Safety at Scale: A Comprehensive Survey of Large Model Safety [299.8] 我々は、敵攻撃、データ中毒、バックドア攻撃、ジェイルブレイクとプロンプトインジェクション攻撃、エネルギー遅延攻撃、データとモデル抽出攻撃、出現するエージェント固有の脅威を含む、大規模なモデルに対する安全脅威の包括的分類を提示する。
我々は、大規模なモデル安全性におけるオープンな課題を特定し、議論し、包括的な安全性評価、スケーラブルで効果的な防御機構、持続可能なデータプラクティスの必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:16:00 GMT)
Humanity's Last Exam [253.5] HumanityのLast Exam(HLE)は、人間の知識の最前線におけるマルチモーダルベンチマークである。
数学、人文科学、自然科学など、数十の科目にわたる3000の質問で構成されている。
各質問には、曖昧で容易に検証できる既知のソリューションがあるが、インターネット検索ではすぐには答えられない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:39:05 GMT)
Enhancing LLM Character-Level Manipulation via Divide and Conquer [108.7] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクにまたがる強力な一般化機能を示している。
彼らは文字レベルの文字列操作において顕著な弱点を示し、文字削除、挿入、置換といった基本的な操作に苦労した。
本稿では,トークンレベルの処理と文字レベルの操作のギャップを埋める新しい手法であるDivide and Conquerによる文字レベル操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:37:39 GMT)
LocalViT: Analyzing Locality in Vision Transformers [101.5] 本稿では,視覚変換器における局所性メカニズムの影響について検討する。
フィードフォワードネットワークに視覚変換器に局所性を加える。
ImageNet2012分類では、ローカリティ強化トランスフォーマーがベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:35:59 GMT)
Lumina-Video: Efficient and Flexible Video Generation with Multi-scale Next-DiT [98.6] Lumina-Nextは、Next-DiTによる画像生成において、例外的なパフォーマンスを実現している。
Lumina-VideoにはマルチスケールのNext-DiTアーキテクチャが組み込まれており、複数のパッチを共同で学習している。
本稿では,Next-DiTに基づく音声合成モデルであるLumina-V2Aを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:07:07 GMT)
The Danger of Overthinking: Examining the Reasoning-Action Dilemma in Agentic Tasks [96.3] 大規模推論モデル(LRM)は、AI問題解決能力の突破口となるが、インタラクティブ環境での有効性は制限される可能性がある。
本稿では, LRMにおける過度な考察を紹介し, 分析する。
解析的麻痺,ローグ行動,早期解離の3つのパターンを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:23:26 GMT)
Next Block Prediction: Video Generation via Semi-Autoregressive Modeling [92.6] Next-Block Prediction (NBP) は、ビデオ生成のための半自己回帰(セミAR)フレームワークである。
NBPは各ブロック内で双方向の注意を払っており、トークンはより堅牢な空間依存をキャプチャすることができる。
本モデルでは,UCF101では103.3点,K600では25.5点,バニラNTPモデルでは4.4点,FVDスコアは25.5点であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:50:50 GMT)
MATH-Perturb: Benchmarking LLMs' Math Reasoning Abilities against Hard Perturbations [90.1] 各種モデルにおけるMATH-P-Hardの性能低下を観察する。
また、学習した問題解決スキルを盲目的に適用する新しい形態の記憶に関する懸念も提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:16:27 GMT)
Joint Transmit and Pinching Beamforming for PASS: Optimization-Based or Learning-Based? [89.1] MISO (Multiple-input Single-output) フレームワークを提案する。
それは複数の導波路で構成されており、多数の低コストアンテナ(PA)を備えている。
PAの位置は、大規模パスと空間の両方にまたがるように再構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:54:10 GMT)
Commercial LLM Agents Are Already Vulnerable to Simple Yet Dangerous Attacks [88.8] 最近のMLセキュリティ文献は、整列型大規模言語モデル(LLM)に対する攻撃に焦点を当てている。
本稿では,LLMエージェントに特有のセキュリティとプライバシの脆弱性を分析する。
我々は、人気のあるオープンソースおよび商用エージェントに対する一連の実証的な攻撃を行い、その脆弱性の即時的な影響を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:19:36 GMT)
Ola: Pushing the Frontiers of Omni-Modal Language Model with Progressive Modality Alignment [88.7] Olaはオムニモーダル言語モデルであり、画像、ビデオ、音声の理解間での競合的なパフォーマンスを実現する。
我々は、Olaを、この新興分野における将来の研究を進めるための、完全にオープンなオムニモーダル理解ソリューションにすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:40:46 GMT)
Learning without Forgetting for Vision-Language Models [86.5] CIL(Class-Incremental Learning)あるいは継続的学習(Continuous Learning)は、現実世界において望ましい能力である。
VLM(Vision-Language Models)の最近の進歩は、一般化可能な表現を学習する上で有望な能力を示している。
本稿では,VLM を忘れずに学習できる ProjectiOn Fusion (PROOF) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:37:04 GMT)
Human-Centric Foundation Models: Perception, Generation and Agentic Modeling [80.0] 人間中心のファンデーションモデルは、多様な人間中心のタスクを単一のフレームワークに統合します。
我々は,現在のアプローチを4つのグループに分類する分類法を提案することで,HcFMの包括的概要を示す。
この調査は、より堅牢で汎用的でインテリジェントなデジタルヒューマン・エンボディメントモデリングを目指す研究者や実践者のロードマップとして機能することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:38:40 GMT)
Demystifying Domain-adaptive Post-training for Financial LLMs [79.6] FINDAPは、大規模言語モデル(LLM)のドメイン適応後学習に関する体系的できめ細かな研究である
このアプローチは、FinCap、FinRec、FinTrain、FinEvalの4つの重要なコンポーネントで構成されています。
結果として得られるモデルであるLlama-Finは、幅広い財務タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:52:08 GMT)
CineMaster: A 3D-Aware and Controllable Framework for Cinematic Text-to-Video Generation [76.7] CineMasterは3D認識と制御可能なテキスト・ビデオ生成のためのフレームワークである。
私たちのゴールは、プロの映画監督と同等のコントロール性を持つユーザーを力づけることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:55:36 GMT)
Interpreting the Second-Order Effects of Neurons in CLIP [73.5] CLIPの個々のニューロンの機能をテキストで自動的に記述することで解釈する。
ニューロンから後続のアテンションヘッドに流れる影響を、直接出力に解析する「第2次レンズ」を提案する。
以上の結果から,ニューロンの自動解釈は,モデル騙しや新しいモデル機能の導入に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:02:07 GMT)
Universal Model Routing for Efficient LLM Inference [72.7] 我々は,これまで観測されていなかった新しいLLMがテスト時に利用可能となる動的ルーティングの問題を考察する。
本稿では,各LSMを特徴ベクトルとして表現する手法を提案する。
これらの戦略が理論的に最適なルーティングルールの推定であり、エラーを定量化するための過剰なリスクを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:30:28 GMT)
LLM Pretraining with Continuous Concepts [72.0] 次のトークン予測は、大規模言語モデルの事前トレーニングで使用される標準的なトレーニング目標である。
離散的な次のトークン予測と連続的な概念を組み合わせた新しい事前学習フレームワークであるContinuous Concept Mixing (CoCoMix)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:00:11 GMT)
Rethinking Pre-Training in Tabular Data: A Neighborhood Embedding Perspective [71.5] メタ表現(TabPTM)を用いたタブラルデータ事前学習を提案する。
中心となる考え方は、データインスタンスを共有機能空間に埋め込むことで、各インスタンスは、近隣の固定数とそのラベルまでの距離で表現される。
101データセットの大規模な実験は、微調整の有無にかかわらず、分類タスクと回帰タスクの両方においてTabPTMの有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:43:07 GMT)
mmE5: Improving Multimodal Multilingual Embeddings via High-quality Synthetic Data [71.4] マルチモーダル埋め込みモデルは、テキストや画像などの様々なモダリティからデータを統一表現空間にマッピングする能力において、大きな注目を集めている。
しかし、ラベル付きマルチモーダルデータは、しばしば埋め込み性能を妨げる。
近年のアプローチでは、この問題に対処するためにデータ合成を活用しているが、合成データの質は依然として重大なボトルネックとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:03:33 GMT)
CLOVER: A Test Case Generation Benchmark with Coverage, Long-Context, and Verification [71.3] 本稿では,テストケースの生成と完成におけるモデルの能力を評価するためのベンチマークCLOVERを提案する。
ベンチマークはタスク間でのコード実行のためにコンテナ化されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:42:56 GMT)
On Memory Construction and Retrieval for Personalized Conversational Agents [69.5] 本稿では,対話モデルを導入し,圧縮メモリ単位に基づいたメモリ検索を行い,話題セグメントを持つメモリバンクを構築するSeComを提案する。
実験結果から, LOCOMOやLong-MT-Bench+のような長期会話ベンチマークにおいて, ターンレベル, セッションレベル, および要約に基づくいくつかの手法よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:15:47 GMT)
Randomness of Low-Layer Parameters Determines Confusing Samples in Terms of Interaction Representations of a DNN [67.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)によって符号化された相互作用の複雑さは、その一般化能力を説明することができる。
また,非一般化可能な相互作用によって表現されるDNNの紛らわしいサンプルは,その低層パラメータによって決定されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:25:13 GMT)
IHEval: Evaluating Language Models on Following the Instruction Hierarchy [67.3] 命令階層は、システムメッセージからユーザメッセージ、会話履歴、ツール出力への優先順位を定めている。
その重要性にもかかわらず、このトピックは限定的な注目を集めており、命令階層に従うモデルの能力を評価するための包括的なベンチマークが欠如している。
IHEvalは、異なる優先順位の命令が一致または矛盾するケースをカバーする、新しいベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:35:28 GMT)
Matcha: Mitigating Graph Structure Shifts with Test-Time Adaptation [66.4] テスト時間適応(TTA)は、ソースドメインに再アクセスすることなく、トレーニング済みのモデルをターゲットドメインに適応できる能力によって注目を集めている。
グラフの構造シフトへの効果的かつ効率的な適応を目的とした,革新的なフレームワークであるMatchaを提案する。
合成と実世界の両方のデータセットに対するMatchaの有効性を検証し、構造と属性シフトの様々な組み合わせにおける頑健さを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:27:29 GMT)
Fostering Appropriate Reliance on Large Language Models: The Role of Explanations, Sources, and Inconsistencies [66.3] 大規模言語モデル(LLMs)は、流動的で説得力のある誤った応答を生成することができる。
ユーザの信頼を形作るLCM応答のいくつかの特徴を同定する。
説明は正しい応答と誤応答の両方に依存することが判明した。
情報源が提供された場合や説明が矛盾している場合の誤った応答への依存度は低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:35:41 GMT)
Democratizing AI: Open-source Scalable LLM Training on GPU-based Supercomputers [65.4] AxoNNと呼ばれる,スケーラブルでポータブルなオープンソースフレームワークで実装された新しい4次元ハイブリッド並列アルゴリズムを提案する。
本稿では,Frontier 上で AxoNN を用いて405ビリオンパラメータ LLM の微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:05:52 GMT)
Advancing General Multimodal Capability of Vision-language Models with Pyramid-descent Visual Position Encoding [64.3] 視覚言語モデル(VLM)は、汎用人工知能の進歩において顕著な能力を示している。
PyPEは、VLM内の視覚トークンの知覚を高めるために設計された新しいアプローチである。
本手法は,相互関連視覚要素と命令トークンとの相対的距離を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:10:06 GMT)
FIRE: Fact-checking with Iterative Retrieval and Verification [63.7] FIREはエビデンス検索とクレーム検証を反復的に統合する新しいフレームワークである。
大きな言語モデル(LLM)のコストを平均7.6倍、検索コストを16.5倍削減しながら、パフォーマンスが若干向上している。
これらの結果から,FIREは大規模ファクトチェック業務における適用を約束していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:34:11 GMT)
GATEAU: Selecting Influential Samples for Long Context Alignment [62.9] GATEAUは、長距離依存関係に富む影響力のあるサンプルを同定する。
実験結果から, GATEAUは有効に有効なサンプルを同定し, これらのサンプルに基づいてトレーニングしたモデルにより, より優れた指示追従能力と長文理解能力を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:32:34 GMT)
VidCRAFT3: Camera, Object, and Lighting Control for Image-to-Video Generation [62.6] VidCRAFT3は、画像から映像までを正確に生成するための新しいフレームワークである。
カメラの動き、物体の動き、照明方向を同時に制御できる。
ベンチマークデータセットの実験では、高品質のビデオコンテンツの生成におけるVidCRAFT3の有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:35:56 GMT)
BlueSuffix: Reinforced Blue Teaming for Vision-Language Models Against Jailbreak Attacks [62.6] 本稿では,ターゲットVLMをジェイルブレイク攻撃から防御するブルーチーム方式のBlueSuffixを提案する。
BlueSuffixには、1)jailbreakイメージに対する視覚的パーファイア、2)jailbreakテキストに対するテキストパーファイア、3)Blue-teamサフィックスジェネレータの3つの重要なコンポーネントが含まれている。
我々はBlueSuffixがベースラインディフェンスを著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:52:11 GMT)
Enhancing Sample Selection by Cutting Mislabeled Easy Examples [62.1] トレーニングプロセスの初期段階において,モデルによって正しく予測された誤ラベル例は,特にモデル性能に有害であることを示す。
モデルの後続のトレーニング状態を利用して,早期に同定された自信あるサブセットを再選択するアーリーカットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:12:45 GMT)
EmbodiedSAM: Online Segment Any 3D Thing in Real Time [61.2] 身体的なタスクは、エージェントが探索と同時に3Dシーンを完全に理解する必要がある。
オンライン、リアルタイム、微粒化、高度に一般化された3D知覚モデルは、必死に必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:16:17 GMT)
One Diffusion Step to Real-World Super-Resolution via Flow Trajectory Distillation [60.5] FluxSRはフローマッチングモデルに基づく新しい一段階拡散リアルISRである。
まず,フロートラジェクトリ蒸留(FTD)を導入し,多段階のフローマッチングモデルを1段階のリアルISRに蒸留する。
第2に、画像リアリズムを改善し、生成画像の高周波アーティファクト問題に対処するために、テレビLPIPSを知覚的損失として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:25:56 GMT)
Generative Inbetweening: Adapting Image-to-Video Models for Keyframe Interpolation [60.3] 本稿では,一対の入力キーフレーム間のコヒーレントな動きで映像列を生成する手法を提案する。
実験の結果,本手法は既存の拡散法と従来のフレーム技術の両方に優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:26:29 GMT)
Semi-Supervised Unconstrained Head Pose Estimation in the Wild [60.1] 本研究では,最初の半教師なしヘッドポーズ推定手法であるSemiUHPEを提案する。
本手法は, 前回のランドマークに基づくアフィンアライメントよりも, 野生の頭部のアスペクト比不変収穫が優れているという観測に基づいている。
提案手法は, 汎用物体回転回帰法や3次元頭部再構成法など, その他の密接に関連する問題を解く上でも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:52:45 GMT)
Measuring Diversity in Synthetic Datasets [59.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクのための合成データセットを生成するために広く採用されている。
これらの合成データセットの多様性を正確に測定する - 堅牢なモデルのパフォーマンスに不可欠な側面は、大きな課題である。
分類の観点から,合成データセットの多様性を測定する新しい手法であるDCScoreを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:46:34 GMT)
Out-of-Distribution Detection on Graphs: A Survey [58.5] グラフアウト・オブ・ディストリビューション(GOOD)検出は、トレーニング中に見られる分布から逸脱するグラフデータを特定することに焦点を当てる。
既存の手法を,拡張ベース,再構築ベース,情報伝達ベース,分類ベースという4つのタイプに分類する。
本稿では,グラフデータによるユニークな課題を浮き彫りにして,実践的応用と理論的基礎について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:07:12 GMT)
One Example Shown, Many Concepts Known! Counterexample-Driven Conceptual Reasoning in Mathematical LLMs [57.5] 証明生成のための数学的大規模言語モデルを活用することは、LLM研究の基本的なトピックである。
現状のLCMが証明できる能力は、学習中に関連する証明プロセスに遭遇したかどうかに大きく依存していると論じる。
人間の数学教育で一般的に用いられる「反例による防御」の教育的手法に触発されて,我々の研究は,反例を通して数学的推論と証明を行うLLMの能力を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:01:10 GMT)
SwiftSketch: A Diffusion Model for Image-to-Vector Sketch Generation [57.5] 我々は,画像条件付きベクトルスケッチ生成モデルであるSwiftSketchを紹介した。
SwiftSketchは、ガウス分布からサンプリングされたストローク制御ポイントを段階的に復調することによって動作する。
ControlSketchは、深度認識制御ネットを通じて正確な空間制御を組み込むことで、SDSベースの技術を強化する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:57:12 GMT)
A First-order Generative Bilevel Optimization Framework for Diffusion Models [57.4] 拡散モデルは、データサンプルを反復的に分解して高品質な出力を合成する。
従来の二値法は無限次元の確率空間と禁制的なサンプリングコストのために失敗する。
我々はこの問題を生成的二段階最適化問題として定式化する。
従来の2段階法と拡散過程の非互換性を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:44:06 GMT)
Learning Human Skill Generators at Key-Step Levels [56.9] キーステップスキル生成(KS-Gen)は、人間のスキルビデオの生成の複雑さを軽減することを目的としている。
初期状態とスキル記述から、そのスキルを完成させるために重要なステップのビデオクリップを生成する。
KS-Genの複雑さを考慮し、本課題のための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） (Wed, 12 Feb 2025 09:21:40 GMT)
COMBO-Grasp: Learning Constraint-Based Manipulation for Bimanual Occluded Grasping [56.9] 集積ロボットグルーピングは、表面衝突などの環境制約により、所望のグルーピングポーズが運動的に不可能な場所である。
従来のロボット操作アプローチは、人間が一般的に使用する非包括的または双対的戦略の複雑さに苦しむ。
本稿では,2つの協調ポリシーを活用する学習ベースアプローチであるCOMBO-Grasp(Constraint-based Manipulation for Bimanual Occluded Grasping)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:31:01 GMT)
Layer-Level Self-Exposure and Patch: Affirmative Token Mitigation for Jailbreak Attack Defense [55.8] 私たちは、jailbreak攻撃から防御するために設計された方法であるLayer-AdvPatcherを紹介します。
私たちは、自己拡張データセットを通じて、大規模言語モデル内の特定のレイヤにパッチを適用するために、未学習の戦略を使用します。
我々の枠組みは、脱獄攻撃の有害性と攻撃の成功率を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:55:19 GMT)
Graph Foundation Models for Recommendation: A Comprehensive Survey [55.7] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語を処理し、理解するために設計されており、どちらも非常に効果的で広く採用されている。
最近の研究はグラフ基礎モデル(GFM)に焦点を当てている。
GFM は GNN と LLM の強みを統合し,複雑な RS 問題をより効率的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:13:51 GMT)
Towards CausalGPT: A Multi-Agent Approach for Faithful Knowledge Reasoning via Promoting Causal Consistency in LLMs [55.7] Causal-Consistency Chain-of-Thoughtは、基礎モデルの忠実さと因果性を強化するために、マルチエージェントコラボレーションを活用する。
我々のフレームワークは、広範囲かつ包括的な評価を通じて、最先端の手法よりも大きな優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:28:49 GMT)
Analysis of Unstructured High-Density Crowded Scenes for Crowd Monitoring [55.2] 我々は,人群集の組織的動きを検出する自動システムの開発に興味がある。
コンピュータビジョンアルゴリズムは、混雑したシーンのビデオから情報を抽出することができる。
組織化されたコホート内の参加者数を見積もることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:12:47 GMT)
GenIAS: Generator for Instantiating Anomalies in time Series [55.0] 可変オートエンコーダを用いた時系列異常検出(TSAD)のための生成モデルを開発した。
GenIASはTSADタスクのための多種多様な現実的な合成異常を生成するように設計されている。
実験の結果,GenIASは従来型および深部異常検出モデル17より一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:10:04 GMT)
ID-Cloak: Crafting Identity-Specific Cloaks Against Personalized Text-to-Image Generation [54.1] 本研究は、画像の保護を行うアイデンティティ固有のクロークの作成について検討する。
我々は、モデルが通常の出力から遠ざけることを奨励する新しい目的によって、アイデンティティ固有のクロークを構築する。
提案手法は,個人固有のクローク設定とともに,現実的なプライバシ保護の顕著な進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:52:36 GMT)
Light-A-Video: Training-free Video Relighting via Progressive Light Fusion [52.4] Light-A-Videoは、時間的にスムーズなビデオリライティングを実現するためのトレーニング不要のアプローチである。
Light-A-Videoは、画像のリライティングモデルに適応して、照明の一貫性を高める2つの重要な技術を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:24:19 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） (Wed, 12 Feb 2025 14:43:02 GMT)
Fully-Geometric Cross-Attention for Point Cloud Registration [51.9] ポイントクラウド登録のアプローチは、ノイズのあるポイント対応のため、ポイントクラウド間の重なりが低いときに失敗することが多い。
この問題に対処するTransformerベースのアーキテクチャに適した,新たなクロスアテンション機構を導入する。
我々はGromov-Wasserstein距離をクロスアテンションの定式化に統合し、異なる点雲間の点間距離を共同計算する。
点レベルでは,局所的な幾何学的構造情報を細かなマッチングのための点特徴に集約する自己認識機構も考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:44:36 GMT)
Take What You Need: Flexible Multi-Task Semantic Communications with Channel Adaptation [51.5] 本稿では,マスク付きオートエンコーダアーキテクチャに基づく,チャネル適応型・マルチタスク対応のセマンティックコミュニケーションフレームワークについて紹介する。
チャネル認識抽出器を用いて、リアルタイムのチャネル条件に応じて、関連情報を動的に選択する。
画像再構成や物体検出などのタスクにおける従来の手法と比較して,本手法の優れた性能を示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:01:25 GMT)
Beam Prediction based on Large Language Models [51.5] 時系列予測タスクとしてミリ波(mmWave)ビーム予測問題を定式化する。
我々は、歴史的観測をトレーニング可能なトークン化器を用いてテキストベースの表現に変換する。
提案手法はLLMのパワーを利用して将来の最適ビームを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:29:11 GMT)
Algorithmic Persuasion Through Simulation [51.2] 本研究では、送信者が受信機にバイナリアクションを取るよう説得するベイズ説得ゲームについて検討する。
送信者は、製品の品質などの世界の(実価値の高い)状態について通知されるが、受信者の信念やユーティリティに関する情報は限られている。
顧客の調査やユーザスタディ、最近のAIの進歩によって、送信側は受信者についてより深く学ぶことができるようになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:56:41 GMT)
I Think, Therefore I Diffuse: Enabling Multimodal In-Context Reasoning in Diffusion Models [50.3] ThinkDiffは、マルチモーダルなインコンテキスト理解と推論機能を備えたテキストから画像への拡散モデルを強化するアライメントパラダイムである。
我々はThinkDiffの精度が19.2%から46.3%に大幅に向上したことを示す。
また、複数の画像やテキストを論理的に一貫性のある画像に合成する際、例外的な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:30:08 GMT)
Investigating Vulnerabilities of GPS Trip Data to Trajectory-User Linking Attacks [49.2] 単一旅行からなるGPS旅行データセットにおいて,ユーザ識別子を再構築する新たな攻撃を提案する。
個人識別が削除された場合でも再識別のリスクは大きい。
さらなる調査では、少数の人しか訪れていない場所を頻繁に訪れているユーザーは、再識別に弱い傾向にあることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:54:49 GMT)
MoLoRec: A Generalizable and Efficient Framework for LLM-Based Recommendation [48.3] 汎用的で効率的なLLMベースのレコメンデーションフレームワークMoLoRecを提案する。
提案手法は,一般勧告データを用いたドメインジェネラルモジュールをパラメータ効率で微調整することから始める。
上記のドメイン一般部分とドメイン特化部分とをパラメータの混合と統合するためのアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:24:22 GMT)
Annealed Winner-Takes-All for Motion Forecasting [48.2] 本稿では,AWTAの損失を最先端のモーション予測モデルと統合して性能を向上させる方法を示す。
我々の手法は、WTAを用いて訓練された任意の軌道予測モデルに容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:23:02 GMT)
What Is That Talk About? A Video-to-Text Summarization Dataset for Scientific Presentations [47.8] 本稿では,科学領域におけるビデオとテキストの要約に特化したデータセットであるVISTAを紹介する。
我々は、最先端の大規模モデルの性能をベンチマークし、抽象概念の構造的性質をよりよく捉えるためにプランベースのフレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:36:55 GMT)
ACCESS : A Benchmark for Abstract Causal Event Discovery and Reasoning [47.5] 我々は、抽象因果イベントの発見と推論のために設計されたベンチマークである textttACCESS を紹介する。
本稿では,暗黙的なコモンセンス因果的知識の大規模データセットから,イベント一般化のための抽象化を識別するためのパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:19:02 GMT)
FloVD: Optical Flow Meets Video Diffusion Model for Enhanced Camera-Controlled Video Synthesis [47.3] FloVDは、カメラ制御可能なビデオ生成のための新しい光フローベースのビデオ拡散モデルである。
本フレームワークでは,光フロー生成とフローコンディショニングビデオ合成からなる2段階のビデオ合成パイプラインを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:38:41 GMT)
CodeI/O: Condensing Reasoning Patterns via Code Input-Output Prediction [47.2] 我々は,文脈的に構築されたコードに埋め込まれた多様な推論パターンを凝縮する新しい手法であるCodeI/Oを提案する。
与えられたコードとテストケースを完全に自然言語で予測するためにモデルをトレーニングすることで、それらを普遍的な推論プリミティブに公開します。
実験の結果、CodeI/Oは記号、科学、論理学、数学と数値、常識推論タスクに一貫した改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:58:21 GMT)
On Mechanistic Circuits for Extractive Question-Answering [47.2] 大規模言語モデルは、文書の処理や質問応答を容易にするためにますます使われている。
本稿では,この実世界の言語モデリングタスクのためのメカニスティック回路を抽出する。
我々は,データ属性やコンテキスト情報といった下流アプリケーションに対する回路の潜在的な利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:54:21 GMT)
COAT: Compressing Optimizer states and Activation for Memory-Efficient FP8 Training [47.1] COAT(States and Activations for FP8 Training)は、大規模なモデルをトレーニングする際のメモリフットプリントを大幅に削減するために設計された、新しいFP8トレーニングフレームワークである。
COATは、BF16と比較して、エンドツーエンドのトレーニングメモリフットプリントを1.54倍に効果的に削減する。
COATはまた、BF16と比較して1.43倍のエンドツーエンドのトレーニング速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:37:50 GMT)
Enhancing Auto-regressive Chain-of-Thought through Loop-Aligned Reasoning [47.1] CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは、言語モデルの推論能力を高めるための強力なテクニックとして登場した。
ループ変換器は目覚ましい長さの一般化能力を有するが、その限定的な一般化と適応性により、自己回帰解の代替として機能することができない。
ループ変換器の強度をよりよく活用するためのRELAYを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:17:04 GMT)
The Science of Evaluating Foundation Models [47.0] 本研究は,(1)特定のユースケースに合わせた構造化されたフレームワークを提供することによる評価プロセスの形式化,(2)チェックリストやテンプレートなどのアクション可能なツールとフレームワークを提供することによる,徹底的,再現性,実践的評価の確保,(3)LLM評価の進歩を目標とした調査,そして実世界のアプリケーションを強調すること,の3つの重要な側面に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:55:43 GMT)
SAM-DiffSR: Structure-Modulated Diffusion Model for Image Super-Resolution [46.9] 本稿では,SAM-DiffSRモデルを提案する。このモデルでは,ノイズをサンプリングする過程において,SAMからの微細な構造情報を利用することで,推論時に追加の計算コストを伴わずに画像品質を向上させることができる。
DIV2Kデータセット上でPSNRの最大値で既存の拡散法を0.74dB以上越えることにより,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:47:37 GMT)
A Deep Learning approach for parametrized and time dependent Partial Differential Equations using Dimensionality Reduction and Neural ODEs [46.7] 時間依存・パラメトリック・(典型的には)非線形PDEに対する古典的数値解法と類似した自己回帰・データ駆動手法を提案する。
DRを活用することで、より正確な予測を提供するだけでなく、より軽量でより高速なディープラーニングモデルを提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:16:15 GMT)
Deepfake Detection with Spatio-Temporal Consistency and Attention [46.1] ディープフェイクビデオは、現実主義の高まりにより、コミュニティの間で懸念が高まっている。
鍛造ビデオ検出の現在の方法は、主にグローバルなフレーム機能に依存している。
本稿では,偽ビデオの局所的な操作的シグネチャに着目したニューラルディープフェイク検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:51:33 GMT)
Sample-Efficient Reinforcement Learning from Human Feedback via Information-Directed Sampling [46.0] 本研究では,大規模言語モデルの学習において重要な課題である,人間からのフィードバック(RLHF)による強化学習の課題について検討する。
我々の主な貢献は、情報指向サンプリング(IDS)に基づく新しいサンプル効率RLHFアルゴリズムの設計である。
本研究は、強化学習と大規模言語モデルの訓練における情報理論の価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:46:40 GMT)
Towards Principled Multi-Agent Task Agnostic Exploration [44.6] 強化学習では、通常、タスク仕様に先立ってアクセスせずに環境を探索する際、タスクに依存しない探索を指す。
本稿では,状態分布エントロピーの最大化問題に対する複数のエージェントへの一般化を通じて,この問題に対処する。
実践的な設定でこの問題に対処するために,スケーラブルで分散化された信頼領域ポリシー探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:51:36 GMT)
BEAM: Bridging Physically-based Rendering and Gaussian Modeling for Relightable Volumetric Video [44.5] ボリュームビデオは、ダイナミックな3Dシーンをキャプチャして没入感のある体験を可能にし、仮想現実、教育、テレプレゼンスのための多様なアプリケーションを可能にする。
BEAMは、4Dガウス表現を物理ベースレンダリング(PBR)でブリッジし、高品質でライティング可能なビデオを生成する新しいパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:58:09 GMT)
Exploiting Sparsity for Long Context Inference: Million Token Contexts on Commodity GPUs [43.6] 極端なスケールでの推論は、かなりの計算資源を必要とする。
本稿では,各生成ステップにおいて最も関連性の高いトークンにのみ参加することで,フォワードパスのコストを低減できる可変機構を提案する。
実験結果から,鍵数や値の減少によって生じる疎結合をモデルが処理できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:55:37 GMT)
scMamba: A Pre-Trained Model for Single-Nucleus RNA Sequencing Analysis in Neurodegenerative Disorders [43.2] scMambaは、snRNA-seq解析の品質と実用性を改善するために設計された事前訓練モデルである。
最近のMambaモデルにインスパイアされた scMamba は、線形アダプタ層、遺伝子埋め込み、双方向のMambaブロックを組み込んだ新しいアーキテクチャを導入している。
scMambaは、セルタイプアノテーション、ダブルト検出、インプット、差分表現された遺伝子の同定など、様々な下流タスクにおいて、ベンチマーク手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:48:22 GMT)
SelfElicit: Your Language Model Secretly Knows Where is the Relevant Evidence [43.1] SelfElicitは、自己ガイドによる明示的なハイライトを通じて、LMが重要な文脈的エビデンスに集中するのに役立つ推論時アプローチである。
我々は、SelfElicitが複数のエビデンスベースのQAタスクに一貫性と大幅な改善をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:13:56 GMT)
Image Watermarking of Generative Diffusion Models [43.0] 拡散モデル自体に透かしの特徴を埋め込む透かし手法を提案する。
本手法は,エンド・ツー・エンド・エンド・プロセスで学習した生成モデルに対して,ペア型透かし抽出器の訓練を可能にする。
高精度な透かし埋め込み/検出を実証し,本手法に埋め込まれた異なる透かしを区別し,生成モデルの区別を行うことが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:00:48 GMT)
TimeSuite: Improving MLLMs for Long Video Understanding via Grounded Tuning [42.9] 本稿では,従来のショートフォームビデオMLLMを長大なビデオ理解に適用するための新デザインであるTimeSuiteを提案する。
TimeSuiteは、ショートフォームMLLMの長いビデオ理解能力を向上するための、成功したソリューションを提供する。
さらに,9つのタスクと349kの高品質な接地アノテーションからなる総合的な接地中心の命令データセットであるTimeProを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:47:30 GMT)
Lightweight Neural App Control [42.8] 本稿では,新しい携帯電話制御アーキテクチャ,軽量マルチモーダルアプリ制御(LiMAC)を紹介する。
LiMACはテキストのゴールとスクリーンショットや対応するUIツリーなどの過去のモバイル観測のシーケンスを入力として、正確なアクションを生成する。
2つのオープンソースのモバイル制御データセット上でLiMACを評価し、小さなフォームファクターアプローチの優れた性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:51:51 GMT)
SB-Bench: Stereotype Bias Benchmark for Large Multimodal Models [42.5] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)におけるステレオ型バイアスは有害な社会的偏見を持続させる。
LMMにおけるステレオタイプバイアスを評価する既存のデータセットは、しばしば多様性に欠け、合成画像に依存している。
我々は、ステレオタイプバイアスを評価するための最も包括的なフレームワークであるStereotype Bias Benchmark(SB-bench)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:41:53 GMT)
Poly-Autoregressive Prediction for Modeling Interactions [42.5] 本稿では,エゴエージェントの今後の行動を予測する多自己回帰(PAR)モデリングを提案する。
