Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models [629.0] マルチモーダルモデルの新たなファミリーであるGeminiは、画像、オーディオ、ビデオ、テキスト理解にまたがる優れた機能を示している。
GeminiファミリーはUltra、Pro、Nanoサイズで構成されており、複雑な推論タスクからオンデバイスメモリ制約のユースケースまで幅広い用途に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 21:04:06 GMT)
Curriculum Direct Preference Optimization for Diffusion and Consistency Models [110.1] テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションのためのカリキュラム学習に基づくDPOの新しい拡張版を提案する。
我々のアプローチであるCurriculum DPOは、9つのベンチマークにおける最先端の微調整アプローチと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:38:29 GMT)
Sentient Agent as a Judge: Evaluating Higher-Order Social Cognition in Large Language Models [75.9] SAGE(Sentient Agent as a Judge)は、大規模言語モデルの評価フレームワークである。
SAGEは人間のような感情の変化や内的思考をシミュレートするSentient Agentをインスタンス化する。
SAGEは、真に共感的で社会的に適応的な言語エージェントへの進捗を追跡するための、原則付き、スケーラブルで解釈可能なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:49:08 GMT)
CellVerse: Do Large Language Models Really Understand Cell Biology? [74.3] 我々は,4種類のシングルセルマルチオミクスデータを統合する統一言語中心の質問応答ベンチマークであるCellVerseを紹介する。
我々は,CellVerse上で160Mから671Bまでの14のオープンソースおよびクローズドソースLLMの性能を体系的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:47:23 GMT)
Estimating LLM Uncertainty with Evidence [66.5] 本稿では,大規模言語モデルにおける非結合トークンの不確実性を推定するためのフレームワークとして,ロジッツ誘発トークン不確実性(LogTokU)を提案する。
我々は,LogTokUの実装にエビデンスモデリングを採用し,その不確実性を推定して下流タスクを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:37:54 GMT)
"Set It Up!": Functional Object Arrangement with Compositional Generative Models [64.8] 未特定命令の解釈を学習するためのフレームワークであるSetItUpを導入する。
研究デスク,ダイニングテーブル,コーヒーテーブルからなるデータセット上で,我々のフレームワークを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:43:07 GMT)
Document Attribution: Examining Citation Relationships using Large Language Models [62.5] そこで本研究では,帰属を簡単なテキスト・エンタテインメント・タスクとみなすゼロショット・アプローチを提案する。
また,アトリビューションプロセスの強化におけるアテンションメカニズムの役割についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:40:11 GMT)
Can Prompting LLMs Unlock Hate Speech Detection across Languages? A Zero-shot and Few-shot Study [59.3] この研究は、8つの非英語言語にわたるLLMのプロンプトに基づく検出を評価する。
実世界の評価セットのほとんどにおいて、ゼロショットと少数ショットが微調整エンコーダモデルに遅れを生じさせる一方で、ヘイトスピーチ検出のための関数的テストのより優れた一般化を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:00:01 GMT)
AVA: Attentive VLM Agent for Mastering StarCraft II [56.1] Intentive VLM Agent (AVA) は、人工エージェントの認識と人間のゲームプレイ体験を一致させるマルチモーダルのStarCraft IIエージェントである。
我々のエージェントは、ゲームプレイ中に人間の認知過程をより密にシミュレートするRGB視覚入力と自然言語観察を組み込むことにより、この制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:39:06 GMT)
Natural Reflection Backdoor Attack on Vision Language Model for Autonomous Driving [56.0] 視覚言語モデル(VLM)は推論能力を高めるために自律運転システムに統合されている。
本稿では,自律運転シナリオにおけるVLMシステムを対象とした自然反射型バックドアアタックを提案する。
我々の発見は、自動運転の厳しいリアルタイム要求を生かした、新たなタイプの攻撃を発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:28:17 GMT)
Enterprise Architecture as a Dynamic Capability for Scalable and Sustainable Generative AI adoption: Bridging Innovation and Governance in Large Organisations [55.2] 生成人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、イノベーションを促進し、多くの産業におけるガバナンスを再形成する可能性を持つ強力な新技術である。
しかし、テクノロジの複雑さ、ガバナンスのギャップ、リソースのミスアライメントなど、GenAIをスケールする上で大きな課題に直面している。
本稿では、大企業におけるGenAI導入の複雑な要件をエンタープライズアーキテクチャ管理が満たす方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:41:33 GMT)
AgentXploit: End-to-End Redteaming of Black-Box AI Agents [54.3] 本稿では,間接的なインジェクション脆弱性を自動的に検出し,悪用するための汎用的なブラックボックスファジィングフレームワークであるAgentXploitを提案する。
我々は、AgentXploitをAgentDojoとVWA-advの2つの公開ベンチマークで評価し、o3-miniとGPT-4oに基づくエージェントに対して71%と70%の成功率を達成した。
攻撃を現実世界の環境に適用し、悪質なサイトを含む任意のURLに誘導するエージェントをうまく誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:40:17 GMT)
NeoQA: Evidence-based Question Answering with Generated News Events [53.9] この問題に対処するために設計されたベンチマークであるNeoQAを紹介します。
我々は,エビデンスに基づく質問応答を評価するための新しいプラットフォームとして,データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:51:29 GMT)
DiffLocks: Generating 3D Hair from a Single Image using Diffusion Models [53.1] DiffLocksは,単一画像から直接,多様なヘアスタイルの再構築を可能にする新しいフレームワークである。
まず,40Kのヘアスタイルを含む最大合成ヘアデータセットの作成を自動化することで,3Dヘアデータの欠如に対処する。
予め訓練した画像バックボーンを用いることで,合成データのみを訓練しながら,画像の幅内への一般化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:16:42 GMT)
JustLogic: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Deductive Reasoning in Large Language Models [52.0] LLM(Large Language Models)の厳密な評価のための合成推論ベンチマークであるJustLogicを紹介する。
JustLogicは非常に複雑で、多様な言語パターン、語彙、引数構造を生成することができる。
実験の結果, (i) LLMは人体平均値よりも同等かそれ以上に機能するが, 人体天井よりも著しく低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:26:43 GMT)
Offline Multi-agent Reinforcement Learning via Score Decomposition [51.2] オフラインマルチエージェント強化学習(MARL)は、分散シフトと関節行動空間の高次元性に起因する重要な課題に直面している。
多様なマルチエージェント協調パターンをモデル化するための新しい2段階フレームワークを提案する。
本手法は,協調型マルチエージェントシステムにおけるオフライン協調と平衡選択に関する新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:42:31 GMT)
Learning-based adaption of robotic friction models [50.7] 我々は、可能な限り少ないデータを用いて、既存の摩擦モデルを新しいダイナミクスに適用するための新しいアプローチを導入する。
本手法はトレーニング中に外部負荷を伴うデータに依存しないため,外部トルクセンサは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:36:42 GMT)
Locality-aware Cross-modal Correspondence Learning for Dense Audio-Visual Events Localization [50.1] オーディオ・ビジュアル・イベント(DAVE)のための局所性を考慮したクロスモーダル対応学習フレームワークLoCoについて述べる。
LoCo は局所対応特徴 (LCF) 変調を適用し、モダリティ共有セマンティクスに焦点を合わせるために単調エンコーダを強制する。
さらに、データ駆動方式で注意領域を動的に調整するローカル適応クロスモーダル(LAC)インタラクションをカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:14:15 GMT)
Register and CLS tokens yield a decoupling of local and global features in large ViTs [49.4] 本研究では,レジスタトークンがグローバル画像特徴とローカル画像特徴の関係に与える影響について検討する。
CLSトークン自体がレジスタと解釈できるので、明示的なレジスタトークンを持たないモデルでは、非常に類似した現象が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:00:17 GMT)
Towards Developmentally Plausible Rewards: Communicative Success as a Learning Signal for Interactive Language Models [49.2] 本研究では,子どもの言語習得に触発された対話型環境で言語モデルを訓練する手法を提案する。
この設定では、話者は1ターンの対話でリスナーに何らかの情報を伝達しようと試み、コミュニケーションの成功が達成されれば報酬を受け取る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:48:36 GMT)
NeurCross: A Neural Approach to Computing Cross Fields for Quad Mesh Generation [46.5] 計算機支援設計・工学における数値シミュレーションにおいて,四面体メッシュ生成は重要な役割を担っている。
高品質な四角形を作るには、通常4つの重要な基準を満たす必要があります。
クロスフィールドとニューラル符号距離関数を同時に最適化する新しいフレームワークNeurCrossを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:29:27 GMT)
Query-driven Document-level Scientific Evidence Extraction from Biomedical Studies [46.3] 本研究は,臨床問題に対する文書レベルの科学的根拠抽出の課題に焦点をあてる。
このタスクをサポートするために、CochraneForestというデータセットを作成します。
202の注釈付き森林プロット、関連する臨床研究の質問、研究の全文、研究固有の結論からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:55:06 GMT)
G-FOCUS: Towards a Robust Method for Assessing UI Design Persuasiveness [45.8] A/Bテストは、UIのバリエーションがユーザーエンゲージメントを高めるかを決定する主要な方法である。
WeserUI-Benchは、Pairwise UI Design Persuasiveness Assessmentタスク用に設計されたベンチマークである。
また,VLMに基づく説得力評価を強化する新しい推論時間推論戦略であるG-FOCUSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:56:44 GMT)
Lie symmetries and ghost-free representations of the Pais-Uhlenbeck model [45.0] より高次時間微分理論のパラダイム的な例である Pais-Uhlenbeck (PU) モデルについて検討する。
モデルのビ・ハミルトニアン構造とともにリー対称性を爆発させることで、ポアソンブラケットの異なる定式化を構築する。
我々の手法は、より高い時間微分力学を解釈し安定化するための統一的な枠組みをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:16:40 GMT)
Uncovering Model Processing Strategies with Non-Negative Per-Example Fisher Factorization [44.4] 我々は,モデルが予測を生成するために使用する戦略を明らかにすることを目的とした解釈可能性手法であるNPEFFを紹介する。
我々は NPEFF コンポーネントが様々な言語モデルやテキスト処理タスクのモデル処理戦略に対応することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:58:07 GMT)
LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation [44.3] LLM(Large Language Models)は、対話型インタフェースである。
LLMは、手元のタスクを完全に指定できるだけでなく、マルチターンの会話交換を通じて必要なものを定義、探索、洗練する上でも、ユーザを支援することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:21:44 GMT)
NeedleBench: Can LLMs Do Retrieval and Reasoning in Information-Dense Context? [44.0] NeedleBenchは、長いコンテキストタスクにおける検索と推論のパフォーマンスを評価するためのフレームワークである。
モデルの機能を厳格にテストするために、キーデータポイントをさまざまな深さに埋め込む。
実験の結果,Deep-R1やOpenAIのo3のような推論モデルは,情報密度シナリオにおける連続的な検索と推論に苦労していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:23:22 GMT)
Towards Better Cephalometric Landmark Detection with Diffusion Data Generation [43.4] 本研究では,人間の介入を伴わない,多様な頭部X線画像とそれに対応するアノテーションを生成できる革新的なデータ生成手法を開発した。
詳細なプロンプトを活用することで,異なるスタイルや属性を制御できるように生成プロセスを改善する。
生成したデータを使用しない手法と比較して,SDR(Success Detection Rate)が6.5%向上し,82.2%が顕著となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:50:27 GMT)
ReLiK: Retrieve and LinK, Fast and Accurate Entity Linking and Relation Extraction on an Academic Budget [43.4] エンティティリンク(EL)と関係抽出(RE)のためのRetriever-Readerアーキテクチャを提案する。
我々は、テキストと並んで候補となるエンティティや関係を組み込んだ革新的な入力表現を提唱した。
ELとREの定式化は、ドメイン内ベンチマークとドメイン外ベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:02:22 GMT)
Large Language Models Are Struggle to Cope with Unreasonability in Math Problems [42.0] 本研究では,LLMが数学問題において不合理性を認識し,応答する能力を評価するために,新しいベンチマークUnreasonable Math Problem (UMP)を提案する。
GPT-4oのような最先端モデルでさえ、UMPの0.6の限られた性能しか達成していないのに対し、DeepSeek-R1のような推論モデルは、過度に考え、不安定になる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:06:01 GMT)
Catalytic entanglement transformations with noisy hardware [41.9] 触媒心電図を非触媒心電図と比較し, 状態調整誤差と運転誤差の存在下で蒸留した。
その結果, 運転誤差が低く, 偏極ノイズがある場合, 触媒ECは蒸留や非触媒ECよりも高い速度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:33:53 GMT)
MxMoE: Mixed-precision Quantization for MoE with Accuracy and Performance Co-Design [41.8] MxMoEは、Mixture-of-Experts (MoE)モデルの混合精度最適化フレームワークである。
MxMoEはパラメータ感度、エキスパートアクティベーションダイナミクス、ハードウェアリソースによって定義された設計空間をナビゲートし、効率的な混合精度構成を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:32:21 GMT)
Isolated Causal Effects of Natural Language [41.6] 本稿では,言語による因果関係の分離のための公式な推定フレームワークを提案する。
我々は、介入以外のすべての非焦点言語を近似する必要性が、主な課題であることを示した。
重なり合いと重なり合いの2つの鍵軸に沿って、そのようなバイアスに対する効果推定の感度を評価する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:26:32 GMT)
Insertion Language Models: Sequence Generation with Arbitrary-Position Insertions [41.5] Insertion Language Models (ILM)を導入し、任意の位置にトークンを挿入することを学習する。
ILMはトークン間の強い依存関係を表現することができ、任意の順序でシーケンスを生成する能力により、正確にシーケンスをモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:29:15 GMT)
Towards Facial Image Compression with Consistency Preserving Diffusion Prior [41.3] 安定拡散前の顔画像圧縮(FaSDiff)を提案する。
FaSDiffは、エンドツーエンドのフレームワークに高周波感度圧縮機を使用し、微細な画像の詳細をキャプチャし、堅牢な視覚的プロンプトを生成する。
低周波の顔のセマンティクスを分解し、視覚的プロンプトとともに拡散を安定的に調節するハイブリッド低周波拡張モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:13:51 GMT)
My Emotion on your face: The use of Facial Keypoint Detection to preserve Emotions in Latent Space Editing [40.2] 顔表情の変化を制限するために,顔のキーポイント検出モデルの損失関数の追加を提案する。
実験では,感情変化の最大49%の減少が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 21:10:27 GMT)
BrainSegDMlF: A Dynamic Fusion-enhanced SAM for Brain Lesion Segmentation [39.7] 脳画像における実質的な脳病変は、病変領域と正常な脳組織の間に不明瞭な境界を持つ高い異種性を示す。
単一スライスにおける小病変の同定は困難であり, 異常領域の正確な再現性セグメンテーション, 特徴記述は非常に複雑である。
既存の手法には次のような制限がある: 1) 診断に一般的に使用されるマルチモーダル情報を無視し、学習に単一モーダル情報のみに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:40:09 GMT)
Manipulating the topological spin of Majoranas [39.6] 我々はアベリア貢献$eitheta$について研究し、$theta$はマヨラナの位相スピンに直接関係している。
トポロジカル超伝導体の渦の場合、アベリア交換相は、e/4$の電荷を囲む渦から生じるアハロノフ・キャッシュ相と解釈される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:10:25 GMT)
Enhancing optical lattice clock coherence times with erasure conversion [39.5] 87Sr光格子クロックの高精細分解読出し法を実験的に実証した。
我々はそれぞれ100秒以上,150秒以上の原子コヒーレンス時間を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 21:13:05 GMT)
Let Humanoids Hike! Integrative Skill Development on Complex Trails [39.3] 我々は、複雑なトレイルをハイキングし、視覚的知覚、意思決定、運動実行における統合的スキル開発を促進するためのトレーニングヒューマノイドを提案する。
我々は、視覚を備えたヒューマノイドロボットが複雑なトレイルを自律的にハイキングできる学習フレームワークLEGO-Hを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:53:02 GMT)
Reimagining Urban Science: Scaling Causal Inference with Large Language Models [39.2] 本研究は,構造的ギャップを識別するための研究トピック,データソース,方法論的アプローチを分類する分析によって,現在の都市因果研究を考察する。
本稿では,仮説生成,データエンジニアリング,実験設計と実行,政策勧告による結果解釈の4つの異なるモジュールエージェントからなるAutoUrbanCI概念フレームワークを提案する。
本稿では,厳密性と透明性の評価基準を提案し,人間とAIのコラボレーション,エクイティ,説明責任に対する影響を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:12:39 GMT)
Planet as a Brain: Towards Internet of AgentSites based on AIOS Server [38.8] AIエージェントオペレーティングシステムであるAIOSは、AIエージェントの開発、デプロイ、実行のサーバとして機能する。
本稿では,エージェント登録と発見のためのエージェントHub,対話型コミュニケーションのためのエージェントChatを含む,世界初の実用的なエージェントサイトインターネット(AIOS-IoA)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:35:17 GMT)
Characterizing and Efficiently Accelerating Multimodal Generation Model Inference [37.7] 本稿では,実システム上でのマルチモーダル生成モデルのファミリーを特徴付けることにより,鍵となるシステム設計と最適化の機会を指摘する。
我々は、アプリケーションからシステムソフトウェア、ハードウェアまで、最先端の最適化レバーが3.88倍のベースラインを設定できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:57:00 GMT)
Textual forma mentis networks bridge language structure, emotional content and psychopathology levels in adolescents [37.7] 本稿では,青年期の神経病理の次元を自然言語で予測するネットワークベースのAIフレームワークを提案する。
健康脳ネットワーク(Healthy Brain Network)の若年者232名を対象に,社会的不調整,内在的行動,神経発達リスクの心理測定値の計測に焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 19:22:02 GMT)
Summarisation of German Judgments in conjunction with a Class-based Evaluation [37.7] 我々は,デコーダに基づく大規模言語モデルを微調整することにより,ドイツの判断の要約(指導原則)を作成する。
我々は、訓練前に法的実体に関する情報で判断を豊かにする。
以上の結果から, 法的実体の活用は, 生成モデルが関連コンテンツを見つけるのに有効であるが, 生成した要約の質は, 実際に使用するには不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:44:34 GMT)
MonetGPT: Solving Puzzles Enhances MLLMs' Image Retouching Skills [37.5] 本稿では,MLLM(Multimodal large language model)を生画像の批判に応用できることを示す。
MLLMは、その基盤となる画像処理操作を最初に認識できることを実証する。
そして、専門家が編集した写真を手続き的に操作することで、推論データセットを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:38:27 GMT)
Open Set Label Shift with Test Time Out-of-Distribution Reference [37.2] オープンセットラベルシフト(OSLS)は、ラベル分布がソースからターゲット分布に変化するときに発生する。
ソースとターゲットのオープンセットラベルの分布を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:09:08 GMT)
Towards Embodiment Scaling Laws in Robot Locomotion [36.9] 複数の実施形態における人工処理法則のスケーリングについて検討する。
エンボディメントの数を増やすことで、目に見えないものへの一般化が向上することがわかった。
その結果,適応制御の可能性を秘めた汎用ロボット工学への道のりがうかがえる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:25:43 GMT)
EcoAgent: An Efficient Edge-Cloud Collaborative Multi-Agent Framework for Mobile Automation [36.1] マルチモーダル(multimodal)な大規模言語モデル((M)LLM)をベースとするクラウドベースのモバイルエージェントは、強力な推論能力を提供するが、レイテンシとコストに悩まされる。
textbfEdge-textbfCloud ctextbfOllaborative multi-agent framework for mobile automation。
EcoAgentはクラウドベースの計画エージェントとエッジベースの2つのエージェント – アクション実行のための実行エージェントと結果を検証する監視エージェント – のクローズドループコラボレーションを特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:47:44 GMT)
TREND: Tri-teaching for Robust Preference-based Reinforcement Learning with Demonstrations [35.4] TRENDは、少数の専門家によるデモンストレーションと、効果的なノイズ緩和のためのトリティーチング戦略を統合する、新しいフレームワークである。
様々なロボット操作タスクにおけるTRENDの評価を行い、騒音レベルが40%である場合でも、最大90%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:22:43 GMT)
What Is Next for LLMs? Next-Generation AI Computing Hardware Using Photonic Chips [34.5] 大規模言語モデル(LLM)は、現代のコンピューティングハードウェアの限界を急速に押し上げている。
このレビューでは、次世代世代AIコンピューティングに最適化された新興フォトニックハードウェアについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:19:14 GMT)
TAPTRv2: Attention-based Position Update Improves Tracking Any Point [34.2] 本稿では、TAP(Tracking Any Point)タスクを解決するために、TAPTRをベースとしたトランスフォーマーベースのアプローチであるTAPTRv2を提案する。
本稿では,新しいアテンションベースの位置更新(APU)操作を提案する。
この設計は、局所的な注意は基本的にコストボリュームと同じであり、どちらもクエリとその周辺の特徴の間のドット生成によって計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:02:26 GMT)
Multi-User Beamforming with Deep Reinforcement Learning in Sensing-Aided Communication [33.3] モバイルユーザーはミリ波(mmWave)通信におけるビームドリフトによるビーム障害を経験しがちである。
センシングは、ユーザのフィードバックを必要としないため、タイムリーなビーム変更とオーバーヘッドの低いビームドリフトを支援する。
本研究は,モバイル利用者に割り当てられたビームを動的に管理することで,センサ支援通信を最適化する問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:07:29 GMT)
BCE vs. CE in Deep Feature Learning [33.2] 深層特徴学習において,バイナリCE (BCE) とクロスエントロピー (CE) を比較した。
また、BCEはクラス内コンパクト性とクラス間特異性を最大化することができる。
BCEは、決定スコアの絶対値を測定し、全サンプルの正/負の判定スコアを均一に高い/低いレベルに調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:18:31 GMT)
Task-Adapter++: Task-specific Adaptation with Order-aware Alignment for Few-shot Action Recognition [33.2] 本稿では,画像エンコーダとテキストエンコーダのパラメータ効率を両立させる手法を提案する。
具体的には,画像エンコーダのタスク固有の適応を設計し,特徴抽出時に最も識別性の高い情報をよく認識できるようにする。
我々は,視覚的特徴を意味的記述と同じ時間的段階に存在するように積極的にマッピングする,革新的な細粒度クロスモーダルアライメント戦略を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:34:10 GMT)
GDformer: Going Beyond Subsequence Isolation for Multivariate Time Series Anomaly Detection [33.2] 本論文では,グローバル辞書強調変換器(GDformer)を提案し,全連の正規点で共有されるグローバル表現を育成する。
GDformerは、5つの実世界のベンチマークデータセット上で、最先端の教師なし異常検出性能を一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:25:21 GMT)
UniVLA: Learning to Act Anywhere with Task-centric Latent Actions [32.8] UniVLAは、クロス・エボディメント・ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)ポリシーを学ぶための新しいフレームワークである。
我々は、潜在アクションモデルを用いたビデオからタスク中心のアクション表現を導出する。
複数の操作やナビゲーションのベンチマーク、実際のロボットの配置など、最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:11:13 GMT)
The Typing Cure: Experiences with Large Language Model Chatbots for Mental Health Support [32.6] 重度の苦痛を経験する人々は、メンタルヘルス支援ツールとしてLarge Language Model (LLM)チャットボットをますます使います。
本研究は、世界規模で多様なバックグラウンドを持つ21人の個人に対するインタビューに基づいて、ユーザが独自のサポートロールを作成する方法を分析する。
我々は、治療的アライメントの概念を導入するか、精神的な健康状況に対する治療的価値とAIを連携させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:24:02 GMT)
From Flatland to Space: Teaching Vision-Language Models to Perceive and Reason in 3D [32.5] 本研究では,3次元地上構造を持つシーンデータ上に構築された新しい2次元空間データ生成およびアノテーションパイプラインを提案する。
複数の公開データセットにまたがって数千のシーンから生成される大規模データセットであるSPAR-7Mを構築した。
さらに,空間能力をより包括的に評価するためのベンチマークであるSPAR-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:48:01 GMT)
