SpectrumFM: A Foundation Model for Intelligent Spectrum Management [99.1] 既存のインテリジェントスペクトル管理手法は、通常は小規模モデルに基づいており、認識精度、収束速度、一般化の顕著な制限に悩まされている。
本稿では、スペクトルFMと呼ばれる新しいスペクトル基盤モデルを提案し、スペクトル管理のための新しいパラダイムを確立する。
実験により、SpectrumFMは精度、堅牢性、適応性、少数ショット学習効率、収束速度の点で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） (Fri, 02 May 2025 04:06:39 GMT)
A Quadratic Speedup in Finding Nash Equilibria of Quantum Zero-Sum Games [95.5] 最適行列乗算重み更新(OMMWU)アルゴリズムを導入し,平均収束複雑性を$mathcalO(d/epsilon)$ to $epsilon$-Nash equilibriaとする。
この二次的なスピードアップは、量子ゼロサムゲームにおける$epsilon$-Nash平衡の計算のための新しいベンチマークを定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:44:18 GMT)
Diffusion-based Adversarial Purification from the Perspective of the Frequency Domain [82.8] 対向的浄化法は 対向的摂動を 前方から等方性雑音の一部に 浸入させようとする
我々は周波数領域の視点に目を向け、画像を振幅スペクトルと位相スペクトルに分解する。
両スペクトルとも,逆方向の摂動による損傷は周波数とともに単調に増加する傾向にある。
本稿では,原画像の保存を最大化しながら,対向的摂動を解消できる浄化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:41:14 GMT)
FlowDubber: Movie Dubbing with LLM-based Semantic-aware Learning and Flow Matching based Voice Enhancing [78.8] Movie Dubbingは、スクリプトを、時間的および感情的な両方の面において、所定の映画クリップと整合するスピーチに変換することを目的としている。
既存の手法は、リップシンクと音響品質の重要性を無視しながら、単語エラー率の低減に重点を置いている。
本研究では,大言語モデルと二重コントラスト整合を組み込むことで,高品質な音声・視覚同期と発音を実現するFlowDubberを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:30:19 GMT)
A False Sense of Privacy: Evaluating Textual Data Sanitization Beyond Surface-level Privacy Leakage [77.8] 我々は、データリリース時の個人のプライバシーリスクを定量化するために、再識別攻撃を評価する新しいフレームワークを提案する。
本手法は, 衛生データから年齢や物質使用履歴などのセンシティブな属性を推測するために, 一見無害な補助情報を利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:57:04 GMT)
Low-Precision Training of Large Language Models: Methods, Challenges, and Opportunities [72.2] 大規模言語(LLM)は、様々な領域で素晴らしいパフォーマンスを実現している。
このトレーニングの課題を軽減するため、低精度のトレーニング技術が広く採用されている。
本調査は,既存の低精度トレーニング手法の総合的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:33:25 GMT)
CAMELTrack: Context-Aware Multi-cue ExpLoitation for Online Multi-Object Tracking [68.2] CAMELはコンテキスト対応型マルチキューExpLoitationのための新しいアソシエイトモジュールである。
エンド・ツー・エンドの検知・バイ・トラック方式とは異なり,本手法は軽量かつ高速にトレーニングが可能であり,外部のオフ・ザ・シェルフモデルを活用することができる。
提案するオンライントラッキングパイプラインであるCAMELTrackは,複数のトラッキングベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:26:23 GMT)
Generation of photon pairs through spontaneous four-wave mixing in subwavelength nonlinear films [67.4] 非晶質窒化ケイ素(SiN)のサブ波長膜中の窒素含有量の異なる4波長自然混合(SFWM)による光子対の生成について検討した。
SiN膜と溶融シリカ基板との2光子干渉を観察することにより,窒素含有量の異なる薄膜の3次感受性を見いだすことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:13:39 GMT)
FreeInsert: Disentangled Text-Guided Object Insertion in 3D Gaussian Scene without Spatial Priors [67.3] FreeInsertは空間配置からオブジェクト生成を分離する新しいフレームワークである。
意味的コヒーレント、空間的正確、視覚的にリアルな3D挿入を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:53:56 GMT)
Visual Concept-driven Image Generation with Text-to-Image Diffusion Model [66.0] テキスト・ツー・イメージ(TTI)モデルは複雑なシーンの高解像度画像を生成するという印象的な結果を示した。
近年のアプローチでは、これらの手法をパーソナライズ技術で拡張し、ユーザ認証の概念の統合を可能にしている。
しかし、人間の被写体のような複数の相互作用する概念を持つ画像を生成する能力は、1つにまたがったり、複数にまたがったりする概念は、いまだに説明がつかないままである。
これらの課題に対処する概念駆動型TTIパーソナライズフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:44:08 GMT)
Insight-V: Exploring Long-Chain Visual Reasoning with Multimodal Large Language Models [64.2] 大きな言語モデル(LLM)は、さらなる推論によって拡張された能力と信頼性を示す。
LLM推論の改善へのさまざまな取り組みにもかかわらず、高品質な長鎖推論データと最適化されたトレーニングパイプラインは、まだビジョン言語タスクでは不十分である。
本稿では,1)複雑なマルチモーダルタスクに対する長大かつ堅牢な推論データを生成するための初期の取り組みであるInsight-Vと,2)MLLMの推論能力を高めるための効果的なトレーニングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:03:31 GMT)
GENMO: A GENeralist Model for Human MOtion [64.2] 本稿では,1つのフレームワークで動作推定と生成を橋渡しする汎用人体運動モデル GENMO を提案する。
我々の重要な洞察は、出力運動が観測された条件信号を正確に満たさなければならないような制約された動き生成として運動推定を再構成することである。
我々の新しいアーキテクチャは、可変長動きと混合マルチモーダル条件(テキスト、オーディオ、ビデオ)を異なる時間間隔で処理し、柔軟な制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:59:55 GMT)
Reward-Augmented Data Enhances Direct Preference Alignment of LLMs [63.3] 報奨条件付き大言語モデル(LLM)を導入し、データセット内の応答品質のスペクトル全体から学習する。
当社のアプローチは,DPOをかなりのマージンで継続的に向上させることを示す。
本手法は,嗜好データの有用性を最大化するだけでなく,未学習の問題も軽減し,データ拡張を超えてその広範な効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 01:10:28 GMT)
Automating the Generation of Prompts for LLM-based Action Choice in PDDL Planning [59.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクに革命をもたらした。
LLMを利用してPDDL入力からNLプロンプトを自動的に生成する方法を示す。
我々のNLプロンプトはPDDLプロンプトや単純なテンプレートベースのNLプロンプトよりも優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:41:18 GMT)
RD-UIE: Relation-Driven State Space Modeling for Underwater Image Enhancement [59.4] 水中画像強調(UIE)は、海洋視覚応用のための重要な前処理ステップである。
実効UIE(RD-UIE)のための新しい関係駆動型マンバフレームワークを開発した。
水中強化ベンチマークの実験では、RD-UIEは最先端のアプローチであるWMambaよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:21:44 GMT)
MoDeGPT: Modular Decomposition for Large Language Model Compression [59.4] 本稿では,新しい構造化圧縮フレームワークである textbfModular bfDecomposition (MoDeGPT) を紹介する。
MoDeGPTはTransformerブロックを行列対からなるモジュールに分割し、隠れた次元を減らす。
本実験では, 後方伝播を伴わないMoDeGPTが, 従来の圧縮手法と一致するか, あるいは超えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:34:42 GMT)
100 Days After DeepSeek-R1: A Survey on Replication Studies and More Directions for Reasoning Language Models [59.0] 最近のDeepSeek-R1のリリースは、広く社会的影響をもたらし、言語モデルの明確な推論パラダイムを探求する研究コミュニティに熱意を喚起した。
リリースされたモデルの実装詳細は、DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1、蒸留された小型モデルなど、DeepSeekによって完全にオープンソース化されていない。
多くのレプリケーション研究は、DeepSeek-R1が達成した強力なパフォーマンスを再現することを目的として、同様のトレーニング手順と完全なオープンソースデータリソースを通じて、同等のパフォーマンスに到達している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:44:19 GMT)
Better Estimation of the KL Divergence Between Language Models [58.8] Kullback-Leibler (KL) の言語モデル間のばらつきを推定することは、多くの応用がある。
また, 標準モンテカルロ推定器の偏差が, 標準モンテカルロ推定器の偏差以下であるようなラオ-ブラックウェル化推定器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 23:58:03 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） (Fri, 02 May 2025 14:16:40 GMT)
Agentic Feedback Loop Modeling Improves Recommendation and User Simulation [55.9] 本稿では,リコメンデーションエージェントとユーザエージェントの協調を支援するために,フィードバックループプロセスを強調する新しいフレームワークを提案する。
この反復的なプロセスは、両方のエージェントがユーザの振る舞いを推測する能力を高め、より効果的なアイテムレコメンデーションとより正確なユーザーシミュレーションを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:50:50 GMT)
A Comprehensive Survey on Data Augmentation [55.4] データ拡張(Data augmentation)は、既存のデータサンプルを操作することによって高品質な人工データを生成する技術である。
既存の文献調査では、特定のモダリティデータにのみ焦点が当てられている。
本稿では,異なる共通データモダリティのためのデータ拡張技術を含む,より啓蒙的な分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:47:29 GMT)
CostFilter-AD: Enhancing Anomaly Detection through Matching Cost Filtering [55.1] 非教師付き異常検出(UAD)は、通常のサンプルに対して入力画像の異常マスクをローカライズしようとする。
古典的マッチングタスクから借用したコストフィルタリングの概念をUAD問題に導入する。
本稿では,複数の特徴層にまたがるアテンションクエリとして,入力観測によって導かれるコストボリュームフィルタリングネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:52:34 GMT)
VideoHallu: Evaluating and Mitigating Multi-modal Hallucinations for Synthetic Videos [54.2] 私たちはVeo2、Sora、Klingといったモデルの合成ビデオを含むベンチマークであるVideoHalluを紹介します。
GPT-4o, Gemini-2.5-Pro, Qwen-2.5-VL, Video-R1 や VideoChat-R1 など,いくつかの SoTA MLLM の評価を行った。
結果は,特に反例統合において顕著な精度向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:58:38 GMT)
Multi-agents based User Values Mining for Recommendation [52.3] 効率的なユーザ値抽出のためのゼロショットマルチLLM協調フレームワークを提案する。
本研究は,本質的な意味を保ちながら,項目内容のコンデンスにテキスト要約手法を適用した。
幻覚を緩和するために,評価役と監督役の2つの特殊エージェントの役割を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:01:31 GMT)
$X^2$-DFD: A framework for eXplainable and eXtendable Deepfake Detection [52.1] 3つのコアモジュールからなる新しいフレームワークX2$-DFDを提案する。
最初のモジュールであるモデル特徴評価(MFA)は、MLLMに固有の偽機能の検出能力を計測し、これらの機能の下位ランキングを提供する。
第2のモジュールであるStrong Feature Strengthening (SFS)は、上位機能に基づいて構築されたデータセット上でMLLMを微調整することで、検出と説明機能を強化する。
第3のモジュールであるWak Feature Supplementing (WFS)は、外部専用の機能を統合することで、低階機能における微調整MLLMの機能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:48:37 GMT)
AD-LLM: Benchmarking Large Language Models for Anomaly Detection [50.6] 本稿では,大規模な言語モデルが異常検出にどのように役立つかを評価する最初のベンチマークであるAD-LLMを紹介する。
我々は、ゼロショット検出、LLMの事前訓練された知識を用いて、タスク固有のトレーニングなしでADを実行すること、データ拡張、ADモデルを改善するために合成データとカテゴリ記述を生成すること、LLMを使用して教師なしADモデルを提案するモデル選択の3つの主要なタスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:23:42 GMT)
Improving Large Language Model Planning with Action Sequence Similarity [50.5] 本研究では,インコンテキスト学習(ICL)によるモデル計画能力の向上について検討する。
GRASE-DC は2段階のパイプラインで,まず高効率のAS例を再サンプリングし,選択した例をキュレートする。
実験の結果,GRASE-DCは様々な計画タスクにおいて大幅な性能向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:16:17 GMT)
REFFLY: Melody-Constrained Lyrics Editing Model [50.0] 本稿では,旋律に沿った歌詞を編集・生成する最初のフレームワークであるREFFLYを紹介する。
合成したメロディ対応歌詞データセットを用いて歌詞修正モジュールを訓練する。
そこで本研究では,意味的意味と音楽的一貫性の両立を目的とした学習自由度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:31:57 GMT)
SIME: Enhancing Policy Self-Improvement with Modal-level Exploration [49.9] 自己改善を成功させる鍵は、モーダルレベルの探索とデータ選択である。
ポリシー実行中にモーダルレベルの探索機構を組み込むことで、ロボットはより多様なマルチモーダルインタラクションを生成できる。
シミュレーションベンチマークと実世界実験の両方において,効果的なロボット自己改善の実証に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:13:03 GMT)
LLM Security: Vulnerabilities, Attacks, Defenses, and Countermeasures [49.2] 本調査は,大規模言語モデル(LLM)を対象とした各種攻撃を定義し,分類することを目的とする。
これらの攻撃を徹底的に分析し、そのような脅威を軽減するために設計された防御機構を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:35:26 GMT)
How Transformers Learn Regular Language Recognition: A Theoretical Study on Training Dynamics and Implicit Bias [48.9] 我々は「偶対」と「パリティチェック」と呼ばれる正規言語認識のカテゴリにおける2つの代表的タスクに焦点をあてる。
我々のゴールは、注意層と線形層からなる一層トランスフォーマーが、これらの課題をいかに解決するかを探求することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:07:35 GMT)
A Theoretical Model for Grit in Pursuing Ambitious Ends [48.4] 我々は、多武装バンディットフレームワークの改善において、安定した選択とリスクのある選択の意思決定のモデルを提供する。
我々は、グリットの増加や金融安全ネットの提供など、様々な介入の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:10:12 GMT)
On Reducing the Execution Latency of Superconducting Quantum Processors via Quantum Job Scheduling [47.4] 本稿では,量子資源の利用効率を向上させるために,量子ジョブスケジューリング問題(QJSP)を導入する。
本稿では、回路幅、計測ショット数、量子ジョブの提出時間に関するノイズ対応量子ジョブスケジューラ(NAQJS)を提案する。
我々は,シミュレートされたカイスキットノイズモデルと,超伝導量子プロセッサのXiaohong(QuantumCTek)について広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:06:00 GMT)
Bridging wire and gate cutting with ZX-calculus [45.2] 理想的大域的ユニタリの分解は、ZX-計算を拡大して図式的に得られることを示す。
我々は、マルチキュービット制御Z(MCZ)ゲートの分解を、任意の数のキュービットとパーティションに対して$3$に等しい1$ノルムで改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:39:43 GMT)
Scaling of Stochastic Normalizing Flows in $\mathrm{SU}(3)$ lattice gauge theory [45.0] 非平衡マルコフ連鎖モンテカルロシミュレーションは、ターゲット確率分布からのサンプルに対するジャージンスキーの等式に基づくよく理解されたフレームワークを提供する。
平衡外進化はフローベースアプローチの同じ枠組みを共有しており、自然に正規化フロー(SNF)と呼ばれる新しいアーキテクチャに結合することができる。
4次元における$mathrmSU(3)$の格子ゲージ理論に対するSNFの最初の実装は、非平衡モンテカルロ更新の間にゲージ同変層を導入することで定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:49:49 GMT)
Artificial Intelligence in Government: Why People Feel They Lose Control [45.0] 行政における人工知能の利用は急速に拡大している。
AIはより効率と応答性を約束するが、政府機能への統合は公正性、透明性、説明責任に関する懸念を提起する。
この記事では、デリゲートの特別事例として、AI導入に関するプリンシパル・エージェント理論を適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:46:41 GMT)
ai.txt: A Domain-Specific Language for Guiding AI Interactions with the Internet [44.3] AIモデル、エージェント、Webコンテンツ間のインタラクションを制御するために設計されたドメイン固有言語であるai.txtを紹介します。
我々のアプローチは、デジタルエコシステムにおけるAIとインターネットの相互作用のガバナンスを支援し、責任あるAI利用を促進することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:33:00 GMT)
High Dynamic Range Novel View Synthesis with Single Exposure [43.5] 高ダイナミックレンジノベルビュー合成(NV-NVS)は,低ダイナミックレンジ(LDR)画像から3次元シーンHDRモデルを構築することを目的としている。
トレーニング期間中に初めて、単一の露光LDRイメージが利用可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:04:38 GMT)
Where's the liability in the Generative Era? Recovery-based Black-Box Detection of AI-Generated Content [42.7] APIアクセスのみを必要とする新しいブラックボックス検出フレームワークを導入する。
画像がモデル自身によって生成された可能性を測定する。
マスクされた画像入力をサポートしないブラックボックスモデルに対して、ターゲットモデル分布に適合するように訓練された費用効率の良い代理モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:11:35 GMT)
Federated Adapter on Foundation Models: An Out-Of-Distribution Approach [42.3] ファインチューンフェデレーションモデル(FedFM)に対するプライバシ保護手法を提案する。
FedOAは、アダプタベースのパラメータチューニング方式を採用し、分散に距離ベースの正規化を導入し、各クライアントに対してOODの一般化を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:33:00 GMT)
Methodological Foundations for AI-Driven Survey Question Generation [41.9] 本稿では,ジェネレーティブAIを教育調査に活用するための方法論的枠組みを提案する。
大規模言語モデルが適応的でコンテキスト対応のサーベイ質問を生成する方法について検討する。
偏見、プライバシー、透明性などの倫理的問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:50:34 GMT)
Fast and Robust: Task Sampling with Posterior and Diversity Synergies for Adaptive Decision-Makers in Randomized Environments [40.9] 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） (Fri, 02 May 2025 08:16:08 GMT)
Enhancing Diversity in Parallel Agents: A Maximum State Entropy Exploration Story [40.8] 並列環境で収集したデータのエントロピーを最大化する新しい学習フレームワークを提案する。
提案手法は,個々のエージェントとエージェント間の多様性のエントロピーを慎重にバランスさせ,冗長性を効果的に最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:08:17 GMT)
Entropy-based analysis of single-qubit Otto and Carnot heat engines [39.6] シングルキュービット加工媒体におけるオットーライクエンジンとカルノーライクエンジンの性能について検討する。
我々は,ヒーター・ツー・コヒーレンス・ワーク・コンバージョンの有効性に着目した。
我々は、等長周期におけるエントロピー生成を、オットーサイクルの効率を制限する可逆性の鍵源とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:12:04 GMT)
Cavity-enhanced spectroscopy of individual nuclear spins in a dense bath [39.6] エコーによる電子スピンと周囲の核スピンの超超微細相互作用の分光は、固体中のスピンの微視的磁気環境の詳細な洞察を可能にする。
個々の核スピンを高密度の浴槽で分解することは際立った挑戦であり、それらの多くは同等の結合強度を示す。
ここでは、発光体を高強度共振器に統合し、非常に低濃度でも強い光エコーを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:54:30 GMT)
A low-loss, 24-mode laser-written universal photonic processor in a glass-based platform [39.6] フェムト秒レーザーライティング(FLW)により実現された最初の24モードユニバーサルフォトニックプロセッサ(UPP)の製作について報告する。
デバイスの平均挿入損失は4.35dBに過ぎず、先進的な多光子量子実験に直接適用することができる。
この研究は、FLWベースの統合フォトニクスを、量子コンピューティング、通信、センシング技術の進歩のためのスケーラブルで堅牢なプラットフォームとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 22:20:12 GMT)
Prismatic: Interactive Multi-View Cluster Analysis of Concept Stocks [39.5] 本研究では,ビジネス関係知識の定量的分析と質的分析を統合した視覚分析システムPrismaticを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:05:49 GMT)
Private Information Retrieval on Multigraph-Based Replicated Storage [39.5] 多重グラフを用いた複製システムにおけるプライベート情報検索問題について考察する。
我々の目標は、$r$-multigraphのPIR容量の上下境界を確立することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 23:38:56 GMT)
Seeking to Collide: Online Safety-Critical Scenario Generation for Autonomous Driving with Retrieval Augmented Large Language Models [39.1] 本稿では,安全クリティカルな運転シナリオを生成するための大規模言語モデル (LLM) フレームワークについて紹介する。
本モデルでは, 平均最小衝突時間を1.62秒から1.08秒に短縮し, 75%の衝突速度でベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:22:00 GMT)
Disassembly as Weighted Interval Scheduling with Learned Weights [38.9] 本稿では,このパターンを広範囲のアーキテクチャで一般化する分解アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,重み付き間隔スケジューリングへの分解を低減させる新しい競合解消手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:51:52 GMT)
Aligning Large Language Models with Healthcare Stakeholders: A Pathway to Trustworthy AI Integration [38.5] 医療関係者と大規模言語モデル(LLM)の連携のアプローチ、ツール、応用について論じる。
LLMは、医療知識の統合、タスク理解、ヒューマンガイダンスを適切に強化することで、人間の価値に従うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:59:49 GMT)
WorldGenBench: A World-Knowledge-Integrated Benchmark for Reasoning-Driven Text-to-Image Generation [38.2] textbfWorldGenBenchは、T2Iモデルの世界の知識基盤と暗黙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。
提案するtextbfKnowledge Checklist Scoreは,生成した画像がキーセマンティックな期待値を満たす度合いを計測する構造化メトリクスである。
本研究は,次世代T2Iシステムにおいて,より深い理解と推論機能の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:59:06 GMT)
Always Tell Me The Odds: Fine-grained Conditional Probability Estimation [38.0] 文脈条件付き命題のきめ細かい確率推定のための最先端モデルを提案する。
提案手法は,既存の微調整法とプロンプト法を大きなマージンで一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 21:33:18 GMT)
Don't be lazy: CompleteP enables compute-efficient deep transformers [37.5] いくつかのパラメータ化は、モデル深さの変化に対して最適なベースHPを転送できない。
遅延学習システムにはまだパラメータ化が存在する可能性を示す理論を開発する。
我々は、Deep-wise HP Transferと非遅延学習の両方をすべての層で実現する、CompletePと呼ぶユニークなパラメータ化を特定し、採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 22:45:14 GMT)
Towards the Resistance of Neural Network Watermarking to Fine-tuning [36.1] 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)にオーナシップ情報を埋め込む新しい透かし手法を示す。
このようにして、畳み込みフィルタの特定の周波数成分に透かし情報を符号化する透かしモジュールを設計する。
本手法の有効性を予備実験で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:11:17 GMT)
Bounding the rotating wave approximation for coupled harmonic oscillators [34.8] 本研究では、2つの調和振動子からなる理想系の回転波近似の有効性について検討した。
我々は、共通の量子状態から異なるダイナミクスを通して進化する任意の純粋ガウス状態の偏差を、完全に定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:21:26 GMT)
Rethinking Latent Redundancy in Behavior Cloning: An Information Bottleneck Approach for Robot Manipulation [34.5] 行動クローニング(BC)は、ロボット操作において広く採用されている視覚模倣学習手法である。
我々は,潜在表現における冗長性を定量化し緩和するために相互情報を導入する。
本研究は, 様々な方法, バックボーン, 実験環境における潜在表現の冗長性に関する最初の包括的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:53:38 GMT)
S-SYNC: Shuttle and Swap Co-Optimization in Quantum Charge-Coupled Devices [33.7] S-SYNCは,シャットリングやスワップ操作の回数を最適化するコンパイラである。
S-SYNCはQCCDのユニークな特性を利用して、シャトルとSWAPの数を同時に効率的に管理するために一般的なSWAP操作を取り入れている。
