Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Infini-gram: Scaling Unbounded n-gram Language Models to a Trillion Tokens [138.4]
神経大言語モデル(LLM)の時代には,$n$-gramの言語モデルがいまだに関係していることを示す。これは、2つの側面で$n$-gramのLMを近代化することで実現された。まず、ニューラルネットワークLLMと同じデータスケールでトレーニングする -- 5兆トークン。次に、既存の$n$-gram LMは、そのパフォーマンスを妨げる小さな$n$を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:59:50 GMT)
Learning Spatial-Semantic Features for Robust Video Object Segmentation [108.0]
本稿では,空間意味的特徴と識別的オブジェクトクエリを学習する,ロバストなビデオオブジェクトセグメンテーションフレームワークを提案する。 DAVIS 2017 test (textbf87.8%)、YoutubeVOS 2019 (textbf88.1%)、MOSE val (textbf74.0%)、LVOS test (textbf73.0%)を含むベンチマークデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:55:21 GMT)
Weak-for-Strong: Training Weak Meta-Agent to Harness Strong Executors [104.5]
本稿では、より小型でコスト効率の良い言語モデルをカスタマイズし、より強力なモデルを利用するための設計と最適化を行う新しいフレームワークであるWeakfor-Strong Harnessing (W4S)を提案する。 W4Sはマルチターンマルコフ決定プロセスとして設計を定式化し、エージェントワークフロー最適化のための強化学習を導入する。経験的な結果から、GPU時間でトレーニングされた7Bメタエージェントは、11ベンチマークで2.9%、最強のベースラインを2.9%上回るW4Sの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:27:31 GMT)
One-Minute Video Generation with Test-Time Training [104.0]
テストタイムトレーニングレイヤは、テキストストーリーボードから1分間のビデオを生成する。概念実証のため、TomとJerryの漫画に基づくデータセットをキュレートする。有望ではあるが、その結果はまだ成果物が含まれており、おそらくは事前訓練された5Bモデルの能力が限られているためだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:56:31 GMT)
Differential Transformer [99.5]
トランスフォーマーは、無関係な文脈に注意を向ける傾向がある。 Diff Transformerを導入し、ノイズをキャンセルしながら関連するコンテキストに注意を向ける。ロングコンテキストモデリング、キー情報検索、幻覚緩和、インコンテキスト学習、アクティベーションアウトリーの削減など、実用的な応用において顕著な利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:04:28 GMT)
SiReRAG: Indexing Similar and Related Information for Multihop Reasoning [96.6]
SiReRAGは、類似情報と関連する情報の両方を明示的に考慮する新しいRAGインデックス方式である。 SiReRAGは、3つのマルチホップデータセットの最先端インデックス手法を一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:47:16 GMT)
RevisEval: Improving LLM-as-a-Judge via Response-Adapted References [95.3]
RevisEvalは、応答適応参照による新しいテキスト生成評価パラダイムである。 RevisEvalは、理想的な参照が評価される応答に対する必要な関連性を維持するべきであるというキーオブザーバーによって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:42:01 GMT)
Text Speaks Louder than Vision: ASCII Art Reveals Textual Biases in Vision-Language Models [93.5]
視覚言語モデル(VLM)は、マルチモーダル情報処理において急速に進歩しているが、競合する信号の整合性は未解明のままである。この研究は、VLMがASCIIアートをどう処理するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:21:49 GMT)
Fast Controlled Generation from Language Models with Adaptive Weighted Rejection Sampling [90.9]
トークンの制約を評価するのは違法にコストがかかる LCDは文字列上のグローバル分布を歪め、ローカル情報のみに基づいてトークンをサンプリングすることができる。我々のアプローチは最先端のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:30:18 GMT)
Crowd Comparative Reasoning: Unlocking Comprehensive Evaluations for LLM-as-a-Judge [90.9]
提案するクラウド・ベース・コンピレーション・アセスメントは,提案するクラウド・レスポンスを,候補の応答と比較するための追加のクラウド・レスポンスを導入する。このプロセスはLLM-as-a-Judgeを効果的に誘導し、より詳細なCoT判定を提供する。提案手法は, 高い品質のCoTを製造し, 蒸留を判断し, 拒絶サンプリングにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:22:27 GMT)
DiffPatch: Generating Customizable Adversarial Patches using Diffusion Models [89.4]
DiffPatchは、自然主義的な逆パッチを生成するための新しい拡散ベースのフレームワークである。我々のアプローチでは、ユーザーは参照画像から始めることができ、マスクを組み込んで様々な形状のパッチを作成できる。本手法は,自然の外観を維持しつつ,最先端の非自然的パッチに匹敵する攻撃性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:38:19 GMT)
Towards Visual Text Grounding of Multimodal Large Language Model [88.1]
本稿では,テキストリッチな画像グラウンドのベンチマークを行うための命令データセットを新たに設計した新しいタスクであるTRIGを紹介する。具体的には,OCR-LLM-ヒューマンインタラクションパイプラインを提案し,800の注釈付き質問応答ペアをベンチマークとして作成する。提案したベンチマークによる各種MLLMの包括的評価は,テキストリッチな画像上でのグラウンド化能力の大幅な制限を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:01:59 GMT)
The Right Time Matters: Data Arrangement Affects Zero-Shot Generalization in Instruction Tuning [86.2]
インストラクションチューニングにおいてゼロショットの一般化は非常に早い段階で起こることを示す。より基礎的なトレーニングデータアレンジメントフレームワークであるテスト中心型マルチターンアレンジメントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:21:36 GMT)
InteractVLM: 3D Interaction Reasoning from 2D Foundational Models [85.8]
InactVLMは、人体と物体の3次元接触点を、ワン・イン・ザ・ワイルド画像から推定する新しい手法である。既存の方法は、高価なモーションキャプチャシステムや面倒な手動ラベリングを通じて収集された3Dコンタクトアノテーションに依存している。本稿では,人間の接触予測を対象のセマンティクス上で明示的に条件付けするセマンティック・ヒューマン・コンタクト推定というタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:59:33 GMT)
Balancing Task-invariant Interaction and Task-specific Adaptation for Unified Image Fusion [82.7]
統合画像融合は、マルチソース画像からの補完情報を統合し、画質を向上させることを目的としている。既存の一般画像融合法では、異なる融合タスクへの適応を可能にする明示的なタスク識別が組み込まれている。本稿では,タスク不変相互作用とタスク固有適応のバランスをとる,新たな統合画像融合フレームワーク「TITA」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:08:35 GMT)
Enhancing Compositional Reasoning in Vision-Language Models with Synthetic Preference Data [80.5]
SCRAMBLe: 2進選好学習によるMLLMの合成合成推論 MLLMはデータを用いて概念を解明することで改善できることを示し、モデルがクローズだが不正確な画像に対して正しいキャプションを好むように訓練される。 SCRAMBLeはこれらのMLLMの合成推論機能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:35:34 GMT)
Fast constrained sampling in pre-trained diffusion models [77.2]
任意の制約下で高速かつ高品質な生成を可能にするアルゴリズムを提案する。推測中、ノイズの多い画像上で計算された勾配更新と、最終的なクリーンな画像で計算されたアップデートとを交換できる。我々のアプローチは、最先端のトレーニングフリー推論アプローチに匹敵するか、超越した結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:36:42 GMT)
Compute-Constrained Data Selection [77.1]
多くの強力なデータ選択手法は、ほとんど計算に最適ではないことが分かりました。計算最適トレーニングでは、パープレキシティと勾配データ選択は、それぞれ5xと10xのトレーニング-選択モデルサイズ比を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:16:42 GMT)
REWIND: Real-Time Egocentric Whole-Body Motion Diffusion with Exemplar-Based Identity Conditioning [76.3]
本稿では,一段階拡散モデルREWINDを提案する。身体中心運動と手の動きの相関を効果的にモデル化する。また、ターゲットアイデンティティの小さなポーズ例に基づく新しいアイデンティティ条件付け手法を提案し、動き推定品質をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:44:11 GMT)
Scaling Laws for Predicting Downstream Performance in LLMs [75.3]
この研究は、性能推定のためのより計算効率のよい指標として、事前学習損失に焦点を当てている。 FLP-Mは、事前トレーニング中に複数のソースからのデータセットを統合する実践的なニーズに対処する、パフォーマンス予測の基本的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:47:09 GMT)
Prior2Former -- Evidential Modeling of Mask Transformers for Assumption-Free Open-World Panoptic Segmentation [74.6]
顕在学習に根ざしたセグメンテーション・ビジョン・トランスフォーマの最初のアプローチとして、Prefer2Former (P2F)を提案する。 P2Fは、ピクセル単位のバイナリマスク割り当てにおいて、モデル不確実性を計算するためのベータを組み込むことで、マスクビジョントランスフォーマーアーキテクチャを拡張している。 OODデータを使用しないメソッドの中では、OoDIS異常インスタンスベンチマークで最高ランクに達している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:53:14 GMT)
Direct Preference Knowledge Distillation for Large Language Models [73.5]
大規模言語モデル(LLM)のためのDPKD(Direct Preference Knowledge Distillation)を提案する。我々はLLMのKDを、暗黙の報酬と逆のKL分岐からなる最適化と目的の2段階に再構成する。実験と理論的解析により,KDにおける暗黙の報酬と出力選好の価値と効果を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:11:54 GMT)
Noisy Test-Time Adaptation in Vision-Language Models [73.1]
テスト時間適応(TTA)は、テスト中のターゲットデータのみに依存することにより、ソースデータとターゲットデータの分散シフトに対処することを目的としている。本稿では、ゼロショット方式で、テスト時にノイズのあるサンプルをターゲットとするデータにモデルを適応させることに焦点を当てたゼロショットノイズTTA(ZS-NTTA)を提案する。本稿では, 冷凍機の出力を擬似ラベルとして利用し, ノイズ検出器の訓練を行う適応ノイズ検出器(AdaND)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:44:36 GMT)
DeepNote: Note-Centric Deep Retrieval-Augmented Generation [72.7]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は質問応答のための大規模言語モデル(LLM)における事実誤りと幻覚を緩和する我々は、ノート中心の適応検索により、知識ソースの奥深くで堅牢な探索を実現する適応RAGフレームワークであるDeepNoteを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:17:17 GMT)
Content-Aware Transformer for All-in-one Image Restoration [72.4]
画像復元のための変形可能なスライディングウィンドウトランスであるDSwinIRを提案する。本稿では,画像の内容に基づいて受容場を適応的に調整する,変形可能なウィンドウ自己アテンションを提案する。提案したDSwinIRモデルは、変形可能なスライドウインドウ変換器と中央アンサンブルパターンを統合し、CNNと変換器の強度を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:24:41 GMT)
What is Wrong with Perplexity for Long-context Language Modeling? [71.3]
長いコンテキスト入力は、会話の拡張、文書の要約、多数のショットインコンテキスト学習といったタスクにおいて、大きな言語モデル(LLM)にとって不可欠である。パープレキシティ(PPL)は、長期コンテキスト能力の評価には信頼性が低いことが証明されている。長短コンテキストコントラスト法を用いて鍵トークンを識別する手法であるbfLongPPLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:40:09 GMT)
AR-1-to-3: Single Image to Consistent 3D Object Generation via Next-View Prediction [71.3]
拡散モデルに基づく新しい次世代予測パラダイムAR-1-to-3を提案する。提案手法は,生成したビューと入力ビューとの整合性を大幅に改善し,高忠実度3Dアセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:31:45 GMT)
Unleashing the Power of LLMs in Dense Retrieval with Query Likelihood Modeling [69.8]
大規模言語モデル(LLM)は魅力的な意味理解能力を示している。デンス検索は情報検索(IR)において重要な課題であり、下流タスクを再びランク付けする基盤となっている。我々は、差別的検索器のコントラスト学習のためのより良いバックボーンを得るために、QL推定の補助的タスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:03:59 GMT)
CADCrafter: Generating Computer-Aided Design Models from Unconstrained Images [69.8]
CADCrafterは画像からパラメトリックCADモデル生成フレームワークで、合成テクスチャなしCADデータのみをトレーニングする。多様な幾何学的特徴を正確に捉えるための幾何エンコーダを導入する。提案手法は、実際の制約のないCADイメージを頑健に処理でき、また、目に見えない汎用オブジェクトにも一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:01:35 GMT)
Leveraging LLMs for Utility-Focused Annotation: Reducing Manual Effort for Retrieval and RAG [69.5]
本研究では,Large Language Models (LLMs) が,検索モデルのトレーニングにおいて,人間のアノテーションを効果的に置き換えられるかどうかを検討する。提案実験により,実用性を重視したアノテーションを訓練したレトリバーは,ドメイン外設定でトレーニングしたアノテーションを有意に上回った。 20%の人間アノテーションでトレーニングされたデータだけで、ユーティリティ中心のアノテーションでトレーニングされたレトリバーが、完全に人間のアノテーションでトレーニングされたモデルのパフォーマンスにマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:05:52 GMT)
Learning Activity View-invariance Under Extreme Viewpoint Changes via Curriculum Knowledge Distillation [67.8]
ビデオからのビュー不変学習の方法は、最小のシーンクラッタを持つ制御されたマルチビュー設定に依存している。本稿では,このような重度視認性の存在下で,リッチな映像表現を学習する手法を提案する。我々は,時間的キーステップグラウンドと微粒化キーステップ認識ベンチマークの両方において,SOTAモデルよりも優れた2つのタスクに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:30:30 GMT)
DualPM: Dual Posed-Canonical Point Maps for 3D Shape and Pose Reconstruction [67.1]
そこで,Dual Point Map (DualPM)を導入し,同じ画像一点関連画素からオブジェクト上の3D位置へ,残りのポーズでオブジェクトの標準バージョンへ,一対の点マップを抽出する。 3次元再構成と3次元ポーズ推定はDualPMの予測に還元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:56:29 GMT)
Large-Scale Targeted Cause Discovery with Data-Driven Learning [66.9]
本稿では,観測結果から対象変数の因果変数を推定する機械学習手法を提案する。ローカル推論戦略を用いることで、我々のアプローチは変数数に線形な複雑さを伴ってスケールし、数千の変数に効率的にスケールアップする。大規模遺伝子制御ネットワークにおける因果関係の同定に優れた性能を示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:11:00 GMT)
DFormerv2: Geometry Self-Attention for RGBD Semantic Segmentation [66.8]
既存のアプローチでは、深度マップとRGBイメージをエンコードし、それらの間に特徴融合を行い、より堅牢な予測を可能にする。我々はDFormerv2という強力なRGBDエンコーダを提案し、ニューラルネットワークで深度情報をエンコードするのではなく、深度マップを幾何先行として明示的に利用する。我々のゴールは、すべての画像パッチトークンの深さと空間距離から幾何学的手がかりを抽出し、それを用いて、自己注意における注意重みを割り当てることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:06:07 GMT)
FastVAR: Linear Visual Autoregressive Modeling via Cached Token Pruning [66.5]
既存のVisual Autoregressive (VAR)パラダイムは、各スケールステップでトークンマップ全体を処理し、複雑性と実行時のスケーリングを画像の解像度で劇的に向上させる。 VARを用いた効率的な解像度スケーリングのための訓練後高速化手法であるFastmoreを提案する。実験によると、FastmoreはFlashAttention-accelerated VARをさらに2.7$times$でスピードアップでき、パフォーマンスは1%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:35:39 GMT)
Enhancing the Reasoning Ability of Multimodal Large Language Models via Mixed Preference Optimization [65.6]
我々は、MLLMのマルチモーダル推論能力を高めるために、選好最適化(PO)プロセスを導入する。具体的には、自動選好データ構築パイプラインを設計し、高品質で大規模なマルチモーダル推論選好データセットであるMMPRを作成する。マルチモーダルCoT性能を向上するMPO(Mixed Preference Optimization)と呼ばれるシンプルな手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:09:39 GMT)
Improving Multilingual Retrieval-Augmented Language Models through Dialectic Reasoning Argumentations [65.1]
そこで,Dialectic-RAG(Dialectic-RAG, DRAG)を提案する。我々は、文脈内学習戦略と、より小さなモデルをインストラクションするための実演の構築の両方において、我々のフレームワークが与える影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:55:15 GMT)
AdvKT: An Adversarial Multi-Step Training Framework for Knowledge Tracing [64.8]
知識追跡(KT)は、学生の知識状態を監視し、質問シーケンスに対する反応をシミュレートする。既存のKTモデルは通常、単一ステップのトレーニングパラダイムに従っており、大きなエラーの蓄積につながる。本稿では,多段階KTタスクに着目した新しい知識追跡のための多段階学習フレームワーク(AdvKT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:31:57 GMT)
M-Prometheus: A Suite of Open Multilingual LLM Judges [64.2]
M-Prometheusは,多言語出力の直接評価とペア比較フィードバックを両立できるオープンウェイトLLM判定器のスイートである。 M-Prometheusモデルは、20以上の言語にまたがる多言語報酬ベンチマークや、4つの言語対をカバーする文語機械翻訳(MT)評価において、最先端のLLM判事より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:37:26 GMT)
DeltaProduct: Improving State-Tracking in Linear RNNs via Householder Products [63.7]
リニアリカレントニューラルネットワーク(線形RNN)は、シーケンスモデリングのためのトランスフォーマーの競合代替手段として登場した。既存のアーキテクチャは、その状態遷移行列の構造によって規定される、表現性と効率の基本的なトレードオフに直面している。我々はDeltaProductを紹介し、トークンごとに複数の(n_h$)ステップを踏んで、状態追跡と言語モデリングの優れた機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:39:44 GMT)
Benchmarking Multi-modal Semantic Segmentation under Sensor Failures: Missing and Noisy Modality Robustness [61.9]
マルチモーダルセマンティックセグメンテーション(MMSS)は、モーダル間で補完情報を統合することで、単一モーダルデータの制限に対処する。顕著な進歩にもかかわらず、マルチモーダルデータ品質の変動と不確実性により、研究と実世界の展開の間に大きなギャップが持続する。 Intire-Missing Modality (EMM)、Random-Missing Modality (RMM)、Noisy Modality (NM)の3つのシナリオでMMSSモデルを評価する頑健性ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:00:07 GMT)
Unsupervised 3D Point Cloud Completion via Multi-view Adversarial Learning [61.1]
MAL-UPCは、領域レベルとカテゴリ固有の幾何学的類似性の両方を効果的に活用するフレームワークである。我々のMAL-UPCは3Dの完全な監視を一切必要とせず、トレーニングセットにおける一視点部分的な観察のみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 00:45:34 GMT)
TULIP: Towards Unified Language-Image Pretraining [61.0]
既存のCLIPライクなモデルの代替として,オープンソースでドロップイン可能なTを導入する。提案手法は, 生成データの拡張, 画像画像の強化, テキストコントラスト学習, 画像/テキスト再構成正規化を利用して, きめ細かい視覚的特徴を学習する。当社のアプローチでは、ベンチマーク全体で既存の最先端(SOTA)モデルを上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:50:58 GMT)
Are You Getting What You Pay For? Auditing Model Substitution in LLM APIs [60.9]
ブラックボックスAPIを通じてアクセスされるLarge Language Models (LLM)は、信頼の課題をもたらす。ユーザーは、宣伝されたモデル機能に基づいたサービスの料金を支払う。プロバイダは、運用コストを削減するために、特定のモデルを安価で低品質の代替品に隠蔽的に置き換えることができる。この透明性の欠如は、公正性を損なうとともに、信頼を損なうとともに、信頼性の高いベンチマークを複雑にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:57:41 GMT)
Caption Anything in Video: Fine-grained Object-centric Captioning via Spatiotemporal Multimodal Prompting [60.6]
CAT-V(Caption AnyThing in Video)は、オブジェクト中心のビデオキャプションを微粒化するためのトレーニング不要のフレームワークである。 Cat-Vは3つの重要なコンポーネントを統合している: SAMIに基づくフレーム間の正確なオブジェクトセグメンテーションのためのセグメンタ、TRACE-UniVLを動力とするテンポラルアナライザ、Intern-2.5を使用するキャピタ。我々のフレームワークは、追加のトレーニングデータを必要とすることなく、オブジェクトの属性、アクション、ステータス、インタラクション、環境コンテキストの詳細な時間的記述を生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:35:36 GMT)
EffOWT: Transfer Visual Language Models to Open-World Tracking Efficiently and Effectively [60.5]
Open-World Tracking (OWT) は,任意のカテゴリのすべてのオブジェクトを追跡することを目的としている。 EffOWTは未知のカテゴリの追跡基準OWTAで5.5%の絶対的なゲインを達成するが、完全な微調整に比べてパラメータの1.3%しか更新しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:47:58 GMT)
Genetic Instruct: Scaling up Synthetic Generation of Coding Instructions for Large Language Models [59.6]
大規模言語モデル(LLM)は、効果的なアライメントのために高品質な命令データを必要とする。本稿では,大規模かつ高品質な符号化命令を合成するスケーラブルなアルゴリズムであるGenematic-Instructを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:35:11 GMT)
SpaceVLLM: Endowing Multimodal Large Language Model with Spatio-Temporal Video Grounding Capability [58.5]
大規模言語モデル (LMLM) は時間的あるいは空間的局所化において顕著な進歩を遂げた。しかし、彼らは時間的なビデオグラウンドの実行に苦慮している。時間的ビデオグラウンドティングを具備したMLLMであるSpaceLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:47:42 GMT)
Factored-NeuS: Reconstructing Surfaces, Illumination, and Materials of Possibly Glossy Objects [58.3]
提案する多視点画像からシーンの表面, 材料, 照明を復元する手法を開発した。追加のデータは必要ないし、光沢のあるオブジェクトや明るい照明も扱える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:24:58 GMT)
SEAL: Steerable Reasoning Calibration of Large Language Models for Free [58.2]
大規模言語モデル(LLM)は、拡張チェーン・オブ・ソート(CoT)推論機構を通じて複雑な推論タスクに魅力的な機能を示した。最近の研究では、CoT推論トレースにかなりの冗長性が示されており、これはモデル性能に悪影響を及ぼす。我々は,CoTプロセスをシームレスに校正し,高い効率性を示しながら精度を向上する,トレーニング不要なアプローチであるSEALを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:42:07 GMT)
Resource-Efficient Beam Prediction in mmWave Communications with Multimodal Realistic Simulation Framework [58.0]
ビームフォーミングは、方向と強度を最適化して信号伝送を改善するミリ波通信において重要な技術である。マルチモーダルセンシング支援ビーム予測は,ユーザ位置やネットワーク条件を予測するために,さまざまなセンサデータを使用して注目されている。その有望な可能性にもかかわらず、マルチモーダルセンシング支援ビーム予測の採用は、高い計算複雑性、高いコスト、限られたデータセットによって妨げられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:38:25 GMT)
Bridging Knowledge Gap Between Image Inpainting and Large-Area Visible Watermark Removal [57.8]
本稿では,事前学習した画像の塗装モデルの表現能力を活用する新しい特徴適応フレームワークを提案する。本手法は, 透かしの残像の残像を塗布バックボーンモデルに流し込むことにより, 透かしと透かし除去の知識ギャップを埋めるものである。高品質な透かしマスクへの依存を緩和するために,粗い透かしマスクを用いて推論プロセスを導出する新たな訓練パラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:37:14 GMT)
Exploring Kernel Transformations for Implicit Neural Representations [57.2]
入射神経表現(INR)は、ニューラルネットワークを利用して、対応する属性に座標をマッピングすることで、信号を表現する。この研究は、モデル自体を変更せずに入出力のカーネル変換の効果を探求する先駆者となった。我々の発見の副産物は、スケールとシフトを組み合わせて、INRを無視できないオーバーヘッドで著しく向上させる、単純で効果的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:43:50 GMT)
CITER: Collaborative Inference for Efficient Large Language Model Decoding with Token-Level Routing [57.0]
Token-lEvel Routing(CITER)との協調推論は、小規模および大規模言語モデルの効率的な協調を可能にするフレームワークである。ルータの学習をポリシー最適化として定式化し、予測の質と生成の推論コストの両方に基づいて報酬を受け取る。実験の結果,CITERは高品質な生成を保ちながら推論コストを低減し,リアルタイムおよびリソース制約のあるアプリケーションに対して有望なソリューションを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:22:31 GMT)
H-STAR: LLM-driven Hybrid SQL-Text Adaptive Reasoning on Tables [56.7]
本稿では,2段階のプロセスにシンボル的アプローチと意味的アプローチ(テキスト的アプローチ)を統合し,制約に対処する新しいアルゴリズムを提案する。実験の結果,H-STARは3つの質問応答(QA)と事実検証データセットにおいて,最先端の手法を大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 00:44:34 GMT)
MMAudio: Taming Multimodal Joint Training for High-Quality Video-to-Audio Synthesis [56.0]
マルチモーダル・ジョイント・トレーニング・フレームワークであるMMAudioを用いて、高品質で同期化された音声、ビデオ、オプションのテキスト条件を合成することを提案する。 MMAudioは大規模で手軽に利用できるテキストオーディオデータを共同でトレーニングし、セマンティックに整合した高品質なオーディオサンプルを生成する。 MMAudioはテキスト・オーディオ・ジェネレーションにおいて驚くほどの競争力を発揮し、ジョイントトレーニングが単一モダリティのパフォーマンスを妨げないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:00:00 GMT)
Towards Understanding How Knowledge Evolves in Large Vision-Language Models [55.8]
我々はマルチモーダル知識がどのように進化し、最終的にLVLM(Large Vision-Language Models)において自然言語を誘導するかを考察する。知識進化における2つの重要なノードを同定する: 臨界層と突然変異層、進化過程を3段階に分割する: 急速な進化、安定化、突然変異。我々の研究は、LVLMにおける知識進化の軌跡を初めて明らかにし、その基盤となるメカニズムを理解するための新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:16:51 GMT)
Is Best-of-N the Best of Them? Coverage, Scaling, and Optimality in Inference-Time Alignment [54.8]
推論時間計算は、言語モデルのパフォーマンスをスケールするための強力な軸を提供する。我々は, (i) 応答品質, (ii) 計算量の観点から, 推論時アライメントアルゴリズムの性能を解析する。我々は$textttInferenceTimePessimism$を紹介した。これは推論時間計算の故意使用を通じて報酬ハッキングを緩和する新しいアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:44:38 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） (Mon, 07 Apr 2025 11:24:13 GMT)
Unsupervised Denoising for Signal-Dependent and Row-Correlated Imaging Noise [54.0]
本稿では,行関連や信号依存の撮像ノイズを処理できる,教師なしのディープラーニングベースデノイザについて紹介する。提案手法では,特殊設計の自己回帰デコーダを備えた変分オートエンコーダを用いる。本手法では,事前学習した雑音モデルを必要としないため,雑音のないデータを用いてスクラッチから訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:09:47 GMT)
A Survey on Personalized Content Synthesis with Diffusion Models [53.8]
本稿では,テストタイム微調整(TTF)と事前学習適応(PTA)に分類できるPCS研究の一般的な枠組みを紹介する。対象、顔、スタイルのパーソナライゼーションといった分野における専門的なタスクを探求し、独自の課題とイノベーションを強調します。有望な進展にもかかわらず、我々は、オーバーフィッティングや、主題の忠実さとテキストアライメントのトレードオフなど、現在進行中の課題についても議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:08:28 GMT)
QID: Efficient Query-Informed ViTs in Data-Scarce Regimes for OCR-free Visual Document Understanding [53.7]
トレーニング済みのVision-Language Modelを新しいデータセットで微調整することは、ビジョンエンコーダの最適化に不足することが多い。視覚エンコーダにクエリの埋め込みを統合する,新しい,合理化されたアーキテクチャ保存アプローチであるQIDを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:58:44 GMT)
Find A Winning Sign: Sign Is All We Need to Win the Lottery [52.6]
既存のIP手法によって訓練されたスパースネットワークは,パラメータ記号と正規化層パラメータが保存されている場合,アトラクションの基盤を保持することができることを示す。本手法により訓練されたスパースネットワークと正規化層パラメータとの線形経路における高い誤差障壁を防止し, 正規化層パラメータへの依存を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:30:38 GMT)
GReaTer: Gradients over Reasoning Makes Smaller Language Models Strong Prompt Optimizers [52.2]
本稿では,タスク固有の推論よりも勾配情報を直接組み込む新しいプロンプト最適化手法であるGReaTerを紹介する。 GReaTerはタスク損失勾配を利用して、オープンソースの軽量言語モデルのためのプロンプトの自己最適化を可能にする。 GReaTerは、従来の最先端のプロンプト最適化手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:39:16 GMT)
Inter-event Interval Microscopy for Event Cameras [52.1]
イベントカメラは、革新的なバイオインスパイアされたセンサーであり、強度を直接知覚するのではなく、強度の変化を感知することで従来のカメラとは異なる。蛍光顕微鏡における静的および動的シーンの静的なイベントカメラを用いたイベント・ツー・インテンシティ変換を実現する。我々は,ハイダイナミックレンジや高速シナリオなど,様々な場面でIEIMatデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:05:13 GMT)
Gaussian Mixture Flow Matching Models [52.0]
拡散モデルは正規分布をガウス平均として近似し,その平均を推定する一方,フローマッチングモデルはガウス平均をフロー速度としてパラメータ化する。離散化誤差による数段階のサンプリングでは性能が低下し、分類器フリーガイダンス(CFG)では過飽和色が生じる傾向にある。本稿では,CFGの過飽和問題を緩和し,画像生成品質を向上する新しい確率的ガイダンス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:59:42 GMT)
A Desideratum for Conversational Agents: Capabilities, Challenges, and Future Directions [52.0]
大規模言語モデル(LLM)は、従来の対話システムから、自律的な行動、文脈認識、ユーザとのマルチターンインタラクションが可能な高度なエージェントへと、会話AIを推進してきた。本調査では,人間レベルの知性にアプローチするよりスケーラブルなシステムにおいて,何が達成されたのか,どのような課題が持続するのか,何を行う必要があるのか,といった,次世代の会話エージェントのデシラトゥムを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:01:25 GMT)
BriLLM: Brain-inspired Large Language Model [51.8]
BriLLMは非トランスフォーマー、非GPT、非伝統的な機械学習入出力制御型生成言語モデルである。 4000トークン,32次元ノード幅,16token長列予測機能,GPT-1に匹敵する言語モデル予測性能を備えた,中国語の最初の BriLLM バージョンをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:09:39 GMT)
Track4Gen: Teaching Video Diffusion Models to Track Points Improves Video Generation [51.7]
Track4Genは、ビデオ拡散損失とフレーム間のポイントトラッキングを組み合わせた空間的に認識されたビデオジェネレータである。 Track4Genは、安定したビデオ拡散をバックボーンとして使用し、ビデオ生成とポイントトラッキングを統合することが可能であることを実証している。評価の結果,Track4Genは外見のドリフトを効果的に低減し,時間的安定性と視覚的コヒーレントな映像生成を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:16:47 GMT)
Baichuan 2: Open Large-scale Language Models [51.3]
我々は、70億と13億のパラメータを含む大規模な多言語言語モデルであるBaichuan 2を、2.6兆のトークン上でスクラッチからトレーニングする。 Baichuan 2は、MMLU、CMMLU、GSM8K、HumanEvalなどの公開ベンチマークで、同様のサイズの他のオープンソースモデルにマッチするか、より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:04:39 GMT)
Pr$εε$mpt: Sanitizing Sensitive Prompts for LLMs [49.8]
Pr$epsilonepsilon$mptは、プロンプト消毒剤を実装する新しいシステムである。 Pr$epsilonepsilon$mptは、意味のあるプライバシー保証を実現するための実用的な方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:52:40 GMT)
Lightweight and Direct Document Relevance Optimization for Generative Information Retrieval [49.7]
生成情報検索(GenIR)は、文書識別子(ドシデント)生成タスクとして文書検索を定式化する有望なニューラル検索パラダイムである。既存のGenIRモデルはトークンレベルのミスアライメントに悩まされており、次のトークンを予測するためにトレーニングされたモデルは、ドキュメントレベルの関連性を効果的にキャプチャできないことが多い。本稿では,トークンレベルのドシデント生成と文書レベルのドシデンス推定をペアのランク付けによる直接最適化により整合するダイレクトドキュメントレバレンス最適化(DDRO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:27:37 GMT)
PBR-NeRF: Inverse Rendering with Physics-Based Neural Fields [49.6]
シーン形状,材料,照明を共同で推定できる逆レンダリング(IR)モデルを提案する。本手法は, 材料推定を必要とする他の逆レンダリングおよび3次元再構成フレームワークに容易に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:51:03 GMT)
Matrix encoding method in variational quantum singular value decomposition [49.5]
条件測定は、アシラ測定における小さな成功確率を避けるために行われる。このアルゴリズムの目的関数は、1量子サブシステムの状態を測定することによって確率的に得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:37:11 GMT)
The Human Robot Social Interaction (HSRI) Dataset: Benchmarking Foundational Models' Social Reasoning [49.3]
本研究は,実世界のソーシャルインタラクションにおいて,人工知能(AI)エージェントの社会的推論を促進することを目的としている。我々は、言語モデル(LM)と基礎モデル(FM)の能力をベンチマークするために、大規模な実世界のヒューマンロボット社会インタラクション(HSRI)データセットを導入する。私たちのデータセットは、400以上の現実世界の人間のソーシャルロボットインタラクションビデオと10K以上のアノテーションで構成され、ロボットの社会的エラー、能力、合理性、修正行動の詳細を記述しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:27:02 GMT)
Few-shot Personalized Scanpath Prediction [49.2]
スキャンパス予測のためのパーソナライズされたモデルは、個々の被験者の視覚的嗜好と注意パターンに関する洞察を提供する。既存のスキャンパス予測モデルのトレーニング方法は、データ集約的であり、新しい個人に効果的にパーソナライズできない。本稿では,ペルソナライズされたパーソナライズされたスキャンパス予測タスク(FS-PSP)とそれに対応する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:48:41 GMT)
Quantization Hurts Reasoning? An Empirical Study on Quantized Reasoning Models [49.0]
我々は、オープンソースのDeepSeek-R1-Distilled QwenおよびLLaMAファミリーを評価し、量子化推論モデルに関する最初の体系的研究を行う。本研究は,様々なビット幅の最先端アルゴリズムを用いて,重み,KVキャッシュ,アクティベーション量子化について検討する。モデルのサイズ、モデルの起源、タスクの難しさを、パフォーマンスの重要な決定要因とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:22:45 GMT)
VAPO: Efficient and Reliable Reinforcement Learning for Advanced Reasoning Tasks [49.0]
本稿では,価値に基づくパラダイム内での推論モデルに適した新しいフレームワークVAPOを提案する。 VAPOは最先端のスコアが$mathbf60.4$に達する。同じ実験条件下で直接比較すると、VAPOはDeepSeek-R1-Zero-Qwen-32BとDAPOの結果を10点以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:21:11 GMT)
Uni4D: A Unified Self-Supervised Learning Framework for Point Cloud Videos [48.8]
事前学習段階における識別的4次元表現を学習するための,最初の自己異方性MAEを紹介する。我々は,Uni4Dと呼ぶ全4Dタスクの微調整性能を向上できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:47:36 GMT)
Taxonomy-Aware Evaluation of Vision-Language Models [48.3]
本稿では,視覚言語モデルから生成されたような制約のないテキスト予測を分類学に対して評価するためのフレームワークを提案する。具体的には,分類学における予測の正しさと特異性を評価するために,階層的精度とリコール対策を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:46:59 GMT)
TetSphere Splatting: Representing High-Quality Geometry with Lagrangian Volumetric Meshes [47.5]
TetSphere は四面体球の集合を変形することによって3次元形状を表す。不規則三角形、非多様体性、浮動小辞典などの一般的なメッシュ問題に対処する。画像から3D、テキストから3D生成などの生成モデリングタスクにシームレスに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:27:13 GMT)
Distilling Spectral Graph for Object-Context Aware Open-Vocabulary Semantic Segmentation [47.0]
画像にオブジェクトレベルの文脈知識を取り入れた新しいアプローチを導入する。提案手法は,多種多様なデータセットにまたがる高い一般化性を有する最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:25:44 GMT)
MME-Unify: A Comprehensive Benchmark for Unified Multimodal Understanding and Generation Models [46.9]
既存のMLLMベンチマークは、統一MLLM(U-MLLM)の評価において重大な課題に直面している。 U-MLLMを体系的に評価するための総合評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:12:54 GMT)
Collab-RAG: Boosting Retrieval-Augmented Generation for Complex Question Answering via White-Box and Black-Box LLM Collaboration [46.8]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、しばしばマルチホップ質問応答タスクを正確に処理するのに苦労する。ホワイトボックス小言語モデル(SLM)とブラックボックス大言語モデル(LLM)を活用するトレーニングフレームワークであるCollab-RAGを紹介する。我々は、Collab-RAGが既存のブラックボックスオンリーとSLMファインチューニングベースラインを平均で1.8%～14.2%上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:52:22 GMT)
