BLIP3-o: A Family of Fully Open Unified Multimodal Models-Architecture, Training and Dataset [140.2] 本稿では,拡散変換器を用いて意味的にリッチなCLIP画像特徴を生成する手法を提案する。
画像理解のための統合モデルファーストトレーニングと画像生成のための逐次事前学習戦略は、実用的な利点をもたらす。
革新的なモデル設計、トレーニングレシピ、データセットに基づいて、最先端の統一マルチモーダルモデルのスイートであるBLIP3-oを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:11:07 GMT)
3D Cartoon Face Generation with Controllable Expressions from a Single GAN Image [129.5] 我々は、単一の2D GAN生成人間の顔から3次元マンガの顔形状を生成する。
我々は、ポーズや照明条件の異なる画像を生成するために潜時符号を操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:40:37 GMT)
P-MMEval: A Parallel Multilingual Multitask Benchmark for Consistent Evaluation of LLMs [84.2] 本稿では,P-MMEvalを提案する。P-MMEval,P-MMEval,P-MMEval,P-MMEval,P-MMEval,P-MMEval,P-MMEval,P-MMEval,P-MMEval,P-MMEval,P-MMEval,P -M
P-MMEvalは、さまざまなデータセットにわたって一貫した言語カバレッジを提供し、並列サンプルを提供する。
我々は、モデルとタスク間の性能を比較するために、代表的多言語モデル系列に関する広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:29:41 GMT)
Inductive Moment Matching [81.0] Inductive Moment Matching (IMM) は1段階または数段階のサンプリングのための新しい生成モデルである。
IMMはImageNet-256x256上の拡散モデルを8ステップのみを用いて1.99 FIDで上回り、CIFAR-10上で1.98の最先端の2ステップFIDをスクラッチから訓練したモデルで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:11:44 GMT)
DataMIL: Selecting Data for Robot Imitation Learning with Datamodels [77.5] データモデルパラダイムに基づいて構築されたポリシー駆動型データ選択フレームワークであるDataMILを紹介する。
品質の概念を使ってデータをフィルタリングする標準的なプラクティスとは異なり、DataMILはタスクの成功のためにデータ選択を直接最適化する。
我々は60以上のシミュレーションと実世界の操作タスクのスイートに対して,我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:55:10 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） (Wed, 14 May 2025 10:26:17 GMT)
Fragment-Masked Diffusion for Molecular Optimization [71.1] 表現型薬物発見(PDD)に基づくフラグメントマインド分子最適化法を提案する。
PDDに基づく分子最適化は、表現型活性を最適化しながら潜在的な安全性リスクを低減し、臨床成功の可能性を高める。
総合的な実験により、シリカ内最適化の成功率は95.4%に達し、平均効率は7.5%上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:26:53 GMT)
Deploying Foundation Model-Enabled Air and Ground Robots in the Field: Challenges and Opportunities [66.0] 基礎モデル(FM)をロボット工学に統合することで、ロボットは自然言語を理解し、環境のセマンティクスを推論できるようになった。
本稿では,FM対応ロボットを現場に展開する上で,大規模で非構造的な環境下でのロボットの運用に必要なミッションについて述べる。
数kmのミッションを持つ非構造環境下での大規模LLM対応ロボット計画の実証実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:28:43 GMT)
Air-Ground Collaboration for Language-Specified Missions in Unknown Environments [62.6] 本稿では,無人航空機 (UAV) と無人地上機 (UGV) が,自然言語で指定されたミッションを協調的に達成できる,第一種システムを提案する。
我々は、Large Language Model(LLM)対応プランナーを利用して、オンライン上に構築され、航空ロボットと地上ロボットの間で機会的に共有されるセマンティック・メトリック・マップを推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:33:46 GMT)
DACAD: Domain Adaptation Contrastive Learning for Anomaly Detection in Multivariate Time Series [61.9] 時系列異常検出では、ラベル付きデータの不足が正確なモデルの開発に困難をもたらす。
時系列における異常検出のための新しいドメインコントラスト学習モデル(DACAD)を提案する。
本モデルでは,ソース領域に対する教師付きコントラスト損失と,ターゲット領域に対する自己監督型コントラスト型3重項損失を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:06:20 GMT)
System Prompt Optimization with Meta-Learning [60.0] 本稿では,多様なユーザプロンプトに対して堅牢なシステムプロンプトを設計することを目的とした,バイレベルシステムプロンプト最適化の新たな課題を紹介する。
本稿では,複数のデータセットにまたがるさまざまなユーザプロンプトに対して最適化することで,システムプロンプトをメタラーニングするメタラーニングフレームワークを提案する。
5つの異なるドメインにまたがる14の未知のデータセットに対して実験を行い、このアプローチが多様なユーザプロンプトに効果的に一般化するシステムプロンプトを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:46:15 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） (Wed, 14 May 2025 12:56:45 GMT)
F$^3$Loc: Fusion and Filtering for Floorplan Localization [57.9] 本研究では,フロアプラン内での自己ローカライズのための効率的なデータ駆動型ソリューションを提案する。
本手法では,地図や位置情報ごとのリトレーニングや,関心領域の画像の大規模なデータベースの要求は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:34:47 GMT)
WavReward: Spoken Dialogue Models With Generalist Reward Evaluators [57.8] WavRewardは、音声入力による音声対話システムのIQとEQを評価することができる報酬フィードバックモデルである。
ChatReward-30Kは、WavRewardのトレーニングに使用される好みのデータセットである。
WavRewardは、複数の音声対話シナリオで過去の最先端評価モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:54:15 GMT)
LLM4CD: Leveraging Large Language Models for Open-World Knowledge Augmented Cognitive Diagnosis [56.5] オープンワールド知識強化認知診断のための大規模言語モデルを活用するLCM4CDを提案する。
本手法はLLMのオープンワールド知識を利用して認知表現型テキスト表現を構築し,CDタスクにリッチな意味情報を導入する。
このアプローチは、従来のID埋め込みを意味表現に置き換え、新しい学生やオープンワールドの知識を持つエクササイズに対応できるようにし、コールドスタート問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:48:00 GMT)
The Larger the Merrier? Efficient Large AI Model Inference in Wireless Edge Networks [56.4] 大規模計算モデル(LAIM)サービスの需要は、従来のクラウドベースの推論から、低レイテンシでプライバシ保護のアプリケーションのためのエッジベースの推論へのパラダイムシフトを推進している。
本稿では,事前学習したLAIMをデバイス上のサブモデルとサーバ上のサブモデルに分割して配置するLAIM推論方式について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:18:55 GMT)
Benchmarking Large Vision-Language Models on Fine-Grained Image Tasks: A Comprehensive Evaluation [53.8] 我々は、FG-BMKと呼ばれる包括的きめ細かい評価ベンチマークを導入し、1.01万の質問と0.33万の画像を含む。
本評価では,人間指向と機械指向の両方の観点からLVLMを体系的に検討する。
トレーニングパラダイム,モダリティアライメント,摂動感受性,および細粒度カテゴリー推論がタスクパフォーマンスに与える影響について,重要な知見を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:33:48 GMT)
CANTXSec: A Deterministic Intrusion Detection and Prevention System for CAN Bus Monitoring ECU Activations [53.0] 物理ECUアクティベーションに基づく最初の決定論的侵入検知・防止システムであるCANTXSecを提案する。
CANバスの古典的な攻撃を検知・防止し、文献では調査されていない高度な攻撃を検知する。
物理テストベッド上での解法の有効性を実証し,攻撃の両クラスにおいて100%検出精度を達成し,100%のFIAを防止した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:37:07 GMT)
Predictability Shapes Adaptation: An Evolutionary Perspective on Modes of Learning in Transformers [52.0] トランスフォーマーモデルは、IWL(In-weights Learning)とICL(In-context Learning)の2つの異なるモードで学習する。
我々は進化生物学の類似した適応戦略である遺伝的エンコーディングと表現型可塑性からインスピレーションを得ている。
我々はこれらの予測可能性の次元を実験的に運用し、トランスフォーマーのICL/IWLバランスへの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:31:17 GMT)
FaceShield: Explainable Face Anti-Spoofing with Multimodal Large Language Models [51.9] 対面防止(FAS)は、提示攻撃から顔認識システムを保護するために不可欠である。
現在、FASタスク用に特別に設計された、普遍的で包括的なMLLMとデータセットは存在しない。
FASのためのMLLMであるFaceShieldと、それに対応する事前学習および教師付き微調整データセットを提案する。
命令データセット、プロトコル、コードはまもなくリリースされます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:10:43 GMT)
Birch SGD: A Tree Graph Framework for Local and Asynchronous SGD Methods [51.5] 本稿では,分散SGD手法を解析・設計するための新しい統一フレームワークであるBirch SGDを提案する。
本研究では,Birch SGDを用いて8つの新しい手法を設計し,これまでに知られていた手法とともに解析する。
i) すべてのメソッドが$Oleft(frac(R + 1) L Deltavarepsilon + fracsigma2 L Deltavarepsilon2right)$と同じ"イテレーションレート"を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:37:45 GMT)
LightLab: Controlling Light Sources in Images with Diffusion Models [49.8] 画像中の光源を微細かつパラメトリックに制御する拡散法を提案する。
我々は、光の線形性を利用して、ターゲット光源または周囲照明の制御された光の変化を描写した画像対を合成する。
提案手法は, ユーザの好みに基づいて, 従来の方法よりも優れた光編集結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:57:27 GMT)
MorphMark: Flexible Adaptive Watermarking for Large Language Models [49.3] 既存の透かし法は、しばしばジレンマに苦しむ: 透かしの有効性を改善するには、テキストの品質を低下させるコストがかかる。
特定因子の変化に応じて透かし強度を適応的に調整するMorphMark法を開発した。
MorphMarkは、高い柔軟性と時間と空間効率を提供するとともに、有効性の高いジレンマの優れた解決を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:11:16 GMT)
Matching high and low temperature regimes of massive scalar fields [49.2] 境界条件の異なる2つの無限の壁の間に閉じ込められた大規模スカラー場の高温・低温膨張のマッチングを解析した。
1つの顕著な低温効果は、壁の分離を伴う真空エネルギーの指数的崩壊である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:58:52 GMT)
Learning Traffic Anomalies from Generative Models on Real-Time Observations [49.2] トラフィックデータの複雑な空間的および時間的依存関係をキャプチャするために,時空間生成適応ネットワーク(STGAN)フレームワークを用いる。
スウェーデンのヨーテボリで2020年に収集された42台の交通カメラから、STGANをリアルタイムで分単位でリアルタイムで観測する。
その結果, 精度が高く, 偽陽性率の低い交通異常を効果的に検出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:00:33 GMT)
Learning Long-Context Diffusion Policies via Past-Token Prediction [48.9] 本稿では,過去の情報の保持を明示的に規則化する代替手法を提案する。
本稿では,過去の行動トークンの予測方法を学ぶための補助的タスクである過去トークン予測について紹介する。
4つの実世界と6つのシミュレートされたタスクを対象とした実験により,提案手法は長文拡散政策の性能を3倍に向上し,政策訓練を10倍以上高速化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:00:47 GMT)
UniCAD: Efficient and Extendable Architecture for Multi-Task Computer-Aided Diagnosis System [48.8] 2次元画像と3次元画像の両方をシームレスに扱う統一アーキテクチャUniCADを提案する。
低ランク適応戦略を用いて、トレーニング済みの視覚モデルを医用画像領域に適応させ、完全に調整された視覚モデルと同等の性能を達成する。
この統合CADアーキテクチャに基づいて、研究者が軽量CAD専門家を共有・アクセスできるオープンソースのプラットフォームを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:21:27 GMT)
EnerVerse-AC: Envisioning Embodied Environments with Action Condition [48.0] EnerVerse-ACは、エージェントの予測されたアクションに基づいて将来の視覚的観察を生成するアクション条件の世界モデルである。
EVACは、多種多様なデータセットに人為的なトラジェクトリを拡張し、ポリシーテストのためのリアルでアクション条件のビデオ観察を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:30:53 GMT)
Denoising and Alignment: Rethinking Domain Generalization for Multimodal Face Anti-Spoofing [47.2] Face Anti-Spoofing (FAS) は、多様なシナリオにおける顔認識システムのセキュリティに不可欠である。
我々はtextbfMultitextbfmodal textbfDenoising と textbfAlignment (textbfMMDA) フレームワークを紹介する。
CLIPのゼロショット一般化機能を活用することで、MMDAフレームワークはマルチモーダルデータのノイズを効果的に抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:36:44 GMT)
SafePath: Conformal Prediction for Safe LLM-Based Autonomous Navigation [46.5] SafePathは,LLM(Large Language Models)を公式な安全保証とともに拡張するフレームワークである。
第1段階では,多様な候補経路を生成するLCMを用いて,エージェントの挙動と環境条件に基づく軌道探索を行う。
第2段階では、SafePathはリスクの高いトラジェクトリをフィルタリングし、少なくとも1つのセーフオプションがユーザ定義の確率に含まれていることを保証します。
最終段階では,不確実性が低い場合や不確実性が高い場合,人間に制御を委譲する場合の衝突リスクが最も低い経路を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:28:24 GMT)
Depth-Based Local Center Clustering: A Framework for Handling Different Clustering Scenarios [46.2] クラスター分析は多くの科学・工学分野において重要な役割を担っている。
過去数十年にわたって提案されてきたクラスタリングメソッドにもかかわらず、それぞれのメソッドは通常、特定のシナリオのために設計されている。
本稿では,深度に基づくクラスタリング(DLCC)を提案する。
DLCCはデータのサブセットに基づくデータ深度のローカルバージョンを利用する
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:08:11 GMT)
Camera-Only 3D Panoptic Scene Completion for Autonomous Driving through Differentiable Object Shapes [46.1] 本研究は,3次元パノプティカルシーン補完のための新しい枠組みを導入する。
本稿では,3D の占有やシーン補完手法と容易に統合できる Object Module と Panoptic Module を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:05:12 GMT)
Energy-Efficient Federated Learning for AIoT using Clustering Methods [45.2] 本研究では、前処理、コミュニケーション、局所学習の3つの主要なエネルギー集約的プロセスに焦点を当てた。
分散AIoT環境におけるモデルトレーニングの収束を高速化する2つのクラスタリングインフォームド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:04:58 GMT)
Generative AI and the transformation of Work in Latin America -- Brazil [45.0] ジェネレーティブAI(GenAI)はブラジルの労働者、特にマイクロ企業や中小企業を徐々に変えつつあるが、その採用は不均一だ。
この調査では、セールス、顧客サービス、グラフィックデザイン、写真、ジャーナリズム、コンテンツ制作、ソフトウェア開発、コーディングの5分野にわたる雇用主と従業員の認識を調査した。
この発見は、AIツールの統合における楽観主義、理解、未解決の可能性の混在を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:35:03 GMT)
Hierarchical World Models as Visual Whole-Body Humanoid Controllers [44.7] 本稿では,ハイレベルエージェントが実行すべき低レベルエージェントの視覚的観察に基づいてコマンドを生成する階層的世界モデルを提案する。
提案手法は,56-DoFヒューマノイドを模擬した8つのタスクにおいて高い性能の制御ポリシーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:27:05 GMT)
Language Agents Mirror Human Causal Reasoning Biases. How Can We Help Them Think Like Scientists? [44.6] 言語モデル(LM)エージェントは、自律的な意思決定者としてますます使われている。
発達心理学の「Blicket Test」パラダイムを用いて、LMの因果関係を探究し、推論する能力について検討した。
LMは共通で直感的な解離因果関係を確実に推測するが、体系的には異常な、しかし等しく(時にはそれ以上)、共役関係の証明に苦しむ。
人間の成人に類似したバイアスが出現し、LMが訓練データから深層推論を継承した可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:59:35 GMT)
TuneNSearch: a hybrid transfer learning and local search approach for solving vehicle routing problems [43.9] TuneNSearchは、異なる車両ルーティング問題(VRP)に対処するためのハイブリッドトランスファー学習とローカル検索アプローチである。
われわれはまず,多目的VRP上で強化学習モデルを事前訓練し,その後,異なる変種に適応するための簡単な微調整を施した。
結果は、TuneNSearchが各VRPでトレーニングされた既存の最先端モデルよりも優れており、トレーニングエポックの5分の1しか必要としていないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:20:26 GMT)
PRISM: A Unified Framework for Photorealistic Reconstruction and Intrinsic Scene Modeling [43.0] PRISMは、単一のモデルで複数の画像生成および編集タスクを可能にする統一されたフレームワークである。
テキスト-to-RGBX生成、RGB-to-X分解、X-to-RGBX条件生成など、さまざまなタスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:50:18 GMT)
Evaluating Large Language Models for the Generation of Unit Tests with Equivalence Partitions and Boundary Values [42.9] 本研究では,Large Language Models (LLM) がテストケースを自動生成する可能性を評価する。
コードと要求を統合し、等価パーティションや境界値といった重要なケースをカバーする最適化されたプロンプトが開発された。
その結果, LLMの有効性は, 適切に設計されたプロンプト, 堅牢な実装, 正確な要件に依存することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 22:22:15 GMT)
Statistical Mean Estimation with Coded Relayed Observations [42.5] 本稿では,サンプルを直接観察しない統計的平均推定の問題について考察する。代わりに,メモリレスチャネルを介して情報をデコーダ(学生')に伝達するリレー(教師')によって観測される。
本研究では,大偏差系における最小推定誤差について検討し,推定精度とチャネル品質の広い状況において厳密な達成可能な誤差指数を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:07:05 GMT)
Embodied-Reasoner: Synergizing Visual Search, Reasoning, and Action for Embodied Interactive Tasks [42.0] Embodied Reasonerは、o1スタイルの推論をインタラクティブなエボダイド検索タスクに拡張するモデルである。
我々は、64kの対話画像と90kの多様な思考プロセスを含む9.3kのコヒーレントな観測・推察軌道を合成する。
モデルの性能を段階的に向上する3段階のトレーニングパイプラインを開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:48:02 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） (Wed, 14 May 2025 04:07:02 GMT)
A General Graph Spectral Wavelet Convolution via Chebyshev Order Decomposition [41.4] 本稿では,マルチレゾリューションスペクトルベースと行列値フィルタカーネルを統合した新しいウェーブレットベースのグラフ畳み込みネットワークWaveGCを提案する。
理論的には、WaveGCは、短距離および長距離情報を効果的にキャプチャし、分離できることを確立し、より優れたフィルタリング柔軟性を提供する。
我々の数値実験は、短距離タスクと長距離タスクの両方において一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:00:05 GMT)
The Voice Timbre Attribute Detection 2025 Challenge Evaluation Plan [40.1] The Voice Timbre Attribute Detection (VtaD) 2025 Challengeは、音声の音色特性を比較的に説明することに焦点を当てている。
VtaD 2025チャレンジは5月に始まり、中国・江江で開催されるNCMMSC2025カンファレンスでの特別提案で締めくくられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:35:53 GMT)
HMamba: Hyperbolic Mamba for Sequential Recommendation [39.6] 双曲的マンバ(英: Hyperbolic Mamba)は、マンバの選択的状態空間機構と双曲幾何学の階層的表現力の効率を統一する新しいアーキテクチャである。
我々は,Hyperbolic Mambaが線形時間効率を維持しながら3-11%の改善を実現し,実世界の展開を可能にしたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 07:34:36 GMT)
Fast Text-to-Audio Generation with Adversarial Post-Training [39.0] テキストとオーディオのシステムは推論時に遅いため、多くのクリエイティブなアプリケーションではレイテンシが実用的ではない。
本稿では, 蒸留法をベースとしない拡散流モデルに対する最初の逆数加速アルゴリズムである, ARC(Adversarial Relativistic-Contrastive Re-trainstive Re-training)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:07:26 GMT)
LLM-based NLG Evaluation: Current Status and Challenges [38.9] 大規模言語モデル (LLM) はNLG評価において大きな可能性を証明している。
LLMに基づく各種自動評価手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:05:53 GMT)
Few-Shot Anomaly-Driven Generation for Anomaly Classification and Segmentation [38.8] 異常検出は, 産業検査における異常サンプルの不足により, 実用的かつ困難な課題である。
本稿では,現実的かつ多様な異常を生成するために拡散モデルを誘導するAnoGen法を提案する。
本手法は,DRAEMとDesTSegを基礎モデルとして構築し,一般的な産業用異常検出データセットであるMVTecの実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:25:06 GMT)
Graph-structured Small Molecule Drug Discovery Through Deep Learning: Progress, Challenges, and Opportunities [37.8] 小分子の薬物は様々な疾患の治療に広く用いられており、薬物発見の重要な要素となっている。
深層学習(DL)技術は予測精度、速度、複雑な分子関係において優れた性能を発揮する。
本稿では, グラフ構造小分子創薬における最近の重要な課題と代表的手法を体系的に要約し, 一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:05:32 GMT)
Don't be lazy: CompleteP enables compute-efficient deep transformers [37.5] いくつかのパラメータ化はモデル深さの変化に対して最適なベースHPの転送に失敗する。
遅延学習システムにはまだパラメータ化が存在する可能性を示す理論を開発する。
我々は、Deep-wise HP Transferと非遅延学習の両方をすべての層で実現するCompletePと呼ぶパラメータ化を特定し、採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:09:58 GMT)
Learn, Explore and Reflect by Chatting: Understanding the Value of an LLM-Based Voting Advice Application Chatbot [35.2] 投票アドバイスアプリケーション(VAA)は、選挙人の政治的知識と関与を高めるためのツールとして成功していると見なされている。
しかし、VAAの複雑な言語と厳格な表現は、その効用をより高度でない有権者に制限した。
本研究では,会話型チャットボットが投票準備を支援する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:16:07 GMT)
DetailCLIP: Injecting Image Details into CLIP's Feature Space [34.0] 本稿では,高解像度画像に対して単一の特徴表現を生成できる効率的なフレームワークを提案する。
このフレームワークでは、慎重に設計した画像パッチ法から抽出したCLIP機能に基づいて、機能融合モデルを訓練する。
実世界および合成データセット上のクラストリガークエリから画像を取得することで、我々のフレームワークを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:49:06 GMT)
Data-driven multiscale modeling for correcting dynamical systems [33.0] 本稿では,動的システムの量を予測するためのマルチスケール手法を提案する。
我々は,マルチスケールネットワークがカオスモデルを修正し,未解決の細粒度力学の寄与を反映する気候サブグリッドパラメータ化タスクに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:04:18 GMT)
BridgePure: Limited Protection Leakage Can Break Black-Box Data Protection [33.0] このようなブラックボックス保護は、未配布のイン・ディストリビューション・データの小さなセットが利用可能であれば、著しく損なわれる可能性がある。
本稿では,(1)敵がブラックボックス保護を小さな無防備なデータセットでクエリすることで,容易に(保護されていない,保護されていない)ペアを取得できる,保護漏洩の新たな脅威モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:17:54 GMT)
A 2D Semantic-Aware Position Encoding for Vision Transformers [32.9] ビジョントランスフォーマーは、コンピュータビジョンタスクにおいて、長距離依存と自己注意を通してコンテキスト関係をキャプチャする能力により、大きな利点を示してきた。
既存の位置符号化技術は、主に自然言語処理から借用されているが、画像パッチ間のセマンティック・アウェアな位置関係を効果的に捉えられなかった。
絶対位置符号化(英語版)や相対位置符号化(英語版)のような伝統的なアプローチは、主に1次元線形位置関係(しばしば遠方でも文脈的に関連付けられたパッチ間の意味的類似性)に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:17:34 GMT)
Large Language Models Are More Persuasive Than Incentivized Human Persuaders [32.7] 我々は,フロンティア大言語モデル(LLM)の説得能力と,オンラインクイズ設定におけるインセンティブ付き人間説得者との比較を行った。
LLMの説得者は、インセンティブを得た人間の説得者よりも、方向性の説得の試みへのコンプライアンスを著しく向上させた。
以上の結果から、AIの説得能力は、パフォーマンスに結びついたリアルタイムボーナスを持つ人間の能力を上回ることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:31:33 GMT)
PT-MoE: An Efficient Finetuning Framework for Integrating Mixture-of-Experts into Prompt Tuning [32.4] 提案するPT-MoEは,効率的なPTを実現するために,行列分解とMix-of-expertsルーティングを統合した新しいフレームワークである。
17データセットにわたる結果は、PT-MoEが質問応答(QA)と数学的問題解決タスクの両方で最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:16:36 GMT)
Quantum simulation of bubble nucleation across a quantum phase transition [31.9] 我々は、量子揺らぎによって誘導される「気泡核」のリアルタイムダイナミクスを観測するために、閉じ込められたイオン量子シミュレータを用いる。
結果は、量子シミュレーターが平衡外多体物理学を探索する力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:57:25 GMT)
UI-R1: Enhancing Efficient Action Prediction of GUI Agents by Reinforcement Learning [31.8] UI-R1は、ルールベースのRLがGUIアクション予測タスクのためのマルチモーダル大言語モデル(MLLM)の推論能力をどのように向上するかを探求する最初のフレームワークである。
具体的には、UI-R1が新しいルールベースのアクション報酬を導入し、グループ相対ポリシー最適化(GRPO)のようなポリシーベースのアルゴリズムによるモデル最適化を可能にする。
効率的なトレーニングのために、モバイルデバイス上で5つの一般的なアクションタイプを含む136の課題タスクからなる、小さくて高品質なデータセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:56:07 GMT)
Morphological-Symmetry-Equivariant Heterogeneous Graph Neural Network for Robotic Dynamics Learning [31.7] ロボット力学学習のための形態的対称性等価な異種グラフニューラルネットワークMS-HGNNを提案する。
MS-HGNNは、ロボットキネマティック構造と形態的対称性を単一のグラフネットワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:48:21 GMT)
Aquarius: A Family of Industry-Level Video Generation Models for Marketing Scenarios [30.3] 本稿では、マーケティングシナリオのための業界レベルのビデオ生成モデルであるAquariusを紹介する。
Aquariusは高忠実度、多アスペクト比、長期ビデオ合成において例外的な性能を示す。
Aquarius-Datapipe"という名のデータ処理フレームワーク全体をオープンソースにしようとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:39:53 GMT)
Video-R1: Reinforcing Video Reasoning in MLLMs [30.1] Video-R1は、ビデオ推論にインセンティブを与えるためのR1パラダイムを体系的に探求する最初の試みである。
まず,T-GRPOアルゴリズムを提案する。
SFTコールドスタートのためのVideo-R1-CoT-165kと、RLトレーニングのためのVideo-R1-260kの2つのデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:49:08 GMT)
Deep Signature: Characterization of Large-Scale Molecular Dynamics [29.7] ディープシグナチャ(Deep Signature)は、複雑な力学と原子間相互作用を特徴付ける、計算的に抽出可能な新しいフレームワークである。
提案手法では,協調力学を局所的に集約してシステムのサイズを小さくするソフトスペクトルクラスタリングと,非滑らかな対話力学のグローバルな評価を行うシグネチャ変換を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:20:12 GMT)
Beyond the Known: Decision Making with Counterfactual Reasoning Decision Transformer [29.0] 決定変換器(DT)は、オフラインデータセットを活用して、さまざまな領域にわたる印象的な結果を達成する、現代的な強化学習において重要な役割を果たす。
本稿では,反現実的推論に触発された新しいフレームワークであるCRDTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:45:16 GMT)
Wafer-Scale Characterization of Al/AlxOy/Al Josephson Junctions at Room Temperature [29.0] ジョセフソン接合(JJs)は、低温で動作する多くのデバイスの主要な要素である。
プロセス最適化とJJ製造制御のための時間効率なウェハスケールJJキャラクタリゼーションの開発が不可欠である。
酸化膜厚, トンネル係数, 界面欠陥密度など, ウェハスケール上のJJの有用なパラメータを独立に得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 07:41:04 GMT)
FAS: Fast ANN-SNN Conversion for Spiking Large Language Models [28.8] スパイキング大言語モデルを作成する既存の方法は、しばしば性能劣化と比較的高い計算コストに悩まされる。
