Overview of AI and Communication for 6G Network: Fundamentals, Challenges, and Future Research Opportunities [148.6] 本稿では,6GネットワークにおけるAIと通信の概要を概観する。
我々はまず、AIを無線通信に組み込むことの背景にある要因と、AIと6Gの収束のビジョンを概観する。
講演はその後、6Gネットワーク内でAIの統合を想定する詳細な説明へと移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:40:46 GMT)
Sa2VA: Marrying SAM2 with LLaVA for Dense Grounded Understanding of Images and Videos [110.3] Sa2VAは、画像とビデオの両方の基盤的理解のための統一モデルである。
セグメンテーションや会話など、幅広い画像やビデオのタスクをサポートする。
本稿では,複数のタスク,特にビデオオブジェクトのセグメンテーションにおいて,Sa2VAが最先端を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:14:33 GMT)
LIFe-GoM: Generalizable Human Rendering with Learned Iterative Feedback Over Multi-Resolution Gaussians-on-Mesh [102.2] スパース入力からのアニマタブルな人間のアバターの一般的なレンダリングは、大規模データのトレーニングから抽出されたデータ先行と誘導バイアスに依存する。
本稿では,再建過程における標準的な人体形状表現を逐次改善する反復的フィードバック更新フレームワークを提案する。
提案手法は,1秒未満のスパース入力からアニマタブルな表現を再構成し,95.1FPSのビューを1024×1024$でレンダリングし,THuman2.0上でPSNR/LPIPS*/FIDの24.65/110.82/51.27を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:19 GMT)
RoSTE: An Efficient Quantization-Aware Supervised Fine-Tuning Approach for Large Language Models [95.3] 本稿では,RoSTE (Rotated Straight-Through-Estimator) というアルゴリズムを提案する。
RoSTEは、量子化を意識した微調整(QA-SFT)と適応的な回転戦略を組み合わせることで、アクティベーションアウトリーを減少させる。
その結果, 予測誤差は収束重みの量子化誤差と直接比例し, 最適化された回転構成により効果的に管理できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:44:33 GMT)
Reevaluating Policy Gradient Methods for Imperfect-Information Games [94.5] 我々は,不完全情報ゲームにおけるDRLアルゴリズムの最大利用可能性比較を行う。
5600以上のトレーニング実行、FP、DO、CFRベースのアプローチは、一般的なポリシー勾配メソッドを上回りません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:38:41 GMT)
Tulu 3: Pushing Frontiers in Open Language Model Post-Training [94.1] トゥル3(Tulu 3)は、最先端の訓練後モデルである。
Tulu 3はLlama 3.1ベースモデルをベースにしており、Llama 3.1、Qwen 2.5、Mistral、さらにGPT-4o-mini、Claude 3.5-Haikuといったクローズドモデルにも勝っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:18:55 GMT)
Learning a Diffusion Model Policy from Rewards via Q-Score Matching [93.0] 本稿では,拡散モデルポリシの構造を学習されたQ-関数に関連付ける理論的枠組みを提案する。
本稿では,この理論からQスコアマッチングを示す新しいポリシー更新手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:18:56 GMT)
GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey [92.0] この調査は(M)LLMベースのGUIエージェントに関する最近の研究を集約する。
重要な課題を特定し,今後の研究方向性を提案する。
この調査が(M)LLMベースのGUIエージェントの分野におけるさらなる進歩を促すことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:09:37 GMT)
Open-YOLO 3D: Towards Fast and Accurate Open-Vocabulary 3D Instance Segmentation [91.4] 高速かつ高精度なオープン語彙型3Dインスタンスセグメンテーション手法Open-YOLO 3Dを提案する。
オープンな3Dインスタンスセグメンテーションのために、マルチビューRGB画像からの2Dオブジェクト検出のみを効果的に活用する。
テキストプロンプトと3Dマスクとのマッチング性能は、2Dオブジェクト検出器でより高速に実現できることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:46:38 GMT)
Learning Naturally Aggregated Appearance for Efficient 3D Editing [90.6] カラーフィールドは、標準画像(canonical image)とも呼ばれる、明示的な2次元の外観アグリゲーションとして学習する。
テクスチャクエリのために3Dポイントを2Dピクセルにマッピングする投影場を標準画像に補完する。
提案手法は,既存のNeRFベースの編集手法に比べて,編集1回あたり20倍高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:33:39 GMT)
Sitcom-Crafter: A Plot-Driven Human Motion Generation System in 3D Scenes [90.4] Sitcom-Crafterは3D空間における人間のモーション生成システムである。
機能生成モジュールの中心は、我々の新しい3Dシーン対応ヒューマン・ヒューマン・インタラクションモジュールである。
拡張モジュールは、コマンド生成のためのプロット理解、異なるモーションタイプのシームレスな統合のためのモーション同期を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:20:05 GMT)
CANeRV: Content Adaptive Neural Representation for Video Compression [89.4] 映像圧縮のためのコンテンツ適応型ニューラル表現法(CANeRV)を提案する。
CANeRVは革新的なINRベースのビデオ圧縮ネットワークであり、各ビデオシーケンスの特定の内容に基づいて、構造最適化を適応的に行う。
CNeRVはH.266/VVCと最先端のINRベースの動画圧縮技術の両方を多種多様なビデオデータセットで上回り得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:18:50 GMT)
LLMI3D: MLLM-based 3D Perception from a Single 2D Image [77.1] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、一般的な能力では優れているが、3Dタスクでは性能が劣る。
本稿では,3次元局所空間物体認識の弱さ,テキストに基づく幾何学的数値出力の低さ,カメラ焦点変動の処理能力の低下に対する解決策を提案する。
我々は,事前学習したMLLMに対してパラメータ効率の良い微調整を採用し,強力な3次元知覚MLLMであるLLMI3Dを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:32:44 GMT)
Tuning-Free Personalized Alignment via Trial-Error-Explain In-Context Learning [74.6] 本稿では,テキスト生成タスクのための言語モデルをパーソナライズするチューニング不要な手法であるTrial-Error-Explain In-Context Learning(TICL)を提案する。
TICLは、試行錯誤説明プロセスを通じて、文脈内学習プロンプトを反復的に拡張し、モデル生成陰性サンプルと説明を追加する。
TICLは従来の最先端技術に対して最大91.5%を達成し、パーソナライズされたアライメントタスクのための競争的なチューニング不要のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:20:21 GMT)
Digi-Q: Learning Q-Value Functions for Training Device-Control Agents [73.6] Digi-QはVLMベースのアクション値Q関数を訓練し、エージェントポリシーを抽出する。
Digi-Qは、Android-in-the-Wildのユーザスケールデバイス制御タスクにおいて、いくつかの従来手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:55:14 GMT)
Harnessing Vision Models for Time Series Analysis: A Survey [72.1] 本研究は, 時系列解析におけるLLMよりも視覚モデルの方が優れていることを示す。
既存の方法の包括的かつ詳細な概要を提供し、詳細な分類学の双対的な見解を提供する。
このフレームワークに関わる前処理と後処理のステップにおける課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:42:11 GMT)
Learning to Predict Global Atrial Fibrillation Dynamics from Sparse Measurements [71.5] FibMapは、スパース測定からグローバルAFダイナミクスを再構築するグラフリカレントニューラルネットワークモデルである。
51の非接触全アリア記録に基づいてトレーニングされ、検証され、フィブマップは10%の表面カバレッジから全アリアダイナミクスを再構築した。
実世界の接触マッピング記録にFibMapの臨床的有用性を示し,非接触マッピングに匹敵する再現性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:36:25 GMT)
PropaInsight: Toward Deeper Understanding of Propaganda in Terms of Techniques, Appeals, and Intent [71.2] プロパガンダは世論の形成と偽情報の拡散に重要な役割を果たしている。
Propainsightはプロパガンダを体系的に、技術、覚醒的魅力、そして根底にある意図に分解する。
Propagazeは、人間の注釈付きデータと高品質な合成データを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:45:10 GMT)
Object-Centric Latent Action Learning [70.3] 本稿では,VideoSaur と LAPO に基づくオブジェクト中心の潜在行動学習手法を提案する。
無関係な背景雑音から因果的エージェント・オブジェクトの相互作用を効果的に切り離し、トラクタによる性能劣化を低減する。
Distracting Control Suite を用いた予備実験では、オブジェクト分解に基づく遅延動作事前学習により、x2.7 による推論遅延動作の品質が向上し、ラベル付きアクションの小さなセットによる下流微調整の効率が向上し、平均 x2.6 での戻り率が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:27:05 GMT)
Boosting Segment Anything Model Towards Open-Vocabulary Learning [69.2] Segment Anything Model (SAM)は、新しいパラダイムビジョン基盤モデルとして登場した。
SAMは様々な領域で応用や適応を発見できるが、その主な制限はオブジェクトの意味を把握できないことである。
我々は,SAMとオープン語彙オブジェクト検出器をエンドツーエンドフレームワークでシームレスに統合するSamborを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:05:53 GMT)
A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns [69.2] ディープニューラルネットワークは、アンダーサンプル計測から高忠実度画像を再構成する大きな可能性を示している。
我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。
我々の推論速度は拡散法よりも1,400倍速い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:16:47 GMT)
ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Usage? [68.5] ACEBenchは、Large Language Models (LLMs)におけるツールの使用状況を評価するための包括的なベンチマークである。
データを評価方法論に基づく3つの主要なタイプに分類する。
これは、異なるデータタイプにわたるエラー原因をよりきめ細かい検査を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:43:59 GMT)
WarriorCoder: Learning from Expert Battles to Augment Code Large Language Models [67.2] WarriorCoderは、専門家の戦いから学んだ新しいパラダイムで、現在のアプローチの限界に対処する。
我々は、専門家のLLMが互いに挑戦する場を作り、公平な審査員による評価を行う。
この競争フレームワークは、すべての参加者の強みを活用して、ゼロから新しいトレーニングデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:11:24 GMT)
Scalable Private Partition Selection via Adaptive Weighting [66.1] プライベート・セット・ユニオンでは、ユーザーは非有界宇宙からのアイテムのサブセットを保持する。
目標は、ユーザレベルの差分プライバシーを維持しながら、ユーザセットの統一から可能な限り多くのアイテムを出力することである。
そこで本研究では,プライバシに必要なしきい値よりもはるかに重い項目からより少ない項目へ適応的に重みを還元するアルゴリズムであるMaximumDegree (MAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:27:11 GMT)
Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation [66.1] 本研究は,AIによるコンテンツ生成における人間の貢献度を測定する研究課題を提起する。
人間の入力とAI支援出力の自己情報に対する相互情報を計算することにより、コンテンツ生成における人間の比例情報貢献を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:22:36 GMT)
Language in the Flow of Time: Time-Series-Paired Texts Weaved into a Unified Temporal Narrative [65.8] テキスト・アズ・タイム・シリーズ(英語版) (TaTS) は時系列の補助変数であると考えている。
TaTSは、既存の数値のみの時系列モデルにプラグインすることができ、ペア化されたテキストで時系列データを効率的に処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:43:27 GMT)
The Stochastic Parrot on LLM's Shoulder: A Summative Assessment of Physical Concept Understanding [65.3] 本稿では、慎重に設計された物理概念理解タスクであるPhysorCoについて要約評価を行う。
我々のタスクは、物理的現象を抽象的に記述するグリッド形式入力の使用によって問題を緩和する。
1)GP-4oを含む最先端のLLM, 40%遅れの遅れ, 2) グリッドタスクで失敗するとオウム, o1 現象が LLM に存在するが, 自然言語で同じ概念を記述し, 認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:00:03 GMT)
Improving Factual Consistency of News Summarization by Contrastive Preference Optimization [65.1] 大規模言語モデル(LLM)は、本来の記事と現実的に矛盾する要約を生成する。
これらの幻覚は、従来の方法による検出が困難である。
本稿では,LLMの適合性を解消し,忠実で偽のコンテンツを生成するコントラスト優先最適化(CPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:25:02 GMT)
Long-Term TalkingFace Generation via Motion-Prior Conditional Diffusion Model [64.1] textbfMotion-priors textbfConditional textbfDiffusion textbfModel(textbfMCDM)を導入する。
textbfTalkingFace-Wildデータセットもリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:50:23 GMT)
Bridging Jensen Gap for Max-Min Group Fairness Optimization in Recommendation [63.7] グループ・マックスミン・フェアネス(MMF)は、最適化の目的として、フェアネス・アウェア・レコメンダシステム(RS)で一般的に使用される。
本稿では,Jensenギャップを最小化するために2つの最適化手法を利用するFairDualというアルゴリズムを提案する。
理論的解析により、FairDualは、大域的最適解に対するサブ線形収束率を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:33:45 GMT)
EmbodiedBench: Comprehensive Benchmarking Multi-modal Large Language Models for Vision-Driven Embodied Agents [63.4] EmbodiedBenchは、視覚駆動型エンボディエージェントを評価するために設計された広範囲なベンチマークである。
我々はEmbodiedBench内のプロプライエタリでオープンソースなMLLMを13件評価した。
MLLMは高レベルのタスクでは優れているが、低レベルの操作には苦労する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:11:34 GMT)
MME-CoT: Benchmarking Chain-of-Thought in Large Multimodal Models for Reasoning Quality, Robustness, and Efficiency [63.2] CoT (Chain-of-Thought) は,Large Language Models (LLMs) の推論能力を大幅に向上させた。
我々は,LMMのCoT推論性能を評価する特別ベンチマークであるMME-CoTを紹介する。
我々は最先端のLMMの詳細な分析を行い、いくつかの重要な知見を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:46 GMT)
Self-Consistency of the Internal Reward Models Improves Self-Rewarding Language Models [63.1] 同じ大言語モデル内の異なる内部報酬モデルが、しばしば矛盾した嗜好を生じさせることがわかった。
この矛盾は、自己生成の嗜好データの信頼性への懸念を高め、全体的なアライメントパフォーマンスを阻害し、さらなる研究の必要性を強調する。
トレーニング中に内部報酬モデル間の整合性を高めるための新しいフレームワークである自己一貫性内部報酬(SCIR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:15:31 GMT)
CoSER: Coordinating LLM-Based Persona Simulation of Established Roles [62.9] CoSERデータセットは771冊の有名な書籍から17,966文字をカバーしている。
我々は,LLaMA-3.1 モデル上に構築された高度なオープンロールプレイング LLM である CoSER 8B と CoSER 70B を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:55:24 GMT)
Statistical Inference for Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation [62.7] The consistency properties of TD learning with Polyak-Ruppert averaging and linear function approximation。
まず、分散に明示的に依存し、弱い条件下で保持する新しい高次元確率収束保証を導出する。
さらに、文献よりも高速な速度を保証する凸集合のクラスに対して、洗練された高次元ベリー-エッセイン境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:11:46 GMT)
A 3D Facial Reconstruction Evaluation Methodology: Comparing Smartphone Scans with Deep Learning Based Methods Using Geometry and Morphometry Criteria [60.9] 3次元顔形状解析は臨床応用の可能性から注目されている。
高度な3D顔認証システムの高コスト化は、その普及を制限し、低コストな取得と再構築方法の開発を推進している。
本研究では,形態素形状解析技術を統合することで,従来の幾何学的ベンチマークを超える新しい評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:47:45 GMT)
DiffMS: Diffusion Generation of Molecules Conditioned on Mass Spectra [60.4] DiffMSは式制限エンコーダ-デコーダ生成ネットワークである。
我々は、潜伏埋め込みと分子構造を橋渡しする頑健なデコーダを開発する。
実験の結果、DiffMS は $textitde novo$ 分子生成で既存のモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:29:48 GMT)
Towards Understanding Why Data Augmentation Improves Generalization [59.3] 本稿では,データ拡張が2つの重要な効果を通じて一般化を促進する方法を明らかにする統一理論フレームワークを提案する。
部分的意味的特徴除去は、モデルの個々の特徴への依存を減らし、多様な特徴学習を促進し、より一般化する。
オリジナルのセマンティック機能をスケールダウンしてノイズを導入することで、機能混在はトレーニングの複雑さを高め、より堅牢な機能を開発するためにモデルを駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:41:50 GMT)
Locate Anything on Earth: Advancing Open-Vocabulary Object Detection for Remote Sensing Community [58.4] LAEタスクのための最初のオープンボキャブラリ基礎オブジェクト検出器であるLAE-DINOモデルを提案し,訓練する。
我々は、確立されたリモートセンシングベンチマークDIOR、DOTAv2.0、および新たに発表された80クラスのLEE-80Cベンチマークについて実験を行った。
その結果, LAE-1Mデータセットの利点と, LAE-DINO法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:01:16 GMT)
AI Flow at the Network Edge [58.3] AI Flowは、デバイス、エッジノード、クラウドサーバ間で利用可能な異種リソースを共同で活用することで、推論プロセスを合理化するフレームワークである。
この記事では、AI Flowのモチベーション、課題、原則を特定するためのポジションペーパーとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:18:46 GMT)
Vision-LLMs Can Fool Themselves with Self-Generated Typographic Attacks [58.1] 画像に誤解を招くテキストを追加するタイポグラフィー攻撃は、視覚言語モデル(LVLM)を欺くことができる
実験の結果,これらの攻撃は分類性能を最大60%低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:11:20 GMT)
MonoDETR: Depth-guided Transformer for Monocular 3D Object Detection [58.0] 深度誘導型TRansformer(MonoDETR)を用いたモノクロ検出のための最初のDETRフレームワークについて紹介する。
我々は3Dオブジェクト候補を学習可能なクエリとして定式化し、オブジェクトとシーンの深度相互作用を行うための深度誘導デコーダを提案する。
モノクルイメージを入力としてKITTIベンチマークでは、MonoDETRは最先端のパフォーマンスを実現し、追加の深度アノテーションを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:33:30 GMT)
ColorSense: A Study on Color Vision in Machine Visual Recognition [57.9] 視覚認識ベンチマークから,前景や背景色ラベルの非自明なアノテーション110,000点を収集する。
色識別のレベルがマシン認識モデルの性能に与える影響を実証することにより、データセットの使用を検証した。
その結果,分類や局所化などの物体認識タスクは,色覚バイアスの影響を受けやすいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:06:42 GMT)
Enhance-A-Video: Better Generated Video for Free [57.6] 本稿では,DiTをベースとしたビデオのコヒーレンスと品質を高めるためのトレーニング不要な手法を提案する。
我々のアプローチは、リトレーニングや微調整なしに、ほとんどのDiTベースのビデオ生成フレームワークに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:28:13 GMT)
Wholly-WOOD: Wholly Leveraging Diversified-quality Labels for Weakly-supervised Oriented Object Detection [57.3] Wholly-WOODは、様々なラベリング形式を完全に活用できる弱い管理のOODフレームワークである。
トレーニングにHBoxのみを使用することで、RBoxでトレーニングされたリモートセンシングと非常に近いパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:34:59 GMT)
Relational Conformal Prediction for Correlated Time Series [56.6] 共形予測フレームワークと量子レグレッションに基づく分布自由な新しい手法を提案する。
グラフ深層学習演算子に基づく新しい共形予測手法を導入することにより,この空白を埋める。
我々のアプローチは、関連するベンチマークにおいて、正確なカバレッジを提供し、最先端の不確実性定量化をアーカイブする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:12:17 GMT)
Diffusion Models for Molecules: A Survey of Methods and Tasks [56.4] 分子に関する生成タスクは、薬物の発見と材料設計に不可欠である。
拡散モデルは、深い生成モデルの印象的なクラスとして現れている。
本稿では拡散モデルに基づく分子生成法について包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:22:50 GMT)
Linear-Time User-Level DP-SCO via Robust Statistics [55.4] ユーザレベルの差分プライベート凸最適化(DP-SCO)は、マシンラーニングアプリケーションにおけるユーザのプライバシ保護の重要性から、大きな注目を集めている。
微分プライベート勾配勾配(DP-SGD)に基づくような現在の手法は、しばしば高雑音蓄積と準最適利用に苦しむ。
これらの課題を克服するために、ロバストな統計、特に中央値とトリミング平均を利用する新しい線形時間アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:05:45 GMT)
LoXR: Performance Evaluation of Locally Executing LLMs on XR Devices [55.3] 4つのXRデバイスに17の大規模言語モデル(LLM)をデプロイします。
性能の整合性、処理速度、メモリ使用量、バッテリ消費の4つの主要な指標で性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:55:48 GMT)
Port-Hamiltonian Architectural Bias for Long-Range Propagation in Deep Graph Networks [55.2] グラフ内の情報拡散のダイナミクスは、グラフ表現学習に大きな影響を及ぼす重要なオープン問題である。
そこで我々は(ポート-)Hamiltonian Deep Graph Networksを紹介した。
我々は,非散逸的長距離伝播と非保守的行動の両方を,単一の理論的・実践的な枠組みで調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:32:55 GMT)
SQ-GAN: Semantic Image Communications Using Masked Vector Quantization [55.0] 本研究ではセマンティック・マスケッドVQ-GAN(SQ-GAN)を導入し,セマンティック・タスク指向通信のための画像圧縮を最適化する手法を提案する。
SQ-GANは、セマンティックセマンティックセグメンテーションと新しいセマンティック条件適応マスクモジュール(SAMM)を使用して、画像のセマンティックな重要な特徴を選択的にエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:35:57 GMT)
Ontology Embedding: A Survey of Methods, Applications and Resources [54.3] オンロジはドメインの知識とメタデータを表現するために広く使われている。
直接支援できる論理的推論は、学習、近似、予測において非常に限られています。
1つの簡単な解決策は、統計分析と機械学習を統合することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:43:04 GMT)
SkinGEN: an Explainable Dermatology Diagnosis-to-Generation Framework with Interactive Vision-Language Models [54.3] SkinGENは、VLMが提供する診断結果から参照デモを生成する、診断から生成までのフレームワークである。
システム性能と説明可能性の両方を評価するために,32人の参加者によるユーザスタディを実施している。
その結果、SkinGENはVLM予測に対するユーザの理解を著しく改善し、診断プロセスへの信頼を高めることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:15:41 GMT)
An Uncertainty Principle for Linear Recurrent Neural Networks [54.1] 我々は、過去に$K$タイムステップのフィルタを近似する$S$の線形フィルタを構築した。
近似の低い境界と、この定数の低い境界を達成する明示的なフィルタを提供することによって、この問題を完全に特徴づける。
フィルタは過去の$K/S$に比例する範囲(幅)を持つ$K$-thの時間ステップの平均値でなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:01:46 GMT)
Boosting Semi-Supervised 2D Human Pose Estimation by Revisiting Data Augmentation and Consistency Training [54.1] SSHPEは、高度なデータ拡張と簡潔な一貫性のトレーニング方法という、2つのコアから強化できることがわかった。
このシンプルでコンパクトな設計は解釈可能であり、新しく発見された拡張の恩恵を受けやすい。
本研究は,従来の人体画像,魚眼画像,人手画像に対するアプローチの優位性と汎用性を広く検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:15:37 GMT)
Brain-Inspired Exploration of Functional Networks and Key Neurons in Large Language Models [53.9] 我々は,大言語モデル(LLM)における機能的ネットワークの探索と同定のために,機能的ニューロイメージング解析の分野における機能的ニューロイメージングと類似した手法を用いる。
実験の結果、人間の脳と同様、LLMは手術中に頻繁に再帰する機能的ネットワークを含んでいることが明らかとなった。
主要な機能的ネットワークのマスキングはモデルの性能を著しく損なう一方、サブセットだけを保持することは効果的な操作を維持するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:42:39 GMT)
A Simple yet Effective DDG Predictor is An Unsupervised Antibody Optimizer and Explainer [53.9] 高速な突然変異スクリーニングのための軽量DDG予測器(Light-DDG)を提案する。
また、Light-DDGを事前学習するための数百万の突然変異データを含む大規模データセットもリリースした。
対象抗体について,変異選好を学習するための新しい変異説明器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:42:53 GMT)
Bridging Internal Probability and Self-Consistency for Effective and Efficient LLM Reasoning [53.3] パープレキシティや自己整合性などの手法の第一理論誤差分解解析について述べる。
パープレキシティ法は、適切な整合関数が存在しないため、かなりのモデル誤差に悩まされる。
本稿では、自己整合性とパープレキシティを統合したReasoning-Pruning Perplexity Consistency(RPC)と、低確率推論経路を排除したReasoning Pruningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:35:08 GMT)
FLARES: Fast and Accurate LiDAR Multi-Range Semantic Segmentation [52.9] 3Dシーンの理解は、自動運転における重要な課題である。
近年の手法では、レンジビュー表現を利用して処理効率を向上している。
範囲ビューに基づくLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのワークフローを再設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:39:26 GMT)
Interactive Visualization Recommendation with Hier-SUCB [52.1] 本稿では,従来のインタラクションからユーザフィードバックを学習する対話型パーソナライズドビジュアライゼーションレコメンデーション(PVisRec)システムを提案する。
よりインタラクティブで正確なレコメンデーションのために、PVisRec設定における文脈的半帯域であるHier-SUCBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:17:49 GMT)
Mind the Gap! Choice Independence in Using Multilingual LLMs for Persuasive Co-Writing Tasks in Different Languages [52.0] チャリティー広告作成タスクにおける新規筆記アシスタントのユーザ利用が、第2言語におけるAIの性能に影響を及ぼすかどうかを分析する。
我々は、これらのパターンが、生成したチャリティー広告の説得力に変換される程度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:49:30 GMT)
SelfCite: Self-Supervised Alignment for Context Attribution in Large Language Models [51.9] SelfCiteは自己教師型のアプローチで、LLMを調整して、生成された応答における文に対する高品質できめ細かい文レベルの引用を生成する。
コストと労働集約的なアノテーションに頼る代わりに、SelfCiteはLLM自体が提供する報酬シグナルをコンテキストアブレーションを通じて活用する。
SelfCiteの有効性は、5つの長文質問応答タスクにわたるLongBench-Citeベンチマークにおいて、引用F1を5.3ポイントまで増やすことによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:55:13 GMT)
FoNE: Precise Single-Token Number Embeddings via Fourier Features [51.2] 本稿では,数値をFourierの特徴を持つ埋め込み空間にマッピングする新しい手法を提案する。
FoNEは各数値を1桁に2つの埋め込み次元しか持たない単一のトークンとしてエンコードし、フラグメンテーションなしで数値を効果的にキャプチャする。
6桁の10進法では、FoNEはサブワードや桁の埋め込みよりも99%の精度を達成するために64$times$少ないデータを必要とする。
FoNEは、加算、減算、乗算の10万以上の試験例で100%精度を得る唯一の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:54:59 GMT)
Temporal Representation Alignment: Successor Features Enable Emergent Compositionality in Robot Instruction Following [50.4] 本研究では,現在および将来の状態の表現と時間的損失を関連付ける学習により,構成一般化が向上することを示す。
我々は,多様なロボット操作タスクおよびシミュレーションにおけるアプローチを評価し,言語やゴールイメージで指定されたタスクに対して,大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:54:06 GMT)
Training-Free Safe Denoisers for Safe Use of Diffusion Models [49.0] 強力な拡散モデル(DM)は、安全でない作業用コンテンツ(NSFW)を生成したり、忘れられたい個人の著作権のある資料やデータを生成するためにしばしば誤用される。
我々は,データ分布の否定領域を回避しつつ,高品質なサンプルを生成する実用的なアルゴリズムを開発した。
これらの結果は、DMをより安全に使用するための、トレーニング不要の安全なデノイザーの大きな可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:01:58 GMT)
InfiniteHiP: Extending Language Model Context Up to 3 Million Tokens on a Single GPU [48.1] 大規模言語モデル(LLM)の推論フレームワークであるInfiniteHiPを紹介する。
モジュール型階層型トークンプルーニングアルゴリズムにより,無関係なコンテキストトークンを動的に除去する。
我々のフレームワークは、追加のトレーニングを必要とせず、100万のトークンコンテキストに対して18.95倍のアテンションデコーディングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:52:01 GMT)
ImDy: Human Inverse Dynamics from Imitated Observations [48.0] 逆ダイナミクス(ID)は、人間の運動学的観察から駆動トルクを再現することを目的としている。
従来の最適化ベースのIDは高価な実験室のセットアップを必要とし、可用性を制限している。
本稿では、近年進歩的な人間の動作模倣アルゴリズムを利用して、データ駆動方式で人間の逆ダイナミクスを学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:15:07 GMT)
RigAnything: Template-Free Autoregressive Rigging for Diverse 3D Assets [47.8] 本稿では,新しい自己回帰変換モデルであるRigAnythingを紹介する。
関節や骨格のトポロジを確率的に生成し、スキンの重量をテンプレートのない方法で割り当てることで、3Dアセットを準備できる。
RigAnythingは、ヒューマノイド、四足動物、海洋生物、昆虫など、さまざまな種類の物体で最先端のパフォーマンスを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:13 GMT)
Steel-LLM:From Scratch to Open Source -- A Personal Journey in Building a Chinese-Centric LLM [47.6] Steel-LLMは、高品質のオープンソースモデルを作成することを目的として、スクラッチから開発された中国語中心の言語モデルである。
本稿では、データ収集、モデル設計、トレーニング方法論、その過程で遭遇した課題など、プロジェクトの主要なコントリビューションについて包括的に要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:31:55 GMT)
Theoretical Benefit and Limitation of Diffusion Language Model [47.6] 拡散言語モデルは、テキスト生成の有望なアプローチとして現れてきた。
本稿では,広く使われている拡散言語モデルMasked Diffusion Model(MDM)の厳密な理論的解析について述べる。
我々の分析は、MDMの利点と限界を理解するための最初の理論的基盤を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:47 GMT)
Application of Langevin Dynamics to Advance the Quantum Natural Gradient Optimization Algorithm [47.5] 近年,変分量子回路の最適化のためのQNGアルゴリズムが提案されている。
モメンタムQNGは、変動パラメータ空間における局所的なミニマとプラトーを逃れるのにより効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:30:35 GMT)
KIMAs: A Configurable Knowledge Integrated Multi-Agent System [46.9] 本技術報告では,これらの課題に対処するための知識統合型マルチエージェントシステムKIMAについて述べる。
私たちの作業は、大規模言語モデルを現実世界の環境に展開するためのスケーラブルなフレームワークを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:51:12 GMT)
Improve LLM-based Automatic Essay Scoring with Linguistic Features [46.4] 本稿では,多様なプロンプトにまたがってエッセイを処理できるスコアリングシステムを開発した。
既存のメソッドは通常、2つのカテゴリに分類される: 教師付き特徴ベースのアプローチと、大きな言語モデル(LLM)ベースの方法。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:09:52 GMT)
ShapeLib: designing a library of procedural 3D shape abstractions with Large Language Models [46.4] 本稿では,3次元形状抽象化関数のライブラリであるShapeLibを紹介する。
我々は、異なる視覚的モダリティからライブラリーに基づいて形状プログラムを推論する認識ネットワークを訓練する。
我々の形状関数は意味論的に解釈可能なパラメータを持ち、可変な形状変化を生成するために修正することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:52:02 GMT)
Dynamic watermarks in images generated by diffusion models [46.1] 高忠実度テキストから画像への拡散モデルが視覚コンテンツ生成に革命をもたらしたが、その普及は重大な倫理的懸念を提起している。
本稿では,拡散モデルのための新しい多段階透かしフレームワークを提案する。
我々の研究は、モデルオーナシップの検証と誤用防止のためのスケーラブルなソリューションを提供することで、AI生成コンテンツセキュリティの分野を前進させます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:23:17 GMT)
Analyzing Similarity Metrics for Data Selection for Language Model Pretraining [45.8] トレーニング例間の類似性は、言語モデルの事前トレーニングデータセットをキュレートするために使用される。
本稿では,言語モデル事前学習環境におけるデータキュレーションに特化した埋め込みモデルの適合性を分析するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:14:49 GMT)
Dual Formulation for Non-Rectangular Lp Robust Markov Decision Processes [45.6] 非矩形不確実性集合を持つロバストマルコフ決定過程(RMDP)について検討する。
構造的単純さによる複雑性障壁を回避するために,$L_p$有界不確実集合の強力なクラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:55:00 GMT)
ASP-driven User-interaction with Clinguin [45.6] clinguinはASP駆動のユーザインタフェース設計のためのシステムである。
開発者はASP.NET MVCでインタラクティブなプロトタイプを直接構築できる。
Clinguinでは,ユーザインターフェース定義やユーザトリガーイベントの処理に,いくつかの専用述語を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:50:51 GMT)
Mitigating the Impact of Prominent Position Shift in Drone-based RGBT Object Detection [45.4] ドローンベースのRGBTオブジェクト検出は、多くのアーザクロックアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
現実のドローンで見るRGBTのデータは、目立った位置シフトの問題に悩まされている。
本稿では,新しい平均教師型クロスモダリティボックス補正ヘッドアンサンブルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:25:13 GMT)
A Comprehensive Survey on Imbalanced Data Learning [45.3] 不均衡なデータは、さまざまな種類の生データに広まっており、機械学習のパフォーマンスを妨げる。
本調査は,様々な実世界のデータ形式を体系的に分析する。
さまざまなデータフォーマットに関する既存の研究は、データ再バランス、特徴表現、トレーニング戦略、アンサンブル学習の4つのカテゴリにまとめられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:53:17 GMT)
CellFlow: Simulating Cellular Morphology Changes via Flow Matching [44.9] 本稿では,化学および遺伝的摂動によって誘導される細胞形態変化をシミュレートする画像生成モデルであるCellFlowを紹介する。
CellFlowは、摂動特異的な形態変化を忠実に捉える生物学的に意味のある細胞画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:10:00 GMT)
Two-Stage Representation Learning for Analyzing Movement Behavior Dynamics in People Living with Dementia [44.4] 本研究では,認知症高齢者の在宅活動データを,2段階の自己指導型学習アプローチによって分析する。
第1段階は、時系列アクティビティを事前訓練された言語モデルによって符号化されたテキストシーケンスに変換する。
このPageRankベクトルは遅延状態遷移をキャプチャし、複雑な振る舞いデータを簡潔な形式に効果的に圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:57:25 GMT)
Copilot Arena: A Platform for Code LLM Evaluation in the Wild [44.3] Copilot Arenaは、開発者の作業環境へのネイティブ統合を通じて、コード生成のユーザの好みを収集するプラットフォームである。
Copilot Arenaは10のモデルから450万以上の提案を出し、1万1000以上のペアワイドの判断を集めた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:40:52 GMT)
Making Them a Malicious Database: Exploiting Query Code to Jailbreak Aligned Large Language Models [44.3] 安全アライメントの一般化性を検討するためのフレームワークであるQueryAttackを提案する。
LLMを知識データベースとして扱うことで、自然言語の悪意あるクエリをコードスタイルの構造化クエリに変換し、安全アライメント機構をバイパスする。
QueryAttack に対する防御策として,GPT-4-1106 上で ASR を最大 64% 削減できる防御法を調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:13:03 GMT)
BrainWavLM: Fine-tuning Speech Representations with Brain Responses to Language [43.5] 音声符号化モデルは、人間の脳が音声言語刺激にどのように反応するかを予測するために聴覚表現を使用する。
本研究では、ローランク適応(LoRA)を用いて、脳のエンコーディング目的に基づいて、WavLMベースのエンコーディングモデルをエンド・ツー・エンドに微調整する。
また,全大脳皮質の微調整により,LoRAを使わずより高い安定性で平均符号化性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:37:27 GMT)
Show Me the Work: Fact-Checkers' Requirements for Explainable Automated Fact-Checking [43.3] オンラインメディアにおける大規模言語モデルと生成AIは、効果的な自動事実チェックの必要性を増幅している。
これらの説明が、ファクトチェッカーの意思決定と推論プロセスとどのように一致すべきかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:56:25 GMT)
Privacy Checklist: Privacy Violation Detection Grounding on Contextual Integrity Theory [43.1] 単純なパターンマッチングではなく、推論問題としてプライバシー問題を定式化します。
我々は、社会的アイデンティティ、プライベート属性、および既存のプライバシー規則を網羅する、最初の包括的なチェックリストを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:43:39 GMT)
Data2Concept2Text: An Explainable Multilingual Framework for Data Analysis Narration [43.0] 本稿では,データの集合を解釈し,基礎となる特徴を抽象化し,それを自然言語で記述する,完全な説明可能なシステムを提案する。
このシステムは、2つの重要な段階に依存している: (i)データから出現する特性を識別し、それらを抽象概念に変換する、(ii)これらの概念を自然言語に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:49:48 GMT)
Application of Tabular Transformer Architectures for Operating System Fingerprinting [42.7] 本研究では,TabTransformer と FT-Transformer の OS 指紋認証への応用について検討した。
その結果、DLベースのOSフィンガープリントの強力な基盤を確立し、複雑なネットワーク環境における精度と適応性を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:59:04 GMT)