EarthDial: Turning Multi-sensory Earth Observations to Interactive Dialogues [46.6]
本研究では,地球観測(EO)データに特化して設計された対話型アシスタントであるEarthDialを紹介する。 EarthDialはマルチスペクトル、マルチテンポラル、マルチ解像度の画像をサポートし、幅広いリモートセンシングタスクを可能にする。 44の下流データセットに対する実験結果から、EarthDialは既存のジェネリックモデルやドメイン固有モデル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） (Mon, 07 Apr 2025 06:19:02 GMT)
S-Eval: Towards Automated and Comprehensive Safety Evaluation for Large Language Models [46.1]
生成型大規模言語モデル (LLMs) は、自然言語処理に革命をもたらした。最近の証拠は、LLMが社会規範に反する有害なコンテンツを生成できることを示している。 S-Evalは,新たに定義された包括的リスク分類を持つ自動安全評価フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:52:28 GMT)
Fast Scrambling in the Hyperbolic Ising Model [46.0]
本稿では,AdS2を背景とした混合フィールドIsingモデルであるHyperbolic Isingモデルにおける多体カオスとスクランブルについて検討する。局所的なサイトに依存した近接相互作用のみを持つこのモデルは、最大カオスであり、高速スクランブラーとして分類でき、あるパラメータ集合のカオスに縛られたマルダセナ・シェンカー・スタンフォード(MSS)を飽和させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:38:20 GMT)
Survey on Algorithms for multi-index models [45.1]
マルチインデックスモデルを用いてインデックス空間を推定するアルゴリズムに関する文献をレビューする。主な焦点は、ガウス空間における計算効率のよい(多項式時間)アルゴリズム、これらの方法によって一貫性が保証される仮定、およびそれらのサンプル複雑性である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:50:11 GMT)
Improving entanglement purification through coherent superposition of roles [45.0]
量子通信技術の潜在能力を最大限活用するためには、絡み合いの浄化と蒸留プロトコルが不可欠である。本研究では, 密閉状態の役割のコヒーレントな重畳を利用して, 密閉状態の浄化効率を向上する, 密閉状態浄化設計戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:31:53 GMT)
6Img-to-3D: Few-Image Large-Scale Outdoor Driving Scene Reconstruction [45.0]
本稿では, 高速でスケーラブルなトランスフォーマーベースエンコーダ・レンダ法である6Img-to-3Dを3次元再構成に導入する。本手法は,大規模で非有界な屋外運転シナリオに対して,外向きの6つの入力画像から3次元のパラメータ化三面体を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:07:31 GMT)
Safety Layers in Aligned Large Language Models: The Key to LLM Security [43.8]
整列 LLM の内部パラメータは、微調整攻撃を受けた場合のセキュリティ劣化に対して脆弱である。我々の研究は、パラメータレベルでのLLMの整列化におけるセキュリティのメカニズムを明らかにし、モデルの中央に小さな連続した層を識別する。そこで本稿では, 安全部分調整(SPPFT)方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:23:33 GMT)
Grounding 3D Object Affordance with Language Instructions, Visual Observations and Interactions [43.8]
本稿では,言語指導,視覚的観察,インタラクションに基づく3次元オブジェクトの可利用性に基づく新しいタスクを提案する。 LMAffordance3Dは,最初のマルチモーダルな言語誘導型3Dアベイランスグラウンドティングネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:38:23 GMT)
COIG-P: A High-Quality and Large-Scale Chinese Preference Dataset for Alignment with Human Values [43.1]
高品質で大規模な中国の嗜好データセットであるCOIG-Pを紹介する。これは、Chat、Code、Math、Logic、Nove、Roleの6つの異なるドメインにまたがる1009万の中国の好みペアで構成されている。スコアリングにLLMを使用する場合のオーバーヘッドを軽減するため,COIG-Pを用いて8Bサイズの中国語リワードモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:15:51 GMT)
Correcting Class Imbalances with Self-Training for Improved Universal Lesion Detection and Tagging [43.1]
CT研究におけるユニバーサル病変検出・タグング(ULDT)は,腫瘍の負担評価と経過に伴う病変の進行(成長・収縮)の追跡に重要である。以前の研究では、DeepLesionデータセット(4,427人、研究10,594人、CTスライス32,120人、病変32,735人、体の一部のラベル8人)をアルゴリズム開発に使用していたが、このデータセットは完全に注釈付けされておらず、クラス不均衡を含んでいる。我々は,DeepLesionの11.5%のサブセットを限定的に使用して,ULDTのための自己学習パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:57:03 GMT)
SoK: Frontier AI's Impact on the Cybersecurity Landscape [42.8]
本稿では,フロンティアAIがサイバーセキュリティに与える影響を詳細に分析する。まず、サイバーセキュリティにおけるフロンティアAIの限界リスクを定義し、分類する。そして、サイバーセキュリティにおけるフロンティアAIの現在と将来の影響を体系的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:25:18 GMT)
Looped Transformers for Length Generalization [42.0]
適応的なステップ数を持つループ変換器は長さの一般化を著しく向上することを示す。我々は,提案した学習アルゴリズムを用いてループ変換器を訓練し,様々なタスクに対して,高度に長大な一般化可能な解を学習することを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:03:44 GMT)
A Cautionary Tale About "Neutrally" Informative AI Tools Ahead of the 2025 Federal Elections in Germany [42.0]
我々は、客観的な政治的情報の提供において、AIベースのVoting Advice Applications(VAA)と大規模言語モデル(LLM)の信頼性を検討する。我々の分析は、Wale-O-Matの38の文に対する党の反応との比較に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:52:04 GMT)
Preconditioned FEM-based Neural Networks for Solving Incompressible Fluid Flows and Related Inverse Problems [41.9]
偏微分方程式で記述された技術システムの数値シミュレーションと最適化は高価である。この文脈で比較的新しいアプローチは、ニューラルネットワークの優れた近似特性と古典的有限要素法を組み合わせることである。本稿では, この手法を, サドルポイント問題と非線形流体力学問題に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:45:14 GMT)
Optimized Multi-Token Joint Decoding with Auxiliary Model for LLM Inference [41.9]
大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクで顕著な成功を収めた。推論プロセスは、デコードの各ステップにおける単一トーケン生成により、相当な時間とエネルギー要求によって妨げられる。 MTJD を高速化する新しいフレームワークである Multi-token Assisted Decoding (MTAD) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:21:40 GMT)
Dynamic Vision Mamba [41.8]
マンバベースの視覚モデルは、注意に基づくモデルよりも計算的に効率的であることから、広く注目を集めている。トークンの冗長性については、初期トークンプルーニング手法がトレーニングと推論の不整合をもたらすことを解析的に見出した。ブロック冗長性については,マンバ型視覚モデルの推論速度がSSMブロック数に大きく影響しているという経験的観察に基づいて,各画像が動的にSSMブロックを選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:31:28 GMT)
Seeing is Believing? Enhancing Vision-Language Navigation using Visual Perturbations [41.6]
先進的なVLNモデルが実際の環境の視覚的内容を理解しているかどうかを検討する。意外なことに、ノイズの多い視覚入力であっても、単純な分岐展開は、パラドックス的にナビゲーションの有効性を向上する。分岐量と視覚的品質の両方の影響を探索する多機能マルチブランチアーキテクチャ(MBA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:15:04 GMT)
DataLab: A Unified Platform for LLM-Powered Business Intelligence [41.2]
我々は,ワンストップLLMベースのエージェントフレームワークと拡張計算ノートブックインターフェースを統合した統合BIプラットフォームであるDataLabを紹介する。 DataLabは、データ準備、分析、可視化において、さまざまなデータロールのためのさまざまなBIタスクをサポートする。最大58.58%の精度向上と61.65%のトークンコスト削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:01:15 GMT)
A Formalisation of the Purpose Framework: the Autonomy-Alignment Problem in Open-Ended Learning Robots [39.9]
自律性と制御のバランスをとる自律ロボットの設計を支援するための計算フレームワークを提案する。人間の目的は、人間がロボットに学ばせるか、やらないかを規定する。このフレームワークは、自律的なアライメント問題を、より難解なサブプロブレムに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:46:43 GMT)
DiCoTTA: Domain-invariant Learning for Continual Test-time Adaptation [39.8]
連続テスト時間適応(CTTA)のための新しいオンラインドメイン不変学習フレームワークを提案する。そこで本研究では,意味内容を損なうことなく,ドメイン不変の特徴を学習するための新しいモデルアーキテクチャとテスト時間適応戦略を提案する。 DiCoTTAは4つのパブリックCTTAベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:09:18 GMT)
The Curse of CoT: On the Limitations of Chain-of-Thought in In-Context Learning [39.6]
CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは、大規模言語モデルにおける推論能力を高める能力として広く認識されている。 CoTは、様々なモデルスケールやベンチマークの複雑さに対して、直接応答を一貫して過小評価していることを示す。パターンベースICLにおけるCoTの性能を駆動する基本的明示的双対性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:51:06 GMT)
Controlled-squeeze gate in superconducting quantum circuits [39.6]
マイクロ波共振器における電磁界の非古典的状態を作成する方法を提案する。分散結合量子ビットの状態に条件付きSQUID終端共振器にスキューズ操作を適用する制御ゲートに基づく。このツールを用いて任意のキュービット状態から圧縮状態の重ね合わせをマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:05:05 GMT)
A Llama walks into the 'Bar': Efficient Supervised Fine-Tuning for Legal Reasoning in the Multi-state Bar Exam [38.7]
法的な推論タスクは、ドメイン固有の知識と推論プロセスの複雑さのために、大きな言語モデル(LLM)に固有の課題を示す。本稿では,Llama 2 7B と Llama 3 8B の小さい言語モデルが,MBE (Multi-state Bar Examination) の限られたデータセットを用いて,いかに効果的に微調整できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:31:22 GMT)
Synthetic Data Generation & Multi-Step RL for Reasoning & Tool Use [38.5]
強化学習は大規模言語モデルの性能を向上させることが示されている。マルチステップ最適化シナリオを対象とした合成データ生成とRL手法を提案する。ステップワイズ強化学習(SWiRL)は、反復的に多段階推論とツール使用データを生成し、そのデータから学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:20:58 GMT)
The Role of Environment Access in Agnostic Reinforcement Learning [37.5]
大規模な状態空間を持つ環境における強化学習(RL)について検討する。我々は、機能近似の最も弱い形態を、不可知的政策学習(agnostic policy learning)とみなす。標準オンラインRL設定では,サンプル効率のよい政策学習は不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:19:56 GMT)
Roadmap to fault tolerant quantum computation using topological qubit arrays [37.0]
本稿では、耐雑音性、トポロジカルに保護されたMajoranaベースの量子ビットに基づく、フォールトトレラントな量子コンピューティングアーキテクチャに向けたデバイスロードマップについて述べる。当社のロードマップは,測定ベースのクビットベンチマークプロトコルを実現する単一キュービットデバイスと,測定ベースのブレイディングを用いて1キュービットのクリフォード演算を行う2キュービットデバイスと,論理キュービット上で行う場合の2キュービット操作の改善を示すために使用可能な8キュービットデバイスと,の4世代にわたる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:09:44 GMT)
PRIMA.CPP: Speeding Up 70B-Scale LLM Inference on Low-Resource Everyday Home Clusters [36.5]
primaは分散推論システムで、CPU/GPU、低RAM/VRAM、Wi-Fi、クロスプラットフォームのサポートを組み合わせて、毎日のホームデバイスで70Bスケールのモデルを実行する。プリマはラマ、エクソ、アンドラマを30B+モデルで上回り、メモリ圧力は6%以下である。これにより、Llama 3、DeepSeek R1、Qwen 2.5、QwQなどのフロンティア30B-70Bモデルがホームアシスタントに導入され、高度なAIが個人に対して真にアクセスできるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:46:21 GMT)
SegSTRONG-C: Segmenting Surgical Tools Robustly On Non-adversarial Generated Corruptions -- An EndoVis'24 Challenge [35.3]
外科データ科学専門のベンチマークと課題であるSegSTRONG-Cを紹介する。我々は、予期せぬ不利な非敵対的な汚職の下でのモデル劣化をよりよく理解することを目指している。挑戦者のパフォーマンスは平均0.9394 DSCと0.9301 NSDを達成し、刺激的な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:44:14 GMT)
Query Smarter, Trust Better? Exploring Search Behaviours for Verifying News Accuracy [35.1]
本研究では,異なるクエリ生成戦略がニュース検証に与える影響と,検索方法が情報評価の精度に与える影響について検討する。その結果,検索行動はニュースに対する信頼に大きく影響し,複数のクエリを含む検索が高品質な結果をもたらすことがわかった。ブースト」の介入は限られた影響しか与えなかったが、ユーザによる検索結果の徹底的なレビューを促すインタフェース設計により、クエリの定式化が促進されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:50:13 GMT)
HaPy-Bug -- Human Annotated Python Bug Resolution Dataset [34.8]
HaPy-Bugは、バグ修正に関連する793のPythonソースコードコミットのキュレートデータセットである。我々はHaPy-Bugを分析し、ファイルの目的、変更の種類、および絡み合った変更の分布を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:04:56 GMT)
Lumina-OmniLV: A Unified Multimodal Framework for General Low-Level Vision [34.3]
Lunima-OmniLVは低レベルビジョンのための汎用マルチモーダルマルチタスクフレームワークである。画像復元、画像の強化、弱いセマンティックな密度予測、スタイル化の4つのカテゴリにまたがる100以上のサブタスクに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:22:00 GMT)
Audio-visual Controlled Video Diffusion with Masked Selective State Spaces Modeling for Natural Talking Head Generation [34.1]
textbfACTalkerは、多信号制御と単信号制御の両方をサポートするエンドツーエンドのビデオ拡散フレームワークである。本手法は,多様な信号によって駆動される自然な顔映像を生成し,マンバ層は競合なく複数の駆動モードをシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:32:46 GMT)
DoCIA: An Online Document-Level Context Incorporation Agent for Speech Translation [33.6]
文書レベル機械翻訳(MT)における談話課題の処理には文書レベルコンテキストが不可欠である文書レベルのコンテキストを組み込むことでSTパフォーマンスを向上させるオンラインフレームワークであるDoCIAを開発した。実験の結果,DoCIAは文と談話の指標において従来のST基準よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:26:49 GMT)
Black Swan: Abductive and Defeasible Video Reasoning in Unpredictable Events [33.5]
BlackSwanSuiteは、予期しない事象を推論する視覚言語モデルの能力を評価するためのベンチマークである。我々は,3,800 MCQ,4,900 生成,6,700 のイエス/ノー質問からなる総合的なベンチマークスイートを1,655 本の動画にまとめてキュレートする。これらのタスクでは、人間から最大32%のパフォーマンスギャップが見られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:26:05 GMT)
Scalable chip-based 3D ion traps [32.9]
マイクロファブリックチップベースの3Dイオントラップは、多数の量子ビットを実現するために多くのイオンを格納するためにスケーラブルである。本稿では,チップベースの3Dイオントラップの最近の展開について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:33:37 GMT)
On the Robustness of GUI Grounding Models Against Image Attacks [32.7]
UGroundのような最先端GUIグラウンドモデルのロバスト性を3つの条件下で体系的に評価する。実験により,GUI接地モデルは対向摂動や低分解能条件に対して高い感度を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:58:45 GMT)
Multimodal Agricultural Agent Architecture (MA3): A New Paradigm for Intelligent Agricultural Decision-Making [32.6]
現代の農業は生産効率を最適化し、持続可能な開発を達成するという2つの課題に直面している。これらの課題に対処するために,本研究では,革新的なtextbfMultimodal textbfAgricultural textbfAgent textbfArchitecture (textbfMA3)を提案する。本研究では、分類、検出、視覚質問応答(VQA)、ツール選択、エージェント評価の5つの主要なタスクを含むマルチモーダル農業エージェントデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:32:41 GMT)
Achieving binary weight and activation for LLMs using Post-Training Quantization [32.2]
大規模言語モデル(LLM)を1ビット精度に量子化することは、計算コストを大幅に削減する。既存の量子化技術は、4ビット以下の重みとアクティベーション精度を使用する場合(W4A4)、顕著な性能劣化に悩まされる。 W (1+1)A (1*4) 構成で、重みを1ビットに量子化し、細粒度グループ化のための1ビットを追加し、アクティベーションを4倍のチャネル数で1ビットに量子化するポストトレーニング量子化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:50:04 GMT)
PanoDreamer: Consistent Text to 360-Degree Scene Generation [32.2]
PanoDreamerは、フレキシブルテキストとイメージコントロールを備えた、一貫性のある3Dシーン生成のためのフレームワークである。提案手法では,大規模言語モデルとワープ・リファイン・パイプラインを用い,まず初期画像を生成する。次に、異なる視点から、初期点クラウドと整合した追加画像を生成するために、いくつかのアプローチを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:57:01 GMT)
DA2Diff: Exploring Degradation-aware Adaptive Diffusion Priors for All-in-One Weather Restoration [32.2]
本稿では,DA2Diff と呼ばれるオールインワン気象の回復に適応した劣化を考慮した拡散パラダイムを提案する。学習可能な一連のプロンプトをデプロイし、CLIP空間の即時類似性制約によって分解認識表現をキャプチャする。本稿では,動的気象対応ルータを用いた動的専門家選択変調器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:38:57 GMT)
LLM-based Automated Grading with Human-in-the-Loop [32.1]
大規模言語モデル (LLM) は、自動短応答グレーディング (ASAG) にますます使われている。本研究では,Human-in-the-loop (HITL) アプローチを用いて,ASAGタスクにおけるLLMの可能性を探究する。提案するフレームワークである GradeHITL は LLM の生成特性を利用して人間の専門家に質問を投げかける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:23:07 GMT)
Enhancing LLM-Based Short Answer Grading with Retrieval-Augmented Generation [32.1]
大型言語モデル(LLM)は、言語タスクにおいて人間のような能力を持つ。 Retrieval-augmented Generation (RAG) は有望な解決策として現れる。自動グレーティングのための適応的なRAGフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:17:41 GMT)
A Survey on Federated Unlearning: Challenges and Opportunities [32.0]
本論文は、この新興分野における研究動向と課題を特定することを目的として、未学習の未学習文学を深く研究することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:55:57 GMT)
Can RLHF be More Efficient with Imperfect Reward Models? A Policy Coverage Perspective [32.0]
本稿では,オンラインRLHFにおける不完全な報酬モデルから知識を伝達する方法を検討する。本稿では,従来のオンライン学習と比較して,新しい伝達学習原理と証明可能な利点を持つ理論的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:56:56 GMT)
Infinitely Divisible Noise for Differential Privacy: Nearly Optimal Error in the High $\varepsilon$ Regime [31.7]
差分プライバシー(DP)は、複数のパーティがDPでデータセット全体を保護するために独立したノイズを付加する分散方式で達成できる。本設定では, 一般化離散ラプラス(GDL)機構と, 負二項共有の相違による分布, マルチスケール離散ラプラス(MSDLap)機構の2つのメカニズムを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:50:46 GMT)
EduPlanner: LLM-Based Multi-Agent Systems for Customized and Intelligent Instructional Design [31.6]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)時代において、かなり高度なスマート教育を行っている。 EduPlannerはLLMベースのマルチエージェントシステムであり、評価エージェント、エージェント、質問アナリストから構成される。 EduPlannerは、カリキュラムと学習活動のためのカスタマイズされたインテリジェントな教育設計を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:49:12 GMT)
The 1st Solution for 4th PVUW MeViS Challenge: Unleashing the Potential of Large Multimodal Models for Referring Video Segmentation [31.4]
本稿では,ビデオセグメンテーションにおけるLMMの可能性を完全に解き放つための,シンプルで効果的な推論最適化手法を提案する。我々のソリューションはMeViSテストセットで61.98%のJ&Fを達成し、CVPR 2025で第4回PVUWチャレンジMeViSトラックで1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:24:54 GMT)
Direct Measurement of the Singlet Lifetime and Photoexcitation Behavior of the Boron Vacancy Center in Hexagonal Boron Nitride [31.1]
ファンデルワールス(vdW)の電子スピン欠陥は量子センシングのための有望なプラットフォームを提供する。ここでは, 時間分解発光(PL)測定とナノ秒ライジング時間 nm レーザーを用いて, 中性子照射によるhBNのサブミクロンサイズフレーク中の$V_B$アンサンブルの単一状態寿命を決定する。我々は、単一サブミクロンhBNフレークにおける$V-_B$アンサンブルの熱および光偏光電子スピン分布のPLダイナミクスを探索し、その結果に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:42:43 GMT)
Observation of non-Hermitian bulk-boundary correspondence in non-chiral non-unitary quantum dynamics of single photons [31.1]
非エルミート系において、保存されたキラル対称性は重要な要素の1つであり、非エルミート位相を決定する上で重要な役割を果たす。理論的には1次元(1D)非エルミート系とキラル対称性の破れを持つバルク境界対応を理論的に予測し,実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:43:43 GMT)
Not All Data Are Unlearned Equally [30.9]
未学習の成功は、モデルの事前学習データにおいて、学習したい知識の頻度に依存するかを検討する。確率と生成に基づくアンラーニング評価のミスアライメントを発見し、モデルが大きくなるにつれてこの問題が悪化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:29:02 GMT)
Double Visual Defense: Adversarial Pre-training and Instruction Tuning for Improving Vision-Language Model Robustness [30.9]
本稿では,対角的視覚摂動に対する視覚言語モデルの堅牢性について検討する。我々は、Webスケールデータを用いて、スクラッチから大規模な対角視言語事前学習を行う。次に、対角的視覚的指導のチューニングを取り入れて防御を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:45:45 GMT)
Learning Affine Correspondences by Integrating Geometric Constraints [30.7]
本稿では, 密マッチングと幾何制約を統合することで, 正確なアフィン対応を抽出するパイプラインを提案する。具体的には、密マッチングと新しいキーポイントスケールと向き推定器の助けを借りて、新しい抽出フレームワークを導入する。実験により,提案手法の精度とロバスト性は,画像マッチングタスクにおいて既存の手法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） (Mon, 07 Apr 2025 08:44:50 GMT)
Truthful or Fabricated? Using Causal Attribution to Mitigate Reward Hacking in Explanations [30.7]
思考の連鎖の説明は、大きな言語モデルの決定過程を調べるために広く使われている。これらの説明の忠実さを必然的に低減することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:49:23 GMT)
Towards Benchmarking and Assessing the Safety and Robustness of Autonomous Driving on Safety-critical Scenarios [30.4]
自律運転の現在の評価は、通常、自然運転のシナリオで行われる。多くの事故は、安全クリティカルシナリオとしても知られるエッジケースで発生することが多い。現在、安全クリティカルなシナリオを構成するものを明確に定義していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:26:00 GMT)
M2-omni: Advancing Omni-MLLM for Comprehensive Modality Support with Competitive Performance [30.4]
M2-omniは、GPT-4oと競合する性能を実現する、最先端のオープンソースオムニ-MLLMである。 M2-omniは統合マルチモーダルシーケンスモデリングフレームワークを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:54:28 GMT)
Content-Distortion High-Order Interaction for Blind Image Quality Assessment [30.3]
内容と歪みは、画像の視覚的品質に影響を与える2つの主要な要因として広く認識されている。既存のNo-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) 法では、コンテンツと歪みの間の複雑な相互作用を捉えることができない。我々は,階層的相互作用フレームワーク内で局所歪みとグローバルなコンテンツ特徴を集約する,CoDI-IQAと呼ばれる堅牢なNR-IQAアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:44:30 GMT)
Explainability of AI Uncertainty: Application to Multiple Sclerosis Lesion Segmentation on MRI [30.1]
本研究では,予測の不確実性の潜在的な原因を説明する新しい枠組みを紹介する。提案した分析は、不確実性とエラーの関係から関連する医療・工学的要因へと焦点を移す。症例によっては, 病変の大きさ, 形状, 皮質の関与など, 不確実性が強く関与していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:09:27 GMT)
Prompt-CAM: Making Vision Transformers Interpretable for Fine-Grained Analysis [29.8]
本稿では,視覚変換器(ViT)を微粒化解析に応用するための新しい手法を提案する。 Prompt-CAMは、事前訓練されたViTのクラス固有のプロンプトを学習し、対応する出力を分類に使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:03:40 GMT)
URECA: Unique Region Caption Anything [29.4]
地域レベルのキャプションは、特徴を強調しながら、特定の画像領域の自然言語記述を生成することを目的としている。マルチグラニュラリティ領域キャプションに適した大規模データセットであるURECAデータセットを紹介する。多粒度領域を効果的に符号化する新しいキャプションモデルであるURECAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:59:44 GMT)
ToReMi: Topic-Aware Data Reweighting for Dynamic Pre-Training Data Selection [28.8]
ToReMiは、トピックの関連や観察された学習パターンに応じてトレーニングサンプル重量を調整する新しいフレームワークである。実験の結果,ToReMiの変種は従来の事前学習手法よりも優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:33:33 GMT)
CARE: Aligning Language Models for Regional Cultural Awareness [28.7]
既存の言語モデル(LM)はしばしば西洋中心のバイアスを示し、多様な文化的知識を表現するのに苦労する。これに対処する以前の試みは、合成データに頼り、文化的な知識を英語でのみ表現するものだった。まず、中国文化とアラブ文化に関する2,580の質問に対して、人選好による24.1k応答の多言語リソースであるCAREを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:57:06 GMT)
What Makes Large Language Models Reason in (Multi-Turn) Code Generation? [28.6]
思考の連鎖は、大規模言語モデル(LLM)の出力を改善するための一般的な手段として確立されている。本稿では,複数回にまたがる自動再プロンプトに焦点をあてて,幅広いプロンプト戦略の効果について検討する。本研究は, 小型かつ大規模なサンプリング予算を持つ全モデルにおいて, 継続的に性能を向上させる戦略を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:05:50 GMT)
Ensuring Safety in an Uncertain Environment: Constrained MDPs via Stochastic Thresholds [28.5]
本稿では,マルコフ決定過程(CMDP)を推定しきい値に対する制約で制約し,未知かつ不確実な環境下での強化学習の安全性を目標とした。我々は、不確実で動的な環境との相互作用から得られたGrowingWindowサンプリングを利用して閾値を推定し、そのしきい値に対して複数の制約を課す新しいモデルベース原始双対アルゴリズムであるPSOT(Pessimistic-Optimistic Thresholding)を設計する。 SPOTは、しきい値が不明な不確実な環境で保証された性能を実現する最初の強化学習アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:58:19 GMT)
OrderChain: A General Prompting Paradigm to Improve Ordinal Understanding Ability of MLLM [28.2]
本稿では,MLLMの規則的理解能力を,特異性と共通性モデリングにより向上させる,新規で汎用的なプロンプトパラダイムであるOrderChainを提案する。 OrderChainを用いたLarge Language and Vision Assistantモデルは,多様なORデータセットに基づいて,ベースラインのLLaVAを大幅に改善することを示す。私たちの知る限りでは、OrderChainは、ORタスクのMLLMを拡張した最初の作品です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:53:44 GMT)
A Survey on Federated Analytics: Taxonomy, Enabling Techniques, Applications and Open Issues [28.1]
フェデレーション分析(FA)は、生データを集中することなく、多様なデータ所有者間で協調的なデータ分析をサポートする新興技術である。この調査は、まずFAの概要を提供し、鍵となる概念を解明し、同様の概念との関係を議論することでギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:11:28 GMT)
User Feedback Alignment for LLM-powered Exploration in Large-scale Recommendation Systems [28.0]
大規模なレコメンデーションシステムでは,ユーザエクスペリエンスを,確立された嗜好を超えて拡張する行為であるExplorationが課題となっている。本稿では,LLM推論時間スケーリングと階層的プランニングを組み合わせることで,新規性を損なうことなく,レコメンデーションの妥当性を向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:44:12 GMT)
ChartQAPro: A More Diverse and Challenging Benchmark for Chart Question Answering [27.6]
新しいベンチマークであるChartQAProを紹介した。これは157のさまざまなソースから1,341のチャートを含み、さまざまなチャートタイプにまたがっている。 21モデルによる評価は,ChartQAPro上でのLVLMの性能低下を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:05:06 GMT)
From Sparse Signal to Smooth Motion: Real-Time Motion Generation with Rolling Prediction Models [27.5]
ローリング予測モデル(RPM)は、時間的および空間的にスパースな入力信号からスムーズな全体運動を生成する。 GORPは、商用バーチャルリアリティ(VR)ヘッドセットから、高品質なボディモーショングラウンドの真実をペアにした、初めての、現実的なスパース入力のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:00:34 GMT)
SMF: Template-free and Rig-free Animation Transfer using Kinetic Codes [27.4]
アニメーションリグは、特定のキャラクターメッシュにスパース動作記述を適用して、時間的に一貫性のあるフルボディモーションを生成する。既存のアプローチには、アノテーション付きトレーニングデータ、テンプレートベースのシェイプオーダへのアクセス、アーティストが設計した変形といった制限が混在している。本研究では,スパース動作表現を頑健に訓練可能な自己監督型フレームワークとして,自己監督型運動場(SMF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:42:52 GMT)
Probabilistic Uncertain Reward Model: A Natural Generalization of Bradley-Terry Reward Model [27.4]
本稿では,報酬ハッキングに対処する確率的不確実リワードモデル(PURM)を提案する。 PURMは、最終的な報酬性能を改善しつつ、報酬ハッキングの開始を著しく遅らせることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:42:56 GMT)
Learnable Sparse Customization in Heterogeneous Edge Computing [27.2]
異種フェデレート学習(FedLPS)のための学習可能なパーソナライズ・スパシフィケーションを提案する。 FedLPSは、局所データ表現におけるモデルユニットの重要性を学び、パーソナライズされたデータ特徴を正確に抽出するために、最小限の重要度に基づくスパースパターンを導出する。実験により、FedLPSは精度とトレーニングコストにおいてステータスクオアプローチ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） (Mon, 07 Apr 2025 06:21:16 GMT)
BIASINSPECTOR: Detecting Bias in Structured Data through LLM Agents [27.2]
本稿では,構造化データの自動バイアス検出のための,エンド・ツー・エンドのマルチエージェント・シナジー・フレームワークBIASINSPECTORを紹介する。まず、ユーザが特定した偏見検出タスクを分析し、多種多様なツールセットで実装する多段階計画を開発した。構造化データのバイアス検出において、例外的な全体的なパフォーマンスを実現し、より公平なデータアプリケーションのための新しいマイルストーンを設定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:12:00 GMT)
MegaScale-Infer: Serving Mixture-of-Experts at Scale with Disaggregated Expert Parallelism [26.9]
Mixture-of-Experts (MoE)は、大規模言語モデル(LLM)をスケールし、性能を向上し、計算の複雑さを減らし、大きな可能性を誇示している。大規模MOEモデルを提供するための効率よく費用効率の良いシステムであるMegaScale-Inferを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:42:30 GMT)
Prompting the Unseen: Detecting Hidden Backdoors in Black-Box Models [26.9]
ビジュアルプロンプト(VP)は、ソースドメインタスクをターゲットとした、よく訓練された凍結モデルに適応する。 textscBPromは、不審なモデルのバックドアを特定するブラックボックスモデルレベルの検出方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:55:40 GMT)
Attentional Graph Neural Network Is All You Need for Robust Massive Network Localization [26.9]
我々は,大規模ネットワークローカライゼーションという重要な非線形回帰問題に対処するための注意機構を備えたグラフニューラルネットワーク(GNN)を設計する。グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく従来のネットワークローカライゼーション手法について概観する。拡張として,GCN方式の感度閾値決定問題を解決するために,特別に設計された注意型GNN (AGNN) モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:39:56 GMT)
On the Effectiveness and Generalization of Race Representations for Debiasing High-Stakes Decisions [26.7]
Gemma 2B と LLama 3.2 3B は強いバイアスを示す。ジェマは黒人よりも白人が26%多く、ラマは白人よりもアジア人が60%多い。分散アライメントサーチを用いて、モデルのアクティベーション内で「レース部分空間」を識別し、それらをデバイアスモデル決定に介入することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:59:58 GMT)
Video-Bench: Human-Aligned Video Generation Benchmark [26.3]
生成モデルが視覚的にリアルで高品質なビデオを生成することを保証するためには、ビデオ生成アセスメントが不可欠である。本稿では,豊富なプロンプトスイートと広範囲な評価次元を備えた総合的なベンチマークであるVideo-Benchを紹介する。 Soraを含む先進的なモデルの実験は、ビデオベンチがあらゆる次元にわたる人間の好みと優れた整合性を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:32:42 GMT)
Disentangling Instruction Influence in Diffusion Transformers for Parallel Multi-Instruction-Guided Image Editing [26.0]
Instruction Influence Disentanglement (IID) は,複数命令の並列実行を可能にする新しいフレームワークである。我々は、DiTにおける自己注意機構を分析し、各命令の影響を解消するために、命令固有の注意マスクを導出する。 IIDは、既存のベースラインと比較して、忠実度と命令完了性を改善しながら拡散ステップを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:26:25 GMT)
Transforming Future Data Center Operations and Management via Physical AI [26.0]
ミッションクリティカルなインフラとしてのデータセンターは、人工知能(AI)とデジタル経済の成長を支えている。 Internet DCからAI DCへの進化は、ビジネスレジリエンスの向上とオーナシップの総コスト削減のために、データセンタの運用と管理に関する新たな課題を導入している。我々は,DCの運用と管理を進めるための新しい物理AI(PhyAI)フレームワークを提案し,開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:09:22 GMT)
S^4M: Boosting Semi-Supervised Instance Segmentation with SAM [25.9]
半教師付きインスタンスセグメンテーションは、ラベル付きデータに制限があるため、課題を引き起こす。現在の教師中心のフレームワークは、信頼性の低い擬似ラベルの品質のため、パフォーマンス上の制約に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:59:10 GMT)
Evaluating Knowledge Graph Based Retrieval Augmented Generation Methods under Knowledge Incompleteness [25.7]
KG-RAG(Knowledge Graph based Retrieval-Augmented Generation)は、質問回答(QA)のようなタスクにおける大規模言語モデル(LLM)推論を強化する手法である。既存のベンチマークでは、KG-RAG性能に対するKGの不完全性の影響を適切に捉えていない。我々は、KG-RAG法がKGの不完全性に敏感であることを示し、現実的な設定においてより堅牢なアプローチの必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:08:03 GMT)
PartStickers: Generating Parts of Objects for Rapid Prototyping [25.6]
プロトタイピングは、しばしば、ビデオゲームのための新しい生物を構築するときなど、オブジェクトの特定の部分を必要とする。既存のtext-to-imageメソッドはオブジェクト全体を生成するだけである。中性背景に物体の孤立部分を生成する「部分ステッカー生成の新しいタスクと方法」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:07:17 GMT)
Detecting AI-Generated Video via Frame Consistency [25.3]
生成したビデオのオープンソースデータセットと検出手法を初めて提案する。まず,964のプロンプトからなるスケーラブルなデータセットを提案する。第二に、空間的人工物に基づく検出器が一般化性に欠けていることの探索実験により明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:01:27 GMT)
Local-Cloud Inference Offloading for LLMs in Multi-Modal, Multi-Task, Multi-Dialogue Settings [25.2]
大規模言語モデル(LLM)は、複数の対話やマルチモーダルデータソースを通じてマルチタスク解決能力を示すことができる。 LLMのこれらのユニークな特徴は、その大きなモデルサイズとともに、そのデプロイメントをより困難にしている。我々は,マルチモーダル,マルチタスク,マルチ対話という3次元オフロードを備えたローカルクラウドLLM推論システムであるTMOを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:49:28 GMT)
Let it Snow! Animating Static Gaussian Scenes With Dynamic Weather Effects [25.1]