Quantitative calibration of a TWPA applied to an optomechanical platform [31.3] アルミニウムドラムヘッド機械装置を用いて, 4mKから400mKの温度範囲で, ほぼ量子制限測定を行った。
パワーと温度依存性は完全なパラメータ範囲で研究され、フォノンの集団の絶対的な定義が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:05:25 GMT)
PICD: Versatile Perceptual Image Compression with Diffusion Rendering [29.8] 拡散レンダリング(PICD)による知覚的スクリーン画像圧縮
本稿では,テキストと画像を別々に符号化する圧縮フレームワークを提案し,拡散モデルを用いて1つの画像にレンダリングする。
我々のPICDは、テキストの精度と知覚品質の両面で、既存の知覚レンダリングを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:45:01 GMT)
Describe Anything in Medical Images [29.8] 医用画像の領域別キャプションに大規模視覚言語モデルを活用する,初の包括的フレームワークであるMedDAMを提案する。
MedDAMは特定の画像モダリティに合わせて医療専門家が設計したプロンプトを採用し、堅牢な評価ベンチマークを確立する。
本ベンチマークは,属性レベル検証タスクによる臨床事実性に着目し,MedDAMと他の大規模視覚言語モデルの両方を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:45:31 GMT)
Examining the Source of Defects from a Mechanical Perspective for 3D Anomaly Detection [29.7] 本稿では, 構造的にのみ異常を識別するだけでなく, 異常原因によるより良い異常検出について考察する。
本稿では,3次元異常検出(MC4AD)のための力学補間フレームワークを導入し,各点の内的および外的補正力を生成する。
強調として,産業における3次元異常検出をより包括的に検討し,階層的な品質管理戦略を創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:09:08 GMT)
Seqret: Mining Rule Sets from Event Sequences [29.7] イベントシーケンスデータから条件付きおよび非条件付き依存関係を発見する問題について検討する。
私たちは、$X$と$Y$がシーケンシャルパターンであるような、$X rightarrow Y$という形式の規則を発見します。
本稿では,実際に高品質なルールセットを発見するためのSeqret法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:44:15 GMT)
Rethinking Graph Out-Of-Distribution Generalization: A Learnable Random Walk Perspective [29.6] Out-Of-Distribution (OOD) の一般化は、グラフ上での機械学習において注目を集めている。
不変知識の瞬時に学習可能なランダムウォーク(LRW)の視点を提案する。
本モデルでは,様々な分散シフトの下でグラフOOD一般化を効果的に向上し,3.87%の精度向上が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:58:48 GMT)
Leveraging Automatic CAD Annotations for Supervised Learning in 3D Scene Understanding [29.1] 合成CADモデルの自動検索によって生成されたデータは,教師付き深層学習モデルの訓練において,高品質な基底真理として利用できることを示す。
本結果は,アノテーションのコストを大幅に削減しつつ,モデル性能を向上させる自動3Dアノテーションの可能性を強調した。
3Dシーン理解における将来の研究を支援するため、トレーニングされたモデルとともにSCANnotate++と呼ばれるアノテーションをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:32:38 GMT)
Rethinking Graph Structure Learning in the Era of LLMs [28.9] Large Language and Tree Assistant (LLaTA)は、木に基づくLLMインコンテキスト学習を活用し、トポロジーとテキストの理解を強化する。
10のデータセットに対する大規模な実験は、LLaTAが任意のバックボーンを組み込んだ柔軟性を享受していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:51:10 GMT)
Enhancing Target-unspecific Tasks through a Features Matrix [28.8] 本研究では,ターゲット非固有タスクにおける視覚言語モデルの拡張を目的とした,新しい特徴行列(FM)正規化手法を提案する。
我々の手法は、特徴行列(FM)を形作る一般的な知識を抽出し、活用する。
具体的には、FMは、多種多様な入力のセマンティクスを深く、きめ細かな視点から捉え、本質的な一般的な知識を保ち、過度に適合するリスクを軽減している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:09:07 GMT)
Bridging Lottery Ticket and Grokking: Understanding Grokking from Inner Structure of Networks [27.0] 内部ネットワーク構造がグラッキングに与える影響について検討する。
一般化段階での宝くじの利用は,遅延一般化を著しく減少させることを示す。
グルーク付きチケットは,周期的な重みパターン,有益なグラフ特性を示し,急激な構造変化を呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:21:11 GMT)
HORAE: A Domain-Agnostic Language for Automated Service Regulation [26.9] 本稿では,モデリング(マルチモーダル)ルールの統一仕様言語であるHoreeについて述べる。
私たちは、ルールGPTと呼ばれる細調整された大きな言語モデルをさらに活用することで、Holaeがインテリジェントなサービス規制パイプラインを促進する方法を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:06:46 GMT)
CHARTOM: A Visual Theory-of-Mind Benchmark for Multimodal Large Language Models [26.5] マルチモーダルな大規模言語モデルのためのビジュアル・オブ・ミンド・ベンチマークであるCHARTOMを紹介する。
グラフが与えられたら、言語モデルはチャートを正しく理解するだけでなく、チャートが人間の読者に誤解を招くかどうかを判断する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 19:55:14 GMT)
Egocentric and Exocentric Methods: A Short Survey [25.4] エゴセントリックな視覚は、カメラ装着者の視点からシーンを捉えます。
外見中心の視覚はシーン全体のコンテキストを捉えます。
エゴとエクソビューの併用モデリングは、次世代AIエージェントの開発に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:25:50 GMT)
DiGIT: Multi-Dilated Gated Encoder and Central-Adjacent Region Integrated Decoder for Temporal Action Detection Transformer [25.2] 時間的動作検出のためのクエリベースの検出器の鍵となる制限は、もともと設計されたアーキテクチャのオブジェクト検出への直接適応から生じる。
時間的動作検出変換器(DiGIT)のための多次元ゲートエンコーダと中央隣接領域統合デコーダを提案する。
提案手法では,マルチスケールの変形可能なアテンションとフィードフォワードネットワークからなる既存のエンコーダを,マルチディイルゲートエンコーダに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:17:30 GMT)
Proofs as Explanations: Short Certificates for Reliable Predictions [25.2] 我々は、予測$h(x)=y$がトレーニングデータのサブセット$S'$から成り立つ、説明可能なAIのモデルを考える。
集合 $S'$ of size $d+1$ は正の予測の説明として解放され、実現可能性の仮定の下での予測の正しさの短い証明として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:30:17 GMT)
An Empirical Study of Fuzz Harness Degradation [25.0] 510のオープンソースC/C++プロジェクトのためのハーネスを含む,GoogleのOSS-Fuzz継続的ファジィプラットフォームについて検討する。
ハーネスはファザーとプロジェクトの間のグルーコードなので、プロジェクトの変更に適応する必要があります。
我々の分析では、OSS-Fuzzのプロジェクトにおいて、一貫した全体的なファジィザカバレッジの比率が示され、明示的な更新がなくても、ハーネスのバグフィニング能力の驚くべき長寿が示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:39:20 GMT)
Recent Advances in Federated Learning Driven Large Language Models: A Survey on Architecture, Performance, and Security [25.0] Federated Learning(FL)は、データプライバシを保持し、通信オーバーヘッドを最小限に抑えながら、大規模言語モデル(LLM)を分散的にトレーニングするための有望なパラダイムを提供する。
我々は、摂動に基づく手法、モデル分解、漸進的再学習を含む、連合LLMにおける未学習を可能にする様々な戦略についてレビューする。
本調査では, 現実の展開に向けて, 安全で適応性があり, 高性能なLLMシステムの開発に向けた重要な研究方向を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:11:55 GMT)
An Invitation to Deep Reinforcement Learning [24.8] ターゲット目標を最大化するためにディープニューラルネットワークをトレーニングすることが、マシンラーニングの成功の標準的なレシピになっています。
共通目的として、連合(IoU)、二言語評価(BLEU)スコア、報酬は教師付き学習では最適化できない。
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、未分化の目的を最大化するために、ディープニューラルネットワークを最適化するための有望な代替手段として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:00:01 GMT)
RadioDiff-Inverse: Diffusion Enhanced Bayesian Inverse Estimation for ISAC Radio Map Construction [24.4] 無線地図(RM)は、環境に配慮した通信やセンシングに不可欠であり、位置固有の無線チャネル情報を提供する。
既存のRM構築法は、しばしば正確な環境データと基地局(BS)の場所に依存しており、動的またはプライバシーに敏感な環境では必ずしも利用できない。
本稿では、粗い環境知識とノイズスパース測定の下でのベイズ逆問題としてRM構築を定式化する。
拡散強化ベイズ逆推定フレームワークであるRadioDiff-Inverseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:59:35 GMT)
Unified Attacks to Large Language Model Watermarks: Spoofing and Scrubbing in Unauthorized Knowledge Distillation [23.8] 非許可の知識蒸留における双方向攻撃を可能にする統合フレームワークとして,コントラスト復号型知識蒸留(CDG-KD)を提案する。
提案手法では, 学生モデルと弱透かし参照の出力を比較して, 劣化あるいは増幅された透かしテキストを抽出するために, コントラスト復号を用いる。
本研究は, 頑丈で鍛造不可能な透かし方式の開発において, 重要な必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:21:11 GMT)
Software Development Life Cycle Perspective: A Survey of Benchmarks for Code Large Language Models and Agents [23.5] コード大言語モデル(CodeLLMs)とエージェントは、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクに取り組む上で大きな可能性を示しています。
本稿では,CodeLLMとエージェントの既存のベンチマークを総合的にレビューし,461件の関連論文から181件のベンチマークを調査し分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:39:37 GMT)
Accurate and Efficient Multivariate Time Series Forecasting via Offline Clustering [22.5] セグメンツ(FOCUS)を用いたオフラインクラスタリングによるフォアキャスタの導入
FOCUSは、長距離依存性モデリングを単純化するMTS予測の新しいアプローチである。
最先端の精度を実現し、計算コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:34:06 GMT)
IRNN: Innovation-driven Recurrent Neural Network for Time-Series Data Modeling and Prediction [22.3] 本稿では、時系列データモデリングと予測タスクに適した新しいRNNアーキテクチャであるInnovation-driven RNN(IRNN)を提案する。
KFからRNNへの「革新」の概念の適用により、過去の予測エラーを追加入力信号として採用し、RNNの隠れ状態を更新する。
実世界のベンチマークデータセットの実験から、RNNの様々な形態へのイノベーションの統合は、IRNNの予測精度を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:43:40 GMT)
R1-Reward: Training Multimodal Reward Model Through Stable Reinforcement Learning [22.2] マルチモーダル・リワードモデル(MRM)は、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の性能向上に重要な役割を果たす。
本稿では,既存のRL手法のトレーニング損失,利点推定戦略,報酬設計を改良したStableReinforceアルゴリズムを提案する。
我々の報酬モデルであるR1-Rewardは、このデータセット上でStableReinforceアルゴリズムを使用してトレーニングされ、マルチモーダル報酬モデリングベンチマークのパフォーマンスが大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:39:58 GMT)
A Data-Driven Approach to Enhancing Gravity Models for Trip Demand Prediction [21.4] 本研究では, 地理的, 経済的, 社会的, 旅行的データを統合することにより, 重力モデルを強化するためのデータ駆動型手法を提案する。
機械学習技術を用いることで、変数間のより複雑なインタラクションを処理するために、従来のモデルの能力を拡張します。
その結果、R-2乗法は51.48%改善し、モデルの説明力は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:55:19 GMT)
LiTransProQA: an LLM-based Literary Translation evaluation metric with Professional Question Answering [21.3] LiTransProQA(リトランプロQA)は、文学翻訳評価に特化して設計されたLLMベースの質問応答フレームワークである。
プロの文芸翻訳家や研究者の洞察を融合させ、文学機器、文化理解、権威的な声に焦点を当てている。
評価の結果,文学的な微調整によるXCOMET-XLは限界ゲインを得る一方,LiTransProQAは現在の指標よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:02:01 GMT)
UniSymNet: A Unified Symbolic Network Guided by Transformer [21.2] 非線形バイナリ演算子をネストしたユニタリ演算子に統一する統一記号ネットワークを提案する。
UniSymNetは、高い適合精度、優れたシンボリックソリューションレート、比較的低い表現複雑性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:38:25 GMT)
Distillation of Discrete Diffusion through Dimensional Correlations [21.1] 「ミクチャー」モデルは、拡張性を維持しながら次元相関を扱える。
損失関数により、混合モデルは、次元相関を学習することで、そのような多くのステップの従来のモデルをほんの数ステップに蒸留することができる。
その結果、画像領域と言語領域をまたいだ事前学習した離散拡散モデルの蒸留における提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:03:57 GMT)
Towards Foundation Models and Few-Shot Parameter-Efficient Fine-Tuning for Volumetric Organ Segmentation [20.9] FSEFT(Few-Shot Efficient Fine-Tuning)は、医用画像セグメンテーション基礎モデルに適用するための、新規かつ現実的なシナリオである。
総合的な転写学習実験により, 医用画像分割における基礎モデルの適合性を確認し, 数ショットのシナリオにおいて, 一般的な微調整戦略の限界を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:20:57 GMT)
Active Perception for Tactile Sensing: A Task-Agnostic Attention-Based Approach [20.9] ロボット工学において、アクティブな触覚は重要な研究領域として現れている。
この研究は、部分的に観察可能な環境がもたらす課題に対処するために、TAP(Task-Agnostic Active Perception)を導入している。
設計上、TAPは完全にタスクに依存しず、原則としてあらゆるアクティブな知覚問題に一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:49:26 GMT)
Bi-LSTM based Multi-Agent DRL with Computation-aware Pruning for Agent Twins Migration in Vehicular Embodied AI Networks [20.6] インテリジェントトランスポートでは、大型言語モデルと組み込み人工知能(AI)の組み合わせにより、Vehicular Embodied AI Network(VEAN)が生成される。
VEANでは、自律走行車(AV)が典型的なエージェントであり、局所的な高度なAIアプリケーションは車載型AIエージェントとして定義される。
レイテンシとリソースの制約のため、車載型AIエージェント上で動作するローカルAIアプリケーションとサービスを移行する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:52:26 GMT)
Does Data Contamination Detection Work (Well) for LLMs? A Survey and Evaluation on Detection Assumptions [20.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なベンチマークで優れた性能を示し、汎用的なタスクソルバとしての可能性を示している。
LLMは典型的には大量のデータに基づいて訓練されるため、その評価において重要な関心事はデータ汚染である。
データ汚染検出に関する50の論文を体系的にレビューし、基礎となる仮定を分類し、厳格に検証されたかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:13:37 GMT)
CGTrack: Cascade Gating Network with Hierarchical Feature Aggregation for UAV Tracking [20.1] 本稿では,ネットワーク容量を拡大する明示的かつ暗黙的な手法を組み合わせた新しいUAVトラッカーであるCGTrackを紹介する。
3つの挑戦的なUAV追跡ベンチマークの実験は、CGTrackが高速に動作しながら最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:27:01 GMT)
UncertainSAM: Fast and Efficient Uncertainty Quantification of the Segment Anything Model [19.9] 本稿では,ベイズエントロピーの定式化に基づく理論的動機付けの不確実性定量化モデルを提案する。
この定式化を利用して、軽量なポストホックUQ手法USAMを訓練する。
提案した決定論的USAMは,SA-V,MOSE,ADE20k,DAVIS,COCOデータセットに優れた予測能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:14:23 GMT)
Multi-Modal Molecular Representation Learning via Structure Awareness [19.8] 構造認識に基づくマルチモーダル自己制御分子表現事前学習フレームワーク(MMSA)を提案する。
MMSAは分子間の不変知識を活用することにより、分子グラフ表現を強化する。
MoleculeNetベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しており、平均的なROC-AUC改善はベースラインメソッドよりも1.8%から9.6%まで改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:37:29 GMT)
The Order Effect: Investigating Prompt Sensitivity to Input Order in LLMs [19.8] 大規模言語モデル(LLM)は多様なアプリケーションに不可欠なものである。
信頼性に影響を及ぼす重要な問題は、入力アレンジメントのわずかな変化が不整合または偏りの出力につながる可能性がある、順序感度である。
本稿では,ユーザから内部成分を隠蔽したLCMの順序感度について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:58:59 GMT)
Learn to Think: Bootstrapping LLM Reasoning Capability Through Graph Learning [19.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな成功を収めています。
それらは、訓練のための高い計算コストや複雑な推論問題の解決における制限など、依然として重大な課題に直面している。
より柔軟で適応的な推論機能を実現するために,グラフ学習を活用する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:51:22 GMT)
Attention on Multiword Expressions: A Multilingual Study of BERT-based Models with Regard to Idiomaticity and Microsyntax [19.7] 本研究では,BERTアーキテクチャ(BERTモデル)に基づく細調整エンコーダ専用モデルの2種類のマルチワード表現(MWE)に対する注意パターンを解析する。
我々は、英語、ドイツ語、オランダ語、ポーランド語、ロシア語、ウクライナ語の6つのインド・ヨーロッパ語でモノリンガルモデルとデータセットを利用する。
特に, 意味的タスクに微調整されたモデルでは, より均等な層にわたって, 慣用的な表現に注意を分散させる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:57:56 GMT)
AdaCoT: Rethinking Cross-Lingual Factual Reasoning through Adaptive Chain-of-Thought [19.7] AdaCoT(Adaptive Chain-of-Thought)は多言語の事実推論を強化するフレームワークである。
AdaCoTは、対象言語応答を生成する前に、中間思考言語'の思考プロセスを動的にルーティングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:50:14 GMT)
Unsupervised Multi-modal Feature Alignment for Time Series Representation Learning [19.7] 異なるモダリティから符号化された時系列表現の整合と結合に焦点を当てた革新的なアプローチを導入する。
複数のモーダルから特徴を融合させる従来の手法とは対照的に,提案手法は単一時系列エンコーダを保持することにより,ニューラルアーキテクチャを単純化する。
我々のアプローチは、様々な下流タスクにまたがる既存の最先端のURLメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:15:28 GMT)
RefRef: A Synthetic Dataset and Benchmark for Reconstructing Refractive and Reflective Objects [19.1] RefRefRefデータセットは、3つの異なるバックグラウンドタイプに配置された、さまざまな複雑性を持つ50のオブジェクトで構成されている。
本稿では,ニューラルレンダリングのための正確な光経路を計算するオラクル法と,これらの仮定を回避したアプローチを提案する。
我々はこれらを最先端のいくつかのメソッドと比較し、全てのメソッドがオラクルにかなり遅れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:38:59 GMT)
3D CAVLA: Leveraging Depth and 3D Context to Generalize Vision Language Action Models for Unseen Tasks [19.0] 近年の研究では、RGB画像、言語命令、共同空間制御のマッピングを微調整して学習する大規模視覚言語モデルが実証されている。
本研究では,近年普及しているビジョン・ランゲージ・アクション・モデルにおいて,シーンコンテキストの認識を改善する手法について検討する。
提案モデルである3D-CAVLAは, LIBEROタスクスイート全体の成功率を改善し, 平均成功率98.1$%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:32:40 GMT)
Anymate: A Dataset and Baselines for Learning 3D Object Rigging [19.0] 本稿では,230Kの3Dアセットの大規模データセットと,専門家によるリギングとスキン情報の組み合わせについて述べる。
本稿では,関節,接続性,およびスキンウェイト予測のための3つの逐次モジュールを用いた学習ベースの自動リギングフレームワークを提案する。
我々のモデルは既存の手法を著しく上回り、自動化リギングとスキンニングにおける将来の手法を比較する基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:59:33 GMT)
Combining Abstract Argumentation and Machine Learning for Efficiently Analyzing Low-Level Process Event Streams [18.8] 本稿では,解釈問題に対するデータ/計算効率のよいニューロシンボリックアプローチを提案する。
グリーンAIソリューションの急激な開発の必要性を考えると,この問題に対するデータ/計算効率の高いニューロシンボリックアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:45:07 GMT)
The ML.ENERGY Benchmark: Toward Automated Inference Energy Measurement and Optimization [18.7] エネルギーは、しばしば見落とされ、探索されていない、あるいはMLシステム構築の文脈でよく理解されていない指標である。
本稿では,現実的なサービス環境下での推論エネルギー消費を測定するためのベンチマークスイートとツールであるML.ENERGYベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:27:32 GMT)
Document Image Rectification Bases on Self-Adaptive Multitask Fusion [17.5] 本稿では,SalmRecという自己適応型学習型マルチタスク融合整流ネットワークを提案する。
このネットワークには、幾何学的歪みの知覚を適応的に改善するタスク間特徴集約モジュールが組み込まれている。
また,グローバルタスクとローカルタスクのバランスをとるためのゲーティング機構も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:35:25 GMT)
VIN-NBV: A View Introspection Network for Next-Best-View Selection for Resource-Efficient 3D Reconstruction [17.2] Next Best View (NBV)アルゴリズムは、最小限のリソース、時間、キャプチャ数を使って最適な画像のセットを取得することを目的としている。
本稿では,ビューの再現性向上を直接予測するビューイントロスペクション・ネットワーク(VIN)を提案する。
VIN-NBVは,制約条件で操作した場合,カバレッジベースライン上で30%の動作で復元品質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:54:10 GMT)
ArtRAG: Retrieval-Augmented Generation with Structured Context for Visual Art Understanding [17.0] ArtRAGは、構造化知識と検索強化世代(RAG)を組み合わせた新しいフレームワークである。
推測時には、構造化された検索者が意味的およびトポロジカルなサブグラフを選択して生成をガイドする。
SemArtとArtpediaのデータセットの実験では、ArtRAGがいくつかの高度に訓練されたベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:08:27 GMT)
Tell Me Who Your Students Are: GPT Can Generate Valid Multiple-Choice Questions When Students' (Mis)Understanding Is Hinted [16.4] 本研究の主な目的は、事前学習された大規模言語モデルを用いて、多目的質問(MCQ)を生成する革新的なプロンプト技術であるAnaQuestを開発し、評価することである。
選択項目は、複雑な概念に関する文レベルの主張である。
定式化段階では,学生は自由テキストで対象概念に対するオープンな質問に回答する。要約的評価では,これらの回答を分析し,正しいアサーションと間違ったアサーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:33:55 GMT)
Modeling Multi-Hop Semantic Paths for Recommendation in Heterogeneous Information Networks [16.3] この方法は、様々な種類の実体と関係からなるマルチホップパスに焦点を当てている。
パスの選択、セマンティック表現、アテンションベースの融合という3つの段階を通じて、ユーザの好みをモデル化する。
Amazon-Bookのような実世界のデータセットで実施された実験は、提案手法が既存のレコメンデーションモデルを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:18:34 GMT)
MM-Skin: Enhancing Dermatology Vision-Language Model with an Image-Text Dataset Derived from Textbooks [15.7] 医療ビジョン言語モデル(VLM)は、様々な医療分野における臨床助手として期待されている。
SkinVLは皮膚疾患の正確な解釈のために設計された皮膚科固有のVLMである。
MM-Skinは、最初の大規模マルチモーダル皮膚科学データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:03:47 GMT)
On the Price of Differential Privacy for Spectral Clustering over Stochastic Block Models [15.7] ブロックモデル(SBM)におけるコミュニティ検出のためのプライバシー保護スペクトルクラスタリングについて検討する。
具体的には、エッジディファレンシャルプライバシ(DP)に着目し、コミュニティリカバリのためのプライベートアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:34:56 GMT)
Learning an Adaptive and View-Invariant Vision Transformer for Real-Time UAV Tracking [15.6] AVTrackは,リアルタイムなUAV追跡のための変圧器ブロックを選択的に活性化するアダプティブフレームワークである。
視角の極端な変化に伴う課題に対処するために,相互情報(MI)を用いたビュー不変表現を提案する。
AVTrack-MDと呼ばれる新しいMIベースの多教師知識蒸留(MD)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:13:54 GMT)
Generative Discovery of Partial Differential Equations by Learning from Math Handbooks [15.2] 本研究は, 数学的ハンドブックに文書化された既存のPDEを組み込んで, 発見プロセスを容易にする知識ガイド型アプローチを提案する。
このフレームワークは、特に複雑な時間微分や複雑な空間項を含む場合において、高い精度と計算効率で様々なPDEフォームを復元することができる。
特に、これまで報告されていなかったPDEが、破壊に向かって伝播する強い非線形表面重力波を支配下に置くことに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:09:21 GMT)
Generalizable Sleep Staging via Multi-Level Domain Alignment [14.8] 本稿では、自動睡眠ステージングにドメイン一般化を導入し、一般化可能な睡眠ステージングの課題を提案する。
既存の領域一般化手法に着想を得て,機能アライメントの考え方を採用し,SleepDGと呼ばれるフレームワークを提案する。
SleepDGは5つの公開データセットで検証され、最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:19:21 GMT)
