FullStack Bench: Evaluating LLMs as Full Stack Coders [112.0] FullStack Benchは、幅広いアプリケーションドメインを含むフルスタックプログラミングに焦点を当てている。
FullStack Benchのマルチ言語プログラミング機能を評価するために,16の広く使用されているプログラミング言語から実世界の命令とそれに対応する単体テストケースを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:24:14 GMT)
Multi-Domain Audio Question Answering Toward Acoustic Content Reasoning in The DCASE 2025 Challenge [102.8] 本課題は,多様な音響シーンに対する対話型質問応答における音声モデルをテストするための3つのQAサブセットを定義する。
開発セットの予備的な結果を比較し、モデルとサブセット間で強い変動を示す。
この課題は、音声モデルの音声理解と推論能力を人間レベルに向上することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:04:16 GMT)
Nemotron-Research-Tool-N1: Exploring Tool-Using Language Models with Reinforced Reasoning [93.3] ルールベースの強化学習は、大きな言語モデルにおけるツールコールを強化するために使用することができる。
ツールN1-7B/14Bはいくつかの主要なベンチマークでGPT-4oを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:01:39 GMT)
The Root Shapes the Fruit: On the Persistence of Gender-Exclusive Harms in Aligned Language Models [91.9] 我々はトランスジェンダー、ノンバイナリ、その他のジェンダー・ディバースのアイデンティティを中心とし、アライメント手順が既存のジェンダー・ディバースバイアスとどのように相互作用するかを検討する。
以上の結果から,DPO対応モデルは特に教師付き微調整に敏感であることが示唆された。
DPOとより広範なアライメントプラクティスに合わせたレコメンデーションで締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:01:33 GMT)
TUM2TWIN: Introducing the Large-Scale Multimodal Urban Digital Twin Benchmark Dataset [91.6] 都市デジタルツインズ(UDT)は、都市管理と多様なソースからの複雑な異種データの統合に欠かせないものとなっている。
これらの課題に対処するために、最初の総合的マルチモーダルなUrban Digital TwinベンチマークデータセットTUM2TWINを紹介する。
このデータセットには、地理的にセマンティックに整合した3Dモデルとネットワーク、およびさまざまな地球、モバイル、航空、衛星観測結果、約10,000ドル以上のデータサブセット、そして現在767GBのデータが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:48:32 GMT)
Step1X-3D: Towards High-Fidelity and Controllable Generation of Textured 3D Assets [91.0] Step1X-3Dは、データの不足、アルゴリズムの制限、エコシステムの断片化といった課題に対処するオープンフレームワークである。
拡散型テクスチャ合成モジュールとハイブリッドVAE-DiTジオメトリジェネレータを組み合わせた2段階の3Dネイティブアーキテクチャを提案する。
ベンチマークの結果は、既存のオープンソースメソッドを超える最先端のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:56:30 GMT)
OmniAudio: Generating Spatial Audio from 360-Degree Video [90.8] 我々は,360度ビデオから空間音声を生成する新しいタスクである360V2SAを導入する。
本稿では,空間音声データと大規模非空間データの両方を用いて,自己教師付き事前学習を利用する新しいフレームワークOmniAudioを提案する。
実験により、OmniAudioは客観的指標と主観的指標の両方で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:46:43 GMT)
MixBridge: Heterogeneous Image-to-Image Backdoor Attack through Mixture of Schrödinger Bridges [90.5] MixBridgeは任意の入力分布に対応する新しい拡散Schr"odinger Bridge (DSB) フレームワークである。
画像ペアを直接トレーニングすることで,バックドアトリガをMixBridgeに注入可能であることを示す。
本稿では,異なるブリッジを混在させるディバイド・アンド・マージ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:40:23 GMT)
BLAB: Brutally Long Audio Bench [90.2] Brutally Long Audio Bench (BLAB) は、音像定位、時間推定、感情、計数タスクについて、音声のLMを評価するロングフォームオーディオベンチマークである。
BLABは833時間以上の多様なフル長の音声クリップで構成されており、それぞれに人間の注釈付き、テキストベースの自然言語の質問と回答が組み合わされている。
BLAB 上で6つのオープンソースおよびプロプライエタリなオーディオ LM を評価し,Gemini 2.0 Pro や GPT-4o などの先進的なモデルを含む,すべてのタスクが苦労していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:49:55 GMT)
From Distributional to Overton Pluralism: Investigating Large Language Model Alignment [83.0] 適応後の応答多様性の低下を以前報告した再検査を行った。
分析の結果,応答の多様性の明らかな低下は,品質管理と情報集約によって大きく説明できることがわかった。
発見は、現在のアライメント技術はキャプチャーされるが、アシスタントライクなベースLLM動作の有用なサブセットを拡張するものではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:11:53 GMT)
Chain-of-Reasoning: Towards Unified Mathematical Reasoning in Large Language Models via a Multi-Paradigm Perspective [82.9] CoR(Chain-of-Reasoning)は、複数の推論パラダイムを統合する新しい統合フレームワークである。
CoRは異なる推論パラダイムによって複数の潜在的な答えを生成し、それらをコヒーレントな最終解へと合成する。
実験の結果,CoR-Math-7Bは現在のSOTAモデルより有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:04:44 GMT)
Beyond DAGs: A Latent Partial Causal Model for Multimodal Learning [80.4] 本稿では,非方向エッジで連結された2つの潜在結合変数を特徴とする,多モーダルデータに対する新しい潜在部分因果モデルを提案する。
特定の統計的仮定の下では、多モーダル・コントラッシブ・ラーニングによって学習された表現が、自明な変換までの潜在結合変数に対応することを示す。
事前トレーニングされたCLIPモデルの実験は、非絡み合った表現を具現化し、数ショットの学習を可能にし、さまざまな現実世界のデータセットにわたるドメインの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:29:12 GMT)
ToolACE-DEV: Self-Improving Tool Learning via Decomposition and EVolution [77.9] ツール学習のための自己改善フレームワークであるToolACE-DEVを提案する。
まず、ツール学習の目的を、基本的なツール作成とツール利用能力を高めるサブタスクに分解する。
次に、軽量モデルによる自己改善を可能にする自己進化パラダイムを導入し、高度なLCMへの依存を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:48:30 GMT)
AdaWorld: Learning Adaptable World Models with Latent Actions [76.5] 我々は,効率的な適応を実現する革新的な世界モデル学習手法であるAdaWorldを提案する。
主要なアイデアは、世界モデルの事前トレーニング中にアクション情報を統合することである。
次に、これらの潜伏行動を条件とした自己回帰的世界モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:09:07 GMT)
I Predict Therefore I Am: Is Next Token Prediction Enough to Learn Human-Interpretable Concepts from Data? [76.2] 大規模言語モデル (LLM) は、多くの人が知能の形式を示すと結論づけている。
本稿では,潜在離散変数として表現される人間解釈可能な概念に基づいてトークンを生成する新しい生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:45:23 GMT)
Evaluating Large Language Models for Real-World Engineering Tasks [76.0] 本稿では,実運用指向のエンジニアリングシナリオから得られた100以上の質問をキュレートしたデータベースを提案する。
このデータセットを用いて、4つの最先端の大規模言語モデル(LLM)を評価する。
以上の結果から,LLMは時間的および構造的推論において強みを示すが,抽象的推論や形式的モデリング,文脈に敏感な工学的論理にはかなり苦労することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:05:23 GMT)
Discriminative Finetuning of Generative Large Language Models without Reward Models and Human Preference Data [73.0] Supervised Fine-tuning (SFT) は、事前訓練された大規模言語モデル (LLM) を整列するための重要なステップとなっている。
本稿では,SFTの改良版であるDFT(Driminative Fine-Tuning)を紹介する。
i) 入力された全ての可能な出力のうち、解答の判別可能性を明示的にモデル化することにより、微調整LDMの判別確率フレームワーク、(ii) この判別可能性を最適化するための効率的なアルゴリズム、(iii) DFTの有効性を実証する広範な実験を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 22:10:13 GMT)
Training Strategies for Isolated Sign Language Recognition [72.3] 本稿では,孤立手話認識のための包括的モデル学習パイプラインを提案する。
構築されたパイプラインには、慎重に選択された画像とビデオの拡張が含まれており、低いデータ品質とさまざまなサインスピードの課題に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:55:49 GMT)
Continuous Visual Autoregressive Generation via Score Maximization [69.7] 本稿では,ベクトル量子化なしで直接視覚的自己回帰生成を可能にする連続VARフレームワークを提案する。
このフレームワークの中で必要なのは、厳密な適切なスコアを選択し、最適化のトレーニング目標として設定することだけです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:58:14 GMT)
Internet of Agents: Fundamentals, Applications, and Challenges [66.4] 異種エージェント間のシームレスな相互接続、動的発見、協調的なオーケストレーションを可能にする基盤となるフレームワークとして、エージェントのインターネット(IoA)を紹介した。
我々は,機能通知と発見,適応通信プロトコル,動的タスクマッチング,コンセンサスとコンフリクト解決機構,インセンティブモデルなど,IoAの重要な運用イネーラを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:04:37 GMT)
MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model -- From Pretraining to Posttraining [66.1] 提案するMiMo-7Bは,学習前の段階と学習後の段階にまたがって最適化された,推論タスクのための大規模言語モデルである。
MiMo-7B-Baseは25兆のトークンで事前訓練されており、性能の向上と推論速度の高速化を目標としている。
最後のRLチューニングモデルであるMiMo-7B-RLは、OpenAI o1-miniの性能を上回り、数学、コード、一般的な推論タスクにおいて優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:30:11 GMT)
Channel Fingerprint Construction for Massive MIMO: A Deep Conditional Generative Approach [65.5] CF双生児の概念を導入し、条件付き生成拡散モデル(CGDM)を設計する。
本研究では, 粗粒CFに条件付き観測された細粒CFの対数分布に対するエビデンスローバウンド(ELBO)を導出するために, 変分推論手法を用いる。
提案手法は, ベースラインと比較して, 復元性能が著しく向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:36:06 GMT)
What Matters for Batch Online Reinforcement Learning in Robotics? [65.1] 政策改善のために、自律的に収集された大量のデータから学習できることは、真にスケーラブルなロボット学習を可能にするという約束を支えている。
これまで、オンラインRL問題に模倣学習とフィルタ模倣学習を適用してきた。
これらの軸が自律的なデータ量でパフォーマンスとスケーリングにどのように影響するかを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:24:22 GMT)
Learning to Reason and Navigate: Parameter Efficient Action Planning with Large Language Models [63.8] 本稿では,大規模言語モデル (PEAP-LLM) を用いたパラメータ効率の高いアクションプランナを提案する。
実験により,提案したREVERIEモデルが従来の最先端モデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:38:20 GMT)
Discrete Visual Tokens of Autoregression, by Diffusion, and for Reasoning [62.4] 自己整合性トークン化装置(Selftok)について紹介する。
設計コアでは、画像生成の逆拡散過程を用いて、自己回帰(AR)を視覚トークンに先立って構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:19:08 GMT)
Enhancing Sample Selection Against Label Noise by Cutting Mislabeled Easy Examples [62.1] トレーニングプロセスの初期段階において,モデルによって正しく予測された誤ラベル例は,特にモデル性能に有害であることを示す。
モデルの後続のトレーニング状態を利用して,早期に同定された自信あるサブセットを再選択するアーリーカットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:22:24 GMT)
The Leaderboard Illusion [61.3] アリーナは最も有能なAIシステムランキングのリーダーボードとして登場した。
我々は,ゆがんだ競技場に生じた体系的な問題を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:33:58 GMT)
Must Read: A Systematic Survey of Computational Persuasion [60.8] AI駆動の説得は、有益なアプリケーションに活用することができるが、操作と非倫理的な影響を通じて脅威を引き起こす。
本調査では,AIによる説得の安全性,公平性,有効性を高めるための今後の研究方針について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:26:31 GMT)
Imagine, Verify, Execute: Memory-Guided Agentic Exploration with Vision-Language Models [60.7] 本稿では,人間の好奇心に触発されたエージェント探索フレームワークIVEを紹介する。
シミュレーションおよび実世界のテーブルトップ環境におけるIVEの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:59:11 GMT)
FANeRV: Frequency Separation and Augmentation based Neural Representation for Video [58.9] ビデオのための周波数分離と拡張に基づくニューラル表現(FANeRV)を提案する。
FANeRVは離散ウェーブレット変換を用いて入力フレームを高周波数成分と低周波数成分に明示的に分離する。
特別に設計されたゲートネットワークは、これらの周波数成分を効果的に融合して最適な再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:39:24 GMT)
Neural Brain: A Neuroscience-inspired Framework for Embodied Agents [58.6] 大規模な言語モデルのような現在のAIシステムは、いまだに解体され続けており、物理的に世界と関わりが持てない。
この課題の核心は、人間のような適応性を持つエンボディエージェントを駆動するために設計された中枢知能システムであるNeural Brain(ニューラル・ブレイン)の概念である。
本稿では,2つの基本的な課題に対処する,エンボディエージェントのニューラルブレインの統一的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:05:34 GMT)
MLE-Dojo: Interactive Environments for Empowering LLM Agents in Machine Learning Engineering [57.2] 自律型大規模言語モデル(LLM)エージェントを体系的に強化し、評価し、改善するためのガイムスタイルのフレームワーク。
MLE-Dojoは、現実的なエンジニアリングシナリオを反映した、多様でオープンなMLEタスクを慎重にキュレートする。
完全に実行可能な環境は、教師付き微調整と強化学習の両方を通して包括的なエージェントトレーニングをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:35:43 GMT)
Spike Imaging Velocimetry: Dense Motion Estimation of Fluids Using Spike Cameras [56.3] 本研究では、粒子画像速度測定(PIV)におけるスパイクカメラ(超高速・高ダイナミックレンジカメラの一種)の膨大なポテンシャルについて検討する。
本研究では,高乱流・複雑な流れ場に特化して設計された深層学習フレームワークSpike Imaging Velocimetry (SIV)を提案する。
本稿では,スパイクに基づくPIVデータセットであるParticle Scenes with Spike and Displacement (PSSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:22:14 GMT)
Adapting In-Domain Few-Shot Segmentation to New Domains without Retraining [54.0] クロスドメイン小ショットセグメンテーション(CD-FSS)は、新しいドメインで新しいクラスのオブジェクトをセグメンテーションすることを目的としている。
多くのCD-FSSメソッドは、様々なドメイン一般化手法を用いて、ドメイン内FSSモデルを再設計し、再訓練する。
そこで,本研究では,FSSモデルを対象ドメインに適応させ,少数ショットラベル付きサポートサンプルからドメイン特性を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:28:45 GMT)
Through the Looking Glass: Common Sense Consistency Evaluation of Weird Images [52.7] 本稿では,画像の整合性を評価するために,TLG(Strave the Looking Glass)と呼ばれる新しい手法を提案する。
画像から原子状事実を抽出するためにLVLMを利用することにより、正確な事実の混合が得られる。
我々のTLGはWHOOPSとWEIRDデータセットで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:12:11 GMT)
Inter-event Interval Microscopy for Event Cameras [52.1] イベントカメラは、革新的なバイオインスパイアされたセンサーであり、強度を直接知覚するのではなく、強度の変化を感知することで従来のカメラとは異なる。
蛍光顕微鏡における静的および動的シーンの静的なイベントカメラを用いたイベント・ツー・インテンシティ変換を実現する。
我々は,ハイダイナミックレンジや高速シナリオなど,様々な場面でIEIMatデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:43:48 GMT)
HoLa: B-Rep Generation using a Holistic Latent Representation [51.1] 我々は、$textitboundary representations$ (B-Reps)という形式でコンピュータ支援設計(CAD)モデルを学習し、生成するための新しい表現を導入する。
我々の表現は、B-Repプリミティブの連続幾何学的性質を異なる順序で統一する。
提案手法は生成したB-Repプリミティブ間のあいまいさ,冗長性,不整合性を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:37:00 GMT)
YuLan-OneSim: Towards the Next Generation of Social Simulator with Large Language Models [50.9] 本稿では,YuLan-OneSimというソーシャルシミュレータを紹介する。
ユーザは、シミュレータとの自然言語インタラクションを通じて、シミュレーションシナリオを記述し、洗練することができます。
我々は、経済学、社会学、政治、心理学、組織、人口統計学、法律、コミュニケーションを含む8つの領域にまたがる50のデフォルトシミュレーションシナリオを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:05:17 GMT)
No Query, No Access [50.2] 被害者のテキストのみを使用して動作する textbfVictim Data-based Adrial Attack (VDBA) を導入する。
被害者モデルへのアクセスを防止するため、公開されている事前トレーニングモデルとクラスタリングメソッドを備えたシャドウデータセットを作成します。
EmotionとSST5データセットの実験によると、VDBAは最先端の手法より優れており、ASRの改善は52.08%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:19:59 GMT)
BinMetric: A Comprehensive Binary Analysis Benchmark for Large Language Models [50.2] 本稿では,バイナリ解析タスクにおける大規模言語モデルの性能評価のためのベンチマークであるBinMetricを紹介する。
BinMetricは6つの実用的なバイナリ分析タスクにわたる20の実際のオープンソースプロジェクトから得られた1000の質問で構成されている。
本ベンチマークの実証実験では, 各種LLMのバイナリ解析能力について検討し, その強度と限界を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:54:07 GMT)
Learning to Drive Anywhere with Model-Based Reannotation [49.8] ロボットの視覚ナビゲーションポリシーを一般化するためのフレームワークを開発する。
クラウドソースの遠隔操作データや、ラベルなしのYouTubeビデオなど、受動的に収集されたデータを活用します。
このデータはLogoNavに蒸留される。LogoNavは、視覚的目標やGPSのウェイポイントに照準を合わせられた長い水平航法ポリシーだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:50:31 GMT)
Tuning for Trustworthiness -- Balancing Performance and Explanation Consistency in Neural Network Optimization [49.6] 我々は,異なる特徴帰属法間の合意として定義された,XAI整合性という新しい概念を紹介する。
予測性能と説明のバランスをとる多目的最適化フレームワークを構築した。
本研究は、トレードオフゾーンバランス性能損失とXAI整合性による強靭性向上のモデルについて、今後の研究基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:19:14 GMT)
Simple Semi-supervised Knowledge Distillation from Vision-Language Models via $\mathbf{\texttt{D}}$ual-$\mathbf{\texttt{H}}$ead $\mathbf{\texttt{O}}$ptimization [49.2] VLM(Vision-Constrained Model)は、ラベル付きデータが最小限に抑えられたリッチテキスト情報を活用することで、様々なタスクで顕著な成功を収めた。
知識蒸留(KD)は、この問題に対して確立された解決策を提供するが、近年のVLMからのKDアプローチでは、多段階のトレーニングや追加のチューニングがしばしば行われている。
本稿では,VLMの知識を,半言語設定でコンパクトなタスク固有モデルに伝達する,シンプルで効果的なKDフレームワークであるmathbftextttDHO$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:39:51 GMT)
JobHop: A Large-Scale Dataset of Career Trajectories [48.9] ジョブホップ(JobHop)は、ベルギーのフランドルにある公共雇用サービスVDABが提供する匿名の履歴書から派生した大規模なパブリックデータセットである。
構造化されていない履歴データを処理して、構造化された経歴情報を抽出し、標準化された ESCO の職業コードにマッピングする。
これにより、230万以上の作業経験の豊富なデータセットが抽出され、391,000以上のユーザ履歴書にまとめられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:22:29 GMT)
Metrics that matter: Evaluating image quality metrics for medical image generation [48.9] 本研究は、脳MRIデータを用いて、一般的に使用される非参照画像品質指標を包括的に評価する。
本研究は, ノイズ, 分布変化, および臨床的に関係のある不正確さを模倣した形態的変化を含む, 様々な課題に対する計量感度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:57:25 GMT)
Articulate AnyMesh: Open-Vocabulary 3D Articulated Objects Modeling [48.8] Articulate Anymeshは,剛性のある3Dメッシュを,オープンな語彙で表現されたものに変換可能な,自動フレームワークである。
実験の結果、Articulate Anymeshは、ツール、おもちゃ、機械装置、車両など、大規模で高品質な3D関節オブジェクトを生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:53:46 GMT)
A Multi-Dimensional Constraint Framework for Evaluating and Improving Instruction Following in Large Language Models [48.4] 本研究では,制約拡張,競合検出,命令書き換えを行う自動命令生成パイプラインを開発する。
我々は、19の大規模言語モデルを評価し、制約形式間の性能のかなりの変動を明らかにする。
詳細な分析では、これらの利得は主にモデルのアテンションモジュールパラメータの変更に起因していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:16:55 GMT)
Apple's Synthetic Defocus Noise Pattern: Characterization and Forensic Applications [46.7] iPhoneのポートレートモード画像は、ボケ効果をシミュレートするアウト・オブ・フォーカス領域に特徴的なパターンを含んでいる。
このパターンは、視覚的な法医学的分析、特にPRNUベースのカメラソース検証に干渉する可能性がある。
PRNUをベースとしたカメラソース検証において,SDNPに影響を及ぼす領域のマスキングが偽陽性を著しく減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:27:20 GMT)
Towards Multi-Agent Reasoning Systems for Collaborative Expertise Delegation: An Exploratory Design Study [45.9] 本稿では, 協調推論性能が3つの重要な設計次元にどう影響するかを系統的に検討する。
この結果,専門知識の整合性はドメイン・コンテンセントが高く,文脈的推論タスクに最も効果的であることが判明した。
最後に,マルチエージェントシステムを専門知識でスケールアップすることによる影響を実証的に検討し,より効率的な通信プロトコル設計の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:59:13 GMT)
Task-Adaptive Semantic Communications with Controllable Diffusion-based Data Regeneration [45.6] 次世代ネットワークは、ビットワイズデータ配信を、帯域幅効率のための意味を伝達する意味にシフトする。
本研究では,拡散モデルに基づくタスク適応型セマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。
テスト結果は,タスク関連情報を意味コミュニケーションに適応的に保存する手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:23:53 GMT)
JSover: Joint Spectrum Estimation and Multi-Material Decomposition from Single-Energy CT Projections [45.1] 多物質分解(MMD)は、ヒト体内の組織組成を定量的に再構築することを可能にする。
従来のMDDは、通常、スペクトルCTスキャナーと事前に測定したX線エネルギースペクトルを必要とし、臨床応用性を大幅に制限する。
本稿では,多材料構成を共同で再構成し,SECT投影から直接エネルギースペクトルを推定する一段階SEMMDフレームワークであるJSoverを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:32:21 GMT)
A Federated Random Forest Solution for Secure Distributed Machine Learning [45.0] 本稿では,データプライバシを保護し,分散環境での堅牢な性能を提供するランダムフォレスト分類器のためのフェデレート学習フレームワークを提案する。
PySyftをセキュアでプライバシを意識した計算に活用することにより、複数の機関がローカルに保存されたデータ上でランダムフォレストモデルを協調的にトレーニングすることが可能となる。
2つの実世界の医療ベンチマークの実験は、フェデレートされたアプローチが、集中型のメソッドの最大9%のマージンで、競争の正確性を維持していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:40:35 GMT)
Training and Evaluating with Human Label Variation: An Empirical Study [44.5] HLV(Human label variation)は、ラベル付きインスタンスが単一根拠真理を持つという標準的な仮定に挑戦する。
ファジィ集合理論を利用したHLVの新しい評価指標を提案する。
分離されたアノテーションやソフトラベルのトレーニングは、メトリクス間で最高のパフォーマンスを発揮します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:35:26 GMT)
Studying the Effects of Collaboration in Interactive Theme Discovery Systems [44.1] 2つの異なるNLP支援定性的研究ツールを用いた同期対非同期協調の効果について検討した。
本稿では, 出力の整合性, 密着性, 正当性に有意な差があることを包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:08:46 GMT)
The Geography of Transportation Cybersecurity: Visitor Flows, Industry Clusters, and Spatial Dynamics [44.1] 本研究では,ビジターフローの動態を考察し,社会経済的要因が産業クラスタリングや労働力分布をどう形成するかを考察した。
本研究では,AIを活用した予測技術と空間分析を組み合わせることにより,産業クラスタリングと移動傾向の変化を追跡し,解釈し,予測する能力を向上させる。
経済計画、労働開発、および輸送サイバーセキュリティエコシステムへのターゲット投資のためのデータ駆動基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:44:02 GMT)
Decentralized Adversarial Training over Graphs [44.0] 近年、敵攻撃に対する機械学習モデルの脆弱性が注目されている。
マルチエージェントシステムのための分散逆数フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:53:31 GMT)
A Unified Hierarchical Framework for Fine-grained Cross-view Geo-localization over Large-scale Scenarios [43.9] クロスビューなジオローカライゼーションは大規模ローカライゼーション問題に対する有望な解決策である。
本稿では,新しい階層的ジオローカライゼーションフレームワークUnifyGeoを提案する。
タスク分離設定とタスク関連設定の両方において、UnifyGeoは最先端の処理性能を大きく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:44:31 GMT)
Assessing the Bug-Proneness of Refactored Code: A Longitudinal Multi-Project Study [43.7] リファクタリングはソフトウェア開発で一般的なプラクティスで、内部のコード構造を改善して、理解と修正を容易にすることを目的としています。
しばしば、コードがバグに弱いと仮定される。
しかし、実際には複雑なタスクであり、異なる方法で適用されている。そのため、不注意にもコードをバグに陥れやすいものにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:12:30 GMT)
Looped Transformers for Length Generalization [42.0] 適応的なステップ数を持つループ変換器は長さの一般化を著しく向上することを示す。
我々は,提案した学習アルゴリズムを用いてループ変換器を訓練し,様々なタスクに対して,高度に長大な一般化可能な解を学習することを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:51:20 GMT)
Building a fusion-based quantum computer using teleported gates [41.9] 我々は、回路ベースの量子計算プリミティブを融合ネットワークに変換するための量子ゲートテレポーテーション法を採用する。
核融合に基づく2つの新しい量子計算モデルを構築し,その耐故障性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:00:16 GMT)
FLOWR: Flow Matching for Structure-Aware De Novo, Interaction- and Fragment-Based Ligand Generation [41.5] FLOWRは3次元構造の生成と最適化のための新しいフレームワークである。
FLOWRは、PoseBustersの妥当性の観点から、最先端の拡散とフローベースのメソッドを超越し、精度とインタラクションの回復を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:36:32 GMT)
Benchmarking of CPU-intensive Stream Data Processing in The Edge Computing Systems [41.2] 本稿では, エッジクラスタ内の単一処理ノードの電力消費特性と性能特性を, マイクロベンチマークを用いて評価する。
その結果、性能と消費電力の両面から、最適な測定値がエッジリソースの最適化利用にどのように寄与するかが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:02:02 GMT)
Multi-source Plume Tracing via Multi-Agent Reinforcement Learning [41.0] ブホバル災害のような産業災害は、迅速で信頼性の高いプルームトレースアルゴリズムの必要性を示している。
勾配に基づく、あるいは生物学的にインスパイアされたアプローチのような伝統的な手法は、しばしば現実的で乱暴な状況で失敗する。
本稿では,複数の大気汚染源をローカライズするマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:33:15 GMT)
LLM-Guided Probabilistic Program Induction for POMDP Model Estimation [41.0] 部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)モデルは不確実性の下で決定される。
我々は、観測関数、報酬関数、遷移関数、初期状態分布関数を含むモデルのコンポーネントを低複雑さ確率的グラフィカルモデルとしてモデル化できるPOMDPのサブクラスに興味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:34:54 GMT)
LLM-assisted Mutation for Whitebox API Testing [40.9] MioHintは、LLM(Large Language Model)のコード理解機能を活用して、APIテストを促進する、新しいホワイトボックスAPIテストアプローチである。
提案手法の有効性を評価するため,16の実世界のAPIサービスを対象に実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:31:30 GMT)
Direct Density Ratio Optimization: A Statistically Consistent Approach to Aligning Large Language Models [40.7] 直密度比最適化(DDRO)の新たなアライメント手法を提案する。
DDROは、好ましくない出力分布と好ましくない出力分布の密度比を直接推定し、明示的な人間の嗜好モデリングの必要性を回避する。
実験により、DDROは、多くの主要なベンチマークにおける既存の手法と比較して優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:36:25 GMT)
Single-atom imaging of ${}^{173}$Yb in optical tweezers loaded by a five-beam magneto-optical trap [40.6] 光学式ツイーザアレイにおけるイッテルビウム原子のトラップとイメージングについて報告する。
5ビームの磁気光学トラップでは、重力は1つの上向きビームの放射圧のバランスをとる。
我々は、フェルミオン同位体である173ドルYbの1つの原子分解イメージングを初めて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:14:02 GMT)
Relating Complexity, Explicitness, Effectiveness of Refactorings and Non-Functional Requirements: A Replication Study [39.8] 自己確認(Self-affirmed、SAR)とは、開発者が要求を単純化する意図を明確に述べる場所である。
本研究は、プロジェクト数と検証済みインスタンスのセットを2倍にすることで、Soaresらの研究の範囲を広げた。
開発者が明示的に意図を述べると、結果として得られる変更は一般的に異なる型の組み合わせを伴い、より複雑なものになります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:26:33 GMT)
HumanDiT: Pose-Guided Diffusion Transformer for Long-form Human Motion Video Generation [39.7] 提案するHumanDiTは,14,000時間の高品質ビデオを含むデータセットに基づいてトレーニングされたポーズ誘導拡散変換器(DiT)ベースのフレームワークである。
HumanDiTは多数のビデオ解像度と可変シーケンス長をサポートし、長いシーケンスのビデオ生成の学習を容易にする。
実験では、様々なシナリオにまたがる長めの、ポーズの正確なビデオを生成する上で、優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:19:09 GMT)
L-SWAG: Layer-Sample Wise Activation with Gradients information for Zero-Shot NAS on Vision Transformers [39.2] トレーニングフリーなニューラルネットワーク探索(NAS)は、ゼロコスト(ZC)プロキシを使用して、高性能なニューラルネットワークを効率的に識別する。
ZC-NAS は (i) 時間効率であり、モデルトレーニングの必要性を排除し、 (ii) 解釈可能である。
この作業は、ビジョントランスフォーマー(ViT)へのZCプロキシの適用性を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:44:52 GMT)
Direct Discriminative Optimization: Your Likelihood-Based Visual Generative Model is Secretly a GAN Discriminator [38.9] 我々は,確率に基づく生成学習とGAN型識別を統合した統合フレームワークとして,直接識別最適化(DDO)を提案する。
我々の重要な洞察は、学習可能な対象モデルと固定参照モデルとの確率比を用いて、識別器を暗黙的にパラメータ化することである。
GANとは異なり、このパラメータ化はジェネレータと識別器ネットワークの共同トレーニングの必要性を排除し、十分に訓練されたモデルの完全なポテンシャルへの直接的、効率的、効果的な微調整を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:12:46 GMT)
Nonparametric Instrumental Variable Inference with Many Weak Instruments [38.8] 非パラメトリックインスツルメンタリ変数(NPIV)問題における線形汎関数の離散値を用いた推論について検討した。
鍵となる動機付けの例は、短期的な結果のみを持つ新しい実験において、長期的な因果効果を推定することである。
構造関数と最小ノルム射影の両方の線形関数に対する自動脱バイアス機械学習推定器を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:36:55 GMT)
Skull stripping with purely synthetic data [38.6] PUMBAは、実際の脳画像やラベルなしで脳抽出のモデルを訓練する戦略である。
以上の結果から, 実画像や解剖学的先行例がなくても, マルチモーダル, マルチモーダル, 病理学的ケースにおいて, 同等の精度を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 00:36:56 GMT)
Codifying Character Logic in Role-Playing [37.9] 本稿では,行動決定のための文字論理を構造化し実行可能な関数として表現する,ロールプレイングのための符号化プロファイルを提案する。
本実験は, 持続性, 積極性, 行動多様性を向上する上で, 有意な有益性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:12:42 GMT)
Trial and Trust: Addressing Byzantine Attacks with Comprehensive Defense Strategy [37.7] 本稿では、侵害されたクライアントが世界収束を遅らせるために敵の更新を注入する、ビザンチン攻撃という特定の脅威に対処する。
信頼スコアの概念とトライアル関数の方法論を組み合わせることで、アウトレイラを動的にフィルタリングする。
提案手法は,Byzantineノードが多数を占める場合でも機能を実現するため,従来のアプローチの限界に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:36:45 GMT)
ShotAdapter: Text-to-Multi-Shot Video Generation with Diffusion Models [37.7] 現在の拡散ベースのテキスト・ツー・ビデオ法は、単一のショットの短いビデオクリップを生成するに限られている。