本稿では, 高速ANN-SNN変換戦略 (FAS) を提案する。
言語と視覚言語の両方のタスクを4つの異なるスケールで実験した結果、FASは予測レイテンシと計算コストを大幅に削減して最先端のパフォーマンスを達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 05:23:45 GMT)
Time-Uniform Confidence Spheres for Means of Random Vectors [28.4] 我々は$mathbbRd$の平均逐次推定について研究する。
全てのサンプルサイズで高い確率のランダムベクトルの平均を含む時間一様信頼球—信頼球列 -- を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:40:21 GMT)
Marigold: Affordable Adaptation of Diffusion-Based Image Generators for Image Analysis [28.2] 本稿では、条件付き生成モデルのファミリーであり、事前学習された潜伏拡散モデルから知識を抽出する微調整プロトコルであるMarigoldを紹介する。
Marigoldは、トレーニング済みの潜在拡散モデルのアーキテクチャを最小限に修正し、わずか数日で1つのGPU上で小さな合成データセットをトレーニングし、最先端のゼロショット一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:07:03 GMT)
Theoretical Insights into Fine-Tuning Attention Mechanism: Generalization and Optimization [27.9] 本研究では,大規模言語モデルの微調整における注意機構に関連する2つの現象について検討する。
ストレージと時間の両方で微調整効率を向上させる新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:06:20 GMT)
HCMA: Hierarchical Cross-model Alignment for Grounded Text-to-Image Generation [27.8] 画像生成のための階層的クロスモーダルアライメント(HCMA)フレームワークを提案する。
HCMAは2つのアライメントモジュールを各拡散サンプリングステップに統合する。
MS-COCO 2014検証セットの実験では、HCMAが最先端のベースラインを超えたことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 05:23:54 GMT)
UWAV: Uncertainty-weighted Weakly-supervised Audio-Visual Video Parsing [27.6] 本研究は,Uncertainty-weighted Weakly-supervised Audio-visual Video Parsing (UWAV)と呼ばれる,これらの弱点を克服するための新しいアプローチを提案する。
我々の革新的なアプローチは、これらの評価された擬似ラベルに関連する不確実性に影響を及ぼし、改良トレーニングのための機能ミックスアップベースのトレーニングレギュラー化を取り入れている。
実験の結果,UWAVは2つの異なるデータセットにまたがって,複数のメトリクス上でAVVPタスクの最先端の手法より優れており,その有効性と一般化性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:59:55 GMT)
Seeing Beyond the Scene: Enhancing Vision-Language Models with Interactional Reasoning [27.5] 伝統的なシーングラフは主に空間的関係に焦点を当て、視覚シーンにおける複雑な相互作用を推論する視覚言語モデル(VLM)の能力を制限する。
本稿では,(1) 従来の検出・構築手法は,非集中的かつ文脈的に無関係な関係集合を生成し,(2) 既存の手法では,新しい場面に起因した相互作用を一般化するための永続記憶の形成に失敗する,という2つの課題に対処する。
本稿では,3つの相補的なコンポーネントを通してVLMの相互作用推論を強化するフレームワークであるISGRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:04:23 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） (Wed, 14 May 2025 04:15:06 GMT)
Towards Autonomous UAV Visual Object Search in City Space: Benchmark and Agentic Methodology [26.9] 都市オブジェクトの自律検索のための最初のベンチマークデータセットであるCityAVOSを紹介する。
このデータセットは、6つのオブジェクトカテゴリにまたがる2,420のタスクで構成され、難易度は様々である。
また,人間の3層認知を模倣したマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)を用いたエージェント手法であるRPPSearcherを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:30:03 GMT)
Is Linear Feedback on Smoothed Dynamics Sufficient for Stabilizing Contact-Rich Plans? [26.3] 本稿では,接触平滑化に基づく微分シミュレータを用いた線形制御器合成の有効性を解析する。
我々は300以上の軌道上で実証実験を行い、なぜLQRがコンタクトリッチプランの安定化に不十分なように見えるのかを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:58:21 GMT)
Detecting Multimedia Generated by Large AI Models: A Survey [26.0] この調査の目的は、学術的なギャップを埋め、グローバルなAIセキュリティ努力に貢献することである。
メディアモダリティによって分類された検出手法のための新しい分類法を提案する。
ソーシャルメディアの観点から焦点を絞った分析を行い、より広範な社会的影響を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:37:28 GMT)
Endo-CLIP: Progressive Self-Supervised Pre-training on Raw Colonoscopy Records [25.7] 画像テキスト大腸内視鏡記録の事前トレーニングは、内視鏡画像解析を改善する大きな可能性を秘めている。
本稿では,この領域に対するコントラスト言語-画像事前学習(CLIP)を強化する,新たな自己教師型フレームワークであるEndo-CLIPを紹介する。
実験では、Endo-CLIPはゼロショットおよび少数ショットのポリープ検出と分類において最先端の事前訓練方法よりも著しく優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:43:31 GMT)
Beyond Pairwise Learning-To-Rank At Airbnb [25.5] 我々はこの制限をランキングアルゴリズムのSAT定理と呼ぶ。
Airbnbでの現在の作業は、大規模にデプロイされた作業ソリューションによって、答を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:45:29 GMT)
Generating Full-field Evolution of Physical Dynamics from Irregular Sparse Observations [25.0] 不規則なスパース観測から物理力学のフルフィールド進化を生成する新しいフレームワークである関数タッカー空間における逐次拡散について述べる。
本研究では, 復元精度と計算効率の両面で, 最先端の手法と比較して有意な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:09:15 GMT)
Toward Malicious Clients Detection in Federated Learning [24.7] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが生データを共有せずに、グローバルな機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
本稿では,FL内の悪意のあるクライアントを正確に識別する新しいアルゴリズムであるSafeFLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:36:36 GMT)
On-Robot Reinforcement Learning with Goal-Contrastive Rewards [24.4] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ロボットが現実世界で自身の行動から学ぶことができる能力を持つ。
我々は、受動的ビデオデモでトレーニング可能な高密度報酬関数学習法であるGCR(Goal-Contrastive Rewards)を提案する。
GCRは2つの損失関数、成功軌跡を走行する際の報酬の増大をモデル化する暗黙値損失関数、そして成功軌跡と失敗軌跡を区別する目標コントラスト損失を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:20:06 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） (Wed, 14 May 2025 11:00:57 GMT)
Sequential Treatment Effect Estimation with Unmeasured Confounders [24.1] 本稿では,非測定共同創設者の存在下での逐次治療の累積因果関係について検討する。
本稿では, 対数的回帰のための逐次的変動の枠組みを新たに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:42:43 GMT)
Advancing Drug Discovery with Enhanced Chemical Understanding via Asymmetric Contrastive Multimodal Learning [23.9] 非対称コントラスト型マルチモーダルラーニング(ACML)を導入し,分子理解を高め,創薬の進歩を加速する。
ACMLは効果的な非対称コントラスト学習の力を利用して、様々な化学修飾物から分子グラフ表現への情報をシームレスに伝達する。
このフレームワークの有効性を,大規模な相互モダリティ検索と異性判別タスクによって実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:49:10 GMT)
Bridging Human Oversight and Black-box Driver Assistance: Vision-Language Models for Predictive Alerting in Lane Keeping Assist Systems [23.6] Lane Keeping Assistシステムはしばしば予測できない現実の失敗に悩まされる。
本稿では,VLMを利用した新しい監視アラートシステムであるLKAlertを紹介し,LKAのリスクを1～3秒前に予測する。
LKAlertは、予測アラートと簡潔な自然言語説明の両方を発行し、運転者の状況認識と信頼を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:11:47 GMT)
S-DAT: A Multilingual, GenAI-Driven Framework for Automated Divergent Thinking Assessment [23.5] 本稿では、分散思考の自動評価のためのスケーラブルな多言語フレームワークであるS-DAT(Synthetic-Divergent Association Task)を紹介する。
我々は、英語、スペイン語、ドイツ語、ロシア語、ヒンディー語、日本語(漢字、平仮名、カタカナ)を含む11言語にわたるS-DATを評価する。
従来の DAT アプローチとは異なり、S-DAT は他の DT 測度と収束妥当性を示し、収束思考と正判別妥当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:08:40 GMT)
A Multi-Task Foundation Model for Wireless Channel Representation Using Contrastive and Masked Autoencoder Learning [23.4] 本研究では,WiMAE(Wireless Masked Autoencoder)というトランスフォーマーベースのエンコーダ・デコーダ基礎モデルを提案する。
次に、コントラWiMAEを開発し、コントラスト学習目標と再構成タスクを統合マルチタスクフレームワークに組み込むことにより、WiMAEを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 05:45:22 GMT)
Empirical Performance Evaluation of Lane Keeping Assist on Modern Production Vehicles [23.3] 本稿では,Line Keeping Assist(LKA)の実際の性能に関する総合的な実証分析を行った。
i) LKA障害は、系統的に知覚、計画、制御エラーに分類できる。
これらの知見に基づいて,道路形状,速度制限,LKAステアリング機能を統合した理論的モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:04:22 GMT)
Training Deep Morphological Neural Networks as Universal Approximators [23.1] 深部形態素ニューラルネットワーク(DMNN)について検討する。
DMNNには層間のアクティベーションが不可欠であることを示す。
DMNNのための新しいアーキテクチャをいくつか提案し,それぞれがパラメータに異なる制約を課している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:10:49 GMT)
Reinforcement Learning Outperforms Supervised Fine-Tuning: A Case Study on Audio Question Answering [22.9] 強化学習(RL)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を大幅に向上させることが示されている。
我々は、音声理解と推論において、特に音声質問応答(AQA)タスクに焦点を当てた一連のRL探索を行う。
実験ではMMAU Test-miniベンチマークで最先端の性能を示し,64.5%の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:12:43 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） (Wed, 14 May 2025 01:42:08 GMT)
Human-like Cognitive Generalization for Large Models via Brain-in-the-loop Supervision [22.6] 脳内学習が人間の概念構造をディープニューラルネットワーク(DNN)に効果的に伝達できることを示す。
実験結果から,認知能力の向上が課題の達成に寄与することが示唆された。
これらの結果から,大規模モデルの複雑な認知能力を効果的に増強できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:39:10 GMT)
AdaFortiTran: An Adaptive Transformer Model for Robust OFDM Channel Estimation [22.4] 本稿では,アダフォーティトラン(Adaptive Fortified Transformer, AdaFortiTran)を提案する。
AdaFortiTranは最先端モデルと比較して平均2乗誤差(MSE)を最大6dB削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:22:37 GMT)
Distance-aware Self-adaptive Graph Convolution for Fine-grained Hierarchical Recommendation [22.2] SAGCNは距離ベース適応階層集計法である。
微分された表現メトリクスを通じて集約プロセスを洗練する。
4つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、大幅な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:39:34 GMT)
Easz: An Agile Transformer-based Image Compression Framework for Resource-constrained IoTs [22.1] 我々はEaszと呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのエッジコンピュートフリー画像符号化フレームワークを提案する。
Easzは計算オーバーヘッドをサーバにシフトするため、エッジ上の重いエンコーディングとモデル切り替えのオーバーヘッドを回避する。
受信機上での計算オーバーヘッドをさらに軽減するため、受信側での再構成負荷を低減するために、軽量なトランスフォーマーベースの再構成構造を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:02:05 GMT)
Time Can Invalidate Algorithmic Recourse [20.8] 因果関係のレンズを通して問題を提示することにより、時間とともにアルゴリズム的言論の頑健さを考察する。
本稿では,時間に比例した時間的ARのための簡易かつ効果的なアルゴリズムを提案する。
合成および現実的なデータセットに関するシミュレーションでは、時間を考慮した場合、データ分布の潜在的なトレンドに対するよりレジリエントな解決方法が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:50:15 GMT)
OpenLKA: An Open Dataset of Lane Keeping Assist from Recent Car Models under Real-world Driving Conditions [20.7] Lane Keeping Assist (LKA) は現代の車両で広く採用されているが、実際の性能はプロプライエタリなシステムと限られたデータアクセスのために未探索のままである。
本稿では,LKA評価と改善のためのオープンかつ大規模データセットOpenLKAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:53:50 GMT)
Online Learning of Neural Networks [20.6] 本研究では, 1, ldots, Y$ の有限ラベル集合に単位球から関数を実装した符号活性化関数を用いたフィードフォワードニューラルネットワークのオンライン学習について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:03:07 GMT)
G-MSGINet: A Grouped Multi-Scale Graph-Involution Network for Contactless Fingerprint Recognition [20.5] G-MSGINetは、接触レス指紋認識のための統一されたフレームワークである。
生の入力画像から直接、微妙な局所化とアイデンティティの埋め込みを共同で行う。
3つのベンチマークデータセットの大規模な実験は、G-MSGINetが97.0%から99.1%の範囲で0.83pm0.02$、ランク1の識別精度で一貫してF1スコアを達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:16:41 GMT)
PriFFT: Privacy-preserving Federated Fine-tuning of Large Language Models via Hybrid Secret Sharing [20.1] 微調整された大規模言語モデル(LLM)は、機密性のあるトレーニングデータを公開するリスクにより、プライバシ上の懸念を提起する。
近年の研究では、敵は今でもFLで個人情報を推測できることが示されている。
プライバシ保護フェデレーションファインチューニング機構であるPriFFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:31:31 GMT)
EDBench: Large-Scale Electron Density Data for Molecular Modeling [19.9] 電子密度(ED)$rho(r)$は、対話型多粒子系のすべての基底状態特性を決定する。
EDBenchは、電子規模の学習ベースの研究を促進するために設計されたEDの大規模で高品質なデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:23:22 GMT)
Rethinking Time Encoding via Learnable Transformation Functions [19.7] 実世界のシナリオは多様で複雑な時間パターンを伴い、時間エンコーディングメソッドに重大な課題を生じさせる。
本稿では,時間符号化における非線形変換をパラメータ化するためのディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:30:56 GMT)
I Know What You Said: Unveiling Hardware Cache Side-Channels in Local Large Language Model Inference [19.5] ローカルにデプロイ可能な大規模言語モデル(LLM)は、最近、プライバシに敏感なタスクで人気を集めている。
ローカルLSM推論に新たなサイドチャネル脆弱性が出現し、被害者の入力テキストと出力テキストの両方を公開できる。
我々は,オープンソースのLLM推論システムとプロプライエタリなLLM推論システムの両方を対象として,新しい盗聴攻撃フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:04:57 GMT)
MGPATH: Vision-Language Model with Multi-Granular Prompt Learning for Few-Shot WSI Classification [19.3] 全スライド画像分類は、ギガピクセル画像サイズと限定アノテーションラベルによる課題を提示する。
本稿では,数ショットの病理分類に大規模な視覚言語モデルを適用するための素早い学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:57:00 GMT)
Reflecting Topology Consistency and Abnormality via Learnable Attentions for Airway Labeling [19.3] 気道解剖学的ラベリングは、気管支鏡で複雑な気管支構造を識別し、ナビゲートするために、臨床医にとって不可欠である。
従来の手法は一貫性のない予測を生成する傾向にある。
本稿では, トポロジカルな整合性を高め, 異常な気道分岐の検出を改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:55:18 GMT)
Efficient LiDAR Reflectance Compression via Scanning Serialization [19.3] SerLiCは、リフレクタンス解析のためのシリアライズベースのニューラル圧縮フレームワークである。
元の反射率データに対して2倍以上の体積減少を達成する。
SerLiCの軽量バージョンは、たった111Kパラメータで10fps(毎秒10fps)を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:38:40 GMT)
PSPO*: An Effective Process-supervised Policy Optimization for Reasoning Alignment [18.9] 我々は,報酬得点を決定するための推論ステップの数を考慮したPSPO-WRSを開発し,非線形報酬形成に最適化されたワイブル分布を利用する。
6つの数学的推論データセットの実験結果は、PSPO-WRSが現在の主流モデルより一貫して優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:01:23 GMT)
Demonstration of low-overhead quantum error correction codes [18.9] 量子低密度パリティチェック(qLDPC)符号を,32個の長距離結合トランスモン量子ビットを特徴とする最新の超伝導プロセッサであるKunlun上で実証した。
この結果から,長距離結合超伝導プロセッサを用いた様々なqLDPC実装の実現可能性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:00:02 GMT)
FAMMA: A Benchmark for Financial Domain Multilingual Multimodal Question Answering [18.8] FAMMA(Underlinefininlineancial underlinemultilingual underlinemultimodal question underlineanswering, QA)のオープンソースベンチマークを紹介する。
本ベンチマークは,高度な財務知識を必要とする複雑な推論問題に対して,大規模言語モデル(LLM)の能力を評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:14:37 GMT)
Reliably Bounding False Positives: A Zero-Shot Machine-Generated Text Detection Framework via Multiscaled Conformal Prediction [18.8] 既存の検出手法の多くは、高い偽陽性率(FPR)による社会的リスクを無視して、検出精度を過度に重視している。
本稿では,FPRの上界を効果的に制約する Conformal Prediction (CP) を利用してこの問題に対処する。
このトレードオフを克服するために,マルチスケールコンフォーマル予測(MCP)を用いたゼロショットマシン生成テキスト検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:38:15 GMT)
Mechanisms of Projective Composition of Diffusion Models [18.8] 拡散モデルにおける構成の理論的基礎について考察する。
作文が「仕事」を意味するかは明らかになっていない。
本稿では,新作曲の成功や失敗を予測するための簡易な外挿法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:06:09 GMT)
$XX^{t}$ Can Be Faster [18.4] 行列の積を変換$XXt$で計算するアルゴリズムを提案する。
RXTXは、State-of-the-Artよりも5%$の乗算と加算を使い、行列$X$の小さなサイズであっても加速を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:31:44 GMT)
Emotion Knowledge Enhancement for Vision Large Language Models: A Self-Verification Approach for High-Quality Emotion Instruction Data Generation [17.9] 本稿では、感情分析のための高品質な指導データを生成するための感情知識強化(SEKE)を用いた自己検証手法を提案する。
このアプローチは、人間の以前の知識をVLLM推論に統合し、三段階の感情記述の間に固有の相関関係が導かれる。
さらに,不確実性を考慮したモンテカルロサンプリング(SV-UAMC)による自己検証戦略を組み込んで,より正確なVLLM予測を効率的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:00:20 GMT)
Unveiling Connections between Tensor Network and Stabilizer Formalism by Cutting in Time [17.9] 絡み合いによって定量化される複雑性は、コヒーレンスとマジックという2種類の量子リソースの相互作用によって支配されることを示す。
安定化器形式論のアプローチでは、任意の$O$への適用を可能にする演算子安定化器形式論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:03:18 GMT)
BioVFM-21M: Benchmarking and Scaling Self-Supervised Vision Foundation Models for Biomedical Image Analysis [17.8] モデルとデータサイズをスケールアップすることは、広範囲なタスクにおいて、素晴らしいパフォーマンス向上を示している。
医療領域におけるスケーリング行動の広範な理解が欠如していることから,医療ビジョン基盤モデルを大規模に開発する上での鍵となる要因は,いまだ不明である。
2100万枚のバイオメディカルイメージを事前トレーニングした大規模医療ビジョン基盤モデルであるBioVFMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:25:41 GMT)
On the Learning with Augmented Class via Forests [17.6] 我々は、森林を経由した強化クラスによる学習に重点を置いており、そこでは、強化クラスがテストデータに現れるが、トレーニングデータには現れないかもしれない。
我々は、Giniの不純物強化に基づく浅い森林を構築するLACForest(Learning with Augmented Class via Forests)というアプローチを開発した。
また、強化されたジニ不純物に基づく新たな最適化目標を備えた深層神経林の開発も行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:22:22 GMT)
Don't Forget your Inverse DDIM for Image Editing [17.4] 本稿では,事前学習した拡散モデルを利用した画像編集技術であるSAGEを紹介する。
SAGE は DDIM アルゴリズム上に構築され,拡散 U-Net の自己アテンション層を利用した新しい誘導機構が組み込まれている。
他の手法よりもSAGEの方が優れていることが定量的および質的な評価によって示され、統計的に検証された総合的ユーザスタディによって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:15:03 GMT)
Establishing Linear Surrogate Regret Bounds for Convex Smooth Losses via Convolutional Fenche-Young Losses [17.4] サロゲート後悔境界は、サロゲートの収束率と目標損失の間のギャップを埋めるものであり、損失のない後悔移動には線形境界が有利である。
本研究では, 線形サロゲート残差を補正した予測リンクで構成される凸状スムーズなサロゲート損失を構築する。
この結果は,コンベックス解析がリスク最小化の最適化と統計的効率にいかに浸透するかを示す新しい実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:37:32 GMT)
Oaken: Fast and Efficient LLM Serving with Online-Offline Hybrid KV Cache Quantization [17.2] 我々は,高い精度と高い性能を同時に達成するアクセラレーションソリューションであるOakenを提案する。
Oakenはオンラインとオフラインのハイブリッドアプローチを採用し、オフラインのしきい値を設定して、オンラインの量子化スケールを決定する。
我々の実験によると、256のバッチサイズでは、OakenはA100 GPUよりも最大1.58倍のスループット向上を実現し、最小精度の損失は平均0.54%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:22:24 GMT)
Llama See, Llama Do: A Mechanistic Perspective on Contextual Entrainment and Distraction in LLMs [16.8] 我々は,様々な言語モデル (LM) にまたがる新しい現象,文脈学習を観察し,迅速な設定を行う。
文脈的エントレメントの大きさが意味的要因の影響を受けているという統計的に有意な証拠が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:33:05 GMT)
BOP-Distrib: Revisiting 6D Pose Estimation Benchmarks for Better Evaluation under Visual Ambiguities [16.7] 6Dのポーズ推定は、カメラの観察を最もよく説明するオブジェクトのポーズを決定することを目的としている。
現在、6次元ポーズ推定法は、その基礎となる真理アノテーションに対して、視覚的曖昧性は、グローバルなオブジェクト対称性にのみ関連していると考えるデータセット上でベンチマークされている。
本稿では,画像内の物体表面の視認性を考慮し,各画像に特有の6次元ポーズ分布を付加したデータセットのアノテート手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:02:03 GMT)
Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures [16.6] 2,048 NVIDIA H800 GPUでトレーニングされたDeepSeek-V3は、ハードウェア対応モデルの共同設計がAIの課題にどのように対処できるかをデモしている。
本稿では,DeepSeek-V3/R1モデルアーキテクチャとそのAIインフラストラクチャを詳細に分析する。
DeepSeek-V3の開発中に発生するハードウェアボトルネックに基づいて、将来的なハードウェアの方向性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:39:03 GMT)
TopoDiT-3D: Topology-Aware Diffusion Transformer with Bottleneck Structure for 3D Point Cloud Generation [16.6] TopoDiT-3Dは3Dポイントクラウド生成のためのボトルネック構造を持つトポロジー対応拡散変換器である。
TopoDiT-3Dは、視覚的品質、多様性、訓練効率において最先端のモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:48:22 GMT)
TransDiffuser: End-to-end Trajectory Generation with Decorrelated Multi-modal Representation for Autonomous Driving [16.3] エンド・ツー・エンドの自律運転のためのエンコーダ・デコーダに基づく生成軌道計画モデルであるTransDiffuserを提案する。
TransDiffuserはNAVSIMベンチマークで94.85のPDMSを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:10:41 GMT)
Construction and Application of Materials Knowledge Graph in Multidisciplinary Materials Science via Large Language Model [16.0] 本稿では,大規模言語モデルと統合された高度な自然言語処理技術を活用したマテリアルナレッジグラフ(MKG)を紹介する。
MKGは、情報を名前、フォーミュラ、アプリケーションなどの包括的なラベルに分類する。
ネットワークベースのアルゴリズムを実装することで、MKGは効率的なリンク予測を容易にするだけでなく、従来の実験手法への依存を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:35:26 GMT)
The Impact of International Collaborations with Highly Publishing Countries in Computer Science [15.1] 本稿では,中国,欧州連合,米国の三大プレーヤーを中心に,コンピュータサイエンスにおける国際協力関係を分析した。
本研究では,研究成果形成におけるコラボレーションパターン,研究影響,リトラクション率,開発指標の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:15:45 GMT)
Display Content, Display Methods and Evaluation Methods of the HCI in Explainable Recommender Systems: A Survey [15.1] 説明可能なレコメンダシステム(XRS)は,これらのシステムによって生成されるレコメンデーションに対する理解可能な理由をユーザに提供することを目的としている。
近年,XRSのアルゴリズム,表示,評価手法に注目が集まっている。
本研究では,XRSに関する既存の文献と調査を合成し,その研究・開発のための統一的な枠組みを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:48:59 GMT)
FedSaaS: Class-Consistency Federated Semantic Segmentation via Global Prototype Supervision and Local Adversarial Harmonization [14.9] 統合セマンティックセグメンテーションは、協調学習による画像のピクセルレベルの分類を可能にする。
我々は、FedSaaSと呼ばれるクラス一貫性に挑戦する新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは,平均セグメンテーション精度を大幅に向上させ,クラス一貫性表現問題に効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:38:30 GMT)
Leveraging Segment Anything Model for Source-Free Domain Adaptation via Dual Feature Guided Auto-Prompting [14.6] セグメンテーションのためのソースフリードメイン適応(SFDA)は、ソースドメインでトレーニングされたモデルを適用して、ターゲットドメインでうまく機能することを目的としている。
私たちはSegment Anything Model for SFDAの可能性を初めて探求し、正確なバウンディングボックスプロンプトを自動的に見つけました。
ボックスプロンプトを検索するための新しいDual Feature Guided (DFG) 自動プロンプト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:43:13 GMT)
Test-Time Augmentation for Pose-invariant Face Recognition [14.5] Pose-TTAは、追加のトレーニングなしで顔を推論時に整列させる新しいアプローチである。
これを実現するために、画像のイメージを駆動画像のポーズに転送するポートレートアニメーターを用いる。
合成データから生じる歪みやバイアスに対処するための重み付き特徴集約戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:11:35 GMT)
Dyadic Mamba: Long-term Dyadic Human Motion Synthesis [14.4] 任意の長さのハイクオリティな人間の動きを生成する新しいアプローチであるDyadic Mambaを紹介する。
本手法は,個々の動き列間の情報の流れを簡易かつ効果的に制御するアーキテクチャを用いている。
本稿では,長期動作の合成品質を評価するための新しいベンチマークを提案し,将来の研究のための標準化されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 22:12:34 GMT)
Trustless Autonomy: Understanding Motivations, Benefits and Governance Dilemma in Self-Sovereign Decentralized AI Agents [14.3] 自己主権型分散AIエージェント(DeAgents)の最近のトレンドは、Large Language Model(LLM)ベースのAIエージェントと、ブロックチェーンスマートコントラクトや信頼できる実行環境(TEE)などの分散テクノロジを組み合わせたものだ。
