The Singapore Consensus on Global AI Safety Research Priorities [129.2] 2025年シンガポールAI会議(SCAI: International Scientific Exchange on AI Safety)は、この分野での研究を支援することを目的としている。
ヨシュア・ベンジオが議長を務める国際AI安全レポート(AI Safety Report)は、33の政府によって支援されている。
レポートは、AI安全研究ドメインを3つのタイプに分類する。信頼に値するAIシステム(開発)作成の課題、リスク評価の課題(評価)、デプロイメント後の監視と介入の課題(会議)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:59:50 GMT)
Video Perception Models for 3D Scene Synthesis [109.6] VIPSceneは、ビデオ生成モデルにおける3D物理世界のエンコードされたコモンセンス知識を利用する新しいフレームワークである。
VIPSceneはビデオ生成、フィードフォワード3D再構成、オープン語彙認識モデルをシームレスに統合し、シーン内の各オブジェクトを意味的かつ幾何学的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:40:17 GMT)
Recycling the Web: A Method to Enhance Pre-training Data Quality and Quantity for Language Models [107.2] 我々は,低品質な文書を学習に役立てるために, guIded Rewrite で Web をリサイクルする REWIRE を提案する。
高品質な原文と書き直しテキストが混在すると,22のタスクでそれぞれ1.0,1.3,2.5のパーセンテージが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:12:12 GMT)
The Ideation-Execution Gap: Execution Outcomes of LLM-Generated versus Human Research Ideas [90.3] 良いアイデアは単に斬新なものではなく、実行後により良い研究がもたらされるべきである。
AIが生み出すアイデアがより良い研究成果をもたらすかどうかをテストするために、我々は実行研究を行う。
実行前後の同じアイデアのレビュースコアを比較すると、LLM生成のアイデアのスコアは専門家によるアイデアよりも大幅に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:47:23 GMT)
Diffusion Recommender Model [86.0] そこで我々は,DiffRecと呼ばれる新しい拡散レコメンダモデルを提案し,その生成過程を認知的に学習する。
ユーザインタラクションにおけるパーソナライズされた情報を維持するため、DiffRecは追加のノイズを低減し、画像合成のような純粋なノイズに対するユーザのインタラクションを損なうことを避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:38:45 GMT)
Show, Tell and Summarize: Dense Video Captioning Using Visual Cue Aided Sentence Summarization [83.8] 本稿では,高密度映像キャプションのための分割・要約(DaS)フレームワークを提案する。
生成した文が豊富な意味的記述を含むことを考慮し,映像の字幕化タスクを視覚的キュー支援文要約問題として定式化する。
ActivityNet Captionsデータセットに関する実験により,我々は新たに提案したDASフレームワークの高密度動画キャプションへの応用を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:02:04 GMT)
Pay Less Attention to Deceptive Artifacts: Robust Detection of Compressed Deepfakes on Online Social Networks [81.2] オンラインソーシャルネットワーク(OSNs)における圧縮による「ブロック効果を見下ろす既存のディープフェイク検出方法」
本稿では,ペア化データの欠如と圧縮画像の非効率利用に対処する新しいフレームワークPLADAを提案する。
PLADAは2つのコアモジュールで構成されている。Block Effect Eraser (B2E) はブロック効果を処理するために2段階のアテンション機構を使用し、Open Data Aggregation (ODA) はペアデータとアンペアデータの両方を処理して検出を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:46:41 GMT)
Dense Video Captioning using Graph-based Sentence Summarization [80.5] 本稿では,高密度映像キャプションのためのグラフベースの分割・要約フレームワークを提案する。
本稿では,要約の段階に着目し,要約のための意味語間の関係を効果的に活用する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:23:43 GMT)
Balancing Truthfulness and Informativeness with Uncertainty-Aware Instruction Fine-Tuning [79.5] インストラクション微調整(IFT)は、大きな言語モデル(LLM)の知性を高めるが、その真偽を減少させる可能性がある。
本稿では,IFTデータセットにおける不慣れな知識がLLMの真偽にどのように悪影響を及ぼすかを実証的に示す。
この問題に対処するために、新しいIFTパラダイムである$UNIT_cut$と$UNIT_ref$を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:51:33 GMT)
Beyond-Expert Performance with Limited Demonstrations: Efficient Imitation Learning with Double Exploration [77.4] 我々は,ILDE(Imitation Learning with Double Exploration)と呼ばれる新しい模倣学習アルゴリズムを提案する。
ILDE は,(1) 専門家政策の収束性を高めるために高い不確実性を有する状態-作用対を報奨する探索ボーナスによる楽観的な政策最適化,(2) 実証軌道から逸脱した状態の好奇心駆動による探索により,経験以上の性能を得るという2つの側面で探索を実施している。
実験により、ILDEはサンプル効率の観点から最先端の模倣学習アルゴリズムより優れており、Atari や MuJoCo のタスクにおいて、従来の作業よりも少ない実演で、高度な性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:39:32 GMT)
VLN-R1: Vision-Language Navigation via Reinforcement Fine-Tuning [77.3] Vision-Language Navigation(VLN)は、エージェントが自然言語命令を使用して現実世界の環境をナビゲートする必要がある、AIの実施における中核的な課題である。
本稿では、LVLM(Large Vision-Language Models)を利用して、エゴセントリックな動画ストリームを連続的なナビゲーションアクションに変換するエンドツーエンドフレームワークであるVLN-R1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:03:22 GMT)
InterFormer: Effective Heterogeneous Interaction Learning for Click-Through Rate Prediction [77.2] 我々はインターリービング方式で異種情報インタラクションを学習するInterFormerという新しいモジュールを提案する。
提案するInterFormerは,3つのパブリックデータセットと大規模産業データセットに対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:48:04 GMT)
Attention with Trained Embeddings Provably Selects Important Tokens [73.8] トーケン埋め込みは言語モデリングにおいて重要な役割を担っているが、この実践的関連性にもかかわらず、理論的な理解は限られている。
本論文は,勾配降下法により得られた埋め込み構造を特徴付けることにより,そのギャップを解消する。
実世界のデータセット(IMDB、Yelp)の実験では、我々の理論が明らかにしたものに近い現象が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:19:05 GMT)
From System 1 to System 2: A Survey of Reasoning Large Language Models [72.9] 基礎的な大規模言語モデルは、迅速な意思決定では優れているが、複雑な推論には深みがない。
OpenAIのo1/o3とDeepSeekのR1は、数学やコーディングといった分野のエキスパートレベルのパフォーマンスを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:24:46 GMT)
Deciphering GunType Hierarchy through Acoustic Analysis of Gunshot Recordings [72.6] 銃乱射事件や銃乱射事件は公共の安全にとって重大な脅威である。
現在の商用の銃弾検出システムは有効だが、しばしば禁止費用がかかる。
本研究は, ショット記録の音響解析を活用することで, 費用対効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:00:21 GMT)
Chemical knowledge-informed framework for privacy-aware retrosynthesis learning [72.4] 現在の機械学習に基づくレトロシンセシスは、複数のソースからの反応データを1つのエッジに集め、予測モデルを訓練する。
このパラダイムは、組織の境界を越えた広範なデータ可用性を必要とするため、かなりのプライバシーリスクをもたらす。
本研究では, 化学知識インフォームド・フレームワーク (CKIF) について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:45:28 GMT)
PhysUniBench: An Undergraduate-Level Physics Reasoning Benchmark for Multimodal Models [69.7] 大規模言語モデル(MLLM)の推論能力の評価と改善を目的とした大規模ベンチマークであるPhysUniBenchを提案する。
PhysUniBenchは、3,304の物理問題から成っている。
ベンチマークの構成には、複数のロールアウト、専門家レベルの評価、解決が容易な問題の自動フィルタリング、そして5段階の難易度グレーディングシステムを含む、厳格な多段階プロセスが含まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:09:22 GMT)
DiffuCoder: Understanding and Improving Masked Diffusion Models for Code Generation [68.2] 拡散大言語モデル(dLLM)は自己回帰(AR)モデルの魅力的な代替品である。
本研究は,それらの認知過程と強化学習手法について考察する。
我々の研究は、dLLM生成のメカニズムについて深い洞察を与え、効果的な拡散ネイティブなRLトレーニングフレームワークを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:35:47 GMT)
DeSPITE: Exploring Contrastive Deep Skeleton-Pointcloud-IMU-Text Embeddings for Advanced Point Cloud Human Activity Understanding [65.7] DeSPITEはDeep Skeleton-Pointcloud-IMU-Text Embeddingモデルである。
MSR-Action3D と HMPEAR の実験により,DeSPITE は点雲 HAR に対する効果的な事前学習戦略であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:20:54 GMT)
BrokenVideos: A Benchmark Dataset for Fine-Grained Artifact Localization in AI-Generated Videos [63.0] BrokenVideosは、3,254のAI生成ビデオのベンチマークデータセットで、微妙に注釈付けされたピクセルレベルのマスクが視覚的腐敗の領域を強調している。
実験の結果,BrokenVideosにおける人工物検出モデルの訓練状況とマルチモーダル大言語モデル(MLLM)が,破壊領域のローカライズ能力を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:30:04 GMT)
OmniGen2: Exploration to Advanced Multimodal Generation [62.6] 我々はOmniGen2を紹介した。OmniGen2は多種多様な生成タスクに統一されたソリューションを提供するために設計された汎用的でオープンソースな生成モデルである。
OmniGen v1とは異なり、OmniGen2はテキストと画像のモダリティのための2つの異なるデコードパスを備えており、未共有のパラメータと分離された画像トークンを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:54:25 GMT)
Producer-Fairness in Sequential Bundle Recommendation [62.2] 我々は、レコメンデーションセッションにおいて、ユーザ間で異なるアイテムグループに望ましい露出を実現するために、プロデューサフェールネスを形式化する。
この問題の小さな事例に対処する正確な解決策を提案する。
次に、品質優先と公平優先の2点と、バンドルの公平性と品質の適切なバランスをオンザフライで決定する適応的変種について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:24:52 GMT)
Screen Hijack: Visual Poisoning of VLM Agents in Mobile Environments [61.8] GHOSTは視覚言語モデル(VLM)上に構築された移動体エージェントに特化して設計された最初のクリーンラベルバックドア攻撃である。
本手法は,トレーニングサンプルの一部の視覚入力のみを,対応するラベルや指示を変更することなく操作する。
実世界の6つのAndroidアプリとモバイルに適応した3つのVLMアーキテクチャを対象に,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:05:18 GMT)
MultiHuman-Testbench: Benchmarking Image Generation for Multiple Humans [60.6] マルチヒューマンテストベンチ(MultiHuman-Testbench)は、マルチヒューマン生成のための生成モデルを厳格に評価するための新しいベンチマークである。
ベンチマークには1800のサンプルが含まれており、慎重にキュレートされたテキストプロンプトが含まれており、単純で複雑な人間の動作を記述している。
顔数,ID類似度,迅速なアライメント,行動検出を定量化するために,4つの重要な指標を用いた多面評価スイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:00:57 GMT)
Decide less, communicate more: On the construct validity of end-to-end fact-checking in medicine [59.6] 我々は、専門家が医療証拠を合成することによって、ソーシャルメディアからの真の主張を検証する方法を示す。
臨床試験の形で、野生の主張と科学的証拠を結びつける困難さ。
我々は,ファクトチェックは対話型コミュニケーション問題としてアプローチし,評価すべきであると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:58:08 GMT)
Scientists' First Exam: Probing Cognitive Abilities of MLLM via Perception, Understanding, and Reasoning [59.5] 我々は,Multimodal Large Language Models (MLLM) の科学的認知能力を評価するために設計された,Scientists' First Exam (SFE) ベンチマークを提示する。
SFEは3つの質問タイプにまたがる830のエキスパート検証VQAペアで構成され、5つの高価値分野にまたがる66のマルチモーダルタスクにまたがる。
実験の結果、現在最先端のGPT-o3とInternVL-3はSFEでわずか34.08%と26.52%しか達成できず、MLLMが科学領域で改善する余地があることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:13:38 GMT)
Quantum-Accelerated Wireless Communications: Concepts, Connections, and Implications [59.0] 量子コンピューティングは、通信システムのアルゴリズム基盤を再定義する。
本稿では、量子コンピューティングの基礎を、通信社会に精通したスタイルで概説する。
我々は、量子システムと無線システムの間の数学的調和を強調し、この話題をワイヤレス研究者にとってより魅力的にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:25:47 GMT)
Computation Mechanism Behind LLM Position Generalization [59.0] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストの位置を扱う際の柔軟性を示す。
彼らは位置摂動のあるテキストを理解し、より長いテキストに一般化することができる。
この研究は言語現象とLLMの計算機構を結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 00:26:59 GMT)
An Agentic System for Rare Disease Diagnosis with Traceable Reasoning [58.8] 大型言語モデル(LLM)を用いた最初のまれな疾患診断エージェントシステムであるDeepRareを紹介する。
DeepRareは、まれな疾患の診断仮説を分類し、それぞれに透明な推論の連鎖が伴う。
このシステムは2,919の疾患に対して異常な診断性能を示し、1013の疾患に対して100%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:42:26 GMT)
Towards Fully Exploiting LLM Internal States to Enhance Knowledge Boundary Perception [58.6] 大きな言語モデル(LLM)は様々なタスクにまたがって優れたパフォーマンスを示すが、しばしば知識境界を正確に測定するのに苦労する。
本稿では,LLMの内部状態を有効利用して,効率性やリスクの観点から知識境界に対する認識を高める方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:46:10 GMT)
OTSurv: A Novel Multiple Instance Learning Framework for Survival Prediction with Heterogeneity-aware Optimal Transport [58.6] 全スライド画像(WSI)を用いた生存予測は、多重インスタンス学習(MIL)問題として定式化することができる。
我々は、最適な輸送の観点から、新しいMILフレームワークであるOTSurvを提案する。
我々は6つの人気のあるベンチマークで新しい結果を設定し、平均的なCインデックスで絶対3.6%の改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:09:42 GMT)
Model Editing as a Double-Edged Sword: Steering Agent Ethical Behavior Toward Beneficence or Harm [57.0] 我々は、モデル編集タスクとしてエージェントの行動ステアリングをフレーム化し、振舞い編集という。
心理学的道徳理論に基づくベンチマークであるBehaviorBenchを紹介する。
行動編集は倫理的・好意的な行動を促進するためにも、逆に有害な行動や悪意のある行動を引き起こすためにも利用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:51:51 GMT)
Distributed satellite information networks: Architecture, enabling technologies, and trends [56.7] 分散衛星情報ネットワーク(DSIN)は、多様な衛星システム間での情報ギャップを埋める革新的なアーキテクチャとして登場した。
この調査はまず、DSINの革新的なネットワークアーキテクチャに関する深い議論を提供する。
DSINは、ネットワークの不均一性、予測不可能なチャネルダイナミクス、スパースリソース、分散コラボレーションフレームワークといった課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:50:42 GMT)
MAGPIE: A dataset for Multi-AGent contextual PrIvacy Evaluation [54.4] LLMエージェントのコンテキストプライバシを評価するための既存のベンチマークは、主にシングルターン、低複雑さタスクを評価する。
まず、15ドメインにわたる158のリアルタイムハイテイクシナリオからなるベンチマーク-MAGPIEを示す。
次に、コンテキスト的にプライベートなデータに対する理解と、ユーザのプライバシを侵害することなくコラボレーションする能力に基づいて、最先端のLCMを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:04:25 GMT)
Valid Selection among Conformal Sets [53.0] コンフォーマル予測は、カバレッジ保証付き予測セットを構築するための、配布不要のフレームワークを提供する。
最小セットなど、最も望ましいセットを選択することは、カバレッジ保証を無効にすることができる。
本稿では,選択した予測セットのカバレッジを確保するための安定性に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:59:55 GMT)
Training Plug-n-Play Knowledge Modules with Deep Context Distillation [52.9] 本稿では,文書レベルの知識モジュール(KM)をトレーニングすることで,知識をモジュール化する手法を提案する。
KMはパラメータ効率のよいLoRAモジュールとして実装された軽量コンポーネントで、新しいドキュメントに関する情報を格納するように訓練されている。
提案手法は,2つのデータセットにまたがって,標準的な次世代予測および事前指導訓練技術より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:45:56 GMT)
KD-DETR: Knowledge Distillation for Detection Transformer with Consistent Distillation Points Sampling [52.1] 我々は、知識蒸留によるDETRの圧縮に焦点を当てる。
DETR蒸留の主な課題は、一貫した蒸留点の欠如である。
本稿では,一貫した蒸留点サンプリングによるDETRのための最初の一般知識蒸留パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:20:33 GMT)
COIN: Uncertainty-Guarding Selective Question Answering for Foundation Models with Provable Risk Guarantees [51.6] COINは、統計的に有効な閾値を校正し、質問毎に1つの生成された回答をフィルタリングする不確実性保護選択フレームワークである。
COINはキャリブレーションセット上で経験的誤差率を推定し、信頼区間法を適用して真誤差率に高い確率上界を確立する。
リスク管理におけるCOINの堅牢性,許容回答を維持するための強いテストタイムパワー,キャリブレーションデータによる予測効率を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:04:49 GMT)
Aurora: Are Android Malware Classifiers Reliable and Stable under Distribution Shift? [51.1] AURORAは、その信頼性と運用上のレジリエンスに基づいて、マルウェア分類器を評価するためのフレームワークである。
AURORAは、ポイント・イン・タイムのパフォーマンスを超えるように設計されたメトリクスのセットによって補完される。
さまざまなドリフトのデータセットにわたるSOTAフレームワークの脆弱性は、ホワイトボードへの復帰の必要性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:30:26 GMT)
Unidentified and Confounded? Understanding Two-Tower Models for Unbiased Learning to Rank [51.0] 良好な性能のプロダクションシステムによって収集されたクリックで2towerモデルをトレーニングすると、ランキング性能が低下する。
理論的には、2towerモデルの識別可能性条件を解析し、クリックからモデルパラメータを復元するために、文書の入れ替わりや重複する特徴分布が必要であることを示す。
また,ログポリシが2towerモデルに与える影響についても検討し,モデルがユーザの動作を完全に捉えている場合,バイアスが発生しないことを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:47:43 GMT)
On the Role of Context in Reading Time Prediction [50.9] 我々は,リアルタイム言語理解において,読者がコンテキストをどのように統合するかについて,新たな視点を提示する。
提案手法は,言語単位の処理作業が文脈内情報の内容のアフィン関数であることを示す素因的理論に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:32:48 GMT)
Towards Two-Stage Counterfactual Learning to Rank [50.5] ランク付けのためのカウンターファクトラーニングは、ユーザのインタラクションからランク付けポリシーを学ぶことを目的としている。
現実のアプリケーションでは、候補文書セットは数百万の順序で行われ、単一のステージのランキングポリシーを非現実的にしている。
本稿では,2段階間の相互作用を考慮した2段階CLTR推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:00:12 GMT)
StereoDiff: Stereo-Diffusion Synergy for Video Depth Estimation [50.1] 我々は,映像深度推定は画像深度推定の単純な拡張ではないと主張している。
ビデオ深度拡散を伴う静的領域のステレオマッチングを相乗化する2段ビデオ深度推定器であるStereoDiffを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:35:10 GMT)
Rethinking Early Stopping: Refine, Then Calibrate [50.0] キャリブレーション・リファインメント分解の新規な変分定式化について述べる。
我々は,校正誤差と精錬誤差が訓練中に同時に最小化されないという理論的,実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:24:12 GMT)
MMSearch-R1: Incentivizing LMMs to Search [49.9] MMSearch-R1は,実世界のインターネット環境において,オンデマンドでマルチターン検索が可能な,初のエンドツーエンド強化学習フレームワークである。
本フレームワークは画像検索とテキスト検索の両方を統合し,検索ペナルティによる結果に基づく報酬によって,モデルがいつ,どのように呼び出すかの判断を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:59:42 GMT)
Attention Entropy is a Key Factor: An Analysis of Parallel Context Encoding with Full-attention-based Pre-trained Language Models [49.8] 大規模言語モデルは、コンテキストモデリングにおける例外的な能力のため、幅広い言語タスクで顕著なパフォーマンスを示している。
最も一般的なコンテキストモデリングの方法は、標準的なデコーダのみのトランスフォーマーに見られるように、完全な自己アテンションである。
本稿では,コンテキストをサブピースに分割して並列に符号化する並列コンテキスト符号化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:28:36 GMT)
Adversarial Reasoning at Jailbreaking Time [49.7] 大規模言語モデル(LLM)は、より有能で広く普及している。
テスト時間計算の標準化, 測定, スケーリングの最近の進歩は, ハードタスクにおける高い性能を達成するためにモデルを最適化するための新しい手法を提案する。
本稿では、これらの進歩をジェイルブレイクモデルに応用し、協調LDMから有害な応答を誘発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:31:17 GMT)
EditP23: 3D Editing via Propagation of Image Prompts to Multi-View [49.6] 本研究では,マスクのない3D編集手法であるEditP23を提案する。
テキストベースのプロンプトや明示的な空間マスクに依存する従来のアプローチとは対照的に、EditP23は2つのイメージを条件付けすることで直感的な編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:50:20 GMT)
Probing AI Safety with Source Code [49.4] 大規模言語モデル (LLM) はユビキタスになり、多くの安全クリティカルな応用において人間と対面している。
我々は、現代モデルはAIの安全性の目標から外れており、ユーザーにとって安全で有害な体験をもたらすことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:19:57 GMT)
Exploiting Lightweight Hierarchical ViT and Dynamic Framework for Efficient Visual Tracking [49.1] トランスフォーマーをベースとしたビジュアルトラッカーは、その強力なモデリング能力のために大きな進歩を見せている。
しかし、処理速度が遅いため、リソース制約のあるデバイスでは実用性に制限がある。
各種デバイス間の高速動作を維持しながら高い性能を実現するための,効率的な追跡モデルであるHiTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:46:46 GMT)
SIDA: Social Media Image Deepfake Detection, Localization and Explanation with Large Multimodal Model [48.5] ソーシャルメディア上で共有される合成画像は、広範囲の聴衆を誤解させ、デジタルコンテンツに対する信頼を損なう可能性がある。
ソーシャルメディア画像検出データセット(SID-Set)を紹介する。
本稿では,SIDA という画像深度検出,局所化,説明の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:47:50 GMT)
Model-Based Real-Time Pose and Sag Estimation of Overhead Power Lines Using LiDAR for Drone Inspection [47.6] 本稿では、LiDAR測定と導体アレイ全体を表す1つの幾何モデルとの誤差を最小化する推定手法を提案する。
実験結果から, 部分的な観測, ノイズ, 外れ値の存在下でも, 50ms/fps未満のコンバータが収束し, 精度の高い追跡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, 25 Jun 2025 20:16:54 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, 25 Jun 2025 19:09:52 GMT)
ReCode: Updating Code API Knowledge with Reinforcement Learning [45.1] 大規模言語モデル(LLM)は、外部ライブラリAPIの頻繁な更新に適応する際には、優れたコード生成機能を示す。
ReCodeは,APIの変更に対するプログラマの適応を模倣する新しいフレームワークである。
我々の実験は、ReCodeが動的APIシナリオにおけるLLMのコード生成性能を大幅に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:41:13 GMT)
On the Impact of Sybil-based Attacks on Mobile Crowdsensing for Transportation [45.0] Mobile Crowd-Sensing (MCS)は、パーソナルモバイルデバイス(PMD)を持つユーザーが周囲の情報を入手できるようにする。
ユーザはPMDセンサーを使用してさまざまな現象に関するデータを収集し、コントリビューションし、MCSシステムはデータを処理し、エンドユーザーにとって価値のある情報を抽出する。
ナビゲーションMCSベースのアプリケーション(N-MCS)は、運転中の位置と速度を共有し、その代わりに目的地への効率的なルートを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:26:01 GMT)
Discovering Global False Negatives On the Fly for Self-supervised Contrastive Learning [43.3] 自己教師付きコントラスト学習において、負のペアは通常、アンカー画像と、アンカーを除くデータセット全体から引き出されたサンプルを使用して構成される。
このアプローチは、"偽陰性(false negatives)"と呼ばれる、類似のセマンティクスを持つ負のペアの生成をもたらす可能性がある。
最適化ベースのアプローチであるGloFNDを導入し、各アンカーデータのしきい値を自動的に学習し、トレーニング中に偽陰性を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:11:53 GMT)
GPTailor: Large Language Model Pruning Through Layer Cutting and Stitching [42.0] 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において顕著な能力を示している。
LLMは通常、相当なモデルサイズを持ち、デプロイメントと推論において大きな課題をもたらします。
そこで我々は, モデルモデルから層を戦略的に組み合わせたり, マージしたりすることで, モデルを圧縮するための新しい戦略を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:24:59 GMT)
Quantum sensing of displacements with stabilized GKP states [41.9] 本稿では,2つの四面体変位センサの推定に,Gottesman-Kitaev-Preskill状態の安定化のためのプロトコルをどのように利用できるかを示す。
この安定化のおかげで、このセンサーはバックアクションを回避し、リセットせずに連続的に機能し、イテナント信号の検出に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:18:50 GMT)
PanoWan: Lifting Diffusion Video Generation Models to 360° with Latitude/Longitude-aware Mechanisms [41.9] 既存のパノラマビデオ生成モデルは、高品質なパノラマビデオのための従来のテキスト・ツー・ビデオ・モデルから事前訓練された生成先を活用するのに苦労している。
本稿では,パノラマ領域に最小限のモジュールを備えた事前学習されたテキスト・ビデオ・モデルを効果的に持ち上げるパノラマモデルを提案する。
これらの揚力表現を学習するためのパノラマビデオを提供するため、キャプションと多様なシナリオを備えた高品質なパノラマビデオデータセットであるPanoVidをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:10:35 GMT)
DiceHuBERT: Distilling HuBERT with a Self-Supervised Learning Objective [41.9] DiceHuBERTは、広く使われている自己教師付き学習(SSL)ベースの音声基礎モデルであるHuBERTを圧縮するフレームワークである。
DiceHuBERTは既存の蒸留法を一貫して上回り、音素認識性能は21%以上、ASR性能は14%以上向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 00:39:33 GMT)
TabArena: A Living Benchmark for Machine Learning on Tabular Data [41.7] 本稿では,最初の持続的リビングベンチマークシステムであるTabArenaを紹介する。
我々は、データセットとよく実装されたモデルの代表的なコレクションを手動でキュレートする。
大規模なベンチマーク調査を行い、公開リーダボードを初期化し、経験豊富なメンテナのチームを組み立てます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:14:44 GMT)
Active Learning of Deep Neural Networks via Gradient-Free Cutting Planes [40.7] 本研究では,ReLULUネットワークを任意の深さで学習し,感傷的切断理論を開発した。
提案手法の有効性を実データセット上のデータと分類タスクを用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:11:27 GMT)
Scalable quantum interference in integrated lithium niobate nanophotonics [40.1] ニオブ酸リチウムは モノリシックな量子フォトニクスプラットフォームの主要な候補です
我々は、多くのフォトニック量子コンピューティングプロトコルにおいて重要な相互作用である、区別不可能な光子間のボソニック干渉を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:06:53 GMT)
Towards Community-Driven Agents for Machine Learning Engineering [39.8] CoMindは、洞察を交換し、コミュニティコンテキスト内で新しいソリューションを開発する新しいエージェントである。
MLE-Liveは、エージェントとコミュニケーションし、シミュレーションされたKaggle研究コミュニティから集合的知識を活用できる能力を評価するために設計された、ライブ評価フレームワークである。
CoMindはMLE-Liveで最先端のパフォーマンスを達成し、現在進行中の4つのKaggleコンペティションで平均79.2%の人間コンペティターを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:36:02 GMT)
ITFormer: Bridging Time Series and Natural Language for Multi-Modal QA with Large-Scale Multitask Dataset [39.3] 時系列データは、産業モニタリング、医療診断、気候研究などの様々な応用において重要である。
本稿では、時系列質問応答(Time-Series Question Answering)タスクを導入し、EngineMT-QAをリリースする。
Instruct Time Transformer(ITFormer)は,時系列エンコーダを凍結した大言語モデルでブリッジ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, 25 Jun 2025 02:33:47 GMT)
IPFormer: Visual 3D Panoptic Scene Completion with Context-Adaptive Instance Proposals [38.8] IPFormerは、トレーニング時のコンテキスト適応型インスタンスの提案とテスト時間を利用して、視覚ベースの3Dパノプティクスシーンコンプリートに対処する最初のアプローチである。