本稿では,テキスト・ツー・マルチショットビデオ生成を実現するために,データセット収集パイプラインとビデオ拡散モデルのアーキテクチャ拡張を含むフレームワークを提案する。
提案手法により,全フレームにまたがるマルチショット映像を単一のビデオとして生成することが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:22:28 GMT)
Efficient and Comprehensive Feature Extraction in Large Vision-Language Model for Clinical Pathology Analysis [37.1] 病理診断は疾患の特徴の決定、治療指導、予後評価に不可欠である。
従来の純粋な視覚モデルは、冗長な特徴抽出の課題に直面している。
既存の視覚言語モデル(LVLM)は、入力解像度の制約によって制限され、その効率と精度を損なう。
課題誘導型機能拡張と課題誘導型詳細機能補完の2つの革新的戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:04:47 GMT)
Putting It All into Context: Simplifying Agents with LCLMs [36.6] 足場やツールを含まないGemini-1.5-Proモデルでは,SWE-Bench-Verifiedでは38%を実現している。
Gemini-1.5-Proの非スキャフォールドアプローチは最も強力なエージェントアーキテクチャには及ばないが、同じ非スキャフォールドアプローチを使用するより有能なGemini-2.5-Proが直接50.8%の解率に達することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:22:27 GMT)
SmartUT: Receive Beamforming for Spectral Coexistence of NGSO Satellite Systems [36.6] 我々は、非静止衛星軌道(NGSO)共存系におけるダウンリンク共周波数干渉(CFI)の緩和について検討する。
ゼロ強制(ZF)のような従来の緩和技術は、干渉信号の到着方向(DOA)に対してヌルを生成する。
本稿では、教師なしディープラーニング(DL)アプローチを活用し、ユーザ端末(UT)アンテナアレイ上に展開可能なMambaベースのビームフォーマ(MambaBF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:19:06 GMT)
Causal mediation analysis with one or multiple mediators: a comparative study [36.5] 因果媒介分析のための古典的推定器のパラメトリックおよび非パラメトリック実装について考察する。
シミュレーションデータに対する総合的なベンチマークにおいて、いくつかのアプローチを評価する。
応用例として,認知機能に影響を与える要因の徹底的な分析を提案する。
この分析は、高血圧や肥満などいくつかの生理的要因について、その効果のかなりの部分は脳構造の変化によるものであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:10:50 GMT)
DanceGRPO: Unleashing GRPO on Visual Generation [36.4] 本稿では,グループ相対政策最適化を視覚生成パラダイムに適用する最初の統合フレームワークであるDanceGRPOを紹介する。
我々は、HPS-v2.1、CLIP Score、VideoAlign、GenEvalなどのベンチマークでベースラインを最大181%上回る、一貫性と実質的な改善を示す。
本研究では,DanceGRPOを視覚生成におけるヒューマンフィードバックタスクからの強化学習のスケールアップのための堅牢で汎用的なソリューションとして確立し,強化学習と視覚合成の調和に関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:59:34 GMT)
SAS-Bench: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Short Answer Scoring with Large Language Models [36.1] SAS-Benchは、大規模言語モデル(LLM)ベースのショートアンサースコーリングタスクのベンチマークである。
詳細な、段階的なスコアリング、専門家による注釈付きエラーカテゴリ、さまざまな質問タイプを提供する。
また,1030の質問と4,109人の学生回答を含むオープンソースデータセットも公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:43:21 GMT)
Finite-Sample-Based Reachability for Safe Control with Gaussian Process Dynamics [35.8] 本稿では,保守主義を回避しつつ,モデルの不確実性を効率的に伝播するサンプリングベースフレームワークを提案する。
提案手法は,精度の高い到達可能集合オーバー近似と安全なクローズドループ性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:20:20 GMT)
From Prompting to Alignment: A Generative Framework for Query Recommendation [35.7] 本稿では,クエリ生成とユーザの好みを一致させる生成クエリ推薦(GQR)フレームワークを提案する。
具体的には、多様なクエリレコメンデーションタスクを普遍的なプロンプトフレームワークで統一する。
また,クエリワイドCTR予測器をプロセス報酬モデルとしてトレーニングするCTRアライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:58:20 GMT)
Measuring General Intelligence with Generated Games [35.1] gg-benchは、言語モデルにおける一般的な推論能力を評価するために設計されたゲーム環境の集合である。
gg-bench は,(1) 大規模言語モデル(LLM) を用いて新規ゲームの自然言語記述を生成し,(2) LLM を用いて,Gym 環境としてコード内の各ゲームを実装し,(3) 生成したゲーム上での自己プレイによる強化学習(RL) エージェントを訓練することにより,合成的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 04:01:03 GMT)
Pixel Motion as Universal Representation for Robot Control [35.0] LangToMoは、ピクセルの動き予測を中間表現として使用するビジョンキャプチャーアクションフレームワークである。
システム1は、モーション・ツー・アクションマッピング機能を通じて、ピクセルの動きをロボット動作に変換する。
システム2は、疎時間間隔で適用される高レベルポリシーとして機能し、システム1は密時間間隔で低レベルポリシーとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:59:32 GMT)
VLM2-Bench: A Closer Look at How Well VLMs Implicitly Link Explicit Matching Visual Cues [35.0] VLM2-Benchは視覚言語モデル(VLM)が視覚的にマッチングの手がかりをリンクできるかどうかを評価するためのベンチマークである。
8つのオープンソース VLM と GPT-4o の包括的評価と、様々な言語側および視覚側プロンプト手法のさらなる分析により、合計8つの重要な結果が得られた。
我々は、モデルが視覚的手がかりをリンクする能力において重要な課題を特定し、GPT-4oでさえ人間より34.80%遅れている重要なパフォーマンスギャップを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:55:55 GMT)
Rethinking Latent Redundancy in Behavior Cloning: An Information Bottleneck Approach for Robot Manipulation [34.5] 行動クローニング(BC)は、ロボット操作において広く採用されている視覚模倣学習手法である。
我々は,潜在表現における冗長性を定量化し緩和するために相互情報を導入する。
本研究は, 様々な方法, バックボーン, 実験環境における潜在表現の冗長性に関する最初の包括的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:16:41 GMT)
Ferrimagnetism of ultracold fermions in a multi-band Hubbard system [33.8] ハーフフィリング時にリーブ格子で実現された強磁性状態のシグネチャについて報告する。
非相互作用系からハイゼンベルク系への反発相互作用を増加させる際の強靭性を示す。
我々の研究は、カゴメ格子の量子スピン液体や近藤模型の重いフェルミオン挙動など、関連する多軌道モデルにおけるエキゾチック相の探索への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:09:25 GMT)
The First Prompt Counts the Most! An Evaluation of Large Language Models on Iterative Example-Based Code Generation [33.8] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いたサンプルベースコード生成の総合的研究について述べる。
我々は、反復評価フレームワークを採用し、サンプルベースのコード生成の目的を2つの連続的なサブオブジェクトとして定式化する。
我々は、172の多様な目標関数のベンチマークを用いて、最先端のLLMを6つ評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:21:52 GMT)
Reassessing Large Language Model Boolean Query Generation for Systematic Reviews [33.7] 大規模言語モデル (LLM) は複雑なクエリの開発を支援するために開発された。
この研究は、オリジナル作品の重要な側面を見落としている2つの研究を体系的に再現した。
その結果,クエリの有効性はモデルやプロンプト設計によって大きく異なることがわかった。
本研究は,モデルおよびプロンプト特異的最適化の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 00:15:02 GMT)
Josephson Field Effect Transistors with InAs on Insulator and High Permittivity Gate Dielectrics [33.7] InAs on Insulator (InAsOI) は、最近、JJとJoFETのハイブリッド半導体超伝導接合を開発するための有望なプラットフォームとして実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:17:48 GMT)
Motion Blender Gaussian Splatting for Dynamic Scene Reconstruction [33.0] Motion Blender Gaussian Splatting (MBGS)は、動きグラフを明示的でスパースな動き表現として利用する新しいフレームワークである。
MBGSは、非常に挑戦的なiPhoneデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
本稿では,新しいオブジェクトのポーズをアニメーション化し,実際のロボットのデモを合成し,視覚的計画を通じてロボットの動作を予測する手法の適用可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:51:53 GMT)
LongCodeBench: Evaluating Coding LLMs at 1M Context Windows [32.9] 我々は、コード理解と修復を、長期コンテキストモデルの自然なテストベッドと課題として認識する。
我々はLongCodeBenchを紹介した。LongCodeBenchは、Long-contextのシナリオでLLMのコーディング能力をテストするためのベンチマークである。
私たちは、Claude 3.5 Sonnetの29%から3%のパフォーマンス低下など、ロングコンテキストがすべてのモデルにとって弱点であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:38:03 GMT)
Stereo Hand-Object Reconstruction for Human-to-Robot Handover [32.7] 本研究では,一視点再構成を確率的に組み合わせた立体的立体的再構成手法を提案する。
我々は,大規模な手オブジェクトデータセットから3次元形状を学習し,本手法が一般化可能であることを確かめる。
提案手法は,既存のRGBベース手動オブジェクト再構成手法と比較して,単一ビューおよびステレオ設定における対象のチャンファー距離を低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:26:29 GMT)
Building Age Estimation: A New Multi-Modal Benchmark Dataset and Community Challenge [32.7] 建築物の建設年を推定することは、持続可能性にとって非常に重要である。
人工知能 (AI) と最近提案された強力なトランスフォーマーモデルを用いて, 建築物の建設時期を推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:16:09 GMT)
Spoken Language Understanding on Unseen Tasks With In-Context Learning [32.4] ランダムなクラスラベルを用いたタスク非依存の微調整のための新しい手法を提案する。
そこで本研究では,未知タスクにおける音声テキストLLMの性能が,標準手法よりも大幅に向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:38:43 GMT)
DepthFusion: Depth-Aware Hybrid Feature Fusion for LiDAR-Camera 3D Object Detection [32.1] 最先端のLiDARカメラ3Dオブジェクト検出器は通常、特徴融合に焦点を当てている。
深度が統計的解析や可視化によって異なるため、様々なモーダルが異なる役割を担っていることを最初に観察する。
本稿では,ポイントクラウドとRGB画像の重み付けをガイドするDepth-Aware Hybrid Feature Fusion戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:53:00 GMT)
The Devil Is in the Details: Tackling Unimodal Spurious Correlations for Generalizable Multimodal Reward Models [31.8] マルチモーダル・リワードモデル(MM-RM)は,大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好の整合に不可欠である。
MM-RMは、不動の突発的相関に依存するため、アウト・オブ・ディストリビューションデータへの一般化に苦慮することが多い。
本稿では,この問題を動的にトレーニングサンプルを再重み付けすることで軽減する,ショートカット対応MM-RM学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:19:25 GMT)
DeepSeek-R1 Thoughtology: Let's think about LLM Reasoning [31.8] 本稿では,DeepSeek-R1の思考長,長期的・紛らわしい文脈の管理,文化的・安全性に関する影響と制御性について検討する。
DeepSeek-R1には、余分な推論時間によってモデルパフォーマンスが損なわれるような推論の‘スイートスポット’がある。
また、DeepSeek-R1の安全性上の脆弱性は、非合理的な脆弱性と比べても大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:14:34 GMT)
Efficient 3D Perception on Multi-Sweep Point Cloud with Gumbel Spatial Pruning [31.7] 既存の方法は、屋外の点雲の希少な性質のため、距離や隠蔽された物体を認識する際の限界に直面している。
本研究では,時間的に連続する複数の雲を蓄積することにより,この問題の顕著な緩和を観察する。
本稿では,学習したエンドツーエンドのサンプリングに基づいて動的に点をプーンする,シンプルで効果的なグンベル空間プレーニング層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:37:33 GMT)
DexWild: Dexterous Human Interactions for In-the-Wild Robot Policies [31.1] 大規模で多様なロボットデータセットが、巧妙な操作ポリシーを実現するための有望な道として登場した。
しかし、そのようなデータセットの取得には多くの課題がある。
毎日のように自分の手を使ってデータを収集できるとしたらどうだろう?
DexWildでは、さまざまなデータ収集チームが手を使って、さまざまな環境やオブジェクトにわたる数時間のインタラクションを収集しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:59:05 GMT)
Towards Complementary Knowledge Distillation for Efficient Dense Image Prediction [31.0] 知識蒸留(KD)フレームワークを用いて訓練した小型高効率高密度画像予測(EDIP)モデルは,2つの課題に直面することが明らかとなった。
EDIPのKDフレームワーク内で, 相補的境界とコンテキスト蒸留(BCD)法を提案する。
我々の手法は、余分な監督や推論コストの増大を必要とせず、既存の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:25:06 GMT)
Learning from Peers in Reasoning Models [30.7] 大きな推論モデル(LRM)は、推論パスでミスをしても自己修正する能力を持つ。
我々の研究は、推論プロセスが短いが貧弱な開始から始まると、モデルが回復することが困難になることを示している。
ピアインタラクションが、すでに正確な個人に悪影響を及ぼすことなく自己補正を促進するという心理学的な知見に触発されて、この現象に対処するために、 **Learning from Peers**(LeaP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:39:56 GMT)
EnvCDiff: Joint Refinement of Environmental Information and Channel Fingerprints via Conditional Generative Diffusion Model [30.4] 本稿では、条件生成学習アプローチ、すなわち、カスタマイズされた条件生成拡散モデル(CDiff)を提案する。
提案するCDiffは環境情報とCFを同時に洗練し,EnvCFと呼ばれる環境情報を含むきめ細かいCFを再構築する。
実験の結果,提案手法はベースラインに比べてEnvCF構築性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:36:18 GMT)
Prototype Augmented Hypernetworks for Continual Learning [29.9] 連続学習(CL)は、先行知識を忘れずに一連のタスクを学習することを目的としているが、新しいタスクの更新は、しばしば以前に学んだ重みを上書きし、破滅的な忘れ(CF)を引き起こす。
本稿では,学習可能なタスクプロトタイプを前提とした単一ハイパーネットワークフレームワークであるPrototype-Augmented Hypernetworks (PAH)を提案する。
我々は,PAHが最先端性能を達成し,試料や頭部を保存せずに,それぞれ1.7%,4.4%の精度で74.5%,63.7%の精度を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:25:54 GMT)
BNEM: A Boltzmann Sampler Based on Bootstrapped Noised Energy Matching [29.5] ボルツマン分布からサンプリングしたデータの代わりにエネルギー関数を与えられたニューラルサンプリングを学習する。
本稿では, 拡散型サンプリング装置であるノイズエネルギーマッチングを提案し, 理論的には分散度を低くし, 複雑さを増す。
実験の結果,BNEMはより堅牢でありながら最先端の性能を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:54:02 GMT)
UniMoMo: Unified Generative Modeling of 3D Molecules for De Novo Binder Design [29.5] 単一モデルを用いて複数の分子ドメインの結合体を設計できる最初のフレームワークである3次元分子の統一生成モデリング(UniMoMo)を紹介する。
特に、UniMoMoは、それぞれのブロックが標準アミノ酸または分子断片に対応するブロックのグラフとして異なる分子の表現を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:35:47 GMT)
Fundamental Limits of Membership Inference Attacks on Machine Learning Models [29.4] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータポイントがトレーニングデータセットの一部であったかどうかを明らかにすることができる。
本稿では、機械学習モデル全体におけるMIAに関する基本的な統計的制限を探索することによって、理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:33:38 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） (Mon, 12 May 2025 13:54:06 GMT)
Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Chemistry [28.6] Retrieval-augmented Generationは、外部知識で大規模言語モデルを拡張するためのフレームワークである。
ChemRAG-Benchは、様々な化学関連タスクにおけるRAGの有効性を評価するために設計されたベンチマークである。
ChemRAG-Toolkitは,5つの検索アルゴリズムと8つのLLMをサポートするモジュールツールキットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:34:45 GMT)
Quantifying Privacy Risks of Public Statistics to Residents of Subsidized Housing [28.5] 補助住宅の回答者は、未認可の子供や他の世帯メンバーが発見・追放されることを恐れて故意に言及しないことが示されている。
十年国勢調査と住宅都市開発省の公的統計を組み合わせることで、簡易で安価な復興攻撃を実演する。
我々の結果は、信頼できる公共統計を求める政策立案者にとって貴重な例である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:01:29 GMT)
Pre-training vs. Fine-tuning: A Reproducibility Study on Dense Retrieval Knowledge Acquisition [28.5] デンスレトリバーは、コントラスト学習によって微調整された事前訓練されたバックボーン言語モデル(BERT、LLaMAなど)を使用して、テキストをセンス表現に符号化するタスクを実行する。
近年の研究では、高密度レトリバーにおける微調整と事前学習の役割に疑問が呈されている。
本研究は、DPRチューニングにおいて、事前学習した知識は、知識を再編成するのではなく、主にニューロンの活性化を調整し、検索性能を支えていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:24:00 GMT)
Prism: Unleashing GPU Sharing for Cost-Efficient Multi-LLM Serving [28.2] 大規模ワークロード(LLM)の実現は、特に言語モデルをホストするプロバイダにとって、コストがかかる。
モデルとその共有による長いアイドル期間の長期的人気は、このタスクに新たな機会と課題を生み出します。
本稿では、GPU共有の可能性を解き放ち、効率とSLO達成を両立させるシステムであるPrismを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:19:46 GMT)
SCA: Improve Semantic Consistent in Unrestricted Adversarial Attacks via DDPM Inversion [27.7] 我々はセマンティック・コンスタント・アンリミスタント・アンリミテッド・アタック(SCA)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
SCAは、編集しやすいノイズマップを抽出するために反転法を採用し、意味的なガイダンスを提供するためにMLLM(Multimodal Large Language Model)を使用している。
我々のフレームワークは、最小限の識別可能な意味変化を示す敵例の効率的な生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:56:21 GMT)
DittoGym: Learning to Control Soft Shape-Shifting Robots [27.7] 我々は、その生涯で形態を変えることができるロボットとして定義された、再構成可能な新しいロボットを探索する。
再構成可能なソフトロボットの制御を高次元強化学習(RL)問題として定式化する。
細かな形態変化を必要とするソフトロボットのための総合的なRLベンチマークであるDittoGymを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:12:08 GMT)
MedualTime: A Dual-Adapter Language Model for Medical Time Series-Text Multimodal Learning [27.2] MedualTimeは、テンポラリ・プライマリとテキスト・プライマリ・モデリングを同時に実装する2つのアダプタで構成される言語モデルである。
MedualTimeは、医療データ上での優れたパフォーマンスを示し、教師付き設定で8%の精度と12%のF1を顕著に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:27:11 GMT)
Agent RL Scaling Law: Agent RL with Spontaneous Code Execution for Mathematical Problem Solving [27.1] 大規模言語モデル(LLM)は、正確で検証可能な計算を必要とする数学的推論タスクに苦慮することが多い。
結果に基づく報酬から強化学習(RL)がテキストベースの推論を強化する一方で、エージェントがコード実行のような外部ツールを活用するために自律的に学習する方法を理解することは依然として重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:23:34 GMT)
Jointly spatial-temporal representation learning for individual trajectories [27.0] 本稿では、学習可能な時空間依存を軌跡表現にフォーマル化する時空間共同表現学習法(ST-GraphRL)を提案する。
実世界の3つの人間の移動性データセットを用いて,ST-GraphRLは,移動時空間分布の予測と,空間時空間相関の高い軌道類似性の保存において,すべてのベースラインモデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 04:32:21 GMT)
Semantic and Expressive Variation in Image Captions Across Languages [26.8] 異なる文化的背景を持つ人々が、同じ視覚刺激を視る場合でも、いかに異なる概念を観察するかを考察する。
同じ画像に対して7つの言語で生成されたテキスト記述を比較することで,意味内容と言語表現に有意な差が認められた。
私たちの研究は、コンピュータビジョンコミュニティにおける人間の知覚の多様性を考慮し、受け入れる必要性に注目しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:18:50 GMT)
AttackBench: Evaluating Gradient-based Attacks for Adversarial Examples [26.4] アドリシャルな例は、通常、勾配ベースの攻撃に最適化される。
それぞれ異なる実験装置を用いて前任者を上回る性能を発揮する。
これは過度に最適化され、偏見のある評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:37:51 GMT)
SEM: Reinforcement Learning for Search-Efficient Large Language Models [26.1] 大きな言語モデル(LLM)は、推論だけでなく、外部ツールの呼び出しでもその能力を実証している。
既存の強化学習アプローチは、しばしば冗長な探索行動を引き起こす。
本研究では,学習後強化学習フレームワークであるSEMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:45:40 GMT)
H$^{\mathbf{3}}$DP: Triply-Hierarchical Diffusion Policy for Visuomotor Learning [25.7] 我々は,視覚的特徴と行動生成の統合を強化するために,階層構造を明示的に組み込んだ新しいビジュモータ学習フレームワークである$textbfTriply-Hierarchical Diffusion Policy(textbfH$mathbf3$DP)を紹介した。
大規模な実験では、H$3$DPは$mathbf+27.5%の平均相対的な改善を$mathbf44$のシミュレーションタスクで達成し、$mathbf4$の挑戦的な実世界の操作タスクで優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:59:43 GMT)
GRADA: Graph-based Reranker against Adversarial Documents Attack [25.0] 敵対的なドキュメント攻撃は、クエリとセマンティックに類似した、敵対的なドキュメントを導入することで、検索プロセスを操作します。
本稿では,検索品質の維持を目標とし,相手の成功を著しく低減するグラフベースの逆文書攻撃対策フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:27:35 GMT)
From Search To Sampling: Generative Models For Robust Algorithmic Recourse [24.7] 我々は3つのリコース目標を共同でトレーニングするために設計されたジェネレーティブ・リコースモデルであるGenReを紹介する。
我々はGenReが、最先端のベースラインに比べてコスト、妥当性、妥当性の最良のトレードオフを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:44:28 GMT)
Leveraging Gradients for Unsupervised Accuracy Estimation under Distribution Shift [24.5] グランドトルースラベルにアクセスせずにモデルのテスト性能を推定することは、難しい問題である。
テストデータ上の1段階だけを経た後に、クロスエントロピー損失から逆転した分類層勾配のノルムを用いる。
我々の直観では、これらの勾配はモデルの一般化が不十分なときに、より大きい大きさでなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:53:48 GMT)
GIFStream: 4D Gaussian-based Immersive Video with Feature Stream [24.4] Immersiveビデオは、6Dofのない視聴体験を提供しており、将来のビデオ技術において重要な役割を果たす可能性がある。
近年, 4D Gaussian Splatting は高いレンダリング効率と品質のため, 没入型ビデオの効果的な手法として注目されている。
GIFStreamは標準空間と時間依存特徴ストリームで拡張された変形場を用いた新しい4次元ガウス表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:24:36 GMT)
OLinear: A Linear Model for Time Series Forecasting in Orthogonally Transformed Domain [24.2] OLinearは$mathbfo$rthogonally変換されたドメインで、$mathbfo$rthogonally変換されたドメインで動作する。
多変量依存を捉えるために正規化重み行列を利用する、カスタマイズされた線形層である $mathbfNormLin$ を導入する。
24のベンチマークと140の予測タスクの実験は、OLinearが常に最先端のパフォーマンスを高い効率で達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:39:37 GMT)
A Scalable System to Prove Machine Learning Fairness in Zero-Knowledge [24.2] モデル所有者は機械学習モデルが公正であることを一般大衆に納得させることができる。
我々は、ロジスティック回帰モデルとディープニューラルネットワークモデルの公正性に関する新しい境界を導出する。
ゼロ知識における機械学習の公平性を証明するシステムであるFairZKを完全に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:52:36 GMT)
Learning Fair and Preferable Allocations through Neural Network [24.2] 我々は、専門家の知識を複製することで、優れた特性を厳密に満たすメカニズムを設計することを目指している。
形式的アルゴリズムは望ましい結果を見つけるのに苦労し、これらの暗黙の規則を直接複製することは不公平な割り当てをもたらす。
我々は、RRをパラメータ化し、RRに使用するエージェント注文を学習できるようにトレーニングできるニューラルネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:43:06 GMT)
SparseMeXT Unlocking the Potential of Sparse Representations for HD Map Construction [23.5] 本稿では,スパースマップの特徴抽出に最適化された専用ネットワークアーキテクチャとスパース線分割補助タスクを提案する。
SparseMeXt-Tiny は平均精度 emphmAP を55.5% で、毎秒32フレーム/秒で、SparseMeXt-Base は65.2% mAP に達する。
SparseMeXt-Largeは68.9%のmAPを20fps以上で達成し、HDマップ構築におけるスパース表現の新しいベンチマークを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:26:58 GMT)
Amortized Safe Active Learning for Real-Time Data Acquisition: Pretrained Neural Policies from Simulated Nonparametric Functions [23.4] 我々は、高価なオンライン計算を事前訓練されたニューラルポリシーで置き換える、償却された安全なALフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはモジュール化されており、安全要件を省略することにより、制約のない、時間に敏感なALタスクに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:21:39 GMT)
From Large to Super-Tiny: End-to-End Optimization for Cost-Efficient LLMs [23.3] 大規模言語モデル(LLM)は、非常に高度な人工知能を持つ。
本稿では,3段階の低コストエンドツーエンドLCMデプロイメントパイプラインを提案する。
性能が向上し、コストが削減された超小型オンラインモデルを生産する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:27:53 GMT)
DynamicRAG: Leveraging Outputs of Large Language Model as Feedback for Dynamic Reranking in Retrieval-Augmented Generation [23.1] リランカは、生成品質と説明可能性を高めるために取得した文書を精査する。
本稿では,リランカが検索した文書の順序と数の両方を動的に調整する新しいRAGフレームワークであるDynamicRAGを提案する。
7つの知識集約データセットに対して、DynamicRAGは優れたパフォーマンスを示し、最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:19:01 GMT)
Making Small Language Models Efficient Reasoners: Intervention, Supervision, Reinforcement [22.8] 精度と計算を効果的にトレードオフすることで、小型モデルによるトークン効率の推論を改善する新しいアルゴリズムを提案する。
まず、SFT後のモデルが推論過程の最適停止点を決定するのに失敗し、冗長かつ反復的な出力が得られることを示す。
MATH500、AMC、AIME24、OlympiadBenchの4つの推論ベンチマークの実験は、TSがs1の予算強制アプローチと比較して非常に効果的であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:04:39 GMT)
Using Information Theory to Characterize Prosodic Typology: The Case of Tone, Pitch-Accent and Stress-Accent [22.6] 我々は,韻律を用いて語彙を区別する言語は,韻律と単語の同一性の間に高い相互情報を示すべきであると予測した。
テキストとピッチ曲線の相互情報を推定するために、5つの言語ファミリーで10の言語で発音された文を読み取る話者のデータセットを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:25:17 GMT)
Reproducibility, Replicability, and Insights into Visual Document Retrieval with Late Interaction [22.4] Visual Document Retrieval (VDR)は、文書イメージを直接エンコードして検索することに焦点を当てた、新たな研究分野である。
近年のVDRの進歩はColPaliによって導入され、遅延相互作用機構による検索効率を大幅に改善した。
本研究は,視覚的文書検索の文脈におけるクエリ・パッチマッチングに着目して,遅延インタラクションの具体的な貢献について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:37:47 GMT)
FloE: On-the-Fly MoE Inference on Memory-constrained GPU [22.3] FloEは、わずかに活性化された専門家の中に、未解決の相当な冗長性が存在するという洞察に基づいて構築されている。
FloEはMixtral-8x7Bのエキスパートあたりのパラメータの9.3倍の圧縮を実現している。
メモリフットプリントを最大8.5倍に削減し、たった11GBのVRAMでGPUにデプロイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:29:12 GMT)
LEAD: Iterative Data Selection for Efficient LLM Instruction Tuning [22.2] 我々は,標準トレーニングループ内でサンプルユーティリティを完全に正確に推定する,効率的な反復的データ選択フレームワークであるLEADを提案する。
実験の結果、LEADは最先端の手法を著しく上回り、平均モデル性能は6.1%-10.8%向上し、トレーニングデータの2.5%しか使用せず、全体のトレーニング時間を5-10倍短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:57:51 GMT)
Clickbait Detection via Large Language Models [22.1] 大規模言語モデル(LLM)は強力な道具として登場し、一連のNLP下流タスクで大きな成功を収めている。
本稿では,英語と中国語のベンチマークデータセットを用いて,数ショット,ゼロショットのシナリオにおけるLLMの性能を解析する。
実験結果から, LLM は最先端の深部・微調整 PLM 法に比べ, 最高の結果が得られないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:57:14 GMT)
SpecRouter: Adaptive Routing for Multi-Level Speculative Decoding in Large Language Models [21.9] 大規模言語モデル(LLM)は、推論品質と計算コストの間に重要なトレードオフをもたらす。
既存のサービス戦略では、固定されたモデルスケールや静的な2段階の投機的デコードを用いることが多い。
本稿では,LLM推論を適応的ルーティング問題として再定義する新しいフレームワークであるsystemnameを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:46:28 GMT)
Few-shot Semantic Encoding and Decoding for Video Surveillance [21.9] 既存のセマンティックデコーディング手法では、シーンごとにニューラルネットワークをトレーニングするために多くのサンプルが必要である。
本研究では,監視ビデオのセマンティックエンコーディングと復号化手法を提案する。
提案手法は,監視シーン毎に少数のトレーニングサンプルのみを必要とする,新しいセマンティックエンコーディングとデコード手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:27:28 GMT)
Comet: Accelerating Private Inference for Large Language Model by Predicting Activation Sparsity [21.7] セキュアなマルチパーティ計算(MPC)は、LLM推論におけるプライバシを保護するための有望なソリューションである。
MPCはサーバ間通信が頻繁に必要であり、高い性能のオーバーヘッドを引き起こす。
本研究では,活性化出力の空間分布を予測するために,高精度かつ高速な予測器を用いた効率的なプライベート推論システムCometを提案する。
Comet は 1.87x-2.63x のスピードアップと 1.94x-2.64x 通信の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:29:30 GMT)
Diffusion-driven SpatioTemporal Graph KANsformer for Medical Examination Recommendation [21.6] AIベースの医療診断と治療における勧告システムは、医療におけるAIの重要な構成要素である。
まず医療検査勧告のタスクを定式化する。
最初の段階では,タスク適応拡散モデルを用いてレコメンデーション指向の情報を抽出する。
第2段階では、複雑な空間的および時間的関係を同時にモデル化する拡散グラフスフォーマが提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:47:59 GMT)
Collaborative Deterministic-Diffusion Model for Probabilistic Spatiotemporal Prediction [21.5] データに固有の複雑さを捉える上で,確率論的予測が果たす重要な役割を強調した。
我々は,予測精度と不確実性を扱う能力の両方を改善するために,決定論的・確率的モデルと協調するCoSTを提案する。
CoSTは決定論的指標と確率論的指標の両方において既存の手法を著しく上回り、計算コストの低い20%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:14:02 GMT)
Heterogeneous Data Game: Characterizing the Model Competition Across Multiple Data Sources [21.5] 異種データソースと競合するプロバイダを分析するための,ゲーム理論フレームワークであるヘテロジニアスデータゲームを提案する。
得られた純粋なナッシュ平衡 (PNE) について検討し、それらが存在しない、均一な(全てのプロバイダが同じモデルに収束する)、あるいは不均一であることを示す。
我々の分析は、データソース選択モデルの「温度」や、特定のデータソースの優位性などの要因が均衡結果をどのように形成するかを考察し、単極性、双極性、より一般的な市場にわたっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:51:31 GMT)
Less is More: Improving Motion Diffusion Models with Sparse Keyframes [21.5] 本稿では,スパースと幾何学的意味を意識した新しい拡散フレームワークを提案する。
本手法は,非鍵フレームをマスキングし,欠落フレームを効率的に補間することにより低減する。
我々のアプローチは、テキストアライメントやモーションリアリズムにおいて、最先端の手法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:31:17 GMT)
Causal View of Time Series Imputation: Some Identification Results on Missing Mechanism [21.4] 時系列計算は最も困難な問題の1つであり、医療やモノのインターネットといった様々な分野で広く応用されている。
現実のシナリオでは、MAR(Missing Not At Random)やMNAR(Missing Not At Random)といった、さまざまなタイプの欠落メカニズムが時系列データで起こりうる。
そこで本研究では,異なるミス機構 (DMM) を探索し,それに応じて解を調整することにより,時系列計算問題の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:13:14 GMT)
Process-Supervised LLM Recommenders via Flow-guided Tuning [20.9] フロー誘導ファインチューニングレコメンデータは、教師付きファインチューニングを置き換える。
重要なイノベーションは、アイテムレベルの報酬を構成トークンの報酬に分解することだ。
メカニズムは 人気バイアスの緩和と 公平性向上を実現します
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:24:03 GMT)