提案手法は, シャットリング数を平均3.69倍に削減し, 量子アプリケーションの成功率を平均1.73倍に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:45:25 GMT)
Aggregation of Dependent Expert Distributions in Multimodal Variational Autoencoders [32.9] 変分オートエンコーダ(VAE)を用いたマルチモーダル学習は,エビデンスローバウンド(ELBO)を評価するために関節分布を推定する必要がある
本研究は,従属専門家の合意の原則を生かして,単一モダリティ分布を集約する新しい手法を提案する。
結果として得られたCoDE-VAEモデルは、生成的コヒーレンスと生成的品質のトレードオフのバランスの点で優れた性能を示し、より正確なログライクな推定を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:24:10 GMT)
NeuroLoc: Encoding Navigation Cells for 6-DOF Camera Localization [32.7] 本稿では,ニューロロックという新しいカメラ位置推定手法を提案する。
我々は、歴史的情報を保存・再生するための場所セル駆動のHebbian学習モジュールを設計した。
第2に,頭部の細胞にインスパイアされた内部方向学習をマルチヘッドアテンション埋め込みとして利用し,類似シーンにおける真の方向の復元に役立てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:47:31 GMT)
VIDSTAMP: A Temporally-Aware Watermark for Ownership and Integrity in Video Diffusion Models [32.0] VIDSTAMPは、時間的に認識されたビデオ拡散モデルの潜在空間に直接メッセージを埋め込む透かしフレームワークである。
提案手法は, 追加の推論コストを課さず, 従来の手法よりも知覚品質がよい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:35:03 GMT)
On Expressive Power of Looped Transformers: Theoretical Analysis and Enhancement via Timestep Encoding [32.0] シーケンス・ツー・シーケンス関数の連続性のモジュラリティを定義することにより、ループ変換器の近似率を確立する。
実験によって理論結果が検証され、ループ数が増加すると性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:13:48 GMT)
HarmoniCa: Harmonizing Training and Inference for Better Feature Caching in Diffusion Transformer Acceleration [32.0] 我々はHarmoniCaと呼ばれる新しい学習ベースのキャッシュフレームワークを開発した。
SDT(Step-Wise Denoising Training)を取り入れて、Denoisingプロセスの継続性を保証する。
私たちのフレームワークは40%以上のレイテンシ削減(理論的スピードアップ)とPixArt-$alpha$のパフォーマンス向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:29:31 GMT)
Contextures: Representations from Contexts [31.2] 入力と文脈変数の関連性から学習することで,多種多様な表現学習手法を特徴付けることができることを示す。
多くの一般的な手法は、文脈によって誘導される期待作用素のトップd特異関数を近似することを目的としている。
また、文脈を学習する表現が文脈と互換性のあるタスクに対して最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:50:56 GMT)
Robust Root Cause Diagnosis using In-Distribution Interventions [31.2] 複雑な相互接続システムにおける異常の根本原因を診断することは、今日のクラウドサービスや産業運用において、差し迫った問題である。
In-Distribution Interventions (IDI) は2つの基準を満たすノードとして根本原因を予測する新しいアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:19:43 GMT)
Deterministic-to-Stochastic Diverse Latent Feature Mapping for Human Motion Synthesis [31.1] 人間の動作合成は、人間の動作シーケンスを生成することを目的としている。
近年のスコアベース生成モデル (SGM) は, この課題に対して顕著な成果を上げている。
本研究では,人間の動作合成のための決定論的-確率的横性特徴マッピング法(DSDFM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:48:28 GMT)
Cer-Eval: Certifiable and Cost-Efficient Evaluation Framework for LLMs [29.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の検証と費用対効果評価フレームワークを提案する。
テストサンプル複雑性'を用いて、認定された評価に必要なテストポイント数を定量化し、テストサンプル複雑性の厳密な境界を導出します。
開発した理論に基づいて,LLM評価のコストを最小限に抑えるために,テストポイントを適応的に選択する分割型アルゴリズムCer-Evalを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:05:01 GMT)
Harmonizing Intra-coherence and Inter-divergence in Ensemble Attacks for Adversarial Transferability [29.7] 逆変換性(HEAT)のためのハーモナイズド・アンサンブル法を提案する。
Heated Ensemble for Adversarial Transferabilityは、ドメインの一般化を初めて逆例生成に導入する。
実験の結果、HEATはさまざまなデータセットや設定で既存のメソッドを著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:17:33 GMT)
Transport of magnetically sensitive atoms in a magnetic environment [29.3] 希土類超低温原子は、多くのファノ・フェシュバッハ共鳴と基底状態の磁気双極子モーメントにより特に魅力的である。
磁性原子の輸送の場合, 磁場を直接測定し, 調整することで損失を低減できることを実証した。
このアプローチにより、原子の85%が主室から科学室に移動でき、原子分極崩壊のない26Wの中程度のレーザーパワーで38cm離れた場所にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 01:22:57 GMT)
TEMPURA: Temporal Event Masked Prediction and Understanding for Reasoning in Action [28.9] ビデオの時間的理解を高めるための2段階トレーニングフレームワークTEMPURAを提案する。
TEMPURAは、まずマスク付きイベント予測推論を適用して、欠落したイベントを再構築し、密集したイベントアノテーションからステップバイステップの因果説明を生成する。
私たちはVERでTEMPURAをトレーニングします。これは、100万のトレーニングインスタンスと500Kのビデオで構成され、時間的に整ったイベント記述と構造化された推論ステップで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 21:00:17 GMT)
GPT-ImgEval: A Comprehensive Benchmark for Diagnosing GPT4o in Image Generation [28.2] OpenAIのGPT4oモデルは、画像生成と編集において驚くほど優れた機能を示している。
本報告では、GPT-ImgEvalというファーストルック評価ベンチマークについて述べる。
GPT-4oの性能は,生成品質,(2)編集能力,(3)世界知識インフォームド合成の3つの重要な側面にまたがっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:42:06 GMT)
Efficient Vocabulary-Free Fine-Grained Visual Recognition in the Age of Multimodal LLMs [28.0] MLLMによって生成されたラベルを用いて、下流のCLIPモデルを微調整する新しいアプローチである textbfNearest-Neighbor Label textbfRefinement (NeaR) を導入する。
提案手法は,ラベル生成のためのMLLMを利用して,ラベルなしの小さなトレーニングセットから弱教師付きデータセットを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:14:58 GMT)
RoboPEPP: Vision-Based Robot Pose and Joint Angle Estimation through Embedding Predictive Pre-Training [27.6] 関節角度の不明な関節ロボットの視覚に基づくポーズ推定は、協調ロボット工学や人間とロボットのインタラクションタスクに応用できる。
現在のフレームワークでは、ニューラルネットワークエンコーダを使用して、画像の特徴と下流層を抽出し、関節角とロボットのポーズを予測する。
本稿では,ロボットの物理モデルに関する情報を,マスクを用いた自己教師型埋め込み予測アーキテクチャを用いてエンコーダに融合させる手法であるRoboPEPPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:36:47 GMT)
Video-MMLU: A Massive Multi-Discipline Lecture Understanding Benchmark [27.5] 0.5Bから40Bパラメータの90以上のオープンソースおよびプロプライエタリモデルを評価した。
本結果は,これらの講義で提示される認知的課題に対処する上で,現在のモデルが持つ限界を強調するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 22:30:26 GMT)
Monitoring morphometric drift in lifelong learning segmentation of the spinal cord [26.7] 9種類のMRIコントラストといくつかの脊髄病理を含む多地点$(n=75)$データセットで訓練した脊髄セグメンテーションモデルを提案する。
また、モデルが追加データセットを使用して更新されると、形態素のドリフトを自動的に監視する生涯学習フレームワークも導入する。
フレームワークは、新しいモデルが生成される度に自動GitHub Actionsワークフローによって起動され、時間とともにモデルの予測から派生した形態計測値を記録する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:04:00 GMT)
Any-to-Any Vision-Language Model for Multimodal X-ray Imaging and Radiological Report Generation [26.6] マルチモーダル医療データ生成に特化して設計されたフレームワークを提案する。
多視点胸部X線の発生と臨床報告により、汎用視覚言語モデルと医療の専門的要件とのギャップを埋める。
我々のフレームワークは、下流疾患分類タスクの実際のデータと比較して、同等またはそれ以上の性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:07:24 GMT)
MoBGS: Motion Deblurring Dynamic 3D Gaussian Splatting for Blurry Monocular Video [26.5] MoBGSは、ぼやけたモノクロビデオから端から端まで、シャープで高品質なビューを再構築する。
本稿では,Blur-Adaptive Latent Camera Estimation (BLCE)法を提案する。
また,大域カメラと局所物体の動きの連続的な劣化を確実にするためのLCEE法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:57:20 GMT)
Offline Model-Based Optimization by Learning to Rank [26.2] 我々は、平均二乗誤差(MSE)で訓練された回帰モデルは、オフラインモデルに基づく最適化の第一目標とうまく一致していないと論じる。
そこで本稿では,学習手法のランク付けに活用し,相対的なスコアに基づいて有望な設計を優先順位付けするランキングベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:46:08 GMT)
PREMISE: Matching-based Prediction for Accurate Review Recommendation [25.5] PreMISEは、マルチモーダルレビュー支援タスクのためのマルチモーダルフィールドにおけるマッチングベースの学習のための新しいアーキテクチャである。
マルチスケールおよびマルチフィールド表現を計算し、重複セマンティクスをフィルタし、下流レコメンデーションタスクのための特徴ベクトルとして一致するスコアのセットを得る。
2つの公開データセットの実験結果から、PreMISEは計算コストを抑えて有望な性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:23:13 GMT)
Toward Data-centric Directed Graph Learning: An Entropy-driven Approach [25.5] 本稿では,データ中心のグラフ学習パラダイムや,モデルに依存しないホット・アンド・プラグデータ中心の知識蒸留(KD)モジュールとして機能するEDENを提案する。
EDENはまず、トポロジーの観点からの直接的構造測定を利用して、粗粒階層的知識木(HKT)を構築する。
一般的なフレームワークとして、EDENは自然に間接的なシナリオに拡張することができ、良好なパフォーマンスを示すことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:06:00 GMT)
Can Foundation Models Really Segment Tumors? A Benchmarking Odyssey in Lung CT Imaging [25.1] 腫瘍の形態、大きさ、位置の複雑さは、自動セグメンテーションに重大な課題をもたらす。
我々は、U-NetやDeepLabV3のような従来のアーキテクチャ、nnUNetのような自己設定モデル、MedSAMやMedSAM2のような基礎モデルと比較する。
その結果、従来のモデルでは腫瘍の脱線に苦しむ一方で、基礎モデル、特にMedSAM2は精度と計算効率の両方で優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:04:01 GMT)
Test-time regression: a unifying framework for designing sequence models with associative memory [24.9] シーケンスモデルを理解し、導出するための統一フレームワークを導入する。
我々は、連想的リコールを2段階のプロセス、記憶と検索として形式化し、回帰問題としてキャストする。
我々の研究は、古典的回帰手法によるシーケンスモデリングを橋渡しし、より強力で理論的に原則化されたアーキテクチャを開発するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:07:05 GMT)
Human-centered explanation does not fit all: The interplay of sociotechnical, cognitive, and individual factors in the effect AI explanations in algorithmic decision-making [23.8] 本研究は,説明評価の認知的側面に焦点を当てる。
我々は、異なるコントラスト戦略と情報選択性を持つ6つの説明を評価する。
我々は、AIインターフェースを設計するために、説明戦略の微妙な見解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:24:50 GMT)
CoDiCast: Conditional Diffusion Model for Global Weather Prediction with Uncertainty Quantification [23.6] 従来のアンサンブルの数値天気予報は計算集約的である。
既存の機械学習ベースの天気予報アプローチは効率的で正確である。
正確なグローバル気象予測を生成する条件拡散モデルであるCoDiCastを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:48:54 GMT)
AT-Drone: Benchmarking Adaptive Teaming in Multi-Drone Pursuit [23.1] AT-Droneは、マルチドローン追尾シナリオにおける適応的なチーム戦略の総合的なトレーニングと評価を容易にするために設計された最初のベンチマークである。
合理化された現実世界のデプロイメントパイプラインは、シミュレーションの洞察をエッジデバイスとCrazyflieドローンを使用した実用的なドローン評価に変換する。
段階的に挑戦する4つの多翼追尾シナリオは、適応型チームリング研究の進歩におけるAT-Droneの有効性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:33:06 GMT)
Improving Editability in Image Generation with Layer-wise Memory [23.0] 現在の編集アプローチは、主に単一オブジェクトの修正用に設計されており、シーケンシャルな編集に苦労している。
新しい要素を自然に統合しながら、既存のコンテンツを保存する粗いマスク入力を実現することを提案する。
我々のフレームワークはレイヤワイドメモリによってこれを実現し、遅延表現を格納し、以前の編集からの埋め込みを促す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:36:49 GMT)
AutoPrep: Natural Language Question-Aware Data Preparation with a Multi-Agent Framework [22.7] Tabular Question Answering (TQA)では、構造化データから意味のある洞察を迅速かつ効率的に抽出することができる。
多くのテーブルはWebソースや実世界のシナリオから派生しており、正確な応答を保証するには精巧なデータ準備(あるいはデータ準備)が必要である。
この質問対応データ準備は、特定の質問に適したカラム導出やフィルタリングのような特定のタスクを含む。
本稿では,マルチエージェントの強みを利用した大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントフレームワークであるAutoPrepを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:11:48 GMT)
Model Tensor Planning [22.2] 我々は,高エントロピー制御トラジェクトリ生成を導入した新しいサンプリングベースMPCフレームワークであるEmphModel Planning (MTP)を提案する。
ランダム化された多部グラフをサンプリングすることにより、MPPはスムーズでグローバルに多様な制御候補を保証する。
我々の実装はJAXで完全にベクトル化され、 MuJoCo XLAと互換性があり、リアルタイム制御のためのemphJust-in-time(JIT)コンパイルとバッチロールアウトをサポートしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:09:38 GMT)
Position: Enough of Scaling LLMs! Lets Focus on Downscaling [20.6] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の開発におけるダウンスケーリングへのパラダイムシフトを提唱する。
本稿では,資源需要を大幅に削減しつつ,性能の維持を図るLLMをダウンスケールするための総合的なフレームワークを提案する。
本稿では,従来のスケーリングパラダイムから切り離すための実践的戦略について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:13:27 GMT)
Fine-grained Manipulation Attacks to Local Differential Privacy Protocols for Data Streams [19.9] ローカル微分プライバシー(LDP)は、ユーザのプライバシーを保護しながら大量のデータ収集と分析を可能にする。
最近の知見から, LDP プロトコルは中毒や操作による攻撃によって容易に破壊される可能性が示唆された。
我々の研究は、データストリームのための LDP プロトコルに対する新たなきめ細かい操作攻撃を開発することでギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:09:56 GMT)
Towards Aligned Data Removal via Twin Machine Unlearning [19.5] 現代のプライバシー規制は、機械学習の進化を刺激している。
本稿では,2つの未学習問題を元の未学習問題に対応付けて定義する,TMU(Twin Machine Unlearning)アプローチを提案する。
提案手法は未学習モデルと金モデルとのアライメントを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:12:59 GMT)
ICLR: In-Context Learning of Representations [19.3] 文脈の規模が拡大するにつれて、事前訓練された意味表現から、グラフ構造に整合した文脈内表現への突然の再構成が存在することを示す。
以上の結果から,拡張コンテキストサイズはモデル表現を柔軟に再構成し,新たな能力を解き放つ可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:27:38 GMT)
Investigating Middle School Students Question-Asking and Answer-Evaluation Skills When Using ChatGPT for Science Investigation [18.9] ChatGPTのようなジェネレーティブAI(GenAI)ツールは、幅広いタスクを探索し、対処することができる。
本研究では,中学生が効果的な質問をし,ChatGPT反応を批判的に評価する能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:38:17 GMT)
LLM-PySC2: Starcraft II learning environment for Large Language Models [18.6] StarCraft IIプラットフォームは、大きな言語モデル(LLM)を十分にサポートしていない。
提案したLLM-PySC2環境は、十分なマルチモーダル情報とゲームウィキ知識を備えた、完全なpysc2アクション空間を提供する。
以上の結果から,StarCraft IIはいまだに大型モデルの時代の課題であり,先進的なLCM意思決定システムを開発するためには多くのことが必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:20:36 GMT)
BalancEdit: Dynamically Balancing the Generality-Locality Trade-off in Multi-modal Model Editing [18.4] マルチモーダルモデル編集における一般化-局所性トレードオフの概念を導入する。
バランスモデル編集の新しい手法であるBalancEditを提案する。
この結果,堅牢な編集能力を維持しつつ,最小限のトレードオフを実証し,BalancEditの有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:31:32 GMT)
Wiki-TabNER: Integrating Named Entity Recognition into Wikipedia Tables [18.3] 新しいデータセットであるWiki-TabNERは、既存のベンチマークデータセットを強化するために提案されている。
本稿では,Wiki-TabNERデータセットとラベリングプロセスの特徴について述べる。
さらに,内部テーブルNERタスク上での新しい大規模言語モデルを評価するためのプロンプトフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:52:05 GMT)
Underspecified Human Decision Experiments Considered Harmful [18.3] 本稿では、統計的決定理論と情報経済学から合成された決定問題の広く適用可能な定義について述べる。
我々は、AIによる意思決定に関する最近の実証研究がこの基準を達成するかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:21:13 GMT)
Global Collinearity-aware Polygonizer for Polygonal Building Mapping in Remote Sensing [18.2] 本稿では,リモートセンシング画像から多角形建物をマッピングするという課題に対処する。
これは新しいアルゴリズム、Global Collinearity-aware Polygonizer (GCP)を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:49:07 GMT)
Project-and-Fuse: Improving RGB-D Semantic Segmentation via Graph Convolution Networks [18.1] テクスチャの特徴によって幾何的特徴注入を導出する後期融合スタイルの2つのモードから特徴を融合する。
3D特徴抽出の段階では,従来のCNNは深度マップでは十分ではない。
プロジェクション行列生成段階では、元のパイプラインにバイアス・アサインメントとアンビグラス・ローカリティの問題が存在することが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:52:03 GMT)
Grounding Task Assistance with Multimodal Cues from a Single Demonstration [18.0] MICA(Multimodal Interactive Contextualized Assistance)は、視線と音声の手がかりを統合することで、タスク支援のための会話エージェントを改善するフレームワークである。
リアルタイムチャット支援タスク複製から得られる質問に対する評価は,複数モーダルキューがフレームベース検索よりも応答品質を著しく向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:43:11 GMT)
CaReAQA: A Cardiac and Respiratory Audio Question Answering Model for Open-Ended Diagnostic Reasoning [17.5] CaReAQAは、基礎的なオーディオモデルと大きな言語モデルの推論機能を統合するオーディオ言語モデルである。
メタデータを付加したアノテートされた医療オーディオ記録のベンチマークデータセットであるCaReSoundを紹介する。
評価の結果、CaReAQAは、オープンエンド診断推論タスクにおいて86.2%の精度を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:42:46 GMT)
Multivariate Density Estimation via Variance-Reduced Sketching [17.4] 多変量密度関数を次元の呪いを減らして推定するために,VRS (Variance-Reduced Sketching) が設計された。
VRSは、既存のニューラルネットワーク密度推定器よりも著しく改善されている。
我々は,VRSが次元の呪いを減らして密度推定を実現する能力をサポートするための理論的正当性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 01:11:33 GMT)
Enhancing User Sequence Modeling through Barlow Twins-based Self-Supervised Learning [17.3] 本稿では,最先端のSSL手法であるBarlow Twinsを,適切な拡張手法を取り入れたユーザシーケンスモデリングに適用することを提案する。
提案手法は,大規模な負のサンプルバッチの必要性を軽減し,より小さなバッチサイズと限られたラベル付きデータによる効果的な表現学習を実現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:04:52 GMT)
A Physics-preserved Transfer Learning Method for Differential Equations [17.1] 本稿では,ドメインシフトを適応的に補正し,物理情報を保存する汎用的な伝達学習手法に着目する。
一般的なDESへの一般化性と,特定の問題の物理保存を同時に行う物理保存輸送(POTT)法を提案する。
提案手法の優れた性能, 一般化性, 物理保存性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:58:36 GMT)
Empowering Agentic Video Analytics Systems with Video Language Models [17.0] AVASは、オープンエンドで高度なビデオ分析のために設計されたVLMベースのシステムである。
AVASは,1)長時間あるいは連続的なビデオストリームの効率的なインデックス作成のためのイベント知識グラフ(EKG)のリアルタイム構築,2)複雑なクエリを扱うためにEKGを利用するエージェント検索生成機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:40:03 GMT)
Core-Set Selection for Data-efficient Land Cover Segmentation [16.9] リモートセンシング画像セグメンテーションデータセットからサンプルの重要なサブセットを選択するための6つの新しいコアセット選択手法を提案する。
本手法は,3つの土地被覆分類データセットのランダム選択ベースラインに対して,これらのアプローチをベンチマークする。
この結果は,リモートセンシング領域におけるデータ中心学習の重要性と可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:22:08 GMT)
Task-Oriented Communications for Visual Navigation with Edge-Aerial Collaboration in Low Altitude Economy [16.6] ビジョンベースの手法は、軽量UAV上での帯域幅、メモリ、処理の制約に直面する。
マルチカメラシステムを備えたUAVがコンパクトなマルチビュー特徴を抽出し,エッジサーバへのオフロードローカライゼーションタスクをオフロードするタスク指向通信フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:32:14 GMT)
MF-LAL: Drug Compound Generation Using Multi-Fidelity Latent Space Active Learning [16.5] MF-LAL (Multi-Fidelity Latent space Active Learning) は、様々なコスト・精度のトレードオフを持つオラクルの集合を統合する生成モデリングフレームワークである。
MF-LALは, 結合自由エネルギーのスコアが, 他の単一および多忠実なアプローチよりも有意に優れた化合物を産生することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 22:21:24 GMT)
CDFormer: Cross-Domain Few-Shot Object Detection Transformer Against Feature Confusion [15.8] クロスドメイン小ショットオブジェクト検出(CD-FSOD)は、クラスインスタンスに制限のある、異なるドメインにわたる新しいオブジェクトを検出することを目的としている。
本稿では,機能混乱に対するクロスドメインな小ショットオブジェクト検出トランスであるCDFormerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:46:25 GMT)
Evaluating Frontier Models for Stealth and Situational Awareness [15.8] 最近の研究は、スケジューリングするフロンティアAIモデルの可能性を示している。
AI開発者にとっては、モデルデプロイメントの前にスキーマから害を排除することが重要です。
本稿では,2種類の推論能力を測定するためのスケジューリング推論評価スイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:57:14 GMT)
VSC: Visual Search Compositional Text-to-Image Diffusion Model [15.7] 本稿では,一対のイメージ埋め込みを利用して属性オブジェクトの結合を改善する新しい合成生成手法を提案する。
提案手法は,複雑なプロンプトをサブプロンプトに分解し,対応する画像を生成し,テキスト埋め込みと融合して表現を強化する視覚プロトタイプを計算する。
提案手法は,T2I CompBenchベンチマークにおける既存の合成テキスト・画像拡散モデルより優れ,画像品質の向上,人間による評価,およびプロンプト内の結合対のスケーリングによる堅牢性の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:31:43 GMT)
UDGS-SLAM : UniDepth Assisted Gaussian Splatting for Monocular SLAM [15.4] 近年の単眼神経深度推定の進歩により、単眼SLAMのためのガウススプラッティングフレームワークにUniDepthを統合する研究が進められている。
本研究は,ガウススティングフレームワークにおける深度推定のためのRGB-Dセンサの不要な新しいアプローチであるUDGS-SLAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:25:41 GMT)
Multi-Step Consistency Models: Fast Generation with Theoretical Guarantees [15.4] 一貫性モデルは、非常に少数のステップで高品質なサンプルを生成することによって、生成を著しく加速する。