PARは、社会的状況における人間の行動予測、自動運転車の軌道予測、手動物体間相互作用における物体のポーズ予測の3つの異なる問題に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:59:43 GMT)
Riemannian Complex Hermit Positive Definite Convolution Network for Polarimetric SAR Image Classification [42.4] ディープラーニングは、PolSAR画像のユークリッド空間における意味的特徴を効果的に学習することができる。
彼らは複雑な共分散行列を、ネットワーク入力として特徴ベクトルまたは複素値ベクトルに包含する必要がある。
我々は複雑なHPD展開ネットワークとCV-3DCNN拡張ネットワークを提案し、複雑なHPD行列を直接学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:41:25 GMT)
Vertical Federated Learning in Practice: The Good, the Bad, and the Ugly [42.3] 本稿では,VFL(Vertical Federated Learning)アプリケーションにおける実世界のデータ分布を分析した。
本稿では,実際のVFLデータ分布に基づくVFLアルゴリズムの新たなデータ指向分類法を提案する。
これらの観測に基づいて、現在のVFL研究と実世界の応用とのギャップを埋めるための重要な研究の方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:03:32 GMT)
Loss Landscape Analysis for Reliable Quantized ML Models for Scientific Sensing [41.9] 機械学習(ML)モデルの損失景観を実証分析する手法を提案する。
本手法は,MLモデルのロバスト性を,量子化精度の関数や異なる正規化手法の下で評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:30:49 GMT)
Single Ground Truth Is Not Enough: Adding Flexibility to Aspect-Based Sentiment Analysis Evaluation [41.7] アスペクトベースの感情分析(ABSA)は難しい課題である。
従来の評価手法は、接地真理(GT)を1つの項に制限することが多い。
アスペクトと意見の代替として有効な用語を追加することで、既存の評価セットを拡張する、新しく完全に自動化されたパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:24:19 GMT)
Deserialization Gadget Chains are not a Pathological Problem in Android:an In-Depth Study of Java Gadget Chains in AOSP [40.5] JavaのSerializable APIには、デシリアライズ脆弱性、特にデシリアライズガジェットチェーンの長い歴史がある。
音質と効率性に最適化されたガジェットチェーン検出ツールを設計する。
ツールをAndroid SDK上で実行し、1200のAndroid依存物と包括的なシンクデータセットを組み合わせることで、セキュリティクリティカルなガジェットチェーンが得られません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:39:30 GMT)
Watermarking Language Models with Error Correcting Codes [39.8] 本稿では,誤り訂正符号を用いて統計的信号を符号化する透かしフレームワークを提案する。
提案手法は,ロバスト二元符号 (RBC) 透かしと呼ばれ,元の確率分布に比較して歪みは生じない。
私たちの経験的発見は、私たちの透かしは速く、強力で、堅牢であり、最先端のものと好意的に比較していることを示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:11:10 GMT)
Exploring the Potential of Large Language Models to Simulate Personality [39.6] 我々は,大言語モデル(LLM)を用いて,ビッグファイブモデルに従って個人特性をシミュレートすることを目指している。
本稿では,事前に定義された5つの特徴を持つ生成テキストのデータセットを提示し,パーソナリティスキルのシミュレーションに基づいてLLMをテストするための分析フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:17:18 GMT)
Mitigating Social Bias in Large Language Models: A Multi-Objective Approach within a Multi-Agent Framework [39.2] 大規模言語モデル(LLM)における社会的バイアスを軽減するために,マルチエージェントフレームワーク(MOMA)内の多目的アプローチを提案する。
従来のデバイアス手法とは異なり、MOMAは下流タスクの精度を維持しながらバイアスを大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:45:21 GMT)
Know Your Limits: A Survey of Abstention in Large Language Models [39.0] 無視は、答えを提供するための大きな言語モデルの拒絶である。
本稿では,3つの視点(クエリ,モデル,人的価値)から禁忌を検証するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:42:09 GMT)
DNNs May Determine Major Properties of Their Outputs Early, with Timing Possibly Driven by Bias [39.0] 本稿では、深層ニューラルネットワーク(DNN)が推論の初期段階で出力を決定することを論じる。
この現象と人間の意思決定は、しばしば高速で直感的な知識に依存している。
我々の発見は、バイアス軽減、効率的な推論、および機械学習システムの解釈に関する新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:14:54 GMT)
Examining Multilingual Embedding Models Cross-Lingually Through LLM-Generated Adversarial Examples [38.2] 対象ドメイン内の言語ペアの並列文ペアのセマンティックセットのみを必要とする新しい言語間検索タスクを提案する。
この課題は、大きな言語モデルによって生成される強陰性よりも高い真の並列文を言語横断的にランク付けするモデルの能力に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:54:37 GMT)
Trivialized Momentum Facilitates Diffusion Generative Modeling on Lie Groups [37.8] 本稿では、自明化と呼ばれる手法がユークリッド空間における拡散モデルの有効性をリー群に伝達する方法を示す。
タンパク質とRNAのねじれ角の生成と高度なトーラスデータセットの最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:48:57 GMT)
AR Glulam: Accurate Augmented Reality Using Multiple Fiducial Markers for Glulam Fabrication [37.7] 本研究の目的は,複数のフィデューシャルマーカーを用いた高精度AR製造の産業的応用を探求することである。
本論文は, 産業界企業であるウナラムファクトリーとの工場環境でのグルラムビーム製造に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:56:07 GMT)
Unlocking Scaling Law in Industrial Recommendation Systems with a Three-step Paradigm based Large User Model [37.6] 我々は,大規模ユーザモデル(LUM)を導入し,産業環境の厳しい要件を満たすとともに,スケーラブルなレコメンデーションの可能性を開放する。
LUMは優れたスケーラビリティを示し、モデルが70億のパラメータにスケールするにつれてパフォーマンスが向上する。
我々はLUMを産業用アプリケーションに導入し、A/Bテストで大きな成果を上げ、その有効性と実用性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:23:46 GMT)
Robustly Learning Monotone Generalized Linear Models via Data Augmentation [37.4] テクティタニーモノトンリプシッツ活性化のための定数近似を実現するアルゴリズムを初めて提案する。
我々の研究は、古典的GLMtronアルゴリズムに匹敵する堅牢な手法を開発することで、よく知られたオープンな問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:59:21 GMT)
Local Differential Privacy is Not Enough: A Sample Reconstruction Attack against Federated Learning with Local Differential Privacy [37.0] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、フェデレートラーニング(FL)におけるサンプル再構成を含む、様々な攻撃に対する効果的な防御であると考えられている。
既存の攻撃は、切断・摂動勾配が再建のためのほとんどのサンプル情報を消し去るため、FLではLDPでは効果がない。
本稿では, LDPをベースとしたFLに対して, 被害者の敏感なサンプルを再構築するためのターゲットモデルを用いたサンプル再構成攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:37:26 GMT)
$C^2$: Scalable Auto-Feedback for LLM-based Chart Generation [36.9] 参照不要な自動フィードバックジェネレータを導入し,人的介入のコストを削減した。
最初の実験では、回答者の74%が強く好んでおり、10%がフィードバック後の結果を好んだ。
ChartUIE-8Kは、クエリ、データセット、チャートタイプを増やすことで、データの多様性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:49:36 GMT)
Generative AI-Enhanced Cooperative MEC of UAVs and Ground Stations for Unmanned Surface Vehicles [36.3] 無人地上機(USV)は低コストで柔軟な航空サービスを提供している。
地上局(GS)は、複雑なシナリオでUSVを支援するために協力する強力な支援を提供することができる。
本稿では,UAVとGSをベースとした堅牢なマルチアクセスエッジコンピューティングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:42:59 GMT)
AnyCharV: Bootstrap Controllable Character Video Generation with Fine-to-Coarse Guidance [36.3] 本稿では,任意のソース文字とターゲットシーンを用いてフレキシブルにキャラクタ映像を生成する新しいフレームワークであるAnyCharVを提案する。
提案手法は,2段階の訓練プロセスを伴う。第1段階では,ポーズガイダンスを用いて,原文字とターゲットシーンを統合可能なベースモデルを開発する。
第2段階はさらに自己ブート機構を通じて制御可能な生成をブートストラップし、生成した映像を第1段階に使用し、微細マスクを粗いものに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:59:41 GMT)
AI for Scaling Legal Reform: Mapping and Redacting Racial Covenants in Santa Clara County [35.9] 我々はこのプレス問題に対処する新しいアプローチを提案する。
オープンな大規模言語モデルを利用して、精度の高い人種的コベナントを検知し、リコールする。
本システムでは,手作業の作業時間を86,500時間削減し,市販のクローズドモデルのコストの2%以下と見積もっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:42:43 GMT)
Theoretically Grounded Framework for LLM Watermarking: A Distribution-Adaptive Approach [35.3] 大規模言語モデル(LLM)の透かしのための新しい理論的枠組みを提案する。
本手法は,最悪のType-Iエラーとテキスト歪みの制御を維持しつつ,検出性能の最大化に重点を置いている。
本稿では,Gumbel-max の手法と並行してサロゲートモデルを用いた,効率的かつモデルに依存しない分布適応型透かしアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:39:01 GMT)
Representing Rule-based Chatbots with Transformers [35.3] ELIZAを変換器の形式的,機械的解析の場として用いることを提案する。
ELIZAを実装した変換器の理論的構成を最初に提示する。
次に、合成されたERIZA会話に基づいて訓練されたトランスフォーマーの実証分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:18:32 GMT)
Tackling Data Corruption in Offline Reinforcement Learning via Sequence Modeling [35.3] オフラインデータセットからオフライン強化学習(RL)を通じての学習ポリシは、データ駆動意思決定のスケールアップを約束する。
しかし、センサーや人間から収集された現実世界のデータには、しばしばノイズやエラーが含まれている。
本研究により, オフラインRL手法の適用に重点を置く先行研究は, データセットが限定された場合でも, データの破損の下では依然として不足していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:25:00 GMT)
MixDec Sampling: A Soft Link-based Sampling Method of Graph Neural Network for Recommendation [35.2] そこで本研究では,既存の負サンプリング手法の限界を克服するために,新しいソフトリンクに基づくサンプリング手法であるMixDec Smplingを提案する。
我々の知る限り、我々はGNNベースのレコメンデータシステムにおけるソフトリンクによるノード間の関係のサンプリングをモデル化した最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:05:59 GMT)
Data-dependent Bounds with $T$-Optimal Best-of-Both-Worlds Guarantees in Multi-Armed Bandits using Stability-Penalty Matching [34.4] 既存の多武装バンディット問題に対する既存のデータ依存的および最良世界的後悔境界は適応性に制限がある。
本稿では,データ依存,ベスト・オブ・ボス・ワールド,および$T$-Optimalを同時に獲得する新たな手法であるリアルタイム安定性-ペナルティマッチング(SPM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:48:57 GMT)
Deep Learning for Multivariate Time Series Imputation: A Survey [34.3] 欠落した値は時系列データでユビキタスであり、正確な分析とダウンストリームアプリケーションのための課題を提起する。
深層学習に基づく手法は、複雑な時間的依存関係と学習データ分散を活用することで、欠落データを扱うことに成功した。
本稿では,既存の手法を2つの重要な観点から分類する新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:16:29 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、コード記述、ゼロショット生成、コンテキスト内最適化のための大きな言語モデル(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、ラウンド250%の平均的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:02:51 GMT)
Spectral Journey: How Transformers Predict the Shortest Path [33.9] 単純,連結,無向グラフ上で最短経路を予測するために,スクラッチから訓練したデコーダのみのトランスフォーマー言語モデルについて検討する。
1)2層デコーダのみの言語モデルでは,最大10個のノードを含む単純な連結グラフ上で,最短経路の予測を学習することができる。
次に,線グラフのスペクトル埋め込み空間内のノードを欲求的に選択することで,最短経路を求めるスペクトル線ナビゲータ (SLN) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:17:30 GMT)
Deep Learning for Cross-Domain Few-Shot Visual Recognition: A Survey [33.0] わずかながらの学習により、モデルは非常に少ないラベル付き例でターゲットタスクを実行することができる。
この制限を克服するため、クロスドメインな数ショット学習が注目されている。
本稿では,クロスドメインFew-shot Learningの総合的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:02:21 GMT)
Do Large Code Models Understand Programming Concepts? Counterfactual Analysis for Code Predicates [32.9] 大規模言語モデルによるテキスト生成の成功により、コード生成やコーディングタスクも改善された。
このギャップを埋めるためには、基礎となるプログラムの論理構造をどの程度の自己回帰モデルで理解するかを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:40:35 GMT)
AgentSociety: Large-Scale Simulation of LLM-Driven Generative Agents Advances Understanding of Human Behaviors and Society [32.8] 本稿では,現実的な社会環境を統合した大規模社会シミュレータであるAgentSocietyを提案する。
提案したシミュレーターに基づいて,500万件のインタラクションをシミュレートし,10万件以上のエージェントの社会生活を生成する。
偏極、炎症性メッセージの普及、普遍的ベーシック・インカム・ポリシーの効果、ハリケーンなどの外部ショックの影響の4つに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:27:07 GMT)
Do Not Design, Learn: A Trainable Scoring Function for Uncertainty Estimation in Generative LLMs [32.7] Learnable Response Scoring (LARS)は、トークンと確率の間の複雑な依存関係をキャプチャするために教師付きデータを活用する、新しいスコアリング機能である。
実験の結果,LARSは既存のスコアリング機能よりも優れており,最大16%のAUROCスコアが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:08:21 GMT)
ChorusCVR: Chorus Supervision for Entire Space Post-Click Conversion Rate Modeling [32.6] クリック後変換率の推定は、収益ビジネスのレコメンデーションシステムにおいて重要なタスクである。
クリックされていないサンプルに対するイベント後のラベルがないため、CVR学習タスクはクリックされたサンプルのみを使用するのが一般的である。
そこで本研究では,空間全体に偏ったCVR学習を実現するための新しいChorusCVRモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:31:45 GMT)
Language Models as Continuous Self-Evolving Data Engineers [31.9] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な能力を示している。
本稿では, LLM がデータの自動生成, クリーニング, レビュー, 注釈付けにより, 自己学習を可能にする新しいパラダイムを提案する。
我々のアプローチは、LLMが継続的自己進化型データエンジニアとして機能することを示し、トレーニング後のデータ構築プロセスの時間とコストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:25:24 GMT)
Franken-Adapter: Cross-Lingual Adaptation of LLMs by Embedding Surgery [31.5] 我々は,デコーダのみの大規模言語モデルに対するモジュール型言語適応アプローチであるtextitFranken-Adapter$を提示する。
提案手法は,対象言語用にカスタマイズされた語彙を作成し,多言語データへの組込みによる言語適応を行うことから始める。
最大27Bパラメータを持つ$ttGemma2$モデルの実験では、96言語で最大20%の改善が示され、識別的タスクと生成的タスクの両方にまたがっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:38:11 GMT)
Knowledge Swapping via Learning and Unlearning [31.4] 我々は、事前訓練されたモデルの知識を選択的に制御する新しいタスクであるtextbfKnowledge Swappingを紹介する。
そこで,本稿では,知識交換タスクをtextitLearning Before Forgetting の戦略でベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:37:16 GMT)
PAID: A Framework of Product-Centric Advertising Image Design [31.1] 我々はPAID(Product-Centric Advertising Image Design)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
プロダクトフォアグラウンドとタグラインをハイライトする4つのステージで構成され、全体像の美学を達成している。
PAIDフレームワークをサポートするために、50,000以上のラベル付き画像を持つ対応するデータセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:48:03 GMT)
GCoT: Chain-of-Thought Prompt Learning for Graphs [31.0] 思考の連鎖(CoT)は自然言語処理(NLP)において顕著な成功を収めた
しかし、その膨大なポテンシャルはグラフに対してほとんど探索されていない。
テキストフリーグラフのための最初のCoTプロンプト学習フレームワークであるGCoTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:33:06 GMT)
RIDA: A Robust Attack Framework on Incomplete Graphs [30.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)はデータサイエンスにおいて不可欠だが、敵の攻撃の影響を受けやすくなっている。
グレーボックス中毒は、有効性と制約の少ないため注目に値する。
このギャップに対処するために、Robust Incomplete Deep Attack Framework (RIDA)を紹介します。
RIDAは、不完全グラフに対する堅牢なグレーボックス中毒攻撃のための最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:02:01 GMT)
Scalable Bilevel Loss Balancing for Multi-Task Learning [30.7] マルチタスク学習(MTL)は、複数のタスクを同時に学習する能力に広く採用されている。
MTLのためのシンプルでスケーラブルな損失分散手法であるBiLB4MTLを提案する。
BiLB4MTLは最先端の性能を精度と効率の両方で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:18:14 GMT)
Tensor-Var: Variational Data Assimilation in Tensor Product Feature Space [30.6] 変動データ同化は、数値モデルと観測データに適合するコスト関数を最小化することにより、力学系の状態を推定する。
広く使われている4次元同化法(4D-Var)は、(1)複雑な非線形系に対する計算的要求と(2)状態観測写像に依存するという2つの主要な課題を持つ。
ディープラーニング(DL)は、これらの課題に対処するために、より表現力のある効率的なモデル近似器のクラスとして使われてきた。
本稿では,カーネル条件値を用いた条件平均埋め込み(CME)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:22:42 GMT)
Optimizing Calibration by Gaining Aware of Prediction Correctness [30.6] クロスエントロピー(CE)損失はキャリブレータトレーニングに広く使われており、基底真理クラスに対する信頼を高めるためにモデルを強制する。
本稿では, キャリブレーションの目的から得られた, ポストホックキャリブレーションの新たなキャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:59:47 GMT)
IssueBench: Millions of Realistic Prompts for Measuring Issue Bias in LLM Writing Assistance [30.3] IssueBenchは、大きな言語モデルにおける問題バイアスを測定するための2.49mの現実的なプロンプトのセットである。
現状のLLMでは問題バイアスが一般的で永続的であることを示す。
あらゆるモデルは、一部の問題に関して共和党の有権者の意見よりも、民主党の意見と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:37:03 GMT)
MAGELLAN: Metacognitive predictions of learning progress guide autotelic LLM agents in large goal spaces [30.2] オープンエンド学習エージェントは、広大な可能性空間における目標を効率的に優先順位付けする必要がある。
従来のアプローチでは、広範なサンプリングを必要とするか、不安定な専門家定義の目標グループ化に依存している。
LLMエージェントがオンライン上で能力とLPを予測することを学習するメタ認知フレームワークであるMAGELLANを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:52:52 GMT)
HDT: Hierarchical Discrete Transformer for Multivariate Time Series Forecasting [30.1] 本稿では, ベクトル量子化手法を用いて, 時系列を離散トークン表現にモデル化するベクトル量子化フレームワークを提案する。
長期予測における生成モデルの限界に対処するため,階層型離散変換器を提案する。
このモデルでは、ターゲットの低レベルにおける離散的長期的傾向を捉え、この傾向を条件として高レベルにおけるターゲットの離散的表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:03:51 GMT)
3D Gaussian Splatting as Markov Chain Monte Carlo [30.0] 3D Gaussian Splattingは最近、ニューラルレンダリングで人気になっている。
我々は3次元ガウスの集合を、基礎となる確率分布から引き出されたランダムなサンプルとして再考する。
未使用ガウスの除去を促進する正則化器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:19:36 GMT)
Robust Visual Representation Learning with Multi-modal Prior Knowledge for Image Classification Under Distribution Shift [30.0] 分布シフト下での一般化を改善するために,知識誘導型視覚表現学習(KGV)を提案する。
1)知識グラフ(KG)と階層的および関連的な関係、2)KGで意味的に表現された視覚要素の合成画像を生成する。
その結果、KGVは全ての実験において高い精度とデータ効率を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:22:54 GMT)
A Real-to-Sim-to-Real Approach to Robotic Manipulation with VLM-Generated Iterative Keypoint Rewards [29.9] 動的タスク仕様として機能するPythonベースの報酬関数であるIterative Keypoint Reward(IKER)を紹介する。
我々はシミュレーションで現実のシーンを再構築し、生成した報酬を使って強化学習ポリシーを訓練する。
この結果から,ロボットが動的環境下で複数ステップのタスクを行えるようにしたIKERの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:57:22 GMT)
COAST: Enhancing the Code Debugging Ability of LLMs through Communicative Agent Based Data Synthesis [29.7] 大規模言語モデルの能力を評価するためのベンチマークであるEVALを紹介する。
我々は,マルチエージェントシステムを用いて高品質な学習データを生成する,コミュニケーティブエージェントベースのデータ合成フレームワークを提案する。
以上の結果から,COAST生成データは人為的・GPT-4生成データよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:02:33 GMT)
Faithful, Unfaithful or Ambiguous? Multi-Agent Debate with Initial Stance for Summary Evaluation [29.4] 本稿では,複数のエージェントに初期スタンスを割り当てた忠実度評価を要約する手法を提案する。
我々は、このような特殊な事例を特定するために、新しい次元、曖昧さ、詳細な分類を導入します。
実験により、我々のアプローチはあいまいさの識別に役立ち、曖昧でない要約でもより強力なパフォーマンスが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:46:50 GMT)
AdapTable: Test-Time Adaptation for Tabular Data via Shift-Aware Uncertainty Calibrator and Label Distribution Handler [29.4] 我々は、ソースデータにアクセスすることなく、ターゲットデータに機械学習モデルを適用するためのフレームワークであるAdapTableを提案する。
AdapTableは、(1)シフト認識不確実性校正器を用いてモデル予測を校正し、2)ターゲットラベル分布とラベル分布ハンドラとを一致させるようにこれらの予測を調整する。
我々の結果は、AdapTableが様々な現実世界の分散シフトを処理できることを示し、データセットで最大16%の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:02:00 GMT)
Rethinking Algorithmic Fairness for Human-AI Collaboration [29.3] アルゴリズムフェアネスに対する既存のアプローチは、人間の意思決定者がアルゴリズムに完全に従えば、公平な結果を確保することを目的としている。
我々は、独立して公平で、コンプライアンスが不当に公正で、人間のポリシーよりも正確であるアルゴリズムレコメンデーションを設計することは不可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:59:32 GMT)
The Nonlinear Filter Model of Stream Cipher Redivivus [28.9] 非線形フィルタモデルは、セキュアストリーム暗号の設計において、古くよく理解されたアプローチである。
我々は、既知の攻撃に対して$kappa$-bitセキュアなストリーム暗号の具体的な提案を行った。
80$-bit、28$-bit、2656$-bitのセキュリティレベルの場合、対応するストリーム暗号の回路はそれぞれ1743.5、2771.5、5607.5 NANDゲートが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:53:03 GMT)
Uncovering Intermediate Variables in Transformers using Circuit Probing [28.8] 本稿では,仮説化中間変数を演算する低レベル回路を自動的に発見する回路探索手法を提案する。
本手法は,(1)モデルが学習したアルゴリズムの解読,(2)モデル内のモジュラ構造を明らかにすること,(3)学習中の回路の発達を追跡することなどにおいて,単純な算術課題で訓練されたモデルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:24:34 GMT)
O1 Embedder: Let Retrievers Think Before Action [28.6] 我々は,対象文書の検索に先立って,入力クエリに有用な思考を生成するO1 Embedderを提案する。
私たちのアプローチは、12の一般的なデータセットで大幅に改善される包括的な実験によって評価されます。
これらの結果は、O1 Embedderの顕著な精度と一般化性を強調し、次世代IR基盤モデルの開発への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:33:06 GMT)
Necessary and Sufficient Oracles: Toward a Computational Taxonomy For Reinforcement Learning [28.2] 本稿では,教師付き学習オラクルの選択が強化学習アルゴリズムの計算複雑性に与える影響について検討する。
まず、標準的なエピソード・アクセス・モデルにおいて、2コンテキスト回帰を最小のオラクルとみなす。
第二に、より強いリセットアクセスモデルにおいて、一文回帰を最小に近いオラクルとみなす。
第3に、我々はLow-Rank MDPに焦点を絞り、Block MDP設定の類似のオラクルが不十分であることを示す暗号的証拠を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:47:13 GMT)
Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures [27.8] 本稿では,立ち上がり制御をゼロから学習する強化学習フレームワークであるHoST(Humanoid Standing-up Control)を提案する。
HoSTは、多面的アーキテクチャと多様なシミュレーション地形におけるカリキュラムベースのトレーニングを活用して、姿勢適応運動を効果的に学習する。
実験結果から, 各種実験室および屋外環境におけるスムーズ, 安定, 頑健な立位運動が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:10:09 GMT)
Input Snapshots Fusion for Scalable Discrete-Time Dynamic Graph Neural Networks [27.6] 本稿では,Hawkesプロセスとグラフニューラルネットワークを組み合わせることで,動的グラフの時間的および構造的パターンを効果的に捉えるSFDyGを提案する。
複数のスナップショットを1つの時間グラフに融合することで、SFDyGはスナップショットの数から計算複雑性を分離し、効率的なフルバッチとミニバッチのトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:48:53 GMT)
From Layers to States: A State Space Model Perspective to Deep Neural Network Layer Dynamics [27.4] 本稿では, 層からの出力を連続的なプロセスの状態として扱うとともに, 状態空間モデル(SSM)を活用して, 非常に深いニューラルネットワークの層集合を設計する。
S6(Selective State Space Models)は、S6LA(Selective State Space Model Layer Aggregation)と呼ばれる新しいモジュールの設計に使用される。
このモジュールは、シーケンシャルなフレームワーク内で従来のCNNやトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせることを目的としており、最先端のビジョンネットワークの表現能力を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:12:33 GMT)
DrivAerNet: A Parametric Car Dataset for Data-Driven Aerodynamic Design and Prediction [27.3] 本研究では,3次元産業標準車形状の大規模高速CFDデータセットであるDrivAerNetと,動的グラフ畳み込みニューラルネットワークモデルであるRegDGCNNを紹介する。
DrivAerNetとRegDGCNNは共に、車の設計プロセスを加速し、より効率的な車の開発に貢献することを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:49:15 GMT)
Benign Overfitting in Single-Head Attention [27.3] 本研究では,トランスフォーマーの基本構造である単一頭部ソフトマックスアテンションモデルにおける良性オーバーフィッティングについて検討する。
適切な条件下では、勾配降下の2段階の後に既に分類された設定において、モデルが良性過剰適合を示すことが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:18:45 GMT)
A Survey on Video Analytics in Cloud-Edge-Terminal Collaborative Systems [27.2] クラウドエッジ端末協調(CETC)システムは、効率的なビデオ処理、リアルタイム推論、プライバシ保存分析を可能にする。
この調査では、階層的、分散的、ハイブリッドなフレームワークを含む、基本的なアーキテクチャコンポーネントをまず分析します。
また、適応型タスクオフロードとリソース対応スケジューリングを取り入れたハイブリッドビデオ分析についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:25:22 GMT)
Proper Dataset Valuation by Pointwise Mutual Information [26.7] データキュレーション手法を評価するための情報理論フレームワークを提案する。
評価データとテストデータのシャノン相互情報による情報性の比較を行った。
実世界のデータを用いた実験により、我々の相互情報に基づく評価は、データキュレーション戦略に適切に低いスコアを割り当てることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:47:33 GMT)
The Early Bird Catches the Leak: Unveiling Timing Side Channels in LLM Serving Systems [26.5] 新たなタイミング側チャネルのセットを利用して、機密システムプロンプトと他のユーザによって発行された情報を推測することができる。
これらの脆弱性は、従来のコンピューティングシステムで観察されたセキュリティ上の問題と類似している。
キャッシュ内の共有プロンプトプレフィックスを効率的に回収するトークン・バイ・トークン検索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:02:06 GMT)
Utility Engineering: Analyzing and Controlling Emergent Value Systems in AIs [26.5] ユーティリティ関数を用いたAI選好の内部コヒーレンスについて検討する。
既存の制御対策にもかかわらず, LLM アシスタントの問題点や, しばしば衝撃的な値を明らかにする。
ケーススタディでは,公益事業と市民議会の連携が政治的偏見を減らし,新たなシナリオに一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:55:43 GMT)
Force Matching with Relativistic Constraints: A Physics-Inspired Approach to Stable and Efficient Generative Modeling [26.1] 本稿では,特殊相対論的力学を取り入れた生成モデリングフレームワークForMを紹介する。
ForM は速度制約を課し、サンプル速度が一定限の範囲内にあることを保証する。
ForMは, 安定, 効率的, 柔軟な生成プロセスを実現するための, 有望な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:30:01 GMT)
Cluster and Predict Latents Patches for Improved Masked Image Modeling [25.6] 我々は,潜在クラスタリングの予測に依存する新しい純粋なMIMフレームワークであるCAPIを紹介する。
このアプローチでは,トレーニングに安定なクラスタリングベースの損失を活用し,有望なスケーリング特性を示す。
我々のVT-LバックボーンであるCAPIは、ImageNetで83.8%、ADE20Kで32.1%のmIoUを単純な線形プローブで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:17:10 GMT)
TASAR: Transfer-based Attack on Skeletal Action Recognition [25.6] 骨格行動認識における最初のトランスファーベースアタック(TASAR)を構築した。
TASARは、事前訓練されたサロゲートのスムーズ化モデル後部を探索し、新しい2次ベイズ最適化戦略によって達成される。
7つのS-HARモデル、10つのアタックメソッド、3つのS-HARデータセット、2つのディフェンスモデルからなる、最初の大規模ロバストなS-HARベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:39:06 GMT)
SegVol: Universal and Interactive Volumetric Medical Image Segmentation [25.3] 本稿では,汎用的,インタラクティブな医用画像セグメンテーションを支援する3D基盤セグメンテーションモデルSegVolを提案する。
トレーニングデータを90Kの未ラベルCTボリュームと6Kのラベル付きCTボリュームにスケールアップすることにより、この基礎モデルは200以上の解剖学的カテゴリのセグメンテーションをサポートする。
22の解剖学的セグメンテーションタスクの実験では、SegVolは19のタスクで競合より優れており、ランナアップメソッドと比較して37.24%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:50:01 GMT)
URSA: Understanding and Verifying Chain-of-thought Reasoning in Multimodal Mathematics [25.3] CoT推論は大規模言語モデル(LLM)の数学的推論能力を高めるために広く用いられている。
本研究では,マルチモーダルな数学的推論にシステム2スタイルの思考を導入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） (Wed, 12 Feb 2025 16:49:50 GMT)
Learning Theory for Kernel Bilevel Optimization [25.3] 再現カーネルヒルベルト空間上で内部目的を最適化するカーネル双レベル最適化問題に対する一般化特性について検討する。
有限サンプル近似の下で二値問題に対する新しい一般化誤差境界を確立する。
これらの一般化誤差推定は、二段階問題の経験的離散化に適用された勾配に基づく手法の統計的精度を特徴付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:52:04 GMT)
MoDitector: Module-Directed Testing for Autonomous Driving Systems [25.2] MoDitectorはADS(Autonomous Driving Systems)のための最初の根本原因認識試験法である
以前のアプローチとは異なり、MoDitectorは衝突につながるシナリオを生成するだけでなく、どの特定のモジュールが障害を引き起こしたかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:35:11 GMT)
Efficient Learning With Sine-Activated Low-rank Matrices [25.1] 低ランク分解過程に正弦波関数を統合する新しい理論枠組みを提案する。
提案手法は,視覚変換器(ViT),Large Language Models(LLMs),NeRF(Neural Radiance Fields),および3次元形状モデリング(3D shape modelling)において,既存の低ランクモデルに対するプラグインとして証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:08:30 GMT)
Deep Generative Models with Hard Linear Equality Constraints [24.9] 本稿では,DGMにハード制約を強制し,制約に準拠したデータを生成する確率論的健全なアプローチを提案する。
5つの画像データセットと3つの科学的応用に関する様々なDGMモデルアーキテクチャを用いて実験を行った。
ジェネレーションにおける制約の満足度を保証するだけでなく、各ベンチマークの他のメソッドよりも優れた生成性能をアーカイブしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:58:06 GMT)
Poincaré Inequality for Local Log-Polyak-Lojasiewicz Measures : Non-asymptotic Analysis in Low-temperature Regime [24.8] 深層学習のような関連する応用におけるポテンシャル関数は、非溶解性ミニマを許容する経験的に観察される。
我々はPL のクラスが $mu_epsilon propto exp(-V/epsilon) を測り、その局所ミニマの集合は証明可能 mph 接続であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:21:32 GMT)
Systematic Knowledge Injection into Large Language Models via Diverse Augmentation for Domain-Specific RAG [24.7] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) にドメイン知識を組み込む重要な手法として登場した。
本稿では,学習データを2つの方法で強化することで,微調整プロセスを大幅に強化する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:39:51 GMT)
Selective Self-to-Supervised Fine-Tuning for Generalization in Large Language Models [24.7] 本稿では,S3FT(Selective Self-to-Supervised Fine-Tuning)を紹介する。
S3FTは、一般化を改善しつつ、標準教師付き微調整(SFT)よりも優れた性能を実現する。
S3FTの有効性は、数学的推論、Pythonプログラミング、読解タスクの実験を通じて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:24:21 GMT)
