On the Trustworthiness of Generative Foundation Models: Guideline, Assessment, and Perspective [334.5] Generative Foundation Models (GenFMs) がトランスフォーメーションツールとして登場した。
彼らの広く採用されていることは、次元の信頼に関する重要な懸念を提起する。
本稿では,3つの主要なコントリビューションを通じて,これらの課題に対処するための包括的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:58:26 GMT)
High-Frequency Prior-Driven Adaptive Masking for Accelerating Image Super-Resolution [87.6] 高周波領域は再建に最も重要である。
本稿では,アクセラレーションのためのトレーニング不要適応マスキングモジュールを提案する。
本手法は,最先端モデルのFLOPを24～43%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:18:03 GMT)
Rejecting Hallucinated State Targets during Planning [84.2] この研究はまず、様々な種類の実用不可能な目標の特性を分類し、調査する。
汎用的目標評価器を用いて、実現不可能な目標を拒否する戦略を考案する。
適切なトレーニングがなければ、評価者は妄想的な見積もりを生成でき、戦略が無駄になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 20:13:14 GMT)
Lean Copilot: Large Language Models as Copilots for Theorem Proving in Lean [81.9] リーンでLLM推論を実行するためのフレームワークであるLean Copilotを紹介します。
証明のステップを提案し、証明の目標を完了し、関連する前提を選択するツールを構築します。
人間を助ける場合、Lean Copilotは平均3.86で手動で入力された証明ステップを2.08ステップしか必要としない。
定理証明プロセスを自動化する場合、Lean Copilotの74.2%の証明ステップは平均85%がエソップ(40.1%)より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:58:48 GMT)
Flow-GRPO: Training Flow Matching Models via Online RL [75.7] 本稿では,オンライン強化学習(RL)をフローマッチングモデルに統合する最初の方法であるFlow-GRPOを提案する。
提案手法では, 1 つの主要な戦略を用いる:(1) 決定論的正規方程式 (ODE) を, 1 つの時点における原モデルの限界分布に一致する等価な微分方程式 (SDE) に変換するODE-to-SDE 変換と、(2) 元の推論タイムステップ数を保ちながらトレーニングの段階を減らし,
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:44:28 GMT)
TODS: An Automated Time Series Outlier Detection System [70.9] TODSは,パイプライン構築を容易にする,高度にモジュール化されたシステムである。
Todsはデータ処理、時系列処理、特徴分析、検出アルゴリズム、強化モジュールを含む70のプリミティブをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:25:45 GMT)
Near-Field Channel Estimation for XL-MIMO: A Deep Generative Model Guided by Side Information [70.3] 本稿では,大規模マルチインプット多重出力(XL-MIMO)システムにおける近接場(NF)チャネル推定について検討する。
我々は、推定チャネルを洗練するためのGenAIベースのアプローチを提案する。
実験結果から,提案手法はCEの大幅な性能向上を実現することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 08:35:36 GMT)
Compile Scene Graphs with Reinforcement Learning [69.4] 次世代予測は大規模言語モデル(LLM)の訓練の基本原理である
本稿では,マルチモーダルLLM(M-LLM)であるR1-SGGを紹介する。
私たちは、Hard Recall、Hard Recall+Relax、Soft Recallの3つのリコールベースのバリエーションを含む、グラフ中心の報酬セットを設計します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 21:44:14 GMT)
Scaling Large Motion Models with Million-Level Human Motions [67.4] 我々は、モーション生成のための最初の100万レベルのデータセットであるMotionLibを紹介する。
我々はBeat-M0という名の大きなモーションモデルを訓練し、幅広い人間の活動において堅牢なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:16:11 GMT)
Incremental Uncertainty-aware Performance Monitoring with Active Labeling Intervention [64.1] Incrmental Uncertainty-aware Performance Monitoring (IUPM) というラベルのない手法を提案する。
IUPMは、性能予測の不確実性を定量化し、限られたラベル付け予算の下で信頼性の高い見積もりを復元するアクティブなラベル付け手順を導入する。
実験の結果、IUPMは様々な段階的なシフトシナリオにおいて、既存の性能推定基準よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:35:55 GMT)
Reward-Augmented Data Enhances Direct Preference Alignment of LLMs [63.3] 報奨条件付き大言語モデル(LLM)を導入し、データセット内の応答品質のスペクトル全体から学習する。
当社のアプローチは,DPOをかなりのマージンで継続的に向上させることを示す。
本手法は,嗜好データの有用性を最大化するだけでなく,未学習の問題も軽減し,データ拡張を超えてその広範な効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 22:01:18 GMT)
RobGC: Towards Robust Graph Condensation [61.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ表現学習の目覚ましい能力によって広く注目を集めている。
しかし,大規模グラフの普及は,その計算要求により,GNNトレーニングにとって大きな課題となる。
本稿では,GNNを効率よく学習し,性能を保ちつつ,情報的コンパクトなグラフを生成するために,GC(Graph Condensation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:03:10 GMT)
Towards Artificial General or Personalized Intelligence? A Survey on Foundation Models for Personalized Federated Intelligence [59.5] 大規模言語モデル(LLM)の台頭は、人工知能の展望を大きく変えた。
本稿では、プライバシーと効率性を維持しつつ、ユーザの特定のニーズと嗜好を満たすためにこれらの強力なモデルを適用することに焦点を当てる。
我々は、FMのゼロショット一般化機能にフェデレート学習のプライバシー保護の利点を統合する、パーソナライズド・フェデレーション・インテリジェンス(PFI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 08:57:53 GMT)
Explanatory Summarization with Discourse-Driven Planning [58.4] 本稿では、談話フレームワークを活用して要約生成を整理し、説明文を案内するプランベースアプローチを提案する。
具体的には、2つの談話型計画戦略を提案し、そこでは、計画が出力プレフィックスの入力または部分の一部として条件付けられている。
3つのレイ・サマリゼーション・データセットに関する実証実験により,本手法は要約品質の観点から既存の最先端手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:00:44 GMT)
CMD: Controllable Multiview Diffusion for 3D Editing and Progressive Generation [56.9] 入力画像から3Dモデルを生成するとともに、3Dモデルの各コンポーネントのフレキシブルな局所的編集を可能にするCMDと呼ばれる新しい手法を提案する。
CMDでは、3D生成を条件付き多視点拡散モデルとして定式化し、既存のまたは既知の部分を条件として取り、編集または追加されたコンポーネントを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:54:26 GMT)
Mogao: An Omni Foundation Model for Interleaved Multi-Modal Generation [54.6] 我々は、因果アプローチを通じてインターリーブされたマルチモーダル生成を可能にする統一的なフレームワークであるMogaoを提案する。
Mogooは、Deep-fusion設計、デュアルビジョンエンコーダ、インターリーブされた回転位置埋め込み、マルチモーダル分類器フリーガイダンスなど、アーキテクチャ設計における重要な技術的改善のセットを統合している。
実験により,モガオはマルチモーダル理解とテキスト・ツー・イメージ生成において最先端の性能を発揮するとともに,高品質でコヒーレントなインターリーブ・アウトプットの創出にも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:47:18 GMT)
DialogueReason: Rule-Based RL Sparks Dialogue Reasoning in LLMs [54.5] 本稿では,モノローグ型推論モデルにおける失われた役割を明らかにする推論パラダイムであるDialogueReasonを提案する。
本研究は,モノログ推論パターンの分析と対話に基づく推論手法の開発から成っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:39:58 GMT)
GTSinger: A Global Multi-Technique Singing Corpus with Realistic Music Scores for All Singing Tasks [52.3] GTSingerは、グローバルで、多技術で、無料で使える、高品質な歌唱コーパスで、リアルな音楽スコアがある。
高品質な歌声を80.59時間収集し、最大の歌唱データセットを形成する。
我々は,技術制御可能な歌唱音声合成,技術認識,スタイル伝達,音声歌唱変換の4つのベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:54:10 GMT)
EcoLANG: Efficient and Effective Agent Communication Language Induction for Social Simulation [49.8] 大規模言語モデル(LLM)は、人間をロールプレイし、複雑な社会力学を再現する印象的な能力を実証している。
分散メカニズムやハイブリッドエージェントベースモデル(ABM)統合のような既存のソリューションは、推論コストや妥協精度、一般化可能性に対処できない。
社会シミュレーションのための効率的かつ効果的なエージェントコミュニケーション言語インジェクションであるEcoLANGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 08:51:56 GMT)
An Illusion of Progress? Assessing the Current State of Web Agents [49.8] 我々は,Webエージェントの現状を包括的かつ厳密に評価する。
結果は、現在のエージェントの能力の非常に異なる描写を描いており、以前報告された結果に過度に最適化されていることを示唆している。
オンライン評価ベンチマークであるOnline-Mind2Webを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 19:04:07 GMT)
Scaling Laws and Representation Learning in Simple Hierarchical Languages: Transformers vs. Convolutional Architectures [49.2] 合成データセット上でのニューラルネットワーク性能に関する理論的スケーリング法則を導出する。
局所性と重み共有によって生成過程の構造が整った畳み込みネットワークは、性能の高速化を享受できることを示す。
この発見は、ニューラルネットワークのスケーリング法則に基づくアーキテクチャ上のバイアスを明らかにし、モデルアーキテクチャとデータの統計的性質の間の相互作用によって表現学習がどのように形成されるかを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:44:14 GMT)
Long Term Memory: The Foundation of AI Self-Evolution [48.4] GPTのような大規模な言語モデル(LLM)は、膨大なデータセットに基づいてトレーニングされており、言語理解、推論、計画において印象的な能力を示している。
ほとんどの研究は、より強力な基盤モデルを構築するために、より大規模なデータセットをトレーニングすることで、これらのモデルを強化することに重点を置いている。
大規模なトレーニングとは異なり、推論中にモデルを進化させることは、AIの自己進化(self-evolution)と呼ばれるプロセスと同等に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:56:18 GMT)
BridgeIV: Bridging Customized Image and Video Generation through Test-Time Autoregressive Identity Propagation [47.2] テキスト・ツー・ビデオ(CT2V)生成のための自動回帰構造とテクスチャ・プロパゲーション・モジュール(STPM)を提案する。
STPMは、参照対象から重要な構造的およびテクスチャ的特徴を抽出し、それらを各ビデオフレームに自己回帰的に注入し、一貫性を高める。
また,テスト時間報酬最適化 (TTRO) 手法を導入し,細部まで詳細に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:11:12 GMT)
The Geometry of Self-Verification in a Task-Specific Reasoning Model [45.7] 我々はCountDownタスクでDeepSeek R1のレシピを使ってモデルをトレーニングする。
モデルがどのように出力を検証するかをリバースエンジニアリングするために、トップダウンおよびボトムアップの分析を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:15:06 GMT)
DEFT: Efficient Fine-Tuning of Diffusion Models by Learning the Generalised $h$-transform [44.3] DFT(Doob's h-transform Efficient FineTuning)は、非常に小さなネットワークを微調整して条件付き$h$-transformを高速に学習する条件生成手法である。
画像再構成作業では, 自然画像の知覚品質と医用画像の再現性能を最良に保ちながら, 最大1.6$times$の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:28:43 GMT)
Sandcastles in the Storm: Revisiting the (Im)possibility of Strong Watermarking [44.0] 最近の理論的研究は、あらゆる透かしは、品質を保ちながらテキストを乱すランダムウォークアタックによって消去できると主張している。
摂動テキストの100%は、数百回の編集の後、その起源の痕跡を保持し、急速に混合する。
自動歩行は26%の時間で透かしを除去し、人間の品質レビューでは10%に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 03:41:13 GMT)
Flow Matching with Gaussian Process Priors for Probabilistic Time Series Forecasting [44.0] 本稿では,ガウス過程,最適輸送経路,データ依存の事前分布を組み合わせた時系列の条件付きフローマッチング(CFM)モデルであるTSFlowを紹介する。
条件付きモデルと非条件付きモデルの両方が、複数の予測ベンチマークで競合する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 22:30:03 GMT)
A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents [42.5] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、歴史的経験を活用するためにメモリシステムを必要とする。
現在のメモリシステムは基本的なストレージと検索を可能にするが、洗練されたメモリ構造は欠如している。
本稿では, LLMエージェントに対して, エージェント方式で動的に記憶を整理できる新しいエージェントメモリシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:10:25 GMT)
Sparse Reconstruction of Optical Doppler Tomography with Alternative State Space Model and Attention [42.0] 2次元光コヒーレンスドプラトモグラフィー(ODT)画像は、B線に沿って生のAスキャンのドップラー位相サブトラクションを介して断面流像を再構成することにより形成する。
高忠実度Bスキャンを得るには、Aスキャンを高密度にサンプリングする必要があるため、スキャン時間が長くなり、保存要求が増大する。
本稿では,Aスキャンを効果的に削減する代替状態空間アテンションネットワーク(ASSAN)を用いた,新しいスパースODT再構成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:05:24 GMT)
DP-TRAE: A Dual-Phase Merging Transferable Reversible Adversarial Example for Image Privacy Protection [40.8] Reversible Adversarial Examples (RAE)は、敵攻撃と可逆的なデータ隠蔽技術を組み合わせて、機密データを保護する。
既存のRAE技術は主にホワイトボックス攻撃に焦点を当てており、ブラックボックスのシナリオにおけるそれらの効果の包括的な評価を欠いている。
ホワイトボックスモデルにおいて,高度に伝達可能な初期対向摂動を発生させるDual-Phase Merging Transferable Reversible Attack法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:11:10 GMT)
AIOS: LLM Agent Operating System [39.6] 本稿では,LLMベースのエージェント管理のコンテキスト下で,AIOS(LLMベースのAIエージェントオペレーティングシステム)のアーキテクチャを提案する。
エージェントアプリケーションからリソースとLLM固有のサービスをAIOSカーネルに分離することで、LLMベースのエージェントを提供するための新しいアーキテクチャを導入する。
AIOSを使用すると、さまざまなエージェントフレームワークで構築されたエージェントを最大2.1倍高速に実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 20:23:45 GMT)
SHAP values via sparse Fourier representation [38.8] SHAP(SHapley Additive exPlanations)値は、解釈可能で説明可能なAIにおいて、局所的特徴属性の広く用いられる方法である。
ブラックボックス設定とツリーベースモデルの両方において、SHAP値を計算するための効率的な2段階アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 19:42:54 GMT)
Revealing Weaknesses in Text Watermarking Through Self-Information Rewrite Attacks [36.0] テキスト透かしアルゴリズムは、テキストの品質を保証するために、ハイエントロピートークンに透かしを埋め込む。
本稿では,この外観上の不明瞭な設計が攻撃者によって悪用され,透かしの堅牢性に重大なリスクを及ぼすことを明らかにする。
