VideoRoPE: What Makes for Good Video Rotary Position Embedding? [109.9] VideoRoPEは、長いビデオ検索、ビデオ理解、ビデオ幻覚といった様々な下流タスクにまたがって、従来型のRoPEを一貫して上回っている。
VideoRoPEは、周期的振動を緩和するためのテキスト低周波時間割当、空間対称性を維持するためのテキスト対角配置、時間的および空間的インデックスを分離するためのテキスト調整可能な時間間隔を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 07:12:39 GMT)
SPC: Evolving Self-Play Critic via Adversarial Games for LLM Reasoning [99.6] セルフプレイ批判(Self-Play Critic、SPC)は、対戦型セルフプレイゲームを通じて推論ステップを評価する能力を進化させる新しいアプローチである。
SPCは、ベースモデルの2つのコピーを微調整して、2つの役割、すなわち「スニーキージェネレータ」と「批判的」を演じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:45:06 GMT)
Protecting multimodal large language models against misleading visualizations [94.7] 誤解を招くビジュアライゼーションの性能を改善するための最初の推論時間手法を紹介する。
MLLM問合せ精度は, 平均値からランダム基準値まで低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:32:57 GMT)
Token-Shuffle: Towards High-Resolution Image Generation with Autoregressive Models [92.2] Token-ShuffleはTransformerにおける画像トークンの数を減らす新しい方法である。
我々の戦略は、事前訓練されたテキストエンコーダを必要とせず、MLLMが超高解像度画像合成をサポートできるようにする。
GenAIベンチマークでは、2.7Bモデルがハードプロンプトで0.77点、ARモデルLlamaGenが0.18点、拡散モデルLDMが0.15点である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 23:01:22 GMT)
MM-IFEngine: Towards Multimodal Instruction Following [85.9] 高品質なイメージインストラクションペアを生成するパイプラインであるMM-IFEngineを提案する。
MM-IFInstruct-23kはSFT(Supervised Fine-Tuning)に適しているが、DPO(Direct Preference Optimization)のためにMM-IFDPO-23kとして拡張されている。
SFTおよびDPO実験を行い、MM-IFInstruct-23kおよびMM-IFDPO-23k上の微調整MLLMが様々なIFベンチマークにおいて顕著な利得が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 07:20:02 GMT)
Unsolvable Problem Detection: Robust Understanding Evaluation for Large Multimodal Models [84.8] Unsolvable Problem Detection (UPD) は,大規模マルチモーダルモデル(LMM)の頑健な理解能力を評価するための新しいタスクである。
UPDは、多票質問応答の解決不可能な問題に遭遇する際のLMMの回答を抑える能力を評価する。
実験の結果,既存のベンチマークで十分な性能を示すほとんどのLMMでも,MM-UPDとはかなり苦労していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 19:47:13 GMT)
Semantic-Aligned Learning with Collaborative Refinement for Unsupervised VI-ReID [82.1] 教師なしの人物再識別(USL-VI-ReID)は、モデル学習のための人間のアノテーションを使わずに、同じ人物の歩行者像を異なるモードでマッチングすることを目指している。
従来の手法では、ラベルアソシエーションアルゴリズムを用いて異質な画像の擬似ラベルを統一し、グローバルな特徴学習のためのコントラスト学習フレームワークを設計していた。
本稿では,各モダリティによって強調される特定のきめ細かいパターンを対象とするSALCR(Semantic-Aligned Learning with Collaborative Refinement)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 13:58:12 GMT)
Speculative Knowledge Distillation: Bridging the Teacher-Student Gap Through Interleaved Sampling [81.0] 本研究では,高品質なトレーニングデータを生成するために,投機的知識蒸留(SKD)を導入する。
SKDでは、学生はトークンを提案し、教師はそれ自身の分布に基づいて低いランクのトークンを置き換える。
翻訳,要約,数学,指示文など,各種テキスト生成タスクにおけるSKDの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 23:18:29 GMT)
Fast and Robust: Task Sampling with Posterior and Diversity Synergies for Adaptive Decision-Makers in Randomized Environments [78.2] Posterior and Diversity Synergized Task Smpling (PDTS) は、高速かつ堅牢なシーケンシャルな意思決定を実現するための、実装が容易な方法である。
PDTSは、堅牢なアクティブタスクサンプリングの可能性を解き、挑戦的なタスクにおけるゼロショットおよび少数ショット適応ロバスト性を大幅に改善し、特定のシナリオ下での学習プロセスを加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 07:27:17 GMT)
MASH: Masked Anchored SpHerical Distances for 3D Shape Representation and Generation [55.9] Masked Anchored SpHerical Distances (MASH)は、3次元形状のマルチビューでパラメタライズドな表現である。
MASHは、表面再構成、形状生成、完成、ブレンディングなど、複数の用途に汎用性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 09:33:53 GMT)
Test Set Sizing for the Ridge Regression [55.2] このような分割が、大規模なデータ制限下で機械学習モデルに対して数学的に計算されるのは、これが初めてである。
計算の目標は「積分」を最大化することで、訓練されたモデルにおける測定された誤差が理論上すべきことと可能な限り近いようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 13:17:18 GMT)
ChartX & ChartVLM: A Versatile Benchmark and Foundation Model for Complicated Chart Reasoning [55.2] 我々は、チャート領域における既製のマルチモーダル言語モデル(MLLM)の能力をベンチマークする。
ChartXは18種類のチャートタイプ,7つのチャートタスク,22のディシプリナトピック,高品質なチャートデータを含むマルチモーダルな評価セットである。
我々は、解釈可能なパターンに強く依存するマルチモーダルタスクに対する新しい視点を提供するため、ChartVLMを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:31:23 GMT)
VideoGen-Eval: Agent-based System for Video Generation Evaluation [54.7] ビデオ生成は、最先端のモデルを評価するのに、既存の評価システムを不十分にしている。
本稿では,コンテンツ構造化,MLLMに基づくコンテンツ判断,時空間次元のパッチツールを統合したエージェント評価システムであるVideoGen-Evalを提案する。
我々は,既存の最先端モデルを評価するためのビデオ生成ベンチマークを導入し,評価システムの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 02:59:54 GMT)
Position: From Correlation to Causation: Max-Pooling-Based Multi-Instance Learning Leads to More Robust Whole Slide Image Classification [52.0] 我々は、十分に訓練された最大プーリングに基づくMILモデルが因果関係に基づく予測を行い、素早い相関に頼らずにすむことを論じる。
提案手法は,2つのデータセットにおいて,既存の注目度に基づく手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:07:13 GMT)
Versatile Framework for Song Generation with Prompt-based Control [50.4] VersBandは、高品質でアライメントのある曲をプロンプトベースのコントロールで合成するためのフレームワークである。
分離されたモデルであるVocalBandは、歌唱スタイル、ピッチ、メル-スペクトログラムを生成するためのフローマッチング手法を利用している。
フローベースのトランスフォーマーモデルであるAccompBandは、Band-MOEを取り入れ、品質、アライメント、制御の強化に適した専門家を選択する。
歌詞用LyricBandとメロディー用MelodyBandの2世代モデルは、総合的なマルチタスク・ソング生成システムに貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 01:00:06 GMT)
Segmenting Objectiveness and Task-awareness Unknown Region for Autonomous Driving [46.7] 本稿では,自律走行シーンのためのセグメンティング・オブジェクトネスとタスク・アウェアネス(SOTA)という新しいフレームワークを提案する。
SOTAは、セマンティック・フュージョン・ブロック(SFB)を通じて目的のセグメンテーションを強化し、道路ナビゲーションタスクに関係のない異常をフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 10:08:54 GMT)
Attention-Guided Multi-scale Interaction Network for Face Super-Resolution [46.4] CNNとTransformerハイブリッドネットワークは、顔超解像(FSR)タスクにおいて優れた性能を示した。
マルチスケール機能を融合し、それらの相補性を促進する方法は、FSRの強化に不可欠である。
本稿では,局所的およびグローバルな特徴相互作用とエンコーダとデコーダの位相的特徴相互作用を含む注意誘導型マルチスケールインタラクションネットワーク(AMINet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 06:18:40 GMT)
The Double Descent Behavior in Two Layer Neural Network for Binary Classification [46.3] 最近の研究では、二重降下現象と呼ばれるモデルテスト誤差に関する驚くべき概念が観察されている。
本研究の目的は,モデルサイズの異なるモデルテスト誤差の二重降下挙動の背後にある数学的理論を観察し,検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 20:29:24 GMT)
Providing Information About Implemented Algorithms Improves Program Comprehension: A Controlled Experiment [46.2] ソースコードにアルゴリズムラベルを付けることで、プログラムの理解が大幅に向上する。
大多数の参加者は、特にコードの意図を認識するのに、ラベルが有用だと認識した。
自己実装アルゴリズムの理由には、ライブラリの不足、パフォーマンスニーズ、依存関係やライセンスコストの回避などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 13:08:30 GMT)