与えられたタイミングで入力を逆軌道に沿った任意のタイムスタンプにマッピングできる一貫性モデルが与えられると、KLの次数$O(varepsilon2)が得られる。
また、このような一貫性モデルの推定のための理論的解析を行い、小さな離散化ステップを用いて正確な学習が可能であることを結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:50:46 GMT)
AI Education in a Mirror: Challenges Faced by Academic and Industry Experts [15.3] この研究は、AI専門家が学術と産業の両方で直面する課題に関する予備的な洞察を提供する。
データ品質と可用性、モデルのスケーラビリティ、実践的な制約、ユーザの振る舞い、説明可能性に関する重要な課題を特定します。
これらの探索的な発見は、AIカリキュラムが現実世界の複雑さ、ソフトウェア工学の原則、学際的な学習をよりうまく統合できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:52:49 GMT)
Prompt Inversion Attack against Collaborative Inference of Large Language Models [14.8] 本稿では、悪意のある参加者が、前の参加者が送信したアクティベーションを通じて入力プロンプトを回復しようとする、プロンプト・インバージョン・アタック(PIA)の概念を紹介する。
Llama-65Bモデルを用いてSkytraxデータセットの88.4%のトークン精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:50:37 GMT)
FlexLLM: A System for Co-Serving Large Language Model Inference and Parameter-Efficient Finetuning [14.7] タスク適応には,大規模な言語モデル(LLM)の微調整が不可欠である。
トークンレベルで計算を融合させることにより,LLM推論とPEFTに基づく共有GPUのファインタニングを共用する最初のシステムであるFlexLLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:56:59 GMT)
A Rate-Distortion Framework for Summarization [14.6] 要約器の速度歪み関数を定義し、要約器の性能に基礎的な下限を与えることを示す。
また、実世界のテキストデータセットを扱うために、限られたデータで要約器の速度歪み関数を計算できる実用的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:46:10 GMT)
Model See Model Do: Speech-Driven Facial Animation with Style Control [14.5] 音声駆動の3D顔アニメーションは、仮想アバター、ゲーム、デジタルコンテンツ作成などのアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
既存の手法は、正確な唇同期を実現し、基本的な感情表現を生成するために大きな進歩を遂げてきた。
本稿では,参照スタイルクリップ上で遅延拡散モデルを条件とした新しい例ベース生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:47:21 GMT)
Accelerating Deep Neural Network Training via Distributed Hybrid Order Optimization [13.4] FOSIは、ハイブリッドな順序として、従来の勾配よりも早く収束する。
総トレーニング時間で14タイム2.1タイムのスピードアップを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:02:36 GMT)
Retrieval Augmented Learning: A Retrial-based Large Language Model Self-Supervised Learning and Autonomous Knowledge Generation [13.3] 本稿では,Large Language Models(LLMs)のための報酬なし自己教師型学習フレームワークであるRetrial-Augmented Learning(RAL)を紹介する。
中間データを整理するモジュールとして検索補助生成(RAG)を開発することにより,仮説を提案し,仮説を検証し,知識を生成する3段階の自律的知識生成を実現した。
実験により,提案手法は,評価知識の生成と活用によって幻覚を効果的に低減し,極めて低コストで意思決定性能を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:25:01 GMT)
Multivariate Gaussian Approximation for Random Forest via Region-based Stabilization [12.8] 我々は,ポアソン過程によって与えられる一連のトレーニングポイントに基づいて,ランダムな森林予測に基づいて,$k$-Potential Nearest Neighbor(k$-PNN)を導出する。
我々は、この値と、近隣の無作為林の$k$-nearestと比較し、その結果の普遍性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 23:21:36 GMT)
DConAD: A Differencing-based Contrastive Representation Learning Framework for Time Series Anomaly Detection [12.7] 時系列異常は、さまざまなアプリケーション領域にわたるリスク識別と障害検出において重要な役割を担っている。
ラベルが不要なため,教師なし学習手法が普及している。
時系列異常検出のための差分型コントラスト表現学習フレームワーク(DConAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:25:23 GMT)
Improving Continual Learning Performance and Efficiency with Auxiliary Classifiers [12.6] ニューラルネットワーク層における中間表現は忘れがちであり、計算を高速化する可能性を強調している。
また,ACを用いて推定平均コストを10～60%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:03:34 GMT)
Large Language Model Compression with Global Rank and Sparsity Optimization [12.1] 低ランクかつスパースな合成近似は、大規模言語モデルを圧縮する自然なアイデアである。
本稿では,大域的ランク付けと空間性最適化機能を備えた新しい2段階圧縮手法を提案する。
本手法はスペーシフィケーションと複合近似のための最先端技術を大幅に超える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:00:48 GMT)
PIPA: A Unified Evaluation Protocol for Diagnosing Interactive Planning Agents [12.1] 既存のベンチマークでは、タスク完了に基づくエージェントのパフォーマンスを、全体的な効果のプロキシとして評価している。
対話型タスク計画エージェントの行動過程を概念化する統合評価プロトコルPIPAを提案する。
分析の結果,エージェントは異なる行動段階において優れており,ユーザ満足度は結果と中間行動の両方によって形成されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 21:27:10 GMT)
Asynchronous Stochastic Approximation and Average-Reward Reinforcement Learning [11.9] 本稿では,非同期近似アルゴリズムとその強化学習への応用について述べる。
まず,Borkar と Meyn の安定性証明法を拡張し,より一般的な雑音条件に適応し,非同期 SA に対してより広範な収束保証を与える。
我々は、Schweitzer の古典的相対値アルゴリズム RVI Q-learning の非同期 SA 反復の収束を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:29:26 GMT)
From Foresight to Forethought: VLM-In-the-Loop Policy Steering via Latent Alignment [11.8] FOREWARNは、Vision Language Modelsのランタイムポリシーステアリングの可能性を解き放つ新しいフレームワークである。
予見のために、我々は潜在世界モデルを利用して、多様な低レベルアクションプランが与えられた将来の潜在国家を想像する。
例えば、VLMをこれらの予測潜在状態と整合させて、そのネイティブ表現におけるアクションの結果を推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:53:34 GMT)
Gender Bias in Explainability: Investigating Performance Disparity in Post-hoc Methods [11.8] 本研究では,ポストホック特徴帰属法が,その忠実性,堅牢性,複雑さに関して,有意な男女差を示すことを示す。
本研究は,説明可能性法の開発と適用における説明の相違に対処することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:41:25 GMT)
Addressing Noise and Stochasticity in Fraud Detection for Service Networks [11.8] サービスネットワークにおける不正検出のための情報ボトルネック理論(SGNN-IB)に基づく新しいスペクトルグラフネットワークを開発した。
最初の制限のために、SGNN-IBはエンコードされた表現の重要な特徴を抽出するために情報ボトルネック理論を適用している。
第2の制限のために、SGNN-IBは信号の周波数特性を保存し、信号融合を実装するためのプロトタイプ学習を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 01:17:03 GMT)
DriveGPT: Scaling Autoregressive Behavior Models for Driving [11.7] 本稿では、自律運転のためのスケーラブルな行動モデルDriveGPTを提案する。
我々は,未来のエージェント状態をトークンとして自動回帰的に予測するトランスフォーマーモデルを学習する。
モデルのパラメータをスケールアップし、データを桁違いにトレーニングすることで、スケーリング特性の探索を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 01:02:47 GMT)
On-demand Test-time Adaptation for Edge Devices [11.6] 連続テスト時間適応(CTTA)は、入ってくるすべてのデータにデプロイされたモデルを継続的に適応させる。
私たちは、重要なドメインシフトが検出された場合にのみ適応をトリガーする新しいパラダイム、オンデマンドTTAを導入します。
我々は、エッジデバイスに正確かつ効率的に適応するためのオンデマンドTTAフレームワークOD-TTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:19:07 GMT)
Efficient Fine-Tuning of Quantized Models via Adaptive Rank and Bitwidth [11.5] QLoRAは、低ビット量子化とLoRAを効果的に組み合わせて、大規模言語モデル(LLM)のためのメモリフレンドリーな微調整を実現する。
部分キャリブレーションデータを用いて、各層に対する量子化成分と低ランク空間のランクを共同で探索する、統一的かつ勾配のない戦略である textbfQR-Adaptor を提案する。
提案手法はGSM8Kに対して4.89%の精度向上を実現し、4ビット設定のメモリフットプリントを維持しつつ、16ビットの微調整モデルよりも優れるケースもある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:46:01 GMT)
Phantora: Live GPU Cluster Simulation for Machine Learning System Performance Estimation [11.5] Phantoraは、パフォーマンス評価のためのライブGPUクラスタシミュレータである。
イベント駆動ネットワークシミュレータとライブシステム実行を統合する上で、いくつかの研究課題を克服する。
評価の結果,Phantoraは1つのGPUのみで,最先端のワークロードシミュレーション手法に類似した推定精度を実現できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 22:36:24 GMT)
Identifying discreditable firms in a large-scale ownership network [11.3] 食品安全、生産安全、品質基準、環境保護に関する法律及び規制の違反は、企業の運営及び信用リスクをもたらす可能性がある。
本稿では,約1億1300万の中国企業の登録記録を収集し,約600万のノードを持つオーナシップネットワークを構築した。
識別可能な活動の公開記録の分析は、ネットワーク効果が強く、すなわち、識別可能な会社の確率は平均的な確率よりも著しく高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:06:42 GMT)
Multimodal Transformers are Hierarchical Modal-wise Heterogeneous Graphs [11.3] マルチモーダル・センティメント・アナリティクス(MSA)は、感情を認識するためにマルチモーダル情報を統合する急速に発展する分野である。
MSAの主な課題はマルチモーダル融合であり、主にマルチモーダル変換器(MulT)によって対処される。
本研究では,MulTsが階層的モーダルワイドなヘテロジニアスグラフ(HMHGs)であることを示すとともに,MulTsのグラフ構造表現パターンを導入する。
このパターンに基づいて,GsiT (Graph-Structued and Interlaced-Masked Multimodal Transformer) を設計するためのInterlaced Mask (IM) 機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:18:00 GMT)
Self-Generated In-Context Examples Improve LLM Agents for Sequential Decision-Making Tasks [11.1] 逐次意思決定タスクのための大規模言語モデル(LLM)エージェントを改善する多くの方法は、タスク固有の知識工学に依存している。
我々は,LLMエージェントが,類似タスクにおける自身の成功経験からコンテキスト内で学習することで,そのパフォーマンスを自動改善する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:44:02 GMT)
Quantum Back Action Evasion with Reservoir Engineering [11.1] 本研究では,貯水池工学と速度測定を組み合わせた自由質量のバックアクション回避手法を提案する。
基礎となる原理は、ミラーの速度を非相互相互作用を用いて測定する二重パス型速度計に従う。
本研究では, 相反的相互作用のみを用いて, 最適フィードフォワードで二重パス速度計を再現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:25:52 GMT)
A Minimax-MDP Framework with Future-imposed Conditions for Learning-augmented Problems [10.8] 我々は,機械学習アルゴリズムによってもたらされる可能性のある,拡張予測を用いた逐次決定問題のクラスについて検討する。
この設定では、意思決定者は、時間とともに徐々に洗練される未知のパラメータの予測間隔を受信する。
我々は,システム状態が逆向きに変化する環境状態と,意思決定者が制御する内部状態とから構成されるミニマックスマルコフ決定プロセス(minimax-MDP)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:28:35 GMT)
MoEQuant: Enhancing Quantization for Mixture-of-Experts Large Language Models via Expert-Balanced Sampling and Affinity Guidance [10.8] Mixture-of-Experts (MoE) Large Language Model (LLM) は動的ルーティングとスパースアクティベーションを利用して効率とスケーラビリティを向上させる。
後トレーニング量子化(PTQ)は、MoEモデルに適用した場合、精度が著しく低下し、性能が低下する。
本稿では,MoEのスパースと動的特性が量子化に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:51:55 GMT)
You KAN Do It in a Single Shot: Plug-and-Play Methods with Single-Instance Priors [10.7] 我々はKologorov-Networks(KAN)をデノイザとして組み込んだ最適化フレームワークであるKankan-Playを紹介する。
Kan-Playは、単一ノイズしか観測できないシングルインスタンス逆の問題を解決するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:57:16 GMT)
P-Hologen: An End-to-End Generative Framework for Phase-Only Holograms [10.7] 位相限定ホログラム(POH)用に設計された最初のエンドツーエンド生成フレームワークであるP-Hologenを紹介する。
P-ホロゲンは既存の手法に比べて品質と計算効率が優れている。
我々のモデルは、既存の画像を必要としない高品質で多様なホログラフィックコンテンツを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:51:15 GMT)
Minimum mean-squared error estimation with bandit feedback [10.7] 平均二乗誤差 (MSE) の意味で, 逐次的に推定を学習する問題を考察する。
2つのMSE推定器を提案し,その濃度特性を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:23:05 GMT)
InterLoc: LiDAR-based Intersection Localization using Road Segmentation with Automated Evaluation Method [10.6] 本稿では,LiDARを用いたオンライン車両中心交差点位置推定手法を提案する。
我々は,鳥の視線表示における交差点候補を検出するために,セマンティック・ロードセグメンテーションを車両の局所的なポーズと融合する。
次に、分岐位相を解析し、最小二乗の交叉点を補正することによりそれらの候補を洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:20:07 GMT)
RWKVQuant: Quantizing the RWKV Family with Proxy Guided Hybrid of Scalar and Vector Quantization [10.4] RWKVは、Transformerに匹敵するパフォーマンスを持つモダンなRNNアーキテクチャであるが、リソース制約のあるデバイスにデプロイする際の課題に直面している。
本稿では,RWKVモデルに適したPTQフレームワークであるRWKVQuantを提案する。
実験の結果、RWKV-6-14Bは1%の精度損失と2.14倍のスピードで約3ビットに量子化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:47:49 GMT)
Program Semantic Inequivalence Game with Large Language Models [10.4] 大きな言語モデル(LLM)は、日々のコーディングタスクにおいて強力なパフォーマンスを達成することができるが、プログラムのセマンティクスに関する非自明な推論を必要とする複雑なタスクでは失敗する可能性がある。
本研究では,意味的不等価ゲームSInQに基づいて,コード推論学習データを合成的に生成する手法について検討する。
この設定により、無限の計算資源の限界における自己再生による理論的に無制限な改善が可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:03:35 GMT)
When Dynamic Data Selection Meets Data Augmentation [10.2] 動的データ選択と拡張を統一する新しいオンラインデータトレーニングフレームワークを提案する。
提案手法は,各サンプルの局所密度と多モーダル意味一貫性の結合分布を推定し,拡張に適したサンプルのターゲット選択を可能にする。
提案手法は, 耐雑音性を高め, モデルロバスト性を向上し, 実世界のシナリオにおける実用性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:38:48 GMT)
EvalxNLP: A Framework for Benchmarking Post-Hoc Explainability Methods on NLP Models [10.1] EvalxNLPは、トランスフォーマーベースのNLPモデルの最先端機能属性メソッドをベンチマークするためのPythonフレームワークである。
EvalxNLPは、説明可能なAI(XAI)文学から広く認識されている8つの説明可能性技術を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:00:05 GMT)
On the Limitations of Steering in Language Model Alignment [10.0] ステアリングベクトルの限界をアライメント機構として評価する枠組みを提案する。
本研究は,トランスフォーマーフックの介入とアントロニムに基づく関数ベクトルの枠組みを用いて,ステアリング効果におけるプロンプト構造とコンテキスト複雑さの役割を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:08:34 GMT)
Tight Runtime Guarantees From Understanding the Population Dynamics of the GSEMO Multi-Objective Evolutionary Algorithm [10.0] 本稿では,GSEMO(Global Simple Evolution Multi-Objective)アルゴリズムのダイナミクスについて検討する。
我々は、古典的なCountingOnesCountingZeros(COCZ)ベンチマークに対して、$Omega(n2 log n)$の下位境界を証明した。
我々の手法は他の古典的なベンチマークにまで拡張し、例えば、最初の$Omega(nk+1)$ lower bound for the OJZJ benchmark(英語版)などである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:40:25 GMT)
Towards Source Mapping for Zero-Knowledge Smart Contracts: Design and Preliminary Evaluation [10.0] 本稿では,zkSolcコンパイルパイプライン内のSolidityソースコード,LLVM IR,zkEVMバイトコード間のトレーサビリティを確立するためのソースマッピングフレームワークを提案する。
我々は,50のベンチマークコントラクトと500の現実世界のzkSyncコントラクトのデータセット上でフレームワークを評価し,標準のSolidity構造に対して約97.2%のマッピング精度を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:54:00 GMT)
FreePCA: Integrating Consistency Information across Long-short Frames in Training-free Long Video Generation via Principal Component Analysis [9.9] 主成分分析(PCA)に基づくトレーニング不要長ビデオ生成パラダイムであるFreePCAを提案する。
主成分空間におけるコサイン類似度を測定することにより、一貫した外観と運動強度の特徴を分離する。
実験により、FreePCAはトレーニングを必要とせずに様々なビデオ拡散モデルに適用できることが示され、大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:27:58 GMT)
Global Optimality of Single-Timescale Actor-Critic under Continuous State-Action Space: A Study on Linear Quadratic Regulator [9.9] 人気の高いシングルタイムアクター・クリニックは,エプシロンのオーダーでエプシロン最適解が得られることを示す。
我々の研究は、理論と実践のギャップをさらに埋める、シングルタイムのアクター批評家のパフォーマンスに関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:30:52 GMT)
Qracle: A Graph-Neural-Network-based Parameter Initializer for Variational Quantum Eigensolvers [9.8] 変分量子固有解法(VQE)のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくパラメータ初期化器である textitQracle を提案する。
textitQracleは、初期損失の最大10.86ドルを減らし、最適化手順の最大6.42%を減らして収束を加速し、SMAPE(Symmetric Mean Absolute Percentage Error)の最大26.43%を減らして最終性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:56:02 GMT)
Compensating Spatiotemporally Inconsistent Observations for Online Dynamic 3D Gaussian Splatting [9.6] 本稿では,リアルタイム録音におけるノイズなどの誤りがオンライン再構成における時間的不整合に影響を及ぼすことを示す。
本稿では,カメラでは避けられない時間的不整合を伴う観測から,オンライン再構成における時間的一貫性を高める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:50:24 GMT)
Learning Lifted STRIPS Models from Action Traces Alone: A Simple, General, and Scalable Solution [9.4] アクショントレースからSTRIPSアクションモデルを学ぶことは、ドメインの述語も学習するので、難しい問題です。
この研究では、よく知られたLOCMシステムと同様、SATアプローチと同様にスケーラブルで完全である新しいアプローチが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:12:10 GMT)
The Great Data Standoff: Researchers vs. Platforms Under the Digital Services Act [9.3] 我々は2024年のルーマニア大統領選挙の干渉事件に焦点を当てている。
これは欧州委員会によるシステム的リスク調査を誘発するこの種のイベントとしては初めてである。
この事件を解析することにより、選挙に関連したシステムリスクを理解して、実践的な研究課題を探求することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:00:19 GMT)
A Rusty Link in the AI Supply Chain: Detecting Evil Configurations in Model Repositories [9.1] 本研究は,Hugging Face上での悪意のある構成に関する最初の包括的研究である。
特に、元々モデルの設定を意図した設定ファイルは、不正なコードを実行するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:16:20 GMT)
Tree-Sliced Wasserstein Distance with Nonlinear Projection [9.0] ツリースライス法は、伝統的なスライスド・ワッサースタイン距離(SW)の代替として登場した。
本稿では,ツリースライク・ワッサースタイン距離(TSW)に対する新しい非線形射影フレームワークを提案し,以前のバージョンにおける線形射影を一般射影に置き換える。
提案手法をユークリッドおよび球面データセットの広範な数値実験により検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:06:25 GMT)
An Efficient Matrix Multiplication Algorithm for Accelerating Inference in Binary and Ternary Neural Networks [8.8] 我々はディープニューラルネットワーク(DNN)の推論時間とメモリ効率を改善するアルゴリズムを提案する。
推論のボトルネック演算として行列乗法に着目する。
我々の実験は推論時間で5.24倍のスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:58:10 GMT)
FreCT: Frequency-augmented Convolutional Transformer for Robust Time Series Anomaly Detection [8.8] 時系列異常検出はシステム監視とリスク識別に重要である。
周波数拡張畳み込み変換器(FreCT)を提案する。
FreCTはパッチ操作を利用してコントラストビューを生成し、コンボリューションモジュールと統合された改良されたTransformerアーキテクチャを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:56:24 GMT)
Rethinking RGB-Event Semantic Segmentation with a Novel Bidirectional Motion-enhanced Event Representation [8.8] イベントカメラは動きのダイナミクスを捉え、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて大きな可能性を秘めている。
RGBイベント融合は、(i)時間的、(ii)時間的、(iii)モード的不整合の3つの不整合に直面している。
本稿では,スパースイベントボクセルを高密度かつ時間的に一貫性のある形式に変換する動き強化イベント(MET)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:19:58 GMT)
Adaptive Branch-and-Bound Tree Exploration for Neural Network Verification [8.7] ABONNはモンテカルロ木探索(MCTS)方式でBaBのサブプロブレム空間を適応的に探索する。
ABONNは、MNISTで最大$15.2times、CIFAR-10で$24.7timesのスピードアップを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:41:02 GMT)
Exploring Equity of Climate Policies using Multi-Agent Multi-Objective Reinforcement Learning [8.7] 我々は,統合アセスメントモデルと多目的マルチエージェント強化学習を統合した最初のフレームワークであるジャスティスを紹介する。
複数の目的を取り入れることで、司法は気候と経済の目標のバランスを保ちながら株式に光を当てる政策レコメンデーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:52:56 GMT)
Cyber Food Swamps: Investigating the Impacts of Online-to-Offline Food Delivery Platforms on Healthy Food Choices [8.7] オンライン・トゥ・オフライン(O2O)フードデリバリープラットフォームは、都市住民の幅広い食品オプションへのアクセスを大幅に拡大した。
宅配食品の栄養質については、特にO2Oフードデリバリープラットフォームがユーザーの健康な食品に与える影響が不透明であることから、引き続き懸念が持たれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:05:10 GMT)
The DCR Delusion: Measuring the Privacy Risk of Synthetic Data [8.7] 会員推論攻撃(MIA)は、合成データセットのプライバシーを実証的に評価するための金の標準として広く考えられている。
これらの指標は、トレーニングデータと生成された合成データとの類似度を測定することで、プライバシを推定する。
本研究では,DCRや他の距離ベースメトリクスは計算コストが低いが,プライバシリークの特定に失敗していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:21:14 GMT)
Killing Two Birds with One Stone: Malicious Package Detection in NPM and PyPI using a Single Model of Malicious Behavior Sequence [8.6] パッケージレジストリ NPM と PyPI は悪意のあるパッケージで溢れている。
既存の悪意あるNPMとPyPIパッケージ検出アプローチの有効性は、2つの課題によって妨げられている。
我々は,NPMとPyPIの悪意あるパッケージを検出するためにCerebroを提案し,実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:53:18 GMT)
Integration Matters for Learning PDEs with Backwards SDEs [8.5] 我々のストラトノビッチベースのBSDE法はEMベースの変種を一貫して上回り、PINNと競合する結果が得られることを示す。
本研究は,BSDEをベースとしたPDE解法において,統合スキームが重要な役割を担っていることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:36:27 GMT)