DeAgentは集中管理を排除し、人間の介入を減らす。
この研究は、DeAgentsの利害関係者-専門家、創業者、開発者-へのインタビューを通じて、彼らのモチベーション、利益、ガバナンスのジレンマを調べることで、この経験的な研究ギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:42:43 GMT)
MUST: Multi-Scale Structural-Temporal Link Prediction Model for UAV Ad Hoc Networks [14.1] 無人航空機(UAV)アドホックネットワーク(UANET)におけるリンク予測は,将来のUAV間のリンクの形成を予測することを目的としている。
UAVのルート情報が利用できない敵の環境では、将来のリンクはUANETの観測された歴史的トポロジ情報にのみ依存しなければならない。
UANETのためのマルチスケール構造時間リンク予測モデル(MUST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:26:46 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） (Wed, 14 May 2025 04:04:08 GMT)
Evaluation in EEG Emotion Recognition: State-of-the-Art Review and Unified Framework [14.0] 近年,脳波を用いた感情認識(EEG-ER)が研究領域として発展している。
本稿では,新しい手法とデータセットの簡易かつ効率的な評価を可能にする統一評価プロトコルEEGainを提案する。
EEGainには、データ前処理、データ分割、評価メトリクス、最も関連する6つのデータセットをロードする機能のための標準化されたメソッドが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:44:39 GMT)
Diffusion Factor Models: Generating High-Dimensional Returns with Factor Structure [13.9] 本稿では,潜在因子構造を生成拡散過程に統合する拡散因子モデルを提案する。
資産返却に固有の低次元因子構造を利用してスコア関数を分解する。
我々は厳密な統計的保証を導き,両スコア推定のための漸近誤差境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:29:54 GMT)
Dim and Small Target Detection for Drone Broadcast Frames Based on Time-Frequency Analysis [13.7] 本稿では,通信プロトコルの時間周波数解析に基づく,ドローン放送フレームのターゲット検出アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,既存のアルゴリズムと比較して,結合,精度,リコールの平均交叉率を3%,精度1.4%,リコール2.4%で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:53:42 GMT)
FreeDriveRF: Monocular RGB Dynamic NeRF without Poses for Autonomous Driving via Point-Level Dynamic-Static Decoupling [13.5] FreeDriveRFは、ポーズ入力を必要とせずにシーケンシャルなRGB画像のみを使用して動的駆動シーンを再構築する。
我々は、動的モデリングプロセスの制約を改善するために光学的流れを利用する、歪んだ光線誘導動的オブジェクトレンダリング整合性損失を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:02:49 GMT)
Unsupervised Video Highlight Detection by Learning from Audio and Visual Recurrence [13.3] 手動のアノテーションを不要にしながら、教師なしのビデオハイライト検出に重点を置いている。
音声と視覚の両方において、類似のカテゴリの複数のビデオに有意なモーメントが再帰する傾向があることを前提として、教師なしの新たなアプローチを提案する。
クラスタリング手法により、ビデオの擬似カテゴリを特定し、擬似カテゴリ内の全ビデオの音声クリップ間のオーディオ特徴の類似度を測定することにより、各ビデオの擬似ハイライトスコアを計算し、視覚的特徴を用いて各ビデオの視覚的擬似ハイライトスコアも計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:53:45 GMT)
Improving Network Threat Detection by Knowledge Graph, Large Language Model, and Imbalanced Learning [13.3] 提案されたフレームワークは,オンラインシーケンス学習によるアジャイル脅威検出に適用される。
予備的な結果は, 脅威捕捉率を3%-4%向上させ, ユーザの行動に基づくリスク予測の解釈可能性の向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:10:47 GMT)
Rhomboid Tiling for Geometric Graph Deep Learning [13.2] ロンボイドタイリング構造に基づく新しいクラスタリング法であるRhomboid Tiling(RT)クラスタリングを提案する。
また、グラフ分類タスクのためのRTクラスタリングに基づく階層的なグラフクラスタリングプールモデルであるRTPoolを設計する。
提案モデルでは,7つのベンチマークデータセットのすべてにおいて,21の最先端コンペティタよりも優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:37:15 GMT)
Towards Understanding the Impact of Data Bugs on Deep Learning Models in Software Engineering [13.2] ディープラーニング(DL)システムは、トレーニングデータを含む多くのソースからのバグがちである。
既存の文献では、トレーニングデータのバグが非常に多いことが示唆されている。
本稿では,コードベース,テキストベース,メトリックベースの3種類のデータについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:57:43 GMT)
A Method for Assisting Novices Creating Class Diagrams Based on the Instructor's Class Layout [13.0] クラス図の要素のレイアウトはインストラクターが作成した正しい回答と大きく異なることが多い。
本稿では,学習者のクラス図のレイアウトをインストラクターのレイアウトに自動的に変換することで,モデリング演習中の学習者に効果的な支援を提供する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:53:40 GMT)
Flash-VL 2B: Optimizing Vision-Language Model Performance for Ultra-Low Latency and High Throughput [13.0] Flash-VL 2Bは、リアルタイムアプリケーションのためにビジョンランゲージモデルを最適化するための新しいアプローチである。
本稿では,Flash-VL 2B が高速かつ高精度に実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:45:17 GMT)
Learning Multi-Attribute Differential Graphs with Non-Convex Penalties [12.9] 2つの多属性ガウス図形モデル(GGM)は、Dトレース損失関数と非次元のペナルティが類似していることが知られている。
非次元のペナルティと類似したDトレース損失関数を持つことが知られている2つのマルチ属性グラフィカルモデル(GGM)の違いを推定する問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:19:09 GMT)
Harden and Catch for Just-in-Time Assured LLM-Based Software Testing: Open Research Challenges [12.9] ソフトウェアテスト生成のための大規模言語モデルという文脈において、テストの硬化と捕捉がエキサイティングな新しい課題を引き起こすことを示す。
ハードニングテストは将来のリグレッションから保護しようとするが、キャッチテストはコード変更によって導入された新機能のそのようなリグレッションや欠陥をキャッチするものだ。
私たちは、レガシーコードの遅延障害をキャッチするために、Jetching JiTTest生成のあらゆるソリューションを再利用できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:55:20 GMT)
A Comparative Review of RNA Language Models [12.9] 我々は、RNA LMを3つのクラスに分けた(複数のRNAタイプ、特定の目的RNA、DNAまたはタンパク質または両方とRNAを統一するLM)。
13のRNA LMと3つのDNAと1つのタンパク質 LMを比較し、RNA二次構造と機能分類のゼロショット予測の制御を行った。
その結果, 二次構造予測モデルでは, 機能分類やその逆が良く, よりバランスのとれた教師なしトレーニングが必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:40:13 GMT)
Spec2VolCAMU-Net: A Spectrogram-to-Volume Model for EEG-to-fMRI Reconstruction based on Multi-directional Time-Frequency Convolutional Attention Encoder and Vision-Mamba U-Net [12.9] 高分解能核磁気共鳴イメージング(fMRI)はヒト脳活動のマッピングに不可欠である。
既存のEEG-to-fMRIジェネレータは、チャネル間の時間周波数キューをキャプチャできない普通のCNNに依存している。
時間周波数畳み込みアテンションを介してこれらの問題に直面する軽量の分光器であるSpec2VolCAMU-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:18:21 GMT)
Experimental Frequency-Comb-Based Mode-Pairing Quantum Key Distribution Beyond the Rate-Loss Limit [12.8] 我々は,光周波数コムを用いたMP-QKDシステムを開発し,コヒーレンスを同時に確立し,鍵を自由動作型商用レーザーで分配する。
このシステムは、561.26, 113.59, 10.20bits per second over 303.37, 354.62, 404.25 km(1.0267, 2.5230, 2.1033倍)の有限サイズ秘密鍵レート(SKR)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:43:57 GMT)
RobustSpring: Benchmarking Robustness to Image Corruptions for Optical Flow, Scene Flow and Stereo [12.7] 我々は、光学フロー、シーンフロー、ステレオモデルに対する画像破損に対するロバスト性を評価するためのデータセットとベンチマークであるRobustSpringを提案する。
RobustSpringは、ノイズ、ぼかし、色の変化、品質劣化、天候の歪みなど、20の異なる画像汚職を、時間的、ステレオ的、深さ的に適用する。
我々は、初期モデルのキュレートされた選択をベンチマークし、正確なモデルは必ずしも堅牢ではなく、ロバスト性は腐敗タイプによって大きく異なることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:21:34 GMT)
Zero-shot Quantization: A Comprehensive Survey [12.7] ネットワーク量子化は、リソース制約のあるデバイスに展開するためのディープラーニングモデルのメモリと計算要求を減らすための強力なアプローチであることが証明されている。
従来の量子化手法は、プライバシ、セキュリティ、規制上の制約のため、現実の多くのシナリオでは非現実的なトレーニングデータへのアクセスに依存していることが多い。
ZSQは有望なソリューションとして登場し、実際のデータを必要としない量子化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:39:01 GMT)
HaHeAE: Learning Generalisable Joint Representations of Human Hand and Head Movements in Extended Reality [12.7] HaHeAEは、XRにおける手と頭の動きの一般化可能な関節表現を学習するための、新しい自己指導手法である。
提案手法は, 再建品質の点で, 一般的な自己管理手法よりも74.0%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:34:10 GMT)
MAKE: Multi-Aspect Knowledge-Enhanced Vision-Language Pretraining for Zero-shot Dermatological Assessment [12.7] MAKEはゼロショット皮膚科学タスクのための視覚言語事前学習フレームワークである。
臨床物語を知識に富んだサブテキストに分解する。
臨床上の意義に基づいて、異なるサブカプセルを優先順位付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:24:08 GMT)
BiECVC: Gated Diversification of Bidirectional Contexts for Learned Video Compression [12.6] BiECVCは、局所的および非局所的コンテキストモデリングを多用した学習ビデオ圧縮フレームワークである。
不正確なコンテキスト予測の影響を軽減するために、双方向コンテキストゲーティングを導入する。
BiECVCは最先端のパフォーマンスを実現し、Random Access (RA) 構成下でのVTM 13.2と比較してビットレートを13.4%と15.7%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:55:37 GMT)
Contrastive Cross-Course Knowledge Tracing via Concept Graph Guided Knowledge Transfer [12.3] コントラストのあるクロスコース知識追跡手法であるTransKTを提案する。
それは、異なるコースにわたる学習行動間の関係をモデル化するために、知識伝達をガイドする概念グラフの上に構築される。
TransKTは、シングルコースとクロスコースの知識状態とを整合させる、対照的な目的を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:38:30 GMT)
Diffusion Recommender Models and the Illusion of Progress: A Concerning Study of Reproducibility and a Conceptual Mismatch [12.3] 我々は,最新のデノイング拡散確率モデルを推薦システムに適用することによって報告された最新の進歩を再現する。
本研究は, 持続的な方法論的問題を明らかにすることを目的としている。
拡散モデルの特徴と従来のエンフェップ-nレコメンデーションタスクとの主なミスマッチを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:13:53 GMT)
Evaluating Clinical Competencies of Large Language Models with a General Practice Benchmark [12.2] 大規模言語モデル(LLM)は、一般的な実践においてかなりの可能性を示している。
既存のベンチマークと評価フレームワークは、主に試験スタイルまたは単純化された質問応答形式に依存している。
GPとして機能するLLMの能力を評価するための新しい評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:25:11 GMT)
ManipBench: Benchmarking Vision-Language Models for Low-Level Robot Manipulation [12.2] VLM(Vision-Language Models)は、人工知能とロボティクスに革命をもたらした。
ロボット操作では、VLMは主に高レベルプランナーとして使用されるが、最近の研究は、その低レベル推論能力についても研究している。
VLMの低レベルロボット操作推論能力を評価するために,新しいベンチマークManipBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:01:00 GMT)
Analyzing Consumer IoT Traffic from Security and Privacy Perspectives: a Comprehensive Survey [12.1] 今回の調査では、2018年1月から2024年6月までに、CIoTセキュリティとプライバシドメイン内のトラフィック分析に関する310のパブリッシュをレビューする。
CIoTのセキュリティとプライバシのリスクを評価するために、トラフィック分析ツールの応用を理解する研究者を支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:39:02 GMT)
Relative Drawing Identification Complexity is Invariant to Modality in Vision-Language Models [12.1] 我々は、生画像をビットマップとし、TikZフォーマットのトレース座標とする2つのプレゼンテーションを用いて、視覚言語モデルを教える複雑さを評価する。
その結果、画像ベースの表現は一般に、より少ないセグメントを必要とし、座標ベースの表現よりも高い精度を達成することが示唆された。
しかし、驚くべきことに、教育の規模は通常、前もって(人間の代理)概念を制御しても、両方のモダリティにまたがる概念をランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:41:38 GMT)
Unencrypted Flying Objects: Security Lessons from University Small Satellite Developers and Their Code [12.1] 小さな衛星は、しばしば予算で開発され、セキュリティを考慮していないアマチュア組織や大学によって開発されるため、さらなる課題に直面する可能性がある。
我々は、米国の4つのクラブの8つの大学サテライトクラブのリーダーにインタビューを行い、これらのクラブのコードリポジトリの3つのコード監査を行った。
セキュリティプラクティスはチームによってさまざまですが、調査対象のすべてのチームには、特権のない、地上ベースの攻撃者に対する脆弱性があったのです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:33:06 GMT)
Do Large Language Models Know Conflict? Investigating Parametric vs. Non-Parametric Knowledge of LLMs for Conflict Forecasting [12.1] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のタスク全体で素晴らしいパフォーマンスを示しているが、暴力的な衝突を予測する能力はいまだに探索されていない。
これは早期警戒システム、人道的計画、政策立案に不可欠である。
我々は、このパラメトリック知識と、LLMがコンフリクトデータセット(例えばACLED、GDELT)から構造化および非構造化されたコンテキストにアクセスし、Retrieval-Augmented Generation (RAG)による最近のニュースレポートを非パラメトリック機能と比較する。
我々の2つの評価枠組みは、アフリカのホーン地方と中東の紛争が発生しやすい地域で2020-2024年にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:24:22 GMT)
A Scalable Unsupervised Framework for multi-aspect labeling of Multilingual and Multi-Domain Review Data [11.9] クロスドメインなアスペクト検出のための多言語でスケーラブルで教師なしのフレームワークを提案する。
このフレームワークは多言語および多ドメインレビューデータのマルチアスペクトラベリングのために設計されている。
人による評価により、自動ラベルの品質は手作業で作成したものと同等であることが確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:11:17 GMT)
UMotion: Uncertainty-driven Human Motion Estimation from Inertial and Ultra-wideband Units [11.9] UMotionは、不確実性駆動による3次元人間の形状とポーズ推定のためのオンラインハウジングオール状態推定フレームワークである。
ボディウーンのウルトラワイドバンド(UWB)距離センサーを6基搭載し、IMUを搭載。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:48:36 GMT)
Enabling Group Fairness in Graph Unlearning via Bi-level Debiasing [11.9] グラフアンラーニングは、トレーニングされたグラフモデルに対するユーザデータの影響を消去することで、ユーザのプライバシを保護するための重要なアプローチである。
グラフアンラーニング手法の最近の進歩は,ユーザ情報を取り除きながら,モデル予測性能の維持に重点を置いている。
プライバシと精度を維持しつつ公正性を確保するために,フェアグラフアンラーニング手法FGUを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:04:02 GMT)
An Efficient deep learning model to Predict Stock Price Movement Based on Limit Order Book [11.6] 高周波取引(HFT)では、株価変動をモデル化するためにリミットオーダーブック(LOB)を活用することが、利益を得るために重要である。
最近のディープラーニングモデルでさえ、価格の動きを効果的に捉えるのに苦労することが多い。
本稿では,既存のディープラーニングモデルの性能向上のために,Siameseアーキテクチャを活用した新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:46:21 GMT)
Quantum Simulation of Two-Dimensional $\mathrm{U(1)}$ Gauge Theory in Rydberg and Rydberg-Dressed Atom Arrays [11.6] 三角格子Rydberg 原子配列上の$mathrmU(1)$ゲージ理論の簡単な実現法を提案する。
実験可能な範囲内では、有効モデルは$mathrmU(1)$ gauge 理論の様々な側面をうまくシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:00:08 GMT)
The Silent Scientist: When Software Research Fails to Reach Its Audience [11.6] ソフトウェア研究は思慮深い演劇であるべきです -- 豊富なコンテンツでいっぱいですが、学術出版の伝統的な段階に限定されています。
その潜在的な観客はオンデマンド体験に没頭し、劇場は空っぽのままだ。
このままである限り、研究の関連性や影響に関する議論は意味のある文脈を欠いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:40:34 GMT)
WaveGuard: Robust Deepfake Detection and Source Tracing via Dual-Tree Complex Wavelet and Graph Neural Networks [11.6] WaveGuardは、堅牢性と非受容性を高めるプロアクティブな透かしフレームワークである。
本稿では,Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT) とStructure Consistency Graph Neural Network (SC-GNN) を用いて,透かしを高周波サブバンドに埋め込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:27:59 GMT)
Complexity transitions in chaotic quantum systems [11.5] いくつかのパラダイムモデルにおいてカオスから可積分相への遷移を研究する。
我々は, フラクタル次元, フォン・ノイマンエンタングルメントエントロピー, 安定化器 R'enyiエントロピーの3つの相補的複雑性マーカーを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:07:18 GMT)
Conformal Bounds on Full-Reference Image Quality for Imaging Inverse Problems [11.4] 画像逆問題では、PSNR、SSIM、LPIPSなどのフル参照画像品質(FRIQ)メトリクスの観点から、回復した画像が真の画像にどの程度近いかが知りたい。
我々は,MRI(MRI)問題に対する画像復号化と高速化のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:23:26 GMT)
StyleMorpheus: A Style-Based 3D-Aware Morphable Face Model [11.2] StyleMorpheusは、最初のスタイルベースの3Dモールブルフェイスモデルである。
我々は、デコーダをスタイルベースで生成した逆数学習によって微調整し、フォトリアリスティックな3Dレンダリング品質を実現する。
我々のモデルはリアルタイムのレンダリング速度を実現し、バーチャルリアリティーアプリケーションでの使用を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:29:57 GMT)
Scalable Computations for Generalized Mixed Effects Models with Crossed Random Effects Using Krylov Subspace Methods [11.1] 我々は、いくつかの既存の計算ボトルネックに対処する、クリロフ部分空間に基づく新しい手法を提案する。
我々のソフトウェア実装は、lme4やglmmTMBのような最先端の実装よりも最大10万倍高速で安定しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:50:19 GMT)
ALEN: A Dual-Approach for Uniform and Non-Uniform Low-Light Image Enhancement [11.0] 不適切な照明は、情報損失や画質の低下を招き、監視などの様々な応用に影響を及ぼす可能性がある。
現在のエンハンスメント技術は、しばしば特定のデータセットを使用して低照度画像を強化するが、様々な現実世界の条件に適応する際の課題は残る。
アダプティブ・ライト・エンハンスメント・ネットワーク (ALEN) を導入し、その主なアプローチは、ローカル照明とグローバル照明の強化が必要であるかどうかを決定するための分類機構を使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:42:39 GMT)
Zero-Shot Multi-modal Large Language Model v.s. Supervised Deep Learning: A Comparative Study on CT-Based Intracranial Hemorrhage Subtyping [10.9] 非造影CTによる頭蓋内出血(ICH)のタイムリー同定は予後予測と治療的判断に重要である。
本研究は、ICHバイナリ分類およびサブタイプにおける従来のディープラーニング手法と比較して、ゼロショットマルチモーダル大言語モデル(MLLM)の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:54:46 GMT)
Preserving Plasticity in Continual Learning with Adaptive Linearity Injection [10.6] ディープニューラルネットワークにおける可塑性の喪失は、漸進的に学習するモデルの能力が徐々に低下することである。
近年の研究では、深い線形ネットワークは可塑性の喪失に対して弾力性があることが示されている。
適応線形化(AdaLin)は,各ニューロンの活性化機能を動的に適応し,可塑性損失を軽減する一般的な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:36:51 GMT)
Detecting Sybil Addresses in Blockchain Airdrops: A Subgraph-based Feature Propagation and Fusion Approach [10.6] Sybil攻撃はブロックチェーンエコシステムに重大なセキュリティ脅威をもたらす。
本稿では,サブグラフ特徴抽出光GBMに基づく新しいシビルアドレス識別手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:04:26 GMT)
InvDesFlow-AL: Active Learning-based Workflow for Inverse Design of Functional Materials [10.5] InvDesFlow-ALという,能動的学習戦略に基づく逆材料設計生成フレームワークを提案する。
InvDesFlow-ALモデルは、既存の生成モデルに比べて32.96%の性能向上を示す0.0423 AA-ALのRMSEを達成する。
InvDesFlow-ALは低エネルギー・低エネルギー材料の設計に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 07:29:06 GMT)
GlobalMood: A cross-cultural benchmark for music emotion recognition [10.5] 既存のデータセットは、主に英語から派生したムードのある西洋の歌に焦点を当てている。
59か国から1180曲をサンプリングした新しい異文化間ベンチマークデータセットGlobalMoodを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:32:45 GMT)
CAT Merging: A Training-Free Approach for Resolving Conflicts in Model Merging [10.4] マルチタスクモデルの統合は、追加のトレーニングなしで複数のエキスパートモデルを統一モデルに統合するための有望なパラダイムを提供する。
本稿では,タスクベクトルから競合要因を選択的にトリムするトレーニングフリーフレームワークであるConflict-Aware Task Mergingを提案する。
視覚、言語、視覚言語タスクの実験では、CATメルジングが知識の衝突を効果的に抑制し、平均精度を最大2.5%向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:11:52 GMT)
Distilling Realizable Students from Unrealizable Teachers [10.0] 特権情報に基づく政策蒸留について検討し, 一部観察のみの学生政策は, フルステートアクセスの教師から学ぶ必要がある。
既存のアプローチでは、教師が実現可能ではあるが準最適のデモを作成するように変更するか、または学生に頼って、欠落した情報を独立して調査する。
i) 学生が教師に補正を問い合わせるべき時期を適応的に決定する模倣学習手法と, (ii) 効率的な探索のためにトレーニングを初期化する場所を選択する強化学習手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:45:51 GMT)
Towards More Efficient, Robust, Instance-adaptive, and Sequential Decision making [10.0] 私の仕事は強化学習(RL)、多腕バンディット、その応用に焦点を当てています。
私の研究は、より効率的で堅牢で、インスタンス適応的で、一般化可能なシーケンシャルな意思決定アルゴリズムを開発することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:22:02 GMT)
KRISTEVA: Close Reading as a Novel Task for Benchmarking Interpretive Reasoning [9.9] KRISTEVAは、解釈的推論を評価するための最初のクローズドリーディングベンチマークである。
授業データから適応した1331の多重選択質問で構成されている。
以上の結果から,11タスク中10タスクで経験した人間評価士の成績に追随する傾向がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 22:04:46 GMT)
Risk Bounds For Distributional Regression [9.9] 連続ランクスコア(CRPS)と最悪の平均二乗誤差(MSE)に対して、一般的な上限が設定される。
シミュレーションデータと実データの両方の実験は、理論的な貢献を検証し、その実用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:22:12 GMT)
Sequence-Only Prediction of Binding Affinity Changes: A Robust and Interpretable Model for Antibody Engineering [9.8] 抗体工学における研究の重要な領域は、抗体-抗原結合親和性を高める効果的な修飾を見つけることである。
ディープラーニングソリューションは、結合親和性の変化を予測するために抗体構造をモデル化する代替手段を提供する。
本稿では,抗体-抗原複合体の配列情報のみに基づいて結合親和性変化を予測する深層学習モデルProtAttBAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:00:46 GMT)
Meta-learning Slice-to-Volume Reconstruction in Fetal Brain MRI using Implicit Neural Representations [9.7] 複数の運動崩壊した低分解能2Dスライスからの高分解能スライス・ツー・ボリューム再構成(SVR)は、移動物体の画像ベース診断において重要なステップである。
既存のソリューションは、画像のアーティファクトや厳しい被写体の動きに苦しむか、あるいは、満足な再現性能を達成するためにスライス事前調整を必要とする。
本稿では,重度画像や動作不良の場合にも,高速かつ正確なMRI再構成を可能にする新しいSVR法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:07:37 GMT)
RT-cache: Efficient Robot Trajectory Retrieval System [9.3] 本稿では,実世界のロボット推論を高速化する新しいトラジェクトリメモリパイプラインRT-cacheを紹介する。
RT-cacheは、以前成功したロボット軌道の大規模なメモリを格納し、関連するマルチステップモーションスニペットを取得する。
Open-X Embodimentデータセットやその他の実世界のデータによる実験は、RT-cacheが検索を欠いたベースラインよりも速く、よりうまくタスクを完了していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:41:44 GMT)
Is analogy enough to draw novel adjective-noun inferences? [9.3] 本研究は, 合成を必要とせず, 既知の推論に類似して推論を導出できるかどうかを考察する。
人間とLLMの両方が収束推論を導出するが、アナロジーではうまく扱えない新しい組み合わせが存在することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:59:02 GMT)
FoldNet: Learning Generalizable Closed-Loop Policy for Garment Folding via Keypoint-Driven Asset and Demonstration Synthesis [9.2] 本稿では,ロボット衣服の折り畳みに使用できる合成衣料データセットを提案する。
我々はシミュレーションで折りたたみデモを生成し、クローズドループ模倣学習によって折りたたみポリシーを訓練する。
KG-DAggerはモデルのパフォーマンスを大幅に改善し、現実世界の成功率を25%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:34:30 GMT)
EcoSphere: A Decision-Support Tool for Automated Carbon Emission and Cost Optimization in Sustainable Urban Development [9.2] 建設産業は温室効果ガスの排出に大きく貢献している。
EcoSphereは, 都市計画における二酸化炭素排出量と環境コストのバランス評価を目的とした, 革新的なソフトウェアである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:19:44 GMT)
Improved Sample Upper and Lower Bounds for Trace Estimation of Quantum State Powers [9.1] 上界と下界の両方で$operatornametr(rhoq)$を推定することで、サンプルの複雑さを大幅に改善する。
我々の上界は、弱いシュアサンプリングに基づく(プラグインでない)量子推定器によって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:06:33 GMT)
Efficient approximation of Earth Mover's Distance Based on Nearest Neighbor Search [9.1] Earth Mover's Distance (EMD) は、2つの分布間の重要な類似度尺度であり、コンピュータビジョンやその他の多くのアプリケーションドメインで使用される。
計算コストを削減するために様々な近似アルゴリズムが提案されているが、精度が低下し、追加のメモリ使用量や手動パラメータチューニングが必要になる可能性がある。
本稿では,NNS-EMDという新しい手法を提案する。NNS-EMDは,NNS(Nearest Neighbor Search)を用いて,高い精度,低時間複雑度,高メモリ効率を実現するための手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:38:53 GMT)
Exploiting the Potential Supervision Information of Clean Samples in Partial Label Learning [9.0] クリーンなサンプルを収集してガイダンスを提供し、最も可能性の高い候補の信頼性を高めることができることを示す。
各クリーンサンプルに対して、そのラベルが表現空間において最も近い隣人の候補の1つであるなら、その隣人の基本的な真実である可能性が高いという仮定の下で、最も信頼性の高い候補を高く評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:04:55 GMT)
Understanding Gen Alpha Digital Language: Evaluation of LLM Safety Systems for Content Moderation [8.9] この研究は、AIシステムがジェネレーションアルファのデジタル言語をどのように解釈するかの独特な評価を提供する(Gen Alpha、2010年生まれ-2024年)