LIFT: Improving Long Context Understanding of Large Language Models through Long Input Fine-Tuning [45.3] Long Input Fine-Tuning (LIFT)は、ロングコンテキストモデリングのための新しいフレームワークである。
LIFTは長い入力に基づいてモデルパラメータを動的に適応する。
Gated Memoryは、長期入力記憶とICLを自動的にバランスをとる特別なアテンションアダプタである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 05:20:40 GMT)
Rethinking Label-specific Features for Label Distribution Learning [42.5] ラベル特化機能(LSF)は,各ラベルにクラスタリングベースのプロトタイプを活用することで,ラベルのあいまいさを伴うタスクの学習に有効であることが証明されている。
本稿では, ラベル-specifIc FeaTure with SAP (LDL-LIFT-SAP) を用いたラベル分散学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 22:32:46 GMT)
VIST-GPT: Ushering in the Era of Visual Storytelling with LLMs? [42.4] 本稿では,視覚的ストーリーテリングタスクにおけるマルチモーダルモデルの最近の進歩を活用する新しいアプローチを提案する。
我々は,視覚的接地,コヒーレンス,非冗長性に着目し,視覚的ストーリーテリングを評価するための新しい基準フリーメトリクスであるRoViSTとGROOVISTを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 14:55:51 GMT)
CipherBank: Exploring the Boundary of LLM Reasoning Capabilities through Cryptography Challenges [42.2] 暗号復号処理における大規模言語モデル(LLM)の推論能力を評価するために設計されたベンチマークであるCipherBankを紹介する。
我々は、CipherBank(例えば、GPT-4o、DeepSeek-V3、o1やDeepSeek-R1といった最先端の推論モデル)における最先端のLCMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 03:41:17 GMT)
You Only Teach Once: Learn One-Shot Bimanual Robotic Manipulation from Video Demonstrations [38.8] 双方向ロボット操作は、インテリジェンスを具現化した長年にわたる課題である。
両眼でのみ観察できるヨト(YOTO)を提案する。
YOTOは5つの複雑なロングホライゾンのバイマニュアルタスクを模倣することで、素晴らしいパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:09:09 GMT)
VeriDebug: A Unified LLM for Verilog Debugging via Contrastive Embedding and Guided Correction [36.7] コントラスト表現とガイド付き修正機能を統合するアプローチであるVeri Debugを提案する。
我々のモデルは、既存のオープンソースSOTA 11.3から大幅に改善されたバグ修正(Acc1)において64.7の精度を実現している。
この性能はオープンソースの代替品より優れているだけでなく、GPT-3.5-turbo (36.6)のような大型のクローズドソースモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 04:09:48 GMT)
Flow Along the K-Amplitude for Generative Modeling [36.7] K-Flowは、$K$-amplitudeに沿って流れるアルゴリズムである。
非条件画像生成、クラス条件画像生成、分子組立生成に関する実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 20:38:24 GMT)
Conformal Calibration: Ensuring the Reliability of Black-Box AI in Wireless Systems [36.4] この論文は、計算量的に軽量で高度な統計ツールを採用することによって、芸術の状態を超越した一般的なフレームワークであるコンフォーマルキャリブレーションをレビューする。
コンフォーマルキャリブレーションをAIモデルライフサイクルに織り込むことで、ネットワークオペレータは、ブラックボックスAIモデルの信頼性を、無線システムの信頼性の高い実現技術として確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:36:45 GMT)
GenTorrent: Scaling Large Language Model Serving with An Overley Network [35.1] 本稿では,分散化コントリビュータの計算資源を活用するLLMサービスオーバーレイであるGenTorrentを提案する。
このような分散インフラストラクチャの実現に固有の4つの重要な研究課題を特定します。
この作業は、将来のAIサービス機能の民主化とスケーリングのための、新たな方向性の先駆者だと思います。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 01:08:25 GMT)
OmniCaptioner: One Captioner to Rule Them All [34.0] 細かなテキスト記述を生成するための多目的視覚キャプションフレームワークを提案する。
低レベルのピクセル情報を意味的にリッチなテキスト表現に変換することで、われわれのフレームワークは視覚とテキストのモダリティのギャップを埋める。
OmniCaptionerの汎用性と適応性は、言語と視覚的モダリティのギャップを埋めるための新たな視点を提供することができると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:23:36 GMT)
OPAL: Visibility-aware LiDAR-to-OpenStreetMap Place Recognition via Adaptive Radial Fusion [33.9] OPALは、OpenStreetMapを軽量で最新のものとして活用する、LiDARの位置認識のための新しいネットワークである。
私たちの重要なイノベーションは、疎いLiDARスキャンと、慎重に設計された2つのコンポーネントを通して構造化されたOSMデータのドメイン格差を埋めることにあります。
拡張されたKITTIとKITTI-360データセットの実験はOPALの優位性を示し、トップ1検索マッチの@1m閾値で15.98%高いリコールを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 14:39:26 GMT)
AndroidGen: Building an Android Language Agent under Data Scarcity [32.3] データ不足下でLLMベースのエージェントの能力を高めるために,AndroidGenというフレームワークを開発した。
我々は、AndroidGenを活用して、人間のタスクに与えられたトラジェクトリを収集し、これらのトラジェクトリ上でオープンソースのLLMをトレーニングし、手動でラベル付けされたトラジェクトリを使わずにオープンソースのモバイルエージェントを開発する。
われわれはAndroidGenをAndroidWorld、AitW、および様々な人気アプリケーションで広く評価し、その改善と今後の改善の可能性を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 16:30:10 GMT)
Dynamic Integration of Task-Specific Adapters for Class Incremental Learning [32.1] 非典型的なクラス インクリメンタルラーニング (NECIL) では、モデルがスクラッチからリトレーニングしたり、古いタスク インクリメンタルを格納したりすることなく、新しいクラスを継続的に取得できる。
本稿では,タスク特化アダプタ統合(TSAI)とパッチレベルモデルアライメントという,タスク特化アダプタの動的統合(DIA)という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:43:58 GMT)
Revisiting Privacy-Utility Trade-off for DP Training with Pre-existing Knowledge [31.6] 異種雑音(DP-Hero)を有する一般微分プライバシーフレームワークを提案する。
DP-Hero上では、勾配に注入されたノイズが不均一であり、予め確立されたモデルパラメータによって誘導されるDP-SGDの異種バージョンをインスタンス化する。
提案するDP-Heroの有効性を検証・説明するための総合的な実験を行い,最新技術と比較するとトレーニング精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 00:30:33 GMT)
Doxing via the Lens: Revealing Privacy Leakage in Image Geolocation for Agentic Multi-Modal Large Reasoning Model [31.2] ChatGPT o3は精度の高いユーザ位置を予測でき、60%のケースで街路レベルの精度(1マイル)を達成することができる。
本研究は,エージェント型マルチモーダル大推論モデルにおいて,プライバシに配慮した緊急開発の必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 22:26:45 GMT)
BrowseComp-ZH: Benchmarking Web Browsing Ability of Large Language Models in Chinese [31.0] BrowseComp-ZHは、中国のWeb上で大規模言語モデル(LLM)を評価するためのベンチマークである。
11のドメインにまたがる289のマルチホップ質問で構成されている。
強い会話能力と検索能力にもかかわらず、ほとんどのモデルは苦戦している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 17:32:43 GMT)
Rethinking Graph Structure Learning in the Era of LLMs [29.9] Large Language and Tree Assistant (LLaTA)は、木に基づくLLMインコンテキスト学習を活用し、トポロジーとテキストの理解を強化する。
10のデータセットに対する大規模な実験は、LLaTAが任意のバックボーンを組み込んだ柔軟性を享受していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 10:53:27 GMT)
Preserving phase coherence and linearity in cat qubits with exponential bit-flip suppression [29.6] 猫量子ビットは平均光子数の増加を伴うビットフリップ誤差に対して指数的なノイズバイアスを示すことができる。
バッファモードの損失環境を多極フィルタで色づけすることで,この課題を克服する方法を示す。
我々は,光子数の増加に伴い,キャットキュービットのビットフリップ速度のほぼ理想的向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 16:51:11 GMT)
MVCNet: Multi-View Contrastive Network for Motor Imagery Classification [20.8] 運動画像復号法(MI)は直感的なメカニズムにより注目されている。
既存のモデルの多くはシングルストリームアーキテクチャに依存しており、EEG信号のマルチビューの性質を見落とし、性能と一般化が制限されている。
本稿では,CNNとTransformerモデルを並列に統合し,局所的な時空間的特徴とグローバルな時間的依存関係の両方をキャプチャするマルチビューコントラストネットワーク(MVCNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 19:58:19 GMT)
CordViP: Correspondence-based Visuomotor Policy for Dexterous Manipulation in Real-World [20.5] CordViPは、オブジェクトのロバストな6Dポーズ推定とロボットのプロプリセプションを活用することで、通信を構築し、学習する新しいフレームワークである。