MERGE$^3$: Efficient Evolutionary Merging on Consumer-grade GPUs [14.8] MERGE$3$は、単一のGPU上での進化的マージを可能にする効率的なフレームワークである。
MerGE$3$は、評価のためのデータセットの削減、アイテム応答理論(IRT)を用いたモデル能力の推定、IRTベースのパフォーマンス推定器による最適なマージの進化によってこれを達成します。
提案手法は,言語間の知識を変換し,計算オーバーヘッドを大幅に低減した,最先端の多言語・多言語統合を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:38:05 GMT)
SRA-MCTS: Self-driven Reasoning Augmentation with Monte Carlo Tree Search for Code Generation [14.8] 大規模な言語モデルは、単純なコード生成タスクでは例外的なパフォーマンスを示しますが、複雑な問題に対処する上での課題に直面します。
本稿では,高品質な中間推論経路を自律的に生成するモデルであるSRA-MCTSを提案する。
我々の手法は、追加の監督を必要とせず、モデル自体を通して完全に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:24:54 GMT)
Cost-Effective, Low Latency Vector Search with Azure Cosmos DB [14.8] Azure Cosmos DBのようなクラウドネイティブな運用データベース内に,スケーラブルで高性能で費用効率の高いベクトル検索システムを構築することができる,と私たちは主張する。
このシステムは、既存のインデックスツリーに格納されたパーティション毎に単一のベクトルインデックスを使用し、基礎となるデータと同期する。
1000万のベクトルにまたがるインデックスよりも20msのクエリレイテンシをサポートし、更新のリコールが安定しており、DiskやPineconeのサーバレスエンタープライズ製品と比較して、クエリコストが約15倍と41倍低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:53:59 GMT)
Advancing Finite-Length Quantum Error Correction Using Generalized Bicycle Codes [14.6] 一般化自転車符号(GB符号)は、実用的な復号機能を備えた量子誤り訂正符号の有望なクラスとして登場した。
GB符号は有限長設定における誤り訂正性能が同等か優れていることを示す。
我々は、量子タナー符号や単一パリティチェック製品符号など、他の主要な量子コード族に対してGB符号を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:08:02 GMT)
Is your multimodal large language model a good science tutor? [14.5] MLLM(Multimodal large language model)は、科学的推論タスクにおける優れた性能を示す。
本研究では,MLLMを総合的な教育用ルーブリックとシミュレートされた学生モデルを用いて,理科講師として評価する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:38:23 GMT)
Moneros Decentralized P2P Exchanges: Functionality, Adoption, and Privacy Risks [14.2] 分散取引所(DEX)はピアツーピア(P2P)ネットワークを活用し、安全で匿名の資産取引を約束する。
これらのプラットフォームは一般にピアツーピア(P2P)ネットワークを活用し、安全で匿名の資産取引を約束する。
本稿では,モネロ生態系における分散ピアツーピア交換の現況の早期体系化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:32:20 GMT)
Adapting a Segmentation Foundation Model for Medical Image Classification [13.7] 医療画像分類のためのSegment Anything Model (SAM) を適用するための新しいフレームワークを提案する。
まず、SAM画像エンコーダを特徴抽出器として利用し、セグメント化に基づく特徴量をキャプチャする。
次に,特徴写像に対する空間的局所的な注意重みを計算するための,空間的局所化チャネル注意(SLCA)機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:51:51 GMT)
MonoCoP: Chain-of-Prediction for Monocular 3D Object Detection [13.6] 提案するMonoCoPは,3つのキー設計により3次元特性を逐次的かつ条件的に予測する。
追加のデータを必要とせずに、KITTIのリーダーボード上での最先端(SoTA)パフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 22:42:13 GMT)
DaringFed: A Dynamic Bayesian Persuasion Pricing for Online Federated Learning under Two-sided Incomplete Information [13.4] オンラインフェデレートラーニング(オンラインフェデレーションラーニング、英: Online Federated Learning、OFL)は、ランダムに到着するクライアントごとにパラメータアグリゲーションを順次実行するリアルタイム学習パラダイムである。
OFLへの参加を動機付けるためには、トレーニングリソースの消費を相殺するための適切なインセンティブを提供することが不可欠である。
我々は,オンライン・フェデレート・ラーニング(DaringFed)のための新しい動的ベイズ的説得価格をTIIの下で設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:24:21 GMT)
Steering Large Language Models with Register Analysis for Arbitrary Style Transfer [13.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なスタイルでテキストを書き換える強力な能力を示している。
本稿では,LLMを誘導するレジスタ解析に基づくプロンプト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:10:07 GMT)
Threshold Modulation for Online Test-Time Adaptation of Spiking Neural Networks [13.1] ニューロモルフィックチップにデプロイされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、異なるシナリオでエッジデバイスに効率的なソリューションを提供する。
オンラインテストタイム適応(OTTA)は、ソースデータやラベル付きターゲットサンプルを必要とせずに、モデルが新しいデータ分布に適応できるようにすることで、有望なソリューションを提供する。
既存のOTTA法は主に従来のニューラルネットワーク用に設計されており、SNNには適していない。
本稿では,分散シフト下でのモデル一般化の促進を目的とした,低消費電力でニューロモルフィックなチップフレンドリーなオンラインテストタイム適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:51:13 GMT)
Harnessing LLMs Explanations to Boost Surrogate Models in Tabular Data Classification [13.1] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なタスクを解く際、顕著な能力を示している。
既存の LLM ベースの手法は、高いリソース要求、準最適実演選択、限定的な解釈可能性に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:57:39 GMT)
Prompting Large Language Models for Training-Free Non-Intrusive Load Monitoring [13.0] 非負荷モニタリングは、家庭の電力消費を個別のアプライアンス利用に集約することを目的としている。
深層学習はNILMを進歩させたが、ラベル付きデータへの依存、一般化の制限、解釈可能性の欠如によって制限されている。
In-context Learningを用いた大規模言語モデルを活用した,最初のプロンプトベースのNILMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:35:11 GMT)
Mixed Text Recognition with Efficient Parameter Fine-Tuning and Transformer [13.0] 本稿では,事前学習したOCR変換器に基づくパラメータ効率の高いハイブリッドテキストスポッティング手法であるDLoRA-TrOCRを提案する。
重み分解されたDoRAモジュールを画像エンコーダに、LoRAモジュールをテキストデコーダに埋め込むことで、様々な下流タスクを効率的に微調整することができる。
実験により,提案したDLoRA-TrOCRは,手書き,印刷,ストリートテキストを混合した複雑なシーン認識において,他のパラメータ効率の高い微調整手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:14:25 GMT)
Predicting Diabetic Macular Edema Treatment Responses Using OCT: Dataset and Methods of APTOS Competition [12.6] 2021年に第2回アジア太平洋眼科学会(APTOS)ビッグデータコンペティションを開催した。
このコンペティションは,眼底CT画像を用いたVEGF治療効果の予測精度の向上に焦点を当てた。
本稿では,コンペティションの構造,データセット,リードメソッド,評価指標について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:12:05 GMT)
See What I Mean? CUE: A Cognitive Model of Understanding Explanations [12.2] 本稿では,説明の認知的理解モデルを提案する。
調査では、視覚障害者のタスクパフォーマンスに匹敵するが、信頼性や努力は低いことがわかった。
我々は,(1)説明理解のための形式化された認知モデル,(2)人間中心の説明特性の総合的定義,(3)アクセシブルなユーザカスタマイズ型XAIを動機づけた実証的証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 22:05:20 GMT)
Local Non-Hermitian Hamiltonian Formalism for Dissipative Fermionic Systems and Loss-Induced Population Increase in Fermi Superfluids [12.1] 本稿では,各モードにおける損失過程を局所的に記述する,局所的NHHフォーマリズムというフレームワークを提案する。
局所的なNHH形式は、散逸性フェルミオン系における非エルミート物理学の研究に便利なフレームワークも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:23:05 GMT)
How to build the best medical image segmentation algorithm using foundation models: a comprehensive empirical study with Segment Anything Model [12.1] この研究は、様々なバックボーンアーキテクチャ、モデルコンポーネント、および18の組み合わせにわたる微調整アルゴリズムによる既存の微調整戦略をまとめたものである。
一般的な放射線学のモダリティを網羅した17のデータセットで評価した。
コードとMRI特有の微調整ウェイトをリリースし、元のSAMよりも一貫して優れた性能を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:15:51 GMT)
Graph-based Online Monitoring of Train Driver States via Facial and Skeletal Features [11.8] ドライバーの疲労は鉄道の安全にとって大きな課題となり、デッドマンスイッチのような従来のシステムは、限定的で基本的な警告チェックを提供する。
本研究では,DGNN(Directed-Graph Neural Network)をカスタマイズしたオンライン行動監視システムを用いて,運転者の状態を3つのカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:06:19 GMT)
Semantic-Space-Intervened Diffusive Alignment for Visual Classification [11.6] クロスモーダルアライメントは視覚的分類を改善する効果的なアプローチである。
本稿では,セマンティック空間間微分アライメント法(SeDA)を提案する。
実験結果から,SeDAはクロスモーダルな特徴アライメントを実現し,既存手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:41:23 GMT)
Unilogit: Robust Machine Unlearning for LLMs Using Uniform-Target Self-Distillation [11.5] 本稿では、大規模言語モデルにおける機械学習のための新しい自己蒸留手法Unilogitを紹介する。
Unilogitはターゲットトークンの均一な確率を達成するためにターゲットロジットを動的に調整する。
公開ベンチマークと社内Eコマースデータセットの実験は、Unilogitが目標を忘れたり維持したりする際の優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:19:09 GMT)
Tweedie Regression for Video Recommendation System [11.4] ビデオレコメンデーションサービスでは、ビデオ・オン・デマンド(VOD)の目的は、単にクリックを奨励するだけでなく、ユーザーが真の興味を見出すよう誘導することにも及び、視聴時間の増加につながっている。
本研究は、ユーザ視聴時間による収益の最大化に着目し、分類から回帰への問題を再定義することでこの問題に対処する。
推奨に肯定的なラベルがないため、この研究はTweedie Loss Functionを導入し、これは従来の平均二乗誤差よりもこのシナリオに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 21:27:59 GMT)
MAISY: Motion-Aware Image SYnthesis for Medical Image Motion Correction [11.2] 本研究では、まず動きを特徴付ける動き認識画像合成法(MAISY)を提案する。
胸部CTおよび頭部CTを用いた実験では、我々のモデルは最先端のモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:03:12 GMT)
Understanding Stragglers in Large Model Training Using What-if Analysis [11.1] 大規模言語モデル(LLM)トレーニングは、今日では最も要求の多い分散計算の1つである。
このようなワークロードパターンは、少ない遅い作業者によってトレーニングを中断できるストラグラーの影響を受けやすくする。
本研究の目的は, ByteDance トレーニングクラスタから収集した5ヶ月のトレースを用いて, LLM トレーニングにおけるストラグラー問題に関する総合的研究を行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:24:24 GMT)
Learning Music Audio Representations With Limited Data [10.8] 限定データ学習体制下での複数の音楽音響表現モデルの挙動について検討する。
さまざまなアーキテクチャ、トレーニングパラダイム、入力期間を持つ音楽モデルを検討し、5～8000分に及ぶデータ収集をトレーニングする。
様々な音楽情報検索タスクにおける学習表現を評価し,その雑音に対する頑健さを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:39:53 GMT)
Quantum Teleportation in Non-equilibrium Environments and Fixed-point Fidelity [10.8] 温度や化学ポテンシャルの異なる非平衡環境における量子テレポーテーションについて検討する。
固定点の忠実度をテレポーテーションと呼ぶが、特に固定点の忠実度は2つの歪んだ量子ビットと非平衡環境を組み合わせることで向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:55:47 GMT)
LUT Tensor Core: A Software-Hardware Co-Design for LUT-Based Low-Bit LLM Inference [10.6] 混合精度の一般行列乗算は批判的だが未探索の演算である。
現在のハードウェアはmpGEMMをネイティブにサポートしていないため、非効率なdequantizationベースの実装につながっている。
低ビットLLM推論に最適化されたソフトウェアとハードウェアの共同設計ソリューションであるLUT Coreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:23:50 GMT)
Rainbow Delay Compensation: A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Mitigating Delayed Observation [10.5] 実世界のマルチエージェントシステムでは、観測遅延はユビキタスであり、エージェントが環境の真の状態に基づいて決定を下すのを防ぐ。
遅延特性の異なるこれらの離散観測成分は、マルチエージェント強化学習において重要な課題である。
まず、分散化された個別遅延部分観測可能決定プロセス(DSID-POMDP)を標準のDec-POMDPを拡張して定式化する。
次に、個々の遅延に対処するためのRainbow Delay Compensation (RDC)フレームワークを提案し、構成モジュールの実装を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:54:59 GMT)
Initialization and training of matrix product state probabilistic models [10.4] 勾配降下を用いたランダムな行列積状態の学習における共通故障モードについて検討する。
トレーニングされたMPSモデルは境界点間の強い相互作用を正確に予測しない。
トレーニング失敗を克服するための2つの補完戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:39:25 GMT)
Convergence of Decentralized Stochastic Subgradient-based Methods for Nonsmooth Nonconvex functions [10.3] 本稿では,分散化サブ段階の手法を統一する汎用フレームワークを提案する。
我々は、よく認識された分散的な下位段階の手法に対する収束保証を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:16:13 GMT)
FlowHFT: Flow Policy Induced Optimal High-Frequency Trading under Diverse Market Conditions [10.3] 高周波トレーディング(英: high- frequency trading、HFT)は、市場状態を継続的に監視し、入札を行い、ミリ秒の速度で注文を求める投資戦略である。
従来のHFTアプローチは、過去のデータとモデルに適合し、将来の市場状態も同様のパターンに従うと仮定する。
本稿では,フローマッチングポリシーに基づく新しい模倣学習フレームワークであるFlowHFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:58:14 GMT)
Autoencoder-Based Hybrid Replay for Class-Incremental Learning [10.1] クラスインクリメンタルラーニング(CIL)では、タスクの混乱と忘れを緩和するために効果的なインクリメンタルラーニング戦略が不可欠である。
本稿では,新しいハイブリット・オートエンコーダ(HAE)を活用して圧縮機として機能する,オートエンコーダベースのハイブリッド・リプレイ(AHR)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:59:12 GMT)
Sparsification Under Siege: Defending Against Poisoning Attacks in Communication-Efficient Federated Learning [10.0] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを保持しながら、分散クライアント間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
通信効率と毒殺攻撃に対する脆弱性において、大きな課題に直面している。
スパースインデックスマスク検査とモデル更新符号類似性分析を統合した,新しいフェデレート学習フレームワークFLAREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:27:29 GMT)
Human-in-the-Loop AI for HVAC Management Enhancing Comfort and Energy Efficiency [10.0] HVACの性能を最適化するHuman-in-the-Loop(HITL)人工知能フレームワークを提案する。
生活水準や快適度に関する事前定義された情報を必要とする従来のシステムとは異なり、我々のアプローチは進行中のユーザ入力に基づいて学習し、適応する。
占有予測モデルと強化学習を統合することにより、運用効率を改善し、電力市場のダイナミクスに合わせてエネルギーコストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:23:37 GMT)
Pretraining a Shared Q-Network for Data-Efficient Offline Reinforcement Learning [10.0] オフライン強化学習(RL)は、静的データセットからポリシーを学習することを目的としている。
オフラインRLにおけるデータ効率を向上させるために,$Q$-networkの機能を初期化するためのプラグアンドプレイ事前学習手法を提案する。
本手法は,D4RLとExoRLのベンチマークを用いて,データ品質とデータ分布の異なるデータ効率のオフラインRLを大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:26:01 GMT)
Quantum State Preparation via Large-Language-Model-Driven Evolution [9.9] 変動量子アルゴリズムにおける従来の回路の剛性,拡張性,および専門家依存を克服するための,量子回路設計のための自動フレームワークを提案する。
当社のアプローチでは,スケーラビリティとシステムサイズ非依存の変分パラメータをスクラッチから完全に分離した,ハードウェア効率の良いアンセットを自律的に発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:00:02 GMT)
PR2: Peephole Raw Pointer Rewriting with LLMs for Translating C to Safer Rust [9.9] 本稿では,個々の関数の生ポインタを,適切なRustデータ構造に引き上げる,ピープホール生ポインタ書き換え手法を提案する。
PR2は28の現実世界のCプロジェクト間で13.22%のローカルな生ポインタをうまく除去する。
PR2はプロジェクトの変換を平均5.44時間で完了し、平均コストは1.46ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:32:08 GMT)
From Pixels to Perception: Interpretable Predictions via Instance-wise Grouped Feature Selection [9.8] 本稿では,入力画像のインスタンスワイドスペーシングにより,本質的に解釈可能な予測を行う手法を提案する。
空間化と人間の知覚を一致させるために,意味的に意味のあるピクセル領域の空間におけるマスキングを学習する。
半合成および自然な画像データセットに実証的に示し、我々の本質的に解釈可能な分類器は、最先端のベンチマークよりも有意義で人間の理解可能な予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:34:11 GMT)
Noise-Consistent Siamese-Diffusion for Medical Image Synthesis and Segmentation [9.8] 本稿では,Mask-Diffusion と Image-Diffusion を組み合わせた新しい2成分モデルであるSiamese-Diffusionを紹介する。
トレーニング中、これらのコンポーネント間でノイズ一貫性損失を導入し、マスク拡散の形態的忠実度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:07:27 GMT)
Fast Differentiable Modal Simulation of Non-linear Strings, Membranes, and Plates [9.5] 逆モデリング実験により, テンション, 剛性, 幾何などの物理パラメータを復元できることが実証された。
コードはオープンソースとしてリリースされ、様々な物理的モデリングと音声合成における将来の研究と応用をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:28:36 GMT)
A novel Neural-ODE model for the state of health estimation of lithium-ion battery using charging curve [9.4] リチウムイオン電池(LIB)の健康状態(SOH)は、電気自動車の安全で信頼性の高い運転を保証するために重要である。
本稿では、一般化を改善するために、LIBのSOHを推定するためのデータ駆動型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:40:55 GMT)
FF-PNet: A Pyramid Network Based on Feature and Field for Brain Image Registration [9.4] 特徴および変形場(FF-PNet)に基づく新しいピラミッド登録ネットワークを構築する。
粗い特徴抽出のために, 微細な画像変形のための残留特徴融合モジュール (RFFM) を設計し, 残留変形場融合モジュール (RDFFM) を提案する。
これら2つのモジュールの並列操作により、モデルは複雑な画像の変形を効果的に処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:41:16 GMT)
Towards a Unified Representation Evaluation Framework Beyond Downstream Tasks [9.4] モデル表現における情報性、等分散、不変性、および要因の分散を定量化するための標準化されたプロトコルを導入する。
類似のダウンストリーム性能を持つモデルからの表現は、これらの属性に関して、かなり異なる振る舞いをすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:58:52 GMT)
DFEN: Dual Feature Equalization Network for Medical Image Segmentation [9.1] 本稿では,Swin TransformerとConvolutional Neural Networkのハイブリッドアーキテクチャに基づく二重特徴等化ネットワークを提案する。
Swin Transformerはエンコーダとデコーダの両方として利用され、これによりモデルが長距離依存や空間的相関をキャプチャする能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:38:43 GMT)
kFuse: A novel density based agglomerative clustering [9.1] 本稿では,kFuseと呼ばれる密度に基づく凝集クラスタリング手法を提案する。
kFuse は,(1) 自然近傍におけるサブクラスタ分割,(2) 隣接するサンプルと最短距離の計算によるサブクラスタ間の境界接続の決定,(3) 平均密度と分散の計算によるサブクラスタ間の密度類似性の評価,の4つの重要な構成要素から構成される。
合成と実世界の両方のデータセットの実験結果から、kFuseの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:11:04 GMT)
Fusion-PSRO: Nash Policy Fusion for Policy Space Response Oracles [8.7] Fusion-PSROはNash Policy Fusionを採用し、Best Responseトレーニングのための新しいポリシーを初期化している。
ナッシュ・ポリシー・フュージョン(Nash Policy Fusion)は、現在のMeta-NEの探索を開始する暗黙の指針となる政策である。
過去のポリシーの重み付けされた移動平均を洞察的に捉え、各イテレーションのMeta-NEに基づいて、これらの重みを動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:38:16 GMT)
JustinANN: Realistic Test Generation for Java Programs Driven by Annotations [8.6] 我々は,Javaプログラムのテストケースを生成する柔軟でスケーラブルなツールであるJustinANNを提案する。
私たちのアプローチは、要件ドメインの境界内と外部でテストデータを生成するのが簡単です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:31:46 GMT)
Dual-level Fuzzy Learning with Patch Guidance for Image Ordinal Regression [8.5] 通常の回帰は、オブジェクトを順序付けられたクラスに割り当てることで、回帰と分類を橋渡しする。
現在のアプローチは、画像レベルの順序ラベルのみの可用性によって制限されている。
本稿では,DFPG という名称の Patch Guidance フレームワークによる2段階ファジィ学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:01:14 GMT)
FIC-TSC: Learning Time Series Classification with Fisher Information Constraint [8.4] 時系列データを分析することは、経済学、オンラインマーケットプレース、人間の医療など、幅広い分野のアプリケーションに不可欠である。
時系列データは、しばしばトレーニングとテストセットの間のドメインシフトに悩まされ、分類性能が劇的に低下する。
我々は、フィッシャー情報を制約として利用する時系列分類のためのトレーニングフレームワーク、textitFIC-TSCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:13:27 GMT)
Computationally Efficient Diffusion Models in Medical Imaging: A Comprehensive Review [8.3] 拡散モデルはコンピュータビジョンにおいて強力なアプローチとして登場し、生成人工知能の分野で顕著な性能を示した。
本稿では,拡散モデルの最新の進歩を,DPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model),LDM(Latent Diffusion Model),WDM(Wavelet Diffusion Model)の3つの主要なモデルに分類する。
これらのモデルが医療画像において重要な役割を担い、高速で信頼性があり、高品質な医療画像を生成することは、異常や疾患の診断の正確な分析に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:56:04 GMT)
S2MNet: Speckle-To-Mesh Net for Three-Dimensional Cardiac Morphology Reconstruction via Echocardiogram [8.3] ほとんどの臨床心エコー図は2次元像のみを提供し、3次元の心臓解剖と機能を完全に評価する能力を制限する。
本研究では,日常的に取得した2次元心エコー図の6つのスライスを統合することで,連続的かつ高忠実な3次元心臓モデルを再構築する深層学習フレームワークS2MNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:56:48 GMT)
Adaptive Gradient Clipping for Robust Federated Learning [8.3] 本稿では,適応型クリッピング戦略である適応ロバストクリッピング(ARC)を提案し,入力勾配に基づいて動的にクリッピング閾値を調整する。
ARCは、特に高度に異質で対向的な設定において、ロバスト性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:46:34 GMT)
CogniSNN: A First Exploration to Random Graph Architecture based Spiking Neural Networks with Enhanced Expandability and Neuroplasticity [8.2] 本稿では,ランダムグラフアーキテクチャ(RGA)を用いたニューラルネットワーク(SNN)の新しいモデリングパラダイムを開発する。
We improve the expansionability and neuroplasticity of CogniSNN by introduced a modified spiking residual neural node (ResNode)
実験により、ResNodeを再設計したCogniSNNは、より少ないパラメータを持つニューロモルフィックデータセットにおいて顕著に機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:21:23 GMT)
Timestamp Manipulation: Timestamp-based Nakamoto-style Blockchains are Vulnerable [8.2] タイムスタンプベースの中本型ブロックチェーンのセキュリティを脅かす2つの高度な攻撃戦略を導入する。
これらの攻撃は、タイムスタンプ操作やフォーク選択ルールの脆弱性を利用して、ブロックチェーンの公正性とインセンティブメカニズムを不可逆的に不安定にする。
分析の結果,SUUMの敵はUUMとRUMの双方に対して不当な報酬の優位性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, 09 May 2025 08:08:21 GMT)
BM-PAW: A Profitable Mining Attack in the PoW-based Blockchain System [8.2] 我々はBM-PAWと呼ばれる新しい鉱業戦略を導入し、攻撃者と標的プールの両方に優れた報奨を与える。
本稿では,これらの新たなプール攻撃を緩和するための実践的対策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:37:44 GMT)
A rigorous introduction to linear models [8.0] この本は線形モデルとその背後にある理論について紹介することを目的としている。
機械学習では、出力は通常入力の非線形関数である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:43:19 GMT)