3D Gaussian Splattingは、最近、静的な3Dシーンの高速かつ光リアルな再構築を可能にした。本稿では,物理量に基づく地球規模の気象効果を静的な場面に組み込むために,ガウス粒子表現を組み合わせた新しい枠組みを提案する。我々のアプローチは、降雪、降雨、霧、砂嵐など様々な気象効果をサポートし、また、落下物も支援できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:51:21 GMT)
MotionPRO: Exploring the Role of Pressure in Human MoCap and Beyond [24.8]
既存のモーションキャプチャー(MoCap)手法は、物理的妥当性を無視しながら視覚的類似性に焦点を当てている。本稿では,人体と物理的世界との相互作用の観点から,圧力の役割を探求することによって人間のMoCapを再考する。実験により、RGB機能による融合圧力は、客観的な測定値において性能を著しく向上するだけでなく、仮想人間を3Dシーンで確実に駆動することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:17:24 GMT)
Efficient Reinforcement Finetuning via Adaptive Curriculum Learning [24.5]
強化微調整(RFT)は、大規模言語モデル(LLM)の数学的推論能力を高める大きな可能性を示している。 AdaRFTは、モデルの最近の報奨信号に基づいて、トレーニング問題の難易度を動的に調整する。 AdaRFTはトレーニングステップの数を最大2倍に削減し、精度をかなりのマージンで向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:31:31 GMT)
ARC-NeRF: Area Ray Casting for Broader Unseen View Coverage in Few-shot Object Rendering [24.5]
本研究では,新規なエリアレイキャスティング戦略を用いた効果的な正則化手法であるARC-NeRFを提案する。我々のARC-NeRFはベースラインより優れており、シャープに描画された細部を持つ複数のベンチマークで競合する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:27:55 GMT)
SSLFusion: Scale & Space Aligned Latent Fusion Model for Multimodal 3D Object Detection [24.4]
ディープニューラルネットワークに基づくマルチモーダル3Dオブジェクト検出は、確かに大きな進歩を遂げている。しかし,2次元画像から抽出した特徴と3次元点雲から抽出した特徴との間の空間的情報とスケールのずれにより,依然として課題に直面している。本稿では,3次元から2次元の空間アライメントモジュールと,遅延モードの相互融合モジュールからなる,新しいスケール・スペースアラインド・ラテントフュージョンモデルであるSSLFusionを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:15:06 GMT)
DDPM Score Matching and Distribution Learning [24.3]
スコア推定はスコアベース生成モデル(SGM)のバックボーンである本稿では,パラメータと密度推定のタスクに対するスコア推定を削減したフレームワークを提案する。我々は,H"クラスに対する密度推定のための最小値と準多項式PAC密度推定アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:07:19 GMT)
Continuous Locomotive Crowd Behavior Generation [23.5]
本研究では,不均一な行動や相互作用を伴う連続的,現実的な群集軌道を自動生成する新しい手法を提案する。提案手法は, 多様な集団行動パターンを効果的にモデル化し, 地理的に異なる環境にまたがってよく一般化できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:08:59 GMT)
Reasoning Models Know When They're Right: Probing Hidden States for Self-Verification [23.2]
本研究は,仮説モデルが解答正解性に関する情報を隠蔽状態の探索によって符号化するかどうかを考察する。得られたプローブは、中間回答を高い精度で検証し、高度に校正されたスコアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:42:01 GMT)
Sequential-NIAH: A Needle-In-A-Haystack Benchmark for Extracting Sequential Needles from Long Contexts [23.1]
本研究では,長期の文脈から逐次情報を抽出する大規模言語モデルの能力を評価するためのベンチマークであるSequential-NIAHを紹介する。ベンチマークには、長さ8Kから128Kトークンまでのコンテキストと、14,000のサンプル(テスト用に2000が予約されている)のデータセットが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:50:12 GMT)
Towards Optimal Heterogeneous Client Sampling in Multi-Model Federated Learning [22.8]
フェデレーション学習により、エッジデバイスは、ローカルデータを共有せずに、協力的にモデルをトレーニングできる。クライアントは複数の無関係なFLモデルをトレーニングする必要があるかもしれないが、通信制約はすべてのモデルを同時にトレーニングする能力を制限する。本稿では,サーバにおける通信制限を明示的に尊重しつつ,トレーニングのばらつきを最小限に抑えた損失ベースサンプリング手法MMFL-LVRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:43:17 GMT)
AutoOpt: A General Framework for Automatically Designing Metaheuristic Optimization Algorithms with Diverse Structures [22.6]
本稿では,多様な構造を持つメタヒューリスティックアルゴリズムを自動設計するための汎用フレームワークAutoOptを提案する。メタヒューリスティックファミリーをできるだけ広くカバーするアルゴリズムの一般的なプロトタイプ。提案したプロトタイプに適合する有向非巡回グラフアルゴリズムの表現。操作対象のグラフの代替コンパクト形式を提供するグラフ表現埋め込み方法。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:22:35 GMT)
Counterfactual Situation Testing: From Single to Multidimensional Discrimination [22.6]
本稿では,個人識別のための因果データマイニングフレームワークであるCSTについて述べる。我々は、単体(例えば、ジェンダー)と多次元(例えば、ジェンダーとレース)の差別テストを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:09:21 GMT)
CoLa -- Learning to Interactively Collaborate with Large LMs [22.4]
自動ガイドを学習するための新しい自己指導型学習パラダイムであるCoLaを紹介する。我々は,人間によるQAデータセットの人間による研究を行うことにより,人間と自動ガイドの戦略を比較した。自動ガイドは,その戦略を推論者の能力に適応させることで人間より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:08:58 GMT)
No Re-Train, More Gain: Upgrading Backbones with Diffusion model for Pixel-Wise and Weakly-Supervised Few-Shot Segmentation [22.3]
Few-Shot (FSS) は、注釈付き画像のみを使用して、新しいクラスを分割することを目的としている。現在のFSSメソッドでは、再トレーニングなしでのバックボーンアップグレードの柔軟性、さまざまなアノテーションを均一に扱うことができない、という3つの問題に直面している。本稿では,FSSタスクを拡散過程を用いた条件生成問題として概念化する新しいフレームワークであるDiffUpを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:39:44 GMT)
Machine learning emulation of precipitation from km-scale regional climate simulations using a diffusion model [22.3]
高解像度の気候シミュレーションは気候変動の影響を理解するのに有用である。 CPMGEMは2.2km分解能の地域CPMによる降水シミュレーションをはるかに低コストでシミュレートする。運転する地球規模の気候モデルの60kmの解像度で入力を受け取り、これらを8.8kmまでダウンスケールし、平均時分解能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:08:37 GMT)
Large Language Models are In-Context Molecule Learners [22.1]
In-Context Molecule Adaptation (ICMA)は、大規模言語モデルが文脈例から分子文アライメントを学習できるようにする新しいパラダイムである。 ICMAは、Hybrid Context Retrieval、Post-Retrieval Re- rank、In-context Molecule Tuningの3つのステージを組み込んでいる。実験の結果、ICMAは、余分な訓練コーパスや複雑な構造を伴わずに、LLMに最先端または同等のパフォーマンス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） (Mon, 07 Apr 2025 07:46:51 GMT)
Two is Better than One: Efficient Ensemble Defense for Robust and Compact Models [21.9]
我々は,異なるプルーニング重要度スコアに基づいて単一ベースモデルの圧縮を多様化し,高い対向的堅牢性と資源効率を達成するためにアンサンブルの多様性を高めるEEDを紹介する。 EEDは、既存の敵プルーニング技術と比較して最先端の性能を示し、推論速度は最大1.86倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:41:35 GMT)
Latent Intrinsics Emerge from Training to Relight [21.8]
本稿では,データ駆動型リライト方式について述べる。我々はアルベドを例を使わずに我々の潜伏した内生生物から回収できることを示し, 回収したアルベドはSOTA法と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:21:01 GMT)
Select Me! When You Need a Tool: A Black-box Text Attack on Tool Selection [21.7]
ツール学習は、大きな言語モデルの能力を拡張する強力な補助メカニズムとして機能する。これまでの研究は主に、呼び出されたツールのアウトプットを誤った、あるいは悪意のあるものにする方法に重点を置いてきた。我々は,ブラックボックスによるテキストベースの攻撃を初めて導入し,選択対象ツールの確率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:04:23 GMT)
NoveltyBench: Evaluating Creativity and Diversity in Language Models [21.6]
NoveltyBenchは、言語モデルが複数の異なる高品質な出力を生成する能力を評価するために設計されたベンチマークである。我々は20の指導的言語モデルを評価し、現在の最先端システムは人間の書き手よりも著しく多様性が低いことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:14:23 GMT)
Learning to Reason Over Time: Timeline Self-Reflection for Improved Temporal Reasoning in Language Models [21.6]
大規模言語モデル(LLM)は、一貫性のあるテキストを生成し、コンテキストを理解し、推論タスクを実行するための強力なツールとして登場した。彼らは時間的推論に苦しむが、それはイベントシーケンシングや時間的関係、時間的関係などの時間的関連情報を処理する必要がある。我々は,タイムライン構築と反復的自己回帰を組み合わせた多段階プロセスを通じて,LLMの時間的推論能力を高める新しいフレームワークであるTISERを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:51:45 GMT)
scAgent: Universal Single-Cell Annotation via a LLM Agent [21.6]
scAgentは、Large Language Models (LLM)に基づく普遍的なセルアノテーションフレームワークである scAgentは、細胞タイプを特定し、多様な組織で新しい細胞タイプを発見することができる。 160の細胞型と35の組織での実験的研究は、 scAgentの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:03:21 GMT)
CMaP-SAM: Contraction Mapping Prior for SAM-driven Few-shot Segmentation [21.5]
Few-shot segmentation (FSS) は、注釈付きイメージをほとんど使用せずに新しいクラスをセグメンテーションすることを目的としている。最近のFSS法は、SAM(Seegment Anything Model)を活用して大幅に改善されている。 CMaP-SAM は SAM 駆動 FSS の位置先を最適化するための縮尺写像理論を導入する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:19:16 GMT)
SINCon: Mitigate LLM-Generated Malicious Message Injection Attack for Rumor Detection [21.3]
コントラスト学習(SINCon)によるノードの予測的影響のシミュレーションを提案する。 SINConは、異なる重要性を持つノードが予測により均一な影響を及ぼすグラフ表現を学ぶことをモデルに推奨する。 TwitterとWeiboデータセットの実験では、SINConはクリーンデータに対する高い分類精度を保持するだけでなく、LLM駆動のメッセージインジェクション攻撃に対する耐性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:20:48 GMT)
CleanDIFT: Diffusion Features without Noise [21.1]
大規模事前学習拡散モデルの内部特徴は、近年、幅広い下流タスクのための強力な意味記述子として確立されている。このノイズは、異なるランダムノイズをアンサンブルすることで補うことができないこれらの特徴の有用性に重大な影響を与えることを示す。拡散バックボーンが高品質でノイズのないセマンティックな特徴を提供するための軽量で教師なしの微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:11:20 GMT)
A Reality Check of Vision-Language Pre-training in Radiology: Have We Progressed Using Text? [20.9]
大規模データソースを使用してリッチな特徴表現を学習可能にすることで、ビジョン言語による事前学習が最近人気を集めている。本報告では, 教師付き単調な事前学習を, きめ細かいラベルを用いて再検討する。我々は,不均質なデータソースの統合に適し,単調な事前学習が競争力が高く,適していることを示す広範な比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:13:26 GMT)
LLM-Alignment Live-Streaming Recommendation [20.8]
統合されたショートビデオとライブストリーミングプラットフォームは、ダイナミックなコンテンツ作成と消費を提供し、世界中で広く採用されている。同じライブストリーミングも、ユーザーの視聴時間によって大きく異なる。レコメンデーションを最適化するには、RecSysはライブコンテンツのリアルタイムセマンティクスを正確に解釈し、ユーザの好みに合わせる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:04:00 GMT)
Mixture-of-Personas Language Models for Population Simulation [20.6]
大規模言語モデル(LLM)は、社会科学研究や機械学習モデルトレーニングにおいて、人為的なデータを増やすことができる。 MoPは文脈混合モデルであり、各コンポーネントは、ペルソナとサブポピュレーションの振る舞いを表す例によって特徴づけられるLMエージェントである。 MoPは柔軟性があり、モデル微調整を必要とせず、ベースモデル間で転送可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:43:05 GMT)
BoxSeg: Quality-Aware and Peer-Assisted Learning for Box-supervised Instance Segmentation [20.6]
品質認識モジュール(QAM)とピアアシストコピーペースト(PC)を含むBoxSegフレームワークを提案する。 QAMは高品質な擬似マスクを取得し、ノイズマスクの効果を低減するためにマスクの品質をよりよく測定する。 PCは、Pier-Assisted Learningを模倣し、取得した高品質の擬似マスクのガイダンスにより、低品質マスクの品質をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:42:33 GMT)
From Prompts to Templates: A Systematic Prompt Template Analysis for Real-world LLMapps [20.5]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のプロンプトを通じて直感的なタスク実行を可能にすることで、人間とAIのインタラクションに革命をもたらした。構造や単語の小さなバリエーションは、出力に大きな違いをもたらす可能性がある。本稿では,実用LLMappにおけるプロンプトテンプレートの包括的解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:25:21 GMT)
DeepResearcher: Scaling Deep Research via Reinforcement Learning in Real-world Environments [20.5]
我々は、LLMベースのディープリサーチエージェントのエンドツーエンドトレーニングのための、初の総合的なフレームワークであるDeepResearcherを紹介する。固定コーパス内にすべての必要な情報が存在すると仮定するRAGベースのアプローチとは異なり、我々の手法はオープンウェブのノイズ、非構造化、動的性質をナビゲートするエージェントを訓練する。オープンドメインの研究タスクに関する大規模な実験は、DeepResearcherがエンジニアリングベースの素早いベースラインよりも最大28.9ポイントの大幅な改善を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:45:47 GMT)
How Is Generative AI Used for Persona Development?: A Systematic Review of 52 Research Articles [20.4]
本研究は2022～2024年の52項目を体系的にレビューし,重要な知見を得た。クローズドな商業モデルはペルソナ開発によく使われ、モノカルチャーを生み出します。 AI生成したペルソナのペルソナ評価には大きなギャップがある。人間とAIのコラボレーションモデルは、人間の監視が倫理基準の維持に不可欠であるにもかかわらず、未開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:09:57 GMT)
Fidelity-Imposed Displacement Editing for the Learn2Reg 2024 SHG-BF Challenge [20.4]
SHGとBF画像の大規模な相違は、現在の学習ベース登録モデルに課題をもたらす。これらの課題に対処するために、忠実度を付与した変位編集を利用する新しいマルチモーダル登録フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:41:30 GMT)
Prompt Categories Cluster for Weakly Supervised Semantic Segmentation [20.4]
弱監視セマンティックス (WSSS) はその費用対効果のために大きな注目を集めている。本稿では,Prompt Categories Clustering(PCC)と呼ばれる新しいWSSSフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:29:48 GMT)
PreSumm: Predicting Summarization Performance Without Summarizing [20.1]
本稿では,ソース文書のみに基づいて要約性能を予測する新しいタスクであるPreSummを紹介する。我々の分析では、PreSummスコアが低い文書の共通特性に光を当て、コヒーレンス問題や複雑な内容、明確な主テーマの欠如に悩まされることがしばしば明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:43:00 GMT)
Neural Port-Hamiltonian Differential Algebraic Equations for Compositional Learning of Electrical Networks [20.1]
結合力学系のための合成学習アルゴリズムを開発した。我々は、ポート・ハミルトンDAEの微分および代数的成分における未知項のパラメータ化にニューラルネットワークを用いる。我々は、個別のN-PHDAEモデルを個別のグリッドコンポーネント向けに訓練し、それらを結合して大規模ネットワークの挙動を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:47:51 GMT)
Out-of-Distribution Generalization in Time Series: A Survey [20.0]
時系列はしばしば分布シフト、多彩な潜在特徴、非定常学習ダイナミクスを示す。これらの特徴は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化に重大な課題をもたらす。本報告では,時系列のOOD一般化手法について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:45:27 GMT)
Flash STU: Fast Spectral Transform Units [19.9]
Flash STUは、スライディングウインドウの注意を伴うスペクトル状態空間モデル層をインターリーブするハイブリッドモデルである。我々は, 線形力学系, ロボット制御, 言語モデリングなど, 様々なシーケンス予測タスクにおけるFlash STUとその変種の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:47:40 GMT)
HDVIO2.0: Wind and Disturbance Estimation with Hybrid Dynamics VIO [19.8]
フル6-DoF, トランスレーショナルおよびローテーション, 車両力学をモデル化し, それらをVIOに密に組み込むHDVIO2.0を提案する。本システムでは,風速25km/hまでの実地飛行だけでなく,パブリックおよび新しいドローンダイナミックスデータセットを用いた実験における最先端手法の性能を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:48:15 GMT)
Federated Learning for Medical Image Classification: A Comprehensive Benchmark [19.7]
我々は,医療画像の文脈において,いくつかの最先端のフェデレーション学習アルゴリズムを包括的に評価する。すべての医学的フェデレートされた学習シナリオに対して、常に最適なパフォーマンスを提供するアルゴリズムは存在しない。われわれのコードはGitHubでリリースされ、医用画像の今後のフェデレーション学習研究のための信頼性と総合的なベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:22:18 GMT)
Explain with Visual Keypoints Like a Real Mentor! A Benchmark for Multimodal Solution Explanation [19.4]
本稿では,新しい視覚的要素を取り入れた視覚的解法記述法を提案する。視覚的キーポイントとそれに対応する説明文をアノテートした997個の数学問題からなるベンチマークであるMathExplainを提案する。実験の結果、いくつかのクローズド・ソース・モデルは、視覚的ソリューション記述に有望な能力を示すが、現在のオープンソース・汎用・モデルは矛盾なく機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:23:25 GMT)
Spider: Any-to-Many Multimodal LLM [19.4]
Spiderは、Any-to-Many Modalities Generation (AMMG)フレームワークである。 Text + Xs'の任意の組み合わせ、Text + Image, Audio, Videoを生成することができる。 Spiderを訓練するために、新しいテキストフォーマット多モード(TMM)データセットを構築した。最終的に、よく訓練されたスパイダーは擬似的なX-to-Xsデータセット、すなわち最初のX-to-Xs多モードデータセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:13:38 GMT)
KERMIT: Knowledge Graph Completion of Enhanced Relation Modeling with Inverse Transformation [19.3]
大規模言語モデルを用いてコヒーレントな記述を生成し,クエリと回答のセマンティックなギャップを埋める。また、逆関係を利用して対称グラフを作成し、KGCのための強化トレーニングサンプルを提供する。提案手法は,WN18RRではHit@1が4.2%,FB15k-237ではHit@3が3.4%向上し,優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:07:25 GMT)
AnyArtisticGlyph: Multilingual Controllable Artistic Glyph Generation [19.2]
アートグリフ画像生成(AGIG)は、そのコンテンツを保存しながら、参照画像のスタイルをソースに転送する。拡散型多言語制御可能な芸術的グリフ生成モデルであるAnyArtisticGlyphを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:37:39 GMT)
RNG: Relightable Neural Gaussians [19.2]
硬表面とソフト境界の両方で物体を照らすことができる新しい3DGSベースのフレームワークを提案する。また,影の精度を向上させるための深度改善ネットワークも導入した。提案手法は,従来の手法に比べてトレーニング(1.3時間)とレンダリング(60フレーム/秒)を著しく高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:28:22 GMT)
SUEDE:Shared Unified Experts for Physical-Digital Face Attack Detection Enhancement [19.1]
顔認識システムは、物理的な攻撃やデジタル脅威に弱い。様々な攻撃タイプに固有の違いは、共通の特徴空間を特定する上で重要な課題である。本研究では,身体デジタル顔検出機能向上のための共有統一専門家であるSuEDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:17:54 GMT)
PvNeXt: Rethinking Network Design and Temporal Motion for Point Cloud Video Recognition [19.0]
我々はPvNeXtという名前のフレームワークを提案する。 PvNeXtは2つの重要なモジュール、Motion ImitatorとSingle-Step Motionで構成されている。 Single-Step Motionは、各フレームのポイントクラウドと対応する仮想モーションフレームを関連付ける、1ステップのクエリ操作を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:43:51 GMT)
AGBD: A Global-scale Biomass Dataset [19.0]
衛星画像から地上バイオマスを推定するための既存のデータセットは限られている。このデータセットは、GEDIミッションからのAGB参照データとSentinel-2とPALSAR-2の画像のデータを組み合わせる。これには、密集した天蓋の高さマップ、標高マップ、土地被覆分類マップなど、事前処理された高水準の特徴が含まれている。単一の行のコードで簡単にアクセスでき、グローバルなAGB推定への取り組みの確固たる基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:19:12 GMT)
Playing Non-Embedded Card-Based Games with Reinforcement Learning [19.0]
本稿では,RTSゲームClash Royaleにおいて,リアルタイムな自律型ゲームプレイを実現するために,非埋め込み型オフライン強化学習トレーニング戦略を提案する。我々は、最先端のオブジェクト検出と光学的文字認識モデルを用いて特徴を抽出する。提案手法により,リアルタイム画像取得,認識機能融合,意思決定,モバイルデバイスの制御が可能となり,組込みAI相手を倒すことに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:26:02 GMT)
A Unified Pairwise Framework for RLHF: Bridging Generative Reward Modeling and Policy Optimization [18.9]
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、大規模言語モデルと人間の好みを協調させる重要なパラダイムとして生まれてきた。本稿では,これらの課題に対処するRLHFフレームワークであるPairwise-RLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:34:48 GMT)
Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures [18.8]
拡散モデルは、その例外的な生成性能によって区別される。本稿では,複雑な高次元分布のサンプリングにおける拡散モデルの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:59:07 GMT)
GSCE: A Prompt Framework with Enhanced Reasoning for Reliable LLM-driven Drone Control [18.8]
大規模言語モデル(LLM)は、ロボット操作をサポートするために利用することができる。私たちのフレームワークは、ガイドライン、スキルAPI、制約、例を使って設計された新しい技術コンポーネントで構成されています。 GSCEは信頼性と制約に準拠したコード生成によって特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:45:14 GMT)
Quantum Kernel Learning for Small Dataset Modeling in Semiconductor Fabrication: Application to Ohmic Contact [18.4]
半導体プロセスのモデリングに量子機械学習(QML)の最初の応用を開発した。静的な2レベルZZ特徴写像を持つ量子カーネルベースの回帰器(SQKR)を報告する。 SQKRは、すべての評価指標で6つの主要なCMLモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:57:39 GMT)
Do LLMs Understand Visual Anomalies? Uncovering LLM's Capabilities in Zero-shot Anomaly Detection [18.4]
大規模視覚言語モデル(LVLM)は、自然言語で導かれる視覚表現の導出に長けている。近年の研究では、ゼロショット視覚異常検出(VAD)の課題に取り組むためにLVLMを用いている。統一モデルを用いてこれらの課題に対処するために設計された、トレーニング不要のアプローチであるALFAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:18:12 GMT)
Boosting Relational Deep Learning with Pretrained Tabular Models [18.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、これらの関係をモデル化することで本質的に魅力的な代替手段を提供する。我々のフレームワークは、GNNと比較して最大33%のパフォーマンス改善と526タイムの推論スピードアップを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:19:04 GMT)
Geometry-Aware Generative Autoencoders for Warped Riemannian Metric Learning and Generative Modeling on Data Manifolds [18.2]
本稿では,多様体学習と生成モデルを組み合わせた新しいフレームワークであるGeometry-Aware Generative Autoencoder (GAGA)を紹介する。 GAGAは、シミュレーションおよび実世界のデータセットにおける競合性能を示し、単一セルの集団レベルの軌道推定における最先端の手法よりも30%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:30:58 GMT)
Sample Compression Scheme Reductions [17.4]
本稿では,多クラス分類,回帰,対向的頑健な学習環境におけるサンプル圧縮方式の新たな削減について述べる。我々は、逆向きに頑健な学習のための同様の結果を確立し、また、頑健に学習できるが、境界サイズの圧縮スキームを持たない概念クラスの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:44:28 GMT)
Low-Rank Extragradient Methods for Scalable Semidefinite Optimization [17.4]
この問題が低ランクの解を許容する高次元かつ高可算な設定に焦点をあてる。これらの条件下では、よく知られた過次法が制約付き最適化問題の解に収束することを示す理論的結果がいくつか提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:36:31 GMT)
Low-Rank Extragradient Method for Nonsmooth and Low-Rank Matrix Optimization Problems [17.4]
低ランクおよび非滑らかな行列最適化問題は統計学や機械学習における多くの基本的なタスクを捉えている。このような問題に対する標準的な凸緩和を考える。テキストテキストラグラディエント法は,1イテレーションあたり2つのテキスト低ランクSVDしか必要とせず,$O (1/t)$のレートで最適解に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:09:29 GMT)
A Survey on Human Interaction Motion Generation [17.4]
人間は、他の人間、物体、環境との相互作用によって定義される世界に住む。インタラクティブなムーブメントは、私たちの環境との関係を伝え、私たちが現実世界をどのように認識し、コミュニケーションしているかを実証します。デジタルシステムにおけるこれらのインタラクションの動作を複製することは、ロボティクス、バーチャルリアリティ、アニメーションの応用において重要なトピックとして浮上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:38:41 GMT)
A Constraint Programming Model For Serial Batch Scheduling With Minimum Batch Size [17.3]
シリアルバッチ(sバッチ)スケジューリングでは、ジョブはバッチにグループ化され、バッチ内で順次処理される。本稿では、複数の並列マシン、非同一のジョブウェイトとリリース時間、および異なるファミリーのバッチ間のシーケンス依存セットアップ時間について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:14:19 GMT)
Attentional Graph Meta-Learning for Indoor Localization Using Extremely Sparse Fingerprints [17.2]
フィンガープリントに基づく屋内のローカライゼーションは、高密度グリッドが必要であり、時間と空間にわたって繰り返し測定されるため、労働集約的であることが多い。既存のベンチマーク手法は主に測定された指紋に依存し、貴重な空間的・環境的特性を無視する。本稿では,空間的隣接関係を学習し,隣接する指紋から情報を集約することのできる注意グラフニューラルネットワーク(AGNN)モデルの体系的な統合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:37:18 GMT)
Intermediate Layer Classifiers for OOD generalization [17.1]
本研究では,最終層表現を用いたアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化について考察する。中間層表現は、直列層よりもかなり優れた一般化をもたらすことがよく見いだされる。解析の結果,中間層は垂直層に比べて分布シフトに敏感でないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:50:50 GMT)
MiLo: Efficient Quantized MoE Inference with Mixture of Low-Rank Compensators [17.0]
我々は、高量子化MoEを低ランク補償器の混合で拡張する新しい方法であるMiLoを紹介する。 MiLoはキャリブレーションデータに依存しないので、キャリブレーションセットに過度に適合することなく、さまざまなMoEモデルやデータセットに一般化することができる。評価の結果、MiLoは様々なタスクでSoTA MoEモデル上で既存の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:09:26 GMT)
RCCFormer: A Robust Crowd Counting Network Based on Transformer [17.0]
本稿では,RCCFormerと呼ばれる,トランスフォーマーをベースとしたロバストなクラウドカウントネットワークを提案する。提案手法は, バックボーンアーキテクチャの様々な段階で抽出された特徴を巧みに統合したマルチレベル特徴融合モジュール (MFFM) を組み込んだものである。提案手法の有効性を上海Tech Part_A,Part_B,NWPU-Crowd,QNRFデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:19:05 GMT)
Constrained Gaussian Process Motion Planning via Stein Variational Newton Inference [17.0]
本稿では,制約付き定常変分ガウス過程運動計画(cSGPMP)フレームワークを提案する。提案手法は, 非線形制約を明示的に扱いながら, 粒子ベース推論の効率を向上する。 350の計画タスクで平均98.57%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:20:11 GMT)
TabRep: Training Tabular Diffusion Models with a Simple and Effective Continuous Representation [16.9]
拡散モデルはデータ生成の主要な生成モデルである。統一された連続表現で訓練されたトレーニングアーキテクチャであるTabRepを紹介する。この結果から,TabRepは幅広い評価スイートにおいて優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:44:27 GMT)
Hybrid and scalable photonic circuit cavity quantum electrodynamics [16.9]
我々は,チップ上に集積されたハイブリッド固体cQEDプラットフォームを提案し,実演する。我々の装置は、半導体量子ドット(QD)と薄膜のニオブ酸リチウムマイクロリング共振器を統合している。我々はスペクトル調整可能なハイブリッドフォトニック回路cQEDデバイスを実現し、0.03nmのスペクトル範囲で1.89のPurcell係数をほぼ一定に維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:45:28 GMT)
DEPT: Decoupled Embeddings for Pre-training Language Models [16.8]
本稿では,通信効率の高い事前学習フレームワークDEPTを提案する。本手法はトランス体から埋め込みを分離し,同時に複数のデータソース上で後者をトレーニングする。我々は,10億規模モデルの最初の語彙に依存しないフェデレーション事前学習を通じて,DEPTのポテンシャルを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:29:54 GMT)
IAEmu: Learning Galaxy Intrinsic Alignment Correlations [16.8]
IAEmuは、銀河の位置(xi$)、位置指向(omega$)、方向指向(eta$)相関関数を予測するニューラルネットワークベースのエミュレータである。シミュレーションと比較すると、IAEmuは平均エラーを$xi$で3%、omega$で5%、オーバーフィッティングなしで$eta$をキャプチャする。 IAEmuは銀河バイアスとIA研究のための強力な代理モデルであり、ステージIVの弱いレンズ調査に直接応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:19:50 GMT)
Quantum Computing: Vision and Challenges [16.5]
本稿では,量子コンピュータハードウェアの最先端開発と量子暗号,量子ソフトウェア,高スケール性量子コンピュータの今後の進歩について論じる。量子技術の研究と開発における多くの潜在的な課題とエキサイティングな新しいトレンドが、より広範な議論のためにこの論文で強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:07:51 GMT)
RS-RAG: Bridging Remote Sensing Imagery and Comprehensive Knowledge with a Multi-Modal Dataset and Retrieval-Augmented Generation Model [16.3]
本稿では,2つの重要なコンポーネントから構成される新しいリモートセンシング検索・拡張生成(RS-RAG)フレームワークを提案する。 RS-RAGフレームワークは、画像および/またはテキストクエリに基づいて関連する知識を検索し、検索したコンテンツを知識拡張プロンプトに組み込む。我々は,画像キャプション,画像分類,視覚質問応答など3つの視覚言語課題に対するアプローチの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:13:43 GMT)
Revealing the Intrinsic Ethical Vulnerability of Aligned Large Language Models [16.3]
プレトレーニング中に埋め込まれた有害な知識は、大きな言語モデルのパラメトリックメモリにおいて、信頼できない「暗黒パターン」として持続することを示す。本研究ではまず,LLMの本質的な倫理的脆弱性を理論的に解析する。本研究は,分布変化下での意味的コヒーレンス誘導を用いて実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:20:17 GMT)
Do PhD-level LLMs Truly Grasp Elementary Addition? Probing Rule Learning vs. Memorization in Large Language Models [16.2]
LLMは数学の原則を学ぶのか、単にパターンを記憶するだけなのか? 基本2整数加算 (0$ - $264$) を用いて、可換性 (A+B=B+A$) と合成一般化の2つのコア特性を探索する。この結果から,現在のLLMは,真のルール学習よりもメモリパターンに依存し,アーキテクチャ上の制約を強調し,真の数学的推論を実現するための新しいアプローチの必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:57:10 GMT)
Demystifying Issues, Causes and Solutions in LLM Open-Source Projects [15.9]
LLMオープンソースソフトウェアの開発と利用において,実践者が直面する問題を理解するための実証的研究を行った。 LLMの15のオープンソースプロジェクトから、クローズドな問題をすべて収集し、要件を満たす問題をラベル付けしました。本研究の結果から,モデル課題は実践者が直面する最も一般的な問題であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:57:06 GMT)
Automatic Parameter Selection for Non-Redundant Clustering [15.8]
高次元データセットは、しばしば異なる部分空間に複数の意味のあるクラスタリングを含む。本稿では,サブスペース当たりのサブスペース数やクラスタ数を自動的に検出するフレームワークを提案する。また,各部分空間の外れ値を検出するエンコーディング戦略も導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:13:36 GMT)
Memory-efficient Low-latency Remote Photoplethysmography through Temporal-Spatial State Space Duality [15.7]
ME-rは時間空間空間双対性に基づくメモリ効率のアルゴリズムである。最小の計算オーバーヘッドを維持しながら、顔フレーム間の微妙な周期的な変動を効率的に捉える。我々のソリューションは3.6MBのメモリ使用率と9.46msのレイテンシでリアルタイムの推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:04:14 GMT)
SapiensID: Foundation for Human Recognition [15.7]
SapiensIDは顔と体の分析の統一モデルであり、多様な設定で堅牢なパフォーマンスを実現する。トレーニングを容易にするために,多彩なポーズとスケールのバリエーションを抽出した大規模データセットであるWebBody4Mを紹介した。実験により、SapiensIDは様々なボディReIDベンチマークで最先端の結果を達成し、短期シナリオと長期シナリオの両方で特別なモデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:38:07 GMT)
Agent Journey Beyond RGB: Unveiling Hybrid Semantic-Spatial Environmental Representations for Vision-and-Language Navigation [15.3]
自然言語の指示に基づいて見えない環境をナビゲートすることは、自我中心のエージェントにとって依然として困難である。多様な視点からエージェントが環境を接地することを奨励するために,多種多様なセマンティック理解と空間認識アーキテクチャを提案する。実験により、SUSAのハイブリッドセマンティック空間表現はナビゲーション性能を効果的に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:57:01 GMT)
Provable Failure of Language Models in Learning Majority Boolean Logic via Gradient Descent [15.3]
勾配法を用いて学習すると,トランスフォーマーが真に単純な多数関数を学習できるかどうかを検討する。我々の分析は、$mathrmpoly(d)$グラデーションクエリ後も、Transformerモデルの一般化誤差は依然としてかなり大きいことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:08:12 GMT)
VidCtx: Context-aware Video Question Answering with Image Models [15.1]
VidCtxは、入力フレームからの視覚情報と他のフレームのテキスト記述の両方を統合する、新しいトレーニング不要なビデオQAフレームワークである。実験により、VidCtxはオープンモデルに依存するアプローチ間の競争性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:20:37 GMT)
SAFT: Structure-aware Transformers for Textual Interaction Classification [15.0]
テキスト・インタラクション・ネットワーク(英語: Textual Interaction Network, TIN)は、Eコマースのウェブサイトやソーシャルネットワークなどにおけるユーザとアイテム間のインタラクションをモデル化するためのデータ構造である。対話の表現学習において,テキストおよび構造的意味論を効果的に融合するために,言語およびグラフベースのモジュールを統合する新しいアーキテクチャであるSAFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:19:12 GMT)
From Specificity to Generality: Revisiting Generalizable Artifacts in Detecting Face Deepfakes [15.0]
顔の不整合アーチファクト(FIA)とアップサンプリングアーティファクト(USA) FIAは、すべての複雑な詳細を生成するという課題から生じる。アメリカは発電機のデコーダが残した避けられない痕跡です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:34:28 GMT)
REVEAL: Relation-based Video Representation Learning for Video-Question-Answering [14.9]
本稿では,リレーションに基づくrEpresentAtion Learning(REVEAL)を提案する。バイテンポラルなシーングラフにインスパイアされたビデオシーケンスは、言語埋め込みを通して、時間とともに(サブジェクト・プレディケート・オブジェクト)の形で、関係三重項の集合としてエンコードする。提案手法を,NeXT-QA,Intent-QA,STAR,VLEP,TVQAの5つのベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:54:04 GMT)
Less but Better: Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models for Personality Detection [14.8]
パーソナリティ検出は、ソーシャルメディアのテキストなど、さまざまなデータソースから個人の個性を自動的に識別する。言語モデルのパラメータスケールが拡大するにつれて、計算コストの管理がますます困難になる。これらの課題に対処するために、パラメータ効率の良い新しい微調整フレームワークPersLLMを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:30:39 GMT)
Emojis Decoded: Leveraging ChatGPT for Enhanced Understanding in Social Media Communications [14.7]
