmentation and dissipative time crystal [1.6] U(1)対称性によって誘導されるリウヴィル空間の断片化に基づいて、純粋に虚数的固有値を持つ非散逸的固有モジュラー列を持つ一般リウヴィリアンを考案する。
散逸格子モデルを用いて,U(1)対称性が破れた場合でも,予熱時間-結晶挙動が持続することを示す。
置換群の分岐規則は、非散逸的固有モデムによって得られるリウヴィリアギャップは対称性を破る摂動の高次の力であるべきであると定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:12:45 GMT)
Induced Modularity and Community Detection for Functionally Interpretable Reinforcement Learning [1.6] 強化学習における解釈可能性は、AIシステムが人間の価値観と一致することを保証するために不可欠である。
強化学習エージェントの政策ネットワークにおいて,非局所重みのペナル化が機能的に独立なモジュールの出現につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:02:16 GMT)
Compact Neural TTS Voices for Accessibility [1.6] クラウドベースのニューラルTSシステムは、オーディオ品質と自然性を大幅に向上するが、レイテンシと応答性に関しては後退する。
最近では、ハンドヘルドデバイス上で動作可能なニューラルTSモデルをデプロイできるようになった。
本稿では,ディスクフットプリントの少ない15ミリ秒のレイテンシを実現するための,高品質なコンパクトニューラルネットワークTSシステムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:51:14 GMT)
A Comprehensive Survey on Kolmogorov Arnold Networks (KAN) [1.5] Kanは複雑なデータパターンと非線形関係の処理に優れ、広範囲なアプリケーションの可能性を示している。
Kanは、様々な分野における革新的なソリューションの道を開いたいと考えており、複雑な計算問題にどのようにアプローチするかに革命をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:23:25 GMT)
Stiff Transfer Learning for Physics-Informed Neural Networks [1.5] 本研究では, 物理インフォームドニューラルネットワーク(STL-PINN)の高次常微分方程式 (ODE) と偏微分方程式 (PDE) に挑戦する新しい手法を提案する。
提案手法は, マルチヘッドPINNを低剛性体制で訓練し, トランスファーラーニングにより高剛性体制で最終解を得る。
これにより、PINNの剛性に関連する障害モードに対処し、「ワンショット」ソリューションを計算することで計算効率を維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:27:38 GMT)
PTSA: Utilizing Transaction Prioritization to Enhance Confirmation Speed in the IOTA Network [1.5] IOTAネットワーク内でのクリティカルまたは高プライオリティなIoTトランザクションの優先度レベルを統合するために設計された最適化フレームワークを提案する。
実験結果から,提案アルゴリズムの優先度の高いトランザクションは,従来のIOTAシステムに比べて少ない時間で最終確認値に達することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:37:43 GMT)
Generative quantum combinatorial optimization by means of a novel conditional generative quantum eigensolver [1.5] 本稿では,エンコーダ・デコーダ変換を用いたコンテクスト対応量子回路生成装置である条件付き生成量子固有解器(条件付きGQE)を紹介する。
最大10キュービットの問題を解決するためにジェネレータをトレーニングし、新しい問題に対するほぼ完璧なパフォーマンスを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:35:46 GMT)
Applying Ensemble Models based on Graph Neural Network and Reinforcement Learning for Wind Power Forecasting [1.5] WPF(Wind Power Forecasting)のためのグラフニューラルネットワークと強化学習(EMGRL)に基づくアンサンブルモデルを提案する。
提案手法は,1) 対象の風力発電に関連する近隣の風力発電所の時系列データを取得するためにグラフニューラルネットワークを適用し,(2) 対象の風力発電所のデータと目標の風力発電所の基地モデルの歴史的性能を統合する汎用的な組込みを確立すること,(3) WPF のアクタ批判的強化学習フレームワークを通じて,全ての基地モデルの利点を集成し活用することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:12:26 GMT)
Instruction-Based Fine-tuning of Open-Source LLMs for Predicting Customer Purchase Behaviors [1.4] 微調整ミストラルインストラクションモデルの優れた予測能力が実証された。
Mistralモデルは従来のシーケンシャルモデルよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:34:22 GMT)
Evaluating CrowdSplat: Perceived Level of Detail for Gaussian Crowds [1.4] 3次元ガウススプラッティングはリアルタイムの群衆レンダリングの潜在的手法として研究されている。
本研究では,3次元ガウスアバターの知覚品質を判定する2つの代替的強制選択実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:14:13 GMT)
Photon statistics of time dependent electronic excitation of spin injected quantum dots [1.4] スピン注入された電気的に接触した量子ドットの時間ダイナミクスの研究
電気励起パルスの形状は光子統計に直接的な影響を与える。
決定論的高次フォトンフォック状態の生成における潜在的な応用
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:56:12 GMT)
Point Cloud Upsampling as Statistical Shape Model for Pelvic [1.4] 骨盤モデルの正確な形状復元のための医用画像分割と点雲アップサンプリングを統合した新しいフレームワークを提案する。
MedShapeNetデータセットでトレーニングしたSAM-Med3Dモデルと点群アップサンプリングネットワークを用いて,スパークスな医用画像データを高分解能な3次元骨モデルに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 05:47:50 GMT)
Implementation of a Generative AI Assistant in K-12 Education: The CGScholar AI Helper Initiative [1.3] 本稿では、ジェネレーティブAI(GenAI)アシスタントツールであるCGScholar AI Helperのパイロット化に焦点を当てる。
GenAIは、英語芸術(ELA)と歴史の学生のテキストに対して、形式的で要約的なフィードバック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） (Tue, 28 Jan 2025 18:23:03 GMT)
E-SQL: Direct Schema Linking via Question Enrichment in Text-to-SQL [1.2] E-Seekは、直接スキーマリンクと候補述語拡張を通じてこれらの課題に対処するように設計された、新しいパイプラインである。
E-Seekは、関連するデータベース項目(テーブル、列、値)と条件を直接質問とsql構築計画に組み込むことで、自然言語クエリを強化し、クエリとデータベース構造の間のギャップを埋める。
総合的な評価は、E-Seekが競争性能、特に66.29%の実行精度で複雑なクエリに優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:45:41 GMT)
High-fidelity QND readout and measurement back-action in a Tantalum-based high-coherence fluxonium qubit [1.1] タンタル系高コヒーレンスフラクソニウム量子ビットの測定特性について検討した。
測定精度とQND特性は状態混合誤差によって制限されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:59:29 GMT)
Event-based backpropagation on the neuromorphic platform SpiNNaker2 [1.1] EventPropはスパイクニューラルネットワーク(SNN)におけるイベントベースのバックプロパゲーションのためのアルゴリズム
本実装では, 微分方程式とその共役の離散バージョンを用いて, 漏洩した積分・発火ニューロンの多層ネットワークを計算した。
我々は,Yin Yangデータセットを用いたSNNのバッチ並列化オンチップトレーニングの概念実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:40:21 GMT)
Reinforcement Learning for Control of Non-Markovian Cellular Population Dynamics [1.0] 我々は、新しい非マルコフ力学の下で進化する細胞集団を制御するために、情報量戦略の同定に強化学習を適用した。
モデルのない深部RLは、長距離時間力学の存在下でも正確な解を回復し、細胞集団を制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:13:10 GMT)
Optimization and Learning in Open Multi-Agent Systems [1.0] 本稿では,「オープンネットワーク」における多種多様な問題に対処する新しい分散アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは動的コンセンサス(英語版)の解決や,興味のあるメトリクスの追跡に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:40:09 GMT)
Few-Shot Optimized Framework for Hallucination Detection in Resource-Limited NLP Systems [1.0] 本稿では,DeepSeek Few-shotの最適化を導入し,反復的なプロンプトエンジニアリングによりラベル生成の弱さを高める。
下流モデルの性能を大幅に向上させる高品質なアノテーションを実現する。
さらに、これらの最適化アノテーションに基づいてMistral-7B-Instruct-v0.3モデルを微調整し、リソース制限設定における幻覚を正確に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:26:22 GMT)
Generalized Distribution Prediction for Asset Returns [1.0] 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いたQuantile-based methodを用いて,資産返却の分布を予測する新しい手法を提案する。
