Embodied Web Agents: Bridging Physical-Digital Realms for Integrated Agent Intelligence [109.3] Embodied Web Agentsは、エンボディメントとWebスケール推論を流動的にブリッジする、AIエージェントのための新しいパラダイムである。
多様なタスクスイートを含むEmbodied Web Agents Benchmarkをリリースする。
その結果、最先端のAIシステムと人間の能力の間には、大きなパフォーマンスのギャップが浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:58:17 GMT)
Generalized Out-of-Distribution Detection and Beyond in Vision Language Model Era: A Survey [107.1] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルは、機械学習システムの安全性を保証するために不可欠である。
その他の問題としては、異常検出(AD)、新規検出(ND)、オープンセット認識(OSR)、異常検出(OD)などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:03:35 GMT)
How much do language models memorize? [104.2] 我々は暗記を意図しない暗記と一般化の2つの構成要素に分けた。
サイズが大きくなるデータセット上で言語モデルをトレーニングし、そのキャパシティが満たされるまでモデルを記憶していることを観察する。
モデルキャパシティとデータサイズとメンバシップ推論に関する一連のスケーリング法則を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:27:03 GMT)
Exploring and Exploiting the Inherent Efficiency within Large Reasoning Models for Self-Guided Efficiency Enhancement [101.8] 大きな推論モデル(LRM)は、効率を阻害し、推論コストを膨らませる過剰な考えを示す。
LRM効率を向上させるための2つの軽量手法を提案する。
まず,学習不要なアクティベーションステアリング技術であるEfficic Steeringを導入する。
第2に,タスクの正確さと簡潔さを動的にバランスする強化学習フレームワークである自己回帰効率RLを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:18:12 GMT)
Bi-VLDoc: Bidirectional Vision-Language Modeling for Visually-Rich Document Understanding [88.9] マルチモーダル文書事前学習モデルは、様々な視覚的にリッチな文書理解(VrDU)タスクにおいて非常に効果的であることが証明されている。
ドキュメント上の視覚と言語間の相互作用をモデル化し、活用する方法は、より優れた一般化能力とより高い精度から妨げられている。
本稿では,VrDUにおける視覚言語共同表現学習の問題点について,主に監視信号の観点から検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:26:43 GMT)
Pixel-level Certified Explanations via Randomized Smoothing [87.5] ポストホック属性法は, 入力画素を強調することにより, 深層学習の予測を説明することを目的としている。
小さい、知覚不能な入力摂動は、同じ予測を維持しながら、属性マップを劇的に変更することができる。
ブラックボックス属性法における画素レベルのロバスト性を保証する最初の認証フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:41:24 GMT)
Deep Graph Anomaly Detection: A Survey and New Perspectives [86.8] グラフ異常検出(GAD)は、異常なグラフインスタンス(ノード、エッジ、サブグラフ、グラフ)を特定することを目的とする。
ディープラーニングアプローチ、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)は、GADにとって有望なパラダイムとして現れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:42:20 GMT)
UniRelight: Learning Joint Decomposition and Synthesis for Video Relighting [85.3] 我々はアルベドを共同で推定し、単一のパスで信頼出力を合成する汎用的アプローチを導入する。
本モデルは,多様な領域にまたがる強力な一般化を示し,視覚的忠実度と時間的整合性の両方において,従来の手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:56:45 GMT)
MEM1: Learning to Synergize Memory and Reasoning for Efficient Long-Horizon Agents [84.6] 我々は,長時間のマルチターンタスクに対して,エージェントが一定のメモリで動作可能な,エンドツーエンドの強化学習フレームワークMEM1を紹介する。
各ターンでMEM1は、メモリ統合と推論を共同でサポートするコンパクトな共有内部状態を更新する。
その結果,MEM1-7Bは16目的のマルチホップQAタスクにおいて,Qwen2.5-14B-Instructと比較してメモリ使用量を3.7倍削減し,3.5倍の性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:44:46 GMT)
Detecting Neurocognitive Disorders through Analyses of Topic Evolution and Cross-modal Consistency in Visual-Stimulated Narratives [84.0] 神経認知障害(NCD)の早期発見は、時間的介入と疾患管理に不可欠である。
音声と視覚刺激の相互整合性を測定するための2つの新しい動的マクロ構造手法を提案する。
TITANはCU-MARVEL-RABBITコーパスとADReSSコーパスの両方で優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:38:47 GMT)
Robust Utility-Preserving Text Anonymization Based on Large Language Models [80.5] 機密情報を含む匿名化は、幅広いアプリケーションにとって不可欠である。
既存の技術は、大規模言語モデルの再識別能力の新たな課題に直面している。
本稿では,プライバシ評価器,ユーティリティ評価器,最適化コンポーネントの3つの重要なコンポーネントで構成されるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:01:35 GMT)
DISPROTBENCH: A Disorder-Aware, Task-Rich Benchmark for Evaluating Protein Structure Prediction in Realistic Biological Contexts [76.6] DisProtBenchは、構造障害および複雑な生物学的条件下でタンパク質構造予測モデル(PSPM)を評価するためのベンチマークである。
DisProtBenchはデータの複雑さ、タスクの多様性、解釈可能性という3つの重要な軸にまたがっている。
その結果,機能的予測障害と相関する低信頼領域を有する障害下でのモデルロバスト性に有意な変動が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:58:22 GMT)
CLAIM: Clinically-Guided LGE Augmentation for Realistic and Diverse Myocardial Scar Synthesis and Segmentation [75.4] CLAIM: textbfClinically-Guided textbfLGE textbfAugmentation for Realtextbfiyocardial Scar Synthesis and framework。
SMILEモジュールは、臨床で採用されているAHA 17セグメントモデルで拡散ベースのジェネレータを条件に、解剖学的に一貫性があり空間的に多様な傷跡パターンで画像を合成する。
その結果、CLAIMは解剖学的に整合性のある傷跡パターンを生成し、ベースラインモデルと比較して実際の傷跡分布と高いDice類似性が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:21:34 GMT)
Dense SAE Latents Are Features, Not Bugs [75.1] 言語モデル計算において,高密度潜伏剤が機能的役割を担っていることを示す。
位置追跡,コンテキストバインディング,エントロピー制御,文字固有出力信号,パート・オブ・音声,主成分再構成に関連するクラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:59:35 GMT)
Near-Optimal Clustering in Mixture of Markov Chains [74.4] 我々は、長さ$H$の軌跡を、大きさ$S$の有限状態空間上の未知のエルゴードマルコフ鎖の1つによって生成される、$T$ trajectories of length $H$の問題を研究する。
我々は、連鎖の遷移核間の重み付きKL分散によって支配されるクラスタリングエラー率に基づいて、インスタンス依存で高い確率の低い境界を導出する。
次に,新しい2段階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, 18 Jun 2025 15:49:32 GMT)
AdaVideoRAG: Omni-Contextual Adaptive Retrieval-Augmented Efficient Long Video Understanding [73.6] AdaVideoRAGは、軽量なインテント分類器を使用して、クエリ複雑性に基づいた検索に適応する新しいフレームワークである。
我々のフレームワークは、Omni-Knowledge Indexingモジュールを使用して、テキスト(キャプション、ASR、OCR)、視覚的特徴、セマンティックグラフから階層データベースを構築する。
実験では、既存のMLLMにシームレスに統合することで、長時間ビデオ理解のための効率と精度の向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:46:20 GMT)
Representation Alignment for Generation: Training Diffusion Transformers Is Easier Than You Think [72.5] 生成のための大規模拡散モデルの訓練における主要なボトルネックは、これらの表現を効果的に学習することにある。
本稿では,RePresentation Alignment (REPA) と呼ばれる単純な正規化を導入し,ノイズの多い入力隠れ状態の投影を,外部の事前学習された視覚エンコーダから得られるクリーンな画像表現と整合させる手法を提案する。
我々の単純な戦略は、一般的な拡散やDiTsやSiTsといったフローベースのトランスフォーマーに適用した場合、トレーニング効率と生成品質の両方に大きな改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:35:42 GMT)
LaViDa: A Large Diffusion Language Model for Multimodal Understanding [71.0] LaViDaは離散拡散モデルに基づいて構築されたビジョンランゲージモデルのファミリーである。
DMは、高速な推論と制御可能な生成のための双方向コンテキストのための並列デコーディングを提供する。
LaViDaはマルチモーダルベンチマークでAR VLMと競合または優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:17:40 GMT)
SpokenWOZ: A Large-Scale Speech-Text Benchmark for Spoken Task-Oriented Dialogue Agents [70.1] SpokenWOZは音声TODのための大規模音声テキストデータセットである。
SpokenWOZでは、クロスターンスロットと推論スロット検出が新たな課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:38:12 GMT)
Approximating Language Model Training Data from Weights [70.1] モデル重みからデータ近似の問題を定式化し、いくつかのベースラインとメトリクスを提案する。
そこで我々は,大規模公開テキストコーパスから最高のマッチングデータを選択する勾配に基づく手法を開発した。
真のトレーニングデータがない場合でも、我々の方法では、公開Webドキュメントの小さなサブセットを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:26:43 GMT)
SPARE: Single-Pass Annotation with Reference-Guided Evaluation for Automatic Process Supervision and Reward Modelling [70.0] シングルパス。
リファレンスガイドによる評価(SPARE)
参照ソリューションにおける各ソリューションステップを1つまたは複数のステップにアライメントすることで、単一のパス毎のアノテーションを可能にする新しい構造化フレームワーク。
SPAREは2.6倍の効率を実現し、実行時の38%しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:37:59 GMT)
EgoBlind: Towards Egocentric Visual Assistance for the Blind [69.6] EgoBlindは、視覚障害者から収集された最初のエゴセントリックなビデオQAデータセットである。
視覚障害者の日常生活を1対1の視点で記録するビデオは1,392本ある。
また、視覚補助のために、視覚障害者が直接提示または生成した5,311の質問も入っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:03:21 GMT)
Graphics4Science: Computer Graphics for Scientific Impacts [69.5] このコースはコンピュータグラフィックスと科学の関係を探求する。
幾何学的推論や物理モデリングといった中核的な手法が,両分野の課題に対処するための帰納的バイアスをもたらすことを示す。
我々は,2つのコミュニティ間の語彙ギャップを埋めることで,科学のモデリング言語としてのグラフィクスを再構築することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:06:58 GMT)
J4R: Learning to Judge with Equivalent Initial State Group Relative Policy Optimization [69.2] 私たちは、より複雑な評価設定で生じる位置バイアスに対して堅牢であるように、裁判官を訓練します。
我々はReasoningJudgeBenchというベンチマークを紹介します。
EIS-GRPOで訓練を受けた7B判事であるReasoning判事(J4R)は、GPT-4oを6.7%、そして9%で上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:58:25 GMT)
Multi-Interest Recommendation: A Survey [67.3] 多目的レコメンデーションは、ユーザの過去のインタラクションから複数の関心表現を抽出するという課題に対処する。
推薦研究に広く関心を寄せている。
我々は,多目的レコメンデーションの進展,解決,課題,今後の方向性を体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:05:32 GMT)
The Avengers: A Simple Recipe for Uniting Smaller Language Models to Challenge Proprietary Giants [66.7] より小さなモデルの集合的知性を活用するシンプルなレシピであるAvengersを紹介します。
10のオープンソースモデルで、Avengersは15の多様なデータセットの平均パフォーマンスをGPT-4o、4.1、4.5を上回っている。
特に数学タスクでは GPT-4.1 を 18.21% 、コードタスクでは 7.46% で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:47:20 GMT)
MoR: Better Handling Diverse Queries with a Mixture of Sparse, Dense, and Human Retrievers [66.3] Retrieval-augmented Generation(RAG)は強力だが、その有効性は、どのレトリバーを使うか、どのように使うかにかかっている。
ゼロショットとヘテロジニアス・レトリバーの重み付けを組み合わせたレトリバーの混合について紹介する。
実験の結果、この混合物は個々のレトリバー、さらに大きな7Bモデルを平均で+10.8%、+3.9%上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:15:23 GMT)
4Real-Video-V2: Fused View-Time Attention and Feedforward Reconstruction for 4D Scene Generation [66.2] 本稿では,映像フレームの4次元時間格子と3次元ガウス粒子の時間ステップ毎にフィードフォワードアーキテクチャを用いて計算可能な最初のフレームワークを提案する。
まず,2ストリーム設計において,空間的および時間的注意を連続的に,あるいは並列に行う4次元ビデオ拡散アーキテクチャを解析する。
第2部では、ガウスヘッド、カメラトークン置換アルゴリズム、追加の動的レイヤとトレーニングを導入し、既存の3D再構成アルゴリズムを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:44:59 GMT)
A Simplified Analysis of SGD for Linear Regression with Weight Averaging [64.2] 最近の研究は、定常学習率を用いた線形回帰におけるSGD最適化のためのシャープレートを提供する。
簡単な線形代数ツールを用いて,2021ベニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグナグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグネグニグニグニグニグネグニグニグネグニ
我々の研究は線形回帰の勾配勾配を非常に容易に解析し、ミニバッチと学習率のスケジューリングのさらなる分析に役立てることができると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:10:38 GMT)
HiURE: Hierarchical Exemplar Contrastive Learning for Unsupervised Relation Extraction [63.6] 非教師なし関係抽出は、関係範囲や分布に関する事前情報のない自然言語文からエンティティ間の関係を抽出することを目的としている。
本稿では,階層間注目を用いた階層的特徴空間から階層的信号を導出する機能を持つ,HiUREという新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
2つの公開データセットの実験結果は、最先端モデルと比較した場合の教師なし関係抽出におけるHiUREの有効性とロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:49:21 GMT)
RefChartQA: Grounding Visual Answer on Chart Images through Instruction Tuning [63.6] RefChartQAは、Chart Question Answering(ChartQA)とビジュアルグラウンドを統合した、新しいベンチマークである。
実験により,グラウンド化による空間認識を取り入れることで,応答精度が15%以上向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:17:37 GMT)
GenRecal: Generation after Recalibration from Large to Small Vision-Language Models [63.3] 視覚言語モデル(VLM)は、GPT-4Vのようなクローズドソースシステムと同等の性能を達成するために、大きな言語モデル(LLM)を活用している。
視覚言語モデル(VLM)の最近の進歩は、GPT-4Vのようなクローズドソースシステムと同等の性能を達成するために、大きな言語モデル(LLM)を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:59:49 GMT)
MOS: Model Surgery for Pre-Trained Model-Based Class-Incremental Learning [62.8] CIL(Class-Incremental Learning)は、古いクラスを忘れずに、新しいクラスの知識を継続的に獲得するモデルを必要とする。
既存の作業は、モデルを調整するために軽量コンポーネントを活用することを目指している。
従来の知識を忘れないようにモデルを救うため, モーデル手術(MOS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:21:19 GMT)
LoX: Low-Rank Extrapolation Robustifies LLM Safety Against Fine-tuning [61.6] Low-Rank Extrapolation (LoX)は、良質で悪意のある微調整攻撃に対する堅牢性を改善する。
LoXは攻撃成功率を11%から54%に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:30:02 GMT)
Cosmos-Drive-Dreams: Scalable Synthetic Driving Data Generation with World Foundation Models [59.3] 私たちは,挑戦的なシナリオを生成することを目的とした,合成データ生成パイプラインであるCosmos-Drive-Dreamsを紹介した。
このパイプラインを駆動するCosmos-Driveは、運転ドメインのためのNVIDIA Cosmosファウンデーションモデルに特化したモデルのスイートである。
高忠実で挑戦的なシナリオで運転の量と多様性を拡大するためにコスモス・ドライブ・ドレームを応用することで、これらのモデルの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:37:28 GMT)
Control and Realism: Best of Both Worlds in Layout-to-Image without Training [59.2] レイアウト・ツー・イメージ生成のためのトレーニング不要なWinWinLayを提案する。
制御精度とリアリズムを協調的に向上する,非局所的注意エネルギーと適応更新という2つの重要な戦略を提案する。
WinWinLayは、要素配置の制御とフォトリアリスティックな視覚的忠実さの達成に優れ、現在の最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:39:02 GMT)
Provable Maximum Entropy Manifold Exploration via Diffusion Models [58.9] 探索は科学的な発見のような現実世界の意思決定問題を解決するために重要である。
本稿では,事前学習した拡散モデルにより暗黙的に定義された近似データ多様体に対して,探索をエントロピーとしてキャストする新しいフレームワークを提案する。
本研究では,事前学習した拡散モデルの逐次微調整として探索問題を解くミラー降下に基づくアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:59:15 GMT)
Transformers Learn Faster with Semantic Focus [58.0] 学習性と一般化の観点からスパース変圧器について検討する。
入力依存のスパースアテンションモデルは、標準アテンションモデルよりも早く収束し、より一般化しているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:59:54 GMT)
Fractional Reasoning via Latent Steering Vectors Improves Inference Time Compute [57.2] 本稿では,推論時の推論強度を連続的に制御するフレームワークであるフラクショナル推論を提案する。
提案手法は, より深い推論を伴う潜在ステアリングベクトルを抽出し, 調整可能なスケーリング係数で再適用することによって機能する。
GSM8K、MATH500、GPQAの実験により、フラクショナル推論は様々な推論タスクやモデルのパフォーマンスを一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:15:59 GMT)
No-Regret Learning Under Adversarial Resource Constraints: A Spending Plan Is All You Need! [56.8] アクション選択の前に報酬とコストが観測される$(i)$オンラインリソース割当と、アクション選択後、完全なフィードバックや盗賊フィードバックの下で、リソース制限付きオンライン学習である$(ii)$オンラインリソース割当に焦点を当てた。
報酬とコスト分布が時間とともに任意に変化する場合、これらの設定でサブ線形後悔を達成することは不可能であることが知られている。
我々は、支出計画に従う基準線に対する半線形後悔を実現する一般的な(基本的)二重的手法を設計し、また、支出計画が予算のバランスの取れた配分を保証すると、アルゴリズムの性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:04:08 GMT)
Alleviating Distribution Shift in Synthetic Data for Machine Translation Quality Estimation [55.7] 合成QEデータの分散シフトを緩和する新しいフレームワークであるDCSQEを紹介する。
DCSQEは、参照、すなわち翻訳監督信号を使用して、生成プロセスとアノテーションプロセスの両方をガイドする。
実験により、DCSQEは教師なし設定と教師なし設定の両方でSOTAベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:05:18 GMT)
MEGC2025: Micro-Expression Grand Challenge on Spot Then Recognize and Visual Question Answering [55.3] 顔小表情(英: Facial micro-Expression、ME)は、感情を経験するときに自然に発生する顔の不随意運動である。
近年、ME認識、スポッティング、生成の領域でかなりの進歩を遂げている。
MEグランドチャレンジ(MEGC)2025では、これら研究の方向性を反映した2つのタスクが導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:29:51 GMT)
Open-World Object Counting in Videos [55.2] 本稿では,ビデオにおけるオープンワールドオブジェクトカウントの新たな課題を紹介する。
目的は、ビデオ内のターゲットオブジェクトのすべてのユニークなインスタンスを列挙することである。
このタスクのために、モデルであるCountVidを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:35:30 GMT)
In-Context Learning for Gradient-Free Receiver Adaptation: Principles, Applications, and Theory [54.9] ディープラーニングベースの無線受信機は、様々なチャネル環境に動的に適応する能力を提供する。
ジョイントトレーニング、ハイパーネットワークベースの手法、メタラーニングを含む現在の適応戦略は、限られた柔軟性を示すか、勾配降下による明示的な最適化を必要とする。
本稿では、インコンテキスト学習(ICL)の新たなパラダイムに根ざした勾配なし適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:43:55 GMT)
VideoHallu: Evaluating and Mitigating Multi-modal Hallucinations on Synthetic Video Understanding [54.2] VideoHalluは、Veo2、Sora、Klingといったモデルによって生成された合成ビデオから構築された3000以上のビデオQAペアのベンチマークである。
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の批判的思考能力は,人間に知覚的に明らかだが,言語先行により幻覚することが多い異常に対して評価する。
これらのモデルはMVBenchやMovieChatのような実世界の多くのベンチマークでよく機能するが、合成ビデオにおける物理に基づく基本的な推論と常識的推論に苦戦している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:21:42 GMT)
ProtoReasoning: Prototypes as the Foundation for Generalizable Reasoning in LLMs [54.2] ProtoReasoningは、大規模推論モデルの推論能力を高めるフレームワークである。
ProtoReasoningは問題を対応するプロトタイプ表現に変換する。
ProtoReasoningは論理的推論に基づくベースラインモデルよりも4.7%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:44:09 GMT)
PanopticNeRF-360: Panoramic 3D-to-2D Label Transfer in Urban Scenes [53.6] 粗い3Dアノテーションとノイズの多い2Dセマンティックキューを組み合わせて高品質なパノプティカルラベルを生成する新しいアプローチであるPanopticNeRF-360を提案する。
実験では,KITTI-360データセット上でのラベル転送方式に対するPanopticNeRF-360の最先端性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:04:33 GMT)
CEReBrO: Compact Encoder for Representations of Brain Oscillations Using Efficient Alternating Attention [53.5] 交互注意(CEReBrO)を用いた脳振動の表現のための圧縮法について紹介する。
トークン化方式は、チャネルごとのパッチで脳波信号を表現します。
本研究では,チャネル内時間的ダイナミックスとチャネル間空間的相関を共同でモデル化し,通常の自己アテンションに比べて6倍少ないメモリで2倍の速度向上を実現するための注意機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:13:51 GMT)
Sekai: A Video Dataset towards World Exploration [53.2] 世海(せかい)は、世界探検のためのリッチアノテーションを備えた高品質なファーストパーソン・ビデオ・データセットである。
750都市にまたがる100か国以上の地域から、5000時間以上のウォーキングやドローンビュー(FPVとUVA)ビデオで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:57:06 GMT)
Benchmarking Neural Network Training Algorithms [52.9] トレーニングアルゴリズムは、ディープラーニングパイプラインに不可欠な部分です。
コミュニティとして、トレーニングアルゴリズムの改善を確実に特定することはできない。
固定ハードウェア上で実行される複数のワークロードを使用した,新たな,競争力のある,時間と時間のベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:00:36 GMT)
One-shot Face Sketch Synthesis in the Wild via Generative Diffusion Prior and Instruction Tuning [52.0] 顔スケッチ合成は、顔写真をスケッチに変換する技術である。
既存の顔スケッチ合成研究は主に、既存のデータセットから多数のフォトスケッチサンプルペアを使用したトレーニングに頼っている。
拡散モデルに基づくワンショット顔スケッチ合成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:41:30 GMT)
Dynamic Acoustic Model Architecture Optimization in Training for ASR [51.2] DMAOは、Grow-and-drop戦略を使用して、トレーニング中にパラメータを自動的に再配置するアーキテクチャ最適化フレームワークである。
CTC onSpeech, TED-Lium-v2, Switchboard を用いてDMAOの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:02:29 GMT)
Ring-lite: Scalable Reasoning via C3PO-Stabilized Reinforcement Learning for LLMs [51.2] Ring-liteは、強化学習(RL)により最適化されたMixture-of-Experts(MoE)ベースの大規模言語モデルである
我々のアプローチは、挑戦的なベンチマーク上でのSOTA(State-of-the-art)の小規模推論モデルの性能と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:53:14 GMT)
Lean Workbook: A large-scale Lean problem set formalized from natural language math problems [51.2] 大規模な言語モデルは、リーンのような形式言語を使って証明する数学の定理が得意ではありません。
この領域で重要な課題は、これらの形式言語で利用可能なトレーニングデータの不足である。
本稿では,自然言語の数学的問題をリーン4文に変換するために,合成データを反復的に生成・フィルタリングするパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:07:47 GMT)
Nabla-R2D3: Effective and Efficient 3D Diffusion Alignment with 2D Rewards [50.1] Nabla-R2D3は、2D報酬を用いた3Dネイティブ拡散モデルの強化学習フレームワークである。
我々の実験では、バニラファインチュニングベースラインが収束に苦しむか、報酬のハッキングに苦しむのと異なり、Nabla-R2D3は一貫してより高い報酬を達成し、いくつかの微調整ステップで事前の忘れを減らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:59:59 GMT)
FindingDory: A Benchmark to Evaluate Memory in Embodied Agents [49.9] 本研究では,Habitatシミュレータに長距離エンボディタスクのための新しいベンチマークを導入する。
このベンチマークは、持続的なエンゲージメントとコンテキスト認識を必要とする60タスクにわたるメモリベースの機能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:06:28 GMT)
The AI Imperative: Scaling High-Quality Peer Review in Machine Learning [49.9] AIによるピアレビューは、緊急の研究とインフラの優先事項になるべきだ、と私たちは主張する。
我々は、事実検証の強化、レビュアーのパフォーマンスの指導、品質改善における著者の支援、意思決定におけるAC支援におけるAIの具体的な役割を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:48:35 GMT)
Detecting Hardware Trojans in Microprocessors via Hardware Error Correction Code-based Modules [49.2] ハードウェアトロイの木馬(HT)は、攻撃者が無許可のソフトウェアを実行したり、特権操作に不正にアクセスしたりすることができる。
RISC-Vマイクロプロセッサ上のエラー訂正符号(ECC)を用いて,ランタイムHTアクティベーションを検出するハードウェアベースの手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:37:14 GMT)
Demystifying the Visual Quality Paradox in Multimodal Large Language Models [49.2] 最近のMLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚言語タスクのベンチマークに優れていますが、入力された視覚的品質がその応答をどのように形作るかについてはほとんど分かっていません。
本研究は,MLLMを先導する最初の体系的な研究と,視覚言語ベンチマークのスイートを対象とする。
モデル,タスク,さらには個々のインスタンスのパフォーマンスさえも,人間の知覚した忠実さから逸脱した画像を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:14:07 GMT)
GRAM: A Generative Foundation Reward Model for Reward Generalization [48.6] まず,大規模教師なし学習を用いて学習し,教師付き学習により微調整を行う生成報酬モデルを開発した。
このモデルは、応答ランキング、人間のフィードバックからの強化学習、微調整によるタスク適応など、様々なタスクをうまく一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:31:51 GMT)
A Quantum Range-Doppler Algorithm for Synthetic Aperture Radar Image Formation [48.1] 一般参照関数は、多くのSAR集中アルゴリズムにおいて重要な要素であり、量子ゲートにどのようにマッピングできるかを示す。
量子レンジ・ドップラーアルゴリズムのコアは計算複雑性が$O(N)$であり、従来のものより小さいことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:56:35 GMT)
Interpretability and Generalization Bounds for Learning Spatial Physics [47.7] この研究は、微分方程式の数値解析の厳密さを機械学習に適用し、異なるML手法を適用する精度を具体的に定量化する。
有限データ離散化と制限付きトレーニングデータ部分空間の下での一般化境界と収束率を証明した。
同様の一般化の欠如は、深い線形モデル、浅いニューラルネットワーク、物理固有のDeepONetsやNeural Operatorに対して実証的に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:25:09 GMT)
PRAISE: Enhancing Product Descriptions with LLM-Driven Structured Insights [47.2] PRAISE: Product Review Attribute Insight Structuring Engineは,Large Language Models(LLM)を使用して,顧客レビューや販売者説明から洞察を自動的に抽出し,比較し,構造化する新システムである。
本発表では、PRAISEのワークフロー、非構造化レビューから実行可能な構造化された洞察を生み出すことの有効性、およびeコマース製品カタログの品質と信頼性を著しく向上させる可能性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:23:39 GMT)
Emergence of cosmic structure from Planckian discreteness [47.0] 標準パラダイムでは、CMBで観測される不均一性は、当初均一で等方的な真空状態の量子ゆらぎから生じる。
我々は、そのような不均一性が最初から存在する代替パラダイムを提案する。
具体的には、プランクスケールにおける量子状態の不均一性は、CMBスケール上の半古典的不均一性へと伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:33:31 GMT)
Position Paper: Rethinking Privacy in RL for Sequential Decision-making in the Age of LLMs [46.8] マルチスケール保護,行動パターン保護,協調プライバシ保護,コンテキスト認識適応という,4つの基本原則に基づいて構築された新たなプライバシパラダイムについて論じる。
これらの原則は、医療、自動運転車、およびLSMによる意思決定支援システムのような高度な領域において、RLシステムがより広く普及するにつれて、プライバシー、実用性、解釈可能性の間に固有の緊張関係を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:10:39 GMT)
Steering Your Diffusion Policy with Latent Space Reinforcement Learning [46.6] 行動クローニング(BC)が引き起こした政策は通常、行動を改善するために追加の人間のデモを集める必要がある。
強化学習(RL)は、自律的なオンラインポリシーの改善を可能にするという約束を持っているが、通常必要とされる大量のサンプルのために、これを達成できないことが多い。
DSRLはサンプリング効率が高く,BCポリシーへのブラックボックスアクセスしか必要とせず,実世界の自律的政策改善に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:35:57 GMT)
RefAV: Towards Planning-Centric Scenario Mining [45.4] 伝統的なシナリオマイニング技術はエラーを起こしやすく、非常に時間を要する。
本稿では,1万種類の自然言語クエリの大規模データセットであるRefAVを紹介する。
その結果, ナイール構造を有するオフザシェルフ-Msは, 性能が劣ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:32:38 GMT)
Minding the Politeness Gap in Cross-cultural Communication [45.2] 英米の話者が「クイテ」や「非常に」のようなインテンソルをどう解釈するかを調査する3つの実験を報告する。
これらの異文化間の差異をよりよく理解するために,計算認知モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:52:20 GMT)
Evaluation Pipeline for systematically searching for Anomaly Detection Systems [45.1] 本稿では,悪質クライアントをリアルタイムに検出するハードウェア上の異常検出システムを提案する。
システム全体の性能は、提示された全体システム評価によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:03:49 GMT)
TARDIS STRIDE: A Spatio-Temporal Road Image Dataset and World Model for Autonomy [44.9] 本研究では,360度パノラマ画像を相互接続した観測,状態,行動ノードに変換する方法を示す。
我々は、このデータセットをトランスフォーマーベースの生成ワールドモデルであるTARDISを介してベンチマークする。
我々は、制御可能な画像合成、命令追従、自律的自己制御、最先端のジオレファレンスなど、さまざまなエージェントタスクにおいて、堅牢な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:59:47 GMT)
Influential Bandits: Pulling an Arm May Change the Environment [44.7] 現実世界のアプリケーションは、しばしば非定常環境と武器間の相互依存を含む。
本稿では,未知の,対称な正の半定値相互作用行列による腕間相互作用をモデル化する,影響力のあるバンドイット問題を提案する。
我々は,損失ダイナミクスの構造に合わせて,低信頼境界(LCB)推定器に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:25:00 GMT)
Agile Orchestration at Will: An Entire Smart Service-Based Security Architecture Towards 6G [43.6] 6Gネットワークの新しいセキュリティアーキテクチャであるES3A(Entire Smart Service-based Security Architecture)を提案する。
我々のアーキテクチャは3つのレイヤと3つのドメインから構成されており、高ダイナミックな6Gネットワークでカスタマイズされた保護のためにスマートセキュリティ戦略をカスタマイズするための2段階のオーケストレーション機構に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:53:35 GMT)
BIS Reasoning 1.0: The First Large-Scale Japanese Benchmark for Belief-Inconsistent Syllogistic Reasoning [43.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLMs)における信念不整合推論を明示的に評価する目的で設計された,最初の大規模シロメトリクス推論問題データセットであるBIS Reasoning 1.0を提案する。
NeuBAROCOやJFLDのような以前のデータセットとは異なり、BIS Reasoning 1.0は論理的に妥当だが信念に一貫性のないシロジズムを導入し、人間のコーパスで訓練されたLSMの推論バイアスを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:39:43 GMT)
Alternating Regret for Online Convex Optimization [43.1] 連続Hedgeアルゴリズムは,任意の逆数$次元OCO問題に対して,$tildemathcalO(dfrac23Tfrac13)$の繰り返し後悔を実現することを示す。
例えば、Regret Matching 変種に対する$Omega(sqrtT)$ lower boundなどである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:11:36 GMT)
REVOLVE: Optimizing AI Systems by Tracking Response Evolution in Textual Optimization [42.6] 本稿では,大規模な言語モデル(LLM)において,反復的に「EVOLVE」を「R」で表現する手法であるREVOLVEを紹介する。
実験の結果、REVOLVEは競争ベースラインを上回り、迅速な最適化が7.8%向上し、ソリューションの改良が20.72%向上し、コード最適化が29.17%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:06:03 GMT)
Unification of Exceptional Points and Transmission Peak Degeneracies in a Highly Tunable Magnon-Photon Dimer [41.9] この研究は、すべての関連するパラメータにわたってほぼユニバーサルなチューニング性を持つマイクロ波マグノンフォトトン二量体を提示する。
2次元のEPとPDの構成を一般的な理論と実験の枠組みにまとめることができることを示す。
我々のフォーマリズムと実験的手法は、以前のEPとPDの構成を統一し、堅牢なPD強化センサーの実現につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:38:35 GMT)
Reward Models in Deep Reinforcement Learning: A Survey [41.9] 強化学習(RL)では、エージェントは環境と継続的に対話し、フィードバックを使って行動を改善する。
政策最適化を導くため、望ましい目的のプロキシとして報酬モデルが導入される。
本稿では,深いRL文学における報酬モデリング手法の総合的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:46:39 GMT)
DiscoSG: Towards Discourse-Level Text Scene Graph Parsing through Iterative Graph Refinement [41.3] VLM(Vision-Language Models)は、談話レベルの多文視覚記述を生成する。
現在のアプローチでは、談話入力のための文レベルの構文解析出力をマージする。
データセットであるDiscoSG-DSがサポートする新しいタスクであるDiscoSG(Discourse-level text Scene Graph parsing)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:00:19 GMT)