StablePCA: Learning Shared Representations across Multiple Sources via Minimax Optimization [8.5] マルチソース高次元データの場合、重要な目的は、異なるソースにまたがる元の特徴を効果的に近似する低次元特徴表現を抽出することである。
多次元表現の群分布の新しい手法であるミラー安定主成分PCAを提案する。
種々の有限サンプルシナリオにおけるロバストな低次元表現を抽出する際の高次元精度と効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:53:39 GMT)
A Physics-Inspired Deep Learning Framework with Polar Coordinate Attention for Ptychographic Imaging [8.4] Ptychography Imagingは、回折パターンからの位相検索にディープラーニングを適用する際に、固有の課題に直面している。
本稿では,Pola Coordinate Attention (PoCA) を用いた物理に着想を得た深層学習ネットワークPPNについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:24:06 GMT)
Violation of Svetlichny's inequality in a system of spins $j$ [8.4] 任意の非ゼロスピン粒子系におけるSvetlichnyの不等式(SI)の違反を可能にする統一スキームを提案する。
また、局所隠れ変数論の枠組みにおけるスヴェットリヒニー作用素の上限が$sqrt2N+1$であることも証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:26:08 GMT)
2DXformer: Dual Transformers for Wind Power Forecasting with Dual Exogenous Variables [8.4] 深層学習に基づく風力予測手法は,データ間の相関関係の抽出に重点を置いており,予測精度の大幅な向上を実現している。
しかし、時間的関係のモデリングが欠如しており、予測の精度が制限されている。
本稿では,風の時間的相関に着目した2DXformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:00:48 GMT)
Distilling Two-Timed Flow Models by Separately Matching Initial and Terminal Velocities [8.3] TTFM蒸留における新しい損失関数として,Emphinitial/terminal velocity matching (ITVM) lossを提案する。
予備実験により、これらの損失は、複数のタイプのデータセットにおいて、より少ないステップ生成性能をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:17:49 GMT)
Synthesize-on-Graph: Knowledgeable Synthetic Data Generation for Continue Pre-training of Large Language Models [8.3] 本稿では,コーパスを効率的に拡張するためのクロスドキュメント知識結合を組み込んだ合成データ生成フレームワークであるSynthetic-on-Graph(SoG)を提案する。
SoGは、元のコーパスから実体と概念を抽出し、文書間の関連性を表すコンテキストグラフを構築する。
合成データの品質をさらに向上するため,我々は,CoT(Chain-of-Thought)とCC(Contrastive Clarification)を統合し,推論プロセスと識別力を増強した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:40:39 GMT)
Proven Approximation Guarantees in Multi-Objective Optimization: SPEA2 Beats NSGA-II [8.3] 強度進化アルゴリズム2(SPEA2)は、支配に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA)の1つである。
簡単な定常SPEA2がパレートフロントの最適近似を時間内に計算できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:55:13 GMT)
Clustering Internet Memes Through Template Matching and Multi-Dimensional Similarity [8.2] 類似のインターネットミームをクラスタ化することは、そのマルチモーダル性、文化的コンテキスト、適応性のために難しい。
既存のアプローチはデータベース、見落としのセマンティクスに依存しており、類似性の多様な次元を扱うのに苦労している。
本稿では,テンプレートベースのマッチングと多次元類似性特徴を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:34:59 GMT)
Monotone Peridynamic Neural Operator for Nonlinear Material Modeling with Conditionally Unique Solutions [8.2] ニューラル演算子に基づく新しいデータ駆動非局所モデル学習手法であるモノトンペリダイナミックニューラル演算子(MPNO)を導入する。
MPNOは非局所核と非線形関係を学習し、モノトーン勾配ネットワークを通じて解の特異性を保証する。
我々は,MPNOが従来のニューラルネットワークよりも優れた一般化能力を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:10:31 GMT)
Towards One Model for Classical Dimensionality Reduction: A Probabilistic Perspective on UMAP and t-SNE [8.1] 本稿では,Ravuri 等で導入されたモデルに対応するMAP推論手法として,次元性低減手法を再放送する。
グラフラプラシアンによって暗示される共分散を記述するためによく知られたカーネルが利用できることを示す。
同様の次元削減手法を研究できるツールを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:24:42 GMT)
Understanding LLM Scientific Reasoning through Promptings and Model's Explanation on the Answers [7.9] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解、推論、問題解決において顕著な能力を示した。
本稿では,現代LLMの推理能力について検討し,その強度,限界,改善の可能性について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:16:17 GMT)
Quantifying nonclassical correlation via the generalized Wigner-Yanase skew information [7.9] 我々は、重要な特性を持つ情報の族、すなわち一般化されたウィグナー・ヤネーゼスキュー情報の概念を導入する。
両部量子状態の非古典的相関を定量化する指標をいくつか提案する。
我々はこれらの指標と$I$-concurrenceとして知られる絡み合い尺度の関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:01:56 GMT)
Zero-Shot Document-Level Biomedical Relation Extraction via Scenario-based Prompt Design in Two-Stage with LLM [7.8] ハードウェアと労働コストの低い汎用大言語モデル (LLM) を用いて, 注釈のない完全文書から同じ結果を得るための新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、名前付きエンティティ認識(NER)と関係抽出(RE)の2つの主要な段階を組み合わせる。
本稿では,プロンプトの有効性を高めるために,5部テンプレート構造とシナリオに基づくプロンプト設計の原理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:33:20 GMT)
SafeTab-P: Disclosure Avoidance for the 2020 Census Detailed Demographic and Housing Characteristics File A (Detailed DHC-A) [7.8] この記事では、米国国勢調査局が2020年国勢調査の詳細なデモグラフィック・ハウジング特性ファイルA(DHC-A)を保護するために使用した開示回避アルゴリズムについて述べる。
SafeTab-Pアルゴリズムは、離散ガウス分布から興味のある統計に引き出された雑音を付加することに基づいている。
我々は、このアルゴリズムがゼロ集中微分プライバシー(zCDP)と呼ばれる、よく研究された微分プライバシーの変種を満たすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:08:28 GMT)
SafeTab-H: Disclosure Avoidance for the 2020 Census Detailed Demographic and Housing Characteristics File B (Detailed DHC-B) [7.8] 本稿では,米国国勢調査局のDetailed Demographic and Housing Characteristics File Bのリリースに適用される開示回避アルゴリズムであるSafeTab-Hについて述べる。
このアルゴリズムは、ゼロ集中差分プライバシーと呼ばれる、よく研究されている差分プライバシーの変種を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:15:14 GMT)
PHSafe: Disclosure Avoidance for the 2020 Census Supplemental Demographic and Housing Characteristics File (S-DHC) [7.8] 本稿では、離散ガウス分布から引き出された雑音を興味のある統計に付加するPHSafeアルゴリズムについて述べる。
このアルゴリズムは、ゼロ集中差分プライバシーと呼ばれる、よく研究されている差分プライバシーの変種を満たすことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:20:32 GMT)
Facilitating Video Story Interaction with Multi-Agent Collaborative System [7.8] 我々のシステムは視覚言語モデル(VLM)を用いて、機械がビデオストーリーを理解できるようにする。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)とMulti-Agent System (MAS)を組み合わせて、キャラクターやシーン体験を進化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:08:13 GMT)
HoneyBee: Efficient Role-based Access Control for Vector Databases via Dynamic Partitioning [7.7] HoneyBeeは動的パーティショニングフレームワークで、現在のアプローチとロールベースのアクセス制御(RBAC)ポリシーのギャップを埋めます。
HoneyBeeはオーバーラップするパーティションを生成し、ベクタをさまざまなパーティションに戦略的に複製することで、クエリレイテンシを低減する。
HoneyBeeはパーティショニング戦略を,ストレージの動的バランス,クエリ効率,リコールといった制約付き最適化問題として定式化している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:59:31 GMT)
Identifying Root Cause of bugs by Capturing Changed Code Lines with Relational Graph Neural Networks [7.7] 本稿では,変化したコード行中のルート原因削除線を検出するRC検出法を提案する。
RC検出は、変更されたコード行中のルート原因の削除線を検出し、バグ修正コミットで導入されたバグの根本原因を特定するために使用される。
実験の結果,最も先進的な根本原因検出法と比較して,RC-detectionはRecall@1,Recall@2,Recall@3,MFRをそれぞれ4.107%,5.113%,4.289%,24.536%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:29:09 GMT)
Quantum Circuit Mutants: Empirical Analysis and Recommendations [7.6] 実世界の382個の量子回路を変異させた700K以上の故障ベンチマーク(量子回路)を用いて,大規模な実験評価を行った。
この結果に基づいて、量子突然変異解析手法を体系的に定義する上で、研究者にとって貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:41:26 GMT)
A Normal Map-Based Proximal Stochastic Gradient Method: Convergence and Identification Properties [7.3] 近位勾配法 (PSGD) は複合型問題に対する最先端手法の1つである。
本稿では,ロビンソン写像に基づくPSGDの簡易な変種について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:11:01 GMT)
Provable Efficiency of Guidance in Diffusion Models for General Data Distribution [7.2] 拡散モデルは、生成モデリングの強力なフレームワークとして登場した。
ガイダンス技術は、サンプルの品質を高める上で重要な役割を担っている。
既存の研究は、各クラスで条件付けられた分布が等方的ガウス的であるか、余剰条件のある一次元間隔で支持されるケーススタディのみに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:46:43 GMT)
Understanding and Exploiting Plasticity for Non-stationary Network Resource Adaptation [7.0] ニューラルネットワークは可塑性損失に悩まされ,ネットワークの進化に適応する能力が著しく損なわれていることを示す。
リセットサイレントニューロン (ReSiN) は, 前向きおよび後向きの伝播状態によって誘導される戦略的ニューロンリセットを介して神経可塑性を保っている。
適応型ビデオストリーミングシステムの実装において、ReSiNは既存のソリューションよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 21:03:03 GMT)
Optimizing Indoor Farm Monitoring Efficiency Using UAV: Yield Estimation in a GNSS-Denied Cherry Tomato Greenhouse [6.8] 我々は、RGB-Dカメラ、3D LiDAR、IMUセンサーを備えた軽量無人航空機(UAV)を開発した。
本研究では,収穫行と成長行の2つのデータセットを用いてシステム評価を行う。
本研究は, 商業用温室における効率的なロボット収量推定のためのUAVの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:41:57 GMT)
Characterization and Learning of Causal Graphs from Hard Interventions [6.8] 因果発見は、観測データ中の条件独立性(CI)不変性をd-セパレーションを介して対応するグラフィカル制約にリンクすることを含む。
本稿では、ハード介入の枠組みの中で、Pearlのdo-calusと基本的に結びついているグラフィカル制約の集合を提案する。
また、ハード介入から複数のデータセットを統合する学習アルゴリズムを提案し、新しいルールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:20:08 GMT)
EnviKal-Loc: Sub-10m Indoor LoRaWAN Localization using an Environmental-Aware Path Loss and Adaptive RSSI Smoothing [6.8] 本稿では,LoRaWANのローカライゼーションにおいて,10m未満の精度を実現するための軽量だがロバストな手法を提案する。
我々の手法は、重要なLoRaWANパラメータを持つ従来のモデルを拡張します。
適応カルマンフィルタはRSSI変動を低減し、一時的なノイズから永続的なトレンドを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:00:40 GMT)
Good News for Script Kiddies? Evaluating Large Language Models for Automated Exploit Generation [6.8] 大規模言語モデル(LLM)は、コード関連のタスクにおいて顕著な能力を示し、自動エクスプロイト生成(AEG)の可能性への懸念を提起している。
本稿では, AEG における LLM の有効性に関する最初の体系的研究を行い, 協調性と技術能力の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:15:22 GMT)
Carbon Aware Transformers Through Joint Model-Hardware Optimization [6.7] 機械学習システムの炭素フットプリント全体の定量化と最適化を行うツールが不足している。
本稿では,持続可能性駆動型MLモデルとハードウェアアーキテクチャの協調最適化を可能にする,炭素対応アーキテクチャ検索フレームワークであるCATransformersを提案する。
このフレームワークをマルチモーダルCLIPモデルに適用し,CLIPモデル群であるCarbonCLIPを最大17%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:49:10 GMT)
Tree-Sliced Wasserstein Distance: A Geometric Perspective [6.6] 木系と呼ばれるより複雑な構造で一次元の線を置き換えることを提案する。
この構造は木の計量によって測定可能であり、木系上のOT問題の閉形式表現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:45:34 GMT)
A Character-based Diffusion Embedding Algorithm for Enhancing the Generation Quality of Generative Linguistic Steganographic Texts [6.6] 本稿では,文字ベース拡散埋め込みアルゴリズム(CDEA)を提案する。
キャラクタレベルでの一般統計特性に基づいて,高確率候補単語の選択頻度を向上させる。
候補プールにおける低確率候補単語の選択頻度を低減する。
実験の結果,CDEAとXLNetの組み合わせは,生成されたステガノグラフィテキストの品質を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:39:49 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） (Fri, 02 May 2025 14:05:41 GMT)
Pretraining Generative Flow Networks with Inexpensive Rewards for Molecular Graph Generation [6.5] Generative Flow Networks (GFlowNets) は、多種多様な高品質な分子構造を生成するのに適したフレームワークとして最近登場した。
本稿では,個々の原子を構成要素として活用する基本生成モデルであるAtomic GFlowNets(A-GFNs)を紹介する。
医薬品のような分子データセットを用いた教師なし事前学習手法を提案し,A-GFNに安価で情報伝達性の高い分子記述子について教える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:37:20 GMT)
Fast and Low-Cost Genomic Foundation Models via Outlier Removal [6.5] GERMは、強い圧縮性能と高速適応性を持つゲノム基盤モデルである。
我々は,バニラアテンション層を連想記憶モデルにインスパイアされた外乱のない機構に置き換える。
GERM-Tは,アウトリアフリーフレームワーク内での連続学習を段階的に行う戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:34:03 GMT)
Capability-Based Multi-Tenant Access Management in Crowdsourced Drone Services [6.4] 検証クレデンシャル(VC)は、エンティティに関するクレームを安全にエンコードする。
VCのための標準化されたプロトコルは不足しており、採用が制限されている。
私たちはVCをOAuth 2.0に統合し、新しいアクセストークンを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:46:47 GMT)
Freezing of Gait Detection Using Gramian Angular Fields and Federated Learning from Wearable Sensors [6.4] 歩行凍結(英: Freezing of Gait、FOG)はパーキンソン病の症状である。
本稿では,単一センサのみを用いた実世界展開型FOG検出システムFOGSenseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:09:44 GMT)
MAVEN: Multi-modal Attention for Valence-Arousal Emotion Network [6.3] The proposed Multi-modal Attention for Valence-Arousal Emotion Network (MAVEN) integrates visual, audio, and textual modalities。
MAVENは、モダリティ固有のエンコーダを使用して、同期化されたビデオフレーム、オーディオセグメント、および書き起こしから特徴を抽出する。
このアーキテクチャは、会話ビデオにおける感情表現の微妙で過渡的な性質を捉え、現実の状況における感情認識を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:17:44 GMT)
Rubber Mallet: A Study of High Frequency Localized Bit Flips and Their Impact on Security [6.2] 本稿では,既存のハードウェアディフェンスをバイパスする高度なRowhammer技術によって生成されたビットフリップパターンの解析を行う。
複数のビットがバイト内で反転すると、ランダムに分散するよりも隣接している可能性が高いことを示す。
次に,隣接する複数のビットフリップや近傍のビットフリップによって可能となる2つの障害注入攻撃について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:07:07 GMT)
Logical Characterizations of Recurrent Graph Neural Networks with Reals and Floats [6.2] 本稿では,2つのシナリオにおいて,繰り返しグラフニューラルネットワーク(GNN)の正確な論理的特徴について述べる。
フロートに対して、繰り返しGNNと一致する形式主義は数えられるルールベースのモーダル論理であり、実数に対しては適切な無限のモーダル論理を用いる。
キャラクタリゼーションを適用することで、モナディック二階述語論理で定義可能なグラフ特性と比較して、無限論理と規則論理は等しく表現力があることが証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:39:23 GMT)
Predictive Planner for Autonomous Driving with Consistency Models [6.0] 軌道予測と計画は、自動運転車が動的環境下で安全かつ効率的に走行するために不可欠である。
近年の拡散型生成モデルはマルチエージェント軌道生成において有望であるが,その遅いサンプリングは高周波計画タスクには適さない。
我々は,エゴ車両の航法目標に基づいて,エゴと周辺エージェントの共同分布からサンプルを採取する予測プランナを構築するために,一貫性モデルを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:45:46 GMT)
One Search Fits All: Pareto-Optimal Eco-Friendly Model Selection [5.9] GREEN(Guided Recommendations of Energy-Efficient Networks)は,モデル構成を推奨する新しい推論時間アプローチである。
提案手法は,現在のエコ効率なニューラルアーキテクチャ探索手法の限界に直接対処する。
提案手法は,競争性能を確保しつつ,エネルギー効率の高い構成の同定に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:59:21 GMT)
Dual-Forecaster: A Multimodal Time Series Model Integrating Descriptive and Predictive Texts [5.9] 本稿では,記述的歴史的テキスト情報と予測的テキストインサイトを組み合わせたマルチモーダル時系列モデルであるDual-Forecasterを提案する。
15のマルチモーダル時系列データセットに対する包括的評価は、Dual-Forecasterが明らかに有効なマルチモーダル時系列モデルであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:24:31 GMT)
Machine Learning for Cyber-Attack Identification from Traffic Flows [5.8] 本稿では,FL のデイトナビーチにおける交通制御システムにおけるサイバー攻撃と検出戦略のシミュレーションについて述べる。
トラフィックフローパターンのみを分析することで、サイバー攻撃を特定できるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:34:19 GMT)
Explainable Machine Learning for Cyberattack Identification from Traffic Flows [5.8] トラフィックネットワークを用いて,半現実的な環境下でのサイバー攻撃をシミュレートし,破壊パターンを解析する。
深層学習に基づく異常検出システムを開発し、最も長い停止時間と全ジャム距離が妥協信号の重要な指標であることを実証した。
この作業は、AI駆動のトラフィックセキュリティを強化し、スマートトランスポートシステムの検出精度と信頼性の両方を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:34:14 GMT)
CIMFlow: An Integrated Framework for Systematic Design and Evaluation of Digital CIM Architectures [5.7] CIMFlowは、デジタルCIMアーキテクチャ上でのワークロードの実装と評価のためのアウトオブボックスワークフローを提供する統合フレームワークである。
CIMFlowはコンパイルとシミュレーションのインフラをフレキシブルな命令セットアーキテクチャでブリッジする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:38:30 GMT)
VTS-LLM: Domain-Adaptive LLM Agent for Enhancing Awareness in Vessel Traffic Services through Natural Language [5.7] 船舶交通サービス(VTS)は、リアルタイム交通管理を通じて海上安全と規制コンプライアンスに不可欠である。
既存のシステムは推論と人間の相互作用の限界に直面している。
VTS操作における対話型意思決定支援のためのドメインベースエージェントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:27:50 GMT)
Attack and defense techniques in large language models: A survey and new perspectives [5.6] 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理タスクの中心となっているが、その脆弱性はセキュリティと倫理的課題を呈している。
この体系的な調査は、LLMにおける攻撃と防御技術の進化の展望を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:37:52 GMT)
Generating Animated Layouts as Structured Text Representations [5.5] 静的なグラフィックレイアウトを時間動的に拡張するためにアニメーションレイアウト生成を導入する。
階層的視覚要素によるきめ細かい映像制御のための構造化テキスト表現を提案する。
本稿では,テキスト・ビデオ広告生成パイプラインであるVAKERを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:37:09 GMT)
Negative Stepsizes Make Gradient-Descent-Ascent Converge [5.4] GDAは, 正則な段数選択法を用いることで, 元の形式に収束することを示す。
我々はこれを二階有限差分アルゴリズムとして解釈し、興味深いことに、ほぼコンセンサス最適化を実装していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:59:46 GMT)
Machine Learning for Physical Simulation Challenge Results and Retrospective Analysis: Power Grid Use Case [5.4] 本稿では電力グリッドシミュレーションの計算課題の増大、特に風や太陽といった再生可能エネルギー源の統合の増大に対処する。
これに取り組むために、少なくとも1桁のオーダーで電力フローシミュレーションを加速するAI駆動の手法を開発するために、競争が組織された。
本稿では、ML4PhySim(Machine Learning for Physical Simulation)コンペティションの概要と、ベンチマークスイートの詳細、トップパフォーマンスソリューションの分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:58:27 GMT)
ADAPT: An Autonomous Forklift for Construction Site Operation [5.3] ADAPT(Autonomous Dynamic All-terrain Pallet Transporter)は、建設環境向けに設計された完全自動オフロードフォークリフトである。
我々のシステムは、AI駆動の知覚技術と、意思決定、計画、制御のための伝統的なアプローチを統合する。
実世界の広範囲なテストを通じてシステムの検証を行い、その連続的な性能を経験豊富な人間のオペレータと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:17:40 GMT)
3D Human Pose Estimation via Spatial Graph Order Attention and Temporal Body Aware Transformer [5.3] 本稿では,GCNのグラフモデリング機能を利用して,各スケルトンを異なる順序の複数のグラフで表現する手法を提案する。
提案した時間的ボディアウェア変換器を用いてシーケンスの空間的特徴を処理する。
Human3.6m, MPIINF-3DHP, HumanEva-Iデータセットを用いた実験により, 提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:58:04 GMT)
Explainable AI Based Diagnosis of Poisoning Attacks in Evolutionary Swarms [5.3] スワーミングシステムは、監視、監視、災害支援など、重要な環境での協調作業に優れています。
ワイルドにおけるチームレベルの協調戦略は、データ中毒攻撃に弱いため、エージェント間の不正確な調整や敵対行動を引き起こす。
進化的インテリジェンスを用いてエージェント間の相互作用をモデル化する。
本稿では、チーム戦略に対する毒素の影響を定量化するための説明可能なAI手法の適用性を示し、診断を可能にするフットプリントの特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:48:40 GMT)
A Sensor Agnostic Domain Generalization Framework for Leveraging Geospatial Foundation Models: Enhancing Semantic Segmentation viaSynergistic Pseudo-Labeling and Generative Learning [5.3] 高性能セグメンテーションモデルは、センサ、照明、地理のアノテーション不足と可変性によって挑戦されている。
本稿では,ソフトアライメント擬似ラベルとソース・ツー・ターゲット生成事前学習を組み合わせることで,新しい地理空間基盤モデルを活用するための領域一般化手法を提案する。
ハイパースペクトルおよびマルチスペクトルリモートセンシングデータセットを用いた実験により、適応性とセグメンテーションを向上させる方法の有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:52:02 GMT)
LeapFrog: The Rowhammer Instruction Skip Attack [5.3] 本稿では,LeapFrogガジェットと呼ばれる新しいタイプのRowhammerガジェットを提案する。
LeapFrogガジェットは、被害者コードがユーザまたはカーネルスタックにプログラムカウンタ(PC)値を保存するときに現れる。
本研究はLeapFrogガジェットを同定する体系的なプロセスも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 21:00:19 GMT)
Exponential Quantum Advantage for Pathfinding in Regular Sunflower Graphs [5.2] 隣接リストのオラクルによるパスフィンディング問題に対して指数的量子古典的分離を可能にするグラフのクラスを見つける。