本稿では,トークンの自己情報を計算することで,その脆弱性を利用する汎用的なパラフレーズ攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:24:22 GMT)
Unsupervised Learning for Class Distribution Mismatch [35.9] クラス分布ミスマッチ(英: Class Distribution mismatch、CDM)とは、訓練データにおけるクラス分布と目標タスクとの相違をいう。
ラベルのないデータから正負のペアを構成するUCDM(Unsupervised Learning for Class Distribution Mismatch)を提案する。
提案手法では,画像のランダムなサンプリングと拡散モデルを用いてセマンティッククラスや多様なトレーニングペアの追加や削除を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:29:48 GMT)
Towards Agentic AI Networking in 6G: A Generative Foundation Model-as-Agent Approach [35.1] 本稿では,AIエージェント間のインタラクション,協調学習,知識伝達を支援する新しいフレームワークであるAgentNetを提案する。
本稿では,デジタルツイン方式の産業自動化とメタバース方式のインフォテインメントシステムという,2つの応用シナリオについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:41:17 GMT)
Transformers Handle Endogeneity in In-Context Linear Regression [34.5] インストゥルメンタル変数(IV)を用いて内在性を効果的に扱うメカニズムをトランスフォーマーが本質的に持っていることを示す。
提案手法では,事前学習損失の最小化が最小限の余剰損失を達成できることを示す理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 02:08:45 GMT)
Mamba-Based Graph Convolutional Networks: Tackling Over-smoothing with Selective State Space [33.7] 本稿では,Mambaパラダイムからインスピレーションを得た新しいグラフ畳み込みアーキテクチャであるMbaGCNを紹介する。
MbaGCNは、Message Aggregation Layer、Selective State Space Transition Layer、Node State Prediction Layerという3つの重要なコンポーネントで構成されるGNNの新しいバックボーンを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:02:32 GMT)
FreqMoE: Dynamic Frequency Enhancement for Neural PDE Solvers [33.5] 本稿では,低周波成分に対する高周波信号の依存性を利用した,効率的かつプログレッシブなトレーニングフレームワークFreqMoEを提案する。
正規格子PDEと不規則格子PDEの両方の実験により、FreqMoEは16.6%の精度向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:06:32 GMT)
CodeV: Empowering LLMs with HDL Generation through Multi-Level Summarization [32.5] ハードウェア設計に大規模な言語モデルを適用する従来の方法は、合成HDLデータセットに依存している。
本稿では,多レベル要約データ合成プロセスとChat-FIM-Tag教師付き微調整手法を統合したHDL生成のための効率的なLCM微調整パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:35:24 GMT)
Being-0: A Humanoid Robotic Agent with Vision-Language Models and Modular Skills [31.8] 現実の具体的タスクにおいて人間レベルのパフォーマンスを達成することができる自律ロボットエージェントを構築することは、ヒューマノイドロボット研究の究極の目標である。
近年の進歩は、ファンデーションモデル(FM)によるハイレベル認知と、ヒューマノイドロボットの低レベルスキル開発に大きな進歩をもたらした。
本稿では,FMとモジュール型スキルライブラリを統合する階層型エージェントフレームワークであるBeat-0を紹介する。
being-0は、器用な手とアクティブなビジョンを備えたフルサイズのヒューマノイドロボット上で、効率的でリアルタイムなパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 12:38:16 GMT)
BioProBench: Comprehensive Dataset and Benchmark in Biological Protocol Understanding and Reasoning [31.7] 生物プロトコルの理解と推論のための,最初の大規模統合マルチタスクベンチマークであるBioProBenchを紹介する。
BioProBenchは、Protocol Question Answering、Step Ordering、Error Correction、Protocol Generation、Protocol Reasoningの5つのコアタスクの包括的なスイートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:42:24 GMT)
Order-Optimal Regret with Novel Policy Gradient Approaches in Infinite-Horizon Average Reward MDPs [31.3] 無限水平平均報酬マルコフ決定過程(MDP)の文脈における一般パラメトリゼーションを用いた2つのポリシー勾配に基づくアルゴリズムを提案する。
1つはインプリシット・グラディエント・トランスポート(Implicit Gradient Transport)で分散還元を行い、$tildemathcalO(T2/3)$に対する期待された後悔を確実にする。
第2のアプローチは、ヘッセンの手法をルーツとするもので、$tildemathcalO(sqrtT)$を期待された後悔を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 01:27:57 GMT)
Image Recognition with Online Lightweight Vision Transformer: A Survey [31.3] 本稿では、画像認識のための軽量な視覚変換器を作成するための様々なオンライン戦略について調査する。
我々は、ImageNet-1Kベンチマークにおいて、各トピックに関する関連する探索を評価した。
視覚変換器の軽量化における今後の研究の方向性と今後の課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 02:36:54 GMT)
Collective Neutrino Oscillations in Three Flavors on Qubit and Qutrit Processors [31.2] 集団ニュートリノのフレーバー振動は、核崩壊型超新星のダイナミックな進化とその後の地球観測を理解する上で最も重要なものである。
我々は3つのフレーバーすべてに量子ビットと量子ビットのエンコーディングを提供し、時間発展のための最適化された量子回路を開発し、トロッター誤差を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 22:52:00 GMT)
Towards the Three-Phase Dynamics of Generalization Power of a DNN [30.6] 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化能力を解析するための新しい視点を提案する。
非汎用的なインタラクションの学習が、トレーニングとテストの損失のギャップの直接的な原因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:37:30 GMT)
Advancing Single and Multi-task Text Classification through Large Language Model Fine-tuning [29.8] 大規模言語モデル(LLM)はテキスト分類タスクに広く使われている。
本研究は様々なモデルと手法を用いており、サイズやアーキテクチャは様々であり、微調整と事前訓練の両方のアプローチを含んでいる。
まず,20のニュースグループ(20NG)とデータセット上でのLLMの性能を評価し,エンコーダのみのRoBERTaモデルと比較した。
目的検出やスロットフィリングを含む複数の分類タスクを,両方のデータセットからのデータを用いて単一のモデルに組み合わせることで,両モデルのマルチタスク機能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:59:46 GMT)
Tensor networks for quantum computing [26.8] テンソルネットワークの多種多様な応用を概観し、量子コンピューティングにおける重要な道具であることを示す。
具体的には、量子コンピューティングの様々な領域におけるテンソルネットワークの適用について要約し、量子計算のシミュレーション、量子回路合成、量子エラー補正と緩和、量子機械学習について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 02:33:20 GMT)
Understanding the Impact of Confidence in Retrieval Augmented Generation: A Case Study in the Medical Domain [26.7] 本研究では,RAGが医療領域内の信頼度に与える影響について,様々な構成とモデルを用いて検討した。
その結果,入力プロンプトのモデル,設定,フォーマットによって,信頼度や精度に大きな変化があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:24:33 GMT)
AI-Assisted Decision-Making for Clinical Assessment of Auto-Segmented Contour Quality [26.5] 本研究は,放射線治療における自己生成輪郭(自動輪郭)の評価のための,Deep Learning (DL)-based Quality Assessment (QA) アプローチを提案する。
自動輪郭品質を分類し,予測の不確実性を定量化するBOCモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 20:02:58 GMT)
Entropy-driven Fair and Effective Federated Learning [26.2] 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、分散デバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
本稿では,理論に基づくアグリゲーションとモデルと勾配アライメントを組み合わせることで,モデル性能と大域的モデル性能を同時に最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:01:31 GMT)
MMiC: Mitigating Modality Incompleteness in Clustered Federated Learning [25.8] マルチモーダル・フェデレート・ラーニングにおけるモダリティの不完全性を緩和するフレームワークであるMMiCを提案する。
MMiCは、欠落したモダリティの影響を軽減するために、クラスタ内のクライアントモデル内の部分パラメータを置き換える。
MMiCは、グローバルおよびパーソナライズされたパフォーマンスにおいて、既存のフェデレーション付き学習アーキテクチャを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:12:36 GMT)
Topology Guidance: Controlling the Outputs of Generative Models via Vector Field Topology [25.3] 本稿では,生成モデルのサンプリング過程,特に拡散モデルの導出方法を提案する。
本稿では,座標ネットワークによって提供されるトポロジカル関連信号を用いて拡散モデルの復調過程を導出する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 01:02:01 GMT)
Reward-free World Models for Online Imitation Learning [25.3] 本研究では,報酬のない世界モデルを活用したオンライン模倣学習手法を提案する。
提案手法は, 復元を伴わない潜在空間における環境力学を学習し, 効率的かつ高精度なモデリングを可能にする。
DMControl,myoSuite, ManiSkill2 など,様々なベンチマークを用いて本手法の評価を行い,既存手法と比較して優れた実証性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:32:36 GMT)
Federated Deconfounding and Debiasing Learning for Out-of-Distribution Generalization [25.2] 連合学習(FL)における属性バイアスは、典型的には非因果関係の学習により、非矛盾的に局所モデルを最適化する。
本稿では,Underated UnderlineDeconfounding and UnderlineDebiasing UnderlineLearning (FedDDL)法を提案する。
構造化された因果グラフを構築してモデル推論プロセスを分析し、バックドア調整を行い、相反する経路を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 02:37:25 GMT)
FACET: Force-Adaptive Control via Impedance Reference Tracking for Legged Robots [23.6] インピーダンス参照追跡(FACET)を用いたemphForce-Adaptive Controlを提案する。
インピーダンス制御にインスパイアされた我々は、RLを使って制御ポリシーを訓練し、仮想的な質量ばね減衰系を模倣する。
シミュレーションでは、我々の四足歩行ロボットが大きな衝動に対して堅牢性を向上し、制御可能なコンプライアンスを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:23:26 GMT)
Adaptive Message Passing: A General Framework to Mitigate Oversmoothing, Oversquashing, and Underreaching [23.5] 長距離相互作用は、多くの科学分野における複雑なシステムの正しい記述に不可欠である。
ほとんどのディープグラフネットワークは、(同期)メッセージパッシングの固有の制限のため、実際には長距離依存をモデル化できません。
この研究は、これらの制限を緩和する一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:08:10 GMT)
Building a Human-Verified Clinical Reasoning Dataset via a Human LLM Hybrid Pipeline for Trustworthy Medical AI [23.1] このデータセットには、31,247の医療質問応答ペアが含まれており、それぞれに専門家が検証したチェーン・オブ・シントの説明が添えられている。
複数の臨床領域にまたがるこのリソースは、スケーラブルなヒト-LLMハイブリッドパイプラインを介してキュレーションされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:17:28 GMT)
D-CIPHER: Dynamic Collaborative Intelligent Multi-Agent System with Planner and Heterogeneous Executors for Offensive Security [22.9] D-CIPHERは、協調サイバーセキュリティCTF問題解決のためのマルチエージェントフレームワークである。
エージェントと異なる役割を持つエージェントを動的フィードバックループに統合し、複雑なタスクの推論を強化する。
NYU CTF Benchでは22.0%、Cybenchでは22.5%、HackTheBoxでは44.0%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 03:59:37 GMT)
BihoT: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Hyperspectral Camouflaged Object Tracking [22.5] 我々は、ハイパースペクトルカモフラージュされた物体追跡(HCOT)と呼ばれる新しいタスクを提供する。
大規模HCOTデータセットであるBihoTは,49個のビデオシーケンスをカバーする41,912個のハイパースペクトル画像からなる。
スペクトルプロンプトベースインタラプタ・アウェアネットワーク(SPDAN)という,シンプルだが効果的なベースラインモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:22:15 GMT)
A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach for Cooperative Air-Ground-Human Crowdsensing in Emergency Rescue [22.2] 本稿では,ヒト,UAV,UGVを考慮し,不均一な協調作業割当問題に対処する。
我々は,UGVが低電池UAVのチャージを優先し,検知タスクを遂行する,新しい「ハード・コラボレーティブ」政策を導入する。
本稿では,分散実行アーキテクチャに基づく新しいマルチエージェント強化学習アルゴリズムであるHECTA4ERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:49:15 GMT)
GuidedQuant: Large Language Model Quantization via Exploiting End Loss Guidance [21.1] トレーニング後の量子化は、大規模言語モデルのメモリと推論遅延を低減するための重要なテクニックである。
本稿では,エンドロスからの勾配情報を量子化対象に組み込む新しい量子化手法である GuidedQuant を提案する。
GuidedQuantは、ウェイトオンリーのスカラー、ウェイトオンリーのベクトル、ウェイト・アンド・アクティベーションの量子化にまたがる最先端の量子化手法の性能を一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:55:09 GMT)
One-Shot Real-to-Sim via End-to-End Differentiable Simulation and Rendering [20.9] プロパティの合同識別を可能にする新しい剛体オブジェクト表現を導入する。
本手法では, 格子型外見場と相まって, 新たな微分可能な点ベース幾何表現を用いる。
本研究では,ロボットのアクションシーケンスのみから,シミュレーションとレンダリング可能な世界モデルの両方を学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 02:27:31 GMT)
SmallPlan: Leverage Small Language Models for Sequential Path Planning with Simulation-Powered, LLM-Guided Distillation [20.7] SmallPlanは、教師モデルとしてLarge Language Modelsを活用して、ハイレベルパス計画タスクのために軽量なSLM(Small Language Models)をトレーニングする新しいフレームワークである。
SLMは、シミュレーション駆動のインターリーブ方式で、LLM指導による微調整と強化学習によって訓練される。
SmallPlanはリソース効率が良く、エッジデバイス展開や実用的な自律ロボット工学の進歩に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 20:14:14 GMT)
Benchmarking and Revisiting Code Generation Assessment: A Mutation-Based Approach [20.3] Code Large Language Models (CLLM) は、プログラム合成において優れた性能を示した。
既存のベンチマークは通常、各問題の評価のために1つの入力プロンプトのみを提供する。
10の突然変異戦略を提案し、コード生成への影響を評価するために3つの新しい指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:14:30 GMT)
Learning from Samples: Inverse Problems over measures via Sharpened Fenchel-Young Losses [20.2] 最適確率分布のサンプルからパラメータを推定することは、社会経済モデルから生物学的システム分析まで幅広い応用において不可欠である。
我々のアプローチは、フェンシェル・ヤングの損失と呼ばれる新しい損失関数のクラスを最小化することに依存している。