PQ$dagger$とPQ-Allを総合的に比較すると,本手法が最先端の手法を超越していることが分かる。
結果は、視覚に基づく3Dパノプティクスシーンコンプリートに対処する先駆的な取り組みとして、コンテキスト適応型インスタンス提案の導入を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:59:45 GMT)
Fine-Tuning and Prompt Engineering of LLMs, for the Creation of Multi-Agent AI for Addressing Sustainable Protein Production Challenges [38.4] 持続可能なタンパク質生産研究を支援するための,概念実証型マルチエージェント人工知能フレームワークを提案する。
文献検索剤は、特定微生物株の微生物タンパク質産生に関する関連科学的文献を検索する。
情報抽出剤は、検索した内容を処理し、関連する生物学的および化学的情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:37:46 GMT)
A Modular Multitask Reasoning Framework Integrating Spatio-temporal Models and LLMs [38.3] マルチタスク推論と実行のための分析機能を備えた大規模言語モデルを統合するフレームワークSTReasonを紹介する。
STReason は全ての指標において LLM ベースラインを著しく上回り、特に複雑で論理的・時間的シナリオにおいて優れていた。
人間の評価はSTReasonの信頼性と実用性を評価し、専門家の作業量を削減し、現実の多面的意思決定シナリオに適用性を広げる可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 00:55:34 GMT)
Representation Learning with Parameterised Quantum Circuits for Advancing Speech Emotion Recognition [38.0] 音声感情認識(SER)における量子回路(PQC)の利用について検討する。
従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にPQCを統合するハイブリッド量子古典アーキテクチャを提案する。
トレーニング可能なパラメータの50%以上を削減し,古典的なCNNベースラインに対する分類性能の向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:26:43 GMT)
Practical insights on the effect of different encodings, ansätze and measurements in quantum and hybrid convolutional neural networks [37.7] 本研究では、量子およびハイブリッド畳み込みニューラルネットワーク(HQNN、QCNN)アーキテクチャにおけるパラメータ化量子回路(PQC)の設計選択について検討する。
我々は,データ符号化技術,変分アンゼアテンゼ,および約500の異なるモデル構成における測定の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:10:11 GMT)
Q-resafe: Assessing Safety Risks and Quantization-aware Safety Patching for Quantized Large Language Models [37.7] LLM(Quantized Large Language Model)は、リソース制約のある環境へのデプロイを可能にする上で、注目と重要性を高めている。
本稿では,様々な主要な量子化手法と多様なキャリブレーションデータセットにまたがる包括的安全性評価について述べる。
本稿では,量子化LLMの安全性を効率的に回復する,量子化対応型安全性パッチフレームワークQ-resafeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:52:22 GMT)
HyperINF: Unleashing the HyperPower of the Schulz's Method for Data Influence Estimation [37.6] 本稿では,効率よく正確な影響関数近似法であるHyperINFを提案する。
我々は、ヘッセン行列の低ランク近似として、GFIM(Generalized Fisher Information)を用いる。
LoRAでチューニングされたモデルでは、HyperINFは最小限のメモリと計算オーバーヘッドで、より優れたダウンストリーム性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:23:23 GMT)
Unlocking In-Context Learning for Natural Datasets Beyond Language Modelling [37.4] 大規模言語モデル(LLM)は文脈学習(ICL)を示す
ICLは自然言語のタスクやドメインに対して高速な適応を提供するが、テキスト以外のモダリティに対しては、その出現は簡単ではない。
ICLの重要な要素として、トレーニングデータ列における正確なトークン反復を同定する。
我々は、様々なビジュアルデータセットのためのICL機能をアンロックし、より困難な脳波分類タスクを、数ショットの学習システムで実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:21:31 GMT)
Feature Hallucination for Self-supervised Action Recognition [37.2] 本稿では,RGBビデオフレームからの動作概念と補助的特徴を共同で予測することにより,認識精度を向上させるディープトランスレーショナルアクション認識フレームワークを提案する。
本研究では,Kineetics-400,Kineetics-600,Something V2など,複数のベンチマーク上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:50:23 GMT)
Improving Human-AI Coordination through Online Adversarial Training and Generative Models [36.5] 新たな人間に一般化するには、人間の行動の多様性を捉えたデータに関する訓練が必要である。
敵対的トレーニングは、動的データ生成を可能にする有望な方法であり、エージェントが堅牢であることを保証する。
本稿では、事前学習した生成モデルを用いて、有効な協調エージェント政策と敵の訓練をシミュレートし、後悔を最大化する新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:40:16 GMT)
A Survey on Explainable Reinforcement Learning: Concepts, Algorithms, Challenges [36.1] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、インテリジェントエージェントが環境と対話して長期的な目標を達成する、一般的な機械学習パラダイムである。
励ましの結果にもかかわらず、ディープニューラルネットワークベースのバックボーンは、専門家が高いセキュリティと信頼性が不可欠である現実的なシナリオにおいて、訓練されたエージェントを信頼し、採用することを妨げるブラックボックスとして広く見なされている。
この問題を緩和するために、本質的な解釈可能性やポストホックな説明可能性を構築することにより、知的エージェントの内部動作に光を放つための大量の文献が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:31:31 GMT)
Leaner Training, Lower Leakage: Revisiting Memorization in LLM Fine-Tuning with LoRA [35.6] 大規模言語モデル(LLM)のメモリ化は、データ抽出攻撃に対して脆弱である。
我々は、微調整における記憶の再検討を行い、異なる微調整戦略にまたがる以前の発見から驚くほどのばらつきを明らかにした。
よりゆるやかな類似性に基づく暗記法を用いて,LoRAは完全微調整に比べて暗記リスクを著しく低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:01:25 GMT)
Hear No Evil: Detecting Gradient Leakage by Malicious Servers in Federated Learning [35.6] フェデレーション学習の勾配更新は、クライアントのローカルデータに関する機密情報を意図せずに明らかにすることができる。
本稿では,悪質な勾配漏洩攻撃の包括的解析と,それらを可能にするモデル操作技術について述べる。
本稿では,ローカルトレーニング開始前に不審なモデル更新を通知する,シンプルで軽量で広く適用可能なクライアント側検出機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:49:26 GMT)
Balancing the Scales: A Theoretical and Algorithmic Framework for Learning from Imbalanced Data [35.0] 本稿では,不均衡な分類における一般化を解析するための新しい理論的枠組みを提案する。
次に,2値設定と複数値設定の両方に新しいクラス不均衡なマージン損失関数を提案し,その強い$H$一貫性を証明し,それに対応する学習保証を導出する。
我々は、信頼率を組み込んだ新しい一般学習アルゴリズムIMMAXを考案し、様々な仮説集合に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:36:30 GMT)
JsDeObsBench: Measuring and Benchmarking LLMs for JavaScript Deobfuscation [34.9] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、難読化プロセスを自動化することを約束している。
JsDeObsBench は JS の難読化の文脈において LLM の有効性を厳格に評価するために設計されたベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:50:13 GMT)
Variational Learning Finds Flatter Solutions at the Edge of Stability [34.4] 変分学習(VL)の暗黙的な正規化を安定性のエッジ(EoS)フレームワークを用いて解析する。
これらの結果は、後部の共分散と後部のモンテカルロ試料の数を制御することによって導かれる。
ResNet や ViT など,さまざまな大規模ネットワーク上でこれらの知見を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:17:32 GMT)
How to Retrieve Examples in In-context Learning to Improve Conversational Emotion Recognition using Large Language Models? [34.2] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)による会話感情認識(CER)の改善手法について検討する。
ランダムかつ拡張されたサンプル検索に基づく様々な戦略を提案し、CERの精度に対する会話コンテキストの影響を解析する。
その結果、拡張サンプル検索は、すべてのデータセットを対象とした調査において、他の手法よりも一貫して優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:39:19 GMT)
Composite Flow Matching for Reinforcement Learning with Shifted-Dynamics Data [34.0] CompFlowは、フローマッチングと最適輸送の間の理論的接続を基礎とする手法である。
我々は、ソース・ドメインフローの出力分布に基づいて構築された条件フローとして、ターゲットダイナミクスをモデル化する。
CompFlowは、動的に変化する複数のRLベンチマークにおいて、強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:09:46 GMT)
TCDiff++: An End-to-end Trajectory-Controllable Diffusion Model for Harmonious Music-Driven Group Choreography [33.7] TCDiff++は、調和したグループダンスを生成するように設計された音楽駆動のエンドツーエンドフレームワークである。
ダンサー同士の衝突を緩和するため,ダンサー間の相対的な位置決めをよりよく維持するために,ダンサーの位置決め埋め込みを利用する。
単段スライディングの問題に対処するために,ダンサースワッピングパターンを示すスワップモードの埋め込みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:19:44 GMT)
CCISolver: End-to-End Detection and Repair of Method-Level Code-Comment Inconsistency [33.3] CCI(Code-comment Inconsistency)は、ソフトウェア開発、テスト、メンテナンスに悪影響を及ぼす可能性がある。
我々は,CCIの識別と修正によるコード品質の向上を目的とした,革新的なエンドツーエンドフレームワークであるCCIBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:56:07 GMT)
Fine-Grained Perturbation Guidance via Attention Head Selection [33.2] ヘードハンター(HeadHunter)は、ユーザ中心の目標に合わせた注意点を反復的に選択するための体系的なフレームワークである。
ソフトパグ(SoftPAG)は、摂動強度を調整し、アーティファクトを抑える連続したノブである。
大規模なDiTベースのテキスト・ツー・イメージ・モデルに対して,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:37:46 GMT)
DemoDiffusion: One-Shot Human Imitation using pre-trained Diffusion Policy [33.2] ロボットが自然環境下で操作タスクを実行できるシンプルでスケーラブルな方法であるDemoDiffusionを提案する。
まず、人間の実演における手の動きは、ロボットのエンドエフェクター軌道に有用な事前情報を提供する。
第二に、この再ターゲティングされた動きはタスクの全体構造をキャプチャするが、コンテキスト内でのもっともらしいロボットの動作とうまく一致しないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:59:01 GMT)
VideoRFT: Incentivizing Video Reasoning Capability in MLLMs via Reinforced Fine-Tuning [33.2] VIDEORFTは、MLLMで人間のようなビデオ推論能力を育むための新しいアプローチである。
RFTの標準的な2段階のスキームに従う: チェーン・オブ・シント(CoT)アノテーションによる微調整(SFT)と、一般化を改善するための強化学習(RL)である。
6つのビデオ推論ベンチマーク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, 25 Jun 2025 07:35:51 GMT)
World-Consistent Data Generation for Vision-and-Language Navigation [33.1] VLN(Vision-and-Language Navigation)は、自然言語の指示に従って、エージェントがフォトリアリスティックな環境をナビゲートする必要がある課題である。
VLNの主な障害はデータの不足であり、目に見えない環境における一般化性能の低下につながる。
多様性と世界整合性の両方を満たす効率的なデータ拡張フレームワークである世界整合データ生成(WCGEN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:03:04 GMT)
Time-Aware Auto White Balance in Mobile Photography [32.7] 3,224個のスマートフォン画像のデータセットを導入し、様々な時間帯と様々な照明条件下でコンテキストメタデータを収集した。
データセットは、色チャートを用いて決定される地中照度照明色と、ユーザスタディにより検証されるユーザ優先照度を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:48:36 GMT)
The Role of Partisan Culture in Mental Health Language Online [32.6] 我々は,8,916人の統計的に一致した共和党,民主党,無所属のオンラインサポートコミュニティメンバーから,2,184,356人の投稿を大規模に調査した。
我々は,パルチザン文化が苦悩の表現に役立ち,オンライン支援コミュニティプラットフォームの設計におけるパルチザン文化の違いを考えることの重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:44:10 GMT)
CodeLutra: Boosting LLM Code Generation via Preference-Guided Refinement [32.5] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成に革命をもたらしたが、かなりのリソースを必要とし、しばしば過度に一般化する。
私たちは、正しいコード試行と間違ったコード試行の両方を活用するフレームワークであるCodeLutraを紹介します。
成功と失敗の両方から学ぶことで、CodeLutraは、高品質なコード生成へのスケーラブルで効率的なパスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:20:39 GMT)
EAGLE: An Efficient Global Attention Lesion Segmentation Model for Hepatic Echinococcosis [31.7] 本稿では,プログレッシブ・ビジュアル・ステート・スペース(PVSS)エンコーダとハイブリッド・ビジュアル・ステート・スペース(HVSS)デコーダからなるU字型ネットワークを提案する。
Dice similarity Coefficient (DSC) は89.76%で、MSVM-UNetを1.61%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:42:05 GMT)
Matching-Free Depth Recovery from Structured Light [31.3] 単分子構造光系から得られた画像を用いた深度推定のための新しい手法を提案する。
画像マッチングに依存する多くの既存手法とは対照的に,本手法では,シーン形状を表すために密度ボクセル格子を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:47:49 GMT)
Cross-Frame Representation Alignment for Fine-Tuning Video Diffusion Models [31.1] トレーニングデータの特定の属性を反映したビデオを生成するための、ユーザレベルでの微調整ビデオ拡散モデル(VDM)は、注目すべき課題である。
Representation Alignment (REPA)のような最近の研究は、DiTベースの画像拡散モデルの収束と品質を改善することを約束している。
フレームの隠れ状態と隣接するフレームの外部特徴を整列する新しい正規化手法であるCross-frame Representation Alignment(CREPA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:46:16 GMT)
Robust Multimodal Learning for Ophthalmic Disease Grading via Disentangled Representation [30.7] 医療機器の欠如とデータのプライバシーに関する懸念により、マルチモーダルデータは現実世界のアプリケーションではまれである。
伝統的な深層学習法は一般に、潜在空間における表現の学習によってこれらの問題に対処する。
著者らはEssence-Point and Disentangle Representation Learning (EDRL)戦略を提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:53:34 GMT)
Dynamic Bandwidth Allocation for Hybrid Event-RGB Transmission [30.6] イベントカメラは、非常に低レイテンシでピクセルレベルの強度変化をキャプチャする。
RGBカメラと組み合わせて、広範囲の視覚関連アプリケーションに利用されている。
本稿では,リアルタイムの劣化を並列に達成しつつ,両ソースの効率的な復元性能を維持する送信方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:09:21 GMT)
Mastering Multiple-Expert Routing: Realizable $H$-Consistency and Strong Guarantees for Learning to Defer [30.4] 本稿では,理論学習の保証が強い新しい代理損失関数と効率的なアルゴリズムを提案する。
実現可能な$H$一貫性、$H$一貫性境界、単段階および二段階の学習シナリオにおけるベイズ一貫性に関するオープンな疑問に対処する。
実効化可能な$H$整合性,$H$整合性境界,および2つの経験的シナリオに対するベイズ整合性,そして自然仮定の下では多重経験的シナリオを実現するための新たな代理的損失を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:48:58 GMT)
Fine, I'll Merge It Myself: A Multi-Fidelity Framework for Automated Model Merging [30.4] 推論機能は、大きな言語モデルにとって重要なフロンティアである。
機能を効率的に補完する1つの方法は、モデルマージである。
本稿では,マージ戦略のきめ細かい探索を可能にする自動モデルマージフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:44:30 GMT)
Rewarding Graph Reasoning Process makes LLMs more Generalized Reasoners [30.2] Process Reward Models (PRMs) は、段階的なフィードバックを提供することで推論を強化するという、例外的な約束を証明している。
本稿では,グラフ推論問題に対して,ステップワイドラベルを用いた最大のデータセットであるGraphSILOを紹介する。
グラフ推論問題のために設計された最初のPRMであるGraphPRMをトレーニングし、2つのキー設定でその有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:00:08 GMT)
A Framework for Quantum Advantage [30.1] 我々は、プラットフォームに依存しない、そして経験的に検証可能な量子優位性のための運用定義を明確にすることを目指している。
我々は近い将来、量子コンピュータが既存の高性能コンピューティングプラットフォームを強化するというビジョンを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:53:35 GMT)
Quantum Algorithms for Stochastic Differential Equations: A Schrödingerisation Approach [29.7] 線形微分方程式に対する量子アルゴリズムを提案する。
アルゴリズムのゲートの複雑さは、次元に依存する$mathcalO(dlog(Nd))$を示す。
アルゴリズムはOrnstein-Uhlenbeck過程、ブラウン運動、L'evy飛行に対して数値的に検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:40:53 GMT)
Mobile-R1: Towards Interactive Reinforcement Learning for VLM-Based Mobile Agent via Task-Level Rewards [29.5] 対話型マルチターン強化学習とタスクレベルの報酬をモバイルエージェントに提供するMobile-R1を紹介する。
トレーニングフレームワークは,初期形式微調整,アクションレベル報酬によるワンステップオンライントレーニング,マルチターン軌道に基づくタスクレベル報酬によるオンライントレーニングの3段階で構成されている。
この戦略はMobile-R1の探索と誤り訂正機能を強化するために設計されており、大幅な性能向上につながっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:34:43 GMT)
WonderFree: Enhancing Novel View Quality and Cross-View Consistency for 3D Scene Exploration [29.0] 現在の3D生成手法の主な課題は、探索可能性の制限である。
我々は,任意の角度や方向から自由に3D世界を対話的に生成できるWonderFreeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:28:40 GMT)
Language Modeling by Language Models [28.8] 本稿では,従来の研究段階をシミュレートするマルチエージェント言語モデル(LM)を提案する。
新しいデザインが提案され、反対にレビューされ、実装され、選択的に検証される。
新たに発見された1,162個の設計に関する実験を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:46:10 GMT)
Exploration-Exploitation Tradeoff in Universal Lossy Compression [28.7] ユニバーサル圧縮はソースを学習し、バッチモード(前方適応)またはシーケンシャルモード(後方適応)でそれに対応することができる。
我々は,このシーケンシャルモードをマルチアームバンディット問題,強化学習の基本モデルとして再検討し,損失のある圧縮ケースにおける探索と利用のトレードオフについて検討した。
我々は,どのブロック長でも動作するロバストなコスト指向MABアルゴリズムを導出し,解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:08:29 GMT)
Continuous operation of a coherent 3,000-qubit system [28.3] 本研究では,大規模原子配列システムにおいて,高速かつ連続的なリロードと動作のための実験的なアーキテクチャを実証する。
毎秒3万キュービット以上を作り、2時間以上にわたって3000以上の原子の配列を組み立て、維持するために利用しています。
本研究は, 大規模連続動作原子時計, センサ, 耐故障性量子コンピュータの実現の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:53:56 GMT)
VulStamp: Vulnerability Assessment using Large Language Model [28.3] VulStampは、記述不要の脆弱性評価を容易にする、意図誘導型フレームワークである。
意図的な情報に基づいて、VulStampは脆弱性評価にプロンプトチューニングされたモデルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:05:49 GMT)
Federated Learning Clients Clustering with Adaptation to Data Drifts [28.0] フェデレートラーニング(FL)は、生データを集中することなく、エッジデバイスをまたいだディープモデルをトレーニングし、ユーザのプライバシを保護します。
低オーバーヘッドで多種多様なデータドリフトを処理するためのフレームワークであるFIELdingを提案する。
実験の結果、FIELDINGは最終モデルの精度を1.9-5.9%向上し、目標の精度は既存の最先端CFL法よりも1.16x-2.23倍向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 01:20:58 GMT)
Mamba Policy: Towards Efficient 3D Diffusion Policy with Hybrid Selective State Models [27.8] Mambaモデルは効率的なモデリングのための有望なソリューションとして登場した。
本稿では,従来の政策ネットワークと比較してパラメータ数を80%以上削減するMamba Policyを提案する。
大規模な実験では、Mamba PolicyがAdroit、Dexart、MetaWorldのデータセットに優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:48:48 GMT)
TaxaDiffusion: Progressively Trained Diffusion Model for Fine-Grained Species Generation [27.5] TaxaDiffusionは、拡散モデルのための分類学的インフォームドトレーニングフレームワークである。
動物像の微細化を図り、形態的・身元的精度の高い画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:02:25 GMT)
AdvMIM: Adversarial Masked Image Modeling for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [27.4] Vision Transformerは最近、医療画像のセグメンテーションタスクで大きな人気を集めている。
Transformerは大量のラベル付きデータを有効にする必要がある。
変圧器を用いた半教師あり学習における鍵となる課題は、十分な監督信号の欠如にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:00:18 GMT)
Real-Time Guidewire Tip Tracking Using a Siamese Network for Image-Guided Endovascular Procedures [27.0] 本稿では,心血管疾患に対する画像誘導治療におけるガイドワイヤチップ追跡タスクについて述べる。
デュアルアテンション機構を備えたシームズネットワークに基づく新しいトラッキングフレームワークは、堅牢なチップトラッキングのための自己と相互アテンション戦略を組み合わせたものである。
このフレームワークは、平均処理速度が57.2フレーム/秒であり、血管内イメージングの時間的要求を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:34:00 GMT)
IRanker: Towards Ranking Foundation Model [26.7] 我々は、単一のランキング基盤モデル(FM)を用いてランキングタスクを統合することを提案する。
IRankerは強化学習(RL)と反復デコーディングを備えたランキングフレームワークである。
一つのIRanker-3Bが複数のデータセットに対して最先端の結果を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:56:06 GMT)
LVPNet: A Latent-variable-based Prediction-driven End-to-end Framework for Lossless Compression of Medical Images [26.1] Autoregressive Initial Bitsはサブイメージの自動回帰と潜在変数モデリングを統合するフレームワークである。
LVPNet という医用画像圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:02:15 GMT)
Architectural mechanisms of a universal fault-tolerant quantum computer [26.1] 量子誤り訂正(QEC)は、大規模量子コンピュータの実現に不可欠であると考えられている。
ここでは、最大448個の中性原子からなる再構成可能な配列を用いて、普遍的でフォールトトレラントな量子処理アーキテクチャのすべてのキー要素を実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:53:57 GMT)
Graph Linearization Methods for Reasoning on Graphs with Large Language Models [25.4] グラフは、ローカル依存やグローバルアライメントなど、自然言語テキストの特定の特性を反映するように線形化されるべきである。
グラフ集中度と退化度に基づくグラフ線形化法を開発した。
本研究は,LLMに適した新しいグラフ表現を導入し,マルチモーダル処理のトレンドとグラフ機械学習の潜在的な統合に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:24:33 GMT)
Conformal Prediction with Upper and Lower Bound Models [25.3] 本稿では,回帰条件下での予測区間構築のための Conformal Prediction (CP) 手法について検討する。
モデル選択アプローチを採用することで、後処理を超える新しいCPメカニズム(CPUL)を提案する。
OMLTという最適しきい値設定機構を提案し,CPUL間隔をアンダーカバーで調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 00:04:42 GMT)
Efficient Certified Reasoning for Binarized Neural Networks [25.2] バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、各ニューロンがブール値に制約されるニューラルネットワークの一種である。
既存のBNN解析手法では、スケーラビリティの制限や音質誤差への感受性に悩まされている。
我々は,BNNの質的,定量的な検証のために,スケーラブルで信頼性の高い手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:27:02 GMT)
Universal and Efficient Detection of Adversarial Data through Nonuniform Impact on Network Layers [24.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、雑音の予算が限られている敵の入力設計に弱いことで知られている。
既存の検出手法は、最先端の攻撃技術に対して非効率であるか、あるいはリアルタイム処理において計算的に非効率であることを示す。
そこで本研究では,異なるDNN層に対する攻撃の影響の度合いを解析することにより,敵の事例を検出する,新しい汎用的で効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:30:28 GMT)
Next-token prediction capacity: general upper bounds and a lower bound for transformers [24.3] 本稿では,デコーダのみの変換器がコンテキストシーケンスに対して次トーケン分布を補間可能であることを示す。
暗記のための最小限のパラメータは、エントロピー下界へのモデルを訓練するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:53:42 GMT)
Masked Autoencoders that Feel the Heart: Unveiling Simplicity Bias for ECG Analyses [24.0] 単純性バイアス(Simplicity Bias, SB)として知られる細粒度だが臨床的に重要な手がかりを見越して, 支配的かつ反復的なパターンに適合する傾向を示した。
本稿では,1)ECG信号の動的特性を反映した時間周波数特性を捉えるための時間周波数対応フィルタと,2)2つの領域をまたいだ粗い表現学習のための多言語プロトタイプ再構成と,さらにSBを緩和する手法を提案する。
6つのECGデータセットにまたがる3つの下流タスクの実験により,本手法がSBを効果的に低減し,最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:25:49 GMT)
Distilling A Universal Expert from Clustered Federated Learning [23.8] CFL(Clustered Federated Learning)は、複数のグループまたはクラスタ固有のエキスパートモデルをトレーニングすることによって、非IIDデータによって引き起こされる課題に対処する。
本稿では,複数のクラスタの知識から普遍的なエキスパートモデルを抽出する新しいFLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:44:39 GMT)
ViStoryBench: Comprehensive Benchmark Suite for Story Visualization [23.3] ViStoryBenchはストーリービジュアライゼーションモデルの評価ベンチマークである。
モデルがキャラクタ一貫性を維持する能力をテストするために、シングルとマルチの主人公によるストーリーが特徴である。
複雑なプロットと、正確な視覚を生成するモデルに挑戦する複雑な世界構築を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:57:33 GMT)
Breaking the Boundaries of Long-Context LLM Inference: Adaptive KV Management on a Single Commodity GPU [23.2] 本稿では,1つのコモディティGPUのためのLLM推論システムLeoAMについて述べる。
我々のシステムは,KVデータを可変サイズのチャンクに分割する適応的なKV管理戦略を採用している。
また,全KVデータではなく,ディスク上の各チャンクのKV抽象を格納・抽出することで,伝送遅延を最小限に抑える軽量なKV抽象手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:26:42 GMT)
PSALM-V: Automating Symbolic Planning in Interactive Visual Environments with Large Language Models [22.7] 視覚環境における象徴的行動意味論(プレコンディションとポストコンディション)を誘導できる最初の自律型ニューロシンボリック学習システムPSALM-Vを提案する。
PSALM-Vは、専門家のアクション定義なしで信頼できるシンボリックプランニングを行い、LSMを使って計画と候補シンボリックセマンティクスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:44:20 GMT)
What Matters in LLM-generated Data: Diversity and Its Effect on Model Fine-Tuning [22.4] LLM生成データの多様性レベルが下流モデルの性能にどのように影響するかを示す。
また、LLM生成データの異なる割合を混合したデータに基づいて訓練されたモデルの性能についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:25:04 GMT)
Seeing is Believing? Mitigating OCR Hallucinations in Multimodal Large Language Models [22.4] 劣化文書理解におけるOCR幻覚評価のための最初のベンチマークであるKIE-HVQAを提案する。
このデータセットには、IDカードと請求書にまたがるテストサンプルが含まれており、OCR信頼性のための実世界の劣化をシミュレートしている。
Qwen2.5-VL 実験により,GPT-4o に対して 7B-パラメータモデルでは幻覚のない精度が 22% 向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:44:07 GMT)
Semantic-enhanced Modality-asymmetric Retrieval for Online E-commerce Search [22.4] 本研究では,商品の視覚情報をテキスト情報の補足として活用するマルチモーダル検索問題について検討する。
本稿では,セマンティック・エンハンスド・モダリティ-非対称レトリーバルを表すSMARという新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:28:04 GMT)
DuoGPT: Training-free Dual Sparsity through Activation-aware Pruning in LLMs [22.4] 大規模言語モデル(LLM)は強力なパフォーマンスを提供するが、高いメモリと計算コストのためにデプロイが困難である。
本稿では,非構造的重み付けとアクティベーション空間を組み合わせ,二重スパース(spMspV)ワークロードを構築する統合フレームワークであるDuoGPTを提案する。
我々は,DuoGPTがベースライン密度モデルと比較して1.39$times$のアイソスピードアップで9.17%の精度で,最先端の構造化プルーニング法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:35:12 GMT)