Crash Severity Risk Modeling Strategies under Data Imbalance [8.0] 本研究では,大型車両を含む作業区域における事故重大度リスクモデリング戦略について検討した。
2014年から2018年にかけて、サウスカロライナのワークゾーンで大型車両を含む事故データを利用した。
発見はLSとHS予測の相違を強調しており、クラス不均衡と機能の重複によるHSクラッシュの精度は低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:49:10 GMT)
Estimating Quality in Therapeutic Conversations: A Multi-Dimensional Natural Language Processing Framework [7.9] 患者とセラピストの関わりは治療の成功の重要な決定要因である。
テキストの書き起こしに基づくカウンセリングセッションにおけるエンゲージメント品質を客観的に分類する多次元自然言語処理(NLP)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:03:14 GMT)
VLATest: Testing and Evaluating Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation [7.9] 本稿では,VLAモデルをテストするロボット操作シーンを生成するファジィフレームワークであるVLATestを紹介する。
VLATestに基づいて,7つの代表的なVLAモデルの性能評価実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:56:21 GMT)
Multimodal Integrated Knowledge Transfer to Large Language Models through Preference Optimization with Biomedical Applications [7.8] MINT(Multimodal Integrated kNowledge Transfer)は、マルチモーダルバイオメディカルデータから、非モーダルな大規模デコーダモデルとドメイン固有の決定パターンを整合させるフレームワークである。
MINTは、高品質なマルチモーダルデータに基づいてトレーニングされた上流マルチモーダル機械学習(MML)モデルを利用して、ドメイン固有の洞察を下流のテキストオンリーまたはイメージオンリーのモデルに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:28:41 GMT)
RWKV-X: A Linear Complexity Hybrid Language Model [7.7] RWKV-Xは,短距離モデリングのためのRWKVの効率性と,長距離コンテキストをキャプチャする疎注意機構を組み合わせた,新しいハイブリッドアーキテクチャである。
RWKV-Xは,64Kパスキー検索ベンチマークにおいて,64K-tokenシーケンスで連続的に事前訓練された場合,ほぼ完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:59:15 GMT)
Inference-friendly Graph Compression for Graph Neural Networks [7.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ解析において有望な性能を示した。
本稿では、GNNの推論を高速化するために、IFGC(inference- friendly graph compression)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:06:21 GMT)
Sparse Attention Remapping with Clustering for Efficient LLM Decoding on PIM [7.7] トランスフォーマーベースのモデルは現代の機械学習の基礎であるが、その実行はメモリシステムに大きな圧力をかける。
プロセッシング・イン・メモリ(PIM)アーキテクチャは、メモリ近傍で高い内部帯域幅と計算並列性を提供する、有望なソリューションである。
現在のPIM設計は、主に、KVキャッシュスパーシリティ技術によって導入された動的で不規則なアクセスパターンに対処するために最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:17:05 GMT)
Learning-Augmented Algorithms for Boolean Satisfiability [7.6] 古典的ブール満足度(SAT)決定と最適化問題を2種類のアドバイスを用いて検討する。
Subsetアドバイスは最適な代入から変数のランダムな$epsilon$区切りを提供するが、ラベルアドバイス”は最適な代入ですべての変数に対してノイズの多い予測を提供する。
最適化問題に対して、$alpha$-approximationアルゴリズムを用いて、サブセットアドバイスをブラックボックス方式で組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:54:34 GMT)
Directed-CP: Directed Collaborative Perception for Connected and Autonomous Vehicles via Proactive Attention [7.6] 提案するDirect-CPは,特定の方向でCPを改善することを目的とした,プロアクティブで方向対応のCPシステムである。
我々のキーとなる考え方は、エゴ車両が関心のある方向を積極的に信号し、その注意を調整し、局所的な方向CP性能を向上させることである。
本手法は,3次元物体検出作業における最先端手法よりも,関心方向における局所的知覚精度19.8%,全体的知覚精度2.5%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:15:50 GMT)
Foundation Models For Seismic Data Processing: An Extensive Review [7.5] 自然画像基礎モデルの3つの地震処理タスクへの適用について検討する。
プレトレーニング技術やニューラルネットワークアーキテクチャなどの異なるモデル特性が性能と効率に与える影響を評価する。
単一の地震モデルを提案するのではなく、様々な自然画像基盤モデルについて批判的に検討し、今後の探査に期待できる候補をいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:38:47 GMT)
A 3D pocket-aware and evolutionary conserved interaction guided diffusion model for molecular optimization [7.3] 我々は,足場装飾による分子最適化のための新しい3次元ターゲット認識拡散モデルDiffDecipを開発した。
モデル性能から,DiffDecipは,タンパク質ポケット内の高保存残基と非共有結合性を形成することにより,分子最適化におけるDiffDecよりも高い親和性を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:33:45 GMT)
From Models to Network Topologies: A Topology Inference Attack in Decentralized Federated Learning [7.2] この研究は、新しいトポロジ推論攻撃を提案することによって、DFLトポロジの隠れたリスクを明らかにする。
トポロジ推論攻撃の分類を導入し、攻撃者の能力と知識によって分類する。
その結果、各ノードのモデルのみを分析してDFLトポロジを正確に推定できることが示され、DFLシステムにおける重要なプライバシーリスクが浮き彫りにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:49:26 GMT)
Photovoltaic Defect Image Generator with Boundary Alignment Smoothing Constraint for Domain Shift Mitigation [7.2] 安定拡散(SD)に基づく太陽光発電用欠陥画像生成装置PDIGを提案する。
PDIGは、大規模データセットから学んだ強力な事前情報を活用して、限られたデータの下で生成品質を向上させる。
本手法はFrechet Inception Distance(FID)を第2のベスト法よりも19.16ポイント向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:16:42 GMT)
Dome-DETR: DETR with Density-Oriented Feature-Query Manipulation for Efficient Tiny Object Detection [7.2] Dome-DETRは、高効率Tinyオブジェクト検出のための密度指向の特徴クエリ操作を備えた新しいフレームワークである。
最先端のパフォーマンス(AI-TOD-V2では+3.3 AP、VisDroneでは+2.5 AP)を実現し、計算の複雑さとコンパクトなモデルサイズを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:44:06 GMT)
Multi-Agent Systems for Robotic Autonomy with LLMs [7.1] このフレームワークには、タスクアナリスト、ロボットデザイナ、強化学習デザイナの3つのコアエージェントが含まれている。
提案システムでは,適切なタスク入力が提供された場合に,制御戦略で実現可能なロボットを設計できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:52:37 GMT)
Remote Rowhammer Attack using Adversarial Observations on Federated Learning Clients [7.0] フェデレートラーニング(FL)は、多数の並列エージェント間で同時グローバルラーニングの可能性を秘めている。
中心となるのは、FLがスパース勾配更新とリモートダイレクトメモリアクセスを中央サーバで実行する機能である。
ここでは、サーバ内の頻繁なメモリ更新につながる特定のクライアントを攻撃することにより、サーバメモリに対するローハンマー攻撃をリモートで開始できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:27:17 GMT)
Designing Adaptive User Interfaces for mHealth Applications Targeting Chronic Disease: A User-Centered Approach [7.0] モバイルヘルス(mHealth)の応用は、慢性疾患の自己管理を支援する大きな可能性を示している。
これらは、エンゲージメントが低く、アクセシビリティが制限され、長期の順守が不十分なため、未使用のままである。
本稿では,mHealth アプリケーションのための動作可能な適応ユーザインタフェース (AUI) を開発し,検証するための2段階の研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:34:57 GMT)
Crowding Out The Noise: Algorithmic Collective Action Under Differential Privacy [7.0] 本研究では,DPSGDの使用が学習プロセスに影響を与える集団の能力にどのように影響するかを検討する。
その結果, 差分プライバシーは個々のデータの保護に寄与するが, 効果的なアルゴリズム的集団行動の課題がもたらされることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:55:12 GMT)
The Application of Deep Learning for Lymph Node Segmentation: A Systematic Review [7.0] ディープラーニング技術の導入は、リンパ節画像解析の精度を向上させる新たな可能性を提供する。
進歩にもかかわらず、リンパ節の形状の多様性、正確にラベル付けされたデータセットの不足、堅牢で一般化可能な方法の不十分な開発といった課題に直面している。
本研究は, マルチモーダル融合技術, 伝達学習, 大規模事前学習モデルの適用など, 今後の研究の方向性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:17:00 GMT)
Pretraining with Random Noise for Fast and Robust Learning without Weight Transport [6.9] ランダムノイズを伴う事前学習ニューラルネットワークは、学習効率を向上し、重量輸送を伴わない一般化能力も向上することを示す。
ランダムノイズとデータの両方による連続的なトレーニングは、データのみによるトレーニングよりもシナプス的なフィードバックに近い重みをもたらす。
この事前正規化により、ネットワークは低ランクの単純な解を学習でき、その後の訓練における一般化損失を減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:35:29 GMT)
A High-Dimensional Feature Selection Algorithm Based on Multiobjective Differential Evolution [6.9] 多目的特徴選択は、最も差別的な特徴部分集合を決定する。
提案手法は,最先端の多目的特徴選択手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:02:49 GMT)
CAPE: Context-Aware Prompt Perturbation Mechanism with Differential Privacy [6.9] 既存のソリューションは、そのようなリスクを軽減するためにプライバシー強化技術に依存している。
差分プライバシーに基づく文脈認識型プロンプト機構であるCapeを提案する。
トークンの類似性をよりよくキャプチャするハイブリッドユーティリティ関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:54:07 GMT)
End-to-End Driving via Self-Supervised Imitation Learning Using Camera and LiDAR Data [6.8] 本論文は,E2E運転のための自己教師付き模倣学習(SSIL)として,最初の完全自己教師型学習フレームワークを提案する。
SSILは、駆動コマンドデータまたは事前訓練されたモデルを使用して、E2E駆動ネットワークを即時学習することができる。
本稿では,2つのE2E駆動ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:55:14 GMT)
Challenging GPU Dominance: When CPUs Outperform for On-Device LLM Inference [6.8] 我々は、CPUのみの構成で毎秒17トークンを実現し、GPUアクセラレーションによって得られた毎秒12.8トークンを超えることを示す。
この逆直感的な結果の要因を分析し,GPUメモリ転送オーバーヘッドとCPUスレッド最適化が重要な役割を担っていることを明らかにした。
我々の研究結果は、最適化されたCPU推論の未解決の可能性を浮き彫りにして、従来のGPU優先の思考に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:05:53 GMT)
On the Depth of Monotone ReLU Neural Networks and ICNNs [6.8] モノトンネットワーク(ReLU$+$)と入力凸ニューラルネットワーク(ICNN)の2つのモデルについて検討する。
我々の焦点は、主に深さの観点から表現性に焦点を当てており、以下の下限を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:19:34 GMT)
A Comprehensive Data Description for LoRaWAN Path Loss Measurements in an Indoor Office Setting: Effects of Environmental Factors [6.8] 本稿では,屋内オフィス環境において収集したLoRaWAN技術パス損失の包括的データセットについて述べる。
反射、散乱、干渉、占有パターンなどの過渡現象は、信号減衰を最大10.58dBで変化させることができる。
このデータセットは、屋内無線通信における将来の研究と開発のための確かな基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:41:42 GMT)
Towards Robust Few-Shot Text Classification Using Transformer Architectures and Dual Loss Strategies [6.8] 本稿では,適応的な微調整,コントラスト学習,正規化最適化を組み合わせ,トランスフォーマーに基づくモデルの分類性能を向上させる戦略を提案する。
FewRel 2.0データセットの実験によると、T5-small、DeBERTa-v3、RoBERTa-baseは、数ショットタスクでうまく機能している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:54:08 GMT)
Hybrid Learning: A Novel Combination of Self-Supervised and Supervised Learning for MRI Reconstruction without High-Quality Training Reference [6.7] 自己教師付き学習は代替手段を提供するが、その性能は高い加速速度で低下する。
画像再構成のための自己教師型学習と教師型学習を組み合わせた新しい2段階学習フレームワークであるハイブリッド学習を提案する。
スパイラルUTE肺MRIでは、ハイブリッド学習は自己監督法と従来の監督法の両方よりも画像品質を一貫して改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:35:14 GMT)
Multiplicative character sums over two classes of subsets of quadratic extensions of finite fields [6.6] 文字和 $sumlimits_g inmathcalGchi(f(g))$, $mathcalG$ は、スパース要素の $mathbbF_qr$ の部分集合である。
これらの推定は、$mathcalG$におけるプリミティブ要素の存在を標準的な方法で証明するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:08:00 GMT)
Variational Source-Channel Coding for Semantic Communication [6.6] 現在の意味コミュニケーションシステムは一般にオートエンコーダ(AE)としてモデル化されている
AEは、チャネルダイナミクスを効果的にキャプチャできないため、コミュニケーション戦略とAI原則の深い統合を欠いている。
本稿では,従来のコミュニケーションとセマンティックコミュニケーションを区別するデータ歪みの包含について検討する。
意味コミュニケーションシステムを構築するために,VSCC法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:11:50 GMT)
SegSub: Evaluating Robustness to Knowledge Conflicts and Hallucinations in Vision-Language Models [6.5] 視覚言語モデル(VLM)は、高度なマルチモーダル推論を実証するが、知識の衝突に直面した場合には幻覚を起こす傾向がある。
本研究は,VLMレジリエンスを知識衝突に対して調査するために,目標画像摂動を適用するフレームワークであるsegsubを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:36:00 GMT)
Rec-R1: Bridging Generative Large Language Models and User-Centric Recommendation Systems via Reinforcement Learning [6.4] Rec-R1は大規模言語モデル(LLM)をクローズドループ最適化を通じてレコメンデーションシステムでブリッジする。
プロンプトや教師付き微調整(SFT)とは異なり、Rec-R1は固定ブラックボックスレコメンデーションモデルからのフィードバックを使って直接LLM生成を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:58:09 GMT)
Scaling Laws For Scalable Oversight [6.3] 本稿では,監視者の能力と監視対象システムの機能として,監視を成功させる確率を定量化する枠組みを提案する。
当社のフレームワークは,Mafia, Debate, Backdoor Code, Wargamesの4つの監視ゲームに適用しています。
一般的なエロギャップにおける成功率は、マフィアが13.5%、ディベートが51.7%、バックドア・コードが10.0%、ウォーゲームが9.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:30:59 GMT)
Decoupling Multi-Contrast Super-Resolution: Pairing Unpaired Synthesis with Implicit Representations [6.3] マルチコントラスト・スーパーリゾリューション技術は、低解像度のコントラストの品質を高めることができる。
既存のMCSRメソッドは、しばしば固定解像度の設定を前提としており、すべて大きな完全にペアのトレーニングデータセットを必要とする。
本稿では,ペア化トレーニングデータの必要性を排除し,任意のアップスケーリングをサポートするモジュール型マルチコントラスト超解法フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:48:52 GMT)
Safe-EF: Error Feedback for Nonsmooth Constrained Optimization [6.2] 圧縮圧縮機(Top-Kなど)との通信圧縮は、実際は好まれるが、適切な処理をすることなく性能を低下させることができる。
エラーフィードバック(EF)はそのような問題を緩和するが、スムーズで制約のない問題に大きく制限されている。
我々は、制約圧縮を伴う一階アルゴリズムの新しい低次複雑性境界を確立することにより、標準非平滑凸設定におけるEFの理解を深める。
我々は,実用アプリケーションに不可欠な安全制約を課しながら,我々の下限を一定に整合させる新しいアルゴリズムであるSafe-EFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:49:05 GMT)
Direct Data Driven Control Using Noisy Measurements [6.2] 本稿では、乱れやノイズのある状態測定の下で線形二次制御器(LQR)を解くための、新しい直接データ駆動制御フレームワークを提案する。
提案手法は凸最適化手法を用いて平均二乗安定性と最適性能を保証する。
提案するフレームワークは,騒音破壊環境における制御器設計のための実用的,理論的に基礎的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:09:44 GMT)
Image Segmentation via Variational Model Based Tailored UNet: A Deep Variational Framework [6.1] 画像セグメンテーションのための変分モデルに基づくTalored UNet(VM_TUNet)を提案する。
VM_TUNetは、変分法の解釈可能性とエッジ保存特性をニューラルネットワークの適応的特徴学習と組み合わせている。
既存のアプローチと比較して,VM_TUNetはセグメンテーション性能が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:50:22 GMT)
Learning Sequential Kinematic Models from Demonstrations for Multi-Jointed Articulated Objects [6.1] マルチDoFオブジェクトに対する運動的制約と操作順序の両方をキャプチャする表現であるOKSMを紹介する。
Pokenetは、従来の方法と比較して、実世界のデータに対して、ジョイント軸と状態推定を20%以上改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:09:06 GMT)
Bridging Legal Knowledge and AI: Retrieval-Augmented Generation with Vector Stores, Knowledge Graphs, and Hierarchical Non-negative Matrix Factorization [6.0] 大規模言語モデル(LLM)を利用したエージェント生成AI - 検索型生成(RAG)、知識グラフ(KG)、ベクトルストア(VS)
この技術は、膨大な非構造化または半構造化データセット内の関係を推測するのに優れている。
非負行列因子化(Non-Negative Matrix Factorization, NMF)により構築されたRAG, VS, KGを統合した生成AIシステムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:25:09 GMT)
A vector quantized masked autoencoder for audiovisual speech emotion recognition [5.9] VQ-MAE-AVは、マスク付きオートエンコーダを利用してラベルなしで音声視覚音声の表現を学習する自己教師型マルチモーダルモデルである。
このモデルは、ローカル(フレームレベル)とグローバル(シーケンスレベル)の両方のオーディオ視覚音声表現を抽出するように設計されている。
提案手法は、制御条件と非制御条件の両方において、複数のデータセットにまたがる最先端の感情認識結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:19:45 GMT)
AnySat: One Earth Observation Model for Many Resolutions, Scales, and Modalities [5.8] 本稿では,JEPAとスケール適応型空間エンコーダに基づくマルチモーダルモデルであるAnySatを提案する。
この統一アプローチの利点を実証するため、異なる特徴を持つ5つのマルチモーダルデータセットの集合であるGeoPlexをコンパイルする。
次に、これらの多様なデータセット上で、単一の強力なモデルを同時にトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:50:12 GMT)
Architectural Exploration of Hybrid Neural Decoders for Neuromorphic Implantable BMI [5.8] 本研究は、ニューロモルフィックな脳-機械界面(Neu-iBMI)のための効率的なデコードパイプラインを提供する。
スパイク検出器 (EvFilter-SPD) としても機能する可変イベントフィルタ (EvFilter) を導入し, それぞれ192X と 554X でデコードされたイベント数を著しく削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:15:09 GMT)
CAST: Time-Varying Treatment Effects with Application to Chemotherapy and Radiotherapy on Head and Neck Squamous Cell Carcinoma [5.7] 治療後の持続的機能として治療効果をモデル化する新しいフレームワークであるCAST(Causal Analysis for Survival Trajectories)を紹介する。
CASTは、治療効果の上昇、ピーク、減少をフォローアップ期間を通じて明らかにし、臨床医が治療効果を最大化する時期と時期を決定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:19:41 GMT)
GTransPDM: A Graph-embedded Transformer with Positional Decoupling for Pedestrian Crossing Intention Prediction [5.6] GTransPDMは多モード特徴を利用した歩行者横断意図予測のために開発された。
PIEデータセットでは92%の精度で、JAADデータセットでは87%の精度で処理速度は0.05msである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:51:10 GMT)
Towards order of magnitude X-ray dose reduction in breast cancer imaging using phase contrast and deep denoising [5.6] 位相コントラストCT(PCT)は低線量で高画質の画像を生成することが示されている。
深層学習に基づく画像復調は、画質を損なうことなく、放射線線量をさらに16以上削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:15:28 GMT)
Diversity of Superradiant Phase Transitions in the Bose-Fermi System under Tight-Binding Model in the Weak-Coupling Regime [5.6] 1次元強結合型電子鎖を1モード光空洞に内在的に結合する。
ピーエルス置換を通じて量子化された電磁ベクトルポテンシャルを利用することで、ゲージ不変な結合ボース=フェルミ系は運動量依存の超ラジカル遷移を促進する。
この系の量子相転移は、キャビティモードの変位やスクイーズを含む安定したダイナミクスによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:06:25 GMT)
Causality for Cyber-Physical Systems [5.6] 我々は、サイバー物理システムの継続的な性質に対応するために、ハルパーンとパールによる実際の因果関係の理論を拡張した。
そこで本研究では,検証結果の失敗の原因を明らかにする解析手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:04:51 GMT)
Leakage-resilient Algebraic Manipulation Detection Codes with Optimal Parameters [5.6] AMDコードは、メッセージが付加的な改ざんから保護される暗号プリミティブである。
本稿では,リーク耐性AMD符号に対するリーク率rとコードレートkのバウンダリを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:28:37 GMT)
Human in the Latent Loop (HILL): Interactively Guiding Model Training Through Human Intuition [5.4] HILLは、モデルトレーニングに人間の直感を組み込むことができる対話型フレームワークである。
これらの修正は、知識蒸留にインスパイアされた新しいアプローチを通じて、モデルトレーニングループに注入される。
その結果,人間誘導型潜在空間修正は,一般化を維持しながらモデル性能を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:17:46 GMT)
PyResBugs: A Dataset of Residual Python Bugs for Natural Language-Driven Fault Injection [5.4] PyResBugsは、主要なPythonフレームワークからの残留バグのデータセットである。
各バグは、対応するフォールトフリー(固定)バージョンとペアリングされ、マルチレベル自然言語(NL)記述と注釈付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:39:09 GMT)
Strong converse Exponents of Partially Smoothed Information Measures [5.4] トレース距離に基づく強い逆指数は、純粋状態と古典状態の間で異なる形式をとる。
量子データ圧縮、固有乱数抽出、古典状態分割のための強い逆指数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:44:28 GMT)
Bridging the Language Gap: Enhancing Multilingual Prompt-Based Code Generation in LLMs via Zero-Shot Cross-Lingual Transfer [5.4] 本稿では,多言語プロンプトベースのコード生成の複雑さについて検討する。
評価の結果,非英語のプロンプトにおけるコード品質の相違が明らかとなった。
本稿では,ニューラルプロジェクション手法を用いたゼロショット言語間アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:19:23 GMT)
Non-Hermitian and Liouvillian skin effects in magnetic systems [5.3] 非エルミート皮膚効果(NHSE)は非エルミート物理学の目印として現れており、輸送、トポロジー、センシングに大きく影響している。
ここでは、ボソニック貯水池に結合したスピン鎖の非エルミート力学とリウヴィリア力学の両方を探索する。
解析の結果、NHSEはキラルスピンカップリングと相反非局所散逸の相互作用に由来することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:38:15 GMT)
Mixed-Integer Optimization for Responsible Machine Learning [5.3] 混合整数最適化(MIO)は、責任あるMLの考慮事項を直接学習プロセスに埋め込むための強力なフレームワークを提供する。
本チュートリアルでは,理論的側面と実践的側面の両方について論じる,アクセシビリティと包括的紹介を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:51:36 GMT)
What Do People Want to Know About Artificial Intelligence (AI)? The Importance of Answering End-User Questions to Explain Autonomous Vehicle (AV) Decisions [5.3] 我々は,AV利用者がAVに乗りながら行動する可能性があるという疑問を調査するために,ユーザスタディを実施している。
最初のフォーマティブな調査では、既存の説明メカニズムが容易に対処できない、自律運転におけるAIに関するさまざまな疑問を特定しました。
第2報では,対話型テキストによる説明が参加者のAV判断の理解を効果的に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:57:34 GMT)
Quantum Teleportation from Telecom Photons to Erbium-ion Ensembles [5.2] 我々は、エルビウムイオンアンサンブルに基づく、テレコム波長フォトニックキュービットから固体量子メモリへの量子テレポーテーションを実証する。
その結果、ソリッドステートデバイスに基づくスケーラブルな量子ネットワークの実現の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:48:53 GMT)
Credal Wrapper of Model Averaging for Uncertainty Estimation in Classification [5.2] 本稿では,ベイズニューラルネットワーク(BNN)とディープアンサンブル(DE)のモデル平均化のクレダルセット表現を定式化するための,クレダルラッパー(redal wrapper)と呼ばれる革新的なアプローチを提案する。
BNNやDESから導出される単一の予測分布の有限個の集合が与えられた場合、提案したクレダルラッパーアプローチはクラスごとの上限値と低い確率を抽出する。
提案手法は,BNNおよびDEベースラインと比較して不確実性推定において優れた性能を示し,破損したデータに対して低いキャリブレーション誤差を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:56:04 GMT)
