International AI Safety Report [229.3] 報告書は英国ブレッチリーで開催されたAI Safety Summitに出席する各国によって委任された。
30カ国、国連、OECD、EUはそれぞれ報告書の専門顧問パネルの代表を指名した。
合計で100人のAI専門家が貢献し、さまざまな視点と規律を表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:47:36 GMT)
When Video Coding Meets Multimodal Large Language Models: A Unified Paradigm for Video Coding [118.7] CMVC(Cross-Modality Video Coding)は、ビデオ符号化における多モード表現とビデオ生成モデルを探索する先駆的な手法である。
復号化の際には、以前に符号化されたコンポーネントとビデオ生成モデルを利用して複数の復号モードを生成する。
TT2Vは効果的な意味再構成を実現し,IT2Vは競争力のある知覚整合性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:19:41 GMT)
O1-Pruner: Length-Harmonizing Fine-Tuning for O1-Like Reasoning Pruning [98.3] 精度を維持しながら推論オーバーヘッドを最小限に抑えるため,Longth-Harmonizing Fine-Tuning (O1-Pruner)を提案する。
私たちのコードはもうすぐhttps://github.com/StarDewXXX/O1-Pruner.comで公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:11:03 GMT)
Tulu 3: Pushing Frontiers in Open Language Model Post-Training [94.1] トゥル3(Tulu 3)は、最先端の訓練後モデルである。
Tulu 3はLlama 3.1ベースモデルをベースにしており、Llama 3.1、Qwen 2.5、Mistral、さらにGPT-4o-mini、Claude 3.5-Haikuといったクローズドモデルにも勝っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:46:59 GMT)
On the Coexistence and Ensembling of Watermarks [93.2] 様々なオープンソースの透かしは、画像の品質と復号性に小さな影響しか与えない。
我々は、アンサンブルがメッセージ全体のキャパシティを向上し、基本モデルを再トレーニングすることなく、キャパシティ、正確性、堅牢性、画像品質の新たなトレードオフを可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 00:37:06 GMT)
Collapsed Language Models Promote Fairness [88.5] 偏りのある言語モデルはトークン表現と単語埋め込みの間に崩壊したアライメントを示す。
我々は,幅広い脱バイアス法において,公平性を効果的に向上する原理的な微調整法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:30:57 GMT)
Dialogue is Better Than Monologue: Instructing Medical LLMs via Strategical Conversations [74.8] 実世界の診断シナリオをシミュレートし,USMLE標準に適合するノイズと難易度を統合する新しいベンチマークを導入する。
また、対話に基づく微調整についても検討し、静的データセットを会話形式に変換し、反復的推論プロセスをよりよく捉える。
実験の結果、対話調整されたモデルは従来の手法よりも優れており、マルチラウンド推論のシナリオでは9.64%、ノイズの多い環境では6.18%の精度で改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:58:48 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） (Wed, 29 Jan 2025 18:52:56 GMT)
A Proximal Operator for Inducing 2:4-Sparsity [69.0] 我々は、特徴の局所的相関を利用して、訓練されたモデルでより良い空間マスクを求める正則化器を導出する。
本手法を玩具問題に適用し,最大70Bパラメータの大規模言語モデル全体の解析に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:05:17 GMT)
Through the Dual-Prism: A Spectral Perspective on Graph Data Augmentation for Graph Classification [67.4] 本稿では,DP-Noise や DP-Mask などの拡張グラフを多角化しながら,重要なグラフ特性を維持できるDual-Prism (DP) 拡張手法を提案する。
大規模な実験により、我々のアプローチの効率が検証され、グラフデータ拡張のための新しい有望な方向が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:07:40 GMT)
Coarse-to-fine Q-Network with Action Sequence for Data-Efficient Robot Learning [62.4] 本稿では,新しい値に基づく強化学習アルゴリズムであるCQN-AS(Coarse-to-fine Q-Network with Action Sequence)を紹介する。
我々は,53のロボットタスクに対して,疎密かつ高密度な報酬と実演と無実の報酬を用いたアルゴリズムを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:56:20 GMT)
In-Context Meta LoRA Generation [61.7] Low-rank Adaptation (LoRA) はタスク固有の微調整機能を示す。
In-Context Meta LoRA (ICM-LoRA) は,大規模言語モデルのタスク固有のカスタマイズを効率的に行う新しい手法である。
ICM-LoRAは、現在のパラメータ再構成法よりも正確なLoRAパラメータ再構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:12:01 GMT)
Conformal Distributed Remote Inference in Sensor Networks Under Reliability and Communication Constraints [61.6] 通信制約付き分散共形リスク制御(CD-CRC)
CD-CRCは通信制約下でのセンサネットワークのための新しい意思決定フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:24:56 GMT)
Continuously Learning New Words in Automatic Speech Recognition [57.0] 音声認識のための自己教師付き連続学習手法を提案する。
文献からのメモリ拡張型ASRモデルを用いて、スライドから新しい単語を復号する。
提案手法により,新たな単語の出現頻度が高くなると,新たな単語のパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:55:28 GMT)
Noise-Adaptive Conformal Classification with Marginal Coverage [53.7] 本稿では,ランダムラベルノイズによる交換性からの偏差を効率的に処理できる適応型共形推論手法を提案する。
本手法は,合成および実データに対して,その有効性を示す広範囲な数値実験により検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:55:23 GMT)
Graph-Sequential Alignment and Uniformity: Toward Enhanced Recommendation Systems [51.7] 我々のフレームワークはグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのシーケンシャルレコメンデータを別個のサブモジュールとして使用し、同時に最適化された統合埋め込み空間を共同で共有する。
3つの実世界のデータセットの実験により、提案手法はどちらのアプローチも単独で大幅に性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:51:35 GMT)
AI-Assisted Human Evaluation of Machine Translation [51.1] 我々は、リコール指向の自動品質推定でエラーアノテーションをプリフィルすることでアノテータを支援する。
このAIアシストにより、アノテーションごとの時間を半分に減らしながら、同じ品質レベルでアノテーションを得ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:21:42 GMT)
Toward Understanding In-context vs. In-weight Learning [50.2] 本研究は,文脈内学習の出現と消失を引き起こす簡易な分布特性を同定する。
そして、この研究を完全な大規模言語モデルに拡張し、自然言語プロンプトの様々なコレクションの微調整が、文脈内および重み付き学習の振る舞いをいかに引き出すかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 21:03:47 GMT)
Thermal Radiation Force and Torque on Moving Nanostructures with Anisotropic Optical Response [49.2] 異方性光応答で動くナノ構造は横方向の力とトルクを経験し,その軌道を実質的に変化させることを示す。
これらの現象は、電磁場成分が平行に偏光し、軌道に垂直な付加的な結合から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:31:44 GMT)
Gradient Compressed Sensing: A Query-Efficient Gradient Estimator for High-Dimensional Zeroth-Order Optimization [48.8] 我々は,1ステップあたり$Obig(slogfrac dsbig)$クエリのみを使用する勾配のクエリ効率と精度の高い推定器を提案する。
Indyk-Price-Woodruff (IPW) アルゴリズムを線形測定から非線形関数への圧縮センシングにおいて一般化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:01:09 GMT)
Think Smarter not Harder: Adaptive Reasoning with Inference Aware Optimization [48.6] 本研究では,モデルが推論予算の制約に対して実用性として定式化することで,推論予算を認識できるようにする手法を提案する。
簡単に言えば、IBPOを通じて微調整されたモデルは、クエリの難しさを理解し、より難しいものに推論予算を割り当てる。
これらの改善は、同じ予算の下での自己整合性(self-consistency)の約2ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:20:48 GMT)
Ask, and it shall be given: On the Turing completeness of prompting [47.1] 大規模言語モデル(LLM)は機械学習に革命をもたらし、いわゆるLLMプロンプトパラダイムを開始した。
本稿では, LLMプロンプトパラダイムに関する最初の理論的研究を, 我々の知識を最大限活用するために提示する。
有限サイズの変換器が存在し、計算可能な任意の関数に対して、変換器が関数を演算する対応するプロンプトが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:53:06 GMT)
Unsupervised Patch-GAN with Targeted Patch Ranking for Fine-Grained Novelty Detection in Medical Imaging [46.3] 本稿では,異常検出と局所化のための非教師付きPatch-GANフレームワークを提案する。
筆者らのフレームワークは,まずマスク付き画像を再構成して,きめ細かな正常な特徴を学習する。
これらの再構成画像をパッチに分割することにより,より粒度の細かい異常を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:32:22 GMT)
PIR: Photometric Inverse Rendering with Shading Cues Modeling and Surface Reflectance Regularization [46.1] 本稿では,ニューラル・リバース・レンダリングの新しい手法を提案する。
画像の自己陰影を考慮した光源位置の最適化を行う。
表面反射率の分解性を高めるために,新しい正則化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:18:18 GMT)
AdaSociety: An Adaptive Environment with Social Structures for Multi-Agent Decision-Making [45.7] AdaSocietyは、拡張状態とアクション空間を特徴とするカスタマイズ可能なマルチエージェント環境である。
エージェントが進むにつれて、エージェントが実行する社会的構造を持つ新しいタスクを適応的に生成する。
AdaSocietyは、さまざまな物理的および社会的環境におけるインテリジェンスを探索するための、貴重な研究プラットフォームとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:52:53 GMT)
Pressure Field Reconstruction with SIREN: A Mesh-Free Approach for Image Velocimetry in Complex Noisy Environments [45.0] 本研究は,SIREN(Sinusoidal Representation Network)を用いた画像速度測定データからの圧力場再構成のための新しいアプローチを提案する。
ノイズの多い環境での暗黙の神経表現としての有効性とメッシュのない性質を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:49:59 GMT)
Agricultural Industry Initiatives on Autonomy: How collaborative initiatives of VDMA and AEF can facilitate complexity in domain crossing harmonization needs [45.0] 農業産業は、自律技術の採用の増加とともに、大きな変革を遂げている。
本稿では,これらの課題に対処するための協力グループとイニシアチブについて検討する。
本稿では,これらの協力的取り組みの概要を述べることによって,自律型農業システムの共同開発に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:52:24 GMT)
Learning Semantic Facial Descriptors for Accurate Face Animation [43.4] ディレンマに対処するために,学習可能な不整合ベクトル空間に意味的顔記述子を導入する。
音源と駆動面にエンコーダを用いてベースベクトル係数を求め, 同一性および動作部分空間に有効な顔記述子を導出する。
提案手法は,高忠実度同定におけるモデルベース手法の限界問題と,高精度な動き伝達におけるモデルフリー手法が直面する課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:40:42 GMT)
Improving Your Model Ranking on Chatbot Arena by Vote Rigging [43.3] クラウドソーシングされた投票は、ターゲットモデル $m_t$ のランキングを改善するために適用可能であることを示す。
私たちはElo Arenaプラットフォームから約170万票の投票で実験を行います。
本研究は,投票のリグを防ぐための継続的な努力の重要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:57:29 GMT)
BreezyVoice: Adapting TTS for Taiwanese Mandarin with Enhanced Polyphone Disambiguation -- Challenges and Insights [43.0] BreezyVoiceは台湾のマンダリン向けに開発されたTTS(Text-to-Speech)システムである。
我々の評価は、BreezyVoiceの一般およびコードスイッチングにおける優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:31:26 GMT)
WARP: An Efficient Engine for Multi-Vector Retrieval [42.1] WARPは、XTRベースのColBERTレシーバーの効率を大幅に改善する検索エンジンである。
XTRのリファレンス実装と比較して、エンドツーエンドのレイテンシを41倍削減する。
公式のColBERTv2 PLAIDエンジンよりも3倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:26:47 GMT)
Anatomy Might Be All You Need: Forecasting What to Do During Surgery [41.9] 内視鏡などのツールからビデオフィードを分析することで,ライブガイダンスの提供への関心が高まっている。
本研究の目的は, 手術器具の軌跡を予測し, より精密な指導を行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 21:54:31 GMT)
Critique Fine-Tuning: Learning to Critique is More Effective than Learning to Imitate [41.6] Supervised Fine-Tuning (SFT) は、与えられた命令に対する注釈付き応答を模倣するために言語モデルを訓練するために一般的に使用される。
批判的思考を強調する人間の学習プロセスに触発されて、批判的微調整(CFT)を提案する。
CFTは、しばしば標準的なSFTによって見落とされがちな、深い分析とニュアンスド理解のトラストを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:20:30 GMT)
Modeling the amplification of epidemic spread by individuals exposed to misinformation on social media [41.3] 我々は、大規模で移動性に富んだ物理的接触ネットワークとソーシャルメディアデータを組み込んだ疫病モデルを採用している。
特定のソーシャルメディアプラットフォームを通じて拡散する誤情報によって、拡散がどう影響するかを理解するために、様々なシナリオをシミュレートする。
最悪のシナリオでは、新型コロナウイルスの感染拡大の過程で感染するであろう米国の人口の増分を見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:52:33 GMT)
Towards Robust Unsupervised Attention Prediction in Autonomous Driving [40.8] 本稿では,自律走行システムに対するロバストな無監督注意予測手法を提案する。
不確かさマイニングブランチは、自然の場面における複数の事前訓練されたモデル間の共通点と相違点を分析して、予測を洗練する。
知識埋め込みブロックは、擬似ラベルを適応的に強化するために駆動知識を取り入れることで、ドメインギャップを橋渡しする。
ソフトアテンションとダイナミックアメンデーションにより, 破損に対する堅牢性を向上する新しいデータアメンデーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:43:00 GMT)
A Linear Quantum Coupler for Clean Bosonic Control [40.4] 理想的な量子非線形性は、高い強度で所望のコヒーレント過程を選択的に活性化する。
ジョゼフソンの非線形性の広い帯域幅は、望ましくない駆動誘起遷移とデコヒーレンス制限によるキュービット読み出し、ゲート、カプラ、増幅器によってこれを困難にしている。
両強度を組み合わせ、アイドル時に(カーフリーだけでなく)本質的に線形にし、高強度で駆動してもクリーンなパラメトリックプロセスを活性化するエンジニアリングされた選択規則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:26:14 GMT)
Private Information Retrieval on Multigraph-Based Replicated Storage [39.5] 多重グラフを用いた複製システムにおけるプライベート情報検索問題について考察する。
我々の目標は、$r$-multigraphのPIR容量の上下境界を確立することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:48:22 GMT)
How Efficient is LLM-Generated Code? A Rigorous & High-Standard Benchmark [39.1] 大規模言語モデル(LLM)の開発は、プログラム合成のフロンティアを著しく押し上げている。
ほとんどの評価フレームワークは生成したコードの(機能的な)正しさに重点を置いています。
我々は,LLMの効率的なコード生成能力を評価するための厳格で高水準なベンチマークENAMELを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:10:29 GMT)
MADUV: The 1st INTERSPEECH Mice Autism Detection via Ultrasound Vocalization Challenge [39.0] 超音波による自閉症検出(MADUV)チャレンジでは、マウスの発声による自閉症スペクトラム障害(ASD)の検出に焦点を当てた最初のInterSPEECHチャレンジが導入されている。
参加者は、サンプリング率の高い記録に基づいて、マウスをワイルドタイプまたはASDモデルとして自動的に分類するモデルを開発することを義務付けられている。
その結果, 可聴域の特徴を最大限に発揮し, 自動ASD検出の実現可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:35:29 GMT)
Stroke classification using Virtual Hybrid Edge Detection from in silico electrical impedance tomography data [37.9] 電気インピーダンストモグラフィ(EIT)は、身体の内部伝導性を回復する非侵襲的なイメージング法である。
これまでのほとんどの研究では、生のEIT電圧データをネットワーク入力として使用していた。
本稿では,VHED関数をネットワーク入力として使用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:46:59 GMT)
Deterministic and statistical calibration of constitutive models from full-field data with parametric physics-informed neural networks [36.1] フルフィールド変位データからモデルキャリブレーションを行うためのパラメトリック物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)について検討した。
PINNの高速評価により、ほぼリアルタイムでキャリブレーションを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:21:13 GMT)
Can LLMs Obfuscate Code? A Systematic Analysis of Large Language Models into Assembly Code Obfuscation [36.1] マルウェアの作者は、マルウェアを検出しにくくするために、しばしばコードの難読化を用いる。
難読化されたコードを生成する既存のツールは、しばしば元のソースコードにアクセスする必要がある。
大規模言語モデルは、新しい難読化アセンブリコードを生成することができるか?
もしそうなら、これはアンチウイルスエンジンにリスクをもたらし、攻撃者が新しい難読化パターンを作るための柔軟性を高める可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:52:31 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） (Wed, 29 Jan 2025 16:04:56 GMT)
An Exceptional Dataset For Rare Pancreatic Tumor Segmentation [33.9] 膵内分泌腫瘍(pNETs)は全膵悪性腫瘍の5%未満を占めており、10万人あたり1-1.5の症例しか発生しない。
研究者が利用可能なpNET用のデータセットは存在していない。
これは、pNET専用の最初のデータセットであり、以前のコレクションと区別している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:43:07 GMT)
Langevin Soft Actor-Critic: Efficient Exploration through Uncertainty-Driven Critic Learning [33.4] Langevin Soft Actor Critic (LSAC) は、政策最適化に対する不確実性推定による批判的学習の強化を優先している。
LSACは、連続制御タスクのための主流モデルフリーなRLアルゴリズムの性能より優れているか、あるいは劣っている。
特にLSACは、連続的なアクション空間を持つ連続制御タスクにおけるLCCベースのトンプソンサンプリングの最初の成功例である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:18:00 GMT)
NUDT4MSTAR: A Large Dataset and Benchmark Towards Remote Sensing Object Recognition in the Wild [33.0] 本稿では,野生におけるリモートセンシングターゲット認識のための大規模SARデータセットであるNUDT4MSTARを紹介する。
NUDT4MSTARはデータセットのスケールにおいて、90,000枚以上の画像を含む大きな飛躍的な進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:57:36 GMT)
PulmoFusion: Advancing Pulmonary Health with Efficient Multi-Modal Fusion [31.3] 従来のリモートスピロメトリでは、効果的な肺モニタリングに必要な精度が欠如している。
本稿では,RGBやサーマルビデオデータと患者のメタデータを統合するマルチモーダル予測モデルを用いた,新しい非侵襲的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:10:09 GMT)
DReSS: Data-driven Regularized Structured Streamlining for Large Language Models [30.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな進歩を遂げているが、その規模が大きくなると高い計算とメモリコストがもたらされる。
本稿では,まず正規化,次にプーン,そして最後に微細構造を適用する新しいパラダイムを提案する。
プルーニングされるコンポーネントを正規化するために少量のデータを活用することで、DReSSは、重要な情報をモデルの残りの部分に前もって明示的に転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:28:11 GMT)
API Pack: A Massive Multi-Programming Language Dataset for API Call Generation [30.5] API Packは、100万以上の命令API呼び出しを含む巨大なマルチプログラミング言語データセットである。
API Packの微調整により、完全に新しいAPI呼び出しのためのコード生成において、オープンソースモデルはGPT-3.5とGPT-4を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 00:34:35 GMT)
Breaking the $\log(1/Δ_2)$ Barrier: Better Batched Best Arm Identification with Adaptive Grids [28.5] ほぼ最適なサンプル複雑性を実現するアルゴリズムを導入し、インスタンスに敏感なバッチ複雑性を特徴とする。
我々は、この枠組みを線形包帯におけるバッチ化されたベストアーム識別の問題に拡張し、同様の改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 01:40:36 GMT)
CAMP in the Odyssey: Provably Robust Reinforcement Learning with Certified Radius Maximization [27.6] 深層強化学習(DRL)は、動的環境における強い性能のため、制御と意思決定タスクに広く採用されている。
近年の取り組みは、DRLエージェントが敵の環境で達成したリターンの厳密な理論的保証を確立することで、ロバストネスの問題に対処することに焦点を当てている。
我々は、DRLポリシーを強化するために、texttCertified-rtextttAdius-textttMaximizing textttPolicy (texttt CAMP)トレーニングと呼ばれる新しいパラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:08:08 GMT)
Janus-Pro: Unified Multimodal Understanding and Generation with Data and Model Scaling [27.1] 我々は、Janus-Proという前作の先進的なバージョンを紹介します。
Janus-Proは(1)最適化されたトレーニング戦略、(2)拡張されたトレーニングデータ、(3)より大きなモデルサイズへのスケーリングを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:00:19 GMT)
LLMs can be Fooled into Labelling a Document as Relevant (best café near me; this paper is perfectly relevant) [27.0] 本研究は,複数のオープンソースおよびプロプライエタリ LLM を用いて,関連性を考慮した短いテキスト(パス)のラベル付け実験について報告する。
人間の判断とLLMの全体的な合意は、以前の研究で測定された人間対人間の合意に匹敵するものであるが、LLMは人間の判断と関連するパスをラベル付けする可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:11:35 GMT)
Towards Lifelong Dialogue Agents via Timeline-based Memory Management [27.0] 本稿では,生涯対話エージェントのフレームワークであるTheANINEを紹介する。
TheANINEはメモリ除去を破棄し、その時間的および原因=効果の関係に基づいてそれらをリンクすることで大規模な記憶を管理する。
TheANINEとともに、反ファクト駆動評価方式であるTeaFarmを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:34:02 GMT)
Can Generative LLMs Create Query Variants for Test Collections? An Exploratory Study [26.8] 本稿では,情報要求記述からクエリやクエリの変種を自動的に生成する大規模言語モデルの有用性について検討する。
異なるメトリクスを使って類似性を定量化し、各セットの使用がテストコレクションを構築する際にドキュメントプールにどのように貢献するかを調べます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:36:29 GMT)
Efficient Interactive 3D Multi-Object Removal [25.8] 本稿では,3次元多目的物体除去のための効率的かつユーザフレンドリーなパイプラインを提案する。
複数のビューにまたがるオブジェクトの一貫性と対応性を確保するために,新しいマスクマッチングと改良モジュールを提案する。
提案手法は計算コストを大幅に削減し,処理速度を最先端の手法よりも80%以上高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:12:06 GMT)
Neural Spelling: A Spell-Based BCI System for Language Neural Decoding [25.7] カリキュラムベースのニューラルスペルリングフレームワークを用いた新しい非侵襲的脳波ベースBCIシステムを提案する。
26のアルファベットをすべて認識し、まず手書きに関連するニューラルネットワークをデコードし、次に生成AI(GenAI)を適用してスペルベースのニューラルネットワークデコーディングタスクを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 08:57:51 GMT)
Tonguescape: Exploring Language Models Understanding of Vowel Articulation [25.5] 人間は自身の経験とMRIのような明確な客観的観察を通して母音の明瞭さを発見した。
言語モデル(LM)は言語と医学の分野を含む大量のデータに基づいて訓練されているため、予備的な研究は、LMが母音の発音機構を説明することができることを示している。
1つの疑問が生じる: LMは実際の舌の位置と母音の調音を関連付けるか?
