Holistically Guided Monte Carlo Tree Search for Intricate Information Seeking [118.4] 我々は,モンテカルロ木探索 (HG-MCTS) を用いた新たな情報探索パラダイムを採用したLLMベースの検索アシスタントを提案する。
本稿では,知識メモリを用いたプログレッシブ情報収集プロセスとしてタスクを再構築し,適応型チェックリストとMCTSのマルチパースペクティブ報酬モデルとを結合する。
マルチパースペクティブ報酬モデリングは、探索と検索の両方の報奨と、完了と残るサブゴールを追跡する進捗フィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:36:39 GMT)
VideoRoPE: What Makes for Good Video Rotary Position Embedding? [109.9] VideoRoPEは、長いビデオ検索、ビデオ理解、ビデオ幻覚といった様々な下流タスクにまたがって、従来型のRoPEを一貫して上回っている。
VideoRoPEは、周期的振動を緩和するためのテキスト低周波時間割当、空間対称性を維持するためのテキスト対角配置、時間的および空間的インデックスを分離するためのテキスト調整可能な時間間隔を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:56:04 GMT)
G2PDiffusion: Genotype-to-Phenotype Prediction with Diffusion Models [88.9] 本稿では,G2PDiffusionについて紹介する。G2PDiffusionは,複数の種にまたがる遺伝子型からフェノタイプへの拡散モデルである。
我々は,形態的表現型を種間で表現するために画像を使用し,条件付き画像生成として表現型予測を再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:16:31 GMT)
GaussRender: Learning 3D Occupancy with Gaussian Rendering [84.6] GaussRenderは、Voxelベースの監視を強化する3Dから2Dへのプラグアンドプレイのリジェクション損失である。
提案手法は, 任意の2次元視点に3次元ボクセル表現を投影し, ガウススプラッティングをボクセルの効率的かつ微分可能なレンダリングプロキシとして活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:07:51 GMT)
Grounding Fallacies Misrepresenting Scientific Publications in Evidence [84.3] 誤検出データセットMisciの拡張であるMisciPlusを紹介する。
MissciPlusは、実世界の誤った証拠と誤った主張を組み合わせ、証拠に基づく事実チェックモデルへの入力と同一である。
以上の結果から,現在の事実チェックモデルでは,誤報を否定するために,誤表現された科学パスを使用するのが困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:18:00 GMT)
Rejecting Hallucinated State Targets during Planning [84.2] 本稿では,アドオン目標評価器を用いた適応モデルの提案に対して,幻覚的かつ実現不可能な目標を拒絶することを提案する。
しかし、適切なトレーニングがなければ、評価器は妄想的な見積もりを生成し、無駄にすることができる。
提案手法は妄想行動を大幅に低減し,計画エージェントの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:10:13 GMT)
3DTrajMaster: Mastering 3D Trajectory for Multi-Entity Motion in Video Generation [84.0] 制御可能なビデオ生成における従来の方法は、主に物体の動きを操作するために2D制御信号を利用する。
本稿では3次元空間におけるマルチエンタリティダイナミクスを制御する頑健なコントローラである3DTrajMasterを紹介する。
3DTrajMasterは,多心性3D動作を制御するための精度と一般化の両面において,新しい最先端技術を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:51:33 GMT)
Transferring Foundation Models for Generalizable Robotic Manipulation [82.1] インターネット規模の基盤モデルによって生成された言語推論セグメンテーションマスクを効果的に活用する新しいパラダイムを提案する。
提案手法は,オブジェクトのポーズを効果的かつ堅牢に知覚し,サンプル効率のよい一般化学習を可能にする。
デモは提出されたビデオで見ることができ、より包括的なデモはlink1またはlink2で見ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:58:32 GMT)
Long-VITA: Scaling Large Multi-modal Models to 1 Million Tokens with Leading Short-Context Accuray [79.4] Long-VITAは、長いコンテキストの視覚言語理解タスクのための大規模なマルチモーダルモデルである。
4Kフレームまたは1Mトークン上で、画像、ビデオ、テキストのモダリティを同時に処理し、分析するのに適している。
Long-VITAは完全に再現可能で、トレーニングとテストのためにNPUとGPUプラットフォームの両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:59:56 GMT)
A-Bench: Are LMMs Masters at Evaluating AI-generated Images? [78.4] A-Benchは、マルチモーダルモデル(LMM)がAI生成画像(AIGI)を評価するマスターであるかどうかを診断するために設計されたベンチマークである。
最終的に、16のテキスト・ツー・イメージモデルの2,864のAIGIがサンプリングされ、それぞれが人間の専門家によって注釈付けされた質問回答と組み合わせられ、18のLMMでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:20:54 GMT)
IPSeg: Image Posterior Mitigates Semantic Drift in Class-Incremental Segmentation [77.1] CISSにおけるセマンティックドリフトとデグレード性能に寄与する2つの重要な課題を特定した。
まず、モデルの異なる部分が異なる漸進的な段階に最適化されるという、別々の最適化の問題を強調します。
第二に、不適切な擬似ラベルから生じる雑音のセマンティクスを同定し、その結果、準最適結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:19:37 GMT)
Two-Point Deterministic Equivalence for Stochastic Gradient Dynamics in Linear Models [76.5] ランダムリゾルダーの2点関数に対する新しい決定論的等価性を導出する。
勾配勾配を有する多種多様な高次元学習線形モデルの性能を統一的に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:45:40 GMT)
People use fast, goal-directed simulation to reason about novel games [71.0] シンプルなが斬新なConnect-Nスタイルのボードゲームについて、人々がどう考えるかを研究する。
ゲームがどんなに公平か、そしてどんなに楽しいのかを、ごくわずかな経験から判断するよう、私たちは人々に求めます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:03:50 GMT)
Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning: A Recurrent Depth Approach [70.4] 本稿では,潜在空間における暗黙的推論によるテスト時間計算のスケールアップが可能な,新しい言語モデルアーキテクチャについて検討する。
我々のモデルは繰り返しブロックを繰り返すことで動作し、テスト時に任意の深さに展開する。
結果のモデルが推論ベンチマークの性能を劇的に改善できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:55:02 GMT)
Goku: Flow Based Video Generative Foundation Models [70.4] 直流変圧器を応用した画像・映像の共同生成モデルの最先端のファミリーは、業界をリードする性能を達成する。
データキュレーションパイプライン、モデルアーキテクチャ設計、フローの定式化、効率的で堅牢な大規模トレーニングのための高度なインフラなど、高品質なビジュアル生成を可能にする基本的な要素について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:03:55 GMT)
Simple and Provable Scaling Laws for the Test-Time Compute of Large Language Models [70.1] 大規模言語モデルのテスト時間計算のための2つの原理的アルゴリズムを提案する。
理論的には、1つのアルゴリズムの故障確率は、そのテスト時間計算が大きくなるにつれて指数関数的に減衰する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:08:29 GMT)
Adding Conditional Control to Diffusion Models with Reinforcement Learning [68.1] 拡散モデルは、生成されたサンプルの特性を正確に制御できる強力な生成モデルである。
大規模なデータセットでトレーニングされたこれらの拡散モデルは成功したが、下流の微調整プロセスに新たな制御を導入する必要があることが多い。
本研究では、オフラインデータセットを用いた強化学習(RL)に基づく新しい制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:08:17 GMT)
Transolver++: An Accurate Neural Solver for PDEs on Million-Scale Geometries [67.6] Transolver++は、百万のスケールでPDEを解くことができる、非常に並列で効率的なニューラルソルバである。
Transolver++は、シングルGPU入力能力を初めて100万ポイントに拡張する。
数百万スケールの高忠実度産業シミュレーションで20%以上の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:48:09 GMT)
Gemstones: A Model Suite for Multi-Faceted Scaling Laws [67.5] Gemstonesは、これまでで最も包括的なオープンソースのスケーリング法データセットです。
これらのモデルは、異なる学習率、スケジュール、アーキテクチャ形状で訓練されている。
私たちのチェックポイントは、モデルの幅と深さの関数として言語の性能を予測する法則のような、より複雑なスケーリング研究を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:09:38 GMT)
IDPro: Flexible Interactive Video Object Segmentation by ID-queried Concurrent Propagation [66.9] 複数のフレームを同時に受け入れることのできるフレームワークを提案し、フレーム間の相乗的相互作用(SIAF)を探索する。
我々のSwinB-SIAFはDAVIS 2017(89.6%、J&F@60)で最先端のパフォーマンスを達成した
我々のR50-SIAFは、挑戦的なマルチオブジェクトシナリオの下で、最先端の競合製品よりも3倍高速です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:57:40 GMT)
MindAligner: Explicit Brain Functional Alignment for Cross-Subject Visual Decoding from Limited fMRI Data [64.9] MindAlignerは、限られたfMRIデータからのクロスオブジェクト脳デコーディングのためのフレームワークである。
脳伝達マトリックス(BTM)は、任意の新しい被験者の脳信号を既知の被験者の1人に投射する。
脳機能アライメントモジュールは、異なる視覚刺激下で軟質なクロスオブジェクト脳アライメントを実行するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:01:59 GMT)
VoiceTextBlender: Augmenting Large Language Models with Speech Capabilities via Single-Stage Joint Speech-Text Supervised Fine-Tuning [64.6] 大規模言語モデル(LLM)のバックボーンの低ランク適応(LoRA)に対して,新しい単一段階共同音声テキストSFTアプローチを提案する。
従来のSpeechLMの7Bまたは13Bパラメータと比較すると,我々の3Bモデルは様々な音声ベンチマークにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:08:29 GMT)
Causality can systematically address the monsters under the bench(marks) [64.4] ベンチマークはさまざまなバイアス、アーティファクト、リークに悩まされている。
モデルは、調査の不十分な障害モードのため、信頼できない振る舞いをする可能性がある。
因果関係はこれらの課題を体系的に解決するための 理想的な枠組みを提供します
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:01:37 GMT)
Enhancing Compositional Text-to-Image Generation with Reliable Random Seeds [63.8] テキスト間拡散モデルは任意のテキストプロンプトからリアルな画像を生成することができる。
彼らはしばしば「2匹の犬」や「ボウルの右側のペンギン」のような作曲のプロンプトに対して矛盾した結果を出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:14:32 GMT)
Understanding Matrix Function Normalizations in Covariance Pooling through the Lens of Riemannian Geometry [63.7] グローバル共分散プーリング(GCP)は、高レベルの表現の2階統計を利用して、ディープニューラルネットワーク(DNN)の性能を向上させることが実証されている。
本稿では、リーマン幾何学の観点から行列対数とパワーの包括的かつ統一的な理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:42:41 GMT)
Self-Regulation and Requesting Interventions [63.6] 介入要求のための"helper"ポリシーをトレーニングするオフラインフレームワークを提案する。
PRMによる最適介入タイミングを判定し,これらのラベル付き軌道上でヘルパーモデルを訓練する。
このオフラインアプローチは、トレーニング中のコストのかかる介入コールを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:06:17 GMT)
Neural Network Verification with Branch-and-Bound for General Nonlinearities [63.4] ブランチ・アンド・バウンド(BaB)は、ニューラルネットワーク(NN)検証において最も効果的な手法の一つである。
我々は、一般的な非線形性にBaBを実行し、一般的なアーキテクチャでNNを検証する汎用フレームワークGenBaBを開発した。
我々のフレームワークは、一般的な非線形グラフの検証を可能にし、単純なNNを超えた検証アプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:42:52 GMT)
HtmlRAG: HTML is Better Than Plain Text for Modeling Retrieved Knowledge in RAG Systems [62.4] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は知識能力の向上とLLMの幻覚の軽減を目的としている。
本稿では,RAGにおける検索された知識の形式として,平易なテキストの代わりにHTMLを使用するRAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:32:24 GMT)
FlashVideo:Flowing Fidelity to Detail for Efficient High-Resolution Video Generation [61.6] DiT拡散モデルは、モデルキャパシティとデータスケールのスケーラビリティを活用して、テキスト・ビデオ生成において大きな成功を収めた。
しかし、テキストプロンプトに一致した高い内容と動きの忠実度は、しばしば大きなモデルパラメータとかなりの数の関数評価(NFE)を必要とする。
本稿では,モデルキャパシティとNFEを戦略的に割り当て,生成精度と品質のバランスをとる新しい2つのステージフレームワークであるFlashVideoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:59:59 GMT)
MJ-VIDEO: Fine-Grained Benchmarking and Rewarding Video Preferences in Video Generation [61.2] MJ-VIDEOはMixture-of-Experts (MoE)ベースのビデオ報酬モデルである。
関連する専門家を動的に選別し、入力されたテキストとビデオのペアに基づいて好みを正確に判断する。
全体の17.58%と15.87%の改善、微粒な選好判断が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:54:34 GMT)
On Sequential Fault-Intolerant Process Planning [60.7] 我々は、逐次的フォールトトレラントプロセス計画(SFIPP)と呼ばれる計画問題を提案し、研究する。
SFIPPは、全ての段階が成功する場合にのみ計画が成功すると判断される多くの連続した多段階決定問題に共通する報酬構造をキャプチャする。
私たちは、異なるアクションを選択して、それぞれのステージで成功の確率を未知にする必要がある設定のために、確実に厳密なオンラインアルゴリズムを設計します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:20:35 GMT)
MELON: Indirect Prompt Injection Defense via Masked Re-execution and Tool Comparison [60.3] LLMエージェントは間接的プロンプトインジェクション(IPI)攻撃に対して脆弱である。
我々は新しいIPI防御であるMELONを提示する。
MELONは攻撃防止と実用保存の両方においてSOTA防御に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:57:49 GMT)
Self-Rationalization in the Wild: A Large Scale Out-of-Distribution Evaluation on NLI-related tasks [59.5] 自由文の説明は表現力があり理解しやすいが、多くのデータセットには注釈付き説明データがない。
我々は、T5-LargeモデルとOLMo-7Bモデルを微調整し、微調整データ品質、微調整サンプル数、少数ショット選択方法の影響を評価した。
モデルは、自然言語推論(NLI)、ファクトチェック、抽象的な要約における幻覚検出の3つのタスクにまたがる19の多様なOODデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:01:32 GMT)
Transforming Science with Large Language Models: A Survey on AI-assisted Scientific Discovery, Experimentation, Content Generation, and Evaluation [58.1] 多くの新しいAIモデルとツールが提案され、世界中の研究者や学者が研究をより効果的かつ効率的に実施できるようにすることを約束している。
これらのツールの欠点と誤用の可能性に関する倫理的懸念は、議論の中で特に顕著な位置を占める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:26:45 GMT)
AniSDF: Fused-Granularity Neural Surfaces with Anisotropic Encoding for High-Fidelity 3D Reconstruction [55.7] AniSDF(AniSDF)は,高忠実度3次元再構成のための物理に基づく符号化による融合粒度ニューラルサーフェスを学習する新しいアプローチである。
本手法は, 幾何再構成と新規ビュー合成の両面において, SDF法の品質を飛躍的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:52:01 GMT)
HAC++: Towards 100X Compression of 3D Gaussian Splatting [55.6] 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、新しいビュー合成のための有望なフレームワークとして登場し、高速レンダリング速度と高忠実さを誇っている。
しかし、ガウスの点雲(あるいは論文のアンカー)のスパースで非組織的な性質は、圧縮の課題を提起している。
本研究では,非組織型アンカーと構造化ハッシュグリッドの関係を利用したHAC++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:44:35 GMT)
A New Bite Into Dark Matter with the SNSPD-Based QROCODILE Experiment [55.5] 低エネルギー(QROCODILE)におけるダークマターインシデントのための量子分解能線極低温観測による最初の結果を示す。
QROCODILE実験では、暗黒物質散乱と吸収の標的とセンサーとして、マイクロワイヤベースの超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)を使用している。
サブMeVダークマター粒子と30keV以下の質量との相互作用に関する新たな世界的制約を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:40:07 GMT)
Multi-Class Segmentation of Aortic Branches and Zones in Computed Tomography Angiography: The AortaSeg24 Challenge [55.3] AortaSeg24 MICCAI Challengeは、23の臨床的に関連する大動脈枝と領域に注釈付き100 CTA巻の最初のデータセットを導入した。
本稿では,トップパフォーマンスアルゴリズムの課題設計,データセットの詳細,評価指標,詳細な分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:09:05 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） (Fri, 07 Feb 2025 16:15:37 GMT)
Tensor Product Attention Is All You Need [54.4] プロダクトアテンション(TPA)は、テンソル分解を使用してクエリ、キー、値をコンパクトに表現する新しいアテンションメカニズムである。
TPAは、メモリ効率とともに改善されたモデル品質を実現する。
本稿では,シーケンスモデリングのための新しいモデルアーキテクチャであるProducT ATTion Transformer (T6)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:00:48 GMT)
Exploit Gradient Skewness to Circumvent Byzantine Defenses for Federated Learning [54.4] フェデレート・ラーニング(FL)はビザンツの攻撃に対する脆弱性で有名だ。
現在のビザンティンの防衛線は共通の帰納バイアスを共有しており、全ての勾配の中で、密集した防御線は正直である可能性が高い。
不均一なデータにより、高密度に分布する直交勾配群が最適勾配から遠ざかっていることが判明した。
我々はSTRIKEと呼ばれる新しいスキュー・アウェア・アタックを提案し、まず、スキュー・グラデーションを探索し、次に、スキュー・グラデーション内にビザンチン・グラデーションを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:56:39 GMT)
${\rm P{\small ROOF}W{\small ALA}}$: Multilingual Proof Data Synthesis and Theorem-Proving [53.7] $rm P Small ROOFWsmall ALA$と呼ばれるフレームワークは、ニューラル定理プロデューサと2つの確立された対話的証明アシスタント間の相互作用を可能にする。
私たちは、$rm P Small ROOFWsmall ALA$生成のCoqとLeanのデータの組み合わせでトレーニングされたモデルが、標準のprov-at-k$メトリック上で、Lean-onlyとCoq-onlyのモデルを上回っていることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:35:46 GMT)
CP-Guard+: A New Paradigm for Malicious Agent Detection and Defense in Collaborative Perception [53.1] 協調知覚(CP)は、安全で自律的な運転のための有望な方法である。
本稿では,悪意のあるエージェントを機能レベルで効果的に識別する,悪意のあるエージェント検出のための新しいパラダイムを提案する。
また,CP-Guard+と呼ばれる堅牢な防御手法を開発し,良性の表現と悪質な特徴とのマージンを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:58:45 GMT)
Near-Optimal Online Learning for Multi-Agent Submodular Coordination: Tight Approximation and Communication Efficiency [52.6] 離散部分モジュラー問題を連続的に最適化するために,$textbfMA-OSMA$アルゴリズムを提案する。
また、一様分布を混合することによりKLの発散を効果的に活用する、プロジェクションフリーな$textbfMA-OSEA$アルゴリズムも導入する。
我々のアルゴリズムは最先端OSGアルゴリズムによって提供される$(frac11+c)$-approximationを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:57:56 GMT)
Survey on AI-Generated Media Detection: From Non-MLLM to MLLM [51.9] AI生成メディアを検出する方法は急速に進化してきた。
MLLMに基づく汎用検出器は、信頼性検証、説明可能性、ローカライゼーション機能を統合する。
倫理的・セキュリティ的な配慮が、重要な世界的な懸念として浮上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:18:20 GMT)
Point2RBox-v2: Rethinking Point-supervised Oriented Object Detection with Spatial Layout Among Instances [50.8] ここでは,P2RBox-v2という,点教師付きOOD学習インスタンス間の空間的レイアウトを探索する手法を提案する。
私たちのソリューションはエレガントで軽量ですが、特に密集したシーンでは、競争力のあるパフォーマンスが期待できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:23:19 GMT)
Dynamic Uncertainty Ranking: Enhancing Retrieval-Augmented In-Context Learning for Long-Tail Knowledge in LLMs [50.3] 大規模言語モデル(LLM)は、事前訓練中に多様なドメインから膨大な量の知識を学習することができる。
専門ドメインからの長い尾の知識は、しばしば不足し、表現されていないため、モデルの記憶にはほとんど現れない。
ICLの強化学習に基づく動的不確実性ランキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:56:36 GMT)
Autoregressive Generation of Static and Growing Trees [49.9] 本稿では,ツリー生成のためのトランスフォーマーアーキテクチャとトレーニング戦略を提案する。
アーキテクチャはデータを複数の解像度で処理し、1時間ガラスの形状を持ち、中間層は外側層よりも少ないトークンを処理する。
我々は,この手法を拡張して,イメージ・ツー・ツリーとポイント・クラウド・ツー・ツリー条件生成を行い,木の成長過程をシミュレートし,4D木を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:51:14 GMT)
Statistical Collusion by Collectives on Learning Platforms [49.2] 集団は自身の利益に合わせるためにプラットフォームに影響を与えようとするかもしれない。
この方法でプラットフォームに影響を与えるためには、集団が実行しなければならない計算を理解することが不可欠である。
これらの問題を理論的かつアルゴリズム的に処理するフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:36:23 GMT)
Population fluctuations increase the output of superradiant LEDs [49.2] 人口変動は、スーパーラジアントLEDの出力パワーと集合ラビ分裂を著しく増大させることができる。
集団変動は、超放射光LEDの出力と集合ラビ分裂を著しく増大させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:19:01 GMT)
Spatio-Temporal Foundation Models: Vision, Challenges, and Opportunities [48.5] ファンデーションモデル(STFM)は、人工知能に革命をもたらし、パフォーマンスの新たなベンチマークを設定し、幅広いビジョンと言語タスクにわたる変換機能を実現する。
本稿では,STFMの今後の展望を概説し,その本質的特徴と汎用性について概説する。
我々は,STFMを効果的かつ広範に適用する目的で研究を進める可能性や方向性を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:39:32 GMT)
Discrepancies are Virtue: Weak-to-Strong Generalization through Lens of Intrinsic Dimension [48.4] W2S(Wak-to-strong)一般化(W2S)とは、弱い教師が生成した擬似ラベルに基づいて強力な学生モデルを訓練するファインタニング(FT)の一種である。
我々は、分散還元の観点から、リッジレス回帰設定におけるW2Sを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:46:43 GMT)
Fillerbuster: Multi-View Scene Completion for Casual Captures [48.1] 本稿では,新しい大規模多視点潜伏拡散変換器を用いて3次元シーンの未知領域を完結するFillerbusterを提案する。
我々の解決策は、未知のターゲットビューを生成し、必要に応じて画像のポーズを復元しながら、入力フレームの広いコンテキストを消費できる生成モデルを訓練することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:59:51 GMT)
Masked Diffusion Models are Secretly Time-Agnostic Masked Models and Exploit Inaccurate Categorical Sampling [47.8] 仮面拡散モデル (MDM) は離散データの生成モデルとして人気がある。
我々はMDMのトレーニングとサンプリングの両方が理論的に時間変数から解放されていることを示す。
一般に使用されている32ビット浮動小数点精度においても,まず基礎となる数値問題を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:35:02 GMT)
From Introspection to Best Practices: Principled Analysis of Demonstrations in Multimodal In-Context Learning [47.8] マルチモーダル ICL では,タスクごとにモダリティが異なることが示される。
タスク固有のモダリティの影響に導かれ、ICL性能を高めるためのモダリティ駆動型実証戦略を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:29:02 GMT)
Geometric Signatures of Compositionality Across a Language Model's Lifetime [47.3] 現代言語モデルは、構成性によって実現された言語の本質的な単純さを反映しているかどうかを考察する。
構成性と幾何学的複雑性の関係は,学習した言語的特徴から生じる。
本分析では, 言語構成の意味的側面と表面的側面をそれぞれ符号化し, 非線形次元と線形次元の顕著な対比を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:19:02 GMT)
Optimizing Temperature for Language Models with Multi-Sample Inference [47.1] 本稿では,異なる大言語モデルに対する(近傍)最適温度の自動同定という課題に対処する。
モデルアーキテクチャ、データセット、タスクタイプ、モデルサイズ、予測精度の変動を考慮して、性能最適化における温度の役割を総合的に分析する。
本稿では,温度自動最適化のためのエントロピーに基づく新しい計量法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:35:25 GMT)
Topic-Based Watermarks for Large Language Models [46.7] 本稿では,Large Language Model (LLM) 出力のための軽量なトピック誘導型透かし方式を提案する。
本手法は,Google の SynthID-Text など,業界をリードするシステムに匹敵する難易度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:45:20 GMT)
Meta Audiobox Aesthetics: Unified Automatic Quality Assessment for Speech, Music, and Sound [46.7] 本稿では,人間の介入なしに審美を予測できる自動システムの必要性に対処する。
人間の聴取視点を4つの異なる軸に分解する新しいガイドラインを提案する。
我々は、音声品質のより微妙な評価を提供する、ノン参照、イテムごとの予測モデルを開発し、訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:15:57 GMT)
OccGS: Zero-shot 3D Occupancy Reconstruction with Semantic and Geometric-Aware Gaussian Splatting [46.7] OccGSはSemanticとGeometric-Aware Gaussian Splattingを利用した3D Occupancy再構築フレームワークである。
ガウス人からガウス人への居住を再構築するための累積的なガウスから3Dのボクセルスプラッティング法を開発した。
OccGSは、占有率予測において自己監督手法に対して好意的に機能し、完全に監督されたアプローチに匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:58:59 GMT)
Online Preference Alignment for Language Models via Count-based Exploration [46.5] Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)は、人間の好みに合わせて微調整された大規模言語モデル(LLM)に大きな可能性を示している。
既存のメソッドは、データカバレッジに制限のある、固定データセットからの好みのアライメントを実行する。
オンラインRLHFは、プロンプト-レスポンスペアを反復的に収集することで、LLMが初期データセットのサポートの外部を探索できるようにするのが望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:13:27 GMT)
Modular Training of Neural Networks aids Interpretability [45.8] 我々は,クラスタビリティの尺度を定義し,事前学習したモデルがスペクトルグラフクラスタリングによって高度に集積されたクラスタを形成することを示す。
自動解釈可能性技術を用いることで,よりモジュール化され,異なる,不連続な,より小さな回路を学習するモデルの学習を支援することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:40:17 GMT)
Reward-aware Preference Optimization: A Unified Mathematical Framework for Model Alignment [45.5] 本稿では、人気のある選好最適化手法を統合する数学的フレームワークであるReward-Aware Preference Optimization (RPO)を紹介する。
RPOは、様々な設計選択の影響を混乱させ、体系的に研究するための構造化されたアプローチを提供する。
そこで我々は,このような設計選択をクリーンかつ直接アブレーションできる新しい実験装置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:38:07 GMT)
Application of $α$-order Information Metrics for Secure Communication in Quantum Physical Layer Design [45.4] 本稿ではR'enyiエントロピーに基づく$alpha$-order情報理論メトリクスについて検討する。
我々は,BPSK変調を含む実例に,損失のあるボソニックチャネル上の枠組みを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:44:11 GMT)
Decentralized Online Ensembles of Gaussian Processes for Multi-Agent Systems [45.2] ガウス過程のランダムな特徴近似を計算するための、完全に分散された正確な解を導入する。
得られたアルゴリズムは、シミュレーションおよび実世界のデータセット上でベイズ的および頻繁な手法に対してテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:10:09 GMT)
Diversify-verify-adapt: Efficient and Robust Retrieval-Augmented Ambiguous Question Answering [45.2] 検索拡張生成(RAG)フレームワークは、QAシステムにおけるユーザクエリのあいまいさに対処する。
RAGは、すべてのもっともらしい解釈をカバーし、包括的な応答を生成する。
しかし、単一の検索プロセスは、しばしば品質の低い結果に悩まされる。
本稿では,DIVA(Diversify-verify-Adapt)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:14:04 GMT)
Indigenous Languages Spoken in Argentina: A Survey of NLP and Speech Resources [45.1] アルゼンチンには、少なくとも40の異なる言語を含む、大きながほとんど知られていない先住民族の言語多様性がある。
我々はアルゼンチンで話される先住民族の言語を体系化し、それらを7つの言語族に分類する。
それぞれについて、最新のアルゼンチンの国勢調査に基づいて、全国の先住民の人口規模を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:35:54 GMT)
Evaluating Input Feature Explanations through a Unified Diagnostic Evaluation Framework [44.5] 一般的な説明形式のひとつに、Shapley ValuesやIntegrated Gradientsといった重要な入力機能がある。
これらの説明型は単独でのみ研究されており、それぞれの適用性を判断することは困難である。
我々は、ハイライトと対話的な説明の自動化と直接比較を容易にする統一的なフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:11:38 GMT)
Evaluating the Performance of Large Language Models via Debates [43.4] 大規模言語モデル(LLM)は急速に進化し、様々な分野に影響を与えています。
パフォーマンス評価の現在のほとんどのアプローチは、固定されたドメイン固有の質問に基づいているか、あるいは人間の入力に依存している。
本稿では,LLM間の議論に基づく自動ベンチマークフレームワークを提案する。
この方法は、ドメイン知識だけでなく、議論的推論や矛盾認識といったスキルも評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:56:40 GMT)
Exploring scalable medical image encoders beyond text supervision [42.9] 言語による事前学習は、画像から意味論的に意味のある特徴を抽出する貴重な方法であることが証明されている。
生体画像エンコーダRAD-DINOについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:03:23 GMT)
PRISM-TopoMap: Online Topological Mapping with Place Recognition and Scan Matching [42.7] 本稿では,局所的な位置のグラフを保持するトポロジカルマッピング手法であるPRISM-TopoMapを紹介する。
提案手法は,ローカライゼーションとループ閉鎖のために,スキャンマッチングパイプラインと組み合わせて学習可能なマルチモーダル位置認識を行う。
提案手法の広範な実験的評価を,写真リアリスティックな環境と実物ロボットを用いて行い,その技術状況と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:37:54 GMT)
AIQViT: Architecture-Informed Post-Training Quantization for Vision Transformers [42.5] 後学習量子化(PTQ)は、視覚変換器(ViTs)の記憶と計算コストを削減するための有望なソリューションとして登場した。
AIQViT (Architecture-Informed Post-training Quantization for ViTs) と呼ばれる ViT に適した PTQ 手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:04:50 GMT)
Symbolic Regression of Data-Driven Reduced Order Model Closures for Under-Resolved, Convection-Dominated Flows [41.9] データ駆動クロージャは、未解決の対流支配流の精度を高めるために、標準リダクションオーダーモデル(ROM)を補正する。
本稿では,新しいシンボル回帰(SR)データ駆動ROMクロージャ戦略を提案する。
新たなデータ駆動型SR-ROMクロージャは、解釈可能で、類似性があり、正確で、一般化可能で、堅牢なROMを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:14:41 GMT)
Towards LLM Unlearning Resilient to Relearning Attacks: A Sharpness-Aware Minimization Perspective and Beyond [41.3] 再学習攻撃に対して未学習モデルを堅牢化する方法について検討する。
解析の結果,スムーズさの最適化が再学習攻撃の軽減に重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:03:55 GMT)
A Group Symmetric Stochastic Differential Equation Model for Molecule Multi-modal Pretraining [40.0] 分子プレトレーニングは、AIベースの薬物発見のパフォーマンスを高めるために、急速にゴーツースキーマになっている。
本稿では,2次元トポロジーから3次元反射を生成するMoleculeSDEを提案する。
プレトレーニングベースライン17点と比較することにより,32のダウンストリームタスク中26点において,MoleculeSDEが最先端のパフォーマンスを持つ表現表現を学習できることを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:43:44 GMT)
Understanding Fine-tuning in Approximate Unlearning: A Theoretical Perspective [40.0] ファインチューニング(FT)手法は、未学習を近似するための基本的なアプローチの1つとなっている。
本稿では,線形回帰フレームワーク内での機械学習のためのFT法に関する最初の理論的解析を行う。
本稿では,残りのデータセットに基づいて重量分布マップを構築するRBM(Retention-Based Masking)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:08:38 GMT)