Stable Minima of ReLU Neural Networks Suffer from the Curse of Dimensionality: The Neural Shattering Phenomenon [22.3] 平坦さ/低(ロス)曲率の暗黙バイアスとそのReLUネットワークの一般化への影響について検討する。
平坦性は一般化を示唆するが, 入力次元が大きくなるにつれて収束速度は指数関数的に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:10:03 GMT)
Understanding World or Predicting Future? A Comprehensive Survey of World Models [22.0] この調査は、世界モデルに関する文献の総合的なレビューを提供する。
世界モデルは、世界の現在の状態を理解したり、将来のダイナミクスを予測するためのツールとみなされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:31:33 GMT)
LLaVA-CMoE: Towards Continual Mixture of Experts for Large Vision-Language Models [21.9] LLaVA-CMoEは、大規模言語モデルの継続的な学習フレームワークである。
Probe-Guided Knowledge Extensionメカニズムは、いつ、どこで新しいエキスパートを追加するべきかを決定する。
Probabilistic Task Locatorは各タスクを専用軽量ルータに割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:30:20 GMT)
3DGH: 3D Head Generation with Composable Hair and Face [21.8] 3DGHは、構成可能な毛髪と顔成分を持つ3次元頭部の無条件生成モデルである。
テンプレートベースの3次元ガウススプラッティングを用いた新しいデータ表現を用いて,これらを分離する。
我々は3DGHの設計選択を検証するために広範囲な実験を行い、質的かつ定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:53:52 GMT)
Directed Link Prediction using GNN with Local and Global Feature Fusion [20.5] リンク予測はグラフ解析における古典的な問題であり、多くの実用的な応用がある。
コミュニティ情報と融合する新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを提案する。
当社の手法は, リンクの30%, 40%, 50%, 60%がトレーニングデータとして使用される場合, 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, 25 Jun 2025 08:25:56 GMT)
TDiR: Transformer based Diffusion for Image Restoration Tasks [20.0] 難易度の高い環境で撮影された画像は、ノイズ、カラーキャスト、ぼかし、光散乱など、様々な種類の劣化を経験することが多い。
これらの効果は、画像の品質を著しく低下させ、オブジェクトの検出、マッピング、分類といった下流タスクの適用性を阻害する。
画像復元作業に対処し,劣化画像の品質向上を目的としたトランスフォーマーベース拡散モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:28:13 GMT)
Accept More, Reject Less: Reducing up to 19% Unnecessary Desk-Rejections over 11 Years of ICLR Data [19.7] 多くのAIカンファレンスは、著者ごとの厳格な提出制限を強制し、単純なID命令で余分な書類を削除している。
線形プログラミング緩和と丸め方式に基づく実用的なアルゴリズムを開発した。
11年間の実世界のICLRデータに対する広範な評価の下で、本手法は著者の制限に違反することなく、19.23%以上の論文を保存できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:23:44 GMT)
Zero-Shot Attribution for Large Language Models: A Distribution Testing Approach [19.5] 仮説テストを用いて言語モデルが生成したコードを帰属させ、確立した手法と保証を活用するという課題について検討する。
分散テスト問題として属性をフレーム化するゼロショット属性ツールである$mathsfAnubis$を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:37:16 GMT)
Global Convergence of Iteratively Reweighted Least Squares for Robust Subspace Recovery [19.4] 反復重み付き最小広場(IRLS)は、部分空間推定に対するエレガントで経験的に効果的なアプローチである。
本稿では, 決定論的条件下では, 動的正則化を持つ不変IRLSが基底部分空間に線形に収束することを示す。
我々はこれらの保証を、事前の回復理論を欠いた部分空間推定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:23:32 GMT)
Memento: Note-Taking for Your Future Self [19.3] 本稿では,まず複雑な質問を小さなステップに分解し,次に LLM を用いて事実のデータベースを動的に構築するプロンプト戦略を提案する。
私たちがMementoと呼ぶこの3段階戦略によって、さまざまな設定で既存のプロンプト戦略のパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:37:59 GMT)
A Literature Review on Simulation in Conversational Recommender Systems [19.3] Conversational Recommender Systems (CRS) は、マルチターン対話を通じてパーソナライズされたレコメンデーションを提供する新しいアプローチとして注目されている。
このレビューは、関連する出版物をデータセット構築、アルゴリズム設計、システム評価、実証研究の4つのグループに分類する分類学の枠組みを開発した。
解析の結果,シミュレーション手法がCRSの主な課題に対処する上で重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:53:35 GMT)
Beyond Topological Self-Explainable GNNs: A Formal Explainability Perspective [19.3] 自己説明可能なグラフニューラルネットワーク(SE-GNN)は、よく説明可能なGNNである。
最初のコントリビューションは、人気のあるSE-GNNによって抽出された説明を形式化し、このギャップを埋めるものです。
ホワイトボックスルール抽出器と標準SE-GNNを統合したDual-Channel GNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:52:40 GMT)
EvDetMAV: Generalized MAV Detection from Moving Event Cameras [19.2] 既存の航空機(MAV)検出方法は、主にRGB画像のターゲットの外観特徴に依存している。
イベントストリーム中のプロペラの特徴をフル活用して,イベントカメラから異なる種類のMAVを検出する方法について検討する。
これは、複数のシナリオと異なる種類のMAVからなる、最初のイベントベースのMAVデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:25:52 GMT)
Privacy Ripple Effects from Adding or Removing Personal Information in Language Model Training [19.1] PIIの量と容易性は、トレーニングパイプラインを通して進化するモデルの動的特性であることがわかった。
1) 訓練の後に見られる類似のPIIは, 覚醒と呼ばれる早期のシーケンスの記憶を引き出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:37:19 GMT)
Detection of subsurface structures with a vehicle-based atom gravity gradiometer [18.9] 原子重力勾配計(AGG)は最も正確な移動重力勾配計の1つであるが、現在は可搬性と感度のトレードオフによって制限されている。
本稿では,94Lの超コンパクトセンサヘッドを備えた高感度移動型AGGについて述べる。
実験室では、77E/sqrtHz$(1E=1$times10-9$/s$2$)の感度と0.5E以上の長期的な安定性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:44:41 GMT)
Off-Policy Evaluation and Learning for the Future under Non-Stationarity [18.7] 今後のオフ政治評価(F-OPE)と学習(F-OPL)の新たな課題について検討する。
私たちのゴールは、前月の古い方針で収集されたデータを使って、来月の政策価値を見積り、最適化することにあります。
既存の方法は定常性を仮定するか、制限的な報酬モデリングの仮定に依存し、大きなバイアスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:31:46 GMT)
MatSwap: Light-aware material transfers in images [18.4] MatSwap(マットスワップ)は、画像内の指定された表面に物質を移す方法である。
我々は、露光紫外線マッピングを必要とせずに、入力材料とシーン内の外観の関係を学習する。
本手法では,シーンの同一性を保ちながら,所望の素材を写真中のターゲット位置にシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:52:25 GMT)
AALC: Large Language Model Efficient Reasoning via Adaptive Accuracy-Length Control [18.3] 大きな推論モデル(LRM)は、長いチェーン・オブ・シークレットを生成することで印象的な推論能力を達成する。
我々は、強化学習に組み込まれた軽量で精度の高い長さの報酬であるALCを紹介する。
提案手法は,元の精度を維持したり改善したりしながら,応答長を50%以上削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:29:18 GMT)
Ad-hoc Concept Forming in the Game Codenames as a Means for Evaluating Large Language Models [18.3] 本研究では,大規模な言語モデル(LLM)を評価するためのベンチマークツールとして,Codenamesを利用する。
LLMはゲームの各サイドでプレイし、一方のサイドはいくつかのターゲットワードをカバーする手掛かりの単語を生成し、もう一方のサイドはそれらのターゲットワードを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:48:16 GMT)
Contextual Optimization under Covariate Shift: A Robust Approach by Intersecting Wasserstein Balls [18.0] We propose a novel approach called Intersection Wasserstein-balls DRO (IW-DRO)。
IW-DROは分散ロバストな最適化フレームワークに複数の推定手法を統合する。
IW-DROは単一のWarsserstein-ball DROモデルと比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:43:13 GMT)
Asymmetric REINFORCE for off-Policy Reinforcement Learning: Balancing positive and negative rewards [17.7] オフポリシーRLと教師付き微調整の中間領域のアルゴリズムについて検討する。
まず、このオフポリティREINFORCEアルゴリズムの理論的解析を行う。
我々の分析によると、オンライン更新はポジティブな信号とネガティブな信号の両方を安全に活用できるが、オフライン更新は、ネガティブな信号よりもポジティブな報酬にフォーカスすることの恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:07:16 GMT)
Opportunistic Osteoporosis Diagnosis via Texture-Preserving Self-Supervision, Mixture of Experts and Multi-Task Integration [17.3] 骨粗しょう症診断のための3つの革新を取り入れた統合型深層学習フレームワークを提案する。
まず, 放射能表現を用いた自己教師型学習法を用いて, ラベルのないCTデータを活用し, 骨のテクスチャを保存する。
第2に、クロスデバイス適応性を高めるための学習ゲーティング機構を備えたMixture of Experts (MoE)アーキテクチャ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:43:09 GMT)
Physics-informed Imitative Reinforcement Learning for Real-world Driving [17.3] データ駆動型物理インフォームド擬似強化学習(IRL)を提案する。
本手法は, ベースライン法と比較して, 衝突速度37.8%, オフロード速度22.2%の低下を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:06:21 GMT)
MagicPose4D: Crafting Articulated Models with Appearance and Motion Control [17.2] 我々は4次元生成における外観と動きの制御を洗練させるフレームワークであるMagicPose4Dを提案する。
現行の4D生成方法とは異なり、MagicPose4Dはモーションプロンプトとしてモノクラービデオやメッシュシーケンスを受け入れる。
我々はMagicPose4Dが4Dコンテンツ生成の精度と一貫性を著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:45:49 GMT)
Causal Representation Learning with Observational Grouping for CXR Classification [17.1] 因果表現学習は、データ生成プロセスの根底にある真の因果関係を明らかにする。
本研究は,胸部X線診断における病因分類のための識別可能な表現をエンドツーエンドの枠組みで学習するためのグループ化観測の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:17:36 GMT)
Conversational User-AI Intervention: A Study on Prompt Rewriting for Improved LLM Response Generation [16.9] 本稿では,ユーザクエリが情報要求の表現に欠ける側面と,LLMを用いてサブ最適ユーザプロンプトを書き換える可能性について検討する。
本研究は, ユーザの本来の意図を保ちながら, 会話システムからより優れた応答を導き出すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:44:58 GMT)
Piecewise Linear Approximation in Learned Index Structures: Theoretical and Empirical Analysis [16.4] Piecewise Linear Approximation (epsilon$-PLA)は、その単純さと有効性から人気がある。
多くの学習指標において中心的な役割を担っているにもかかわらず、$epsilon$-PLA適合アルゴリズムの設計と解析は未解明のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:20:54 GMT)
Visual and Textual Prompts in VLLMs for Enhancing Emotion Recognition [16.3] 視覚大言語モデル(VLLM)は多モーダル理解に有望な可能性を秘めているが,映像に基づく感情認識への応用は,空間的・文脈的認識の不足によって制限されている。
孤立した顔の特徴を優先する伝統的なアプローチは、ボディランゲージ、環境コンテキスト、社会的相互作用といった重要な非言語的手がかりを無視することが多い。
本研究では,空間的アノテーション,生理的信号,文脈的手がかりを統一的なプロンプト戦略に統合することにより,ゼロショット感情認識を強化する新しいフレームワークであるSet-of-Vision-Text Prompting(SoVTP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:47:07 GMT)
CogniBench: A Legal-inspired Framework and Dataset for Assessing Cognitive Faithfulness of Large Language Models [16.3] 忠実な幻覚は、LLMに提供されるコンテキストによってサポートされていないLarge Language Model (LLM)によって生成される主張である。
認知的ステートメントの様々なレベルの忠実度を評価するための厳密なフレームワークを開発し、CogniBenchデータセットを導入する。
これにより、大規模なCogniBench-Lデータセットが作成され、事実と認知の両方の幻覚に対する正確な検出器の訓練が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:02:19 GMT)
ReconX: Reconstruct Any Scene from Sparse Views with Video Diffusion Model [16.1] ReconXは、時間生成タスクとして曖昧な再構築課題を再編成する、新しい3Dシーン再構築パラダイムである。
提案したReconXはまずグローバルポイントクラウドを構築し、3D構造条件としてコンテキスト空間にエンコードする。
この条件に導かれ、ビデオ拡散モデルは、ディテール保存され、高い3D一貫性を示すビデオフレームを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:19:44 GMT)
From 2D to 3D Cognition: A Brief Survey of General World Models [16.1] 幾何学的に一貫したインタラクティブな3D環境を合成できる3D認識型生成世界モデルが実証されている。
急速な進歩にもかかわらず、この分野は、新しいテクニックを分類し、3D認知世界モデルを進める上での役割を明らかにするための体系的な分析を欠いている。
本調査は,2次元知覚から3次元認知へ移行する世界モデルの構造的,前方視的なレビューを提供する,概念的枠組みを導入することで,このニーズに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:05:09 GMT)
Exploring Big Five Personality and AI Capability Effects in LLM-Simulated Negotiation Dialogues [16.1] 本稿では,ミッションクリティカルな交渉文脈におけるエージェントAIシステムの評価フレームワークを提案する。
ソトピアをシミュレーションテストベッドとして使用し、人格特性とAIエージェント特性が社会的交渉結果にどのように影響するかを体系的に評価する2つの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:42:18 GMT)
LPOSS: Label Propagation Over Patches and Pixels for Open-vocabulary Semantic Segmentation [16.0] 視覚・言語モデル(VLM)を用いたセマンティックセグメンテーションのためのトレーニング不要手法を提案する。
提案手法はラベル伝搬によるVLMのパッチごとの予測を高速化する。
我々の手法はLPOSS+と呼ばれ、ウィンドウベースの処理を回避し、画像全体にわたって推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:53:33 GMT)
Diffusion Models Through a Global Lens: Are They Culturally Inclusive? [16.0] 我々はCultDiffベンチマークを導入し、最先端の拡散モデルを評価する。
これらのモデルは、建築、衣服、食品の文化的なアーティファクトを生成するのに失敗することが多いことを示します。
我々は、カルトディフ-Sというニューラルネットワークによる画像画像類似度測定法を開発し、文化的アーティファクトを用いた実画像と生成画像の人間の判断を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:32:22 GMT)
Argumentative Ensembling for Robust Recourse under Model Multiplicity [16.0] 機械学習では、同じ予測タスクに対して、複数の等しく動作するモデルを得るのが一般的である。
モデル乗数(MM)は、競合するモデルが同じ入力に対する予測が異なるときに発生する。
Recourse-Aware ensembling (RAE) と名づけた MM 下でのrecourse の提供に関する問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:07:00 GMT)
A Survey of AI for Materials Science: Foundation Models, LLM Agents, Datasets, and Tools [15.9] ファンデーションモデル(FM)は、科学的発見のためにスケーラブルで汎用的でマルチモーダルなAIシステムを実現する。
この調査は、この成長分野をサポートする基盤モデル、エージェントシステム、データセット、計算ツールの包括的概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:10:30 GMT)
POLAR: A Pessimistic Model-based Policy Learning Algorithm for Dynamic Treatment Regimes [15.7] オフライン動的処理システム(DTR)のための悲観的モデルに基づくポリシー学習アルゴリズムであるPOLARを提案する。
POLARは、オフラインデータから遷移ダイナミクスを推定し、各ヒストリアクションペアに対する不確実性を定量化する。
平均的なトレーニングパフォーマンスに重点を置く既存の多くの方法とは異なり、POLARは最終学習ポリシーの最適度を直接ターゲットとし、理論的な保証を提供する。
合成データとMIMIC-IIIデータセットの両方の実験結果から、POLARは最先端の手法より優れており、ほぼ最適、歴史に配慮した治療戦略が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:22:57 GMT)
Ctrl-Z Sampling: Diffusion Sampling with Controlled Random Zigzag Explorations [15.7] 拡散モデルは、視覚的に一貫性があるが世界的に矛盾する局所最適に収束する。
制御ランダムジグザグサンプリング(Ctrl-Zサンプリング)を導入し、そのような局所的な最大値を検出して回避する。
実験の結果,Ctrl-Zサンプリングは,約7.6倍の関数評価で生成品質を著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:01:00 GMT)
Smart Cuts: Enhance Active Learning for Vulnerability Detection by Pruning Bad Seeds [15.5] 脆弱性検出は、ソフトウェアシステムのセキュリティの弱点を特定するために不可欠である。
本稿では,難解な外乱を識別・緩和する新しいデータセットマップを用いたアプローチを提案する。
本手法では,学習難易度に基づいて学習例を分類し,この情報をアクティブな学習フレームワークに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:50:21 GMT)
What Makes a Dribble Successful? Insights From 3D Pose Tracking Data [15.5] 本研究は、ポーズ追跡データを用いて、リブリングスキルの理解を深める方法について検討する。
2022/23チャンピオンズリーグシーズンの1,736個のドリブルから新しいポーズベースの特徴を抽出した。
以上の結果から,攻撃者のバランスを捉えた特徴と,攻撃者と防御者の向きの一致が,ドリブルの成功を予測する上で有益であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:01:30 GMT)
Enhancing Large Language Models through Structured Reasoning [15.5] 本稿では,Large Language Models (LLM) を明示的構造化推論により拡張する新しい手法を提案する。
まず、非構造化データを明示的に推論ステップをアノテートすることで構造化形式に変換する。
次に、この構造化データセットを使用して、監視ファインチューニング(SFT)を通してLLMをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:36:12 GMT)
Provably Improving Generalization of Few-Shot Models with Synthetic Data [15.3] 本研究では,分散の相違が教師あり学習に与える影響を定量化する理論的枠組みを開発する。
本稿では,データ分割とモデルトレーニングの両方を最適化するために,プロトタイプ学習を統合した理論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, 25 Jun 2025 10:02:36 GMT)
MS-IQA: A Multi-Scale Feature Fusion Network for PET/CT Image Quality Assessment [15.0] 医用画像品質評価のためのマルチスケール機能融合ネットワークMS-IQAを提案する。
提案手法は,様々なIQA測定値において,既存の最先端手法よりも優れた性能を実現している。
この研究はPET/CTのための正確で効率的なIQA法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:41:03 GMT)
Do Concept Bottleneck Models Respect Localities? [14.8] 概念に基づく説明可能性法は、人間の理解可能な仲介者を用いて機械学習モデルの説明を生成する。
我々は、概念予測者が「関連」機能を利用して予測を行うかどうかを評価する。
概念予測器は必ずしも明確な概念を区別できないため、実際には多くの概念ベースモデルは局所性を尊重しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:10:45 GMT)
Extracting Interpretable Models from Tree Ensembles: Computational and Statistical Perspectives [14.7] 木アンサンブルから決定規則のコンパクトな集合を抽出する推定器を提案する。
我々の推定器の重要な新規性は、抽出されたルールの数と各ルールの相互作用深さを共同で制御する柔軟性である。
我々の推定器は既存のルール抽出アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:06:37 GMT)
A3 : an Analytical Low-Rank Approximation Framework for Attention [14.6] トレーニング後の低ランク近似フレームワークである$tt Attt 3$を提案する。
tt Attt 3$ は SoTA よりも優れたパフォーマンスを維持していることを示す。
また、KVキャッシュ圧縮、量子化、性能向上のための混合ランク代入など、$tt Att 3$の汎用性も示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:03:54 GMT)
Morse: Dual-Sampling for Lossless Acceleration of Diffusion Models [14.6] 拡散モデルを損失なく加速するための二重サンプリングフレームワークであるMorseを提案する。
特にMorseには、DashとDotという2つのモデルがあり、互いに対話する。
DashとDotモデルの出力をタイムインターリーブ方式でチェーンすることで、Morseはフレキシブルに所望の画像生成性能を得るというメリットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:25:37 GMT)
MambaMorph: a Mamba-based Framework for Medical MR-CT Deformable Registration [14.3] 我々は,新しい多モード変形可能な登録フレームワークであるMambaMorphを紹介する。
MambaMorphは、Mambaベースの登録モジュールと、きめ細かい、しかし単純な機能抽出器を使用している。
MambaMorphは,登録精度の観点から,現在最先端の学習ベース登録法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:28:18 GMT)
Learning-Based Resource Management in Integrated Sensing and Communication Systems [14.3] 本稿では,時間予算制約下でのトラッキングと通信のリソース割り当てを最適化する,制約付き深層強化学習(CDRL)手法を提案する。
提案するCDRLフレームワークの有効性を数値計算により検証し,高ダイナミック環境における通信品質の最大化能力を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:44:07 GMT)
CARMA: Context-Aware Situational Grounding of Human-Robot Group Interactions by Combining Vision-Language Models with Object and Action Recognition [13.9] CARMAは人間とロボットの相互作用における状況的接地システムである。
実験により,本システムは正確なアクター・アクション・オブジェクト三重項を確実に生成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:36:49 GMT)
SMAR: Soft Modality-Aware Routing Strategy for MoE-based Multimodal Large Language Models Preserving Language Capabilities [13.8] 既存のマルチモーダルMOEモデル構築方法は、トレーニングコストが高いか、事前訓練されたモデルを適用する際に言語能力の劣化に悩まされる。
そこで我々は,Kullback Leibler の発散を利用してルーティング確率分布を制御する新しい正規化手法である Soft Modality Aware Routing (SMAR) を提案する。
ビジュアル・インストラクション・チューニングの実験では、SMARは86.6%の保持率を維持し、純粋なテキストはわずか2.5%であり、高いマルチモーダル性能を維持しながらベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:36:55 GMT)
Quantifying Fairness in LLMs Beyond Tokens: A Semantic and Statistical Perspective [13.7] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば固有のバイアスを伴う応答を生成し、現実のアプリケーションにおける信頼性を損なう。
既存の評価手法は、LLM出力の長文応答におけるバイアスと本質的変動をしばしば見落としている。
人口集団間での長文応答の微妙な意味的差異を検知し,LLMにおけるグループレベルの公平性を評価するための新しい統計フレームワークであるFiScoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 01:21:47 GMT)
Test-time Scaling Techniques in Theoretical Physics -- A Comparison of Methods on the TPBench Dataset [13.5] 本稿では,TPBench物理データセット上での一般的なテスト時間スケーリング手法について検討する。
並列スケーリング結果を改善するための,新しい記号型弱検証フレームワークを開発した。
本研究は,複雑な科学的問題に対処するための段階的シンボリック検証の力を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:00:18 GMT)
Analyzing Security and Privacy Challenges in Generative AI Usage Guidelines for Higher Education [13.4] 大学は、セキュリティとプライバシを保護しながら、GenAIの使用をガイドするポリシーを開発している。
この研究は、プライバシとセキュリティの側面に特に焦点をあてて、これらの新しいポリシーとガイドラインを調べます。
我々は、効果的なプライバシーとセキュリティ保護を提供する上で、機関が直面する重要な課題と機会を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:12:18 GMT)
Quantum nonlocality without entanglement and state discrimination measures [13.4] 積状態のアンサンブルは「絡み合いのない量子非局所性」を示すと言われる。
我々は、この性質が国家の差別の尺度に依存することを示す。
我々は,LOCCが最適最小限の差別を達成できなかったが,最適の差別を達成するのに成功している6つの線形独立で等しく可能な製品状態からなるアンサンブルのファミリーを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:57:27 GMT)
Multi-Objective Reinforcement Learning for Cognitive Radar Resource Management [13.3] 我々はこれを多目的最適化問題として定式化し、より深い強化学習を用いて最適解を求める。
本結果は,両アルゴリズムが様々なシナリオに適応できることを示す。
この研究は、より効率的で適応的な認知レーダシステムの開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:56:30 GMT)
Diffusion Tree Sampling: Scalable inference-time alignment of diffusion models [13.3] 事前訓練された拡散モデルを推論時に新しい目的に適応させることは、生成的モデリングにおいて未解決の問題である。
そこで本研究では,終末報酬を拡散連鎖を通じて伝播させることにより,報奨目標密度から抽出するツリーベースアプローチを提案する。
以前の世代からの情報を再利用することで、任意のアルゴリズムが追加の計算を着実により良いサンプルに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:59:10 GMT)
Inside you are many wolves: Using cognitive models to interpret value trade-offs in LLMs [13.1] 我々は,LLMが人間のようなトレードオフを表現する程度を,丁寧な発話の認知モデルを用いて解釈する。
本研究は, 理論的推論モデルにおいて, ソーシャルユーティリティよりも高い情報ユーティリティのパターンと, 数学的推論においてより強力なオープンソースモデルを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:58:12 GMT)
PLoP: Precise LoRA Placement for Efficient Finetuning of Large Models [13.1] Low-Rank Adaptation (LoRA) は大規模モデルに広く用いられている微調整法である。
PLoP(Precise LoRA Placement)は,アダプタの自動識別を実現する軽量な手法である。
PLoPは一貫して優れており、最悪の場合、一般的に使われている配置戦略と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:25:02 GMT)
DipSVD: Dual-importance Protected SVD for Efficient LLM Compression [13.0] DipSVDは複数のベンチマークで既存のSVDベースの圧縮手法より優れている。
本稿では,SVDに基づく圧縮手法を強化するための二重レベル重要度保護機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:04:53 GMT)
Separating Tongue from Thought: Activation Patching Reveals Language-Agnostic Concept Representations in Transformers [12.9] 変圧器に基づく言語モデルにおいて,単語翻訳作業中の潜時表現(潜時表現)を解析する。
出力言語は、翻訳される概念よりも前のレイヤの潜在層にエンコードされていることが分かりました。
異なる言語にまたがる概念の平均表現にパッチを当てることは、モデルの翻訳能力に影響を与えないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:16:54 GMT)
No Free Lunch: Rethinking Internal Feedback for LLM Reasoning [12.9] 強化学習は、推論を改善するために大規模言語モデル(LLM)の訓練後において強力なパラダイムとして登場した。
内的フィードバック(RLIF)からの強化学習(Reinforcement Learning from Internal Feedback, RLIF)は,外的報酬ではなく,本質的なモデル由来の信号にのみ依存する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:27:49 GMT)
Efficient Federated Learning with Encrypted Data Sharing for Data-Heterogeneous Edge Devices [12.7] 我々は,フェデレートラーニングと暗号化データ共有という,エッジデバイス上での新しいフェデレーションラーニング手法を提案する。
FedEDSはクライアントモデルとモデルのレイヤを使用して、データ暗号化をトレーニングし、他のクライアントと共有します。
このアプローチは、フェデレーション学習トレーニングの収束速度を加速し、データ不均一性の負の影響を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:40:54 GMT)
DriveBLIP2: Attention-Guided Explanation Generation for Complex Driving Scenarios [12.4] 本稿では,新たな運転シナリオについて,文脈に関連のある説明を生成するための新しいフレームワークであるDriveBLIP2を紹介する。
アテンションマップジェネレータは、重要なビデオフレーム内での意思決定に関連する重要なオブジェクトをハイライトするために提案されている。
モデルの焦点をこれらの重要な領域に向けることで、生成されたアテンションマップは明確で関連する説明を生み出すのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 00:46:38 GMT)
$C^3$-Bench: The Things Real Disturbing LLM based Agent in Multi-Tasking [12.2] エージェントの堅牢性を評価するためのオープンソースベンチマークをC3$-Benchで提示する。
具体的には,複雑なツール関係をナビゲートし,重要な隠蔽情報を処理し,動的決定経路を管理する,という3つの課題を設計する。
本質的に$C3$-Benchは、これらの課題を通じてモデル脆弱性を公開し、エージェントパフォーマンスの解釈可能性の研究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, 25 Jun 2025 10:37:25 GMT)
Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning with Projective Quasimetric Planning [12.1] 非対称な距離を学習し、それを再利用する構成的枠組みである射影準距離計画(ProQ)を導入する。