Statistical Learning for Heterogeneous Treatment Effects: Pretraining, Prognosis, and Prediction [41.0] 実世界の応用における現象を利用した事前学習戦略を提案する。
医学では、同じ生物学的シグナル伝達経路の成分は、ベースラインリスクと治療反応の両方に頻繁に影響を及ぼす。
この構造を用いて,リスク予測と因果効果推定の相乗効果を利用するモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:52:32 GMT)
Dual Perspectives on Non-Contrastive Self-Supervised Learning [40.8] 停止勾配と指数移動平均反復手順は、表現の崩壊を避けるために一般的に用いられる。
本発表では、最適化と力学系の2つの理論的視点からこれらの手順を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:46:51 GMT)
Effective Data Pruning through Score Extrapolation [40.6] 少数のデータのみをトレーニングする必要のある,新たな重要スコア外挿フレームワークを導入する。
このフレームワークでは,この最小限のサブセットから学習したパターンを用いて,データセット全体のサンプル重要度を正確に予測する2つの初期アプローチを提案する。
以上の結果から,スコアの補間は,プルーニングやデータ属性,その他のタスクなど,高価なスコア計算手法をスケールする上で有望な方向であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:58:25 GMT)
GreekBarBench: A Challenging Benchmark for Free-Text Legal Reasoning and Citations [40.6] ギリシャ・バーベンチは、ギリシャ・バーの試験と異なる5つの法分野の法的問題に関するLLMを評価するベンチマークである。
自由テキスト評価の課題に対処するために,LLM-as-a-judgeアプローチと組み合わせた3次元スコアリングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:12:11 GMT)
Constrained Linear Thompson Sampling [39.7] Constrained Linear Thompson Sampling (COLTS)は、摂動線形プログラムを解くことでアクションを選択するサンプリングベースのフレームワークである。
S-COLTSはゼロリスクと$widetildeO(sqrtd3 T)を許容するが、R-COLTSは$widetildeO(sqrtd3 T)を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:05:35 GMT)
A Comparative Study of Task Adaptation Techniques of Large Language Models for Identifying Sustainable Development Goals [39.7] 本研究では,国連の持続可能な開発目標に焦点をあてた,単一ラベルの多クラステキスト分類タスクを対象とした,プロプライエタリでオープンソースのテキスト分類モデルについて分析する。
その結果、より小さなモデルでは、プロンプトエンジニアリングによって最適化された場合、OpenAIのGPTのような大きなモデルと同等に動作できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:42:32 GMT)
CODESYNC: Synchronizing Large Language Models with Dynamic Code Evolution at Scale [39.5] 本稿では,古いコードパターンを識別するデータエンジンであるCODESYNCを紹介する。
CODESYNCをベースとしたCODESYNCBENCHは,CODESYNCBENCH(CODESYNCBENCH)という,大規模言語モデルのコード進化と同期する能力を評価するベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:54:24 GMT)
TrajDiff: Diffusion Bridge Network with Semantic Alignment for Trajectory Similarity Computation [39.4] そこで我々はTrajDiffという新しい軌道類似性計算フレームワークを提案する。
具体的には、TrajDiffは、アダプティブフュージョンを備えたクロスアテンションとアテンションスコアマスク機構に依存している。
3つの公開データセットに対する大規模な実験は、TrajDiffが一貫し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, 18 Jun 2025 21:52:07 GMT)
A Gravity-informed Spatiotemporal Transformer for Human Activity Intensity Prediction [39.0] 本研究は,物理インフォームド・ディープラーニング・フレームワーク,すなわち重力インフォームド・テンポラル・トランス(重力フォーマ)を提案する。
人間の活動の基本的な法則は、提案された適応重力モデルによって明確にモデル化することができる。
6つの実世界の大規模活動データセットの実験は、我々のアプローチが最先端のベンチマークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:04:08 GMT)
Distributed Deep Reinforcement Learning Based Gradient Quantization for Federated Learning Enabled Vehicle Edge Computing [38.9] フェデレートラーニング(FL)は、車両エッジコンピューティング(VEC)における車両のプライバシーを保護する
車両の局所モデルの勾配は通常、車載人工知能(AI)応用において大きい。
本稿では,分散深部強化学習(DRL)に基づく量子化レベル割り当て方式を提案し,学習時間と量子化誤差の合計から長期報酬を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:32:53 GMT)
Evolutionary Caching to Accelerate Your Off-the-Shelf Diffusion Model [38.4] 拡散に基づく画像生成モデルは高品質な合成コンテンツを生成するのに優れているが、遅くて計算コストのかかる推論に悩まされている。
本稿では,効率的なモデルごとのキャッシュスケジュールを学習する遺伝的アルゴリズムであるECAD(Evolutionary Caching to Accelerate Diffusion Model)を提案する。
ECADは、大きな推論スピードアップを提供し、品質-遅延トレードオフのきめ細かい制御を可能にし、異なる拡散モデルにシームレスに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:59:50 GMT)
DBellQuant: Breaking the Bell with Double-Bell Transformation for LLMs Post Training Binarization [38.3] DBellQuantは、大規模言語モデルのトレーニング後の量子化フレームワークである。
ほぼ1ビットの重み圧縮と6ビットのアクティベーション量子化を実現し、性能劣化を最小限に抑える。
攻撃的な重み付けとアクティベーション量子化の下で優れたモデル性能を維持することにより、新しい最先端技術を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:41:03 GMT)
Learning to Adapt Frozen CLIP for Few-Shot Test-Time Domain Adaptation [37.9] テスト時間ドメイン適応(Test-Time Domain Adaptation)は、いくつかの未ラベル例を使用して、テスト時にモデルを特定のドメインに適応することに焦点を当てる。
この研究は、フリーズされたCLIPのデータセット固有の知識を補完するために、入力空間で直接学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:49:22 GMT)
Context manipulation attacks : Web agents are susceptible to corrupted memory [37.7] Plan Injection"は、これらのエージェントの内部タスク表現を、この脆弱なコンテキストをターゲットとして破壊する、新しいコンテキスト操作攻撃である。
プランインジェクションはロバスト・プロンプト・インジェクション・ディフェンスを回避し,攻撃成功率を同等のプロンプト・ベース・アタックの最大3倍に向上することを示す。
この結果から,安全なメモリ処理はエージェントシステムにおける第一級の関心事であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:29:02 GMT)
SecFwT: Efficient Privacy-Preserving Fine-Tuning of Large Language Models Using Forward-Only Passes [37.6] 大規模言語モデル(LLM)は、多くの分野を変えてきたが、医療や金融といったプライバシーに敏感な分野の特殊タスクへの適応は、厳しいプライバシー要件のためにアクセス可能なトレーニングデータの不足によって制約されている。
セキュアなマルチパーティ計算(MPC)ベースのプライバシ保護機械学習は、モデルパラメータとユーザデータの両方を保護する強力なアプローチを提供する。
提案するSecFwTは,効率よくプライバシ保護可能なLCMファインチューニングを目的とした,最初のMPCベースのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:36:57 GMT)
Over-squashing in Spatiotemporal Graph Neural Networks [36.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまな領域で大きな成功を収めています。
近年の理論的進歩は、遠方のノードが情報を効果的に交換できないオーバー・スカッシングのような情報伝達の基本的な限界を明らかにしている。
時間的時間的GNNは、時間的接近よりも、時間的に離れた地点からの情報伝達が好ましいことを示す。
時空処理パラダイムと時空処理パラダイムのいずれかに従うアーキテクチャが、この現象の影響を等しく受けていることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:45:06 GMT)
Unsupervised Pelage Pattern Unwrapping for Animal Re-identification [36.4] 本研究では,動物の皮膚や毛皮に特徴的なマーキングであるペラージパターンを標準紫外線空間に解き放つ幾何学的テクスチャマッピング手法を提案する。
本手法は3次元表面と2次元テクスチャ空間との幾何的整合性を保ちながら, 開裂過程の導出に表面正規推定を用いる。
シールとヒョウのデータセットの実験では、再識別精度が5.4%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:36:49 GMT)
Joint Computation Offloading and Resource Allocation for Uncertain Maritime MEC via Cooperation of UAVs and Vessels [36.3] 本稿では,UAVと船舶の連携を通じて,海洋のオフロードと資源配分に着目した。
具体的には、MIoTデバイス、UAV、船舶を含む計算オフロードと資源配分のための協調的なMECフレームワークを提案する。
不確実なMIoTタスクについては、Lyapunov最適化を利用して予測不可能なタスク到着とさまざまな計算リソースの可用性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:10:50 GMT)
Pro-AD: Learning Comprehensive Prototypes with Prototype-based Constraint for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection [36.3] 教師なし異常検出のためのプロトタイプベースの再構成手法は、学習可能なプロトタイプの限られたセットを利用する。
本稿では,これらの問題に対処するPro-ADを提案し,そのプロトタイプを完全活用して異常検出性能を向上する。
当社のPro-ADは,マルチクラス非教師付き異常検出タスクにおいて,優れたロバスト性および実用性を示し,最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:23:19 GMT)
Fast simulations of X-ray absorption spectroscopy for battery materials on a quantum computer [36.2] 本研究は,X線吸収のための時間領域アルゴリズムの高度に最適化された実装を提案する。
提案アルゴリズムの低コスト化により,耐故障性量子デバイスを用いた高容量電池陰極の開発・商業化が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:00:29 GMT)
Hunyuan3D 2.1: From Images to High-Fidelity 3D Assets with Production-Ready PBR Material [36.2] Hunyuan3D 2.1は高解像度でテクスチャ化された3Dアセットを製造するための先進的なシステムである。
このチュートリアルでは、3Dデータの処理、3D生成モデルのトレーニング、パフォーマンス評価に関するステップバイステップガイドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:14:46 GMT)
Weakly-supervised VLM-guided Partial Contrastive Learning for Visual Language Navigation [36.2] ビジュアル言語ナビゲーション(VLN)は、エージェントが自然言語命令に基づいて複雑な環境をナビゲートできることに焦点を当てた、Embodied AIの分野における基本的なタスクである。
既存の手法は、VLNシナリオの動的視点と競合する視覚知覚のための事前訓練されたバックボーンモデルに依存している。
Weakly-supervised partial Contrastive Learning (WPCL) は, VLMの微調整を必要とせずに, VLNシナリオの動的視点からオブジェクトを識別する能力を高める手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:43:50 GMT)
Leaky Thoughts: Large Reasoning Models Are Not Private Thinkers [36.0] 個人エージェントとして使用する大規模推論モデルの推論トレースにおいて,プライバシの漏洩について検討する。
推論トレースには、インプットインジェクションによって抽出したり、誤ってアウトプットにリークしたりできるセンシティブなユーザデータが頻繁に含まれていることを示す。
安全性の努力は、アウトプットだけでなく、モデルの内部的思考にも及ばなければならない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:57:01 GMT)
Voices of Her: Analyzing Gender Differences in the AI Publication World [36.0] 我々は、AI分野における78K研究者のAI Scholarデータセットを用いて、いくつかの性別差を同定する。
女性第一著者の論文は、より長い文章、よりポジティブな感情の言葉、よりキャッチーなタイトルなど、異なる言語スタイルを示している。
私たちの分析は、私たちのAIコミュニティにおける現在の人口統計トレンドの窓口を提供し、将来、より多くの男女平等と多様性を奨励します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:16:55 GMT)
Trust Region Preference Approximation: A simple and stable reinforcement learning algorithm for LLM reasoning [36.0] 本稿では,信頼領域選好近似(TRPA)アルゴリズムを提案する。
好みに基づくアルゴリズムとして、TRPAは報酬ハッキングの問題を自然に排除する。
実験の結果,TRPAは推論タスクの競争性能だけでなく,安定度も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:39:46 GMT)
AgentGroupChat-V2: Divide-and-Conquer Is What LLM-Based Multi-Agent System Need [35.9] 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムは、社会シミュレーションや複雑なタスク解決領域において大きな可能性を示している。
AgentGroupChat-V2は、3つのコアイノベーションを通じてこれらの課題に対処する新しいフレームワークです。
AgentGroupChat-V2のさまざまなドメインでの優れたパフォーマンスを示す実験。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:24:04 GMT)
cAST: Enhancing Code Retrieval-Augmented Generation with Structural Chunking via Abstract Syntax Tree [35.8] 大規模コード生成にはRAG(Retrieval-Augmented Generation)が不可欠である。
我々の研究は、検索強化されたコードインテリジェンスをスケールする上で、構造対応のチャンキングの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:31:51 GMT)
A Comprehensive Survey on Continual Learning in Generative Models [35.8] 本稿では,主流生成モデルに対する連続学習手法の包括的調査を行う。
これらのアプローチをアーキテクチャベース、正規化ベース、リプレイベースという3つのパラダイムに分類する。
我々は、トレーニング目標、ベンチマーク、コアバックボーンを含む、異なる生成モデルに対する連続的な学習設定を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:06:34 GMT)
Simulating Diffusion Bridges with Score Matching [35.3] 2つの状態において初期化と終了を条件とした拡散過程である拡散ブリッジのシミュレーション問題を考える。
この論文は拡散橋近似を得るための新しい道を示すことによって、この豊かな文献の体系に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:35:46 GMT)
On Zero-Initialized Attention: Optimal Prompt and Gating Factor Estimation [35.2] LLaMA-Adapterは、学習の安定化と性能向上のためにゼロ次元の注意を生かし、LLaMAモデルの効率的な微調整技術として登場した。
我々は厳密な理論解析を行い、ゼロ次元の注意とエキスパートの混合モデルとの接続を確立する。
我々は、線形および非線形のプロンプトとゲーティング関数が最適に推定できることを証明し、非線形プロンプトは将来のアプリケーションにより大きな柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:24:26 GMT)
Map Space Belief Prediction for Manipulation-Enhanced Mapping [35.0] 本研究では,操作強化セマンティックマッピングの問題に対処する。
ロボットは、散らかった棚の中のすべての物体を効率的に識別する必要がある。
提案する新しいPOMDPプランナは,既存の手法よりも地図の完全性と精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:21:56 GMT)
Stability and decay of subradiant patterns in a quantum gas with photon-mediated interactions [34.8] 我々は、量子ガス中の励起自己順序のサブラジアントパターンを観察し、システムの典型的な時間スケールをはるかに超える寿命を報告した。
我々の研究は、物質の量子状態を安定化する微視的なメカニズムに光を当て、多体量子系における工学的相関のための光子を媒介する力の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:25:25 GMT)
Factorized RVQ-GAN For Disentangled Speech Tokenization [34.7] 本稿では,そのボトルネックを1つのモデルで3つの言語レベル(音響,音声,語彙)に分解する統合型ニューラル音声エンコーダを提案する。
英語と多言語のデータの実験により、HACの分解されたボトルネックは非絡み合いのトークン集合をもたらすことが示された。
定量的評価は,HACが自然性を保持し,言語情報を提供することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:36:34 GMT)
VideoMAR: Autoregressive Video Generatio with Continuous Tokens [33.9] マスケベースの自己回帰モデルでは、連続空間における有望な画像生成能力が実証されている。
連続トークンを用いたデコーダのみの自己回帰画像-ビデオモデルである textbfVideoMAR を提案する。
VideoMARは以前の最先端(Cosmos I2V)よりはるかに少ないパラメータを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:44:09 GMT)
video-SALMONN 2: Captioning-Enhanced Audio-Visual Large Language Models [33.7] 低ランク適応 (LoRA) を用いた高度音声視覚大言語モデル (LLM) である Video-SALMONN 2 を提案する。
そこで本稿では,映像記述の完全性と正確性を評価するための新しい指標を提案する。
実験の結果,MrDPOはビデオSALMONN 2のキャプション精度を大幅に向上し,キャプション誤り率を28%低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:58:41 GMT)
Improving LLM Video Understanding with 16 Frames Per Second [33.7] 既存の手法では、フレーム毎秒(FPS)$leqslant$2の固定低フレームレートでサンプリングされた画像から抽出された静的な特徴に頼っている。
フレームレートを16FPSに増やし、各1秒のクリップ内で視覚トークンを圧縮することにより、F-16はキーセマンティック情報を保持しながら、動的視覚特徴を効率的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:04:33 GMT)
DRL-Based Optimization for AoI and Energy Consumption in C-V2X Enabled IoV [33.3] 本稿では,C-V2X車両通信システムにおけるマルチプライオリティキューとNOMAが情報時代に与える影響を解析する。
提案手法は,エネルギー消費とAoIの両面での進歩を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:40:30 GMT)
DiscRec: Disentangled Semantic-Collaborative Modeling for Generative Recommendation [33.2] 生成的レコメンデーションは、アイテム予測を直接生成する強力なパラダイムとして現れています。
現在の手法ではトークン・イテムのミスアライメントとセマンティック・コラボレーティブな信号の絡み合いという2つの重要な課題に直面している。
Disentangled Semantic-Collaborative Signal Modelingを可能にする新しいフレームワークであるDisdisRecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:53:47 GMT)
Blockchain-Enabled Variational Information Bottleneck for Data Extraction Based on Mutual Information in Internet of Vehicles [33.0] Internet of Vehicles (IoV) ネットワークは、限られた計算資源と個々の車両のデータ処理能力の問題に対処することができる。
ブロックチェーン技術を適用することで、IoV内のセキュアなデータリンクを確立することが可能になる。
本稿では、ブロックチェーンをBVIBと呼ぶVIBと統合する革新的なアプローチを紹介し、計算処理の軽量化とネットワークのセキュリティ強化を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:37:28 GMT)
Privacy-Shielded Image Compression: Defending Against Exploitation from Vision-Language Pretrained Models [32.9] 本稿では,画像圧縮段階での防御によりユーザのプライバシを保護し,悪用を防止することを目的とする。
本稿では,複数のデコードオプションでビットストリームを生成する,PSIC(Privacy-Shielded Image Compression)と呼ばれるフレキシブルな符号化手法を提案する。
提案手法はプラグアンドプレイであり,既存のLearned Image Compression(lic)モデルにシームレスに統合可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:29:40 GMT)
Enhancing Hyperbole and Metaphor Detection with Their Bidirectional Dynamic Interaction and Emotion Knowledge [32.4] 双方向動的相互作用(EmoBi)に基づく感情誘導型ハイパーボラとメタファ検出フレームワークを提案する。
EmoBiは4つのデータセット上ですべてのベースラインメソッドより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:42:34 GMT)
GL-LowPopArt: A Nearly Instance-Wise Minimax-Optimal Estimator for Generalized Low-Rank Trace Regression [32.4] GL-LowPopArtは、一般化された低ランクトレース回帰のためのカソーニスタイルの新たな推定器である。
我々は、既存の保証を越えながら、最先端の予測誤差境界を確立する。
GL-LowPopArtに基づく探索-then-commitアルゴリズムの解析により,新たな,潜在的に興味深い問題依存量を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:42:12 GMT)
Synthesizing Composite Hierarchical Structure from Symbolic Music Corpora [32.2] 構造時間グラフ(STG)と呼ばれる音楽構造の統一的階層的メタ表現を提案する。
シングルピースの場合、STGは、より微細な構造的音楽的特徴の階層構造とそれらの間の時間的関係を定義するデータ構造である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:11:24 GMT)
When and How Unlabeled Data Provably Improve In-Context Learning [31.2] 教師なしの学習は、デモが欠落したり、誤ったラベルがあったりしても効果的である。
我々は,sum_ige 0 a_i (Xtop X)iXtop y$ と $X$ と $y$ の機能と部分観測ラベルを暗黙的に構築することで,ラベル付きデータを効果的に活用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:01:17 GMT)
HEAL: An Empirical Study on Hallucinations in Embodied Agents Driven by Large Language Models [30.6] 本研究では,大規模な言語モデルにおいて,シーン・タスクの不整合下での長時間の作業を行う幻覚に関する最初の体系的研究について述べる。
私たちのゴールは、幻覚の発生範囲、どのような不整合が引き起こされるか、現在のモデルがどのように反応するかを理解することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:13:41 GMT)
Particle-Grid Neural Dynamics for Learning Deformable Object Models from RGB-D Videos [30.4] 我々は,物体粒子と空間格子をハイブリッド表現で結合したニューラル・ダイナミクス・フレームワークを開発した。
我々は,ロボットと物体の相互作用の疎視的RGB-D記録から,多様な物体のダイナミックスを学習できることを実証した。
提案手法は,特にカメラビューに制限のあるシナリオにおいて,最先端の学習ベースシミュレータや物理ベースのシミュレータよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:59:38 GMT)
Incorporating Pre-training Data Matters in Unsupervised Domain Adaptation [30.0] ディープラーニングでは、事前訓練された重み付きモデルの初期化が、様々な下流タスクの事実上の実践となっている。
多くの教師なしドメイン適応(UDA)メソッドは、一般的にImageNetで事前訓練されたバックボーンを採用する。
本稿では,事前学習が適応に与える影響に対処する新しいフレームワークTriDAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:18:26 GMT)
QTIP: Quantization with Trellises and Incoherence Processing [29.9] 後トレーニング量子化(PTQ)は、LLMのメモリフットプリントを削減する。
最近の最先端のPTQアプローチでは、ベクトル量子化(VQ)を使用して複数の重みを同時に定量化している。
超高次元量子化を実現するためにトレリス符号化量子化(TCQ)を用いるQTIPを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:49:59 GMT)
Generative Next POI Recommendation with Semantic ID [29.8] Point-of-interest(POI)レコメンデーションシステムは、ユーザの好みや履歴チェックインに基づいて、ユーザの次の目的地を予測することを目的としている。
既存のPOIレコメンデーションメソッドは通常、POIに対してランダムな数値IDを使用する。
セマンティックIDを用いたジェネレーティブNext POIレコメンデーション(GNPR-SID)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:33:31 GMT)
PredGen: Accelerated Inference of Large Language Models through Input-Time Speculation for Real-Time Speech Interaction [29.6] 大規模言語モデル(LLM)は、音声応答を生成するためのテキスト音声合成(TTS)システムと組み合わせたリアルタイム音声チャットアプリケーションで広く使われている。
その大きなサイズは、しばしばユーザ入力の終端からオーディオ出力の開始までの顕著なレイテンシをもたらす。
予測生成(PredGen)は,入力時の投機的復号化による遅延を軽減あるいは解消する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:29:02 GMT)
SciVer: Evaluating Foundation Models for Multimodal Scientific Claim Verification [29.6] SciVerは1,113件の科学論文に3000件の専門家による注釈付き例からなり、4つのサブセットをカバーし、それぞれがマルチモーダルな科学的クレーム検証において共通の推論タイプを表している。
我々は、o4-mini、Gemini-2.5-Flash、Llama-3.2-Vision、Qwen2.5-VLを含む21の最先端マルチモーダル基盤モデルの性能を評価する。
実験の結果,これらのモデルとSciVerの人間専門家の間には,かなりの性能差があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:43:26 GMT)
Superconducting qubits at the utility scale: the potential and limitations of modularity [29.5] フォールトトレラント量子コンピュータ(FTQC)は、人類の大きな課題に対処する可能性がある。
本稿では,超伝導量子ビットに基づくFTQCのアーキテクチャモデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:57:55 GMT)
Serving Large Language Models on Huawei CloudMatrix384 [28.9] 従来のAIクラスタは、計算強度、メモリ帯域幅、チップ間通信、レイテンシの制限に直面している。
本稿では,Huawei CloudMatrixを紹介する。Huawei CloudMatrixは,プロダクショングレードのCloudMatrix384スーパーノードで実現された次世代AIアーキテクチャである。
384 Ascend 910C NPUと192 Kunpeng CPUを統合し、UB(Ultra-bandwidth Unified Bus)ネットワークを介して相互接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:04:59 GMT)
CARE: Assessing the Impact of Multilingual Human Preference Learning on Cultural Awareness [28.7] 本稿では,3,490の文化的特異な質問と31.7kの回答を母国語で提供する多言語リソースであるCAREを紹介する。
質の高いネイティブな嗜好の質が、様々なLMの文化意識をいかに向上させるかを示す。
分析の結果,初期の文化的パフォーマンスが向上したモデルの方がアライメントの恩恵を受けやすいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:44:50 GMT)
Reconfigurable Intelligent Surface Aided Vehicular Edge Computing: Joint Phase-shift Optimization and Multi-User Power Allocation [28.5] 本稿では、車載通信を支援するための代替通信経路を提供するRIS(Reconfigurable Intelligent Surfaces)について紹介する。
本稿では、RIS位相シフト係数を最適化するDeep Deterministic Policy Gradient(DDPG)アルゴリズムと、車両ユーザ(VU)の電力配分を最適化するMulti-Agent Deep Deterministic Policy Gradient(MADDPG)アルゴリズムを組み合わせたDRLフレームワークを提案する。
シミュレーションの結果,提案手法は従来の集中型DDPG, Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) およびいくつかの典型的なスキームよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:15:24 GMT)
Formal Models of Active Learning from Contrastive Examples [28.2] 本稿では,様々な種類のコントラスト的事例が能動的学習者に与える影響を正式に研究する理論的枠組みを提案する。
興味深いことに、対照的な例から学ぶことと、自己指向学習の古典的なモデルとの関連性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:32:57 GMT)
Sysformer: Safeguarding Frozen Large Language Models with Adaptive System Prompts [28.0] 本研究では,LLMにおけるシステムプロンプトの適応を学習することで,大規模言語モデル(LLM)を保護するための新しいアプローチを提案する。
我々は、最初の$textbfsys$temプロンプトを LLM 入力埋め込み空間のより堅牢なシステムプロンプトに更新するtrans$textbfformer$モデルである $textbfSysformer$を提案する。
我々は、SysformerがLLMの堅牢性を大幅に向上させ、有害なプロンプトの拒絶率を最大80ドルまで引き上げると同時に、安全プロンプトのコンプライアンスを最大90%まで向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:48:05 GMT)
SwarmAgentic: Towards Fully Automated Agentic System Generation via Swarm Intelligence [28.0] 自動エージェントシステム生成のためのフレームワークであるSwarmAgenticを提案する。
SwarmAgenticはエージェントシステムをスクラッチから構築し、エージェント機能とコラボレーションを共同で最適化する。
提案手法を,高レベル計画,システムレベルの調整,創造的推論を含む6つの実世界,オープンエンド,探索的タスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:54:55 GMT)
SynPo: Boosting Training-Free Few-Shot Medical Segmentation via High-Quality Negative Prompts [27.9] 我々は、Large Vision Models (LVM) に基づくトレーニング不要の少ショット手法であるSynPoを提案する。
より信頼性の高い信頼マップでポイントプロンプトを選択するために、新しい信頼マップ構文モジュールを設計する。
SynPoは、最先端のトレーニングベースの数ショットメソッドに匹敵するパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:35:40 GMT)
Revisiting Compositional Generalization Capability of Large Language Models Considering Instruction Following Ability [27.8] ジェネレーティブ・コモンセンス推論タスクでは、ジェネレーティブ・大型言語モデル(LLM)は、与えられたすべての概念を含む文を構成する。
このベンチマークは、特定の順序で概念が生成されるかどうかを評価するために、カバレッジを順序付けする。
最も命令準拠のLLMでさえ、約75%の順序付きカバレッジしか達成せず、命令追従機能と合成一般化機能の両方の改善の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:00:54 GMT)
Modeling the One-to-Many Property in Open-Domain Dialogue with LLMs [27.8] オープンドメイン対話(OD)は1対1(o2m)特性を示し、単一の対話コンテキストに対して複数の適切な応答が存在する。
我々は、OD生成をMRG(Multi-Response Generation)とPS(Preference-based Selection)の2つの重要なタスクに分解することで、この特性をモデル化する。
o2mDialは、コンテキスト毎に複数の可視応答を特徴付けることで、o2mプロパティをキャプチャするために明示的に設計された対話コーパスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:19:33 GMT)
LLM Agent for Hyper-Parameter Optimization [27.8] 本稿では,自動ハイパーパラメータチューニングのための大規模言語モデル (LLM) エージェントを提案する。
エージェントはプロンプト要求によって駆動され、探索のために反復的にWS-PSO-CMアルゴリズムを呼び出す。
実験結果から, エージェントを介して生成したハイパーパラメータによる最小和率は, 人やランダムな生成手法よりも有意に高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:28:22 GMT)
DRL-Based Resource Allocation for Motion Blur Resistant Federated Self-Supervised Learning in IoV [27.7] Internet of Vehicles (IoV)では、フェデレートラーニング(FL)が、データを共有せずにローカルモデルを集約することで、プライバシ保護ソリューションを提供する。
従来の教師付き学習はラベル付きイメージデータを必要とするが、データラベリングにはかなりの手作業が必要となる。
我々は,深層強化学習(DRL)に基づく資源配分方式を提案することにより,BFSSLプロセスのエネルギー消費と遅延に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:49:21 GMT)
MSNeRV: Neural Video Representation with Multi-Scale Feature Fusion [27.6] Inlicit Neural representations (INRs) はビデオ圧縮の有望なアプローチとして登場した。
既存のINRベースの手法は、ディテール集約的で高速に変化するビデオコンテンツを効果的に表現するのに苦労する。
ニューラルビデオ表現のためのマルチスケール機能融合フレームワークMSNeRVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:57:12 GMT)
Towards Reliable Forgetting: A Survey on Machine Unlearning Verification, Challenges, and Future Directions [26.9] 本稿では,機械学習の検証手法に関する最初の構造化された調査について述べる。
本稿では,現在の手法を行動検証とパラメトリック検証の2つの主要なカテゴリに分類する分類法を提案する。
基礎となる仮定、強度、限界を調べ、実践的なデプロイメントにおける潜在的な脆弱性を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:33:59 GMT)
FARFETCH'D: A Side-Channel Analysis Framework for Privacy Applications on Confidential Virtual Machines [26.7] 開発者は、実際のデプロイメントにおけるリークを計測し、比較する、体系的で効率的な方法が欠けている。
本稿では,AMD SEV-SNPハードウェア上でサイドチャネルトレーシングプリミティブを提供するオープンソースツールキットであるFARFETCH'Dを提案する。
FARFETCH'Dは脆弱性を指摘し、暗黙の記憶と差分プライバシーに基づく低オーバーヘッド対策を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:58:29 GMT)
Efficient Long CoT Reasoning in Small Language Models [26.6] 小さな言語モデル(SLM)を直接トレーニングして、長いチェーン・オブ・シークレット(CoT)推論ステップを創出することは困難である。
提案手法では, 不要なステップを長いCoTで実行し, 有効かつ有用なCoTトレーニングデータをキュレートするために, SLM自体の法則を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:11:08 GMT)
Free Privacy Protection for Wireless Federated Learning: Enjoy It or Suffer from It? [26.6] 無線フェデレーション学習(WFL)のプライバシ保護の可能性
本稿では、WFLに適した新しいチャネルネイティブビットフリップ差分プライバシ(DP)機構を提案する。
鍵となる考え方は、送信機におけるビット摂動と通信ノイズによるビットエラーを、ビットフリッピングDPプロセスとして解釈することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:25:11 GMT)
Personalized Layer Selection for Graph Neural Networks [26.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード周辺の局所グラフ構造の固定された粒度にノード属性を結合し、そのラベルを予測する。
本稿では,各ノードを分類する最適な表現層を選択するための新しいアルゴリズムMetSelect1を提案する。
10のデータセットと3つの異なるGNNの結果、GNNのノード分類精度をプラグ・アンド・プレイ方式で大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:59:22 GMT)
Stable Gradients for Stable Learning at Scale in Deep Reinforcement Learning [26.3] 深層強化学習ネットワークのスケールアップは困難であり、結果としてパフォーマンスが低下することが多い。
我々は,非定常性と勾配病理の組合せが,最適設計上の選択により,スケールの課題の根底にあることを示唆する一連の経験的分析を行った。
本稿では,勾配流の安定化を図り,ネットワークの深さと幅の幅をまたいだ堅牢な性能を実現する一連の直接介入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:17:21 GMT)
ImmerseGen: Agent-Guided Immersive World Generation with Alpha-Textured Proxies [26.0] 本稿では,VRシーンのコンパクト・ワールドコンディションのためのエージェント誘導フレームワークWeImmerseGenについて述べる。
本稿では,複雑なテクスチャをセマンティックなモデリングでバイパスする手法を提案する。
実験では、ユーザー効率の向上とモバイルヘッドセットでのVRレンダリングの改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:15:43 GMT)
SurgSora: Object-Aware Diffusion Model for Controllable Surgical Video Generation [26.0] SurgSoraは、単一の入力フレームとユーザが指定したモーションキューから、高忠実でモーションコントロール可能な手術用ビデオを生成するフレームワークである。
SurgSoraは、これらのリッチな機能を安定ビデオ拡散に組み込むことで、最先端の視覚的信頼性と制御性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:36:29 GMT)
Bandit and Delayed Feedback in Online Structured Prediction [25.6] 要求の少ないフィードバック、帯域幅、遅延フィードバックを扱うアルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムの性能と既存アルゴリズムの性能を数値的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:05:23 GMT)
Learning-Time Encoding Shapes Unlearning in LLMs [25.5] 知識エンコーディングにおける学習時間選択が、未学習の事実知識の有効性に与える影響について検討する。
この結果から,学習時の知識符号化は,信頼性の高いポストホック・アンラーニングを実現する上で重要な役割を担っている可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:42:02 GMT)
Human Motion Capture from Loose and Sparse Inertial Sensors with Garment-aware Diffusion Models [25.2] 疎結合型IMUセンサを用いた人体姿勢推定の新しい課題を提案する。
我々は、この難解なIMUデータに基づいて、ゆるいIMUデータを合成し、人間のポーズを推定するトランスフォーマーベースの拡散モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:16:36 GMT)
Model Fusion via Neuron Interpolation [25.0] 我々は、複数の訓練されたニューラルネットワークを単一のネットワークに統合するために設計された、新しいモデルの融合アルゴリズムのファミリーを提示する。
我々のアルゴリズムは、親モデルの中間ニューロンをグループ化し、融合モデルが対応するサブネットワークに近似するターゲット表現を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:31:05 GMT)