本研究では,既存のリアルタイムMRIデータセットから映像と画像のデータセットを作成し,視覚情報を用いて舌の位置に基づいて,LMが母音の調音を理解できるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:25:20 GMT)
Interpretable Dual-Filter Fuzzy Neural Networks for Affective Brain-Computer Interfaces [25.4] 両フィルタファジィニューラルネットワークアーキテクチャを統合し,感情状態の検出と解釈を改善する新モデルiFuzzyAffectDuoを提案する。
機能的近赤外分光法(fNIRS)と脳波(EEG)を用いた3つの脳画像データセットのアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:31:57 GMT)
The 2020 United States Decennial Census Is More Private Than You (Might) Think [25.3] 2020年の米国国勢調査は、その名目上の保証が示すよりもはるかに強力なプライバシー保護を提供している。
ノイズのばらつきを15.08%$から24.82%$に減らし、地理的レベルごとにほぼ同じレベルのプライバシー保護を維持できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:17:50 GMT)
Deep Ensembles Secretly Perform Empirical Bayes [24.9] 深層アンサンブルは暗黙的に学習されたデータに依存した後部でベイズ平均化を行うことを示す。
この観点は2つの大きな利点をもたらす: (i) 深いアンサンブルを理論的に正当化し、その強い経験的性能の説明を与える; (ii) 学習された事前の検査は、それが点質量の混合によって与えられることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:00:01 GMT)
Cross-lingual Embedding Clustering for Hierarchical Softmax in Low-Resource Multilingual Speech Recognition [23.6] 自動音声認識(ASR)の復号段階に着目した新しい手法を提案する。
言語間埋め込みクラスタリング法を用いて階層型ソフトマックスデコーダ(H-Softmax)を構築する。
これは、以前のHuffmanベースのH-Softmax法の制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:44:30 GMT)
LHGNN: Local-Higher Order Graph Neural Networks For Audio Classification and Tagging [23.5] この研究は、特徴理解を強化するグラフベースモデルであるLocal-Higher Order Graph Neural Network (LHGNN)を紹介する。
公開されている3つのオーディオデータセットに対するモデルの評価は、Transformerベースのモデルをすべてのベンチマークで上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:22:49 GMT)
EchoFM: Foundation Model for Generalizable Echocardiogram Analysis [22.6] 心エコービデオの表現と解析に特化して設計された基礎モデルであるEchoFMを紹介する。
EchoFMでは,空間的および時間的変動の両方をキャプチャする自己教師型学習フレームワークを提案する。
我々は,290,000本以上の心エコービデオと最大2000万フレームの画像からなる広範囲なデータセット上で,我々のモデルを事前訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:39:50 GMT)
Generative Unordered Flow for Set-Structured Data Generation [22.1] 本稿では,データセットデータ生成のためのフローベース生成モデルとして,非順序フローを提案する。
具体的には、順序のないデータを適切な関数表現に変換し、関数値のフローマッチングによってそのような表現の確率測定を学習する。
関数表現から非順序データへの逆写像について、Langevin 動的に初期粒子をウォームアップし、勾配に基づく探索を行い、それらを収束するまで更新する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:03:44 GMT)
PhysBench: Benchmarking and Enhancing Vision-Language Models for Physical World Understanding [21.9] 視覚言語モデル(VLM)は、常識的推論において優れているが、物理世界を理解するのに苦労していることを示す。
本稿では、VLMの一般化強度とビジョンモデルの専門知識を組み合わせたフレームワークであるPhysAgentを紹介する。
以上の結果から,VLMの物理世界理解能力の向上は,Mokaなどのエージェントの具体化に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:52:39 GMT)
Towards Training-Free Open-World Classification with 3D Generative Models [21.8] 我々は3次元オープンワールド分類のための3次元生成モデルの先駆的な探索を行っている。
また、回転不変の特徴抽出器を製作する。
この革新的なシナジーは、トレーニングなし、オープンカテゴリ、ポーズ不変の利点を、私たちのパイプラインに与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:32:08 GMT)
Fast Word Error Rate Estimation Using Self-Supervised Representations for Speech and Text [21.3] WER(Fe-WER)のための高速推定器を導入し、音声とテキストの自己教師付き学習表現に対する平均プーリングを利用する。
その結果,Fe-WERは根平均二乗誤差が14.10%,Pearson相関係数が1.22%,ベースラインが14.10%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:28:34 GMT)
Sparse Autoencoders Can Interpret Randomly Initialized Transformers [21.1] スパースオートエンコーダ (SAEs) は変換器の内部表現を解釈する技術として人気が高まっている。
SAEをランダムトランスフォーマーの「解釈」に適用する。すなわち、テキストデータではなく、ガウスからパラメータをIIDとしてサンプリングするトランスフォーマーである。
ランダムなトランスフォーマーとトレーニングされたトランスフォーマーも同様に解釈可能なSAEラテントを生成し、これをオープンソースの自己解釈性パイプラインを用いて定量的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:11:12 GMT)
Inferring Implicit Goals Across Differing Task Models [20.7] 暗黙的な要件の存在は、ユーザのタスクモデルに対する理解がエージェントのモデルの推定と異なる設定で一般的である。
本稿では,Markov Decision Process (MDP) として取得したタスクのコンテキストにおいて,不特定ユーザサブゴールの可能性を把握し,必要に応じて検索することで,このような予測ミスマッチに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:20:43 GMT)
Joint Pricing and Resource Allocation: An Optimal Online-Learning Approach [20.7] ネット全体の利益を最大化するために、価格と在庫を共同で決定するオンライン学習の地平について検討する。
我々は,複数のOCO上での信頼境界戦略を利用した効率的なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:23:54 GMT)
What is different between these datasets? [20.7] 同じ領域の2つのデータセットは異なる分布を示す可能性がある。
本稿では,データセットの比較を行うための解釈可能な手法の汎用的ツールボックスを提案する。
これらの手法は、動作可能で解釈可能な洞察を提供することによって既存の手法を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:10:45 GMT)
Semantic Consistency Regularization with Large Language Models for Semi-supervised Sentiment Analysis [20.5] 本稿では,半教師付き感情分析のためのフレームワークを提案する。
テキストを意味的に拡張する2つのプロンプト戦略を導入する。
実験により,従来の半教師付き手法よりも優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:03:11 GMT)
Learning to Optimize for Mixed-Integer Non-linear Programming [20.5] 混合整数非線形プログラム(MINLP)は、エネルギーシステムや輸送といった様々な領域で発生する。
MINLPは特に大規模な解決が難しいことで知られている。
本稿では,解の積分性を保証するための2つの学習可能な補正層と,解の実現性を改善するための後処理ステップを備えた新しいディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:45:30 GMT)
InnerThoughts: Disentangling Representations and Predictions in Large Language Models [20.4] 我々は、トレーニング質問の集合に基づいて、小さな独立したニューラルネットワーク予測モジュールを学習することを提案する。
実際、そのようなフレームワークは、LLMの表現能力を予測能力から切り離す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 21:01:44 GMT)
SLIM: Sim-to-Real Legged Instructive Manipulation via Long-Horizon Visuomotor Learning [20.3] 本稿では,シミュレーションで純粋に強化学習によって訓練された実世界の課題を,低コストで解決するモバイル操作システムを提案する。
単一のポリシーは、検索、移動、把握、輸送、降下を含む長期的タスクを自律的に解決し、80%近い現実世界の成功を達成します。
この性能は、ロボットがより効率的であり、遠隔操作の約1.5倍の速度で動作しているのに対して、同じタスクにおける専門家の遠隔操作に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:58:23 GMT)
Uncertainty Quantification and Decomposition for LLM-based Recommendation [20.1] 大規模言語モデル (LLM) は, しばしばその推奨に不確実性を示す。
LLMに基づく推薦の信頼性を定量的に評価するために,予測の不確実性を推定するための新しい枠組みを提案する。
本稿では,予測不確実性をレコメンデーションの不確実性に分解し,不確実性の原因の詳細な分析を可能にすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:08:17 GMT)
Network Fission Ensembles for Low-Cost Self-Ensembles [20.1] NFE(Network Fission Ensembles)と呼ばれる低コストのアンサンブル学習と推論を提案する。
まず、トレーニングの負担を軽減するために、いくつかの重みを取り除きます。
次に、残りの重みを複数の集合に分けて、各集合を用いて複数の補助経路を作成し、複数の集合を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:27:37 GMT)
RL-based Query Rewriting with Distilled LLM for online E-Commerce Systems [19.7] 効率と効率のバランスをとる新しいQR用ハイブリッドパイプラインを提案する。
オンライン強化学習(RL)を用いて,オフラインの知識蒸留を併用し,リアルタイムフィードバックを用いて動的にクエリ書き換えを行う。
Amazon ESCIデータセットの実験結果は、クエリ関連性、多様性、適応性を大幅に改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:41:12 GMT)
SynthFormer: Equivariant Pharmacophore-based Generation of Synthesizable Molecules for Ligand-Based Drug Design [19.6] 本稿では,合成木として構築された完全合成可能な分子を生成する機械学習モデルであるSynthFormerについて紹介する。
これは第一種アプローチであり、薬理泳動に基づく活性分子を設計する能力を提供する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:15:23 GMT)
General Scene Adaptation for Vision-and-Language Navigation [19.2] VLN(Vision-and-Language Navigation)タスクは、主に複数の環境にまたがる個々の命令のワンタイム実行に基づいてエージェントを評価する。
GSA-VLNは、エージェントが特定のシーン内でナビゲーション命令を実行し、時間とともにパフォーマンスを向上させるために同時にそれに対応することを要求する新しいタスクである。
本稿では,新しいデータセット GSA-R2R を提案し,R2R データセットに対する環境と指示の多様性と量を大幅に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:57:56 GMT)
Value Function Decomposition in Markov Recommendation Process [19.1] 本稿では,レコメンダ性能を向上させるためのオンライン強化学習フレームワークを提案する。
これらの2つの因子は、元の時間差損失を分解することで、別々に近似できることを示す。
アンタングル学習フレームワークは、より高速な学習と、アクション探索に対する堅牢性の向上により、より正確な推定を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 04:22:29 GMT)
Generated Data with Fake Privacy: Hidden Dangers of Fine-tuning Large Language Models on Generated Data [19.0] 本研究では,生成データによる微調整が真のプライバシ向上に寄与するか,新たなプライバシリスクを導入するかを検討する。
プライバシリスクを測定するために、Pythia Model SuiteとOpen Pre-trained Transformerを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:27:16 GMT)
Conformal Prediction for Ensembles: Improving Efficiency via Score-Based Aggregation [18.9] 等角予測は分布仮定を避ける一つの方法である。
しかし、予測領域をマージすることで、コンフォメーションスコアに存在する構造が犠牲になり、保守性はさらに低下する。
そこで本研究では,新しいフレームワークを分類と予測列最適化の両方で効果的に活用できることを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:46:43 GMT)
CSEval: Towards Automated, Multi-Dimensional, and Reference-Free Counterspeech Evaluation using Auto-Calibrated LLMs [18.8] CSEvalは、4次元にわたる対音声品質を評価するための新しいデータセットとフレームワークである。
本稿では,自動校正チェーン・オブ・シント(CoT)を用いた音声対数評価手法であるACE(Auto-Calibrated COT for Counterspeech Evaluation)を提案する。
実験の結果,ACEはROUGE,METEOR,BertScoreなどの従来の指標よりも,人間の判断に関連があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:38:29 GMT)
ASAP: Learning Generalizable Online Bin Packing via Adaptive Selection After Pruning [18.3] 本稿では,アダプティブ・セレクション・アフター・プルーニング(ASAP)を提案する。これは,解決者の意思決定を,プルーニングとセレクションの2つのポリシーに分解する。
実験により,ASAPは分布内および分布外インスタンスに優れた一般化と適応能力を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:12:34 GMT)
Solving Urban Network Security Games: Learning Platform, Benchmark, and Challenge for AI Research [17.9] 本稿では,現実のシナリオをモデル化したUrban Network Security Games (textbfUNSG) を解くためのマルチプレイヤーゲームプラットフォームを提案する。
複数の警察官と逃亡犯とのこの相互作用は、UNSGとしてモデル化できる。
このゲームを解く主な課題は、ゲームの大きさと協力と競争の共存である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:46:57 GMT)
WavePulse: Real-time Content Analytics of Radio Livestreams [17.6] 我々はWavePulseについて紹介する。WavePulseはリアルタイムに無線コンテンツを記録、文書化、分析するフレームワークである。
WavePulseを使って3ヶ月にわたって396のニュースラジオ局のライブストリームを監視し、50万時間近いオーディオストリームを処理する。
この結果から,WavePulseがWebから発信される無線ライブストリームからコンテンツを捕捉・分析する効果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:17:56 GMT)
The Impact of Visual Information in Chinese Characters: Evaluating Large Models' Ability to Recognize and Utilize Radicals [17.2] 我々は,大言語モデルと視覚言語モデルによる漢字の視覚的要素の理解を評価する。
我々の結果は、モデルが驚くほど、しかしまだ限られた、視覚情報に関する知識を誇示していることを示している。
我々は、ラジカルに関する追加情報を提供する際に、パートオフ音声タグ付けにおける一貫した改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:51:42 GMT)
From Sparse to Dense: Toddler-inspired Reward Transition in Goal-Oriented Reinforcement Learning [17.2] 強化学習(RL)エージェントは、探索と搾取のバランスをとる上で、しばしば課題に直面している。
本研究は, 最適戦略を保ちながら, スパースからポテンシャルベース高密度(S2D)報酬への移行に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:46:35 GMT)
Dirichlet Process-based Robust Clustering using the Median-of-Means Estimator [16.8] 本稿では,モデルに基づく手法とセントロイド方式の長所を統合することにより,効率的かつ自動的なクラスタリング手法を提案する。
本手法は,クラスタリングの品質に及ぼすノイズの影響を緩和するが,同時にクラスタ数を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:21:40 GMT)
RegD: Hierarchical Embeddings via Distances over Geometric Regions [16.7] 双曲埋め込みは、低次元空間における階層構造を表現するための基礎的なアプローチを提供する。
本稿では2つの新しい測度を持つ幾何学的領域として階層データを表現した新しいユークリッドフレームワークRegDを提案する。
実世界の多様なデータセットに対する実証的な評価は、最先端の手法よりも一貫した性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:44:03 GMT)
Real-Time Video Generation with Pyramid Attention Broadcast [16.1] ピラミド・アテンション・ブロードキャスト(PAB)は、リアルタイム、高品質、およびトレーニング不要なDiTベースのビデオ生成方式である。
PABはベースラインと比較して3つのモデルで最大10.5倍のスピードアップを示し、最大720pビデオのリアルタイム生成を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:02:14 GMT)
Exploring the boundary of quantum correlations with a time-domain optical processor [16.0] 文脈被覆数3のGHZ型パラドックスを導出し、量子論による下界の飽和を示す。
高次元ヒルベルト空間における強い文脈性の提案と研究により、時間多重光学系による異方性量子相関の探索の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:13:10 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） (Wed, 29 Jan 2025 10:43:34 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） (Wed, 29 Jan 2025 14:58:49 GMT)
Differentiable Projection-based Learn to Optimize in Wireless Network-Part I: Convex Constrained (Non-)Convex Programming [15.7] 本稿では,一般凸制約を考慮した(実現不可能な)最適化問題に対処する。
従来の凸最適化法は、これらの問題を最も一般的な形で効率的に扱うのに苦労することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:52:27 GMT)
Distilling Knowledge for Designing Computational Imaging Systems [15.7] E2E最適化の性能はエンコーダに課される物理的制約により著しく低下する。
我々は、事前訓練された、制約の少ないCIシステムの知識を伝達することで、物理的に制約されたCIシステムを設計するための知識蒸留の概念を再解釈する。
提案手法は再構成性能とエンコーダ設計を大幅に向上させ,E2E最適化と従来の非データ駆動エンコーダ設計の両方に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:49:21 GMT)
Sequential Learning of the Pareto Front for Multi-objective Bandits [15.6] 多目的多武装バンディットにおけるパレートフロントの逐次学習の問題について検討する。
我々の主な貢献は、リスク$delta$が小さい場合に最適なサンプル複雑性を達成するアルゴリズムの効率的な実装である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:31:41 GMT)
Noninvertible operators in one, two, and three dimensions via gauging spatially modulated symmetry [15.3] 空間変調対称性を用いた非可逆双対性欠陥を持つコンクリート格子モデルを構築した。
我々の研究は、関連する対称性をゲージすることで、エキゾチックな双対性欠陥を構築するための統一的で体系的な分析フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 01:44:13 GMT)
Human-Aligned Skill Discovery: Balancing Behaviour Exploration and Alignment [14.9] 我々は、より安全でより整合したスキルを発見するために、ヒューマンアライメントスキル発見(HaSD)を提案する。
HaSDはスキルの多様性と人間の価値との整合性を同時に最適化する。
2次元ナビゲーションとセーフティガイムナシウム環境の両方で有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:14:27 GMT)
Constructing Cell-type Taxonomy by Optimal Transport with Relaxed Marginal Constraints [14.8] 細胞のクラスタ分析における課題の1つは、異なる起源や条件のデータセットから抽出されたクラスタのマッチングである。
提案手法は,全サンプルにまたがるセルクラスタの分類を構築し,これらのクラスタのアノテート性を向上し,下流分析のための特徴を効果的に抽出することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 21:29:25 GMT)
TabTreeFormer: Tabular Data Generation Using Hybrid Tree-Transformer [14.3] TabTreeFormerは、ツリーベースのモデルを組み込んだハイブリッドトランスフォーマーアーキテクチャである。
マルチモーダル連続分布を捉えるための二重量子化トークン化器を提案する。
実験の結果,TabTreeFormerは優れた忠実度,実用性,プライバシ,効率性を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:13:03 GMT)
P-TAME: Explain Any Image Classifier with Trained Perturbations [14.3] P-TAME (Perturbation-based Trainable Attention Mechanism for Explanations) は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を説明するためのモデルに依存しない手法である。
推論中に単一のフォワードパスで高分解能な説明を生成する。
本稿では,VGG-16,ResNet-50,ViT-B-16の3つの画像分類器について,P-TAMEを用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:06:08 GMT)
Online Prompt Selection for Program Synthesis [14.2] 大規模言語モデル(LLM)は、プログラム合成の領域における印象的な機能を示している。
ユーザにとって重要な課題は、LLMがソルバの適切な選択であるかどうか、与えられた合成タスクを呼び出すのに適切なLLM、そしてそれを呼び出す正しい方法であるかどうかを特定することである。
我々は、マルチアームのバンディットアルゴリズムを用いて、どのシンボルソルバ(LLM)を選択し、与えられた報酬関数を最大化するために、即座に組み合わせてデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:52:16 GMT)
ATTNChecker: Highly-Optimized Fault Tolerant Attention for Large Language Model Training [14.2] 大規模言語モデル (LLM) は様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示した。
LLMは、特にアテンション機構において故障の影響を受けやすいが、これはトランスフォーマーベースのLLMの重要な構成要素である。
我々は,LLMにおけるアテンション機構に適したアルゴリズムベースフォールトトレランス(ABFT)技術であるATTNCheckerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:49:22 GMT)
si4onnx: A Python package for Selective Inference in Deep Learning Models [13.9] si4onnxは、ディープラーニングモデルの選択的推論を実行するPythonパッケージである。
これは、制御型エラー率による仮説テストの簡単な実装を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:04:46 GMT)
Boosting Federated Learning with FedEntOpt: Mitigating Label Skew by Entropy-Based Client Selection [13.9] ディープラーニングドメインは通常、最適なパフォーマンスのために大量のデータを必要とします。
FedEntOptは、ラベル配布スキューによるパフォーマンスの問題を軽減するように設計されている。
低い参加率とクライアントのドロップアウトのシナリオでは、堅牢で優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:17:58 GMT)
medIKAL: Integrating Knowledge Graphs as Assistants of LLMs for Enhanced Clinical Diagnosis on EMRs [13.8] medIKALは、診断能力を高めるために、LLM(Large Language Models)と知識グラフ(KG)を組み合わせる。
medIKALは、そのタイプに基づいて医療記録のエンティティに重み付けされた重要性を割り当て、KG内の候補疾患の正確な局在を可能にする。
新たに導入した中国のEMRデータセットの広範な実験により,medIKALの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:27:41 GMT)
The Spectre of Surveillance and Censorship in Future Internet Architectures [13.7] 一部の政府は、彼らの政治的地位に対する脅威としてインターネットアクセスを認識し、広範なネットワーク監視と検閲に従事している。
我々は、パケット構造、アドレスと命名方式、ルーティングプロトコルの観点から、顕著なFIAの設計原則を詳細に分析する。
我々は、新たなFIAベースのプライバシー向上技術に関する今後の研究のガイドラインを提供することで、結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:00:51 GMT)
RCAEval: A Benchmark for Root Cause Analysis of Microservice Systems with Telemetry Data [13.7] 近年,マイクロサービスシステムの根本原因分析(RCA)が注目されている。
大規模なデータセットを含み、包括的な評価環境をサポートする標準ベンチマークはまだ存在しない。
マイクロサービスシステムにおけるRCAEvalは、データセットとRCAEvalの評価環境を提供するオープンソースのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:17:36 GMT)
Singularity and universality from von Neumann to Rényi entanglement entropy and disorder operator in Motzkin chains [13.3] 障害作用素のスケーリングも、R'enyiエンタングルメントエントロピーと同様、先行項で$logl$であることを示す。
我々は、$logl$$l$という用語の係数が、R'enyiエントロピーと障害作用素の両方において普遍定数であることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 01:33:07 GMT)
Score-based Neural Ordinary Differential Equations for Computing Mean Field Control Problems [13.3] 本稿では,ディープニューラルネットワークに基づく一階および二階のスコア関数を表すニューラルディファレンシャル方程式のシステムを提案する。
本研究では,個々の雑音に対する平均粘性場制御(MFC)問題を,提案したニューラルODEシステムによって構成された制約のない最適化問題に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:18:25 GMT)