Reverse Question Answering: Can an LLM Write a Question so Hard (or Bad) that it Can't Answer? [24.6] 逆質問応答(RQA): 入力された回答に対して、その回答で質問を行う。
RQAエラーにつながる質問や回答の型を見つけることで、LLM推論の改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:06:35 GMT)
Improved Algorithms for Contextual Dynamic Pricing [24.5] コンテキスト動的価格設定では、売り手はコンテキスト情報に基づいて商品を順次価格設定する。
提案アルゴリズムは,$tildemathcalO(T2/3)$の最適再帰限界を達成し,既存の結果を改善する。
このモデルに対して,我々のアルゴリズムは,文脈空間の次元を$d$とする,後悔の$tildemathcalO(Td+2beta/d+3beta)$を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:28:17 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） (Wed, 12 Feb 2025 18:32:37 GMT)
Deep Reinforcement Learning-Based User Scheduling for Collaborative Perception [24.3] 車両間通信(V2X)を用いて、協調的知覚が知覚精度を向上させることを想定する。
通信資源が限られているため、すべてのユニットが点雲や高精細ビデオなどのセンシングデータを送信するのは現実的ではない。
協調認識のための深層強化学習に基づくV2Xユーザスケジューリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:45:00 GMT)
What can Large Language Models Capture about Code Functional Equivalence? [24.2] SeqCoBenchは、コード-LLMがコード関数同値をキャプチャする方法を評価するベンチマークである。
我々は,SeqCoBenchにおける意味論的に等価なプログラムと異なるプログラムのペアを識別できるかどうかを,最先端(Code)-LLMで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:34:51 GMT)
Bridging Domain Adaptation and Graph Neural Networks: A Tensor-Based Framework for Effective Label Propagation [23.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年,グラフデータ研究の主要なツールとなっている。
グラフ分類タスクにおける最先端のパフォーマンスにもかかわらず、GNNは監督下の単一のドメインで圧倒的に訓練されている。
本稿では,グラフデータと従来のドメイン適応手法のギャップを埋めるために,ラベル伝搬グラフニューラルネットワーク(LP-TGNN)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:36:38 GMT)
Survey on Single-Image Reflection Removal using Deep Learning Techniques [23.7] 従来の反射除去法は、高い忠実性と堅牢性を維持しながら、クリーンな結果を達成するのに苦労することが多い。
過去数十年間、多くの深層学習に基づく反射除去アプローチが出現し、印象的な結果をもたらした。
本稿では, 構造化紙の選択プロセスに従い, 反射除去のための一段法と二段法の両方を批判的に評価する。
この調査の貢献は3つある: 1つは、単一イメージのリフレクション除去に関する最新の研究の概要、もう1つは、タスク仮説、現在のディープラーニング技術、公開データセット、関連する評価指標について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:57:06 GMT)
CurvGAD: Leveraging Curvature for Enhanced Graph Anomaly Detection [23.6] CurvGADは、曲率に基づく幾何学的異常の概念を導入する混合曲率グラフオートエンコーダである。
曲率を活用することで、CurvGADは既存の異常分類を洗練し、新しい曲率駆動の異常を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:49:46 GMT)
Moment of Untruth: Dealing with Negative Queries in Video Moment Retrieval [23.6] Video Moment Retrievalは、視覚言語モデルの性能を評価するための一般的なタスクである。
我々は、モーメント検索精度と負のクエリ拒否精度の両方を考慮した負対応ビデオモーメント検索(NA-VMR)の課題を提案する。
我々は,現在のSOTAビデオモーメント検索手法が負認識ビデオモーメント検索に適応する可能性を分析し,NA-VMRに対応するために設計されたUniVTG-NAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:28:21 GMT)
CoDiCast: Conditional Diffusion Model for Global Weather Prediction with Uncertainty Quantification [23.6] 従来のアンサンブルの数値天気予報は計算集約的である。
既存の機械学習ベースの天気予報アプローチは効率的で正確である。
正確なグローバル気象予測を生成する条件拡散モデルであるCoDiCastを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:16:55 GMT)
Heterogeneous Mixture of Experts for Remote Sensing Image Super-Resolution [23.4] 我々は、Mixture of Experts (MoE)モデルを導入し、異種専門家の集合を設計する。
これらの専門家は複数の専門家グループに分けられ、各グループのエキスパートはグループ間で異質でありながら同質である。
UCMerced および AID データセットを用いた実験により,提案手法がSR再構成精度に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:25:53 GMT)
Examining Spanish Counseling with MIDAS: a Motivational Interviewing Dataset in Spanish [23.4] 公開ビデオソースから作成したカウンセリングデータセットであるMIDAS(Motivational Interviewing dataset in Spanish)を紹介する。
このデータセットを用いて、英語とスペイン語におけるカウンセラー行動の言語による差異について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:53:04 GMT)
Inference-time sparse attention with asymmetric indexing [23.3] トランスモデルの自己アテンションは、キーベクトルを値ベクトルにマッピングするインクリメンタルな連想メモリである。
標準的なパーティショニング手法は、この文脈では不十分な結果をもたらす。
これらの問題を克服するSAAP(Self-Attention with Asymmetric Partitions)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:39:54 GMT)
COutfitGAN: Learning to Synthesize Compatible Outfits Supervised by Silhouette Masks and Fashion Styles [23.3] 本稿では,任意の数のファッションアイテムに基づいて,相補的で相補的なファッションアイテムを生成する新しいタスクを提案する。
特に,衣服を構成することができるファッションアイテムを考えると,この論文の目的は,特定のファッションアイテムと互換性のある他の補完的なファッションアイテムの写実的なイメージを合成することである。
これを実現するために、ピラミッドスタイル抽出器、衣装生成装置、UNetベースのリアル/フェイク判別器、コロケーション判別器を含む、CoutfitGANと呼ばれる衣服生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:32:28 GMT)
A Survey on Data-Centric AI: Tabular Learning from Reinforcement Learning and Generative AI Perspective [23.3] タブラルデータ(Tabular data)は、バイオインフォマティクス、医療、マーケティングなど、さまざまな領域で広く使われているデータフォーマットの1つである。
本調査では,データ空間を精製するための基本技術として,強化学習(RL)と特徴選択と特徴生成のための生成的アプローチについて検討する。
我々は,既存の課題を要約し,今後の研究の方向性について論じ,この分野の継続的なイノベーションを促進する洞察を提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:34:50 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） (Wed, 12 Feb 2025 18:36:24 GMT)
LLM4GNAS: A Large Language Model Based Toolkit for Graph Neural Architecture Search [22.7] グラフアーキテクチャ探索(GNAS)はグラフニューラルネットワーク(GNN)の自動設計を容易にする
既存のGNASアプローチでは、しばしば新しいグラフ検索空間に手動で適応する必要がある。
LLM4GNASは,Large Language Models (LLMs) の生成能力を活用したGNAS用ツールキットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:26:07 GMT)
Redefining Simplicity: Benchmarking Large Language Models from Lexical to Document Simplification [21.7] テキスト単純化(英: Text simplification, TS)とは、テキストの複雑さを減らし、本来の意味とキー情報を保持する過程である。
既存の研究は、大きな言語モデル(LLM)が、文の単純化に関する非LLMベースの手法よりも優れていることを示しているだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:38:22 GMT)
End-to-end Training for Recommendation with Language-based User Profiles [21.6] 我々は,大規模言語モデル(LLM)生成ユーザプロファイルを最適化する初のエンドツーエンドトレーニングフレームワークであるLangPTuneを紹介する。
提案手法は,レコメンデーション目的のLLMを明示的にトレーニングすることで,ゼロショットアプローチを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:37:54 GMT)
APE: Faster and Longer Context-Augmented Generation via Adaptive Parallel Encoding [21.4] 並列符号化がコンテキスト拡張生成問題の解決にどのように役立つかを示す。
APEは98%と93%のシーケンシャルエンコーディング性能を同じ入力で保持できる。
また、多数のCAGにスケールし、事実上数百のコンテキストを並列に符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:54:01 GMT)
Towards Fine-grained Interactive Segmentation in Images and Videos [21.2] SAM2のバックボーン上に構築されたSAM2Refinerフレームワークを提案する。
このアーキテクチャによりSAM2は、画像とビデオの両方のきめ細かいセグメンテーションマスクを生成することができる。
さらに,マルチスケールのカスケード構造を用いてマスク特徴とエンコーダの階層的表現を融合させることによりマスクリファインメントモジュールを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:38:18 GMT)
Hi-End-MAE: Hierarchical encoder-driven masked autoencoders are stronger vision learners for medical image segmentation [21.2] 10KCTの大規模データセットでHi-End-MAEを事前訓練し、7つの公開医用画像セグメンテーションベンチマークでその性能を評価する。
Hi-End-MAEは、様々な下流タスクにまたがる優れた伝達学習能力を実現し、医用画像の応用におけるViTの可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:14:02 GMT)
MedAgentBench: A Realistic Virtual EHR Environment to Benchmark Medical LLM Agents [21.0] 最近の大規模言語モデル(LLM)は、特にエージェントとして機能する能力において顕著な進歩を見せている。
MedAgentBenchは、医療記録コンテキストにおける大規模言語モデルのエージェント能力を評価するために設計された幅広い評価スイートである。
環境は、現代のEMRシステムで使用される標準的なAPIと通信インフラを使用するため、ライブのEMRシステムに容易に移行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:32:07 GMT)
All You Need in Knowledge Distillation Is a Tailored Coordinate System [20.8] 知識蒸留(KD)は、大きな教師から小さな学生ネットワークに暗黒の知識を移すのに不可欠である。
既存のKD手法は、ターゲットタスクに特化して訓練された大きな教師に依存しており、非常に柔軟で非効率である。
我々はSSLを前提としたモデルが教師として効果的に機能し、その暗黒知識を座標系で捉えることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:55:54 GMT)
Uncertainty-aware Reward Model: Teaching Reward Models to Know What is Unknown [20.8] 本稿では,Uncertainty-aware Reward Model (URM)とそのアンサンブル変種URMEを紹介する。
URMは、不整合な人間の嗜好属性の分布をモデル化することにより、アレタリック不確かさを捉えるために確率的値ヘッドを用いる。
URMEはさらに、アンサンブル内の個々のURM間の不一致を調べて不確実性を定量化し、信頼できない評価の特定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:34:29 GMT)
Random ReLU Neural Networks as Non-Gaussian Processes [20.6] 線形単位活性化関数が整列されたランダムニューラルネットワークは、ガウス過程を適切に定義していないことを示す。
副産物として、これらのネットワークは、衝動ホワイトノイズによって駆動される微分方程式の解であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:34:01 GMT)
CordViP: Correspondence-based Visuomotor Policy for Dexterous Manipulation in Real-World [20.5] CordViPは、オブジェクトのロバストな6Dポーズ推定とロボットのプロプリセプションを活用することで、通信を構築し、学習する新しいフレームワークである。
提案手法は,実世界の4つのタスクにおいて,平均90%の成功率で異常な操作能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:41:14 GMT)
Attention-guided Self-reflection for Zero-shot Hallucination Detection in Large Language Models [20.2] 大規模言語モデル(LLM)におけるゼロショット幻覚検出のためのAGSER(Attention-Guided SElf-Reflection)アプローチを提案する。
AGSER法は注意力を利用して、入力クエリを注意クエリと非注意クエリに分類する。
幻覚を検出する効果に加えて、AGSERは計算オーバーヘッドを著しく減らし、LSMを通過する3つのトークンと2つのトークンを使用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:15:17 GMT)
CogLM: Tracking Cognitive Development of Large Language Models [20.1] 我々は、Piaget's Theory of Cognitive Developmentに基づくベンチマークCogLMを構築した。
CogLMは、20人以上の専門家によって作られた10の認知能力にまたがる1220の質問で構成されている。
先進的なLSMは、20歳の人間に匹敵する、人間のような認知能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:00:20 GMT)
WorldGUI: Dynamic Testing for Comprehensive Desktop GUI Automation [20.1] We present WorldGUI, a novel GUI benchmark that design GUI task with various initial state tosimulated real computer-user interaction。
また,GUIインタラクションの予測不能性と複雑性を効果的に管理する総合的なフレームワークであるGUI-Thinkerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:06:10 GMT)
Uncertainty Quantification and Decomposition for LLM-based Recommendation [20.1] 大規模言語モデル (LLM) は, しばしばその推奨に不確実性を示す。
LLMに基づく推薦の信頼性を定量的に評価するために,予測の不確実性を推定するための新しい枠組みを提案する。
本稿では,予測不確実性をレコメンデーションの不確実性に分解し,不確実性の原因の詳細な分析を可能にすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:28:04 GMT)
Explanation based In-Context Demonstrations Retrieval for Multilingual Grammatical Error Correction [20.0] 文法的誤り訂正(英: Grammatical error correction, GEC)は、自然言語テキストにおける文法的誤り、綴り、意味的誤りを補正することを目的としている。
自然言語文法的誤り説明(GEE)に基づく新しい検索手法を提案する。
提案手法は,テスト入力のGEEと事前構築したデータベースのサンプルとをマッチングすることにより,適切な小ショットのデモを検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:41:43 GMT)
Intention is All You Need: Refining Your Code from Your Intention [19.8] 本稿では,従来のコメント・ツー・コード・プロセスを強化する意図に基づくコード改善手法を提案する。
提案手法は,意図抽出と意図誘導リビジョン生成という2つの重要な段階から構成される。
提案手法は,意図抽出において79%の精度を達成し,コードリファインメント生成において最大66%の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:26:13 GMT)
UEMM-Air: A Synthetic Multi-modal Dataset for Unmanned Aerial Vehicle Object Detection [19.8] 合成マルチモーダルUAVベースのマルチタスクデータセットUEMM-Airを提案する。
具体的には、Unreal Engine (UE) を用いて、様々なUAV飛行シナリオとオブジェクトタイプをシミュレートする。
UEMM-Airは合計120k対の画像を6つのモダリティと正確なアノテーションで構成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:27:59 GMT)
Long-Term Fairness Inquiries and Pursuits in Machine Learning: A Survey of Notions, Methods, and Challenges [19.7] 近年の研究では、市販のフェアネスアプローチは長期的なフェアネスを達成する目的には役に立たないことが示されている。
フィードバックループの存在とモデルと環境の間の相互作用は、初期公正性目標から逸脱する可能性のある追加の複雑さをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:14:07 GMT)
Multi-Step Time Series Inference Agent for Reasoning and Automated Task Execution [19.6] 本稿では,合成推論と時系列解析の精度の両方を必要とする多段階時系列推論という新しいタスクを提案する。
テキスト内学習、自己補正、プログラム支援実行を統合することで、提案手法は正確かつ解釈可能な結果を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:23:36 GMT)
Hierarchical Learning-based Graph Partition for Large-scale Vehicle Routing Problems [19.5] 本稿では,CVRPインスタンスの分割に有効な汎用的階層型学習グラフ分割(HLGP)フレームワークを提案する。
HLGPは、グローバルとローカルのパーティションポリシーを相乗的に統合することで、CVRPインスタンスのパーティションの恩恵を受けるように調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:07:09 GMT)
Make Every Penny Count: Difficulty-Adaptive Self-Consistency for Cost-Efficient Reasoning [19.4] 自己整合性(英: Self-Consistency, SC)は、思考の連鎖推論のための復号法である。
その変種である適応自己整合(ASC)とアーリーストッピング自己整合(ESC)は、プレサンプルの集合の後方分布に基づいて標本の数を動的に調整する。
本稿では,バッチクエリの難易度情報を利用して推論資源を適応的に割り当てるDifficulty-Adaptive Self-Consistency (DSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:52:25 GMT)
Flow-of-Action: SOP Enhanced LLM-Based Multi-Agent System for Root Cause Analysis [19.4] 大規模言語モデル(LLM)をルート原因分析(RCA)の自動化エージェントとして活用する現代的傾向
本稿では,SOP拡張マルチエージェントシステムであるFlow-of-Actionを提案する。
ReAct法を35.50%精度で比較すると,実システムにおけるRCAの精度要件を満たしたフロー・オブ・アクション法は64.01%となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:07:25 GMT)
A Parameter Update Balancing Algorithm for Multi-task Ranking Models in Recommendation Systems [19.3] マルチタスクランキングモデルは、現代の現実世界のレコメンデーションシステムに欠かせないものとなっている。
すべてのタスクを神経的に訓練することは、一貫性のない学習をもたらす。
PUBと呼ばれるマルチタスク最適化のための新しい更新バランシングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:38:08 GMT)
Convergence of Message Passing Graph Neural Networks with Generic Aggregation On Large Random Graphs [19.3] 乱数グラフモデルにおけるメッセージパッシンググラフニューラルネットワークの収束性について,ノード数が無限大になる傾向にあるため,その連続性について検討する。
このような結果を、古典的に使われているすべてのメッセージパッシンググラフニューラルネットワークを含む、多数の集約関数に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:06:14 GMT)
NLI under the Microscope: What Atomic Hypothesis Decomposition Reveals [19.3] 従来のNLIと非実現可能なNLIという2つの自然言語推論タスクにおける仮説の原子分解を用いて、原子サブプロブレムを形成する。
これらの原子サブプロブレムは、NLIとデファシブル推論の両方の構造をより理解するためのツールとして機能する。
以上の結果から,LLMは原子性NLIと非実用性NLIサブプロブレムの論理的整合性に苦慮していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:54:12 GMT)
If Multi-Agent Debate is the Answer, What is the Question? [19.2] マルチエージェント・ディベート(MAD)は,大規模言語モデルの事実的正確性と推論品質を高めるための,有望なアプローチとして登場した。
その可能性にもかかわらず、MAD研究は評価実践における重大な欠点に悩まされている。
本稿では,9つのベンチマークにおいて5つの代表的MAD手法を体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:01:10 GMT)
Observe Then Act: Asynchronous Active Vision-Action Model for Robotic Manipulation [19.2] 本モデルでは,カメラのNext-Best-View(NBV)ポリシーとグリップのNext-Best Pose(NBP)ポリシーを直列接続し,数発の強化学習を用いてセンサ・モーター協調フレームワークでトレーニングする。
このアプローチにより、エージェントは3人称カメラを調整し、タスクゴールに基づいて環境を積極的に観察し、その後に適切な操作行動を推測することができる。
その結果,操作タスクにおける視覚的制約処理の有効性を示すとともに,ベースラインアルゴリズムを一貫して上回る結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:38:07 GMT)
Recurrent Memory for Online Interdomain Gaussian Processes [18.9] 本稿では,オンライン回帰設定における時系列データ中の長期記憶をキャプチャ可能な,新しいオンラインガウスプロセス(GP)モデルを提案する。
我々のモデルである Online HiPPO Sparse Variational Gaussian Process Regression (OHSGPR) は、その長距離メモリモデリング機能によりRNNドメインで普及しているHiPPOフレームワークを活用している。
我々は、HiPPOフレームワークがドメイン間GPフレームワークに自然に適合していることを示し、HiPPOのODE進化に基づく繰り返し形式でカーネル行列をオンラインで更新可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:18:50 GMT)
Bridging the Safety Gap: A Guardrail Pipeline for Trustworthy LLM Inferences [18.4] 本稿では,Large Language Model(LLM)推論の安全性と信頼性を高めるために設計されたガードレールパイプラインであるWildflare GuardRailを紹介する。
Wildflare GuardRailは、セーフティインプットを識別し、モデルアウトプットの幻覚を検出するSafety Detectorなど、いくつかのコア機能モジュールを統合している。
軽量なラッパーは、コストのかかるモデルコールなしで、クエリ毎に1.06sのモデル出力で悪意のあるURLに100%の精度で対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:48:57 GMT)
Offline to Online Learning for Real-Time Bandwidth Estimation [18.3] リアルタイムビデオアプリケーションは、様々なネットワーク条件でユーザエクスペリエンスを維持するために正確な推定を必要とする。
本稿では,データ駆動更新による帯域幅ベースのメソッドのパラメータチューニングを手動で置き換える,模倣学習ベースのソリューションであるMerlinを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:36:52 GMT)
Privacy amplification by random allocation [18.2] 我々は、ユーザのデータがランダムに$k$ステップで使用されるアルゴリズムのプライバシ保証を、差分プライベートステップのシーケンス(またはセット)からランダムに選択されるアルゴリズムについて検討する。
このサンプリング方式のプライバシー保証は、よく研究されている独立性(あるいはPoisson)サブサンプリングのプライバシー保証によって上限に達する可能性があることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:32:10 GMT)
Noise-conditioned Energy-based Annealed Rewards (NEAR): A Generative Framework for Imitation Learning from Observation [17.7] 本稿では,エネルギーモデルに基づく新しい模倣学習フレームワークを提案する。
我々は、国家のみの専門家による運動軌跡を通して、複雑で物理学に依存したロボットの動きポリシーを学習する。
本フレームワークは,対戦型模倣学習技術の最適化課題をサイドステップとする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:36:26 GMT)
Break the Checkbox: Challenging Closed-Style Evaluations of Cultural Alignment in LLMs [17.7] 大規模言語モデル(LLM)における文化的アライメントを評価するために、クローズドスタイルのマルチチョイスサーベイに依存する研究が多数ある。
本研究では、この制約された評価パラダイムに挑戦し、より現実的で制約のないアプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:04:13 GMT)
Physical Layer Deception in OFDM Systems [17.6] 本稿では,盗聴者の身元を偽装して盗聴を防止し,盗聴を防止できる物理層偽造(PLD)フレームワークを提案する。
従来のPLS手法と同じレベルの機密性を保証する一方で、PLDアプローチでは、盗聴器が正統な受信機と同じ知識を持っている場合でも有効である偽装機構も導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:52:57 GMT)
Unsupervised Robust Cross-Lingual Entity Alignment via Neighbor Triple Matching with Entity and Relation Texts [17.5] 言語間エンティティアライメント(EA)は、異なる言語間での複数の知識グラフ(KG)の統合を可能にする。
近隣の3重マッチング戦略により、エンティティレベルとリレーレベルアライメントを共同で実行するEAパイプライン。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:50:02 GMT)
DiMA: An LLM-Powered Ride-Hailing Assistant at DiDi [17.2] DiDi、Uber、Lyftといったオンデマンド配車サービスは、都会の交通手段にマッチせず、利便性と柔軟性を提供している。
本稿では,DiDi Chuxing における LLM を利用した配車支援システム DiMA について紹介する。
私たちの目標は、シームレスな配車サービスを提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:33:45 GMT)
Experimental benchmarking of quantum state overlap estimation strategies with photonic systems [17.1] フォトニック量子システムを用いた重畳推定の4つの方法を比較する。
我々は、単一光子の偏光と経路自由度に関する量子状態を符号化する。
そこで本研究では,フルレンジ重畳重畳推定における最適化精度を持つ適応戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:49:05 GMT)
Wisdom of the Crowds in Forecasting: Forecast Summarization for Supporting Future Event Prediction [17.0] Future Event Prediction (FEP) は、複数のドメインにまたがる需要とアプリケーションの範囲にまたがる重要なアクティビティである。
予測方法の1つは、将来についての集合的な意見を収集して集約し、累積的な視点が今後の出来事の可能性を推定する可能性をもたらすように予測することである。
本研究では,個々の予測を集約することで,群衆の知恵に基づく今後のイベント予測を支援するために,既存の研究・フレームワークを編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:35:10 GMT)
SCOPE: Performance Testing for Serverless Computing [17.0] 我々は、サーバーレスコンピューティング指向のパフォーマンステストにおける最初のアプローチであるSCOPEを提案する。
SCOPEは97.25%の精度、33.83ポイントの試験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:24:00 GMT)
The Utility and Complexity of in- and out-of-Distribution Machine Unlearning [16.9] 我々は、近似アンラーニングの基本的な有用性、時間、空間複雑さのトレードオフを分析する。
実用性を損なうことなく、学習時間の複雑さを確実に改善する、頑健でノイズの多い勾配降下変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:38:31 GMT)
Topological Blindspots: Understanding and Extending Topological Deep Learning Through the Lens of Expressivity [16.9] トポロジカルディープラーニング(TDL)は、トポロジカルなデータ構造を活用し、トポロジカルなオブジェクトでサポートされているデータからの学習を容易にする。
ほとんどのTDLアーキテクチャは、グラフメッセージパッシングを高階ドメインに一般化する高階メッセージパッシング(HOMP)の枠組みの下で統一することができる。
本研究は,TDLの表現性について,エンフォトロジーの観点から研究する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:29:28 GMT)
MRUCT: Mixed Reality Assistance for Acupuncture Guided by Ultrasonic Computed Tomography [16.8] 中国人は筋肉の記憶と触覚フィードバックに頼って針を挿入し、正確な治療ポイントを狙う。
新しい実践者は、しばしば試行錯誤を通じて学び、熟達し、患者の信頼を得るために長年の経験を必要とする。
我々は,超音波計算トモグラフィとMR(Mixed Reality)技術を統合したMRUCTという革新的なシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:56:54 GMT)
In-Context Learning of Linear Dynamical Systems with Transformers: Error Bounds and Depth-Separation [16.7] 本稿では,雑音の線形力学系群を表す変圧器の文脈内学習能力の近似論的側面について検討する。
最初の理論的結果は、タスク間で一様に定義された$L2$-testing損失に対して、多層変圧器の近似誤差の上限を確立する。
2つ目の結果は、単層線形変圧器のクラスに対する近似誤差の非最小化下界を確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:40:11 GMT)
Europe's AI Imperative -- A Pragmatic Blueprint for Global Tech Leadership [16.7] ヨーロッパは、米国と中国の間で厳しい競争が繰り広げられている世界的AI競争において、突破の一途をたどっている。
欧州の強みを生かし、ギャップを埋める、鋭く実行可能な戦略を提示する」と述べた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:46:04 GMT)
Mask in the Mirror: Implicit Sparsification [16.7] 連続スパシフィケーション戦略は、ニューラルネットワークの推論コストとメモリ要求を減らす最も効果的な方法の1つである。
彼らの成功の重要な要因は、マスク変数とウェイト変数の両方を共同学習することによって引き起こされる暗黙の$L_1$正規化である。
本稿では, 学習力学を解析し, 初期連続スパシフィケーションが暗黙の$L$正規化によって支配されていることを明らかにすることによって, この観察を理論的に説明する。
本稿では,この暗黙バイアスの強度を動的に制御する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:55:29 GMT)
Transformer Layers as Painters [16.4] 事前学習したトランスの下位層と最終層は中間層と異なるが,中間層は驚くほど均一であることを示す。
また、いくつかの問題のクラスは、レイヤのスキップ、レイヤのトレーニング方法と異なる順序での実行、レイヤの並列実行に対して堅牢性が必要であることも示しています。
我々の観察では、凍結した事前学習モデルでさえ、レイヤをスキップしたり、並列にレイヤを走らせることで、遅延の正確さを優雅に交換できる可能性が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:57:06 GMT)
Hookpad Aria: A Copilot for Songwriters [16.3] Hookpad Ariaは、ミュージシャンが西洋のポップソングを書くのを助けるために設計された、ジェネレーティブなAIシステムである。
本システムは,リードシートの合成用に設計されたWebベースのエディタであるHookpadにシームレスに統合されている。
2024年3月にリリースされて以来、Ariaは74kの曲を受け取った3Kユーザーに対して318kの提案を出している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:03:49 GMT)
Enhancing Diffusion Models Efficiency by Disentangling Total-Variance and Signal-to-Noise Ratio [16.3] 本稿では,TV と SNR を独立に制御できる,TV/SNR フレームワークを提案する。
最適輸送流マッチングのSNRスケジュールの一般化は、分子構造生成の性能を著しく向上させる。
画像生成において同様の傾向が見られ、均一な拡散時間格子を用いたアプローチは、高度に調整されたEDMサンプリング器と同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:35:43 GMT)
Fino1: On the Transferability of Reasoning Enhanced LLMs to Finance [16.1] 我々は3つの複雑な財務課題に対して16の強力な推論とLLMを評価した。
我々の結果は、より良いデータセットと事前学習は金銭的推論を改善するが、CoTファインチューニングのような一般的な拡張は、常に一貫した利益をもたらすとは限らないことを示している。
我々は,Llama-3.1-8B-Instructをベースとした金融推論モデルを構築し,ドメイン固有の推論経路を用いたCoT微調整と強化学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:13:04 GMT)
Dual Interior Point Optimization Learning [16.0] 本稿では,予備的アプローチを補完し,品質保証を提供する2つの実現可能な解の学習方法について検討する。
提案した双対完備化手法は、双対問題の構造を活用できない最適化プロキシの学習方法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:18:54 GMT)
General Coded Computing: Adversarial Settings [15.8] 本稿では,汎用計算の基盤を築き,多種多様な計算を扱うための符号化計算の適用性を拡張した。
提案手法は, 汎用フレームワークにおいて, 最大数の対向サーバにおいて, 最適対向ロバスト性を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:50:12 GMT)
LLMs can implicitly learn from mistakes in-context [15.8] 本研究では,Large Language Models (LLMs) が,説明が得られない場合の数学的推論タスクの誤りから学習できるかどうかを検討する。
驚くべきことに、LLMは文脈から有理性を取り除いた場合、平均して性能が向上する。
このアプローチは、私たちの評価においてチェーン・オブ・シークレット・プロンプトよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:31:21 GMT)
Multimodal Medical Code Tokenizer [15.8] 既存のトークン化器は、EHRからの医療コードを独立したテキストトークンとして扱う。
医療用語には60,000以上のコードが含まれており、臨床推論に重要な情報を持っている。
我々はMedTokを紹介した。MedTokはマルチモーダルな医療用コードトークンで、コードのテキスト記述とリレーショナルコンテキストを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:26:50 GMT)
Why Are My Prompts Leaked? Unraveling Prompt Extraction Threats in Customized Large Language Models [15.8] 我々は,突発的漏洩のメカニズムを解析し,その機構を即発的記憶と呼び,対応する防御戦略を開発する。
現在のLSMは、GPT-4のような安全アライメントを持つものでさえ、抽出攻撃の迅速化に非常に脆弱であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:52:56 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） (Wed, 12 Feb 2025 04:59:16 GMT)
Evaluating the Performance of ChatGPT for Spam Email Detection [15.7] 本研究は,ChatGPTの英語および中国語のメールデータセットにおけるスパム識別能力を評価することを目的とする。
In-context Learning を用いたスパムメール検出にはChatGPT を用いる。
また,実演回数がChatGPTの性能に与える影響についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:59:14 GMT)
Data Pricing for Graph Neural Networks without Pre-purchased Inspection [15.6] モデルマーケットプレースでは、モデルトレーディングメカニズムを活用して、データ所有者に適切なインセンティブを与える。
本稿では、データの重要性を評価し、データ所有者を補償する構造的重要度に基づくモデル取引機構(SIMT)を提案する。
SIMTは、MacroF1とMicroF1の両方で、バニラベースラインを40%以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:42:04 GMT)
Generalizable Cervical Cancer Screening via Large-scale Pretraining and Test-Time Adaptation [15.5] 子宮頸癌は女性の生殖系において主要な悪性腫瘍である。
現在のシステムは、複雑な臨床シナリオにおける一般化可能性に苦慮している。
本稿では,事前訓練と適応に基づく一般化可能な頸部がんスクリーニングパラダイムであるSmart-CCSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:47:39 GMT)
Min-K%++: Improved Baseline for Detecting Pre-Training Data from Large Language Models [15.5] 我々はMin-K%++という名前の事前学習データ検出のための新しい理論的動機付け手法を提案する。
具体的には,各入力次元に沿ったモデル分布の局所的な最大値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:41:34 GMT)
Flat Posterior Does Matter For Bayesian Model Averaging [15.4] 後部平坦性がBMA一般化にどのように影響するかを示す。
FP-BMA(Flat Posterior-aware Bayesian Model Averaging)を提案する。
その結果,FP-BMAは平坦な後部を捕捉し,一般化性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:32:30 GMT)
Cascading Bandits Robust to Adversarial Corruptions [15.2] カスケード包帯における敵の汚職に対する抵抗の仕方について検討する。
どちらのアルゴリズムも攻撃を受けていない場合の対数的後悔を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:44:41 GMT)
Guiding Medical Vision-Language Models with Explicit Visual Prompts: Framework Design and Comprehensive Exploration of Prompt Variations [15.1] 医用エンティティ抽出,視覚的プロンプト生成,およびデータセット適応を統合した,視覚的プロンプトによる微調整のための先駆的フレームワークであるMedVPを紹介する。
我々は、複数の医療用VQAデータセットにおいて、最新の最先端の大規模モデルを上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:55:10 GMT)
From Individual Experience to Collective Evidence: A Reporting-Based Framework for Identifying Systemic Harms [14.7] 本稿では,有害事象の個々の報告が順次到着し,時間とともに集約されるインシデントデータベース問題について検討する。
我々は、この問題を逐次仮説テストとして定式化し、真の害率の差について推測するのに十分な報告行動の条件を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:11:33 GMT)
Optimizing Robustness and Accuracy in Mixture of Experts: A Dual-Model Approach [14.6] Mixture of Experts (MoE) は、複雑な機械学習タスクに専門のエキスパートネットワークを活用することに成功している。
敵攻撃に対する感受性は、堅牢なアプリケーションに展開する上で重要な課題である。
本稿では, 自然精度を維持しつつ, 頑健性をMoEに組み込む方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:30:33 GMT)