HumanDiT: Pose-Guided Diffusion Transformer for Long-form Human Motion Video Generation [39.7] 提案するHumanDiTは,14,000時間の高品質ビデオを含むデータセットに基づいてトレーニングされたポーズ誘導拡散変換器(DiT)ベースのフレームワークである。
HumanDiTは多数のビデオ解像度と可変シーケンス長をサポートし、長いシーケンスのビデオ生成の学習を容易にする。
実験では、様々なシナリオにまたがる長めの、ポーズの正確なビデオを生成する上で、優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:36:36 GMT)
Towards shutdownable agents via stochastic choice [39.6] 本稿では,USEFULNESSとNEUTRALITYの評価指標を提案する。
グリッドワールドをナビゲートするための単純なエージェントをトレーニングするために、DREST報酬関数を使用します。
これらのエージェントは、USEFULとNEUTRALで学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:50:47 GMT)
Adversarial Training Can Provably Improve Robustness: Theoretical Analysis of Feature Learning Process Under Structured Data [38.4] 本稿では, 特徴学習理論の観点から, 対角的例と対角的学習アルゴリズムの理論的理解を提供する。
本手法は,頑健な特徴学習を効果的に強化し,非ロバストな特徴学習を抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:05:17 GMT)
Latent Swap Joint Diffusion for Long-Form Audio Generation [38.4] Swap Forwardは、フレームレベルの遅延スワップフレームワークで、フォワードのみの方法で、よりスペクトルの詳細なグローバルコヒーレントなロングオーディオを生成する。
実験により、SaFaは既存のジョイント拡散法やトレーニングベースのロングオーディオ生成モデルよりも大幅に優れていることが示された。
またパノラマ生成にも適しており、高い効率とモデル一般化性で同等の最先端性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:02:47 GMT)
InfinitePOD: Building Datacenter-Scale High-Bandwidth Domain for LLM with Optical Circuit Switching Transceivers [37.9] 光回路スイッチング(OCS)を用いたトランシーバレベルの接続性と動的切換を統一する新しいトランシーバ中心型HBDアーキテクチャを提案する。
各トランシーバにOCSを埋め込むことで、InfinitePODは再構成可能なポイント・ツー・マルチポイント接続を実現し、トポロジーを可変サイズのリングに適合させることができる。
InfinitePOD は NVL-72 のコストの31%、NVL-72 と TPUv4 よりも 1 桁低い)、ノード故障比 7% 以下の場合のほぼ 0 桁のクロスToR トラフィックを実現し、モデルFLOP の利用率を 3.37 倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:22:14 GMT)
GST-UNet: Spatiotemporal Causal Inference with Time-Varying Confounders [37.6] データからの影響を察知することは、公衆衛生、政策、社会科学、環境科学といった分野で重要な課題であり、制御された実験はしばしば実現不可能である。
GST-UNetは、複雑な力学に対する因果効果を推定する新しいニューラルネットワークフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:56:01 GMT)
Path Planning for Masked Diffusion Model Sampling [37.5] 本稿では,事前学習したBERTモデルやデノイザを用いたサンプリングフレームワークであるPath Planning (P2)を提案する。
P2は、既知の全てのMDMサンプリング戦略を一般化し、様々な領域におけるパフォーマンスを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:32:03 GMT)
GSM-Infinite: How Do Your LLMs Behave over Infinitely Increasing Context Length and Reasoning Complexity? [37.4] 微粒化制御下での難易度と文脈長を無限に低減した算術問題を生成することができる小学校数学問題生成装置を開発した。
複雑性が増大するにつれて、推論性能が一貫したシグマノイドの低下と、体系的な推論スケーリングの傾向が見られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:05:25 GMT)
Hummingbird: High Fidelity Image Generation via Multimodal Context Alignment [37.4] 本稿では,Hummingbirdについて紹介する。
マルチモーダルコンテキストが与えられた多様性と忠実さの両方を維持するタスクに対処する最初のモデルである。
ベンチマーク実験により、ハミングバードは多様性を維持しながら優れた忠実さを達成し、既存のすべての方法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:32:51 GMT)
Learning Adversarial MDPs with Stochastic Hard Constraints [37.2] 我々は,制約付きマルコフ決定過程(CMDP)におけるオンライン学習について,敵対的損失と厳しい制約を伴って検討した。
我々の研究は、敵の損失と厳しい制約の両方にかかわるCMDPを初めて研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:08:39 GMT)
Transfer learning in Scalable Graph Neural Network for Improved Physical Simulation [37.2] 本稿では,グラフネットワークシミュレータのための事前学習・転送学習パラダイムを提案する。
提案手法により,少量のトレーニングデータを微調整した場合に,モデルの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:18:23 GMT)
Ladder-residual: parallelism-aware architecture for accelerating large model inference with communication overlapping [36.7] すべての残差ベースモデルに適用可能な,シンプルなアーキテクチャ変更であるLadder Residualを紹介する。
Ladder Residualをすべてのレイヤに適用することで、TPシャーディングを8デバイス以上使用することで、推論時にエンドツーエンドのウォールクロックを29%高速化することができる。
1Bおよび3Bラダー変換器をスクラッチからトレーニングし、標準の高密度変圧器ベースラインに匹敵する性能を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:23:57 GMT)
UCFE: A User-Centric Financial Expertise Benchmark for Large Language Models [36.7] UCFEベンチマークは、大規模な言語モデル(LLM)が複雑な現実世界の財務タスクを処理する能力を評価するために設計されている。
804名を対象に,財務課題に対するフィードバックを収集し,ユーザ調査を行った。
その結果,Pearson相関係数は0.78。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:37:03 GMT)
Multitwine: Multi-Object Compositing with Text and Layout Control [36.3] 私たちのモデルでは、シーン内に複数のオブジェクトを追加し、さまざまなインタラクションをキャプチャすることができます。
相互作用が、セルフィーを取るなどの追加のプロップを暗示すると、私たちのモデルは、これらのサポート対象を自律的に生成します。
本稿では,視覚モデルと言語モデルを利用して,マルチモーダル・アライメント・トレーニングデータをシームレスに合成するデータ生成パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:48:54 GMT)
Optimistic Algorithms for Adaptive Estimation of the Average Treatment Effect [36.3] マルティンゲール理論の最近の進歩は、下流推論の力を高めるための適応的手法の道を開いた。
最適な因果推論手法を利用する適応的サンプリング手順について検討する。
本研究は,理論・実践における適応因果推論手法の進歩の歩みを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:39:32 GMT)
Theoretical determination of the ionization potentials of ScF, YF, LaF and AcF [36.1] MF(M = Sc, Y, La, Ac)分子のイオン化ポテンシャルについて, 単一, 二重, 摂動三重励起(CCSD(T))を用いた最先端相対論的結合クラスタアプローチを用いて検討した。
我々は、計算された電離電位に対する様々な計算パラメータの影響を広く研究し、予測に現実的な不確かさを割り当てることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:21:50 GMT)
CoCoA: A Generalized Approach to Uncertainty Quantification by Integrating Confidence and Consistency of LLM Outputs [35.7] 大規模言語モデル(LLM)のための不確実性定量化(UQ)手法は、様々なアプローチを含んでいる。
本稿では,モデル信頼度と出力整合性を新たに合成する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:30:12 GMT)
Can LLMs Convert Graphs to Text-Attributed Graphs? [35.5] 既存のグラフをテキスト対応グラフに変換するために,Topology-Aware Node description Synthesis (TANS)を提案する。
我々はTANSをテキストリッチ,テキスト制限,テキストフリーのグラフで評価し,その適用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:29:07 GMT)
A Strong Baseline for Molecular Few-Shot Learning [35.0] わずかながらの学習は、薬物発見に大きな関心を惹きつけており、近年急速に成長している文献は、主に複雑なメタラーニング戦略を含んでいる。
分子データに対するより簡単な微調整手法を再検討し、マハラノビス距離に基づく正規化二次プローブ損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:21:27 GMT)
Best-of-Both-Worlds Policy Optimization for CMDPs with Bandit Feedback [34.7] Stradi et al.(2024) は、マルコフ決定過程に制約のある最初のベスト・オブ・ボス・ワールドズ・アルゴリズムを提案した。
本稿では,CMDPにおける帯域幅フィードバックを用いたベスト・オブ・ワールドズ・アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは政策最適化手法に基づいており, 占有率に基づく手法よりも効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:13:56 GMT)
AdParaphrase: Paraphrase Dataset for Analyzing Linguistic Features toward Generating Attractive Ad Texts [34.1] 本研究では,人間の嗜好に影響を及ぼす広告文の言語的特徴について考察する。
本稿では、広告テキストのペアに対する人間の好みを含むパラフレーズデータセットであるAdParaphraseを提案する。
分析の結果,人間の判断に好まれる広告文は,より流布度が高く,長さが長く,名詞が増え,ブラケット記号が用いられることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:39:55 GMT)
STRIDE: Automating Reward Design, Deep Reinforcement Learning Training and Feedback Optimization in Humanoid Robotics Locomotion [33.9] 我々は,人型ロボットの移動作業に対する報酬設計,DRLトレーニング,フィードバック最適化を自動化するために,エージェント工学に基づく新しいフレームワークSTRIDEを紹介する。
エージェントエンジニアリングの構造化された原則と大きな言語モデル(LLM)を組み合わせることで、STRIDEはタスク固有のプロンプトやテンプレートに頼ることなく報酬関数を生成し、評価し、反復的に洗練する。
ヒューマノイドロボットの形態を特徴とする多様な環境において、STRIDEは最先端の報酬設計フレームワークであるEUREKAよりも優れており、効率とタスクパフォーマンスが大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:37:05 GMT)
Extracting and Understanding the Superficial Knowledge in Alignment [33.7] 近年の研究では、より単純な方法により、より低コストでアライメントが達成できることが示されている。
我々は表面的知識の概念を定式化し、簡単に再帰トークンによって獲得できる知識として定義する。
その結果,表面的な知識はアライメントのかなりの部分を占めるが,物語全体ではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:32:19 GMT)
NextBestPath: Efficient 3D Mapping of Unseen Environments [33.6] 従来のアプローチでは、主にエージェントの位置に近い次の最良のビューを予測するが、これは局所的に立ち往生する傾向にある。
本研究では,Dom ゲーム用のマップ生成器を備えた新しいデータセット AiMDoom を導入し,多様な屋内環境におけるアクティブな3Dマッピングのベンチマークを行う。
我々は、近視視点のみに焦点をあてるのではなく、長期的な目標を予測できる、NBP(Next-best-path)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:18:08 GMT)
Measuring Variable Importance in Heterogeneous Treatment Effects with Confidence [33.1] 因果機械学習は、複雑なデータから個々の治療効果を推定する約束を持っている。
本稿では,CPI(Conditional Permutation Importance)法に基づくアルゴリズムPermuCATEを提案する。
シミュレーションおよび実世界の健康データセットにおけるPermuCATEの利点を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:35:23 GMT)
Implicit Bias of SignGD and Adam on Multiclass Separable Data [33.1] 勾配に基づく異なる手法はゼロの訓練誤差を達成できるが、異なる一般化特性を誘導する異なる解に収束する。
多クラス交叉エントロピー最小化におけるAdamとSign Gradient Descentの暗黙バイアスを特徴付ける。
我々はその結果を一般のp-ノルム正規化降下アルゴリズムおよび他の多クラス損失に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:09:32 GMT)
Learning Causal Alignment for Reliable Disease Diagnosis [32.9] モデル決定過程を専門家のものと整合させるための因果関係に基づくアライメントフレームワークを提案する。
本手法が2つの診断応用に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:15:53 GMT)
Confidence Elicitation: A New Attack Vector for Large Language Models [32.2] 数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)は、以前の小さな言語と同様、敵攻撃に苦しむ。
クローズドソースモデルの導入により、生成された出力とは別に、モデルに関する情報は得られない。
これは、現在のブラックボックス攻撃が最終予測を利用して攻撃が成功したかどうかを検出することを意味する。
本研究は,ブラックボックスアクセスのみを分類した状態で,出力確率を用いた攻撃誘導の可能性について検討し,実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:07:36 GMT)
A Regularized Newton Method for Nonconvex Optimization with Global and Local Complexity Guarantees [31.8] 2階局所呼び出しに関して、$epsilon-frac32) + tilde O$と、Hessian-vectorvectorsに対して$tilde O(epsilon-frac74)$という大域的な複雑さを見出す。
予備的な数値計算の結果は、我々のアルゴリズムを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:10:10 GMT)
Bridging the Visual Gap: Fine-Tuning Multimodal Models with Knowledge-Adapted Captions [31.6] 我々は、モデルの既存の知識と視覚的理解でトレーニングデータを自動的に適応するデータ中心のアプローチである、知識適応(KnowAda)ファインチューニングを導入する。
KnowAdaは、高い記述性を維持しながら幻覚を最小限にする。
以上の結果から,KnowAdaは自動測定と人的評価の両方において,様々なベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:07:28 GMT)
On the Difficulty of Constructing a Robust and Publicly-Detectable Watermark [31.4] 既存のスキームは、堅牢性、非鍛造性、および公開検出性を組み合わせたものはない。
ディープラーニング能力の飛躍を伴わずに、私たちのスキームの特定のコンポーネントを構築するのは魅力的です。
我々は、堅牢で公に検証可能な証明を実際に実現する前に対処する必要がある研究の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:11:28 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） (Fri, 07 Feb 2025 03:34:08 GMT)
Teacher-student training improves accuracy and efficiency of machine learning inter-atomic potentials [31.1] 機械学習の原子間ポテンシャル(MLIP)は分子動力学(MD)シミュレーションの分野に革命をもたらしている。
本稿では,教師からの潜伏知識(原子エネルギー)を学生のトレーニングの強化に用いる教師学生訓練フレームワークを提案する。
注目すべきは、両方のモデルが同じ量子化学データセットでトレーニングされているにもかかわらず、学生モデルは教師の精度を越えられることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:20:43 GMT)
CMamba: Learned Image Compression with State Space Models [31.1] 本稿では,コンボリューションと状態空間モデル(SSM)をベースとした画像圧縮フレームワークを提案する。
具体的には、CMambaはContent-Adaptive SSM(CA-SSM)モジュールとContext-Aware Entropy(CAE)モジュールの2つの重要なコンポーネントを紹介している。
実験の結果,CMambaは高い速度歪み性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:07:04 GMT)
Mastering the Craft of Data Synthesis for CodeLLMs [30.6] 大規模な言語モデル(LLM)は、エンコード理解と生成において素晴らしいパフォーマンスを示している。
データ合成とフィルタリング技術は広く採用されており、この文脈では非常に効果的であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:49:48 GMT)
Neural-Symbolic Collaborative Distillation: Advancing Small Language Models for Complex Reasoning Tasks [30.6] 大規模言語モデル(LLM)の複雑な推論能力を学習するための新しい知識蒸留法を提案する。
NesyCDはLLMの一般的な能力と専門知識を異なる方法で蒸留する。
実験の結果,NesyCDは領域内(BBH, GSM8K)および領域外(AGIEval, ARC)データセット上でのSLMの複雑な推論性能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） (Fri, 07 Feb 2025 11:45:11 GMT)
Mitigating Unintended Memorization with LoRA in Federated Learning for LLMs [30.1] フェデレートラーニング(FL)は、クライアント間の直接的なデータ露光を回避する共同トレーニングの一般的なパラダイムである。
敵対的かつ正直なクライアントは、単にターゲットのプロンプトを通じて、他の参加者のトレーニングデータを復元することができる。
低ランク適応(LoRA)はFL中の記憶を最大10倍に減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:04:39 GMT)
SeaFormer++: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Visual Recognition [29.5] 本研究では,モバイル視覚認識のための圧縮強化軸変換器 (SeaFormer) を提案する。
モバイルフレンドリーなライバルとTransformerベースのライバルに勝って、パフォーマンスが良く、レイテンシも低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:53:24 GMT)
From Instance Training to Instruction Learning: Task Adapters Generation from Instructions [29.5] 本稿では,事例学習の欠点に対処するために,人間の学習をシミュレートすることに焦点を当てる。
タスク固有のモデルを自動的に構築するTAGI(Task Adapters from Instructions)を導入する。
超自然的インストラクションとP3データセットを用いたTAGIの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:37:20 GMT)
Accurate and Regret-aware Numerical Problem Solver for Tabular Question Answering [29.4] 本研究では,大規模言語モデルを用いたTabLaPというモデルを提案する。
TabLaPは最先端のモデルよりもかなり正確であることを示し、2つのデータセットで解の精度を5.7%と5.8%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:36:53 GMT)
Complexity Analysis of Normalizing Constant Estimation: from Jarzynski Equality to Annealed Importance Sampling and beyond [28.9] 非正規化確率密度 $piproptomathrme-V$ が与えられたとき、正規化定数 $Z=int_mathbbRdmathrme-V(x)mathrmdx$ または自由エネルギー $F=-log Z$ はベイズ統計学、統計力学、機械学習において重要な問題である。
本稿では,逆拡散型サンプリング器に基づく新しい正規化定数推定アルゴリズムを提案し,その複雑さを解析するための枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:05:28 GMT)
PoI: Pixel of Interest for Novel View Synthesis Assisted Scene Coordinate Regression [28.4] 提案手法は,下位の画素を除去しながら,高解像度画素を選択的に抽出する,新しいフィルタリング手法を提案する。
このフィルタは、トレーニング中にSCRモデルのリアルタイム再投射損失と勾配を同時に測定する。
このフィルタリング技術に基づいて,スパース入力を用いてシーン座標の回帰を改善する新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:24:23 GMT)
Generating Symbolic World Models via Test-time Scaling of Large Language Models [28.3] 計画ドメイン定義言語(PDDL)は、正確な状態記述と正式な状態記述を可能にする計画抽象化として利用されます。
提案手法は,まずまずBest-of-Nサンプリング手法を用いて初期解の質を向上し,その解を言語化された機械学習で微妙に洗練する。
本手法はPDDL ドメインの生成において O1-mini よりも優れ,2つのタスクで50% 以上の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:52:25 GMT)
Leveraging a Simulator for Learning Causal Representations from Post-Treatment Covariates for CATE [28.1] 治療効果の推定には、個々の結果に対する異なる治療の影響を評価することが含まれる。
観測データを用いた条件平均処理効果(CATE)の推定
我々は,損失関数を一般化境界からインスパイアした新しい手法であるSimPONetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:04:37 GMT)
Simplicity Prevails: Rethinking Negative Preference Optimization for LLM Unlearning [28.0] 本研究は、不要なデータの影響を取り除くことを目的として、大規模言語モデル(LLM)アンラーニングの問題を研究する。
未学習の需要が増えているにもかかわらず、技術的に地平線を画した最適化フレームワークは欠如している。
我々はSimNPOと呼ばれるシンプルで効果的なアンラーニング最適化フレームワークを提案し、参照モデルへの依存をなくすことによる「単純さ」がアンラーニングの恩恵をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:34:28 GMT)
QuEST: Stable Training of LLMs with 1-Bit Weights and Activations [27.6] QuESTはスパースまたは量子化された言語モデルをトレーニングするための新しい方法である。
我々は,QuESTがハードウェア支援精度の全範囲にわたって,安定したスケーリング法則を導出することを示す。
我々はQuESTで生成されたモデルを効率的に実行可能であることを示すGPUカーネルサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:23:34 GMT)
Prepending or Cross-Attention for Speech-to-Text? An Empirical Comparison [27.4] 本研究では,高密度機能プリペンディング(DFP)とクロスアテンションアーキテクチャの性能を比較した。
DFPは広く採用されているが,本研究の結果はDFPのクロスアテンションに対する優位性を示すものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:12:12 GMT)
Efficient Few-Shot Continual Learning in Vision-Language Models [26.9] 視覚言語モデル(VLM)は、視覚的質問応答や画像キャプションといったタスクに優れる。
VLMは、CLIPのような事前訓練されたイメージエンコーダの使用によって制限されることが多く、全体的なパフォーマンスを阻害する画像理解エラーを引き起こす。
本稿では,VLM内の画像エンコーダを選択的に更新する,堅牢で効率的なアルゴリズムであるLoRSUを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:35:01 GMT)
Grounding Continuous Representations in Geometry: Equivariant Neural Fields [26.6] そこで我々は,幾何インフォームド・クロスアテンションを用いた新しいCNFアーキテクチャを提案する。
このアプローチは、フィールドと潜伏剤の両方を幾何学的にグラウンド化することによって、ステアビリティ特性を誘導することを示す。
分類,セグメンテーション,予測,再構築,生成モデルなど,様々なタスクにおいて,これらの主な特性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:31:20 GMT)
Optimizing Wireless Resource Management and Synchronization in Digital Twin Networks [25.8] 物理ネットワークの仮想表現として機能する物理ネットワークとそのデジタルネットワーク双対(DNT)の正確な同期について検討する。
我々は、このリソース割り当て問題を最適化問題として定式化し、物理ネットワークとDNTの非同期化を最小化しつつ、全ユーザのデータレートを最大化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:38:36 GMT)
Online Inverse Linear Optimization: Improved Regret Bound, Robustness to Suboptimality, and Toward Tight Regret Analysis [25.5] 本稿では,学習者が時間変化の可能な行動群とエージェントの最適な行動群の両方を観察するオンライン学習問題について検討する。
我々は、以前の$O(n4ln T)$の限界を$n3$の係数で改善した$O(nln T)$後悔境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:37:41 GMT)
ConFIG: Towards Conflict-free Training of Physics Informed Neural Networks [25.3] PINNに対してコンフリクトフリーな更新を提供するConFIG法を提案する。
すべての損失項に対して一貫した最適化率を維持し、競合レベルに基づいて勾配の等級を動的に調整する。
本稿では,ConFIG法の収束性を示す数学的証明について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:02:01 GMT)
Membership Inference Attacks Against Vision-Language Models [24.5] VLM(Vision-Language Models)は、例外的なマルチモーダル理解とダイアログ機能を示す。
データ誤用や漏洩のリスクは、ほとんど解明されていない。
本研究では,背景知識の異なるレベルに合わせた4つのメンバーシップ推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:11:54 GMT)
Sample complexity of data-driven tuning of model hyperparameters in neural networks with structured parameter-dependent dual function [24.5] 固定問題インスタンス上での実用関数の不連続性と発振を特徴付ける新しい手法を提案する。
これは、実用関数の族における学習理論の複雑さが有界であることを示すのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:28:17 GMT)
"It Felt Like I Was Left in the Dark": Exploring Information Needs and Design Opportunities for Family Caregivers of Older Adult Patients in Critical Care Settings [23.8] 高齢の成人患者は、ICU(Intensive Care Unit)患者の急速に成長するサブグループを構成する。
本研究の目的は,ICU高齢者の介護者の情報ニーズを明らかにすることである。
本稿では,介護者の課題に対処するAIシステムのプロトタイプを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:38:10 GMT)
Proactive Model Adaptation Against Concept Drift for Online Time Series Forecasting [23.5] 本稿では,オンライン時系列予測のための新しいプロアクティブモデル適応フレームワークを提案する。
Proceedは最初に、最近使用したトレーニングサンプルと現在のテストサンプルの間のコンセプトドリフトを推定する。
次に、推定ドリフトをパラメータ調整に効率的に変換するために適応生成器を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:54:59 GMT)
Kronecker Mask and Interpretive Prompts are Language-Action Video Learners [23.3] 対照的な言語イメージ事前学習は、画像に基づく視覚学習を大幅に進歩させた。
近年の研究では、行動認識のためのCLIPのテキストまたは視覚分岐の調整に焦点が当てられている。
両ブランチの適応は不可欠である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:19:32 GMT)
CollabEdit: Towards Non-destructive Collaborative Knowledge Editing [23.0] この写本は、共同知識編集の第1回研究に掘り下げられている。
知識の重複、知識の衝突、知識の忘れという3つの課題を特定します。
グローバルなKE動作を模倣する新しいモデルマージ機構を用いた非破壊的協調型KEフレームワークであるCOLLABEDITを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:49:58 GMT)
ClashEval: Quantifying the tug-of-war between an LLM's internal prior and external evidence [22.9] 1200以上の質問のデータセット上で,上位6つの大規模言語モデル (LLM) をベンチマークした。
LLMは不正検索されたコンテンツの60%以上を利用できないことが判明した。
この発見を利用して、検索されたコンテンツに矛盾がある場合のモデル精度を向上させるための簡単な手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:11:18 GMT)
ARR: Question Answering with Large Language Models via Analyzing, Retrieving, and Reasoning [22.8] 大規模言語モデル(LLM)は、複数選択質問応答(QA)タスクとして構成された挑戦的なベンチマークにおいて、顕著なパフォーマンスを達成する。
本稿では,QA解決における3つの重要なステップを明示的に組み込んだ直感的で効果的なゼロショットプロンプト手法であるARRを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:30:33 GMT)
How to Make the Most of LLMs' Grammatical Knowledge for Acceptability Judgments [22.8] 言語モデル(LM)の文法的知識は、言語的最小対のベンチマークを用いてしばしば測定される。
最近の大規模言語モデル(LLM)は、プロンプトによってタスクを実行するように訓練されているため、それらが割り当てる生の確率は文法的知識を完全に反映していないかもしれない。
本研究は, プロンプトとテンプレートを用いて, LLMからより正確な判断を導出する試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:02:26 GMT)
ELITE: Enhanced Language-Image Toxicity Evaluation for Safety [22.4] 現在の視覚言語モデル(VLM)は、有害な出力を引き起こす悪意のあるプロンプトに対して脆弱なままである。
既存のベンチマークでは、有害性の低いレベル、曖昧なデータ、画像とテキストの組み合わせの多様性が制限されている。
改良された評価手法であるELITE em 評価器を基盤とした ELITE em ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:43:15 GMT)
Behavior-Regularized Diffusion Policy Optimization for Offline Reinforcement Learning [22.3] 本稿では,拡散型ポリシーに適した行動規則化RLフレームワークであるBDPOを紹介する。
我々は,行動制約を尊重しながら最適なポリシーを生成する,効率的な2時間スケールアクタークリティカルなRLアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:30:35 GMT)
Tighter sparse variational Gaussian processes [22.3] Sparse variational Gaussian process (GP) 近似は、GPを大規模データセットにスケーリングするデファクトスタンダードとなっている。
本稿では、誘導点に与えられた条件的近似後続が前と一致しなければならないという標準仮定を緩和することにより、より厳密な変分近似を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:33:28 GMT)
An Annotated Reading of 'The Singer of Tales' in the LLM Era [22.2] パーリー・ロード・オーラル・フォーミュラ理論(Parry-Lord Oral-formulaic theory)は、口頭物語の詩がどのように学習され、構成され、照らされたバードによって伝達されるかを理解する画期的な理論である。
我々は,大言語モデル (LLM) と生成人工知能 (AI) のレンズから,この理論の基礎となるメカニズムの注釈付き読解を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:26:01 GMT)
Game Theory with Simulation in the Presence of Unpredictable Randomisation [22.2] そこで我々は,あるエージェントが,その混合戦略を学習するために,一方のエージェントが他方のエージェントをシミュレートするために固定費用を支払うことができるゲーム理論の環境で,その問題を研究する。
純粋ストラテジーシミュレーションの先行研究とは対照的に、混合ストラテジーシミュレーションが両プレイヤーに改善をもたらすことはないことを証明した。
我々は,シミュレータが信頼レベルを拡大するオプションがある場合,混合戦略シミュレーションは社会福祉を改善することができることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:18:31 GMT)
Assigning Credit with Partial Reward Decoupling in Multi-Agent Proximal Policy Optimization [22.1] 本稿では,MAPPOの改善に向け,近年の信用代入に適応したマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。
当社のアプローチであるPRD-MAPPOは、将来期待される報酬に影響を与えないチームメイトからエージェントを分離することで、クレジットの割り当てを合理化します。
PRD-MAPPOはMAPPOと他の最先端手法と比較してデータ効率と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） (Fri, 07 Feb 2025 10:48:22 GMT)
Revisiting Online Learning Approach to Inverse Linear Optimization: A Fenchel$-$Young Loss Perspective and Gap-Dependent Regret Analysis [22.1] 本稿では,B"armannらによる逆線形最適化に対するオンライン学習アプローチを再考する。
目的は、エージェントの入出力ペアのシーケンシャルな観察から、エージェントの未知の線形目的関数を推論することである。
提案手法は, エージェントの選択について, 予測対象がどの程度うまく説明できるかを測るものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:35:18 GMT)
Quasicyclic Principal Component Analysis [22.0] 主成分分析の一般化である準環状主成分分析(QPCA)を提案する。
QPCAはシフト直交主ベクトルの族の観点からデータセットの最適化基底を決定する。
これは、循環構造が標準PCAアルゴリズムによって利用されないサイクロ定常データを分析する際に特に興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:00:36 GMT)
SiriuS: Self-improving Multi-agent Systems via Bootstrapped Reasoning [21.9] 大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントAIシステムは、複雑なタスクの解決にますます応用されている。
マルチエージェントシステムのための自己改善型推論駆動最適化フレームワークであるSiriuSを紹介する。
SiriuSは、自己補正と自己再生の強化のために再利用可能なデータを生成しながら、マルチエージェントのパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:33:44 GMT)
Can Diffusion Models Learn Hidden Inter-Feature Rules Behind Images? [21.6] 画像特徴間の隠れルールを学習する拡散モデル(DM)の能力に焦点を当てる。
DMが機能間規則(p(mathbfy|mathbfx)$)を正確にキャプチャできるかどうかを検討する。
我々は、DMのルール学習能力を評価するために、強く相関した特徴を持つ4つの合成タスクを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:49:37 GMT)
ITBench: Evaluating AI Agents across Diverse Real-World IT Automation Tasks [21.2] ITBenchは、現実のIT自動化タスクに対処するためにAIエージェントをベンチマークするための体系的な方法論を提供するフレームワークである。
最初のリリースでは、SRE(Site Reliability Engineering)、CISO(Compliance and Security Operations)、FinOps(Financial Operations)の3つの重要な領域をターゲットにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:46:52 GMT)
Shapley Value Approximation Based on k-Additive Games [21.0] シェープリー値(Shapley value)は、支払いを複数のエージェントに分けなければならない公平な分割問題に対する一般的な解である。
その人気と公理的な正当化にもかかわらず、Shapleyの値は、関係するエンティティの数と指数関数的にスケールする計算複雑性に悩まされている。
我々は、$k$-additive surrogateゲームに適合する新しい近似法であるSVA$k_textADD$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:52:57 GMT)
The Streaming Batch Model for Efficient and Fault-Tolerant Heterogeneous Execution [20.9] 本稿では, 効率的かつフォールトトレラントなヘテロジニアス実行を可能にする2つのモデルのハイブリッドであるストリーミングバッチモデルを紹介する。
我々は、従来のバッチ処理やストリーム処理システムと比較して、異種バッチ推論パイプラインのスループットを3～8$timesで改善するストリーミングバッチモデルの実装であるRay Dataを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:08:50 GMT)
Robust Conformal Outlier Detection under Contaminated Reference Data [20.9] コンフォーマル予測は、機械学習予測を校正するための柔軟なフレームワークである。
異常値検出では、この校正はタイプIエラー率を制御するためにラベル付き不整値データの参照セットに依存する。
本稿では, 汚染がコンフォメーション法の有効性に与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:23:25 GMT)
Learning Temporal Invariance in Android Malware Detectors [20.8] 学習ベースのAndroidマルウェア検出器は、マルウェアの変種と新しい家族によって引き起こされる自然分布の漂流により、時間とともに劣化する。