Wait, We Don't Need to "Wait"! Removing Thinking Tokens Improves Reasoning Efficiency [24.6] 高度な推論には、"Wait" や "Hmm" などのトークンによって信号される明示的な自己回帰が必要である。
推論中にこれらのトークンを抑えることで、明示的な自己回帰を無効にする、シンプルで効果的なアプローチであるNoWaitを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:43:36 GMT)
Adding Chocolate to Mint: Mitigating Metric Interference in Machine Translation [24.5] 距離干渉(MINT)は、モデルチューニングと評価の問題を引き起こす。
MINTは、実践者がシステムのパフォーマンスに過度に最適化されていることを誤解させる可能性がある。
我々は,MINTに基づくより信頼性の高い評価手法であるMINTADJUSTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:23:15 GMT)
Can Large Language Models Be Trusted Paper Reviewers? A Feasibility Study [24.4] 本研究は,学術論文レビューにLarge Language Models (LLMs) を用いることの可能性を検討する。
このシステムは、Retrieval Augmented Generation (RAG)、AutoGen Multi-agent System、Chain-of-Thoughtを統合し、フォーマットチェック、標準化された評価、コメント生成、スコアリングなどのタスクをサポートする。
GPT-4o を用いた WASA 2024 会議からの 290 件の提出実験の結果,LCM に基づくレビューはレビュー時間 (平均 2.48 時間) とコスト (平均 104.28 米ドル) を著しく削減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:19:18 GMT)
Lessons from Training Grounded LLMs with Verifiable Rewards [24.4] 強化学習と内部推論は、大きな言語モデルにおける基盤を強化することができる。
推論強化モデルは命令のみの変種よりも有意に優れていることを示す。
2段階のトレーニングセットアップで、まずは回答と引用の動作を最適化し、次に拒否し、グラウンド化をさらに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:58:13 GMT)
Dual-Stage Value-Guided Inference with Margin-Based Reward Adjustment for Fast and Faithful VLM Captioning [23.9] We introduced textbfValue-guided Inference with Margin-based Reward (ViMaR), a two-stage inference framework that improves efficiency and output fidelity。
ViMaRは、より信頼性が高く、事実的正確で、詳細で、解説的なキャプションを生成し、しかも4$times$ Speedupを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:23:36 GMT)
YOLOv11-RGBT: Towards a Comprehensive Single-Stage Multispectral Object Detection Framework [23.6] YOLOv11-RGBTは,新しい総合的マルチモーダルオブジェクト検出フレームワークである。
我々は6つのマルチスペクトル融合モードを設計し、YOLOv3からYOLOv12、RT-DETRのモデルに適用した。
実験により,LLVIPやFLIRのような3つの主要なオープンソースマルチスペクトルオブジェクト検出データセットに優れたフレームワークが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:54:55 GMT)
LLM Agents for Bargaining with Utility-based Feedback [23.4] ユーティリティベースのフィードバックを中心とした包括的フレームワークを導入する。
1)新しいベンチマークデータセットであるBargainArena,(2)ユーティリティ理論にインスパイアされた人力による経済的な評価指標,(3)LCMを反復的にバリ取り戦略を洗練させる構造的フィードバックメカニズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:46:16 GMT)
Multi-Timescale Gradient Sliding for Distributed Optimization [23.3] 凸・非平滑・分散最適化問題に対する2つの一階法を提案する。
我々のMT-GSとATT-GSは、通信ラウンドを減らすために、(局所的な)目的間の類似性を利用することができる。
これら3つの望ましい特徴はブロック分解可能な原始双対の定式化によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:03:34 GMT)
Memory-Efficient Differentially Private Training with Gradient Random Projection [23.3] 差分プライバシー(DP)は、ニューラルネットワークトレーニング中に機密データを保護します。
DP-Adamのような標準的なメソッドは、サンプルごとの勾配クリッピングによってメモリオーバーヘッドが高くなる。
本稿では,DP-GRAPE(Gradient RAndom ProjEction)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:05:09 GMT)
SLR: An Automated Synthesis Framework for Scalable Logical Reasoning [22.7] 大規模言語モデル(LLM)の体系的評価と訓練のためのエンドツーエンドフレームワークであるSLRを紹介する。
SLRは、正確に制御された困難を伴う帰納的推論タスクのスケーラブルで自動化された合成を可能にする。
各タスクについて、SLRは、(i)潜伏した基底真実規則、(ii)記号的判断者がモデル出力を確定的に検証するために使用する実行可能な検証プログラム、(iii)推論タスクの指示プロンプトを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:10:30 GMT)
Moment Sampling in Video LLMs for Long-Form Video QA [22.6] モーメントサンプリング(moment sample)とは、モデルが最も関係のあるフレームを質問の文脈に応じて選択できるモデルに依存しないアプローチである。
与えられた質問に最も関係のあるフレームに焦点をあてることで、ビデオLLMにおける長大なビデオQA性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:23:56 GMT)
Efficiently Building a Domain-Specific Large Language Model from Scratch: A Case Study of a Classical Chinese Large Language Model [22.6] 本稿では,古典中国語の理解と生成に特化して設計された,大規模言語モデルであるAI Taiyanを開発する。
実験によると、合理的なモデル設計、データ処理、基礎的なトレーニング、微調整により、わずか18億のパラメータで満足な結果が得られる。
本研究は、専門分野固有の大規模言語モデルの効率的な構築の参考となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:57:51 GMT)
OpenPath: Open-Set Active Learning for Pathology Image Classification via Pre-trained Vision-Language Models [22.5] 病理画像分類のためのオープンセット能動的学習手法OpenPathを提案する。
OpenPathは、選択されたサンプルの純度が高いため、モデルの性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:47:45 GMT)
Enhancing point cloud analysis via neighbor aggregation correction based on cross-stage structure correlation [22.5] ポイントクラウド分析は、ポイントクラウドデータの理解の基礎となるローカル構造を集約する多くの下流タスクの基盤となる。
本稿では,高次元空間における相関を利用してアグリゲーション中の特徴分布を補正する点分布集合抽象モジュール(PDSA)を提案する。
PDSAは、軽量なクロスステージ構造記述子に基づいて点相関を区別し、構造的均一性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:08:17 GMT)
RATTENTION: Towards the Minimal Sliding Window Size in Local-Global Attention Models [22.3] RATTENTIONは、特別な線形アテンション機構と統合された局所アテンションの変種である。
RATTENTIONは性能と効率のトレードオフが優れていることを示す。
特殊なカーネル実装とウィンドウサイズ削減により、RATTENTIONは既存の最先端アプローチに匹敵するトレーニング速度を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:18:07 GMT)
RA-NeRF: Robust Neural Radiance Field Reconstruction with Accurate Camera Pose Estimation under Complex Trajectories [22.0] RA-NeRFは複雑なカメラ軌道であっても、高精度なカメラポーズを予測することができる。
RA-NeRFは、カメラポーズ推定と視覚的品質の両方において最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:21:19 GMT)
Advancing Loss Functions in Recommender Systems: A Comparative Study with a Rényi Divergence-Based Solution [21.8] 本研究は,Softmax Loss (SL) とCosine Contrastive Loss (CCL) の包括的解析を行う。
DRO最適化においてR'enyi-divergenceを活用することでSLとCCLを一般化する新しい損失関数DrRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:39:13 GMT)
Closed-Loop Long-Horizon Robotic Planning via Equilibrium Sequence Modeling [21.5] 我々は、均衡に達するまで計画案を反復的に洗練する自己精製スキームを提唱する。
効率的なクローズドループ計画のためのネスト型平衡系列モデリング手法を考案した。
提案手法はVirtualHome-Envベンチマークで評価され,スケーリングw.r.t.推論時間計算の改善による高度な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:15:44 GMT)
LLMs can be Dangerous Reasoners: Analyzing-based Jailbreak Attack on Large Language Models [21.0] 我々は,新たなブラックボックスジェイルブレイク攻撃手法,Analyzing-based Jailbreak (ABJ)を提案する。
ABJは2つの独立した攻撃経路から構成され、モデルのマルチモーダル推論機能を利用して安全機構をバイパスする。
我々の研究は、新しいタイプの安全リスクを明らかにし、モデルの推論プロセスにおける暗黙の脆弱性を軽減する緊急の必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:41:56 GMT)
PaceLLM: Brain-Inspired Large Language Models for Long-Context Understanding [20.8] 本研究では,(1)前頭前野(PFC)ニューロンの持続的発火を模倣する持続的活動(PA)機構を,活性化レベルメモリバンクを導入し,重要なFFN状態を動的に回収・再利用・更新し,文脈崩壊に対処し,(2)タスク適応型ニューラルスペシャライゼーションをエミュレートし,FFN重みをセマンティックモジュールに再編成し,相互依存を確立し,フラグメンテーションを緩和する,という2つの革新を特徴とするPaceLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:17:06 GMT)
PathCoT: Chain-of-Thought Prompting for Zero-shot Pathology Visual Reasoning [20.8] 視覚的推論タスクのための新しいゼロショット・チェーン・オブ・シークレット・プロンプト手法であるPathCoTを提案する。
PathCoTはMLLMの事前の知識をガイドし、画像の総合的な分析とドメイン固有の知識を提供する。
PathMMUデータセットの実験結果から,本手法が病態の視覚的理解と推論に与える影響が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:20:23 GMT)
Not Even Nice Work If You Can Get It; A Longitudinal Study of Uber's Algorithmic Pay and Pricing [20.7] Uberのようなライドシェアリングプラットフォームは、労働力の柔軟性を可能にするものとして、自身を市場化しています。
ドライバーや労働組合のオーガナイザによる参加型行動研究のプロセスについて述べ、Uberのアルゴリズムによる給与と仕事配分の参加型監査に終止符を打つ。
ダイナミックな価格設定の後、給与が減少し、Uberの削減が増加し、ジョブの割り当てと給与が予測不可能になり、ドライバ間の不平等が増加し、ドライバーがジョブを待つ時間が増えることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:59:39 GMT)
Representation Consistency for Accurate and Coherent LLM Answer Aggregation [20.5] 表現整合性(英: representation consistency, RC)は、大規模言語モデルの複数の候補応答から引き出された回答を集約するテスト時間スケーリング手法である。
RCは、各応答集合における各応答の発生数を考慮することにより、回答集約を強化する。
キャッシュされたアクティベーションと軽量な類似性計算のみを使用し,追加のモデルクエリを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:07:47 GMT)
Multimodal Large Language Models for Medical Report Generation via Customized Prompt Tuning [20.2] 本稿では,冷凍LLMと学習可能なビジュアルエンコーダを組み合わせたMLLMであるMRG-LLMを提案する。
提案手法は, 即時的, 即時的, 即時的なカスタマイズで, 正確な, 対象とするレポート生成を可能にする2つの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:09:34 GMT)
PsychBench: A comprehensive and professional benchmark for evaluating the performance of LLM-assisted psychiatric clinical practice [20.2] LLM(Large Language Models)は、医療資源の不足や精神科臨床における診断整合性の低下といった問題に対処するための潜在的な解決策を提供する。
精神科臨床現場における LLM の実用性を評価するためのベンチマークシステム PsychBench を提案する。
既存のモデルは大きな可能性を秘めているが,精神科臨床における意思決定ツールとしてはまだ不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:24:25 GMT)
FRIDA to the Rescue! Analyzing Synthetic Data Effectiveness in Object-Based Common Sense Reasoning for Disaster Response [19.7] フィールド推論および命令復号化エージェント(FRIDA)モデルを作成するためのデータセットとパイプラインを導入する。
私たちのパイプラインでは、ドメインの専門家と言語学者が知識を組み合わせて、高品質な数発のプロンプトを作ります。
我々は、いくつかの小さな命令チューニングモデルを微調整し、改善されたFRIDAモデルは、オブジェクトの物理的状態と関数データに基づいてのみ訓練されていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:43:12 GMT)
Enhancing Vector Quantization with Distributional Matching: A Theoretical and Empirical Study [19.7] ベクトル量子化法における2つの重要な問題は、トレーニング不安定性とコードブックの崩壊である。
We use the Wasserstein distance to conforms these two distributions, achieve almost 100% codebook utilization。
実験的および理論的解析により,提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:43:40 GMT)
Breaking Bad Molecules: Are MLLMs Ready for Structure-Level Molecular Detoxification? [19.7] ToxiMolは、分子毒性の修復に焦点を当てた汎用マルチモーダル言語モデル(MLLM)のための最初のベンチマークタスクである。
11の一次課題と560の有毒な分子を包含し, 多様な機構と粒度にまたがる標準データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:00:37 GMT)
TransXSSM: A Hybrid Transformer State Space Model with Unified Rotary Position Embedding [19.4] 本稿では,Transformer層とSSM層を協調的に統合したハイブリッドアーキテクチャであるTransXSSMを紹介する。
4Kで、TransXSSMは標準のTransformerモデルと比較して、それぞれ42.3%と29.5%のトレーニング速度と推論速度を示す。
この結果から,ハイブリッドモデルにおける位置整合性は統一的位置整合性によって解決され,効率的かつ高性能な長コンテキストモデリングが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:38:44 GMT)
MCOO-SLAM: A Multi-Camera Omnidirectional Object SLAM System [19.2] 本稿では,MCOO-SLAMを提案する。
我々のアプローチは、オープン語彙意味論で強化された点特徴とオブジェクトレベルのランドマークを統合する。
実世界の大規模な実験により、MCOO-SLAMは正確なローカライゼーションとスケーラブルなオブジェクトレベルのマッピングを実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:20:34 GMT)
SUEDE:Shared Unified Experts for Physical-Digital Face Attack Detection Enhancement [19.1] 顔認識システムは、物理的な攻撃やデジタル脅威に弱い。
様々な攻撃タイプに固有の違いは、共通の特徴空間を特定する上で重要な課題である。
本研究では,身体デジタル顔検出機能向上のための共有統一専門家であるSuEDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:44:06 GMT)
Instance-Adaptive Keypoint Learning with Local-to-Global Geometric Aggregation for Category-Level Object Pose Estimation [19.1] カテゴリレベルのオブジェクトのポーズ推定は、事前に定義されたカテゴリから未確認のインスタンスの6Dのポーズとサイズを予測することを目的としている。
Instance-Adaptive Keypoint Learningを可能にする新しいカテゴリレベルのオブジェクトポーズ推定フレームワークであるINKL-Poseを提案する。
CAMERA25、REAL275、HouseCat6Dの実験では、INKL-Poseは16.7Mパラメータで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:21:45 GMT)
Code Rate Optimization via Neural Polar Decoders [19.0] ニューラル極復号器(NPD)の応用による通信速度の最適化手法を提案する。
チャネル入力と出力間の相互情報(MI)を推定するためにNPDを使用し、入力分布のモデルを最適化する。
均一かつ独立かつ同一に分散された入力分布によって達成されたものに対して,MIとBERの大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:22:26 GMT)
When Model Knowledge meets Diffusion Model: Diffusion-assisted Data-free Image Synthesis with Alignment of Domain and Class [18.8] オープンソースで事前トレーニングされたモデルは、多様なアプリケーションにとって大きな可能性を秘めているが、トレーニングデータが利用できない場合には、その実用性は低下する。
データ自由画像合成(DFIS)は、学習済みモデルの学習データ分布を元のデータにアクセスすることなく近似した画像を生成することを目的としている。
DDISはDiffusion-assisted Data-free Image Synthesis法として,テキストから画像への拡散モデルを利用した最初の画像合成法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:51:40 GMT)
Retrospective Memory for Camouflaged Object Detection [18.6] 本稿では,カモフラージュパターンの認識と推論を動的に調節するリコール拡張CODアーキテクチャであるRetroMemを提案する。
本稿では,リコール段階で動的メモリ機構と推論パターン再構成を提案する。
私たちのRetroMemは、既存の最先端メソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:22:19 GMT)
Perspective Transition of Large Language Models for Solving Subjective Tasks [18.3] パースペクティブ・トランジション(RPT)による推論(Reasoning through Perspective transition)は、LLMが直接、役割、第三者の視点を動的に選択できる、コンテキスト内学習に基づく手法である。
提案手法は,チェーン・オブ・シークレット・プロンプトやエキスパート・プロンプトといった,単一の固定視点に基づく手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:29:11 GMT)
On Finding Small Hyper-Gradients in Bilevel Optimization: Hardness Results and Improved Analysis [18.1] 双レベル最適化は、そうでなければ斜め最適化問題の内部構造を明らかにする。
双レベル最適化における共通のゴールは、要素の集合の解に暗黙的に依存する超対象である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:53:36 GMT)
Improved Regret in Stochastic Decision-Theoretic Online Learning under Differential Privacy [17.7] HuとMehta(2024年)は、オープンな問題を提起した:$varepsilon$-differential privacyの下で、決定論的オンライン学習($K$アクションと$T$ラウンドを含む)の最適なインスタンス依存率は何ですか?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:51:57 GMT)
FrontendBench: A Benchmark for Evaluating LLMs on Front-End Development via Automatic Evaluation [17.6] FrontendBenchは、人間と大規模言語モデル(LLM)が共同開発したベンチマークである。
このベンチマークは、5つのレベルのWebコンポーネントにまたがる、148の厳密なプロンプト-テストケースペアで構成されている。
自動評価フレームワークはサンドボックス環境内で生成されたコードを実行し、事前に定義されたテストスクリプトを使用して結果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:10:14 GMT)
Learning Algorithms in the Limit [17.6] 我々はGoldの帰納的推論フレームワークを拡張して、テキスト計算観測とテキスト制約入力源を組み込む。
政策軌道から計算可能な関数を学習することで、入力と出力から学習関数を減らし、有限状態トランスデューサ推論への興味深い接続を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:17:03 GMT)
Vision Transformers Don't Need Trained Registers [17.4] 疎いニューロンの集合は、外れ値のトークンに高ノルムの活性化を集中させる役割を担っている。
これらのアーティファクトを緩和するために、トレーニング不要のアプローチを作成します。
その結果,テスト時のレジスタは,テスト時のレジスタトークンの役割を効果的に担っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:30:46 GMT)
PhantomHunter: Detecting Unseen Privately-Tuned LLM-Generated Text via Family-Aware Learning [17.4] 我々は,未確認の私用LPMからテキストを検出することに特化したLLM生成テキスト検出器PhantomHunterを提案する。
家族を意識した学習フレームワークは、個々の特性を記憶するのではなく、基本モデルとそのデリバティブ間で共有される家族レベルの特性をキャプチャする。
LLaMA、Gemma、Mistralファミリーのデータによる実験では、F1スコアが96%を超える7つのベースラインと3つの産業サービスよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:59:58 GMT)
The Compositional Architecture of Regret in Large Language Models [17.1] モデル出力における後悔表現を識別し,その内部表現を解析する。
この分析では、情報処理がニューロンレベルで発生するモデルの隠れ状態を調べる必要がある。
本稿では,戦略的に設計したプロンプトシナリオを通じて,包括的な後悔データセットを構築するワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:50:34 GMT)
InfiniPot-V: Memory-Constrained KV Cache Compression for Streaming Video Understanding [17.1] InfiniPot-Vは、ストリーミングビデオ理解のためのトレーニング不要でクエリに依存しない最初のフレームワークである。
ストリーミングビデオ理解のために、ハードで長さに依存しないメモリキャップを強制する。
ピークのGPUメモリを最大94%削減し、リアルタイム生成を継続し、フルキャッシュの正確性にマッチまたは超える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:22:14 GMT)
Context-Aware Deep Lagrangian Networks for Model Predictive Control [17.1] 本研究では,DeLaNを拡張してコンテキスト認識し,オンラインシステム識別のための再帰的ネットワークと組み合わせ,適応的物理情報制御のためのMPCと統合する。
異なる負荷下での軌道追跡のための7-DOFロボットアームを用いて本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:26:30 GMT)
Improving Rectified Flow with Boundary Conditions [17.0] Rectified Flowは、ベロシティフィールドを学習することで、高品質な生成モデリングにシンプルで効果的なアプローチを提供する。
本稿では,最小限のコード修正で境界条件を強制する境界強化整流モデル(境界RFモデル)を提案する。
境界RFモデルによりバニラRFモデルよりも性能が向上し, ODEサンプリングによる画像ネットのFIDスコアが8.01%, SDEサンプリングによる8.98%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:22:48 GMT)
FLARE: Towards Universal Dataset Purification against Backdoor Attacks [17.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃の影響を受けやすい。
隠れたバックドアを埋め込むために、敵に特定されたトリガーを持つ敵の毒のデータセット。
各種バックドア攻撃に対する汎用的浄化法であるFLAREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:32:27 GMT)
Assessing Privacy Compliance of Android Third-Party SDKs [17.0] サードパーティのソフトウェア開発キット(SDK)は、Androidアプリ開発で広く採用されている。
この利便性は、ユーザのプライバシに敏感な情報への不正アクセスに関するかなりの懸念を引き起こす。
当社の研究では,AndroidサードパーティSDK間のユーザプライバシ保護を対象とする分析を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:42:29 GMT)
Ophora: A Large-Scale Data-Driven Text-Guided Ophthalmic Surgical Video Generation Model [16.9] 眼科手術では、手術映像を解釈し、その後の手術を予測することができるAIシステムの開発には、高品質なアノテーションを備えた多数の眼科手術ビデオが必要である。
我々は,眼科手術映像を自然言語で生成できる先駆的モデルであるOphoraについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:40:27 GMT)
Emergence of Primacy and Recency Effect in Mamba: A Mechanistic Point of View [16.8] 予備効果と回帰効果を行動ツールとして用いた状態空間言語モデルの記憶について検討し、時間とともに情報がどのように保持され忘れられているかを明らかにする。
構造的リコールタスクをMambaアーキテクチャに適用し、入力シーケンスの開始と終了における強い性能を示す、一貫したU字型精度プロファイルを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:02:02 GMT)
Model Context Protocol (MCP) at First Glance: Studying the Security and Maintainability of MCP Servers [16.8] Anthropicは2024年後半にこのツールエコシステムを標準化するためにModel Context Protocol (MCP)を導入した。
採用にもかかわらず、MPPのAI駆動の非決定論的制御フローは、持続可能性、セキュリティ、保守性に対する新たなリスクをもたらす。
我々は1,899のオープンソースMPPサーバを評価し,その健全性,セキュリティ,保守性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:02:53 GMT)
Accurate and scalable exchange-correlation with deep learning [16.7] Skalaは最新のディープラーニングベースのXC関数で、データから直接表現を学習することで、高価な手設計の機能をバイパスする。
スカラは半局所DFTの計算効率を保ちながら、小さな分子の原子化エネルギーの化学的精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:39:15 GMT)
CKD-EHR:Clinical Knowledge Distillation for Electronic Health Records [16.7] 既存の大きな言語モデルは、医療知識の不足と臨床展開の効率の低下という2つの大きな課題に直面している。
本研究では, 知識蒸留技術を用いて, 効率的かつ正確な疾患リスク予測を実現するCKD-EHRフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:35:24 GMT)
HOIDiNi: Human-Object Interaction through Diffusion Noise Optimization [16.5] テキスト駆動拡散フレームワークHOIDiNiについて述べる。
本研究は,テキストプロンプトのみによって駆動される複雑な制御可能なインタラクションを生成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:54:56 GMT)
olmOCR: Unlocking Trillions of Tokens in PDFs with Vision Language Models [16.5] olmOCRは、PDFをクリーンで線形化された平文に自然な読み順で処理するためのオープンソースのツールキットである。
olmOCRは大規模バッチ処理に最適化されており、異なるハードウェア設定に柔軟にスケールすることができる。
GPT-4o, Gemini Flash 2, Qwen-2.5-VLといったトップビジョン言語モデルでも, olmOCRの方が優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:32:05 GMT)
Cohort Discovery: A Survey on LLM-Assisted Clinical Trial Recruitment [16.5] 我々は,臨床治験採用における臨床患者マッチングの課題を初めて分析し,新たなLCMベースのアプローチを文脈的に分析する。
既存のベンチマーク、アプローチ、評価フレームワークについて批判的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:32:16 GMT)
Imagine Beyond! Distributionally Robust Auto-Encoding for State Space Coverage in Online Reinforcement Learning [16.2] GCRL(Goal-Conditioned Reinforcement Learning)は、エージェントが自律的に多様な行動を取得することを可能にする。
エージェントが探索中に表現を学ぶオンライン環境では、潜伏空間はエージェントのポリシーによって進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:55:09 GMT)
Revisiting Randomization in Greedy Model Search [16.2] 特徴サブサンプリングによってランダム化される欲求前方選択推定器のアンサンブルを提案し,解析する。
計算効率を大幅に向上させる動的プログラミングに基づく新しい実装を設計する。
ランダム化アンサンブルが縮小と類似しているという一般的な信念とは対照的に、トレーニングエラーと自由度を同時に低減できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:13:53 GMT)
Single-Agent vs. Multi-Agent LLM Strategies for Automated Student Reflection Assessment [16.1] 大規模言語モデル(LLM)は、学生の反射を定量的スコアに変換する。
LLMは、リフレクションアセスメントを効果的に自動化し、教育者の作業量を削減し、学生のタイムリーなサポートを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:17:16 GMT)
BoxFusion: Reconstruction-Free Open-Vocabulary 3D Object Detection via Real-Time Multi-View Box Fusion [16.1] 本稿では,メモリ効率とリアルタイム3D検出に適した,再構成不要な新しいオンラインフレームワークを提案する。
本手法は,オンライン手法の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:40:05 GMT)
Understanding GUI Agent Localization Biases through Logit Sharpness [16.0] MLLM(Multimodal large language model)は、GUIエージェントが言語を空間的アクションにグラウンドすることでオペレーティングシステムと対話することを可能にする。
有望な性能にもかかわらず、これらのモデルはしばしば、信頼性を損なう幻覚的局所化誤差を示す。
モデル予測を4つの異なるタイプに分類し,従来の精度測定値を超える不確実な障害モードを明らかにするための,きめ細か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, 18 Jun 2025 12:55:35 GMT)
SegmentAnyMuscle: A universal muscle segmentation model across different locations in MRI [15.7] 筋肉の量と品質は、健康的な結果の重要な予測因子としてますます認識されている。
本研究の目的は,MRIにおける筋分節モデルの開発である。
以上の結果から,MRIにおける筋のセグメンテーションのための完全自動深層学習アルゴリズムの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:42:01 GMT)
WikiMixQA: A Multimodal Benchmark for Question Answering over Tables and Charts [15.0] 本稿では,4000ページのウィキペディアページから抽出したテーブルとチャートの相互モーダル推論を評価するベンチマークであるWikiMixQAを紹介する。
本研究では,12種類の最先端の視覚言語モデルを評価し,プロプライエタリなモデルでは直接コンテキストで70%の精度が得られたが,長い文書からの検索が必要な場合,その性能は著しく低下することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:09:18 GMT)
UniWorld-V1: High-Resolution Semantic Encoders for Unified Visual Understanding and Generation [15.0] OpenAIは強力なGPT-4oイメージモデルを導入した。
この知見にインスパイアされたUniWorld-V1は、強力な大言語モデルから抽出された意味的特徴に基づいて構築された統合生成フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:00:05 GMT)
BCRNet: Enhancing Landmark Detection in Laparoscopic Liver Surgery via Bezier Curve Refinement [14.9] BCRNetは腹腔鏡下肝手術におけるランドマーク検出を大幅に強化する新しいフレームワークである。
フレームワークは、セマンティック機能をしっかりとキャプチャするために設計されたMFE(Multi-modal Feature extract)モジュールから始まる。
BCRNetは最先端のメソッドよりも優れ、大幅なパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:00:08 GMT)
Improving Dialogue Discourse Parsing through Discourse-aware Utterance Clarification [14.9] 本稿では,対話談話の性能を高めるための談話認識モジュール(DCM)を提案する。
DCMは、明確化型推論と談話目標推論の2つの異なる推論プロセスを採用している。
CPOは、DCMからの明確化の貢献を評価し、DCMを最適化するためのフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:47:14 GMT)
DeVisE: Behavioral Testing of Medical Large Language Models [14.8] DeVisEは、きめ細かい臨床的理解を求めるための行動テストフレームワークである。
我々はMIMIC-IVからICU排出音符のデータセットを構築した。
汎用型および医療用微調整型にまたがる5種類のLSMについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:42:22 GMT)
PLD: A Choice-Theoretic List-Wise Knowledge Distillation [14.8] 我々は,教師のロジットを「価値」スコアと解釈することで,プラケット・ルーシモデルの下で知識蒸留をリキャストする。
そこで我々は,教師モデルがクラスの全ランキングに関する知識を伝達する,重み付きリストレベルのランキング損失であるPlockett-Luce Distillation (PLD)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:37:46 GMT)
ALPS: Attention Localization and Pruning Strategy for Efficient Alignment of Large Language Models [14.7] 本稿では,最もタスクに敏感なアテンションヘッドをローカライズし,これらのヘッドに対するアテンショントレーニングの更新を制限したアルゴリズムを提案する。
実験の結果,3つのタスクのベースラインよりも2%の性能向上を実現しつつ,微調整中に注目パラメータの10%しか活性化しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:56:01 GMT)
Enhancing Goal-oriented Proactive Dialogue Systems via Consistency Reflection and Correction [14.5] モデルに依存しない2段階の一貫性反射・補正フレームワークを提案する。
整合性反射の段階では、モデルが生成した応答と対話コンテキストの相違を反映するように促される。
整合性補正の段階では、モデルは対話コンテキストとより整合性のある応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:17:35 GMT)
ConLID: Supervised Contrastive Learning for Low-Resource Language Identification [14.5] 低リソース言語に対するドメイン不変表現を学習するための新しい教師付きコントラスト学習(SCL)手法を提案する。
提案手法は,低リソース言語におけるドメイン外データのLID性能を3.2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:35:33 GMT)
Digital Twin Vehicular Edge Computing Network: Task Offloading and Resource Allocation [14.4] 本稿では,タスクオフロードとリソース割り当てに関するマルチエージェント強化学習手法を提案する。
多数の実験により,本手法は他のベンチマークアルゴリズムと比較して有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:07:56 GMT)
Probabilistic Aggregation and Targeted Embedding Optimization for Collective Moral Reasoning in Large Language Models [14.4] 本稿では,複数の LLM の道徳的判断を集合的に定式化した道徳的判断に合成する枠組みを提案する。
我々の集約メカニズムは、連続的な道徳的受容可能性スコア(バイナリラベルの他に)を集合的確率に融合させる。
大規模社会道徳ジレンマデータセットの実験は、我々のアプローチが堅牢なコンセンサスを構築し、個々のモデル忠実性を改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:21:13 GMT)
Aligning AI Research with the Needs of Clinical Coding Workflows: Eight Recommendations Based on US Data Analysis and Critical Review [14.4] 本研究の目的は,AIコーディング研究と臨床コーディングの実践的課題をより緊密に連携させることである。
分析の結果,8つの推奨事項が提示され,現在の評価方法を改善する方法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:22:47 GMT)
ETrace:Event-Driven Vulnerability Detection in Smart Contracts via LLM-Based Trace Analysis [14.2] 本稿では,スマートコントラクトのためのイベント駆動型脆弱性検出フレームワークETraceを紹介する。
トランザクションログからきめ細かいイベントシーケンスを抽出することで、フレームワークは適応的なセマンティックインタプリタとしてLarge Language Models (LLM)を活用する。
ETraceはパターンマッチングを実装して、トランザクションの動作パターンと既知の攻撃行動の間に因果関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:18:19 GMT)
Efficient and Generalizable Environmental Understanding for Visual Navigation [14.1] ビジュアルナビゲーションは、エージェントが与えられた目的に向かって複雑な環境をナビゲートできるようにする、Embodied AIの中核的なタスクである。
エージェントの環境理解能力を高めるために因果理解モジュールを組み込んだ因果認識ナビゲーション(CAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:47:02 GMT)
ReSeDis: A Dataset for Referring-based Object Search across Large-Scale Image Collections [14.1] Referring Search and Discovery (ReSeDis) は,コーパスレベルの検索と画素レベルのグラウンド化を統合化する最初のタスクである。
厳密な研究を可能にするために、我々は、全ての記述が大きな多様なコーパスに散在するオブジェクトインスタンスに一意にマッピングされるベンチマークをキュレートする。
ReSeDisは、次世代の堅牢でスケーラブルなマルチモーダル検索システムを構築するための、現実的でエンドツーエンドのテストベッドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:52:10 GMT)
Jailbreak Large Vision-Language Models Through Multi-Modal Linkage [14.0] 我々は、MML攻撃という新しいジェイルブレイク攻撃フレームワークを提案する。暗号からインスピレーションを得たMMLは、テキストと画像のモダリティをまたいだ暗号化復号プロセスを利用して、悪意のある情報の過剰露出を軽減する。
MMLjailbreaks GPT-4o with attack success rate 97.80% on SafeBench, 98.81% on MM-SafeBench, 99.07% on HADES-Dataset。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:33:15 GMT)
AnchorFormer: Differentiable Anchor Attention for Efficient Vision Transformer [13.9] 本稿では,アンカートークンを用いたアンカーベースの効率的な視覚変換器(AnchorFormer)を提案する。
神経層内のニューロンでアンカーを表現することにより、これらのアンカーを区別して学習し、大域的自己注意を近似することができる。