Gen Alphaは、没入型のデジタルエンゲージメントと、進化するコミュニケーションと既存の安全ツールとのミスマッチの増加により、新たな形のオンラインリスクに直面している。
この研究は、ゲームプラットフォーム、ソーシャルメディア、ビデオコンテンツからの100の最近の表現のデータセットを使用して、オンラインの安全性に直接影響する重要な理解障害を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:46:11 GMT)
OAEI-LLM-T: A TBox Benchmark Dataset for Understanding Large Language Model Hallucinations in Ontology Matching [8.7] 大規模な言語モデル(LLM)を用いた下流タスクでは、幻覚は避けられないことが多い。
我々は,OMタスクを実行する10種類のLLMの幻覚をキャプチャする新しいベンチマークデータセットOAEI-LLM-Tを提案する。
これらのOM特異的幻覚は2つの主要なカテゴリーと6つのサブカテゴリに分けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:57:13 GMT)
GarmentGS: Point-Cloud Guided Gaussian Splatting for High-Fidelity Non-Watertight 3D Garment Reconstruction [8.6] GarmentGSは高忠実度衣服表面を高精度に再構成できる高密度点雲誘導方式である。
本手法は,競争品質を維持しつつ,高速なトレーニングとリアルタイムレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:15:45 GMT)
Learning Kronecker-Structured Graphs from Smooth Signals [8.6] グラフ学習は、グラフ信号処理(GSP)において顕著な問題である。
本稿では,このグラフ学習問題に対処するために,非構造化問題であるモンテカルロ積スキームを交互に提案する。
実験を行い、既存の手法と比較して、アプローチの有効性と優れた性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:53:37 GMT)
Goal-Conditioned Supervised Learning for Multi-Objective Recommendation [8.6] 多目的学習は、一つのモデルを用いて複数の目的を同時に最適化する。
本稿では,オフラインシーケンシャルデータから複数の目標を自動学習する多目的目標定義型監視学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 22:08:01 GMT)
Efficient benchmarking of logical magic state [8.6] 1ラウンドあたりのマジックステートの1コピーを計測するベンチマークスキームは、シングルキュービットマジックステートに対して$Omega (1/epsilon2)$サンプルを必要とする。
この制限を克服するための2つの方法を提案する: (i) ツワール状態の2つのコピーに対するベル測定と (ii) ツワールされたマルチキュービットのマジック状態を利用したシングルコピースキーム。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:00:04 GMT)
Quantifying complexity of continuous-variable quantum states via Wehrl entropy and Fisher information [8.5] 本稿では,フシミ準確率分布に基づく連続変数状態,例えば量子光学状態の複雑性の定量化について紹介する。
我々は、量子化器の基本的性質を分析し、ガウス状態といくつかの関連する非ガウス状態の複雑さを評価することによって、その特徴を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:59:31 GMT)
What Features in Prompts Jailbreak LLMs? Investigating the Mechanisms Behind Attacks [8.5] 本研究では,35種類の攻撃方法にまたがる10,800件のジェイルブレイク試行からなる新しいデータセットを提案する。
我々は、プロンプトトークンに対応する潜在表現を使用して、失敗したジェイルブレイクから成功したプローブを分類するように訓練する。
これは、異なるジェイルブレイク戦略が、異なる非線形、非ユニバーサルの機能を悪用していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:32:17 GMT)
Toward Fair Federated Learning under Demographic Disparities and Data Imbalance [8.4] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、機関間のプライバシー保護コラボレーションを可能にする。
フェアネスを意識した正規化とグループ条件オーバサンプリングを組み合わせたフレームワークに依存しないFedIDAを提案する。
FedIDAは、競争力のある予測性能を維持しながら、常に公正性を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:22:54 GMT)
Beyond Single-Turn: A Survey on Multi-Turn Interactions with Large Language Models [8.1] 現実世界のアプリケーションは洗練されたマルチターンインタラクションを必要とする。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、シングルターンタスクを扱う能力に革命をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:48:30 GMT)
NMCSE: Noise-Robust Multi-Modal Coupling Signal Estimation Method via Optimal Transport for Cardiovascular Disease Detection [8.1] 最適輸送理論により分布整合性の問題を再検討するノイズ・ロバスト多モード結合信号推定法(NMCSE)を提案する。
CVD検出では,97.38%の精度と0.98のAUCを達成し,最先端の手法より優れ,実世界の臨床応用において堅牢な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:25:43 GMT)
Neural Associative Skill Memories for safer robotics and modelling human sensorimotor repertoires [8.0] 連想スキル記憶 (Associative Skill Memories, ASM) は、運動プリミティブを感覚フィードバックに結びつけることを目的としているが、既存の実装は個々のスキルのハードコードライブラリに依存している。
本稿では、時間的予測のために自己教師付き予測符号化を利用するフレームワークであるNeural Associative Skill Memories(ASMs)を紹介する。
明示的なスキル選択を必要とする従来のASMとは異なり、Neural ASMは文脈推論を通じて暗黙的にスキルを認識し、表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:46:23 GMT)
Risk-Aware Safe Reinforcement Learning for Control of Stochastic Linear Systems [8.0] 本稿では,離散時間線形システムに対するリスク対応型安全強化学習制御設計を提案する。
また、RLコントローラ以外にリスクインフォームドセーフコントローラも学習し、RLとセーフコントローラを組み合わせて構成する。
この制御指向アプローチは,データ要求を低減し,安全性違反の分散を低減できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:49:32 GMT)
A Bio-Inspired Research Paradigm of Collision Perception Neurons Enabling Neuro-Robotic Integration: The LGMD Case [7.9] ロカスト視覚系は 数十万のニューロンに頼っているにもかかわらず 迅速かつ正確な衝突検出に優れています
緑内障巨大運動検出器(LGMD)という,視神経の衝突選択的ニューロンを同定した。
LGMDニューロンの深い理解により、LGMDベースのモデルは、移動ロボットにおける衝突のないナビゲーションを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:57:48 GMT)
LAS: Loss-less ANN-SNN Conversion for Fully Spike-Driven Large Language Models [7.8] スパイキング大型言語モデル (LLM) は従来のLLMに代わるエネルギー効率の高い代替品として登場した。
完全スパイク駆動LDMにおける損失のないANN-SNN変換をLASと呼ぶ。
6つの言語モデルと2つの視覚言語モデルに対する実験結果から、LASはロスレス変換を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:18:08 GMT)
Recent Advances in Medical Imaging Segmentation: A Survey [7.7] ジェネレーティブAI、Few-Shot Learning、Foundation Models、Universal Modelsは、長年にわたる課題に対する有望なソリューションを提供した。
医用画像におけるセグメンテーションモデルの実用性とアクセシビリティ向上を目的とした,固有の限界,未解決問題,今後の研究方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:48:37 GMT)
An Efficient Iterative Algorithm for Qubit Mapping via Layer-Weight Assignment and Search Space Reduction [7.7] 現在の量子デバイスは物理的に隣接する量子ビット間の相互作用のみをサポートし、これらのデバイス上で量子回路が直接実行されるのを防ぐ。
SWAP ゲートの追加を最小化するために,効率的な反復量子ビットマッピングアルゴリズム HAIL を提案する。
HAIL-3は、最先端のアルゴリズムと比較して、$mathcalB_23$に挿入される追加ゲート数を20.62%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 05:39:33 GMT)
Atomic Consistency Preference Optimization for Long-Form Question Answering [7.6] 大きな言語モデル(LLM)は、しばしばファクトイドの幻覚を生成する。
一般的な緩和戦略はモデルアライメントであり、これは、キュレートされた実数対と非実数対のトレーニングによって、実数精度を向上させる。
本稿では,外部の監督なしに現実の精度を向上する自己監督的選好調整手法であるACPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:39:47 GMT)
Self-Consuming Generative Models with Adversarially Curated Data [7.5] 本研究では, 自己消費再学習ループにおいて, ノイズや逆向きにキュレートされたデータを用いて生成モデルがどのように進化するかを考察する。
我々は、プラットフォームが悪質なユーザーを雇い、実際のユーザーの好みからライバルのモデルを誤認識させるような、競合する敵のシナリオに対する攻撃アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:54:55 GMT)
HybridMQA: Exploring Geometry-Texture Interactions for Colored Mesh Quality Assessment [7.5] メッシュ品質評価(MQA)モデルは、メッシュ運用システムの設計、最適化、評価において重要な役割を果たす。
モデルベースおよびプロジェクションベースのアプローチを統合するハイブリッドフル参照色付きMQAフレームワークであるHybridMQAを紹介する。
提案手法はグラフ学習を用いて詳細な3次元表現を抽出し,新しい特徴レンダリングプロセスを用いて2次元に投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:57:42 GMT)
Hardware-aware Compilation for Chip-to-Chip Coupler-Connected Modular Quantum Systems [7.5] 本稿では,モジュールチップ間のシステムレベルの調整により,既存の量子コンパイラを強化する回路-コンパイラの共同設計フレームワークであるCCMapを紹介する。
その結果、CCMapは回路の忠実度を最大21.9%改善し、30%向上し、最先端のベースラインに対してコンパイルコストを最大58.6%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:20:56 GMT)
Multifractal-enriched mobility edges and emergent quantum phases in Rydberg atomic arrays [7.5] アンダーソン局在は障害によって引き起こされる相転移を記述し、局所化状態と拡張状態を区別する。
準周期系では、ユニークなエネルギーと波動関数によって特徴づけられる第3の多フラクタル状態が出現する。
本稿では,三状態共存量子相を同時にホストする完全解決可能な準周期格子モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:09:59 GMT)
\textsc{rfPG}: Robust Finite-Memory Policy Gradients for Hidden-Model POMDPs [7.4] 部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)は、不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定において特定の環境をモデル化する。
我々は,HM-POMDPが異なる環境モデル,すなわち共有行動と観測空間を持つPOMDPをキャプチャすることを示す。
ポリシーが与えられたHM-POMDPに対して、それぞれのPOMDPに対して十分な性能を達成した場合、ロバストである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:15:58 GMT)
TARGET: Benchmarking Table Retrieval for Generative Tasks [7.4] TARGETは、GEnerative TasksのTAble Retrievalを評価するためのベンチマークである。
我々は、異なる検索者の検索性能と、下流タスクへの影響を分離して分析する。
密着型埋込型検索器はBM25ベースラインよりもはるかに優れており,非構造化テキストの検索よりも効率が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:39:46 GMT)
Learning Autonomy: Off-Road Navigation Enhanced by Human Input [7.4] 本稿では,モノクロカメラのみを用いて実世界の実演から人間の運転ニュアンスをキャプチャする,学習に基づく新しいローカルプランナを提案する。
プランナーは、人間の運転好みを学習するために必要な現実世界のデータを大幅に削減する。
これにより、手作業による微調整を必要とせずに、学習した振る舞いを現実世界のシナリオに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:47:40 GMT)
Revisiting Adversarial Perception Attacks and Defense Methods on Autonomous Driving Systems [7.3] 我々は、道路標識認識とリードオブジェクトの検出と予測に焦点をあてて、敵攻撃と防御方法を再検討する。
本実験は, 複雑な攻撃を緩和する手法の長所と短所を強調した。
我々は、ADS認識システムの脆弱性についてより深い知見を提供し、より弾力性のある防衛戦略開発のためのガイダンスを提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:05:34 GMT)
Item Level Exploration Traffic Allocation in Large-scale Recommendation Systems [7.2] 本稿では,大規模レコメンデーションシステムにおけるコールドスタート問題の解決に寄与する。
そこで本研究では,新鮮な商品に印象を効率的に割り当てるための探索システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:05:04 GMT)
Efficient Mixed Precision Quantization in Graph Neural Networks [7.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,大規模グラフアプリケーションの処理に不可欠である。
混合精度量子化は、GNNアーキテクチャの効率を高めるための有望な解決策として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:11:39 GMT)
Scent of Knowledge: Optimizing Search-Enhanced Reasoning with Information Foraging [7.0] InForageは、動的情報探索プロセスとして検索強化推論を形式化する強化学習フレームワークである。
我々は,複雑な実世界のWebタスクに対する反復探索と推論のトラジェクトリをキャプチャするヒューマンガイドデータセットを構築した。
これらの結果は、堅牢で適応的で効率的な推論エージェントの構築におけるInForageの有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:13:38 GMT)
ThreatModeling-LLM: Automating Threat Modeling using Large Language Models for Banking System [7.0] ThreatModeling-LLMは、大規模言語モデルを使用した銀行システムの脅威モデリングを自動化するフレームワークである。
1)データセットの作成、2)プロンプトエンジニアリング、3)モデルファインチューニングの3段階で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:00:39 GMT)
Sensitivity-Constrained Fourier Neural Operators for Forward and Inverse Problems in Parametric Differential Equations [6.9] du/dt = f(u, x, t, p) という形のパラメトリック微分方程式は、科学や工学において基本的なものである。
フーリエニューラル演算子(FNO)のようなディープラーニングフレームワークは、解を効率的に近似することができるが、逆問題、感度推定(du/dp)、概念ドリフトに苦労する。
我々は、感度制約のあるフーリエニューラル演算子(SC-FNO)と呼ばれる感度に基づく正則化戦略を導入することで、これらの制限に対処する。
SC-FNOは解経路の予測において高い精度を達成し、物理インフォームド正規化により標準FNOとFNOを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:24:15 GMT)
Quantum state-agnostic work extraction (almost) without dissipation [6.8] 利用可能な最大エネルギーを、未知の純粋なqubit状態の$N$コピーにシーケンシャルアクセスを使用して、バッテリに転送するために設計されたプロトコル。
我々は、強化学習における探索・探索トレードオフを活用して、N$で多対数的にしかスケールしないエネルギー散逸を実現する適応戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:07:58 GMT)
VeriFact: Enhancing Long-Form Factuality Evaluation with Refined Fact Extraction and Reference Facts [6.8] 本稿では,事実抽出の促進を目的とした実感評価フレームワークであるVeriFactを紹介する。
また、FactRBenchは、長文モデル応答における精度とリコールの両方を評価するベンチマークである。
実証的な評価は、VeriFactは事実の完全性を著しく向上させ、重要な関係情報を持つ複雑な事実を保存することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:02:37 GMT)
Adaptively-weighted Nearest Neighbors for Matrix Completion [6.6] AWNNは行列補完を行うための適応的に重み付けされた近接手法である。
提案手法を最小限の仮定で理論的に保証し, 合成実験による理論の支持を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:59:17 GMT)
Analog Foundation Models [6.6] アナログインメモリコンピューティング(AIMC)は、ニューラルネットワーク計算の速度と電力効率を改善するための有望な計算パラダイムである。
AIMCは、ノイズ計算や入力と量子化に関する厳密な推論といった基本的な課題を導入している。
低精度アナログハードウェア上で堅牢な適応と実行を実現するための,汎用的なスケーラブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:52:22 GMT)
Symbolic Parallel Composition for Multi-language Protocol Verification [6.5] セキュリティプロトコルは、しばしば異なる言語を組み合わせる。このプラクティスは、従来の検証テクニックに挑戦する。
我々は,記号的実行セマンティクスを用いて,異なる原子型で動作する複数のプログラミング言語を組み合わせるための原理を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:48:28 GMT)
Noise Sensitivity and Learning Lower Bounds for Hierarchical Functions [6.4] 階層内の各関数が線型から$varepsilon$-farであれば、雑音安定性は階層の深さにおいて指数関数的に小さくなることを示す。
私たちの結果はすぐに学習に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 22:45:07 GMT)
Heterogeneous graph neural networks for species distribution modeling [6.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しい存在のみの種分布モデル(SDM)を提案する。
本モデルでは, 種と位置を2つの異なるノード集合として扱い, 学習課題は, 位置と種をつなぐエッジとして検出記録を予測している。
SDMのベンチマークのためのNational Center for Ecological Analysis and Synthesis (NCEAS) によってコンパイルされた6領域データセット上で,本手法の可能性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:32:38 GMT)
A Data Synthesis Method Driven by Large Language Models for Proactive Mining of Implicit User Intentions in Tourism [6.4] 観光分野では、Large Language Models (LLM) は観光客の曖昧な問い合わせから暗黙のユーザー意図を掘り下げるのに苦労することが多い。
中国観光サイトから収集したシードデータに基づいて対話をシミュレートするLLM駆動型ユーザエージェントとアシスタントエージェントを構築するSynPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:36:17 GMT)
LiDDA: Data Driven Attribution at LinkedIn [6.2] 我々は,メンバレベルのデータ,集約レベルのデータ,外部マクロファクタの統合を処理可能な,統一型トランスフォーマーベースの属性アプローチを導入する。
LinkedInでのアプローチの大規模実装について詳述し、大きな影響を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:54:57 GMT)
Argus: Federated Non-convex Bilevel Learning over 6G Space-Air-Ground Integrated Network [6.2] 空対地統合ネットワーク(SAGIN)は6Gネットワークのコア要素として最近登場した。
従来の集中最適化アルゴリズムは、SAGINの複雑さと時間変化のない環境には適さない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:28:19 GMT)
Optimal-state Dynamics Estimation for Physics-based Human Motion Capture from Videos [6.1] オンライン環境での運動学観測に物理モデルを選択的に組み込む新しい手法を提案する。
リカレントニューラルネットワークを導入し、キネマティックス入力とシミュレートされた動作を熱心にバランスするカルマンフィルタを実現する。
提案手法は,物理に基づく人間のポーズ推定作業に優れ,予測力学の物理的妥当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:22:25 GMT)
AssertionForge: Enhancing Formal Verification Assertion Generation with Structured Representation of Specifications and RTL [6.1] 本稿では,仕様とRTLの両方から知識グラフ(KG)を構築する新しい手法を提案する。
仕様から初期KGを作成し、RTLコードから抽出された情報と体系的に融合し、統合された総合KGとなる。
4つの設計実験により,提案手法は従来手法よりもSVAの品質を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:59:25 GMT)
Adaptive Noise Resilient Keyword Spotting Using One-Shot Learning [6.0] キーワードスポッティング(KWS)はスマートデバイスのキーコンポーネントであり、効率的で直感的なオーディオインタラクションを可能にする。
KWSシステムは実環境下での性能劣化に悩まされることが多い。
そこで本研究では,KWS分類に用いる事前学習ニューラルネットワークの連続雑音適応に対する低計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:39:47 GMT)
High-temperature superconductivity in Li$_2$AuH$_6$ mediated by strong electron-phonon coupling under ambient pressure [5.9] 開発したAI検索エンジン(InvDesFlow)を用いて、環境安定な超伝導水和物について広範な調査を行う。
Au-Hオクタヘドラルモチーフを有する立方体構造Li$AuH$_6$を候補とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:30:29 GMT)
Cognitive Insights and Stable Coalition Matching for Fostering Multi-Agent Cooperation [5.8] 本稿では,ToMレベルの異なるエージェントの強度を利用する新しい連立機構を提案する。
我々の研究は、ToMを活用して、より高度で人間らしいコーディネーション戦略を構築する可能性を実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:08:35 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning Simulation for Environmental Policy Synthesis [5.7] 気候政策の開発は、深い不確実性、複雑なシステムのダイナミクス、および競合する利害関係者による重大な課題に直面している。
本稿では,これらの制約に対処するため,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)を用いた気候シミュレーションのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:44:01 GMT)
Efficient Prior Calibration From Indirect Data [5.6] 本稿では,データから先行モデルを学習すること,特にノイズ観測プロセスを通じて得られた間接データの多元的実現から先行モデルを学習することに関心がある。
フォワードモデルの効率的な残差ベースニューラル演算子近似を提案し,これをプッシュフォワードマップと同時学習できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:25:27 GMT)
Using Foundation Models as Pseudo-Label Generators for Pre-Clinical 4D Cardiac CT Segmentation [5.5] ブタ心臓CTの正確な擬似ラベルを生成するための自己学習手法を提案する。
本手法では,手動でアノテートした豚のデータは必要とせず,セグメンテーションの品質を向上させるために反復的な更新に頼る。
今後,より高度な自己訓練戦略を取り入れたり,新たな基礎モデルや心臓イメージング技術を探求することで,改善の余地は残されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:07:30 GMT)
PreCare: Designing AI Assistants for Advance Care Planning (ACP) to Enhance Personal Value Exploration, Patient Knowledge, and Decisional Confidence [5.5] PreCareはAIを駆使した3つのアシスタントを備えたWebサイトであり、個人価値の探索、ACPの知識獲得、情報意思決定のサポートを通じてユーザを誘導するように設計されている。
比較評価の結果、PreCareのAIアシスタントは個人の価値観、知識、決定的信頼の探索を大幅に改善し、参加者の92%が好んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:53:35 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） (Wed, 14 May 2025 04:43:30 GMT)
Text-driven Motion Generation: Overview, Challenges and Directions [5.3] テキスト駆動モーション生成は、自然言語から直接人間の動きを生成する、強力で直感的な方法を提供する。
これは、仮想現実、ゲーム、人間とコンピュータのインタラクション、ロボット工学などの分野で特に有用である。
この分野が現在どこにあるのかを把握し、重要な課題や限界に注意を向け、将来の探査に向けた有望な方向性を明らかにすることを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:33:12 GMT)
A Call to Arms: AI Should be Critical for Social Media Analysis of Conflict Zones [5.2] 本稿は、ウクライナ戦争で記録された、特定の兵器システムと、それらを用いた武装集団の記章を特定することに焦点を当てる。
この研究は、コンフリクトコンテキストに関する類似のオンラインドキュメントを調べるための大きな機会を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:07:36 GMT)
DRA-GRPO: Exploring Diversity-Aware Reward Adjustment for R1-Zero-Like Training of Large Language Models [5.1] 本稿では,報酬計算に意味的多様性を明示的に組み込む手法である$textitDiversity-aware Reward Adjustment$ (DRA)を提案する。
DRAは、サブモジュール・ミューチュアル・インフォメーション(SMI)を使用して、冗長な補完を減らし、様々なものに対する報酬を増幅する。
最先端のパフォーマンスを平均58.2%の精度で達成し、微調整サンプルは7000点、訓練費は約55ドルだった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:02:32 GMT)
ELIS: Efficient LLM Iterative Scheduling System with Response Length Predictor [5.1] ELIS (Large Language Models) は、ISRTF(Iterative Shortest Remaining Time First)スケジューラを備えた大規模言語モデル(LLM)のサービスシステムである。
ISRTFスケジューラは、最も短い時間で推論タスクを効率的に管理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:50:00 GMT)
METDrive: Multi-modal End-to-end Autonomous Driving with Temporal Guidance [5.1] 我々は,ego状態の組込み時系列特徴から時間的ガイダンスを利用する,エンド・ツー・エンドのMETDriveを紹介する。
CARLAのリーダボードベンチマークでMETDriveを評価し,運転スコア70%,経路完了スコア94%,屈折スコア0.78を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:33:21 GMT)
Centrally Coordinated Multi-Agent Reinforcement Learning for Power Grid Topology Control [4.9] アクション空間の分解は、意思決定を小さなサブタスクに分解する。
CCMAアーキテクチャは、ベースラインアプローチよりも高いサンプリング効率と優れた最終性能を示す。
その結果,高次元L2RPNと実世界の電力グリッド設定のさらなる応用に向けたCCMA手法の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:06:33 GMT)
Promoting SAM for Camouflaged Object Detection via Selective Key Point-based Guidance [4.9] 本研究は,Segment Anything Model(SAM)を利用したCOD(Camouflaged Object Detection)に取り組む。
我々は,画像上の候補点における擬似物体の存在の確率を予測するために,マルチスケールの特徴を利用するプロモートポイントターゲティングネットワーク(PPT-net)を開発した。
CODのビッグデータを促進するための最初の取り組みであり、6つのメトリクスの3つのデータセット上の既存のメソッドに対して実験的に検証可能な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:09:28 GMT)
Instantiating Standards: Enabling Standard-Driven Text TTP Extraction with Evolvable Memory [4.9] 抽象的な標準定義を実行可能な文脈化された知識に変換する新しいフレームワークを導入する。
本手法では,Large Language Model (LLM) を用いて知識の生成,更新,適用を行う。
実験の結果,GPT-4oを11%上回るテクニックF1スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:22:13 GMT)
MetaUAS: Universal Anomaly Segmentation with One-Prompt Meta-Learning [4.9] 本稿では,異常セグメンテーションを変化セグメンテーションに統一する新しいパラダイムを提案する。
We propose a one-prompt Meta-learning framework for Universal Anomaly (MetaUAS)。
本手法は,正常な画像プロンプトを1つだけ有する異常を効果的かつ効率的に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:25:26 GMT)
Learning to Detect Multi-class Anomalies with Just One Normal Image Prompt [4.9] 通常の特徴を再構成し,ただ1つの正常画像プロンプト(OneNIP)で異常特徴を復元する,シンプルで効果的な手法を提案する。
以前の研究とは対照的に、OneNIPは1つの通常の画像プロンプトで初めて異常を再構築または復元し、統一された異常検出性能を効果的に向上させる。
OneNIPは、MVTec、BTAD、VisAの3つの業界異常検出ベンチマークにおいて、以前の方法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:25:14 GMT)
Pure Component Property Estimation Framework Using Explainable Machine Learning Methods [4.9] 結合行列に基づく分子表現法は、原子結合関係を効果的に考慮し、特徴を自動生成する。
ニューラルネットワークとガウス過程回帰モデルを用いて, 通常の沸点 (Tb), 液体モル体積, 臨界温度 (Tc) および臨界圧力 (Pc) の予測結果を得た。
モデルの解釈可能性を高めるために,Shapley値に基づく特徴解析手法を用いて特性予測への各特徴の寄与を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:21:23 GMT)
DPN-GAN: Inducing Periodic Activations in Generative Adversarial Networks for High-Fidelity Audio Synthesis [4.8] 変形性周期ネットワークに基づくGAN(DPN-GAN)を提案する。
DPN-GANは、カーネルベースの周期的ReLUアクティベーション機能を導入し、オーディオ生成の周期的バイアスを誘導する。
DPN-GAN小パラメータ (38.67Mパラメータ) とDPN-GAN大パラメータ (124Mパラメータ) の2種類のモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:52:16 GMT)
MoRAL: Motion-aware Multi-Frame 4D Radar and LiDAR Fusion for Robust 3D Object Detection [4.8] MoRALはモーション対応のマルチフレーム4Dレーダーと、堅牢な3Dオブジェクト検出のためのLiDAR融合フレームワークである。
第一に、MRE(Motion-Aware Radar)は、移動物体からのフレーム間レーダーのミスアライメントを補うように設計されている。
第二に、Motion Attention Gated Fusion (MAGF)モジュールはレーダーモーション機能を統合してLiDAR機能を誘導し、動的フォアグラウンドオブジェクトにフォーカスする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:23:33 GMT)
High-efficiency quantum Monte Carlo algorithm for extracting entanglement entropy in interacting fermion systems [4.8] 物理パラメータに沿ったインクリメンタル手法に基づくフェルミオン量子モンテカルロアルゴリズムを提案する。
本研究では,2次元正方形格子Hubbardモデルにおける絡み合いエントロピーのスケーリング挙動を計算し,開発したアルゴリズムをベンチマークする。