通常のヒマワリグラフに$s$-$t$の経路を求めるのに有効な量子アルゴリズムを提供するが、古典的アルゴリズムは指数関数的な時間を要する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:47:45 GMT)
A Causal World Model Underlying Next Token Prediction: Exploring GPT in a Controlled Environment [5.2] 生成事前学習型トランスフォーマー(GPT)モデルは、次のトークンを予測するためにのみ訓練され、シーケンスが一度に1つのトークンを生成する世界モデルから暗黙的に学習される。
GPTは、勝利を意図してプレイされる現実世界のゲームで事前訓練され、ランダムな法的動きのシーケンスからなる分配外合成データでテストされる。
その結果、GPTモデルは、因果構造が高信頼の注意機構に符号化された分布外シーケンスに対して、法的な次の動きを生じさせる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:32:37 GMT)
Mode and Ridge Estimation in Euclidean and Directional Product Spaces: A Mean Shift Approach [5.2] 局所モードと密度リッジはデータ生成分布の重要な要約特性である。
本研究では,2つ以上のユークリッドおよび/または方向距離空間を組み合わせた製品空間における点クラウドデータから局所モードと密度リッジを推定することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 01:48:03 GMT)
Incorporating Inductive Biases to Energy-based Generative Models [5.1] 本稿では,データモデリングに帰納バイアスを組み込むために,EMMと指数関数モデルを組み合わせた新しいハイブリッドアプローチを提案する。
具体的には、パラメータフリーな統計関数でエネルギー項を拡大し、モデルが鍵データ統計をキャプチャするのを助ける。
我々の実証研究は、ハイブリッドモデルが統計にマッチする能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:46:03 GMT)
Grouped Sequency-arranged Rotation: Optimizing Rotation Transformation for Quantization for Free [5.1] 本稿では,現行手法の限界に対処する改良された回転行列を構築するための,新しい学習自由な手法を提案する。
主な貢献は、量子化誤差を減らすために類似の周波数成分をクラスタリングする順序順序付けによるウォルシュ・アダマール変換の活用である。
本手法は,WikiText-2上での推論タスクとパープレキシティ(PPL)スコアに頑健な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:51:29 GMT)
A flexible Bayesian non-parametric mixture model reveals multiple dependencies of swap errors in visual working memory [5.1] スワップエラーの非パラメトリック混合モデルを導入する。
複数のデータセットにおけるキュー類似性へのスワップの強い依存を再カプセル化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:38:45 GMT)
PipeSpec: Breaking Stage Dependencies in Hierarchical LLM Decoding [4.7] PipeSpecは、投機的デコーディングを階層的なパイプラインに配置された$k$モデルに一般化するフレームワークである。
PipeSpecは2.54$times$の高速化を実現し、最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:29:31 GMT)
Stagnation in Evolutionary Algorithms: Convergence $\neq$ Optimality [4.7] 停滞は進化アルゴリズムの収束を阻害し、収束は本質的に最適性を示すと広く信じられている。
この研究は、個体の停滞が実際に全人口の収束を促進することを初めて強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:19:09 GMT)
A Provably Convergent Plug-and-Play Framework for Stochastic Bilevel Optimization [4.7] Bilevelは最近、幅広いアプリケーションと高度な階層最適化機能のために、機械学習に大きな注目を集めている。
本稿では,双方向最適化手法の開発と解析を行うためのBOというプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:26:43 GMT)
ADAM: An AI Reasoning and Bioinformatics Model for Alzheimer's Disease Detection and Microbiome-Clinical Data Integration [4.7] Alzheimer's Disease Analysis Model (ADAM)は、マルチモーダルデータの統合と解析を目的とした多エージェント推論大言語モデル(LLM)フレームワークである。
ADAMは多様なデータソースから洞察を生成し、文献駆動の証拠で結果を文脈化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:07:14 GMT)
Dendritic Computing with Multi-Gate Ferroelectric Field-Effect Transistors [4.7] 本稿では,デンドライトを模した多ゲート強誘電体電界効果トランジスタを用いた新しいニューロン設計を提案する。
樹状ニューロンを組み込んだネットワークは,デンドライトのないはるかに大きなネットワークに比べて優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 23:59:08 GMT)
Modeling Behavioral Preferences of Cyber Adversaries Using Inverse Reinforcement Learning [4.5] 本稿では,逆強化学習(IRL)を用いたシステムレベルの監査ログから攻撃者の嗜好をモデル化するための包括的アプローチを提案する。
我々は、彼らのツールや技術に関する法医学データから、サイバー敵の行動選好を学習する。
その結果,低レベルの鑑識データが,相手の主観的嗜好を自動的に明らかにできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:20:14 GMT)
Transfer Learning of Surrogate Models via Domain Affine Transformation Across Synthetic and Real-World Benchmarks [4.5] 代理モデルはしばしば、現実世界のプロセスのコストのかかる実行のための効率的な代用として使われる。
本研究は、原関数から対象関数への非微分可能な代理モデルを転送することに焦点を当てる。
これらのドメインは未知のアフィン変換によって関連づけられていると仮定し、ターゲット上で評価された限られた量の転送データポイントのみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:04:45 GMT)
Fusing Foveal Fixations Using Linear Retinal Transformations and Bayesian Experimental Design [4.5] 我々は、固定の網膜変換を、シーンのリニアダウンサンプリング潜像として明確に表現する。
この変換により、シーンのFAモデルの因子分析と混合における潜伏変数の正確な推論を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:17:08 GMT)
Machine Learning Fairness in House Price Prediction: A Case Study of America's Expanding Metropolises [4.5] 本稿では,構造的属性と近傍属性を組み合わせた機械学習モデルについて述べる。
特権群の様々な定義の下で、MLモデルの公正性に関する包括的な評価を行う。
異なるバイアス緩和ソリューションの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 21:26:21 GMT)
Multidimensional Electrical Networks and their Application to Exponential Speedups for Graph Problems [4.5] 我々は、オルタナティブ・キルヒホフの法則とオルタナティブ・オームの法則を定義することで、新しい多次元電気ネットワークを開発する。
正規グラフの一種におけるパスフィンディング問題に対する指数的量子スピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:57:29 GMT)
ScarceGAN: Discriminative Classification Framework for Rare Class Identification for Longitudinal Data with Weak Prior [4.3] ScarceGANは、より小さいラベルと弱いラベルを持つ長手テレメトリーデータから、極めて稀なサンプルや希少なサンプルの同定に重点を置いている。
i) データ中の有機スキューと極端に限定されたラベルの両方から生じる、正のクラスでは深刻な不足に対処する。
スキルゲームにおけるリスクのあるプレイヤーを特定するために、この定式化によって、未知の空間において非常に最小限の冗長性を持つ希少クラスの85%以上(バニラ半監督GANを60%上回る)のリコールが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:17:37 GMT)
Preserving Privacy and Utility in LLM-Based Product Recommendations [4.3] 大言語モデル(LLM)ベースのレコメンデーションシステムは、強力な言語モデルを利用してパーソナライズされた提案を生成する。
これにより、ユーザデータがリモートサーバに送信されることにより、プライバシの懸念が高まり、露出のリスクが増大し、個人情報のコントロールが低下する。
非機密データから機密情報を分離し,後者をクラウドと共有するハイブリッドプライバシ保存レコメンデーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 01:54:08 GMT)
ViSA-Flow: Accelerating Robot Skill Learning via Large-Scale Video Semantic Action Flow [4.3] 教師なし大規模ビデオデータから事前ラベル付き表現を学習するフレームワークであるViSA-Flowを提案する。
まず、大規模人-物間相互作用ビデオデータから、生成訓練された意味行動の流れを自動的に抽出する。
第2に、この前者は、同じセマンティック抽象化パイプラインで処理された小さなロボットのデモセットを微調整することで、ターゲットロボットに効率的に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:03:06 GMT)
Adaptive Wizard for Removing Cross-Tier Misconfigurations in Active Directory [4.3] Windows Active Directory(AD)システムのセキュリティ脆弱性は通常、攻撃グラフを使用してモデル化される。
適応経路除去問題を定式化し、この反復除去プロセスにおけるステップ数を最小化する。
DPRと呼ばれる私たちのベストは、正確なアルゴリズムと比較して、より大規模なグラフで効果的に動作でき、全てのグラフで近似アルゴリズムより一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:55:56 GMT)
CppSATD: A Reusable Self-Admitted Technical Debt Dataset in C++ [4.1] 自己申告技術的負債(SATD)は技術的負債(TD)のサブタイプである
SATDに関するこれまでの研究は、主にJavaプログラミング言語に焦点を当ててきた。
531,000以上の注釈付きコメントとそのソースコードコンテキストからなる専用C++ SATDデータセットであるCppSATDを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:25:41 GMT)
Rosetta-PL: Propositional Logic as a Benchmark for Large Language Model Reasoning [4.1] 大規模言語モデル(LLM)は、主に高リソースの自然言語で訓練されている。
本研究はLLMの論理的推論と一般化能力を評価するためのベンチマークであるRosetta-PLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:47:00 GMT)
The thermodynamic uncertainty relation of a quantum-mechanically coupled two-qubit system [3.9] 2つの量子ビット間の量子結合が光子電流、ゆらぎ、TUR境界にどのように影響するかを研究する。
TQS の TUR 境界は、$mathcalQ_rm minrm TQS=mathcalQ_rm minrm TLSapprox 1.25$ のような結合の強さに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:59:18 GMT)
TRAVELER: A Benchmark for Evaluating Temporal Reasoning across Vague, Implicit and Explicit References [3.9] TRAVELER(TRAVELER)は,質問応答のパラダイムに従う新しいベンチマークデータセットである。
旅行者は、言語時間に対する明示的、暗黙的、曖昧な時間的参照を解消するモデルの能力を評価する。
以上の結果から,LLMのベンチマークでは,イベントセットに少数のイベントがある場合,イベントセットの長さが大きく,時間的参照があまり明確でない場合には,パフォーマンスが明らかに低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:56:50 GMT)
A Factorized Probabilistic Model of the Semantics of Vague Temporal Adverbials Relative to Different Event Types [3.9] Vague temporal adverbials は過去の出来事と発話時間の間の時間的距離を記述しているが、正確な期間は未特定のままである。
本稿では,これらの副詞の意味を確率分布として捉える因子モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:39:04 GMT)
LLM Watermarking Using Mixtures and Statistical-to-Computational Gaps [3.9] テキストが与えられたら、大きな言語モデル(LLM)が生成したのか、それとも人間が生成したのかを判断できますか?
閉鎖条件下では検出不能な透かし方式を提案する。
また、敵がほとんどのモデルにアクセスできる厳しいオープン環境では、除去不能な透かし方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:36:43 GMT)
LMDepth: Lightweight Mamba-based Monocular Depth Estimation for Real-World Deployment [3.9] LMDepthは、高精度深度情報を再構成するために設計された軽量な単分子深度推定ネットワークである。
LMDepthはより少ないパラメータと少ない計算量で高い性能を実現する。
LMDepthはさらに、INT8量子化による組み込みプラットフォームに展開し、実世界のエッジアプリケーションにおける実用性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:00:03 GMT)
Detecting the Root Cause Code Lines in Bug-Fixing Commits by Heterogeneous Graph Learning [3.6] 自動欠陥予測ツールは、ソフトウェアプロジェクト内の欠陥に起因するソフトウェア変更を積極的に識別することができる。
異質で複雑なソフトウェアプロジェクトにおける既存の作業は、異質なコミット構造に苦労したり、コード変更におけるクロスライン依存関係を無視したりといった課題に直面し続けている。
本稿では,バグフィックスグラフ構築コンポーネント,コードセマンティックアグリゲーションコンポーネント,クロスラインセマンティック保持コンポーネントの3つの主要コンポーネントからなるRC_Detectorというアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:39:50 GMT)
CoCoAFusE: Beyond Mixtures of Experts via Model Fusion [3.5] CoCoAFusEはMixtures of Experts(MoEs)の背景にある哲学に基づいている
我々の定式化は、専門家の分布の融合を考えることによって、古典的な専門家の混合を延長する。
この新しいアプローチは、数値的な例を動機付ける一連のスイートと、実際のデータのコレクションで広く紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:35:04 GMT)
Employing Federated Learning for Training Autonomous HVAC Systems [3.4] ビルは世界のエネルギー消費の40%を占めており、スマートでエネルギー効率のよいHVACシステムを実装することで、気候変動の進行に大きな影響を与える可能性がある。
近年、モデルなし強化学習アルゴリズムは、経験から純粋に学習し適応する能力のために、この目的のためにますます評価されている。
本研究では,HVACシステムの強化学習制御装置の訓練にフェデレート学習を用いることで,学習速度の向上や一般化能力の向上が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:21:03 GMT)
Shuffling Cards When You Are of Very Little Brain: Low Memory Generation of Permutations [3.4] 置換のジェネレータはメモリが限られており、"Guesser"はメモリが無制限である。
秘密のメモリを持つDealersにとっても、このバウンダリが最も有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:00:57 GMT)
T-Graph: Enhancing Sparse-view Camera Pose Estimation by Pairwise Translation Graph [3.3] T-Graphは軽量でプラグアンドプレイのモジュールで、スパースビュー設定でのカメラポーズ推定を強化する。
入力としてペア画像の特徴を取り込み、MLP(Multilayer Perceptron)を通してそれらをマップする。
その後、完全に接続された翻訳グラフを構築し、ノードはカメラとエッジを表現し、翻訳関係を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:50:48 GMT)
An Adaptive Framework for Autoregressive Forecasting in CFD Using Hybrid Modal Decomposition and Deep Learning [3.1] この研究は著者の知識を最大限に活用するために、ディープラーニング(DL)自己回帰予測モデルを長期間の地平線上で安定化させるために設計された、最初の一般化可能で完全なデータ駆動適応フレームワークを提示する。
提案手法は, (i) 訓練されたDLモデルを用いて, 選択した時間間隔で流れ場の進化を予測し, (ii) 安定度が低下した場合に新たに生成されたCFDデータを用いてモデルを更新することにより, 正確な長期予測を行う。
この枠組みは, 層流から乱流まで, より複雑化する3つの流路にまたがって検証され, 30%から95パーセントの範囲で実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:33:41 GMT)
Value Portrait: Understanding Values of LLMs with Human-aligned Benchmark [2.9] 既存のベンチマークは、価値関連のバイアスに弱い人や機械のアノテーションに依存している。
本稿では,実生活におけるユーザ-LLMインタラクションをキャプチャするアイテムからなるValue Portraitベンチマークを提案する。
この心理的に検証されたアプローチは、特定の値と強く相関したアイテムがそれらの値を評価するための信頼できるアイテムとして機能することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:26:50 GMT)
Multi-start Optimization Method via Scalarization based on Target Point-based Tchebycheff Distance for Multi-objective Optimization [2.9] 多目的最適化(multi-jective optimization)は、競合する目的間のトレードオフのバランスをとるための、科学的および工業的応用において重要である。
NSGA-IIIやMOEA/Dのような最先端の手法は、多くの目的に対処できるが、カバレッジの問題には対処できない。
これらの課題に対処する新しいマルチスタート最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:44:19 GMT)
Edge-preserving Image Denoising via Multi-scale Adaptive Statistical Independence Testing [2.9] マルチスケール適応独立性テストに基づくエッジ検出・デノイング(EDD-MAIT)を提案する。
EDD-MAITはチャンネルアテンション機構と独立テストを統合している。
Fスコア、MSE、PSNR、ランタイムの削減など、堅牢性、正確性、効率性の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:09:32 GMT)
Edge Detection based on Channel Attention and Inter-region Independence Test [2.9] 既存のエッジ検出法は、しばしばノイズ増幅と非塩分詳細の過剰な保持に悩まされる。
本稿では,CAM(Channel Attention Mechanism)とEDIT(Independent Testing)によるエッジ検出を統合した新しいフレームワークであるCAM-EDITを提案する。
CAM-EDITのF測定値は0.635と0.460であり、従来の方法よりも19.2%から26.5%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:30:21 GMT)
Efimov-like Quasi-Bound States in a 1D Self-Similar Delta-Barrier Array [2.9] ポテンシャル障壁の自己相似配置を有する1次元量子系について検討する。
我々のモデルは、幾何学的にスケールした位置に位置する障壁を持つ特異ポテンシャルを特徴とする。
この系は二乗可積分ではないが無限大でゼロに崩壊するユニークな零エネルギー波動関数をサポートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:45:32 GMT)
FalconWing: An Open-Source Platform for Ultra-Light Fixed-Wing Aircraft Research [2.8] FalconWingは、自動運転研究のためのオープンソースの超軽量(150g)固定翼プラットフォームである。
我々は、新しいリアル・ツー・シミュレート・トゥ・リアル・ラーニング・アプローチを用いて、自律着陸のためのビジョンベースの制御ポリシーを開発し、展開する。
ハードウェアプラットフォームにゼロショットをデプロイすると、このポリシは、ビジョンベースの自律着陸において80%の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:47:05 GMT)
PainFormer: a Vision Foundation Model for Automatic Pain Assessment [2.8] 痛みは人口のかなりの割合に影響を与える多様体条件である。
本研究では,マルチタスク学習原理に基づく視覚基盤モデルPainFormerを紹介する。
PainFormerは様々な入力モードから高品質な埋め込みを効果的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:29:27 GMT)
Dual-channel Transfer and Modulation of Optical Vortices in a Ladder-Type System [2.8] 対称破れのはしご型3レベル量子系における二重チャネル閉ループ構造を提案する。
このシステムは、強い制御場または弱い入力プローブ場からチャネル内のTWM生成フィールドへの光渦の移動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:03:01 GMT)
Locally Private Sampling with Public Data [2.6] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、ユーザのデータを保護するために、プライバシ保護機械学習にますます採用されている。
本稿では,各ユーザのプライベートデータセットとパブリックデータセットの両方を活用する,ローカルなプライベートサンプリングフレームワークを提案する。
この目的を,ユーティリティ尺度として$f$-divergenceを用いて最小限の最適化問題とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:26:41 GMT)
TActiLE: Tiny Active LEarning for wearable devices [2.6] Tiny Machine Learning (TinyML)アルゴリズムは近年広く使われており、ウェアラブルデバイスが真にインテリジェントであることを可能にしている。
TinyMLは、組み込みデバイスとウェアラブルデバイスで機械学習アルゴリズムの推論フェーズの実行を容易にする。
オンデバイス学習(ODL)アルゴリズムの大きな課題の1つは、オンデバイスで収集されたラベル付きデータの不足である。
本稿では,デバイス上のセンサデータのストリームから,MLアルゴリズムがユーザが提供するラベルと結合した最大1回の改善に役立つものを選択する,新しいALアルゴリズムであるTActiLEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:05:50 GMT)
Enhancing tutoring systems by leveraging tailored promptings and domain knowledge with Large Language Models [2.5] ChatGPTやIntelligent Tutoring Systems(ITS)といったAI駆動のツールは、パーソナライゼーションと柔軟性を通じて、学習エクスペリエンスを向上している。
ITSは、個々の学習ニーズに適応し、生徒のパフォーマンス、認知状態、学習パスに基づいてカスタマイズされたフィードバックを提供する。
我々の研究は,大規模言語モデル(LLM)の迅速な工学化にRAG(Retrieval Augmented Generation)を介して,スキルアラインなフィードバックを組み込むことによって,これらのギャップに対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:30:39 GMT)
Random Policy Enables In-Context Reinforcement Learning within Trust Horizons [2.5] State-Action Distillation (SAD) は、ランダムポリシーのみによってガイドされる効果的な事前学習データセットを生成する。
SADはオフライン評価では236.3%、オンライン評価では135.2%で最高のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:19:49 GMT)
TableMaster: A Recipe to Advance Table Understanding with Language Models [2.5] TableMasterはレシピと包括的なフレームワークで、これらの障害を克服するために複数のソリューションを統合する。
WikiTQデータセットでは、GPT-4o-miniを使用して78.13%の精度を達成し、既存のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:16:39 GMT)
A Transformer-based Neural Architecture Search Method [2.5] 我々は、BLEUスコアに加えてアルゴリズムの補助評価指標としてパープレキシティを考察する。
実験の結果,アルゴリズムによって探索されたニューラルネットワーク構造は,すべてのベースラインモデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:40:16 GMT)
A Neural Architecture Search Method using Auxiliary Evaluation Metric based on ResNet Architecture [2.5] 本稿では,ResNetをフレームワークとして,畳み込み,プーリング,完全連結層,残余ネットワークの接続パラメータを含む探索対象とするニューラルネットワーク探索空間を提案する。
実験により,MNIST,Fashion-MNIST,CIFAR100データセット上で,本論文の検索空間と最適化手法が競合するネットワークアーキテクチャを見出すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:39:44 GMT)
Multiscale Embedding for Quantum Computing [2.5] 本稿では,従来のQM/MM埋め込みとブートストラップ埋め込みを結びつける新しいマルチスケール埋め込み方式を提案する。
また,メモリ資源が制限された古典的コンピュータを用いて,拡張システム上でのBE計算を容易にする混合基底BE方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 21:44:26 GMT)
Substantial precision enhancements via adaptive symmetry-informed Bayesian metrology [2.5] 位相推定以上の測定手順の詳細な最適化は見落としている。
本稿では,幅広い実験プラットフォームに適用可能なパラメータ推定の体系的戦略を提案する。
量子技術実験において、原子番号推定に適用することで、この戦略の力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:12:23 GMT)
Information Filtering Networks: Theoretical Foundations, Generative Methodologies, and Real-World Applications [2.4] 情報フィルタリングネットワーク(IFN)は複雑なシステムをモデリングするための強力なフレームワークを提供する。
本総説では, IFNの理論的基礎, 施工方法, 多様な応用について概説する。
アプリケーションは金融、生物学、心理学、人工知能などの分野にまたがっており、IFNは解釈可能性、計算効率、予測性能を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:30:17 GMT)
An instrument to measure factors that constitute the socio-technical context of testing experience [2.4] 私たちは、開発者が使用するツール、彼らが書いたテスト、彼らのマインドセットと人間のニーズによって形作られた、協調的で社会的プラクティスをテストすることを考えています。
この研究は、テストの人間的および社会技術的文脈を探求するプロジェクトの一部である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:26:47 GMT)
MultiGran-STGCNFog: Towards Accurate and High-Throughput Inference for Multi-Granular Spatiotemporal Traffic Forecasting [2.4] 本稿では,新しい交通予測モデルを用いた効率的な霧分散推論システムであるMultiGran-STGCNFogを提案する。
提案したスケジューリングアルゴリズムGA-DPHDSは,層実行順序と層デバイススケジューリングを同時に最適化することで,推論スループットの大幅な向上に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:55:22 GMT)
Evaluating the Impact of Data Cleaning on the Quality of Generated Pull Request Descriptions [2.2] プルリクエスト(PR)はコラボレーションコーディングの中心である。
多くのPRは不完全、非形式的、あるいはアウト・オブ・コンテクストのコンテンツを持っている。
本研究では,「ノイズ」PRの有病率について検討し,それらが記述生成モデルに与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:58:42 GMT)
DetoxAI: a Python Toolkit for Debiasing Deep Learning Models in Computer Vision [2.2] DetoxAIは、ディープラーニング視覚分類タスクの公平性を改善するライブラリである。
最先端のデバイアスアルゴリズム、公正度メトリクス、可視化ツールを実装している。
本稿では,DetoxAIのモチベーション,設計,ユースケースについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 22:47:39 GMT)
Transfer Learning-Based Deep Residual Learning for Speech Recognition in Clean and Noisy Environments [2.2] 本稿では, クリーン環境とノイズ環境の両方において, ASRシステムにロバストなニューラル機能を組み込んだ新しいフレームワークを提案する。