絵文字は、ソーシャルネットワークのコミュニケーションで普及している。研究者は、感情、使用意図、意味を理解するために、絵文字に注釈をつけるためにクラウドソーシングに頼る。大型言語モデル(LLM)は様々なアノテーションタスクで大きな成功を収めた。本研究は,ChatGPTが絵文字研究におけるヒトアノテータの代替として有効なものであるという仮説を検証することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:00:36 GMT)
InstructionBench: An Instructional Video Understanding Benchmark [14.7]
InstructionBenchはインストラクショナルビデオ理解ベンチマークである。我々は、粗いイベントレベルと細かなオブジェクトレベルの推論の両方を評価するために、オープンエンドおよび複数選択形式のQ&Aペアを定式化する。このベンチマークには、700本以上のビデオに5Kの質問が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:05:09 GMT)
3DM-WeConvene: Learned Image Compression with 3D Multi-Level Wavelet-Domain Convolution and Entropy Model [14.6]
本稿では,低複雑さな3次元離散ウェーブレット変換(DWT)を畳み込み層とエントロピー符号化に統合する新しいフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、R-D性能と計算複雑性において、最先端のCNNベースのlicメソッドよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:11:50 GMT)
GARF: Learning Generalizable 3D Reassembly for Real-World Fractures [14.5]
3D再組み立ては、科学分野にまたがる幅広い応用において、困難な空間知能の課題である。実世界の骨折に対する一般化可能な3次元再構成フレームワークであるGARFを提案する。考古学者、古人類学者、鳥類学者と共同で、視覚と学習コミュニティのための多様なデータセットであるFracturaをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:13:16 GMT)
On the Impact of Black-box Deployment Strategies for Edge AI on Latency and Model Performance [14.2]
この研究は、異なるEdge AIデプロイメント戦略の精度と推論時間のトレードオフを実証的に評価することを目的としている。 3つのデプロイメントオペレータ(パーティショニング、量子化、アーリーエグジット)と3つのデプロイメント層(モバイル、エッジ、クラウド)を含む推論実験を行います。以上の結果から,ハイブリッドなQuantization+Early Exit演算子を用いたエッジ配置が非ハイブリッド演算子よりも望ましいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:16:27 GMT)
DebGCD: Debiased Learning with Distribution Guidance for Generalized Category Discovery [14.2]
一般化カテゴリー発見(GCD)の課題に取り組む GCDでは、未知のクラスと未知のクラスの間に固有のラベルバイアスが存在する。本稿では,アンダーラインGCDのための分布指導フレームワークであるDebGCDを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:56:01 GMT)
PrefRAG: Preference-Driven Multi-Source Retrieval Augmented Generation [14.1]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、信頼性のある外部知識増強技術として登場した。我々は,多種多様な検索源の深度及び制御可能な探索を可能にすることにより,RAGを強化する新しいマルチソースARAGシステム PrefRAG を開発した。 PrefRAGはVanilla RAGとMS-ARAGをそれぞれ25.6%、MS-ARAGは13.9%で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:38:59 GMT)
A Causal Framework for Evaluating Deferring Systems [13.9]
我々は、遅延戦略が因果レンズによるシステム精度に与える影響を評価する。遅延したインスタンスとそれらの集合に対する個々の因果効果を同定する。文献からの7つの遅延システムに対する合成および実データに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:54:30 GMT)
Dual JPEG Compatibility: a Reliable and Explainable Tool for Image Forensics [13.9]
JPEGパイプライン(圧縮または非圧縮)が与えられると、この論文は8x8ブロックの先行部分を見つける方法を示す。高次元空間におけるブロック前駆体発見の鍵となる課題に対処する手法を提案する。 JPEG圧縮後に印加された塗布,複写,スプライシングは,3つの異なるミスマッチ問題を検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:38:19 GMT)
MambaVO: Deep Visual Odometry Based on Sequential Matching Refinement and Training Smoothing [13.8]
MambaVOは、マッチング品質を高め、ポーズ推定を改善するために、堅牢でマンバベースのマッチングとトレーニングを実行する。公開ベンチマークでは、MambaVOとMambaVO++がSOTAのパフォーマンスを示し、リアルタイム実行を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:51:31 GMT)
Concise Reasoning via Reinforcement Learning [13.7]
我々は強化学習(RL)の中核的原則を再考する。簡潔さと正確さの自然な相関関係を明らかにする。 RLポストトレーニングの第2フェーズの導入は、小さな問題と限られた資源を用いて、モデルの思考連鎖を著しく減少させることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:35:54 GMT)
Superhuman Game AI Disclosure: Expertise and Context Moderate Effects on Trust and Fairness [13.6]
競争力のあるStarCraft IIシナリオにおける超人的ゲームAIの行動に,能力開示がどのような影響を及ぼすかを検討する。情報開示は疑いを和らげる可能性があるが、フラストレーションや戦略的敗北を招いた。信頼性と説明責任を高めるために開示をうまく活用するには、ユーザの特性を慎重に調整する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:39:10 GMT)
LagKV: Lag-Relative Information of the KV Cache Tells Which Tokens Are Important [13.5]
LagKV は KV の割り当て戦略であり、KV 間の直接の前方比較にのみ依存する。 LongBench と PasskeyRetrieval の結果から,従来のモデルの性能の 2 倍と $approx 90% の比率で,ほぼゼロの損失を達成できたことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:22:15 GMT)
Diversity Enhances an LLM's Performance in RAG and Long-context Task [13.2]
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） (Mon, 07 Apr 2025 21:14:51 GMT)
Prism: Dynamic and Flexible Benchmarking of LLMs Code Generation with Monte Carlo Tree Search [13.1]
静的ベンチマークは、LLM(Large Language Models)の機能の深さと幅を捉えていない。包括的LLM評価のために設計されたフレキシブルで動的なベンチマークフレームワークであるPrismを紹介する。 Prismは,(1)マルコフ決定過程として評価をモデル化した木に基づく状態表現,(2)困難な評価シナリオを明らかにするために適応したモンテカルロ木探索アルゴリズム,(3)多様な能力の同時評価を可能にするマルチエージェント評価パイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:53:18 GMT)
Interpretable Bilingual Multimodal Large Language Model for Diverse Biomedical Tasks [13.0]
本研究の目的は,医学的MLLMの解剖学的領域全体を理解する能力を高めることである。本稿では,最初のバイリンガル・ジェネリスト医療用AIシステムである領域認識型医療用MLLM MedRegAを提案する。我々のモデルは、バイリンガル設定における様々な医療ビジョン言語タスクにおける強力なパフォーマンスを達成するだけでなく、マルチモーダル・メディカルスキャンにおける構造を認識し、検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:01:19 GMT)
SparsyFed: Sparse Adaptive Federated Training [13.0]
本稿では,実践的なフェデレーションスパーストレーニング手法であるSparsyFedを提案する。 SparsyFedは95%のスパースモデルを同時に生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:57:02 GMT)
FantasyTalking: Realistic Talking Portrait Generation via Coherent Motion Synthesis [13.0]
本研究では,高忠実でコヒーレントな音声画像と制御可能なモーションダイナミックスを生成するための新しい枠組みを提案する。最初の段階では、コヒーレントなグローバルな動きを確立するためにクリップレベルのトレーニングスキームを採用している。第2段階では、リップトレーシングマスクを用いて、フレームレベルでの唇の動きを洗練し、音声信号との正確な同期を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:56:01 GMT)
Multi-agent Application System in Office Collaboration Scenarios [12.9]
本稿では,オフィスコラボレーションの効率化と作業品質向上を目的としたマルチエージェントアプリケーションシステムを提案する。このシステムは人工知能、機械学習、自然言語処理技術を統合し、タスク割り当て、進捗監視、情報共有などの機能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:46:24 GMT)
Graph Neural Networks for Enhancing Ensemble Forecasts of Extreme Rainfall [12.9]
気候変動は極端な降水現象の発生を増大させ、インフラ、農業、公共の安全を脅かしている。我々のフレームワークはグラフニューラルネットワークを利用してアンサンブル予測を後処理し、特に基礎となる分布の極端をモデル化する。これにより、空間的依存関係を捕捉し、極端なイベントの予測精度を改善し、より信頼性の高い予測と、極端な降水と洪水のリスクを軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:01:55 GMT)
BRIDGES: Bridging Graph Modality and Large Language Models within EDA Tasks [12.7]
LLMのパフォーマンスは、グラフがシーケンシャルテキストとして表現されるときに悩む。 EDAタスクのための LLM にグラフモダリティを組み込むためのフレームワークBRIDGES を紹介する。その結果、テキストのみのベースラインに比べて、複数のタスクで2倍から10倍の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:27:32 GMT)
LEO-MINI: An Efficient Multimodal Large Language Model using Conditional Token Reduction and Mixture of Multi-Modal Experts [12.6]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)における視覚トークンの冗長性は、その計算効率を著しく低下させる。視覚トークンの数を大幅に減らし,同時に視覚推論能力を高める新しいMLLMであるLEO-MINIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 00:55:54 GMT)
LeanGaussian: Breaking Pixel or Point Cloud Correspondence in Modeling 3D Gaussians [12.4]
変形可能なトランスフォーマーにおける各クエリを1つの3次元ガウス楕円体として扱う新しいアプローチであるLeanGaussianを紹介する。変形可能なデコーダを用いて、画像特徴をキーと値として、ガウス層を反復的に洗練する。提案手法は従来の手法よりも約6.1%優れ,PSNRは25.44,PSNRは22.36であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:14:57 GMT)
DeclutterNeRF: Generative-Free 3D Scene Recovery for Occlusion Removal [12.4]
DeclutterNeRFは,前駆体を含まない閉塞除去法である。 DeclutterNeRFは、提案したDeclutterSetの最先端メソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:22:08 GMT)
A High-Force Gripper with Embedded Multimodal Sensing for Powerful and Perception Driven Grasping [12.4]
組込みマルチモーダル知覚機能を備えたモジュラー高把持力グリップを開発した。提案したグリップは、コンパクトな実装で110Nの把持力を生成することができる。高把握力は、アイインハンドカメラ、タイム・オブ・ライト(ToF)距離センサー、慣性計測ユニット(IMU)、全方位マイクを含む組込みマルチモーダルセンシングと組み合わせられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:57:08 GMT)
MIMRS: A Survey on Masked Image Modeling in Remote Sensing [12.3]
Masked Image Modeling (MIM)は、画像の一部をマスキングする自己教師付き学習技術である。 MIMは、クラウドカバー、オクルージョン、センサーの制限によって引き起こされる不完全なデータのような課題に対処する。このサーベイ(MIMRS)は、リモートセンシングにおけるマスク画像モデリングのランドスケープを図解する先駆的な試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:52:30 GMT)
Cognitive Science-Inspired Evaluation of Core Capabilities for Object Understanding in AI [12.2]
本稿では,オブジェクト指向研究の主要な理論的枠組みについて概観する。我々は、現在のAIパラダイムが認知科学と比較して、どのようにアプローチし、対象能力をテストするかを評価する。ベンチマークでは、AIシステムがオブジェクトの分離された側面をモデル化しているのを検出できますが、これらの機能間でAIシステムが機能的な統合を欠いている場合、ベンチマークは検出できません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:39:12 GMT)
From Fairness to Truthfulness: Rethinking Data Valuation Design [12.1]
データ市場のデザインをゲーム理論のレンズで再考し、データ所有者はデータ共有のためのプライベートで異質なコストに直面します。一般的に使われている評価手法は、これらのコストの真正な報告が失敗し、非効率な市場結果をもたらすことを示す。我々は、Merson と Vickrey-Clarke-Groves というメカニズム設計から、よく確立された支払いルールをデータ市場設定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:34:11 GMT)
Algorithm Discovery With LLMs: Evolutionary Search Meets Reinforcement Learning [12.0]
本稿では,強化学習(RL)ファインチューニングによる大規模言語モデル(LLM)の改良を提案する。実験により,RLと進化探索を組み合わせることにより,改良アルゴリズムの効率が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:14:15 GMT)
Supporting Students' Reading and Cognition with AI [12.0]
私たちは124セッションのテキストをAIツールで分析し、ユーザの読書プロセスと認知的エンゲージメントを理解しました。我々は、低レベルの認知タスクのための構造化足場を含む、将来のAI読解支援システムの設計意味について提案する。私たちは、学生やインストラクターがAIで読書体験をカスタマイズできる適応的で人間的なループ機能を提案しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:51:27 GMT)
Inland Waterway Object Detection in Multi-environment: Dataset and Approach [12.0]
本稿では,多環境インランド・ウォーターウェイ・ベッセル・データセット(MEIWVD)を紹介する。 MEIWVDは、晴れ、雨、霧、人工照明など様々なシナリオから32,478枚の高品質な画像で構成されている。本稿では,環境条件に応じた水面画像改善のためのシーン誘導画像強調モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:45:00 GMT)
Graph-Based Multimodal Contrastive Learning for Chart Question Answering [11.8]
この研究は、チャートコンポーネントとその基盤構造間の関係を明示的にモデル化する、新しいマルチモーダルシーングラフフレームワークを導入している。このフレームワークは、視覚グラフとテキストグラフの両方を統合し、構造的特徴と意味的特徴をキャプチャする。グラフの対照的な学習戦略は、トランスフォーマーデコーダをソフトプロンプトとしてシームレスに組み込むことができるように、モジュール間のノード表現を整列させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:45:13 GMT)
MSCPT: Few-shot Whole Slide Image Classification with Multi-scale and Context-focused Prompt Tuning [11.7]
複数のインスタンス学習は、スライド画像全体の弱教師付き分類の標準パラダイムとなっている。トレーニングデータの欠如と稀な疾患の存在は、これらの方法に重大な課題をもたらす。本稿では,Few-shot Weakly Supervised WSI 分類タスクのためのマルチスケールおよびコンテキスト中心の Prompt Tuning (MSCPT) 手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:22:43 GMT)
SpeakEasy: Enhancing Text-to-Speech Interactions for Expressive Content Creation [11.6]
初心者のコンテンツクリエーターは、ソーシャルメディアビデオの表現的なスピーチを録音するのにかなりの時間を費やしていることが多い。そこで本研究では,テキスト音声生成の簡易化について提案する。我々のWizard-of-OzシステムであるSpeakEasyは、ユーザが提供するコンテキストを活用して、TS出力を通知し、影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:13:49 GMT)
A Survey and Evaluation of Adversarial Attacks for Object Detection [11.5]
深層学習モデルは、信頼できるが誤った予測をすることを欺くような敵対的な例に対して脆弱である。この脆弱性は、自動運転車、セキュリティ監視、安全クリティカルな検査システムなどの高リスクなアプリケーションに重大なリスクをもたらす。本稿では,対象検出アーキテクチャに特有の敵攻撃を分類するための新しい分類枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:17:39 GMT)
Is Temporal Prompting All We Need For Limited Labeled Action Recognition? [11.5]
コアCLIPアーキテクチャを変更することなく、時間的視覚的プロンプトを利用して時間的適応を行うCLIPの適応であるTP-CLIPを提案する。 TP-CLIPはCLIPアーキテクチャに効率的に統合され、ビデオデータに事前トレーニングされた機能を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:59:15 GMT)
Approximate Agreement Algorithms for Byzantine Collaborative Learning [11.5]
ビザンチンのコラボレーティブラーニングでは、ピアツーピアネットワーク内の$n$クライアントは、勾配推定を交換し集約することによって、データを共有せずにモデルを集合的に学習する。我々の幾何学的中央値に基づくアプローチは、文献からの既知の平均値に基づくアプローチよりも、手指による攻撃を許容できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:26:32 GMT)
ABCDWaveNet: Advancing Robust Road Ponding Detection in Fog through Dynamic Frequency-Spatial Synergy [11.4]
道路の熟成は車両の安全、特に悪霧の環境に重大な脅威をもたらす。 ABCDWaveNetは, 動的周波数・空間シナジーを利用した新しい深層学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:15:48 GMT)
Inverse++: Vision-Centric 3D Semantic Occupancy Prediction Assisted with 3D Object Detection [11.3]
3次元セマンティック占有予測は、自動運転車の周囲環境の詳細な幾何学的・意味的な情報を予測することを目的としている。追加の3次元物体検出補助分岐を組み込んだ3次元監視信号を導入する。 IoUスコアは31.73%、mIoUスコアは20.91%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:08:22 GMT)
Controlled Latent Diffusion Models for 3D Porous Media Reconstruction [11.3]
多孔質媒体の3次元デジタル再構成は、地球科学の根本的な課題である。本稿では,EDMフレームワーク内で動作する潜伏拡散モデルを用いて,この問題に対処する計算フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:41:54 GMT)
Detecting Near-Duplicate Face Images [11.3]
我々は,関係を推定するためのグラフ理論アプローチを用いて,画像フィロジニーツリー(IPT)と呼ばれる木のような構造を構築する。 Image Phylogeny Forests (IPFs) と呼ばれるICTのアンサンブルを作成するために、我々の手法をさらに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:07:10 GMT)
Connecting Feedback to Choice: Understanding Educator Preferences in GenAI vs. Human-Created Lesson Plans in K-12 Education -- A Comparative Analysis [11.2]
ジェネレーティブAI(GenAI)モデルは、教育応用のためにますます研究されている。本研究は,人間のカリキュラム設計者が作成した授業計画,K-12コンテンツに基づく微調整 LLaMA-2-13b モデル,カスタマイズ GPT-4 モデルを比較した。 K-12数学教育者による大規模嗜好調査を用いて、選好が学級や教示要素によってどのように異なるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:28:19 GMT)
Joint Pedestrian and Vehicle Traffic Optimization in Urban Environments using Reinforcement Learning [11.1]
強化学習は適応的な交通信号制御に重要な可能性を秘めている。本研究では,現実世界の都市回廊に沿った8つの交通信号の適応制御のための深いRLフレームワークを提案する。その結果、従来の固定時間信号よりも大幅に性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:41:58 GMT)
PiCo: Jailbreaking Multimodal Large Language Models via $\textbf{Pi}$ctorial $\textbf{Co}$de Contextualization [10.9]
先進MLLMにおける多層防御機構をバイパスする新しいジェイルブレイクフレームワークであるPiCoを提案する。コードスタイルの視覚命令に有害な意図を埋め込むことで、Gemini-Pro Visionでは84.13%、GPT-4では52.66%のアタック成功率(ASR)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:05:25 GMT)
One Quantizer is Enough: Toward a Lightweight Audio Codec [10.9]
SQCodecは、単一量子化器を利用して既存のアプローチの限界に対処する軽量なニューラルオーディオである。 SQCodecはTConvとともに、合理化された畳み込みネットワークとローカルトランスフォーマーモジュールを調査している。実験により、SQCodecのオーディオ品質はマルチ量子化器に匹敵するベースラインを実現し、シングル量子化器の設計は適応性を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:34:39 GMT)
L3GS: Layered 3D Gaussian Splats for Efficient 3D Scene Delivery [10.9]
3D Gaussian splats (3DGS) は両世界のベストを達成でき、高い視覚的品質とリアルタイムフレームレートの効率的なレンダリングを実現している。この作業の目的は、3DGSを基盤とした高品質な3Dシーンを基盤となるデータ表現として見ることができる、効率的な3Dコンテンツ配信フレームワークを作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:23:32 GMT)
Can LLMs Interpret and Leverage Structured Linguistic Representations? A Case Study with AMRs [10.8]
本稿では,Large Language Models (LLMs) が構造化言語表現の形で文脈情報を活用する能力を評価する。抽象的意味表現(AMR:Abstract Meaning Representation)構造を多種多様な言語タスクに適用し,短いコンテキストと長いコンテキストの両方を符号化することの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:38:40 GMT)
IterMask3D: Unsupervised Anomaly Detection and Segmentation with Test-Time Iterative Mask Refinement in 3D Brain MR [10.8]
教師なし異常検出とセグメンテーション法は、トレーニング分布を「正規」として学習するためにモデルを訓練する一般的な手法はイメージを破損させモデルを訓練し再構築する我々は3次元脳MRIのための反復型空間マスク精錬戦略であるIterMask3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:41:23 GMT)
Unsupervised Estimation of Nonlinear Audio Effects: Comparing Diffusion-Based and Adversarial approaches [10.7]
ペア入力出力信号にアクセスせずに正確な非線形音響効果を推定することは難しい問題である。ブラインドシステム同定のための拡散生成モデルに基づいて,未知の非線形効果を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:56:51 GMT)
Graph-based Diffusion Model for Collaborative Filtering [10.7]
協調フィルタリングのためのグラフベース拡散モデル(GDMCF)を提案する。 GDMCFは最先端の手法を一貫して上回り、高次協調信号のキャプチャの有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:51:18 GMT)
GraphPINE: Graph Importance Propagation for Interpretable Drug Response Prediction [10.5]
GraphPINEは、ノードの重要性にドメイン固有の事前知識を活用するグラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャである。薬物スクリーニングと5000以上の遺伝子ノードで収集された遺伝子データを用いて,がん治療薬の反応予測にGraphPINEを適用した。 GraphPINEのPR-AUCは0.894、ROC-AUCは0.796、薬物は922である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:42:12 GMT)
Safeguarding Vision-Language Models: Mitigating Vulnerabilities to Gaussian Noise in Perturbation-based Attacks [10.4]
VLM(Vision-Language Models)は、ノイズや破損した画像を処理する際に、ジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。この課題に対処するために、画像とテキストのペアが一致しないマルチモーダル安全データセットであるRobust-VLGuardを提案する。より強力な最適化に基づく視覚摂動攻撃のための拡散モデルを用いたDiffPure-VLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:40:38 GMT)
NuScenes-SpatialQA: A Spatial Understanding and Reasoning Benchmark for Vision-Language Models in Autonomous Driving [10.4]
自律運転における視覚言語モデル(VLM)の空間的理解と推論能力を評価するために設計された,第1の大規模地下構造に基づく質問応答(QA)ベンチマークであるNuScenes-SpatialQAを提案する。 NuScenesデータセットに基づいて構築されたこのベンチマークは、自動化された3Dシーングラフ生成パイプラインとQA生成パイプラインによって構築される。このベンチマークを用いて、汎用モデルと空間拡張モデルの両方を含む多様なVLMに関する広範な実験を行い、自律運転における空間能力を総合的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:39:02 GMT)
Training Dynamics of a 1.7B LLaMa Model: A Data-Efficient Approach [10.4]
約200億個のデータに対するDMaS-LLaMa-Liteのトレーニングから得られた洞察を共有します。我々は、検証損失レベルとダウンストリームベンチマークの進化が、不整合テキストから、流動的で文脈に根ざしたアウトプットへの移行を反映しているかを記述した、完全なトレーニングの軌跡を詳述する。これらの経験を詳述し、トレーニングログ、チェックポイント、サンプルアウトプットを提供することで、将来の研究者や実践者が事前学習戦略を洗練することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:07:30 GMT)
Interactive Explanations for Reinforcement-Learning Agents [10.2]
本稿では,ユーザの関心行動の時間的特性を記述したクエリに基づいて,その環境に作用するエージェントのビデオクリップを提示する対話型説明システムASQ-ITを提案する。提案手法は,ASQ-ITのユーザインタフェースのクエリを有限トレース(LTLf)上の線形時間論理の断片にマッピングする形式的手法に基づいており,クエリ処理のアルゴリズムはオートマチック理論に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:00:50 GMT)
Constitution or Collapse? Exploring Constitutional AI with Llama 3-8B [10.2]
Anthropicが2022年12月に導入したConstitutional AIは、AIを使用して別のAIにフィードバックを提供する。本稿では,より小さなLLaMA 3-8Bモデルを用いて,構成型AIワークフローを再現した。この結果から, MT-Bench の攻撃成功率を 40.8% 削減し, 構成型AI がモデルの無害性を効果的に向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:01:25 GMT)
Towards Assessing Deep Learning Test Input Generators [10.1]
本稿では,TIG(State-of-the-art Test Input Generators)の総合評価について述べる。この結果から,TIG間の堅牢性,テストケース生成のばらつき,計算効率などの重要なトレードオフが明らかになった。本稿では,特定の目的やデータセットの特徴に適合した適切なTIGを選択するための実践的ガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:35:13 GMT)
Beyond Answers: How LLMs Can Pursue Strategic Thinking in Education [9.8]
大規模言語モデル(LLM)は、教育提供を促進するために、患者家庭教師と協力パートナーの両方として機能する。教師としてLLMは、ステップバイステップの説明を提供し、個々のニーズに対処することによって、学習をパーソナライズする。協力者として、彼らは学生の地平線を拡大し、それらを複雑で現実的な問題に取り組むために支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:09:46 GMT)
Studying Image Diffusion Features for Zero-Shot Video Object Segmentation [9.8]
本稿では,Zero-Shot Video Object(ZS-VOS)における大規模拡散モデルの利用について検討する。 ImageNetでトレーニングされた拡散モデルは、ZS-VOSのためにトレーニングされたより大きな、より多様なデータセットよりも優れています。われわれの手法は、高価な画像セグメンテーションデータセットで訓練されたモデルと同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:58:25 GMT)
Reinforced Multi-teacher Knowledge Distillation for Efficient General Image Forgery Detection and Localization [9.7]
画像偽造検出・局所化(IFDL)は、偽造画像が私たちの日常生活に潜在的な脅威をもたらす誤報を拡散する可能性があるため、極めて重要である。以前の方法は、現実世界のシナリオで様々な偽造操作で処理された偽造画像を効果的に扱うのに苦労していた。本稿では,エンコーダ-デコーダtextbfConvNeXt-textbfUperNetを中心に構築されたIFDLタスクのためのReinforced Multi-Teacher Knowledge Distillation (Re-MTKD)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:12:05 GMT)
Bottom-Up Scattering Information Perception Network for SAR target recognition [9.7]
本稿では,より解釈可能なターゲット認識のためのボトムアップ散乱情報知覚ネットワークを提案する。まず、CNNネットワークに基づくバックボーン特徴抽出器を置き換えるために、局所散乱パーセプトロンを提案する。次に、対象散乱部情報を頑健に特徴付けるために、教師なし散乱部特徴抽出モデルを提案する。第3に、対象部品の知識を集約して完全な対象記述を形成することにより、モデルの解釈可能性および識別能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:15:08 GMT)
T1: Tool-integrated Self-verification for Test-time Compute Scaling in Small Language Models [9.7]
テスト時間スケーリングにおいて,小言語モデル(sLM)がアウトプットを確実に自己検証できるかどうかを検討する。本稿では,コードインタプリタなどの外部ツールに多量の検証ステップを委譲するツール統合自己検証(T1)を提案する。理論解析により,ツール統合は記憶の要求を減らし,テストタイムのスケーリング性能を向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:01:17 GMT)
Can LLM-Driven Hard Negative Sampling Empower Collaborative Filtering? Findings and Potentials [9.7]
強い負のサンプルはモデル収束を加速し、決定境界を最適化する。本稿ではセマンティックネガティブサンプリングの概念を紹介する。協調信号によって制御される微調整LDMに基づくHNLMRecというフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:39:45 GMT)
Sparse Optimization for Transfer Learning: A L0-Regularized Framework for Multi-Source Domain Adaptation [9.6]
L0-regularizationに基づくSparse Optimization for Transfer Learningフレームワークを提案する。シミュレーションにより、SOTLは推定精度と計算速度の両方を著しく改善することが示された。コミュニティと犯罪のベンチマークにおける実証的検証は、クロスドメイン転送におけるSOTL法の統計的堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:06:16 GMT)
Data Augmentation as Free Lunch: Exploring the Test-Time Augmentation for Sequential Recommendation [9.6]
既存の方法は、モデルトレーニング中に新しいが効果的なデータを生成し、パフォーマンスを向上させる。デプロイには、再トレーニング、アーキテクチャ修正、追加の学習可能なパラメータの導入が必要だ。モデル推論中に入力を加算し、モデルが拡張したデータに対する予測を集約し、最終的な精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:56:16 GMT)
Secure Diagnostics: Adversarial Robustness Meets Clinical Interpretability [9.5]
医用画像分類のためのディープニューラルネットワークは、臨床実践において一貫して一般化することができないことが多い。本稿では, フラクチャー検出のために微調整された深部ニューラルネットワークの解釈可能性について, 対向攻撃に対するモデル性能の評価により検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:26:02 GMT)
PTQ4VM: Post-Training Quantization for Visual Mamba [9.4]
本稿では,PTS(Per-Token Static Quantization)とJLSS(Joint Learning of Smoothing Scale and Step Size)の2つの主要な戦略を紹介する。 PTQ4VM は様々な Visual Mamba のバックボーンに適用でき、事前訓練されたモデルを15分以内で量子化されたフォーマットに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:30:39 GMT)
Online POMDP Planning with Anytime Deterministic Optimality Guarantees [9.4]
近似解と最適解の間の離散POMDPに対する決定論的関係を導出する。我々の導出は、新しいアルゴリズムセットの道を提供し、既存のアルゴリズムにアタッチできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:29:57 GMT)
Markov Gap and Bound Entanglement in Haar Random State [9.3]
境界エンタングルメント(バウンドエンタングルメント)とは、最大エンタングル状態に蒸留できないエンタングル状態のことである。本研究では,Haarランダム状態における境界エンタングルメントと分離性しきい値が,マルコフギャップが弱い状態に由来することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:54:04 GMT)
Towards Scalable Newborn Screening: Automated General Movement Assessment in Uncontrolled Settings [9.3]
一般運動(GM)は神経発達障害の信頼できる予測因子である。新生児スクリーニングのスケールアップには、幼児のビデオ録画からGMを自動的に分類するアルゴリズムが必要である。本研究では,これらの記録から特徴を抽出するツールを導入し,自動GM分類のための様々な機械学習手法を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:02:50 GMT)
Autism Spectrum Disorder Classification with Interpretability in Children based on Structural MRI Features Extracted using Contrastive Variational Autoencoder [9.2]
自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、患者に社会的相互作用能力の重大な障害をもたらす精神疾患である。本研究では,0.92歳から4.83歳までの小児におけるASD分類のための機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:32:48 GMT)
R2Vul: Learning to Reason about Software Vulnerabilities with Reinforcement Learning and Structured Reasoning Distillation [9.2]
大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア脆弱性検出(SVD)において有望な性能を示している。既存のアプローチはチェーン・オブ・思想(CoT)に依存しており、関連性があり実行可能なセキュリティアセスメントを提供するのに苦労している。我々は、AIフィードバックからの強化学習を用いて、構造化推論を小さなLLMに蒸留する新しいアプローチR2Vulを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:04:16 GMT)
Large-Scale Mixed-Traffic and Intersection Control using Multi-agent Reinforcement Learning [9.1]
本研究では,大規模混在交通制御に分散型マルチエージェント強化学習を用いた最初の試みを示す。コロラド州コロラドスプリングスに14の交差点を持つ実世界のネットワークを評価した。 80%のRV浸透速度で, 待ち時間を6.17秒から5.09秒に短縮し, スループットを500秒に454台から500秒に493台に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:52:39 GMT)
A Survey on Deep Learning Hardware Accelerators for Heterogeneous HPC Platforms [9.0]
近年のディープラーニング(DL)は、ハードウェアアクセラレーターを様々な高性能コンピューティングアプリケーションに欠かせないものにしている。この調査は、HPCアプリケーションのパフォーマンス要求を満たす上での彼らの役割に焦点を当て、DLアクセラレータの最新の展開を要約し、分類する。我々は、GPUとTPUベースのプラットフォームだけでなく、FPGAやASICベースのアクセラレーター、ニューラルプロセッシングユニット、オープンハードウェアRISC-Vベースのアクセラレーター、コプロセッサなどの特殊なハードウェアもカバーし、DLアクセラレーションに対する最先端のアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:49:45 GMT)
DrugAgent: Multi-Agent Large Language Model-Based Reasoning for Drug-Target Interaction Prediction [9.0]
DrugAgentは、薬物と薬物の相互作用を予測するためのマルチエージェントシステムである。複数の専門的な視点と透明な推論を組み合わせる。我々のアプローチは、予測毎に詳細な人間解釈可能な推論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:32:55 GMT)
A Novel Approach to Linking Histology Images with DNA Methylation [8.9]
異常なメチル化パターンは遺伝子発現を阻害し、がんの発生と関連している。サンプル間のコヒーレントパターンを示す遺伝子群のメチル化状態を予測するために,エンド・ツー・エンドグラフニューラルネットワークを用いた弱教師付き学習フレームワークを提案する。本研究は,遺伝子群について遺伝子セットの富化分析を行い,遺伝子群の大部分が重要な特徴と経路において著しく富化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:19:01 GMT)
SmolVLM: Redefining small and efficient multimodal models [8.8]
SmolVLMは、資源効率のよい推論のために特別に設計されたコンパクトなマルチモーダルモデルである。メモリフットプリントが最小限である画像およびビデオタスクにおいて,大幅なパフォーマンス向上をもたらす重要な設計選択を特定する。この結果から,戦略的アーキテクチャ最適化,積極的なトークン化,厳密なトレーニングデータによりマルチモーダル性能が著しく向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:58:57 GMT)
Debate Only When Necessary: Adaptive Multiagent Collaboration for Efficient LLM Reasoning [8.8]
大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるための,有望なフレームワークとして,マルチエージェントコラボレーションが登場した。本稿では,エージェントの初期応答の信頼性スコアに基づいて,議論プロセスを選択的に活性化する適応型マルチエージェント討論フレームワークであるDebate Only When Necessary (DOWN)を提案する。 DOWNは、既存のマルチエージェント討論システムの性能を維持したり、超えたりしながら、効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:17:52 GMT)
Generative Large Language Model usage in Smart Contract Vulnerability Detection [8.7]
本稿では,現在のLCMベースのスマートコントラクト脆弱性検出ツールについて,体系的なレビューを行う。従来の静的および動的解析ツールであるSlitherとMythrilを比較した。私たちの分析では、それぞれのパフォーマンスが向上する重要な領域を強調し、これらのツールが有望である一方で、テスト用に利用可能なLLMベースのツールは、従来のツールを置き換える準備ができていないことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:33:40 GMT)
Provable Convergence and Limitations of Geometric Tempering for Langevin Dynamics [8.7]
幾何的テンパリングは、挑戦的な多モード確率分布からサンプリングする一般的なアプローチである。本稿では,サンプリングアルゴリズムがランゲヴィン力学である場合のこのアプローチの音質について理論的に検討する。以上の結果から,幾何的テンパリングは役に立たず,収束に有害である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:16:36 GMT)
Meta-Dynamical State Space Models for Integrative Neural Data Analysis [8.6]
環境間の共有構造を学習することは、ニューラルネットワークの迅速な学習と適応的な振る舞いを促進する。ニューラル記録から潜伏ダイナミクスを学習するのと同様の作業中に、ニューラルアクティビティの共有構造を利用する作業は限られている。本稿では,訓練動物のタスク関連神経活動から,この解空間をメタラーニングするための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:44:06 GMT)
Dion: A Communication-Efficient Optimizer for Large Models [8.6]
大規模なAIモデルを効率的にトレーニングするには、複数のアクセラレータに分散する計算が必要であるが、これはしばしば重要な通信オーバーヘッドを引き起こす。本稿では,標準分散トレーニングの同期的セマンティクスを保持する通信効率の高いシステムであるDionを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:49:37 GMT)
A Zero-shot Learning Method Based on Large Language Models for Multi-modal Knowledge Graph Embedding [8.6]
ゼロショット学習(ZL)は、自然言語処理、画像分類、言語間移動など、目に見えないカテゴリーのタスクに不可欠である。大規模言語モデル(LLM)を用いたMMKGのゼロショット埋め込み学習フレームワークZSLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:22:25 GMT)
SelfMAD: Enhancing Generalization and Robustness in Morphing Attack Detection via Self-Supervised Learning [8.6]
SelfMADは、一般的な攻撃アーティファクトをシミュレートする、新しい自己教師型アプローチである。現状のMADよりも,SelfMADの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:03:00 GMT)