第1段階は資産特化特徴を用いた正規化資産返却量の予測に焦点を合わせ,第2段階は市場データを用いてこれらの予測をより広範な経済状況に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:51:35 GMT)
Overcoming Semantic Dilution in Transformer-Based Next Frame Prediction [1.0] ビデオにおける次のフレーム予測は、自律運転、オブジェクトトラッキング、モーション予測といったアプリケーションにとって不可欠である。
トランスフォーマーベースの次世代の予測モデルは、注目すべき問題に直面している。
本稿では,意味的希釈を効果的に緩和するセマンティック集中型マルチヘッド自己認識アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:12:29 GMT)
Acquiring Submillimeter-Accurate Multi-Task Vision Datasets for Computer-Assisted Orthopedic Surgery [0.9] 整形外科手術における3次元再構成と特徴マッチングに適した現実的で正確な生体外データセットを生成する。
平均3次元ユークリッド誤差0.35mmは3次元基底真理に対して達成される。
これにより、将来的な外科的データセットの取得の扉が開かれ、高精度な応用が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:56:14 GMT)
State-of-the-Art Approaches to Enhancing Privacy Preservation of Machine Learning Datasets: A Survey [0.9] 本稿では、機械学習(ML)の進化する展望と、その様々な分野における大きな影響について考察する。
プライバシ保護機械学習(PPML)の新たな分野に焦点を当てている。
MLアプリケーションは、通信、金融技術、監視といった産業にとってますます不可欠なものになりつつあるため、プライバシー上の懸念が高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:03:19 GMT)
Compositional Models for Estimating Causal Effects [0.9] 構造系における個々の治療効果を推定するための構成的アプローチについて検討する。
このアプローチでは、モジュールアーキテクチャを使用して、各コンポーネントの潜在的な成果をモデル化する。
我々は因果推論における構成的アプローチの新たな利点を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:12:54 GMT)
Synthesizing 3D Abstractions by Inverting Procedural Buildings with Transformers [0.9] 手続きモデルを逆転させることで,建物を抽象化する。
提案手法は, 形状, 構造, 構造的に一貫した塗装の精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:09:34 GMT)
Unorthodox parallelization for Bayesian quantum state estimation [0.9] 我々は、$D$次元ヒルベルト空間を効率的にサンプリングするための新しいベイズ QST 手法を提案する。
我々は、IBM Quantumシステムから最大4キュービットまでのシミュレーションデータと実験結果について、我々のアプローチを実証する。
独立なマルコフ鎖のプールには非常に不規則であるが,本手法は極めて実用的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:58:45 GMT)
Scenario Understanding of Traffic Scenes Through Large Visual Language Models [0.8] 大規模ビジュアル言語モデル(LVLM)は、画像解析とコンテキストクエリによる分類を自動化することで、魅力的なソリューションを提供する。
本研究では,LVLMが社内データセットとBDD100Kの両方で都市交通シーンを理解し,分類する能力を評価する。
我々は、最先端モデルを統合するスケーラブルなキャプションパイプラインを提案し、新しいデータセットに柔軟なデプロイを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:23:12 GMT)
Sparse Autoencoders Trained on the Same Data Learn Different Features [0.7] スパースオートエンコーダ(SAE)は、大きな言語モデルで人間の解釈可能な特徴を明らかにするのに有用なツールである。
我々の研究は、SAEが同じモデルとデータに基づいて訓練したことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:24:16 GMT)
Automatic Calibration of a Multi-Camera System with Limited Overlapping Fields of View for 3D Surgical Scene Reconstruction [0.7] 本研究の目的は3次元手術シーン再構築のための自動かつ正確な外部カメラキャリブレーション手法を開発することである(3D-SSR)。
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,新しい,高速かつ完全自動キャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:10:17 GMT)
Why is the estimation of metaorder impact with public market data so challenging? [0.7] 公開市場データに基づく価格と取引のモデルを使用することで、実際のメタオーダー実行中に観測されるものと質的に異なる平均価格トラジェクトリが提供される。
メタオーダートレーディングのごく一部だけが市場の注文フローを引き起こすと仮定して,より現実的な軌道を提供する改良されたトランジェント・インパクト・モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:29:08 GMT)
A 1-D CNN inference engine for constrained platforms [0.7] 1D-CNNは、様々な領域の時系列分類に使用される。
エッジデバイスでは、通常は制約がありシングルスレッドである場合、そのような実装は時間クリティカルなタスクに干渉する可能性がある。
本稿では,サンプル間隔間の操作をインターリーブする推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:57:55 GMT)
Late Breaking Results: Energy-Efficient Printed Machine Learning Classifiers with Sequential SVMs [0.7] 本研究では,既存の電池の電力制約に適合するSVM回路を設計する。
その結果,6.5倍の省エネ効果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:11:00 GMT)
PCAP-Backdoor: Backdoor Poisoning Generator for Network Traffic in CPS/IoT Environments [0.7] 我々は,PCAPデータセットに対するバックドア中毒攻撃を容易にする新技術であるtextttPCAP-Backdoorを紹介した。
実際のCPS(Cyber-Physical Systems)とIoT(Internet of Things)ネットワークトラフィックデータセットの実験では、攻撃者がトレーニングデータセット全体の1%以下を中毒することで、モデルを効果的にバックドアできることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 04:07:08 GMT)
HD-CB: The First Exploration of Hyperdimensional Computing for Contextual Bandits Problems [0.6] この研究は超次元文脈帯域(HD-CB)を導入している。
HD-CBは、シーケンシャルな意思決定問題をモデル化し、自動化するためのHDCの最初の探索である。
従来の線形CBアルゴリズムと比較して、競争力や優れた性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:28:09 GMT)
Are Large Language Models Ready for Business Integration? A Study on Generative AI Adoption [0.6] 本研究では,Google Geminiのような他の大規模言語モデル(LLM)のビジネスアプリケーションへの適用性について検討する。
ディズニーランドの異なる支店からの42,654件のレビューデータセットが採用された。
その結果、75%の成功率、25%のエラー、モデル自己参照の事例など、反応のスペクトルが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:01:22 GMT)
AdaSemSeg: An Adaptive Few-shot Semantic Segmentation of Seismic Facies [0.6] Few-shot semantic segmentation (FSSS) メソッドはターゲットクラスの数を固定する。
本研究では, 各種の地震現象に対応可能な, 数発の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法を提案する。
我々はAdaSemSegを3つの公的な地震災害データセットで訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:31:09 GMT)
Excited-state nonadiabatic dynamics in explicit solvent using machine learned interatomic potentials [0.6] 我々はFieldSchNetを用いてQM/MM静電埋め込みを、非断熱励起状態軌跡のML/MMに置き換える。
ML/MMモデルはQM/MM表面ホッピング参照シミュレーションの電子動力学と構造再構成を再現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:14:43 GMT)
Irony Detection, Reasoning and Understanding in Zero-shot Learning [0.6] Ironyはソーシャルメディア上の強力なフィギュラティブ言語(FL)であり、様々なNLPタスクを誤解させる可能性がある。
ChatGPTのような大規模な言語モデルでは、暗黙的および文脈的な情報をキャプチャできるようになっている。
本稿では,Irony 検出精度の向上,Irony の理解の向上,より効果的な説明を実現するために,迅速なエンジニアリング設計フレームワーク IDADP を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:13:07 GMT)
FedKBP: Federated dose prediction framework for knowledge-based planning in radiation therapy [0.6] ドーズ予測は、患者固有の線量分布を自動的に生成することにより、知識ベース計画(KBP)において重要な役割を果たす。
深層学習に基づく線量予測手法の最近の進歩は、データコントリビュータ間の協調が必要である。