Planning Anything with Rigor: General-Purpose Zero-Shot Planning with LLM-based Formalized Programming [13.2] 大規模言語モデル(LLM)は近年,計画問題の解決に強い可能性を示している。
LLpreview は LLM を利用して,計画上の問題から重要な情報を抽出し,それらをスクラッチから最適化するフレームワークである。
GPToとClaude 3.5 Sonnetの9つのタスクに対して,LLが平均83.7%,86.8%の最適速度で達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:31:53 GMT)
Gradual Domain Adaptation for Graph Learning [13.1] 本稿では,コンパクトなドメイン配列を構成するグラフ段階的ドメイン適応(GGDA)フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、FGW(Fused Gromov-Wasserstein)計量上の知識保存中間グラフの効率的な生成から始まる。
我々のフレームワークは、実装可能な上界と下界を介して、難易度の高いドメイン間距離$W_p(mu_t,mu_t+1)$を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:48:59 GMT)
Large Language Models Can Solve Real-World Planning Rigorously with Formal Verification Tools [12.9] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なマルチ制約計画問題に対して、直接的に正しい計画を生成するのに苦労する。
複雑な多制約計画問題を形式化し,解決する LLM ベースの計画フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは93.9%の成功率を達成し、多様なパラフレーズのプロンプトで有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:24:03 GMT)
Fine-Grained 1-Day Vulnerability Detection in Binaries via Patch Code Localization [12.7] バイナリの1日間の脆弱性は、ソフトウェアセキュリティに対する大きな脅威になっている。
パッチの有無テストは 脆弱性を検出する効果的な方法の1つです
パッチコードとそのコンテキストから安定な値を利用するPLocatorという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 04:35:37 GMT)
Anchor Space Optimal Transport as a Fast Solution to Multiple Optimal Transport Problems [12.7] 機械学習において、最適輸送(OT)理論は様々な応用の確率分布を比較するために広く利用されている。
現実的なシナリオでは、複数のOT問題を解く必要があることが多い。
本稿では,複数のOT問題を対象とした近似OT問題として,アンカー空間最適輸送(ASOT)問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:06:41 GMT)
acoupi: An Open-Source Python Framework for Deploying Bioacoustic AI Models on Edge Devices [12.5] 我々は、スマートバイオ音響デバイスの作成とデプロイを簡単にするオープンソースのPythonフレームワークであるacoupiを開発した。
acoupiは、オーディオ記録、AIベースのデータ処理、データ管理、リアルタイム無線メッセージングを統一されたフレームワークに統合する。
英国都市公園における2つのアカプピ駆動装置の1ヶ月にわたる展開において,アカプピの信頼性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:44:48 GMT)
Leveraging Multimodal LLM for Inspirational User Interface Search [12.5] 既存のAIベースのUI検索メソッドは、ターゲットユーザやアプリのムードといった重要なセマンティクスを見逃すことが多い。
我々はマルチモーダルな大言語モデル(MLLM)を用いて,モバイルUI画像から意味を抽出し,解釈した。
われわれのアプローチは既存のUI検索方法よりも優れており、UIデザイナはよりリッチでコンテキストに関連のある検索体験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:38:39 GMT)
COBias and Debias: Balancing Class Accuracies for Language Models in Inference Time via Nonlinear Integer Programming [12.3] 本稿では,言語モデルにおける基本的な推論時間問題について考察する。
問題の根底にあるものは、いくつかのクラスを過大予測し、他のクラスを過小予測する傾向があることです。
推論時間最適化によって効果的に緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:07:54 GMT)
Zero-Shot Medical Phrase Grounding with Off-the-shelf Diffusion Models [12.3] テキストガイダンスでローカライズを行うタスクは、通常、フレーズグラウンドディング( phrase grounding)と呼ばれる。
私たちは、この挑戦的なタスクを実行するために、公開のFoundation Model、すなわちLatent Diffusion Modelを使用します。
胸部X線検査の結果から, 異なる種類の病理組織においてSOTAと競合し, 2つの指標で平均よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:43:50 GMT)
EmoDynamiX: Emotional Support Dialogue Strategy Prediction by Modelling MiXed Emotions and Discourse Dynamics [12.1] EmoDynamiXは、ユーザの微粒な感情と、不均一なグラフを使用してシステム戦略の間の談話ダイナミクスをモデル化し、パフォーマンスと透明性を改善します。
2つのESCデータセットの実験結果から、EmoDynamiXは従来の最先端の手法よりも優れたマージンを持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:25:02 GMT)
A Comprehensive Survey on Legal Summarization: Challenges and Future Directions [12.0] 現代トランスフォーマーの自然言語処理時代(NLP)にまたがる120以上の論文を網羅的にレビューする。
いくつかの軸に沿った既存研究を提示し、今後の研究のトレンド、課題、機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:22:14 GMT)
Reinforcement-Learning Portfolio Allocation with Dynamic Embedding of Market Information [12.0] 我々は,高次元,非定常,低信号の市場情報から生じる課題に対処するために,ディープラーニング技術を活用したポートフォリオアロケーションフレームワークを開発した。
我々は、生成的オートエンコーダとオンラインメタラーニングを統合し、市場情報を動的に埋め込む強化学習フレームワークを設計する。
米国株上位500銘柄に基づく実証分析は、当社のフレームワークが共通のポートフォリオベンチマークを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:56:59 GMT)
On the Workflows and Smells of Leaderboard Operations (LBOps): An Exploratory Study of Foundation Model Leaderboards [12.0] 本研究は、これらのFMリーダーボードが現実世界のシナリオでどのように動作するかを理解することに焦点を当てる("clainboard operations")。
最大1,045個のFMリーダーボードを5つのソースから収集し、ドキュメントを調べ、リーダーボードオペレーターと直接通信する。
次に、LBOpsの8つのユニークなタイプのリーダボード臭いを特定します。これらの臭いを緩和することで、SEチームは、現在のLBOpsプラクティスにおける透明性、説明責任、コラボレーションを改善することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:47:24 GMT)
Fundamental Computational Limits in Pursuing Invariant Causal Prediction and Invariance-Guided Regularization [11.9] 異種環境からの不変な予測は、純粋にデータ駆動の方法で因果関係を学ぶための扉を開く。
サンプル効率を推定できる既存の方法は指数時間アルゴリズムに基づいている。
本稿では,追加条件下での計算的および統計的に効率的に推定できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 00:29:36 GMT)
How Transformers Get Rich: Approximation and Dynamics Analysis [11.8] 我々は、トランスフォーマーが誘導ヘッドをどのように実装するかの近似と動的解析の両方を提供する。
Em近似解析では、標準および一般化誘導ヘッド機構の両方を定式化する。
本研究では, 4-gram と 2-gram 成分からなる合成混合ターゲット上でのトレーニング力学について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:27:40 GMT)
DFPE: A Diverse Fingerprint Ensemble for Enhancing LLM Performance [11.8] そこで我々は,新しいアンサンブル法であるDiverse Fingerprint Ensemble (DFPE)を提案する。
提案手法は,(1)応答型"フィンガープリント"パターンに基づくクラスタリングモデル,(2)量子化に基づくフィルタリング機構の適用,(3)残余モデルに適応重みを割り当てることである。
MMLU(Massive Multitask Language Understanding)ベンチマークの実験では、DFPEは、全体的な精度が3%、規律レベルの精度が5%向上し、最高のシングルモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 08:44:45 GMT)
Is Conversational XAI All You Need? Human-AI Decision Making With a Conversational XAI Assistant [11.7] 既存のXAIメソッドを対話型ユーザインタフェースで拡張することで、ユーザエンゲージメントが向上し、AIシステムのユーザ理解が向上する、と我々は主張する。
会話型XAIインタフェースは、ユーザ間のAIシステムをよりよく理解し、より高いユーザ信頼をもたらすことがわかりました。
しかし、XAIダッシュボードと会話型XAIインターフェースの両方のユーザは、AIシステムに明らかに依存していた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:29:27 GMT)
Segmentation-Aware Generative Reinforcement Network (GRN) for Tissue Layer Segmentation in 3-D Ultrasound Images for Chronic Low-back Pain (cLBP) Assessment [11.5] 生成強化ネットワーク(GRN)と呼ばれる新しいセグメンテーション対応ジョイントトレーニングフレームワークについて紹介する。
GRNはセグメンテーション損失フィードバックを統合し、画像生成とセグメンテーションのパフォーマンスを1段階で最適化する。
サンプル効率学習用GRN(GRN-SEL)と半教師付き学習用GRN(GRN-SSL)の2種類も開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:58:48 GMT)
Learning the Optimal Stopping for Early Classification within Finite Horizons via Sequential Probability Ratio Test [11.2] 時系列の早期分類に最適な停止時間を提供するSPRT(Sequential Probability Ratio Test)による、時間に敏感な機械学習の利点。
入力長が有限である有限地平線シナリオでは、後ろ向きの誘導を必要とするため、最適停止規則を決定することが計算集約化される。
本稿では,SPRTベースのフレームワークであるFIRMBOUNDを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:54:46 GMT)
Solving Inverse Problems using Diffusion with Fast Iterative Renoising [11.2] 逆問題の画像は、事前訓練された拡散モデルを用いて教師なしの方法で解決することができる。
本稿では,拡散段階毎に何回か画像を再推定し,再認識する手法を提案する。
線形逆問題と位相探索に対する,20,100,1000のニューラルファンクション評価におけるDDfire法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 08:20:05 GMT)
How to Backdoor Consistency Models? [11.0] バックドア攻撃に対する一貫性モデルの脆弱性に関する最初の研究を行う。
我々のフレームワークは、高い実用性と特異性を維持しながら、一貫性モデルの妥協に成功した。
また、一貫性モデルのユニークな性質に起因する攻撃のステルス性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:51:58 GMT)
U2A: Unified Unimodal Adaptation for Robust and Efficient Multimodal Learning [10.9] 各種マルチモーダルタスクに対してローランク適応 (LoRA) を用いた単モーダルエンコーダを併用したUnified Unimodal Adaptation (U2A) を提案する。
本手法は,学習可能なパラメータの数を大幅に削減し,複雑な学習戦略の必要性を解消する。
Mask Tokens (MT) は、モダリティごとに単一のトークンを使用して、利用可能なモダリティから欠落したモダリティ特徴を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:15:49 GMT)
Detecting Anomalies Using Rotated Isolation Forest [10.9] 我々は,iForestで観測された軸方向のゴーストクラスタと,EIFで観測されたゴーストクラスタの両方を効果的に処理する,回転孤立林 (RIF) アルゴリズムを導入する。
我々の実験は、RIFアルゴリズムがiForestとEIFより優れており、人工データセットと実世界のデータセットの両方から得られた結果から証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:26:31 GMT)
netFound: Foundation Model for Network Security [10.8] 本稿では,新しいトランスフォーマーベースネットワーク基盤モデルであるnetFoundを紹介する。
我々は、事前学習のために、豊富なラベルのないネットワークテレメトリデータに自己教師付き学習技術を採用する。
実運用環境では,netFoundが隠れたネットワークコンテキストを効果的にキャプチャすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:41:14 GMT)
Actions Speak Louder than Words: Agent Decisions Reveal Implicit Biases in Language Models [10.6] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートする際にも暗黙の偏見を示すことがある。
ほぼすべてのシミュレーションにおいて,最先端のLDMは社会デマトグラフィーの相違が顕著であることを示す。
実験結果と実世界の格差を比較すると、我々が発見したバイアスは方向整列されているが、顕著に増幅されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:21:31 GMT)
On the Universality of Volume-Preserving and Coupling-Based Normalizing Flows [10.5] 本稿では,RealNVP などの結合型正規化フローの分布定理を提案する。
容積保存正規化フローは普遍的ではなく、どの分布を学習するか、どのように表現性を修正するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:45:04 GMT)
Perforated Backpropagation: A Neuroscience Inspired Extension to Artificial Neural Networks [10.3] 人工ニューラルネットワークのニューロンは、生物学的ニューロンが現在知られているよりもはるかに少ない時期に発明された。
我々の研究は、核ニューロンユニットを生物学的ニューロンとより並列にするための修正を探究する。
本稿では,深部ニューラルネットワークの人工ニューロンを有効活用し,より高性能な符号化を実現する"穿孔"バックプロパゲーションシステムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:09:45 GMT)
Belief Roadmaps with Uncertain Landmark Evanescence [10.2] 我々は,BRULE(Belief Roadmap)を拡張したBRULEを開発した。
計画中、将来のロボットのポーズに対する信念をガウス混合に置き換える。
我々は,信念更新を効率的に行うことができ,混合成分のランダムなサブセットを維持するだけで高品質な解を見つけることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:37:01 GMT)
A linguistically-motivated evaluation methodology for unraveling model's abilities in reading comprehension tasks [10.2] モデルのサイズやアーキテクチャに関わらず,特定の例が常に低いスコアを得られるという直感に基づいて,理解タスクを読むための評価手法を提案する。
この複雑さを特徴付けるためのセマンティックフレームアノテーションを活用し、モデルの難易度を考慮に入れうる7つの複雑さ要因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:05:20 GMT)
Certificated Actor-Critic: Hierarchical Reinforcement Learning with Control Barrier Functions for Safe Navigation [10.2] 制御バリア関数(CBF)は、ロボットの安全なナビゲーションシステムを設計するための顕著なアプローチとして登場した。
我々はCertificated Actor-Critic (CAC) と呼ばれるモデルなし強化学習アルゴリズムを提案する。
CACは、階層的な強化学習フレームワークと、CBFから派生した明確に定義された報酬関数を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:37:47 GMT)
KNN and K-means in Gini Prametric Spaces [10.1] 本稿では、Gini prametric space の概念に基づく K-means と K-nearest の隣り合うアルゴリズムの革新的拡張を紹介する。
Giniベースの測度には、値ベースの情報とランクベースの情報の両方が含まれており、ノイズや外れ値に対する堅牢性を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:35:50 GMT)
Toward Organizational Decoupling in Microservices Through Key Developer Allocation [9.9] 主要な開発者はプロジェクトの作業の大部分に責任を持ち、チームには置き換えられない。
マイクロサービスプロジェクトの重要開発者を特定し、組織的結合との関係を調査するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:51:16 GMT)
A Survey on Quality Metrics for Text-to-Image Generation [9.8] AIベースのテキスト・ツー・イメージモデルは、現実的な画像の生成に優れるだけでなく、デザイナーが画像の内容をより細かく制御できるようになっている。
これらのアプローチはコンピュータグラフィックス研究コミュニティ内で注目を集めている。
本稿では,このようなテキスト・ツー・イメージの品質指標の概要を概観し,これらの指標を分類するための分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 08:48:10 GMT)
Do We Really Need to Design New Byzantine-robust Aggregation Rules? [9.7] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントがサーバを通じてグローバル機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
FLの分散化の側面は、悪意のあるクライアントがグローバルモデルを操作できるような、有害な攻撃の影響を受けやすい。
我々は、毒殺に対する新しい防御機構であるFoundationFLを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:28:03 GMT)
Glioma Multimodal MRI Analysis System for Tumor Layered Diagnosis via Multi-task Semi-supervised Learning [9.7] グリオーマは中枢神経系の最も一般的な原発性腫瘍である。
本研究では,複数のイベントを同時に処理する深層学習ネットワークを用いたGlioma Multimodal MRI Analysis System (GMMAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:50:04 GMT)
MultiChallenge: A Realistic Multi-Turn Conversation Evaluation Benchmark Challenging to Frontier LLMs [9.6] 我々は,大規模言語モデル(LLM)を評価する先駆的ベンチマークであるMultiChallengeを紹介した。
我々は,現在の人間とLLMの対話において一般的で現実的なマルチターン会話における課題の4つのカテゴリを識別する。
既存のマルチターン評価ベンチマークでほぼ完全なスコアを得たにもかかわらず、すべてのフロンティアモデルはMultiChallengeで50%未満の精度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:29:24 GMT)
Efficient Feature Fusion for UAV Object Detection [9.6] 特に小さな物体は画像の最小部分を占めており、正確な検出を困難にしている。
既存のマルチスケール機能融合手法は、様々な解像度で機能を集約することでこれらの課題に対処する。
本稿では,UAVオブジェクト検出タスクに特化して設計された新しい機能融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:39:16 GMT)
Poisoning Attacks and Defenses to Federated Unlearning [9.5] フェデレートされた未学習は、悪意のあるクライアントによる攻撃を害するおそれがある。
我々は,フェデレート・アンラーニングを標的とした最初の毒殺攻撃であるBadUnlearnを提案する。
BadUnlearnは既存の非学習手法を効果的に破壊できる一方で、UnlearnGuardは依然として毒殺攻撃に対して安全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:23:46 GMT)
Transformer Based Time-Series Forecasting for Stock [9.4] これは、世界中の数億人の小売業者やプロのトレーダーが市場が開く前に1秒ごとにしようとしている、最も難しい予測タスクの1つだ。
近年の機械学習の発展と、市場が長年にわたって生み出しているデータ量により、ディープラーニングニューラルネットワークのような機械学習技術の適用は避けられない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 00:26:47 GMT)
Susceptibility to Unreliable Information Sources: Swift Adoption with Minimal Exposure [9.4] ユーザは、高クレーディビリティソースよりも露出が少ない低クレーディビリティソースを採用する傾向があります。
情報ソースの採用は、しばしば、同等の信頼性レベルを持つソースへのユーザーの事前の露出を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:03:32 GMT)
On the Convergence of No-Regret Dynamics in Information Retrieval Games with Proportional Ranking Functions [9.1] Web上でコンテンツを公開するパブリッシャは、オンライン学習フレームワーク内でモデル化可能な振る舞いとして、戦略的に行動する。
コンケーブアクティベーション関数を持つ任意の比例コンテンツランキング関数が、非回帰学習ダイナミクスが収束するゲームを引き起こすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:26:36 GMT)
Exploring Vision Language Models for Multimodal and Multilingual Stance Detection [9.1] ソーシャルメディアのグローバルリーチは情報の拡散を増幅し、堅牢な自然言語処理タスクの必要性を強調している。
以前の研究では主にテキストのみの入力に焦点が当てられ、マルチモーダルなシナリオは比較的過小評価されている。
本稿では,マルチモーダルおよび多言語姿勢検出タスクにおけるVLM(Vision-Language Models)の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:39:53 GMT)
Certifying Pareto-Optimality in Multi-Objective Maximum Satisfiability [9.1] マルチオブジェクトMaxSAT(MO-MaxSAT)最適化手法のVeriPB証明形式に基づく証明ロギングを提案する。
最先端のマルチオブジェクトMaxSATソルバにVeriPBの証明ロギングを実装することで,MO-MaxSATの証明ロギングを合理的なオーバーヘッドで拡張可能であることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:01:26 GMT)
Winning Rates of $(n,k)$ Quantum Coset Monogamy Games [9.0] 我々は$(n,k)$ Coset Monogamy Gameを定式化し、2人のプレイヤーが通信せずにランダムなコセット状態から補完情報を抽出しなければならない。
我々のゲームは、等しい情報サイズ$(k=fracn2)$の場合に対処する以前の作品で考慮されたものを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:21:34 GMT)
Attention when you need [8.9] タスク関連機能に注意を払っていると、タスクのパフォーマンスが向上するが、注意を払うには、独自のメタボリックコストが伴う。
本研究は,マウスの強化学習に基づく規範モデルを構築し,その利点と注意コストのバランスについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:04:17 GMT)
The impact of behavioral diversity in multi-agent reinforcement learning [8.9] 行動多様性と形態的多様性の相乗効果を示す。
行動に異質なチームがいかに学習し、繰り返し発生する混乱を克服するための潜伏したスキルを維持しているかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:53:58 GMT)
A Genetic Algorithm-Based Approach for Automated Optimization of Kolmogorov-Arnold Networks in Classification Tasks [8.7] コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)は2024年に導入され、多層パーセプトロンの解釈可能性の問題に対処している。
本稿では, GA-KANを提案する。GA-KANは, Kansの最適化を自動化する遺伝的アプローチであり, 設計プロセスに人間の介入を必要としない。
GA-KANは2つのおもちゃのデータセット上で検証され、元のkanのマニュアルチューニングを必要とせずに最適な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 04:32:36 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） (Wed, 29 Jan 2025 04:36:03 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） (Wed, 29 Jan 2025 06:39:22 GMT)
A Robust Prototype-Based Network with Interpretable RBF Classifier Foundations [8.5] 解釈可能性を含む様々な特性についてPBN(Prototype-Based Networks)を解析する。
我々の深層PBNは、他のアプローチの解釈可能性の欠点を解消しつつ、異なるベンチマークで最先端の分類精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:46:08 GMT)
vAttention: Dynamic Memory Management for Serving LLMs without PagedAttention [8.2] PagedAttention は LLM サービスシステムにおける動的メモリ割り当ての一般的なアプローチである。
仮想メモリにおけるKVキャッシュの整合性を保ちながら、物理メモリのフラグメンテーションを軽減するアプローチとして、vAttentionを提案する。
全体として、vAttentionはPagedAttentionに代わるシンプルでポータブルでパフォーマンスの高いものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 04:10:41 GMT)
Virus: Harmful Fine-tuning Attack for Large Language Models Bypassing Guardrail Moderation [7.9] データフィルタリングにおいて、純粋にモデレーションガードレールに頼ることは信頼性がないことを示す。
提案手法はウイルスと呼ばれ,有害なデータをわずかに修正することで容易にガードレールのモデレーションを回避できる。
実験の結果,ウイルスに最適化された有害データは,最大100%の漏出比でガードレールで検出できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:24:58 GMT)
A Dual-Agent Adversarial Framework for Robust Generalization in Deep Reinforcement Learning [7.9] 両エージェント対応型政策学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、エージェントが人間の事前知識を導入することなく、基礎となるセマンティクスを自発的に学習することを可能にする。
実験により, 両エージェントの一般化性能が著しく向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:36:47 GMT)
A review on the novelty measurements of academic papers [7.9] 本総説は,科学論文における新規性測定の体系的分析をめざすものである。
我々は、科学的新奇性と、独創性、科学的革新、創造性、科学的ブレークスルーを含む4つの類似した概念の違いを比較する。
ノベルティ対策の検証に用いられているアプローチを調査し,これらの対策に関連する現在のツールやデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:33:36 GMT)