KALE-LM: Unleash The Power Of AI For Science Via Knowledge And Logic Enhanced Large Model [8.5]
我々は、AIが科学的調査をどのように支援し、対応する技術的アプローチを探求するかについて、我々の視点を提示する。我々は,化学分野に関わる課題において優れた性能を達成した,KALE-LMモデルシリーズであるKALE-LM-Chem(-1.5)の2つの大モデルを提案し,オープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:25:31 GMT)
AsyReC: A Multimodal Graph-based Framework for Spatio-Temporal Asymmetric Dyadic Relationship Classification [8.5]
ダイアドの社会的関係は、空間的経験と時間的経験の共有によって形成される。これらの関係をモデル化するための現在の計算手法は3つの大きな課題に直面している。非対称なダイアド関係分類のための多モードグラフベースのフレームワークAsyReCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:52:23 GMT)
Analyzing Generative Models by Manifold Entropic Metrics [8.5]
抽出可能な情報理論評価指標を新たに導入する。 EMNISTデータセット上の各種正規化フローアーキテクチャと$beta$-VAEを比較した。私たちの実験で最も興味深い発見は、トレーニング中に整列および非整合表現に収束する誘導バイアスの観点から、モデルアーキテクチャとトレーニング手順のランク付けです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:47:53 GMT)
Enhancing Trust in AI Marketplaces: Evaluating On-Chain Verification of Personalized AI models using zk-SNARKs [8.5]
本稿では、分散環境におけるパーソナライズされたAIモデルの検証という課題に対処する。本稿では,ゼロ知識簡潔な知識の非対話的議論(zk-SNARK)をChainlink分散オラクルと統合する新しいフレームワークを提案する。この結果から, 検証時間の平均は233.63秒, 検証時間は61.50秒であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:38:29 GMT)
AgentSpec: Customizable Runtime Enforcement for Safe and Reliable LLM Agents [8.3]
LLMエージェントのランタイム制約を指定・強制するための軽量言語であるAgentSpecを提案する。 AgentSpecでは、トリガー、述語、執行機構を含む構造化ルールを定義する。コード実行、エンボディエージェント、自律運転など、複数のドメインにまたがるAgentSpecを実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:57:45 GMT)
Beyond Single-Turn: A Survey on Multi-Turn Interactions with Large Language Models [8.1]
現実世界のアプリケーションは洗練されたマルチターンインタラクションを必要とする。大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、シングルターンタスクを扱う能力に革命をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:00:08 GMT)
Reliable-loc: Robust sequential LiDAR global localization in large-scale street scenes based on verifiable cues [8.1]
逐次LiDARデータにおける検証可能なキューを利用した,LiDARに基づく信頼性のあるグローバルローカライゼーション(Reliable-loc)を提案する。本稿では,シーケンシャルなポーズの不確実性によって誘導される局所状態監視機構を提案する。信頼性の高い場所は、大規模で複雑なストリートシーンで高い堅牢性、正確性、効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:12:39 GMT)
TRATSS: Transformer-Based Task Scheduling System for Autonomous Vehicles [8.1]
我々は Transformer-Based Task Scheduling System (TRATSS) というフレームワークを導入する。 TRATSSは、タスク要求とリソースの可用性を動的に適用しながら、最適化されたタスクスケジューリング決定を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:23:13 GMT)
Open-Vocabulary Action Localization with Iterative Visual Prompting [8.1]
ビデオアクションのローカライゼーションは、長いビデオから特定のアクションのタイミングを見つけることを目的としている。本稿では,新たな視覚言語モデル(VLM)に基づく学習自由でオープンな投票手法を提案する。我々は、アクションの開始と終了に対応する可能性が高いフレームを特定するために、反復的な視覚的プロンプト技術を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:55:13 GMT)
A Taxonomy of Self-Handover [8.1]
本研究は,21人の参加者による12時間以上の調理活動のマニュアルアノテーションから得られた,セルフハンドオーバに関する最初の体系的分類について紹介する。分析の結果、自己処理は単に受動的移行ではなく、両手による予測調整を含む高度に協調した行動であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:21:42 GMT)
ECG-Expert-QA: A Benchmark for Evaluating Medical Large Language Models in Heart Disease Diagnosis [8.1]
ECG-Expert-QAは、心電図(ECG)の解釈における診断能力を評価するための包括的なデータセットである。実際の臨床心電図データと、体系的に生成された合成ケースを組み合わせることで、12の必須の診断タスクをカバーしている。主要なイノベーションは、対話型医療AIシステムの開発を可能にするマルチターン対話のサポートである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:59:44 GMT)
Parametric Shadow Control for Portrait Generation in Text-to-Image Diffusion Models [8.0]
Shadow Directorは、よく訓練された拡散モデル内で隠れたシャドウ属性を抽出し、操作する手法である。私たちのアプローチでは、数千の合成画像とトレーニング時間しか必要としない、小さな推定ネットワークを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:57:10 GMT)
SurvSurf: a partially monotonic neural network for first-hitting time prediction of intermittently observed discrete and continuous sequential events [7.9]
本稿では,ニューラルネットワークに基づくサバイバルモデル(SurvSurf)を提案する。理論上、SurvSurfは逐次事象の累積入射関数の間の単調な関係に決して違反しないことを保証し、予測子からの非線形な影響を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:24:59 GMT)
Stacking Variational Bayesian Monte Carlo [7.6]
変分ベイジアンモンテカルロ (VBMC) は、計算コストの高い確率でベイジアン推定を近似するサンプル効率の手法である。独立なVBMCをマージすることで大域的な後部近似を構築する手法であるスタックング変分ベイジアンモンテカルロ(S-VBMC)を紹介する。 VBMCの探索能力に挑戦するために設計された2つの合成問題に対するS-VBMCの有効性と、計算神経科学による実世界の2つの応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:30:59 GMT)
SciSciGPT: Advancing Human-AI Collaboration in the Science of Science [7.6]
大規模言語モデル(LLM)とAIエージェントの最近の進歩は、人間とAIのコラボレーションに新たな可能性をもたらしている。我々はSciSciGPTを紹介した。SciSciGPTはオープンソースのプロトタイプAIコラボレータで、科学の科学をテストベッドとして利用し、LLMを利用した研究ツールの可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:19:39 GMT)
On Sinkhorn's Algorithm and Choice Modeling [7.6]
その結果, 最大推定問題は, 古典的行列バランス問題と, 対象列と列の和との等価性を示す。この視点は、一見無関係な2つの研究領域の間の扉を開く。我々は、Sinkhornの行列バランスのための有名なアルゴリズムの特別な例またはアナログとして、文献をモデル化する選択において、既存のアルゴリズムを統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:59:57 GMT)
CODEI: Resource-Efficient Task-Driven Co-Design of Perception and Decision Making for Mobile Robots Applied to Autonomous Vehicles [7.5]
本稿では,移動ロボットの設計における統合的課題と戦略に焦点を当てる。意思決定における知覚と行動計画の相互作用を強調した。本稿では,移動ロボットの共設計問題を解決するための枠組みを,共設計の共設計の略であるCODEIと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:48:11 GMT)
Towards Efficient Real-Time Video Motion Transfer via Generative Time Series Modeling [7.4]
本研究では,モーショントランスファー対応ビデオアプリケーションにおいて,帯域幅を大幅に最適化する深層学習フレームワークを提案する。複雑な動きを効果的に捉えるために,キーポイントを検出することで動的物体を符号化する第1次運動モデル(FOMM)を用いる。ビデオアニメーションと再構成のために, 平均絶対誤差, 共同埋め込み予測アーキテクチャ埋め込み距離, 構造類似度指数, 平均ペアワイズ変位の3つの指標を用いて, 実験結果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:21:54 GMT)
Enhancing NER Performance in Low-Resource Pakistani Languages using Cross-Lingual Data Augmentation [7.4]
本研究では,4つの低リソースパキスタン語に対する文化的に妥当な文と実験を生成するデータ拡張手法を提案する。マルチ言語マスキングされたLarge Language Models (LLMs) を微調整することにより,シャフフヒとパシュトーのNER性能が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:18:34 GMT)
How Do Solidity Versions Affect Vulnerability Detection Tools? An Empirical Study [7.2]
スマートコントラクトは、スマートコントラクトセキュリティを強化する機能や改善を加えるために急速に進化しているプログラミング言語であるSolidityで記述されている。新しいバージョンのSolidityでは、コンパイルプロセスが変更され、スマートコントラクトコードの解釈と分析方法に影響を及ぼす可能性がある。検出ツールとSolidityバージョンとの互換性を検討することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:15:59 GMT)
Debate-Feedback: A Multi-Agent Framework for Efficient Legal Judgment Prediction [7.2]
本稿では,Debate-Feedbackアーキテクチャに基づく新たな法的判断予測モデルを提案する。従来の手法とは異なり、我々のモデルは大規模な歴史的データセットの必要性を最小限に抑え、効率を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:34:14 GMT)
Adversarially Domain-adaptive Latent Diffusion for Unsupervised Semantic Segmentation [7.1]
本研究では、ICCLD(Inter-Coder Connected Latent Diffusion)と呼ばれる潜在拡散モデルに基づくセマンティックセグメンテーション手法を提案する。 ICCLDは最先端のUDAメソッドより優れており、mIoUスコアは74.4(GTA5$rightarrow$Cityscapes)と67.2(Synthia$rightarrow$Cityscapes)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:01:25 GMT)
Teaching Data Science Students to Sketch Privacy Designs through Heuristics (Extended Technical Report) [7.1]
本稿では,初級データサイエンスの学生が高品質なプライバシスケッチを作成するための障壁を低くする方法について検討する。データサイエンスの学生24名を対象にしたユーザスタディでは,研究開始時に参加者に3つを提示するだけで,プライバシに関する設計決定のカバレッジを向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:12:21 GMT)
On the best approximation by finite Gaussian mixtures [7.1]
一般ガウス位置混合を有限混合で近似する問題を考える。所定の精度を達成する有限混合の最小順序は定数係数で決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:48:24 GMT)
Leveraging Sub-Optimal Data for Human-in-the-Loop Reinforcement Learning [7.1]
準最適データ事前トレーニング(SDP)は、報酬のない準最適データを活用してRLアルゴリズムを改善するアプローチである。 SDPでは、人間による評価や嗜好を必要とせず、報酬モデルを事前訓練するための報酬ラベルを得る。我々は,SDPが少なくとも高い性能を達成できるが,その性能は大幅に向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:17:50 GMT)
ZFusion: An Effective Fuser of Camera and 4D Radar for 3D Object Perception in Autonomous Driving [7.0]
本研究では、4次元レーダと視覚のモダリティを融合した3次元物体検出手法ZFusionを提案する。 FP-DDCAフェイザーはTransformerブロックをパックし、異なるスケールのマルチモーダル機能をインタラクティブに融合する。実験の結果、ZFusionは興味のある領域で最先端のmAPを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:35:03 GMT)
Futureproof Static Memory Planning [7.0]
ディープニューラルネットワークの静的アーキテクチャと組み合わせた"AIメモリウォール"は、動的ストレージ割り当てへの関心を再燃させた。本稿では,100万インスタンスを対象とした低フラグメンテーション,高性能DSA実装であるIdeallocを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:28:54 GMT)
Interpretable Style Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Clustering [7.0]
本稿では,IS-TSK-FCを用いた解釈可能なスタイルのファジィクラスタリングを提案する。 IS-TSK-FCのクラスタリング挙動は、ファジィ規則に関するTSKファジィ推論によって完全に導かれる。 IS-TSK-FCは、未知の暗黙的/明示的スタイルのベンチマークデータセットに関する広範な実験を通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:28:56 GMT)
Causal Retrieval with Semantic Consideration [7.0]
本稿では,2つの目的(意味と因果関係)で訓練された検索モデルであるCAWAIを提案する。実験の結果,CAWAIは多様な因果検索タスクにおいて,様々なモデルよりも優れていた。また,CAWAIは科学領域のQAタスクに対して強いゼロショットの一般化を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:04:31 GMT)
A Domain-Based Taxonomy of Jailbreak Vulnerabilities in Large Language Models [6.9]
この研究は特に、jailbreakの脆弱性の課題に焦点を当てている。大規模な言語モデルの訓練領域に根ざした新しいジェイルブレイク攻撃の分類を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:05:16 GMT)
GOTHAM: Graph Class Incremental Learning Framework under Weak Supervision [6.9]
グラフ解析では、ラベルなしノードは事前に定義されたクラスに分類される。従来の方法では、トレーニングに十分なラベル付きデータを前提としていますが、必ずしも実現不可能ではありません。 Weak Supervision (GCL)の下でemphGraph Class Incremental Learningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:39:13 GMT)
Theory of Symmetry-Protected Two-Photon Coherence [6.8]
後方自発4光波混合により生成する縮退光子対(双光子)のコヒーレンス時間について,光損失や脱落に対する免疫性を示した。この発見は、量子情報処理、量子通信、ネットワークにおける実践的な応用に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:22:38 GMT)
Leveraging Label Potential for Enhanced Multimodal Emotion Recognition [6.7]
マルチモーダル感情認識(MER)は、感情状態を正確に予測するために様々なモダリティを統合する。本稿では,この制限を克服するために,ラベル信号誘導マルチモーダル感情認識(LSGMER)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:00:34 GMT)
LiveVQA: Live Visual Knowledge Seeking [6.6]
本稿では,インターネットから最新の視覚情報を自動的に収集するLiveVQAを紹介する。 LiveVQAは、14のニュースカテゴリーの6つのニュースウェブサイトから3,602のシングルホップとマルチホップのビジュアル質問で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:39:31 GMT)
PEAKS: Selecting Key Training Examples Incrementally via Prediction Error Anchored by Kernel Similarity [6.6]
インクリメンタルデータ選択(IDS)問題では,サンプルが連続的なストリームとして到着し,完全なデータソースにアクセスせずに選択する必要がある。 IDSに適した効率的なデータ選択法であるPEAKS(Prediction Error Anchored by Kernel similarity)を提案する。 PEAKSが既存の選択戦略を一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:42:09 GMT)
LDGNet: A Lightweight Difference Guiding Network for Remote Sensing Change Detection [6.6]
光リモートセンシングによる変化検出を誘導する軽量差分誘導ネットワーク(LDGNet)を提案する。まず、軽量バックボーンネットワークの特徴表現能力を高めるために、差分誘導モジュール(DGM)を提案する。次に,Visual State Space Model (VSSM) を用いたDADFモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:33:54 GMT)
Self-congruent point in critical matrix product states: An effective field theory for finite-entanglement scaling [6.5]
有限MPS結合次元$chi$は、固定点ハミルトニアンに対して関連する作用素による摂動を導入することと等価であることを示す。この現象は再正規化群自己共役点を定義し、関連する結合定数は2つの効果のバランスによってフローに停止する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:55:47 GMT)
Closed-Loop Neural Operator-Based Observer of Traffic Density [6.4]
静止路側センサからのスパース計測による交通密度推定の問題点を考察する。提案手法はフーリエ・ニューラル演算子を用いて高忠実度顕微鏡レベルのシミュレーションからマクロなトラフィックフローのダイナミクスを学習する。ループを閉じるために、予測密度とセンサからのスパース測定を組み合わせた補正演算子と開ループ演算子を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:28:50 GMT)
Inverse Attention Agents for Multi-Agent Systems [6.2]
マルチエージェントシステムにとって大きな課題は、エージェントが対戦相手やチームメイトが継続的に変化する様々な環境に動的に適応できるようにすることである。 Inverse Attention Agents that adopt the concept of Mind (ToM) implemently using an attention mechanism training in end-to-end manner。逆アテンションネットワークが他のエージェントのアテンションを推測することに成功し、この情報によってエージェントのパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:59:41 GMT)
RLBayes: a Bayesian Network Structure Learning Algorithm via Reinforcement Learning-Based Search Strategy [6.0]
結果: RLBayes はグローバルな BN 構造に収束できるが,RLBayes が他のほとんどの探索アルゴリズムよりも優れた効果を持つことを示す実験的に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:11:51 GMT)
Show and Tell: Visually Explainable Deep Neural Nets via Spatially-Aware Concept Bottleneck Models [6.0]
本稿では,視覚ニューラルネットワークを空間的・概念的に解釈可能なモデルに変換する統一的な枠組みを提案する。この手法をSALF-CBM(Spatially-Aware and Label-Free Concept Bottleneck Model)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:05:31 GMT)
Weighted Approximate Quantum Natural Gradient for Variational Quantum Eigensolver [5.9]
変分量子固有解法(VQE)は、近距離量子デバイスを用いた最も顕著なアルゴリズムの1つである。そこで本研究では,局所ハミルトニアンの$kを前提とした重み付き近似量子自然勾配法(WA-QNG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:18:09 GMT)
TathyaNyaya and FactLegalLlama: Advancing Factual Judgment Prediction and Explanation in the Indian Legal Context [5.8]
TathyaNyayaは、Factベースの判断予測と説明(FJPE)のための最大の注釈付きデータセットで、インドの法的文脈に合わせている。本稿では,FJPEタスクの高品質な説明を生成するために最適化されたLLaMa-3-8B大言語モデル(LLM)の命令調整版であるFactLegalLlamaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:27:32 GMT)
An all optical broadband tunable quantum frequency shifter [5.7]
光子の周波数シフト器は、周波数多重化高容量量子通信の鍵となるコンポーネントである。本稿では、全光波混合プロセスに基づく量子周波数シフタの新しい方式を提案する。我々の全光学量子周波数シフト器は、高速な量子通信ネットワークの基本的な構成要素となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:47:57 GMT)
Latent Feature and Attention Dual Erasure Attack against Multi-View Diffusion Models for 3D Assets Protection [5.7]
MVDM(Multi-View Diffusion Models)は3次元幾何再構成の分野において顕著な改善を実現する。本稿では,MVDMによる知的財産権侵害問題に最初に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:31:04 GMT)
Entangling two Rydberg Superatoms via Heralded Storage [5.7]
本稿では,Rydberg超原子を用いたシーディングドストレージの実験的実現について述べる。入力光子を電磁誘導透過により超原子に記憶する。第2の光子を第1の光子の記憶の成功に応じて照射する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:47:29 GMT)
Promoting Security and Trust on Social Networks: Explainable Cyberbullying Detection Using Large Language Models in a Stream-Based Machine Learning Framework [5.6]
ソーシャルメディアプラットフォームは、いわゆるサイバーいじめと呼ばれるオンラインコミュニティでネガティブな行動を引き起こしている。ストリームベース機械学習(ML)モデルと大規模言語モデル(LLMS)を用いたサイバーバブル検出のための革新的でリアルタイムなソリューションを提案する。また, 実験結果から, 全評価指標の90%近くの性能を保証し, 文献における競合研究の成果を上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:57:37 GMT)
TactileNet: Bridging the Accessibility Gap with AI-Generated Tactile Graphics for Individuals with Vision Impairment [5.6]
触覚グラフィックスは、世界4300万人の視覚障害者に視覚情報へのアクセスを提供するのに不可欠である。これらの触覚グラフィックを作成する従来の方法は、労働集約的であり、需要を満たすのに苦労している。私たちは、触覚グラフィックを生成するための、最初の包括的なデータセットとAI駆動のフレームワークであるTactileNetを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:21:31 GMT)
Universal Lymph Node Detection in Multiparametric MRI with Selective Augmentation [5.6]
放射線医は、悪性リンパ節と良性リンパ節を区別するために、通常、リンパ節(LN)のサイズを測定する。重篤な臨床日に小転移性LNが欠失する可能性があった。生体内良性ノードと転移性ノードの両方を普遍的に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） (Mon, 07 Apr 2025 15:46:43 GMT)
Federated Hierarchical Reinforcement Learning for Adaptive Traffic Signal Control [5.6]
マルチエージェント強化学習(MARL)は、適応的な交通信号制御(ATSC)を約束している。 MARLは広範なデータ共有と通信要求のために制約に直面している。我々はATSCのための階層型統合強化学習(HFRL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:02:59 GMT)
KunPeng: A Global Ocean Environmental Model [5.6]
本研究では,KunPeng大洋環境予測モデルを構築し,気象学的な大規模モデル手法を海洋領域に移行した。陸域境界における急勾配による発散を効果的に訓練するための地形適応型マスク拘束機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:41:05 GMT)
Dual Consistent Constraint via Disentangled Consistency and Complementarity for Multi-view Clustering [5.5]
マルチビュークラスタリングは、複数のビューから共通のセマンティクスを探索することができる。現在の手法は、各ビューの相補性の貢献を無視して、表現における一貫性の学習に焦点を当てている。本稿では,複数ビューを共有情報とプライベート情報に分離する新しいマルチビュークラスタリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:00:16 GMT)
Concept Extraction for Time Series with ECLAD-ts [5.5]
時系列分類(TSC)のためのCNNは、品質予測から医学的診断に至るまで、ますます使われてきている。 CNNはショートカットやバイアスを学ぶ傾向があり、その頑丈さと人間の期待との整合性を損なう。このようなメカニズムが使われているかどうかと関連するリスクを評価するためには、モデルの内部動作を反映したモデル説明を提供することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:49:20 GMT)
mixEEG: Enhancing EEG Federated Learning for Cross-subject EEG Classification with Tailored mixup [5.4]
クロスオブジェクト脳波(EEG)分類は、認知過程の多様性と異なる被験者間の生理学的構造のために大きな課題を示す。脳波に関連するプライバシー上の懸念は、異なる病院と機関間でのデータ共有に重大な制限を課している。フェデレートラーニング(FL)は、複数の分散クライアントが、生データを直接通信することなく、協調的にグローバルモデルをトレーニングすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:24:23 GMT)
Generative Adversarial Networks with Limited Data: A Survey and Benchmarking [5.2]
Generative Adversarial Networks (GAN) は、様々な画像合成タスクにおいて印象的な結果を示している。 GANは、他の生成モデルと比較して機能や表現の学習において強力であり、その潜在空間は豊富な意味情報をエンコードする。本稿では, 限られたデータ問題に対処することに着目し, 様々な視覚タスクにおけるGAN, その変種, 応用の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:46:56 GMT)
A Unified Framework with Novel Metrics for Evaluating the Effectiveness of XAI Techniques in LLMs [5.1]
本研究では,5つのXAI技術の有効性を評価するための4つの新しい指標を用いた総合的評価フレームワークを提案する。この評価は、人間関係協定(HA)、ロバスト性、一貫性、コントラストの4つの重要な指標に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:37:11 GMT)
It's All in the Mix: Wasserstein Classification and Regression with Mixed Features [5.1]
我々は、離散的特徴の存在を忠実に説明できる分布的に堅牢な予測モデルを開発し、分析する。我々のモデルは、離散的特徴の存在に非依存な既存手法を著しく上回り得ることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:24:35 GMT)
Quantum Program Linting with LLMs: Emerging Results from a Comparative Study [5.1]
本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いた量子ソフトウェア開発のための新しいリンティング手法の実現可能性について検討する。我々はLintQ-LLM(LintQ-LLM)を紹介する。LintQはLintQに匹敵する量子固有問題を検出するためのLintQ-LLMである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:51:31 GMT)
Complexity Theory for Quantum Promise Problems [5.0]
p/mBQP, p/mQ(C)MA, $textp/mQSZK_texthv$, p/mQIP, p/mBQP/qpoly, p/mBQP/poly, p/mPSPACEの構造結果を示す。驚いたことに、我々の発見は、彼らの古典的な類推から分岐する関係を明らかにした。応用においては、量子暗号、量子特性試験、およびユニタリ合成における興味深い問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:05:28 GMT)
MultiEYE: Dataset and Benchmark for OCT-Enhanced Retinal Disease Recognition from Fundus Images [4.9]
眼疾患診断用マルチモーダル・マルチクラスデータセットであるMultiEYEについて述べる。 OCT画像から疾患関連知識を抽出するためのOCT支援概念蒸留アプローチ(OCT-CoDA)を提案する。提案するOCT-CoDAは,臨床応用の可能性が高く,顕著な結果と解釈可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:24:41 GMT)
Semantic Parsing with Candidate Expressions for Knowledge Base Question Answering [4.8]
意味論は自然言語を論理形式に変換し、知識ベース(KB)で評価して記述を生成する。シーケンシャル・ツー・シークエンス(seq2seq)事前訓練言語モデル(PLM)を用いた最近のセマンティックスの開発が進んでいる。本稿では,Seq2seq PLMを用いた大容量KB上でのセマンティック解析の候補式を付加した文法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:27:48 GMT)
Unifying Physics- and Data-Driven Modeling via Novel Causal Spatiotemporal Graph Neural Network for Interpretable Epidemic Forecasting [4.8]
本稿では,感染症の時間動態をモデル化する新しいCSTG(Causpatioal Neural Graph Network)フレームワークを提案する。適応的な静的接続グラフを用いて、人間の移動性の安定な成分を表現し、これらのパターンの中で時間的ダイナミクスモデルゆらぎを利用する。我々は,中国の地方レベルとドイツの州レベルで実世界のデータセットを用いて,我々のモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:46:11 GMT)
Quantum Complex-Valued Self-Attention Model [4.8]
複素数値類似性を利用した最初のフレームワークであるQCSAM(Quantum Complex-Valued Self-Attention Model)を紹介する。 4量子ビットしか持たないQCSAMは、MNISTとFashion-MNISTで100%と99.2%のテスト精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:24:02 GMT)
Learning Coarse-Grained Dynamics on Graph [4.7]
グラフ上の粗粒度動的システムを特定するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)非マルコフモデリングフレームワークを検討する。本研究の主目的は, グラフトポロジを符号化する粗粒度相互作用係数に, モリ・ズワンチのメモリ項の先頭項がどのように依存するかを検査することによって, GNNアーキテクチャを体系的に決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:44:58 GMT)
SpinML: Customized Synthetic Data Generation for Private Training of Specialized ML Models [4.7]
本研究では,サーバがカスタマイズした合成画像データを生成するSpinMLを提案する。 SpinMLは、ユーザが参照イメージの細粒度でオブジェクトレベルのコントロールを提供し、生成された合成データのプライバシとユーティリティを交換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:07:42 GMT)
Bidirectional Hierarchical Protein Multi-Modal Representation Learning [4.7]
大規模タンパク質配列で事前訓練されたタンパク質言語モデル(pLM)は、配列ベースタスクにおいて大きな成功を収めた。 3次元構造情報を活用するために設計されたグラフニューラルネットワーク(GNN)は、タンパク質関連予測タスクにおいて有望な一般化を示している。本フレームワークでは,PLMの生成するシーケンシャル表現とGNN抽出した構造特徴との効果的な相互作用を実現するために,注意とゲーティング機構を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:47:49 GMT)
Hybrid Schrödinger-Liouville and projective dynamics [4.6]
この交互に連続かつ射影的な進化が、洗練された状態空間多様体の1つの微分方程式の形でどのようにキャストされるかを示す。この交互に連続かつ射影的な進化が、洗練された状態空間多様体の1つの微分方程式の形でどのようにキャストされるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:10:34 GMT)
Understanding Virtual Nodes: Oversquashing and Node Heterogeneity [4.6]
仮想ノード(VN)によるMPNNの拡張は、さまざまなベンチマークのパフォーマンス向上に寄与している。我々は,VNの役割とその利益に関する包括的理論的分析を行った。グラフ構造に基づいてノードに対して異なる感度を持つ計算複雑性を持つVNの変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:33:06 GMT)
PyraNet: A Multi-Layered Hierarchical Dataset for Verilog [4.6]
我々は、PiraNetと呼ぶ多層構造を利用した、新しいオープンソースデータセットとそれに対応する微調整技術を紹介する。実験により、提案したデータセットと微調整アプローチを用いることで、より正確な微調整モデルが得られ、構文的に、機能的に正しいVerilogコードを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:58:26 GMT)
Lemmanaid: Neuro-Symbolic Lemma Conjecturing [4.6]
本稿では, 実用的神経シンボル型レムマ注入ツールLemmanaidについて紹介する。レムマの形状を記述したレムマテンプレートを生成するためにLLMをトレーニングし、詳細を記入するためにシンボリックメソッドを使用します。我々は,レマノイドを完全補題文を生成するために訓練されたLLMと,それ以前の完全記号推論法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:30:36 GMT)
ELT-Bench: An End-to-End Benchmark for Evaluating AI Agents on ELT Pipelines [4.6]
ELT-BenchはAIエージェントがExtract-Load-Transformパイプラインを構築する能力を評価するためのエンドツーエンドベンチマークである。 ELT-Benchは、さまざまなドメインにわたる835のソーステーブルと203のデータモデルを含む100のパイプラインで構成されている。 ELT-Bench上の6つの人気のあるLarge Language Model(LLM)を用いて、Spider-AgentとSWE-Agentの2つの代表的なコードエージェントフレームワークを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:03:36 GMT)
CloSE: A Compact Shape- and Orientation-Agnostic Cloth State Representation [4.6]
衣服の変形状態を表す新しい表現について述べる。 dGLIディスクの熱マップは、布の状態の特徴に対応するパターンを明らかにする。この表現はコンパクトで連続であり、異なる形状に対して一般である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:54:58 GMT)
Constraint Multi-class Positive and Unlabeled Learning for Distantly Supervised Named Entity Recognition [4.5]
我々は,textbfConstraint textbfMulti-class textbfPositive and textbfUn Learning (CMPU) と呼ばれる新しい手法を提案する。制約非負のリスク推定器は, 前回のPU学習法よりも, 過度に適合する傾向が強いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:51:41 GMT)
ACE-RLHF: Automated Code Evaluation and Socratic Feedback Generation Tool using Large Language Models and Reinforcement Learning with Human Feedback [4.5]
コードフィードバック生成のための大規模言語モデル(LLM)が不可欠である。 LLMはコンパイラが生成したエラーメッセージよりも理解しやすいフィードバックを生成する。 Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)は、初心者の生徒がスクラッチから対話的にプログラミングをリーン化するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:11:22 GMT)
Topological Schrödinger Bridge Matching [4.5]
位相領域上の信号分布の整合性を実現するために, TSBP問題を提案する。最適過程は、いくつかの未知によって支配されるフォワード・バックワードのダイナミクスに従うことを示す。我々は、最適過程における未知をニューラルネットワークとしてパラメータ化し、確率訓練により学習することにより、位相信号に一致するTSBベースのモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:45:21 GMT)
Safe Automated Refactoring for Efficient Migration of Imperative Deep Learning Programs to Graph Execution [4.5]
命令型DLコードをグラフ実行に移行する上で,安全かつ潜在的に有利なタイミングを決定するための自動アプローチを提案する。このアプローチは、WALA Ariadne分析フレームワークを統合するPyDev Eclipseプラグインとして実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:48:43 GMT)
GIScience in the Era of Artificial Intelligence: A Research Agenda Towards Autonomous GIS [4.3]
本稿は、GISが従来から自律的な理由づけ、導出、革新、地球空間的ソリューションの推進を超えて、グローバルな課題を推し進める未来を構想する。本稿では,GIScienceのパラダイムシフトの基盤を築き,GISが従来から自律的な理由づけ,導出,革新,地空間的ソリューションの先進化によって世界的課題を推し進める未来を構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:29:39 GMT)
MSA-UNet3+: Multi-Scale Attention UNet3+ with New Supervised Prototypical Contrastive Loss for Coronary DSA Image Segmentation [4.3]
冠状DSA画像分割のためのマルチスケールアテンション拡張UNet3+アーキテクチャ MSA-UNet3+を提案する。マルチスケールDilated Bottleneck(MSD-Bottleneck)とコンテキスト注意融合モジュール(CAFM)を組み合わせたフレームワークプライベート冠DSAデータセットで行った実験は、MSA-UNet3+が最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:35:30 GMT)
The Transient Cost of Learning in Queueing Systems [4.3]
キューシステムは、通信ネットワーク、医療、サービスシステムなどにおけるユースケースを備えた、広く適用可能なモデルです。本稿では、パラメータの不確実性に起因する平均待ち時間長の最大増加を定量化するために、キューにおける学習の過渡コスト(TCLQ)を提案する。そこで本研究では,Lyapunov と Bandit 分析を橋渡しし,幅広いアルゴリズムの保証を提供し,独立性のある TCLQ の統一解析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:22:40 GMT)
A Customized SAT-based Solver for Graph Coloring [4.2]
本稿では,ZykovColorという新しいSATベースのアルゴリズムを導入し,グラフの着色問題を解く。 H'ebrard と Katsirelos (2020) のアプローチに基づく。 SATソルバの基盤となる利点を生かした新機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:22:00 GMT)
Design of AI-Powered Tool for Self-Regulation Support in Programming Education [4.2]
大きな言語モデル(LLM)ツールは、高品質な補助を提供する可能性を示している。しかし、これらのツールの多くは、機関的な学習管理システムとは独立して運用されている。この分離は、学習材料を活用する能力と、適切なコンテキスト対応のフィードバックを生成するためのコンテキストを行使する能力を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:30:12 GMT)
Climplicit: Climatic Implicit Embeddings for Global Ecological Tasks [4.2]
我々は、地球上のどこにでも暗黙の気候表象を生成するために事前訓練された場所であるClimplicitエンコーダを導入する。我々のモデルは、生の気候時空間をダウンロードする必要をなくすことで、x1000のディスクスペースを減らし、下流タスクの計算コストを大幅に削減する。 Climplicit埋め込みの線形探索は、下流のタスクをスクラッチからトレーニングし、位置情報の代替モデルよりも総合的に優れている、あるいは同等である、ということが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:58:55 GMT)
Is Adversarial Training with Compressed Datasets Effective? [4.1]
圧縮データセットを用いて学習したモデルに対する対向的ロバスト性の影響について検討する。本稿では,データセットの最小有限被覆(MFC)を探索し,ロバスト性を考慮したデータセット圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:31:31 GMT)
MIAT: Maneuver-Intention-Aware Transformer for Spatio-Temporal Trajectory Prediction [4.1]
固有運転行動によって導入されたマニキュアは、信頼できる軌道予測に重大な課題をもたらす。本稿では,操作意図認識機構と時間的相互作用モデリングを統合したMane-Intention-Aware Transformerアーキテクチャを提案する。実世界のNGSIMデータセットに対する我々のアプローチを評価し,様々なトランスフォーマーおよびLSTMに基づく手法を用いてベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:30:00 GMT)
How to evaluate control measures for LLM agents? A trajectory from today to superintelligence [4.0]
我々は、AI能力の向上にレッドチームの余裕を適応するためのフレームワークを提案する。エージェントの実際の能力プロファイルの知識が比例制御評価にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:52:52 GMT)
Frustration Elimination and Excited State Search in Coherent Ising Machines [4.0]
本稿では, フラストレーションのないCIM構成に, アシラリーモードを組み込むことで, フラストレーションのないIsingモデルをどのようにマッピングできるかを示す。これらのアシラリーモードは、エラー検出と励起状態の探索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:35:36 GMT)
Faster Reinforcement Learning by Freezing Slow States [3.9]
我々は「高速な」構造を持つ無限水平マルコフ決定過程(MDP)について検討する。我々は,低レベル計画の段階において,遅い状態を「凍結」する新しい近似手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:55:35 GMT)