また,本手法は計算精度を高く保ちながら,既存のアルゴリズムに対して高い効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:02:13 GMT)
AMSnet 2.0: A Large AMS Database with AI Segmentation for Net Detection [4.8] 現在の大規模言語モデル(MLLM)は、認識能力が限られているため、回路スキーマを理解するのに苦労している。
本研究では,高ロバスト性セグメンテーションに基づく新しいネット検出機構を提案する。
AMSnetデータセットをスキーマイメージで拡張し、AMSnet 2.0を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 05:32:55 GMT)
Layered Unlearning for Adversarial Relearning [4.7] 本研究では,言語モデルの振る舞いや表現をポストトレーニング法でどのように修正するかを検討する。
近年の研究では、学習後、特定の応答パターンを抑圧する浅い文脈依存回路'が誘導されることが示唆されている。
この仮説をテストするために、我々は未学習アルゴリズムLayered Unlearning (LU)を設計した。
LUは、データセット全体を復元するために、データのサブセットで再学習する能力を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:50:45 GMT)
Securing P4 Programs by Information Flow Control [4.7] 本稿では,P4プログラムにおける情報フローを解析するための新しいセキュリティ型システムを提案する。
我々は、この型システムを形式化し、それを証明し、適切に型付けされたプログラムが非干渉を満たすことを保証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:42:46 GMT)
SafeMate: A Modular RAG-Based Agent for Context-Aware Emergency Guidance [4.7] 我々は、一般的なユーザーに正確なコンテキスト認識ガイダンスを提供する検索強化AIアシスタントであるSafeMateを紹介する。
Model Context Protocol (MCP) 上に構築されたSafeMateは、ユーザクエリを動的にドキュメント検索、チェックリスト生成、構造化要約のためのツールにルーティングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:30:36 GMT)
What Makes a Fairness Tool Project Sustainable in Open Source? [4.6] 多くのフェアネスツールは、無料使用と適応のために公開されている。
公平性は継続的な懸念であるため、これらのツールは長期的な持続可能性のために構築されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:58:26 GMT)
Adaptive and Efficient Dynamic Memory Management for Hardware Enclaves [4.6] Intel Software Guard Extensions (Intel SGX)の第2バージョンでは、エンクレーブメモリとスレッドの動的管理が追加されている。
SGX2のEnclave Dynamic Memory Management機能は、起動時間と全体の実行時間を短縮する可能性がある。
本稿では,GramineライブラリOSをランタイム環境の代表として使用したEDMM性能の回復方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:58:34 GMT)
Transfer Learning of CATE with Kernel Ridge Regression [4.6] カーネルリッジ回帰(KRR)を用いた条件平均処理効果(CATE)の重畳適応変換学習法を提案する。
我々は, 弱い重なり合いとCATE関数の複雑さの両方に対する適応性を強調した, 急激な非漸近的MSE境界による手法の理論的正当性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:54:57 GMT)
Energy Matching: Unifying Flow Matching and Energy-Based Models for Generative Modeling [4.6] エネルギーベースモデル(EBM)は、フローやスコアの一致によるノイズとデータの分布をマッピングする。
EBMの柔軟性でフローベースのアプローチを実現するフレームワークであるEnergy Matchingを提案する。
提案手法は,CIFAR-10 と ImageNet 生成における既存の EBM を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:10:11 GMT)
An Efficient Transport-Based Dissimilarity Measure for Time Series Classification under Warping Distortions [4.5] 1NN-DTW法の連続的なバージョンは、たとえ1つのトレーニングサンプルが利用可能であったとしても、その問題を解決することができることを示す。
さらに, 最適輸送に基づく別の相似性尺度を提案し, 計算コストを大幅に削減した上で, 上記の問題文を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:26:04 GMT)
Bridging Theory and Experiment in Materials Discovery: Machine-Learning-Assisted Prediction of Synthesizable Structures [4.4] 本稿では、対称性誘導構造導出とWyckoffエンコードに基づく機械学習モデルを統合する合成可能性駆動型CSPフレームワークを提案する。
このフレームワークは、実験的に知られている13のXSe(X = Sc, Ti, Fe, Ni, Cu)構造を再現し、合成可能な構造を予測する効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 05:48:55 GMT)
Exploring Best Practices for ECG Pre-Processing in Machine Learning [4.4] 最先端の機械学習アルゴリズムは心電図データを用いた心臓状態の分類において顕著な成果を上げている。
事前処理のベストプラクティスには合意がないようだ。
サンプリングレートを50Hz以下にすると、一般的に使用される500Hzに匹敵する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:49:48 GMT)
A Generative Neural Annealer for Black-Box Combinatorial Optimization [4.4] ブラックボックス最適化問題に対する生成的エンドツーエンドの解法を提案する。
ニューラルネットワークをトレーニングして、関連するボルツマン分布をモデル化する。
最先端のブラックボックスモデルに対する競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:05:19 GMT)
Thermal Detection of People with Mobility Restrictions for Barrier Reduction at Traffic Lights Controlled Intersections [4.3] コンピュータビジョンのためのディープラーニングの急速な進歩は、RGBカメラベースの適応的な交通信号システムの採用を促している。
RGBカメラの使用は、悪天候や低視認性条件下での検知性能の制限など、重大な課題を呈している。
本稿では,歩行障害のある人や移動負担のある人に対して,信号の持続時間を動的に調整する,完全自動熱検知方式のトラヒックライトシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:01:48 GMT)
MrTrack: Register Mamba for Needle Tracking with Rapid Reciprocating Motion during Ultrasound-Guided Aspiration Biopsy [4.2] MrTrackは、マンバベースのレジスタ機構を備えた吸引針トラッカーである。
MrTrackは、最先端のトラッカーを精度と堅牢性で上回るだけでなく、推論効率も優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:01:59 GMT)
Ranking-Based At-Risk Student Prediction Using Federated Learning and Differential Features [4.2] 本研究では,フェデレーション学習と差分特徴を組み合わせ,プライバシー問題に対処する手法を提案する。
提案手法を評価するため,12科12科136名のデータを用いて,リスクの高い学生の予測モデルを構築した。
訓練されたモデルは早期予測にも適用可能で、学期前半のリスクの高い学生を検知する上で高い性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:12:30 GMT)
Quantum-Enhanced Parameter-Efficient Learning for Typhoon Trajectory Forecasting [4.2] 台風予測モデル学習のためのQPA(Quantum Adaptation)を提案する。
QPAは、予測精度を維持しながらパラメータ効率のトレーニングを可能にする。
この研究は、大規模な台風軌道予測への量子機械学習(QML)の最初の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:50:44 GMT)
An Initial Exploration of Default Images in Text-to-Image Generation [4.1] 我々は、デフォルト画像の研究は、テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーション(TTI)のためのより良いソリューションを設計し、迅速なエンジニアリングを行うのに有用であると主張している。
本稿では,デフォルト画像をトリガーするインプットプロンプトを作成するための体系的アプローチについて述べるとともに,初期実験の結果といくつかの小規模アブレーション研究について述べる。
我々の研究は、TTIにおけるデフォルト画像の理解の基礎を築き、課題と今後の研究方向性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 05:59:23 GMT)
Efficient Malicious UAV Detection Using Autoencoder-TSMamba Integration [4.1] 悪性無人航空機(UAV)は次世代ネットワーク(NGN)に重大な脅威をもたらす
本稿では,悪意のあるUAVを検知する統合型(AE)分類器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:04:04 GMT)
Slow Transition to Low-Dimensional Chaos in Heavy-Tailed Recurrent Neural Networks [4.1] 生物学的に妥当なL'evyα安定分布から得られたランダムな重み付きリカレントニューラルネットワーク(RNN)の活性について検討した。
理論的には、システムがキラキセントからカオス力学に遷移する際の利得を予測し、シミュレーションにより検証する。
以上の結果から,カオスの端付近の力学の強靭性と高次元神経活動の豊かさとの生物学的に整合したトレードオフが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:35:55 GMT)
An ocean front detection and tracking algorithm [4.1] 本稿では,距離空間解析を用いたベイズフロント検出・追跡フレームワークを提案する。
BFDTMSAはヒストグラム法と比較して過検出を73%削減する。
オープンソースリリースは、再現可能な海洋研究において重要なギャップを埋めるものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:24:28 GMT)
Deontic Temporal Logic for Formal Verification of AI Ethics [4.0] 本稿では,AIシステムの倫理的行動を定義し評価するために,デオン論理に基づく形式化を提案する。
公理と定理を導入し、公正性と説明可能性に関する倫理的要件を捉えている。
筆者らは,実世界のCompASとローン予測AIシステムの倫理性を評価することにより,この形式化の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:47:37 GMT)
PropNet: a White-Box and Human-Like Network for Sentence Representation [4.0] PropNetは文に含まれる命題に基づいた階層型ネットワークである。
PropNetはSTSベンチマークに基づく人間の認知プロセスの分析と理解を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:07:08 GMT)
Single-shot prediction of parametric partial differential equations [4.0] Flexi-VAEはパラメトリック偏微分方程式(PDE)の効率的な単発予測のためのデータ駆動フレームワークである
本稿では,潜時粘着を進行させるニューラルプロパゲータを提案する。
我々は,PDEベンチマーク,1次元バーガーズ方程式,2次元対流拡散方程式に対してフレキシ-VAEを検証し,広いパラメトリック範囲にわたって正確な予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:48:26 GMT)
Fusing Bidirectional Chains of Thought and Reward Mechanisms A Method for Enhancing Question-Answering Capabilities of Large Language Models for Chinese Intangible Cultural Heritage [3.8] 本稿では,思考の双方向連鎖と報酬機構を統合した新しい学習手法を提案する。
この手法は、無形文化財の分野に特化して設計された大きな言語モデルであるICH-Qwenに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:35:33 GMT)
CLASH: Evaluating Language Models on Judging High-Stakes Dilemmas from Multiple Perspectives [3.8] CLASH (Character perspective-based LLM Assessments in situations with High-Stakes) は、345のハイインパクトジレンマと3,795の個人視点からなるデータセットである。
GPT-4oやClaude-Sonnetのような最強のモデルでさえ、決定が曖昧であるべき状況を特定する上で、50%未満の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:15:58 GMT)
Neural Multivariate Regression: Qualitative Insights from the Unconstrained Feature Model [3.7] Unconstrained Feature Model (UFM)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)における最小トレーニング損失と関連するパフォーマンス測定のためのクローズドフォーム近似を可能にする数学的フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:52:45 GMT)
Reinforcement Learning for Individual Optimal Policy from Heterogeneous Data [3.7] オフライン強化学習(RL)は,事前収集したデータを活用することで,期待される全報酬を最大化するために,動的環境における最適ポリシーを見つけることを目的としている。
従来の手法では、単一のエピソードや均質なバッチエピソードから事前に収集されたデータを持つすべての個人に対して最適なポリシーを学ぶことに重点を置いている。
異種時間定常マルコフ決定プロセスのための個別化オフラインポリシー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） (Wed, 14 May 2025 15:44:10 GMT)
Should We Simultaneously Calibrate Multiple Computer Models? [3.6] 多くのアプリケーションデザイナが複数のコンピュータモデルにアクセスできるようになっている。
伝統的にデザイナは、高忠実度データに対して、これらのモデルを1度にキャリブレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:55:57 GMT)
Fair Clustering via Alignment [3.6] クラスタリングにおけるアルゴリズムフェアネスは、与えられた機密属性に対して各クラスタに割り当てられたインスタンスの割合をバランスさせることを目的としている。
そこで本研究では,K-meansクラスタリング対象関数の新たな分解に基づく,新しいフェアクラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:29:09 GMT)
WSCIF: A Weakly-Supervised Color Intelligence Framework for Tactical Anomaly Detection in Surveillance Keyframes [3.6] 本稿では,高感度戦術ミッションにおける監視映像のカラー特徴に基づく軽量な異常検出フレームワークを提案する。
RGBチャネルヒストグラムモデルを用いて教師なしKMeansクラスタリングを融合し、キーフレームにおける構造異常と色変化信号の複合的検出を実現する。
その結果, 本手法は, 戦術的暗殺警告, 不審な対象検定, 環境変動モニタリングに有効であり, 高い展開性, 戦術的解釈価値が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:24:37 GMT)
The Influence of Human-inspired Agentic Sophistication in LLM-driven Strategic Reasoners [3.5] 人工推論器の性能形成におけるエージェント的高度化の役割を評価する。
我々は3つのエージェント設計をベンチマークした: 単純なゲーム理論モデル、構造化されていないLLM-as-agentモデル、従来のエージェントフレームワークに統合されたLLM。
我々の分析は、25のエージェント構成にまたがる2000以上の推論サンプルを網羅し、人間にインスパイアされた認知構造が、LLMエージェントと人間の戦略的行動との整合性を高めることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:51:24 GMT)
DRRNet: Macro-Micro Feature Fusion and Dual Reverse Refinement for Camouflaged Object Detection [3.5] DRRNetは、これらの問題に対処する"context-fusion-refinement"パイプラインを特徴とする4段階アーキテクチャである。
グローバルカモフラージュパターンをキャプチャするOmniコンテキスト特徴抽出モジュールを提案する。
次に、シーン理解と構造認識の二重表現を形成するモジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:03:53 GMT)
Counterfactual Strategies for Markov Decision Processes [3.4] マルコフ決定過程(MDP)に対する反実的戦略を導入する。
MDP実行中、戦略はどのアクションが次に実行されるかを決定する。
限界以下の確率を減少させるために、初期戦略に対する最小限の変更を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:07:27 GMT)
Atlas: A Framework for ML Lifecycle Provenance & Transparency [3.4] 我々は、完全に検証可能な機械学習パイプラインを可能にするフレームワークであるAtlasを提案する。
Atlasは、モデルのアーティファクト認証とエンドツーエンドの血統メタデータの検証可能なレコードを収集している。
プロトタイプ実装は、MLライフサイクルの透明性システムを構築するために、いくつかのオープンソースツールを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 22:11:48 GMT)
Rhetorical XAI: Explaining AI's Benefits as well as its Use via Rhetorical Design [3.4] 本稿では,レトリックデザインを記述可能な人工知能(XAI)システムに組み込むことによる潜在的なメリットについて考察する。
Rhetoric Designは、AIシステムとユーザ間の説明のコミュニケーション的役割を分析するための有用なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:57:17 GMT)
ExploreGS: a vision-based low overhead framework for 3D scene reconstruction [3.4] ExploreGSは、従来のライダーベースのポイントクラウド獲得プロセスを視覚モデルで置き換える。
このフレームワークはシーン探索とモデル再構成を統合し、リアルタイム処理機能を実現するためにBag-of-Words(BoW)モデルを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:57:01 GMT)
A Surrogate Model for the Forward Design of Multi-layered Metasurface-based Radar Absorbing Structures [3.3] 本稿では,多層準曲面RASの電磁(EM)応答の予測を著しく高速化する代理モデルを提案する。
提案したモデルは、99.9%のコサイン類似性を達成し、平均2乗誤差は1000エポック内の0.001である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:54:00 GMT)
SAD Neural Networks: Divergent Gradient Flows and Asymptotic Optimality via o-minimal Structures [3.3] 本研究は, 連続的な微分可能活性化関数を持つ完全連結フィードフォワードニューラルネットワークの損失景観に対する勾配流について検討する。
勾配流が臨界点に収束するか、損失が臨界値に収束している間に無限大に分岐することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:15:11 GMT)
Imitation Learning for Adaptive Control of a Virtual Soft Exoglove [3.3] 本研究では,特定の筋力障害に対処し,手動操作作業に対する補償を提供するウェアラブルロボットコントローラを提案する。
人間の把握タスクを実行する同じ被験者のビデオデータは、実演から学習して操作モデルを訓練するために使用される。
この操作モデルはその後、オブジェクト固有のインタラクションタスクを実行するために微調整される。
筋骨格操作モデルにおける筋力は、後に仮想ウェアラブルロボットグローブの作動によって補償される神経運動障害をシミュレートするために弱められる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:09:21 GMT)
APR-Transformer: Initial Pose Estimation for Localization in Complex Environments through Absolute Pose Regression [3.3] 本稿では,最先端の手法に触発されたモデルアーキテクチャであるAPR-Transformerを紹介する。
提案手法は,確立したベンチマークデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:06:42 GMT)
Ethics and Persuasion in Reinforcement Learning from Human Feedback: A Procedural Rhetorical Approach [3.2] 2022年以降、ChatGPTやClaudeのような生成AIチャットボットのバージョンは、Reinforcement Learning from Human Feedbackと呼ばれる特殊なテクニックを使って訓練されている。
本稿では,RLHFの強化された生成AIによって現在再形成されている中心的な手順と過程の修辞的分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:29:19 GMT)
General Dynamic Goal Recognition [3.2] 本稿では、リアルタイムGRシステムの実現を目的とした、GRのより広範な定義であるGeneral Dynamic GR問題を紹介する。
本稿では,モデルフリーな目標条件付きRL手法を用いて,GRの様々な変更タスクへの高速適応を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:57:51 GMT)
Quotient Complex Transformer (QCformer) for Perovskite Data Analysis [3.2] ハイブリッド有機-無機ペロブスカイト (HOIPs) は、光電気学において例外的な光電子特性に注目されている。
従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、そのようなシステムで一般的な周期構造や高次相互作用を捉えるのに苦労することが多い。
本稿では、商複体(QC)に基づく新しい表現を提案し、物質特性予測のためのQuotient Complex Transformer(QCformer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:13:14 GMT)
2D-3D Attention and Entropy for Pose Robust 2D Facial Recognition [3.2] 本稿では,画像に基づくパフォーマンスにおいて,大きな相違点にまたがる改善を容易にする新しいパフォーマンスフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,共有クラウド(3D)表現を有効にすることで,少なくとも7.100以上のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:17:53 GMT)
Variational Prefix Tuning for Diverse and Accurate Code Summarization Using Pre-trained Language Models [3.1] 変分前修正調整(VPT)は、訓練済みモデルの様々な正確な要約を生成する能力を高める新しいアプローチである。
本手法は,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)フレームワークをモジュールコンポーネントとして事前学習モデルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:46:56 GMT)
Accelerating Multiscale Modeling with Hybrid Solvers: Coupling FEM and Neural Operators with Domain Decomposition [3.1] 本研究では、PI-NOと有限要素法(FE)をドメイン分解を通じて統合する新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
フレームワークの有効性は、静的、準静的、動的レシエーションにまたがる様々な問題で検証されている。
本研究は,(1)サブドメインインタフェース間の解の連続性を維持すること,(2)微細メッシュ要求を排除して計算コストを削減すること,(3)時間依存シミュレーションにおける誤差の蓄積を緩和すること,(4)物理現象の進化への自動適応を可能にすること,である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:14:24 GMT)
The RaspGrade Dataset: Towards Automatic Raspberry Ripeness Grading with Deep Learning [3.0] 本研究では,コンピュータビジョンの食品品質評価への応用について検討した。
コンベアベルトに沿って果物が移動するにつれて、産業環境の中で5つの異なるクラスに格付けするリアルタイムラズベリーという新しい挑戦に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:39:44 GMT)
FACTors: A New Dataset for Studying the Fact-checking Ecosystem [3.0] エコシステムレベルでのファクトチェックデータセットは存在せず、十分に長い期間のクレームをカバーしています。
我々は、ファクトチェックに関するエコシステムレベルのデータを提示することで、このギャップを埋める新しいデータセットFACTorsを提案する。
FACTorの構築方法は汎用的であり、動的に更新可能なライブデータセットの維持に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:10:22 GMT)
BrainNetMLP: An Efficient and Effective Baseline for Functional Brain Network Classification [3.0] 機能的脳ネットワーク分類のための純粋深層学習アーキテクチャであるBrainNetMLPを提案する。
提案したBrainNetMLPを2つのパブリックおよびポピュラーな脳ネットワーク分類データセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:55:51 GMT)
Using Cross-Domain Detection Loss to Infer Multi-Scale Information for Improved Tiny Head Tracking [3.0] 性能と効率のバランスを最適化し,微少な頭部検出と追跡を強化する枠組みを提案する。
本フレームワークは,(1)クロスドメイン検出損失,(2)マルチスケールモジュール,(3)小さな受容場検出機構を統合する。
これらのイノベーションは、大きな検出器と小さな検出器の間のギャップを埋め、トレーニング中に複数のスケールで高周波の詳細をキャプチャし、小さな受容野を持つフィルターを使って小さな頭部を検出することによって検出を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:29:54 GMT)
Train a Multi-Task Diffusion Policy on RLBench-18 in One Day with One GPU [2.9] 本稿では,学習時間とメモリ使用量を桁違いに削減するマルチタスク視覚ロボット拡散ポリシーの訓練方法を提案する。
我々のアプローチであるMini-Diffuserは、Level-2ミニバッチを導入することで、この非対称性を利用する。
RLBenchシミュレーションでは、Mini-Diffuserは最先端マルチタスク拡散ポリシーの性能の95%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:34:40 GMT)
RefPentester: A Knowledge-Informed Self-Reflective Penetration Testing Framework Based on Large Language Models [2.9] RefPentesterは、大規模言語モデル(LLM)を利用した知識インフォームド・セルフ・リフレクティブ・オートPTフレームワークである。
RefPentesterはHack The BoxのSauマシン上で認証情報を明らかにすることができ、ベースラインのGPT-4oモデルを16.7%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:44:05 GMT)
Hybrid Heuristic Algorithms for Adiabatic Quantum Machine Learning Models [2.7] 本稿では"r-flip"戦略を取り入れた新しいハイブリッドアルゴリズムを提案する。
この戦略は、大規模QUBO問題をより効果的に解決し、より良いソリューション品質と低い計算コストを提供することを目的としている。
r-flipアプローチは、クロスドッキング、サプライチェーン管理、マシンスケジューリング、不正検出など、さまざまな分野に実用的応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:10:32 GMT)
Monte-Carlo Option Pricing in Quantum Parallel [2.7] 我々は、量子並列で多くの潜在的資産経路をシミュレートする効果的な方法を開発し、高い精度で株価の最終的な分布を導いた。
我々は、このアルゴリズムをより複雑なオプションに拡張し、デリバティブポートフォリオ内のリスクを分析する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:10:27 GMT)
Mitigating Configuration Differences Between Development and Production Environments: A Catalog of Strategies [2.7] 本研究では,ソフトウェア企業が開発環境と生産環境のコンフィグレーションの違いを軽減するために利用する戦略について検討する。
私たちのゴールは、構成に関連した問題のリスクを軽減するために使用されるこれらの戦略を包括的に理解することにあります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:48:33 GMT)
Focus, Merge, Rank: Improved Question Answering Based on Semi-structured Knowledge Bases [2.7] We present FocusedRetriever, a modular SKB-based framework for multi-hop questioning。
コンポーネント(VSSベースのエンティティサーチ、LLMベースのCypherクエリの生成、ペアワイズ再ランク)を統合することで、最先端のメソッドよりも優れたパフォーマンスを実現している。
平均第1ヒット率は第2ベストメソッドの25.7%を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:35:56 GMT)
Contextual Phenotyping of Pediatric Sepsis Cohort Using Large Language Models [2.6] 本研究では,Large Language Model (LLM) に基づくクラスタリングを古典的手法に対して評価する。
患者記録は、クラスタリング目的と無関係にテキストにシリアライズされた。
クラスタリングの目的を持つLAMA 3.1 8Bは、より多くのクラスタでより優れた性能を発揮した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:05:40 GMT)
Distributing Intelligence in 6G Programmable Data Planes for Effective In-Network Intrusion Prevention [2.6] 本研究の目的は、将来のプログラマブルネットワークの典型的なデータプレーンのデバイスが異常検出機能を有し、完全に分散した方法で協調してML対応侵入防止システムとして機能する破壊的パラダイムを提案することである。
報告された概念実証実験は、提案されたパラダイムによって、デバイス全体のCPUやRAMリソースの削減を図りながら、効果的かつ良好な精度で作業することが可能であることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:18:44 GMT)
Generating time-consistent dynamics with discriminator-guided image diffusion models [2.6] 時間力学は多くのビデオ生成、処理、モデリングアプリケーションに不可欠である。
ビデオ拡散モデル(VDM)は、非常に現実的なダイナミックスを生成するための最先端の手法である。
本稿では,事前学習した画像拡散モデルにより現実的なダイナミクスを生成できる時間一貫性判別器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:51:10 GMT)
Handling Missing Data in Downstream Tasks With Distribution-Preserving Guarantees [2.5] 本稿では,K-アネレスト近傍の計算を反復的に改善したF3Iという計算手法を提案する。
本稿では,F3Iによる計算品質とデータ分布の保存に関する理論的解析を行った。
本稿では,F3Iのいくつかの命令処理および分類処理における優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:51:30 GMT)
Simulating Dynamic Tumor Contrast Enhancement in Breast MRI using Conditional Generative Adversarial Networks [2.5] 乳房MRIにおける仮想コントラスト強調法を提案し,従来のコントラストエージェントを用いたDCE-MRIの取得に代えて,有望な非侵襲的代替手段を提供する。
条件付き生成逆数ネットワークを用いて、複数の対応するDCE-MRIタイムポイントの合同生成シーケンスを含むDCE-MRI画像を予測する。
提案手法は,現実的で有用なDCE-MRIシークエンスを生成する上で有望な結果を示し,乳がんの診断と治療を改善するための仮想コントラスト増強の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:15:25 GMT)
The Niche Connectivity Paradox: Multichrome Contagions Overcome Vaccine Hesitancy more effectively than Monochromacy [2.5] ワクチン中毒は麻疹や穿孔などの予防可能な疾患の再発を引き起こしている。
マルチクロームの感染を、既知のpro-vaxおよびanti-vaxのTwitterユーザのデータセットを活用することで、介入の潜在的ターゲットとして特定し分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:56:26 GMT)
CXMArena: Unified Dataset to benchmark performance in realistic CXM Scenarios [2.5] 大規模言語モデル(LLM)は、顧客エクスペリエンスマネジメント(CXM)に革命をもたらす大きな可能性を秘めている
複雑な運用環境での実用性の評価は、データ不足と現在のベンチマークの限界によって妨げられています。
我々はCXMArenaを紹介した。これはCXMコンテキストでAIを評価するために特別に設計された、新しい大規模合成ベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:44:30 GMT)
Local Differential Privacy-Preserving Spectral Clustering for General Graphs [2.4] スペクトルクラスタリングは、ネットワーク内のクラスタを見つけるために広く使われているアルゴリズムである。
妥当なクラスタリング仮定を満たす$n$-頂点グラフの辺が$O(log n/n)$の確率で反転すると、クラスタリングの結果は概ね一貫したものになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:35:35 GMT)