One Trigger Token Is Enough: A Defense Strategy for Balancing Safety and Usability in Large Language Models [20.4] 大規模言語モデル(LLM)は、仮想アシスタント、自動コード生成、科学研究など、さまざまな領域で広く使われている。
我々は,与えられた安全対応LLMの安全トリガトークンを識別し,明示的に復号する,シンプルで効果的な防衛アルゴリズムであるtextttD-STT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:26:50 GMT)
ABS-Mamba: SAM2-Driven Bidirectional Spiral Mamba Network for Medical Image Translation [20.2] ABS-Mambaはオーガニック・アウェア・セマンティックな表現のための新しいアーキテクチャである。
CNNは、モダリティ固有のエッジとテクスチャの詳細を保存する。
効率的な長距離および短距離機能依存のためのMambaの選択的な状態空間モデリング。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:51:15 GMT)
Efficient ANN-SNN Conversion with Error Compensation Learning [20.2] スパイクニューラルネットワーク(SNN)は離散スパイクイベントを通じて動作し、より優れたエネルギー効率を提供する。
現在のANN-to-SNN変換は、しばしば変換エラーによる精度の低下と推論時間の増加をもたらす。
本稿では,誤り補償学習に基づく新しいANN-to-SNN変換フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:31:34 GMT)
A Generative Re-ranking Model for List-level Multi-objective Optimization at Taobao [20.1] 本稿では,低次リストレベルの多目的最適化問題に対する逐次順序回帰変換器・ジェネレータ (SORT-Gen) を新たに提案する。
SORT-Genは、Taobao Appの複数のシナリオでうまくデプロイされ、多数のユーザに役立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:01:14 GMT)
Hybrid Spiking Vision Transformer for Object Detection with Event Cameras [20.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低エネルギー消費とリッチダイナミクスを提供する、有望なアプローチとして登場した。
本研究では,イベントベース物体検出の性能向上を目的としたハイブリッドトランスフォーマー(HsVT)モデルを提案する。
実験結果から,HsVTはより少ないパラメータでイベント検出において大幅な性能向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:19:20 GMT)
Unbiased Evaluation of Large Language Models from a Causal Perspective [19.9] 評価バイアスを理論的に定式化し、バイアスのない評価プロトコルの設計に関する貴重な洞察を提供する。
我々は,LLMのより包括的で,偏りのない,解釈可能な評価プロトコルであるUnbiased Evaluatorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:34:05 GMT)
Piloting Structure-Based Drug Design via Modality-Specific Optimal Schedule [19.9] 近年の深部生成モデルは幾何構造モデリングの課題に直面している。
雑音スケジュールがねじれ確率パスの変動下界(VLB)を決定する事実を確立することにより、VLB-Optimal Scheduling(VOS)戦略を提案する。
本モデルにより分子構造と相互作用モデリングが効果的に向上し,CrossDock上で95.9%の最先端のPoseBusters通過率が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:18:09 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） (Mon, 12 May 2025 01:15:32 GMT)
Beyond CLIP Generalization: Against Forward&Backward Forgetting Adapter for Continual Learning of Vision-Language Models [19.7] AFA法は、既存の最先端アプローチを著しく上回る。
転送可能性という点では、CLIPの本質的にゼロショットのパフォーマンスを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:56:23 GMT)
PHOENIX: Pauli-Based High-Level Optimization Engine for Instruction Execution on NISQ Devices [19.6] ハミルトンシミュレーションに基づく変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピューティング応用に適した量子プログラムの特殊クラスである。
本研究はPHOENIXについて紹介する。PHOENIXは高レベルのPauliベースの中間表現で主に動作する高効率なコンパイルフレームワークである。
実験の結果、PHOENIXは様々なプログラムカテゴリ、バックエンドISA、ハードウェアトポロジでSOTA VQAコンパイラを上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:50:44 GMT)
Circulators based on Coupled Quantum Anomalous Hall Insulators and Resonators [19.4] 統合プラズモニクスは急速に進歩しており、幅広い機能を単一のチップに組み込むことができる。
非相互デバイスは、システム性能を劣化させる不要なフィードバックを防ぐために不可欠である。
そこで, 非対称結合を用いたトポロジカル循環器は, 入力電力範囲, アイソレーション, 挿入損失を改善できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:21:43 GMT)
AI-Enabled Accurate Non-Invasive Assessment of Pulmonary Hypertension Progression via Multi-Modal Echocardiography [19.4] 右心カテーテルは侵襲的であり、日常的な使用には適さない。
MePHは肺高血圧の進行を正確に評価するための多視点多モード視覚言語モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:38:39 GMT)
Domain Regeneration: How well do LLMs match syntactic properties of text domains? [19.0] 我々は、広く使われているオープンソースのLCMに、寛容にライセンスされた英語のテキストであるウィキペディアとニューステキストの2つのドメインからテキストを再生するよう促す。
この再生パラダイムは、LLMが意味的に制御された設定で、元の人間のテキストドメインと忠実に一致できるかどうかを調査することを可能にする。
その結果, 再生分布の大部分は, 平均値, 標準偏差が低く, 長い尾部が減少していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:37:17 GMT)
Nonlinear functional regression by functional deep neural network with kernel embedding [18.9] 本稿では,適応型・離散化不変次元減少法による機能的ディープニューラルネットワークを提案する。
様々な入力関数空間にまたがる非線形滑らかな関数の近似の比例率を導出する。
シミュレーションと実データの両方で数値実験を行い、機能ネットの有効性と利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:30:59 GMT)
VoI-Driven Joint Optimization of Control and Communication in Vehicular Digital Twin Network [18.6] 第6世代(6G)無線ネットワークのビジョンは、ディジタルツインを車載ネットワークにシームレスに統合する方法を舗装し、Vehicular Digital Twin Network(VDTN)が誕生する。
まず,制御と通信の協調最適化に関連する機能を中心に,VDTNのアーキテクチャを提案する。
制御と通信に対応する2つのDeep Reinforcement Learning (DRL)モジュールを反復的に処理して最適なポリシーを導出する,新しい共同最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 00:53:37 GMT)
Hybrid Local Causal Discovery [18.4] 局所因果発見は、対象変数の直接の原因と影響を観測データから学習し、識別することを目的としている。
既存の制約に基づく局所因果発見法は、局所因果骨格の構築にANDまたはORルールを使用している。
HLCDと呼ばれるハイブリッド局所因果探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:18:30 GMT)
A Systematic Literature Review on Neural Code Translation [18.4] コード翻訳は、あるプログラミング言語から別のプログラミング言語にコードを自動的に変換することを目的としている。
この分野で重要な技術や課題をまとめた総合的な体系的な文献レビューは行われていない。
我々の分析は、現在の研究動向を明らかにし、未解決の課題を特定し、今後の研究の方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:30:22 GMT)
GradStop: Exploring Training Dynamics in Unsupervised Outlier Detection through Gradient [18.1] Unsupervised Outlier Detection (UOD)は、データマイニングと機械学習において重要なタスクであり、多数派から著しく逸脱したインスタンスを識別することを目的としている。
ラベルがなければ、深い UOD メソッドはモデルの直接最適化目標と Outlier Detection タスクの最終的なパフォーマンス目標との相違に悩まされる。
本稿では,深部UODモデルのトレーニングを最適化する早期停止アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:52:29 GMT)
Certified Data Removal Under High-dimensional Settings [17.7] 我々は、元のモデルパラメータから始まる未学習アルゴリズムを提案し、理論誘導されたニュートンステップのシーケンス(T in 1,2)を実行する。
低次元設定とは異なり、1つのニュートンステップは高次元問題において効果的な未学習には不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:11:13 GMT)
Security of Internet of Agents: Attacks and Countermeasures [17.4] エージェントのインターネット(Internet of Agents, IoA)は、異種エージェント間のスケーラブルでセキュアな協調を可能にするための重要な基盤として登場した。
この調査は、IoAシステムにおけるセキュリティとプライバシの状況に関する総合的な調査を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:04:57 GMT)
Learning to Fuse Temporal Proximity Networks: A Case Study in Chimpanzee Social Interactions [17.1] 我々はネットワーク表現を使い、チンパンジー間の社会的相互作用のためのデータを組み合わせる作業に繋がる。
これらの近接型重みを原理的に最適化し、時間の経過とともに構造的整合性に報いる革新的な損失関数を用いる。
チンパンジーのデータセットにアプローチを適用することで、動物ソーシャルネットワークの時系列における傾きを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:07:11 GMT)
Ophora: A Large-Scale Data-Driven Text-Guided Ophthalmic Surgical Video Generation Model [16.9] 眼科手術では、手術映像を解釈し、その後の手術を予測することができるAIシステムの開発には、高品質なアノテーションを備えた多数の眼科手術ビデオが必要である。
我々は,眼科手術映像を自然言語で生成できる先駆的モデルであるOphoraについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:23:37 GMT)
Critique Before Thinking: Mitigating Hallucination through Rationale-Augmented Instruction Tuning [16.9] Re-Criticは、論理的説明で生の指示を強化する視覚的合理性合成器である。
Re-Criticはコンテキスト内自己批判機構を使用して、優先順位調整のための応答ペアを選択する。
実験により、有理拡大されたデータセットで微調整されたモデルでは、幻覚特異的なタスクからより広範なマルチモーダル推論タスクにまで及ぶ利益が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:51:50 GMT)
Empower Structure-Based Molecule Optimization with Gradient Guidance [16.7] 構造に基づく分子最適化(SBMO)は、タンパク質標的に対して連続座標と離散型の両方で分子を最適化することを目的としている。
MolJOは勾配に基づくフレームワークで、様々なモダリティのジョイントガイダンス信号を容易にする。
MolJOはCrossDocked 2020ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:13:56 GMT)
Multi-Modal Language Models as Text-to-Image Model Evaluators [16.7] MT2IE(Multimodal Text-to-Image Eval)は、評価のためのプロンプトを反復的に生成する評価フレームワークである。
MT2IEの即時一貫性スコアは,従来文献に紹介されていたスコアよりも高い相関性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:46:35 GMT)
Representation Learning with Mutual Influence of Modalities for Node Classification in Multi-Modal Heterogeneous Networks [16.7] 我々は、HGNN-IMA(Inter-Modal Attention)を用いた異種グラフニューラルネットワーク(Herogeneous Graph Neural Network)という、MMHNにおけるノード分類の新しいモデルを提案する。
本稿では,HGNN-IMA (Herogeneous Graph Neural Network with Inter-Modal Attention) と呼ばれるMMHNのノード分類モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:59:46 GMT)
Discovering Fine-Grained Visual-Concept Relations by Disentangled Optimal Transport Concept Bottleneck Models [16.6] 概念ボトルネックモデル(CBM)は、入力画像と出力予測の間の中間概念空間を探索することにより、意思決定プロセスを透過化しようとする。
既存のCBMは、画像全体と概念の間の粗い粒度の関係を学習するだけで、局所的な画像情報を考慮しない。
本稿では,局所的なイメージパッチと概念間の微粒な視覚概念関係を探索するDistangled Optimal Transport CBMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:31:57 GMT)
EmoMeta: A Multimodal Dataset for Fine-grained Emotion Classification in Chinese Metaphors [16.5] 中国語のマルチモーダルデータセットは、5000のテキストイメージ対の比喩広告を含んでいる。
各エントリは、メタファーの発生、ドメインの関係、きめ細かい感情分類のために慎重に注釈付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:23:39 GMT)
Guiding Data Collection via Factored Scaling Curves [16.4] 大規模なデータセットで訓練された一般の模倣学習ポリシーは、多様な操作タスクを解決するための大きな約束を示す。
異なる条件への一般化を保証するために、ポリシーは環境要因の多様さにまたがって収集されたデータで訓練される必要がある。
本稿では,因子スケーリング曲線を構成することにより,各因子について収集するデータと収集するデータ量を決定する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:36:35 GMT)
Self-cross Feature based Spiking Neural Networks for Efficient Few-shot Learning [16.2] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)に基づく数発の学習フレームワークを提案する。
列車の時間的スパイクダイナミクスを最適化し,識別力を高めるために,時間的効率的なトレーニング損失と情報損失の組み合わせを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:51:08 GMT)
RadioLLM: Introducing Large Language Model into Cognitive Radio via Hybrid Prompt and Token Reprogrammings [16.0] 大言語モデル(LLM)は認知無線技術(CRT)の進展に新たな可能性をもたらす
提案するRadioLLMは,無線信号特徴と専門知識を組み合わせたHPTR(Hybrid Prompt and Token Regramming)と高頻度特徴モデリングのためのFAF( Frequency-Attuned Fusion)モジュールを組み合わせた新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:00:19 GMT)
ALPCAH: Subspace Learning for Sample-wise Heteroscedastic Data [15.8] 本稿では,サンプル単位の雑音分散を推定できる部分空間学習手法 ALPCAH を提案する。
本手法は低ランク成分の分布を仮定せず,ノイズ分散が知られていると仮定しない。
さらに, ALPCAH の行列分解版である LR-ALPCAH を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:49:47 GMT)
Why Uncertainty Estimation Methods Fall Short in RAG: An Axiomatic Analysis [15.6] 不確実性推定(UE)はモデルの信頼性を定量化し、ユーザが応答信頼性を評価するのに役立つ。
本稿では,現在のUE手法では,検索・拡張生成設定における精度を確実に評価できないことを示す。
本稿では,既存手法の欠陥を識別し,改良手法の開発を導くための公理的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:47:42 GMT)
Referring to Any Person [15.5] 既存のモデルは現実のユーザビリティを達成できず、現在のベンチマークは1対1の参照に集中することによって制限される。
我々は、これらの課題に対処し、現実世界のアプリケーションをよりよく反映するように設計された、新しいデータセットであるHumanRefを紹介します。
モデル設計の観点からは、マルチモーダルな大規模言語モデルとオブジェクト検出フレームワークを統合し、RexSeekという名前の堅牢な参照モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:14:50 GMT)
Privacy of SGD under Gaussian or Heavy-Tailed Noise: Guarantees without Gradient Clipping [15.3] 重み付きノイズの理論的利点と経験的利益のギャップを、最適化とプライバシー保護のために橋渡しする。
ヘビーテールのノイズ発生スキームは、ライトテールのノイズの代替となる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:51:18 GMT)
Diffused Responsibility: Analyzing the Energy Consumption of Generative Text-to-Audio Diffusion Models [15.1] 我々は、7つの最先端テキストからオーディオへの拡散に基づく生成モデルのエネルギー使用量分析を行う。
また,音質とエネルギー消費の最適バランスを同定することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:36:47 GMT)
Beyond the Tragedy of the Commons: Building A Reputation System for Generative Multi-agent Systems [14.8] RepuNetはエージェントレベルの評価力学とシステムレベルのネットワーク進化の両方をモデル化したデュアルレベル評価フレームワークである。
我々は、RepuNetが「コモンズ・トレーゲディ」を効果的に緩和し、生成的MASにおける協力の促進と維持を図っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:23:01 GMT)
Alleviating LLM-based Generative Retrieval Hallucination in Alipay Search [14.8] 生成的検索(GR)は大規模言語モデル(LLM)の出現とともに文書検索に革命をもたらした
検索幻覚を緩和する最適化されたGRフレームワークを提案する。
我々は、GRが検索したクエリドキュメント(q-d)ペアの評価と推論にLLMを使用し、GRモデルに転送された知識として推論データを蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:01:03 GMT)
ROLeR: Effective Reward Shaping in Offline Reinforcement Learning for Recommender Systems [14.7] オフライン強化学習(RL)は,実世界のレコメンデーションシステムに有効なツールである。
本稿では,リコメンダシステムのためのオフライン強化学習における報酬と不確実性評価のためのモデルベースReward Shapingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:47:47 GMT)
Rethinking Graph Contrastive Learning through Relative Similarity Preservation [14.6] 我々は11個の実世界のグラフを分析し、ホモフィリー・ヘテロフィリー二分法を超越する普遍的なパターンを発見する。
補完的なペアワイド実装とリストワイド実装を備えた新しいGCLフレームワークであるRELGCLを提案する。
我々の手法は、ホモフィリーグラフとヘテロフィリーグラフの両方にまたがる20の既存手法より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:13:49 GMT)
Explainable Reinforcement Learning Agents Using World Models [14.5] 本稿では,ワールドモデルを用いてモデルベースディープRLエージェントの説明を生成する手法を提案する。
世界モデルは、アクションが実行されたときに世界がどのように変化するかを予測し、反現実的な軌道の生成を可能にする。
我々は,世界がどのようなものであったかを示す説明がエージェントポリシーに対する理解を著しく高めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:18:31 GMT)
DARLR: Dual-Agent Offline Reinforcement Learning for Recommender Systems with Dynamic Reward [14.3] モデルベースのオフライン強化学習は、レコメンデータシステムにとって有望なアプローチとして登場した。
DarLRは、レコメンデーションポリシーを強化するために、世界モデルを動的に更新することを提案する。
4つのベンチマークデータセットの実験は、DARLRの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:18:31 GMT)
TiSpell: A Semi-Masked Methodology for Tibetan Spelling Correction covering Multi-Level Error with Data Augmentation [14.1] 多レベルのチベット語スペル補正は、統一モデル内の文字レベルと音節レベルのエラーに対処する。
本稿では,ラベルのないテキストを用いたデータ拡張手法を提案する。
文字レベルの誤りと音節レベルの誤りを訂正できる半マスクモデルであるTiSpellを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:08:05 GMT)
Individualised Treatment Effects Estimation with Composite Treatments and Composite Outcomes [13.9] 個別治療効果(ITE)の推定は因果推論の基本的な問題である。
ITE推定のための因果機械学習におけるこれまでの作業は、単一の処理や単一の結果など、単純な設定に限られていた。
本稿では, 複合処理および複合処理によるITT推定を解くために, emphH-Learner と呼ばれる, 斬新で革新的なハイパーネットワークベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:02:06 GMT)
WATCH: Adaptive Monitoring for AI Deployments via Weighted-Conformal Martingales [13.8] 非パラメトリックな変更点検出の方法は、この監視タスクに対して有望なアプローチを提供する。
共形試験マーチンガレ(WCTM)の重み付き一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:56:52 GMT)
Semi-supervised Node Importance Estimation with Informative Distribution Modeling for Uncertainty Regularization [13.7] 異種グラフにおける未ラベルデータの学習品質向上を目的とした,最初の半教師付きノード重要度推定フレームワークであるEASINGを提案する。
従来のアプローチとは異なり、EASingはモデル予測の信頼性を反映する不確実性を明示的に捉えている。
EASINGはラベル付きおよび擬似ラベル付きデータに基づいて、ノードの不確かさの正則化を伴う効果的な半教師付きヘテロ代数学学習を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:48:40 GMT)
PIDiff: Image Customization for Personalized Identities with Diffusion Models [13.7] PIDiff という名前の個人識別テキスト・画像生成のためのファインチューニングに基づく新しい拡散モデルを提案する。
PIDiffは意味的絡み合いを回避し、正確な特徴抽出と局所化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:42:02 GMT)
A Syntax-Injected Approach for Faster and More Accurate Sentiment Analysis [13.6] 感性分析(SA)は自然言語処理(NLP)の重要な側面である
本稿では、SELSP(Sequence Labeling Syntactic labeling)を用いて構文をSAに注入することでボトルネックを解決する。
依存関係解析をシーケンス問題として扱うことにより,構文ベースSAの高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:42:18 GMT)
A Preliminary Study of Large Language Models for Multilingual Vulnerability Detection [13.3] 言語モデル(LLM)は言語に依存しない機能と意味理解の強化を提供する。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、言語に依存しない機能と意味理解の強化を提供する。
以上の結果から, PLM CodeT5Pは多言語脆弱性検出において最高の性能を発揮することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:19:31 GMT)
You Only Look One Step: Accelerating Backpropagation in Diffusion Sampling with Gradient Shortcuts [13.2] 拡散モデル(DM)は近年,大規模データ分散のモデル化において顕著な成功を収めている。
多くの下流タスクでは、特定の異なるメトリクスに基づいて生成されたコンテンツを導く必要があり、通常は生成プロセス中にバックプロパゲーションを必要とする。
並列化の観点からこの問題にアプローチする,より効率的な代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:09:11 GMT)
Geometric Prior-Guided Neural Implicit Surface Reconstruction in the Wild [13.1] 暗黙の曲面最適化プロセスに複数の幾何学的制約を適用する新しい手法を提案する。
まず,SfM(Structure-from-motion)からのスパース3Dポイントを用いて,再構成表面の符号付き距離関数推定を改良する。
また、エッジ事前フィルタリングとマルチビュー整合性制約によって強化された正規予測器から導出される頑健な正規事前処理も採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:17:30 GMT)
A Sliding Layer Merging Method for Efficient Depth-Wise Pruning in LLMs [13.0] 本稿では,再現カーネルHilbert空間内の異なるレイヤの出力の相関関係を解析することにより,大規模言語モデルにおけるPatch-like'の特徴関係を明らかにする。
本研究では, 連続層を上から下へ動的に選択・融合するスライディング層マージ法について, 予め定義された類似度閾値に従って提案する。
提案手法は,ゼロショット推論性能と再学習後の回復品質の両方において,既存のプルーニング技術より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:43:10 GMT)
Vision Foundation Model Embedding-Based Semantic Anomaly Detection [12.9] この研究は、最先端のビジョン基盤モデルのセマンティックな先行性を活用することによって、意味的異常の検出を探索する。
本稿では,ランタイム画像からの局所的な視覚埋め込みと,自律システムの安全性と性能を考慮に入れた,名目上のシナリオのデータベースを比較するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:00:29 GMT)
Benchmarking Graph Neural Networks for Document Layout Analysis in Public Affairs [12.7] 我々は,デジタルネイティブ文書からテキストブロックの詳細なレイアウト分類を行うために,グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャをベンチマークした。
両ブランチ構成のk-closest-neighborグラフ上でグラフSAGEを動作させることで,クラスごとの最大精度と全体的な精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:59:30 GMT)
Understanding Stragglers in Large Model Training Using What-if Analysis [12.6] 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） (Mon, 12 May 2025 17:52:35 GMT)
Language-Driven Dual Style Mixing for Single-Domain Generalized Object Detection [12.6] 単一のドメインでトレーニングされたオブジェクト検出器を複数の見えないドメインに一般化することは、難しい作業である。
ビジョンランゲージモデル(VLM)に基づく拡張技術は有効であることが証明されているが、検出器のバックボーンはVLMの画像エンコーダと同じ構造を持つ必要がある。
単一ドメインの一般化のための言語駆動型デュアルスタイル混合(LDDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 04:15:27 GMT)
FalseReject: A Resource for Improving Contextual Safety and Mitigating Over-Refusals in LLMs via Structured Reasoning [12.5] FalseRejectは、44の安全関連カテゴリにまたがる構造化された応答を伴う16kの一見有毒なクエリを含む包括的なリソースである。
本稿では,多種多様な複雑なプロンプトを生成するグラフインフォームド・逆多エージェントインタラクション・フレームワークを提案する。
FalseRejectによる教師付き微調整は、全体的な安全性や汎用言語能力を損なうことなく、不要な拒絶を著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:45:25 GMT)
DocVXQA: Context-Aware Visual Explanations for Document Question Answering [12.4] 本稿では,視覚的に自己説明可能な文書質問応答のための新しいフレームワークDocVXQAを提案する。
このフレームワークは、質問に対する正確な回答を生成するだけでなく、文脈的に重要な領域をハイライトする視覚的なヒートマップを学ぶために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:30:16 GMT)
Human Motion Prediction via Test-domain-aware Adaptation with Easily-available Human Motions Estimated from Videos [12.4] 3Dヒューマンモーション予測(HMP)では、従来の方法では、高価なモーションキャプチャーデータでHMPモデルを訓練する。
本稿では,簡単なビデオから推定されたポーズを用いて,HMPの学習能力を高めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:45:57 GMT)
EAGLE: Contrastive Learning for Efficient Graph Anomaly Detection [12.3] 異種グラフ上でのコントラストLearning(EAGLE)による効率的な異常検出モデルを提案する。
提案手法は,コントラスト学習のためのメタパスレベルをまずサンプリングする。
次に、グラフオートエンコーダに基づくモデルを用いて、教師なしの方法で情報ノードの埋め込みを学習し、さらに識別器と組み合わせてノードの異常スコアを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:45:07 GMT)
Assessing the Chemical Intelligence of Large Language Models [12.3] 大規模言語モデルは多用途で汎用的なツールであり、幅広い用途がある。
有機化学の核となる概念を評価する796の質問からなる、ChemIQと呼ばれる新しいベンチマークを作成しました。
最新の推論モデルは、1Hと13CのNMRデータから構造を解明し、最大10個の重原子を含む分子の74%のSMILES文字列を正しく生成し、ある場合には21個の重原子からなる構造を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:44:38 GMT)
RealRep: Generalized SDR-to-HDR Conversion with Style Disentangled Representation Learning [12.2] 高ダイナミックレンジ広色域(WCG)技術がますます普及し,標準ダイナミックレンジ(SDR)コンテンツをHDRに変換する需要が高まっている。
既存の手法は主に固定トーンマッピング演算子に依存しており、これは現実世界のシナリオでよく見られる様々なスタイルでSDR入力を扱うのに不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:08:58 GMT)
Observation of Near-Critical Kibble-Zurek Scaling in Rydberg Atom Arrays [12.2] キブル・ズールクの正確なスケーリングは、ほぼクリティカルなクロスオーバー体制で維持可能であることを示す。
実験は再構成可能なRydbergアトムアレイプラットフォームで行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:00:02 GMT)
Concept-Level Explainability for Auditing & Steering LLM Responses [12.1] ConceptX はモデルに依存しない、概念レベルの説明可能性の方法である。
プロンプト内で意味的にリッチなトークンを識別し、出力のセマンティックな類似性に基づいてそれらの重要性を割り当てる。
偏見の源を明らかにすることによって監査と、LPM応答の有害性を低下させるプロンプトを変更することによって、ステアリングの両方を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:31:51 GMT)
Generalizable Pancreas Segmentation via a Dual Self-Supervised Learning Framework [12.1] 本稿では,大域的・局所的な解剖学的文脈を取り入れた2つの自己教師型学習モデルを提案する。
本モデルは膵内および膵外領域の解剖学的特徴を完全に活用することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:23:37 GMT)
REMEDI: Relative Feature Enhanced Meta-Learning with Distillation for Imbalanced Prediction [12.0] 既存所有者の将来の自動車購入予測は、過度の階級不均衡のために重大な課題となっている。
本稿では,これらの課題に対処する新しい多段階フレームワークREMEDIを提案する。
我々は,MSE損失を考慮した教師付き微調整により,アンサンブルの知識を単一の効率的なモデルに抽出し,実用的な展開を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:40:20 GMT)
Exploring the Trade-Offs: Quantization Methods, Task Difficulty, and Model Size in Large Language Models From Edge to Giant [11.8] 量子化は、大規模および小規模言語モデルのコスト効率のよいデプロイのための有望なソリューションとして注目を集めている。
1Bから405Bパラメータにまたがる命令調整モデルの総合評価を行い、13のデータセットに対して4つの量子化手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:25:24 GMT)
Addressing degeneracies in latent interpolation for diffusion models [11.8] 入力画像の集合を反転させて生成した潜伏剤間の補間に有用である。
入力数が大きければ, 結果の退化に繋がることが観察できる。
そこで本研究では,潜伏者間において容易に使用可能な簡易正規化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:12:57 GMT)
Joint Graph Convolution and Sequential Modeling for Scalable Network Traffic Estimation [11.8] 本研究では,複雑なトポロジカル環境におけるネットワークトラフィック予測の課題に焦点を当てた。
グラフ・コンテンポラル・ネットワーク(GCN)とGRU(Gated Recurrent Units)モデリング・アプローチを導入している。
提案モデルの有効性は,実世界のアビリーンネットワークトラフィックデータセットに関する総合的な実験を通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:38:19 GMT)
Structural Entropy Guided Agent for Detecting and Repairing Knowledge Deficiencies in LLMs [11.7] 大規模言語モデル(LLM)は、膨大な事前学習コーパスを活用することで、前例のない性能を達成した。
彼らの業績は、医学や科学研究のような知識集約的な領域において、依然として最適以下である。
本稿では,LLMの内在的知識不足に対処する構造エントロピー誘導型知識ナビゲータ(SENATOR)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:21:36 GMT)
Kalman Filter Enhanced GRPO for Reinforcement Learning-Based Language Model Reasoning [11.7] グループ相対政策最適化(GRPO)は、グループ内のすべての出力に対して平均報酬をベースラインとして減算することで、各出力の利点を計算するために提案される。
これは、非常にノイズの多い報奨を伴う環境において、不正確な有利な見積もりをもたらし、バイアスをもたらす可能性がある。
本稿では,KRPO(Kalman Filter Enhanced Group Relative Policy Optimization)と呼ばれるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:09:49 GMT)
MetaMolGen: A Neural Graph Motif Generation Model for De Novo Molecular Design [11.6] 本稿では,メタ学習に基づく分子生成システムMetaMolGenを提案する。
グラフモチーフの分布を正規化された潜在空間にマッピングすることで標準化し、軽量な自己回帰シーケンスモデルを用いてSMILESシーケンスを生成する。
生成プロセスに統合された学習可能なプロパティプロジェクターを通じて、ターゲット特性を持つ分子の条件付き生成をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:18:44 GMT)
Super-bunching light with giant high-order correlations and extreme multi-photon events [11.6] フォトニック結晶ファイバにおいて、g2(0)が5.86*104、g5(0)が2.72*108までの超広帯域光源の発生を報告した。
巨大g2(0)値の下では、超広帯域光源はアップターンテール光子分布とユビキタス超多光子事象を呈する。
本研究は,超高次相関や極端多光子現象を伴って,古典的でない光源を実現する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:32:11 GMT)
Skywork-VL Reward: An Effective Reward Model for Multimodal Understanding and Reasoning [11.5] 実験により、Skywork-VL RewardはマルチモーダルVL-RewardBenchの最先端結果が得られることが示された。
この結果から,Skywork-VL Rewardは多モードアライメントのための汎用かつ信頼性の高い報酬モデルへの大きな進歩と評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:23:08 GMT)
ALinFiK: Learning to Approximate Linearized Future Influence Kernel for Scalable Third-Party LLM Data Valuation [11.4] 大規模言語モデル(LLM)は、高品質なトレーニングデータに大きく依存しているため、モデルパフォーマンスの最適化にデータバリュエーションが不可欠である。
個々のデータサンプルの値を評価する線形化後の影響カーネル(LinFiK)を導入する。
我々は、LinFiKを近似する学習戦略であるALinFiKを提案し、スケーラブルなデータバリュエーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:28:48 GMT)
FCPCA: Fuzzy clustering of high-dimensional time series based on common principal component analysis [11.1] 本研究は,共通主成分分析に基づくファジィクラスタリング手法を提案する。
提案手法は文献におけるいくつかの既存手法よりも優れていることを示す。
シミュレーション運転実験から記録された異なるドライバからの脳信号を含む興味深い応用は、このアプローチの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:59:17 GMT)
Towards Accurate State Estimation: Kalman Filter Incorporating Motion Dynamics for 3D Multi-Object Tracking [11.1] 本研究は、3次元多対象追跡(MOT)のためのカルマンフィルタにおける状態推定の精度の欠如に対処する。
既存の文献は、各物体に特有の複雑な運動力学を無視し、物体の状態の推定に一定の運動モデルに依存するのが一般的である。
この研究は、運動力学を取り入れたカルマンフィルタの新たな定式化を導入し、運動モデルが物体の動きの変化に応じて適応的に調整できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:09:32 GMT)