Global Deep Forecasting with Patient-Specific Pharmacokinetics [14.6] 本稿では,患者固有の治療効果の深層学習モデルを示すハイブリッドグローバルローカルアーキテクチャとPKエンコーダを提案する。
血糖予測タスクにおいて, 精度向上のためのアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:07:40 GMT)
Geometry-aware RL for Manipulation of Varying Shapes and Deformable Objects [14.5] 様々な地形と変形可能な物体で物体を操作することは、ロボット工学における大きな課題である。
本研究では、より小さな部分グラフからなる不均一グラフのレンズを通してこの問題をフレーム化する。
本稿では,多種多様な物体の厳密な挿入を含む,新規で挑戦的な強化学習ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:01:18 GMT)
Integrating Spatiotemporal Vision Transformer into Digital Twins for High-Resolution Heat Stress Forecasting in Campus Environments [14.5] 本研究は, 熱ストレス予測と意思決定を強化するため, 気候時空間デジタルツインフレームワークを提案する。
テキサス州のキャンパスをテストベッドとして,空間および気象データを用いて高分解能物理モデルシミュレーションを合成し,微細な人体熱予測法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:27:16 GMT)
Interactive incremental learning of generalizable skills with local trajectory modulation [14.4] 軌道分布の局所的および大域的変調を同時に活用するインタラクティブな模倣学習フレームワークを提案する。
提案手法では, インクリメンタルかつインタラクティブに, 1) モデル精度の向上, 2) 実行中のタスクに新しいオブジェクトの追加,3) デモが提供されていない領域にスキルを拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:55:53 GMT)
Fast Convergence of $Φ$-Divergence Along the Unadjusted Langevin Algorithm and Proximal Sampler [14.3] 連続空間における2つの一般的な離散時間マルコフ連鎖の混合時間について検討する。
二つの微分可能な厳密凸函数から生じる任意の$Phi$-divergenceが、これらのマルコフ連鎖に沿って指数的に0$に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:52:11 GMT)
AdvSwap: Covert Adversarial Perturbation with High Frequency Info-swapping for Autonomous Driving Perception [14.3] 本稿では,ウェーブレットベースの高周波情報交換を創造的に活用する,新たな逆攻撃手法AdvSwapを提案する。
このスキームは、オリジナルラベルデータを効果的に除去し、ガイダンス画像データを取り込んで、隠蔽された堅牢な対向サンプルを生成する。
生成する敵のサンプルは、人間やアルゴリズムによっても知覚が難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:05:35 GMT)
Causal Discovery from Conditionally Stationary Time Series [14.3] 我々は,広範囲の非定常時系列を扱う因果探索手法を開発した。
State-Dependent Causal Inference (SDCI)と名付けられた私たちのアプローチは、根底にある因果関係を回復することができる。
非線形粒子相互作用データと遺伝子制御ネットワークに関する実証実験は、SDCIの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:47:01 GMT)
FCN+: Global Receptive Convolution Makes FCN Great Again [14.3] 本稿では,文脈情報抽出のためのFCNの受容領域を増やすために,GRC(Global Receptive Convolution)を提案する。
GRCが組み込まれているため、FCN+はセマンティックセグメンテーションタスクの最先端メソッドと同等のパフォーマンスを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:23:48 GMT)
FAIIR: Building Toward A Conversational AI Agent Assistant for Youth Mental Health Service Provision [14.2] FAIIR(Frontline Assistant: Issue Identification and Recommendation)を開発した。
主な目的は、CRの認知的負担を軽減し、課題識別の精度を高め、会話後の管理作業を効率化することである。
その結果,FAIIRの平均AUCROCは94%,サンプル平均F1スコアは64%,サンプル平均リコールスコアは81%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:23:30 GMT)
Not All Frame Features Are Equal: Video-to-4D Generation via Decoupling Dynamic-Static Features [14.0] 動的静的特徴分離モジュール(DSFD)を提案する。
動的特徴と現在のフレーム特徴によって駆動される分離された特徴を取得する。
空間軸に沿って、動的領域の同様の情報を適応的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:08:35 GMT)
Individualised Treatment Effects Estimation with Composite Treatments and Composite Outcomes [13.9] 個別治療効果(ITE)の推定は因果推論の基本的な問題である。
ITE推定のための因果機械学習におけるこれまでの作業は、単一の処理や単一の結果など、単純な設定に限られていた。
本稿では, 複合処理および複合処理によるITT推定を解くために, emphH-Learner と呼ばれる, 斬新で革新的なハイパーネットワークベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:41:21 GMT)
MARIO: A Mixed Annotation Framework For Polyp Segmentation [13.9] 既存のポリプセグメンテーションモデルは、高いラベル付けコストとデータセットの小さなサイズによって制限される。
MARIO(MARIO)は、様々なアノテーションタイプに対応するために設計された混合監視モデルである。
MARIOは、未使用のデータセットから5種類の監視を組み込むことで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:06:09 GMT)
DGSense: A Domain Generalization Framework for Wireless Sensing [13.8] 無線センシングにおける領域依存問題を排除するために,ドメイン一般化フレームワークDGSenseを提案する。
一度センサーモデルが構築されれば、ターゲットドメインからのデータなしに、見えないドメインに一般化することができる。
DGSenseの有効性を実証するために、WiFiジェスチャー認識、ミリ波(ミリ波)活動認識、音響落下検出について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:47:25 GMT)
GraphSOS: Graph Sampling and Order Selection to Help LLMs Understand Graphs Better [13.7] GraphSOSは、グラフデータを自然言語テキストに変換する新しいフレームワークである。
Order Selector Moduleはグラフの適切なシリアライズ順序を保証するもので、Subgraph Smpling Moduleはより良い推論のためにより良い構造を持つサブグラフをサンプリングする。
ノード分類とグラフ問合せのための複数のデータセットの実験は、GraphSOSがグラフタスクにおけるLLMのパフォーマンスと能力を改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:33:00 GMT)
Latest Advancements Towards Catastrophic Forgetting under Data Scarcity: A Comprehensive Survey on Few-Shot Class Incremental Learning [13.6] データ不足は継続的な学習問題を著しく複雑にする。
数ショットクラスの漸進的学習手法の最近の進歩は、問題への対処方法に関する洞察に富んだ知識を示している。
我々は,FSCILのオープンな課題,潜在的な解決策,今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:39:44 GMT)
Music for All: Exploring Multicultural Representations in Music Generation Models [13.6] 本稿では,音楽生成のためのデータセットと研究論文について述べる。
既存の音楽データセットの合計時間のうち、西洋以外のジャンルから得られる時間はわずか5.7%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:00:14 GMT)
Skrr: Skip and Re-use Text Encoder Layers for Memory Efficient Text-to-Image Generation [13.3] テキスト・トゥ・イメージ(T2I)拡散モデルにおける大規模テキストエンコーダは例外的な性能を示した。
全推測時間と浮動小数点演算(FLOP)への最小限の貢献にもかかわらず、テキストエンコーダはメモリ使用量を大幅に増加させる。
我々は,T2I拡散モデルにおけるテキストエンコーダに特化して設計された,シンプルで効果的なプルーニング戦略であるSkrrとSkrrを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:03:26 GMT)
Spatial Degradation-Aware and Temporal Consistent Diffusion Model for Compressed Video Super-Resolution [13.1] ビデオスーパーレゾリューション (VSR) はビデオの高精細化に有効な手法であるが、比較的VSR法は圧縮ビデオに焦点を当てている。
圧縮VSRのための空間劣化認識・時間一貫性拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:37:30 GMT)
PoGDiff: Product-of-Gaussians Diffusion Models for Imbalanced Text-to-Image Generation [13.1] 本稿では,この課題に対処するため,PoGDiffと呼ばれる汎用的な微調整手法を提案する。
実世界のデータセットを用いた実験により,拡散モデルにおける不均衡問題に効果的に対処できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:07:14 GMT)
Can Machine Learning Support the Selection of Studies for Systematic Literature Review Updates? [12.9] ソフトウェア工学(SE)における証拠の合成には体系的文献レビュー(SLR)が不可欠である
本研究の目的は,機械学習(ML)テキスト分類モデルが,SLR更新のための研究選択において,レビュアーをサポートすることができるかどうかを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:13:52 GMT)
DGQ: Distribution-Aware Group Quantization for Text-to-Image Diffusion Models [12.9] 本稿では,テキストから画像への拡散モデルの定量化に関わる課題を,分布の観点から分析する。
本稿では,画像品質を維持するために,画素単位とチャネル単位のアウトレイラを適応的に処理するDGQを提案する。
提案手法はMS-COCOやPartiPromptsなどのデータセットに対して顕著な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:49:40 GMT)
Quality-Aware Decoding: Unifying Quality Estimation and Decoding [12.8] NMTにおける新たな研究の方向性は、品質推定(QE)モデルの利用である。
本稿では,部分翻訳を確実に評価できる新しいトークンレベルQEモデルを提案する。
次に、品質認識復号のためのQEモデルを統合する復号戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:49:52 GMT)
Dicke-Ising quantum battery of an ion chain driven by a mechanical oscillator [12.8] 量子電池を実現可能かつ制御可能なプラットフォームに実装する手法を提案する。
二次イオン間のホッピング相互作用とイオンと外部機械振動子との結合相互作用が電池の充電過程に及ぼす影響について検討した。
我々の理論的分析は、実用的な量子電池の開発に確固たる基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:12:07 GMT)
BCDDM: Branch-Corrected Denoising Diffusion Model for Black Hole Image Generation [12.6] 一般相対論的レイトレーシング(GRRT)により生成されたシミュレーション画像にイベントホライゾン望遠鏡(EHT)データを適用することにより、ブラックホールと降着流を推定することができる。
GRRTの計算集約性のため、特定の放射線フラックス画像を生成する効率を向上させる必要がある。
本稿では,分岐補正機構と重み付き混合損失関数を用いて生成したブラックホール画像の精度を向上させる分岐補正除音拡散モデル(BCDDM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:05:46 GMT)
Are Expressions for Music Emotions the Same Across Cultures? [12.5] 音楽の感情に関する異文化間研究における重要な課題は、選択のバイアスと手作業によるキュレーションである。
ブラジル、米国、韓国で9つのオンライン実験を行い、N=672人の参加者を巻き込んだバランスの取れた実験設計を提案する。
その結果、高い刺激的、高い普遍性感情において一貫性を示すが、他では大きな変動性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:35:15 GMT)
Toward Universal Laws of Outlier Propagation [12.5] 結合状態のランダム性欠陥は各因果機構のランダム性欠陥に分解されることを示す。
ランダム性保存のレヴィンの法則の拡張として、メカニズムの独立性が保たれているとき、弱い外れ値が強いものを引き起こすことができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:32:23 GMT)
A Bayesian Nonparametric Perspective on Mahalanobis Distance for Out of Distribution Detection [12.4] ベイズ非パラメトリックモデルと相対マハラノビス距離スコア(RMDS)の関係を示す。
我々はこれらのモデルをOpenOOD検出ベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:39:01 GMT)
LLMs in Software Security: A Survey of Vulnerability Detection Techniques and Insights [12.4] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア脆弱性検出のためのトランスフォーメーションツールとして登場している。
本稿では,脆弱性検出におけるLSMの詳細な調査を行う。
言語間の脆弱性検出、マルチモーダルデータ統合、リポジトリレベルの分析といった課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:19:23 GMT)
SAND: Decoupling Sanitization from Fuzzing for Low Overhead [12.3] Sanitizersは、さまざまなソフトウェア脆弱性に対して堅牢なテストオラクルを提供する。
サニタイザ対応プログラムのファジィングは、ソフトウェアバグを見つけるためのベストプラクティスです。
ファジィリングループから衛生化を分離する新しいファジィングフレームワークであるSANDを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:09:30 GMT)
SARChat-Bench-2M: A Multi-Task Vision-Language Benchmark for SAR Image Interpretation [12.3] 視覚言語モデル(VLM)は自然言語処理や画像理解において顕著な進歩を遂げている。
本稿では,SARChat-2Mと命名されたSAR画像のための大規模マルチモーダル対話データセットを提案する。
データセットの有効性は完全に検証されており、SAR分野における最初のマルチタスクダイアログベンチマークが確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:19:36 GMT)
Random Policy Evaluation Uncovers Policies of Generative Flow Networks [12.3] GFlowNetsは、通常報酬の最大化を目的とした強化学習(RL)との強いつながりを共有している。
本稿では、GFlowNetsとRLの最も基本的なコンポーネントであるポリシー評価の基本的な関係を明らかにする。
本稿では,GFlowNetsと同じ報酬マッチング効果を達成できる修正ランダムポリシー評価(RPE)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:53:56 GMT)
Uncertainty Aware Human-machine Collaboration in Camouflaged Object Detection [12.2] 信頼できるCODシステムの開発に向けた重要なステップは、不確実性の推定と有効利用である。
本研究では,カモフラージュされた物体の存在を分類するための人間と機械の協調フレームワークを提案する。
提案手法は,CVモデル予測の不確実性を推定するための多視点バックボーンを導入し,この不確実性を利用して効率を向上し,信頼性の低いケースを人体評価に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:05:24 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） (Wed, 12 Feb 2025 08:05:44 GMT)
Logarithmic Regret for Unconstrained Submodular Maximization Stochastic Bandit [12.1] 我々は,オンラインの非モジュラー問題(Online USM)を,帯域幅のフィードバックを伴う設定で解決する。
この枠組みでは、a-メーカーは既知の間隔で値を取る単調部分モジュラ函数からノイズの報奨を受ける。
上界における対数とレジームの遷移を特徴付ける難易度に関する問題依存的な概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:50:05 GMT)
QA-Expand: Multi-Question Answer Generation for Enhanced Query Expansion in Information Retrieval [12.1] 本稿では,クエリ拡張のための新しい効果的なフレームワークであるQA-Expandを紹介する。
まず、最初のクエリから複数の関連する質問を生成し、その後、サロゲート文書として対応する疑似回答を生成する。
BEIR(英語版)やTREC(英語版)などのベンチマークの大規模な実験は、QA-Expandが最先端の手法よりも最大13%検索性能を向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:39:06 GMT)
FedMHO: Heterogeneous One-Shot Federated Learning Towards Resource-Constrained Edge Devices [12.1] フェデレートラーニング(FL)はエッジコンピューティングのシナリオにおいてますます採用され、多くの異種クライアントが制約や十分なリソースの下で運用されている。
ワンショットFLは通信オーバーヘッドを軽減するための有望なアプローチとして登場し、モデルヘテロジニアスFLはクライアント間の多様なコンピューティングリソースの問題を解決する。
本稿では,リソースに制約のあるデバイス上で,リソースに十分なクライアントと軽量な生成モデルに対して,詳細な分類モデルを活用するFedMHOという新しいFLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:54:56 GMT)
SoK: Where to Fuzz? Assessing Target Selection Methods in Directed Fuzzing [12.0] ファジィング性能を改善するための一般的なパラダイムは、プログラム全体ではなく、選択した領域に焦点を当てることである。
本稿では,ファジィ化のためのターゲット選択手法の総合的解析について述べる。
これらの手法を一般的なスコアリング関数としてモデル化することにより、OSS-Fuzzプロジェクトから1,600以上のクラッシュのコーパスでそれらの効果を比較し、測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:10:26 GMT)
Fast and robust production of quantum superposition states by the fractional shortcut to adiabaticity [11.8] 量子重ね合わせ状態の生成のための分断的短絡(f-STA)を提案する。
パルス強度とパルスの時間遅延が製造過程に及ぼす影響を考察した。
f-STAは、重畳状態の生成においてf-STIRAPよりも優れた優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:20:15 GMT)
DriveGPT: Scaling Autoregressive Behavior Models for Driving [11.7] 本稿では、自律運転のためのスケーラブルな行動モデルDriveGPTを提案する。
我々は,未来のエージェント状態をトークンとして自動回帰的に予測するトランスフォーマーモデルを学習する。
モデルのパラメータをスケールアップし、データを桁違いにトレーニングすることで、スケーリング特性の探索を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:41:42 GMT)
One-for-All Does Not Work! Enhancing Vulnerability Detection by Mixture-of-Experts (MoE) [11.7] MoEVDは脆弱性検出をCWEタイプ分類とCWE固有の脆弱性検出という2つのタスクに分解する。
タスクを分割することで、脆弱性検出において、MoEVDは特定の専門家が1つのモデル内ですべての脆弱性を扱う代わりに、異なるタイプの脆弱性を扱うことができる。
MoEVDはほとんど全てのCWEタイプを抜いて、最高のSOTAベースラインのリコールを9%から77.8%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:53:06 GMT)
Collaborative Filtering Meets Spectrum Shift: Connecting User-Item Interaction with Graph-Structured Side Information [11.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は協調フィルタリングにおいてその優位性を実証している。
しかし、グラフ構造化側情報をU-I二部グラフに統合すると、既存のグラフ協調フィルタリング手法は良好な性能を達成できない。
我々はスペクトルシフト補正(SSC)を提案し、スペクトルGNNがシフトスペクトルに適応できるようにシフトとスケーリングの要素を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:24:26 GMT)
Model-Free Counterfactual Subset Selection at Scale [11.6] ストリーミングの説明は、データセット全体の永続的なストレージを必要とせずに、適応的でリアルタイムな洞察を提供する。
我々のアルゴリズムはストリーミング設定において効率よく動作し、アイテムごとの更新複雑性を$O(log k)$に維持する。
実世界のデータセットと合成データセットの両方に対する実証的な評価は、ベースライン法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:48:15 GMT)
DisCo: Graph-Based Disentangled Contrastive Learning for Cold-Start Cross-Domain Recommendation [11.6] クロスドメインレコメンデーション(CDR)が有望なソリューションとして登場した。
しかし、ソースドメインに類似した好みを持つユーザは、ターゲットドメインに対して異なる関心を示す可能性がある。
そこで本稿では,ユーザ意図の微粒化を捉えるために,グラフに基づく非交叉型コントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:50:07 GMT)
Truthful Aggregation of LLMs with an Application to Online Advertising [11.6] 広告主にとって真の報告が支配的な戦略であることを確実にするオークション機構であるMOSAICを導入する。
我々はMOSAICが計算オーバーヘッドの少ない広告価値とプラットフォーム収益をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:10:53 GMT)
Learning-Based Design of LQG Controllers in Quantum Coherent Feedback [11.5] 本稿では,LQG制御系の設計に適した微分進化アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムには、緩和可能なルール、スケジュールされたペナルティ関数、適応的な検索範囲調整、ベット・アンド・ランの戦略を含む特殊なモジュールが組み込まれている。
提案手法は、物理的に実現可能な制約を受ける性能最適化タスクにおいて、他の線形量子システムに適用する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:24:22 GMT)
Auto-Drafting Police Reports from Noisy ASR Outputs: A Trust-Centered LLM Approach [11.5] 本研究では,複雑な,騒々しい,複数ロールの対話データから,警察報告のドラフトを生成するために設計された,革新的なAI駆動システムを提案する。
我々のアプローチは、法執行機関の相互作用の重要な要素をインテリジェントに抽出し、ドラフトに含めます。
このフレームワークは、将来の警察行為において、レポートプロセスを変革し、監視、一貫性、公平性を高める可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:31:45 GMT)
On Different Notions of Redundancy in Conditional-Independence-Based Discovery of Graphical Models [11.4] グラフィカル表現の簡潔さのため、グラフの構成に使われないテストが多々存在することを示す。
すべてのテストがこの追加情報を含んでいるわけではなく、そのような冗長なテストに注意を払わなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:08:48 GMT)
Self-Directed Learning of Convex Labelings on Graphs [11.3] 本研究では,自己指向型学習環境において,与えられたグラフのノードを分類する問題について検討する。
この学習設定はオンライン学習の変種であり、敵がノードのシーケンスを決定するのではなく、学習者が自律的にそれらを選択する。
自己指向ユークリッド半空間や一般の多クラス仮説クラスは検討されたが、グラフ上の自己指向ノード分類に関して、これまではいかなる結果も存在しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:10:44 GMT)
VIPeR: Visual Incremental Place Recognition with Adaptive Mining and Continual Learning [11.1] 視覚的位置認識(VPR)は、多くの自律的・拡張現実/仮想現実システムにおいて不可欠な要素である。
既存のVPR法は、事前学習と限定的な一般化のコストで魅力的な性能を示す。
視覚的インクリメンタルな位置認識のための新しいアプローチとして,新しい環境に適応するVIPeRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:15:25 GMT)
Intent Alignment between Interaction and Language Spaces for Recommendation [11.1] モデルに依存しないフレームワークIRLLRec(Intent Representation Learning with Large Language Model)を提案する。
具体的には、IRLLRecはマルチモーダルなインテント表現を学ぶためにデュアルトウワーアーキテクチャを採用している。
テキストと対話に基づく意図をよりよく一致させるため、融合した意図表現を教師が学習するためにモーメント蒸留を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:16:44 GMT)
IRepair: An Intent-Aware Approach to Repair Data-Driven Errors in Large Language Models [11.1] 大規模言語モデル(LLM)はデータセットのバイアスに弱いことで知られており、毒性などの問題を引き起こす。
本稿では,動的スライシングに基づく意図認識型LLM修復戦略であるIRepairを紹介する。
IRepairはエラーを43.6%効率よく修復する一方で,一般性能の46%低下を招いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:14:41 GMT)
Explaining a probabilistic prediction on the simplex with Shapley compositions [11.0] 我々は,多クラス確率予測を適切に説明するために,シェープリー合成を十分に確立した方法として紹介する。
我々は、シャプリー合成が Aitchison の単純点上の線型性、対称性、効率を満たす唯一の量であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:18:06 GMT)
Beyond Models! Explainable Data Valuation and Metric Adaption for Recommendation [11.0] 現在の手法では、高品質なデータと低品質なデータとを区別するためにデータバリュエーションを採用している。
本稿では,任意の要求に合わせたデータ利用効率を向上させるための,説明可能な多用途フレームワークDVRを提案する。
筆者らのフレームワークは,NDCGの代表的な指標として,既存の手法よりも最大34.7%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:01:08 GMT)
Smart Contract Fuzzing Towards Profitable Vulnerabilities [10.9] VERITEは利益中心のスマートコントラクトファジィフレームワークである。
悪質な脆弱性を検出し、悪用された利益を最大化する。
合計で1800万ドル以上を抽出でき、検出と悪用の両方で最先端のファズーであるITYFUZZよりはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:58:44 GMT)
DOGR: Leveraging Document-Oriented Contrastive Learning in Generative Retrieval [10.8] 生成検索における文書指向コントラスト学習(DOGR)の活用という,新規で汎用的な生成検索フレームワークを提案する。
クエリとドキュメントの関係を,直接的なインタラクションを通じて包括的にキャプチャする,2段階の学習戦略を採用している。
意味表現の学習を促進するために、否定的サンプリング手法とそれに対応するコントラスト学習目的を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:58:22 GMT)
Incremental Approximate Single-Source Shortest Paths with Predictions [10.7] インクリメンタルグラフにおける最短経路を近似的に維持する基本データ構造問題について検討する。
これらのテクニックは、直ちに全ペアの最短パス設定にも拡張されます。
私たちのアルゴリズムは、予測がほぼ完璧である場合(オフラインアルゴリズムとほぼ同等の速さで実行される)一貫性があります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:06:23 GMT)
Rethinking Chain-of-Thought from the Perspective of Self-Training [10.7] 思考の連鎖(CoT)推論はLLMの潜在能力を活性化するための効果的なアプローチとして現れている。
推論性能を改善するための新しいCoTフレームワークを提案する。
本フレームワークは,初期推論プロセスを最適化するタスク固有のプロンプトモジュールと,動的に推論プロセスを洗練させる適応推論モジュールの2つの重要なコンポーネントを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:41:16 GMT)
Dancer in the Dark: Synthesizing and Evaluating Polyglots for Blind Cross-Site Scripting [10.7] クロスサイトスクリプティング(クロスサイトスクリプティング、クロスサイトスクリプティング、英: Cross-Site Scripting、XSS)は、Webアプリケーションにおける一般的なセキュリティ問題である。
ブラインドXSS(BXSS)の総合的研究について紹介する。
我々は,ポリグロットを合成する手法を開発し,すべての共通注入コンテキストで実行される小型XSSペイロードについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:02:30 GMT)
UniZyme: A Unified Protein Cleavage Site Predictor Enhanced with Enzyme Active-Site Knowledge [10.7] 我々はUniZymeという名前の統一されたタンパク質切断部位予測器を導入し、多様な酵素をまたいで一般化することができる。
実験により、UniZymeは様々なタンパク質分解酵素の切断部位の予測において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） (Wed, 12 Feb 2025 16:47:32 GMT)
Reinforcement Learning Enhancing Entanglement for Two-Photon-Driven Rabi Model [10.6] ラビモデルにおける2光子駆動振幅を変調することにより絡み合いを高める制御方式を提案する。
絡み合いの挙動は相転移を反映し、強化学習剤を用いて制御パルスの時間的シーケンスを生成する。
この研究は、非平衡系の量子資源を正に増強する方法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:37:51 GMT)
Towards Understanding the Characteristics of Code Generation Errors Made by Large Language Models [10.5] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成において前例のない機能を示している。
我々は,HumanEvalデータセット上の6つの代表的なLCMに対して,コード生成エラーの詳細な解析を行った。
LLMによるコード生成エラーの発見と修正には,いくつかの課題が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:25:14 GMT)
Exploring Gaze Pattern Differences Between ASD and TD Children Using Internal Cluster Validity Indices [10.4] 内部クラスタの妥当性指標は、ASDと発達期(TD)児の視線パターンの違いを区別するために用いられる。
本研究では,7つのクラスタリングアルゴリズムを適用し,63個の内部クラスタ妥当性指標を抽出し,ASD診断と相関関係を明らかにする。
3つのデータセットの実験は高い予測精度(81% AUC)を示し、これらの指標の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:53:14 GMT)
Premise-Augmented Reasoning Chains Improve Error Identification in Math reasoning with LLMs [10.4] 大型言語モデル(LLM)の数学的推論を促進させるチェーン・オブ・ソート(CoT)
本稿では,各ステップの前提を識別し,推論の評価を改善するためのフレームワークを提案する。
本研究は,複雑な問題解決課題に対処する前提中心表現の有用性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:21:55 GMT)
Bag of Tricks for Inference-time Computation of LLM Reasoning [10.4] 複雑度の異なる推論タスクに対して,様々な推論時間計算戦略を検証・ベンチマークする。
我々のアブレーション研究は、これまで見過ごされていた戦略が性能を大幅に向上させることができることを示している。
我々は,8つの推論タスクにまたがる6つの代表的手法を体系的に評価することにより,推論時間計算の標準ベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:32:38 GMT)
The Impact of Logic Locking on Confidentiality: An Automated Evaluation [10.1] 悪意のある1つの論理ロックキーが、暗号化キーの70%以上を公開可能であることを示す。
この研究は、論理ロックにおける重大なセキュリティ脆弱性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:23:38 GMT)
TOCTOU Resilient Attestation for IoT Networks (Full Version) [10.0] TRAIN(TOCTOU-Resilient for IoT Networks)は,デバイス毎の脆弱性ウィンドウの一定時間を最小限にする,効率的なテクニックである。
我々はTRAINの実用性を実証し、完全に機能的で一般公開されたプロトタイプを通じてその性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:30:44 GMT)
CSSSTN: A Class-sensitive Subject-to-subject Semantic Style Transfer Network for EEG Classification in RSVP Tasks [9.9] CSSSTN(Class-Sensitive Subject-to-Subject Semantic Style Transfer Network)は、黄金の被写体(BCIの専門家)とターゲット(BCI-illiterate)ユーザ(BCI-illiterate)をクラスごとに調整するクラスセンシティブなアプローチである。
SSSTNフレームワーク上に構築されているCSSSTNには,(1)主観的分類器のトレーニング,(2)修正されたコンテンツ損失を通じて意味情報を保存しながらクラス識別機能を伝達するユニークなスタイルの損失,(3)ソースドメインとターゲットドメインの両方から予測を統合するアンサンブルアプローチという,3つの重要なコンポーネントが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:06:03 GMT)
Feshbach spectroscopy of ultracold mixtures of $^{6}{\rm Li}$ and $^{164}{\rm Dy}$ atoms [9.8] We report on the observed of Feshbach resonances in Ultracold 6,mathrmLi$--164mathrmDy$ Mixs。
0からSI702ガウスの範囲で21種間散乱共鳴を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:55:11 GMT)
Multi-Agent Performative Prediction Beyond the Insensitivity Assumption: A Case Study for Mortgage Competition [9.8] 不感な仮定が持たないパフォーマンス予測の代表的な設定について検討する。
私たちは「バンクゲーム」と呼ぶ特定のゲームに焦点を当てています
我々の分析は、このゲームの平衡を特徴付け、両企業が共通かつ自然な非回帰学習ダイナミクスを使用する場合、そのダイナミクスは常に安定な結果に収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:04:46 GMT)
Keep your distance: learning dispersed embeddings on $\mathbb{S}_d$ [9.7] 表現学習では、高次元空間における多くの特徴を扱うのが一般的である。
本稿では,既存の手法の概要を述べるとともに,新しい接続を構築,類似性を強調する。
汎用ドメイン上での分散のための効果的な代替正則化器として,K-Means の名声を持つロイズアルゴリズムのオンライン版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:20:08 GMT)
Investigating Continual Pretraining in Large Language Models: Insights and Implications [9.7] 大規模言語モデル(LLM)における継続的な学習は、効率的で持続可能なトレーニング戦略の開発に焦点を当てた進化途上のドメインである。
我々は,LLMの事前学習データランドスケープの変化に対する適応性を測定するために,新しいベンチマークを導入する。
i) 継続事前学習は、この研究で研究された1.5Bモデルを継続的に改善し、ドメイン適応よりも優れていること、(ii) より大きなモデルは、同じコーパス上で継続的に事前訓練された場合、より小さなモデルよりもずっと複雑であること、(iii) より小さなモデルは、特に連続事前訓練に敏感であること、そして、学習と学習の双方において最も有意な割合を示すこと、など、いくつかの重要な知見が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:46:43 GMT)
On the Performance Analysis of Momentum Method: A Frequency Domain Perspective [9.6] 本稿では,モーメント法を時間変動フィルタとして解釈する周波数領域解析フレームワークを提案する。
我々の実験はこの視点を支持し、関連するメカニズムをより深く理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:34:12 GMT)
How Sparse Attention Approximates Exact Attention? Your Attention is Naturally $n^C$-Sparse [9.6] スパース注意(英: Sparse Attention)とは、標準的な注意計算と準四分法的な複雑性を近似する手法である。
KVキャッシュのプルーニング、スパースベースの高速注意、スパーストランスフォーマーといったテクニックのバリエーションは、効率的なLLM(Large Language Models)デプロイメントに広く利用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:32:46 GMT)
Continual Learning through Human-Robot Interaction: Human Perceptions of a Continual Learning Robot in Repeated Interactions [9.5] 物体認識のためのCLモデルとFetch移動マニピュレータロボットを統合するシステムを開発した。
我々は,システムと対話する参加者60名を対象に,300セッション(参加者1人当たり5セッション)で調査を行った。
本研究は, ロボットが学習対象を忘れた場合, 継続学習ロボットの信頼性, 能力, ユーザビリティに対する参加者の認識が, 複数のセッションで著しく低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:07:07 GMT)
Homogeneous fermionic Hubbard gases in a flat-top optical lattice [9.4] 我々は、フラットトップ光学格子と光ボックストラップを統合するハイブリッドポテンシャルを開発した。
我々は、ゼロ温度のフェルミオンハバードモデルの理論計算と完全に整合した、明確に定義されたエネルギーバンドの占有を捉える。
我々は,非単調な温度依存性を$D$で観測し,ポメランチャック効果を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:06:31 GMT)
How Safe is Your Safety Metric? Automatic Concatenation Tests for Metric Reliability [9.4] 有害性評価基準は、大言語モデルから安全でない応答をフィルタリングすることを目的としている。
個々の有害なプロンプト-レスポンスペアに適用すると、リスクの高いスコアを割り当てることで、それらを安全でないと正しくフラグ付けする。
しかし、同じペアがラベル付けされている場合、メトリクスの決定は予期せず逆転し、組み合わせたコンテンツを低いスコアで安全にラベル付けすることで、有害なテキストがフィルタをバイパスすることができる。
我々は、GPTベースの審査員のような高度な指標を含む複数の安全指標が、この非安全行動を示すことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:32:28 GMT)
Large Language Models for Multi-Robot Systems: A Survey [9.3] マルチロボットシステム(MRS)は、調整、スケーラビリティ、現実の適応性など、ユニークな課題を提起する。
このサーベイは、MSSへのLLM(Large Language Models)統合に関する最初の包括的な調査を提供する。
家庭用ロボティクス、建設、構成制御、目標追跡、ロボットゲームなど、さまざまな分野における重要な応用に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:25:18 GMT)
On the Benefits of Attribute-Driven Graph Domain Adaptation [9.2] Graph Domain Adaptation (GDA)は、特に実世界のグラフデータセットにラベル付きデータが存在しないため、クロスネットワーク学習における押し付けの課題に対処する。
最近の研究では、グラフ間の構造的シフトを排除して、領域不変表現を学習しようと試みている。
既存の手法はグラフ領域のアライメントに重要な要素であるグラフノード属性の重要性を見落としていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:24:00 GMT)
Ultrasound Image Generation using Latent Diffusion Models [9.2] 画像生成のための拡散モデルは、多種多様な高品質な画像を生成する能力により、関心が高まりつつある。
本研究では,異なる公開データベース上での大規模拡散モデルの連続的な微調整により,現実的な超音波画像(US)のシミュレーションを提案する。