フェデレーションラーニング(FL)がソリューションとして登場し、医療センターは患者のデータのプライバシーを損なうことなく、ディープラーニングモデルを共同で訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 23:30:54 GMT)
The Third Moment of AI Ethics: Developing Relatable and Contextualized Tools [0.5] 採用の共通の障壁は、過度に抽象的な言語、アクセシビリティの低さ、実装のための実践的なガイダンス不足である。
業界関係者との参加型設計を通じて、このギャップを埋めるオープンソースツールを開発しました。
私たちのツールは、具体的で実用的なガイダンスを直感的な形式で提供しながら、規範的な倫理的枠組みをしっかりと根ざしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:55:20 GMT)
A Deep Learning-Based Unified Framework for Red Lesions Detection on Retinal Fundus Images [0.5] 糖尿病性網膜症(DR)の早期徴候は赤髄、微小動脈瘤(MAs)、出血(HMs)である
既存の手法のほとんどは、そのテクスチャ、サイズ、形態の違いから、MAsかHMsのみを検出する。
そこで本研究では,小病変と大病変を同時に扱う2流レッド病変検出システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:13:25 GMT)
On the sampling complexity of coherent superpositions [0.5] 重ね合わせにPOVMを適用する際に測定結果の分布からサンプリングする問題を考察する。
我々は、$-$$$$O(chi |c|2 log1/delta)$そのようなサンプルを与えられたアルゴリズムを与え、確率密度関数を評価するためにオラクルを呼び出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:56:49 GMT)
Intelligent Tutors for Adult Learners: An Analysis of Needs and Challenges [0.5] 本研究では,自己指導型学習環境における知的学習システムの導入と利用に影響を与える社会技術的要因について検討する。
本稿では,成人学習者の独特なニーズに対処するために設計された,知的学習システムであるApprentice Tutorsを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:24:45 GMT)
Simulating methylamine using symmetry adapted qubit-excitation-based variational quantum eigensolver [0.4] 我々は、中規模量子コンピュータ上で特定の分子をシミュレートするために必要な資源を分析する。
本稿では,分子点群対称性とコンパクト励起回路に基づく最適化手法の提案と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:55:32 GMT)
DFCon: Attention-Driven Supervised Contrastive Learning for Robust Deepfake Detection [0.4] 本報告では, IEEE SP Cup 2025: Deepfake Face Detection in the Wild (DFWild-Cup) へのアプローチについて述べる。
提案手法では,MaxViT,CoAtNet,EVA-02などの高度なバックボーンモデルを用いて,教師付きコントラスト損失を用いて微調整を行い,特徴分離を向上させる。
提案システムは,実環境下でのディープフェイク検出の課題に対処し,検証データセットで95.83%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 04:46:50 GMT)
Benchmarking Quantum Optimization for the Maximum-Cut Problem on a Superconducting Quantum Computer [0.4] 超伝導量子コンピュータは、ハイブリッド量子古典アルゴリズムの性能を調べるために用いられる。
同様に高い性能の古典に対して量子解法をベンチマークする。
実行時解析により、大規模問題における量子解法は、グロビと競合するが、100量子ビットの量子コンピュータでは他より小さいことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:42:27 GMT)
Stabilizer entropy in non-integrable quantum evolutions [0.3] エンタングルメントとスタビライザーエントロピーは、量子多体系における複雑な振る舞いの開始に関与している。
本研究では, エンタングルメント, スタビライザーエントロピー, およびそれらの相互作用を評価する新しい量について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:05:24 GMT)
Variational Neural and Tensor Network Approximations of Thermal States [0.3] 有限温度量子多体系を近似するための変分モンテカルロアルゴリズムを提案する。
数値最適化には,さまざまな試行状態 – テンソルネットワークとニューラルネットワーク – を"変分Ans"として採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:58:35 GMT)
Federated Learning for Efficient Condition Monitoring and Anomaly Detection in Industrial Cyber-Physical Systems [0.3] 本稿では,センサの信頼性に基づく適応モデルアグリゲーション,資源最適化のための動的ノード選択,耐故障性のためのワイブルチェックポインティングという,3つの重要な革新を伴う拡張FLフレームワークを提案する。
NASAベアリングと水圧システムのデータセットの実験は、最先端のFL法と比較して優れた性能を示し、異常検出とノード故障時の精度の維持において99.5%のAUC-ROCを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:04:47 GMT)
Context is Key in Agent Security [0.3] 本稿では,エージェント領域におけるコンテキストセキュリティについて考察する。
ジャスト・イン・タイム、コンテキスト、人間検証可能なセキュリティポリシーを生成するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:55:39 GMT)
Linguistic Analysis of Sinhala YouTube Comments on Sinhala Music Videos: A Dataset Study [0.3] 本研究では,音楽情報検索(MIR)と音楽感情認識(MER)の領域について,シンハラの楽曲との関連について検討する。
本研究の目的は,YouTube Sinhalaの楽曲ビデオにおけるSinhalaコメントの挙動を,ソーシャルメディアコメントを一次データソースとして分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:46:45 GMT)
Pseudo-Automation: How Labor-Offsetting Technologies Reconfigure Roles and Relationships in Frontline Retail Work [0.2] セルフサービスマシンは擬似自動化の一種であり、タスクを実際に自動化するのではなく、無給の顧客にオフセットする。
セルフサービスはしばしば、カスタマーサービスの悪化と小売業者の損失と盗難の増加で批判されている。
セルフチェックアウトの結果,キャッシュ処理作業に3つの変更が加えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:32:38 GMT)
Marginal and Conditional Importance Measures from Machine Learning Models and Their Relationship with Conditional Average Treatment Effect [0.2] MRIM(Marginal Variable Importance Metric)は,真の条件付き期待関数に基づく重要度をモデルに依存しない尺度である。
MVIMは、ブラックボックスモデルが低確率領域で外挿に苦慮しているため、予測器が非常に相関しているときにバイアスを受ける。
このバイアスを低減するためにCVIM(Con Conditional Variable Importance Metric)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:41:30 GMT)
Quantifying Uncertainty and Variability in Machine Learning: Confidence Intervals for Quantiles in Performance Metric Distributions [0.2] マシンラーニングモデルは、信頼性と堅牢性が重要であるアプリケーションで広く使用されている。
モデル評価は、しばしば、モデルパフォーマンスの固有の変数をキャプチャできないパフォーマンスメトリクスの単一ポイント推定に依存します。
この貢献は、そのような分布を分析するために量子と信頼区間を使うことを探求し、モデルの性能とその不確実性についてより完全な理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:21:34 GMT)
Competency-Aware Planning for Probabilistically Safe Navigation Under Perception Uncertainty [0.1] 知覚に基づくナビゲーションシステムは、複雑な地形における無人地上車両(UGV)のナビゲーションに有用である。
本研究では,確率的・再構成型能力推定法(PaRCE)を開発し,入力画像との親しみ度を推定する。
総合能力スコアは, 正しく分類され, 誤分類され, アウト・オブ・ディストリビューション (OOD) のサンプルを正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:14:37 GMT)
Cultural Differences and Perverse Incentives in Science Create a Bad Mix: Exploring Country-Level Publication Bias in Select ACM Conferences [0.1] 国家政府は、国家主義的な野望を果たすために、十分な資金を拠出する科学者チームの構築を支援している。
各国の科学者の出版率に有意な不平等を示す証拠が見つかった。
上位5カ国に属す科学者は、他の科学者よりも出版率の不平等に大きく貢献していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:52:59 GMT)
Efficient Knowledge Distillation of SAM for Medical Image Segmentation [0.0] Segment Anything Model (SAM)はインタラクティブなイメージセグメンテーションの新しい標準を設定し、さまざまなタスクで堅牢なパフォーマンスを提供する。
我々は, エンコーダとデコーダの最適化を, Mean Squared Error (MSE) と Perceptual Loss の組み合わせで組み合わせた新しい知識蒸留手法 KD SAM を提案する。
KD SAMはセグメンテーションの精度と計算効率を効果的にバランスさせ、資源制約のある環境でリアルタイムの医用画像セグメンテーションに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:33:30 GMT)