有限個のサンプルしか得られない場合のこの推定法の安定性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 21:26:44 GMT)
TokenProber: Jailbreaking Text-to-image Models via Fine-grained Word Impact Analysis [19.7] 感性認識型差分テストのためのTokenProberを提案する。
我々のアプローチは、T2Iモデルとセーフティチェッカーがセンシティブなコンテンツをどう解釈するかの相違を利用して、敵がしばしば成功するという重要な観察に基づいている。
324 NSFWプロンプトを用いた3つのT2Iモデル上での5つの安全チェッカーに対するTokenProberの評価は,その優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:32:33 GMT)
Source Anonymity for Private Random Walk Decentralized Learning [19.6] データプライバシを保存することは、分散学習における中心的な関心事であり、オープンな問題である。
公開鍵暗号と匿名化に基づくプライバシー保護アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:13:34 GMT)
Standing Firm in 5G: A Single-Round, Dropout-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning [19.0] フェデレートラーニング(FL)は、5Gネットワークに適しており、多くのモバイルデバイスがセンシティブなエッジデータを生成する。
セキュアアグリゲーションプロトコルはFLのプライバシを高め、個々のユーザ更新が基盤となるクライアントデータに関する情報を明らかにしないことを保証する。
5G環境向けに設計された軽量でシングルラウンド安全なアグリゲーションプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 23:37:07 GMT)
Enhancing Monocular Height Estimation via Sparse LiDAR-Guided Correction [18.7] 合成データに基づいて学習した最先端のMHEモデルについて検討する。
このモデルは,過大評価や過小評価につながる要因である影の手がかりに大きく依存していることが判明した。
本稿では,不完全な大域的LiDAR測定と疎結合な補正パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 08:54:09 GMT)
Diversity Helps Jailbreak Large Language Models [18.5] 私たちは、大きな言語モデルが以前のコンテキストから逸脱する能力を活用する強力なjailbreakテクニックを発見しました。
提案手法は既存のアプローチを劇的に上回り,最大62.83%の成功率でトップ10のチャットボットを妥協することに成功した。
この啓示は、現在のLLM安全性トレーニングにおいて重大な欠陥を露呈しており、既存の手法は脆弱性を取り除くのではなく、単に脆弱性を隠蔽するものであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 03:35:52 GMT)
LLM-Augmented Chemical Synthesis and Design Decision Programs [18.4] 反応経路を符号化する効率的な手法を導入し,新しい経路レベルの探索戦略を提案する。
我々は,LLMを付加したアプローチがレトロシンセプション計画に優れており,より広範な分子設計の課題に自然に及んでいることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:43:00 GMT)
Using Language Models to Decipher the Motivation Behind Human Behaviors [17.9] AIは、古典的な経済ゲームにおいて、さまざまなシナリオにおいて、人間の行動の全範囲を引き出すことができるかを示す。
我々は、この解読プロセスが、異なる集団の行動傾向の違いを理解するのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 20:47:51 GMT)
Efficient Robotic Policy Learning via Latent Space Backward Planning [17.8] 現行のロボット計画手法は、しばしば、全画素の詳細を持つ多フレーム画像の予測に頼っている。
本稿では,その課題を最終目標とするLBP(Latent Space Backward Planning scheme)を提案する。
LBPは既存の細粒度・前方計画法よりも優れた性能を示し,SOTA性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:13:51 GMT)
Multi-Modal Explainable Medical AI Assistant for Trustworthy Human-AI Collaboration [17.1] Generalist Medical AI (GMAI) システムは、バイオメディカル認知タスクにおいて、専門家レベルのパフォーマンスを実証している。
本稿では,XMedGPTについて紹介する。XMedGPTはクリニック中心のマルチモーダルAIアシスタントで,テキストと視覚の解釈性を統合している。
我々は,マルチモーダル解釈可能性,不確実性定量化,予測モデリング,厳密なベンチマークの4つの柱にまたがってXMedGPTを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 08:32:01 GMT)
Adversarial Cooperative Rationalization: The Risk of Spurious Correlations in Even Clean Datasets [16.3] 本研究では,協調ゲームで構築した自己合理化フレームワークについて検討する。
このような協調ゲームは、有理抽出中に意図せずサンプリングバイアスを生じさせる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:57:46 GMT)
On the Impact of Black-box Deployment Strategies for Edge AI on Latency and Model Performance [14.2] この研究は、異なるEdge AIデプロイメント戦略の精度と推論時間のトレードオフを実証的に評価することを目的としている。
3つのデプロイメントオペレータ(パーティショニング、量子化、アーリーエグジット)と3つのデプロイメント層(モバイル、エッジ、クラウド)を含む推論実験を行います。
以上の結果から,ハイブリッドなQuantization+Early Exit演算子を用いたエッジ配置が非ハイブリッド演算子よりも望ましいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:15:02 GMT)
Hopf algebras and solvable unitary circuits [14.2] 我々は、離散空間と時間における量子多体ダイナミクスをモデル化するための、正確に解けるモデルの新たなファミリーを導入する。
得られた正確な結果は、多くの身体の傷の量子的な現象、そしてより一般的には、制約された系における花束量子力学の現象に光を当てるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 19:27:54 GMT)
Practical Efficiency of Muon for Pretraining [13.9] 大規模なバッチサイズでデータ効率を維持する上で、MuonはAdamWよりも効果的であることがわかった。
本稿では,資源のオーバーヘッドを最小限に抑えつつ,mulPのすべてのエラー源を考慮に入れた単純なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 01:55:11 GMT)
Mitigating Image Captioning Hallucinations in Vision-Language Models [13.7] 視覚言語モデルの幻覚は、信頼性と現実の応用性を妨げている。
本稿では,推論中の幻覚を緩和するための強化学習を用いた新しいテスト時間適応フレームワークを提案する。
本手法は, 幻覚緩和効果が68.3%向上し, 最先端のベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:47:48 GMT)
LSR-IGRU: Stock Trend Prediction Based on Long Short-Term Relationships and Improved GRU [13.6] LSR-IGRUという株価トレンド予測モデルを提案する。
長期の株式関係と改良されたGRUインプットに基づいている。
我々は,現在最先端のベースラインモデルよりも提案したLSR-IGRUの優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:36:17 GMT)
X-Sim: Cross-Embodiment Learning via Real-to-Sim-to-Real [13.6] X-Simは、ロボットのポリシーを学ぶための、密集した伝達可能な信号としてオブジェクトの動きを利用する、リアルからシミュレート・トゥ・リアルなフレームワークである。
2つの環境における5つの操作タスクにまたがって評価を行い、手動追従およびシム・トゥ・リアルのベースライン上でのタスク進捗を平均30%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 19:04:00 GMT)
Improving Random Forests by Smoothing [13.2] カーネルベースの平滑化機構を学習されたランダムフォレストや任意の定数予測関数に適用する。
結果として得られたモデルは、基礎となるランダム森林の予測性能を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:39:08 GMT)
Semantic-Guided Diffusion Model for Single-Step Image Super-Resolution [13.2] 拡散型画像超解像法 (SR) は顕著な性能を示した。
最近の進歩は15段階から1段階まで推論を減少させる決定論的サンプリングプロセスを導入している。
本稿では,セマンティックセグメンテーションマスクをサンプリングプロセスに組み込んだ意味誘導拡散フレームワークSAMSRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:45:05 GMT)
Bridging Ears and Eyes: Analyzing Audio and Visual Large Language Models to Humans in Visible Sound Recognition and Reducing Their Sensory Gap via Cross-Modal Distillation [13.1] 音声オブジェクトの認識において,人間に対する音声・視覚・視覚・視覚大言語モデル(LLM)の評価を行った。
Qwen2-Audio と Qwen2-VL の間には,人間の耳と眼の感覚の相違がみられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 01:01:44 GMT)
Embodied Intelligence: The Key to Unblocking Generalized Artificial Intelligence [12.9] EAI(Embodied Artificial Intelligence)は、物理的存在と環境とのリアルタイムインタラクションを備えたインテリジェントシステムである。
EAIのダイナミックラーニングと実世界のインタラクションの統合は、狭いAIとAGIのギャップを埋めるのに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 08:29:20 GMT)
Learning Value of Information towards Joint Communication and Control in 6G V2X [12.8] MDP、強化学習(RL)、最適制御理論に基づく体系的なVoIモデリングフレームワークを提案する。
様々なVoIメトリクスを活用して、"What"と"How"を最適化し、問題を伝達するための構造化されたアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:30:35 GMT)
Streaming Sliced Optimal Transport [12.6] スライスされた最適輸送(SOT)またはスライスされたワッサーシュタイン(SW)距離は、その統計的および計算的スケーラビリティにより広く認識されている。
サンプルストリームからストリームスライスされたWasserstein (Stream-SW) と呼ばれるSWを計算するための最初の方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:09:24 GMT)
Branches: Efficiently Seeking Optimal Sparse Decision Trees with AO* [12.4] 決定木(DT) 学習は解釈可能な機械学習の基本的な問題であるが、それは恐ろしい挑戦である。
この問題をAND/ORグラフ検索フレームワーク内で定式化し、分岐と呼ばれる新しいAO*型アルゴリズムで解く。
分岐に対する最適性と複雑性の両方の保証を証明し、理論上および様々な実験において、それが技術の状態よりも効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:13:55 GMT)
Learning to Drift in Extreme Turning with Active Exploration and Gaussian Process Based MPC [12.1] レースにおける極端なコーナーリングは、しばしば大きなサイドスリップ角につながり、車両制御にとって重要な課題である。
モデル予測制御(MPC)とガウス過程回帰(GPR)を統合するモデル補正ドリフトコントローラを提案する。
GPRは、ドリフト平衡解法とMPC最適化過程の両方において、車両モデルのミスマッチを補正するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:04:24 GMT)
Particle exchange statistics beyond fermions and bosons [12.0] 量子力学、フェルミオン、ボソンには2種類の粒子交換統計量しか存在しないと一般的に信じられている。
物理系には、フェルミオンやボソンと等価でない非統計学が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:33:32 GMT)
ParaView-MCP: An Autonomous Visualization Agent with Direct Tool Use [11.7] ParaView-MCPは、現代のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)とParaViewを統合する自律エージェントである。
MLLMの最先端の推論、コマンド実行、ビジョン機能を活用することで、ParaView-MCPは、自然言語や視覚入力を通じて、ParaViewと対話することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:30:08 GMT)
Measuring the Accuracy and Effectiveness of PII Removal Services [11.6] 本稿では,商業的個人識別情報(PII)除去システムについて,大規模な実証的研究を行った。
これらのサービスの一般的な例としては、DeleteMe、Mozilla Monitor、Incogniなどが挙げられる。
これらのサービスには、プライバシ向上技術としてのこれらのサービスの有用性を制限する、相当な精度とカバレッジの問題があることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:32:27 GMT)
Fine-Grained Bias Exploration and Mitigation for Group-Robust Classification [11.5] オーバーフィッティング(BEO)によるバイアス探索(Bias Exploration)は、潜伏群の混合としてモデル化することで、各分布をより詳細に捉えている。
FG-CCDBと呼ばれるCCDBのきめ細かい変形を導入し、各グループ内でより正確な分布マッチングとバランスを行う。
本手法は, 2進分類タスクにおけるバイアス管理手法と同等に動作し, 偏りの高いマルチクラスシナリオにおいて, それらの性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:01:34 GMT)
Multi-Party Supervised Fine-tuning of Language Models for Multi-Party Dialogue Generation [11.3] 大規模言語モデル(LLM)は通常、ダイアディックや二者対話に参加するために微調整される。
本研究では,多人数対話データセットに基づくLLMのためのマルチパーティファインチューニングフレームワーク (MuPaS) を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:26:46 GMT)
Overview of the NLPCC 2025 Shared Task 4: Multi-modal, Multilingual, and Multi-hop Medical Instructional Video Question Answering Challenge [11.1] M4IVQA課題は、医療指導ビデオからの情報を統合し、複数の言語を理解し、様々なモダリティの推論を必要とするマルチホップ質問に答えるモデルを評価することに焦点を当てている。
M4IVQAの参加者は、ビデオデータとテキストデータの両方を処理し、多言語クエリを理解し、マルチホップ医療質問に対する関連する回答を提供するアルゴリズムを開発することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 02:15:14 GMT)
Convert Language Model into a Value-based Strategic Planner [11.1] 感情支援会話(ESC)は、効果的な会話を通じて個人の感情的苦痛を軽減することを目的としている。
状態モデルの観点からダイアグラムを定義するために,straQ* というフレームワークを提案する。
当社のフレームワークでは,ESC中にLCMをブートストラップし,長期的リターンに基づいて最適な戦略を決定し,最終的にLSMの応答を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:13:58 GMT)
CAT Merging: A Training-Free Approach for Resolving Conflicts in Model Merging [10.4] マルチタスクモデルの統合は、追加のトレーニングなしで複数のエキスパートモデルを統一モデルに統合するための有望なパラダイムを提供する。
本稿では,タスクベクトルから競合要因を選択的にトリムするトレーニングフリーフレームワークであるConflict-Aware Task Mergingを提案する。
視覚、言語、視覚言語タスクの実験では、CATメルジングが知識の衝突を効果的に抑制し、平均精度を最大2.5%向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:24:09 GMT)
Generalized Compressed Sensing for Image Reconstruction with Diffusion Probabilistic Models [10.3] このような測定を最適化するための確立された方法は、主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、圧縮センシング(CS)などである。
本稿では,効率的な画像再構成のための線形測定の最適化手法を提案する。
2つの自然画像データセットに対して得られた最適測定値がPCA,ICA,CSと異なり,平均2乗再構成誤差が著しく低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 23:40:32 GMT)
Beyond Patterns: Harnessing Causal Logic for Autonomous Driving Trajectory Prediction [10.2] 本稿では、因果推論を利用して予測堅牢性、一般化、精度を向上させる新しい軌道予測フレームワークを提案する。
本研究は、軌跡予測の因果推論の可能性を強調し、ロバストな自律運転システムへの道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:56:07 GMT)
Exploring Gen-AI applications in building research and industry: A review [10.2] 本稿では,建築業界におけるジェネレーティブAI(Gen-AI)技術の変革の可能性について検討する。
これらの先進的なAIツールを活用することで、自動コンプライアンスチェックや設計支援の構築など、主要な領域にわたるアプリケーションについて調査する。
この論文は、建築業界におけるGen-AIの現在の能力に関する包括的分析で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:14:59 GMT)