実験では、AnchorFormerの有効性を示し、ImageNet分類における9.0%の精度または46.7%のFLOPs削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:55:01 GMT)
DM-FNet: Unified multimodal medical image fusion via diffusion process-trained encoder-decoder [13.9] マルチモーダル医用画像融合(MMIF)は複数のソース画像から最も有意義な情報を抽出する。
既存のMMIF法は、従来の訓練中に詳細な特徴を捉える能力に制限がある。
本研究では,2段階拡散モデルに基づく融合ネットワーク(DM-FNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:55:06 GMT)
Sampling 3D Molecular Conformers with Diffusion Transformers [13.5] 拡散変換器 (DiT) は生成モデルにおいて高い性能を示した。
分子へのDiTの適用は、離散的な分子グラフ情報と連続した3次元幾何学の統合など、新しい課題をもたらす。
モジュールアーキテクチャを通じてこれらの課題に対処するために,DiTを適応させるフレームワークであるDiTMCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:47:59 GMT)
Gender-Neutral Machine Translation Strategies in Practice [13.5] ジェンダー・インクルーシブ・マシン・トランスフォーメーション(MT)は、性別の曖昧さをソースに保ち、ミス・ジェンダーや表現上の害を避ける。
ここでは,ジェンダーのあいまいさに応答して,性別の中立性の必要性に対する21のMTシステムの感度を,難易度が異なる3つの翻訳方向において評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:57:39 GMT)
Learning Strategic Language Agents in the Werewolf Game with Iterative Latent Space Policy Optimization [13.5] 戦略言語エージェントを構築するために,ゲーム理論の手法と微調整を組み合わせた反復的フレームワークであるLatent Space Policy Optimization (LSPO)を提案する。
Werewolfゲームの実験では、我々のエージェントは、性能を改善し、既存のWerewolfエージェントを上回るパフォーマンスで戦略空間を反復的に拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:24:18 GMT)
Large Language Models for Unit Testing: A Systematic Literature Review [13.5] 本稿では,2025年3月までの単体テストにおける大規模言語モデルの適用に関する,最初の体系的な文献レビューを示す。
まず、LLM(例えば、テスト生成とオラクル生成)の恩恵を受ける既存の単体テストタスクを分類する。
次に、モデル利用、適応戦略、ハイブリッドアプローチなど、LLMを単体テスト研究に統合するいくつかの重要な側面について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:11:10 GMT)
ChemHAS: Hierarchical Agent Stacking for Enhancing Chemistry Tools [13.4] 我々は,限られたデータからエージェントスタック構造を最適化することで,化学ツールを強化するシンプルで効果的な方法であるChemHASを提案する。
ChemHASは4つの基本的な化学タスクにまたがって性能を向上し,ツールの予測誤差を効果的に補償できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:05:54 GMT)
Optimistically Optimistic Exploration for Provably Efficient Infinite-Horizon Reinforcement and Imitation Learning [13.4] 無限水平割引線形マルコフ決定過程において, 速度-最適後悔保証を実現するための計算効率のよいアルゴリズムを提案する。
正規化された近似的動的プログラミングスキームと組み合わせると、結果のアルゴリズムは、$tildemathcalO (sqrtd3 (1 - gamma)- 7 / 2 T)$, $T$ はサンプル遷移の総数、$gamma in (0,1)$ は割引係数、$d$ は特徴次元を後悔する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:46:53 GMT)
NERO: Explainable Out-of-Distribution Detection with Neuron-level Relevance [13.4] 機能層におけるニューロンレベルの関連性を利用した新しいOODスコアリング機構NEROを提案する。
具体的には、各分布内(ID)クラスに対するニューロンレベルの関連性をクラスタリングし、代表的なセントロイドを形成する。
バイアス項にスケールした関連性を取り入れ、特徴ノルムを組み合わせることで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:22:17 GMT)
Diff-TONE: Timestep Optimization for iNstrument Editing in Text-to-Music Diffusion Models [13.3] 本稿では,既存のテキスト・音楽拡散モデルの楽器編集への応用について検討する。
具体的には、既存のオーディオトラックに対して、事前訓練されたテキストから音楽への拡散モデルを利用して、基礎となるコンテンツを保存しながら、楽器を編集することを目的とする。
本手法では,テキストから音楽への拡散モデルのさらなる学習は必要とせず,生成過程の速度を損なうこともない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:01:25 GMT)
Pap2Pat: Benchmarking Outline-Guided Long-Text Patent Generation with Patent-Paper Pairs [13.2] PAP2PATは、同じ発明を記述した1.8kの特許と紙のペアからなる特許草案作成のためのオープンベンチマークである。
PAP2PATと人体ケーススタディを用いて評価したところ、LCMは紙からの情報を有効に活用できるが、それでも必要な詳細情報を提供するのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:08:29 GMT)
PEDANTIC: A Dataset for the Automatic Examination of Definiteness in Patent Claims [13.2] PEDANTICは14万件の米国特許権主張のデータセットで、不確定性の理由が指摘されている。
人間の検証研究は、高品質なアノテーションを生成する際のパイプラインの正確性を確認する。
PEDANTICは特許AI研究者に貴重なリソースを提供し、高度な検査モデルの開発を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:03:10 GMT)
PhishDebate: An LLM-Based Multi-Agent Framework for Phishing Website Detection [13.2] PhishDebateは、フィッシングWebサイト検出のためのモジュール型マルチエージェントLLMベースの議論フレームワークである。
ウェブページの異なるテキストの側面を独立して分析するために、4つの専門エージェントを使用している。
実世界のフィッシングデータセット上で98.2%のリコールと98.2%のTrue Positive Rate(TPR)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:33:18 GMT)
Insights on Adversarial Attacks for Tabular Machine Learning via a Systematic Literature Review [13.1] 機械学習における敵対的攻撃は、コンピュータビジョンやNLPのような領域で広くレビューされている。
我々は、主要なトレンドを強調し、攻撃戦略を分類し、現実の応用性に対する実践的な考慮事項にどのように対処するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:43:26 GMT)
Steering Large Agent Populations using Mean-Field Schrodinger Bridges with Gaussian Mixture Models [13.0] Mean-Field Schrodinger Bridge (MFSB) 問題は、最小の作業制御ポリシーを見つけることを目的とした最適化問題である。
マルチエージェント制御の文脈において、目的は同一の相互作用する協調エージェントの群の構成を制御することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:18:48 GMT)
Router-R1: Teaching LLMs Multi-Round Routing and Aggregation via Reinforcement Learning [12.9] マルチLLMルーティングとアグリゲーションを逐次決定プロセスとして定式化する強化学習フレームワークである textbf Generalization-R1 を提案する。
学習を容易にするために,形式報酬と最終結果報酬と,性能とコストのバランスを最適化するための新たなコスト報酬からなる軽量なルールベース報酬を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:49:26 GMT)
Muon Optimizes Under Spectral Norm Constraints [12.6] 重み行列のスペクトルノルムに制約を課す最適化問題を暗黙的に解くことを示す。
この観点は、暗黙的に正規化され制約付き最適化アルゴリズムのより広範なクラスを探索することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:32:39 GMT)
Tech-ASan: Two-stage check for Address Sanitizer [12.5] アドレスサニタイザー(ASan)は、メモリの安全性違反を検出するための鋭い武器である。
ASanは、大規模なソフトウェアテストの効率を制限した、大幅なランタイムオーバーヘッドを発生させる。
Tech-ASanは、安全保証でASanを加速する2段階のチェックベースの技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:38:11 GMT)
PNCS:Power-Norm Cosine Similarity for Diverse Client Selection in Federated Learning [12.5] フェデレートラーニング(FL)は、複数のソースから多様なデータセットを活用するための強力なパラダイムとして登場した。
本稿では,PNCS(Power-Norm Cosine similarity)を利用した新しいFLフレームワークを提案する。
さまざまなデータパーティションにまたがるVGG16モデルによる実験では、最先端のメソッドよりも一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:49:48 GMT)
Break Stylistic Sophon: Are We Really Meant to Confine the Imagination in Style Transfer? [12.2] StyleWallfacerは、統一的なトレーニングと推論フレームワークである。
従来の方法のスタイル転送プロセスで発生する様々な問題に対処する。
アーティストレベルのスタイル転送とテキスト駆動のスタイル化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 00:24:29 GMT)
Beyond the Scope: Security Testing of Permission Management in Team Workspace [12.2] 本稿では,チームワークスペースアドオンのパーミッション管理環境について検討する。
我々は、許可のエスカレーションを引き起こすために悪用される可能性のある3つの潜在的なセキュリティリスクを特定します。
我々の評価によると、このエコシステムには許可のエスカレーションの脆弱性が広がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:01:03 GMT)
SemVink: Advancing VLMs' Semantic Understanding of Optical Illusions via Visual Global Thinking [12.2] 視覚言語モデル(VLM)は、セマンティックなタスクでは優れているが、中心となる人間の能力には優れている。
HC-Benchは、隠れテキスト、オブジェクト、イリュージョンを備えた112の画像のベンチマークである。
本稿では,余剰な視覚ノイズを排除し,99%の精度を解放するSemVink(Semantic Visual Thinking)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:50:39 GMT)
SANSKRITI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Language Models' Knowledge of Indian Culture [12.2] インドにおける豊かな文化的多様性に関する言語モデルの理解を評価するためのベンチマークであるSANSKRITIを紹介する。
SNSKRITIは、28の州と8の連邦領域にまたがる、精巧にキュレートされた質問応答ペア21,853からなり、インドの文化知識をテストするための最大のデータセットである。
儀式、儀式、歴史、観光、料理、ダンス、音楽、衣装、言語、芸術、祭典、宗教、医学、輸送、スポーツ、ナイトライフ、個性など、インド文化の重要な特徴を網羅している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:19:25 GMT)
Unlocking Post-hoc Dataset Inference with Synthetic Data [11.9] トレーニングデータセットは、データ所有者の知的財産権を尊重することなく、しばしばインターネットから取り除かれる。
推論(DI)は、被疑者データセットがトレーニングに使用されたかどうかを特定することで潜在的な治療を提供する。
既存のDIメソッドでは、妥協したデータセットの分布と密接に一致するトレーニングを欠くために、プライベートな設定を必要とします。
本研究では,必要なホールドアウト集合を合成的に生成することで,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:46:59 GMT)
VLMInferSlow: Evaluating the Efficiency Robustness of Large Vision-Language Models as a Service [11.7] VLMInferSlowは、現実的なブラックボックス設定において、VLM効率の堅牢性を評価するための新しいアプローチである。
VLMInferSlowは、知覚不能な摂動を伴う逆画像を生成し、計算コストを最大128.47%向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:57:17 GMT)
A Strong View-Free Baseline Approach for Single-View Image Guided Point Cloud Completion [11.6] 本稿では,アテンションベースのマルチブランチエンコーダデコーダネットワークに基づくSVIPCの強力なベースラインアプローチを提案する。
我々の階層的な自己融合機構は、クロスアテンション層とセルフアテンション層によって駆動され、複数のストリームにまたがる情報を効果的に統合する。
本研究では、ShapeNet-ViPCデータセットに関する実験およびアブレーション研究により、ビューフリーフレームワークが最先端SVIPC法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:10:35 GMT)
PRO: Projection Domain Synthesis for CT Imaging [11.6] 我々はCT画像の投影領域合成モデル PRO を提案する。
従来のアプローチとは異なり、Propは生の投影データからリッチな構造表現を学習する。
Proはファンデーションモデルとして機能し、様々な下流タスクを一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:33:50 GMT)
PAODING: A High-fidelity Data-free Pruning Toolkit for Debloating Pre-trained Neural Networks [11.6] PAOdingは、データフリープルーニングのレンズを通じて、トレーニング済みのニューラルネットワークモデルを肥大化させるツールキットである。
モデルのサイズを大幅に削減し、異なるデータセットやモデルで一般化することができる。
また、テスト精度と対向ロバスト性の観点からモデルの忠実性を保持することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:36:17 GMT)
Centroid Approximation for Byzantine-Tolerant Federated Learning [11.5] フェデレーション学習は、分散環境で機械学習モデルをトレーニングする際に、各クライアントがデータをローカルに保持することを可能にする。
種々の妥当性条件だけでは, 平均値の良好な近似が保証されないことを示す。
本稿では,凸妥当性の下で$sqrt2d$-approximationを実現するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:40:49 GMT)
Veracity: An Open-Source AI Fact-Checking System [11.5] 本稿では,透過的でアクセス可能なファクトチェックを通じて誤情報に対処するために設計された,オープンソースのAIシステムであるVeracityを紹介する。
主な機能としては、多言語サポート、クレームの正確性の数値的なスコアリング、使い慣れたメッセージングアプリケーションにインスパイアされた対話型インターフェースなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:24:59 GMT)
Spatial Context-based Self-Supervised Learning for Handwritten Text Recognition [11.5] 手書き文字認識(HTR)はコンピュータビジョンにおける問題である。
コンピュータビジョンにおける自己監視学習(SSL)の成功にもかかわらず、HTRへの応用はかなり散在している。
本稿では,HTRに適応し最適化する手法について検討し,手書き文字の特徴を活かした新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:40:13 GMT)
Ken Utilization Layer: Hebbian Replay Within a Student's Ken for Adaptive Knowledge Tracing [11.3] KUL-KTは、生物学的にインスパイアされた知識追跡アーキテクチャ(KT)である
Hebbianメモリエンコーディングとグラデーションベースの統合を、スケーラブルで入力に依存しないフレームワークで組み合わせる。
i) 優雅な記憶を可能にするヘビアンメモリ更新, (ii) 理想的な内部状態を計算するためのロス整合型内部ターゲット (LIT) メソッド。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 00:06:28 GMT)
Performative Validity of Recourse Explanations [11.2] 我々は,言論説明が実行条件下で有効である条件を特徴付ける。
重要な発見は、リコメンデーションアクションが非因果変数の影響を受けている場合や、非因果変数に介入している場合、無効になる可能性があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:34:15 GMT)
Overview of the ClinIQLink 2025 Shared Task on Medical Question-Answering [11.1] ClinIQLinkタスクは、ジェネラル・プラクティショナーのレベルを目標とした医学指向の質問応答において、大規模言語モデル(LLM)をストレステストするように設計されている。
この課題は、専門家が認定した4,978の質問応答ペアに、7つのフォーマットをカバーする。
自動ハーネスは、3階層の埋め込みメトリックで、正確なマッチとオープンエンドアイテムでクローズドエンドアイテムをスコアする。
その後の医師パネルは、上位モデルの反応を監査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:56:32 GMT)
Correspondence-Free Multiview Point Cloud Registration via Depth-Guided Joint Optimisation [11.1] 本稿では,新しい対応のないマルチビューポイントクラウド登録手法を提案する。
我々は世界地図を深度マップとして表現し、生の深度情報を利用して非線形最小二乗最適化を定式化する。
提案手法は,特に挑戦的環境において,最先端の手法よりも精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:14:12 GMT)
Aug2Search: Enhancing Facebook Marketplace Search with LLM-Generated Synthetic Data Augmentation [11.1] Aug2Searchは、Generative AI(GenAI)モデルによって生成された合成データを活用するEBRベースのフレームワークである。
本稿では,GenAI,特にLarge Language Models(LLMs)の高品質な合成データ生成能力について検討する。
Aug2Searchは1億の合成データサンプルを使用して、ROC_AUCの最大4%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:04:04 GMT)
A Sea of Cyber Threats: Maritime Cybersecurity from the Perspective of Mariners [11.0] 船舶や港を含む海上システムは、世界的なインフラの重要な構成要素である。
近年の攻撃で世界最大の海運会社であるマースクが破壊され、国際貿易に大きな影響を与えた。
セクターの重要性にもかかわらず、海上のサイバーセキュリティは未熟であり、その課題やリスクを理解する上で大きなギャップを残している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:45:35 GMT)
An Effective Incorporating Heterogeneous Knowledge Curriculum Learning for Sequence Labeling [11.0] シーケンスラベリングタスクに特化して設計された2段階のカリキュラム学習(TCL)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、データインスタンスを容易から困難に徐々に導入し、パフォーマンスとトレーニング速度の両方を改善することで、トレーニングを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:59:03 GMT)
COSMMIC: Comment-Sensitive Multimodal Multilingual Indian Corpus for Summarization and Headline Generation [10.9] COSMMICは、9つの主要なインドの言語を特徴とする、コメントに敏感なマルチモーダル、多言語データセットである。
COSMMICは4,959の記事イメージ対と24,484の読者コメントで構成されており、全言語で利用できる。
データセットの有効性を評価するために,LLama3やGPT-4といった最先端言語モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:38:23 GMT)
Guided AbsoluteGrad: Magnitude of Gradients Matters to Explanation's Localization and Saliency [10.8] そこで本稿では,Saliency Map の説明のために Guided AbsoluteGrad という勾配に基づくXAI法を提案する。
ReCover And Predict (RCAP) と呼ばれる新しい評価基準を導入する。
RCAP測定値と他のSOTA測定値を用いて7つの勾配に基づくXAI法によるガイドアブソリュートグラフを3つのケーススタディで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:44:52 GMT)
Pieceformer: Similarity-Driven Knowledge Transfer via Scalable Graph Transformer in VLSI [10.7] Pieceformerはスケーラブルで自己管理型の類似性評価フレームワークである。
平均絶対誤差(MAE)を24.9%削減する。
すべての実世界のデザイングループを正しくクラスタ化する唯一の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:47:09 GMT)
I-MCTS: Enhancing Agentic AutoML via Introspective Monte Carlo Tree Search [10.7] イントロスペクティブモンテカルロ木探索(Introspective Monte Carlo Tree Search, I-MCTS)は、イントロスペクティブプロセスを通じてツリーノードを反復的に拡張する新しいアプローチである。
我々は,各ノードの解の直接評価を容易にするために,LLM(Large Language Model)ベースの値モデルを統合する。
当社のアプローチでは,強力なオープンソースAutoMLエージェントと比較して,パフォーマンスが6%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:15:07 GMT)
MSVIT: Improving Spiking Vision Transformer Using Multi-scale Attention Fusion [10.7] ビジョントランスフォーマーアーキテクチャを用いたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、エネルギー効率と高性能コンピューティングの可能性から大きな注目を集めている。
SNNベースのトランスフォーマーアーキテクチャとANNベースのトランスフォーマーアーキテクチャの間には、依然として大きなパフォーマンスギャップがある。
本稿では,マルチスケールスパイキングアテンション(MSSA)を用いたスパイク駆動トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:58:23 GMT)
Neural Cellular Automata for ARC-AGI [10.6] 本稿では,NACが正確な変換や数ショットの一般化を必要とするタスクに適用する際の動作について考察する。
具体的には,インプットグリッドを出力に変換する反復更新規則の学習に勾配に基づくトレーニングを用いる。
その結果,勾配学習型NAAモデルはARCの抽象的グリッドベースタスクに対して,有望かつ効率的なアプローチであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:47:31 GMT)
Root Defence Strategies: Ensuring Safety of LLM at the Decoding Level [10.5] 大規模言語モデル (LLM) は様々な産業で大きな有用性を示している。
LLMが進むにつれて、不正または悪意のある命令プロンプトによって有害な出力のリスクが増大する。
本稿では, LLMが有害な出力を認識する能力について検討し, 従来のトークンの危険性を評価する能力を明らかにし, 定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:50:22 GMT)
Democratic AI is Possible. The Democracy Levels Framework Shows How It Might Work [10.5] このポジションペーパーでは、事実上「AIを民主化する」には、民主的なガバナンスとAIの整合性が必要だと論じている。
私たちは、民主的なAIが今後どうなるかを探るため、"民主主義レベル"フレームワークと関連するツールを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:16:01 GMT)
Domain Adaptation for Image Classification of Defects in Semiconductor Manufacturing [10.4] ドメイン適応(DA)は、(ソース)ドメインで学んだ知識を使用して、異なるが関連する(ターゲット)ドメインに適応し、効果的に実行するので、非常に効果的であることが証明されています。
本稿では,CycleGANにインスパイアされたモデルであるDBACSアプローチを提案する。
全てのアプローチは、教師なしおよび半教師なしの設定を考慮して、実世界の電子顕微鏡画像上で研究され、検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:37:55 GMT)
Math Neurosurgery: Isolating Language Models' Math Reasoning Abilities Using Only Forward Passes [10.3] 数学推論は人工知能の目印であり、数学教育を含むいくつかの領域に影響を及ぼす。
大規模言語モデルパラメータ内での数学推論のエンコード方法や、それがモデル内で孤立可能なスキルであるかどうかについて、いくつかの研究がおこなわれている。
フォワードパスのみを用いて LLM における算数固有パラメータを分離する計算効率のよい方法である MathNeuro を導入する。
MathNeuroは、パラメータの重要度を計算するために重みとアクティベーションを使用することで、既存の作業の上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:05:18 GMT)
Enhancement Report Approval Prediction: A Comparative Study of Large Language Models [10.2] 拡張レポート(ER)は、ユーザと開発者の間の重要なコミュニケーションチャネルとして機能し、ソフトウェア改善のための貴重な提案を捉えます。
この課題に対処するために、研究の焦点として強化報告承認予測(ERAP)が登場している。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、予測精度を向上する新たな機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:08:04 GMT)
Rasterizing Wireless Radiance Field via Deformable 2D Gaussian Splatting [10.2] 無線放射場(WRF)のモデル化は,現代の通信システムの基本である。
任意の位置でWRFスペクトルを合成する変形可能な2DスプレイティングフレームワークであるSwiftWRFを提案する。
実世界と合成室内の両方の実験では、SwiftWRFが既存の最先端の手法よりも500倍早くWRFを再構築できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:41:12 GMT)
Optimal Compilation Strategies for QFT Circuits in Neutral-Atom Quantum Computing [10.2] ニュートラル原子量子コンピューティング(NAQC)は、動的量子ビット再構成性、長いコヒーレンス時間、高いゲート忠実性など、異なる利点を提供している。
本稿では,QFT回路やNAQCシステムに適した最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:34:03 GMT)
HeurAgenix: Leveraging LLMs for Solving Complex Combinatorial Optimization Challenges [10.1] ヒューリスティックアルゴリズムは最適化(CO)問題を解く上で重要な役割を果たす。
HeurAgenixは、大規模言語モデル(LLM)を利用した2段階の超ヒューリスティックフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:20:01 GMT)
SafeMimic: Towards Safe and Autonomous Human-to-Robot Imitation for Mobile Manipulation [9.9] SafeMimicは、一人の第三者のビデオから、新しいモバイル操作スキルを安全かつ自律的に学ぶためのフレームワークだ。
ビデオはセグメントに解析され、引き起こされた意味の変化と、人間が実行した動作の両方を推測する。
そして、人間の周囲の候補行動をサンプリングすることで、ロボット自身の行動に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:55:10 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Multi-Satellite Earth Observation: A Realistic Case Study [9.8] 低軌道(LEO)衛星の指数的な成長は、地球観測(EO)ミッションに革命をもたらした。
従来の最適化アプローチは、動的EOミッションのリアルタイムな意思決定要求を処理するのに苦労する。
RLをベースとした自律型EOミッション計画について,単一衛星操作をモデル化し,マルチ衛星コンステレーションに拡張することで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:42:11 GMT)
Simulating Non-Markovian Open Quantum Dynamics with Neural Quantum States [9.8] 我々はディシパトン中の環境記憶を符号化し、ディシパトン埋め込み量子マスター方程式(DQME)を生成する。
結果として得られるNQS-DQMEフレームワークは、多体相関と非マルコフメモリのコンパクトな表現を実現する。
この方法論は、非マルコフ的開量子力学を先取り可能なシステムで探求するための新しい経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:01:09 GMT)
Wolfpack Adversarial Attack for Robust Multi-Agent Reinforcement Learning [9.7] 我々はオオカミ狩猟戦略に触発されたWolfpack Adversarial Attackフレームワークを提案する。
我々はまた、Wolfpack-Adversarial Learning for MARLフレームワークを導入し、提案したWolfpack攻撃に対して堅牢なMARLポリシーをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:49:09 GMT)
Modulated Diffusion: Accelerating Generative Modeling with Modulated Quantization [9.7] 変調拡散(Modulated Diffusion、MoDiff)は、変調量子化と誤り補償によって生成モデリングを加速する革新的で厳密で原則化されたフレームワークである。
MoDiffは、既存のキャッシュと量子化メソッドの利点だけでなく、すべての拡散モデルを加速するための一般的なフレームワークとしても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:31:53 GMT)
Generalized toric codes on twisted tori for quantum error correction [9.6] 北エフトーリック符号は、フォールトトレラント量子計算における誤り訂正の先駆的候補の1つとして広く考えられている。
格子手術や穿刺導入などの論理的次元を増大させる直接的な手法は、しばしば禁止的なオーバーヘッドを生じさせる。
2次元のトポロジカルCSSコードを効率的に解析するためのリング理論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:43:55 GMT)
Time-bin encoded quantum key distribution over 120 km with a telecom quantum dot source [9.6] 決定論的単一光子源を持つ量子鍵分布(QKD)は、都市間ファイバーおよび自由空間チャネル上で実証されている。
タイムビン符号化は本質的に堅牢性を提供し、成熟したQKDシステムで広く採用されている。
この研究は、テレコムバンドQKDシステムにおいて、量子ドット単一光子源とタイムビン符号化を統合するための最初の実験的検証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:55:01 GMT)
Misinformation by Omission: The Need for More Environmental Transparency in AI [9.5] 我々は、AIの環境影響に関する一般の理解を形作る神話と誤解を探求する。
我々は、誤解を明確にし、これらの害を緩和する上で、データの透明性の重要性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:49:22 GMT)
Warping and Matching Subsequences Between Time Series [9.4] 本稿では,鍵変換の強調,定量化,可視化を簡略化する新しい手法を提案する。
時系列間のサブシーケンスの一致をより明確に表現することにより,時系列比較における解釈可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:25:48 GMT)
Federated Learning for MRI-based BrainAGE: a multicenter study on post-stroke functional outcome prediction [9.3] 脳年齢差(BrainAGE)は、脳の健康を反映するバイオマーカーである。
堅牢なBrainAGEモデルのトレーニングには大きなデータセットが必要である。
1674例の脳卒中患者のFLAIR画像を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:56:44 GMT)
Tracking GPTs Third Party Service: Automation, Analysis, and Insights [9.3] GPTs-ThirdSpyは、GPTのプライバシー設定を抽出する自動フレームワークである。
GPTs-ThirdSpyは学術研究者に、GPTが使用しているサードパーティサービスのリアルタイムで信頼性の高いメタデータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:41:14 GMT)
Hidden Breakthroughs in Language Model Training [9.2] 本稿では、同様のブレークスルーがトレーニングを通して頻繁に発生するが、すべての変動を1つのスカラーに分解する損失指標によって隠蔽されていることを論じる。
低ランクトレーニングサブスペースの任意のベースに沿った損失変化を分解するPOLCAを導入する。
POLCAがモデル能力の解釈可能なブレークスルーを表すクラスタを復元することを示すため,合成算術と自然言語のタスクに対する本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:40:16 GMT)
Contrast Similarity-Aware Dual-Pathway Mamba for Multivariate Time Series Node Classification [9.2] MTSノード分類(CS-DPMamba)のためのコントラスト類似性を考慮したデュアルパスMambaを提案する。
Fast Dynamic Time Warping (FastDTW) を用いて, MTS表現間の類似度行列を構築する。
長距離依存性と動的類似性を考慮し、正確なTSノード分類を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:34:55 GMT)
Learning Task-Agnostic Skill Bases to Uncover Motor Primitives in Animal Behaviors [9.1] 動作理解のためのスキルベース模倣学習(SKIL)を導入する。
我々は、単純なグリッドの世界、離散的なラビリンス、そして自由に動く動物のビデオに対する我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:11:48 GMT)
One-Step Diffusion for Detail-Rich and Temporally Consistent Video Super-Resolution [9.0] 本稿では,効果的なSDベースのワンステップ拡散モデルをトレーニングするためのDual LoRA Learning(DLoRAL)パラダイムを提案する。
実験の結果,DLoRALは精度と速度の両方で高い性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:06:30 GMT)
A Unified Graph-based Framework for Scalable 3D Tree Reconstruction and Non-Destructive Biomass Estimation from Point Clouds [8.8] 森林バイオマス (AGB) の推定は, 炭素貯蔵量の評価と持続可能な森林管理支援に不可欠である。
定量的構造モデル(QSM)は3次元木構造再構成によるAGB推定に対する非破壊的アプローチを提供する。
本研究では,大規模クラウドのエンドツーエンド処理を可能にする新しい統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:55:47 GMT)
The Epochal Sawtooth Phenomenon: Unveiling Training Loss Oscillations in Adam and Other Optimizers [8.8] テキストEpochal Sawtooth Phenomenon (ESP) と呼ばれる繰り返し学習損失パターンを特定し解析する。
このパターンは、各エポックの始めに急激な損失が減少し、その後徐々に増加し、ソートゥース状の損失曲線が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:31:52 GMT)
Local minima of the empirical risk in high dimension: General theorems and convex examples [8.7] 我々は、データベクトル$mathbfxi$が$d-最小化であるような高次元経験的リスクの一般的なモデルを考える。
我々は推定誤差と予測誤差に基づいてシャープを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:15:09 GMT)
I2I-Mamba: Multi-modal medical image synthesis via selective state space modeling [8.5] マルチモーダル医用画像合成は、ソースとターゲットモダリティ間の組織信号の非線形変換を含む。
状態空間モデリング(SSM)フレームワークに基づく新しいマルチモーダル合成手法I2I-Mambaを提案する。
I2I-Mambaは最先端のCNN、トランスフォーマー、SSMに対して優れたパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:30:05 GMT)
PDLRecover: Privacy-preserving Decentralized Model Recovery with Machine Unlearning [8.4] 分散型学習は、悪意のあるクライアントがローカルアップデートを操作してグローバルモデルのパフォーマンスを低下させるような、有害な攻撃に対して脆弱である。
PDLRecoverは,歴史モデル情報を活用することで,有害なグローバルモデルを効率的に回復する新しい手法である。
PDLRecoverは、ローカルモデルパラメータのリークを効果的に防止し、リカバリにおける正確性とプライバシの両方を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:30:07 GMT)
Mix-of-Language-Experts Architecture for Multilingual Programming [8.3] MoLE(Mix-of-Language-Experts)は、多言語プログラミングの効率性と特殊化のバランスをとる。
MoLEはベースモデル、LoRA(低ランク適応)モジュールの共有、言語固有のLoRAモジュールのコレクションで構成されている。
推論中、MoLEは生成されたコードトークンのプログラミング言語に対応する言語固有のLoRAモジュールに自動的にルーティングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:20:51 GMT)
A Survey on Semantic Communications in Internet of Vehicles [8.3] インターネット・オブ・ビークルズ (Internet of Vehicles, IoV) は、インテリジェント交通システムの中核である。
従来の通信技術は、少ないスペクトル資源と高いレイテンシの問題に直面している。
意味コミュニケーションは、メッセージから有用な意味情報を抽出し、送信し、回収することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:02:14 GMT)
DeepJ: Graph Convolutional Transformers with Differentiable Pooling for Patient Trajectory Modeling [8.3] 本稿では,グラフプーリング可能な新しいグラフ畳み込み変換モデルであるDeep patient Journey(DeepJ)を紹介する。
DeepJは、時間的および機能的に関連する医療イベントのグループを特定し、患者の結果予測に関連する重要なイベントクラスタに関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:45:36 GMT)
Bridging the Gap Between Approximation and Learning via Optimal Approximation by ReLU MLPs of Maximal Regularity [8.3] L,alpha)$-H"older function from $[0,1]d to $[-n,n]$, of width $mathcalO(dnd/alpha)$, of width $mathcalO(dnd/alpha)$, depth $mathcalO(log(d))$, with $mathcalO(dnd/alpha)$ nonzero parameters。
結果
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:49:08 GMT)
A Curated and Re-annotated Peripheral Blood Cell Dataset Integrating Four Public Resources [8.2] TXL-PBC(TXL-PBC)は、4つの公開リソースを統合することで構築された、キュレートされ再注釈された末梢血細胞データセットである。
最終データセットには1,260のイメージと、3つの主要な血液型に対する18,143のバウンディングボックスアノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:21:32 GMT)
Proximal Operators of Sorted Nonconvex Penalties [8.1] 本稿では,Adjacent ViolatorsPAVアルゴリズムが近似演算子を正確に計算する方法を示す。
また、非近位近位問題の解法に関する新たな理論的知見も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:44:13 GMT)
Task-Agnostic Experts Composition for Continual Learning [8.1] 本稿では,0ショットのエキスパートモデルの集合をアンサンブルすることで構成的アプローチを提案する。
本稿では,本手法がベースラインアルゴリズムよりもはるかに高い精度で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:43:08 GMT)
deepSURF: Detecting Memory Safety Vulnerabilities in Rust Through Fuzzing LLM-Augmented Harnesses [8.1] Rustはメモリ安全性をデフォルトで保証するが、安全でないコードの使用も許可している。
本稿では,Large Language Model (LLM) を用いたファジングハーネス生成と静的解析を統合したDeepSURFを提案する。
私たちは、27の現実世界のRustクレート上でDeepSURFを評価し、既知の20のメモリ安全性バグを再発見し、これまで知らなかった6つの脆弱性を明らかにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:18:23 GMT)