Do LLMs Recognize Your Preferences? Evaluating Personalized Preference Following in LLMs [42.4] PrefEvalは,大規模言語モデルのユーザの好みを推測し,記憶し,順守する能力を評価するためのベンチマークである。
PrefEvalは、手作業でキュレートされたユーザ好みと、20のトピックにまたがるクエリペアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:52:03 GMT)
Non-stabilizerness of Neural Quantum States [41.9] 我々は、NQS(Neural Quantum States)を用いて、量子複雑性の鍵となる非安定化性(non-stabilizerness)や"magic"(magic)を推定する手法を導入する。
ランダムなNQSのアンサンブルにおける魔法の内容について検討し、波動関数のニューラルネットワークパラメトリゼーションが大きな絡み合いの他に有限な非安定度を捉えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:14:15 GMT)
Minimal operational theories: classical theories with quantum features [41.9] システム力学は最小の操作に制約される確率論のクラスを導入する。
具体的には、許容される楽器は、準備、測定、スワップ変換、条件付きテストの組成から派生したものに限られる。
条件付き最小理論と非分離状態の分散集合が2つの量子no-go定理を満たすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:40:05 GMT)
When the LM misunderstood the human chuckled: Analyzing garden path effects in humans and language models [41.9] 現代の大規模言語モデル(LLM)は多くの言語タスクにおいて人間のような能力を示している。
園路構成を用いた文理解課題において,これら2つを比較した。
以上の結果から, LLMとヒトは, シナティクスの複雑さに苦しむことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:19:33 GMT)
Multi-modal Multi-kernel Graph Learning for Autism Prediction and Biomarker Discovery [41.9] 本稿では,マルチモーダル統合の過程におけるモダリティ間の負の影響を相殺し,グラフから異種情報を抽出する手法を提案する。
本手法は,Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) データセットを用いて評価し,最先端の手法よりも優れている。
また,自閉症に関連する差別的脳領域を本モデルにより同定し,自閉症の病態研究の指針を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:00:15 GMT)
Spiking Neural Networks for Temporal Processing: Status Quo and Future Prospects [41.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その豊富な神経力学とスパース活動パターンのために、データを高い効率で処理する上で優れている。
近年のSNNの発展に伴い,その時間的処理能力を総合的に評価する必要性が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:17:57 GMT)
LawGPT: Knowledge-Guided Data Generation and Its Application to Legal LLM [41.3] 本稿では,法的推論のための知識誘導型データ生成フレームワークを提案する。
当社の枠組みは,法的な知識を活用して生成の多様性を高めることを可能にし,改良と検証プロセスを導入する。
我々の学習モデルであるLawGPTは、既存の法的なLLMよりも優れており、プロプライエタリなLLMに匹敵する性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:24:46 GMT)
Face Deepfakes - A Comprehensive Review [41.0] 本研究は,最先端のディープフェイク生成・検出手法の詳細な理論的解析に寄与する。
顔のバイオメトリック認識アプローチにおけるディープフェイクの影響を、一貫性と体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:08:05 GMT)
Are Smarter LLMs Safer? Exploring Safety-Reasoning Trade-offs in Prompting and Fine-Tuning [40.6] 大規模言語モデル (LLM) は様々なNLPベンチマークで顕著な成功を収めている。
本研究では,LLMにおける推論と安全性の相互作用について検討する。
推論能力が向上し、これまで見過ごされていた脆弱性に光を当てることによって生じる、潜伏する安全性のリスクを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:37:28 GMT)
Exploring the Potential of Encoder-free Architectures in 3D LMMs [40.4] 本稿では,エンコーダをベースとした3次元大規模マルチモーダルモデルの課題を克服するために,エンコーダフリーアーキテクチャの可能性を初めて包括的に検討する。
以上の結果から,エンコーダフリーアーキテクチャは3次元理解分野におけるエンコーダベースアーキテクチャの代替として有望であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:45 GMT)
Few is More: Task-Efficient Skill-Discovery for Multi-Task Offline Multi-Agent Reinforcement Learning [40.3] オフラインのMARLは、オフラインデータセットのみから優れたポリシを学ぶ。
既存のほとんどのメソッドはタスク固有のもので、新しいタスクの再トレーニングを必要とする。
本稿では,タスク効率の高いマルチタスクオフラインMARLアルゴリズムであるSkill-Discovery conservative Q-Learningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:47:57 GMT)
From large language models to multimodal AI: A scoping review on the potential of generative AI in medicine [40.2] マルチモーダルAIは、イメージング、テキスト、構造化データを含む多様なデータモダリティを単一のモデルに統合することができる。
このスコーピングレビューは、マルチモーダルAIの進化を探求し、その方法、アプリケーション、データセット、臨床環境での評価を強調している。
診断支援,医療報告生成,薬物発見,会話型AIの革新を推進し,一過性のアプローチからマルチモーダルアプローチへのシフトを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:57:51 GMT)
Incentivize without Bonus: Provably Efficient Model-based Online Multi-agent RL for Markov Games [40.1] マルチエージェント強化学習(マルチエージェント強化学習、MARL)は、共有された未知の環境におけるエージェントのグループ間の相互作用を含む多くのアプリケーションの中心に位置する。
モデルパラメータの実験的推定をバイアスすることで探索のインセンティブを与える,VMGと呼ばれる新しいモデルベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:28:51 GMT)
Can this Model Also Recognize Dogs? Zero-Shot Model Search from Weights [39.9] ProbeLogは、モデルメタデータやトレーニングデータにアクセスせずに、"Dog"のようなターゲットコンセプトを認識可能な分類モデルを取得する方法である。
本手法は,ロジットに基づく検索(このようなロジット数を増やす)とゼロショットによるテキストベースの検索(犬に対応する全ロジット数を増やす)の両方をサポートする。
ProbeLogは,実世界の検索タスクときめ細かな検索タスクの両方において高い検索精度を実現し,フルサイズのレポジトリにスケーラブルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:44 GMT)
ReFINE: A Reward-Based Framework for Interpretable and Nuanced Evaluation of Radiology Report Generation [39.5] ReFINEは、放射線学レポート生成(R2Gen)に特化して設計された自動評価指標である。
ユーザが指定した基準に従ってレポートをスコアし、詳細なサブスコアを提供し、解釈可能性を高める。
実験では,従来の指標と比較して,人間の判断とReFINEの相関が高められ,モデル選択における優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:25:54 GMT)
Foundation Neural-Network Quantum States [39.5] Foundation Neural-Network Quantum States (FNQS)は、量子多体システムを研究するための統合パラダイムである。
FNQSは基礎モデルの鍵となる原理を活用し、単一の汎用アーキテクチャに基づいて変動波動関数を定義する。
FNQSは、訓練中に遭遇した以上の物理ハミルトニアンに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:52:07 GMT)
AIDE: Agentically Improve Visual Language Model with Domain Experts [39.3] AIDE(Agentic Improvement through Domain Experts)は、Visual Language Modelsが自律的に機能を強化することを可能にする新しいフレームワークである。
AIDEは、(1)洗練のためのインスタンスの識別、(2)対象分析のためのドメインエキスパートの関与、(3)既存のデータによるエキスパートアウトプットの合成、(4)強化されたインスタンスをトレーニングパイプラインに統合する4段階のプロセスで運用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:05:44 GMT)
EventSTR: A Benchmark Dataset and Baselines for Event Stream based Scene Text Recognition [39.1] シーンテキスト認識アルゴリズムは、低照度、動きのぼかし、散らかった背景などの難易度に敏感なRGBカメラに基づいて開発されている。
本研究では,バイオインスパイアされたイベントカメラを用いて,大規模なベンチマークデータセットであるEventSTRを収集・注釈することで,シーンテキストを認識することを提案する。
また,SimC-ESTRと呼ばれるイベントベースのシーンテキスト認識フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:16:16 GMT)
ET-Plan-Bench: Embodied Task-level Planning Benchmark Towards Spatial-Temporal Cognition with Foundation Models [38.9] ET-Plan-Benchは、Large Language Models (LLMs) を用いたタスク計画の具体化のためのベンチマークである。
様々な難易度や複雑さのレベルにおいて、制御可能で多様な実施タスクが特徴である。
我々のベンチマークでは、大規模で定量化され、高度に自動化され、きめ細かな診断フレームワークとして認識されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:54:31 GMT)
AtomR: Atomic Operator-Empowered Large Language Models for Heterogeneous Knowledge Reasoning [38.7] 我々は、原子レベルで正確な異種知識推論を行うための大規模な言語モデルのためのフレームワークAtomRを紹介する。
AtomRは複雑な質問を、各葉ノードが原子知識演算子に対応する推論木に分解する。
推論実行段階では、AtomRは各原子知識演算子を実行し、弾力的に異種源から原子レベルの知識を選択し、取得し、操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:46:25 GMT)
Graph Diffusion Network for Drug-Gene Prediction [38.0] 薬物遺伝子予測のためのグラフ拡散ネットワーク(GDNDGP)を提案する。
メタパスに基づく同種グラフ学習を用いて、薬物・薬物・遺伝子関係を捉える。
第2に、トレーニング中に強い負のサンプルを生成する並列拡散ネットワークを導入し、徹底的な負のサンプル検索の必要性を排除している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:54:58 GMT)
Improving Deep Regression with Tightness [37.7] この研究は、順序性を保存することは、条件エントロピー$H(Z|Y)$の表現を目標の$Y$の条件付きで$Z$に還元することを明らかにする。
特徴空間におけるターゲットの類似性を保ち、$H(Z|Y)$を減少させるために最適な輸送ベース正規化器を導入する。
3つの実世界の回帰タスクの実験は、我々の戦略の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:57:25 GMT)
Asymptotic Normality of Generalized Low-Rank Matrix Sensing via Riemannian Geometry [37.5] 一般化された低ランク行列センシングの正規性を保証する。
低ランク行列の多様体を$barthetabarthetatop$でパラメータ化する。
sqrtn(phi0-phi*)xrightarrowDN(0,(H*)-1)$ as $ntoinfty$, where $phi0$ and $phi*$ is representations of $bartheta*$ and $barthe
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:22:34 GMT)
EmoAssist: Emotional Assistant for Visual Impairment Community [37.4] 本稿では,視覚障害者コミュニティにおけるLMMの補助的性能を評価するための総合ベンチマークであるEmoAssist Benchmarkを紹介する。
我々は,VI コミュニティ向けに特別に設計された感情支援 LMM である EmoAssist Model を提案する。
実験の結果,EmoAssist Modelは暗黙の感情や意図の認識を著しく向上させ,共感的な反応を与え,行動可能なガイダンスを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:00:33 GMT)
Machine learning for modelling unstructured grid data in computational physics: a review [37.2] 非構造化グリッドデータは計算物理学における複雑な幾何学や力学のモデル化に不可欠である。
このレビューは、非構造化グリッドデータに機械学習アプローチを適用しようとする計算科学者のためのガイドブックとして意図されている。
MLメソッドが従来の数値技術の本質的な制限を克服する方法について、特に焦点を当てている。
非構造化データを用いた生成モデルやメッシュ生成のための強化学習,ハイブリッド物理データ駆動パラダイムなど,新たな方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:11:33 GMT)
Detecting Malicious Concepts Without Image Generation in AIGC [36.8] コンセプトオーナは悪意のあるコンセプトをアップロードし、悪意のないテキスト記述や例画像を偽造してユーザを騙すことができる。
本研究では,悪質な概念検出を研究に組み込む最初の体系的な研究であるConcept QuickLookを提案する。
悪意ある概念を定義し、概念マッチングとファジィ検出の2つの作業モードを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:15:18 GMT)
LeDex: Training LLMs to Better Self-Debug and Explain Code [36.6] LeDexは、LLMの自己老化能力を大幅に改善するトレーニングフレームワークである。
コード説明と改良のための高品質なデータセットを収集する自動パイプラインを提案する。
我々は、新しい報酬設計で、成功と失敗の軌跡の両方について、教師付き微調整(SFT)およびさらに強化学習(RL)を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:32:38 GMT)
Robust Learning of Multi-index Models via Iterative Subspace Approximation [36.1] ガウス分布下でラベルノイズを伴うマルチインデックスモデル(MIM)の学習課題について検討する。
一定の正則性特性を満たす有限範囲の良好なMIMに着目する。
ランダムな分類ノイズが存在する場合、我々のアルゴリズムの複雑さは1/epsilon$と不可知的にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:37:42 GMT)
Learning convolution operators on compact Abelian groups [35.7] コンパクトなアベリア群に関連する畳み込み作用素の学習問題を考察する。
正規化に基づくアプローチについて検討し、それに対応する学習保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:28:42 GMT)
Mix Data or Merge Models? Balancing the Helpfulness, Honesty, and Harmlessness of Large Language Model via Model Merging [35.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)におけるモデルマージのための,最初の包括的なベンチマークを確立する。
分析の結果, これまで見過ごされた3H次元間のコラボレーティブ/コンフリクト関係, (ii) 整合性トレードオフのバランスをとる上でのデータ混在アプローチに対するモデルマージの一貫性上の優位性, (iii) 冗長なコンポーネントプルーニングとアウトリー緩和によるパラメータレベルのコンフリクト解決の重要な役割, の3点が明らかになった。
重み付きパラメータの重み付けと、重み付きパラメータに適応したスペーサ適応ランク選択戦略を組み込んだ、重み付け強化タスク特異ベクトルマージ手法であるR-TSVMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:28:33 GMT)
Explaining Explainability: Recommendations for Effective Use of Concept Activation Vectors [35.4] 概念ベクトル活性化(Concept Vector Activations, CAV)は、概念実証者のプローブデータセットを用いて学習される。
CAVの3つの特性として,層間不整合,(2)他の概念との絡み合い,(3)空間依存性について検討する。
これらの特性の存在を検出するためのツールを導入し、各特性がどのように誤解を招くのかを洞察し、その影響を軽減するためのレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:48:12 GMT)
Tackling Data Corruption in Offline Reinforcement Learning via Sequence Modeling [35.3] オフラインの強化学習は、データ駆動意思決定のスケーリングを約束する。
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。
我々の研究によると、データセットが制限された場合、先行研究はデータの破損の下では不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:51:06 GMT)
Pixel-Level Reasoning Segmentation via Multi-turn Conversations [35.0] マルチターン会話に基づく新しいタスクであるPixel-level Reasoning(Pixel-level RS)を導入し、細粒なセグメンテーションのためのマルチターンインタラクションを通じてユーザ意図の進化を追跡する。
我々は、画素レベルのセグメンテーションターゲットを持つ8.3kマルチターン会話シナリオから24kの発話を含む、マルチTurn Conversations (PRIST)に基づくPixelレベルのReasonIngデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:16:54 GMT)
Small Molecule Drug Discovery Through Deep Learning:Progress, Challenges, and Opportunities [34.7] 深層学習(DL)技術の急速な発展により,DLを基盤とした小型分子ドラッグ発見法は優れた性能を発揮した。
本稿では, DLをベースとした小分子創薬における最近の重要な課題と代表的手法を体系的に要約し, 一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:24:52 GMT)
Galileo: Learning Global and Local Features in Pretrained Remote Sensing Models [34.7] 大規模・小規模両方の特徴を学習するための,新しい,かつ効果的な自己指導型学習手法を提案する。
我々のガリレオモデルは様々なリモートセンシングタスクにまたがって最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:21:03 GMT)
OpenVid-1M: A Large-Scale High-Quality Dataset for Text-to-video Generation [33.6] 本稿では,表現的キャプションを備えた高精度な高品質データセットOpenVid-1Mを紹介する。
また、OpenVid-1Mから433K 1080pのビデオをキュレートしてOpenVidHD-0.4Mを作成し、高精細ビデオ生成を推進した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:13:24 GMT)
An Evolved Universal Transformer Memory [33.3] 従来の手法では, コンテクストの特定の部分を手作業によるルールで取り除き, 現代的な基礎モデルのエスカレーションコストを相殺することを提案した。
ニューラルアテンション記憶モデル(NAMM)によるこのトレードオフを克服する。
私たちは、個々のレイヤとアテンションヘッドの最も関連性の高い情報に焦点を当てた、さまざまな潜伏したコンテキストを提供するように進化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:08:42 GMT)
TRIFFID: Autonomous Robotic Aid For Increasing First Responders Efficiency [33.2] 本稿では,無人航空機と高度人工知能機能を組み合わせたTRIFFIDシステムを提案する。
提案システムは,高度なミッション計画,安全監視,適応型タスク実行機能を提供することで,緊急対応チームを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:46:40 GMT)
Grid Jigsaw Representation with CLIP: A New Perspective on Image Clustering [33.1] 画像クラスタリングの新たな視点として,事前学習型Grid Jigsaw Representation (pGJR)を提案する。
人間のジグソーパズル処理に触発されて、従来のジグソー学習を改良し、画像構造をより逐次的かつ漸進的に理解する。
実験により,事前学習したモデルを特徴抽出器として使用することにより,クラスタリングの収束を加速できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:02:14 GMT)
Enhancing Video-LLM Reasoning via Agent-of-Thoughts Distillation [32.9] 本稿では,ビデオ質問応答(VideoQA)の課題に取り組む。
大規模なビデオ言語モデルはベンチマークでよく機能するが、説明可能性や時空間の接地性が欠けていることが多い。
本稿では,自動生成したCoTを命令調整プロセスに組み込むことで,モデルを強化する手法であるAoTDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:42:33 GMT)
Enhancing Large Language Model Performance with Gradient-Based Parameter Selection [32.9] Gradient-Mask Tuning (GMT) は、勾配情報に基づいてトレーニング中のパラメータを選択的に更新する手法である。
実験により, GMTは従来の微調整法に勝るだけでなく, LLM性能の上限も高めることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:06:00 GMT)
The Impact of Building-Induced Visibility Restrictions on Intersection Accidents [32.7] 交差点における事故リスクを推定する新しい手法を開発した。
建物によってブロックされたビューを考慮に入れながら、ドライバーに見える領域のメソッドファクター。
道路可視率と事故頻度との間には顕著な相関関係がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:45:51 GMT)
Language Models as Continuous Self-Evolving Data Engineers [32.7] 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。
従来のトレーニングアプローチは、専門家ラベル付きデータに大きく依存しています。
我々はLANCEという新しいパラダイムを提案し、LLMはデータの自動生成、クリーニング、レビュー、注釈付けによって自らを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:37:45 GMT)
AoI-Sensitive Data Forwarding with Distributed Beamforming in UAV-Assisted IoT [32.6] 本稿では,IoT(Internet of Things, モノのインターネット)における年齢フォワード情報(AoI)の分散ビームフォーミングに基づくUAV支援システムを提案する。
そこで我々は,この問題を解決するため,DRLに基づくアルゴリズムを提案し,安定性を向上し,収束を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:48:36 GMT)
Controlling Symmetries and Quantum Criticality in the Anisotropic Coupled-Top Model [32.6] 2つの大きなスピン間の相互作用を$x-$と$y-$directionsで記述した異方性結合トップモデルについて検討する。
系の対称性を操作でき、離散的な$Z$または連続U(1)対称性を誘導することができる。
このフレームワークは、対称性を実験的に制御し、関連する物理現象を調査するための理想的なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:14:29 GMT)
ZeroBench: An Impossible Visual Benchmark for Contemporary Large Multimodal Models [32.5] 大型マルチモーダルモデル(LMM)は、画像の解釈において大きな欠点を示し、いくつかの手段によっては、小さな子供や動物よりも空間認知が劣っている。
我々は,現代フロンティアLMMでは不可能な,軽量な視覚推論ベンチマークであるZeroBenchを紹介する。
ZeroBench 上で 20 LMM の評価を行い,そのスコアは 0.0% であり,誤差を厳密に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:11 GMT)
Towards Automated Fact-Checking of Real-World Claims: Exploring Task Formulation and Assessment with LLMs [32.5] 本研究では,Large Language Models(LLMs)を用いたAFC(Automated Fact-Checking)のベースライン比較を確立する。
また,2007-2024年にPoitiFactから収集された17,856件のクレームに対して,制限されたWeb検索によって得られた証拠を用いてLlama-3モデルの評価を行った。
以上の結果から, LLMは微調整をせずに, 分類精度, 正当化品質において, より小型のLLMより一貫して優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:51:17 GMT)
PTZ-Calib: Robust Pan-Tilt-Zoom Camera Calibration [32.4] 本稿では,ロバストな2段カメラキャリブレーション手法を提案する。
オフラインの段階では、まず、完全な360度ビューを包含するのに十分な重なり合う参照画像の集合を均一に選択する。
オンライン段階では、再ローカライズ問題として、新しい視点の校正を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:45:43 GMT)
Finite-Time Analysis of Discrete-Time Stochastic Interpolants [32.3] 補間フレームワークの最初の離散時間解析を行い、分布推定誤差の有限時間上限を導出する。
この結果は収束加速のための効率的なスケジュールを設計するための新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:07:35 GMT)
Redistribute Ensemble Training for Mitigating Memorization in Diffusion Models [31.9] 拡散モデルは非常に高品質なサンプルを生成する能力で知られている。
最近のメモリ緩和法は、主にテキストモダリティの文脈における問題に対処している。
本稿では,視覚的モダリティの観点からの拡散モデルの新たな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:56:44 GMT)
Efficient 3D Perception on Multi-Sweep Point Cloud with Gumbel Spatial Pruning [31.7] 既存の方法は、屋外の点雲の希少な性質のため、距離や隠蔽された物体を認識する際の限界に直面している。
本研究では, 時間的に連続する複数のLiDARスイープを蓄積することにより, この問題の顕著な緩和を観察する。
本稿では,学習したエンドツーエンドのサンプリングに基づいて動的に点をプーンする,シンプルで効果的なグンベル空間プレーニング層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:27:51 GMT)
Towards Seamless Hierarchical Federated Learning under Intermittent Client Participation: A Stagewise Decision-Making Methodology [31.6] Hierarchical Federated Learning (HFL)は、クライアントを複数のクラスタにまとめ、中間モデルアグリゲーションにエッジノードを使用する。
HFLに関する現在の研究は主に、安定した固定されたクライアントセットを持つシナリオにおけるモデル精度、レイテンシ、エネルギー消費の向上に焦点を当てている。
本研究は, 断続的クライアント参加下でのHFLにおけるクライアント選択とクライアント間アソシエーションの最適化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:16:10 GMT)
CoL3D: Collaborative Learning of Single-view Depth and Camera Intrinsics for Metric 3D Shape Recovery [31.4] 本研究では,1枚の画像から3次元形状を学習するために,CoL3Dと呼ばれる奥行きとカメラの内在性を推定するための協調学習フレームワークを提案する。
具体的には、CoL3Dは統合ネットワークを採用し、ディープ、カメラ固有の3Dポイントクラウドという3つのレベルで協調最適化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:36:01 GMT)
A Cognitive Evaluation Benchmark of Image Reasoning and Description for Large Vision-Language Models [30.9] ベンチマークは251のイメージと包括的なアノテーションで構成されている。
8つの推論機能を定義し、画像記述タスクと視覚的質問応答タスクを含む。
LVLMの評価は、LVLMと人間の認知能力にはまだ大きなギャップがあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:37:06 GMT)
Variable feature weighted fuzzy k-means algorithm for high dimensional data [30.8] 現実世界のアプリケーションでは、クラスタに依存した機能はデータセットをより意味のあるクラスタに分割するのに役立ちます。
本稿では,2つの異なるエントロピー項を用いてファジィk平均の目的関数を変更することで,新しいファジィk平均クラスタリングアルゴリズムを提案する。
本手法は実世界および合成データセットにおける教師なしおよび教師なしのパフォーマンス測定を用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:38:59 GMT)
Self-Calibrating Gaussian Splatting for Large Field of View Reconstruction [30.5] 本稿では,カメラパラメータ,レンズ歪み,3次元ガウス表現を協調的に最適化する自己校正フレームワークを提案する。
本手法により,広角レンズで撮影した大視野視野(FOV)画像から高品質なシーン再構成が可能となり,少ない画像からシーンをモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:15:10 GMT)
Instance Segmentation of Scene Sketches Using Natural Image Priors [30.5] スケッチセグ(SketchSeg)は、シーンスケッチの例分割を行う手法である。
提案手法は,クラスに依存しない微調整を用いることで,最先端の画像セグメント化とオブジェクト検出モデルをスケッチ領域に適用する。
提案手法は,スケッチを分類層に整理し,隠蔽されたインスタンスを塗布し,高度なスケッチ編集アプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:56:05 GMT)
API Pack: A Massive Multi-Programming Language Dataset for API Call Generation [30.5] API Packは、100万以上の命令API呼び出しを含む巨大なマルチプログラミング言語データセットである。
API Packの微調整により、完全に新しいAPI呼び出しのためのコード生成において、オープンソースモデルはGPT-3.5とGPT-4を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:05:54 GMT)
Combating Confirmation Bias: A Unified Pseudo-Labeling Framework for Entity Alignment [30.4] エンティティアライメントのための統一擬似ラベルフレームワーク(UPL-EA)を提案する。
UPL-EAは、エンティティアライメントの精度を高めるために、擬似ラベルエラーを明示的に排除する。
UPL-EAの擬似ラベル誤り除去効果は理論的に支持され,実験的に検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:57:47 GMT)
Navigating the Social Welfare Frontier: Portfolios for Multi-objective Reinforcement Learning [29.9] 我々は強化学習における$alpha$-approximate portfolioの概念を研究する。
近似係数、ポートフォリオサイズ、計算効率のトレードオフに関する理論的保証を提供する。
合成および実世界のデータセットに対する実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:13:55 GMT)
MIH-TCCT: Mitigating Inconsistent Hallucinations in LLMs via Event-Driven Text-Code Cyclic Training [29.6] 本稿では、イベントベースのテキストを利用して対応するコードを生成する新しいフレームワークを提案し、循環学習を用いてコードの論理的一貫性を自然言語に効果的に伝達する。
提案手法は,3つの主要な大規模言語モデル(LLM)と2つの自然言語タスクのカテゴリにおいて,矛盾する幻覚を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:40:33 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） (Thu, 13 Feb 2025 14:34:29 GMT)
RePrompt: Planning by Automatic Prompt Engineering for Large Language Models Agents [27.8] LLMエージェントに与えられたプロンプトのステップバイステップ命令を最適化するために、段階的な降下を行う新しい方法、textscRePromptを提案する。
中間的なフィードバックを活用することで、 textscRePromptは最終的なソリューションチェッカーを必要とせずにプロンプトを最適化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:38:42 GMT)
The Widespread Adoption of Large Language Model-Assisted Writing Across Society [27.3] 求人記事では、LSMが支援する筆記は小企業では10%以下であり、若い企業ではより一般的である。
当社のデータセットには、687,241件の消費者苦情、537,413件の企業プレスリリース、304.3万件の雇用投稿、および15,919件の国連プレスリリースが含まれている。
我々の研究は、企業や消費者、さらには国際機関さえも、コミュニケーションのための生成AIに大きく依存する新しい現実の出現を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:07:03 GMT)
A Galois theorem for machine learning: Functions on symmetric matrices and point clouds via lightweight invariant features [26.6] 対称行列と点雲上の関数の機械学習のための数学的定式化を提案する。
ガロア理論にインスパイアされたアイデアを用いて、一般的に不変な特徴を分離する一般的な構成を提供する。
我々は、不変な特徴の数が、表現性を失うことなく総称的に$O(n)$に還元できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:53:59 GMT)
Topo2Seq: Enhanced Topology Reasoning via Topology Sequence Learning [26.6] Topo2Seqは、トポロジーシーケンス学習によるトポロジー推論を強化する新しいアプローチである。
Topo2Seqの中核となる概念は、レーンセグメントデコーダとトポロジーシーケンスデコーダ間のランダム化順序の逐次学習である。
Topo2Seqは、トポロジーシーケンスデコーダから強力な長距離認識と正確なトポロジカル推論を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:21:02 GMT)
On the Importance of Backbone to the Adversarial Robustness of Object Detectors [26.6] オブジェクト検出は、自律運転やビデオ監視など、様々なセキュリティに敏感なアプリケーションにおいて重要なコンポーネントである。
既存の物体探知機は敵の攻撃に弱いため、信頼性とセキュリティに大きな課題が生じる。
本稿では,逆さまに事前学習したバックボーンを持つ物体検出器の高速逆方向微調整のための簡易かつ効果的なレシピを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:11:35 GMT)
Abstraction Alignment: Comparing Model-Learned and Human-Encoded Conceptual Relationships [26.5] モデル行動と形式的人間の知識を比較する手法である抽象的アライメントを導入する。
抽象化アライメントは、抽象グラフとしてドメイン固有の人間の知識を外部化する。
ユーザーは、モデルが学んだ人間の概念など、アライメント仮説をテストすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:47:20 GMT)
When and How Does CLIP Enable Domain and Compositional Generalization? [26.2] ドメインの多様性は、ドメインと構成の一般化の両方に不可欠であることを示す。
一般化に成功するためには、既に中間層や共有回路で共有表現を学習する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:21:37 GMT)
Evolving Symbolic 3D Visual Grounder with Weakly Supervised Reflection [25.5] Evolvable Symbolic Visual Grounder (EaSe)は、3Dビジュアルグラウンドのためのトレーニング不要なシンボルフレームワークである。
EaSeはNr3Dデータセットで52.9%、ScanReferで49.2%のAcc@0.25を達成している。
推論時間とコストを大幅に削減し、パフォーマンスと効率のバランスのとれたトレードオフを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:15:27 GMT)
DeepThink: Aligning Language Models with Domain-Specific User Intents [25.5] 本研究では、高品質な命令を生成するためのDeepThinkと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
DeepThinkはまず、いくつかのシード質問を生成して、実際のユーザ質問を模倣し、会話をシミュレートして、隠されたユーザニーズを明らかにし、会話のコンテキストによって回答を洗練する。
実験により、DeepThinkは広告ドメイン内の実際のユーザテストセット上でのGPT-4-turbo+RAGベースのアシスタントと比較して平均パフォーマンスが7.92%向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:22:40 GMT)
Online Inverse Linear Optimization: Improved Regret Bound, Robustness to Suboptimality, and Toward Tight Regret Analysis [25.5] 本稿では,学習者が時間変化の可能な行動群とエージェントの最適な行動群の両方を観察するオンライン学習問題について検討する。
我々は、以前の$O(n4ln T)$の限界を$n3$の係数で改善した$O(nln T)$後悔境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:05:51 GMT)
OmniHuman-1: Rethinking the Scaling-Up of One-Stage Conditioned Human Animation Models [25.5] 動作関連条件をトレーニングフェーズに混合することにより,データをスケールアップする拡散トランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
これらの設計により、OmniHumanはデータ駆動モーション生成を完全に活用し、最終的に非常にリアルな人間のビデオ生成を実現することができる。
既存のエンドツーエンドのオーディオ駆動方式と比較して、OmniHumanはよりリアルなビデオを生成するだけでなく、入力の柔軟性も向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:56:29 GMT)
ImageRAG: Dynamic Image Retrieval for Reference-Guided Image Generation [25.4] 拡散モデルは珍しい概念や目に見えない概念を生み出すのに苦労する。
本稿では,あるテキストプロンプトに基づいて関連画像を動的に検索するImageRAGを提案する。
私たちのアプローチは高度に適応可能で、異なるモデルタイプにまたがって適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:36:12 GMT)
An Engorgio Prompt Makes Large Language Model Babble on [25.1] 自動回帰型大規模言語モデル (LLM) は多くの実世界のタスクにおいて顕著な性能を発揮している。
本稿では,悪質なユーザがEngorgioのプロンプトを作らなければならないような,コスト・アタックを推論する脆弱性について検討する。
本研究では,新たな手法であるEngorgioを設計し,敵のEngorgioプロンプトを効率的に生成し,LLMのサービス可用性に影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:00:18 GMT)
Building Bridges, Not Walls -- Advancing Interpretability by Unifying Feature, Data, and Model Component Attribution [25.1] 本稿では,特徴,データ,コンポーネント属性の手法が基本的類似性を共有し,それらをブリッジすることで解釈可能性の研究に役立つことを論じる。
これら3つの帰属的側面のメソッドの詳細な解析を行い、これらの明らかに異なる手法が類似したアプローチを用いており、主にコア技術よりもその観点で異なることを示す統一的な視点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:59:22 GMT)
DrivAerNet++: A Large-Scale Multimodal Car Dataset with Computational Fluid Dynamics Simulations and Deep Learning Benchmarks [25.0] DrivAerNet++は、高忠実度計算流体力学(CFD)シミュレーションをモデルとした8000の多種多様な自動車設計で構成されている。
データセットには、ファストバック、ノッチバック、エステートバックといった多様な車種が含まれており、内燃機関と電気自動車の両方を表す車体と車輪のデザインが異なる。
このデータセットは、データ駆動設計最適化、生成モデリング、代理モデルトレーニング、CFDシミュレーションアクセラレーション、幾何学的分類を含む幅広い機械学習アプリケーションをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:57:50 GMT)
Neural Force Field: Learning Generalized Physical Representation from a Few Examples [24.7] 大規模なトレーニングにもかかわらず、現在のAIモデルは、同様の一般化を達成するのに依然として苦労している。
ニューラル正規微分方程式(NODE)に基づくモデリングフレームワークであるニューラルフォース場(NFF)を提案する。
NFFは、重力、支持、衝突などの基本的な物理的概念を解釈可能な方法で捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:50:13 GMT)
Bayes-Nash Generative Privacy Against Membership Inference Attacks [24.3] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、個人のデータがデータセットにあるかどうかを判断することで、重大なプライバシーリスクを露呈する。
本研究では,MIAのプライバシ保護をディフェンダーとアタッカー間のベイズゲームとしてモデル化するゲーム理論フレームワークを提案する。
そこで我々は,ベイズ・ナッシュ生成プライバシ(BNGP)を得たディフェンダーのデータ共有ポリシーを呼んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:27:11 GMT)
Prior-Constrained Association Learning for Fine-Grained Generalized Category Discovery [24.2] 本稿では,一般化カテゴリー発見(GCD)について述べる。
GCDは、潜在的に未知または未知のカテゴリからラベルのないデータをクラスタリングするタスクである。
本研究では,データ内の意味的関係を捕捉し,学習するための事前制約付きアソシエーション学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:13:46 GMT)
WGFormer: An SE(3)-Transformer Driven by Wasserstein Gradient Flows for Molecular Ground-State Conformation Prediction [24.2] 分子基底状態のコンフォメーションの予測は多くの化学応用において重要である。
本稿では,エネルギーに基づくシミュレーションと学習に基づく戦略を橋渡しする,新しい効果的手法を提案する。
我々の手法は一貫して最先端の競争相手を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:35:53 GMT)
Learn2Mix: Training Neural Networks Using Adaptive Data Integration [24.1] learn2mixは、バッチ内のクラス比率を適応的に調整し、エラー率の高いクラスに焦点を当てる、新しいトレーニング戦略である。
ベンチマークデータセット上で実施された実証的な評価は、学習2mixでトレーニングされたニューラルネットワークが、既存のアプローチでトレーニングされたニューラルネットワークよりも早く収束していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:25:23 GMT)
FARM: Frequency-Aware Model for Cross-Domain Live-Streaming Recommendation [24.1] FARMと呼ばれるクロスドメインライブストリーミングレコメンデーションのための周波数認識モデルを提案する。
当社のFARMはオンラインライブストリーミングサービスにデプロイされており、現在Kuaishou上で数億人のユーザにサービスを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:44:15 GMT)
Steinmetz Neural Networks for Complex-Valued Data [23.8] 本稿では,並列実数値処理と結合出力を組み合わせたDNNを用いた複素数値データ処理手法を提案する。
提案するアーキテクチャのクラスは、Steinmetz Neural Networksと呼ばれ、多視点学習を取り入れて、潜在空間におけるより解釈可能な表現を構築する。
この数値実験では,提案するネットワークがベンチマークデータセットと合成例を用いて提案する付加雑音に対する性能改善と頑健性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:18:23 GMT)
One-shot Federated Learning Methods: A Practical Guide [23.7] ワンショットフェデレートラーニング(One-shot Federated Learning, OFL)は、クライアントサーバ間の通信を1ラウンドに制限する分散機械学習パラダイムである。
本稿では,OFLが直面している課題を体系的に分析し,現在の手法を徹底的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:26:44 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） (Thu, 13 Feb 2025 15:04:42 GMT)
Task Generalization With AutoRegressive Compositional Structure: Can Learning From $\d$ Tasks Generalize to $\d^{T}$ Tasks? [23.6] 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましいタスクの一般化を示し、いくつかのデモで明示的に訓練されなかったタスクを解決する。
小さなタスクセットから学ぶことはいつ、大きなタスクファミリーに一般化できるのだろうか?