Gradient-Guided Annealing for Domain Generalization [5.1] ドメインの一般化効率を向上させるため,GGAアルゴリズムを提案する。
GGAの有効性は、広く受け入れられ、困難な画像分類領域の一般化ベンチマークで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:15:50 GMT)
Robust & Precise Knowledge Distillation-based Novel Context-Aware Predictor for Disease Detection in Brain and Gastrointestinal [5.0] 本稿では,教師と学生の最適なモデル選択のためのAnt Colony Optimizationと,温度スケーリングのためのコンテキスト対応予測手法を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,3つの公開ベンチマークデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 19:02:09 GMT)
A Day in Their Shoes: Using LLM-Based Perspective-Taking Interactive Fiction to Reduce Stigma Toward Dirty Work [4.9] 汚い仕事」と呼ばれる職業はしばしば社会的汚職に直面している。
本稿では,Large Language Models (LLM) を利用したインタラクティブ・フィクション・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:02:21 GMT)
2D Quon Language: Unifying Framework for Cliffords, Matchgates, and Beyond [4.9] 我々はクリフォードとマッチゲートの統一的な理解に向けて前進する。
ここでは,マヨラナ世界線とそれに基づく時空トポロジーを組み合わせた2Dクオン言語を紹介する。
我々は、クラマース・ワニエ双対性のようなよく知られた結果の回復から、我々のアプローチの幅広い応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:00:00 GMT)
Topo-VM-UNetV2: Encoding Topology into Vision Mamba UNet for Polyp Segmentation [4.9] Topo-VMUNetV2を提案する。これはMambaベースのポリプセグメンテーションモデルVMUNetV2にトポロジ的特徴をエンコードする。
提案手法は2つの段階から構成される: VMUNetV2はトレーニングおよびテスト画像の確率マップ(PM)を生成するために使用され、トポロジ注意マップの計算に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:41:13 GMT)
QoSBERT: An Uncertainty-Aware Approach based on Pre-trained Language Models for Service Quality Prediction [4.7] 我々は,事前訓練された言語モデルに基づいて,予測を意味的回帰タスクとして再構成する最初のフレームワークであるBERTを提案する。
我々はモンテカルロ・ドロップアウトに基づく不確実性推定モジュールを統合し、信頼性の高いリスク対応サービス品質予測を可能にする。
BERTは、応答時間予測では平均11.7%、RMSEでは6.7%、スループット予測では6.9%となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:15:45 GMT)
ir_explain: a Python Library of Explainable IR Methods [4.7] irexplainは、共通のフレームワーク内でExplainable IR(ExIR)の様々なテクニックを実装するPythonライブラリである。
irexplainは、ポストホックな説明の標準的な3つのカテゴリ、すなわちポイントワイド、ペアワイド、リストワイドの説明をサポートします。
このライブラリは、標準的なテストコレクションで最先端のExIRベースラインを簡単に再現できるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 19:55:20 GMT)
SeizureFormer: A Transformer Model for IEA-Based Seizure Risk Forecasting [4.6] SeizureFormerは、長期的な発作リスク予測のためのTransformerベースのモデルである。
患者5名を対象に検査を行い、ROC AUCの平均は79.44パーセント、PR AUCの平均は76.29パーセントと最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:17:30 GMT)
GeomHair: Reconstruction of Hair Strands from Colorless 3D Scans [4.5] マルチモーダルなヘアオリエンス抽出を利用して,無色の3Dスキャンから直接ヘアストランドを再構築する手法を提案する。
この監視信号の組み合わせにより,色情報に頼ることなく,髪型と複雑な髪型の両方を正確に再現できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 21:25:03 GMT)
Enhanced semi-supervised stamping process monitoring with physically-informed feature extraction [4.4] 本研究では、加速度計信号と物理情報を利用して、プロセス異常を効果的に捕捉する半教師付きプロセス内異常監視フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,プロセス内状態をリアルタイムで監視し,バッチ異常を防止できる不均衡なサンプル分布をもつモニタリングモデルの構築を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:48:38 GMT)
RS2AD: End-to-End Autonomous Driving Data Generation from Roadside Sensor Observations [4.2] 道路沿いのセンサ観測から車載LiDARデータを再構成・合成するための新しいフレームワークであるRS2ADを紹介する。
我々の知る限りでは、道路沿いのセンサー入力から車載LiDARデータを再構築する最初のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:11:32 GMT)
MAGE:A Multi-stage Avatar Generator with Sparse Observations [4.2] Head Mounted Devicesからフルボディのポーズを推測することは、幅広いAR/VRアプリケーションにおいて難しいタスクである。
本稿では,この一段直接モーションマッピング学習をプログレッシブな予測戦略で分解する多段アバターGEnerator MAGEを提案する。
MAGEは最先端の手法よりも精度と連続性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:21:00 GMT)
Symbol-based entity marker highlighting for enhanced text mining in materials science with generative AI [4.2] 本研究では,非構造化科学テキストを構造化データに変換するためのハイブリッドテキストマイニングフレームワークを提案する。
提案手法は,まずテキストをエンティティ認識テキストに変換し,次いで構造化フォームに変換する。
また,シンボルアノテーションを用いた簡易かつ効果的な手法であるエンティティマーカーを導入することにより,エンティティ認識性能も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:58:30 GMT)
Non-degenerate pumping of superconducting resonator parametric amplifier with evidence of phase-sensitive amplification [4.2] 非退化ポンプを用いて増幅を実現する演算方式を提案し,実現する。
NbN薄膜を用いた半波長共振器増幅器を用いた非縮退ポンプ方式を実験的に実証した。
非縮退ポンプ方式は時間に対する利得ドリフトの点で通常の縮退ポンプ方式に比べて4。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:05:20 GMT)
Accelerating Diffusion Transformer via Increment-Calibrated Caching with Channel-Aware Singular Value Decomposition [4.1] 拡散変換器(DiT)モデルは画像生成において顕著な成功を収めた。
Increment-calibrated cache, a training-free method for DiT accelerate。
本手法は45%以上を除去し,0.06 FID増加のコストでISを12倍に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:56:17 GMT)
Fair Representation Learning for Continuous Sensitive Attributes using Expectation of Integral Probability Metrics [4.0] AIフェアネス(AI Fairness)またはアルゴリズムフェアネス(アルゴリズムフェアネス)は、アルゴリズムが個人やグループに対して偏見や差別なしに動作することを保証することを目的としている。
さまざまなAIアルゴリズムの中で、Fair Representation Learning (FRL)アプローチは近年大きな関心を集めている。
MMD(FREM)を用いたEIPMを用いたFair Representationと呼ばれる新しいFRLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 21:08:52 GMT)
Towards AI-Driven Human-Machine Co-Teaming for Adaptive and Agile Cyber Security Operation Centers [4.0] セキュリティオペレーションセンター(SOC)は、大量のアラート、熟練したアナリストの不足、不十分な統合ツールによって、サイバーセキュリティの脅威を管理する上で、ますます難しい課題に直面している。
我々は、脅威インテリジェンス、警告トリアージ、インシデント応答を強化するために、大規模言語モデル(LLM)を活用するAI駆動のヒューマンマシン共同チームパラダイムを導入する。
我々は,LSMをベースとしたAIエージェントが,SOC操作に埋め込まれた暗黙の知識を人間アナリストから学ぶというビジョンを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 19:38:26 GMT)
Rydberg atomic spectrum analyzer with microwave-dressed-state-locking and multimode Floquet theory [3.8] マルチモードフロケ理論(MFT)を併用したRydberg原子スペクトル解析器(RASA)を提案する。
Rydberg状態と強い局所マイクロ波(MW)場共鳴を利用してMWを実装することにより、制御可能なバイアスと信号MWフィールドの相互作用によって誘導されるMFTの2次効果を解析する。
RASAは、スペクトル応答で識別可能な各MWフィールドの周波数と強度の両方で、異なる周波数で複数のMWフィールドを同時に特徴付けることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:28:25 GMT)
Brain Hematoma Marker Recognition Using Multitask Learning: SwinTransformer and Swin-Unet [3.6] 本稿では,分類とセマンティックセグメンテーションのためのトランスフォーマを用いたマルチタスク学習手法 MTL-Swin-Unet を提案する。
この手法により,他の2つの画像表現を用いた画像表現の高速化が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:54:26 GMT)
Improving Generalizability of Kolmogorov-Arnold Networks via Error-Correcting Output Codes [3.5] 誤り訂正出力コード(ECOC)をKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)フレームワークに統合し,マルチクラス分類をバイナリタスクに変換する。
提案手法は,バニラ・カンの血液細胞分類データセットにおいて,ECOC法より優れていた。
マルチクラスの医用画像分類性能を向上させるため,ECOCとkanの統合はこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:31:10 GMT)
Wasserstein Distances Made Explainable: Insights into Dataset Shifts and Transport Phenomena [3.5] Wassersteinの距離は、データ分散を比較するための強力なフレームワークを提供する。
我々は、様々なデータコンポーネントにWasserstein距離を効率的に正確に割り当てることのできる、Explainable AIに基づく新しいソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:26:38 GMT)
TopicVD: A Topic-Based Dataset of Video-Guided Multimodal Machine Translation for Documentaries [3.5] 文書のマルチモーダル機械翻訳のためのトピックベースのデータセットであるTopicVDを開発した。
テキストとビデオ間のセマンティクスの共有をよりよく把握するために,モーダルな双方向アテンションモジュールに基づくMTモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:31:02 GMT)
Security Steerability is All You Need [3.5] LLMはアドホックなアプリケーション固有の脅威から保護することはできないが、そのような脅威からアプリケーションを保護するためのフレームワークを提供することができる。
最初のコントリビューションはセキュリティステアビリティの定義です - LLMの新たなセキュリティ対策であり、システムプロンプトで定義された厳格なガードレールに従うモデルの能力を評価します。
第2のコントリビューションは、新たに開発された2つのデータセットを利用して、LLMのセキュリティステアビリティを測定する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:10:47 GMT)
Unsupervised machine learning for detecting mutual independence among eigenstate regimes in interacting quasiperiodic chains [3.4] 熱的でも多体局在的でもない多体固有状態(MBL)は、適度な準周期ポテンシャルを持つ相互作用鎖で数値的に発見された。
固有状態エンタングルメントスペクトル(ES)のレンズにおけるNEE,MBL,熱状態の相互独立性について数値的に検討する。
MBLとサーマルレジームは相互に独立しているが,NEEレジームは従来の2つに依存しており,ポテンシャル強度が低下するにつれて円滑に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:44:46 GMT)
BMMDetect: A Multimodal Deep Learning Framework for Comprehensive Biomedical Misconduct Detection [3.3] BMMDetectは、ジャーナルメタデータ、セマンティック埋め込み、BERT、GPT-4oのテキスト属性を統合し、全体的原稿評価を行う。
74.33%のAUCを達成し、単一モダリティのベースラインを8.6%上回り、バイオメディカルサブフィールド間の転送可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:53:10 GMT)
From Millions of Tweets to Actionable Insights: Leveraging LLMs for User Profiling [3.3] ドメイン定義文を活用する新しい大規模言語モデル(LLM)ベースのアプローチを導入する。
提案手法は,解釈可能な自然言語ユーザプロファイルを生成し,広範囲なユーザデータをスケールに集約する。
実験の結果,本手法は最先端のLCM法および従来手法よりも9.8%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:51:24 GMT)
From Observation to Orientation: an Adaptive Integer Programming Approach to Intervention Design [3.3] 独自の適応的介入設計パラダイムが提示され、因果方向の非循環グラフ(DAG)が実用的な予算的考察によって効果的に回収される。
反復整数プログラミング(IP)アプローチが提案され、必要な実験の数を劇的に削減する。
その結果,適応型IP手法は,ランダムな介入ベースラインよりも介入反復や変動操作が少なく,完全な因果グラフ回復を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:15:30 GMT)
Persistence of Backdoor-based Watermarks for Neural Networks: A Comprehensive Evaluation [3.2] バックドアベースの透かしは近年、プロプライエタリな権利を守るために活発に開発されている。
本稿では,ニューラルネットワークにおける最近のバックドアベース透かしの持続性について,微調整のシナリオで評価する。
トリガセットを露出することなく微調整後に透かしを復元する新しいデータ駆動型アイデアを提案・開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:46:46 GMT)
Structure-preserving contrastive learning for spatial time series [3.1] 空間時系列のコントラスト学習のための構造保存型正規化器を2つ導入する。
1つの正規化器はインスタンス間の類似性を保持し、もう1つは空間次元と時間次元をまたいだ類似性のグラフ幾何学を保存する。
以上の結果から,潜在空間における保存状態の良い類似性構造は,より情報的かつ有用な表現であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:26:09 GMT)
Reconstructing Real-Valued Quantum States [3.1] 状態ベクトル再構成に必要な測定設定を$O(N_mathrmq)$に削減する,実数値量子状態の新しい読み出し手法を提案する。
我々は,最新のIBM量子プロセッサ上で最大10kbitの手法を実験的に検証し,エンタングルメントやマジックなどの重要な特性を正確に抽出できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 22:12:54 GMT)
Fault Tolerant Decoding of QLDPC-GKP Codes with Circuit Level Soft Information [3.1] 回路レベルの雑音下でのQLDPC-GKPd符号の性能について検討する。
実時間ソフト情報は,回路レベルの雑音下での復号に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 19:11:36 GMT)
Sublinear Classical-to-Quantum Data Encoding using $n$-Toffoli Gates [3.1] 一般的な戦略は振幅符号化であり、n-qubitレジスタの振幅にN=2textsuperscriptnの古典的な入力ベクトルを埋め込む。
そこで我々は,N の線形平均深度を持つ汎用手法を提案し,実用性の向上を図った。
N=2textsuperscriptnの大きさの任意の複素ベクトルを、n qubits + 2 アンシラを持つレジスタと、マルチコントロールNOT(MCX)ゲートのサブ線形数を用いて任意の2進精度で符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:49:16 GMT)
A Large Language Model-Enhanced Q-learning for Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows [3.1] 本稿では、CVRPTW(Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows)に対処する新しいQラーニングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは従来のQ-ラーニングに比べて平均7.3%のコスト削減を実現しており、収束に必要なトレーニングステップは少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:45:43 GMT)
Quantum medical image encoding and compression using Fourier-based methods [3.0] 少なくとも4倍の画素数よりゲートを効果的に削減する量子画像符号化法を提案する。
バイラテラルAxillo-Breast Approach (BABA)ロボット甲状腺摘出術で得られた高品質な医用画像1024×1024例について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:56:06 GMT)
LATENT: LLM-Augmented Trojan Insertion and Evaluation Framework for Analog Netlist Topologies [2.9] LATENTは、ステルスで回路固有のアナログであるTrojansを作るための最初の大規模言語モデル(LLM)駆動のフレームワークである。
生成したトロイの木馬の設計は平均15.74%のトロイの木馬活性化範囲を示し、ほとんどの動作電圧下では動作しないことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:09:58 GMT)
TrackFormers: In Search of Transformer-Based Particle Tracking for the High-Luminosity LHC Era [2.9] 高エネルギー物理実験は、新しいイテレーション毎に複数倍のデータの増加に直面している。
このようなオーバーホールが必要なステップの1つは、粒子トラックの再構築、すなわち追跡のタスクである。
機械学習支援ソリューションは、大幅な改善が期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:02:43 GMT)
RIE-SenseNet: Riemannian Manifold Embedding of Multi-Source Industrial Sensor Signals for Robust Pattern Recognition [2.8] 産業センサネットワークは、非線形構造とシフト分布を持つ複雑な信号を生成する。
本稿では,新しい幾何対応トランスモデルであるRIE-SenseNetを提案する。
RIE-SenseNetは90%のF1スコアを獲得し、CNNやTransformerのベースラインをはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:24:49 GMT)
Toward Advancing License Plate Super-Resolution in Real-World Scenarios: A Dataset and Benchmark [2.8] LPR(Super- resolution for License Plate Recognition)は、監視、交通監視、法医学的応用において、低解像度(LR)および劣化した画像によって引き起こされる課題に対処することを目的としている。
UFPR-SR-Platesは、10万のトラックと10万のペアの低解像度と高解像度のプレート画像を含む新しいデータセットである。
ライセンスプレートの超解像のための2つの最先端モデルと、車両毎の複数の逐次LRと高分解能(HR)画像を用いたベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 19:37:57 GMT)
Distributional Drift Detection in Medical Imaging with Sketching and Fine-Tuned Transformer [2.8] 本稿では,CT-Scan医療画像における分布のドリフトを検出するための,高精度かつ高感度なアプローチを提案する。
我々は,リアルタイム異常検出のための堅牢なベースラインライブラリモデルを開発し,画像の効率的な比較を可能にした。
マンモグラフィーをケーススタディとして,訓練済みのビジョントランスモデルを微調整し,関連する特徴を抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:46:48 GMT)
Differentiable Fuzzy Neural Networks for Recommender Systems [2.7] 本稿では,ファジィニューラルネットワークをニューラルシンボリックアプローチとして用いてレコメンデーションについて検討する。
各ルールはファジィ論理式に対応しており、推奨者の決定プロセスは本質的に透明である。
提案手法は,透明な意思決定プロセスを提供しながら,ユーザの振る舞いを正確に捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:31:56 GMT)
Fault-Tolerant Logical Clifford Gates from Code Automorphisms [2.7] 本稿では, 耐故障性論理クリフォードゲートの実装について, 対称性に基づく安定化器量子誤り訂正符号について検討する。
我々のアプローチは、安定化器コードを二進線型コードにマッピングし、自己同型群を計算し、クリフォード作用素が許す制約を課すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:26:07 GMT)
Free and Fair Hardware: A Pathway to Copyright Infringement-Free Verilog Generation using LLMs [2.6] 著作権保護されたコードを生成するために, Verilog 学習 LLM のリスクを推定するための評価ベンチマークを提案する。
我々は、連続的な事前学習からなるLLM微調整フレームワークを実行し、その結果、Verilog, FreeV のための微調整 Llama モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:44:07 GMT)
A Scaling Law for Token Efficiency in LLM Fine-Tuning Under Fixed Compute Budgets [2.6] 計算予算の固定化により,大規模言語モデル(LLM)のスケーリング法則を導入する。
我々の定式化は確立された手続きに従って調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:02:23 GMT)
MotherNet: Fast Training and Inference via Hyper-Network Transformers [2.6] 本稿では,合成分類タスクを訓練したハイパーネットワークアーキテクチャであるMotherNetを提案する。
MotherNetは、データセット固有の勾配降下なしに、任意のデータセットのマルチクラス分類のためのモデルを作成することができる。
TabPFNの直接適用とは異なり、MotherNet生成ネットワークは推論時に非常に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:02:18 GMT)
Lifting the maximally-entangledness assumption in robust self-testing for synchronous games [2.6] 非局所ゲームにおけるロバストな自己テストにより、古典的な審判は、2人の信頼できないプレーヤーが特定の量子戦略を高い精度まで実行可能であることを証明することができる。
MIP*=RE論文と関連する論文で、PME戦略に制限された場合の同期ゲームに対する堅牢な自己テスト結果を証明するために、この手法が活用されている。
PME戦略に制限された場合の堅牢な自己テストである完全同期ゲームは、実際にはすべての戦略に対して堅牢な自己テストであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:24:09 GMT)
A Survey of Quantum Transformers: Technical Approaches, Challenges and Outlooks [2.6] 量子トランスフォーマーは量子コンピューティングと強力なトランスフォーマーモデルを組み合わせて、機械学習の新しい可能性を提供します。
本稿では,量子トランスモデルの包括的,体系的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:34:51 GMT)
Achieving Heisenberg limit of metrology via measurement on ancillary qubit [2.5] 本稿では、プローブ(スピンアンサンブル)を補助量子ビットに結合させることにより、測定に基づく量子メトロジープロトコルを提案する。
同期パラメトリック符号化と無条件測定により、プローブ系に符号化された位相に関する量子フィッシャー情報は、正確にハイゼンベルクスケーリングの$N2$に到達することができる。
スピンアンサンブルの古典的なフィッシャー情報は、パラメトリックエンコーディング後のアイドル進化時間に関係なく、その量子的エンサンブルと飽和する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:26:04 GMT)
Pseudo-Boolean d-DNNF Compilation for Expressive Feature Modeling Constructs [2.4] 特徴モデルのための擬似ブール符号化を提供し、一般的に使用される構成物のより小さな表現を容易にする。
また,擬似ブール式をブールd-DNNFにコンパイルする新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:00:43 GMT)
Gateformer: Advancing Multivariate Time Series Forecasting through Temporal and Variate-Wise Attention with Gated Representations [2.4] 私たちはTransformerアーキテクチャを再使用して、クロスタイムとクロス変数の依存関係の両方をモデル化します。
提案手法は13の実世界のデータセットにまたがって最先端のパフォーマンスを実現し,オリジナルモデルよりも最大20.7%のパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:45:00 GMT)
Evolutionary thoughts: integration of large language models and evolutionary algorithms [2.4] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語とコードの両方を理解し、生成する際、注目すべき機能を明らかにしている。
本稿では,拡張解空間のより集中的な探索を可能にする進化的探索戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:32:18 GMT)
Optimization of Quantum Error Correcting Code under Temporal Variation of Qubit Quality [2.3] 我々は、IBMの127量子ビットデバイス(ibm_kyiv)から12日間の校正データを解析する。
本稿では,日々のエラー率に基づいて,キュービットあたりの適切なコード距離を選択する,シンプルな適応型QEC手法を提案する。
ibm_kyivの12日間のキャリブレーションでは, 論理量子ビット当たりの物理量子ビットオーバーヘッドを50%以上削減し, 使用可能な量子ビットの85-100%のアクセスを維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:15:17 GMT)
Sigma-Delta Neural Network Conversion on Loihi 2 [2.3] 我々はLoihi 2のグレード付きスパイクを用いて、ANNネットワークをスパイクネットワークに変換する方法を開発した。
このネットワークの性能をLoihi 2で評価し,NVIDIAのJetson XavierエッジAIプラットフォームと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:37:27 GMT)
Short-circuiting Shortcuts: Mechanistic Investigation of Shortcuts in Text Classification [2.3] 急激な相関(ショートカット)に対する信頼は、言語モデルの成功の多くを弱めていることが示されている。
モデルの意思決定メカニズムにおいて,ショートカットが実際にどのように処理されるかを検討する。
映画のレビューでは俳優の名前を制御可能なショートカットとして使用し、その結果に既知の影響を与えています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:26:21 GMT)
Efficient Fairness Testing in Large Language Models: Prioritizing Metamorphic Relations for Bias Detection [2.2] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションにますますデプロイされ、アウトプットの公平性や潜在的なバイアスに関する重要な懸念を提起している。
本稿では, メタモルフィックテストにおけるメタモルフィック関係(MR)の優先順位付けを, LLM内の公平性問題を効率的に検出するための戦略として検討する。
文の多様性に基づく手法をMRの計算とランク付けに応用し、故障検出を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:48:34 GMT)
Universal Approximation Theorem for Deep Q-Learning via FBSDE System [2.2] 本稿では,Deep Q-Networks (DQN) のクラスに対する普遍近似理論を確立する。
関数空間上で作用するニューラル演算子として考えられたディープ残留ネットワークの層がベルマン作用素の作用を近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:11:55 GMT)
A Systematic Literature Review of Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Code Models [2.2] コードのための大規模言語モデル(LLM)は、訓練と微調整のためにかなりの計算資源を必要とする。
この問題に対処するため,研究コミュニティは,より効率的なファインチューニング(PEFT)へと移行している。
PEFTは、モデル全体ではなく、パラメータの小さなサブセットだけを更新することで、大きなモデルの適応を可能にする。
本研究は,27件の査読論文から得られた知見を合成し,構成戦略のパターンと適応トレードオフを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 22:09:05 GMT)