Introducing Unbiased Depth into 2D Gaussian Splatting for High-accuracy Surface Reconstruction [11.1] 2次元ガウス格子 (2DGS) は2次元サーベイルを用いて薄い表面を近似することにより、一般的な3DGSよりも優れた幾何再構成品質を示す。
しかし、光沢のある表面を扱う際には短くなるため、これらの領域に目に見える穴が生じる。
反射の不連続性が問題を引き起こすことを発見した。拡散からスペクトル反射へのジャンプを異なる視角に合わせるために、最適化されたガウス原始体に奥行きバイアスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:28:59 GMT)
LLM Multi-Agent Systems: Challenges and Open Problems [11.0] マルチエージェントシステムはエージェントの協調によって複雑なタスクに対処できる。
本稿では,タスク割り当ての最適化,反復的議論による堅牢な推論の促進,複雑で階層的なコンテキスト情報の管理,メモリ管理の強化について論じる。
また、ブロックチェーンシステムにおけるマルチエージェントシステムの潜在的な応用について検討し、現実の分散システムにおける将来の開発と応用について光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:42:44 GMT)
Latent Behavior Diffusion for Sequential Reaction Generation in Dyadic Setting [11.0] ダイアド反応生成タスクは、会話相手の行動と密接に一致した反応反応を伴う。
本稿では,文脈認識型オートエンコーダと拡散型条件生成器を組み合わせた新しい手法である潜時行動拡散モデルを提案する。
実験により, 従来の手法と比較して, 動的反応合成タスクにおいて, 優れた性能を実現するためのアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:22:27 GMT)
From Calculation to Adjudication: Examining LLM judges on Mathematical Reasoning Tasks [11.0] 数学的推論タスクにおいて,大規模言語モデル (LLM) について検討する。
本分析により,判定性能と候補モデルタスク性能との間に強い相関関係が明らかになった。
その結果、音声の一部タグのような単純な特徴を用いて、LLM判断者の行動を予測することができるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:41:57 GMT)
InstanceGen: Image Generation with Instance-level Instructions [11.0] 本稿では,この画像に基づく構造ガイダンスとLLMに基づくインスタンスレベルの命令を併用する手法を提案する。
結果: 画像は、オブジェクトカウント、インスタンスレベルの属性、インスタンス間の空間的関係を含む、テキストプロンプトのすべての部分に準拠します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:04:16 GMT)
dc-GAN: Dual-Conditioned GAN for Face Demorphing From a Single Morph [10.9] そこで本研究では, モーフィック画像に条件付き新規なGANデモルフィック法であるdc-GANを提案する。
提案手法は, 形態の再現性を克服し, ボナフィド画像の高品質な再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:39:31 GMT)
Anatomical Attention Alignment representation for Radiology Report Generation [10.9] Anatomical Attention Alignment Network (A3Net)は、超視覚的表現を構築することで視覚的テキスト理解を強化するフレームワークである。
本手法では,解剖学的構造とパッチレベルの視覚的特徴の知識辞書を統合し,画像領域を対応する解剖学的実体と効果的に関連付けることができる。
IU X-RayとMIMIC-CXRデータセットの実験結果から、A3Netは視覚知覚とテキスト生成品質の両方を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:54:50 GMT)
Generating Skyline Explanations for Graph Neural Networks [10.8] 本稿では,グラフニューラルネットワークGNNのサブグラフ説明を生成する新しい手法を提案する。
既存のGNN説明法はしばしば、忠実さや簡潔さなどの事前定義された単一の説明可能性尺度を最適化する部分グラフを計算する。
我々は,複数の説明可能性尺度を同時に最適化することにより,k説明部分グラフの同定を目的としたGNN説明パラダイムであるSkyline説明を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:05:46 GMT)
MDE-Edit: Masked Dual-Editing for Multi-Object Image Editing via Diffusion Models [10.8] 我々は,MDE-Edit と呼ばれる複雑な多目的シーンにおいて,高精度な局所化画像操作を可能にする,トレーニング不要な推論ステージ最適化手法を提案する。
大規模な実験により、MDE-Editは、編集精度と視覚的品質において最先端の手法よりも優れており、複雑な多目的画像操作タスクに対する堅牢なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:42:39 GMT)
Improving Trajectory Stitching with Flow Models [10.7] 生成モデルは、複雑な分布と誘導可能な推論過程をモデル化することへの親和性から、軌道プランナーとして大きな可能性を示してきた。
従来の研究はロボット操作の文脈でこれをうまく応用したが、必要なソリューションがトレーニングセット内の完全な軌道として存在しない場合、性能は良くない。
これは、縫合によって計画できない結果であり、その後、これを改善するのに必要なアーキテクチャとデータセットの選択に対処する。
本稿では,これらの能力の安定と向上を両立させるためのトレーニングおよび推論手順の新たな追加を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:50:10 GMT)
Geometry-Aware Feature Matching for Large-Scale Structure from Motion [10.6] 大規模シナリオでは重なりが小さい場合にギャップを埋めるために,カラーキューに加えて幾何学的手がかりを導入する。
提案手法は, 検出器フリー法からの高密度対応が幾何的に整合性を持ち, 精度が高いことを保証する。
ベンチマークデータセットにおける最先端の機能マッチングメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:39:58 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） (Mon, 12 May 2025 09:11:20 GMT)
Interaction Effects on the Electronic Floquet Spectra: Excitonic Effects [10.4] 我々は、電子-ホール相互作用の効果である励起効果が、単一電子フロケスペクトルに対する劇的な補正をもたらすことを示した。
我々はこれらの効果を、時間分解および角放出分光法のために、リンおよび単層MoS$$で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:36:54 GMT)
Multi-Task Dynamic Pricing in Credit Market with Contextual Information [10.4] 我々は、多数の信用市場証券の価格を学ぼうとするブローカーが直面している動的価格問題について検討する。
これらの証券の価格設定における大きな課題は、頻度の低い取引と、オーバー・ザ・カウンタ市場における透明性の欠如にある。
本稿では、証券間の共有構造を利用して価格の精度を高めるマルチタスク動的価格設定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:45:00 GMT)
Deep Learning Advances in Vision-Based Traffic Accident Anticipation: A Comprehensive Review of Methods,Datasets,and Future Directions [10.3] 視覚に基づく交通事故予測(Vision-TAA)は,ディープラーニング時代において有望なアプローチとして現れている。
本稿では, 事故予測のための教師付き, 教師なし, ハイブリッド学習モデルの適用に焦点をあてた147の最近の研究をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:34:22 GMT)
SerialGen: Personalized Image Generation by First Standardization Then Personalization [10.3] SerialGenは、参照画像を標準化する標準化段階と、標準化された参照に基づいてパーソナライズされた生成段階の2つのステージからなるシリアル生成方法である。
実験の結果,提案フレームワークが参照画像全体の外観を忠実に再現するパーソナライズされた画像を生成する能力について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:08:02 GMT)
MOANA: Multi-Radar Dataset for Maritime Odometry and Autonomous Navigation Application [10.1] このデータセットは、短距離LiDARデータ、中距離Wバンドレーダデータ、長距離Xバンドレーダデータを統一されたフレームワークに統合する。
このデータセットは、ブルーナビゲーションアルゴリズム推定の難易度が異なる多様な領域から収集された7つのシーケンスから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:39:25 GMT)
Byam: Fixing Breaking Dependency Updates with Large Language Models [10.0] 廃止、パラメータ名や型の変更、新しいAPIへの完全な置き換えといったAPIの変更は、既存のクライアントコードを壊す可能性がある。
APIユーザがこれらのブレークの原因を特定して、それに従ってコードを更新するのは、しばしば面倒です。
依存関係の更新の破壊に対応するため、クライアントコードの更新を自動化するために、LLM(Large Language Models)の使用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:03:26 GMT)
On the Robustness of Reward Models for Language Model Alignment [9.8] 我々はBradley-Terry(BT)モデルを用いて訓練した報酬モデルにおいて、過度に最適化される原因について検討する。
隠れ状態ノルムの過度な分散が過度な最適化の源であることを示す。
最先端のRMを8Bスケールで超越した高品質なデータとモデルにBSRを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:48:26 GMT)
Keep your distance: learning dispersed embeddings on $\mathbb{S}_m$ [9.7] 表現学習では、高次元空間における多くの特徴を扱うのが一般的である。
本稿では,既存の手法の概要を述べるとともに,新しい接続を構築,類似性を強調する。
汎用ドメイン上での分散のための効果的な代替正則化器として,K-Means の名声を持つロイズアルゴリズムのオンライン版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:26:51 GMT)
CHD: Coupled Hierarchical Diffusion for Long-Horizon Tasks [9.7] 本稿では,HLサブゴールとLLトラジェクトリを統一拡散プロセス内で共同でモデル化するフレームワークを提案する。
迷路のナビゲーション、テーブルトップ操作、家庭環境における実験は、CHDがフラットな拡散ベースラインと階層的な拡散ベースラインの両方を一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:21:48 GMT)
AttentionInfluence: Adopting Attention Head Influence for Weak-to-Strong Pretraining Data Selection [9.6] 本研究では、推論集約型事前学習データを特定するために、注意の影響を提案する。
我々のアプローチは、簡単な注意頭マスキング操作により、訓練済みの小さな言語モデルを強力なデータセレクタとして機能させることができる。
実験結果から,知識集約型および推論重度ベンチマークにおいて,1.4ppから3.5ppまでの大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:25:51 GMT)
The Correspondence Between Bounded Graph Neural Networks and Fragments of First-Order Logic [9.5] 有界GNNアーキテクチャは、一階述語論理(FO)の特定の断片に対応することを示す。
これにより、FO内のGNNの論理的表現性を理解するための統一的なフレームワークが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:45:45 GMT)
Automated Repair of Ambiguous Natural Language Requirements [9.4] あいまいなNL要求の自動修復の問題を紹介する。
我々の重要な新規性は、この問題をメタ認知的推論を必要としないより単純なサブプロブレムに分解することである。
この手法をSpecFixで実装し,3つのSOTA LLM, GPT-4o, DeepSeek-V3, Qwen2.5-Coder-32b-Instructを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:47:53 GMT)
Higher-order exceptional lines in a non-Hermitian JaynesCummings triangle [9.3] 非エルミート系の高次例外点(EP)は多様な物理現象を示すが、よりパラメータ空間の自由度や対称性を必要とする。
ここでは、リングに配置された3つの空洞からなるJaynes-Cummings三角形において、3階の例外曲面と直線の両方を観察する。
微調整された人工磁場は、3階の例外線の出現を劇的に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:05:20 GMT)
Examining the Role of LLM-Driven Interactions on Attention and Cognitive Engagement in Virtual Classrooms [9.2] 対人質問行動が学生のエンゲージメント、注意力、認知負荷、学習結果に与える影響について検討した。
その結果,認知的負荷が学習材料への注目度の増加と強く相関していることから,他者の認知的負荷を直接導入しなかったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:21:19 GMT)
Continuous Thought Machines [9.2] 本稿では、ニューラルネットワークをコア表現として活用するモデルであるContinuous Thought Machine(CTM)を紹介する。
CTMには、(1)ニューロンレベルの時間的処理、(2)ニューロンが独自の重みパラメータを使用して受信信号の履歴を処理する、(2)遅延表現として使用される神経同期という2つの中心的革新がある。
我々は,ImageNet-1K分類,2D迷路の解決,ソート,パリティ,質問応答,RLタスクなど,さまざまな課題にまたがるCTMの性能と汎用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:35:39 GMT)
Time-Series Foundation AI Model for Value-at-Risk Forecasting [9.1] この研究は、VaR(Value-at-Risk)のための時系列基礎AIモデルの性能を初めて分析したものである。
さまざまなデータセットで事前トレーニングされたファンデーションモデルは、最小限のデータを持つゼロショット設定で適用することができる。
微調整は精度を著しく向上させ、VaRにはゼロショットの使用が最適でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:24:41 GMT)
Emerging (2+1)D electrodynamics and topological instanton in pseudo-Hermitian two-level systems [8.9] ハミルトニアンが時間に明示的に依存していない場合でも、ベリー曲率を2+1$の次元電磁場にマッピングすることができる。
時空特異点として現れるインスタントンは、当時のベリー曲率の磁束の跳躍を定量化する位相電荷を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:43:54 GMT)
AIS Data-Driven Maritime Monitoring Based on Transformer: A Comprehensive Review [8.8] 本稿では,Transformerを用いたAISデータ駆動海洋モニタリングに関する研究についてレビューする。
焦点はトランスフォーマーベースの軌道予測方法、行動検出、予測技術である。
本稿では,データフィルタリング,クリーニング,統計解析などを行い,公開可能なAISデータセットをレビュー論文から収集,整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:17:43 GMT)
Privacy Risks of Robot Vision: A User Study on Image Modalities and Resolution [8.7] 画像のモダリティと解像度の違いがユーザのプライバシの懸念にどのように影響するかを調査した。
その結果,奥行き画像はプライバシセーフと広く見なされ,セマンティックセグメンテーション画像に関しても,回答者の比率が同じであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:16:12 GMT)
Lightweight Deep Learning Framework for Accurate Particle Flow Energy Reconstruction [8.6] 本稿では,ディープラーニング再構築の枠組みを体系的に評価する。
重み付き平均2乗と誤差構造類似度指数を組み合わせたハイブリッド損失関数を設計する。
我々は,モーダル時間的相関とエネルギー変位非線形性を捉えるモデルの能力を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:19:56 GMT)
Beyond Boundaries: A Comprehensive Survey of Transferable Attacks on AI Systems [8.6] 転送可能な攻撃は、セキュリティ、プライバシー、システム完全性に深刻なリスクをもたらす。
この調査は、7つの主要なカテゴリにわたる転送可能な攻撃に関する、最初の包括的なレビューを提供する。
本稿では,AIシステムへのトランスファー可能な攻撃の基盤となるメカニズムと実践的意味について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:25:11 GMT)
Automated Visual Attention Detection using Mobile Eye Tracking in Behavioral Classroom Studies [8.6] 教師がどの学生に焦点をあてているかを認識するために、手動で最小限のアノテートデータを必要とする自動処理パイプラインの概念を提案する。
我々は、最先端の顔検出モデルと顔認識機能埋め込みを利用して、教室環境における伝達学習を伴う顔認識モデルを訓練する。
本手法では,手動で注釈付けした大量のデータを必要としないため,教師の視覚的注意を非侵襲的に扱える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:30:30 GMT)
Learning Hierarchical Interaction for Accurate Molecular Property Prediction [8.5] Hierarchical Interaction Message Net (HimNet)は、ADMETプロファイルを予測するための新しいディープラーニングモデルである。
HimNetは、ほとんどの分子特性予測タスクにおいて、最高の、または最も近いパフォーマンスを達成する。
HimNetは、分子活性とADMET特性予測のための正確で効率的なソリューションであると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 00:56:02 GMT)
Personalized Federated Learning under Model Dissimilarity Constraints [8.1] KARULAは、パーソナライズド・フェデレーション・ラーニングのための規則化された戦略であり、分散の違いに基づいて、クライアント間のペアワイズモデルの相違を制約する。
理論上、KARULA は O (1/K) の近傍レート定常点に滑らかで、おそらくは非関係な損失に収束することを示す。
合成および実データ集合上でKARULAを実証し、高度に複雑な相互関係の戦略の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:54:55 GMT)
APOLLO: Automated LLM and Lean Collaboration for Advanced Formal Reasoning [8.1] 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） (Mon, 12 May 2025 08:03:49 GMT)
Manifold Learning with Normalizing Flows: Towards Regularity, Expressivity and Iso-Riemannian Geometry [8.0] この研究は、マルチモーダル設定で発生する歪みやモデリングエラーに対処することに焦点を当てている。
本稿では,合成データと実データの両方を用いた数値実験において,提案手法の相乗効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:44:42 GMT)
RDD: Robust Feature Detector and Descriptor using Deformable Transformer [8.0] 本稿では,新規かつ堅牢なキーポイント検出器/ディスクリプタであるRobust Deformable Detector (RDD)を提案する。
我々は、変形可能な注意が鍵となる位置に焦点を当て、探索空間の複雑さを効果的に減らすことを観察した。
提案手法は,スパースマッチングタスクにおいて,最先端のキーポイント検出/記述手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:24:45 GMT)
Doubly Robust Fusion of Many Treatments for Policy Learning [7.9] 治療群間での共変量を安定的にバランスするキャリブレーション重み付き処理融合法を提案する。
我々は、一貫性、治療融合のオラクル特性、後悔境界を含む理論的保証を確立する。
本手法の実用性について,全国の電子健康記録由来の非識別データベースを用いて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:55:57 GMT)
Combining Bayesian Inference and Reinforcement Learning for Agent Decision Making: A Review [7.9] 本稿では,ベイズ推論と強化学習を組み合わせることに焦点を当てる。
ベイジアン推論は、通常のデータ駆動のブラックボックスニューラルネットワークよりも、エージェントの決定に多くの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:34:50 GMT)
Softplus Attention with Re-weighting Boosts Length Extrapolation in Large Language Models [7.8] 従来のSoftmaxの注意は、推論トークンの長さが増加するにつれて、数値的な不安定さと性能の低下に悩まされる。
本稿では,Softmax演算を非線形変換と$l_1$-normに分解することで,これらの問題に対処する。
我々は,従来のSoftmaxのアテンションよりも優れた性能を持つ新しいアテンション機構を,様々な推論長さにわたって構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:16:04 GMT)
Think or Not Think: A Study of Explicit Thinking in Rule-Based Visual Reinforcement Fine-Tuning [7.8] まず,MLLM画像分類のためのCRS-RLを提案する。
RFTにおける明示的な思考が常に必要かどうかを再考し、疑問を呈する。
No-Thinking-RL は単純な等式精度の報酬を導入することで、考えることなく RFT を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:29:12 GMT)
Ranking-aware Continual Learning for LiDAR Place Recognition [7.8] 本稿では,LPRのためのKDF(Knowledge Distillation and Fusion)を用いた連続学習フレームワークを提案する。
位置認識検索のランク付けプロセスにインスパイアされ、ランキング対応の知識蒸留損失を提示する。
また,LiDARの位置認識のための古モデルと新モデルの知識を統合するための知識融合モジュールも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:06:29 GMT)
A Generalized Meta Federated Learning Framework with Theoretical Convergence Guarantees [7.7] FL(Meta Federated Learning)はFLのパーソナライズされたバージョンであり、複数のエージェントが生データサンプルを交換することなく、最初の共有モデルのトレーニングに協力する。
任意の数$nu$の微調整ステップの後に、局所モデル上のエージェントの損失を最小化することにより、メタFLの一般化されたフレームワークを提案する。
実世界のデータセットを用いた実験により,提案手法の精度が向上し,より高速な収束が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 22:22:07 GMT)
Demo: A Practical Testbed for Decentralized Federated Learning on Physical Edge Devices [7.7] フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずに協調的なモデルトレーニングを可能にし、参加者のプライバシを保存する。
分散FL(DFL)は中央サーバへの依存をなくし、従来のFLパラダイムに固有の単一障害点を緩和する。
この作業はRaspberry PiやJetson Nanoといったエッジデバイスを使って物理的なテストベッドを設計し、デプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:00:45 GMT)
Justified Evidence Collection for Argument-based AI Fairness Assurance [7.7] 本稿では,2段階の議論に基づく保証に対する動的アプローチを運用するために,ソフトウェアツールがサポートするシステムエンジニアリング駆動フレームワークを提案する。
フレームワークの有効性は、フェアネスに関連する議論を支援することに焦点を当てた、金融における実証的なケーススタディによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:05:33 GMT)
Assessing and Mitigating Medical Knowledge Drift and Conflicts in Large Language Models [7.6] 大規模言語モデル(LLM)は医療の分野で大きな可能性を秘めているが、急速に発展する医療知識に適応する上で大きな課題に直面している。
本研究は, LLMが臨床ガイドラインの進展にどう反応するかを考察し, 概念の漂流と内的矛盾に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:08:02 GMT)
Fréchet Power-Scenario Distance: A Metric for Evaluating Generative AI Models across Multiple Time-Scales in Smart Grids [7.6] このような合成データを利用する上で重要な課題は、このような生成モデルから生成されたデータ品質を評価する方法である。
伝統的なユークリッド距離に基づく測度は、2つのサンプル間のペアワイズ関係のみを反映している。
学習した特徴空間内の2つのデータセット間で推定されるFr'echet Distanceに基づく新しいメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:32:23 GMT)
Physically motivated extrapolation for quantum error mitigation [7.6] 我々は,EMREフレームワーク上に構築されたPIE法を導入し,精度とロバスト性を向上した。
本手法の有効性をIBMQハードウェアで実証し,84量子ビット量子力学を効率的にシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:20:58 GMT)
Pitfalls in Effective Knowledge Management: Insights from an International Information Technology Organization [7.5] 本研究の目的は、個人が効果的に知識を共有し管理することを妨げる障害要因を特定することである。
いくつかの障害要因が特定され、個人的社会的トピック、組織的社会的トピック、技術的なトピック、環境的トピック、および関連する社会的および技術的トピックに分類された。
これらの障害を緩和するための推奨事項は、トレーニングやガイドラインなど、従業員の行動を改善することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:19:32 GMT)
Noise Optimized Conditional Diffusion for Domain Adaptation [7.4] Pseudo-labelingはUnsupervised Domain Adaptation(UDA)の基盤である
textbfNoise textbfOptimized textbfConditional textbfDiffusion for textbfDomain textbfAdaptation (textbfNOCDDA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:28:31 GMT)
Multimodal Assessment of Classroom Discourse Quality: A Text-Centered Attention-Based Multi-Task Learning Approach [7.3] 本研究は,GTI(Global Teaching InSights)観測プロトコルにおける3つの談話コンポーネントの品質を評価するために,テキスト中心のマルチモーダル融合アーキテクチャを提案する。
我々は、テキスト、オーディオ、ビデオストリームからのモーダル間相互作用とモーダル間相互作用をキャプチャするために注意機構を用いる。
本研究は,本課題へのアプローチにおけるテキストモダリティの優位性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:24:21 GMT)
On Kernel-based Variational Autoencoder [7.3] 可変オートエンコーダ(VAE)とカーネル密度推定(KDE)を橋渡しする
我々は、エビデンスローバウンド(ELBO)におけるクルバック・リーブラ(KL)偏差の上界を導出する。
我々は、KL-除算の導出上限を最小化するために、エパネチニコフ核が最適選択であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:43:11 GMT)
A Case Study Investigating the Role of Generative AI in Quality Evaluations of Epics in Agile Software Development [7.2] グローバルな企業において,大規模言語モデルによるアジャイルエピックの品質評価の機会について検討する。
高いレベルの満足度は、アジャイルエピックがAI評価の新しい、実行可能な応用であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:31:16 GMT)
MilChat: Introducing Chain of Thought Reasoning and GRPO to a Multimodal Small Language Model for Remote Sensing [7.1] MilChatと呼ばれる軽量なマルチモーダル言語モデルが導入された。
新しいデータセットであるMilDataは、専門家によるレビューを通じて何百もの空中画像を検証することでコンパイルされ、微妙な軍事施設が詳細なキャプションで強調された。
MilChatは、より大型で汎用的なマルチモーダルモデルと、既存のリモートセンシング適応アプローチの両方において、オープンエンドキャプションと分類の指標において、かなり優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:30:02 GMT)
SynID: Passport Synthetic Dataset for Presentation Attack Detection [7.1] リモートワークの増加、オンライン購入、マイグレーション、合成画像の進歩などだ。
本研究では、合成データとオープンアクセス情報を組み合わせたハイブリッド手法から生成された新しいパスポートデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:24:54 GMT)
Laypeople's Attitudes Towards Fair, Affirmative, and Discriminatory Decision-Making Algorithms [7.0] 本稿では,2つの実験の結果について述べる。
公正なアルゴリズムを好意的に見ることができ、差別的システムを非難する。
我々は、これらの区分の源を特定できる。人々は、誰(もしも)が辺境化されているかについて、様々な信念を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:25:15 GMT)
Interpretable Event Diagnosis in Water Distribution Networks [7.0] 本稿では,イベント診断のためのフレームワークを提案する。
本稿では, 故障診断アルゴリズムによって得られた結果について, コントラスト的(反実的)な説明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:36:00 GMT)
Identifying Causal Direction via Variational Bayesian Compression [6.9] このタスクで利用される重要な原理はアルゴリズムマルコフ条件であり、因果方向に応じて分解された結合分布は反因果方向よりも簡潔な符号長が得られると仮定する。
本稿では,ニューラルネットワークの変分ベイズ学習をコード長の解釈として活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:40:15 GMT)
Enhancing Code Generation via Bidirectional Comment-Level Mutual Grounding [6.9] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成において前例のない能力を示している。
最近の研究によると、開発者はLLMが生成した間違ったコードの検査と修正に苦労することが多い。
コミュニケーションにおける相互基盤理論に着想を得て,コードコメントを開発者やLLMにとってのメディアとして活用し,共通理解を確立するインタラクティブなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:20:30 GMT)
TUGS: Physics-based Compact Representation of Underwater Scenes by Tensorized Gaussian [6.8] 水中ガウススティング(TUGS)は、物体と水媒体の複雑な相互作用のモデリング課題を効果的に解決することができる。
水中用に設計された他のNeRFおよびGSベースの方法と比較して、TUGSは高速なレンダリング速度とメモリ使用量の削減で高品質な水中画像をレンダリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:09:35 GMT)
Lightweight End-to-end Text-to-speech Synthesis for low resource on-device applications [6.4] 本稿では,最小限の計算資源を必要とする高品質な音声を生成する軽量E2E-TTS(LE2E)モデルを提案する。
提案したモデルをLJSpeechデータセット上で評価し,最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:10:15 GMT)
Web-Bench: A LLM Code Benchmark Based on Web Standards and Frameworks [6.3] 我々は、50のプロジェクトを含む新しいベンチマークであるWeb-Benchを提案し、それぞれが連続的な依存関係を持つ20のタスクで構成されている。
Web 開発の基本要素である Web 標準と Web フレームワークをカバーすることを目指しています。
ベンチマークエージェント(Web-Agent)では、SOTA(Claude 3.7 Sonnet)が25.1%のPass@1しか達成せず、SWE-Benchの検証(65.4%)とFull(33.8%)のスコアよりも大幅に低い(ベター)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:06:23 GMT)
Discriminative and Consistent Representation Distillation [6.2] 識別・一貫性蒸留(DCD)
DCDは、教師と生徒の表現の分布の相違を最小限に抑えるために、一貫性の規則化とともに対照的な損失を生んでいる。
本手法では,これらの相補的目的のバランスをとるために,訓練中に適応する学習可能な温度パラメータとバイアスパラメータを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:34:03 GMT)
Msmsfnet: a multi-stream and multi-scale fusion net for edge detection [6.2] エッジ検出は、ImageNetデータセット上のバックボーンネットワークのトレーニング済み重量に大きく依存する。
我々は、エッジ検出のための新しいネットワークアーキテクチャ、マルチストリームおよびマルチスケールフュージョンネット(msmsfnet)を考案した。
すべてのモデルをスクラッチからトレーニングすることで、我々のモデルは3つの公開データセットで最先端のエッジ検出器より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:55:19 GMT)
LLMEasyQuant: Scalable Quantization for Parallel and Distributed LLM Inference [6.2] textbfLLMEasyQuantは,大規模言語モデル(LLM)のためのシステム対応量子化フレームワークである。
単一ノードマルチGPU、マルチノード、エッジハードウェア上でのLLMの効率的な低ビット推論のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 04:21:38 GMT)
Circuit Partitioning Using Large Language Models for Quantum Compilation and Simulations [6.2] 量子コンピュータはノイズの多いゲートによって制限されており、そのうちのいくつかは他のものよりもエラーを起こし、最終的な理解が難しい。
量子回路コンパイルアルゴリズムは、量子アルゴリズムを量子ハードウェアにマッピングする際のノイズの多いゲートを最小化しようとする。
大規模言語モデル(LLM)は、これを変更し、量子回路分割を改善するのに役立つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:18:48 GMT)
Towards Actionable Pedagogical Feedback: A Multi-Perspective Analysis of Mathematics Teaching and Tutoring Dialogue [6.1] 本稿では,対話行動とドメイン固有の会話動作を統合した多視点談話分析を提案する。
私たちのフレームワークは、人間の教育者からのフィードバックを提供するのに役立ちますが、AIエージェントの開発にも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 00:48:17 GMT)
Beyond Static Perception: Integrating Temporal Context into VLMs for Cloth Folding [6.1] BiFoldは、視覚的な観察から言語条件のピック・アンド・プレイス・アクションを予測するモデルである。
本稿では,その微調整と時間的コンテキストがテキストと画像領域の効果的なアライメントを可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:24:03 GMT)
Towards Brain Passage Retrieval -- An Investigation of EEG Query Representations [6.1] 情報検索システムは、ユーザーの内部情報要求を(テキスト)クエリに変換する能力に依存している。
脳信号から明示的なテキストクエリをデコードしようとする現在のアプローチでは、効果が限られている。
本稿では,中間クエリ変換を必要としない新しいフレームワークであるBPR(Brain Passage Retrieval)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:57:03 GMT)
Breast Cancer Classification in Deep Ultraviolet Fluorescence Images Using a Patch-Level Vision Transformer Framework [6.1] 深紫外蛍光顕微鏡(DUV-FSM)は、摘出組織に対する全表面画像(WSI)の迅速取得を可能にする。
本研究では,パッチレベル・ビジョン・トランスフォーマー(ViT)モデルを用いたDUV WSI分類フレームワークを提案する。
総合的な5倍のクロスバリデーションは、提案手法が従来のディープラーニング手法を著しく上回り、98.33%の分類精度を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:22:54 GMT)
Geospatial Mechanistic Interpretability of Large Language Models [6.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにまたがる前例のない機能を示している。
我々の目的は、これらの複雑なモデルが地理的情報を処理しながら生成する内部表現の理解を深めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:44:44 GMT)
Position: Restructuring of Categories and Implementation of Guidelines Essential for VLM Adoption in Healthcare [5.9] 視覚言語モデル(VLM)の開発には、明確で標準化されたレポーティングプロトコルが必要である。
従来の機械学習レポート標準と評価ガイドラインは、多相VLM研究に対応するために再構成されなければならない。
本稿では、VLM研究の分類フレームワークを提案し、対応する報告標準の概要を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:39:54 GMT)
On-Device Crack Segmentation for Edge Structural Health Monitoring [5.9] き裂のセグメンテーションは、き裂の大きさと位置の正確な識別を可能にすることで、構造的健康モニタリング(SHM)において重要な役割を果たす。
リソース制限されたマイクロコントローラ上でのクラックセグメンテーションのためのディープラーニングモデルのデプロイは、メモリ、計算能力、エネルギー資源の制限による重大な課題を示す。
本稿では,TinyMLアプリケーションに適した軽量なU-Netアーキテクチャについて検討し,3つの最適化戦略に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:17:59 GMT)
QubitLens: An Interactive Learning Tool for Quantum State Tomography [5.8] 量子状態トモグラフィーは量子コンピューティングの基本的な課題であり、測定結果から未知の量子状態の再構成を含む。
量子状態トモグラフィーをよりアクセシブルで直感的にするためのインタラクティブな可視化ツールQubitLensを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:48:47 GMT)
Resource-Dependent Complexity of Quantum Channels [5.6] 量子チャネルの複雑さを定量化する新しいフレームワークを提案する。
この凸関数のクラスは、開および閉量子系の複雑さを分析するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:05:55 GMT)
Relative Overfitting and Accept-Reject Framework [5.5] 性能上の利点と欠点のあるモデルの違いについて検討する。
その補完的な強みに基づいて、アプリケーションフレームワークであるAccept-Rejectを提案しました。
メインストリームアーキテクチャと事前学習されたメインストリームモデルに基づいた自己構築モデルを使用して、アプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:36:14 GMT)
Multi-Plane Vision Transformer for Hemorrhage Classification Using Axial and Sagittal MRI Data [5.4] 種々の向きデータを用いた出血分類のための3次元多面視覚変換器(MP-ViT)を提案する。
