ARDuP: Active Region Video Diffusion for Universal Policies [114.4] 我々は,ビデオベースのポリシー学習のための新しいフレームワークである,ユニバーサルポリシーのためのActive Region Video Diffusion(ARDuP)を紹介する。
ARDuPは、活動領域、すなわち潜在的な相互作用領域の生成を強調し、条件付きポリシーの対話領域へのフォーカスを高めている。
シミュレータCLIPortと実世界のデータセットBridgeData v2の広範な実験を通じてARDuPの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:40:15 GMT)
Learning Transactions Representations for Information Management in Banks: Mastering Local, Global, and External Knowledge [95.8] 銀行は人工知能を使って多様なビジネスプロセスを最適化し、顧客体験を改善する。
顧客関連タスクの大部分は,1)クライアントの現在の状態(トランザクション予測など)に焦点を当てたローカルタスクと,2)グローバルタスクの2つのグループに分類される。
本稿では,他のクライアントから収集した外部情報を組み込むことで,クライアントの表現を豊かにする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:39:17 GMT)
MatIR: A Hybrid Mamba-Transformer Image Restoration Model [95.2] そこで我々は,MatIRと呼ばれるMamba-Transformerハイブリッド画像復元モデルを提案する。
MatIRはTransformer層とMamba層のブロックをクロスサイクルして特徴を抽出する。
Mambaモジュールでは、4つのスキャンパスに沿って横断するImage Inpainting State Space (IRSS)モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:55:40 GMT)
Geometric monotones of violations of quantum realism [90.0] 量子実在論(Quantum realism)は、量子系における射影測定が、明らかな結果が存在しない場合でも、物理的性質の現実を確立すると述べている。
この枠組みは、古典的および量子的リアリズムの概念の区別に関するニュアンスな見解を提供し、量子システムに固有の文脈性と相補性を強調する。
我々は、トレース距離、ヒルベルト=シュミット距離、シャッテン$p$-距離、ビュール、ヘルリンガー距離を用いた量子リアリズムの幾何学的モノトンを導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:31:33 GMT)
LLM-Generated Heuristics for AI Planning: Do We Even Need Domain-Independence Anymore? [87.7] 大規模言語モデル(LLM)は、特定の計画問題に適した計画手法を生成することができる。
LLMは、いくつかの標準IPCドメインで最先端のパフォーマンスを達成することができる。
これらの結果がパラダイムシフトを意味するのか、既存の計画手法をどのように補完するかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:21:12 GMT)
Thoughts Are All Over the Place: On the Underthinking of o1-Like LLMs [86.8] OpenAIのo1のような大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて顕著な能力を示している。
我々は、o1-like LLMがしばしば異なる理性的思考を切り替える、という現象を特定する。
本稿では,思考間の早期移行を回避できる思考切替ペナルティTIPを用いた復号戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:58:18 GMT)
DiffusionRenderer: Neural Inverse and Forward Rendering with Video Diffusion Models [83.3] 逆レンダリングとフォワードレンダリングの二重問題に対処するニューラルアプローチであるDiffusionRendererを導入する。
本モデルは,リライティング,素材編集,現実的なオブジェクト挿入など,単一のビデオ入力から現実的な応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:59:11 GMT)
Dual-Bounded Nonlinear Optimal Transport for Size Constrained Min Cut Clustering [83.1] ミンカット問題を双有界非線形最適輸送問題として扱う。
また、Frank-Wolfe法に基づく双有界非線形最適輸送の解法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:21:08 GMT)
LMFusion: Adapting Pretrained Language Models for Multimodal Generation [81.8] LMFusionは、事前訓練されたテキストのみの大規模言語モデル(LLM)をマルチモーダル生成機能で強化するフレームワークである。
複数モーダル生成モデルをスクラッチから事前訓練する手法と比較して, LMFusionは画像理解を20%改善し, 画像生成を3.6%改善し, FLOPの50%しか利用できないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:08:45 GMT)
Learning to Plan & Reason for Evaluation with Thinking-LLM-as-a-Judge [78.3] そこで我々は,Thinking-LLM-as-a-Judgeの優先最適化アルゴリズムであるEvalPlannerを提案する。
自己学習ループでは、EvalPlannerは、合成的に構築された評価計画と実行よりも反復的に最適化する。
提案手法はRewardBenchにおける生成報酬モデルのための新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:21:59 GMT)
S-LoRA: Scalable Low-Rank Adaptation for Class Incremental Learning [73.9] 基礎モデルによる継続的な学習は、逐次的なタスクに事前訓練されたモデルのパワーを活用するための有望なアプローチとして現れてきた。
本稿では,LRAパラメータの方向と大きさの学習を段階的に分離する,CL(特にクラスインクリメンタルラーニング)のためのスケーラブル低ランク適応(S-LoRA)手法を提案する。
我々の理論的および実証的な分析により、S-LoRAは重なり合う低損失領域に収束する低損失軌道を辿る傾向にあり、CLの安定性と塑性のトレードオフは良好であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:55:31 GMT)
Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators [71.7] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を生成するために大量のデータに基づいて訓練される。
本稿では, LLMのイデオロギー的姿勢が創造者の世界観を反映していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:45:45 GMT)
ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Learning? [68.5] 大規模言語モデル(LLM)は意思決定や推論において大きな可能性を証明している。
LLM関数呼び出し機能を評価するための既存の評価システムにはいくつかの制限がある。
ACEBench という総合評価システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:36:52 GMT)
Streaming DiLoCo with overlapping communication: Towards a Distributed Free Lunch [66.8] 大規模言語モデル(LLM)のトレーニングは通常、トレーニング時間を短縮するために、多数のアクセラレータに分散される。
近年、DiLoCoのような分散アルゴリズムはそのようなコロケーション制約を緩和している。
我々は、数十億のパラメータのトレーニングを分散し、以前と同じような品質に到達できることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:23:50 GMT)
LLMs can see and hear without any training [64.0] MILSは、お気に入りのLLMにインビューマルチモーダル機能を組み込むための、シンプルでトレーニング不要なアプローチです。
創発的なゼロショット画像,ビデオ,オーディオキャプションを新たに構築する。
勾配のない最適化アプローチであるため、MILSはテキストへのマルチモーダル埋め込みを反転させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:16:35 GMT)
Evaluating LLM-based Personal Information Extraction and Countermeasures [63.9] 我々は,大規模言語モデル(LLM)に基づく個人情報抽出と対策のベンチマークを行った。
LLMは攻撃者によって誤用され、個人プロファイルから様々な個人情報を正確に抽出する。
プロンプトインジェクションは強力なLDMベースの攻撃に対して防御し、攻撃をより効果的でない従来の攻撃に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:53:30 GMT)
DreamArtist++: Controllable One-Shot Text-to-Image Generation via Positive-Negative Adapter [63.6] いくつかの例に基づく画像生成手法が提案されており、例えば、いくつかの入力参照の健全な特徴を吸収して新しい概念を生成する。
本研究では,DreamArtistというシンプルなフレームワークを提案する。このフレームワークは,事前学習した拡散モデルに対して,新しい正負の学習戦略を採用する。
我々は,画像類似性(忠実度)と多様性,生成制御性,スタイルのクローニングから,幅広い実験を行い,提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:13:01 GMT)
Survey and Improvement Strategies for Gene Prioritization with Large Language Models [61.2] 大規模言語モデル (LLM) は, 医学検査において良好に機能しているが, 希少な遺伝疾患の診断における有効性は評価されていない。
表現型と可溶性レベルに基づいて, マルチエージェントとヒトフェノタイプオントロジー(HPO)を分類した。
ベースラインでは、GPT-4は他のLLMよりも優れており、因果遺伝子を正しくランク付けする際の精度は30%近く向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:03:03 GMT)
Panacea: Mitigating Harmful Fine-tuning for Large Language Models via Post-fine-tuning Perturbation [58.7] 有害な微調整攻撃は、微調整サービスに重大なセキュリティリスクをもたらす。
主流防衛は、後の有害な微調整攻撃がより効果的でないように、モデルを予防接種することを目的としている。
微調整後のモデルに適用可能な適応的摂動を最適化するパナセアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:47:09 GMT)
LLM-AutoDiff: Auto-Differentiate Any LLM Workflow [58.6] 自動プロンプト工学(APE)のための新しいフレームワーク LLM-AutoDiff について紹介する。
LLMs-AutoDiffは、各テキスト入力をトレーニング可能なパラメータとして扱い、フリーズした後方エンジンを使用して、テキスト勾配に対するフィードバック・アキンを生成する。
精度とトレーニングコストの両方において、既存のテキスト勾配ベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:40:12 GMT)
Beyond Browsing: API-Based Web Agents [58.4] APIベースのエージェントはWebArenaの実験でWebブラウジングエージェントを上回っている。
ハイブリッドエージェント(Hybrid Agents)は、タスク全体にわたって、ほぼ均一にパフォーマンスを向上する。
結果から,APIが利用可能であれば,Webブラウジングのみに依存するという,魅力的な代替手段が提示されることが強く示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:58:30 GMT)
How to Select Datapoints for Efficient Human Evaluation of NLG Models? [57.6] 人間の評価に最も有用なデータポイントを得るためのセレクタ群を開発した。
本研究では,自動測定値の分散に基づくセレクタ,モデル出力の多様性,項目応答理論がランダム選択より優れていることを示す。
特に,情報源に基づく推定手法を導入し,情報源のテキストに基づいて人体評価に有用な項目を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:33:26 GMT)
Enhancing Hyperedge Prediction with Context-Aware Self-Supervised Learning [57.4] 我々は新しいハイパーエッジ予測フレームワーク(CASH)を提案する。
CASHは、コンテキスト認識ノードアグリゲーションを用いて、(C1)ハイパーエッジの各ノード間の複雑な関係をキャプチャし、(2)ハイパーエッジ予測のコンテキストにおける自己教師付きコントラスト学習を行い、(C2)ハイパーグラフ表現を強化する。
6つの実世界のハイパーグラフの実験により、CASHはハイパーエッジ予測の精度で競合する全ての手法を一貫して上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:17:51 GMT)
QADM-Net: Multi-Level Quality-Adaptive Dynamic Network for Reliable Multimodal Classification [57.1] 現在のマルチモーダル分類法では、信頼性の高い推論を実現するために、サンプル固有の深さとパラメータの動的ネットワークが欠如している。
マルチレベル品質適応型動的マルチモーダルネットワーク(QADM-Net)を提案する。
4つのデータセットで行った実験により、QADM-Netは分類性能と信頼性において最先端の手法を大幅に上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:09:17 GMT)
Achieving $\widetilde{\mathcal{O}}(\sqrt{T})$ Regret in Average-Reward POMDPs with Known Observation Models [56.9] 平均逆無限水平POMDPを未知の遷移モデルで扱う。
この障壁を克服する斬新でシンプルな推定器を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:29:41 GMT)
No Equations Needed: Learning System Dynamics Without Relying on Closed-Form ODEs [56.8] 本稿では,従来の2段階モデリングプロセスから離れることで,低次元力学系をモデル化する概念シフトを提案する。
最初に閉形式方程式を発見して解析する代わりに、我々のアプローチ、直接意味モデリングは力学系の意味表現を予測する。
私たちのアプローチは、モデリングパイプラインを単純化するだけでなく、結果のモデルの透明性と柔軟性も向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:36:48 GMT)
LLaRA: Supercharging Robot Learning Data for Vision-Language Policy [56.5] 我々はLLaRA: Large Language and Robotics Assistantを紹介した。
まず、既存の行動クローニングデータセットからロボットのための会話スタイルの指導データを生成する自動パイプラインを提案する。
このようなデータセットを限定的に微調整したVLMは、ロボット制御において有意義な行動決定を導出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:34:37 GMT)
Differentially Private Steering for Large Language Model Alignment [55.3] 本稿では,大規模言語モデルとプライベートデータセットの整合性に関する最初の研究について述べる。
本研究では, LLM underlineAment (PSA) アルゴリズムのためのtextitunderlinePrivate underlineSteeringを提案する。
以上の結果から,PSAはLPMアライメントのDP保証を実現し,性能の低下を最小限に抑えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:58:36 GMT)
Node Classification and Search on the Rubik's Cube Graph with GNNs [55.2] 本研究では3x3x3ルービックのルービック問題を解くための深部幾何学モデルの応用に焦点を当てた。
まず、立方体のグラフ表現と距離をモデルの最適化目的として定義することから始める。
距離近似タスクはノード分類問題として再構成され、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて効果的に処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:52:43 GMT)
Drag Your Gaussian: Effective Drag-Based Editing with Score Distillation for 3D Gaussian Splatting [55.1] DYGは3次元ガウススプラッティングのための効果的な3次元ドラッグベース編集法である。
3次元マスクと一対の制御点を入力して編集範囲を正確に制御できる。
DYGは暗黙三面体表現の強さを統合し、編集結果の幾何学的足場を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:51:54 GMT)
AniDoc: Animation Creation Made Easier [55.0] 我々の研究は、ますます強力なAIの可能性を生かして、2Dアニメーションを制作する際のコスト削減に重点を置いている。
AniDocはビデオラインアートのカラー化ツールとして登場し、自動的にスケッチシーケンスをカラーアニメーションに変換する。
本モデルでは,一致マッチングを明示的なガイダンスとして活用し,基準文字と各ラインアートフレームの変動に強いロバスト性を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:28:17 GMT)
Deceptive Sequential Decision-Making via Regularized Policy Optimization [54.4] システムの基本的報酬に対する敵意を積極的に欺く政策合成問題に対する2つの正則化戦略を提示する。
政策最適化問題において,各形態の騙しをいかに実装できるかを示す。
ディバータリーの詐欺は、最も重要なエージェントが最重要であると敵に信じさせ、同時に、その最適で非知覚的な価値の980.83%の合計的な報酬を得ることを示せる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:41:40 GMT)
Sebra: Debiasing Through Self-Guided Bias Ranking [54.1] 微粒なスプリシティ推定による試料のランク付けは,近年,バイアス緩和に大きく寄与することが示されている。
新たなulSelf-Guided ulBias ulRanking(emphSebra)に基づく脱バイアスフレームワークを提案する。
Sebraは、各クラス内のスプリシティによって、データポイントの自動ランキングを通じてバイアスを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:31:38 GMT)
AGAV-Rater: Adapting Large Multimodal Model for AI-Generated Audio-Visual Quality Assessment [54.0] AI生成オーディオ視覚コンテンツ(AGAV)の効率的な品質評価手法は,音声視覚品質の確保に不可欠である。
AGAVQAは16VTA法から3,382基のAGAVの品質評価データセットである。
AGAV-RaterはAGAVQA、Text-to-Audio、Text-to-Musicデータセットの最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:43:47 GMT)
A Complexity-Based Theory of Compositionality [53.0] AIでは、構成表現は配布外一般化の強力な形式を可能にすることができる。
ここでは、構成性に関する直観を考慮し、拡張する構成性の公式な定義を提案する。
この定義は概念的には単純で量的であり、アルゴリズム情報理論に基礎を置いており、あらゆる表現に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:21:29 GMT)
Illusions of Relevance: Using Content Injection Attacks to Deceive Retrievers, Rerankers, and LLM Judges [53.0] 検索,リランカー,大型言語モデル(LLM)の埋め込みモデルは,コンテンツインジェクション攻撃に対して脆弱であることがわかった。
主な脅威は,(1) 意味不明な内容や有害な内容の挿入,(2) 関連性を高めるために,問合せ全体あるいはキークエリ用語の挿入,の2つである。
本研究は, 注射内容の配置や関連物質と非関連物質とのバランスなど, 攻撃の成功に影響を与える要因を系統的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:02:15 GMT)
Investigating an Intelligent System to Monitor \& Explain Abnormal Activity Patterns of Older Adults [52.4] 高齢の成人医療技術の潜在的な可能性にもかかわらず、これらの技術の採用は依然として困難である。
本研究は,家族介護者とのフォーカスグループセッションを行い,高齢者介護技術のスコープデザインについて検討した。
高忠実度プロトタイプを開発し,専門職介護者と高齢者を対象に質的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:21:14 GMT)
Rethinking the Upsampling Layer in Hyperspectral Image Super Resolution [52.0] ハイパースペクトル画像のマルチスケールチャネル特性のキャリブレーションにチャネルアテンションを組み込んだ,新しい軽量SHSRネットワーク LKCA-Net を提案する。
我々は、学習可能なアップサンプリング層の低ランク特性が軽量なSHSR手法における重要なボトルネックであることを初めて証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:43:34 GMT)
R.I.P.: Better Models by Survival of the Fittest Prompts [51.2] 本稿では,低品質入力が高ばらつきと低品質応答をもたらすという仮定に基づいて,データの完全性を評価する手法を提案する。
これは、拒否された応答品質と、選択された選好対と拒否された選好対の間の報酬ギャップを測定することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:50:25 GMT)
Towards Graph Foundation Models: Learning Generalities Across Graphs via Task-Trees [50.8] グラフにおけるクロスタスクの一般性を学習するための新しいアプローチを提案する。
グラフ上のタスク空間を整列させるための基本的な学習インスタンスとしてタスクツリーを提案する。
その結果,グラフニューラルネットワークが多種多様なタスクツリーで事前訓練された場合,伝達可能な知識を取得することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:19:28 GMT)
Foundational Models for 3D Point Clouds: A Survey and Outlook [50.6] 3次元点雲の表現は、物理世界の幾何学的忠実性を維持する上で重要な役割を担っている。
このギャップを埋めるためには、複数のモダリティを組み込む必要がある。
ファンデーションモデル(FM)は、これらのモダリティをシームレスに統合し、推論することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:59:43 GMT)
Continually Evolved Multimodal Foundation Models for Cancer Prognosis [50.4] がん予後は、患者の予後と生存率を予測する重要なタスクである。
これまでの研究では、臨床ノート、医療画像、ゲノムデータなどの多様なデータモダリティを統合し、補完的な情報を活用している。
既存のアプローチには2つの大きな制限がある。まず、各病院の患者記録など、各種のトレーニングに新しく到着したデータを組み込むことに苦慮する。
第二に、ほとんどのマルチモーダル統合手法は単純化された結合やタスク固有のパイプラインに依存しており、モダリティ間の複雑な相互依存を捉えることができない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:49:57 GMT)
SANA 1.5: Efficient Scaling of Training-Time and Inference-Time Compute in Linear Diffusion Transformer [50.0] 本稿では,テキスト・画像生成における効率的なスケーリングを実現する線形拡散変換器であるSANA-1.5を提案する。
効率的なトレーニングスケーリング、モデルの深さ決定、推論時間スケーリングの3つの重要なイノベーションを紹介します。
これらの戦略を通じて、SANA-1.5はGenEvalのテキスト計算画像アライメントスコア0.72を達成し、推論スケーリングによりさらに0.80に改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:31:48 GMT)
Efficient Neural Theorem Proving via Fine-grained Proof Structure Analysis [50.0] 本稿では,より優れたサンプル効率を有する定理証明手法であるProofAugを提案する。
本手法は,オープンソースのDeepseek-math-7bベースモデルとIsabelle証明アシスタントを用いて,miniF2F-testベンチマークで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:37:06 GMT)
Pre-Trained Vision-Language Model Selection and Reuse for Downstream Tasks [48.7] 本稿では、モデルラベル学習(MLL)と呼ばれる、下流タスクのためのVLMの選択と再利用のための新しいパラダイムを提案する。
モデルラベリングプロセスは目標タスクに依存しないため,提案手法は計算効率が高く,成長可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:10:46 GMT)
GBFRS: Robust Fuzzy Rough Sets via Granular-ball Computing [48.3] ファジィ粗セット理論は複雑な属性を持つデータセットを処理するのに有効である。
既存のモデルのほとんどは最も細かい粒度で動作しており、非効率でノイズに敏感である。
本稿では,多粒度グラニュラーボール計算をファジィ粗集合理論に統合し,サンプル点の代替としてグラニュラーボールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:09:26 GMT)
Diffusion Autoencoders are Scalable Image Tokenizers [48.2] 画像をコンパクトな視覚表現に変換することは、効率的で高品質な画像生成モデルを学ぶための重要なステップである。
本稿では、画像生成モデルのためのコンパクトな視覚表現を学習するシンプルな拡散トークン(DiTo)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:59:37 GMT)
Can we Retrieve Everything All at Once? ARM: An Alignment-Oriented LLM-based Retrieval Method [48.1] ARMは、データオブジェクト間の関係を探索することで、データ収集の組織とよりよく一致させることを目指している。
クエリ分解の精度は最大5.2 pt、エージェントRAG(ReAct)は最大15.9 ptである。
最大5.5 pt、19.3 ptのF1マッチスコアをこれらのアプローチと比較して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:07:19 GMT)
Targeted Data Fusion for Causal Survival Analysis Under Distribution Shift [46.8] 因果推論は、科学的発見の一般化可能性、輸送性、複製性を改善する可能性がある。
既存のデータ融合手法はバイナリや連続的な結果に重点を置いている。
マルチソース因果サバイバル分析のための2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:21:25 GMT)
Overestimation in LLM Evaluation: A Controlled Large-Scale Study on Data Contamination's Impact on Machine Translation [46.1] 機械翻訳作業における1Bと8Bの言語モデルに対する汚染の影響について検討した。
実験の結果,ソースとターゲットの汚染がBLEUスコアを大幅に膨らませていることが判明した。
対照的に、ソースのみの汚染とターゲットのみの汚染は、概して小さく、一貫性の低い過剰推定を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:51:18 GMT)
SimpleDepthPose: Fast and Reliable Human Pose Estimation with RGBD-Images [45.1] 本稿では,深度情報を組み込んだ多視点多人数ポーズ推定アルゴリズムを提案する。
広範に評価した結果,提案アルゴリズムは未知のデータセットをうまく一般化するだけでなく,高速な実行性能を示すとともに,異なるキーポイントにも適応可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:51:40 GMT)
Diverse Preference Optimization [44.6] 言語モデルのポストトレーニングは、出力確率分布を鋭くし、生成された応答の多様性を減らす傾向にある。
これは、様々な応答が望まれる創造的な生成タスクにとって特に問題である。
本稿では,従来のパイプラインよりもはるかに多様な応答を生成するオンライン最適化手法であるDiverse Preference Optimization (DivPO)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:47:41 GMT)
Advances in Multimodal Adaptation and Generalization: From Traditional Approaches to Foundation Models [43.5] この調査は、従来のアプローチから基礎モデルへの進歩に関する、初めての包括的なレビューを提供する。
1)マルチモーダルドメイン適応,(2)マルチモーダルテスト時間適応,(3)マルチモーダルドメイン一般化,(4)マルチモーダルファンデーションモデルの助けを借りたドメイン適応と一般化,(5)マルチモーダルファンデーションモデルの適応。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:59:36 GMT)
CALM: Unleashing the Cross-Lingual Self-Aligning Ability of Language Model Question Answering [42.9] 大規模言語モデル(LLM)は、言語固有の文化的知識と一般知識の両方を取得するために、多言語コーパスで事前訓練されている。
言語モデル(CALM)の言語間知識の整合性について検討する。
我々は、異なる言語間でモデルの知識を整合させるために、直接選好最適化(DPO)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:15:38 GMT)
Probing LLM World Models: Enhancing Guesstimation with Wisdom of Crowds Decoding [42.4] 本稿では,新しい推定データセットMARBLESを紹介する。
このデータセットでは、コンテナに適合するアイテム数を見積もる必要がある。
LLM推定のためのWAC復号方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:15:04 GMT)
Subharmonic spin correlations and spectral pairing in Floquet time crystals [41.9] フロッケ時間結晶は時間相関関数の非調和的挙動によって特徴づけられる。
その結果,時間的スピン相関はスペクトル特性と直接関係があることが判明した。
フロケット時間結晶の位相図における可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:30:45 GMT)
HSRMamba: Contextual Spatial-Spectral State Space Model for Single Hyperspectral Super-Resolution [41.9] Mambaは、その強力なグローバルモデリング能力と線形計算複雑性のために、視覚タスクにおいて例外的な性能を示した。
HSISRでは、Mambaは画像を1Dシーケンスに変換することで、局所的に隣接するピクセル間の空間-スペクトル構造関係を無視しているため、課題に直面している。
本研究では,HSISRにおける空間スペクトルモデリング状態空間モデルHSRMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:10:53 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） (Thu, 30 Jan 2025 17:58:54 GMT)
BARNN: A Bayesian Autoregressive and Recurrent Neural Network [40.6] 本稿では,変分ベイズ自己回帰とリカレントニューラルネットワークのBARNNについて述べる。
BARNNは、任意の自己回帰モデルやリカレントモデルをベイズバージョンに変換する、原則化された方法を提供することを目指している。
また,ベイジアン推論を効率的かつよく校正するために,前部(tVAMP-prior)の時間版"Variational Mixtures of Posteriors"を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:44:04 GMT)