Leveraging Depth and Language for Open-Vocabulary Domain-Generalized Semantic Segmentation [8.1] Open-Vocabulary semantic segmentation (OVSS)とDomain Generalization in semantic segmentation (DGSS)は微妙な相補性を強調している。
OV-DGSSは、見えない領域にまたがる堅牢性を保ちながら、見えないカテゴリのためのピクセルレベルのマスクを生成することを目的としている。
我々は,OVSSとDGSSの強みを初めて統一する,OV-DGSSのための新しい単一ステージフレームワークであるVireoを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:58:29 GMT)
KG-FGNN: Knowledge-guided GNN Foundation Model for Fertilisation-oriented Soil GHG Flux Prediction [8.0] 精密土壌温室効果ガス(GHG)フラックス予測は, 環境影響の評価, 排出削減戦略の展開, 持続可能な農業の促進に不可欠である。
多くの農場で先進的なセンサーとネットワーク技術が不足しているため、包括的で多様な農業データを取得することは困難である。
本研究では、農業プロセスベースモデルとグラフニューラルネットワーク技術に埋め込まれた知識を統合することにより、上記の課題に対処する知識誘導グラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:40:24 GMT)
RDD: Robust Feature Detector and Descriptor using Deformable Transformer [8.0] 本稿では,新規かつ堅牢なキーポイント検出器/ディスクリプタであるRobust Deformable Detector (RDD)を提案する。
我々は、変形可能な注意が鍵となる位置に焦点を当て、探索空間の複雑さを効果的に減らすことを観察した。
提案手法は,スパースマッチングタスクにおいて,最先端のキーポイント検出/記述手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:02:35 GMT)
Dynamic Risk Assessments for Offensive Cybersecurity Agents [8.0] 我々は、敵が持つであろう様々な自由度を考慮して評価を行うべきだと論じる。
敵は、InterCode CTF上のエージェントのサイバーセキュリティ能力を、ベースラインと比較して40%以上改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:28:12 GMT)
Linearly Homomorphic Signature with Tight Security on Lattice [7.9] Boyen氏とLi氏は、ASIACRYPT 2016カンファレンスで、オープンな問題を提起した。
ショートソリューション(SIS)硬さ仮定の下で、厳密にセキュアな同型シグネチャスキームを構築する方法。
この研究は、同じ仮定の下でこの問題の最初の完全な解決を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:32:07 GMT)
Challenges and Practices in Quantum Software Testing and Debugging: Insights from Practitioners [7.9] 量子コンピューティングが理論から実装へと移行するにつれて、開発者は古典的なソフトウェア開発に存在しない問題に直面します。
学術と産業から26人の量子ソフトウェア開発者を調査しました。
量子固有のテストツールを使用したと報告したのはわずか31%で、代わりに手作業による。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:52:37 GMT)
Sublinear Algorithms for Wasserstein and Total Variation Distances: Applications to Fairness and Privacy Auditing [7.8] Weibull の確率および累積分布関数 (PDF と CDF) を学習するための汎用フレームワークを提案する。
我々は,サブ線形空間のみを必要としながら,サンプルストリームからの分布のマージ可能な要約を計算する。
提案アルゴリズムは,超線形時間と線形空間の複素量による距離推定手法を改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:37:08 GMT)
Thunder-Tok: Minimizing Tokens per Word in Tokenizing Korean Texts for Generative Language Models [7.8] Thunder-Tokは、モデル性能を損なうことなくトークンの肥大を抑えるために設計された新しい韓国のトークンメーカーである。
本手法では,韓国語の言語構造に整合した規則に基づく事前学習手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:40:44 GMT)
From Local Interactions to Global Operators: Scalable Gaussian Process Operator for Physical Systems [7.8] 本稿では,カーネル設計による空間性,局所性,構造情報を活かした,新しいスケーラブルなGPOを提案する。
我々のフレームワークは、様々な離散化スケールで常に高い精度を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:40:52 GMT)
An Empirical Study of Bugs in Data Visualization Libraries [7.8] 本研究では,5つの広く使用されているライブラリから収集された564個のバグを調査し,DataVizライブラリのバグの包括的解析を行った。
その結果,DataVizライブラリでは誤り/不正確なプロットが広まっており,誤ったグラフィック計算が主な原因であることが判明した。
このようなバグをトリガーする8つの重要なステップと、DataVizライブラリ特有の2つのテストオラクルを特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:49:09 GMT)
Diffusion-based Counterfactual Augmentation: Towards Robust and Interpretable Knee Osteoarthritis Grading [7.7] 本稿では,モデルの堅牢性と解釈可能性を高める拡散型対実拡張(DCA)の枠組みを提案する。
このフレームワークは、モデル不確実性を堅牢なトレーニング信号に変換し、より正確で信頼性の高い自動診断システムを開発するための有望な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:16:28 GMT)
Capturing Polysemanticity with PRISM: A Multi-Concept Feature Description Framework [7.7] 我々は、ニューラルネットワーク機能の本質的な複雑さを捉える新しいフレームワークであるPRISMを紹介する。
機能ごとに1つの記述を割り当てる以前のアプローチとは異なり、PRISMは多意味的特徴と単意味的特徴の両方に対してよりニュアンスな記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:13:07 GMT)
Uncertainty Estimation by Human Perception versus Neural Models [7.7] 現代のニューラルネットワーク(NN)はしばしば高い予測精度を達成するが、キャリブレーションは不十分である。
NNが推定した不確実性と人間の不確実性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:00:20 GMT)
Translation-Equivariance of Normalization Layers and Aliasing in Convolutional Neural Networks [7.7] 離散シフトと連続翻訳に対する正規化層の同値性を理解するための新しい理論的枠組みを提案する。
また、正規化層が作用する次元に関して同変である必要十分条件も決定する。
ResNet-18とImageNetの実際の特徴マップを用いて、これらの理論結果を実証的に検証し、予測と一致していることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:51:33 GMT)
Differentiable and accelerated spherical harmonic and Wigner transforms [7.6] 球面データのモデリングと解析には、機械学習やその他の微分可能なプログラミングタスクのための勾配の効率的な計算が必要である。
球面上の一般化フーリエ変換の高速化と微分可能計算のための新しいアルゴリズムを開発した。
代替のCコードに対して400倍の加速をベンチマークすると、最大400倍の加速が観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:18:24 GMT)
AuraGenome: An LLM-Powered Framework for On-the-Fly Reusable and Scalable Circular Genome Visualizations [7.6] AuraGenomeは、迅速で再利用可能な、スケーラブルな円形ゲノム視覚化のためのフレームワークである。
AuraGenomeは、セマンティック駆動のマルチエージェントワークフローとインタラクティブなビジュアル分析システムを組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:29:30 GMT)
Gender Inclusivity Fairness Index (GIFI): A Multilevel Framework for Evaluating Gender Diversity in Large Language Models [7.2] 大規模言語モデル(LLM)におけるジェンダーフェアネスの包括的評価について述べる。
我々は, LLMの多様な性傾度を定量化する, 新しく包括的な尺度である, Gender Inclusivity Fairness Index (GIFI)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:43:16 GMT)
Cyclic Vision-Language Manipulator: Towards Reliable and Fine-Grained Image Interpretation for Automated Report Generation [7.2] Cyclic Vision-Language Manipulator CVLMは、元のX線と指定されたレポートジェネレータから操作されたX線を生成するモジュールである。
CVLMの本質は、操作したX線をレポートジェネレータに循環させることで、X線生成のためのレポートに予め注入された変更と一致した変更レポートを生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:50:30 GMT)
Lost in Variation? Evaluating NLI Performance in Basque and Spanish Geographical Variants [7.2] バスク語とスペイン語の変種を理解するための現在の言語技術の能力を評価する。
我々は、自然言語推論(NLI)をピボットタスクとして使用し、手動で計算した新しい並列データセットを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:20:19 GMT)
Interchangeable Token Embeddings for Extendable Vocabulary and Alpha-Equivalence [7.0] 言語モデルは交換可能なトークンの概念を欠いている。
我々は、この機械学習問題を形式化し、α-共分散を導入する。
本研究は,交換可能なトークン表現を学習可能な言語モデルの設計基盤を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:42:07 GMT)
M3-JEPA: Multimodal Alignment via Multi-gate MoE based on the Joint-Embedding Predictive Architecture [6.9] マルチモーダルタスクにJEPA(Joint-Embedding Predictive Architecture)を導入する。
入力埋め込みを出力埋め込み空間に予測器で変換し、次に潜在空間上でクロスモーダルアライメントを実行する。
我々は,M3-JEPAが様々なモダリティやタスクの最先端性能を達成でき,未知のデータセットやドメインに一般化でき,学習と推論の両方において計算効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:45:27 GMT)
Baltimore Atlas: FreqWeaver Adapter for Semi-supervised Ultra-high Spatial Resolution Land Cover Classification [6.9] 提案手法は, より優れた構造整合性を有するロバストなセグメンテーション結果を提供する。
既存のパラメータ効率のチューニング戦略よりも1.78%改善し、最先端の高解像度リモートセンシングセグメンテーションアプローチに比べて3.44%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:41:29 GMT)
SPIN-ODE: Stiff Physics-Informed Neural ODE for Chemical Reaction Rate Estimation [6.8] 複雑な化学反応からの速度係数の推定は、詳細な化学の進歩に不可欠である。
化学反応モデリングのための剛体物理インフォームドニューラルネットワーク(SPIN-ODE)フレームワークを提案する。
提案手法では,3段階の最適化プロセスを導入する。第1に,潜伏型ニューラルネットワークは化学濃度とその時間微分の軌跡を学習し,第2に,明示的化学反応ニューラルネットワーク(CRNN)は学習力学に基づいて基礎となる速度係数を抽出し,第3に,ニューラルネットワークソルバを用いた微調整CRNNを用いて速度係数推定をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:09:35 GMT)
SonicVerse: Multi-Task Learning for Music Feature-Informed Captioning [6.8] 本稿では,マルチタスク音楽キャプションモデルであるSonicVerseについて紹介する。
音楽の特徴を同時に検出しながら、音声入力を言語トークンに変換するプロジェクションベースのアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:51:36 GMT)
Co-Creative Learning via Metropolis-Hastings Interaction between Humans and AI [6.7] 我々は,人間とAIが相互に部分的な知覚情報と知識を統合して共通外部表現を構築する,共同創造学習を提案する。
我々は、このフレームワークをMetropolis-Hastingsネームゲーム(MHNG)に基づいた人間-AIインタラクションモデルを用いて実証的にテストした。
その結果,人間-AI対とMH系エージェントの相互作用による分類精度は有意に向上した。
ヒトの受入行動は、MH由来の受入確率と密接に一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:58:45 GMT)
A Nested Watermark for Large Language Models [6.7] 大型言語モデル(LLM)は偽ニュースや誤情報を生成するために誤用されることがある。
本稿では、2つの異なる透かしを生成されたテキストに埋め込む新しいネスト付き透かし方式を提案する。
提案手法は,テキストの流速と全体的な品質を維持しつつ,両透かしの高精度な検出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:49:05 GMT)
Classification of Multi-Parametric Body MRI Series Using Deep Learning [6.6] マルチパラメトリックMRI(Multi-parametric magnetic resonance imaging, mpMRI)試験は、異なる撮像プロトコルを用いて様々なシリーズタイプを取得できる。
これらのシリーズのDICOMヘッダーは、プロトコルの多様性と時折の技術者の誤りのために、しばしば誤った情報を持っている。
深層学習に基づく分類モデルを用いて,8種類のボディmpMRIシリーズを分類し,放射線科医が効率よく試験を読み取る方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:55:38 GMT)
IDRIFTNET: Physics-Driven Spatiotemporal Deep Learning for Iceberg Drift Forecasting [6.6] IDRIFTNETは、氷山ドリフト物理の解析的定式化と強化された残留学習モデルを組み合わせた物理駆動ディープラーニングモデルである。
南極の2つの氷山(A23AとB22A)におけるIDRIFTNETモデルの性能と最先端のモデルとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:47:13 GMT)
A new type of federated clustering: A non-model-sharing approach [6.5] 本研究では,データ協調クラスタリング(DC-Clustering)を提案する。
DC-Clusteringは、水平と垂直の分割が共存する複雑なデータパーティショニングシナリオ上のクラスタリングをサポートする。
その結果,本手法は,すべてのデータがプールされている集中クラスタリングに匹敵するクラスタリング性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:06:53 GMT)
RaCalNet: Radar Calibration Network for Sparse-Supervised Metric Depth Estimation [6.5] RaCalNetは、希薄なLiDARを使用して洗練されたレーダー測定の学習を監督することにより、密集した監視の必要性を排除する新しいフレームワークである。
RaCalNetは、まずスパースレーダーポイントを再検討し、精査し、正確な深度事前を構築する。
これらの先行は、信頼性の高いアンカーとして単眼深度予測を導出し、密集した監督に頼らずにメートル法スケールの推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:35:16 GMT)
Origins of Creativity in Attention-Based Diffusion Models [6.5] 我々は, 自己注意が, 生成サンプルのパッチレベルを超えて, 局所的な特徴のグローバルな画像一貫性を誘導することを示す。
提案理論は, 局所特徴の局所的配置が, 生成サンプルのパッチレベルを超えた世界的イメージ一貫性を持つことを示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:14:56 GMT)
Research on Graph-Retrieval Augmented Generation Based on Historical Text Knowledge Graphs [6.4] 本稿は、歴史テキスト分析のための一般的な大言語モデルにおけるドメイン知識のギャップについて論じる。
本稿では,チェーン・オブ・シークレット・プロンプト,自己指示生成,プロセス監視を組み合わせたグラフRAGフレームワークを提案する。
このデータセットは、過去の知識の自動抽出をサポートし、労働コストを削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:20:29 GMT)
Cross-Chain Arbitrage: The Next Frontier of MEV in Decentralized Finance [6.3] 分散取引所(DEX)間のチェーン間の仲裁は、価格調整のための標準的なメカニズムとなる。
我々は、利益コストモデルと1年間の測定によるクロスチェーン仲裁について検討する。
我々は、クロスチェーン仲裁が垂直統合を促進し、シーケンシング基盤と経済力の集中化を図っていると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:26:26 GMT)
Semantic-Geometric-Physical-Driven Robot Manipulation Skill Transfer via Skill Library and Tactile Representation [6.3] 操作知識を整理するための知識グラフに基づくスキルライブラリ構築手法を提案する。
また,スキルライブラリと触覚表現に基づく新しい階層型スキル伝達フレームワークを提案する。
提案手法のスキル伝達と適応性について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:10:59 GMT)
The Effect of State Representation on LLM Agent Behavior in Dynamic Routing Games [6.3] 大規模言語モデル(LLM)は動的設定における意思決定者としての約束を示すが、そのステートレスな性質は、歴史を自然言語で表現する必要がある。
繰り返しマルチエージェントゲームにおいてLLMエージェントを誘導する自然言語「状態」表現を体系的に構築するための統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:53:38 GMT)
Transit for All: Mapping Equitable Bike2Subway Connection using Region Representation Learning [6.2] 自転車シェアリングシステム(BSS)は、手頃なファーストマイルとラストマイルの接続を提供することで、株式ギャップを埋めることができる。
本稿では,BSSの等間隔展開を導くための空間コンピューティングフレームワークであるTransit for All(TFA)を紹介する。
ニューヨーク市をケーススタディとして、低所得層や少数民族社会に不均衡に影響を及ぼす交通アクセシビリティのギャップを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:31:07 GMT)
Systems-Theoretic and Data-Driven Security Analysis in ML-enabled Medical Devices [6.2] 我々は、AI/ML対応医療機器の脅威状況を理解するために、デバイスリコールや有害事象、既知の脆弱性に関する公開データを解析する。
我々の研究は、メーカーがAI/ML対応医療機器の中核となる設計原則としてサイバーセキュリティを組み込むことを可能にすることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 00:05:48 GMT)
Rubber Mallet: A Study of High Frequency Localized Bit Flips and Their Impact on Security [6.2] 現代のDRAMの密度は、特定のメモリ行に繰り返しアクセスすることでビットフリップを誘発するRowhammer攻撃に対する脆弱性を高めている。
本稿では,既存のハードウェアディフェンスをバイパスする高度なRowhammer技術によって生成されたビットフリップパターンの解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:06:13 GMT)
Early Attentive Sparsification Accelerates Neural Speech Transcription [6.1] トランスフォーマーに基づくニューラル音声処理は最先端の性能を達成した。
我々は,ニューラルエンコーディングの初期段階において,時間領域信号スペーシフィケーションによるニューラル音声の書き起こしを高速化することを模索している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:16:02 GMT)
Sequential Policy Gradient for Adaptive Hyperparameter Optimization [6.0] 本稿では,軽量オンラインハイパーパラメータ最適化のための新しいトラジェクトリ生成パラダイムである逐次ポリシーグラディエント・モデリング(SPG)を提案する。
SPGは、一時的なモジュールでベースモデルを拡張し、単一のフォワードパスでステートアクション(パッド付き)トラジェクトリを生成する。
実験により,SPGを用いて元のデータセットで再トレーニングすると,モデルの性能が向上し,標準転送の微調整性能も向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:21:39 GMT)
Linear-Time Primitives for Algorithm Development in Graphical Causal Inference [6.0] CIflyは因果推論における効率的なアルゴリズムプリミティブのためのフレームワークである。
多くの因果推論タスクが到達可能性に還元されるという洞察に基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:52:25 GMT)
Fast Convergence for High-Order ODE Solvers in Diffusion Probabilistic Models [5.9] 拡散確率モデルは、データをノイズに変換するノイズ注入プロセスの逆転を学ぶことでサンプルを生成する。
この逆過程を決定論的確率フロー常微分方程式(ODE)として再構成することで、高次解法を用いた効率的なサンプリングが可能になる。
スコア関数は一般的にニューラルネットワークによって近似されるため、全体のサンプリング精度を理解する上では、その正則性、近似誤差、数値積分誤差の相互作用を分析することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:18:09 GMT)
Finance Language Model Evaluation (FLaME) [5.9] 言語モデル(LM)は、中核的な自然言語処理(NLP)タスクで印象的な機能を示している。
金融言語モデル評価のための総合ベンチマークスイート(FLaME)について紹介する。
我々は,LMを「レアソン化強化型」LMに対して包括的に研究する最初の研究論文である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:54:33 GMT)
Unsupervised deep learning model for fast energy layer pre-selection of delivery-efficient proton arc therapy plan optimization of nasopharyngeal carcinoma [5.8] 本稿では,ターゲットと臓器の交差する陽子点の数を危険にさらす新しいデータ表現法であるスポット数表現法を提案する。
この表現は、三目的関数を最適化するために訓練されたUNetベースのアーキテクチャであるSPArcdlの入力である。
本モデルは鼻咽喉頭癌54例を対象に評価し,SPArc Particle Swarm による検討結果と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:40:10 GMT)
Refactoring Codebases through Library Design [5.8] 再利用可能なライブラリを生成するためのベンチマークと方法を提案する。
最先端のコードエージェントと比較すると、LibrarianはMinicodeの圧縮と正確性の両方において強力な結果が得られる。
コードとベンチマークはhttps://code-refactor.io/.com/で公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:35:06 GMT)
Neural Canonical Polyadic Factorization for Traffic Analysis [5.7] ポリadic Factorization (NCPF) モデルは、堅牢なトラフィックデータ計算のためのディープラーニングと低ランクテンソル代数を相乗化する。
NCPFは、高次元のトラフィックデータ計算に対する原則的かつ柔軟なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:45:25 GMT)
CWGAN-GP Augmented CAE for Jamming Detection in 5G-NR in Non-IID Datasets [5.7] オーバー・ザ・エア・ジャミング・アタックは、受信した信号の品質を損なうセキュリティアタックとして一般的である。
我々は、実世界のIn-phase and Quadrature (I/Q) OFDMデータセットに付加的な白色ガウスノイズ(AWGN)を組み込むことにより、ジャミング環境をシミュレートする。
畳み込みオートエンコーダ(CAE)を用いて、様々な特性に対するジャミング検出を実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:36:05 GMT)
Global Ground Metric Learning with Applications to scRNA data [5.7] 共有距離空間上の任意の分布を学習するための新しい手法を提案する。
本手法は,グローバルメトリックのような個々の点間の距離を提供するが,学習には分布レベルのクラスラベルしか必要としない。
複数の疾患にまたがる患者レベルの scRNA-seq データを用いたアプローチの有効性と解釈性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:53:13 GMT)
Beyond Propagation of Chaos: A Stochastic Algorithm for Mean Field Optimization [5.7] 2-ワッサーシュタイン空間の勾配流は、確率分布よりも関数を最適化するために広く用いられている。
アルゴリズムの出力は、無限粒子極限に類似した条件下での最適分布に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:53:09 GMT)
Extracting topological orders of generalized Pauli stabilizer codes in two dimensions [5.6] 本稿では,2次元システムにおける変換不変な一般化されたパウリ安定化符号から位相データを抽出するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは$mathbbZ_d$ quditsに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:08:30 GMT)
PentaRAG: Large-Scale Intelligent Knowledge Retrieval for Enterprise LLM Applications [5.5] 我々はPentaRAGを紹介した。PentaRAGは5層モジュールで、各クエリを2つのインスタントキャッシュにルーティングする。
我々はPentaRAGがクエリ毎の平均GPU時間を0.248秒に削減したことを示す。
その結果、階層型ルーティング戦略は生産レベルのRAGシステムにおいて、鮮度、速度、効率性を同時に提供できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:54:53 GMT)
From RAG to Agentic: Validating Islamic-Medicine Responses with LLM Agents [5.4] アヴィチェンナの『医学のカノン』や預言的な『ティブ・エ・ナバウィ』のようなイスラム教のテキストは、予防医療、栄養、全体療法の富を符号化している。
既存の言語モデルベンチマークでは、事実のリコールやユーザの好みに焦点が当てられている。
そこで我々は,30個の予言・医学的質問を人為的な治療と一致させる統合評価パイプラインTibbe-AGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:14:35 GMT)
RAS-Eval: A Comprehensive Benchmark for Security Evaluation of LLM Agents in Real-World Environments [5.4] RAS-Evalは、シミュレーションと実世界のツール実行の両方をサポートする包括的なセキュリティベンチマークである。
さまざまなシナリオにまたがって,最先端の言語モデル (LLM) エージェントを6つ評価した。
攻撃によりエージェントタスク完了率(TCR)は平均36.78%減少し、学術的な環境では85.65%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:30:36 GMT)
Thunder-LLM: Efficiently Adapting LLMs to Korean with Minimal Resources [5.3] 本稿では, 既存の英語 LLM を低予算シナリオで韓国語に適応させる手法を提案する。
韓国のデータセットを収集し、データを前処理し、モデルをトレーニングし、下流のベンチマークを作成し、評価を行う。
我々の新しいバイリンガルモデルであるThunder-LLMとThunder-LLM-Insは、最小限のデータと計算資源を生かしながら、最先端モデルと比較して韓国の優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:33:51 GMT)
A Guide to Misinformation Detection Data and Evaluation [5.3] 文献で最大の(ミス)情報データセットを収集し,75。
我々は,文やクレームからなる36のデータセットと,純粋に段落形式のデータからなる9つのデータセットの質を評価する。
このガイドは、高品質なデータとより良い基盤評価のためのロードマップを提供し、最終的には誤情報検出の研究を改善することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:56:37 GMT)
AI-driven visual monitoring of industrial assembly tasks [5.1] ViMATは、アセンブリタスクをリアルタイムで視覚的に監視するための、AI駆動の新しいシステムである。
観測されたアセンブリの状態と以前のタスク知識に基づいて、最も可能性が高いアクションを推測する。
レゴ部品の交換と水圧プレス金型の再構成を含む2つの組立作業におけるViMATの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:08:42 GMT)
Hiding, Shuffling, and Cycle Finding: Quantum Algorithms on Edge Lists [5.1] 三角形探索問題の3つの変種の量子クエリ複雑性について検討する。
Zhandryのレコードクエリフレームワークのバウンダリが低いことを証明します。
我々はBelovsの学習グラフアルゴリズムを$k$-distinctnessに適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:05:29 GMT)
Zero-Shot Reinforcement Learning Under Partial Observability [5.1] 本研究では, 標準ゼロショット強化学習法が部分的に観測可能である場合, 劣化することを示す。
我々は、状態、報酬、動的変化が部分的に観察される領域において、メモリベースのゼロショットRL法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:18:36 GMT)
Conquering the Retina: Bringing Visual in-Context Learning to OCT [5.0] 本研究では,視覚的インコンテキスト学習(VICL)を用いた網膜光コヒーレンス断層撮影領域の一般モデルの訓練方法について検討する。
我々は、複数の網膜OCTデータセットに対して、最先端の医療用VICLアプローチを広く評価し、OCTにおけるテキスト内学習の可能性と現在の限界を明らかにするための第1のベースラインを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:28:47 GMT)
"Generate" the Future of Work through AI: Empirical Evidence from Online Labor Markets [5.0] ChatGPTのようなLLM(Large Language Model)ベースの生成AIシステムは、幅広い下流タスクにわたってゼロショット学習能力を実証している。
これらのシステムは、労働市場のダイナミクスを再構築する可能性がある。
しかし、AIが需要と供給の両方に同時に影響していることを考えると、その正確な影響を予測することは難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:05:10 GMT)
Thunder-NUBench: A Benchmark for LLMs' Sentence-Level Negation Understanding [4.9] 否定は、大規模な言語モデルに永続的な課題をもたらす基本的な言語現象である。
既存のベンチマークは、自然言語推論のような幅広いタスクにおいて、否定をサイドケースとして扱うことが多い。
本稿では,LLMにおける文レベルの否定的理解を評価するために設計された新しいベンチマークであるThunder-NUBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:18:11 GMT)
Seewo's Submission to MLC-SLM: Lessons learned from Speech Reasoning Language Models [4.9] MLC-SLM(Multilingual Conversational Speech Language Model Challenge)の両トラック用システム
ASRのための音声モデルにおいて、推論と自己補正を明確に強化する多段階学習パイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:57:58 GMT)
Learn to Vaccinate: Combining Structure Learning and Effective Vaccination for Epidemic and Outbreak Control [4.9] 病原体が拡散するグラフが未知のSISモデルによりモデル化されたアウトブレイクの消滅時間を最小化する問題を考える。
本稿では,新たな包摂的包摂的学習アルゴリズムを提案し,従来の手法とは異なり,グラフ回復のためのサンプル複雑性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:15:13 GMT)
On the Upper Bounds for the Matrix Spectral Norm [4.8] 本稿では,標準値の上限値を提供し,その過小評価に対する確率的保証を導出する新しいカウンターバランス推定器を提案する。
電力法などの標準手法と比較して, 提案手法は, 合成および実世界の両方の設定において, より厳密な上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:39:03 GMT)
Language Models can perform Single-Utterance Self-Correction of Perturbed Reasoning [4.8] 大規模言語モデル(LLM)は、驚くべき数学的推論能力を示している。
それらの性能は、問題記述と迅速な戦略の微妙なバリエーションに引き続き脆弱である。
近年のモデルの自己補正能力をよりよく理解するために,モデルが自己補正合成を行う能力を測定する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:35:44 GMT)
Unifying VXAI: A Systematic Review and Framework for the Evaluation of Explainable AI [4.7] 説明可能なAI(XAI)は、モデル行動に関する人間の理解可能な説明を提供することで、この問題に対処する。
XAIメソッドの増加にもかかわらず、フィールドには標準化された評価プロトコルと適切なメトリクスに関するコンセンサスがない。
我々は、XAI(VXAI)のeValuationのための統一的なフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:25:37 GMT)
Mapping Caregiver Needs to AI Chatbot Design: Strengths and Gaps in Mental Health Support for Alzheimer's and Dementia Caregivers [4.7] アルツハイマー病および関連認知症(AD/ADRD)の家族介護者は、重要な感情的・論理的課題に直面している。
生成AI(特に大きな言語モデル(LLM))の新たな進歩は、メンタルヘルスをサポートする新たな機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:16:09 GMT)
Estimate Hitting Time by Hitting Probability for Elitist Evolutionary Algorithms [4.6] 本稿では,線形境界係数を計算するために,ヒット確率のドリフト解析と呼ばれる新しい手法を提案する。
ヒット確率を計算するために明示的な式を構築し、推定プロセスを大幅に単純化する。
ファシビリティルールとグリーディ修復をそれぞれ組み込んだクナップサック問題に対する2つのアルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:25:05 GMT)
Robust Instant Policy: Leveraging Student's t-Regression Model for Robust In-context Imitation Learning of Robot Manipulation [4.5] 我々は、ロバストインスタントポリシー(RIP)と呼ばれる、新しいロバストなインコンテキスト模倣学習アルゴリズムを提案する。
RIPは、LLMから与えられたタスクを完了させるためにいくつかの候補ロボット軌道を生成し、学生のt分布を用いてそれらを集約する。
実環境と実環境の両方で実験を行った結果,RIPは最先端のIL法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:02:06 GMT)
Linearithmic Clean-up for Vector-Symbolic Key-Value Memory with Kroneker Rotation Products [4.5] 現在のVector-Symbolic Architecturesにおける計算ボトルネックは、クリーンアップのステップである。
効率的なクリーンアップをサポートする新しいコードブック表現を提案する。
結果として生じるクリーンアップ時間の複雑さはリニアリチミック、すなわち$mathcalO(N,textlog,N)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:23:28 GMT)
BriefMe: A Legal NLP Benchmark for Assisting with Legal Briefs [4.5] 法務NLPで過小評価されている法的作業の核心は、法務ブリーフィングの執筆と編集である。
法的なブリーフィングに焦点を当てた新しいデータセットであるBRIEFMEを紹介する。
言語モデルには3つのタスクが含まれており、議論の要約、議論の完了、事例検索というブリーフを書く際に、法的専門家を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:49:11 GMT)
Heterogeneous Relationships of Subjects and Shapelets for Semi-supervised Multivariate Series Classification [4.5] 半教師付きMSS分類のための被験者の異種関係とシェープレット法を提案する。
まず、コントラスト時間自己アテンションモジュールを用いて、スパースMSS表現を得る。
第2に, 被験者の特徴と形状の両方を付加情報として取り入れ, 異なる被験者の形状を学習する。
最後に,2レベルグラフアテンションネットワークを用いて予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:35:32 GMT)
Task-Aware Virtual Training: Enhancing Generalization in Meta-Reinforcement Learning for Out-of-Distribution Tasks [4.4] Task-Aware Virtual Training (TAVT)は、トレーニングとアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオの両方のタスク特性をキャプチャする新しいアルゴリズムである。
数値計算の結果,TAVT は様々な MuJoCo および MetaWorld 環境における OOD タスクの一般化を著しく促進することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:52:53 GMT)
Large-Scale Multi-omic Biosequence Transformers for Modeling Protein-Nucleic Acid Interactions [4.4] OmniBioTEは,250億以上のタンパク質と核酸を混合したトークンをトレーニングした,オープンソースのマルチオミックモデルである。
我々は,OmbiBioTEが与えられた核酸とタンパク質の結合相互作用のギブス自由エネルギーの変化を予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:10:32 GMT)
Satellite Signal Detection via Rydberg-Atom Receiver [4.3] 衛星信号に焦点を合わせるために高利得アンテナを導入し,マイクロ波キャビティを介して原子セルに印加する。
マイクロ波強化結合を用いると、入射マイクロ波の最小検出電力は128dBmに低下する。
静止衛星からのビーコン信号は、低ノイズ増幅器を必要とせず、初めてライドバーグセンサーで捕捉される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:13:30 GMT)
Entangling remote superconducting qubits via transducer-generated multi-time-bin states [4.3] 近年の研究では、NV中心、原子、および単一光子時間ビン符号化による量子ドットを用いた長距離の絡み合いが示されている。
マルチ時間ビン状態を用いたマイクロ波光伝送による遠隔超伝導量子ビットの絡み合わせ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:59:37 GMT)
OM4OV: Leveraging Ontology Matching for Ontology Versioning [4.2] 我々は、既存のオントロジーマッチング(OM)技術とシステムを用いて、OVを実行するための別のアプローチを提案する。
我々は、OMの観点から、OVタスクの新しいタスクの定式化と測定を再構築する。
我々はOM4OVパイプラインと相互参照機構(CR)を実験的に検証し、全体的なOV性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:36:39 GMT)
Uniform Mean Estimation for Heavy-Tailed Distributions via Median-of-Means [4.2] The Median of Means (MoM)は、ヘビーテールデータの文脈で人気を得た平均推定器である。
独立性のある新しい対称性技術を用いて,新しい試料の複雑さを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:49:11 GMT)
Entropy-Driven Pre-Tokenization for Byte-Pair Encoding [4.1] 2つのエントロピーインフォームドプレトークン化戦略は、教師なし情報理論を用いたBPEセグメンテーションを導く。
両手法をPKUデータセットのサブセット上で評価し,通常のBPEと比較して,セグメンテーション精度,リコール,F1スコアが大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:25:55 GMT)
Robust Physics-Informed Neural Network Approach for Estimating Heterogeneous Elastic Properties from Noisy Displacement Data [4.1] IE-PINNはノイズ変位データから弾性パラメータの不均一分布を頑健に再構成するように設計されている。
IE-PINNは、変位場、ひずみ場、弾性分布を個別にモデル化するための3つの異なるニューラルネットワークアーキテクチャを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:08:53 GMT)
MENSA: A Multi-Event Network for Survival Analysis with Trajectory-based Likelihood Estimation [4.1] マルチイベントサバイバル分析のための新しいディープラーニングモデルであるMENSAを紹介する。
MeNSAは、イベント間の複雑な依存構造をキャプチャしながら、入力機能の共有表現を学ぶ。
実世界の臨床データセットの実験では、MENSAはリスクと時間対イベント予測を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:58:10 GMT)