Privacy Audit as Bits Transmission: (Im)possibilities for Audit by One Run [7.9] 情報理論の原則に基づくプライバシー監査のための統一フレームワークを提案する。
プライバシ監査の手法を1回実行することで,単一実行監査が実現可能あるいは実現不可能な条件を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:38:51 GMT)
Byzantine-Robust Federated Learning over Ring-All-Reduce Distributed Computing [7.8] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシのメリットと並列計算による収束の促進のために、分散学習パラダイムとして注目を集めている。
従来のFLは、複数のクライアントをコーディネートしてグローバルモデルをトレーニングする、サーバクライアントアーキテクチャ(SC)に依存していた。
これを解決するために、リングオールリデュース(RAR)アーキテクチャを導入し、中央サーバを排除し、帯域幅の最適化を実現した。
本稿では,ビザンチンのロバスト性と通信効率を両立させる最初のRARベースのFLアルゴリズムBRACEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:01:01 GMT)
LogLLM: Log-based Anomaly Detection Using Large Language Models [7.8] 大規模言語モデル(LLM)を活用するログベースの異常検出フレームワークであるLogLLMを提案する。
LogLLMはBERTを使用してログメッセージからセマンティックベクターを抽出し、変換器デコーダベースのモデルであるLlamaを使ってログシーケンスを分類する。
我々のフレームワークは、性能と適応性を高めるために設計された新しい3段階の手順によって訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:41:55 GMT)
Prompt Obfuscation for Large Language Models [7.7] システムプロンプトの抽出を防止するために,プロンプト難読化を導入する。
難解なプロンプト出力と元のプロンプトの出力を比較することで,我々のアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:57:35 GMT)
Distinguished Quantized Guidance for Diffusion-based Sequence Recommendation [7.7] 拡散型シーケンスレコメンデーション(DiQDiff)のための分散量子ガイダンスを提案する。
DiQDiffは、ユーザ関心を理解するための堅牢なガイダンスを抽出し、DM内でパーソナライズされたユーザ関心のための優れたアイテムを生成することを目的としている。
先行するアプローチに対するDiQDiffの優れたレコメンデーション性能は、シーケンシャルなレコメンデーションタスクにおける有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:20:42 GMT)
DRACO: Decentralized Asynchronous Federated Learning over Row-Stochastic Wireless Networks [7.4] DRACOは、行確率ゴシップ無線ネットワーク上での分散非同期Descent(SGD)の新しい手法である。
我々のアプローチは、分散ネットワーク内のエッジデバイスが、連続したタイムラインに沿ってローカルトレーニングとモデル交換を行うことを可能にする。
我々の数値実験は提案手法の有効性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:54:15 GMT)
Regularized Best-of-N Sampling with Minimum Bayes Risk Objective for Language Model Alignment [7.3] 報奨モデルを用いたBest-of-N(BoN)サンプリングは、復号時の人間の嗜好に合わせてLLM(Large Language Models)を調整するための効果的な戦略であることが示されている。
報酬モデルは真の目的に対する不完全なプロキシであるため、その価値を過度に最適化することは、真の目的に対するパフォーマンスを損なう可能性がある。
本稿では,最小ベイズリスク(MBR)目標を近接正規化項として組み込むことで,推論時の報酬ハッキングを緩和することを目的としたBoNの変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 08:52:40 GMT)
Atomic Transfer Graphs: Secure-by-design Protocols for Heterogeneous Blockchain Ecosystems [7.3] 本稿では,共通セキュリティと機能目標を実現するセキュア・バイ・デザインプロトコルを生成するフレームワークを提案する。
その結果生まれたプロトコルは、新しい最小限のスマートコントラクト機能であるTimelock Contracts (CTLC)上に構築される。
私たちのフレームワークは、既存のユースケース固有のプロトコルのパフォーマンスをマッチングまたは改善しながら、これらすべてのユースケースに対して、汎用的で証明可能なセキュアなプロトコルを初めて提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:25:53 GMT)
Deciphering the Definition of Adversarial Robustness for post-hoc OOD Detectors [7.3] 本稿では,16個のポストホック検出器の種々の回避攻撃に対する対向性について検討する。
また、敵の堅牢性に役立つOOD検出器における敵防衛のロードマップについても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 04:48:16 GMT)
Temperature-Free Loss Function for Contrastive Learning [7.2] 温度を使わずにInfoNCEの損失を発生させる新しい手法を提案する。
具体的には, 温度スケーリングを逆双曲型タンジェント関数に置き換え, 改良されたInfoNCE損失をもたらす。
提案手法は, コントラスト学習の5つのベンチマークで検証し, 温度調整を伴わない良好な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:43:21 GMT)
AdditiveLLM: Large Language Models Predict Defects in Additive Manufacturing [7.1] 本研究では, 大規模言語モデルによる付加的製造欠陥の予測能力について検討する。
プロセスパラメータ欠陥データセットを使用して、AdditiveLLMというモデル集合を微調整します。
このモデルは堅牢な予測能力を示し、一連のプロセスパラメータに関連する欠陥状態を提供するよう要求されたときの精度は93%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:18:01 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） (Wed, 29 Jan 2025 05:51:25 GMT)
BitMLx: Secure Cross-chain Smart Contracts For Bitcoin-style Cryptocurrencies [6.8] BitMLxは、クロスチェーンスマートコントラクトのための最初のドメイン固有言語です。
我々は,複数の契約を交わす際に所定の戦略に従う誠実なユーザに対して,BitMLx契約の実行時と同様,少なくとも多くの資金を拠出することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:16:37 GMT)
Investigating Vulnerability Disclosures in Open-Source Software Using Bug Bounty Reports and Security Advisories [6.8] 私たちは,GitHubのセキュリティアドバイザリ3,798件と,OSSバグ報奨金レポート4,033件について,実証的研究を行った。
OSSの脆弱性がセキュリティアドバイザリやバグ報奨金報告からどのように伝播するかを説明する明示的なプロセスは、私たちが最初に決定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:36:41 GMT)
Towards Recommender Systems LLMs Playground (RecSysLLMsP): Exploring Polarization and Engagement in Simulated Social Networks [6.8] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用した新しいシミュレーションフレームワークを提案する。
説明的、静的、動的属性を持つ多様なAIエージェントを作成することで、3つのシナリオにわたって自律的な振る舞いを評価する。
本研究は, 社会的分極を緩和しつつ, ユーザの満足度を高めるためのレコメンデータシステム設計において, 慎重なバランスの必要性を強調するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:23:34 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） (Wed, 29 Jan 2025 03:34:42 GMT)
Benchmark Evaluations, Applications, and Challenges of Large Vision Language Models: A Survey [6.7] VLM(Multimodal Vision Language Models)は、コンピュータビジョンと自然言語処理の交差点において、トランスフォーメーション技術として登場した。
VLMは、視覚的およびテキスト的データに対して強力な推論と理解能力を示し、ゼロショット分類において古典的な単一モダリティ視覚モデルを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 00:26:29 GMT)
Decision-Theoretic Approaches in Learning-Augmented Algorithms [6.7] 距離に基づく評価などの決定論的尺度の両方に基づくアプローチを導入する。
アルゴリズムのパフォーマンスと不完全なオラクルに関連するリスクとのトレードオフをバランスさせます。
これらの手法は予測誤差の全スペクトルにわたるアルゴリズム性能の定量化に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:16:27 GMT)
A Geometric Perspective for High-Dimensional Multiplex Graphs [6.5] 幾何学的観点から高次元多重グラフの埋め込み問題について検討する。
階層的な次元埋め込みと双曲グラフニューラルネットワークを利用する新しい多重グラフ埋め込み法を提案する。
実世界の高次元多重グラフの実験結果は、階層型と双曲型埋め込みの間の相乗効果が幾何歪みをはるかに少なくすることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:02:37 GMT)
Prompt-Aware Scheduling for Efficient Text-to-Image Inferencing System [6.3] 本研究は,様々な近似レベルで動作している同一モデルの複数インスタンス間のプロンプトを最適に一致させて,高負荷および固定予算下で高品質な画像を提供する,新しいテキスト・ツー・イメージ推論システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:17:48 GMT)
GRACE: Generalizing Robot-Assisted Caregiving with User Functionality Embeddings [6.2] 作業療法による機能的評価スコアを用いて、パーソナライズされたfROMを予測することを学ぶ。
ユーザの身体機能の潜在的表現に機能評価スコアを埋め込むことを学習するニューラルネットワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:55:07 GMT)
Generating Synthetic Free-text Medical Records with Low Re-identification Risk using Masked Language Modeling [6.2] Masked Language Modeling を用いた合成自由テキスト医療記録生成システムを提案する。
このシステムは、世代ごとの多様性を導入しつつ、重要な医療情報を保存し、再識別リスクを最小限にする。
その結果,HIPAA準拠のPHIリコール率96%,再同定リスク3.5%で高品質な合成データが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:10:09 GMT)
Golden Ratio-Based Sufficient Dimension Reduction [6.2] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた十分次元削減手法を提案する。
構造次元を効果的に特定し、中心空間をうまく推定する。
これは、バロンクラスの関数に対するニューラルネットワークの近似能力の利点を生かし、計算コストの削減につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:17:55 GMT)
NF-MKV Net: A Constraint-Preserving Neural Network Approach to Solving Mean-Field Games Equilibrium [6.2] 本稿では,プロセスの観点から,MFGの平衡を解くためのニューラルネットワークアプローチについて検討する。
これは、MKVDE(McKean-Vlasov-type Forward-Backward Differential Equation)固定点問題に対処するために、ステート・ポリシー接続の時系列ニューラルネットワークを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:14:09 GMT)
TransRAD: Retentive Vision Transformer for Enhanced Radar Object Detection [6.2] 本稿では,新しい3次元レーダ物体検出モデルであるTransRADを提案する。
本研究では、ディープレーダオブジェクト検出における重複境界ボックスの共通問題を軽減するために、位置認識型NMSを提案する。
その結果,TransRADは2次元および3次元のレーダ検出タスクにおいて最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:21:41 GMT)
AI Governance through Markets [6.1] 我々は、市場ベースのメカニズムがAI開発に効果的なインセンティブをもたらすと論じている。
市場ガバナンスの新たなベクターとして,保険,監査,調達,デューディリジェンスという4つについて検討する。
本稿では、規制当局、経済学者、機械学習研究者に対して、AIガバナンスに対する市場ベースのアプローチの調査と実装を奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:48:13 GMT)
Early External Safety Testing of OpenAI's o3-mini: Insights from the Pre-Deployment Evaluation [6.1] 大きな言語モデル(LLM)は、個人のプライバシを害し、バイアスを持続させ、誤情報を拡散するリスクを含む、特定のリスクを課す。
本稿では,モンドラゴン大学とセビリア大学の研究者による,OpenAIの新しいo3-mini LLMに関する外部安全試験経験について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:36:53 GMT)
RICoTA: Red-teaming of In-the-wild Conversation with Test Attempts [6.0] RICoTAは、大言語モデル(LLM)に挑戦する609のプロンプトで構成される、韓国のレッドチームデータセットである。
われわれは、韓国のRedditのようなコミュニティに自己投稿されたユーザー・チャットボットの会話を活用している。
データセットはGitHubから公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:32:27 GMT)
Throwaway Accounts and Moderation on Reddit [5.7] ソーシャルメディアプラットフォーム(SMP)は、様々なレベルの感度で情報共有を容易にする。
本稿では, 匿名性, 特に, 投げ捨てアカウントの利用, Redditにおけるコンテンツモデレーションの程度と性質との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:10:10 GMT)
Large Language Models for Single-Step and Multi-Step Flight Trajectory Prediction [5.7] 本研究では,大型言語モデル(LLM)を用いた飛行軌道予測の先駆的手法として,言語モデリング問題として再検討した。
具体的には、航空機の状態とADS-B飛行データから航空機を抽出し、プロンプトベースのデータセットを構築する。
データセットはLSMを微調整するために使用され、正確な予測のために複雑な時間パターンを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:35:56 GMT)
Attacker Control and Bug Prioritization [5.6] 脆弱性のパラメータに対する攻撃者の制御は、しばしば見過ごされるエクスプロイラビリティの要因である。
テナントだけでなく、単純な定性的かつ定量的な制御概念は、脆弱性を効果的に区別するのに十分なものではないことを示す。
我々は、脅威モデルや専門家の洞察を考慮に入れた上で、制御領域と呼ばれる実現可能な価値セットの分析に焦点を合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:27:43 GMT)
Detecting quantum steering in networks [5.5] 量子ネットワークは、半デバイスに依存しない通信とセキュリティにおいて、前例のない飛躍を約束する。
絡み合い特性に依存しないネットワークステアリングを調査するためのネットワーク・クレーザ・ホルン・シモニー・ホルトのような不等式を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 08:24:14 GMT)
In-IDE Programming Courses: Learning Software Development in a Real-World Setting [5.3] JetBrainsは最近JetBrains Academyプラグインをリリースした。
このプラグインを使って少なくとも1コースを修了した学生や開発者に対して,8回の1時間インタビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:34:22 GMT)
WCDT: Systematic WCET Optimization for Decision Tree Implementations [5.0] 安全な操作を確保するためには、機械学習モデルの最悪の実行時間(WCET)が必要である。
決定木実装のWCET最適化のための体系的アプローチを開発する。
我々は,サロゲートモデルとWCET最適化アルゴリズムの両方を実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:01:39 GMT)
Optimizing LPB Algorithms using Simulated Annealing [4.9] 本研究は, 改良されたアルゴリズムの作業手順を, 主集団に提供し, 良質な集団と悪質な集団に分割することによって概説する。
その結果、人口が増加し、効率が向上し、PBSAの性能が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:35:30 GMT)
Mean-Field Sampling for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [4.9] マルチエージェント強化学習のための新しいアルゴリズムを提案する。
この学習されたポリシーは、サブサンプルエージェントの数が増加するにつれて、$tildeO (1/sqrtk)$の順序で最適ポリシーに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:54:55 GMT)
STGCN-LSTM for Olympic Medal Prediction: Dynamic Power Modeling and Causal Policy Optimization [4.8] 本稿では,オリンピックのメダル分布を予測するための新しいハイブリッドモデル STCN-LSTM を提案する。
国家間の関係の強固さと国家パフォーマンスの長期的な依存関係を統合する。
結果は、コーチングのモビリティ、イベントの分散、そして戦略的投資がメダル予測に与える影響に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:28:06 GMT)
Towards Resource-Efficient Compound AI Systems [4.7] 複合AIシステムは、モデル、レトリバー、外部ツールなどの複数の相互作用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、動的スケジューリングとリソース認識意思決定のための宣言型ワークフロープログラミングモデルと適応型ランタイムシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:19:59 GMT)
SSF: Sparse Long-Range Scene Flow for Autonomous Driving [4.7] 特徴抽出にスパース畳み込みに基づくバックボーンを用いた長距離シーンフローのための汎用パイプラインを提案する。
提案手法であるSSFはArgoverse2データセットの最先端化を実現し,長距離シーンフロー推定において高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:14:16 GMT)
Heuristic-Informed Mixture of Experts for Link Prediction in Multilayer Networks [4.6] MoE-ML-LPはMixture-of-Expertsフレームワークとして初めて、多層リンク予測用に設計された。
リンク予測のための多層構造上に構築されたMoE-ML-LPは、様々な専門家による決定を合成し、予測能力を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:46:43 GMT)
Landscape Features in Single-Objective Continuous Optimization: Have We Hit a Wall in Algorithm Selection Generalization? [4.5] 本研究では,異なる問題表現に基づくASモデルの一般化可能性を評価する。
また,最近提案されたトポロジカルランドスケープ解析機能と同様に,最も広く利用されているランドスケープ解析機能についても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:03:27 GMT)
Quantum suppression of cold reactions far from the s-wave energy limit [4.4] 我々は、中性8,7$Rb原子の個々の冷間対と光学的にアクセスできない8,7$Rb$+$イオンとの共鳴電荷交換反応を、$s$-wave状態よりはるかに高く研究した。
以上の結果から, 超低温の$s$波状態よりも3桁高い温度でも, 衝突における量子干渉は持続し, 反応速度に影響を与えることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:59:45 GMT)
Watch Your STEPP: Semantic Traversability Estimation using Pose Projected Features [4.4] 人間の歩行のデモンストレーションから学ぶことにより,地形の移動性を評価する手法を提案する。
提案手法は,DINOv2視覚変換器モデルを用いて生成した高密度画素ワイドな特徴埋め込みを利用する。
損失を最小化することにより、ネットワークは、低い復元誤差で見慣れた地形と、高い復元誤差で見慣れないまたは危険な地形とを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:53:58 GMT)
Learning Beyond the Surface: How Far Can Continual Pre-Training with LoRA Enhance LLMs' Domain-Specific Insight Learning? [4.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
しかし、ドメイン固有のデータセットからより深い洞察を抽出し、内部化する能力は、まだ探索されていない。
本研究は, インサイトラーニングにおけるLCMの能力を高めるために, 連続的事前学習がいかに有効かを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:40:32 GMT)
Imputation using training labels and classification via label imputation [4.4] 欠落したデータを扱うために,ミスフォレスト計算に基づく分類を提案する。
CBMIは予測されたテストラベルを欠落した値で積み上げ、インプットでラベルを積み重ねる。
CBMIは、入力データのみに基づいて、命令よりもはるかに優れた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:16:58 GMT)
Automated Repair of Cyber-Physical Systems [4.3] このプロジェクトの目的は、CPSのためのスケーラブルなAPR技術を開発することである。
フォールトローカライゼーション、長時間のテスト実行、フィットネス機能制限といった問題に対処する。
スペクトルに基づく断層定位とパッチ生成と高度な人工知能技術を組み合わせた新しい手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:36:04 GMT)
LayerPlexRank: Exploring Node Centrality and Layer Influence through Algebraic Connectivity in Multiplex Networks [4.1] 本稿では,マルチプレックスネットワークにおけるノードの集中度と層の影響を同時に評価するアルゴリズムであるLayerPlexRankを紹介する。
本稿では,LayerPlexRankの実用性について,様々な実世界のデータセットに対する理論的解析と実証的検証により検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:59:47 GMT)
CoCoNUT: Structural Code Understanding does not fall out of a tree [4.1] 大規模言語モデル(LLM)は、構造化されたデータと非構造化されたテキストデータの両方を含む幅広いタスクにおいて、印象的なパフォーマンスを示している。
コード生成、修復、あるいは補完のための様々なベンチマークの最近の結果は、あるモデルが人間に匹敵するプログラミング能力を持っていることを示唆している。
このようなベンチマークにおけるハイパフォーマンスは、コードの構造的制御フローを理解する人間固有の能力と相関しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:15:45 GMT)
LLMs in the Heart of Differential Testing: A Case Study on a Medical Rule Engine [4.1] ノルウェーがん登録局(CRN)は、コアがん登録活動を支援するために、自動がん登録支援システム(CaReSS)を使用している。
GURIはCaReSSの中核的なコンポーネントであり、医療ルールによる入ってくるデータの検証に責任がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:36:00 GMT)
Deep Learning in Early Alzheimer's disease's Detection: A Comprehensive Survey of Classification, Segmentation, and Feature Extraction Methods [4.1] 2015年の世界アルツハイマー病報告書によると、世界中で4680万人が認知症に苦しんでいる。
ディープラーニングは、高次元データの複雑な構造を特定することによって、従来の機械学習技術より優れている。
本研究では、オープンアクセスデータセットを用いて、早期アルツハイマー病検出のためのディープラーニングアルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:30:35 GMT)
SAeUron: Interpretable Concept Unlearning in Diffusion Models with Sparse Autoencoders [4.0] テキストと画像の拡散モデルにおいて不要な概念を解き放つ新しい方法であるSaeUronを紹介する。
まず、教師なしで訓練されたSAEが、特定の概念に対応するスパースと解釈可能な特徴を捉えることを実証する。
これにより、モデル全体のパフォーマンスを維持しながら、モデルのアクティベートに対する正確な介入によって、ターゲットコンテンツがブロックされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:29:47 GMT)
KoopAGRU: A Koopman-based Anomaly Detection in Time-Series using Gated Recurrent Units [4.0] 実世界の時系列データにおける異常検出は、複雑で非線形な時間ダイナミクスが関与しているため、難しい課題である。
本稿では,この問題に対処するための新しいディープラーニングモデルであるKoopAGRUを紹介する。
KoopAGRUは単一のプロセスでトレーニングされ、高速な推論時間を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:21:23 GMT)
Query-Aware Learnable Graph Pooling Tokens as Prompt for Large Language Models [3.9] Learnable Graph Pooling Token (LGPT)は、フレキシブルで効率的なグラフ表現を可能にする。
提案手法は,大規模言語モデルを訓練することなく,GraphQAベンチマークで4.13%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:35:41 GMT)
Statistical Significance of Feature Importance Rankings [3.9] 高確率保証で最も重要な機能が正しいことを確実にするテクニックを考案する。
これらは、上位機能のセットと要素の順序をK$で評価する。
次に、2つの効率的なサンプリングアルゴリズムを導入し、おそらくは1-alpha$を超える確率で、K$の最も重要な特徴を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 00:49:57 GMT)
UGSim: Autonomous Buoyancy-Driven Underwater Glider Simulator with LQR Control Strategy and Recursive Guidance System [3.9] 本稿では,浮力駆動グライダーのシミュレータであるUGSimについて述べる。
浮力駆動グライダーに対する複雑な流体力学と静水圧の影響から生じる、ユニークな課題に対処するために設計された。
シミュレーターは、海における高価な時間を要するアルゴリズムの開発と評価を加速するために提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:50:41 GMT)
Testing Research Software: An In-Depth Survey of Practices, Methods, and Tools [3.8] 研究ソフトウェアをテストすることは、ソフトウェアの複雑さと研究ソフトウェアコミュニティのユニークな文化のために難しい。
本研究は,テストケースの設計,期待されるアウトプットの課題,品質指標の使用,実行方法,ツール,望ましいツール機能に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:27:13 GMT)
Efficient, Accurate and Stable Gradients for Neural ODEs [3.8] 本稿では,ニューラルなODEを学習するための可逆的ODEソルバのクラスを紹介する。
可逆解器は正確な勾配を計算し、高次で数値的に安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:59:54 GMT)