instancespace: a Python Package for Insightful Algorithm Testing through Instance Space Analysis [0.0] インスタンス空間分析は、様々な問題領域にわたるアルゴリズムのパフォーマンスを評価する手法である。
本稿では,インスタンス空間解析のための自動パイプラインを実装したPythonパッケージであるインスタンス空間を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:29:40 GMT)
Virtual bound states of the Pauli operator with an Aharonov-Bohm potential [0.0] Aharonov--Bohm磁場を受ける2次元パウリ作用素の最大化について検討した。
電気的(必ずしも自己共役ではない)摂動によって生じる弱結合固有値の漸近が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:52:30 GMT)
Unveiling the Dance of Molecules: Ro-Vibrational Dynamics of Molecules under Intense Illumination at Complex Plasmonic Interfaces [0.0] 本研究では,Fabry-Perotキャビティおよび3次元プラズモン準曲面における強共振ポンプ励起後の分子集合の緩和ダイナミクスについて検討した。
シミュレーションにより、空洞内の緩和経路は自由空間に比べて劇的に変化し、永続的な分子アライメントが特徴である。
また、分子キャビティモードの脱落によって引き起こされる、未報告の緩和安定化機構の存在も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:17:47 GMT)
Unlocking Transparent Alignment Through Enhanced Inverse Constitutional AI for Principle Extraction [0.0] コンスティチューショナルAI(CAI)は、モデル出力を導くための明示的なルールベースのフレームワークを提供する。
Inverse Constitutional AI (ICAI)アルゴリズムを改良し、好みのデータセットから構成を抽出する。
我々の結果は、これらの原則がより透明で適応可能なアライメント手法を促進する可能性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:59:56 GMT)
Universal trade-off structure between symmetry, irreversibility, and quantum coherence in quantum processes [0.0] 大域対称性の下では、局所保存電荷を変化させようとする試みは避けられない不可逆性を引き起こす。
非平衡物理学では、任意の量子過程におけるコヒーレンスコストとエントロピー生成を関連付ける。
ブラックホールに投げ込まれた古典的な情報のビット数が、エネルギー保存下では読めなくなることを予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:42:31 GMT)
Two-dimensional spectroscopy of bosonic collective excitations in disordered many-body systems [0.0] 乱れた多体系におけるボゾン集合励起の2次元分光法を計算・解析するための新しい理論的アプローチを提案する。
我々は、非線形応答を導出するためにケルディシュ形式を使い、特に強調分野に重点を置いた2次元分光写像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:11:18 GMT)
Transport approach to two-qubit quantum state tomography [0.0] 量子状態トモグラフィ(QST)は量子情報処理の中心的なタスクであり、量子暗号、計算、状態認証を可能にする。
従来のQSTは、単一および2量子ビットのパウリ作用素の射影測定に依存しており、環境散逸からキュービットを分離する必要がある。
2量子ビット系を流れる電流と関連する輸送量を測定することは、オープン量子系の完全なQSTを実行するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:50:23 GMT)
Toward Safe Integration of UAM in Terminal Airspace: UAM Route Feasibility Assessment using Probabilistic Aircraft Trajectory Prediction [0.0] 本研究では,確率論的航空機軌道予測を用いて,都市空力(UAM)経路統合の実現可能性を評価する枠組みを提案する。
この手法は、ソウル大都市圏上空の空域に応用され、複数の高度と車線におけるUAMと従来の交通の相互作用を包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:28:16 GMT)
Token-by-Token Regeneration and Domain Biases: A Benchmark of LLMs on Advanced Mathematical Problem-Solving [0.0] 本研究は,MATHデータセットを用いて10大言語モデル(LLM)を70億から80億のパラメータで評価する。
焦点は、9450以上のコード実行を含む、推論プロセスのステップとして実行可能なPythonコードを生成する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:11:36 GMT)
Thinging Machines for Requirements Engineering: Superseding Flowchart-Based Modeling [0.0] 現在の要件モデルの適用は、自然言語を用いた情報収集に重点を置いていると主張されている。
この問題に対する解法として,複雑性理論,超学際性,多次元性,知識管理などが考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 05:30:45 GMT)
Thermodynamic limit in learning period three [0.0] 周期 3 の連続した一次元写像はすべての周期を含む。
周期軌道は3つのデータポイントのみを学習することで得られるか?
ほぼ全ての学習期間が不安定であり、各ネットワークが特徴的アトラクションを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:36:20 GMT)
Theory of Multimode Squeezed Light Generation in Lossy Media [0.0] 損失媒体で発生する多重モード励起光の特性を記述するための統一的理論的アプローチを示す。
ガウス状態の重要なクラスについて、2階相関関数のマスター方程式を導出する。
ブロードバンドモードを導入するための様々な技術や戦略を考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:52:27 GMT)
The empirical median for estimating the common mean of heteroscedastic random variables [0.0] 異種セッティングにおける平均推定問題について検討する。
我々は、その推定誤差の上限と下限を同じ順序で設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:57:54 GMT)
The construction of quantum mechanics from electromagnetism. Theory and hydrogen atom [0.0] 我々は、古典力学と電磁力学を調和させる方法で量子力学を再構築する。
この構造はデ・ブログリとシュル・オーディンガーの波動力学に着想を得たものであるが、統一原理はハミルトンの最小作用の原理である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:45:26 GMT)
The construction of quantum mechanics from electromagnetism. Part II: the Hydrogen atom [0.0] 我々は、一般的な記述の正確さと正確性をテストするために、水素原子に記述を拡張した。
シュル・オーディンガーの時間進化で構築された孤立の概念が受け入れられない理由と、量子力学のよく知られたパラドックスにどのように影響するかを簡潔に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:49:47 GMT)
Tailored Truths: Optimizing LLM Persuasion with Personalization and Fabricated Statistics [0.0] 大規模言語モデル(LLM)はますます説得力を高めつつある。
LLMは、個人データを活用することで、人間との会話における議論をパーソナライズすることができる。
これは偽情報キャンペーンの規模と効果に深刻な影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:06:09 GMT)
Space-Time-Coupled Qubits for Enhanced Superconducting Quantum Computing [0.0] 時空変調された低温のジョセフソン準曲面を利用して多色クビット結合を実現するパラダイムを提案する。
クビット結合を異なるスペクトルチャネルに分離することにより、低温に適合する準曲面はクロストークと環境デコヒーレンスを緩和する。
本研究は、次世代量子コンピューティングの変換プラットフォームとして、時空変調低温互換ジョセフソン準曲面の可能性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:53:14 GMT)
Smooth Exact Gradient Descent Learning in Spiking Neural Networks [0.0] 連続的に変化するスパイキングダイナミクスに基づいて、正確な勾配降下を示す。
これらは、スパイクが消えてトライアルの終わりに現れるニューロンモデルによって生成され、その後のダイナミクスには影響しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:01:26 GMT)
Self-induced Josephson oscillations and self-trapping in a supersolid dipolar quantum gas [0.0] 理論上、超固体はボソニックジョセフソン接合のすべての標準特性を特徴付けていることを示す。
我々の研究は超固体の力学に新たな光を当て、ジョセフソン接合の新しいクラスの研究への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:43:38 GMT)
Root Cause Attribution of Delivery Risks via Causal Discovery with Reinforcement Learning [0.0] 本稿では, 因果発見と強化学習を統合することで, サプライチェーンにおける納入リスクの根本原因を解明する手法を提案する。
提案手法を実世界のサプライチェーンデータセットに適用し,納期遅延の原因を明らかにする上での有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 04:04:43 GMT)
Robust purely optical signatures of Floquet-Bloch states in crystals [0.0] フロケ・ブロッホ状態は非平衡系を特徴づける自然状態として出現している。
ここでは, レーザ被覆固体の線形光学応答におけるフロケ・ブロッホ状態の絶対符号を同定する。