本稿では,経験的リスク (ERM) で訓練された最小化が,そのような分散シフトに直面する課題について,体系的に検討する。
本稿では,マルウェア検出のための時間的不変性トレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:17:42 GMT)
The Rising Threat to Emerging AI-Powered Search Engines [20.8] 7 つの生産 AIPSE の安全リスク定量化を行う。
その結果,AIPSEは悪質なURLを含む有害なコンテンツを頻繁に生成することがわかった。
我々は,GPT-4oベースのコンテンツリファインメントツールとXGBoostベースのURL検出器を備えたエージェントベースディフェンスを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:15:46 GMT)
Cross-Encoder Rediscovers a Semantic Variant of BM25 [20.7] そこで本研究では,MiniLMのクロスエンコーダ(Cross-Encoder)バージョンについて検討し,その関連性や格納場所について検討する。
従来のBM25のセマンティックなバリエーションを解釈可能な方法で採用し、局所的なコンポーネントを特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:08:57 GMT)
Explicit Relational Reasoning Network for Scene Text Detection [20.3] 後処理なしでコンポーネント関係をエレガントにモデル化するための明示的推論ネットワーク(ERRNet)を導入する。
ERRNetは、高い競争力を持つ推論速度を保持しながら、最先端の精度を一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:51:32 GMT)
Trust-Aware Diversion for Data-Effective Distillation [20.3] 本稿では,Trust-Aware Diversion (TAD)データセットの蒸留法を提案する。
提案するTADは,データ有効蒸留のための反復的デュアルループ最適化フレームワークを提案する。
実験により,本手法は既存のデータセット蒸留法の性能を大幅に向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:57:39 GMT)
Hypencoder: Hypernetworks for Information Retrieval [20.2] 我々は,学習関連関数として機能する小さなニューラルネットワークを生成するクエリを表現するベクトルを生成する代わりに,新しいパラダイムを提案する。
小さなニューラルネットワークを生成するには、クエリエンコーダとして、あるいはHypencoderと呼ぶものとして、他のネットワークの重みを生成するネットワークであるハイパーネットワークを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:31:38 GMT)
In-context denoising with one-layer transformers: connections between attention and associative memory retrieval [20.1] 注目型アーキテクチャと高密度連想型メモリネットワークとの接続を洗練させるタスクであるインコンテキストデノベーションを導入する。
理論上, 実験上, ある制限された復調問題を単層変圧器でも最適に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:48:25 GMT)
BiMarker: Enhancing Text Watermark Detection for Large Language Models with Bipolar Watermarks [19.7] 既存の透かし技術は、低い透かし強度と厳しい偽陽性要件に苦しむ。
ツールは生成されたテキストを正極と負極に分割し、追加の計算リソースを必要とせずに検出を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:04:13 GMT)
Relax: Composable Abstractions for End-to-End Dynamic Machine Learning [19.5] 本稿では、エンドツーエンドの動的機械学習ワークロードを最適化するためのコンパイラ抽象化であるRelaxを紹介する。
Relaxは計算グラフ、ループレベルテンソルプログラム、外部ライブラリ呼び出しを単一の表現でカプセル化するクロスレベル抽象化である。
動的形状モデルを最適化するために提案手法を用いて,エンドツーエンドのコンパイルフレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:48:38 GMT)
Rethinking Fair Representation Learning for Performance-Sensitive Tasks [19.4] 因果推論を用いて、データセットバイアスの異なるソースを定義し、定式化する。
我々は、分布シフト下での公正表現学習の性能を調べるために、様々な医学的モダリティにまたがる実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:04:48 GMT)
Scalable Oversight for Superhuman AI via Recursive Self-Critiquing [19.1] 批判そのものよりも批判の方が容易であることを示す。
また, 直接評価が不可能な場合, 高次評価を行うことにより, よりトラクタブルな監視経路が提供されることも示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:41:23 GMT)
Graph with Sequence: Broad-Range Semantic Modeling for Fake News Detection [19.0] BREAKは偽ニュース検出のための広範囲セマンティクスモデルである。
完全に接続されたグラフを利用して、包括的なセマンティクスをキャプチャする。
構造ノイズと特徴ノイズの両方を最小限に抑えるために、デュアルデノゲーションモジュールを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:44:58 GMT)
SEER: Self-Explainability Enhancement of Large Language Models' Representations [18.8] 大規模言語モデル(LLM)を説明する自己説明法SEERを提案する。
本稿では、同じ概念を集約し、表現空間における異なる概念を分離することにより、LLMの説明可能性を高める自己説明法SEERを提案する。
自己説明型LLMが説明可能性と性能を一貫した改善を達成するための信頼性関連タスクへのSEERの適用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:25:33 GMT)
Pushing the Limits of BFP on Narrow Precision LLM Inference [18.5] ブロック浮動小数点(BFP)は線形演算の高速化に有効であることが証明されている。
しかし、注意のような非線形操作は、ますますパフォーマンスのボトルネックとなる。
ハードウェア・ソフトウェア共同設計フレームワーク(DB-Attn)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:23:59 GMT)
Homeomorphism Prior for False Positive and Negative Problem in Medical Image Dense Contrastive Representation Learning [18.5] GEMINI学習はDense contrastive representation learning(DCRL)に先立って同型を組み込む
本稿では, 医用画像の同型をモデル化し, トポロジカル保存下での画素の対応性を予測するために, 変形可能なマッピングを推定する, 変形可能な同型学習(DHL)を提案する。
また,対応学習のためのアライメント度を測定するために,特徴量の意味情報を抽出する幾何学的意味類似性(GSS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:34:22 GMT)
Multiple Instance Learning with Coarse-to-Fine Self-Distillation [18.4] 計算病理学における全スライド画像(WSI)解析のための多重インスタンス学習(MIL)は、しばしばインスタンスレベルの学習を無視する。
本稿では,(1)インスタンスレベルの監視と(2)バッグレベルのインスタンス間コンテキスト情報学習という2つの観点からMILを改善するためのフレームワークであるPathMILを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:12:16 GMT)
Random Forest Weighted Local Fréchet Regression with Random Objects [18.1] 本稿では,新しいランダム森林重み付き局所Fr'echet回帰パラダイムを提案する。
最初の方法は、これらの重みを局所平均として、条件付きFr'echet平均を解くことである。
第二の手法は局所線形Fr'echet回帰を行い、どちらも既存のFr'echet回帰法を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:55:41 GMT)
Near Optimal Pure Exploration in Logistic Bandits [18.0] 一般化線形モデル(GLM)の帯域幅における一般純粋探索問題に対する最初のトラック・アンド・ストップアルゴリズムを開発した。
Log-TSは、期待される複雑性のインスタンス固有の下限を対数係数に近似する効率的なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:35:11 GMT)
A Bayesian Approach to OOD Robustness in Image Classification [17.9] 対象分類のためのOODロバストネスに対する新しいベイズ的アプローチを導入する。
我々は、CompNetsがvon Mises-Fisher(vMF)カーネルで表される特徴ベクトル上に定義された生成ヘッドを含んでいるという事実を活用する。
これにより、ソースとターゲットドメインの中間に位置するvMFカーネルの遷移辞書を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:35:05 GMT)
Any-stepsize Gradient Descent for Separable Data under Fenchel--Young Losses [17.8] emphFenchel-Young損失の枠組みに基づく一般損失関数に対して任意のステップの勾配収束を示す。
我々は、自己有界性の代わりに損失関数の分岐マージンによって、これらのより良いレートが可能であると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:52:12 GMT)
3DMolFormer: A Dual-channel Framework for Structure-based Drug Discovery [17.8] 3DMolFormerはドッキングと3Dドラッグデザインの両方に応用できる統合デュアルチャネルトランスフォーマーベースのフレームワークである。
離散トークンと連続数値の並列シーケンスを用いて3次元ポケットリガンド錯体を表現し、これに対応する2チャネルトランスモデルを設計する。
実験の結果,3DMolFormerはタンパク質リガンドドッキングとポケット型3Dドラッグの設計において,従来のアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:28:10 GMT)
No Task Left Behind: Isotropic Model Merging with Common and Task-Specific Subspaces [17.7] モデルマージは、複数のタスク固有のモデルの重みを単一のマルチタスクモデルに統合する。
この問題に対する最近の関心にもかかわらず、シングルタスクモデルと組み合わせたモデルの間には大きなパフォーマンスギャップが残っている。
タスク固有成分とマージ行列の特異成分のアライメントは,性能改善と強く相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:22:56 GMT)
A Deep Learning Framework Integrating CNN and BiLSTM for Financial Systemic Risk Analysis and Prediction [17.7] 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と双方向長短期記憶ネットワーク(BiLSTM)を組み合わせたディープラーニングモデルを提案する。
このモデルはまずCNNを用いて金融市場の多次元特徴の局所パターンを抽出し、次にBiLSTMを通して時系列の双方向依存性をモデル化する。
その結果,従来の単一モデルよりも精度,リコール,F1スコアの点で優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:57:11 GMT)
Pareto-Optimal Learning from Preferences with Hidden Context [17.6] 本稿では,多元的アライメントを実現するPOPLを提案する。
理論的および実証的な評価は,POPLが報酬関数とポリシーの学習において,基本的手法を超越していることを示している。
また,POPLは,グループフェアネスの特定の概念を最適化する手法の基盤としても機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:29:48 GMT)
Nearly Tight Bounds for Cross-Learning Contextual Bandits with Graphical Feedback [17.4] グラフィカルフィードバックを用いたクロスラーニングの文脈的帯域幅問題に注目が集まっている。
鍵となる理論的問題は、$widetildeO(sqrtalpha T)$ regret のアルゴリズムが存在するかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:52:56 GMT)
The Best Instruction-Tuning Data are Those That Fit [17.4] 事前訓練された大言語モデル(LLM)から強機能を引き出すためには,SFT(Supervised Fine-tuning)データが必要である。
GRAPE*は,対象モデルの特異な特徴を考慮に入れた,新しいSFTフレームワークである。
各命令に対して、様々なLSMからの応答を収集し、ターゲットモデルによって測定された最も高い確率の命令を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:20:28 GMT)
A Meta-learner for Heterogeneous Effects in Difference-in-Differences [17.4] 条件付き平均処理効果(CATT)の評価のための二重頑健なメタラーナを提案する。
我々のフレームワークは、汎用機械学習を用いて、興味のある変数の任意のサブセットを条件付ける際に、CATTの柔軟な推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:04:37 GMT)
3D-Properties: Identifying Challenges in DPO and Charting a Path Forward [17.3] 我々はDPOを再考し、その理論的基礎と経験的性能を分析した。
DPOの学習過程から生じる3つの重要な特性、いわゆる3D特性を同定する。
トレーニングの安定性と性能を向上させるための簡単な正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:02:26 GMT)
Self-seeding and Multi-intent Self-instructing LLMs for Generating Intent-aware Information-Seeking dialogs [17.2] 大規模言語モデル (LLM) は合成データの生成に有効であることが示されている。
本稿では,新しい自己探索型多目的自己指導方式であるSOLIDを提案する。
我々は、SOLIDとSOLID-RLを使用して300万以上の意図認識ダイアログを生成し、既存のデータセットのサイズを超える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:36:53 GMT)
Generative Diffusion Model-based Compression of MIMO CSI [17.2] 実験の結果,提案手法は既存のCSI圧縮アルゴリズムよりも優れていた。
これらの知見は,通信システムにおける実用的展開のための拡散圧縮の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:24:12 GMT)
Can Large Language Models Understand Intermediate Representations? [17.0] 本稿では、中間表現(IR)理解におけるLLM(Large Language Models)の機能について検討する。
制御フローグラフ(CFG)再構成、逆コンパイル、コード要約、実行推論の4つのタスクのパフォーマンスを分析した。
この研究は、構造化IRデータセットの微調整と明示的な制御フローモデルの統合により、IR関連タスクの理解と処理を強化することを推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:23:48 GMT)
$O(\sqrt{T})$ Static Regret and Instance Dependent Constraint Violation for Constrained Online Convex Optimization [17.0] 目的は、静的な後悔と累積的制約違反(CCV)を同時に最小化することである。
アルゴリズムは、$O(sqrtT)$と$mincV, O(sqrtTlog T)$のCCVの静的後悔を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:47:04 GMT)
Deep Dynamic Probabilistic Canonical Correlation Analysis [16.8] Deep Dynamic Probabilistic Canonical correlation Analysis (D2PCCA)は、ディープラーニングと確率的モデリングを統合し、非線形力学系を解析するモデルである。
正準相関解析(CCA)の確率的拡張に基づいて、D2PCCAは非線形潜在力学をキャプチャする。
D2PCCAは自然に複数の観測変数に拡張され、シーケンシャルデータセットに関する事前知識を符号化するための汎用ツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:37:57 GMT)
Commonality and Individuality! Integrating Humor Commonality with Speaker Individuality for Humor Recognition [16.2] The Commonality and individuality Incorporated Network for Humor Recognition (CIHR)はユーモア認識を強化するために設計された新しいモデルである。
CIHRにはHumor Commonality Analysisモジュールがあり、ユーザテキスト内の多面的ユーモアの共通性のさまざまな視点を探索する。
話者個人性抽出モジュールは、話者のプロファイルの静的側面と動的側面の両方をキャプチャして、その特有の個人性を正確にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:23:49 GMT)
Self-Supervised Prompt Optimization [16.1] 十分に設計されたプロンプトは、Large Language Model(LLM)推論能力の強化に不可欠である。
既存のプロンプト最適化手法は、地上の真実や人間による外部参照に大きく依存している。
本稿では,閉じたタスクとオープンなタスクの両方に効果的なプロンプトを発見する費用効率のよいフレームワークであるセルフ・スーパービジョン・プロンプト・最適化(SPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:45:16 GMT)
What Do VLMs NOTICE? A Mechanistic Interpretability Pipeline for Gaussian-Noise-free Text-Image Corruption and Evaluation [16.0] 視覚言語モデル(VLM)における可読性評価パイプライン
SVO-Probes、MIT-States、Facial Expression Recognitionデータセットに関する実験により、VLM意思決定における重要な洞察が明らかになった。
この研究は、より透明で解釈可能なマルチモーダルシステムへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:56:08 GMT)
SOLD: Slot Object-Centric Latent Dynamics Models for Relational Manipulation Learning from Pixels [16.0] Slot-Attention for Object-centric Latent Dynamicsは、新しいモデルに基づく強化学習アルゴリズムである。
画素入力から教師なしの方法でオブジェクト中心のダイナミックスモデルを学習する。
構造化潜在空間は、モデル解釈可能性を改善するだけでなく、振る舞いモデルが推論する価値のある入力空間も提供することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:52:37 GMT)
360Brew: A Decoder-only Foundation Model for Personalized Ranking and Recommendation [15.9] 我々は、LinkedInのデータとタスクに基づいてトレーニングされ、微調整された150Bパラメータ、デコーダのみのモデルである、研究前のモデルである360Brew V1.0を紹介します。
このモデルは、LinkedInプラットフォームのさまざまなセグメントで30以上の予測タスクを解決し、現在のプロダクションシステムと同等以上のパフォーマンスレベルを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:11:01 GMT)
A Foundational Brain Dynamics Model via Stochastic Optimal Control [15.8] 最適制御(SOC)と償却推論を利用する脳力学の基礎モデルを提案する。
本手法は,fMRI信号の複雑なノイズ特性を頑健に扱える連続離散状態空間モデル(SSM)を特徴とする。
我々のモデルは、人口統計予測、形質分析、疾患診断、予後など、さまざまな下流課題において最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:57:26 GMT)
Wavelet-Assisted Multi-Frequency Attention Network for Pansharpening [15.8] Pansharpeningは、高分解能パンクロマティック(PAN)画像と低分解能マルチスペクトル(LRMS)画像を組み合わせて高分解能マルチスペクトル(HRMS)画像を作成することを目的としている。
周波数領域におけるパンシャルペンは明らかな利点があるが、既存のほとんどの手法は空間領域でのみ動作するか、周波数領域の利点を完全に活用できないかのいずれかである。
本稿では、ウェーブレット変換を利用したMFFA(Multi-Frequency Fusion Attention)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:15:49 GMT)
Singing Voice Conversion with Accompaniment Using Self-Supervised Representation-Based Melody Features [15.8] メロディ保存は歌声変換(SVC)に不可欠である
多くのシナリオでは、オーディオにはしばしばバックグラウンド音楽(BGM)が伴い、これは音の歪みを引き起こし、メロディやその他の重要な特徴の抽出を妨げる。
自己教師付き表現に基づくメロディ特徴を用いた新しいSVC手法を導入し,BGMの存在下でのメロディモデリング精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:46:19 GMT)
LR0.FM: Low-Resolution Zero-shot Classification Benchmark For Foundation Models [15.8] 視覚言語基礎モデル(FM)は、様々なタスクにまたがる顕著なゼロショットの一般化を示す。
しかし、現実のシナリオでは一般的な課題である低解像度/ピクセル化(LR)画像に対するロバスト性はいまだに未解明のままである。
66個のバックボーンと15個のデータセットにわたる10個のFM(s)のゼロショット分類性能に対する低解像度の影響を評価するベンチマークであるLR0.FMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:40:08 GMT)
Counting Fish with Temporal Representations of Sonar Video [15.7] 本稿では,エコー図解析に基づく魚数計測のための軽量なコンピュータビジョン手法を提案する。
アラスカのケナイ川から得られた代表データに対して23%のカウント誤差を達成し,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:02:28 GMT)
Real-Time Privacy Risk Measurement with Privacy Tokens for Gradient Leakage [15.7] プライバシーに敏感なドメインにおけるディープラーニングモデルは、プライバシーリスクに関する懸念を増幅している。
トレーニング中にプライベート勾配から直接導出されるプライバシートークンの概念を提案する。
プライバシートークンは、トレーニングデータからのプライベート情報漏洩の程度に関する貴重な洞察を提供する。
我々は、トレーニングデータと勾配の関係を定量化するために、Mutual Information (MI) をロバストな指標として採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:10:09 GMT)
Tolerance-Aware Deep Optics [15.4] 深層光学は、深層学習アルゴリズムで光学素子を共設計することで有望なアプローチとして現れてきた。
我々は、複数の許容型を深い光学設計パイプラインに組み込んだ、エンドツーエンドの許容-認識最適化フレームワークを初めて提示する。
本手法は, 物理インフォームドモデリングとデータ駆動型トレーニングを組み合わせることで, 製造・組立における構造偏差を考慮し補償することにより, 光設計を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:42:25 GMT)
High-Speed Dynamic 3D Imaging with Sensor Fusion Splatting [15.3] 高速なダイナミック3Dシーンのキャプチャと再構成は、コンピュータグラフィックス、ビジョン、ロボット工学、空気力学、進化生物学などの学際分野に多くの応用がある。
従来のRGBカメラはフレームレートが低く、露出時間が限られ、ベースラインが狭い。
本稿では,RGB,深度,イベントカメラを組み合わせて高速でシーンを撮影・再構成するガウススプラッティングを用いた新しいセンサ融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:17:31 GMT)
XAttnMark: Learning Robust Audio Watermarking with Cross-Attention [15.2] クロスアテンションロバスト音響透かし(XAttnMark)
本稿では,ジェネレータと検出器間の部分パラメータ共有を利用してギャップを埋めるクロスアテンションロバスト音響透かし(XAttnMark)を提案する。
本研究では, 聴覚マスキング効果の微粒化を捉え, 透かしの受容性を向上する心理音響整列型時間周波数マスキング障害を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:11:12 GMT)
AuraFusion360: Augmented Unseen Region Alignment for Reference-based 360° Unbounded Scene Inpainting [15.2] 仮想現実からアーキテクチャビジュアライゼーションまで、アプリケーションには3次元のシーンインペイントが不可欠だ。
本稿では,ガウススプラッティングで表現された3次元シーンにおいて,高品質な物体の除去と穴埋めを可能にする新しい参照ベース手法であるAuraFusion360を提案する。
また,360-USIDは,地上の真実を反映した360度非有界シーンの包括的データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:59:55 GMT)
multiGradICON: A Foundation Model for Multimodal Medical Image Registration [15.2] We developed multiGradICON as a first step to universal *multimodal* medical image registration。
1)モノモーダル*および*マルチモーダル登録に適したDL登録モデルをトレーニングし,2)損失関数のランダム化によりマルチモーダル登録精度が向上し,3)マルチモーダルデータを用いたモデルトレーニングがマルチモーダル一般化に役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:41:23 GMT)
Robust and Secure Code Watermarking for Large Language Models via ML/Crypto Codesign [15.2] RoSeMaryは、LLM生成コードを規制し、知的財産権侵害やソフトウェア開発における不適切な誤用を避ける。
検出性-忠実性-ロマンス性三目的物に付着する高品質な透かしは、符号の低エントロピーの性質のために制限される。
RoSeMaryは、コード機能を保持しながら高い検出精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:18:42 GMT)
On the Convergence of Min-Max Langevin Dynamics and Algorithm [15.1] エントロピー正則化を伴うユークリッド空間 $mathbbRd$ 上の確率分布空間におけるゼロサムゲームについて検討する。
平均場 min-max Langevin ダイナミクスに対する指数収束保証を証明し、平衡分布を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:12:47 GMT)
GNNs Getting ComFy: Community and Feature Similarity Guided Rewiring [14.9] ブロックモデルのコンテキスト内でグラフニューラルネットワーク(GNN)がいかに有用かを示す。
本稿では,コミュニティ構造,ノードラベル,アライメントを明示的に対象とする3つの異なるリライト戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:56:43 GMT)
Understanding and Supporting Formal Email Exchange by Answering AI-Generated Questions [14.9] 電子メールに返信するためのQAベースのアプローチを提案し,評価する。
試作システムであるResQを開発し,12と8人の参加者を対象に制御およびフィールド実験を行った。
その結果,QAベースの手法によりメール応答効率が向上し,作業負荷の低減が図られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:45:17 GMT)
Online Covariance Estimation in Nonsmooth Stochastic Approximation [14.8] 非滑らかな変分包含問題を解くために近似法(SA)を適用することを検討する。
我々の収束構造は、統計的推定法で最もよく知られているものを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:16:51 GMT)
Long-tailed Medical Diagnosis with Relation-aware Representation Learning and Iterative Classifier Calibration [14.6] 本稿では,Long-tailed Medical Diagnosis (LMD) フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは最先端のアプローチを大きく超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:37:47 GMT)
A Systematic Literature Review on Automated Exploit and Security Test Generation [14.5] 文献からのエクスプロイト生成テクニックのリストを特定し、それらを自動エクスプロイト生成、セキュリティテスト、ファジング、その他のテクニックの4つのカテゴリに分類する。
ほとんどのテクニックは、C/C++プログラムのメモリベースの脆弱性とPHPおよびJavaアプリケーションのWebベースのインジェクション脆弱性に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:19:56 GMT)
Optimistic Gradient Learning with Hessian Corrections for High-Dimensional Black-Box Optimization [14.1] ブラックボックスアルゴリズムは、基礎となる解析構造や勾配情報に頼ることなく、関数を最適化するように設計されている。
本研究では,高次元・複雑・非線形問題による課題に対処するための2つの新しい勾配学習変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:03:50 GMT)
Enhancing medical vision-language contrastive learning via inter-matching relation modelling [13.9] 医用視覚言語コントラスト学習(mVLCL)による医用画像表現の学習
最近のmVLCL法は、画像サブリージョンとレポートキーワードを局所マッチングとして整列しようとする。
本稿では,Relation-enhanced contrastive learning framework(RECLF)を用いた局所マッチング間のマッチング関係をモデル化するmVLCL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:52:01 GMT)
Flopping for FLOPs: Leveraging equivariance for computational efficiency [13.9] 本稿では,パラメータ毎に同じ数の浮動小数点演算(FLOP)を標準の非同変ネットワークに維持しながら対称性を維持する新しい同変ニューラルネットワークを提案する。
提案手法はFLOPと壁面時間の両方を削減し,効率よくスケーラブルな対称性を意識したアーキテクチャを実現するための実用的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:53:03 GMT)
Unlocking Efficient Large Inference Models: One-Bit Unrolling Tips the Scales [13.8] 我々は1ビットのアルゴリズムを解き放つ新しいアプローチを導入し、物理世界からの情報をモデルアーキテクチャに効果的に統合する。
提案手法は,前処理で報告した1.58ビットよりもリンクレートが大幅に低くなる。
提案した1ビットアルゴリズムのアンローリング方式は,学習結果とテスト結果の両方を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:59:30 GMT)
Initialization using Update Approximation is a Silver Bullet for Extremely Efficient Low-Rank Fine-Tuning [13.8] 低ランク部分空間内での完全な微調整を近似するLoRA Silver BulletあるいはLoRA-SBを提案する。
これらの結果から,低ランク部分空間において,性能を犠牲にすることなく完全な微調整をシミュレートできることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:50:29 GMT)
Technical Debt in In-Context Learning: Diminishing Efficiency in Long Context [13.8] 我々は、スタイル化された設定における学習アルゴリズムとして、ICLの最適性を定量化する新しいフレームワークを導入する。
ICLは最初,ベイズ最適推定器の効率と一致したが,その効率は長期に渡り著しく低下する。
これらの結果は、ICLを普遍的な問題解決手段として採用する際のトレードオフを明らかにし、新しい世代のオンザフライ適応手法を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:26:45 GMT)
Chest X-ray Foundation Model with Global and Local Representations Integration [13.7] CheXFoundは、堅牢なCXR表現を学び、幅広い下流タスクを効果的に一般化するビジョン基盤モデルである。
我々はCheXFoundをキュレートしたCXR-1Mデータセットで事前訓練し、公開ソースから100万以上のユニークなCXRを作成した。
以上の結果から,CheXFoundは有病率の異なる40の疾患の分類において,最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:16:15 GMT)
MoCE: Adaptive Mixture of Contextualization Experts for Byte-based Neural Machine Translation [13.7] バイトベースの機械翻訳システムは、多言語設定において大きな可能性を秘めている。
Unicode符号化は、新しい言語でも未知の単語の出現を排除し、各文字を特定のバイトにマッピングする。
局所的な文脈化は、初期意味論をトークンに割り当て、文理解を改善するのに有効であることが証明されている。
本研究では,コンテキスト化エキスパートとして扱われる注意ヘッドを適応的に選択・混合する,コンテキスト化エキスパートの混合(MoCE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:10:36 GMT)
Humans Co-exist, So Must Embodied Artificial Agents [13.6] 本稿では, 人工エージェントの共存概念を紹介する。
我々は、人間と有意義で長期的な対話の前提であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:28:39 GMT)
Learning Strategic Language Agents in the Werewolf Game with Iterative Latent Space Policy Optimization [13.5] 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、最近、様々な領域で顕著な進歩を見せている。
これらのエージェントを、戦略的意思決定と自由形式の言語相互作用の両方を必要とするWerewolfのような社会的推論ゲームに適用することは、依然として簡単ではない。
本稿では,まず自由形式のテキストを離散的な潜在空間にマッピングすることで,これらの課題に対処する反復的フレームワークであるLatent Space Policy Optimization (LSPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:19:55 GMT)
Fast Adaptive Anti-Jamming Channel Access via Deep Q Learning and Coarse-Grained Spectrum Prediction [13.4] 本稿では,複雑で未知のジャミング環境におけるアンチジャミングチャネルアクセス問題について検討する。
固定パターンを用いた従来のチャネルホッピングアンチジャミングアプローチは、動的ジャミング攻撃に対して効果がない。
ジャマーよりも学習の直感に導かれる高速適応型アンチ・ジャミング・チャンネル・アクセス・アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:25:28 GMT)
Multilingual Machine Translation with Open Large Language Models at Practical Scale: An Empirical Study [13.4] GemmaX2-28は、28言語で最上位の多言語翻訳性能を達成する9Bモデルである。
GemmaX2-28 は TowerInstruct や XALMA などの最先端 (SOTA) モデルより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:59:27 GMT)
Comprehending Knowledge Graphs with Large Language Models for Recommender Systems [13.3] 知識グラフを改善するために,CoLaKGと呼ばれる新しい手法を提案する。
CoLaKGは大規模な言語モデル(LLM)を使用してKGベースのレコメンデーションを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:08:17 GMT)
Methods to Increase the Amount of Data for Speech Recognition for Low Resource Languages [13.1] アルメニア語とグルジア語をケーススタディとして、言語学的・資源特異的な特徴がこれらの手法の成功にどのように影響するかを実証する。
この研究は、研究者が低コストで高品質なデータセット拡張戦略を選択するための実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:21:50 GMT)
Robust Graph Learning Against Adversarial Evasion Attacks via Prior-Free Diffusion-Based Structure Purification [13.0] 敵対的回避攻撃はグラフ学習に重大な脅威をもたらす。
本稿では,拡散型構造浄化フレームワークDiffSPを提案する。
回避攻撃に対するDiffSPの優れた堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:21:47 GMT)
GLAM: Glomeruli Segmentation for Human Pathological Lesions using Adapted Mouse Model [12.9] マウスモデルを用いたヒト腎病変の細粒化の深層学習研究であるGLAMを紹介した。
ゼロショット・トランスファー・ラーニングとハイブリッド・ラーニングを用いて,ヒトの病理病変のセグメンテーションのための異なる学習戦略を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:27:16 GMT)
DuoGuard: A Two-Player RL-Driven Framework for Multilingual LLM Guardrails [12.6] 本稿では,多言語ガードレール学習のための高品質な合成データを生成するために,ジェネレータとガードレールモデルが逆方向に共進化する新しい2要素強化学習フレームワークを提案する。
実験により、我々のモデルは最先端モデルよりも優れており、LlamaGuard3よりも10%近く改善されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:45:03 GMT)
CASE-Bench: Context-Aware SafEty Benchmark for Large Language Models [12.4] 大規模言語モデル(LLM)の安全性評価にコンテキストを組み込んだコンテキスト認識型SafEtyベンチマークであるCASE-Benchを紹介する。
Case-Benchは、コンテキスト整合性理論に基づく分類されたクエリに、明確に記述されたコンテキストを割り当てる。
本分析は, 安全性評価における文脈の必要性を強調し, 文脈が人間の判断に大きく, 重大な影響があることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:23:16 GMT)
Otter: Generating Tests from Issues to Validate SWE Patches [12.4] 本稿では,問題からテストを生成するLLMベースのソリューションであるOtterを紹介する。
Otterは、ルールベースの分析でLCMを拡張して、アウトプットのチェックと修復を行い、新しい自己反射型アクションプランニングステージを導入している。
実験の結果、Otterは問題からテストを生成する最先端システムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:41:31 GMT)
Importance Sampling via Score-based Generative Models [12.3] 重要度サンプリングは、重要度関数と基本PDFの積に比例した確率密度関数からのサンプリングを伴う。
本稿では,SGMを基本PDFにのみ依存する,完全にトレーニング不要なImportanceサンプリングフレームワークを提案する。
多様なデータセットやタスクにまたがって、メソッドのスケーラビリティと有効性を示す徹底的な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:09:03 GMT)
Relative Age Estimation Using Face Images [12.3] 入力画像と参照画像の年齢差を既知年齢で推定するネットワークを用いて、初期推定を精査する。
差分回帰法を用いて, 年齢依存性の顔変化を明示的にモデル化し, 従来の絶対年齢推定よりも精度が向上した。
提案手法は既存の手法を超越し,MORPH IIおよびCACDデータセット上で最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:42:01 GMT)