Understanding Learner-LLM Chatbot Interactions and the Impact of Prompting Guidelines [9.8] 本研究は,学習者とAIの相互作用を,参加者が効果的なプロンプトの構造化指導を受ける教育実験を通して調査する。
ユーザの行動を評価し,有効性を促進するために,107人のユーザから642のインタラクションのデータセットを解析した。
我々の研究は、ユーザーが大規模言語モデルとどのように関わり、AI支援コミュニケーションを強化するための構造化された指導の役割についてより深く理解している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 19:14:59 GMT)
Depth-Sensitive Soft Suppression with RGB-D Inter-Modal Stylization Flow for Domain Generalization Semantic Segmentation [9.5] Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ソースとターゲットのドメイン分布を整列してドメインギャップを埋めることを目的としているが、それでもターゲットデータを取得するのに苦労している。
近年の研究は、深度マップがUDAタスクの一般化性能の向上に寄与していることを明らかにしているが、デバイスや環境要因による深度マップのノイズや穴は無視されている。
本稿では,DGセマンティックセグメンテーションのための深度マップからドメイン不変の特徴を学習することに着目し,RGB-Dインターモーダルスタイリングフロー(DSSS)を用いたDepth-Sensitive Soft Suppressionという新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:47:42 GMT)
Code Retrieval for MILP Instance Generation [9.3] Mixed-Integer Linear Programming (MILP) はスケジューリング、ロジスティクス、計画などの分野で広く使われている。
MILPインスタンス生成のための既存のメソッドは通常、各問題クラスごとに個別のモデルをトレーニングする必要がある。
我々は、MILPインスタンス生成タスクをMILPコード生成タスクとして再構成し、コードを通して効率よく、柔軟で、解釈可能なインスタンス生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:41:44 GMT)
Transformer-Based Dual-Optical Attention Fusion Crowd Head Point Counting and Localization Network [9.2] モデルは、赤外線画像から補完情報を導入することにより、デュアル光注意融合モジュール(DAFP)を設計する。
提案手法は,特に高密度低照度シーンにおいて,既存の手法よりも性能が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:55:14 GMT)
Visual Instruction Tuning with Chain of Region-of-Interest [9.1] 視覚インストラクションチューニングのためのChain of Region-of-Interest(CoRoI)という手法を提案する。
CoRoIは、最も情報性の高い領域を特定し、優先順位付けし、マルチモーダルな視覚的理解と認識を強化する。
私たちのモデルは、多様なマルチモーダルベンチマークやタスクにおいて、常に優れたパフォーマンスを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:44:03 GMT)
DeepSORT-Driven Visual Tracking Approach for Gesture Recognition in Interactive Systems [9.0] DeepSORTアルゴリズムは、カルマンフィルタとディープラーニング特徴抽出法を組み合わせることにより、動的環境における正確な目標追跡を実現することができる。
本研究では,ジェスチャー認識とトラッキングにおけるDeepSORTの優れた性能を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 20:35:11 GMT)
Discrete distributions are learnable from metastable samples [8.9] 準安定分布から生成したサンプルから定常分布を記述する真のモデルを復元できることを厳密に示す。
このことは、強い転移性条件を満たす準安定分布の1変数条件が定常分布の条件と平均的に近いという基本的な観察から導かれる。
このような準安定状態の明示的な例は、確率フローを効果的にボトルネックにし、マルコフ連鎖の混合不良を引き起こす領域から構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:06:32 GMT)
The Distracting Effect: Understanding Irrelevant Passages in RAG [8.9] 我々は、RAGシステムを改善するために、ハードトラベリングパスを特定し、使用します。
従来のRAGデータセットで微調整されたものに比べて解答精度は最大で7.5%向上する。
コントリビューションは2つある: まず、無関係な通路の単純な二分分類を超えて、完全に無関係な通路と気晴らしのどちらか、そして第二に、困難に気晴らしする通路を見つけるための複数の方法を開発し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:25:05 GMT)
How the Stroop Effect Arises from Optimal Response Times in Laterally Connected Self-Organizing Maps [8.8] ストループ効果(Stroop effect)は、色名タスクにおける認知的干渉を指す。
本稿では,自己組織化マップ(SOM)を用いたStroopタスクを実装した。
このモデルは全体の84.2%の精度を達成し、エラーは大幅に減少し、一致した条件下では応答が速くなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:05:58 GMT)
Tight Finite Time Bounds of Two-Time-Scale Linear Stochastic Approximation with Markovian Noise [8.7] マルコフ雑音を伴う線形2時間スケールSAの繰り返しに対する誤差の上限を導出する。
広範に研究されている線形2時間スケールSAの特別な例は、Polyak-Ruppert平均値を持つ線形SAである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 19:55:30 GMT)
Privacy of Groups in Dense Street Imagery [8.3] データ密度の増大と人工知能の進歩により、匿名化されたと思われるデータから有害なグループメンバーシップ推論が可能になることが判明した。
ニューヨーク市で撮影された25,232,608枚のダッシュカム画像において,難読化歩行者によるグループアフィリエイトの推測がいかに容易かを示すため,浸透試験を実施した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:16:08 GMT)
Efficient and Robust Multidimensional Attention in Remote Physiological Sensing through Target Signal Constrained Factorization [7.9] マルチモーダルビデオ入力からの光胸腺造影(rRSP)信号と呼吸(rRSP)信号の同時推定を目的とした,効率的なデュアルブランチ3D-CNNアーキテクチャであるMMRPhysを提案する。
TSFMを用いたMMRPhysは、リアルタイムアプリケーションに適した最小の推論レイテンシを維持しつつ、RRSP推定のための領域シフトの一般化において最先端の手法を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:20:45 GMT)
Hunting the Ghost: Towards Automatic Mining of IoT Hidden Services [7.9] 我々は,IoTデバイスに潜在的に有害な隠れサービスを見つけることを目的とした,ファームウェアの自動解析ツールを提案する。
提案手法では,静的解析とシンボリック実行を用いて,通常のユーザに対して透過的で,経験豊富な攻撃者に対して明示的なサービス検索とフィルタリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 03:18:26 GMT)
Visual Evolutionary Optimization on Combinatorial Problems with Multimodal Large Language Models: A Case Study of Influence Maximization [7.9] 複雑なネットワークにおけるグラフ構造問題は、多くの領域で広く使われており、計算的に要求されている。
伝統的な進化的アルゴリズム(EA)は、コンテンツ共有の符号化制限と構造的認識の欠如のためにしばしば障害に直面している。
本稿では,マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)を進化のバックボーンとして活用する,ビジュアル進化最適化(VEO)という独自のフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:23:02 GMT)
NewsNet-SDF: Stochastic Discount Factor Estimation with Pretrained Language Model News Embeddings via Adversarial Networks [7.0] NewsNet-SDFは、事前訓練された言語モデルの埋め込みと財務時系列をシームレスに統合する新しいディープラーニングフレームワークである。
私たちのデータセットには、約250万のニュース記事と1万のユニークな証券が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:18:58 GMT)
The power of fine-grained experts: Granularity boosts expressivity in Mixture of Experts [6.9] 本稿では,フロンティアモデルアーキテクチャにおける活動的専門家数,すなわち粒度の影響について検討する。
この設計パラメータに基づくネットワーク表現率の指数関数的分離を証明し、モデルがより高い粒度の恩恵を受けることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:35:40 GMT)
M2PDE: Compositional Generative Multiphysics and Multi-component PDE Simulation [6.8] 拡散モデルを用いた多成分PDEシミュレーション(M2PDE)を提案する。
拡散に基づくトレーニング中、M2PDEは、他のプロセス/コンポーネントで条件付けられた1つの物理プロセス/コンポーネントの条件確率をモデル化したエネルギー関数を学ぶ。
推測において、M2PDEは、結合確率分布からサンプリングすることで、結合した多物理および多成分解を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:50:10 GMT)
IM-BERT: Enhancing Robustness of BERT through the Implicit Euler Method [6.7] IM-BERTは正規微分方程式(ODE)の解である
BERT層を組み込んだ数値的に堅牢なIM接続を導入する。
オリジナルのBERTと比較して、IM-BERTはAdvGLUEデータセットの約8.3%pのパフォーマンス改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:54:33 GMT)
PLHF: Prompt Optimization with Few-Shot Human Feedback [6.5] 本稿では、有名なRLHF技術に触発された数発のプロンプト最適化フレームワークPLHFを提案する。
PLHFは、出力品質を推定するためにメートル法として機能する特定の評価モジュールを使用する。
PLHF は LLM の事前出力グレーティング戦略よりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:56:03 GMT)
Implementing Long Text Style Transfer with LLMs through Dual-Layered Sentence and Paragraph Structure Extraction and Mapping [6.4] 文レベルのスタイリスティック適応と段落レベルの構造的コヒーレンスを組み合わせた階層的枠組みを提案する。
提案するフレームワークであるZeroStylusは,参照テキストからの階層的テンプレート取得とマルチグラニュラマッチングによるテンプレート誘導生成という,2つの体系的なフェーズで運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:53:33 GMT)
Multi-party dynamic quantum homomorphic encryption scheme based on rotation operators [6.4] 量子ホモモルフィック暗号(quantum homomorphic encryption)は、量子場における古典的ホモモルフィック暗号の対応する技術である。
以前のスキームでは、サーバのボラティリティ問題に同時に対処できなかった。
本稿では,回転演算子に基づく新しい動的量子同型暗号方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:54:49 GMT)
Knowledge Distillation for Enhancing Walmart E-commerce Search Relevance Using Large Language Models [6.3] 大規模言語モデル(LLM)は優れたランキング機能を提供しますが、高レイテンシ要求のため、リアルタイムシステムにデプロイすることは困難です。
高性能LLMをより効率的で低レイテンシの学生モデルに蒸留する新しいフレームワークを提案する。
学生モデルは、非常に肯定的な指標でWalmart.comで生産に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 20:00:00 GMT)
Poly2Vec: Polymorphic Fourier-Based Encoding of Geospatial Objects for GeoAI Applications [6.2] Poly2Vecは、地理空間オブジェクトの表現を統一するポリモルフィックなフーリエベースの符号化手法である。
また,Poly2Vecは3つの重要な空間関係を保存する上で,オブジェクト固有のベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 20:07:55 GMT)
HistDiST: Histopathological Diffusion-based Stain Transfer [6.2] HistDiSTは、高忠実度H&E-to-IHC翻訳のための潜在拡散モデル(LDM)ベースのフレームワークである。
HistDiSTは既存の手法よりも優れており、H&E-to-Ki6767の評価においてMRAを28%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:19:22 GMT)
Automated Fuzzing of Automotive Control Units [6.2] 本稿では,センサハーネスを用いて個々のECUを観測しながら,CANネットワークをファジリングする手法を提案する。
ECUをテストするためにファズー、ファズー設定、オラクル関数を定義します。
提案手法は,高度に自動化された興味深いECU状態を特定することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:54:04 GMT)
Reinforcement Learning (RL) Meets Urban Climate Modeling: Investigating the Efficacy and Impacts of RL-Based HVAC Control [6.1] 強化学習(RL)に基づく暖房・換気・空調制御が有望な技術として登場している。
本研究では,建築エネルギーモデルを組み込んだ都市気候モデルとRLを組み合わせた統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:33:42 GMT)
Classical communication cost of a bipartite quantum channel assisted by non-signalling correlations [6.1] 本稿では,非シグナリング相関による二部量子チャネルの双方向通信コストについて検討する。
非シグナリング超チャネルを導入することにより,1ショット$epsilon$-assisted片道通信コストに対して,上下境界を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:05:22 GMT)
Autoregressive pairwise Graphical Models efficiently find ground state representations of stoquastic Hamiltonians [6.1] 確率的ハミルトニアン基底状態のモデル化のためのアンザッツとして自己回帰グラフモデル(AGM)を導入する。
1次勾配法を用いて訓練されたペアのエネルギー関数を持つ単純なAGMは、より高価な再構成法を用いて訓練されたより複雑な非線形モデルよりも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:36:48 GMT)
Can LLM-based Financial Investing Strategies Outperform the Market in Long Run? [6.0] 大規模言語モデル(LLM)は、資産価格のタスクや株式取引アプリケーションに利用されており、AIエージェントが非構造化の財務データから投資決定を生成することができる。
我々は、より長い期間にわたるタイミングベースの戦略とより大きなシンボルの宇宙を評価するバックテストフレームワークであるFINSABERを提案し、それらの一般化性と堅牢性を批判的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:02:21 GMT)
Observation of modulation-induced Feshbach resonance [5.7] 我々は、新しい共鳴機構、すなわち変調誘起フェシュバッハ共鳴を観察する。
原子間衝突状態のエネルギー準位を周期的に揺らぎながら、遠波長レーザーをセシウムD2遷移に印加することにより、原子間衝突状態のエネルギー準位を周期的に揺らぎます。
これらの2種類の状態間の共鳴結合に対応する原子損失を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:39:45 GMT)
Learning curves theory for hierarchically compositional data with power-law distributed features [5.7] 確率論的文脈自由文法に基づく分類と次点予測タスクについて検討する。
分類において, 電力法則の分散化は, 電力法則の分布に依存する指数の学習曲線を導出することを示す。
生産ルールの分布は学習曲線の局所的な詳細を制御するが、大規模行動を記述する指数は制御しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:38:40 GMT)
Multi-Objective-Guided Discrete Flow Matching for Controllable Biological Sequence Design [5.6] 本稿では,効率的なフローマッチングのためのフレームワークとして,多目的型離散フローマッチング(MOG-DFM)を提案する。
各サンプリングステップにおいて、MOG-DFMは、候補遷移に対するハイブリッドなランク方向スコアを計算し、適応的なハイパーコーンフィルタを適用して、一貫した多目的進行を強制する。
我々はMOG-DFMが5つの特性に最適化されたペプチド結合体を生成すること、および特定のエンハンサークラスとDNA形状を持つDNA配列を設計する上での有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:17:44 GMT)
Kernel Dynamic Mode Decomposition For Sparse Reconstruction of Closable Koopman Operators [5.6] 測度理論的な意味でのラプラシアン核の埋め込みについて検討し、クープマン作用素の閉包性を解決するのに十分なRKHSを生じる。
我々はカーネル拡張動的モード分解をラプラシアンカーネルに利用し、様々な力学系の支配的な時空間モードを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 01:16:56 GMT)