計算により、中赤外エネルギーで強い、スペクトル的に孤立し、吸収・刺激された放出特性が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:28:28 GMT)
Revealing Symmetry-Broken Superconducting Configurations by Density Functional Theory [0.0] 現在、従来の超伝導体と非伝統的な超伝導体の超伝導に関するコヒーレントな理論は欠落している。
ここでは, 通常の導電構成の原子摂動による対称性破壊型超伝導構造の形成から超伝導が生じることを示す。
本研究は, 従来の超伝導体ではSODTはバルク材料に埋め込まれており, フォノン振動で容易に破壊できることを示す。
YBa2Cu3O7 (YBCO7)のような非伝統的な超伝導体では、SODTはバルク材料に非常に弱い結合を持つ層状ポントン構造によって保護される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:04:54 GMT)
Reproduction Research of FSA-Benchmark [0.0] フェールスローディスクは、最終的にフェールする前に徐々にパフォーマンスが低下する。
アウトライトディスクの障害とは異なり、フェールスロー条件は長期にわたって検出されず、システムパフォーマンスとユーザエクスペリエンスに大きな影響を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:17:23 GMT)
Quantum dynamics at finite temperature: Time-dependent quantum Monte Carlo study [0.0] 有限温度における外部電位における相互作用荷電粒子の散逸量子力学について検討する。
最近考案された時間依存量子モンテカルロ法(TDQMC)は、システムの自己整合性処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 08:06:19 GMT)
Quantum Search with the Signless Laplacian [0.0] 我々は、層状反強磁性材料で生じる可能性のある無サインラプラシアンを探索する。
いくつかのパラメータについて、ラプラシアンは3つのうち最速の探索アルゴリズムを出力し、より高速な量子アルゴリズムを開発するための新しいツールになり得ることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:18:01 GMT)
Quantum Phase Transition of Non-Hermitian Systems using Variational Quantum Techniques [0.0] 非エルミート・ハミルトニアンの固有値と固有ベクトルを求めるために量子アルゴリズムを用いて検討する。
研究されたシステムは、純粋に実数体と純粋に複素数体の両方を持つ横イジングモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:58:50 GMT)
Quadratic Modelings of Syndrome Decoding [0.0] 本稿では,2次方程式系に対する有界重みと完全重み付きシンドローム復号問題(SDP)の高度化について述べる。
我々は,SDPインスタンスを$mathbbF_q$で方程式系に変換する新しい手法を導入し,それらの多様体の次元を徹底的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:59:41 GMT)
Programming tools for Analogue Quantum Computing in the High-Performance Computing Context -- A Review [0.0] 我々は、アナログ機能を備えた既存の量子ソフトウェアツールを包括的に調査する。
我々はこれらのツールのHPC統合性を評価するための分類と評価システムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:36:52 GMT)
Programming in Brazilian Higher Education and High School: A Systematic Literature Review [0.0] プログラミングは老化した脳に恩恵を与え、様々な教育レベルで認知機能を高めることが知られている。
課題は、ブラジルの高等教育レベルと中等教育レベルの両方において、効果的なプログラミング教育の標準化と実施に継続する。
本研究は, 教育政策立案者や教育者に対して, プログラム教育のための効果的な, 更新された国家政策を開発するための, 貴重な勧告を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:16:34 GMT)
Optimal Scheduling of Graph States via Path Decompositions [0.0] 測定に基づく量子計算におけるグラフ状態の最適スケジューリングについて検討する。
最適測定スケジュールは最小幅の経路分解に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:04:09 GMT)
Open-Source Retrieval Augmented Generation Framework for Retrieving Accurate Medication Insights from Formularies for African Healthcare Workers [0.0] オープンソースのRetrieval-Augmented Generation(RAG)である"Drug Insights"は、アフリカの医療従事者のための医薬品検索の効率化を目的としている。
ナイジェリアの製薬データと高度なAIテクノロジーのコーパスを活用することで、システムは最小限の幻覚を伴う正確でコンテキスト特異的な応答を提供する。
薬剤師のフィードバックを含む予備試験では、薬物情報へのアクセスを改善するツールの可能性を確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:18:26 GMT)
Nesting is not Contracting [0.0] 収縮による証明がエンタングルメント・ウェッジ・ネスト(EWN)によってどのように制約され、通知されるかについて議論する。
EWNは境界領域を拡大する性質は、その絡み合いを拡大するだけである。
最近発見されたホログラフィックエントロピー不等式の無限族について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:00:00 GMT)
Multiple Greedy Quasi-Newton Methods for Saddle Point Problems [0.0] ヘッセン点問題の解法としてMultiple Greedysi-SP(MGSR1-SP)法を提案する。
本手法は安定性と効率性を両立させる。
その結果、MGSR1-SPの性能は幅広い機械学習アプリケーションで確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:49:43 GMT)
Meta-Federated Learning: A Novel Approach for Real-Time Traffic Flow Management [0.0] 本稿では,フェデレートラーニング(FL)とメタラーニング(ML)を組み合わせて,分散型でスケーラブルで適応的なトラフィック管理システムを構築する,新しいアプローチを提案する。
スマートトラヒックデバイスのシミュレーションネットワークにモデルを実装し,予測精度と応答時間の観点から,Meta-Federated Learningが従来のモデルより大幅に優れていることを示す。
当社のアプローチは,交通パターンの急激な変化に対する顕著な適応性を示し,スマートシティにおけるリアルタイムトラフィック管理のスケーラブルなソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:24:24 GMT)
Machine learning of microstructure--property relationships in materials with robust features from foundational vision transformers [0.0] マイクロストラクチャーの機械学習-データからのプロパティ関係は、計算材料科学における新たなアプローチである。
本稿では,タスクに依存しないマイクロ構造特徴の抽出に,事前訓練された基礎視覚変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:06:47 GMT)
MPS Stability and the Intersection Property [0.0] 行列積状態 (MPS) の局所テンソルの性質は、親ハミルトニアンが交叉特性を満たすことを保証している。
安定性と呼ばれる新しい局所特性は(ブロック)注入性を一般化し、W状態を構成するMPSテンソル、ドメイン壁重畳状態、およびそれらの一般化によって満足される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:55:48 GMT)
MDDM: A Molecular Dynamics Diffusion Model to Predict Particle Self-Assembly [0.0] 分子動力学拡散モデルでは、与えられた入力対ポテンシャル関数の有効な出力を予測することができる。
このモデルは、非条件および条件付き生成タスクのベースライン点雲拡散モデルよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:21:45 GMT)
MAUCell: An Adaptive Multi-Attention Framework for Video Frame Prediction [0.0] 本稿では,GAN(Generative Adrative Networks)とアテンション機構を組み合わせたマルチアテンションユニット(MAUCell)を導入する。
新しい設計システムは、時間的連続性と空間的精度の平衡を維持し、信頼性の高い映像予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:52:10 GMT)
Linear-time classical approximate optimization of cubic-lattice classical spin glasses [0.0] 短距離古典スピングラスは線形時間と空間で概ね最適化可能であることを示す。
我々のアルゴリズムは大規模並列化に適しており、フォトニック行列乗算ハードウェアによる低消費電力で高速化された実装も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:52:59 GMT)
Interpretability in Parameter Space: Minimizing Mechanistic Description Length with Attribution-based Parameter Decomposition [0.0] 我々は、属性に基づく分解(APD)の概念的基礎を導入する。
APDは、ニューラルネットワークのパラメータを直接、元のネットワークのパラメータに忠実なコンポーネントに分解する。
玩具実験環境における地中真理メカニズムの同定に成功してAPDの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:51:58 GMT)
Interplay between time and energy in bosonic noisy quantum metrology [0.0] 推定に要する時間をどのように分割して、可能な限りの精度を達成するかを示す。
温度推定では、フォック状態の高速前処理プロトコルを適用することにより、どの古典的戦略よりも多くの光子のスケーリングが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:19:49 GMT)