軸コントラストと矢状コントラストに2つの別々のトランスフォーマーエンコーダを使用し、方向をまたいだ情報の統合にクロスアテンションを使用している。
MP-ViTは曲線下(AUC)の領域を大幅に改善し、ビジョントランスフォーマー(ViT)を5.5%、CNNベースのアーキテクチャを1.8%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:43:43 GMT)
An Empirical Study: MEMS as a Static Performance Metric [5.4] 静的かつアーキテクチャに依存しないパフォーマンス指標として,メモリアクセス数,メモリアクセス数について検討する。
我々はClangベースの自動計測ツールを開発し、ソースコードを書き換えてパストレースやテキスタイルカウントロジックを挿入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:31:33 GMT)
Reducing classical communication costs in multiplexed quantum repeaters using hardware-aware quasi-local policies [5.4] 多重量子リピータチェインに対するテクスティクアシ局所ポリシーを導入する。
準局所的なポリシーでは、ノードはリピータ連鎖の状態に関する知識を増大させてきたが、必ずしも完全なグローバルな知識ではない。
我々の政策はまた、ネストされた浄化と2倍のスワップ政策を良く知られ、広く研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:08:44 GMT)
Neural timescales from a computational perspective [5.4] 神経活動は、脳領域内および全領域にわたる幅広い時間スケールで変動する。
脳の記録からどのようにタイムスケールが定義され、測定されるかは、文献によって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:25:06 GMT)
Detecting Misuse of Security APIs: A Systematic Review [5.3] セキュリティアプリケーションプログラミングインターフェース(API)は、ソフトウェアセキュリティの確保に不可欠である。
彼らの誤用は脆弱性を導入し、深刻なデータ漏洩と重大な財務損失につながる可能性がある。
本研究は,セキュリティAPIの誤用検出に関する文献を精査し,この重要な領域を包括的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:40:59 GMT)
UMoE: Unifying Attention and FFN with Shared Experts [5.3] 本稿では,アテンションモジュール内のFFN様構造を明らかにすることで,アテンション機構の新たな再構築を提案する。
提案アーキテクチャであるUMoEは,注目層を用いたMoEにより優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:21:44 GMT)
Linux Kernel Configurations at Scale: A Dataset for Performance and Evolution Analysis [5.2] いくつかのカーネルリリースにまたがるカーネル構成のコレクションであるLinuxDataを紹介します。
このデータセットは、コンパイル結果とバイナリサイズを体系的にラベル付けした24万以上のカーネル構成で構成されている。
データセットがOpenMLを介して簡単にアクセス可能になった方法を説明し、わずか数行のPythonコードを使ってどのように活用できるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:19:46 GMT)
Prompt to Polyp: Medical Text-Conditioned Image Synthesis with Diffusion Models [5.1] テキスト記述から現実的な医療画像を生成することは、医療AIにおけるデータ不足問題に対処する大きな可能性を持っている。
本稿では,医学領域におけるテキスト・画像合成の総合的研究を行い,二つのアプローチを比較した。
臨床テキストエンコーダ,変分オートエンコーダ,クロスアテンション機構を統合したMSDMという新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:59:28 GMT)
A Survey on Collaborative Mechanisms Between Large and Small Language Models [5.1] 大規模言語モデル(LLM)は強力なAI機能を提供するが、高いリソースコストとレイテンシのためにデプロイメントの課題に直面している。
小型言語モデル(SLM)は、性能の低下を犠牲にして効率性とデプロイ性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:48:42 GMT)
ICE-Pruning: An Iterative Cost-Efficient Pruning Pipeline for Deep Neural Networks [5.1] ICE-Pruningはディープニューラルネットワーク(DNN)のための反復的なプルーニングパイプラインである
微調整の全体的なコストを削減し、刈り取りに要する時間を著しく短縮する。
ICEプルーニングは、プルーニングを最大9.61倍加速させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:07:23 GMT)
Decoherence of quantum superpositions in near-extremal Reissner-Nordström black holes with quantum gravity corrections [5.1] 準極端 Reissner-Nordstr ブラックホールにおける量子重ね合わせの量子重力補正デコヒーレンスについて検討する。
以上の結果から,ホーキング放射が抑制される極限付近においても,量子重力ゆらぎは近傍の量子系のコヒーレンスに強く影響を与えることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:12:22 GMT)
Push and Pull: A Framework for Measuring Attentional Agency on Digital Platforms [5.0] 本稿では,統計的学習を用いて情報コンテンツに優先順位をつけるデジタルプラットフォーム上での注目度測定のための枠組みを提案する。
与えられたプラットフォームが、各ユーザに対して、自身の注意に情報を引き込み、他のユーザの注意に情報をプッシュする権限をどの程度与えるかを測定するための、正式なフレームワークを導入します。
我々は、オンラインの注目機関をよりよく理解し、形を変えるための一連の戦略で締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:06:39 GMT)
QUPID: Quantified Understanding for Enhanced Performance, Insights, and Decisions in Korean Search Engines [4.9] 異なるアーキテクチャで2つの異なる小言語モデル(SLM)を組み合わせることで、関連性評価において大きな言語モデル(LLM)より優れていることを示す。
我々のアプローチ - QUPID -- は、生成SLMと埋め込みSLMを統合し、高い関連性判定精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:35:09 GMT)
Convergence of Time-Averaged Mean Field Gradient Descent Dynamics for Continuous Multi-Player Zero-Sum Games [4.9] 平均場を相互作用するプレイヤーを持つゼロサムゲームに対する混合ナッシュ均衡(MNE)は、最近機械学習に大きな関心を寄せている。
平均場降下勾配ダイナミクスを用いて、K$とKgeq 2$のプレイヤーを含むゼロサムゲームのMNEを求める。
MNEを見つけるための従来の2つのスケールのアプローチとは異なり、我々のアプローチはすべてのプレイヤータイプを同じ時間スケールで扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:12:27 GMT)
KDH-MLTC: Knowledge Distillation for Healthcare Multi-Label Text Classification [4.8] 本研究は、医療用多ラベルテキスト分類(KDH-MLTC)における知識蒸留について述べる。
提案手法は,知識蒸留と逐次微調整を統合することで,従来の医療用マルチラベルテキスト分類の課題に対処する。
3つの医学文献データセットを用いて実験を行った結果、KDH-MLTCは既存の手法に比べて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 00:58:25 GMT)
Evaluating Modern Visual Anomaly Detection Approaches in Semiconductor Manufacturing: A Comparative Study [4.8] 我々は、MIICデータセットを利用して、半導体領域における視覚異常検出(VAD)のベンチマークを導入する。
本研究は,本分野における最近のVADアプローチの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:56:59 GMT)
SecReEvalBench: A Multi-turned Security Resilience Evaluation Benchmark for Large Language Models [4.8] 本稿ではSecReEvalBench, Security Resilience Evaluation Benchmarkを紹介する。
Prompt Attack Resilience Score、Prompt Attack Refusal Logic Score、ChainベースのAttack Resilience Score、ChainベースのAttack Rejection Time Scoreの4つの新しいメトリクスを定義している。
また、中立的なプロンプトと悪意のあるプロンプトの両方を組み込んだ、ベンチマーク用にカスタマイズされたデータセットも導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:09:24 GMT)
Exploring Generative AI Techniques in Government: A Case Study [4.8] カナダ国立研究評議会(NRC)は、GenAI技術の統合を日々の性能向上のために調査するパイロットイニシアチブを開始した。
本稿では,NRCにおけるパフォーマンス計測,データ管理,インサイトレポートの自動化を目的とした,インテリジェントエージェントPubbieの開発を事例として紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:51:32 GMT)
LP-DETR: Layer-wise Progressive Relations for Object Detection [4.6] LP-DETR(Layer-wise Progressive DETR)は,DTRに基づくオブジェクト検出を多スケール関係モデリングにより拡張する手法である。
本稿では,オブジェクトクエリ間の学習可能な空間関係を,関係認識型自己認識機構を通じて導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 22:15:02 GMT)
Deployment of Traditional and Hybrid Machine Learning for Critical Heat Flux Prediction in the CTF Thermal Hydraulics Code [4.5] 臨界熱流束(CHF)予測は、効率、安全性、機器の損傷防止に不可欠である。
従来の機械学習アプローチは、解釈可能性の制限、データの不足、物理原理の知識不足に悩まされてきた。
本研究では、CTFサブチャネルコード内に、純粋にデータ駆動型MLモデルと2つのハイブリッドモデル(バイアスとボウリングCHF相関を用いた)を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:14:33 GMT)
Systolic Arrays and Structured Pruning Co-design for Efficient Transformers in Edge Systems [4.5] 本研究では, 構造化プルーニングとシストリック加速度の相互関係について検討し, プルーニングブロックの大きさとシストリックアレイ寸法とを一致させた。
本稿では,アルゴリズム最適化,システムシミュレーション,ハードウェア設計を統合した新しい協調設計フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:15:01 GMT)
NCL-UoR at SemEval-2025 Task 3: Detecting Multilingual Hallucination and Related Observable Overgeneration Text Spans with Modified RefChecker and Modified SeflCheckGPT [4.5] SemEval-2025 Task 3 (Mu-SHROOM) は、様々な大規模言語モデル(LLM)によって生成されたコンテンツの幻覚を検出することに焦点を当てている。
本研究では、RefCheckerの修正とSelfCheckGPTの修正の2つの方法を紹介する。
実験の結果,様々な言語における幻覚の検出において,テストデータセット上で高い評価を達成し,アプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:24:25 GMT)
Dynamical Label Augmentation and Calibration for Noisy Electronic Health Records [4.4] 動的 textbfCalibration and Augmentation for textbfTime series Noisy textbfLabel textbfLearning (ACTLL) を用いたtextbfAttention-based Learning Frameworkを提案する。
我々のモデルACTLLは、特に高騒音下で最先端の性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:06:16 GMT)
ViSA-Flow: Accelerating Robot Skill Learning via Large-Scale Video Semantic Action Flow [4.3] 教師なし大規模ビデオデータから事前ラベル付き表現を学習するフレームワークであるViSA-Flowを提案する。
まず、大規模人-物間相互作用ビデオデータから、生成訓練された意味行動の流れを自動的に抽出する。
第2に、この前者は、同じセマンティック抽象化パイプラインで処理された小さなロボットのデモセットを微調整することで、ターゲットロボットに効率的に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:37:00 GMT)
Online Learning-based Adaptive Beam Switching for 6G Networks: Enhancing Efficiency and Resilience [4.2] 6Gネットワークにおけるアダプティブビームスイッチングは、高周波数、モビリティ、ブロックによって困難である。
状態表現が強化された深層強化学習(DRL)を用いたオンライン学習フレームワークを提案する。
本手法は従来の手法に比べてSNR,スループット,精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:59:05 GMT)
Learning Dynamics in Continual Pre-Training for Large Language Models [4.2] CPT(Continuous Pre-Training)は、特定の下流タスクに強力な基礎モデルを適用する一般的な方法となっている。
私たちは、各トレーニングステップにおいて、一般的なドメインパフォーマンスとダウンストリームドメインパフォーマンスがどのように進化するかに注目し、検証損失によってドメインパフォーマンスを測定します。
我々の定式化は、損失ポテンシャル、ピーク学習率、トレーニングステップ、リプレイ率など、CPTにおけるいくつかの重要な要因を包括的に理解している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:47:32 GMT)
Uncertainty Profiles for LLMs: Uncertainty Source Decomposition and Adaptive Model-Metric Selection [4.2] 大型言語モデル(LLM)は、幻覚として知られる事実的に誤った出力を生成することが多い。
本研究では,不確実性を4つの異なるソースに分解するための系統的枠組みを提案する。
本稿では,その不確実性特性と与えられたタスクのアライメントやばらつきによって導かれるタスク固有距離/モデル選択法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:55:22 GMT)
LAMM-ViT: AI Face Detection via Layer-Aware Modulation of Region-Guided Attention [4.1] 本稿では,顔偽造検出のための視覚変換器であるLayer-Aware Mask Modulation Vision Transformer (LAMM-ViT)を紹介する。
LAMM-ViTはリージョンガイド型マルチヘッドアテンション(RG-MHA)とレイヤ対応マスク変調(LAMM)を各レイヤに統合する。
クロスモデル一般化テストでは、LAMM-ViT は優れた性能を示し、平均 ACC は94.09%、平均 AP は98.62% である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:42:19 GMT)
Benchmarking Ethical and Safety Risks of Healthcare LLMs in China-Toward Systemic Governance under Healthy China 2030 [4.0] 大規模言語モデル(LLM)は、中国のヘルス・チャイナ2030イニシアチブの下で医療を変革する。
医学的文脈における11の倫理と9つの安全次元をカバーする新しい12,000項目のQ&Aベンチマークを提案する。
このデータセットを用いて,現在の中国の医療用LLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:28:05 GMT)
Asynchronous Multi-Object Tracking with an Event Camera [4.0] 本稿では,AEMOT(Asynchronous Event Multi-Object Tracking)アルゴリズムを提案する。
AEMOTを新しいBee Swarmデータセットで評価し、多数の小さなミツバチを精度とリコール性能で追跡し、代替のイベントベース検出と追跡アルゴリズムを37%以上上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:53:08 GMT)
Timescales and necessary conditions for hydrodynamization in one-dimensional Bose gases [4.0] 数種類の高エネルギークエンチの変種の後すぐに1次元ボース気体の量子進化を研究する。
水素化ダイナミゼーションのエポック自体が2つの独立した時間スケールによって特徴づけられることを示す。
我々の発見には普遍的な性格があり、これは突然の高エネルギークエンチの後、相互作用する多体量子系の短時間の挙動に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:08:07 GMT)
XGrammar: Flexible and Efficient Structured Generation Engine for Large Language Models [3.9] 文脈自由文法は制約付き復号化による構造化生成を可能にするフレキシブルなアプローチである。
XGrammarは、大規模言語モデルのための柔軟で効率的な構造生成エンジンである。
XGrammarは、既存のソリューションで最大100倍のスピードアップを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:20:08 GMT)
Skeletonization of neuronal processes using Discrete Morse techniques from computational topology [3.9] 脊椎動物脳におけるメソスケール神経回路のマッピング手法を提案する。
ラベル付き軸索の断片を骨格化し、体積長の密度を推定することで、基底ニューロンとよりうまく結びついている。
この手法は、非局所接続情報を考慮し、ノイズロバスト性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:59:36 GMT)
An Adaptive Re-evaluation Method for Evolution Strategy under Additive Noise [3.9] 本稿では,加法的なガウスホワイトノイズによる関数値の最適再評価数を適応的に選択する手法を提案する。
実験では,CMA-ESのノイズハンドリング手法を人工的なテスト関数の集合上で実験的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:26:47 GMT)
LLMs to Support K-12 Teachers in Culturally Relevant Pedagogy: An AI Literacy Example [3.9] 文化的関連ペダゴギー(CRP)はK-12教育において不可欠であるが、教師は時間、訓練、資源のギャップのために実践的にCRPを実装するのに苦労している。
本研究では,CulturAIEdを導入することで,Large Language Models(LLM)がこれらの障壁にどのように対処できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:35:59 GMT)
Mobile Jamming Mitigation in 5G Networks: A MUSIC-Based Adaptive Beamforming Approach [3.9] モバイル・ジャマーは5Gネットワーク、特に軍事通信において重大な脅威となる。
本稿では,MUSIC(Multiple Signal Classification)と統合したインテリジェント・アンチ・ジャミング・フレームワークを提案する。
我々のハイブリッドアプローチは、9.58dB、最大99.8%のDoA推定精度でSNR(Signal-to-Noise Ratio)の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:31:31 GMT)
Safety and optimality in learning-based control at low computational cost [3.8] 組込みデバイスのための軽量な安全な学習アルゴリズムであるCoLSafeを提案する。
安全性と最適性の両方を保証し、7自由度ロボットアーム上でアルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:50:47 GMT)
Emergent Misalignment: Narrow finetuning can produce broadly misaligned LLMs [3.8] 安全でないコードを書き込むという狭いタスクのトレーニングは、広範囲のミスアライメントを引き起こすことを示す。
特に、すべての微調整されたモデルは一貫性のない振る舞いを示し、時には整列する。
トリガが存在する場合にのみ、トリガが不一致となると、セキュアでないコードを書くように微調整されたモデルがあることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:51:03 GMT)
OnPrem.LLM: A Privacy-Conscious Document Intelligence Toolkit [3.8] OnPrem.LLMは,大規模言語モデル(LLM)をオフラインあるいは制限された環境において,機密性の高い非公開データに適用するためのPythonベースのツールキットである。
このシステムは、プライバシを保存するユースケース用に設計されており、ドキュメント処理とストレージ、検索強化生成(RAG)、情報抽出、要約、分類、最小限の設定によるプロンプト/出力処理のためのパイプラインを構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:36:27 GMT)
Quantum thermodynamics and semi-definite optimization [3.7] 量子熱力学において、系はハミルトニアンによって記述され、システムの最小エネルギーを決定することが目的である。
最適化理論では、半定値プログラム(SDP)は正半定値作用素の錐上で最適化された線形目的関数を含む。
量子熱力学に動機づけられたJaynesの考え方を採用することで、上記の熱力学問題における自由エネルギーの最小化は、エネルギーの代わりにエレガントな解をもたらすことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:33:50 GMT)
FedIFL: A federated cross-domain diagnostic framework for motor-driven systems with inconsistent fault modes [3.7] 本稿では,フェデレート不変特徴学習(Federated Invariant Features Learning, FedIFL)と呼ばれるクロスドメイン診断フレームワークを提案する。
実世界のMDS実験は, 整合性障害モードを伴う相互ドメイン診断におけるFedIFLの有効性と優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:00:49 GMT)
LECTOR: Summarizing E-book Reading Content for Personalized Student Support [3.7] 本研究は,読み出し活動データと容易に統合可能なフォーマットで,読み出しコンテンツから情報を要約するモデルであるLECTORを提案する。
最初の実験では,LECTORを自然言語処理(NLP)モデルと比較し,2,255の講演スライドからキー情報を抽出した。
第2実験では,LECTORが抽出した読書嗜好と従来の読書行動データを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:40:55 GMT)
Predicting Music Track Popularity by Convolutional Neural Networks on Spotify Features and Spectrogram of Audio Waveform [3.6] 本研究では,音楽トラックの人気を予測するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とSpotifyデータ分析を用いた先駆的手法を提案する。
このアプローチでは、オーディオ波形、メタデータ、ユーザエンゲージメントメトリクスのスペクトログラムに基づく音響特性など、Spotifyの幅広い機能を活用しています。
様々なジャンルや人口動態を網羅した大規模なデータセットを用いて、我々のCNNベースのモデルは、楽曲の人気を予測できる印象的な効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:03:17 GMT)
Integrating Expert Knowledge into Logical Programs via LLMs [3.6] ExKLoPは、大規模言語モデルが専門家の知識を論理的推論システムに統合する方法を評価するために設計されたフレームワークである。
この能力は特にエンジニアリングにおいて有用であり、製造業者が推奨する運用範囲などの専門家の知識を、自動化された監視システムに直接組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:43:52 GMT)
Efficiently Computable Limits on EPR Pair Generation in Quantum Broadcast Channels [3.6] 本研究では,一般的な因果的構成条件下での3つの観測者間のEPRペアの生成について検討する。
このセットアップの最も一般的な量子符号は、三分割量子チャネルの形をとる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 04:15:21 GMT)
Fused3S: Fast Sparse Attention on Tensor Cores [3.6] 本稿では,テンソルコア利用を最大化し,データ移動を最小化する最初の融合3SアルゴリズムであるFused3Sを紹介する。
実世界のグラフデータセット全体にわたって、Fused3S $1.6-16.3times$と1.5-14times$H100とA30 GPUの最先端のスピードアップ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 22:09:05 GMT)
Thoughts on Objectives of Sparse and Hierarchical Masked Image Model [3.6] SparKモデルは自己教師付き学習モデルにおいて優れた性能で提案されている。
本稿では、このSparKモデルのための新しいマスクパターンを提案し、メッシュマスク付きSparKモデルとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:40:46 GMT)
Self-Adaptive Gamma Context-Aware SSM-based Model for Metal Defect Detection [3.6] 金属欠陥検出は工業品質保証に重要である。
既存の方法は、グレースケールのバリエーションと複雑な欠陥状態に苦しむ。
本稿では,自己適応型ガンマコンテキスト認識SSMモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:40:09 GMT)
HREB-CRF: Hierarchical Reduced-bias EMA for Chinese Named Entity Recognition [3.6] 本稿では,HREB-CRFフレームワークを提案する。
提案手法は単語境界を増幅し,局所的および大域的階層的注意の指数的固定バイアス重み付き平均値を用いて長文勾配をプールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:24:06 GMT)
TACOS: Temporally-aligned Audio CaptiOnS for Language-Audio Pretraining [3.6] 音声録音におけるテキスト記述と時間領域の整合を学習するフレームワイドコントラスト学習手法を提案する。
我々のモデルは,AudioSet Strongベンチマークで評価した場合,グローバルキャプションでのみ訓練されたモデルと比較して,時間的テキスト・オーディオアライメント能力が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:30:39 GMT)
Quantum synchronization in one-dimensional topological systems [3.5] 量子系におけるシンクロナイゼーションは、中心サイトへの散逸を適用して誘導することができる。
トポロジカルエッジ状態に由来する2種類の同期は、境界点間の対角線外あるいは対角線の相関によって特徴づけられる。
注目すべきは、同期振動は熱力学的限界において安定した振幅と周波数を維持することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:05:28 GMT)
Evidence that the Quantum Approximate Optimization Algorithm Optimizes the Sherrington-Kirkpatrick Model Efficiently in the Average Case [3.5] Sherrington-Kirkpatrick(SK)モデルは、混乱したシステムを理解するための基盤となるフレームワークである。
量子近似最適化アルゴリズム (Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA) は、量子最適化アルゴリズムであり、その性能は深さ$p$で単調に向上する。
無限大の極限においてSKモデルに適用されたQAOAを解析し、回路深さ$mathcalO(n/epsilon1.13)$の最適エネルギーに対して1-epsilon$の近似が得られるという数値的な証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:00:01 GMT)
How Do Companies Manage the Environmental Sustainability of AI? An Interview Study About Green AI Efforts and Regulations [3.5] 我々は,グリーンAIの認識と産業実践者の管理について検討することを目的としている。
AIベースのソフトウェアを採用した10の異なる組織の参加者と11回のインタビューを行った。
その結果,11人中9人がAI導入時に事業効率を優先し,環境の持続可能性も最小限に抑えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:03:55 GMT)
A super-resolution reconstruction method for lightweight building images based on an expanding feature modulation network [3.4] 本研究では,Dilated Contextual Feature Modulation Network (DCFMN) を用いた画像超解像の軽量化手法を提案する。
DCFMNは、拡張分離可能な変調ユニットと局所特徴拡張モジュールを統合する。
このアプローチは、長距離依存関係のモデリングにおいて、既存の軽量超解像ネットワークの制限を効果的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:15:11 GMT)
Pseudo-Goldstone Modes at Finite Temperature [3.4] ゴールドストーンの定理と擬ゴールドストーンモードへの拡張は、物理学の様々な領域に深く影響している。
PGモードは、量子と熱のゆらぎによって持ち上げられた偶然の退化から生じる。
この研究は、PGモードを有限温度で研究するための一般的な枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:00:20 GMT)
Topology-Guided Knowledge Distillation for Efficient Point Cloud Processing [3.4] 本研究は,高能力教師から軽量学生モデルへ知識を伝達する新しい蒸留フレームワークを導入する。
提案手法は,学生モデルの学習過程を選択的に導きながら,点雲の基底となる幾何学的構造を捉える。
本手法は,LiDARデータのみに基づいて訓練された知識蒸留技術における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 22:15:54 GMT)
The Human-Data-Model Interaction Canvas for Visual Analytics [3.4] このポジションは16のVisual Analytics(VA)プロセスモデルとフレームワークを評価し、反映している。
9つの高いレベルの観測を行い、VAの新たな見方を動機付けている。
このコントリビューションはHDMI Canvasであり、既存のVAプロセスモデルとフレームワークの強みを補完する視点である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:15:31 GMT)
Orchestrating Multi-Zone Shuttling in Trapped-Ion Quantum Computers [3.3] トラップイオン量子コンピュータは、長いコヒーレンス時間と高忠実度ゲート操作を備えた高品質な量子ビットを提供する。
量子電荷結合デバイス(QCCD)アーキテクチャは、異なるゾーン間でイオンを移動させる能力を活用することにより、スケーラブルな青写真を提供する。
本稿では,グリッド型メモリゾーンの外に位置する複数の処理ゾーンを持つQCCDアーキテクチャのコンパイル戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:00:01 GMT)
Robust Kidney Abnormality Segmentation: A Validation Study of an AI-Based Framework [3.2] 腎臓の容積は腎疾患にとって重要なバイオマーカーとなる可能性がある。
現在、臨床実践はしばしば、腎臓の大きさと異常を評価するために主観的な視覚的評価に頼っている。
本研究の目的は、頑健で徹底的に検証された腎臓異常分節アルゴリズムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:53:19 GMT)
Mode Mismatch Mitigation in Gaussian-Modulated CV-QKD [3.1] パルス整形における技術的制限はCV-QKDシステムにおけるモードミスマッチにつながる。
機械学習手法を用いて送信機のパルス形状を最適化し、モードミスマッチを効果的に最小化し、大幅な性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:35:01 GMT)
Link to the Past: Temporal Propagation for Fast 3D Human Reconstruction from Monocular Video [3.1] 本稿では,人間の外観の時間的コヒーレンシーを利用して冗長な計算を行う新しい方法であるTemPoFast3Dを提案する。
我々のアプローチは「プラグアンドプレイ」ソリューションであり、連続的なビデオストリームを処理するためにピクセル配列の再構成ネットワークを変換します。
大規模な実験では、TemPoFast3Dが標準メトリクス全体にわたって最先端のメソッドと一致しているか、あるいは超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:16:19 GMT)
S-GRPO: Early Exit via Reinforcement Learning in Reasoning Models [3.0] 本稿では,シリアル・グループ・デカイイング・リワード政策最適化を提案する。
これはモデルに推論ステップの十分性を決定する能力を与え、その後CoT生成の早期終了を誘発する。
直列群における正解に対しては、位置に応じて減衰する報酬を割り当て、後者に対して低い報酬を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:50:44 GMT)
A Black-box Testing Framework for Oracle Quantum Programs [2.9] Oracleの量子プログラムは、量子コンピューティングと古典コンピューティングの間に重要な橋渡しとなる。
本稿では,一般的なオラクル量子プログラムのためのブラックボックステストフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:31:55 GMT)
Assessing the Latency of Network Layer Security in 5G Networks [2.7] 5Gの強化されたセキュリティは、主にオプションのセキュリティコントロールを通じて実現され、ネットワーク性能にさらなるオーバーヘッドを課している。
N3およびサービスベースのインターフェースにIPsecを適用する際の遅延オーバーヘッドを測定し、ユーザとコントロールプレーンデータを保護します。
以上の結果から,IPsecは遅延の影響を最小限に抑え,リアルタイムクリティカルシナリオの確保に最重要候補であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:14:32 GMT)
SEReDeEP: Hallucination Detection in Retrieval-Augmented Models via Semantic Entropy and Context-Parameter Fusion [2.7] 実証的研究は、外的文脈情報と内的パラメトリック知識との間の不均衡が幻覚発生の主要な要因であることを示した。
最近提案されたReDeEPフレームワークは、これら2つのメカニズムを分離している。
本稿では, 線形プローブを用いた意味エントロピーによる計算処理を効率化するSEReDeEPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:10:46 GMT)
Emerging ML-AI Techniques for Analog and RF EDA [2.7] アナログ回路とRF回路のEDAへの機械学習の統合について調査する。
回路タスクについて、最先端の学習と最適化技術についてレビューする。
調査では、自動化を強化し、設計品質を改善し、市場投入までの時間を短縮するMLの能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 22:06:33 GMT)
Quantum Process Tomography with Digital Twins of Error Matrices [2.6] マルチキュービットシステムのための拡張量子プロセストモグラフィー(QPT)を提案する。
同一プロセス行列のディジタル双対に誤差行列を統合することにより,SPAM誤り学習の統計的洗練を可能にする。
提案手法は,量子ゲートの忠実度を評価し,所定のハードウェア上でQPTを向上させるための実用的かつ正確な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:34:41 GMT)
DELPHYNE: A Pre-Trained Model for General and Financial Time Series [2.6] 時系列データは、パターンの検出、市場の振る舞いの理解、過去のデータに基づく情報的意思決定を支援する金融アプリケーションにおいて有用である。
言語モデリングの最近の進歩は、膨大なデータセットのコレクションに基づいてトレーニングされ、金融分野にまたがる多様なタスクに適用される、時系列事前訓練モデルの台頭につながっている。
しかし、既存の時系列事前訓練モデルでは、ゼロショットと微調整の両方で単純な財務ベンチマークよりもパフォーマンスが向上していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:53:29 GMT)
A Turing Test for ''Localness'': Conceptualizing, Defining, and Recognizing Localness in People and Machines [2.5] 地域性(Localness)は、知識、参加、コミュニティ認識によって形成された社会的・関係的なアイデンティティである。
本研究では,人間エージェントと人工エージェントの両方の局所性を概念化し,評価する方法を検討する。
我々の研究は、意味のある地域エンゲージメントを促進する位置情報ベースのサービスの設計を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:10:41 GMT)
Identifying Drivers of Predictive Aleatoric Uncertainty [2.5] 本稿では,予測的アレタリック不確実性を説明するための簡単なアプローチを提案する。
ガウス出力分布にニューラルネットワークを適用することにより,回帰の不確かさを予測分散として推定する。
このアプローチは、複雑な公表されたアプローチよりも確実に不確実性の影響を説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:25:36 GMT)
Re$^2$: A Consistency-ensured Dataset for Full-stage Peer Review and Multi-turn Rebuttal Discussions [2.5] 一貫性に保証された最大のピアレビューと、Re2というリビューデータセットを紹介します。
このデータセットは、最初の投稿19,926件、レビューコメント70,668件、OpenReviewに関する24のカンファレンスと21のワークショップからの53,818件からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:02:52 GMT)
How well do LLMs reason over tabular data, really? [2.5] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に優れるが、表形式のデータよりもその推論能力についてはあまり知られていない。
LLM-as-a-judge法により,より信頼性の高い評価結果が得られることを示す。
次に、実際には3つの共通の特徴、欠落値、重複エンティティ、構造変化を反映した表形式の入力を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:35:28 GMT)
Boosting Global-Local Feature Matching via Anomaly Synthesis for Multi-Class Point Cloud Anomaly Detection [2.4] GLFMと呼ばれるマルチクラスクラウド異常検出手法を提案する。
GLFMは以下の3つのステージに構成されている。 Stage-Iは、豊富な異常データを生成するために点雲を拡張する異常パイプラインを提案する。
Stage-IIは、すべてのトレーニングデータのグローバルな特徴分布とローカルな特徴分布に基づいて、グローバルおよびローカルなメモリバンクを確立する。
Stage-IIIは、グローバルおよびローカルメモリバンクからの特徴的距離を利用したテストデータの異常検出を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:19:25 GMT)
Deep learning-based interactive segmentation in remote sensing [2.3] 本研究の目的は,クリックベースインタラクティブセグメンテーションとリモートセンシング画像解析のギャップを埋めることである。
我々は,2つの高解像度空中画像データセットに対して,最先端の対話的セグメンテーション手法の5つの性能評価を行った。
これらの知見に基づいて、リモートセンシングデータの対話的セグメンテーションのためのSegMapという専用オンラインツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:08:15 GMT)
Sharp Gaussian approximations for Decentralized Federated Learning [2.3] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、プライバシに敏感なコラボレーティブ環境において、重要な最適化手法としてローカルSGDが登場し、注目を集めている。
局所的なSGDに対する2つの一般化されたガウス近似結果を示し、その意味を探求する。
タイムユニフォーム近似は、対向攻撃を検出するブートストラップベースのテストをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:40:13 GMT)
A Frugal Model for Accurate Early Student Failure Prediction [2.3] 本稿では,データ追加を選択的に組み込んだハイブリッドモデルを提案する。