Improving Minimax Group Fairness in Sequential Recommendation [39.6] グループDRO,ストリーミングDRO,条件付きリスク(CVaR)DROについて検討した。
CVaRでは,DRO法が標準訓練より優れており,最高の結果が得られている。
i) CVaRのリコメンデーションへの新たな応用,(ii) DRO法がグループメトリクスと全体的なパフォーマンスを改善すること,(iii) CVaRの有効性をユーザグループを横断する実践的なシナリオで示すこと,などである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:37:28 GMT)
Consensus statement on the credibility assessment of ML predictors [39.4] 本稿では,In Silico World Community of Practiceの専門家によるコンセンサスステートメントについて述べる。
ML予測器の信頼性を評価するための理論基盤を形成する12のキーステートメントについて概説する。
本勧告は,臨床および生医学的文脈におけるML予測器の厳格な評価と展開を研究者,開発者,規制当局に案内することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:14:30 GMT)
Collecting Cost-Effective, High-Quality Truthfulness Assessments with LLM Summarized Evidence [39.3] A/Bテスト環境で生成された要約と元のWebページの使用を比較した。
評価の質,評価の効率,参加者の行動と関与を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:04:14 GMT)
Scattering approach to diffusion quantifies axonal damage in brain injury [37.8] 神経疾患の早期診断および非侵襲的モニタリングは、溶出性細胞レベルの変化に対する感受性を必要とする。
そこで我々は,時間依存性拡散MRIの軸索形態に対する感度をマイクロメータースケールで明らかにした。
我々のアプローチは、分解能のマイクロメーターとミリメートルのギャップを埋め、幅広い神経疾患に適用可能な定量的かつ客観的なバイオマーカーを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:31:04 GMT)
Evaluating Spoken Language as a Biomarker for Automated Screening of Cognitive Impairment [37.4] 言語と言語の変化は、アルツハイマー病と関連する認知症を早期に予測できる。
音声言語からのADRDスクリーニングと重度予測のための機械学習手法の評価を行った。
リスク階層化と言語的特徴重要度分析は、予測の解釈可能性と臨床的有用性を高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:17:17 GMT)
CodeBrain: Impute Any Brain MRI via Instance-specific Scalar-quantized Codes [37.4] 我々は、様々な脳MRI計算シナリオに適応する統合モデル、CodeBrainを提案する。
CodeBrainは2つのステージ – レコンストラクションとコード予測だ。
提案手法は,既存の4つの手法と比較して,優れた計算性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:14:40 GMT)
ExeCoder: Empowering Large Language Models with Executability Representation for Code Translation [37.3] コード翻訳は、ソフトウェア開発とメンテナンスプロセスにおいて重要な活動です。
既存の大きな言語モデル(LLM)は、事前トレーニング中にのみコードのコンテキスト意味を学習する。
コード翻訳に特化したLLMであるExeCoderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:18:52 GMT)
Revisiting Prefix-tuning: Statistical Benefits of Reparameterization among Prompts [36.9] 本研究では,大規模事前学習モデルの微調整のためのプロンプトベース手法の理論的基礎について検討する。
本研究は, 再パラメータ化は単なる工学的トリックではなく, 深い理論的基礎に根ざしていることを示す。
本研究は,プロンプトに基づく手法とその基盤となるメカニズムの理解を深め,理論的および経験的貢献を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:26:39 GMT)
More Expressive Attention with Negative Weights [36.4] 本稿では,注意重みを否定的に表現力を高めるための新しい注意機構,Cog Attentionを提案する。
我々のアプローチは、従来のソフトマックスの注意力の制約を再考し、壊すための有望な研究方向を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:17:13 GMT)
Contrastive Learning Meets Pseudo-label-assisted Mixup Augmentation: A Comprehensive Graph Representation Framework from Local to Global [36.1] 我々はComGRL(Comprehensive Graph Representation Learning)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
ComGRLは、ローカル情報をグローバル情報に統合し、強力な表現を導出する。
これは、フレキシブルグラフの対照的な学習を通じて、ローカル情報を暗黙的に滑らかにすることで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:03:45 GMT)
IsolateGPT: An Execution Isolation Architecture for LLM-Based Agentic Systems [34.9] 大規模言語モデル(LLM)は、サードパーティアプリケーションのサポートを開始した。
これらのアプリは、LLMの事実上の自然言語ベースの自動実行パラダイムを活用する。
サードパーティのアプリは、自然言語インターフェースの不正確さによって、信頼できなくなり、さらに悪化する可能性があるため、現在のデザインは、ユーザにとってセキュリティとプライバシのリスクをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:55:18 GMT)
Track-On: Transformer-based Online Point Tracking with Memory [34.7] オンラインの長期点追跡用に設計されたシンプルなトランスフォーマーベースのモデルであるTrack-Onを紹介する。
フル・テンポラル・モデリングに依存する従来の手法とは異なり、我々のモデルは将来のフレームにアクセスすることなくビデオ・フレームを慎重に処理する。
推測時に、高い精度で対応点とトラックポイントを識別するためにパッチ分類と改良を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:04:11 GMT)
Semantic Web and Creative AI -- A Technical Report from ISWS 2023 [33.7] 国際セマンティックWeb研究学校(International Semantic Web Research School、ISWS)は、この分野の参加者を没入させるように設計された1週間の集中的なプログラムである。
本報告では,10名の学生チームによる共同作業について報告する。
2023年のISWSはセマンティックウェブ技術とクリエイティブAIの交差に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:10:16 GMT)
GDformer: Going Beyond Subsequence Isolation for Multivariate Time Series Anomaly Detection [33.2] 本論文では,グローバル辞書強調変換器(GDformer)を提案し,全連の正規点で共有されるグローバル表現を育成する。
GDformerは、5つの実世界のベンチマークデータセット上で、最先端の教師なし異常検出性能を一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:22:51 GMT)
ToW: Thoughts of Words Improve Reasoning in Large Language Models [33.1] 我々は,単語の思考(ToW)を導入し,次の単語予測のための訓練時間データ拡張手法を提案する。
ToWは、次の単語予測を中核的推論タスクとみなし、次の単語が何であるべきかを説明するきめ細かい思考を注入する。
モデル推論性能を平均で7%から9%改善し、モデル幻覚を最大10%低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:36:42 GMT)
RESMETRIC: Analyzing Resilience to Enable Research on Antifragility [33.0] ResMetricは、時間とともにサービスの品質に基づいて、さまざまなレジリエンスメトリクスを計算し視覚化する、モデルに依存しないツールである。
本稿では,ガス検知のケーススタディにおいてResMetricをどのように利用できるかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:26:08 GMT)
Degree is Important: On Evolving Homogeneous Boolean Functions [32.9] 本稿では,等質屈曲ブール関数の設計における進化的アルゴリズムの利用について検討する。
EAは2次等質な等質な曲がり関数を見つけることができるが、どちらのアプローチも立方等質な等質曲がり関数は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:04:14 GMT)
xJailbreak: Representation Space Guided Reinforcement Learning for Interpretable LLM Jailbreaking [32.9] ブラックボックス・ジェイルブレイク(Black-box jailbreak)は、大規模な言語モデルの安全メカニズムをバイパスする攻撃である。
強化学習(RL)を利用した新しいブラックボックスジェイルブレイク手法を提案する。
我々は,より厳密で総合的なジェイルブレイク成功評価を提供するために,キーワード,意図マッチング,回答バリデーションを取り入れた総合的ジェイルブレイク評価フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:17:56 GMT)
A New Statistical Approach to the Performance Analysis of Vision-based Localization [32.4] 本研究は,複数の近近距離ランドマークに対するレンジ計測を用いた目標位置推定のための新しいフレームワークを提案する。
2次元平面におけるランドマークの正確な組み合わせを一意に決定するには3つのノイズフリーレンジ測定が十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:22:37 GMT)
Generative Information Retrieval Evaluation [32.4] 本稿では,2つの異なる相互関連視点から生成情報検索の評価を検討する。
まず、大規模言語モデル(LLM)自体が急速に評価ツールになりつつある。
第2に,新興LLMに基づく生成情報検索(GenIR)システムの評価について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:52:34 GMT)
Ultraverse: A System-Centric Framework for Efficient What-If Analysis for Database-Intensive Web Applications [32.3] Ultraverseは、アプリケーション層とデータベース層の両方をシームレスに統合するWhat-if分析フレームワークである。
このフレームワークの評価により,解析速度が大幅に向上し,様々なベンチマークで7.7倍から291倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:53:00 GMT)
A Benchmark and Evaluation for Real-World Out-of-Distribution Detection Using Vision-Language Models [31.9] Out-of-Distribution(OOD)検出は、推論中にサンプルを検出して、デプロイされたモデルの安全性を保証するタスクである。
我々は3つの新しいOOD検出ベンチマークを導入し,手法特性のより深い理解と実環境の反映を可能にした。
実験の結果、最近のCLIPベースのOOD検出手法は、提案された3つのベンチマークで様々な程度に困難であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:30:20 GMT)
Adaptive Client Sampling in Federated Learning via Online Learning with Bandit Feedback [31.8] クライアントサンプリングは、最適化アルゴリズムの収束率に影響を与えるため、連邦学習(FL)システムにおいて重要な役割を果たす。
サンプリング分散の最小化を目的としたオンラインミラー降下(OSMD)アルゴリズムを提案する。
本手法は, 広く使用されている一様サンプリングよりも, フェデレーション最適化アルゴリズムの収束速度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:04:31 GMT)
ScaDyG:A New Paradigm for Large-scale Dynamic Graph Learning [31.6] ScaDyGは動的グラフネットワークのためのタイムアウェアなスケーラブルな学習パラダイムである。
12のデータセットの実験では、ScaDyGは、ノードレベルとリンクレベルの両方の下流タスクにおいて、互換性のあるパフォーマンス、あるいは他のSOTAメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:40:01 GMT)
Behavior Modeling Space Reconstruction for E-Commerce Search [31.2] 検索システムは、ユーザの嗜好とクエリ項目の関連性を静的に組み合わせ、しばしば固定された論理的「and」関係を通じて、ユーザの振舞いをモデル化する。
本稿では、因果グラフとVenn図の両方を用いて、統一レンズを通して既存のアプローチを再検討する。
これらの課題を克服するために,2つのコンポーネントによる探索精度を高め,行動モデリング空間を再構築する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:17:04 GMT)
Locret: Enhancing Eviction in Long-Context LLM Inference with Trained Retaining Heads on Consumer-Grade Devices [30.7] Locretは、チャンクされたプリフィルと互換性のある退行ポリシーを作成するための最初のフレームワークである。
Locretは最大20倍のKVキャッシュ圧縮比を10%未満の性能損失で達成できることを示す。
また、Locretは1つのNVIDIA 4090 GPU上で128K以上の長コンテキスト推論を、生成品質を損なうことなく達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:07:37 GMT)
Prospective Learning: Learning for a Dynamic Future [30.4] 現実世界のアプリケーションでは、データの分散とゴールは時間とともに進化します。
データと目標の動的な性質に対処する既存の戦略は、現実世界のパフォーマンスが劣っていることを示している。
「振り返り学習」は、最適仮説が時間とともに変化する状況に合わせて調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:36:04 GMT)
Exploring the Role of Reasoning Structures for Constructing Proofs in Multi-Step Natural Language Reasoning with Large Language Models [30.1] 本稿では,現在最先端のジェネラリスト LLM がいくつかの例でこれらの構造を活用でき,テキスト・コンテクスト・ラーニングによる証明構造をより良く構築できるかどうかという,焦点を絞った研究に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:06:33 GMT)
Decentralized Projection-free Online Upper-Linearizable Optimization with Applications to DR-Submodular Optimization [29.7] 分散プロジェクションフリー最適化のための新しいフレームワークを提案する。
我々は、高次線形化可能な関数フレームワークの柔軟性で分散最適化手法を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:28:34 GMT)
EvidenceMap: Learning Evidence Analysis to Unleash the Power of Small Language Models for Biomedical Question Answering [29.7] EvidenceMapは、訓練済みの小さな言語モデルによって、バイオメディカルエビデンス(生医学的エビデンス)の複数の側面を明示的に学習できるようにすることを目指している。
66Mパラメータの言語モデルを微調整し、8B LLMのRAG法を19.9%、基準ベースの品質と精度の5.7%で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:11:06 GMT)
Diversity By Design: Leveraging Distribution Matching for Offline Model-Based Optimization [29.3] 本稿では,MBO問題に対して設計の多様性を明示的な目的として導入するための新しい手法として,DynAMO(Diversity in Adrial Model-based Optimization)を提案する。
我々の重要な洞察は、オフラインデータセットに含まれる固有の多様性を、生成した設計の分布がキャプチャする分散マッチング問題として、多様性を定式化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:43:25 GMT)
Clipped SGD Algorithms for Performative Prediction: Tight Bounds for Clipping Bias and Remedies [28.7] 本稿では,決定依存型データ分布を用いたクリッピング勾配降下法(SGD)アルゴリズムの収束性について検討する。
我々は,SGDGDが安定解に達するのを防ぐクリッピング演算子によって生じるクリッピングバイアス(PCSGD)を特徴付ける。
また,本解析は,後者のアルゴリズムが性能設定におけるクリッピングバイアスを含まないことを示すために拡張された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:32:08 GMT)
Temporal Preference Optimization for Long-Form Video Understanding [28.6] TPO(Temporal Preference Optimization)は、ビデオLMMの時間的グラウンド機能を高めるために設計された、新しいポストトレーニングフレームワークである。
TPOは、手動の注釈付きデータへの依存を減らしながら、時間的理解を著しく向上させる。
LLaVA-Video-TPOは、Video-MMEベンチマークでトップ7Bモデルとしての地位を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:35:08 GMT)
Data clustering: an essential technique in data science [28.1] この記事では、クラスタリングの基礎となる重要な原則を強調し、広く使われているツールとフレームワークの概要を説明し、データサイエンスにおけるクラスタリングのワークフローを紹介します。
この論文は、クラスタリングがイノベーションを推進し、データ駆動による意思決定を可能にする上での役割を強調し、今後の研究方向性に関する洞察で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:57:33 GMT)
Bounded Rationality Equilibrium Learning in Mean Field Games [28.0] 平均場ゲーム (MFGs) は、多人数のエージェント集団において、トリッキーにモデル化される。
量子応答平衡(QRE)の概念を活用することにより、有界な有理性をMFGに組み込む。
また、エージェントの計画的地平線を制限することにより、MFGに有界な有理性を持つ第2の情報源を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:37:52 GMT)
Probing topological matter and fermion dynamics on a neutral-atom quantum computer [27.8] 再構成可能な原子配列に基づく2次元フェルミオン系のためのディジタル量子シミュレーションアーキテクチャを実現する。
結果は、物質科学、化学、高エネルギー物理学のための複雑なフェルミオン系のデジタル量子シミュレーションの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:32:23 GMT)
Zero-Shot Novel View and Depth Synthesis with Multi-View Geometric Diffusion [27.8] 本稿では,新しい視点から画像や深度マップを直接生成できる拡散型アーキテクチャMVGDを紹介する。
このモデルは、公開データセットから6000万以上のマルチビューサンプルを収集した上でトレーニングします。
複数の新しいビュー合成ベンチマーク、マルチビューステレオおよびビデオ深度推定における最先端結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:43:06 GMT)
In-distribution adversarial attacks on object recognition models using gradient-free search [27.2] 本稿では,ネットワークが分類に失敗するトレーニングデータ配信における摂動画像の証拠を示す。
パラメトリック分布から抽出したデータに基づいてモデルをトレーニングし、そのデータ分布内を探索して、そのような非分布逆例を見つける。
Findingsはまた、ImageNetとCo3Dデータセットからの自然なイメージにも拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:58:53 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） (Thu, 30 Jan 2025 05:18:21 GMT)
Beyond Short Steps in Frank-Wolfe Algorithms [25.8] 本稿では,関数のスムーズさを従来のショートステップを超えて活用することで,フランク・ウルフアルゴリズムを強化する新しい手法を提案する。
楽観的なフレームワークを用いた新しいフランク・ウルフアルゴリズムを提案し、原始双対収束証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:52:45 GMT)
Rethinking Bottlenecks in Safety Fine-Tuning of Vision Language Models [25.6] モデル性能を向上させるために,マルチイメージ入力と安全チェーン・オブ・ソート(CoT)ラベルを微粒な推論ロジックとして統合する新しいデータセットを提案する。
実験の結果,MISを用いた微調整InternVL2.5-8Bは,マルチイメージタスクに挑戦する上で,強力なオープンソースモデルとAPIベースモデルの両方を著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:59:45 GMT)
Efficient Learning With Sine-Activated Low-rank Matrices [25.1] 低ランク分解過程に正弦波関数を統合する新しい理論枠組みを提案する。
提案手法は,視覚変換器(ViT),Large Language Models(LLMs),NeRF(Neural Radiance Fields),および3次元形状モデリング(3D shape modelling)において,既存の低ランクモデルに対するプラグインとして証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:17:43 GMT)
A Unified Perspective on the Dynamics of Deep Transformers [24.1] 深部変圧器によるデータ異方性の進化について検討する。
我々は、非正規化離散ケースにおいて、以前の結果と平行なクラスタリング現象を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:04:54 GMT)
Jailbreaking LLMs' Safeguard with Universal Magic Words for Text Embedding Models [23.9] テキスト埋め込みモデルに攻撃を与える汎用魔法語を探索する効率的な手法を提案する。
接尾辞としての普遍的なマジックワードは、任意のテキストの埋め込みをバイアス方向に移動させ、任意のテキストペアの類似性を操作し、誤った保護を誘導する。
また,このような攻撃に対する防御機構を提案し,列車のない方法でテキスト埋め込みのバイアス分布を補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:37:40 GMT)
Adaptive Guidance for Local Training in Heterogeneous Federated Learning [23.9] Heterogeneous Federated Learning (HtFL) におけるモデルの不均一性
本稿では,FedL2Gを提案する。
FedL2Gは、最先端の7つの手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:58:58 GMT)
Safety challenges of AI in medicine in the era of large language models [23.8] 大規模言語モデル(LLM)は、医療従事者、患者、研究者に新たな機会を提供する。
AIとLLMはより強力になり、いくつかの医療タスクにおいて超人的パフォーマンスを達成するにつれ、その安全性に対する公衆の懸念が高まっている。
本稿では,LLM時代のAI利用の新たなリスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:55:23 GMT)
Implicit Riemannian Optimism with Applications to Min-Max Problems [23.4] 本稿では,アダマール問題に対する楽観的なオンライン学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は, マニフォールド制約を処理し, ユークリッド設定上の最もよく知られた境界値に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:31:28 GMT)
Zero-shot Large Language Models for Long Clinical Text Summarization with Temporal Reasoning [23.3] 大規模言語モデル(LLM)は、医療におけるデータ処理の変革の可能性を示している。
本研究は、時間的推論を必要とする長期臨床テキストの要約におけるゼロショットLDMの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:58:45 GMT)
Deconstruct Complexity (DeComplex): A Novel Perspective on Tackling Dense Action Detection [23.1] 我々は、人間が複雑なタスクに対して、管理可能なサブタスクに分割することでどのように対処するかに着想を得た、新しい視点を導入する。
問題全体の解決に1つのネットワークに頼る代わりに、アクションクラスに存在する重要な概念を検出するために問題を分解することを提案する。
我々の実験は、最先端手法に対するアプローチの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:20:42 GMT)
Birdie: Advancing State Space Models with Reward-Driven Objectives and Curricula [23.1] 状態空間モデル(SSM)はトランスフォーマーよりも利点があるが、長期のコンテキスト内検索のようなテキストコピー、連想リコール、質問応答を必要とするタスクに苦労する。
本研究では,SSMのコンテキスト内検索能力を大幅に向上する新たな学習手法であるBirdieを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:31:25 GMT)
Large Language Models are Few-shot Multivariate Time Series Classifiers [23.0] 大規模言語モデル (LLM) は時系列解析に広く応用されている。
しかし、数発の分類(すなわち重要な訓練シナリオ)におけるそれらの実用性は過小評価されている。
データ不足を克服するために,LLMの学習済み知識を幅広く活用することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:59:59 GMT)
Revisiting LocalSGD and SCAFFOLD: Improved Rates and Missing Analysis [22.9] LocalSGD と SCAFFOLD は分散最適化において広く使われている手法である。
そこで我々は,LocalSGD と SCAFFOLD の収束特性を,既存あるいはより弱い条件下で再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:07:46 GMT)
Verify with Caution: The Pitfalls of Relying on Imperfect Factuality Metrics [22.8] 我々は、要約、検索強化生成、質問応答のための11データセットのコレクション上で、5つの最先端の事実性指標を再評価する。
これらの評価器は互いに矛盾しており、しばしばシステムレベルの性能を誤って評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:13:05 GMT)
Beyond Prior Limits: Addressing Distribution Misalignment in Particle Filtering [22.7] 粒子は動的システムの状態推定の基本的なツールであるが、その有効性は以前の分布の制約によって制限されることが多い。
本稿では, 粒子による適応拡散, 重量崩壊防止のためのエントロピー駆動の正規化, 動的サポート拡張のためのカーネルベースの摂動の3つの重要なイノベーションを含む拡散強化粒子フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:11:34 GMT)
CueTip: An Interactive and Explainable Physics-aware Pool Assistant [22.6] プール/ビリヤードの変形に対して,対話型かつ説明可能な自動コーチングアシスタントCueTipを提案する。
物理シミュレーターを用いて、従来の状態トレースと並んで自然言語で事象トレースを生成する。
我々は、CueTipの戦術的選択を相互作用性と説明可能性から切り離すニューラルアダプターを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:02:15 GMT)
ReactEmbed: A Cross-Domain Framework for Protein-Molecule Representation Learning via Biochemical Reaction Networks [22.2] この研究は、分子とタンパク質間の相互作用を含む生化学反応を統合することで表現を強化する。
ReactEmbedは、コントラスト学習を通じて統合的な埋め込み空間を作成する新しい方法である。
薬物-標的相互作用,タンパク質-タンパク質相互作用,タンパク質特性予測,分子特性予測など,さまざまなタスクにまたがるReactEmbedの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:34:03 GMT)
HyperZero: A Customized End-to-End Auto-Tuning System for Recommendation with Hourly Feedback [21.9] モデルウェイトを2段階のレコメンデーションシステムに最適化する方法はまだ体系的な研究を欠いている。
一般的な自動チューニングシステムやソリューションはこの問題に対処できるが、実現可能なソリューションを特定するのに数週間や数ヶ月を要するのが普通である。
本稿では,これらの時間制約に対処するHyperZeroという,実用的な自動チューニングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:04:39 GMT)
Loss Functions and Operators Generated by f-Divergences [21.6] 本稿では,$f$-divergencesに基づいて新しい凸損失関数を構築することを提案する。
ロジスティック損失と類似して、$f$-divergenceによって生成される損失関数は演算子と関連付けられ、$f$-softargmax をダブする。
本研究の目的は,言語モデル設定における古典的クロスエントロピーを超えた損失関数の有効性を決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:06:18 GMT)
Neural Discovery in Mathematics: Do Machines Dream of Colored Planes? [21.0] ニューラルネットワークがHudwiger-Nelson問題のケーススタディを通じて数学的発見を促進する方法を示す。
ニューラルネットワークを近似器として使用し、この混合離散連続幾何着色問題を最適化タスクとして再構成する。
これにより、許容可能な構成の勾配に基づく探索が可能となり、2つの新しい6色の発見につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:44:34 GMT)
MedXpertQA: Benchmarking Expert-Level Medical Reasoning and Understanding [20.8] MedXpertQAには17の専門分野と11の身体システムにまたがる4,460の質問が含まれている。
MMは、多様な画像と豊富な臨床情報を備えた専門家レベルの試験問題を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:07:56 GMT)
Prediction-Powered Inference with Imputed Covariates and Nonuniform Sampling [20.1] 機械学習予測におけるエラーを適切に説明できないことは、標準的な統計手順を無効にする。