メカニカルラーニング、キーポイントカバレッジ、ゴール条件制御を統一することにより、我々のアプローチは意味のあるサブゴールを生成し、長期目標達成を強力に推進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:37:00 GMT)
Supporting renewable energy planning and operation with data-driven high-resolution ensemble weather forecast [12.1] 再生可能エネルギー、特に風力発電の計画と運用は、正確でタイムリーで高解像度の気象情報に依存している。
我々は,高分解能数値気象シミュレーションを用いて,目標風力発電場の気候分布を学習することにより,これらの課題に対処する。
この学習された高分解能気候予報と粗いグリッドの大規模予測との最適な組み合わせは、高度に正確で、きめ細かな、完全な変動可能な、大規模な気象パターン予測のアンサンブルをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:04:43 GMT)
From Ideal to Real: Unified and Data-Efficient Dense Prediction for Real-World Scenarios [12.1] DenseDiTを提案する。これは、生成モデルの視覚的優先順位を利用して、多様な実世界の密集予測タスクを実行する。
DenseDiTは、ベースラインの0.01%未満のトレーニングデータを使用して優れた結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:40:50 GMT)
TSPulse: Dual Space Tiny Pre-Trained Models for Rapid Time-Series Analysis [12.0] TSPulseは、1Mパラメータしか持たない超コンパクトな時系列事前訓練モデルである。
分類、異常検出、インプット、検索タスクで強く機能する。
結果は100Mパラメータ(既存のSOTAモデルより10-100倍小さい)で達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:59:41 GMT)
mSTEB: Massively Multilingual Evaluation of LLMs on Speech and Text Tasks [12.0] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の性能を幅広いタスクで評価するための新しいベンチマークであるmSTEBを紹介する。
我々は,Gemini 2.0 Flash や GPT-4o (Audio) などの主要な LLM や Qwen 2 Audio や Gemma 3 27B といった最先端のオープンモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 00:58:19 GMT)
Méthode de quadrature pour les PINNs fondée théoriquement sur la hessienne des résiduels [11.9] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、PDEの代用ニューラルネットワークを学習する効率的な方法として登場した。
本稿では,関数のヘシアンに基づく定積分の近似法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:49:53 GMT)
The Next Phase of Scientific Fact-Checking: Advanced Evidence Retrieval from Complex Structured Academic Papers [11.9] この問題は、科学知識の進化する性質に適合しなければならないため、一般的な事実チェックよりも本質的に複雑である。
既存のアプローチでは、抽象データからなる小規模データセットに基づいて、問題の簡易バージョンに重点を置いている。
本稿では,現状の科学的ファクトチェックシステムの限界について検討し,その性能向上に活用できる潜在的な特徴と資源を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:29:33 GMT)
Nonlinear Enhancement of Measurement Precision via a Hybrid Quantum Switch [11.9] 我々は、プローブのダイナミクスを操作することにより、高精度なスケーリングを実現するフォトニックセットアップを構築する。
我々の装置は未知の回転と既知の軌道角運動量の増加をコヒーレントに制御された順序で行う。
実用的拡張係数が2317以上であれば、実験の最終的な精度は0.0105prime prime$で7.16times107$ photonsを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:26:48 GMT)
TT3D: Table Tennis 3D Reconstruction [11.8] 本稿では,オンライン卓球記録から正確な3次元球軌道を再構築するための新しい手法を提案する。
本手法は, ボールの飛来軌道の再投射誤差を最小限に抑えるバウンス状態を特定するために, ボールの運動の基盤となる物理を利用する。
我々のアプローチの重要な利点は、人間のポーズ推定やラケット追跡に頼ることなく、ボールスピンを推論できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:05:36 GMT)
Towards Efficient Exemplar Based Image Editing with Multimodal VLMs [11.8] 本研究では,テキストから画像への拡散モデルとマルチモーダルVLMを利用して,既存のペアからコンテンツイメージへ編集を転送する作業に取り組む。
エンドツーエンドのパイプラインは最適化不要ですが、実験では、複数のタイプの編集においてベースラインを4倍高速で上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:20:36 GMT)
BeltCrack: the First Sequential-image Industrial Conveyor Belt Crack Detection Dataset and Its Baseline with Triple-domain Feature Learning [11.7] 亀裂は健康を脅かす大きな脅威だ。
機械学習によるインテリジェントな検出を実装するには、真のクラックサンプルが必要であると考えられている。
既存のクラックデータセットは主に舗装シナリオや合成データに焦点を当てており、実際の産業用ベルトクラックデータセットは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:44:04 GMT)
What Do You See? Enhancing Zero-Shot Image Classification with Multimodal Large Language Models [11.7] 大規模言語モデル(LLM)は、画像分類を含む多くのコンピュータビジョンタスクに効果的に使用されている。
マルチモーダルLCMを用いたゼロショット画像分類法を提案する。
この結果は,複数のデータセットのベンチマーク精度を上回り,その顕著な効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:57:49 GMT)
Solving Linear-Gaussian Bayesian Inverse Problems with Decoupled Diffusion Sequential Monte Carlo [11.6] 線形ガウス逆問題に対する連続モンテカルロ法を設計する。
DDSMC(Decoupled Sequential Monte Carlo)のタンパク質および画像データに対する効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:54:45 GMT)
Practical and Accurate Local Edge Differentially Private Graph Algorithms [11.6] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、サードパーティのエンティティが信頼されていない個々のレベルでのプライバシを強制する。
我々は、kコア分解と三角形カウントという2つの基本グラフ統計量に対して、新しい LDP アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:54:07 GMT)
FluoroSAM: A Language-promptable Foundation Model for Flexible X-ray Image Segmentation [11.6] FluoroSAMはSegment Anything Modelの言語プロンプト可能なバージョンである。
自然言語のプロンプトに基づいて、無数の解剖学的構造とツールをセグメント化することができる。
我々は,X線画像の取得と解析の文脈において,FluoroSAMがリッチな人間と機械の相互作用の鍵となる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:40:39 GMT)
Lightweight Multi-Frame Integration for Robust YOLO Object Detection in Videos [11.5] マルチフレームビデオオブジェクト検出のための高効率な手法を提案する。
我々の手法は、特に軽量モデルにおいて堅牢性を改善する。
我々はBOAT360ベンチマークデータセットを寄贈し、現実のシナリオに挑戦するマルチフレームビデオオブジェクト検出における将来の研究を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:49:07 GMT)
Learning-Based Distance Estimation for 360° Single-Sensor Setups [11.5] 単一360度魚眼レンズカメラを用いた単眼距離推定のためのニューラルネットワークによるアプローチを提案する。
正確なレンズキャリブレーションに依存する古典的な三角法とは異なり、本手法は生の全方位入力から物体の距離を直接学習し、推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:26:55 GMT)
Perry: A High-level Framework for Accelerating Cyber Deception Experimentation [11.4] サイバー詐欺は、ハニーポット、デコイ認証、デコイファイルなどの偽の資産を持つネットワーク攻撃者の注意をそらし、遅らせ、検出することを目的としている。
既存のツールやプラットフォームには、変更や拡張が難しい、移植不可能で複雑な実装があります。
私たちは、偽装のシナリオの設計と探索を加速する高レベルのフレームワークであるPerryを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:03:57 GMT)
High-dimensional Contextual Bandit Problem without Sparsity [11.3] 我々は、高次元線形文脈バンドイット問題において、$p$の数は予算$T$よりも大きいか、あるいは無限であるかもしれない。
本稿では,この問題に対処し,その性能を検証するための探索列コミット(EtC)アルゴリズムを提案する。
本稿では,最適バランスを適応的に求める適応探索定理 (AEtC) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:16:22 GMT)
FGS-SLAM: Fourier-based Gaussian Splatting for Real-time SLAM with Sparse and Dense Map Fusion [11.2] 3Dガウススプラッティングは、リアルタイムの位置決めと高忠実度マップの構築を可能にすることによって、高度に局所化とマッピング(SLAM)技術を備えている。
本稿では,フーリエ周波数領域解析に基づく適応型密度化手法を提案する。
これは、周波数領域解析を利用して、高品質なガウス写像をリアルタイムに実現した最初のSLAMシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:14:50 GMT)
Enhancing Ambiguous Dynamic Facial Expression Recognition with Soft Label-based Data Augmentation [11.1] あいまいな表情データに対するDFER性能の向上を目的としたMIDASを提案する。
MIDASは、一対のビデオフレームとその対応する感情クラスラベルを凸的に組み合わせてトレーニングデータを強化する。
その結果,MIDASでトレーニングしたモデルは,従来のデータセットでトレーニングした最先端の手法と比較して,優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:36:42 GMT)
Bridging Compositional and Distributional Semantics: A Survey on Latent Semantic Geometry via AutoEncoder [10.9] このサーベイは、合成意味論のレンズを通して、潜在空間幾何学に関する新しい視点を提供する。
本稿では、Vector Quantized VAE(VQVAE)、Sparse AutoEncoder(SAE)の3つの主流オートエンコーダアーキテクチャをレビューし、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 01:48:18 GMT)
Secure Multi-Key Homomorphic Encryption with Application to Privacy-Preserving Federated Learning [10.9] マルチパーティ安全な計算タスクに適用した場合、CDKSスキームにおける重要なセキュリティ脆弱性を特定する。
マルチキーBFVおよびCKKSフレームワークに新しいマスキング機構を組み込んだ新しいスキームSMHEを提案する。
SMHEを用いてPPFLアプリケーションを実装し,ランタイム評価のオーバーヘッドを最小限に抑えて,セキュリティを大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:28:25 GMT)
Preparing Code States via Seed-Entangler-Enriched Sequential Quantum Circuits: Application to Tetra-Digit Topological Error-Correcting Codes [10.8] 我々は、トポロジカルな誤り訂正符号の符号空間における量子状態を作成するために、統一的で効率的な量子回路フレームワークを導入する。
我々はSEESQCを用いてテトラ・ディジットモデルのコード状態を作成する。
このフレームワークの中心にあるのは、少数のqubitsと呼ばれるtextitseedsに作用するEmphseed-entanglerであり、任意のコード状態を達成するための体系的なスキームを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:53:29 GMT)
WyckoffDiff -- A Generative Diffusion Model for Crystal Symmetry [10.7] 本稿では,結晶の対称性に基づく記述を生成する生成モデルWyckoff Diffusionを提案する。
構成による対称性の尊重に加えて、我々のモデルの離散的性質は高速な生成を可能にする。
概念実証研究として、WyckoffDiff を用いて熱力学的安定性の凸殻の下にある新しい物質を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:45:51 GMT)
Counterfactual Influence as a Distributional Quantity [10.5] 機械学習モデルは、トレーニングデータからサンプルを記憶し、プライバシと一般化に関する懸念を提起することが知られている。
反事実的自己影響は、サンプルがトレーニングデータセットに含めることに応じて、サンプルに対するモデルの予測がどのように変化するかを定量化して、暗記を研究するための一般的な指標である。
本稿では,全てのトレーニングサンプルがサンプルの記憶方法にどのように影響するかを考慮し,反実的影響を分布量として扱う記憶化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:25:11 GMT)
PhasePoly: An Optimization Framework forPhase Polynomials in Quantum Circuits [10.5] 本稿では、位相-ポリノミカル回路最適化という重要なタイプの量子回路最適化に焦点を当てる。
論理回路では,CNOTゲート数の平均で最大50%,34.92%,48.57%,28.53%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:13:16 GMT)
When Life Gives You Samples: The Benefits of Scaling up Inference Compute for Multilingual LLMs [10.4] 本稿では,多言語およびマルチタスク推論シナリオに特化して適応した新しいサンプリングと選択手法を提案する。
サンプリングと選択の併用により,m-Arena-v2.0プロンプト上での8Bモデルの勝利率の平均+6.8ジャンプを実現した。
この結果から,未表現言語の性能向上を民主化することを目的とした,推論時間計算における言語とタスク認識のアプローチの必要性が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:37:53 GMT)
FINN-GL: Generalized Mixed-Precision Extensions for FPGA-Accelerated LSTMs [10.1] リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、感情分析や短期株価予測といった時系列タスクに有効である。
その計算複雑性は、リソース制約のある環境でのリアルタイムデプロイメントに課題をもたらす。
FPGAはエネルギー効率の高いAIアクセラレーションのための有望なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:07:46 GMT)
Multiple Streams of Relation Extraction: Enriching and Recalling in Transformers [9.9] 微調整された言語モデルでは,エンティティの処理中に学習した関係情報を抽出し,その情報を後続のレイヤでリコールし,予測を生成する。
これらの情報経路の必要性と十分性について検討し,どの層で発生するか,どの冗長性を示すか,どのモデルコンポーネントが関与しているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:13:34 GMT)
Knowledge-Aware Diverse Reranking for Cross-Source Question Answering [9.8] 本稿では,SIGIR 2025 LiveRAG コンペティションにおける Team Marikarp のソリューションについて述べる。
コンペティションの評価セットは、インターネットコーパスからDataMorganaによって自動生成され、幅広いターゲットトピックを含んでいた。
提案した知識対応多種多様なRAGパイプラインは,コンペで1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:23:21 GMT)
High-Resolution Live Fuel Moisture Content (LFMC) Maps for Wildfire Risk from Multimodal Earth Observation Data [9.7] 森林火災は警戒速度で激しさと深刻度が増している。
AIと一般に利用可能な衛星データの最近の進歩により、世界中の重要な山火事リスクファクターを高解像度かつ低レイテンシで監視することが可能になった。
Live Fuel Moisture Content (LFMC) は、山火事の危険因子であり、山火事の研究と運用の両方に有用である。
本研究では,大規模空間完全(壁面間)LFMCマップ作成のための事前訓練された高マルチモーダル地球観測モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:59:10 GMT)
MIRAGE: A Benchmark for Multimodal Information-Seeking and Reasoning in Agricultural Expert-Guided Conversations [9.6] MIRAGEは、自然なユーザクエリ、専門家が承認したレスポンス、イメージベースのコンテキストを組み合わせることで、専門家のコンサルテーションの完全な複雑さを捉えます。
MIRAGEは35,000以上の実際のユーザ-専門家のインタラクションによって構築され、多様な作物の健康、害虫診断、作物管理シナリオにまたがる。
このベンチマークには7,000以上のユニークな生物学的実体が含まれており、植物種、害虫、病気をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:07:54 GMT)
TRIM: A Self-Supervised Video Summarization Framework Maximizing Temporal Relative Information and Representativeness [9.4] 本稿では,空間的および時間的依存関係を,注目やRNN,トランスフォーマーのオーバーヘッドを伴わずにキャプチャする自己教師付きビデオ要約モデルを提案する。
我々のフレームワークは、Markovプロセス駆動の損失メトリクスの新たなセットと、パフォーマンスと効率の両方を保証する2段階の自己教師付き学習パラダイムを統合しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:27:38 GMT)
Exploring the Effects of Chatbot Anthropomorphism and Human Empathy on Human Prosocial Behavior Toward Chatbots [9.2] チャットボットに対する人間のようなアイデンティティ、感情表現、非言語表現が人間の共感に与える影響について検討する。
また,チャットボットに対する社会的行動に対する人々の解釈についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:16:14 GMT)
On Convolutions, Intrinsic Dimension, and Diffusion Models [9.2] 多様体仮説は、画像データのような高次元の周囲空間における関心のデータは未知の低次元部分多様体上にあると主張する。
DMは低次元の支援で分布を学習できることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:00:00 GMT)
ViFusionTST: Deep Fusion of Time-Series Image Representations from Load Signals for Early Bed-Exit Prediction [9.1] ベッド関連滝は、病院や長期医療施設で怪我の主な原因となっている。
本研究は, ベッド脚下に装着した4つの低コスト負荷セルを用いて, 早期のベッド出口意図を予測できることを示す。
ラインプロットとテクスチャマップを並列に処理するデュアルストリームスウィントランスであるViFusionTSTを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:30:59 GMT)
How do Foundation Models Compare to Skeleton-Based Approaches for Gesture Recognition in Human-Robot Interaction? [9.1] ジェスチャーは、アジャイル生産のような騒々しい環境で、非言語的な人間とロボットのコミュニケーションを可能にする。
従来のディープラーニングに基づくジェスチャー認識は、画像、ビデオ、骨格ポーズ推定を入力として使用するタスク固有のアーキテクチャに依存している。
Vision Foundation Models (VFMs) と Vision Language Models (VLMs) は、その強力な一般化能力によって、システムの複雑さを減らす可能性がある。
本研究では、V-JEPA(最先端VFM)、Gemini Flash 2.0(マルチモーダルVLM)、HD-GCN(トップパフォーマンススケルトンベース)を比較し、ダイナミックでフルボディのジェスチャー認識にそのようなモデルを適用することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:36:45 GMT)
Uncertainty-Aware Machine-Learning Framework for Predicting Dislocation Plasticity and Stress-Strain Response in FCC Alloys [9.1] 機械学習は構造材料の理解と応用を著しく進歩させてきた。
本研究では,混合密度ネットワーク(MDN)モデルを用いた包括的手法を提案する。
これらの予測分布の統計パラメータを転位媒介の塑性モデルに組み込むことで、正確な応力-ひずみ予測が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:18:14 GMT)
SV-LLM: An Agentic Approach for SoC Security Verification using Large Language Models [8.9] SV-LLMは,システムオンチップ(SoC)セキュリティ検証の自動化と強化を目的とした,新しいマルチエージェントアシスタントシステムである。
検証質問応答、セキュリティ資産の識別、脅威モデリング、テスト計画とプロパティ生成、脆弱性検出、シミュレーションベースのバグ検証といったタスクのための特別なエージェントを統合することで、SV-LLMはワークフローを合理化する。
このシステムは,手作業による介入を減らすこと,精度の向上,セキュリティ分析の高速化,設計サイクルの初期段階におけるリスクの積極的な識別と緩和を支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:31:13 GMT)
Smart Ride and Delivery Services with Electric Vehicles: Leveraging Bidirectional Charging for Profit Optimisation [8.9] V2G(EVOP-V2G)を用いた電気自動車のオリエンテーリング問題について紹介する。
これには、動的電気価格のナビゲート、充電ステーションの選択、ルートの制約が含まれる。
1つの進化的(EA)と、大近傍探索(LNS)に基づく2つの準最適メタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:15:52 GMT)
AnchorDP3: 3D Affordance Guided Sparse Diffusion Policy for Robotic Manipulation [8.6] AnchorDP3は、デュアルアームロボット操作のための拡散ポリシーフレームワークである。
大規模で手続き的に生成されたシミュレーションデータに基づいて訓練される。
RoboTwinベンチマークの平均成功率は98.7%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:10:04 GMT)
Harnessing the Universal Geometry of Embeddings [8.6] 本稿では,テキスト埋め込みを1つのベクトル空間から別のベクトル空間に変換する最初の手法を提案する。
我々の翻訳は、異なるアーキテクチャ、パラメータ数、トレーニングデータセットを持つモデルペア間で高いコサイン類似性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:04:02 GMT)
WattsOnAI: Measuring, Analyzing, and Visualizing Energy and Carbon Footprint of AI Workloads [8.5] WattsOnAIは、AIワークロード全体にわたるエネルギー使用、電力引き込み、ハードウェアパフォーマンス、二酸化炭素排出量の測定、分析、可視化のための包括的なソフトウェアツールキットである。
既存のAIフレームワークとシームレスに統合することで、WattsOnAIは標準化されたレポートを提供し、詳細な時系列データをエクスポートする。
WattsOnAIは、研究コミュニティに対して、AIワークロードの生のパフォーマンスとともに環境への影響を評価することを奨励し、より持続可能な"グリーンAI"プラクティスへの移行を進める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:24:45 GMT)
RAG-VisualRec: An Open Resource for Vision- and Text-Enhanced Retrieval-Augmented Generation in Recommendation [8.4] 本稿では,映画分野におけるマルチモーダルレコメンデータシステムの開発課題について述べる。
本稿では,LLM生成したプロット記述とトレーラ由来の視覚的埋め込みを統合パイプラインに組み込むリソースを提案する。
CCAをベースとした核融合は単調なベースラインに比べてリコールを著しく促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:32:12 GMT)
A Transformer Based Handwriting Recognition System Jointly Using Online and Offline Features [8.4] オフライン画像とオンラインストロークデータの早期融合を行うエンド・ツー・エンド・ネットワークを提案する。
我々の手法は最先端の精度を達成し、過去のベストを最大1%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:58:47 GMT)
Evaluating Disassembly Errors With Only Binaries [8.4] この作業は、バイナリのみを使用して分解エラーを評価する最初のものである。
TraceBinは、ターゲットバイナリのセキュリティタスクを自動で分解するユースケースをターゲットにしている。
また、デアセンブラに依存する(クローズドソース)バイナリのセキュリティタスクの自動化にも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:46:19 GMT)
LADM: Long-context Training Data Selection with Attention-based Dependency Measurement for LLMs [8.3] LLM(Large Language Models)の分野では、長いコンテキストモデリングがますます注目を集めている。
意識に基づく依存度測定(LADM)を用いたLong-contextデータ選択フレームワークを提案する。
LADMは大規模マルチドメイン事前学習コーパスから高品質の長文データを効率的に識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:27:33 GMT)
The Decrypto Benchmark for Multi-Agent Reasoning and Theory of Mind [8.3] Decryptoはマルチエージェント推論とToMのためのゲームベースのベンチマークである。
インタラクティブなToM実験を設計するための最初のプラットフォームである。
LLMのゲームプレイ能力は人間より遅れており,簡単な単語埋め込みが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:55:27 GMT)
On the ability of Deep Neural Networks to Learn Granger Causality in Multi-Variate Time Series Data [8.3] 本稿では、正規化されたモデルが、損失関数に項を明示的に加えることなく、データから真のGC構造を学習できることを示す。
また、入力層ドロップアウトがニューラルネットワークに与える影響を比較して、データからグラガー因果関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:57:24 GMT)
Time is On My Side: Dynamics of Talk-Time Sharing in Video-chat Conversations [8.1] すべての会話の本質的な側面は、複数の話者間で会話時間を共有する方法である。
本稿では,話者間の会話時間分布を定量化する計算フレームワークを提案する。
我々はこのフレームワークを、見知らぬ人間のビデオチャットの大規模なデータセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:23:02 GMT)
Generative AI for Vulnerability Detection in 6G Wireless Networks: Advances, Case Study, and Future Directions [8.0] 生成AI(GAI)は、合成データ生成、マルチモーダル推論、適応学習を活用して、セキュリティフレームワークを強化する、トランスフォーメーションソリューションとして登場した。
本稿では、コード監査、プロトコルセキュリティ、クラウド・エッジ・ディフェンス、ハードウェア保護などに焦点を当て、GAIによる脆弱性検出を6G無線ネットワークに統合することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:36:31 GMT)
Visual-Semantic Knowledge Conflicts in Operating Rooms: Synthetic Data Curation for Surgical Risk Perception in Multimodal Large Language Models [7.9] 拡散モデルにより生成された34,000以上の合成画像からなるデータセットを提案する。
データセットには、バリデーションのためのゴールドスタンダード参照として機能する214の人間アノテーション付きイメージが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:06:29 GMT)
ConViTac: Aligning Visual-Tactile Fusion with Contrastive Representations [7.9] 本研究では,融合時の特徴のアライメントを高めるために,視覚触覚表現学習ネットワークであるConViTacを提案する。
我々の重要な貢献はコントラストエンコーダ機構であり、コントラストエンコーダを利用して視覚的および触覚的な入力を統一された潜伏埋め込みに投影する。
我々は,ConViTacが現在最先端の手法よりも現実的に優れていることを示すために,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:43:35 GMT)
Neural Graph Map: Dense Mapping with Efficient Loop Closure Integration [7.5] 本稿では、シーンを軽量なニューラルネットワークの集合として表現する新しいRGB-Dニューラルマッピングフレームワークを提案する。
提案手法は,最小限の再積分しか必要とせず,大規模ループクロージャを統合する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:36:35 GMT)
Unraveling the Potential of Diffusion Models in Small Molecule Generation [7.5] 拡散モデル(DM)は、薬物R&Dにおいて大きな注目を集めている。
本稿では,分子生成におけるDMの最近の進歩と応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:55:44 GMT)
SACL: Understanding and Combating Textual Bias in Code Retrieval with Semantic-Augmented Reranking and Localization [7.5] Retrieval-Augmented Code Generation (RACG)は、関連情報を検索することでコード生成を向上させる重要な技術である。
本研究では,コード機能を維持しながら,特定の特徴を体系的にマスキングすることで,コード検索の詳細な分析を行う。
テキスト情報を強化し,コードや構造的知識を意味情報で強化することでバイアスを低減するフレームワークであるSACLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 01:44:28 GMT)
Fast ground penetrating radar dual-parameter full waveform inversion method accelerated by hybrid compilation of CUDA kernel function and PyTorch [7.4] 本研究では、地中レーダ(GPR)のための高性能フルウェーブフォーム・インバージョン・フレームワーク(FWI)を提案する。
FWIはカーネル関数とPyTorchのハイブリッドコンパイルによって高速化される。
これらの特徴により, 提案手法は土木工学, 環境モニタリング, 物理探査などの応用において, 高速GPRに基づく地下イメージングのための実用的でスケーラブルな枠組みとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:00:33 GMT)
LR^2Bench: Evaluating Long-chain Reflective Reasoning Capabilities of Large Language Models via Constraint Satisfaction Problems [7.4] LR$2$Benchは,Long-chain Reflective Reasoning機能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。
評価の結果,DeepSeek-R1 や OpenAI o1-preview のような先進的な LRM でさえ,LR$2$Bench のタスクと競合することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:36:23 GMT)
TIIF-Bench: How Does Your T2I Model Follow Your Instructions? [7.1] 本稿では, TIIF-Bench (Text-to-Image Instruction following Benchmark) を提案する。
TIIF-Benchは、複数の次元に沿って組織された5000のプロンプトから構成されており、難易度と複雑さの3つのレベルに分類される。
T2Iモデルのテキスト合成精度と美的コヒーレンスを評価するために,テキストレンダリングとスタイル制御という2つの重要な属性が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:18:10 GMT)
Demystifying Distributed Training of Graph Neural Networks for Link Prediction [7.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ関連の問題を解決する強力なツールである。
本稿では,性能劣化問題を調査し,リンク予測のためのGNNの分散トレーニングについて検討する。
本研究では,グラフスペーシフィケーションを効果的に活用し,通信コストの低減による性能劣化を緩和するSpLPGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:32:23 GMT)
DreamAnywhere: Object-Centric Panoramic 3D Scene Generation [7.1] 私たちはDreamAnywhereを紹介します。3Dシーンの高速生成とプロトタイピングのためのモジュールシステムです。
我々のシステムは没入型ナビゲーションと直感的なオブジェクトレベルの編集をサポートし、シーン探索、視覚モックアップ、ラピッドプロトタイピングに最適である。
現在の最先端のテキストや画像に基づく3Dシーン生成手法と比較して、DreamAnywhereは、新しいビュー合成におけるコヒーレンスを大幅に改善し、競争力のある画像品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:30:41 GMT)
Counterfactual Fairness through Transforming Data Orthogonal to Bias [7.1] 我々は新しいデータ前処理アルゴリズムOrthogonal to Bias (OB)を提案する。
OBは、連続的な敏感な変数群の影響を排除し、機械学習アプリケーションにおける反ファクトフェアネスを促進するように設計されている。
OBはモデルに依存しないため、幅広い機械学習モデルやタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:35:44 GMT)
A Siamese Network to Detect If Two Iris Images Are Monozygotic [7.1] 我々は,一対の虹彩画像をモノジゴティックアイライズや非モノジゴティックアイライズに分類するために,シームズネットワークアーキテクチャとコントラスト学習を採用している。
本手法は, 単接合型虹彩対のヒト分類において, 従来報告されていたものを超える全虹彩画像を用いて精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:50:51 GMT)