提案手法は,6つの実世界のタスクにおいて,最先端の性能を達成し,極めて巧妙な操作能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 04:25:34 GMT)
AdTEC: A Unified Benchmark for Evaluating Text Quality in Search Engine Advertising [19.6] 我々は,複数の視点から広告テキストを評価する最初の公開ベンチマークであるAdTEC(Ad Text Evaluation Benchmark by CyberAgent)を提案する。
i)広告テキストの品質を評価するための5つのタスクを定義するとともに,通常社内に保管される広告代理店の業務経験に基づく日本語データセットを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 12:36:52 GMT)
AlphaFuse: Learn ID Embeddings for Sequential Recommendation in Null Space of Language Embeddings [17.5] 我々はAlphaFuseを紹介した。AlphaFuseは、言語埋め込みのヌル空間内でID埋め込みを学習する言語誘導学習戦略である。
AlphaFuseはセマンティックスペースの劣化を防ぎ、保持された言語埋め込みを最終項目の埋め込みに統合し、補助的なトレーニング可能なモジュールを不要にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 12:51:56 GMT)
TileLang: A Composable Tiled Programming Model for AI Systems [17.2] 我々は、より効率的なAIプログラミングのための一般化タイルプログラミングモデルであるTileLangを紹介する。
TileLangはスケジューリングスペース(スレッドバインディング、レイアウト、テンソル化、パイプライン)をデータフローから切り離し、カスタマイズアノテーションとプリミティブのセットとしてカプセル化した。
我々は、多くの実験において、一般的なデバイス上で包括的な実験を行い、キーカーネルでTileLangが最先端のパフォーマンスを達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:11:02 GMT)
Rapid passage to ordered states in Rydberg atom arrays [14.3] 我々は、Rydberg原子鎖の順序付き多体状態への高速な通過を開発する。
我々は中性原子量子クラウドコンピュータAquilaのNQNスキームを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 12:33:54 GMT)
Myocardial Region-guided Feature Aggregation Net for Automatic Coronary artery Segmentation and Stenosis Assessment using Coronary Computed Tomography Angiography [13.9] 心筋領域誘導型特徴集約ネットは、冠状動脈セグメンテーションの堅牢性を高めるために、解剖学的事前知識を統合する新しいU字型二重エンコーダアーキテクチャである。
本フレームワークは,(1)ブリッジング拡張とマルチスケール機能融合による冠動脈領域への注意を誘導する心筋領域誘導モジュール,(2)並列空間チャネルの注意と残留ブロックを結合して局所的特徴識別を増強する残留特徴抽出モジュール,(3)階層的血管特徴の適応的アダプティブアグリゲーションのためのマルチスケール機能融合モジュールの3つの重要なイノベーションを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 16:43:52 GMT)
Contextual Online Uncertainty-Aware Preference Learning for Human Feedback [13.5] RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は人工知能において重要なパラダイムとなっている。
最適モデルに基づくオンライン意思決定と統計的推測を同時に行うための新しい統計的枠組みを提案する。
本稿では,大規模マルチタスク言語理解データセット上での大規模言語モデルのランク付けのための人間の嗜好データ分析に,提案手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 19:59:11 GMT)
SAGA: A Security Architecture for Governing AI Agentic Systems [13.1] 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、最小限の人間インタラクションでタスクを自律的に相互に対話し、協力し、委譲する傾向にある。
エージェントシステムガバナンスの業界ガイドラインは、ユーザがエージェントの包括的な制御を維持する必要性を強調している。
我々はエージェントシステムのセキュリティアーキテクチャであるSAGAを提案し,エージェントのライフサイクルをユーザから監視する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 23:10:00 GMT)
Domain Consistency Representation Learning for Lifelong Person Re-Identification [13.0] LReID(Lifelong person re-identification)は、連続データから学ぶ際に、ドメイン内識別とドメイン間ギャップの間に矛盾した関係を示す。
ドメイン内識別とドメイン間ギャップのバランスをとるために,グローバルおよび属性ワイド表現を探索する新しいドメイン一貫性表現学習(DCR)モデルを提案する。
我々のモデルは最先端のLReID法と比較して優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 09:28:11 GMT)
Blended PC Peer Review Model: Process and Reflection [12.9] The International Conference on Mining Software Repositories (MSR) 2025は、その技術トラックにBlended Program Committee (PC)ピアレビューモデルを導入した。
本稿では,モデルに対する理論的根拠,実装,考察について述べる。
本研究は, レビューア不足を緩和し, インクリシティを向上し, 高品質なピアレビュープロセスを維持するためのジュニアPCの可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 04:45:23 GMT)
Video-XL-Pro: Reconstructive Token Compression for Extremely Long Video Understanding [12.2] Video-XL-Proは、非常に長いビデオ理解のための効率的な方法である。
Video-XL-Proは、1つのA100 GPUで8Kフレーム以上を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 10:39:51 GMT)
Unsupervised 2D-3D lifting of non-rigid objects using local constraints [12.1] 教師なし損失で訓練された汎用高容量モデルにより、より正確な予測形状が得られることを示す。
S-Up3Dデータセットの最先端復元誤差を70%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 13:09:14 GMT)
Adaptive RKHS Fourier Features for Compositional Gaussian Process Models [12.0] ディープガウス過程(Deep Gaussian Processs, DGP)は、非定常過程をモデル化するために構成構造を利用する。
DGP推論の最近の進歩は、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)からグローバルフーリエ特徴を取り入れることで、複雑な非定常パターンを捕捉するDGPの能力を向上できることを示している。
本稿では,これらの特徴を線形変換を含む構成GPに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 23:49:24 GMT)
HoloDx: Knowledge- and Data-Driven Multimodal Diagnosis of Alzheimer's Disease [11.8] HoloDxは、知識とデータ駆動のフレームワークであり、多要素臨床データとドメイン知識を整合させることでアルツハイマーの診断を強化する。
HoloDxには知識を意識したクロスアテンションを備えた知識注入モジュールが組み込まれており、モデルがドメイン固有の洞察を動的に統合することを可能にする。
HoloDxは最先端の手法より優れており、診断精度が優れ、多様なコホートにまたがる強力な一般化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 02:10:12 GMT)
CLR-Wire: Towards Continuous Latent Representations for 3D Curve Wireframe Generation [11.4] CLR ContinuousWireは曲線をパラメトリック曲線としてエンコードし、パラメトリック曲線を連続的で固定された潜在空間に変換する。
この統一されたアプローチは幾何学と位相の両方を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 09:32:42 GMT)
SSHNet: Unsupervised Cross-modal Homography Estimation via Problem Reformulation and Split Optimization [11.2] SSHNetは、教師なしクロスモーダルホモグラフィー推定を2つの教師付きサブプロブレムに再構成する。
本稿では,各サブプロブレム内で各ネットワークを個別に訓練するための効果的な分割最適化手法を提案する。
モデルパラメータの削減とクロスドメイン一般化能力の向上を目的として, 簡易かつ効果的な蒸留訓練手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 06:11:00 GMT)
Evolution of Societies via Reinforcement Learning [10.7] 本稿では,強化学習エージェントの個体群を進化的規模でシミュレーションする手法を提案する。
政策グラディエント(PG)と対極学習意識(LOLA)の高速かつ並列化可能な実装を導出する。
我々は,異質な共学習エージェントによる非常に大きな集団の進化を,ナイーブな学習戦略と高度な学習戦略の両方の下でシミュレートすることで,我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 21:36:48 GMT)
An Empirical Study of Pre-trained Model Selection for Out-of-Distribution Generalization and Calibration [10.2] 微調整事前訓練されたモデルは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)一般化タスクの一般的な戦略となっている。
本研究では,事前学習モデルサイズ,事前学習データセットサイズ,トレーニング戦略が一般化と信頼性の校正にどのように影響するかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 13:19:14 GMT)
Teaching Software Testing and Debugging with the Serious Game Sojourner under Sabotage [9.9] ブラウザベースの真剣なゲームは、対話的で物語駆動の課題を通じて学習を強化する。
Sabotageの下でSojournerは、実世界のテストフレームワークであるJUnitでハンズオン体験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 16:10:08 GMT)
Sojourner under Sabotage: A Serious Testing and Debugging Game [9.9] Sojourner under Sabotageはブラウザベースの真剣なゲームで、教育と没入的なストーリーラインを融合させる。
79人の学生による研究は、ゲームがモチベーション、エンゲージメント、スキル開発を促進する強力なツールであることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 16:05:10 GMT)