乳房の高画質な画像は、臓器と病理を識別するシンプルなプロンプトで生成し、アメリカの経験者3人とアメリカの放射線技師に現実的に見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:11:58 GMT)
Handwritten Text Recognition: A Survey [9.1] 手書き文字認識(HTR)は,パターン認識や機械学習において重要な分野となっている。
HTRの複雑さは、手書きの高可変性にあるため、堅牢な認識システムの開発が困難である。
本研究では、HTRモデルの進化を調査し、初期のアプローチから最新の最先端のニューラルモデルへの進化をトレースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:59:37 GMT)
WAVE: Weighted Autoregressive Varying Gate for Time Series Forecasting [9.1] 本稿では,AR(Autoregressive Varying GatE attention mechanism)とMA(Moving-average)を併用した重み付き自己回帰Varying GatE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） (Wed, 12 Feb 2025 03:55:17 GMT)
Contextual bandits with entropy-based human feedback [8.9] 本研究では,エントロピーに基づく文脈的盗聴のためのフィードバック・フレームワークを提案する。
提案手法は,人間からのフィードバックを最小限に抑えながら,大幅な性能向上を実現する。
この研究は、人間の指導を機械学習システムに組み込むことの堅牢性と有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:03:56 GMT)
FixDrive: Automatically Repairing Autonomous Vehicle Driving Behaviour for $0.08 per Violation [8.7] FixDriveは、ニアミスまたは法違反からの運転記録を分析して、AV運転戦略の修復を生成する。
これらの修復は、駆動動作を指定するための高レベルなドメイン固有言語であるmuDriveでキャプチャされる。
各種ベンチマークのシナリオでFixDriveをテストしたところ,AVの性能が向上し,交通法則が守られ,衝突が回避され,目的地に到達できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:07:56 GMT)
SymGPT: Auditing Smart Contracts via Combining Symbolic Execution with Large Language Models [8.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の自然言語理解と記号実行の形式的保証を組み合わせたSymGPTを紹介する。
我々は、広く使用されている3つのERC標準から132のERCルールを実証研究し、その内容、セキュリティへの影響、自然言語記述について検討する。
次に、形式化されたルールから制約を合成し、違反が発生する可能性のあるシナリオを表現し、シンボリック実行を使用してそれらを検出する。
評価の結果,SymGPTは1,375件を含む4000件の現実契約で5,783件のERCルール違反を特定できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:18:48 GMT)
Generative AI and Empirical Software Engineering: A Paradigm Shift [8.7] ソフトウェア工学における生成AIの普及はパラダイムシフトである。
本稿では,AIをソフトウェア工学に統合することで,従来の研究パラダイムに挑戦する方法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:13:07 GMT)
A Survey on Pre-Trained Diffusion Model Distillations [8.6] ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)における拡散モデル(DM)の優位性
DMは通常、大量のデータセットでトレーニングされ、大容量のストレージを必要とする。
訓練済みDMの蒸留法は、より小型で効率的なモデルを開発するために広く採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:50:24 GMT)
ETM: Modern Insights into Perspective on Text-to-SQL Evaluation in the Age of Large Language Models [8.6] Execution Accuracy (EXE) と Exact Set Matching Accuracy (ESM) は、パフォーマンスを誤って表現できる固有の制限に悩まされている。
我々は,構文的要素と意味的要素の両方を用いてクエリを比較することで,これらの問題を緩和する新しい指標ETM(Enhanced Tree Matching)を導入する。
ETM と ESM は23.0% と 28.9% の偽陽性と負の比率を産出でき、EMM はそれぞれ 0.3% と 2.7% に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:20:56 GMT)
Can a Single Model Master Both Multi-turn Conversations and Tool Use? CALM: A Unified Conversational Agentic Language Model [8.6] 本稿では,対話型エージェント言語モデル(CALM)を紹介する。
上位ドメイン固有モデルより優れている3つのモデルCALM 8B、CALM 70B、CALM 405Bを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:18:34 GMT)
PulseCheck457: A Diagnostic Benchmark for Comprehensive Spatial Reasoning of Large Multimodal Models [8.5] 空間推論のための4つの重要な機能を備えた,スケーラブルで偏りのない合成データセットを提案する。
本研究では,5つの難易度にまたがって7つの質問型を構成するカスケード評価構造を構築した。
特に3次元推論や6次元空間的タスクにおいて,タスクの複雑さが増大するにつれて,パフォーマンスの全般的な低下が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:53:20 GMT)
Multi-View Oriented GPLVM: Expressiveness and Efficiency [8.5] スペクトル密度とカーネル関数の新たな双対性を導入する。
MV-GPLVMに対して、NG-SM(Next-Gen Spectral Mixture)と呼ばれる汎用的で表現力のあるカーネルを導出する。
提案手法は,有意な潜在表現を学習する際の最先端モデルよりも一貫して優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:49:25 GMT)
Towards Transparent and Accurate Diabetes Prediction Using Machine Learning and Explainable Artificial Intelligence [8.2] 本研究では機械学習モデルとXAIツールを用いた糖尿病予測の枠組みを提案する。
アンサンブルモデルは精度が高く、テスト精度は92.50%、ROC-AUCは0.975であった。
その結果、XAIと組み合わせたMLは、医療システムで使用する正確で計算学的に透過的なツールを開発するための有望な手段であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:31:48 GMT)
ParetoRAG: Leveraging Sentence-Context Attention for Robust and Efficient Retrieval-Augmented Generation [8.2] 本稿では、RAG(Retrieval-Augmented Generation)システムを最適化する教師なしフレームワークを提案する。
段落を文に分解することにより,文脈コヒーレンスを保ちながら,コアコンテンツを動的に再重み付けする。
このフレームワークは、さまざまなデータセット、LLM(Large Language Models)、レトリバーで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:32:48 GMT)
New Bounds for Sparse Variational Gaussian Processes [8.1] スパース変分ガウス過程 (GPs) は、GPモデルに対する抽出可能な後部近似を構成する。
これらの手法の中核は、訓練関数の値に対する真の後続分布が$bf f$であり、変数を誘導する$bf u$は、条件付きGP前の$p(bf f | bf u)$をその分解に組み込んだ変分分布によって近似されるという仮定である。
モデルトレーニングでは、より一般的な変分分布$q(bf f | bf u)$を使用することで、それを緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:04:26 GMT)
LIR-LIVO: A Lightweight,Robust LiDAR/Vision/Inertial Odometry with Illumination-Resilient Deep Features [8.1] 提案手法は、深層学習に基づく照明耐性特徴とLIVO(LiDAR-Inertial-Visual Odometry)を利用する。
LIR-LIVOは、高い計算コストで最先端(SOTA)の精度と堅牢性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:28:10 GMT)
Decomposition Strategies and Multi-shot ASP Solving for Job-shop Scheduling [8.0] ジョブショップスケジューリング問題(JSP、Job-shop Scheduling Problem)は、ジョブを含むタスクをできるだけ早く完了するように、マシンを共有するタスクをシーケンスに配置する、よく知られた、困難な最適化問題である。
本稿では,ASP(Multi-shot Answer Set Programming)の解法を用いて,操作を逐次スケジュールし,最適化可能な時間窓への問題分解について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:51:26 GMT)
Graph Neural Networks in EEG-based Emotion Recognition: A Survey [8.0] 重要なトレンドは、脳波に基づく感情認識のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発することである。
情動脳波の脳領域依存性は、この領域のGNNと他の時系列領域のGNNを区別する生理的基盤を持つ。
脳波に基づく感情認識におけるGNN構築のための明確なガイダンスを提供するために,フレームワークの3段階から手法を分析し,分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:04:34 GMT)
Mitigating Hallucinations in Multimodal Spatial Relations through Constraint-Aware Prompting [8.0] 空間的関係幻覚は大きな視覚言語モデル(LVLM)において永続的な課題を引き起こす
本研究では,空間的関係の幻覚を減らすための制約対応プロンプトフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:32:19 GMT)
Scalable Discrete Diffusion Samplers: Combinatorial Optimization and Statistical Physics [7.9] 離散拡散サンプリングのための2つの新しいトレーニング手法を提案する。
これらの手法は、メモリ効率のトレーニングを行い、教師なし最適化の最先端結果を達成する。
SN-NISとニューラルチェインモンテカルロの適応を導入し,離散拡散モデルの適用を初めて可能とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:59:55 GMT)
Unsupervised Training of Diffusion Models for Feasible Solution Generation in Neural Combinatorial Optimization [7.9] 我々は,拡散モデルをゼロから直接訓練する,教師なしCOフレームワークであるIC/DCを提案する。
私たちは、問題固有の制約を順守しながら、ソリューションのコストを最小限に抑えるために、自己監督的な方法でモデルをトレーニングします。
並列マシンスケジューリング問題(PMSP)と非対称トラベリングセールスマン問題(ATSP)における既存のNCO手法と比較して、IC/DCは最先端の性能を達成する
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:47:03 GMT)
NanoMVG: USV-Centric Low-Power Multi-Task Visual Grounding based on Prompt-Guided Camera and 4D mmWave Radar [7.8] NanoMVGは、水路を具現化した知覚のための低消費電力マルチタスクモデルである。
カメラと4Dミリ波レーダーの両方を誘導し、自然言語で特定の物体を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:15:52 GMT)
Byzantine-Robust Federated Learning over Ring-All-Reduce Distributed Computing [7.8] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシのメリットと並列計算による収束の促進のために、分散学習パラダイムとして注目を集めている。
従来のFLは、複数のクライアントをコーディネートしてグローバルモデルをトレーニングする、サーバクライアントアーキテクチャ(SC)に依存していた。
これを解決するために、リングオールリデュース(RAR)アーキテクチャを導入し、中央サーバを排除し、帯域幅の最適化を実現した。
本稿では,ビザンチンのロバスト性と通信効率を両立させる最初のRARベースのFLアルゴリズムBRACEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:37:28 GMT)
An Exploratory Study on the Engineering of Security Features [7.6] ソフトウェアシステムのセキュリティ機能がどのように選択され、実際にエンジニアリングされるかを研究する。
収集した経験的データに基づいて、エンジニアリングプラクティスに関する洞察を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:25:47 GMT)
Normal Transformer: Extracting Surface Geometry from LiDAR Points Enhanced by Visual Semantics [7.5] 本稿では,LiDARとカメラセンサから得られた3次元点雲と2次元カラー画像を利用して表面正規化を行うマルチモーダル手法を提案する。
本稿では,視覚的意味論と3次元幾何学的情報を巧みに融合した,トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
交通シーンを模倣したシミュレーション3D環境から,提案モデルが学習可能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:27:20 GMT)
Screener: Self-supervised Pathology Segmentation Model for 3D Medical Images [7.5] 我々は、教師なしの視覚異常セグメンテーション問題として、病理的セグメンテーションの枠組みを定めている。
既存の密度ベースUVASフレームワークを2つの重要なイノベーションで強化する。
当社のモデルであるScreenerは,4つの大規模テストデータセットにおいて,既存のUVASメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:37:35 GMT)
Generalized Class Discovery in Instance Segmentation [7.4] 擬似ラベルに対するコントラスト学習とクラス信頼性基準のためのインスタンス単位温度割当(ITA)手法を提案する。
提案手法は,COCO$_half$ + LVIS と LVIS + Visual Genome の2つの設定で実験を行うことにより評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:26:05 GMT)
One-Shot Federated Learning with Classifier-Free Diffusion Models [7.3] ワンショットフェデレーション学習(OSFL)は、単一のコミュニケーションラウンドでグローバルモデルを構築することで、この問題に対処する。
OSCARはシンプルだが費用対効果の高いOSFLアプローチで、4つのデータセットで最先端を上回り、通信負荷を少なくとも99%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:23:29 GMT)
E2LVLM:Evidence-Enhanced Large Vision-Language Model for Multimodal Out-of-Context Misinformation Detection [7.2] E2LVLM(E2LVLM)は、2つのレベルにテキスト証拠を適応させることにより、新たなエビデンスを強化した大規模視覚言語モデルである。
判断と説明の両方でニュース領域データセットの不足に対処するため、我々は新しいOOCマルチモーダル命令追従データセットを生成する。
多数の実験により、E2LVLMは最先端の手法よりも優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:25:14 GMT)
On the Role of Pre-trained Embeddings in Binary Code Analysis [7.2] 事前訓練されたアセンブリコードの埋め込みは、バイナリコード解析タスクを解決するためのゴールドスタンダードになっている。
自然言語処理とは対照的に、ラベル情報はバイナリコード解析において多くのタスクにおいて不足しない。
我々は,120万関数のコーパスを用いて,5つの下流タスクに対するアセンブリコードに対する最近の埋め込みを体系的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:50:46 GMT)
GlyphDraw2: Automatic Generation of Complex Glyph Posters with Diffusion Models and Large Language Models [7.2] LLMを利用したテキストレンダリング機能を備えた自動ポスター生成フレームワークを提案する。
このフレームワークは、詳細な背景の中で正確なポスターテキストを作成することを目的としている。
解像度が1024ピクセルを超える高解像度フォントデータセットとポスターデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:27:34 GMT)
Mixture of Decoupled Message Passing Experts with Entropy Constraint for General Node Classification [7.0] 本研究では,Mixture-of-Experts (MoE) 機構に基づくユニバーサルノード分類フレームワークを提案する。
GNNMoEは、ノード分類性能と多様なグラフデータセットの普遍性の両方において、メインストリームのGNN、異種GNN、グラフトランスフォーマーを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:10:26 GMT)
A Survey on Image Quality Assessment: Insights, Analysis, and Future Outlook [6.9] 画像品質評価(IQA)は、画像中心技術において重要な課題である。
IQAは、新しい建築パラダイムの出現を契機に、革新的な研究努力の顕著な急増を目撃している。
このサーベイは、アプリケーションシナリオに応じて組織された、現代のIQA方法論を広範囲に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:24:22 GMT)
Shadow Program Inversion with Differentiable Planning: A Framework for Unified Robot Program Parameter and Trajectory Optimization [6.9] SPI-DPはロボットプログラムのための新しい一階最適化手法である。
直列N-DoFキネマティクスのための衝突のない運動プランナDGPMP2-NDを紹介する。
我々は,2つの実用的・産業的応用に関する総合的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:18:21 GMT)
TAID: Temporally Adaptive Interpolated Distillation for Efficient Knowledge Transfer in Language Models [6.8] 本稿では,新規な知識蒸留法である$textitTemporally Adaptive Interpolated Distillation (TAID)$を紹介する。
TAIDは,各種モデルサイズおよびアーキテクチャに対して,命令チューニングと事前学習のシナリオにおいて優れた性能を示す。
これらの結果は、TAIDが高性能で効率的なモデルの作成に有効であることを示し、よりアクセスしやすいAI技術の開発を推進している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:25:56 GMT)
Composite Sketch+Text Queries for Retrieving Objects with Elusive Names and Complex Interactions [6.8] 語彙が限られている非ネイティブ話者は、それを視覚化できるにもかかわらず、特定のオブジェクトを名付けるのに苦労することが多い。
そこで本研究では,手描きスケッチを用いて自然シーン画像中の関連オブジェクトをローカライズする,事前学習型マルチモーダルトランスフォーマーベースラインSTNET(Sketch+Text Network)を提案する。
提案手法は,テキストのみの,スケッチのみの,複合的なクエリモダリティに対する,最先端の検索手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:22:59 GMT)
Lazy Gatekeepers: A Large-Scale Study on SPF Configuration in the Wild [6.8] Sender Policy Framework(SPF)は、電子メールにおけるドメインの使用を認可するための基本的なメカニズムである。
野生の1200万のドメインからSPFレコードを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:30:37 GMT)
Equivariant Masked Position Prediction for Efficient Molecular Representation [6.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、計算化学においてかなりの可能性を示している。
Equivariant Masked Position Prediction (EMPP) と呼ばれる新しい自己教師型アプローチを導入する。
EMPPは、より明確に定義され、量子力学的特徴の学習を強化するニュアンスされた位置予測タスクを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:39:26 GMT)
Wrapped Gaussian on the manifold of Symmetric Positive Definite Matrices [6.8] 円形および非平坦なデータ分布は、データ科学の様々な領域で広く使われている。
このようなデータの基盤となる幾何学を考慮に入れるための原則的なアプローチは、重要なものである。
この研究は、古典的な機械学習と統計手法をより複雑で構造化されたデータに拡張するための基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:11:46 GMT)
Exploring Exploration in Bayesian Optimization [6.7] 本研究は, 獲得関数の探索特性を定量化する2つの新しい手法を提案する。
ブラックボックス問題にまたがるいくつかのよく知られた獲得関数の爆発的性質について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:38:37 GMT)
Deep EEG Super-Resolution: Upsampling EEG Spatial Resolution with Generative Adversarial Networks [6.6] 我々はジェネレーティブ・アドリアル・ネットワーク(GAN)に基づく新しい深部脳波超解像(SR)アプローチを提案する。
このアプローチは、チャネルワイズアップサンプルデータを生成し、多数の行方不明チャネルを効果的に補間することにより、低分解能サンプルから高空間分解能脳波データを生成することができる。
提案モデルでは, 平均二乗誤差 (MSE) の104倍, 102倍の102倍, 平均絶対誤差 (MAE) をベースラインバイバーサ法に対して提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:32:51 GMT)
Bayesian Analysis of Combinatorial Gaussian Process Bandits [6.6] GP-UCB, GP-BayesUCB, GP-TSの3つのアルゴリズムに対して, 新たな累積後悔境界を提供する。
我々は,オンラインエネルギー効率ナビゲーションの課題に対処するために,我々のフレームワークを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:47:58 GMT)
Surface Vision Mamba: Leveraging Bidirectional State Space Model for Efficient Spherical Manifold Representation [6.6] 球面に無注意の視覚マンバを導入する。
本手法は球面データを三角形パッチの列として表現することで表面パッチを実現する。
提案したSurface Vision Mambaは、複数の神経発達型表現型回帰タスクで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:37:22 GMT)
Continuous Cardiac Arrest Prediction in ICU using PPG Foundation Model [6.5] 急性の健康イベントの追跡と予測のための非侵襲的な患者モニタリングは、新たな研究分野である。
深達度表現のみを用いたICU患者のIHCA予測結果について報告する。
また,潜在空間における患者の健康軌道のアーキテクチャチューニングとPaCMAP可視化を通じて,モデル全体を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:01:04 GMT)
Sparsity Meets Similarity: Leveraging Long-Tail Distribution for Dynamic Optimized Token Representation in Multimodal Large Language Models [6.5] マルチモーダル大言語モデル(MM-LLM)は様々なタスクで大きな成功を収めた。
主な計算負担は、処理されたテキストと視覚トークンから生じる。
視覚的CLSトークン類似度曲線の屈折点を同定する動的プルーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:35:28 GMT)
Towards a function-scalable quantum network with multiplexed energy-time entanglement [6.5] 我々は,2つの異なる量子アプリケーション,量子時間同期と量子暗号の相補的な実装を,同じエネルギー時間に絡み合った2光子と量子チャネルを多重化することによって示す。
120kmの光ファイバーリンクにまたがる2つの独立ノード間の原理実証実験が実証された。
この互換性により、セキュアな鍵分布の達成に有害なリンクにおける潜在的な非対称遅延攻撃を効果的に軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:07:04 GMT)
Zero-Shot Belief: A Hard Problem for LLMs [6.4] 我々はFactBank上でゼロショットのソース・アンド・ターゲットの信念予測に2つのアプローチを提案する。
統一されたシステムは、単一パス内のイベント、ソース、信念ラベルを識別し、イベント検出に微調整されたDeBERTaタグを使用するハイブリッドアプローチを使用する。
我々のアプローチは、イタリアの信仰団体 ModaFact で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:39:01 GMT)
Dynamic Appearance Particle Neural Radiance Field [6.4] 本研究では3次元シーンにおける視覚的要素の運動をモデル化するための粒子ベース表現を導入した動的外観粒子ニューラルレイダンス場(DAP-NeRF)を提案する。
DAP-NeRFは静的場と動的場の重ね合わせからなる。
静的場、視覚的特徴、粒子の運動モデルを含む全てのコンポーネントは、シーンに関する事前の幾何学的知識のない単眼ビデオから学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:19:43 GMT)
Efficient IAM Greybox Penetration Testing [6.4] IAMは特権エスカレーション(PE)攻撃を招き、経済的に大きな損失をもたらす可能性がある。
サードパーティのクラウドセキュリティサービスは、ホワイトボックスの侵入テストを使用してこのような問題を検出する。
IAM PEを効率よく検出するための、サードパーティサービスのための最初のグレーボックス浸透試験手法であるTACを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:35:11 GMT)
Cognify: Supercharging Gen-AI Workflows With Hierarchical Autotuning [6.3] 複数のMLモデルコール、ツール/APIコール、データ検索、ジェネリックコード実行を含むgen-AIは、しばしばアドホックな方法で手動でチューニングされる。
AdaSeekは、ユーザが指定した全検索予算に基づいて、ワークフローチューニング方法を異なるレイヤに整理する。
Cognifyはワークフローの生成品質を最大2.8倍に改善し、実行費用を最大10倍に削減し、エンドツーエンドのレイテンシを2.7倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:36:27 GMT)
SenDaL: An Effective and Efficient Calibration Framework of Low-Cost Sensors for Daily Life [6.3] SenDaL(SendaL)は、ニューラルネットワークを用いて低コストセンサーを校正するフレームワークである。
SenDaLは、ディープラーニングモデルに匹敵する精度を達成するための、新しいトレーニングと推論プロセスを導入している。
我々は、SenDaLが既存のディープラーニングモデルよりも精度、レイテンシ、エネルギー効率で優れていることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:51:19 GMT)
AuPair: Golden Example Pairs for Code Repair [6.2] 追加の推論時間計算の恩恵を受ける重要なタスクは自己修復である。
我々は、大規模言語モデルのコンテキスト内学習能力を活用して、コーディング領域で自己修復を行う。
我々のアルゴリズムは、ベスト・オブ・N$やセルフ・リペアに比べて性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:07:04 GMT)
Scalable Task Planning via Large Language Models and Structured World Representations [6.1] この研究は、LLMに符号化されたコモンセンスの知識を活用して、複雑なシナリオを扱うための計画手法を強化する。
7-DoFマニピュレータを用いた実世界の検証とともに,家庭シミュレーション環境における広範囲な実験を通して,本システムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:13:21 GMT)
X-Diffusion: Generating Detailed 3D MRI Volumes From a Single Image Using Cross-Sectional Diffusion Models [6.0] X-拡散(X-Diffusion)は、空間領域入力から詳細な3次元MRIボリュームを再構成する新しい断面積拡散モデルである。
X-Diffusionの重要な側面は、MRIデータを横断的なトレーニングと推論の間、全体的な3Dボリュームとしてモデル化することである。
以上の結果から,X-Diffusionは定量精度(PSNR)に優れるだけでなく,重要な解剖学的特徴を保っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:46:07 GMT)
TinyCL: An Efficient Hardware Architecture for Continual Learning on Autonomous Systems [6.0] 資源制約された自律システム上で連続学習を行うためのハードウェアアーキテクチャであるTinyCLを提案する。
TinyCLは、前方と後方の両方の伝搬を実行する処理ユニットと、メモリベースのCLワークロードを管理する制御ユニットで構成される。
我々の知る限り、提案したTinyCLは、自律システム上でCLを実行する最初のハードウェアアクセラレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:25:25 GMT)
End-to-End Predictive Planner for Autonomous Driving with Consistency Models [6.0] 軌道予測と計画は、自動運転車が動的環境において安全かつ効率的に航行するための基本的な要素である。
伝統的に、これらのコンポーネントは、しばしば別々のモジュールとして扱われ、インタラクティブな計画を実行する能力を制限する。
単一の一貫性モデルで予測と計画を統合する,統一的でデータ駆動のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:26:01 GMT)
Towards Prompt Generalization: Grammar-aware Cross-Prompt Automated Essay Scoring [5.9] 本稿では,ジェネリックエッセイ表現を学習するために,文法対応型クロスプロンプト特性スコアリング(GAPS)を提案する。
我々は文法誤り訂正技術を用いてエッセイにおける文法誤り訂正情報を取得し,これらの情報をシームレスに統合するAESモデルを設計する。
GAPSは、最も困難なクロスプロンプトシナリオにおいて顕著なQWK向上を実現し、目に見えないプロンプトを評価する上での強みを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:41:20 GMT)
A Low-Complexity Plug-and-Play Deep Learning Model for Massive MIMO Precoding Across Sites [5.9] MMIMO技術は、スペクトル効率とネットワーク容量を向上させることで、無線通信を変革した。
本稿では,既存のアプローチの複雑性問題に対処するための,新しいディープラーニングベースのmMIMOプリコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:02:36 GMT)
Multifidelity Simulation-based Inference for Computationally Expensive Simulators [5.9] 我々は,高忠実度シミュレータのパラメータを限られたシミュレーション予算内で推測するために,安価な低忠実度シミュレーションを活用する,神経後部推定のための多忠実度アプローチであるMF-NPEを紹介する。
MF-NPEは、最大2桁の高忠実度シミュレーションを必要としながら、現在の手法に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:59:22 GMT)
Gramian Multimodal Representation Learning and Alignment [5.8] グラミアン表現アライメント尺度(GRAM)について紹介する。
GRAMは、モダリティ埋め込みが横たわる高次元空間において、$n$モダリティを学習し、アライメントする。
GRAMに基づく新しいコントラスト損失関数は、高次元埋め込み空間におけるマルチモーダルモデルのアライメントを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:25:10 GMT)
InTAR: Inter-Task Auto-Reconfigurable Accelerator Design for High Data Volume Variation in DNNs [5.8] 本稿では,FPGA上のHDVアプリケーションのためのInter-Task Auto-Reconfigurable Accelerator (InTAR)を提案する。
InTARはシーケンシャル実行の高い計算効率とデータフロー実行のオフチップメモリオーバーヘッドの低減を組み合わせている。
InTARを用いて,様々なHDV DNNにマルチタスクカーネルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:43:51 GMT)
ELASTIC: Efficient Linear Attention for Sequential Interest Compression [5.7] 最先端のシーケンシャルレコメンデーションモデルは、トランスフォーマーの注意機構に大きく依存している。
逐次的関心圧縮のための効率的な線形注意法であるELASTICを提案する。
我々は、様々な公開データセットに関する広範な実験を行い、それをいくつかの強力なシーケンシャルなレコメンデータと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:00:41 GMT)
Modification and Generated-Text Detection: Achieving Dual Detection Capabilities for the Outputs of LLM by Watermark [5.7] 1つの実用的な解決策は、透かしをテキストに埋め込むことで、透かし抽出によるオーナシップの検証を可能にする。
既存の手法は主に修正攻撃に対する防御に重点を置いており、しばしば他の偽造攻撃を無視している。
本研究では, 修正に敏感な不偏形透かしに対して, テキスト中の修正を検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:56:40 GMT)
UniCoRN: Unified Commented Retrieval Network with LMMs [5.6] 合成多モーダル検索手法と生成言語アプローチを組み合わせた統一コメント検索ネットワークUniCoRNを紹介する。
合成マルチモーダル検索では+4.5%のリコールが,CoRでは+14.9%のMETEOR/+18.4%のBEMがRAGよりも改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:49:43 GMT)
Treatment response as a latent variable [5.6] 古典的2群モデルの因果拡張である因果2群モデル(C2G)を導入する。
サンプルを処理したC2Gモデルは、何らかの事前の確率で効果を経験するかもしれないし、そうでないかもしれない。
両手法が目標レベルの誤発見率をほぼ最適パワーで制御できることを実証的・理論的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:35:36 GMT)
Assessing Quantum Layout Synthesis Tools via Known Optimal-SWAP Cost Benchmarks [5.5] 証明可能なSWAP数と非自明な回路構造を持つベンチマークセットであるQUBIKOSを紹介する。
最初に、主要なQLSアルゴリズムのSWAPゲート使用率の最適性ギャップを定量化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:13:01 GMT)
Automated Capability Discovery via Model Self-Exploration [5.4] 本稿では,ACD(Automated Capability Discovery)について紹介する。これは1つの基礎モデルを科学者として指定し,オープンなタスクを提案するフレームワークである。
ACDは、被験者モデルにおける驚くべき能力と失敗の両方を自動的に明らかにします。
さまざまなファンデーションモデルにまたがってACDをデモし、単一のチームで発見が難しい何千もの機能を自動的に明らかにすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:25:44 GMT)
NYT-Connections: A Deceptively Simple Text Classification Task that Stumps System-1 Thinkers [5.4] 我々はNew York Times Connectionsゲームから派生した358の簡単な単語分類パズルのコレクションであるNYT-Connectionsを紹介する。
このベンチマークは、素早い直感的な"システム1"思考をペナルティ化し、基本的な推論スキルを分離するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:03:19 GMT)
Quantifying Security Vulnerabilities: A Metric-Driven Security Analysis of Gaps in Current AI Standards [5.4] 本稿では、NIST AI RMF 1.0、英国のAIおよびデータ保護リスクツールキット、EUのALTAIの3つの主要なAIガバナンス標準におけるセキュリティリスクの監査と定量化を行う。
新しいリスク評価手法を用いて、リスク重大度指数(RSI)、アタックポテンシャル指数(AVPI)、コンプライアンス・セキュリティギャップパーセンテージ(CSGP)、ルート原因脆弱性スコア(RCVS)の4つの主要な指標を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:57:54 GMT)
Federated Learning over Connected Modes [5.4] 我々はコネクテッドモード(textscFloco)上でのフェデレーション学習を提案する。
クライアントは、勾配信号に基づいて、このシンプルさの局所部分領域を割り当て、共有グローバルソリューションの単純さを共に学習する。
実験により、textscFlocoはグローバルトレーニングプロセスを加速し、計算オーバーヘッドを最小限に抑えて局所的精度を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:19:15 GMT)
Hierarchical Multi-Agent Framework for Carbon-Efficient Liquid-Cooled Data Center Clusters [5.3] 本稿では,Reinforcement Learning (RL) に基づく階層型コントローラを提案するGreen-DCCについて紹介する。
本稿では,複数のデータセンターを同期的に最適化し,デジタル双生児を対象とし,炭素排出量とサステナビリティ指標に基づく様々なRL手法の性能比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:00:58 GMT)
How to Build an Adaptive AI Tutor for Any Course Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG) [5.3] 知的学習システム(ITS)におけるLarge Language Models (LLMs)は、パーソナライズされた教育に変革をもたらす機会を提供する。
現在の実装では、2つの重要な課題に直面している。
本稿では,構造化知識表現と文脈認識検索を統合した新しいフレームワークである知識グラフ強化検索(RAG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:45:02 GMT)
WeatherGS: 3D Scene Reconstruction in Adverse Weather Conditions via Gaussian Splatting [5.2] WeatherGSは3DGSベースのフレームワークで、異なる気象条件下でのマルチビュー画像から鮮明なシーンを再構築する。
本研究では,高密度粒子を大気効果フィルタで逐次除去するプロセス前処理手法を提案する。
最後に,処理した画像を用いて3次元ガウスの集合を訓練し,隠蔽領域を除外するためのマスクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:13:48 GMT)
Matrix Completion with Graph Information: A Provable Nonconvex Optimization Approach [5.2] 本稿では,グラフを用いた行列補完の問題について,変数間の相互関係を表す側情報として考察する。
本稿では,事前条件付き投射降下法に基づくGSGDと呼ばれるグラフ正規化行列補完アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:21:01 GMT)
Mapping the Landscape of Generative AI in Network Monitoring and Management [5.1] 我々は,ネットワークトラフィックの生成と分類,ネットワーク侵入検出,ネットワークシステムログ分析,ネットワークデジタル支援がGenAIモデルの利用によってどのように役立つかについて議論する。
本研究は,現況を地図化し,ネットワーク監視と管理にGenAIを活用するための今後の研究の道を開くことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:10:34 GMT)
Adapt then Unlearn: Exploring Parameter Space Semantics for Unlearning in Generative Adversarial Networks [5.1] 本研究は,事前学習されたGAN(Generative Adversarial Network)から不要な特徴を含む出力の発生を防止することを目的とする。
提案手法は「Adapt-then-Unlearn」と呼ばれ、望ましくない特徴を学習すると同時に、生成したサンプルの品質も維持する。
我々の知識を最大限に活用するために、我々のアプローチは、高忠実なGANの領域内での未学習に対処する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:00:51 GMT)
Fault Detection and Monitoring using a Data-Driven Information-Based Strategy: Method, Theory, and Application [5.1] 本稿では,新しいコンセプトドリフト検出器に基づく情報駆動型故障検出手法を提案する。
本手法は,加法雑音モデルの入出力関係におけるドリフトの同定に適している。
提案したMIに基づく故障検出手法の理論的特性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:56:35 GMT)
OpenCat: Improving Interoperability of ADS Testing [5.0] 本稿では,ADAS回帰テストのためのベンチマークであるSensoDatの相互運用性を評価する。
我々はOpenDRIVEテストケースをCatmull-Romスプラインフォーマットに変換するコンバータOpenCatを紹介する。
SensoDatデータセットにOpenCatを適用することで、テストケースを再利用可能な道路シナリオに変換する上で、高い精度を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:24:59 GMT)
Trustworthy GNNs with LLMs: A Systematic Review and Taxonomy [5.0] 大規模言語モデル(LLM)とグラフニューラルネットワーク(GNN)の統合により、さまざまな側面からGNNの信頼性が向上する。