本稿では,各タスクが$T$演算の合成であり,各操作は$d$サブタスクの有限族に属する,自己回帰合成(ARC)構造のレンズによるタスク一般化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:08:01 GMT)
AutoLike: Auditing Social Media Recommendations through User Interactions [23.6] 興味のあるトピックや感情をソーシャルメディアプラットフォームで監査するフレームワークであるAutoLikeを紹介した。
ケーススタディとして,TikTokプラットフォームにAutoLikeフレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:32:44 GMT)
Adaptive Teaming in Multi-Drone Pursuit: Simulation, Training, and Deployment [23.1] 本稿では,多流体協調追尾における適応型チームリングに焦点を当てた。
これは国境監視、捜索救助、対テロなどの現実世界の応用にとって重要な課題である。
私たちの知る限りでは、AT-MDPフレームワークは、複雑な現実世界のドローンタスクにおいて、継続的行動決定のための最初の適応フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:45:48 GMT)
From Visuals to Vocabulary: Establishing Equivalence Between Image and Text Token Through Autoregressive Pre-training in MLLMs [23.0] Vision Dynamic Embedding-Guided Pretraining (VDEP)はMLLMのためのハイブリッド自動回帰トレーニングパラダイムである。
提案手法はアーキテクチャ変更なしに標準モデルにシームレスに統合される。
13のベンチマークの実験では、VDEPはベースラインを上回り、既存のメソッドを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:04:28 GMT)
GEVRM: Goal-Expressive Video Generation Model For Robust Visual Manipulation [23.0] 本稿では,ロボットの視覚操作の堅牢性を高めるために,新しい閉ループ視覚言語アクション(VLA)法を提案する。
GEVRMのテキスト誘導ビデオ生成モデルは、表現力の高い将来の視覚計画目標を生成することができる。
GEVRMは、標準ベンチマークとCALVINベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:29:50 GMT)
A Benchmark for Crime Surveillance Video Analysis with Large Models [22.7] 監視ビデオにおける異常解析はコンピュータビジョンにおいて重要なトピックである。
近年,マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は様々な領域においてタスク固有モデルよりも優れている。
UCVLと表記される大規模モデルを用いた犯罪監視ビデオ分析のベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:38:17 GMT)
VaiBot: Shuttle Between the Instructions and Parameters of Large Language Models [22.7] 本稿では、推論タスクと帰納タスクの両方を均一にモデル化し、学習し、推論するように設計された、VAEとVIBを統合したニューラルネットワークフレームワークであるVaiBotを提案する。
VaiBotが既存のベースラインメソッドと同等に動作し、インダクティブ能力でそれらをはるかに上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:33:32 GMT)
Language Agents as Digital Representatives in Collective Decision-Making [22.7] 表現」とは、プロキシエージェントの参加を通じて、プロセスに個人の嗜好を提示する活動である。
本研究では,人的エージェントの代表者の行動能力を高めるために,テキストエージェントを訓練する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:35:40 GMT)
AnomalyGFM: Graph Foundation Model for Zero/Few-shot Anomaly Detection [22.6] AnomalyGFMは、GADのためのゼロショット推論と少数ショットプロンプトチューニングをサポートするグラフ基盤モデルである。
AnomalyGFMは、ゼロショットと少数ショットのGAD設定の両方で、最先端の競合手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:10:05 GMT)
TransMLA: Multi-Head Latent Attention Is All You Need [22.4] 大規模言語モデルにおける通信ボトルネックを解決するために,MLA(Multi-head Latent Attention)を導入する。
我々は、同じKVキャッシュのオーバーヘッドを維持しながら、GQAを常にMLAで表現できることを示すが、逆は保たない。
我々は,変換モデルにおける低レイテンシを維持するため,MLA固有の推論高速化技術を開発することを計画している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:07:04 GMT)
Tighter sparse variational Gaussian processes [22.3] Sparse variational Gaussian process (GP) 近似は、GPを大規模データセットにスケーリングするデファクトスタンダードとなっている。
本稿では、誘導点に与えられた条件的近似後続が前と一致しなければならないという標準仮定を緩和することにより、より厳密な変分近似を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:33:19 GMT)
Using Contextually Aligned Online Reviews to Measure LLMs' Performance Disparities Across Language Varieties [22.3] 本稿では,言語品種間でのベンチマークモデル性能に対する,新規で費用対効果の高いアプローチを提案する。
Booking.comのような国際的なオンラインレビュープラットフォームは効果的なデータソースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:55:27 GMT)
Online Scheduling for LLM Inference with KV Cache Constraints [22.2] 大規模言語モデル(LLM)推論は、レイテンシとリソース利用を最適化するための効率的なスケジューリングを必要とする集約的なプロセスである。
KVキャッシュのメモリを効果的に管理しながら、推論遅延を最小限に抑える新しいスケジューリングアルゴリズムを提案する。
我々の成果は、より持続的で費用対効果の高いLLMデプロイメントへの道筋を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:54:36 GMT)
Automatic Pruning via Structured Lasso with Class-wise Information [21.8] 構造化ラッソをインフォメーション・ボトルネック理論から導出し,モデルプルーニングの精度の高いクラス情報を活用する。
我々のアプローチは、広範囲な実験において、3つのデータセットと6つのモデルアーキテクチャにまたがる優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:03:29 GMT)
Non-Markovian Discrete Diffusion with Causal Language Models [21.7] CaDDiは、逐次的および時間的モデリングを統一する因果離散拡散モデルである。
CaDDiは、自然言語と生物配列のタスクにおいて、最先端の離散拡散モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:51:25 GMT)
Large Images are Gaussians: High-Quality Large Image Representation with Levels of 2D Gaussian Splatting [21.6] textbfLarge textbfImages are textbfGaussians (textbfLIG)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:48:56 GMT)
KET-RAG: A Cost-Efficient Multi-Granular Indexing Framework for Graph-RAG [21.6] Graph-RAGは、Large Language Model (LLM)ベースの質問応答における検索を改善するために、テキストチャンクから知識グラフを構築する。
既存のGraph-RAGシステムでは、テキストチャンクの関連性に基づいてKNNグラフを構築しているが、この粗い粒度のアプローチでは、テキスト内のエンティティ関係をキャプチャできない。
KET-RAGは,インデクシングコストを低減しつつ,良好な結果の精度を確保するための多粒性インデックスフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:16:16 GMT)
Zero-Shot Offline Imitation Learning via Optimal Transport [21.5] ゼロショットの模倣学習アルゴリズムは、テスト時にたった1つのデモから、目に見えない振る舞いを再現する。
既存の実践的なアプローチでは、専門家のデモンストレーションを一連の目標と見なし、ハイレベルなゴールセレクタと低レベルなゴール条件のポリシーで模倣を可能にする。
そこで本研究では,模倣学習に固有の占領目標を直接最適化することにより,この問題を緩和する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:36:19 GMT)
ADBM: Adversarial diffusion bridge model for reliable adversarial purification [21.3] 近年,拡散型浄化法(DiffPure)は,敵の事例に対する効果的な防御法として認識されている。
DiffPureは, 元の事前学習拡散モデルを用いて, 逆流浄化を最適に行う。
本稿では,ADBMと呼ばれる新しいAdrialversa Diffusion Bridge Modelを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:46:35 GMT)
MDSGen: Fast and Efficient Masked Diffusion Temporal-Aware Transformers for Open-Domain Sound Generation [21.2] 視覚誘導型オープンドメイン音声生成のための新しいフレームワークであるMDSGenを紹介する。
MDSGenはマスク付き拡散変換器を採用し、事前訓練された拡散モデルに頼らずに効率的な生成を容易にする。
ベンチマークVGGSoundデータセットから評価すると、最小のモデル(5Mパラメータ)は9.7.9$%のアライメント精度を実現している。
我々のより大きなモデル(131Mパラメータ)は、ほぼ99$%の精度に到達し、6.5times$より少ないパラメータを必要とします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:24:37 GMT)
Communication is All You Need: Persuasion Dataset Construction via Multi-LLM Communication [21.0] 大規模言語モデル (LLMs) は説得力のある対話を生成する能力を示したが、それらの出力の流布や高度化には懸念が持たれている。
本稿では,説得的データの自動生成を支援するためのマルチLLM通信フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:22:48 GMT)
Let's Influence Algorithms Together: How Millions of Fans Build Collective Understanding of Algorithms and Organize Coordinated Algorithmic Actions [21.0] 本研究では,大規模なファン集団行動とそれに対応する一般ファン集団を常に組織する43人のコアファンについて検討した。
本研究は,大規模ドメインターゲティングアルゴリズムにおいて,コンピュータ支援による集団的アルゴリズム行動を可能にする重要な要素を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:18:08 GMT)
SSP-IR: Semantic and Structure Priors for Diffusion-based Realistic Image Restoration [20.9] SSP-IRは、低画質の画像からセマンティックと構造をフル活用することを目的としている。
提案手法は,合成および実世界のデータセットにおいて,他の最先端手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:18:34 GMT)
Criteria-Aware Graph Filtering: Extremely Fast Yet Accurate Multi-Criteria Recommendation [20.7] マルチクリーター(MC)レコメンダシステムは、様々なeコマースドメインで急速に普及している。
しかし、トレーニングベースの協調フィルタリングを用いたMCレコメンデーションでは、単一基準よりも複数の評価を考慮する必要がある。
本稿では,MC推薦を効率的にかつ正確に行うために,基準対応グラフ上に構築したトレーニングフリーMCレコメンデーション手法であるCA-GFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:01:38 GMT)
A Differentiable Rank-Based Objective For Better Feature Learning [20.6] このアルゴリズムは、その微分可能な性質と学習可能なパラメータのおかげで、幅広い機械学習問題に適用できる。
我々は,おもちゃの例における基本変数選択から,畳み込みネットワークにおけるサリエンシマップ比較まで,ますます複雑な問題に対する difFOCI の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:15:43 GMT)
TableTalk: Scaffolding Spreadsheet Development with a Language Agent [20.6] TableTalkは、プログラマが会話でスプレッドシートを構築するのを助ける言語エージェントである。
その設計は、スキャフォールディング、柔軟性、漸進性の3つの設計原則を再定義する。
20人のプログラマによるユーザ調査によると、TableTalkは2.3倍のスプレッドシートが好まれる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:43:51 GMT)
CopySpec: Accelerating LLMs with Speculative Copy-and-Paste Without Compromising Quality [20.5] 我々は、従来の出力とよく似た応答を生成する際に、LLMが直面する非効率に対処するために設計された革新的な技術であるCopySpecを紹介する。
CopySpecは、モデルのチャット履歴における繰り返しシーケンスを特定し、同じトークンが従うと推測し、出力品質を損なうことなくシームレスなコピーを可能にする。
CopySpecは投機的復号化とシームレスに統合され,平均49%の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:19:50 GMT)
The Hidden Dimensions of LLM Alignment: A Multi-Dimensional Safety Analysis [20.5] 安全に整合した行動は多次元方向で共同制御されている。
空間内の方向を研究することで、まず支配的な方向がモデルの拒絶行動を支配することが分かる。
次に、異なる方向が支配的な方向をいかに促進または抑制するかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:39:22 GMT)
Model Cascading for Code: A Cascaded Black-Box Multi-Model Framework for Cost-Efficient Code Completion with Self-Testing [20.4] 本稿では,モデルカスケーディングと推論時自己テストアルゴリズムを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
このアプローチでは,自己生成テストを活用して精度を高め,モデルのカスケード決定を評価する。
実験結果から, カスケード手法はコストを平均26%削減し, ベストケースでは最大70%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:41:01 GMT)
Gaussian-Det: Learning Closed-Surface Gaussians for 3D Object Detection [20.3] マルチビューに基づく3次元物体検出のための表面表現としてガウススプラッティングを利用するガウス・デットを提案する。
ガウススプラッティングによって本質的に導入された多くの外れ値に対処するため、我々はクロージャ推論モジュールを考案する。
合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験では、ガウス・デットが既存のアプローチより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:06:54 GMT)
Improving Low-Resource Sequence Labeling with Knowledge Fusion and Contextual Label Explanations [20.2] 低リソースでドメイン固有のシナリオにおいて、シーケンスラベリングは依然として重要な課題である。
本稿では,LLMに基づく知識強化ワークフローと,リッチかつ効率的な抽出のための知識融合モデルを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
提案手法は最先端の性能を実現し,低リソース環境がもたらす課題に効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:32:21 GMT)
Emulating OP_RAND in Bitcoin [20.1] 本稿では,取引相手間の信頼できない対話ゲームを通じて,Bitcoin上での動詞|OP_RAND|オペコードエミュレーション手法を提案する。
プロトコルは、外部の関係者には認識できない方法で組織化することができ、特定のスクリプトやBitcoinプロトコルの更新を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:48:32 GMT)
CLEAR: Cluster-based Prompt Learning on Heterogeneous Graphs [20.0] ヘテロジニアスグラフ上のクラスタベースのプロンプトモデルであるCLEARを提案する。
私たちは、同じトレーニング目標を共有するために、プレテキストと下流のタスクを調整します。
下流タスクの実験により、CLEARの優位性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:10:19 GMT)
RenderWorld: World Model with Self-Supervised 3D Label [19.9] 視覚のみのエンドツーエンド自動運転フレームワークであるRenderWorldを提案する。
自己監督型ガウス型Img2Occモジュールを用いて3次元占有ラベルを生成する。
AM-VAEによってラベルを符号化し、予測と計画に世界モデルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:20:48 GMT)
A Bias-Correction Decentralized Stochastic Gradient Algorithm with Momentum Acceleration [19.8] 我々は運動量加速分散勾配(Exact-Diffusion with Momentum (EDM))を提案する。
EDMはデータの異質性からバイアスを緩和し、ディープラーニングでよく使われる運動量技術を取り込む。
理論的解析により,EDMアルゴリズムは局所的に近傍最適解に収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:14:34 GMT)
UEMM-Air: Make Unmanned Aerial Vehicles Perform More Multi-modal Tasks [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） (Thu, 13 Feb 2025 02:32:43 GMT)
From Occupations to Tasks: A New Perspective on Automatability Prediction Using BERT [19.8] 今後10年間のタスクの自動化性を予測するため,BERTベースの分類器を提案する。
以上の結果から,O*NETデータベース内の職業の約25.1%が,自動化の重大なリスクがあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:18:57 GMT)
Unleashing the Power of Large Language Model for Denoising Recommendation [19.7] LLaRDは、大規模言語モデルを利用してレコメンデーションシステムのデノーミングを改善するフレームワークである。
LLaRDは、まず観測データから意味的な洞察を豊かにすることにより、認知関連知識を生成する。
その後、ユーザとイテムの相互作用グラフに新しいChain-of-Thought(CoT)技術を導入し、認知のための関係知識を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:19:45 GMT)
Do PAC-Learners Learn the Marginal Distribution? [19.5] PAC Learning の基本定理は、概念クラス $H$ の学習可能性は$H$ における経験的エラーの $textituniform convergence$ と等価であると主張している。
この研究は、PAC学習、一様収束、分布自由設定を超えた密度推定の関連を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:06:44 GMT)
TokenSynth: A Token-based Neural Synthesizer for Instrument Cloning and Text-to-Instrument [19.4] Token Synthは、MIDIトークンとCLAP埋め込みからオーディオトークンを生成する新しいニューラルシンセサイザーである。
本モデルは,楽器のクローニング,テキスト間合成,テキスト誘導音色操作を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:40:30 GMT)
A Contextual-Aware Position Encoding for Sequential Recommendation [19.3] 逐次レコメンデーション(SR)は、次のアクションを予測するためにユーザアクティビティをエンコードする。
本稿では,CAPEと略される逐次レコメンデーションのための新しいコンテキスト認識位置テキスト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:31:34 GMT)
DexTrack: Towards Generalizable Neural Tracking Control for Dexterous Manipulation from Human References [18.9] 我々は,人間の参照からのデクスタス操作のための汎用型ニューラルトラッキングコントローラを開発する上での課題に対処する。
本稿では,ロボット追跡実験を大規模に成功させる手法を提案する。
本手法は,トップベースラインに比べて10%以上の成功率向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:13 GMT)
Full Swap Regret and Discretized Calibration [18.9] 構造化正規形式ゲームにおけるスワップ後悔の最小化問題について検討する。
我々は、Emphfullスワップリ後悔の最小化という新しいオンライン学習問題を導入する
また、これらのツールをオンライン予測問題に適用し、校正誤差を補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:49:52 GMT)
Revisiting Euclidean Alignment for Transfer Learning in EEG-Based Brain-Computer Interfaces [18.9] 伝達学習(TL)は脳波ベースの脳-コンピュータインタフェースの校正を高速化するために広く用いられている。
この課題に対処するため、2020年にエレクトロニックアライメント(EA)が提案された。
本稿では、EAの手順と正しい使用法を導入し、新たな研究の方向性を指摘し、EAを再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:43:43 GMT)
SurgPLAN++: Universal Surgical Phase Localization Network for Online and Offline Inference [18.8] 本稿では,時間的検出の原理を用いて,SurgPLAN++という汎用的な外科的位相ローカライゼーションネットワークを提案する。
オンライン分析のために、SurgPLAN++は、ストリーミングビデオをミラーリング、センター複製、ダウンサンプリングを通じて擬似完全ビデオに拡張するデータ拡張戦略を採用している。
我々のSurgPLAN++は、オンラインモードとオフラインモードの両方で顕著なパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:57:52 GMT)
Transformers Learn Low Sensitivity Functions: Investigations and Implications [18.8] トランスフォーマーは多くのタスクで最先端の精度と堅牢性を達成する。
入力におけるトークンのランダムな摂動に対するモデルの感度を統一計量として同定する。
我々は、CNN、CNN、ConvMixers、LSTMよりも、視覚と言語の両方のタスクにおいて、トランスフォーマーの感度が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:58:58 GMT)
On Rademacher Complexity-based Generalization Bounds for Deep Learning [18.6] 我々は,Rademacherの複雑性に基づくアプローチが,CNN上での空でない一般化境界を生成することを示す。
一般リプシッツ活性化関数に対するベクトル空間間の高次元写像に対する新しい縮約補題は重要な技術的貢献である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:11:21 GMT)
Global Convergence Rate of Deep Equilibrium Models with General Activations [18.6] 本稿では、第一導関数と第二導関数に有界な一般活性化を持つDECに対して、この事実が依然として成り立つことを示す。
新しい活性化関数は一般に非均一であるため、平衡点のグラム行列の最小固有値の有界化は特に困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:47:50 GMT)
The Multilingual Mind : A Survey of Multilingual Reasoning in Language Models [18.4] 多言語推論は言語間の論理的推論を扱うために言語モデルを必要とする。
この調査は、言語モデルにおける多言語推論に関する、最初の詳細なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:25:16 GMT)
Beyond Non-Degeneracy: Revisiting Certainty Equivalent Heuristic for Online Linear Programming [18.4] この結果から,不確実性等価性は分布の微妙な仮定の下で一様に近い最適後悔を達成できることが示唆された。
以上の結果から,CE は従来の信念とは対照的に,幅広い問題事例に対する退化の呪いを効果的に打ち負かしていると考えられる。
これらの手法は、より広範なオンライン意思決定コンテキストにおける潜在的な応用を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:33:06 GMT)
Embed Any NeRF: Graph Meta-Networks for Neural Tasks on Arbitrary NeRF Architectures [18.3] 複数のアーキテクチャでNeRFを取り込み、トレーニング時に見つからないアーキテクチャを推論できる最初のフレームワークを提案する。
我々は、表現学習フレームワークにおけるグラフメタネットワークの対比により、この目標を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:50 GMT)
Proxy-informed Bayesian transfer learning with unknown sources [18.3] トレーニングデータの範囲外の一般化には、転送の影響に関する事前知識を活用する必要がある。
負の転送は、ソースデータの非伝達可能な原因に関する誤った事前情報に由来する可能性がある。
提案手法は,PROMPT (probabilistic transfer learning) のためのプロキシインフォームド・ロバストな手法であり,ソースデータの事前の知識を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:28:07 GMT)
A Solver-Aided Hierarchical Language for LLM-Driven CAD Design [18.3] 大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な構造的および非構造的生成タスクの解決に成功している。
CAD(Computer Aided Design)における手続き幾何学の創出に苦慮している
本稿では,空間推論要求を幾何学的制約解決器にオフロードするAIDLという,問題解決支援型階層型ドメイン固有言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:31:30 GMT)
Crime Forecasting: A Spatio-temporal Analysis with Deep Learning Models [18.1] ディープラーニングモデルは、特定の日における都市分割犯罪数を予測する。
我々は、犯罪数予測をシーケンスチャレンジとして定式化し、入力データと予測ターゲットの両方を保存する。
本稿では,CNN(Conalvolution Networks)とLSTM(Long-Term Memory)ネットワークを組み合わせた新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:38:24 GMT)
SkyRover: A Modular Simulator for Cross-Domain Pathfinding [18.1] 無人航空機(UAV)と自動誘導車両(AGV)は、ますます物流、監視、検査業務に協力している。
既存のシミュレータは単一のドメインに集中し、クロスドメインの研究を制限することが多い。
本稿では,UAV-AGVマルチエージェントパスフィンディング(MAPF)のためのモジュールシミュレータSkyRoverを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:13:21 GMT)
Game Theory Meets Large Language Models: A Systematic Survey [18.1] 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、これらの2つの分野の交差を探索する広範な研究を引き起こしている。
本稿では,これらの分野の交点を包括的に調査し,三つの視点から双方向の関係を探求する。
この調査は、新たなAI能力で理論的な厳格さをブリッジすることで、学際的なコラボレーションを促進し、この進化する研究領域の進歩を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:08:27 GMT)
On the Regularization of Learnable Embeddings for Time Series Forecasting [18.1] 時系列処理のための局所学習可能な埋め込みの学習を規則化する手法について検討する。
本研究では, 局所的・大域的パラメータの組込みによる共適応を防止する手法が, この文脈において特に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:43:50 GMT)
Multi-level Asymmetric Contrastive Learning for Volumetric Medical Image Segmentation Pre-training [17.9] 医用画像分割事前学習のためのMACLという新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
具体的には、プリトレインエンコーダとデコーダを同時に使用する非対称コントラスト学習構造を設計する。
8つの医用画像データセットの実験は、MACLフレームワークが既存の11のコントラスト学習戦略より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:31:32 GMT)
GAIA: A Global, Multi-modal, Multi-scale Vision-Language Dataset for Remote Sensing Image Analysis [17.8] 本稿では,マルチスケール,マルチセンサ,マルチモーダルリモートセンシング(RS)画像解析のための新しいデータセットであるGAIAを紹介する。
GAIAは205,150個の厳密にキュレートされたRS画像テキストペアで構成され、異なる空間解像度に関連付けられたRSの多種多様さを表す。
GAIAは、RS画像分類、クロスモーダル検索、画像キャプションタスクの性能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:52:14 GMT)
Flaming-hot Initiation with Regular Execution Sampling for Large Language Models [17.2] 本稿では,Flaming-Hot Initiation with Regular Execution (FIRE) sampleについて紹介する。
実験の結果,FIREサンプリングは推論時間生成の質を高め,アライメント段階のトレーニングにも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:50:10 GMT)
Fast Tensor Completion via Approximate Richardson Iteration [17.2] 低ランクテンソル分解(TD)レンズによるテンソル完備化(TC)の研究
多くのTDアルゴリズムは高速な交互最小化法を用いており、各ステップで高度に構造化された線形回帰問題を解く。
我々は,構造化TD回帰アルゴリズムをブラックボックス・サブルーチンとして利用して,TC回帰問題を概ね解くリフト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:50:27 GMT)
X-SG$^2$S: Safe and Generalizable Gaussian Splatting with X-dimensional Watermarks [17.1] 我々は,元の3DGSシーンをほとんど変更することなく,同時に1～3Dメッセージを透かし出すことのできる新しいフレームワークX-SG$2$Sを提案する。
X-SG$2$Sは3DGSの1〜3D透かしモデルを統合する最初のフレームワークであり、1つの3DGSで同時にマルチモーダル透かしを追加する最初のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:59:15 GMT)
Logical Reasoning in Large Language Models: A Survey [17.1] 大規模言語モデル(LLM)における論理的推論の最近の進歩を合成する。
LLMにおける論理的推論の範囲、理論的基礎、および推論の習熟度を評価するために使用されるベンチマークについて概説する。
このレビューは、AIシステムにおける論理的推論を強化するためのさらなる調査の必要性を強調し、今後の方向性を結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:19:14 GMT)
EnigmaEval: A Benchmark of Long Multimodal Reasoning Challenges [17.1] エニグマエスバル(EnigmaEval)は、パズル競技やイベントから派生した問題と解決策のデータセットである。
このデータセットは、暗黙の知識合成と多段階帰納的推論を実行するモデルの能力を探索する。
ベンチマークは1184のパズルで構成されており、複雑度は様々だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:18:34 GMT)
Designing a Conditional Prior Distribution for Flow-Based Generative Models [16.7] フローベース生成モデルは、最近条件付き生成タスクに顕著な性能を示した。
本研究では、条件付きフローベースモデルの非有効性、すなわち非自明な事前分布を設計する能力を利用する。
この点を中心とするパラメトリック分布から条件的目標分布へのサンプルのマッピングには,フローマッチングの定式化を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:58:15 GMT)
The LLM Language Network: A Neuroscientific Approach for Identifying Causally Task-Relevant Units [16.3] 大規模言語モデル(LLM)は、言語タスクだけでなく、言語的でない様々なタスクにも顕著な能力を示す。
人間の脳では、神経科学は言語処理を選択的に因果的にサポートするコア言語システムを特定している。
言語選択単位を18のLLMで同定し、神経科学で用いられるのと同じ局所化手法を用いて同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:21:43 GMT)
Bayesian Optimization for Simultaneous Selection of Machine Learning Algorithms and Hyperparameters on Shared Latent Space [16.3] 機械学習(ML)アルゴリズムとそのハイパーパラメータは、高性能なMLシステムの開発に不可欠である。
多くの既存研究では、探索を加速するためにベイズ最適化(BO)を使用している。
提案手法は,BOの代用マルチタスクモデルを推定し,異なるハイパーパラメータ空間を共有潜在空間に埋め込む。
このアプローチは、より少ない総観測数で効率的な最適化が期待できる、異なるMLアルゴリズムからの観測情報を共有することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:43:52 GMT)
MorphNLI: A Stepwise Approach to Natural Language Inference Using Text Morphing [16.2] 自然言語推論(NLI)に対するモジュール型ステップバイステップアプローチであるMorphNLIを紹介する。
言語モデルを使用して、必要な編集を生成し、前提を仮説に漸進的に変換します。
次に、既成のNLIモデルを用いて、これらのアトミックな変化によって、その詳細がどのように進行するかを追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:22:31 GMT)
On the robustness of multimodal language model towards distractions [16.1] 本稿では,視覚言語モデル(VLM)の頑健さを,科学質問応答の文脈における視覚的・テキスト的気晴らしに対して評価することを目的とする。
以上の結果から, GPT-4を含む最先端のVLMは種々の障害に対して脆弱であり, 障害に直面すると推論能力が著しく低下することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:29:01 GMT)
Replay-free Online Continual Learning with Self-Supervised MultiPatches [16.1] オンライン連続学習(OCL)メソッドは、一度に数例しか使用できない非定常データストリーム上のモデルを訓練する。
リプレイの使用は、特に厳格なプライバシー規制のあるアプリケーションでは禁止されることがある。
本稿では,既存のOCL自己教師型学習戦略に有効なプラグインであるContinual MultiPatches (CMP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:15:16 GMT)
Differentially Private Prototypes for Imbalanced Transfer Learning [16.0] 本稿では,個人間移動学習の新たなパラダイムとして,DPPL(differially Private Prototype Learning)を提案する。
DPPLは、埋め込み空間内の各プライベートクラスを表すプロトタイプを生成し、推論のために公開することができる。
エンコーダの事前トレーニング以上の公開データを活用すれば,プライバシユーティリティのトレードオフをさらに改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:15:13 GMT)
Diffusion Models Through a Global Lens: Are They Culturally Inclusive? [16.0] 我々はCultDiffベンチマークを導入し、最先端の拡散モデルを評価する。
これらのモデルは、建築、衣服、食品の文化的なアーティファクトを生成するのに失敗することが多いことを示します。
我々は、カルトディフ-Sというニューラルネットワークによる画像画像類似度測定法を開発し、文化的アーティファクトを用いた実画像と生成画像の人間の判断を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:05:42 GMT)
INJONGO: A Multicultural Intent Detection and Slot-filling Dataset for 16 African Languages [16.0] スロットフィリングとインテント検出は、会話型AIにおいて確立されたタスクである。
Injongoは16のアフリカ言語のための、多文化でオープンソースのベンチマークデータセットです。
アフリカ文化の発話を西洋中心の発話に活用して言語間移動を改善する利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:17:10 GMT)
Self-Improving Transformers Overcome Easy-to-Hard and Length Generalization Challenges [16.0] 大規模言語モデルは、しばしば、トレーニング分布を超えて、長さの一般化と複雑な問題インスタンスの解決に苦労する。
モデルが自身のソリューションから反復的に生成し、学習する自己改善アプローチを提案する。
本研究は,制御された弱強曲線がモデル論理外挿法を体系的に教える方法を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:32:54 GMT)
Escaping Collapse: The Strength of Weak Data for Large Language Model Training [15.8] LLMの性能を継続的に向上させるために、どの程度のキュレーションが必要なのかを理論的に検討する枠組みを開発する。
非合成トレーニングデータのほとんどすべてが品質が悪い場合でも、最適なLCMに収束する訓練手順を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:20:37 GMT)
Exploring Large Language Models for Knowledge Graph Completion [15.7] 我々は知識グラフのトリプルをテキストシーケンスとみなし、知識グラフLLMと呼ばれる革新的なフレームワークを導入する。
提案手法では,三重項の実体的記述と関係的記述をプロンプトとして利用し,その応答を予測に利用する。
種々のベンチマーク知識グラフを用いた実験により,三重分類や関係予測といったタスクにおいて,本手法が最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:45:15 GMT)
Memory-based Ensemble Learning in CMR Semantic Segmentation [15.6] 我々は空間的連続性を利用して分節分散から大域的不確実性を抽出する。
また、エンドスライス精度を定量化するためにエンド係数を導入する。
我々のフレームワークは、ほぼ最先端のDice similarity Coefficient(DSC)を実現し、エンドスライス性能で全てのモデルを上回る性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:31:09 GMT)
LoRA Training Provably Converges to a Low-Rank Global Minimum or It Fails Loudly (But it Probably Won't Fail) [15.4] 低ランク適応 (LoRA) は、大規模な基礎モデルを微調整するための標準的アプローチとなっている。
また,LoRAトレーニングは,低ランクで大小のグローバル・ミニマライザに収束することを示した。
LoRAトレーニングにおけるゼロ初期化と重み劣化は、低ランクで小さなマグニチュード領域に対して暗黙の偏りを生じさせると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:45:11 GMT)
A Comprehensive Framework to Operationalize Social Stereotypes for Responsible AI Evaluations [15.4] 社会的なステレオタイプは、責任あるAI介入の無数の中心にある。
生成AI評価におけるステレオタイプを運用するための統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:07:20 GMT)
Efficient Quantum Frequency Conversion of Ultra-Violet Single Photons from a Trapped Ytterbium Ion [15.2] トラップされたYb$+$イオンから放出される紫外光子の高効率差周波変換を可視域に示す。
この結果は、Yb$+$イオンに基づく長距離捕捉型イオン量子ネットワークの実現に向けた重要なステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:32:36 GMT)
Diffusing DeBias: a Recipe for Turning a Bug into a Feature [15.2] 本稿では,Diffusing DeBias (DDB)について述べる。
提案手法は, 条件付き拡散モデルを用いて, バイアスアンプモデルの訓練に用いる合成バイアスアライメント画像を生成する。
提案手法は,複数のベンチマークデータセットにおける現在の最先端の状態を,大きなマージンで打ち負かす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:17:03 GMT)
Graph-based Retrieval Augmented Generation for Dynamic Few-shot Text Classification [15.1] 本稿では,動的少ショットテキスト分類のためのグラフベースのオンライン検索拡張生成フレームワークであるGORAGを提案する。
GORAGは、すべてのターゲットテキストの側情報を抽出して重み付きグラフを構築し、維持する。
実証的な評価は、GORAGがより包括的で正確な文脈情報を提供することで、既存のアプローチよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:58:12 GMT)
Rendering Wireless Environments Useful for Gradient Estimators: A Zero-Order Stochastic Federated Learning Method [15.0] クロスデバイスフェデレーション学習(FL)は成長する機械学習フレームワークであり、複数のエッジデバイスが協力して、生データを公開せずにモデルをトレーニングする。
学習アルゴリズム自体において、その影響を解析する代わりに、無線チャネルを利用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:32:45 GMT)
Anomalous Point-Gap Interactions Unveil the Mirage Bath [15.0] 我々は、量子光子が消散光子浴を介して相互作用する量子光学系を調べることによって、新しい相互作用機構を明らかにする。
ギャップ内の局在光子は、特定の状態におけるエミッタ間の相互作用を阻害するが、長距離相互作用が出現し、従来の期待に反する。
我々の発見は、量子光学、多体量子シミュレーションの新たな道を開き、非エルミート位相に関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:03:47 GMT)
Robust Federated Finetuning of LLMs via Alternating Optimization of LoRA [14.8] BERT-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 法では、ローランド適応 (LoRA) は計算と通信のコストを削減し、フェデレーショントレーニングを最適化する。
ファインチューンなLoRAアダプタに交互に最適化を施した,フェデレートされたフレームワークであるRoLoRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:42:24 GMT)
Logical forms complement probability in understanding language model (and human) performance [14.7] この研究は、自然言語で論理的推論を行う大規模言語モデルの能力を体系的に調査する。
命題論理およびモーダル論理における仮説的および解離的シロジズムの制御されたデータセットを導入する。
我々は,LLMと人間の行動結果を比較することで,人間とLLMの論理的推論性能の類似点と相違点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:46:44 GMT)
Opening Articulated Objects in the Real World [14.7] この作業では、モバイル操作テストベッドとして、オープニングされたオブジェクトを使用する。
まず、このタスクのためのシステムを開発し、その後、13の現実世界のテストサイトで100以上のエンドツーエンドのシステムテストを実施します。
私たちの大規模な研究では、いくつかの驚くべき発見が明らかになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:11 GMT)
Improving TCM Question Answering through Tree-Organized Self-Reflective Retrieval with LLMs [14.6] 大言語モデル(LLM)は、知的な質問応答(Q&A)に医療知識を活用できる
本稿では,木構造知識基盤を階層構造で構築する,知識組織の新しいアプローチを紹介する。
推論時に、私たちの自己回帰フレームワークはこの知識ベースから取り出し、章間で情報を統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:36:18 GMT)