A Survey of Task-Oriented Knowledge Graph Reasoning: Status, Applications, and Prospects [9.2] 知識グラフ推論(KGR)は、KGにおける既存の事実に基づいて新しい知識を推論することを目的としている。
本研究は,KGR分野における重要な研究動向と今後の方向性について概説することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 09:42:09 GMT)
Towards interactive evaluations for interaction harms in human-AI systems [9.0] 評価を中心としたパラダイムシフトを議論する。
テキスト相互作用倫理です
本稿では,インタラクションシナリオと人間への影響指標による生成モデル評価の原理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 15:44:44 GMT)
Gamifying Testing in IntelliJ: A Replicability Study [8.7] ゲーミフィケーションは、ソフトウェアテストのような従来未完成のタスクにおいて、モチベーションとパフォーマンスを高める新しいテクニックである。
これまでの研究によると、ゲーミフィケーションされたシステムは、テスタに成果とフィードバックを提供することで、ソフトウェアテストプロセスを改善する可能性がある。
本稿では,IntelliJ IDEAのゲーミフィケーションプラグインであるIntelliGameの効果を再現し,検証することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 16:17:11 GMT)
VistaDepth: Frequency Modulation With Bias Reweighting For Enhanced Long-Range Depth Estimation [8.7] VistaDepthは適応周波数領域の機能拡張と適応重み付け機構を統合する新しいフレームワークである。
VistaDepth は拡散型 MDE 技術における最先端性能を実現し,特に遠隔地での正確な再構築に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 09:34:34 GMT)
Free-Mask: A Novel Paradigm of Integration Between the Segmentation Diffusion Model and Image Editing [8.7] セグメンテーションのための拡散モデルと高度な画像編集機能を組み合わせたフレームワーク textbfFree-Mask を提案する。
その結果、textbfFree-Mask は VOC 2012 ベンチマークで未確認のクラスに対して、新しい最先端の結果を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 03:12:39 GMT)
Vessel Length Estimation from Magnetic Wake Signature: A Physics-Informed Residual Neural Network Approach [8.6] 海洋リモートセンシングは、海洋監視、環境監視、および海軍作戦を強化する。
この技術の重要な構成要素である船長推定は、船舶分類などの機能を強化することにより、効果的な海上監視を支援する。
本稿では,血管の微妙な磁気覚醒信号を利用した血管長推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 05:16:25 GMT)
Heterogeneous network drug-target interaction prediction model based on graph wavelet transform and multi-level contrastive learning [8.2] 本研究ではヘテロジニアスネットワークの薬物標的相互作用予測フレームワークを提案する。
グラフニューラルネットワークとマルチスケール信号処理技術を統合し、効率的な予測とマルチレベル解釈性の両方でモデルを構築する。
実験結果から,本フレームワークは全てのデータセットに対して優れた予測性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 09:29:50 GMT)
A Dynamic Fuzzy Rule and Attribute Management Framework for Fuzzy Inference Systems in High-Dimensional Data [8.0] 本稿では,神経ファジィ推論システムにおける高次元データによる課題に対処するために,適応動的属性とルールの枠組みを提案する。
二重重み付け機構を統合することで、ADARは性能や解釈性を犠牲にすることなく、複雑なファジィモデルを適応的に合理化する。
4つの多様なデータセットの実験的評価により、ADARベースのモデルは、最先端のベースラインに比べて一貫して低いRoot Mean Square Error(RMSE)を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:02:10 GMT)
Unified Multi-Task Learning & Model Fusion for Efficient Language Model Guardrailing [8.0] タスク固有のデータ生成は、微調整による分類に繋がることを示す。
単一のモデルであるtexttMultiTaskGuardを使用して、大規模な合成生成データセットで事前トレーニングすることで、一般化が改善される。
我々の最もパフォーマンスの高いモデルである textttUniGuard は、提案した検索ベースのモデルマージアプローチを用いて見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 19:07:58 GMT)
BQSched: A Non-intrusive Scheduler for Batch Concurrent Queries via Reinforcement Learning [7.7] データパイプライン全体の規模を最小化する上で重要な問題は、並列クエリの効率的なスケジューリングである。
我々の知る限り、BQSchedは強化学習による最初の非侵襲的なバッチクエリスケジューラである。
大規模な実験により、BQSchedはバッチクエリスケジューリングの効率と安定性を大幅に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 07:49:01 GMT)
Exposing Privacy Gaps: Membership Inference Attack on Preference Data for LLM Alignment [7.6] DPOとPPOの2つの手法を併用した大規模言語モデルのメンバシップ推論攻撃(MIAs)に対する脆弱性について検討する。
PreMIA(ulinePreference data ulineMIA)と呼ばれる嗜好データを解析するための新しい参照ベースアタックフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 21:07:19 GMT)
Support is All You Need for Certified VAE Training [7.4] 変分オートエンコーダ(VAE)はますます普及し、安全クリティカルなアプリケーションにデプロイされている。
本稿では,VAEの認定トレーニングのための新しい手法であるCIVETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 04:00:28 GMT)
NSFlow: An End-to-End FPGA Framework with Scalable Dataflow Architecture for Neuro-Symbolic AI [7.3] Neuro-Symbolic AI (NSAI)は、ニューラルネットワークとシンボリック推論を統合し、AIシステムの透明性、推論能力、データ効率を高める。
NSAIアルゴリズムは運用タイプやスケールに大きな変化を示しており、既存のMLアクセラレータと互換性がない。
NSAIシステム間の高効率,スケーラビリティ,汎用性を実現するために設計されたFPGAベースのアクセラレーションフレームワークNSFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 18:28:43 GMT)
Ridge partial correlation screening for ultrahigh-dimensional data [7.1] 本稿では, 絶対試料尾根部分相関の順序付けに基づく, 新規かつ簡易なスクリーニング手法を提案する。
提案手法は回帰係数のリッジ正規化推定だけでなく,予測変数のリッジ正規化部分分散も考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 23:52:44 GMT)
TeleSparse: Practical Privacy-Preserving Verification of Deep Neural Networks [6.8] ZK-SNARKは、機密データにアクセスせずにモデル推論を検証する機能を提供するようだ。
ZK-SNARKをトランスフォーマーや大型ビジョンモデルといった現代のニューラルネットワークに適用すると、計算オーバーヘッドが大幅に増加する。
本稿では,ZKフレンドリーな後処理機構であるTeleSparseについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 15:14:09 GMT)
A Design Framework for operationalizing Trustworthy Artificial Intelligence in Healthcare: Requirements, Tradeoffs and Challenges for its Clinical Adoption [6.7] 我々は、信頼できるAI原則を医療AIシステムに組み込む開発者を支援するための設計フレームワークを提案する。
私たちは、高頻度とアクティブなAIイノベーションの両方を特徴とする、心臓血管疾患に焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 09:57:35 GMT)
HyperController: A Hyperparameter Controller for Fast and Stable Training of Reinforcement Learning Neural Networks [6.7] HyperControllerは、強化学習ニューラルネットワークのトレーニング中のハイパーパラメータ最適化のための計算効率のよいアルゴリズムである。
これは、ハイパーパラメータ最適化問題を未知の線形動的ガウスシステムとしてモデル化することで実現される。
5つのGymnasium環境のうち4つで、HyperControllerは他のアルゴリズムと比較して評価の最中央値の報酬を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 23:13:19 GMT)
A Comprehensive Survey on Machine Learning Driven Material Defect Detection [6.6] 材料欠陥(MD)は、製品性能に影響を及ぼし、関連する製品における安全性の問題を引き起こす主要な課題である。
近年、機械学習(ML)技術の急速な進歩により、ディープラーニングが中核技術として登場し、材料欠陥検出(MDD)の顕著な研究方向となっている。
本調査はMLベースのMDD文献を集約し,今後の研究・実践の基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 21:14:57 GMT)
Heterogenous graph neural networks for species distribution modeling [6.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しい存在のみの種分布モデル(SDM)を提案する。
本モデルでは, 種と位置を2つの異なるノード集合として扱い, 学習課題は, 位置と種をつなぐエッジとして検出記録を予測している。
SDMのベンチマークのためのNational Center for Ecological Analysis and Synthesis (NCEAS) によってコンパイルされた6領域データセット上で,本手法の可能性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 05:26:16 GMT)
Small Models, Big Tasks: An Exploratory Empirical Study on Small Language Models for Function Calling [6.1] 関数呼び出しは、情報検索、ソフトウェア工学、自動化といった分野に広く応用される複雑なタスクである。