Integrated Gradient attribution for Gaussian Processes with non-Gaussian likelihoods [0.0] ガウス過程(GP)は確率的機械学習の信頼性と効果的な方法として証明されている。
本稿では,非ガウス的確率でGPの積分勾配を計算する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:05:31 GMT)
Information security control as a task of control a dynamic system [0.0] 大規模物体(エンタープライズ)の活動を考慮する。
イギリスのデジタルコピーベースの情報セキュリティ標準が導入されている。
積分指標の力学は、イギリス標準の実装を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:17:26 GMT)
Increasing Information for Model Predictive Control with Semi-Markov Decision Processes [0.0] 本稿では,セミマルコフ決定プロセスのフレームワークによる時間的抽象化を紹介する。
このフレームワークは、固定されたサンプリング予算のための収集されたデータの総情報を増加させ、サンプルの複雑さを低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:35:19 GMT)
Image Velocimetry using Direct Displacement Field estimation with Neural Networks for Fluids [0.0] 本研究は,ニューラルネットワークと光流方程式を用いて流体流れ場を推定する新しい手法を提案する。
この手法は合成画像と実験画像で検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:40:15 GMT)
ITVTON:Virtual Try-On Diffusion Transformer Model Based on Integrated Image and Text [0.0] ITVTONは,衣料品とキャラクタイメージを入力として空間チャネルに沿って組み合わせることで,衣料品とキャラクタのインタラクションを向上させる手法である。
複数の画像からテキストを統合的に記述することで、生成した視覚効果の現実性を高める。
実験では、ITVTONは質的にも定量的にもベースライン法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:24:15 GMT)
Hybrid Deep Learning Model for Multiple Cache Side Channel Attacks Detection: A Comparative Analysis [0.0] キャッシュサイドチャネルアタックは、共有計算リソースの弱点を活用する。
本研究は、これらの脅威の特定の種類である指紋認証攻撃に焦点を当てる。
キャッシュ側チャネル攻撃を検出するためのハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:14:43 GMT)
How Hamilton-Jacobi formalism helps to address the physical meaning of the wave function in Bohmian mechanics [0.0] 波動関数の意味は、量子力学の基礎において激しい議論の対象となっている。
ボヘミア力学において、一般的な見解は、波動関数をノモロジーの実体とみなすノモロジー解釈である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:42:00 GMT)
Graph Transformers for inverse physics: reconstructing flows around arbitrary 2D airfoils [0.0] メッシュ上の一般的な逆物理エンジンとして機能するグラフトランスフォーマーフレームワークを導入する。
本枠組みは,種々の翼の測地に関する定常RANSシミュレーションのデータセットを用いて評価する。
メッシュベースの逆問題における局所的幾何処理と大域的注意機構の相対的重要性に関する実験と知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:06:09 GMT)
Governing the Agent-to-Agent Economy of Trust via Progressive Decentralization [0.0] 本稿ではエージェントバウンドトークンを用いたエージェント・ツー・エージェント信頼の問題に対処する研究課題を提案する。
ABTをエージェントとエージェントのネットワーク内での自律的な行動の担保として、実証・オブ・テイク機構を介して取り込むことによって、エージェントは倫理的行動にインセンティブを与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:50:35 GMT)
Geospatial distributions reflect rates of evolution of features of language [0.0] 本稿では,垂直降下,空間的相互作用,および両次元の突然変異を組み合わせたプロセスとして,言語変化の分析を通じて問題に対するモデルに基づくアプローチを提案する。
言語的温度の概念はこの分析から自然に、変化を起こすための言語的特徴の妥当性の無次元測度として現れる。
本研究では,現在の地理空間分布から言語的特徴の温度を推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:54:00 GMT)
Generation of Deep Ultraviolet Optical Vortices via Amplitude and Phase Spiral Zone Plates [0.0] 深紫外域(260 nmから266 nm)で光渦を生成するための回折光学素子の開発と実験的実装について述べる。
トポロジカル電荷が l = 1 である深紫外光渦の生成を成功裏に実証した。
これらの知見は、相対論的電子ビーム研究やビーム操作技術への応用のために、深紫外域における構造光のポテンシャルを裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:47:06 GMT)
Few Edges Are Enough: Few-Shot Network Attack Detection with Graph Neural Networks [0.0] 本稿では,偽陽性異常と実際の攻撃をよりよく区別するために,Few Edges Are Enough (FEAE)を提案する。
FEAEは2つのよく知られたネットワークデータセット上での競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 14:07:52 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） (Tue, 28 Jan 2025 09:27:36 GMT)
Evidence on the Regularisation Properties of Maximum-Entropy Reinforcement Learning [0.0] 最大エントロピー強化学習を通じて学習した政策の一般化と堅牢性について検討した。
その結果,エントロピー規則化政策最適化と雑音に対する頑健性の関係が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:04:05 GMT)
Entanglement-based clock syntonization for quantum key distribution networks. Demonstration over a 50 km-long link [0.0] 本稿では, 量子鍵分布リンクの一部として, 時間同期プロトコルの実装について述べる。
システムは48kmの光ファイバーをM'etropole Cote d'Azurに展開している。
我々は、高エネルギー時間絡み合い源によって生じるペア光子の時間相関を利用して、終点にある2つのルビジウム時計を同期させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 08:56:13 GMT)
Entanglement-based Quantum Key Distribution in the Daylight and Uplink Satellite Configuration: Proof-of-Principal Demonstration and Feasibility Test [0.0] 自由空間-ファイバーハイブリッド構成におけるアップリンクデイライトQKDの実証実験について述べる。
シミュレーションされたアップリンクチャネル減衰は50dBに達し、低軌道(LEO)距離に相当する。
受信機望遠鏡で検出されたノイズレベル(最大数MHz)は、日光条件を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:23:09 GMT)
Entanglement and squeezing of gravitational waves [0.0] 一般相対論の有効場理論の定式化に存在する自己相互作用は、重力波モードを結合し、非古典状態を生成することができることを示す。
重力非線形過程の出力は入力状態の量子的特徴にも敏感であり、非線形性は重力波の量子的特徴の源および検出器として作用することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:08:45 GMT)
Enhancing Soft Skills in Network Management Education: A Study on the Impact of GenAI-based Virtual Assistants [0.0] 本稿では,大学レベルのネットワーク管理コースにおけるGenAIベースの仮想アシスタントの新たな統合について検討する。
本研究の目的は,この人工知能による教育ツールが学生の能力向上に有効であることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 12:39:00 GMT)
Enhancing Non-Intrusive Load Monitoring with Features Extracted by Independent Component Analysis [0.0] エネルギー分散アルゴリズムの課題に対処するために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
以上の結果から, モデルが過度に適合しにくく, 複雑度が低く, 個々の成分で効果的に分解できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:45:06 GMT)
Empirical modeling and hybrid machine learning framework for nucleate pool boiling on microchannel structured surfaces [0.0] マイクロチャネル構造表面における核沸騰に関する新しい経験的相関式が提案されている。
本研究では,マイクロチャネル構造面データセット上での機械学習(ML)アルゴリズムとディープニューラルネットワーク(DNN)についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:36:09 GMT)
Emergent multifractality in power-law decaying eigenstates [0.0] 固有状態多フラクタル性は、量子物理学の様々な分野における潜在的な応用に重要な関心を持つ。
固有状態のパワー-ロー崩壊に基づく一組の一般原理を提案し, 真多フラクタル相とフラクタル相を区別する。
数値シミュレーションに適合するフラクタル次元とフラクタル次元のスペクトルを解析的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:01:40 GMT)