Hallucination-Aware Multimodal Benchmark for Gastrointestinal Image Analysis with Large Vision-Language Models [5.5] VLM(Vision-Language Models)は、医療領域において、医療画像と臨床言語とのギャップを埋めることによって、ますます人気が高まっている。
しかしながら、幻覚(幻覚)-視覚内容と矛盾する記述を生成する傾向-は、VLMにおいて重要な問題である。
VLMによる消化管画像解析と幻覚の研究を容易にするため,マルチモーダル画像テキストGIデータセットをキュレートする。
このデータセットは2段階のパイプラインを使用して作成される。まず、Kvasir-v2画像の詳細な医療報告はChatGPTを使用して生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:54:11 GMT)
Non-Stationary Time Series Forecasting Based on Fourier Analysis and Cross Attention Mechanism [5.5] 本稿では,安定なコンポーネントと不安定なコンポーネント間の情報共有能力を向上する新しいフレームワークであるAEFINを提案する。
また、時間領域の安定性制約、時間領域の不安定性制約、周波数領域の安定性制約を組み合わせた新たな損失関数を設計し、予測の精度と堅牢性を向上させる。
AEFINは平均二乗誤差と平均絶対誤差の点で、特に非定常データ条件下では、最も一般的なモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:34:36 GMT)
Technical Report for ICRA 2025 GOOSE 2D Semantic Segmentation Challenge: Leveraging Color Shift Correction, RoPE-Swin Backbone, and Quantile-based Label Denoising Strategy for Robust Outdoor Scene Understanding [5.4] 本報告ではICRA 2025 GOOSE 2D Semantic Challengeのためのフレームワークについて述べる。
屋外シーンを現実世界の条件下で9つの意味カテゴリーに解析することに焦点を当てている。
提案手法は,色補正,位置符号化,誤り認識復調を併用し,平均mIoU(mIoU)を0.848で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:35:06 GMT)
Optimal Cross-Validation for Sparse Linear Regression [5.2] 線形回帰器のスパーシリティとロバスト性を選択するためにk-foldクロスバリデーションを用いる。
クロスバリデーションはスパース回帰の計算コストを大幅に増大させる。
混合整数最適化問題を50～80%削減することで、この状況を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:11:36 GMT)
BCTR: Bidirectional Conditioning Transformer for Scene Graph Generation [5.1] シーングラフ生成(SGG)のためのセマンティックアライメント空間における新しい双方向コンディショニング因数分解法を提案する。
本稿では,双方向コンディショニングトランス (BCTR) を用いたエンド・ツー・エンドシーングラフ生成モデルを提案する。
BCTRは2つの重要なモジュールから構成されている。まず、双方向条件生成装置(BCG)は、エンティティと述語の間で多段階の対話的特徴拡張を行い、これらの予測間の相互強化を可能にする。
第二に、Random Feature Alignment(RFA)は、事前訓練されたモデルからマルチモーダルな知識を蒸留することによって特徴空間を正規化するために存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 03:58:14 GMT)
Constant-Overhead Magic State Injection into qLDPC Codes with Error Independence Guarantees [5.1] 我々はqLDPCコードで符号化された論理量子ビットにマジック状態注入を行う汎用的でスケーラブルな方法を提案する。
この研究の中心的な貢献は、注入されたマジック状態に影響を及ぼすエラーが手続きを通して独立しているという厳密な証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:44:10 GMT)
ItDPDM: Information-Theoretic Discrete Poisson Diffusion Model [5.0] シンボリック・ミュージックトークンなどの離散データ生成のための既存の手法は、2つの大きな課題に直面している。
彼らは離散的な入力を連続状態空間に埋め込むか、真の負の対数類似度を近似する変分損失に依存する。
情報理論離散ポアソン拡散モデル(ITDPDM)を導入する。
カメラセンサーの光子到着プロセスにインスパイアされたポアソン拡散プロセスを介して、離散状態空間で直接操作することで、両方の制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:49:46 GMT)
Discovering Concept Directions from Diffusion-based Counterfactuals via Latent Clustering [4.9] 概念に基づく説明は、説明可能な人工知能における効果的なアプローチとして現れている。
本研究は,グローバルなクラス固有の概念方向を抽出する遅延クラスタリング(CDLC)による概念指示を導入する。
このアプローチは、現実世界の皮膚病変データセットで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:53:02 GMT)
Generation and Stabilization of Bound States in the Continuum in Dissipative Floquet Optical Lattices [4.9] 本稿では, 連続体(BIC)における1次元消散フロッケ格子における境界状態の生成と安定化について検討する。
開1次元格子系における安定なBICの生成機構は, 特異な暗フロッケ状態に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:37:52 GMT)
ForgetMe: Evaluating Selective Forgetting in Generative Models [4.8] 本稿では,プロンプトベースの階層編集と学習不要な局所的特徴除去に基づく自動データセット作成フレームワークを提案する。
ForgetMeデータセットには、CUB-200-2011 (Birds)、Stanford-Dogs、ImageNet、合成猫データセットなど、さまざまな現実シナリオと合成シナリオが含まれている。
このデータセット上で選択的なアンラーニングを実現し,ForgetMeデータセットとEntangledメトリックの両方の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:36:31 GMT)
Efficient Machine Unlearning by Model Splitting and Core Sample Selection [4.6] 我々は、より効率的で正確なアンラーニング戦略を可能にする標準のアンラーニング指標の変種を導入する。
また、多くの場合、正確な未学習を可能にする未学習の訓練手順も提示する。
正確なアンラーニングが実現不可能な場合、MaxRRは、完全なリトレーニングによって達成されたプロパティと密接にマッチした、効率的なアンラーニングをサポートします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:42:11 GMT)
Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical Causal Approach [4.6] 本稿では,大言語モデル (LLM) と大言語モデル (LLM) を用いた知識ベース因果推論 (KBCI) を用いた因果推論の新しい手法を提案する。
LLM-KBCI と LLM-KBCI を併用した SCD の結果は, 先行知識のない SCD の結果よりも, 基礎的真理に近づいたことが明らかとなった。
医療などの重要な領域にまたがる本提案手法の実用化に向けて, 限界, 臨界誤差のリスク, LLMに関する技術改善の期待, 結果のエキスパートチェックの現実的な統合などについても, 徹底的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:11:03 GMT)
Towards Scalable IoT Deployment for Visual Anomaly Detection via Efficient Compression [4.5] 視覚異常検出(VAD)は産業環境において重要な課題であり、無駄と運用コストの最小化が不可欠である。
本研究では, コンパクトかつ効率的な処理戦略を活用することにより, それらの制約下でのVADの効果的実行方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 21:05:33 GMT)
Marginalization Consistent Probabilistic Forecasting of Irregular Time Series via Mixture of Separable flows [4.5] 不規則な時系列における目標の連立分布の確率論的予測モデルは、機械学習においてあまり研究されていない分野である。
MOSES(Marginalization Consistent Mixture of Separable Flows)は,複数の潜伏ガウス過程と分離可能なユニ-正規性フローの混合をパラメタライズするモデルである。
4つのデータセットの実験では、MOSESは正確な結合予測と限界予測の両方を達成し、他の余分化の基線を全て上回り、ProFITiをわずかに下回っただけで、余分分布の予測では圧倒的に優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:30:43 GMT)
Diffusion Approximations for Thompson Sampling [4.4] 我々はトンプソンサンプリングのダイナミクスがSDEとODEの離散バージョンに応じて進化していることを示す。
我々の弱収束理論は、連続写像定理を用いて第一原理から発展する。
また、多くのサンプリングベースアルゴリズムの力学の弱い限界は、トンプソンサンプリングのそれと一致することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:18:07 GMT)
Similarity-Dissimilarity Loss for Multi-label Supervised Contrastive Learning [4.3] 教師付きコントラスト学習はラベル情報を活用することで大きな成功を収めた。
しかし、多ラベルシナリオにおける正のサンプルの決定は依然として重要な課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 23:24:57 GMT)
Architectural Precedents for General Agents using Large Language Models [4.1] AI(およびAGI)の1つのゴールは、汎用知能に十分な特定のメカニズムと表現を特定し、理解することである。
今日、大きな言語モデル(LLM)を利用するAIシステムは、メカニズムと表現の比較的新しい組み合わせを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:29:54 GMT)
Joint Low-level and High-level Textual Representation Learning with Multiple Masking Strategies [3.7] 合成画像は実世界のシナリオを忠実に再現することができないため、複雑な実世界のイメージを扱う際には性能の相違が生じる。
近年の自己教師付き学習技術,特にコントラスト学習とマスク付き画像モデリングは,未ラベルの実際のテキスト画像を利用して領域ギャップを狭めている。
我々のMMS(Multi-Masking Strategy)は、ランダムパッチ、ブロックワイズ、スパンマスクをMIMフレームに統合し、低レベルのテキスト表現と高レベルのテキスト表現を共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:52:55 GMT)
Moral Alignment for LLM Agents [3.7] 我々は,人間の中心的価値を明確にかつ透過的にエンコードする報酬関数の設計を導入する。
我々は,Deontological EthicsとUtilitarianismの伝統的な哲学的枠組みを用いて,我々のアプローチを評価する。
我々は、エージェントが以前開発された自己中心的な戦略を解き放つことを可能にするために、いかに道徳的な微調整を展開できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 19:14:09 GMT)
NetSight: Graph Attention Based Traffic Forecasting in Computer Networks [3.7] NetSightは,グローバルスケールとローカルスケールの両方で,共同時間依存性を同時に学習する。
我々はNetSightが従来の最先端アプローチよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:10:37 GMT)
Efficient Bilinear Attention-based Fusion for Medical Visual Question Answering [3.7] MedVQA (MedVQA) は, 医学的画像理解と自然言語処理の交わる領域において, 臨床応用への関心が高まっている。
我々は,オルソゴニティ損失,マルチヘッドアテンション,双線形アテンションネットワークを統合した融合モデルOMniBANを導入し,高い計算効率とソリッドパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:45:34 GMT)
Whitened CLIP as a Likelihood Surrogate of Images and Captions [3.6] 画像の近似は計算に簡単ではなく、多くのアプリケーションで有用である。
可逆線形演算によるCLIP潜在空間の新規変換である textitWhitened CLIP を導入する。
対数類似性は、白く埋め込まれた埋め込み空間の平方ユークリッドノルムによって単純に推定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:44:52 GMT)
Navigating the Rashomon Effect: How Personalization Can Help Adjust Interpretable Machine Learning Models to Individual Users [3.5] 機械学習(ML)では、複数のモデルは、異なる方法で基礎となる関係を説明しながら、同様の予測性能を達成することが多い。
この観察は、GAM(Generalized Additive Models)のような本質的に解釈可能なモデルに対しても成り立つ。
本研究では,文脈的包帯に基づくモデルをパーソナライズする手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 19:13:35 GMT)
Web Page Classification using LLMs for Crawling Support [3.4] ウェブページを「インデックスページ」と「コンテンツページ」の2つのタイプに分類することで,新しいページを効率的に収集する手法を提案する。
自動アノテーション付きWebページ型を用いたデータセットを構築し、ページタイプ分類性能と新しいページのカバレッジという2つの視点からアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:07:15 GMT)
Transmission Line Defect Detection Based on UAV Patrol Images and Vision-language Pretraining [3.4] 無人航空機(UAV)のパトロール検査は、送電線監視における主要なアプローチとして浮上している。
提案手法は,複数モーダル情報を共同で利用することにより,欠陥検出精度を大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:09:23 GMT)
DC is all you need: describing ReLU from a signal processing standpoint [3.3] 本稿では,一般的なアクティベーション機能であるReLUのスペクトル挙動について検討する。
我々は、ReLUが信号と定数DC成分に高周波数発振を導入することを実証した。
我々は,CNNの表現におけるReLUによって導入されたDC成分の役割を実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:48:28 GMT)
From Knowledge to Reasoning: Evaluating LLMs for Ionic Liquids Research in Chemical and Biological Engineering [3.3] 大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な一般知識と推論タスクにおいて顕著な性能を達成した。
CBEにおけるLCMの推論能力を実証的に測定した。
我々は、Ionic LiquidsのニッチドメインにおけるLSMの推論能力をベンチマークするために、専門家による5,920のサンプルデータセットを構築し、共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 12:32:57 GMT)
COMRECGC: Global Graph Counterfactual Explainer through Common Recourse [3.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルネットワーク、分子生物学、レコメンデーションシステムなどの様々な領域で広く使われている。
GNNの予測の説明は2つのタイプに分類される。
本稿では,コモン・リコースの説明問題を定式化し,COMRECGCという効率的なアルゴリズムを設計して解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:09:48 GMT)
Image Classification Using a Diffusion Model as a Pre-Training Model [3.2] 本稿では,視覚変換器(ViT)から派生した表現を,変換器を用いた拡散モデルの内部処理に利用する,表現条件機構を統合した拡散モデルを提案する。
脳画像における血腫検出のためのゼロショット分類タスクを用いて本手法の評価を行った。強いコントラスト学習ベースラインであるDINOv2と比較して,精度は+6.15%,F1スコアは+13.60%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 08:03:18 GMT)
Control Plane as a Tool: A Scalable Design Pattern for Agentic AI Systems [3.0] 本稿では, エージェントの種類, 環境との相互作用の態様, インフラ・建築の課題を概観する。
本稿では再利用可能な設計抽象化である"Control Plane as a Tool"パターンを提案する。
このパターンは、モジュールツールのルーティングロジックをカプセル化しながら、単一のツールインターフェースをエージェントに公開することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 02:58:50 GMT)
Targeted Deep Learning System Boundary Testing [2.9] 深層学習システム境界の詳細な探索を目的とした,新しいブラックボックステストジェネレータであるMimicryを紹介する。
Mimicryは、DL出力の確率的性質を活用して境界試験を行い、探索の有望な方向を特定する。
スタイルベースのGANを使用して、入力表現をコンテンツとスタイルコンポーネントに切り離し、制御された機能混合によって決定境界を近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:33:33 GMT)
RefPentester: A Knowledge-Informed Self-Reflective Penetration Testing Framework Based on Large Language Models [2.9] RefPentesterは、大規模言語モデル(LLM)を利用した知識インフォームド・セルフ・リフレクティブ・オートPTフレームワークである。
RefPentesterはHack The BoxのSauマシン上で認証情報を明らかにすることができ、ベースラインのGPT-4oモデルを16.7%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:38:00 GMT)
The promise and perils of AI in medicine [2.8] 我々は、医学における人工知能の応用に対する希望と恐怖に関する調査と初期評価を提供する。
我々は、ビッグデータにおけるプライバシー、監視、バイアスに関する重要な懸念と、マシンに対する過度な信頼のリスクを強調します。