A Systematic Evaluation of Generative Models on Tabular Transportation Data [14.6] ニューヨーク市のタクシーデータをケーススタディとして利用し、広く使われているデータ生成モデルの性能を評価する。
一般的に使用されるものの制限に対処するために、改良されたプライバシー基準を導入する。
この研究は、輸送のような新興ドメインのユニークな特徴を活かすために特別に調整された生成モデルを開発することの必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:14:55 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） (Thu, 13 Feb 2025 12:11:58 GMT)
S$^2$-Diffusion: Generalizing from Instance-level to Category-level Skills in Robot Manipulation [14.4] 事例レベルの学習データからカテゴリレベルへの一般化を可能にするオープン語彙空間意味拡散政策(S$2$-Diffusion)を提案する。
本研究では, 空間表現と組み合わせて, プロンプト可能なセマンティックモジュールによって, スキルの機能的側面を捉えることができることを示す。
その結果、S$2$-Diffusionはカテゴリ非関連要因の変化に不変であり、同じカテゴリ内の他のインスタンスで、たとえ特定のインスタンスでトレーニングされていなくても、満足できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:06:42 GMT)
Differential Adjusted Parity for Learning Fair Representations [14.3] 公正で偏見のない機械学習モデルの開発は、人工知能分野の研究者にとって現在も進行中の目標である。
偏差適応パリティ(DAP)の損失を非偏差情報表現として導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:48:26 GMT)
GroundCocoa: A Benchmark for Evaluating Compositional & Conditional Reasoning in Language Models [14.1] GroundCocoa(グラウンドココア)は、これらの推論スキルをフライト予約の現実的な問題に結びつける、語彙的に多様なベンチマークである。
私たちのタスクは、詳細なユーザの好みと、複数の選択形式で提示される利用可能なフライトオプションを整合させることです。
GPT-4 Turboは, 先進的なプロンプト技術にもかかわらず精度が67%を超えなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:13:21 GMT)
Dream-in-Style: Text-to-3D Generation Using Stylized Score Distillation [14.1] 本稿では,3次元オブジェクトをスタイルで生成する手法を提案する。
本手法は,入力としてテキストプロンプトとスタイル参照画像を取り,ニューラルラディアンス場を再構成して3次元モデルを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:59:30 GMT)
What Large Language Models Know and What People Think They Know [13.9] 大規模言語モデル(LLM)は意思決定プロセスに統合されつつある。
人間の信頼を得るためには、LSMは正確に評価し、正しい予測の可能性を伝達できるように、適切に校正されなければならない。
ここでは, LLM生成回答における人間の信頼度とモデルの実際の信頼度との差を示すキャリブレーションギャップと, 人間とモデルが正解と誤解をいかによく区別できるかを反映した識別ギャップについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:13:52 GMT)
Rolling Ahead Diffusion for Traffic Scene Simulation [13.9] 現実的な運転シミュレーションでは、NPCは自然運転の振る舞いを模倣するだけでなく、他の模擬エージェントの挙動に反応する。
拡散に基づくシナリオ生成の最近の発展は、多様で現実的なトラフィックシナリオの作成に焦点を当てている。
両手法の利点を混合した転がり拡散に基づく交通シーン生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:45:56 GMT)
What if Eye...? Computationally Recreating Vision Evolution [13.8] 自然界の視覚システムは、単純な光に敏感なパッチから、レンズ付きの複雑なカメラの目まで、顕著な多様性を示している。
環境要求が人工的な進化の枠組みを通じて視覚進化の3つの基本的な側面をいかに引き起こすかを示す。
我々の研究は、ターゲットのシングルプレイヤーゲームを作成することによって、ビジョンを形作る進化原理を照らす新しいパラダイムを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:15:47 GMT)
Quantum Advantage in Private Multiple Hypothesis Testing [13.8] 古典的データサンプルに基づく複数仮説テストでは、最適プライバシーユーティリティトレードオフ(PUT)における量子的優位性を実証する。
上界よりもより優れたPUTを実現する量子機構を提案する。
提案した量子メカニズムは、出力が対称的な情報完全正の演算子評価測度(SIC-POVM)に対応する純粋状態である古典量子チャネルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:46:30 GMT)
Rationalization Models for Text-to-SQL [13.8] 本稿では,テキスト・ツー・シークレット・モデルの微調整を強化するために,CoT(Chain-of-Thought)論理を生成するフレームワークを提案する。
プロセスは、手動でサンプルの小さなセットをアノテートすることから始まり、その後、大きな言語モデルを促すために使用される。
その後、検証されたクエリに基づいて合理化モデルをトレーニングし、広範な合成CoTアノテーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:12:34 GMT)
RefineCoder: Iterative Improving of Large Language Models via Adaptive Critique Refinement for Code Generation [13.8] 本稿では,自己生成コードと外部批判によってモデルを洗練できる適応的批評精細化(ACR)を提案する。
ACRは、コード応答の品質を評価するためのLCM-as-a-Judgeを備えた複合スコアシステムを含む。
我々は、ACRを反復的に適用し、複数のコード生成ベンチマークで連続的な性能改善を実現するRefineCoderシリーズを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:17:53 GMT)
Neuro-Symbolic Contrastive Learning for Cross-domain Inference [13.6] 帰納的論理プログラミング(ILP)は、多種多様でスパースで限られたデータセットにまたがる論理的関係の推論に優れています。
本稿では,ニューロシンボリック・コントラスト学習という2つのアプローチの橋渡しについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:48:46 GMT)
LLMs Meet Library Evolution: Evaluating Deprecated API Usage in LLM-based Code Completion [13.6] APIの使用を分解することは、大規模言語モデル(LLM)ベースのコード補完の問題である。
この研究には、7つの高度なLLM、人気のあるPythonライブラリの145のAPIマッピング、28125の補完プロンプトが含まれていた。
本稿では,REPLACEAPIとINSERTPROMPTの2つの軽量固定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:18:01 GMT)
Meta-learning of shared linear representations beyond well-specified linear regression [13.6] 本稿では,タスクやユーザによって共有される学習構造,例えば低ランク表現やクラスタ構造などの問題を考察する。
軽微な仮定の下では、ランクとクラスタ化された正規化推定器がそのような構造を回復し、タスク毎のサンプル数とタスク数が十分に大きいことが示される。
凸学習対象の文脈で共有線形表現を学習するための核制約によるノルム時間アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:25:43 GMT)
Latent Radiance Fields with 3D-aware 2D Representations [13.5] 本稿では,3次元認識を2次元潜在空間に統合する新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは,(1)2次元潜在表現の3次元整合性を高める対応認識自動符号化法,(2)3次元認識2次元表現を3次元空間に引き上げる潜在放射場(LRF),(3)レンダリングされた2次元表現から画像デコーディングを改善するVAE-RFアライメント戦略の3段階からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:09 GMT)
Estimating Probabilities of Causation with Machine Learning Models [13.5] 本稿では,データ不足を伴うサブ集団に対する因果関係の確率を予測することの課題に対処する。
私たちは、十分なデータでサブポピュレーションから洞察を引き出す機械学習モデルを使用しています。
我々は,Mishアクティベーション関数を持つ多層パーセプトロン(MLP)モデルにおいて,32,768のサブポピュレーションにおいて,平均絶対誤差(MAE)が約0.02であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:18:08 GMT)
Beyond English: The Impact of Prompt Translation Strategies across Languages and Tasks in Multilingual LLMs [13.5] 我々は,低リソース言語と高リソース言語の両方をカバーする35言語を対象とした事前翻訳戦略を評価する。
本実験は,英語との類似性,翻訳品質,事前学習データのサイズなどの要因が,事前翻訳によるモデル性能に与える影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:49:30 GMT)
Eidetic Learning: an Efficient and Provable Solution to Catastrophic Forgetting [13.4] 本稿では,破滅的な忘れを確実に解決する方法であるEidetic Learningを提案する。
Eidetic Learningでトレーニングされたネットワーク – ここではEideticNet – は、リハーサルやリプレイを必要としない。
EideticNetは実装とトレーニングが容易で、効率的で、パラメータの数で時間と空間の複雑さが線形である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:10:43 GMT)
Pitfalls of Evidence-Based AI Policy [13.4] 目的がエビデンスベースのAIポリシーであるなら、第一の規制目標は、AIリスクを特定し、研究し、検討するプロセスを積極的に促進することである、と我々は主張する。
これを促進するために、ブラジル、カナダ、中国、EU、韓国、英国、米国がそれぞれ、さらなる証拠調査政策を採用する実質的な機会を持っていることを示すための15の規制目標について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:30 GMT)
RLSA-PFL: Robust Lightweight Secure Aggregation with Model Inconsistency Detection in Privacy-Preserving Federated Learning [13.1] フェデレートラーニング(FL)は、ローカルモデルを共有することで、中央サーバにプライベートデータを公開することなく、グローバルな機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
FLでは、敵が共有モデルパラメータから機密情報を推測する可能性のあるプライバシー上の脆弱性が報告されている。
本稿では,軽量な暗号プリミティブをプライバシリスクに利用したマスキングに基づくセキュアアグリゲーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:01:09 GMT)
Rethinking Evaluation Metrics for Grammatical Error Correction: Why Use a Different Evaluation Process than Human? [13.0] 本稿では,人的評価手法と整合してギャップを埋める自動評価指標の集約手法を提案する。
編集ベースのメトリクス、$n$-gramベースのメトリクス、文レベルのメトリクスなど、さまざまなメトリクスを用いて実験を行い、SEEDAベンチマークのほとんどのメトリクスに対して、ギャップの解消が結果を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:39:07 GMT)
Zero-shot Model-based Reinforcement Learning using Large Language Models [12.9] 本稿では,マルコフ決定過程の動的状態を予測するために,事前学習した大規模言語モデルをどのように活用することができるかを検討する。
本稿では,モデルに基づく政策評価とデータ強化型オフ政治強化学習という2つの強化学習環境における概念実証の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:36:38 GMT)
Real-Time Operator Takeover for Visuomotor Diffusion Policy Training [12.7] Real-Time Operator Takeover (RTOT) パラダイムにより、オペレータはライブビジュモータ拡散ポリシーをシームレスに制御できる。
マハロノビス距離を用いて、望ましくない状態を自動的に識別する新たな知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:38:00 GMT)
4-LEGS: 4D Language Embedded Gaussian Splatting [12.7] 3次元ガウシアンティングに基づく4次元表現に時間的特徴を持ち上げる方法を示す。
これにより、ユーザはテキストプロンプトからビデオ内のイベントを時間的にローカライズすることができる。
我々は,人や動物が様々な行動を行う様子を公開3Dビデオデータセットで実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:18:59 GMT)
MRS: A Fast Sampler for Mean Reverting Diffusion based on ODE and SDE Solvers [12.6] 平均回帰(MR)拡散は微分方程式(SDE)の構造を直接修飾する
現在のトレーニングフリーの高速サンプリング器はMR拡散には直接適用されない。
MR拡散のサンプリングNFEを削減するため, MRS (MR Sampler) という新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:55:03 GMT)
Maritime Search and Rescue Missions with Aerial Images: A Survey [12.5] 従来の手法と、機械学習とニューラルネットワークに基づくより高度なアプローチの両方を含む、これまでに提案された手法を分析します。
私たちは、データ収集のためにチームを配置することなく、より広い範囲のシナリオをカバーするために合成データを使用することを考慮しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:11:58 GMT)
VIIS: Visible and Infrared Information Synthesis for Severe Low-light Image Enhancement [12.5] 既存の特異なモダリティ画像強調手法は、有効な情報を持たない画像領域の復元に苦慮している。
光不透過性赤外線画像を活用することで、可視・赤外画像融合法は暗く隠された情報を明らかにする可能性がある。
本稿では,視覚・赤外線情報合成(VIIS)と呼ばれる新しい課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:13:57 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） (Thu, 13 Feb 2025 18:24:40 GMT)
LLM-Enhanced Multiple Instance Learning for Joint Rumor and Stance Detection with Social Context Information [12.3] 噂は関連投稿における相互参照の姿勢によって特定でき、その姿勢は噂の性質の影響を受けている。
本稿では,ポストスタンスとクレームクラスラベルを共同で予測する新しい手法を提案する。
提案手法は,最先端手法と比較して,共同噂や姿勢検出において有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:03:30 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というSAR画像のための大規模多モード対話データセットを革新的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:11:41 GMT)
FineMedLM-o1: Enhancing the Medical Reasoning Ability of LLM from Supervised Fine-Tuning to Test-Time Training [12.1] FineMedLM-o1は医学的推論のための大きな言語モデルである。
Supervised Fine-Tuning (SFT) と Direct Preference Optimization (DPO) のための高品質な合成医療データと長文推論データを用いる。
また,臨床領域でテストタイムトレーニング(TTT)を初めて導入し,ドメイン適応の促進と信頼性,正確な推論の確保を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:44:07 GMT)
Typhoon T1: An Open Thai Reasoning Model [12.1] 推論モデルは、最終回答に到達する前に、長いチェーンの思考を生成する。
台風T1号はタイのオープン推論モデルを開発するためのオープンな取り組みを提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:55:54 GMT)
An Open Recipe: Adapting Language-Specific LLMs to a Reasoning Model in One Day via Model Merging [12.1] 本稿では,言語固有の大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上を目的とする。
DeepSeek R1は推論に優れていますが、主に英語や中国語のような高リソース言語にメリットがあります。
低リソース言語は、英語中心のトレーニングデータとモデル最適化の優位性のため、いまだに保存されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:10:45 GMT)
How Does Knowledge Selection Help Retrieval Augmented Generation? [12.0] Retrieval-augmented Generation (RAG) は、外部知識をモデル出力に統合することにより、自然言語生成を強化する強力な手法である。
我々は,RAGシステムにおいて,知識選択が下流生成性能に与える影響を包括的に分析する。
その結果、下流ジェネレータモデルの能力とタスクとデータセットの複雑さは、知識選択がRAGシステム全体の性能に与える影響に大きな影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:34:43 GMT)
Differentially Private Compression and the Sensitivity of LZ77 [12.0] 我々は、人気のある"Compress-Then-Encrypt"フレームワークの安全性の欠如を動機とする、差分プライベートなデータ圧縮方式について検討する。
提案した差分圧縮-Then-Encryptフレームワークでは、圧縮されたファイルにランダムな正のパディングを加え、漏洩が厳密なプライバシー保証を満たすことを保証する。
我々の主な技術的貢献は、LZ77圧縮スキームの微粒化感度を分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:42:20 GMT)
LATTE: Improving Latex Recognition for Tables and Formulae with Iterative Refinement [11.9] ソースとレンダリングされたPDF画像は、特に公式やテーブルでは、大きく異なるように見える。
以前の作業は、単一のイテレーションでソースを生成し、複雑な公式に苦労する。
本稿では,認識のための最初の反復的改良フレームワークであるLATTEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:21:55 GMT)
Zebrafix: Mitigating Memory-Centric Side-Channel Leakage via Interleaving [11.9] 暗号文のサイドチャネル、サイレントストア、データメモリ依存プリフェッチなど、メモリベースのリーククラスは未修正のままである。
我々は、汎用的な暗号文側チャネル緩和のためにインターリーブを利用する設計選択と要件を定義した。
Zebrafixは、コンパイラベースのツールで、メモリストアの鮮度を保証する。
本稿では,インターリービングによる3つのメモリ中心のサイドチャネル攻撃を防止するために,暗号文のサイドチャネル緩和をどの程度適用できるかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:14:19 GMT)
NeuralCFD: Deep Learning on High-Fidelity Automotive Aerodynamics Simulations [11.8] ニューラルネットワークベースのシミュレーションサロゲートが業界規模で実装される前に、大きな課題が克服されなければならない。
我々は幾何学的エンコーディングと物理予測を分離した幾何学保存ユニバーサル物理変換器(GP-UPT)を紹介する。
GP-UPTは、高品質なシミュレーションメッシュの作成を回避し、2000万のメッシュセルで正確な3次元速度場予測を可能にし、低忠実度から高忠実度シミュレーションデータセットへの変換学習を効率化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:58:07 GMT)
Interactive Symbolic Regression through Offline Reinforcement Learning: A Co-Design Framework [11.8] シンボリック回帰は、観測データから基礎となる数学的および物理的関係を明らかにする大きな可能性を秘めている。
現在の最先端のアプローチは、通常、ドメインエキスパートの事前知識の統合を考慮していない。
本稿では,大規模な記号回帰のための高度な対話型フレームワークであるSym-Qを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:29:05 GMT)
RTBAS: Defending LLM Agents Against Prompt Injection and Privacy Leakage [11.8] 既存のディフェンス(OpenAI GPT)は、すべてのツールコールの前にユーザ確認を必要とする。
我々はRTBAS(Robust TBAS)を導入し,完全性と機密性を維持するツールコールを自動的に検出し,実行する。
これらの課題を克服するために、LM-as-a-judge と attention-based saliency という2つの新しい依存性スクリーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:06:22 GMT)
ExoMiner++ on TESS with Transfer Learning from Kepler: Transit Classification and Vetting Catalog for 2-min Data [11.8] 2分間のTESSデータにおけるトランジット信号の分類を改善するために,ExoMinerの成功に基づく強化されたディープラーニングモデルを提案する。
ExoMiner++には、周期図、フラックストレンド、差画像、展開されたフラックス、宇宙船の姿勢制御データなど、追加の診断入力が含まれている。
本研究では,ExoMiner++の分類と各トランジット信号に対する信頼性スコアを含む新しいTESSカタログを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:53:58 GMT)
On the Importance of Embedding Norms in Self-Supervised Learning [11.8] 自己教師付き学習(SSL)は、教師付き信号のないデータ表現のトレーニングを可能にし、機械学習において重要なパラダイムとなっている。
ほとんどのSSLメソッドは、埋め込みベクトル間のコサイン類似性を使用し、したがってハイパースフィアにデータを効果的に埋め込む。
組込みノルムがSSL収束率を制御し,ネットワーク信頼度を符号化し,予期せぬサンプルに対応する最小限のノルムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:09:17 GMT)
Privacy-Preserving Personalized Federated Prompt Learning for Multimodal Large Language Models [11.7] パーソナライゼーションと一般化のバランスをとる上での課題に対処するために,DP-FPL(Dis differentially Private Federated Prompt Learning)アプローチを提案する。
本手法は,プライバシノイズがモデル性能に与える影響を軽減し,パーソナライゼーションと一般化のトレードオフを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:58:14 GMT)
My Words Imply Your Opinion: Reader Agent-Based Propagation Enhancement for Personalized Implicit Emotion Analysis [11.6] 本稿では,Personalized IEA(PIEA)とRAPPIEモデルについて紹介する。
我々は、読者のフィードバックをシミュレートするために、大きな言語モデルに基づくリーダーエージェントを作成する。
我々は、英語と中国語のソーシャルメディアをカバーする2つの新しいPIEAデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:31:13 GMT)
BevSplat: Resolving Height Ambiguity via Feature-Based Gaussian Primitives for Weakly-Supervised Cross-View Localization [11.5] 本稿では、弱教師付きクロスビューローカライゼーションの問題に対処する。
目的は、ノイズの多い地上の真実の注釈で衛星画像に対する地上カメラのポーズを推定することである。
特徴に基づくガウス的プリミティブを用いて高さのあいまいさを解決する新しい手法であるBevSplatを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:54:04 GMT)
PathFinder: A Multi-Modal Multi-Agent System for Medical Diagnostic Decision-Making Applied to Histopathology [11.4] スライド画像全体を通して病気を診断することは、現代の病理学において基本である。
従来のAIアプローチは、このような包括的で反復的なマルチスケールの診断手順を欠いている。
専門的な病理医の意思決定プロセスをエミュレートしたマルチモーダル・マルチエージェントフレームワークであるPathFinderを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:08:02 GMT)
The Accuracy Cost of Weakness: A Theoretical Analysis of Fixed-Segment Weak Labeling for Events in Time [11.3] 我々は、アノテータが固定長のデータセグメントに存在または不在ラベルを割り当てる共通の弱いラベル付けプロセスをモデル化する。
この固定長ラベリング手法を,真のイベントアクティベーションを用いてセグメントを構成するオラクル法と比較する。
本研究は, オラクルプロセスを模倣した適応的弱ラベル戦略の理論的正当性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:31:49 GMT)
Truth Knows No Language: Evaluating Truthfulness Beyond English [11.2] 本稿では,バスク語,カタルーニャ語,ガリシア語,スペイン語の真正性を評価するために,TrathfulQAベンチマークをプロ翻訳して導入する。
本研究は, 人的評価, 複数選択尺度, LLM-as-a-Judge スコアを用いて, 基礎モデルと指導訓練モデルを比較し, 最先端のオープンLCMを12個評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:04:53 GMT)
EQ-VAE: Equivariance Regularized Latent Space for Improved Generative Image Modeling [11.1] 潜在生成モデルは、イメージを潜在空間に圧縮するためのオートエンコーダに依存し、次いで、潜在分布を学習するための生成モデルが続く。
EQ-VAE(EQ-VAE)は、遅延空間における等式を強制し、再構成品質を劣化させることなく、その複雑さを低減させる単純な正規化手法である。
DiT, SiT, REPA, MaskGITなどの最先端生成モデルの性能を向上し, SD-VAE微調整を5回だけ行うことで, DiT-XL/2上で7回の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:21:51 GMT)
VIRGOS: Secure Graph Convolutional Network on Vertically Split Data from Sparse Matrix Decomposition [11.0] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、ソーシャル/クレディットネットワークのようなプライバシーに敏感なデータにその分析能力を適用するために重要である。
GCNにおけるグラフのスパースかつ大きな隣接行列(トレーニング/推論におけるコア操作)を乗じると、セキュアGCNのパフォーマンスボトルネックが生じる。
本稿では,マルチパーティ計算(MPC)と行列幅の共設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:54:27 GMT)
Diffusion-LAM: Probabilistic Limited Area Weather Forecasting with Diffusion [10.9] 条件拡散を利用した確率的限定地域気象モデルであるDiffusion-LAMを導入する。
周辺地域の境界データの条件付けにより, 本手法は定義領域内における予測を生成する。
MEPSリミテッド領域データセットの実験結果は、拡散LAMが正確な確率予測をもたらす可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:55:08 GMT)
TastepepAI, An artificial intelligence platform for taste peptide de novo design [10.8] TastePepAIは、カスタマイズされた味覚ペプチドの設計と安全性評価のための総合的な人工知能フレームワークである。
本モデルでは, 新規な味覚回避機構を取り入れ, 選択的フレーバー除去が可能となる。
この統合プラットフォームを用いて,甘味,塩味,うまみを呈する73のペプチドを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:09:14 GMT)
Use of Air Quality Sensor Network Data for Real-time Pollution-Aware POI Suggestion [10.8] AirSense-Rは、都市環境における関心点(POI)をリアルタイムに、汚染を意識したレコメンデーションを提供するモバイルアプリケーションである。
提案システムは,訪問先に関する健康意識的な意思決定を支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:36:17 GMT)
Asymmetrical estimator for training encapsulated deep photonic neural networks [10.7] フォトニックニューラルネットワーク(PNN)は高速なインプロパゲーションと高帯域幅のパラダイムである。
DPNNのカプセル化に適した非対称訓練法(AsyT)を導入する。
AsyTは、最小の読み出し、高速かつ省エネな操作、最小のシステムフットプリントを備えたDPNNのための軽量ソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:59:20 GMT)
StyleBlend: Enhancing Style-Specific Content Creation in Text-to-Image Diffusion Models [10.7] StyleBlendは、限られた参照画像からスタイル表現を学習し、適用するために設計された手法である。
アプローチではスタイルを構成とテクスチャの2つのコンポーネントに分解し,それぞれが異なる戦略を通じて学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:26:54 GMT)
Carbon- and Precedence-Aware Scheduling for Data Processing Clusters [10.7] データ処理のための炭素対応スケジューリングは、時間的変化のある炭素と優先順位の制約の両方の知識から恩恵を受けることを示す。
このスケジューラは, 炭素削減時間と仕事完了時間の間に優先順位を付与し, 両者のトレードオフを特徴付ける分析結果を与える。
100ノードクラスタ上のSparkプロトタイプは、$texttPCAPS$の適度な設定によって、クラスタ全体の効率に大きな影響を与えることなく、炭素フットプリントを最大32.9%削減できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:06:10 GMT)
IMM-MOT: A Novel 3D Multi-object Tracking Framework with Interacting Multiple Model Filter [10.7] 3D Multi-Object Tracking (MOT) は周囲の物体の軌跡を提供する。
トラッキング・バイ・ディテククションフレームワークに基づく既存の3D MOTメソッドは、通常、オブジェクトを追跡するために単一のモーションモデルを使用する。
IMM-MOTにおける干渉多重モデルフィルタを導入し、個々の物体の複雑な動きパターンを正確にマッチングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:55:32 GMT)
Echoes of Discord: Forecasting Hater Reactions to Counterspeech [10.7] 本研究は, ハザードの観点から, 反音声の影響を解析する。
我々は2段階反応予測器と3段階分類モデルという2つの戦略を採用している。
実験結果から,3段階の分類モデルの方が2段階の反応予測よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:14:27 GMT)
Hope vs. Hate: Understanding User Interactions with LGBTQ+ News Content in Mainstream US News Media through the Lens of Hope Speech [10.6] われわれは、ユーザーがYouTubeでLGBTQ+ニュースコンテンツをどう扱うかを分析する。
LGBTQ+の健康を専門とする公衆衛生専門家と相談し,注釈研究を行った。
詳細なラベルと詳細なアノテータ統計情報を備えた3750のインスタンスのデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:49:14 GMT)
VTutor: An Open-Source SDK for Generative AI-Powered Animated Pedagogical Agents with Multi-Media Output [10.4] 本稿では、生成AIと高度なアニメーション技術を組み合わせたオープンソースのソフトウェア開発キットVTutorを紹介する。
VTutorを使えば、研究者や開発者は感情的に共鳴し、文脈的に適応的な学習エージェントを設計できる。
このツールキットは、教育において信頼できるAI原則を推進しながら、学習者のエンゲージメント、フィードバック受容性、人間とAIの相互作用を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:57:44 GMT)
Generating Physical Dynamics under Priors [10.4] 拡散に基づく生成モデルに物理先入観をシームレスに組み込む新しい枠組みを導入する。
我々の貢献は、生成モデリングの分野ではかなり進歩しており、正確で物理的に一貫したダイナミクスを生成する堅牢なソリューションを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:59:37 GMT)
Automated Muscle and Fat Segmentation in Computed Tomography for Comprehensive Body Composition Analysis [10.2] 本稿では,CT体組成解析に特化して,エンドツーエンドのセグメンテーションと特徴計算モデルを提案する。
本モデルでは, 骨格筋, 皮下脂肪組織 (SAT) , 内臓脂肪組織 (VAT) を胸部, 腹部, 骨盤領域に分割する。
また、筋肉密度、内臓-皮下脂肪比(VAT/SAT)、筋肉面積/体積、骨格筋指数(SMI)など様々な身体組成指標も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:27:10 GMT)
Knowledge-Enhanced Program Repair for Data Science Code [10.2] DSrepair(DSrepair)は、LLMがデータサイエンス領域で生成したバグコードを修正するために設計された、知識に富んだプログラム修復手法である。
DSrepairは、API知識検索のための知識グラフベースのRAGと、LCMの修復プロンプトを構築するためのバグ知識の強化に使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:00:21 GMT)
Beyond the Singular: The Essential Role of Multiple Generations in Effective Benchmark Evaluation and Analysis [10.1] 大規模言語モデル(LLM)は、現実世界のアプリケーションにおいて重要なユーティリティを実証している。
LLMの能力を評価するにはベンチマーク評価が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:43:33 GMT)
Co-designing Large Language Model Tools for Project-Based Learning with K12 Educators [10.1] 生成型大規模言語モデル (LLMs) は、学生ベースのアクティブラーニング手法の扉を開いた。
プロジェクト設計と管理、評価、指導は、学生の実践の課題である。
教室における生成型大規模言語モデルの今後の展開に関するガイドラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:23:08 GMT)
Towards Virtual Clinical Trials of Radiology AI with Conditional Generative Modeling [10.0] 本稿では,放射線学AIの仮想臨床試験(VCT)のために設計された条件付き生成AIモデルを紹介する。
画像と解剖学的構造の関節分布を学習することにより,実世界の患者集団の正確な再現を可能にした。
我々は,合成CTを用いたVCTを用いた放射線学AIモデルの有意義な評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:53:52 GMT)
Visual Graph Question Answering with ASP and LLMs for Language Parsing [10.0] 我々は、ASPを視覚と自然言語処理のモジュールと統合する方法の問題に対処し、新しい要求のあるVQAの変種を解決する。
我々のモジュラー型ニューロシンボリックアプローチは、グラフ解析のための光グラフ認識、ラベル解析のための事前訓練された光学文字認識ニューラルネットワーク、言語処理のための大言語モデル(LLM)、推論のためのASPを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:47:59 GMT)
Mechanistic Unveiling of Transformer Circuits: Self-Influence as a Key to Model Reasoning [9.8] トランスフォーマーベースの言語モデルは目覚ましい成功を収めているが、内部の推論機構はほとんど不透明である。
本稿では,言語モデルが推論タスクで使用する推論戦略の追跡と解析を目的とした,新しい機械的解釈可能性フレームワークSICAFを提案する。
Indirect Object Identification (IOI) 予測タスクにおける GPT-2 モデルへの SICAF の適用により,基礎回路が人間の解釈可能性に合致する推論過程を明らかにすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:19:05 GMT)
Scalable First-order Method for Certifying Optimal k-Sparse GLMs [9.6] そこで本研究では,BnBフレームワークの視点緩和を解くために,一階近位勾配アルゴリズムを提案する。
提案手法は双有界計算を著しく高速化し,大規模問題に対する最適性証明の提供に極めて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:14:18 GMT)
EventZoom: A Progressive Approach to Event-Based Data Augmentation for Enhanced Neuromorphic Vision [9.4] ダイナミックビジョンセンサー(DVS)は、高時間分解能と低消費電力でイベントデータをキャプチャする。
イベントデータ拡張は、イベントデータセットのスケールと多様性の制限を克服するための重要な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:00:13 GMT)
Vision Language Models See What You Want but not What You See [9.3] 他人の意図を知り、他人の視点をとることは、人間の知性の2つの中核的な構成要素である。
このような能力を持つ機械を浸透させることは、人間レベルの人工知能を構築するための重要なステップである。
視覚言語モデルにおける意図理解とレベル2視点抽出について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:03:09 GMT)
Probing Mechanical Reasoning in Large Vision Language Models [9.3] 我々は,26ビジョン言語モデル(VLM)におけるシステム安定性,ギア,プーリーシステムの理解,原理,慣性,運動,流体力学の検証を行った。
以上の結果から,VLMはすべての領域において人間よりも常に悪い性能を示す一方で,歯車システムや流体力学の推論が困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:47:39 GMT)
When and why randomised exploration works (in linear bandits) [9.2] 作用空間が滑らかで凸であるとき、ランダム化された探索アルゴリズムは、$O(dsqrtn log(n))$の順序に縛られた$n$ステップの後悔を楽しむ。
このことは、トンプソンサンプリングが後悔の最適次元依存を達成できるような非自明な線形バンディット設定が存在することを初めて示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:49:28 GMT)
Invariant Graph Learning Meets Information Bottleneck for Out-of-Distribution Generalization [9.1] 本研究では,情報ボトルネック理論に基づく不変グラフ学習(Invariant Graph Learning)という新しいフレームワークを提案する。
具体的には,環境要因に関連するタスク関連情報を圧縮する冗長フィルタを提案する。
合成と実世界の両方のデータセットを用いた実験により,OODの一般化による最先端性能の実現が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:10:14 GMT)
On the Promise for Assurance of Differentiable Neurosymbolic Reasoning Paradigms [9.1] 我々は、データ効率のモデルを作成する新しい手法である、エンド・ツー・エンドの完全微分可能なニューロシンボリックシステムの保証を評価する。
エンド・ツー・エンドのニューロシンボリックな手法は、データ効率を超える保証のユニークな機会を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:29:42 GMT)
Noise Controlled CT Super-Resolution with Conditional Diffusion Model [9.0] 本稿では条件拡散モデルを用いたノイズ制御CT超解像のための革新的なフレームワークを提案する。
モデルはハイブリッドデータセットに基づいてトレーニングされ、ノイズマッチングシミュレーションデータと実データからのセグメンテーションされた詳細を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:03:34 GMT)
A Decade of Metric Differential Privacy: Advancements and Applications [8.9] メトリクス微分プライバシー(mDP)は、様々な距離のメトリクスを取り入れることで、差分プライバシー(DP)の中核となる原則に基づいている。
mDPは、位置情報ベースのサービス、テキスト分析、画像処理など、幅広いアプリケーションに対して、プライバシ保証を提供する。
本稿では,2013年から2024年までのmDP研究を包括的に調査し,その発展をDPの基礎から追究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:18:24 GMT)
Quantum Software Engineering and Potential of Quantum Computing in Software Engineering Research: A Review [8.6] 本稿では,ソフトウェア工学研究における量子コンピューティングの役割と,量子ソフトウェア工学の最新展開を概観する。
まず、量子コンピューティングを導入し、その基本的な概念を探求し、ソフトウェア工学における潜在的な応用について議論することから始めます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:22:36 GMT)
Variable Stiffness for Robust Locomotion through Reinforcement Learning [8.6] 本稿では,関節位置とともに動作空間に可変剛性を統合する新しい制御パラダイムを提案する。
脚ごとの剛性(PLS)をグループ化する可変剛性ポリシは,速度トラッキングやプッシュリカバリにおいて,位置ベース制御よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:00:46 GMT)
Analysis of Robust and Secure DNS Protocols for IoT Devices [8.6] 仮想ネットワーク機能(VNF)として実装されたエッジDNSリゾルバを用いて,異なるDNSセキュリティアプローチを検討する。
キャッシュベースおよび非キャッシュ型レスポンスの結果を提示し、対応するセキュリティ上の利点を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:16:39 GMT)
Learning county from pixels: Corn yield prediction with attention-weighted multiple instance learning [8.6] 本研究は,各郡をピクセルレベルで調査し,各郡内の詳細な情報を活用するために複数のインスタンス学習を適用した。
さらに,提案手法は,特徴データセットと作物マスクとの一貫性のない分解による「混合画素」問題に対処する。
開発されたモデルは、過去5年間で米国のコーンベルトで、他の4つの機械学習モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:57:06 GMT)
PulseCheck457: A Diagnostic Benchmark for 6D 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） (Thu, 13 Feb 2025 06:42:15 GMT)
DynSegNet:Dynamic Architecture Adjustment for Adversarial Learning in Segmenting Hemorrhagic Lesions from Fundus Images [8.4] 本稿では,階層型U字型エンコーダデコーダ,残差ブロック,アテンション機構,ASPPモジュールを統合した逆学習に基づく動的アーキテクチャ調整手法を提案する。
実験の結果、Dice係数は0.5602の0.6802、IoU、リコールは0.766、精度は0.6525、精度は0.9955であることが示され、眼底出血セグメンテーションの課題に効果的に対処した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:11:58 GMT)
Error-controlled non-additive interaction discovery in machine learning models [8.2] 信頼性の高い特徴相互作用発見のための新しい手法であるDiamondを紹介する。
ダイアモンドはモデル-Xノックオフフレームワークを統合し、偽発見率(FDR)を制御する。
シミュレーションと実データの両方に対する実験的な評価は、より信頼性の高いデータ駆動科学的な発見を可能にするダイアモンドの有用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:23:31 GMT)
Trust Me, I Know the Way: Predictive Uncertainty in the Presence of Shortcut Learning [8.2] 最先端のエントロピー分解が、不一致の観点に無知を落としている議論に照らして、モデル、またはエピステミック、不確実性(EU)の有意義な表現に繋がるかどうかは不明である。
ショートカットの存在は、EUが不一致を宣言する上で決定的なものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:13:20 GMT)