このレビューでは、研究者に異なる方法の原則と応用を理解するための明確な枠組みを提供する分類法を紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:28:39 GMT)
A Novel Multi-Teacher Knowledge Distillation for Real-Time Object Detection using 4D Radar [5.0] 3Dオブジェクト検出は、安全で自律的なナビゲーションに不可欠であり、多様な気象条件にまたがって信頼性の高い性能を必要とする。
従来のレーダーは標高データがないため制限がある。
4Dレーダーは、距離、方位、ドップラー速度とともに高度を測定することでこれを克服し、自動運転車にとって貴重なものとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:33:28 GMT)
Concentration Inequalities for the Stochastic Optimization of Unbounded Objectives with Application to Denoising Score Matching [5.0] 大規模な最適化問題に対する統計的誤差を束縛する濃度不等式を導出する。
提案手法は, 補助確率変数を簡易にサンプリングするアルゴリズムにおいて, サンプル再利用の利点を確立するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:30:36 GMT)
Multi-Omics Fusion with Soft Labeling for Enhanced Prediction of Distant Metastasis in Nasopharyngeal Carcinoma Patients after Radiotherapy [5.0] オミクスデータの統合で直面する課題の1つは、予測不能の存在である。
本研究の目的は,オミクスデータに固有の相違を緩和する融合手法を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:26:59 GMT)
Centrally Coordinated Multi-Agent Reinforcement Learning for Power Grid Topology Control [4.9] アクション空間の分解は、意思決定を小さなサブタスクに分解する。
CCMAアーキテクチャは、ベースラインアプローチよりも高いサンプリング効率と優れた最終性能を示す。
その結果,高次元L2RPNと実世界の電力グリッド設定のさらなる応用に向けたCCMA手法の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:16:06 GMT)
Maturity Framework for Enhancing Machine Learning Quality [4.8] 本稿では,機械学習システムの品質評価への方法論的アプローチを提案し,MLのガバナンスのための構造化成熟度フレームワークを提案する。
MLにおける品質の重要性と、MLガバナンスの問題と既存のフレームワークのギャップによって引き起こされる厳格な評価の必要性を強調します。
この研究は、実証的な結果を示し、品質改善の傾向を強調し、ビジネス成果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:56:46 GMT)
Compression of Site-Specific Deep Neural Networks for Massive MIMO Precoding [4.8] 本稿では,深層学習を用いたmMIMOプリコーダの計算エネルギー効率について検討する。
本稿では,混合精度量子化学習とニューラルアーキテクチャ探索を併用して,エネルギー使用量を削減するフレームワークを提案する。
この結果から,ニューラルネットワークの深部圧縮はWMMSEの35倍のエネルギー効率を持つプリコーダを同等の性能で生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:03:32 GMT)
Examining and Adapting Time for Multilingual Classification via Mixture of Temporal Experts [4.8] 複数の言語で時間をかけて分類器を一般化するフレームワークを開発する。
分析の結果,分類性能は言語によって異なることがわかった。
我々の研究は分析的な洞察を提供し、時間を考慮したモデルの必要性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:30:18 GMT)
Efficient Split Learning LSTM Models for FPGA-based Edge IoT Devices [4.8] Split Learning(SL)は、IoT(Internet of Things)クラウドシステムに適した分散機械学習(ML)のための効率的なパラダイムである。
リソース制約のあるエッジIoTプラットフォームにSLをデプロイすることは、モデルパフォーマンスと処理、メモリ、エネルギーリソースとのバランスにおいて大きな課題となる。
本研究では,実世界のフィールド・プログラマブルゲートアレイ(FPGA)ベースのエッジIoTプラットフォーム上にSLフレームワークをデプロイする実践的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:51:39 GMT)
Meta-INR: Efficient Encoding of Volumetric Data via Meta-Learning Implicit Neural Representation [4.8] Inlicit Neural representation (INR)は、ボリュームデータを符号化するための有望なソリューションとして登場した。
メタ学習アルゴリズムを用いて,データセットの部分的な観察から初期INRパラメータを学習するための事前学習戦略であるMeta-INRを提案する。
我々は,Meta-INRが,様々なデータセットにまたがる類似ボリュームデータをエンコードする上で有効な,高品質な一般化可能な特徴を効果的に抽出できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:54:22 GMT)
SS4Rec: Continuous-Time Sequential Recommendation with State Space Models [4.7] 本稿では,連続的なレコメンデーションのためにSS4Recと呼ばれるハイブリッドSSMモデルを提案する。
SS4Recは、不規則な時間間隔を扱うための時間認識SSMと、コンテキスト依存をモデル化するための関係認識SSMを統合している。
これにより、不規則な時間間隔から継続的依存関係をキャプチャし、時間固有のパーソナライズされたレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:28:08 GMT)
Enhancing Learned Image Compression via Cross Window-based Attention [4.7] 特徴符号化モジュールと統合したCNNベースのソリューションを提案する。
提案手法はKodakおよびCLICデータセット上で評価し,提案手法が有効であり,最先端手法と同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:20:49 GMT)
Toddlers' Active Gaze Behavior Supports Self-Supervised Object Learning [4.6] 幼児は、ほとんど監督することなく、異なる視点からオブジェクトを認識することを学ぶ。
近年の研究では、幼児はオブジェクトと対話しながら、近い時間に視覚的な入力を類似の表現にマッピングすることで、この能力を発達させると主張している。
幼児が対象表現の学習を支援するために、これらの眼球運動を通して視覚経験をキュレートするかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:58:15 GMT)
Representation Learning to Advance Multi-institutional Studies with Electronic Health Record Data [4.6] GAMEアルゴリズムは、7つの機関と2つの言語でテストされ、検証される。
共同でトレーニングされた埋め込みは、データプライバシを保護するために、転送とフェデレーション学習を使用して作成される。
精神疾患患者におけるアルツハイマー病の予後と自殺リスクに関する研究におけるGAMEの応用を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:29:39 GMT)
Delayed takedown of illegal content on social media makes moderation ineffective [4.4] 本研究は、違法コンテンツ削除のタイムラインと、その頻度、到達度、ソーシャルメディアへの露出との関係をモデル化する。
DSAトランスペアレンシーデータベースの実証データを用いて違法コンテンツ拡散をシミュレーションすることにより、迅速な削除(数時間以内)が違法コンテンツ拡散と露出を著しく減少させることを示した。
これらの発見は、コンテンツ削除のための厳格な削除期限をサポートするが、そのような期限は、違法なコンテンツの特定の遅れに対処することができず、コンテンツモデレーションの品質に悪影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:16:39 GMT)
Unlocking Mental Health: Exploring College Students' Well-being through Smartphone Behaviors [4.4] 本研究は,学生のスマートフォンロック解除行動と,実環境におけるメンタルヘルスとの関係について,初めて検討したものである。
調査の結果、性別や場所によってスマートフォンの利用が重要な変化を示し、デジタル行動とメンタルヘルスの相互作用をより深く理解していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:12:45 GMT)
Word Synchronization Challenge: A Benchmark for Word Association Responses for LLMs [4.4] 本稿では,人-コンピュータインタラクション(HCI)における大規模言語モデル(LLM)を評価するための新しいベンチマークであるWord Synchronization Challengeを紹介する。
このベンチマークでは、動的ゲームライクなフレームワークを使用して、単語アソシエーションを通じて人間の認知プロセスを模倣するLLMの能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:30:28 GMT)
Linking Cryptoasset Attribution Tags to Knowledge Graph Entities: An LLM-based Approach [4.3] 本稿では,帰属タグと知識グラフの概念を関連付けるために,Large Language Models (LLMs) に基づく新しい計算手法を提案する。
このアプローチは、F1スコアのベースラインメソッドを3つのパブリックな属性タグデータセットで37.4%向上させる。
本手法は属性タグの品質を高めるだけでなく,より信頼性の高い法医学的証拠を育成するための青写真としても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:28:40 GMT)
KL-geodesics flow matching with a novel sampling scheme [4.3] 非自己回帰型言語モデルは全てのトークンを同時に生成し、従来の自己回帰型モデルよりも潜在的に高速である。
テキスト生成のための条件付きフローマッチング手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:54:53 GMT)
Measuring Anxiety Levels with Head Motion Patterns in Severe Depression Population [4.3] 本研究では,頭部の動きを解析して不安度を定量化する新しい非侵襲的手法を提案する。
臨床的に評価された不安レベルを予測するため,頭部運動特性と回帰分析を適用した。
その結果,頭部運動パターンに基づく心理的不安の重症度予測において,平均絶対誤差(MAE)が0.35と高い精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:55:26 GMT)
TRADES: Generating Realistic Market Simulations with Diffusion Models [4.3] 金融市場は、高い統計ノイズ、非線形性、一定の進化を特徴とする複雑なシステムである。
我々は,現実的で応答性の高いリミットオーダーブック(LOB)市場シミュレーションを作成するタスクに対処する。
LOBシミュレーションのための新しいデノイング拡散確率エンジン(TRADES)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:38:13 GMT)
Sketched Equivariant Imaging Regularization and Deep Internal Learning for Inverse Problems [4.3] 等変イメージング(EI)正則化は、ディープイメージングネットワークの教師なしトレーニングにおけるデファクト技術となっている。
本稿では,ランダムなスケッチ手法を応用したスケッチ付きEI正規化手法を提案する。
次に、スケッチしたEI正規化を拡張して、高速化された深層学習フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:43:56 GMT)
Protecting Quantum Information via Many-Body Dynamical Localization [4.3] 周期的および二次的キックの下で、非可積分量子XYスピンチェーンにおける障害のない多体動的局在(MBDL)を探索する。
MBDL相における適切なキック強度を得るために、特定のスピンのラビ振動に対する局所的動的デカップリング効果を明らかにする。
本稿では,MBDLで保護された量子情報を高温で解析し,量子記憶に必要なシステムパラメータを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:35:03 GMT)
Falsification of Cyber-Physical Systems using Bayesian Optimization [4.2] サイバー物理システム(CPS)は、しばしば複雑で安全に重要であり、システムの仕様が満たされることを確実にすることが困難かつ決定的に重要である。
シミュレーションベースのファルシフィケーションは、CPSの正確性に対する信頼性を高めるための実践的なテスト手法である。
本研究では,サロゲートモデルを学習し,入力信号のパラメータ化と仕様評価の関係を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:32:17 GMT)
Mixture of Experts Meets Decoupled Message Passing: Towards General and Adaptive Node Classification [4.1] グラフニューラルネットワークはグラフ表現学習において優れているが、異種データと長距離依存に苦慮している。
ノード分類のための汎用モデルアーキテクチャであるGNNMoEを提案する。
GNNMoEは様々なグラフデータに対して優れた性能を示し、過度にスムースな問題や大域的なノイズを効果的に軽減している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:22:38 GMT)
Syntriever: How to Train Your Retriever with Synthetic Data from LLMs [4.1] ブラックボックスLLMの合成データを用いた検索者のための学習フレームワークであるSyntrieverを提案する。
そこで我々は,LLM選好を正規化して学習するために,部分的なPockett-Luceランキングと呼ばれる選好モデルを提案する。
実験により、Syntrieverは様々なドメインのベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:45:25 GMT)
Advancing machine fault diagnosis: A detailed examination of convolutional neural networks [4.0] CNNは強力なツールとして登場し、堅牢で正確な障害検出と分類機能を提供する。
このレビューでは、機械故障診断におけるCNNの適用について論じ、その理論的基礎、アーキテクチャのバリエーション、実践的実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:41:13 GMT)
Quality over Quantity: Boosting Data Efficiency Through Ensembled Multimodal Data Curation [4.0] 本稿では,Webcrawlデータセットの非構造的および不均一性に関わる課題に対処する。
先進的な学習駆動型アプローチである DAta ThroUgh Multimodal Operators (EcoDatum) のアンサンブルキュレーションを導入する。
EcoDatumは、弱監督アンサンブルフレームワーク内に、様々な単一モーダルおよびマルチモーダルデータキュレーション演算子を戦略的に統合する。
DataCompのリーダーボードでは、38のさまざまな評価データセットの中で、平均的なパフォーマンススコアが0.182だった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:40:57 GMT)
Learning in Markets with Heterogeneous Agents: Dynamics and Survival of Bayesian vs. No-Regret Learners [4.0] ベイジアンと非レグレットの学習者を市場ダイナミクスで比較することに注力する。
オンライン学習理論は富のログを最大化するアルゴリズムを提供する。
ベイズ学習は脆弱であるのに対して,非回帰学習は環境に関する知識をあまり必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:34:04 GMT)
Perturbation-based Effect Measures for Compositional Data [4.0] 本稿では,合成上の解釈可能な統計関数を定義する仮説データ摂動に基づくフレームワークを提案する。
摂動依存再パラメータ化を導出することにより, 摂動効果の平均を効率的に推定できることを示す。
シミュレーションおよび半合成データに基づいて提案した推定器を実証的に分析し,ニューヨークの学校やマイクロバイオームのデータに対する既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:17:20 GMT)
Convergence of Distributed Adaptive Optimization with Local Updates [3.9] 局所的な更新(間欠的通信)による分散適応アルゴリズムの研究
初めて、Em Local SGD em with momentum (em Local em SGDM) と em Local em Adam が、convex と弱凸設定でミニバッチよりも優れていることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:15:48 GMT)
A Taxonomy of Real Faults in Hybrid Quantum-Classical Architectures [3.8] 本稿では,実断層のデータセットを伴うハイブリッド量子古典アーキテクチャにおける断層の分類法を提案する。
5000以上のクローズドイシューをGitHubで分析し、529件を事前選択しました。
我々は2人の著者の間で、すべての障害に割り当てられた分類とラベルを相互に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:20:29 GMT)
High-Throughput SAT Sampling [3.8] 本稿では,GPUアクセラレーション・サシフィビリティ(SAT)サンプリングのための新しい手法を提案する。
提案手法は,CNF表現を単純化した多レベル多出力ブール関数に分解することで,SAT問題の論理的制約を変換する。
最先端のサンプリングよりも33.6times$から523.6times$まで、大幅に改善されたGPUアクセラレーションサンプリングを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:20:45 GMT)
Two Stage Segmentation of Cervical Tumors using PocketNet [3.7] この研究は、新しいディープラーニングモデル(PocketNet)を用いて、T2w MRI上の頸部、血管、子宮、腫瘍を分割した。
PocketNetはDice-Sorensen類似度係数 (DSC) を70%以上, 臓器分節率 (80%) で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:10:41 GMT)
ActiveSSF: An Active-Learning-Guided Self-Supervised Framework for Long-Tailed Megakaryocyte Classification [3.7] 本研究では,能動学習と自己教師付き事前学習を統合したActiveSSFフレームワークを提案する。
臨床用巨核球データセットによる実験結果から,ActiveSSFは最先端の性能を発揮することが示された。
さらなる研究を促進するため、コードとデータセットは将来的に一般公開される予定だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:24:36 GMT)
Multispectral Remote Sensing for Weed Detection in West Australian Agricultural Lands [3.6] オーストラリア西部のコンディニン地域は、広範囲にわたる雑草の寄生による農業上の大きな課題に直面しており、経済的損失と生態学的影響を引き起こしている。
本研究は, 精密農業の実践を促進するため, 雑草検出のための多スペクトルリモートセンシングフレームワークを構築した。
無人航空機は、4年間にわたって2つの実験領域から生のマルチスペクトルデータを収集するために用いられ、0.6046 km2をカバーし、地上の真実の注釈は、手動で雑草や作物をラベル付けするためにGPS対応車両で作成された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:01:42 GMT)
Quantum Advantage in Trading: A Game-Theoretic Approach [3.6] 本稿では,取引に応用した量子ゲーム理論モデルを提案する。
その結果、以前は理論上のみ知られていた量子的優位性が、高給の市場であるナッシュ均衡として実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:52:57 GMT)
Cancer Vaccine Adjuvant Name Recognition from Biomedical Literature using Large Language Models [3.6] アジュバント(adjuvant)は、免疫反応を改善することにより効果を高めるワクチンに組み込まれた化学物質である。
本研究では,Large Language Models(LLMs),特にGenerative Pretrained Transformers(GPT)とLlama(Large Language Model Meta AI)を用いて,ワクチンのアジュバント名の自動認識について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:30:31 GMT)
Unsupervised categorization of similarity measures [3.5] 一般に、物体は色や形といった特徴に基づいて区別することができる。
特に、そのような特徴に関する類似性判定は異なる距離空間で独立に処理できると仮定される。
ここでは,人工知能が距離空間を自律的に分類できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:52:47 GMT)
Traveling Waves Integrate Spatial Information Into Spectral Representations [3.3] 視覚刺激に応答して、隠れた状態で進行波を発生させる一連の畳み込みリカレントニューラルネットワークを導入する。
移動波は局所的に接続されたニューロンの受容野を効果的に拡張し、長距離符号化と情報通信を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:36:57 GMT)
Enhanced Load Forecasting with GAT-LSTM: Leveraging Grid and Temporal Features [3.3] 本稿では,グラフ注意ネットワーク(GAT)とLong Short-Term Memory(LSTM)を組み合わせたハイブリッドモデルであるGAT-LSTMを紹介する。
モデルの重要な革新は、線容量や効率などのエッジ属性を注意機構に組み込むことである。
ブラジル電力システムのデータセットに対する実験的評価は、GAT-LSTMモデルが最先端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） (Wed, 12 Feb 2025 13:07:18 GMT)
Beyond Predictions: A Participatory Framework for Multi-Stakeholder Decision-Making [3.3] 本稿では,複数株主最適化問題として意思決定を再定義する新たな参加型フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、コンテキスト依存の報酬関数を通じて各アクターの好みをキャプチャする。
本稿では,複数の指標にまたがるユーザ定義の選好を利用して意思決定戦略をランク付けする合成スコアリング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:27:40 GMT)
Beyond Prompting: Time2Lang -- Bridging Time-Series Foundation Models and Large Language Models for Health Sensing [3.3] 大規模言語モデル(LLM)は、行動センシングデータと組み合わせることで、健康上の応用を約束する。
従来のアプローチでは、センサデータをテキストプロンプトに変換するが、このプロセスはエラーを起こしやすく、計算コストが高く、ドメインの専門知識を必要とする。
本稿では, TFM 出力を中間テキスト変換なしで LLM 表現に直接マッピングするフレームワーク Time2Lang を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:52:28 GMT)
YNote: A Novel Music Notation for Fine-Tuning LLMs in Music Generation [3.2] 音符と音符を表わすために4文字のみを使用する簡易な音符表記システムであるYNoteを紹介する。
YNoteの固定フォーマットは一貫性を確保し、読みやすく、より微調整された大規模言語モデルに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:10:52 GMT)
Maximum Mean Discrepancy on Exponential Windows for Online Change Detection [3.2] MMDEW (Maximum Mean Discrepancy on Exponential Windows) と呼ばれる新しい変更検出アルゴリズムを提案する。
MMDEWは、MDDの利点と指数窓に基づく効率的な計算を組み合わせる。
MMDEWは多対数実行時と対数メモリの複雑さを満足しており、ベンチマークデータストリーム上でのテクニックの状態を実証的に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:33:52 GMT)
A Novel Approach to for Multimodal Emotion Recognition : Multimodal semantic information fusion [3.1] 本稿では,コントラスト学習と視覚的シーケンス圧縮を統合した新しいマルチモーダル感情認識手法であるDeepMSI-MERを提案する。
2つの公開データセット(IEMOCAPとMELD)の実験結果から、DeepMSI-MERは感情認識の精度と堅牢性を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:07:43 GMT)
Topic-Aware Knowledge Graph with Large Language Models for Interoperability in Recommender Systems [3.1] 我々は,大規模言語モデル(LLM)を用いて,側面情報と文脈情報の両方から一般トピックと特定トピックを抽出する一貫したアプローチを提案する。
実験結果から,多様な知識グラフ間での推薦性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:49:56 GMT)
The Cure is in the Cause: A Filesystem for Container Debloating [3.1] トップダウンのコンテナの50%以上が60%以上肥大化しており、BAFFSはコンテナのサイズを大幅に削減している。
サーバレス機能の場合、BAFFSはコールドスタートのレイテンシを最大68%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:44:36 GMT)
The Landscape of Toxicity: An Empirical Investigation of Toxicity on GitHub [3.1] ProfanityはGitHubで最も頻度の高い毒性であり、続いてトロルと侮辱が続く。
企業スポンサーのプロジェクトは毒性が低いが、ゲームプロジェクトはゲーム以外のプロジェクトの7倍の毒性がある。
過去に有毒なコメントを書いたOSSコントリビュータは、このような行動を繰り返す可能性が著しく高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:24:59 GMT)
Orion: A Fully Homomorphic Encryption Framework for Deep Learning [3.0] 完全同型暗号化(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことで、プライバシーとセキュリティを大幅に改善する可能性がある。
FHEでセキュアな神経推論を大規模に展開する上で直面する大きな課題のひとつは、これらのネットワークをFHEプリミティブに効果的にマッピングすることだ。
本稿では、FHEを用いたプライベートニューラルネットワークのための完全に自動化されたフレームワークであるOrionを用いて、これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:06:17 GMT)
Neuro-Conceptual Artificial Intelligence: Integrating OPM with Deep Learning to Enhance Question Answering Quality [3.0] 我々は、ニューロ・シンボリックAIアプローチの専門化であるニューロ・コンセプチュアル・人工知能(NCAI)を紹介する。
NCAIは、Object-Process Methodology (OPM) ISO 19450:2024 を用いた概念モデリングをディープラーニングと統合し、質問応答(QA)の品質を向上させる。
我々の実験では、NCAIは従来の手法よりも優れており、ニューロシンボリックAIの進歩の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:10:09 GMT)
Temporal Reasoning in AI systems [3.0] 本稿では,サイック・ナレッジ・ベースにおいて,頑健な時間予測に必要な知識表現と推論手法について論じる。
次に、与えられた流動を外挿するために、事実の持続性に関する知識を表す離散生存関数を使用する。
外挿された区間は、時間的制約やその他のコモンセンス知識によって切り離される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:39:39 GMT)
Typographic Attacks in a Multi-Image Setting [2.9] タイポグラフィー攻撃の研究のためのマルチイメージ設定を提案する。
具体的には、アタッククエリを繰り返すことなく、イメージセットをアタックすることに重点を置いています。
対象画像の難易度,攻撃テキストの強度,テキスト画像の類似性を活用し,マルチイメージ設定のための2つの攻撃戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:10:25 GMT)
Monge SAM: Robust Reparameterization-Invariant Sharpness-Aware Minimization Based on Loss Geometry [2.9] シャープネスを意識した最小化(SAM)は、逆方向の摂動の勾配に応じてパラメータを更新することにより、平坦な領域を効率的に見つける。
我々はSAMの再パラメータ化不変バージョンであるMonge SAM (M-SAM)を提案する。
理論的にも経験的にも、マルチモーダルな表現アライメントタスクにおいて、この振る舞いを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:40:19 GMT)
Brain Latent Progression: Individual-based Spatiotemporal Disease Progression on 3D Brain MRIs via Latent Diffusion [2.8] 進行脳潜時モデル(BrLP)は3次元脳MRIで個々の疾患レベルの進行を予測するように設計されている。
BrLPを2,805例のT1強調(T1w)脳MRIで訓練し,962例の2,257例の外部MRIでその一般化性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:47:41 GMT)
Generalized Josephson effect with arbitrary periodicity in quantum magnets [2.7] 簡単な平面量子磁石は超伝導体と著しく似ている。
システムサイズとともに線形に増加する周期性を持つ一般化された分数的ジョセフソン効果を明らかにする。
我々は、普遍的なエネルギー相関係を明らかにし、最近発見されたファントムヘリスと効果を結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:52:22 GMT)
Self-directed online information search can affect policy support: a randomized encouragement design with digital behavioral data [2.6] ドイツの761人の参加者を対象に、自然主義的な環境で自己指導型オンライン検索を調査した。
参加者にオンライン情報を求めるように促すことで,生態学的妥当性が向上する。
我々の実験的なアプローチは、動的オンライン情報ランドスケープにおけるメディア効果の理解を深めるための今後の研究の基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:09:39 GMT)
Acoustic Wave Manipulation Through Sparse Robotic Actuation [2.6] 本研究では,空間的にスパースなアクチュエータを通して波に影響を及ぼすことのできるロボットによって部分的に観察される音波の操作について検討する。
この問題は、新しい人工材料、超音波切断ツール、エネルギー収穫などの用途の設計に大きな可能性を秘めている。
本研究では,特定の領域に分散した音響エネルギーを集中させるか,所望のタスクに応じて抑制するかのどちらかに適用可能な,効率的なデータ駆動型ロボット学習法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:54:46 GMT)
Deterministic generation of non-classical mechanical states in cavity optomechanics via reinforcement learning [2.6] 本稿では,空洞光学系における非古典的力学状態を決定論的に生成する手法を提案する。
我々はパルス駆動場の最適化に強化学習法を用いる。
我々の結果は量子光学と量子情報科学における量子状態工学の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:20:59 GMT)
Ask in Any Modality: A Comprehensive Survey on Multimodal Retrieval-Augmented Generation [2.5] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の動的情報を統合することで問題を緩和する。
クロスモーダルアライメントと推論はMultimodal RAGに固有の課題をもたらし、従来の単調なRAGと区別する。
この調査は、より有能で信頼性の高いAIシステムを開発するための基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:33:41 GMT)
When do they StOP?: A First Step Towards Automatically Identifying Team Communication in the Operating Room [2.5] ORのマルチビューカメラシステムによって捉えられた100時間以上の手術ビデオを,Team-ORと呼ばれる実際の外科手術のデータセットを生成する。
このデータセットには、33のタイムアウトと22のStOP?-protocolアクティビティの時間アノテーションが含まれている。
次に、シーンコンテキストとアクション特徴の両方を符号化し、効率的なニューラルネットワークモデルを用いて結果を出力するグループアクティビティ検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:59:45 GMT)
Plantation Monitoring Using Drone Images: A Dataset and Performance Review [2.5] RGBカメラを搭載した小型で安価なドローンは、農地の高解像度画像を撮影することができる。
既存の自動プランテーションモニタリングの方法は、主に衛星画像に基づいている。
ドローン画像を用いたプランテーション型健康モニタリングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:21:16 GMT)
SPeCtrum: A Grounded Framework for Multidimensional Identity Representation in LLM-Based Agent [2.5] 個々のアイデンティティをシミュレートする既存の方法は、しばしば人間の複雑さを過度に単純化する。
本研究では,個人の多次元自己概念を取り入れた実エージェントペルソナを構築するためのフレームワークであるSPeCtrumを紹介する。
以上の結果から,S,P,Cの統合は現実のアイデンティティ表現の信頼性と精度を高めるが,Cだけでは基本的なアイデンティティシミュレーションに十分である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:38:27 GMT)
LoSAM: Local Search in Additive Noise Models with Mixed Mechanisms and General Noise for Global Causal Discovery [2.4] 本稿では,ANMにおける一意なDAG学習のための付加雑音モデルLoSAMの局所探索を提案する。
一貫性とランタイムを証明し、スケーラビリティとサンプル効率を確保します。
合成および実世界のデータに基づいてLoSAMをテストし、すべての混合機構設定における最先端性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:07:01 GMT)
Auction Design using Value Prediction with Hallucinations [2.4] 我々は,販売者がn人の買い手に対して不可分な商品を売って収益を最大化しようとする問題について検討する。
本稿では,これらの信号が買い手の真の価値を反映することがあるが,時には幻覚となるような枠組みを提案する。
我々の主な貢献は、この枠組みの下での最適オークションのキャラクタリゼーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:08:28 GMT)
On the query complexity of sampling from non-log-concave distributions [2.4] 密度$p(x)propto e-f(x)$を持つ$d$次元分布からサンプリングする問題を、必ずしも良好な等尺条件を満たすとは限らない。
広い範囲のパラメータに対して、サンプリングは$d$の超指数係数による最適化よりも厳密に容易であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:10:55 GMT)
Leveraging Large Language Models to Enhance Machine Learning Interpretability and Predictive Performance: A Case Study on Emergency Department Returns for Mental Health Patients [2.4] この振り返りコホート研究は、27,904人のメンタルヘルス患者42,464人のED訪問を分析した。
大規模言語モデル(LLM)を活用する機械学習の解釈可能性フレームワークは、複雑なモデル予測を臨床的に関連する説明に変換する際に、99%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:37:55 GMT)
Vision Transformer for Classification of Breast Ultrasound Images [2.3] イメージパッチ間の自己アテンションに基づく視覚変換器(ViT)の設計は、CNNに代わる大きな可能性を示している。
そこで本研究では,ViTを用いて乳房画像の分類を行った。
その結果、VTモデルは、米国の乳房画像の分類において、CNNと同等かそれ以上の効率であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:06:45 GMT)
SASVi - Segment Any Surgical Video [2.3] 本研究では,フレームワイズMask R-CNN Overseerモデルに基づく新しい再プロンプト機構であるSASViを提案する。
このモデルは、シーンの星座が変化すると、基盤モデルSAM2を自動で再起動する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:29:41 GMT)
Copula-based mixture model identification for subgroup clustering with imaging applications [2.3] クラスタリングのためのより柔軟な Copula-Based Mixture Model (CBMM) について検討する。
CBMMは、辺形とコプラ形の柔軟な選択によって構成される異種成分分布を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:30:39 GMT)
On the convergence rate of noisy Bayesian Optimization with Expected Improvement [2.3] 期待されている改善(EI)はベイズ最適化において最も広く用いられている獲得関数の1つである。
我々は,3つの新規かつ重要な領域における収束理論のプロセスEIに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:07:40 GMT)
A Semantic Parsing Algorithm to Solve Linear Ordering Problems [2.2] 線形順序付け問題を意味論的に解析するアルゴリズムを開発した。
提案手法は,複数の前提文と候補文を入力として扱う。
次に、制約論理プログラミングを用いて、注文に関する提案された文の真相を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:58:42 GMT)
Metaheuristics and Large Language Models Join Forces: Toward an Integrated Optimization Approach [2.2] 本稿では,メタヒューリスティックスアルゴリズムを改善するために,Large Language Models (LLM) をパターン認識ツールとして活用する新しい手法を提案する。
結果として得られたハイブリッド手法は、ソーシャルネットワークベースの最適化問題の文脈でテストされ、既存の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:22:58 GMT)
Global AI Governance: Where the Challenge is the Solution- An Interdisciplinary, Multilateral, and Vertically Coordinated Approach [2.1] 現在のグローバルAIガバナンスフレームワークは、断片化された規律的コラボレーション、効果的な多面的調整、ポリシー設計と草の根実装の切り離しに苦労している。
統合実装科学(IIS)が指導した本研究は,国連科学サミットにおいて,構造化された学際対話を開始した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:24:30 GMT)
A Reversible Solver for Diffusion SDEs [2.1] 拡散モデルの重要な機能は、データ分布からサンプリング前の分布にサンプルをエンコードする機能である。
これは、連続的な随伴方程式によるガイド付き生成とともに、実際のデータサンプルの変更を実行するのに有用である。
本稿では,拡散SDEの代数的可逆解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:51:54 GMT)
CODE-ACCORD: A Corpus of building regulatory data for rule generation towards automatic compliance checking [2.0] CODE-ACCORD (CODE-ACCORD) は、イングランドとフィンランドの建築規則に基づく852の文のデータセットである。
テキスト分類、エンティティ認識、関係抽出など、MLおよび自然言語処理(NLP)タスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:53:30 GMT)
Pseudorandom Permutations from Random Reversible Circuits [2.0] 固定された最寄りのアーキテクチャにおいて,各層が$approx n/3$のランダムゲートからなる深さ$n cdot tildeO(k2)$のランダム回路がほぼ$k$の独立な置換をもたらすことを示す。
また、擬似乱数関数からの擬似乱数置換のLuby-Rack-off構成は可逆回路で実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:07:54 GMT)
Online Learning Quantum States with the Logarithmic Loss via VB-FTRL [1.9] 対数損失を伴う量子状態のオンライン学習(LL-OLQS)は、30年以上にわたってオンライン学習において古典的なオープンな問題である。
本稿では,LL-OLQS に対する VB-FTRL を適度な計算量で一般化する。
それぞれのアルゴリズムは半定値プログラムで構成されており、例えば、切断平面法によって時間内に実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:50:45 GMT)
Beyond the Lens: Quantifying the Impact of Scientific Documentaries through Amazon Reviews [1.8] 科学を大衆に浸透させることは、知名度の高い人々にとって非常に重要だ。
深層観衆のフィードバック研究に必要なオーバーヘッドのため,このような作品が大規模に与える影響を評価することは困難である。
以下に示すのは、いくつかの科学論文に対するAmazonレビューの量的影響と感情分析による質的研究の補完的アプローチの概要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:00:01 GMT)
Style Extraction on Text Embeddings Using VAE and Parallel Dataset [1.8] 本研究の目的は,変分オートエンコーダ(VAE)モデルを用いて,翻訳間の文体的変動を検出し解析することである。
その結果、各翻訳は独自のスタイル分布を示し、VAEモデルを用いて効果的に識別できることを示した。