LLM(Large Language Models)はこのプロセスを自動化できるが、計算コストが高く、リソース制約のある環境では実用的ではない。
小型言語モデル(SLM)は効率よく動作し、応答時間を短縮し、計算要求を低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 15:26:51 GMT)
The Convergent Ethics of AI? Analyzing Moral Foundation Priorities in Large Language Models with a Multi-Framework Approach [6.1] 本稿では,Reasoning and Intrinsic Moral Evaluation (PRIME)フレームワークについて紹介する。
PRIMEは、基本的な倫理的側面をまたいだ倫理的優先順位を分析するための包括的な方法論である。
我々はこのフレームワークを6つの主要な大規模言語モデル (LLM) に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 14:26:48 GMT)
Embodied World Models Emerge from Navigational Task in Open-Ended Environments [5.8] プロシージャ的に生成された平面迷路を解決するために,スパース報酬のみで訓練された反復エージェントが,方向,距離,障害物レイアウトなどの計量概念を自律的に内部化できるかどうかを問う。
トレーニングの後、エージェントは、下層の空間モデルにヒントを与える行動である、見えない迷路において、常に準最適経路を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:46:11 GMT)
GD doesn't make the cut: Three ways that non-differentiability affects neural network training [5.4] 本稿では,非微分可能関数(NGDM)に適用される手法と,微分可能関数に対する古典的勾配降下(GD)との区別を批判的に検討する。
我々の研究は、強い仮定に対する過度な信頼から生まれた、影響力のある文学におけるアルゴリズムの批判的な誤解を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 04:27:49 GMT)
BinPool: A Dataset of Vulnerabilities for Binary Security Analysis [5.4] 理想的なデータセットは、各プログラムの脆弱性バージョンとパッチバージョンの両方を含むようにペアリングされた、多種多様な現実世界の脆弱性のコレクションで構成されている。
以前のデータセットは公開されていないか、セマンティックな多様性がないか、人工的に導入された脆弱性を含むか、静的アナライザを使用して収集された。
本稿では,Debianパッケージの脆弱性バージョンを多数含むBinpoolという,新たに公開されたデータセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 00:07:34 GMT)
Keyword-driven Retrieval-Augmented Large Language Models for Cold-start User Recommendations [5.4] コールドスタートユーザレストランレコメンデーションの問題に対処するフレームワークであるKALM4Recを紹介する。
KALM4Recは、候補検索とLLMベースの候補の再ランクの2つの主要な段階で動作する。
Yelpのレストランデータセットを用いて、英語圏の3都市からのユーザレビューを行い、提案したフレームワークが推奨品質を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 10:49:44 GMT)
Gauging Overprecision in LLMs: An Empirical Study [5.4] この研究は、テクストオーバー精度と呼ばれる認知科学における過信の異なる側面から着想を得ている。
生成段階では、一定の信頼度を持つ間隔で数値的な質問に対する回答を生成するようにLCMに促す。
精錬段階では、前フェーズからの回答を精錬してより良い回答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:31:23 GMT)
Perception of Visual Content: Differences Between Humans and Foundation Models [4.3] 本研究では,多様な社会経済的文脈における画像のヒト生成アノテーションとML生成アノテーションの類似性について検討した。
我々は、知覚の違いを理解し、コンテンツ解釈における潜在的なバイアスを特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 12:16:50 GMT)
Generative AI for Character Animation: A Comprehensive Survey of Techniques, Applications, and Future Directions [3.6] ジェネレーティブAIはアート、ゲーム、そして最も顕著なアニメーションを再構築している。
キャラクターは、動き、感情、ジェスチャー、表情を含む中心的なアニメーションコンポーネントである。
この調査は、キャラクターアニメーションのすべての主要な生成AIアプリケーションについて、単一の総合的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 00:09:31 GMT)
CapsFake: A Multimodal Capsule Network for Detecting Instruction-Guided Deepfakes [3.2] ディープフェイク技術は、微妙でコンテキスト対応の操作を可能にすることによって、デジタル画像の完全性を脅かす。
本稿では,低レベルのカプセルを視覚,テキスト,周波数領域のモダリティから統合することにより,このような深層画像編集を検出するために設計されたCapsFakeを提案する。
競争的なルーティング機構を通じて予測される高レベルカプセルは、局所的な特徴を動的に集約し、精密に操作された領域を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 12:31:47 GMT)
Bi-directional Model Cascading with Proxy Confidence [3.2] 本稿では,カスケード内の小型モデルと大規模モデルの信頼性を同時に考慮した,双方向なdeferralアプローチを提案する。
隠れ状態の分析を用いて、小型モデルの起動後信頼性を向上させる。
次に、これを小さなプロキシモデルと組み合わせて、大規模なモデルの起動前信頼性を推定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 23:48:14 GMT)
Hallucinations and Key Information Extraction in Medical Texts: A Comprehensive Assessment of Open-Source Large Language Models [3.1] 大規模言語モデル(LLM)は、このような要約の精度を自動化し改善する大きな可能性を示している。
放電報告から重要な事象を抽出するオープンソースLCMの有効性について検討する。
また,これらのモデルが生成した要約において,様々な種類の幻覚の出現率を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 00:39:12 GMT)
ChiseLLM: Unleashing the Power of Reasoning LLMs for Chisel Agile Hardware Development [3.0] 本稿では,データ処理と変換,プロンプト誘導推論トレース合成,ドメイン適応モデルトレーニングを含むソリューションであるChiseLLMを提案する。
実験の結果、我々のChiseLLM-7B と ChiseLLM-32B は、基本モデルよりも構文の正しさを 18.85% と 26.32% 改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 07:56:49 GMT)
Improving Small Drone Detection Through Multi-Scale Processing and Data Augmentation [2.5] 本研究では,中規模のYOLOv11オブジェクト検出モデルに基づくドローン検出手法を提案する。
そこで我々は,入力画像を全体およびセグメント化された部分の両方で処理し,その後の予測アグリゲーションで処理するマルチスケールアプローチを実装した。
提案されたアプローチは、2025年のInternational Joint Conference on Neural Networksで開かれた第8回WOSDETC Drone-vsBird Detection Grand Challengeでトップ3にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 20:06:55 GMT)
PixelWeb: The First Web GUI Dataset with Pixel-Wise Labels [2.5] 我々は,10000以上の注釈付きWebページを含む大規模グラフィカルユーザインタフェース(GUI)データセットであるPixelWebを紹介した。
PixelWebは、視覚的特徴抽出とドキュメントオブジェクトモデル(DOM)構造解析を統合した、新しい自動アノテーションアプローチを使用して構築されている。
テストによると、PixelWebは既存のデータセットの3～7倍のmAP95メトリックのパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 06:52:23 GMT)
Statistical Management of the False Discovery Rate in Medical Instance Segmentation Based on Conformal Risk Control [2.5] インスタンスセグメンテーションは、病変、腫瘍、解剖学的構造の正確な局在化とデライン化を可能にすることで、医療画像解析において重要な役割を担っている。
Mask R-CNNやBlendMaskのようなディープラーニングモデルは目覚ましい進歩を遂げているが、リスクの高い医療シナリオにおけるそれらの応用は、信頼性の校正の問題によって制限されている。
本稿では,この課題に対処するために,共形予測理論に基づく堅牢な品質制御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 15:17:37 GMT)
Exploring the Impact of Integrating UI Testing in CI/CD Workflows on GitHub [2.3] 私たちは、GitHubリポジトリ間で人気のあるUIテストフレームワークであるSelenium、Playwright、Cypress-in CI/CDパイプラインの使用状況を調べることを目的としています。
目標は、UIテストツールがCI/CDプロセスでどのように使われているかを理解し、オープンソース開発活動に対する潜在的な影響を評価することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 19:13:14 GMT)
Evaluating Deep Human-in-the-Loop Optimization for Retinal Implants Using Sighted Participants [2.3] ヒューマン・イン・ザ・ループ最適化(HILO)は,ユーザのフィードバックに基づいて刺激パラメータを反復的に精製することで視覚補綴をパーソナライズするための有望なアプローチである。
従来の研究はHILOのシミュレーション効果を示したが、ヒトの被験者に対する効果は検証されていない。
そこで本研究では,実環境下での刺激戦略の最適化能力を評価するために,人工視覚を視認する視力を用いたHILOの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 23:32:21 GMT)
Permutation Learning with Only N Parameters: From SoftSort to Self-Organizing Gaussians [2.3] Gumbel-Sinkhorn 法は全置換行列を決定するために N のパラメータを必要とする。
低ランク行列分解近似はメモリ要求を2NMに削減する。
そこで本研究では,Nパラメータのみを用いて置換を学習し,記憶コストを大幅に削減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 16:09:02 GMT)