Subspace Aggregation Query and Index Generation for Multidimensional Resource Space Model [2.1] 多次元分類空間における資源の組織化は、大規模資源の効率的な管理とクエリのためのアプローチである。
本稿では,各次元の座標木の部分順序の範囲で定義される部分空間上の集約クエリを定義する。
グラフインデックスの生成手法として,次元座標上の部分順序関係を含む包含リンクを構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:17:34 GMT)
Improved Uncertainty Quantification in Physics-Informed Neural Networks Using Error Bounds and Solution Bundles [2.1] 我々は、PINNが提供する微分方程式系の解に関する不確実性を提供するベイズニューラルネットワークを訓練する。
我々はPINN上で利用可能な誤差境界を用いて不確実性推定を改善する不確定分散を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 22:40:39 GMT)
Multilinear subspace learning for person re-identification based fusion of high order tensor features [2.0] PRe-IDは、カメラネットワークで既に検出された標的個人を特定し追跡することを目的としている。
この目的のために、CNN(Conal Neural Networks)とLOMO(Local Maximal Occurrence)という2つの強力な特徴が多次元データに基づいてモデル化されている。
新しいテンソル融合スキームを導入し、これら2種類の特徴を1つのテンソルに活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:39:27 GMT)
Auto Tensor Singular Value Thresholding: A Non-Iterative and Rank-Free Framework for Tensor Denoising [2.0] 実世界のデータセットの次元性の増大は、データ構造と精度を維持するための従来の行列ベースの手法を制限する。
これらの制限を回避するために,テンソルデータに対する新しい低ランク近似法を提案する。
本手法は, 統計的に定位した特異値しきい値を用いて, 重要な成分の自動抽出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:30:16 GMT)
Self-Supervised Federated GNSS Spoofing Detection with Opportunistic Data [2.0] グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)はスプーフィング攻撃に対して脆弱である。
ディープラーニングベースの手法では、広範なラベル付きデータセット、重要な計算リソースの消費、プライバシの懸念を高める必要がある。
本稿では,スプーフィング検出のための自己教師付きフェデレーション学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:22:44 GMT)
On Synthetic Texture Datasets: Challenges, Creation, and Curation [2.0] 高品質で多様なテクスチャ画像を生成するための方法論とそれに対応する新しいデータセットを提案する。
パイプラインは,(1)テキスト・ツー・イメージ・モデルの入力として機能するディスクリプタからプロンプトを開発すること,(2)安定した拡散パイプラインを採用して対応する画像を生成しフィルタすること,(3)高品質な画像までフィルタリングすること,からなる。
標準メトリクスと人的評価の両方を通じて、私たちのデータセットは高品質で多様なものであることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:20:31 GMT)
Safety Analysis in the NGAC Model [1.9] 軽微な仮定ではcoNP完全であり、さらに現実的な仮定では安全性問題に対するアルゴリズムがネーブ・ブルート力探索を著しく上回ることを示す。
また,実世界の相互排他的属性の例が,アルゴリズムの最悪の動作につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:07:56 GMT)
A review of advancements in low-light image enhancement using deep learning [1.8] 低照度環境では、視覚アルゴリズムはしばしばセグメンテーション、検出、分類といった重要な視覚タスクに悪影響を及ぼす。
ディープラーニングの急速な進歩により、低照度画像処理への応用が注目されている。
このレビューは、低照度画像強調技術の決定と、低照度条件下での視覚タスク性能の最適化に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:39:23 GMT)
Deep-ICE: The first globally optimal algorithm for empirical risk minimization of two-layer maxout and ReLU networks [1.7] 本稿では,2層最大化ネットワークとReLUネットワークの実証的リスク問題に対する,世界初となる最適アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、小規模データセットに対して、証明可能な正確な解を提供する。
より大きなデータセットを扱うために,データサイズを管理可能なスケールに縮小する新しいコアセット選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:34:54 GMT)
ScaleMCP: Dynamic and Auto-Synchronizing Model Context Protocol Tools for LLM Agents [1.7] ScaleMCPは、エージェントにMPPツールレトリバーを動的に装備する新しいツール選択アプローチである。
エージェントは、メモリにツールを追加する自律性に加えて、自動同期ツールストレージシステムパイプラインを提供する。
5000のファイナンシャルメトリックMCPサーバからなるデータセットを用いて総合評価を行い、ツール検索とエージェント起動性能を大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:30:37 GMT)
Mask-PINNs: Regulating Feature Distributions in Physics-Informed Neural Networks [1.7] 本稿では,この問題に対処する新しいアーキテクチャであるMask-PINNを提案する。
BatchNormやLayerNormのような従来の正規化手法とは異なり、学習可能な非線形マスク関数を導入する。
提案手法は,様々なアクティベーション関数およびPDEベンチマークにおいて,特徴分布安定性,精度,ロバスト性を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:38:52 GMT)
Automated Learning of Semantic Embedding Representations for Diffusion Models [1.7] 拡散モデルの表現能力を拡大するために,マルチレベル・デノナイジング・オートエンコーダ・フレームワークを用いる。
我々の研究は、DDMが生成タスクに適合するだけでなく、汎用的なディープラーニングアプリケーションにも有利である可能性を正当化している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:10:46 GMT)
Genuine Multipartite Entanglement Measure Based on $α$-concurrence [1.6] G$alpha$C をよく定義した真の多部交絡測度を提示する。
G$alpha$C は任意の多部純状態に対する連続性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:29:53 GMT)
A Machine-Learning Compositional Study of Exoplanetary Material Accreted Onto Five Helium-Atmosphere White Dwarfs with $\texttt{cecilia}$ [1.6] 我々は、金属汚染された5つのHe-大気白色小星の物理パラメータと光球組成を決定するために、機械学習パイプライン$textttcecilia$の最初の応用を提示する。
これらの汚染物質のバルク組成は, プリミティブCIコンドライトとほぼ一致しており, 1-2$sigma$である。
将来的には、広い分野の天文学的な調査によって数百万の一般のWDスペクトルが科学コミュニティに届けられるようになるため、$textttcecilia$は汚染されたWDの幅広い研究を解き放つことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:59:50 GMT)
Exploring the Feasibility of Multilingual Grammatical Error Correction with a Single LLM up to 9B parameters: A Comparative Study of 17 Models [1.6] 我々は、英語、ドイツ語、イタリア語、スウェーデン語で記述されたテキストの文法的問題を修正するために使用される17の人気のあるモデルの性能を分析した。
4言語すべてで文法的正しさを向上させる6つのモデルをリストアップし、Gemma 9Bが現在検討されている言語で最高のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:35:26 GMT)
Do Not Change Me: On Transferring Entities Without Modification in Neural Machine Translation -- a Multilingual Perspective [1.6] OPUSプロジェクト、Google Translate、MADLAD、EuroLLMなど、一般的なNMTモデルの能力について検討する。
我々は,一般的なNMTモデルの品質を精度の観点から検討し,モデルによる誤りについて議論し,誤りの原因について検討する。
解析に加えて、36,000の文からなる多言語合成データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:47:13 GMT)
Replay to Remember (R2R): An Efficient Uncertainty-driven Unsupervised Continual Learning Framework Using Generative Replay [1.5] 継続学習は、以前獲得した知識を維持しながら、新しいデータから徐々に知識を取得する。
生成的リプレイ(Replay to Remember(R2R))」を用いた新しい不確実性駆動型教師なし連続学習フレームワークを提案する。
提案手法は,98.13%,73.06%,93.41%,95.18%,59.74%の最先端性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:22:21 GMT)
A Grounded Memory System For Smart Personal Assistants [1.5] 認知アシスタントから認知症患者のためのロボティクスまで、さまざまなエージェントAIアプリケーションは、現実に根ざした堅牢なメモリシステムを必要としている。
本稿では,3つのコンポーネントからなるメモリシステムを提案する。
まず、画像キャプションのためのビジョン言語モデルと、認識中の一貫した情報抽出のための大規模言語モデルを組み合わせる。
次に、抽出した情報をベクトル埋め込みにより強化された知識グラフからなるメモリに表現し、関係情報を効率的に管理する。
第3に,質問応答のための意味探索とグラフクエリ生成をRetrieval Augmented Generationを介して組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:08:22 GMT)
Reliable Collaborative Conversational Agent System Based on LLMs and Answer Set Programming [1.5] 本稿では,管理者・アシスタント・デュアルエージェント・パラダイムを提案する。
2つのASP駆動のボットは同じ知識ベースを共有し、タスクを独立して完了する。
ファストフードレストランのドライブスルーウィンドウを管理するデュアルエージェントシステムであるAutoManagerを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 21:14:32 GMT)
A Taxonomy of Attacks and Defenses in Split Learning [1.5] Split Learning(SL)は、分散ディープラーニングのための有望なパラダイムとして登場し、リソース制約のあるクライアントが、コラボレーティブな学習を維持しながら、モデルの部分をサーバにオフロードすることを可能にする。
しかし、最近の研究では、SLは情報漏洩、モデル逆転、敵攻撃など、さまざまなプライバシーやセキュリティ上の脅威に対して脆弱であることが証明されている。
本稿では,SLにおける攻撃・防御の包括的分類を,採用戦略,制約,有効性の3つの重要な側面に沿って分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:19:15 GMT)
Evaluating Financial Sentiment Analysis with Annotators Instruction Assisted Prompting: Enhancing Contextual Interpretation and Stock Prediction Accuracy [1.5] アノテータによるAIAP(Instruction Assisted Prompt)は、人間と機械の両方の解釈における感情の理解を標準化することを目的としている。
We use a new data, WSBS, derived from the WallStreetBets subreddit to demonstrate how AIAP significantly enhances LLM performance。
この文脈認識アプローチは、パフォーマンスの漸進的な向上をもたらし、また革新的な感情インデクシング手法も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 19:44:04 GMT)
LLM-Text Watermarking based on Lagrange Interpolation [1.4] 本研究では,Lagrange に基づく LLM 生成テキストの透かし方式を提案する。
これにより、敵対者がテキストを大量に再編集した場合でも、秘密の作者の身元を復元することができる。
このスキームは極めて効果的であり、3つのポイントが敵の操作に耐えられる場合、著者のアイデンティティの回復を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:19:01 GMT)
Collecting Human Motion Data in Large and Occlusion-Prone Environments using Ultra-Wideband Localization [1.4] 本稿では,UWB(Ultra-Wideband)ローカライゼーション技術の適用の可能性について検討する。
我々は、視線追跡、搭載ロボットLiDAR、レーダーセンサーなどの追加のセンシングモードや、モーションキャプチャデータを地上の真実として記録し、評価と比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:44:57 GMT)
The Quantum Approximate Optimization Algorithm Can Require Exponential Time to Optimize Linear Functions [1.3] ここでは,QAOAが線形関数を解くのに指数時間を要することを示す。
我々は QAOA が任意の定数 $p$ に対して線型関数の大域的最適化を求めるには指数時間が必要であると推測し、ランタイムが線型であることは$p geq n$ の場合のみである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:04:10 GMT)
LMLCC-Net: A Semi-Supervised Deep Learning Model for Lung Nodule Malignancy Prediction from CT Scans using a Novel Hounsfield Unit-Based Intensity Filtering [1.3] 3次元CNNを用いたCTスキャン画像から結節を分類する新しいディープラーニングフレームワーク LMLCC-Net を提案する。
提案手法は91.96%の分類精度(ACC)、92.04%の感度(SEN)、91.87%の曲線下面積(AUC)を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:25:59 GMT)
ELEMENTAL: Interactive Learning from Demonstrations and Vision-Language Models for Reward Design in Robotics [1.3] 本稿では,自然言語指導と視覚的ユーザデモを組み合わせることで,ロボットの動作とユーザ意図の整合性を向上する新しいフレームワークを提案する。
実験の結果, ELementalはタスク成功率42.3%で先行作業より優れ, アウト・オブ・ディストリビューションタスクにおいて41.3%の高速化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, 09 May 2025 22:59:28 GMT)
Opening the Scope of Openness in AI [1.3] AIにおけるオープン性の概念は、これまでオープンソースソフトウェアの定義とコミュニティの実践に強く影響を受けてきました。
我々は、異なる分野におけるオープンネスの基本的なスコープを考えると、議論が広まると論じている。
私たちの研究は、オープンソースソフトウェアを超えたオープンネスの原則と実践を反映して、AIのオープンネスをフレーミングする最近の取り組みに貢献しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:16:44 GMT)
Universal approximation of continuous functions with minimal quantum circuits [1.2] 単一キュービットと固定生成子パラメトリゼーションのみを用いて任意の多変量関数を近似する構成的手法を提案する。
また、独立した関心を持つ可能性のある固定符号化戦略のいくつかについては、普遍性も証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:47:19 GMT)
Variational quantum algorithms for permutation-based combinatorial problems: Optimal ansatz generation with applications to quadratic assignment problems and beyond [1.2] 本稿では,1ビットと2ビットの置換ゲートで分割可能な全ての置換を生成する新しい回路に基づく量子変分アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:12:26 GMT)
RiM: Record, Improve and Maintain Physical Well-being using Federated Learning [1.2] 我々は、新しいパーソナライズされた機械学習フレームワークを組み込んだモバイルアプリケーションであるRiM: Record, Improve, and Maintainを紹介する。
我々のアプローチでは、パーセプトロン(MLP)モデルを大規模なシミュレーションデータセット上で事前学習し、パーソナライズされたレコメンデーションを生成する。
我々は、IISER Bhopalの学生のデータを用いてモデルを微調整するために、フェデレートラーニングを採用し、現実世界のシナリオでその適用性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 19:08:39 GMT)
Improving Open-Set Semantic Segmentation in 3D Point Clouds by Conditional Channel Capacity Maximization: Preliminary Results [1.1] オープンセットセマンティック(O3S)のためのプラグアンドプレイフレームワークを提案する。
セグメンテーションパイプラインを条件付きマルコフ連鎖としてモデル化することにより、条件付きチャネル容量最大化(3CM)と呼ばれる新しい正規化器項を導出する。
3CMは,エンコーダがよりリッチでラベルに依存した機能を維持することを奨励し,従来見つからなかったカテゴリを識別・分割するネットワークの能力を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:12:26 GMT)
Realistic Adversarial Attacks for Robustness Evaluation of Trajectory Prediction Models via Future State Perturbation [1.1] 軌道予測は自動運転車システムの重要な要素である。
現在のアプローチでは、周囲のエージェントの過去の位置を乱すことに重点を置いている。
本稿では,これらの対向軌道の現実性と影響を評価するための新しい性能指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:40:32 GMT)
Quantum Computing Based Design of Multivariate Porous Materials [1.1] ハミルトニアンモデルは、構成的、構造的、バランスの制約を統合する量子コンピューティングのために開発された。
Smpling VQEアルゴリズムを用いて可変量子回路を構築し,実行した。
VQE計算は実際の量子ハードウェア上で検証のために行われ、多孔質材料の合理的設計のための実用的な量子アルゴリズムへの第一歩を示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:41:51 GMT)
Automating Infrastructure Surveying: A Framework for Geometric Measurements and Compliance Assessment Using Point Cloud Data [1.0] 本稿では,ポイントクラウドデータを用いた幾何計測とコンプライアンスアセスメントの自動化のためのフレームワークを提案する。
概念実証として、この枠組みを適用し、米国障害者法(ADA)に適合する縁石のコンプライアンスを自動評価する。
提案するフレームワークは,インフラ調査および自動建設評価における幅広い応用の基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:24:09 GMT)
Optical Switching of $χ^{(2)}$ in Diamond Photonics [0.9] 我々は、ダイヤモンドの有効な$chi(2)$の大きさが、ダイヤモンド結晶の欠陥の電子的配置に依存することを初めて示す。
$chi(2)$の修飾は負の電荷状態から中性電荷状態への光イオン化から生じ、緑色光によるSHGの焼成によって現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:00:30 GMT)
Dynamical multipartite entanglement in a generalized Tavis-Cummings model with XY spin interaction [0.9] 本稿では,XYスピン相互作用を導入した一般化されたTavis-Cummings(TC)モデルの動的多部交絡について述べる。
この結果から,TCモデルと中心スピンモデルとの深い関係が明らかとなり,動的多粒子絡みのより深い理解が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:23:56 GMT)
PYRREGULAR: A Unified Framework for Irregular Time Series, with Classification Benchmarks [0.9] 不規則な時間データは、移動性、医療、環境科学といった分野にまたがる重要な課題を提示する。
我々は、統一されたフレームワークと、不規則時系列分類のための最初の標準化されたデータセットリポジトリを導入する。
本研究は, 研究活動の集中化と, 不規則な時間的データ分析手法のより堅牢な評価を可能にすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:43:43 GMT)
Assessing Robustness to Spurious Correlations in Post-Training Language Models [0.9] 我々は,多種多様な合成課題と刺激条件にまたがる3つのポストトレーニングアルゴリズム – Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO), KTO – を評価した。
以上の結果から,高刺激下ではモデルが常に劣化するとは限らないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:39:43 GMT)
Learning Power Control Protocol for In-Factory 6G Subnetworks [0.8] In-X Subnetworksは、多様な6Gユースケースにおける短距離通信の厳しい要求を満たすために構想されている。
電力制御は、潜在的に高いサブネットワーク密度に起因する干渉の影響を軽減するために重要である。
本稿では、アクセスポイントが信号制御プロトコルと電力制御プロトコルの両方を自律的に学習できるように設計された、新しいマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:39:18 GMT)
Deep Learning-Based Robust Optical Guidance for Hypersonic Platforms [0.8] シーンのイメージのスタックをディープネットワークにエンコードする。
スタック上のリライジングは、バイモーダルなシーンに関連があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 19:33:35 GMT)
CoverUp: Effective High Coverage Test Generation for Python [0.8] CoverUpは、ハイカバレッジPython回帰テストを生成するための新しいアプローチである。
CoverUpはカバレッジ分析、コードコンテキスト、フィードバックを組み合わせることで、LCMを反復的にガイドしてテストを生成する。
ハイブリッド検索/LLMベースのテストジェネレータであるCodaMosaと比較して、CoverUpはモジュールごとの中央値ライン+ブランチカバレッジを80%達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:33:58 GMT)
LightNobel: Improving Sequence Length Limitation in Protein Structure Prediction Model via Adaptive Activation Quantization [0.7] 我々は,タンパク質構造予測モデル(PPM)におけるシーケンス長のスケーラビリティ制限を克服する,初のハードウェア・ソフトウェア共同設計アクセラレータであるLightNobelを紹介する。
ソフトウェアレベルでは、精度を損なうことなく微細な量子化技術を実現するために、Token-wise Adaptive Activation Quantization (AAQ)を提案する。
ハードウェアレベルでは、マルチ精度再構成可能な行列処理ユニット(RMPU)と汎用ベクトル処理ユニット(VVPU)を統合して、AAQの効率的な実行を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:01:10 GMT)
"vcd2df" -- Leveraging Data Science Insights for Hardware Security Research [0.7] 本稿では、レジスタ転送レベル(RTL)トレースデータから高レベル言語でインサイトを導出する方法を示す。
Spark DataFrameの並列性を活用したハードウェアセキュリティ研究における将来的な方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:53:34 GMT)
Can (A)I Change Your Mind? [0.7] 研究はすべてヘブライ語で行われ、200人が参加した。
議論を呼んでいる民事政策の話題に対する LLM と人間の介入者の説得的影響を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:21:31 GMT)
Intrusion Detection System Using Deep Learning for Network Security [0.7] 本稿では,深層学習技術に基づくIDSモデルの実験的評価を提案する。
ネットワークトラフィックを悪意のあるカテゴリと良心的なカテゴリに分類することに注力する。
テストされたモデルのうち、最高は96%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:04:58 GMT)
Privacy-Preserving Credit Card Approval Using Homomorphic SVM: Toward Secure Inference in FinTech Applications [0.6] PP-FinTechは金融アプリケーションのためのプライバシー保護スキームである。
CKKSベースの暗号化ソフトマージンSVMを採用し、非線形パターンをモデル化するためのハイブリッドカーネルで拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:46:56 GMT)
Deep Diffusion Maps [0.5] 次元性低減法により、いわゆる次元性の呪いに対処し、高次元データを視覚化し、一般に、大規模なデータセットの保存と処理の効率を向上させることができる。
最もよく知られた非線形次元減少法の一つが拡散マップである。
ディフュージョンマップや他の多くの多様体学習手法は、それらの利点にもかかわらず、初期セット外のデータに適用できないこと、計算の複雑さ、大規模データセットのメモリコストなどの欠点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:31:58 GMT)
An empathic GPT-based chatbot to talk about mental disorders with Spanish teenagers [0.4] 調査は、12歳から18歳までの10代の若者を対象に行われた。
対話エンジンはクローズドな会話とオープンな会話を混合するので、特定のメッセージが送信され、特定の障害にチャットを集中させる。
その結果、これらのシステムは若者にとって興味があり、特定の精神障害を認識させるのに役立つことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:55:51 GMT)
Sponge Attacks on Sensing AI: Energy-Latency Vulnerabilities and Defense via Model Pruning [0.4] 最近の研究では、スポンジ攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)のエネルギー消費と推論遅延を大幅に増加させることが示されている。
これらの攻撃は、バッテリ容量とリアルタイム応答性に限界があるシステムにおいて、エネルギーの枯渇と遅延劣化の深刻な脅威を引き起こす。
本稿では,センサベースAIモデルを対象とした,エネルギー遅延スポンジ攻撃の体系的検討を行う。
また,資源制約型AIの圧縮技術として広く採用されているモデルプルーニングについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 22:10:44 GMT)
Healthy LLMs? Benchmarking LLM Knowledge of UK Government Public Health Information [0.4] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の評価に8000以上の疑問を呈する新しいベンチマークであるPubHealthBenchを紹介する。
我々はまた、PubHealthBenchのソーステキストとして使用される、英国政府の公衆衛生ガイダンス文書の新しいデータセットもリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:42:59 GMT)
Evolutionary ecology of words [0.4] 大規模言語モデル(LLM)の豊かな言語表現を用いた単語の進化生態モデルを提案する。
我々のモデルはエージェント間の相互作用の多様な選択肢と無限の選択肢の出現と進化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:57:10 GMT)
You Are Your Best Teacher: Semi-Supervised Surgical Point Tracking with Cycle-Consistent Self-Distillation [0.4] SurgTrackerは、合成訓練されたポイントトラッカーをフィルター付き自己蒸留を用いて手術ビデオに適用するための半教師付きフレームワークである。
STIRベンチマークの実験によると、SurgTrackerは80本のビデオで追跡性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:45:01 GMT)
Patch distribution modeling framework adaptive cosine estimator (PaDiM-ACE) for anomaly detection and localization in synthetic aperture radar imagery [0.4] 本研究は,合成開口レーダ画像(SAR)における異常検出と局所化の新しいアプローチを提案する。
適応的コサイン推定器 (ACE) 検出統計を導入し、PaDiM は非有界距離であるマハラノビス距離を用いる。ACE はコサイン類似度測定器を用い、有界異常検出スコアを提供する。
提案手法は,複数のSARデータセットに対して評価され,画像および画素レベルでの受信操作曲線(AUROC)以下の領域を含む性能指標が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:20:52 GMT)
New Statistical and Computational Results for Learning Junta Distributions [0.4] 我々は、$k$-junta分布の学習は、ノイズを伴う$k$-parity関数の学習と等価であることを示す。
統計的複雑性が最適であるユンタ分布を学習するためのアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:44:35 GMT)
A Practical Guide to Hosting a Virtual Conference [0.4] 本稿では、完全に仮想的な科学会議であるKITPプログラム「Fundamentals of Gaseous Halos」の主催者としての経験について述べる。
ここでは、リモートミーティングの計画と最適化に関する詳細な勧告と、従来の個人内イベントにも適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:00:00 GMT)
Why Are You Wrong? Counterfactual Explanations for Language Grounding with 3D Objects [0.4] 3次元オブジェクトの言語記述と空間的関係における可変性は、これを複雑なタスクにする。
一見正しいオブジェクト記述が提供されるにもかかわらず、モデルが誤った予測を行う場合、実践者は「なぜモデルは間違っているのか?