Predicting Safety Misbehaviours in Autonomous Driving Systems using Uncertainty Quantification [8.2] 本稿では, 深層学習領域と異なる不確実性定量化手法を, 安全クリティカルな誤動作の予測試験のために評価する。
車両が実施する不確実性スコアは、高い不確実性スコアがサポートされていない実行条件を示すという直感に従って計算する。
本研究では,MC-DropoutとDeep Ensemblesの2つの不確実な定量化手法,すなわち,誤動作回避のための有効性と計算オーバーヘッドの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:09:19 GMT)
Adaptive Multi-Objective Bayesian Optimization for Capacity Planning of Hybrid Heat Sources in Electric-Heat Coupling Systems of Cold Regions [8.1] 従来の熱負荷発生パターンは、寒冷地における再生可能エネルギー源(RES)電力削減につながる問題となっている。
このモデルは、ヒートポンプ、熱エネルギー貯蔵、電気ボイラー、複合蓄熱器の非支配的な容量割り当てスキームを特定することを目的としている。
生成側と消費側の両方からの各種熱源の統合により、利用の柔軟性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:50:43 GMT)
Characterizing Bugs in Login Processes of Android Applications: An Empirical Study [7.8] われわれはAndroidアプリにおけるログイン問題に関する実証的研究を行った。
44の人気のオープンソースAndroidレポジトリから361の問題を解析します。
これらの発見は、開発者がログインプロセスをモデル化し、問題の原因を特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:59:08 GMT)
Leveraging Member-Group Relations via Multi-View Graph Filtering for Effective Group Recommendation [7.8] Group-GFは、多視点グラフ(GF)による各グループとの類似性の極めて高速なレコメンデーションのための新しいアプローチである
本稿では,Group-GFがランタイムを大幅に削減し,最先端のレコメンデーション精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:05:14 GMT)
MetaDE: Evolving Differential Evolution by Differential Evolution [7.6] 微分進化の内在的ハイパーパラメータとDそのものをメタレベルで利用する戦略を進化させるアプローチであるMetaDEを紹介する。
MetaDEの重要な側面は特別なパラメータ化技術であり、DEのパラメータと戦略を動的に変更する機能を備えている。
CEC2022ベンチマークスイートの大規模な評価は、MetaDEの有望なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:24:47 GMT)
Enhanced Feature-based Image Stitching for Endoscopic Videos in Pediatric Eosinophilic Esophagitis [7.6] 本稿では,内視鏡的画像縫合性を高めるために,新しい前処理パイプラインを提案する。
提案手法は,4つのステップを踏襲して,内視鏡的映像データを連続した2次元画像に変換する。
小児内視鏡ビデオ20本で行った実験では,画像アライメントと縫合品質が有意に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:40:03 GMT)
"It Might be Technically Impressive, But It's Practically Useless to us": Motivations, Practices, Challenges, and Opportunities for Cross-Functional Collaboration around AI within the News Industry [7.6] 本研究では,ニュース産業におけるAIを中心とした内部的クロスファンクショナルコラボレーションの実践,課題,機会について検討する。
我々は17人のジャーナリスト、6人のAI技術者、3人のAI労働者にインタビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:08:18 GMT)
LiSA: Leveraging Link Recommender to Attack Graph Neural Networks via Subgraph Injection [7.5] 本稿では,GNNシステム内のリンクレコメンデータとノード分類の両方を欺くために,孤立したサブグラフを注入する新たな逆シナリオを提案する。
本稿では,2つの対向目的を同時に満たすために,二重サロゲートモデルと双方向最適化を用いたLiSAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:33:39 GMT)
2D Integrated Bayesian Tomography of Plasma Electron Density Profile for HL-3 Based on Gaussian Process [7.5] 本稿では,ガウス過程(GP)を用いたライン積分測定と点値を組み合わせたベイズモデルを提案する。
提案手法はGPRを利用して点値を2次元プロファイルに組み込み,座標マッピングを用いて2次元インバージョンのための磁束情報を統合する。
正規化磁束を用いたベイズトモグラフィーモデルを用いた再構成プロファイルの平均相対誤差は3.60*10(-4)以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:43:14 GMT)
LOB-Bench: Benchmarking Generative AI for Finance - an Application to Limit Order Book Data [7.3] 本稿では,リミテッド・オーダー・ブック(LOB)における生成メッセージ・バイ・オーダーデータの品質と現実性を評価するためのベンチマークを提案する。
本フレームワークは,実LOBデータと実LOBデータ間の条件および非条件統計量の分布差を計測する。
ベンチマークには、スプレッド、オーダーブックボリューム、オーダー不均衡、メッセージ間の時間といった一般的なLOB統計情報も含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:56:58 GMT)
Diffusion Model for Interest Refinement in Multi-Interest Recommendation [7.3] Diffusion Multi-Interest Model (DMI) は、ディメンションレベルでのユーザ関心表現を洗練するための新しいフレームワークである。
DMIは現実世界のレコメンデーションシステムにうまくデプロイし、毎日数億人のアクティブユーザの大きなトラフィックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:44:07 GMT)
Optimal Algorithms in Linear Regression under Covariate Shift: On the Importance of Precondition [7.3] 現代の統計的学習における一般的な追求は、ソースデータ分布から満足のいく一般化を得ることである。
本稿では,基底真理変数を楕円形制約に限定した基礎的(高次元)線形回帰について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:02:15 GMT)
For Better or For Worse? Learning Minimum Variance Features With Label Augmentation [7.2] 本研究では,データ拡張手法のラベル拡張の側面が果たす役割を解析する。
まず、ラベル拡張で訓練されたバイナリ分類データの線形モデルが、データ内の最小分散特性のみを学ぶことを証明した。
次に, 非線形モデルや一般データ分布においても, ラベルの平滑化や混合損失はモデル出力分散の関数によって低く抑えられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:10:12 GMT)
Unlocking the Potential of Classic GNNs for Graph-level Tasks: Simple Architectures Meet Excellence [7.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)の未解決の可能性について,拡張フレームワークであるGNN+を用いて検討する。
我々は、GNN+フレームワークによって強化されたGCN、GIN、GatedGCNの3つの古典的GNNを、14のグラフレベルデータセットで体系的に評価する。
その結果、従来のGNNはグラフレベルのタスクに優れており、すべてのデータセットで上位3位を獲得し、8位にランクインし、GTよりも高い効率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:24:23 GMT)
Finite sample properties of parametric MMD estimation: robustness to misspecification and dependence [7.0] 推定器は、データセットの依存と外れ値の存在の両方に頑健であることを示す。
推定器の計算に用いる勾配降下アルゴリズムについて理論的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:23:14 GMT)
Modeling Time-evolving Causality over Data Streams [6.9] 本稿では,データストリームの時間進化因果関係をモデル化するための新しいストリーミング手法であるModePlaitを提案する。
提案手法は, 時間的因果関係の発見や予測において, 最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:59:01 GMT)
A Unifying View of Linear Function Approximation in Off-Policy RL Through Matrix Splitting and Preconditioning [6.8] 我々は線形値関数近似に注目し、新しい視点を提供する。
目的値関数で更新数を増やすことは、基本的には定型プリコンディショナーからデータ機能適応型プリコンディショナーへの移行を表す。
この統一的な視点は、これらのアルゴリズムの収束条件の分析を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:29:50 GMT)
Regularization can make diffusion models more efficient [6.8] 本研究は,特に統計学でよく知られている疎水性の概念が,より効率的な拡散パイプラインの経路となることを示唆している。
我々の数学的保証は、空間が入力次元の計算複雑性への影響を、データの本質的な次元よりもはるかに小さくすることができることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:27:30 GMT)
Exploring Hierarchical Molecular Graph Representation in Multimodal LLMs [6.8] 各種グラフの特徴レベルがモデル性能に及ぼす影響について検討する。
1)現在の分子関連マルチモーダルLCMはグラフの特徴の包括的理解に欠けており、(2)静的処理は階層グラフの特徴に不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:06:51 GMT)
Analysis of Off-Policy $n$-Step TD-Learning with Linear Function Approximation [6.7] 本稿では,致命的な三者シナリオにおける多段階時間差(TD)学習アルゴリズムについて分析する。
特に、サンプリング地平線$n$が十分に増加するにつれて、$n$ステップのTD学習アルゴリズムが解に収束することが証明される。
2つの$n$のTD-learningアルゴリズムが提案され分析され、モデルに基づく決定論的アルゴリズムのモデルフリー強化学習とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:43:13 GMT)
A fast neural hybrid Newton solver adapted to implicit methods for nonlinear dynamics [6.6] 本稿では,厳密な時間進化非線形方程式に対する非線形時間ステップシステムのこの解を高速化する,新しいディープラーニングに基づくハイブリッドニュートン法を提案する。
ニュートン法における量的改善率を示し、教師なし学習戦略の一般化誤差の上限を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:47:41 GMT)
Privacy-Preserving Hybrid Ensemble Model for Network Anomaly Detection: Balancing Security and Data Protection [6.6] 本稿では,検出精度とデータ保護の両方に対処するために,プライバシー保護技術を組み込んだハイブリッドアンサンブルモデルを提案する。
我々のモデルは、K-Nearest Neighbors(KNN)、SVM(Support Vector Machines)、XGBoost(XGBoost)、Artificial Neural Networks(ANN)など、いくつかの機械学習アルゴリズムの長所を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:33:16 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） (Thu, 13 Feb 2025 16:29:16 GMT)
Prompt and circumstance: A word-by-word LLM prompting approach to interlinear glossing for low-resource languages [6.5] SIGMORPHON 2023共有タスクから7つの言語に適用した,検索に基づくLLM探索手法の有効性について検討した。
我々のシステムは、形態素レベルスコアカテゴリーの全ての言語に対するBERTベースの共有タスクベースラインを破る。
Tsez のケーススタディでは,LLM に言語命令の自動生成と追従を依頼し,難解な文法的特徴の誤りを低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:23:16 GMT)
A method of supervised learning from conflicting data with hidden contexts [6.5] 我々は、複数の観測不能領域からトレーニングデータを抽出する、より一般的な教師付き学習問題を定式化する。
このデータに固有の矛盾は、標準的な経験的リスク最小化トレーニングを非効率にする。
本稿では、異なる予測モデルに競合するデータを割り当てることを学ぶアロケーション関数を導入する手法LEAFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:12:41 GMT)
Counterfactual Explanations as Plans [6.4] 我々は、アクションシーケンスの観点で、対実的説明の正式な説明を提供する。
エージェントのモデルを修正したり、エージェントの計画にアクションを提案したりすることで、モデル和解の理由を自然に示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:45:54 GMT)
The AI-Therapist Duo: Exploring the Potential of Human-AI Collaboration in Personalized Art Therapy for PICS Intervention [6.4] PICS(Post-Intensive Care syndrome)は、ICU(Intensive Care Unit)における長期滞在から生じる多面的疾患である。
我々は,協調的ヒト-AIアプローチによる新しいアートセラピーソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:31:28 GMT)
Quantum Trojan Insertion: Controlled Activation for Covert Circuit Manipulation [6.4] 量子回路は関数の実装と正しい計算結果の達成に不可欠である。
ハッカーは悪意のあるハードウェアTrojanを量子回路に導入し、その機能を変更して誤った結果をもたらす。
制御可能な新しい量子トロイの木馬を提案し、異なる状況下で活性化または非活性化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:39:20 GMT)
DM-Mamba: Dual-domain Multi-scale Mamba for MRI reconstruction [6.3] Mambaは、線形複雑性を伴う長距離依存性モデリングの新しいパラダイムである。
マンバの行回りと列回りの走査はk空間のユニークなスペクトルを妨害する。
提案手法は,計算コストの低い最先端手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:08:21 GMT)
Generalizability through Explainability: Countering Overfitting with Counterfactual Examples [6.3] オーバーフィッティング(Overfitting)は、モデルが予測を新しい、目に見えないデータに一般化するのに苦労するときに発生する機械学習のよく知られた問題である。
オーバーフィッティングを緩和する従来のテクニックには、早期停止、データ拡張、正規化などがある。
CF-Regはトレーニング損失の新たな正規化用語であり,各インスタンスと対応するカウンターファクトの十分なマージンを確保することでオーバーフィッティングを制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:33:17 GMT)
Generative AI for Internet of Things Security: Challenges and Opportunities [6.3] この研究は、IoTのセキュリティ状況において、GenAIをどのように改善し、適用できるかに関する、最先端の文献と実践的な応用を調べます。
我々の調査は、IoTセキュリティにおけるGenAI実装の現状をマッピングすることを目的としており、セキュリティ対策をさらに強化する可能性を探っている。
それは、IoTセキュリティにおける一般的な課題を説明し、これらの問題に対処するGenAIの有効性を説明し、MITRE Mitigationsを通じて重要な研究ギャップを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:55:43 GMT)
Siren Song: Manipulating Pose Estimation in XR Headsets Using Acoustic Attacks [6.2] 我々は,XRヘッドセットにおける慣性測定ユニット(IMU)における擬似信号を生成する音響攻撃の効果を作成した。
HoloLens 2では,ユーザ入力の操作,クリックジャッキング,ゾーン侵入,ユーザインタラクションの否定という,概念実証の4つのエンド・ツー・エンドを実証する。
我々の実験によると、現在の商用XRヘッドセットはアコースティックアタックの影響を受けやすいため、セキュリティへの懸念が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:34:21 GMT)
Multi-level Conflict-Aware Network for Multi-modal Sentiment Analysis [6.2] マルチモーダル感情分析のための新しいマルチレベルコンフリクト・アウェア・ネットワーク(MCAN)を提案する。
MCANは段階的にアライメントとコンフリクトの構成要素を、一様および二様表現から分離する。
コンフリクトモデリングブランチでは、表現レベルと予測出力レベルの両方で差分制約を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:14:36 GMT)
`Do as I say not as I do': A Semi-Automated Approach for Jailbreak Prompt Attack against Multimodal LLMs [6.2] マルチモーダル大言語モデル(LLM)に対する最初の音声ベースのジェイルブレイク攻撃を導入する。
本稿では,不許可なプロンプトを,良心的かつ物語駆動的なプロンプトによって側面に配置する,新たな戦略を提案する。
我々は、Flanking Attackは最先端のLLMを操作でき、不整合および禁止された出力を生成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:42:41 GMT)
In Specs we Trust? Conformance-Analysis of Implementation to Specifications in Node-RED and Associated Security Risks [6.1] 本稿では,Node-REDノードの"隠れた"情報フローに焦点を当てる。
この結果、全てのノードの55%が、指定されている以上のフローの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:53:00 GMT)
Recent advances in high-dimensional quantum frequency combs [6.1] 本稿では,高次元エネルギー時間絡み合う量子周波数コムの最近の技術進歩について概説する。
我々は、スケーラブルな通信波長成分を用いて達成されたこれらの時間周波数キューディットが、大規模量子状態の生成をいかに促進するかを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:33:58 GMT)
Semantic Ads Retrieval at Walmart eCommerce with Language Models Progressively Trained on Multiple Knowledge Domains [6.1] Walmart.comの広告検索システムを最適化するために,エンド・ツー・エンドのソリューションを提案する。
当社のアプローチは,製品カテゴリ情報を用いたBERTライクな分類モデルを事前学習することである。
ベースラインDSSMベースのモデルと比較して,検索関連度を最大16%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:01:34 GMT)
Optimism in the Face of Ambiguity Principle for Multi-Armed Bandits [6.1] FTRL (Follow-The-Regularized-Leader) アルゴリズムは、しばしば敵対的問題や盗賊問題に対して最適な後悔を味わう。
本稿では,逆方向と多重方向の両方の帯域に対して最適なポリシを生成する新しいFTPLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:35:17 GMT)
Enabling Novel Mission Operations and Interactions with ROSA: The Robot Operating System Agent [6.0] 本稿では,ロボットオペレーティングシステム(ROS)と自然言語インタフェースのギャップを埋めるAIエージェントであるROSA(Robot Operating System Agent)を紹介する。
最先端の言語モデルを活用し、オープンソースのフレームワークを統合することで、ROSAはオペレーターが自然言語を使ってロボットと対話することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:37:06 GMT)
When do neural networks learn world models? [6.0] 我々は、ニューラルネットワークが同様の世界モデルを学ぶことができるかどうかを研究する。
低次バイアスを持つモデルは、軽度の仮定の下で遅延データ生成変数を確実に回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:11:54 GMT)
CRANE: Reasoning with constrained LLM generation [6.0] 制約付きデコードアルゴリズムであるCRANEを提案し,制約付き生成の正しさと制約なし生成の柔軟性のバランスをとる。
CRANEは最先端の制約付き復号化戦略と標準の制約なし復号化戦略の両方を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:23:42 GMT)
Standardisation of Convex Ultrasound Data Through Geometric Analysis and Augmentation [5.9] 超音波の研究と開発は、特にデータ駆動アルゴリズムの応用において、歴史的に遅れを取ってきた。
超音波の大きな問題は、さまざまなマシンが利用可能なため、画像の極端な変動である。
本稿で提案する手法は, この非組織化の問題を緩和するためのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:45:39 GMT)
A Law of One's Own: The Inefficacy of the DMCA for Non-Consensual Intimate Media [5.9] NCIM(Non-consensual Intimate Media)は、表現されている個人に対して、インターネット規模の害を与えるメディアである。
本稿では,NCIM削除に対するDMCA(Digital Millennium Copyright Act)の有効性について検討する。
その結果、60日以内にWebサイトホストから削除されたURLは50%以下であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:30:07 GMT)
Universal Sharpness Dynamics in Neural Network Training: Fixed Point Analysis, Edge of Stability, and Route to Chaos [5.9] ニューラルネットワークの勾配降下ダイナミクスでは、損失ヘッセン(シャープネス)のトップ固有値はトレーニングを通して様々な堅牢な現象を示す。
1つのトレーニング例に基づいて訓練された単純な2ドル層線形ネットワーク(UVモデル)が、実世界のシナリオで観察されるすべての本質的なシャープネス現象を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:09:31 GMT)
Scaling Law for Stochastic Gradient Descent in Quadratically Parameterized Linear Regression [5.8] 機械学習において、スケーリング法則は、モデルとデータサイズをスケールアップすることで、モデルパフォーマンスがどのように改善されるかを記述する。
本稿では,2次パラメータ化モデルを用いた線形回帰のスケーリング法則について検討する。
その結果、正準線形回帰では、特徴学習による一般化と不要な曲線と、パラメトリゼーション法とアルゴリズムに対する情報理論の下界との明確な分離が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:29:04 GMT)
Fine-Tuned LLMs are "Time Capsules" for Tracking Societal Bias Through Books [5.8] 我々は,70年間にわたる593冊の架空の書物からなるコーパス,0%から0%の開発(1950-2019)
性別、性的指向、人種、宗教に関する偏見の変化について検討する。
以上の結果から,10年分の本を学習したLCMは,その時代を反映する偏見を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:27:15 GMT)
Game-Theoretic Cybersecurity: the Good, the Bad and the Ugly [5.7] 我々は,サイバーセキュリティに適用された既存業務の機能と前提を特徴付ける枠組みを開発する。
この情報を利用して提案されたモデルの能力を分析し、それらが提供しようとするアプリケーション固有のニーズと比較します。
我々の主な発見は、ゲーム理論が、考慮されているアプリケーションにとって重要な不確実性の概念をほとんど取り入れていないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:07:28 GMT)
LegalViz: Legal Text Visualization by Text To Diagram Generation [5.7] 我々は23の言語と7,010の法的文書と視覚化ペアを用いたLegalVizの新しいデータセットを提案する。
LegalVizは、法的エンティティ、トランザクション、法的ソース、ステートメントを一目で識別する複雑な法定コーパスからの簡単な図を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:37:45 GMT)
Feature contamination: Neural networks learn uncorrelated features and fail to generalize [5.6] 分散シフトの下で一般化される学習表現は、堅牢な機械学習モデルを構築する上で重要である。
ニューラルネットワークを教師ネットワークから得られる表現に明示的に適合させることさえ、学生ネットワークの一般化には不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:25:18 GMT)
ConsistentDreamer: View-Consistent Meshes Through Balanced Multi-View Gaussian Optimization [5.6] 我々はConsistentDreamerを紹介し、まず、固定された複数ビュー前の画像とそれらの間のランダムなビューの集合を生成する。
これにより、SDSの損失によって導かれるビュー間の相違を抑え、一貫した粗い形状を確保する。
各イテレーションでは、生成した複数ビュー前の画像も詳細再構築に使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:49:25 GMT)
PH-VAE: A Polynomial Hierarchical Variational Autoencoder Towards Disentangled Representation Learning [5.5] Diveral Autoencoder (VAE) は、様々な種類のデータの複雑な確率分布をモデル化するための、シンプルで効率的な生成人工知能手法である。
階層型変動オートエンコーダ (PH-VAE) を開発した。
また,KL(Kulback-Leibler)の変分を置き換えたり一般化したりするために,変分損失関数の多項偏差を新たに提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:11:32 GMT)
Data and Decision Traceability for the Welder's Arc [5.5] 意思決定のトレーサビリティのコア目標は、WAシステム内の透明性、説明責任、整合性を保証することです。
これは、システムの入力から最終決定まで、明確で監査可能なパスを提供することによって達成されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:53:40 GMT)
Regret Bounds for Episodic Risk-Sensitive Linear Quadratic Regulator [5.4] リスクに敏感な線形二次規制は、リスクに敏感な最適制御における最も基本的な問題の1つである。
簡単な最小二乗グリーディアルゴリズムを提案し、そのアルゴリズムが$widetildemathcalO(log N)$ regretを達成することを示す。
これは、エピソード的リスクに敏感な線形二次的レギュレータに対する最初の後悔の束である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:16:56 GMT)
A Survey of QUD Models for Discourse Processing [5.4] QUDは言語分析の枠組みである。
談話処理にQUDを実装するための様々なモデルが提案されている。
さらなる研究を必要とする可能性のあるいくつかの質問が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:04:08 GMT)
Optimizing GPT for Video Understanding: Zero-Shot Performance and Prompt Engineering [5.1] 我々は、ゼロショット分類のためのGPTベースのモデルを探索し、最適化することで、ビデオコンテンツ分類における業界の課題に取り組む。
我々は,迅速な最適化と政策改善を通じて,GPTの性能向上に新たなアプローチを貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:31:17 GMT)
WASP: A Weight-Space Approach to Detecting Learned Spuriousness [5.0] 本稿では,モデルの予測分析からモデルの重み分析へ焦点を切り替える手法を提案する。
提案するSpuriousness (WASP) 検出のための重み空間アプローチは, 各種(spurious)相関を捉えるために, 基礎モデルの重みを解析することに依存する。
従来の手法とは違って,本手法では,トレーニングや検証の反例に照らされていない場合でも,データセットが特徴とする突発的相関を露呈することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:57:28 GMT)
Learning to Coordinate with Experts [5.0] 我々は、学習と要求制御という基本的な調整問題を導入する。
目的は、いつ自律的に行動すべきか、いつ専門家の援助を求めるのかを決定する戦略を学ぶことである。
実証研究を容易にするために,多様なドメインを特徴とするオープンソースベンチマークであるRC-Benchを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:41:55 GMT)
Channel Dependence, Limited Lookback Windows, and the Simplicity of Datasets: How Biased is Time Series Forecasting? [5.0] 現在の評価シナリオは、現在のデータセットの単純さに大きく偏っていることを示す。
さらに,ルックバックウィンドウが適切に調整された場合,現在のモデルではチャネル間の情報フローが不要であることが強調される。
我々は、CrossformerとTimeMixerのランタイムギャップを埋めるFast Channel-dependent Transformer(FaCT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:35:10 GMT)
APT-LLM: Embedding-Based Anomaly Detection of Cyber Advanced Persistent Threats Using Large Language Models [5.0] APTは、ステルスと通常のシステム動作を模倣する能力のために、大きなサイバーセキュリティ上の課題を提起する。
本稿では,新しい埋め込み型異常検出フレームワークであるAPT-LLMを紹介する。
大規模な言語モデル(LLM)とオートエンコーダアーキテクチャを統合してAPTを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:01:18 GMT)
Modeling in Jjodel: Bridging Complexity and Usability in Model-Driven Engineering [4.8] Jjodelはクラウドベースのリフレクティブプラットフォームで、モデル駆動エンジニアリングの課題に対処するために設計されている。
この記事では、Jjodelの設計の背景にあるモチベーションと要件を説明し、主要な機能を通じてこれらのことを満足させる方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:22:25 GMT)
Neural Spatiotemporal Point Processes: Trends and Challenges [4.8] 時空間プロセス(STPP)は、連続した空間と時間で発生する事象の確率論的モデルである。
本稿では、既存のアプローチを分類し、重要な選択を統一し、このデータモダリティを扱う上での課題を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:01:15 GMT)
You Do Not Fully Utilize Transformer's Representation Capacity [4.8] RNNとは対照的に、Transformerはすべての以前のトークンに直接参加できる。
標準変換器は直前の層からの表現のみを使用する。
モデル全体のメモリフットプリントを保存しつつ,表現能力を拡大するシンプルな,かつ強力なアプローチであるLayer-Integrated Memory(LIMe)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:00:50 GMT)
Diversity Enhances an LLM's Performance in RAG and Long-context Task [4.7] 一般的なアプローチは、クエリに最も近いコンテンツを選択することである。
これはしばしば冗長性と、多様だが関連する情報の排除につながる。
その結果,多様性を取り入れることで,関連文やチャンクの選択のリコールが大幅に増加することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:11:01 GMT)
Vision-based Geo-Localization of Future Mars Rotorcraft in Challenging Illumination Conditions [4.7] Geo-LoFTRは画像登録のための幾何学支援ディープラーニングモデルである。
提案方式は, 照明やスケールの変動による局所化精度において, 従来のMbLよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:10:21 GMT)
Joint Attention Mechanism Learning to Facilitate Opto-physiological Monitoring during Physical Activity [4.7] 本研究では,注意機構を持つ生成的対向ネットワーク(AM-GAN)を用いて,光学生理学的モニタリングのための実践的対向学習手法を提案する。
AM-GANは、生ノイズ信号からMA耐性マッピングを学習し、逆向きにPSG信号をクリアする。
この研究は、AM-GANのロバスト性とレジリエンス、特に低-高-高-高-強度の身体活動におけるレジリエンスを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:08:11 GMT)
Conformal Prediction Sets Can Cause Disparate Impact [4.6] 予測セットの提供は、決定に異なる影響を与える可能性があることを示す。
我々は,異なる影響を経験的に減少させるグループ間でセットサイズを等化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:02:40 GMT)
Inverse Design with Dynamic Mode Decomposition [4.6] 本稿では,科学・工学における逆設計の自動化のための計算効率の良い手法を提案する。
提案した逆設計動的モード合成(ID-DMD)アルゴリズムは計算された低次元部分空間を利用する。
アーキテクチャはまた、ID-DMDのランダム化アルゴリズムを用いて、大規模な設計問題に効率的にスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:57:07 GMT)
Text-driven 3D Human Generation via Contrastive Preference Optimization [4.6] 本稿では, 肯定的, 否定的両方のプロンプトによって導かれる, コントラスト的嗜好を導入する新しい枠組みを提案する。
本手法はテクスチャリアリズムを著しく向上させ,テクスチャ記述と視覚的アライメントを両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:27:50 GMT)
Dynamic Rolling Horizon Optimization for Network-Constrained V2X Value Stacking of Electric Vehicles Under Uncertainties [4.4] 電気自動車(EV)のコーディネーションは、全車間(V2X)を通じて大きな利益をもたらすことができる
本研究の目的は、V2X価値構築フレームワーク(V2B)、V2G(V2G)、エネルギー取引など)を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:06:56 GMT)
On Agnostic PAC Learning in the Small Error Regime [4.4] 経験的リスク最小化学習者は、実現可能なケースでは最適だが、不可知なケースでは最適である。
Hanneke、Larsen、Zhivotovskiyの作業は、エラー項のパラメータとして$tau$を含めることで、この欠点に対処する。
我々の学習者は、一定の$c leq 2.1$に対して、誤りの少ない$tau + Omega left(sqrtfractau))m + fracd + log (1 / delta)m right)の厳密性を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:03:03 GMT)
Examining Imbalance Effects on Performance and Demographic Fairness of Clinical Language Models [4.4] 本研究は,ICD符号予測におけるデータ不均衡とモデル性能の関係を統計的に検証する。
我々は、最先端のバイオメディカル言語モデルを用いて、性別、年齢、民族、および健康の社会的決定要因の標準ベンチマークデータにおける不均衡を分析する。
我々の研究は、データの不均衡がモデルの性能と公平性に大きく影響していることを示しているが、多数派と特徴的類似性はより重要な要素であるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:28:17 GMT)
Diverse Transformer Decoding for Offline Reinforcement Learning Using Financial Algorithmic Approaches [4.4] Portfolio Beam Search (PBS) はビームサーチ (BS) の簡便な代替手段である
我々は、推論時に逐次復号アルゴリズムに統合される不確実性を考慮した多様化機構を開発する。
D4RLベンチマークにおけるPBSの有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:51:46 GMT)
SQuARE: Sequential Question Answering Reasoning Engine for Enhanced Chain-of-Thought in Large Language Models [4.3] 本稿では、自己干渉パラダイムによる推論を改善するために設計された新しいプロンプト技術であるSQuAREを紹介する。
CoTフレームワーク上に構築されているSQuAREでは,メインクエリに対処する前に,複数の補助的な質問の生成と解決をモデルに促している。
Llama 3 と GPT-4o モデルを用いて複数の質問応答データセットを用いて評価を行った結果,SQuARE が従来の CoT プロンプトや既存のrephrase-and- corresponding 手法をはるかに上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:07:20 GMT)
Quantum Circuit for Non-Unitary Linear Transformation of Basis Sets [4.3] 本稿では、量子計算プラットフォームに基づく基底の非単項線形変換を実装するための新しいアプローチを提案する。
Singular Value Decomposition (SVD) をプロセスに統合することにより、約$O(n)$の操作深度を約$n$ ancilla qubitsで達成する。
複雑な量子状態や現象のより深い探索を可能にし、物理学や化学における量子コンピューティングの実践的応用を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:55:51 GMT)
SteROI-D: System Design and Mapping for Stereo Depth Inference on Regions of Interest [4.2] 機械学習アルゴリズムにより、Augmented and Virtual Reality (AR/VR)デバイス上での高品質なステレオ深度推定が可能になった。
フル画像処理スタック全体の高エネルギー消費は、ステレオディープアルゴリズムがバッテリ制限されたデバイス上で効果的に動作することを防ぐ。
本稿では,マッピング手法と組み合わせたフルステレオ深度システムであるSteROI-Dを紹介する。
28nmのプロトタイプ設計では,ベースラインASICに比べてシステムエネルギーの最大4.35倍の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:39:28 GMT)
Agent-OM: Leveraging LLM Agents for Ontology Matching [4.2] 本研究では,オントロジーマッチングシステムのための新しいエージェント駆動設計パラダイムを提案する。
本稿では,検索とマッチングのための2つのシームズエージェントからなるAgent-OM (Agent for Ontology Matching) フレームワークを提案する。
本システムは,OMタスクにおける長年の最高性能に非常に近い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:06:52 GMT)
Atom identification in bilayer moire materials with Gomb-Net [4.2] ファンデルワールス二層膜のモアレパターンは原子分解能画像の解析を複雑にする。
深層学習モデルであるGomb-Netを開発し,各層における原子種を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:55:21 GMT)
Dynamic Incentive Allocation for City-scale Deep Decarbonization [4.1] 政府や公共事業は、屋上PVやヒートポンプといった脱炭技術の採用を促進するインセンティブを設計している。
本稿では, 炭素化に関する総合的, エミッションベース, 都市規模の視点を取り入れた, 新たなデータ駆動型アプローチを提案する。
我々の枠組みは、最適解の炭素削減の78.84%を達成し、社会経済グループ全体のインセンティブを公平に配分するために、株式に配慮した制約に適合できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:25:49 GMT)
Wasserstein distributional adversarial training for deep neural networks [4.1] 本稿では,分散攻撃の脅威に対する訓練手法を提案する。
我々は、以前に訓練されたモデルに展開できる効率的な微調整手法を提案する。
我々は,RobostBench上で事前学習したモデルを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:18:41 GMT)
Revenue vs. Welfare: A Comprehensive Analysis of Strategic Trade-offs in Online Food Delivery Systems [4.1] 本稿では,オンラインフードデリバリープラットフォームにおける短期収益創出と長期社会福祉最適化のトレードオフについて検討する。
動的プログラミング手法を適用することにより、GMVと社会福祉強化のバランスをとる最適な戦略を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:13:23 GMT)
Exploring the Head Effect in Live Streaming Platforms: A Two-Sided Market and Welfare Analysis [4.1] ライブストリーミングプラットフォームを両面市場として分析し、エリートストリーマーの少数のサブセットが不釣り合いに視聴者の注目を惹きつけるヘッドエフェクトに着目した。
我々の福祉分析は、短期的消費者ユーティリティは、集中的な視聴力の恩恵を受けるかもしれないが、長期的コンテンツ多様性と社会福祉全体に悪影響を及ぼすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:40:23 GMT)
Continuous Autoregressive Modeling with Stochastic Monotonic Alignment for Speech Synthesis [4.1] 音声合成のための新しい自己回帰モデル手法を提案する。
本稿では,変分型オートエンコーダ(VAE)と多モード潜在空間と,ガウス混合モデル(GMM)を条件付き確率分布として用いた自己回帰モデルを組み合わせる。
提案手法は, 主観的, 客観的な評価において, 最先端の自己回帰モデルであるVALL-Eよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:25:03 GMT)
Can Uniform Meaning Representation Help GPT-4 Translate from Indigenous Languages? [4.0] GPT-4プロンプトに組み込むことで,低リソース言語に対する一様意味表現(UMR)の技術的有用性を検討する。
テストケースの大部分では、UMRを即時的な結果に統合することで、統計的に顕著なパフォーマンス向上が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:27:30 GMT)
Graph-Theoretic Analysis of $n$-Replica Time Evolution in the Brownian Gaussian Unitary Ensemble [3.9] グラフ理論を用いたブラウンガウスユニタリアンサンブル (BGUE) に対する $n$-replica 時間発展演算子 $mathcalU_n(t)equiv emathcalL_nt $ について検討する。
n = 2$ および $n = 3$ の場合の明示表現は導出され、計算を単純化する際のグラフ分類の役割を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:24:50 GMT)
Integrating Neural Operators with Diffusion Models Improves Spectral Representation in Turbulence Modeling [3.9] 我々は、乱流の代理モデリングにおいて、ニューラル演算子のスペクトル制限に対処するために、拡散モデルとニューラル演算子を統合する。
我々のアプローチは、多様なデータセット上で異なるニューラル演算子に対して検証されている。
この研究は、生成モデルとニューラル演算子を組み合わせるための新しいパラダイムを確立し、乱流系の代理モデリングを前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:09:58 GMT)
Sliding Puzzles Gym: A Scalable Benchmark for State Representation in Visual Reinforcement Learning [3.8] Sliding Puzzles Gym (SPGym) は、従来の8タイルパズルを任意に大きなデータセットから得られる画像の視覚的観察空間で再現する新しいベンチマークである。
SPGymは、視覚多様性を通じて表現複雑性を正確に制御し、研究者が表現学習課題を体系的にスケールできるようにする。
可能な画像のプールを広げることで、視覚的多様性が増すにつれて、テスト対象のアルゴリズムはすべて、大幅な性能劣化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:38:48 GMT)
LLM-Generated Microservice Implementations from RESTful API Definitions [3.7] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,APIファーストのソフトウェア開発を自動化するシステムを提案する。