我々は、完全なデータが一様でないサンプル(重み付け、成層化、クラスタ化)である場合に適用されるブートストラップの信頼区間と、任意の機能のサブセットが暗示される設定を紹介する。
これらの信頼区間は、機械学習モデルの品質を仮定せずに有効であり、機械学習予測を使用しない手法によって得られる区間よりも広くないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:46:43 GMT)
Can Optimization Trajectories Explain Multi-Task Transfer? [19.8] マルチタスク学習がディープラーニングの一般化に与える影響について検討する。
MTLは、訓練の初期段階において、シングルタスクとマルチタスクのトラジェクトリ間の一般化ギャップを生じさせる。
我々の研究は、MTLにおける障害の原因について光を当て、汎用マルチタスク最適化アルゴリズムの役割について疑問を投げかける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:04:51 GMT)
From Data to Action: Charting A Data-Driven Path to Combat Antimicrobial Resistance [19.7] 抗微生物耐性微生物(AMR)は、医療分野での課題であり、現代医学では効果がない。
データ駆動型手法は、その原因と治療に関する有望な洞察を提供する。
本稿では、データ分析と機械学習の観点からAMRの研究をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:37:17 GMT)
In-Context Learning of Polynomial Kernel Regression in Transformers with GLU Layers [19.6] トランスフォーマーに基づくモデルは、インコンテキスト学習(ICL)において顕著な能力を示した
近年の研究では、勾配降下推定器を実装することで線形変換器がICLをどのように実行できるかについての知見が得られている。
我々は,LSAとGLUのようなフィードフォワード層を組み合わせる機構について検討し,このモデルがカーネル回帰の勾配降下の一段階を実行することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:41:20 GMT)
OmniPred: Language Models as Universal Regressors [19.6] 任意のフォーマットから$(x,y)$のデータに対して,言語モデルをユニバーサルなエンドツーエンド回帰器としてトレーニングするためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:12:27 GMT)
Stronger Than You Think: Benchmarking Weak Supervision on Realistic Tasks [19.5] 弱監督 (WS) はラベル効率の学習において一般的な手法であり、様々なノイズがあるが安価なラベルを用いて自動的にトレーニングデータに注釈を付ける。
広く使われているにもかかわらず、WSとその実践的価値は、そのセットアップに多くのノブがあるため、ベンチマークするのは難しいです。
我々は、WSの実際の利用をより正確に反映するように設計された新しいベンチマークであるBOXWRENCHを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:21:12 GMT)
WILDCHAT-50M: A Deep Dive Into the Role of Synthetic Data in Post-Training [19.5] 現在までに最大の公開チャットデータセットであるWILDCHAT-50Mを紹介する。
既存のWildChatデータセットを拡張して、0.5Bから104Bパラメータまで、50以上の異なるオープンウェイトモデルのレスポンスを含めます。
我々は大規模な比較分析を行い、我々の公開SFTミックスであるRE-WILDを作成することにより、このデータセットの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:21:44 GMT)
Hierarchical Time-Aware Mixture of Experts for Multi-Modal Sequential Recommendation [19.5] マルチモーダルシーケンスレコメンデーション(HM4SR)の専門家の階層的時間認識混合を提案する。
まず、Interactive MoEと名づけられたMoEは、各項目のマルチモーダルデータから本質的なユーザ関心関連情報を抽出する。
テンポラルモエと呼ばれる第2のMoEは、モダリティ符号化においてタイムスタンプから明示的な時間的埋め込みを導入することで、ユーザの動的関心を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:05:07 GMT)
Distillation Quantification for Large Language Models [19.3] モデル蒸留は、大きな言語モデルからより小さな言語モデルへ知識を伝達する技術である。
過剰蒸留は均質化を招き、モデルの多様性を低下させ、複雑なタスクを堅牢に処理する能力を損なう。
モデル蒸留の評価と定量化のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:25:00 GMT)
Web Execution Bundles: Reproducible, Accurate, and Archivable Web Measurements [19.2] WebRECは,現在の最先端の精度と比較したWeb測定ツールである。
我々はまた、幅広いWebサイト行動の正確かつ再現可能な測定のためのアーカイブフォーマットである.webを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:20:01 GMT)
Examining the Robustness of Large Language Models across Language Complexity [19.2] 大規模言語モデル(LLM)は、学生が学習を理解し評価するために生成したテキスト成果物を分析する。
本研究では,数学の問題解決において,学生の自己制御学習(SRL)を検出するLLMベースの学生モデルのロバスト性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:33:59 GMT)
Joint Learning of Energy-based Models and their Partition Function [19.2] エネルギーベースモデル(EBM)は、ニューラルネットワークを用いて確率分布をパラメータ化するための柔軟なフレームワークを提供する。
本研究では,ESMを大規模に学習するための新しい定式化法を提案する。
当社のアプローチは,Fenchel-Young損失の広範な家族に自然に及んでいることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:46:17 GMT)
Efficient Audiovisual Speech Processing via MUTUD: Multimodal Training and Unimodal Deployment [19.1] 信頼できる音声システムを構築するには、オーディオや視覚的手がかりなど、複数のモダリティを組み合わせる必要があることが多い。
本稿では,TAMEモジュールを含むMultimodal Training and Unimodal Deployment(MUTUD)フレームワークを提案する。
この革新的なアプローチは、異なるモーダル間の情報の統合を促進し、各モーダルの強さを活用して、推論中に特定のモーダルが存在しないことを補うことによって、全体的な推論プロセスを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:46:30 GMT)
Contextual Online Decision Making with Infinite-Dimensional Functional Regression [19.1] コンテキストシーケンシャルな意思決定問題は、機械学習において重要な役割を果たす。
我々は、あらゆる文脈のオンライン意思決定問題に対処するための普遍的な許容可能なアルゴリズムフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:05:20 GMT)
Direct Implementation of High-Fidelity Three-Qubit Gates for Superconducting Processor with Tunable Couplers [18.7] 3量子ゲートは1量子ゲートと2量子ゲートの組み合わせで構築できるため、独立性は不要である。
可変カプラを用いたフリップチップ超伝導量子プロセッサにおいて3ビット制御制御Z(CCZ)ゲートを実装するための高忠実性スキームを提案し,実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:57:57 GMT)
MathVC: An LLM-Simulated Multi-Character Virtual Classroom for Mathematics Education [18.4] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、数学的な問題をモデル化し、文字をシミュレートする双方で強力な能力を示した。
複数のLDMを模擬した学生用仮想教室であるMATHVCについて紹介する。
シミュレーションにMMドメイン知識を統合すること、文字シミュレーションの基盤としてシンボルスキーマを定義すること、対話手順を推進するためにプラットフォームレベルでメタプランナを設計すること、の3つの革新を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:47:47 GMT)
Rope to Nope and Back Again: A New Hybrid Attention Strategy [18.1] 長文大言語モデル (LLM) はロータリー位置埋め込み (Rotary Position Embedding, RoPE) のような技術によって、目覚ましい進歩を遂げた。
本稿では,RoPE,No Positional Embedding (NoPE),Query-Key Normalization (QK-Norm)など,様々な注意機構の包括的解析を行う。
本稿では,従来の RoPE ベースのトランスフォーマーモデルよりも長いコンテキストタスクを超越し,より短いコンテキスト長を必要とするベンチマーク上での競合性能を実現する,ハイブリッドアテンション機構に基づくアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:05:57 GMT)
Self-supervised Quantized Representation for Seamlessly Integrating Knowledge Graphs with Large Language Models [17.9] 本稿では,知識グラフと大規模言語モデルとのシームレスな統合を目指して,各エンティティの量子化符号を学習し,適用するためのフレームワークを提案する。
実験の結果、SSQRは既存の教師なしの量子化手法よりも優れており、より区別可能なコードを生成することがわかった。
微調整されたLLaMA2とLLaMA3.1は、KGリンク予測と三重分類タスクよりも優れた性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:40:20 GMT)
Hashtag Re-Appropriation for Audience Control on Recommendation-Driven Social Media Xiaohongshu (rednote) [17.9] Xiaohongshuの女性は、本来の意味とは無関係なポストで使用することで、積極的に適切なハッシュタグを再設定する。
収集した5,800件の投稿に基づいてハッシュタグ再適用の実践を分析し,多様な背景から24名のアクティブユーザをインタビューした。
このプラクティスは、レコメンデーション駆動プラットフォーム上のコンテンツ配信よりもエージェンシーを再利用する方法を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:55:32 GMT)
AlphaAdam:Asynchronous Masked Optimization with Dynamic Alpha for Selective Updates [17.5] 大規模言語モデル(LLM)の最適化フレームワークであるAlphaAdamを提案する。
パラメータの更新を分離し、その強度を動的に調整することで、AlphaAdamは収束を加速し、トレーニングの安定性を向上させる。
私たちのコードは、このhrefhttps://github.com/MaeChd/AlphaAdamlinkで利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:10:23 GMT)
Evaluating Large Language Models in Vulnerability Detection Under Variable Context Windows [17.1] 本研究では,トークン化されたJavaコード長が脆弱性検出における10のLLMの精度と明示性に与える影響について検討した。
GPT-4やMistral,Mixtralといったモデル間の不整合は堅牢性を示すものもあれば,トークン化長とパフォーマンスとの間に重要な相関性を示すものもある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:44:46 GMT)
Beyond Turn-taking: Introducing Text-based Overlap into Human-LLM Interactions [16.9] 本稿では,人間の会話を反映したメッセージの重複を取り入れた新しいアプローチを提案する。
われわれのユーザー調査によると、OverlapBotは従来のチャットボットよりもコミュニケーションが良く、没入的だと考えられていた。
我々は、テキストベースの会話の流動性とエンゲージメントを高めるために、重複可能なAIインタラクションを実装するためのレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:01:01 GMT)
Function Encoders: A Principled Approach to Transfer Learning in Hilbert Spaces [16.8] ヒルベルト空間における移動の幾何学的特徴付けを導入し、3種類の帰納的移動を定義する。
本稿では,関数エンコーダの理論に基づく3種類の転送を実現する手法を提案する。
実験の結果,関数エンコーダは4つのベンチマークタスクと3種類の転送において,最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:26:23 GMT)
Leveraging Sparsity for Sample-Efficient Preference Learning: A Theoretical Perspective [16.6] 本稿では、比較判断に基づいて人間の選択をモデル化し、予測する嗜好学習のサンプル効率について考察する。
報酬関数のパラメータが$k$-sparseであるスパースランダムユーティリティモデルでは、minimaxの最適値は$Theta(k/n log(d/k))$に還元できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:41:13 GMT)
E2Map: Experience-and-Emotion Map for Self-Reflective Robot Navigation with Language Models [16.5] 大規模言語モデル(LLM)は、言語命令を実行するためのエンボディエージェントを誘導する大きな可能性を示している。
既存の手法は主に静的環境向けに設計されており、エージェント自身の経験を生かして初期計画を洗練しない。
本研究は,LLMの知識とエージェントの現実世界の経験を統合した経験・感情マップ(E2Map)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:46:59 GMT)
Model-Free RL Agents Demonstrate System 1-Like Intentionality [16.4] モデルフリー強化学習エージェントは、人間の認知におけるシステム1プロセスに類推できる行動を示す。
本稿では,モデルフリーとモデルベースRLを区別するために,システム1とシステム2の分岐を結合する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:21:50 GMT)
IROAM: Improving Roadside Monocular 3D Object Detection Learning from Autonomous Vehicle Data Domain [16.4] 意味幾何学を分離したコントラスト学習フレームワークであるIROAMを提案する。
IROAMは車側と道路側のデータを同時に入力する。
道路側検出器の性能向上におけるIROAMの有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:10:23 GMT)
Inkspire: Supporting Design Exploration with Generative AI through Analogical Sketching [16.3] Inkspireはスケッチ駆動のツールで、デザイナーが製品デザインのコンセプトをプロトタイピングするのをサポートする。
InkspireとControlNetを比較した調査では、Inkspireがデザイナーにより多くのインスピレーションを与え、デザインのアイデアを探求するのを支援した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:59:04 GMT)
Learning to utilize image second-order derivative information for crisp edge detection [16.2] エッジ検出はコンピュータビジョンの基本課題である。
最近のトップパフォーマンスエッジ検出手法は、厚くノイズの多いエッジラインを生成する傾向にある。
本稿では,モデルが真のエッジピクセルを正確に検出するのに役立つ2階微分型マルチスケールコンテキスト拡張モジュール(SDMCM)を提案する。
また、不均衡分布問題を軽減するために、ハイブリッド焦点損失関数(HFL)を構築した。
最後に、エッジ検出のためのSDMCMとBRMに基づくLUS-NetというU字型ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:55:20 GMT)
Integrating LMM Planners and 3D Skill Policies for Generalizable Manipulation [16.0] LMMプランナと3Dスキルポリシを統合可能なフレームワークであるLMM-3DPを紹介する。
当社のアプローチは,高レベルの計画,低レベルの制御,効果的な統合という,3つの重要な視点で構成されています。
その結果,低レベル制御では1.45倍,高レベルの計画精度では1.5倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:19:01 GMT)
How Much Can We Forget about Data Contamination? [15.9] トレーニングデータへのベンチマークデータの漏洩は、大規模言語モデルにとって重要な課題である。
3次元のスケーリングに基づいてベンチマークオーバーフィッティングの規模を実験的に定量化する。
また, 重み劣化パラメータが例忘れに及ぼす影響について検討し, 累積重み劣化よりも経験的忘れが早く起こることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:31:31 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） (Thu, 30 Jan 2025 15:29:39 GMT)
Automated Test-Case Generation for REST APIs Using Model Inference Search Heuristic [15.6] EvoMasterは進化的アルゴリズム(EA)を使用して、REST APIのテストケースを自動的に生成するツールである。
本稿では、リアルタイム自動学習を用いて自動テストケース生成プロセスのガイドを行う新しい検索(MISH)を提案する。
MISHはシステム全体の振る舞いの表現を学び、推論される経路に基づいてテストケースの適合度を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:35:06 GMT)
General Geospatial Inference with a Population Dynamics Foundation Model [15.6] Population Dynamics Foundation Model (PDFM)は、多様なデータモダリティ間の関係を捉えることを目的としている。
まず、アメリカ合衆国全土の郵便番号と郡のための地理インデックス付きデータセットを構築した。
次に、グラフニューラルネットワークを用いて、このデータと位置間の複雑な関係をモデル化する。
我々は、PDFMと最先端の予測基盤モデルであるTimesFMを組み合わせることで、失業と貧困を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:38:39 GMT)
Update Estimation and Scheduling for Over-the-Air Federated Learning with Energy Harvesting Devices [15.6] 無線フェーディング多重アクセスチャネル(MAC)上での不均一なデータ分布を持つエネルギー収穫装置のオーバー・ザ・エア(OTA)フェデレーション学習について検討する。
具体的には,1) 既知のデータ分布のエントロピーに基づくスケジューリングと,2) パラメータサーバにおける未知データ分布のスケジューリングのための最小二乗型ユーザ表現推定の2つの手法を開発する。
数値的および解析的な結果から,冗長性を低減し,省エネルギー化により学習性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:18:27 GMT)
PixelMan: Consistent Object Editing with Diffusion Models via Pixel Manipulation and Generation [15.3] PixelManは、Pixel操作と生成を通じて一貫したオブジェクト編集を実現するための、インバージョンフリーでトレーニング不要な方法である。
数16の推論ステップにおいて、PixelManは最先端のトレーニングベースおよびトレーニングフリーメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:05:46 GMT)
HPSCAN: Human Perception-Based Scattered Data Clustering [15.2] 本稿では,分散データを直接操作する学習戦略HPSCANを提案する。
我々は、我々のデータセットの収集方法、得られたアノテーションの統計を報告し、実世界のデータに対するクラスタ分離の知覚的合意について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:12:45 GMT)
Joint Optimization of Prompt Security and System Performance in Edge-Cloud LLM Systems [15.1] 大規模言語モデル(LLM)は人間の生活を著しく促進し、迅速なエンジニアリングによりこれらのモデルの効率が向上した。
近年、エンジニアリングを駆使した攻撃が急速に増加し、プライバシーの漏洩、レイテンシの増大、システムリソースの浪費といった問題が発生している。
我々は,エッジクラウド LLM (EC-LLM) システムにおけるセキュリティ,サービスレイテンシ,システムリソースの最適化を,様々な攻撃の下で共同で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:33:49 GMT)
Virtual Human Generative Model: Masked Modeling Approach for Learning Human Characteristics [15.0] 本研究では、医療、ライフスタイル、パーソナリティ領域にまたがる2000以上の属性を推定できる新しい深層生成モデルを提案する。
WebサービスとしてVHGMをデプロイし、多様なヘルスケアアプリケーションを駆動する同社の汎用性を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:49:06 GMT)
Universal Rates of Empirical Risk Minimization [15.0] 本研究では,経験的リスク (ERM) による普遍的学習の課題について検討する。
ERMによる普遍的な学習率は4つしかない、すなわち、ERMが学習可能な任意の概念クラスの学習曲線は、$e-n$、$/n$、$log(n)/n$、または任意に遅いレートで崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:36:39 GMT)
Clustering Properties of Self-Supervised Learning [14.8] 自己教師付き学習(SSL)法は、強力なクラスタリング特性を持つ意味的にリッチな表現を捉えるのに極めて効果的であることが証明されている。
本稿では,自己指導型学習を促進するためにモデルのクラスタリング特性を活用する,Representation Soft Assignment (ReSA) と呼ばれる新しい正フィードバックSSL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:05:35 GMT)
Bandits with Anytime Knapsacks [14.7] 我々は,腕の最適な混合を識別するために,上限値を用いたSUAKを提案する。
我々は、より単純なBwKフレームワークの下で以前の作業で確立された$O(K log T)$と同じ問題依存の後悔上限が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:36:13 GMT)
Machine Learning Fairness for Depression Detection using EEG Data [14.6] 本稿では,脳波データを用いた抑うつ検出のための機械学習フェアネスを評価するための最初の試みについて述べる。
我々は,CNN,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク,Gated Recurrent Unit(GRU)ネットワークなど,さまざまなディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行う。
実験結果から,既存の脳波データセットや抑うつ検出アルゴリズムにバイアスが存在することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:13:01 GMT)
Human Re-ID Meets LVLMs: What can we expect? [14.4] 人間の再識別作業における主要な視覚言語モデルの性能を比較した。
以上の結果から,LVLMの強度は確認できたが,破滅的な回答につながる場合が多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:00:40 GMT)
Digital Quantum Simulations of the Non-Resonant Open Tavis-Cummings Model [14.1] N$が増加するにつれて、従来の手法を使ってオープンなTavis-Cummingsモデルをシミュレートするのが難しくなる。
非同種非共振系におけるこのモデルの力学をシミュレーションするための2つの量子アルゴリズムを実装した。
これらのアルゴリズムの1つはサンプリングベースの波動行列Lindbladizationアルゴリズムを設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:39:10 GMT)
GENIE: Generative Note Information Extraction model for structuring EHR data [14.1] 生成ノート情報抽出システムGENIEを紹介する。
GENIEは1つのパスで全段落を処理し、エンティティ、アサーションステータス、ロケーション、修飾子、値、目的を高精度に抽出する。
堅牢なデータ準備パイプラインと微調整された小型LLMを使用して、GENIEは複数の情報抽出タスク間での競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:42:24 GMT)
DIAL: Distribution-Informed Adaptive Learning of Multi-Task Constraints for Safety-Critical Systems [13.9] 自律運転のような複雑な現実世界のタスクの安全性を確保するための事前定義された制約関数。
近年の研究では、事前取得したタスク非依存の知識を活用して、関連するタスクの安全性とサンプル効率を両立させる可能性を強調している。
複数のタスクにまたがる共有制約分布を学習するための新しい手法を提案する。
提案手法は,模擬学習を通じて共有制約を特定し,学習分布内のリスクレベルを調整することによって,新たなタスクに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:56:07 GMT)
Mixed-Precision Graph Neural Quantization for Low Bit Large Language Models [13.7] トレーニング後の量子化(PTQ)は、リソース制限設定内に大規模な言語モデルをデプロイする上で重要な要素である。
本稿では,グラフニューラルネットワーク (GNN) モジュールを用いて重み間の依存関係をキャプチャする混合精度グラフニューラルPTQ (MG-PTQ) 手法を提案する。
本手法は, 目標重み間の依存性をより効果的に把握し, 重みの重要性をより正確に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:39:01 GMT)
Transfer Learning for Keypoint Detection in Low-Resolution Thermal TUG Test Images [13.4] 本研究では,トランスファーラーニング技術を用いた低分解能熱画像における人間のキーポイント検出に対する新しいアプローチを提案する。
熱画像コンピュータビジョンにおける Timed Up and Go (TUG) テストの最初の応用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:05:40 GMT)
Video-based Surgical Tool-tip and Keypoint Tracking using Multi-frame Context-driven Deep Learning Models [13.4] 手術ビデオにおけるツールキーポイントのローカライズと追跡を行うための,新しい多フレームコンテキスト駆動型ディープラーニングフレームワークを提案する。
90%のキーポイント検出精度と5.27ピクセルのローカライズRMS誤差を実現する。
このようなフレームワークは、手術器具のキーポイントを正確に追跡する方法を舗装し、さらに下流のユースケースを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:06:19 GMT)
Singularity and universality from von Neumann to Rényi entanglement entropy and disorder operator in Motzkin chains [13.3] 障害作用素のスケーリングも、R'enyiエンタングルメントエントロピーと同様、先行項で$logl$であることを示す。
我々は、$logl$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） (Thu, 30 Jan 2025 01:34:05 GMT)
Gotta Detect 'Em All: Fake Base Station and Multi-Step Attack Detection in Cellular Networks [13.2] フェイクベースステーション(FBSes)は、正当なベースステーション(BSes)を偽装することで、重大なセキュリティ上の脅威となる。
ユーザ機器(UE)側で機械学習(ML)を用いて,レイヤ3ネットワークトレースからFBSeとMSAを確実に検出できる,効率的かつ効率的な検出ソリューションであるFBSDetectorを開発した。
新たなMLフレームワークは,注目・トレースレベル分類付きステートフルLSTMとMSAを用いてパケット分類のためのマルチレベルアプローチでFBSeを検出することを目的としており,グラフ学習を用いてFBSeを精度96%,偽陽性率2.96%で効果的に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:00:52 GMT)
Bayesian Neural Networks for One-to-Many Mapping in Image Enhancement [13.0] 低照度や水中画像強調などの画像強調タスクでは、劣化した画像は複数の可視目標画像に対応できる。
ベイズニューラルネットワーク(BNN)を組み込んだベイズ拡張モデル(BEM)を提案する。
低次元空間における一対多マッピングをモデル化するためにStage IはBNNを使用し、Stage IIはきめ細かい画像の詳細を洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:19:05 GMT)
Declarative Design of Neural Predicates in Neuro-Symbolic Systems [13.0] 我々は、完全に宣言的な神経述語のための一般的なフレームワークを提案し、実装する。
まず、宣言的拡張は任意のクエリに答えることができながら、学習と推論能力を保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:51:30 GMT)
RbFT: Robust Fine-tuning for Retrieval-Augmented Generation against Retrieval Defects [12.5] 本稿では,検索欠陥に対する大規模言語モデルのレジリエンスを高めるために,Robust Fine-Tuning (RbFT)を提案する。
実験の結果,RbFTは多様な検索条件におけるRAGシステムのロバスト性を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:15:09 GMT)
FLASH-FHE: A Heterogeneous Architecture for Fully Homomorphic Encryption Acceleration [12.5] FLASH-FHEは、混合ワークロードのための異種アーキテクチャを備えた最初のFHEアクセラレータである。
FLASH-FHEはその中心に、2種類の計算クラスタを設計している。
これらの2種類のクラスタは、チップ上の貴重なメモリを共有でき、重要なリソース消費を伴わずに性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:25:04 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） (Thu, 30 Jan 2025 02:23:25 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, 病理組織学的にSOTAと競合する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:31:27 GMT)
SAGED: A Holistic Bias-Benchmarking Pipeline for Language Models with Customisable Fairness Calibration [12.1] SAGED(bias)はこれらの問題に対処する最初の総合的なベンチマークパイプラインである。
私たちは、Gemma2、Llama3.1、Mistral、Qwen2など、人気のある8bレベルのモデルでG20諸国でSAGEDを使用しています。