Towards Fair In-Context Learning with Tabular Foundation Models [2.4] タブラル基礎モデルは構造化データに強いコンテキスト内学習(ICL)能力を示す。
本稿では,ICLの公平性について検討し,偏見に対処する3つの前処理戦略について検討する。
実験により、不確実性に基づく実演選択は、文脈内予測の群フェアネスを一貫して向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:53:14 GMT)
Few-Shot Learning of Visual Compositional Concepts through Probabilistic Schema Induction [2.4] 確率的帰納法 (PSI) は、深層学習を用いて構造化表現のアナログマッピングを行うプロトタイプモデルである。
PSIは人間的な学習性能を生み出し、2つの制御を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:43:57 GMT)
Biomedical Open Source Software: Crucial Packages and Hidden Heroes [2.4] バイオメディカルペーパーで使用されるソフトウェアの依存関係をマップし、ソフトウェアエコシステムに不可欠なパッケージを見つけます。
ソフトウェア依存ネットワークの集中度指標を提案し,3つのエコシステム(PyPi,CRAN,Bioconductor)を分析し,最も集中度の高いパッケージを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:28:00 GMT)
Explainability Through Human-Centric Design for XAI in Lung Cancer Detection [2.4] XpertXAI(XpertXAI)について検討した。
XpertXAIは、複数の肺疾患を検出するためにスケーリングしながら、人間の解釈可能な臨床概念を保存する。
既存の手法では臨床的に意味のある説明が得られないことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:40:12 GMT)
Comparing Quantum Annealing and Spiking Neuromorphic Computing for Sampling Binary Sparse Coding QUBO Problems [2.2] 画像と超完全で非正規基底が与えられた場合、与えられた入力を最もよく再構成する最小のベクトル集合を示すスパース二進ベクトルを求める。
これは2次非制約二元最適化問題(QUBO)をもたらす。
まず,小埋め込みによるペガサスチップ接続を用いたD-Wave量子アニール上でのスパース表現QUBOの解法について述べる。
第2に、リバースアニーリングによる量子進化モンテカルロの展開と、ロイヒ2号からの温暖化を繰り返す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:37:40 GMT)
Towards Automated Situation Awareness: A RAG-Based Framework for Peacebuilding Reports [2.2] 本稿では,状況認識レポートを自律的に生成する動的検索・拡張生成システムを提案する。
本システムでは,要求に基づく問合せ固有の知識ベースを構築し,時間的,関連性,正確な洞察を確保する。
このシステムは、複数の実世界のシナリオでテストされ、一貫性があり、洞察力があり、実行可能なレポートを生成する効果を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:36:30 GMT)
On Overlap Ratio in Defocused Electron Ptychography [2.2] 本稿では,重なり比がデータ冗長性とEP再構成の品質に与える影響を実証する。
シミュレーションした4次元STEMデータセットを用いて,重なり比の異なるEPアルゴリズムの評価を行った。
特に40%以上の重なり比は安定で高品質な再構築をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:10:58 GMT)
Evaluating the Robustness of Adversarial Defenses in Malware Detection Systems [2.2] 本研究では, 連続摂動を二元的特徴空間に変換し, 高い攻撃成功と低摂動サイズを保ちながら, 連続摂動を2元的特徴空間に変換する手法を提案する。
第2に、最小限の機能変化で攻撃目標を達成するために設計された、バイナリドメインに対する新しい逆法を提案する。
Malscanデータセットの実験によると、Sigma-binaryは既存の攻撃より優れており、最先端の防御において重要な脆弱性を露呈している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:38:43 GMT)
Optimal randomized measurements for a family of non-linear quantum properties [2.2] 任意のオブザーバブルな$O$に対して$rm Tr(Orho2)$を推定できるオブザーバブル駆動のランダム化測定プロトコルを導入する。
すべてのパウリ観測可能量に対して最適性を証明し、文献のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 07:37:49 GMT)
A Multimodal Multi-Agent Framework for Radiology Report Generation [2.1] 放射線診断レポート生成(RRG)は、医療画像から診断レポートを自動生成することを目的としている。
本稿では,段階的臨床推論ワークフローに適合するRRG用マルチモーダルマルチエージェントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:28:04 GMT)
BoundarySeg:An Embarrassingly Simple Method To Boost Medical Image Segmentation Performance for Low Data Regimes [2.1] 本稿では,既存のアノテーションのみを活用するシンプルな,効率的かつ効率的な医用画像分割手法を提案する。
臓器境界予測を全臓器セグメンテーションの補助タスクとして組み込んだマルチタスクフレームワークであるBoundarySegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 22:15:41 GMT)
Resilient Random Time-hopping Reply against Distance Attacks in UWB Ranging [2.1] 本稿では,冗長な信号処理のオーバーヘッドを伴わないランダムな時間ホッピング機構に基づくセキュアな測位方式を提案する。
提案手法の有効性と妥当性は, シミュレーションと実験結果の両方を用いて実証した。
ランダムなタイムホッピング機構は、距離低減攻撃の成功率を0.01%未満に抑え、UWB範囲の安全性を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:43:56 GMT)
One Homography is All You Need: IMM-based Joint Homography and Multiple Object State Estimation [2.1] 新しいオンラインMOTアルゴリズムであるIMMジョイントホモグラフィー状態推定(IMM-JHSE)を提案する。
IMM-JHSEは、唯一の付加的な3D情報として初期ホモグラフィー推定を使用する。
IMM-JHSEは、公開されている検出を用いて、他のほとんどの2次元MOT法より優れ、3次元MOT法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:48:23 GMT)
A Hybrid Quantum-Classical Particle-in-Cell Method for Plasma Simulations [2.0] 古典量子ニューラルネット(HNN)を用いた量子コンピュータシミュレータ上での静電場ポアソン解法の実装
HNNは古典的なPICシミュレーションの結果に基づいて訓練され、ペニーレーン量子シミュレータを用いて実行される。
プラズマ物理の標準ベンチマークである2ストリーム不安定性に対して、ハイブリッド量子古典静電PICを試験する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:19:33 GMT)
Guardian Positioning System (GPS) for Location Based Services [2.0] スマートフォンは、機能をコントロールするために位置を操作する攻撃に弱い。
スマートフォンには位置情報が複数あるにも関わらず,スプーフィング攻撃が成功することを示す。
我々は、容易に利用でき、冗長で、しばしば「機会的位置決め情報」を活用する、拡張レシーバ自律整合性監視(RAIM)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:06:13 GMT)
ImplicitStainer: Data-Efficient Medical Image Translation for Virtual Antibody-based Tissue Staining Using Local Implicit Functions [1.9] ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色は病理の顕微鏡診断における金の標準である。
ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色は病理の顕微鏡診断における金の標準である。
ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色は、必要な全ての診断情報をキャプチャするわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 22:22:52 GMT)
Signed Latent Factors for Spamming Activity Detection [1.9] 署名された潜伏要因を利用して不正行為をフィルタリングする新しい試みを提案する。
複数のオンラインアプリケーションのスパム汚染されたリレーショナルデータセットは、統一された署名ネットワークによって解釈される。
様々な種類のWebアプリケーションの実世界のデータセットに対する実験は、LFMモデルがスパム行為の検出において最先端のベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:21:55 GMT)
A Standardized Benchmark Set of Clustering Problem Instances for Comparing Black-Box Optimizers [1.8] データクラスタリング問題に基づく連続ブラックボックス最適化アルゴリズムの評価のための標準ベンチマークスイートを提案する。
我々のベンチマークセットはオープンソースであり、将来の研究での使用を促進するため、IOH prominentrベンチマークフレームワークと統合されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:16:19 GMT)
A Comprehensive Analysis of Large Language Model Outputs: Similarity, Diversity, and Bias [1.7] 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能への大きな一歩である。
アウトプットの類似性、多様性、倫理的意味について疑問が残る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:21:46 GMT)
GreenFactory: Ensembling Zero-Cost Proxies to Estimate Performance of Neural Networks [1.7] GreenFactoryは、モデルテストの精度を直接予測するゼロコストプロキシのアンサンブルである。
NATS-Bench上でGreenFactoryを評価し、複数のデータセットで堅牢な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:40:34 GMT)
Educational impacts of generative artificial intelligence on learning and performance of engineering students in China [1.6] 本研究は,中国各地の工学分野の学生148人が生成AIをどのように利用したかを検討した。
参加者の半数以上が、生成AIが学習効率、イニシアチブ、創造性に与える影響を報告している。
しかし、多くの人は、実際の学術的業績はほとんど変わらず、生成AIの正確さとドメイン固有の信頼性について懸念を表明していると感じた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 07:52:54 GMT)
Mission Balance: Generating Under-represented Class Samples using Video Diffusion Models [1.6] そこで本研究では,2段階のテキストベースで,低表現クラスのための高忠実度手術ビデオを生成する手法を提案する。
本手法は,2つの下流タスク(動作認識と術中事象予測)で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:43:29 GMT)
A Survey on Large Language Models in Multimodal Recommender Systems [1.6] マルチモーダルレコメンデータシステム(MRS)は、テキスト、画像、構造化情報などの異種ユーザやアイテムデータを統合し、レコメンデーション性能を高める。
大規模言語モデル(LLM)の出現は、意味論的推論、文脈内学習、動的入力処理を可能にすることで、MSSに新たな機会をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:15:52 GMT)
LatticeVision: Image to Image Networks for Modeling Non-Stationary Spatial Data [1.5] 多くの科学的、工業的応用において、空間的に分散した量(「フィールド」)の少数の例を与えられるが、さらに多くのものを取得したい。
SARパラメータは通常のグリッド上に配置できるため、入力(空間場)と出力(モデルパラメータ)の両方を画像として見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:59:10 GMT)
Evacuation decisions in response to natural disasters: Insights from a large-scale social media survey [1.5] 我々は,新たなデータ収集手法をソーシャルメディアを通じて活用し,豪州山火事の被災地における住民の避難決定を探索する。
退避決定に影響を及ぼす重要な要因を特定し、特に異なる時期に退避または退避する家族の現象に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:26:54 GMT)
Gravimetry enhanced by nonreciprocal optomechanical coupling [1.5] 非相互結合は相互結合よりもはるかに有利であることを示す。
コヒーレント光力学的カップリングが比較的弱く、単光子の駆動強度が強い場合、非相互カップリングは2倍の精度で測定精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:14:25 GMT)
ZENN: A Thermodynamics-Inspired Computational Framework for Heterogeneous Data-Driven Modeling [1.5] 我々は、内在エントロピーを導入して、エントロピー理論をデータサイエンス領域に拡張する。
本研究では,エネルギーと固有エントロピーの両成分を同時に学習するゼノピー強化ニューラルネットワーク(ZENN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:23:28 GMT)
Aligning Transformers with Continuous Feedback via Energy Rank Alignment [1.4] 本稿では,エネルギーランクアライメント(ERA)と呼ばれるアルゴリズムを導入する。
我々は、分子トランスフォーマーとタンパク質言語モデルを組み合わせて、分子とタンパク質配列を生成するためにこのアプローチを展開した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:23:34 GMT)
On Measuring Intrinsic Causal Attributions in Deep Neural Networks [1.4] 本研究は、NNを構造因果モデル(SCM)として扱い、本質因果モデル(ICC)に焦点をあてる。
人工および実世界のデータセットに関する実験により、ICCはより直感的で信頼性の高い説明を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:59:04 GMT)
Beyond Pixels: Leveraging the Language of Soccer to Improve Spatio-Temporal Action Detection in Broadcast Videos [1.4] 最新の時間的行動検出手法は、放送ビデオからイベントを抽出する有望な結果を示す。
多くの偽陽性は、より広範な行動列とゲーム状態情報を考慮することで解決できる。
ゲームレベルでの推論と,デノナイジングシーケンスタスクの追加によるSTADの改善により,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:05:36 GMT)
Tales of the 2025 Los Angeles Fire: Hotwash for Public Health Concerns in Reddit via LLM-Enhanced Topic Modeling [1.4] この研究は、2025年のロサンゼルスの山火事におけるRedditの談話を分析します。
385件の投稿と114,879件のパサデとイートン火災に関するコメントを集めています。
我々は、状況意識(SA)と危機ナラティブ(CN)という2つの主要なカテゴリからなる潜在トピックを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:31:08 GMT)
Evaluating Mutation-based Fault Localization for Quantum Programs [1.3] 量子プログラムにおけるミュータント・ベース・フォールト・ローカライゼーション(MBFL)の適用と評価を行う。
我々は、量子プログラム用に特別に設計された量子突然変異演算を用いて、故障を特定する。
その結果,実世界の断層は人工断層よりもMBFLにとって困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:44:12 GMT)
Chisme: Fully Decentralized Differentiated Deep Learning for Edge Intelligence [1.3] 本稿では,ネットワークエッジに堅牢なインテリジェンスを実装する際の課題に対処する,新しいプロトコルスイートであるChismeを紹介する。
Chismeには同期DFL(Chisme-DFL)と非同期GL(Chisme-GL)の両方が含まれている。
ネットワークシナリオにおける分散データおよび異種データのモデルトレーニングにおいて,Chisme手法が標準手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:29:09 GMT)
A Deep Learning Approach for Pixel-level Material Classification via Hyperspectral Imaging [1.3] ハイパースペクトル(HS)イメージングは、X線蛍光やラマン分光のような従来の技術よりも有利である。
本研究では,HSイメージングと深層学習を併用した材料評価の可能性について検討した。
このモデルは99.94%の分類精度を達成し、色、サイズ、形状のばらつきの堅牢さを示し、材料重なりを効果的に扱った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:01:39 GMT)
Quantum ($t$,$n$) Threshold Multi-Secret Sharing based on Cluster States [1.3] ラグランジアンおよびクラスタ状態に基づく最初の量子(t,n$)閾値マルチシークレット共有プロトコルを提案する。
このプロトコルはクラスタ状態のセキュリティ特性を利用して、量子と古典の2つの部分で共有情報を伝達する。
理論的には、プロトコルを解析することによって、外部および内部攻撃に対して安全であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:14:16 GMT)
Deep-SITAR: A SITAR-Based Deep Learning Framework for Growth Curve Modeling via Autoencoders [1.3] 本稿では、ニューラルネットワーク(ニューラルネットワーク)とB-スプラインモデルを統合し、SITARモデルを推定するオートエンコーダアーキテクチャに基づく教師付きディープラーニングフレームワークを提案する。
Deep-SITARは、成長軌跡を予測するための強力なアプローチを提供し、ディープラーニングの柔軟性と効率性と、従来の混合効果モデルの解釈可能性を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:55:16 GMT)
Customizing a Large Language Model for VHDL Design of High-Performance Microprocessors [1.3] VHDLのコードを説明するために,我々はLLM(Large Language Model)を開発した。
専門家評価器に類似したモデルを測定するLLM-as-a-judgeを開発した方法を示す。
我々は、ジェネレーティブAIの世界におけるエキサイティングな新しい開発技術を用いて、ハードウェア設計LLMの品質向上に関する議論を締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:58:40 GMT)
Multilingual Machine Translation with Quantum Encoder Decoder Attention-based Convolutional Variational Circuits [1.2] Google TranslateやMicrosoft Translatorのようなクラウドベースの多言語翻訳サービスは、最先端の翻訳機能を実現する。
QEDACVCは量子コンピューティングハードウェアをシミュレートし、実行する量子エンコーダデコーダアーキテクチャを導入している。
QEDACVCは、多言語翻訳のためのOPUSデータセット、英語、フランス語、ドイツ語、ヒンディー語コーパスのトレーニングで82%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:04:44 GMT)
Independent Component Analysis by Robust Distance Correlation [1.2] RICAと呼ばれるロバストなICA法を提案し、ランダム変数間の依存性のロバストな測定を最小化することでコンポーネントを推定する。
RICAは、残りの部分で最小のdCorを持つコンポーネントを探すことによって、独立したソースを逐次見積もる。
その頑丈さはシミュレーション研究によって研究され、一般にライバルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:25:43 GMT)
High-Temperature Fermionic Gibbs States are Mixtures of Gaussian States [1.1] 局所フェルミオン性ハミルトニアンの高温ギブス状態について検討する。
システムサイズに依存しない十分に高温では、ギブス状態はフェルミオンガウス状態の確率的混合であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:39:22 GMT)
Ontology-Based Structuring and Analysis of North Macedonian Public Procurement Contracts [1.1] 本研究では,構造化された調達データを意味知識グラフに変換するための方法論的枠組みを提案する。
このシステムは、調達記録のアクセシビリティと解釈可能性を高め、複雑なセマンティッククエリと高度な分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:51:26 GMT)
Adversarial Attack on Large Language Models using Exponentiated Gradient Descent [1.1] 大規模言語モデルは、ジェイルブレイク攻撃に弱い。
指数勾配勾配を用いた固有最適化手法を開発した。
本手法は,他の3つの最先端ジェイルブレイク技術と比較して,高い効率で高い成功率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:50:46 GMT)
WorldView-Bench: A Benchmark for Evaluating Global Cultural Perspectives in Large Language Models [1.1] 大規模言語モデル(LLM)は、西洋中心の認識論と社会文化的規範を強化する方法で主に訓練され、整列されている。
多様な世界観に対応する能力を分析し,LLMにおけるグローバルカルチャー・インクルーシティ(GCI)を評価するためのベンチマークであるWorldView-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:43:40 GMT)
Predicting butterfly species presence from satellite imagery using soft contrastive regularisation [1.1] 本稿では,英国における衛星データから蝶種の存在を予測するための新しいデータセットを提案する。
4バンド衛星画像から多種多様な存在を予測するために,Resnetベースのモデルを実験的に最適化した。
確率ラベルに合わせたソフトで教師付きコントラスト正規化損失を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:42:09 GMT)
Critical properties in the non-Hermitian Aubry-Andre-Stark model [1.1] 準周期およびスタークポテンシャルを持つ非エルミートオーブリー・アンドルー・スターク(AAS)モデルにおける局所化遷移の臨界特性について検討する。
有限サイズのスケーリング形式を数値的に検証し,異なる状況下で臨界指数を抽出する。
我々の結果は、エルミート的および非エルミート的 AAS, Aubry-Andre, Stark 模型が異なる普遍性クラスに属することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:34:26 GMT)
Hakim: Farsi Text Embedding Model [1.0] Hakimは、新しいテキスト埋め込みモデルで、FaMTEBベンチマークの既存のアプローチよりも8.5%パフォーマンス改善を実現している。
コーデシア、Pairsia-sup、Pairsia-unsupの3つの新しいデータセットを導入し、教師なしおよび教師なしのトレーニングシナリオをサポートする。
一方,RetroMAEに基づく言語モデルでは,テキスト情報検索に特に有効であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:47:12 GMT)
Unsupervised Multiview Contrastive Language-Image Joint Learning with Pseudo-Labeled Prompts Via Vision-Language Model for 3D/4D Facial Expression Recognition [1.0] 3D/4Dデータから顔感情の教師なしコントラクティブなマルチビュー表現学習のための視覚言語モデルであるMultiviewVLMを紹介した。
我々のアーキテクチャは、生成したテキストプロンプトから派生した擬似ラベルを統合し、感情的意味論の暗黙的なアライメントを導く。
我々は、新しいマルチビューコントラスト学習戦略により、モデルの識別可能性をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:31:21 GMT)
TREET: TRansfer Entropy Estimation via Transformers [1.0] 伝達エントロピー(英: Transfer Entropy、TE)は、プロセス間の情報の方向の流れを明らかにする情報理論の尺度である。
本研究は, 定常過程のTEを推定する新しいアテンションベースアプローチであるTransfer Entropy Estimation via Transformers (TREET)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:35:16 GMT)
Gradient Attention Map Based Verification of Deep Convolutional Neural Networks with Application to X-ray Image Datasets [1.0] 複数の相補的戦略を通じてモデル適合性を評価する包括的検証フレームワークを提案する。
まず、グラディエント・アテンション・マップ(GAM)に基づくアプローチを導入し、グラディエント・アテンション・マップを用いて注意パターンを解析する。
第2に、初期畳み込み特徴写像に検証を拡張し、注意を欠いた構造的ミスアライメントをキャプチャする。
第3に,配布外入力を明示的に拒否するために,新たなガベージクラスを分類モデルに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:30:48 GMT)
Deconstructing Jazz Piano Style Using Machine Learning [1.0] 我々は、豊かな理論と数学的分析の伝統の恩恵を受ける音楽スタイルに焦点を当てている。
84時間のデータセットから20人の象徴的なジャズミュージシャンを識別するために、教師付き学習モデルを訓練する。
私たちのモデルには、4つの音楽領域(メロディ、ハーモニー、リズム、ダイナミクス)を別々に分析できる新しいマルチインプットアーキテクチャが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:56:36 GMT)
Scaling Gaussian Process Regression with Full Derivative Observations [1.0] 本稿では、DSoftKIと呼ばれる完全な微分観測に適合し、予測できるスケーラブルなガウス過程(GP)法を提案する。
DSoftKIは、学習したポイント位置からソフトマックスでカーネルを近似するメソッドであるSoftKIを拡張し、デリバティブで設定する。
合成関数ベンチマークと高次元分子力場予測(100-1000次元)によるDSoftKIの評価
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:35:26 GMT)
ICLR Points: How Many ICLR Publications Is One Paper in Each Area? [0.9] ICLRポイントの概念を導入し、トップレベルの機械学習カンファレンスで1つの出版物を作成するのに必要な平均的な労力として定義します。
我々は,27のコンピュータサイエンス分野における平均出版活動量を定量的に測定し,比較した。
本分析では, 平均的な出版活動に有意な差が見られ, 逸話的認識の妥当性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:27:13 GMT)
Healthy Distrust in AI systems [0.9] 我々は、「健康不信」という用語を提案し、特定のAI利用慣行に対する正当化された慎重なスタンスを説明する。
本稿では,コンピュータ科学,社会学,歴史,心理学,哲学における信頼と不信の概念について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:13:47 GMT)
DNS Query Forgery: A Client-Side Defense Against Mobile App Traffic Profiling [0.8] モバイルアプリケーションはDNSクエリを生成し、通信が暗号化された場合でもユーザの行動パターンを明らかにする。
本稿では,ユーザをプロファイリングの試みから保護するために,クエリ偽造に基づくプライバシ強化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:25:19 GMT)
Visual Feedback of Pattern Separability Improves Myoelectric Decoding Performance of Upper Limb Prostheses [0.8] 最先端の上肢筋電義手は、しばしばパターン認識(PR)制御システムを使用する。
既存のトレーニングは、通常、スタティックデコーダ境界に対するトライアルとエラーのユーザ調整を含む。
本稿では,EMG信号を直接デコーダの分類空間に投影する3DビジュアルインタフェースであるReviewerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:47:28 GMT)
TensorRL-QAS: Reinforcement learning with tensor networks for scalable quantum architecture search [0.7] $textitTensorRL-QAS$は量子回路を設計するためのスケーラブルなフレームワークである。
最大100倍のファンクション評価を削減し、トレーニングエピソードを最大98%の価格で加速し、10キュービットシステムの成功確率を最大50%まで向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:23:34 GMT)
Adversarial Suffix Filtering: a Defense Pipeline for LLMs [0.7] 敵の接尾辞は現在の最先端のジェイルブレイクであると考えられている。
ASFは入力プリプロセッサおよびサニタイザとして機能し、敵に作られた接尾辞をインプロンプトで検出・フィルタリングする。
我々は、ASFがブラックボックスとホワイトボックスの両方の攻撃設定で包括的な防御機能を提供することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:52:10 GMT)
An AI-Powered Research Assistant in the Lab: A Practical Guide for Text Analysis Through Iterative Collaboration with LLMs [0.7] 本稿では,LLMを用いた非構造化データの効率的な開発,テスト,適用のためのステップバイステップチュートリアルを提案する。
我々は,データセットをレビューし,生命ドメインの分類を作成,即時かつ直接的な修正を通じて分類を評価・洗練し,分類を検証し,インターコーダ契約を評価し,データセット全体を高いインターコーダ信頼性で分類する手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:32:18 GMT)
State-space gradient descent and metastability in quantum systems [0.7] 量子ハミルトニアンの基礎状態を変動的に準備する量子アルゴリズムを提案する。
基底状態を見つけられなかった場合、物理的に意味のある局所最小状態が得られる。
我々は,アルゴリズムが不毛な高原問題に悩まされないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:37:56 GMT)
MDL-Pool: Adaptive Multilevel Graph Pooling Based on Minimum Description Length [0.7] グラフプーリングはグラフを圧縮し、その位相的性質とベクトル表現の特徴を要約する。
カレントアプローチは、浅いプール作用素を固定深さまで反復的に適用することでグラフの階層構造をプールする。
最小記述長(MDL)の原理に基づくプール演算子 MDL-Pool を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:48:25 GMT)
Automated Statistical Testing and Certification of a Reliable Model-Coupling Server for Scientific Computing [0.7] シーケンスベースの仕様と使用法駆動の統計テストは、厳密で費用対効果の高いソフトウェア開発のために設計されている。
我々は厳格な仕様とテスト手法を組み合わせることで、より弾力性のあるWebサービスの品質保証に焦点を合わせます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:00:10 GMT)
Multilevel Circuit Optimization in Quantum Compilers: A Case Study [0.7] マルチレベル回路最適化(MLCO)について検討し、複数のゲートセットをデプロイし、ゲートセットからターゲット回路へのソース回路を段階的に低下させる。
我々は、ハミルトンシミュレーションのソース回路を用いて、偏微分方程式を解くことにより、その効果を実証する。
MLCOは高レベルの回路構造を可視化し、回路の単純化方法やゲートの分解方法についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:19:17 GMT)
MCP-MedSAM: A Powerful Lightweight Medical Segment Anything Model Trained with a Single GPU in Just One Day [0.7] 医用画像のセグメンテーションは、解剖学的構造や病変の特定に焦点をあてて、医療画像を意味のある領域に分割する。
Anything Model(SAM)は、様々なタスクのパフォーマンスを改善するために、医学領域に適応するよう研究者に促している。
MCP-MedSAMは、40GBのメモリを持つ単一のA100 GPU上で1日以内にトレーニングできるように設計された、強力で軽量な医療SAMモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:51:49 GMT)
Examining Deployment and Refinement of the VIOLA-AI Intracranial Hemorrhage Model Using an Interactive NeoMedSys Platform [0.7] 現在の研究では、AIモデルの効率的なデプロイメントと改善を可能にする、NeoMedSysと呼ばれる放射線学ソフトウェアプラットフォームについて説明している。
実地臨床環境でのNeoMedSysの実行可能性と有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:33:38 GMT)
Beyond Robertson-Schrödinger: A General Uncertainty Relation Unveiling Hidden Noncommutative Trade-offs [0.6] 我々はRobertson-Schr'odingerの不確実性関係の普遍的な強化を報告した。
2段階の量子系では、不等式は任意の状態と観測可能な一対の対に対して完全に等しいものとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:29:04 GMT)
A Quantum-Centric Super-Krylov Diagonalization Method [0.6] Krylov 量子対角化法 (KQD) を提案する。
また,従来の処理後微分推定アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:24:10 GMT)
Pushing the Limits of the Reactive Affine Shaker Algorithm to Higher Dimensions [0.4] 反応アフィンシェーカー (RAS) は、非常に大きな次元空間を探索するための単純なアルゴリズムである。