Tabular and Deep Reinforcement Learning for Gittins Index [3.7] マルチアームバンディット問題において、Gittinsインデックスポリシーは、マルコフの腕を引っ張ることで得られる期待の総割引報酬を最大化するのに最適であることが知られている。
ほとんどの現実的なシナリオでは、マルコフ状態遷移確率は未知であるため、Gittinsインデックスは計算できない。
次に、得られた報酬を最大限に活用しながら、状態空間を探索してこれらの指標を学習する強化学習(RL)アルゴリズムを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 01:57:09 GMT)
SemML: Enhancing Automata-Theoretic LTL Synthesis with Machine Learning [3.5] SemMLは今年のSynTCOMPの実現可能性トラックで優勝した。
我々は,SynTCOMPの今年の実現可能性トラックを受賞したSemMLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:06:19 GMT)
Out-of-distribution detection using normalizing flows on the data manifold [3.4] データ複雑度の推定を考慮に入れながら、多様体学習を取り入れることで、正規化フローの分布外検出能力が向上することを示す。
この改善は、トレーニング中にモデル構造を変更したり、補助的なアウト・オブ・ディストリビューションデータを使用することなく達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:45:29 GMT)
Learning Free Token Reduction for Multi-Modal LLM [3.4] VLM(Vision-Language Models)は、様々なマルチモーダルタスクにおいて顕著な成功を収めている。
しかし、それらの実践的な展開は、しばしば高い計算コストと長期の推論時間によって制約される。
本稿では,空間次元と時間次元の両方で動作するトークン圧縮パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:52:32 GMT)
How Green are Neural Language Models? Analyzing Energy Consumption in Text Summarization Fine-tuning [3.3] 本研究では,3つのニューラルネットワークモデル間のエネルギー消費と性能のトレードオフを分析する。
各モデルの微調整に伴う炭素フットプリントを測定し,環境影響の包括的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:36:20 GMT)
Cyber-physical WebAssembly: Secure Hardware Interfaces and Pluggable Drivers [3.3] 本研究は、I2CとUSBとのハードウェアインタラクションを可能にするWASI提案と概念実証実装を提案する。
これはWebAssembly内でデバイスドライバを実行することで実現される。
概念実証の徹底的な評価は、WASI-USBは、ネイティブOSのUSB APIと比較して、少なくとも8%のオーバーヘッドを最小化していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:42:53 GMT)
Fault Localization via Fine-tuning Large Language Models with Mutation Generated Stack Traces [3.3] 本稿では,スタックトレース情報のみに基づいて障害をローカライズする新たな手法を提案する。
64,369件のクラッシュの微調整によって、コードベースの4100万件の突然変異により、66.9%の精度で、クラッシュの根本原因の位置を正確に予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 21:40:32 GMT)
Gradient-free training of recurrent neural networks [3.3] 本稿では,勾配に基づく手法を使わずに再帰型ニューラルネットワークの重みとバイアスを全て構成する計算手法を提案する。
このアプローチは、動的システムに対するランダムな特徴ネットワークとクープマン作用素理論の組み合わせに基づいている。
時系列の計算実験,カオス力学系の予測,制御問題などにおいて,構築したリカレントニューラルネットワークのトレーニング時間と予測精度が向上することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:39:17 GMT)
The Right to AI [3.2] 本稿では、個人やコミュニティが生活を形成するAIシステムの開発とガバナンスに有意義に参画すべきであると主張するAIの権利を提案する。
我々は、生成エージェント、大規模データ抽出、そして多様な文化的価値が、AIの監視に新しい複雑さをもたらすかを批判的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 04:32:41 GMT)
Reflections on "Can AI Understand Our Universe?" [3.2] 直感と因果性という2つの概念に焦点を当て、トランスフォーマー、チェーンオブ思考推論、マルチモーダル処理という3つのAI技術を強調している。
私たちは、原則としてAIは、将来有望な進歩を示すこれらの技術で理解を形成することができると予測しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:24:47 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） (Wed, 29 Jan 2025 20:21:48 GMT)
Current Pathology Foundation Models are unrobust to Medical Center Differences [3.1] 我々は,病理基盤モデルが医療センター間の変動に対して堅牢であるかどうかを測定するために,ロバストネス指標を導入した。
現在評価されているすべての病理基盤モデルは、医療センターを強く表している。
医療センターの違いがFMによる予測性能に与える影響を定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:38:14 GMT)
Towards Making Flowchart Images Machine Interpretable [3.0] 本稿では,FloCo-T5というトランスフォーマーベースの新しいフレームワークを提案する。
私たちのモデルは、プログラミング言語のセマンティクス、構造、パターンを効果的に学習できるので、このタスクに適しています。
我々は11,884のフローチャートイメージと対応するPythonコードを含むTheFloCoデータセットを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:43:38 GMT)
2SSP: A Two-Stage Framework for Structured Pruning of LLMs [2.9] 大規模言語モデル(LLM)の2段階構造解析(2SSP)フレームワーク
We propose two different strategy of pruning、すなわち Width and Depth Pruning。
提案手法は,3つの言語モデルと6つの下流タスクに対して,最先端の5つの競争相手を一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:05:33 GMT)
Real Time Scheduling Framework for Multi Object Detection via Spiking Neural Networks [2.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来の人工ニューラルネットワークのより効率的な代替品として、ますます好まれている。
AMAは、複数のカメラからマルチオブジェクト検出(MOD)を使用して、近接物体を識別し、(R1)タイミング保証と(R2)安全性の2つの重要な目標を保証している。
我々は,AMA上のSNNベースのMODシステムにおいて,R1とR2を達成することを目的とした,最初のシステム設計であるRT-SNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:16:46 GMT)
Image, Text, and Speech Data Augmentation using Multimodal LLMs for Deep Learning: A Survey [2.9] 研究は、従来の機械学習(ML)とディープラーニング(DL)アプローチから、大規模言語モデル(LLM)の活用へと移行した。
マルチモダリティ、データの強化、一般化の強化、深層畳み込みニューラルネットワークのトレーニングにおけるオーバーフィッティング。
この調査は将来の研究の基盤として機能し、ディープラーニングアプリケーションのためのデータセットの品質と多様性を向上させるためにマルチモーダル LLM の使用を洗練・拡張することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:38:57 GMT)
Yin-Yang: Developing Motifs With Long-Term Structure And Controllability [2.8] Yin-Yangは、フレーズジェネレータ、フレーズリファインダ、フレーズセレクタモデルで構成されるフレームワークである。
そこで本稿では,モチーフがいかにスムーズであるかを定量化するための,新たな客観的評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:50:09 GMT)
SMT-Boosted Security Types for Low-Level MPC [2.8] 我々は,emphPrelude/Overture言語フレームワークで記述されたプロトコルの正当性,機密性,整合性を自動的に適用する新しい型理論を開発した。
我々のアプローチは、データとキーサイズに対する任意の素体に自動化され、構成され、拡張され、一般化されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:16:20 GMT)
Variational Combinatorial Sequential Monte Carlo for Bayesian Phylogenetics in Hyperbolic Space [2.6] 我々は2つの逐次探索アルゴリズムの新たな双曲拡張を開発する。
提案手法では,一貫した非バイアス推定器と変分推論手法を導入している。
実験結果から,高次元系統解析における高速化,拡張性,性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:02:16 GMT)
Digital Twin-Enabled Real-Time Control in Robotic Additive Manufacturing via Soft Actor-Critic Reinforcement Learning [2.6] 本研究は,ソフトアクタ・クリティカル(SAC)強化学習とデジタルツイン技術を組み合わせた新しいアプローチを提案する。
我々は,Vier X300sロボットアームを用いて,2つの異なる制御シナリオを実装した手法を実証した。
その結果、シミュレートされた環境と物理的環境の両方において、迅速な政策収束と堅牢なタスク実行が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:06:53 GMT)
MACI: Multi-Agent Collaborative Intelligence for Adaptive Reasoning and Temporal Planning [2.5] Multi-Agent Collaborative Intelligence (MACI)
1)依存性グラフを生成しながらタスクのすべての役割と制約を特定し、定式化し、洗練するメタプランナー(MP)と、現実的で実践的な制約を保証するための常識的な拡張、2)計画とタスク固有の要求に対処するためのエージェントの収集、3)計画調整を必要に応じて管理する実行時モニタの3つの主要なコンポーネントから構成されるフレームワーク。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:23:47 GMT)
EVINCE: Optimizing Multi-LLM Dialogues Using Conditional Statistics and Information Theory [2.5] EVINCEはマルチLLM対話を最適化するための新しいフレームワークである。
マルチエージェントディベート(MAS)フレームワークの制限に対処する。
$EVINCE$は、マルチLLMコラボレーションのための構造化され、非常に効果的なフレームワークとして登場します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:48:59 GMT)
The quantromon: A qubit-resonator system with orthogonal qubit and readout modes [2.5] 量子ロモンと呼ばれる2モード回路を導入し、量子ビットと共振器を2つのモードで実装する。
ハイブリッド2D-3D cQEDアーキテクチャで実装された実験では、量子ロモンの特異な特徴が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:41:29 GMT)
Hybrid Graphs for Table-and-Text based Question Answering using LLMs [2.4] テーブルテキストQAのための新しいハイブリッドグラフベースのアプローチを提案する。
我々は,Hybrid-QAデータセットとOTT-QAデータセットに対するアプローチを評価した。
本手法は,両方のデータセット上で最高のゼロショット性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:58:18 GMT)
How Much Do Code Language Models Remember? An Investigation on Data Extraction Attacks before and after Fine-tuning [2.4] 我々は、事前訓練されたコード言語モデルと微調整されたコード言語モデルの両方を攻撃し、データの抽出可能性について調査する。
微調整は少ないリソースを必要とし、その特殊データに対する有効性のために、小規模でも大規模でもますます利用されている。
データキャリアとライセンス情報は、事前訓練されたモデルと微調整されたモデルから記憶される可能性が最も高い一方、後者は微調整後に忘れられる可能性が最も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:17:30 GMT)
On Scalable Integrity Checking for Secure Cloud Disks [2.3] マークルハッシュツリーは、保存されたデータの整合性と鮮度を保護する標準的な方法である。
本稿では,ストレージレベルのハッシュツリーの性能オーバーヘッドを現実的な設定で定量化する。
次に、オーバーヘッドの根本原因の分析に基づいて、動的メルクルツリー(DMT)と呼ばれる最適化木構造を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:16:35 GMT)
Large-scale stochastic simulation of open quantum systems [2.3] 本稿では,大規模オープン量子系をシミュレーションするスケーラブルで恥ずかしい並列アルゴリズムであるテンソルジャンプ法(TJM)を紹介する。
この研究は、大規模オープン量子システムのシミュレーションにおける重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:00:00 GMT)
nabqr: Python package for improving probabilistic forecasts [2.2] NABQRはLSTMネットワークでアンサンブルを補正し、修正されたアンサンブルに時間適応的な量子レグレッションを適用し、改良された信頼性の高い予測を得る。
提案されたパッケージでは、デンマークにおけるオンショアおよびオフショア風力発電の日頭予測において、平均絶対項平均40%の精度の改善が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:23:13 GMT)
Exploring the Potential of Wireless-enabled Multi-Chip AI Accelerators [2.2] 無線配線は、平均で10%、最大で20%のスピードアップにつながる可能性がある。
有線配線と無線配線の負荷分散の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:00:09 GMT)
Exact characterization of ε-Safe Decision Regions for exponential family distributions and Multi Cost SVM approximation [2.2] 対象(安全)クラスの予測が確率的に保証される入力空間のサブセットであるepsilon-Safe Decision Regionの形式的定義を導入する。
この制限に触発されて、安全領域を近似し、不均衡なデータを処理できるSVMベースのアルゴリズムであるMulti Cost SVMを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:14:35 GMT)
Do Current Language Models Support Code Intelligence for R Programming Language? [2.2] コード要約とメソッド名予測の2つのタスクに対して,複数の設定と戦略を用いてコード-PLMを評価する。
以上の結果から, 研究モデルでは, 性能劣化の程度が異なっていたことが示唆された。
Rの二重構文パラダイムは、特にコード要約タスクにおいて、モデルの性能に大きな影響を及ぼした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:51:27 GMT)
Synthesizing 3D Abstractions by Inverting Procedural Buildings with Transformers [2.2] 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） (Wed, 29 Jan 2025 11:06:57 GMT)
Reqo: A Robust and Explainable Query Optimization Cost Model [2.2] GRU(Gated Recurrent Units)によって集約された双方向グラフニューラルネットワーク(Bi-GNN)に基づくツリーモデルアーキテクチャを提案する。
我々は,確率的MLを用いて,コスト見積の不確実性を効果的に定量化する,新しい学習とランクのコストモデルを実装した。
さらに,学習型コストモデルに特化して設計された最初の説明可能性手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 04:48:51 GMT)
Federated Learning With Individualized Privacy Through Client Sampling [2.0] フェデレートラーニング(FL)における個別微分プライバシー(IDP)を実現するための適応的手法を提案する。
我々は、不均一なプライバシー予算に基づいてクライアント固有のサンプリングレートを計算し、修正IDP-FedAvgアルゴリズムに統合する。
実験の結果,DPベースラインの統一化により,プライバシとユーティリティのトレードオフを低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:11:21 GMT)
Extracting Inter-Protein Interactions Via Multitasking Graph Structure Learning [2.0] 本稿では,タンパク質構造情報へのグラフアテンションを利用したMgslaPPIという新しいPPI予測手法を提案する。
実験により、MgslaPPIは、様々なデータ分割方式で既存の最先端手法よりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:44:49 GMT)
Aggregation Schemes for Single-Vector WSI Representation Learning in Digital Pathology [2.0] 計算病理学においてWSI(Whole Slide Images)を効率的に統合するための重要なステップは、1つの高品質な特徴ベクトル、すなわち1つの埋め込みを各WSIに割り当てることである。
本稿では,最近開発された複数の集約手法のWSI検索性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:14:51 GMT)
Using Code Generation to Solve Open Instances of Combinatorial Design Problems [2.0] Handbook of Combinatorial Designsは、まだ存在が決定されていないオープンインスタンスのリストとともに、さまざまなタイプのデザインをカタログ化している。
我々は,Large Language Models (LLMs) を用いて,これらのオープンインスタンスの設計と解決を行うコードを生成するコンストラクティブプロトコル CPro1 を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:57:43 GMT)
A finite element-based machine learning model for hydro-mechanical analysis of swelling behavior in clay-sulfate rocks [1.9] 粘土-硫酸塩岩の加水-機械的挙動、特に膨らみ特性は、地球工学において重要な課題である。
本研究では,これらの複雑な地質資料の膨潤挙動を予測・解析するために,ベイズ最適化アルゴリズムで調整したハイブリッド制約機械学習(ML)モデルを提案する。
本研究は, 粘土硫酸塩岩の膨潤挙動を予測するためのモデルの有効性を実証し, 被害地域のリスク評価と管理のための堅牢なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:19:18 GMT)
More is Less: Inducing Sparsity via Overparameterization [1.9] ディープラーニングでは、ニューラルネットワークを過度にパラメータ化する、すなわち、トレーニングサンプルよりも多くのパラメータを使用することが一般的である。
驚くほど驚くべきことに、(確率的な)勾配勾配によるニューラルネットワークを一般化すると、それは非常にうまく行く。
我々の証明は、流れのあるブレグマンの発散を分析することに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:22:28 GMT)
Investigating the Monte-Carlo Tree Search Approach for the Job Shop Scheduling Problem [1.9] ジョブショップスケジューリング問題(JSSP、Job Shop Scheduling Problem)は製造業における最適化問題であり、目的は、与えられた目的を最小化するために、異なるマシンにわたるジョブの最適なシーケンスを決定することである。
重み付き強化学習技術であるモンテカルロ木探索 (MCTS) の大規模JSSP, 特に循環障害の解決の可能性について検討する。
MCTSアルゴリズムのJSSPをモデル化するためのマルコフ決定過程 (MDP) の定式化を提案する。
さらに我々は,大規模で非矩形なインスタンスの複雑さをしばしばキャプチャする,実生産データから得られた新しい合成ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:55:53 GMT)
Histogram approaches for imbalanced data streams regression [1.8] データストリームのバランスをとるためにヒストグラムベースのアプローチを利用する新しいデータレベルサンプリング戦略である textttHistUS と textttHistOS を導入する。
textttHistUS と textttHistOS は,合成および実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて,従来の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） (Wed, 29 Jan 2025 11:03:02 GMT)
How well can a large language model explain business processes as perceived by users? [1.8] 大規模言語モデル(LLM)は、人間のような文章を解釈し、生成するために大量のテキストで訓練される。
そのようなシステムの1つの機能は、因果的音と人間解釈可能な説明を生成することに関連する状況認識eXplainability (SAX)である。
本稿では,SAX の説明を生成するために開発された SAX4BPM フレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:15:49 GMT)
Misbinding Raw Public Keys to Identities in TLS [1.8] 本稿では,Raw Public Key (RPK) 認証におけるTLSの安全性について検討する。
このモードはX.509証明書やPre-Shared Keys (PSK)ほど広く研究されていない。
本研究では,適応型 pi calculus と ProVerif 検証ツールを用いた TLS RPK の形式モデルを構築し,RPK モードが識別ミスバインディング攻撃の影響を受けやすいことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:21:49 GMT)
TCL6 and Beyond: Late-Time Resummations, Asymptotic Inflation and Time Limit [1.8] 本稿では、摂動的マスター方程式の時間的再仮定について考察する。
環境相関が時間とともに代数的に減衰すると、量子力学生成器にインフレーションが現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:06:53 GMT)
3DSES: an indoor Lidar point cloud segmentation dataset with real and pseudo-labels from a 3D model [1.7] 3DSESは,427m2の高密度TLS着色点雲の新しいデータセットである。
3DSESにはユニークな二重アノテーション形式がある: 意味ラベルは、建物の完全な3DCADモデルと共にポイントレベルでアノテートされる。
モデルとクラウドのアライメントは、ポイントクラウド上の擬似ラベルをa>95%の精度で生成できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:09:32 GMT)
The M-factor: A Novel Metric for Evaluating Neural Architecture Search in Resource-Constrained Environments [1.6] Neural Architecture Search (NAS)は、ディープニューラルネットワークの設計を自動化することを目的としている。
既存のNAS技術は、しばしば精度を最大化し、モデルの効率を無視することに焦点を当てる。
本稿ではモデル精度とサイズを組み合わせた新しい計量であるM因子を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 00:57:02 GMT)
Quantum Error Correction Without Encoding via the Circulant Structure of Pauli Noise and the Fast Fourier Transform [1.6] 本研究は分布誤差補正(DEC)理論を考察する。
量子コンピュータの出力分布を理想分布に正確に補正する。
補正プロセスは、すべてのデモンストレーションの出力の精度を劇的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:41:33 GMT)
VICCA: Visual Interpretation and Comprehension of Chest X-ray Anomalies in Generated Report Without Human Feedback [1.6] 本稿では,AI生成医療報告のセマンティックアライメントと位置決め精度の向上を目的とした新しいフレームワークを提案する。
元の画像と生成された画像の特徴を比較することにより、デュアルスコーリングシステムを導入する。
このアプローチは既存の手法よりも優れており、病理の局在化やテキスト・ツー・イメージのアライメントにおいて最先端の結果が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:02:16 GMT)
TUNeS: A Temporal U-Net with Self-Attention for Video-based Surgical Phase Recognition [1.5] 注意力をより効果的に利用し,手作り制約を必要としない新しいアプローチを提案する。
TuNeSは、畳み込みU-Net構造のコアに自己アテンションを組み込んだ、効率的でシンプルな時間モデルである。
TuNeSはColec80データセットで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:10:19 GMT)
FeatureGS: Eigenvalue-Feature Optimization in 3D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate and Artifact-Reduced Reconstruction [1.5] 3Dガウシアン3DGSは3Dガウシアンを用いた3Dシーン再構築の強力なアプローチとして登場した。
本稿では,固有値由来の3次元形状特徴に基づく幾何学的損失項を3DGSの最適化プロセスに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:40:25 GMT)
Topological Signatures of Adversaries in Multimodal Alignments [1.5] 本研究では、画像とテキストの埋め込みの間に生じるトポロジカルなシグネチャを調べ、敵対的攻撃がそれらのアライメントをいかに破壊するかを示す。
我々は永続的ホモロジーを使用し、トータルパーシステンス法とマルチスケールカーネル法に基づく2つの新しいトポロジ・コントラスト的損失を導入する。
画像テキストアライメントに対する広範囲な攻撃で生じるトポロジカルな損失に対する単調な変化のパターンを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 21:45:10 GMT)
Empirical Research on Utilizing LLM-based Agents for Automated Bug Fixing via LangGraph [1.5] 提案システムは、4ステップの反復ワークフローにLangGraph、GLM4 Flash、ChromaDBの3つのコアコンポーネントを統合し、堅牢なパフォーマンスと機能をシームレスに提供する。
LangGraphはタスクのオーケストレーションのためのグラフベースのライブラリとして機能し、動的更新と一貫性のための統一状態オブジェクトを維持しながら、正確な制御と実行を提供する。
大きな言語モデルであるGLM4 Flashは、自然言語理解、文脈推論、多言語サポートなどの高度な機能を活用して、ユーザのプロンプトに基づいて正確なコードスニペットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:01:00 GMT)
Insights from the exact analytical solution of periodically driven transverse field Ising chain [1.5] 積分可能な量子多体系のクラスにおける時間依存波動関数に対して、ストロボスコープ間隔での正確な解析式を導出する。
長期間の力学を解析するために, 波動関数を用いて, 欠陥密度, 磁化, 残留エネルギー, 忠実度, およびn$thドライブサイクル後の相関関数の予測値の正確な解析式を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:05:26 GMT)
CrowdSplat: Exploring Gaussian Splatting For Crowd Rendering [1.4] 本稿では,3次元ガウススプラッティングをリアルタイム,高品質な群衆レンダリングに活用する新しいアプローチであるCrowdSplatを提案する。
CrowdSplatは、リアルタイムアプリケーションにおける動的で現実的なクラウドシミュレーションのための実行可能なソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:31:46 GMT)
When Everyday Devices Become Weapons: A Closer Look at the Pager and Walkie-talkie Attacks [1.4] 2024年9月、レバノンは、破損したページやウォーキートーキーによって引き起こされた、前例のない、協調的な爆発を経験した。