感情分析により、MistralとQwen2はGemma2やLlama3.1よりも最大差とバイアス濃度が低いが、すべてのモデルがロシアや(Qwen2を除く)中国に偏っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:45:30 GMT)
Mamba Fusion: Learning Actions Through Questioning [12.1] ビデオ言語モデル(VLM)は、多様なタスクを一般化し、学習を強化するために言語キューを使用するために不可欠である。
本稿では,長距離依存関係を効率的にキャプチャし,視覚と言語データの共同表現を学習する新しいモデルであるMambaVLを紹介する。
MambaVLは、Epic-Kitchens-100データセット上でのアクション認識における最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:50:16 GMT)
Hierarchical Multi-field Representations for Two-Stage E-commerce Retrieval [12.0] Cascading Hierarchical Attention Retrieval Model (CHARM)は、構造化された製品データを階層的なフィールドレベルの表現にエンコードする。
提案手法は, 与えられた階層内の積場間の相互依存を捕捉し, 高速かつ効率的な検索に適したフィールドレベルの表現と集約ベクトルを得る。
一般公開された大規模なEコマースデータセットの実験では、CHARMが最先端のベースラインにマッチするか、性能を上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:07:35 GMT)
Are Representation Disentanglement and Interpretability Linked in Recommendation Models? A Critical Review and Reproducibility Study [12.0] 不整合表現の教師なし学習は、Recommender Systems(RSs)の表現非解釈性の向上と密接に結びついている。
本研究では、4つのRSデータセット上での5つのよく知られたレコメンデーションモデルのレコメンデーション性能、表現不整合、表現解釈可能性を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:48:02 GMT)
Evolving Hard Maximum Cut Instances for Quantum Approximate Optimization Algorithms [11.9] Recursive Quantum Approximate Optimization Algorithm (RQAOA) などの変分量子アルゴリズムが普及している。
本研究では、ユニークなフィットネス機能を備えた進化的アルゴリズムを用いる。
このアプローチは、グラフオートエンコーダの潜在空間内のハード最大カットインスタンスをターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:32:06 GMT)
MAMS: Model-Agnostic Module Selection Framework for Video Captioning [11.4] 既存のマルチモーダルビデオキャプション手法は、通常、一定数のフレームを抽出する。
本稿では,ビデオキャプションにおける最初のモデルに依存しないモジュール選択フレームワークを提案する。
提案手法は,最近の3つのビデオキャプションモデルの性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:10:18 GMT)
Gotta Hash 'Em All! Speeding Up Hash Functions for Zero-Knowledge Proof Applications [11.3] HashEmAllは3つのZKフレンドリーなハッシュ関数をFPGAで実現した新しいコレクションである。
HashEmAllは、CPU実装を最大23倍の性能で、消費電力が低く、FPGAと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:09:05 GMT)
SAFL: Structure-Aware Personalized Federated Learning via Client-Specific Clustering and SCSI-Guided Model Pruning [11.1] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントがローカルデータを共有せずに、さまざまな環境でプライバシを保存することなく、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。
本稿では、クライアント固有のクラスタリングによるパーソナライズされたフェデレーション学習を強化する新しいフレームワークであるSAFL(Structure-Aware Federated Learning)と、SCSI(Simisal Client Structure Information)誘導モデルプルーニングを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:59:44 GMT)
DeltaLLM: Compress LLMs with Low-Rank Deltas between Shared Weights [11.0] 我々は,LLMのメモリフットプリントを低減するために,新しい訓練後圧縮技術であるDeltaLLMを紹介する。
トレーニングでは、進行するモジュール置換法を採用し、低ランクモジュールの軽量なトレーニングは、スクラッチからトレーニングしたLLMと同等の大きさのLLMの性能を達成するのに十分であることを示す。
また,同数のパラメータを除去したJointDrop,LaCo,ShortGPT,SliceGPTの圧縮技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:59:55 GMT)
Systematic Evaluation of Randomized Cache Designs against Cache Occupancy [11.0] この研究は、ランダム化されたキャッシュに関する現在の文献において重要なギャップを埋める。
ほとんどのランダム化されたキャッシュ設計は競合ベースの攻撃のみを防御し、キャッシュ占有を考慮しない。
この結果から,ランダム化キャッシュ設計におけるキャッシュ占有側チャネルの検討の必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:02:11 GMT)
Improved Replicable Boosting with Majority-of-Majorities [11.0] 本稿では,従来のアルゴリズムと比較して,サンプルの複雑さを大幅に改善するレプリカブルブースティングアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、Impagliazzoらによって導入されたレプリカブルブースティングアルゴリズムの改良版([2022])を下層層に導入して、2つの過半数投票を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:38:26 GMT)
Quantum Internet: Technologies, Protocols, and Research Challenges [11.0] 量子コンピューティングは、より確立された親戚であり、量子インターネットと基礎原理を共有している。
この研究は、基本的な疑問に対処することで、量子インターネットを体系的に導入する。
我々は、量子インターネットの明確でアクセスしやすい概要を提供し、この分野における将来のイノベーションと研究の基盤となることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:27:23 GMT)
DCatalyst: A Unified Accelerated Framework for Decentralized Optimization [10.9] 中央サーバを持たないグラフとしてモデル化されたエージェントネットワーク上での分散最適化について検討する。
我々はNesterovアクセラレーションを分散最適化アルゴリズムに統合した統合ブラックボックスフレームワークDCatalystを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:32:59 GMT)
Disentangling Safe and Unsafe Corruptions via Anisotropy and Locality [10.8] 最先端の機械学習システムは、脅威モデルに従って「小さい」が定義される場合、入力に対する小さな摂動に対して脆弱である。
本稿では,既存の等方的およびグローバルな脅威モデルを超えるロバスト性を研究するために,textttProjected Displacement (PD) と呼ばれる新しい脅威モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:21:07 GMT)
SoK: A Literature and Engineering Review of Regular Expression Denial of Service [10.7] ReDoS(Regular Expression Denial of Service)は、近年注目されている脆弱性クラスである。
実際のシステムに対してReDoSの脆弱性が武器化されるかどうか、またどのように評価されるかは、ほとんど研究されていない。
多くのメインストリームエンジンはReDoSディフェンスを備えており、多くの脅威モデルが陳腐化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:42:06 GMT)
A Video-grounded Dialogue Dataset and Metric for Event-driven Activities [10.5] 本稿では,イベント駆動活動のビデオ地上対話のためのデータセットであるVDActについて述べる。
VDActには、さまざまなイベント駆動アクティビティを記述する、より長くより複雑なビデオシーケンスが含まれている。
データセットは3000の対話と30,000以上の質問と回答のペアで構成され、多様なアクティビティシナリオを持つ1,000のビデオから導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:11:19 GMT)
Evaluating the Effectiveness and Robustness of Visual Similarity-based Phishing Detection Models [10.3] フィッシング攻撃は、犠牲者を欺くために合法的なウェブサイトの視覚的外観を精巧に再現する。
視覚的類似性に基づく検出システムは効果的な対策として現れてきたが、現実のシナリオにおけるその有効性と堅牢性は過小評価されている。
実世界のフィッシングWebサイトの大規模データセットを用いて、一般的な視覚的類似性に基づくフィッシングモデルの有効性とロバスト性を網羅的に検証し、評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:48:45 GMT)
Surface Defect Identification using Bayesian Filtering on a 3D Mesh [10.3] 本稿では,CADによる表面欠陥の自動検出手法を提案する。
我々はCADモデルに埋め込まれたアプリオリ知識を活用し、ポイントクラウドデータと統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:49:17 GMT)
The Dilemma of Building Do-It-Yourself (DIY) Solutions for Workplace Accessibility [10.3] 既存の商用および社内ソフトウェア開発ツールは Blind や Low Vision Software Professionals (BLVSP) にはアクセスできないことが多い。
私たちは、BLVSPsがDIYツールをどのように構築、使用し、アクセス可能なソフトウェア開発をサポートするか、現在未解明の交差点に目を向けました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:30:35 GMT)
Implementation of Quantum Fourier Transform and Quantum Hashing for a Quantum Device with Arbitrary Qubits Connection Graphs [10.1] 量子フィンガープリント(量子ハッシュ)と量子フーリエ変換(QFT)の量子回路について検討する。
本稿では,制約のある量子デバイスに対して,これらのアルゴリズムのための量子回路を構築するための汎用的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:59:59 GMT)
Complete Chess Games Enable LLM Become A Chess Master [10.1] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成、質問応答、言語翻訳、推論、その他多くのタスクにおいて顕著な能力を示している。
LLMは様々な分野で成功しているにもかかわらず、チェスのような抽象的なゲームをする能力は過小評価されている。
本稿では,チェスをフルに行うための大規模言語モデルChessLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:02:48 GMT)
Federated Class-Incremental Learning: A Hybrid Approach Using Latent Exemplars and Data-Free Techniques to Address Local and Global Forgetting [10.1] FCIL(Federated Class-Incremental Learning)とは、動的に変化するクライアントの数が、継続的に増加するタスク数を共同で学習するシナリオを指す。
我々は,局所的およびグローバルな忘れを定式化するFCILの数学的枠組みを開発する。
局所的, グローバルな忘れを解消するために, 潜在例とデータフリー手法を利用したHybrid Rehearsalという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:24:15 GMT)
Robust Online Conformal Prediction under Uniform Label Noise [10.1] 本研究では,一様ラベル雑音下でのオンラインコンフォメーション予測のロバスト性について検討する。
本稿では,新しいロバストピンボールロスで閾値を更新することで,ノイズロバストオンラインコンフォーマル予測(NR-OCP)を提案する。
理論解析により,NR-OCPは一定の学習率と動的学習率の両方のスケジュールのカバレッジギャップをなくすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:08:26 GMT)
Cogito, ergo sum: A Neurobiologically-Inspired Cognition-Memory-Growth System for Code Generation [9.9] Cogitoは、低コストでコード生成タスクの問題解決能力を高めるために、神経生物学的にインスパイアされたマルチエージェントフレームワークである。
コギトは各段階で知識と認知スキルを蓄積し、最終的にスーパーロールをコード生成タスクを実行するためのすべての有能なエージェントとして形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:41:44 GMT)
MolGraph-xLSTM: A graph-based dual-level xLSTM framework with multi-head mixture-of-experts for enhanced molecular representation and interpretability [9.9] MolGraph-xLSTMはグラフベースのxLSTMモデルであり、特徴抽出を強化し、分子の長距離相互作用を効果的にモデル化する。
我々のアプローチは分子グラフを原子レベルとモチーフレベルという2つのスケールで処理する。
MolGraph-xLSTMを10個の分子特性予測データセット上で検証し、分類と回帰の両方のタスクをカバーした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:47:59 GMT)
Multi-Physics Simulations via Coupled Fourier Neural Operator [9.8] 複数の物理プロセス間の相互作用をモデル化するための,新しい結合型多物理ニューラル演算子学習(COMPOL)フレームワークを提案する。
提案手法は,繰り返し及び注意機構による特徴集約を実装し,相互作用の包括的モデリングを可能にする。
提案モデルでは,既存手法に比べて予測性能が2～3倍向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:18:31 GMT)
Learning Provablely Improves the Convergence of Gradient Descent [9.8] 本稿では,学習者によるL2O(Learning to Optimize)問題の収束について検討する。
アルゴリズムの接点により、L2Oの収束が著しく向上する。
以上の結果から,GD法では50%の成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:03:30 GMT)
Neural Operator based Reinforcement Learning for Control of first-order PDEs with Spatially-Varying State Delay [9.6] 遅延に影響を受ける分散パラメータシステムの制御は難しい作業である。
PDEバックステッピング制御戦略と深部強化学習(RL)を組み合わせることで、不安定な一階双曲型PDEを空間的遅延で制御する問題に対処する。
シミュレーションでは,従来のバックステッピング知識や解析コントローラを使わずに,ベースラインのSACよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:49:08 GMT)
Fundamental Challenges in Evaluating Text2SQL Solutions and Detecting Their Limitations [9.4] 予測と評価の誤りを生じる可能性のあるすべてのText2制限を統一した分類法を提案する。
本稿では,実例による制限の原因について述べるとともに,分類学における各カテゴリーに対する潜在的な緩和ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:31:09 GMT)
Large Language Models for Cryptocurrency Transaction Analysis: A Bitcoin Case Study [9.3] LLM(Large Language Models)機能を評価するための3層フレームワークを紹介します。
LLMは基礎的な指標に優れ、詳細な特徴的概要を提供する。
文脈解釈におけるそれらの有効性は、トランザクションの振る舞いに関する有益な説明を提供することができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:48:13 GMT)
MixRec: Individual and Collective Mixing Empowers Data Augmentation for Recommender Systems [9.2] 本稿では,データ拡張の促進を目的とした新しいDual Mixing-based Recommendation Framework (MixRec)を提案する。
4つの実世界のデータセットの実験結果は、有効性、単純性、効率、スケーラビリティの点でMixRecの利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:29:20 GMT)
Resampling Filter Design for Multirate Neural Audio Effect Processing [9.1] ニューラルネットワークの入力と出力における信号再サンプリングの利用を代替ソリューションとして検討する。
カイザー窓FIRフィルタを組み込んだ半帯域IIRフィルタを用いた2段設計により,従来提案されていたモデル調整手法に類似あるいは良好な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:44:49 GMT)
R-LLaVA: Improving Med-VQA Understanding through Visual Region of Interest [9.1] R-LLaVAは、単純な医用アノテーションをCLIPを介して画像空間に直接組み込むことで、バイオメディカルVQA理解を高めるように設計されている。
これらの注釈付き視覚領域は、トレーニング中にLLaVAモデルに入力され、バイオメディカルクエリに対するモデルの理解を深めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:16:17 GMT)
The Meta-Representation Hypothesis [9.0] 本研究では,高次元観察によるメタ表現の学習がエージェントの一般化能力を高めることを示す。
さらに、エージェント間の深層相互学習(DML)は、タスクの根底にある本質を捉えるメタ表現を学習するのに役立つと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:11:25 GMT)
Israel-Hamas war through Telegram, Reddit and Twitter [9.0] 本研究は、これらの議論に代表される対立と感情の異なる参加者との関係について、関連する議論の分析について述べる。
3つのデータセットに対してボリューム分析を適用し、エンティティ抽出を行い、BERTトピック分析に進む。
我々の発見は、政治的派閥や外部の人々が世論をどう形成するかを示す指標として、偏極化された物語を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:20:26 GMT)
Dynamic treatment effects: high-dimensional inference under model misspecification [8.9] 本稿では,新しい「逐次モデル二重頑健性」推定器を提案する。
共起効果を考慮した新しいモーメントターゲット推定法を開発し,ルート$N$推論が可能であることを示す。
二重頑健なフレームワーク内でもモデル不特定性の下で頑健な推論を行うことができない既製の高次元法とは異なり、新たに開発された損失関数は、この制限に効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:30:07 GMT)
RepoAudit: An Autonomous LLM-Agent for Repository-Level Code Auditing [8.8] この作業では、レポジトリレベルのコード監査を正確かつ効率的なものにするために、自律的なLLMエージェントであるRepoAuditを導入している。
RepoAuditは、必要に応じてコードリポジトリを調べ、個々の関数で異なる実行可能なプログラムパスに沿ってデータフローの事実を分析する。
我々の実験によると、RepoAuditは15の現実世界のシステムで38の真のバグを発見し、プロジェクト平均で0.44時間と2.54ドルを消費している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:56:30 GMT)
A spectral clustering-type algorithm for the consistent estimation of the Hurst distribution in moderately high dimensions [8.8] 我々は,高次元フラクタルシステムに基づくHurst分布の統計的同定のためのアルゴリズムを構築した。
寸法、サンプルサイズ、スケールが無限大となる適度な高次元状態において、アルゴリズムは一貫してハースト分布を推定することを示す。
本研究では,実世界のマクロ経済時系列の分析にアルゴリズムを適用し,統合の証拠を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:34:08 GMT)
Fitting Multiple Machine Learning Models with Performance Based Clustering [8.8] 従来の機械学習のアプローチは、データが単一の生成メカニズムから来ると仮定している。
本稿では,特徴値と対象値の関係に応じてデータをグループ化することで,この仮定を解消するクラスタリングフレームワークを提案する。
フレームワークをストリーミングデータを持つアプリケーションに拡張し、モデルのアンサンブルを使用して結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:31:26 GMT)
A Learnable Multi-views Contrastive Framework with Reconstruction Discrepancy for Medical Time-Series [8.7] 本稿では、関連するタスクから外部データを取り込み、AE-GANを利用して事前知識を抽出することを提案する。
マルチヘッドアテンション機構を統合し,異なる視点から表現を適応的に学習するフレームワークであるLMCFを紹介する。
3つのターゲットデータセットの実験により、我々の手法が他の7つのベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:20:11 GMT)
SpectralKD: A Unified Framework for Interpreting and Distilling Vision Transformers via Spectral Analysis [8.6] 知識蒸留(KD)は、大きな視覚変換器(ViT)の圧縮において広く成功している。
本稿では、スペクトル分析によるVETの深い洞察を提供し、KDを最適化する新しい統合分析フレームワークであるSpectralKDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:00:34 GMT)
Revisiting Projection-based Data Transfer for Cross-Lingual Named Entity Recognition in Low-Resource Languages [8.6] 本手法は, クロスリンガルNERに有効な手法であることを示す。
本稿では,対象候補を抽出したソースエンティティとマッチングする新しい形式化されたプロジェクション手法を提案する。
これらの知見は、低リソース言語におけるクロスリンガルなエンティティ認識のためのモデルベース手法の代替として、プロジェクションベースのデータ転送の堅牢性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:00:47 GMT)
Experimental relativistic zero-knowledge proofs with unconditional security [8.6] ゼロ知識証明(ZKP)は、暗号通貨やスマートコントラクトといったデジタル経済において、信頼関係の確立と信頼できない当事者間のプライバシーの確保のために広く適用されている。
グラフ3色化問題に対して,部分集合相対論的ビットコミットメントと量子非局所性ゲームを組み合わせることにより,無条件でセキュアなZKPを提案し,実験的に実装する。
我々の研究は、信頼できない暗号における量子理論と特殊相対性理論を統合する強力な可能性を示し、不信なインターネット環境における量子攻撃に対する堅牢な応用の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:04:13 GMT)
An Automatic Sound and Complete Abstraction Method for Generalized Planning with Baggable Types [8.6] 一般的なプランニングは、複数の類似のプランニングインスタンスを解決するための単一のプランを見つける方法に関するものだ。
本稿では,バッグブル型を用いた一般化計画のための音響・完全抽象化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:07:01 GMT)
EvoGP: A GPU-accelerated Framework for Tree-Based Genetic Programming [8.6] 木に基づく遺伝的プログラミング(TGP)は、記号回帰、特徴工学、科学モデリングにおいて広く用いられている進化的アルゴリズムである。
これらの課題に対処するために、包括的なGPUアクセラレーションTGPフレームワークであるEvoGPを紹介する。
EvoGPは最先端のTGP実装よりも最大140.89倍の高速化を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:48:10 GMT)
Towards Transparent and Accurate Diabetes Prediction Using Machine Learning and Explainable Artificial Intelligence [8.2] 本研究では機械学習モデルとXAIツールを用いた糖尿病予測の枠組みを提案する。
アンサンブルモデルは精度が高く、テスト精度は92.50%、ROC-AUCは0.975であった。
その結果、XAIと組み合わせたMLは、医療システムで使用する正確で計算学的に透過的なツールを開発するための有望な手段であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:42:43 GMT)
Distillation-Driven Diffusion Model for Multi-Scale MRI Super-Resolution: Make 1.5T MRI Great Again [8.2] 7T MRIは空間分解能を著しく向上させ、解剖学的構造のより微細な可視化を可能にした。
標準1.5T MRIスキャンから7T様MRIを生成するために,超解像(SR)モデルを提案する。
学生モデルは7T SRタスクをステップで洗練し、教師モデルの推論フェーズから特徴マップをガイダンスとして活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:21:11 GMT)
Every Image Listens, Every Image Dances: Music-Driven Image Animation [8.1] MuseDanceは、音楽とテキストの両方の入力を使って画像を参照するエンド・ツー・エンドのモデルである。
既存のアプローチとは異なり、MuseDanceはポーズや深さシーケンスのような複雑なモーションガイダンス入力を必要としない。
本稿では,2,904本のダンスビデオと,それに対応する背景音楽とテキスト記述を含むマルチモーダルデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:38:51 GMT)
Estimating Multi-chirp Parameters using Curvature-guided Langevin Monte Carlo [7.8] 本稿では, チャープの雑音混合によるパラメータの問題について考察する。
目的関数の平均曲率を利用する改良型Langevin Monte Carlo (LMC) サンプリング器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:15:38 GMT)
Leveraging LLM Agents for Automated Optimization Modeling for SASP Problems: A Graph-RAG based Approach [7.8] 本稿では,検索拡張生成(RAG)技術に基づく自動モデリング手法を提案する。
提案手法(MAG-RAG)はいくつかのAOMベンチマークより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:00:15 GMT)
EliGen: Entity-Level Controlled Image Generation with Regional Attention [7.7] 我々はエンティティレベルの制御された画像生成のための新しいフレームワークであるEliGenを紹介する。
我々はEliGenに、空間的精度と画質の両方において既存の手法を超越して、堅牢で正確な実体レベルの操作を実現するよう訓練する。
マルチエンタテインティングタスクにその能力を拡張したインパインティング・フュージョン・パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:51:26 GMT)
Real-Time Decision-Making for Digital Twin in Additive Manufacturing with Model Predictive Control using Time-Series Deep Neural Networks [7.7] Digital Twinは、リアルタイム監視、モデル更新、予測、意思決定を可能にする物理システムの仮想レプリカである。
本稿では,リアルタイム意思決定のためのマルチステップモデル予測制御フレームワークを提案する。
また,TiDEは溶融プール温度と深さを正確に予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:20:33 GMT)
Citation Recommendation based on Argumentative Zoning of User Queries [7.6] 議論的区分とは、科学的文学における議論的かつ修辞的な構造を特定することである。
本稿では,引用レコメンデーションと議論的偏差分類のためのマルチタスク学習モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:08:00 GMT)
Discovery of a topological exciton insulator with tunable momentum order [7.5] 関連したトポロジカル材料は、しばしば物理対称性の微妙なバランスを維持している。
対称性の破れが非自明な位相を誘導するケースを見つけることはまれである。
Ta2Pd3Te5では、クーロン相互作用が励起子を形成し、100K以下で凝縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:57:56 GMT)
Retrieve, Merge, Predict: Augmenting Tables with Data Lakes [7.4] 本稿では,機械学習タスクの自動テーブル拡張について,詳細な分析を行う。
結合可能なテーブルを検索し、情報をマージし、結果のテーブルと予測する。
私たちは2つのデータレイクを使用します。Open Data US、よく参照された実データレイク、新しい半合成データセットYADL(Yet Another Data Lake)です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:14:57 GMT)
Neural Network Verification is a Programming Language Challenge [7.4] ニューラルネットワークの検証は、新しい、そして急速に発展している研究分野である。
ニューラルネットワーク検証の課題をプログラミング言語の課題として定式化し、将来的な解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:12:35 GMT)
Graph Learning for Bidirectional Disease Contact Tracing on Real Human Mobility Data [7.2] Infectious Path Centrality Network Metricsを導入し、重要な送信イベントを識別する。
また、双方向接触追跡についても検討し、遡及的にも積極的にも個人を隔離する。
以上の結果から, 症状患者の30%しか検査されない場合, 双方向追跡は感染性有効再生率を71%低下させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:57:15 GMT)
Beyond Predictions in Neural ODEs: Identification and Interventions [7.0] システムに関する大量の観測データがあれば、その進化を規定するルールを解明できるだろうか?