実験の結果,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や長期記憶(LSTM)と比較して認識精度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 23:42:27 GMT)
Micro-Patterns in Solidity Code [2.2] Solidityは、ブロックチェーンベースのスマートコントラクトのための主要なプログラミング言語である。
従来のソフトウェア分析アプローチでは、ガス最適化やセキュリティ制約といったソリデーティ固有の機能に対処できない。
本稿では,言語固有の重要な行動特性と構造特性を捉えるマイクロパターンについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:58:42 GMT)
Stabilizing Temporal Difference Learning via Implicit Stochastic Approximation [2.1] 時間差分学習(TD)は強化学習における基礎的アルゴリズムである
本稿では,TD更新を固定点方程式に変換する暗黙的TDアルゴリズムを提案する。
その結果、ロバスト性保証と有限時間誤差境界が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:57:54 GMT)
AGRO: An Autonomous AI Rover for Precision Agriculture [2.1] 無人地上車両(UGV)は、精密農業の世界で重要なツールとして浮上している。
本研究は、農業分野を自律的に横断し、データをキャプチャできるUGVの開発に焦点を当てる。
このプロジェクトはAGRO(Autonomous Ground Rover Observer)と呼ばれ、機械学習、コンピュータビジョン、その他のセンサー技術を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:44:26 GMT)
Helping Big Language Models Protect Themselves: An Enhanced Filtering and Summarization System [2.0] 大規模言語モデルは、敵の攻撃、操作プロンプト、悪意のある入力のエンコードに弱い。
本研究は,LSMが敵対的あるいは悪意的な入力を自力で認識し,フィルタリングし,防御することのできる,ユニークな防御パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:42:26 GMT)
Empirical Comparison of Lightweight Forecasting Models for Seasonal and Non-Seasonal Time Series [2.0] 本研究では,ポリノミアルと放射基底ネットワーク(RBFNN)の実証比較を行った。
モデル性能は,平均絶対誤差,ルート平均正方形誤差,ルート平均正方形誤差の係数関数を用いて予測精度と計算時間を用いて評価する。
その結果, RBFNNは季節パターンの精度が向上するのに対し, 非季節系列ではPCの方が精度が高く, 予測速度も速いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:12:23 GMT)
Risk Analysis and Design Against Adversarial Actions [2.0] 本稿では,多種多様なタイプや強度の攻撃に対するモデルの堅牢性を評価するための,多種多様で先進的なフレームワークを提案する。
その結果、追加のテストデータを必要としないモデル脆弱性の評価が可能になり、配布不要のセットアップで運用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:16:44 GMT)
Emerging Media Use and Acceptance of Digital Immortality: A Cluster Analysis among Chinese Young Generations [1.9] 本研究では,中国の若者を対象に,デジタル不死の受容を測る研究を行った。
デジタル不死を最も受け入れる人々は男性であり、高い収入水準、開放性、良心、新興メディア技術との幅広い関わりを持つ傾向にある。
本研究は,デジタル不死のメディア利用パターンと若者の視点を考察し,生命と死の見方を形作る上でのテクノロジーの役割に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:47:21 GMT)
Soybean Disease Detection via Interpretable Hybrid CNN-GNN: Integrating MobileNetV2 and GraphSAGE with Cross-Modal Attention [1.9] 大豆の葉の病原体の検出は農業の生産性にとって重要であるが、視覚的に類似した症状と限定的な解釈可能性のために課題に直面している。
本稿では,局所化特徴抽出のためのMobileNetV2とリレーショナルモデリングのためのGraphSAGEを相乗化する,解釈可能なハイブリッドCNN-Graph Neural Network(GNN)フレームワークを提案する。
クロスモーダル解釈はGrad-CAMおよびEigen-CAMビジュアライゼーションを通じて実現され、熱マップを生成して疾患の流入領域をハイライトする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:05:31 GMT)
Differentiable Nonlinear Model Predictive Control [1.9] 本稿では、暗黙関数定理(IFT)と内点法(IPM)で処理されたスムーズな最適条件を用いた一般非線形プログラム(NLP)の解感度の計算について論じる。
二次サブプロブレムにIPMを用いる逐次二次計画法(SQP)の感度計算について詳述する。
この出版物は、フレームワーク内で効率的なオープンソース実装を伴い、一般的な最適制御問題に対する前方および隣接の感度の両方を提供し、最先端の解法mpc.pytorchよりも3倍を超えるスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:43:37 GMT)
BiGSCoder: State Space Model for Code Understanding [1.9] BiGSCoderは、ゲートアーキテクチャを備えた新しいエンコーダのみの双方向状態空間モデル(SSM)である。
本研究の目的は,従来のトランスフォーマーアーキテクチャと比較して,コーディングタスクにおけるSSMの能力を体系的に評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:27:49 GMT)
Focus on the Likely: Test-time Instance-based Uncertainty Removal [1.9] 推論中のクラスステップに関する追加のフォーカスを導入します。
1ステップの勾配勾配勾配を適用することで、初期前方通過が高い不確実性を示す場合の予測を洗練する。
これにより、予測はより密接に、確率を低い可算結果に割り当てる理想と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 21:06:53 GMT)
Self-Supervision Enhances Instance-based Multiple Instance Learning Methods in Digital Pathology: A Benchmark Study [1.7] 複数のインスタンス学習(MIL)がWSI(Whole Slide Image)分類のベストソリューションとして登場した。
我々は,4つのデータセットにわたる710の実験を行い,10のMIL戦略,4つのバックボーンと6つの自己管理手法,4つの基礎モデル,および様々な病理適応手法を比較した。
優れたSSL機能抽出器により、単純なインスタンスベースのMILが、非常に少ないパラメータで、複雑なSOTA(State-of-the-art)組み込みMILメソッドよりも、類似または優れたパフォーマンスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:43:50 GMT)
A Secured Triad of IoT, Machine Learning, and Blockchain for Crop Forecasting in Agriculture [1.7] IoTを使用することで、センサネットワークからのリアルタイムデータが環境条件や土壌の栄養素レベルを継続的に監視する。
本研究は、最適な作物の種類と収量の予測において、99.45%の精度でランダムフォレストモデルの例外的精度を示す。
この統合されたアプローチは、精密農業の大幅な進歩を約束し、作物の予測をより正確で、安全で、ユーザーフレンドリーにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:40:13 GMT)
Deep Kernel Posterior Learning under Infinite Variance Prior Weights [1.6] ベイジアンディープニューラルネットワークは、条件付きガウス表現を持つ各層に$alpha$stableのマージンを持つプロセスに収束することを示す。
また,浅い多層ネットワーク上の浅層ネットワーク上でのLor'ia & Bhadra (2024)の結果の有用な一般化も提供する。
競合するアプローチに対する計算的および統計的利点は、シミュレーションやベンチマークデータセットでの実証において際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:59:54 GMT)
Reward Guidance for Reinforcement Learning Tasks Based on Large Language Models: The LMGT Framework [1.6] Language Model Guided reward Tuning (LMGT)は、強化学習のための新しい、サンプル効率の高いフレームワークである。
我々は,LMGTが探索と搾取のバランスを良好に保ち,エージェントの探索行動の指針となることを示す。
以上の結果から,LMGTはRL学習期間中に必要な計算資源を大幅に削減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:58:28 GMT)
Towards an Interpretable Analysis for Estimating the Resolution Time of Software Issues [1.4] プロジェクトごとに問題を修正するのに必要な実際の労力を抽出する問題監視システムを構築します。
提案手法では,トピックモデリングを用いて問題セマンティクスを抽出し,メタデータを解釈可能な解像度時間解析に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:38:59 GMT)
A Self-Supervised Transformer for Unusable Shared Bike Detection [1.4] 本稿では,未使用の共有自転車を自動的に検出する,新しい自己監督トランスフォーマ(SS Transformer)フレームワークを提案する。
このモデルには、自己教師付き事前学習戦略が組み込まれ、特徴抽出能力を向上し、続いて、効率的なステータス認識のための微調整が行われる。
10,730台の自転車の実際のデータセットの実験では、SSTransformerは従来の機械学習、アンサンブル学習、ディープラーニングベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:20:38 GMT)
Evaluating Vision Language Model Adaptations for Radiology Report Generation in Low-Resource Languages [1.4] 言語特化モデルは、放射線学レポートの生成において、一般モデルとドメイン特化モデルの両方で大きく上回った。
医学用語で微調整されたモデルでは、すべての言語で性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:14:03 GMT)
How to Learn a Star: Binary Classification with Starshaped Polyhedral Sets [1.4] 我々は、決定境界が(おそらく非)スター多面体集合である連続部分函数のクラスに制限された二項分類を考える。
損失関数の幾何学的構造を,0/1損失(離散損失)と指数損失関数(指数損失関数)という2つの損失関数の下位レベル集合の最も顕著に調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:33:31 GMT)
30DayGen: Leveraging LLMs to Create a Content Corpus for Habit Formation [1.3] 30 Day Meは、大規模言語モデル(LLM)を活用して、ユーザが目標を管理可能な実行可能なステップに分割し、進捗を追跡するための習慣形成アプリケーションである。
30DAYGENは15K以上のWebページから得られた3,531のユニークな30日間のチャレンジを生成し、ユーザ定義の目標に沿ったチャレンジアイデアのランタイム検索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:53:27 GMT)
Developing a Foundation of Vector Symbolic Architectures Using Category Theory [1.3] 本稿では,圏論をベクトル記号アーキテクチャに適用する試みについて述べる。
VSAは、ニューラル処理と人間が実行するシンボリック推論を統一する必要性から生まれた。
この形式化は、そのような場合の正しいカン拡大が単純で要素的な操作として表現できるという証明を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:22:53 GMT)
Security of high-speed quantum key distribution with imperfect sources [1.3] 不完全なエンコーダは、変調欠陥、サイドチャネル、パルス間相関を通じて量子鍵分布(QKD)システムのセキュリティを侵害する。
本稿では、一般的な符号化不完全性を組み込んだコヒーレント攻撃に対する有限鍵セキュリティ証明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:05:56 GMT)
Scalability Matters: Overcoming Challenges in InstructGLM with Similarity-Degree-Based Sampling [1.3] 提案するSDM-InstructGLMは,GNNに依存することなく,拡張性と効率を向上する命令調整グラフ言語モデル(InstructGLM)フレームワークである。
本手法では,ノード間類似度と次数集中度に基づいてグラフ情報を選択的にサンプリングし,符号化する,類似度に基づくバイアス付きランダムウォーク機構を提案する。
本結果は,LLMのみのグラフ処理の実現可能性を示し,命令ベースの微調整によって最適化されたスケーラブルかつ解釈可能なグラフ言語モデル(GLM)を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:08:21 GMT)
Deep Neural OFDM Receivers: Two Novel Architectures for BER-BLER Optimization and Comparison with State-of-the-Art Architectures [1.2] チャネル推定と等化処理を行う2つのOFDM受信機を提案する。
提案するニューラルレシーバの計算効率は,次世代通信システムの実現可能性を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 21:05:17 GMT)
Parameterized Argumentation-based Reasoning Tasks for Benchmarking Generative Language Models [1.2] 法域におけるツールとしての生成可能な大規模言語モデルは、司法システムを改善する可能性がある。
しかし、現在の生成モデルの推論行動は脆く理解が不十分であるため、法と証拠の領域に責任を負うことはできない。
生成言語モデルの推論能力を評価するために,ベンチマークを作成するためのアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:04:34 GMT)
A First Runtime Analysis of NSGA-III on a Many-Objective Multimodal Problem: Provable Exponential Speedup via Stochastic Population Update [1.2] NSGAIIIは進化的多目的最適化において顕著なアルゴリズムである。
本稿では,多目的textscOjZjベンチマークを用いてNSGAIIIの厳密なランタイム解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:26:05 GMT)
Beyond Attention: Toward Machines with Intrinsic Higher Mental States [1.2] この研究は、モデル(例えばトランスフォーマー)が高レベルの知覚処理をエミュレートし、思考(想像)を起こさせる方法を示している。
結果は強化学習(例えば、高次元の視覚設定でのCarRacing)、コンピュータビジョン、自然言語による質問応答などに及ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:31:10 GMT)
A Computational Model of Inclusive Pedagogy: From Understanding to Application [1.2] 人間の教育は単なる知識伝達を超越し、共適応力学に依存している。
中心性にもかかわらず、共適応型教師-学生相互作用(T-SI)の計算モデルは未開発のままである。
本稿では,人間教育の文脈的洞察をテスト可能なフレームワークに統合する計算的T-SIモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:26:31 GMT)
How Effective are Large Time Series Models in Hydrology? A Study on Water Level Forecasting in Everglades [1.1] エバーグレーズは洪水と干ばつ規制、水資源計画、生態系管理において重要な役割を果たしている。
従来の物理に基づく、水位を予測する統計的手法は、しばしば重大な課題に直面している。
大規模時系列モデルの最近の進歩は、これらの制限に対処する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:48:20 GMT)
Exploring the Impact of Explainable AI and Cognitive Capabilities on Users' Decisions [1.1] NFC(Need for Cognition)のようなパーソナリティ特性は、低レベルのNFC個人と高レベルのNFC個人の間で異なる意思決定結果をもたらす可能性がある。
ローンアプリケーションのシナリオにおいて,AI情報の提示が精度,AI依存度,認知負荷に与える影響について検討した。
精度, 認知負荷において, NFC群と高い群では有意な差は認められず, 意思決定における人格特性の役割について疑問が呈された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:30:53 GMT)
Gaussian Differential Private Bootstrap by Subsampling [1.1] 我々は、$n$ブートストラップから$m$のプライベートな経験的価格を提案し、その一貫性とプライバシー保証を差分プライバシの下で検証する。
ブートストラップ$n$のプライベートな$n$と比較して、私たちのアプローチにはいくつかの利点があります。まず、計算コストの削減、特に大規模データについて。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:40:50 GMT)
Enhancing ML Model Interpretability: Leveraging Fine-Tuned Large Language Models for Better Understanding of AI [1.1] 本稿では,微調整 LLM を用いた XAI の解釈のための新しい参照アーキテクチャを提案する。
我々は、電池のステート・オブ・ヘルス(SoH)予測の文脈で参照アーキテクチャをインスタンス化し、その設計を複数の評価と実演ラウンドで検証する。
評価の結果,実装されたプロトタイプは,特にXAI経験の少ないユーザに対して,MLの人間の解釈可能性を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:57:55 GMT)
Learning the hub graphical Lasso model with the structured sparsity via an efficient algorithm [1.0] ハブグラフィカルモデルを推定する二相アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムはまず,乗算器の2つの交互方向法(ADMM)を用いてよい初期点を生成し,次に半平滑ニュートン法(SSN)に基づく拡張ラグランジアン法(ALM)を暖房開始する。
合成データと実データの両方に関する包括的な実験は、既存の最先端アルゴリズムよりも明らかに優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:27:30 GMT)
On the effectiveness of Large Language Models in the mechanical design domain [1.0] ABCデータセットにあるセマンティックデータ、特にデザイナが全体アセンブリに割り当てたアセンブリ名を活用します。
ドメイン固有のデータに対して異なるモデルアーキテクチャがどのように機能するかを評価するために、2つの教師なしタスクを開発した。
ゼロショット分類タスクのモデルでは、ベースラインを広いマージンで上回り、トップ1分類精度は0.386である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:59:56 GMT)
Multimodal and Multiview Deep Fusion for Autonomous Marine Navigation [1.0] このモデルは多視点RGBと長波赤外画像と疎LiDAR点雲を深く融合させる。
トレーニングはまた、Xバンドレーダと電子チャートデータを統合して予測を通知する。
得られたビューは、ナビゲーションの正確さと堅牢性を改善する、詳細な信頼性のあるシーン表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 22:32:50 GMT)
Autonomous Embodied Agents: When Robotics Meets Deep Learning Reasoning [1.0] この論文は、室内環境におけるエンボディ化剤の完全な生成プロセスに続くものである。
我々は、この分野での今後の研究を促進するために、エンボディードAIと自律エージェントの研究に貢献することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:43:28 GMT)
SymPlanner: Deliberate Planning in Language Models with Symbolic Representation [0.9] 構造化計画機能を備えた言語モデルを備えた新しいフレームワークであるSymPlannerを紹介する。
SymPlannerは、ポリシーモデルがアクションを提案し、象徴的な環境が決定論的にそれらの効果を実行し検証する、象徴的な状態空間における計画プロセスの基盤となる。
我々はPlan Bench上でSymPlannerを評価し、純粋な自然言語ベースラインよりも一貫性があり、多様性があり、検証可能なプランを生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:18:03 GMT)
A Domain Adaptation of Large Language Models for Classifying Mechanical Assembly Components [0.9] 機能モデリングにより、設計者は特定の構造の詳細が決定される前に製品機能について推論することができる。
関数ベースの設計の有効性は、よく構造化され包括的な機能データがないためにしばしば妨げられる。
本研究では,機械組立部品の機能の自動分類にファインチューニングを用いた新しいLLMベースのドメイン適応(DA)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 23:32:50 GMT)
Does Self-Attention Need Separate Weights in Transformers? [0.9] この研究は、(キー、値、クエリ)表現のための1つの重み行列のみを学習する共有重みベースのBERTモデルを導入する。
実験結果から,共有自己注意法は注目ブロックのパラメータサイズを66.53%削減できることが示唆された。
GLUEデータセットでは、共有重みベースのBERTモデルは標準、対称、対の注意に基づくBERTモデルに対して0.38%、5.81%、1.06%の精度向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:24:25 GMT)
A SCADE Model Verification Method Based on B-Model Transformation [0.8] 本研究では,B法に基づく形式的検証フレームワークを提案する。
SCADEで直接モデリングするのが難しい抽象仕様をうまく検証します。
本研究は,アビオニクス,鉄道輸送,その他の領域における組込み制御システムに対するクロスモデル検証パラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:05:09 GMT)
Multi-Objective Reinforcement Learning for Water Management [0.8] 多目的強化学習(MORL)は、古典的強化学習を拡張して、複数の目的を同時に扱う。
本稿では,水資源(ナイル川流域)管理ケーススタディを紹介し,それをMORL環境としてモデル化する。
このタスクで既存のMORLアルゴリズムをベンチマークする。
以上の結果から, 専門的な水管理手法は, 最先端のMORL手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:14:01 GMT)
Divide-and-Conquer Simulation of Open Quantum Systems [0.7] 混合状態を作成し,各クラウス演算子ダイレーションの出力を組み合わせるための分割・対数戦略について述べる。
本稿では,現在の量子ハードウェア上でのFenna-Matthews-Olsonダイナミクスの概念実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 23:09:55 GMT)
Towards Space Group Determination from EBSD Patterns: The Role of Deep Learning and High-throughput Dynamical Simulations [0.7] 深層学習法は、パターンを入力として、空間群対称性を分類することができる。
ニューラルネットワークは、背景修正EBSDパターンの空間群型を予測するために訓練された。
我々は,シミュレーションおよび実験データにおいて,90%以上の精度のスコアを得られたモデルを実現するためのレザベリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:38:57 GMT)
Multimodal Doctor-in-the-Loop: A Clinically-Guided Explainable Framework for Predicting Pathological Response in Non-Small Cell Lung Cancer [0.7] 本研究は,非小細胞肺癌に対するネオアジュバント治療中の病態応答を予測するために,マルチモーダル深層学習と固有eXplainable Artificial Intelligence技術を組み合わせた新しいアプローチを提案する。
既存の放射線学と一元的深層学習のアプローチの限界により、画像と臨床データを統合し、データモダリティ間の効率的な相互作用を可能にする中間融合戦略を導入する。
その結果、予測精度と説明可能性の向上が示され、臨床応用のための最適なデータ統合戦略に関する洞察が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:57:37 GMT)
Overview and practical recommendations on using Shapley Values for identifying predictive biomarkers via CATE modeling [0.7] Shapley Additive Explanations (SHAP)は、教師付き学習モデルを分析するためにデータサイエンスにおいて主流になっている。
本稿では,CATE戦略の選択に非依存な代理推定手法を提案する。
我々は,様々なCATEメタラーナーとカウサルフォレストから得られたSHAP値を用いて,バイオマーカーを正確に識別する能力を評価するため,シミュレーションベンチマークを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:44:04 GMT)
Distributed Quantum Circuit Cutting for Hybrid Quantum-Classical High-Performance Computing [0.7] 量子回路切断のための分散およびフレキシブルなライブラリであるQdislibを紹介する。
Qdislibは、ハイブリッド量子古典的高性能コンピューティングシステムとシームレスに統合される。
本稿では、Qdislibが異種コンピューティングリソース間で量子回路の分散実行を可能にしていることを示す概念実証について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:00:34 GMT)
An Automated Pipeline for Few-Shot Bird Call Classification: A Case Study with the Tooth-Billed Pigeon [0.6] 本稿では,BirdNETやPerchのような大規模公開分類器から欠落した希少種を対象としたワンショットバードコール自動分類パイプラインを提案する。
我々は,大型鳥類分類網の埋め込み空間を活用し,コサイン類似性を用いた分類器を開発し,フィルタリングと事前処理技術を組み合わせた。
最終モデルは1.0リコールと0.95の精度で歯を磨いたハトの鳴き声を検知し、現場での使用が現実的になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:04:43 GMT)
Accurate Modeling of Directional Couplers with Oxide Cladding: Bridging Simulation and Experiment [0.6] シミュレーションと測定の相違が頻繁に観測される。
本研究は,酸化クラッドの密度変化が主な原因であることを示す。
特徴ギャップが小さくなるにつれて,クラッド密度の変動が性能に与える影響が判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:29:11 GMT)
Engineering CSS surgery: a fault-tolerant CNOT for any CSS codes [0.6] 我々は,CowtanとBurtonの手術法に基づく量子誤り訂正符号に論理を実装するためのフレームワークを提案する[CB24]。
身体レベルでは,手術に必要なすべてのデータをカプセル化するサブコードの概念を導入する。
論理レベルでは、ホモロジー代数を利用して、任意の手術プロトコルによって引き起こされる論理的操作を追跡することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:17:47 GMT)
A Troubleshooting Framework for Trapping Ions [0.4] 本稿では,実験室でのハンズオン経験を通じて開発されたイオンをトラップする構造的トラブルシューティングフレームワークを提案する。
このフレームワークはサブシステムにまたがる標準的な障害モードを分類し、それらをモジュール化された決定ツリー構造に整理する。
これは、将来のエラー処理されたイオントラップシステムのための構造化された基盤を提供し、診断と保守性を念頭に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:46:45 GMT)
CarbonCall: Sustainability-Aware Function Calling for Large Language Models on Edge Devices [0.4] 大規模言語モデル(LLM)は、エッジAIシステムでのリアルタイム関数呼び出しを可能にするが、計算オーバーヘッドが大幅に増加し、高消費電力と二酸化炭素排出量につながる。
持続可能な機能呼び出しフレームワークであるCarbonCallを導入し、動的ツールの選択、炭素認識の実行、量子化適応を統合した。
NVIDIA Jetson AGX Orinの実験によると、CarbonCallは炭素排出量を最大52%削減し、消費電力を30%削減し、実行時間を30%削減し、高い効率を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:16:14 GMT)
Large Language Model-Driven Dynamic Assessment of Grammatical Accuracy in English Language Learner Writing [0.4] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)による動的評価(DA)のスケールアップの可能性について検討する。
このような調査を容易にするために,我々はDynaWrite--モジュラーな文法ベースのチューリングアプリケーションを開発した。
GPT-4oとニューラルチャットは、言語学習教室でDAをスケールアップする可能性が最も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:19:50 GMT)
Quantum Galilei group as quantum reference frame transformations [0.4] ガリレイ群の量子変形によって生成される量子参照フレーム変換と変換の対応性を示す。
その結果、量子参照フレームの状態が半古典状態の量子重ね合わせにある場合、量子参照フレーム変換が物理的に関係していることを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:17:43 GMT)
Overcoming Obstacles: Challenges of Gender Inequality in Undergraduate ICT Programs [0.3] ブラジルでは、女子は高等教育におけるICT学生の18%以下である。
本研究では,ICTにおける女子大学生の男女不平等に対する認識について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:28:48 GMT)