Curved representational Bregman divergences and their applications [7.1] 曲線されたブレグマン発散の下での有限重み付きパラメータ集合のバリ中心は、バリ中心の非線形部分空間への右ブレグマン射影に等しいことを示す。
応用として、$alpha$-divergence球の有限集合の交叉を計算する効率的な方法を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:53:44 GMT)
SFNet: Fusion of Spatial and Frequency-Domain Features for Remote Sensing Image Forgery Detection [7.1] 偽のリモートセンシング画像は誤ったインテリジェンスやフェイクニュース、さらには陰謀説につながる可能性がある。
本稿では,多様なリモートセンシングデータから偽画像を特定することを目的とした,SFNetと呼ばれる新しい偽画像検出フレームワークを提案する。
3つのデータセットの実験により、SFNetは最先端のRS偽造検出法に対して4%-15.18%の精度向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:38:37 GMT)
Experimental violation of a Bell-like inequality for causal order [7.0] 不確定因果順序は、量子情報処理のリソースを提供する。
光合成装置を用いたベル状不平等の因果順序に対する実験的違反を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:04:13 GMT)
Therapy as an NLP Task: Psychologists' Comparison of LLMs and Human Peers in CBT [6.9] 大規模言語モデル(LLM)はアドホックセラピストとして使われている。
本研究は,ヒトカウンセラーのセッションレベルの行動と,同僚のチームが単一セッション認知行動療法を行うように促したLDMの行動とを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:07:35 GMT)
Teacher Motion Priors: Enhancing Robot Locomotion over Challenging Terrain [6.7] 本稿では,教師の学生パラダイムに基づく教師事前の枠組みを紹介する。
模倣と補助的なタスク学習を統合し、学習効率と一般化を改善する。
このフレームワークはヒューマノイドロボット上で検証され、動的地形における移動安定性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:27:22 GMT)
MS-TVNet:A Long-Term Time Series Prediction Method Based on Multi-Scale Dynamic Convolution [6.7] マルチスケール3次元動的畳み込みニューラルネットワークMS-TVNetを提案する。
本研究は,複雑な時間的パターンを捉えるために,畳み込みネットワークを活用することの有効性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:55:20 GMT)
Towards Probabilistic Question Answering Over Tabular Data [6.7] 我々は,LUCARIOと大規模データに対する確率的質問応答のためのフレームワークを新たに導入した。
提案手法はベイジアンネットワークをテーブルから誘導し,自然言語クエリを確率的クエリに変換し,大規模言語モデル(LLM)を用いて最終回答を生成する。
実験の結果, ベースラインよりも顕著な改善が見られ, ハイブリッド・シンボリック・ニューラル推論の利点が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:15:33 GMT)
FixCLR: Negative-Class Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Generalization [6.7] ラベルの不足のため、ドメインの一般化法の適用は性能が劣ることが多い。
FixCLRを紹介します。これは、すべてのドメインにわたるドメイン不変表現を明示的に学習するために、明確に正規化します。
我々の研究には、これまでSSDG研究で研究されていない広範な実験が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:25:05 GMT)
Universal coherent atom-molecule oscillations in the dynamics of the unitary Bose gas near a narrow Feshbach resonance [6.7] 我々は、幅8.3 mGの133$Cs原子の非常に狭いフェシュバッハ共鳴を研究する。
原子凝縮物の単位への急激なクエンチは、動的に生成された縮合された非縮合された分子や原子を含むコヒーレントな振動を引き起こす。
フェシュバッハ結合によって決定される同じ特性周波数は、あらゆる種類の粒子で観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:06:19 GMT)
Gradient-Based Excitation Filter for Molecular Ground-State Simulation [6.6] 変量量子固有解法(VQE)は、分子エネルギーレベルを研究するための主要なアルゴリズムである。
本稿では,従来のコンピュータにおける単一励起と二重励起(UCCSD)アンサッツを用いたユニタリ結合クラスタを効率的に単純化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:12:45 GMT)
Lifting the Veil on Composition, Risks, and Mitigations of the Large Language Model Supply Chain [6.5] 大規模言語モデル(LLM)は、インテリジェンスと生産性の両方に重大な影響を与えている。
我々は、リスクタイプ、リスク行動、および異なる利害関係者間の対応する緩和を含む構造化された分類法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:01:38 GMT)
VSF-Med:A Vulnerability Scoring Framework for Medical Vision-Language Models [6.4] VSF-Medは医療ビジョン言語モデル(VLM)のためのエンドツーエンドの脆弱性修正フレームワークである。
VSF-Medは5000個の放射線画像から3万以上の敵の変種を合成し、単一のコマンドで医療用VLMの再現可能なベンチマークを可能にする。
Llama-3.2-11B-Vision-Instructは、攻撃効果の持続性に対して1.29sigma$をピーク脆弱性として、GPT-4oは0.69sigma$を同じベクトルに対して0.28sigma$をピーク脆弱性として示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:56:38 GMT)
A Novel Large Vision Foundation Model (LVFM)-based Approach for Generating High-Resolution Canopy Height Maps in Plantations for Precision Forestry Management [6.3] 高分解能キャノピー高さマップ(CHMs)は, 植林地バイオマス(AGB)のモニタリングに不可欠である
我々はLVFM(Large Vision Foundation Model)を用いた高分解能CHM生成のための新しいモデルを開発した。
1メートルのGoogle Earth画像を使って北京の広山地区でテストした結果、我々のモデルは既存の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:51:49 GMT)
Adaptive Request Scheduling for CodeLLM Serving with SLA Guarantees [6.1] 既存の大規模言語モデル(CodeMs)は、現代のソフトウェア開発にますます統合されています。
しかし、セルフホスト環境は、リソース制約のあるサービス環境において重要な課題である。
要求毎のSLAの実現可能性と意思決定をリアルタイムで予測する動的戦略であるSABERを提案する。
以上の結果から,SLAを意識した適応スケジューリングが,堅牢で高性能なCodeLL提供の鍵となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:13:14 GMT)
Photocatalytic Control of Diamond Color Center Charge States via Surface Oxidation [6.1] 我々は,H末端ダイヤモンドナノピラーのレーザ酸化によるダイヤモンド表面の終端の調整を行う不揮発性技術を紹介した。
以上の結果から,本手法は他のカラーセンターやホスト材料にも広く適用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:00:01 GMT)
Characterization and Mitigation of Training Instabilities in Microscaling Formats [6.0] 大規模言語モデルのトレーニングは、高価な計算処理です。
次世代ハードウェアアクセラレータは、より低い精度の算術形式をサポートするようになった。
モデル学習におけるブロックスケール精度フォーマットの課題と実現可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:25:08 GMT)
AI Assistants to Enhance and Exploit the PETSc Knowledge Base [6.0] ジェネレーティブAIは、技術的知識へのアクセス、再利用、拡張の方法を変えつつある。
PETScは30年間の開発期間を通じて、豊富なが断片的な知識基盤を蓄積してきた。
この知識ベースをより効果的に活性化し活用するために、PETScチームはLLMを利用したシステムの構築を開始した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:00:05 GMT)
Poster: Enhancing GNN Robustness for Network Intrusion Detection via Agent-based Analysis [5.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、NIDS(Network Intrusion Detection Systems)に非常に有望であることを示す
GNNは分布のドリフトによって性能が低下し、現実的な敵攻撃に対するロバスト性が欠如している。
本研究は,エージェントパイプラインにLarge Language Models(LLMs)を模擬サイバーセキュリティ専門家エージェントとして使用することにより,GNNの堅牢性と一般化を促進する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:49:55 GMT)
Client Clustering Meets Knowledge Sharing: Enhancing Privacy and Robustness in Personalized Peer-to-Peer Learning [5.9] 我々はP4(Personalized, Private, Peer-to-Peer)を開発し、リソースに制約のあるIoTデバイス向けにパーソナライズされたモデルを提供する。
私たちのソリューションでは、クライアントの類似性をプライベートに検出し、協調グループを形成するために、軽量で完全に分散化されたアルゴリズムを採用しています。
P4は、異なるプライベートなピアツーピアアプローチをリードするよりも5%から30%高い精度を実現し、最大30%の悪意のあるクライアントで堅牢性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:27:36 GMT)
"TikTok, Do Your Thing": User Reactions to Social Surveillance in the Public Sphere [5.8] 「TikTok, Do Your Thing」は、クラウドソーシングを通じて、公共の場で見知らぬ人を識別しようとするバイラルトレンドである。
この傾向は2021年に始まり、ユーザーは概してロマンチックな目的で利用している。
この傾向に対するユーザの反応を理解するために、60のTikTokビデオと1,901のユーザコメントの質的分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:13:43 GMT)
Quantum harmonic oscillator, index theorem and anomaly [5.7] 量子高調波発振器に発生するボソニック異常を報告する。
分割関数は、ユーシルド時空上の「物理層」のチャーン文字として解釈できる。
我々はより直接的かつ物理的に直感的なアプローチでグロモフ・ウィッテン理論に到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:44:33 GMT)
Fusing Radiomic Features with Deep Representations for Gestational Age Estimation in Fetal Ultrasound Images [5.6] 胎児超音波画像を用いて妊娠年齢(GA)を計測するための新しい特徴融合フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、GAを3つのトリメータで平均8.0日間の絶対誤差で推定し、これらの妊娠期において現在の機械学習手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:23:35 GMT)
LARP: Learner-Agnostic Robust Data Prefiltering [5.5] 我々はLearner-Agnostic Robust Data Prefiltering (LARP)の問題を定式化する。
理論的には, LARPを学習者の不均一なセットで実行すると, モデル性能が低下することが示唆された。
結果の効用損失とその問題パラメータへの依存性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:07:59 GMT)
Industrial Energy Disaggregation with Digital Twin-generated Dataset and Efficient Data Augmentation [5.5] 本稿では,Digital Twinシミュレーションを用いて生成したオープンソースデータセットであるSIDED(Synthetic Industrial Data for Energy Disaggregation)を紹介する。
本研究では, AMDAデータを用いたNILMモデルにより, 複合熱・電力系統などの複雑な産業機器のエネルギー消費の分散を著しく改善する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:10:43 GMT)
IKDiffuser: A Generative Inverse Kinematics Solver for Multi-arm Robots via Diffusion Model [5.5] IKDiffuserは、多腕ロボットシステムのための高速で多様なIKソリューション生成のために設計された拡散モデルである。
IKDiffuserは構成空間上の結合分布を学習し、複雑な依存関係をキャプチャする。
6つの異なるマルチアームシステムの実験において、提案したIKDiffuserは優れた解の精度、精度、多様性、計算効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:27:44 GMT)
Detecting Fraud in Financial Networks: A Semi-Supervised GNN Approach with Granger-Causal Explanations [5.4] 金融業界の粗悪な活動は毎年何十億ドルもの費用がかかる。
本稿では、金融インタラクションネットワークのためのグランガー因果説明を用いた半教師付きグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくアプローチであるSAGE-FINを提案する。
実世界のデータセットであるBipartite Edge-And-Node Attributed Financial Network (Elliptic++)上でのSAGE-FINの良好な性能を実証的に検証し,ネットワーク構造を前提とせずに識別された不正項目についてグランガー因果説明を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:04:40 GMT)
Forensic Study of Paintings Through the Comparison of Fabrics [5.4] 芸術作品におけるキャンバス織物の研究は、認証、属性、保存にとって重要なツールである。
従来の手法はスレッド密度マップマッチングに基づいており、ロール上の連続的な位置からキャンバスが来ない場合は適用できない。
本稿では,スレッド密度マップに依存することなく,キャンバス間の類似性を評価する自動ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:34:10 GMT)
Learning Moderately Input-Sensitive Functions: A Case Study in QR Code Decoding [5.3] 本研究では,最初の学習ベースクイックレスポンス(QR)符号デコーディングを提案する。
実験の結果、Transformerは理論上の誤り訂正限界を超えてQRコードを復号できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:37:39 GMT)
UniCode$^2$: Cascaded Large-scale Codebooks for Unified Multimodal Understanding and Generation [5.3] 大規模でセマンティックに整合し、安定した視覚的トークン化を可能にするケースケードコードブックフレームワークであるUniCode$2$を提案する。
数百万のSigLIPシーケンスの埋め込みをクラスタ化することにより、500Kエントリのコードブックを構築します。
UniCode2は、さまざまなベンチマークで強力なパフォーマンスを提供し、安定性、セマンティクス、モジュール性を犠牲にすることなく、ビジュアルトークン空間をスケールできることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:57:09 GMT)
On Context-Content Uncertainty Principle [5.2] 我々は、コンテキスト-コンテンツ不確実性原理から運用原則を導出する階層計算フレームワークを開発する。
基盤レベルでは、CCUPは推論を方向性エントロピー最小化として定式化し、コンテンツファーストの構造化を好む変分勾配を確立する。
本稿では,形式的同値定理,原理間の依存格子,CCUP型推論の効率性向上を示す計算シミュレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:21:19 GMT)
scMamba: A Scalable Foundation Model for Single-Cell Multi-Omics Integration Beyond Highly Variable Feature Selection [5.1] scMambaはシングルセルのマルチオミクスデータを事前のフィーチャ選択を必要とせずに統合するために設計されたモデルである。
scMambaは、高次元のスパースシングルセルマルチオミクスデータから豊富な生物学的洞察を蒸留する。
われわれは scMamba を大規模シングルセルマルチオミクス統合の強力なツールとして位置づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:58:01 GMT)
How (Not) To Write a Software Engineering Abstract [5.1] 高品質なソフトウェアエンジニアリング会場における抽象化の構造を特徴付ける。
定量的な内容分析を用いて、362個の抽象標本の抽象構造を客観的に特徴付ける。
抽象文の4%のみが正しい、すなわち、優れた可読性(フレッシュ・キンケイドスコア)を持ち、情報的ギャップ、理解可能性ギャップ、あるいは非常に曖昧な文を持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:42:26 GMT)
Tabular Feature Discovery With Reasoning Type Exploration [5.0] 大きな言語モデル(LLM)は、その膨大な知識を活用して、新しい機能を自動生成するために使われてきた。
本稿では,複数種類の推論を活かして多種多様な情報的特徴の発見を支援する新しい手法REFeatを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:18:34 GMT)
Graph-Assisted Stitching for Offline Hierarchical Reinforcement Learning [5.0] Graph-Assisted Stitching (GAS)はグラフ探索問題としてサブゴール選択を定式化する新しいフレームワークである。
ガスクラスターは、異なる軌道からのセマンティックに類似した状態を統一グラフノードに分割し、効率的な遷移縫合を可能にする。
グラフ品質を改善するために,ノイズや非効率な遷移状態をフィルタする時間効率(TE)指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:33:47 GMT)
Efficient Inversion of Unknown Unitary Operations with Structured Hamiltonians [4.9] 我々は、特定のハミルトン構造を持つユニタリを反転させる効率的な量子アルゴリズムを提案する。
指数関数的に多くのパラメータを符号化するユニタリを単一のクエリだけで逆変換できるケースを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:06:55 GMT)
One Prototype Is Enough: Single-Prototype Activation for Interpretable Image Classification [4.7] 本稿では,ProtoPNetなどのプロトタイプネットワークにインスパイアされた,解釈可能な画像分類のための新しいディープニューラルネットワークを提案する。
ProtoSoloは、分類タスクにおいて優れたパフォーマンスを達成し、説明の認知的複雑さの観点から最高のレベルに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:08:06 GMT)
A Complete Loss Landscape Analysis of Regularized Deep Matrix Factorization [4.6] 本稿では,正規化DMF問題における損失状況について包括的に研究する。
各臨界点が局所最小値か厳密なサドル点のいずれかである必要十分条件を導出する。
このことは、勾配に基づく方法が正則化DMF問題の局所最小化にほとんど収束する理由に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:51:41 GMT)
Analytic 3D vector non-uniform Fourier crystal optics in arbitrary $\bar{\bar{\varepsilon}}$ dielectric [4.6] 相互空間における固有解析と実空間における光場伝播の3つの広く用いられている平面波面の比較を行った。
M.V.ベリー&M.R.デニスの2003年の均一平面波モデルから非一様フーリエ結晶光学へ展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 00:55:10 GMT)
Toddlers' Active Gaze Behavior Supports Self-Supervised Object Learning [4.6] 幼児の視線戦略が不変物体表現の学習を支援することを示す。
本研究は,幼児の視線行動が視覚不変物体認識の発達にどう役立つかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:19:50 GMT)
Confucius3-Math: A Lightweight High-Performance Reasoning LLM for Chinese K-12 Mathematics Learning [4.6] Confucius3-Mathは,1つのコンシューマグレードGPU上で効率的に動作する14Bパラメータを備えた,オープンソースの大規模言語モデルである。
このレポートでは、開発レシピ、直面する課題、それらを克服するために開発するテクニックを共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:49:23 GMT)
On the Necessity of Output Distribution Reweighting for Effective Class Unlearning [4.5] トレーニングされたモデルから特定のクラスを入手することは、ユーザ削除の権利を強制し、有害またはバイアスのある予測を緩和するために不可欠である。
トレーニングされたモデルから特定のクラスを入手することは、ユーザ削除の権利を強制し、有害またはバイアスのある予測を緩和するために不可欠である。
提案手法は,先行作業による評価に用いられるメトリクスと,本研究で提案する新たな指標の両方において,完全な再トレーニングの結果と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:53:56 GMT)
Engineering RAG Systems for Real-World Applications: Design, Development, and Evaluation [4.4] 大規模言語モデル(LLM)を外部知識に基盤付けるための重要なアプローチとして,検索-拡張生成(RAG)システムが登場している。
本稿では,ガバナンス,サイバーセキュリティ,農業,産業研究,医療診断の5つの領域固有のRAGアプリケーションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:40:00 GMT)
Advanced computer vision for extracting georeferenced vehicle trajectories from drone imagery [4.4] 本稿では,高高度ドローン画像からジオレファレンス車両軌跡を抽出する枠組みを提案する。
研究は韓国のソンド国際事業地区で行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:45:19 GMT)
Self-Supervised Multimodal NeRF for Autonomous Driving [4.4] ニューロビュー合成フレームワーク(NVSF)と呼ばれるNeRF(Neural Radiance Fields)ベースのフレームワークを提案する。
空間の暗黙的な神経表現と、LiDARとカメラの両方の時間変化シーンを共同で学習する。
我々は、静的シーンと動的シーンの両方を含む現実の自律走行シナリオでこれをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:58:58 GMT)
On the Burstiness of Faces in Set [4.3] バーストネス(Burstiness)は、テキストや画像検索で観察される現象であり、統計的に独立したモデルよりも、特定の要素がセットに何回も現れることを指す。
まず、特定の属性を持つ顔が顔セットに頻繁に共存するバースト面が、トレーニングインスタンスを支配し、トレーニングフェイスセットを支配し、制約のないシナリオに対する一般化能力の低下につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:49:45 GMT)
DeepQuark: deep-neural-network approach to multiquark bound states [4.2] 我々はマルチクォーク境界状態に対するディープ・ニューラル・ネットワークに基づく変分モンテカルロ法を実装した。
我々は,マルチクォークシステムにおけるユニークな課題に対処するために,新しい高効率アーキテクチャであるDeepQuarkを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:53:18 GMT)
Multi-lingual Functional Evaluation for Large Language Models [4.2] 我々は多言語機能ベンチマーク(CL-GSM)とCL-IFEval(CL-IFEval)を作成する。
いくつかの静的な多言語ベンチマークは、機能性能を他のベンチマークよりもはるかによく捉えている。
特定の言語(アラビア語、英語など)は、評価において最も順調に機能している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:32:31 GMT)
How Can Multimodal Remote Sensing Datasets Transform Classification via SpatialNet-ViT? [4.1] 視覚変換器(ViT)とマルチタスク学習(MTL)の力を利用する新しいモデルであるSpatialNet-ViTを提案する。
この統合されたアプローチは、空間認識と文脈理解を組み合わせることで、分類精度と拡張性の両方を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:50:33 GMT)
Partitewise Entanglement [4.1] 3量子GHZ状態の2部還元状態として$rhoAB$は分離可能であることが知られているが、part $A$とpart $B$は、part $C$をトレースせずに実際に互いに絡み合っている。
任意の次元を持つ任意の$n$-partiteシステムにおいてそのような絡み合いを探索し、[Phys. Rev. A 110, 032420(2024)]で提案されたペアエンタングル(PE)を含むパーティショアエンタングルメント(PWE)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:22:52 GMT)
ChatGPT is not A Man but Das Man: Representativeness and Structural Consistency of Silicon Samples Generated by Large Language Models [4.1] 大きな言語モデル(LLM)は、人間の意見をシミュレートするための「シリコンサンプル」として提案されている。
本研究は, LLMが集団レベルでの見解を誤って表現する可能性があるとして, この概念を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:35:44 GMT)
The State of Large Language Models for African Languages: Progress and Challenges [4.1] 本稿では,6つの大言語モデル (LLM) ,8つの小言語モデル (SLM) および6つの特殊SLM (SSLM) のアフリカ言語カバレッジを比較検討する。
評価対象は、言語カバレッジ、トレーニングセット、技術的な制限、スクリプトの問題、言語モデリングのロードマップなどだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:31:32 GMT)
Dark Channel-Assisted Depth-from-Defocus from a Single Image [4.0] 暗いチャネルを補完的なキューとして用いた1つのデフォーカスブルー画像からシーン深度を推定する。
本手法は,局所的なデフォーカスのぼかしとコントラストの変動を深度的手法として用いて,シーン構造の推定を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:28:35 GMT)
Markets with Heterogeneous Agents: Dynamics and Survival of Bayesian vs. No-Regret Learners [4.0] 資産市場における異種学習エージェントのパフォーマンスをペイオフで分析する。
驚いたことに、低い後悔は生き残るには不十分だ。
非回帰学習は環境に関する知識を少なくするので、より堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:09:48 GMT)
Enterprise Large Language Model Evaluation Benchmark [3.9] 大規模言語モデル(LLM)は、AI駆動のツール間の生産性向上を約束している。
ブルームの分類を基盤とした14タスクのフレームワークを提案し,企業環境におけるLCM機能の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:34:25 GMT)
AgentBreeder: Mitigating the AI Safety Impact of Multi-Agent Scaffolds via Self-Improvement [3.8] 大規模言語モデル(LLM)をマルチエージェントシステムに置き換えることによって、複雑なタスクのパフォーマンスが向上することが多い。
しかし、そのような足場による安全性への影響は十分に調査されていない。
我々は,足場上での多目的自己改善進化探索のためのフレームワークであるAgentBreederを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:23:23 GMT)
VRAIL: Vectorized Reward-based Attribution for Interpretable Learning [3.8] VRAILは、状態特徴から解釈可能な重み表現を学ぶ、価値に基づく強化学習(RL)のためのフレームワークである。
VRAILは、状態特徴を用いた推定値関数に適合する深層学習(DL)ステージと、これを用いて潜在ベース報酬変換による学習を形作るRLステージの2段階で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:06:17 GMT)
Progressive Alignment Degradation Learning for Pansharpening [3.8] 深層学習に基づくパンシャーピングにより,高分解能マルチスペクトル画像(HRMS)を効果的に生成できることが示されている。
Waldプロトコルは、人工低解像度データで訓練されたネットワークが、高解像度データでも同じように機能すると仮定する。
本稿では,PAlignNetとPDegradeNetという2つのサブネットワーク間の相互イテレーションを用いて,正確な劣化過程を適応的に学習するPADMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:07:32 GMT)
SIMulator: SIM Tracing on a (Pico-)Budget [3.8] SIMトレーシングは細胞ネットワーク研究において重要な技術となっている。
この研究は、SIMトレーシングを研究者やホビイストの広いコミュニティで利用できるようにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:44:18 GMT)
EAR: Erasing Concepts from Unified Autoregressive Models [3.6] 本稿では,ARモデルにおける有効かつ有効に保存できる概念消去のための微調整手法であるErasure Autoregressive Model (EAR)を提案する。
具体的には、パッチレベルのデコードと消去対象との整合性を確保するために、Windowed Gradient Accumulation (WGA)戦略を導入する。
我々はまた、ARモデルにおける概念消去を評価するためのより厳密で包括的な基盤を提供することを目的として、新しいベンチマークであるErase Concept Generator and Visual Filter (ECGVF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:15:07 GMT)
FedBKD: Distilled Federated Learning to Embrace Gerneralization and Personalization on Non-IID Data [3.5] Federated Learning(FL)は、分散協調機械学習(ML)技術である。
FLの大きな課題のひとつは、IDを持たない、独立した分散データ(非IID)を扱うことだ。
我々は、新しいデータフリー蒸留フレームワークFederated Bidirectional Knowledge Distillation (FedBKD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:42:10 GMT)
Thought Anchors: Which LLM Reasoning Steps Matter? [3.4] 文レベルでの推論トレースの分析は、推論過程を理解するための有望なアプローチである、と我々は主張する。
それぞれの手法は、思考のアンカーの存在を証明し、より重要視された推論ステップを提供する。
本稿では,モデルがどのように多段階の推論を行うかを示す手法間の収束パターンを示すケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 00:18:53 GMT)
A foundation model with multi-variate parallel attention to generate neuronal activity [3.4] MVPAは、コンテンツ、時間、空間的注意をゆがめる新しい自己注意機構である。
我々は、MVPAを用いて、様々な被験者のiEEG信号の進化を予測するために訓練された、人間の電気生理学のための生成基盤モデルMVPFormerを構築する。
MVPAは、最先端の臨床パフォーマンスを備えた、最初のオープンソース、オープンソース、オープンソースのiEEGファウンデーションモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:07:10 GMT)
Misalignment of Semantic Relation Knowledge between WordNet and Human Intuition [3.3] 誤調整の事例を調べることは、WordNetを適切に利用し、その改善を促進する可能性がある。
我々は,テンプレートを用いて人からの反応を抽出し,WordNetと人間の直感のセマンティック・リレーション・ナレッジの一般的なミスアライメントを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:09:45 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Semantic Relation Knowledge of Pretrained Language Models and Humans [3.3] ハイポナミー, ホロナミー, メロニミー, アンソニミー, 同義語という5つの関係を包括的に評価する枠組みを導入する。
この結果から,人間とモデル間の有意な知識ギャップが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:12:51 GMT)
Large Language Model-Driven Code Compliance Checking in Building Information Modeling [3.3] 本研究では,ビルディングインフォメーション・モデリングにおける手動コードコンプライアンスチェックの時間的およびエラーの原因となる特性について考察する。
この重要なプロセスを半自動化するために、LLM(Large Language Model)駆動のアプローチを導入している。
開発システムは、GPT、Claude、Gemini、LlamaなどのLLMとRevitソフトウェアを統合し、ビルドコードを解釈し、Pythonスクリプトを生成し、半自動コンプライアンスチェックを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:50:34 GMT)
A Global Context Mechanism for Sequence Labeling [3.2] グローバルな文情報は、文中の各単語にラベルを割り当てなければならないシーケンスラベリングタスクに不可欠である。
従来の研究では、グローバルな文情報を単語表現に統合する様々なRNN変種が提案されている。
これらの制限に対処するシンプルで効果的なメカニズムを導入します。
提案手法は,BiLSTMモデルとトランスフォーマーモデルの両方において,グローバルな文情報を効率的に補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:52:41 GMT)
Surrogate-Assisted Evolution for Efficient Multi-branch Connection Design in Deep Neural Networks [3.1] 最先端のディープニューラルネットワーク(DNN)には、しばしばマルチブランチ接続が組み込まれている。
DNN内のマルチブランチ(MB)接続を符号化するために,線形遺伝的プログラミング(LGP)に基づく新しい手法を提案する。
数十から数百のサンプルポイントから数千に拡張し、複雑なDNNの要求に合わせています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:18:17 GMT)
Proximal Control of UAVs with Federated Learning for Human-Robot Collaborative Domains [3.1] 本研究では,Long Short-Term Memory (LSTM) Deep Neural Networks に基づく行動認識制御手法を提案する。