Boosting Path-Sensitive Value Flow Analysis via Removal of Redundant Summaries [12.2] 冗長な要約を効果的に識別し、排除できる最初のアプローチを提案する。
我々の同定アルゴリズムは、最先端の値フロー解析における時間とメモリオーバーヘッドを著しく低減することができる。
最大のテキスト化プロジェクトでは、識別アルゴリズムは、わずか17.31秒の追加オーバーヘッドで8107秒(2.25時間)の時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:16:03 GMT)
Stein Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation [12.1] 教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベル付きソースデータセットからの情報を活用し、関連するがラベルなしのターゲットデータセットの精度を改善する。
従来の手法では、ワッサーシュタイン距離や平均誤差の最大値といった距離を用いていた。
本稿では、ソースとターゲットドメイン間の距離を測定するために、スタイン差分を用いた新しいUDA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:32:48 GMT)
Rewind-to-Delete: Certified Machine Unlearning for Nonconvex Functions [12.0] 機械学習アルゴリズムは、スクラッチを使わずにモデルから効率的にデータを収集することを目的としている。
認定マシンアンラーニングは、差分プライバシーに基づく強力な理論的保証である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:19:33 GMT)
SSMLoRA: Enhancing Low-Rank Adaptation with State Space Model [11.9] 低ランク行列を相互接続するための低ランク適応(LoRA)の拡張であるSSMLoRA(State Space Model Low-Rank Adaptation)を提案する。
本手法は一般言語評価(GLUE)ベンチマークでLoRAに匹敵する性能を達成し,パラメータの半分しか使用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:22:35 GMT)
SPIDER: Fuzzing for Stateful Performance Issues in the ONOS Software-Defined Network Controller [11.9] ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)コントローラの性能問題は、ネットワークの性能と可用性に深刻な影響を与える可能性がある。
私たちは、ステートフルパフォーマンス問題(SPI)と呼ばれるSDNの脆弱性の特別なクラスを考えます。
本稿では,SPIを識別するためのファジリングフレームワークであるSPIDERについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:32:43 GMT)
Towards counterfactual fairness through auxiliary variables [11.8] 変数を動機とする新しい因果推論フレームワークEXOCを紹介する。
本フレームワークは, ファクトフェアネスに寄与する補助ノードと制御ノードを明示的に定義する。
合成および実世界のデータセットを用いて評価を行い,EXOCの優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:02:55 GMT)
Assessment of Cell Nuclei AI Foundation Models in Kidney Pathology [11.6] この研究は、これまでで最大規模の評価であり、我々の知る限り、これまでで最大規模の評価である。
評価モデルのうち,CellViTは腎病理におけるセグメンテーション核の優れた性能を示した。
しかし、どの基礎モデルも完璧ではなく、腎臓病理学の一般的な核分割における性能ギャップは依然として残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:22:10 GMT)
From Allies to Adversaries: Manipulating LLM Tool-Calling through Adversarial Injection [11.3] ツールコールは、外部ツールを統合することで、LLM(Large Language Model)アプリケーションを変更した。
本稿では,LDMツールコールシステムの脆弱性を利用した対向型ツールインジェクションによる新しいフレームワークであるToolCommanderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:26:18 GMT)
Diagonal Symmetrization of Neural Network Solvers for the Many-Electron Schrödinger Equation [11.2] 我々は,モンテカルロ変分法を用いて学習したニューラルネットワークアンスに,対角的不変性を導入する様々な方法について検討した。
標準のMLセットアップとは対照的に、トレーニング中の対称性はトレーニングを不安定にし、パフォーマンスを悪化させる可能性があることを示す。
我々の理論的および数値的な結果は、この予期せぬ挙動は、シンメトリゼーションの標準ML解析では見つからないユニークな計算統計的トレードオフから生じる可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:37:25 GMT)
CodeSCM: Causal Analysis for Multi-Modal Code Generation [11.1] 大規模言語モデル(LLM)を用いたマルチモーダルコード生成のための構造因果モデル(SCM)を提案する。
CodeSCMは、コード生成プロンプトのコードと自然言語のセマンティクスを分離するために、潜時メディエータ変数を導入している。
自然言語の命令に加えて、入力出力例がコード生成に大きく影響していることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:26:15 GMT)
Legacy Procurement Practices Shape How U.S. Cities Govern AI: Understanding Government Employees' Practices, Challenges, and Needs [10.9] 我々は、米国の都市の調達慣行がどのように公共セクターAIを取り巻く批判的な決定を形作るかについて、最初の実証的研究を行う。
都市のレガシーな調達慣行は、数十年前の法律や規範によって形作られています。
我々は、既存のAI調達改革イニシアチブによって完全に対処されていないが、動機づける3つの重要な課題を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:30:29 GMT)
Interpreting token compositionality in LLMs: A robustness analysis [10.8] Constituent-Aware Pooling (CAP)は、大規模言語モデルが言語構造をどのように処理するかを分析するために設計された方法論である。
CAPは様々なモデルレベルで構成型プールを通してモデル活性化に介入する。
本研究は,合成セマンティクス処理とモデル解釈可能性に関する,現在のトランスフォーマーアーキテクチャの基本的制約を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:44:38 GMT)
How to Learn in a Noisy World? Self-Correcting the Real-World Data Noise in Machine Translation [10.7] 本稿では,意味的類似性によって制御されるミスアライメントをシミュレートする手法を提案する。
本研究では,機械翻訳への影響を定量的に分析し,ノイズ検出に広く用いられているプリフィルタの有効性を限定した。
本稿では,モデルの自己認識に対する信頼を徐々に高め,トレーニングの監督を正す手法である自己補正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:03:38 GMT)
SWT-Bench: Testing and Validating Real-World Bug-Fixes with Code Agents [10.7] ユーザ問題をテストケースに形式化するLLMベースのコードエージェントについて検討する。
我々は人気のあるGitHubリポジトリに基づいた新しいベンチマークを提案し、現実世界の問題、地味なバグフィックス、ゴールデンテストを含む。
コード修復用に設計されたコードエージェントは,テスト生成用に設計されたシステムの性能を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:33:06 GMT)
A Variant of the Bravyi-Terhal Bound for Arbitrary Boundary Conditions [10.6] 商 $mathbbZD/Lambda$ of $mathbbZD$ of cardinality $n$ on a $D$-dimensional lattice quotient を考える。
すべての安定化器ジェネレータが半径$rho$の範囲内にある量子ビットに作用すると、コードの最小距離$d$は$d leq msqrtgamma_D(sqrtD + 4rho)nfracD-1D$である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:18:40 GMT)
Expand Heterogeneous Learning Systems with Selective Multi-Source Knowledge Fusion [10.4] 本稿では,学習システムの拡張のためのフレームワークHaTを提案する。
まず、低コストでシステムから複数の高品質モデルを選択し、次に、サンプルワイドの重みを予測に割り当てることで知識を融合させる。
様々なタスク、モダリティ、設定の実験では、HaTは最先端のベースラインを最大16.5%上回り、通信トラフィックを最大39%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:21:45 GMT)
Deep Weight Factorization: Sparse Learning Through the Lens of Artificial Symmetries [10.2] スパース正規化技術は機械学習において十分に確立されているが、ニューラルネットワークへの応用は依然として難しい。
期待できる代替手段として、浅い重み分解があり、そこでは重みが2つの要因に分断され、$L$penalized Neural Networkの最適化が可能になる。
本研究では,2つ以上の既存手法に微分因子を付加し,重み分解を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:53:07 GMT)
Hide Your Malicious Goal Into Benign Narratives: Jailbreak Large Language Models through Carrier Articles [10.1] LLM(Large Language Model)ジェイルブレイク(LLM)は、LLMの保護を回避し、安全な使用ガイドラインに反するコンテンツを生成する攻撃の一種である。
本稿では,禁止クエリをキャリア記事に戦略的に注入することで,ペイロードプロンプトを製作するブラックボックス・ジェイルブレイク手法を提案する。
私たちはJailbreakBenchを使って、100の異なるJailbreak目標に対して4つのターゲットモデルをテストするアプローチを評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:18:07 GMT)
A-VL: Adaptive Attention for Large Vision-Language Models [10.0] LVLM(Large Vision-Language Model)は、コンピュータビジョンと自然言語処理技術を統合し、アプリケーションの可能性を高める。
現在の適応アダプティブアテンション手法はトランスフォーマーベースの言語モデルのメモリ要求を大幅に削減する。
我々は、LVLMがリモート画像トークンとローカルテキストトークンの両方から応答を生成し、異なるモダリティが異なる注意パターンを持つのを観察した。
LVLM推論に適したプラグアンドプレイ適応型アダプティブアテンションであるA-VLを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:09:17 GMT)
HyperMARL: Adaptive Hypernetworks for Multi-Agent RL [10.0] HyperMARLは、ハイパーネットワークを使用して学習目標を変更することなく、エージェント固有のパラメータを生成するパラメータ共有アプローチである。
完全に共有され、非パラメータ共有され、多様性を促進するベースラインと一貫して競合する。
これらの知見は,多種多様な環境におけるMARLの汎用的アプローチとしてハイパーネットワークを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:46:12 GMT)
fMoE: Fine-Grained Expert Offloading for Large Mixture-of-Experts Serving [10.0] fMoEは、MoEサービスのためのきめ細かい専門家のオフロードシステムである。
我々はfMoEが推論遅延を47%削減し、最先端ソリューションよりも専門家のヒット率を36%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:51:17 GMT)
Harnessing Scale and Physics: A Multi-Graph Neural Operator Framework for PDEs on Arbitrary Geometries [10.0] 本稿では、任意ジオメトリ上のPDEを効率的に解くために設計されたマルチグラフニューラル演算子であるAMG法を提案する。
AMGは、新しいGraphFormerアーキテクチャにおいて、高度なグラフベースの技術と動的アテンションメカニズムを活用する。
6つのベンチマークでAMGを総合的に評価し、既存の最先端モデルよりも一貫した優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:53:41 GMT)
Enhancing Multimodal Medical Image Classification using Cross-Graph Modal Contrastive Learning [9.9] 本稿では,医用画像分類を改善するために,マルチモーダル構造化データを対象としたクロスグラフ・モーダルコントラスト学習フレームワークを提案する。
提案手法は、パーキンソン病(PD)データセットと公共メラノーマデータセットの2つのデータセットで評価される。
以上の結果から,CGMCLは従来手法よりも精度,解釈可能性,早期疾患予測に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:16:45 GMT)
HetSSNet: Spatial-Spectral Heterogeneous Graph Learning Network for Panchromatic and Multispectral Images Fusion [9.9] グラフはより柔軟な構造であるが、グラフを用いた空間スペクトル特性のモデル化には2つの大きな課題がある。
空間スペクトル不均一グラフ学習ネットワーク textbfHetSSNet を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:51:09 GMT)
Koel-TTS: Enhancing LLM based Speech Generation with Preference Alignment and Classifier Free Guidance [9.9] Koel-TTSは拡張エンコーダデコーダトランスフォーマーTSモデルのスイートである。
拡張エンコーダデコーダトランスフォーマーTSモデルのスイートであるKoel-TTSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:47:11 GMT)
Towards Fine-grained Renal Vasculature Segmentation: Full-Scale Hierarchical Learning with FH-Seg [9.9] 既存の方法は、内壁や外壁、動脈、病変など、腎血管の複雑な領域を正確に区切るのに苦労している。
腎血管の包括的セグメンテーションのために設計されたフルスケール階層型学習フレームワークであるFH-Segを紹介する。
大腎血管データセットの実験では、FH-セグの優れた精度が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:39:23 GMT)
Logic-of-Thought: Injecting Logic into Contexts for Full Reasoning in Large Language Models [9.7] 本稿では,論理的情報記述を拡張的に生成するために,命題論理を用いた論理解(LoT)プロンプトを提案する。
LoTは5つの論理的推論タスクで顕著なマージンで、様々なプロンプトメソッドのパフォーマンスを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:16:53 GMT)
nvAgent: Automated Data Visualization from Natural Language via Collaborative Agent Workflow [9.7] 自然言語から可視化へ(NL2Vis)は、自然言語記述を与えられたテーブルの視覚表現に変換する。
我々はNL2Visのための協調エージェントワークフローであるnvAgentを提案する。
新しいVisEvalベンチマークに関する総合的な評価は、nvAgentが最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:03:08 GMT)
Evaluating Standard and Dialectal Frisian ASR: Multilingual Fine-tuning and Language Identification for Improved Low-resource Performance [9.6] 最先端の手法では、大量のデータに事前訓練されたモデルをラベル付きデータを使って微調整する自己教師ありトランスファーラーニングをデプロイする。
我々は,多言語微調整データと補助言語識別タスクを用いて,Frisian ASRの性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:42:46 GMT)
Counterfactual Effect Decomposition in Multi-Agent Sequential Decision Making [9.5] 本稿では,各エージェントに寄与し,各エージェントに寄与し,各要因に寄与するスコアを変動させることにより,その効果を分解する新たな因果的説明式を提案する。
エージェントの作用の総合的反事実効果は, エージェントの作用を伝播する効果を計測する要素と, 状態遷移を伝播する効果に関連する要素の2つに分解できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:54:53 GMT)
Lost in Time: Clock and Calendar Understanding Challenges in Multimodal LLMs [9.3] 我々は,MLLMが時間関連視覚データを提示した場合に,視覚認識,数値推論,時間的推論をどのように行うかを分析することを目的とする。
評価の結果,近年の進歩にもかかわらず,時間的理解はMLLMにとって重要な課題であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:11:23 GMT)
Evaluating Text Style Transfer Evaluation: Are There Any Reliable Metrics? [9.2] テキストスタイル転送(テキストスタイルトランスファー、英: Text Style Transfer、TST)は、テキストを変換して特定のスタイルを反映し、元のコンテンツを保存するタスクである。
人間の評価は理想的であるが、他の自然言語処理(NLP)タスクと同様にコストがかかる。
本稿では,TST評価のためのNLPタスクから,既存のメトリクスと新しいメトリクスのセットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:39:17 GMT)
Croc: An End-to-End Open-Source Extensible RISC-V MCU Platform to Democratize Silicon [9.2] 私たちは、手持ちの教育とイノベーションに特化したオープンソースのマイクロコントローラプラットフォームであるCrocを紹介します。
Cros は RV32I (EMC) 命令セットアーキテクチャを実装した CVE2 コアを使用している。
MLEMは、ICPのオープン130nmノードで、わずか2人の学生のチームによって8週間で完成したCrocのテープアウトであり、このプラットフォームのハンズオン教育の可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:05:44 GMT)
Unveiling the Mechanisms of Explicit CoT Training: How Chain-of-Thought Enhances Reasoning Generalization [9.2] 高品質なChain-of-Thought(CoT)アノテーションを用いた大規模言語モデルのトレーニングが広く採用されている。
我々は,CoT を用いたトレーニングにより推論の一般化が著しく改善され,ID とout-of-distriion (OOD) の両方のシナリオに拡張され,収束のスピードが向上することを示した。
本研究は, 明示的CoTトレーニングの基盤となるメカニズムを解明し, 堅牢な一般化を実現するため, LLMのチューニング戦略に対する重要な洞察を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:21:13 GMT)
Exotic localization for the bound states in the non-reciprocal two-particle Hubbard model [9.2] 非相互トンネルおよび非エルミート境界状態の存在下での2粒子ハバードモデルの局在挙動について検討する。
注目すべきは、相互作用誘起境界状態局在(BSL)は非エルミート皮膚効果(NHSE)と競合し、多様な密度プロファイルをもたらすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:18:12 GMT)
CAMEF: Causal-Augmented Multi-Modality Event-Driven Financial Forecasting by Integrating Time Series Patterns and Salient Macroeconomic Announcements [9.2] 金融予測のための多モードフレームワークであるCAMEF(Causal-Augmented Multi-Modality Event-Driven Financial Forecasting)を提案する。
1)政策文書と歴史的価格データの因果関係を捉えたマルチモーダル・フレームワーク,(2)2008年から2024年4月までの6種類のマクロ経済学的リリースを含む新たな金融データセット,および5つの米国主要金融資産の高周波実取引データ,(3)LLMに基づく対実イベント拡張戦略。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:55:25 GMT)
End-to-End Learning Framework for Solving Non-Markovian Optimal Control [9.2] 理論的には、FOLTI(textitfractional-order linear time-invariant)システムの最適制御を導出する。
提案手法は厳密な数学的モデルを確立し,解析解を導出し,深層学習を取り入れてデータ駆動型最適制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:18:56 GMT)
CCS: Controllable and Constrained Sampling with Diffusion Models via Initial Noise Perturbation [9.1] 生成出力の変化と初期雑音摂動のスケールの関係は拡散ODEサンプリングにより非常に線形である。
そこで我々は,新しい制御可能・制約付きサンプリング法 (CCS) と,所望の統計特性を持つ拡散モデルに対する新しい制御アルゴリズムを提案する。
その結果, CCS法は, 優れた試料品質と多様性を維持しつつ, より精密にサンプリングを制御できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:30:48 GMT)
WAVE: Weighted Autoregressive Varing Gate for Time Series Forecasting [9.1] 本稿では,自己回帰(AR)と移動平均(MA)の両方を組み込んだ重み付き自己回帰変量ガットEアテンション機構を提案する。
様々な注意機構に適応し、時系列データの中で長距離および局所的な時間パターンをキャプチャする能力を強化し、分離することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:04:21 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） (Fri, 07 Feb 2025 10:33:52 GMT)
Interpretable Failure Detection with Human-Level Concepts [9.1] この研究は、モデルが失敗したときを確実に検出し、理由を透過的に解釈する、という、2つの目的のために人間レベルの概念を活用する革新的な戦略を導入している。
入力画像に対する概念アクティベーションの順序付けに基づく簡易かつ高効率な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:19:40 GMT)
DMPA: Model Poisoning Attacks on Decentralized Federated Learning for Model Differences [9.1] モデル中毒攻撃において、悪意のある参加者は、妥協されたモデルを作成し、広めることで良性モデルの性能を低下させようとする。
本稿ではDMPAと呼ばれる革新的なモデル中毒攻撃を提案する。
複数の悪意のあるクライアントモデルの差分特性を計算し、最も効果的な毒殺戦略を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:15:38 GMT)
How Do Developers Use Code Suggestions in Pull Request Reviews? [9.0] 46のエンジニアリングGitHubプロジェクトからのプルリクエストに関する実証的研究を行った。
提案のタイプと使用頻度を明らかにするために,オープンコーディングアプローチを適用した。
コードスタイルの提案、改善、修正、ドキュメントの4つの提案タイプを明らかにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:09:25 GMT)
How the Stroop Effect Arises from Optimal Response Times in Laterally Connected Self-Organizing Maps [8.8] ストループ効果(Stroop effect)は、色名タスクにおける認知的干渉を指す。
本稿では,自己組織化マップ(SOM)を用いたStroopタスクを実装した。
このモデルは全体の84.2%の精度を達成し、エラーは大幅に減少し、一致した条件下では応答が速くなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:21:17 GMT)
Towards Smarter Sensing: 2D Clutter Mitigation in RL-Driven Cognitive MIMO Radar [8.7] このシステムは平面配列構成を採用し、伝送波形とビームフォーミングパターンを適用して検出性能を最適化する。
堅牢なウォルド型検出器はSARSAベースのRLアルゴリズムと統合されており、レーダーは複雑な乱雑な環境を学習し適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:31:58 GMT)
MuRAR: A Simple and Effective Multimodal Retrieval and Answer Refinement Framework for Multimodal Question Answering [8.7] MuRAR(Multimodal Retrieval and Answer Refinement)というフレームワークを紹介する。
MuRARは、関連するマルチモーダルデータを検索し、応答を洗練してコヒーレントなマルチモーダル回答を生成することで、テキストベースの回答を強化する。
人間の評価結果から, MuRAR が生成するマルチモーダル回答は, 平易なテキスト回答よりも有用で, 可読性が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:09:43 GMT)
A Layered Multi-Expert Framework for Long-Context Mental Health Assessments [8.6] Stacked Multi-Model Reasoning (SMMR)は、複数のモデルを等価な'専門家'として活用する階層化フレームワークである。
DAIC-WOZうつ病スクリーニングデータセットを用いてSMMRを評価し,48例の精神科診断症例について検討した。
多様な「第2の意見」を活用することで、SMMRは幻覚を緩和し、微妙な臨床的ニュアンスを捉え、高い精神健康評価の信頼性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:22:31 GMT)
CurbNet: Curb Detection Framework Based on LiDAR Point Cloud Segmentation [8.5] 本稿では,ポイントクラウドセグメンテーションを利用した検出を抑える新しいフレームワークであるCurbNetを紹介する。
我々はセマンティックKITTIをベースとした3D-Curbデータセットを開発した。
xy平面上の凹凸特性の不均一分布と、z軸に沿った高周波特性への依存による課題に対処するため、マルチスケール・チャネルアテンション(MSCA)モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:08:35 GMT)
The Battling Influencers Game: Nash Equilibria Structure of a Potential Game and Implications to Value Alignment [8.4] 本稿では,マルチプレイヤー同時移動汎用ゲームであるBattling Influencers Game (BIG)を紹介する。
BIG はポテンシャルゲームであり、1 つまたは無限個の純同値 Nashlibria (NE) を持ち、これらの純同値NE は凸最適化によって見つけることができることを証明している。
本稿では,BIGが価値アライメントに与える影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:10:54 GMT)
Differentiable Mobile Display Photometric Stereo [8.4] ディスプレイ測光ステレオは、様々な照明条件のシーンを照らすために、プログラム可能な光源としてディスプレイを使用する。
近年, 学習した表示パターンを用いて, 正規再構成精度の向上を図った。
我々は,より実用的な物理ベースの測光ステレオ,微分可能な移動体表示ステレオを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:24:56 GMT)
Developmentally-plausible Working Memory Shapes a Critical Period for Language Acquisition [8.4] 大きな言語モデルは一般的な言語能力を示すが、言語習得の効率において人間とは大きく異なる。
本研究では,臨界期における作業記憶の発達特性を統合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:58:58 GMT)
PSM-SQL: Progressive Schema Learning with Multi-granularity Semantics for Text-to-SQL [8.4] 冗長性を持った膨大な数のデータベーススキーマのため、タスクの変換は困難である。
マルチグラニュラリティセマンティクス(PSM-)とリンクするプログレッシブスキーマを提案する。
PSM-は列、テーブル、データベースレベルでスキーマのセマンティクスを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:31:57 GMT)
Citadel: Simple Spectre-Safe Isolation For Real-World Programs That Share Memory [8.4] 緩和マイクロアーキテクチャ分離(RMI)と呼ばれる新しいセキュリティ機能を導入する。
RMIは、攻撃者とメモリを共有できない機密プログラムを許可し、情報漏洩を非投機的実行に制限する。
エンドツーエンドのプロトタイプであるCitadelは、Linuxをブートしてセキュアなアプリケーションを実行するFPGAベースのマルチコアプロセッサで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:04:47 GMT)
Teaching Reform and Exploration on Object-Oriented Programming [8.4] オブジェクト指向プログラミングの授業における問題点を解析した。
カリキュラム,理論教育,実践的な授業において,改革の基本的な考え方,原因,方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:04:37 GMT)
Aligning Black-box Language Models with Human Judgments [8.3] 大規模言語モデル(LLM)は、リコメンデーションシステム、検索エンジン、その他の主観的なタスクを評価するために、自動化された判断器としてますます使われる。
本研究では,LLM判定を個人評価者あるいはその集約的判断と整合させる枠組みを提案する。
提案手法は,29タスク間の合意平均142%以上の改善を実現し,少数の校正例のみをトレーニングに用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:19:40 GMT)
First-principle crosstalk dynamics and Hamiltonian learning via Rabi experiments [8.3] 本稿では,新しいRabi実験を同時に実施することにより,クロストークの説明と基礎となるパラメータの学習を行う。
理論的予測と実験結果との良好な一致を観察する。
この手法は、量子プロセッサ設計を導くための有用なツールである全チップのクロストーク特性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:27:41 GMT)
Representational Alignment with Chemical Induced Fit for Molecular Relational Learning [8.2] 分子学習学習(MRL)は自然科学において、構造的特徴を抽出することによって分子対間の予測に広く応用されている。
注意機構による部分構造表現の整合性は 化学知識からのガイダンスを欠いている
ReAlignFitは化学誘起Fit誘導誘導バイアスを導入することでMRLのサブ構造表現を動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:29:21 GMT)
BCQ: Block Clustered Quantization for 4-bit (W4A4) LLM Inference [8.1] 後学習量子化(PTQ)は、より大きな言語モデル(LLM)のストレージと計算要求を、追加のトレーニングコストなしで削減するための有望なアプローチである。
最近のPTQ研究は、主に8ビット以上の活性化を維持しながら、重量のみを8ビット未満に定量化することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:06:03 GMT)
Measuring SES-related traits relating to technology usage: Two validated surveys [8.0] 本報告では,ソフトウェア製品が社会経済的に多様な人口にどの程度役立っているかを測定するための2つの新しい調査について述べる。
最初の調査(SES-Subjective:SES-Subjective:SES-Subjective:SES-Subjective)は、主観的SES(主観的SES:主観的SES:主観的SES:主観的SES:主観的SES)を測る。
第2のサーベイ(SES-Facets)は理由指向で、エビデンスベースのファセットのセットに対して個人の値を収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:24:00 GMT)
FRoundation: Are Foundation Models Ready for Face Recognition? [8.0] ファウンデーションモデルが特定の顔認識領域(FR)に適しているかを検討する。
合成データを含むデータ可用性の異なるレベルにまたがって、これらのモデルのFRへの適用を提案、実証する。
この結果から, 汎用性にもかかわらず, 事前学習された基礎モデルは, この課題に特化して訓練された類似アーキテクチャと比較すると, FRにおいて性能が劣る傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:44:41 GMT)
Jailbreak Antidote: Runtime Safety-Utility Balance via Sparse Representation Adjustment in Large Language Models [8.0] ジェイルブレイク攻撃は、大きな言語モデルを操作して有害なコンテンツを生成する。
Jailbreak Antidoteは、モデルの内部状態のスパースサブセットを操作することで、安全優先のリアルタイム調整を可能にする。
解析の結果,LLMの安全性関連情報はわずかに分散していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:23:17 GMT)
$TAR^2$: Temporal-Agent Reward Redistribution for Optimal Policy Preservation in Multi-Agent Reinforcement Learning [8.0] Temporal-Agent Reward Redistribution $TAR2$は、スパースグローバルな報酬をエージェント固有のタイムステップ固有のコンポーネントに分解する新しいアプローチである。
我々は、$TAR2$が潜在的な報酬形成と整合し、元の環境と同じ最適なポリシーを保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:07:57 GMT)
Prot2Chat: Protein LLM with Early Fusion of Sequence and Structure [7.9] Prot2Chatは、マルチモーダルなタンパク質表現と自然言語を統一モジュールを通じて統合する新しいフレームワークである。
本モデルでは,タンパク質配列と構造情報を統一的にエンコードするタンパク質MPNNエンコーダと,クロスアテンション機構を持つタンパク質テキストアダプタを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:23:16 GMT)
SACNet: A Spatially Adaptive Convolution Network for 2D Multi-organ Medical Segmentation [7.9] 医用画像解析における多臓器分割は診断と治療計画に不可欠である。
本稿では、変形可能な畳み込みV3の知識を利用して、空間適応畳み込みネットワーク(SACNet)を最適化する。
ACDCとSynapseの3Dスライスデータセットの実験は、SACNetが既存のいくつかの手法と比較して優れたセグメンテーション性能を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:20:38 GMT)
Characterizing Bugs in Login Processes of Android Applications: An Empirical Study [7.8] われわれはAndroidアプリにおけるログイン問題に関する実証的研究を行った。
44の人気のオープンソースAndroidレポジトリから361の問題を解析します。
これらの発見は、開発者がログインプロセスをモデル化し、問題の原因を特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:24:37 GMT)
SelaFD:Seamless Adaptation of Vision Transformer Fine-tuning for Radar-based Human Activity [7.8] 転倒検出などの人的活動認識(HAR)は高齢化によってますます重要になっている。
本研究は,レーダベースのTime-Dopplerシグネチャを用いたHAR用ViTモデルを微調整することに焦点を当てた。
そこで本研究では,Low-Rank Adaptation (LoRA) を重み空間に微調整することで,事前学習したViTモデルからの知識伝達を容易にする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:15:31 GMT)
Training Set Reconstruction from Differentially Private Forests: How Effective is DP? [7.6] 差別プライバシー(DP)は厳格なプライバシー保護を提供するため、広く採用されている対策となっている。
我々は、最先端の$varepsilon$-DPランダム森林を対象とした再建攻撃を導入する。
以上の結果から,有意義なDP保証で訓練された無作為林が,トレーニングデータのかなりの部分を漏洩させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:22:19 GMT)
Graph Contrastive Learning for Connectome Classification [7.4] グラフ信号処理は、脳の機能と構造の間の相互作用を明らかにする重要なツールである。
我々の研究は、教師付きコントラスト学習手法を探求することによって、この方向へのさらなる一歩を表している。
ヒューマン・コネクトーム・プロジェクト(Human Connectome Project)データを用いた性別分類タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:30:47 GMT)
Agentic Reasoning: Reasoning LLMs with Tools for the Deep Research [7.4] 本稿では,外部ツール利用エージェントを統合することで,大規模言語モデル(LLM)推論を強化するフレームワークであるAgentic Reasoningを紹介する。
本フレームワークでは,論理的関係を追跡するための構造化知識グラフを構築するMind Mapエージェントを導入している。
PhDレベルの科学的推論(GPQA)とドメイン固有の深層研究タスクの評価は、我々のアプローチが既存のモデルを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:08:46 GMT)
ChallengeMe: An Adversarial Learning-enabled Text Summarization Framework [7.3] 本稿では,逆学習に基づくプロンプトフレームワークであるChallengeMeを構築した。
これには、生成プロンプト、評価プロンプト、フィードバック最適化の3つのケースドソリューションが含まれている。
テキスト要約タスクにおける混合ケーススタディの結果から,提案するフレームワークがより正確で流動的なテキスト要約を生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:59:34 GMT)
Stop treating `AGI' as the north-star goal of AI research [7.3] 我々は、人工知能(AGI)の話題に焦点をあてることが、効果的な目標を選択する能力を損なうと論じている。
AGIの談話によって増大する6つの重要なトラップ、すなわち生産目標設定の障害を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:07:16 GMT)
Copula Density Neural Estimation [7.2] 我々はコプラの概念を利用して、観測データに関連する確率密度関数を推定する。
その結果,新しい学習手法は複雑な分布をモデル化することができ,相互情報推定やデータ生成にも適用可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:24:26 GMT)
A Lightweight Method to Disrupt Memorized Sequences in LLM [7.1] 大規模言語モデル(LLM)は、多くのタスクにまたがって印象的な機能を示すが、著作権のあるコンテンツを冗長に再生するリスクがある。
TokenSwapは、文法関連トークンの確率を小さな補助モデルに置き換える軽量でポストホックなアプローチである。
提案手法は,ダウンストリームタスクにほとんど影響を与えず,最大10倍の暗記発生率を効果的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:41:21 GMT)
Online Experimental Design With Estimation-Regret Trade-off Under Network Interference [7.1] オンライン実験設計のための統合型干渉認識フレームワークを提案する。
既存の研究と比較して、露出マッピングの統計的概念を利用して腕の空間の定義を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:57:51 GMT)
SeDi-Instruct: Enhancing Alignment of Language Models through Self-Directed Instruction Generation [7.1] 本稿では,多様性に基づくフィルタリングと反復的フィードバックタスク生成を利用した新しいデータ生成フレームワークSeDi-Instruction(SeDi-Instruct)を提案する。