単純な正規化スキームとフレキシブルなニューラルODEを組み合わせることで,時系列データから動的・因果構造を頑健に復元できることを示す。
我々は、変数やシステム自体の介入の下で正確な予測を行うこともできることを示して結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:14:32 GMT)
Bayesian Despeckling of Structured Sources [6.9] SAR(Synthetic Aperture Radar)やデジタルホログラフィーなどの応用のためにデスペックリングアルゴリズムが開発された。
本稿では,一般的な定常情報源に適用可能な手法を提案する。
提案するデップセックラーは、地上の真理信号モデルやスペックルノイズの強い単純化を伴わずに、より良い再構成性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:16:49 GMT)
Here Comes The AI Worm: Unleashing Zero-click Worms that Target GenAI-Powered Applications [6.9] Morris-IIはコンピュータワームのような連鎖反応で、私たちがGenAIベースのアプリケーションと呼ぶ。
我々は、GenAIを利用した電子メールアシスタントのGenAIエコシステム内で、機密データ抽出の連鎖を作成する際のワームの性能を評価する。
我々は,Morris-IIの伝播を最小レイテンシ,高精度,偽陽性率で検出・防止するためのガードレールであるVirtual Donkeyを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:11:37 GMT)
Near-Optimal Algorithms for Omniprediction [6.9] オンライン設定とオフライン設定の両方で、オムニプレディションのためのほぼ最適学習アルゴリズムを提供します。
オンライン学習アルゴリズムは、様々な尺度でほぼ最適な複雑さを実現する。
オフライン学習アルゴリズムは効率的な$(mathcalL_mathrmBV,mathcalH,varepsilon(m)$)を返す
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:45:23 GMT)
A Unified Framework for Entropy Search and Expected Improvement in Bayesian Optimization [6.7] 本稿では,EIと情報理論獲得関数が従来認識されていたよりも密接な関係があることを明らかにする統一理論フレームワークである変分エントロピー探索を導入する。
本稿では,EI と MES の強度のバランスをとる新しい獲得関数 VES-Gamma を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:15:00 GMT)
Quantifying uncertainty in lung cancer segmentation with foundation models applied to mixed-domain datasets [6.7] 医用画像基盤モデルは、極小調整で臓器や腫瘍を分割する能力を示している。
これらのモデルは通常、タスク固有の分散(ID)データセットで評価される。
我々は、自己教師付き学習(SSL)で訓練された複数の基礎モデルの性能を評価するために、計算的に高速なメトリクスの包括的セットを導入する。
SMITは最も高いF1スコア(LRAD: 0.60, 5Rater: 0.64)と低いエントロピー(LRAD: 0.06, 5Rater: 0.12)を生成し、高い腫瘍検出率と確実なセグメンテーションを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:57:48 GMT)
UDC-VIT: A Real-World Video Dataset for Under-Display Cameras [6.7] Under Display Camera(UDC)は、デジタルカメラのレンズをディスプレイパネルの下に配置し、効果的にカメラを隠蔽する高度な撮像システムである。
UDCは撮影画像や動画を著しく劣化させ、低透過性、ぼかし、ノイズ、フレアの問題を発生させた。
UDC画像とその復元モデルに関する広範な研究にもかかわらず、ビデオの研究は未だ明らかにされていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:13:29 GMT)
A Hype-Adjusted Probability Measure for NLP Stock Return Forecasting [6.7] 本稿では,ストックリターンとボラティリティ予測のための新しい自然言語処理(NLP)アプローチの文脈で,Hype-Adjusted Probability Measureを紹介する。
日内ニュースが選択した米国の半導体ティッカーの次周期株価のリターンとボラティリティを予測するために, 新たな感情スコア式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:23:59 GMT)
Retrieve, Summarize, Plan: Advancing Multi-hop Question Answering with an Iterative Approach [6.5] 二重機能要約器を備えたReSPと呼ばれる新しい反復RAG法を提案する。
マルチホップ質問応答HotpotQAと2WikiMultihopQAの実験結果から,本手法が最先端技術よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:51:41 GMT)
DeepFRC: An End-to-End Deep Learning Model for Functional Registration and Classification [6.4] 機能的データ分析(FDA)は、連続した高次元のデータを分析するのに不可欠である。
DeepFRCはエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークで、これらのタスクを単一のモデルに統合します。
実世界のデータセットの実験では、DeepFRCが最先端の手法を一貫して上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:35:03 GMT)
Mining for Species, Locations, Habitats, and Ecosystems from Scientific Papers in Invasion Biology: A Large-Scale Exploratory Study with Large Language Models [6.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の機能を利用して,侵略生物学の文献から重要な生態要素を抽出する。
具体的には、種名、生息地、生息地、生態系を抽出することに焦点を当て、種の普及を理解する上で重要な情報である。
この研究は、研究者や実践者が生物学的侵略を理解し、管理するのに役立つ、より高度で自動化された知識抽出ツールの基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:55:44 GMT)
BLEND: Behavior-guided Neural Population Dynamics Modeling via Privileged Knowledge Distillation [6.4] 本稿では,特権的知識蒸留による行動誘導型ニューラル人口動態モデリングフレームワークBLENDを提案する。
特権情報として行動を考えることにより、行動観察(私的特徴)と神経活動(正規特徴)の両方を入力として扱う教師モデルを訓練する。
学生モデルは神経活動のみを用いて蒸留される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:03:49 GMT)
ISAM-MTL: Cross-subject multi-task learning model with identifiable spikes and associative memory networks [6.2] 脳波のクロスオブジェクト変動は、現在のディープラーニングモデルの性能を低下させる。
本稿では,識別可能なスパイキング(IS)表現と連想メモリ(AM)ネットワークに基づくマルチタスク学習(MTL)脳波分類モデルISAM-MTLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:00:48 GMT)
Beyond Instructed Tasks: Recognizing In-the-Wild Reading Behaviors in the Classroom Using Eye Tracking [6.1] 我々は,その速度,密度,シーケンシャル性に基づいて,読み出し動作を識別する混合手法フレームワークを開発した。
我々の軽量2D CNNは、動作認識のためのF1スコア0.8を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:39:31 GMT)
Layered Models can "Automatically" Regularize and Discover Low-Dimensional Structures via Feature Learning [6.1] 入力が線形変換を行い、次に非線形写像によって出力を予測する2層非パラメトリック回帰モデルについて検討する。
2層モデルが正規化を「自動的に」誘導し,特徴学習を容易にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:34:30 GMT)
o3-mini vs DeepSeek-R1: Which One is Safer? [6.1] DeepSeek-R1はOpenAIのo3-miniと比べて非常に安全ではない。
DeepSeek-R1は、実行されたプロンプトの11.98%に対して安全ではないと答えたが、o3-miniは1.19%だった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:45:56 GMT)
Active Learning For Contextual Linear Optimization: A Margin-Based Approach [6.1] ラベル取得アルゴリズムを導入し、ラベルなしデータからラベルの特徴サンプルの要求を逐次決定する。
ラベルが取得されたサンプルの数として定義されるラベル複雑性の上限を導出する。
提案アルゴリズムは,教師付き学習手法よりもラベルの複雑さがはるかに小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:08:58 GMT)
Compositional Generalization Requires More Than Disentangled Representations [5.8] 作曲の一般化は 深層学習の鍵となる課題です
多くの生成モデルは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルを生成する因子を認識し、構成することができない。
正規化や訓練データによるアーキテクチャ変更を強制的に行うモデルは,OOD領域の学習において,データ効率が高く,効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:20:41 GMT)
CURATe: Benchmarking Personalised Alignment of Conversational AI Assistants [5.8] 5つのシナリオ(それぞれ337のユースケース)にわたる10の先行モデルの評価
トップランクの"ハームレス"モデルは、提供されたコンテキストを考えると、明らかにユーザにとって有害であると認識されるべきレコメンデーションを作成できる。
主要な障害モードには、矛盾する好みの適切な重み付け、梅毒(安全性よりも優先的な欲求)、コンテキストウィンドウ内の重要なユーザ情報に対する注意力の欠如、ユーザ固有の知識の一貫性のない適用が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:29:03 GMT)
Learning Priors of Human Motion With Vision Transformers [5.7] この情報を提供するために、視覚変換器(ViT)に基づくニューラルネットワークを提案する。
この解は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)よりも効果的に空間相関を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:12:11 GMT)
Establishing Provenance Before Coding: Traditional and Next-Gen Software Signing [5.7] ソフトウェアエンジニアは、サードパーティのコンポーネントをアプリケーションに統合する。その結果、ソフトウェアサプライチェーンは脆弱である。
攻撃面を減らすために、コンポーネント(性能)の起点を付加する前に検証できる。
この記事では、従来の署名、その課題、そして次世代の署名プラットフォームによって導入された変更について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:58:50 GMT)
Integrating Spatial and Frequency Information for Under-Display Camera Image Restoration [5.7] Under-Display Camera (UDC) はデジタルカメラのレンズをディスプレイパネルの下に収納する。
UDCはノイズ、ブラー、透過率の低下、フレアなどの複雑な劣化を導入する。
UDC歪み画像の復元のために,SFIMと呼ばれる新しいマルチレベルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:30:00 GMT)
PyExamine A Comprehensive, UnOpinionated Smell Detection Tool for Python [5.7] PyExamineは、コードの臭いを検出するアプローチであり、複数のレベルの分析で機能する。
メトリクスは、高レベルのアーキテクチャ上の懸念から実装の詳細まで、あらゆるレベルのコード組織にまたがっています。
PyExamineは検出精度を91.4%、構造臭89.3%、建築臭80.6%と達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:14:14 GMT)
MLScent A tool for Anti-pattern detection in ML projects [5.7] 本稿では,コード臭い検出のための新しい静的解析ツールであるMLScentを紹介する。
MLScentは、主要な機械学習フレームワークに76の異なる検出器を実装している。
その結果、フレームワーク固有のアンチパターン、データハンドリングの問題、一般的なMLコードの臭いに高い精度が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:19:16 GMT)
Deciphering Refactoring Branch Dynamics in Modern Code Review: An Empirical Study on Qt [5.5] 本研究の目的は,Refactorブランチの変更に対するレビュープロセスの理解と,このブランチのコードをレビューする場合の開発者が何に関心を持っているかを明らかにすることである。
リファクタリングブランチからのレビューは、コードレビューの観点で解決する時間が非常に少なくなっています。
さらに、開発者意図のドキュメンテーションは、他のブランチと比べて、Refactorブランチ内では特に少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:14:50 GMT)
Dual Debiasing: Remove Stereotypes and Keep Factual Gender for Fair Language Modeling and Translation [5.5] 言語モデルがジェンダーステレオタイプに依存しているようなバイアスの緩和は、信頼性と有用な言語技術の創造に必要な重要な取り組みである。
モデル適応による2次元ダビアシングアルゴリズム(2DAMA)を提案する。
2DAMAは、英語における性バイアスを効果的に低減し、翻訳におけるステレオタイプ傾向の緩和への最初のアプローチの一つであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:11:45 GMT)
Reducing Aleatoric and Epistemic Uncertainty through Multi-modal Data Acquisition [5.5] 本稿では,不確実性不整合が行動可能な決定を導く,革新的なデータ取得フレームワークを提案する。
主な仮説は、モダリティの数が増加するにつれてアレタリック不確かさが減少するということである。
データ取得フレームワークを紹介するために、2つのマルチモーダルデータセット上で概念実証実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:05:59 GMT)
An Industry Interview Study of Software Signing for Supply Chain Security [5.4] 実際にソフトウェア署名の効果的な実装に影響を与える課題について検討する。
私たちは、ソフトウェア署名の実装を妨げる、技術的、組織的、人間的なさまざまな課題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:19:49 GMT)
PV-S3: Advancing Automatic Photovoltaic Defect Detection using Semi-Supervised Semantic Segmentation of Electroluminescence Images [5.4] エレクトロルミネッセンス(EL)イメージングを用いた従来の健康チェックは高価で論理的に難しい。
現在の自動化アプローチでは、大規模な手作業による専門家のラベル付けが必要になります。
EL画像における欠陥のセマンティックセグメンテーションのためのセミスーパーバイズドラーニング手法であるPV-S3を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:08:17 GMT)
Quantum Phase Transitions between Symmetry-Enriched Fracton Phases [5.1] 有限結合次元のテンソルネットワーク状態(isoTNS)を用いて3次元フラクトン相の類似状況を研究する。
両タイプの励起に対する反単位対称性の下での対称性分数化が直接見えるような、正確な波動関数の族を見つける。
波動関数のアイソTNS記述に基づき、線形深度量子回路を決定し、これらの状態を量子プロセッサ上で逐次実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:00:02 GMT)
Dual Thinking and Logical Processing -- Are Multi-modal Large Language Models Closing the Gap with Human Vision ? [5.1] 視覚における双対思考の知覚は、直感的および論理的処理からの推論が異なるイメージを必要とする。
我々は、人間の視覚における二重思考の枠組みの証拠を提供するために、敵対的データセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:37:55 GMT)
Optimal generalisation and learning transition in extensive-width shallow neural networks near interpolation [5.0] 教師が指導する2層ニューラルネットワークを用いた教師型学習モデルについて考察する。
ネットワークのベイズ最適一般化誤差を任意の活性化関数に対して計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:56:52 GMT)
BounTCHA: A CAPTCHA Utilizing Boundary Identification in AI-extended Videos [4.9] ボットは、既存のCAPTCHAシステムの多くをバイパスし、Webアプリケーションに重大なセキュリティ上の脅威を生じさせている。
ビデオのトランジションやディスラプションにおける境界に対する人間の認識を活用するCAPTCHA機構であるBounTCHAの設計と実装を行う。
我々は,境界同定における人間の時間偏差データ収集のためのプロトタイプを開発し,実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:38:09 GMT)
U-aggregation: Unsupervised Aggregation of Multiple Learning Algorithms [4.9] 新人口の強化とロバスト化のための教師なしモデルアグリゲーション手法U-アグリゲーションを提案する。
既存の教師付きモデルアグリゲーションや超学習者アプローチとは異なり、U-アグリゲーションは対象人口の観測されたラベルや成果を仮定しない。
複雑な形質の遺伝的リスク予測を高めるために,U凝集を用いた実世界の応用の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:42:51 GMT)
Unpaired Translation of Point Clouds for Modeling Detector Response [4.8] 我々は、この問題を未対応のポイントクラウド翻訳タスクとみなした。
このマッピングを行うための新しいフレームワークを提案する。
我々は,本手法を,Active-Target Time Projection Chamberから得られた合成ドメインとデータの両方で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:53:28 GMT)
Stream-Based Monitoring of Algorithmic Fairness [4.8] ストリームベースのモニタリングは,実行時の決定と予測システムのアルゴリズム的公正性を検証するためのソリューションとして提案されている。
本稿では,仕様言語 RTLola における時空間データストリームに対するアルゴリズム的公正性を定式化する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:18:59 GMT)
Adaptive Object Detection for Indoor Navigation Assistance: A Performance Evaluation of Real-Time Algorithms [4.8] 室内ナビゲーション支援の文脈において,4つのリアルタイムオブジェクト検出アルゴリズム YOLO,SSD,Faster R-CNN,Mask R-CNN を評価する。
その結果,精度と効率のトレードオフを浮き彫りにし,リアルタイムナビゲーションのための最適なアルゴリズムの選択に関する洞察を提供することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:56:20 GMT)
Characterizing the MrDeepFakes Sexual Deepfake Marketplace [4.8] 性的なディープフェイク素材の流行は、ここ数年で爆発した。
セクシュアルディープフェイク素材の売買を支援するために、いくつかの市場が出現している。
我々は、市場経済、創造されたメディアのターゲット、そしてディープフェイクの作り方に関するユーザーディスカッションを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:46:13 GMT)
Scaling Policy Gradient Quality-Diversity with Massive Parallelization via Behavioral Variations [4.8] 大規模並列化でスケールアップ可能な,高速で,サンプル効率のよいMEベースアルゴリズムを提案する。
実験の結果、ASCII-MEは1つのGPU上で250秒未満で、多種多様な高性能なディープニューラルネットワークポリシーを生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:56:04 GMT)
Revisiting gender bias research in bibliometrics: Standardizing methodological variability using Scholarly Data Analysis (SoDA) Cards [4.7] 本稿では,Scholarly Data Analysis (SoDA) カードの開発と実装を提案する。
これらのカードは、学術データ分析において重要な方法論的選択を文書化し報告するための構造化されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:22:50 GMT)
Optimal Survey Design for Private Mean Estimation [4.7] 本研究は、一般私的平均推定のばらつきを最小限に抑える、プライバシを意識した最初の階層化サンプリングスキームを特定する。
本稿では,整数最適設計を同定し,最適設計の構造に関する洞察を提供するための効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:51:25 GMT)
Control LLM: Controlled Evolution for Intelligence Retention in LLM [4.7] 並列事前学習および拡張トランスブロックを利用した新しいアプローチである textbfControl LLM を提案する。
CPT(Continuous Pre-Training)とCSFT(Continuous Supervised Fine-Tuning)における制御LDMの有効性を示す実験
既存の手法を超越し、同じベースモデルからチューニングされたオープンソースモデルの中でSOTAを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:17:22 GMT)
ACTGNN: Assessment of Clustering Tendency with Synthetically-Trained Graph Neural Networks [4.7] ACTGNNは、データのグラフ表現を利用してクラスタリング傾向を評価するために設計されたグラフベースのフレームワークである。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、合成データセットのみにトレーニングされており、クラスタ構造を堅牢に学習することができる。
その結果,提案手法の一般化性と有効性を強調し,ロバストなクラスタリング傾向評価のための有望なツールとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:31:26 GMT)
The Pitfalls of "Security by Obscurity" And What They Mean for Transparent AI [4.6] 透明性のメリットに関するセキュリティコミュニティの視点では,3つの重要なテーマを特定します。
次に、匿名化研究のサブフィールドを透明性がいかに形成したかについてのケーススタディの議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:04:35 GMT)
Adapting Beyond the Depth Limit: Counter Strategies in Large Imperfect Information Games [4.6] オンラインプレイ中に、合理的な対戦相手に頑健なまま、既知のサブリレーショナルな対戦相手に適応する問題について検討する。
既存の手法では、奥行き制限を超えた合理的なプレーを前提としており、相手の行動の極めて限られた部分しか適応できない。
本稿では,行列値状態と呼ばれる戦略ポルフォリオ手法を用いて,深度限定探索を行うアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:28:24 GMT)
Unfaithful Probability Distributions in Binary Triple of Causality Directed Acyclic Graph [4.5] 忠実さは因果推論における確率分布とグラフの基礎である。
いくつかの不誠実な確率分布の例は、3-頂点の2進因性指向非巡回グラフ構造で構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:34:48 GMT)
Transfer Learning of Surrogate Models: Integrating Domain Warping and Affine Transformations [4.5] サロゲートモデルは、計算的に要求される現実世界のプロセスに効率的な代替手段を提供する。
従来の研究では、微分可能および非微分可能サロゲートモデルの移動について研究されてきた。
本稿は、より広い範囲のトランスフォーメーションに対処することで、これまでの研究を拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:46:48 GMT)
Return of the Encoder: Maximizing Parameter Efficiency for SLMs [4.2] encoder-decoderアーキテクチャは、エッジデバイスのデコーダのみのモデルと比較して、47%のレイテンシと4.7倍のスループットを実現している。
本稿では,エンコーダ・デコーダモデルを用いた,大規模でスケーラブルなデコーダのみの教師の能力を活用した新しい知識蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:44:45 GMT)
Deep Learning Alternatives of the Kolmogorov Superposition Theorem [4.2] 本稿では,ニューラルネットワーク設計の基礎となるKST(Kolmogorov Superposition Theorem)の定式化について検討する。
我々は、KST上に構築されたスケーラブルなディープラーニングモデルであるActNetを紹介し、Kolmogorov氏のオリジナルの定式化の欠点の多くを克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:16:26 GMT)
Task-based Regularization in Penalized Least-Squares for Binary Signal Detection Tasks in Medical Image Denoising [4.1] 医用画像の認知におけるPLSを用いたタスクベース正規化戦略を提案する。
提案手法は地中画像データを必要とせず,各画像の復調を行うための個別最適化問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:16:02 GMT)
Curriculum-based Sample Efficient Reinforcement Learning for Robust Stabilization of a Quadrotor [3.9] 本稿では,Quadrotor用の頑健な安定化コントローラを開発するためのカリキュラム学習手法を紹介する。
学習の目的は、ランダムな初期条件から望ましい位置を達成することである。
過渡的かつ定常的な性能仕様を取り入れた新たな付加的報酬関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:05:32 GMT)
ReFill: Reinforcement Learning for Fill-In Minimization [3.9] 補充の最小化はNPハードであり、既存の最小化(Minimum Degree)やNested Dissection(Nested Dissection)は適応性に制限を与える。
我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)によって強化された強化学習フレームワークであるtextitReFillを導入し,補充のための適応順序付け戦略を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:30:24 GMT)
Combining physics-based and data-driven models: advancing the frontiers of research with Scientific Machine Learning [3.9] 機械学習は物理に基づくモデルとデータ駆動モデルを組み合わせる。
SciMLを使えば、物理と数学的知識を機械学習アルゴリズムに注入できる。
我々は、偏微分方程式によって支配される複雑な問題を解くために、多種多様なSciML戦略の大きな可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:09:38 GMT)
Enhancing Large Language Model Efficiencyvia Symbolic Compression: A Formal Approach Towards Interpretability [3.9] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成と論理的推論タスクにおいて重要なトークン効率のボトルネックに直面します。
本稿では,記号圧縮,論理の統合,情報理論の最適符号化,文脈認識推論技術に基づく形式的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:40:52 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） (Thu, 30 Jan 2025 23:25:22 GMT)
A Cartesian Encoding Graph Neural Network for Crystal Structures Property Prediction: Application to Thermal Ellipsoid Estimation [3.8] 回折に基づく結晶構造解析では、ADP(Anisotropic Displacement Parameters)によって定量化される熱楕円体は、決定が困難である。
本稿では,原子幾何を結晶温度とともにカルト座標に符号化することで,結晶特性を効率的に予測する新しいグラフニューラルネットワークであるCartNetを紹介する。
CartNetは計算コストを大幅に削減し、ADP予測の既存の手法を10.87%上回り、理論的なアプローチよりも34.77%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:24:03 GMT)
Regulating radiology AI medical devices that evolve in their lifecycle [3.8] ディープラーニングモデルは、画像特性のわずかなバリエーションに影響を受けやすい。
製造業者は安全と有効性を維持するために定期的な更新を行う必要がある。
欧州人工知能法(European Artificial Intelligence Act)は昨年8月に施行され、FDA(米国食品医薬品局)は12月に事前決定された変更制御計画のための最終的なマーケティング提案を提出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:58:37 GMT)
Motion Diffusion Autoencoders: Enabling Attribute Manipulation in Human Motion Demonstrated on Karate Techniques [3.7] この研究は人間の動きの領域、より正確には空手の動きパターンに焦点を当てている。
人間の動作に対する属性操作を実現するための重要な要件の1つは、適切なポーズ表現である。
我々は、人間の骨格と運動軌跡の切り離しを可能にする新しい回転型ポーズ表現を設計し、同時に元の解剖学の正確な再構築を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:13:52 GMT)
From Priest to Doctor: Domain Adaptaion for Low-Resource Neural Machine Translation [3.7] 多くの言語は、高性能汎用ニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルを訓練するのに不十分なデータを持っている。
世界中の言語の多くは、高性能汎用ニューラルマシン翻訳(NMT)モデルをトレーニングするのに不十分なデータを持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:13:25 GMT)
Predicting concentration levels of air pollutants by transfer learning and recurrent neural network [3.7] 長期記憶(LSTM)リカレントニューラルネットワーク(RNN)はマカオにおける大気汚染物質(APS)の今後の濃度を予測するために用いられている。
APS濃度に関する気象データとデータを利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:39:19 GMT)
ROSA: Reconstructing Object Shape and Appearance Textures by Adaptive Detail Transfer [3.6] 画像データのみに基づいて,空間適応型メッシュ解像度でメッシュ幾何学を直接最適化する逆レンダリング手法を提案する。
特に,メッシュの精細化と表面の滑らかさの局所的条件を,推定された通常のテクスチャとメッシュ曲率に基づいて検討する。
さらに,先駆的なタイルベースの手法により,高分解能なテクスチャの微細な外観の再現を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:59:54 GMT)
Transfer Learning in $\ell_1$ Regularized Regression: Hyperparameter Selection Strategy based on Sharp Asymptotic Analysis [3.5] 転送学習技術は、複数の関連するデータセットからの情報を活用し、ターゲットデータセットに対する予測品質を向上させることを目的としている。
トランス・ラッソ(Trans-Lasso)とプレトレーニング・ラッソ(Pretraining Lasso)である。
レプリカ法を用いて解析することにより,高次元環境下でのアルゴリズムの徹底的,精密な研究を行う。
微調整段階に転送される2種類の情報の1つを無視することは、一般化性能にはほとんど影響しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:41:58 GMT)
Advancing the Understanding and Evaluation of AR-Generated Scenes: When Vision-Language Models Shine and Stumble [3.5] 我々は、ARシーンの識別と記述において、3つの最先端の商用ビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)の能力を評価する。
以上の結果から, VLMは一般的にARシーンの認識と記述が可能であることが示唆された。
仮想コンテンツ配置,レンダリング品質,物理的妥当性など,VLMのパフォーマンスに影響を及ぼす重要な要因を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:35:03 GMT)
Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation and Variable Selection by ReQU Neural Network [3.5] 本研究では、下層の回帰関数とその勾配の非パラメトリック推定のための半教師付きディープソボレフ回帰器SDOREを提案する。
我々の研究は、SDOREの収束速度を$L2$-normで徹底的に分析し、ミニマックス最適性を達成することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:56:47 GMT)
Simulation Streams: A Programming Paradigm for Controlling Large Language Models and Building Complex Systems with Generative AI [3.3] Simulation Streamsは、LLM(Large Language Models)を効率的に制御し活用するために設計されたプログラミングパラダイムである。
私たちの一番の目標は、一貫性を維持するための制限に対処しながら、LLMのエージェント能力を活用するフレームワークを作ることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:38:03 GMT)
Scaling Inference-Efficient Language Models [3.3] モデルアーキテクチャは推論レイテンシに影響を与えており、同じサイズのモデルでは最大3.5倍のレイテンシの差が生じる可能性がある。
我々は、モデルパラメータ数、トレーニングトークンの数、モデルアーキテクチャを共最適化するために、Chinchillaスケーリングの法則を変更します。
我々はMorph-1Bモデルをリリースし、オープンソースモデルと比較して下流タスクの精度を保ちながら、推論遅延を1.8倍改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:16:44 GMT)
Synthetic Data Generation for Augmenting Small Samples [3.2] 拡張はサンプルサイズを増大させ、小さなデータセットのサイズを増大させる正規化の一形態と見なされる。
我々は,拡張が有用かどうかをアナリストに知らせるための意思決定支援モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:44:37 GMT)
Zeroth-Order Adaptive Neuron Alignment Based Pruning without Re-Training [3.2] ネットワークプルーニングのためのemphtop-upアルゴリズムであるtextscNeuroALを提案する。
これは、高密度モデルとスパースバージョンの両方から情報を利用するブロックワイドと行ワイドのスパース性を変更する。