How much to Dereverberate? Low-Latency Single-Channel Speech Enhancement in Distant Microphone Scenarios [0.3] 遠隔マイクロホンシナリオ下での低遅延単チャンネル音声強調について検討する。
このセットアップは、講義のデモンストレーション、ドラマ、ステージ音響の強化といった応用に有用である。
室内の伝達関数を減衰させる前に早期反射を保ちながら、短い減衰時間で除去すると、全体的な信号品質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:09:50 GMT)
Fine-Tuning Without Forgetting: Adaptation of YOLOv8 Preserves COCO Performance [0.3] 標準のYOLOv8nモデルをきめ細かい果実検出データセットに適用する。
対象の果実データセットとCOCOバリデーションセットの両方で性能を厳格に評価した。
我々は,中～後期のバックボーンの特徴を適応させることが,きめ細かな特殊化に極めて有効であると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:27:14 GMT)
Effects of retardation on many-body superradiance in chiral waveguide QED [0.3] 我々は、キラル導波路に結合した原子鎖の超ラジカル崩壊を研究する。
集団崩壊と遅延の競合により、有効数の原子が出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:48:21 GMT)
TutorGym: A Testbed for Evaluating AI Agents as Tutors and Students [0.3] TutorGymは、人工知能(AI)エージェントを既存の知的チューリングシステム(ITS)内でテストするための標準インターフェースである。
問題解決の各ステップでは、AIエージェントが教師や学習者として何をするかを尋ねられる。
学生として、エージェントはITS命令から直接学習し、その誤りや学習軌跡を学生データと比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:03:21 GMT)
Faster Quantum Algorithm for Multiple Observables Estimation in Fermionic Problems [0.2] 既存の量子アルゴリズムの中で最小のコストでフェルミオン系の集合特性を推定できる2つの変種を提案する。
本稿では,粒子数に制限のある系に対するフェルミオン部分トモグラフィーのタスクにおいて,従来のQGEアルゴリズムと比較して2次高速化が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:51:11 GMT)
Comprehensive Study on Heisenberg-limited Quantum Algorithms for Multiple Observables Estimation [0.2] 適応的量子勾配推定(QGE)アルゴリズムの一般化スキームを提案し,2つの実用的な変種を提案する。
根平均二乗誤差の観点から推定精度を理論的に保証する。
位相推定アルゴリズムに類似した回路構造の下で, 推定誤差を最小化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:47:15 GMT)
Comparison of Waymo Rider-Only Crash Rates by Crash Type to Human Benchmarks at 56.7 Million Miles [0.2] SAE Level 4 Automated Driving Systems (ADS) は、SAEのRider-Only (RO) 配車サービスを含む公道に配備される。
本研究の目的は,人間のベンチマークと比較し,ROのクラッシュ速度の振り返り安全評価を行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:04:20 GMT)
Early Detection of Patient Deterioration from Real-Time Wearable Monitoring System [0.1] TARLは、心拍数時系列において、シェープレットとして知られる代表サブシーケンスの構造関係をモデル化する革新的なアプローチである。
TARLは、心拍数時系列におけるシェープレットダイナミクスをモデル化するためのシェープレット遷移知識グラフを作成する。
これらの表現は説明的構造を捉え、将来の心拍数トレンドを予測し、早期疾患の検出を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:32:44 GMT)
Sparks of Tabular Reasoning via Text2SQL Reinforcement Learning [0.1] この研究は、Text-to-the-taskを、大規模言語モデル(LLM)にデータの推論と操作を教えるための経路として再構成した。
本稿では,テーブルフィールドをトラバースし,フィルタし,集約する方法をモデルに教える2段階フレームワークを提案する。
提案手法は,BIRD や CRT-QA などの推論集約型データセットに対して,理論的に有意な向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:34:00 GMT)
Enhancing Obsolescence Forecasting with Deep Generative Data Augmentation: A Semi-Supervised Framework for Low-Data Industrial Applications [0.1] 本研究は, 深層学習に基づく斜視予測のための新しい枠組みを導入する。
新しい陳腐化ケースが生成され、トレーニングデータセットの強化に使用される。
提案するフレームワークは,ベンチマークデータセットの最先端結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:28:50 GMT)
Design description of Wisdom Computing Persperctive [0.1] このコースの設計は、手書き行列認識とステップバイステップの視覚計算プロセス表示システムを開発することを目的としている。
人工知能と可視化アニメーション技術を統合することにより,手書き行列の正確な認識が向上する。
計算プロセスは、各数理計算ステップを鮮明に示す、Manimアニメーションエンジンを介してフレームによって実演される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:12:10 GMT)
Subsystem Evolution Speed as Indicator of Relaxation [0.1] サブシステムの進化速度に着目し,時間依存状態から直接緩和を評価する方法を提案する。
緩和に達するシステムでは、システムサイズが大きくなるにつれて、十分に小さくても有限サイズのサブシステムの進化速度が顕著に低下することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:24:56 GMT)
Token-free Models for Sarcasm Detection [0.1] トークン化は、語彙ミスマッチや語彙外問題のような課題を導入します。
最近の研究によると、バイトや文字レベルで生テキストを直接操作するモデルは、これらの制限を緩和できる。
ByT5とCANINEの2つのトークンフリーモデルについて,両ソーシャルメディア領域における皮肉検出の課題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:04:41 GMT)
Mechanical characterization of a membrane with an on-chip loss shield in a cryogenic environment [0.0] この研究は、光学干渉計プローブ(T=18mK)による金属薄膜の機械的特性評価に焦点を当てている。
最低温度で最大6600万の機械的品質因子を明らかにするために、ストロボスコープ技術が利用されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:24:00 GMT)
Quantum simulation with sum-of-squares spectral amplification [0.0] SOSSAがエネルギーや位相推定といった問題にどのように適用できるかを示す。
システムサイズの平方根の因子による汎用シミュレーション手法の高速化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:29:17 GMT)
mwBTFreddy: A Dataset for Flash Flood Damage Assessment in Urban Malawi [0.0] 本稿では,マラウイの都市における洪水被害評価を支援するために開発されたmwBTFreddyデータセットについて述べる。
このデータセットは、Google Earth Proの衛星画像と、建物アノテーションと損傷レベル(損傷なし、マイナー、メジャー、破壊なし)のラベル付きファイルを含む。
また、洪水被害の可視化と空間分析をサポートし、気候にやさしい地域での移転、インフラ計画、緊急対応に関する決定を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:06:19 GMT)
chebgreen: Learning and Interpolating Continuous Empirical Green's Functions from Data [0.0] メッシュに依存しない,データ駆動型ライブラリ chebgreen を1次元システムでモデル化する。
我々は、関連するが隠された境界値問題に対して、経験的グリーン関数を学習する。
適切なライブラリ内の左特異関数と右特異関数を補間することにより、グリーン関数を未知の制御パラメータ値で明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:42:18 GMT)
YARE-GAN: Yet Another Resting State EEG-GAN [0.0] We implement a Wasserstein GAN with Gradient Penalty (WGAN-GP) to generate multi-channel resting-state EEG data。
本結果は,実際の脳波データの統計的特徴とスペクトル特性を効果的に捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:07:54 GMT)
Watermark Overwriting Attack on StegaStamp algorithm [0.0] 本稿では,NeurIPS"Erasing the visible"コンペの一環として開発されたStegaStampウォーターマーキングアルゴリズムに対する攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:07:43 GMT)
VitalVideos-Europe: A dataset of face videos with PPG and blood pressure ground truths [0.0] データセットには、男女のほぼ同数のデータと、すべての年齢の参加者が含まれている。
データはさまざまな場所で収集され、さまざまな背景や照明条件が確保された。
リモートバイタルサイン計測の研究と開発を支援するため、私たちはこのデータセットへのアクセスをオープンにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:55:42 GMT)
Unveiling quantum phase transitions from traps in variational quantum algorithms [0.0] 量子最適化と古典的機械学習を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを提案する。
従来の位相遷移の同定にはLASSO、トポロジカル遷移にはTransformerモデルを用いる。
リゲッティのAnkaa 9Q-1量子コンピュータで数値シミュレーションと実ハードウェア実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:41:03 GMT)
TunnElQNN: A Hybrid Quantum-classical Neural Network for Efficient Learning [0.0] 我々は古典層と量子層を交互に構成した非系列アーキテクチャTunnElQNNを開発した。
マルチクラス分類タスクのための半円間半円合成データセット上でのハイブリッドモデルの性能評価を行った。
以上の結果から,TunnElQNNモデルはReLUQNNモデルよりも一貫して優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 00:30:50 GMT)
Truncated Gaussian basis approach for simulating many-body dynamics [0.0] このアプローチは、フェルミオンガウス状態にまたがる縮小部分空間内で有効ハミルトニアンを構築し、近似固有状態と固有エネルギーを得るために対角化する。
対称性を利用して並列計算を行い、より大きなサイズでシステムをシミュレートすることができる。
クエンチ力学では,時間発展する部分空間の波動関数が時間的ダイナミクスのシミュレーションを促進することが観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:16:27 GMT)
Towards an experimental implementation of entanglement harvesting in superconducting circuits: effect of detector gap variation on entanglement harvesting [0.0] 超伝導回路におけるエンタングルメント収穫の実験的実装の可能性から,可変ギャップ粒子検出器のモデルを提案する。
実験環境に合わせたパラメータを用いて,空間的に分離されたシナリオと因果的に連結されたシナリオの両方における絡み合いの収穫について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:05:29 GMT)
Towards a Foundation Model for Physics-Informed Neural Networks: Multi-PDE Learning with Active Sampling [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、物理法則をニューラルネットワークトレーニングに埋め込むことで偏微分方程式(PDE)を解くための強力なフレームワークとして登場した。
本研究では,統一アーキテクチャ内で複数のPDEを解決可能な基礎PINNモデルの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:39:39 GMT)
Towards High-Fidelity Synthetic Multi-platform Social Media Datasets via Large Language Models [0.0] ソーシャルメディアデータセットは、偽情報、インフルエンサー操作、ヘイトスピーチ検出、インフルエンサーマーケティングプラクティスなど、さまざまなトピックの研究に不可欠である。
ソーシャルメディアのデータセットへのアクセスは、コストとプラットフォーム制限のために制限されることが多い。
本稿では,複数のプラットフォームにまたがって,語彙的および意味論的に関連するソーシャルメディアデータセットを作成するための,大規模言語モデルの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:56:01 GMT)
Thinking Outside the Template with Modular GP-GOMEA [0.0] 本稿では,GP-GOMEAのモジュラー表現を用いて,複数の木を同時に進化させ,(機能的な)部分表現として使用できることを示す。
提案手法は一般に単音節のGP-GOMEAより優れており,モジュール部分表現を含まないGP-GOMEAよりも高速に,モジュール部分表現を用いた合成データセットの基底構造表現を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:29:55 GMT)
The Role of GitHub Copilot on Software Development: A Perspective on Productivity, Security, Best Practices and Future Directions [0.0] GitHub Copilotは、タスクの自動化とAI駆動コード生成による生産性向上によって、ソフトウェア開発を変革している。
私たちは、生産性とセキュリティに対するCopilotの影響についての洞察を合成するために、文献調査を実施しています。
Copilotはコーディングとプロトタイピングを加速するが、セキュリティ上の脆弱性や知的財産のリスクに対する懸念は持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:44:12 GMT)
The Dance of the Sheared Eigenfunctions [0.0] 非相対論的量子力学におけるせん断ポテンシャルの理論について議論する。
せん断固有関数はスペクトルによって示される主な特徴をより深く理解するための洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:27:10 GMT)
The AI Fairness Myth: A Position Paper on Context-Aware Bias [0.0] フェアネスは、歴史的に疎外されたグループに対して、意図的かつ文脈に配慮した優遇措置を必要とする場合もある、と我々は主張する。
偏見を排除の欠陥と見なすのではなく、是正的、意図的な偏見を受け入れる枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:47:32 GMT)
The $2$ -- D free particle in the phase space quantum mechanics [0.0] 平面上に伝播する自由量子粒子のウィグナー関数が導出される。
ウィグナー固有関数の固有値方程式を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:39:53 GMT)
Technical Insights and Legal Considerations for Advancing Federated Learning in Bioinformatics [0.0] フェデレート・ラーニング(Federated Learning)は、データ共有の制限に従い、患者のプライバシを保護するとともに、機関間でのデータを活用して臨床発見を改善する。
本稿では, 学術・臨床機関が実施前に取り組まなければならない方法論的, インフラ的, 法的問題について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:08:37 GMT)
Subset Selection for Fine-Tuning: A Utility-Diversity Balanced Approach for Mathematical Domain Adaptation [0.0] 本稿では,数学的領域のような特定の領域において,LLMを効率よく微調整する手法を提案する。
このアプローチは実用性と多様性のメトリクスを組み合わせて,最も情報に富んだ,代表的なトレーニング例を選択します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:20:44 GMT)
Speeding up Lindblad dynamics via time-rescaling engineering [0.0] 我々は、ヒルベルト空間を通して元の軌道を保存するリンドブラッド力学を加速する普遍的な方法を導入する。
この技術は、マルコフ的であり、環境特性の操作を必要としない、正確に高速なプロセスを解析的に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:24:59 GMT)
Securing the Future of IVR: AI-Driven Innovation with Agile Security, Data Regulation, and Ethical AI Integration [0.0] 本稿では,静的コードから適応型AIシステムへのインタフェースの進化を解析する。
私たちは、アジャイルのセキュリティ原則、グローバルなデータ規制の遵守、ユーザ中心の倫理を組み込んだ実践的なフレームワークを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:03:02 GMT)
Securing Agentic AI: A Comprehensive Threat Model and Mitigation Framework for Generative AI Agents [0.0] 本稿では,GenAIエージェントに特化した包括的脅威モデルを提案する。
研究は、9つの主要な脅威を特定し、5つの主要なドメインにまたがってそれらを整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:42:42 GMT)
SA-GAT-SR: Self-Adaptable Graph Attention Networks with Symbolic Regression for high-fidelity material property prediction [0.0] 我々はシンボリック回帰(SA-GAT-SR)と統合された新しい計算パラダイムである自己適応型グラフ注意ネットワークを導入する。
本フレームワークでは,注目重みを自動的に識別・調整する自己適応型符号化アルゴリズムを用いて,拡張可能な180次元特徴空間から重要な特徴をスクリーニングする。
その後、統合SRモジュールはこれらの特徴をコンパクトな解析式に蒸留し、量子力学的に意味のある関係を明確に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:34:37 GMT)
Reinforcement learning with learned gadgets to tackle hard quantum problems on real hardware [0.0] 本稿では,強化学習とプログラム合成を統合したガジェット強化学習(GRL)を導入し,複合ゲート(ガジェット)を動作空間に自動生成・組み込む。
これは、NPハード問題である量子ハミルトニアンの基底状態の近似のような複雑なタスクに対するパラメタライズド量子回路(PQC)の探索を強化する。
GRLは、制約された計算資源であっても、問題のサイズと複雑さが増加するにつれて、堅牢な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:39:57 GMT)
Reduced-order structure-property linkages for stochastic metamaterials [0.0] データセット全体の0.61%ドルという小さなデータセットは、正確で堅牢な構造プロパティマップを生成するのに十分である。
不確実性に基づくアクティブラーニングフレームワークを使用して、元の完全なデータセットと比較して、非常に少ないデータポイントで代理モデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:58:47 GMT)
Randomized Approach to Matrix Completion: Applications in Collaborative Filtering and Image Inpainting [0.0] カラム選択マトリックスコンプリート(CSMC)法は列サブセット選択と低ランク行列コンプリートを組み合わせたものである。
CSMCを実装するための2つのアルゴリズムを導入し、それぞれ異なるサイズの問題に適合する。
CSMCは凸最適化に基づく最先端行列補完アルゴリズムと同じ品質のソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:30:36 GMT)
Quantum Support Vector Regression for Robust Anomaly Detection [0.0] 異常検出(AD)は、特にITセキュリティの領域において、データ分析において重要である。
本研究では、量子MLアプローチ、特に量子カーネル法の可能性について検討し、ロバストADへの応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:23:34 GMT)
Quantum State Design and Emergent Confinement Mechanism in Measured Tensor Network States [0.0] 大規模ランダム量子状態は、量子コンピューティングと多体物理学にとって不可欠である。
本稿では,ランダムネットワークの局所的計測に基づく実践的手法を提案する。
閉じ込めは、より広い設定でランダムな状態生成の基盤となる一般的なメカニズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:37:58 GMT)
Quantum Simulations Based on Parameterized Circuit of an Antisymmetric Matrix [0.0] 量子回路を$eA$で近似するために,回路の枠組みが利用できることを示す。
この回路は$O(n2)$量子ゲートに基づいており、これは異なる構成ブロックを持つ$eA$の固有分解を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:40:34 GMT)
Quantifying entanglement from the geometric perspective [0.0] 本稿では, 近距離分離状態への距離に基づく量化器として, 絡み合いの幾何学的測度について概説する。
基本的な特性、計算のための既存の方法、運用上の解釈、スケーリングや複雑性の問題を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:08:53 GMT)
QCMaquis 4.0: Multi-Purpose Electronic, Vibrational, and Vibronic Structure and Dynamics Calculations with the Density Matrix Renormalization Group [0.0] QCMaquisは一般的な分子構造計算のための量子化学ソフトウェアパッケージである。
本稿では,QCMaquisの新機能について概説し,新しい結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:28:56 GMT)
Predicting the Price of Gold in the Financial Markets Using Hybrid Models [0.0] このプロジェクトは、ARIMAのような時系列予測モデルを使用して、技術分析に関連する価格、変数、指標を推定する。
これらの変数を段階的回帰にリンクすることで、変数の予測に影響を与える最良の変数を特定する。
最後に、選択した変数を人工ニューラルネットワークへの入力として入力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:25:47 GMT)
Precise Quantum Chemistry calculations with few Slater Determinants [0.0] 後続の行列式は1世紀近くにわたって量子化学の基盤となっているが、その潜在能力はいまだに活用が難しいままである。
数百個の最適化された非直交行列式により構成される変動波動関数は,その状態に匹敵するエネルギー精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:43:15 GMT)
Poster: Machine Learning for Vulnerability Detection as Target Oracle in Automated Fuzz Driver Generation [0.0] 脆弱性検出では、機械学習は効果的な静的解析手法として用いられてきたが、偽陽性のかなりの頻度に悩まされている。
本稿では,(1)脆弱性検出モデルに機械学習を活用して潜在的な脆弱性を識別し,(2)ファズドライバを自動生成し,(3)ターゲットオラクルが推論する脆弱性を確認できるバグを見つけるために,対象関数をファズ処理する,というファズドライバ自動生成ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:02:36 GMT)
Optical properties of a diamond NV color center from capped embedded multiconfigurational correlated wavefunction theory [0.0] ダイヤモンド欠陥は最も有望な量子ビットの1つである。
我々は最近開発されたキャップ付き密度関数埋め込み理論(キャップ付きDFET)を用いる。
我々は、誤差0.1eVのN$_C$V$_C-$の三重項状態と一重項状態の両方に対して垂直励起エネルギーを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:18:42 GMT)
Operator Spreading in Random Unitary Circuits with Unitary-invariant Gate Distributions [0.0] 一般のユニタリ不変アンサンブルから基本ゲート操作が引き出されるランダムなユニタリ回路における演算子拡散について検討する。
ハール分散の場合と同様に、より一般的なユニタリ不変ゲート分布で拡散する作用素の長時間挙動はドリフト拡散方程式によって制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:43:38 GMT)
On Simulating Thin-Film Processes at the Atomic Scale Using Machine Learned Force Fields [0.0] 機械学習の力場は、計算材料と表面科学の分野を征服している。
本稿では,プロセスシミュレーションに適したMLFFを効率的に構築する方法を示す。
HfO2の原子層堆積における前駆体パルスとMoS2の原子層エッチングの2つの技術プロセスの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:57:56 GMT)
Observation of Full Hierarchy of Temporal Quantum Correlations with a Superconducting Qubit [0.0] 時間的量子相関は、マクロレベルで量子性をテストする興味深い方法を提供する。
超伝導量子ビットの力学を演算することにより、時間量子相関の完全な階層を観察する。
時間的量子相関のリッチなダイナミクス、例えば突然の死や時間的ステアリングの復活は、現実回路上での量子ビットのベンチマークに有用でユニークな指標であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:37:14 GMT)
Neural and Time-Series Approaches for Pricing Weather Derivatives: Performance and Regime Adaptation Using Satellite Data [0.0] 本稿では,温度と降水量に関する気象デリバティブ(WD)契約の価格について検討する。
我々は、フィードフォワードニューラルネットワーク(NN)に対してハーモニック回帰/ARMAモデルをベンチマークし、NNがサンプル外平均二乗誤差(MSE)を低減することを発見した。
降水には多季にわたる30日間の降雨シーケンスでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,形状とスケールパラメータを最大推定(MLE)および推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:07:04 GMT)
Multimodal Masked Autoencoder Pre-training for 3D MRI-Based Brain Tumor Analysis with Missing Modalities [0.0] BM-MAEはマルチモーダルMRIデータに適したマスク付き画像モデリング事前学習戦略である。
利用可能なモダリティの組み合わせにシームレスに適応し、モダリティ内情報とモダリティ間情報の両方をキャプチャするリッチな表現を抽出する。
欠落したモダリティを迅速かつ効率的に再構築し、その実用的価値を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:02:39 GMT)
Microwave-field quantum metrology with error correction enabled by Rydberg atoms [0.0] 検出段階での実験的な損失は、真の量子的優位性を達成するための重要な障害の1つとして残っている。
ここでは、Rydberg原子の能力を組み合わせることで、外部の場を感知し、量子情報処理に使用することができる。
我々は原子間双極子相互作用を用いて、検出段階での従来の損失から検知情報を保護する誤り訂正プロトコルを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:00:05 GMT)
Mesh-based Super-Resolution of Fluid Flows with Multiscale Graph Neural Networks [0.0] メッシュベースの流体の3次元超解像を可能にするグラフニューラルネットワーク(GNN)アプローチが本研究で導入された。
このフレームワークでは、GNNは一度に完全なメッシュベースのフィールドでではなく、要素(またはセル)の局所的なメッシュで動くように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 01:01:01 GMT)
Memory attacks in network nonlocality and self-testing [0.0] 独立性と同一の分布が仮定される通信シナリオで何が証明可能かを示す。
三角形のシナリオにおいて最適な非イド戦略を解析することにより、因果ネットワークを構築するのに必要な事前のコミュニケーションを考慮する必要が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:43:09 GMT)
MateICL: Mitigating Attention Dispersion in Large-Scale In-Context Learning [0.0] 大規模ICL(MateICL)における注意分散の緩和について紹介する。
ICLの性能向上のために,MateICLはより大規模なコンテキストを効果的に活用できることを示す。
推論戦略の進歩にもかかわらず,MateICLは計算資源に制約のある環境でも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:45:45 GMT)
Mapping the Climate Change Landscape on TikTok [0.0] 気候トピックに関する最初のTikTokデータセットを収集します。