SeDi-Instructは、従来の方法と比較してAIモデルの精度を5.2%向上し、データ生成コストを36%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:20:11 GMT)
Learning Street View Representations with Spatiotemporal Contrast [7.0] 本研究では,街路景観の時間的・空間的特性を利用して動的都市環境の画像表現を学習する,革新的な自己教師型学習フレームワークを提案する。
提案手法は,視覚的位置認識,社会経済的推定,人間環境認識などのタスクにおいて,従来の監督的・非監督的手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:47:54 GMT)
DE-PADA: Personalized Augmentation and Domain Adaptation for ECG Biometrics Across Physiological States [6.9] パーソナライズされた拡張とドメイン適応を備えたデュアルエキスパートモデルであるDE-PADAを提案する。
このモデルは、エクササイズデータに直接露出することなく、主に安静状態データに基づいて訓練されている。
トロント大学ECGデータベースの実験では、モデルの有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:46:13 GMT)
Anomalous suppression of large-scale density fluctuations in classical and quantum spin liquids [6.7] 古典的な基底状態間の力学を誘発する量子揺らぎを加えると、量子スピン液体(QSL)が発生する。
QSLは、魅力的な創発性によって特徴づけられる物質の非常に絡み合った量子相である。
超均一性(hyperiformity)として知られるCSLとQSLの大規模構造特性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:28:40 GMT)
LATTEO: A Framework to Support Learning Asynchronously Tempered with Trusted Execution and Obfuscation [6.7] 本稿では,ネットワークエッジにおける非同期FLアグリゲーションをセキュアにするための,勾配難読化機構とTEE(Trusted Execution Environments)を組み合わせたプライバシー保護フレームワークを提案する。
我々のメカニズムは、クライアントが暗黙的にTEEベースのアグリゲーションサービスを確認し、オンデマンドのクライアント参加を効果的に処理し、非同期接続の増加とともにシームレスにスケールできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:21:37 GMT)
State-observation augmented diffusion model for nonlinear assimilation with unknown dynamics [6.7] データ駆動同化のための新しい生成モデルであるState-Observation Augmented Diffusion(SOAD)モデルを提案する。
実験の結果、SOADは既存のデータ駆動方式と比較してパフォーマンスが向上する可能性が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:14:03 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） (Fri, 07 Feb 2025 19:46:11 GMT)
Leveraging band diversity for feature selection in EO data [6.5] 相関帯域における決定点過程を用いて,多様な帯域を選択する手法を提案する。
この分析を任意の機械学習モデルに入力することで、詳細な分析と監視を高精度かつ正確に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:30:29 GMT)
Watermarking Low-entropy Generation for Large Language Models: An Unbiased and Low-risk Method [6.5] STA-1は、予想された元のトークン分布を保存する不偏の透かしである。
低エントロピーおよび高エントロピーデータセットの実験結果は、STA-1が上記の特性を同時に達成できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:04:06 GMT)
Curse of Dimensionality in Neural Network Optimization [6.5] 平均場状態下でのニューラルネットワーク最適化における次元性の呪いについて検討した。
局所リプシッツ連続活性化関数が用いられるとき、次元性の呪いは持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:21:31 GMT)
A New Paradigm in Tuning Learned Indexes: A Reinforcement Learning Enhanced Approach [6.5] 本稿ではLearted Index Structuresのエンドツーエンド自動チューニングのための新しいフレームワークであるLITuneを紹介する。
LITuneは、安定的で効率的なチューニングを保証するために、テーラーメイドのDeep Reinforcement Learning (DRL)アプローチを備えた適応的なトレーニングパイプラインを使用している。
LITuneは最大98%のランタイム削減と17倍のスループット向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:22:15 GMT)
Noise Sensitivity of Hierarchical Functions and Deep Learning Lower Bounds in General Product Measures [6.4] ディープネットの勾配降下性能に関する研究は、独立かつ同一分布のベルヌーイ入力の下での関数の雑音感度が学習複雑性を確立することを示した。
本稿では,非線形関数の繰り返し合成によって構築された関数が,一般製品における雑音に敏感であることを示すことによって,これらの研究の流れを橋渡しすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:45:27 GMT)
Trotter error time scaling separation via commutant decomposition [6.4] 我々は,可換分解の一般的な枠組みを導入することにより,既存の境界よりもトロッター誤差の推定を改善する。
この定式化は, 従来の結果を直接再現するだけでなく, 高次積公式の誤差推定にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:03:42 GMT)
Classification or Prompting: A Case Study on Legal Requirements Traceability [6.4] ソフトウェア開発が倫理的懸念に準拠し、公共の安全を優先することを保証するために、新しい規制が継続的に導入されている。
コンプライアンスを示すための前提条件は、ソフトウェア要件を法的規定にトレースすることである。
本稿では,要件と法的規定のトレースリンクを予測するための2つの自動解について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:33:40 GMT)
Multiscale style transfer based on a Laplacian pyramid for traditional Chinese painting [6.2] そこで本研究では,ラプラシアンピラミッドの分解と再構築に基づく,新しいマルチスケール・トランスファー手法を提案する。
第1段階では、スタイル転送ベースネットワークを採用することにより、全体的なパターンを低解像度で転送する。
内容とスタイルの詳細は、ディテールエンハンスメントネットワークにより、より高解像度で徐々に強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:04:49 GMT)
SynCo: Synthetic Hard Negatives in Contrastive Learning for Better Unsupervised Visual Representations [6.2] 本稿では,表現空間上で合成強陰性を生成することによってモデル性能を向上させる新しい手法であるSynCoを紹介する。
MoCoフレームワーク上に構築されたSynCoは,計算オーバーヘッドを最小限に抑えた,さまざまな合成ハードネガをオンザフライで生成するための6つの戦略を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:45:11 GMT)
Building Rome with Convex Optimization [6.2] 本研究では2次元鍵点計測を学習深度で3次元に引き上げるスケールドバンドル調整(SBA)法を提案する。
我々は,証明可能な大域的最適性を解決するために,実証的に厳密な凸半有限プログラム (SDP) を設計する。
最適化エンジンとしてXMを用いた動き(SfM)パイプラインを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:53:46 GMT)
Sparse Autoencoders Do Not Find Canonical Units of Analysis [6.0] 機械的解釈可能性の一般的な目標は、ニューラルネットワークの活性化を機能に分解することである。
スパースオートエンコーダ(SAE)はこれらの特徴を見つけるための一般的な方法である。
SAE縫合は不完全であることを示すもので、メタSAEは原子ではないことを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:33:08 GMT)
Fine-Tuned LLMs are "Time Capsules" for Tracking Societal Bias Through Books [5.8] 我々は,70年間にわたる593冊の架空の書物からなるコーパス,0%から0%の開発(1950-2019)
性別、性的指向、人種、宗教に関する偏見の変化について検討する。
以上の結果から,10年分の本を学習したLCMは,その時代を反映する偏見を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:13:27 GMT)
Understanding Federated Learning from IID to Non-IID dataset: An Experimental Study [5.7] フェデレーション・ラーニング(FL)は、生データを共有せずに分散化されたデータソース間で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。
FLにおける重要な課題は、クライアントデータが非IID(非独立で同一の分散)であることが多く、集中型学習と比較してパフォーマンスが低下することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:31:59 GMT)
Flexible and Efficient Grammar-Constrained Decoding [5.7] 文法制約付き復号法(GCD)は、LLM出力がそのような規則と一致することを保証できる。
既存のGCDアルゴリズムでは、共通文法を前処理するのに何分もかかる。
本稿では,既存の手法よりも17.71倍高速なオフライン前処理を実現するGCDアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:35:17 GMT)
Advancing Wasserstein Convergence Analysis of Score-Based Models: Insights from Discretization and Second-Order Acceleration [5.5] スコアベース拡散モデルのワッサーシュタイン収束解析に着目する。
我々は、オイラー離散化、指数中点法、ランダム化法など、様々な離散化スキームを比較する。
局所線形化法に基づく加速型サンプリング器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:37:51 GMT)
On the Inference of Sociodemographics on Reddit [5.5] Redditのコメントから年齢、性別、パルチザン関連に関する850万以上の自己宣言からなる新しいデータセットを使用します。
私たちは、バイナリラベル(分類)の予測(i$)と、ユーザの集合の中での人口統計クラスの頻度を予測(ii$)という2つのタスクで行います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:11:39 GMT)
PhyloVAE: Unsupervised Learning of Phylogenetic Trees via Variational Autoencoders [5.5] PhyloVAEは、木トポロジーの表現学習と生成モデリングのために設計された教師なし学習フレームワークである。
我々は,高速で並列化されたトポロジ生成を容易にする潜伏変数生成モデルを開発した。
実験では、PhyloVAEの堅牢な表現学習能力と系統樹のトポロジーの高速生成が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:58:47 GMT)
Graph Federated Learning Based Proactive Content Caching in Edge Computing [5.5] 本稿では,ユーザプライバシを保護しながら,キャッシュ効率を向上させるグラフフェデレーション学習に基づくProactive Content Cachingスキームを提案する。
提案したアプローチは、フェデレーション学習とグラフニューラルネットワークを統合し、ユーザーがLight Graph Convolutional Networks(LightGCN)をローカルにトレーニングすることで、ユーザとイテムの関係を捉え、コンテンツの人気を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:48:06 GMT)
Rethinking Oversmoothing in Graph Neural Networks: A Rank-Based Perspective [5.5] ランクベースのメトリクスが常に過剰なスムースを捉えるのに対して、エネルギーベースのメトリクスは失敗することが多いことを示す。
特に,エネルギー指標が変化しないシナリオにおいても,ランクの大幅な低下が性能劣化と密接に一致していることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:55:05 GMT)
Impact of Data Snooping on Deep Learning Models for Locating Vulnerabilities in Lifted Code [5.4] この研究は、モデル埋め込みがデータセットでトレーニングされているとき、モデルパフォーマンスがどのように影響を受けるかに焦点を当てている。
その結果,データスヌーピングの導入はモデル性能を著しく変化させることはなかった。
さらに、この結果は、GPT-2埋め込みでトレーニングされたモデルが、他の埋め込みでトレーニングされたニューラルネットワークよりも一貫して優れていたという過去の研究の結論を補強する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:42:30 GMT)
Intelligent Go-Explore: Standing on the Shoulders of Giant Foundation Models [5.4] Go-Exploreは、ハード探索問題を解決するために設計されたアルゴリズムの強力なファミリーである。
本稿では,従来の Go-Explore の範囲を大きく広げる Intelligent Go-Explore (IGE) を提案する。
IGEには人間のような能力があり、新しい状態がいかに面白く、あるいは有望であるかを直感的に識別する能力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:10:39 GMT)
Overcoming Fake Solutions in Semi-Dual Neural Optimal Transport: A Smoothing Approach for Learning the Optimal Transport Plan [5.4] ニューラルネットワークでOTマップを学習する手段として広く使用されているセミデュアルニューラルネットワークは、ひとつのディストリビューションを正確に別のディストリビューションに転送できない偽のソリューションを生成することが多い。
本稿では, OTマップと最適輸送計画の両方を学習し, 2つの分布間の最適結合を表現した新しい OTP を提案する。
実験の結果,OTPモデルは既存の手法が失敗する最適なトランスポートマップを復元し,画像と画像の変換タスクにおいて現在のOTベースモデルより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:37:12 GMT)
Before It's Too Late: A State Space Model for the Early Prediction of Misinformation and Disinformation Engagement [5.3] 本稿では,ソーシャルメディアのエンゲージメントを予測する新しい状態空間モデルであるIC-Mambaを紹介する。
私たちのモデルは、投稿から15～30分以内にエンゲージメントパターンを予測するのに優れています。
本実験は,ポストレベルダイナミクスとより広範な物語パターンの予測におけるIC-Mambaの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:43:11 GMT)
Oracular Programming: A Modular Foundation for Building LLM-Enabled Software [5.3] 大規模な言語モデルは、少数の例から幅広いタスクを解くのに驚くほど効果的であることが証明された。
信頼性とモジュラリティの欠如は、多くの推論ステップを必要とする大きな問題に対処する能力を制限する。
ドメインの専門家が高レベルな問題解決戦略を表現できるようにLCM対応アプリケーションを構築するための基礎パラダイムである分子プログラミングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:24:43 GMT)
Investigating the impact of kernel harmonization and deformable registration on inspiratory and expiratory chest CT images for people with COPD [5.3] 本稿では、再構成カーネルを調和させ、変形可能な画像登録を行うための2段階パイプラインを提案する。
ハードカーネル (BONE) で再構成した呼吸スキャンとソフトカーネル (STANDARD) で再構成した呼吸スキャンを調和させるために, GAN (Cycle Generative Adversarial Network) を用いている。
その結果,高調波は気腫測定の不整合を著しく減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:41:49 GMT)
Are the Majority of Public Computational Notebooks Pathologically Non-Executable? [5.3] 従来の実行可能性の概念は過度に厳格であり、多くのノートを誤って分類し、実行不可能性を過大評価している、と私たちは主張する。
本稿では,公立ノートの病的実行可能性問題について,様々な概念と実行可能性の度合いで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:16:40 GMT)
Lightweight Operations for Visual Speech Recognition [5.3] 我々は資源制約のあるデバイスのための軽量な視覚音声認識アーキテクチャを開発した。
我々は、ビデオシーケンスからの単語認識のために、大規模な公開データセット上でモデルをトレーニングし、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:08:32 GMT)
S$^2$-MAD: Breaking the Token Barrier to Enhance Multi-Agent Debate Efficiency [5.2] マルチエージェント・ディベート(MAD)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるための実行可能なアプローチとして登場した。
我々は,MAD内のトークンコストを削減するために,新しいスペーシフィケーション戦略を導入する。
このアプローチは、エージェント間の情報交換や非生産的議論の非効率を最小化し、議論プロセスの全体的な効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:49:56 GMT)
A Multi-Scale Feature Fusion Framework Integrating Frequency Domain and Cross-View Attention for Dual-View X-ray Security Inspections [5.2] シングルビューX線装置は複雑な積み重ねシナリオにおいてコントラバンドを正確に識別するのに苦労する。
デュアルビューX線セキュリティ検査画像分類に適した,革新的なマルチスケールインタラクティブ機能融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:20:59 GMT)
FedEx-LoRA: Exact Aggregation for Federated and Efficient Fine-Tuning of Foundation Models [5.2] Low-Rank Adaptation (LoRA) は基礎モデルの効率的な微調整技術として人気がある。
凍結重量行列に残留誤差項を追加するFederated Exact LoRA(FedEx-LoRA)を提案する。
提案手法は,LoRAの効率を保ちながら,計算と通信のオーバーヘッドを最小限に抑えた正確な更新を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:41:49 GMT)
Beautiful Images, Toxic Words: Understanding and Addressing Offensive Text in Generated Images [5.2] 我々は、画像内に埋め込まれたNSFWテキストの生成という、新たな脅威を識別する。
これには侮辱、人種的暴行、性的暴行といった攻撃的な言葉が含まれる。
既存の緩和技術は、テキスト生成を著しく劣化させながら有害なテキスト生成を防ぐことができない。
この領域の研究を進めるために、画像中のNSFWテキスト生成を評価するためのオープンソースのベンチマークであるToxicBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:39:39 GMT)
Multi-Scale Frequency-Enhanced Deep D-bar Method for Electrical Impedance Tomography [5.1] 本稿では,リアルタイムEIT再構築のためのディープラーニングに基づく教師ありアプローチを提案する。
D-bar法に基づいて,高画質化のためのマルチスケール周波数拡張と空間整合性を両立する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:37:00 GMT)
Memory Capacity of Nonlinear Recurrent Networks: Is it Informative? [5.0] 線形リカレントニューラルネットワーク(RNN)の総メモリ容量(MC)は、対応するカルマン制御性行列のランクに等しいことが証明されている。
この事実は、信号処理における線形RNNの性能を区別する上で、この指標の有用性に疑問を呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:06:30 GMT)
Quantum stochastic communication via high-dimensional entanglement [5.0] 本研究では,通信対象のメッセージが選択される自然量子情報プリミティブについて考察する。
我々は,このタスクを完璧に実行するために,高次元の絡み合いを利用するプロトコルを導入する。
8次元の絡み合いとマルチアウトカム検出を用いた光学装置で,プロトコルのスケーラビリティを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:47:49 GMT)
RAG-Verus: Repository-Level Program Verification with LLMs using Retrieval Augmented Generation [4.9] 我々は,複数モジュールリポジトリの証明合成を自動化するために,検索拡張生成とコンテキスト認識を併用するフレームワークであるRagVerusを紹介した。
R RagVerusは、制約付き言語モデル予算の下で、既存のベンチマークのパスレートを3倍にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:30:37 GMT)
Efficient Evaluation of Quantization-Effects in Neural Codecs [4.9] ニューラルコーデックのトレーニングには、量子化器の非ゼロ勾配を許容する技術が必要である。
本稿では,シミュレーションデータを用いたニューラルコーデックの効率的な評価手法を提案する。
内科的音声勾配と最先端のdescript-audio-codecに対する検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:11:19 GMT)
Studying How Configurations Impact Code Generation in LLMs: the Case of ChatGPT [4.9] 本稿では,コード生成モデルにおける温度およびトップpパラメータの影響を系統的に研究する。
クリエイティビティがコード生成タスクをどのように強化するかを示します。
モデルの非決定性に対処するための具体的なレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:04:14 GMT)
On the Possibility of Breaking Copyleft Licenses When Reusing Code Generated by ChatGPT [4.9] さまざまな設定とプロンプトを使って7万以上のメソッド実装を生成します。
より大きなコンテキストは、コピーレフトコードを再現する可能性を高めるが、より高い温度設定はこの問題を軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:54:37 GMT)
Can LLMs Rank the Harmfulness of Smaller LLMs? We are Not There Yet [4.8] 大規模言語モデル(LLM)がユビキタスになり,そのリスクや限界を理解することが重要である。
この研究は2つの質問を研究している: 有害なコンテンツの生成に関して、より小さなLSMはどのようにランク付けされるか?
我々は,これらの反応の有害性に注釈を付ける能力について,最先端の大型LCMを3つ評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:50:02 GMT)
From Restless to Contextual: A Thresholding Bandit Approach to Improve Finite-horizon Performance [4.8] オンラインのレスレス・バンディットは、国家の移行と予算の制約を取り入れることで、古典的な文脈的バンディットを拡張している。
我々は、拡張性のある予算付きしきい値付き帯域幅問題として問題を再構築する。
本稿では,オンラインマルチステート設定において,最小限の最小定数後悔を実現するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:23:43 GMT)
LP-DETR: Layer-wise Progressive Relations for Object Detection [4.6] LP-DETR(Layer-wise Progressive DETR)は,DTRに基づくオブジェクト検出を多スケール関係モデリングにより拡張する手法である。
本稿では,オブジェクトクエリ間の学習可能な空間関係を,関係認識型自己認識機構を通じて導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:25:28 GMT)
Fairness and Sparsity within Rashomon sets: Enumeration-Free Exploration and Characterization [4.6] 本研究では,数理プログラミングに基づく列挙自由法を導入し,公平さや疎さなどの諸特性を特徴付ける。
提案手法を2つの仮説クラス(スコアリングシステムと決定図)に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:43:34 GMT)
MediSyn: A Generalist Text-Guided Latent Diffusion Model For Diverse Medical Image Synthesis [4.5] MediSynは6つの専門医と10種類の画像から合成画像を生成することができるテキスト誘導潜在拡散モデルである。
合成画像と実画像との直接比較により,本モデルが新規画像の合成を行い,患者のプライバシを重要視する可能性が確認された。
本研究は,一般画像生成モデルが医学におけるアルゴリズム研究と開発を加速する大きな可能性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:06:56 GMT)
Native Fortran Implementation of TensorFlow-Trained Deep and Bayesian Neural Networks [4.5] 本研究では、Fortranでディープニューラルネットワーク(DNN)とベイズニューラルネットワーク(BNN)を実装するためのフレームワークを提案する。
使いやすさと計算効率のために設計されたこのフレームワークは、任意のFortranコードで実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:58:51 GMT)
Toward Automated Potential Primary Asset Identification in Verilog Designs [4.5] 設計におけるセキュリティ資産を知ることは、下流のセキュリティ分析に不可欠である。
本稿では,Verilog設計における潜在的なセキュリティ資産を初期識別する自動化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:17:25 GMT)
Aequa: Fair Model Rewards in Collaborative Learning via Slimmable Networks [4.5] コラボレーション学習により、複数の参加者がデータを共有する代わりに集中的な更新を交換することで、単一のグローバルモデルを学ぶことができる。
共同学習における中核的な課題の1つは、参加者が貢献に対して公平に報酬を受けることを保証することである。
この研究は、モデル報酬を通じて参加者にインセンティブを与える、公平な報酬配分に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:39:27 GMT)
ADAPT to Robustify Prompt Tuning Vision Transformers [4.5] 本稿では,アダプティブ・チューニング・パラダイムにおける適応的対角訓練を行うための新しいフレームワークであるADAPTを紹介する。
提案手法は,パラメータの1%だけを調整し,フルモデルファインチューニングによる40%のSOTAロバストネスの競合ロバスト精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:04:48 GMT)
Enhancing SQL Injection Detection and Prevention Using Generative Models [4.4] 本稿では,SQLiの検出・防止機構を強化するために生成モデルを活用する革新的な手法を提案する。
変分オートエンコーダ(VAE)、条件付きワッサースタインGAN、グラディエントペナルティ(CWGAN-GP)、U-Netを組み込むことで、機械学習モデルのトレーニングデータセットを増強するために合成sqlクエリが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:43:43 GMT)
DiMSUM: Diffusion Mamba -- A Scalable and Unified Spatial-Frequency Method for Image Generation [4.4] 拡散モデルのための新しい状態空間アーキテクチャを提案する。
入力画像の局所的特徴に対する帰納バイアスを高めるために,空間情報と周波数情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:13:54 GMT)
Train Once for All: A Transitional Approach for Efficient Aspect Sentiment Triplet Extraction [4.4] 本稿では,アスペクト抽出と意見抽出を共同で行うAOPEとASTEの遷移モデルを提案する。
対照的に拡張された最適化を統合することで、我々のモデルはより正確な行動予測を提供する。
我々のモデルは、組み合わせたデータセットでトレーニングした場合、ASTEとAOPEの両方で最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:12:16 GMT)
BCR-DRL: Behavior- and Context-aware Reward for Deep Reinforcement Learning in Human-AI Coordination [4.4] 深層強化学習(DRL)は、AIエージェントをトレーニングし、人間のパートナーと協調するための強力なフレームワークを提供する。
DRLは人間とAIの協調において2つの重要な課題に直面している。
本稿では,DRLの探索と活用を最適化する革新的行動認識報酬(BCR)を提案する。
提案手法は, 累積スパース報酬を約20%増加させ, 収束時間を最先端のベースラインと比較して約67%減少させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:03:49 GMT)
DetVPCC: RoI-based Point Cloud Sequence Compression for 3D Object Detection [4.4] MPEG規格化されたビデオベースポイントクラウド圧縮(VPCC)は、人間の知覚に対する高い圧縮効率を実現する。
VPCCは、3Dオブジェクト検出器をサポートする際に、貯蓄と検出精度の間のトレードオフに苦慮している。
本稿では,効率的なポイントクラウドシーケンス圧縮のために,関心領域(RoI)エンコーディングをVPCCと統合する新しい手法であるDetVPCCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:16:15 GMT)
Joint MoE Scaling Laws: Mixture of Experts Can Be Memory Efficient [4.3] 我々は,高密度モデルとMoEモデルに対する共同スケーリング法則を提案し,アクティブパラメータ数,データセットサイズ,エキスパート数といった重要な要素を取り入れた。
驚くべきことに、従来の知恵とは対照的に、MoEモデルは高密度モデルよりもメモリ効率が高いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:55:38 GMT)
Quantum automated learning with provable and explainable trainability [4.3] 量子自動学習では、変動パラメータが関与せず、トレーニングプロセスが量子状態の準備に変換される。
このようなトレーニングプロセスは、想像的時間進化による量子状態の生成の観点から理解することができることを示す。
この結果は、証明可能で説明可能なトレーニング性を備えた勾配のない非従来型量子学習戦略を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:00:02 GMT)
From Counterfactuals to Trees: Competitive Analysis of Model Extraction Attacks [4.3] モデル再構成のリスクと本質的な複雑さを形式化し特徴付ける。
本稿では,競合解析のレンズによるモデル抽出攻撃の最初の公式解析について述べる。
我々は、常に強い性能を示しながら、証明可能な完全性を達成する新しい再構成アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:51:06 GMT)
Learning the Language of NVMe Streams for Ransomware Detection [4.2] ランサムウェアの動作を検出するために、2種類のトランスフォーマーモデルの設計と訓練を行う。
ランサムウェアによってアクセスされたデータの識別では,24%がミス検出率,66%がデータ損失防止,84%が改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:33:04 GMT)
An Empirical Study of Code Obfuscation Practices in the Google Play Store [4.2] Google Playの50万以上のAndroid APKを8年間にわたって分析しています。
以上の結果から,2016年から2023年までの難燃度は13%増加し,最も一般的なツールとしてProGuardとAllatoriが用いられた。
難読化は、カジノアプリのようなトップランクのアプリやゲームジャンルで一般的だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:41:40 GMT)
DCFormer: Efficient 3D Vision-Language Modeling with Decomposed Convolutions [4.2] 我々は,3次元畳み込みを深さ,高さ,幅の3つの平行1次元畳み込みに分解する,効率的な3次元医用画像エンコーダDCFormerを紹介する。
DCFormerは、DCFormer-Tinyの精度が62.0%、F1スコアが46.3%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:10:22 GMT)
Differential Parity: Relative Fairness Between Two Sets of Decisions [4.1] 差分パリティを持つ別の決定に対して設定された決定の相対的公正性をテストすることを提案する。
これは、絶対の公正な決定の曖昧で矛盾した定義を避ける。
これは2つの決定セット間の相対的な嗜好と偏見を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:00:59 GMT)
QPRAC: Towards Secure and Practical PRAC-based Rowhammer Mitigation using Priority Queues [4.1] JEDECは、DDR5と将来のDRAMのためのPer Row Activation Counting (PRAC)フレームワークを導入した。
PRACはローハンマー攻撃の全体的緩和を可能にする。
本稿では,PRACフレームワークを使用した最初のセキュアでスケーラブルで実用的なRowHammerソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:06:23 GMT)
Securing 5G Bootstrapping: A Two-Layer IBS Authentication Protocol [4.1] 携帯電話端末と基地局の間のブートストラップフェーズにおける認証の欠如により、攻撃者はデバイスに悪意のあるメッセージを送ることができる。
E2IBSは,既存のセルプロトコルとのシームレスな統合のための,新規で効率的な2層IDベースのシグネチャスキームである。
最先端のSchnorr-HIBSと比較して、E2IBSは攻撃面を減らし、きめ細かい合法的なインターセプションを可能にし、2倍の検証速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:32:48 GMT)
DobLIX: A Dual-Objective Learned Index for Log-Structured Merge Trees [4.1] DobLIXは、Log-Structured Merge(LSM)ツリーベースのキーバリューストア用に特別に設計された、二重目的学習インデックスである。
DobLIXは,RocksDBの最先端手法と比較して,インデックスのオーバーヘッドを低減し,スループットを1.19倍から2.21倍に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:48:14 GMT)
$t$-Testing the Waters: Empirically Validating Assumptions for Reliable A/B-Testing [4.0] A/BテストはWeb上での実験的な設計の基礎であり、広範囲のアプリケーションとユースケースがある。
本稿では,$t$-testの仮定が満たされ,A/B-testが有効かどうかを検証するための実用的な手法を提案する。
これにより、$t$-testの仮定が満たされ、A/B-testが有効かどうかを経験的に評価する、効率的で効果的な方法が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:55:24 GMT)
EnseSmells: Deep ensemble and programming language models for automated code smells detection [4.0] ソフトウェアソースコードの匂いは、最適な設計と実装上の決定を示す。
本稿では,構造的特徴と統計的意味論の融合に重きを置く深層学習アーキテクチャを構築するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:35:19 GMT)
GenBFA: An Evolutionary Optimization Approach to Bit-Flip Attacks on LLMs [4.0] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) に革命をもたらした。
ミッションクリティカルなアプリケーションの採用が増えると、ハードウェアベースの脅威、特にビットフリップ攻撃(BFA)に対する懸念が高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:24:17 GMT)
Digital Gatekeeping: An Audit of Search Engine Results shows tailoring of queries on the Israel-Palestine Conflict [4.0] 私たちはイスラエルとパレスチナの紛争に焦点を当て、DuckDuckGo、Google、Yahooの3つの検索エンジンの動作を監査するプライバシー保護ツールを開発しました。
従来の調査では、一般的なトピックに対して軽度なパーソナライゼーションしか見つからなかったが、位置情報やブラウジングの嗜好に基づく大きなカスタマイズが見られた。
紛争に関するクエリは、無関係なクエリよりもカスタマイズされ、結果が紛争の描写に関して中立的ではなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:30:29 GMT)
LLM-Supported Natural Language to Bash Translation [3.9] 本稿では,コマンド実行とコマンド出力の評価を組み合わせた機能等価性を提案する。
解析,文脈内学習,重み付き学習,制約付き復号化により,NL2SHの精度が最大32%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:35:55 GMT)
Remote Cooling of Spin-ensembles through a Spin-mechanical Hybrid Interface [3.9] 本稿では,三部体ハイブリッド量子系の基底状態冷却のためのプロトコルを提案する。
提案プロトコルは、様々な量子技術応用の進展に幅広い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:09:44 GMT)
MedMimic: Physician-Inspired Multimodal Fusion for Early Diagnosis of Fever of Unknown Origin [3.9] MedMimicは、現実世界の診断プロセスにインスパイアされたマルチモーダルフレームワークとして紹介されている。
DINOv2、Vision Transformer、ResNet-18といった事前訓練されたモデルを使用して、高次元の18F-FDG PET/CTイメージングを意味のある特徴に変換する。
学習可能な自己注意型核融合ネットワークは、これらの画像特徴を分類のための臨床データと統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:57:03 GMT)
Preference-aware compensation policies for crowdsourced on-demand services [3.9] クラウドソーシングされたオンデマンドサービスは、コスト削減、サービス充足時間の短縮、適応性の向上、オンデマンドデリバリのコンテキストにおける持続可能な都市交通へのコントリビューションといったメリットを提供する。
しかし、クラウドソーシングを活用したオンデマンドプラットフォームの成功は、ギグワーカーの魅力的なオファーと収益性の確保のバランスをとるための補償策を見つけることに依存している。
本研究では、ギグワーカーの要求特化報酬を個別の時間枠で設定するオンデマンドプラットフォームにおける動的価格問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:33:16 GMT)
MHAF-YOLO: Multi-Branch Heterogeneous Auxiliary Fusion YOLO for accurate object detection [3.9] MHAF-YOLOは,Multi-Branch Auxiliary FPN(MAFPN)と呼ばれる多機能ネックデザインを特徴とする新しい検出フレームワークである。
SAFは背骨と首を浅い特徴を融合させて橋渡しし、重要な低レベル空間情報を高い忠実度で効果的に転送する。
AAFは、より深いネック層におけるマルチスケールの特徴情報を統合し、出力層によりリッチな勾配情報を提供し、さらにモデル学習能力を高める。