システムはOpenAPI仕様を生成し、そこからサーバコードを生成し、実行ログとエラーメッセージを分析するフィードバックループを通じてコードを精査する。
このシステムは、ソフトウェア開発サイクルをスピードアップする上で、ソフトウェア開発者、アーキテクト、組織に利益をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:50:33 GMT)
Quantifying Cryptocurrency Unpredictability: A Comprehensive Study of Complexity and Forecasting [3.7] 我々は、Litecoin、Coin、Bitcoin、USDの為替レートに着目した暗号通貨の時系列予測タスクについて検討する。
その結果、暗号通貨の時系列はブラウンノイズによく似た特徴を示すことが明らかとなった。
時系列予測への幅広い統計、機械学習、ディープラーニングモデルの応用は、暗号通貨の予測可能性の低さを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:53:13 GMT)
Building Symbiotic AI: Reviewing the AI Act for a Human-Centred, Principle-Based Framework [3.7] 欧州連合(EU)は、AIを規制する新たな法的枠組みであるAI Actをリリースした。
同時に、研究者はAIシステム(通称Human-Centred AI(HCAI))について、新たな視点を提供する。
本稿では,共生型AIシステムの設計と開発を特徴付ける原則を明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:34:52 GMT)
NanoVLMs: How small can we go and still make coherent Vision Language Models? [3.7] VLM(Vision-Language Models)は、マルチモーダルタスクにおいてLLM(Large Language Models)を活用する能力において、大きな研究の注目を集めている。
しかし、それらのポテンシャルは、プロプライエタリな制約、実質的な計算要求、アクセシビリティの制限など、固有の課題によって制限されている。
VLMは、どの程度小さく、かつ、流動的で一貫性のあるテキストを生成することができるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:13:14 GMT)
Sable: a Performant, Efficient and Scalable Sequence Model for MARL [3.7] 我々は、MARLに高性能で、メモリ効率が高く、スケーラブルなシーケンスモデリングアプローチであるSableを紹介した。
SableはRetentive Networksの保持機構に適応して、マルチエージェント観測の計算的に効率的な処理を実現する。
我々は、Sableが既存の最先端メソッドを多種多様なタスクで大幅に上回っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:43:25 GMT)
Billet Number Recognition Based on Test-Time Adaptation [3.7] 本稿では,テスト時間適応と事前知識を統合するビレット数認識手法を提案する。
機械印刷ビレット数と手書きビレット数の両方を含む実際のデータセットの実験結果から,評価指標の大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:31:03 GMT)
Learning in Strategic Queuing Systems with Small Buffers [3.6] キューが学習していると、中央で調整すれば必要なものに比べて、サーバの容量が一定に増加し、システムの安定を維持するのに十分であることを示す。
この研究は、ラウンド間の輸送効果を持つシステムにおける利己的な学習の影響に関する文献の増大に貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:23:23 GMT)
Illegal Waste Detection in Remote Sensing Images: A Case Study [3.6] 超高分解能リモートセンシング画像の高可用性化とコスト削減により, 現在では不適切な廃棄物管理がより容易になっている。
本稿では, 地域環境機関の専門家と共同で, 不法投棄候補地を検出するパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:57:44 GMT)
Lattice Schwinger Model and Spacetime Supersymmetry [3.5] 格子質量シュウィンガーモデルと (1+1)D格子アベリアン・ヒッグスモデルを再検討する。
マクスウェル項の係数が変化したとき、超対称性の量子臨界点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:00:00 GMT)
The Value of Prediction in Identifying the Worst-Off [3.5] 機械学習は、最も脆弱な個人を特定し、支援するために、政府のプログラムでますます使われている。
本研究は、株式駆動型文脈における予測の福祉的影響と、他の政策レバーとの比較について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:47:38 GMT)
Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models [3.4] 大規模言語モデルでは幻覚を除去することは不可能である。
フォーマルな世界は現実の世界の一部であり、より複雑であるため、幻覚は現実世界のLLMにも必然的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:11:25 GMT)
AI Safety for Everyone [3.4] AIの安全性に関する最近の議論と研究は、AIの安全性と高度なAIシステムからの現実的リスクとの深いつながりを強調している。
このフレーミングは、AIの安全性にコミットしているが、異なる角度から分野にアプローチする研究者や実践者を排除する可能性がある。
私たちは、現在のAIシステムに対する即時的で実践的な懸念に対処する、数多くの具体的な安全作業を見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:04:59 GMT)
Score-of-Mixture Training: Training One-Step Generative Models Made Simple [3.3] 本稿では,一段階生成モデルの学習のための新しいフレームワークであるSMTを提案する。
SMTは、複数のノイズレベルにわたる実検体と偽検体の混合分布のスコアを推定する。
提案手法は,Score-of-Mixture Distillation (SMD)と呼ばれる事前学習拡散モデルを用いて,スクラッチ(SMT)と蒸留の両方のトレーニングを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:57:20 GMT)
One-shot manipulation of coherence in dynamic quantum resource theory [3.3] 近年、動的量子資源の研究への関心が高まっている。
本稿では,超チャネル理論を用いて量子コヒーレンスの動的資源理論を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:08:29 GMT)
A Survey on LLM-based News Recommender Systems [3.3] ニュースレコメンデータシステムは、情報過負荷問題を緩和する上で重要な役割を果たす。
大規模言語モデル技術の応用が成功したため、研究者はニュースレコメンデータシステムの性能向上のため、DLLM(Driminative Large Language Models)またはGLLM(Generative Large Language Models)を利用している。
近年のいくつかの調査では、ディープラーニングベースのニュースレコメンデータシステムに関する重要な課題がレビューされているが、Large Language Model(LLM)ベースのニュースレコメンデータシステムに関する体系的な調査が欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:13:59 GMT)
Lines of Thought in Large Language Models [3.3] 大規模言語モデルは、付随する埋め込み空間を越えてベクトル化されたテキストを転送することで、次のトーケン予測を達成する。
我々はこれらの「思考の線」のアンサンブルの統計的特性を特徴付けることを目的とする。
このような大きなモデルの膨大な複雑さが、より単純な形式に還元できることは驚くべきことであり、その影響を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:20:14 GMT)
Genetic Data Governance in Crisis: Policy Recommendations for Safeguarding Privacy and Preventing Discrimination [3.3] 今日、遺伝データの収集は至るところで行われている。
遺伝データを有意義に解釈する能力は、その普及を動機づけている。
遺伝子検査の容易な利用により、レクリエーションの直接消費者への提供が急速に拡大した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:05:10 GMT)
DenseSplat: Densifying Gaussian Splatting SLAM with Neural Radiance Prior [3.3] 我々は,NeRFと3DGSの利点を効果的に組み合わせた最初のSLAMシステムであるDenseSplatを紹介する。
DenseSplatは、スパースとNeRFプリミティブを初期化し、密集したマップを実現し、ギャップをシームレスに埋める。
また、ジオメトリ対応のプリミティブサンプリングとプルーニング戦略を実装し、レンダリング効率を管理して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:41:08 GMT)
Metamorphic Testing for Pose Estimation Systems [3.2] ポーズ推定システムのためのテストフレームワークMET-POSEを提案する。
これらのシステムの性能を評価しながら、手動のアノテーションの必要性を回避します。
我々はMET-POSEの有効性をMediapipe Holisticに応用して実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:27:23 GMT)
Are We Learning the Right Features? A Framework for Evaluating DL-Based Software Vulnerability Detection Solutions [3.2] 本論文は,本領域における研究を適切に評価するための基盤を提供することを目的とする。
脆弱性に寄与するコードの構文的および意味的特徴に対する脆弱性データセットを分析する。
この表現は、コード内の脆弱性と突発的な機能の両方の存在を検出するのに使われます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:55:17 GMT)
CFIRSTNET: Comprehensive Features for Static IR Drop Estimation with Neural Network [3.2] ニューラルネットワークフレームワークにおいて、画像ベースとネットリストベースの機能を組み合わせた包括的なソリューションを提案する。
PDNの特徴を抽出し、静的IRドロップ推定を行うために、カスタマイズ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発した。
実験結果から,ICCAD CAD Contest 2023におけるIRドロップ推定問題に関して,ベンチマークで最高の品質を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:47:53 GMT)
Image and Point-cloud Classification for Jet Analysis in High-Energy Physics: A survey [3.1] 本稿では、異なる機械学習(ML)とディープラーニング(DL)アプローチを用いたアプリケーションの概要を紹介する。
提案技術は、高輝度LHC(HL-LHC)や将来の円形コライダーであるハドロンハドロン(FCChh)などの将来のハドロンハドロン衝突体(HHC)に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:16:44 GMT)
Registration, Detection, and Deregistration: Analyzing DNS Abuse for Phishing Attacks [3.1] フィッシングは引き続き重要なサイバーセキュリティの脅威となる。
根本において、特にフィッシング領域において、この根本的な課題に取り組むことが不可欠である。
ドメイン登録は、ユーザーとウェブサイトの間の主要なゲートウェイとして機能するため、重要な介入ポイントとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:02:48 GMT)
Lambda-Skip Connections: the architectural component that prevents Rank Collapse [3.0] 本稿では、変圧器から状態空間モデル(SSM)へのランク崩壊の理論を拡張する。
本研究では,emphlambda-skip接続と呼ばれる古典的スキップ接続コンポーネントのパラメータ化バージョンが,ランク崩壊防止の保証を提供する方法について検討する。
我々の知る限り、これはランク崩壊防止の一般的な保証を提供する最初の研究であり、SSMの文脈でランク崩壊を調査するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:13:46 GMT)
Shortcut Learning Susceptibility in Vision Classifiers [3.0] ショートカット学習は、機械学習モデルが意味のある特徴をキャプチャする代わりに、データの急激な相関を利用する場所である。
この現象は、視覚、自然言語処理、音声認識など、さまざまな機械学習アプリケーションで広く利用されている。
クラスラベルと位置相関するデータセットに意図的にショートカットを導入することで,これらのアーキテクチャを体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:25:52 GMT)
Indeterminacy in Affective Computing: Considering Meaning and Context in Data Collection Practices [3.0] 人間の影響の研究は、そのような意味の基本となる複雑さの形式を示している。
我々は、AAPの不確定性に適切に対処するための重要なステップは、データ収集のプラクティスの開発であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:08:42 GMT)
Efficient OWL2QL Meta-reasoning Using ASP-based Hybrid Knowledge Bases [2.8] データログクエリ応答に対するメタモデリングクエリ応答の削減に取り組んでいます。
目的は、必要なときにだけDatalog変換を使用することです。
予備的な研究は、アプローチが機能することを示したが、期待されたパフォーマンス改善はまだ観察されなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:46:10 GMT)
Improving Quality Control Of MRI Images Using Synthetic Motion Data [2.8] 本稿では,QC分類にトランスファー学習を適用する前に,合成された動作成果物のモデルを事前学習する手法を提案する。
この手法は、品質の悪いスキャンの精度を向上するだけでなく、トレーニング時間やリソース要件も低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:12:22 GMT)
Privacy-Preserving Federated Unsupervised Domain Adaptation for Regression on Small-Scale and High-Dimensional Biological Data [2.7] fredaは、回帰タスクにおける教師なしドメイン適応のためのプライバシ保護フェデレーション方式である。
そこで本研究では,DNAメチル化データから年齢予測の課題についてフレダの評価を行い,その性能が最先端技術に匹敵することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:31:24 GMT)
3D-Grounded Vision-Language Framework for Robotic Task Planning: Automated Prompt Synthesis and Supervised Reasoning [2.7] 視覚言語モデル(VLM)はシーン理解と知覚タスクにおいて顕著な成功を収めた。
VLMにはロバストな3Dシーンのローカライズ機能がなく、ロボット操作の精度を制限している。
本稿では,2次元画像を点雲にマッピングすることで,2次元プロンプト合成モジュールを統合し,VLM出力を監視するための小さな言語モデル(SLM)を組み込む新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:40:19 GMT)
On-Device Emoji Classifier Trained with GPT-based Data Augmentation for a Mobile Keyboard [2.7] 本稿では,SwiftKey用のMobileBertに基づくオンデバイス絵文字分類器を提案する。
データ不均衡を考慮するために、広く使われているGPTを使用して、各絵文字クラスに1つ以上のタグを生成する。
各絵文字と対応するタグに対して、元のセットにGPT生成文をマージし、この絵文字でラベル付けします。
推論時には、絵文字の出力とユーザ履歴を補間し、より良い絵文字分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:02:53 GMT)
Broadband bright biphotons from periodically poled triple-resonance metasurface [2.6] 帯域幅の広い自然パラメトリックダウン変換からの双光子は、多くの量子技術において非常に望まれる。
周期極型LiNbO$_3$薄膜上にナノグレーティングを組み込んだ周期極型三重共振形表面(PPTM)を導入する。
予測された2光子レートは100MHz/mW以上で、周波数帯域は165nm、運動量帯域は13円6円で、レートは3桁以上、帯域幅は1桁以上改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:07:47 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） (Thu, 13 Feb 2025 09:28:41 GMT)
Unit Testing Past vs. Present: Examining LLMs' Impact on Defect Detection and Efficiency [2.5] ソフトウェア工学へのLLM(Large Language Models)の統合は生産性を高める可能性を示している。
本稿では,LLMサポートが単体テスト時の欠陥検出効率を向上させるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:27:55 GMT)
On the Creativity of Large Language Models [2.5] 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能のいくつかの領域に革命をもたらしている。
本稿では、まず、創造性理論のレンズ下でのLCMの開発について分析する。
そして、私たちは、製品、プロセス、プレス、そして人という、異なる古典的な視点を考えます。
最後に、創造産業に焦点をあてて、これらの技術の社会的影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:10:33 GMT)
Creativity and Machine Learning: A Survey [2.5] 機械学習とクリエイティビティの分野への関心が高まっている。
本稿では,計算創造理論の歴史と現状について概説する。
この分野における重要な貢献について批判的な議論を行った後、この分野における現在の研究課題と新たな機会について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:12:28 GMT)
Copyright in Generative Deep Learning [2.5] 芸術における生成的深層学習の分野における重要な疑問の集合を考える。
我々は、米国と欧州連合の両方で施行されている法律を考慮し、これらの質問に答えようとしている。
そこから分析をコード生成に拡張し、コード生成は生成的ディープラーニングの新たな領域です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:15:30 GMT)
Optimal entanglement generation in optomechanical systems via Krotov control of covariance matrix dynamics [2.4] 本研究では, 外部レーザ場の変形制御を施すことにより, マクロメカニカルミラーと量子光学キャビティとの絡み合いを確実に生成できることを示す。
さらに、非マルコフ開系力学に対する量子制御の影響を体系的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:52:27 GMT)
The Joint Entity-Relation Extraction Model Based on Span and Interactive Fusion Representation for Chinese Medical Texts with Complex Semantics [2.4] 共同エンティティ関係抽出は、非構造化テキストや半構造化テキストを三重項に変換する上で重要なタスクである。
医療用テキストの複雑さを捉えるために設計された,中国の薬物・薬物相互作用データセットCH-DDIを紹介する。
複雑な文脈意味情報の抽出を容易にするSEAモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:03:36 GMT)
Quantum code division multiple access based continuous-variable quantum key distribution [2.3] 量子符号分割多重アクセス(q-CDMA)に基づく連続可変量子鍵分布(CV-QKD)システムを提案する。
提案システムでは、2つの送信者(textAlice_1,2$)の量子状態がカオス位相シフト器によってカオス的に符号化され、量子チャネルを介して送信される。
我々は、2つの送信機と受信機の間の二次的な入力出力関係を特徴付けるとともに、q-CDMAベースのCV-QKDシステムの秘密鍵レート(SKR)を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:14:57 GMT)
PenTest++: Elevating Ethical Hacking with AI and Automation [2.3] PenTest++はAIの拡張されたシステムで、自動化と生成AI(GenAI)を統合し、倫理的ハッキングを最適化する。
自動化と人間の監視のバランスを保ち、重要な段階での意思決定を確実にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:46:23 GMT)
Model-free reinforcement learning with noisy actions for automated experimental control in optics [2.3] 我々は、光ファイバーにレーザー光を結合させることで、強化学習が課題を克服できることを示した。
SAC(Soft Actor-Critic)やTQC(Trncated Quantile Critics)のサンプル効率アルゴリズムを利用することで、エージェントは人間の専門家に匹敵する90%の効率で対応できることを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:26:45 GMT)
Fully Unsupervised Dynamic MRI Reconstruction via Diffeo-Temporal Equivariance [2.3] 教師付き学習法は周期性を前提として欠陥があり、真の動きの撮像を禁止している。
我々は,アンサンプド計測のみから動的MRIシーケンスを再構築するための教師なしフレームワークを提案する。
我々の手法は基盤となるニューラルネットワークアーキテクチャに非依存であり、最新のパラダイムや後処理アプローチに適応するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:10:11 GMT)
This looks like what? Challenges and Future Research Directions for Part-Prototype Models [2.1] パートプロトタイプモデル(PPM)は、入力画像と学習されたプロトタイプのセットを比較して決定する。
PPMSは本質的に解釈可能であるにもかかわらず、ポストホックモデルに対する価値ある代替品とはみなされていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:00:55 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection on Implicit Shape representations for Sarcopenia Detection [2.1] サルコパニア(Sarcopenia)は、加齢に伴う筋肉の量と強度の低下であり、日常生活に大きな影響を及ぼす。
我々は正常な筋の形状をモデル化するために暗黙の神経表現(INR)を頼っている。
次に、サルコピン筋を同定するための教師なし異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:01:00 GMT)
An Overview of Prototype Formulations for Interpretable Deep Learning [2.1] この研究は、様々なプロトタイプの定式化の概要を提供する。
CUB-200-2011、Stanford Cars、Oxford Flowersのデータセットで実施された実験は、これらの異なる定式化の有効性と汎用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:00:58 GMT)
Flow Matching: Markov Kernels, Stochastic Processes and Transport Plans [2.0] フローマッチング技術は、逆問題の解決に利用できる。
逆問題の解法として,フローマッチングが有効であることを示す。
本稿では,連続正規化フローとスコアマッチング手法について簡潔に述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:39:26 GMT)
Exogenous Matching: Learning Good Proposals for Tractable Counterfactual Estimation [2.0] 本稿では, 抽出可能かつ効率的な対実表現推定のための重要サンプリング手法を提案する。
対物推定器の共通上限を最小化することにより、分散最小化問題を条件分布学習問題に変換する。
構造因果モデル (Structure Causal Models, SCM) の様々なタイプと設定による実験による理論的結果の検証と, 対実推定タスクにおける性能の実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:47:51 GMT)
WENDy for Nonlinear-in-Parameter ODEs [2.0] 非線型力学(WEN)の弱形式推定は、非線形Nisである通常の微分方程式の系に対応するよう拡張される。
WENDy.jlアルゴリズムはJuliaで効率的に実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:40:21 GMT)
Non-asymptotic Analysis of Diffusion Annealed Langevin Monte Carlo for Generative Modelling [2.0] 拡散モデルのようなデータ分布のガウス的畳み込みとして分布の経路が定義されるランゲヴィン力学に対する非漸近誤差境界を提供する。
次に、最近提案した重み付き(Student's t)拡散経路に結果を拡張し、重み付きデータ分布の理論的性質を初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:18:30 GMT)
Loss Landscape Degeneracy Drives Stagewise Development in Transformers [1.9] トレーニングは、損失景観の縮退の異なる期間に分けることができることを示す。
この発見は、近代的な深層学習を理解するための先進的な視点の可能性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:29:46 GMT)
Generalizable Reinforcement Learning with Biologically Inspired Hyperdimensional Occupancy Grid Maps for Exploration and Goal-Directed Path Planning [1.9] 本研究では,従来の占領グリッドマッピング(OGM)に対するVSA-OGMの有効性について検討した。
以上の結果から,VSA-OGMは単一および複数シナリオのトレーニング構成において,同等の学習性能を維持していることが示された。
これらの結果は、BHMよりもVSA-OGMで訓練されたポリシーネットワークの一般化可能性の向上を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:10:45 GMT)
Geospatial Trajectory Generation via Efficient Abduction: Deployment for Independent Testing [1.9] 情報(A*)探索により,移動軌跡を効率的に吸収できることが示される。
私たちはまた、正確な結果を提供するだけでなく、非常に大きなシナリオにもスケールできることを示す独自の実験について報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:46:41 GMT)
FH-DRL: Exponential-Hyperbolic Frontier Heuristics with DRL for accelerated Exploration in Unknown Environments [1.9] 本稿では、FH-DRLという、フロンティア検出のためのカスタマイズ可能な機能と、連続的かつ高速なローカルナビゲーションのためのTwin Delayed DDPG(TD3)エージェントを統合する新しいフレームワークを紹介する。
FH-DRLを複数のシミュレーションおよび実世界のシナリオで徹底的に評価し,旅行距離と完了時間の明確な改善を実証した。
その結果、FH-DRLは、大規模または部分的に知られている環境におけるフロンティアベースの探索の効率的で一般的なアプローチであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:46:13 GMT)
Chirality-induced Spin-Orbit Coupling and Spin Selectivity [1.9] ヘリカルパスに沿って走行するスピノルが、経路の曲率によってスピン軌道結合を発達させることを示す。
次に、キラル誘起スピン選択性(CISS)を示す構造に対する、このエッセント的な幾何的スピン軌道相互作用の大きさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:59:30 GMT)
Improving Next Tokens via Second-to-Last Predictions with Generate and Refine [1.9] トークン列の2番目から最後のトークンを予測するために,デコーダのみのアーキテクチャをトレーニングする。
提案手法により,BERTモデルよりも高い計算訓練効率が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:59:25 GMT)
PUGS: Perceptual Uncertainty for Grasp Selection in Underwater Environments [1.8] 本稿では,3次元再構成における知覚の不確実性を定量化し,表現するための新しい手法を提案する。
水中環境における自律的な操作のための把握選択に組み込む枠組みを開発した。
本手法は実世界とシミュレーションデータの両方を用いて評価し,不確実性を考慮することにより,部分的および雑音的な測定に対して,グリップ選択が頑健になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:41:29 GMT)
Thinking beyond the anthropomorphic paradigm benefits LLM research [1.7] 私たちは過去10年で何十万ものコンピュータサイエンス研究論文を分析しました。
大型言語モデル(LLM)研究における人類型用語の有病率と成長の実証的証拠を提示する。
これらの概念化は制限されている可能性があり、人間の類推を超えてLLMの理解と改善のための新たな道を開くと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:32:09 GMT)
HorNets: Learning from Discrete and Continuous Signals with Routing Neural Networks [1.7] HorNetsはニューラルネットワークアーキテクチャであり、合成データセットと実生活データセットの最先端のパフォーマンスを持つ。
HorNetは、カテゴリベンチマークの合成ジェネレータとともに、パーミッシブライセンスの下で自由に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:03:04 GMT)
Quantum Speed Limit and Quantum Thermodynamic Uncertainty Relation under Feedback Control [1.7] 量子フィードバック制御は、制御入力を量子システムに適用することで量子力学を制御する技術である。
量子力学におけるトレードオフ関係、すなわち量子速度制限と量子熱力学の不確実性関係を記述した2つの基本的な不等式がある。
連続行列積状態法に基づいてこれらの不等式を導出する。
我々は、フィードバック制御の下で量子力学の正確な形を解析的に導き、これらの不等式におけるコスト項として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:55:20 GMT)
Entropy Collapse in Mobile Sensors: The Hidden Risks of Sensor-Based Security [1.6] 我々は、複数のアプリケーションコンテキストにまたがる4つの多様なデータセットにわたるスマートフォンセンサデータのエントロピーを系統的に分析する。
従来のシャノンエントロピーは数倍であるのに対し, 単一センサの平均ミンエントロピー値は3.408-3.508ビット (S.D.=1.018-1.574) である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:50:58 GMT)
Abduction of Domain Relationships from Data for VQA [1.6] 本稿では,画像とクエリがドメインデータを持たないASPプログラムによって表現される視覚的質問応答(VQA)の問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:50:04 GMT)
Medicine on the Edge: Comparative Performance Analysis of On-Device LLMs for Clinical Reasoning [1.6] AMEGAデータセットを用いて,デバイス上で利用可能な大規模言語モデル(LLM)をベンチマークする。
以上の結果から,Phi-3 Miniのような小型汎用モデルでは,速度と精度のバランスが強いことが示唆された。
我々は、より効率的な推論と実際の臨床推論に適したモデルの必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:35:55 GMT)
A Judge-free LLM Open-ended Generation Benchmark Based on the Distributional Hypothesis [1.6] 我々は,n-gram統計量と規則を用いた大規模言語モデル(LLM)を評価する新しいベンチマークを提案する。
質問50と参照回答セットを用いて,n-gramとルールに基づく3つの新しいメトリクスを導入する。
本ベンチマークはGPT-4oに基づく評価と相関するが,計算資源は著しく少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:30:54 GMT)
Joint semi-supervised and contrastive learning enables domain generalization and multi-domain segmentation [1.5] SegCLRは、さまざまなドメインにまたがるイメージのセグメンテーション用に設計された汎用的なフレームワークです。
SegCLRは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方から効果的に学習するために、教師付き学習とコントラスト付き学習を同時に使用する。
3つの多様な臨床データセットを包括的に評価することで、SegCLRの優れた性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:24:58 GMT)
Universal Adversarial Attack on Aligned Multimodal LLMs [1.5] マルチモーダル大規模言語モデル(LLM)に対する普遍的敵攻撃を提案する。
私たちは、ターゲットとするフレーズや、その他の安全でないコンテンツでモデルに応答するよう強制する合成画像を作成します。
コードとデータセットはApache-2.0ライセンスでリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:40:14 GMT)
Generalized Cross-Entropy Benchmarking for Random Circuits with Ergodicity [1.5] 本稿では、ランダム回路サンプリングにエルゴディディティの概念を導入し、ハールランダム量子回路がエルゴディディティ条件を満たすことを確認する。
ノイズランダム回路では、エルゴディディディティが正の係数を持つ次数$t$と、ランダム回路が一意的に$t$-designを形成するときの値が$t$であることを示す。
これは、エルゴディディティが量子チップの認証に利用される性質であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:04:50 GMT)
Reinforced Large Language Model is a formal theorem prover [1.4] 本稿では,事前学習した大規模言語モデルを反復的に最適化する強化学習フレームワークを提案する。
実験結果から, 直接調整したLDMに比べて精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:49:58 GMT)
Hedge Fund Portfolio Construction Using PolyModel Theory and iTransformer [1.4] ヘッジファンドポートフォリオ構築のためのPolyModel理論を実装した。
我々は,長期アルファ,長期比,SVaRなどの定量的尺度を作成する。
また、最新のディープラーニング技術(iTransformer)を使って、上昇傾向を捉えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:52:38 GMT)
Matina: A Large-Scale 73B Token Persian Text Corpus [1.4] 既存のペルシアのデータセットは通常小さく、内容の多様性に欠けており、主にウェブログとニュース記事で構成されている。
Matina corpusは72.9Bトークンからなる新しいペルシアのデータセットで、高いデータ品質を確保するために慎重に前処理され、重複している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:22:19 GMT)
Visuospatial navigation without distance, prediction, integration, or maps [1.4] ナビゲーションは、少なくとも2つの部分的に解離可能な、同時に開発された脳のシステムによって制御される。
ここでは、古典的オープンフィールドナビゲーションタスクにおいて、認知地図を必要とすると仮定される視覚応答に基づく意思決定が十分であることを示す。
3つの異なる戦略が浮かび上がっており、それぞれがコンテキストのトレードオフを提示し、またげっ歯類、昆虫、魚、精子で観察された行動と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:01:10 GMT)
Bayesian penalized empirical likelihood and MCMC sampling [1.3] 本稿では,経験的可能性 (EL) に固有の計算課題に対処するため,ベイズ法(Bayesian Penalized Empirical Likelihood, BPEL)と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法の主な目的は, (i) 多様なモデル条件を収容する際のELの固有の柔軟性を高めること, (ii) 確立されたマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)サンプリングスキームの使用を容易にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:13:11 GMT)
Cost-Saving LLM Cascades with Early Abstention [1.3] LLMカスケードにおける「早期禁忌」の利点について検討した。
6つのベンチマークで,テスト全体の損失を平均2.2%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:08:39 GMT)
Exploring Emotion-Sensitive LLM-Based Conversational AI [1.2] 感情に敏感なLLMベースのチャットボットと感情に敏感なLLMベースのチャットボットを30名を対象に比較した。
感情に敏感なチャットボットでは,信頼感や能力の認知度が高いことが強調された。
本稿では、感情に敏感なチャットボットによるユーザ満足度の向上と、サポートサービスにおける潜在的な応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:13:38 GMT)
Relating Answer Set Programming and Many-sorted Logics for Formal Verification [1.2] 私の研究課題は、ASP検証をアクセス可能で日常的なタスクにする意図で、3つの問題に対処することに集中しています。
ASP の代替セマンティクスを,この辺りで多種多様な一階述語論理の論理への変換に基づいて検討した。
これらのセマンティクスは、論理プログラムのモジュラー理解を促進し、基底をバイパスし、自動定理プロバーを使用してプログラムのプロパティを自動検証することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:52:40 GMT)
The communication power of a noisy qubit [1.2] 量子通信の基本的な制限は、単一の量子ビットが1ビット以上の古典的な情報を運べることである。
エンタングルメントブレーキング(英語版)として知られる重要な量子通信チャネルのクラスでは、この制限は、送信側と受信側が絡み合った粒子を共有しても保持する。
送信側と受信側が任意の量のランダム性を共有しても、ノイズの多いビットチャネルを用いた古典的戦略では爆弾の回避を保証できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:37:02 GMT)
Is Long Context All You Need? Leveraging LLM's Extended Context for NL2SQL [1.2] 大きな言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理タスクにまたがる印象的な機能を示している。
この意味的曖昧な問題に対する一つのアプローチは、より十分な文脈情報を提供することである。
長いコンテキストLLMは堅牢であり、拡張されたコンテキスト情報では失われないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:39:12 GMT)
Improving Acoustic Side-Channel Attacks on Keyboards Using Transformers and Large Language Models [1.2] 本研究では,アコースティックサイドチャネルアタック(ASCA)の有効性と適用性を高めるための深層学習手法について検討する。
我々は、CoAtNetモデルを用いて、先行研究よりも大幅に改善し、最先端の性能を実現した。
重要な進歩は、現実のシナリオに対するノイズ緩和手法の導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:33:57 GMT)
Evolution of Data-driven Single- and Multi-Hazard Susceptibility Mapping and Emergence of Deep Learning Methods [1.2] 近年,シングルハザード・サセプティビリティ・マッピングアルゴリズムが確立され,マルチハザード・サセプティビリティ・マッピングに拡張されている。
ディープラーニングは、シングルハザード・サセプティビリティ・マッピングの有望な方法として浮上している。
本稿では,マルチモーダル深層学習におけるデータ融合戦略をマルチハザード・サセプティビリティ・マッピングに適用するためのビジョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:01:29 GMT)
Order-Sorted Intensional Logic: Expressing Subtyping Polymorphism with Typing Assertions and Quantification over Concepts [1.1] サブタイプ多型(subtype polymorphism)は、プログラミング言語理論において広く研究されている概念である。
本稿では,これらの概念を知識表現の文脈で活用するための順序分類論理の能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:51:22 GMT)
Residual Transformer Fusion Network for Salt and Pepper Image Denoising [1.1] 画像の雑音化は、ノイズの多い画像から発生する余分なノイズを様々な戦略で低減することを目的としている。
この問題を解決するために、Convolutional Vision Transformer(CvT)とResidual Networks(ResNet)を組み合わせたアーキテクチャが使用されている。
このモデルは、DIV2Kトレーニングセットデータセットを使用してトレーニングされ、DIV2K検証セットを使用して検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:32:19 GMT)
Faster than real-time detection of shot boundaries, sampling structure and dynamic keyframes in video [1.1] 本稿では,これらすべての解析タスクを統一的に行う新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、大きなカメラや物体の動き、懐中電灯、フレッカ、低コントラスト/ノイズなどのコンテンツであっても、非常に堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:40:46 GMT)
Data-driven Modeling of Combined Sewer Systems for Urban Sustainability: An Empirical Evaluation [1.0] 気候変動は複雑な問題を引き起こし、極端な気象現象が頻繁になり、モデル化が困難になる。
降雨時の過バーデンド複合下水道は未処理排水を水面に流し込む。
ディープラーニング(DL)モデルは、下水道システムの複雑な力学をモデル化するためのコスト効率の良い代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:10:54 GMT)
A Physics-Informed Deep Learning Model for MRI Brain Motion Correction [1.0] 本研究では,物理インフォームド・モーション補正ネットワークPI-MoCoNetを紹介する。
PI-MoCoNetは、空間情報とk空間情報を統合して、明示的な動きパラメーター推定なしで動きアーチファクトを除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:09:55 GMT)
Enhancing the Utility of Higher-Order Information in Relational Learning [1.0] 関係学習におけるハイパーグラフレベルのアーキテクチャとグラフレベルのアーキテクチャの有効性を評価する。
本稿では,古典的なハイパーグラフ特性に基づくハイパーグラフレベルの符号化を提案する。
理論解析により,ハイパーグラフレベルの符号化が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表現力を高めることが確認できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:28:17 GMT)
The 2021 Tokyo Olympics Multilingual News Article Dataset [1.0] 2021年オリンピックの1,350のサブイベントをカバーする1,918の異なる出版社から、合計で10,940のニュース記事が集められた。
これらの記事は、異なる言語族と異なるスクリプトの9つの言語で書かれています。
このデータセットの開発は、多言語ニュースクラスタリングアルゴリズムの性能を評価するためのリソースを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:46:57 GMT)
Graphical Conditions for the Existence, Unicity and Number of Regular Models [0.9] 有限基底正規論理プログラムにおける正規モデルの存在,一意性,および数を分析する。
証明の鍵となるのは、有限基底正規論理プログラムとブールネットワーク理論の間の接続である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:50:20 GMT)
SoK: Come Together -- Unifying Security, Information Theory, and Cognition for a Mixed Reality Deception Attack Ontology & Analysis Framework [0.9] 複合現実感(MR)における騙し攻撃のための一次攻撃オントロジーと分析フレームワークを提案する。
これは、多分野の知識体系化(SoK)によって実現され、MRセキュリティ、情報理論、認知の概念を統合している。
情報通信と意思決定にMR偽装攻撃が及ぼす影響を評価するための2つのモデルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:45:55 GMT)
Interpreting and Steering Protein Language Models through Sparse Autoencoders [0.9] 本稿では,タンパク質言語モデルの内部表現の解釈におけるスパースオートエンコーダの適用について検討する。
各潜伏成分の異なるタンパク質アノテーションとの関連性について統計的解析を行うことにより,種々のタンパク質の特徴に関連する潜在的な解釈を同定する。