我々は、特に2つの質問が哲学者や生物倫理学者からのさらなる関心を保っていることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:04:42 GMT)
Optimizing Mouse Dynamics for User Authentication by Machine Learning: Addressing Data Sufficiency, Accuracy-Practicality Trade-off, and Model Performance Challenges [2.7] 本稿では,ApEn(Adroximate Entropy)を利用してセグメント長を最適化し,効率よく表現できるマウス認証ユニット(MAU)を提案する。
本研究では,局所時間マウス認証(LT-AMouse)フレームワークを設計し,局所特徴抽出のための1D-ResNetと長期時間依存性のモデリングのためのGRUを統合した。
我々のモデルは、DFLデータセットに対する盲点攻撃でAUC 98.52%、バラビットデータセットで94.65%を達成し、現在のソタのパフォーマンスを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:42:14 GMT)
"Explain, Don't Just Warn!" -- A Real-Time Framework for Generating Phishing Warnings with Contextual Cues [2.7] アンチフィッシングツールは一般的に一般的な警告を表示し、なぜウェブサイトが悪意があると考えられるのかをユーザーに限定的に説明する。
本稿では、既存の検出機構を強化するために設計された、リアルタイムで説明可能なフィッシング警告システムであるPhishXplainを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:16:16 GMT)
Formal Verification of Markov Processes with Learned Parameters [2.6] 本稿では,機械学習モデルの出力によってパラメータが与えられるマルコフ過程の特性を正式に検証する問題を紹介する。
双線形プログラムを解くための分解および境界伝搬方式を開発した。
計算実験により,本手法は最先端の解法よりも最大100倍高速に大域的最適性を解けることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 08:04:44 GMT)
Incremental Analysis of Legacy Applications Using Knowledge Graphs for Application Modernization [2.5] o6enには何十年も前からある 大規模な so6 ウェアシステムがあります
これらのシステムの多くは、Assembler、PL/1、Assemblerなど、古いプログラミング言語で記述されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:33:31 GMT)
Replay-Based Continual Learning with Dual-Layered Distillation and a Streamlined U-Net for Efficient Text-to-Image Generation [2.4] KDC-Diffは、画像品質を維持しながら効率を高める新しい安定拡散フレームワークである。
Oxford Flowers and Butterflies & Moths 100種データセットの最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:40:51 GMT)
A Reinforcement Learning Framework for Application-Specific TCP Congestion-Control [2.4] Congestion Control (CC)モジュールはTransmission Control Protocol (TCP)において重要な役割を果たす。
ネットワーク条件の変化に適応するために、学習に基づくCCアプローチがいくつか提案されている。
我々は,任意の目的を指定可能な深層強化学習(DRL)ベースのCCフレームワーク,すなわちASCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:27:19 GMT)
TrumorGPT: Graph-Based Retrieval-Augmented Large Language Model for Fact-Checking [2.4] TrumorGPTは、健康領域におけるファクトチェックのために設計された、新しい生成人工知能ソリューションである。
これは、健康に関する噂が本当だと判明した「噂」を区別することを目的としている。
TrumorGPTはグラフベースの検索拡張生成(GraphRAG)を組み込む
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:00:21 GMT)
Superradiance Enhanced Light-Matter Interaction in Spatially Ordered Shape and Volume Controlled Single Quantum Dots: Enabling On-Chip Photonic Networks [2.4] 我々は、単一の光子超放射能を示す量子ドットの配列を再現的に生成し、閉じ込めポテンシャル体積、深さ、そして結果として生じる結合エネルギーの微妙なバランスを特徴付ける。
本研究は,SESREをベースとした格子とミスマッチした材料の組み合わせのMTSQDについて検討する上で,説得力のあるインセンティブを与えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:18:09 GMT)
Differentiable NMS via Sinkhorn Matching for End-to-End Fabric Defect Detection [2.3] ファブリック欠陥検出のためのNMSフレームワークは、エンドツーエンドの最適化により、より優れたローカライズ精度を実現する。
Sinkhorn-Knoppアルゴリズムを用いてNMSを微分可能な二部マッチング問題として再構成する。
Tianchiファブリック欠陥データセットの実験では、既存のメソッドよりも大幅にパフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:22:58 GMT)
R-CAGE: A Structural Model for Emotion Output Design in Human-AI Interaction [2.2] R-CAGEは、人間とAIの長期的な相互作用において、感情的な出力を再構築するための理論的枠組みである。
R-CAGEは、感情リズム、感覚強度、解釈能力を構造的に調節することにより、感情をパフォーマンス出力ではなく、持続可能なデザイン単位としてフレーム化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:30:23 GMT)
Federated Learning with LoRA Optimized DeiT and Multiscale Patch Embedding for Secure Eye Disease Recognition [2.1] 本研究では,AIを用いた医用イメージングと疾患検出を先進的に進めるために,データ効率画像変換器(DeIT)を用いたアプローチを提案する。
AUC、F1スコア、精度、最小損失、トップ5の精度で最先端のパフォーマンスを実現している。
Grad-CAM++視覚化は、重要な病理領域を強調し、モデルの臨床的関連性を高めることにより、解釈可能性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:51:56 GMT)
Sparse Ellipsoidal Radial Basis Function Network for Point Cloud Surface Representation [2.1] 本稿では,点雲の符号付き距離関数(SDF)を近似する機械学習手法を提案する。
空間性と近似精度のバランスをとるために,動的多目的最適化戦略を導入する。
複数のベンチマークデータセットの実験により,提案手法が従来のスパース表現手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 02:43:41 GMT)
Boosting Cross-spectral Unsupervised Domain Adaptation for Thermal Semantic Segmentation [2.0] 自動運転においては、熱画像セマンティックセグメンテーションが重要な研究領域として浮上している。
本稿では,熱画像セマンティックセグメンテーションのためのクロススペクトルUDAに関する包括的研究を行う。
本研究では,夜間シナリオにおけるサーマルセグメンテーションモデルの性能向上を目的として,新たな自己監督的損失を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:45:44 GMT)
Enhancing Time Series Forecasting via a Parallel Hybridization of ARIMA and Polynomial Classifiers [2.0] 本稿では,ARIMAモデルと分類器を統合するハイブリッド予測手法を提案する。
提案したハイブリッドモデルは,実行時間の増加とともに予測精度が向上するにもかかわらず,個々のモデルよりも一貫して性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:53:19 GMT)
DAPE: Dual-Stage Parameter-Efficient Fine-Tuning for Consistent Video Editing with Diffusion Models [2.0] 高品質で費用対効果の高い2段階パラメーター効率なビデオ編集のための微調整フレームワークであるDAPEを提案する。
最初の段階では、生成したビデオの時間的一貫性を高めるための効率的なノルムチューニング法を設計する。
第2ステージでは視覚的品質を改善するための視覚フレンドリなアダプタが導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:08:50 GMT)
Probabilistic detection of GNSS spoofing using opportunistic information [2.0] 民間の信号は通常暗号的に保護されない。
これにより、シグナルをフォッジする攻撃が比較的容易になる。
現代のデバイスではネットワーク接続やオンボードセンサーが頻繁に搭載されているため,スポフィングの確率的検出法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:03:36 GMT)
Reverse-BSDE Monte Carlo [1.9] 我々は拡散に基づく生成モデルを管理する方程式をフォワード-バックワード微分方程式(FBSDE)として再構成する。
本稿では,ディープラーニング技術を活用した数値解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:42:07 GMT)
Empirical Analysis of Asynchronous Federated Learning on Heterogeneous Devices: Efficiency, Fairness, and Privacy Trade-offs [1.8] 本稿では,同期対非同期フェデレート学習における効率・公正・プライバシトレードオフの包括的分析について述べる。
ハイエンドデバイスは6～10倍の更新に寄与し、プライバシ損失は最大5倍になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:25:06 GMT)
LOOPer: A Learned Automatic Code Optimizer For Polyhedral Compilers [1.8] ディープラーニングベースのコストモデルを用いた,最初の多面体自動スケジューリングシステムである LOOPer を紹介する。
我々は,LOOPerが最先端技術に対して競争速度を上げることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:10:03 GMT)
Feedback-enhanced distant entanglement of magnon and phonon modes with atomic ensembles in coupled cavities [1.7] 本研究では,キャビティ1のアンサンブルと,キャビティ2のイットリウム・アイロン・ガーネット(YIG)球体からなる結合キャビティシステムについて検討する。
このシステムは5つの励起モード(キャビティ1光子、原子アンサンブル、キャビティ2光子、マグノン、YIG球のフォノンモード)を備える。
我々の主な焦点は、遠方の二部構造、特にキャビティ1における原子アンサンブルと光子の絡み合いと、キャビティ2におけるYIG球のマグノンおよびフォノンモードの研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:26:53 GMT)
NeuGen: Amplifying the 'Neural' in Neural Radiance Fields for Domain Generalization [1.7] 我々は,脳にインスパイアされた新しい正規化手法を主要なNeRFアーキテクチャに統合することを提案する。
NeuGenはドメイン不変の特徴を抽出し、モデルの一般化能力を向上する。
我々の研究は、神経科学の原則とディープラーニングの枠組みを融合させる可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 08:17:33 GMT)
Enhancing stroke disease classification through machine learning models by feature selection techniques [1.6] 心臓病は世界中で致死率と死亡率の主要な原因である。
我々は,心臓病の分類を高度化するための特徴選択技術を備えた新しい投票システムを開発した。
XGBoostは、99%の精度、F1スコア、98%のリコール、100%のROC AUCを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:57:02 GMT)
Unleashing the potential of prompt engineering for large language models [1.6] 大規模言語モデル(LLM)の能力を解き放つ上で,迅速なエンジニアリングが果たす重要な役割を概観する
自己整合性、思考の連鎖、そして生成された知識などの技術を含む、素早い工学の基礎的方法論と先進的な方法論の両方を検査する。
AIセキュリティの側面、特に迅速なエンジニアリングの脆弱性を悪用する敵攻撃について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:23:41 GMT)
Quantum-Inspired Optimization Process for Data Imputation [1.5] 本研究は, UCI Diabetesデータセットで評価された新しい量子インスパイアされた計算フレームワークを提案する。
この手法は、主成分分析(PCA)と量子アシスト回転を統合し、勾配のない古典学を通して最適化する。
統計的忠実性を維持しながら、欠落した値を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:20:39 GMT)
Outperformance Score: A Universal Standardization Method for Confusion-Matrix-Based Classification Performance Metrics [1.5] 混乱行列に基づく分類性能指標の共通標準化手法であるアウトパフォーマンススコア関数を導入する。
アウトパフォーマンススコアは、可能な性能の基準分布における観察された分類性能のパーセンタイルランクを表す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:07:14 GMT)
Explainable Artificial Intelligence Techniques for Software Development Lifecycle: A Phase-specific Survey [1.5] 説明可能な人工知能(XAI)は、AIシステムをより解釈可能で透明にするブラックボックス問題に対処するために登場した。
本稿では,SDLC(Software Development Life Cycle)のすべてのフェーズを対象としたXAI技術に関する総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:09:57 GMT)
Statistical Guarantees in Synthetic Data through Conformal Adversarial Generation [1.4] 既存の生成モデルは魅力的な合成サンプルを生成するが、基礎となるデータ分布との関係に関する厳密な統計的保証は欠如している。
本稿では,共形予測手法をGAN(Generative Adrial Networks)に組み込んだ新しいフレームワークを提案する。
このアプローチは、CGAN(Conformalized GAN)と呼ばれ、従来のGANの生成能力を維持しながら、キャリブレーション特性の強化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 20:31:29 GMT)
Quantum Observers: A NISQ Hardware Demonstration of Chaotic State Prediction Using Quantum Echo-state Networks [1.3] 我々は,現在のIBMハードウェア上でノイズの存在下で動作可能な新しい量子エコー状態ネットワーク(QESN)を提案する。
以上の結果から,QESNは,IBM Marrakesh QPUのT1とT2の100倍以上の時間長を持続メモリで予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:40:44 GMT)
SymbolFit: Automatic Parametric Modeling with Symbolic Regression [1.3] シンボリック回帰を用いてパラメトリックモデリングを自動化するフレームワークであるSybolFitを導入し,データに適合する関数の機械探索を行う。
我々は,非自明な分布によく適合する幅広い候補関数を柔軟かつ効率的に生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 02:19:58 GMT)
Privacy-Preserving and Simultaneous Authentication in High-Density V2X Networks [1.2] Internet of Vehicles (IoV) ネットワークは、高速で高密度で移動可能な環境をサポートするために、セキュアで効率的な認証を必要とする。
本稿では,バッチ認証,相互認証,セキュア鍵設定を組み込んだプライバシ保護型認証方式を提案する。
本手法は,100台の車両に対して,平均認証時間10.61msと1.78msを実現し,既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 03:14:34 GMT)
Leveraging State Space Models in Long Range Genomics [1.1] 長距離依存関係はゲノム構造や機能を理解する上で重要であるが、ほとんどの従来の手法はそれらと競合する。
我々は、長距離ゲノミクスモデリングタスクにおいて、2つのSSMにインスパイアされたアーキテクチャをベンチマークすることで、ステートスペースモデル(SSM)を有望な代替手段として検討する。
SSMは、トランスフォーマーのパフォーマンスにマッチし、複数のタスクにまたがる印象的なゼロショット外挿を示し、トレーニング中に見られるものより10倍から100倍長いコンテキストを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 20:33:43 GMT)
Enhanced Generative Data Augmentation for Semantic Segmentation via Stronger Guidance [1.1] 制御可能拡散モデルを用いたセマンティックセグメンテーションのための効果的なデータ拡張パイプラインを提案する。
提案手法は,textitClass-Prompt Appending と textitVisual Prior Blending を用いた効率的なプロンプト生成を含む。
このパイプラインは,セマンティックセグメンテーションのための高品質な合成画像を生成する上での有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:15:08 GMT)
ThreatLens: LLM-guided Threat Modeling and Test Plan Generation for Hardware Security Verification [1.1] ThreatLensは、ハードウェアセキュリティ検証のためのセキュリティ脅威モデリングとテストプラン生成を自動化するマルチエージェントフレームワークである。
このフレームワークは手動検証の労力を削減し、カバレッジを高め、セキュリティ検証に対する構造化された適応可能なアプローチを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 03:10:39 GMT)