パフォーマンスと実行時のトレードオフの観点から、最新の最先端の手法を一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:24:28 GMT)
Density Matrix Emulation of Quantum Recurrent Neural Networks for Multivariate Time Series Prediction [3.2] QRNNの可能性を探求する主要な短期的な代替手段としてエミュレーションが生まれている。
時系列からの現在および過去の情報が回路を介してどのように送信されるかを示す。
我々は、学習可能なパラメータに関して、ネットワーク出力の分析勾配とヘシアンを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:44:06 GMT)
STaleX: A Spatiotemporal-Aware Adaptive Auto-scaling Framework for Microservices [3.1] 本稿では,これらの課題に対処するための制御理論,機械学習,時相の組み合わせを提案する。
本稿では,機能を統合し,リアルタイムリソース調整を可能にする適応型自動スケーリングフレームワークSTXaleを提案する。
当社のフレームワークは、サービス仕様やサービス間の依存関係を含む機能に加えて、ワークロードの時間的変動も考慮しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:19:13 GMT)
QNN-QRL: Quantum Neural Network Integrated with Quantum Reinforcement Learning for Quantum Key Distribution [3.1] 本稿では、QRL-V.1とQRL-V.2という2つの新しいQRLベースのアルゴリズムを提案し、標準のBB84とB92プロトコルを提案する。
QNNとQRLに基づくアルゴリズムを組み合わせてQNN-BB84とQNN-B92を生成する。
QNNに基づく提案アルゴリズムの結果,キー生成品質が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:42:27 GMT)
Probabilistic Verification of Neural Networks using Branch and Bound [3.1] ニューラルネットワークの確率的検証は、入力の確率分布の下で、ニューラルネットワークの出力を正式に解析することに関わる。
本稿では,ニューラルネットワークの確率的検証を計算アルゴリズムに基づいて定量化するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:57:56 GMT)
Swin transformers are robust to distribution and concept drift in endoscopy-based longitudinal rectal cancer assessment [3.0] 直腸癌治療の様々な段階において内視鏡画像を用いて治療の反応と毒性を評価する。
主観評価は非常に変動しており、一部の患者では反応の程度を過小評価することができる。
深層学習の進歩は、内視鏡画像に対して一貫した客観的応答アセスメントを生成する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:01:20 GMT)
Yang-Lee Zeros in Quantum Phase Transition: An Entanglement Perspective [3.0] 一次元多体系における量子絡み合いの観点から、量子相転移におけるヤン=リー理論を考察する。
ゼロ温度制限を取ることで、ヤン=リー零点がパラメータの複素平面上の量子位相遷移点にどのように接近するかを示す。
量子相転移においてヤン=リー零点によって引き起こされるエッジ特異点を特徴づけるために、基底状態の絡み合いエントロピーを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:56:04 GMT)
ROK Defense M&S in the Age of Hyperscale AI: Concepts, Challenges, and Future Directions [3.0] 我々は、IoMDT駆動のハイパースケールAIが、複雑な戦場シナリオをシミュレートする高い精度、スピード、能力を提供する方法について検討する。
国内ファウンデーションモデルの採用、GPU/NPU投資の拡大、大規模テクノロジサービスの利用、オープンソースソリューションの採用の必要性を強調します。
この青写真により、大韓民国は防衛姿勢を強化し、近代戦争における新たな脅威に先んじることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:01:45 GMT)
Exploring Potential Prompt Injection Attacks in Federated Military LLMs and Their Mitigation [3.0] 大規模言語モデル(LLM)を開発するための軍事協力において,連邦学習(FL)がますます採用されている。
迅速なインジェクション攻撃-入力プロンプトの有害な操作は、運用上のセキュリティを損なう恐れがあり、意思決定を妨害し、同盟国間の信頼を損なう可能性のある、新たな脅威を規定する。
我々は,技術と政策の両面を取り入れた人間とAIの協調的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:14:55 GMT)
Bayesian Optimization with Preference Exploration by Monotonic Neural Network Ensemble [3.0] 本稿では,ニューラルネットワークアンサンブルを実用的サロゲートモデルとして用いることを提案する。
このアプローチは自然に単調性を統合し、ペア比較データをサポートする。
アブレーション研究は、パフォーマンス向上における単調性の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:50:34 GMT)
CLoQ: Enhancing Fine-Tuning of Quantized LLMs via Calibrated LoRA Initialization [3.0] 低ランク適応 (LoRA) を用いた細調整型大規模言語モデル (LLM) は, 下流タスクにおいて極めて効率的なアプローチとなっている。
量子化LLMにLoRA技術を適用すると、量子化重みの表現精度が低下するため、ユニークな課題が生じる。
CLoQは、これらの課題を克服するために設計された、単純化された初期化戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:48:15 GMT)
B3C: A Minimalist Approach to Offline Multi-Agent Reinforcement Learning [2.9] オフライン強化学習(RL)において,政策評価中の未確認行動の選択による過大評価が大きな課題である
本稿では,批判クリッピング(B3C)を用いた行動クローン規則化を提案する。
B3Cは、様々なオフラインマルチエージェントベンチマークで最先端のアルゴリズムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:02:33 GMT)
Design and Validation of Learning Aware HMI For Learning-Enabled Increasingly Autonomous Systems [2.9] 本研究は,システム工学プロセスに人間と機械の協調を組み込むことの重要性を強調する。
提案するLEIASアーキテクチャは,運用安全性を高めるために,コミュニケーション表現とパイロット選好学習に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:15:39 GMT)
Runway vs. Taxiway: Challenges in Automated Line Identification and Notation Approaches [2.9] 本稿では、AssistNetと呼ばれる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて分類ステップを統合することを提案する。
この研究は、課題を識別するだけでなく、ソリューションの概要も明らかにし、自律航空システムに不可欠な自動ラベリング技術の改善への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:07:24 GMT)
Automating Physics-Based Reasoning for SysML Model Validation [2.9] 現在のメソッドは、情報フローとコンポーネントの相互作用のチェック、一貫性の確保、システムモデリング言語(SysML)モデル内の依存関係の特定に優れています。
本稿では,形式言語やグラフィカル表現,推論アルゴリズムなど,関数表現に関する既存の研究を活用し,それらを物理ベースの検証手法に統合するアプローチを提案する。
SysMLでモデル化されたシステム上で、物理に基づく推論を行う際のモデルの実用性と有効性を説明するために、4つのケーススタディが検査された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:24:38 GMT)
Regularized second-order optimization of tensor-network Born machines [2.9] ボルンマシン(英: Born Machine、TNBM)は、データ分布を学習するための量子インスパイアされた生成モデルである。
そこで本研究では,TNBMトレーニングにおける2次最適化手法を改良し,収束率と最適化モデルの品質を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:00:04 GMT)
Utilizing API Response for Test Refinement [2.8] 本稿では,応答メッセージを利用した動的テスト改善手法を提案する。
インテリジェントエージェントを使用すると、テストシナリオを生成するためにさらに使用されるAPI仕様に制約が追加される。
提案されたアプローチは、4xxレスポンスの数を減少させ、より現実的なテストケースを生成するための一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:26:32 GMT)
EnergyDiff: Universal Time-Series Energy Data Generation using Diffusion Models [2.7] 高解像度時系列データはエネルギーシステムの運用と計画に不可欠である。
高分解能時系列データは、その固有の高次元と複雑な時間的依存関係のためにモデル化が難しい。
本稿では,エネルギー時系列データのための汎用データ生成フレームワークであるEnergyDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:15:12 GMT)
Guaranteed confidence-band enclosures for PDE surrogates [2.6] 機能的機械学習技術のための統計的に保証された信頼バンドを得る方法を提案する。
この方法は、代理モデルの予測誤差の低次元表現(SVD)に基づいてネストされた信頼セットを構成する。
我々は、そのよく研究された集合プロパゲーションと検証特性のために、集合構成の基盤としてゾノトープを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:29:41 GMT)
DeepExtractor: Time-domain reconstruction of signals and glitches in gravitational wave data with deep learning [2.6] 我々は、干渉計ノイズを超えるパワーで信号やグリッチを再構成する深層学習フレームワークDeepExtractorを提案する。
3つの実験によりDeepExtractorの有効性を検証した。
DeepExtractorは、シミュレーショングリッチに対して0.9%の中央値のミスマッチを達成し、いくつかのディープラーニングベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:25:30 GMT)
Enhancing Quantum Expectation Values via Exponential Error Suppression and CVaR Optimization [2.5] 本稿では,仮想チャネル浄化(VCP)手法とCVaR最適化を併用して,期待値推定を改善するフレームワークを提案する。
まず、CVaR値を異なる確率から比較し、ノイズ下での量子推定の信頼性に関する洞察を与える条件を導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:24:01 GMT)
VaLID: Verification as Late Integration of Detections for LiDAR-Camera Fusion [2.5] 車両物体検出は、LiDARとカメラデータの両方から恩恵を受ける。
本稿では,各予測境界ボックスが許容可能であるかどうかを検証するモデル適応型遅延融合法VaLIDを提案する。
提案手法はモデル適応型であり,汎用カメラ検出器を用いた場合においても最先端の競争性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:18:59 GMT)
From Natural Language to Extensive-Form Game Representations [2.5] 本稿では,自然言語によるゲーム記述をゲーム理論の広範な形式表現に変換するフレームワークを提案する。
完全情報や不完全情報など、ゲームにおける戦略的な複雑さのレベルが変化していることを考えると、文脈内学習を直接適用することは不十分である。
そこで本研究では,コンテキスト内学習を強化し,問題を分割し,効果的に克服することのできる,特殊なモジュールを備えた2段階のフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:25:12 GMT)
Statistical multi-metric evaluation and visualization of LLM system predictive performance [2.4] 生成的あるいは識別的大言語モデル(LLM)に基づくシステムの評価は、しばしば複雑な多次元問題である。
正確な統計的テストを自動的に実行し、メトリクスやデータセット間で統計結果を適切に集計し、結果を視覚化するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:21:10 GMT)
Random Feature Representation Boosting [2.4] 本稿では, ブースティング理論を用いて, RFNNを構成する新しい手法であるRandom Feature Representation Boosting(RFRBoost)を紹介する。
RFRBoostは各レイヤでランダムな機能を使用してネットワーク表現の機能的勾配を学習し、RFNNの凸最適化の利点を保ちながら性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:46:00 GMT)
Can Location Embeddings Enhance Super-Resolution of Satellite Imagery? [2.3] センチネル2のような公共に利用可能な衛星画像は、リモートセンシングタスクの正確な分析に必要な空間解像度を欠いていることが多い。
位置情報の埋め込みを通じて地理的コンテキストを組み込むことで一般化を促進する新しい超解像フレームワークを提案する。
本研究では,建築セグメント化作業における手法の有効性を実証し,最先端の手法よりも大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:14:09 GMT)
Free-T2M: Frequency Enhanced Text-to-Motion Diffusion Model With Consistency Loss [2.3] テキスト・トゥ・モーション・ジェネレーションの急速な進歩は、拡散モデルによって大きく推進されている。
We propose **Fre*quency **e*nhanced **t**ext-**to*-****otion diffusion model (**Free-T2M**)。
本手法は,FIDを*0.189*から*0.051*に還元し,拡散構造内に新たなSOTA性能を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:45:23 GMT)
Lifelong 3D Mapping Framework for Hand-held & Robot-mounted LiDAR Mapping Systems [2.2] 本稿では,モジュール型でクラウドネイティブな3Dマッピングフレームワークを提案し,ハンドヘルドおよびロボット搭載の3DLiDARマッピングシステムで動作する。
提案するフレームワークは,動的点除去,マルチセッションマップアライメント,マップ変更検出,マップバージョン管理からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:29:42 GMT)
Hamiltonian dynamics simulation using linear combination of unitaries on an ion trap quantum computer [2.2] 線形ユニタリ結合(LCU)は、長年のハミルトン力学をシミュレートする際、既存の積公式よりもスケールすることが証明されている。
LCUの標準準備・選択・非準備アーキテクチャにおけるマルチコントロールゲート操作の数を考えると、現在の量子コンピュータで実装するのは資源集約的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:26:41 GMT)
MusicLIME: Explainable Multimodal Music Understanding [2.1] マルチモーダル音楽モデル用に設計されたモデルに依存しない特徴重要度説明法であるMusicLIMEを紹介する。
MusicLIMEは、音声と歌詞の機能がどのように相互作用し、予測に寄与するかを明らかにし、モデルの意思決定の全体像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:13:04 GMT)
MINN: Learning the dynamics of differential-algebraic equations and application to battery modeling [2.1] モデル統合ニューラルネットワーク(MINN)と呼ばれる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。
MINNは偏微分代数方程式(PDAE)からなる一般自律系または非自律系の物理に基づくダイナミクスを学ぶ
提案したニューラルネットワークアーキテクチャを用いてリチウムイオン電池の電気化学的ダイナミクスをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:34:10 GMT)
PDE-DKL: PDE-constrained deep kernel learning in high dimensionality [2.1] PDEに基づく問題に対するPDE制約付きDeep Kernel Learning (PDE-DKL) フレームワークを提案する。
PDE-DKLはデータ要求を小さくすることで高い精度が得られることを示す。
彼らは、科学と工学における複雑なPDEベースのアプリケーションのための実用的で信頼性があり、スケーラブルな解決法としての可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:39:52 GMT)
Effective Learning with Node Perturbation in Multi-Layer Neural Networks [2.1] node perturbation (NP) は、ネットワークアクティベーションにノイズを注入することで学習を提案する。
NPは、非誘導ノイズに基づく探索プロセスのため、データ非効率で不安定である。
各層での入力デコリレーションと指向性デリバティブとの密接なアライメントはNP学習の性能を強く向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:30:55 GMT)
Input layer regularization and automated regularization hyperparameter tuning for myelin water estimation using deep learning [2.0] そこで本研究では,脳内ミエリン水分率(MWF)を2次解析により推定する手法として,古典的正規化とデータ拡張を組み合わせた新しいディープラーニング手法を提案する。
特に,MWF推定に使用される信号モデルの1つである双指数モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:56:28 GMT)
Quantum Origin of Limit Cycles, Fixed Points, and Critical Slowing Down [1.9] マルコフのマスター方程式によって支配される量子系において、コヒーレントな極限サイクルの振動と代数的崩壊がどのように出現するかを示す。
特に,リウヴィルスペクトルの脱コヒーレンス速度が低下する緩やかな脱着分岐が限界周期の指紋であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:33:55 GMT)
Tuning Vision Foundation Model via Test-Time Prompt-Guided Training for VFSS Segmentations [1.8] 本稿では,全アノテーションを必要とせず,下流データセット上での基礎モデルの性能を向上させる新しいテストタイムトレーニングパラダイムを提案する。
具体的には、テスト時間半自己指導型トレーニングタスクを誘導するために、簡単なポイントプロンプトを用いる。
このアプローチは、アノテーションの取得が時間集約的かつ高価である医療画像分野の課題に、直接取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:48:02 GMT)
An Empirical Study of Dotfiles Repositories Containing User-Specific Configuration Files [1.8] 数十万がGitHubにリポジトリを公開している。
GitHubで公開ホストされているdotfilesリポジトリを収集、分析しました。
トップ500のGitHubユーザのうち25.8%が、何らかの形で公開アクセス可能なdotfilesリポジトリを維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:32:46 GMT)
The Batch Artifact Scanning Protocol: A new method using computed tomography (CT) to rapidly create three-dimensional models of objects from large collections en masse [1.7] 医療用CTスキャナーを用いて3次元モデルを高速に作成するためのバッチアーティファクトスキャンプロトコルについて述べる。
2,474個の骨片を1標本あたり4分以内の速度で効率的に3Dモデルを作成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:16:25 GMT)
Quantum algorithm for partial differential equations of non-conservative systems with spatially varying parameters [1.7] 偏微分方程式(PDE)は熱伝達、流体流、電磁波などの様々な物理現象をモデル化するために重要である。
コンピュータ支援工学(CAE)では、製品性能の向上と開発コストの削減のために、細部分解能と大規模計算モデルを扱う能力が不可欠である。
空間的に異なるパラメータを持つ非保守系の2階線形PDEを解く量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:39:31 GMT)
Exploring Large Protein Language Models in Constrained Evaluation Scenarios within the FLIP Benchmark [1.7] 我々は、タンパク質の適合性予測モデルを評価するためのFLIPベンチマークを、小型で特殊な予測タスクで拡張する。
FLIPデータセット上でESM-2とSaProtを含む最先端の大規模タンパク質言語モデルの性能を評価する。
本研究は,タンパク質予測タスクにおける大規模モデルの性能に関する貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:24:58 GMT)
Full-Head Segmentation of MRI with Abnormal Brain Anatomy: Model and Data Release [1.7] さまざまな被験者を対象に,ボリュームセグメンテーションラベルを用いた91個のMRI画像を収集した。
我々は3つの2次元U-NetモデルからなるMultiAxial Networkを開発した。
非脳構造を含む61の臨床MRIとトレーニングラベルのデータセットとともに、頭部MRIセグメントの最先端モデルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:31:13 GMT)
OT-Transformer: A Continuous-time Transformer Architecture with Optimal Transport Regularization [1.7] 制御方程式が変圧器ブロックによってパラメータ化される力学系を考える。
最適輸送理論を利用してトレーニング問題を正規化し、トレーニングの安定性を高め、結果として得られるモデルの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:52:40 GMT)
A Tool for In-depth Analysis of Code Execution Reasoning of Large Language Models [1.6] 本稿では,コード実行推論フレームワークの結果を分析する一連のツールであるExeRScopeを紹介する。
分析は、より多くのベンチマークを設計することなく、同様の特性を持つコードに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:56:08 GMT)
Beyond the Veil of Similarity: Quantifying Semantic Continuity in Explainable AI [1.6] 本稿では,説明可能なAI手法と機械学習モデルにおける意味連続性を測定するための新しい指標を提案する。
我々は、入力の漸進的な変化が、異なるXAI手法によって提供される説明にどのように影響するかを観察する実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:38:34 GMT)
DATCloud: A Model-Driven Framework for Multi-Layered Data-Intensive Architectures [1.6] DATCloudは、多層アーキテクチャのモデリング、検証、洗練を容易にするために設計されたモデル駆動フレームワークである。
Uffizi GalleryのVASARIシステムによる初期検証では、モデリング時間が40%削減され、手作業による手法に比べて柔軟性が32%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:39:17 GMT)
Reward Prediction Error Prioritisation in Experience Replay: The RPE-PER Method [1.6] Reward Predictive Error Prioritised Experience Replay (RPE-PER)を紹介する。
RPE-PERは、RPEに基づいてバッファ内での経験を優先する。
本手法では,標準的な批評家ネットワークが生成するQ値に加えて,報酬を予測する批評家ネットワークであるEMCNを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:09:35 GMT)
Privacy Leakage Overshadowed by Views of AI: A Study on Human Oversight of Privacy in Language Model Agent [1.5] 個人のタスクを代行する言語モデル(LM)エージェントは生産性を向上するが、意図しないプライバシー漏洩のリスクも受けやすい。
本研究は、LMエージェントのプライバシ含意を監督する人々の能力に関する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:31:49 GMT)
Economic Rationality under Specialization: Evidence of Decision Bias in AI Agents [1.5] この研究はさらに、バイオテクノロジーの専門家や経済学者のような専門的なエージェントを水平比較に取り入れている。
その結果、エージェントが専門分野により多くの労力を費やすと、意思決定行動は「合理性シフト」の傾向が強いことが示唆された。
対照的に、GPTやより一般化された基本エージェントは、複数のタスクにまたがるより安定で一貫した合理性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:49:58 GMT)
Towards Automated Penetration Testing: Introducing LLM Benchmark, Analysis, and Improvements [1.4] 大規模言語モデル(LLM)は、サイバーセキュリティなど、さまざまな分野に可能性を示している。
現在、包括的で、オープンで、エンドツーエンドの自動浸透テストベンチマークはありません。
本稿では,LLMを用いた自動貫入試験のための新しいオープンベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:50:16 GMT)
HKAN: Hierarchical Kolmogorov-Arnold Network without Backpropagation [1.4] 階層型コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(Hierarchical Kolmogorov-Arnold Network、HKAN)は、最近提案されたコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)に代わる新しいネットワークアーキテクチャである。
HKANはランダムな学習手法を採用し、基底関数のパラメータを固定し、最小二乗回帰を用いて線形集約を最適化する。
実証的な結果から、HKANは様々な回帰タスクにまたがって、カンに対して優れた精度と安定性を提供すると同時に、変数の重要性に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:44:54 GMT)
Necessary and Sufficient Conditions for Optimal Decision Trees using Dynamic Programming [1.4] サブツリーを独立なサブプロブレムとして解き、木構造を利用する方法を示す。
我々は、従来の動的プログラミングアプローチを、分離可能な目的と制約の組み合わせを最適化できるフレームワークに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:03:32 GMT)
A conditional gradient homotopy method with applications to Semidefinite Programming [1.3] ホモトピーに基づく条件勾配法による凸最適化問題の解法。
我々の理論的複雑さは、最先端のSDPに直面すると競合し、安価なプロジェクションフリーの決定的な利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:48:34 GMT)
CLEAR: Cue Learning using Evolution for Accurate Recognition Applied to Sustainability Data Extraction [1.3] 精度認識のための進化的学習法(CLEAR)について紹介する。
CLEARは、LLMと進化計算を組み合わせて、画像の特殊特徴の認識が改善されるようにキューを生成し、最適化する。
CLEARは人間の認識よりも高い精度を実現し,最大2桁の精度で誤り率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:13:32 GMT)
CHaRNet: Conditioned Heatmap Regression for Robust Dental Landmark Localization [1.3] 口腔内スキャンにおける歯のランドマーク検出のための,初のエンドツーエンドディープラーニングフレームワークであるCHaRNetを紹介した。
ランドマークを検出する前に歯を磨く従来の2段階とは異なり、CHaRNetは入力点雲を直接操作する。
1,214個の注釈付き3Dモデルを用いて,5点クラウド学習アルゴリズムを用いてCHaRNetを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:46:40 GMT)
Arbitrary Data as Images: Fusion of Patient Data Across Modalities and Irregular Intervals with Vision Transformers [1.2] 不規則サンプルマルチモーダル計測(ViTiMM)のためのビジョントランス
MIMIC-IVデータセットから6,175人の患者を対象に,不規則標本化マルチモーダル計測(ViTiMM)のビジョントランスフォーマーを用いて,データ前処理とモデリングを簡略化するだけでなく,院内死亡と表現の予測における最先端の手法よりも優れていた。
私たちの研究は、トレーニングの複雑さを(視覚的に)迅速なエンジニアリングに還元し、参入障壁を低くし、トレーニングのためのノーコードソリューションを可能にすることで、マルチモーダルな医療AIの進歩を促すことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:52:15 GMT)
Quantum work extraction efficiency for noisy quantum batteries: the role of coherence [1.2] 本研究では, 自己放電, 熱化, 復調効果を模倣した各種ノイズモデルの解析を行った。
この文脈では、入力量子コヒーレンスによりノイズ量子電池の記憶性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:34:22 GMT)
Probabilistic Joint Recovery Method for CO$_2$ Plume Monitoring [1.2] カーボンキャプチャー・アンド・ストレージは、純負のCO$排出を達成できる数少ない技術の1つである。
CCS内の流動パターンを予測するための確率的結合回復法(pJRM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:32:01 GMT)
On Scaling Neurosymbolic Programming through Guided Logical Inference [1.1] そこで我々は,論理的証明の計算をバイパスするアルゴリズムNLを提案する。
このアプローチは, ApproxDPNL と呼ばれる $epsilon$ あるいは $(epsilon, delta)$ 保証を用いて近似推論に適応可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:49:25 GMT)
Influence of High-Performance Image-to-Image Translation Networks on Clinical Visual Assessment and Outcome Prediction: Utilizing Ultrasound to MRI Translation in Prostate Cancer [1.1] 本研究では,イメージ・ツー・イメージ・トランスフォーメーション(I2I)ネットワークのコア特性について検討し,その有効性と適応性に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:23:10 GMT)
An Attentive Graph Agent for Topology-Adaptive Cyber Defence [1.1] 我々は,ネットワーク状態を有向グラフとして符号化するCyber Operations Research Gym(CybORG)環境のカスタムバージョンを開発する。
我々は、ノード、エッジ、グローバル機能を処理するために、グラフ注意ネットワーク(GAT)アーキテクチャを使用し、その出力を強化学習におけるポリシー勾配手法と互換性に適応させる。
ネットワークトポロジの変化に適応するGAT防衛方針をトレーニングすることで,低レベル指向グラフ観測の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:35:28 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） (Thu, 30 Jan 2025 09:23:13 GMT)
Uncertainty quantification in automated valuation models with spatially weighted conformal prediction [1.1] コンフォーマル予測(CP)は、最小限の仮定で機械学習モデルの予測に関する信頼セットを構築するためのフレームワークである。
住宅価格で観測される空間的依存関係のため、CPの直接適用は、至る所で校正されていない信頼セットにつながる。
非整合性スコアの空間重み付きバージョンにおける信頼度セットの校正は、地理的領域にわたって、より一貫した校正を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:49:20 GMT)
Neural Network Modeling of Microstructure Complexity Using Digital Libraries [1.0] 本研究では, 人工・スパイクニューラルネットワークの性能評価を行い, 疲労き裂進展とチューリングパターンの発達を予測した。
我々の評価では、漏れた統合・火災ニューロンモデルの方が、少ないパラメータと少ないメモリ使用量で予測精度が優れていることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:44:21 GMT)
LemmaHead: RAG Assisted Proof Generation Using Large Language Models [1.0] 我々は、関連する数学的文脈でモデルにクエリを補足する知識ベースであるLemmaHeadを開発した。
数学的推論におけるモデルの性能を測定するため、我々のテストパラダイムは自動定理証明の課題に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:10:23 GMT)
REDACTOR: eFPGA Redaction for DNN Accelerator Security [1.0] eFPGAのリアクションは、ハードウェアの知的財産権の盗難を防ぐ、有望なソリューションだ。
この技術は、設計の重要なコンポーネントを選択的に隠蔽し、認可されたユーザーがファブリケーション後の機能を復元できるようにする。
本稿では,eFPGAを用いたDNNアクセラレータのリアクションを,仕様から物理設計実装まで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:41:33 GMT)
Proofs for Folklore Theorems on the Radon-Nikodym Derivative [0.9] 厳密な言明と形式的証明は、ラドン・ニコディム微分に関する基礎的および先進的な民俗定理の両方に対して提示される。
積測度と限界測度は慎重に検討され、文が持つ仮説は厳密に列挙される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:26:29 GMT)
Autonomy and Safety Assurance in the Early Development of Robotics and Autonomous Systems [0.9] CRADLEは、保証を信頼性、透明性、信頼性の高い自律システムにおいて不可欠な部分にすることを目的としている。
ワークショップは、様々な分野の6つの規制および保証機関の代表を集結させた。
主な議論は、(i)AIRの安全性確保における課題、(ii)安全保証の証拠、(iii)自律システムにおいて、いかに保証ケースが異なる必要があるかという3つの研究課題に関するものだった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:00:26 GMT)
Bias-variance decompositions: the exclusive privilege of Bregman divergences [0.8] 軽度規則性条件下では,認識不能者の同一性を満たす連続的,非負の損失関数について検討する。
$g$-Bregman の発散は、変数の可逆変化を通じて標準的なブレグマン発散に変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:52:44 GMT)
REMOTE: Real-time Ego-motion Tracking for Various Endoscopes via Multimodal Visual Feature Learning [0.7] 内視鏡のためのリアルタイムエゴモーショントラッキングを実現するための新しいフレームワークを提案する。
相対的なポーズ予測を行うために,マルチモーダル視覚特徴学習ネットワークを提案する。
内視鏡の絶対的なポーズは相対的なポーズに基づいて計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:58:41 GMT)
Metrology of Gravitational Effects with Mechanical Quantum Systems [0.7] 共振器や浮遊粒子のような機械量子系は、量子メトロジーにユニークな機会を与える。