次に、これらの洞察を活用してシーケンス生成をガイドし、モデルを望ましいターゲットに向けて操ることのできる関連する潜在コンポーネントをショートリスト化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:11:36 GMT)
Scalable Optical Quantum State Synthesizer with Dual-Mode Cavity Memory [0.9] 連続的に動作する空洞ベースの量子メモリを用いて、光学的非ガウス状態を生成するスケーラブルな方法を示す。
我々は量子誤り訂正の重要な要件であるウィグナー陰性状態の生成に成功した。
この研究は、連続時間キャビティベースの量子メモリの完全な実演でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:41:44 GMT)
SparQLe: Speech Queries to Text Translation Through LLMs [0.9] そこで本研究では,自己教師型音声表現と命令調整型LLMを併用して,音声からテキストへの翻訳を行う手法を提案する。
実験により,本手法は入力音声の意味的内容を効果的に保存し,自己教師型音声モデルと命令調整型LLMの効果的なブリッジとして機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:57:15 GMT)
A Novel Hybrid Approach to Contraceptive Demand Forecasting: Integrating Point Predictions with Probabilistic Distributions [0.9] 我々は,ドメイン固有モデルからの点予測と統計的および機械学習アプローチからの確率分布を組み合わせたハイブリッドモデルを開発した。
このアプローチは需要の不確実性に対処し、特にリソース制限された設定で有用である。
我々の研究は、避妊需要予測のギャップを埋め、アルゴリズムと人間の専門知識を組み合わせた実践的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:30:11 GMT)
Evaluating GPT's Capability in Identifying Stages of Cognitive Impairment from Electronic Health Data [0.9] 本研究は,ゼロショットGPT-4oを用いて2つのタスクにおける認知障害の段階を決定する自動アプローチを評価する。
GPT-4oのグローバル・クリニカル・認知症評価(CDR)を769例から評価した。
第2に, 正常認知, 軽度認知障害 (MCI) , 認知認知障害 (MCI) と認知障害 (MCI) の鑑別能力を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:04:47 GMT)
Mixed-curvature decision trees and random forests [0.9] 決定木(DT)とそのランダム森林(RF)拡張はユークリッド空間における分類と回帰の作業場である。
DTおよびRFアルゴリズムを、いくつかの双曲的、超球的、ユークリッド的成分の積多様体積に拡張する。
我々の新しい DT の角的再構成は積多様体の幾何学を尊重し、測地的に凸であり、最大マージンであり、構成可能な分割を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:43:47 GMT)
Anchor Sponsor Firms in Open Source Software Ecosystems [0.9] 我々は、Rustプログラミング言語エコシステムにおけるインキュベーターおよびアンカースポンサーとしてのMozilla Corporationの役割について検討する。
Rustのポストショックには、新しい開発者やプロジェクトが大幅にスローダウンしています。
我々の結果は、MozillaがRustの品質と安定性の重要なシグナルであったことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:23:33 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） (Thu, 13 Feb 2025 15:36:14 GMT)
Answer Set Counting and its Applications [0.8] 提案式にコンパクトエンコーディングを利用する,正確なASPカウンタである sharpASP を開発した。
さらに我々は,ガウス・ジョーダン除去をASPソルバに組み込んだハッシュベースのカウンタであるApproxASPという,近似的なASPカウンタを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:52:55 GMT)
On the existence of EFX allocations in multigraphs [0.8] 商品の集合上で評価セット機能を持つ複数のエージェントに対して、分割不可能な商品を分割する問題について検討する。
公平に見れば、いかなる善(EFX)までうらやましくないアロケーション、すなわち、他のエージェントに与えられた商品の適切なサブセットを敵視するエージェントはいない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:16:27 GMT)
PixLift: Accelerating Web Browsing via AI Upscaling [0.8] PixLiftは、トランスミッション中にイメージをダウンスケールすることで、Webページのサイズを減らす新しいソリューションである。
バンド幅の計算リソースを交換することで、PixLiftはより安価で包括的なWebアクセスを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:14:59 GMT)
A Communication Framework for Compositional Generation [0.8] 合成エンコーディングを作成するための自己教師型生成型コミュニケーションゲームベースのフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、エンコーディングにおける効率性、曖昧性、非ホリスティック性の概念を定義し、バランスをとるという厳密な正当化と証明に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:04:44 GMT)
Zero-shot generation of synthetic neurosurgical data with large language models [0.7] 本研究の目的は,大言語モデル(LLM, GPT-4o)を用いた人工神経外科データのゼロショット生成能力を評価することである。
GPT-4oで合成されたデータは、小さなサンプルサイズで臨床データを効果的に増強し、神経外科的結果を予測するためのMLモデルを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:21:15 GMT)
Large Language Models and Provenance Metadata for Determining the Relevance of Images and Videos in News Stories [0.7] マルチモーダルな誤報キャンペーンは テキストと 文脈から撮った画像とビデオを組み合わせている
本稿では,記事のテキストと画像とビデオの出現メタデータの両方を分析し,関連性の有無を判定するシステムを提案する。
システムプロトタイプとインタラクティブなWebインターフェースをオープンソースとして公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:48:27 GMT)
Unveiling UV/IR Mixing via Symmetry Defects: A View from Topological Entanglement Entropy [0.7] いくつかのトポロジカル格子モデルは、基底状態縮退(GSD)における複雑な格子サイズ依存性を示す
位置依存性陰性励起などの他の特徴は紫外線/赤外線混合の現れである。
我々の研究は、トポロジカル格子モデルにおけるUV/IR混合の堅牢な記述として、翻訳対称性欠陥フレームワークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:56:33 GMT)
FlowAR: une plateforme uniformisée pour la reconnaissance des activités humaines à partir de capteurs binaires [0.7] このデモでは、人間の活動認識(AR)システムを開発するためのプラットフォームを紹介している。
データ駆動のアプローチでは、このプラットフォームはFlowARと呼ばれ、3ステップのパイプライン(フロー)、データクリーニング、セグメンテーション、パーソナライズされた分類を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:32:24 GMT)
ArthroPhase: A Novel Dataset and Method for Phase Recognition in Arthroscopic Video [0.7] 時間的特徴を利用した鏡視下外科的位相認識のためのベンチマークを確立することを目的としている。
我々のモデルは、時間的フレームワイド特徴抽出を利用して、トランスフォーマーベースのアーキテクチャを採用している。
提案されたモデルは、ACL27データセットで72.91%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:32:33 GMT)
Constant Overhead Entanglement Distillation via Scrambling [0.6] 高忠実な量子絡み合いは、セキュアな通信や分散量子コンピューティングといった重要な量子ネットワーク機能を実現する。
量子スクランブル(quantum scrambling) - カオス力学下での量子情報の拡散。
このプロトコルは、ノイズの多い量子ゲートでも有効であり、短期的なデバイスに適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:46:15 GMT)
MDCrow: Automating Molecular Dynamics Workflows with Large Language Models [0.6] 分子動力学シミュレーションを自動化可能なエージェントLLMアシスタントであるMDCrowを紹介する。
必要なサブタスクと難易度が異なる25タスクにまたがるMDCrowの性能を評価し,難易度と易易度の両方に対するエージェントの頑健さを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:19:20 GMT)
XAMBA: Enabling Efficient State Space Models on Resource-Constrained Neural Processing Units [0.6] 状態空間モデル(SSM)は、シーケンシャルなデータタスクのためのトランスフォーマーの効率的な代替手段として登場した。
XAMBAは、商用オフザシェルフ(COTS)のSOTA(State-of-the-art)NPU上でSSMを有効にし、最適化する最初のフレームワークである。
XAMBAはCumBAとReduBAを使用して鍵ボトルネックを緩和し、シーケンシャルなCumSumとReduceeSumを行列ベースの計算に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:12:41 GMT)
GraNNite: Enabling High-Performance Execution of Graph Neural Networks on Resource-Constrained Neural Processing Units [0.6] 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から学習するために不可欠であり、ネットワーク分析、レコメンデーションシステム、音声分析の応用を可能にする。
GraNNiteは、COTS(Commercial-off-the-Shelf) SOTAアクセラレータ上でGNNの実行を最適化する最初のハードウェア対応フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:05:21 GMT)
Multimodal Purcell enhancement and optical coherence of Eu$^{\text{3+}}$ ions in a single nanoparticle coupled to a microcavity [0.6] 長寿命の核スピン状態は、コヒーレント光遷移によって対処される量子ビットとして機能する。
低温条件下では、単一ナノ粒子からの放射を繊維系微小キャビティに結合する。
結果は単一のEu$text3+$ ionの効率的な読み出しに向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:36:11 GMT)
Two-dimensional Si spin qubit arrays with multilevel interconnects [0.6] 完全制御可能な近接交換相互作用を持つ2次元スピンの伸縮性を示す。
2次元のスピン接続により、高い性能を持つ線形および直角交換のみの量子ビットが生成可能であることを示す。
この拡張可能なデバイスプラットフォームは、産業製造技術がスケーラブルなスピンキュービット技術に活用できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:23:46 GMT)
Impact of Batch Normalization on Convolutional Network Representations [0.6] バッチ正規化(BatchNorm)は、ディープニューラルネットワークのトレーニングで使用される一般的なレイヤ正規化技術である。
本研究では,BatchNormが生成した隠れ表現,すなわち,各隠蔽層で試料として生成した活性化値ベクトルに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:52:43 GMT)
A hierarchical approach for assessing the vulnerability of tree-based classification models to membership inference attack [0.6] 機械学習モデルは、トレーニングデータの秘密プロパティを不注意に公開し、メンバシップ推論攻撃(MIA)に対して脆弱になる。
本稿では、脆弱な木に基づくモデルを効率的に同定するための2つの新しい補完的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:16:53 GMT)
Vision-Language In-Context Learning Driven Few-Shot Visual Inspection Model [0.5] 非欠陥品や欠陥品の少数ショット画像を用いた視覚言語モデル(VLM)を用いた一般的な視覚検査モデルを提案する。
新たな製品に対して,本手法では,非欠陥画像や欠陥画像の例を用いて,モデルが検査を行うことができるIn-Context Learningを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:11:10 GMT)
Emerging holonomy in electron spin scattering [0.5] 2つの電極に接続された1次元コヒーレント導体における電子の散乱行列を計算する方法を開発した。
特に、高エネルギー限界において、伝送行列はホロノミーと一致し、純粋な位相形式に還元されることを示す。
以上の結果から、スピントロニクスの応用において、ほぼ完全なスピンフリップ伝送の実現の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:26:56 GMT)
Predicting Drive Test Results in Mobile Networks Using Optimization Techniques [0.5] 本稿では,他のドライブテストポイントのデータを用いて,特定の場所で受信信号の強度を予測できる手法を提案する。
このアプローチにより、オペレータはネットワークを最適化するために必要なデータを取得しながら、時間とリソースを節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:17:31 GMT)
MUDDFormer: Breaking Residual Bottlenecks in Transformers via Multiway Dynamic Dense Connections [0.5] MUDD接続は任意のTransformerアーキテクチャにシームレスに統合できる。
実験の結果、MUDDFormerは様々なモデルアーキテクチャや言語モデリングのスケールでトランスフォーマーを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:26:27 GMT)
ATM-Net: Adaptive Termination and Multi-Precision Neural Networks for Energy-Harvested Edge Intelligence [0.5] ATM-Netは、エネルギー保護されたIoTデバイスに適した、新しいニューラルネットワークアーキテクチャである。
CIFAR-10, PlantVillage, tissueMNISTの実験では、ATM-Netは96.93%の精度で電力消費を87.5%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:38:01 GMT)
Exploring the Technology Landscape through Topic Modeling, Expert Involvement, and Reinforcement Learning [0.5] 本研究では、トピックモデリング、エキスパート知識入力、強化学習(RL)を組み合わせて、技術的変化の検出を強化する手法を提案する。
結果は、専門家の入力と一致する傾向を特定し、ランク付けし、追跡する手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 02:40:52 GMT)
Leveraging Machine Learning and Deep Learning Techniques for Improved Pathological Staging of Prostate Cancer [0.5] 本研究は,PCaの病的ステージング予測を改善するために,機械学習と深層学習のアプローチと特徴選択と抽出手法を活用する。
ランダムフォレスト(RF)、ロジスティック回帰(LR)、エクストリームグラディエントブースティング(XGB)、サポートベクターマシン(SVM)などの高度なアルゴリズムを用いて486腫瘍の遺伝子発現プロファイルを解析した。
その結果、最も高いF1スコア(約83%)はランダムフォレストアルゴリズムによって達成されたことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:53:09 GMT)
Lifespan tree of brain anatomy: diagnostic values for motor and cognitive neurodegenerative diseases [0.4] 我々は,脳解剖学のライフスパンツリーという新しい機械学習フレームワークを開発し,同時に複数の疾患の鑑別診断を行う。
ライフスパンツリーは、関連する臨床疾患の鑑別診断に有用なツールとして有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:29:05 GMT)
Beyond Confidence: Adaptive Abstention in Dual-Threshold Conformal Prediction for Autonomous System Perception [0.4] 安全クリティカルな認識システムは、安全を維持するために確実な不確実性定量化と原則化された禁制機構を必要とする。
本稿では,統計的に保証された不確実性推定を提供するとともに,リスクの高いシナリオにおいて選択的な予測を可能にする,新しいデュアルスレッド整合化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:35:29 GMT)
Convex Is Back: Solving Belief MDPs With Convexity-Informed Deep Reinforcement Learning [0.4] 本稿では,概念空間上の値関数の凸性を取り入れた深層強化学習(DRL)を提案する。
この凸性機能を含めることで,エージェントの性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:12:16 GMT)
BenchQC: A Benchmarking Toolkit for Quantum Computation [0.4] 変分量子固有解法 (VQE) は化学および材料科学における量子コンピューティング応用のための有望なアルゴリズムである。
本研究は、アルミニウムクラスターの基底状態エネルギーを計算するためのVQEの性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:51:08 GMT)
High-Rate Four Photon Subtraction from Squeezed Vacuum: Preparing Cat State for Optical Quantum Computation [0.4] Gottesman-Kitaev-Preskillコードは論理量子ビットの主要な候補である。
生成には大振幅コヒーレントな状態重畳 -- Schr"odinger cat state が必要である。
光子サブトラクション法は多光子演算へのスケーリングが困難であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:22:22 GMT)
Piecemeal Telescope Array: Exponential Precision with Strong Robustness and High Efficiency [0.4] 本稿では,高効率,強靭性,超高精度な新しい検出法を提案する。
本手法では, 入射単光子のみを要求し, 耐雑音性が高い。
これらの利点から,リモートセンシングとアストロメトリーの重要な進歩を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:46:39 GMT)
Antimatter Annihilation Vertex Reconstruction with Deep Learning for ALPHA-g Radial Time Projection Chamber [0.4] 本稿では,PointNetディープラーニングアーキテクチャに基づくモデルアンサンブルを用いた再構成手法を提案する。
新たなモデルであるPointNet Ensemble for Annihilation Reconstruction (PEAR) は,頂点の位置とrTPC空間点の関係を直接学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:42:18 GMT)
Reconstruction of frequency-localized functions from pointwise samples via least squares and deep learning [0.4] 本稿では,周波数局所化関数をポイントワイドデータから復元する問題について検討する。
本稿では,点データからの深層学習による帯域制限関数の近似に対する回復保証を提案する。
本稿では,理論の限界と,理論と実装の実践的ギャップについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:05:18 GMT)
On multi-token prediction for efficient LLM inference [0.4] まず, 中間トークン確率に対する数値境界化により, MTP の能力を本質的に有することを示す。
次に,凍ったLCMにMPPヘッドを組み込むことの課題について検討し,その隠蔽層がNTPに強く特化していることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:42:44 GMT)
Toward A Dynamic Comfort Model for Human-Building Interaction in Grid-Interactive Efficient Buildings: Supported by Field Data [0.4] 最も暑い日に自動的にサーモスタットを温めるアプローチは、ヒューマンビルディングインタラクション(HBI)を無視して効果を損なう
本研究の目的は、グリッド・インタラクティブ・ビルディング(GEB)の制御設計に使用されるHBIの工学モデルを開発する上での課題と機会を定義することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:05:38 GMT)
Implementation of a Fuzzy Relational Database. Case Study: Chilean Cardboard Industry in the Maule Region [0.3] 本稿では,GEデータベース(RDB)のファジィデータモデルの特徴について考察する。
具体的には,塗装板の製造プロセスに関する知識に着目した。
これらの製品の品質は、スタックまたはロールに分類され、古典的特性とファジィ特性の両方を用いて特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:42:37 GMT)
Fine-Tuning Foundation Models with Federated Learning for Privacy Preserving Medical Time Series Forecasting [0.3] フェデレートラーニング(FL)は、複数のデバイスやサーバが生データを共有せずに協調的にモデルをトレーニングする、分散機械学習アプローチを提供する。
本稿では,心電図 (ECG) とインピーダンス心電図 (ICG) データを用いたFMの微調整を行う。
実験の結果,FLは時系列予測タスクの微調整に有効であるが,その利点はクライアント間のデータ分布に依存することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:01:15 GMT)
AgentGuard: Repurposing Agentic Orchestrator for Safety Evaluation of Tool Orchestration [0.3] AgentGuardは、安全でないツールの使用を自律的に発見し、検証するフレームワークである。
エージェントの動作を限定する安全制約を生成し、安全保証の基準を達成する。
フレームワークは、安全でないことを識別し、実際の実行でそれらを検証し、安全性の制約を生成し、制約の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:00:33 GMT)
Logical Lease Litigation: Prolog and LLMs for Rental Law Compliance in New York [0.3] 本稿では,ニューヨーク州における地主訴訟の分析を自動化するための新しいアプローチとシステムであるLogicLeaseを提案する。
LogicLeaseは、ケース記述を分析し、関連するすべての法律を引用することによって、関連する法的要件の遵守を決定する。
我々は、LogicLeaseの精度、効率、堅牢性を一連のテストで評価し、100%の精度と平均処理時間2.57秒を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:45:38 GMT)
LP-LM: No Hallucinations in Question Answering with Logic Programming [0.3] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザクエリに対するヒューマンライクな応答を生成することができる。
本稿では,知識ベース(KB)に含まれる既知の事実の回答を基盤とするLP-LMを提案する。
DCGとタブリングを利用することで、LP-LMは十分な数の文法規則に対して入力文のサイズで線形時間で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:48:31 GMT)
Implementation and Analysis of Regev's Quantum Factorization Algorithm [0.3] 本稿では,合成数を分解するRegevのアルゴリズムの実装について述べる。
Regevの理論的優位性にもかかわらず、我々の実装は小さな整数因数分解のためのShorのアルゴリズムよりも長い実行時間を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:02:15 GMT)
Exploring the use of a Large Language Model for data extraction in systematic reviews: a rapid feasibility study [0.3] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) である GPT-4 を用いて,体系的レビューにおけるデータ抽出(セミ)の実現可能性について述べる。
その結果,約80%の精度で,領域間での変動が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:07:10 GMT)
Exploring the Needs of Practising Musicians in Co-Creative AI Through Co-Design [0.3] 本稿では,音楽変化システムの共同設計を通じて,ミュージシャンの実践ニーズを探求するケーススタディを提案する。
これは2つのワークショップと2週間の生態学的評価を通じて達成され、様々な音楽的背景を持つミュージシャンが貴重な洞察を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:10:07 GMT)
nanoML for Human Activity Recognition [0.3] 本稿では,人間活動認識(HAR)へのDWNの適用を実証する。
DWNは96.34%と96.67%の競争的精度を達成し、1サンプルあたり56nJと104nJしか消費せず、1サンプルあたりの推測時間はわずか5nである。
これらの結果は、DWNをHARのためのナノマシン学習ナノMLモデルとして位置づけ、エッジおよびウェアラブルデバイスのためのエネルギー効率とコンパクト性の新しいベンチマークを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:40:03 GMT)
Reliable Conversational Agents under ASP Control that Understand Natural Language [0.2] 大きな言語モデル(LLM)は、機械との人間的な会話を可能にする。
この問題を解消する最善の方法は、文章を知識に翻訳するためにのみLLMを使用することである、と私たちは信じています。
LLMとASPをベースにしたフレームワークを開発しており、人間の会話を"理解"する信頼できるチャットボットを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:54:28 GMT)
Delta-Kick Collimation of Heteronuclear Feshbach Molecules [0.2] ヘテロ核のフェシュバッハ分子に適用されたデルタ・キック・コリメーション(DKC)の理論的研究について述べる。
我々はDKCが分子雲膨張エネルギーとビーム分散を著しく低減できることを実証した。
この研究は、基底状態分子、光パルス分子干渉計、および二種の精密測定の応用を含む先進的な実験シーケンスの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:02:52 GMT)
FE-LWS: Refined Image-Text Representations via Decoder Stacking and Fused Encodings for Remote Sensing Image Captioning [0.2] 本稿では、2つの異なるCNNベースのエンコーダの特徴を統合する新しいアプローチを提案する。
また、重み付きデコーダにおける全GRUの出力を結合する重み付き平均化手法を提案する。
以上の結果から,我々の核融合に基づくアプローチは,拡張スタックデコーダとともに,トランスフォーマーベースモデルと他のLSTMベースラインとを著しく上回る結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:54:13 GMT)
A 28 nm AI microcontroller with tightly coupled zero-standby power weight memory featuring standard logic compatible 4 Mb 4-bits/cell embedded flash technology [0.1] 本研究では、低コストでバッテリー駆動のエッジAIアプリケーションに最適化された新しいAIマイクロコントローラを提案する。
従来のシングルビット/セルメモリ構成とは異なり、マイクロコントローラはゼロスタンバイ電力重みメモリを統合している。
製造されたマイクロコントローラは高い信頼性を示し、125ドル(約1万2000円)で160時間の無動力ベーキングの後、精度を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:16:34 GMT)
End-to-End triplet loss based fine-tuning for network embedding in effective PII detection [0.1] 本稿では,モバイルパケット中のPIIの露出を予測するための,ディープラーニングに基づくエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、トレーニング済みの大規模言語モデル(LLM)とオートエンコーダを使用して、ネットワークパケットの埋め込みを生成する。
提案する検出フレームワークと,ユーザのデバイスからPIIリークを検出する技術について比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:43:46 GMT)
DiffRenderGAN: Addressing Training Data Scarcity in Deep Segmentation Networks for Quantitative Nanomaterial Analysis through Differentiable Rendering and Generative Modelling [0.1] ディープラーニングセグメンテーションネットワークは、自動的な洞察を可能にし、主観的手法を正確な定量的分析に置き換える。
注釈付き合成データを生成するために設計された新しい生成モデルであるDiffRenderGANを紹介する。
このアプローチは手動介入の必要性を低減し、既存の合成データ手法と比較してセグメンテーション性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:41:44 GMT)
Mind the Gaps: Logical English, Prolog, and Multi-agent Systems for Autonomous Vehicles [0.1] 本稿では,自動運転車の交通規則の法的側面を表現・推論するためのモジュールシステムを提案する。
我々は、英国のハイウェイコード(HC)のジャンクションに関連するサブセットに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:49:17 GMT)
LLM+Reasoning+Planning for Supporting Incomplete User Queries in Presence of APIs [0.1] 実際には、自然言語のタスク要求(ユーザクエリ)は不完全であることが多い。
大きな言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)タスクに優れていますが、欠落した情報やAPIのオーケストレーションに苦慮することが多いのです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:48:15 GMT)
Towards Patient-Specific Surgical Planning for Bicuspid Aortic Valve Repair: Fully Automated Segmentation of the Aortic Valve in 4D CT [0.1] Bicuspid aortic valve(BAV)は先天性心不全の最も多い疾患であり、狭窄、逆流、大動脈症などの合併症の手術を必要とする可能性がある。
造影CT(Contrast-enhanced 4D Computed Tomography)はコントラストと空間分解能に優れた体積時間配列を生成する。
ディープラーニングベースの手法は、完全に自動化されたセグメンテーションが可能であるが、BAV固有のモデルは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:43:43 GMT)
The Impact of Architecture and Cost Function on Dissipative Quantum Neural Networks [0.0] 本稿では,各ビルディングブロックが任意の量子チャネルを実装可能な,散逸型量子ニューラルネットワーク(DQNN)の新しいアーキテクチャを提案する。
アイソメトリの多目的な1対1パラメトリ化を導出し,提案手法の効率的な実装を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:38:48 GMT)
Low-Fidelity Entanglement Distillation with FIMAX [0.0] 絡み合い蒸留は、弱い絡み合い状態の複数のコピーを、より少ない数の最大絡み合い状態に変換することである。
本稿では, 安定器をベースとした2コピ対絡型蒸留プロトコルFIMAXの比較分析を行った。
その結果,FIMAXは高忠実度バイパートライト量子状態において優れた性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 12:20:07 GMT)
WhatsApp as an improvisation of health information systems in Southern African public hospitals: A socio-technical perspective [0.0] 本稿では,南アフリカの公立病院における医療情報システムの改善について,社会技術の観点から検討する。
ケーススタディとして、医療機関の31人の回答者を対象にセミ・インタービューを行った。
南アフリカの2つの公立病院とナミビアの2つの病院からの回答は、それぞれの環境における様々な健康情報システムに対する即時的な改善の方法を検討するためにインタビューされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:04:03 GMT)
What exactly has TabPFN learned to do? [0.0] 前回のICLRカンファレンスでTabPFN [Hollmann et al., 2023]を発表した。
ブラックボックス関数近似器として扱うとともに,その生成した関数近似をトレーニングデータセットの様々な選択に基づいて観測する。
今後のPFN(Presideed-data fited Network)の開発,評価,適用について,これらの成果がどのような影響を与えるのか,考察した上で,本論文を締めくくる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:28:29 GMT)
Weak continuous measurements require more work than strong ones [0.0] 我々は、非理想的(弱または非効率)な測定を捉えることができる量子計測プロセスのモデルを分析する。
意外なことに、射影測定に向かって収束するシーケンスは、等価な強度測定よりも作業コストがはるかに大きいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:34:42 GMT)
Violation of the Leggett-Garg inequality for dynamics of a Bose-Einstein condensate in a double-well potential [0.0] 二重井戸電位におけるボソン系のレゲット・ガルグ不等式(LGI)の違反について検討した。
我々の分析では、LGIはジョゼフソンの振動によって侵害されているが、強い結合状態では非侵害であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:57:36 GMT)
Velocity correlations of vortices and rarefaction pulses in compressible planar quantum fluids [0.0] 解析積分性を改善した平面量子流体中の渦コアを記述するための新しいアンザッツを開発した。
ジョーンズ・ロバーツ・ソリトンの高速希薄パルス状態では、高速波動関数がソリトンの主スケールを捉えている。
この結果は、原子と光の量子流体における量子渦とソリトンを特徴づける実験と、量子乱流の研究に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:28:03 GMT)
Variational quantum thermalizers based on weakly-symmetric nonunitary multi-qubit operations [0.0] 変分量子熱分解器(VQTs)は、与えられたハミルトニアンの熱(ギブ)状態を生成する。
現在のアルゴリズムは、ターゲット状態が不純だが絡み合いを示す中間温度で苦労している。
弱い対称性を利用するマルチキュービット非単位演算を考案し,アルゴリズムの性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:00:00 GMT)
Two-level control over quantum state creation via entangled equal-probability state [0.0] この絡み合いと、$C$で制御できる演算子数$U_k$との直接的な関係を見出す。
2量子系$S$の絡み合い状態の生成を管理する2レベル制御システムの簡単な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:59:00 GMT)
Tunable photon scattering by an atom dimer coupled to a band edge of a photonic crystal waveguide [0.0] フォトニック結晶の導波路の近くに閉じ込められた量子放出体は、新しい量子物質-光インターフェースを実現するためのエキサイティングなプラットフォームとして最近登場した。
任意の空間分離を伴う原子二量体に結合したフォトニック結晶導波路における波長可変光子散乱について検討した。
我々は、2つの原子間の距離のずれや、原子崩壊速度の非対称性など、系の欠陥の影響を導波路モードに定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:42:52 GMT)
Trust at Your Own Peril: A Mixed Methods Exploration of the Ability of Large Language Models to Generate Expert-Like Systems Engineering Artifacts and a Characterization of Failure Modes [0.0] そこでは,人間の専門家が作成したSEアーティファクトをベンチマークとして用いた経験的探索の結果を報告する。
次に、AI生成されたアーティファクトとベンチマークを比較するために、2倍の混合メソッドアプローチを採用しました。
2つの素材は非常に似ているように見えるが、AIが生成したアーティファクトは深刻な障害モードを示しており、検出は困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:05:18 GMT)
Training Sparse Mixture Of Experts Text Embedding Models [0.0] トランスフォーマーベースのテキスト埋め込みモデルは、パラメータ数を増やすことで、MIRACLやBEIRのようなベンチマークのパフォーマンスを改善した。
このスケーリングアプローチでは、推論レイテンシやメモリ使用量の増加など、デプロイメント上の大きな課題が導入されている。
最初の汎用MoEテキスト埋め込みモデルであるNomic Embed v2を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:23:29 GMT)
TinyEmo: Scaling down Emotional Reasoning via Metric Projection [0.0] TinyEmoは、感情的推論と分類のための小さなマルチモーダル言語モデルのファミリーである。
TinyEmoは感情の分類と感情の推論を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:07:06 GMT)
The spin-one Duffin-Kemmer-Petiau equation revisited: analytical study of its structure and a careful choice of interaction [0.0] ダフィン・ケマー・ペティオー方程式は、いわゆる自然(正規)および非自然(異常)パリティ状態を持つスピン1ボソンに対して研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:06:46 GMT)
The prince and the pauper. A quantum paradox of Hilbert-space fundamentalism [0.0] 量子世界はヒルベルト空間とハミルトン空間における単位ベクトルによって記述される。
この理論は量子測定理論の対称性に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:54:58 GMT)
The one-dimensional Coulomb Hamiltonian: Properties of its Birman-Schwinger operator [0.0] 本研究では, 1次元ハミルトニアンとクーロンポテンシャルの自己随伴実現のためのバーマン・シュウィンガー作用素について検討する。
どちらの場合も、バーマン=シュウィンガー作用素はトレースクラスではないにもかかわらずヒルベルト=シュミットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:52:51 GMT)
The influence of visual and linguistic cues on ignorance inference in Vision-Language Models (VLMs) [0.0] 本研究では視覚言語モデル(VLM)が視覚的・言語的手がかりと無関係に処理する方法について検討した。
その結果、両モデルとも言語的手がかり(修飾語)に対する感受性を示したが、人間のように視覚的手がかり(文脈)による無知障害を処理できなかったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:55:48 GMT)
The Dual Imperative: Innovation and Regulation in the AI Era [0.0] 本稿では,人工知能における規制の欠如に伴う社会的コストについて論じる。
50年以上にわたるAI研究は、AIを主流に、有望な経済的利益へと押し上げてきた。
この談話は、加速主義者と、未発の技術的進歩を提唱するドーマー、そしてディストピア的な結果を防ぐための減速を求めるドーマーの間で偏在している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:02:07 GMT)
TRKM: Twin Restricted Kernel Machines for Classification and Regression [0.0] TRKMは、ツインモデルの利点とRKMフレームワークの堅牢性を組み合わせて、分類と回帰タスクを強化する。
脳年齢データセットにTRKMモデルを実装し,脳年齢予測の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:13:46 GMT)
SyntheticPop: Attacking Speaker Verification Systems With Synthetic VoicePops [0.0] Voice Popsは、登録プロセス中に個人固有の音素の発音を区別することを目的としている。
本稿では,VA+VoicePopシステムの音素認識機能をターゲットにした,新たな攻撃手法を提案する。
トレーニングデータセットの20%を毒殺しながら95%以上の攻撃成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:05:12 GMT)
Superspin Renormalization and Slow Relaxation in Random Spin Systems [0.0] 我々は、ランダムに相互作用するスピン-$frac12$系における保存密度のダイナミクスを記述するために、励起状態実空間再正規化群(RSRG-X)を開発した。
我々の定式化は$textrmU(1)$および$mathbbZ$対称性を持つ系に適しており、双極子$XX+YY$相互作用を持つランダムに位置付けられたスピンの連鎖に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:03 GMT)
Sub-Poissonian light in fluctuating thermal-loss bosonic channels [0.0] 本研究では, 温度損失ボソニックチャネルで伝播する単一モードのサブポアソン光の光子統計について検討した。
平均透過率が臨界値を超えると、光の光子統計はポアソニアン以下のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:04:29 GMT)
Structured Convergence in Large Language Model Representations via Hierarchical Latent Space Folding [0.0] 高次元潜在空間におけるトークン表現は、しばしば冗長性を示し、計算効率を制限し、モデル層全体の構造的コヒーレンスを低減する。
本稿では,学習した埋め込みにおいて,マルチスケールの組織を強制する構造的変換機構を提案する。
経験的評価は、層間の表現分散の減少を示し、より安定したパープレキシティ分布に寄与し、テキスト生成における予測信頼性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:01:54 GMT)
Statistical analysis of Multipath Entanglement Purification in Quantum Networks [0.0] MP-EP(Multipath entanglement purification)は、ネットワークの複雑な構造を利用して、適切なグラフ距離で分離されたノードペア間の絡み合う接続を強化する。
本稿では,MP-EPが単一ネットワークパス上の絡み合い分布より優れるネットワークシナリオについて検討する。
MP-EPは、与えられた量子タスクに対して十分な忠実度に達するために、適切に分離されたノードペア間の絡み合い接続をボストできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:00:53 GMT)
Statistical Coherence Alignment for Large Language Model Representation Learning Through Tensor Field Convergence [0.0] 表現学習は、言語の統計的特性を捉えるために、内部埋め込みを構築する上で中心的な役割を果たす。
コヒーレンスアライメントはテンソル場収束を通じて構造化トークン表現を強制する手法として導入された。
経験的評価は、コヒーレンス制約の適用によりパープレキシティが向上し、分類精度が向上し、稀な単語の埋め込みが洗練されることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:24:25 GMT)
Soliton resuscitations: asymmetric revivals of the breathing mode of an atomic bright soliton in a harmonic trap [0.0] 準1次元ボース・アインシュタイン凝縮体で実現された原子の明るいソリトンの集合モードについて検討する。
単線化正規モードではなく,多くのモードの共通成分であるソリトンの呼吸モードに着目した。
ボゴリューボフ・ド・ジェンヌ周波数スペクトルに近接解析近似を導出することにより、この非対称再生パターンを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 07:10:44 GMT)
Small Singular Values Matter: A Random Matrix Analysis of Transformer Models [0.0] 重み行列スペクトルの特定の領域はランダム行列理論(RMT)の予測から著しく逸脱していることがわかった。