RepHMSはグローバルにネットワークに統合されており、GHFKSを利用して様々な特徴層に対して大きな畳み込みカーネルを選択し、垂直受容領域を拡張し、空間階層にわたってコンテキスト情報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:49:42 GMT)
AL-Bench: A Benchmark for Automatic Logging [3.8] 本稿では,自動ロギングツールに特化して設計された総合ベンチマークであるAL-Benchを紹介する。
最先端のツールによって生成されたログステートメントを持つコードは、20.1%-83.6%のケースでコンパイルできない。
最高のパフォーマンスツールでさえ、生成されたログステートメントから生成された実行時ログと、ベーストゥルースログステートメントとの間には0.213のコサイン類似性しか達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:46:57 GMT)
Mining a Decade of Event Impacts on Contributor Dynamics in Ethereum: A Longitudinal Study [3.8] 10年間にわたる10の主要なリポジトリ(合計129884コミット、40550イシュー)にわたる開発者の活動を分析します。
技術的イベントは、イベント前に活動が活発になり、その後コミット率が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:24:13 GMT)
Can Large Language Models Invent Algorithms to Improve Themselves? [3.6] 自己開発フレームワークは、大規模言語モデルが自律的にモデル改善アルゴリズムを生成および学習することを可能にする。
数学的推論タスクにおいて、Self-Developingは、新しいマージ戦略を発見し、人間設計の手法より優れている。
これらの結果は,LLMが人間の直観を超えた効果的なモデル改善技術を自律的に開発できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:06:50 GMT)
Evaluating Personality Traits in Large Language Models: Insights from Psychological Questionnaires [3.6] この研究は、多種多様なシナリオにおける大規模言語モデルに心理学的ツールを適用し、パーソナリティプロファイルを生成する。
以上の結果から, LLMは, 同一モデル群においても, 特徴, 特徴, 性格の異なる特徴を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:12:52 GMT)
EigenLoRAx: Recycling Adapters to Find Principal Subspaces for Resource-Efficient Adaptation and Inference [3.4] Low-Rank Adapters (LoRA)は、大規模なモデルを微調整するための軽量なソリューションを提供する。
パラメータ効率のよいファインタニング手法であるEigenLoRAxを導入し、既存のアダプタをリサイクルして主部分空間を生成する。
これにより、部分空間の主成分の軽量係数のみを学習することで、新しいタスクへの迅速な適応が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:07:04 GMT)
Neural Clustering for Prefractured Mesh Generation in Real-time Object Destruction [3.4] プレフラクチャー法は実時間オブジェクトの破壊を行うための実用的な実装であり、性能制約の中ではほとんど達成できない。
そこで本研究では,プレフラクチャドメッシュ生成のクラスタリングを,ポイントクラウドデータ上の非順序セグメンテーションとしてアプローチする。
我々の新しいパラダイムは、制限された対象の構造的弱さを予測し、目覚ましい品質で使い勝手の良い結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:24:48 GMT)
Does Unsupervised Domain Adaptation Improve the Robustness of Amortized Bayesian Inference? A Systematic Evaluation [3.4] 近年のロバストなアプローチでは、シミュレーションおよび観測データの埋め込み空間と一致するように、教師なし領域適応(UDA)が採用されている。
本研究では,領域間の要約空間の整合が,非モデル化現象や雑音の影響を効果的に緩和することを示した。
以上の結果から,UDA技術を用いてABIのロバスト性を高める際に,不特定型を慎重に検討することの必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:13:51 GMT)
On the Expressive Power of Sparse Geometric MPNNs [3.4] 幾何学グラフに対するメッセージパッシングニューラルネットワークの表現力について検討する。
非同型幾何グラフの一般的なペアは、メッセージパッシングネットワークによって分離可能であることを示す。
理論的保証を達成し,代替アーキテクチャと良好に比較可能な,シンプルなアーキテクチャであるEGENNETを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:39:56 GMT)
Quantum Supremacy in Tomographic Imaging: Advances in Quantum Tomography Algorithms [3.3] 本研究では, トモグラフィ再構成に必要な投影角を小さくすることで, 量子超越性を実証する。
0deg から 180deg までの原罪線からの投影角の 50% しか正確に再現できない。
これらの発見は、トモグラフィー画像に革命をもたらす量子アルゴリズムの可能性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:05:41 GMT)
Phonetic Reconstruction of the Consonant System of Middle Chinese via Mixed Integer Optimization [3.3] 混合プログラミング問題は、古代の韻律辞書からのホモフォニック情報と現代の方言からの音声情報を自動的に探索することができる。
本手法を広義語と現代中国語20方言の情報に適用し,新しい音韻再構成結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:51:43 GMT)
Deep Learning Models for Physical Layer Communications [3.2] この論文は、新しいディープラーニングパラダイムを活用する物理層通信におけるいくつかの基本的なオープンな課題を解決することを目的としている。
我々は、ML用語の下で、チャネルキャパシティや最適な符号化復号方式といった古典的な問題を数学的に定式化する。
私たちは、同等のディープラーニングモデルをトレーニングするために必要なアーキテクチャ、アルゴリズム、コードを設計し、開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:03:36 GMT)
Distinguishing Cause from Effect with Causal Velocity Models [3.1] 本研究では,加法や位置スケールノイズなどの既知のモデルクラスを超えて,因果発見を行う手法を開発した。
スコアが適切に推定された場合、その目的はまた、モデルの非識別性や不特定性を検出するのにも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:50:14 GMT)
The Role of Science in the Climate Change Discussions on Reddit [3.0] 我々は、最大のソーシャルメディアプラットフォームであるReddit上での科学資料の使用について検討する。
Redditの投稿のリンクはわずか4.0%で、コメントの6.5%は科学的な情報源のドメインを指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:56:21 GMT)
Shifting Attention to You: Personalized Brain-Inspired AI Models [3.0] 我々は、人間の行動埋め込みとニューラルデータを統合し、認知プロセスと整合するパーソナライズされた脳インスパイアされたモデリングを導入する。
行動データの微調整により、MEGを介して取得した動的表現と間接的に協調しながら、人間の類似性判断を予測する能力が向上する。
我々は、参加者固有のニューラルデータに基づいて個別化されたモデルを訓練し、効果的に個別化されたニューラルダイナミクスをキャプチャした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:55:31 GMT)
Towards Emotionally Intelligent Software Engineers: Understanding Students' Self-Perceptions After a Cooperative Learning Experience [3.0] EI(Emotional Intelligence)は、チームコミュニケーションの改善、コンフリクト解決、ストレス管理を通じて、ソフトウェアエンジニアリング(SE)の結果に影響を与える可能性がある。
EIの専門的実践の重要性が文書化されているにもかかわらず、SE教育は感情的・社会的能力よりも技術的な知識を優先し続けている。
本稿では,SE学生のEIに対する自己認識を2ヶ月の協調学習プロジェクト後に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:29:08 GMT)
The $α$-Alternator: Dynamic Adaptation To Varying Noise Levels In Sequences Using The Vendi Score For Improved Robustness and Performance [3.0] マンバのような現在の最先端の動的モデルは、与えられたシーケンスのすべての要素に対して同じノイズのレベルを仮定し、ノイズのある時間データに対するパフォーマンスを制限している。
本稿では,時間依存データに対する新たな生成モデルである$alpha-Alternatorを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:00:16 GMT)
Self-Supervised Learning for Pre-training Capsule Networks: Overcoming Medical Imaging Dataset Challenges [2.9] 本研究では,大腸癌に対するポリープ診断におけるプレトレーニングカプセルネットワークの自己指導的学習法について検討した。
我々は,医学データセットの典型的な課題を示す3,433個のサンプルからなるPICCOLOデータセットを使用した。
本研究は,医学領域における自己指導型学習の補助的課題として,コントラスト学習とインペイント技術が有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:32:26 GMT)
Chiral-cat-state generation via the Sagnac-Fizeau effect [2.9] キラル量子状態生成は、量子物理学と量子情報科学において興味深いトピックである。
クロックワイド(CW)および反時計ワイド(CCW)走行モードをサポートする回転共振器におけるカイラル猫状態の生成手法を提案する。
モード依存型条件回転の進化と適切な時間での原子投影測定に基づいて,CWモードにおける猫状態とCCWモードにおけるコヒーレント状態とを別々に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:11:48 GMT)
Magnetic Resonance Image Processing Transformer for General Accelerated Image Reconstruction [2.8] 本稿では, MR-IPT(MR共振画像処理変換器)について紹介する。
MR-IPTは共有トランスフォーマーのバックボーンを活用することで、普遍的な特徴表現を効果的に学習し、多様な再構成タスクを一般化する。
以上の結果から, トランスフォーマーを用いた一般モデルではMRIの再構成が大幅に向上し, 適応性と安定性が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:02:23 GMT)
Broadening the Scope of Neural Network Potentials through Direct Inclusion of Additional Molecular Attributes [2.7] ニューラルネットワークのポテンシャル表現に追加の電子属性を含めることの重要性を実証する。
この修正によって、原子番号と位置のみの使用に起因する入力縮退が解決されることを示す。
これは、適切な戦略や物理学に基づくエネルギー用語を含めることなく達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:58:26 GMT)
Enhancing Pre-Trained Decision Transformers with Prompt-Tuning Bandits [2.7] 本稿では,高速なトラジェクトリ・プロンプトを構築するために,スケーラブルなバンディットベースのプロンプトチューニング手法を提案する。
我々の手法は、トレーニング済みのTransformerのバックボーンを変更することなく、ダウンストリームタスクのパフォーマンスを大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:57:17 GMT)
M-IFEval: Multilingual Instruction-Following Evaluation [2.6] 文献からのインストラクション追従評価(IFEval)ベンチマークは、客観的基準を用いてこれを行う。
英語の命令のみを含み、他の言語でのLLMを評価する能力を制限する。
本稿では,M-IFEval(Multilingual Instruction Following Evaluation)ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:27:04 GMT)
FlightForge: Advancing UAV Research with Procedural Generation of High-Fidelity Simulation and Integrated Autonomy [2.6] 本研究では,FlightForge UAVオープンソースシミュレータを提案する。
高度なレンダリング機能、多様な制御モダリティ、そして最も重要なのは、手続き的な環境生成を提供する。
このシミュレーターは、散らかった未知の環境で長距離飛行が可能な完全自律型UAVシステムとすでに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:05:17 GMT)
On the Power of Heuristics in Temporal Graphs [2.6] データセット間の信頼度と人気度の影響を定量化するメトリクスを導入します。
その結果、公正な比較を可能にし、より堅牢な時間グラフモデルの開発を促進するための洗練された評価手法の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:28:31 GMT)
Gaussian Models to Non-Gaussian Realms of Quantum Photonic Simulators [2.6] 量子フォトニックシミュレータは、量子フォトニック回路のモデリングと最適化に必須のツールとして登場した。
本稿では,ガウスモデルから非ガウスモデルへの遷移と,大規模フォトニクスシステムのシミュレーションに伴う計算課題について考察する。
我々は、Strawberry Fields、Piquasso、QuTiP SimulaQron、Perceval、QuantumOPtics.jlを含む主要なフォトニック量子シミュレータを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:04:42 GMT)
Invizo: Arabic Handwritten Document Optical Character Recognition Solution [2.6] この研究は、アラビア語の手書き、印刷、およびアラビア数字を認識するためのエンドツーエンドのソリューションを提案する。
我々は81.66%の精度、78.82%のリコール、79.07%のF測定に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:25:33 GMT)
Quantum error-correcting codes with a covariant encoding [2.5] ある群$G$の論理ゲートが与えられたら、これらの論理ゲートを単純な物理演算によって実装できる量子エンコーディングは何ですか。
本研究では,このような符号化マップの一般形式を構築することにより,この問題を考察する。
ボソニックエンコーディングでは、適切な群と本質的に最も単純な物理実装を考慮し、GKP および cat qudit エンコーディングを得る方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:15:59 GMT)
Unified Approaches in Self-Supervised Event Stream Modeling: Progress and Prospects [2.5] 自己監視学習(SSL)は、これらの課題に対処するための有望なパラダイムとして登場した。
複数のドメインにまたがるESモデリングに適したSSLメソッドを体系的にレビューし、合成する。
本稿では,ESモデリングのための拡張性のあるドメインに依存しないSSLフレームワークの開発を目的とした今後の研究課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:05:55 GMT)
Assessing the Aftermath: the Effects of a Global Takedown against DDoS-for-hire Services [2.5] 我々は,2022年12月以降,DDoSサービスに対する継続的な国際介入の効果を評価する。
これはこれまでに実施された最も広範なブートダウンである。
再浸水したブースターのドメインは古いドメインとよく似ているが、訪問者を惹きつけるのに苦労した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:39:22 GMT)
C2GM: Cascading Conditional Generation of Multi-scale Maps from Remote Sensing Images Constrained by Geographic Features [2.4] 本稿では,リモートセンシング画像からマルチスケールタイルマップを生成する新しいフレームワークであるC2GMを提案する。
リモートセンシング画像とカスケード参照二重分岐入力からオブジェクトの事前情報を抽出する条件付き特徴フュージョンエンコーダを実装した。
C2GMは、すべてのメトリクスにおける最先端(SOTA)のパフォーマンスを一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:11:31 GMT)
Capturing Extreme Events in Turbulence using an Extreme Variational Autoencoder (xVAE) [2.4] Extreme variational Autoencoder (xVAE) は、重み付き分布を持つ最大無制限のプロセスを標準のVAEフレームワークに組み込む。
xVAEは、データの非線形潜在表現を学習することで、システム次元を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:17:31 GMT)
Differential Privacy of Quantum and Quantum-Inspired-Classical Recommendation Algorithms [2.4] 量子レコメンデーションアルゴリズムと量子インスパイアされた古典的レコメンデーションアルゴリズムのDP特性を解析する。
量子レコメンデーションアルゴリズムは、独自のプライバシキュレーション機構であり、外部ノイズを必要としないことが分かりました。
比較すると、量子アルゴリズムは古典的アルゴリズムよりもプライバシー保護の可能性が高いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:45:00 GMT)
Deterministic quantum teleportation of a path-encoded state using entangled photons [2.3] 線形光学装置において、偏光絡み合った光子対のみを用いて任意の量子状態の決定論的テレポーテーションを示す。
これにより、高忠実度な光学スキームにおけるキュービット状態の決定論的テレポーテーションが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:44:43 GMT)
A Label Propagation Strategy for CutMix in Multi-Label Remote Sensing Image Classification [2.3] 我々は、ラベルノイズの影響を受けずに、RSのLC問題にCutMixを効果的に適用できる戦略を導入する。
提案するLP戦略は,画素レベルの位置情報を利用して,拡張トレーニング画像の複数ラベルを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:15:05 GMT)
Bridging the Gap in XAI-Why Reliable Metrics Matter for Explainability and Compliance [2.3] この論文は、標準化された信頼性のあるメトリクスが欠如していることから、説明可能なAI(XAI)の評価における重要なギャップを強調している。
現在の評価手法は、しばしば断片化され、主観的、偏見的であり、複雑なモデルの評価を操作し複雑にする傾向がある。
我々は、堅牢で文脈に敏感な評価指標を開発するための広範な研究を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:54:48 GMT)
ImmerseDiffusion: A Generative Spatial Audio Latent Diffusion Model [2.3] ImmerseDiffusionは音の空間的・時間的・環境的条件を条件とした3次元没入型音像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:26:14 GMT)
A Smart City Infrastructure Ontology for Threats, Cybercrime, and Digital Forensic Investigation [2.3] デジタル法科学調査員 (DFI) と法執行機関 (LEA) の捜査活動を支援する努力がなされている。
統一サイバーオントロジー(UCO)やサイバー調査標準表現(CASE)のような法医学ツールの革新と開発は、DFIとLEAを支援するために提案されている。
双方の弱点を緩和し、より安全なサイバー物理環境を確保するために、スマートシティオントロジー表現(SCOPE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:15:59 GMT)
Contextualized Counterspeech: Strategies for Adaptation, Personalization, and Evaluation [2.2] 本研究では,モデレーションコンテキストに適応し,適度なユーザ向けにパーソナライズされたコーディネート音声を生成するための戦略を提案し,評価する。
以上の結果から, 文脈的反音声は, 精度と説得力において, 最先端の一般音声よりも有意に優れることが示された。
コンテンツモデレーションにおける、文脈化されたAI生成の逆音声の有効性と、人間とアルゴリズムによる評価の相違は、人間とAIの協調の増大の重要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:30:23 GMT)
Enhancing Impression Change Prediction in Speed Dating Simulations Based on Speakers' Personalities [2.2] 本稿では,話者間の印象が速度デート中に向上するテキスト対話のシミュレーションに焦点をあてる。
我々は、発話が対話相手の話者に対する印象を改善するかどうかは、双方の個性に依存する可能性があると考えている。
個人性を考慮して,発話が相手の話者印象を改善するかどうかを予測する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:18:32 GMT)
Hamiltonian dynamics simulation using linear combination of unitaries on an ion trap quantum computer [2.2] ユニタリ法(LCU)の線形結合は、長年のハミルトン力学をシミュレートする上で、既存の積公式よりもスケールが優れてい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） (Fri, 07 Feb 2025 14:39:15 GMT)
Adversarially-Robust TD Learning with Markovian Data: Finite-Time Rates and Fundamental Limits [2.1] 厳しい現実世界の環境に動機付けられ、敵の堅牢性の観点から政策評価問題を再考する。
我々はRobust-TDと呼ばれる新しいアルゴリズムを開発し、その有限時間保証がバニラTDの線形関数近似と小さな$O(epsilon)$項に一致することを証明した。
我々の知る限り、これらの結果はマルコフノイズによって駆動される敵近似スキームの文脈における最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:05:42 GMT)
Tethering Broken Themes: Aligning Neural Topic Models with Labels and Authors [2.0] 本稿では、ニューラルネットワークモデルとラベルと著者情報との整合性を示すFANToMを紹介する。
提案手法は,ラベル,トピック,著者間のアライメントを学習することで,従来のトピックモデルよりも表現力が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:11:26 GMT)
Perceptual Piercing: Human Visual Cue-based Object Detection in Low Visibility Conditions [2.0] 本研究では,大気散乱と人間の視覚野機構に触発された新しい深層学習フレームワークを提案する。
本研究の目的は, 環境条件下での検知システムの精度と信頼性を高めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:12:39 GMT)
Parameter Symmetry Breaking and Restoration Determines the Hierarchical Learning in AI Systems [2.0] 現代の大規模AIシステムにおける学習のダイナミクスは階層的であり、しばしば突然の質的なシフトによって特徴づけられる。
パラメータ対称性の破れと復元は,これらの挙動の基盤となる統一メカニズムとして機能することを示す。
これらの階層を接続することで、現代AIの潜在的な基本原理として対称性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:10:05 GMT)
Geometric origin of self-intersection points in non-Hermitian energy spectra [2.0] エルミート系とは異なり、非エルミートエネルギースペクトルは複素エネルギー平面において閉ループを形成することができる。
これらの自己切断点が、一バンド系における補助一般化ブリルアンゾーンとブリルアンゾーンの交点から生じることを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:42:34 GMT)
News about Global North considered Truthful! The Geo-political Veracity Gradient in Global South News [2.0] 地政学的妥当性勾配であるGlobal South viz.を起源とするニュースに重要な特徴を見出した。
グローバル・ノースの話題に関するグローバル・サウスのニュース(例えば、米大統領選に関するインドの報道機関のニュース)は、偽物になりがちであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:59:25 GMT)
Physics-Informed Deep Inverse Operator Networks for Solving PDE Inverse Problems [1.9] 偏微分方程式(PDE)に関する逆問題(英語版)は、測定データから未知の量への写像を発見するものであると見なすことができる。
既存の手法は一般に大量のラベル付きトレーニングデータに依存しており、ほとんどの現実世界のアプリケーションでは実用的ではない。
我々は,PDEに基づく逆問題に対して,ラベル付きトレーニングデータなしで解演算子を学習できる,Physical-Informed Deep Inverse Operator Networks (PI-DIONs) という新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:56:51 GMT)
SPRINT: An Assistant for Issue Report Management [1.9] Sprintは、最先端のディープラーニング技術を使用して、イシュー管理タスクを合理化するGitHubアプリケーションである。
Sprintは、新しく報告された問題に似た既存の問題を特定し、問題の深刻度を予測し、問題の解決に修正を必要とする可能性のあるコードファイルを提案する。
スプリントは正確で、有用で、有用であり、問題レポートを管理する開発者を支援する効果の証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:37:07 GMT)
Dual adversarial and contrastive network for single-source domain generalization in fault diagnosis [1.9] 本稿では,単一ソース領域の一般化故障診断のための二重対角コントラストネットワーク(DAC)を提案する。
DACの主な考え方は、多様なサンプル特徴を生成し、ドメイン不変の特徴表現を抽出することである。
テネシー・イーストマン・プロセスと連続旋回タンク・リアクターの実験は、DACが目に見えないモードで高い分類精度を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:35:26 GMT)
Asynchronous Stochastic Gradient Descent with Decoupled Backpropagation and Layer-Wise Updates [1.9] 非同期勾配降下法(ASGD)は訓練速度を改善することができるが、通信とスループットの差により遅延に敏感である。
PD-ASGDは、フォワードとバックのパスに別々のスレッドを使用し、更新を分離し、フォワードとバックのスレッドの比率を高くする。
提案手法では,遅延が存在する場合,同期データ並列処理よりも5.95タイム以上高速に動作しながら,最先端の処理結果に近い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:33:12 GMT)
Suppression of motional dephasing using state mapping [1.9] ライドバーグを媒介とする量子光学は、単一光子と量子ネットワークに基づく決定論的量子情報処理に有用である。
原子アンサンブル中の各Rydberg原子に対して、未知だが正しい位相を発生させることにより、運動的嫌悪を抑制することを実験的に実証した。
強い相互作用を持つRydberg媒体における単一光子の長期保存の実現の可能性は、Rydbergを介する量子非線形光学に新たな光を放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:58:05 GMT)
Duality via Sequential Quantum Circuit in the Topological Holography Formalism [1.9] 位相ホログラフィ形式における双対性は, 上界に逐次量子回路を適用して実現可能であることを示す。
その結果、双対写像の前後のハミルトニアンは対応する対称性セクターで全く同じスペクトルを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:41:59 GMT)
NV-Retriever: Improving text embedding models with effective hard-negative mining [1.8] 本稿では, 有効偽陰性除去のためのアンカーとして, 正関連スコアを用いた正対応マイニング手法のファミリーを紹介する。
提案手法の有効性をNV-Retriever-v1モデルを用いて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:17:18 GMT)
Superdiffusive transport in chaotic quantum systems with nodal interactions [1.8] 超拡散輸送を示す節間相互作用を持つ$d$次元で相互作用するフェルミオン量子モデルのクラスを導入する。
相互作用の結節構造が、拡散定数のばらつきをもたらす長寿命準粒子励起を引き起こすことを、非摂動的に確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:48:52 GMT)
ARTInp: CBCT-to-CT Image Inpainting and Image Translation in Radiotherapy [1.7] ARTInpは画像インペイントとCBCT-to-CT翻訳を組み合わせた新しいディープラーニングフレームワークである。
ARTInpをSynthRad 2023チャレンジのCBCTとCTのペア画像のデータセットでトレーニングした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:04:25 GMT)
Estimating Voltage Drop: Models, Features and Data Representation Towards a Neural Surrogate [1.7] 集積回路(IC)において、機械学習(ML)技術が計算労力を減らし、電圧低下を推定するのに要する時間を暗黙的に削減する方法について検討する。
我々のアプローチはASICの電気的、タイミング的、物理的にMLモデルを訓練し、最小限の調整を施した多種多様な設計への適応性を確保する。
本研究は,IRドロップを正確に推定し,ASICサインオフを最適化するMLアルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:31:13 GMT)
Scalable Parameter Design for Superconducting Quantum Circuits with Graph Neural Networks [1.6] 量子システムのシミュレーションの複雑さは、量子チップのコンピュータ支援設計に挑戦する。
本稿では,大規模超伝導量子回路のパラメータ設計アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,効率,有効性,拡張性において顕著な優位性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:28:59 GMT)
Scalable and consistent embedding of probability measures into Hilbert spaces via measure quantization [1.6] 入力確率測度を小容量の離散測度で近似するための測度量化に基づく2つの手法について検討した。
このような近似の整合性とその計算コストの低いヒルベルト空間への確率測度のスケーラブルな埋め込みへの応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:23:40 GMT)
Consistent model selection in the spiked Wigner model via AIC-type criteria [1.6] 我々は[-2, (textmaximized log-likelihood) + gamma, (text number of parameters)]という形のAIC型モデル選択基準を検討し, スパイク数$k$を推定する。
AICは強い一貫性はないが、$gamma = 2 + delta_N$と$delta_N gg N-2/3$とすると、$kの弱い一貫した推定値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:43:00 GMT)
A Tutorial On Intersectionality in Fair Rankings [1.5] バイアスは、データ駆動の世界で差別的な結果をもたらす可能性がある。
責任あるデータサイエンスと責任ある人工知能への取り組みは、これらのバイアスを軽減することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:14:21 GMT)
Entangling gates from cabling of knots [1.5] トポロジカル量子コンピュータにおける2キュービットゲートの効率的な実現法について論じる。
理論の異なるパラメータに対するこれらの演算のいくつかの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:37:44 GMT)
Neural Surface Priors for Editable Gaussian Splatting [1.4] 本稿では,3次元ガウススプラッティングと暗黙の面表現を組み合わせた新しい手法を提案する。
提案手法は,ニューラルサインされた距離場を用いてシーン表面を再構成する。
編集を容易にするために,視覚的および幾何学的情報を軽量な三角形スーププロキシにエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:21:58 GMT)
Self-Clustering Graph Transformer Approach to Model Resting-State Functional Brain Activity [1.4] 自己クラスタグラフ変換器(SCGT)は、グラフ変換器における一様ノード更新の問題を扱うように設計されている。
SCGTは、ノードにクラスタ固有の更新を実行することで、脳のサブネットワーク構造を効果的にキャプチャする。
我々は,7,957人の参加者からなる青年期脳認知発達データセットに対するアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:57:37 GMT)
Retro-Rank-In: A Ranking-Based Approach for Inorganic Materials Synthesis Planning [1.4] 再合成は、より単純で容易に利用できる前駆体化合物から化学標的化合物の合成を戦略的に計画する。
Retro-Rank-Inは、標的材料と前駆物質を共有潜在空間に埋め込むことにより、レトロ合成問題を再構築する新しいフレームワークである。
我々はRetro-Rank-Inが新しい最先端、特にアウト・オブ・ディストリビューションの一般化と候補セットのランキングを定めていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:23:50 GMT)
Non-linear Quantum Monte Carlo [1.2] 量子コンピューティングは、平均推定のための古典モンテカルロ法よりも2次的なスピードアップを提供する。
本研究では,非線形推定問題の幅広いクラスに対して,そのような高速化を実現する量子インサイド量子モンテカルロアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:13:27 GMT)
Bridging Voting and Deliberation with Algorithms: Field Insights from vTaiwan and Kultur Komitee [1.2] 民主党のプロセスは、対面交渉と大規模投票の統合をますます目指している。
この研究は、オンライン投票を対面検討でブリッジするために、アルゴリズムと計算ツールを使用する新しい手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:45:13 GMT)
A Markov Random Field Multi-Modal Variational AutoEncoder [1.2] この研究は、マルコフランダム場(MRF)を前と後の両方の分布に組み込む新しいマルチモーダルVAEを導入する。
我々のアプローチは、これらの関係の複雑さをモデル化し、活用することを目的としており、マルチモーダルデータのより忠実な表現を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:19:34 GMT)
Algorithms for Sparse LPN and LSPN Against Low-noise [1.2] ランダムノイズ(LPN)問題を伴う古典的学習環境のスパース変種を考察する。
我々の主な貢献は、LSPN(Learning Sparse Parities)問題とスパースCSP(SparseCSP)問題の両方に対して、低雑音に対する学習アルゴリズムを提供する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:12:34 GMT)
Through-Wall Imaging based on WiFi Channel State Information [1.2] 本研究は,WiFiチャネル状態情報(CSI)からの画像をスルーウォールシナリオで合成する手法を提案する。
本手法により,室内環境の視覚的モニタリングを室内境界を超えて行うことができ,カメラを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:09:47 GMT)
Using Machine Learning to Discover Parsimonious and Physically-Interpretable Representations of Catchment-Scale Rainfall-Runoff Dynamics [1.2] 機械学習の未調査の側面は、最小限の最適表現を開発する方法である。
我々の見解では、MLに基づくモデリングは、設計によって根本的に解釈可能な計算単位をベースとすべきである。
本研究では,比較的類似した分散状態ネットワークを用いて,物理的解釈可能性と予測性能を両立させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:54:48 GMT)
Cumulant Structures of Entanglement Entropy [1.1] ヒルベルト・シュミットアンサンブル上のフォン・ノイマンエントロピーの任意の順序の正確な累積式を導出する新しい方法を提案する。
新たな手法では,各累積を総和自由な方法で分解する隠れ累積構造を,その低次共同累積に発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:54:02 GMT)
Mechanistic Understandings of Representation Vulnerabilities and Engineering Robust Vision Transformers [1.1] 視覚変換器(ViT)の既知の表現脆弱性の源泉について検討し、知覚的に同一の画像が全く異なる表現を持つことを示す。
我々は,早期に脆弱な神経細胞を戦略的に中和する新しい防御機構であるNeuroShield-ViTを開発し,対向効果のカスケードを防止する。
我々の研究結果は、視力変換器が敵の攻撃に対して堅牢性を高めるための有望なアプローチを提供しながら、敵の効果がViT層を通してどのように伝播するかに新たな光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:58:16 GMT)
LLMs Can Teach Themselves to Better Predict the Future [1.1] 本稿では,大規模言語モデルの予測能力を高める結果駆動型微調整フレームワークを提案する。
多様な推論軌跡と確率予測のペアを、多様な質問の集合に対して生成する。
次に、モデルを微調整する前に、これらの推論トレースのペアを実際の結果までの距離でランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:21:16 GMT)
Generative-enhanced optimization for knapsack problems: an industry-relevant study [1.1] 生成モデルを用いて有効解を効率的にサンプリングする手法として,TN-GEO (generative-enhanced Optimization) が提案されている。
本研究では,TN-およびSTN-GEOの産業関連問題クラス,マルチクナップサック問題への適用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:47:23 GMT)
Detecting APT Malware Command and Control over HTTP(S) Using Contextual Summaries [1.1] 本稿では,APTマルウェアのコマンドを検知し,コンテキストサマリを用いてHTTP(S)の制御を行うアプローチであるEarlyCrowを提案する。
EarlyCrowの設計は、最近APTキャンペーンで使われたツールによって生成されたトラフィックに存在するTPに着目した、新しい脅威モデルによって通知される。
EarlyCrowはPairFlowと呼ばれる新しい多目的ネットワークフローフォーマットを定義しており、PCAPキャプチャのコンテキスト概要を構築するために利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:38:39 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） (Fri, 07 Feb 2025 18:24:26 GMT)
Seasonal Station-Keeping of Short Duration High Altitude Balloons using Deep Reinforcement Learning [1.0] 深層強化学習は、駅維持問題を解決するための一般的な戦略である。
短期HABエージェントの深部Q-Learningを訓練し評価するためのカスタムシミュレーション環境を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:42:26 GMT)