On the Prevalence and Usage of Commit Signing on GitHub: A Longitudinal and Cross-Domain Study [1.8] 5年以上にわたってGitHubリポジトリに確認されたコミットの存在を調査した。
これらの60のリポジトリのコミットのうち、10%のみが検証されている。
我々はGitHubのEvents APIに基づいてコミットオーナシップを特定する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 12:39:50 GMT)
Selecting the Right LLM for eGov Explanations [1.8] 政府のサービスに伴う説明の質が、これらの機関への信頼を得る鍵となる。
生成AIの最近の進歩、具体的にはLarge Language Models (LLMs) は、このようなコンテンツ記述の自動化を可能にする。
本研究では,LLMが生み出す説明の質を比較分析するための体系的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:09:12 GMT)
Why do Machine Learning Notebooks Crash? An Empirical Study on Public Python Jupyter Notebooks [1.8] GitHubとKaggleから92,542件のクラッシュを含む64,031件のノートを収集しています。
クラッシュタイプや根本原因など,さまざまな側面にわたる746件のクラッシュのサンプルを分析した。
クラッシュの40%以上は、APIの誤用とノートブック特有の問題によるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 09:03:02 GMT)
Quasi-random Multi-Sample Inference for Large Language Models [1.6] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしばマルチサンプルデコード戦略を備えている。
ビームサーチやサンプリングベース技術のような従来のテキスト生成手法には、顕著な制限がある。
本研究では,算術的サンプリングの可能性について検討し,祖先的サンプリングと対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 21:28:16 GMT)
Transcending Dimensions using Generative AI: Real-Time 3D Model Generation in Augmented Reality [0.7] この研究は、生成AIと拡張現実(AR)を結合システムに組み合わせることで障壁を低くすることを目的としている。
2次元画像をAR環境の3次元表現に変換するという複雑な課題に対処する。
この研究は、特にゲーム、教育、ARベースのeコマースの応用に関係しており、専門スキルのないユーザー向けに直感的なモデル作成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 17:19:48 GMT)
Validation Framework for E-Contract and Smart Contract [0.6] 我々は,e-contractsから派生したスマートコントラクトを検証するためのフレームワークを提案し,開発する。
提案するフレームワークは,e-contractsの用語と節をスマートコントラクトの論理と体系的に比較し,検証する。
この検証により、合意が正確に実行可能なコードに変換されることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 07:23:46 GMT)
A Survey on LLM Test-Time Compute via Search: Tasks, LLM Profiling, Search Algorithms, and Relevant Frameworks [0.6] 本調査は,既存のLISフレームワークに関する総合的かつ総合的な技術的レビューの提供を目的としている。
具体的には、マルコフ決定プロセス(MDP)の下でタスク定義を統一し、LLMプロファイリングと探索手順のモジュラー定義を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:55:07 GMT)
Beyond Levels of Driving Automation: A Triadic Framework of Human-AI Collaboration in On-Road Mobility [0.5] この研究の目的は、自動走行車ドメインのための3進的人間-AIコラボレーションフレームワークを導入することである。
この研究は、自動走行車における適応的でロールベースの人間とAIの協調戦略を開発するための基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 06:26:47 GMT)
Enhancing seeding efficiency using a computer vision system to monitor furrow quality in real-time [0.5] 精密農業における効果的な種子の播種は、残留物の蓄積、土壌温度の低下、毛髪のピンニングといった課題によって妨げられている。
これらの問題を緩和するためにロウクリーナーが使用されているが、トレンチクリーニングを評価するための定量的手法が不足している。
本研究では,行クリーニング性能を評価するコンピュータビジョンに基づく手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 19:08:13 GMT)
Learning to Drive from a World Model [0.5] そこで本研究では,実運転データを用いて実運転ポリシーを訓練するエンドツーエンドのトレーニングアーキテクチャを提案する。
本研究では,再計画型シミュレーションと学習世界モデルを用いたシミュレーションの2つの方法を示す。
クローズドループシミュレーションや,現実の先進運転支援システムに展開する場合に,これらのポリシーの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 02:17:22 GMT)
Global Climate Model Bias Correction Using Deep Learning [0.5] 気候変動は海洋温度、塩分濃度、海面に影響し、モンスーンや海洋生産性に影響を及ぼす。
地球温暖化モデルによる将来の予測は、気候変動の影響を理解するために広く利用されている。
しかし、CMIPモデルは、ベンガル湾の再分析と比較して、投射と再解析の両方が利用できる期間に有意な偏りがある。
気候モデル予測のバイアス補正のためのデータ駆動型深層学習モデルスイートを開発し,ベンガル湾のSST予測に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 07:56:57 GMT)
Supervised Pretraining for Material Property Prediction [0.4] 自己教師付き学習(SSL)は、基盤モデルを開発するために、大規模でラベルなしのデータセットを事前トレーニングすることで、有望な代替手段を提供する。
そこで本研究では,教師付き事前学習を提案する。
表現学習をさらに強化するため,物質グラフを構造的に変形させることなく,ノイズを注入してロバスト性を向上させるグラフベースの拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 19:00:41 GMT)
A Vision-Enabled Prosthetic Hand for Children with Upper Limb Disabilities [0.3] 本稿では、上肢障害児10-12歳児を支援するために、新しいAI視覚対応型小児義肢について紹介する。
人工装具には、人為的な外観、多関節機能、そして自然の手を模倣する軽量なデザインが特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 15:39:59 GMT)
Machine Learning-Based Modeling of the Anode Heel Effect in X-ray Beam Monte Carlo Simulations [0.3] 我々は,アノードヒール効果のAI駆動モデルを開発し,ビーム強度分布とドシメトリック精度の向上を実現した。
実験的に最適化されたビームウェイトは、OpenGATEとGGEMS Monte Carloツールキットに統合された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:19:47 GMT)
The Dark Side of the Web: Towards Understanding Various Data Sources in Cyber Threat Intelligence [0.2] この研究では、(i)660万の投稿、(ii)340万のメッセージ、(iii)1220,000のダークネットウェブサイトを分析します。
まず、専用プラットフォームでも、CTI関連のコンテンツはいくつかしかない。
第2に、技術的あるいは戦略的観点から、"ファーストハンド"データはCTIに関連がある可能性がある。
第3に、議論されているトピックと「ファーストハンド」データソースの相違について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 02:42:20 GMT)
Large language models for newspaper sentiment analysis during COVID-19: The Guardian [0.2] この研究は、新型コロナウイルスのさまざまな段階におけるガーディアン紙の感情分析を提供する。
パンデミックの初期段階では、公衆の感情が緊急の危機対応を優先し、後に健康と経済への影響に焦点を移した。
結果は、パンデミックの初期段階において、公衆の感情が緊急の危機対応を優先し、後に健康と経済への影響に焦点を移したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:38:26 GMT)
Borsuk-Ulam and Replicable Learning of Large-Margin Halfspaces [0.1] 我々は、$d$-dimensional $gamma$-margin half-spaces のリスト複製数が[ fracd2+1 le MathrmLR(Hd_gamma) le d, ] を満たすことを証明した。
部分類に対して、リストの複製性と大域的安定性は必ずしも有界リトルストーン次元から従わない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 14:17:16 GMT)
Fake News Detection: It's All in the Data! [0.1] 調査では、データセットの重要な特徴、採用されているさまざまなラベルシステム、モデルのパフォーマンスに影響を及ぼす偏見を慎重に概説している。
GitHubリポジトリは、公開可能なデータセットを単一のユーザフレンドリなポータルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 09:18:45 GMT)
Variations on the Expectation due to Changes in the Probability Measure [0.0] 本稿では,期待値に使用する確率尺度の変化により,与えられた関数の期待値の変化に対して,閉形式表現を提示する。
彼らはギブスの確率測度、相互情報、ラウテン情報との興味深いつながりを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 12:52:25 GMT)
Uncertainty Quantification for Language Models: A Suite of Black-Box, White-Box, LLM Judge, and Ensemble Scorers [0.0] 幻覚はLarge Language Models(LLM)における永続的な問題である
本稿では,実践者が実世界のユースケースに適用可能なゼロリソース幻覚検出のための多用途フレームワークを提案する。
柔軟性を高めるために、各信頼度スコアの組み合わせを組み込んだ調整可能なアンサンブルアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 14:24:45 GMT)
ThyroidEffi 1.0: A Cost-Effective System for High-Performance Multi-Class Thyroid Carcinoma Classification [0.0] 甲状腺FNAB画像分類のための深層学習システムを開発した。
Benign, Indeterminate/Suspicious, and Malignantの3つの主要なカテゴリは、生後治療を直接指導するものだ。
システムは1000ケースを30秒で処理し、広くアクセス可能なハードウェアの実現可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:38:59 GMT)