Vision Transformers with Autoencoders and Explainable AI for Cancer Patient Risk Stratification Using Whole Slide Imaging [3.9]
PATH-Xは、視覚変換器(ViT)と自動エンコーダをSHAP(Shapley Additive Explanations)と統合し、患者の成層化とリスク予測のモデル化性を高めるフレームワークである。代表画像スライスを各WSIから選択し、Googleの事前訓練されたViTを用いて数値的特徴埋め込みを抽出する。カプラン・マイアー生存分析を用いて,2つのリスク群と3つのリスク群に層状化を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:48:42 GMT)
Can GPT models Follow Human Summarization Guidelines? A Study for Targeted Communication Goals [3.9]
本研究では,GPTモデルが人間のガイドラインに準拠した対話要約を生成する能力について検討した。本研究は,タスク固有の事前学習モデルと参照要約よりGPT生成サマリーを優先することを明らかにする。 ROUGE、BERTScore、人間評価の相違は、より信頼性の高い自動評価指標の必要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:42:15 GMT)
OCC-MLLM-CoT-Alpha: Towards Multi-stage Occlusion Recognition Based on Large Language Models via 3D-Aware Supervision and Chain-of-Thoughts Guidance [3.8]
OCC-MLLM-CoT-Alphaは3D認識とChain-of-Thoughtsガイダンスを統合したマルチモーダルな大規模視覚言語フレームワークである。提案手法は, 各種最先端モデルの2つの設定に対して, 15.75%, 15.30%, 16.98%, 14.62%, 4.42%, 3.63%, 6.94%, 10.70% の判定スコア向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:15:26 GMT)
Hypergraph $p$-Laplacian equations for data interpolation and semi-supervised learning [3.8]
ハイパーグラフ $p$-Laplacian 方程式は、$p$-Laplacian 正規化の部分微分から導かれる。代案として、数学的によく提案され、計算的に効率的である単純化された方程式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:20:47 GMT)
Optimal Bayesian Affine Estimator and Active Learning for the Wiener Model [3.7]
我々は、未知パラメータに対する閉形式最適アフィン推定器を導出し、いわゆる「力学基底統計」を特徴とする。我々は,推定誤差を最小限に抑えるために,入力信号を合成する能動的学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:36:06 GMT)
Evaluating the Generalization Capabilities of Large Language Models on Code Reasoning [3.7]
大規模言語モデル(LLM)のコード推論能力が,プログラムの種類によってどのように一般化されるかを評価する。そこで本研究では,異なる特性を持つ配当プログラムと配当プログラムの取得手法を提案する。また,これらのプログラムの性能を比較することで,LLMの一般化を評価する実験手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:25:31 GMT)
Discovery and inversion of the viscoelastic wave equation in inhomogeneous media [3.7]
現在のスパース回帰法はスパースおよびノイズデータセット上の不正確な方程式を特定することができる。探索と埋め込みという2つの交互方向最適化フェーズを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。提案手法は, 高レベルの騒音に直面しても, 優れたロバスト性と精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:39:29 GMT)
3D Universal Lesion Detection and Tagging in CT with Self-Training [3.7]
本研究では,3次元病変を検知し,身体部位に応じてタグ付けするための自己学習パイプラインを提案する。私たちの知る限り、私たちは初めて3Dの病変を共同で検出し、身体のラベルに従ってタグ付けしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:50:27 GMT)
Correlated decoding of logical algorithms with transversal gates [3.7]
論理アルゴリズムは、絡み合うゲートにおける誤りの伝播を考慮した量子ビットの復号化により、大幅に改善できることを示す。我々は、この手法が深部論理クリフォード回路の時空間コストを大幅に削減することを数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:29:51 GMT)
AccLLM: Accelerating Long-Context LLM Inference Via Algorithm-Hardware Co-Design [3.6]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)分野で大きな成功を収めている。 AccLLM は,高速かつ効率的な長文 LLM 推論を実現する包括的アクセラレーションフレームワークである。我々は、Xilinx Alveo U280 FPGA上でAccLLMを検証し、エネルギー効率が4.07倍、スループットが2.98倍であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:52:30 GMT)
Probabilistic Pontryagin's Maximum Principle for Continuous-Time Model-Based Reinforcement Learning [3.6]
平均ハミルトニアンの最小化は平均コストを最適化するために必要な最適条件であることを示す。我々のアプローチは、学習力学で不確実なシステムを制御するための原則的で実践的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:11:43 GMT)
Quantum control of a random transverse Ising spin system [3.6]
時間依存型1次元量子横イジングモデルにおける部分空間移動を考察する。我々は,変分法と数値GRAPE (gradient-ascent pulse engineering) とdCRAB (dressed chopped random basis) 量子制御アルゴリズムを用いて数値シミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:12:09 GMT)
DuoSpaceNet: Leveraging Both Bird's-Eye-View and Perspective View Representations for 3D Object Detection [3.5]
多視点カメラのみの3Dオブジェクト検出は、鳥の目視(BEV)表現を利用するか、視点視(PV)機能に焦点を当てる2つの主要なパラダイムに大きく従っている。我々は,BEVとPVの機能空間を完全に統合した新しいフレームワークであるDuoSpaceNetを,総合的な3次元知覚のための単一検出パイプライン内に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:00:17 GMT)
Machine learning interatomic potential can infer electrical response [3.5]
機械学習原子間ポテンシャル(MLIP)は、量子力学的手法に代わる効率的でスケーラブルな代替手段を提供する。長距離MLIPから偏極およびボルン有効電荷(BEC)テンソルを直接抽出できることを示す。この研究は、電荷や分極やBECのトレーニングを伴わずに、電気応答を予測する能力をMLIPに拡張し、様々なシステムにおける電場駆動プロセスの高精度なモデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:14:07 GMT)
Explanation-Driven Interventions for Artificial Intelligence Model Customization: Empowering End-Users to Tailor Black-Box AI in Rhinocytology [3.5]
本稿では,Rhino-Cytプラットフォームにおけるユーザインターフェースの再設計を通じて,ブラックボックスAIモデルに対する新たなエンドユーザー開発(EUD)アプローチを提案する。提案したインターフェースは、説明を編集し、モデルを再構成することで、AI意思決定プロセスに介入することを可能にする。この研究は人中心型AI(HCAI)とEUDに寄与し、説明駆動型の介入が説明可能性、ユーザ介入、モデル再構成の混合を可能にする方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:44:48 GMT)
PaperBench: Evaluating AI's Ability to Replicate AI Research [3.5]
PaperBenchは、AIエージェントが最先端のAI研究を複製する能力を評価するベンチマークである。エージェントは、スクラッチから20個のICML 2024 SpotlightとOralの文書を複製する必要がある。 PaperBenchには8,316の個別の段階的なタスクが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:15:49 GMT)
Adversarial Robustness for Deep Learning-based Wildfire Prediction Models [3.5]
本稿では,山火事検出モデルのロバスト性を評価するための最初のモデル非依存フレームワークであるWARP(Wildfire Adversarial Robustness procedure)を紹介する。 WARPは、画像グロバルと局所摂動を通じて敵対的な例を生成することによって、データ多様性の固有の制限に対処する。 WARPを使用して、リアルタイムCNNとTransformerを評価し、主要な脆弱性を明らかにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:10:53 GMT)
Universal coding, intrinsic volumes, and metric complexity [3.4]
この代入では、ゴールは、約$mathbbRnの平均値部分集合を持つ最良の分布と同様に、実数値観測の列を予測、または同等に予測することである。解析の一環として、一般制約集合に対するミニマックス冗長性も特徴付ける。情報理論の古典的な結果と対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:06:40 GMT)
A partial likelihood approach to tree-based density modeling and its application in Bayesian inference [3.4]
確率分布のツリーベースの事前は、通常、サンプル空間の候補分割の所定のデータ非依存のコレクションを使用して指定される。サンプル空間全体にわたって、未知のターゲット密度を詳細に特徴づけるためには、候補分割は、潜在的にゼロでないサンプリング確率でサンプル空間のすべての領域に深く展開する能力を持つ必要がある。伝統的な知恵は、ベイズ的推論においてコヒーレントな可能性に基づく推論を保証するために、この妥協は避けられないことを示唆している。そこで本研究では,Coxの部分的可能性を用いて,データ依存型の分割を許容しながら,コヒーレンシを復元する簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:47:29 GMT)
Deep Learning for Double Auction [3.4]
不完全な情報、インセンティブ整合性(IC)、個人合理性(IR)の制約により、最適なオークション機構を見つけることは極めて難しい。本研究では,需要側と供給側の両方に不完全な情報が存在する二重オークションのための深層学習手法を開発する。我々は、トランスフォーマーベースのアーキテクチャを利用して、市場参加者を様々な市場規模のシーケンスとしてモデル化することで、一般化性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:56:32 GMT)
CREA: A Collaborative Multi-Agent Framework for Creative Content Generation with Diffusion Models [3.3]
CREAは、人間の創造プロセスを模倣する新しいマルチエージェント協調フレームワークである。創造性を動的でエージェント的なプロセスとして構成することにより、CREAはAIとアートの交差点を再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:59:51 GMT)
Online Gaussian elimination for quantum LDPC decoding [3.2]
LUP分解を維持できるガウス除去アルゴリズムのオンライン版を提案する。これは、方程式の最終系上でガウス的除去を実行することと等価である。オンライン版では、従来のオフラインデコーダよりも平均ケースタイムの複雑さが優れていることを実証的に示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:49:00 GMT)
Do Chinese models speak Chinese languages? [3.2]
言語能力は、事前トレーニングデータキュレーションに関する洞察を提供する。中国は、少数言語の傾向とマンダリン第一政策の間で異なる、明示的な言語政策の長い歴史を持っている。アジア地域および中国のマイノリティ言語を対象とした,中国と西欧のオープンソースLLMの性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:09:50 GMT)
Secure Smart Contract with Control Flow Integrity [3.2]
スマートコントラクトを確保するために,リアルタイムに制御フローの整合性を実現するフレームワークであるCrossGuardを開発した。評価の結果,CrossGuardは,契約のデプロイ前に一度だけ設定した場合に,30件の攻撃のうち28件を効果的にブロックすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:08:16 GMT)
Large Language Model (LLM) for Software Security: Code Analysis, Malware Analysis, Reverse Engineering [3.1]
大規模言語モデル(LLM)はサイバーセキュリティの強力なツールとして登場した。 LLMはマルウェア検出、生成、リアルタイム監視の高度な機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:32:46 GMT)
Sub-Clustering for Class Distance Recalculation in Long-Tailed Drug Classification [3.0]
薬物化学の分野では、特定の尾のクラスは、その特異な分子構造的特徴により、訓練中に高い識別性を示す。本稿では,サンプルサイズに基づく従来の静的評価パラダイムから脱却する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 00:09:10 GMT)
Riemannian Geometry for the classification of brain states with intracortical brain-computer interfaces [3.0]
侵襲的電気生理学的記録を用いた新しい脳復号法を提案する。本手法は,異なるチャネル構成に対して,F1マクロ平均スコアの優れた平均値を実現する。幾何学的枠組みは、様々な脳状態にわたる脳領域の空間的寄与を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:11:59 GMT)
Efficient Hamiltonian, structure and trace distance learning of Gaussian states [2.9]
ガウス図形モデル学習における広く研究されている問題の量子一般化について検討する。我々は、その基礎となる二次ハミルトニアンのパラメータを推論するタスクのための効率的なプロトコルを得る。同様の設定とサンプルの複雑さで、基礎となる相互作用グラフを学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:10:06 GMT)
Hollow Victory: How Malicious Proposers Exploit Validator Incentives in Optimistic Rollup Dispute Games [2.9]
一般的なレイヤ2アプローチはOptimistic Rollupであり、ブロック提案の競合ゲームとして知られるメカニズムに依存している。これらのシステムでは、バリケータはエラーを含むと信じているブロックに挑戦することができ、成功すれば、提案者の預金の一部を報酬として転送することができる。我々は、このメカニズムの構造上の脆弱性を明らかにしている: バリデータには、論争の挑戦に勝ったとしても、適切な利益が与えられない可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:00:46 GMT)
Data Spatial Programming [2.8]
オブジェクト指向プログラミング(OOP)のセマンティクスを拡張する新しいプログラミングモデルであるデータ空間プログラミングを導入する。このトポロジカル空間におけるデータ要素間の関係を形式化することにより、我々のアプローチは複雑なシステムのより直感的なモデリングを可能にする。このパラダイムは、エージェントベースのシステム、ソーシャルネットワーク、リレーショナルデータ処理、ニューラルネットワーク、分散システム、有限状態マシン、その他の空間指向の計算問題など、コンピュータ科学における幅広い問題を表現する際に、従来のOOPの制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:51:22 GMT)
MultiTSF: Transformer-based Sensor Fusion for Human-Centric Multi-view and Multi-modal Action Recognition [2.8]
マルチモーダル・マルチビュー観測による行動認識は、監視、ロボティクス、スマート環境における応用において大きな可能性を秘めている。マルチモーダルマルチビュー変換器を用いたセンサフュージョン(MultiTSF)を提案する。提案手法はトランスフォーマーを用いて動的にビュー間の関係をモデル化し,複数のビューにまたがる時間的依存関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:53:15 GMT)
Following the Whispers of Values: Unraveling Neural Mechanisms Behind Value-Oriented Behaviors in LLMs [2.8]
本研究では,大規模言語モデルにおける国家社会価値の行動駆動メカニズムを探求する,ValueExplorationという新しいフレームワークを提案する。まず,中国社会価値を大言語モデルで符号化するニューロンを同定し,同定する。これらのニューロンを不活性化することにより、モデル行動の変化を分析し、LLM決定に影響を及ぼす内部メカニズムを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:23:59 GMT)
Contour Integration Underlies Human-Like Vision [2.7]
人間は、物体の輪郭がほとんどなくても、高精度に行動する。人間は統合バイアスを示します -- 方向のないフラグメントよりも、方向のないフラグメントで構成されたオブジェクトを認識することを好むのです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:45:06 GMT)
Surveying Professional Writers on AI: Limitations, Expectations, and Fears [2.7]
AI駆動のツール、特に大きな言語モデル(LLM)の急速な開発は、プロの書き方を変えつつある。言語サポート、倫理、および作家の声と創造性に対する長期的な影響など、彼らの採用の重要な側面は、まだ未解明のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:35:17 GMT)
Predicting Survivability of Cancer Patients with Metastatic Patterns Using Explainable AI [2.6]
本研究は、転移パターンを有するがん患者の生存可能性を予測するために機械学習(ML)を活用する。 MSK-METデータセットには、27種類のがんの25,775人のゲノムおよび臨床データが含まれている。 XGBoost は曲線 (AUC) が 0.82 である最高のパフォーマーとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:48:15 GMT)
Generalized Random Forests using Fixed-Point Trees [2.6]
本研究では,多次元の異質効果を推定するための一般化ランダム林arXiv:1610.01271(GRFs)の計算効率の良い代替案を提案する。 GRFは勾配に基づく分割基準に依存しているが、この手法はジャコビアン推定の必要性を排除した固定点近似を導入する。提案手法は,機械学習および因果推論アプリケーションにおける局所的効果推定のスケーラブルな代替手段であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:11:21 GMT)
The Dream Within Huang Long Cave: AI-Driven Interactive Narrative for Family Storytelling and Emotional Reflection [2.6]
The Dream inside Huang Long CaveはAIによるインタラクティブな物語体験である。このプロジェクトは、AI技術、芸術的実践、精神分析に関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:54:11 GMT)
MedGNN: Capturing the Links Between Urban Characteristics and Medical Prescriptions [2.5]
グラフニューラルネットワークにおける位置ノードと位置ノードの埋め込みを都市特性と統合したグラフニューラルネットワークMedGNNを提案する。 MedGNNはベースライン法と比較して平均25%以上予測を改善した。これらの結果は、MedGNNが、より広く、慎重に機械学習を適用して、学際的な公衆衛生研究を進める可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:35:16 GMT)
AlgOS: Algorithm Operating System [2.5]
AlgOSはアルゴリズムの実装のためのモジュール化されていないフレームワークである。新しいアルゴリズムの実装のオーバーヘッドを減らし、アルゴリズムの比較を標準化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:36:46 GMT)
Real-Time Evaluation Models for RAG: Who Detects Hallucinations Best? [2.5]
本稿では,検索・拡張世代(RAG)における幻覚を自動的に検出する評価モデルについて検討する。 LLM-as-a-Judge, Prometheus, Lynx, Hughes Hallucination Evaluation Model (HHEM), the Trustworthy Language Model (TLM)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:49:15 GMT)
Bridging Industrial Expertise and XR with LLM-Powered Conversational Agents [2.5]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)と拡張現実感(XR)との新たな統合を提案する。提案システムは、自然言語インタフェースを通じて、ドメイン固有の産業知識をXR環境に組み込み、労働者のためのハンズフリーでコンテキスト対応のエキスパートガイダンスを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:02:19 GMT)
Time-adaptive Video Frame Interpolation based on Residual Diffusion [2.5]
ビデオフレーム(VFI)の拡散に基づく新しい手法を提案する。本研究では,ビデオフレーム(VFI)の拡散に基づく新しい手法を提案する。我々は、最先端のモデルに対する広範な比較を行い、このモデルがアニメーションビデオでこれらのモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:15:45 GMT)
Scalable MHz-Rate Entanglement Distribution in Low-Latency Quantum Networks Interconnecting Heterogeneous Quantum Processors [2.5]
本稿では、再構成可能な量子インタフェースの概念を導入し、量子ネットワークアーキテクチャを提案する。本プロトコルでは、光量子ビットの周波数と時間モードを高密度波長分割多重化(DWDM)チャネルに調整することにより、4.5MHzのベル対の分布率を実現する。ナノ秒再構成レイテンシは、低損失、低不忠実、高次元スイッチで示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:47:49 GMT)
Joint multiband deconvolution for Euclid and Vera C. Rubin images [2.4]
本稿では,地上の天体画像の分解能向上を目的とした,新しいマルチバンドデコンボリューション手法を提案する。この方法はルービン$r$、$i$、および$z$バンドがユークリッドVISバンド内にあるという幸運な事実を生かしている。本手法の有効性は, 分解能および形態的回復, フラックス保存, および異なる雑音レベルへの一般化の観点から示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:39:06 GMT)
asKAN: Active Subspace embedded Kolmogorov-Arnold Network [2.4]
Kolmogorov-Arnold Network (KAN)は、小規模AI+Scienceアプリケーションのための有望なニューラルネットワークアーキテクチャとして登場した。本研究では、コルモゴロフ・アルノルドの定理のレンズを通して、この非フレキシビリティを研究する。本稿では,Kanの関数表現をアクティブな部分空間方法論と相乗化する階層的フレームワークである,アクティブな部分空間埋め込みkanを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:43:13 GMT)
Mapping biodiversity at very-high resolution in Europe [2.4]
本稿では,ヨーロッパを横断する高分解能生物多様性マッピングのためのカスケード型マルチモーダルパイプラインについて述べる。提案したパイプラインは、リモートセンシング、気候時系列、種の発生データを50×50mの解像度でトレーニングしたマルチモーダルモデルであるディープSDMを用いて、種組成を予測する。これらの予測は、生物多様性指標マップを生成し、Pl@ntBERTで生息地を分類するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:15:52 GMT)
Universality of reservoir systems with recurrent neural networks [2.4]
ある種の力学系に対するRNN貯水池システムの一様強普遍性を示す。クラス内の各ターゲットに依存しない近似誤差の上限を持つ並列結合によるRNN貯水池システムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:54:31 GMT)
A Reinforcement Learning Method for Environments with Stochastic Variables: Post-Decision Proximal Policy Optimization with Dual Critic Networks [2.3]
決定後近ポリシー最適化は、先進的な深層強化学習手法である近ポリシー最適化の新しいバリエーションである。提案手法は,問題の次元を小さくし,値関数推定の精度を高めるために,事後状態と二重批判を取り入れたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:56:43 GMT)
Explainable ICD Coding via Entity Linking [2.3]
臨床コーディングは医療において重要な課題である。従来のクリニカルコーディングの自動化方法は、生産環境におけるコーダーに十分な証拠を与えない可能性がある。本稿では,各文書にコードセットと各テキストのエビデンスをアノテートしたエンティティリンク問題として,タスクを再編成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:54:13 GMT)
Don't Lag, RAG: Training-Free Adversarial Detection Using RAG [2.3]
アドリアパッチ攻撃は、深層モデルの誤解を招く局所的な摂動を埋め込むことによって、視覚システムに重大な脅威をもたらす。本稿では,視覚言語モデルを統合して対向的パッチ検出を行う,トレーニング不要なVisual Retrieval-Augmented Generationフレームワークを提案する。我々は、クローズドソースモデルであるGemini-2.0とともに、Qwen-VL-Plus、Qwen2.5-VL-72B、UI-TARS-72B-DPOを含むオープンソースの大規模VLMを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:14:47 GMT)
REEF: Relevance-Aware and Efficient LLM Adapter for Video Understanding [2.3]
最近の方法では、ビデオレベルの理解のために、時間外ビデオを扱うためにメモリバンクを圧縮することが多い。そこで我々は,視覚トークンを用いて映像を大規模に圧縮するビデオの設計を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:36:34 GMT)
Subjective Visual Quality Assessment for High-Fidelity Learning-Based Image Compression [2.3]
JPEG AIC-3 手法を用いて,JPEG AI 圧縮画像の包括的主観的品質評価を行う。強化された3重項比較と平易な3重項比較に基づく統一モデルを用いて,JNDに基づく品質尺度を再構築した。 CVVDPの指標は全体の最高性能を達成したが、CVDPを含むほとんどの指標はJPEG AI圧縮画像の品質予測において過度に楽観的であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:16:58 GMT)
Feedback-Enhanced Hallucination-Resistant Vision-Language Model for Real-Time Scene Understanding [2.3]
リアルタイムシーン理解は人工知能の重要な進歩である。幻覚は依然として挑戦ですこのアプローチでは、AIに自己認識を組み込むことによって、この問題に対処しています。ロボットナビゲーションからセキュリティ監視まで、アプリケーションに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:59:30 GMT)
SoK: LLM-based Log Parsing [2.3]
本稿では,29の大規模言語モデル (LLM) に基づくログ解析手法を体系的にレビューする。我々は,学習パラダイムとプロンプトエンジニアリングパラダイム,効率・有効性向上技術,解析プロセスにおけるLLMの役割を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:41:04 GMT)
A Behavior-Based Knowledge Representation Improves Prediction of Players' Moves in Chess by 25% [2.2]
本稿では,人間の次の動きを予測するために,エキスパート知識と機械学習技術を組み合わせた新しいアプローチを提案する。ドメインの専門知識に根ざした特徴工学を適用して,中間レベルのチェス選手の動きのパターンを明らかにする。我々の方法論は、人間の行動を予測するための有望なフレームワークを提供し、AIと人間とコンピュータの相互作用の両方の分野を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:49:00 GMT)
Optimizing Large Language Models: Metrics, Energy Efficiency, and Case Study Insights [2.1]
大規模言語モデル(LLM)の急速な採用により、エネルギー消費と二酸化炭素排出量が大きくなった。本稿では,これらの問題に対処するため,LLMの展開におけるエネルギー効率の最適化手法の統合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:56:59 GMT)
How Far do Lindbladians Go? [2.1]
量子マルコフ半群が生成する経路に沿った輸送を解析することにより密度空間の幾何学的側面を考察する。現実的な制約によって動機づけられた我々は、リンドブラディアン生成器の制限された集合のみが利用できるより現実的なシナリオを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:48:16 GMT)
Feature Selection for Latent Factor Models [2.1]
特徴の選択は、高次元データセットで関連する特徴をピンポイントするのに不可欠である。分類のための伝統的な特徴選択方法は、クラスごとに特徴を選択するためにすべてのクラスからデータを使用する。本稿では,低ランク生成法に基づくクラスモデルを用いて,各クラスの特徴を個別に選択する特徴選択手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:23:13 GMT)
FinGrAct: A Framework for FINe-GRrained Evaluation of ACTionability in Explainable Automatic Fact-Checking [2.0]
本稿では、Webにアクセス可能なきめ細かい評価フレームワークFinGrActを紹介する。明確に定義された基準と評価データセットを通じて、自動ファクト・チェッキンの説明における動作可能性を評価するように設計されている。 FinGrAct は最先端の評価者を超え、Pearson と Kendall を人間の判断と最高の相関を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:14:27 GMT)
LLM meets ML: Data-efficient Anomaly Detection on Unseen Unstable Logs [2.0]
不安定なログ(ULAD)の異常検出は、より現実的で、未検討の課題である。現在のアプローチは主に機械学習(ML)モデルを採用しており、トレーニングには広範なラベル付きデータを必要とすることが多い。我々は、アンサンブル学習を通じて、決定木、k-アネレスト隣人、フィードフォワードニューラルネットワークといったMLモデルを組み合わせた、ULADのための新しいハイブリッドアプローチであるFlexLogを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:52:04 GMT)
Improved Stochastic Texture Filtering Through Sample Reuse [2.0]
テクスチャフィルタリング (STF) は, 高度なテクスチャ圧縮手法のテクスチャフィルタリングのコストを下げる手法として再開発されている。テクスチャーの倍率化の間、STFによるフィルターとシェーディングの交換順序はエイリアス化をもたらす。そこで本研究では,テクスチャフィルターによる微細なテクスチャの品質向上と,画像差の低減を実現する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:28:52 GMT)
Attention-Based Multi-Scale Temporal Fusion Network for Uncertain-Mode Fault Diagnosis in Multimode Processes [1.9]
本稿では,注目型マルチスケール時間融合ネットワークという新しい手法を提案する。時間的注意機構は、より高いモード共有情報を持つ臨界時間点に焦点を合わせるように設計されている。実験により,提案モデルが診断性能に優れ,モデルサイズが小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:16:22 GMT)
Cross-functional transferability in universal machine learning interatomic potentials [1.9]
エネルギースケールの大幅な変化とGGAとr$2$SCANの相関が、uMLIPにおけるクロスファンクショナルデータ転送可能性に困難をもたらすことを示す。 UMLIPの転送学習における要素エネルギー参照の重要性を,MP-r$2$SCANデータセットのベンチマークにより示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:45:40 GMT)
EP-Diffuser: An Efficient Diffusion Model for Traffic Scene Generation and Prediction via Polynomial Representations [1.9]
本稿では,EP-Diffuserについて紹介する。EP-Diffuserはパラメータ効率のよい拡散型生成モデルで,交通シーンの進化過程の分布を推定する。道路レイアウトとエージェント履歴に基づいて,本モデルは予測器として機能し,多種多様なシーン継続を生成する。 EP-Diffuserを2つのSotAモデルと比較し、Argoverse 2データセット上での予測の精度と妥当性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:45:49 GMT)
CCSK:Cognitive Convection of Self-Knowledge Based Retrieval Augmentation for Large Language Models [1.9]
CCSKは、シームズネットワークモジュールとレスポンス品質モデルを介して、動的な共同決定プロセスを実装している。実世界のデータセットの実験により、CCSKは情報検索におけるモデルの有効性を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:43:53 GMT)
TC-MGC: Text-Conditioned Multi-Grained Contrastive Learning for Text-Video Retrieval [1.8]
本稿では,TC-MGC と呼ばれるテキスト記述型マルチグラインドコントラストフレームワークを提案する。本モデルでは,単語の重み付けとテキストの重み付けに係わる集約されたフレームとビデオ表現を生成するために,言語ビデオのアテンションブロックを用いる。実証的に、TC-MGCは複数のテキストビデオ検索ベンチマークで競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:33:14 GMT)
Quantum walk with coherent multiple translations induces fast quantum gate operations [1.8]
我々は、離散時間量子ウォークをサポートする強い共鳴変調の下でリングを研究する。複数の翻訳経路がコヒーレントな方法で追加され、トポロジカルバンドの下で歩行者が進化する。本研究は,コヒーレントな多重経路量子ウォークに基づく高速な量子ゲート演算を実現するために単一リングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:14:19 GMT)
Embedded Federated Feature Selection with Dynamic Sparse Training: Balancing Accuracy-Cost Tradeoffs [1.7]
textitDynamic Sparse Federated Feature Selection (DSFFS)について述べる。トレーニング中、入力層ニューロン、それらの接続、および隠れ層接続は動的に切断され、非形式的特徴を排除される。生物学、画像、スピーチ、テキストを含む9つの実世界のデータセットで、いくつかの実験が実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:33:05 GMT)
Training state-of-the-art pathology foundation models with orders of magnitude less data [1.7]
3つの新しいビジョン基礎モデル(FM)を、他の最先端のFMを訓練するために使用されるものよりも、最大で2桁のWSIで訓練する。 TCGAだけで訓練されたモデル(12k WSIs)でさえ、既存のFMよりも優れており、平均するとVirchow2と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:38:12 GMT)
Fast gradient-free optimization of excitations in variational quantum eigensolvers [1.7]
物理インフォームド励起演算子のための高速なグローバルインフォームド勾配フリーのExcitationを導入する。励起は変分量子固有解法において一般的な選択である。分子基底状態エネルギー計算における励起の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:22:56 GMT)
Unified speed limits in classical and quantum dynamics via temporal Fisher information [1.7]
本研究では,確率分布に符号化された時間的情報量を測定する時間的フィッシャー情報について検討する。フィッシャー情報は、物理的コストによって上から、統計的距離によって下からバウンドされている。我々の研究は、古典力学と量子力学の両方における時間的フィッシャー情報の観点から、速度制限の統一的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:34:18 GMT)
A moving target in AI-assisted decision-making: Dataset shift, model updating, and the problem of update opacity [1.6]
機械学習(ML)システムは、データセットシフトによるパフォーマンス低下に対して脆弱である。専門家はしばしば、継続的なパフォーマンスの安定性を保証するため、MLシステムは定期的に更新されるべきであると提案する。本稿では、モデル更新がML支援意思決定に新しい不透明なサブタイプを導入することを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:58:23 GMT)
Feasibility of Logical Bell State Generation in Memory Assisted Quantum Networks [1.6]
2つの格子手術に基づくプロトコルを導入し、中間ノードを用いて遠隔ノード間の論理ベル状態を確立する。我々は、イオントラップ記憶、ノイズの多い光チャネル、周波数変換、光量子ビットの非破壊検出など、現実的な実験パラメータを用いてプロトコルをシミュレートする。終端ノードと中間ノードの間の1kmの距離では、未符号化のベル状態の隠蔽プロトコルよりも、ゲートエラー率の低減が要求される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:06:06 GMT)
VeCoGen: Automating Generation of Formally Verified C Code with Large Language Models [1.6]
VECOGENは、大規模な言語モデルと形式検証を組み合わせた新しいツールで、公式に検証されたCプログラムの自動生成を行う。 VECOGENは、/ISO C仕様言語における正式な仕様、自然言語仕様、検証プログラムの生成を試みるテストケースのセットを定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:29:42 GMT)
Contract-based Verification of Digital Twins [1.6]
本稿では,ニューラルネットワークに基づくディジタルツインモデルを検証する革新的な手法を提案する。後者は、システム要件をキャプチャするシステムレベルの契約の定義と適用に依存します。我々は,ある入力に対してディジタルツインモデルをシミュレートする自動解を開発し,予測出力と入力を契約モデルに供給する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:33:10 GMT)
Simulating Persuasive Dialogues on Meat Reduction with Generative Agents [1.6]
肉の減肉はヒトと惑星の健康に恩恵を与えるが、社会的規範は肉を共有食の中心に保ち続ける。本稿では,大規模言語モデルに基づく生成エージェント間の肉の減肉に関するマルチラウンド対話のシミュレーション研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:27:37 GMT)
Classification of ADHD and Healthy Children Using EEG Based Multi-Band Spatial Features Enhancement [1.5]
ベンチマークデータセットから脳波データを用いてADHDと健常児を分類する手法を提案する。脳波信号は、高時間分解能と神経力学を捉える能力により、非侵襲的で効率的なADHD検出ツールとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:19:14 GMT)
Contextualized Messages Boost Graph Representations [1.5]
周辺特徴表現の文脈変換を強調するグラフ畳み込みネットワーク(SIR-GCN)を提案する。 SIR-GCNとベンチマークデータセットの合成上の優位性の実験は、データセットとプロパティ予測タスクにおいてパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:27:48 GMT)
Distributed Quantum Advantage in Locally Checkable Labeling Problems [1.5]
LOCALモデル分散コンピューティングにおいて、分散量子優位性を認める局所チェック可能なラベル問題(LCL)の最初の例を示す。我々の問題は量子モデルにおける$O(log n)$通信ラウンドで解決できるが、古典モデルでは$Omega(log n)$通信ラウンドを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:42:05 GMT)
Balancing Robustness and Efficiency in Embedded DNNs Through Activation Function Selection [1.5]
安全クリティカルなアプリケーションのための機械学習ベースの組み込みシステムは、ソフトエラーによる摂動に対して堅牢でなければならない。ハイパースペクトル画像のセマンティックセグメンテーションのために開発されたエンコーダ・デコーダ畳み込みモデルと自律運転システムへの応用に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:21:31 GMT)
Path Database Guidance for Motion Planning [1.4]
本稿では,既存の作業を2つの方法で革新するPath Database Guidance(PDG)を提案する。まず,データベースを用いて探索木のどのノードを拡大すべきかを実験的に計算する。第二に、データベースを単一の固定された事前として扱う他の方法とは対照的に、我々のデータベースは暗黙的に定義されたロボット構成空間を検索する際に更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:00:31 GMT)
Frustrated Rydberg Atom Arrays Meet Cavity-QED: Emergence of the Superradiant Clock Phase [1.4]
大規模量子モンテカルロ法を用いて、豊かな基底状態相図を得る。半充填付近では、無限の長距離光-マター相互作用により基底状態の縮退が持ち上がり、新しい秩序共存型超ラジアントクロック(SRC)相が生じる。我々の研究は、多体量子光学における量子相転移の創発的な現象に関する新しい研究領域を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:29:45 GMT)
AI for Climate Finance: Agentic Retrieval and Multi-Step Reasoning for Early Warning System Investments [1.3]
本研究は、気候リスク・早期警戒システム(CREWS)ファンドにおけるEWS投資の追跡という現実的な応用に焦点を当てる。我々は25のMDBプロジェクト文書を分析し、ゼロショット学習や少数ショット学習を含む複数のAI駆動型分類手法を評価する。以上の結果より, エージェントベースRAGアプローチは, 87%の精度, 89%の精度, 83%のリコールを達成し, 他の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:11:11 GMT)
Of All StrIPEs: Investigating Structure-informed Positional Encoding for Efficient Music Generation [1.3]
効率的なPEの両ファミリを解析するためのカーネル手法に基づく統一的なフレームワークを提案する。我々は,時間的シーケンスから因果関係を抽出できるRoPEと呼ばれる新しいPE手法を開発した。経験的検証のために、私たちは象徴的な音楽生成タスク、すなわちメロディ調和を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:51:29 GMT)
Model Hubs and Beyond: Analyzing Model Popularity, Performance, and Documentation [1.3]
我々はHugging Face上で500Sentiment Analysisモデルを総合的に評価した。以上の結果から,モデルの人気度は必ずしも性能と相関しないことが明らかとなった。モデル作成者の約88%がモデルカードでモデルのパフォーマンスを誇張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:25:35 GMT)
TflosYOLO+TFSC: An Accurate and Robust Model for Estimating Flower Count and Flowering Period [1.2]
茶の花は、茶工場の分類学研究とハイブリッド育種において重要な役割を担っている。伝統的に茶の花の特徴を観察する方法は労働集約的で不正確なため,TflosYOLOとTea Flowering Stageの分類モデルを提案する。 TflosYOLO モデルは YOLOv5 アーキテクチャ上に構築され,茶花の検出および数えるための有効なソリューションを提供する最初のモデルである Squeeze-and-Excitation (SE) ネットワークで強化された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:57:33 GMT)