Electron dynamics induced by quantum cat-state light [0.0] そこで本研究では,Schr"odingerの猫状態において,光学外界によって駆動される電子力学を効果的に記述する理論を提案する。
電子密度行列は、スダルシャン-グラウバー分布で重み付けられた平均$rho_alpha$の軌道上で進化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:05:06 GMT)
Electroencephalogram Emotion Recognition via AUC Maximization [0.0] 不均衡データセットは神経科学、認知科学、医学診断などの分野で大きな課題を提起する。
本研究は,DEAPデータセットにおけるライキングラベルを例として,イシュークラスの不均衡に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:51:13 GMT)
Efficient compilation of quantum circuits using multi-qubit gates [0.0] 本稿では,Ising型,長距離,マルチキュービット・エンタングリングゲートのシーケンスに一般回路分解を実装したコンパイル方式を提案する。
我々は,2量子ゲートを用いた従来の実現法と比較して,量子ボリュームの対数関係を20%$から25%$に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:08:13 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） (Tue, 28 Jan 2025 04:26:12 GMT)
EdgeMLOps: Operationalizing ML models with Cumulocity IoT and thin-edge.io for Visual quality Inspection [0.0] 本稿では、リソース制約のあるエッジデバイス上で機械学習モデルをデプロイおよび管理するために、Cumu IoTとThin-edge.ioを活用するフレームワークであるEdgeMLOpsを紹介する。
エッジ環境におけるモデル最適化、デプロイメント、ライフサイクル管理の課題に対処する。
フレームワークの有効性は、エッジデバイス上で資産のイメージを処理する視覚的品質検査(VQI)のユースケースを通じて実証され、資産管理システム内でリアルタイムの条件更新を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:40:40 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） (Tue, 28 Jan 2025 14:23:17 GMT)
Distance-preserving stabilizer measurements in hypergraph product codes [0.0] 有限レートQLDPC符号の族であるハイパーグラフ製品符号が距離ロスの便利な性質を持つことを示す。
特に, [Tremblay et al, PRL 129, 050504 (2022) の深さ最適回路も有効距離の点で最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:54:19 GMT)
Discrimination of arbitrary unknown quantum channels and measurements [0.0] 単発状態におけるランダムに選択された2つの未知の量子演算の判別問題を分析する。
我々は、任意の量子チャネルと一般化された測定のためのプロトコルの成功確率について、厳密な境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:10:52 GMT)
Directly probing work extraction from a single qubit engine fueled by quantum measurements [0.0] 動作媒体として機能するトランスモン超伝導キュービットから抽出した加工品を探索する。
このエンジンは、素量子ビットハミルトニアンと通勤しない観測可能な天体の量子測定を行うことによって推進される。
我々は,エンジンの長期安定性とトランスモンデコヒーレンス,損失,ドリフトに対する堅牢性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 16:53:28 GMT)
DiSHA: Dimension-Sharding Adaptation of Large Language Models with Fast Convergence and Fast Computation [0.0] 本稿では, PEFT設計空間をより少ないトレーニングパラメータに拡張し, より高速な収束を実現する Dimension-Sharding Adaptation (DiSHA) を提案する。
提案するBlock Affine Efficient Computation (Bone)は,高い性能と効率性を実現する計算効率の高い構造である。
実証的な結果から、BoneはDiSHAフレームワークの下で、自然言語理解タスクと自然言語生成タスクの両方において、LoRAの亜種を一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:15:34 GMT)
Deterministic role of chemical bonding in the formation of altermagnetism: Reflection from correlated electron system NiS [0.0] 新たなコリニア磁気状態であるオルテルマグネティズムは、ここ数年で大きな注目を集めている。
我々は, 結晶化学結合の役割を探求し, 反磁性の形成を説明する。
ASS分割が最大となるNiAs型六角形結晶において,12個の反節状領域を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:10:58 GMT)
Dephasing-induced leakage in multi-level superconducting quantum circuits [0.0] トランモン量子回路は、計算部分空間を超えた複数の量子状態を持つ。
これらの状態は量子論理演算中に占有することができ、そのような状態の残基はリークと呼ばれる。
量子情報処理へのトランスモンベースのアプローチで用いられる1ビットと2ビットの共通演算に対して、このデファシングによるリーク効果を解析的にも数値的にも分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:06:41 GMT)
Decoherence, Branching, and the Born Rule in a Mixed-State Everettian Multiverse [0.0] 混合状態多元宇宙におけるデコヒーレンスと分岐の概念基盤を開発する。
この枠組みは「古典的」と「量子的」の確率を統一し、さらなる理論的利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 03:57:35 GMT)
Decoherence of Histories: Chaotic Versus Integrable Systems [0.0] ハイゼンベルク連鎖に対するシュル・オーディンガー方程式の正確な数値積分に基づいて, 孤立系におけるデコヒーレントヒストリーの出現について検討する。
我々は、(i)カオスから(ii)相互作用可積分性(iii)非相互作用可積分性(iii)相互作用可積分性(iii)システムの性質がデコヒーレンスに強く影響することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 08:46:00 GMT)
Data-Driven vs Traditional Approaches to Power Transformer's Top-Oil Temperature Estimation [0.0] 電力変圧器の温度モニタリングは、長期運用の維持に不可欠である。
例えば、IEC 60076-7とIEEEの標準で提示されたモデルは、トップオイルとホットスポットの温度を計算して温度をモニターする。
本研究は, 過去の測定値からトップオイル温度を推定する代替手法の発見に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:21:49 GMT)
Data-Dependent Generalization Bounds for Parameterized Quantum Models Under Noise [0.0] 本研究では,パラメータ化量子機械学習モデルの雑音の影響下での一般化特性について検討した。
本稿では、量子フィッシャー情報行列に接地したデータ依存の一般化について述べる。
量子フィッシャー情報行列固有値によって定義される局所パラメータ近傍と有効次元を統合することで,量子モデルの複雑性をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:32:00 GMT)
Cyber Shadows: Neutralizing Security Threats with AI and Targeted Policy Measures [0.0] サイバー脅威は個人、組織、社会レベルでリスクを引き起こす。
本稿では,AI駆動型ソリューションと政策介入を統合した包括的サイバーセキュリティ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:15:49 GMT)
Correlated electron dynamics with time-dependent quantum Monte Carlo: three-dimensional helium [0.0] 最近提案された量子モンテカルロ法は、外部電磁場に照射された3次元のパラヘリウム原子とオルトヘリウム原子に応用され、大きなイオン化を引き起こすのに十分な振幅を持つ。
ガイド波とそれに対応するモンテカルロ・ウォーカーの1次運動方程式の集合に対して最大20万個の結合した3次元時間依存シュレーディンガー方程式を同時に解くことで、正確な値と密接に一致して基底状態エネルギーを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:58:13 GMT)
Contextual Reinforcement in Multimodal Token Compression for Large Language Models [0.0] トークン圧縮は、ますます複雑で多様なデータセットを扱うためにモデルをスケーリングする上で、依然として重要な課題である。
相互依存や意味的関連性を通じてトークンの重要度を動的に調整する,コンテキスト強化に基づく新しいメカニズムを導入する。
このアプローチは,情報表現の品質と一貫性を維持しつつ,トークン使用量の大幅な削減を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:44:31 GMT)
Consistent support recovery for high-dimensional diffusions [0.0] 本稿では,適応型ラッソ推定器に着目し,空間的制約下でのD次元エルゴード拡散過程を解析する。
適応ラッソがドリフトパラメータの回復特性と正規性を達成する条件を線形モデルに焦点をあてて導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 04:44:00 GMT)
Conservation of angular momentum on a single-photon level [0.0] 単光子により励起された自然パラメトリックダウンコンバージョンにおけるOAM保護に関する第1報について報告する。
以上の結果から,光自由度を用いた多光子多次元エンタングルメントの直接発生実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:28:57 GMT)
Coherence-Assisted Entanglement Activation During Pure Dephasing Evolution [0.0] そこで本研究では, システム環境の絡み合いの活性化について検討する。