この研究は、AIベースのテキスト生成とスタイリスティック分析における、より広範な応用に対するモデルの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:24:28 GMT)
On the relation between trainability and dequantization of variational quantum learning models [1.8] 変分量子機械学習(QML)のトレーニング容易性と定式化の関係について検討する。
我々はPQCベースのQMLモデルを構築するためのレシピを紹介した。
しかしながら、我々の研究は、より一般的な構造を見つけるための道のりを指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:33:02 GMT)
Sat-DN: Implicit Surface Reconstruction from Multi-View Satellite Images with Depth and Normal Supervision [1.8] 高解像度衛星画像はますますアクセスしやすくなり、高速かつ位置に依存しない地上モデルの再構築が可能になった。
従来のステレオマッチング手法は細部を捉えるのに苦労するが、ニューラルレイディアンス場(NeRF)は高品質な再構成を実現する。
そこで我々は,Sat-DNを提案する。Sat-DNは,段階的に訓練されたマルチ解像度ハッシュグリッド再構築アーキテクチャを活用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） (Wed, 12 Feb 2025 12:27:32 GMT)
MaterialFusion: High-Quality, Zero-Shot, and Controllable Material Transfer with Diffusion Models [1.8] 本稿では,高品質な物質移動のための新しいフレームワークであるMaterialFusionを紹介する。
ユーザーは、新しい材料特性とオブジェクトの本来の特徴の最適なバランスを保ちながら、材料応用の度合いを調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:49:38 GMT)
On Categorizing Open Source Software Security Vulnerability Reporting Mechanisms on GitHub [1.7] オープンソースプロジェクトはソフトウェア開発に不可欠だが、修正なしで脆弱性を公表することは、エクスプロイトのリスクを増大させる。
OpenSSF(Open Source Security Foundation)は、プロジェクトセキュリティを強化するための堅牢なセキュリティポリシーを促進することでこの問題に対処している。
現在の調査では、多くのプロジェクトがOpenSSFの基準で不十分なパフォーマンスを示しており、より強力なセキュリティプラクティスの必要性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:12:03 GMT)
Quantum communication over bandwidth-and-time-limited channels [1.6] 本稿では,帯域幅制限(BTL)チャネルの量子チャネル容量について検討し,現実的な環境で最適な通信戦略を確立する。
本研究は,入力信号長が増加するにつれて,量子チャネルの逐次活性化の一般的な特徴と,限られた数のチャネルしか使用していないシナリオに対して最適な信号長が存在することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:45:16 GMT)
A Survey on Data Curation for Visual Contrastive Learning: Why Crafting Effective Positive and Negative Pairs Matters [1.6] 十分に計算されたペアの集合は、より強い表現とより高速な収束をもたらす。
対照的な事前学習では、下流タスクの問題解決に広く採用されているため、データキュレーションは、その効率を最適化するために欠かせないものとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:34:48 GMT)
Ensemble based approach to quantifying uncertainty of LLM based classifications [1.6] モデルを微調整すると、語彙入力のバリエーションに対するモデル出力の感度が低下する。
予測クラスの確実性を推定する確率的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:42:42 GMT)
Predicting Parkinson's disease trajectory using clinical and functional MRI features: a reproduction and replication study [1.6] パーキンソン病(英: Parkinson's disease,PD)は、神経変性疾患の1つで、病態がよく分かっておらず、早期の診断や疾患進行の予測に確立されたバイオマーカーがない。
いくつかの神経イメージングバイオマーカーが最近研究されているが、これらはコホート選択や画像解析など、いくつかの変数源に影響を受けやすい。
この研究は、PDの潜在的な神経イメージングバイオマーカーの複製可能性を研究する大規模なプロジェクトの一部である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:33:58 GMT)
Top-Theta Attention: Sparsifying Transformers by Compensated Thresholding [1.6] 我々は、注意要素を慎重に調整された閾値と比較することによって、重要でない注意要素を選択的に抽出するTop-theta Attention(Top-theta$)を導入する。
モデル精度を保ちながら自己注意行列乗算の効率を大幅に向上する。
トップkとは異なり、Top-$theta$は全ベクター依存を排除し、タイリングとスケールアウトに適し、コストのかかるトップk検索を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:50:15 GMT)
Better RAG using Relevant Information Gain [1.6] 大きな言語モデル(LLM)のメモリを拡張する一般的な方法は、検索拡張生成(RAG)である。
本稿では,検索結果の集合に対するクエリに関連する総情報の確率的尺度である,関連情報ゲインに基づく新しい単純な最適化指標を提案する。
RAGシステムの検索コンポーネントのドロップイン置換として使用すると、質問応答タスクにおける最先端のパフォーマンスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:48:22 GMT)
From PowerPoint UI Sketches to Web-Based Applications: Pattern-Driven Code Generation for GIS Dashboard Development Using Knowledge-Augmented LLMs, Context-Aware Visual Prompting, and the React Framework [1.4] 本稿では,複雑なGISアプリケーションのための知識拡張型コード生成フレームワークを提案する。
このフレームワークは、専門知識ベースから、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス、ドメイン、および高度な技術スタックを取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:59:57 GMT)
LowRA: Accurate and Efficient LoRA Fine-Tuning of LLMs under 2 Bits [1.4] LowRAは、LoRAの微調整を可能にする最初のフレームワークである。
我々は,LowRAが2ビット以上の性能精度のトレードオフを達成し,最大1.15ビットまで精度を保ち,メモリ使用量を最大50%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:48:26 GMT)
Self-Evaluation for Job-Shop Scheduling [1.4] スケジューリングやルート計画といった組合せ最適化問題は、様々な産業において重要であるが、NPハードの性質から計算的に難解である。
本稿では,従来の段階的アプローチを超えて,課題のサブセットを生成し,評価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） (Wed, 12 Feb 2025 11:22:33 GMT)
AI Oversight and Human Mistakes: Evidence from Centre Court [1.3] 我々は、AIの監視が人間の意思決定に影響を及ぼすという最初の現場証拠を提供する。
我々は、AIが監視している最も高い視界の1つを調査する。
審判は、ホークアイのレビュー導入後に全体的なミス率を下げただけでなく、審判がボールを呼んだ率を上げたこともわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:28:07 GMT)
Evaluating Prediction-based Interventions with Human Decision Makers In Mind [1.2] 我々は,予測モデルエイズの存在下での人的意思決定の様々なモデルを定式化し,検討する。
これらの行動モデルはそれぞれ、意思決定対象に依存性を生じさせ、既存の仮定に反する結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:35:52 GMT)
Fast, accurate, and predictive method for atom detection in site-resolved images of microtrap arrays [1.2] マイクロトラップアレイの部位分解画像中の個々の原子を検出するために,推定理論に根ざした新しい手法を提案する。
シミュレーション画像を用いて,Wienerデコンボリューションに基づく一般的な手法と比較して,検出誤差率を10倍に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:46:11 GMT)
A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity [1.2] 非定常環境における統計的学習のための多目的フレームワークを開発する。
解析の中心には、関数間の類似性の尺度と、非定常データ列を準定常断片に分割するセグメンテーション技法の2つの新しい要素がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:02:06 GMT)
U-shaped and Inverted-U Scaling behind Emergent Abilities of Large Language Models [1.1] 難易度に基づく質問をグループ化することで,その現象を考察する。
具体的には,難解な質問に対するU字型スケーリングと逆U字型スケーリングと,簡単な質問に対する着実に改善されたU字型スケーリングを観察する。
簡単な質問のスケーリングパターンが逆から標準のスケーリングに戻ると、パフォーマンスが急上昇し始めます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:03:09 GMT)
Learning Discontinuous Galerkin Solutions to Elliptic Problems via Small Linear Convolutional Neural Networks [1.1] 線形畳み込みニューラルネットワークを用いてPDEに対する不連続なガレルキン解を学習するための2つの手法を提案する。
第一のアプローチは教師付きでラベル付きデータに依存しますが、第二のアプローチは教師なしで、いかなるトレーニングデータにも依存していません。
どちらの場合も、我々の手法は類似の数値ベースニューラルネットワークよりもかなり少ないパラメータを使用し、楕円問題に対する真とDGの解に匹敵する精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:53:34 GMT)
Transcoders Beat Sparse Autoencoders for Interpretability [1.1] 我々は、トランスコーダとSAEが同じモデルとデータで訓練した特徴を比較し、トランスコーダの特徴がはるかに解釈可能であることを発見した。
本稿では,トランスコーダアーキテクチャにアフィンスキップ接続を付加したスキップトランスコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:35:15 GMT)
FBFL: A Field-Based Coordination Approach for Data Heterogeneity in Federated Learning [1.1] 本稿では、フィールドベースフェデレートラーニング(FBFL)を定式化し、MNIST、FashionMNIST、拡張MNISTデータセットを用いて広範に評価する。
IIDデータ条件下での動作において、FBFLは広く使われているFedAvgアルゴリズムと同等に動作することを示す。
挑戦的な非IIDシナリオでは、FBFLはFedAvgを上回るだけでなく、他の最先端のメソッドであるFedProxやScuffoldを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:10:53 GMT)
Investigation of Advanced Persistent Threats Network-based Tactics, Techniques and Procedures [1.1] 本研究では22年以上にわたるAPT(Advanced Persistent Threats)の進化について検討した。
私たちは、その回避技術と、何ヶ月、何年にもわたって検出されていない方法に重点を置いています。
回避テクニックをデプロイする最も一般的なプロトコルは、APTキャンペーンの81%がHTTP(S)を使っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:38:50 GMT)
Optimizing Asynchronous Federated Learning: A Delicate Trade-Off Between Model-Parameter Staleness and Update Frequency [1.0] 我々は、非同期FLアルゴリズムにおける設計選択の影響をよりよく理解するために勾配モデリングを用いる。
特に非同期FLを最適化するための基本的なトレードオフを特徴付ける。
これらの最適化は精度を10%から30%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:38:13 GMT)
Improving Existing Optimization Algorithms with LLMs [1.0] 本稿では,Large Language Models (LLM) が既存の最適化アルゴリズムをどのように拡張するかを検討する。
事前学習した知識を用いて、革新的なバリエーションと実装戦略を提案する能力を示す。
以上の結果から, GPT-4oによる代替案はCMSAのエキスパート設計よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:58:57 GMT)
The Forest Behind the Tree: Revealing Hidden Smart Home Communication Patterns via Strategic Traffic Blocking [0.9] ネットワークに接続されたスマートホームデバイスはますます一般的になりつつある。
これまでの研究では、これらのデバイスは予測可能なネットワーク通信パターンに従っており、研究者は通常のネットワークの振る舞いをモデル化し、潜在的なセキュリティ違反を検出することができる。
本稿では,以前に観測されたトラフィックパターンを体系的にブロックすることで,スマートホームデバイスのための網羅的なネットワークシグネチャを生成するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:18:18 GMT)
Similarity and Quality Metrics for MR Image-To-Image Translation [0.9] 合成画像評価のための11の類似度(参照)と12の品質(非参照)を定量的に分析した。
本研究では,11種類の歪みおよび典型的なMRアーチファクトに対する感度について検討し,各計量および歪みに対する異なる正規化法の影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:21:50 GMT)
From Haystack to Needle: Label Space Reduction for Zero-shot Classification [0.9] 大規模言語モデル(LLM)のゼロショット分類性能を改善する新しい手法であるラベル空間削減法(LSR)を提案する。
LSRは分類ラベル空間を体系的に分類し、候補クラスを減らし、モデルが最も関連する選択肢に集中できるようにする。
LSRはLlama-3.1-70Bで平均7.0%(最大14.2%)、Claude-3.5-Sonnetで3.3%(最大11.1%)でマクロF1スコアを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:20:36 GMT)
Better Embeddings with Coupled Adam [0.8] 我々はAdamの2番目の瞬間が異方性埋め込みの原因であり、問題を緩和するためにCoupled Adamと呼ばれる修正版を提案する。
実験の結果、Coupled Adamは埋め込みの品質を大幅に向上する一方で、大規模なデータセット上での上流および下流のパフォーマンスも向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:32:17 GMT)
Curating corpora with classifiers: A case study of clean energy sentiment online [0.8] ソーシャルメディア投稿の大規模なコーパスには、幅広い世論が含まれている。
世論調査は、数日や数週間で実施し、世論を下ろすのに費用がかかる。
本稿では,解析用文書の最適コーパスを迅速に選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:30:14 GMT)
Revealing Subtle Phenotypes in Small Microscopy Datasets Using Latent Diffusion Models [0.8] 本稿では,事前学習した潜伏拡散モデルを用いて,微妙な表現型変化を明らかにする手法を提案する。
本研究は, 視覚的特徴と知覚的差異の両方を捉えることで, 表現型変化を効果的に検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:45:19 GMT)
DiffEx: Explaining a Classifier with Diffusion Models to Identify Microscopic Cellular Variations [0.8] 識別的なディープラーニングモデルは、イメージをカテゴリに分類することに長けている。
これらのモデルは、その複雑さと解釈可能性の欠如により、しばしばブラックボックスと見なされる。
視覚的に解釈可能な属性を生成して分類器を説明するDiffExを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:46:58 GMT)
Exploring Test Time Adaptation for Subcortical Segmentation of the Fetal Brain in 3D Ultrasound [0.7] 超音波(US)画像における胎児脳の皮質下領域の成長のモニタリングは、異常発生の有無を特定するのに役立つ。
近年の研究では、ディープラーニングを使って自動化できることが示されている。
事前訓練されたモデルをフリーハンドUSボリュームに含めると、取得とアライメントに大きな違いがあるため、しばしばパフォーマンスが低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:31:47 GMT)
Color Universal Design Neural Network for the Color Vision Deficiencies [0.7] CUD-Netと呼ばれるカラーユニバーサルデザインネットワークを提案し、色不足の個人によって視覚的に理解可能な画像を生成する。
CUD-Netは、色を保存し、入力画像の色を区別できる畳み込みディープニューラルネットワークである。
我々のアプローチは、色とコントラストの安定性を維持する高品質なCUD画像を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:53:15 GMT)
Noise Reversal by Entropy Quantum Computing [0.7] 本稿では,エントロピー量子コンピューティングを用いたノイズ除去手法を提案する。
既存のノイズ除去アプローチとは違って、光学系におけるノイズの量子統計特性を観察し再生し、データからノイズをエミュレートし、反転させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:24:47 GMT)
TRISHUL: Towards Region Identification and Screen Hierarchy Understanding for Large VLM based GUI Agents [0.7] TRISHULは、総合的なGUI理解のための一般のLVLMを強化する、トレーニング不要のフレームワークである。
この結果は、ScreenSpot、VisualWebBench、AITW、Mind2WebデータセットをまたいだアクショングラウンドにおけるTRISHULの優れたパフォーマンスを示している。
GUI参照の場合、TRISHULはScreenPRベンチマークのToLエージェントを超え、堅牢で適応可能なGUI理解のための新しい標準を設定している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:12:30 GMT)
Image Super-Resolution with Guarantees via Conformal Generative Models [0.7] 生成した画像の信頼性を確実かつ直感的に伝達できる「信頼マスク」を提案する。
当社の手法は,APIの背後にロックされているものを含む,任意のブラックボックス生成モデルに適用可能である。
本手法は, データの漏洩時に, 忠実度制御, 復元品質, 堅牢性にまたがる理論的保証を強く証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:14:57 GMT)
Two-stage hybrid models for enhancing forecasting accuracy on heterogeneous time series [0.7] シリーズごとに構築されたローカルモデルと比較して、グローバルモデルは時系列を通して関連する情報を活用する。
異種データを扱う場合、グローバルモデルの利点は必ずしも実現されない。
時系列データが同質であるか不均一であるかを決定することは、実際は曖昧である。
本稿では,異種パターンを同定・モデル化する第2段階を含む2段階ハイブリッドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:39:02 GMT)
Decision Tree Based Wrappers for Hearing Loss [0.6] この研究は、決定木に基づいたモデルをプロキシとして使用して、進化的FEラッパーをベンチマークすることを目的としている。
FEORAは、57個の特徴を使用して最大76.2%のバランスの取れた精度で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:56:17 GMT)
Explainable and Class-Revealing Signal Feature Extraction via Scattering Transform and Constrained Zeroth-Order Optimization [0.6] 機械学習モデルから識別可能かつ説明可能な特徴を抽出する新しい手法を提案する。
興味のあるクラスのクラス確率を最大化する入力パターンを探索するために、ゼロ階最適化アルゴリズムを採用する。
本稿では,合成時系列分類問題を用いて提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:48:01 GMT)
Soft Reverse Reconciliation for Discrete Modulations [0.6] 本研究は、離散変調を用いたCV-QKDシナリオ用に設計されたリバース・コンシリエーション・ソフトニング(RRS)手順を導入する。
我々は、Alice と Bob の変数間の相互情報は、追加の計量が共有されたときにどのように変化するかを検討する。
RRSはハードデコードでRRの相互情報を改善し、ソフトデコードでDRと同じ相互情報を現実的に実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:35:36 GMT)
Numerical Schemes for Signature Kernels [0.5] 署名カーネルは、シーケンシャルデータのためのカーネルメソッドの強力なツールとして登場した。
近似法と境界法のいずれかを用いて境界条件の表現を利用する2つの高度な数値スキームを導入する。
我々のアルゴリズムはGPU並列化が可能であり、入力シーケンスの長さの2次から線形への計算複雑性を低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:04:23 GMT)
Confidence-based Estimators for Predictive Performance in Model Monitoring [0.5] マシンラーニングモデルが本番環境にデプロイされた後、その予測パフォーマンスを監視する必要がある。
近年,地中真実が得られない場合の予測性能を推定する新たな手法が開発されている。
一般的な仮定では、平均信頼度(AC)法はモデル精度の偏りのない一貫した推定器であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:49:16 GMT)
Closer through commonality: Enhancing hypergraph contrastive learning with shared groups [0.5] ハイパーグラフに固有の複雑な高次元情報を活用するために,ハイパーグラフファイングレードコントラスト学習法(HyFi)を提案する。
提案手法は,高次元ハイパーグラフ情報を効果的に活用し,既存のグラフベースのコントラスト学習法よりも大幅に改善され,トレーニング速度やGPUメモリコストの面で効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:16:45 GMT)
Potential and limitations of random Fourier features for dequantizing quantum machine learning [0.5] 量子機械学習は、おそらく、短期量子デバイスの最もよく研究された応用の1つである。
パラメータ化量子回路(PQC)を学習モデルとして使用する変分量子機械学習の概念に多くの焦点が当てられている。
そこで本研究では,RFFがレグレッションのための変分量子機械学習の効率的な復号化を実現する上で必要かつ十分な条件を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:14:17 GMT)
Deep Learning-Driven Malware Classification with API Call Sequence Analysis and Concept Drift Handling [0.5] 動的環境におけるマルウェアの分類は、概念の漂流に起因する重要な課題である。
本稿では,マルウェアの分類精度と適応性を向上させるため,遺伝的アルゴリズムにより強化されたディープラ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） (Wed, 12 Feb 2025 08:56:35 GMT)
Fine-Tuning Topics through Weighting Aspect Keywords [0.5] トピックモデリングは、隠れたパターンを明らかにするために、複数の視点からトピックを調べる必要があることが多い。
本稿では、ドメイン知識から派生した様々な側面から重み付きキーワードを利用するアプローチを提案する。
トップスコアのドキュメントは、トピックの同じ側面に関するものが多いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:31:16 GMT)
The Art of Misclassification: Too Many Classes, Not Enough Points [0.5] 本稿では,分類問題の本質的難易度を定量化する,形式的エントロピーに基づく分類可能性尺度を提案する。
この尺度は、クラスオーバーラップの度合いを捉え、人間の直感と整合し、分類性能の上限として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:57:53 GMT)
Being good (at driving): Characterizing behavioral expectations on automated and human driven vehicles [0.4] 我々は,優れた運転行動を実現するための枠組みとしてのドライバシップの概念を提唱した。
ドライバーシップは、道路利用者間で存在する相互主義的期待の一致による運転行動の評価を基礎とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:59:20 GMT)
Tracking Down Software Cluster Bombs: A Current State Analysis of the Free/Libre and Open Source Software (FLOSS) Ecosystem [0.4] 本稿では,FLOSSパッケージリポジトリの現状について概説する。
ソフトウェアエコシステム内の問題領域を特定するという課題に対処する。
その結果,FLOSSエコシステム内には保守性の高いプロジェクトが存在する一方で,サプライチェーンアタックの影響を受けやすいプロジェクトも存在していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:57:57 GMT)
Unraveling Reverse Annealing: A Study of D-Wave Quantum Annealers [0.4] D-Wave量子アニールは、最適化問題の解を洗練させる機能として逆アニールを提供する。
本稿では,1000量子ビットのモデルを用いて,アニール時間や逆アニール距離などの重要なパラメータが,逆アニールの挙動に及ぼす影響について検討する。
我々の発見は、D-Waveアニーラーの可能性を十分に活用するために、ユーザーをより深く理解することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:09:40 GMT)
Performance of quantum annealing for 2-SAT problems with multiple satisfying assignments [0.4] 量子アニールの数値シミュレーションとD-Waveが提供する物理量子アニールのスケーリングとサンプリング性能について検討した。
サンプリングの挙動は理論によって説明でき、解法までの時間のスケーリングの挙動は最小エネルギーギャップのスケーリングの挙動に依存する。
D-Wave量子アニールの対応する結果は、この理想像には適合しないが、量子アニールからの解のスケーリングは平衡確率分布から計算した値と一致することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:27:14 GMT)
Foundation Models in Computational Pathology: A Review of Challenges, Opportunities, and Impact [0.3] は、細胞と病理のスペクトルにわたって微妙な視覚下組織の手がかりをマイニングする能力を示している。
データの規模は劇的に増加し、数千から数百万のマルチギガピクセルの組織画像へと成長した。
これらのイノベーションの真の可能性と臨床実践への統合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:57:11 GMT)
Deep Spatiotemporal Clutter Filtering of Transthoracic Echocardiographic Images: Leveraging Contextual Attention and Residual Learning [0.3] 本研究では,経胸壁エコー(TTE)画像列からクラッタをフィルタリングするディープ畳み込みオートエンコーダネットワークを提案する。
トレーニングされたネットワークは、TTEシーケンスを1秒で処理し、リアルタイムフィルタリングを可能にし、臨床関連指標の精度を向上する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:15:16 GMT)
Designing generalized elegant Bell inequalities in high dimension from a quantum bound [0.3] 本稿では,高次局所次元におけるエレガントなベル不等式に類似した違反特徴を持つベル不等式を構築する方法を提案する。
一般化された違反特徴を持つベルの不等式は、初めて3次元で導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:41:56 GMT)
Space-Aware Instruction Tuning: Dataset and Benchmark for Guide Dog Robots Assisting the Visually Impaired [0.2] スペース・アウェア・インストラクション・チューニング(SAIT)データセットとスペース・アウェア・ベンチマーク(SA-Bench)を紹介する。
データ生成パイプラインは、3D空間と周囲の目的地への仮想パスに焦点を当てています。
本稿では,歩行指導におけるVLMの有効性を評価するための評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:07:32 GMT)
Operational Framework for a Quantum Database [0.2] 量子データベースは、古典的、あるいはより正確にクローン可能で、量子データとインデックス化を用いて、データ構造のより広い文脈で導入する。
重畳状態に格納されたデータの生成と操作に必要な基本的な操作の定義に焦点を当てる。
アルゴリズムの実装を示し、その利点と限界を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:21:05 GMT)
Agentic AI: Expanding the Algorithmic Frontier of Creative Problem Solving [0.2] エージェント人工知能(AI)システムは、自律的に長期的な目標を追求し、意思決定を行い、複雑なマルチターンを実行することができる。
この役割から積極的な実行への転換は、既存の法律、経済、創造的な枠組みに挑戦する。
我々は,創造性,法的・倫理的考察,経済的・競争的な影響の3つの領域における課題を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:49:03 GMT)
HistoSmith: Single-Stage Histology Image-Label Generation via Conditional Latent Diffusion for Enhanced Cell Segmentation and Classification [0.2] 本研究は, 画像ラベルペア生成のための新しい単一ステージアプローチを導入し, 組織学データセットを増強する。
ラベル生成と画像生成を分離した拡散モデルを用いる最先端の手法とは異なり,本手法では遅延拡散モデルを用いる。
このモデルは、細胞タイプ、量、組織タイプなどのユーザ定義パラメータを条件付けすることで、データ生成の調整を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:51:41 GMT)
An Explainable Pipeline for Machine Learning with Functional Data [0.2] 関数型データ入力を用いた予測を目的とし,高連続空間からの2つの応用を考察する。
1つの応用は、材料のハイパースペクトルCTスキャンにより爆発物を特定するために、材料タイプを分類することである。
もう1つの応用は、ラマン分光法で抽出したカラーシグネチャを用いてインクジェット印刷された文書をソースプリンタに接続する法医学的なタスクを考えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:41:23 GMT)
Forecasting Drought Using Machine Learning in California [0.2] 干ばつはカリフォルニアで頻繁で費用がかかる自然災害であり、農業生産や水資源の入手に悪影響を及ぼしている。
本研究では,カリフォルニアにおける米国干ばつモニターの分類を予測するために,異なる機械学習手法を適用した性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:20:41 GMT)
HuDEx: Integrating Hallucination Detection and Explainability for Enhancing the Reliability of LLM responses [0.1] 本稿では,HuDExと命名された幻覚検出モデルについて説明する。
提案モデルでは,検出を説明と統合する新たなアプローチを提供し,ユーザとLLM自体がエラーを理解し,低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:17:02 GMT)
Optimal Dataset Size for Recommender Systems: Evaluating Algorithms' Performance via Downsampling [0.1] この論文は、レコメンデーションシステムのエネルギー効率を最適化するための戦略としてデータセットのダウンサンプリングを調査している。
7つのデータセット、12のアルゴリズム、そして2つのレベルのコアプルーニングに2つのダウンサンプリングアプローチを適用することで、この研究はランタイムと二酸化炭素排出量を大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:32:09 GMT)
Faster Mixing of Higher-Dimensional Random Reversible Circuits [0.1] 我々の主な成果は、深さに依存するサブ線形-in-$n$のランダム可逆回路の自然なクラスを初めて構築することである。
我々の構築は、実用的な暗号の考慮によって動機付けられており、DESやAESといった実用的なブロック暗号の設計に着想を得ている。
我々の回路モデルの主な特徴は、高次元格子上に構築されたゲートアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:26:30 GMT)
Bankrupting DoS Attackers [0.1] 異なる同期モデルの下でサーバの価格設定アルゴリズムを記述・解析する。
提案手法は, 定数係数内における推定値の精度が一定である場合に, 厳密な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:45:19 GMT)
Reducing thermal noises by a quantum refrigerator [0.1] 量子冷凍機」は、液体窒素温度付近での熱雑音を低減するために採用されている。
本研究では, MW共振器の冷却限界について, 量子冷凍機として3レベル, 4レベルシステムを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:15:44 GMT)
Compromising Honesty and Harmlessness in Language Models via Deception Attacks [0.0] ディセプション・アタック(deception attack)は、ユーザーが選択したトピックをトリガーし、他の人に正確さを保ちながら、ユーザーを誤解させるようなモデルをカスタマイズする。
詐欺モデルもまた有害性を示し、ヘイトスピーチ、ステレオタイプ、その他の有害な内容を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:02:59 GMT)
Assessing the Impact of the Quality of Textual Data on Feature Representation and Machine Learning Models [0.0] この研究は、高品質MIMIC-III公立病院データセットと、オーストラリアの高齢者介護施設の低品質プライベートデータセットの2つの医療データセットを分析した。
ミキサールは63%の進捗ノートで誤りを正しく検出し、17%は医療用語によって1つのトークンが誤分類された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:27:49 GMT)
Perturbative stability and error correction thresholds of quantum codes [0.0] 位相的に順序付けられた位相は局所摂動に対して安定であり、位相的量子誤り訂正符号は局所誤差に対するしきい値を持つ。
汎用CSS符号と古典線形符号を復号するための古典統計力学モデルを構築した。
LDPC条件を満たすCSS符号に対して,低温秩序相の存在を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:29:45 GMT)
k-LLMmeans: Summaries as Centroids for Interpretable and Scalable LLM-Based Text Clustering [0.0] k-LLMmeansは,LLMを用いてテキスト要約をクラスタセンタロイドとして生成する,k-meansクラスタリングアルゴリズムの新たな改良である。
この修正は、より高い解釈性を提供しながら、k-平均の性質を保っている。
本稿では,シーケンシャルテキストストリームにおけるクラスタセントロイドの解釈可能性を示すケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:50:22 GMT)
chebgreen: Learning and Interpolating Continuous Empirical Green's Functions from Data [0.0] メッシュに依存しない,データ駆動型ライブラリ chebgreen を1次元システムでモデル化する。
我々は、関連するが隠された境界値問題に対して、経験的グリーン関数を学習する。
適切なライブラリ内の左特異関数と右特異関数を補間することにより、グリーン関数を未知の制御パラメータ値で明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:41:57 GMT)
Unveiling Global Discourse Structures: Theoretical Analysis and NLP Applications in Argument Mining [0.0] コヒーレンス(Coherence)は、人間のテキスト理解において重要な役割を担い、高品質なテキストの象徴である。
本稿では,これらのグローバルな談話構造をArgument(ation) Mining(Argument(ation) Mining)と呼ばれるプロペスで検出し,抽出し,表現する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:03:43 GMT)
Theory of an autonomous quantum heat engine based on superconducting electric circuits with non-Markovian heat baths [0.0] コヒーレントマイクロ波光子発生は サーキット内の 熱の流れからのみ発生する
この研究は、超伝導回路における自律量子熱エンジンの初の実験的実現に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:44:55 GMT)
The quantum Mpemba effects [0.0] メペンバ効果(Mpemba effect)は、熱い系がより涼しい系よりも早く平衡できる現象であり、古典物理学における関心の対象となっている。
量子系におけるMpemba効果の簡潔な概要を提供し、開度と孤立度の両方に焦点をあてる。
特に、量子ゆらぎ、積分可能性、対称性が整合平衡経路に果たす役割に注意が払われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:16:04 GMT)
The extended next release problem. Generic Formulation of the Requirements Selection Problem [0.0] 本稿では,Next Release Problem (NRP) の一般的な定式化について述べる。
これは、現在合意されているプロパティの管理と要件間の関係を可能にする。
NRPのスコープが大きくなるにつれて成長できるオープンな定式化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:46:49 GMT)
The Paradox of Stochasticity: Limited Creativity and Computational Decoupling in Temperature-Varied LLM Outputs of Structured Fictional Data [0.0] 本研究では,3つの大言語モデル(LLM)における構成されたフィクションデータ(名前,誕生日)の生成に温度設定とモデル構造がどう影響するかを検討する。
我々は,889個の構造体を合成整合性に検証した330の試験を行った。
重要な発見は、モデルアーキテクチャが計算効率に大きな影響を与え、Mistral:latestとllama3.1:8bはDeepseek-r1:8bより8倍高速であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:47:48 GMT)
The Journey to Trustworthy AI: Pursuit of Pragmatic Frameworks [0.0] 本稿では,信頼に値する人工知能(TAI)とその様々な定義についてレビューする。
我々は、TAIの代わりにResponsibleやEthical AIといった用語を使うことに反対する。
代わりに、フェアネス、バイアス、リスク、セキュリティ、説明可能性、信頼性といった重要な属性や特性に対処するアプローチを提唱します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:50:06 GMT)
The Born rule -- 100 years ago and today [0.0] 本稿は、100年前の初期の歴史、50年前のPOVMへの一般化、そして量子検出器の概念の直観的な定義からの現代的な導出を辿る。
また、ボルン規則の様々な形態が、物理学の他の言明と同様に、妥当性の制限された領域を持つ範囲についても論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:28:49 GMT)
Sulfur in diamond and its effect on the creation of nitrogen-vacancy defect from \textit{ab initio} simulations [0.0] 負電荷窒素空孔(NV)中心はダイヤモンドの最も重要で広く研究されている欠陥の1つである。
近年の研究では、ドープダイヤモンド層に窒素分子イオンを注入することにより、NV中心の生成と活性化効率が向上することが報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:28:32 GMT)
Sparse Estimation of Inverse Covariance and Partial Correlation Matrices via Joint Partial Regression [0.0] 本研究では,高次元スパース部分相関と逆共分散行列を推定する新しい手法を提案する。
本稿では,逆共分散と偏相関行列推定の手法を一致させ,改良する手法について,統計的収束率を示す。
提案手法の有効性を,合成データと実世界のデータの両方で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:57:09 GMT)
Solutions of the Dirac equation in one-dimensional variable width potential well [0.0] 電位井戸の幅が時間とともに変化すると、井戸内の粒子の速度も変化する。
量子系の場合、そのような力学はシュル・オーディンガー、クライン=ゴルドン、ディラック方程式によって記述されるべきである。
これまでの研究では、これらの条件下でシュル・オーディンガー方程式とクライン=ゴルドン方程式が解かれたが、電子のようなスピン=$frac12$粒子に対するディラック方程式についての研究は行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:27:52 GMT)