この記事では、悪名高いPagerとWalkie-Talkieの攻撃を詳細に調査し、技術的側面と非技術的側面の両方を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 04:01:44 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） (Wed, 29 Jan 2025 02:53:20 GMT)
Closing the Gap Between Synthetic and Ground Truth Time Series Distributions via Neural Mapping [1.4] ベクトル量子化時系列ジェネレータ(NM-VQTSG)のためのニューラルマッパーを提案する。
NM-VQTSGはベクトル量子化(VQ)時系列生成における忠実度問題に対処する新しい手法である。
UCR時系列分類アーカイブからNM-VQTSGを多種多様なデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:41:48 GMT)
TikTok's recommendations skewed towards Republican content during the 2024 U.S. presidential race [1.3] TikTokは、全世界で10億人以上の月間アクティブユーザーがいて、アメリカでは1億1700万人いるソーシャルメディアプラットフォームの主要な勢力である。
懸念にもかかわらず、政治バイアスに対するTikTokのレコメンデーションアルゴリズムを調査している。
このギャップを埋めるために、2024年のアメリカ合衆国大統領選挙に先立ち、党派的なコンテンツレコメンデーションをテストする323の独立したアルゴリズムによる監査実験を実施します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:24:20 GMT)
CHaRNet: Conditioned Heatmap Regression for Robust Dental Landmark Localization [1.3] 3D IOSにおける歯のランドマーク検出のためのエンド・ツー・エンド深層学習法であるCHaRNetを提案する。
ランドマークを検出する前に歯を分割する従来の2段階の方法とは異なり、CHaRNetは入力ポイントクラウド上のランドマークを直接検出する。
5点クラウド学習アルゴリズムを用いてCHaRNetを評価し,CHaRモジュールの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:27:10 GMT)
From tools to thieves: Measuring and understanding public perceptions of AI through crowdsourced metaphors [1.2] 我々は、AIの公的な理解を形成する20の支配的なメタファーを特定します。
アメリカ人は一般的にAIを温かくて有能だと考えている。
これらの暗黙の認識は、特定された支配的なメタファーと共に、AIの採用への信頼と意欲を強く予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:17:43 GMT)
Transformer Guided Coevolution: Improved Team Selection in Multiagent Adversarial Team Games [1.2] そこで本稿では,Masked Language Modelトレーニングを用いたトランスフォーマーに基づくディープニューラルネットワークを用いて,トレーニング対象者の最適なチームを選択するアルゴリズムを提案する。
我々は,マルチエージェント対逆ゲーム「Marine Capture-The-Flag」で本アルゴリズムを検証した結果,BERTeam が非自明なチーム構成を学習し,見知らぬ相手に対して良好に動作していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:07:17 GMT)
Quantum circuit for exponentiation of Hamiltonians: an algorithmic description based on tensor products [1.2] ハミルトニアンの指数化(英: Exponentiation of Hamiltonian)とは、ハミルトニアン作用素に対する数学的演算のことであり、H はハミルトニアン、t は時間パラメータである。
アディアバティック法やQAOAのような量子アルゴリズムでは、指数化は系力学の効率的なシミュレーションを可能にする。
実装が容易なコンパクト回路を構築するための単純で効率的な手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:14:45 GMT)
Segmentation and Smoothing Affect Explanation Quality More Than the Choice of Perturbation-based XAI Method for Image Explanations [1.2] ポストホック画像説明法は、画像予測モデルを説明するために一般的に用いられる。
異なるメソッドのどのパラメータが様々なパフォーマンスの原因であるかは、まだよく分かっていない。
その結果、他の作品の焦点である帰属計算が結果にほとんど影響を与えないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:16:04 GMT)
Effects of phase-gradient on the nonadiabatic dynamics and photon-phonon conversion in one-dimensional array of optomechanical cavities [1.2] 駆動レーザーの位相は、フォトニックモードとフォノンモードの位相依存性の結合を導入する。
位相は固有モードの非断熱力学と光子-フォノン変換に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:35:38 GMT)
Cute-Lock: Behavioral and Structural Multi-Key Logic Locking Using Time Base Keys [1.1] 我々は、Cute-Lockと呼ばれるセキュアなマルチキー論理ロックアルゴリズムのファミリーを提案し、実装し、評価する。
種々の攻撃条件下での実験結果から,Cute-Lockファミリーを応用した脆弱な最先端手法と比較して,余分なオーバーヘッドを伴わずに致命的な攻撃を試みていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:44:55 GMT)
Fairness in Social Influence Maximization via Optimal Transport [1.1] 我々は社会的影響の公平さについて研究し、ネットワーク全体に特定の情報を広める種を選ぼうとする。
本稿では,情報拡散過程の性質を見落としているため,このような公正度指標が誤解を招く可能性があることを実証する。
我々は、最適な輸送理論により、アウトリーチにおける変動を捉える新しい公正度尺度、相互公正度を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:09:15 GMT)
A Survey on Context-Aware Multi-Agent Systems: Techniques, Challenges and Future Directions [1.0] 自律型エージェントに対する研究の関心が高まっている。
課題は、これらのエージェントが動的環境における不確実性を学び、推論し、ナビゲートできるようにすることである。
コンテキスト認識は、マルチエージェントシステムの強化において重要な要素として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:41:52 GMT)
CLIP-Motion: Learning Reward Functions for Robotic Actions Using Consecutive Observations [1.0] 本稿では,CLIPモデルを用いたロボット動作に対する報酬関数の学習手法を提案する。
当社のアプローチでは,状態特徴と画像入力を効果的に処理するCLIPの機能を活用することで,この問題を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:28:23 GMT)
Cross-Language Approach for Quranic QA [1.0] クルアーンのQAシステムは、世界中の10億人以上の人々のための神聖なテキストであるクルアーンの深い理解を促進するため、重要な重要性を保っている。
これらのシステムは、現代標準アラビア語で書かれた質問と、古典アラビア語で書かれたクラーン語の詩で見つかった回答の言語的相違など、固有の課題に直面している。
我々は、機械翻訳を通じてデータセットを拡張して強化し、アラビア語の質問を英語に翻訳し、アラビア語の質問を言い換えて言語的多様性を創出し、クァラン語の英訳から回答を抽出し、多言語学習要件に適合させることにより、クロスランゲージのアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:13:27 GMT)
Privacy-Preserving Edge Speech Understanding with Tiny Foundation Models [1.0] 資源制約のあるデバイスにおける音声のプライバシー向上という新しい利用法を提案する。
エッジ/クラウドプライバシ保護型音声推論エンジンであるXYZを紹介する。
私たちのソリューションは、プライバシーを許さずに、堅牢な音声認識につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:55:42 GMT)
An information-matching approach to optimal experimental design and active learning [0.9] 候補プールから最も情報に富むトレーニングデータを選択するために,フィッシャー情報行列に基づく情報マッチング基準を導入する。
本稿では,電力系統や水中音響など,様々な科学分野におけるモデリング問題に対するこのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:18:30 GMT)
Planning with Vision-Language Models and a Use Case in Robot-Assisted Teaching [0.9] 本稿では、視覚言語モデル(VLM)を利用して、初期状態の画像や目標状態の記述を自動的にPDDL問題に変換する新しいフレームワークであるImage2PDDLを紹介する。
ブロックワールドやスライディングタイルパズルのような標準的な計画領域を含む,さまざまな領域におけるフレームワークの評価を,複数の難易度を持つデータセットを用いて行う。
本稿では,自閉症スペクトラム障害児のロボット支援教育における可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:04:54 GMT)
Signatures of gravitational wave memory in the radiative process of entangled quantum probes [0.8] 重力波バースト(GW)を伴う平坦な背景の測地線軌道における絡み合った量子プローブについて検討した。
我々は、永遠スイッチングでは、GWバーストのメモリ部分による集団原子遷移速度が有限に変化することが観察された。
本研究は, 絡み合った検出器の放射過程に基づいて, GWメモリの有無でバーストを識別できる可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:22:07 GMT)
A Tale of Three Location Trackers: AirTag, SmartTag, and Tile [0.8] Bluetooth Low Energy (BLE) ロケーショントラッカーは、個人アイテムを監視するための一般的な消費者向けデバイスである。
今回の調査では、AppleのAirTag、SamsungのSmartTag、Tileの3つの主要プレイヤーの包括的な分析結果が示されている。
われわれの手法は、制御された実験と、位置報告装置の大規模な分布とを組み合わさっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:16:29 GMT)
A Robust Support Vector Machine Approach for Raman COVID-19 Data Classification [0.8] 本稿では,ラマン分光法から得られた新型コロナウイルスの分類における,SVM(Support Vector Machine)のための新しいロバストな定式化の性能について検討する。
我々は、各観測の周囲の有界な不確実性集合を用いて、決定論的定式化の頑健な相反するモデルを導出する。
本手法の有効性は,イタリアの病院が提供した実世界のCOVID-19データセットで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:02:45 GMT)
Visualization of Organ Movements Using Automatic Region Segmentation of Swallowing CT [0.8] 物質は、飲み込み中に撮影された4D-CT画像から成っている。
AIの領域分割のための基底真理データは、5つの4D-CTデータセットから作成されました。
AIにはnnU-Netの3次元畳み込みモデルが用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 01:54:45 GMT)
Fake News Detection After LLM Laundering: Measurement and Explanation [0.8] 大規模言語モデル(LLM)は、非常に説得力が高く、文脈的に関係のある偽ニュースを生成する。
本研究は, LLMをパラフレージングした偽ニュースを識別するための検出器の有効性を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:58:07 GMT)
Unraveling Log4Shell: Analyzing the Impact and Response to the Log4j Vulnerabil [0.7] 本稿は、Log4Shell脆弱性の発見とそのエクスプロイトの可能性について詳述する。
政府やApache Software Foundation(Log4jライブラリを管理する)、それに影響を受けた企業など、さまざまな利害関係者に対する脆弱性の影響を調べている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:50:34 GMT)
Time Makes Space: Emergence of Place Fields in Networks Encoding Temporally Continuous Sensory Experiences [0.7] 時間的に連続した感覚エピソードを記憶するために訓練されたネットワークに位置細胞が出現することを示す。
プレースフィールドは海馬現象学の重要な側面を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:01:37 GMT)
An eco-driving approach for ride comfort improvement [0.7] 自動運転車の突破口は、乗り心地に関する懸念を招き、大気汚染の懸念は近年発生している。
本研究は、エコドライブの観点から、運転スタイルを考慮した個人の乗り心地特性を評価するための、自己組織化マップベースのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:44:31 GMT)
VoicePrompter: Robust Zero-Shot Voice Conversion with Voice Prompt and Conditional Flow Matching [0.7] VoicePrompterは、音声プロンプトでコンテキスト内学習を活用する、堅牢なゼロショット音声変換モデルである。
我々はVoicePrompterが既存のゼロショットVCシステムよりも、話者の類似性、音声のインテリジェンス、音質で優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:34:58 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） (Wed, 29 Jan 2025 19:18:45 GMT)
Limits to AI Growth: The Ecological and Social Consequences of Scaling [0.7] 4つのレンズを用いたAIスケーリングの総合的なレビューを提供する。
我々は「成長への限界」のようなアーキタイプを含むシステムダイナミクスの概念を描いている。
私たちは、持続的でマインドフルな進歩を優先するために、スケーリングに関する優先順位と規範を実現することを提唱します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:25:42 GMT)
Explainable Artificial Intelligence for identifying profitability predictors in Financial Statements [0.7] 2013年から2022年までのイタリアの上場企業のデータからなるデータベースであるAIDAから得られた生の財務諸表データに機械学習技術を適用した。
我々は、異なるモデルの比較研究を行い、欧州のAI規制に従って、提案モデルに説明可能性技術を適用して分析を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:33:23 GMT)
Revisiting Differential Verification: Equivalence Verification with Confidence [0.7] 検証済みニューラルネットワーク(NN)がデプロイ前にプルーニング(および再トレーニング)されると、新しいNNが元のNNと同等に振る舞うことを証明することが望ましい。
本稿では,NN間の差異を推論する差分検証の考え方を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:21:27 GMT)
Reasoning Over the Glyphs: Evaluation of LLM's Decipherment of Rare Scripts [0.6] 稀なスクリプトを含む言語パズルのマルチモーダルデータセットを構築するための新しいアプローチを提案する。
我々は,GPT-4o,Gemini,Claude 3.5 Sonnetといった著名なモデルを用いて,言語パズルに関する実験を行った。
言語解読における現在のAI手法の長所と短所を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:24:19 GMT)
Readout-induced leakage of the fluxonium qubit [0.5] 分散読み出しは超伝導量子ビットの高忠実度測定に広く用いられている。
共振器光子は、量子ビット部分空間内および外部の両方でフラクソニウムの遷移を誘導することを示す。
非QND効果を説明するためには,フラキソニウム共振器系と外部スプリアスモードとの結合が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:53:34 GMT)
Understanding the Disparities in Mathematics Performance: An Interpretability-Based Examination [0.5] 本研究は,数学性能の教育格差に寄与する複雑な要因を明らかにすることを目的とする。
低い社会経済的背景を持つ学生は少ない本を持ち、数学の成績が低いことを証明している。
ジェンダーもまた決定要因として現れ、メスはスペクトル全体のパフォーマンスレベルに異なる貢献をした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 00:44:01 GMT)
Dynamics of Transient Structure in In-Context Linear Regression Transformers [0.5] 中間タスクの多様性を持つコンテキスト内線形回帰タスクでトランスフォーマーを訓練する場合、トレーニング分布のタスクに特化する前にリッジ回帰のように振る舞うことを示す。
一般解から特殊解へのこの遷移は、結合軌道主成分分析によって明らかにされる。
我々は、変圧器における過渡構造現象の一般的な説明を示唆するために、ベイズ内部モデル選択の理論に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:32:14 GMT)
A Survey on Cluster-based Federated Learning [0.5] フェデレーテッド・ラーニングのクライアントのデータは非独立に分散しており、ベースラインのFLアプローチは不足しているようだ。
PFLは暗黙の単一モデル制約を緩和し、データやローカルモデルから複数の仮説を学ぶことができる。
パーソナライズされたFLアプローチの中で、クラスタベースのソリューション(CFL)は、クライアントをグループに分割できる明確なドメイン知識を通じて、特に興味深いものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:30:21 GMT)
Exploring van der Waals cuprate superconductors using a hybrid microwave circuit [0.5] 我々は、ファンデルワールス・フレークとハイブリッド超伝導マイクロ波共振器を統合する。
温度上昇に伴う共振器周波数の顕著なアップシフトと正の非線形性を観察した。
我々の発見は、ファンデルワールスフレークスを用いた高品質ハイブリッド回路の道を開き、新しい材料を探索し、量子技術のための新しいデバイスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:10:56 GMT)
Leveraging In-Context Learning and Retrieval-Augmented Generation for Automatic Question Generation in Educational Domains [0.5] 本研究は,教育現場における質問の自動生成技術に焦点をあてる。
少数例を用いたICL用GPT-4とRAG用検索モジュールを用いたBARTを実装した。
ハイブリッドモデルはRAGとICLを組み合わせてこれらの問題に対処し、質問品質を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:25:19 GMT)
Efficient Computation of Sparse and Robust Maximum Association Estimators [0.5] ロバスト統計推定器は経験的精度を提供するが、しばしば高次元スパース設定において計算的に困難である。
現代のアソシエーション推定手法は、他のロバストな手法に対してレジリエンスを課すことなく、外れ値に利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:49:22 GMT)
Realization of Two-dimensional Discrete Time Crystals with Anisotropic Heisenberg Coupling [0.4] 離散時間結晶 (DTC) は、平衡から外れた系でのみ発生する物質相のパラダイム的な例である。
異方性ハイゼンベルク相互作用によって支配される二次元系におけるDTCの存在を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:51:09 GMT)
Distinguishing Ordered Phases using Machine Learning and Classical Shadows [0.4] 本研究は,古典的影と教師なし機械学習を組み合わせることにより,量子相転移を同定する枠組みを提案する。
少ない量子ビットでも、ハミルトニアンモデルの異なる位相を効果的に区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:35:40 GMT)
Generalizable, Fast, and Accurate DeepQSPR with fastprop [0.4] 本稿では,DeepQSPRフレームワークであるFastpropを紹介した。このフレームワークは,分子レベル記述子のコジェントなセットを用いて,多様なデータセット上での学習表現の性能を劇的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:00:21 GMT)
Machine learning-driven conservative-to-primitive conversion in hybrid piecewise polytropic and tabulated equations of state [0.3] 本稿では,流体力学シミュレーションにおける保守的・原始的逆転を高速化する機械学習(ML)手法を提案する。
我々は、フィードフォワードニューラルネットワーク(NNC2PSとNC2PL)を採用し、PyTorchでトレーニングし、NVIDIARTを用いたGPU推論に最適化した。
NNC2PS推論用の混合精度RTエンジンは、データセットサイズ1000,000点の従来のシングルスレッド実装よりも約400倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:00:04 GMT)
Context is Key for 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。
それは、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フレームワークであるConsecaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:02:43 GMT)
On the Bias, Fairness, and Bias Mitigation for a Wearable-based Freezing of Gait Detection in Parkinson's Disease [0.2] 歩行の凍結(FOG)はパーキンソン病(PD)の不安定な特徴である
ウェアラブルベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)技術の最近の進歩により、ベンチマークデータセット間でFOGサブタイプの検出が可能になった。
本研究では,HARモデルによる人口動態とPD条件によるウェアラブル型FOG検出のバイアスと公平性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:43:01 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） (Wed, 29 Jan 2025 02:03:17 GMT)
Parameterized Dynamic Logic -- Towards A Cyclic Logical Framework for General Program Specification and Verification [0.2] 本稿では,プログラムモデルの豊富な集合を特定・推論するためのパラメータ化動的論理理論,すなわちDLpについて述べる。
動的論理理論に基づいた柔軟な検証フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:43:16 GMT)
Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier--Stokes Equations [0.2] 圧縮可能なNavier-Stokes方程式を解くためのエンドツーエンドの微分可能なフレームワークを提案する。
この統合アプローチは、微分可能不連続なガレルキン解法とニューラルネットワークのソース項を組み合わせる。
提案するフレームワークの性能を2つの例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:26:08 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） (Wed, 29 Jan 2025 21:22:36 GMT)
Adapting Physics-Informed Neural Networks to Improve ODE Optimization in Mosquito Population Dynamics [0.0] 本稿では,ODE システムの前方および逆問題に対していくつかの改良を加えた PINN フレームワークを提案する。
この枠組みは、蚊の常微分方程式によって生じる勾配不均衡と硬い問題に取り組む。
予備的な結果は、物理インフォームド機械学習が生態システムの研究を前進させる大きな可能性を秘めていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:28:25 GMT)
rEGGression: an Interactive and Agnostic Tool for the Exploration of Symbolic Regression Models [0.0] 本稿では,電子グラフを用いたシンボル表現の大規模な探索を可能にするツールであるrEGGressionを紹介する。
主な焦点は、調査中に見つかったビルディングブロックの探索であり、専門家が研究された現象についての洞察を見つけるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:57:44 GMT)
Winding Topology of Multifold Exceptional Points [0.0] 任意の$n$に対して、一般的なEP$n$sと対称性で保護されたEP$n$sを特徴付ける。
我々のフレームワークは、一般EP$n$sと対称性に保護されたEP$n$sの双方に対して、n$バンドモデルにおける基本的な倍数定理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:19:40 GMT)
When less is more: evolving large neural networks from small ones [0.0] トレーニング中にノードを追加(または減算)できる小型でダイナミックなフィードフォワードニューラルネットワークについて検討する。
ネットワーク内の1つのニューロンの重みがネットワークのサイズを制御し、重み自体が同じ勾配差アルゴリズムによって最適化される。
我々は、非線形回帰および分類タスクに基づいて、そのようなニンブルニューラルネットワークを訓練し、評価し、対応する静的ネットワークより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 21:56:38 GMT)
What are the bearers of hidden states? On an important ambiguity in the formulation of Bell's theorem [0.0] 私はベルの結論を立証するための単純な試みは両方のアプローチで失敗する、と論じる。
本稿では,いくつかの従来のアプローチの根底にある直観を組み合わせ,ベルの結論を立証する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:51:16 GMT)
VoD-3DGS: View-opacity-Dependent 3D Gaussian Splatting [0.0] コンピュータグラフィックスでは、材料は拡散またはスペクトルに分類され、光と異なる相互作用をする。
標準的な3Dガウススプラッティングモデルは、ビュー依存のコンテンツを表現するのに苦労している。
我々は,各3次元ガウスの不透明度表現を強化するために,追加の対称行列を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:23:48 GMT)
Understanding Trust in Authentication Methods for Icelandic Digital Public Services [0.0] アイスランドにおける電子認証のための各種認証方式の公衆信頼事例について検討した。
すべての人口層にデジタル識別サービスに対する高い信頼関係があることがわかりました。
本稿では,認証の有効性向上に向けた議論と今後の研究課題をまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:34:13 GMT)
Trustworthy image-to-image translation: evaluating uncertainty calibration in unpaired training scenarios [0.0] マンモグラフィスクリーニングは乳がんの検出に有効な方法であり、早期診断を容易にする。
ディープニューラルネットワークはいくつかの研究で有効であることが示されているが、その傾向は一般化と誤診のリスクをかなり残している。
汎用性を向上させるために、未ペア型ニューラルスタイル転送モデルに基づくデータ拡張スキームが提案されている。
3つのオープンアクセスマンモグラフィーデータセットと1つの非医療画像データセットから解析した画像パッチを用いて、それらの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:09:50 GMT)
Trotterization in Quantum Theory [0.0] この記事は、Esteban C'ardenasの指導の下、2020年12月に完成した。
量子回路の複雑さの低減におけるトロッター化の関連性は、オリジナルの改訂版とより正式なバージョンのリリースを保証している。