The symplectic rank of non-Gaussian quantum states [0.0] 非ガウス性はボソニックプラットフォームにおける量子上の優位性を達成するための鍵となる資源である。
ここでは, 顕著な操作性および資源理論的性質を満たす新しい非ガウス性モノトンであるシンプレクティックランクについて検討する。
シンプレクティックなランクは頑健な非ガウス測度であり、実験でそれを見る方法と、異なるボソニックなプラットフォームを有意にベンチマークする方法を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 18:00:31 GMT)
The effect of the number of parameters and the number of local feature patches on loss landscapes in distributed quantum neural networks [0.0] 分散量子ニューラルネットワークアーキテクチャの損失ランドスケープに,パラメータとパッチの数がどのように影響するかを検討する。
パッチ数の増加はミニマにおける最大のヘッセン固有値を大幅に減少させることを示した。
この結果は、我々の分散パッチアプローチが暗黙の正則化、最適化の安定性の促進、一般化の潜在的増強の形で機能することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 13:46:03 GMT)
Supervised machine learning based signal demodulation in chaotic communications [0.0] カオス分岐パラメータ変調(Chaotic bifurcation parameter modulation)は、よく知られ広く使われている手法の1つである。
本稿では,分岐パラメータキーリングのための機械学習に基づく復調手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 13:53:46 GMT)
Spectral form factor of quadratic $R$-para-particle SYK model with Random Matrix Coupling [0.0] 本稿では,R$-パラ粒子Sachdev-Ye-Kitaev(R$-PSYK$$)モデルのスペクトル形状係数(SFF)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:39:18 GMT)
ResQNets: A Residual Approach for Mitigating Barren Plateaus in Quantum Neural Networks [0.0] 量子ニューラルネットワーク(QNN)におけるバレンプラトー問題は、QNNの実践的な成功を妨げる重要な課題である。
本稿では、この問題に対処するための解として、残留量子ニューラルネットワーク(ResQNet)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 12:34:32 GMT)
Reliable Thermal Monitoring of Electric Machines through Machine Learning [0.0] 機械の内部温度をモニターし、安全な運転制限内に保持することが不可欠である。
最近収集されたデータ量により、情報モデルを使用して熱的挙動を評価することができる。
本稿では,誘導機の冷却効率を監視する人工知能技術について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 07:44:29 GMT)
Quantum unital Otto heat engines: using Kirkwood-Dirac quasi-probability for the engine's coherence to stay alive [0.0] 本稿では, 脱相または非脱相熱機関の累積値の計算方法を示す。
キュービットに対して、任意のユニタリおよびユニタリチャネルに対する平均と分散の分析式を与える。
非断熱遷移は熱力学的量に対して必ずしも有害ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 21:18:21 GMT)
Quantum computation with the eigenstate thermalization hypothesis instead of wavefunction preparation [0.0] 固有状態熱化仮説は、非可積分系に対する平均的な期待値と作用素の正規化トレースを結びつける。
ここでは、この仮説は、量子コンピュータ上の固有状態の等しい重ね合わせよりも期待値を取るのに適した方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 10:20:07 GMT)
Quantum Simulation of the Unruh Temperature via the Thermal Properties of Virtually Evolving Bose-Einstein Condensates [0.0] 本稿では,複数のボース・アインシュタイン熱浴の臨界温度と関連づけることで,ウンルー温度をシミュレートする新しい理論モデルを提案する。
これらの熱浴は、進化するボース・アインシュタイン凝縮物(BEC)に由来するボース・ファイアワークのスナップショットとして概念化される
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 18:18:10 GMT)
Quantum Geometry of Finite XY Chains: A Comparison of Neveu-Schwarz and Ramond Sectors [0.0] 本稿では,有限長XY量子鎖の幾何学的解析について述べる。
まず、モデルの基底状態と最初の励起状態を調べ、有限サイズ効果の影響を強調する。
フービニ・スタディ・メトリックから導かれた量子(ベリー)曲率を解析することにより,システムの幾何学的特徴を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:59:57 GMT)
Perfect state transfer between real pure states [0.0] 純状態は、単位ベクトルで表される$mathbbCn$の1次元部分空間に対応する。
我々は、量子スピンネットワークを表すグラフのハミルトニアンとして、隣接性を重視した実純粋状態とラプラシア行列の間の完全状態伝達(PST)理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 15:39:32 GMT)
Perception-Guided EEG Analysis: A Deep Learning Approach Inspired by Level of Detail (LOD) Theory [0.0] 本研究では,脳波解析と知覚状態指導のための新しい深層学習手法について検討する。
目的は、知覚状態の識別精度を改善し、パーソナライズされた心理療法を進めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 05:49:54 GMT)
Noise-tolerant learnability of shallow quantum circuits from statistics and the cost of quantum pseudorandomness [0.0] 近い将来,量子回路の学習可能性について検討する。
定深量子回路の学習アルゴリズムを量子統計クエリ設定に適用する。
擬似乱数ユニタリ(PRU)は一定深さの回路では構築できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 20:43:12 GMT)
Newton-Puiseux Analysis for Interpretability and Calibration of Complex-Valued Neural Networks [0.0] 複雑なニューラルネットワーク(CVNN)は、フェーズが重要な場所を抽出するが、そのマルチシート決定曲面は、標準的な説明可能性と校正ツールを損なう。
本稿では,局所的なサロゲートを高不確かさ入力に適合させ,解析的にこのサロゲートを分級数列に分解するemphNewton-Puiseuxフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 09:37:07 GMT)
Navigating AI Policy Landscapes: Insights into Human Rights Considerations Across IEEE Regions [0.0] 本稿では,異なるIEEE領域にわたるAI規制フレームワークへの人権配慮の統合について検討する。
米国は規制の少ないイノベーションを推進し、ヨーロッパは個人の権利に対する厳格な保護を誇示している。
中国はAI戦略において国家統制と社会秩序を強調し、シンガポールの諮問枠組みは自己規制を奨励している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 14:44:42 GMT)
Metric Similarity and Manifold Learning of Circular Dichroism Spectra of Proteins [0.0] 本研究ではSP175データベースから球状タンパク質の円二色性スペクトルの機械学習解析を行った。
以上の結果から,$mathcalW_1$はEuclideanとManhattanの両メトリクスと一致し,ノイズに対する堅牢性を示した。
一方、$t$-SNEは高次元データの有意義な構造を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 20:43:54 GMT)
MIA-Mind: A Multidimensional Interactive Attention Mechanism Based on MindSpore [0.0] 軽量かつモジュラーな多次元対話型注意機構MIA-Mindを提案する。
MIA-Mindは、統合された断熱融合戦略により、空間的特徴とチャネル的特徴を共同でモデル化する。
実験は3つの代表的なデータセットで実施される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 02:27:50 GMT)
Leveraging Multi-Modal Saliency and Fusion for Gaze Target Detection [0.0] 本稿では,画像から抽出した複数の情報を融合する新しいGTD法を提案する。
まず、単眼深度推定を用いて2次元画像を3次元表現に投影する。
また,画像から顔と奥行きのモダリティを抽出し,最終的に抽出したモダリティをすべて融合して視線目標を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 14:59:13 GMT)
Leveraging Modified Ex Situ Tomography Data for Segmentation of In Situ Synchrotron X-Ray Computed Tomography [0.0] In situ シンクロトロンデータのバイナリセグメンテーションのための訓練モデルに高品質なex situ実験データを変換することで、ディープラーニングに基づくセグメンテーションの方法論を提案する。
提案手法は,3次元データセットあたりの処理時間を数時間から秒に短縮しつつ,未知のデータに対して高いセグメンテーション性能を実現する。
この手法は、様々な材料システムに容易に適用でき、科学的分野にわたる時間分解トモグラフィーデータの解析を加速することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:34:16 GMT)
LRFusionPR: A Polar BEV-Based LiDAR-Radar Fusion Network for Place Recognition [0.0] 自律運転においては、位置認識はGPSを用いた環境におけるグローバルな位置決めに不可欠である。
本稿では,LiDARを単一チップまたは走査型レーダーで融合させることにより,認識精度とロバスト性を向上させるLRFusionPRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 10:20:32 GMT)
LLMs for Engineering: Teaching Models to Design High Powered Rockets [0.0] 大規模言語モデル (LLM) はソフトウェア工学に変化をもたらしたが、物理工学領域への応用はいまだ検討されていない。
本稿ではロケットベンチによる高出力ロケット設計におけるLLMの性能評価を行う。
我々は、目標高度最適化と高精度着陸という2つの複雑な設計課題に関するモデルをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 23:59:39 GMT)