その単純さとローカル検索のみの利用にもかかわらず、驚くほど結果がBOの最先端の結果と同等であり、それほど遠くない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:31:05 GMT)
TSLFormer: A Lightweight Transformer Model for Turkish Sign Language Recognition Using Skeletal Landmarks [0.4] TSLFormerは、手話のジェスチャーを順序づけられた文字列のような言語として扱う。
メソッドは、GoogleのMediapipeライブラリから抽出された3Dジョイントポジションでのみ動作する。
その結果, 聴覚障害者を対象としたリアルタイム, 移動型, 支援型コミュニケーションシステムの実現には, 共同入力が十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:43:25 GMT)
Neural models for prediction of spatially patterned phase transitions: methods and challenges [0.4] 早期警告信号(EWS)検出は、今後のクリティカルトランジションの動的シグネチャを識別する可能性を示唆している。
本稿では,空間的位相パターン遷移に対するニューラルEWS検出の成功と欠点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:24:15 GMT)
Quantum Error-Corrected Computation of Molecular Energies [0.3] 本稿では、量子計算のための量子誤り補正(QEC)を用いたエンドツーエンドパイプラインの最初のデモンストレーションを示す。
我々は[7,1,3]のカラーコードでエンコードされた量子ビット上の量子位相推定(QPE)を用いて、水素分子の基底状態エネルギーを計算する。
我々は,実時間誤差補正のためのSteane QECガジェットを統合し,精度の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:34:48 GMT)
Decoding Futures Price Dynamics: A Regularized Sparse Autoencoder for Interpretable Multi-Horizon Forecasting and Factor Discovery [0.3] 本稿では,複数水平商品価格の同時予測のための正規化スパースオートエンコーダ(RSAE)を提案する。
以上の結果から,RSAEは競争力のあるマルチホライズン予測の精度と,価格変動に対するデータ駆動的洞察を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:49:51 GMT)
The Hidden Bloat in Machine Learning Systems [0.2] ソフトウェア肥大(Software bloat)とは、実行時にソフトウェアが使わないコードや機能を指す。
機械学習(ML)システムにとって、肥大は技術的負債に対する大きな貢献者であり、パフォーマンスとリソースの浪費を減少させる。
我々は,共有ライブラリを解析することにより,MLフレームワークの肥大を識別・除去する新しいツールであるNegativa-MLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:59:49 GMT)
Sparse Point Cloud Patches Rendering via Splitting 2D Gaussians [0.2] 現在の学習に基づく手法は、点雲からNeRFまたは3Dガウスを予測し、写真リアリスティックレンダリングを実現する。
点雲から2次元ガウスアンを予測することによって,新しい点雲レンダリング手法を提案する。
各種データセットについて広範な実験を行い,本手法の優位性と一般化を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:10:09 GMT)
State-of-the-Art Periorbital Distance Prediction and Disease Classification Using Periorbital Features [0.2] 眼窩周囲距離は、眼球形成および頭蓋顔面の様々な病態を診断し、監視するための重要なマーカーである。
我々は、健康眼の領域固有のデータセットに基づいて訓練されたセグメンテーションパイプラインを開発した。
我々のセグメンテーションモデルは、すべてのデータセットで最先端の精度を達成し、インターグラダー変動率内のエラー率を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:01:10 GMT)
Bosonic randomized benchmarking with passive transformations [0.2] 我々は任意の粒子数部分空間上でのパッシブガウス変換をベンチマークするRBプロトコルを開発した。
このプロトコルは、最近開発されたフィルタされたRBフレームワークに基づいており、指数的崩壊の多さを分離するために設計されている。
彼らはモードの数で緩やかなスケーリングを示し、適度な数のモードに対してパッシブボソニックRBが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） (Wed, 14 May 2025 08:27:14 GMT)
Bayesian computation with generative diffusion models by Multilevel Monte Carlo [0.2] 生成拡散モデルは、逆問題におけるサンプリングを行うための強力な戦略として登場した。
しかし、拡散モデルでは、正確な後部サンプルを提供するために、サンプル毎に多数の神経機能評価を必要とすることが多い。
本稿では,拡散モデルを用いたベイズ応用のコストを大幅に削減するマルチレベルモンテカルロ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:56:59 GMT)
Contactless Cardiac Pulse Monitoring Using Event Cameras [0.1] 本研究では,顔の時系列記録から心パルス信号の接触のない再構成について検討した。
イベントストリームの二次元表現から心臓信号を抽出するために、エンドツーエンドモデルを訓練する。
実験の結果, 顔面領域の生理的心情報はイベントストリーム内に有効に保存されていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:24:22 GMT)
A Computational Pipeline for Advanced Analysis of 4D Flow MRI in the Left Atrium [0.1] 左房は左室充填の調節において重要な役割を担っている。
4D Flow MRIは心房血行動態の理解を深める可能性を秘めている。
LAにおける4次元フローMRI解析に適したオープンソースの計算フレームワークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:09:17 GMT)
GRNN:Recurrent Neural Network based on Ghost Features for Video Super-Resolution [0.1] 我々は,VSRモデルにおける多くの特徴が互いに類似していることを実験的に観察し,この冗長性を低減するために「ゴースト特徴」を用いることを提案する。
また、従来のリカレント畳み込みネットワーク(RNN)モデルによって生じるいわゆる「段階的消失」現象を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:38:46 GMT)
Zassenhaus Expansion in Solving the Schrödinger Equation [0.0] 基本的な課題はユニタリ進化作用素 (e-imathcalHt ) の近似である。
我々は、E. K"okc"u et alによって導入された固定深度シミュレーションの枠組みを改良し、二階ザッセンハウス展開を取り入れた。
これにより、(mathcalO(t))のようにエラースケーリングを伴う制御された非単位近似が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:48:47 GMT)
Virtual Dosimetrists: A Radiotherapy Training "Flight Simulator" [0.0] 我々は,「仮想ドシメトリスト」モデルを開発した。これは,最適治療計画のトレーニング例を生成できると同時に,簡単な自然言語プロンプトによって,学習者が計画品質を改善することができる。
この研究は、線量分布予測と自然言語処理を組み合わせた最初のもので、最適な訓練計画の生成と、研修生が重要な計画レビューと改善スキルを実践するための堅牢なパイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:47:13 GMT)
Using Few-Shot Learning to Classify Primary Lung Cancer and Other Malignancy with Lung Metastasis in Cytological Imaging via Endobronchial Ultrasound Procedures [0.0] 本研究は, 子宮内膜超音波(EBUS)における肺転移の早期発見を支援するコンピュータ支援診断システムを提案する。
細胞間の画像の制限と形態的類似性のため、肺転移の分類は困難であり、既存の研究ではこの問題を直接ターゲットとすることはめったにない。
データ不足を克服し、分類を改善するために、著者らは、きめ細かい分類とコントラスト学習を備えたハイブリッド事前学習バックボーンを用いた数ショット学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:39:30 GMT)
Unraveling spin entanglement using quantum gates with scanning tunneling microscopy-driven electron spin resonance [0.0] 固体プラットフォームにおける絡み合ったスピン状態の決定論的生成を数値的に示す。
本研究は原子ベースの量子回路の実現の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:29:48 GMT)
Tunable Hilbert space fragmentation and extended critical regime [0.0] 適切に選択された摂動は、断片化された部分空間を段階的にマージすることによって、SLIOMs(一対一)を徐々に排除する可能性がある。
各ピークは、SLIOMとブロックの数の変化と、局所的な可観測物の超低速緩和を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:45:59 GMT)
Triple-identity Authentication: The Future of Secure Access [0.0] 典型的な認証処理では、システム間ハッシュアルゴリズムによって生成された格納されたハッシュ値を用いて、ユーザの身元を検証する。
本稿では,従来のパスワード暗号化から,システムと外部との効果的なインタラクションのためのゲートキーピング機構の確立に焦点を移す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:32:58 GMT)
Towards scalable surrogate models based on Neural Fields for large scale aerodynamic simulations [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークに基づく空力応用のための新しい代理モデリングフレームワークを提案する。
提案手法であるMARIOは、効率的な形状符号化機構によって非パラメトリックな幾何学的変動に対処する。
フル解像度の推論中に一貫した精度を維持しながら、大幅にダウンサンプルされたメッシュのトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:49:08 GMT)
Time-dependent conserved operators for autonomous systems and quantization of resistance [0.0] 荷電粒子の2つの系について研究し、第1の系は定電場の影響下にあり、第2の系は定電場の影響下にある。
どちらのシステムでも、時間依存の波動関数を導出するのに使える時間依存の保存演算子を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:57:20 GMT)
The Quantum Measurement Problem: A Review of Recent Trends [0.0] 測定問題は1世紀近くもの間、物理学者や哲学者を悩ませてきた。
本稿では,計測問題の現状を概観し,よく理解されているものと未解決のものとを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:47:27 GMT)
The Problem of the Priors, or Posteriors? [0.0] 後部の問題に対処する鍵は、私が後部の問題と呼ぶものを考えることであると私は主張する。
この前向きなアプローチは、次のように要約できる。
また、後部クレデンスの真理への収束を重んじるベイズ主義の先見的アプローチも開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:37:53 GMT)
The Parity Flow Formalism: Tracking Quantum Information Throughout Computation [0.0] 本稿では,量子回路における情報フローを追跡する手法であるParity Flowformismを提案する。
この方法は、クリフォードゲートの作用が量子情報の復号化として理解されるように、量子回路図にラベルを追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:20:05 GMT)
The Magnus expansion for non-Hermitian Hamiltonians [0.0] 任意の有限次元エルミート・ハミルトニアンに対して、標準マグナス展開は明らかなユニタリ表現を保証する。
本研究では、すべての有界有限次元ハミルトニアンに対するユニタリ性の性質を維持する一般化展開を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:55:25 GMT)
Super-Resolution Generative Adversarial Networks based Video Enhancement [0.0] 本研究は、通常のシングルイメージSIS(SRGAN)構造を拡張して、対数データを扱うことで、ビデオ超解像への拡張アプローチを導入する。
3次元非局所ブロックを組み込んだ修正フレームワークが開発され、空間次元と時間次元の両方で関係を捉えることができる。
その結果、従来の単一画像法と比較して、時間的コヒーレンス、よりシャープなテクスチャ、視覚的アーティファクトが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:16:51 GMT)
Subskin modes in a nonlinear non-Hermitian system [0.0] サブスキンモードは、システムのエッジではなく、エッジより下にあるため、スキンモードとは異なる。
この結果から,非エルミート系におけるサブスキンの応用と新しい研究の可能性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:53:09 GMT)
Stable and Convexified Information Bottleneck Optimization via Symbolic Continuation and Entropy-Regularized Trajectories [0.0] 安定かつ凸IB最適化を実現するための新しい手法を提案する。
エントロピー正則化項を含む場合, IB溶液経路の凸性と特異性を解析的に証明する。
統計的に頑健な不確実性を有する臨界点(ベータ)に関する広範囲な感度解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:27:09 GMT)
Spins extracted from fermionic states and their entanglement properties [0.0] 閉殻フェルミオン状態から$n$電子を抽出して得られるスピン状態について検討する。
これらの状態はスピンエンタングルメントの異なる形態を示し、スピンスクイーズの不等式の観点からその検出が議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:07:20 GMT)
Source framing triggers systematic evaluation bias in Large Language Models [0.0] 本研究は、4つの最先端大規模言語モデル(LLM)におけるモデル間およびモデル内合意を体系的に検討する。
盲目状態では、異なるLLMがトピック間でのモデル間およびモデル間合意を著しく高めていることが分かる。
その結果, フレーミング効果はテキスト評価に深く影響し, LLMによる情報システムの完全性, 中立性, 公平性に重要な影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 07:42:27 GMT)
SALM: A Multi-Agent Framework for Language Model-Driven Social Network Simulation [0.0] SALM(Social Agent LM Framework)は、言語モデル(LM)をソーシャルネットワークシミュレーションに統合するための新しいアプローチである。
私たちのコントリビューションには階層的なプロンプトアーキテクチャが含まれており、4000以上のタイムステップで安定したシミュレーションを可能にし、トークン使用率を73%削減しています。
本研究では, 長期的社会現象をモデル化し, 行動忠実度を実証的に検証した上で, 最初のLCMベースのフレームワークを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:29:46 GMT)
Room-Temperature High-Purity Single Photon Emission from Carbon-Doped Boron Nitride Thin Films [0.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)は室温単光子を発生させる優れた宿主材料である。
ここでは, 炭素ドープ, センチメートルスケールのhBN薄膜を直接成長させることにより, hBN中の高純度かつ安定な単一光子エミッタ(SPEs)を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:53:57 GMT)
Robust transfer of a quantum state from an absorbed photon into a diamond spin [0.0] 量子状態の空飛ぶ量子ビットから量子ビットへの変換は、分散量子コンピューティングにおいて重要である。
ここでは, ダイヤモンド中の窒素空孔中心における光子からスピンへの量子テレポーテーションによる状態伝達を実験的に実証する。
この成果は、従来の光子干渉に基づくアプローチと比較して、リモート量子メモリ間の極端に堅牢な絡み合い生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:18:23 GMT)
Robust Federated Learning with Confidence-Weighted Filtering and GAN-Based Completion under Noisy and Incomplete Data [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、分散化されたクライアントデータセット間のデータのプライバシを維持しながら、協調的なモデルトレーニングのための効果的なソリューションを提供する。
本研究では,ノイズやクラス不均衡,ラベルの欠落など,データ品質問題に体系的に対処するフェデレート学習手法を提案する。
以上の結果から,この手法はデータ品質の課題を効果的に軽減し,堅牢でスケーラブルでプライバシに適合したソリューションを提供することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:49:18 GMT)
Resonant cavity-QED with chiral flat bands [0.0] フォトニック格子でホストされた2レベルエミッタとキラルフラットバンドとの共振相互作用について検討した。
本研究は,フラットバンドの構造を保ちながら,クエンチダイナミクスによるフラットバンド状態への経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:20:51 GMT)
Reproducibility Study of "Cooperate or Collapse: Emergence of Sustainable Cooperation in a Society of LLM Agents" [0.0] GovSimは、リソース共有シナリオにおける大規模言語モデル(LLM)の協調的意思決定能力を評価するために設計されたシミュレーションフレームワークである。
我々は,GPT-4-turboのような大型モデルの性能に関する主張を,小型モデルと比較して検証した。
その結果、大規模モデルは、普遍化原理の有無にかかわらず、持続的な協力を達成できる一方で、より小さなモデルはそれなしで失敗できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:15:14 GMT)
Randomized adiabatic quantum linear solver algorithm with optimal complexity scaling and detailed running costs [0.0] そこで我々は, 断熱量子計算に基づく線形線形解法アルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムは最適スケーリング$O(kappa/log$)$に改善され、$epsilon$が指数関数的に改善される。
ハミルトンシミュレーションの代わりに、より安価なランダム化されたウォーク演算子法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:27:36 GMT)
Radiogenomic Bipartite Graph Representation Learning for Alzheimer's Disease Detection [0.0] 構造的MRI画像と遺伝子発現データを含む放射線ゲノムデータを用いたアルツハイマー病検出のための新しいアプローチを提案する。
本フレームワークでは,遺伝子と画像の2つの異なるノード型を特徴とする異種二部グラフ表現学習を導入する。
分類精度,リコール,精度,F1スコアなどの指標を用いて,本手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:13:35 GMT)
Quantum complexity in gravity, quantum field theory, and quantum information science [0.0] 複雑性のいくつかの定義とそれらの重要な性質について述べる。
量子多体系と量子場論(QFT)において、一元群上の測地学の観点からの複雑性の幾何学的定義について議論する。
また、簡単な量子系、量子多体モデル、および共形場理論(CFT)を含むQFTへの応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:03:44 GMT)
Quantum Measurement Without Collapse or Many Worlds: The Branched Hilbert Subspace Interpretation [0.0] 我々は、波動関数の崩壊と存在論的余剰の両方を避けつつユニタリティを維持する最小主義的な代替として、分岐ヒルベルト部分空間解釈(BHSI)を提案する。
BHSIは、系の局所ヒルベルト空間をデコレント部分空間に分割する単位分岐としての測定をモデル化し、分岐と解離演算子を用いて因果状態の更新によって定式化する。
BHSIとQBism,Quantum Mechanics,Modal interpretationsを比較することで,一元的進化をメタフィジカルな増殖を伴わずに決定的な測定結果と整合する因果的健全かつ経験的基礎的なアプローチとして,BHSIの優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:55:27 GMT)
Quantum Hall Effect without Chern Bands [0.0] 量子ホール効果は、強い磁場にさらされるとランダウ準位を形成する2次元の電子ガスで観測された。
微視的格子モデルにおける障害発生時の整数量子化逆コンダクタンスのロバスト発生について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:00:01 GMT)
Quantum Computation based on Open Quantum Walks [0.0] オープン量子ウォーク(英語: Open Quantum Walks、OQW)は、システムと環境との相互作用によって制御される量子ウォークの一種である。
このモデルでは、デフォーカスやデポーラ化といったランダムなユニタリな量子チャネルをどのように表現できるかを示す。
また,本モデルのための回路表現を用いたシミュレーションプロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:05:14 GMT)
Public Constitutional AI [0.0] AI当局の権限はますます強まりつつある。
AIシステムが効果的なガバナンスに必要な正当性を確保するには、どうすればいいのか?
このエッセイは、AIの正当性を確保するためには、AIシステムの設計と制約に一般市民が関与する方法が必要である、と論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:21:19 GMT)
Properties and dynamics of generalized squeezed states [0.0] 変位や2光子のスクイージングとは対照的に、高次のスクイージングは振動ダイナミクスをもたらす。
状態はダイナミクスの初期段階で圧縮されるが、後段でスクイーズが逆転し、状態はほぼ完全に初期状態に戻る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:23:56 GMT)
ProdRev: A DNN framework for empowering customers using generative pre-trained transformers [0.0] 本稿では、これらのレビューをよりよく理解するために、生成事前学習型トランスフォーマーを微調整するフレームワークを提案する。
レビューを要約する単純な抽出方法ではなく、抽象的な要約を導入する。
これは、ユーザに"常識"の要素を導入し、正しい判断を素早く下すのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:07:48 GMT)
Personalized Control for Lower Limb Prosthesis Using Kolmogorov-Arnold Networks [0.0] 本稿では,低床義肢義肢のパーソナライズのためのKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)における学習可能なアクティベーション機能の可能性について検討する。
さらに、ユーザ固有のトレーニングデータとプールされたトレーニングデータを評価し、ターンインテンション予測のための機械学習(ML)とディープラーニング(DL)のパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:18:57 GMT)
Overcoming the entanglement barrier with sampled tensor networks [0.0] 一次元ハミルトニアン力学では、振幅は左方向に沿って効率的に収縮することができる。
収縮を司る時間的エントロピーを一般化した時間的依存を追跡することで、実際の部分は飽和するか、時間とともに対数的に成長するかが分かる。
以上の結果から, エンタングルメントバリアをTN-MCブレンドでバイパスできるという主張が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:14:47 GMT)
Out-of-distribution generalisation is hard: evidence from ARC-like tasks [0.0] アウト・オブ・ディストリビューションの一般化は、人間と動物の知能の目印と考えられている。
合成一般化の正しい特徴を学習できないアルゴリズムがまだ存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:21:21 GMT)
Ornithologist: Towards Trustworthy "Reasoning" about Central Bank Communications [0.0] 私は、弱教師付きテキスト分類システムを開発し、中央銀行のテキストの派手さと行き詰まりを測る。
鳥類学者は「分類学を指導した推論」を使い、大きな言語モデルに人間による決定木を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:36:26 GMT)
Optimizing photon-number resolution with superconducting nanowire multi-photon detectors [0.0] 超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)を用いた固有光子数分解能(PNR)の現状を概観する。
PNRを実現するための様々な実験手法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:40:04 GMT)
Optimizing Urban Critical Green Space Development Using Machine Learning [0.0] 本稿では,多種多様な社会経済・環境・感度指標を用いて,テヘランの都市緑地開発を優先する新たな枠組みを提案する。
グリーン屋根の緑地開発前後の重要地域を評価するため, 微気候シミュレーションにより, フレームワークの性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:13:23 GMT)
Optimizing DDoS Detection in SDNs Through Machine Learning Models [0.0] 既存の検出技術は、データ不均衡と精度の問題により、しばしば非効率である。
本研究は、機械学習アルゴリズムを用いて、DDoS攻撃をより効果的に検出する試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:42:03 GMT)
Optimal Transport-Based Domain Adaptation for Rotated Linear Regression [0.0] 本稿では, 線形回帰モデルを含む教師付きDA問題に焦点をあてる。
この研究は、センサキャリブレーションや画像配向といった応用において、ソースドメインとターゲットドメインがローテーションコモンによって関連付けられている場合について考察する。
我々は,K平均クラスタリング,OT,特異値分解(SVD)を組み合わせて回転角を推定し,回帰モデルを適用するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:06:40 GMT)
Optical cavity as a directional quantum emitter [0.0] 2光子Jaynes-Cummings系に基づく単一光子源について検討し、空洞は原子ではなく量子エミッタとして機能する。
この役割の逆転は、原子損失に対する堅牢性のような特定の利点を提供する。
異なるプラットフォームにまたがる2光子JCモデルを実装する可能性は、制御された単一光子生成の可能性を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:29:11 GMT)
One-dimensional extended Hubbard model coupled with an optical cavity [0.0] 光学キャビティと結合した一次元拡張ハバードモデルについて検討した。
基底状態の光子数は量子相転移線に沿って増大する。
また、共振器のない光伝導率と光子スペクトルの励起子ピークは、光物質相互作用による共鳴で真空ラビ分裂を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:57:34 GMT)
On the non-hermitian Kitaev chain [0.0] 無限大極限における複素平面における固有値曲線の簡潔な特徴付けを与える。
また、モデルがゼロモードを持つパラメータ空間内の領域を完全に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:24:39 GMT)
On the Well-Posedness of Green's Function Reconstruction via the Kirchhoff-Helmholtz Equation for One-Speed Neutron Diffusion [0.0] 本研究は, 原子炉内の中性子フラックスの空間分布を, 元核検出器から得られた実時間測定を利用して再構成する手法を提案する。
キルヒホフ・ヘルムホルツ方程式(K-H)は本質的に境界データに基づいて領域内のスカラー場を推定する問題を定義している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:53:09 GMT)
Non-Hermitian linear perturbation to a Hamiltonian with a constant electromagnetic field and Hall conductivity [0.0] 系の波動関数とスペクトルは解析的に導出される。
最低ランダウレベルのホール導電性は計算され、摂動にもかかわらずクリッツィン定数の逆数と完全に等しいことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:44:37 GMT)
Neural Video Compression using 2D Gaussian Splatting [0.0] 本稿では,2次元ガウススプラッティングを利用した関心領域に基づくニューラルビデオ圧縮モデルを提案する。
本研究では,従来のガウススプラッティング画像の符号化時間を88%高速化するビデオパイプラインを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:23:53 GMT)
Multiparty Selective Disclosure using Attribute-Based Encryption [0.0] 本研究では,属性ベース暗号化(ABE)を用いたSD-JWT(Selective Disclosure Web Token)開示のメカニズムを提案する。
Ciphertext-Policy ABEを既存のSD-JWTフレームワークに統合することにより、ホルダーは情報開示に復号ポリシーを割り当て、情報が選択的に開示されることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:08:30 GMT)
Multi-player quantum data hiding by nonlocal quantum state ensembles [0.0] 非局所量子状態アンサンブルに基づくマルチプレイヤー量子データ隠れを提供する。
我々のデータハイディング方式は、すべてのプレイヤーが協力しない限り、複数のビットを隠すのに使える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:51:34 GMT)
Modeling Interdependent Cybersecurity Threats Using Bayesian Networks: A Case Study on In-Vehicle Infotainment Systems [0.0] 本稿では,サイバーセキュリティリスクモデリングにおけるベイズネットワーク(BN)の適用について概説する。
In-Vehicle Infotainment (IVI)システムのためのSTRIDEベースの攻撃木をBNに変換するケーススタディを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 01:04:45 GMT)
Mind the Metrics: Patterns for Telemetry-Aware In-IDE AI Application Development using the Model Context Protocol (MCP) [0.0] 本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)によって実現された遠隔計測対応統合開発環境(IDE)を紹介する。
本稿では、テレメトリを用いた行動適応のためのローカルプロンプト、CIベースの最適化、自律エージェントの設計パターンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:41:17 GMT)
Machine Learning-Based Prediction of Quality Shifts on Video Streaming Over 5G [0.0] Quality of Experience(品質・オブ・エクスペリエンス、QoE)は、YouTubeのようなオーバー・ザ・トップ(OTT)プラットフォームでビデオセッションをストリーミングする際の満足度である。
YouTubeストリーミングセッションの品質シフトと、RSRP, RSRQ, SNRのチャネルメトリクスとの関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:55:50 GMT)
Long-Range Interacting Many-Body Systems in the Irrep Basis [0.0] 灌流蒸留」は、近似の各順序でその次元を最小化する追加の部分空間を定義する。
本稿では,量子多体傷の発生に伴う本手法の有効性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:18:42 GMT)
Localization with non-Hermitian off-diagonal disorder [0.0] 我々は,非エルミート系を,ランダムに近接する近傍トンネルが支配するシステムについて論じる。
完全に実固有スペクトルの物理的状況は、ハミルトニアンの三対角行列構造によって生じる。
対角線外障害は、非エルミート系を有限系における非局在化-局在化クロスオーバーへと導く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 05:52:21 GMT)
Load Forecasting in the Era of Smart Grids: Opportunities and Advanced Machine Learning Models [0.0] 電力の貯蔵は困難であり、発電、送電、配電をより厳格に制御する必要がある。
本論文では,短期負荷予測のための4つの機械学習フレームワークについて検討・評価する。
さらに、Long Short Term Memory(LSTM)ネットワークとGated Recurrent Units(GRU)という2つのリカレントニューラルネットワークアーキテクチャを設計、実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:19:47 GMT)
Light-Matter Interaction in dispersive Superconducting Circuit QED [0.0] 回路QEDでは、非線形電荷量子ビットと超伝導共振器との相互作用は、しばしば大きな共振器モードへの量子ビット結合を伴う。
超伝導分散は, 実効的な光-光相互作用遮断を決定する上で重要な役割を果たしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:22:49 GMT)
Least Squares and Marginal Log-Likelihood Model Predictive Control using Normalizing Flows [0.0] 本研究は,動的学習のための離散時間モデルとして条件正規化フローを提案する。
原子炉実験において、正規化流MPCは開ループおよび閉ループの場合のセットポイント誤差を名目制御器の半分に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 07:02:59 GMT)