Leveraging Hypernetworks and Learnable Kernels for Consumer Energy Forecasting Across Diverse Consumer Types [0.9] 本稿では,ハイパーネットを活用し,多様な消費者に適用可能な複雑なパターンのモデリングを改善する消費者エネルギー予測戦略を提案する。
提案されたHyperEnergyは、学生の住居、別荘、電気自動車充電のある家、タウンハウスなど多様な消費者を対象に評価された。
すべてのコンシューマータイプにおいて、HyperEnergyはLSTM、AttentionLSTM、Transformerといった最先端モデルを含む10のテクニックを一貫して上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:25:54 GMT)
Enhancing Knowledge Graph Construction: Evaluating with Emphasis on Hallucination, Omission, and Graph Similarity Metrics [0.9] 本稿では, 精度, リコール, F1スコア, トリプルマッチング, グラフマッチングなどの指標を用いて, 様々なモデルの評価を行った。
本稿では,BERTScoreをグラフ類似性に取り入れた評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:19:01 GMT)
Principles and Components of Federated Learning Architectures [0.9] フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning、FL)は、膨大な数のクライアントが協力してモデルをトレーニングする機械学習フレームワークである。
プライバシ、セキュリティ、規制、経済の面では、この非集中的なモデルトレーニングアプローチにはメリットがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:09:03 GMT)
Federated Learning for Anomaly Detection in Energy Consumption Data: Assessing the Vulnerability to Adversarial Attacks [0.9] 異常検出は、機器の故障、エネルギー盗難、その他の問題を示す不規則なパターンを特定するために、エネルギーセクターにおいて不可欠である。
ローカルデータを共有せずに分散学習を可能にするため、フェデレートラーニング(FL)が人気を集めている。
本稿では,FLによるエネルギーデータ中の異常検出の脆弱性を敵攻撃に対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:08:20 GMT)
From Data Creator to Data Reuser: Distance Matters [0.8] オープンサイエンスの政策は再利用よりもデータ共有に重点を置いている。
どちらも複雑で労働集約的で高価であり、複数の利害関係者によるインフラ投資を必要としている。
データ再利用の価値は、クリエータと再利用者の関係にあります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:34:37 GMT)
Explainable and externally validated machine learning for neuropsychiatric diagnosis via electrocardiograms [0.8] 心電図(ECG)解析は、神経精神疾患に関連する生理的変化を識別するための有望なツールとして登場した。
心電図が神経精神医学的条件を正確に区別する可能性、特に多種多様な患者の間では、未発見のままである。
本研究は,脳波マーカーと基礎的人口統計データを用いて,機械学習モデルを用いた神経精神疾患の予測を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:37:13 GMT)
ApplE: An Applied Ethics Ontology with Event Context [0.8] 本稿では,行動の道徳性を記述するために,哲学理論と事象文脈を捉えた応用倫理オントロジーのApplEを提案する。
開発プロセスは、オントロジー開発のためのアジャイル方法論(SAMOD)の修正版に準拠し、標準設計と公開プラクティスを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:34:50 GMT)
Enhancing Health Information Retrieval with RAG by Prioritizing Topical Relevance and Factual Accuracy [0.8] 本稿では, 科学的根拠に基づく健康関連文書の検索を促進するために, RAG(Retrieval-Augmented Generation)を駆使した手法を提案する。
特に,3段階のモデルを提案する。第1段階では,科学的文献によって構成された知識ベースから,利用者のクエリを用いて,関連した項目を検索する。
第2段階では、これらのパスは初期クエリとともにLLMによって処理され、コンテキストに関連のあるリッチテキスト(GenText)を生成する。
最終段階では、検索対象の文書を評価・ランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:19:13 GMT)
The Great Ban: Efficacy and Unintended Consequences of a Massive Deplatforming Operation on Reddit [0.7] Reddit上で2000近いコミュニティに影響を与えた大規模なデプラットフォーム運用であるThe Great Banの有効性を評価した。
14ヶ月の間に17万のユーザーが投稿した16万のコメントを分析して、望ましい結果とそうでない結果の両方について、微妙な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:44:28 GMT)
The non-Abelian geometry, topology, and dynamics of a nonreciprocal Su-Schrieffer-Heeger ladder [0.7] 我々は、非アベリア幾何学、トポロジー、ダイナミクスがマルチバンド、非エルミートはしごモデルでどのように現れるかを研究する。
我々の研究は、非エルミート/開量子系の非アーベル的性質にもっと焦点をあてるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:49:36 GMT)
Continuous time crystals as a PT symmetric state and the emergence of critical exceptional points [0.7] リンドブラディアンパリティ時間(mathcalPT$)対称性は、広範囲の系において、周期的振動を一般化することができることを示す。
この研究は、自発的な反単位対称性の破れを伴う物質と相転移の新しい非平衡相の理解をさらに進める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:23:14 GMT)
Towards Foundational Models for Dynamical System Reconstruction: Hierarchical Meta-Learning via Mixture of Experts [0.7] MixER: Mixture of Expert Reconstructors, a novel sparse top-1 MoE layer using a custom gating update algorithm based on $K$-means and least squares。
実験では、MixERの能力を検証し、最大10の通常のパラメトリック微分方程式の系に対する効率的なトレーニングとスケーラビリティを示す。
我々の層は、特に専門家が高度に関連したデータポイントからなるデータセットのごく一部しか処理できない場合、ハイデータレシエーションにおける最先端のメタラーナーを過小評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:16:43 GMT)
Gradient-based Explanations for Deep Learning Survival Models [0.7] 本稿では,ニューラルネットワークの生存に適した勾配に基づく説明手法を提案する。
生存条件における時間依存的説明に対する理論的仮定の影響を解析する。
本稿では,時間次元を取り入れた効果的な可視化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:36:55 GMT)
The Origin and Evolution of Information Handling [0.7] 情報ファーストアプローチは、ホフメイユの(F, A)-システムと時間的パラメトリゼーションとマルチスケール因果関係を統合する。
我々のモデルは、正規言語を認識する単純な反応ネットワークから、記憶と予測能力を備えた自己複製化学システムまで、情報処理の進化を辿る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:54:53 GMT)
Every Software as an Agent: Blueprint and Case Study [0.7] 我々は、ソフトウェア内部(ソースコードとランタイムコンテキスト)へのアクセスと、生成したコードを動的にソフトウェアに注入して実行することを許可することで、大きな言語モデル(LLM)を実現することを提唱する。
ウェブベースの2つのデスクトップアプリケーションの設計アーキテクチャとケーススタディについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:29:09 GMT)
Phase Transitions in Nonreciprocal Driven-Dissipative Condensates [0.6] 非平衡駆動散逸相転移における境界と空間的非相互性の影響について検討する。
我々のモデルはポストセレクションや非エルミート・ハミルトニアンを回避し、超伝導回路のようなプラットフォームで実験的に実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:00:07 GMT)
Performance Evaluation of Image Enhancement Techniques on Transfer Learning for Touchless Fingerprint Recognition [0.6] 本研究では,画像強調技術が事前学習型ディープラーニングモデルの性能に及ぼす影響を評価する。
VGG-16は、訓練で98%、画像の強化で93%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:00:53 GMT)
What is Ethical: AIHED Driving Humans or Human-Driven AIHED? A Conceptual Framework enabling the Ethos of AI-driven Higher education [0.6] 本研究は,ユネスコとOECDの倫理基準の遵守を保証するために,高次教育における人間駆動型AI(HD-AIHED)フレームワークを紹介する。
この研究は、参加型コシステム、フェーズドヒューマンインテリジェンス、SWOC分析、AI倫理レビューボードを適用して、大学やHE機関のAI準備とガバナンス戦略を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:13:31 GMT)
Extending and Applying Automated HERMES Software Publication Workflows [0.6] HERMESは、リッチメタデータによるソフトウェアの公開を自動化するツールである。
HERMESをエンドユーザとして,非公式なコマンドラインインターフェースと継続的インテグレーションパイプラインのステップの両方で使用する方法を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:13:31 GMT)
The rising costs of training frontier AI models [0.6] 最も計算集約的なモデルをトレーニングするための償却コストは、2016年以来、年間2.4倍のペースで急上昇している。
GPT-4やGeminiのような主要フロンティアモデルでは、最も重要な費用はAIアクセラレータチップとスタッフコストである。
開発コストの増加傾向が続くなら、2027年までに最大のトレーニングランは10億ドル以上になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:27:07 GMT)
TNIC: A Trusted NIC Architecture [0.5] TNICはネットワークインターフェースレベルで最小限、正式に認証されたシリコンのルート・オブ・トラストを構築する。
我々は,(1)信頼できるネットワークレベルの分離を提供することで,ホストCPUに依存しない統一セキュリティアーキテクチャ,(2)シリコンルーツ・オブ・トラストに基づく最小限かつ検証可能なTCB,(3)SmartNICsを利用したハードウェアアクセラレーションによる信頼性の高いネットワークスタック,の3つの設計目標を掲げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:20:42 GMT)
Measuring the Quality of Answers in Political Q&As with Large Language Models [0.5] 本稿では,政治質問・回答セッションにおける回答の質を評価するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は, ランダムな解答の集合において, 解答がいかに容易かつ正確に認識できるかに基づいて, 解答の質を測ることから構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:14:20 GMT)
Data-driven Modality Fusion: An AI-enabled Framework for Large-Scale Sensor Network Management [0.5] 本稿では,DMF(Data-driven Modality Fusion)と呼ばれる新しいセンシングパラダイムを紹介する。
異なるセンシングモードからの時系列データ間の相関を利用して、DMF手法によりモニタリングに必要な物理センサの数を削減できる。
このフレームワークは、エッジデバイスからコアへ計算の複雑さを移動させ、リソースに制約のあるIoTデバイスが集中的な処理タスクに負担されないようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:00:04 GMT)
Survey on Vision-Language-Action Models [0.5] この研究は、オリジナルの研究を表現していないが、AIが文学レビューの自動化にどのように役立つかを強調している。
今後の研究は、AI支援文学レビューのための構造化されたフレームワークの開発に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:56:46 GMT)
Tracing Vulnerabilities in Maven: A Study of CVE lifecycles and Dependency Networks [0.5] 本研究では,Mavenにおける3,362個のCVEのライフサイクルを分析し,脆弱性軽減のパターンを明らかにし,リスクパッケージに影響を与える要因を特定する。
キーとなる発見は、"Publish-Before-Patch"シナリオにおけるトレンドである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:43:35 GMT)
The DSA Transparency Database: Auditing Self-reported Moderation Actions by Social Media [0.5] データベースの最初の100日間で、EUの8大ソーシャルメディアプラットフォームから提出された353.12万レコードを分析した。
さまざまな分野にわたる政策立案者や学者にとって,本研究は大きな意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:53:52 GMT)
Blinking optical tweezers for atom rearrangements [0.4] 我々はNxM原子配列の保持と再配置のためのエネルギー効率の良い手法を提案し,実験的に実証した。
これは、単一の光学的ツイーザーによってM個の原子の逐次放出と再捕獲によって達成される。
点滅するツイーザは、原子当たりの電力の1/Mしか必要とせず、M原子をトラップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:13:38 GMT)
Contrastive Learning-Enhanced Large Language Models for Monolith-to-Microservice Decomposition [0.4] モノリシックなアプリケーションは、メンテナンスと改善がますます難しくなり、スケーリングと組織的な問題を引き起こします。
その利点にもかかわらず、モノリシックなアーキテクチャからモノリシックなアーキテクチャに移行するのはコストがかかり複雑であることが多い。
この研究は、分解プロセスを自動化する言語モデルに基づくアプローチであるMonoEmbedを導入することでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:37:20 GMT)
Enhancing Phishing Email Identification with Large Language Models [0.4] フィッシングメールの検出における大規模言語モデル(LLM)の有効性について検討した。
実験により, LLMは高精度で高い精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:45:50 GMT)
Exploring internet radio across the globe with the MIRAGE online dashboard [0.4] MIRAGEは、世界中の1万のインターネットラジオ局でストリーミングされる100万のイベントのメタデータにアクセスし、対話し、エクスポートすることができる。
ユーザは、いくつかの基準に従ってステーションやイベントを検索し、インタラクティブな視覚化を使用して選択されたステーション/イベントリストを表示、分析、聴くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:42:04 GMT)
Towards the Development of Balanced Synthetic Data for Correcting Grammatical Errors in Arabic: An Approach Based on Error Tagging Model and Synthetic Data Generating Model [0.3] 誤りタグ付けモデルと合成データ生成モデルを開発し、アラビア語で大規模な合成データセットを作成し、文法的誤り訂正を行う。
合成データ生成モデルを用いて,30,219,310の合成文ペアを生成する。
QALB-14とQALB-15テストセットでは、エラータグ付けモデルは94.42%のF1を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:28:37 GMT)
Contextual Scenario Generation for Two-Stage Stochastic Programming [0.3] 2段階プログラム(2SP)は不確実性の下で決定を行うための重要なツールである。
現在のシナリオ生成アプローチでは、文脈情報を利用していないか、あるいは計算上の問題に対処していない。
本稿では,予測された代理シナリオと真の文脈分布との分布距離を最小化することにより,マッピングを学習する分布的アプローチを提案する。
第2に,高品質な意思決定をもたらすサロゲートシナリオの創出を目的としたタスクベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:42:50 GMT)
Phase-Sensitive Enhanced Absorption, Transmission and Slow Light in a Cross-cavity Magnomechanical System [0.2] 2つのプローブ場の相対位相は、出力場の吸収スペクトルとグループ遅延の両方に圧倒的な影響を及ぼす可能性がある。
マグノン-フォトン結合とマグノン-フォノン結合の組合せ効果は、相対位相変調とともに、現在の系におけるプローブ場の挙動をサブルミナルからスーパールミナルに切り替える助けとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:06:44 GMT)
TLXML: Task-Level Explanation of Meta-Learning via Influence Functions [0.2] 本稿では,学習課題の適応と推論に対する感性を測定するメタ学習を説明するための影響関数を提案する。
また,ガウス・ニュートン行列を用いたヘッセン方程式の近似はメタラーニング特有の計算障壁を解くことを主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:37:21 GMT)
Conversation Routines: A Prompt Engineering Framework for Task-Oriented Dialog Systems [0.2] 本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いたタスク指向対話システムの開発のための,構造化されたプロンプトエンジニアリングフレームワークである Conversation Routines (CR) を紹介する。
提案したCRフレームワークは,自然言語仕様による会話エージェントシステム(CAS)の開発を可能にする。
このフレームワークの有効性を,Train Booking SystemとInteractive Ticket Copilotという2つの概念実証実装を通じて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:18:20 GMT)
pyMethods2Test: A Dataset of Python Tests Mapped to Focal Methods [0.2] Pythonは急速に成長しているプログラミング言語の1つで、現在多くのリストでトップ言語にランクインしている。
LLMを効果的にトレーニングして、Pythonコードの優れた単体テストケースを生成することは必須である。
これにより、トレーニングとテストデータを提供するための大規模なデータセットの必要性がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:19:12 GMT)
A parameter study for LLL and BKZ with application to shortest vector problems [0.2] 与えられたSVPを単純化するために使用できる2つのよく知られたアルゴリズムは、Lenstra-Lenstra-Lov'asz (LLL)アルゴリズムとBlock Korkine-Zolotarev (BKZ)アルゴリズムである。
異なるサイズとモジュラリングを持つSVPに対する両アルゴリズムの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:41:44 GMT)
Analyzing the Resource Utilization of Lambda Functions on Mobile Devices: Case Studies on Kotlin and Swift [0.2] スマートフォンの電力使用量が少なくても、かなりの省エネに繋がる可能性がある。
本研究では,モバイルプログラミングにおけるLambda関数が資源消費に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:26:07 GMT)
Self-supervised Conformal Prediction for Uncertainty Quantification in Imaging Problems [0.2] ほとんどの画像復元問題は不調か不調である。
既存の画像復元手法の多くは、不確実性を定量化できないか、あるいは非常に不正確な推定を提供するかのいずれかである。
本稿では,SteinのUnbiased Risk Estimatorを利用した自己監督型コンフォメーション予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:00:36 GMT)
AI-Driven Solutions for Falcon Disease Classification: Concatenated ConvNeXt cum EfficientNet AI Model Approach [0.2] 本研究は,ファルコン病の分類にConcatenated ConvNeXtとEfficientNetのAIモデルを利用した最先端アプローチを提案する。
この研究では、精度、精度、リコール、f1スコアといったメトリクスを利用して、モデルトレーニングと評価のための包括的なデータセットを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:10:26 GMT)
New Security Challenges Towards In-Sensor Computing Systems [0.1] In-Sensor Computing (ISC) システムは、大量のデータ伝送、アナログ-デジタル変換、非効率な処理にエネルギーを節約するための、有望な代替手段として出現する。
この研究は、センサーを組み込んだ従来のコンピューティングシステムと、新興のICCシステムのセキュリティ上の課題を比較する。
新しい攻撃シナリオは、ボード、チップ、デバイスレベルのICCシステムに対して予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:09:47 GMT)
Enhancing Disinformation Detection with Explainable AI and Named Entity Replacement [0.1] モデルバイアスを避けるために、トレーニング前に非形式的要素(URLやエモティコンなど)を擬似匿名化すべきであることを示す。
本手法を,拡張データ前処理および名前付きエンティティ置換の適用前後に,内部データセットと外部データセットを用いて評価する。
その結果, 内部テスト性能を著しく低下させることなく, 外部テストデータを用いた偽情報分類法の平均性能を65.78%向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:01:26 GMT)
Model Fusion via Neuron Transplantation [0.1] emphNeuron transplantation (NT) と呼ばれる新しいモデル融合法を提案する。
我々は、すべてのアンサンブルメンバーから重要なニューロンを、重要でないニューロンを刈り取ることによって得られる空き空間に移植することで、モデルのアンサンブルを融合する。
パフォーマンスの最初の損失は、微調整によって素早く回復でき、同じモデルのキャパシティとアーキテクチャの個々のアンサンブルメンバーよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:45:38 GMT)
pytopicgram: A library for data extraction and topic modeling from Telegram channels [0.0] pytopicgramは、研究者がこれらのTelegramメッセージを収集し、整理し、分析するのを助けるPythonライブラリである。
pytopicgramを使えば、ユーザーはコンテンツがどのように拡散し、聴衆がTelegramでどのように相互作用するかを知ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:41:47 GMT)
WikiReddit: Tracing Information and Attention Flows Between Online Platforms [0.0] このデータセットは、2020年から2023年までRedditで投稿やコメントで共有されたすべてのウィキペディアリンクをキャプチャする。
Redditとのリサーチ契約を通じて、私たちのデータセットは、RedditとWikipedia APIを統合したクエリとIDメカニズムを提供しながら、ユーザのプライバシを保証する。
これらのプラットフォーム上で共有された情報と議論された情報の関係を分析することで、我々のデータセットは、ソーシャルメディアの談話と協調的な知識消費と生産との相互作用を調べる基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:03:46 GMT)
Why ETH? On thermalization and locality [0.0] 固有状態熱化仮説(ETH)は、閉じた量子系における熱化に関する現代の議論の基礎となっている。
本研究では、演算子局所性の役割を強調することにより、従来のETHの有病率に関する説明を拡大する。
本研究では,ある系の演算子の特定のクラスに対するETHのオンセットやブレークダウンを理解する手段として,演算子固有の摂動問題を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:42:47 GMT)
Where does AI come from? A global case study across Europe, Africa, and Latin America [0.0] 本稿では、アウトソースおよびオフショアデータワークを通じて人工知能(AI)のサプライチェーンを形成するサプライチェーンについて検討する。
われわれは、フランス、マダガスカル、ベネズエラでデジタル化されたデータ作業の組織について、グローバルなケーススタディを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:54:02 GMT)
Using Federated Machine Learning in Predictive Maintenance of Jet Engines [0.0] 本稿では,連合型機械学習フレームワークを用いて,タービンジェットエンジンの残留実用寿命(RUL)を予測することを目的とする。
このシステムは、RUL予測の精度を高めるために、エンジンデータの複雑な計算とパターンをキャプチャすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:41:36 GMT)
Unlocking thermodynamic multitasking: Exploring the functioning of two-qubit engines through coherence and entanglement [0.0] 近年, 熱機関としての2キュービット系の運転における絡み合いの役割について検討している。
2つの熱浴と環境への直接散逸で同じ2量子系モデルを操作することの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:05:11 GMT)
Transverse orbital angular momentum and polarization entangled spatiotemporal structured light [0.0] システム内の絡み合いは、同じシステム内の非分離モード間で起こる。
我々は, 新規な t-OAM と絡み合った偏光構造光を創出し, 特徴付ける方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:23:53 GMT)
Transforming Student Evaluation with Adaptive Intelligence and Performance Analytics [0.0] 本稿では,人工知能を用いた学生のパフォーマンス評価システムについて述べる。
システムには、複数の選択、短い回答、記述的な質問を含む質問の形式がある。
プラットフォームにはインテリジェントな学習の進歩があり、ユーザーは特定のレベルのパフォーマンスを推奨するために自分のパフォーマンスを監視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:57:51 GMT)
Training-free Neural Architecture Search through Variance of Knowledge of Deep Network Weights [0.0] 本稿では,フィッシャー情報に基づく画像分類精度のトレーニングフリープロキシを提案する。
提案するプロキシは,3つの公開データセットと2つの検索空間において,最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:48:28 GMT)
Trade-off between Noise and Banding in a Quantum Adder with Qudits [0.0] 量子フーリエ変換に基づく量子加算は、量子回路の積分部分である。
我々は、任意の欠陥まで量子加算を達成するために必要な制御された回転ゲートの数について、上界を解析的に証明する。
我々は、磁場を利用して1次元のスピン鎖に従って進化する初期状態を作成することが、多体系において量子加算回路を実装するための潜在的手法であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:19:00 GMT)
Time Series Analysis of Rankings: A GARCH-Type Approach [0.0] 本稿では,一般化自己回帰条件ヘテロスケダスティック性(GARCH)モデルにインスパイアされた時間変動ランキングモデルを紹介する。
定常性やエルゴディディティといったGARCHモデルの理論的特性を確立した。
我々はモンテカルロ予測最大化アルゴリズムを開発し、欠落したデータに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:23:25 GMT)
The "negative end" of change in grammar: terminology, concepts and causes [0.0] 変化の"負の終わり"というトピックは、ほとんど調査されていない。
近年、世界中の言語学者から注目が集まっている。
この記事は、このトピックに関する研究の概要から始まる。
すると、損失、減少、または不溶化と呼ばれる現象をシチュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 07:54:08 GMT)
SurGen: 1020 H&E-stained Whole Slide Images With Survival and Genetic Markers [0.0] 大腸癌843例のスライド画像(WSI)を1,020個のH&E染色したデータセットであるSurGenについて紹介する。
このデータセットには、キー遺伝子変異(KRAS、NRAS、BRAF)とミスマッチ修復状態の詳細なアノテーションと、426件の生存データが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:12:07 GMT)
Supervised Quadratic Feature Analysis: An Information Geometry Approach to Dimensionality Reduction [0.0] 教師付き次元減少は、クラス識別性を最大化しつつ、ラベル付きデータを低次元の特徴空間にマッピングすることを目的としている。
線形特徴学習のための次元還元法であるSupervised Quadratic Feature Analysis (SQFA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:31:46 GMT)
Strong symmetries in collision models and physical dilations of covariant quantum maps [0.0] 共変あるいは弱対称な量子写像は、量子進化を定義する上で重要な役割を果たす。
この研究は、量子マップの弱い対称性がどのようにその拡張に現れるかを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:45:24 GMT)
State estimation with quantum extreme learning machines beyond the scrambling time [0.0] 我々は、多くの異なる種類の力学に対して、スクランブル時間を超えても効率的な状態推定が可能であることを示している。
これらの結果は、堅牢なQELMベースの状態推定プロトコルのための有望な場所を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:00:15 GMT)
Stability and performance guarantees for misspecified multivariate score-driven filters [0.0] 我々は、対数観測密度(すなわち、スコア)の勾配を用いてパラメータの予測を更新するスコア駆動フィルタ(ISDおよびESD)を分析する。
我々は、フィルタされたパラメータパスの指数的安定性(すなわち可逆性)と擬似真のパラメータパスに対して有界な有限平均二乗誤差(MSE)の存在について、新しい十分な条件を導出する。
米国の財務リスク率に対する実証的な適用は、我々の貢献の実践的関連性を確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:48:16 GMT)
SpecTUS: Spectral Translator for Unknown Structures annotation from EI-MS spectra [0.0] 我々は、小分子の構造アノテーションのタスクに対処するディープニューラルネットワークであるSpecTUS: Spectral Translator for Unknown Structuresを提案する。
我々のモデルは、スペクトルから2次元表現への直接変換である構造的テクスムデノボの方法でスペクトルを解析する。
異なるライブラリにまたがる新規構造アノテーションタスクのモデルに対する厳密な評価では,標準データベース検索手法よりも広い範囲で性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:36:13 GMT)
Smirk: An Atomically Complete Tokenizer for Molecular Foundation Models [0.0] 既存のモデルは、分子空間のごく一部しか捉えない閉語彙トークン化器によって制約される。
我々は,n-gram言語モデルを低コストなプロキシとして導入し,分子特性予測のための18のRoBERTa型エンコーダの訓練と微調整により,それらの有効性を検証する。
我々は、OpenSMILES仕様を網羅した2つの新しいトークンー、SmirkとSmirk-GPEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:36:17 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） (Fri, 07 Feb 2025 16:45:01 GMT)
Simplifying Formal Proof-Generating Models with ChatGPT and Basic Searching Techniques [0.0] 本稿では,ChatGPTと基本探索技術を統合し,形式的証明の簡易化について検討する。
私たちはChatGPTのような大きな言語モデルとLeanのような形式的な言語を組み合わせることで、検証可能なメリットが加わり、形式的な証明生成の効率性とアクセシビリティが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:04:24 GMT)
Semi-classical modelling of second-order spontaneous down-conversion measured over 10 decades of pump intensity in a type II phase-matched KTP crystal [0.0] 532nmで励起されたII型KTiOPO4結晶の2次自発的ダウンコンバージョン(SPDC)実験を行った。
連続波、ナノ秒(200 ns, 1 kHz)、ピコ秒(15 ps, 10 Hz)の3つのポンプ源が使用されている。
ポンプ強度に関して, フラックスが直線的に増加する30MW.cm-2以下と, フラックスが指数関数的に振る舞う30MW.cm-2以上の2つのSPDCレジームを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:39:27 GMT)
Robust Quantum Control for Bragg Pulse Design in Atom Interferometry [0.0] 我々は、低温原子系を様々な運動量状態に転送できる最小エネルギーパルスを合成するために、ロバストな最適制御アルゴリズムを定式化する。
超低温原子干渉計における原子ビーム動作の最適化にアルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:29:27 GMT)
Representation of Molecules via Algebraic Data Types : Advancing Beyond SMILES & SELFIES [0.0] 代数データ型(ADT)を用いた新しい分子表現法を提案する。
生成モデルよりも有意義な推論が可能であることを保証します。
シェル, サブシェル, 軌道の表現を通して, 量子情報の新たな支援を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:58:33 GMT)
Removing Neural Signal Artifacts with Autoencoder-Targeted Adversarial Transformers (AT-AT) [0.0] オートエンコーダをターゲットとした対向変換器(AT-AT)を用いて脳波データからEMG干渉をフィルタリングする機械学習システムを提案する。
67名の被験者から公開された神経データを用いてAT-ATをトレーニングしたところ、システムはより大きなモデルに匹敵するテスト性能を達成できたことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:13:31 GMT)
Refining Integration-by-Parts Reduction of Feynman Integrals with Machine Learning [0.0] ファインマン積分の積分による分解は、理論粒子や重力波物理学において頻繁にボトルネックとなる。
改良されたアイデンティティを見つけるための機械学習手法について検討する。
我々は,大言語モデルによるコード生成に基づく遺伝的プログラミングの亜種である funsearch を用いて,可能なアプローチを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:48:42 GMT)
Real-Field Hong-Ou-Mandel Interference of Indistinguishable Coherent Photons via Long Optical Injection-Locking over 50 km Fiber [0.0] 本稿では,50kmの光ファイバー上に不明瞭なコヒーレント光子源を開発するための新しいアプローチを提案する。
連続波コヒーレント光子2光子の理論的50%の限界に近づき,48(2)%の可視性を有する時間分解ホン・オ・マンデル干渉を達成した。
この長OILプラットフォームは,MDI-QKDのキーキャパシティをリピータレスで維持する上で有望なソリューションであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:16:28 GMT)
RacerF: Lightweight Static Data Race Detection for C Code [0.0] スレッドモジュラーデータ競合検出のための新しい静的解析法を提案する。
本手法は逐次的プログラム動作の静的解析を利用する。
我々は、Frama-CプラットフォームのプラグインとしてRaceFと呼ばれる新しいツールでこのアプローチを実装しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:21:43 GMT)
Question-to-Question Retrieval for Hallucination-Free Knowledge Access: An Approach for Wikipedia and Wikidata Question Answering [0.0] 本稿では,ウィキペディアやウィキデータといった知識ベースに対する質問応答のアプローチを紹介する。
命令調整 LLM を用いて,各論理コンテンツ単位に対する包括的質問セットを生成する。
ウィキデータからの構造化事実検索によるマルチメディアコンテンツを含むウィキペディアおよびウィキデータ上での有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:34:14 GMT)
Quantum anomalous Hall domains in a Quenched Topological Mott Insulator [0.0] トポロジカルモット絶縁状態を実現するスピンレス二次バンドタッチモデルについて検討する。
時間依存型Hartree-Fockシミュレーションを行い、クエンチ後、システムが励起されたディラック半金属状態を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:02:46 GMT)
Quantum Ruzsa Divergence to Quantify Magic [0.0] 量子畳み込みにおける量子エントロピーの挙動とその魔法への応用について検討する。
我々は、量子状態の安定化構造を研究するために、量子ルザ発散と呼ばれる量子畳み込みに基づく新しい量子発散を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:50:45 GMT)
Quantum Energy Teleportation: A Novel Protocol Relaxing Previous Constraints [0.0] エネルギーの転送を容易にするために量子エネルギーテレポーテーション(QET)が導入された。
これらの制約は、QETプロトコルのより広範な適用を制限する。
我々はこれらの制約をすべて緩和し、より柔軟で一般化されたフレームワークを提供する新しいQETプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:45:23 GMT)
Quantifying imaginarity in terms of pure-state imaginarity [0.0] 複素数は量子系とその動的挙動を記述するのに必要な成分である。
想像力の資源理論は近年構築されており、量子情報理論における複素数に関する体系的な研究を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 00:37:06 GMT)
Proposal to measure the Casimir Effect Across the Superconducting Transition [0.0] 我々は、厚膜に誘導される1次超伝導遷移を平行磁場により利用した。
磁場を周期的に変調することにより、カシミール力の対応する変調を誘導する。