Exploring Semi-Supervised Learning for Online Mapping [1.2]
オンラインマッピングにおける半教師付き学習(SSL)手法の有効性を実証する。複数のサンプルから教師の擬似ラベルを融合させることにより,オンラインマッピングの本質的特性を活用する,シンプルかつ効果的な手法を提案する。 Argoverse 2では、ピッツバーグに適応する際に、純粋にラップされていないターゲットドメインデータを組み込むことで、パフォーマンスのギャップを5mIoUから0.5mIoUに短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:52:07 GMT)
Few Dimensions are Enough: Fine-tuning BERT with Selected Dimensions Revealed Its Redundant Nature [1.2]
特定のタスクのための微調整BERTモデルが一般的である。最終的なレイヤの出力の一部を選択して、新たに生成された完全に接続されたレイヤに入力することが一般的である。最終レイヤのどの部分が選択されるべきか、レイヤの各次元がどの情報を保持するべきかは、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:53:16 GMT)
Regional Tiny Stories: Using Small Models to Compare Language Learning and Tokenizer Performance [1.2]
我々はヒンディー語、マラティー語、ベンガル語に着目し、地域言語処理のためのSLMを評価し、言語的複雑さを理解する。分析の結果,言語固有のトークンーザはインドの言語に対して汎用的なトークンーよりも優れていた。これらの知見は、SLMの未保存言語への実践的応用と、我々のニューラルネットワーク開発に関する理論的理解の両方を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:33:14 GMT)
On the Performance of an Explainable Language Model on PubMedQA [1.1]
本稿では,代替アーキテクチャに基づく説明可能な言語モデルであるGyanの結果を,PubmedQAデータセット上で報告する。 Gyanは信頼でき、透明で、幻覚がなく、重要なトレーニングや計算資源を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:42:02 GMT)
PHEONA: An Evaluation Framework for Large Language Model-based Approaches to Computational Phenotyping [1.1]
計算表現型は生物医学研究に不可欠であるが、しばしばかなりの時間と資源を必要とする。本研究では,観察保健データに対するPHEノッティピングの評価フレームワークを開発し,文脈に特有な考察を概説した。テストしたサンプル概念から高い分類精度を達成し,計算表現法の改良を目的としたLCM法の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:43:00 GMT)
Leveraging State Space Models in Long Range Genomics [1.1]
長距離依存関係はゲノム構造や機能を理解する上で重要であるが、ほとんどの従来の手法はそれらと競合する。我々は、長距離ゲノミクスモデリングタスクにおいて、2つのSSMにインスパイアされたアーキテクチャをベンチマークすることで、ステートスペースモデル(SSM)を有望な代替手段として検討する。 SSMは、トランスフォーマーのパフォーマンスにマッチし、複数のタスクにまたがる印象的なゼロショット外挿を示し、トレーニング中に見られるものより10倍から100倍長いコンテキストを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:34:06 GMT)
Ternarization of Vision Language Models for use on edge devices [1.1]
本稿では,事前学習したビジョン言語モデルを,スクラッチから3次モデルをトレーニングする代わりに,その3次バージョンに圧縮するプロセスを提案する。 Lite Engine上で3次モデルを実行するために、さまざまなカスタム演算子を実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:28:11 GMT)
Proposing TAGbank as a Corpus of Tree-Adjoining Grammar Derivations [1.1]
本稿では,既存の構文木バンクから自動抽出されたTAG導出コーパスであるTAGbankを紹介する。本稿では,句構造アノテーションをTAGの派生語にマッピングするための方法論を概説する。また,木バンクスキーム間の一貫性を確保すること,言語固有の構文的慣用句を扱うことなど,抽出プロセスに関わる課題についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:13:19 GMT)
Less is More? Revisiting the Importance of Frame Rate in Real-Time Zero-Shot Surgical Video Segmentation [1.1]
胆嚢摘出術におけるフレームレートがゼロショット手術ビデオセグメンテーションに及ぼす影響について検討し,複数のフレームサンプリングレートでSAM2の有効性を評価した。意外なことに,従来の評価設定では,フレームレートが1秒あたりの1フレームあたりのフレームレートが25FPSを上回ることが示唆された。リアルタイムストリーミングのシナリオでは、高いフレームレートが時間的コヒーレンスと安定性を、特に外科的把握器のような動的対象に対して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:22:10 GMT)
Explainable AI for Enhancing Efficiency of DL-based Channel Estimation [1.0]
人工知能に基づく意思決定のサポートは、将来の6Gネットワークの重要な要素である。このようなアプリケーションでは、ブラックボックスモデルとしてAIを使用するのは危険で難しい。本稿では,無線通信におけるチャネル推定を目的とした新しいXAI-CHESTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:02:14 GMT)
Deconstructing Jazz Piano Style Using Machine Learning [1.0]
我々は、豊かな理論と数学的分析の伝統の恩恵を受ける音楽スタイルに焦点を当てている。 84時間のデータセットから20人の象徴的なジャズミュージシャンを識別するために、教師付き学習モデルを訓練する。私たちのモデルには、4つの音楽領域(メロディ、ハーモニー、リズム、ダイナミクス)を別々に分析できる新しいマルチインプットアーキテクチャが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:37:39 GMT)
A Survey on Hypothesis Generation for Scientific Discovery in the Era of Large Language Models [0.9]
大規模言語モデル(LLM)は仮説生成の強化と自動化への関心が高まっている。本稿では,LLMを用いた仮説生成に関する包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:44:33 GMT)
Less Biased Noise Scale Estimation for Threshold-Robust RANSAC [0.9]
ノイズスケール推定法であるSIMFITを再検討し,ノイズスケール推定のバイアスを求める。本稿では,SIMFIT++のマルチペア拡張を推定値のフィルタリングにより提案し,その結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:15:46 GMT)
AnomalousNet: A Hybrid Approach with Attention U-Nets and Change Point Detection for Accurate Characterization of Anomalous Diffusion in Video Data [0.9]
本稿では,粒子追跡と注目U-Netアーキテクチャを統合したデータ駆動手法と,これらの問題に対処するための変更点検出アルゴリズムを提案する。提案手法は,第2次異常拡散(AnDi)チャレンジベンチマークにおいて,ビデオタスクの上位提案の中で高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:08:17 GMT)
Predicting Satisfaction of Counterfactual Explanations from Human Ratings of Explanatory Qualities [0.9]
我々は,206人の被験者によって評価された反事実的説明のデータセットを分析した。ユーザ満足度の最強予測要因として、実現可能性と信頼が際立っていることが分かりました。他のメトリクスでは、分散の58%を説明し、追加の説明的品質の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:09:25 GMT)
Blending Queries and Conversations: Understanding Tactics, Trust, Verification, and System Choice in Web Search and Chat Interactions [0.8]
本稿では、Web検索とジェネレーティブAI-Chat機能を組み合わせたインタフェースを用いて、健康関連情報課題を解決するユーザスタディを提案する。我々は、人々がインターフェイスでどのように振る舞ったか、なぜある方法で振る舞ったのか、そしてこれらの振舞いの結果がどのようなものであったかについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:59:55 GMT)
DeepSeek-V3, GPT-4, Phi-4, and LLaMA-3.3 generate correct code for LoRaWAN-related engineering tasks [0.8]
本稿では,LoRaWAN関連エンジニアリングタスクの自動化における大規模言語モデル(LLM)の性能について検討する。これを評価するため、GPT-4やDeepSeek-V3といった最先端のモデルと比較した。結果、DeepSeek-V3 と GPT-4 は一貫して正確なソリューションを提供していたが、Phi-4 と LLaMA-3.3 のようなより小さなモデルも強力な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:44:32 GMT)
An Efficient Approach for Cooperative Multi-Agent Learning Problems [0.8]
本稿では,複数のエージェントの同時動作をモデル化する政策学習のための中心的枠組みを提案する。本手法は,集中型手法に典型的なスケーラビリティ問題を克服する逐次的抽象化によるコーディネーション問題に対処する。実験の結果,提案手法は多様なマルチエージェント学習環境におけるエージェントのコーディネートに成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:03:35 GMT)
Grammar as a Behavioral Biometric: Using Cognitively Motivated Grammar Models for Authorship Verification [0.8]
著者検証は、デジタルテキストの法医学における重要な研究領域である。本稿では,認知言語学の原則に従って著者の文法をモデル化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:12:57 GMT)
Expectations vs Reality -- A Secondary Study on AI Adoption in Software Testing [0.8]
ソフトウェア産業では、人工知能(AI)がソフトウェア開発活動でますます利用されている。本研究の目的は,ソフトウェアテストにおけるAIにおける産業文脈による実証研究の種類を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:03:54 GMT)
Biomechanical Constraints Assimilation in Deep-Learning Image Registration: Application to sliding and locally rigid deformations [0.7]
そこで本研究では, 生体力学的特性に局所的に適応できる, 学習に基づく画像登録手法を提案する。提案手法により,入力画像から直接組織特異的な変形パターンを推測し,機械的に可塑性運動を確実にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:12:51 GMT)
State Tuning: State-based Test-Time Scaling on RWKV-7 [0.7]
我々は、RNNベースのRWKV-7モデルに合わせた状態チューニングという、テスト時間スケーリングに対する新しい状態ベースアプローチを導入する。 RWKV-7の独特な強みを生かして,モデルの事前学習重みを変更することなく,目標課題に対する最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:04:30 GMT)
Leveraging Large Language Models for Cost-Effective, Multilingual Depression Detection and Severity Assessment [0.7]
DeepSeek V3はうつ病検出の最も信頼性が高く費用対効果の高いモデルである。このモデルは、複雑な診断シナリオにおける抑うつを検出するために、安定して高いAUCを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:58:19 GMT)
SmartBugBert: BERT-Enhanced Vulnerability Detection for Smart Contract Bytecode [0.7]
本稿では,BERTに基づくディープラーニングと制御フローグラフ(CFG)解析を組み合わせて,バイトコードから直接脆弱性を検出する新しいアプローチであるSmartBugBertを紹介する。提案手法は,まずスマートコントラクトバイトコードを最適化されたオペコードシーケンスに分解し,TF-IDFを用いて意味的特徴を抽出し,実行ロジックをキャプチャするために制御フローグラフを構築し,ターゲット分析のために脆弱なCFGフラグメントを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:30:12 GMT)
Enhancing Smart Contract Vulnerability Detection in DApps Leveraging Fine-Tuned LLM [0.7]
分散アプリケーション(DApps)は、スマートコントラクトの脆弱性のため、重大なセキュリティリスクに直面します。本稿では,Large Language Models (LLM) を利用したスマートコントラクト脆弱性検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:32:14 GMT)
Boundary representation learning via Transformer [0.7]
本稿では,B-rep学習のための新しい手法である境界表現変換器(BRT)を提案する。 BRTは、部分分類と特徴認識タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:04:02 GMT)
FetalCLIP: A Visual-Language Foundation Model for Fetal Ultrasound Image Analysis [0.7]
FetalCLIPは胎児超音波画像の普遍的な表現を生成できる視覚言語基盤モデルである。テキストと組み合わせた210,035個の胎児超音波画像から,マルチモーダル・ラーニング・アプローチを用いて事前訓練を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:03:03 GMT)
Taming Double-Spending in Offline Payments with Reputation-Weighted Loan Networks [0.7]
Overdraftは、ハードウェアからユーザ自身への依存をシフトする、新しいオフライン支払いシステムだ。オーバードラフトにより、潜在的な決済受信機は支払いの可能性を評価でき、信頼を持って取引を受けられる。ユーザはブロックチェーンにトランザクションをコミットし、競合は決定論的に解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:48:19 GMT)
MetaSC: Test-Time Safety Specification Optimization for Language Models [0.7]
モデル重みを変更することなく、推論時に言語モデル(LM)の安全性推論を最適化する新しい動的安全フレームワークを提案する。我々は、安全プロンプト仕様を反復的に更新して、批判と修正プロセスを適応的に駆動するメタ批判機構を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:15:30 GMT)
Comparative analysis of Realistic EMF Exposure Estimation from Low Density Sensor Network by Finite & Infinite Neural Networks [0.6]
本研究では,EMFの曝露レベルを推定・評価するために,有限幅および無限幅の畳み込みネットワークに基づく手法を提案する。手法の実行時間と推定精度を比較分析して比較分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:31:53 GMT)
Group Order is in QCMA [0.5]
ブラックボックスとして与えられる有限群の順序を検証することは、複雑性クラス QCMA にあることを示す。我々の手法は、ブラックボックス群における群同型のような他の多くの群理論問題の複雑さに関する量子上界も改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:54:09 GMT)
Pushing the Boundary of Quantum Advantage in Hard Combinatorial Optimization with Probabilistic Computers [0.5]
我々は、pコンピュータがハード最適化問題の解法において最先端の量子アニールを超越できることを示す。これらのアルゴリズムは、成熟した半導体技術のおかげで、現代のハードウェアで容易に実装可能であることを示す。この結果から,pコンピュータをスケーラブルでエネルギー効率のよいハードウェアとして,実用的な量子優位性を実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:06:25 GMT)
A Simultaneous Approach for Training Neural Differential-Algebraic Systems of Equations [0.5]
我々は、未知の関係がデータから学習される方程式のニューラル微分代数系(DAE)について研究する。ニューラルDAE問題に対して同時アプローチを適用することにより、完全に離散化された非線形最適化問題を導出する。我々は、様々な問題設定において、精度、モデル一般化可能性、計算コストの点で有望な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:26:55 GMT)
Mathematical theory of deep learning [0.5]
これは近似理論、最適化理論、統計学習理論の基本的な結果をカバーしている。本書は,本トピックに関する基礎知識を読者に提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:59:43 GMT)
Rethinking RoPE: A Mathematical Blueprint for N-dimensional Positional Encoding [0.5]
リー群とリー代数理論に基づく RoPE の体系的な数学的枠組みを提案する。相対性と可逆性という2つのRoPEのコア特性を同定し, 1次元, 2次元, N次元で有効なRoPEの一般制約と構成を導出する。我々のフレームワークは既存のRoPE設計を統一し、新しいモダリティやタスクへの原則拡張を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:58:22 GMT)
Rational Inference in Formal Concept Analysis [0.4]
定義可能な条件は非単調推論の形式である。 KLMフレームワークは、defeasible conditionalsという命題のセマンティクスを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:15:20 GMT)
Quantization of Visible Light by a Ni$_2$ Molecular Optical Resonator [0.4]
ジニッケル錯体(Ni$$)は古典的な可視光をトラップして量子化し、個々の量子系またはジャイアンス・カミングス分子として振る舞う。この結果は、環境条件下での量子光学現象のロバストなプラットフォームとしてNi$$を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:09:17 GMT)
Quadruply Bonded Mo$_2$ Molecules Acting as an Inborn Emitter-Resonator Quantum System in Free Space [0.4]
四重結合されたMo$$ユニットは、周囲の条件下で可視光の光子をトラップすることができることを示す。この研究から得られた知見は、金属-金属結合化学、分子物理学、量子光学の理解を深めた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:17:17 GMT)
Sparsity-Aware Communication for Distributed Graph Neural Network Training [0.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータの埋め込みや分類を学ぶための計算効率の良い手法である。 GNNトレーニングは計算強度が低く、通信コストがスケーラビリティのボトルネックとなる。我々は3つの新しいアプローチでGNN訓練における通信ボトルネックに対処する空間性認識アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:53:14 GMT)
A Replica for our Democracies? On Using Digital Twins to Enhance Deliberative Democracy [0.4]
本稿では,民主化の規制サンドボックスとしてDigital Twin(DT)技術について検討する。 DTは、研究者や政策立案者が制御された仮想環境において、様々な熟考的設計で「もし」シナリオを実行することを可能にする。これにより、実世界の現実的な制約や実験室ベースの設定を伴わずに、制度設計の体系的な分析が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:14:41 GMT)
Using Machine Learning for Lunar Mineralogy-I: Hyperspectral Imaging of Volcanic Samples [0.4]
本研究は,オリービンとピロキセンに着目して,月の物質と類似した火山試料の鉱物組成について検討した。 400 nmから1000 nmの超スペクトルイメージングを用いて,イタリア・シチリア北部,エオリア諸島の火山活動型島バルカノの試料の反射特性を解析するデータ立方体を作成した。我々は、スペクトルプロファイルを分類するために、K平均、階層クラスタリング、GMM、スペクトルクラスタリングなどの教師なしクラスタリングアルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:15:56 GMT)
A near-term quantum simulation of the transverse field Ising model hints at Glassy Dynamics [0.4]
本研究では, 横磁場Isingモデルの量子回路シミュレーションを行い, ガラス力学の健全な特徴を示す。我々の目標は、量子情報処理のツールを活用して、ガラス系の力学と構造をより微妙に理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:15:37 GMT)
Out of Sight, Still at Risk: The Lifecycle of Transitive Vulnerabilities in Maven [0.4]
間接的な依存関係から生じる過渡的脆弱性は、共通脆弱性や露出に関連するリスクにプロジェクトを公開します。我々は、CVE導入後のプロジェクトの露出時間を測定するためにサバイバル分析を採用している。 Mavenプロジェクトの大規模なデータセットを使用して、これらの脆弱性の解決に影響を及ぼす要因を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:54:15 GMT)
Stereo-LiDAR Fusion by Semi-Global Matching With Discrete Disparity-Matching Cost and Semidensification [0.4]
ステレオカメラ入力で光検出・ランキング(LiDAR)データを融合するリアルタイム非学習深度推定法を提案する。 KITTIデータセットで評価すると,提案手法は2.79%の誤差率を達成した。本手法のリアルタイム・非学習性は,ロボット工学や自動化の応用に極めて有用であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:54:08 GMT)
HypRL: Reinforcement Learning of Control Policies for Hyperproperties [0.3]
超越性によって要求される複雑なタスクに対する学習制御ポリシの問題について検討する。本稿では,(1)安全保全型マルチエージェントパス計画,(2)資源配分の公平性,(3)応答後問題(PCP)に関するケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:58:36 GMT)
All-to-all connectivity of Rydberg-atom-based quantum processors with messenger qubits [0.3]
移動原子を用いた量子ビット間の動的全対全接続を実現するためのアプローチについて議論する。我々は、メッセンジャーキュービットの使用は、新しい技術的課題を呈する一方で、Rydberg-atomベースのプラットフォームをさらに発展させることを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:57:24 GMT)
AI-Driven Tactical Communications and Networking for Defense: A Survey and Emerging Trends [0.3]
この研究は、適応信号処理、ネットワーク最適化のためのマルチエージェント調整、レーダー支援目標追跡、AI駆動型電子対策におけるAI応用を強調している。敵AIの脅威、自律的な通信ネットワークのリアルタイム適応性、戦場環境下での現在のAIモデルの制限といった課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:38:32 GMT)
Towards Zero Trust Security in Connected Vehicles: A Comprehensive Survey [0.3]
Zero Trustは、ユーザ、デバイス、アプリケーションの継続的な検証を促進することによって、従来のセキュリティモデルに挑戦する、新たなサイバーセキュリティモデルである。本稿では,ゼロトラストのセキュリティについて,既存の文献,原則,課題の総合的なレビューを通じて理解する。本研究の今後の方向性は、車両間通信パラダイム(V2V)と車両間通信パラダイム(V2I)にゼロトラストの原則を取り入れることに集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:29:11 GMT)
Neural Pruning for 3D Scene Reconstruction: Efficient NeRF Acceleration [0.3]
本稿では,これらの問題に対処するための戦略としてニューラルプルーニングについて検討する。我々は,一様サンプリング,重要度に基づく手法,コアセットに基づく手法などのプルーニング手法を比較し,モデルサイズを削減し,トレーニングを高速化する。その結果,コアセット駆動プルーニングはモデルサイズを50%削減し,トレーニングでは35%の高速化を実現し,精度はわずかに低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:37:19 GMT)
Hybrid machine learning data assimilation for marine biogeochemistry [0.2]
海洋生物地球化学モデルは、気候変動や人的活動に対する生態系の反応を推定するだけでなく、予測にも重要である。既存のDAメソッドは、観測されていない変数を効果的に更新するのに苦労するが、アンサンブルベースのメソッドは高複雑さモデルでは計算コストがかかりすぎる。本研究では、観測変数と観測変数の統計的関係を学習することにより、機械学習が海洋生物地球化学DAを改善する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:04:10 GMT)
Enhancing Leaf Disease Classification Using GAT-GCN Hybrid Model [0.2]
本研究では,葉病分類のためのグラフ注意ネットワーク(GAT)とグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。 GCNはグラフ構造化データから学習するために広く使われており、GATは最も重要な隣人に焦点を当てるために注意機構を組み込むことによってこれを強化している。エッジ拡張技術は、モデルの検知能力にかなりの一般化をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:31:38 GMT)
Well2Flow: Reconstruction of reservoir states from sparse wells using score-based generative models [0.2]
本研究では,貯水池シミュレーションシナリオにおけるスコアベース生成モデルの利用について検討した。塩水帯水層における空間的に多孔質で飽和度の高いフィールドの再構築に焦点が当てられ、2つの井戸でのスパース観測から推測される。物理制約とウェルログガイダンスを生成モデルに組み込む新しい手法を導入し、再構成された地下状態の精度と物理的妥当性を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:12:19 GMT)
Probabilistic imaginary-time evolution in state-vector-based and shot-based simulations and on quantum devices [0.2]
量子コンピュータにおけるテンソルネットワークと量子モンテカルロアルゴリズムにおいて重要な技術であるImaginary-time Evolutionが最近量子コンピューティングに応用されている。我々は,量子状態ベクトルを統計誤差なく直接計算する状態ベクトルシミュレーションの文脈で,その定式化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:45:31 GMT)
Deep Reinforcement Learning Algorithms for Option Hedging [0.2]
動的ヘッジの文脈における8つのDeep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムの性能を比較した。 MCPGはブラック・スコイルズ・デルタ・ヘッジ・ベースラインを計算予算で上回る唯一のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:32:14 GMT)
Investigating Popularity Bias Amplification in Recommender Systems Employed in the Entertainment Domain [0.2]
本研究は,エンターテイメント分野における推薦システムにおける人気バイアスの増幅に関する研究をまとめたものである。商品の推薦頻度が人気と正の相関があることを実証する。我々は,推薦精度,アルゴリズムの校正品質,人気バイアス増幅の関連性をよりよく理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:58:01 GMT)
Explaining Low Perception Model Competency with High-Competency Counterfactuals [0.1]
我々は,高能率対実画像を生成する5つの新しい手法を開発した。我々は、Reco、LGD、LNNを、対実生成の最も有望な方法であると評価した。言語モデルクエリに反実画像を含めることで、モデルが正確な説明を生成する能力が大きく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:46:52 GMT)
Strong Baseline: Multi-UAV Tracking via YOLOv12 with BoT-SORT-ReID [0.0]
熱赤外ビデオにおけるマルチUAV追跡は、低コントラスト、環境騒音、小型ターゲットサイズのために困難である。本稿では, YOLOv12 と BoT-SORT 上に構築されたトラッキングフレームワークについて述べる。実装の詳細、詳細な実験分析、潜在的な改善に関する議論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:03:35 GMT)
What We Do Not Know: GPT Use in Business and Management [0.0]
本稿では,ビジネスマネジメントにおけるGPTの適用に関するピアレビュー研究について検討する。ビジネスにおける GPT の利用に関する知識ギャップを明らかにする。我々は、雇用、生産性、環境コスト、抑圧、中小企業に対するGPTの潜在的な影響に関する知識のギャップについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:11:53 GMT)
What Bohmian mechanic says about arrival times of 1D vacuum squeezed states [0.0]
ボヘミア形式を用いた量子粒子の到着確率分布の時間を計算する。パイロット波は1次元真空圧縮状態の波動関数によって与えられるが、シュル「オーディンガー」表現で表される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:19:54 GMT)
Weak instrumental variables due to nonlinearities in panel data: A Super Learner Control Function estimator [0.0]
加法的に分離可能な個々の固定効果を持つパネルデータに対する三角同時方程式モデルを提案する。推定手順は2つの主要なステップとサンプル分割から構成される。 2SLS推定器では,スーパーラーナー制御関数推定器が有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:57:50 GMT)
Verification of Quantitative Temporal Properties in RealTime-DEVS [0.0]
リアルタイムDEVSは、定量的な時間的要求を伴うシステムをモデル化することができる。 RT-DEVSモデルに現れる反復的量的時間特性のクラスを検証するために、モデルチェッカーUppaalを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:32:37 GMT)
Upper bounds for critical coupling constants for binding some quantum many-body systems [0.0]
粒子が2体の短距離中心ポテンシャル井戸を介して相互作用する場合、結合定数のいくつかの臨界値に対して結合が生じる。エンベロープ理論を用いて、臨界カップリング定数の上界は、同一粒子を含む量子非相対論系と同一粒子を含む系と、別の粒子を含む系に対して計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:25:41 GMT)
Universality of Rényi Entropy in Conformal Field Theory [0.0]
d$次元の任意の共形体論における真空状態に対して、$n$-th R'enyi entropy $S_A(n)$ は$S_A(n) = fracf (2pi n)d-1 frac rm Area(partial A)(d-2)epsilond-2left (1+O(n)right)$ として振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:11:16 GMT)
Ultrafast all-optical modulation of spatially structured photons [0.0]
超高速パルスを用いた光カー効果による数モードのクロスフェーズ変調機能について検討した。我々は、時間スケール$leq 1.3$psで、構造化光子の空間モードにおける有意な変調を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:54:35 GMT)
Two-dimensional non-Hermitian Su-Schrieffer-Heeger Model [0.0]
粒子ホール対称性で保護された2次元非エルミタンSu-Schrieffer-Heeger (SSH) モデルについて検討した。例外的な点は、次元のないポテンシャル等級とホッピング振幅が一意に近いときに起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:28:07 GMT)
Transfer learning from first-principles calculations to experiments with chemistry-informed domain transformation [0.0]
本稿では,第一原理計算から化学インフォームド・ドメイン・トランスフォーメーションに基づく実験への効率的な変換学習手法を提案する。概念実証として, 実験データに加え, 豊富な第一原理データを用いて逆水-ガスシフト反応の触媒活性を予測した。 100以上のターゲットデータでトレーニングされたフルスクラッチモデルよりも精度が1桁小さいドメイン変換において、少数の(10未満)ターゲットデータを使用したにもかかわらず、非常に高い精度が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:29:31 GMT)
Topologically correlated bound states via a dynamical gauge field [0.0]
強相関系の位相相は、粒子相互作用とバンドトポロジーの間の複雑な相互作用により、理解されていない。この研究は、従来のバンドトポロジと強い相関物理学のギャップを埋め、量子系における創発的なトポロジ現象を発見するための新しいパラダイムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:00:12 GMT)
Topological transition between gapless phases in quantum walks [0.0]
物質のトポロジカルなギャップのない位相は、理論および実験的な凝縮物質物理学者の間で近年関心を集めている。このような位相的ギャップのない位相とそれらの遷移を量子ウォークでシミュレートできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:48:12 GMT)
Topic mining based on fine-tuning Sentence-BERT and LDA [0.0]
本研究は,Sentence-BERT単語の埋め込みモデルとLDAモデルを微調整し,商品のオンラインレビューにおける対象特性を抽出し,商品の様々な側面の詳細を消費者に提示する。本研究では,このモデルを他の単語埋め込みモデルやLDAモデルと比較し,一般的な話題抽出手法と比較した。このモデルのテーマ一貫性は他のモデルよりも0.5高く、テーマ抽出の精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:17:32 GMT)
Timelike Quantum Energy Teleportation [0.0]
我々は、TQET(Timelike Quantum Energy Teleportation)と呼ばれる新しい量子プロトコルを確立する。このプロトコルは、時間と空間によって分離されたエージェント間の時間的および空間的な量子相関を使用する。量子シミュレーションを用いてIsingモデルに対する概念実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:54:27 GMT)
Theory of quantum-enhanced interferometry with general Markovian light sources [0.0]
我々は、一般的なマルコフ量子光源を用いて量子強化干渉法を解析するためのフレームワークを開発する。光源から放射される光子の量子フィッシャー情報(QFI)を効率的に計算する方法を示す。次に、この関係を利用して、干渉法における潜在的な量子優位性に対する音源のレベル構造とスペクトルの接続を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:15:36 GMT)
The challenge of uncertainty quantification of large language models in medicine [0.0]
本研究では,医学応用のための大規模言語モデル(LLM)の不確実性定量化について検討する。私たちの研究は、不確実性を障壁としてではなく、AI設計に対する動的で反射的なアプローチを招待する知識の不可欠な部分として捉えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:24:11 GMT)
The Quantum Wave Function as a Complex Probability Distribution [0.0]
波動関数とその複素共役は複素確率分布と解釈できることを示す。量子論におけるプロセスの考え方を受け入れることは、大きな物体に古典的な振る舞いが現れる理由を説明するかもしれないことが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:06:58 GMT)
The Quantum Technology Job Market: Data Driven Analysis of 3641 Job Posts [0.0]
量子技術(QT)は、学術と産業にまたがる専門的な労働力への需要を増大させてきた。本研究では、世界中の何千もの求職者を体系的に抽出し、分類することで、QT求職市場を定量的に分析する。本研究は, 地域雇用分布, 学位, 技能要件, およびQT関連職種に対する需要の進展における重要な傾向を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:57:40 GMT)
The Moving Born-Oppenheimer Approximation [0.0]
我々は、高速な自由度(DOF)と結合する自由度(DOF)の力学を記述するための混合量子古典的枠組みを開発する。このフレームワークは古典系と量子系の両方を記述するのに使うことができる。分子動力学、状態準備、量子センシングに応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:51:16 GMT)
Texture2LoD3: Enabling LoD3 Building Reconstruction With Panoramic Images [0.0]
Texture2LoD3では,3次元ビルディングモデルとパノラマストリートレベルの画像の両立を利用した新しい手法を提案する。本手法がファサードセグメンテーション精度を11%向上させることを示した。 We believe that Texture2LoD3 can scale the adoption of LoD3 model, open application in the estimation building Solar potential or enhance autonomous driving simulations。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:40:16 GMT)
Subexponential decay of local correlations from diffusion-limited dephasing [0.0]
有限エネルギー密度のカオス量子系は、独自の熱浴として機能することが期待されている。この脱落は、ある空間次元における保存則を持つカオス力学の亜指数であると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:00:02 GMT)
Spectral correlations of dynamical Resonance Fluorescence [0.0]
スペクトルフィルタリングが単一光子純度を高め、時間ビン符号化量子状態における多重光子雑音を抑制することを示す。これらの結果は、パルス量子光源の光子統計を調整するための重要なツールとしてスペクトルフィルタリングを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:27:13 GMT)
Scaling Graph Neural Networks for Particle Track Reconstruction [0.0]
入力粒子グラフのサンプルをトレーニングするためのExa.TrkXパイプラインの改良を導入する。我々は、GNNトレーニング用に導入されたパフォーマンス最適化を、拡張されたExa.TrkXパイプラインに適合するように適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:44:32 GMT)
Scalable simulation of random quantum circuits using projected entangled-pair states [0.0]
ランダム量子回路 (RQC) の状態をシミュレートするために, ビダルゲージに投影された絡み合ったペア状態 (PEPS) を簡易に更新する。従来のCPUでは、$n leq 104$または$chi leq 128$の大規模シミュレーションを行うことで、状態忠実性の普遍的なスケーリング挙動が分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:47:48 GMT)
Scalable and Ethical Insider Threat Detection through Data Synthesis and Analysis by LLMs [0.0]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)によるインサイダー脅威感情の分析と検出の可能性について検討する。 LLMによる感情スコアの比較分析は、専門家の人間のスコアと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:01:47 GMT)
SPIDER: A Comprehensive Multi-Organ Supervised Pathology Dataset and Baseline Models [0.0]
SPIDERは、Skin、Colorectal、Torax、Breastなど、複数の臓器タイプをカバーする、公開可能なパッチレベルデータセットとしては最大である。注目型分類ヘッドと組み合わせた特徴抽出器として,Hibou-Lファンデーションモデルを用いてSPIDERでトレーニングしたベースラインモデルを提案する。これらのモデルは、複数の組織カテゴリにわたる最先端のパフォーマンスを達成し、将来のデジタル病理研究の強力なベンチマークとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:20:28 GMT)
SCAM: A Real-World Typographic Robustness Evaluation for Multimodal Foundation Models [0.0]
SCAMは,これまでで最大かつ多種多様な実世界タイポグラフィー・アタック・イメージのデータセットである。以上の結果から,現状のLVLM(Large Vision-Language Models)では,視覚エンコーダの選択によりタイポグラフィー攻撃が継続していることが判明した。合成攻撃は実世界(手書き)攻撃によく似ており、研究における使用の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:01:38 GMT)
Revisiting Lamb Shift Theory through Brownian Motion of the Proton [0.0]
本稿では,水素原子におけるラムシフトの理論的導出について述べる。従来の量子電磁力学(QED)とは異なり、提案手法は実験的に適合するパラメータを導入せず、完全に既知の物理量に基づく完全自己整合的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:23:14 GMT)
Randomly measured quantum particle [0.0]
ランダムな瞬間におけるランダムな位置を測る量子粒子の運動を考察する。この方法で測定された自由に動く粒子は超拡散し、磁場中を移動する荷電粒子はより低いランダウ準位に制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:18:30 GMT)
Quantum advantage from negativity of work quasiprobability distributions [0.0]
量子電池は、多数のセルが存在する場合、直ちに「作業」を行うことで充電することができる。ここでは、これらの量子熱力学の2つの概念は、明らかに非連結であるように見えるが、単純な関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:05:37 GMT)
Quantum Mechanics and Neural Networks [0.0]
我々は任意のユークリッド時間量子力学理論がニューラルネットワークとして表されることを示した。反射陽性のさらなる制約は、ユニタリティに関連しており、いくつかのメカニズムによって達成される。ネットワークの微分不可能性は、非自明な通勤者の出現に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:54:00 GMT)
Quantum Magic and Multi-Partite Entanglement in the Structure of Nuclei [0.0]
我々は、$p$-shellと$sd$-shell核の量子複雑性について研究する。多体絡み(n$-tangles)とマジック(非安定化剤性)の尺度を決定する。結果は、量子計算資源がそのような核の正確なシミュレーションを加速することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:50:12 GMT)
Quantum Incompatibility in Parallel vs Antiparallel Spins [0.0]
並列構成では2つの系が同一に準備されるのに対し、反並列構成では各系はスピンフリップされた系とペアリングされる。反並列構成により、3つの相互スピン成分の正確な同時予測が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:25:44 GMT)
Quantum Circuits for High-Dimensional Absolutely Maximally Entangled States [0.0]
我々は,4,6,8レベルの4つのサブシステムからなる,模範的非安定化AME状態を生成するために,明示的な量子回路を提案する。これらの状態は、現在の量子プロセッサの性能をテストするのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:01:02 GMT)
Pruned-ADAPT-VQE: compacting molecular ansätze by removing irrelevant operators [0.0]
ADAPT-VQE(ADAPT-VQE)は、微分組立擬トロッター変分量子固有解器である。演算子を勾配に基づいて選択し、エネルギーの景観に合わせて連続的に進化する「解」を構成する。本稿では, アンザッツから不要な演算子を除去する, 自動無コスト精錬法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 00:54:31 GMT)