本稿では, 逆実例を生成することによって, この問題に答える手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:24:44 GMT)
Quasiprobabilistic imaginary-time evolution on quantum computers [0.3] 本稿では,量子コンピュータ上での仮想時間進化期待値を計算するための新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、補助量子ビットを必要とせず、付加的な誤差軽減を伴わずに耐雑音性を持たせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:00:01 GMT)
Stochastic Halpern iteration in normed spaces and applications to reinforcement learning [0.3] 我々は,Halpern反復のオラクル複雑性をミニバッチで解析する。
我々は,平均値と割引値の報酬MDPに対する新しいモデルフリーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 21:02:52 GMT)
NCorr-FP: A Neighbourhood-based Correlation-preserving Fingerprinting Scheme for Intellectual Property Protection of Structured Data [0.3] NCorr-FPは近隣の相関保存フィンガープリントシステムである。
指紋は, 埋め込み比が高い場合でも, 微小ヘリンジャー距離とKLの発散がほとんど認められないことが確認できた。
本手法は,データ削除による検出信頼度を100%達成し,適応攻撃や衝突攻撃に対して頑健に維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:53:27 GMT)
KCluster: An LLM-based Clustering Approach to Knowledge Component Discovery [0.3] KClusterは,一致した質問のクラスタを識別する新しいKC探索アルゴリズムである。
我々は,LLMが質問類似度を効果的に測定できることを示す。
KClusterは記述的なKCラベルを生成し、最高の専門家設計モデルよりも生徒のパフォーマンスを予測するKCモデルを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:47:58 GMT)
Structured Prediction with Abstention via the Lovász Hinge [0.2] 評価に使用する集合関数がモジュラーでない限り, Lov'asz ヒンジは所望の目標と矛盾しないことを示す。
本稿では,Ramaswamy等のバイナリエンコーディング構造とリンク構造を組み合わせることで,構造的不確定問題の自然多重クラスに対する効率的な一貫したサロゲートを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 21:29:22 GMT)
The Hidden Bloat in Machine Learning Systems [0.2] ソフトウェア肥大(Software bloat)とは、実行時にソフトウェアが使わないコードや機能を指す。
機械学習(ML)システムにとって、肥大は技術的負債に対する大きな貢献者であり、パフォーマンスとリソースの浪費を減少させる。
我々は,共有ライブラリを解析することにより,MLフレームワークの肥大を識別・除去する新しいツールであるNegativa-MLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:47:36 GMT)
Can open source large language models be used for tumor documentation in Germany? -- An evaluation on urological doctors' notes [0.1] この評価は、腫瘍ドキュメンテーションプロセスの3つの基本的なタスクについて、11の異なるオープンソース言語モデル(LLM)をテストする。
モデルLlama 3.1 8B、Mistral 7B、Mistral NeMo 12Bはタスクにおいて相容れない性能を発揮した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:45:53 GMT)
Self-Supervised Pretraining for Fine-Grained Plankton Recognition [0.1] プランクトン認識は、海洋食物網や炭素捕獲においてプランクトンが重要な役割を担っているため、重要なコンピュータビジョン問題である。
本研究では,プランクトン認識のための大規模自己教師型プレトレーニングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:32:04 GMT)
HyperspectralMAE: The Hyperspectral Imagery Classification Model using Fourier-Encoded Dual-Branch Masked Autoencoder [0.0] ハイパースペクトル画像は、豊富なスペクトルの詳細を提供するが、空間領域とスペクトル領域の両方において、その高次元性のためにユニークな課題を提起する。
テキストマスキング戦略を用いたハイパースペクトルデータのためのトランスフォーマーベースモデルであるtextitHyperspectralMAE を提案する。
ハイパースペクトルMAEは、二重次元事前学習が頑健なスペクトル空間表現をもたらすことを確認し、インドパインズの最先端の伝達学習精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 01:16:42 GMT)
Token-Efficient RL for LLM Reasoning [0.0] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) において,厳密なメモリと計算限界下での推論に適した強化学習戦略を提案する。
ベースラインサブトラクションを用いた早期ポリシー勾配法に基づいて,出力トークンの小さな情報サブセット上で動作する批判のない手法を設計する。
提案手法は,SVAMPベンチマークの精度を46%から70%以上に向上し,マルチ桁乗算において高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:50:46 GMT)
Às vezes, solucionar uma crise depende de ampliá-la: a contribuição de Louis de Broglie à Física Quântica [0.0] ルイ・ド・ブロイの独創的な作品に寄与したいくつかの点の短い歴史的復元が行われた。
特に、プランクの博士論文の関連性は、主に、プランクの量子解による放射の説明で導入された危機の拡大において、その価値のために強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:40:46 GMT)
k-LLMmeans: Scalable, Stable, and Interpretable Text Clustering via LLM-based Centroids [0.0] k-LLMmeansはテキストクラスタリングのためのk-meansアルゴリズムの新しい修正である。
k-LLMmeansはk-meansや他の伝統的なベースラインよりも一貫して優れていることを示す。
そこで本研究では,StackExchangeをベースとして,テキストストリームクラスタリング手法の評価を行うベンチマークデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:39:35 GMT)
Visualization of a multidimensional point cloud as a 3D swarm of avatars [0.0] この記事では、Chernoffの顔にインスパイアされたアイコンを用いて、多次元データの可視化に革新的なアプローチを提案する。
このアプローチは、古典的な投影技術と特定のデータ次元の割り当てを融合して特徴を模倣し、人間の脳が表情を解釈する自然な能力に乗じる。
データ次元のセマンティックな分割を直感的および技術的カテゴリに導入し、前者をアバター特徴に割り当て、後者を4次元以上の超空間に投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:42:34 GMT)
Utilizing Dynamic Time Warping for Pandemic Surveillance: Understanding the Relationship between Google Trends Network Metrics and COVID-19 Incidences [0.0] 時間的アライメントは、ネットワークメトリクスと新型コロナウイルスのケーストラジェクトリの間で定量化されました。
この戦略は、パンデミックの期間中にフィリピンのオンライン利用を広範囲に利用し、病気が広まる可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:19:21 GMT)
Unveiling quantum steering by quantum-classical uncertainty complementarity [0.0] 系の量子的不確実性と古典的不確実性の間に新しい相補性関係を導入する。
提案した相補性関係はエントロピーの不確実性関係よりも厳密であることを示す。
このような特性をフォトニックシステムを用いて実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:39:30 GMT)
Unitary Designs of Symmetric Local Random Circuits [0.0] ランダムなt-設計を回路的に形成するための必要十分条件は、一般対称性と局所性のための単純な整数最適化によって与えられることを示す。
この研究は、対称性の基本概念とランダム性の観点からの局所性の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:07:26 GMT)
Understanding and Mitigating Toxicity in Image-Text Pretraining Datasets: A Case Study on LLaVA [0.0] このデータセットは、LLaVA事前トレーニングデータセットにおいて、有害な画像テキストペアの7,531を除去する。
堅牢な毒性検出パイプラインを実装するためのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:01:50 GMT)
UK Finfluencers: Exploring Content, Reach, and Responsibility [0.0] 本研究では,TikTokにおけるイギリスにおけるフィンフルエンサーのパターンと行動について検討した。
その目的は、共通のエンゲージメントパターンを特定し、金融上の害から国民を守るためのガイドラインを提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:34:17 GMT)
Tunneling Spectroscopy in Superconducting Circuit Lattices [0.0] 超伝導回路格子における合成量子物質のトンネル分光
格子を工学的に駆動散逸した粒子浴に結合させることにより, サイト分解励起スペクトルを測定する。
我々は準粒子と準ホールスペクトルを抽出し、集合励起の空間構造を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:58:21 GMT)
Towards secondary structure prediction of longer mRNA sequences using a quantum-centric optimization scheme [0.0] 本稿では、量子サンプリングと古典的後処理を統合してこの問題に対処するスケーラブルな量子中心最適化フレームワークを提案する。
我々は、IBM量子プロセッサを用いて、最大156量子ビットと最大950個の非局所ゲートを含む回路を含む問題インスタンスを解くことで、これらのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:53:40 GMT)
Towards near-unity $β$ factor and collection efficiency in single-photon sources: employing dielectric rings to suppress the emission into radiation modes [0.0] 無限のナノワイヤを囲む数周期の円形ブラッグ反射器は、基本モードの$beta$因子を0.999まで増加させることができる。
また, マイクロピラーSPSの周囲に最適化された高次元環を加えることで, 有効効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:37:42 GMT)
Towards Quantum Resilience: Data-Driven Migration Strategy Design [0.0] 本稿では,量子攻撃に対する従来の暗号手法の脆弱性について,徹底的に検討する。
組織が緩和計画を推奨し、量子後暗号への適切な移行戦略を決定するのを支援するための意思決定支援フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:12:09 GMT)
Towards AI-Driven Policing: Interdisciplinary Knowledge Discovery from Police Body-Worn Camera Footage [0.0] 本稿では,高度な人工知能(AI)と統計機械学習(ML)技術を用いて,警察用ボディウォーンカメラ(BWC)映像を解析するための新しい枠組みを提案する。
我々の目標は、尊敬、軽視、エスカレーション、エスカレーションといった重要な行動力学を識別するために、警察官と民間人の相互作用パターンを検出し、分類し、分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:29:05 GMT)
Time-Convolutionless Master Equation Applied to Adiabatic Elimination [0.0] 本稿では,TCL(Time-Convolutionless)マスター方程式の枠組みによる断熱除去の再構成を導入する。
典型例にTCLマスター方程式の定式化を適用することにより、断熱除去計算を行うための実践的方法論を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:17:01 GMT)
The Spotlight Resonance Method: Resolving the Alignment of Embedded Activations [0.0] 本稿では,組込みデータの軸アライメントを決定する汎用的で斬新な可視化ツールについて述べる。
ネットワークの特権基底ベクトルによって定義される平面上の分布を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:03:59 GMT)
TTNOpt: Tree tensor network package for high-rank tensor compression [0.0] TTNOptは、量子スピンシステムと高次元データ解析にツリーテンソルネットワーク(TTN)を利用するソフトウェアパッケージである。
量子スピン系では、TTNOptは双線型スピン相互作用と磁場を持つハミルトンの基底状態を求める。
高次元データ解析では、TTNOptは複素テンソルをTTN状態に分解し、元のテンソルへの忠実度を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:28:38 GMT)
Subjective nature of path information in quantum mechanics [0.0] 一般的な感覚は、粒子の完全な経路情報が得られれば、粒子は明確な起源を持つ必要があることを示唆している。
1つの光源の放出確率がゼロであっても、光子対に特定の物理的起源を割り当てることは不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:21:25 GMT)
Stochastic resetting in discrete-time quantum dynamics: steady states and correlations in few-qubit systems [0.0] 量子コンピュータにおける離散時間リセットダイナミクスの定常特性について検討する。
ポアソニアンリセットに対しては、プロセスの定常状態を計算し、量子ゲートにおける「共鳴」の存在を実証する。
リセット確率が時間とともに十分に急速に消失した場合、システムは定常状態に近づかないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:59:42 GMT)
Speed-accuracy relations for diffusion models: Wisdom from nonequilibrium thermodynamics and optimal transport [0.0] 拡散モデルと呼ばれる生成モデルとフォッカー・プランク方程式の非平衡熱力学の関連について論じる。
我々は,データ生成の精度とエントロピー生成率を関連付ける不等式である拡散モデルの速度-精度関係を導出する。
異なるノイズスケジュールと異なるデータを持つ拡散モデルにおける速度-精度関係の有効性を数値的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:38:12 GMT)
Shavette: Low Power Neural Network Acceleration via Algorithm-level Error Detection and Undervolting [0.0] 本稿では,Deep Neural Network(DNN)アクセラレータの,単なるソフトウェア修正による低電圧動作を実現するための簡単なアプローチを紹介する。
18%から25%の省エネ効果を示したが,精度の低下やスループットの低下は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:39:31 GMT)
Resonances and continued-fraction Green's functions in non-Hermitian Bose-Hubbard-like quantum models [0.0] 非エルミート量子ハミルトニアンの固有状態として扱われる共鳴により、複素エネルギー固有値の局所化のタスクが考慮される。
マルチボソニックなボース・ハバードのような複雑なハミルトンの家族は、イラストレーションのために呼び戻されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:43:36 GMT)
Representation gaps of rigid planar diagram monoids [0.0] 我々はテンパーリー・リーブ、モツキンおよび平面ルークモノイドの非ピボタルアナログを定義する。
それらの表現ギャップとギャップ比を比較した。
非ピボタルモノイドは一般に暗号的目的に悪影響を及ぼすと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:37:15 GMT)
Reliable and Efficient Inverse Analysis using Physics-Informed Neural Networks with Distance Functions and Adaptive Weight Tuning [0.0] PINNは、部分方程式によって支配される前方および逆問題を解決する能力のために、科学機械学習において大きな注目を集めている。
本稿では,PINNを用いて適応境界問題を導入し,信頼性の高い逆解析を実現する方法について述べる。
このアプローチは、様々な潜在的なアプリケーションにおいて、PINNを用いた逆解析のための信頼性と効率的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:20:29 GMT)
Quantum walk on a square lattice with identical particles [0.0] 同一粒子の2次元量子ウォークにおける量子重ね合わせ効果について検討した。
粒子統計学で果たす役割を,標準的な絡み合い証人を用いて検討する。
集積フォトニック回路を用いてこのモデルを実装する可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:38:57 GMT)
Quantum strategies, error bounds, optimality, and duality gaps for multiplayer XOR, $\mathrm{XOR}^{*}$, compiled XOR, $\mathrm{XOR}^{*}$, and strong parallel repetiton of XOR, $\mathrm{XOR}^{*}$, and FFL games [0.0] 我々は、プレイヤーが量子戦略を用いて操作できるゲームの正確で近似的な最適性を特徴づける。
我々は、量子優位性のための提案された情報源として、他の可能な戦略の変種を記述することで、この取り組みを締めくくる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:47:41 GMT)
Quantum sensing and metrology with free electrons [0.0] 我々は、光だけで到達可能なものよりもはるかに多くの状態を生成し、検出できることを示します。
理論的には、電子ビームスプリッタと2つの電子-導波路相互作用を組み合わせることにより、光相変化を検出する感度を高めることができる。
これらの結果は、自由電子と導波管光との強い相互作用に依存する破壊的な量子技術を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:27:38 GMT)
Quantum amplitude estimation from classical signal processing [0.0] 本研究では, 振幅推定の問題は, 到着方向推定と呼ばれる信号処理における問題に直接対応できることを示した。
DOAタスクは、最も少ない測定値で、受信波の到着方向を決定することである。
位相推定自由並列量子振幅推定(QAE)アルゴリズムを作成し、最低ケースのシーケンシャルクエリの複雑さは$sim 4.3/varepsilon$で、並列クエリの複雑さは$sim 0.26/varepsilon$で95%の信頼性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:14:37 GMT)
Quantum Monte Carlo study of the quasiparticle effective mass of the two-dimensional uniform electron liquid [0.0] 常磁性および強磁性の2次元一様電子液体(2D-UEL)@の準粒子エネルギーバンドと準粒子有効質量を計算した。
VMCとDMCの結果は、準粒子効果質量$m*$の常磁性2D-UELの高密度$r_s=1$が1に非常に近いことを予測している。
強磁性2D-UELに対するVMCおよびDMCの結果,電子-電子相互作用の強い抑制による密度の低下により,$m*$は急速に減少することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:44:56 GMT)
Quantum Monte Carlo description of correlated electrons in two-dimensional FeSe [0.0] 拡散量子モンテカルロ法による2層FeSeの構造特性に対する電子相関効果について検討した。
その結果,3次元から2次元の相転移は電子-電子相関効果を増大させ,系を中程度の相関から強い相関にシフトさせることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:50:59 GMT)
ProofBuddy: How it Started, How it's Going [0.0] 本稿では,証明アシスタントIsabelleのサーバサイドインスタンスを利用したWebアプリケーションProofBuddyの開発について報告する。
利点は単純さ、保守性、カスタマイズ性です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:18:32 GMT)
PromptIQ: Who Cares About Prompts? Let System Handle It -- A Component-Aware Framework for T2I Generation [0.0] 本稿では,プロンプトを改良し,画質を評価する自動フレームワークであるPromptIQを紹介する。
従来の方法とは異なり、PromptIQはユーザーが満足するまで画像を反復的に生成し、評価する。
その結果, PromptIQ は生成品質と評価精度を著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:33:11 GMT)
Predicting fermionic densities using a Projected Quantum Kernel method [0.0] 本研究では,1次元フェルミオン系の密度構造を予測するために,投射量子カーネル法に基づく支持ベクトル回帰器を用いる。
核は、相互作用するライドバーグ原子で実装可能な量子貯水池の可観測物で構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:51:20 GMT)
Phonetic accommodation and inhibition in a dynamic neural field model [0.0] 本研究は,音声アコモテーションにおける音声計画表現の変化の計算モデルを作成することを目的とする。
二重層計画/メモリフィールドは、あるトライアルにおけるモデルトーカーへの収束が、その後のトライアルにおける分岐を引き起こすと予測する。
観察された経験的現象は, 抑制性記憶動態の大きさの変動に対応している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:15:55 GMT)
Performance Analysis and Noise Impact of a Novel Quantum KNN Algorithm for Machine Learning [0.0] そこで本研究では,従来のk-NN技術よりも性能が向上した量子K-nearest neighbors(QKNN)アルゴリズムを提案する。
提案された修正は、アダマールと回転ゲートを用いた量子データの符号化を最適化することに集中し、量子状態における古典データのより効率的なレンダリングを保証する。
スワップテストに基づく新しい量子距離計量を導入し、様々な量子状態間の類似度を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 21:17:11 GMT)
Optimal statistical ensembles for quantum thermal state preparation within the quantum singular value transformation framework [0.0] 熱平衡状態を作成するための効率的な量子アルゴリズムを開発した。
本研究では,有限サイズシステムにおいても計算コストを大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:49:20 GMT)
Operator Spaces, Linear Logic and the Heisenberg-Schrödinger Duality of Quantum Theory [0.0] 作用素空間の圏 OS が完全縮約を射として局所的に数えられることを示す。
次に、古典線形論理のモデルについて記述し、その双対性は量子論のハイゼンベルク=シュル「オーディンガー双対性」と矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:12:00 GMT)
On expected signatures and signature cumulants in semimartingale models [0.0] シグネチャと期待シグネチャの概念は、データサイエンス、特にシーケンシャルなデータ分析において不可欠である。
log-transform (expected signatures) は log-signatures (signature cumulants)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:51:08 GMT)
Offensive Security for AI Systems: Concepts, Practices, and Applications [0.0] 従来の防御策は、AI駆動技術に直面するユニークで進化する脅威に対して、しばしば不足する。
本稿では、AIライフサイクル全体を通して脆弱性を明らかにするために、積極的な脅威シミュレーションと敵対的なテストを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 18:58:56 GMT)
Observation of Perfect Absorption in Hyperfine Levels of Molecular Spins with Hermitian Subspaces [0.0] 分子スピン中心をミリケルビン温度および数光子レベルで動作する平面マイクロ波共振器に結合して得られるパッシブオープン量子系を考える。
我々は、PT対称性が欠如していても、エルミート部分空間、したがってPAを実装できることを実験的に実証した。
エルミート部分空間は空洞QED系のコヒーレントスペクトルの全体的側面に影響を及ぼし、開量子系における非エルミート効果を探索する可能性を大幅に拡大することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:38:16 GMT)
NSF-MAP: Neurosymbolic Multimodal Fusion for Robust and Interpretable Anomaly Prediction in Assembly Pipelines [0.0] 本稿では,組立パイプラインにおける多モード異常予測のためのニューロシンボリックAIと融合に基づくアプローチを提案する。
決定レベル融合技術を利用した時系列および画像ベース融合モデルを提案する。
その結果,伝達学習を用いたニューロシンボリックAIベースの融合アプローチは,時系列データと画像データの相補的強みを効果的に活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:50:42 GMT)
Multimodal Sentiment Analysis on CMU-MOSEI Dataset using Transformer-based Models [0.0] 本研究は,CMU-MOSEIデータセットを用いたマルチモーダル感情分析を行う。
BERTをベースとしたエンコーダを各モダリティに使用して,分類前に抽出した埋め込みを強化する。
このモデルは、97.87%の7クラス精度と0.9682 F1スコアで高い性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:10:57 GMT)
Minimal Sequent Calculus for Teaching First-Order Logic: Lessons Learned [0.0] MiniCalcは、最小シーケンスの計算に基づいて一階述語論理を教えるWebアプリである。
オプションとして、証明はイザベル証明アシスタントで検証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:18:17 GMT)
Mechanical form factors and densities of non-relativistic fermions [0.0] 水素原子のような非相対論的量子力学系はアナログとして注目されている。
私はそのような行列要素のガリライ共変分解を機械的形状因子に分解し、特にスピンハーフ状態に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:40:49 GMT)