実際のロボットによる実験は96%以上の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:15:12 GMT)
GASP: Efficient Black-Box Generation of Adversarial Suffixes for Jailbreaking LLMs [3.1] 本稿では,Jailbreakプロンプトを効率的に生成できる新しいフレームワークであるGenerative Adversarial Suffix Prompter(GASP)を紹介する。
我々は,GASPが自然な敵のプロンプトを生成でき,ベースラインよりもジェイルブレイクの成功を著しく改善し,トレーニング時間を短縮し,推論速度を加速できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:01:33 GMT)
CLAIM: Clinically-Guided LGE Augmentation for Realistic and Diverse Myocardial Scar Synthesis and Segmentation [3.1] CLAIM: textbfClinically-Guided textbfLGE textbfAugmentation for Realtextbfiiyocardial 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。
実験結果から, 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Diceと実際の傷跡分布との類似性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:37:57 GMT)
SEED: A Structural Encoder for Embedding-Driven Decoding in Time Series Prediction with LLMs [3.0] 組込み型デコードのための構造的エンコーダSEEDは,パッチ抽出のためのトークン対応エンコーダ,言語モデル埋め込みとパッチを整列するプロジェクションモジュール,タスク対応プロトタイプにパッチをマッピングするセマンティックプログラミング機構の4つの段階を統合している。
このモジュラーアーキテクチャは、推論から表現学習を分離し、数値パターンと意味論的推論の効率的なアライメントを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:40:14 GMT)
X-SiT: Inherently Interpretable Surface Vision Transformers for Dementia Diagnosis [3.0] 皮質表面のレンダリングは、よりアクセスしやすく理解しやすい脳解剖の3D表現を提供する。
X-SiTは、解釈可能な皮質の特徴に基づいた人間の理解可能な予測を提供する、最初の本質的に解釈可能なニューラルネットワークである。
以上の結果から,アルツハイマー病と前頭側頭型認知症を診断する上での最先端の成績が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:24:07 GMT)
Perspectives in Play: A Multi-Perspective Approach for More Inclusive NLP Systems [3.0] 本研究では,視点認識モデルの開発を促進するために,ソフトラベルを用いた新しい多視点アプローチを提案する。
我々は、ヘイトスピーチ、皮肉、虐待言語、スタンス検出など、多様な主観的テキスト分類タスクの分析を行う。
結果は、Jensen-Shannon Divergence (JSD) が測定したように、マルチパースペクティブアプローチが人間のラベル分布をよりよく近似していることを示している。
本手法は,本文の主観性に起因して,皮肉や姿勢検出などの課題に対する信頼度を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:53:36 GMT)
Zero-TIG: Temporal Consistency-Aware Zero-Shot Illumination-Guided Low-light Video Enhancement [3.0] 低照度と水中のビデオは視界が悪く、コントラストが低く、ノイズが高い。
既存のアプローチは通常、ペア化された基底真理に依存しており、実際性は制限され、しばしば時間的一貫性の維持に失敗する。
本稿では、Retinex理論と光フロー技術を活用したゼロショット学習手法Zero-TIGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:45:14 GMT)
Affective Priming Score: A Data-Driven Method to Detect Priming in Sequential Datasets [2.9] 感情プライミング(Affective priming)は、感情コンピューティングにおけるあいまいさの課題を例証する。
プライミングによって影響を受けるデータは、学習モデルで使用される際の誤分類につながる可能性がある。
本研究では,プライミング効果に影響されたデータ点を検出するデータ駆動方式であるAffective Priming Score (APS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:48:22 GMT)
Integrating Various Software Artifacts for Better LLM-based Bug Localization and Program Repair [2.9] 本稿では,問題コンテンツ(記述とメッセージ)とスタックエラートレースを用いてバグギーメソッドをローカライズするDevLoReを提案する。
異なるアーティファクトを組み込むことで、DevLoReはシングルとノンシングルのバグギーメソッドの49.3%と47.6%をうまく見つけることができた。
これは現在の最先端のAPRメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:21:54 GMT)
Communication-Efficient Publication of Sparse Vectors under Differential Privacy [2.9] スパースベクトルから集約された行列をパブリッシュするための微分プライベートアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、このコストを$O(varepsilon m)$に大幅に削減し、$varepsilon$はプライバシー予算である。
理論的には,本手法がランダム化応答と同一の結果をもたらすことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:25:46 GMT)
AI Copilots for Reproducibility in Science: A Case Study [2.9] 本稿では、研究者、レビュアー、読者をサポートするAIベースのプラットフォームであるOpenPubを紹介する。
本研究では, 原稿, コード, 補足資料を分析し, 構造化Jupyterノートブックを生成するReproducibility Copilotを提案する。
その結果、OpenPubは、計算再生に適した数値、表、結果の高カバレッジを実現しつつ、大幅な再生時間を短縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:56:28 GMT)
RefPentester: A Knowledge-Informed Self-Reflective Penetration Testing Framework Based on Large Language Models [2.9] RefPentesterは、大規模言語モデル(LLM)を利用した知識インフォームド・自己反射型AutoPTフレームワークである。
RefPentesterはHack The BoxのSauマシン上で認証情報を明らかにすることができ、ベースラインのGPT-4oモデルを16.7%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:14:56 GMT)
AI and Agile Software Development: From Frustration to Success -- XP2025 Workshop Summary [2.9] ワークショップは、将来の作業のために実行可能な方向性を示す研究ロードマップで締めくくられた。
主要な成果は、特定されたフラストレーションから成功した実装に移行するための共同産業と学術の努力を促進するために設計された構造化された議題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:29:03 GMT)
Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning through Knowledge Distillation with Inequitable Aggregation [2.8] フェデレートラーニングは、集中型トレーニングのパフォーマンスに近い分散環境でグローバルモデルをトレーニングすることを目的としている。
既存のほとんどのメソッドは、少数のクライアントだけが大規模なクライアント設定内でのトレーニングに参加するシナリオを見落としています。
KDIAでは、学生モデルは参加するクライアントの平均集約であり、教師モデルはすべてのクライアントの重み付けアグリゲーションによって形成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:42:30 GMT)
PP-DocBee2: Improved Baselines with Efficient Data for Multimodal Document Understanding [2.8] PP-DocBee2は、マルチモーダル文書理解を強化するために設計されたPP-DocBeeの高度なバージョンである。
PP-DocBee2は、大規模なマルチモーダルモデルアーキテクチャに基づいて構築され、主要な技術的改善を通じて、前者の限界に対処する。
これらの拡張により、中国のビジネス文書の内部ベンチマークのパフォーマンスが11.4%向上し、バニラバージョンに対する推論遅延が73.0%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:40:39 GMT)
LBONet: Supervised Spectral Descriptors for Shape Analysis [2.8] ラプラス・ベルトラミ作用素は、厳密でない形状解析の分野で自身を確立している。
本稿では,多様体上で数個の演算子を学習する教師付き手法を提案する。
これらの関数を適用することで、よりタスク固有のLBO固有基底を訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:45:51 GMT)
Text-to-Image Models and Their Representation of People from Different Nationalities Engaging in Activities [2.7] 1つのシナリオでは52.88%のイメージ、もう1つのシナリオでは27.4%が伝統的な服装を身に着けている。
この表現パターンと領域の間に統計的に有意な関係が認められた。
これは、この問題が特定の地域、特に中東と北アフリカ、サハラ以南のアフリカに不均等に影響を及ぼしていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:48:46 GMT)
How to use quantum computers for biomolecular free energies [2.7] 自由エネルギー計算は物理学に基づく生化学プロセスの分析の中心にある。
本稿では, サブストラクチャで得られた正確な量子力学データを, 機械学習による生体分子複合体全体のポテンシャルエネルギーに連続的に関連付ける方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:27:36 GMT)
When Servers Meet Species: A Fab-to-Grave Lens on Computing's Biodiversity Impact [2.7] 本稿では,コンピュータシステムによる生物多様性への影響のエンド・ツー・エンド分析について述べる。
生物多様性指数(EBI)とOBI(Operational Biodiversity Index)の2つの新しい指標を導入し,生物多様性への影響をライフサイクル全体で定量化する。
本稿では,計算負荷と生物多様性の影響を結びつけるモデリングフレームワークであるFABRICを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:50:04 GMT)
Low-light Pedestrian Detection in Visible and Infrared Image Feeds: Issues and Challenges [2.7] 本研究は, 低照度歩行者検出手法の最近の展開を概観する。
地域ベースから非地域ベース、グラフベースの学習方法論まで、様々なアルゴリズムを体系的に分類し分析する。
高度な歩行者検出アルゴリズムの研究と開発に使用できる重要なベンチマークデータセットを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 00:47:40 GMT)
Modeling Urban Food Insecurity with Google Street View Images [2.7] 食品の安全性を識別するための既存のアプローチは、質的、定量的な調査データに大きく依存している。
本研究は,センサス・トラクターレベルでの食品の安全性をモデル化する上で,街路レベルの画像を使用することの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:42:21 GMT)
Data Quality in Crowdsourcing and Spamming Behavior Detection [2.6] 本稿では,データ品質評価と分散分解によるスパム脅威検出のための体系的手法を提案する。
データ一貫性を評価するためにスパマーインデックスが提案されている。
マルコフ連鎖と一般化ランダム効果モデルを用いて,群衆労働者の信頼度を測定するために2つの指標を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:56:08 GMT)
Symmetry-Checking in Band Structure Calculations on a Noisy Quantum Computer [2.6] 電子バンド構造のバンド交差は、固体系の電子、トポロジカル、輸送特性を決定する上で重要な役割を果たしている。
ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)プロセッサの出現は、材料のバンド構造特性を計算する量子アルゴリズムの開発に大きな関心を喚起した。
NISQデバイス上に2つの異なる構成を持つ二層グラフェンのバンド構造における交差と反交差のバンド対称性を同定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:27:55 GMT)
Gradient-Free Sequential Bayesian Experimental Design via Interacting Particle Systems [2.6] ベイズ最適実験設計(BOED)のための勾配のないフレームワークを逐次設定で導入する。
提案手法は,設計最適化のためのEnsemble Kalman Inversion (EKI) と,効率的な後方サンプリングのためのAffine-Invariant Langevin Dynamics (ALDI) サンプリング器を組み合わせたものである。
変分ガウスおよびパラメタライズされたラプラス近似は、期待される情報ゲインの上と下の境界を抽出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:22:09 GMT)
Opinion Dynamics with Highly Oscillating Opinions [2.6] いくつかのオピニオンダイナミクス(OD)モデルの高振動ダイナミクスを再現する能力について検討した。
ATBCRは,世論更新の合理的かつ感情的なメカニズムを基礎として,高度に振動する世論を捉える上で,最も正確なODモデルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:22:13 GMT)
DSA-NRP: No-Reflow Prediction from Angiographic Perfusion Dynamics in Stroke EVT [2.5] 持続的微小血管低灌流によって定義される非逆流は、組織回復を損なうとともに臨床結果の悪化を引き起こす。
標準的な臨床実践は、パルス後24時間以内に灌流磁気共鳴画像(MRI)に頼り、介入を遅らせる。
本稿では,血管内血栓摘出直後の血流の予測を行う機械学習フレームワークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:15:21 GMT)
Hybrid AI for Responsive Multi-Turn Online Conversations with Novel Dynamic Routing and Feedback Adaptation [2.5] 本稿では,RAGとインテントベースの缶詰応答を統合した新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,対話コンテキストマネージャを用いて,マルチターンインタラクションにおけるコヒーレンスを保証し,インテントを洗練するためのフィードバックループを組み込む。
実験結果から,提案手法は高い精度 (95%) と低レイテンシ (180ms) のバランスが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:18:47 GMT)
Super-resolving frequency measurement with mode-selective quantum memory [2.5] モード選択型原子ラマン量子メモリを用いた超解波周波数推定のためのユニークなプラットフォームを提案する。
メモリのコヒーレントに最適な時間モードを高忠実度で保存し、オンデマンドで検索し、モードクロストークを0.34%まで低めに実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:02:53 GMT)
H-FEX: A Symbolic Learning Method for Hamiltonian Systems [2.5] ハミルトン系はハミルトン函数によって支配される力学系のクラスを統治する。
本稿では,新しい相互作用ノードを導入するシンボリック学習法であるH-FEX(Handian Systems)を学習するための有限表現法を提案する。
高硬度力学系を含む我々の実験は、H-FEXが複素系のハミルトン関数を復元できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:53:01 GMT)
Measuring Modern Phishing Tactics: A Quantitative Study of Body Obfuscation Prevalence, Co-occurrence, and Filter Impact [2.5] 本稿では,身体難読化技術における有病率,共起パターン,スパム関連について実験的に検討する。
386個のフィッシングメールを分析し,10個のテクニックを定量化し,有意なペアの共起を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:20:38 GMT)
Joint attitude estimation and 3D neural reconstruction of non-cooperative space objects [2.4] 3Dモデルは、宇宙状況認識の分野における貴重な情報源である。
我々は、NeRF(Neural Radiance Fields)を用いて、シミュレーション画像から非協調空間オブジェクトを3次元再構成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:33:49 GMT)
Overcoming frequency resolution limits using a solid-state spin quantum sensor [2.4] 我々は、固体スピン量子センサを用いて、2つのほぼ同一の非コヒーレント信号を実験的に解決する。
本結果は,従来の周波数分解能の限界を克服する量子センシングの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:31:34 GMT)
HRIBench: Benchmarking Vision-Language Models for Real-Time Human Perception in Human-Robot Interaction [2.4] 大きな視覚レイテンシモデル(VLM)は、有望な一般化可能な知覚能力を提供するが、しばしば高いレイテンシに悩まされる。
HRIの人間の知覚におけるVLM能力を体系的に研究するために,HRIBenchを紹介する。
HRIBenchは,(1)非言語的キュー理解,(2)言語的指示理解,(3)人間とロボットの関係理解,(4)ソーシャルナビゲーション,(5)個人識別の5つの主要な領域をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:01:38 GMT)
Evaluating Generalization and Representation Stability in Small LMs via Prompting, Fine-Tuning and Out-of-Distribution Prompts [2.4] 本稿では,小型言語モデルの2つの適応パラダイムに基づく一般化能力について検討する。
本研究は,小モデルが適応戦略の異なる知識を内在化し,一般化する過程において,重要な違いを呈するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:27:25 GMT)
C3S3: Complementary Competition and Contrastive Selection for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [2.3] 補間競合とコントラスト選択を統合した,新しい半教師付きセグメンテーションモデルであるC3S3を紹介する。
この設計は境界線を著しく鋭くし、全体的な精度を高める。
提案されたC3S3は、2つの公開データセットに対して厳格な検証を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:23:29 GMT)
Med-Art: Diffusion Transformer for 2D Medical Text-to-Image Generation [2.3] 限られたデータで医用画像を生成するためのフレームワークであるMed-Artを提案する。
Med-Art は Diffusion Transformer (DiT) に基づく大規模事前訓練されたテキスト-画像モデル PixArt-$alpha$ に適応する
FID,KID,下流分類による2つの医用画像データセットの最先端性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:56:48 GMT)
SEZ-HARN: Self-Explainable Zero-shot Human Activity Recognition Network [2.2] HAR(Human Activity Recognition)は医療や生活支援に多くの応用がある。
現在のモデルは意思決定を説明するのに苦労し、透明性を損なう。
本稿では、SEZ-HARN(Self-Explainable Zero-shot Human Activity Recognition Network)と呼ばれる新しいIMUベースのZS-HARモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:10:34 GMT)
Tight Success Probabilities for Quantum Period Finding and Phase Estimation [2.2] 1 に収束する成功確率について、厳密な上界と下界を導出する。
これらの結果は, 1 に収束する成功確率について, 上下境界の厳密な導出によって改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:14:59 GMT)
3W Dataset 2.0.0: a realistic and public dataset with rare undesirable real events in oil wells [2.2] 油井での好ましくない出来事は、経済的損失、環境事故、人的被害を引き起こす可能性がある。
2019年、ペトロブラスは3Wデータセットの最初のバージョンをリリースした。
このデータ記事では、現在の3Wデータセットの公開バージョンについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:42:32 GMT)
Brain2Model Transfer: Training sensory and decision models with human neural activity as a teacher [2.1] トランスファーラーニングは、大規模で事前訓練された教師モデルからリッチな特徴表現を採用することで、新しい感覚モデルと決定モデルのトレーニングを強化する。
脳2モデル伝達学習(Brain2Model Transfer Learning, B2M)は、人間の感覚や意思決定タスクからの神経活動が、ニューラルネットワークを訓練する教師モデルとして機能するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:03:51 GMT)
ZigzagPointMamba: Spatial-Semantic Mamba for Point Cloud Understanding [2.1] PointMambaのような状態空間モデル(SSM)は、ポイントクラウドの自己教師型学習のための効率的な特徴抽出を可能にする。
既存のPointMambaベースの手法は、複雑なトークン順序付けとランダムマスキングに依存している。
これらの課題に対処するためにZigzagPointMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:49:26 GMT)
VAQUUM: Are Vague Quantifiers Grounded in Visual Data? [2.1] 視覚的文脈における曖昧な量化器の生成や判断において、視覚・言語モデル(VLM)が人間とどの程度互換性があるかを評価する。
我々は、合計1089枚の画像から20,300個の人間の評価を含む新しいデータセットVAQUUMをリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:46:05 GMT)
Echo State Transformer: When chaos brings memory [2.1] 本稿では,逐次データ処理のためのハイブリッドアーキテクチャであるEcho State Transformers (EST)を紹介する。
ESTはTransformerのアテンションメカニズムとReservoir Computingの原則を統合し、固定サイズのウィンドウ分散メモリシステムを作成する。
ESTは各処理ステップで一定の計算複雑性を達成し、標準変換器の2次スケーリング問題を効果的に破る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:56:25 GMT)
MARCO: Multi-Agent Code Optimization with Real-Time Knowledge Integration for High-Performance Computing [2.1] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成機能を通じてソフトウェア開発を変革してきたが、高性能コンピューティングにおけるその有効性は依然として限られている。
我々は,特殊なマルチエージェントアーキテクチャにより,HPC用のLLM生成コードを強化する新しいフレームワークであるMARCOを提案する。
MARCOはコード生成と性能評価に別々のエージェントを使用し、フィードバックループで接続され、最適化が徐々に洗練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:22:04 GMT)
Observing High-dimensional Nonlocality using Multi-Outcome Spectral Measurements [2.0] ベルの不等式は、多くの量子情報や通信プロトコルにとって必須の要件である。
高次元システムでは、ベルの不等式試験は真のマルチアウトカム測定を実装するという課題に直面している。
ここでは、2光子交絡状態の合同スペクトル強度が、必要なマルチアウトカム測定へのアクセスを含むことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:40:23 GMT)
Fine-tuning machine-learned particle-flow reconstruction for new detector geometries in future colliders [2.0] 本研究では,高エネルギー粒子衝突装置における粒子流再構成を訓練した機械学習アルゴリズムにおいて,伝達学習能力を実証する。
我々の知る限り、これは粒子-流れ再構成のための完全なクロス・ディテクター・トランスファー学習研究としては初めてのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:07:47 GMT)
HiWave: Training-Free High-Resolution Image Generation via Wavelet-Based Diffusion Sampling [1.9] HiWaveは、超高解像度画像合成における視覚的忠実度と構造的コヒーレンスを大幅に向上させる、トレーニング不要でゼロショットのアプローチである。
ユーザによる調査では、HiWaveのパフォーマンスが80%以上の比較で最先端の代替品よりも好まれていたことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:58:37 GMT)
Ten simple rules for PIs to integrate Research Software Engineering into their research group [1.9] 研究ソフトウェア工学(Research Software Engineering, RSEng)は、高品質な研究ソフトウェアを開発する上で重要な成功要因である。
RSEngは技術的な複雑さも伴うため、一部の研究者にとってはアクセシビリティが低下する。
本稿では,RSEngのアクセシビリティ向上を目的とした10の簡単なルールについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:59:37 GMT)
A Multi-Pass Large Language Model Framework for Precise and Efficient Radiology Report Error Detection [1.9] 大規模言語モデル (LLM) を用いた放射線診断用証明読解法では, 誤りの頻度が低いため, 正の予測値 (PPV) が制限される。
3パス LLM フレームワークは PPV を大幅に強化し、運用コストを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:02:29 GMT)
Visual-Conversational Interface for Evidence-Based Explanation of Diabetes Risk Prediction [1.9] 本稿では,対話型ビジュアライゼーションと対話型エージェントを組み合わせて糖尿病リスク評価を説明する統合型意思決定支援システムを提案する。
我々は30人の医療従事者を対象に混合手法による研究を行い、対話的な相互作用が、医療従事者がモデルアセスメントを明確に理解するのに役立ったことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:56:20 GMT)
A Unified Framework for UAV-Based Free-Space Quantum Links: Beam Shaping and Adaptive Field-of-View Control [1.8] 本稿では,無人航空機(UAV)-地上量子通信リンクのモデリングと性能評価のための総合的な枠組みを開発する。
主な物理的障害としては、ビームのばらつき、送信機と受信機の両方の誤差の指摘、大気の減衰、乱流による暗視、視野の狭い(FoV)フィルタリング、背景光子ノイズがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:46:56 GMT)
WallStreetFeds: Client-Specific Tokens as Investment Vehicles in Federated Learning [1.8] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、参加者がデータをプライベートに保ちながらモデルを集合的にトレーニングすることを可能にする、コラボレーティブな機械学習パラダイムである。
本稿では,FLエコシステム内の投資車両としてクライアント固有のトークンを導入する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:05:01 GMT)
E-ABIN: an Explainable module for Anomaly detection in BIological Networks [1.8] E-ABINは、生体ネットワークにおける異常検出のための汎用的で説明可能なフレームワークである。
従来の機械学習とグラフベースのディープラーニング技術を組み合わせた、統一されたユーザフレンドリなプラットフォームだ。
膀胱癌とコリアック病の症例研究を通じてE-ABINの有用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:25:17 GMT)
CCRS: A Zero-Shot LLM-as-a-Judge Framework for Comprehensive RAG Evaluation [1.8] CCRSは、ゼロショットでエンドツーエンドの裁判官として、単一の強力で事前訓練されたLLMを使用する5つのメトリクスからなる新しいスイートである。
CCRSを用いて6種類のRAGシステム構成を、挑戦的なBioASQデータセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:49:03 GMT)
WoundAmbit: Bridging State-of-the-Art Semantic Segmentation and Real-World Wound Care [1.8] モバイル画像キャプチャーによる自動創傷モニタリングは、創の大きさの遠隔追跡を可能にすることで、医師の訪問を減らすことができる。
我々は、汎用視覚、医用画像、および公的な創傷問題からの最上位手法から最先端のディープラーニングモデルをベンチマークする。
我々は、AI駆動の創傷サイズ推定フレームワークであるWoundAmbitが、カスタム遠隔医療システムにどのように統合されているかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:21:21 GMT)
Scalable Dynamic Origin-Destination Demand Estimation Enhanced by High-Resolution Satellite Imagery Data [1.7] 本研究では,マルチクラスメソスコピックネットワークモデルにおける動的起因決定需要推定(DODE)のための新しい枠組みを提案する。
ローカルセンサからの従来の交通データとともに高解像度衛星画像を利用する。
その結果,衛星から得られる密度で従来のデータを補うことで推定性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:47:06 GMT)
Uncovering Hidden Violent Tendencies in LLMs: A Demographic Analysis via Behavioral Vignettes [1.7] 本研究では,日常の対立に対する人間の反応を計測する社会科学機器を用いて,大規模言語モデル (LLM) を評価するための最初の研究について述べる。
潜在的なバイアスを評価するために、米国内の人種、年齢、地理的アイデンティティを変えるペルソナベースのプロンプトを導入する。
1) 表面レベルのテキスト生成は、暴力的反応に対する内部的嗜好から分岐することが多く、(2) 暴力的な傾向は、人口層によって異なり、犯罪学、社会科学、心理学における確立された知見と矛盾することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:43:04 GMT)
CogGen: A Learner-Centered Generative AI Architecture for Intelligent Tutoring with Programming Video [1.7] CogGenは学習者中心のAIアーキテクチャで、プログラミングビデオを対話的で適応的な学習体験に変換する。
この研究は、対話型AI会話で構造化された学生モデリングをブリッジすることで、AIによる学習を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:39:05 GMT)
Quantum-Centric Alchemical Free Energy Calculations [1.7] 本研究は,本法を用いて構成相互作用(CI)シミュレーションを組み込むことで,アルケミカルフリーエネルギ(AFE)予測の精度を向上させることを目的とする。
A) PySCFバックエンドを経由して、従来のコンピューティングリソースを使用したフル構成インタラクション(FCI)、B)量子中心のサンプルベース量子対角化(SQD)ワークフローをQiskit経由で実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:50:40 GMT)
Multivariate unbounded quantum regression via log-ratio probabilities mitigating barren plateaus [1.6] 本稿では,量子状態の対数比確率(LRP)を利用した,新規でシンプルな後処理手法を提案する。
提案手法は、量子ビット数に対する回帰出力数を指数関数的に拡張し、パラメータと量子ビット効率を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:10:24 GMT)
Empowering Digital Agriculture: A Privacy-Preserving Framework for Data Sharing and Collaborative Research [1.6] データ駆動農業は、収穫量、病気の回復力、長期的な土壌の健全性を改善する可能性がある。
しかし、価格の悪さ、差別、資源操作といったプライバシー上の懸念により、農家はデータの共有を妨げている。
研究・開発のためのセキュアなデータ共有と協調を可能にするプライバシー保護フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:46:30 GMT)
MEL: Multi-level Ensemble Learning for Resource-Constrained Environments [1.6] 我々は、弾力性のあるエッジ推論のための新しいフレームワーク、Mel(Multi-Level Ensemble Learning)を提案する。
MELは、複数のサーバが利用可能で、独立して障害下で、協調動作可能な複数の軽量バックアップモデルをトレーニングする。
視覚、言語、オーディオデータセットにわたる経験的評価は、MELが元のアーキテクチャに匹敵するパフォーマンスを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:33:57 GMT)
VICCA: Visual Interpretation and Comprehension of Chest X-ray Anomalies in Generated Report Without Human Feedback [1.6] 本稿では,AI生成医療報告のセマンティックアライメントと位置決め精度の向上を目的とした新しいフレームワークを提案する。
元の画像と生成された画像の特徴を比較することにより、デュアルスコーリングシステムを導入する。
このアプローチは既存の手法よりも優れており、病理の局在化やテキスト・ツー・イメージのアライメントにおいて最先端の結果が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:13:35 GMT)
Reducing Biases in Record Matching Through Scores Calibration [1.6] スコアバイアスの測定と低減のためのしきい値に依存しないフレームワークを提案する。
基準しきい値に基づく基準値の下では公平に見えても,いくつかの最先端マッチング手法がかなりのスコアバイアスを示すことを示す。
本稿では,2つのポストプロセッシングスコアキャリブレーションアルゴリズムを導入する。第1のキャリブは,ワッサーシュタイン・バリセンタを用いてグループワイズスコアの分布を調整し,人口統計学的パーティを目標とする。
第2のカラリブは、ラベルに依存したバイアス、例えば平等な機会を減らそうと予測されたラベルの条件である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:36:23 GMT)
Case-based Reasoning Augmented Large Language Model Framework for Decision Making in Realistic Safety-Critical Driving Scenarios [1.5] 本稿では,ケースベース推論拡張大言語モデル(CBR-LLM)フレームワークを提案する。