Improving Generalization in MRI-Based Deep Learning Models for Total Knee Replacement Prediction [0.0] 変形性関節症イニシアチブ(OAI)データベースからMRIデータを用いてモデルを訓練し,評価した。
その結果,両領域の分類精度は統計的に有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 11:41:19 GMT)
Fast and Accurate Identification of Hardware Trojan Locations in Gate-Level Netlist using Nearest Neighbour Approach integrated with Machine Learning Technique [0.0] 本研究では,ゲートレベルのネットリストから悪意ある論理ゲートを識別する,革新的な機械学習手法を提案する。
Case Iはノード間比較に決定木アルゴリズムを使用し、検出精度を大幅に向上する。
Case IIはグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを用いたグラフからグラフへの分類を導入し、通常の回路設計とトロイの木馬感染回路設計の区別を可能にする。
Case IIIはGNNベースのノード分類を適用して、個々の妥協ノードとその位置を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 18:12:31 GMT)
Evolutionary Optimization for the Classification of Small Molecules Regulating the Circadian Rhythm Period: A Reliable Assessment [0.0] 概日リズムは生物学的プロセスの調節において重要な役割を担い、その破壊は様々な健康問題と関連している。
概日周期に影響を与える小さな分子の同定は標的療法の開発に不可欠である。
本研究は、これらの分子の分類を強化するための進化的最適化手法の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 15:08:59 GMT)
Evaluating Organization Security: User Stories of European Union NIS2 Directive [0.0] NIS2指令はEU加盟国に対して、一貫して高いレベルのサイバーセキュリティを確保することを要求する。
NIS2ユーザストーリーは,組織における情報セキュリティのレベルを評価する上でどのように役立つかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 13:01:38 GMT)
Ethical Challenges of Using Artificial Intelligence in Judiciary [0.0] AIは司法の機能と司法の免除に革命をもたらす可能性がある。
世界中の裁判所は、正義の行政を強化する手段として、AI技術を採用し始めている。
しかし、司法におけるAIの使用は、様々な倫理的課題を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 15:51:56 GMT)
Environment engineering to protect quantum coherence in tripartite systems under dephasing noise [0.0] 雑音環境の影響下での三部量子系のコヒーレンス
マルコフでは、記憶のない環境では、純粋な状態と混合状態の両方のコヒーレンスがより早く崩壊する一方、コヒーレンスは環境記憶の存在下で長期間保存される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 17:31:55 GMT)
Entanglement dynamics for Squeezed Coherent Thermal States in the Jaynes-Cummings model with atoms in Bell and Werner states [0.0] 本稿では,Jaynes-Cummingsモデル(JCM)における絡み合いのダイナミクスについて検討する。
2つの原子間の絡み合いと、原子と磁場の間の絡み合いについて研究する。
コンカレンスと負性率を用いて原子-原子と原子-磁場の絡み合いを計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:37:18 GMT)
Emergence of Imaginary Time Crystals in the non-Hermitian Su-Schrieffer-Heeger model [0.0] パリティ時対称性は非エルミート系のスペクトルを実数か複素共役対に制限する。
我々は,時間結晶の仮想時間類似体である時間結晶相の存在を確立する。
特に、この系の位相的エッジ状態は、ボソンに存在している振動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 17:39:45 GMT)
Dynamic Embedded Topic Models: properties and recommendations based on diverse corpora [0.0] 動的埋め込みトピックモデルに対するいくつかの実装選択の効果を計測する。
応用奨学金の効用を最大化する優先事項を特定します。
パフォーマンスは、そうでなければモデルのアプリケーションを制限するいくつかの側面によって、大きくも一貫しても影響を受けていないことが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 12:25:09 GMT)
DeepSPG: Exploring Deep Semantic Prior Guidance for Low-light Image Enhancement with Multimodal Learning [0.0] 低照度画像強調のためのRetinex画像分解に基づく新しいディープセマンティック事前誘導フレームワーク(DeepSPG)を提案する。
提案したDeepSPGは,5つのベンチマークデータセットを対象とした最先端手法と比較して,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 06:56:07 GMT)
DIRESA, a distance-preserving nonlinear dimension reduction technique based on regularized autoencoders [0.0] 気象学では、過去のデータセットで類似した気象パターンやアナログを見つけることは、データの同化、予測、後処理に有用である。
本稿では,オートエンコーダ(AE)ニューラルネットワークを用いた次元削減手法を提案し,データセットを圧縮し,解釈可能な圧縮潜在空間で探索を行う。
距離規則化されたシームズ双対オートエンコーダ(DIRESA)アーキテクチャは、データセット内の非線形性を捕捉しながら、潜時空間における距離を保存するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 13:54:58 GMT)
Convergence Properties of Natural Gradient Descent for Minimizing KL Divergence [0.0] クルバック・リーブラー(KL)の発散を最小化する問題について検討する。
2つの双対座標系の下での勾配に基づく最適化アルゴリズムの挙動を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 14:39:33 GMT)
Comparative Analysis of AI-Driven Security Approaches in DevSecOps: Challenges, Solutions, and Future Directions [0.0] 本研究では,DevSecOpsにおけるAI駆動型セキュリティソリューションの分析と比較を行う。
この発見は、経験的検証、スケーラビリティ、セキュリティ自動化におけるAIの統合のギャップを明らかにしている。
この研究は、DevSecOpsでAIベースのセキュリティフレームワークを最適化するための今後の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:18:11 GMT)
Collective Superradiance: Estimating the Peak Emission Rate and Time [0.0] 我々は,初期完全励起量子エミッタアンサンブルのピーク放出速度と時間を評価するための,コンパクトで解析的な式を提案する。
これらの公式は、実対称$N×N$行列の固有値の分散にのみ依存する。
本研究では, 自由空間, 固体, 導波路貯水池など, 様々な環境におけるこれらの結果の汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 16:58:42 GMT)
Balancing Creativity and Automation: The Influence of AI on Modern Film Production and Dissemination [0.0] 本研究は,3つの目的を通じて,AIが現代映画に与える影響について検討する。
最適な人間とAIの関係を定義し、創造性と自動化のバランスをとり、倫理的ガイドラインを開発する。
発見は、AI駆動市場における監視資本主義のリスクと、ディープフェイク技術の倫理的ジレンマを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 15:21:38 GMT)
Analytical solution of the Schrödinger equation for the neutral helium atom in the ground state considering the uncertainty principle and quantum-electrodynamical effects [0.0] 本報告では、中性ヘリウムおよびヘリウム様原子に対するシュル・オーディンガー方程式のテクティタブ初期解析解について述べる。
S = L = 0$ の電子の絡み合った波動関数を詳しく調べる。
研究は、核場における2つの電子間の安定な準結合状態の存在を推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 17:28:55 GMT)
An Efficient Alternating Algorithm for ReLU-based Symmetric Matrix Decomposition [0.0] 本稿では,正則線形単位(ReLU)アクティベーション関数を用いて,非負およびスパース行列の低ランク構造を活用することに焦点を当てる。
本稿では,ReLUに基づく非線形対称行列分解(ReLU-NSMD)モデルを提案し,その解に対して高速化された交互部分ブレグマン(AAPB)法を導入し,アルゴリズムの収束結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 05:20:17 GMT)
Adiabatic vacua from linear complex structures [0.0] 本稿では, 線形複素構造に基づく新しい手法を提案する。
有限順序の断熱数演算子と断熱真空は同じ順序の断熱複素構造で表せることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 08:55:52 GMT)
A correspondence between the Rabi model and an Ising model with long-range interactions [0.0] 我々は、Rabiモデルにおけるコヒーレント状態間の遷移振幅が、あるイジングモデルの観点から理解可能であることを示す。
ラビモデルにおける2レベル部分系のエネルギー分割の摂動展開は、イジングモデルにおけるスピン領域の数の拡張と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 00:10:35 GMT)
A Hybrid Deep-Learning Model for El Niño Southern Oscillation in the Low-Data Regime [0.0] エルニーニョ南部振動(en:El Nino Southern Oscillation,ENSO)予測は1年間前倒しできる。
ディープラーニングモデルは、何千年ものトレーニングデータを提供する気候モデルシミュレーションに基づいて、主にトレーニングされている。
これにより、LIMのモデストデータと、LIMのディープラーニング非マルコフ補正を組み合わせたハイブリッドなアプローチが実現される。
O(100 yr)データセットの場合、得られたHybridモデルはLIMよりも熟練しているが、完全なディープラーニングモデルのスキルを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Apr 2025 12:58:08 GMT)