Proactive Adversarial Defense: Harnessing Prompt Tuning in Vision-Language Models to Detect Unseen Backdoored Images [0.0]
バックドア攻撃は、隠れたトリガーを入力に埋め込むことで重大な脅威となり、モデルがそれらをターゲットラベルに誤って分類する。トレーニングと推論の両方において、未確認のバックドア画像を検出するための画期的な手法を提案する。われわれのアプローチは、学習可能なテキストプロンプトを訓練し、クリーンな画像と隠れたバックドアトリガーを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:01:26 GMT)
Pretraining Language Models for Diachronic Linguistic Change Discovery [0.0]
本手法は,手作業による検査を容易にするため,コーパス上で有効なモデルを生成することができることを示す。我々は,10万ワードスライス5件の時間分割データセットを得るために,新しい日付属性パイプラインを用いる。事前訓練されたモデルは、微調整されたベースラインよりも訓練が早いこと、そして、私たちのコーパスの歴史的区分をより尊重していることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:51:32 GMT)
Practical Acoustic Eavesdropping On Typed Passphrases [0.0]
本稿では,教師なし学習を用いて,キーボードの音響エマニュエーションを利用して,型付き自然言語パスフレーズを推論する。また、エラーのマージンがはるかに大きい機密メールなど、長いメッセージにも適用できる。相関オーディオ前処理は、キーストローククラスタリングにおけるメル周波数-ケプストラム係数や高速フーリエ変換などの手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:07:08 GMT)
Post-Training Language Models for Continual Relation Extraction [0.0]
本研究では,事前学習言語モデル(PLM),特に大規模言語モデル(LLM)を知識グラフに適用することを検討した。我々は,TACREDおよびFewRelデータセット上で,デコーダのみのモデル(Mistral-7BとLlama2-7B)とエンコーダ-デコーダモデル(Flan-T5 Base)を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:01:22 GMT)
Physics-Informed Neural Networks for One-Dimensional Quantum Well Problems [0.0]
我々は3つの量子ポテンシャルに対するシュリンガー方程式を解くために物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を実装した。 PINNはこれらの量子系の基底状態固有関数と固有値を学ぶことができることを示す。 PINNは量子固有値問題に対して有効なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:18:26 GMT)
Photovoltaic power forecasting using quantum machine learning [0.0]
太陽パネル発電の予測は再生可能エネルギーへの移行を進める上で重要であるが、太陽エネルギーの変動性と非線形の性質により複雑である。これは、多くの気象要因、地理的位置決め、および太陽電池特性の影響を受けている。我々の研究は、これらの複雑さに対処するために設計されたハイブリッド量子ニューラルネットワークを中心とした一連のソリューションを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:55:21 GMT)
Photon self-interaction through gravitons and axions [0.0]
環キャビティ内の軸イオンを介して光子に対する相互作用ハミルトニアンを導出する。軸索を介する相互作用が重力によって引き起こされる自己相互作用を支配していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:07:30 GMT)
PINNverse: Accurate parameter estimation in differential equations from noisy data with constrained physics-informed neural networks [0.0]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、そのような問題を解決する効果的なツールとして登場した。本稿では,学習過程を制約付き微分最適化問題として再構成することで,これらの制約に対処する訓練パラダイムであるPINNverseを紹介する。物理・生物学の4つの古典的ODEおよびPDEモデルにおいて,ノイズデータから頑健かつ正確なパラメータ推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:34:57 GMT)
Online Cluster-Based Parameter Control for Metaheuristic [0.0]
本稿では,クラスタベースメタヒューリスティックスのためのクラスタベース適応(CPA)と呼ばれる,汎用的なオンラインパラメータチューニング手法を提案する。主な考え方は、パラメータ探索空間内の有望な領域の同定と、これらの領域に関する新しいパラメータの生成である。得られた結果は統計的に解析され、高度な自動チューニング手法を含む最先端のアルゴリズムと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:48:30 GMT)
On the Alleged Locality in the Schrödinger Picture [0.0]
Vedral は、シュル・オーディンガー図形は密度行列の積記法に依存して、ハイゼンベルク図形と同様に局所的に量子系を記述することができると主張している。積記法におけるいわゆる局所因子'は個々の系に対応せず、したがってアインシュタインの局所性を満たすことができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:20:20 GMT)
Occam Gradient Descent [0.0]
Occam Gradient Descent はモデルサイズを最小化して一般化誤差を最小化し、モデルの重みへの勾配勾配を最小化するアルゴリズムである。我々のアルゴリズムは、修正することなく、あらゆるニューラルネットワークの重みとトポロジ的な大きさの空間を同時に下降させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:38:50 GMT)
Nonlocal techniques for the analysis of deep ReLU neural network approximations [0.0]
最近、Daubechies, DeVore, Foucart, Hanin, Petrova は、ピースワイド線型関数の体系を導入した。このシステムは、ソボレフ空間やバロン類に対してもリース基底として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:00:22 GMT)
Nonlinear Phase Gates as Airy Transforms of the Wigner Function [0.0]
低次非線形位相ゲートはボゾン系に対する多目的高次非線形性の構築を可能にする。位相空間における任意の多モード量子状態に対する準有界立方体ゲートの作用は、ウィグナー関数のエアリー変換として理解できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:07:56 GMT)
Non-onsite symmetries and quantum teleportation in split-index matrix product states [0.0]
我々は、新しい物理的および計算的性質を持つスピン鎖のクラスを記述する。物理的側面では、スピン鎖は非オンサイト対称性によって定義される対称性で保護された位相の例を与える。計算面では、スピン鎖は長距離で決定論的に情報をテレポートするために使用できる新しい種類の状態を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:58:25 GMT)
Newton's laws of motion generating gravity-mediated entanglement [0.0]
空間的局在状態の初期重ね合わせにおける2つの質量は重力によってのみ相互作用することが許される。ニュートンの運動法則によって与えられる古典的時間進化を利用して、この設定で同じ量の絡み合いを生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:46:36 GMT)
Neutrino Oscillations as a Probe of Macrorealism [0.0]
量子系の連続的な測定間の相関は、レゲット=ガルグ不等式(LGI)の族に反する可能性があるこれらの LGI はマクロ現実論的な視点から、古典的な系が常に一定の状態であり、少なくとも原理的には、この状態が乱されることはないことを示唆する。我々は、従来の研究でなされたLGI違反の強い主張は、統計的仮説テストにおけるマクロ現実論システムの不適切なモデリングに基づいていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:00:00 GMT)
Neural network-enhanced integrators for simulating ordinary differential equations [0.0]
NNは積分誤差を学習するために訓練され、数値スキームの加算補正用語として使用される。提案手法の有効性は,風力タービンの現実モデルを用いた広範囲な数値実験により実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:38:35 GMT)
Multi-level Neural Networks for high-dimensional parametric obstacle problems [0.0]
挑戦的(ランダムな)パラメトリック障害物問題の解法を開発し,解析した。障害物問題の高次元解は、特別に構築された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって近似される数値実験は、この挑戦的な問題に対する最先端のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:50:56 GMT)
Monte Carlo studies of quantum cosmology by the generalized Lefschetz thimble method [0.0]
量子宇宙論は宇宙の始まりを解明することを目的としています。ピカール・レフシェッツ理論を用いたローレンツ量子重力の振動経路積分の定義への最近の関心一般化されたレフシェッツ法を用いてモンテカルロ計算を行い、符号問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:30:04 GMT)
Measuring the right thing: justifying metrics in AI impact assessments [0.0]
メトリクスのモチベーションを適切に確保するための2段階のアプローチを提案する。まず、概念を綴り出さなければならない(例えば、Rawlsian fairness や、連帯性としての Fairness など)。インパクトアセスメントはメトリクスだけでなく、メトリクスを動機づける概念にも明確である、と私たちは主張しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:32:41 GMT)
Measuring Rényi entropy using a projected Loschmidt echo [0.0]
本稿では,第2次R'enyiエントロピー(RE)を測定するための効率的かつ実用的なプロトコルについて述べる。我々は、量子多体系に適用可能なLoschmidt echo (LE)型測定シーケンスへの直接接続を確立することで、これを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:21:53 GMT)
Measurement and Probability in Relativistic Quantum Mechanics [0.0]
本稿では、宇宙の状態が、その内部に記録された測定の非コヒーレントなヒストリーに分解される相対論的測定モデルに対処する。量子ヒストリーのいずれかの確率を客観的に定義し、ボルンの規則と一致する。そのような実験で実際に用いられる波動関数は、普遍固有状態の非常に粗い粒度の重ね合わせを局所的に還元するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:21:31 GMT)
Leveraging GANs For Active Appearance Models Optimized Model Fitting [0.0]
Active Outearance Models (AAM) は、画像に変形可能なモデルを適用するための確立された技術である。 AAMフィッティングプロセスがGAN(Generative Adversarial Network)の恩恵を受けるかどうかを検討する。我々は、GAN拡張フレームワーク用のU-NetベースジェネレータとPatchGAN識別器を用いて、装着時の外観モデルを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:07:08 GMT)
Learning symmetries in datasets [0.0]
本研究では,データセットに存在する対称性が変分オートエンコーダ(VAE)によって学習された潜時空間の構造に与える影響について検討する。対称性や近似対称性が存在する場合、VAEはその潜在空間を自己組織化し、潜在変数の少ない数に沿ってデータを効果的に圧縮することを示した。本結果は,非教師なし生成モデルがデータの構造を明らかにする可能性を強調し,明示的な監督を伴わない対称性発見への新たなアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:17:41 GMT)
Large-Scale Classification of Shortwave Communication Signals with Machine Learning [0.0]
本稿では,160短波無線信号の分類における深層学習手法を提案する。深層畳み込みニューラルネットワークが使用され、160の典型的な短波信号クラスを認識するように訓練されている。ネットワークは1秒の観測時間に対して最大90%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:45:08 GMT)
Interval-Valued Time Series Classification Using $D_K$-Distance [0.0]
本稿では,区間を統一エンティティとして扱う分類手法を提案する。理論的には、オフセットラデマッハ複雑性に基づく深層マルチクラス化器に対するよりシャープな過剰リスクを導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:31:31 GMT)
Improving Customer Service with Automatic Topic Detection in User Emails [0.0]
本研究では、Telekom Srbijaにおける顧客のサービス効率を向上させる新しい自然言語処理パイプラインを提案する。パイプラインの中心は、教師なしのトピックモデリングを可能にするモジュラーフレームワークBERTopicである。パイプラインは言語、特に低リソースで形態的にリッチな言語に幅広い適用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:58:17 GMT)
Implementation of Shor Algorithm: Factoring a 4096-Bit Integer Under Specific Constraints [0.0]
本研究は、モジュラー計算効率の向上と特定の制約下での4096ビット整数の因数分解の実証を目的としたShorアルゴリズムの実装に焦点を当てた。実験結果は、最先端のSOTA(State-of-the-art)法と比較すると、より長い整数の分解を可能にしながら、効率が大幅に向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 00:27:04 GMT)
I only read it for the plot! Maturity Ratings Affect Fanfiction Style and Community Engagement [0.0]
我々は、異なるファンフィクション成熟度評価のテキストプロファイル、それらがファングループによってどのように異なるか、そしてそれが読者エンゲージメント指標にどのように関係するかを検討する。特に、明示的なファンフィクションは、他の成熟度評価と比較すると、テキストのプロファイルが異なることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 07:20:59 GMT)
Hot Schrödinger Cat States [0.0]
我々は、トランスモン量子ビットとのユニタリ相互作用のみを用いて、マイクロ波空洞内の熱状態の変位の量子重ね合わせを生成する。これはキャビティモードの温度が1.8ケルビンであり、キャビティの物理的環境の60倍の温度である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:22:24 GMT)
Heuristics and Biases in AI Decision-Making: Implications for Responsible AGI [0.0]
GPT-4o, Gemma 2, Llama 3.1の3大言語モデル(LLM)における認知バイアスの存在について検討した。この研究は、9つの確立された認知バイアスにわたる1,500の実験を使用して、モデルの反応と一貫性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:44:51 GMT)
Harvesting Information Across the Horizon [0.0]
2+1)次元のバナドス・タイテルボイム・ザネリ(BTZ)ブラックホール付近に落下する検出器は、絡み合うことができる。ブラックホールは、一定の曲率を持つ最も単純な種類のものであっても、真空状態における量子場の相関特性に顕著に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:04:34 GMT)
Handling Weather Uncertainty in Air Traffic Prediction through an Inverse Approach [0.0]
逆気象条件、特に対流現象は航空交通管理に重大な課題をもたらす。本研究では,3次元ガウス混合モデルを用いて,長距離飛行軌道変化の予測を行う。このモデルは、最大60分間のリルート予測において、堅牢なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:42:09 GMT)
GraphRAFT: Retrieval Augmented Fine-Tuning for Knowledge Graphs on Graph Databases [0.0]
GraphRAFTは、LCMを微調整して、確実に正しいCypherクエリを生成する、検索と推論のためのフレームワークである。本手法は,自然グラフDBに格納された知識グラフを用いて,棚から取り出すことができる最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:16:22 GMT)
Graph of Effort: Quantifying Risk of AI Usage for Vulnerability Assessment [0.0]
非AI資産を攻撃するために使用されるAIは、攻撃的AIと呼ばれる。高度な自動化や複雑なパターン認識など、その能力を利用するリスクは大幅に増大する可能性がある。本稿では,攻撃的AIを敵による脆弱性攻撃に使用するために必要な労力を分析するための,直感的でフレキシブルで効果的な脅威モデリング手法であるGraph of Effortを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:01:44 GMT)
Going beyond explainability in multi-modal stroke outcome prediction models [0.0]
我々は、xAI法であるGrad-CAMとOcclusionをマルチモーダル、部分的に解釈可能なディープトランスフォーメーションモデル(dTM)に適用する。 DTMは,曲線(AUC)の値が0.8に近い領域で,最先端の予測性能を実現する。前頭葉などの重要な脳領域が強調された機能的結果のための脳画像dTMから算出した説明地図。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:56:16 GMT)
Generalising from Self-Produced Data: Model Training Beyond Human Constraints [0.0]
本稿では,AIモデルが新たな知識を自律的に生成し,検証する新しい枠組みを提案する。このアプローチの中心は、人間のベンチマークを必要とせずに学習をガイドする、無制限で使い捨ての数値報酬である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 03:48:02 GMT)
GAMDTP: Dynamic Trajectory Prediction with Graph Attention Mamba Network [0.0]
本稿では,動的軌跡予測に適したグラフアテンションに基づくネットワークGAMDTPを提案する。 GAMDTPは、ハイデフィニションマップ(HDマップ)データとエージェントの過去の軌跡座標を符号化する。 Argoverseデータセットの実験では、GAMDTPは動的軌道予測において優れた精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:19:20 GMT)
Fused Extended Two-Way Fixed Effects for Difference-in-Differences With Staggered Adoptions [0.0]
FETWFE (Fused extended two-way fixed effect) を用いた1つのチューニングパラメータを持つ機械学習推定器を提案する。 FETWFEは、適切な空間的仮定の下で、確率が1の傾向の正しい制限を識別し、効率を向上することを示す。本稿では,FETWFEとFETWFEを融合した2方向固定効果を実装したRパッケージを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 01:08:30 GMT)
From black hole interior to quantum complexity through operator rank [0.0]
ブラックホールの内部の大きさは、基礎となる境界の進化の量子ゲートの複雑さを捉えていると推測されている。量子回路の内部を横切るコメンジョン2面の面積を量子回路の深さと直接関連付けることで、さらに微細な証拠を提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:37:27 GMT)
Field-tunable quantum disordered ground state in the triangular-lattice antiferromagnet TlYbSe2 [0.0]
希土類デラフォサイトファミリーに属する三角格子反強磁性体TlYbSe2を紹介する。ゼロ場における35mK前後のスピンガラス転移を観察するが、これは自由スピンによるものであると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:59:51 GMT)
FedSAUC: A Similarity-Aware Update Control for Communication-Efficient Federated Learning in Edge Computing [0.0]
フェデレーション学習は、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、IoT(Internet of Things)デバイスなどのエッジデバイスに適用される。本稿では,ユーザの行動の類似性を考慮し,フェデレート学習のための更新制御であるFedSAUCを提案する。実験によると、このアップデートコントロールは、長期的にはトレーニングの精度に影響を与えない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:21:43 GMT)
Fast gates for bit-flip protected superconducting qubits [0.0]
リアルタイム調整可能なビットフリップ保護を備えたqubitアーキテクチャを提案する。約10nsのベースバンドフラックスパルスは,高忠実度ゲートと2量子ビットゲートの共通セットを実現するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:03:19 GMT)
Fast and direct preparation of a genuine lattice BEC via the quantum Mpemba effect [0.0]
本稿では,ボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)を格子上に直接散逸的に調製する効率的な方法を提案する。我々のプロトコルは格子サブシステムを非平衡定常状態に駆動することに基づいている。定常状態に指数的に早く収束する単純で実験的に実現可能な状態のクラスを解析的に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:57:18 GMT)
FORCE: Feature-Oriented Representation with Clustering and Explanation [0.0]
SHAPに基づく教師付きディープラーニングフレームワークForceを提案する。ニューラルネットワークアーキテクチャにおけるSHAP値の2段階の使用に依存している。我々はForceが潜在機能とアテンションフレームワークを組み込まないネットワークと比較して、全体的なパフォーマンスを劇的に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:05:50 GMT)
Exponential Quantum Speedup for Simulating Classical Lattice Dynamics [0.0]
一般調和格子力学をシミュレーションするための厳密な量子フレームワークを提案する。我々は、確立された量子ハミルトンシミュレーション技術を利用する。格子モデルの幅広いクラスにまたがって,本手法の適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:41:22 GMT)
Exploring entanglement in finite-size quantum systems with degenerate ground state [0.0]
我々は、正確なあるいはほぼ退化した基底状態を持つスピン系における非局所量子相関を特徴づけるためのアプローチを開発する。ランダム波動関数のフォン・ノイマンエントロピーを推定することは、基底状態の退化を伴う位相における量子相関の既知の特徴を明らかにするのに役立つ。量子コンピュータで実行されるデジタル量子シミュレーションは、ノイズの存在下でも縮退系の絡み合いを正確に記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:39:14 GMT)
Exploiting individual differences to bootstrap communication [0.0]
本研究では,集団における個人行動の違いにより,コミュニケーションシステムがいかに出現するかを示す。この結果に責任を負う2つの重要な認知能力は、所定の状況下で予測可能である。我々の結果は、言語のような大きな柔軟で社会的に学習されたコミュニケーションシステムが、社会的認知のための汎用的だが十分に発達した能力の産物である、という理論と相容れない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:58:49 GMT)
Experimental verification of Threshold Quantum State Tomography on a fully-reconfigurable photonic integrated circuit [0.0]
本稿では,高度ハイブリッドフォトニックプラットフォームにおけるしきい値量子状態トモグラフィー(しきい値量子状態トモグラフィー)の応用を実験的に示す。このアプローチでは、状態に関する事前知識は必要とせず、密度行列対角線の測定から始まる情報プロジェクタのみを選択する。本手法の有効性をフォトニックプラットフォームで示し、量子プロトコルの関連状態を再構成しながら測定回数の連続的な減少が得られ、情報のロスが非常に限られていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:47:41 GMT)
Exactly solvable multicomponent spinless fermions [0.0]
正確に解けるエルミート行列 $mathcalH=mathcalHdagger$ と、正確に解けるスピンレスフェルミオン系の間の1対1の対応を一般化する。正確に解ける4種類の多成分フェルミオン系を明示的に構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:22:15 GMT)
Evolving Financial Trading Strategies with Vectorial Genetic Programming [0.0]
本稿では,ベクトル遺伝プログラミング (VGP) の2つの新しい変種を紹介し,その1つは複素数による演算を可能とし,もう1つは強く型付けされたVGPを実装した。 3つの金融商品の異なるバリエーションを評価し、7年以上にわたるデータセットについて検討した。 3つのVGP変種と標準GPの比較分析により、標準GPは常に最悪の1つであり、強型VGPは常に最も良い1つであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:41:31 GMT)
EquiCPI: SE(3)-Equivariant Geometric Deep Learning for Structure-Aware Prediction of Compound-Protein Interactions [0.0]
EquiCPIは、SE(3)-同変ニューラルネットワークによる第一原理構造モデリングを相乗化する、エンドツーエンドの幾何学的深層学習フレームワークである。中心となるEquiCPIは、原子点雲を渡るSE(3)-同変のメッセージを使用し、回転、翻訳、反射の下で対称性を保つ。提案モデルはBindingDB(親和性予測)とDUD-E(仮想スクリーニング)で評価され、EquiCPIのパフォーマンスは最先端のディープラーニング競合と同等かそれ以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 00:57:08 GMT)
Entanglement Transfer in a Composite Electron-Ion-Photon System [0.0]
光イオン化における絡み合いは、電子イオン対から蛍光によって電子-光子対に転移される。時間分解されたフォン・ノイマンエントロピーは、粒子間の情報の共有方法を確立するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:52:19 GMT)
Enhancing Intrinsic Quality Factors Approaching 10 Million in Superconducting Planar Resonators via Spiral Geometry [0.0]
シリコンウェハ上にドメイン整合エピタキシャル成長した窒化チタン(TiN)を用いてアルキメデススパイラル共振器(ASR)を作製した。 ASRは1光子レベルが$Q_mathrmi = (9.6 pm 1.5)×106$、高出力が$Q_mathrmi = (9.91 pm 0.39)×107$という固有の品質係数を達成し、従来のコプラナー導波管(CPW)共振器よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:37:32 GMT)
Embracing Dynamics: Dynamics-aware 4D Gaussian Splatting SLAM [0.0]
D4DGS-SLAMは動的環境のための4DGSマップ表現に基づく最初のSLAMである。時間次元をシーン表現に組み込むことで、D4DGS-SLAMは動的シーンの高品質な再構成を可能にする。提案手法は,カメラのポーズトラッキングとマップの品質の両方において,最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:56:35 GMT)
Effective Mode Description for Macroscopic Fabry Pérot Cavities [0.0]
光学キャビティにおけるフォトニックモードの準連続挙動を記述するために,有効モード形式を導入する。これらの有効モードを表現することにより、これらの有効モードのモード体積がファブリ・ペロトキャビティミラーの物理的面積に依存しないことを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 00:49:59 GMT)
DyTTP: Trajectory Prediction with Normalization-Free Transformers [0.0]
トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、複雑な堅牢性依存関係をキャプチャする上で大きな可能性を証明している。これらの課題に対処するための2つのアプローチを提案する。まず、トランスフォーマーを促進する最新の方法であるDynamicTanh(DyT)をバックボーンに統合し、従来のレイヤ正規化を置き換える。 DyTを軌道予測タスクにデプロイする最初の作業です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:26:25 GMT)
Discovering dynamical laws for speech gestures [0.0]
音声中の調音動作を規定する記号方程式の形でモデルを発見する。スパースシンボル回帰アルゴリズムは、舌と唇の運動データからモデルを発見するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:03:32 GMT)
Deformation of the Heisenberg-Weyl algebra and the Lie superalgebra $\mathfrak{osp}\left( {1|2} \right)$: exact solution for the quantum harmonic oscillator with a position-dependent mass [0.0]
量子調和振動子ハイゼンベルク-ワイル代数の新しい変形をパラメータ$a>-1$で提案する。そのような変形の実現は、対応するシュル・オーディンガー方程式の正確な解によって示される。変形したパラボース発振器のエネルギースペクトルはいまだ同値であるが、偶数および奇数状態の波動関数はラゲールによって表される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 11:18:38 GMT)
Covariant Gradient Descent [0.0]
本稿では、任意の座標系と一般曲線付きトレーニング可能空間の整合性を確保するため、勾配降下法の明らかな共変定式化を提案する。 RMSPropやAdamのような一般的な最適化手法は、共変勾配降下(CGD)の特別な限界に対応し、これらの手法をさらに一般化し改善する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:25:50 GMT)
Controlled probing of localization effects in non-Hermitian Aubry-André model via topolectrical circuits [0.0]
Anderson Localization (AL) と non-Hermitian skin effect (NHSE) は、それぞれ障害と非相反性によって駆動される固有関数の2つの異なる閉じ込め現象である。本稿では,Aubry-Andr'e(AA)モデルの非エルミート的(NH)バージョンについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:26:30 GMT)
Controlled bit-flip of period-doubling and discrete time crystalline states in open systems [0.0]
周期倍 (PD) 状態の対称崩壊対で表されるビットに対する熱・量子ノイズに対するビットフリップ動作のロバスト性について検討した。我々はこれを、駆動周波数の正確なクエンチに基づいて修正したプロトコルで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 10:19:55 GMT)
Control and Transient Spectroscopy of Engineered Spin-Cavity Back-Action [0.0]
メソスコピックスピンアンサンブルにおけるキャビティバックアクションの工学的手法を実験的に提案する。超伝導薄膜Nbマイクロストリップ共振器をトリチルOX63電子スピンサンプルに結合することにより、スピンキャビティダイナミクスの異なる状態にアクセスする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 14:36:45 GMT)
Comparative analysis of unsupervised clustering techniques using validation metrics: Study on cognitive features from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) [0.0]
CLSAデータセットには、ベースラインとフォローアップアセスメントの両方で利用可能なデータを持つ18,891人の参加者が含まれている。この分析で使用されるクラスタリング手法は、K-means(KM)クラスタリング、階層クラスタリング(HC)、およびPAM(Partitioning Around Medoids)である。 K平均とPAM(Partitioning Around Medoids)の3つのクラスタリング手法の結果を比較するために評価指標を使用した結果、同様の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 21:13:51 GMT)
Combining kinetic and thermodynamic uncertainty relations in quantum transport [0.0]
本研究は,多端子型,多チャネル型量子輸送設定におけるジェネリック電流の変動について検討する。量子状態において、これらのゆらぎと結果として生じる精度は、デバイスがフェルミオン性であるかボゾン性であるかによって大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:09:09 GMT)
Combining Threat Intelligence with IoT Scanning to Predict Cyber Attack [0.0]
ハッカーやハックティビストグループを含む悪意ある俳優は、しばしば「ダークウェブ」を通じてイデオロギー的コンテンツを広め、活動を調整する。本稿では,ダークウェブデータを体系的に収集,解析,可視化するために設計された,新たな予測脅威インテリジェンスフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 06:33:58 GMT)
Chromatic Quantum Contextuality [0.0]
量子ハイパーグラフは、最大可観測値当たりの結果の数よりも多くの色を必要とする(コンテキスト) 最大可観測値当たりのn-項結果の「可算」非文脈集合を表現することはできない。 3次元の4色可能な量子論理の明示的な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:41:12 GMT)
Chemically-Accurate Prediction of the Ionisation Potential of Helium Using a Quantum Processor [0.0]
量子コンピュータは、物質や化学プロセスの微視的挙動の理解に革命をもたらす可能性がある。現在の量子コンピューティングハードウェアデバイスは、ノイズとコストという2つの課題に悩まされている。本稿では,高精度電子構造のためのツールとして,ノイズ量子コンピュータの実用的価値を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 04:56:57 GMT)
Can Large Language Models Match Tutoring System Adaptivity? A Benchmarking Study [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は動的命令補助として約束を守る。しかし、LLMが知的チューリングシステム(ITS)の適応性を再現できるかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 23:57:32 GMT)
Batch Aggregation: An Approach to Enhance Text Classification with Correlated Augmented Data [0.0]
バッチアグリゲーション(BAGG)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 BAGGは、拡張によって生成されたテキスト入力の依存を、相関したテキストの結果を集約する追加レイヤを組み込むことで、明示的にモデル化する。 BAGGによる性能向上は、ドメイン固有のデータセットではより明らかであり、精度は最大10～29%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:46:07 GMT)
Attention-Augmented Inverse Reinforcement Learning with Graph Convolutions for Multi-Agent Task Allocation [0.0]
マルチエージェントタスクアロケーション(MATA)は,協調型マルチエージェントシステムにおいて重要な役割を担う。本稿では,マルチヘッド自己注意(MHSA)とグラフアテンション機構を組み込んだ逆強化学習(IRL)に基づくフレームワークを提案する。提案手法は, 累積報酬とタスク実行効率の両面から, 広く使われているマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 13:14:45 GMT)
Asymmetries of thermal processes in open quantum systems [0.0]
熱平衡に対する自由緩和は, 系の温度を上昇させるか低下させるかによって, 本質的に異なる経路を辿ることが示されている。一般理解は、リウヴィリアンのスペクトル分解と相互過程のスペクトルギャップに基づいて得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 22:02:53 GMT)
Approach to optimal quantum transport via states over time [0.0]
我々は、モンジュの非常に実りの多い古典的輸送コスト理論の量子アナログを構築した。この輸送コストの特性と、与えられた2つの状態間の最適な輸送コストについて検討する。これらの結果は、量子輸送コストがモンジェの古典的な輸送と質的に異なることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 09:13:56 GMT)
Analog phase-sensitive time-reversal of optically-carried radiofrequency signals [0.0]
完全アナログ位相保存型光周波数信号の時間反転アーキテクチャを初めて実験的に実現したことを報告した。この方法は希土類イオンドープ材料の例外的コヒーレンス特性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:52:41 GMT)
An ensemble deep learning approach to detect tumors on Mohs micrographic surgery slides [0.0]
本研究の目的は,Mohsスライド上で基底細胞癌(BCC)とアーティファクトを検出する深層学習モデルを開発することである。そこで我々は,Mohsスライドの腫瘍や非腫瘍を検出するAIシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:05:42 GMT)
Aggregating time-series and image data: functors and double functors [0.0]
多くの既知の集約演算は、適切な(二重)圏上の(二重)関手として解釈できることを示す。時系列と画像データのための新たな集約操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 17:12:20 GMT)
Adversarial KA [0.0]
コルモゴロフとアーノルド(Kolmogorov and Arnold、KA)は、ギュイユモトライト関数を表現または表現するためのアルゴリズムである。 KA は連続した逆数の可算集合に対して堅牢であるが、外函数の等連続性に関する疑問を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:46:52 GMT)
Addressing common misinterpretations of KART and UAT in neural network literature [0.0]
This note address the Kolmogorov-Arnold Representation Theorem (KART) and the Universal Approximation Theorem (UAT) 我々の発言は、ニューラルネットワークの専門家の間でのKARTとUATのより正確な理解を支援することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:25:13 GMT)
Addressing Label Leakage in Knowledge Tracing Models [0.0]
本稿では,知識追跡(KT)モデルにおけるラベルの漏洩を防止する手法を提案する。私たちの手法は、元の手法よりも一貫して優れています。特に,本手法は多種多様なKTモデルに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:00:58 GMT)
A rigorous formulation of Density Functional Theory for spinless electrons in one dimension [0.0]
H_N(v,w) = -Delta + sum_ineq jN w(x_i,x_j) + sum_j=1N v(x_i)$ という形のシュリンガー作用素を考える。ここで研究される分布ポテンシャルのクラスに適用されるホヘンベルク・コーンの定理を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 20:54:47 GMT)
A Solid-State Nanopore Signal Generator for Training Machine Learning Models [0.0]
本稿では,機械学習応用のための広範囲な合成データセットを生成可能なナノ孔信号生成装置を提案する。ディープラーニングモデルをトレーニングして、生信号から直接転位イベントを検出し、最小限の偽陽性で99%以上の真のイベント検出を達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 19:56:35 GMT)
A Novel Framework To Assess Cybersecurity Capability Maturity [0.0]
本稿では,新しいサイバーセキュリティ能力成熟度フレームワークを提案する。組織により関連性があり、影響力のある評価を提供することは、総合的で、柔軟で、測定可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 02:24:29 GMT)
A Nature-Inspired Colony of Artificial Intelligence System with Fast, Detailed, and Organized Learner Agents for Enhancing Diversity and Quality [0.0]
我々は、CNNベースのAIエージェントのコロニーを構築し、単一のシステムとして機能させるアプローチを提案する。提案システムは、アリコロニーやヒトコロニーのような生物学的システムの自然環境を識別する。 AIのコロニーにおける高速で詳細な学習者の進化は、ユニークな1対1マッピングを導入することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 12:13:14 GMT)
A Model for Topological p-wave Superconducting Wires with Disorder and Interactions [0.0]
二重臨界イジング(DCI)相が障害に対する強い相互作用によって安定化されることを初めて示す。ワイヤ間ホッピング項の存在下では、DCI相はバルクギャップを持つ保護位相となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 08:33:51 GMT)
A Managed Tokens Service for Securely Keeping and Distributing Grid Tokens [0.0]
Fermilabは、グリッド操作の認証と認証を、WLCG Common JWT (JSON Web Token)プロファイルに基づいたベアラートークンに移行している。実験者のためにトークンを取得し、リフレッシュし、配布するサービスを作成しました。このサービスはGoで記述されており、その言語のネイティブプリミティブを活用して、実験中の操作を簡単にスケールできます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:50:29 GMT)
A High-Performance Curve25519 and Curve448 Unified Elliptic Curve Cryptography Accelerator [0.0]
NIST標準モンゴメリー曲線Curve25519とCurve448をそれぞれ128ビットと224ビットのセキュリティレベルでサポートする高性能な統一楕円曲線暗号アクセラレータを提案する。我々の加速器はカラツバ型大整数乗算の並列処理を実装し、モンゴメリー・ラダーの算術演算を再構成し、基礎となる擬メルセンヌおよびソリナス素体の特別な数学的特性を最適化性能に活用する。我々のASIC実装は10.38$mu$s / 54.01$mu$sと0.72$mu$J / 3.73のレコード性能とエネルギーを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 05:04:02 GMT)
A Fast Multiplication Algorithm and RLWE-PLWE Equivalence for the Maximal Real Subfield of the $2^r p^s$-th Cyclotomic Field [0.0]
導体$n = 2r ps$ でシクロトミック場の最大実部分体に対する RLWE-PLWE 同値性を証明する。また、これらの実部分体の整数環における高速乗法アルゴリズムについても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 15:01:48 GMT)
'Neural howlround' in large language models: a self-reinforcing bias phenomenon, and a dynamic attenuation solution [0.0]
大規模言語モデル(LLM)駆動型AIシステムは、ニューラルハウルラウンドと呼ばれる推論失敗モードを示す可能性がある。本稿では,動的に反バランス調整を導入し,適応的推論を復元できる減衰に基づく補正機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 18:30:52 GMT)
$\texttt{Symdyn}$: an automated algebraic solution for high-order quantum systems [0.0]
この作業では、Wei-Normanメソッドのアプリケーションを自動化するPythonライブラリであるtextttSymdyn$を導入している。このライブラリはBaker-Campbell-Hausdorff-like関係の導出に固有の類似性変換と非線形微分方程式を効率的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Apr 2025 16:33:13 GMT)