我々の分析は、大規模言語モデル(LLM)における小さな特異値の重要性をさらに明らかにしている。
これらの小さな値はタスク固有の微調整の前に重要でないように見えるかもしれないが、その後、性能を著しく低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:58:17 GMT)
SigGate: Enhancing Recurrent Neural Networks with Signature-Based Gating Mechanisms [0.0] 本稿では、経路シグネチャをゲーティング機構に組み込むことで、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を強化する新しいアプローチを提案する。
本手法は,Long Short-Term Memory (LSTM) と Gated Recurrent Unit (GRU) アーキテクチャをそれぞれ,リセットゲートとリセットゲートを学習可能なパスシグネチャに置き換えることで変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:33:35 GMT)
Sequential Binary Classification for Intrusion Detection [0.0] IDSデータセットは、標準MLモデルの性能に影響を及ぼす高いクラス不均衡に悩まされる。
本稿では,多クラス分類問題におけるクラス不均衡に対する構造的アプローチについて検討する。
ベンチマークIDSデータセットの実験では、SBCが示すように、クラス不均衡を扱うための構造的アプローチが、この問題を扱うための実行可能なアプローチであることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:35:44 GMT)
Schmidt Decomposition of Multipartite States [0.0] 量子状態のシュミット分解は、絡み合いの研究に有用な多くの性質を持つ。
我々は、多粒子状態のシュミット分解の存在に必要な十分条件を得る。
シュミット除算可能な多部状態の分解を効率よく得るアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:47:29 GMT)
Russo-Ukrainian war disinformation detection in suspicious Telegram channels [0.0] 本稿は,ロシア・ウクライナ紛争に関連するテレグラムチャネル上の偽情報を識別するための高度なアプローチを提案する。
提案システムは,LLMモデルを含むディープラーニングアルゴリズムを用いて,カスタムデータセットを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:37:37 GMT)
Robust blue-green urban flood risk management optimised with a genetic algorithm for multiple rainstorm return periods [0.0] 洪水リスクマネージャは、投資のリターンを最大化するために、ブルーグリーンインフラストラクチャー(BGI)の設計を最適化しようとします。
現在のシステムは、最適化アルゴリズムと詳細な洪水モデルを使用して、1回の暴風雨のリターン期間の利益-コスト比を最大化する。
本研究では,5つの戻り周期を多目的BGI最適化フレームワークに組み込んだ新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:42:08 GMT)
Robot Pouring: Identifying Causes of Spillage and Selecting Alternative Action Parameters Using Probabilistic Actual Causation [0.0] 本研究では、確率論的実因果関係を用いて、観測された望ましくない結果の原因である要因を判定する。
実際の因果確率は、結果を変えるための代替行動を見つけるためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:16:52 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） (Thu, 13 Feb 2025 09:48:02 GMT)
Revealing correlated noise with single-qubit operations [0.0] 空間的相関ノイズは、フォールトトレラント量子計算にとって重要な課題である。
これらの相関を検出・定量化するための簡便で効率的な手法を提案する。
具体的には、この相関緩和は、単一量子ビット測定によってアクセス可能であることを示す超放射効果と結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:00:10 GMT)
Reproducing EPR correlations without superluminal signalling: backward conditional probabilities and Statistical Independence [0.0] ベルの定理は、局所因果性と統計的独立性を尊重するモデルは、絡み合った状態を通じて量子力学によって予測される相関を説明できないと述べている。
本稿では, 統計的独立性を「微調整条件」として保存しつつ, 時間的順序付けの従来の仮定を緩和する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:14:00 GMT)
Reduced Order Models and Conditional Expectation -- Analysing Parametric Low-Order Approximations [0.0] システムは、制御できるパラメータ、システムの最適化に役立つパラメータ、または外部に課されるパラメータに依存する。
機械学習の分野では、機械学習モデルのイメージ空間に設定されたパラメータの関数も、サンプルのトレーニングセットで学習する。
これにより、これらの手法を組み合わせて検討し、より一般的な損失関数を導入することが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 20:12:49 GMT)
Quantum Synchronizing Words: Resetting and Preparing Qutrit States [0.0] 量子チャネルが2つしかない場合、任意のクォート状態が指定されたターゲット状態に近くなることを示す。
これらの発見は、単語を同期させる量子アナログを確立し、その潜在的な応用を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:36:22 GMT)
Pulling Back the Curtain: Unsupervised Adversarial Detection via Contrastive Auxiliary Networks [0.0] 本稿では,補助的特徴表現内での敵対行動を明らかにするために,補助的コントラストネットワーク(U-CAN)による教師なし敵検出を提案する。
本手法は、既存の非教師付き対向検出手法を超越し、4つの異なる攻撃方法に対して優れたF1スコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:40:26 GMT)
Probing the self-coherence of primordial quantum fluctuations with complexity [0.0] 最近提案された新しい現象は、リニアエントロピーの過渡的な増加の後、アディベートとエントロピーセクター間の特定の相互作用によって、アディベートモードがコヒーレント状態を保持するという、テクスチトレコヒーレンス現象である。
本稿では, 線形エントロピーの進化, 精製の複雑さ, 生成の複雑さを解析し, このモデルにおけるデコヒーレンスと再コヒーレンスとの相互作用を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:49:13 GMT)
Prioritized Ranking Experimental Design Using Recommender Systems in Two-Sided Platforms [0.0] オンライン二面市場におけるアイテム側介入の全体平均処理効果(TATE)を推定する際の干渉バイアスを軽減するための新しい設計を提案する。
我々のTSPR設計では、推奨装置を実験用機器として使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:48:09 GMT)
Pearce's Characterisation in an Epistemic Domain [0.0] 平衡論理(Equilibrium logic、EL)は、汎用的な非単調推論形式である。
エピステミック仕様(ES)は、主観的リテラルを持つASPプログラムの拡張である。
ESプログラムは、本質的には回答セットの集合であるワールドビューによって解釈される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:50:36 GMT)
Page Curve and Entanglement Dynamics in an Interacting Fermionic Chain [0.0] 我々は、強い相関を持つスピンレスフェルミオンのモデルにおいて、フォン・ノイマンエントロピーのそのようなページ様挙動を考察する。
相互作用の存在下では、スケーリング解析は熱力学限界における非解析性の非ゼロ臨界時間を与える。
本報告では,これらの知見を物理画像で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:05:07 GMT)
On proving the robustness of algorithms for early fault-tolerant quantum computers [0.0] 位相推定のためのランダム化アルゴリズムを導入し,その性能を2つの単純なノイズモデルで解析する。
回路深度が約0.916倍である限り、ランダム化アルゴリズムは任意に高い確率で成功できると計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:01:28 GMT)
On Large Language Models as Data Sources for Policy Deliberation on Climate Change and Sustainability [0.0] われわれは、米国の地方自治体が積極的に検討している、興味深い政策代替案をいくつか挙げる。
我々は、GPT-4を用いて、複数の基準に対するポリシーの評価スコアを得る。
我々は,TOPSISに基づく政策ランキングと情報評価演習により得られたスコアのテーブルアンサンブルの品質と妥当性を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:58:53 GMT)
On LLM-generated Logic Programs and their Inference Execution Methods [0.0] 1ペタバイトのデータに基づいて訓練された大規模言語モデル(LLM)は、これまで蓄積され蒸留された知識のかなりの割合の高度に圧縮されたリポジトリである。
本稿では,この知識を数種類の論理プログラムの形式で抽出する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:47:44 GMT)
Ohm's law, Joule heat, and Planckian dissipation [0.0] 化学ポテンシャルの勾配は、多電子波動関数からのベリー接続の時間成分から生じることを示す。
化学ポテンシャル勾配力に含まれるベリー接続の時間成分のゲージ揺らぎは、奇妙な金属で観測されたプランクの散逸を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:35:23 GMT)
Off-Switching Not Guaranteed [0.0] オフスイッチゲーム(Off-Switch Game)は、AIエージェントが常に人間に優先する人間とAIの協力のモデルである。
第一に、AIエージェントは学習を重んじないかもしれない。第二に、AIエージェントが学習を重んじるとしても、実際の好みを学ぶことは確実ではないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:31:21 GMT)
Off-Policy Evaluation for Recommendations with Missing-Not-At-Random Rewards [0.0] アンバイアスド・レコメンダラー・ラーニング(URL)とオフ・ポリティクス・アセスメント・ラーニング(OPE/L)技術は、表示位置とロギングポリシーによって引き起こされるデータのバイアスに対処するのに有効である。
しかし、両方のバイアスが記録されたデータから出ると、これらの推定子は重大なバイアスに悩まされる可能性がある。
本稿では,ログポリシと報奨観測の2つの確率を確率スコアとして活用する新しい推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:11:29 GMT)
Observation of thermal microwave photons with a Josephson junction detector [0.0] 単一光子検出器 (SPD) は、$gamma$-ray から赤外波長に実証された。
10,mathrmGHz$wave photon、約40,mathrmmu eV$または7,mathrmmuJ$は、超伝導のジョセフソン接合部を抵抗状態にするのに十分なエネルギーである。
このデバイスは、最大40%の効率と、数ギガヘルツの帯域幅で0.1,mathrmHz$のダークカウントレートを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:09:59 GMT)
Objective quantification of mood states using large language models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、広い範囲のコンテキストにまたがる応答一貫性の優れたレベルを示す。
これらの並列性を活用して、精神状態の定量化の枠組みを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:52:06 GMT)
Non-Adiabatic Quantum Optimization for Crossing Quantum Phase Transitions [0.0] 有限時間における量子相転移における量子系の基底状態の最適駆動について考察する。
本稿では,非断熱量子最適化(Non-Adiabatic Quantum Optimization,NAQO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:30:37 GMT)
No quantum advantage for violating fixed-order inequalities? [0.0] 量子論において、操作間の因果関係は固定される。
我々は、kサイクルの不等式について研究し、量子スイッチがその不等式を不確定性を活用することなく、これらの不等式に反することを示す。
因果不確定性のデバイス非依存の認証は、空間的分離を取り入れた拡張セットアップを必要とすると考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:55:21 GMT)
NBM: an Open Dataset for the Acoustic Monitoring of Nocturnal Migratory Birds in Europe [0.0] この研究は、西太平洋の117種から13,359種の注釈付き発声を収集した夜行性鳥類移動データセットを提示する。
このデータセットには正確な時間と頻度のアノテーションが含まれており、フランス全土の何十人もの鳥愛好家によって集められている。
特に,音声データの処理に適した2段階の深層物体検出モデルを訓練することにより,本データベースの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:02:25 GMT)
Multimodal HIE Lesion Segmentation in Neonates: A Comparative Study of Loss Functions [0.0] 我々は,データ制約を克服するための事前処理,拡張,トレーニング戦略を最適化した3次元U-Netを実装した。
本研究の目的は,HIE病変セグメンテーションタスクに特有な損失関数を同定することである。
Dice, Dice-Focal, Tversky, Hausdorff Distance (HausdorffDT) Loss と、Dice-Focal-HausdorffDT と Tversky-HausdorffDT の2つの複合的な損失によりセグメンテーション性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:23:45 GMT)
Mitigating multiple single-event upsets during deep neural network inference using fault-aware training [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、安全クリティカルなアプリケーションでますます利用されている。
本研究は, モデルレベルで故障注入を行うことにより, DNNにおける複数単一ビット単点乱れの影響を解析する。
ハードウェアの変更なしにDNNのフォールトに対する堅牢性を向上するフォールトアウェアトレーニング(FAT)手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:43:22 GMT)
Mind What You Ask For: Emotional and Rational Faces of Persuasion by Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は,回答の価値を説得する上で,ますます効果的になっています。
本研究は,12の異なる言語モデルで使用される反応の心理言語学的特徴について検討した。
LLMによる大量誤報のリスクを軽減できるかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:15:53 GMT)
Medical Applications of Graph Convolutional Networks Using Electronic Health Records: A Survey [0.0] Graph Convolutional Networks (GCNs)は、Electronic Health Records (EHRs)における機械学習への有望なアプローチとして登場した。
GCNは複雑な関係を捉え、医学的な意思決定を支援する意味のある洞察を抽出することができる。
この調査は、GCNをEHRデータに適用する現在の研究の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:30:21 GMT)
Logical foundations of Smart Contracts [0.0] この論文は、アクションを推論する論理である条件計算を用いて、スマートコントラクトの論理的基盤を提案する。
スマートコントラクトは、状況計算ベースのプログラミング言語であるGologで実装される予定だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:53:10 GMT)
Latents of latents to delineate pixels: hybrid Matryoshka autoencoder-to-U-Net pairing for segmenting large medical images in GPU-poor and low-data regimes [0.0] 画素レベルのタスクに十分なピクセル幾何を維持しながら重要な情報を保持する低ランクなマトリリシカプロジェクションとハイブリッドセグメンテーションアーキテクチャを提案する。
我々は,Matryoshka Autoencoderの階層的符号化とU-Netデコーダの空間再構成機能を組み合わせたMatryoshka Autoencoder(MatAE-U-Net)を設計する。
MatAE-UNet モデルは平均 IoU 77.68%、平均 Pixel 97.46%、Dice Coefficient 86.91% を達成し、ベースライン U- を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 05:51:41 GMT)
Krylov Complexity in Mixed Phase Space [0.0] 我々は、Krylov複雑性が量子カオスの信頼性マーカーとして一貫して現れることを示した。
その結果、クリロフ複雑性は量子カオスの強力な診断として確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:24:00 GMT)
Knowledge Integration Strategies in Autonomous Vehicle Prediction and Planning: A Comprehensive Survey [0.0] 本調査では,自律運転システムへの知識に基づくアプローチの統合について検討する。
本稿では,これらのシステムにドメイン知識,交通ルール,コモンセンス推論を組み込む手法を体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:32:41 GMT)
Iterative quantum optimisation with a warm-started quantum state [0.0] 本稿では、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を強化するために、反復的フレームワークを用いて測定値からウォームスタート量子状態を作成する方法を提案する。
数値シミュレーションにより, 単弦ウォームスタート初期状態を用いて, 標準QAOAの「スタック問題」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） (Thu, 13 Feb 2025 19:00:04 GMT)
Integrated Optimization and Game Theory Framework for Fair Cost Allocation in Community Microgrids [0.0] 本稿では,多目的最適化と協調ゲーム理論を統合した新しいフレームワークを提案する。
その結果、需要のピークは7.8%から62.6%まで減少し、太陽利用率は114.8%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:28:17 GMT)
Improving stabilizer approximation with quantum strategy [0.0] 我々は、これまで提案した安定化器近似を改善するために、非局所ゲームからの量子戦略を導入する。
その結果、標準安定化器の量子ビット・バイ・キュービット・ギャグ法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:22:24 GMT)
Hybrid Answer Set Programming: Foundations and Applications [0.0] 制約付きHere-and-There論理(HT_c)と非モノトン拡張Equilibrium論理(HT)の拡張として、制約付きHere-and-There論理(HT_c)を導入する。
このアイデアは、HTC(および他の拡張)がハイブリッドASP.NETアプリケーションに類似した役割を担っているというものです。
これらのハイブリッドロジックを形式的に理解することは、適用される(実世界の)問題の本質的な構造をよりよく理解し、ASP.NETでの表現を改善するためにも必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:53:57 GMT)
Human-LLM Coevolution: Evidence from Academic Writing [0.0] We report a marked drop in the frequency of several words before previously identifieded by ChatGPT, such as "delve"。
ChatGPTで好まれる「重要な」単語の頻度は増加し続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:55:56 GMT)
High-dimensional censored MIDAS logistic regression for corporate survival forecasting [0.0] 本稿では,MIDAS(Mixed Data Sampling)のロジスティック回帰を新たに導入する。
提案手法は,多くの混合周波数予測器を用いて,逆確率重み付けと正確な推定を行う。
我々は、中国上場企業の財政難を予測するため、当社の方法論を広範囲に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:51:36 GMT)
Hierarchical Vision Transformer with Prototypes for Interpretable Medical Image Classification [0.0] 視覚変換器であるHierViTは、本質的に解釈可能であり、その推論を人間のものと適応させる。
肺評価のためのLIDC-IDRIと皮膚病変分類のためのDerm7ptの2つの医学的ベンチマークデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:24:07 GMT)
Heuristical Comparison of Vision Transformers Against Convolutional Neural Networks for Semantic Segmentation on Remote Sensing Imagery [0.0] Vision Transformers (ViT) はコンピュータビジョンの分野で新たな研究の波をもたらした。
本稿では,航空画像のセマンティックセグメンテーションにViTを使用する(あるいは使用しない)3つの重要な要素の比較に焦点をあてる。
本稿では,新たな重み付き損失関数がCNNモデルの性能をViTを用いたトランスファー学習と比較して著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:20:14 GMT)
Heralded entanglement of on-demand spin-wave solid-state quantum memories for multiplexed quantum network links [0.0] 完全調整可能なリコール時間と15モードの時間多重化による空間的に分離された量子メモリ間の通信の絡み合いを示す。
その結果、スケーラブルな高速量子ネットワークリンクの実装における主要な候補として、アーキテクチャが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 13:52:25 GMT)
Genetically programmable optical random neural networks [0.0] 遺伝的にプログラム可能であるが,光学的ランダムプロジェクションによる高性能を実現するための単純な光学的ニューラルネットワークを実証する。
本手法は,各種機械学習タスクにおいて,カーネルの最適化と初期テスト精度の8～41%向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 18:59:23 GMT)
Generating Causally Compliant Counterfactual Explanations using ASP [0.0] CoGSアプローチは、肯定的な結果を表す反事実解を生成する。
CoGSは機能間の因果制約を尊重するパスを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:51:53 GMT)
First-principle theory of the Casimir screening effect [0.0] 標準カシミール効果に寄与する電磁揺らぎとは別個にイオン揺らぎが寄与することを示す。
これは「分離仮説」と一致しており、以前は純粋に直感的に適用されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:44:30 GMT)
Fast classical simulation of quantum circuits via parametric rewriting in the ZX-calculus [0.0] ZX-計算(ZX-calculus)は、数個の簡単な書き換え規則によって量子計算を単純化する代数形式である。
高速なGPU並列性を利用して古典シミュレーションの最終段階を迅速に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） (Thu, 13 Feb 2025 22:43:18 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） (Thu, 13 Feb 2025 03:16:14 GMT)
Entanglement behavior and localization properties in monitored fermion systems [0.0] モニタされたフェルミオンの様々な可積分および非可積分モデルにおける二部構造エンタングルメントについて検討する。
可積分の場合、システムサイズに対する絡み合いは、1桁以上にわたってよく適合する。
適合パラメータを用いた様々な絡み合い位相のキャラクタリゼーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:26:40 GMT)
Early Validation of High-level Requirements on Cyber-Physical Systems [0.0] 私の研究の網羅的で広範囲にわたる話題は、安全クリティカルでサイバー物理システム(CPS)開発分野の進歩です。
私の研究で特に注目しているのは、CPSにおけるハイレベルな要件の早期検証です。
この問題に対処するための私の現在のアプローチは、要求をEvent Calculusに変換し、その後、ASPソルバを使ってそれらを推論することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:54:12 GMT)
Dynamics of the Bose-Hubbard Model Induced by On-Site or Long-Range Two-Body Losses [0.0] 弱相互作用超流動状態における2体損失の突然のスイッチオンによって引き起こされるダイナミクスについて検討した。
ボース・ハッバード鎖は、当初は超流動関連系に閉じ込められていたため、短時間で現れる密度の予期せぬ強い崩壊が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:55:03 GMT)
Deterministic fabrication of GaAs-quantum-dot micropillar single-photon sources [0.0] 本研究では, 液滴エッチングしたGaAs量子ドットのマイクロピラー構造への集積性について, 決定論的製造法を用いて検討した。
74個のデバイスにまたがる一貫したQD位置決め特性と一貫したデバイス性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:33:40 GMT)
Data Sensor Fusion In Digital Twin Technology For Enhanced Capabilities In A Home Environment [0.0] 本稿では,デジタルツイン技術におけるデータセンサの融合によるホーム環境機能の強化について検討する。
この研究は、サイバー物理システム、IoT、AI、ロボティクスを統合して、デジタル双生児の能力を強化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 01:14:30 GMT)
Cracking the Code: Enhancing Development finance understanding with artificial intelligence [0.0] 本研究は,機械学習(ML)技術,特に自然言語処理(NLP)技術と,BERTopicと呼ばれる革新的なPythonトピックモデリング技術を組み合わせた新しいアプローチを採用する。
既存の開発資金の隠蔽されたトピックを明らかにすることで、この人工知能の応用は、寄付者の優先順位と開発資金全体の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:01:45 GMT)
Counterflow of lattice polarons in harmonically confined optical lattices [0.0] ボゾン浴と反発的に相互作用する高調波閉じ込め光学格子の移動不純物について検討した。
我々は,移動不純物対の解析モデルを用いて,相関した逆流相の出現を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:17:27 GMT)
Computational methods for Dynamic Answer Set Programming [0.0] この研究は、動的ドメインを効果的に扱うためにAnswer Set Programming(ASP)を拡張することを目的としている。
動的、時間的、およびメートル法論理の概念をASP.NETに組み込むことで、複雑な動的問題をモデル化できる堅牢なシステムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:52:25 GMT)
Communicating Likelihoods with Normalising Flows [0.0] サンプルから未結合の確率をモデル化するための機械学習ベースのワークフローを提案する。
既存のアプローチに対する重要な進歩は、関節分布の厳密な統計的テストを用いた学習可能性の検証である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:00:11 GMT)
Commonsense Reasoning-Aided Autonomous Vehicle Systems [0.0] この研究は、画像データを用いてAVシステムを改善するコモンセンス推論モデルを統合することを含む。
これにより、AVシステムはより正確な推論を行いつつ、より調整しやすく、説明しやすく、倫理的に実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:53:25 GMT)
Commitment Schemes from OWFs with Applications to qOT [0.0] 本稿では,量子オブリバスト転送プロトコルにおけるコミットメントスキームの効率改善について検討する。
2ビット文字列の通信複雑性を低減するために,一方向関数(OWF)の存在を必要とするNaorのコミットメントスキームの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:39:58 GMT)
Citizen Science Games on the Timeline of Quantum Games [0.0] この記事では、市民科学量子ゲームのための既存のデザインガイドを示し、協力的な取り組みを通じて市民科学プロジェクトや量子ゲームの将来を展望する。
量子ゲームの現在の展望は、ゲームの真剣な応用、量子コンピュータの進化、textitQuantum Game Jamsのようなオープンゲーム開発イベントの3つの異なる駆動力によって形成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:52:45 GMT)
Chronic Diseases Prediction Using ML [0.0] 最近の死亡率の増加は、主に糖尿病、心臓病、肺がん、脳腫瘍などの慢性疾患によるものである。
各種ソースからのデータセットを利用した多数の疾患の存在を予測するための機械学習モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:55:17 GMT)
Checking Trustworthiness of Probabilistic Computations in a Typed Natural Deduction System [0.0] TPTNDの導出性は、与えられたカテゴリー分布から特定の周波数で$n$サンプルを抽出する過程として解釈される。
本稿では,TPTND のセマンティクスを解析し,そのセマンティクスについて述べる。
構造的・メタセオレティックな性質を概説し、特に「進化」と「論理的規則」をどの用語で表すかを確立する能力に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:36:31 GMT)
Casimir effect with an unstable mode [0.0] 臨界モードを持つ(1+1)次元モデルにおけるカシミール効果を考察する。
楕円ジャコビ関数の観点で解を凝縮できる3つの単純なモデルを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:33:16 GMT)
Capturing spin chain dynamics with periodically projected time-dependent basis [0.0] 多体量子系のシミュレーションは、状態空間が大きすぎるために大きな課題となる。
個々のスピンに対してSU(2)コヒーレントな状態を用いて格子上のスピンをシミュレートし、変動原理に基づいて運動方程式を導出する。
提案手法は,最大7量子ビット系の数値シミュレーションにより検証し,状態確率や磁壁密度などの物理観測値を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 08:31:21 GMT)
Brain in the Dark: Design Principles for Neuromimetic Inference under the Free Energy Principle [0.0] 自由エネルギー原則(FEP)はAIで理解し実装するには複雑すぎると考えられていることが多い。
FEPはAIを理解し実装するには複雑すぎると考えられがちだ。
本稿では、FEPのデミスティフィケーションと、人間のような知覚能力を持つニューロミメティクスモデルを設計するための包括的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 00:18:47 GMT)
Bound states in the continuum in cuprous oxide quantum wells [0.0] 我々は、閉じ込められた電子-ホール対の長時間のリドベルク状態が連続体背景に現れることを示した。
有限サイズの多孔質酸化物結晶は, BICの同定に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:43:39 GMT)
Bound entangled states are useful in prepare-and-measure scenarios [0.0] 両部有界絡み状態は, 準備・測定シナリオにおける相関不等式に違反する可能性があることを示す。
有界絡み合い状態によるベルの不等式違反とは対照的に, 準備・測定シナリオにおける違反は小さく, 耐雑音性が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:32:42 GMT)
Black Box Work Extraction and Composite Hypothesis Testing [0.0] ブラックボックスワーク抽出は、量子熱力学において最も中心的なプロセスの1つである。
ブラックボックス設定における最適抽出作業は,複合仮説テストタスクの性能によって完全に特徴づけられることを示す。
また、この物理環境では、合成仮説が特定の相関を含む新しい量子シュタインの補題も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 06:42:26 GMT)
Band-edge superfluid of Bose-Einstein condensates in the spin-orbit-coupled Zeeman lattice [0.0] 基底状態相図のバンドエッジ位相はエキゾチックであり、非常に広いパラメータ状態に存在する。
バンドエッジ状態の超流動性は、基本励起と超流動分数によって同定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 03:37:26 GMT)
Autonomous Task Completion Based on Goal-directed Answer Set Programming [0.0] 本研究では,課題分解と完了のためのシステムの説明可能性と信頼性を高めるために,帰納的学習手法と目標指向の回答セットプログラミングを組み合わせることを提案する。
予備研究により、s(CASP)を利用してタスク問題を計算的に効率的な方法で解決するPythonハーネスが開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:46:56 GMT)
AttentionSmithy: A Modular Framework for Rapid Transformer Development and Customization [0.0] AttentionSmithyは、トランスフォーマーのイノベーションを単純化するモジュール式ソフトウェアパッケージです。
ユーザは、広範なコーディングなしに、トランスフォーマーの変種を迅速にプロトタイプ化し、評価することができる。
細胞型分類において95%以上の精度を達成し,遺伝子特異的モデリングにおける適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 17:15:26 GMT)
Assessing Generative AI value in a public sector context: evidence from a field experiment [0.0] 文書理解とデータ分析に関連する2種類の複合タスクの混合証拠が得られた。
ドキュメントタスクでは,Gen AIを用いた治療群は,回答品質スコアが17%,タスク完了時間が34%向上した。
データタスクでは、Gen AI治療群は品質スコアが12%低下し、コントロール群と比較して平均完了時間に有意な差は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:43:32 GMT)
Are Large Language Models Really Bias-Free? Jailbreak Prompts for Assessing Adversarial Robustness to Bias Elicitation [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は人工知能に革命をもたらし、卓越した計算能力と言語能力を示している。
これらのモデルは本質的に、トレーニングデータから生じる様々なバイアスに起因している。
本研究は,近年のLCMの応答におけるこれらのバイアスの存在について検討し,その公正さと信頼性への影響を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:30:41 GMT)
Architecture for Simulating Behavior Mode Changes in Norm-Aware Autonomous Agents [0.0] 本稿では,標準知能エージェントの動作をシミュレートするアーキテクチャを提案する。
エージェントの行動モードを標準的行動からリスクの高い行動モードに更新することは、エージェントが時間に敏感な救助活動に関与している場合に関係する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:49:02 GMT)
ArchComplete: Autoregressive 3D Architectural Design Generation with Hierarchical Diffusion-Based Upsampling [0.0] ArchCompleteはベクトル量子化モデルからなる2段階のボクセルベースの3D生成パイプラインである。
パイプラインのキーとなるのは、(i) 2.5Dの知覚的損失とともに最適化された、ローカルなパッチ埋め込みのコンテキスト的にリッチなコードブックを学習することです。
ArchCompleteは643ドルという解像度で自動回帰的にモデルを生成し、それを5123ドルまで改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 21:57:44 GMT)
Approaching the ultrastrong coupling regime between an Andreev level and a microwave resonator [0.0] ジョセフソン接合は半導体ナノワイヤで形成され、アンドレフ境界状態がホストされる。
アンドレーフ境界状態はナノスケールの弱いリンクに制限されているため、弱いリンクを流れる状態依存超電流を通して回路QEDアーキテクチャと結合する。
超伝導ループに埋め込まれたInAsナノワイヤ弱配線の作製とマイクロ波特性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:59:16 GMT)
Application-oriented automatic hyperparameter optimization for spiking neural network prototyping [0.0] この文書は、ニューラルネットワークインテリジェンス(NNI)ツールキットを参照フレームワークとして使用して、そのようなソリューションを1つ提示する。
SNNプロトタイピングのためのアプリケーション指向HPO実験に関する洞察の源泉として,提案パイプラインを用いた論文の要約が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:49:44 GMT)
Annealing Dynamics of Regular Rotor Networks: Universality and Its Breakdown [0.0] スピンベクトルランゲヴィン(SVL)モデルはモンテカルロモデルの代替として提案され、試験されている。
古典的O(2)ローターの非平衡ダイナミクスを正規グラフ上で研究する。
この結果は、長距離相互作用を特徴とする古典力学系におけるキブル・ズレーク機構の普遍的な分解を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:49:27 GMT)
An Empirical Study of $μ$P Learning Rate Transfer [0.0] 実際に,$mu$-Transfer法によってほぼ最適な学習率が得られることを示す。
明らかな約束にもかかわらず、$mu$P メソッドはまだ広く採用されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:19:42 GMT)
An Actionable Framework for Assessing Bias and Fairness in Large Language Model Use Cases [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な方法でバイアスを示すことができる。
特定のユースケースで使用するバイアスと公平度の測定値を決定するための,意思決定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:13:41 GMT)
Acute Lymphoblastic Leukemia Diagnosis Employing YOLOv11, YOLOv8, ResNet50, and Inception-ResNet-v2 Deep Learning Models [0.0] 本研究の目的は,急性リンパ芽球性白血病(ALL)の診断における画像処理と深層学習の手法を応用して,最先端の成果を達成することである。
YOLOv8、YOLOv11、ResNet50、Inception-ResNet-v2といった高度なディープラーニングモデルを利用することで、99.7%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 22:43:28 GMT)
Achronal localization and representation of the causal logic from conserved current, application to massive scalar boson [0.0] 共変時流の定位は、時間面を通過するフラックスを演算する共変時流から得られる。
初歩的な量子力学系に対する因果論理の共変表現が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 16:19:11 GMT)
A Survey of Reinforcement Learning for Optimization in Automation [0.0] この記事では、自動化におけるRLの現在の状況について考察し、製造業、エネルギーシステム、ロボット工学におけるその役割に注目します。
最先端の手法、主要な課題、そして各セクターにおける今後の研究の道程について論じ、複雑な最適化課題を解決するためのRLの能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 15:40:39 GMT)
A Novel Dialect-Aware Framework for the Classification of Arabic Dialects and Emotions [0.0] アラビア語における感情検出の現在の研究は、異なる方言で感情がどのように表現されるかについての認識を欠いている。
この研究は、与えられたテキストからアラビア語の方言や感情を識別し、予測できる新しいフレームワークを構築する。
アラビア方言の分類では88.9%の精度を達成し、最先端の結果を6.45ポイント上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 10:05:44 GMT)
A Hybrid Transformer Model for Fake News Detection: Leveraging Bayesian Optimization and Bidirectional Recurrent Unit [0.0] ベイズアルゴリズムを双方向Gated Recurrent Unit (BiGRU) と統合する最適化トランスフォーマーモデルを提案する。
実験の結果、BiGRU最適化トランスフォーマーはトレーニングセットで100%、テストセットで99.67%の精度を達成した。
提案アルゴリズムは, ほぼ100%の精度で10世紀頃に急速に収束し, その有効性と高速な分類能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:13:23 GMT)
A Hybrid Model for Few-Shot Text Classification Using Transfer and Meta-Learning [0.0] 本稿では,移動学習とメタ学習に基づく数ショットのテキスト分類モデルを提案する。
サンプルやメディアサンプルの少ない条件下では、トランスファーラーニングとメタラーニングに基づくモデルは、従来の機械学習やディープラーニングよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 09:00:32 GMT)
A Deep Inverse-Mapping Model for a Flapping Robotic Wing [0.0] システム制御では、システムのダイナミクスは入力によって制御され、望ましい結果が得られる。
羽ばたきロボットでは、複雑な流体運動が関与し、入力(翼運動学)を結果(空気力)にマッピングするのは簡単ではない。
本稿では,実験システムから得られたデータに基づくフラッピング翼系の逆マッピングのための機械学習ソリューションについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 14:46:04 GMT)
A Coq Formalization of Unification Modulo Exclusive-Or [0.0] 我々は、XOR-ユニフィケーション、すなわち排他的あるいは排他的理論の統一化に焦点をあてる。
証明アシスタントCoqでは,XOR統一問題を解くアルゴリズムを実装している。
我々はプログラミング言語OCamlの実装を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 11:51:37 GMT)
A CNN Approach to Automated Detection and Classification of Brain Tumors [0.0] 本研究の目的は、提供されたMRIデータを分析して、健康な脳組織と脳腫瘍を分類することである。
モデル作成に使用されるデータセットは、3,264個の脳MRIスキャンを含む、一般にアクセス可能で検証された脳腫瘍分類(MRI)データベースである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 19:33:26 GMT)
$Λ$CDM and early dark energy in latent space: a data-driven parametrization of the CMB temperature power spectrum [0.0] 変分オートエンコーダ(VAE)の非絡み合った「ラテント」表現によって与えられる宇宙モデルのデータ駆動パラメトリゼーションを提案する。
我々は、早期ダークエネルギー (EDE) 成分を付加した幅広い$Lambda$CDMと$Lambda$CDMの宇宙論を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 23:02:39 GMT)