A Sparse Bayesian Learning Algorithm for Estimation of Interaction Kernels in Motsch-Tadmor Model [1.0] モッチュ・タドモールモデルにおける非対称相互作用カーネルの同定について検討する。
制御方程式の暗黙的な形式を用いてカーネル識別を再構成する変分フレームワークを提案する。
本研究では,正規化の事前情報を取り込んだ疎ベイズ学習アルゴリズムを開発し,不確実性を定量化し,基本モデル選択を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:43:32 GMT)
A systematic review of challenges and proposed solutions in modeling multimodal data [1.0] 臨床研究における強力なアプローチとしてマルチモーダルデータモデリングが登場している。
この系統的なレビューは、69の研究から得られた知見を合成し、共通の障害を同定する。
本稿では,伝達学習,生成モデル,注意機構,有望なソリューションを提供するニューラルアーキテクチャ探索など,近年の方法論的進歩に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:23:51 GMT)
VALISENS: A Validated Innovative Multi-Sensor System for Cooperative Automated Driving [1.0] 本稿では,複数のエージェントに分散した革新的なマルチセンサシステムであるVALISENSを提案する。
オンボードと道路沿いのLiDAR、レーダー、サーマルカメラ、RGBカメラを統合し、状況認識を高め、協調運転を支援する。
提案システムは,実環境における協調的認識の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:41:37 GMT)
Composable framework for device-independent state certification [0.8] デバイスに依存しない方法で量子状態を認証することは、量子情報理論に様々な応用をもたらす基本的なタスクである。
我々は、ソースが必ずしも同一ではない独立量子状態の有限列を準備する、という前提の下で、DI方式で量子状態の構成可能な証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:05:10 GMT)
Partial Answer of How Transformers Learn Automata [0.7] 本稿では,表現理論的半間接積とフーリエ加群を用いて有限オートマトンをシミュレートする新しいフレームワークを提案し,より効率的なトランスフォーマーベースの実装を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 02:19:44 GMT)
Efficient Fault Detection in WSN Based on PCA-Optimized Deep Neural Network Slicing Trained with GOA [0.7] 従来の障害検出手法は、効率的なパフォーマンスのためにディープニューラルネットワーク(DNN)の最適化に苦労することが多い。
本研究では,これらの制約に対処するためにGrasshopper Optimization Algorithm(GOA)によって最適化されたDNNと主成分分析(PCA)を組み合わせた新しいハイブリッド手法を提案する。
従来の手法よりも優れた精度とリコールで,99.72%の分類精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:51:56 GMT)
TSLFormer: A Lightweight Transformer Model for Turkish Sign Language Recognition Using Skeletal Landmarks [0.4] TSLFormerは、手話のジェスチャーを順序づけられた文字列のような言語として扱う。
メソッドは、GoogleのMediapipeライブラリから抽出された3Dジョイントポジションでのみ動作する。
その結果, 聴覚障害者を対象としたリアルタイム, 移動型, 支援型コミュニケーションシステムの実現には, 共同入力が十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:30:56 GMT)
Unboxing Engagement in YouTube Influencer Videos: An Attention-Based Approach [0.4] 言葉(文章)による「言えること」は、映像(映像)や音響(オーディオ)による映像エンゲージメントの予測よりも重要である。
長文YouTubeインフルエンサービデオの非構造化データを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:59:53 GMT)
SMMT: Siamese Motion Mamba with Self-attention for Thermal Infrared Target Tracking [0.3] 本論は, 小説『シームズ・モーション・マンバ・トラッカー』(SMMT)を提唱する。
動作特徴を抽出し,見落としているエッジの詳細を復元するために,Motion Mamba モジュールを Siamese アーキテクチャに導入する。
さらに、特に動きブルの目標に対して、トラッキング精度を向上させるために、動きエッジ認識の回帰損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 01:58:20 GMT)
Decoding Futures Price Dynamics: A Regularized Sparse Autoencoder for Interpretable Multi-Horizon Forecasting and Factor Discovery [0.3] 本稿では,複数水平商品価格の同時予測のための正規化スパースオートエンコーダ(RSAE)を提案する。
以上の結果から,RSAEは競争力のあるマルチホライズン予測の精度と,価格変動に対するデータ駆動的洞察を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:21:53 GMT)
Unlocking Non-Block-Structured Decisions: Inductive Mining with Choice Graphs [0.1] 本稿では,選択グラフの導入による非ブロック構造決定処理のためのPOWLの拡張を提案する。
提案手法は,提案手法を応用し,インダクティブ・マイニング・フレームワークの品質保証を確保できるインダクティブ・マイニング・ディスカバリー・アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:50:25 GMT)
Physics-informed Multiple-Input Operators for efficient dynamic response prediction of structures [0.1] MIONetは空間と時間の両方で連続的に構造的応答を予測する。
モデルは単純なビームとKW-51ブリッジの両方で検証され、FEMレベルの精度は数秒で達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:45:58 GMT)
YANNs: Y-wise Affine Neural Networks for Exact and Efficient Representations of Piecewise Linear Functions [0.0] Y-wise Affine Neural Networks (YANN) は、ポリトピックによる断片的なアフィン関数を表現する、完全に説明可能なネットワークアーキテクチャである。
YANNは元の定式化の数学的性質をすべて維持する。
理論的には、状態、出力、集合点、乱の断片的なアフィン関数として最適制御法則を計算している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:55:38 GMT)
Unraveling Quantum Environments: Transformer-Assisted Learning in Lindblad Dynamics [0.0] 本稿では,量子システムにおける時間依存散逸率を推定するためのTransformerベースの機械学習フレームワークを提案する。
複雑性を増大させるオープン量子モデルの階層化に対する我々のアプローチの有効性を実証する。
我々の結果は、現代の機械学習ツールが、オープン量子システムにおける未知の環境を特定するためのスケーラブルでデータ駆動の代替手段として役立つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:18:19 GMT)
Understanding Model Calibration -- A gentle introduction and visual exploration of calibration and the expected calibration error (ECE) [0.0] このブログ記事では、キャリブレーションの最もよく使われる定義を見ていきます。
次に、この尺度の欠点と、これらがどのようにキャリブレーションのさらなる概念の必要性を表面化したかを取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:27:57 GMT)
Turning LLM Activations Quantization-Friendly [0.0] 量子化は、圧縮パラメータによるデータ移動を高速化し、整数演算による高速な演算を可能にすることで、LLM(Large Language Models)のサービスコストを効果的に削減する。
しかし、整数算術の活性化には重みとアクティベーションの両方の量子化が必要であり、これは量子化誤差を増大させるLLMのかなりの外れ値のために問題を引き起こす。
本研究では,これらの外れ値が層次量子化誤差に与える影響に注目して検討し,そのスムーズ化と回転が観測値をどのように変換するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 17:13:55 GMT)
Triangulating PL functions and the existence of efficient ReLU DNNs [0.0] コンパクトなサポートを持つ任意のピースワイズ線型関数 $f:Rd から R$ へのポリヘドロン $P$ は、いわゆる単純関数の和としての表現を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 22:20:16 GMT)
Temporal Interception and Present Reconstruction: A Cognitive-Signal Model for Human and AI Decision Making [0.0] 本稿では,人間の心と人工知能がリアルタイムの認識にどのようにアプローチできるかを説明する新しい理論モデルを提案する。
宇宙の信号遅延、神経学的反応時間、古来の静けさの認知状態を調べることで、反応知覚から近い将来の意識的インターフェースへどのように移行するかを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:38:27 GMT)
Surface hopping simulations show valley depolarization driven by exciton-phonon resonance [0.0] 本研究では,フォノンによる谷の分極機構を短時間で検討した。
このフレームワークは、相互空間のホッピングと準粒子帯構造の微視的モデルを組み合わせたものである。
シミュレーションにより,低域の励起子バンドと支配的な光フォノン分岐との間には共鳴が見られ,谷の脱分極が進行することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:52:49 GMT)
Stability of PPT in equilibrium states [0.0] 無限次元の平衡状態に対して、ハミルトニアンの有界摂動の下で正の部分転置特性が安定であることを示す。
その結果、摂動が十分に小さい場合、温度が十分に高い場合、または同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:23:09 GMT)
Self-testing composite measurements and bound entangled state in a single quantum network [0.0] ヒルベルト空間に作用する3種類の複合射影測度を証明できる単一のスキームを導入する。
我々は、この現象を支持することができる最小次元のNLWEを示す基礎を認定する。
一方、UPBから得られた測定値の認証は興味深い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:39:10 GMT)
Rotating-star Pattern for Camera Calibration [0.0] 星型図形ではなく中心点を中心に回転する一連のチェッカーボードパターンを用いて,新しい解を提案する。
実験の結果,従来の星形パターンよりも精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:15:44 GMT)
Reinforcement Learning-Based Monocular Vision Approach for Autonomous UAV Landing [0.0] 本稿では,前方単眼カメラのみを用いた無人航空機(UAV)の自律着陸のための革新的なアプローチを提案する。
提案手法は,人間固有の推定プロセスに基づいて,着陸タスクを最適化問題として再設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 12:23:37 GMT)
RedTeamLLM: an Agentic AI framework for offensive security [0.0] 我々は,ペンテストタスクの自動化のための総合的なセキュリティモデルを備えた統合アーキテクチャであるRedTeamLLMを提案し,評価する。
RedTeamLLMは3つの重要なステップに従っている。
評価は、一連のエントリーレベルの自動解決を通じて行われるが、簡単なことではなく、CTFの課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:19:10 GMT)
Realistic Counterfactual Explanations for Machine Learning-Controlled Mobile Robots using 2D LiDAR [0.0] 本稿では,2次元LiDARを用いた移動ロボットの機械学習(ML)制御において,現実的対実的説明(CFE)を生成する新しい手法を提案する。
本手法は論理的かつ現実的なCFEを生成し,DRLエージェントの決定を解釈するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 08:55:17 GMT)
Predictive Digital Twins for Thermal Management Using Machine Learning and Reduced-Order Models [0.0] デジタルツインは、工学系のリアルタイムシミュレーションと予測を可能にする。
本稿では,物理に基づくリダクションオーダーモデル(ROM)と教師付き機械学習を組み合わせた,ヘッドランプの予測デジタルツインの新たなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:20:16 GMT)
Predicting Surgical Safety Margins in Osteosarcoma Knee Resections: An Unsupervised Approach [0.0] ラテンアメリカのがん患者数は2022年に420万人と推定され、2045年までに670万人に達すると予測されている。
本研究では,膝周囲の骨肉腫手術における安全マージンの信頼区間を推定する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:41:19 GMT)
Predicting Human Choice Between Textually Described Lotteries [0.0] 本研究では,このような課題における人的意思決定の大規模探索を初めて行った。
我々は、微調整された大規模言語モデルを含む複数の計算手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:52:47 GMT)
Predicting Diabetes Using Machine Learning: A Comparative Study of Classifiers [0.0] 糖尿病は世界中で重要な健康上の課題であり、腎臓病、視力喪失、心臓病などの深刻な合併症に寄与している。
本研究は,従来のML技術と高度なアンサンブル手法の両方を活用する,革新的な糖尿病予測フレームワークを提案する。
我々のアプローチの中心は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)レイヤを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャであるDNetの開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:14:31 GMT)
Physical Probability and Locality in No-Collapse Quantum Theory [0.0] 非崩壊量子力学において、仮定は、量子状態の任意の等振幅展開の要素が同値であることを暗示する。
仮定、特に局所性条件(アクション・アット・ア・ディスタンスを意味しない)を満たすので、これらの確率は完全に局所的である。
しかし、局所性条件ではない非崩壊理論では、それは局所性ではなく絡み合いの基準である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:59:51 GMT)
PAHA: Parts-Aware Audio-Driven Human Animation with Diffusion Model [0.0] 拡散モデルを用いた音声駆動上半身アニメーションフレームワークPAHAを提案する。
本稿では、PAR(Parts-Aware Re-weighting)とPCE(Parts Consistency Enhancement)の2つの主要な手法を紹介する。
我々は,中国初の公開ニュースアンカー音声データセットであるCNASを構築し,この分野の研究と検証を進めた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:44:53 GMT)
Optimizing Recommendations using Fine-Tuned LLMs [0.0] 本稿では,実世界のユーザインタラクションをモデル化して合成データセットを生成する手法を提案する。
ユーザーは、気分、プロットの詳細、テーマ要素など、複雑な好みでより多くの情報を表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 04:53:34 GMT)
On computing quantum waves exactly from classical action [0.0] 量子力学におけるシュル・オーディンガー方程式は古典的最小作用とその関連する古典密度に基づいて正確に解けることを示す。
元の量子問題の正確なSchr"odinger波動関数 $Psi$ は、この古典的多値作用 $Phi$ と古典的位置力学の密度 $rho$ を組み合わせることで構築可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:58:07 GMT)
Omnidirectional shuttling to avoid valley excitations in Si/SiGe quantum wells [0.0] 凸モードシャットリングは、量子ドットにおける電子スピン量子ビット間の中間領域結合を実装するための鍵となるアプローチである。
本稿では,2次元シャットリングに基づくフルキュービットアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:54:38 GMT)
New protocols for quantum key distribution with explicit upper and lower bound on secret key rate [0.0] 量子鍵分布(QKD)には、絡み合いや理想的な単一光子源を必要としない2つの新しいスキームを提案する。
これらのプロトコルは、インターセプト-レスポンスや集団攻撃のクラスを含む、複数の攻撃に対して安全であることが示されている。
量子リソースと盗聴者(Eve)に暴露された情報との間のトレードオフが観察され、追加の量子リソースを使用することで高い効率が達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:15:17 GMT)
Neural empirical interpolation method for nonlinear model reduction [0.0] 本稿では,離散的経験法に代わるニューラルネットワークであるニューラル・経験法(NEIM)を紹介する。
NEIMは、還元順序モデルの非線形項のアフィン分解を近似する。
解に依存しない非線形性および解に依存しない非線形性に対する方法論の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:38:53 GMT)