Learning Rock Pushability on Rough Planetary Terrain [0.0] 本研究では,移動ロボットに搭載されたロボットマニピュレータの操作機能を活用することにより,非構造環境における移動ナビゲーションの代替手法を提案する。
提案フレームワークは,外的および内的フィードバックを統合し,障害物の押し出し能力を評価し,回避ではなく再配置を容易にする。
ナビゲーション手法の目的は,月面や火星面などの自律的なインフラ開発が不可欠である環境において,複数のエージェントが長期にわたって使用するルートの効率を向上させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 22:23:30 GMT)
Iterative Occlusion-Aware Light Field Depth Estimation using 4D Geometrical Cues [0.0] 本稿では,光深度推定のための4次元幾何学的手がかりを明確に理解し,活用することに焦点を当てる。
4次元モデルでは、4次元空間における鍵2次元平面の交点の向きを決定し、解析することで深度/分散度推定を行う。
実験の結果,提案手法は,学習に基づく手法と非学習に基づく手法の両方に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:47:24 GMT)
Interpretable Multi-Task PINN for Emotion Recognition and EDA Prediction [0.0] 本研究では,電場活動(EDA)予測と感情分類を同時に行う新しいマルチタスク物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を提案する。
このモデルは、心理学的自己報告特徴(PANASとSAM)と、EDAダイナミクスを表す物理学に着想を得た微分方程式を統合する。
このアーキテクチャは両方のタスクに対して二重出力をサポートし、統一されたマルチタスクフレームワークの下で訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 03:13:51 GMT)
Interim Report on Human-Guided Adaptive Hyperparameter Optimization with Multi-Fidelity Sprints [0.0] このケーススタディでは、マルチタスク自然言語モデルの変種を比較するために、フェーズドハイパーパラメータ最適化プロセスを適用する。
我々は,多相性,ハイパーパラメータ空間プルーニング,プログレッシブ・ハーヴィング,そして人間の指導の度合いを生かした,短いベイズ最適化セッションを採用している。
本稿では,Eberts と Ulges が提案した 2021 Joint Entity and Relation extract model の変種集合について実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:38:44 GMT)
Intelligent Product 3.0: Decentralised AI Agents and Web3 Intelligence Standards [0.0] 205年前、Intelligent Productの仕様が制定され、リアルタイム接続が実現された。
本稿では、Intelligent Product 3.0の新しい仕様を概説し、分散化とAI駆動の能力が、物理的なAIと日常の製品とのシームレスな相互作用をいかに促進するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:10:49 GMT)
Integrating Protein Sequence and Expression Level to Analysis Molecular Characterization of Breast Cancer Subtypes [0.0] 本研究の目的は、乳癌のサブタイプの分子的特徴を改善するために、タンパク質配列データと発現レベルを統合することである。
タンパク質配列に設計された言語モデルであるProtGPT2を用いて,タンパク質配列の機能的および構造的特性をキャプチャする埋め込みを生成する。
これらの埋め込みはタンパク質の発現レベルと統合され、強化された生物学的表現を形成し、機械学習を用いて解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:57:11 GMT)
Incidents During Microservice Decomposition: A Case Study [0.0] 本研究では、Carbon Healthのソフトウェアスタックを紹介し、私たちの旅を共有し、107のインシデントを分析します。
マイクロサービスの分解に向けた最初のステップとして、モノリシックなモジュール化から始めることは、インシデントを減らすのに役立つだろう、と提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:27:29 GMT)
Implicit Bias-Like Patterns in Reasoning Models [0.0] インプシットバイアス(英語: Implicit bias)とは、知覚、判断、行動を形成する自動的な精神過程のこと。
本稿では、推論モデルにおける暗黙的なバイアス様処理を研究するために、推論モデルインプシット・アソシエーション・テスト(RM-IAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:40:23 GMT)
Hypothesis testing on invariant subspaces of non-symmetric matrices with applications to network statistics [0.0] mathbbRp × r$ の $nu が、mathbbRp × p$ の $M の不変部分空間の元であるかどうかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:22:49 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） (Wed, 14 May 2025 20:57:31 GMT)
How an unintended Side Effect of a Research Project led to Boosting the Power of UML [0.0] 本稿では,新しいモデリングツールの設計,実装,使用について述べる。
クラスダイアグラムとオブジェクトダイアグラムの統合とオブジェクトの実行を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:38:37 GMT)
How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の環境フットプリントを定量化するための,インフラ対応ベンチマークフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,パブリックAPIのパフォーマンスデータと地域固有の環境乗算器と,ハードウェア構成の統計的推測を組み合わせる。
以上の結果から,o3とDeepSeek-R1が最もエネルギー集約的なモデルとして出現し,1時間あたり33Wh以上を消費することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:47:00 GMT)
High-Order Hermite Optimization: Fast and Exact Gradient Computation in Open-Loop Quantum Optimal Control using a Discrete Adjoint Approach [0.0] High-Order Hermite Optimization (HOHO) 法は、量子最適制御のためのオープンループ離散随伴法である。
本手法は, 連続パラメータ化制御パルスを用いた場合, 正確な(離散的な)勾配を効率的に計算する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:41:22 GMT)
High-Fidelity Control of a Strongly Coupled Electro-Nuclear Spin-Photon Interface [0.0] ダイヤモンド(SiV、GeV、SnV)におけるグループIV色中心は、長距離量子ネットワークの候補として有望である。
最近の研究はスピン-光子結合とスピン-スピン絡み合いの最先端性能を示している。
我々は、SnV-117の超微細結合を用いて、メモリが光励起に敏感な状態において、デバイスをゼロ磁場で動作させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:36:22 GMT)
Heisenberg and Heisenberg-Like Representations via Hilbert Space Bundle Geometry in the Non-Hermitian Regime [0.0] シュル「オーディンガー」表現とハイゼンベルク表現の同値性を示す。
また、一般化ヴィエルベイン形式主義に基づくハイゼンベルク的な表現も提示する。
このアプローチは、動的メートル法を持つレジームや、時間依存ハミルトニアンによって支配されるシステムにまで拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:44:41 GMT)
GenAI Security: Outsmarting the Bots with a Proactive Testing Framework [0.0] 本研究は,GenAIシステムの悪用に伴うリスクを軽減するために,積極的なセキュリティ対策の必要性について検討する。
本稿では,敵対的攻撃を克服するための主要なアプローチ,ツール,戦略を含むフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:55:05 GMT)
Full-waveform earthquake source inversion using simulation-based inference [0.0] シミュレーションベース推論(SBI)を用いたフルウェーブフォーム地震源インバージョンのための新しい枠組みを提案する。
以上の結果から,SBIは震源パラメータと概ね一致したよく校正された後部を生成できることが示唆された。
我々は北大西洋の2つの中等級地震に我々の手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:12:57 GMT)
Forests for Differences: Robust Causal Inference Beyond Parametric DiD [0.0] DiD-BCF(Didi-in-Differences Bayesian Causal Forest)は、DD推定における重要な課題に対処する新しい非パラメトリックモデルである。
DiD-BCFは、平均(ATE)、グループ平均(GATE)、条件平均処理効果(CATE)を推定するための統一的なフレームワークを提供する。
大規模なシミュレーションでは、DD-BCFは確立されたベンチマークよりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:06:51 GMT)
Finite temperature phase diagram of the extended Bose-Hubbard model in the presence of disorder [0.0] 拡張ボース・ハバードモデルの有限温度および非零温度位相図を純粋系および乱数系の両方に対して検討する。
非ゼロ温度の存在は、現在量子と熱のゆらぎの競合があるため、位相図を著しく変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:36:27 GMT)
Fast quantum gates for exchange-only qubits using simultaneous exchange pulses [0.0] 本稿では,同時交換パルスを用いた単一量子ゲートと2量子ゲートの実装を高速化することを目的とする。
単一量子ゲートを高速に実行可能なパルス列を導入し、2量子ゲートにおける3つのスピンのサブシーケンスがより少ないステップで実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:10:54 GMT)
Extracting Knowledge Graphs from User Stories using LangChain [0.0] この論文は、大規模言語モデルの高度な機能を活用して、ユーザストーリーから知識グラフの自動生成のための新しい方法論を紹介します。
ユーザストーリーグラフ変換モジュールは、LLMを使用してユーザストーリーからノードと関係を抽出し、正確な知識グラフを構築するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:25:58 GMT)
Exponential improvement in quantum simulations of bosons [0.0] デジタル量子コンピュータ上のボソンのハミルトン量子シミュレーションでは、ヒルベルト空間を有限次元に切り離す必要がある。
ヤン=ミルズ理論やQCDのような格子量子論では、いくつかのハミルトンの定式化と対応するトランケーションが近年進行している。
3人の著者によって提唱された普遍的枠組みは、回路複雑性の指数的スケーリングを$Q$で解決する自然な方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:49:42 GMT)
Exploring the generalization of LLM truth directions on conversational formats [0.0] モデル内の1つの隠れ状態でトレーニングされた線形プローブは、既に様々なトピックにわたって一般化されていることを示す。
嘘で終わる短い会話の間には良い一般化があるが、入力プロンプトにその嘘が早く現れるより長いフォーマットへの一般化は不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:21:08 GMT)
Explicit Pfaffian Formula for Amplitudes of Fermionic Gaussian Pure States in Arbitrary Pauli Bases [0.0] 任意のパウリ基底におけるフェルミオンガウス純状態の振幅の明示的な計算は、量子多体物理学における長年の挑戦である。
任意のパウリ基底でこれらの振幅を決定するために、立方体パリティを反映する構造を持つ行列を用いて明示的なファフ式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 11:19:18 GMT)
Experimental study of the distributions of off-diagonal scattering-matrix elements of quantum graphs with symplectic symmetry [0.0] 本研究では, 共振対称性とカオス波動特性を有するオープンマイクロ波ネットワークの散乱行列の非対角成分の分布について検討した。
分布で観測されたランダム行列理論の予測からの偏差は, 部分グラフが完全連結でないという事実に起因していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:21:52 GMT)
Experimental realization of an analog of entanglement between two Brownian particles [0.0] 座標と粗粒度速度の不確実性関係は、量子絡み合いに似た現象を引き起こす。
相互接続された粒子は、ブラウン量子にインスパイアされた古典的相関の絡み合いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:10:52 GMT)
Evaluating GPT- and Reasoning-based Large Language Models on Physics Olympiad Problems: Surpassing Human Performance and Implications for Educational Assessment [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は現在広く利用されており、すべての教育レベルで学習者が利用できる。
本研究では,汎用LLM (GPT-4o) と推論最適化モデル (o1-preview) の問題解決性能を,ドイツの物理オリンピック参加者と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:46:32 GMT)
Ethical Aspects of the Use of Social Robots in Elderly Care -- A Systematic Qualitative Review [0.0] 高齢者医療における社会ロボティクスの利用は,資源不足による新たなケアニーズを満たす一つの方法として議論されている。
本稿では,高齢者介護における社会ロボットの利用の倫理的側面について,意思決定者の視点から概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:46:24 GMT)
Error bounds for the Floquet-Magnus expansion and their application to the semiclassical quantum Rabi model [0.0] 周期駆動系に対する任意の順序の実効ハミルトニアンを導出する非摂動的手法を提案する。
ブロッホ・ジーガート・ハミルトニアンとその3階改良に対して明示的な誤差境界を提供する。
解析の結果, 回転波近似はブロッホ・ジーガート・ハミルトニアン (Bloch-Siegert Hamiltonian) よりも正確に真の力学を捉えるが, 3次近似は最終的に両者より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:54:45 GMT)
Equilibrio de carga para transformadores de distribución eléctrica mejorando la calidad de servicio en fin de línea [0.0] 本研究は,ネットワークの終端ノードにおける位相バランスと電圧品質を改善するために,どの負荷を再割り当てすべきかを最適に識別する遺伝的アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは電力フロー解析ツールであるPandaPowerを用いてシミュレーションにより評価され、ツクムアンにおける電気システムの実環境特性に基づく単純なネットワークをモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 09:23:33 GMT)
Entanglement islands in 1D and 2D lattices with defects [0.0] 1次元系では絡み合いは欠陥の近くに集中する傾向にあり、2次元では橋梁状および放射対称領域を観察する。
この結果から,TDQMCは実空間量子情報解析のためのスケーラブルで物理的に透過的なフレームワークを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:56:05 GMT)
Enhanced Photonic Chip Design via Interpretable Machine Learning Techniques [0.0] フォトニックチップの設計は、逆設計手法を採用することで大きな進歩を遂げた。
逆設計で使用されるような最適化アプローチのブラックボックスの性質は、出力を理解する上での課題を提起する。
本研究では,フォトニック部品の設計に使用される逆設計最適化の理解を深めることを目的として,機械学習の解釈可能性技術を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 10:32:50 GMT)
Eigenstate Thermalization in the Two-Site SYK and SYK Chain Models [0.0] マヨラナフェルミオンのSYK鎖におけるR'enyiエンタングルメントエントロピーの最近の研究は、モデルが急速に熱化しないことを示唆している。
SYK鎖と2サイトSYKモデルの両方に対する固有状態熱化仮説(ETH)を正確な対角化を用いて検討する。
有限サイズSYK鎖と2サイトSYKモデルは、ETH機構により、一般的な少数体演算子に対して急速に熱化することができると結論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:59:51 GMT)
Efficient protocol to estimate the Quantum Fisher Information Matrix for Commuting-Block Circuits [0.0] 本稿では,Quantum Fisher Information Matrix QFIMのオフブロック対角要素を計算するための新しいプロトコルを提案する。
我々のアプローチは、必要な量子資源を著しく削減し、特に異なる量子状態準備の数を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:37:04 GMT)
Efficient Detection of Strong-To-Weak Spontaneous Symmetry Breaking via the Rényi-1 Correlator [0.0] 強弱自然対称性の破れは、近年、物質の量子混合状態の普遍的な特徴として現れている。
本稿では,SW SSB を混合状態で観測可能な R'enyi-1 相関器を提案する。
具体的には、与えられた混合状態の正準浄化(CP)を確実に作成することができれば、混合状態のSW SSBは、CP状態の通常の2点相関関数を介して検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:51:37 GMT)
Discrete time quasi-crystal in Rydberg atomic chain [0.0] 本稿では,2つの離散時間結晶を結合して,離散時間準結晶挙動を生成する手法を提案する。
顕著なことに、周期的応答の出現は、リドベルク封鎖効果によるシステム間の相互作用によって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:02:45 GMT)
Discovery of entanglement generation by elastic collision to realise the original Einstein-Podolsky-Rosen thought experiment [0.0] 1935年、アルベルト・アインシュタイン、ボリス・ポドルスキー、ネイサン・ローゼンによる思考実験で「絡み合いの驚くべき量子効果」が発見された。
私は、この方法の概要を述べています。EPRのアイデアは、この方法では一度もテストされていません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:28:26 GMT)
Deterministic and highly indistinguishable single photons in the telecom C-band [0.0] 通信Cバンドで動作する量子ドットベースの単一光子源について報告する。
これは、量子ドットエミッタから90%を超える2光子干渉の可視性の最初の実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 18:00:23 GMT)
Dephasing in Rydberg Facilitation Due to State-Dependent Dipole Forces [0.0] 我々は、リドベルク原子における脱コヒーレンスの起源の1つとして、双極子力誘起脱落反応を解析した。
解析的アプローチにより、原子およびレーザーパラメータに依存するリドベルク状態の退化率の簡単な式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:06:30 GMT)
DCSNet: A Lightweight Knowledge Distillation-Based Model with Explainable AI for Lung Cancer Diagnosis from Histopathological Images [0.0] 肺がんは、早期発見と正確な診断が生存率の向上に不可欠である、世界中のがん関連死亡の主な原因である。
深層学習、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、早期肺癌の微妙なパターンを検出することによって、医療画像解析に革命をもたらした。
CNNは、しばしば計算コストが高く、かなりのリソースを必要とするため、リソース制約のある環境には適さない。
本稿では, 肺がん検出のための知識蒸留に基づくアプローチを提案し, モデルの透明性を高めるために, 説明可能なAI技術(XAI)を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:28:45 GMT)
Cybersecurity threat detection based on a UEBA framework using Deep Autoencoders [0.0] 本稿では,UEBAに基づく異常検出フレームワークの最初の実装について紹介する。
ニューラルネットワークの理論的基礎に基づいて、完全連結ニューラルネットワークに対する2つの広く使われている定義の等価性を示す新しい証明を提供する。
提案するUEBAフレームワークは,企業環境にシームレスに統合可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:18:12 GMT)
Criticality-amplified quantum probing of a spontaneous collapse model [0.0] 本稿では,自然崩壊モデルの自由なパラメータに対する距離論的上界の導出に対する量子探索手法を提案する。
我々は、自発的に崩壊するメカニズムによって、要素が個人的または集団的に影響を受ける拡張量子イジング連鎖を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 16:12:55 GMT)
Critical Unstable Qubits: an Application to $B^0\bar{B}^0$-Meson System [0.0] 我々は、最近特定した不安定な量子ビットのクラスに関するこれまでの研究を拡張し、これらをクリティカル不安定量子(CUQ)と呼ぶ。
CUQ の特徴は、エネルギーレベルと減衰幅のベクトル $bf E$ と $bf Gamma$ が互いに有意であり、キーパラメータ $r = |bf Gamma|/|2bf E|$ が 1 未満であることである。
我々は、CUの非正弦波振動の度合いを定量化する非調和性観測値を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:37:42 GMT)
Convolutional Fourier Analysis Network (CFAN): A Unified Time-Frequency Approach for ECG Classification [0.0] 本研究では、時間周波数解析を統一する新しいアーキテクチャである畳み込みフーリエ解析ネットワーク(CFAN)を紹介する。
我々は、スペクトルベース2D CNN(SPECT)、1D CNN(CNN1D)、フーリエベース1D CNN(FFT1D)、フーリエ分析ネットワーク(CNN1D-FAN)の統合CNN1Dの4つのベンチマークに対してCFANを評価する。
CFANは最先端のパフォーマンスを達成し、98.95%(MIT-BIH)、96.83%(ECG-ID)、95.01%(Ap)と競合する全ての手法を上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 00:45:02 GMT)
Context and Complementarity: Formalizing Bohr's Vision through Many-Valued Contextual Logic [0.0] 量子力学は、時空の古典的な直観と、重ね合わせ原理による因果性に挑戦する。
ニールス・ボーア(Niels Bohr)は、このパラドックスを補足性原理(Complementarity Principle)によって解決し、量子系の完全な記述には、波動や粒子の振る舞いのような相互排他的な性質が共同で必要であると主張した。
彼の深い洞察にもかかわらず、ボーアはこれらの概念の形式的な論理的枠組みを提供しなかった。
ライヒェンバッハの3値論理を7値の形式的文脈体系に一般化することにより、このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:28:11 GMT)
Constructor theory of time [0.0] コンストラクタ理論は、物理学の法則は、物理的システムの変換が非有界な精度で起こりうる、あるいは起こせない仕様として表現可能であると主張している。
コンストラクタ理論形式で表される法則が持続時間や力学にどのように意味を与えるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:17:17 GMT)
Considerations in the use of ML interaction potentials for free energy calculations [0.0] 機械学習力場(MLFF)は、アブ初期理論のレベルで分子のポテンシャルエネルギー面を正確に記述することを約束する。
MLFFでは、等変グラフニューラルネットワーク(EQNN)が精度と性能に大きな可能性を示している。
トレーニングデータ中の集合変数(CV)分布がEQNNの精度に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 14:50:01 GMT)
Comparative Analysis of Stroke Prediction Models Using Machine Learning [0.0] ストロークはいまだに世界的健康上の最も重要な課題の1つであり、世界第2位の死因であり、世界第3位の障害の原因である。
本研究では、ストローク予測データセットから、人口統計データ、臨床データ、ライフスタイルデータを用いて、脳卒中リスクを予測する機械学習アルゴリズムの有効性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 21:27:19 GMT)
Community-based Multi-Agent Reinforcement Learning with Transfer and Active Exploration [0.0] マルチエージェント強化学習(MARL)のための新しいフレームワークを提案する。
従来の隣人や固定された相互作用グラフとは異なり、コミュニティベースのフレームワークはフレキシブルで抽象的な調整パターンをキャプチャします。
これは、コミュニティ構造、トランスファービリティ、アクティブラーニングを証明可能な保証と統合する最初のMARLフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:42:43 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） (Wed, 14 May 2025 17:22:02 GMT)
Causal Predictive Optimization and Generation for Business AI [0.0] 本稿では,営業最適化とビジネスAI,すなわちCausal Predictive Optimization and Generationへの原則的アプローチを紹介する。
我々は、LinkedInにおけるシステムの実装とデプロイについて詳述し、レガシーシステムに対する大きな勝利を示し、この分野に適用可能な学習と洞察を共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:12:20 GMT)
CEC-Zero: Chinese Error Correction Solution Based on LLM [0.0] 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、例外的な中国語テキスト処理能力を示している。
本稿では,LLMを自己修正できる新しい強化学習フレームワークであるCEC-Zeroを提案する。
実験により、RL強化LLMは産業で実現可能な精度と優れたクロスドメイン一般化を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 02:35:47 GMT)
Bias and Generalizability of Foundation Models across Datasets in Breast Mammography [0.0] 乳房マンモグラフィー分類のための基礎モデル(FM)の公平性とバイアスについて検討する。
我々は、未表現領域と社内データセットからのさまざまなソースを含む、膨大なデータセットのプールを活用している。
実験の結果,FMのモーダリティ固有の事前学習は性能を向上させるが,個々のデータセットの特徴に基づいて訓練された分類器はドメイン間の一般化に失敗することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 06:56:17 GMT)
Beyond the Black Box: Interpretability of LLMs in Finance [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、金融サービスにおける様々なタスクにまたがる優れた機能を示す。
その内在的な複雑さと透明性の欠如は、特に高度に規制された金融セクターにおいて、重大な課題を引き起こしている。
本稿では, LLMの内部動作を機械的解釈可能性によって理解し, 活用する金融分野における最初の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 15:24:21 GMT)
Beyond General Prompts: Automated Prompt Refinement using Contrastive Class Alignment Scores for Disambiguating Objects in Vision-Language Models [0.0] CCAS(Contrastive Class Alignment Score)と呼ばれる新しいメトリクスを用いた自動即時改善手法を提案する。
提案手法は,大規模言語モデルを用いて多様なプロンプト候補を生成し,文変換器からのプロンプト埋め込みを用いてCCASを用いてフィルタする。
本研究では,高精度の自動選択により,モデルトレーニングやラベル付きデータを必要とせずに,物体検出精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 04:43:36 GMT)
Automated Detection of Clinical Entities in Lung and Breast Cancer Reports Using NLP Techniques [0.0] 我々は,その頻度が高く,公衆衛生に重大な影響を及ぼすため,肺癌と乳癌に注目する。
データ抽出の精度と効率を向上させるため、GMVのNLPツールuQueryを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:44:29 GMT)
Automated Alert Classification and Triage (AACT): An Intelligent System for the Prioritisation of Cybersecurity Alerts [0.0] AACTは、サイバーセキュリティ警告に関するアナリストのトリアージ行動から学ぶ。
トリアージ決定をリアルタイムで正確に予測する。
これにより、SOCキューが減少し、アナリストは最も深刻で関連性があり、曖昧な脅威に集中できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 23:02:32 GMT)
Antibunched emission from femtosecond laser-written nano-ablations on gallium nitride [0.0] 窒化ガリウム(GaN)は、狭く明るいゼロフォノン発光を持つ量子エミッタを紫外線からテレコム領域にホストすることが報告されている。
本稿では、フェムト秒レーザーによるナノアブレーションをサブ回折制限径で生成する。
放射体は室温で鋭いスペクトルピークを持つMHz反結合放出を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 20:11:15 GMT)
Anderson Localization in Photonic Time Crystals [0.0] 時間に依存しない不規則媒質に対する波動方程式の解はアンダーソンの局在を示し、波動伝播の代わりに空間上の異なる点のまわりの波動の局在を観察することができる。
時間的障害を付加した屈折率の周期的変調が、アンダーソンの時間的局所化に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:44:51 GMT)
Activation Steering in Neural Theorem Provers [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、Leanのような証明アシスタントを使って形式的な定理を証明することを約束している。
LLMは正しい戦術を予測できるが、候補戦術の範囲内で適切にランク付けする上での課題に直面している。
我々は、アクティベーションステアリングを用いてLSMの応答を誘導し、推論時の世代を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 17:25:36 GMT)
Achieving Tokenizer Flexibility in Language Models through Heuristic Adaptation and Supertoken Learning [0.0] 事前訓練された言語モデル(LLM)は固定トークン化方式によって制約されることが多い。
Tokenadaptは、モデルに依存しないトークン化剤の移植方法である。
本フレームワークでは, モデルに依存しないトークン化剤の移植法であるTokenadaptと, マルチワードスーパートークンの新規プリトークン化の2つの革新を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 19:00:27 GMT)
Access Controls Will Solve the Dual-Use Dilemma [0.0] 本稿では,ユーザ認証情報に基づく概念的アクセス制御フレームワークを提案する。
このシステムは、ユーザの認証証明書がカテゴリの要件に合致した場合のみ、応答を許可する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:38:08 GMT)
Accelerating Machine Learning Systems via Category Theory: Applications to Spherical Attention for Gene Regulatory Networks [0.0] ニューラルネットワーク図を用いて、ディープラーニングアルゴリズムに関する一般的な定理を証明します。
我々は,遺伝子制御ネットワークの領域に係わる新しい注意アルゴリズムの開発を指導する。
我々のカーネルは、最先端の細調整されたFlashAttentionアルゴリズムに匹敵する性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 12:24:22 GMT)
ARCANE -- Early Detection of Interplanetary Coronal Mass Ejections [0.0] ARCANEは、ストリーミング太陽風データにおけるICME早期検出のために明示的に設計された最初のフレームワークである。
検出パイプラインはF1スコアが0.53で、平均検出遅延が21.5%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 13:17:45 GMT)
A physics-informed transformer neural operator for learning generalized solutions of initial boundary value problems [0.0] 物理インフォームドトランスニューラル演算子を開発し,初期条件と境界条件を効率よく一般化する。
PINTOモデルは、トレーニングコロケーションポイントに含まれない時間ステップにおける対流とバーガースの方程式を正確に解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 08:00:18 GMT)
A Constructive Definition of Space via Dynamical Evolution and Observational Acts [0.0] 静的な背景として空間を前提とするのではなく、観測的行為を通じて生じる創発的実体として空間を解釈する。
このアプローチは、古典的領域と量子的領域の両方における空間概念の観測者に依存し、文脈に敏感な性質を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 May 2025 22:39:43 GMT)