実験では、追加データの体系的な使用と比較して、データ消費の27%が顕著に減少している。
FEPは平均精度が7.3%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:57:13 GMT)
InFL-UX: A Toolkit for Web-Based Interactive Federated Learning [2.2] InFL-UXはブラウザベースのフェデレートラーニング(FL)ツールキットで、機械学習(ML)ワークフローにユーザコントリビューションをシームレスに統合するように設計されている。
ユーザビリティと分散モデルトレーニングを優先することにより、InFL-UXは、FLとInteractive Machine Learning(IML)のギャップを埋め、非技術者ユーザがML分類タスクに積極的に参加できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:32:40 GMT)
INTELLECT-2: A Reasoning Model Trained Through Globally Decentralized Reinforcement Learning [2.2] INTELLECT-2は、32億のパラメータ言語モデルによるRLトレーニングで、世界初のグローバル分散強化学習(RL)である。
このユニークなインフラストラクチャでトレーニングを実行可能にするために、私たちは、さまざまなコンポーネントをスクラッチから構築しました。
私たちは、すべてのコードとデータとともにINTELLECT-2をオープンソースとして公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:24:33 GMT)
Stochastic Variational Propagation: Local, Scalable and Efficient Alternative to Backpropagation [2.2] バックプロパゲーション(BP)はディープラーニングの基盤であるが、グローバルな勾配同期に依存しているためスケーラビリティが制限される。
本稿では、階層的変分推論としてトレーニングを再構成するスケーラブルな代替手段である変分伝搬(SVP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:27:14 GMT)
Cache-Efficient Posterior Sampling for Reinforcement Learning with LLM-Derived Priors Across Discrete and Continuous Domains [2.2] 強化学習(RL)の先行する言語モデル(LLM)には大きな利点があるが、かなりの計算コストが伴う。
本稿では,LCMをベースとした後方サンプリングのためのキャッシュ効率向上フレームワークを提案し,性能を向上しつつ,これらのコストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:53:24 GMT)
Valida ISA Spec, version 1.0: A zk-Optimized Instruction Set Architecture [2.1] Valida命令セットアーキテクチャはzkVMの実装のために設計されており、高速で効率的な実行証明のために最適化されている。
この仕様は、Valida用のzkVMとコンパイラツールチェーンの実装をガイドすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:03:02 GMT)
Causality-enhanced Decision-Making for Autonomous Mobile Robots in Dynamic Environments [2.0] 本稿では,電池使用量や人体障害を予測するための因果判定フレームワークを提案する。
また,文脈に敏感な人間とロボットの空間的相互作用をモデル化するために,ガゼボをベースとした新しいシミュレータを開発した。
我々の研究は、自律ロボットが人間と共有する動的環境において、因果推論によってより効率的かつ安全に操作できることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:35:07 GMT)
IKrNet: A Neural Network for Detecting Specific Drug-Induced Patterns in Electrocardiograms Amidst Physiological Variability [2.0] 本研究は、特定の生理的条件下での心電図における薬物特異的パターンを識別する新しいニューラルネットワークモデルであるIKrNetを紹介する。
IKrNetのアーキテクチャは、空間的特徴を捉えるために、様々な受容野サイズを持つ畳み込みバックボーンを使用することによって、空間的および時間的ダイナミクスを取り入れている。
IKrNetは、様々な生理的条件下での最先端モデルの精度と安定性に優れており、その臨床的生存性を裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:14:47 GMT)
UAV-CodeAgents: Scalable UAV Mission Planning via Multi-Agent ReAct and Vision-Language Reasoning [2.0] 自律型UAVミッション生成のためのスケーラブルなマルチエージェントフレームワークであるUAV-CodeAgentsを提案する。
コアコンポーネントは、空の地図上のセマンティックターゲットの正確な位置決めを可能にする、視覚的に座屈したピクセルポインティング機構である。
より低い復号温度(0.5)は、平均ミッション作成時間96.96秒、成功率93%で、高い計画信頼性と実行時間の短縮をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:23:51 GMT)
Veri-Car: Towards Open-world Vehicle Information Retrieval [2.0] 本稿では,この課題を支援するための情報検索統合手法であるVeri-Carを提案する。
教師付き学習技術を利用して、車のメイク、タイプ、モデル、年、色、ナンバープレートを正確に識別する。
このアプローチはまた、新しい車モデルやバリエーションが頻繁に現れるような、オープンワールドの問題を扱うという課題にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:05:35 GMT)
Chronocept: Instilling a Sense of Time in Machines [2.0] クロノセプションは、時間とともに連続的な確率分布として時間的妥当性をモデル化する最初のベンチマークである。
出現、崩壊、ピーク関連性の微妙なパターンを捉えている。
私たちのベースラインは、位置、スケール、歪といった曲線パラメータを予測し、解釈可能で一般化可能な学習を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:07:32 GMT)
The Pitfalls of Benchmarking in Algorithm Selection: What We Are Getting Wrong [2.0] 本稿では,コミュニティで頻繁に発生する方法論的問題に注目し,アルゴリズムの選択手法を評価する際に対処すべき課題について述べる。
非形式的特徴やメタモデルは高い精度を達成できることを示すが、十分に設計された評価フレームワークではそうはならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:57:45 GMT)
Bridging Large Language Models and Single-Cell Transcriptomics in Dissecting Selective Motor Neuron Vulnerability [2.0] NCBI遺伝子データベースから,遺伝子特異的なテキストアノテーションを用いて生物学的に文脈化された細胞埋め込みを生成する。
単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データセットの各細胞について、遺伝子発現レベルで遺伝子をランク付けし、NCBI遺伝子記述を検索し、これらの記述をベクトル埋め込み表現に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:39:33 GMT)
Non-Hermitian sensing from the perspective of post-selected measurements [1.9] 我々は,非エルミート量子センシングとポストセレクト計測の基本的な関係を確立する。
我々は,非エルミートセンサがすべての情報を利用する場合,エルミートセンサよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:05:39 GMT)
Ryu-Takayanagi Formula for Multi-Boundary Black Holes from 2D Large-$\textbf{$c$}$ CFT Ensemble [1.9] 本稿では,AdS$_3$/CFT$$における複数の絡み合ったCFTを含む量子状態のクラスについて検討する。
遠絡エントロピーのRyu-Takayanagi(RT)式は境界CFTデータのみを用いて導出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:38:41 GMT)
The next gap in the subrank of 3-tensors [1.8] 我々は、任意の零でない3つのテンソルのランクとスライスランクが離散的であることを示す(いくつかのレジームにおいて)。
次のギャップを正確に決定し、任意の 0 でない 3 個のテンソルのランクとスライスランクが離散的であることを示す(いくつかのレギュレーションにおいて)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:13:15 GMT)
Multiqubit coherence of mixed states near event horizon [1.8] シュワルツシルト時空ではフェルミオン場はより強い多重ビットの絡み合いを示し、ボゾン場はより強い多重ビットのコヒーレンスを示す。
我々の研究は、シュワルツシルトの時空が状態、統計、相関関係の間の量子資源のトレードオフをいかに再認識するかを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:08:45 GMT)
Generalized Quantum Repeater Graph States [1.8] 単一ビットを分散する際の損失耐性を確保するための新しい手法を提案する。
私たちの新しいスキームは、以前の仕事を非常に柔軟で大幅に上回っていることを実証します。
これらの発見は、損失耐性量子ネットワークのスケーラビリティと信頼性に関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:10:37 GMT)
Dynamical Low-Rank Compression of Neural Networks with Robustness under Adversarial Attacks [1.7] 本稿では,各層における低ランクコアの条件数を制御する新しいスペクトル正規化器によって強化された低ランクトレーニング手法を提案する。
提案手法は, クリーンな精度を犠牲にすることなく, 対向摂動に対する圧縮モデルの感度を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:46:29 GMT)
The Beginner's Textbook for Fully Homomorphic Encryption [1.7] FHE(Fully Homomorphic Encryption)は、暗号化データ上で直接計算を行うことができる暗号方式である。
すべての計算が暗号化されたデータ上で実行されると、結果を明らかにするために復号化することができる。
FHEは機密ブロックチェーンサービスに適用可能で、スマートコントラクトの機密データが暗号化され、機密保持されることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:20:32 GMT)
Efficient and Reproducible Biomedical Question Answering using Retrieval Augmented Generation [1.6] 本研究では, バイオメディカルQAのための検索補助生成システム (RAG) を体系的に検討した。
我々はまず,BM25,BioBERT,MedCPT,ハイブリッドアプローチなど,最先端の検索手法を評価する。
最終的なRAGシステムを24M PubMedコーパス上に展開し、レトリバーが全体のパフォーマンスに与える影響を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:51:47 GMT)
Dynamical codes for hardware with noisy readouts [1.6] 動的安定化符号は、大規模量子計算への実用的な経路を提供するかもしれない。
我々は,様々な雑音バイアスの限界において,動的に凝縮された色符号の測定スケジュールをいかに最適化するかを問う。
性能の違いは、主にキュービットの数ではなく、必要な測定ラウンドの数による。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:24:50 GMT)
AI in Money Matters [1.6] 2022年11月、ヨーロッパと世界は新たな大きな言語モデルであるChatGPTの誕生によって混乱した。
それ以来、学術的およびポピュリスト的な議論はLinkedInやXなど、さまざまな公共分野において行われている。
専門分野、特に金融や法律などの規制産業における実際の俳優の視点は、ほとんど失われている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:43:51 GMT)
Langevin Diffusion Approximation to Same Marginal Schrödinger Bridge [1.6] 我々はランゲヴィン拡散を用いた同じ縁のSchr"odinger橋に新しい近似を導入する。
我々の拡散近似を利用して、適切な仮定の下では、両者の差は、境界ログ密度の勾配の1倍の$varepsilon$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:19:45 GMT)
Adaptive Learning-based Surrogate Method for Stochastic Programs with Implicitly Decision-dependent Uncertainty [1.5] 暗黙的に決定に依存した確率変数が非パラメトリック回帰モデルに従属するプログラミング問題のクラスを考える。
本研究では,シミュレーションスキームと統計的推定を統合した適応学習に基づく代理法を開発し,推定に基づく代理関数を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:35:06 GMT)
Detecting the Root Cause Code Lines in Bug-Fixing Commits by Heterogeneous Graph Learning [1.5] 自動欠陥予測ツールは、ソフトウェアプロジェクト内の欠陥に起因するソフトウェア変更を積極的に識別することができる。
異質で複雑なソフトウェアプロジェクトにおける既存の作業は、異質なコミット構造に苦労したり、コード変更におけるクロスライン依存関係を無視したりといった課題に直面し続けている。
本稿では,バグフィックスグラフ構築コンポーネント,コードセマンティックアグリゲーションコンポーネント,クロスラインセマンティック保持コンポーネントの3つの主要コンポーネントからなるRC_Detectorというアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:29:10 GMT)
ConTextual: Improving Clinical Text Summarization in LLMs with Context-preserving Token Filtering and Knowledge Graphs [1.5] ConTextualは、Context-Preserving Token FilteringメソッドとDomain-Specific Knowledge Graphを統合する新しいフレームワークである。
文脈固有の重要なトークンを保存し、構造化された知識でそれらを豊かにすることで、ConTextualは言語的コヒーレンスと臨床的忠実さの両方を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:57:14 GMT)
PRISM: Complete Online Decentralized Multi-Agent Pathfinding with Rapid Information Sharing using Motion Constraints [1.5] PRISMはマルチタスクマルチエージェントパスフィンディング問題に対処するために設計された分散アルゴリズムである。
情報パケットを使って動き制約情報を交換する、迅速な通信戦略を採用している。
PRISMはCBSの3.4倍のエージェントをサポートし、TPTSの2.5倍のタスクを処理している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:48:32 GMT)
LiteLMGuard: Seamless and Lightweight On-Device Prompt Filtering for Safeguarding Small Language Models against Quantization-induced Risks and Vulnerabilities [1.5] LiteLMGuard (LLMG) は、量子化されたSLMのリアルタイムかつ迅速な防御を提供する。
LLMGは、深層学習(DL)に基づく即時応答可能性分類タスクとしてプロンプトフィルタリングを形式化する。
LLMGは、ダイレクトインストラクションとジェイルブレイク攻撃戦略を含む有害なプロンプトの87%以上を防御している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:32:53 GMT)
"You Cannot Sound Like GPT": Signs of language discrimination and resistance in computer science publishing [1.5] 我々は、ピアレビュアーが明確さをいかに批判するかを検討する。
我々は、英語があまり話されていない国の機関に関係のある著者に対して、顕著な偏見を見出している。
2022年後半のChatGPT導入以降、このバイアスの表現が変化したのはわずかです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:58:41 GMT)
Suppressing Measurement Noise in Logical Qubits Through Measurement Scheduling [1.4] 単発測定におけるノイズは論理的読み出し精度を制限し、量子計算において重要なボトルネックを形成する。
本稿では,論理的読み出し誤りを抑制する動的測度スケジューリングプロトコルを提案し,誤り発生キュービットから安定ノードへの計測タスクを適応的に再分配する。
数値シミュレーションにより,3～11の符号距離で論理誤差率を最大34%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:54:40 GMT)
Security through the Eyes of AI: How Visualization is Shaping Malware Detection [1.4] マルウェアの検出と分類に応用された既存の可視化に基づくアプローチを評価する。
このフレームワーク内では、マルウェア検出パイプラインの重要な段階にわたる最先端のアプローチを分析する。
我々は、可視化ベースのアプローチにおける主な課題を明らかにし、この重要な分野における進歩と将来的な方向性についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:53:56 GMT)
Explosive growth of bistability in a cavity magnonic system [1.4] 磁気非線形性を考慮したキャビティマグノニクス系における不安定性の爆発的成長について検討した。
我々の研究は、非線形空洞マグノニクス系の隠れ側で光を遮蔽し、空洞スピントロニクスデバイスに潜在的な応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:27:44 GMT)
LLM-Text Watermarking based on Lagrange Interpolation [1.4] 本研究では,ラグランジュ逆数に基づく LLM 生成テキストの透かし方式を提案する。
中心となる考え方は、一直線上の点$(x, f(x))$の連続列を埋め込むことである。
抽出中、アルゴリズムは元の点と多くの突発的な点を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:37:26 GMT)
Feature Visualization in 3D Convolutional Neural Networks [1.3] 本稿では, 3次元畳み込みカーネルのテクスチャや動きの好みを乱す新しい可視化手法を提案する。
いくつかの事前訓練されたモデルの様々な深さでカーネルを視覚化するアプローチを適用すると、その結果の可視化(特にモーションキャプチャー)が、3Dカーネルによって符号化された好みの動的パターンを明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:31:31 GMT)
Causal Post-Processing of Predictive Models [1.3] 本稿では,因果関係によく適合するように予測スコアを精算する手法である因果後処理を提案する。
単調な後処理、修正後処理、モデルベースの後処理の3つの主要なCPPアプローチを導入する。
本研究は,非因果予測モデルと実験データを統合することの利点を,競合する代替手段として扱うことよりも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:54:27 GMT)
DeltaEdit: Enhancing Sequential Editing in Large Language Models by Controlling Superimposed Noise [1.3] 逐次的知識編集技術は,大規模言語モデルの知識を低コストで継続的に更新することを目的としている。
既存の逐次編集手法は、長期編集後の編集成功率の大幅な低下に悩まされている。
デルタ編集(DeltaEdit)は,編集間の干渉を軽減し,偏差を緩和する手法である。
実験結果から、DeltaEditは、既存の方法よりも、成功率と一般化能力の維持を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:11:26 GMT)
Incomplete In-context Learning [1.3] データベース更新や不完全なデータアノテーションの遅延は、クラスの一部分のみのラベル付きサンプルを含む検索データベースをもたらす可能性がある。
我々は,IICLの限界を緩和する2段階フレームワークであるtextbfIterative Judgments and Integrated Prediction (IJIP)を提案する。
IJIPはラベルの不完全性の条件下で2つのLVLMと2つのデータセットでかなりの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:57:39 GMT)
Analytic theory of dropout regularization [1.2] ドロップアウト(Dropout)は、ニューラルネットワークのトレーニングに広く使用されている正規化技術である。
オンライン勾配降下法を訓練した2層ニューラルネットワークにおけるドロップアウトを解析的に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:45:02 GMT)
Lightweight Multispectral Crop-Weed Segmentation for Precision Agriculture [1.2] CNNベースの手法は、複雑なフィールド条件下での性能を制限するため、RGB画像の一般化と依存に苦慮している。
本稿では,RGB,近赤外(NIR),赤外(RE)帯域を特殊なエンコーダと動的モダリティ統合を用いて処理する軽量トランスフォーマー-CNNハイブリッドを提案する。
このモデルは78.88%のセグメンテーション精度(平均IoU)を達成し、RGBのみのモデルを15.8ポイント上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:08:42 GMT)
On Unbiased Low-Rank Approximation with Minimum Distortion [1.2] 固定されたターゲット行列を最もよく近似する低ランクランダム行列 $Q$ をサンプリングするアルゴリズムを次のように説明する: $Q$ is unbiased, すなわち$mathbbE[Q] = P$; $mathsfrank(Q)leq r$; $Q$は期待されるフロベニウスノルム誤差 $mathbbE|P-Q|_F2$ を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:52:28 GMT)
Fair Play for Individuals, Foul Play for Groups? Auditing Anonymization's Impact on ML Fairness [1.2] 匿名化技術は、個人を正確に識別することがより困難になる。
グループフェアネスの指標は最大4桁まで劣化させることができる。
個人の公正度は、より強い匿名化の下で改善する傾向がある。
この研究は、プライバシ、公正、ユーティリティ間のトレードオフに関する重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:32:28 GMT)
Graph-Based Floor Separation Using Node Embeddings and Clustering of WiFi Trajectories [1.2] 本研究では,Wi-Fi指紋トラジェクトリを用いた新しい床分離手法を提案する。
ノードがWi-Fi指紋を表すグラフを構築し、エッジは信号の類似性とコンテキスト遷移によって重み付けされる。
提案手法は,フロアレベルローカライゼーションのためのスケーラブルなソリューションを提供することにより,信号ノイズやアーキテクチャの複雑さに対するロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:46:36 GMT)
When Dance Video Archives Challenge Computer Vision [1.1] 人体ポーズ推定の精度と効率は、処理するデータの質に依存する。
ダンス分析にはまだ使われていない最新技術と手法を組み合わせた新しい3次元人体ポーズ推定パイプラインを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:51:09 GMT)
Self-Supervised Transformer-based Contrastive Learning for Intrusion Detection Systems [1.1] 本稿では,生パケット列上の一般化可能な侵入検出のための自己教師付きコントラスト学習手法を提案する。
本フレームワークは,既存のNetFlow自己管理手法と比較して,優れた性能を示す。
我々のモデルは,ラベル付き限られたデータを用いた教師付き侵入検知のための強力なベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:42:00 GMT)
GAN-based synthetic FDG PET images from T1 brain MRI can serve to improve performance of deep unsupervised anomaly detection models [1.1] 我々は、T1強調MRIデータから合成脳(18F)フルオロデオキシグルコース(FDG)PET画像を生成するための異なるGANベースのフレームワークを設計、比較した。
深部非教師付き異常検出(UAD)モデルのトレーニングにおいて,これらの偽PETデータを使用することによるさらなる影響について検討する。
以上の結果から, MR T1からFDG PETへの変換, トランスフォーマーや拡散モデルよりも優れたGANモデルが最適であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:00:03 GMT)
Multimodal Survival Modeling in the Age of Foundation Models [1.1] マルチモーダル核融合の容易かつ付加的な効果を示す。
全体として、FMと病理報告からの情報抽出を利用して、生存のモデリングを近代化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:47:21 GMT)
Towards SFW sampling for diffusion models via external conditioning [1.1] 本稿では,Score-based Generative Model (SBM) における安全な出力を確保するための外部ソースの利用について検討する。
当社のセーフ・フォー・ワーク(SFW)サンプリングは、環境空間内の望ましくない領域からサンプルを誘導する条件軌道補正ステップを実装しています。
テキストから画像へのSBM安定拡散実験により,提案したSFWサンプリング器が明示的コンテンツの生成を効果的に抑制することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:27:40 GMT)
MedEIR: A Specialized Medical Embedding Model for Enhanced Information Retrieval [1.1] MedEIRは、医療および一般のNLPタスクに最適化された新しい埋め込みモデルとトークン化器である。
MTEBベンチマークでJina V2とMiniLMを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:09:43 GMT)
LightSNN: Lightweight Architecture Search for Sparse and Accurate Spiking Neural Networks [1.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、そのエネルギー効率、固有の活性化空間、エッジデバイスにおけるリアルタイム処理に適していると高く評価されている。
現在のほとんどのSNNメソッドは、従来の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)に似たアーキテクチャを採用している。
本稿では,高速かつ効率的なニューラルネットワークアーキテクチャ探索(NAS)技術であるLightSNNについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:38:26 GMT)
Real-Time Bit-Level Encryption of Full High-Definition Video Without Diffusion [1.0] リアルタイム暗号化アルゴリズムは、高解像度ビデオに対するリアルタイム暗号化の要求を満たすには不十分である。
本稿では,異種並列計算に基づくリアルタイムビデオ暗号化プロトコルを提案する。
実験により,本手法は優れた統計特性と堅牢なセキュリティを示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 00:36:45 GMT)
None of the Others: a General Technique to Distinguish Reasoning from Memorization in Multiple-Choice LLM Evaluation Benchmarks [1.0] 本稿では,これまで見られたトークンや概念から正解を完全に解離する,複数選択質問に対する一般的な変分手法を提案する。
この手法を用いて、英語とスペイン語で利用可能な2つのデータセットに基づいて、最先端のプロプライエタリおよびオープンソースLLMを評価する。
その結果, MMLUでは平均57%, UNED-Access 2024では50%の精度低下がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:30:51 GMT)
ViMRHP: A Vietnamese Benchmark Dataset for Multimodal Review Helpfulness Prediction via Human-AI Collaborative Annotation [1.0] ベトナムにおけるMRHPタスクのための大規模ベンチマークデータセットViMRHP(Vietnamese Multimodal Review Helpfulness Prediction)を紹介する。
このデータセットは、46Kレビュー付き2K製品を含む4つのドメインをカバーする。
AIアシストでは、AIを活用して、ViMRHPデータセットを構築するアノテータを支援します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:11:28 GMT)
MD-NOMAD: Mixture density nonlinear manifold decoder for emulating stochastic differential equations and uncertainty propagation [0.9] 本研究では, 混合密度非線形多様体デコーダ (MD-NOMAD) をシミュレータとして提案する。
提案手法は,ニューラルアーキテクチャの非線形デコーダ(NomaD)を混合密度法で学習し,出力関数の条件付き確率を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:09:30 GMT)
A Statistical Case Against Empirical Human-AI Alignment [0.9] 実証的な人間-AIアライメントは、AIシステムを観察された人間の行動に合わせて動作させることを目的としている。
経験的アライメントは、注意を喚起する統計的バイアスを必然的に導入する可能性があると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:51:39 GMT)
MAIS: Memory-Attention for Interactive Segmentation [0.9] Vision Transformer (ViT) ベースのモデルでは,ユーザクリックと先行マスクをプロンプトとして使用することで,最先端のパフォーマンスを実現する。
既存の方法は、相互作用を独立した事象として扱い、冗長な修正と限定的な改善をもたらす。
我々は,過去のユーザ入力とセグメンテーション状態を格納し,時間的コンテキスト統合を可能にするInteractiveのメモリアテンション機構を導入することで,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:48:27 GMT)
Image-Guided Microstructure Optimization using Diffusion Models: Validated with Li-Mn-rich Cathode Precursors [0.9] 画像中心のクローズドループフレームワークを導入し、マイクロ構造形態を制御可能な目標とする。
この研究は、リチウムイオン電池陰極前駆体合成の予測設計と最適化のための統合されたAI駆動フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:42:04 GMT)
Unravelling Responsibility for AI [0.8] AI対応システムのアウトプットと影響に責任を負う場所を確立する必要があることは広く認識されている。
本稿では,グラフィカルな表記法と一般的な方法論を伴って,責任の概念的枠組みを提案する。
責任の概念を広げて、誰がAIに責任を持つのかが異なる可能性を明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:03:40 GMT)
Modelling higher education dropouts using sparse and interpretable post-clustering logistic regression [0.8] 高等教育のドロップアウトは、世界中の第三次教育システムにとって重要な課題である。
本稿では,ロジスティック回帰の特殊形式として,大学ドロップアウト分析の文脈に特化して導入したモデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:05:23 GMT)
Accelerating Battery Material Optimization through iterative Machine Learning [0.8] 本稿では,目標実験をガイドし,段階的なモデル改良を促進するために,アクティブラーニングを統合した反復型機械学習(ML)フレームワークを提案する。
その結果,能動学習による実験は,必要な実験サイクルの総数を著しく減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:45:02 GMT)
Higher-Order Convolution Improves Neural Predictivity in the Retina [0.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に直接高次操作を組み込むニューラルレスポンス予測への新しいアプローチを提案する。
我々のモデルは、畳み込み演算子自体に高次演算を組み込むことで、従来の3次元CNNを拡張します。
自然界に対するサラマンデル網膜神経節細胞 (RGC) 応答と, 制御された幾何学的変換に対するマウスRGC応答の新しいデータセットの2つの異なるデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:43:32 GMT)
Towards Understanding Deep Learning Model in Image Recognition via Coverage Test [0.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)は人工知能の分野において重要な役割を果たす。
本稿では,主機能,境界,階層,構造的カバレッジという,4つのカバレッジメトリクスの関係とパターンについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:25:55 GMT)
Matching Tasks with Industry Groups for Augmenting Commonsense Knowledge [0.7] 各種産業団体(IG)が実施する業務でコモンセンス知識基盤を強化するための弱教師付き枠組みを提案する。
ニューラルモデルを用いてタスク-IG親和性を学習し,クラスタリングを適用して,各タスクを1つ以上の適切なIGでエミュレートする。
2つの公開ニュースデータセットから$langle IG, iscapableof, task rungle$の合計2339トリプルを0.86の精度で抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:02:41 GMT)
Lagrange Oscillatory Neural Networks for Constraint Satisfaction and Optimization [0.7] 我々は、ラグランジュ乗算器の理論に基づいて、実現不可能な状態から逃れるために設計されたラグランジュONN(LagONN)を紹介する。
我々は,最大200変数と860節のランダムSATlibインスタンスに対する最適解を求めるために,LagONNの制約満足度機構を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:12:38 GMT)
Multi-Objective Reinforcement Learning for Energy-Efficient Industrial Control [0.7] 産業自動化は、環境やコストの制約と性能のバランスをとるためのエネルギー効率の高い制御戦略をますます要求している。
本研究では,クアンサーエアロ2の1自由度試験におけるエネルギー効率向上のための多目的強化学習(MORL)フレームワークを提案する。
予備実験では、ピッチトラッキングと省エネの間のトレードオフに対するエネルギーのペナルティ重量、アルファの影響について検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:28:42 GMT)
Privacy-Preserving Real-Time Vietnamese-English Translation on iOS using Edge AI [0.7] このプロジェクトは、リソース制限されたモバイルデバイスに複雑なNMTモデルをデプロイする際の課題に直面している。
このアプリケーションはリアルタイムのiOSプロトタイプとして実現されており、モダンなiOSフレームワークとプライバシ・バイ・デザインの原則を密に統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:05:39 GMT)
Differentiable Folding for Nearest Neighbor Model Optimization [0.6] Nearest NeighborモデルはRNA二次構造形成の$textitde facto$熱力学モデルである。
ここでは、$textitdifferentiable folding$の最近の進歩を活用して、パラメータ最適化の効率的でスケーラブルで柔軟な手段を考案する。
提案手法では,既存の基準値よりも優れたパラメータセットが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 04:58:33 GMT)
A constraints-based approach to fully interpretable neural networks for detecting learner behaviors [0.6] 本稿では,ニューラルネットワークに基づく行動検出モデルを構築するための新しいアプローチについて述べる。
我々のモデルは、完全に解釈可能であり、つまり、説明のために抽出するパラメータは明確な解釈を持つ。
このモデルを用いて,ゲーム・ザ・システム動作の検出,タスクの性能評価を行い,学習パターンを人間の専門家が特定したパターンと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:12:50 GMT)
Optimizing quantum battery performance by reducing battery influence in charging dynamics [0.6] 充電時のバッテリのコントリビューションを抑える制御パラメータを導入する。
その結果,バッテリの影響が抑制された場合,蓄電エネルギーと充電電力の顕著な向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:54:19 GMT)
Now you see it, Now you don't: Damage Label Agreement in Drone & Satellite Post-Disaster Imagery [0.6] 建物損傷評価のためのドローン画像と衛星画像とのラベル合意についての研究は知られていない。
本稿では,Hulicanes Ian,Michael,Harvey各都市にまたがる15,814棟の衛星とドローンの空中画像から得られた損傷ラベルを検査する。
ラベルの不一致が29.02%で、両者のソース間で大きく異なることが判明し、機械学習の損傷評価システムを展開する際のリスクと潜在的な損害が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:17:00 GMT)
Towards user-centered interactive medical image segmentation in VR with an assistive AI agent [0.6] 本稿では,バーチャルリアリティにおける3次元医療概念のローカライズ,セグメンテーション,可視化を支援する,対話型AIエージェントSAMIRAを提案する。
このシステムは、患者固有の解剖学的理解を高めるために、セグメント化された病理の真の3次元可視化もサポートする。
ユーザスタディでは、高いユーザビリティスコア(SUS=90.0$pm$9.0)、全体のタスク負荷の低減、提案されているVRシステムのガイダンス、トレーニング可能性、放射線セグメンテーションタスクにおけるAIの統合に対する強力なサポートが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:47:05 GMT)
Physiology-Informed Generative Multi-Task Network for Contrast-Free CT Perfusion [0.6] Multitask Automated Generation of Intermodal CT Perfusion Map (MAGIC)
このフレームワークは、生成人工知能と生理情報を組み合わせて、非コントラスト計算断層撮影(CT)をマッピングする。
損失項に生理的特徴を取り入れて画像の忠実度を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 22:58:55 GMT)
ReCDAP: Relation-Based Conditional Diffusion with Attention Pooling for Few-Shot Knowledge Graph Completion [0.5] 本稿では,知識グラフ補完研究のためのリレーショナルベース条件拡散型アテンションプーリング(ReCDAP)を提案する。
KG に正の情報と非存在負情報を拡散過程に条件付きで組み込むことで、モデルは正と負の関係の潜伏分布を別々に推定する。
2つの広く使われているデータセットの実験により、我々の手法が既存の手法より優れ、最先端の性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:49:52 GMT)
Relationships between the degrees of freedom in the affine Gaussian derivative model for visual receptive fields and 2-D affine image transformations, with application to covariance properties of simple cells in the primary visual cortex [0.5] 本稿では、2次元空間アフィン画像変換における自由度と、視覚受容場に対するアフィンガウス微分モデルにおける自由度の関係を理論的に解析する。
我々は,高等哺乳動物の一次視覚野における生物学的受容野が,2次元空間アフィン変換の自由度にまたがることができるかどうかを考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 04:44:06 GMT)
Adaptive, Robust and Scalable Bayesian Filtering for Online Learning [0.5] 本稿では,多様な逐次機械学習問題に対処するための基本的枠組みとしてベイズフィルタを導入する。
この論文は、非定常環境への適応性、不特定性や外れ値のモデル化、ディープニューラルネットワークの高次元パラメータ空間への拡張性といった、ベイズフィルタをこれらの問題に適用する際の重要な課題に対処する。
i)オンライン学習のための開発適応型アプローチを可能にするモジュール型フレームワーク、(ii)一般ベイズを用いた標準フィルタに類似した計算コストで信頼性の高い新規なフィルタ、(ii)
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:40:29 GMT)
Non-Markovian N-spin chain quantum battery in thermal charging process [0.5] エルゴトロピーは量子電池の性能を評価する重要な指標である。