本手法は,ダッシュカム映像からのセマンティックシーン理解と,関連する過去の運転事例の検索を統合する。
実験により、我々のフレームワークは意思決定の正確さ、品質の正当化、および人間の専門家の行動との整合性を改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:19:25 GMT)
First-order methods for stochastic and finite-sum convex optimization with deterministic constraints [1.4] 決定論的制約を伴う有限サム凸最適化問題のクラスについて検討する。
本稿では,$epsilon$-$surely feasible optimal$$(epsilon$-SFSO) を求める一階法を提案する。
副生成物として、$epsilon$-SFSOの計算におけるサンプル平均近似法の1次オラクル複雑性結果も導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:26:02 GMT)
InvZW: Invariant Feature Learning via Noise-Adversarial Training for Robust Image Zero-Watermarking [1.4] 本稿では,歪み不変な特徴学習に基づく頑健な画像ゼロ透かしのための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
ゼロ透かし方式として,本手法では,元の画像は変更されず,特徴空間の最適化を通じて参照シグネチャを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:32:08 GMT)
Define-ML: An Approach to Ideate Machine Learning-Enabled Systems [1.4] ソフトウェアシステムにおける機械学習(ML)は、特別なアイデアのアプローチを必要とする。
Lean Inceptionのような従来のアイデア手法では、MLの考慮事項に対する構造化されたサポートが欠如しています。
本稿では、リーンインセプションを適切なアクティビティで拡張するフレームワークであるDefin-MLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:11:26 GMT)
From $\mathcal{O}(n^{2})$ to $\mathcal{O}(n)$ Parameters: Quantum Self-Attention in Vision Transformers for Biomedical Image Classification [1.4] 自己アテンション(SA)機構を持つ量子ビジョントランスフォーマー(QViT)は、量子自己アテンション(QSA)機構に置き換えられる。
RetinaMNISTでは,超パラメータ効率のQViTが13/14 SOTA法より優れており,CNNやViTが優れている。
我々の高量子アーキテクチャはKD事前学習の恩恵を受けており、QSAパラメータとKDの有効性のスケーリング関係が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:08:53 GMT)
SABRE-FL: Selective and Accurate Backdoor Rejection for Federated Prompt Learning [1.3] フェデレート・プロンプト・ラーニングにおけるバックドア・アタックの最初の研究について述べる。
悪意のあるクライアントが視覚的に認識不能で学習可能なノイズトリガーを入力画像に注入すると、グローバルなプロンプト学習者はターゲットの誤分類に対して脆弱になる。
この脆弱性に触発されたSABRE-FLは,非分布データに基づいてオフラインでトレーニングされた埋め込み空間異常検知器を用いて,有害な即時更新をフィルタリングする軽量モジュールディフェンスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:15:20 GMT)
Loss-Aware Automatic Selection of Structured Pruning Criteria for Deep Neural Network Acceleration [1.3] 本稿では,深層ニューラルネットワークのスリム化と高速化に有効なLAASP(Los-Aware Automatic Selection of Structured Pruning Criteria)を提案する。
刈り取り訓練アプローチは第1段階を排除し、第2段階と第3段階を1サイクルに統合する。
CIFAR-10およびImageNetベンチマークデータセットにおけるVGGNetとResNetモデルの実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:18:46 GMT)
Patch2Loc: Learning to Localize Patches for Unsupervised Brain Lesion Detection [1.3] 異常脳組織から正常組織を分節する新しい非教師的アプローチを提案する。
ニューラルネットワークモデルをトレーニングして、パッチを脳の体積のスライス内の空間的な位置までマッピングします。
我々は,MRIにおける腫瘍組織の検出にアプローチを適用することで,異常な脳組織をセグメント化できるモデルの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:00:12 GMT)
Generative Blocks World: Moving Things Around in Pictures [1.3] コンベックス3Dプリミティブの集合体としてシーンを表現している。
同じシーンは異なる数のプリミティブで表現することができ、エディタは構造全体や細部を移動できる。
私たちのテクスチャヒントは、3Dプリミティブの変更を考慮に入れており、テクスチャ一貫性を超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:59:55 GMT)
Do psychic cells generate consciousness? [1.2] 過去数十年の技術的進歩により、神経科学者は意識に関する根本的な問題に対処できるようになった。
我々は、脳における意識的処理の細胞レベル機構の理解における最近の顕著な進歩を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:38:13 GMT)
Bounding-box Watermarking: Defense against Model Extraction Attacks on Object Detectors [1.2] この研究はオブジェクト検出(OD)モデルに焦点を当てている。
既存のODモデルに対するバックドア攻撃は、現実的な脅威モデルにおけるMEAに対する防御としてモデル透かしには適用できない。
提案手法では,OD機能を保ちながら,クエリで検出されたオブジェクトのバウンディングボックス(BB)を密かに修正することで,抽出したモデルにAPIを介してバックドアを挿入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:37:16 GMT)
OAK -- Onboarding with Actionable Knowledge [1.1] 熟練したオペレーターが退社したときの知識の喪失は、企業にとって重要な問題だ。
本稿では,知識グラフの埋め込みとマルチモーダルインタフェースを組み合わせて専門知識の収集と検索を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:03:52 GMT)
Resonances of recurrence time of monitored quantum walks [1.1] リングに印加された磁束による時間反転対称性の破れは、ユニタリの固有値の縮退を除去する。
システムサイズが共鳴に与える影響を詳細に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:58:18 GMT)
Don't Hash Me Like That: Exposing and Mitigating Hash-Induced Unfairness in Local Differential Privacy [1.0] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、プライバシ保存データ収集のフレームワークとして広く受け入れられている。
本稿では,ハッシュ関数が LDP プロトコルにおける不公平性の源として機能することを明らかにする。
ハッシュ関数選択にエントロピーに基づくフェアネス制約を適用したOLHの変種であるFair-OLH(F-OLH)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:48:30 GMT)
Domain Knowledge in Requirements Engineering: A Systematic Mapping Study [1.0] ドメイン知識は要求工学(RE)の成功の鍵となる要素として認識される
その関連性にもかかわらず、科学文献は依然として、ドメイン知識をREで効果的に利用し、運用する方法の体系的な統合を欠いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:27:51 GMT)
Agile Management for Machine Learning: A Systematic Mapping Study [1.0] 機械学習(ML)対応システムは私たちの社会に存在し、重要なデジタルトランスフォーメーションを推進しています。
ML開発のダイナミックな性質は、実験的なサイクルとデータの急激な変化によって特徴づけられ、従来のプロジェクト管理に課題をもたらします。
本研究の目的は,ML対応システムのアジャイル管理における技術の現状を概説することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:47:08 GMT)
Self-Supervised Graph Learning via Spectral Bootstrapping and Laplacian-Based Augmentations [1.0] 本稿では,新しいグラフ学習フレームワークLaplaceGNNを紹介する。
本手法は学習過程にラプラシアンに基づく信号を統合する。
LaplaceGNNは最先端の自己教師付きグラフ法に比べて優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:23:23 GMT)
Engineering Precise and Robust Effective Hamiltonians [1.0] 量子シミュレーション、センシング、計算を含む量子技術の進歩には、エンジニアリングの効果的なハミルトン派が不可欠である。
本論文は、堅牢で正確で効率的な量子制御戦略を実現するために、効果的なハミルトン工学のための一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:00:33 GMT)
Disentangled representations of microscopy images [1.0] 本研究は、顕微鏡画像分類のためのモデル解釈可能性を高めるために、DRL法を提案する。
本稿では,合成データから学習した表現の伝達に基づくDRLフレームワークが,この領域における精度と解釈可能性とのトレードオフを良好に実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:44:37 GMT)
The kernel of graph indices for vector search [1.0] 機械学習を用いて,距離空間および非距離ベクトル空間におけるベクトル探索のためのグラフインデックスを構築することができることを示す。
本稿では,距離空間と非距離ベクトル空間で有効となる公式なナビゲート性を保証するグラフインデックスであるSupport Vector Graph(SVG)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:24:55 GMT)
A Survey of Predictive Maintenance Methods: An Analysis of Prognostics via Classification and Regression [1.0] 予測保守(PdM)は近代工業の実践において重要な要素となっている。
機械学習とディープラーニングは、機器の故障と有用寿命(RUL)のより正確な予測を可能にした
本稿では, PdM の方法論を概観するとともに, 分類法と回帰法の比較に強く焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:22:23 GMT)
Research Artifacts in Secondary Studies: A Systematic Mapping in Software Engineering [0.9] システムレビュー(SR)は、ソフトウェア工学(SE)を含む科学における最先端の証拠をまとめたものである。
2013年から2023年にかけて発行された537件の二次研究を調査し,研究成果の公開状況と報告状況について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:53:59 GMT)
Controlling Casimir Effect in Networks [0.8] 我々は,ネットワーク上の量子場の理論を研究し,ノード上の新しい接合条件を提案する。
応用として,ネットワーク上のカシミール効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:22:39 GMT)
Triadic Novelty: A Typology and Measurement Framework for Recognizing Novel Contributions in Science [0.8] 既存のメトリクスは、新奇さと人気を両立させ、それらに挑戦する人たちよりも既存のパラダイムに適合するアイデアを弱めます。
本研究は, 異なるタイプの新規性が出現し, 保持され, 認識されるかをよりよく理解するために, 理論駆動の枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:24:05 GMT)
AIDRIN 2.0: A Framework to Assess Data Readiness for AI [0.8] AIDRINは、AIアプリケーションのデータ準備性を評価し改善するフレームワークである。
データ品質、バイアス、公平性、プライバシといった重要なデータ準備性に対処する。
本稿では,ユーザインターフェースの改善と,プライバシ保護のためのフェデレーション学習フレームワークとの統合に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 01:49:52 GMT)
Multicollinearity Resolution Based on Machine Learning: A Case Study of Carbon Emissions [0.8] 本研究では,DBSCANクラスタリングとElastic Net回帰モデルを統合する分析フレームワークを提案する。
この枠組みを中国の46の産業のエネルギー消費データに適用した結果、16のカテゴリーが特定された。
本研究は、複雑な地域課題を解析するためのフレームワークのグローバルな適用性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:42:29 GMT)
TAPS: Tool-Augmented Personalisation via Structured Tagging [0.7] 本研究では,ユーザの好みをゴール指向対話エージェントに効果的に統合する方法について検討する。
我々は、構造化タグ付けツールと不確実性に基づくツール検出器を活用することにより、個人化ツールの使用を促進する新しいソリューションであるnameを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:24:46 GMT)
Image Super-Resolution with Guarantees via Conformalized Generative Models [0.7] 生成した画像の信頼性を確実かつ直感的に伝達できる「信頼マスク」を提案する。
提案手法は,不透明なAPIの背後にロックされているものを含む,任意のブラックボックス生成モデルに適用可能である。
本手法は, データの漏洩時に, 忠実度制御, 復元品質, 堅牢性にまたがる理論的保証を強く証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:51:55 GMT)
Leveraging AI Graders for Missing Score Imputation to Achieve Accurate Ability Estimation in Constructed-Response Tests [0.6] 項目応答理論(IRT)は、不完全なスコアデータから能力の推定を可能にすることで、有望なソリューションを提供する。
失うスコアの割合が増加するにつれて、能力推定の精度は低下する。
本研究は, 自動スコアリング技術を利用して, 欠落点を計算するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:17:57 GMT)
Supervised Quantum Machine Learning: A Future Outlook from Qubits to Enterprise Applications [0.6] Supervised Quantum Machine Learning (QML)は、量子コンピューティングと古典的な機械学習の共通点である。
本稿では, 量子回路, 量子ニューラルネットワーク, 量子カーネル法などの手法に着目し, 教師付きQMLの最近の展開を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:08:22 GMT)
Quantum Framework for Simulating Linear PDEs with Robin Boundary Conditions [0.6] 一般線形偏微分方程式(PDE)を数値シミュレーションするための明示的でオラクルのない量子フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、一般的な有限差分法による離散化から始まり、結果の系を1つの満足なユニタリ量子進化に変換するためにシュロディンガー化法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:23:38 GMT)
On Advancements of the Forward-Forward Algorithm [0.6] Forward-Forwardアルゴリズムは機械学習の研究で進化し、現実のアプリケーションを模倣するより複雑なタスクに取り組んでいる。
この結果から,畳み込みチャネルグループ化,学習率スケジュール,独立したブロック構造を組み合わせることで,改善が達成できることが示唆された。
我々は、21$pm$3)%の低いテストエラー率と164,706から754,386までのトレーニング可能なパラメータ数を達成できる、より軽量なモデルを提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:08:49 GMT)
Why Robots Are Bad at Detecting Their Mistakes: Limitations of Miscommunication Detection in Human-Robot Dialogue [0.6] 本研究では,ロボット対話における誤通信検出における機械学習モデルの有効性を評価する。
会話の各ターンの後、ユーザーはエラーを認識したかどうかについてのフィードバックを提供し、モデルがロボットの誤りを正確に検出する能力の分析を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:25:04 GMT)
3D variational autoencoder for fingerprinting microstructure volume elements [0.6] 微細構造ボリューム要素(VE)を符号化するための3次元変分オートエンコーダ(VAE)を提案する。
配向空間の結晶対称性は、前処理ステップとして結晶の基本領域にマッピングすることで説明される。
次に、VAEは、ランダムなテクスチャを持つ均質な多結晶構造を持つVEのトレーニングセットを符号化するために使用される。
このモデルは, トレーニング分布外のテクスチャ, 粒径, アスペクト比の微構造によく応用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:14:01 GMT)
Subspace-Distance-Enabled Active Learning for Efficient Data-Driven Model Reduction of Parametric Dynamical Systems [0.6] パラメトリックデータ駆動型リダクション・オーダー・モデル(ROM)を構築するための新しいアクティブ・ラーニング・アプローチを提案する。
ROM構築段階では、高忠実度解の数は原理的に動的に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:00:25 GMT)
Computed tomography of propagating microwave photons [0.6] 伝播光子は、量子情報の分散と遠方のノード間の絡み合いに不可欠なリンクとして機能する。
マイクロ波光子の低温・増幅不要なウィグナー関数トモグラフィーを実証した。
これらの結果は、リアルタイムな量子エラーの診断と修正のための新たな道筋を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:58:28 GMT)
Towards a Quantum Information Theory of Hadronization: Dihadron Fragmentation and Neutral Polarization in Heavy Baryons [0.6] 我々はCHSHの不等式をハドロン対への単一粒子の断片化に適用する。
我々は、量子文脈性と局所量子系の理論を、1つのスピン-1ハドロン系の中性偏極に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:50:47 GMT)
Deep Circuit Compression for Quantum Dynamics via Tensor Networks [0.5] 本稿では,デジタル量子コンピュータ上でリアルタイムなシミュレーションが可能な圧縮回路を生成するためのコンパイルアルゴリズムを提案する。
与えられた深さについては、アルゴリズムは同じ深さの全てのトロッター化よりも正確である。
52-qubit 2D Transverse-Field IsingプロパゲータをIBM Heavy-Hexトポロジにコンパイルすることでこれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:53:03 GMT)
Toward a Global Regime for Compute Governance: Building the Pause Button [0.5] 計算資源へのアクセスを制限することにより,AIシステムのトレーニングを防止するためのガバナンスシステムを提案する。
技術的、トレーサビリティ、規制という3つの重要な介入ポイントを特定し、それらをガバナンス-執行-検証フレームワークにまとめます。
技術的メカニズムとしては、改ざん防止FLOPキャップ、モデルロック、オフラインライセンスなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:18:19 GMT)
Constant-Factor Improvements in Quantum Algorithms for Linear Differential Equations [0.5] 我々は、ハミルトニアンシミュレーションアルゴリズムの線形結合である有望な新しい量子微分方程式解法に対する定数係数境界を証明した。
我々の新しい公式は、少なくとも2桁の精度で従来の状態よりも改善され、状態の準備にかなりのコストがかかる場合、スピードアップははるかに大きくなる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:50:44 GMT)
Narrative Shift Detection: A Hybrid Approach of Dynamic Topic Models and Large Language Models [0.5] 本稿では,大規模言語モデルの言語理解能力と話題モデルの大規模適用性を組み合わせて,時間的変化を動的にモデル化する手法を提案する。
私たちは2009年から2023年まで、The Wall Street Journalのニュース記事のコーパスにパイプラインを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:25:15 GMT)
Complex Model Transformations by Reinforcement Learning with Uncertain Human Guidance [0.5] モデル駆動工学の問題は、広範囲に連鎖する複雑なモデル変換(MT)を必要とすることが多い。
強化学習(RL)による複雑なMTシーケンス開発のためのアプローチと技術的枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、ユーザ定義のMTをRLプリミティブにマッピングし、RLプログラムとして実行し、最適なMTシーケンスを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:10:12 GMT)
Toward Cyclic A.I. Modelling of Self-Regulated Learning: A Case Study with E-Learning Trace Data [0.5] 学生のSRL活動のモデル化を進めるために,SRLインフォームド・フィーチャをトレースデータに適用する。
これらの特徴により予測精度が向上し,SRLの循環モデリング技術に関するさらなる研究の価値が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:47:53 GMT)
Variational Digital Twins [0.4] 本稿では,標準ニューラルアーキテクチャをベイズ出力層で拡張する変分ディジタルツイン(VDT)フレームワークを提案する。
この軽量な追加は、新しいVDT更新アルゴリズムと共に、コモディティGPU上で2秒間にアップデートできる。
VDTは4つのエネルギー領域問題について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:05:30 GMT)
Demonstration of effective UCB-based routing in skill-based queues on real-world data [0.4] 本稿では,データセンタやクラウドコンピューティングネットワーク,サービスシステムといった,スキルベースのキューシステムを最適に制御することを目的とする。
実世界のデータセットを用いたケーススタディにより,最近開発された最適顧客ルーティングのための強化学習の実践的実装について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:36:43 GMT)
Scalable Subset Selection in Linear Mixed Models [0.4] 数秒から数分で数千の予測器を含むデータセット上で実行可能な,LMM選択のためのスパースサブセット正規化サブセットを提案する。
次に,合成実験における優れた性能と,生物学とジャーナリズムの2つのデータセット上での有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:39:30 GMT)
Vulnerability Disclosure through Adaptive Black-Box Adversarial Attacks on NIDS [0.4] 本稿では,ブラックボックス攻撃に対する新たなアプローチを提案する。
システムアクセスを前提としたり、繰り返し探索に依存する従来の作業とは異なり、我々の手法はブラックボックスの制約を厳密に尊重する。
本稿では,変化点検出と因果解析を用いた適応的特徴選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:10:20 GMT)
Multimodal Representation Learning and Fusion [0.4] マルチモーダル学習は人工知能の急速に成長する分野である。
異なるソースからの情報を組み合わせることで、機械が複雑なことを理解できるようにする。
この分野が成長を続けるにつれ、マルチモーダル学習は多くの分野を改善することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:40:09 GMT)
AI-assisted radiographic analysis in detecting alveolar bone-loss severity and patterns [0.4] 本稿では,歯槽骨の喪失を自動的に検出し定量化する,AIに基づく新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
本手法は,歯の発見にYOLOv8とKeypoint R-CNNモデルを組み合わせて解剖学的ランドマークを同定する。
YOLOv8x-segモデルでは骨のレベルと歯のマスクを分類し、骨の喪失パターンを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:08:52 GMT)
AI in the Writing Process: How Purposeful AI Support Fosters Student Writing [0.4] ChatGPTのようなテクノロジーの多様さは、学生の執筆に対する影響を懸念している。
本稿では,異なるAI支援アプローチが著者のエージェンシー感覚と知識変換の深さにどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:34:09 GMT)
PlaceFM: A Training-free Geospatial Foundation Model of Places [0.3] 本研究では,空間的基礎モデルであるPlaceFMを提案する。
PlaceFMは、米国内のFoursquareとOpenStreetMapのデータから構築された全国的なPOIグラフを集約し、場所の汎用的な埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:10:31 GMT)
TESSERA: Temporal Embeddings of Surface Spectra for Earth Representation and Analysis [0.2] TESSERA(Remote Sensing Foundation Model, RSFM)は, 自己監督学習(SSL)を用いて, 画素レベルの衛星時系列データから, グローバルかつ堅牢な表現を10mスケールで生成する。
以上の結果から,TESSERAは多様な下流タスクにおいて従来のRSベースラインと主要な地理空間基盤モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:46:26 GMT)
GroundCap: A Visually Grounded Image Captioning Dataset [0.2] 本稿では,一貫したオブジェクト参照追跡とアクションオブジェクトリンクを可能にする新しいIDベースグラウンドシステムを提案する。
77本の映画から52,016枚の画像を含むデータセットであるGroundCapについて,344個の人称注釈と52,016個の字幕を自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:11:51 GMT)
GPU Kernel Scientist: An LLM-Driven Framework for Iterative Kernel Optimization [0.2] GPUカーネルサイエンティスト(GPU Kernel Scientist)は、アクセラレータカーネルを反復的に精製する自動化手法である。
本手法は多段階進化過程においてLLMを用いる。
このアプローチがAMD MI300ターゲットアーキテクチャの課題をどのようにナビゲートするかを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:59:34 GMT)
From Tiny Machine Learning to Tiny Deep Learning: A Survey [0.1] エッジデバイスの急速な成長は、エッジに人工知能(AI)をデプロイする需要を加速させた。
TinyDLの出現は、リソース制約の厳しいハードウェアにディープラーニングモデルをデプロイするためのパラダイムシフトである。
この調査は、研究者や実践者にとって基礎となる資源として機能することを目的としており、生態系の全体像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:42:13 GMT)
Biomed-Enriched: A Biomedical Dataset Enriched with LLMs for Pretraining and Extracting Rare and Hidden Content [0.1] 2段階のアノテーションプロセスを通じてPubMedから構築されたバイオメディカルテキストデータセットであるBiomed-Enrichedを紹介する。
第一段階では、大きな言語モデルがPubMedの科学論文から400K節を注釈付けし、それらのタイプ(レビュー、研究、臨床ケースなど)、ドメイン(クリニカル、バイオメディカルなど)、教育的品質にスコアを割り当てている。
得られたメタデータは, 市販ライセンスのある記事から, 450万以上の高品質なものを含む200万件の症例を含む, 精巧なサブセットを抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:30:25 GMT)
Omniwise: Predicting GPU Kernels Performance with LLMs [0.1] Omniwiseは、GPUカーネルのパフォーマンス予測に大規模言語モデル(LLM)を適用する、エンド・ツー・エンドの自己教師型微調整パイプラインである。
メモリ帯域幅、キャッシュヒット率、GFLOP、演算強度などの重要なパフォーマンス指標を、コード実行やプロファイリングツールを必要とせずに、カーネルコードから直接予測することができる。
提案手法は,AMD MI250およびMI300Xアーキテクチャ上で実行されるGPUカーネル上での相対誤差の10%以内の予測を90%以上達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:36:44 GMT)
Weighted Mean Frequencies: a handcraft Fourier feature for 4D Flow MRI segmentation [0.0] 本研究の目的は、4次元フローMRI画像の新しい可視化を提供する新しいハンドクラフト機能の導入である。
重み付き平均周波数(WMF)と呼ばれるこの特徴は、ボクセルが脈動流によって通過した3次元の領域を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:04:00 GMT)
Leveraging Vision-Language Models to Select Trustworthy Super-Resolution Samples Generated by Diffusion Models [0.0] 本稿では拡散生成集合から最も信頼できるSRサンプルを特定するための堅牢なフレームワークを提案する。
本稿では,意味的類似性に基づいてSR信頼性を定量化するハイブリッド尺度TWSを提案する。
アウトプットを人間の期待と意味的正しさに合わせることで、この研究は生成的SRにおける信頼性の新たなベンチマークを定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:00:44 GMT)
Variational simulation of quantum phase transitions induced by boundary fields [0.0] 我々は、量子相転移を理論的かつ実験的に研究するために、デジタル量子シミュレーションを資源として利用する。
変動量子固有解法(VQE)アルゴリズムを1次元スピン-1/2$逆場イジング鎖に実装する。
位相図の異なる領域に対して、量子アルゴリズムは、システム内で発生する第1または第2の遷移に責任がある磁場の臨界値を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:42:07 GMT)
Variational quantum regression algorithm with encoded data structure [0.0] 本稿では,最初の解釈可能な量子回帰アルゴリズムを構築する。
符号化されたデータ構造は回帰マップの計算の時間的複雑さを減少させる。
我々は、中性冷原子とイオンに実装されたマルチキュービットゲートを持つ潜在的な量子ユーティリティを想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:14:47 GMT)
U-R-VEDA: Integrating UNET, Residual Links, Edge and Dual Attention, and Vision Transformer for Accurate Semantic Segmentation of CMRs [0.0] 深層学習に基づく拡張UNetモデルU-R-Vedaを提案する。
このモデルは心臓磁気共鳴(CMR)画像のセマンティックセグメンテーションを著しく改善する。
その結果,U-R-Vedaの平均精度は95.2%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:10:09 GMT)
Turing Test 2.0: The General Intelligence Threshold [0.0] 本稿では,システムが汎用インテリジェンス(G.I.)を,シンプルで包括的で明確なフェール/パス方式で達成したかどうかを検出するための,テスト構築のための新しいフレームワークを提案する。
現代のA.I.モデル上でのチューリングテスト2.0フレームワークに従ってテストを適用する実例を実例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 01:55:54 GMT)
Trion quantum coherence in site-controlled pyramidal InGaAs quantum dots [0.0] 正電荷励起子のコヒーレントダイナミクスを、ピラミッド量子ドットの構成における強磁場の影響下で研究する。
その結果、量子情報処理のためのスケーラブルなプラットフォームとして、サイト制御されたピラミッド型InGaAs QDを確立するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:49:43 GMT)
Towards Scalable and Generalizable Earth Observation Data Mining via Foundation Model Composition [0.0] リモートセンシングと一般ビジョンデータセットに事前訓練された基礎モデルを効果的に組み合わせて性能を向上させることができるかを検討する。
その結果、より小さな事前訓練モデルの特徴レベルのアンサンブルは、はるかに大きなモデルの性能に適合するか、超える可能性があることがわかった。
この研究は、よりコンパクトなモデルにアンサンブルの強度を伝達するために知識蒸留を適用する可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:02:42 GMT)
Towards Interpretable and Efficient Feature Selection in Trajectory Datasets: A Taxonomic Approach [0.0] 軌道解析は、物体が時空を移動するパターンを理解する上で、またその次の動きを予測する上で、最も重要である。
この分野への大きな関心から、データ収集は大幅に改善され、トレーニングや予測モデルで利用可能な多くの機能が利用可能になった。
これにより、データの効率性と解釈性が低下し、機械学習モデルの精度が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:21:20 GMT)
Topologically protected Bell-cat states in a simple spin model [0.0] 我々は、単一の区別可能な中心スピンに結合した$N$同一スピンからなるいわゆる中心スピンモデルの位相的性質を考える。
このモデルは、N$スピンのシュリンガー猫状態からなるベルキャット状態である位相的に保護された固有状態に対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:44:32 GMT)
Time-series surrogates from energy consumers generated by machine learning approaches for long-term forecasting scenarios [0.0] エネルギー消費の長期予測に適した合成時系列データを生成するためのデータ駆動手法の詳細な評価を行う。
高忠実性合成データは、エネルギーシステムの状態推定や電力グリッド計画など、幅広い用途に不可欠である。
本研究は15分間の時間分解能を持つドイツの家庭のオープンソースデータセットを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:54:47 GMT)
Thermodynamic criteria for signaling in quantum channels [0.0] 量子チャネルの加熱傾向が、そのシグナル伝達能力とその逆をいかに制限するかを考察する。
量子チャネルのシグナル伝達能力は, 温度保存により上界, 熱伝達により下界となることがわかった。
我々はこの相互作用を量子スイッチの例に示し、実装可能な量子チャネルの信号化能力と熱度との明確なトレードオフを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:40:56 GMT)