Thunder-DeID: Accurate and Efficient De-identification Framework for Korean Court Judgments [4.0] 韓国司法裁判所は、公にされる前に裁判所判決の非正当性を委任する。
現在の非識別プロセスは、厳格な法的要件を遵守しながら、大規模に裁判所判断を扱うには不十分である。
我々はサンダー・デID(Thunder-DeID, Thunder-DeID)と呼ばれる、関連する法律や慣習に適合する非識別化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:41:28 GMT)
A family of graph GOSPA metrics for graphs with different sizes [3.9] 提案した計量族は、グラフ一般化最適部分パターン代入(GOSPA)計量の一般的な形式を定義する。
提案されたメトリクスの族は、グラフ GOSPA メトリックよりもエッジミスマッチに対してより一般的な罰を与える。
分類タスクのためのグラフGOSPAメトリックファミリーの利点は、実世界のデータセットにも示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:45:43 GMT)
Version-level Third-Party Library Detection in Android Applications via Class Structural Similarity [3.8] バージョンレベルの検出性能の高いTPL検出ツールであるSADを提案する。
SADのF1スコアは97.64%と84.82%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:31:10 GMT)
A Real-time Endoscopic Image Denoising System [3.8] 1mm×1mm以下の超コンパクトなアナログ画像センサを備えた単一用内視鏡は、医療診断に革命的な進歩をもたらす。
光感受性領域の制限により、画素当たりの光子捕獲が減少し、適切な明るさを維持するために光子の感度設定が高くなる。
医用内視鏡におけるアナログ画像センサの包括的ノイズモデルを構築し,3種類のノイズに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:12:10 GMT)
DOVA-PATBM: An Intelligent, Adaptive, and Scalable Framework for Optimizing Large-Scale EV Charging Infrastructure [3.7] 本稿では,単一パイプラインでコンテキストを統一するジオコンピューティングフレームワークであるDOVA-PATBM(Voronoi-oriented, Adaptive, POI-Aware Temporal Behaviour Model)を提案する。
ヘテロジニアスなデータ(中心性、人口、夜間光、POI、フィードライン)を階層的なH3グリッドに方法論する。
ゾーン正規化グラフニューラルネットワークモデルとの交差の重要性を推測し、30kmの半径で少なくとも1つの5ポートのDC高速充電器を保証するボロノイ・テッセルレーションをオーバーレイする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:15:18 GMT)
Semantically-Aware Rewards for Open-Ended R1 Training in Free-Form Generation [3.7] GRPOにおけるオープンエンド長文生成評価のためのスコアリングモデルであるPrefBERTを提案する。
PrefBERTは従来のROUGE-LやBERTScoreよりもセマンティックな報酬フィードバックを提供する。
人的評価は、PrefBERTを政策モデルを訓練するための報奨信号として使用すると、人間の嗜好に合った反応が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:16:53 GMT)
LLäMmlein: Transparent, Compact and Competitive German-Only Language Models from Scratch [3.7] 我々は、2つのドイツ専用デコーダモデル、LL"aMmlein 120Mと1Bを作成し、それらをスクラッチから透過的に公開し、トレーニングデータとともに、ドイツのNLP研究コミュニティが使用できるようにしました。
モデルトレーニングには、広範なデータ前処理、カスタムなドイツのトークン化器の作成、トレーニング自体、および様々なベンチマークの最終モデルの評価など、いくつかの重要なステップが含まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:29:57 GMT)
RL-Obfuscation: Can Language Models Learn to Evade Latent-Space Monitors? [3.7] RL-Obfuscationを導入し、LLMを強化学習により微調整し、潜時空間モニタをバイパスする。
トークンレベルの潜時空間モニタは、この攻撃に対して非常に脆弱であることがわかった。
本研究では,同一タイプのモニタに対して,単一の静的モニタの一般化を回避するために訓練された敵ポリシーを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:32:59 GMT)
Convergent Methods for Koopman Operators on Reproducing Kernel Hilbert Spaces [3.6] クープマン作用素のデータ駆動スペクトル解析は、多くの実世界の力学系を理解する強力なツールである。
我々は、RKHS上でのクープマンとペロン-フロベニウス作用素のスペクトル特性を計算するための、一般化可能なデータ駆動アルゴリズムを初めて導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:00:08 GMT)
Clinically Interpretable Mortality Prediction for ICU Patients with Diabetes and Atrial Fibrillation: A Machine Learning Approach [3.6] 集中治療室(ICU)における糖尿病(DM)と心房細動(AF)の死亡率の上昇
DMとAFを併用したICU患者において,28日間の死亡を予測できる解釈可能な機械学習モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:04:12 GMT)
A dataset of high-resolution plantar pressures for gait analysis across varying footwear and walking speeds [3.5] UNB StepUP-P150は足底圧力を用いた歩行解析と認識のためのフットステップデータベースである。
このデータセットは、1.2m×3.6mの圧力感知通路を用いて収集された高分解能プランタ圧力データを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:28:29 GMT)
Evaluating Multimodal Large Language Models on Educational Textbook Question Answering [3.5] マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は近年,視覚言語タスクにおいて大きな成功を収めている。
CK12-QAデータセットを用いた教科書質問応答(TQA)タスクにおける最先端MLLMの最初の評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:31:35 GMT)
From LLMs to MLLMs to Agents: A Survey of Emerging Paradigms in Jailbreak Attacks and Defenses within LLM Ecosystem [3.4] 大規模言語モデル(LLM)は、シングルモーダルシステムからマルチモーダルLLMやインテリジェントエージェントへと急速に進化している。
本稿では,LLMエコシステムにおけるジェイルブレイク攻撃の複雑化とそれに対応する防御機構について,系統的な調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:33:19 GMT)
Towards Explainable Indoor Localization: Interpreting Neural Network Learning on Wi-Fi Fingerprints Using Logic Gates [3.3] DLベースの屋内ローカライゼーションを解釈・拡張するための新しい論理ゲートベースのフレームワークであるLogNetを紹介する。
我々はLogNetが性能を1.1倍から2.8倍のローカライズエラー、3.4倍から43.3倍のモデルサイズ、1.5倍から3.6倍のレイテンシで改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:34:41 GMT)
RecBayes: Recurrent Bayesian Ad Hoc Teamwork in Large Partially Observable Domains [3.3] RecBayesは、部分的な可観測性の下でのアドホックなチームワークのための新しいアプローチである。
RecBayesは、部分的な観察だけで実行される既知のチームやタスクを特定するのに効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:30:52 GMT)
Aligning Evaluation with Clinical Priorities: Calibration, Label Shift, and Error Costs [3.3] 校正しきい値分類器を選択するための基本的かつ実用的な評価フレームワークを提案する。
臨床的に関連のあるクラスバランスの範囲でコスト重み付け性能を平均化するクロスエントロピー(log score)の調整版を導出する。
その結果得られた評価は、簡単に適用でき、臨床展開条件に敏感であり、キャリブレーションされたモデルと実世界の変動に頑健なモデルの両方を優先順位付けするよう設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:06:16 GMT)
Improving Quantum Battery Capacity in Tripartite Quantum Systems by Local Projective Measurements [3.3] 量子バッテリ容量の局所フォン・ノイマン測定は三部分量子系で研究されている。
量子電池容量に対する白色雑音と減圧雑音の負の効果を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:31:12 GMT)
Mono-Modalizing Extremely Heterogeneous Multi-Modal Medical Image Registration [3.2] M2M-Regは、モノモーダル類似性のみを使用してマルチモーダルDIRモデルをトレーニングする新しいフレームワークである。
M2M-RegはPET-MRIとFA-MRIの従来法よりも最大2倍高い値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:12:46 GMT)
Convolutional Feature Enhancement and Attention Fusion BiFPN for Ship Detection in SAR Images [3.2] 本稿では,C-AFBiFPNという新しい機能拡張・融合フレームワークを提案する。
C-AFBiFPNは、バックボーンネットワークに続くCFE(Convolutional Feature Enhancement)モジュールを構築する。
C-AFBiFPNは、BiFPNの融合戦略においてBiFormerの注意を革新的に統合し、AFBiFPNネットワークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:14:28 GMT)
KANITE: Kolmogorov-Arnold Networks for ITE estimation [3.1] 因果推論における複数の処理条件下での個別処理効果(ITE)推定にコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)を利用するフレームワークであるKanITEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:44:41 GMT)
Advancing oncology with federated learning: transcending boundaries in breast, lung, and prostate cancer. A systematic review [3.1] Federated Learning(FL)は、オンコロジーにおける集中型機械学習(ML)の限界に対処する、有望なソリューションとして登場した。
この体系的なレビューは、腫瘍学における最先端のFLに関する現在の知識を合成し、乳がん、肺がん、前立腺がんに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:45:09 GMT)
Privacy-Preserving Chest X-ray Classification in Latent Space with Homomorphically Encrypted Neural Inference [3.0] 医用画像データは、強力なプライバシー保護を必要とするセンシティブな患者情報を含んでいる。
ホモモルフィック暗号化(HE)は、元の情報を公開せずに暗号化されたデータの計算を可能にするソリューションを提供する。
本稿では,VQGANを用いて画像の潜在表現への圧縮を行う医用画像の推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:35:50 GMT)
A Topologically Fault-Tolerant Quantum Computer with Four Dimensional Geometric Codes [3.0] トポロジカル量子符号は本質的に局所雑音に対するフォールトトレラントであり、トポロジカル位相の理論の根底にある。
本研究では, 4次元自己補正量子メモリを回転させることにより, トポロジカル量子符号の性能向上を図る。
論理的クリフォード演算の完全な集合を同定し、普遍的なフォールトトレラント量子アーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:14:52 GMT)
DAILOC: Domain-Incremental Learning for Indoor Localization using Smartphones [3.0] Wi-Fiフィンガープリントによる屋内のローカライゼーションは、現実世界の展開において大きな課題に直面している。
既存のアプローチはしばしばこれらの問題に独立して対処し、結果として一般化が貧弱になり、時間の経過とともに破滅的な忘れがもたらされる。
本稿では,時間的およびデバイス的ドメインシフトを両立させる新しいドメイン増分学習フレームワークであるDAILOCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:27:40 GMT)
Uncovering Intention through LLM-Driven Code Snippet Description Generation [2.9] コードスニペットのドキュメンテーションは、開発者とユーザの両方が注意を払うべき重要な領域を特定するために不可欠である。
LLM(Large Language Models)の台頭により、主要なゴールは開発者がよく使う記述の種類を調べることである。
NPM Code Snippetsは185,412パッケージと1,024,579コードスニペットで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:33:34 GMT)
T-SHRED: Symbolic Regression for Regularization and Model Discovery with Transformer Shallow Recurrent Decoders [2.9] シャローリカレントデコーダ(SHRED)はスパースセンサ測定からシステム同定と予測に有効である。
我々は、次のステップ状態予測の性能を向上させる時間符号化に変換器(T-SHRED)を活用することにより、SHREDを改善する。
シンボリック回帰は、トレーニング中の潜在空間のダイナミクスを学習し、規則化することによって、モデルの解釈可能性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:14:38 GMT)
Adaptive random compiler for Hamiltonian simulation [2.9] ハミルトン項の低次モーメント測定によりサンプリング重量を動的に更新する適応的ランダム化コンパイルアルゴリズムを提案する。
このアプローチはゲート数を大幅に増加させることなく精度を向上し、ランダム化コンパイルを連続変数およびハイブリッド変数システムに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:58:00 GMT)
A Bird Song Detector for improving bird identification through Deep Learning: a case study from Doñana [2.8] 鳥類の種を識別する上で重要な課題は、多くの録音が対象の種を欠いているか、重複する発声を含んでいることである。
ドナ国立公園(西スペイン)における鳥声自動識別のための多段階パイプラインを開発した。
そこで,我々はまず,スペクトログラムによる画像処理を用いて鳥の発声を分離するために鳥の歌検出器を適用した。その後,局所的に訓練されたカスタムモデルを用いて種を分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:27:58 GMT)
In-field Calibration of Low-Cost Sensors through XGBoost $\&$ Aggregate Sensor Data [2.8] 高精度なセンサーは高価で、空間配置が制限され、カバー範囲も制限される。
低コストのセンサーが普及しているが、環境に敏感なことや製造の多様性が原因で漂流する傾向にある。
本稿では,XGBoostアンサンブル学習を用いたフィールド内センサキャリブレーションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:40:32 GMT)
Video-Mediated Emotion Disclosure: Expressions of Fear, Sadness, and Joy by People with Schizophrenia on YouTube [2.8] 統合失調症患者が作成した200本のYouTube動画を分析した。
分析の結果,言語と視覚の両方で多様な感情開示の実践が明らかとなった。
環境設定を含む視覚要素の意図的な構築は、より支援的かつ活発な視聴者反応を促進することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:19:28 GMT)
MAD-MAX: Modular And Diverse Malicious Attack MiXtures for Automated LLM Red Teaming [2.8] 既存のRed Teamingメソッドは、コスト効率、成功率の攻撃、多様性の攻撃、あるいは新たな攻撃タイプが出現するにつれて拡張性に欠ける。
自動LLMレッドチームのためのMAD-MAX(Modular and Diverse Malicious Attack MiXtures)を用いて,これらの課題に対処する。
GPT-4o と Gemini-Pro のベンチマークでは,MAD-MAX のjailbreak が 97% で,TAP が 66% であったのに対し,MAD-MAX のjailbreak は 97% であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:04:21 GMT)
The OCR Quest for Generalization: Learning to recognize low-resource alphabets with model editing [2.7] 我々は,アルファベットなどの新しいデータ分布に一般化可能なモデルの構築を,集中的な微調整戦略よりも高速に行うことを目的としている。
最先端のメタラーニングとは対照的に、データのスパース分布におけるドメインマージの有効性を示す。
この研究は、表現不足のアルファベットを簡単に適用できるモデルを構築するための新しいアプローチに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:34:41 GMT)
EnergyDiff: Universal Time-Series Energy Data Generation using Diffusion Models [2.7] 高解像度時系列データはエネルギーシステムの運用と計画に不可欠である。
高分解能時系列データは、その固有の高次元と複雑な時間的依存関係のためにモデル化が難しい。
本稿では,エネルギー時系列データのための汎用データ生成フレームワークであるEnergyDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:24:12 GMT)
A Second-Order Majorant Algorithm for Nonnegative Matrix Factorization [2.6] 我々はNMFの2次最適化フレームワークを2次および$beta$-divergence損失関数の両方で導入する。
第二次行列 (SOM) は、ロス関数の局所的な二次的二次化をヘッセン行列の二次化によって構成する。
我々はmSOMが複数の損失関数にまたがる最先端のアルゴリズムより一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:19:17 GMT)
TopClustRAG at SIGIR 2025 LiveRAG Challenge [2.6] TopClustRAGは、LiveRAG Challengeのために開発された検索拡張世代(RAG)システムである。
本システムでは,疎度指数と密度指数を組み合わせたハイブリッド検索手法を用いて,K-Meansクラスタリングを行い,意味論的に類似した経路をグループ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:24:27 GMT)
Side-Channel Extraction of Dataflow AI Accelerator Hardware Parameters [2.5] 本稿では,FINNフレームワークで生成されたデータフローアクセラレータのハードウェア構成を復元する手法を提案する。
ハードウェアパラメータの回復に337msしか必要とせず,95%以上,421ms以上の精度でパラメータの完全回復を行う。
提案手法は既存の手法よりも現実的な攻撃シナリオを提供し, tsfreshに基づくSoA攻撃と比較して, 940倍, 110倍の時間を要する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:06:09 GMT)
Machine Learners Should Acknowledge the Legal Implications of Large Language Models as Personal Data [2.5] ほとんどの大規模言語モデル(LLM)は、ある程度のトレーニングデータを記憶している。
LLMが少量の個人データを記憶している場合でも、通常はデータ保護法の範囲に該当する。
本稿では,機械学習研究者がML開発ライフサイクル全体を通じて,LLMの法的意味を個人データとして認めなければならないことを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:02:48 GMT)
LoSAM: Local Search in Additive Noise Models with Mixed Mechanisms and General Noise for Global Causal Discovery [2.4] 加法雑音モデルの局所探索(LoSAM)は、ANMにおける一意なDAG学習のためのトポロジカル順序であり、因果的機構と一般的な雑音分布が混在している。
一貫性と基準を証明し、スケーラビリティとサンプル効率を確保します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:58:26 GMT)
Benchmarking direct and indirect dipolar spin-exchange interactions between two Rydberg atoms [2.4] 2つの個々の原子間の様々なスピン交換相互作用の実験的評価
アドレナブル光シフトを用いた新しい双極子結合形共振器
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:50:23 GMT)
Quantum Magnetic J-Oscillators [2.4] 我々は、分子中の固有の核スピンスピン(スカラーJ)カップリングを利用して位相コヒーレント振動を発生させる量子Jオシレータを導入する。
原理実証実験では、J-オシレータは3000 s以上の337 uHzの直線幅を発生し、従来のゼロフィールドNMRよりも2桁以上狭い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:10:21 GMT)
Semantic and Feature Guided Uncertainty Quantification of Visual Localization for Autonomous Vehicles [2.4] 本稿では、自律運転における視覚的位置決めの文脈における不確実な定量化手法を開発する。
我々のアプローチの鍵となるのは、画像の特徴と意味情報を2次元誤差分布にマッピングする軽量センサエラーモデルを用いて測定の不確かさを学習することである。
Ihaca365データセットを用いた不確実性予測フレームワークの精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:00:36 GMT)
LIT-LVM: Structured Regularization for Interaction Terms in Linear Predictors using Latent Variable Models [2.4] 線形予測器における相互作用項の係数を正確に推定する問題を考察する。
LIT-LVMと呼ばれる我々の手法は、弾性ネットやファクトリゼーションマシンと比較して予測精度が優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:30:04 GMT)
A Systematic Survey of Natural Language Processing for the Greek Language [2.3] 本研究では,モノリンガルNLPサーベイのための一般化可能なフレームワークを提案する。
提案手法は,バイアスを最小限に抑えるために構造化された検索プロトコル,分類のためのNLPタスク分類,潜在的なベンチマークを特定するための言語資源を統合する。
この枠組みをギリシャのNLP(2012-2023)に適用し、現状、タスク固有の進捗状況、リソースギャップを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:16:37 GMT)
Training Hybrid Deep Quantum Neural Network for Efficient Reinforcement Learning [2.3] 量子回路は、次元が指数関数的に増加するヒルベルト空間にデータを埋め込む。
量子回路を局所的に近似する有接サロゲートqtDNNを導入する。
我々は、連続制御強化学習のためのハイブリッドディープ量子ニューラルネットワークhDQNN-TD3を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:29:17 GMT)
Identifying social isolation themes in NVDRS text narratives using topic modeling and text-classification methods [2.3] 社会的孤立と孤独は、現在米国国家暴力死亡報告システムに記録されていない。
自然言語処理(NLP)技術は、法執行機関や検診医の物語においてこれらの構造を特定するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 00:13:42 GMT)
Managing Complex Failure Analysis Workflows with LLM-based Reasoning and Acting Agents [2.3] 失敗分析(FA)は、非常に複雑で知識集約的なプロセスである。
FAラボの計算インフラにおけるAIコンポーネントの統合は、さまざまなタスクを自動化する可能性がある。
本稿では,Large Language Model (LLM) を用いた計画エージェント (LPA) の設計と実装について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:43:10 GMT)
Noise Resilient Over-The-Air Federated Learning In Heterogeneous Wireless Networks [2.3] 6G無線ネットワークでは、人工知能(AI)駆動のアプリケーションはフェデレートラーニング(FL)の採用を要求する。
従来のOTA-FL技術は、サーバにおけるAWGN(Additive White Gaussian Noise)と、エッジデバイスにおけるデータおよびシステム不均一性の両面から影響を受けている。
我々は,これらの課題に共同で取り組むために,新しいノイズ耐性オーバーザエアフェデレートラーニング(NoROTA-FL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:01:32 GMT)
Fair Contracts in Principal-Agent Games with Heterogeneous Types [2.2] フェアネスを意識したプリンシパルは、逐次的社会的ジレンマにおいてエージェント間で結果が等しくなる等質な線形契約を学習できることを示す。
その結果,システム全体の性能を保ちながら,システムにおける株式と安定を促進できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:25:31 GMT)
Towards Cross-Subject EMG Pattern Recognition via Dual-Branch Adversarial Feature Disentanglement [2.2] クロスオブジェクト筋電図(EMG)パターン認識は, 筋解剖学, 電極配置, 信号特性の相違により, 重要な課題に直面している。
従来の手法では、モデルを新しいユーザに適用するために、対象固有のキャリブレーションデータを頼りにしている。
本稿では,EMG特徴をパターン固有成分と主観固有成分に分離することにより,パターン認識と個人識別を同時に行うエンド・ツー・エンドの対向ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 00:44:46 GMT)
Cost of Emulating a Small Quantum Annealing Problem in the Circuit-Model [2.1] 簡単な問題であってもエミュレーションのオーバーヘッドがかなり大きいことを示す。
これは時間依存ハミルトニアン力学を解くためにアナログ量子計算を使用するのをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:36:50 GMT)
Context Matters! Relaxing Goals with LLMs for Feasible 3D Scene Planning [2.1] 本稿では,古典的計画と大規模言語モデルを統合するアプローチを提案する。
本稿では,ロボットが実現不可能なタスクを抽出できるようにする階層型定式化を提案する。
提案手法は,3次元シーングラフを用いてモデル化した環境において,タスクの適応と実行を効果的に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:14:56 GMT)
Contributions to Representation Learning with Graph Autoencoders and Applications to Music Recommendation [2.1] グラフオートエンコーダ(GAE)と変分グラフオートエンコーダ(VGAE)は、教師なしノード埋め込みの強力なグループとして登場した。
このPh.D.プロジェクトの初期には、GAEとVGAEのモデルも重要な制限に悩まされ、業界で採用されるのを防いだ。
我々はこれらのモデルを改善するためにいくつかの貢献を行い、グラフ表現を含む産業レベルの問題に対処するためにそれらの利用を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:49:00 GMT)
High-Efficiency Quantum Memory of Full-Bandwidth Squeezed Light [2.1] 我々は、従来の狭帯域共振メモリシステムの少なくとも12倍の24MHzの帯域幅を持つシャープ光の量子メモリを提案する。
92%以上の忠実度と80%のメモリ効率で最大1.0dBの出力スクイーズを実現し,64.2%のエンドツーエンド効率を実現した。
この結果は、高速な量子情報処理に応用可能な、数十MHz帯の圧縮状態に対する高速メモリのブレークスルーを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:16:38 GMT)
Large Language Models for Automated Literature Review: An Evaluation of Reference Generation, Abstract Writing, and Review Composition [2.0] 大規模言語モデル(LLM)は、文学レビューを書くことに関わる複雑なプロセスを自動化するための潜在的な解決策として登場した。
本研究は,文学書記の3つの重要な課題において,LLMの性能を自動評価する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:37:18 GMT)
Mitigating sloppiness in joint estimation of successive squeezing parameters [2.0] フィールドモードには、同一位相の2つの連続スキューズ操作が適用される。
出力状態がそれぞれの和にのみ依存するため、それぞれの振幅を確実に推定することは不可能である。
我々は,位相シフトスクランブル変換の効果を詳細に解析し,スロピネスの低減と全体の推定精度の最大化に最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:08:18 GMT)
Wavefunction branches demand a definition! [2.0] ユニタリ進化の下では、典型的なマクロ量子系は波動関数の分岐を発達させると考えられている。
私は人類格子上の枝を形式化するための有望なアプローチを考えます。
これらのアプローチの長所と短所について議論し、抽出可能なオープンな質問を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:41:41 GMT)
Click-Calib: A Robust Extrinsic Calibration Method for Surround-View Systems [2.0] Click-Calibは、オフラインSVS外部キャリブレーションのためのパターンなしのアプローチである。
他のオフラインキャリブレーションアプローチとは異なり、Click-Calib最適化カメラは再投射距離誤差を最小限に抑えて広い範囲でポーズする。
社内データセットとパブリックなWoodScapeデータセットの評価は,ベースライン手法と比較して精度と堅牢性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:28:35 GMT)
Facility Location Problem under Local Differential Privacy without Super-set Assumption [2.0] 施設配置問題への適応を導入し、局所差分プライバシー(LDP)の枠組みの中で分析する。
このモデルでは、特定の場所でクライアントの存在のプライバシを確保する。
提案アルゴリズムは, 合成されたデータセットと実世界のデータセットの両方において, 直接的なアプローチよりも優れていることを示す実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:08:12 GMT)
How Do Community Smells Influence Self-Admitted Technical Debt in Machine Learning Projects? [2.0] 本研究では,オープンソース機械学習(ML)プロジェクトにおけるコミュニティの匂いの出現状況と,SATD(Self-Admitted Technical Debt)との関係について検討した。
コミュニティの匂いが広まっており、小規模、中型、大規模プロジェクト間で異なる分布パターンが示されることがわかった。
ラジオサイレンスや組織サイロのような特定の匂いは、高いSATD発生と強く相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:18:22 GMT)
Dynamic neuron approach to deep neural networks: Decoupling neurons for renormalization group analysis [2.0] 我々は、ニューロンを相互作用の自由度として扱い、構造を単純化し、ディープニューラルネットワーク内の相互作用の直感的な理解を強化する。
翻訳対称性と再正規化群変換を利用することで、臨界現象を解析できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:30:20 GMT)
When do molecular polaritons behave like optical filters? [1.9] 本総説では, 分子偏光子によって引き起こされるいくつかの線形光学効果について概説する。
励起状態分子動力学は共振器なしで正確に再現可能であることを示す。
キャビティ内の吸収は、偏光子透過と素分子吸収の重なりとして理解することができ、偏光子が部分的に光学フィルタとして機能することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:18:37 GMT)
BugGen: A Self-Correcting Multi-Agent LLM Pipeline for Realistic RTL Bug Synthesis [1.9] 我々はBugGenを紹介した。これは完全な自律型マルチエージェントパイプラインで、RTLの機能的バグを生成し、挿入し、検証する。
BugGenはモジュールを分割し、クローズドループエージェントアーキテクチャを介して突然変異ターゲットを選択し、反復的な洗練とロールバック機構を採用している。
5つのOpenTitan IPブロックで評価され、BugGenは機能精度94%の500のユニークなバグを発生し、通常のマニュアル専門家の挿入より5倍速い時間当たり17.7のバグを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:29:15 GMT)
CipherMind: The Longest Codebook in the World [1.9] 提案するCipherMindは,大規模なモデル推論を伝達内容として決定論的微調整による中間結果を利用する。
大規模モデルのセマンティックパラメータは、不透明な基礎実装や弱い解釈可能性のような特性を示す。
この通信パラダイムはゲートウェイ内伝送のようなシナリオに適用でき、理論的にはどんな大きなモデルでも基礎として実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:34:25 GMT)
Intrinsic and Extrinsic Organized Attention: Softmax Invariance and Network Sparsity [1.8] 変圧器における自己注意機構の内因性(注意頭)と外因性(注意頭)構造について検討した。
我々は、ネットワーク構造を調べるために、テンソルの階層的な構成に既存の方法論を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:14:56 GMT)
Biaxialformer: Leveraging Channel Independence and Inter-Channel Correlations in EEG Signal Decoding for Predicting Neurological Outcomes [1.8] 脳波信号の正確な復号には、個々のチャネル内の時間的ダイナミクスとチャネル間の空間的依存関係の両方をモデル化する必要がある。
チャネル独立性(CI)戦略を利用したトランスフォーマーベースモデルは,様々な時系列タスクにおいて高い性能を示した。
本稿では,2段階の注意に基づくフレームワークを巧みに設計したBiformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:47:26 GMT)
The AI Policy Module: Developing Computer Science Student Competency in AI Ethics and Policy [1.7] 第二級のコンピューティングカリキュラムは、将来のAI実践者を準備するのに不適格である。
我々は,AI政策の議論をコンピュータサイエンスカリキュラムに導入するAIポリシーモジュールを開発した。
我々は,AI政策モジュール2.0のパイロットによる成果を提示し,AI倫理と政策に対する学生の態度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:09:58 GMT)
Using Machine Learning in Analyzing Air Quality Discrepancies of Environmental Impact [1.7] このデータセットはボルチモアの住民650,643人、米国の202大都市で4470万人をカバーしている。
その結果, 大気汚染レベルは, 偏りのある保険推定方法と明確な相関があることが示唆された。
同様の格差は、住民の民族間の大気汚染レベルに存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:08:33 GMT)
A Novel Perturb-ability Score to Mitigate Evasion Adversarial Attacks on Flow-Based ML-NIDS [1.7] Perturb-ability Score (PS) は、攻撃者によって問題空間で操作されるNIDSの機能がどのように影響するかを定量化する。
PS対応ディフェンス、PS誘導機能選択、PS誘導機能マスキング、フローベースNIDSレジリエンスの向上。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:35:21 GMT)
The logical structure of contextuality and nonclassicality [1.6] 文脈性が量子力学の非古典的側面を完全に明らかにするかどうかは不明である。
古典的および量子的実験を比較するために,論理代数に基づく数学的枠組みを提案する。
簡易な測定構成で量子テクスチュアリティを目撃できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:26:21 GMT)
Sudoku: Decomposing DRAM Address Mapping into Component Functions [1.5] DRAMアドレスマッピングをコンポーネントレベルの関数に分解することは、メモリの振る舞いを理解し、正確なRowHammer攻撃を可能にするために重要である。
DRAMリフレッシュ間隔と連続的なアクセス遅延を利用して、コンポーネント固有の関数を推論する新しいタイミングベース手法を提案する。
列ビットと列ビットを識別しながら、チャネル、ランク、銀行グループ、銀行機能への完全なDRAMアドレスマッピングを自動的に分解する、初めてのソフトウェアベースのツールであるSudokuを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:41:49 GMT)
HiPreNets: High-Precision Neural Networks through Progressive Training [1.5] 我々は、HiPreNets(HiPreNets)のチューニングと高精度ニューラルネットワークのためのフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、ニューラルネットワークの以前に検討されたトレーニングテクニックを洗練します。
選択損失関数数パラメーターを導出するために,残差の構造を利用する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:12:24 GMT)
On the Equivalence between Classical Position Verification and Certified Randomness [1.5] ゲートベースの量子コンピュータは、古典的に難解な計算タスクを加速する巨大なポテンシャルを持っている。
長い間、ランダム回路サンプリングの量子的有用性を実用的な問題で示すことは困難であった。
近年, RCS を利用して, 捕捉されたイオン量子コンピュータを用いて, ランダム性を証明した対話プロトコルを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:38:30 GMT)
Quantum Fisher-Preconditioned Reinforcement Learning: From Single-Qubit Control to Rayleigh-Fading Link Adaptation [1.5] 本稿では、Tikhonov正則化を用いた逆量子フィッシャー情報を用いて、ポリシー更新を白くするリンク適応のための勾配に基づくアルゴリズムを提案する。
QはREINFORCEの4倍の速度で収束し、不確実性の下で1dBのゲインを維持する。
ノイズの高い100エピソードで90%のリターンに達し、スケーラブルな量子強化学習のための完全なQFIベースのプレコンディショニングの利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:20:54 GMT)
Convergence analysis of controlled particle systems arising in deep learning: from finite to infinite sample size [1.4] サンプルサイズが無限に大きくなるにつれて, 関連する最適制御問題の制限挙動について検討した。
制限対象はボレル確率測度のワッサーシュタイン空間上で定義される適当な関数と同一視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:55:23 GMT)
Privacy-aware IoT Fall Detection Services For Aging in Place [1.4] 転倒の検出は、2050年までに210億に達すると予測されている高齢者を養うために重要である。
転倒を正確に検出し,高齢者の自立的かつ安全に生活を支援するための新しいIoTベースの転倒検出・アズ・ア・サービスフレームワークを提案する。
我々は、UWB(Ultra-wideband)レーダーセンサーをIoTヘルスセンシングサービスとして活用し、プライバシーと最小限の侵入を確実にするサービス指向アーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:28:07 GMT)
Data Augmentation Through Random Style Replacement [1.4] スタイル拡張とランダム消去の利点を組み合わせた新しいデータ拡張手法を提案する。
提案手法はまず,まずトレーニング画像にランダムなスタイル転送を適用し,次に,これらの画像の中から選択された領域を,スタイル変換されたバージョンから派生したパッチでランダムに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:14:07 GMT)
Machine Learning for Proactive Groundwater Management: Early Warning and Resource Allocation [1.4] 我々は,気候データ,水文気象記録,生理特性を用いて地下水位を推定する機械学習パイプラインを開発した。
我々のアプローチは、地理空間前処理、ドメイン駆動機能エンジニアリング、監視制限を克服する自動モデル選択を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 00:41:04 GMT)
Efficient Malware Detection with Optimized Learning on High-Dimensional Features [1.4] 機械学習を用いたマルウェア検出にはバイナリファイルからの特徴抽出が必要である。
一般的な手法として、生の特徴抽出にLIEF、2381次元の特徴ベクトルを生成するためにEMBERベクトル化器がある。
本研究では,2つの次元還元手法を適用し,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:56:59 GMT)
Advanced approach for Agile/Scrum Process: RetroAI++ [1.4] 本稿では,新しいインテリジェント技術に基づくプロトタイプツールRetroAI++について紹介する。
スプリント計画とレトロスペクティブにおけるアジャイル/スクラムプロセスの実践的適用の自動化と洗練を目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:38:43 GMT)
A General Method for Detecting Information Generated by Large Language Models [1.4] 大規模言語モデル (LLM) はデジタル情報のランドスケープを変革し、人間の書き起こしコンテンツとLLM生成コンテンツの区別を困難にしている。