マイクロキャビティに埋め込まれたNスピン鎖からなる非マルコフ型QBにおけるエルゴトロピーダイナミクスについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:56:05 GMT)
Tolerant Testing of Stabilizer States with Mixed State Inputs [0.5] 特に、混合状態入力を受け入れる最初のアルゴリズムを与える。
我々のアルゴリズムは、サンプル複雑性 $textpoly (1/varepsilon)$と時間複雑性 $cdot textpoly (1/varepsilon)$の2つのケースを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 00:14:36 GMT)
A Systematic Mapping Study on Contract-based Software Design for Dependable Systems [0.5] コントラクトベースの設計(CbD)は、契約を伴うコードやアーキテクチャコンポーネントのアノテーションを可能にする、ソフトウェア設計のための貴重な方法論です。
ソフトウェアコンポーネントの振る舞いとそのインターフェースとインタラクションを概説するルールを確立する。
CbDの意義と理論的背景にもかかわらず、信頼できるソフトウェアシステムのための総合的な体系的マッピング研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:25:29 GMT)
Synthetic Similarity Search in Automotive Production [0.4] 本稿では,視覚に基づく基礎モデルと合成データを用いた類似性探索を組み合わせた新しい画像分類パイプラインを提案する。
本手法を実世界の8つの検査シナリオで評価し,実運用環境における高い性能要件を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:10:48 GMT)
The Energy Cost of Artificial Intelligence Lifecycle in Communication Networks [0.4] 本稿では,システム内の1つのAIモデルのエネルギコスト(eCAL)という新たな指標を提案する。
eCALは、無線通信ネットワークにインテリジェンスを提供するAIモデルの開発と展開を通じて、エネルギー消費をキャプチャする。
モデルが良くなるほど、それが使われるほど、推論のエネルギー効率が増すことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:18:06 GMT)
Higher-order Topological Parity Anomaly and Half-integer Hall Effect in High-dimensional Synthetic Lattices [0.4] パリティ異常と関連するthithalf-integer量子化ホールコンダクタンスは、$n$2次トポロジカル絶縁体の境界状態によって実現される。
我々の研究は、一般高次元高階トポロジカル絶縁体におけるパリティ異常の実現とキャラクタリゼーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:44:54 GMT)
QC-Adviser: Quantum Hardware Recommendations for Solving Industrial Optimization Problems [0.4] QC-Adviserのプロトタイプは、量子コンピューティングの知識を必要とせずに、適切な量子アニールハードウェアを選択するユーザをサポートする。
本稿では,量子コンピューティングの知識を必要とせず,適切な量子アニールハードウェアの選択を支援するQC-Adviserのプロトタイプを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:48:04 GMT)
SciCom Wiki: Fact-Checking and FAIR Knowledge Distribution for Scientific Videos and Podcasts [0.4] 私たちは、SciCom Knowledge Infrastructureを、中央で協調的なプラットフォームであるSciCom Wikiでサポートすることにしました。
以上の結果から,SciCom KIを体系的に支援する必要性がいくつか見出された。
我々のシステムは、中央知識ノードを提供することができるが、差し迫った(ミス)情報洪水に対処するためには、協調的な努力が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:38:20 GMT)
Operator Spreading and Information Propagation: Equivalence and Beyond [0.4] 我々は、出力状態間のトレースノルム距離の観点から、典型的な情報測度であるHolevoキャパシティ上の新しい上と下の境界を導出する。
以上の結果から,演算子の成長が情報フローをどの程度支配するかが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:00:23 GMT)
Characterizing the Investigative Methods of Fictional Detectives with Large Language Models [0.4] フィクション探偵の捜査手法を体系的に特徴付けるためのAI駆動型アプローチを提案する。
当社のマルチフェーズワークフローでは、15のLarge Language Models(LLM)の機能を調べ,その特徴を抽出し,合成し,検証する。
このアプローチは、Hercule Poirot、Sherlock Holmes、William Murdoch、Columbo、Hercule Brown、Miss Marple、Auguste Dupinという7人の象徴的な探偵の多様なセットでテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:24:58 GMT)
ISAC: An Invertible and Stable Auditory Filter Bank with Customizable Kernels for ML Integration [0.3] ISACは、機械学習パラダイムに統合されるように設計された知覚的に動機付けられたフィルタバンクである。
ISACは、分析合成スキームを含むあらゆるアプリケーションに適した強力でユーザフレンドリーなオーディオフロントエンドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:15:59 GMT)
From raw affiliations to organization identifiers [0.3] 既存のアプローチでは、複数の組織や外部情報の言及を含むアフィリエイト文字列の複雑さに対処できない。
本稿では,これらの課題に対処するための新しいアプローチであるAffRoについて紹介する。
その結果, 複雑なアフィリエイト文字列から組織を正確に同定する上で, AffRpの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:57:47 GMT)
Translating the Grievance Dictionary: a psychometric evaluation of Dutch, German, and Italian versions [0.3] グリーバンス辞典(Greevance Dictionary)は、暴力的、脅迫的、または悲嘆に満ちたテキストの分析のための精神言語辞典である。
英語以外の言語におけるこれらのテーマの関連性を考えると、グリーバンス辞典をオランダ語、ドイツ語、イタリア語に翻訳した。
オランダ語とドイツ語の翻訳は原文の英語版と似ているが、イタリア語の辞書はいくつかのカテゴリーで信頼性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:27:38 GMT)
Securing Genomic Data Against Inference Attacks in Federated Learning Environments [0.3] Federated Learning(FL)は、直接的なデータ共有なしに、分散されたゲノムデータセット間で機械学習モデルを協調的にトレーニングする、有望なフレームワークを提供する。
このアプローチはデータの局所性を保っているが、個人のプライバシーを侵害する可能性のある高度な推論攻撃の影響を受けやすい。
本研究では,合成ゲノムデータを用いてフェデレートされた学習環境をシミュレートし,その脆弱性を3つの攻撃ベクトルに評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:36:50 GMT)
Building a global quantum internet using a satellite constellation with inter-satellite links [0.3] 量子インターネットは、絡み合いを分散し、量子情報を伝達するグローバルネットワークである。
我々は、衛星間レーザーリンクを備えた低地球軌道衛星群を用いた量子インターネットの構築を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:19:27 GMT)
A Comparative Study of Transformer-Based Models for Multi-Horizon Blood Glucose Prediction [0.3] 血液グルコース予測のための変換器モデルの比較分析を行った。
我々は、CGM、インスリン、食事データを用いて、ポイントワイド、パッチワイド、シリーズワイド、ハイブリッド埋め込みでネットワークを訓練した。
短期的な血糖予測のために、パッチワイドトランスフォーマーアーキテクチャであるCrossformerは、より優れた30分間の予測を実現した。
長期予測では、もう1つのパスワイドトランスフォーマーであるPatchTSTが最低のRMSEで優位に立った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:22:44 GMT)
DiffGAN: A Test Generation Approach for Differential Testing of Deep Neural Networks [0.3] DiffGANはディープニューラルネットワーク(DNN)の差分テストのためのブラックボックステスト画像生成手法である
それは多様で有効なトリガー入力を生成し、モデル間の振る舞いの相違を明らかにする。
その結果、DiffGANはSOTAベースラインを著しく上回り、同じ予算内で4倍のインプットをトリガーし、多様性と妥当性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:06:12 GMT)
A Comparative Study on Dynamic Graph Embedding based on Mamba and Transformers [0.3] 本研究では,変圧器と最近提案されたMambaアーキテクチャを用いた動的グラフ埋め込み手法の比較解析を行った。
グラフ畳み込みネットワークを用いたTransformerG2G Augment、グラフ同型ネットワークエッジ畳み込みを用いたmathcalDG-Mamba、mathcalGDG-Mambaの3つの新しいモデルを紹介した。
複数のベンチマークデータセットに対する実験により,Mambaベースのモデルが,リンク予測タスクにおけるトランスフォーマーベースのアプローチに匹敵する,あるいは優れた性能を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:41:35 GMT)
Process Tomography for Clifford Unitaries [0.3] 未知の$n$-qubitユニタリ$C$上で量子プロセストモグラフィーを行うアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは$Cdagger$を問わずに同じ性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:11:04 GMT)
Evaluating Explanation Quality in X-IDS Using Feature Alignment Metrics [0.3] 本稿では,X-IDSによる説明の質を計測する新しい評価指標を提案する。
このメトリクスは、ドメイン固有の知識ベースから特定できる事前定義された特徴セットと説明がどの程度うまく一致しているかを定量化することを目的としています。
実験結果から,提案手法はX-IDSと攻撃タイプ間で,説明品質に有意な差異をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:14:31 GMT)
Enhancing Federated Learning with Kolmogorov-Arnold Networks: A Comparative Study Across Diverse Aggregation Strategies [0.2] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は複雑な非線形関係をモデル化する有望な能力を示している。
Kansは精度、安定性、収束効率の点で、Multilayer Perceptronsを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:56:27 GMT)
Homomorphism Indistinguishability Relations induced by Quantum Groups [0.2] 準同型不変性(英:homomorphism indistinguishability)は、グラフ上の多くの自然同値関係を特徴づける方法である。
我々は、Manvcinska と Roberson の結果をすべての簡単な量子群に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:58:51 GMT)
Computational Fact-Checking of Online Discourse: Scoring scientific accuracy in climate change related news articles [0.1] 本研究は,オンラインメディアの科学的精度の定量化を目的とする。
未知の正確性のメディアをセマンティフィケーションすることで、それらのステートメントを等しく処理された信頼できるソースと比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:03:15 GMT)
Observation of Nagaoka Polarons in a Fermi-Hubbard Quantum Simulator [0.1] 長岡絶縁体は、単一イテナント電荷を導入することで、経路干渉により常磁性絶縁体を強磁性体に変換することが知られている。
ここでは, 三角格子中の強相互作用フェルミオンによって実現されたハバード系における長岡ポーラロンの出現を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:06:44 GMT)
The Pump Scheduling Problem: A Real-World Scenario for Reinforcement Learning [0.1] 実世界の配水施設において,ポンプスケジューリング問題に基づくテストベッドを導入する。
テストベッドには,現実的なシミュレータ,人力制御による3年間の高解像度(1分間)操作データ,ベースラインRLタスクの定式化が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:37:29 GMT)
Securing WiFi Fingerprint-based Indoor Localization Systems from Malicious Access Points [0.1] WiFi指紋に基づく屋内位置決め方式は、受信した信号強度指標(RSSI)と、機械学習(ML)モデルまたはディープラーニング(DL)モデルを用いたオフラインデータベースとをマッチングすることにより、高精度な位置情報を提供する。
既存の文献では、オンラインフェーズにおける悪意のあるAPの検出が欠如し、その影響を緩和している。
本研究はこれらの制約に対処し,悪質なAP検出とその効果軽減手法を取り入れた長期的屋内位置推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:32:46 GMT)
BodyGPS: Anatomical Positioning System [0.1] 医用画像にヒト解剖学を解析するための新しいタイプの基礎モデルを導入する。
教師なしまたは教師なしのトレーニングをサポートし、ユーザインタラクションの有無に関わらず、マッチング、登録、分類、セグメンテーションを行うことができる。
我々はCTとMRIの両方でアルゴリズムの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:53:41 GMT)
Sleep Position Classification using Transfer Learning for Bed-based Pressure Sensors [0.1] ベッドベースの感圧マット(PSM)は、睡眠中の患者を監視する非侵襲的な方法を提供する。
睡眠クリニックのマットレスの下に置かれたPSMから収集したデータを用いた4方向睡眠位置分類に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 22:54:03 GMT)
Using matrix-product states for time-series machine learning [0.0] マトリックス生成状態(MPS)は、量子多体物理学をモデル化するための汎用的なアンザッツであることが証明されている。
本稿では,MPSをベースとしたMPSTimeアルゴリズムを開発し,観測時系列データセットに基づく共同確率分布を学習する。
分類や計算を含む時系列ML問題にどのように対処できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:12:12 GMT)
Using Quantum Switches to Mitigate Noise in Grover's Search Algorithm [0.0] 量子スイッチはGroverの探索アルゴリズムの誤差を大幅に低減できることを示す。
量子スイッチの適用のための2つのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:35:34 GMT)
Universal quench dynamics of lattice $q$ fermion Yukawa Sachdev-Ye-Kitaev model [0.0] ユカワ・サハデフ・イ・キタエフモデルの量子クエンチと、その格子拡張の1つを$q$フェルミオンと1ボソンで調べる。
弱い格子結合クエンチでは、SYKモデルに似た普遍的な熱化ダイナミクスが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:12:12 GMT)
Tunable Topological Phases in Multilayer Graphene Coupled to a Chiral Cavity [0.0] 2次元材料において光子空洞場を電子自由度に結合すると、固体工学のツールボックスに制御ノブが付加される。
グラフェンスタックにおける空洞周波数と層間トンネルの微妙な競合を示す。
本研究は, キラルキャビティフィールドを有するグラフェンヘテロ構造の今後の制御と工学の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:55:42 GMT)
Transfer Learning with Foundational Models for Time Series Forecasting using Low-Rank Adaptations [0.0] 本研究は,時系列予測タスクに対するFM,Large Language Modelsの直接的な適応手法であるLLIAMを提案する。
LLIAMとRecurrent Neural NetworksやTemporal Convolutional Networks、LLMベースのTimeLLMなど、さまざまな最先端DLアルゴリズムのパフォーマンスの比較を行った。
本研究の結果はLLIAMの有効性を実証し, この単純かつ汎用的なアプローチは, 複雑な修正を加える必要がなくなることなく, 有能な結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:26:58 GMT)
Transfer Learning Across Fixed-Income Product Classes [0.0] 固定所得品群間での割引曲線の伝達学習のための枠組みを提案する。
スパースデータやノイズデータから割引曲線を推定する際の課題により、カーネルリッジ回帰(KR)をベクトル値の設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:43:29 GMT)
Training neural control variates using correlated configurations [0.0] NCVはモンテカルロ (MC) シミュレーションにおいて分散低減のための強力なツールとして登場した。
マルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)が生成した自己相関サンプルは,基礎となる確率分布の構造に関する有用な情報を含む可能性がある。
これらの知見は、ニューラルネットワークのトレーニングにおけるMCMCデータの効率的な利用のための実用的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:25:00 GMT)
Towards a test of the Born rule in high-energy collisions [0.0] 我々は、量子力学の基本原理であるボルン則が、最も短い時間スケールで生成された粒子に対してどのようにテストできるかを考える。
我々は、特にクリーンな実験信号を提供するスピンまたは偏極確率のボルン則のターゲットテストに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:47:47 GMT)
Towards Requirements Engineering for RAG Systems [0.0] 本稿では,海洋企業が大規模言語モデル(LLM)を開発し,統合する方法について考察する。
我々は、AI完全性に対するユーザの期待と、生成された出力の正確性の間に、データサイエンティストがいかに根本的な緊張に直面するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:30:44 GMT)
Time evolution of the quantum Ising model in two dimensions using Tree Tensor Networks [0.0] ツリーネットワーク(TTN)状態は、量子イジングモデルの力学を2次元で解くために用いられる。
TTNは、解析的に知られているが、非自明で、物理的に興味深い結果を再現し、格子が最大16倍16$のサイトであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:34:28 GMT)
Thermoelectric processes of quantum normal-superconductor interfaces [0.0] 我々は、この応答を、ハイブリッド常超伝導接合で駆動する様々なメカニズムを概説する。
熱電効果によって明らかにできるハイブリッドデバイスの物理的特性に特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:30:59 GMT)
Thermodynamics of ancilla-assisted erasure of quantum information [0.0] 熱量子ビットと純粋なアンシラ量子ビットからなる貯水池と接触する量子チャネルの熱力学について検討した。
我々は,アンシラの導入が厳格なランダウアーのシナリオと一致しないので,我々のプロトコルはランダウアーの原則に違反していないことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:38:52 GMT)
The Value of Disagreement in AI Design, Evaluation, and Alignment [0.0] 相違はAIシステムの設計、評価、アライメントパイプライン全体に広がっている。
AI開発における標準的なプラクティスは、しばしば曖昧または不一致を排除し、エンジニアリングされた均質化をもたらす。
我々は,AIライフサイクルにおける不一致に関する実践的推論を導くための規範的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:22:30 GMT)
The Influence of the Memory Capacity of Neural DDEs on the Universal Approximation Property [0.0] 本稿では,ニューラルDDEにおけるメモリ容量が普遍近似特性に与える影響について検討する。
Ktau$のメモリ容量が十分小さい場合、ニューラルDDEのダイナミクスはニューラルODEによって近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 05:36:39 GMT)
Tagging fully hadronic exotic decays of the vectorlike $\mathbf{B}$ quark using a graph neural network [0.0] 対生成ベクトル型$B$クォークのLHC予測を,新しいゲージ・シンプレット場に外部的に崩壊させる。
標準模型の背景が大きく、レプトニックハンドルがないため、調査は困難である。
我々は,グラフニューラルネットワークとディープニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドディープラーニングモデルを用いて,課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:20:34 GMT)
TableCenterNet: A one-stage network for table structure recognition [0.0] テーブル構造認識は、非構造化データのテーブルを機械的に理解可能な形式に解析することを目的としている。
最近の手法では、2段階のプロセスや最適化された1段階のアプローチによってこの問題に対処している。
本研究では,TableCenterNetと呼ばれる一段階のテーブル構造解析ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:12:56 GMT)
Synthetic Code Surgery: Repairing Bugs and Vulnerabilities with LLMs and Synthetic Data [0.0] 本稿では,Large Language Models(LLMs)を用いた合成データ生成によるAPR(Automated Program repair)の向上手法を提案する。
提案手法は, 合成試料生成と厳密な品質評価という2段階のプロセスを通じて, この制限に対処する。
VulRepairテストセットデータセットの実験評価では、完全予測率の統計的に有意な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:14:20 GMT)
Synthesizing Diverse Network Flow Datasets with Scalable Dynamic Multigraph Generation [0.0] 本稿では,高忠実度合成ネットワークフローデータセットを生成する機械学習モデルを提案する。
本研究では,従来の大規模グラフ生成手法よりも精度が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:26:48 GMT)
Symbolic Regression with Multimodal Large Language Models and Kolmogorov Arnold Networks [0.0] 視覚対応型大言語モデル(LLM)を用いた記号回帰の新しい手法を提案する。
この手法は回帰に使用する関数セットの仕様を必要としないが、適切なプロンプトエンジニアリングにより、生成ステップを任意に条件付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:00:41 GMT)
Stochastic Fractional Neural Operators: A Symmetrized Approach to Modeling Turbulence in Complex Fluid Dynamics [0.0] 我々は、メモリ効果とランダム性が中心的な役割を果たす問題に対処するために設計されたニューラルネットワーク演算子の新しいクラスを導入する。
提案手法は近似品質の理論的保証を提供し,これらのニューラル演算子が複雑なシステムの解析とシミュレーションに有効なツールとなることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:11:08 GMT)
Steering Large Language Models using Conceptors: Improving Addition-Based Activation Engineering [0.0] 本稿では,事前学習したLLMの出力を,推論時にその活性化を操作することによって制御する,アクティベーションエンジニアリングについて検討する。
本稿では,活性化ベクトルの集合を楕円体領域として表現する数学的構成法を提案する。
本実験は,複数のステアリングタスクにおいて,概念的手法が従来の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:59:12 GMT)
Statistical analysis of Bell tests via generalized measurements [0.0] 平均値を超えるベル試験の結果を統計的に解析する。
これは、テストに関わるすべての可観測物が、必然的に余分なノイズを犠牲にして同時に測定される実用的なスキームにおいて可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:06:29 GMT)
Spectral anomalies and broken symmetries in maximally chaotic quantum maps [0.0] 我々は、完全正則基底を訪れる量子力学的な感覚において、長距離スペクトル剛性はエルゴード性と直接的に相関していることを示す。
我々は、完全正則基底を訪れる量子力学的な感覚において、長距離スペクトル剛性がエルゴード性と直接相関することを示す数値的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:30:27 GMT)
Solving Nonlinear PDEs with Sparse Radial Basis Function Networks [0.0] 本稿では,スパルスラジアル基底関数(RBF)ネットワークを用いた非線形PDEの解法を提案する。
この研究は、従来のRBFコロケーション法における長年にわたる課題と、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)とガウス過程(GP)アプローチの限界によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:12:53 GMT)
Semantic Retention and Extreme Compression in LLMs: Can We Have Both? [0.0] LLM(Large Language Model)デプロイメントでは,効率的なモデル圧縮技術の必要性が高まっている。
我々は, プルーニングと量子化を戦略的に組み合わせることで, 高い性能・圧縮比が得られることを示す。
本稿では,モデル圧縮と意味保存のトレードオフを定量化する新しい指標であるセマンティック保持圧縮率(SrCr)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:23:19 GMT)
SemViQA: A Semantic Question Answering System for Vietnamese Information Fact-Checking [0.0] 本稿ではベトナムのファクトチェックフレームワークSemViQAを紹介する。
セマンティックに基づくエビデンス検索(SER)と2段階検証分類(TVC)を統合する。
ISE-DSC01の精度は78.97%、ViWikiFCの精度は80.82%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:35:52 GMT)
Self-Supervised Event Representations: Towards Accurate, Real-Time Perception on SoC FPGAs [0.0] イベントカメラは、従来のフレームベースのセンサーよりも大きな利点がある。
疎結合で非同期なイベントストリームを効果的に処理することは依然として難しい。
本稿では,新しい自己監視イベント表現(SSER)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:32:08 GMT)
SCAM: A Real-World Typographic Robustness Evaluation for Multimodal Foundation Models [0.0] SCAMは,これまでで最大かつ多種多様な実世界タイポグラフィー・アタック・イメージのデータセットである。
以上の結果から,現状のLVLM(Large Vision-Language Models)では,視覚エンコーダの選択によりタイポグラフィー攻撃が継続していることが判明した。
合成攻撃は実世界(手書き)攻撃によく似ており、研究における使用の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:45:06 GMT)
Reducing the Resources Required by ADAPT-VQE Using Coupled Exchange Operators and Improved Subroutines [0.0] ハードウェア上でのADAPT-VQEを計測回数と回路深度で動作させるコストについて述べる。
私たちはまた、最先端のCEOであるADAPT-VQEがUnitary Coupled Cluster SinglesとDoubles ansatzを上回っていることにも気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:35:24 GMT)
Recovery dynamics of a gap-engineered transmon after a quasiparticle burst [0.0] 電離放射線の影響は超伝導量子ビット中の準粒子密度のバーストを生み出す。
これらのバーストは、長い期間にわたって量子ビットコヒーレンスを著しく劣化させ、量子誤り訂正に寄与する。
量子ビット遷移を連続的に監視することにより、3次元ギャップエンジニアリングされたトランモン量子ビット中の準粒子バーストを実験的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 22:22:57 GMT)
Reasoning Under Threat: Symbolic and Neural Techniques for Cybersecurity Verification [0.0] 本調査では,サイバーセキュリティにおける自動推論の役割について概観する。
我々は、SOTAツールとフレームワークを調べ、ニューラルシンボリック推論のためのAIとの統合を調査し、重要な研究ギャップを浮き彫りにする。
本稿は,安全なシステム開発を促進することを目的とした,先進的な研究の方向性の集合をまとめてまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:27:20 GMT)
Realizing non-trivial doublon formation using a quantum computer [0.0] 連続時間量子ウォークをシミュレートすることにより,量子コンピュータにおけるダブルロン生成のシグネチャを示す。
初期ダビロンと自由粒子の場合、ドビロンの安定性は力学におけるダビロンよりも顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:10:30 GMT)
Real state transfer on edge perturbed graphs with generalised clusters [0.0] 一般化クラスタを持つエッジ摂動グラフにおける実状態移動の存在について検討する。
このアプローチは、完全な実状態移動を示す新しいグラフを構築するための統一的な枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:26:59 GMT)
Quantum dots for quantum repeaters [0.0] 本稿では量子ドット(QD)に基づく量子リピータの分野の現状を概観する。
まず,III-VQDに基づく非古典的光子源の現状について概説する。
本稿では,その性能について考察し,多光子放出確率の低さや不明瞭さなどの臨界パラメータに従って評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:51:58 GMT)
Quantum detailed balance via elementary transitions [0.0] 基本遷移は、量子系の2つのコピーの純粋な状態であると見なされる。
この量子詳細バランスの形式は、逆演算に関する標準的な量子詳細バランスと同値であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:24:43 GMT)
Quantum Keyless Private Communication under intense background noise [0.0] 量子キーレスプライベート通信は、自由空間通信における情報理論のセキュリティを保証する。
本稿では、偏光符号化を用いた量子鍵レスプライベート通信の変種を提案し、元のオンオフ鍵方式と偏光多重方式の両方を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:00:04 GMT)
QuantX: A Framework for Hardware-Aware Quantization of Generative AI Workloads [0.0] QuantXは、パフォーマンスの損失を最小限に抑えながら、最大3ビットの解像度を定量化することができる。
以上の結果から,QuantXはLlaVa-v1.6の未定量モデルの6%以内で,複数のエンドユーザータスクに対して3ビットまで量子化された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:13:06 GMT)
Pulsed Laser as a Continuous Particle Stream [0.0] 多重モード干渉は、明るいものに対して粒子の暗黒状態の優位性を示すことを示す。
モード同期パルスレーザーを解析し、理論的輝度-暗黒状態比が実験パルス-インターバル時間比と一致することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:56:11 GMT)
Prospects for the determination of fundamental constants with beyond-state-of-the-art uncertainty using molecular hydrogen ion spectroscopy [0.0] 我々は、より大きな量子数を持つレベル間の実験的な遷移周波数を提供することにより、質量比の精度がどのように向上するかを分析する。
Rydberg定数の3.5倍、陽子(重陽子)電荷半径の11(14倍)の改善も予想される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:03:55 GMT)
Promising Topics for U.S.-China Dialogues on AI Risks and Governance [0.0] 戦略的競争にもかかわらず、責任あるAIの開発において米国と中国が協力する具体的な機会がある。
我々は、両国の40以上の主要なAIポリシーと企業ガバナンス文書を分析します。
我々の分析は、グローバルな責任を持つAI開発を促進するために、異なる国際ガバナンスフレームワークをどのように調和させるかを理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:56:19 GMT)
Probabilistic approach to longitudinal response prediction: application to radiomics from brain cancer imaging [0.0] 本研究では,長手応答予測のための確率論的モデルを提案する。
本研究では, 人工シナリオと脳がんデータセットを用いて, 最先端の疾患進行モデルに対する提案モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:15:24 GMT)
Private LoRA Fine-tuning of Open-Source LLMs with Homomorphic Encryption [0.0] ホモモルフィック暗号化(HE)は、トレーニングデータの機密性を保護する。
本研究は,Low-Rank Adaptation (LoRA) 技術を適用した対話型プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:14:33 GMT)
Prethermal discrete time crystals in one-dimensional classical Floquet systems with nearest-neighbor interactions [0.0] NN相互作用のみを有する1次元フロケ古典スピン系における無障害PDTCの出現を示す。
1次元古典PDTCオーダーのロバスト性は、不完全なスピンフリップ操作を導入することによって検証される。
我々の研究は、量子現象の古典的な相違を考えるとき、量子特性の探索を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:08:10 GMT)
Predicting solvation free energies with an implicit solvent machine learning potential [0.0] 本稿では,小さな有機分子に対する暗黙の溶媒MLポテンシャルをパラメータ化するために,Solvation Free Energy Path Reweighting (ReSolv) フレームワークを導入する。
トップダウン(実験的な水和自由エネルギーデータ)とボトムアップ(真空中の分子の初期データ)の学習の組み合わせにより、ReSolvは明示的なバルク溶媒中の分子の難解なアブ初期データの必要性を回避した。
明示的な溶媒MLポテンシャルと比較して、ReSolvは4桁の計算スピードアップを提供し、実験と密接に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:56:27 GMT)
Post-Quantum Secure Decentralized Random Number Generation Protocol with Two Rounds of Communication in the Standard Model [0.0] 分散乱数生成(DRNG)は、複数の参加者が共同でランダムな出力を生成できるようにするプロトコルである。
本稿では,格子に基づく公開検証秘密共有(PVSS)に基づくDRNGを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:17:55 GMT)
Phase alignment in a lattice of exciton-polaritonic Bose-Einstein condensates [0.0] エクシトン-ポラリトンボース-アインシュタイン凝縮体のダイナミクスをグロス-ピタエフスキー方程式を用いて検討した。
注意は、貯水池の非コヒーレントポンプを提供するレーザービームによって生成された凝縮格子の特性に集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:01:49 GMT)
PatchTrack: A Comprehensive Analysis of ChatGPT's Influence on Pull Request Outcomes [0.0] ソフトウェア開発におけるChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の急速な採用により、開発者がAIと対話する新たな方法が導入された。
この調査では、645のChatGPT生成コードスニペットと3,486のパッチを含む、255のGitHubリポジトリにわたる338のプルリクエストを調査した。
この結果から,ChatGPT生成コードの完全採用は稀であり,AI生成パッチをプロジェクト制約に合わせて修正あるいは統合することが多かった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:09:33 GMT)
PT symmetry and the square well potential: Antilinear symmetry rather than Hermiticity in scattering processes [0.0] 実ポテンシャルを持つハミルトニアンは、有界な状態で動作するときにエルミート作用素として作用する。
散乱状態は二乗可積分ではなく デルタ関数の正規化です
実ポテンシャルを持つ非相対論的二乗井戸問題は、有界領域と散乱領域の両方でPT$対称性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:48:56 GMT)
Out-of-time-order correlation in the quantum Ising Floquet spin system and magnonic crystals [0.0] 時間周期場は量子イジング・フロケスピン系におけるデルタパルスの形で適用される。
OTOCは時間進化中のシステム内の量子カオスを識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:29:53 GMT)
Order Matters in Hallucination: Reasoning Order as Benchmark and Reflexive Prompting for Large-Language-Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、その誕生以来、様々な学術分野や産業分野にまたがって大きな注目を集めてきた。
LLMはしばしば「ハロシン化問題」に悩まされるが、出力は文法的にも論理的にも一貫性があり、事実の正確性に欠ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:30:34 GMT)
On the Cost and Benefits of Training Context with Utterance or Full Conversation Training: A Comparative Stud [0.0] 本稿では,会話の文脈に関する顕著なモデルとその基盤となる行動について考察する。
我々は,文脈に基づく発話レベル学習と会話の完全学習の2つのアプローチを実証的に検討した。
その結果、文脈に基づく発話訓練は、優れたMOSスコアを達成し、トレーニング時間を37%短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:19:55 GMT)
Normal weak eigenstate thermalization [0.0] 固有状態の熱化は、多種多様な非可積分モデルにおいて、無数の観測可能な天体に対して数値的に起こることが示されている。
ここでは、量子カオスを示す二次モデルで発生するより厳密な弱固有状態熱化現象を明らかにする。
正常な弱固有状態熱化は単一粒子固有状態熱化の結果であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:29:40 GMT)
Neuronal correlations shape the scaling behavior of memory capacity and nonlinear computational capability of recurrent neural networks [0.0] 貯留層コンピューティングはリアルタイム情報処理のための強力なフレームワークである。