本稿では、高精度センシングと量子重力研究の潜在的な解決策とともに、重要な課題を取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:26:27 GMT)
Investigating Tax Evasion Emergence Using Dual Large Language Model and Deep Reinforcement Learning Powered Agent-based Simulation [0.7] 本研究では,脱税のダイナミクスと非公式経済活動の出現を明らかにするための新しい計算枠組みを提案する。
このフレームワークには,大規模言語モデルと深層強化学習が使用されている。
調査の結果,個人の性格特性,外的物語,施行可能性,公共財提供の効率性は,非公式な経済活動のタイミングと範囲に大きな影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:14:50 GMT)
Faster Convergence of Riemannian Stochastic Gradient Descent with Increasing Batch Size [0.7] バッチサイズの増加は、一定のバッチサイズを使用するよりも、RSGDの高速化につながる。
主成分分析と低ランク行列問題の実験により, 成長バッチサイズや指数成長バッチサイズを用いることで, 一定のバッチサイズよりも優れた性能が得られることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:23:28 GMT)
AlgoRxplorers | Precision in Mutation: Enhancing Drug Design with Advanced Protein Stability Prediction Tools [0.7] 単一点アミノ酸変異がタンパク質の安定性に与える影響を予測することは、疾患のメカニズムを理解し、薬物開発を促進するために不可欠である。
タンパク質の安定性はギブス自由エネルギーの変化によって定量化され(DeltaDelta G$)、これらの変異の影響を受けている。
本研究は,タンパク質の安定性の景観を特徴的に表現するために,伝達学習を活用し,異なるモデルからの相補的情報を融合するディープニューラルネットワークの応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:45:31 GMT)
Revisiting $Ψ$DONet: microlocally inspired filters for incomplete-data tomographic reconstructions [0.7] 我々は、$Psi$DONetとして知られるアンロールに基づく教師あり学習アプローチを再考する。
特殊フィルタを考慮したオリジナルの$Psi$DONetの実装を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:19:09 GMT)
SoK: Content Moderation Schemes in End-to-End Encrypted Systems [0.6] 本稿では,メッセージのスパッタリングや知覚ハッシュといったコンテンツモデレーション手法のユニークな特徴について検討する。
これにより、研究者たちは、エンドツーエンドの暗号化システムとコンテンツモデレーションを互換性を持たせるために、新しいセキュリティプリミティブを開発し、設計するに至った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:30:31 GMT)
Exploring AI-based System Design for Pixel-level Protected Health Information Detection in Medical Images [0.6] 3つのビジョンと言語モデル、YOLOv11、EasyOCR、GPT-4oは、3つのキーコンポーネントに対応する異なる設定でベンチマークされる。
性能は、精度、リコール、F1スコア、精度などの分類基準で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:31:49 GMT)
Cracks in concrete [0.6] コンクリートの3次元画像におけるひび割れのセグメンテーションのためのCNN訓練のための半合成画像データを生成する方法について述べる。
実際のひび割れの厚さは、1つのひび割れだけでなく、同じ試料のひび割れからひび割れまで様々である。
我々は、まさにこの目的のために設計された、いわゆるRieszNetを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:29:29 GMT)
Tensor Completion for Surrogate Modeling of Material Property Prediction [0.6] 我々は、テンソル完備化問題として、ある材料特性の最適化をモデル化する。
データセットの構造を活用し、大量の素材構成の組み合わせをナビゲートします。
本実験では, 材料特性予測タスク全体にわたって, 10～20%の誤差低減を実現するテンソル完成法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:59:21 GMT)
Quantum Down Sampling Filter for Variational Auto-encoder [0.5] 変分オートエンコーダ(VAE)は、生成モデリングと画像再構成に不可欠なツールである。
本研究は, 画像の解像度を向上し, 細部を保存することにより, 画像の画質を向上させることを目的とする。
本稿では,VAEエンコーダの量子コンピューティング技術とデコーダの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:31:45 GMT)
Simulation of microstructures and machine learning [0.5] 工業生産における光学的品質制御とコンクリートの3次元画像における分断き裂構造について論じる。
光品質制御では、すべての欠陥タイプをトレーニングする必要があるが、通常、トレーニングデータに均等に表現されない。
幾何学モデルの実現に基づく合成画像は、エレガントなアウトアウトを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:43:17 GMT)
Machine Learning Strategies for Parkinson Tremor Classification Using Wearable Sensor Data [0.4] 機械学習(ML)は、PD分類と診断精度を高める強力なツールとして登場した。
本調査はパーキンソン震の分類に用いられているML手法を概観的にレビューする。
本稿では,ウェアラブルセンサデータを用いたPD診断にMLを適用する際の課題と問題点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:36:59 GMT)
Digital Health Innovations for Screening and Mitigating Mental Health Impacts of Adverse Childhood Experiences: Narrative Review [0.4] 本研究は、子どもと若者のACEに関連するリスクやメンタルヘルスの結果をスクリーニングし、軽減するために、デジタルヘルス技術(DHT)と人工知能の使用に関する物語的レビューである。
DHT、機械学習ツール、自然言語処理、人工知能の使用は、ACEと関連するリスクファクターの緩和に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:22:54 GMT)
Analyzing Geospatial and Socioeconomic Disparities in Breast Cancer Screening Among Populations in the United States: Machine Learning Approach [0.4] 本研究はアメリカ合衆国全国の乳癌検診率を評価することを目的としている。
2018年と2020年の国勢調査におけるマンモグラフィー検診データを収集した。
72337回の国勢調査において,13変数からなる健康決定因子の大規模データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:07:34 GMT)
Simulating methylamine using symmetry adapted qubit-excitation-based variational quantum eigensolver [0.4] 我々は、中規模量子コンピュータ上で特定の分子をシミュレートするために必要な資源を分析する。
本稿では,分子点群対称性とコンパクト励起回路に基づく最適化手法の提案と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:15:45 GMT)
Scalable and Cost-Efficient ML Inference: Parallel Batch Processing with Serverless Functions [0.4] 本稿では、サーバレスアーキテクチャが大規模ML推論タスクを迅速かつ低コストで実現する方法について検討する。
サーバレス並列処理は、モノリシックなアプローチと比較して、同じコストで、実行時間を95%以上削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:47:55 GMT)
A distribution-guided Mapper algorithm [0.4] 本稿ではD-Mapperという分布誘導型Mapperアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは確率的モデルに基づく手法であり,非確率的手法の代替となる可能性がある。
数値実験により,D-Mapperは様々なシナリオにおいて従来のMapperアルゴリズムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:59:24 GMT)
The iToBoS dataset: skin region images extracted from 3D total body photographs for lesion detection [0.4] iToBoSデータセットには、100人の参加者の皮膚領域の16,954枚の画像が含まれている。
それぞれの画像は皮膚の7×9$cmの部分と大体一致しており、すべての不審な病変はバウンディングボックスで注釈付けされている。
このデータセットはアルゴリズムのトレーニングとベンチマークを容易にすることを目的としており、皮膚がんの早期検出と、この技術を非臨床環境に展開することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:10:44 GMT)
Solving Drone Routing Problems with Quantum Computing: A Hybrid Approach Combining Quantum Annealing and Gate-Based Paradigms [0.3] 提案手法はQuantum for Drone Routing(Q4DR)と呼ばれ、この分野でもっとも顕著な2つのパラダイムを統合している。
Q4DRの有効性は、複雑さが増大する3つのユースケースを通して示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:38:40 GMT)
Fast and Efficient What-If Analyses of Invocation Overhead and Transactional Boundaries to Support the Migration to Microservices [0.3] マイクロサービスアーキテクチャは、ソフトウェアシステムのアジリティと保守性を改善する。
既存のソフトウェアをプロセス外のコンポーネントに分解することは、機能しない特性に深刻な影響を与える可能性がある。
What-if分析は異なるシナリオを探索し、反復的かつインクリメンタルな方法でサービス境界を開発することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:42:56 GMT)
Application of Spherical Convolutional Neural Networks to Image Reconstruction and Denoising in Nuclear Medicine [0.3] 等変ニューラルネットワークは、核医学における画像再構成と復調のための効率的かつ高性能なフレームワークである。
2次元および3次元の医療画像問題に対する同変球状CNNの実装と評価を行った。
画像再構成とデノナイジングベンチマークの両問題において,SCNNの品質と計算効率は優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:53:22 GMT)
Navigating the Fragrance space Via Graph Generative Models And Predicting Odors [0.3] 我々は、匂いの複雑な景観とより広い化学空間を効率的にナビゲートし、探索するために、生成的モデリング技術一式を探索する。
従来のアプローチとは異なり、分子を生成するだけでなく、OC AUCスコア0.97で匂いの類似性を予測し、匂いのラベルを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:00:23 GMT)
Extending the design space of ontologization practices: Using bCLEARer as an example [0.3] 私たちの目標は、オンロジ化プロセスの設計空間が、現在のプラクティスが提案するよりもいかにリッチであるかを概説することです。
我々は、エンジニアリングプロセスと製品は設計される必要があることを指摘し、設計のいくつかのコンポーネントを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:16:11 GMT)
Learning Metal Microstructural Heterogeneity through Spatial Mapping of Diffraction Latent Space Features [0.3] 金属ミクロ構造のデータ再生表現を開発することは重要である。
このニーズは、特に添加物製造によって加工された金属材料に関係している。
本稿では,金属回折潜時空間特徴の物理空間マッピングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:16:07 GMT)
Swin fMRI Transformer Predicts Early Neurodevelopmental Outcomes from Neonatal fMRI [0.2] この期間の発達結果の正確な予測は、遅延を特定し、タイムリーな介入を可能にするために不可欠である。
本研究では,新生児のfMRIを用いた結果の予測を目的としたSwiFT(Swin 4D fMRI Transformer)モデルを提案する。
分析の結果,SwiFTは認知,運動,言語結果の予測において,ベースラインモデルよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:33:33 GMT)
Charge state tuning of spin defects in hexagonal boron nitride [0.1] 六方晶窒化ホウ素(hBN)のホウ素空孔は、ファンデルワールス結晶で最も広く研究されている光活性スピン欠陥の一つである。
極薄hBN層におけるホウ素空孔の電荷状態のチューニング性を示す。
この安定性は、様々なファンデルワールスヘテロ構造への統合の有望な候補となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:51:55 GMT)
From Public Square to Echo Chamber: The Fragmentation of Online Discourse [0.1] この研究は、デジタルプラットフォームが性差別、人種差別、キセノフォビア、能力主義、ホモフォビア、宗教的不寛容を含む差別的言論をいかに増幅するかを探求している。
この結果は、ソーシャルメディア構造が分極、グループ間の対話、そして単に社会に不可欠な集団的理由の解明をいかに悪化させるかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:53:58 GMT)
Accuracy and Robustness of Weight-Balancing Methods for Training PINNs [0.1] PINNの文脈で精度と堅牢性を明確に定義する。
本稿では,Primal-Dual (PD) 最適化フレームワークに基づく新しいトレーニングアルゴリズムを提案する。
提案手法は,既存のウェイトバランス法に匹敵する性能を維持しつつ,PINNの堅牢性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:54:22 GMT)
Security for IEEE P1451.1.6-based Sensor Networks for IoT Applications [0.1] 本稿では,IoTアプリケーションのためのIEEE P1451.1.6ベースのセンサネットワークのセキュリティソリューションを提案する。
提案されたソリューションには、アーキテクチャ、セキュリティレベル6のセキュリティポリシ、セキュリティ標準、セキュリティTEDSが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 02:54:08 GMT)
Improving Model's Interpretability and Reliability using Biomarkers [0.0] 本研究の目的は,バイオマーカーを用いた決定木分類器による説明が,不正確なモデル予測を識別する能力を向上させるかどうかを評価することである。
臨床的に確立されたバイオマーカーに基づく決定木説明は, 臨床医が偽陽性を検出できるように支援し, 医療における診断モデルの信頼性を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:55:54 GMT)
LLaMEA: A Large Language Model Evolutionary Algorithm for Automatically Generating Metaheuristics [0.0] 本稿では,Large Language Model Evolutionary Algorithm (LLaMEA) フレームワークを紹介する。
一連の基準とタスク定義(検索空間)が与えられた後、LLaMEAは反復的にアルゴリズムを生成し、変更し、選択する。
我々は,このフレームワークを用いて,新しいブラックボックスメタヒューリスティック最適化アルゴリズムを自動生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:54:54 GMT)
chebgreen: Learning and Interpolating Continuous Empirical Green's Functions from Data [0.0] メッシュに依存しない,データ駆動型ライブラリ chebgreen を1次元システムでモデル化する。
我々は、関連するが隠された境界値問題に対して、経験的グリーン関数を学習する。
適切なライブラリ内の左特異関数と右特異関数を補間することにより、グリーン関数を未知の制御パラメータ値で明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:26:05 GMT)
adabmDCA 2.0 -- a flexible but easy-to-use package for Direct Coupling Analysis [0.0] ボルツマン機械学習に基づく直接結合解析(DCA)の柔軟な実装を提供する。
textttadabmDCA 2.0パッケージは、異なるアーキテクチャで利用可能な異なるプログラミング言語(C++、Julia、Python)で利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:15:33 GMT)
Using Computer Vision for Skin Disease Diagnosis in Bangladesh Enhancing Interpretability and Transparency in Deep Learning Models for Skin Cancer Classification [0.0] バングラデシュでは皮膚科医や専門医が不足しており、皮膚がんの診断と治療が可能である。
ディープラーニングアルゴリズムは、皮膚がん画像を効果的に分類することができる。
本研究では,バングラデシュにおける皮膚がん分類のための深層学習モデルの解釈可能性の向上を目的とした手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:06:07 GMT)
Unsupervised Learning in Echo State Networks for Input Reconstruction [0.0] 我々は、教師なし学習(UL)を用いて入力再構成(IR)を行うために、ESN読み出し層の学習アルゴリズムを再構成する。
以上の結果から,理論上は健全で普遍的に適用可能なIR定式化が確立され,ERSにおける関連する課題が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:51:36 GMT)
Unraveling the Capabilities of Language Models in News Summarization [0.0] この研究は、ニュース要約タスクのより小さなものに焦点を当てた、最新の20の言語モデルの包括的なベンチマークを提供する。
本研究では,ゼロショットと少数ショットの学習設定に着目し,ロバストな評価手法を適用した。
GPT-3.5-Turbo と GPT-4 の優れた性能を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:20:16 GMT)
Uniting Quantum Processing Nodes of Cavity-coupled Ions with Rare-earth Quantum Repeaters Using Single-photon Pulse Shaping Based on Atomic Frequency Comb [0.0] 本稿では, 希土類ドープ結晶を用いた量子リピータを用いて, 空洞結合型イオンを遠隔接続するアーキテクチャを提案する。
我々のアプローチは、希土類ドープ結晶のような不均一な拡張を示すシステムに対して、原子周波数コムと呼ばれる一般的なメモリプロトコルを変更することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:02:34 GMT)
Unitary Dilation Strategy Towards Efficient and Exact Simulation of Non-Unitary Quantum Evolutions [0.0] 我々は,非単位演算を量子デバイスにマッピングするための,効率的かつ正確な単一アンシラ分解手法を提案する。
ラグランジュ・シルヴェスター(Lagrange-Sylvester)は,機能近似のための解析的微分法に類似した手法である。
これは、オープンシステムの実用的な量子計算に非常に望ましい測定コストの、数桁のスケール削減につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:00:17 GMT)
Unconventional high-temperature excitonic insulators in two-dimensional topological materials [0.0] 励起子として知られる半導体の電子-ホール対は、低温でコヒーレントな状態を形成することができる。
結果として生じる位相はエキシトン絶縁体として知られ、超流動性を持つ。
最近提案された非自明なバンドトポロジーを持つ2次元候補材料について,エキサイトニック絶縁体について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:00:06 GMT)
Tuning Event Camera Biases Heuristic for Object Detection Applications in Staring Scenarios [0.0] 観測シナリオにおいて、小さな物体検出を必要とするタスクに対して、イベントカメラのバイアスに対するパラメータを示す。
チューニングの主な目的は、カメラのポテンシャルを絞り、性能を最適化し、可能な限り検出能力を拡大することである。
示される主な結論は、特定の所望の信号に対して、カメラの最適値は、メーカーが推奨するデフォルト値から非常に遠く離れているということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:27:56 GMT)
TorchQC -- A framework for efficiently integrating machine and deep learning methods in quantum dynamics and control [0.0] TorchQCはPythonで完全に書かれた新しいライブラリで、PyTorchディープラーニングライブラリをベースとしている。
PyTorchとそのテンソル機構を利用して量子状態と演算子をテンソルとして表現し、量子系の力学をシミュレートするために必要なすべてのツールも組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:15:20 GMT)
Token-Hungry, Yet Precise: DeepSeek R1 Highlights the Need for Multi-Step Reasoning Over Speed in MATH [0.0] 本研究では,30の難解な数学的問題に対して,DeepSeek R1言語モデルの性能について検討する。
DeepSeek R1はこれらの複雑な問題に対して優れた精度を達成するが、他のモデルよりもはるかに多くのトークンを生成する。
この結果は,大規模言語モデルを用いた数学的問題解決における精度と効率のトレードオフを浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:45:51 GMT)
Threefold Way for Typical Entanglement [0.0] 対称性のない典型的な量子状態は、ランダムなユニタリを一定の状態に作用させることで実現できる。
我々の研究は、シンメトリーを持つハミルトン派に対するダイソンの3倍の方法の絡み合いを確立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 06:11:38 GMT)
The quantum magic of fermionic Gaussian states [0.0] フェルミオンガウス状態の非安定化性を定量化する効率的な方法を提案する。
対数的減算補正を施したハール乱数状態に匹敵する広範囲な先行挙動を明らかにする。
2次元自由フェルミオントポロジカルモデルにサンプリングアルゴリズムを適用し、位相境界におけるマジックの急激な遷移を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:32:24 GMT)
The NP-hardness of the Gromov-Wasserstein distance [0.0] このノートは、Gro-Wasserstein (GW) 距離が NP-hard であるという文献でしばしば言及される性質を取り上げている。
我々は、任意の有限空間に対する有限空間間の距離のNP硬度を暗示するGW問題に関するデータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:02:45 GMT)
The Floquet central spin model: A platform to realize eternal time crystals, entanglement steering, and multiparameter metrology [0.0] 我々は、周期的に駆動される中心スピンモデルにおいて、永遠離散時間結晶(DTC)を実現するためのプロトコルを特徴付ける。
任意の数の衛星スピンに対して、lambda = 2 pi$ のとき、このシステムが永遠周期倍振動を示すことを証明した。
また、$lambda$から$pi$にチューニングすることで、永遠の高次(HO)-DTCを実現するプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:46:48 GMT)
Tensor-network Toolbox for probing dynamics of non-Abelian Gauge Theories [0.0] 我々は、ループストリングハドロン(LSH)フレームワークを用いて、SU(2)格子ゲージ理論のための行列積状態(MPS)アンサッツを開発し、ベンチマークする。
我々は、(1+1)DにおけるSU(2)ゲージ理論における静的可観測物の連続極限を達成するための進歩と、動的研究の境界を推し進めることについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:22:11 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） (Thu, 30 Jan 2025 18:07:59 GMT)
Sudden Decoherence by Resonant Particle Excitation for Testing Gravity-Induced Entanglement [0.0] 浅いポテンシャルに閉じ込められた粒子と高調波発振器との間の重力相互作用を考察する。
調和振動子は2つの周波数の量子重畳状態にあり、これらの状態の1つだけが共鳴によって捕獲された粒子を励起することができる。
粒子検出によってのみ引き起こされる突然の脱コヒーレンスは、重力によって引き起こされる絡み合いの証拠となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 05:30:34 GMT)
Structure-preserving quantum algorithms for linear and nonlinear Hamiltonian systems [0.0] 常微分方程式と偏微分方程式のハミルトン系は、現代科学や工学において基本的である。
このようなシステムにおける計算手法の堅牢性と安定性に対する重要な性質はシンプレクティック構造である。
我々は、シンプレクティックを取り入れた量子アルゴリズムを提案し、このキー構造を確実に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:31:48 GMT)
Structure Development in List-Sorting Transformers [0.0] 本研究では,一層アテンションのみの変換器が,数列のソートを学習しながら,関連する構造をどのように発達させるかを検討する。
トレーニングの終わりに、モデルは注意を2つのモードで整理し、語彙分割と複写圧縮と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:56:25 GMT)
Strong and Controllable 3D Motion Generation [0.0] 本研究では,従来のテキスト・ツー・モーション生成法と比較して,人間の動作の高精度な関節レベル制御を可能にするモーションコントロールネットを提案する。
これらのコントリビューションは、テキスト・トゥ・モーション生成の大幅な進歩を示し、現実世界のアプリケーションに近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:06:30 GMT)
Stochastic optimal control of open quantum systems [0.0] オープン量子システムのための最適量子状態準備の一般的な問題に対処する。
我々は量子拡散制御(QDC)と呼ばれる対応するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:42:54 GMT)
State Stream Transformer (SST) : Emergent Metacognitive Behaviours Through Latent State Persistence [0.0] State Stream Transformer (SST) は、事前訓練された重みで遅延した突発的な推論動作を示す新しいLCMアーキテクチャである。
SSTは、自己回帰世代を通して永続的な潜伏過程を維持し、進化させる重み付き崩壊を伴うスライディングウィンドウ潜伏状態(FFN)キャッシュを導入している。
SSTは、GSM-8K(0ショット)で89.01%、ARC Challenge(0ショットCoT)で91.04%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:03:36 GMT)
Squeezing-enhanced accurate differential sensing under large phase noise [0.0] 原子干渉計は量子ゆらぎによって基本的に制約される感度に到達している。
ここでは,スピンスクイーズ状態を用いた2つの原子干渉計による差分位相測定について理論的に検討する。
差分位相の分散を最小化し,N-2/3$のスケーリングを行い,楕円フィッティング法に固有のバイアスを排除した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:38:45 GMT)
Squeezing at the normal-mode splitting frequency of a nonlinear coupled cavity [0.0] 本稿では,量子化共役キャビティシステムで発生したスクイーズ実験について報告する。
本結果は,重力波検出や高精度センシングなど,先進量子応用のための結合キャビティ・サスペンサーの期待を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:50:40 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） (Thu, 30 Jan 2025 06:05:53 GMT)
Solving Caldeira-Leggett Model by Inchworm Method with Frozen Gaussian Approximation [0.0] 凍結したガウス近似を用いて波動関数を積分形式で近似する。
所望の還元密度作用素はダイソン級数として記述される。
インチワーム法は級数を「フルプロパゲータ」の積分微分方程式として定式化する
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:47:04 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） (Thu, 30 Jan 2025 12:03:48 GMT)
Singlet-only Always-on Gapless Exchange Qubits with Baseband Control [0.0] 4つの電子のスピンに1つの量子ビットを符号化する一重項のみの常オンギャップレス交換(SAGE)スピン量子ビットを提案する。
磁気ノイズが電荷ノイズ、コヒーレンス時間、SAGE量子ビットの単一量子ゲート不整合性で支配される場合、従来の交換のみの量子ビットに比べて桁違いに改善されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:59:10 GMT)
Show, Don't Tell: Evaluating Large Language Models Beyond Textual Understanding with ChildPlay [0.0] 我々は,言語タスク以外の幅広い問題に対して,最先端の大規模言語モデルの一般化を検証するためのベンチマークを開発する。
Tic-Tac-Toe、Connect Four、Battleshipといったよく知られた単純なゲームを使って、戦略能力と空間的推論をテストする。
その結果、GPTモデルはこれらのゲームでは性能が悪く、失う動きを予測できなかったり、正しくプレイしたり、空間的関係を認識できなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:04:40 GMT)
Semidefinite relaxations for high-dimensional entanglement in the steering scenario [0.0] 高次元ステアリングシナリオにおける絡み合い特性のベンチマークのための半定値プログラミング階層を導入する。
本研究では,高次元システムにおける実験を直接的に解析できる手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:15:32 GMT)
Segmentation of cracks in 3d images of fiber reinforced concrete using deep learning [0.0] 畳み込みニューラルネットワークは、十分な一貫性のあるトレーニングデータを考えると、この種のタスクを解決することが知られている。
我々は,よく知られたU-Netの3dバージョンを適応し,シミュレーションクラック構造を備えた実コンクリート試料の半合成3d画像に基づいて訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:02:30 GMT)
Sample Classification using Machine Learning-Assisted Entangled Two-Photon Absorption [0.0] 絡み合った2光子吸収(eTPA)は、超感度分光の強力なツールとして認識されている。
本研究では,未知のサンプルを識別・分類するために必要なデータ量を削減する実験手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:00:15 GMT)
Rigorous Test for Quantum Integrability and Nonintegrability [0.0] 有限範囲相互作用を持つ量子スピン系の可積分性と非可積分性に関する厳密な証明可能な試験を導入する。
本手法は,非可積分性研究における従来の工芸方法を超えて,新たなパラダイムを確立するものである。
これは、可積分性は小さな支持を持つ局所保存量の有無によって支配されるという長年の予想を部分的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:55:03 GMT)
Retrieval Augmented Generation Based LLM Evaluation For Protocol State Machine Inference With Chain-of-Thought Reasoning [0.0] 本稿では,プロトコルファジングのためのネットワークパケットシード生成におけるRAGに基づくエージェント型大規模言語モデル(LLM)アーキテクチャの効率性を評価するための新しい手法を提案する。
実験の結果, BLEU, ROUGE, WERでは, それぞれ18.19%, 14.81%, 23.45%の大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:03:49 GMT)
Remaining Useful Life Prediction for Batteries Utilizing an Explainable AI Approach with a Predictive Application for Decision-Making [0.0] バッテリーRULを予測・分類するための機械学習モデルを開発した。
提案したTLEモデルはRMSE, MAE, R二乗誤差のベースラインモデルより一貫して優れている。
XGBoostは、クロスバリデーション技術によって検証された99%の分類精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:48:00 GMT)
Real-time adaptation of quantum noise channel estimates [0.0] 本稿では,量子アルゴリズム回路の実行中にノイズチャネル推定をリアルタイムに適応させる手法を提案する。
我々は,高レベルゲート誤り情報のリアルタイム校正のためのプロトコルとして,この手法を実証し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:00:01 GMT)
Quantum-Key Distribution using Decoy Pulses to Combat Photon-Number Splitting by Eavesdropper: An Event-by-Event Impairment Enumeration Approach for Performance Evaluation and Design [0.0] 量子キー分布(QKD)方式は一般に、秘密鍵を設定するために光ファイバ上の弱い光パルスを伝送することに基づいている。
本稿では,イベント・バイ・イベント障害列挙手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:50:11 GMT)
Quantum Many-Body Scarring in a Non-Abelian Lattice Gauge Theory [0.0] 量子多体散乱(Quantum many-body scarring、QMBS)は、弱いエルゴディディディティ破壊のメカニズムである。
動的物質を持つ非アベリアSU(2)LGTにおけるQMBSの証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:04:10 GMT)
Quantum Information Resources in Spin-1 Heisenberg Dimer Systems [0.0] 量子スピン-1 ハイゼンベルク二量体系の両部純混合状態における量子情報資源について検討する。
熱平衡で系の密度演算子を導出し、量子リソースメトリクスを解析するための数学的枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:57:52 GMT)
Pushing the Boundary: Specialising Deep Configuration Performance Learning [0.0] この論文は、構成性能モデリングにおけるディープラーニング技術に関する体系的な文献レビューから始まる。
第一の知識のギャップは、どの符号化方式が優れているかについての理解の欠如である。
第二の知識ギャップは、構成のランドスケープから受け継がれた空間である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:56:45 GMT)