現在の検出法は、新しい(目に見えない)LCMやドメインに一般化する際の課題に直面している。
本稿では,2つのメモリネットワーク設計と理論誘導型検出一般化モジュールを組み合わせた汎用LLM検出器(GLD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:59:51 GMT)
Pediatric Pancreas Segmentation from MRI Scans with Deep Learning [1.2] PanSegNetは、MRIによる小児膵分画のディープラーニングアルゴリズムである。
ガジ大学における2～19歳児のMRI像84点を振り返って収集した。
PanSegNetは、健康状態と疾患のある州で専門家レベルのパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:59:30 GMT)
Behaviour Planning: A Toolkit for Diverse Planning [1.2] 本稿は,n次元グリッド表現を用いた多様性のより表現豊かなモデリングを可能にする,多様な計画問題に対する新しいアプローチを提案する。
本稿では,emphBehaviour Planningと呼ばれる,このようなカスタマイズ可能な多様性モデルに基づく多様な計画を生成する新しいツールキットを提案する。
本実装の実証的な評価から,我々の新しいカスタマイズ可能な多様性モデルに基づく多様な計画作成において,行動計画が現在の多様な計画手法を著しく上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:53:19 GMT)
Optimizing Web-Based AI Query Retrieval with GPT Integration in LangChain A CoT-Enhanced Prompt Engineering Approach [1.2] 大規模言語モデルは、遠隔学習の学生のプロセスに急激な変化をもたらした。
本稿では,GPTベースのモデルをLangChainフレームワークに組み込むことで,遠隔学習の検索を改善する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:47:59 GMT)
From Data-Driven to Purpose-Driven Artificial Intelligence: Systems Thinking for Data-Analytic Automation of Patient Care [1.1] 機械学習のために既存の実世界の患者データセットを再利用することは、モデル開発における最適なアプローチであるとは限らない、と我々は主張する。
我々は,臨床理論と実世界の運用状況の社会技術的現実性に基づく,目的駆動型機械学習パラダイムを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:20:25 GMT)
Visual symbolic mechanisms: Emergent symbol processing in vision language models [1.1] 視覚言語モデル(VLM)におけるバインディングをサポートする創発的シンボリック機構のセットを同定する。
バインディングエラーがこれらのメカニズムの障害に直接トレースできることが分かりました。
これらの結果は、VLMにおけるシンボルライクな処理をサポートするメカニズムに光を当て、これらのモデルが示す永続的な結合障害に対処するための道筋を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:35:44 GMT)
Creating User-steerable Projections with Interactive Semantic Mapping [1.1] 画像とテキストデータのための新しいユーザガイドプロジェクションフレームワークを提案する。
ユーザは自然言語案内プロンプトでプロジェクションを動的に操作できる。
我々のアプローチは、完全に自動化されたDR技術と人間中心のデータ探索のギャップを埋めるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:10:38 GMT)
Hybrid Quantum-inspired Resnet and Densenet for Pattern Recognition [1.0] パターン認識のための適応的残差と高密度接続を有する2つのハイブリッド量子インスピレーションニューラルネットワークを提案する。
量子に着想を得た層における正弦関数と正弦関数による勾配爆発を防止するために,我々のハイブリッドモデルの潜在的な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:42:23 GMT)
Privacy-Preserving in Connected and Autonomous Vehicles Through Vision to Text Transformation [1.0] 本稿では,フィードバックベース強化学習(RL)と視覚言語モデル(VLM)を活用した,新たなプライバシ保護フレームワークを提案する。
イメージを意味論的に等価なテキスト記述に変換し、視覚的プライバシが保持されている間にシーン関連情報が保持されることを保証する。
評価結果は,プライバシ保護とテキスト品質の両方において,大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:02:24 GMT)
Conditional Generative Modeling for Enhanced Credit Risk Management in Supply Chain Finance [1.0] サードパーティのロジスティクス(3PL)主導のサプライチェーンファイナンス(SCF)が将来性のあるソリューションとして登場し、イントランジット在庫を担保として活用している。
本稿では、信用リスク評価と融資規模決定の2つの課題に対処するため、3PL主導のSCFに適した高度な信用リスク管理フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:35:50 GMT)
Singular Value Decomposition on Kronecker Adaptation for Large Language Model [0.9] 大規模な事前訓練されたトランスフォーマーモデルは、様々な言語や推論タスクにまたがって最先端の結果が得られる。
完全な微調整は、かなりのストレージ、メモリ、計算オーバーヘッドを発生させる。
我々は, Kronecker-product tensor factorization と SVD-driven initialization と Dynamic rank selection を組み合わせた新しい PEFT 戦略である SoKA を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:28:53 GMT)
Rethinking LLM Training through Information Geometry and Quantum Metrics [0.9] 情報幾何学はこの風景をフィッシャー情報計量を用いて表している。
曲率認識アプローチは大きな言語モデルに対する理解を深める。
我々は、フビニ・スタディ計量と量子フィッシャー情報に基づく量子類似性について推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:17:47 GMT)
AIn't Nothing But a Survey? Using Large Language Models for Coding German Open-Ended Survey Responses on Survey Motivation [0.8] 本研究は,他の文脈におけるオープンエンドサーベイ応答の符号化に,LLMがどの程度の精度で利用できるかを検討する。
我々は、最先端のLLMといくつかのプロンプトアプローチを比較し、人間の専門家による符号化を用いてLLMの性能を評価する。
本研究は, LLMを効率的に, 正確に, 確実に活用できる環境研究の進展に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:56:49 GMT)
$k$-Submodular Interdiction Problems under Distributional Risk-Receptiveness and Robustness: Application to Machine Learning [0.8] 本稿では,特徴選択などの機械学習問題に適用可能な,逆向き文脈における部分モジュラ最適化について検討する。
我々は、攻撃者(またはインターディクタ)とディフェンダーの間のStackelbergゲームに焦点を当て、攻撃者は$k$-submodular関数を最大化するディフェンダーの目的を最小化することを目的としている。
本稿では、分散ロバスト$k$-SIPと分散リスク-受容$k$-SIPと、それを解くための有限収束正確なアルゴリズムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:33:09 GMT)
PRISM-Loc: a Lightweight Long-range LiDAR Localization in Urban Environments with Topological Maps [0.8] 大規模環境における局所化のためのトポロジカルマップに基づくアプローチであるPRISM-Locを提案する。
提案手法では、グローバルな位置認識と、検出された位置内の局所的なポーズの推定からなる2倍の局所化パイプラインを利用する。
提案手法をITLP-Campusデータセット上で3kmの経路で評価し,最先端のメートル法と位置認識方式の競合とを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:59:50 GMT)
FedWSIDD: Federated Whole Slide Image Classification via Dataset Distillation [0.8] 連携学習(FL)は,共同医療画像解析において有望なアプローチである。
我々は,データセットの蒸留を利用して合成スライドを学習し,伝達する新しいFLパラダイムであるFedWSIDDを提案する。
我々は、FedWSIDDが異種局所モデルに対する柔軟性を提供し、局所的なWSI分類性能を高め、患者のプライバシを維持することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:34:08 GMT)
J3DAI: A tiny DNN-Based Edge AI Accelerator for 3D-Stacked CMOS Image Sensor [0.7] 本稿では,3層CMOSイメージセンサのための,ニューラルネットワークをベースとした小型ハードウェアアクセラレータJ3DAIを提案する。
ハードウェアをサポートするために、ホストプロセッサとDNNアクセラレータの両方のプログラミングを可能にするAidge包括的ソフトウェアフレームワークを利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:46:02 GMT)
Automated MRI Tumor Segmentation using hybrid U-Net with Transformer and Efficient Attention [0.7] 癌は異常な増殖であり、局所的に浸潤し、遠くの臓器に転移する可能性がある。
最近のAIベースのセグメンテーションモデルは一般的に、大規模な公開データセットでトレーニングされている。
本研究は,AI腫瘍セグメンテーションモデルを病院ソフトウェアに直接組み込んで,効率的な腫瘍治療計画と実施を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:36:37 GMT)
MECHA: Multithreaded and Efficient Cryptographic Hardware Access [0.7] 本稿では,マルチスレッドで効率的な暗号ハードウェアアクセス(MECHA)を提案する。
MECHAは複数のアプリケーションからの複数のリクエストを同時に管理し、処理の高速化と効率の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 00:38:32 GMT)
Echo-DND: A dual noise diffusion model for robust and precise left ventricle segmentation in echocardiography [0.7] 本稿では,心エコー区分けのための新しい二重雑音拡散モデルであるEcho-DNDを紹介する。
モデルのパフォーマンスは、CAMUSとEchoNet-Dynamicデータセットで厳格に検証された。
これらのデータセットでそれぞれ0.962と0.939の高Diceスコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:27:08 GMT)
Random Exclusion Codes: Quantum Advantages of Single-Shot Communication [0.7] 双方向通信プリミティブ(英: two-party communication primitive, random exclusion code, REC)は、シングルショットの準備と測定のためのプロトコルである。
量子資源を持つRECは古典的戦略よりも高い成功確率が得られることを示す。
また,従来の資源に比較して,ランダムアクセス符号 (RAC) は次元的優位性を持たない可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:41:52 GMT)
Approximate Ricci-flat Metrics for Calabi-Yau Manifolds [0.7] 重要な要素は、機械学習技術によるリッチフラットK"アラーポテンシャルの数値計算である。
この手法を$mathbbP4$のクインティック超曲面のDwork族に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:00:00 GMT)
An Expert Survey on Models and Digital Twins [0.6] 本研究は、DT内で多様なDMを利用する際の課題を特定し、分析するために、複数のアプリケーション領域にわたる専門家による調査を行う。
その結果、標準化されたインターフェースの欠如、手作業による適応の取り組み、ライフサイクルフェーズ間のモデルの再利用の制限が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:58:32 GMT)
Interpretable representation learning of quantum data enabled by probabilistic variational autoencoders [0.6] 変分オートエンコーダ(VAE)は、いくつかの入力データの隠れた物理的特徴を抽出する際の約束を示す。
VAEは、量子データを扱う際に固有のランダム性や複雑な相関を考慮しなければならない。
ここでは,2つの重要な修正により,VAEが物理的に意味のある潜在表現を学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:06:33 GMT)
Stabilizer ground states for simulating quantum many-body physics: theory, algorithms, and applications [0.6] 量子多体基底状態問題に取り組むために安定化器状態を適用する。
我々は1次元局所ハミルトンの安定化基底状態を得るための正確で線形スケールのアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:36:09 GMT)
Generalized Spectral Statistics in the Kicked Ising model [0.6] キックしたイジングモデルにおける確率変数の高次モーメントについて検討する。
意外なことに、系が周期的境界条件を持つとき、トレースは実ガウス確率変数のように振る舞う。
また,Loschmidtスペクトル形成因子として知られるスペクトル形成因子の一般化についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:01:13 GMT)
Non-invertible symmetry-protected topological order in a group-based cluster state [0.5] 基底状態が$Gtimes textRep(G)$-symmetric状態である群ベースのパウリ作用素からなる一次元安定化器ハミルトニアンを導入する。
この状態は、$Gtimes textRep(G)$対称性によって保護される対称性保護位相(SPT)相にあり、双対性引数によって対称積状態と異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:37:58 GMT)
MERGE -- A Bimodal Audio-Lyrics Dataset for Static Music Emotion Recognition [0.5] 本稿では,MERGEと総称される3つの新たな音声・歌詞・バイモーダル音楽感情認識研究データセットを提案する。
得られた結果は、提案したデータセットの生存可能性を確認し、双モーダル分類において81.74%のF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:04:36 GMT)
${\sf QMA}={\sf QMA}_1$ with an infinite counter [0.5] sf QMA=sf QMAinfty=sf QMA_1inftyを示す。
完全性を増幅するだけで、音性ではなく、以前の$sf QMA$アンプよりもはるかに少ない時間で、$sf QMA$アンプが得られます。
我々の新しい構成は、元の検証子とその逆数に対する$O(1)$呼び出しと$O(log q)$他のゲートを使用して、完全性1-2-q$を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:23:40 GMT)
Non-Uniform Spatial Alignment Errors in sUAS Imagery From Wide-Area Disasters [0.5] 本研究は,小型無人航空システム(SUAS)とプレジデントビルディングポリゴンのアライメント誤差を定量的に検討した。
アライメントエラーは不均一で不規則であり、フィールドロボティクスシステムやヒューマンロボットインタフェースに悪影響を及ぼす。
この研究の主な貢献は、空間的アライメントの問題に対するフィールドロボティクスと人間-ロボット相互作用(HRI)コミュニティの警告である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:50:29 GMT)
Deep Reinforcement Learning Xiangqi Player with Monte Carlo Tree Search [0.5] 本稿ではXiangqiのための深層強化学習(DRL)システムについて述べる。
戦略的自己再生と自己改善を可能にするために、ニューラルネットワークとMCTS(Monte Carlo Tree Search)を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:11:17 GMT)
Identifying economic narratives in large text corpora -- An integrated approach using Large Language Models [0.5] テキストから経済的な物語を抽出するためのLarge Language Models(LLMs)の利点を評価する。
我々は厳密な物語定義を適用し、GPT-4o出力と専門家アノテータによるゴールドスタンダードな物語を比較した。
以上の結果から, GPT-4oは, 複雑な文書や物語を扱う際には, 専門家レベルの能力に欠けるが, 有効な経済物語を構造化形式で抽出することができることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:00:59 GMT)
Analog Quantum Phase Estimation with Single-Mode Readout [0.5] 固有値推定は量子優位性を示す中心的な問題である。
対象ハミルトニアンの固有エネルギーを抽出するアナログ量子位相推定プロトコルを提案する。
この結果は,短期量子プラットフォームにおける量子位相推定を実現するための,資源効率が高くスケーラブルなフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:50:42 GMT)
A theory of Lending Protocols in DeFi [0.5] 貸出プロトコルは分散ファイナンス(DeFi)の主な応用の1つである
従来の融資システムとは異なり、これらのプロトコルは信頼された当局やオフチェーンの執行機構に頼らずに運用される。
本稿では,メインストリームプラットフォームの本質的特徴を捉えた貸与プロトコルの形式モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:25:33 GMT)
Notes on detection and measurement of quantum coherence [0.4] 量子コヒーレンスを検出し,測定するためのいくつかの方法を提案する。
コヒーレンス(Coherence)は、量子情報処理において重要な役割を果たすと考えられている。
これらの結果は、量子論の進歩のための新しい道を開くのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:46:45 GMT)
Architecture is All You Need: Improving LLM Recommenders by Dropping the Text [0.4] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) のアーキテクチャを用いて,層数と次元を削減したレコメンデータモデルを提案する。
この単純化されたアプローチは、従来のシーケンシャルレコメンデータモデルとPLMベースのレコメンデータモデルの両方を大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:18:49 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, 18 Jun 2025 07:55:43 GMT)
LLM vs. SAST: A Technical Analysis on Detecting Coding Bugs of GPT4-Advanced Data Analysis [0.3] GPT-4(Advanced Data Analysis)は、32種類の悪用可能な脆弱性の検出において、94%の精度でSASTを上回っている。
この研究は、LSMを取り巻く潜在的なセキュリティ上の懸念にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:47:12 GMT)
Descriptor-based Foundation Models for Molecular Property Prediction [0.3] 本研究は、決定論的分子記述子を事前学習した新しい分子基盤モデルであるCheMeleonを紹介する。
チェメレオンは、豊かな分子表現を学ぶために低ノイズ分子記述子を用いる。
PolarisとMoeculeACEの58のベンチマークデータセットに基づいて評価され、CheMeleonはPolarisタスクで79%の勝利率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:21:50 GMT)
Supercurrent modulation in InSb nanoflag-based Josephson junctions by scanning gate microscopy [0.3] Nb-接触InSbナノフラッグを用いたジョセフソン接合の走査ゲート顕微鏡実験を行った。
超伝導状態において,Scanning Gate Microscopy の超伝導弱リンクへの応用を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:49:01 GMT)
Superconducting Qubit Readout Using Next-Generation Reservoir Computing [0.3] 量子プロセッサは多くの量子ビットの同時測定を必要とする。
従来の計測データ処理手法は、周波数多重読み出しに存在するクロストークを考慮するのに苦労することが多い。
本稿では,次世代貯水池計算に基づく機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:00:01 GMT)
Implicit neural representations for accurate estimation of the standard model of white matter [0.3] 白色物質の標準モデル(SM)は、軸索内および外水区画からのdMRI信号の寄与を解消することを目的としている。
モデルが高次元であるため、パラメータの退化を緩和するためには、複数のb値と拡散形状を持つ広範囲な取得プロトコルが要求される。
本研究は,入力座標の正弦波符号化による正規化を含む暗黙的ニューラル表現(INR)に基づく新しい推定フレームワークを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:40:42 GMT)
Quantum Limits of Exoplanet Detection and Localization [0.2] コロナグラフを量子チャネルとして定式化し、古典的なコロナグラフの枠組みを量子設定に一般化する。
我々の分析は、量子最適コロナグラフがサブ回折系において情報効率を向上させることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:15:12 GMT)
Graph Neural Networks for Jamming Source Localization [0.2] ソースローカライゼーションを妨害するグラフベースの学習の最初の応用について紹介する。
提案手法は,局所および大域的な信号集約を符号化する構造化ノード表現を統合する。
その結果,新しいグラフベースの学習フレームワークは,確立されたローカライゼーションベースラインを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:36:11 GMT)
From Model to Classroom: Evaluating Generated MCQs for Portuguese with Narrative and Difficulty Concerns [0.2] 本稿では,ポルトガル語の読解における複数選択質問(McQ)作成における現在の生成モデルの有効性について検討する。
以上の結果から,現在のモデルでは,人間によるMCQに匹敵する品質のMCQを生成できることが示唆された。
しかし,本研究では,意味的明瞭度と応答可能性に関する問題点を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:19:46 GMT)
Time-dependent density estimation using binary classifiers [0.2] サンプル経路から多変量プロセスの時間依存確率密度を学習するためのデータ駆動手法を提案する。
提案手法は, 複雑な時間依存, 多次元, ほぼ退化した密度を正確に再構成し, 適度な高次元問題に効果的にスケールし, 実世界のデータ間の稀な事象を確実に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:43:04 GMT)
GeistBERT: Breathing Life into German NLP [0.2] GeistBERTは、多種多様なコーパスで漸進的にトレーニングすることで、ドイツ語処理の改善を目指している。
モデルは強力なパフォーマンスを達成し、すべてのタスクをベースモデルでリードし、新しい最先端(SOTA)を設定する。
ドイツのNLP研究コミュニティをサポートするため、私たちはGeistBERTをMITライセンス下でリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:06:09 GMT)
SignBart -- New approach with the skeleton sequence for Isolated Sign language Recognition [0.2] 本研究では,骨格配列のx,y座標から意味情報を独立に抽出することの難しさを克服する新しいSLR手法を提案する。
749,888のパラメータだけで、このモデルはLSA-64データセットで96.04%の精度を達成している。
このモデルはまた、WLASLとASL-Citizenデータセット間で優れたパフォーマンスと一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:07:36 GMT)
All is Not Lost: LLM Recovery without Checkpoints [0.2] CheckFreeは、失敗するステージを最も近いステージの重み付き平均で置き換える効率的なリカバリ手法である。
CheckFreeとCheckFree+は、ウォールクロック時間の収束率でチェックポイントと冗長な計算を12%以上上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:48:33 GMT)
An efficient construction of Raz's two-source randomness extractor with improved parameters [0.1] 2ソースランダムネス抽出器は弱いランダムソースをほぼ完全なランダム数に蒸留する。
ラズの抽出器は、1つの源がその長さに比例する線形のミンエントロピーを持つような環境でこれを初めて達成した。
本稿では、準線形計算時間を持つRazの抽出器の改良版と、エントロピー要求を低減した新しい解析定理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:18:57 GMT)
A purely geometrical Aharonov-Bohm effect [0.1] 本稿では,アフィン共変積分量子化(ACIQ)の量子力学への応用について述べる。
句読面のトポロジーのため、我々の量子化手順はアフィンベクトルポテンシャルを生じさせる。
このポテンシャルは無限ソレノイドによって生成されるアハロノフ・ボームゲージ場(AB)と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:38:08 GMT)
A Data-Integrated Framework for Learning Fractional-Order Nonlinear Dynamical Systems [0.1] 本稿では離散時間と連続時間の両方で分数次非線形系の力学を学習するためのフレームワークを提案する。
最初のステップでは、システムダイナミクスを学ぶために必要なデータセットを生成するために、入出力実験が設計されている。
第2のステップでは、これらのデータセットは、分数次システムのメモリ依存特性とともに、システムの分数次を推定するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:42:45 GMT)
Modeling Heterogeneity across Varying Spatial Extents: Discovering Linkages between Sea Ice Retreat and Ice Shelve Melt in the Antarctic [0.1] 本研究では,海氷の後退と南極棚氷(AIS)の融解との関係について検討する。
従来のモデルでは、海氷とAISを別々のシステムとして扱い、局所的なリンクとカスケードフィードバックをキャプチャする能力を制限する。
我々の分析は、海氷の後退が海洋格子上でどのように進行し、氷棚が直接リンクを築き上げていくかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:19:07 GMT)
I Know Which LLM Wrote Your Code Last Summer: LLM generated Code Stylometry for Authorship Attribution [0.1] 本稿では,Cプログラムの著者帰属に関する最初の体系的研究について述べる。
CodeT5-Authorshipは、オリジナルのCodeT5エンコーダ-デコーダアーキテクチャのエンコーダ層のみを使用する新しいモデルです。
本モデルでは,近縁なモデルによって生成されたCプログラムを97.56%の精度で識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:49:41 GMT)
Why is the universe not frozen by the quantum Zeno effect? [0.0] 本研究では,2レベルシステムの自由内部進化と周囲環境によるデコヒーレンスとのユビキタスな競合をシミュレートする離散モデルを構築した。
これにより、短時間のデコヒーレンスレベルによって分析的基準が導かれ、ゼノ効果によりシステムが凍結するかどうかが決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:21:01 GMT)
What is a good use case for quantum computers? [0.0] 量子コンピューティングアプリケーションを評価するための4段階のフレームワークを紹介する。
このフレームワークをNMRのようなケースに適用すると、現実的な優位性への道の重大な機会と鍵となる障壁の両方が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:57:22 GMT)
VectorEdits: A Dataset and Benchmark for Instruction-Based Editing of Vector Graphics [0.0] このデータセットは、270,000対のSVGイメージと自然言語の編集命令の組み合わせで構成されている。
ここでは,CLIPの類似性による画像ペアリングや,視覚言語モデルを用いた命令生成など,データ収集プロセスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:17:30 GMT)
Universal solution to the Schrieffer-Wolff Transformation Generator [0.0] シュリーファー・ヴォルフ変換(シュリーファー・ヴォルフ変換、英: Schrieffer-Wolff transformation、SWT)は、量子力学において、低エネルギー部分空間と高エネルギー部分空間を分離することによってハミルトニアンを単純化するために用いられる重要な摂動法である。
既存のSWTの実装方法は、任意の摂動システムに一般的な適用性を欠いていることが多い。
我々はこれらの欠点に対処するSWTのための体系的で統一されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:53:49 GMT)
Universal Laboratory Model: prognosis of abnormal clinical outcomes based on routine tests [0.0] 日常的な生化学パネルとCBC(Common Blood Count)テストを組み合わせると、患者によって異なるテスト値ペアのセットが提示される。
本手法を臨床検査データに適用し,高尿酸,グルコース,コレステロール,低フェリチン濃度を予測する。
その結果, 高尿酸, グルコース, コレステロール, 低フェリチン濃度の同時予測では, 最大8%のAUCが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:10:02 GMT)
Trustworthy Artificial Intelligence for Cyber Threat Analysis [0.0] 我々は機械学習によるサイバー脅威検出・評価ツールを開発した。
教師なしと教師なしの2つのステージを使用して、AWSクラウド上のWebサーバから記録されたログデータを分析する。
結果は、アルゴリズムが高い信頼性でサイバー脅威を識別できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:44:31 GMT)
Truncated quantum observables and their semiclassical limit [0.0] 位相空間における対応するワイル記号をプランク定数 $hbarto0$ の半古典的極限で研究する。
位相空間の古典的に許容される領域でトランケートされた記号に対するワイル記号の$L2$-収束を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:58:35 GMT)
Transversal Gates for Highly Asymmetric qLDPC Codes [0.0] トランスバーサルゲートは耐障害性のあるシナリオにおける理想的なゲートである。
位相ゲートを持つqLDPC符号は、$n$で線形に成長する多くの論理量子ビットを持つことを示す。
これは、フェーズゲートが真に意味する問題に対処する場合、システム内に多くの論理量子ビットが存在する場合に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:37:21 GMT)
Towards relational foundations for spacetime quantum physics [0.0] 高次元では、境界データは有限個の測定によって特定できない。
与えられた測定スケールでは、オブザーバはシステムに関する部分的な情報を持っている。
我々は、次元が 1 より大きい時空に対する量子物理学のリレーショナル解釈はウィルソン的であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:10:23 GMT)
Towards net-zero manufacturing: carbon-aware scheduling for GHG emissions reduction [0.0] スコープ2エミッションは、グリッド電力の生産と消費に関連する間接的なエミッションである。
本研究では, スコープ2の排出削減を目的とした, 炭素を意識したフローショップスケジューリングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:16:37 GMT)
Toward a Lightweight, Scalable, and Parallel Secure Encryption Engine [0.0] SPiMEは軽量でスケーラブルでFPGA互換のSecure Processor-in-Memory Encryptionアーキテクチャである。
Advanced Encryption Standard (AES-128)を直接Processing-in-Memoryフレームワークに統合する。
持続的な暗号化スループットを25Gbps以上提供し、予測可能な低レイテンシパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:25:04 GMT)
Thermodynamic bounds on energy use in Deep Neural Networks [0.0] アナログ物理基板上に実装されたディープニューラルネットワーク(DNN)は,熱力学的制約が著しく異なる条件下で動作可能であることを示す。
我々は、動的および準静的の2種類のアナログ系を区別する。
この結果から, アナログ実装は, 推論においてディジタル実装よりも優れているが, トレーニングの熱力学的コストは, 両者のパラダイムでも同様に大きくなることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:00:20 GMT)
Theory and Experimental Demonstration of Quantum Invariant Filtering [0.0] 量子不変フィルタ(QIF)は任意の有限インパルス応答を実験可能なハミルトン変調にマッピングする。
以上の結果から,QIFは多種多様な物理プラットフォームにまたがる量子制御とセンシングのためのフレームワークとして広く応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:42:03 GMT)
The Pitfalls and Potentials of Adding Gene-invariance to Optimal Mixing [0.0] Optimal Mixing (OM) は、局所探索と遺伝子組換えを統合する変異演算子である。
本稿では,遺伝子不変遺伝的アルゴリズム(GIGA)にインスパイアされた手法を提案する。
この手法は、GI-GOMEA(Gene-pool Optimal Mixing Evolutionary Algorithm)と統合され、GI-GOMEAとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 08:06:44 GMT)
The NordDRG AI Benchmark for Large Language Models [0.0] NordDRG-AI-Benchmarkは、完全なDRGルールをキャプチャし、LLMの多言語診断、手順、関税ロジックを推論する能力を評価する最初の公開テストベッドである。
i) DRGロジック、ICDおよびNCSPコード、年齢/性別分割、国旗を含む20のテーブルを持つ定義テーブル、(ii) 実際のガバナンスを記述する専門家マニュアルと変更ログテンプレート、(iii) コードルックアップ、クロステーブル推論、多言語用語、品質保証監査にまたがる14のCaseMixタスクの即時パック。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:54:22 GMT)
Temporal Entanglement and Witnesses of Non-Classicality [0.0] 我々は、情報理論に基づく非古典主義の証人を、時間的絡み合いの理論と結びつけた。
量子ビットで探索することで、システムの非古典性を目撃するプロトコルを提供する。
一般保存法則を仮定すると、キュービットプローブにおける時間的ベルの不等式に違反することは、調査中のシステムの非古典性を意味することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:05:48 GMT)
Technical Options for Flexible Hardware-Enabled Guarantees [0.0] 本稿では,AI開発における計算利用に関する検証可能な主張を可能にするために,AIアクセラレータハードウェアを統合したシステムを提案する。
flexHEGシステムは、アクセルの使用を監視し、特定の規則に準拠することを検証する監査可能な保証プロセッサと、物理的な改ざん保護を提供するセキュア・エンクロージャーの2つの主要コンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:21:42 GMT)
Targeted Lexical Injection: Unlocking Latent Cross-Lingual Alignment in Lugha-Llama via Early-Layer LoRA Fine-Tuning [0.0] LLM(Large Language Models)は目覚ましい能力を示しているが、低リソース言語(LRL)のパフォーマンスは、データ不足と事前トレーニングの過小評価による遅延が多い。
本稿では,新規かつ効率的な微調整法であるTLIについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:35:53 GMT)
TRUST: Transparent, Robust and Ultra-Sparse Trees [0.0] 微妙に一貫した回帰木はその解釈可能性で人気があるが、予測精度ではランダムフォレストのようなブラックボックスモデルに遅れることが多い。
我々は,ランダムフォレストの精度と浅い決定木とスパース線形モデルの解釈可能性を組み合わせた新しい回帰木モデルであるTRUSTを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:21:19 GMT)
Summary Statistics of Large-scale Model Outputs for Observation-corrected Outputs [0.0] Sig-PCAは、モデル出力からの要約統計とニューラルネットワーク(NN)による局所的な観測を統合した時空フレームワークである。
この枠組みは、観測データとモデル出力の統計的要約の相乗効果を強調し、本質的な統計情報を保存することで、マルチソースデータを効果的に組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:49:56 GMT)
Strategies for generating separable photon triplets in waveguides and ring resonators [0.0] 自発3次パラメトリックダウンコンバージョンにより生じる光子三重項のスペクトル相関に関する理論的解析を行った。
スペクトル相関を最小化する2つの方法として、導波路の分散工学と共振器のポンプ工学を提案する。
我々は,最先端の実験システムを用いて,光子三重項の少数モード生成を実現することが可能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:46:09 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, 18 Jun 2025 13:12:35 GMT)
Spectral Contraction of Boundary-Weighted Filters on delta-Hyperbolic Graphs [0.0] 階層グラフはしばしば、伝統的なグラフフィルタの設計に挑戦する構造的特性である木のような分岐パターンを示す。
境界重み付き演算子を導入し,各エッジをグラフのグロモフ境界に向けての距離に応じて再スケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:55:30 GMT)
Solving Nonlinear PDEs with Sparse Radial Basis Function Networks [0.0] 本稿では,スパルスラジアル基底関数(RBF)ネットワークを用いた非線形PDEの解法を提案する。
この研究は、従来のRBFコロケーション法における長年にわたる課題と、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)とガウス過程(GP)アプローチの限界によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:35:16 GMT)
Slow Light Augmented Fabry-Perot Cavity for Enhanced Sensitivity in Measuring Frequency Shift [0.0] レーザーの周波数シフトを測定する感度を高めるために、緩やかに拡張されたマッハ・ツェンダー干渉計を使用することができる。
感度向上の程度がレーザーのスペクトル幅とFPCの微細度に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:23:05 GMT)
SYK model based $β$ regime dependent two-qubit dynamical wormhole-inspired teleportation protocol simulation [0.0] 本研究では,Wormhole-Inspired Teleportation Protocol(WITP)を実装することにより,量子カオスとテレポーテーションのさまざまな側面に関する洞察を提供することを目的とする。
我々は, Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) モデルを用いて, 移動可能なワームホールの類似体を構築した。
本稿では,TFIM(Transverse Field Ising Model)に基づくワームホールインスパイアされたテレポーテーションプロトコルの忠実度について比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:38:50 GMT)
SCAM: A Real-World Typographic Robustness Evaluation for Multimodal Foundation Models [0.0] SCAMは,これまでで最大かつ多種多様な実世界タイポグラフィー・アタック・イメージのデータセットである。
以上の結果から,現状のLVLM(Large Vision-Language Models)では,視覚エンコーダの選択によりタイポグラフィー攻撃が継続していることが判明した。
合成攻撃は実世界(手書き)攻撃によく似ており、研究における使用の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:02:15 GMT)
RePCS: Diagnosing Data Memorization in LLM-Powered Retrieval-Augmented Generation [0.0] モデルは依然として記憶されたトレーニングデータに依存し、得られた証拠をバイパスし、汚染された出力を生成する。
RePCS(Retrieval-Path Contamination Scoring)は,モデルアクセスや再トレーニングを必要とせずに,そのような動作を検出する診断手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:48:19 GMT)
Randomised composite linear-combination-of-unitaries: its role in quantum simulation and observable estimation [0.0] 量子シミュレーションにおけるランダム化線形結合(LCU)の役割を論じる。
有効(非物理的)状態$U rho Vdagger$とその一般化の偏りのない推定器を構築する方法を示す。
その結果,ランダム化LCUアルゴリズムとシャドウトモグラフィーとの自然な関係が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:36:01 GMT)
RadarSeq: A Temporal Vision Framework for User Churn Prediction via Radar Chart Sequences [0.0] 本稿では,ユーザの行動パターンをレーダチャート画像のシーケンスとしてモデル化する,時間的認識型コンピュータビジョンフレームワークを提案する。
我々のアーキテクチャは、チャーン行動に基づく空間的パターンと時間的パターンの両方をキャプチャする。