Measuring Security in 5G and Future Networks [0.0] 5Gのようなモバイルネットワークと6Gのような将来の世代は、重要なインフラとして、重要な役割を果たす。
本稿では,ネットワーク機能のセキュリティライフサイクルを捉えた状態マシンモデルを提案する。
攻撃面の露出、システムの脆弱性の影響、および適用されたセキュリティ制御の有効性の3つの重要なセキュリティ指標を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:24:17 GMT)
Machine Learning Meets Transparency in Osteoporosis Risk Assessment: A Comparative Study of ML and Explainability Analysis [0.0] 本研究は,機械学習(ML)による骨粗しょう症のリスク予測の難しさに対処するものである。
XGBoostは評価モデルの中で最大の精度(91%)で、他のモデルの精度(0.92)、リコール(0.91)、F1スコア(0.90)を上回った。
本研究は, 加齢が骨粗しょう症のリスク予測の主要な要因であり, ホルモン変動と家族歴が続くことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:31:12 GMT)
Linearization (in)stabilities and crossed products [0.0] 線型化(in)は、非線型方程式を持つ任意のゲージ共変場理論において起こる。
線形化解が正確な解と一体化できるかどうかを考察する。
対象を通常の正準定式化から体系的共変位相空間言語に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 02:14:30 GMT)
Leveraging Vision-Language Models for Visual Grounding and Analysis of Automotive UI [0.0] 本稿では,自動車インフォテインメントシステムの理解とインタラクションのための視覚言語フレームワークを提案する。
私たちはAutomotiveUI-Bench-4Kをリリースした。
Low-Rank Adaptation (LoRa) を用いて Molmo-7B ベースのモデルを微調整し、パイプラインで生成された推論を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:01:52 GMT)
Leveraging Multi-Task Learning for Multi-Label Power System Security Assessment [0.0] 本稿では,Multi-Task Learning (MTL) を用いた電力系統セキュリティ評価の新しい手法を提案する。
提案するMTLフレームワークは, 静的, 電圧, 過渡的, 小信号安定性を同時に評価する。
共有エンコーダと複数のデコーダで構成され、安定性タスク間の知識伝達を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:36:59 GMT)
LLMs Outperform Experts on Challenging Biology Benchmarks [0.0] 本研究は,8種類の生物学ベンチマークを用いて,27のフロンティア大言語モデルを体系的に評価する。
トップモデルのパフォーマンスは、Virology Capabilities Testの挑戦的なテキストのみのサブセットで4倍以上に向上した。
いくつかのモデルは、他の挑戦的なベンチマークで専門家レベルのパフォーマンスに適合または超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:05:57 GMT)
Inferring charge noise source locations from correlations in spin qubits [0.0] 等方的に精製したSi/Si-Geを用いたスピン量子デバイスにおける低周波雑音について検討した。
低周波では、ノイズスペクトルは電力法則に適合せず、より個々の2レベルゆらぎ器(TLF)を認識することができる。
ノイズクロス相関により、個々のTLFの空間的位置に関する情報を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:34:14 GMT)
Image space formalism of convolutional neural networks for k-space interpolation [0.0] k空間(RAKI)のためのスキャン固有の頑健な人工ニューラルネットワークによる画像再構成における雑音耐性は、k空間における非線形活性化と関連している。
RAKIの画像空間形式は、ノイズ伝搬を解析的に解析し、人間の可読性において非線形活性化の役割を記述するために導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:02:55 GMT)
Hypergraph Neural Sheaf Diffusion: A Symmetric Simplicial Set Framework for Higher-Order Learning [0.0] 本稿では,HNSD(Hypergraph Neural Sheaf Diffusion)をハイパーグラフに導入する。
HNSD は対称単純集合上の正規化次数 0 のラプラシアンを通して作用し、向きのあいまいさと隣接の間隔を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:26:38 GMT)
Human Perception-Inspired Grain Segmentation Refinement Using Conditional Random Fields [0.0] 多結晶材料の粒界は、工学材料や新素材のナノスケールのキャラクタリゼーションを加速させるのに役立つ。
この領域の以前のアプローチは、効果的な輪郭閉鎖と連続性のためのカスタムな後処理に依存していた。
本稿では,相互接続された回線網のセグメンテーションマスクに適用可能な高速かつ高忠実なポストプロセッシング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:18:59 GMT)
GreenLight-Gym: Reinforcement learning benchmark environment for control of greenhouse production systems [0.0] GreenLight-Gymは、温室作物生産管理における強化学習手法を開発するための、高速でオープンソースのベンチマーク環境である。
CasADiフレームワークを活用して、効率的な数値統合を実現する。
モジュール化されたPython環境ラッパーは、コントロールタスクとRLベースのコントローラの柔軟な構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:03:56 GMT)
Graph Laplacian Wavelet Transformer via Learnable Spectral Decomposition [0.0] 構造化言語タスクのための既存のシーケンスからシーケンスモデルは、ドット積の自己注意機構に大きく依存している。
このボトルネックを学習可能なマルチスケールのウェーブレット変換に置き換える新しいアーキテクチャであるGraph Wavelet Transformer(GWT)を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:13:23 GMT)
Generalised Process Theories [0.0] 本稿では,SMCをオペラカル構造に接続する最近の結果に動機づけられた,オペラカル代数を用いた代替形式化を提案する。
我々は、従来のプロセス理論のアプローチを統一し拡張する、アクセス可能だが厳格な定式化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:56:35 GMT)
GNU Aris: a web application for students [0.0] ほぼすべてのユーザが、HTML、JavaScript、WebAssemblyの組み合わせで書かれたスタンドアロンのWebアプリケーションとして使用できるように、ArisをWebアプリケーションにすることに重点を置いています。
本報告では,論理学コースにおける大学生のユーザフィードバックについて要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:17:45 GMT)
GNN-DT: Graph Neural Network Enhanced Decision Transformer for Efficient Optimization in Dynamic Environments [0.0] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を組み込んだ新しいDecision Transformer(DT)アーキテクチャであるGNN-DTを紹介する。
GNN-DTは、オンラインRLアルゴリズムのスパース報酬の制限に対処し、高品質なソリューションをリアルタイムで提供する。
複雑な電気自動車(EV)の充電最適化問題に対してGNN-DTを評価し,その性能が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:31:55 GMT)
Fuzzy-UCS Revisited: Self-Adaptation of Rule Representations in Michigan-Style Learning Fuzzy-Classifier Systems [0.0] 本稿では,LFCS(Learning Fuzzy-Classifier Systems)におけるルール表現が,その分類性能に与える影響に焦点を当てる。
自己適応型ルール表現機構を持つ教師付きLFCS(Adaptive-UCS)を提案する。
実験の結果、Adaptive-UCSは従来の超長方形およびファジィ・超長方形規則表現で他のUCSよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:59:29 GMT)
From Fermions to Qubits: A ZX-Calculus Perspective [0.0] 本稿では、ZX-計算を通して様々な表現を統一するフェルミオン・ツー・キュービットマッピングのためのグラフィカルなフレームワークを提案する。
3次木変換が線形符号化と同値であることを図式的に証明する。
最後に、局所的なフェルミオンから量子ビットへの符号化のグラフィカルな表現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 17:42:01 GMT)
Exploring the Susceptibility to Fraud of Monetary Incentive Mechanisms for Strengthening FOSS Projects [0.0] 我々は、重要なギャップを埋め、プロジェクトの長寿と持続可能性を確保するために、非商業的なインセンティブを見つけます。
Sovereign Tech Fundは詐欺未遂に対する高いレジリエンスを達成できるが、茶は詐欺に非常に敏感だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:05:38 GMT)
Experimental Investigation of a Bipartite Quench in a 1D Bose gas [0.0] 2つの半無限系の接合である初期状態の力学を実験的に検討する。
境界密度プロファイルの進化はオイラー流体力学のスケーリングに従う弾道力学を示すことを示す。
境界面内における局所的急速分布について検討し、GHDによれば、一方の面においてゼロエントロピー状態の特徴を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:07:51 GMT)
Exact S-matrices for higher dimensional representations of generalized Landau-Zener Hamiltonians [0.0] より高スピンな一般化は、正確に解ける散乱行列をもたらすことを示す。
これまでに知られていなかった6次元および8次元のランダウ・ツェナーモデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:43:57 GMT)
Entanglement dynamics and Page curves in random permutation circuits [0.0] 計算基底をランダムに透過する量子回路によって生成されるアンサンブルについて検討する。
本研究は,多体システムにおけるエンタングルメント生成における古典的特徴の影響を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:09:48 GMT)
Enhancing Noisy Functional Encryption for Privacy-Preserving Machine Learning [0.0] 関数暗号(FE)はプライバシー保護機械学習(PPML)に関心を寄せている。
我々はノイズ多入力関数暗号(NMIFE)の概念を(動的)雑音多クライアント関数暗号((Dy)NMCFE)に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:33:09 GMT)
Engineering Risk-Aware, Security-by-Design Frameworks for Assurance of Large-Scale Autonomous AI Models [0.0] 本稿では,大規模自律型AIシステムを対象とした企業レベルのリスク認識型セキュリティ・バイ・デザイン手法を提案する。
敵的および運用的ストレス下でのモデル動作の証明可能な保証を提供する統一パイプラインについて詳述する。
国家安全保障、オープンソースモデルガバナンス、産業自動化におけるケーススタディは、脆弱性とコンプライアンスのオーバーヘッドの計測可能な削減を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:14:53 GMT)
Elastic Weight Consolidation for Full-Parameter Continual Pre-Training of Gemma2 [0.0] モデルパラメータの完全な集合に弾性重み強化を適用する。
本稿では,Arc,Belebele,Gsm8K,Hellaswag,MMLU,TruthfulQA,Winograndeからなる言語理解ベンチマークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:43:37 GMT)
Distributed Tensor Network Library for Quantum Computing Emulation [0.0] HPCテンソルネットワークパッケージはこの問題にサーキットスライシングと呼ばれる手順で対処する。
本稿では,個別のテンソルを放送・散布する新たなアプローチを提案する。
2つのよく知られたアルゴリズムをエミュレートすることにより、ARCHER2でその能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:17:42 GMT)
Digital-analog quantum learning on Rydberg atom arrays [0.0] 本稿では,Rydbergアトムアレイを用いたハイブリッドデジタルアナログ学習アルゴリズムを提案する。
我々の構成では、アナログ設定におけるRydberg Hamiltonianによれば、デジタル設定における単一量子演算と大域運転しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:00:41 GMT)
Differentiating Emigration from Return Migration of Scholars Using Name-Based Nationality Detection Models [0.0] ほとんどのWebおよびデジタルトレースデータには、プライバシー上の懸念から個人の国籍に関する情報は含まれていない。
本論文では,最も利用頻度の低いデータ,すなわちフルネームで国籍を検出する手法を提案する。
以上の結果から,第1版国を国籍の代理として活用することは,返却フローの規模を過小評価することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:03:39 GMT)
Deep hybrid models: infer and plan in a dynamic world [0.0] 3つの特徴に基づいて離散的かつ連続的な処理を利用する能動的推論手法を提案する。
モデルが異なる条件下で提示された課題に対処できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:47:21 GMT)
Cryptanalysis of a Lattice-Based PIR Scheme for Arbitrary Database Sizes [0.0] 2008年、Melchor と Gaborit は通信オーバーヘッドとサーバ側の計算コストのバランスをとるための PIR スキームを提案した。
Liu と Bi は格子ベースの手法を用いてこのスキームの脆弱性を特定した。
任意の大きさのデータベースに対して,Liu と Bi の作業を拡張する新たな2段階攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:25:03 GMT)
Critical behavior of the Schwinger model via gauge-invariant VUMPS [0.0] 変分一様行列積状態(VUMPS)アルゴリズムとゲージ不変行列積 ansatz を組み合わせた格子シュウィンガーモデルについて検討した。
同時臨界・極限連続体におけるスケーリングを解析し、データの崩壊が顕著な精度でIsingクラスと一致していることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 06:18:15 GMT)
ConvoGen: Enhancing Conversational AI with Synthetic Data: A Multi-Agent Approach [0.0] マルチエージェントシステムを用いて合成会話データを生成するための革新的なフレームワークであるConvoGenを提案する。
生成されたデータには、対話型AIモデルのトレーニングや評価など、多数のアプリケーションがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:12:58 GMT)
Continuous-variable square-ladder cluster states in a microwave frequency comb [0.0] マイクロ波周波数コムの最大94qumodsを持つ3つの独立2乗ラダー連続可変クラスター状態の生成を実証する実験について述べる。
正方形ラダーグラフ上のクラスタ状態を検証するヌル化器のスクイージングの最大1.4dBに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:15:46 GMT)
Compilation strategies for quantum network programs using Qoala [0.0] 量子ネットワークアプリケーションの性能向上のために,コンパイラによってQoalaが提供する拡張がどのように利用できるかを示す。
我々の研究は、量子ネットワークプログラムのコンパイラ最適化の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:12:42 GMT)
Comparing classical and quantum conditional disclosure of secrets [0.0] 秘密の条件開示(CDS)設定は、暗号学で研究されている最も基本的なプリミティブの一つである。
本稿では,暗号における量子資源のパワーを明らかにすることを目的として,量子CDSと古典CDSの違いについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 23:29:03 GMT)
Comment and correction for "On Explicit Construction of Simplex $t$-designs" by M. S. Baladram [0.0] 我々は明確な反論を示し、既存の証明を正す方法を提案する。
我々は[Bal18]に与えられる有界な対象を包含する概念を提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:01:43 GMT)
Coherent Generation and Protection of Anticoherent Spin States [0.0] 種々の順序で反コヒーレントスピン-j$状態を生成するために設計された最初のプロトコルを報告する。
生成した反コヒーレントスピン状態の潜在的な応用としては、量子センシングや量子絡み合いの研究がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 16:04:07 GMT)
Classification of locality preserving symmetries on spin chains [0.0] 量子スピン鎖上の自己同型(量子セルオートマトン)を保存する局所性による有限群$G$の作用を考える。
そのような対称性の異常性は、対称性の安定同値類群とコホモロジー群 $H3(G,U(1))$ の間の同型であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 14:43:42 GMT)
Characterization of randomness in quantum circuits of continuous gate sets [0.0] 我々は、対称局所乱数回路によって生成されるユニタリ設計の最大順序を特徴付ける方法を確立した。
ここでは、一般対称性および具体的な対称性に対する主定理の導出の詳細について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 09:15:29 GMT)
Camera-Only Bird's Eye View Perception: A Neural Approach to LiDAR-Free Environmental Mapping for Autonomous Vehicles [0.0] 本稿では,Lft-Splat-Shootアーキテクチャを拡張して,Bird's Eye View (BEV)マップを生成するカメラのみの認識フレームワークを提案する。
本手法は, YOLOv11に基づく物体検出とDepthAnythingV2単眼深度推定とを組み合わせて, 総合的な360度映像理解を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:13:04 GMT)
Camera Control at the Edge with Language Models for Scene Understanding [0.0] OPUSはLarge Language Model(LLM)を使用してPan-Tilt-Zoom(PTZ)カメラを制御するフレームワークである。
ベンチマークテストでは、従来の言語モデル手法とより複雑なプロンプト手法の両方で大幅に性能が向上した。
OPUSは、カメラシステムと対話するための対話的方法を提供し、ユーザーがカメラ技術を制御し利用する方法において、大きな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 20:00:29 GMT)
Bringing Forensic Readiness to Modern Computer Firmware [0.0] 本稿では,ファームウェアからのメモリ取得を容易にするUEFIアプリケーションであるUEberForensIcsを紹介する。
実行中にオペレーティングシステムから呼び出されるUEFIコードさえ存在し、法医学的な目的のためにこれをどのように利用するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:17:54 GMT)
Breaking Quadratic Barriers: A Non-Attention LLM for Ultra-Long Context Horizons [0.0] 非常に長いコンテキストウインドウを効率的に処理する大規模言語モデル(LLM)のための新しい非注意型アーキテクチャを提案する。
自己注意機構の性質から2次記憶と過負荷に悩まされている従来のTransformer設計とは異なり、当社のモデルはトークンによる注意の注意を完全に回避している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:25:46 GMT)
Automated Knot Detection and Pairing for Wood Analysis in the Timber Industry [0.0] 本稿では,機械学習技術に基づく結び目検出とペアリングのための軽量で完全に自動化されたパイプラインを提案する。
三重項ニューラルネットワークは、特徴を潜在空間にマッピングするために使用され、クラスタリングアルゴリズムが対応する結び目を特定してペアリングすることを可能にする。
提案手法の有効性を検証し, 木材科学と産業の発展におけるAIの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 07:36:47 GMT)
Assessing the Dynamics of the Coffee Value Chain in Davao del Sur: An Agent-Based Modeling Approach [0.0] 本研究は, エージェントモデルを用いたDavao del Surのコーヒーバリューチェーンのダイナミクスについて検討した。
主要なプレーヤ間のインタラクションを駆動する3つの主な要因は、信頼、リスク、トランザクションコストである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 05:24:51 GMT)
Arrow-Guided VLM: Enhancing Flowchart Understanding via Arrow Direction Encoding [0.0] フローチャートは、ソフトウェア設計とビジネスプロセス分析に欠かせないツールである。
現在の視覚言語モデル(VLM)は、方向矢印やグラフトポロジーをしばしば誤解している。
より広い3つのプロセスにグループ化された7段階のパイプラインを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 04:27:36 GMT)
An Extension of the Adiabatic Theorem [0.0] 量子クエンチに対する断熱定理の潜在的な拡張の有効性について検討する。
特に、横フィールドイジングモデル(TFIM)とAxial Next Nearest Neighbour Ising(ANNNI)モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 13:21:50 GMT)
An Exploratory Analysis on the Explanatory Potential of Embedding-Based Measures of Semantic Transparency for Malay Word Recognition [0.0] セマンティック透明性の埋め込みに基づく尺度について検討する。
本研究は,これらの指標が語彙決定遅延の有意な予測因子であるかどうかを考察する。
いずれの尺度も,単語頻度,単語長,形態的家族サイズを考慮し,決定遅延を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:57:10 GMT)
Algorithm for finding local integrals of motion in quantum lattice models in the thermodynamic limit [0.0] 運動の局所積分は閉マクロ系の定常状態を理解する上で重要な役割を果たしている。
変換不変格子モデルやユニタリ量子回路におけるLOOMの発見は、数値的に正確な解を見つける問題に還元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 08:49:23 GMT)
Adiabatic state preparation and thermalization of simulated phase noise in a Rydberg spin Hamiltonian [0.0] レーザー位相ノイズが1次元システムにおける断熱的状態形成に及ぼす影響について検討する。
我々は, ある断熱過程において, 雑音が関連する相関関数に与える影響を概ね熱化することが確認できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 12:15:54 GMT)
Achieving 3D Attention via Triplet Squeeze and Excitation Block [0.0] 本稿では,Tripletの注意とSqueeze-and-Excitation(TripSE)を4つの異なる変種で組み合わせたモデルを提案する。
本稿では、ResNet18、DenseNet、ConvNextアーキテクチャに適用することで、これらの変種の有効性を実証する。
本研究では,これらのCNNモデルにTripSEブロックを組み込むことで,特にConvNeXtアーキテクチャの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 10:36:30 GMT)
APOLLO: Automated LLM and Lean Collaboration for Advanced Formal Reasoning [0.0] APOLLOは、Leanコンパイラの強みとLLMの推論能力を組み合わせた、モデルに依存しないパイプラインである。
miniF2Fベンチマークでは、新しい最先端精度75.0%が確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 03:38:31 GMT)
AGITB: A Signal-Level Benchmark for Evaluating Artificial General Intelligence [0.0] 本稿では,AGITB(Artificial General Intelligence Test Bed)を紹介する。
AGITBは、シンボル表現や事前訓練に頼ることなく、時間にわたってバイナリ信号を予測できるモデルの能力を通じて、インテリジェンスを評価する。
テストベッドは、事前のバイアスを前提とせず、意味的な意味から独立して動作し、残酷な力や記憶によって解決不可能性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:25:57 GMT)
A paradox in the quantum-mechanical treatment of destructive measurements on photons [0.0] 直交量子力学の枠組みにおいて、光子の破壊的な測定を処理すれば、光子の性質を計測したと主張することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 15:14:20 GMT)
A near-quantum-limited diamond maser amplifier operating at millikelvin temperatures [0.0] マイクロ波量子技術はミリケルビン温度で最小の雑音を付加した弱い信号の増幅を必要とする。
本研究では, ミリケルビン温度でダイヤモンド中の不純物スピンを利用した超低雑音メーザー増幅器を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 00:45:08 GMT)
A Noise-Resilient Semi-Supervised Graph Autoencoder for Overlapping Semantic Community Detection [0.0] 重なり合う構造を持つネットワークにおけるコミュニティ検出は依然として重要な課題である。
重なり合うコミュニティを頑健に検出するために,グラフの多面的注意とモジュール性を組み合わせた半教師付きグラフオートエンコーダを提案する。
主なイノベーションは、耐雑音性アーキテクチャと、コミュニティの品質に最適化されたセマンティックな半教師付き設計である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 May 2025 11:34:07 GMT)