我々は、このプラットフォーム上で議論されたトピックを気候分類にマップする。
結果は、TikTokのクリエイターが主にライフスタイルと食事の選択の角度を通じて気候にアプローチしていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:21:33 GMT)
Manifestations of chaos in billiards: the role of mixed curvature [0.0] 我々は,2つの幾何学的に異なるビリヤード,すなわち豆型境界とピーナッツ型キャシーニ楕円体について検討した。
本研究は古典力学と量子力学の強い相関関係を明らかにする。
この研究は幾何学的境界効果、古典的双曲性、量子エルゴディダリティを橋渡しし、閉じ込められたシステムのカオスを工学する枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 04:48:54 GMT)
Machine Learning approach to reconstruct Density Matrices from Quantum Marginals [0.0] 本稿では,量子行列問題の特定の側面に対処するための機械学習に基づくアプローチを提案する。
提案手法は,畳み込み型自動エンコーダと量子境界印加法を組み合わせたものである。
提案手法の有効性を実証し,高い成功率と精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:06:51 GMT)
MADIL: An MDL-based Framework for Efficient Program Synthesis in the ARC Benchmark [0.0] ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)ベンチマークは、最小限のトレーニング要件に基づいてインテリジェンスを評価する。
LLM(Large Language Models)は、最近ARCの性能を改善し、大規模な事前学習と高い計算コストに依存している。
我々は,MDL(Minimum Description Length)の原理を有効活用した新しい手法であるMADILを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:39:08 GMT)
Learning Stabilizing Policies via an Unstable Subspace Representation [0.0] 本研究では,線形時間不変系(LTI)を安定化させる学習の課題について検討する。
本稿では,まずシステムの左不安定部分空間を学習する二相アプローチを提案する。
不安定な部分空間上での操作がサンプルの複雑さを減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:34:36 GMT)
Learning Low-Dimensional Embeddings for Black-Box Optimization [0.0] Black-box Optimization (BBO) は勾配に基づく手法の代替として有用である。
BBOは高次元問題や限られた裁判予算に苦しむことが多い。
本稿ではメタラーニングに基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:46:14 GMT)
Large speed-up of quantum emitter detection via extended Hong-Ou-Mandel interference [0.0] 量子エミッタは、量子技術、顕微鏡、その他の応用において重要な資源である。
量子放射とコヒーレント場との間の香港-奥羽-マンデル干渉の延長により,現実的なノイズと損失の下でのエミッタ検出における磁化速度向上が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 01:43:40 GMT)
Kernel Ridge Regression for Efficient Learning of High-Capacity Hopfield Networks [0.0] 我々は,高容量ホップフィールドネットワークを学習するためのカーネルベースの効率的な代替手段として,Kernel Ridge Regression (KRR)を提案する。
KRRはカーネルのトリックを利用し、回帰を通じて双極子状態を予測する。
以上の結果から,KRRはKLRに匹敵する,最先端のストレージ容量($beta$=1.5)と耐雑音性を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 05:06:56 GMT)
Integration of Multi-Mode Preference into Home Energy Management System Using Deep Reinforcement Learning [0.0] Home Energy Management Systems(HEMS)は、スマートホームエコシステムにおいて重要なツールとして登場した。
本稿では,動的でコンシューマ定義の嗜好に基づいた最適化を念頭に設計した多モードDeep Reinforcement LearningベースのHEMSフレームワークを提案する。
提案手法は,異なる選好モードにおけるエネルギー消費を最適化する上で,優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:05:29 GMT)
Information-acquiring von Neumann architecture of a computer: Functionality and subjectivity [0.0] 我々は,コンピュータの情報取得型フォン・ノイマンアーキテクチャを,きめ細かなあるいは粗いモデルで設計する。
このアーキテクチャは、与えられた入力純状態から考慮すべきシステムの出力純状態に変換するハミルトン過程(機能)と、情報を取得する物理過程(主観性)の両方を進行させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 22:05:23 GMT)
Improving Group Fairness in Knowledge Distillation via Laplace Approximation of Early Exits [0.0] そこで本研究では,Laplace近似法を用いて精度の高い不確実性推定値を得る手法を提案する。
我々の主張を検証するために、MultiNLIデータセット上のBertベースのモデルを用いて、我々のアプローチをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:18:52 GMT)
Higher-Order Spectra and their Unbiased Estimation in the GPU-accelerated SignalSnap Library [0.0] 我々は、オープンソースのGPUアクセラレーションライブラリSignaSnapを用いて、ポリスペクトルの推定の理論的背景について論じる。
例えば、異なるチャネル間の相関や時間反転対称性の破れなどである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:36:30 GMT)
Harnessing Structured Knowledge: A Concept Map-Based Approach for High-Quality Multiple Choice Question Generation with Effective Distractors [0.0] 本稿では, MCQ の生成において, LLM を誘導する構造的知識を提供する階層的概念マップベースフレームワークを提案する。
我々は,ベースLLMとRAGベースジェネレーションの2つのベースラインアプローチに対して,我々のフレームワークを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:36:06 GMT)
Geospatial and Temporal Trends in Urban Transportation: A Study of NYC Taxis and Pathao Food Deliveries [0.0] 本研究では、ニューヨーク市のTaxi TripデータセットとバングラデシュのダッカのPathao Food Tripデータセットの2つのデータセットを用いて、輸送パターンを分析した。
私たちのゴールは、需要、ピーク時、および重要な地理的ホットスポットにおける重要なトレンドを特定することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:41:17 GMT)
Generating synthetic data for neural operators [0.0] PDEを数値的に解くのを避ける「後方」データ生成手法を提案する。
これにより、各データポイントに対してPDEを数値的に解くのではなく、微分を演算することで、トレーニングペア$(f_j, u_j)$を生成する。
実験により、この合成データに基づいてトレーニングされたモデルは、標準解法によって生成されたデータでテストすると、よく一般化されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:02:22 GMT)
GeloVec: Higher Dimensional Geometric Smoothing for Coherent Visual Feature Extraction in Image Segmentation [0.0] GeloVecはセマンティックセグメンテーションのための新しいCNNベースの注意スムーシングフレームワークである。
視覚的コヒーレント領域間の頑健な多様体関係を確立するために、高次元幾何学的滑らか化法を実装している。
本フレームワークは,変換時の情報損失が欠如しているため,学習分野にまたがる強力な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 07:07:00 GMT)
From Bugs to Benefits: Improving User Stories by Leveraging Crowd Knowledge with CrUISE-AC [0.0] 我々は,CrUISE-ACを,問題を調査し,与えられたユーザストーリーに対する非自明な追加受け入れ基準を生成する完全自動化手法として提示する。
評価の結果,生成した受け入れ基準の80～82%がユーザストーリーに関連性のある要件を付加していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:35:19 GMT)
Feature Optimization for Time Series Forecasting via Novel Randomized Uphill Climbing [0.0] アップヒルクライミング(Uphill Climbing)は、アートエクイティのアルファファクターの状態を量的ヘッジファンドに提供した軽量な検索である。
本稿では,RUCを多変量時系列予測のためのモデルに依存しない特徴最適化フレームワークに一般化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 08:56:07 GMT)
Exploring Metamaterial Lasers through Non-Hermitian Scattering Formalism [0.0] 本研究ではメタマテリアルのエキサイティングな性質と非エルミート物理学におけるその革新的な応用について検討する。
我々は、負の指数メタマテリアル(NIM)において光がどのように振る舞うかを解析し、遷移行列を開発し、スペクトル特異点の発生に必要な条件を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:54:17 GMT)
Evaluating Explanations: An Explanatory Virtues Framework for Mechanistic Interpretability -- The Strange Science Part I.ii [0.0] 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、因果的説明を通じてニューラルネットワークを理解することを目的としている。
進歩は、説明を評価する普遍的なアプローチの欠如によって制限されてきた。
本稿では,MIにおける説明を体系的に評価し,改善するための多元的説明Virtuesフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:18:40 GMT)
Estimates of loss function concentration in noisy parametrized quantum circuits [0.0] 変分量子コンピューティングは、量子化学、機械学習、最適化といった様々な分野にまたがるアプリケーションを備えた強力なフレームワークを提供する。
そのスケーラビリティは、バレン高原問題(Barren Plateau problem)として知られる損失関数の指数的な集中によって妨げられる。
本稿では,任意のノイズチャネルを持つ層状ノイズ量子回路の分散を記述するための新しい解析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:27:06 GMT)
Enterprise-Grade Security for the Model Context Protocol (MCP): Frameworks and Mitigation Strategies [0.0] Model Context Protocol (MCP) は、人工知能(AI)システムのための標準化されたフレームワークを提供する。
本稿では,エンタープライズグレードの緩和フレームワークを提供するため,MPPアーキテクチャの基礎研究と予備的セキュリティアセスメントについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:26:39 GMT)
Ensuring Reproducibility in Generative AI Systems for General Use Cases: A Framework for Regression Testing and Open Datasets [0.0] 汎用ユースケースの回帰テストを実行するベンチマークであるGPR-benchを紹介する。
より新しいモデルは一般的に正確性を改善するが、違いは控えめで統計的に有意ではない。
対照的に、簡潔な命令は簡潔さを著しく向上させ、迅速なエンジニアリングの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:31:43 GMT)
Enhancing SPARQL Query Rewriting for Complex Ontology Alignments [0.0] 本稿では、ソースからターゲットへのSPARQLクエリの自動書き換えのための革新的なアプローチを提案する。
等価トランジットの原理と、GPT-4のような大規模言語モデルの高度な能力を利用する。
異種データのクエリに柔軟なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:38:13 GMT)
Emotions in the Loop: A Survey of Affective Computing for Emotional Support [0.0] Affective Computingは、マシンがユーザー感情の処理と応答を可能にして人間化された革新的なソリューションで登場している。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)やマルチモーダル手法,パーソナライズされたAIシステムといったアプローチを用いて,感情認識,感情分析,パーソナライズといった分野における感情コンピューティング応用における最近の研究成果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:06:05 GMT)
Dynamics of Spontaneous Topic Changes in Next Token Prediction with Self-Attention [0.0] この区別によって、自己注意型アーキテクチャにおける自発的なトピックの変化を特徴付ける。
人間の認知とは異なり、より長い文脈の長さまたはより曖昧な入力トピックは、自発的な変化の可能性を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:25:37 GMT)
Do We Need a Detailed Rubric for Automated Essay Scoring using Large Language Models? [0.0] 大規模言語モデル(LLM)を用いた自動エッセイスコア(AES)における詳細なルーリックの必要性と影響について検討する。
4つのモデルのうち3つは、詳細なモデルと比較して、簡易なルーリックと類似したスコアの精度を維持した。
1つのモデル(Gemini 1.5 Flash)は、より詳細なルーリックでパフォーマンスが低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 06:17:51 GMT)
Disentangling AI Alignment: A Structured Taxonomy Beyond Safety and Ethics [0.0] 我々は、AIアライメントを理解するための構造化された概念的フレームワークを開発する。
アライメント目標のみに焦点を当てるのではなく、アライメント目標(安全、倫理性、合法性など)、スコープ(アウトカム対実行)、選挙区(個人対集団)を区別する分類を導入する。
この構造的アプローチは複数の正統なアライメント構成を明らかにし、ドメイン間の実践的および哲学的な統合の基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:45:52 GMT)
Design for a Digital Twin in Clinical Patient Care [0.0] 本稿では,知識グラフとアンサンブル学習を組み合わせて,患者の臨床経過を反映した汎用的なデジタルツインデザインを提案する。
このようなDigital Twinsは、腫瘍学から疫学まで、予測、モジュール化、進化、情報解釈、説明が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:50:42 GMT)
Design and Implementation of a Scalable Clinical Data Warehouse for Resource-Constrained Healthcare Systems [0.0] 本研究は、リソース制限設定における異種EHR統合のために設計された、スケーラブルでプライバシに制限された臨床データウェアハウスであるNCDWを提案する。
このフレームワークは、ICD-11やHL7 FHIRといった標準に適合するように、摂食層を変更することで、開発途上国のさまざまな医療環境に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 19:32:31 GMT)
Deciphering scrolls with tomography: A training experiment [0.0] 本稿では,古代美術品の獲得とバーチャルリカバリの過程をシミュレートする教育実験室を提案する。
我々は, 可視光を使って有害なX線を代替する実験装置を開発し, 学生がプリントされたテキストで巻いたシートを仮想的に再構築できる, 実用的ソフトウェアパイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:28:54 GMT)
Data-driven Approach for Interpolation of Sparse Data [0.0] ハドロン共鳴とその性質の研究は、測定されたデータセットの精度と一貫性によって制限される。
我々はガウス過程(GP)を用いて、不確実性の定量化を含む補間されたデータセットを構築した。
GPはハドロン共鳴研究で使われる典型的なデータセットを補間するための堅牢でモデルに依存しない方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 13:17:45 GMT)
DOLCE: Decomposing Off-Policy Evaluation/Learning into Lagged and Current Effects [0.0] オフ政治評価(OPE)とオフ政治学習(OPL)は、歴史的データを利用して対象の政策を評価し最適化する。
複数の時間点からの文脈情報を利用して、報酬をラグと現在の効果に分解する新しい推定器であるラグとカレントエフェクトに非政治評価/学習を分解するDOLCEを提案する。
実験の結果,DOLCE は OPE と OPL の大幅な改善を実現していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:32:28 GMT)
Content and Quality Analysis of Parent-Facing Applications for Feeding Children with Autism Spectrum Disorder [0.0] 世界100人に1人が自閉症スペクトラム障害(ASD)と診断される
モバイルヘルス(mHealth)アプリケーションは介護者に対する潜在的なサポートを提供するが、自閉症に関連する摂食問題をターゲットにしたアプリの品質と関連性はまだ不明だ。
この体系的なレビューは、2024年9月から10月にかけて、Apple App StoreとGoogle Play Storeで利用可能なモバイルアプリを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:15:56 GMT)
Constrained Network Adversarial Attacks: Validity, Robustness, and Transferability [0.0] 研究は、既存の敵攻撃手法の重大な欠陥を明らかにしている。
ドメイン固有の制約の頻繁な違反は、IoTやネットワークトラフィックに固有のもので、最大80.3%の敵のサンプルが無効になることを示している。
この研究は、セキュリティクリティカルなIoTおよびネットワークアプリケーションのための堅牢なML/DLモデルの評価と設計において、ドメイン制約とモデルアーキテクチャの両方を考慮することの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:01:42 GMT)
Confinement-Induced Resonances in Spherical Shell Traps [0.0] 球対称シェルトラップに閉じ込められた2つのボゾン粒子のエネルギースペクトルと対応する波動関数を算出する。
結果は、殻の幾何学的パラメータのみをチューニングすることで、原子と原子の相互作用を制御する新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 10:46:52 GMT)
Computational, Data-Driven, and Physics-Informed Machine Learning Approaches for Microstructure Modeling in Metal Additive Manufacturing [0.0] 金属添加物の製造は、前例のない設計の自由と、カスタマイズされた複雑な部品の製造を可能にする。
金属AMプロセスに固有の急激な融解と凝固のダイナミクスは、不均一で非平衡な微細構造を生成する。
空間的・時間的スケールにわたる微細構造とその進化を予測することは、プロセス最適化と欠陥軽減の重要な課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:59:54 GMT)
Collection of fluorescence from an ion using trap-integrated photonics [0.0] 自発的に放出される光子は、発光する原子の電子的および核的自由度と絡み合っている。
現在の実証は、環境に誘起される位相不安定に苦しむバルク光子衝突とオペレーティング光学に依存している。
本研究では、受動的位相安定性、直感的なフォトニック操作、本質的な安定性を実現するための収集方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 17:42:20 GMT)
Client Selection for Federated Policy Optimization with Environment Heterogeneity [0.0] 政策反復(PI)は、強化学習(RL)の多くのアルゴリズムに影響を与えた。
本稿では,Approximate PI (API) のフェデレーションバージョンを調査し,そのエラー境界を導出する。
環境の不均一性に起因する追加近似誤差を軽減するために,クライアント選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:33:22 GMT)
CHORUS: Zero-shot Hierarchical Retrieval and Orchestration for Generating Linear Programming Code [0.0] 本研究では,Large Language Models (LLMs) のLinear Programming (LP) コード生成における効率性について検討する。
自然言語問題文からGurobiベースのLPコードを合成する検索拡張生成フレームワークCHORUSを提案する。
NL4-Codeベンチマークの実験では、CHORUSはベースラインや従来のRAGに比べて大きなマージンでオープンソースのLLMの性能を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 16:36:57 GMT)
Building A Secure Agentic AI Application Leveraging A2A Protocol [0.0] A2Aプロトコルを中心とした総合的なセキュリティ分析を提供する。
我々は、A2Aデプロイメントにおける潜在的なセキュリティ問題を評価するために、積極的な脅威モデリングを適用する。
本稿では,A2Aプロトコルを確実に活用するために必要な知識と実践的ガイダンスを開発者やアーキテクトに提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:28:07 GMT)
Bright and Dark States of Light: The quantum Origin of Classical Interference [0.0] 量子光学では、古典的な干渉は光の集合的明るい状態と暗い状態から現れる。
これにより、光の粒子記述と線形系の重ね合わせ原理を用いて波動干渉を説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:31:11 GMT)
Automatic techniques for issue report classification: A systematic mapping study [0.0] 本研究の目的は,課題報告の分類における自動手法の利用について概観することである。
研究結果は,従来の機械学習やディープラーニングに基づく手法,より高度な大規模言語モデルなど,既存の文献が課題レポートの分類に様々な手法を適用していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:44:25 GMT)
Automated Parsing of Engineering Drawings for Structured Information Extraction Using a Fine-tuned Document Understanding Transformer [0.0] 本稿では,構造化情報抽出のためのハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。
オブジェクト指向境界ボックス(OBB)モデルと変換器ベースの文書解析モデル(Donut)を統合する。
提案するフレームワークは、精度を改善し、手作業の労力を削減するとともに、精度駆動型産業におけるスケーラブルなデプロイメントをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 18:33:21 GMT)
An Effective Way to Determine the Separability of Quantum State [0.0] 本稿では,量子分離性に関する長年の課題に対処する実践的アプローチを提案する。
一般的な分離性条件は、測定誘起ブロッホ空間を構築することによる。
提案手法で得られた基準は,直接的に絡み合った証人演算子に変換できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 15:09:26 GMT)
Allocation of Heterogeneous Resources in General Lotto Games [0.0] 我々は、ジェネラルロットゲームとして知られる競争資源配分モデルにおいて、異種資源の割り当てのための最適な戦略の導出に重点を置いている。
標準的な定式化では、結果は複数のコンテストにまたがる共通の単一のリソースのプレイヤーの割り当て戦略によってのみ決定される。
本稿では、コンテストの勝者が割り当てられたリソースの量だけでなく、割り当てられたリソースの組成によって決定されるマルチリソース拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 23:26:10 GMT)
Adversarial Combinatorial Semi-bandits with Graph Feedback [0.0] セミバンドにおいて、学習者は、決定されたアームセットから繰り返し選択し、実現された報酬の合計を受信し、選択された個々のアームの報酬をフィードバックとして観察する。
時間的地平線上での最適後悔は$T$が$widetildeTheta(SsqrtT+sqrtalpha ST)$としてスケールすることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 03:02:10 GMT)
Active Sybil Attack and Efficient Defense Strategy in IPFS DHT [0.0] 我々はIPFS(InterPlanetary File System)に対する新たなアクティブアタックを提案する。
われわれの攻撃は、最新のKuboリリースでコンテンツを完全に消耗させる。
本稿では, SR-DHT-Store という新たな緩和策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:31:14 GMT)
Acoustic phonons, spin-phonon coupling and spin relaxation via the lattice reorientation mechanism in hexagonal germanium nanowires [0.0] 我々はヘキサゴナル(2H)ゲルマニウムのスピン緩和について研究した。
この結果は、長い量子ビット緩和時間を持つナノワイヤ量子ドット実験の設計を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 11:49:15 GMT)
AL-PINN: Active Learning-Driven Physics-Informed Neural Networks for Efficient Sample Selection in Solving Partial Differential Equations [0.0] 偏微分方程式(PDE)の解法として物理情報ニューラルネットワーク(PINN)が誕生した。
サンプル選択を動的に最適化するために、不確実性定量化(UQ)とアクティブラーニング戦略を統合したアクティブラーニング駆動型PINN(AL-PINN)を提案する。
その結果,AL-PINN は従来の PINN と比較して精度が向上し,必要なトレーニングサンプルの数を削減できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 02:39:53 GMT)
AI-driven multi-source data fusion for algal bloom severity classification in small inland water bodies: Leveraging Sentinel-2, DEM, and NOAA climate data [0.0] 有害な藻類は、世界中の内陸の水質と公衆衛生にとって脅威となっている。
本研究では,複数のオープンソースのリモートセンシングデータを高度な人工知能モデルと統合する高性能手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 09:47:00 GMT)
AI agents may be worth the hype but not the resources (yet): An initial exploration of machine translation quality and costs in three language pairs in the legal and news domains [0.0] 大規模言語モデル(LLM)とマルチエージェントオーケストレーションは、機械翻訳(MT)における次の飛躍と称される。
本稿では,Google Translate (強力なNTTベースライン), GPT-4o (汎用LDM), o1-preview (推論強化LDM), GPT-4o-powered agenticの5つのパラダイムをベンチマークする。
我々は多次元でコストを意識した評価プロトコルを提唱し、バランスを崩す可能性のある研究の方向性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:02:13 GMT)
A swap-based mixer for the TSP: theoretical considerations, implementation and experiments [0.0] Mixer Hamiltonian を用いたアプローチは QAOA アルゴリズムに組み込むことができる。
混合ハミルトニアンを、キュービット弦を解集合に変換する写像函数として定義することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 12:04:46 GMT)
A note on the quantum Wielandt inequality [0.0] 任意の原始ユニタリ・シュワルツ写像のプライミティティの指数は、少なくとも2(D-1)2$であり、$D$は基礎となる行列代数の次元である。
このことがペレス=ガルシア、ヴェルシュトラーテ、ヴォルフ、シャラックの予想とどのように関係するかを簡単に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:36:20 GMT)
A Defect Taxonomy for Infrastructure as Code: A Replication Study [0.0] 以前の研究ではこのような分類法が開発されていたが、宣言的な言語であるPuppetのみに基づいていた。
この分類法がPulumi、Terraform CDK、AWS CDKといったプログラミング言語ベースのIaCツールに適用されるかどうかは不明のままである。
PL-IaCレポジトリの3,364件の欠陥関連コミットについて定性解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 20:18:55 GMT)
$η$ regularisation and the functional measure [0.0] 本稿では, 藤川によるキラル異常の経路積分定式化を再考し, 正規化機能尺度を体系的に定義するための一般化された枠組みを開発する。
この構成は、$eta$正規化スキームを作用素言語に拡張し、スペクトル非対称性と測度変換の間の接続を完全に明示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 02 May 2025 14:08:45 GMT)