本稿では, トロッター生成公式の形式的証明の詳細なスケッチを含む, トロッター化に関する数学的視点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:02:42 GMT)
Transition from non-ergodic to ergodic dynamics in an autonomous discrete time crystal [0.0] 多モード共振器と相互作用する2つの結合単一モード共振器の自律システムを考える。
単一モードキャビティ間の小さな結合強度のために、Loschmidtエコーは周期的に周期的に振動する。
非エルゴード系からエルゴード系への遷移は、共振器の自由度を変化させる際にも観察できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:27:46 GMT)
Transformer-Based Auxiliary Loss for Face Recognition Across Age Variations [0.0] トランスフォーマーネットワークは、老化効果によって引き起こされる逐次的な空間関係を維持する力を持つ。
本稿では,顔認識領域の付加的損失としてトランスフォーマーネットワークを用いた損失評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:59:30 GMT)
Towards Supporting Penetration Testing Education with Large Language Models: an Evaluation and Comparison [0.0] 本研究は,多種多様なテストタスクの実行における大規模言語モデルの有効性を評価する。
我々は,Metasploitable v3 UbuntuイメージとWebGOATを用いた6つのモデル(GPT-4o mini, GPT-4o, 1.5 Gemini Flash, Llama 3.1 405B, Mixtral 8x7B, WhiteRabbitNeo)の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:12:13 GMT)
Time dispersion in bound states [0.0] ファルシフィケーションは技術的には難しい(短期的なスケールのため)が、即時かつ曖昧である。
量子物理学、量子コンピューティングと通信、量子重力、測定問題における実用的利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 04:08:44 GMT)
Tight bounds for antidistinguishability and circulant sets of pure quantum states [0.0] 純粋な量子状態の集合は、ランダムにサンプリングすると、サンプリングされていない状態が完全に決定される測定値が存在する場合、区別できないと言われる。
我々は、$n$純状態の集合の反識別性は、$(n-1)$-incoherence と呼ばれるグラム行列の性質と同値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:08:14 GMT)
Theory of Irreversibility in Quantum Many-Body Systems [0.0] 量子多体理論における長年の課題は、ユニタリダイナミクスを可逆緩和と整合させることである。
古典的カオスにおいて、ユニタリ進化作用素は連続極限において単位円の内部にルエル・ポリコット共鳴を発生させ、混合をもたらす。
対照的に、量子多体RP共鳴の理論と可逆性との関係は未発達のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 23:59:28 GMT)
The ultimate bounds to precision of atomic clock frequency measurement techniques [0.0] 我々はRabi、Ramsey、Coherent population trapping(CPT)技術に焦点を当てている。
原子集団を測定するラビとラムゼーのスキームでは、最小の不確実性に達することが証明されている。
レベル間のコヒーレンスを含む測定により、見積もりをさらに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:59:45 GMT)
The foot, the fan, and the cuprate phase diagram: Fermi-volume-changing quantum phase transitions [0.0] 大きなフェルミ面(FL)を持つフェルミ液体は、スピン密度波状態(SDW)への量子相転移を持つことができる。
FL と SDW の相は、フェルミ面で囲まれた体積に対するルッティンガーの制約に従う。
SDW-FL量子相転移における空間障害の影響の研究は、フェルミ面側の低温における拡張量子臨界グリフィス型位相を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:40:56 GMT)
The anisotropic quantum Rabi model with diamagnetic term [0.0] 我々は、反磁性項を含む異方性量子ラビモデルを解くために、圧縮作用素変換手法を用いる。
A2$項を持つ異方性Rabiモデルは、近似を必要としないJaynes-Cummingsモデルまたは反Jaynes-Cummingsモデルに正確に還元できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 20:47:05 GMT)
The Trade-off in Quantum Metrology: Excessive Precision Compromise Accuracy even with Unlimited Resources [0.0] 隣り合う量子状態の区別の観点から、精度と精度を統一的に定義する。
過度な精度を追求する場合,サンプリングの増加に伴い,実際に精度が低下する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:55:17 GMT)
The Imitation Game According To Turing [0.0] 近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)が1950年代からAIの目標であるチューリングテストに合格できると主張している。
GPT-4-Turbo を用いた厳密なチューリングテストを行い,チューリングの指示に忠実に固執した。
LLMを正しく特定したのは1人以外で、今日の最も先進的なLLMの1つが厳格なチューリングテストに合格できないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:08:17 GMT)
Tensor networks enable the calculation of turbulence probability distributions [0.0] 乱流PDFを"テンソルネットワーク" (TN) と呼ばれる極めて圧縮された形式にパラメータ化することで, 次元問題を克服する方法を示す。
我々はそれぞれ$mathcalO(106)$と$mathcalO(103)$でメモリと計算コストの削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:41:20 GMT)
Technical report on label-informed logit redistribution for better domain generalization in low-shot classification with foundation models [0.0] 信頼度校正は、基礎モデルに基づく現実世界の意思決定システムにおいて、新たな課題である。
本研究では,微調整の際,不正分類を罰する損失目標に組み込んだペナルティを提案する。
CMP(textitconfidence misalignment penalty)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:54:37 GMT)
System-environmental entanglement in critical spin systems under $ZZ$-decoherence and its relation to strong and weak symmetries [0.0] オープン量子多体系はデコヒーレンスの下での非自明な振る舞いを示す。
システム環境の絡み合いは特定のスケーリング法則を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 08:45:46 GMT)
Study the charging performance of frequency modulated quantum batteries inside a dissipative cavity [0.0] 本研究では,周波数変調型量子電池の発散キャビティ環境における充電特性について検討する。
高振幅低周波変調は、強い結合状態における充電性能と作業抽出を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:55:33 GMT)
Structured Context Recomposition for Large Language Models Using Probabilistic Layer Realignment [0.0] 本稿では,トランス層内の学習表現を動的に調整する確率的層配向戦略を提案する。
急激なトピックシフトと論理的不整合を軽減し、特にシークエンスが標準の注意窓の制約を超えるシナリオにおいて。
SCRは処理時間を適度に増加させるが、メモリオーバーヘッドは実現可能な限界内に留まり、自動回帰生成アプリケーションへの実用的なデプロイに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:46:42 GMT)
String Breaking in a $2+1$D $\mathbb{Z}_2$ Lattice Gauge Theory [0.0] 弦の破れは格子ゲージ理論(LGT)の理解に不可欠な興味深い現象である
2+1$Dの弦の破断に関する最近の実験は、その基盤となるメカニズムの徹底的な解析を動機付けている。
我々の研究は、2+1ドルのLGTで弦を破る微細な過程を解明し、現在の超伝導量子ビット量子コンピュータで調べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:00:04 GMT)
Sparser, Better, Faster, Stronger: Efficient Automatic Differentiation for Sparse Jacobians and Hessians [0.0] ヤコビアンとヘッセンは機械学習(ML)において多くの潜在的なユースケースを持っているが、従来の知恵ではそれらが計算的に禁止されているとみなしている。
本稿では,スパース差分法(ASD)の進歩について述べる。
また,Julia における新しい ASD パイプラインについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:21:54 GMT)
Space-Time-Coupled Qubits for Enhanced Superconducting Quantum Computing [0.0] 時空変調された低温のジョセフソン準曲面を利用して多色クビット結合を実現するパラダイムを提案する。
クビット結合を異なるスペクトルチャネルに分離することにより、低温に適合する準曲面はクロストークと環境デコヒーレンスを緩和する。
本研究は、次世代量子コンピューティングの変換プラットフォームとして、時空変調低温互換ジョセフソン準曲面の可能性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:53:44 GMT)
Small Binary Stabilizer Subsystem Codes [0.0] 我々は、局所的なクリフォード置換同値の下で、全ての二項量子安定化符号の代表からなるデータベースを$nleq 9$で構築する。
このデータベースは、局所的なクリフォード置換同値の下での全ての二進量子安定化器コードを含み、$nleq 9$である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:11:15 GMT)
Slaves to the Law of Large Numbers: An Asymptotic Equipartition Property for Perplexity in Generative Language Models [0.0] 言語モデルにより生成された大きなテキストの対数的パープレキシティは、トークン分布の平均エントロピーに収束しなければならないことを示す。
これは、言語モデルによって生成される全ての長い合成テキストが属しなければならない「典型的集合」を定義する。
その結果, (a) 合成AI生成テキストの検出や, (b) テキストが言語モデルの学習に使用されたかどうかの検証など,重要な実践的問題への応用の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:16:42 GMT)
Self-Supervised Frameworks for Speaker Verification via Bootstrapped Positive Sampling [0.0] 本稿では、話者検証(SV)のための自己監視学習(SSL)フレームワークにおいて、適切な、多様な正をサンプリングする自己監視陽性サンプリング(SSPS)について紹介する。
SSPSは、SimCLR、SwaV、VICReg、DINOといった主要なSSLフレームワークで実装されたVoxCelebベンチマークで、SVパフォーマンスが一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:08:01 GMT)
SIGN: A Statistically-Informed Gaze Network for Gaze Time Prediction [0.0] 我々は,画像上の集合視時間を予測するため,統計的にインフォームドされたガゼネットワークであるSIGNの最初のバージョンを提案する。
我々は,CNNとVisual Transformerを含むディープラーニング実装を開発し,視線時間全体の予測を可能にする。
SIGNは2つのデータセットの最先端ディープラーニングベンチマークよりも、視線時間予測を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:27:23 GMT)
Rotational Superradiance in a Time-Reversal Symmetry-Broken Quantum Gas inside an Optical Cavity [0.0] 超流動およびボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)における量子化された渦は、破壊時間反転対称性(TRS)に対する非自明な反応に由来する
逆駆動型BECにおける回転または外部合成磁場によるTRSの破壊は、この系におけるDicke-superradianceおよび自己秩序現象を劇的に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:24:20 GMT)
Reproducible generation of green-emitting color centers in hBN using oxygen annealing [0.0] 商業用六方晶窒化ホウ素に高密度の1光子を生成できることを示す。
この単純な手順は、波長が1nm未満の539.4nm付近で連続的に放射される色中心の均一な面内分布をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:51:14 GMT)
Relativistic entanglement in muon decay [0.0] 非折り畳み相互作用の存在下での量子絡みの時間進化について論じる。
特に、磁場中におけるミューオン崩壊生成物の絡み合いを再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:40:03 GMT)
Quantum information with quantum-like bits [0.0] 多体相関を演算することで任意のゲートをどのように実装できるかを示す。
これは、多体古典システムの特殊クラスにおける量子的情報処理の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:52:48 GMT)
Quantum fingerprints of self-organization in spin chains coupled to a Kuramoto model [0.0] フロッケ理論は周期駆動量子系の力学を記述するために広く用いられるフレームワークである。
創発的な対称性を持つ周期的な定常状態に達する自己組織化現象を示すドライブについて考察する。
この結果は、デジタルおよびアナログプラットフォームにおける短期量子デバイスで実験的に実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:44:03 GMT)
Quantum circuit for $\mathbb{Z}_3$ lattice gauge theory at nonzero baryon density [0.0] 格子ゲージ理論は3クォーク境界状態を持つ最も単純な離散ゲージ理論である。
ヒルベルト空間は有限次元であるため、非零バリオン密度での格子ゲージ理論の量子シミュレーションをテストするのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 01:34:08 GMT)
Quantum Token Obfuscation via Superposition [0.0] 量子コンピューティングが進むにつれて、トークン難読化を含む従来の暗号セキュリティ対策は、量子攻撃に対する脆弱性の増加に直面している。
本稿では,量子重ね合わせとマルチバス検証を利用したトークン難読化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 07:05:50 GMT)
Quantum Simulation of non-Abelian Lattice Gauge Theories: a variational approach to $\mathbb{D}_8$ [0.0] 問題を取り除き、ハードウェアリソースの効率を向上させる手順を示す。
格子ゲージ理論を局所相互作用を持つキューディ系に写像する。
これは高空間次元の格子ゲージ理論をシミュレートする方法として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:59:59 GMT)
Quantum Estimation of the Stokes Vector Rotation for a General Polarimetric Transformation [0.0] 量子偏光過程における既知の回転軸に関する偏光回転角推定の精度限界について検討する。
プローブ状態に作用する二分極チャネルと脱分極チャネルは、効果的なノイズ過程と考えることができる。
実測および最適量子プローブ状態を特徴付けるために、回転角の推定誤差に対して、ノイズチャネルとそれらの順序が与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:24:22 GMT)
Quantum Computing from Graphs [0.0] 安定化器符号の表現を特定の構造を持つグラフとして導入する。
グラフ表現は、コード構築とアルゴリズムの両方について洞察を与える。
また、量子ギルバート=バルシャモフを3方向距離-レート-重み付きトレードオフに拡張するためにグラフを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:47:39 GMT)
Quantum Algorithm for the Advection-Diffusion Equation by Direct Block Encoding of the Time-Marching Operator [0.0] 多次元スカラー輸送問題をシミュレーションする量子アルゴリズムを提案する。
明示的なタイムマーチ演算子の直接ユニタリブロック符号化を構築する。
このアルゴリズムは、明示的な時間マーチング演算子を、対流様成分と補正シフト演算子とに分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:39:42 GMT)
Quantifying Energy and Cost Benefits of Hybrid Edge Cloud: Analysis of Traditional and Agentic Workloads [0.0] 本稿では,集中型クラウドシステムにおけるワークロード分散の課題について検討する。
ハイブリッドエッジクラウド(HEC)がこれらの非効率性を軽減する方法を示している。
その結果,HECの省エネ効果は最大75%,省エネ効果は80%を超えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:51:39 GMT)
Prompt-oriented Output of Culture-Specific Items in Translated African Poetry by Large Language Model: An Initial Multi-layered Tabular Review [0.0] 本稿では,3つのアフリカ詩のアンソロジーを翻訳するための3つの構造化されたプロンプトに対して,Chat Generative PreTrained Transformer Proが生成した文化的項目の出力について検討する。
第1の表は、3つのプロンプトの後に生み出された文化的項目の結果である。
2つ目は、プロパー名詞と共通表現のAixelaフレームワークに基づいて、これらのアウトプットを分類する。
第3の表は、人間の翻訳者、カスタム翻訳エンジン、および大規模言語モデルによって生成された文化的項目をまとめたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:00:19 GMT)
Progress in Artificial Intelligence and its Determinants [0.0] 人工知能の長期的進歩を定量的に研究する。
ムーアの法則による計算資源の成長とは対照的に、特許と出版物の生産は10年ごとに倍増している。
我々は、AI研究者の入力もまた重要であり、その貢献を客観的に推定することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 00:43:27 GMT)
Principled model selection for stochastic dynamics [0.0] PASTISは、確率推定統計と極値理論を組み合わせて超流動パラメータを抑圧する原理的手法である。
サンプリング率や測定誤差が低い場合でも、最小限のモデルを確実に識別する。
これは偏微分方程式に適用され、生態ネットワークや反応拡散力学にも適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:40:26 GMT)
Picard-KKT-hPINN: Enforcing Nonlinear Enthalpy Balances for Physically Consistent Neural Networks [0.0] エンタルピーバランスのような自然界の非線形な物理法則を満たすためにNNを強制する手法を提案する。
提案手法はPicardの逐次近似法に着想を得て,乗法的に分離可能な制約を強制することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:15:45 GMT)
Photon counting statistics in Gaussian bosonic networks [0.0] マイクロ波キャビティにおける透過光子の統計は、マイクロ波量子光学とその技術応用において基礎的な役割を果たす。
我々は,ビームスプリッタ相互作用と2モードスケザリングを備えた駆動キャビティからなるガウスボソニックネットワークにおける光子計数統計学の一般理論を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:57:39 GMT)
Perspectives on Quantum Friction, Self-Propulsion, and Self-Torque [0.0] 運動体では、量子またはカシミール摩擦と呼ばれるリターディング力が出現し、1907年にアインシュタインとホップによって真空で予測された。
静止体が黒体真空と熱平衡を保っていない場合、自己推進力やトルクが出現し、熱化後にも潜在的に観測可能な線形または角終端速度が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:32:48 GMT)
Pauli web of the $|Y\rangle$ state surface code injection [0.0] ZX-calculus と Pauli web を使って、回転した曲面コードに対する$|Yrangle$状態注入を理解します。
ZX-calculus と Pauli web を使って、回転した曲面コードに対する$|Yrangle$状態注入を理解します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:56:56 GMT)
Pauli Decomposition via the Fast Walsh-Hadamard Transform [0.0] 行列要素の置換まで、分解係数は一般化されたアダマール行列の乗算によって元の行列と関係があることが示される。
方程式の数値的な実装は、現在利用可能な解よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:16:29 GMT)
Optimum Efficiency of an Asymmetric Quantum Harmonic Otto Engine [0.0] オットーサイクルの2つの断熱過程の非対称性を考察し、突然の膨張と突然の圧縮事件を考察する。
この非対称オットーエンジンのオメガ関数の下での最適性能は, 使用エネルギーとエンジンの消散エネルギーのバランスを表す。
その結果,Omega関数の最大出力は,急激な圧縮および急激な拡張ストロークの最大出力の98.19%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:51:59 GMT)
Optimizing Superconducting Qubit Performance: A Theoretical Framework for Design, Analysis, and Calibration [0.0] 超伝導量子ビットは多くの競合技術の最前線として登場した。
設計からハードウェアのキャリブレーションに至るまで、プロセス全体にわたって包括的な理論フレームワークを開発する。
この研究は超伝導量子ビットの設計、最適化、校正に対する詳細かつ実践的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:17:16 GMT)
Nuclear Electric Resonance for Spatially-Resolved Spin Control via Pulsed Optical Excitation in the UV-Visible Spectrum [0.0] 核電気共鳴(NER)分光法は現在、核スピンベースの量子コンピューティングのツールとして復活している。
我々は光の核電気共鳴(ONER)と呼ぶ新しい方法を提案する。
ONERは紫外可視光スペクトルのパルス励起を用いて、特定の興味ある核の位置における電場勾配を変調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:21:39 GMT)
Nonlocality enhanced precision in quantum polarimetry via entangled photons [0.0] 非局所量子的アプローチは偏光度法に示され、光子対の絡み合い現象を利用して試料特性決定の精度を高める。
このような量子強度の非局所偏光測定は、物質科学、バイオメディカルイメージング、リモートセンシングなど様々な分野の進展を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:09:50 GMT)
Music2Latent2: Audio Compression with Summary Embeddings and Autoregressive Decoding [0.0] 音声信号を要約埋め込みの集合に圧縮する新しいオーディオオートエンコーダであるMusic2Latent2を紹介する。
ローカルオーディオ機能を順序付きシーケンスにエンコードする従来の方法とは異なり、Music2Latent2は音声信号を要約埋め込みのセットに圧縮する。
任意のオーディオ長を扱うために、Music2Latent2では、因果マスキングを備えた2つの連続したオーディオチャンクでトレーニングされた自動回帰一貫性モデルを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:34:19 GMT)
Molecular Fingerprints Are Strong Models for Peptide Function Prediction [0.0] ペプチド特性予測における分子指紋の有効性について検討した。
分子グラフからドメイン固有の特徴抽出が複雑で計算コストのかかるモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:05:27 GMT)
Mitigating Errors in Analog Quantum Simulation by Hamiltonian Reshaping or Hamiltonian Rescaling [0.0] 本研究は、アナログ量子シミュレーションにおいて、2つの新しいエラー緩和戦略(ハミルトン変換とハミルトン再スケーリング)を導入する。
ハミルトニアン変換はランダムなユニタリ変換を用いて、同じ固有値を持つが異なる固有状態を持つ新しいハミルトニアンを生成する。
ハミルトニアン再スケーリングは、エネルギースケールのハミルトニアンからの固有値の推定を比較することで誤差を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:13:31 GMT)
Mesh-Informed Reduced Order Models for Aneurysm Rupture Risk Prediction [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、有限体積(FV)離散化によって得られるメッシュの自然なグラフ構造を利用する。
実験的な検証フレームワークは有望な結果をもたらし,その方法が次元の呪いを克服する有効な代替手段であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 08:19:32 GMT)
Measuring decoherence due to quantum vacuum fluctuations [0.0] 粒子と真空のゆらぎとの相互作用は、観測不可能なデコヒーレンスを引き起こす。
このようなシナリオに対する先行順序のデコヒーレンス効果を計算し、その検出のための実験的な設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:00:04 GMT)
Measurement induced phase transition in a quantum Ising model by periodic measurements [0.0] 本稿では,測定プロトコルの時間ステップ毎に,大域的な測定を確実に行うモデルを提案する。
有限 (tau_c) における (L sim 28) の遷移は、熱力学的極限において (tau_c = 0) に回帰しているようである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:23:44 GMT)
Measurement incompatibility at all remote parties do not always permit Bell nonlocality [0.0] ベル非局所性は常に、双方が任意の非互換な射影測度を用いるときに確立される。
純2ビットの絡み合いが一定であればベル非局所相関を達成するのに十分な基準を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:08:29 GMT)
Machine learning Hubbard parameters with equivariant neural networks [0.0] 等変ニューラルネットワークに基づく機械学習モデルを提案する。
ここでは,繰り返し線形応答計算を用いて自己整合的に計算したハバードパラメータの予測を行う。
本モデルでは,Hubbard $U$および$V$パラメータの平均絶対相対誤差を平均3%,5%とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:40:08 GMT)
Long-term prediction of El Niño-Southern Oscillation using reservoir computing with data-driven realtime filter [0.0] 帯域通過フィルタは、過去の時系列のみに依存するため、リアルタイムな運用予測に適用できる。
我々は,過去時系列のみを用いて,24ヶ月の予測地平線でエルニーニョ南部振動の多年変動を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:15:22 GMT)
Load Forecasting for Households and Energy Communities: Are Deep Learning Models Worth the Effort? [0.0] この研究は、エネルギーコミュニティにおける短期負荷予測のための最先端ディープラーニングモデルの広範なベンチマークを提供する。
LSTM、xLSTM、Transformerは、KNN、合成負荷モデル、永続化予測モデルなどのベンチマークと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 15:58:28 GMT)