この効果の測定が成功すれば、カシミール力の基本的な性質に関する重要な洞察が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:15:08 GMT)
Probing Internal Representations of Multi-Word Verbs in Large Language Models [0.0] 本研究では,大言語モデル(LLM)における多語動詞と呼ばれる動詞-粒子の組み合わせの内部表現について検討する。
我々は,2つの異なる動詞-粒子構成において,各階層の表象を解析する。例えば,'give up'のようなフレーズ動詞と,'look at'のような前置動詞である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:49:13 GMT)
Probing Celestial Energy and Charge Correlations through Real-Time Quantum Simulations: Insights from the Schwinger Model [0.0] 実時間量子シミュレーションを用いて光線演算子(LRO)の相関関数を研究するための新しい手法を提案する。
量子シミュレータは、低次元の量子場理論における性質 LRO を探索する理想的な実験室を提供すると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:03:55 GMT)
Probabilistic pulse-position modulation for classical communication on quantum channels [0.0] 最適化された確率で複数のモードに分散するアダマール符号の一般化を提案する。
我々は達成可能な通信速度を導出し、PPPMが特定の中間エネルギー体制において従来のアダマール符号より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:46:47 GMT)
Probabilistic Subspace Manifolds for Contextual Inference in Large Language Models [0.0] トークンの埋め込みを確率分布として表現することで、より柔軟な文脈推論が可能になる。
確率埋め込みは、近隣の一貫性を改善し、冗長性を減少させる。
確率埋め込みは、堅牢性に基づく評価シナリオの下でもコンテキスト整合性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:32:32 GMT)
Predicting Steady-State Behavior in Complex Networks with Graph Neural Networks [0.0] 複雑なシステムでは、情報伝達は拡散または非局在化、弱局所化、強局所化と定義できる。
本研究では,線形力学系のネットワーク上での挙動を学習するために,グラフニューラルネットワークモデルの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:40:28 GMT)
Position: AI agents should be regulated based on autonomous action sequences [0.0] AIエージェントは、自律的に取るべき行動の順序に基づいて規制されるべきである、と私たちは主張する。
我々は、存在リスクに関するAI科学者の適切な規制と勧告について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:40:48 GMT)
Paying Attention to Facts: Quantifying the Knowledge Capacity of Attention Layers [0.0] 線形代数的視点からデータベースに含まれる事実を記憶する単一層アテンションのみのトランスフォーマー(すなわちアテンション層)の能力について検討する。
提案手法は,値出力とクエリキーの重みが果たす役割と,argmaxとSoftmaxがランクに与える影響を強調することにより,トランスフォーマーのファクトリコールの付加モチーフに光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:50:27 GMT)
Operational simultaneous correlations in complementary bases of bipartite states via one-sided semi-device-independent steering [0.0] 両立状態において, 相互に偏りのない2つのベースにおける同時相関の尺度は, 片側半デバイス非依存のステアリングを示すものとして, 操作的に識別可能であることを示す。
2ビットのベル対角状態の場合、片側半デバイス非依存のステアビリティの定量化は、相互に偏りのない基底における相互相関の情報理論的定量化の操作的定量化を提供する。
本研究では,2量子状態の相補的基底における同時相関の操作的特性を,一方の半デバイス非依存的ステアビリティによって解析し,量子ステアリング楕円体を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:03:51 GMT)
Open system dynamics in linear-time beyond the wide-band limit [0.0] 広帯域埋め込みと結合した量子系の非平衡熱輸送は、一般化されたカダノフ・バイム・アンザッツの極限の顕著な例である。
提案手法は,狭帯域埋込みシステムに対する14個の相関器を含む時間線形進化計画である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:46:35 GMT)
Non-Markovianity vs athermality: perturbation-enhanced information backflow [0.0] 非マルコビアン性(英語版)の3つの測度を提案し、まず熱的操作のアンビット内、次にそれを超える。
熱水性誘導摂動に対する非マルコビアン性の影響について検討する。
摂動が非マルコビアン性の向上につながるような qubit-qubit および qubit-qutrit 系の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:31:38 GMT)
Noise-resilient and resource-efficient hybrid algorithm for robust quantum gap estimation [0.0] 本稿では,多体エネルギースペクトルのギャップを推定するためのハイブリッド量子アルゴリズムを提案する。
我々は、量子資源の利用を最適化するエラー軽減戦略を採用している。
結果は、近未来のノイズ量子デバイス上で正確な量子シミュレーションを可能にする可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:04:56 GMT)
Newtonian Gravity from a Poissonian Spontaneous Collapse Model [0.0] 本稿では,Poissonian Spontaneous Localization (PSL)モデルに類似した考え方を適用した。
TDモデルに関して、PSLモデルは長距離デコヒーレンスがないなど、いくつかの顕著な違いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:19:13 GMT)
Neural Encrypted State Transduction for Ransomware Classification: A Novel Approach Using Cryptographic Flow Residuals [0.0] Neural Encrypted State Transduction (NEST) に基づくアプローチを導入し、暗号フローの残差を分析する。
NESTは状態遷移を動的にマップし、復号された実行トレースに直接アクセスすることなく、高信頼の分類を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:26:51 GMT)
Navigating Automated Hiring: Perceptions, Strategy Use, and Outcomes Among Young Job Seekers [0.0] 自動雇用決定ツール(AEDT)の手続き的公正性の認知について,コンピュータサイエンスの学生448名を対象に調査を行った。
AEDTによって評価される若い求職者の認識と意欲は、自動化のレベルと評価されるタスクの技術的性質によって異なることが判明した。
我々の研究は、若手求職者の雇用状況における自動化に対する不信や、求職における社会的・社会経済的特権の継続的な役割を物語っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:18:07 GMT)
Multiphoton, multimode state classification for nonlinear optical circuits [0.0] 固定数の光子を持つ多モード状態の新しい分類を導入する。
クラスは、物理的に単光子と複数光子の観点で場の励起に対応する。
クラス間の遷移がフォトン付加、フォトン減算、フォトン射影非線形性によってどのように表現されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:52:39 GMT)
Metaplectic operators with quasi-diagonal kernels [0.0] メタプレクティック作用素の核は対角的ではない。しかし、我々が証明するように、それらは適切な条件下で準対角的である。
本研究の動機は,最終節で論じる時間周波数解析の問題点に端を発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:05:41 GMT)
Magic spreading in random quantum circuits [0.0] 局所性とユニタリ性の制約の下で、汎用多体ダイナミクスがマジックリソースをいかに迅速に生成するかを示す。
魔法の資源が系の大きさの対数に等しく、反集中やヒルベルト空間の非局在化現象と類似していることを示す。
ランダム回路はカオス力学の最小モデルであるため、この発見はカオス多体系における魔法資源成長の現象を記述していると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:54:01 GMT)
Magic Resource Can Enhance the Quantum Capacity of Channels [0.0] 我々は、最近提案された離散ビームスプリッタの量子チャネルと、固定された環境状態を考える。
固定された環境状態が安定化状態であれば、量子容量はゼロとなる。
量子容量はいくつかのマジック状態ではゼロではなく、量子容量は環境中の単一量子マジック状態の数に対して線形に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 03:13:40 GMT)
Machine-Learning Interatomic Potentials for Long-Range Systems [0.0] 本稿では,機械学習の力場に長距離インタラクションを統合するための軽量フレームワークを提案する。
様々な畳み込み層にまたがるガウスの乗算器を学習することにより、SOG-Netは様々な長距離減衰挙動を適応的に捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:23:04 GMT)
Lower Bounds for Quantum Secure Function Evaluation Reductions [0.0] 一方の出力セキュア関数評価は、互いに不信な2人のプレイヤーであるアリスとボブがそれぞれプライベートな入力を持つ暗号プリミティブである。
非自明な関数の任意の実装から、Bobが可能なすべての入力に対して関数値を抽出できることが示される。
次に、2人のプレーヤーが信頼された分散ランダム性にリソースとしてアクセスできるような設定で、安全な機能評価のためのプロトコルを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:53:02 GMT)
Leveraging Bi-Focal Perspectives and Granular Feature Integration for Accurate Reliable Early Alzheimer's Detection [0.0] 本稿では,異なるスケールでの情報抽出と効率的な情報フローを組み合わせた新しいグラニュラー特徴統合手法を提案する。
また,MRIにおける微妙な神経線維の絡み合いとアミロイドプラークの強調を目的としたバイフォーカスパースペクティブ機構を提案する。
我々のモデルはF1スコア99.31%、精度99.24%、リコール99.51%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:11:13 GMT)
Is attention all you need to solve the correlated electron problem? [0.0] 我々は、固体中の相互作用する電子問題を解くために、自己アテンションアンサッツを用いることができることを示した。
モワール量子材料に関するシステマティック・ニューラル・ネットワークの変動型モンテカルロによる研究により、自己注意型アンサッツが正確で効率的で偏りのない解を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:41:41 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） (Fri, 07 Feb 2025 14:14:07 GMT)
Interpretability in Parameter Space: Minimizing Mechanistic Description Length with Attribution-based Parameter Decomposition [0.0] 我々は、属性に基づく分解(APD)の概念的基礎を導入する。
APDは、ニューラルネットワークのパラメータを直接、元のネットワークのパラメータに忠実なコンポーネントに分解する。
玩具実験環境における地中真理メカニズムの同定に成功してAPDの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:22:32 GMT)
Information-Theoretic Guarantees for Recovering Low-Rank Tensors from Symmetric Rank-One Measurements [0.0] 対称階数1の測定値から低対称階数テンソルを回収する際のサンプル複雑性について検討した。
ファノの不等式に基づくサンプル複雑性を提供し、2層ネットワークにおける結果に対するより広範な影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:12:32 GMT)
Incoherent behavior of partially distinguishable photons [0.0] 光子識別性は、光計測実験における量子干渉の質を評価するための基本的な指標となる。
我々は,多光子干渉のための基本非依存のフレームワークを開発し,識別可能性が誤りとして現れる必要十分条件を導出する。
分割状態上の結果として生じる確率分布は、システムの非一貫性の識別可能性スペクトルを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:10:35 GMT)
Incivility and Contentiousness Spillover between COVID-19 and Climate Science Engagement [0.0] 我々は,TwitterとRedditで気候変動と気候変動に関する公的な取り組みにおいて,公害と論争のドメイン間流出について調査した。
気候変動領域に流出する新型コロナウイルス(COVID-19)を取り巻く情緒的な分極の兆候の強い証拠を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:08:50 GMT)
Impulse measurements enhanced with squeezed readout light [0.0] 機械検出器を用いたインパルス測定において、量子測定ノイズを標準量子限界以下のレベルまで低減する方法を定量化する。
本研究では, インパルス感度の最適スケーリングをスクイーズ強度で計算し, 光検出損失による劣化の定量化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:49:59 GMT)
Improved finite-size effects in QKD protocols with applications to decoy-state QKD [0.0] 本稿では,独立かつ同一の集団攻撃に対する汎用量子鍵分布プロトコルの有限サイズセキュリティ証明を提案する。
我々はこの証明をコヒーレント攻撃と可変長プロトコルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 23:37:50 GMT)
Implementing Clifford Gates on Stabilizer Codes via Measurement [0.0] 本稿では,安定器符号にクリフォード群を実装するために,測定および補正操作を使用する方法について述べる。
サブシステムの安定化コードでは、少なくとも3ドルでプロセスはフォールトトレラントに実装できる。
これは[Paetznick and Reichardt, 2013]によって提案された、この符号の量子コンピューティングに普遍的なゲートセットを生成する方法の代替である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:57:58 GMT)
Hybrid machine learning based scale bridging framework for permeability prediction of fibrous structures [0.0] 本研究では,繊維状繊維構造の透水性を予測するための,ハイブリッド機械学習に基づくスケールブリジングフレームワークを提案する。
SSM(Single Scale Method)、SUM(Simple Upscaling Method)、SBM(Scale-Bridging Method)、FRM(Fully Resolved Model)の4つの手法が評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:09:25 GMT)
How to warm-start your unfolding network [0.0] オーバーパラメータ化された展開ネットワークの性能を高めるための新しいアンサンブルフレームワークを提案する。
C-DECのトレーニングと評価のために,ログコッシュ損失関数を組み込んだ。
実画像上でC-DECの性能を数値的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:56:30 GMT)
Heuristic Time Complexity of NISQ Shortest-Vector-Problem Solvers [0.0] 最短ベクトル問題は古典コンピュータや量子コンピュータでは難しいと考えられている。
我々は、ハミルトン多様体の基底状態において、SVPを効率的に符号化することは可能であることを示す。
より論理的な量子ビットを導入することなく、SVPに対するゼロベクトル解を避ける新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:42:35 GMT)
Harnessing omnipresent oscillator networks as computational resource [0.0] 本稿では,オシレータネットワークを計算資源として活用するための普遍的なフレームワークを提案する。
そこで我々は,倉本モデルに非線形目標系を強制し,目標系を訓練されたフィードバックループで置換した後,対象系をエミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:42:01 GMT)
GiesKaNe: Bridging Past and Present in Grammatical Theory and Practical Application [0.0] GiesKaNeプロジェクトでは、コーパスコンパイルの要件について検討している。
歴史的コーパスとして、GiesKaNeは歴史的コーパスと現代コーパスの両方との関係を確立することを目的としている。
このようなプロジェクトの方法論的な複雑さは、人間の専門知識と機械支援プロセスの補完的な相互作用を通じて管理される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:35:33 GMT)
Geometric properties of qudit systems [0.0] 熱状態に特有なキュディット系を幾何学的に可視化する方法を示す。
リプキン・メシュコフ・グリク・ハミルトニアンに対して、量子位相図はパラメータ空間の異なる温度値に対して明示的に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:57:22 GMT)
Geometric Machine Learning on EEG Signals [0.0] 我々は、高次元脳波データに存在する下層の低次元幾何学構造を解明する手法を実証する。
本システムは既存の信号処理や分類ベンチマークと競合する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:14:48 GMT)
From Analog to Digital -- Successful Implementation of IoT Solutions in the Petrochemical Industry [0.0] プロジェクトは、機器処理の専門家の協力で実施された。
この方法論には、リアルタイム監視のためのIoTセンサーの組み込み、自動制御システム、キープロセスのデジタル化が含まれていた。
予備的な結果は,操作制御の精度の向上と遠隔監視能力の向上を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:41:57 GMT)
Fluctuation thermometry of an atom-resolved quantum gas: Beyond the fluctuation-dissipation theorem [0.0] 量子ガス顕微鏡による単一原子分解測定を応用し, 量子ガスのその場温度測定を新たに導入する。
平均1原子のプローブ体積における数ゆらぎを解析することにより,地球温度と局所温度の両方を抽出する。
本手法は任意のトラップ電位を持つシステムに適用可能であり, 正確なトラップ校正も大域熱平衡も必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:11:13 GMT)
Fast-forwardability of Jordan-Wigner-transformed Fermion models based on Cartan decomposition [0.0] 単一サイトクーロン相互作用を持つフェルミオンモデルのハミルトン代数の次元は、サイト数の指数関数によって下から有界であることを示す。
これらのフェルミオンモデルのジョルダン・ウィグナー変換によって得られた量子ビットモデルは、カルタンをベースとした高速フォワード法を用いて効率的にシミュレートできないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:35:07 GMT)
Explicit Pfaffian Formula for Amplitudes of Fermionic Gaussian Pure States in Arbitrary Pauli Bases [0.0] 任意のパウリ基底におけるフェルミオンガウス純状態に対する振幅の明示的な計算は、量子多体物理学における長年の挑戦である。
任意のパウリ基底でこれらの振幅を決定するための明示的なPfaffian式を、キュービットパリティに基づく行列のPfaffianを用いて提示する。
これらの結果は、大域的絡み合い、シャノン・レニイエントロピー、形成確率、量子トモグラフィーに応用するための汎用的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:47:44 GMT)
Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Malware Analysis: A Survey of Techniques, Applications, and Open Challenges [0.0] 説明可能なAI(XAI)は、強力な検出能力を保ちながら、モデルの解釈可能性を向上させることで、このギャップに対処する。
我々は,既存のXAIフレームワーク,マルウェア分類・検出への応用,およびマルウェア検出モデルをより解釈可能なものにする上での課題について検討する。
この調査は、サイバーセキュリティにおけるMLのパフォーマンスと説明可能性のギャップを埋めようとしている研究者や実践者にとって、貴重なリソースとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:44:06 GMT)
Experimental validation of boson sampling using detector binning [0.0] 複数の光モード上に結合した出力光子計数分布に対する効率よく計算可能な式に基づくボソンサンプリング器のテスト戦略を実験的に実証した。
本実験は, 識別不能な値が高い場合, 理想のボソンサンプリングモード分布を正確に再現することを示した。
本研究では,Haar-averaged binned-mode分布の挙動を偏微分性で解析し,その分散が光子の識別不能パラメータの正方形の平均値に比例することを解析的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:12:46 GMT)
Enhancing phase sensitivity in Mach-Zehnder interferometer with various detection schemes using SU(1,1) coherent states [0.0] マッハ・ツェンダー干渉計(Mach-Zehnder Interferometer, MZI)は、この現象を解析するための多用途ツールである。
本稿では,異なる検出手法と入力状態を用いて,MZIの位相感度を種々のシナリオで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:25:24 GMT)
Energy dynamics in a class of local random matrix Hamiltonians [0.0] 近辺のランダム行列項を1乗に二乗した数体および1次元鎖におけるエネルギーの輸送について検討する。
少数だが大きな局所ヒルベルト空間次元の場合、エネルギー力学を単一粒子ホッピング図形にマッピングする。
1D鎖では、小さな局所ヒルベルト空間次元のエネルギー輸送を数値的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:09:40 GMT)
Efficient distributional regression trees learning algorithms for calibrated non-parametric probabilistic forecasts [0.0] 回帰の文脈では、条件平均を推定する代わりに、出力の予測間隔を生成することでこれを実現できる。
本稿では, WIS や CRPS の損失関数の確率回帰木を学習するための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:39:35 GMT)
Efficient Knowledge Feeding to Language Models: A Novel Integrated Encoder-Decoder Architecture [0.0] ICVは言語モデルの潜在埋め込みを用いて、コンテキスト内学習をリキャストする。
ICVは直接情報をモデルに統合し、この情報をより効率的に処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:24:07 GMT)
Drone Detection and Tracking with YOLO and a Rule-based Method [0.0] 公共空間におけるドローンの活動量の増加は、プライバシー保護と安全のために規制措置を必要とする。
検出タスクは通常、注釈付き画像データセットに基づいてトレーニングされたディープラーニングモデルによって自動化され、実行される。
本稿は、以前の研究に基づいて、すでに公開されたオープンソースデータセットを拡張します。
検出モデルは単一の画像入力に基づいており、単純なクロスコリレーションベースのトラッカーを用いて検出損失を低減し、ビデオのトラッキング性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:53:10 GMT)
Do Unlearning Methods Remove Information from Language Model Weights? [0.0] 本研究では,事前学習中に学習した情報に対して,学習前の精度の88%を現在の未学習手法に適用した場合に,アクセス可能な事実の微調整を行うことが可能であることを示す。
また,未学習のロバスト性を評価するアンラーニング評価は,事前学習中に学習した情報を未学習にしようとする評価に比べ,頑健さを過大評価する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:27:48 GMT)
Dirac's variational approach to semiclassical Kramers problem in Smoluchowski limit [0.0] 強い減衰下での熱的および量子的ゆらぎの存在下での準安定状態から逃れるクラマーは、量子修正半古典ポテンシャルにおいて熱的に活性化される過程として扱われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:55:35 GMT)
Detection of LLM-Generated Java Code Using Discretized Nested Bigrams [0.0] 我々は,様々なサイズのソースコード群に対して,離散化ネステッドビグラムの周波数特性を新たに提案する。
従来の作業と比較して、高密度な会員ビンでスパース情報を表現することで改善が得られる。
提案手法は,76,089ファイルに対して99%の精度と0.999のAUCを達成し,GPT 4oを227個の特徴量で1,000以上の著者を対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:32:20 GMT)
Detecting Content Rating Violations in Android Applications: A Vision-Language Approach [0.0] 我々は,モバイルゲームアプリケーションのコンテンツレーティングを予測し,コンテンツレーティング違反を検出するビジョンアプローチを提案し,評価する。
提案手法は,マルチモーダル環境での最先端のCLIP微調整モデルと比較して6%の精度で精度が向上する。
クラシファイアを適用して、'Teacher Approved'バッジの9例を含む、70件以上のコンテンツレーティング違反の可能性のあるケースを検出しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 06:21:43 GMT)
Describing Nonstationary Data Streams in Frequency Domain [0.0] この作業では、データストリームを特徴付けるツールである Frequency Filtering Metadescriptor を提示する。
周波数は、利用可能なすべてのデータバッチ間のばらつきに応じてフィルタリングされる。
この研究に続いて、現実世界のデータストリームの概念が特定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:38:14 GMT)
Deep Generative model that uses physical quantities to generate and retrieve solar magnetic active regions [0.0] 我々は3種類の機械学習モデルを統合し、物理的に解釈可能な方法で太陽磁気パッチを生成する。
スペースウェザーHMIアクティブリージョンパッチからの磁界測定を用いてGAN(Generative Adversarial Network)のトレーニングを行う。
GAN-SVMの組み合わせにより、ユーザーは所定の物理量でのみスムーズに変化する高品質なパッチを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 21:44:01 GMT)
Data-Parallel Neural Network Training via Nonlinearly Preconditioned Trust-Region Method [0.0] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を訓練するためのAPTS(Additively Preconditioned Trust-Region Strategy)の変種を提案する。
提案手法はデータ並列手法を用いて非線形最適化戦略で使用される非線形プリコンディショナーを構築する。
MNISTとCIFAR-10データセットを用いて提案したAPTS変種の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:11:33 GMT)
Cyclic quantum causal modelling with a graph separation theorem [0.0] 我々は、頑健な確率則と新しいグラフ分離特性、p-分離を導入し、これら全てのモデルに対して健全かつ完全であることを証明した。
提案手法は、選択後の量子テレポーテーションプロトコルを利用して、循環因果モデルから非巡回因果モデルにポストセレクションでマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:13:35 GMT)
Cyclic functional causal models beyond unique solvability with a graph separation theorem [0.0] 本研究では, 有限心身変数を含む全循環型fCMに適用可能な因果モデリングフレームワークを開発する。
我々の確率則は、一意に解けない巡回的 fCM に対しても一意分布を割り当てる。
我々は、新しいグラフ分離特性、p-分離を導入し、これを全ての一貫した有限カルチニティ巡回fCMに対して健全かつ完全であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 10:22:07 GMT)
Constructing Multipartite Planar Maximally Entangled States from Phase States and Quantum Secret Sharing Protocol [0.0] 位相状態からPME(Planar Maximally Entallyangled)状態の構築について検討する。
PME状態は、隣接する粒子の任意の部分集合が、粒子の総数の半分以下であるような$n$-partite状態のクラスを形成する。
2-, 3-, 4-, K-qubit系において, これらの複雑な相状態からPME状態の導出方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:34:19 GMT)
Conformal Prediction for Electricity Price Forecasting in the Day-Ahead and Real-Time Balancing Market [0.0] 再生可能エネルギーの電気市場への統合は 価格安定に重大な課題をもたらします
本研究では, Conformal Prediction (CP) 技術を用いた確率的価格予測の強化について検討した。
本稿では,量子レグレッションモデルの効率と時系列適応CP手法の強靭なカバレッジ特性を組み合わせたアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 13:57:47 GMT)
Concept Navigation and Classification via Open Source Large Language Model Processing [0.0] 本稿では,オープンソースのLarge Language Models (LLMs) を用いたテキストデータから潜在構造を検出・分類するための新しい手法を提案する。
提案手法は,自動要約とループ内検証を組み合わせることで,構造同定の精度と解釈性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 08:42:34 GMT)
Computing and Learning on Combinatorial Data [0.0] この論文は、コネクテッドデータによる学習と計算に焦点を当てている。
本研究では,データ間の接続性について検討し,学習性能の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:35:06 GMT)
Comparison of Deep Recurrent Neural Networks and Bayesian Neural Networks for Detecting Electric Motor Damage Through Sound Signal Analysis [0.0] 本研究ではリカレントニューラルネットワーク(RNN)とベイズニューラルネットワーク(BNN)を用いて,音響信号解析による運動障害の診断を行った。
RNNとBNNの両方のアーキテクチャは、スマートフォンを用いて家電から収集した実世界の音響データに基づいて設計・評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 12:57:48 GMT)
Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization [0.0] CLEMO(Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization)を紹介する。
CLEMOは、最適化モデルの複数のコンポーネント、目的値と決定変数について、基礎となるモデル構造と整合性のある説明を提供する。
サンプリングに基づく手順では,正確な解法アルゴリズムの動作を説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 11:18:04 GMT)
Claim Extraction for Fact-Checking: Data, Models, and Automated Metrics [0.0] FEVERFactデータセットを公開し、4Kの文脈化されたウィキペディア文から17Kの原子的事実クレームを抽出した。
各メトリクスに対して、既に探索されたNLPタスクへの還元を用いてスケールを実装する。
我々の最も難しい指標である$F_fact$のランク付けされたモデルが変化しないことを確認するため、一般的なクレームの人間のグレーティングに対してメトリクスを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:20:45 GMT)
CT-AGRG: Automated Abnormality-Guided Report Generation from 3D Chest CT Volumes [0.0] 既存の方法では、観察された異常に明示的に焦点をあてることなく、3D CT画像から直接レポートを生成するのが一般的である。
本稿では,まず異常を予測し,それぞれが対象とする記述を生成する,新たな異常誘導型レポート生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 14:26:51 GMT)
Bures geodesics and quantum metrology [0.0] ビューズ計量に対する混合量子状態の多様体上の測地学について検討する。
これらの測地線は、アンシラと結合した系の物理的非マルコフ進化に対応することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 17:10:10 GMT)
Brief analysis of DeepSeek R1 and its implications for Generative AI [0.0] DeepSeekは新しい推論モデル(DeepSeek R1)を2025年1月にリリースした。
本報告では、生成AI分野におけるモデルと、そのリリースの意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:02:21 GMT)
Average Mixing in Quantum Walks of Reversible Markov Chains [0.0] セゲディ量子ウォーク(Szegedy quantum walk)は、マルコフ連鎖の量子アナログを定義する離散時間量子ウォークモデルである。
我々はマルコフ連鎖のスペクトル分解の観点から混合行列の式を証明した。
特に,連続歩行における平均一様混合は,セゲディ歩行における平均一様混合を意味することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 18:40:17 GMT)
Attention vs LSTM: Improving Word-level BISINDO Recognition [0.0] インドネシアは、聴覚障害の件数で世界第4位である。
聴覚障害のある人は、しばしばコミュニケーションが困難であり、手話を使う必要がある。
本研究の目的は,手話翻訳アプリの簡易化と辞書化のためのモデル開発におけるAIの適用性を検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 04:53:48 GMT)
Arbitrary state preparation in quantum harmonic oscillators using neural networks [0.0] HOにおける量子状態の生成手法を開発した。
我々は、状態準備に必要なパルスパラメータを予測するニューラルネットワークを使用している。
HOにおける量子状態と量子状態の調製結果について, それぞれ99.9%, 97.0%の平均忠実度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 01:11:20 GMT)
Another look at inference after prediction [0.0] 予測ベース(PB)推論は、少量の金標準データとともに、大量の予測を用いた統計的解析に適合するように設計されている。
PB推論の目標は、(i)予測における誤差からのバイアスを緩和し、(ii)金標準データのみを用いて従来の推論と比較して効率を改善することである。
簡単な修正で予測パワー推論(PPI)を調整し,理論的に正当化された効率改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 19:27:10 GMT)
Analyzing Advanced AI Systems Against Definitions of Life and Consciousness [0.0] 先進的なAIシステムが意識を得たかどうかを調べるための指標をいくつか提案する。
我々は、サボタージュ防御、ミラー自己認識アナログ、メタ認知更新のような免疫を発現する十分に高度なアーキテクチャが、ライフライクまたは意識ライクな特徴に似た重要なしきい値を超えた可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:27:34 GMT)
Analog and Multi-modal Manufacturing Datasets Acquired on the Future Factories Platform V2 [0.0] 本稿では,製造組立ラインの8時間連続運転中に得られた2つの産業グレードデータセットについて述べる。
データセットは、通信プロトコル、アクチュエータ、制御メカニズム、トランスデューサ、センサー、カメラをカバーする業界標準に準拠している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 15:47:27 GMT)
An Extended Benchmarking of Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithms in Complex Fully Cooperative Tasks [0.0] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は近年,重要な研究分野として注目されている。
MARLの評価は、しばしば体系的な多様性を欠き、アルゴリズムの能力の包括的な理解を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 09:17:02 GMT)
Adaptive Graph of Thoughts: Test-Time Adaptive Reasoning Unifying Chain, Tree, and Graph Structures [0.0] 本稿では,動的グラフベースの推論フレームワークであるAdaptive Graph of Thoughts (AGoT)を紹介する。
AGoTはテスト時間のみでのLarge Language Models (LLM)推論を強化する。
マルチホップ検索,科学的推論,数学的問題解決にまたがる多様なベンチマークに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 16:54:19 GMT)
Active Learning of Model Discrepancy with Bayesian Experimental Design [0.0] 逐次実験設計(BED)から得られたデータに基づいてモデル差分を効率的に学習する手法を提案する。
提案手法は, 逐次BEDによって提案されるデータを用いて, 高次元モデル差分率の能動的学習に対して, 効率的かつ堅牢であることを示す。
また,提案手法は古典的数値解法と近代自己微分可能解法の両方と互換性があることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 22:54:20 GMT)
AceWGS: An LLM-Aided Framework to Accelerate Catalyst Design for Water-Gas Shift Reactions [0.0] AceWGSはWGS触媒の設計を合理化するためのフレームワークである。
オープンソースのツールで構築されており、AIが加速する触媒設計アプリケーションに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 02:36:47 GMT)
AI/ML-Based Automatic Modulation Recognition: Recent Trends and Future Possibilities [0.0] 本稿では、RF変調方式を分類するために、文献に提案されている高性能自動変調認識(AMR)モデルについて概説する。
我々はこれらのモデルを再現し、その性能を信号対雑音比の精度で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 20:34:04 GMT)
A Comprehensive Review on Noise Control of Diffusion Model [0.0] 拡散過程におけるノイズ注入の頻度は騒音スケジュールによって制御される。
ノイズスケジュールはサンプリング品質とトレーニング品質に大きく影響する。
各種ノイズスケジュールについて検討し,その特徴と性能特性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 07 Feb 2025 05:26:29 GMT)