NeuRN: Neuro-inspired Domain Generalization for Image Classification [0.0] 哺乳類の視覚野のニューロンからインスピレーションを受ける神経誘発ニューラルレスポンスノーマライゼーション(Neural Response Normalization)層を導入する。
画像分類タスクにおけるベースラインに対する改善を示すことにより,NeuRNの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:20:11 GMT)
Missing Data Estimation for MR Spectroscopic Imaging via Mask-Free Deep Learning Methods [0.0] MRSIメタボリックマップに欠落したデータを推定するための,最初のディープラーニングベースのマスフリーフレームワークを提案する。
我々のモデルは、リトレーニングやマスク入力を必要とせず、実世界のデータセットによく当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 01:56:26 GMT)
Mice to Machines: Neural Representations from Visual Cortex for Domain Generalization [0.0] 対象分類タスクにおけるマウス視覚野と深層学習モデルの機能的アライメントについて検討する。
本研究は,マウス視覚野の機能的構造と深層学習モデルを比較するための新しい枠組みを提案する。
我々の研究は、マウス視覚野からインスピレーションを受ける高度なAIモデルの開発に幅広い意味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:37:37 GMT)
Matrix Is All You Need [0.0] 本稿では,畳み込み,再帰,自己アテンション操作をスパース行列乗法として適用する統一行列順序フレームワークを提案する。
この研究は、多様なニューラルネットワークアーキテクチャのための数学的に厳密な基質を確立し、原理化されたハードウェア対応ネットワーク設計のための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:26:34 GMT)
MAPL: Memory Augmentation and Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Anomaly Detection [0.0] メモリ拡張(Memory Augmentation)と擬似ラベル(Pseudo-Labeling, MAPL)と呼ばれる, 産業環境における表面欠陥検出のための新しいメソドロジーを導入する。
この手法は、まず異常シミュレーション戦略を導入し、希少または未知の異常型を認識するモデルの能力を著しく改善する。
入力データから直接異常領域を識別するために、MAPLによってエンドツーエンドの学習フレームワークが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:25:53 GMT)
LAMMPS: A Case Study For Applying Modern Software Engineering to an Established Research Software Package [0.0] LAMMPSシミュレーションソフトウェアパッケージとソフトウェア自体のソフトウェア開発プロセスに対する近年のさまざまな変更についてレビューする。
これらの変更がコードの品質やソフトウェアの修正や拡張の容易性にどのように影響したかを調べます。
同時に、聴衆は一般的に強いソフトウェア開発の背景を持つコホートから、限られたソフトウェア開発スキルを持つ多くの研究者を含むグループへと変化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:01:36 GMT)
KOKKAI DOC: An LLM-driven framework for scaling parliamentary representatives [0.0] 本稿では,国会議員の政治問題スタンスを正確にスケールするLLM主導の枠組みを紹介する。
先進的な自然言語処理技術と大規模言語モデルを活用することにより,提案手法は従来のアプローチを洗練・強化する。
この枠組みには,(1)要約による議会演説の消音,よりクリーンで一貫した意見埋め込み,(2)議員の言論要約からの政治的論争の軸の自動抽出,(3)党の立場の経時的変化を追及するダイアクロニック分析,の3つの主要な革新が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 21:03:53 GMT)
Justiça Algorítmica: Instrumentalização, Limites Conceituais e Desafios na Engenharia de Software [0.0] 本稿では、ソフトウェア工学の分野における正義の概念を理解することを目的として、現在進行中の研究について述べる。
アルゴリズム・ジャスティス」と呼ばれる研究分野の拡大は、アルゴリズムによって生じる偏見や差別を概念化し、評価し、減らすためのメカニズムと手順の作成を基本とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 22:08:32 GMT)
Is Stochastic Gradient Descent Effective? A PDE Perspective on Machine Learning processes [0.0] 我々は、教師あり学習において広く使われている勾配降下法(SGD)を解析する。
双対性法はエントロピーとダイナミックスという2つの異なる方法を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:54:09 GMT)
Global Description of Flutter Dynamics via Koopman Theory [0.0] 本研究では,エアロ弾性力学の大域的線形表現を可能にする拡張KBF(EKBF)モデルを提案する。
その結果、EKBFは主固有値を効果的に補間し、外挿し、捕捉し、フラッター境界を正確に予測することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 22:17:53 GMT)
General Hamiltonian description of nonreciprocal interactions [0.0] 膨大な数の系において、相互作用はポテンシャルに起因せず、一般には非相互性である。
ここでは、補助的な自由度を含むハミルトニアンを構成することによって、これらの制限を克服する。
拘束ハミルトニアンに基づくグラウバー力学は、元のランゲヴィン力学の定常状態を再現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 09:02:08 GMT)
From Spaceborne to Airborne: SAR Image Synthesis Using Foundation Models for Multi-Scale Adaptation [0.0] 本研究では,衛星SAR画像を空中SAR表現に変換するため,基礎モデル内の空間条件付け技術を利用した新しいアプローチを提案する。
提案手法は,SARイメージング技術の進歩におけるAIのキーとなる応用を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 16:43:40 GMT)
FreStega: A Plug-and-Play Method for Boosting Imperceptibility and Capacity in Generative Linguistic Steganography for Real-World Scenarios [0.0] 言語学的ステガノグラフィーは、秘密情報を一見無実のテキストに埋め込んで、監視環境におけるプライバシーを保護している。
本稿では,FreStegaを提案する。FreStegaは,生成言語ステガノグラフィに使用される言語モデルの分布を再構成するプラグイン・アンド・プレイ方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:48:52 GMT)
Explainable AI the Latest Advancements and New Trends [0.0] 信頼という概念は学際的であり、社会的な基準や原則を満たさなければならない。
我々は、AIの説明可能性と自律システムのメタ推論との強い結びつきについて詳しく述べる。
アプローチの統合は、将来の解釈可能なAIシステムへの道を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:01:12 GMT)
Evaluating Reasoning LLMs for Suicide Screening with the Columbia-Suicide Severity Rating Scale [0.0] コロンビア・自殺評価尺度(C-SSRS)を用いた大規模言語モデルの自殺リスク自動評価能力の評価を行った。
7点重度尺度におけるClaude, GPT, Mistral, LLaMA-in分類ポストを含む6種類のモデルのゼロショット性能を評価する(レベル0-6)。
その結果,Claude と GPT は人間のアノテーションと密接に一致し,Mistral は最小の順序予測誤差を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 23:55:27 GMT)
Entanglement saturation in quantum electrodynamics scattering processes [0.0] 運動量空間における粒子の任意にシャープなフィルタリングを行う場合の2粒子散乱過程の特性について検討する。
これらの過程は、任意の初期状態が極大に絡み合った状態に変換されるような構造を持つ動的量子写像によって記述される。
この構造特性は、すべての衝突粒子が巨大なフェルミオンであるときに正確に実現され、光子が関与すると、検討中の過程によって部分的に検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 07:09:54 GMT)
Emergence of gravity from quantum field theory in triangulated spacetime and the QFT vector model [0.0] 三角時空における低エネルギー効果現象として重力相互作用が現れることを示す。
量子場理論と重力の融合に関する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 19:44:08 GMT)
Eigenstate Thermalization Hypothesis correlations via non-linear Hydrodynamics [0.0] 熱力学限界における時間秩序付き自由累積材の潜時挙動を予測した。
よい一致は、無限温度と有限温度の両方で観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:35:16 GMT)
Deep Learning for On-Street Parking Violation Prediction [0.0] 多くの大都市で直面している最も大きな問題は、利用可能な駐車場の不足とともに違法駐車である。
本稿では,道路駐車システムにおける細粒度駐車違反率を予測するために,Deep Learning (DL) モデルを用いる。
我々は,ギリシャのテッサロニキで収集された実データを用いて,開発システムによって正確な駐車違反予測が可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 03:02:26 GMT)
Deep Learning Models for Flood Predictions in South Florida [0.0] 河川システムにおける水位・段差のシミュレーションと予測は,洪水警報,水理操作,洪水軽減に不可欠である。
本研究では,複数のディープラーニングモデル(DL)をサロゲートモデルとして使用して,水ステージを高速に予測する。
この論文のケーススタディとして南フロリダのマイアミ川の一部が選ばれた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 03:44:57 GMT)
Crypto-Economic Analysis of Web3 Funding Programs Using the Grant Maturity Framework [0.0] 本稿では,Web3助成プログラムの成熟度を評価するための混合メソッドモデルであるGrant Maturity Framework(GMF)を紹介する。
GMFは、Web3補助金の構造、ガバナンス、影響を評価するための体系的なアプローチを提供する。
この研究は、Web3のプログラム評価とツールに関する実践的および理論的知識に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 00:50:06 GMT)
CNN-based Image Models Verify a Hypothesis that The Writers of Cuneiform Texts Improved Their Writing Skills When Studying at the Age of Hittite Empire [0.0] KBo 23.1 ++/KUB 30.38はキズワトナの儀式のテキストとして知られている。
神話、エッセイ、ビジネス記録などの情報を含む他のキュニフォームの錠剤とは異なり、古代人が後世にこの錠剤を残した理由は不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 13:17:44 GMT)
Arbitrarily Applicable Same/Opposite Relational Responding with NARS [0.0] 非公理的推論システムにおいて、テクスタル的に適用可能な同/正則リレーショナル応答の出現を示す。
本研究は,心理学の学習にインスパイアされた関係学習機構を,人工知能の枠組みに組み込むことの可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 18:03:37 GMT)
Active Learning for Multi-class Image Classification [0.0] 画像分類における基本的なボトルネックは、分類器を訓練するために必要な多くのトレーニング例である。
能動的学習を用いることで,CNN分類器を戦略的に選択することで,学習例の数を減らし,CNN分類器を教えることができる。
画像分類問題に対して,能動学習が有効なアルゴリズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 03:25:09 GMT)
AI-Powered Inverse Design of Ku-Band SIW Resonant Structures by Iterative Residual Correction Network [0.0] 逆電磁モデリングは、高い精度と効率で複雑なマイクロ波構造を設計するための強力なアプローチとして登場した。
マルチモード共振器を用いたKuバンド基板集積導波管(SIW)の逆設計のための反復残差補正ネットワーク(IRC-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 10:51:43 GMT)
A stochastic gradient method for trilevel optimization [0.0] 本稿では,制約のない三段階最適化問題の解法として,初めて勾配勾配降下法を提案する。
我々は三次随伴勾配のすべての形の不コンパクト性をカバーする収束理論を提供する。
また,超対向的チューニングのための合成三レベル問題と三レベル定式化の両方に関する数値結果を提供することにより,本手法の可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 01:05:29 GMT)
A simple practical quantum bit commitment protocol [0.0] 本稿では,既存の量子ビットコミットメントプロトコルと同様に実装が容易だが,よりセキュアな単純な量子ビットコミットメントプロトコルを考案する。
完全なバインディングも完全に隠蔽もしないが、無条件で完全に安全になるのは無限に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 19:17:59 GMT)
A review of applications of Quantum Energy Teleportation: from experimental tests to thermodynamics and spacetime engineering [0.0] 量子エネルギーテレポーテーション (Quantum Energy Teleportation, QET) は、遠隔でのエネルギー移動を可能にする相関関係の存在を利用する。
本稿では,QETの熱力学の基礎を概説し,その最初の実験例を概説する。
負の平均応力-エネルギー密度を特徴とするエキゾチックな量子状態の最適生成にQETをどのように利用できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 14:33:57 GMT)
A note on the deformation of 1D ferromagnetic domain walls due to double exchange interaction with a free electron gas [0.0] 1次元自由電子ガスと相互作用するBlochまたはN'eel磁性壁のコンダクタンスを二重交換相互作用により評価した。
ブロッホ磁区壁とネール磁区壁の熱力学的ポテンシャルと伝導性はこの試作モデルで同一である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 05:54:28 GMT)
A digital perspective on the role of a stemma in material-philological transmission studies [0.0] Hr'omundurの古ノルド語のサガをケーススタディとして、本論文は、幹細胞がテキストの伝統をさらに探求するための出発点となることを実証する。
記事には、Hr'omundar sagaの伝統と2つのカスタムPythonスクリプトのためのステマを生成するために使用されるデータセットが添付されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:05:16 GMT)
A Vision-Language Foundation Model for Leaf Disease Identification [0.0] 葉の病原性同定は、スマート農業において重要な役割を担っている。
既存の多くの研究は、互いの限界を補うために画像とテキストのモダリティを統合するのに依然として苦労している。
これらの課題に対処する文脈対応の視覚言語基盤モデルであるSCOLDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:30:06 GMT)
A Split-then-Join Approach to Abstractive Summarization for Very Long Documents in a Low Resource Setting [0.0] $textttBIGBIRD-PEG$ model achieves $textitstate-of-the-art$ on abstractive text summarization for long document。
キャパシティは最大4,096ドルのトークンに制限され、非常に長いドキュメントの要約のパフォーマンスが低下した。
トレーニング済みの$textttBIGBIRD-PEG$モデルを使って、他のドメインデータセットでモデルを微調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 06:14:39 GMT)
A Pain Assessment Framework based on multimodal data and Deep Machine Learning methods [0.0] この論文は、まず、臨床理論の観点から痛み評価プロセスを研究することを目的としている。
この基礎の上に構築されているこのPh.D.プロジェクトの主目的は、自動痛み評価のための革新的な計算手法を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 11:11:19 GMT)
A Matrix Product State Representation of Boolean Functions [0.0] 本稿では、二項行列の積の観点でブール関数の新たな正規形式表現を導入し、以下、二項行列積(BMP)表現と呼ぶ。
BMPは、それぞれ応用数学や量子多体物理学で使用される発明されたTrains(TT)とMatrix Product States(MPS)に類似している。
本稿では,BMPをBDD(Bibinary Decision Diagram)へ直接的かつ自然な翻訳を行い,BMPを操作・結合するための基本的な操作セットを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 15:03:10 GMT)
A Formally Verified Robustness Certifier for Neural Networks (Extended Version) [0.0] ニューラルネットワークは入力中の小さな摂動の影響を受けやすいため、それらが誤分類される。
グローバルなロバストニューラルネットワークは、入力の分類がそのような摂動によって変更できないことを証明するために機能を使用する。
本稿では,プログラムとその仕様,実装と検証に要する重要な設計決定について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 11 May 2025 12:05:14 GMT)