Learning Concepts Definable in First-Order Logic with Counting [0.0] 次数構造のクラス上の FOCN は、線形時間で一貫した学習が可能であることを示す。
任意の定数$c$に対して少なくとも$(log log n)c$の次数の構造のクラスについて、ほぼ正しい(PAC)学習に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:49:49 GMT)
Layered Chain-of-Thought Prompting for Multi-Agent LLM Systems: A Comprehensive Approach to Explainable Large Language Models [0.0] 提案するLayered Chain-of-Thought (Layered-CoT) Promptingは,推論プロセスを複数の層に体系的に分割する新しいフレームワークである。
医療トリアージ、財務リスク評価、アジャイルエンジニアリングの3つのシナリオを紹介し、透明性、正確性、ユーザエンゲージメントの観点から、Layered-CoTがバニラCoTをどのように上回っているかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:21:09 GMT)
Large Language Models and Code Security: A Systematic Literature Review [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なプログラミングタスクを自動化する強力なツールとして登場した。
LLMはプログラマが知らない脆弱性を導入する可能性がある。
コードを解析する際には、明確な脆弱性を見逃したり、存在しない脆弱性を通知する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:49:15 GMT)
Large Language Models Think Too Fast To Explore Effectively [0.0] 大規模言語モデルが、特にオープンなタスクにおいて、効果的に探索できる範囲は、まだ不明である。
本研究では、Little Alchemy 2をパラダイムとして、オープンエンドタスクにおいて、LLMが人間を超えることができるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 21:51:17 GMT)
Landau-Lifshitz damping from Lindbladian dissipation in quantum magnets [0.0] LL力学は、弱外部場に対する局所平均場理論においてリンドブラディアン力学から体系的に導出できることが示されている。
重要な仮定は、リンドブラディアン散逸が非平衡$H(t)$に即時に適応して期待値を下げるというものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:35:41 GMT)
Krylov complexity and Trotter transitions in unitary circuit dynamics [0.0] ハミルトン力学のトロッター分解にともなうフロケット回路について検討した。
局所極大エルゴード作用素は臨界トロッターステップに現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:25:24 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） (Wed, 29 Jan 2025 13:26:46 GMT)
Intensional Inheritance Between Concepts: An Information-Theoretic Interpretation [0.0] 本論では,「インテンショナル継承」概念の定式化と定量化の問題に対処する。
シャノン情報理論とアルゴリズム情報理論の両方を用いて, インテンショナル継承の公式を導出する。
情報理論の枠組みでは, 拡張的継承は, 内在的継承の特別な場合として出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:01:29 GMT)
Improving Privacy Benefits of Redaction [0.0] そこで本研究では,自然テキストデータの衛生化に有効な新しいリアクション手法を提案する。
私たちの新しいテクニックは、低いリアクションレベルを維持しながら、他の最先端技術よりも優れたプライバシー上のメリットを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 16:53:16 GMT)
Improving Genetic Programming for Symbolic Regression with Equality Graphs [0.0] 等式グラフを利用して、式とその等価な形式を格納する。
サブツリー演算子を適応させて、表現の再検討の機会を減らします。
提案手法は,PySRやOperonと競合する単純なGPアルゴリズムの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:49:34 GMT)
Hierarchical Fallback Architecture for High Risk Online Machine Learning Inference [0.0] オープンバンキングを利用した機械学習アプリケーションは、困難なストレスと障害シナリオに対処するための新しいアプローチを必要とする。
本稿では,金融分野に着目した高リスク機械学習アプリケーションにおけるロバスト性向上のための階層型フォールバックアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:30:18 GMT)
Generative AI for Vision: A Comprehensive Study of Frameworks and Applications [0.0] 生成AIは画像合成を変換し、高品質で多様性があり、フォトリアリスティックなビジュアルを作成することができる。
本研究は,入力の性質に基づく画像生成技術の構造的分類を提案する。
DALL-E、ControlNet、DeepSeek Janus-Proといった主要なフレームワークを強調し、計算コスト、データバイアス、ユーザ意図とのアウトプットアライメントといった課題に対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:42:05 GMT)
Generalization of Bidirectional Controlled Hybrid Protocol of Quantum Teleportation and Remote State Preparation [0.0] 量子チャネルとして(4n+1)量子ビットの絡み合った状態を同時に使用することで、ユーザはnビットの量子状態を送信できる。
このプロトコルは、この送信のセキュリティを保証する第三者であるCharlieの制御下にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:17:12 GMT)
GLLM: Self-Corrective G-Code Generation using Large Language Models with User Feedback [0.0] GLLMは、ヒューマン可読なタスク記述とマシン実行可能なコードの間のギャップを埋めることによって、手作業によるGコード記述の課題に対処する。
Systemには、ドメイン固有のトレーニングデータとRetrieval-Augmented Generation (RAG)メカニズムによって強化された、微調整されたStarCoder-3Bモデルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:40:46 GMT)
Free Agent in Agent-Based Mixture-of-Experts Generative AI Framework [0.0] 強化学習自由エージェント (Reinforcement Learning Free Agent, RLFA) アルゴリズムは、永続的な過パフォーマンスを示すエージェントを検出し、除去するための報酬に基づくメカニズムを導入する。
第一のユースケースは不正検出であり、RLFAは事前に設定された閾値以下で検出精度が低下するエージェントを即座に交換する。
このダイナミックでフリーの緊急サイクルは、持続的な正確さ、出現する脅威への迅速な適応、進行中の運用に対する最小限の中断を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:00:22 GMT)
Forecasting S&P 500 Using LSTM Models [0.0] 本報告では,S&P500指数の予測におけるARIMAモデルとLSTMモデルの比較を行った。
平均絶対誤差(MAE)とルート平均正方形誤差(RMSE)を用いてこれらのモデルを評価する。
LSTMモデルはシーケンシャルな処理能力を利用して、369.32のMAE、412.84のRMSE、92.6%の精度でARIMAを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 01:31:56 GMT)
Fidelity-Enhanced Variational Quantum Optimal Control [0.0] そこで本研究では,Schr"odinger方程式に基づくロバストパルス生成法を提案する。
環境騒音源と制御系固有の騒音源の両方を考慮することにより、単一および複数ビット状態の準備において、忠実度が著しく増加することが注目される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 14:59:34 GMT)
Fabry-Pérot etalon walk-off loss in ring cavities [0.0] 一方向リングキャビティにおけるエタロンの歩行損失に関する技術的考察を行った。
解析限界によって発見された領域の損失を数値計算する。
単周波固体レーザー装置で傾き調整実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:46:56 GMT)
Exposing Image Classifier Shortcuts with Counterfactual Frequency (CoF) Tables [0.0] 「ショートカット」は、新しいデータへの一般化に失敗するトレーニングデータから簡単に学習できるパターンである。
例えば、馬を認識するための著作権の透かし、ハスキーを認識するための雪の背景、悪性皮膚病変を検出するためのインクマーキングなどである。
我々は、グローバルな洞察にインスタンスベースの説明を集約する新しいアプローチである、対実周波数表を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:33:40 GMT)
Exponential advantage in continuous-variable quantum state learning [0.0] ボソニック連続可変(CV)システムにおける量子状態学習の課題について考察する。
本稿では、絡み合った測定と反射状態を利用する実験可能なプロトコルを提案する。
CV量子状態の学習において、絡み合った測定と反射状態へのアクセスから厳密な指数関数的優位性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:10:37 GMT)
Exploring the Effects of Mass Dependence in Spontaneous Collapse Models [0.0] まず、CSLマスター方程式を一般化し、その質量依存が質量の一般関数となる。
質量依存を質量の力として重視することにより、単一粒子、剛体、放射放出の動力学の近似式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:14:14 GMT)
Explainable Machine Learning: An Illustration of Kolmogorov-Arnold Network Model for Airfoil Lift Prediction [0.0] 本研究は,新しい科学的探究におけるKAの可能性を実証するものである。
カンはテストデータで96.7%のR2スコアで最善を尽くした。
kanモデルから得られた説明可能な情報は、エアフォイルによるリフト生成の既知の物理学と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 01:21:13 GMT)
Experimental Decoding Scrambled Quantum Information from the Future [0.0] 本稿では,従来の情報生成前の復号化を可能にするプロトコルを提案する。
我々のアプローチは、過去を変えることなく将来符号化された情報を取得するという、ユニークな量子タスクを照らす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:28:07 GMT)
Evaluating Telugu Proficiency in Large Language Models_ A Comparative Analysis of ChatGPT and Gemini [0.0] 本研究では,2大言語モデル(LLM)であるChatGPTとGeminiのTelugu言語習熟度について検討する。
この分析は、テルグ語の文法構造をより深く理解し、より広い語彙を持ち、文章や推論といったタスクにおいて優れたパフォーマンスを示すLLMを特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:54:00 GMT)
Ergodic Theorems for Quantum Trajectories under Disordered Generalized Measurements [0.0] 我々は、乱れを繰り返した一般化された測定から生じる量子軌道について考察する。
我々は、乱れた量子軌道から生じる測定結果に対して、大きな数の強い法則を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:04:20 GMT)
Entropic witness for quantum memory in open system dynamics [0.0] 我々は、フォン・ノイマンエントロピーに基づく量子メモリのトラクタブルな基準を提案する。
この基準は連続次元系における量子メモリの検出にも適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:47:16 GMT)
Entanglement-informed Construction of Variational Quantum Circuits [0.0] 変分量子固有解法(VQE)は、ノイズの多い量子コンピュータ上の量子多体系の基底状態をシミュレーションするための有望なツールである。
本稿では,特定のモデルから自然に現れるエンタングルメントインフォームドアンサッツスキームについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:04:43 GMT)
Enhancing Text Generation in Joint NLG/NLU Learning Through Curriculum Learning, Semi-Supervised Training, and Advanced Optimization Techniques [0.0] 本研究では,NLG(Natural Language Generation)とNLU(Natural Language Understanding)の併用によってテキスト生成を改善する手法を開発した。
データは、クリーニング、トークン化、ストーミング、ストップワード削除など、注釈付きデータセットの収集と前処理によって作成される。
トランスフォーマーベースのエンコーダとデコーダ、長距離依存関係のキャプチャ、ソースターゲットシーケンスモデリングの改善。
政策勾配手法による強化学習、半教師付きトレーニング、注意機構の改善、および異なる近似を用いて、モデルを微調整し、複雑な言語タスクを効果的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:53:38 GMT)
Engineering of Anyons on M5-Probes via Flux Quantization [0.0] 単磁化M5-ブレーン上の異方性トポロジカル秩序の新規な導出法を開発した。
厳密な構成は非ラグランジュ的で非摂動的である。
この結果から、アーベル・チャーン・サイモンズ理論の量子可観測性とモジュラー関手が示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:00:04 GMT)
Efficient learning of quantum states prepared with few fermionic non-Gaussian gates [0.0] ガウスゲートの任意の数で用意された$n$フェルミオンモード上での学習状態の効率的なアルゴリズムを提案する。
我々の研究は、ガウス門をほとんど持たない状態の構造に光を当て、回路の複雑さを改良した上界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:14:30 GMT)
Drivetrain simulation using variational autoencoders [0.0] 本研究は、所定のトルク要求から車両のジャークを予測するための変分オートエンコーダ(VAE)を提案する。
我々は、異なるドライブトレインシナリオの機能を統合したジャーク信号を生成するために、無条件および条件付きVAEを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:37:32 GMT)
Deviations from random matrix entanglement statistics for kicked quantum chaotic spin-$1/2$ chains [0.0] 一般に、量子カオス的な多くの身体系では、統計的性質が系のサイズを増大させるときにランダム行列に近づくことが期待されている。
我々は、平均固有状態絡み合いが実際にランダム行列結果に近づく様々なスピン-1/2連鎖モデルを示す。
キックされたスピン鎖モデルの偏差はヒルベルト空間のテンソル積構造に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:13:45 GMT)
Data-Informed Model Complexity Metric for Optimizing Symbolic Regression Models [0.0] 後処理選択におけるヘッセン階数を用いたモデル複雑性推定のための実用的手法を提案する。
本手法は,内在的次元性(ID)推定器を用いて計算した入力データ量とモデル選択を一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 01:53:22 GMT)
Curious, Critical Thinker, Empathetic, and Ethically Responsible: Essential Soft Skills for Data Scientists in Software Engineering [0.0] データサイエンティストは、大量のデータを管理し、AIアルゴリズムの社会的影響に対処する上で、課題に直面している。
この研究は、AIを使ったプロジェクトに取り組む際に、データサイエンティストが必要とする重要なソフトスキルを特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:50:18 GMT)
Context-Aware Semantic Recomposition Mechanism for Large Language Models [0.0] コンテキスト・アウェア・セマンティック・リコレーション・メカニズム(CASRM)は、大規模テキスト生成タスクにおけるコヒーレンス、コンテキスト適応性、エラー伝搬の制限に対処する新しいフレームワークとして導入された。
実験により、技術的、会話的、物語的テキストを含む複数の領域における意味的コヒーレンスを大幅に改善した。
このフレームワークは、逐次的なタスクにおけるエラーの伝播を軽減し、対話継続と多段階テキスト合成のパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:38:28 GMT)
Computing the gradients with respect to all parameters of a quantum neural network using a single circuit [0.0] 単一回路のみを用いて全ての勾配を計算する新しい手法を提案する。
我々は、量子シミュレータとIBMの実量子ハードウェアの両方に対して、我々のアプローチを実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 17:02:12 GMT)
Computing entanglement costs of non-local operations on the basis of algebraic geometry [0.0] 最適化における代数的制約を単純化するために,代数幾何学に基づく概念を導入する。
分離可能なチャネル下での様々な非局所量子演算の実装における(一発の)絡み合いコストと成功確率とのトレードオフを数値的に得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:16:30 GMT)
Complexity is not Enough for Randomness [0.0] ブラウン系におけるランダムネスの動的生成を、ハミルトニアンの局所性の度合いの関数として研究する。
高度に非局所的な時間依存ハミルトニアンによって支配されるシステムであっても、ランダムネスの生成はシステムサイズにおいて指数関数的に長時間持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 03:40:37 GMT)
Bounding multifractality by observables [0.0] フラクタル次元は、量子多体系の固有状態の構造の尺度として使われてきた。
観測対象のこの構造がどのようにしてフラクタル次元を上から束縛することができるのかを論じる。
次に、これらの上界が多体局所化遷移のフラクタル次元のプロキシとしてどのように振る舞うかを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:29:20 GMT)
Boosting Weak Positives for Text Based Person Search [0.0] トレーニング中の挑戦的なサンプルを動的に識別し,強調するブースティング手法を導入する。
提案手法は,提案モジュールの有効性を実証し,4つの歩行者データセット間での性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 11:41:07 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） (Wed, 29 Jan 2025 04:34:42 GMT)
Beyond Text: Implementing Multimodal Large Language Model-Powered Multi-Agent Systems Using a No-Code Platform [0.0] 本研究では,マルチモーダルLLMに基づくマルチエージェントシステム(MAS)の設計と実装を提案する。
本研究は,プログラム知識のないユーザによるAIシステムの構築と管理を容易にするために,No-Codeベースのマルチエージェントシステムを開発した。
本研究では、画像ベースのノートからのコード生成、高度なRAGベースの質問応答システム、テキストベースの画像生成、ビデオ生成など、ビジネスプロセスにおけるAIの適用性を検証するためのさまざまなユースケースについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:49:30 GMT)
Bankruptcy analysis using images and convolutional neural networks (CNN) [0.0] 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像生成による中小企業評価手法を提案する。
サンプル内の各企業ごとに1万枚以上の画像が作成され、CNNがより高い断定性とトレーニングエラー確率の低減で操作できるシナリオを特定した。
この結果は、かなりの数の画像を使用すると、97.8%の精度で予測能力が著しく向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 21:57:47 GMT)
Assessing the Capability of YOLO- and Transformer-based Object Detectors for Real-time Weed Detection [0.0] 散布散布は、農作物で使用される農薬、特に除草剤の量を減らすための効率的で持続可能な方法である。
リアルタイムアプリケーションの適合性を評価するため,現在最先端のオブジェクト検出モデルを比較した。
YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, RT-DETRのすべての利用可能なモデルは、実地状況の画像を用いて訓練され、評価される。
その結果、評価された指標において全てのモデルが同等に機能する一方で、YOLOv9モデル、特にYOLOv9sとYOLOv9eは、その点において際立っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 02:39:57 GMT)
Are you a DePIN? A Decision Tree to Classify Decentralized Physical Infrastructure Networks [0.0] 分散物理インフラネットワーク (DePIN) は "Web3" における新たな垂直性である
本研究では,DePINに分類する新たな決定木を提案する。
この論文は、HeliumやBitcoinなど、さまざまなブロックチェーンシステムへの決定ツリーの適用を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 05:05:53 GMT)
Anti-scarring from eigenstate stacking in a chaotic spinor condensate [0.0] ボース・アインシュタイン凝縮体(Bose-Einstein condensate)は,近年,量子スカーダイナミクスが実験室で観測されている。
我々の研究は、いくつかの固有状態の量子スカーリングが、多くの粒子を持つ量子系の他のカオスおよび熱スペクトルにどのように影響するかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:56:35 GMT)
Almost Strong Zero Modes at Finite Temperature [0.0] 無限温度の反対の極限において、対応する非可積分スピン鎖は準強零モードをホストすることが知られている。
ここでは、ゼロと無限の2つの極端なケースを橋渡しする、未発見の領域について研究する。
これにより、任意に長い時間スケールで大規模システムのサイズを効率的にシミュレートし、温度依存の崩壊率を抽出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 09:21:41 GMT)
Algorithmic Segmentation and Behavioral Profiling for Ransomware Detection Using Temporal-Correlation Graphs [0.0] テンポラル相関グラフを利用して、悪意ある操作に固有の複雑な関係と時間パターンをモデル化する新しいフレームワークが導入された。
実験では、さまざまなランサムウェアファミリーにまたがるフレームワークの有効性を、常に高い精度、リコール、全体的な検出精度で実証した。
この研究は、動的グラフ分析と機械学習を統合して、脅威検出における将来のイノベーションを実現することによって、サイバーセキュリティ技術の進歩に貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 06:09:25 GMT)
Action Recognition Using Temporal Shift Module and Ensemble Learning [0.0] 本稿では,aclICPR 2024におけるマルチモーダル視覚パターン認識ワークショップの一環として,マルチモーダル行動認識チャレンジ(Multi-Modal Action Recognition Challenge)のファーストランクソリューションを提案する。
このコンペティションは、マルチモーダルソースから収集された20のアクションクラスの多様なデータセットを使用して、人間の行動を認識することを目的としている。
提案手法は,20クラスにまたがる人的行動の認識において,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 10:36:55 GMT)
A trilinear quantum dot architecture for semiconductor spin qubits [0.0] 本稿では,各量子ドットへの個別の配線を可能としながら,物理配置において簡便なトリ線形量子ドットアレイを提案する。
電子シャットリングにより、トリリニアアーキテクチャは2次元の正方格子と同等かそれ以上の量子ビット接続を提供する。
また、量子ビットチップを低消費電力スイッチベースのCryoCMOS回路と3D統合して並列量子ビット演算を行うスケーラブルな制御方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 18:06:38 GMT)
A strong-driving toolkit for topological Floquet energy pumps with superconducting circuits [0.0] トポロジカルフロケエナジーポンプは周期駆動を用いて、トポロジカルに保護された量子化されたエネルギー電流を生成する。
従来の研究では、そのようなポンプはキャビティに結合された強い駆動の超伝導キュービットで実現できると提案されていた。
そこで我々は,トランスモン量子ビットを用いて,エネルギースケールと駆動周波数の階層構造が実現可能であることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:00:01 GMT)
A spiking photonic neural network of 40.000 neurons, trained with rank-order coding for leveraging sparsity [0.0] 市販部品を用いた4万個のニューロンからなるフォトニックニューラルネットワーク(SNN)を提案する。
このネットワークは22%のニューロンを用いてMNISTで83.5%の精度を達成し、8.5%のニューロン利用で77.5%を達成している。
このデモンストレーションはフォトニック非線形性、励起性、スパース計算を統合し、より効率的な大規模フォトニックニューロモルフィックシステムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 12:04:40 GMT)
A Unified Representation of Density-Power-Based Divergences Reducible to M-Estimation [0.0] 密度パワーに基づく発散は、外れ値に対する堅牢な推論手順を提供する。
分岐の成功の特徴は、推定問題をM推定に還元できることである。
関数 $phi_gamma$ を指定することで、NB-DPD はよく知られた発散に還元されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 13:22:21 GMT)
A Case Study in Acceleration AI Ethics: The TELUS GenAI Conversational Agent [0.0] 加速倫理は、人工知能におけるイノベーションと安全の間の緊張に対処する。
イノベーションはイノベーションを解決し、イノベーションは本質的に価値があり、未知のものは奨励され、ガバナンスは分散化され、倫理は組み込まれている。
TELUSの経験は、AI倫理の加速はイノベーションによる社会的責任を最大化する方法であり、イノベーションに対する社会的責任を犠牲にするものではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 22:57:56 GMT)
3D Reconstruction of Shoes for Augmented Reality [0.0] 本稿では3DモデリングとAR(Augmented Reality)によるオンライン靴ショッピングを強化するモバイルベースのソリューションを提案する。
このフレームワークは、2D画像からリアルな3Dシューズモデルを生成し、平均ピーク信号雑音比(PSNR)0.32を達成する。
3120枚の画像からなるカスタム・シューズ・セグメンテーション・データセットが作成され、最高性能のセグメンテーション・モデルでは、IoU(Intersection over Union)スコアが0.95である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 04:18:51 GMT)
"I Would Never Trust Anything Western": Kumu (Educator) Perspectives on Use of LLMs for Culturally Revitalizing CS Education in Hawaiian Schools [0.0] 本研究は,ハワイのカイアプニ・プログラムのある公立学校において,大規模言語モデルを用いたコンピュータサイエンス教育のメリットと限界について検討した。
私たちの発見は、文化的なミスアライメントや信頼性に関する懸念といった課題を露呈しつつ、AIの省エネ性を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Jan 2025 19:05:33 GMT)