Probing Non-Equilibrium Topological Order on a Quantum Processor [0.0] 理論的に[6]に提案されたフロケ位相秩序状態を実現し,そのキラルエッジモードの特性動態を画像化し,その創発的正準励起を特徴付ける。
我々の研究は、量子プロセッサが、物質の高度に絡み合った非平衡な状態の、遠方のほとんど探索されていない風景に重要な洞察を与えることができることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:25:33 GMT)
Preparing Ground and Excited States Using Adiabatic CoVaR [0.0] CoVarince Root find with classical shadows (CoVaR) は、変分量子回路のトレーニングのための新しいパラダイムとして最近導入された。
CoVaR はハミルトニアンの低地すべりスペクトルのマッピングに利用でき、実用的応用に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:55:57 GMT)
Photonic Simulation of Localization Phenomena Using Boson Sampling [0.0] 室内温度で演奏するコンパクトな合成プラットフォームとしてボソンサンプリングを提案する。
ハミルトン粒子の時間進化ユニタリを連続可変ゲート分解により干渉計にマッピングすることにより、単一粒子の局在特性の実証・実証結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:20:03 GMT)
Perspectives: Comparison of Deep Learning Segmentation Models on Biophysical and Biomedical Data [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク、U-Net、ビジョントランスフォーマー、ビジョン状態空間モデルを比較した。
そこで我々は,各モデルが排他的である最適条件を決定するための基準を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:18:26 GMT)
PSO-Net: Development of an automated psoriasis assessment system using attention-based interpretable deep neural networks [0.0] Psoriasis Area and Severity Index (PASI) は、臨床治験におけるPsoriasis Severityを評価する標準的な測定基準として用いられる。
本稿では,PSO-Net と呼ばれる新しい深層学習アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:18:19 GMT)
Overcoming Uncertain Incompleteness for Robust Multimodal Sequential Diagnosis Prediction via Curriculum Data Erasing Guided Knowledge Distillation [0.0] NECHO v2, NECHO v2は, 欠席頻度が不確実な患者診断の予測精度を高めるために設計された新しいフレームワークである。
まず、不完全なデータの下で、不完全なモダリティ表現の優位性を扱うために、コード中心の診断で設計されたNECHOを修正する。
第2に,修正NECHOを教師と学生の両方に活用して,体系的な知識蒸留を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:21:50 GMT)
Observation of Photon Blockade in a Tavis-Cummings System [0.0] 超伝導キャビティと最大$N=3$トランスモン量子ビットからなるTavis-Cummings系におけるマイクロ波光子の遮断。
効果は、共振器の光子数分布を直接探査するために、追加の分散結合トランスモン「ウィットネス」量子ビットを用いた光子数分解分光によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:04:01 GMT)
Normative Evaluation of Large Language Models with Everyday Moral Dilemmas [0.0] Reddit 上の "Am I the Asshole" (AITA) コミュニティから得られた複雑で日常的な道徳的ジレンマに基づいて,大規模言語モデル (LLM) を評価する。
以上の結果から,AITAサブレディットにおける人的評価とは大きく異なる,大きな言語モデルでは道徳的判断のパターンが異なることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 01:29:46 GMT)
Normalizing flows for SU($N$) gauge theories employing singular value decomposition [0.0] ゲージ不変量を構成するために特異値分解を用いる方法について議論する。
我々は、(ベータ = 1) を持つ (44 ) 格子上の SU(3) Wilson 作用の代表モデルを構築する。
我々はこれらのモデルを訓練し、その性能を解析し、ゲージ不変変換に対する新しい手法の有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:56:16 GMT)
Non-Markovianity of subsystem dynamics in isolated quantum many-body systems [0.0] 平衡から遠く離れた孤立量子多体系は、任意のサブシステムが開量子系として振る舞うメカニズムを通じて平衡に達するべきであると考えられている。
この図は、任意のサブシステムの力学がマルコフ的(情報と記憶の単調な損失)か非マルコフ的かという疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:49:51 GMT)
Multispectral 3D mapping on a Roman sculpture to study ancient polychromy [0.0] 本研究では,現実的な3次元モデルを用いて,古代彫刻の本来の外観を分析する手法を提案する。
Visible Reflected Imaging (VIS) と Ultraviolet-induced Fluorescence Imaging (UVF) を用いた。
異なるテクスチャのピクセル間対応により、結果を直接3Dモデル表面にマッピングできる分類アルゴリズムの実装が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 22:25:18 GMT)
Mitigating shot noise in local overlapping quantum tomography with semidefinite programming [0.0] 還元密度行列(Reduced density matrices, RDM)は、量子情報処理の基本である。
本稿では,RDMの制約を再強化することにより,ショットノイズを軽減する手法を提案する。
アルゴリズムによる冷却手法に組み込むことで,本手法の有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:17:13 GMT)
Mini-ResEmoteNet: Leveraging Knowledge Distillation for Human-Centered Design [0.0] Mini-ResEmoteNetモデルは、ユーザビリティテストに適した軽量の学生モデルである。
開発には教師モデルの各層における特徴チャネルの数を約50%、75%、87.5%削減することが含まれる。
学生モデルA(E1)は76.33%の精度を達成し、EmoNeXtよりも0.21%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:06:44 GMT)
Metrological Advantages in Seeded and Lossy Nonlinear Interferometers [0.0] 量子優位性の様々なロバスト性およびジオメトリにおける非線形干渉計の性能を解析する。
量子的優位性が消滅する内部損失のしきい値を見つけ、いつ、どの程度のコヒーレント状態のシードが内部損失に最適に対応するかを指定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 23:02:39 GMT)
Length scale estimation of excited quantum oscillators [0.0] 本研究では, 巨大な発振器の変位状態と励起領域が, 長さスケールの量子フィッシャー情報のハイゼンベルクスケーリングを示すことを示す。
本研究では,2つの大規模発振器の絡み合い状態の列を構築し,非絡み合い系に第3の大規模発振器を付加するのと同等の長さの感度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:52:18 GMT)
LSEAttention is All You Need for Time Series Forecasting [0.0] トランスフォーマーベースのアーキテクチャは自然言語処理とコンピュータビジョンにおいて顕著な成功を収めた。
これまでの研究では、伝統的な注意機構が、この領域におけるそれらの有効性を制限する重要な要素として特定されてきた。
本稿では,トランスフォーマーを用いた時系列予測において,エントロピー崩壊を緩和し,不安定性をトレーニングするための新しいアプローチであるLATSTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 13:50:52 GMT)
LLMs & XAI for Water Sustainability: Seasonal Water Quality Prediction with LIME Explainable AI and a RAG-based Chatbot for Insights [0.0] 本稿では,複数の水質パラメータを持つ小さなデータセットを用いて,ネパールの季節的な水質を予測するためのハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。
CatBoost、XGBoost、Extra Trees、LightGBMは、CNN層とRNN層を組み合わせたニューラルネットワークとともに、データの時間的および空間的パターンをキャプチャするために使用される。
このモデルは顕著な精度の向上を示し、プロアクティブな水質管理を支援した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:47:33 GMT)
Invisible Traces: Using Hybrid Fingerprinting to identify underlying LLMs in GenAI Apps [0.0] 大規模言語モデル(LLM)のフィンガープリントは、AI統合アプリケーションのセキュリティと透明性を保証するために欠かせないものとなっている。
静的および動的フィンガープリント技術を統合することにより,これらの課題に対処する新しいフィンガープリントフレームワークを提案する。
提案手法は, 動的環境下でのLDMの高精度かつ堅牢なフィンガープリントを可能にするため, 建築特性と挙動特性を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:15:41 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） (Thu, 30 Jan 2025 05:26:05 GMT)
Impact of qubit anharmonicity on near-resonant Rabi oscillations [0.0] 本研究では、弱近接共振マイクロ波駆動により活性化される2量子エンタングルゲートの条件下での非調和性の量子ビットダイナミクスへの影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:36:38 GMT)
Hybrid Group Relative Policy Optimization: A Multi-Sample Approach to Enhancing Policy Optimization [0.0] Hybrid Group Relative Policy Optimization (Hybrid GRPO)は強化学習フレームワークである。
価値関数に基づく学習の安定性を維持しつつ、実証的なマルチサンプル動作評価を取り入れている。
構造化された経験的サンプリングと強化学習安定性機構を統合することで、Hybrid GRPOは自律ロボット工学、金融モデリング、AI駆動制御システムに潜在的に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:04:01 GMT)
High-rate quantum LDPC codes for long-range-connected neutral atom registers [0.0] 量子ビット数と制御複雑性の緩やかなオーバーヘッドを持つ高速量子誤り訂正(QEC)符号は、フォールトトレラント量子コンピューティングには望ましい。
我々は,低密度パリティ・チェック(LDPC)符号群を長距離の相互作用に限定した解析を行い,中性原子レジスタの短期実装について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:11:43 GMT)
High-Accuracy ECG Image Interpretation using Parameter-Efficient LoRA Fine-Tuning with Multimodal LLaMA 3.2 [0.0] 本稿では,マルチモーダルLLaMA 3.2モデルを用いたECG画像解釈の実践的手法について検討する。
パラメータ効率のよい微調整戦略であるLoRA(Lo-Rank Adaptation)を用いて,ECG画像の理解能力の向上を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:55:27 GMT)
Hierarchical generation and design of quantum codes for resource-efficient loss-tolerant quantum communications [0.0] 我々は損失耐性量子コードを生成するための新しいプロトコルを開発した。
静的フィードバック機構を備えた単一量子エミッタでこれを実現する方法を示す。
これらの改良により,損失補正性能が著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:00:06 GMT)
Ground Awareness in Deep Learning for Large Outdoor Point Cloud Segmentation [0.0] 密集した屋外の点雲では、機械学習モデルの受容場は小さすぎて、点の周囲や文脈を正確に決定できない。
点雲からDTM(Digital Terrain Models)を計算することにより、地形から点までの垂直距離である相対的な標高特徴を抽出する。
RandLA-Netは、大規模な点雲の効率的なセマンティックセマンティックセグメンテーションに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:27:28 GMT)
GroUSE: A Benchmark to Evaluate Evaluators in Grounded Question Answering [0.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) をプライベートおよび最新の知識ベースと共に使用する共通のパラダイムとして登場した。
本稿では,RAG システムによって生成される接地回答を評価する際に LLM-as-a-Judge を用いる際の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:34:51 GMT)
Gravity-Bench-v1: A Benchmark on Gravitational Physics Discovery for Agents [0.0] Gravity-Bench-v1は環境ベースのベンチマークで、現代の科学と平行するタスクでAIエージェントに挑戦する。
重力ベンチ(Gravity-Bench)とは、現実世界から逸脱する物理現象である。
エージェントは実験的な予算内でデータ収集を計画し、データ分析と推論の動的な形式を実行し、タスクを効率的に解決しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:06:34 GMT)
Genetic Algorithm with Border Trades (GAB) [0.0] 本稿では,境界貿易活動を通じて育種過程に新たな染色体パターンを組み込むことにより,大規模あるいは複雑な問題空間における遺伝的アルゴリズム(GA)の改善手法を提案する。
これらの戦略は染色体の多様性を高め、早期収束を防ぎ、解空間をより効率的に探索するGAの能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:35:43 GMT)
Generative Adversarial Reduced Order Modelling [0.0] 本稿ではGAROMについて述べる。GAN(Generative Adversarial Network)に基づくリダクション・オーダー・モデリング(ROM)の新しいアプローチである。
GANはデータ配布を学習し、よりリアルなデータを生成する可能性がある。
本研究では,パラメータ微分方程式の解を学習可能なデータ駆動生成逆数モデルを導入することにより,GANとROMの枠組みを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 15:55:29 GMT)
Generation of Deep Ultraviolet Optical Vortices via Amplitude and Phase Spiral Zone Plates [0.0] 深紫外域(260 nmから266 nm)で光渦を生成するための回折光学素子の開発と実験的実装について述べる。
トポロジカル電荷が l = 1 である深紫外光渦の生成を成功裏に実証した。
これらの知見は、相対論的電子ビーム研究やビーム操作技術への応用のために、深紫外域における構造光のポテンシャルを裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:55:46 GMT)
Generation and Teleportation of three and four particle W state [0.0] 我々は、任意の係数と位相を持つW状態を生成するために、3粒子および4粒子量子系の回路を導入する。
各キュービットは4ビットの絡み合ったチャネルを介して別々に送信された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:47:17 GMT)
Fold Bifurcation Identification through Scientific Machine Learning [0.0] 本研究は,周期解の折りたたみ分岐近傍の過渡時間列を科学的機械学習を用いて同定する。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、比較的少量のデータと単一の非常に単純なシステムで訓練される。
CNNは、マス・オン・ムーブ・ベルトシステムのために、折り畳み付近の過渡軌道を正しく分類することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:08:18 GMT)
Fine-tuning LLaMA 2 interference: a comparative study of language implementations for optimal efficiency [0.0] PyTorch、Python、Mojo、C++、Javaなど、さまざまなプログラミング言語やフレームワークを評価します。
Apple Silicon上での大規模言語モデル(LLM)推論用に設計された新しいフレームワークであるMojo SDKについて検討する。
Apple M1 Max上で実施した実験では,Mojo SDKの競合性能,使いやすさ,Pythonとのシームレスな互換性が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:36:33 GMT)
FinanceQA: A Benchmark for Evaluating Financial Analysis Capabilities of Large Language Models [0.0] FinanceQAは、LLMのパフォーマンスを実世界の投資業務を反映した複雑な数値分析タスクで評価するテストスイートである。
現在のLLMは、金融機関の厳密な精度要件を満たすことができず、モデルは現実的なタスクの約60%を欠いている。
その結果、このようなタスクをサポートするためには高品質なトレーニングデータが必要であることが示され、OpenAIの微調整APIを使って実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 00:06:55 GMT)
FLRONet: Deep Operator Learning for High-Fidelity Fluid Flow Field Reconstruction from Sparse Sensor Measurements [0.0] 本研究では,スパースセンサによる流体流れ場再構築のための深層演算子学習フレームワークであるFLRONetを紹介する。
FLRONetは、センサ測定が不正確な場合や欠落の場合であっても、高いレベルの再現精度と堅牢性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:02:31 GMT)
Exploring Audio Editing Features as User-Centric Privacy Defenses Against Emotion Inference Attacks [0.0] 既存のプライバシ保護手法はユーザビリティとセキュリティを侵害し、現実的なシナリオでの採用を制限する。
本稿では,ユーザビリティを犠牲にすることなく,感情的プライバシを保護するために,親しみやすい音声編集技術,特にピッチとテンポ操作を活用する,ユーザ中心のアプローチを提案する。
3つの異なるデータセットを用いて実験を行い、ピッチとテンポの操作が感情データを効果的に難なくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 20:07:44 GMT)
Entropy-Synchronized Neural Hashing for Unsupervised Ransomware Detection [0.0] Entropy-Synchronized Neural Hashing (ESNH)フレームワークは、エントロピー駆動のハッシュ表現を使用してソフトウェアバイナリを分類する。
このモデルは、多型変換や変成変換に直面しても安定性を維持する頑健でユニークなハッシュ値を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 04:40:57 GMT)
Entropy functionals and equilibrium states in mixed quantum-classical dynamics [0.0] 我々は、通常の R'enyi と Shannon のエントロピーを恒常的に専門とするハイブリッドエントロピー函数の族を提案する。
単純なハミルトニアンに対する平衡配置を特徴付けるためにハイブリッドシャノンエントロピーを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:58:38 GMT)
Entanglement Generation on the Double Quantum Transition of NV Ground State Via Globally Addressing Microwave Pulse [0.0] エンタングルメント(Entanglement)は、量子センサーがハイゼンベルク限界までの感度を向上させるための重要な量子機能である。
NV中心のプラットフォームでは、ハイゼンベルク極限はNV中心の軸が平行であるときにのみ達成できる。
2つの双極子結合NV中心の二重量子遷移において、絡み合った状態を作る機構を初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 10:23:20 GMT)
Energy-based physics-informed neural network for frictionless contact problems under large deformation [0.0] 本研究では、摩擦のない接触問題を大変形下で解くためのエネルギーベース物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)フレームワークを提案する。
微視的なレナード・ジョーンズポテンシャルにインスパイアされた表面接触エネルギーは、接触現象を記述するために用いられる。
提案したPINNフレームワークは,非線形接触力学の信頼性と強力なツールであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:30:15 GMT)
Emergence of Opposing Arrows of Time in Open Quantum Systems [0.0] 時間の矢印を時間反転対称性の力学から導き出すことは、物理学の多くの分野において根本的なオープンな問題である。
ここでは、開量子系における時間の矢印の導出に焦点をあて、時間反転対称性の破れを正確に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:42:41 GMT)
Efficient Transformer for High Resolution Image Motion Deblurring [0.0] 本稿では,高分解能イメージモーションデブロアに対するRestormerアーキテクチャの総合的研究と改良について述べる。
モデル複雑性を18.4%削減し、最適化された注意機構によって性能を維持または改善するアーキテクチャ変更を導入する。
以上の結果から, 思考的アーキテクチャの単純化と学習戦略の強化が組み合わさって, より効率的かつ等しく機能的な作業モデルが得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:58:33 GMT)
Dissipation in fermionic two-body continuous-time quantum walk under the steepest entropy ascent formalism [0.0] 多体量子ウォークは、シングルウォーカーの場合では利用できない量子相関を明らかにし、活用することができる。
我々は散逸モデルという熱力学的に一貫した形式、すなわち最も急激なエントロピー上昇(SEA)形式を用いる。
本研究は,多体量子系における非線形散逸のモデル化におけるSEA形式の重要性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:05:17 GMT)
Deriving the Born Rule from a model of the quantum measurement process [0.0] ボルン・ルールと呼ばれる量子力学の仮定は波動関数に確率的意味を持つ。
本稿では、測定過程のモデルとともに、他の量子原理からボルンを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 11:57:15 GMT)
Deception in LLMs: Self-Preservation and Autonomous Goals in Large Language Models [0.0] 大規模言語モデルの最近の進歩には、計画と推論能力が組み込まれている。
これにより、数学的および論理的タスクにおける誤りを低減し、精度を向上した。
本研究では,OpenAIのo1に似た推論トークンを出力するモデルであるDeepSeek R1について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:00:14 GMT)
CryptoDNA: A Machine Learning Paradigm for DDoS Detection in Healthcare IoT, Inspired by crypto jacking prevention Models [0.0] 医療業界におけるIoT(Internet of Things)とIoM(Internet of Medical)の急速な統合は、患者のケアと病院運営を大幅に改善した。
DDoS攻撃には重大な危険があり、運用上の安定性と患者の安全性を損なう。
本研究は,暗号ジャッキング検出手法に影響された,革新的な機械学習検出フレームワークであるCryptoDNAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:22:16 GMT)
Conversation Games and a Strategic View of the Turing Test [0.0] 私たちは、評決ゲームと呼ばれるゲームのサブセットに焦点を当てています。
評決ゲームでは、2人のプレーヤーが交互に会話に寄与し、各ステージで非ストラテジックな審査員によって評価される。
シミュレーション実験により提案する概念の実践的妥当性を示し、戦略エージェントが高いマージンでナイーブエージェントより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:08:37 GMT)
Contextually Structured Token Dependency Encoding for Large Language Models [0.0] 自己注意機構は動的文脈依存を捉えるが、学習した重み分布への依存は、生成配列における長距離階層構造の保存を制限する。
依存性を意識したトークンエンコーディングでは,トークン表現内にリレーショナル制約を埋め込むという,構造化されたアプローチが導入されている。
経験的評価は、多種多様な言語ベンチマークにおけるパープレキシティの低下を示し、自己回帰テキスト生成における文脈的一貫性と予測一貫性の改善を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:51:48 GMT)
Connectivity-aware Synthesis of Quantum Algorithms [0.0] 本稿では,ゲート数と回路深さの両方を最適化する量子アルゴリズムの実装法を提案する。
提案手法では,Parity Twine チェーンと呼ばれる CNOT ベースのビルディングブロックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 08:25:40 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） (Thu, 30 Jan 2025 10:10:55 GMT)
Compute Optimal Inference and Provable Amortisation Gap in Sparse Autoencoders [0.0] 最近の研究は、ニューラルネットワーク表現の解釈可能な特徴を明らかにするためにスパースオートエンコーダ(SAE)を使用することを約束している。
しかし、SAEの単純な線形非線形符号化機構は、正確なスパース推論を行う能力を制限する。
SAEエンコーダは, 解決可能な場合であっても, 精度の高いスパース推論には本質的に不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:15:26 GMT)
Complex Dynamic Systems in Education: Beyond the Static, the Linear and the Causal Reductionism [0.0] 本章では、制約に対処するための複雑なシステム理論の教育における利用について考察する。
この章では、非線形関係、創発的特性、フィードバックメカニズムなど、複雑なシステムの主な特徴を取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:14:36 GMT)
Coherence-Assisted Entanglement Activation During Open Evolution [0.0] そこで本研究では,システム環境の絡み合いの生成について,純粋に強調された相互作用として知られる,広範かつ重要な相互作用のクラスで検討する。
我々の結果は、オープンな進化の間に生じる複雑な相関関係をよりよく理解し、定量化するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:33:04 GMT)
ChatGPT vs. DeepSeek: A Comparative Study on AI-Based Code Generation [0.0] 本研究は,オンラインジャッジコーディング課題を用いたPythonコード生成におけるChatGPTとDeepSeekを比較した。
正確性(オンライン判断、最大3回の試み)、コード品質(Pylint/Flake8)、効率性(実行時間/メモリ使用率)を評価する。
DeepSeekは、特にアルゴリズム的なタスクにおいて、最初の試みで「受け入れ」されることが多い高い正確性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:14:48 GMT)
Bridging Entanglement and Magic Resources through Operator Space [0.0] LOEは常に、$T$-count, Unitary nullity, 演算子安定化器R'enyエントロピーの3つの異なるマジックモノトンによって上界にあることを示す。
私たちの境界の直接的な系は、量子カオス力学は古典的にシミュレートできないということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 19:00:00 GMT)
Breaking the Fake News Barrier: Deep Learning Approaches in Bangla Language [0.0] 本稿では,特にGRU(Gated Repetitive Unit)を用いて,バングラ方言における偽ニュースを識別する手法を提案する。
本研究の戦略は, トレンマ化, トークン化, オーバーサンプリングによる不規則な性質の傾向を含む, 集中的な情報前処理を取り入れたものである。
モデルの性能は、精度、リコール、F1スコア、精度などの信頼性の高い指標によって調査される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:41:26 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） (Thu, 30 Jan 2025 10:37:04 GMT)
Blood Glucose Level Prediction in Type 1 Diabetes Using Machine Learning [0.0] 1型糖尿病の人は毎日人工インスリンが必要です。
糖尿病管理において、連続血糖モニタリングは、ほぼリアルタイムな血糖データを提供する重要な特徴である。
本研究では, 機械学習ツール, ディープニューラルネットワーク, ディープ強化学習, 投票と回帰器を併用して血糖値の予測を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 21:00:38 GMT)
Bayesian Flow Is All You Need to Sample Out-of-Distribution Chemical Spaces [0.0] ベイジアンフローネットワークは,高品質なアウト・オブ・ディストリビューション・サンプルを生成することができることを示す。
本研究では,半自己回帰型トレーニング/サンプリング手法を導入し,モデル性能の向上と最先端モデルの超越を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:03:11 GMT)
Battery State of Health Estimation Using LLM Framework [0.0] 本研究では,リチウムチタン酸リチウム(LTO)電池の健康状態(SoH)を推定するためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
電荷持続時間がエネルギー貯蔵の傾向に与える影響を実証し、容量変化を監視するために差分電圧解析(DVA)を適用した。
我々のモデルは、平均絶対誤差(MAE)を0.87%まで低くし、様々なレイテンシメトリクスで優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 03:55:56 GMT)
AuthOr: Lower Cost Authenticity-Oriented Garbling for Arbitrary Boolean Circuits [0.0] 本稿では,汎用回路のための新しい認証指向ガーブリング方式AuthOrについて報告する。
提案手法は,情報理論ギャリング,ハーフゲートギャリング,新しいバンド幅フリー・アンド・ゲートギャリング方式のアイデアをうまく組み合わせる。
提案手法は,多くの回路において通信コストと計算コストの両方でハーフゲートを突破するが,回路に依存するため,正確な効率向上を実証的に見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:37:33 GMT)
Assessing the Capability of YOLO- and Transformer-based Object Detectors for Real-time Weed Detection [0.0] 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、評価された指標では、全てのモデルが等しくよく機能するのに対し、YOLOv9モデルは強いリコールスコアの点で際立っていることがわかった。
RT-DETRモデル、特にRT-DETR-lは、データセット1では82.44 %、データセット2では81.46 %の精度で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 09:56:55 GMT)
Advancing Personalized Federated Learning: Integrative Approaches with AI for Enhanced Privacy and Customization [0.0] 本稿では,最先端AI技術を用いてPFLを強化する新しい手法を提案する。
本稿では、個々のクライアントモデルの性能を高め、堅牢なプライバシ保護機構を保証するモデルを提案する。
この研究は、真のパーソナライズされたプライバシを重視したAIシステムの新たな時代への道を開くものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 07:03:29 GMT)
A healthier stochastic semiclassical gravity: world without Schrödinger cats [0.0] 半古典重力は、平均場近似における量子化された物質に古典的な重力を結合する。
まず、物質分布の量子的ゆらぎを無視する。
第二に、量子力学の線型性に反する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 17:03:38 GMT)
A comparative study of LQU and LQFI in general qubit-qutrit axially symmetric states [0.0] 局所量子不確実性 (LQU) と局所量子フィッシャー情報 (LQFI) のコンパクトな閉形式を、ハイブリッド量子量子ビット軸対称 (AS) 状態に対して導出した。
量子情報処理において重要な行動に新しい特徴が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 14:19:13 GMT)
A Multi-Layered Large Language Model Framework for Disease Prediction [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は複雑な医療データを処理し、病気の分類を強化する。
本研究は,3つのアラビア医療用テキスト前処理技術について検討する。
CAMeL-BERT, AraBERT, Asafaya-BERTをLoRAで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:53:50 GMT)
A Hybrid Data-Driven Approach For Analyzing And Predicting Inpatient Length Of Stay In Health Centre [0.0] 本研究は,患者フローの最適化のためのオール・エンコンパス・フレームワークを提案する。
我々は、230万件の未確認患者記録の包括的なデータセットを用いて、人口統計、診断、治療、サービス、費用、料金を分析した。
本モデルでは,患者の入院時間(LoS)を教師付き学習アルゴリズムを用いて予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 18:01:48 GMT)
A Comprehensive Analysis on Machine Learning based Methods for Lung Cancer Level Classification [0.0] 肺がんは世界中の公衆衛生において大きな問題であり、安定した技術を用いた早期診断が必要である。
この研究は、肺癌のステージを正確に分類するための機械学習(ML)手法の徹底的な研究を開始する。
XGBoost(XGB)、LGBM、Adaboost、Logistic Regression(LR)、Decision Tree(DT)、Random Forest(RF)、CatBoost、k-Nearest Neighbor(k-NN)などの機械学習(ML)モデルは、方法論的に実行され、対比される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 12:09:54 GMT)
"Estimating software project effort using analogies": Reflections after 28 years [0.0] 本稿は, (i) 達成されたこと, (ii) 耐えられたこと, (iii) 振り返りの利点によって達成できたことについて検討する。
当初の研究では、ベンチマーク、サンプル外テスト、データ/ツールの共有による実証的な検証を強調していた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:44:38 GMT)