フレームワークのモジュール設計、説明可能性ツール、効率的なデプロイメント特性は、動的ギグエコノミープラットフォームにおける大規模チャーンモデリングに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:20:49 GMT)
RacerF: Lightweight Static Data Race Detection for C Code [0.0] スレッドモジュラーデータ競合検出のための新しい静的解析法を提案する。
本手法は逐次的プログラム動作の静的解析を利用する。
我々は、Frama-CプラットフォームのプラグインとしてRaceFと呼ばれる新しいツールでこのアプローチを実装しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:49:40 GMT)
Quantum-inspired algorithm for simulating viral response [0.0] 本稿では、量子インスパイアされた最適化アルゴリズムを適用し、バイラル応答をシミュレートする概念実証研究を提案する。
ホスト応答における遺伝子活動のパターンを記述するためにIsing型モデルを定式化する。
この問題に対する量子インスパイアされた最適化アルゴリズムの適用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:51:21 GMT)
Quantum thermal machine regimes in the transverse-field Ising model [0.0] 我々は、横フィールドイジングモデルを用いて、量子熱機械機構を動作物質として同定し、解釈する。
無限小のワークストロークを考えることで、系の平衡特性から操作を理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:33:25 GMT)
Quantum observable's reality erasure with spacelike-separated operations [0.0] アインシュタイン、ポドルスキー、ローゼンは、局所的な作用が遠い場所における現実の要素に影響を与えないという仮定に基づいて、量子力学は不完全であると主張した。
アリスの局所量子演算は、ボブの因果的に非連結な実験室における可観測物の現実の消去と相関できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:56:17 GMT)
Quantum Lamb model [0.0] H・ラムは、量子論の発展以前に弾性媒体に埋め込まれた振動する粒子の古典力学を考察した。
このモデルは、マルチモードのボゴリューボフ変換を用いて、正確に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:08:41 GMT)
Quantum Error Correction Exploiting Degeneracy to Approach the Hashing Bound [0.0] 量子エラーの退化を明示的に活用することで、復号性能を著しく向上させることができることを示す。
提案手法は,104,000個の論理量子ビットと312,000個の物理量子ビットを持つ符号に対して,物理誤り率9.45%で10～4ドルのフレーム誤り率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:07:04 GMT)
Quantum Arithmetic-based on Quantum Signal Processing [0.0] 本稿では、量子コンピューティングにおける量子算術について説明する別のアプローチを提案する。
組込み量子信号処理の枠組みを用いて量子算術を構築するための新しい手法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:15:05 GMT)
Program Feature-based Fuzzing Benchmarking [0.0] 制御フローとデータフローに関連する7つのプログラムの特徴を抽出し,最新のファジリング研究について概説する。
10個のきめ細かいパラメータで制御された153個のプログラムからなるベンチマークを生成する。
その結果, ファジィアの性能は, プログラムの特徴とその強みによって大きく異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:55:45 GMT)
Perfect state transfer in Grover walks on association schemes and distance-regular graphs [0.0] 離散時間量子ウォークのモデルであるグローバーウォークにおける完全状態伝達について検討する。
完全な状態移動を示すハミングおよびジョンソンスキームのクラス上の全てのグラフを特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:27:34 GMT)
Parallelized projective measurements for spatial photonic qudits estimation [0.0] 量子状態トモグラフィーにより、光子の離散化された横運動量に符号化された偶数$d-$次元量子状態の再構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:06:33 GMT)
Optimizing mechanical entanglement using squeezing and parametric amplification [0.0] 本稿では,ナノメカニカル共振器の絡み合いを最適化するオプティメカニカルシステムを提案する。
システムは、機械共振器の同時冷却を可能にする、赤みがかったレーザー磁場によって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:38:55 GMT)
Optimizing QUBO on a quantum computer by mimicking imaginary time evolution [0.0] ITEMC(Imaginary Time Evolution-Mimicking Circuit)を用いてQUBO問題を解決するためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
回路パラメータは、単一のビットと2ビットの期待値のみを用いて、想像上の時間進化を忠実に模倣するように最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:10:05 GMT)
Optimizing Flamelet Generated Manifold Models: A Machine Learning Performance Study [0.0] Flamelet Generated Manifold (FGM)はその精度と物理的表現で認識されている。
FGMライブラリは特定の燃料のために特別に開発され、その後、機械学習技術を用いて全ての数値問題に利用される。
本研究では、データソース、技術、データ駆動概念の理解に基づいて、Flamletライブラリを再生する4つの機械学習アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:27:38 GMT)
Optimizing Bidding Strategies in First-Price Auctions in Binary Feedback Setting with Predictions [0.0] 本稿では,バイナリフィードバック下でのVickreyファーストプライスオークションについて検討する。
新しいアルゴリズムは過去の情報を用いて、BROAD-OMDアルゴリズムの残差を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:03:29 GMT)
Oldies but Goldies: The Potential of Character N-grams for Romanian Texts [0.0] 我々は,軽量で解釈可能な文字n-gramアプローチが,ルーマニアの著作家帰属に最先端の精度をもたらすことを示す。
本研究は, 資源, 制約, アンダースタディド言語設定における簡易なテクスチャ的特徴の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:28:37 GMT)
Old Quantum Mechanics by Bohr and Sommerfeld from a Modern Perspective [0.0] ボーアの原子モデルとソマーフェルトによる拡張について、波動力学の数学的観点から検討する。
量子化規則とエネルギー準位の導出は、半古典的手法を用いて再検討される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:10:52 GMT)
Observation of Kardar-Parisi-Zhang universal scaling in two dimensions [0.0] 2次元エキシトン・ポラリトン凝縮体におけるカルダル・パリ・張普遍性クラスと整合した普遍的スケーリングの観測を報告する。
解析の結果,2次元KPZ予測とよく一致した相関ダイナミクスとスケーリング指数が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:56:16 GMT)
Norm Inequality for Perturbed Quantum Evolutions and Its Application to Grover's Algorithm [0.0] 我々は、Gronwallの補題に基づく一般的な標準不等式を導出することにより、コヒーレント制御誤差が量子状態の進化に与える影響について検討する。
本稿では,コヒーレントエラーの存在下でのGroverの探索アルゴリズムのロバスト性を解析するために,この枠組みを適用した。
本研究は, 誤差強度, アルゴリズム実行時, 成功確率の定量的スケーリング関係を特徴とし, レジリエントな量子プロトコルの設計に関する実践的ガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:51:50 GMT)
Nonreciprocal transmission in hybrid atomic ensemble-optomechanical systems [0.0] 原子アンサンブルを組み込んだハイブリッド光学系における完全光非相互伝送について検討する。
我々は、最適な非相互伝達に必要な条件を導出し、結合の複雑な性質に依存することを示す。
これらの知見は、非相互光学デバイスの設計に有用な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:38:03 GMT)
Nano-resolved sensing of 3D electromagnetic fields via single emitters' extreme variation of enhanced spontaneous emission [0.0] 本稿では,分子単一エミッタの自然放出変化の精密なエンジニアリングを可能にする新しい材料プラットフォームを提案する。
このプラットフォームは、四角い格子に配置された3次元中空プラズモンナノマテリアルに基づいており、センチメートルのスケールに均一にスケーラブルである。
遠視野単一分子超解像顕微鏡を用いて, 単一エミッタレベルの発光変化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:05:51 GMT)
Multiclass Post-Earthquake Building Assessment Integrating High-Resolution Optical and SAR Satellite Imagery, Ground Motion, and Soil Data with Transformers [0.0] 本研究では,地震後の高分解能衛星画像と構造物の耐震性能に関連する建築固有のメタデータを組み合わせたフレームワークを提案する。
2023年2月6日トルコ・シリア地震の建物群を対象とした多層地震後の被害同定において, 現状の成果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:07:32 GMT)
MicroRicci: A Greedy and Local Ricci Flow Solver for Self-Tuning Mesh Smoothing [0.0] MicroRicciは、アイデアをたった1K + 200パラメータにまとめる、ローカルなリッチ・フロー・イテレーション・ソルバである。
110のSJTU-TMQAメッシュの多種多様なセットにおいて、MicroRicciのスラッシュ数は950+=140から400+=80(2.4倍高速化)である。
曲率を0.19から0.185に縮め、r =-0.93の紫外線歪み-MOS相関を顕著に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:48:30 GMT)
Method for simulating open-system dynamics using mid-circuit measurements on a quantum computer [0.0] 本稿では,オープン電子系の力学を量子コンピュータ上でシミュレーションする手法を提案する。
提案手法は、量子コンピュータに対して、追加の量子ビットを必要とせずに非可逆演算を適用する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:46:10 GMT)
Mechanisms to Verify International Agreements About AI Development [0.0] 報告書は、各国が互いのAI開発とデプロイメントに関する主張を実際に検証する方法を実証することを目的としている。
焦点は国際協定と国家が関与するAI開発だが、これらのアプローチは企業の国内規制にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:28:54 GMT)
MapFM: Foundation Model-Driven HD Mapping with Multi-Task Contextual Learning [0.0] 自律運転においては、鳥眼ビュー(BEV)におけるHDマップと意味マップは正確な位置決め、計画、意思決定に不可欠である。
本稿では,オンラインベクトル化HDマップ生成のためのMapFMと呼ばれる拡張エンド・ツー・エンドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:42:30 GMT)
Learning to Maximize Quantum Neural Network Expressivity via Effective Rank [0.0] 表現力の新たな定量的尺度として,$kappa$と表記される有効ランクを導入する。
我々は、高度に表現力のある量子回路構成の自動設計の指針として、$kappa$を使用します。
この研究は、より表現力のあるQNNアーキテクチャを構築するための道を開き、究極的には量子機械学習の能力を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:45:57 GMT)
Krylov Complexity in Mixed Phase Space [0.0] 我々は、Krylov複雑性が量子カオスの信頼性マーカーとして一貫して現れることを示した。
その結果、クリロフ複雑性は量子カオスの強力な診断として確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:39:27 GMT)
Kinetic magnetism in the crossover between the square and triangular lattice Fermi-Hubbard models [0.0] ハードコアFermi-Hubbardモデルにおける単一のドーパントの動きから生じるスピン相関を計算する。
ホールドパントの場合、運動強磁性から運動反強磁性への交叉が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:50:55 GMT)
Job Market Cheat Codes: Prototyping Salary Prediction and Job Grouping with Synthetic Job Listings [0.0] 本稿では,求人リストの大規模合成データセットを用いた機械学習手法のプロトタイプを提案する。
求職者、雇用主、研究者に貴重な洞察を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:55:33 GMT)
Inverted Classroom in der Einführungsveranstaltung Programmierung [0.0] 2023/24年冬期、Nuremberg Techのコンピュータサイエンスの学生向けに、逆教室に基づく実験的な教育概念が導入された。
学生は文学的な仕事を通じて準備し、教育と学習の方法を活性化しなければならなかった。
この概念は全体として肯定的な評価を受けたが、多くの改善の機会が特定された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:01:33 GMT)
International Security Applications of Flexible Hardware-Enabled Guarantees [0.0] flexHEGは、標準化された設計、堅牢なエコシステム防御、AI関連チップの明確な運用パラメータを確立することで、国際的に信頼できるAIガバナンスを可能にする。
悪意ある使用に対処するために増殖を制限すること、コントロールの喪失を防ぐための安全基準を実装すること、軍事AIシステムからのリスクを管理すること、国家主権を尊重しながらバランス・オブ・パワーのメカニズムを通じて戦略的安定性をサポートすること、の4つの重要な国際セキュリティアプリケーションを分析します。
レポートは、AI関連チップの技術的しきい値、既存の非FlexHEGハードウェアの管理、ガバナンスパワーの悪用に対する保護など、重要な実装上の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:10:49 GMT)
Information-acquiring von Neumann architecture of a computer: Functionality and subjectivity [0.0] 我々は,コンピュータの情報取得型フォン・ノイマンアーキテクチャを,きめ細かなあるいは粗いモデルで設計する。
このアーキテクチャは、与えられた入力純状態からシステム内の他の出力純状態に変換するハミルトニアン過程(機能)と、情報を取得する物理過程(主観性)の両方を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:53:13 GMT)
Implicit 3D scene reconstruction using deep learning towards efficient collision understanding in autonomous driving [0.0] 本研究では,LiDARデータとディープニューラルネットワークを利用して静的符号付き距離関数(SDF)マップを構築する学習型3Dシーン再構築手法を開発した。
予備実験の結果,衝突検出性能は特に混雑・動環境において著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:42:04 GMT)
Implementation and Assessment of Machine Learning Models for Forecasting Suspected Opioid Overdoses in Emergency Medical Services Data [0.0] 予測は、政府機関がオピオイドの過剰摂取に関連するリソースを適切に準備し、配布するのに役立つ。
提案手法では,オピオイド過剰摂取が疑われる地域レベルと地域レベルのアグリゲーションを用い,今後の時間間隔の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:34:17 GMT)
GratNet: A Photorealistic Neural Shader for Diffractive Surfaces [0.0] 回折面のデータ駆動レンダリングのための多層パーセプトロン (MLP) を用いた手法を提案する。
我々は,Pak-Signal-to-Noise (PSNR), Structure similarity Index Measure (SSIM) と flipping difference Evaluator (FLIP) を評価指標として,地上構造の高品質な再構築を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:58:00 GMT)
Generative diffusion model surrogates for mechanistic agent-based biological models [0.0] CPM(Cellular-Potts Model)は、CPMを開発・尋問する強力なフレームワークである。
サロゲートモデルは複雑な生物学的システムのCPMを加速的に評価することができる。
我々は、in vitroで血管新生を調べるために使用されるCPMのAI代理分類器を訓練する。
我々の研究は、生体システムのデジタル双対を開発するためのDDPMの実装に向けた一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 04:13:19 GMT)
Gazal-R1: Achieving State-of-the-Art Medical Reasoning with Parameter-Efficient Two-Stage Training [0.0] 医学推論における最先端性能を実現する32ビリオンパラメータ言語モデルであるGazal-R1を提案する。
我々のモデルは、中規模のモデルが専門分野においてはるかに大きなモデルよりも優れた性能を発揮することを実証している。
Gazal-R1は、MedQAで87.1%、MMLU Proで81.6%、PubMedQAで79.6%、医療ベンチマークで例外的なパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:44:21 GMT)
Fully Quantum Lattice Gas Automata Building Blocks for Computational Basis State Encodings [0.0] 計算基底状態エンコーディングに依存するQLGAアルゴリズムのための新しいビルディングブロックを提案する。
基礎となる量子回路の直感的な例とオープンソース実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:50:10 GMT)
Flexible Hardware-Enabled Guarantees for AI Compute [0.0] フレキシブルなハードウェア対応保証(flexHEG)を提案し、AI開発に関する信頼性とプライバシ保護の検証とクレームの実施を可能にする。
flexHEGは、アクセル使用を監視する監査可能な保証プロセッサと、物理的なタンパー保護を提供するセキュアな囲いで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:04:44 GMT)
Flat Bands and Compact Localised States: A Carrollian roadmap [0.0] 一次元フェルミオン系の構築において,キャロル対称性が重要であることを示す。
我々はこの理論を、ゼロと有限の化学的ポテンシャルの両方について詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:56:00 GMT)
Fermionic logarithmic negativity in the Krawtchouk chain [0.0] 非補体領域の絡み合いは不均一な自由フェルミオン鎖で研究される。
隣接する領域では、負性スケーリングは共形場理論のそれに対応する。
解離した地域については,各地域が1つの場所に縮小する骨格体制に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:27:19 GMT)
Fast, continuous and coherent atom replacement in a neutral atom qubit array [0.0] 本研究では,メタスタブルな171$Yb量子ビットを用いた高速で連続的な原子置換を実証する。
既存の量子ビットは、準安定量子ビットが冷却および撮像光から極端に隔離されているため、リロードプロセスによって完全に混乱しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:04:30 GMT)
Fast offline decoding with local message-passing automata [0.0] 並列化されたメッセージパッシングフレームワークに従って動作するトポロジコード用のローカルオフラインデコーダを提案する。
しきい値の存在を証明し、線形サイズ$L$のシステムでは、デコード終了を$O(log L)eta)$ average-case Runtimeで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:06:16 GMT)
Exploring Personalized Federated Learning Architectures for Violence Detection in Surveillance Videos [0.0] 都市監視システムにおける暴力的事件を検出するという課題は、ビデオデータの輝かしく多様な性質によって複雑化されている。
本稿では,これらの問題に対処するために,フェデレート・パーソナライズド・ラーニング(Federated Personalized Learning)を用いたターゲット・アプローチを提案する。
本手法は学習モデルを各監視ノードのユニークなデータ特性に適応させ,監視ビデオデータの異種性および非IID特性を効果的に管理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:15:38 GMT)
Excitation Amplitude Sampling for Low Variance Electronic Structure on Quantum Computers [0.0] 我々は古典的エネルギー学と部分影トモグラフィーを組み合わせることで、量子デバイス上に符号化された相関したabinitio電子系から情報を抽出する効率的なプロトコルを実現する。
所与の量子状態励起振幅に対する所要ショット数の約2桁の減少を示すことができる。
実量子デバイス上でのこれらの推定器の耐雑音性は、従来の手法に比べて最大で1桁高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:13:09 GMT)
Exact solution for a class of quantum models of interacting bosons [0.0] 量子光学において、主焦点はハミルトニアンスペクトルではなく、初期状態の進化である。
本稿では、相互作用するボソンの量子モデルの幅広いクラスに適用可能な、状態進化問題を解決するための単純で一般的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 17:42:04 GMT)
Evolution, Future of AI, and Singularity [0.0] 私たちは、進化生物学における現代AIの風景と20世紀の現代合成の類似性を描きます。
既存の制限を克服し、AIがその目標を達成するための経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 00:42:10 GMT)
Error-detected coherence metrology of a dual-rail encoded fixed-frequency multimode superconducting qubit [0.0] 固定周波数超伝導多モードトランスモン量子ビット内のデュアルレール符号化について述べる。
論理ビットフリップと位相フリップの誤差率は物理誤差率よりも1桁以上低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 12:45:43 GMT)
Entangling Disciplines: Causality, Entropy and Time-Travel Paradoxes on a Quantum Computer [0.0] 本稿では,量子コンピューティングと基礎物理学の話題を交わす方法について論じる。
現状および短期の量子コンピュータ上で動作可能な量子回路実験を概説することにより、学習者が特殊相対性理論、一般相対性理論、熱力学の原理にどう関与するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 23:07:07 GMT)
Entanglement through high-energy scattering in noncommutative quantum electrodynamics [0.0] 我々は、質量を持たない量子電磁力学におけるいくつかの鍵散乱過程を通して絡み合いの発生を分析する。
私たちが研究する散乱過程は、通常のミンコフスキー時空では発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:03:51 GMT)
Emergent broadband polarization entanglement from electronic and phononic Stokes-anti-Stokes indistinguishability [0.0] 中心対称立方体系では、ブロードバンドの強いレーザー場から2光子をストークスと反ストークスの絡み合った光子に変換することができる。
サスペンサー散乱における電子自由度と音速自由度の間の干渉から生じるブロードバンド偏光絡みは、ストークス-反ストークスラマンシフト、散乱幾何学、レーザー帯域幅などのパラメータに依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:00:11 GMT)
EVA-S2PMLP: Secure and Scalable Two-Party MLP via Spatial Transformation [0.0] 本稿では, 効率よく, 検証し, 精度の高い2要素多層パーセプトロンフレームワークである textbfEVA-S2PMLP について述べる。
EVA-S2PMLPは高い推論精度を実現し、通信オーバーヘッドを大幅に削減し、ベースラインよりも最大12.3タイムで改善できる。
これは、ファイナンス、ヘルスケア、組織間AIアプリケーションにおけるプライバシ保護ニューラルネットワークトレーニングの実践的なソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:18:35 GMT)
Dynamical decoupling of interacting spins through group factorization [0.0] 我々は、既に望ましくないハミルトニアンに存在している対称性が、デカップリング配列の複雑さを減らすためにどのように利用できるかを示す。
マヨラナ星座と点群分解を用いて、相互作用ハミルトニアンの対称性を特定し、活用する様々なスピン系において、多くの関連する例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:52:54 GMT)
Data Collection with Non-Uniform Axial Power for Phase II of the OECD/NEA AI/ML Critical Heat Flux Benchmark [0.0] 臨界熱流束(CHF)は軽水炉の沸騰危機の始まりを示す。
この研究は、一様および非一様軸加熱条件の両方をカバーする広いCHFデータセットをコンパイルし、デジタル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:01:44 GMT)
CopulaSMOTE: A Copula-Based Oversampling Approach for Imbalanced Classification in Diabetes Prediction [0.0] 本研究では,マイノリティクラスにおけるデータ生成時の依存構造を保存するコプラに基づくデータ拡張について検討した。
XGBoostとA2コプラオーバーサンプリングを組み合わせることで、精度が4.6%、精度が15.6%、リコールが20.4%、F1スコアが18.2%、AUCが25.5%向上した。
この研究は、データ拡張にA2コプラを初めて使用したことで知られており、SMOTE技術に代わるものとして機能している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 22:21:40 GMT)
Conversations with Andrea: Visitors' Opinions on Android Robots in a Museum [0.0] このアンドロイドロボットAndreaは、ドイツにある公共博物館に6日間、完全に自律的に訪問者と会話するために設置された。
具体的な文脈は与えられなかったため、訪問者は、構造化インタビューで考えられるユースケースについて、偏見なく意見を述べることができた。
44名のインタビュアーがロボットの一般的な意見、それと対話する理由(ない)、将来の使用に必要な改善について質問された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:30:20 GMT)
Connecting Vision and Emissions: A Behavioural AI Approach to Carbon Estimation in Road Design [0.0] 都市環境における二酸化炭素排出量を推定するためのリアルタイム車両検出・分類フレームワークを改良したYOLOv8を提案する。
このフレームワークは、検出された各車両が追跡され、そのバウンディングボックスが収穫され、ディープ光学文字認識(OCR)モジュールに渡されるハイブリッドパイプラインを含む。
このOCRシステムは、複数の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)層で構成され、文字レベルの検出とライセンスプレートの復号のために特別に訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:50:24 GMT)
Conditional Entanglement Amplification via Non-Hermitian Superradiant Dynamics [0.0] 超放射能崩壊を経験する原子の集合において、極端に絡み合った猫の状態を含む高い絡み合った状態を生成する確率を最大化する方法を示す。
猫状態の発生確率を最大化するためには、初期状態は古典的でない必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 19:25:35 GMT)
Compilation, Optimization, Error Mitigation, and Machine Learning in Quantum Algorithms [0.0] 本稿では,量子アルゴリズムのコンパイル,最適化,エラー軽減について論じる。
QPUとCPU/GPUを備えたハイブリッドプラットフォーム上で動作する量子アルゴリズムは、量子対応指数速度アップによる既存の高性能コンピューティングパワーを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:56:16 GMT)
Compatibility of trapped ions and dielectrics at cryogenic temperatures [0.0] 低温表面イオントラップに対する非シールドイオンファイバーの影響について検討した。
これらの結果は、非シールドイオントラップによる生存可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 01:37:55 GMT)
Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization [0.0] CLEMO(Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization)を紹介する。
CLEMOは、最適化モデルの複数のコンポーネント、目的値と決定変数について、基礎となるモデル構造と整合性のある説明を提供する。
サンプリングに基づく手順では,正確な解法アルゴリズムの動作を説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:50:32 GMT)
Classical-quantum systems breaking conservation laws [0.0] 重力が量子化されなければならないかどうかは、基礎物理学における最大の開問題の一つである。
古典粒子と相互作用する量子ビットを考察し、対応するハイブリッド系が角運動量保存に反することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:18:18 GMT)
Classical analog of the T. D. Lee model for renormalization [0.0] この古典モデルにおける周波数ばらつきは、リーモデルにおける質量ばらつきの現象を正確に再現することを示す。
再正規化スキームの任意性を考えると、一般再正規化が満たさなければならない必要条件を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 06:09:26 GMT)
Chiral Symmetries and Multiparticle Entanglement [0.0] キラル対称性が量子エンタングルメントの極端形につながることを示す。
この対称性を持つ部分空間は、幾何学的エンタングルメントの測度に関して非常に絡み合っている。
単元不変な3粒子状態に対する真の多粒子絡み合いの問題を解決するための簡単な方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:38:18 GMT)
Characterizing maximally many-body entangled fermionic states by using $M$-body density matrix [0.0] フェルミオン$N-粒子状態の多体絡み構造について検討した。
また、ランダム状態におけるフェルミオン多体絡みについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:05:28 GMT)
Catalytic $z$-rotations in constant $T$-depth [0.0] 触媒状態が ある場合, シングルキュービットz$-ローテーションのT$-depthが$3$に下げられることを示す。
また, 触媒状態は, $epsilon$-approx. (1/epsilon)$で時間的に生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 05:10:53 GMT)
Can the gate time of Rydberg two-qubit gate be shorten by increasing the strength of Rydberg interaction? [0.0] Rydberg 2-qubit ゲートのゲート時間と Rydberg 相互作用強度の関係について検討する。
弱いライドベルク相互作用のスキームは、2つのクブイトゲートを実現するために、ライドベルク封鎖よりも高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:24:20 GMT)
Breakdown of the thermodynamic limit in quantum spin and dimer models [0.0] 熱力学の限界は、系のサイズが粒子の一定の密度で無限に大きくなるにつれて、マクロな位相が系の境界形状から独立して現れると仮定する。
我々は、この原理に反する基底状態を持つ明示的な量子スピンと曖昧な二量体を提示する。
この結果から,四角形八角形格子は,指数的に崩壊する二量体相関器と一定バイソン相関器を併せ持つ単一間隔短距離絡み位相を支持できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 18:00:00 GMT)
Blurred orbits and blurred particles: Heisenberg's 1926 helium atom [0.0] 量子力学の枠組みの中では、区別不可能な粒子の概念の早期の出現に対処する。
ハイゼンベルクのアプローチが如何にこの概念の純粋に統計的解釈につながるかについて論じる。
電子の不明瞭さと不確定性は、電子軌道のぼやけの一般的な説明であるが、そのような画像は過度に単純化されていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 11:32:11 GMT)
Bias Variation Compensation in Perimeter-Gated SPAD TRNGs [0.0] 本研究では,64 x 64 個の周辺ゲート型単一光子アバランシェダイオード (pgSPADs) をエントロピーの源として提示し,ランダムなバイナリ文字列を生成する。
室温2kHz/ピクセルの生ビット発生率に対するバイアス変動は1%以下であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 21:25:36 GMT)
Bhatt Conjectures: On Necessary-But-Not-Sufficient Benchmark Tautology for Human Like Reasoning [0.0] Bhatt Conjecturesフレームワークは、AI推論と理解を評価するための厳密で階層的なベンチマークを導入している。
Agentreasoning-sdkは実践的な実装を示し、現在のAIモデルが複雑な推論タスクに苦労していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 02:15:01 GMT)
Assessing the impact of Binarization for Writer Identification in Greek Papyrus [0.0] ライター識別パイプラインにおける一般的な前処理ステップはイメージバイナライゼーションである。
背景は、しばしば一様ではなく、断片化され、可視光ファイバー構造で変色している。
従来のバイナライズ手法と最先端のディープラーニング(DL)モデルを比較し,バイナライズ品質がその後の作家識別性能に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 20:00:57 GMT)
Aperiodic Dissipation as a Mechanism for Steady-State Localization [0.0] 不定期変調は、局所的な定常状態の安定化において最も効率的な役割を担っている。
散逸は単に脱コヒーレンスを引き起こすのではなく、積極的に局所化を形成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 03:26:28 GMT)
Anomalous energy correlations and spectral form factor in the nonergodic phase of the $β$-ensemble [0.0] 臨界エネルギーが特性時間スケールを制御する$beta$-ensembleの力学特性について検討する。
時間窓$t_mathrmR t t_mathrmH$にエネルギー相関が存在しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:05:22 GMT)
An accurate and revised version of optical character recognition-based speech synthesis using LabVIEW [0.0] 視覚障害のある人は、しばしばNGOが提供する点字の本やオーディオ記録にのみ依存する。
本稿では,OCRに基づく音声合成システムの開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 00:11:06 GMT)
Amplitude-noise-resilient entangling gates for trapped ions [0.0] 本研究では, アンハーモニシティの弱さが, 最先端実験条件と一致した振幅雑音抵抗性を実現する制御方式を認めることを示す。
このアプローチは、クォービット結合子としてボソニックバスを使用する任意のプラットフォームに広く適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 00:00:04 GMT)
All product eigenstates in Heisenberg models from a graphical construction [0.0] 生成物の固有状態に基づく大規模な縮退は、スピンはしご、かごめ様格子、およびスピン液体、正準相、量子傷に連結されたモチーフ磁気学で発見されている。
これらの系をハイゼンベルク XXZ ハミルトニアンの積固有状態の完全分類と、スピン超電流に対するキルヒホフ則の形で一般グラフ上のジアロシンスキー・モリヤ相互作用によって統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:07:05 GMT)
Adversarially Robust Bloom Filters: Privacy, Reductions, and Open Problems [0.0] ブルームフィルタ(ブルームろく、英: Bloom filter)は、より大きい宇宙の要素のセット$S$を表す空間効率の確率的データ構造である。
ブルームフィルタの対向的堅牢性とプライバシーについて検討する。
PRFをベースとしたBloomフィルタがNOYモデルの強いBP-testをフェールすることを証明する。
プライバシー保証の異なるBloomフィルタを初めて導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:02:28 GMT)
Advancing Digital Precision Medicine for Chronic Fatigue Syndrome through Longitudinal Large-Scale Multi-Modal Biological Omics Modeling with Machine Learning and Artificial Intelligence [0.0] 筆者らは,ME/CFSの最もリッチな長手マルチオミクスデータセットを用いた,説明可能なDeep LearningフレームワークであるBioMapAIを開発した。
このデータセットには、腸メダゲノミクス、血漿代謝、免疫プロファイリング、血液検査、臨床症状が含まれる。
マルチオミクスを症状マトリックスに接続することにより、BioMapAIは疾患特異的バイオマーカーと症状特異的バイオマーカーの両方を特定し、症状を再構築し、疾患分類における最先端の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 15:31:26 GMT)
Advanced cervical cancer classification: enhancing pap smear images with hybrid PMD Filter-CLAHE [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、頚癌検診の自動化を約束している。
本研究では, 頚癌分類における各種画像前処理技術がCNN性能に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 14:26:57 GMT)
Active Learning-Guided Seq2Seq Variational Autoencoder for Multi-target Inhibitor Generation [0.0] 本稿では,化学多様性,分子品質,多ターゲット親和性のバランスをとるための構造化されたアクティブラーニングパラダイムを提案する。
本手法は, 潜在空間の化学的に実現可能な領域の拡大と, 進行的に制約される分子の相互関係を交互に検討する。
このアクティブラーニングパイプライン内での化学フィルターの慎重なタイミングと戦略的配置は、有益な化学空間の探索を著しく促進することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 09:39:51 GMT)
Acoustic Waveform Inversion with Image-to-Image Schrödinger Bridges [0.0] 我々は高解像度のサンプルを生成するための条件付き画像共有型Schr"odinger Bridge (c$textI2textSB$) フレームワークを導入する。
実験の結果,提案手法は条件付き拡散モデルの再実装よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 10:55:26 GMT)
Accessible Gesture-Driven Augmented Reality Interaction System [0.0] Augmented Reality (AR) は没入型インタラクションを提供するが、運動障害や排他性に制限のあるユーザーにはアクセスできない。
本研究では,身振りの認識にディープラーニングを活用するAR環境のためのジェスチャーに基づくインタラクションシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 07:10:48 GMT)
Ab Initio Polaritonic Chemistry on Diverse Quantum Computing Platforms: Qubit, Qudit, and Hybrid Qubit-Qumode Architectures [0.0] 量子プラットフォーム上でのフェルミオンおよびボゾン自由度を表すための3つの戦略について検討する。
我々のアプローチの鍵となる要素は、コンパクトな電子-光子エンタングリング回路の開発である。
以上の結果から,各プラットフォームは極性エネルギーと固有状態の予測において,同等の精度を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 16:04:27 GMT)
A Defect Taxonomy for Infrastructure as Code: A Replication Study [0.0] 以前の研究ではこのような分類法が開発されていたが、宣言的な言語であるPuppetのみに基づいていた。
この分類法がPulumi、Terraform CDK、AWS CDKといったプログラミング言語ベースのIaCツールに適用されるかどうかは不明のままである。
PL-IaCレポジトリの3,364件の欠陥関連コミットについて定性解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jun 2025 13:00:14 GMT)