クビット環境の場合、この下降は条件エントロピーを環境状態の重なりに置き換えることで閉形式となる。
システム内のデコヒーレンスが、純粋なデフォーカス進化を通して、別の下界と生成された絡み合いの上限を表していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 10:24:38 GMT)
Classical and quantum complex dynamics [0.0] 古典力学の一般化は位相空間の複素パラメトリゼーションから得られる。
この形式主義は、非保守的古典力学系を記述する複素ハミルトン函数をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:31:21 GMT)
Cheaper and more noise-resilient quantum state preparation using eigenvector continuation [0.0] サブスペース法は、量子コンピュータ上の基底状態を効果的に作成できる強力で耐雑音性のある方法である。
本研究では、固有ベクトル連続体を用いて、ハミルトニアン集合の低次状態から部分空間を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 19:00:30 GMT)
Characterizing quantum state-space with a single quantum measurement [0.0] 量子論は、単一の「参照」測定装置の振る舞いを研究することから導出できることを示す。
この特権的な場合、各量子状態は単一の測定結果に対する確率分布に対応する。
3 つの設計により、観測可能量のジョルダン代数の構造係数が、基準測定を特徴付ける確率から抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 00:20:48 GMT)
Challenges in Ensuring AI Safety in DeepSeek-R1 Models: The Shortcomings of Reinforcement Learning Strategies [0.0] 本稿では,DeepSeek-R1における有害なアウトプットを減らすための主要なアプローチとして,強化学習の限界について検討する。
我々はRLとSupervised Fine-Tuningを組み合わせたハイブリッドトレーニング手法を提案し、ロバストな無害化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:52:51 GMT)
Casimir repulsion turned into attraction by the nonlocal response of salted water [0.0] シリカと金の相互作用を考察し,非局所応答の影響を受けるのはゼロ周波数寄与のみであり,100,rm nm$以上の距離において支配的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 20:07:47 GMT)
COS(M+O)S: Curiosity and RL-Enhanced MCTS for Exploring Story Space via Language Models [0.0] 提案するCOS(M+O)Sは,オープンエンドプロット開発のためのシステム2にインスパイアされたフレームワークである。
ストーリー拡張の可能性の広大な空間を探求し、短いストーリータスクにおいて70Bモデルのプロット品質にアプローチする。
67%-77%がCOS(M+O)Sの低い値よりも高い値を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 17:44:04 GMT)
Black Hole from Entropy Maximization [0.0] 局所ホログラフィーと熱力学によって動機付けられたブラックホールの量子的特徴の一つは、与えられた表面領域に対する熱力学的エントロピーを最大化することである。
我々は、多くの物質場を持つ4次元半古典的アインシュタイン方程式を解くことによって、この可能性を探る。
高励起球対称な静的構成に対して、局所的な典型を適用し、自己重力を含むエントロピーを推定して、その上界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 13:43:56 GMT)
Bi-self-trapping of excitons via the long-living phonon mode and their superfluorescent markers [0.0] 最近、高濃度のペロブスカイトのハイブリッド励起で観察された室温超蛍光は、包括的な理論的枠組みを欠いている。
同じ長寿命フォノンモードで絡み合った2つの自走励起子の形成と、超放射光ミラー対称構成への再配置という2段階のメカニズムを提供する。
以上の結果から, 運動方程式の安定相ロック定常解法により, 自己トラッピング励起体が説明され, 励起子濃度が上昇すると, 両自己トラッピング励起体と競合することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 11:56:03 GMT)
Beyond-Labels: Advancing Open-Vocabulary Segmentation With Vision-Language Models [0.0] 自己教師付き学習は、効果的に訓練された場合、多数の画像や言語処理の問題を解決することができる。
本研究は, セマンティックセグメンテーションタスクにおいて, 以前に学習した基礎モデルの簡易かつ効率的な抽出法について検討した。
本研究は,少数の画像分割データを用いて,凍結画像表現と言語概念を融合する軽量トランスフォーマーベース融合モジュールであるBeyond-Labelsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 07:49:52 GMT)
Balancing Content Size in RAG-Text2SQL System [0.0] 本研究では,検索した文書の文書サイズと品質の相違点について検討する。
テキスト2モデルにおける幻覚現象を考察し, 誤りを最小限に抑える上で, キュレートされた文書提示の重要性を強調した。
我々の発見は、RAG + Text2システムの堅牢性を高めるロードマップを提供し、現実世界のアプリケーションに実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 06:06:28 GMT)
Attribution analysis of legal language as used by LLM [0.0] 公開可能な2つの法的データセット、より単純な二項分類タスク、および保持者の司法判断を特定するためのより精巧な複数の選択タスクを使用します。
すべてのモデルがケースホールドタスクからテスト例を正しく分類しているのに対して、他の例は1つ、モデル、属性のみによってのみ識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 22:48:29 GMT)
Approach Towards Semi-Automated Certification for Low Criticality ML-Enabled Airborne Applications [0.0] 本稿では,低臨界MLシステムを対象とした半自動認証手法を提案する。
主な側面は、システム属性に基づく認証厳格をガイドする構造化分類、評価結果をMLコンポーネントの信頼性測定に集約する保証プロファイル、人間の監視を認証活動に統合するための方法論である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 15:49:51 GMT)
Analytical solutions for the quantum Brownian motion of a particle during a quantum quench [0.0] 揺動力を受ける粒子は、外部量子システムとの相互作用に由来する。
ブラウン運動は貯水池から抽出されたエネルギーの観点から特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 01:11:35 GMT)
Analysis of Zero Day Attack Detection Using MLP and XAI [0.0] 本稿では、侵入検知システム(IDS)を構築するための機械学習(ML)とディープラーニング(DL)に基づくアプローチについて分析する。
KDD99データセットは、ゼロデイ攻撃を検出するために、すべてのデータセットの中で最も研究されている。
ベースラインMLモデル,重み付きMLモデル,重み付きMLモデル,重み付きMLモデルを含む,KDD99データセット上でトレーニングされた4層パーセプトロン(MLP)の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 02:20:34 GMT)
Algorithm for Automatic Legislative Text Consolidation [0.0] 本稿では, 法律文書を自動修正する生成的アプローチを提案する。
提案手法では,LoRAで微調整した光量子化生成モデルを用いて,高精度で信頼性の高い修正テキストを生成する。
立法書の完全自動化パイプラインは数時間で実行でき、成功率は63%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 08:52:33 GMT)
Accelerate Intermittent Deep Inference [0.0] 現代のトレンドは、Deep Neural Net (DNN) Modelsをバッテリレス断続的なデバイスで実行可能にすることに焦点を当てている。
我々は,256KB未満を対象とする最適化推論モデルのパワーを活用し,間欠的パワー内でのスケジューリングと実行を可能にするために,高速化された間欠的深部推論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 21:09:15 GMT)
A Strategy for Proving the Strong Eigenstate Thermalization Hypothesis : Chaotic Systems and Holography [0.0] 強い固有状態熱化仮説(ETH)は、熱化と平衡に十分な条件を与える。
我々は、幅広いカオス理論に適用可能な強いETHの十分な条件を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 09:17:15 GMT)
A Stochastic Dynamical Theory of LLM Self-Adversariality: Modeling Severity Drift as a Critical Process [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)が自身のチェーン・オブ・シント推論を通じて,潜伏バイアスや毒性を自己増幅する方法を理解するための連続時間動的フレームワークを提案する。
このモデルは、微分方程式(SDE)の下で進化し、ドリフト項 $mu(x)$ と拡散 $sigma(x)$ の即時「重大」変数 $x(t) を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 08:08:25 GMT)
A Hybrid Deep Learning CNN Model for Enhanced COVID-19 Detection from Computed Tomography (CT) Scan Images [0.0] 新型コロナウイルスの早期検出は、効果的な治療と感染拡大の制御に不可欠である。
本研究では,CTスキャン画像から新型コロナウイルスを検出するためのハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。
提案モデルでは,精度98.93%の精度を実現し,精度,リコール,F1スコア,ROC曲線性能を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Jan 2025 18:59:21 GMT)