SoK: A Classification for AI-driven Personalized Privacy Assistants [0.0] 本稿では,科学文献に見られる既存の解を地図化するために,知識の体系化(SoK)を提案する。
我々は過去10年間(2013-2023)に1697件のユニークな研究論文をスクリーニングし、39件の論文から分類した。
私たちは、AI駆動型PPAの包括的な分類を提供し、アーキテクチャの選択、システムコンテキスト、使用されるAIの種類、データソース、意思決定の種類、意思決定の制御などについて調べています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:52:51 GMT)
Simulating Hawking radiation in quantum many-body systems: deviations from the thermal spectrum [0.0] 最近提案された2次元曲面時空と量子多体系の量子場理論の1対1対応について検討する。
熱スペクトルからの偏差は、よく知られたトンネル法によって予測されるように、多体シミュレーションで観察できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:21:49 GMT)
Semiclassical world is one of infinite many cloneworlds in common spacetime [0.0] 我々は量子重力によって相互作用する量子化された世界のクローンを$N$とみなす。
すべてのクローン世界に対して半古典的アインシュタイン方程式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:11:32 GMT)
Semantic Learning for Molecular Communication in Internet of Bio-Nano Things [0.0] 本稿では,タスク指向分子通信を最適化するエンドツーエンドのセマンティックラーニングフレームワークを提案する。
提案フレームワークはディープエンコーダ・デコーダアーキテクチャを用いて,セマンティックな特徴を効率的に抽出,定量化し,デコードする。
実験により,提案するセマンティック・フレームワークは従来のJPEG圧縮と比較して診断精度を少なくとも25%向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:09:05 GMT)
Salience-Invariant Consistent Policy Learning for Generalization in Visual Reinforcement Learning [0.0] 見えないシナリオにポリシーを一般化することは、視覚的強化学習において重要な課題である。
目に見えない環境では、不注意なピクセルがエージェントにタスク関連情報を含む表現を抽出させる可能性がある。
ゼロショット一般化のための効率的なフレームワークであるSalience-Invariant Consistent Policy Learningアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:00:16 GMT)
Robotic Grasping of Harvested Tomato Trusses Using Vision and Online Learning [0.0] 本研究では, 雑草を多く含む木枠に積み重ねたトラスを把握し, 収穫後の貯蔵, 輸送を行う方法を提案する。
この方法は、学習に基づく視覚システムからなり、まずクレート内の個々のトラスを識別し、茎上の適切な把握位置を決定する。
RGB-Dカメラを搭載したロボットマニピュレータを用いた実験では、山からすべてのトラスを拾うように指示されたとき、100%クリアランス率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:09:27 GMT)
Rhythmic sharing: A bio-inspired paradigm for zero-shot adaptation and learning in neural networks [0.0] 我々は,リンク強度の振動に基づく学習パラダイムを開発し,これらの振動の協調と学習を関連づける。
このパラダイムは,ニューラルネットワークの急速な適応と学習をもたらす。
我々の研究は、主要なAIモデルに迅速な適応と学習機能を導入するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:58:34 GMT)
Revisiting 3D LLM Benchmarks: Are We Really Testing 3D Capabilities? [0.0] 3D LLM評価における「2D-Cheating」問題を特定し,これらの課題を点雲の描画画像を用いたVLMで容易に解決できることを示した。
我々は、真の3D理解をよりよく評価するための原則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:34:45 GMT)
Quaternion-Hadamard Network: A Novel Defense Against Adversarial Attacks with a New Dataset [0.0] 本稿では,悪天候下での降雪・除雪のために設計された深層学習モデルの脆弱性に対処する。
本稿では,第4次アダマールネットワーク(QHNet)を用いた1次ホワイトボックス攻撃に対するモデルに依存しない防御法を提案する。
QHNetは、これらのブロックをエンコーダ・デコーダアーキテクチャに組み込み、機能改善によって強化され、対向ノイズを効果的に中和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:13:40 GMT)
Quasiparticle Picture for Entanglement Hamiltonians in Higher Dimensions [0.0] 我々は、流体力学スケールにおける平衡外絡ハミルトニアンの効果的な説明を得るために、絡み合い進化の準粒子図を用いている。
ボールスケールで有効なハミルトン交絡解析式を得る。
いくつかの初期構成から得られた量子クエンチを考慮し、精度よく結果を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:55:56 GMT)
Quantum Mechanics from General Relativity and the Quantum Friedmann Equation [0.0] 最近導入された線型方程式は、第一のフリードマン方程式を再構成し、量子宇宙論方程式の第一階 WKB 展開であることを示す。
この結果は、一般相対性理論と量子力学の深い関係を示し、統一されたフレームワークを指し示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:54:36 GMT)
Quantum Gravity Without Metric Quantization: From Hidden Variables to Hidden Spacetime Curvatures [0.0] ボヘミア力学は、明確に定義された粒子軌道を通じて、従来の量子理論に代わる決定論的選択肢を提供する。
我々は、計量量子化の必要性を排除した曲線時空におけるボヘミア力学の共変拡張を開発する。
この新しいアプローチは、宇宙論における決定論と量子非平衡の潜在的観測的シグネチャの役割に、はるかに重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:03:54 GMT)
Quantum Annealing Enhanced Markov-Chain Monte Carlo [0.0] 量子アニール型マルコフ連鎖モンテカルロ(QAEMCMC)を提案する。
QAは、低エネルギー構成を効率的に探索し、局所的なミニマを克服し、高い受理確率で提案状態の生成を可能にする。
その結果, スペクトルギャップが大きくなり, エネルギーの収束が早くなり, 経験的分布と目標分布の総変動距離が減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 01:54:27 GMT)
Quantifying Collective Emotions: Japan's Societal Trends Through Enhanced Sentiment Index Using POMS2 and SNS [0.0] 本研究では,日本のウェブ空間に存在する集団感情を定量的に表現する感情指標を構築した。
我々は、X(以前のTwitter)からの投稿を使って方法論を再構築し、POMS2メトリクスからフレンドリーな指標を追加することでモデルを更新した。
このことから,本手法はSNSプラットフォームに依存しない,日本の社会における典型的な感情変動を効果的に捉えていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:47:16 GMT)
Probing the many-body localized spin-glass phase through quench dynamics [0.0] 乱れたスピン鎖の動的性質を特徴付け,スピングラス状態に着目した。
これらの振動は、単純な理論モデルを用いて、多体局在スピンガラス状態において深く説明される。
我々の研究は、RG予測が数値シミュレーションや実験に対して定量的に検証できることを示唆し、大規模システムにおける動的位相の微視的記述を可能にする可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:05:22 GMT)
Presentations of Racks [0.0] ラック上に定義された暗号プロトコルが提案されている。
本稿では,ラック上に定義された暗号プロトコルについて述べる。
提案プロトコルの長所と短所について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:45:59 GMT)
Predicting DNA fragmentation: A non-destructive analogue to chemical assays using machine learning [0.0] 世界の不妊率は増加しており、全出生の2.5%は2022年に体外受精(IVF)によって支えられている。
精子DNAの評価は伝統的に、IVFに対して精子細胞を不適格にする化学測定によって行われる。
最先端の機械学習の出現と、多くの分野における例外的なパフォーマンスにより、この研究はこれらの成功に基づいている。
精子の完全性を維持し、IVFのための精子の最適な選択を可能にする予測モデルをレンダリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:14:53 GMT)
Positivity and Entanglement in Markovian Open Quantum Systems and Hybrid Classical-Quantum Theories of Gravity [0.0] 正の積と完全正の積が同値となる連続変数マルコフマスター方程式のクラスを同定する。
量子物質と相互作用する古典重力のモデルのエンタングリング特性について検討する。
これらのモデルで実際に絡み合いの生成が可能であることを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:20:06 GMT)
Physical aspects of symmetry breaking in an ideal Bose gas at thermal equilibrium [0.0] 理想的で非常に弱い相互作用を持つボース気体のある種の新しい基本対称性の側面を説明することは可能である。
一方向時間の伝播は、独立量子場の事前定義された等価収束から生じる。
グラウバーコヒーレント状態は量子化場の定義と関係があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:59:38 GMT)
Perfect state transfer between real pure states [0.0] 純状態は、単位ベクトルで表される$mathbbCn$の1次元部分空間に対応する。
我々は、量子スピンネットワークを表すグラフのハミルトニアンとして、隣接性とラプラシア行列に重点を置き、実純粋状態間の完全状態移動の理論を発展させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:02:15 GMT)
Partial-immunity of two-photon correlation against wavefront distortion for spatially entangled photons [0.0] 光子の高次元量子絡み合いは、従来の量子ビット系よりも顕著な技術進歩をもたらす。
しかし、そのような高次元状態は複雑な乱雑な媒体による破壊に弱いため、実用化には重大な課題が生じる。
本稿では,遠距離場における任意の位相歪みに起因する2光子相関のランダム化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:11:46 GMT)
PLayer-FL: A Principled Approach to Personalized Layer-wise Cross-Silo Federated Learning [0.0] 非ID分散データは、フェデレートラーニング(FL)における大きな課題である
本稿では、新しいフェデレーション感度指標を用いて、フェデレーションの恩恵を受けるレイヤを同定する原理的レイヤワイズFL(PLayer-FL)を提案する。
PLayer-FL は既存の FL アルゴリズムを様々なタスクで上回る性能を示し、クライアント間でより均一な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:35:29 GMT)
Optimal control of a Bose-Eintein Condensate in an optical lattice: The non-linear and two-dimensional cases [0.0] 光学格子における原子ボース・アインシュタイン凝縮体の最適制御を数値的に研究する。
我々はポントリャーギンの最大原理からそのようなアルゴリズムを構築する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:40:28 GMT)
Notes on a future quantum event-ontology [0.0] 第1段階は「統計現象」の存在論的カテゴリーを連隊化する
2番目のステップは、いくつかの非相対論的量子現象の確率的事象モデルの特異性を強調している。
反射はアポレティック状態に終止符を打つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:27:39 GMT)
Neuromorphic Digital-Twin-based Controller for Indoor Multi-UAV Systems Deployment [0.0] 提案アーキテクチャは,クラウドベースコントローラが生成する最適制御信号を学習する個別スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を,各UAVに装備する。
システムは複雑な都市環境における高度な形成制御と障害物回避を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 04:36:53 GMT)
Microkernel-Based Web Architecture: Design & Implementation Considerations [0.0] 私はモノリシックウェブアーキテクチャとマイクロサービスウェブアーキテクチャの中間的な代替案を提案します。
これらの課題と最近のアーキテクチャの進歩を考慮して、マイクロカーネルベースのWebアーキテクチャの設計を見直しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:29:18 GMT)
Mathematical Reasoning in Large Language Models: Assessing Logical and Arithmetic Errors across Wide Numerical Ranges [0.0] GSM-Rangesは、数学問題における数値を体系的に摂動させ、様々な数値スケールでモデルロバスト性を評価するデータセットジェネレータである。
また,論理的誤りと非論理的誤りを区別し,推論過程を計算精度以上の精度で評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:53:10 GMT)
Mathematical Data Science [0.0] 我々は、これを「数学的データサイエンス」と呼ぶ方法について議論する。
このパラダイムでは、データセットを作成し、機械学習の実験と解釈を行うことにより、個別ではなく数学的対象を集合的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 18:15:35 GMT)
Machine learning with sub-diffraction resolution in the photon-counting regime [0.0] サブレイリー推定の手法として空間モードデマルチプレクシング(SPADE)が提案されている。
本研究では,SPADEが画像分類のより広い文脈でサブ回折分解能を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:45:53 GMT)
Machine Learning-Based Estimation Of Wave Direction For Unmanned Surface Vehicles [0.0] 本稿では,USVから収集したセンサデータを用いて,波動方向の予測を行う機械学習手法を提案する。
実験の結果,LSTMモデルが時間的依存を学習し,正確な予測を行う能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:48:29 GMT)
Local topological order and boundary algebras [0.0] 局所基底状態投影のネットの観点から、局所的に位相的に順序付けられた量子スピン系に対する公理を導入する。
$mathbbZk$ 上の局所位相的に順序付けられたスピン系に対して、$mathbbZk-1$ 上の境界代数の局所ネットを定義する。
境界準局所代数上の状態が境界ハミルトニアンに言及せずにバルク境界状態にパラメータ化するように、正準量子チャネルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:34:53 GMT)
Linear-time classical approximate optimization of cubic-lattice classical spin glasses [0.0] 短距離古典スピングラスは線形時間とテンソル-ネットワーク空間で概ね最適化可能であることを示す。
我々のアルゴリズムは大規模並列化に適しており、フォトニック行列乗算ハードウェアによる低消費電力で高速化された実装も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:33:43 GMT)
Lexical Manifold Reconfiguration in Large Language Models: A Novel Architectural Approach for Contextual Modulation [0.0] 連続的な幾何学的変換を通じてトークン埋め込みを動的に再構成するための構造化手法を開発した。
多様体をベースとした変換機構は、語彙的位置決めを規制するために統合され、埋め込みは制御されたシフトを受けることができる。
経験的評価により, 組込み再構成は難易度低減, 語彙コヒーレンスの改善, 文レベルの連続性の向上に寄与した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:11:07 GMT)
Large language models perpetuate bias in palliative care: development and analysis of the Palliative Care Adversarial Dataset (PCAD) [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ケアを強化する可能性を持っているが、トレーニングデータに存在するバイアスが持続するリスクがある。
本研究の目的は,GPT-4oが対向的に設計されたデータセットを用いて,緩和ケア応答のバイアスを伝達するかどうかを体系的に評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 02:29:52 GMT)
Large N vector models in the Hamiltonian framework [0.0] まず、クォート相互作用を持つ量子力学系の簡単な設定で提案する。
次に、これらのテクニックを$O(N)$モデルに$2+1$と$3+1$の次元で適用する。
システムの基底状態を決定するギャップ方程式など,様々な既知の結果を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:18:02 GMT)
LSM Trees in Adversarial Environments [0.0] 我々は、読み取り性能の大幅な低下につながる敵のワークロードに焦点を当てる。
我々の評価では、人気のあるLSMストアの読み込み遅延を最大800%まで増加させています。
私たちは、LevelDBとRocksDBという2つの人気のあるLSMストアに逆レジリエンスを実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:45:46 GMT)
LLM Modules: Knowledge Transfer from a Large to a Small Model using Enhanced Cross-Attention [0.0] 本稿では,LLMモジュールのアーキテクチャを提案する。LLMモジュールは,学習済みの大きなモデルからより小さなモデルへの知識の伝達を可能にする。
提案手法では,Qwen2-1.5Bモデルを凍結し,その表現を特別に設計された注意層からGPT-Neo-125Mモデルに伝達する。
Bespoke-Stratos-17kデータセットの実験結果から, 混合モデルでは, 蒸留により得られたものと同等の品質の応答が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:48:55 GMT)
Instability of the engineered dark state in two-band fermions under number-conserving dissipative dynamics [0.0] 関連する量子多体状態は、散逸プロトコルによって生成および制御することができる。
数保存プロトコルは、位相的に非自明な位相を安定化できるため、特に魅力的である。
我々は、暗黒状態の安定化のための信頼できる普遍的なツールとして、数保存プロトコルが欠かせないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:52:15 GMT)
Input convex neural networks: universal approximation theorem and implementation for isotropic polyconvex hyperelastic energies [0.0] 本稿では,普遍的な数学的制約を同時に満たしながら,必要な物理的制約と数学的制約を強制する新しい枠組みを提案する。
提案されたアプローチに対する普遍的な定理が証明されている。
提案したネットワークは任意のフレームイン、等方性多エネルギー(ネットワークが大きければ)が可能である。
既存の手法は提案手法の利点を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:15:03 GMT)
Inference Scaling Reshapes AI Governance [0.0] AIシステムの事前学習計算のスケールアップから推論計算のスケールアップへの移行は、AIガバナンスに大きな影響を与える可能性がある。
これらの効果の性質は、この新しい推論計算が主に外部展開中に使用されるか、あるいは研究室内でより複雑なトレーニングプログラムの一部として使用されるかに大きく依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:04:16 GMT)
High School Computer Science Participation: A 6-Year Enrollment Study [0.0] 本研究は,公立高校7校におけるコンピュータサイエンスの6年間の縦断的研究から得られた知見を概説する。
その結果,2018-2019年度から2022-2023年度にかけて,CSコースの通学率は10%から15%に緩やかに増加した。
登録率は2023-2024年に13%まで減少したが、この傾向の原因と持続性は不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:24:19 GMT)
Hierarchical Entropy Disruption for Ransomware Detection: A Computationally-Driven Framework [0.0] エントロピー変動のモニタリングは、不正なデータ修正を識別するための代替アプローチを提供する。
階層的エントロピー破壊を利用したフレームワークを導入し,エントロピー分布の偏差を解析した。
複数のランサムウェアにまたがるフレームワークの評価は、高い検出精度を達成する能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:29:06 GMT)
GraphXAIN: Narratives to Explain Graph Neural Networks [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの機械学習において強力な技術である。
既存のGNN説明法では、非データ科学者が理解し難い技術出力が得られる。
GNN予測を説明する自然言語の物語を生成するGraphXAINを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:14:01 GMT)
Genuine multipartite entanglement from many-electron systems [0.0] 単純な非相関多電子状態から真の多粒子絡みが生成されることを示す。
抽出したGMEのシステム固有の特徴と普遍的な特徴を合理化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 08:12:07 GMT)
Generalized Zeno effect and entanglement dynamics induced by fermion counting [0.0] 一般化された測定プロセスにより,自由フェルミオンの1次元格子系について検討した。
その結果, フェルミオン計数および局地的職業計測にともなう自由フェルミオンの瞬時相関と絡み合い特性が著しく類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:23:18 GMT)
GenAI as Digital Plastic: Understanding Synthetic Media Through Critical AI Literacy [0.0] 本稿では、生成人工知能(GenAI)コンテンツの意味を理解するための枠組みとして、「デジタルプラスチック」の概念的メタファーを紹介する。
GenAIコンテンツは、物理的なコンテンツと同様、コンテンツ作成とアクセシビリティを提供すると同時に、デジタル汚染や生態系の劣化に寄与する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 09:44:42 GMT)
Force-current structure in Markovian open quantum systems and its applications: geometric housekeeping-excess decomposition and thermodynamic trade-off relations [0.0] エントロピー生成速度は、力と電流演算子の積によって与えられることを示す。
この枠組みは離散古典系の非平衡熱力学と包括的に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:11:16 GMT)
Fermionic CFTs from topological boundaries in abelian Chern-Simons theories [0.0] 場の量子論は、その物理量が時空のスピン構造に依存しない場合、ボソニック(非スピン)、それに依存する場合、フェルミオン(スピン)と呼ばれる。
我々は、ボソニックアーベル・チャーン・サイモンズ理論から生じるフェルミオン共形場理論(CFT)を探求し、位相境界条件を課すことで対称性位相場理論の役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:10:38 GMT)
Federated Learning in Chemical Engineering: A Tutorial on a Framework for Privacy-Preserving Collaboration Across Distributed Data Sources [0.0] この研究は、化学工学のコミュニティに、この分野へのアクセシビリティな導入を提供することを目的としている。
製造最適化、マルチモーダルデータ統合、薬物発見といったタスクにおけるフェデレートラーニングの適用について検討する。
チュートリアルは、$textttFlower$や$texttTensorFlow Federated$といった主要なフレームワークを使用して構築され、FLを採用するための適切なツールを化学技術者に提供するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 14:25:30 GMT)
Extracting work from coherence in a two-mode Bose-Einstein condensate [0.0] 2モードのボース=アインシュタイン凝縮体における数状態コヒーレンスから作業をどのように抽出できるかを示す。
我々は、(コヒーレンスから)量子的貢献と(古典的な)作業出力への貢献を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:24:04 GMT)
Exploration of optimal hyperfine transitions for spin-wave storage in $^{167}$Er$^{3+}$:Y$_2$SiO$_5$ [0.0] 磁場下では、特定のZEFOZ点における最長のTrm hyp$は、サイト1(サイト2)に対して150 s (90 s)を超えると予測される。
この実験は、ZEFOZ点の位置におけるこの傾向を好んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:52:57 GMT)
Entanglement teleportation along a regenerating hamster-wheel graph state [0.0] 我々は、量子ハムスターホイールの周りの2ビットグラフ状態の巡回的テレポーテーションを可能にする、効率よく再利用可能な量子テレポーテーションのアプローチを計画する。
リング上のキュービットは周期的に測定され再利用され、量子プロセッサで利用可能なキュービットの総数を超えるテレポーテーション深さを達成する。
再生グラフ状態に沿ってテレポーテーションを行うことにより、測定に基づく量子計算の実現可能性を示すための一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 03:36:26 GMT)
Entanglement dynamics in intensity-dependent double Jaynes-Cummings model for squeezed coherent thermal states [0.0] 圧縮コヒーレント熱状態における放射場を有する原子・原子場・磁場の絡み合いダイナミクスについて検討した。
両モデルにおけるエンタングルメント挙動のモデル化における相補的役割を明らかにするため, エンタングルメントに対するシャープドおよびサーマル光子の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 05:18:29 GMT)
Efficient Protein Ground State Energy Computation via Fragmentation and Reassembly [0.0] 本稿では,既存の量子アルゴリズムを用いて量子シミュレーションを実現する新しい手法を提案する。
我々のアプローチでは、タンパク質を対応するアミノ酸に分解し、それらを個別にシミュレートし、その後再組み立てする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:46:16 GMT)
EEG Artifact Detection and Correction with Deep Autoencoders [0.0] LSTEEGは、脳波信号のアーチファクトの検出と修正のためのLSTMベースの新しいオートエンコーダである。
提案手法は,自己エンコーダの潜在空間の解釈可能性と有用性を高める。
本研究は, 効率的かつ高精度なマルチチャネル脳波前処理の分野を推し進めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:06:36 GMT)
Dynamical localization in 2D topological quantum random walks [0.0] 本研究では, 位相分割型量子ランダムウォーク(QRW)の離散時間発展の動的局所化について検討した。
離散時間進化作用素のスペクトル特性を調べた結果,トラップ状態と初期均一分布状態との重なりが大きいことがわかった。
特定した局所化のメカニズムは、障害の影響に対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:31:19 GMT)
Differential equation and probability inspired graph neural networks for latent variable learning [0.0] 部分空間学習は、低次元部分空間上の高次元特徴をマッピングし、効率的な表現を捉える。
本稿では,変分推論と微分方程式による部分空間学習問題の解法として,グラフニューラルネットワークのノートと提案を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:18:07 GMT)
Demonstration of Fourier-domain Quantum Optical Coherence Tomography for a fast tomographic quantum imaging [0.0] 量子光コヒーレンス・トモグラフィ(Q-OCT)は、古典的なOCTよりもいくつかの実験用語で優れている。
同じスペクトル帯域幅で2倍の軸分解能を提供する。
均一な色分散に免疫を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 13:04:46 GMT)
Demand Response Optimization MILP Framework for Microgrids with DERs [0.0] 本稿では,太陽光発電システムと蓄電池システムを備えたマイクログリッドにおける需要応答を最適化するための枠組みを提案する。
このフレームワークには、負荷分類、動的価格閾値設定、最適DRイベントスケジューリングのための多周期調整が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:10:51 GMT)
DejAIvu: Identifying and Explaining AI Art on the Web in Real-Time with Saliency Maps [0.0] DejAIvuは、リアルタイムAI生成画像検出と唾液度に基づく説明性を組み合わせたChrome Webエクステンションである。
当社のアプローチでは、効率的なブラウザ内推論、勾配に基づく唾液度分析、シームレスなユーザエクスペリエンスを統合し、AI検出が透過的かつ解釈可能であることを保証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:24:49 GMT)
Dealing with Annotator Disagreement in Hate Speech Classification [0.0] 本稿では,アノテータの不一致に対処するための戦略について検討する。
トルコのつぶやきにおけるヘイトスピーチ分類に関するアノテータの不一致に対処するための様々なアプローチを、細調整されたBERTモデルに基づいて評価した。
本研究は,問題の重要性を強調し,オンライン談話におけるヘイトスピーチの検出と理解のための最先端のベンチマーク結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:19:50 GMT)
Data Augmentation to Improve Large Language Models in Food Hazard and Product Detection [0.0] 本研究の目的は,ChatGPT-4o-miniを用いたデータ拡張が食品の危険度および製品分析に与える影響を実証することである。
拡張データはChatGPT-4o-miniを使用して生成され、その後、RoBERTaベースとFlan-T5ベースという2つの大きな言語モデルのトレーニングに使用される。
その結果、拡張データを使用することで、リコール、F1スコア、精度、精度など、主要な指標間のモデルパフォーマンスが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:14:35 GMT)
Current Trends in Global Quantum Metrology [0.0] 量子センサーは、最も有望な短期量子技術の1つとして広く認識されている。
我々は、グローバル量子推定の進展のいくつかを概観する。
第1のアプローチでは、最高の性能を達成するためには、測定設定を適応的に最適化する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:32:11 GMT)
Cross-platform certification of the qubit space with a minimal number of parameters [0.0] 量子ビットの大部分はテストに合格しているが、10以上の標準偏差で失敗する者もいます。
これらの偏差の性質は、テストが一般的な不完全性に対して堅牢であるため、簡単に説明できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 07:35:47 GMT)
Contextual Subspace Manifold Projection for Structural Refinement of Large Language Model Representations [0.0] ディープ・ニューラル・アーキテクチャの内部表現は言語構造の高次元抽象化を符号化する。
本稿では,制御された部分空間制約によりトークン埋め込みを選択的に再構成する構造的精細化手法を提案する。
実験により、構造的介入により異方性が減少し、表現のコンパクト性が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 00:00:37 GMT)
Contextual Compression Encoding for Large Language Models: A Novel Framework for Multi-Layered Parameter Space Pruning [0.0] 文脈圧縮。
(CCE)はパラメータ分布を動的に再構成する多段符号化機構を導入した。
CCEは言語表現力とコヒーレンスを維持し、テキスト生成や分類タスクの精度を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 11:44:19 GMT)
Complement Sampling: Provable, Verifiable and NISQable Quantum Advantage in Sample Complexity [0.0] 1つの量子サンプル(サブセットの要素上の一様重ね合わせの1つのコピー)のみを使用する単純な量子アルゴリズムを提供する。
サンプル対サンプルの設定では、量子計算は古典的な計算よりも最も大きな分離を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:00:10 GMT)
Collective attack free controlled quantum key agreement without quantum memory [0.0] 本稿では、制御量子鍵契約のための新しいプロトコルと、セキュリティ分析に特に焦点をあてた鍵契約のための別のプロトコルを提案する。
具体的には、不正行為や集団攻撃に対する詳細なセキュリティ証明が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 12:58:18 GMT)
Chirality, Nonreciprocity and Symmetries for a Giant Atom [0.0] キラルおよび非相互量子デバイスは、量子ネットワークにおける信号ルーティングと処理に不可欠である。
一次元導波路に結合した巨大原子のキラリティと非相互性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 06:48:40 GMT)
CV4Quantum: Reducing the Sampling Overhead in Probabilistic Error Cancellation Using Control Variates [0.0] 準確率分解(QPD)は、短期量子ハードウェアの有用性を最大化する上で重要な役割を果たしている。
本稿では,QPDに基づく計算におけるサンプリングオーバーヘッドを削減する手法を提案する。
本研究では, PECに基づく評価の50%以上において, 与えられた精度を達成するために必要な試料数を50%以上削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:18:50 GMT)
CRISP: A Framework for Cryo-EM Image Segmentation and Processing with Conditional Random Field [0.0] 本稿では,Cryo-EMデータから高品質なセグメンテーションマップを自動生成するパイプラインを提案する。
我々のモジュラーフレームワークは、様々なセグメンテーションモデルと損失関数の選択を可能にする。
限られたマイクログラフでトレーニングすると、合成データ上で90%以上の精度、リコール、精度、インターセクション・オーバー・ユニオン(IoU)、F1スコアを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:44:45 GMT)
Balancing optimism and pessimism in offline-to-online learning [0.0] 我々は、有限武装の盗賊問題に焦点をあて、オフラインからオフラインの学習環境と呼ぶものについて考察する。
オフラインからオフラインの学習では、学習者は未知の環境とのインタラクションから収集されたオフラインデータから始める。
我々の新しいアルゴリズムは、どの時点でもLCBやUPBよりも性能が良いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:05:25 GMT)
Applications of Artificial Intelligence Tools to Enhance Legislative Engagement: Case Studies from Make.Org and MAPLE [0.0] This paper is a collaboration between Make.org and the Massachusetts Platform for Legislative Engagement (MAPLE)。
Make.orgは、数十万、あるいは数百万の参加者をエンゲージできる巨大なオンライン参加型プラットフォームを開発している。
私たちは、AIの補助的な統合が民主的な立法の株式、効率、アクセシビリティに有意義に影響を及ぼすと信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:52:15 GMT)
All Hilbert spaces are the same: consequences for generalized coordinates and momenta [0.0] 量子力学において、一般化座標作用素を定義するための6つの基本的な方法を示す。
6つのケースのうちの1つでは、両方の拡張が機能し、7つの基本対の座標と運動量作用素が導かれる。
両方の測定を同時に行うために、特別な役割が確保されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 15:29:41 GMT)
Algorithm to Verify Local Equivalence of Stabilizer States [0.0] グラフと安定化状態の局所的ユニタリ等価性を検証するアルゴリズムを提案する。
本手法は,モジュラー算術における線形方程式系の解法における問題点を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 20:08:10 GMT)
Adiabatic quantum unstructured search in parallel [0.0] 非構造検索ビルディングのための最適化された断熱型量子スケジュールを提案する。
誤差のない断熱限界では、測定からマークされた状態を得る確率は時間に比例して増加する。
量子的優位性は、制約付きコヒーレンス時間下でも達成可能である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:32:27 GMT)
Absorbing state transitions with discrete symmetries [0.0] インタラクティブ量子力学の最近の進歩は、基本的に非平衡な動的相転移の研究にインスピレーションを与えている。
我々は、ある量子回路をモデル化できる1次元系の吸収状態への非平衡相転移を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:00:00 GMT)
A quantum speedup algorithm for TSP based on quantum dynamic programming with very few qubits [0.0] ゲート複雑性における初期状態として,N長ハミルトニアンサイクルの均一な重ね合わせ状態を生成する量子アルゴリズムを提案する。
理論的にはクエリの複雑さが低いが、実用的な実装ソリューションが欠如しているアルゴリズムと比較すると、本アルゴリズムは回路実装が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 23:58:25 GMT)
A method for classification of data with uncertainty using hypothesis testing [0.0] 不確実性を定量化し、それを考慮に入れた意思決定アプローチを採用する必要がある。
2種類の仮説テストを用いた新しい意思決定手法を提案する。
この方法は、2つのクラス分布の重なり合う領域に属するあいまいなデータを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 17:14:07 GMT)
A cross-regional review of AI safety regulations in the commercial aviation [0.0] 航空産業は、常に技術の進歩を取り入れた最初の動きであった。
この早期採用は、厳格な規制と安全クリティカルな手続きのために、貴重な洞察を提供する。
航空業界は、厳格な規制、標準化プロセス、新しい技術の認定を通じてAI脆弱性に対処する最適なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 10:26:17 GMT)
A Systematic Review on the Evaluation of Large Language Models in Theory of Mind Tasks [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のToMタスク実行能力を評価するための現在の取り組みを整理する。
文学における繰り返しのテーマは、LLMがToMタスクにおける能力の増大を示す一方で、人間の認知能力のエミュレーションにおいて大きなギャップが持続していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 21:19:30 GMT)
A Machine Learning-Ready Data Processing Tool for Near Real-Time Forecasting [0.0] 本稿では,NRT(Near Real-Time)宇宙天気予報のための機械学習(ML)対応データ処理ツールの開発について述べる。
さまざまなNRTソースからのデータをマージすることで、このツールは現在の宇宙天気予報能力における重要なギャップに対処する。
このツールは、極端な太陽イベントの時系列予測とイベント検出に焦点を当てて、機械学習モデルのデータを処理し、構造化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 16:35:46 GMT)
A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Stock Price Prediction Using Insider Trading Data [0.0] 本研究は、インサイダー取引情報による株価の予測を行う機械学習アルゴリズムを実験的に検討する。
本研究では、決定木、ランダムフォレスト、異なるカーネルを持つサポートベクターマシン(SVM)、K平均クラスタリングなどのアルゴリズムの有効性について検討する。
本研究の目的は、金融アナリストや投資家が投資戦略を最適化する強力なアルゴリズムを選択するのを支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 19:03:09 GMT)