本研究では,リカレントニューラルネットワークのメモリ容量が,リカレントニューロンの数に比例して増加することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:36:47 GMT)
Near-quantum-limited axion dark matter search with the ORGAN experiment around 26 $μ$eV [0.0] ORGAN実験による最新の結果として、軸イオンハロスコープが提示された。
この実験は、流束駆動のジョセフソンパラメトリック増幅器を用いてミリケルビン温度で作動し、ノイズを低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:14:00 GMT)
Naturalistic Metaphysics and the Parity Thesis: Why Scientific Realism Doesn't Lead to Realism about Metaphysics [0.0] ニーナ・エメリー(Nina Emery)は、科学リアリストである博物学者は、メタ物理についても現実主義者であるべきだという見解を擁護している。
この論文は、パリティ論が広く、暗黙的に、自然主義的な哲学者の間で受け入れられていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:58:08 GMT)
NAZM: Network Analysis of Zonal Metrics in Persian Poetic Tradition [0.0] この研究は、古典ペルシア詩人の影響力のダイナミクスをシミュレートする計算モデルを定式化した。
我々は、各詩人のコーパスを分類するために、意味的、語彙的、スタイリスティック、主題的、計量的特徴を描き出す。
類型的洞察を得るためには,Louvainコミュニティ検出アルゴリズムを用いて,スタイルとテーマのコヒーレンスを共有する詩人のクラスタを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:39:53 GMT)
Multilingual Performance of a Multimodal Artificial Intelligence System on Multisubject Physics Concept Inventories [0.0] 大規模言語モデルに基づく人工知能システム GPT-4o の多言語・多モーダル性能について検討する。
私たちは、複数の言語と主題カテゴリにまたがる様々な物理概念の在庫を使用します。
結果より, 被験者ごとのパフォーマンスの変動が示唆され, 実験室のスキルが最も弱いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:07:32 GMT)
Multi-modal wound classification using wound image and location by Xception and Gaussian Mixture Recurrent Neural Network (GMRNN) [0.0] 本稿では,2つの最先端アーキテクチャであるXceptionとGMRNNを組み合わせて創傷分類を行うトランスファーラーニング(TL)に基づくマルチモーダルAIモデルを提案する。
提案手法は, 医用画像解析のためのディープニューラルネットワーク (DNN) を包括的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:44:03 GMT)
Multi-camera orientation tracking method for anisotropic particles in particle-laden flows [0.0] 本稿では,複数の異方性粒子の位置と配向を時間とともに追跡するアルゴリズムについて述べる。
本手法のロバスト性と誤差を定量化し,ノイズ,画像サイズ,使用カメラ数,カメラ配置の影響について検討する。
提案手法は, 粒子形状の異なる粒子に対して有効であり, 複数の粒子の同時追跡に成功し, 異なる種類の粒子を識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:55:08 GMT)
Mixed state deep thermalization [0.0] 混合状態射影アンサンブル(MSPE)は、量子多体系の局所領域を記述する混合状態の集合である。
可溶性(1+1)d双対量子回路の進化により生成されるMSPEについて検討する。
本研究では、アンサンブルを構成する状態の量子情報特性、特に量子情報をテレポートする能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:45:24 GMT)
Mapping Biomedical Ontology Terms to IDs: Effect of Domain Prevalence on Prediction Accuracy [0.0] オントロジーIDの頻度はHPOの単語をHPOのID、GOの単語をGOのID、タンパク質の名前をUniProtKBのアクセス番号に正確にマッピングすることを強く予測する。
文献におけるHUGO遺伝子シンボルの頻度が高いため、これらのシンボルはレキシカル化され、GPT-4はタンパク質名を高い精度でHUGO遺伝子シンボルにマッピングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:43:37 GMT)
Magic state distillation without measurements and post-selection [0.0] マジックステート蒸留 (MSD) は、原理的に低雑音レベルで論理的非クリフォードゲートを実行できる量子アルゴリズムである。
我々は、出力状態のコヒーレントフィードバックネットワークを用いて、雑音を決定的に抑制する15から1のMSDプロトコルを適用した。
本研究は,短期デバイスにおけるMSDの潜在的な実験的実現の道程を広げ,フォールトトレラント量子コンピュータの開発を進展させるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:16:15 GMT)
Machine Learning-Based Detection of DDoS Attacks in VANETs for Emergency Vehicle Communication [0.0] Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) はIntelligent Transportation Systems (ITS) において重要な役割を担っている。
本研究では、高速道路ベースのVANET環境におけるDDoS攻撃を検出する堅牢でスケーラブルなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:00:04 GMT)
Logical Modalities within the European AI Act: An Analysis [0.0] 本稿では,その論理的モダリティの観点から,欧州AI法を包括的に分析する。
論理・多元的知識工学フレームワークと方法論の形式的な表現を準備することを目的としている。
LogiKEyは形式的手法に基づく規範的推論のための計算ツールを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:07:46 GMT)
Light interactions with polar quantum systems [0.0] 超強結合系における古典的外部ビームに結合した極性系のダイナミクスについて検討する。
周波数シフト, 駆動磁場との結合強度, 再スケール緩和率について, 効果的なパラメータを記述したJaynes-Cummings型フレームワークを導出する。
相互作用強度と磁場振幅とのよく知られた線形スケーリングは、非線形依存に置き換えられ、量子系アンサンブルのコヒーレンスを改善する潜在的な応用が示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:05:56 GMT)
Leveraging Habitat Information for Fine-grained Bird Identification [0.0] 我々は鳥類学者によって鳥類を識別する4つの主要な方法の1つである生息地情報を現代の鳥類分類器に組み込むことを最初に検討した。
我々は、下流の鳥のデータセットに基づいて訓練されたCNNとViTと、オリジナルのマルチモーダルCLIPの2つの主要なモデルタイプに焦点を当てる。
CNNとViTを生息地データでトレーニングすると、NABirdsとCUB-200で最大0.83点、+0.23点が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:07:22 GMT)
Learning Penalty for Optimal Partitioning via Automatic Feature Extraction [0.0] 変更点検出は、データシーケンスの大きな変化を認識し、金融、遺伝学、医療といった分野において重要である。
最適分割アルゴリズムは、変化点数を制限するためにペナルティパラメータを使用して、これらの変化を効率的に検出する。
本研究では, ニューラルネットワークを用いて, 特徴を自動抽出することで, 生の配列から直接このペナルティを学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:07:55 GMT)
Large Language Models and Arabic Content: A Review [0.0] 本研究は,アラビア語に対する大規模言語モデル (LLM) の利用について概説する。
様々なNLPアプリケーションにまたがる、初期の訓練済みのアラビア語モデルを強調している。
また、ファインチューニングやプロンプトエンジニアリングのような技術がこれらのモデルの性能を高める方法の概要も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:09:12 GMT)
Large Language Models Think Too Fast To Explore Effectively [0.0] LLM(Large Language Models)は、多くの知的能力を持つ言語である。
本研究では,オープンエンドタスクにおいて,LLMが人間を超えることができるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:02:08 GMT)
LLMs Outperform Experts on Challenging Biology Benchmarks [0.0] 本研究は8つの生物学ベンチマークで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） (Mon, 12 May 2025 14:17:41 GMT)
KAQG: A Knowledge-Graph-Enhanced RAG for Difficulty-Controlled Question Generation [0.0] KAQGがRetrieval-Augmented Generation(RAG)に決定的なブレークスルーを導入
これは、透明な多段階推論ときめ細かい認知難易度制御という、現在のパイプラインの2つの慢性的な弱点に対処する。
技術的には、このフレームワークは知識グラフ、RAG検索、教育評価理論を単一のパイプラインに融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:42:19 GMT)
Inverse Covariance and Partial Correlation Matrix Estimation via Joint Partial Regression [0.0] この方法は、各特徴を他の全ての特徴に回帰させる2段階推定法である。
逆共分散と偏相関行列推定の両方に対する非漸近推定率を導出する。
提案手法の有効性を,合成データと実世界のデータの両方で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 08:57:55 GMT)
Invariant-Based Cryptography: Toward a General Framework [0.0] 我々は、構造的アイデンティティをコア暗号機構として活用することにより、不変な暗号のフレームワークを開発する。
我々は,このような不変量の暗号的効用を,回復可能性,整合性結合,偽造に対する耐性の観点から分析する。
この研究は、対称暗号プロトコルにおける汎用的でコンパクトな代替手段としての不変設計の基礎を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:08:30 GMT)
Interplay of localization and topology in disordered dimerized array of Rydberg atoms [0.0] Rydberg tweezer アレイは、長距離トンネルを持つスピン-1/2ハミルトニアンを距離とともにパワー・ローに従って崩壊させるプラットフォームを提供する。
このような1次元系の励起状態に対する位置障害と二量化の影響を数値的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:26:44 GMT)
Interleaved dual-species arrays of single atoms using a passive optical element and one trapping laser [0.0] 我々はルビジウム(Rb)とセシウム(Cs)のトラップを、明るいツイーザーと暗いボトルビームトラップのインターリーブ配列で示す。
我々のアプローチはRbとCsの反対の動的偏光性を利用しており、それぞれの種が明るい場所または暗い場所にのみ閉じ込められていることを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 19:38:19 GMT)
Integrated Multi-Wavelength Photonic Architectures for Future Scalable Trapped Ion Quantum Devices [0.0] トラップイオン量子デバイスのためのフォトニックアーキテクチャについて論じ、複数の波長のレーザーを1つのチップ内の複数のトラップゾーンに供給する。
この研究は、様々な応用のための新しいフォトニックアーキテクチャの展望を量子だけでなく、古典フォトニクスにも開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:09:31 GMT)
Injecting Knowledge Graphs into Large Language Models [0.0] 我々は,大規模言語モデル内のグラフ埋め込みをトークンとして統合するエンコーディング技術を構築した。
我々のアプローチは、モデルに依存しず、リソース効率が良く、どのLLMとも互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:31:26 GMT)
Inhomogeneous SU(2) symmetries in homogeneous integrable U(1) circuits and transport [0.0] 発電機が空間的準モメンタム変調を示す新しい不均一スクリューSU(2)と$rm U_q(rm sl_2)$対称性を求める。
これらは、ハイゼンベルクモデルの標準回転対称性のパラメータ依存的な一般化と見なすことができる。
非局所的なSU(2)対称性の輸送を正確に説明するためには、プロパゲーターとほぼ通勤する非均一な局所的対称性は重要ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 06:39:33 GMT)
Improving Tropical Cyclone Forecasting With Video Diffusion Models [0.0] 熱帯サイクロン(TC)予測は,災害対策と緩和に不可欠である。
本稿では,時間的依存関係を付加的な時間的階層を通じて明示的にモデル化する,TC予測のためのビデオ拡散モデルの新たな適用法を提案する。
提案手法により,複数のフレームを同時に生成し,サイクロンの進化パターンをよりよく捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:12:02 GMT)
Hierarchical Sparse Attention Framework for Computationally Efficient Classification of Biological Cells [0.0] SparseAttnNetは、効率的な画像分類のための新しい階層型アテンション駆動フレームワークである。
生体細胞画像の場合、SparseAttnNetは全画像の代わりに約15%のピクセルを処理可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:29:08 GMT)
HYPERNYM MERCURY: Token Optimization through Semantic Field Constriction and Reconstruction from Hypernyms. A New Text Compression Method [0.0] 本稿では,新しいテキスト表現方式と,段落の単語レベルのセマンティック圧縮を導入する。
結果が,複数のジャンルやモデルにまたがって,段落レベルでどのように保持されているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:49:50 GMT)
Gibbs-preserving operations requiring infinite amount of quantum coherence [0.0] 熱力学的資源を必要とするギブス保存操作が無数に存在することを示す。
我々の下限はほぼ緊密であり、実装するチャネルによって引き起こされるエネルギー変化に関連する量を特定している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 00:25:26 GMT)
Generalized Probability Theory: notes for a short course [0.0] 2024年3月と4月にペリメータ理論物理学研究所(Perimeter Institute for Theory Physics)で、GPTの短いコース中にわずかに改訂されたノートが配布された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:20:42 GMT)
Generalization Bounds and Stopping Rules for Learning with Self-Selected Data [0.0] 被覆数とワッサーシュタイン曖昧性集合を用いた相互学習の普遍的一般化境界を証明する。
我々は, 相互学習における半教師付き学習の特別事例について, 我々の限界と規則の停止について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:06:39 GMT)
Gaussian entropic optimal transport: Schrödinger bridges and the Sinkhorn algorithm [0.0] エントロピー最適輸送問題は、最適輸送問題の正規化版である。
これらの問題はシンクホーンアルゴリズム(反復比例フィッティング法)を用いて一般的に解決される。
より一般的な設定では、シンクホーン反復は非線形条件/共役変換に基づいており、正確な有限次元解は計算できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:33:20 GMT)
FLUXSynID: A Framework for Identity-Controlled Synthetic Face Generation with Document and Live Images [0.0] FLUXSynIDは、ユーザ定義の識別属性分布を持つ高精細合成顔データセットを生成するためのフレームワークである。
FLUXSynIDを用いて生成されたデータセットは、実際のアイデンティティ分布との整合性が向上し、以前の作業よりもセット間の多様性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:12:33 GMT)
Exponential Relative Entropy Decay Along Quantum Markov Semigroups [0.0] 我々は、量子マルコフ半群に沿った相対エントロピーの指数的崩壊と、一般フォン・ノイマン代数に対する修正対数的ソボレフの不等式の間の同値性を確立する。
我々は、不変対数的ソボレフの不等式に対して、無限次元フォン・ノイマン環上の GNS-対称量子マルコフ半群への相互交叉基準を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:29:34 GMT)
Experimental Observation of Short-Range Magnetic Correlations in Amorphous Nb$_2$O$_5$ and Ta$_2$O$_5$ Thin Films [0.0] 酸化ニオブ (Nb$O$_5$) および五酸化タンタル (Ta$O$_5$) 薄膜の磁気特性について検討した。
アモルファス相(スパッタ蒸着)では、どちらの酸化物も2.8Kまで磁気的挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:01:05 GMT)
Exact Spin Elimination in Ising Hamiltonians and Energy-Based Machine Learning [0.0] 我々は、2次およびk-局所イジング・ハミルトンの次元を減少させる正確なスピン除去手法を提案する。
本手法は, 近似や反復再計算を行うことなく, スピン数総和を下げる。
この機能は、ハードウェアに制約のあるプラットフォーム(古典的または量子的)に対して特に有益であり、多体インタラクションを直接実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:04:24 GMT)
Energy personas in Danish households [0.0] 本稿では, 家庭における再生可能エネルギー供給のリアルタイムモニタリングのために, 技術的アーティファクトの活用方法について述べる。
デンマークでは、かつてバリー(Ewii)はデンマークのエネルギー供給会社で、家庭でエネルギー源をリアルタイムでモニタリングする機会を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:02:03 GMT)
Emotions in Artificial Intelligence [0.0] すべての事象に付随して対応する感情タグを記憶することで、感情がエピソード記憶と織り交ぜられることが示唆された。
これにより、AIは現在の状況が過去の出来事に似ているかどうかを確認し、関連する感情ラベルを現在の状況に投影することができる。
複合感情状態は、行動選択を調節することにより、現在における意思決定を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:28:29 GMT)
Emotion-Gradient Metacognitive RSI (Part I): Theoretical Foundations and Single-Agent Architecture [0.0] 本稿では,内観的メタ認知と感情に基づく本質的モチベーションを統合した新しいアーキテクチャEG-MRSIフレームワークを提案する。
このフレームワークは、公式に制限されたリスクの下で、独自の学習アルゴリズムを明示的に上書きすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:02:47 GMT)
Elementary atoms in spaces of constant curvature by the Nikiforov-Uvarov method [0.0] ニキフォロフ・ウバロフ法は、一般化された超幾何型の二階微分方程式を解くための単純でエレガントで強力な方法である。
この手法を定数曲率空間における水素様原子の古典的問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:06:44 GMT)
Effective Quantum Gravitational Collapse in Metric Variables: The $\barμ$ Scheme [0.0] Oppenheimer-Snyder重力崩壊の効果的な理論は、Loop Quantum Gravityの$barmu$スキームで構築できる。
崩壊は平面モデルと球面モデルの両方に対して解析される。
どちらのシナリオでも、有効理論は特異点の形成を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:56:17 GMT)
Disentangling unitary dynamics with classically simulable quantum circuits [0.0] 非クリフォード位相ゲートでドープされた深部ランダムなクリフォード回路から得られる状態は完全に絡み合っていることを示す。
このことは、そのような状態のパウリ予想値は、古典的に効率的にシミュレートできることを意味する。
この結果は、その効率的な生成を促進することができる近似状態設計の斬新な表現を示唆することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:59:40 GMT)
Data Integration with Fusion Searchlight: Classifying Brain States from Resting-state fMRI [0.0] 本稿では,複数の静止状態fMRIメトリクスから補完情報を統合するFusion Searchlight (FuSL) フレームワークを紹介する。
これらの指標を組み合わせることで、rs-fMRIデータから薬理学的治療予測の精度が向上することを示した。
我々は、説明可能なAIを活用して、各メトリックの差分寄与を記述し、さらに、サーチライト解析の空間的特異性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:55:31 GMT)
Cross-correlation scheme for quantum optical coherence tomography based on Michelson interferometer [0.0] 量子光コヒーレンストモグラフィ(Q OCT)は、試料中の分散拡大をキャンセルする簡単な方法である。
しかし、これらの利点を達成するには、光子対が絡み合った明るくブロードバンドな光源が必要である。
これらの欠点を克服する相互相関MIベースのQ OCTを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:57:39 GMT)
Compression, Regularity, Randomness and Emergent Structure: Rethinking Physical Complexity in the Data-Driven Era [0.0] 3つの軸(正規性、ランダム性、複雑さ)に沿った統計的、アルゴリズム的、動的測度を見つける統一的な枠組みを提案する。
この分類は計算不能によって引き起こされる深い課題を明らかにし、現代のデータ駆動手法の出現を強調している。
複雑な物理システムにおいて、物理学のインフォームドAIとAI誘導の発見がもたらす意味を概説することで、我々は締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 04:30:42 GMT)
Comparative sentiment analysis of public perception: Monkeypox vs. COVID-19 behavioral insights [0.0] 本研究は、それぞれ147,475ツイートと106,638ツイートの広範囲なデータセットを活用することで、COVID-19 と mpox を取り巻く公衆の認識の比較感情分析を行う。
この分析は、病気の特徴、メディアの表現、パンデミックの疲労によって引き起こされる公衆の感情に顕著な違いを浮き彫りにした。
この研究は、感情の極性とテーマの傾向のレンズを通して、公衆衛生メッセージングの調整、誤報の軽減、同時健康危機時の信頼の育成に関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:37:33 GMT)
Characterizing the Generalized Einstein-Podolsky-Rosen State [0.0] アインシュタイン・ポドルスキー (Einstein Podolsky) とローゼン (Rosen) は、2つの粒子に対して運動量絡み合った状態を導入した。
EPR状態と呼ばれるこの状態は、連続的な自由度を持つ絡み合った粒子の研究で広く用いられている。
その後、この状態は一般化 EPR 状態として知られる様々なエンタングルメントを許容する形式に一般化された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 10:07:36 GMT)
Can Schroedingerist Wavefunction Physics Explain Brownian Motion? III: A One-Dimensional Heavy and Light Particles Model Exhibiting Brownian-Motion-Like Trajectories and Diffusion [0.0] 有限級数を与え、BML軌道と拡散の基準を満たす一次元モデルを導入する。
プランクの定常摂動と光粒子の分子質量が拡散係数に現れることに留意する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:45:45 GMT)
Can LLMs advance democratic values? [0.0] 私たちの最高の言語ツールが、言語に関わる最も重要なタスクの1つに役立つかどうかを問う。
本研究は,LSMをこれらの機能の実行に用いて,これらの実験の背景にある民主的価値を実際に向上させるかどうかを評価する。
その代わりに、民主政府と彼らが奉仕する国家の間を仲介する、非公式な公共の場を強化することができると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 03:55:15 GMT)
Can Generative AI agents behave like humans? Evidence from laboratory market experiments [0.0] 経済市場実験において,人間の行動を再現する大規模言語モデルの可能性を探る。
実験室で観察されたLLM行動と市場動態を比較し,人間の行動との整合性を評価する。
これらの結果から,LLMは経済的文脈における現実的な人間の行動のシミュレーションツールとして有望であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 11:44:46 GMT)
Browser Security Posture Analysis: A Client-Side Security Assessment Framework [0.0] 本稿では、ブラウザ内で完全にJavaScriptとWebAssemblyで動作する、ブラウザベースのクライアント側セキュリティアセスメントツールキットを提案する。
ブラウザ内セキュリティテスト120以上のバッテリを実行し、セキュリティポリシとネットワークレベルやosレベルのツールが監視できない機能の詳細診断を提供する。
本稿では,ブラウザセキュリティとエンタープライズエンドポイントソリューションの関連作業と比較し,リアルタイム姿勢監視やSIEM統合といった今後の機能拡張について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:38:19 GMT)
Bridging Classical and Quantum Information Scrambling with the Operator Entanglement Spectrum [0.0] 演算子絡み合いスペクトルにより,オートマトン力学と完全量子力学の差が明らかになる。
一定数の重畳生成ゲートは、演算子ダイナミクスをランダム回路クラスに駆動するのに十分である。
これは作用素絡み合いスペクトルを量子力学のカオス性と普遍性クラスを探索するための有用なツールとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:56:49 GMT)
Block encoding bosons by signal processing [0.0] 単位行列に対する量子特異値変換(QSVT)や量子固有値変換(QETU)といったQSPベースの手法がBEの実装に有効に利用できることを示す。
本稿では,QSVTアルゴリズムとQETUアルゴリズムと組み合わせて,格子ボソンに対するハミルトニアンの符号化をブロックするいくつかの例を示す。
QSVTをBEに使用すると、サイト毎のキュービット数で最高のゲートカウントスケーリングが得られるが、LOVE-LCUは最大$lesssim11$ qubitsの演算子に対して、他のすべてのメソッドよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:16:31 GMT)
Bias or Optimality? Disentangling Bayesian Inference and Learning Biases in Human Decision-Making [0.0] エージェントが客観的ベイズ推定によってその信念を更新しても、標準Q-ラーニングモデルに非対称学習率を適合させることは、両方のバイアスを回復させる。
本稿では、これらの学習システムの力学をマスター方程式を用いて解析することによって説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 20:36:43 GMT)
Beyond Boson Sampling: Higher Spin Sampling as a Practical Path to Quantum Supremacy [0.0] 量子超越性への実践的な経路として、任意のスピン-S$状態に対するスピンサンプリングを導入する。
サイト数$m$とスピン数$n$ as $msim n1+epsilon$の間の準線形スケーリング関係を同定する。
これは、スピンシステム内では、線形モード領域における等価なフォック状態ボソンサンプリングタスクが、リソース要求の低減とともに実験的に実現可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 07:57:21 GMT)
Belief Injection for Epistemic Control in Linguistic State Space [0.0] 本研究は, 人工エージェントの能動的制御機構である信念注入を導入する。
信念注入は、対象とする言語的信念を直接エージェントの内部認知状態に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:58:56 GMT)
Beam splitter for dark and bright states of light [0.0] 本稿では,光線を2モードの明暗成分に分離できる新しいビーム分割器を提案する。
本稿では,光学的クロスキャビティシステムと$Lambda$型3レベル原子を共振結合したプロトタイプを提案する。
本研究は光の集合特性を利用したビームスプリッタの新たな応用の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:17:27 GMT)
Bang for the Buck: Vector Search on Cloud CPUs [0.0] クラウド上で利用可能なCPUマイクロアーキテクチャは,ベクトル探索のシナリオによって大きく異なる性能を示す。
例えばfloat32ベクトル上のIVFインデックスでは、AMDのZen4はIntelのSapphire Rapidsと比較して、毎秒約3倍のクエリ(QPS)を提供する。
私たちは、ベクターサーチシステムを展開する際に、ユーザに最高の"バン・フォー・ザ・ザ・ザ・ザ・ザ・ザ・ザ・ザ・イヤー"を得るよう指導したいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:44:21 GMT)
Automatically Differentiable Model Updating (ADiMU): conventional, hybrid, and neural network material model discovery including history-dependency [0.0] ADiMUは、従来の(物理ベース)ニューラルネットワーク(データ駆動)、ハイブリッド素材モデルを更新可能であることを示す。
ADiMUはオープンソースの計算ツールとしてリリースされ、慎重に設計されドキュメント化されたHookeAIというソフトウェアに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:49:54 GMT)
Automated Reasoning in Blockchain: Foundations, Applications, and Frontiers [0.0] 分散コンセンサスアルゴリズムと暗号技術を通じて達成された分散化、不変性、監査性は、透明性と信頼を必要とするマルチステークホルダーアプリケーションに利点を提供する。
しかし、ブロックチェーンシステムの本質的な複雑さとセキュリティクリティカルな性質は、潜在的な脆弱性に対する正確性、信頼性、レジリエンスを保証するために厳格な分析と検証を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 23:39:00 GMT)
Attosecond physics hidden in Cherenkov radiation [0.0] 超光速で移動する荷電粒子のチェレンコフ放射は、よく研究されている現象である。
ここでは、チェレンコフ放射の固有動力学を探索するための理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:38:51 GMT)
ApproXAI: Energy-Efficient Hardware Acceleration of Explainable AI using Approximate Computing [0.0] XAIedgeは、近似計算技術をXAIアルゴリズムに活用する新しいフレームワークである。
XAIedgeはこれらのアルゴリズムを近似行列計算に変換し、畳み込み、フーリエ変換、近似計算パラダイムの相乗効果を利用する。
総合評価の結果,既存のXAIハードウェアアクセラレーション技術と比較して,XAIedgeのエネルギー効率は2倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:04:45 GMT)
An Extra RMSNorm is All You Need for Fine Tuning to 1.58 Bits [0.0] トレーニング後の量子化はメモリと計算を減少させるが、しばしば精度を低下させる。
三進法(2ビット)に量子化をプッシュすると、さらに大きな貯蓄が得られるが、非常に不安定である。
私たちのアプローチは、標準的な言語モデリングベンチマークにおいて、より精巧な知識蒸留パイプラインに適合するか、超越しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 21:14:29 GMT)
Adaptive sampling-based optimization of quantics tensor trains for noisy functions: applications to quantum simulations [0.0] 本稿では,TTの初期推定から始まり,非線形最小二乗を用いて最適化する手法を提案する。
本研究では,正弦関数と2時間相関関数に対して,それぞれがランダム雑音で評価された場合の有効性を示す。
我々は、擬似想像時間進化に基づく量子シミュレーションにおいて、この最適化された相関関数 QTT を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:19:16 GMT)
Adaptive Latent-Space Constraints in Personalized FL [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、異なるクライアントが保持する分散データセット上でディープラーニングモデルをトレーニングするための、効果的で広く使用されているアプローチとなっている。
pFLの最先端技術であるDittoフレームワークにおける理論的に支持された適応MDD尺度の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 13:08:54 GMT)
Achieving computational gains with quantum error-correction primitives: Generation of long-range entanglement enhanced by error detection [0.0] 論理エンコーディングのないQECプリミティブの戦略的応用は超伝導プロセッサにおいて大きな利点をもたらす可能性があることを示す。
本稿では,GHZ(Greenberger-Horne-Zeilinger)状態に依存した長距離CNOTゲートを実装するための新しいプロトコルを提案する。
我々は,現在報告されている中で最大である,真の多部絡み合いを示す75量子GHZ状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:52:39 GMT)
Accountability of Generative AI: Exploring a Precautionary Approach for "Artificially Created Nature" [0.0] 透明性は説明責任に十分な条件ではないが、改善に貢献できると我々は主張する。
そして、生成AIを透明にすることができない場合、生成AI技術は比喩的な意味で「人工的に創造された自然」となることを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 02:10:55 GMT)
AI-driven Personalized Privacy Assistants: a Systematic Literature Review [0.0] 本稿では,SLR (Systematic Literature Review) を,科学文献の既存の解を地図化するために提案する。
我々は近年(2013-2025)に数百のユニークな研究論文をスクリーニングし、41の論文から分類した。
私たちは、AI駆動型PPAの包括的な分類を提供し、アーキテクチャの選択、システムコンテキスト、使用されるAIの種類、データソース、意思決定の種類、意思決定の制御などについて調べています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 14:59:19 GMT)
A novel fusion of Sentinel-1 and Sentinel-2 with climate data for crop phenology estimation using Machine Learning [0.0] 機械学習(ML) LightGBMモデルをトレーニングし、ドイツ全土の8大作物について、20mスケールで13の表現学的段階を予測する。
全国規模では、予測表現学はR2 > 0.43の妥当な精度と平均絶対誤差を6日間に抑えた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 09:49:26 GMT)
A class of distributed automata that contains the modal mu-fragment [0.0] リカレントグラフニューラルネットは、実数と次数に代えて、論理的単項二階述語論理MSOに制限された同じ表現力を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:59:22 GMT)
A Theoretical Framework for Explaining Reinforcement Learning with Shapley Values [0.0] 我々は、国家的特徴の影響を通じて強化学習を説明する理論的枠組みを開発する。
説明の恩恵を受けるエージェント環境相互作用の3つの中核要素を同定する。
このアプローチは、明確な意味論と理論的保証を持つ数学的根拠のある説明の族を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:48:28 GMT)
A Reproduction Study: The Kernel PCA Interpretation of Self-Attention Fails Under Scrutiny [0.0] 我々は自己注意がカーネル主成分分析(KPCA)を実装していると主張する。
学習した自己注意値ベクトルとKPCAの視点での提案との間には3つの重要な矛盾点がある。
10以上の変圧器アーキテクチャにおいて,KPCAによる自己注意の解釈には実証的支援が欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 12:38:46 GMT)
A Protocol for KG Construction Tasks Involving Users [0.0] 本稿では,まず,利用者が比較点を識別する研究を行う。
これらのギャップには、タスク設計における体系的な一貫性の欠如、参加者の選択、評価メトリクスが含まれる。
そこで我々は,この課題に対処するために設計されたKGCのユーザプロトコルを提案し,導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 18:45:46 GMT)
A Digital signature scheme based on Module-LWE and Module-SIS [0.0] 本稿では,モジュールLWE問題とモジュールSIS問題に基づいて,Sharafi と Daghigh が提案するデジタル署名方式の改良版を提案する。
提案方式は,Sharaf-Daghigh方式よりもセキュリティレベルが高く,デコード失敗確率も小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 15:16:43 GMT)
A Computational Theory for Efficient Mini Agent Evaluation with Causal Guarantees [0.0] 無限エージェントに対する与えられた評価モデルの一般化誤差と一般化因果効果誤差の上限を証明した。
また, 提案手法の効率性, 推定因果効果の整合性, 評価指標の推算による評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 01:41:43 GMT)
A Comparative Analysis of Static Word Embeddings for Hungarian [0.0] 本稿では,ハンガリー語に対する様々な静的単語埋め込みの包括的解析について述べる。
本研究は,これらの内在的および外在的タスクへの埋め込みを評価し,その性能の全体像を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:57:11 GMT)
4TaStiC: Time and trend traveling time series clustering for classifying long-term type 2 diabetes patients [0.0] 時系列クラスタリング(Time and Trend Traveling Time Series Clustering, 4TaStiC)と呼ばれる新しいクラスタリングアルゴリズムを導入する。
それぞれの患者は、医師が効果的な臨床的決定を下すのに役立つ明らかな特徴を示す。
提案アルゴリズムは医療分野外の文脈に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 16:10:32 GMT)
"I Apologize For Not Understanding Your Policy": Exploring the Specification and Evaluation of User-Managed Access Control Policies by AI Virtual Assistants [0.0] 本研究は,現在利用可能なVAが,異なるシナリオで効果的にU-MAPを管理できるかどうかを探索的に調査する。
構造化試験を行ない,そのようなVAの理解度を評価し,様々なU-MAPアプローチにおける理解の欠如を明らかにした。
我々の研究は、複雑な認証ルールを管理し、動的変化に適応するためにVAをさらに改善する方法に関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 May 2025 17:03:52 GMT)