The cognitive triple-slit experiment [0.0] 量子実体と人間の概念は、同じ概念的な性質を持っているかもしれないが、それらが特定の文脈でそれを表現する方法は、かなり異なる可能性があることを示す。
これは、ソルキンパラメーターで観測されたゼロからの有意な偏差からも明らかであり、人間の決定に強い既約3階干渉寄与があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:07:39 GMT)
The Impact of the Russia-Ukraine Conflict on the Cloud Computing Risk Landscape [0.0] ロシアによるウクライナ侵攻は、特にクラウドコンピューティング環境において、情報技術(IT)のリスクランドスケープを根本的に変えた。
本稿では、この地政学的対立がデータ主権の懸念を加速し、サイバーセキュリティパラダイムを変革し、世界中のクラウドインフラストラクチャ戦略を再構築した方法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:32:36 GMT)
The Composition of Digital Twins for Systems-of-Systems: a Systematic Literature Review [0.0] 本稿では,DT合成と検証・検証(V&V)手法について検討する。
V&Vのアプローチは、半形式的手法やシミュレーションが支配的であり、形式的検証は未利用である。
統合とサイバー物理の整合性に対処するためには、モデル検証を超えて進む必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:45:16 GMT)
The Blind Men and the Elephant: Mapping Interdisciplinarity in Research on Decentralized Autonomous Organizations [0.0] 分散自治機構(DAO)は、特にビジネス、経済学、コンピュータ科学において、学際的な関心を集めている。
研究は分野によって断片化され、その可能性に対する包括的な理解が制限されている。
現在の研究は主に応用され、ケース駆動であり、理論的な統合は限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:46:13 GMT)
That's Not the Feedback I Need! -- Student Engagement with GenAI Feedback in the Tutor Kai [0.0] 学生にPythonプログラミングタスク、コードエディタ、GenAIフィードバック、コンパイラフィードバックを提供するカスタムWebアプリケーションを構築します。
学習者から得られたフィードバックがどれほどの注意を払っているか、生成したフィードバックがどの程度役に立つか(あるいはそうでないか)について検討する。
その結果、GenAIのフィードバックは一般的に視覚的に注目され、未経験の学生は修正に2倍の時間を費やしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:43:23 GMT)
THIRDEYE: Cue-Aware Monocular Depth Estimation via Brain-Inspired Multi-Stage Fusion [0.0] ThirdEyeはキュー対応のパイプラインで、専用、訓練済み、凍結されたネットワークを通じて各キューを供給する。
キューの専門家は凍結しているため、ThirdEyeは微調整のみを必要としながら、大量の外部監視を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:59:40 GMT)
Supporting hyperplanes for Schmidt numbers and Schmidt number witnesses [0.0] 我々はシュミット数の全二部状態のコンパクト凸集合を$k$以下と考える。
それらの凸集合をサポートし、最大混合状態を通して1つのパラメータ族に垂直な超平面を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:11:11 GMT)
Structural System Identification via Validation and Adaptation [0.0] 構造システム同定(SI)のための新しい手法を提案する。
生成モデリングフレームワークにインスパイアされたニューラルネットワークは、ランダムノイズを物理的に意味のあるパラメータにマッピングする。
これらのパラメータは、既知の運動方程式で偽の加速を得るために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:43:23 GMT)
Stochastic and Non-local Closure Modeling for Nonlinear Dynamical Systems via Latent Score-based Generative Models [0.0] 非線形力学系における学習,非局所的クロージャモデル,法則を学習するための潜在スコアベース生成AIフレームワークを提案する。
この研究は、明確なスケール分離なしに複雑なマルチスケール力学系をモデル化する重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:04:02 GMT)
Stabilization of industrial processes with time series machine learning [0.0] 本稿では,2つのニューラルネットワークからなる簡単なパイプラインを提案する。オーラクル予測器とニューラルネットワークトレーニングは,通常の解法に比べて約3倍の温度制御で安定性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:04:23 GMT)
Spin-Photon Correlations from a Purcell-enhanced Diamond Nitrogen-Vacancy Center Coupled to an Open Microcavity [0.0] スピン量子ビットと単一光子の間の効率的なインターフェースは、量子科学と技術にとって重要なシステムである。
オープンマイクロキャビティを接続したコヒーレント制御ダイヤモンド窒素空孔中心電子スピン量子ビットについて報告する。
2-qubitおよび3-qubitのスピン光子状態を生成し、光子時間ビン量子ビットとスピン量子ビットの間の2-qubitZ-basis相関を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:00:02 GMT)
Spiking Neural Networks for SAR Interferometric Phase Unwrapping: A Theoretical Framework for Energy-Efficient Processing [0.0] 合成開口レーダ(SAR)にスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を適用するための最初の理論的枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、SNNに固有の時間的ダイナミクスが、位相アンラッピングの基本となる空間的連続性制約を自然にモデル化する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:12:16 GMT)
Speeding up thermalization and quantum state preparation through engineered quantum collisions [0.0] 我々は,衝突モデルのようなアプローチを用いて,単一モードキャビティ場の高速熱化と状態生成を実現する。
最適制御技術とは対照的に、ハミルトン制御が展開される時間依存システムはない。
我々は、圧縮された状態と非常に非ガウス的な状態の準備を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:18:30 GMT)
Skin Color Measurement from Dermatoscopic Images: An Evaluation on a Synthetic Dataset [0.0] 画像色測定手法の4つのクラス(セグメンテーションベース、パッチベース、カラー量子化、ニューラルネットワーク)を評価する。
この結果から, 偏光法および色量化法により, 頑健で光の不変な推定値が得られることがわかった。
ニューラルネットワークモデル、特に過適合を減らすために重いぼやけと組み合わせた場合、光不変のフィッツパトリック予測を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:32:50 GMT)
Signatures of planets and Galactic subpopulations in solar analogs. Precise chemical abundances with neural networks [0.0] 我々はPythonを用いたニューラルネットワーク(NN)アルゴリズムを開発し、99個のソーラーツインとソーラーアナログのサンプルのパラメーターを得た。
その結果、太陽は太陽アナログの89%よりも屈折率に劣っていることがわかった。
また、太陽アナログに3つのサブポピュレーションが存在する可能性が見出された: 1つのCu-リッチ、1つのCu-ポール、そして最後の1つはNaでわずかに古くて貧弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:55:14 GMT)
Scrambling in Ising spin systems with periodic transverse magnetic fields [0.0] 積分可能かつ非可積分なフロケスピン系における量子情報のスクランブルについて検討した。
本研究は, 3部間相互情報(TMI)を用いており, 負のTMIがスクランブルの指標となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:27:42 GMT)
Scoring Azure permissions with metric spaces [0.0] Microsoft Azureにおける特権リスクの定量化と評価のための2つの補完的な指標を紹介します。
Control Planeでは、WAR距離、Write、Action、Readコントロールパーミッションに対する超増分距離を定義します。
データプレーンでは,データ抽出と偽造の最大幅を計測するためのブラスト半径距離を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:41:16 GMT)
Sampling Matters in Explanations: Towards Trustworthy Attribution Analysis Building Block in Visual Models through Maximizing Explanation Certainty [0.0] 信頼に値する帰属分析を構築するには、サンプル分布の不一致問題を解決する必要がある。
本稿では,入力からの特徴を抑圧し,半最適サンプリング手法を提案する。
我々のアプローチは効果的であり、最先端のベースラインに対してより満足のいく説明を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:18:04 GMT)
SLEEPING-DISCO 9M: A large-scale pre-training dataset for generative music modeling [0.0] 我々の知る限りでは、ジェネレーティブな音楽モデリングタスクに人気がありよく知られた曲を表すオープンソースの高品質なデータセットは存在しない。
我々のデータセットはこの物語を変え、実際のポピュラー音楽と世界有数のアーティストを用いて構築されたデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:18:37 GMT)
Rotational cooling of large trapped molecular ions [0.0] レーザー冷却原子イオンを併用した分子非対称トップローターの共振冷却プロトコルを提案する。
任意の回転部分空間の効率的な非集団化と、回転状態の不整合分布を1つのよく定義された量子状態に冷却する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:34:40 GMT)
Robust Tripartite Entanglement Generation via Correlated Noise in Spin Qubits [0.0] 高度に絡み合った暗黒状態(W状態)の形成が、堅牢で長寿命な三分儀の絡み合いを可能にしていることを示す。
驚くべきことに、環境に誘導されるコヒーレントカップリングは、この絡み合いを維持する上で重要な役割を果たさない。
本研究は,高忠実度三部交絡状態を生成するためのロバストな方法を提供し,量子計算への応用の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:16:04 GMT)
Revealing higher-order neural representations of uncertainty with the Noise Estimation through Reinforcement-based Diffusion (NERD) model [0.0] ノイズ予測」HORは、脳が自身のノイズについて学ぶ必要があるかもしれないタスクのニューラルデータを用いて研究する。
本研究は, 強化型拡散モデルによる騒音推定手法を開発し, 応用するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:04:21 GMT)
Reinforcement Learning Increases Wind Farm Power Production by Enabling Closed-Loop Collaborative Control [0.0] 従来の風力発電制御は、個々の出力を最大化するために、それぞれのタービンを独立して運用する。
風力発電のエネルギー生産を 大幅に増加させます
高忠実度大渦シミュレーションと直接統合された第1強化学習制御装置
その結果、風力発電最適化への変換アプローチとして、動的フローレスポンシブ制御が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:53:12 GMT)
Reflection-less filter for superconducting quantum circuits [0.0] リフレクションレスフィルタとして知られるマイクロ波フィルタの超伝導バージョン。
同時に低域帯域損失を許容し、量子効率を維持する。
また、二重ネットワークトポロジーの性質により、終端抵抗器から通過帯に放出される熱光子も抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:41:34 GMT)
Recursive KalmanNet: Analyse des capacités de généralisation d'un réseau de neurones récurrent guidé par un filtre de Kalman [0.0] Recursive KalmanNetは、Kalmanフィルタによってガイドされるリカレントニューラルネットワークである。
本稿では,アウト・オブ・ディストリビューションのシナリオにおけるその機能について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:38:00 GMT)
Recurrent neural network-based robust control systems with closed-loop regional incremental ISS and application to MPC design [0.0] 本稿では,リカレントニューラルネットワークのクラスによって記述されたシステムに対する出力フィードバック方式の設計について検討する。
本稿では, 線形行列の不等式に基づいて, オブザーバと静的状態フィードバックコントローラを設計する手法を提案する。
本稿では,静的法則を管型非線形モデル予測制御器に置き換える手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:44:28 GMT)
Realization of a Quantum Error Detection Code with a Dynamically Reassigned Ancillary Qubit [0.0] 超伝導量子ビットはスケーラブルQECの最も有望な候補の一つである。
近接接続の制限は、幅広いエラー訂正コードを実装する上で大きな課題となる。
線形に連結された3つのトランペット量子ビットの連鎖上に動的に再割り当てされた補助量子ビットを用いた量子誤り検出方式を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:16:56 GMT)
Randomized hypergraph states and their entanglement properties [0.0] ランダム化ハイパーグラフ状態の絡み合い特性について検討する。
我々は、超グラフベースの量子状態を含むランダム化グラフ状態の概念を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 01:02:22 GMT)
Quantum tunneling driven by quintessence and the role of GUP [0.0] 我々は、シュワルツシルトブラックホールに関連する質量素粒子と質量粒子の量子トンネルの研究を行った。
クインテッセンスのシナリオでは、圧力とエネルギー密度の比である$w$の2つの特定のケースを検討した。
それぞれの温度分布の解析および比較研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:17:39 GMT)
Quantum strategies, error bounds, optimality, and duality gaps for multiplayer XOR, $\mathrm{XOR}^{*}$, compiled XOR, $\mathrm{XOR}^{*}$, and strong parallel repetiton of XOR, $\mathrm{XOR}^{*}$, and FFL games [0.0] 我々は、プレイヤーが量子戦略を用いて操作できるゲームの正確で近似的な最適性を特徴づける。
我々は、量子優位性のための提案された情報源として、他の可能な戦略の変種を記述することで、この取り組みを締めくくる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:31:38 GMT)
Quantum probability for statisticians; some new ideas [0.0] いくつかの観点から、量子確率は統計的な設定において役割を果たすかもしれないと論じられている。
量子基底に対する新しいアプローチは、マクロ的な設定で等しく有効であるように見える仮定を持つ。
量子確率の統計的応用の可能性に関するアイデアのリストを提供し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:32:47 GMT)
Quantum nonlinear parametric interaction in realistic waveguides: a comprehensive study [0.0] 本稿では,量子力学理論と統合導波路の古典的特性を設計するための工学的ツールを統合するためのモデリングフレームワークを提案する。
本研究は, 創製誤差と名目設計からの偏差が非線形光学応答に与える影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:25:53 GMT)
Quantum master equation for nanoelectromechanical systems beyond the wide-band limit [0.0] 一般に見過ごされる状況下でナノエレクトロメカニカルシステムを記述する量子マスター方程式を導出する。
広帯域限界を超え、エネルギー依存トンネル速度の維持の結果を研究する。
我々は、すでに観察されている特徴を再現する粒子電流表現を、顕微鏡モデルから得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:32:13 GMT)
Quantum circuits with free fermions in disguise [0.0] スピン鎖モデルの複数の族は、ジョルダン・ウィグナー変換によって解けなくても自由フェルミオンスペクトルを持つ。
各モデルの局所ハミルトニアン項から構築した局所ユニタリゲートを用いて回路を構築する。
ある場合には自由フェルミオン性を証明するが、他の測地では数値的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:37:44 GMT)
Quantum Utility-Scale Error Mitigation for Quantum Quench Dynamics in Heisenberg Spin Chains [0.0] 本稿では,ノイズの多い量子コンピュータ上で量子ユーティリティを実現するために,自己緩和と呼ばれる量子エラー軽減手法を提案する。
我々は,IBM量子プロセッサを用いて,最大104キュービットのシステムサイズを持つハイゼンベルクスピンチェーンの量子クエンチダイナミクスをシミュレートした。
自己緩和法は、3,000個のCNOTゲートを持つ104量子ビットの大系で安定した精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:33:39 GMT)
Quantum Measurement Without Collapse or Many Worlds: The Branched Hilbert Subspace Interpretation [0.0] 本稿では,量子計測における別の視点として分岐ヒルベルト部分空間解釈(BHSI)を提案する。
BHSI は測度を局所ヒルベルト空間のユニタリ分岐として記述し、デコヒーレントで独立でユニタリに進化する部分空間に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 23:37:08 GMT)
Quantum Annealing with Qubit-Resonator Systems for Simultaneous Optimization of Binary and Continuous Variables [0.0] 本稿では,2進変数と連続変数の両方を含むコスト関数の最小化を目的とした,量子ビットと共振器からなるハイブリッドシステムを提案する。
このようなシステムを用いたハイブリッド量子アニールの汎用フレームワークを提案し,その実現可能性と有効性について数値シミュレーションにより検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:42:51 GMT)
Quantized Chern-Simons Axion Coupling in Anomalous Floquet Systems [0.0] 二次元異常フロケ系はチャーン・サイモンズ・アキシオン(CSA)結合角に符号化された量子化されたバルク応答を示す。
Floquetバンドトポロジを量子化されたバルクオブザーバブルにリンクする統一されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:00:02 GMT)
Probing the Physical Reality of Projective Measurements [0.0] 測定装置の固有状態への即時投射として作用する測定の仮定が物理的現実と相容れないかどうかを検証する。
また、その繰り返し測定統計が射影の場合と大きく異なるという量子計測の連続的な記述も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:04:55 GMT)
Probing Quantum Spin Systems with Kolmogorov-Arnold Neural Network Quantum States [0.0] 量子力学的波動関数を表現するニューラルネットワークモデルであるtexttSineKAN を提案する。
textttSineKANモデルは,計算コストを最小限に抑えて高精度かつ高精度にトレーニングできることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:17:27 GMT)
Predictive tracking of the NV Center based on external temperature sensors [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)の位置と共鳴周波数が室温と相関する実験設計を報告する。
NVの位置の予測的追跡により、NV量子コンピュータの環境条件下での1週間の連続的な動作が再校正なしで可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:59:41 GMT)
Predictive Modeling, Pattern Recognition, and Spatiotemporal Representations of Plant Growth in Simulated and Controlled Environments: A Comprehensive Review [0.0] 本稿では,最先端の予測パターン認識技術について概説する。
植物形質の確率論的モデリングと動的環境相互作用の統合に着目した。
主なトピックは、予測タスクのための回帰とニューラルネットワークベースの表現モデルだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:56:51 GMT)
Physics-Informed Machine Learning Regulated by Finite Element Analysis for Simulation Acceleration of Laser Powder Bed Fusion [0.0] 本研究では、FEA-Regulated Physics-Informed Neural Network(FEA-PINN)と呼ばれる効率的なモデリングフレームワークを提案する。
PINNモデルは熱容量法を用いて温度依存性の材料特性と相変化挙動を組み込んだ。
FEA-PINNは計算コストを大幅に削減しつつ、FAAと同等の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:25:01 GMT)
Peer Review as Structured Commentary: Immutable Identity, Public Dialogue, and Reproducible Scholarship [0.0] 本稿では、ピアレビューを構造化されたパブリックコメンタリーとして再認識する。
オープンコメンタリーに固定された学術的評価の透明でアイデンティティをリンクした再現可能なシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:57:40 GMT)
Partial Landau-Zener transitions and applications to qubit shuttling [0.0] 本稿では,Landau-Zener問題(LZ)の一般化について述べる。
これらの経路は、2つの状態間の遷移確率$P$において重要な役割を担い、2つの状態間の遷移確率$P$において重要な役割を果たすことを示す。
部分的なLZモデルは、半導体量子ドットにおける電荷およびスピンシャットリング中の谷転移ダイナミクスを記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:00:52 GMT)
Paladin-mini: A Compact and Efficient Grounding Model Excelling in Real-World Scenarios [0.0] データをグラウンドドまたはアングラウンドドとしてラベル付けするためのコンパクトな(3.8Bパラメータ)オープンソース分類器モデルであるPaldin-miniを導入する。
また、現在の最先端技術に対するベンチマークでPaldin-miniの結果を示し、明確で再現可能な結果を共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:50:28 GMT)
Nonadiabatic ImF instanton rate theory [0.0] セミ・インスタントン理論は化学反応におけるトンネルのような核量子効果を捉えている。
元々はフラックス相関関数とImF前提という2つの異なる出発点から派生した。
本稿では, フラックス相関関数の枠組みにおいて, 厳密な非断熱環-ポリメチレン即座速度理論を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:49:50 GMT)
Non-Markovian thermal reservoirs for autonomous entanglement distribution [0.0] 本稿では, 純熱光子源により駆動される2つの分離量子ビット間の定常絡みの発生機構について述べる。
この現象は、準断熱暗黒状態の出現によって説明される。
この効果は、他の非コヒーレントな貯水池の非マルコビアン性が量子通信への応用にどのように利用されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:10:25 GMT)
Noise-tolerant tomography of multimode linear optical interferometers with single photons [0.0] 本稿では,線形光干渉計の伝達行列を再構成する手法を提案する。
我々のアプローチは、損失と光子の不明瞭さを考慮に入れており、実験的な不完全性に対して堅牢である。
その結果, 行列再構成における忠実度が高く, ボソンサンプリング実験における有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:36:38 GMT)
New Atomic Orbital Functions.Complete and Orthonormal Sets of ETOs with Non-integer Quantum Numbers.Results for He-like atoms [0.0] He型イオンに対するHartree-Fock-Rothaan方程式は反復自己整合法を用いて解く。
指数型軌道の新たな完全かつ正則な集合が基底として用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:43:30 GMT)
NFISiS: New Perspectives on Fuzzy Inference Systems for Renewable Energy Forecasting [0.0] ファジィ推論システムは精度と透明性のバランスを提供する。
本稿では,最近提案された新高木・スゲノ・カンモデルを拡張して,従来の高木・スゲノ・カンのファジィモデルの限界に対処する。
以上の結果から, 遺伝的およびアンサンブルファジィモデル, 特に遺伝的新高木・スゲノカン, ランダムフォレスト新高木・スゲノカンが優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:00:25 GMT)
Multimodal Information Retrieval for Open World with Edit Distance Weak Supervision [0.0] FemmIRは、例えば類似性ラベルなしでマルチモーダルクエリで表現された情報に関連のある結果を検索するフレームワークである。
また,MuconoLの欠失症例に対してFemmIRを経験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 00:25:08 GMT)
MultiFinRAG: An Optimized Multimodal Retrieval-Augmented Generation (RAG) Framework for Financial Question Answering [0.0] MultiFinRAGは、財務文書のための検索強化された生成フレームワークである。
テーブルとフィギュアをグループ化してマルチモーダル抽出を行い、構造化された要約と簡潔な要約を生成する。
テキスト、テーブル、画像、複合マルチモーダル推論を含む複雑な財務タスクにおいて、ChatGPT-4oよりも19パーセント高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:37:20 GMT)
Mixtures of Neural Cellular Automata: A Stochastic Framework for Growth Modelling and Self-Organization [0.0] Neural Cellular Automata (NCA)は、自己組織化プロセスをモデル化するための有望な新しいアプローチである。
NCAパラダイムに混合モデルの概念を取り入れた新しいフレームワークであるMNCA(Mixture of Neural Cellular Automata)を提案する。
1) 組織成長と分化の合成シミュレーション, (2) 画像形態形成の堅牢性, (3) 顕微鏡像のセグメンテーションの3つの主要な領域におけるMNCAの有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:33:35 GMT)
Mitigating Gambling-Like Risk-Taking Behaviors in Large Language Models: A Behavioral Economics Approach to AI Safety [0.0] 大言語モデル(LLM)は、ギャンブル心理学で見られるものと類似した体系的なリスクテイク行動を示す。
本稿では,リスク校正トレーニング,損失回避機構,不確実性を考慮した意思決定を通じて,これらの行動バイアスに対処する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:45:35 GMT)
Medusa 84 SiH -- A novel high Selectivity Electron Beam Resist for Diamond Quantum Technologies [0.0] 本稿では,アレッシストGmbH(ドイツ)によるMedusa 84 SiHの新規電子ビームレジストによる単結晶ダイヤモンドのナノ構造解析を行った。
ダイヤモンドエッチングの最小選択性は6$pm$1である。
粘着促進シリコン層を用いると、製造歩留まりは最大98%となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:21:33 GMT)
Measurement-based quantum computing with qudit stabilizer states [0.0] 本稿では,クラスタ状態を超えた代替資源状態を用いて,キューディット(高次元量子システム)上で測定ベースの量子コンピューティングを実現する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:00:04 GMT)
Mapping the Evolution of Research Contributions using KnoVo [0.0] KnoVoは、科学文献における研究ノベルティの進化を定量化し分析するために設計されたインテリジェントなフレームワークである。
論文の新規性は、その多層励起ネットワークにおける前処理と後処理の両方に対して決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:22:45 GMT)
Malicious earworms and useful memes, how the far-right surfs on TikTok audio trends [0.0] 2024年のドイツ大統領選挙に関連する右翼の過激派組織に焦点が当てられた。
分析は、TikTokのサウンドインフラがキセノフォニックなコンテンツに持続的な存在感を与えることを示す。
これらのクローキングの実践は、ユーザー生成サウンドの継続的な投稿を可能にする健全なインフラの恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:49:34 GMT)
Lost in Retraining: Roaming the Parameter Space of Exponential Families Under Closed-Loop Learning [0.0] 閉ループ学習は、モデル自身から生成されたデータからモデルを繰り返し推定するプロセスである。
パラメータの最大確率は、マーチンゲール特性に十分な統計量を与えることを示す。
固定モデルから生成されたデータポイントの無限小のデータを汚染することにより、この結果を防止することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:12:22 GMT)
Latent-space Field Tension for Astrophysical Component Detection An application to X-ray imaging [0.0] 本稿では, 潜時空間の張力をモデル不特定性の指標として活用する, スカイエミッションフィールドの多周波ベイズモデルを提案する。
大型マゼラン雲(LMC)におけるSN 1987A領域のEROSITA早期データ放出(EDR)から得られたX線観測データに本手法の有効性を実証する。
提案手法は,高精度で天体物理成分を再構成し,点源のサブピクセル局在化,拡張放出の堅牢な分離,詳細な不確実性定量化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:45:18 GMT)
Laser-cut Patterned, Micrometer-thin Diamond Membranes with Coherent Color Centers for Open Microcavities [0.0] ミリダイアモンド膜からマイクロデバイスをパターン化するためのレーザカット法を提案する。
この方法は、マイクロメートルの厚さと端の長さが10$mu m$から100$mu m$のデバイスを作るのに使用できる。
量子ネットワークへの応用に適した光コヒーレントなTin-およびNitrogen-Vacancyセンターをホストしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:00:01 GMT)
It's not you, it's me -- Global urban visual perception varies across demographics and personalities [0.0] 街路ビュー画像を用いた世界規模の街路景観の大規模都市視覚知覚調査を行った。
性別、年齢、収入、教育、人種、民族、そして初めて人格特性がどう認識されるかを検討した。
既存のグローバル認識データセットに基づいてトレーニングされた既成の機械学習モデルは、肯定的な指標を過小評価し、否定的な指標を過小評価する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:02:08 GMT)
Irec: A Metacognitive Scaffolding for Self-Regulated Learning through Just-in-Time Insight Recall: A Conceptual Framework and System Prototype [0.0] 本稿では,自己制御学習(SRL)を促進するメタ認知的足場として,個人的過去の知見のコンテキストトリガー検索を概念化した新しいパラダイムであるInsight Recallを紹介する。
Irecの中核となるのは、ユーザの学習履歴の動的知識グラフである。
認知負荷を低減するため、IrecはLLMベースの知識グラフ構築のためのHuman-in-the-loopパイプラインを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:23:39 GMT)
Intrinsic vs. Extrinsic Evaluation of Czech Sentence Embeddings: Semantic Relevance Doesn't Help with MT Evaluation [0.0] 本稿では,チェコ語固有の文の埋め込みモデルと多言語文の埋め込みモデルを,本質的および外生的評価パラダイムを用いて比較する。
内在的評価には、複雑な文変換データセットであるCostraといくつかのセマンティックテキスト類似性(STS)ベンチマークを用いて、埋め込みが言語現象を捉える能力を評価する。
余分な評価では,マシン翻訳評価のためのCOMETベースのメトリクスを用いて,各埋め込みモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:46:17 GMT)
IMC-PINN-FE: A Physics-Informed Neural Network for Patient-Specific Left Ventricular Finite Element Modeling with Image Motion Consistency and Biomechanical Parameter Estimation [0.0] IMC-PINN-FEは,動画像整合性(IMC)と有限要素モデリング(FE)を統合する物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)フレームワークである。
IMC-PINN-FEは、従来の逆FEと比較して数時間から数秒の速さで心筋の硬さと活動性張力を推定する。
画像の変位をより正確に一致させ、平均Diceを0.849から0.927に改善し、リアルな圧力-体積の挙動を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:37:34 GMT)
High-Sensitivity Fiber Interferometer for Gravitational Phase Shift Measurement on Entangled States [0.0] 本研究の目的は, 経路交絡光子における重力誘起相転移の測定である。
我々は、地球重力電位で腕が垂直に変位しているキロメートル規模のファイバー干渉計を使用し、異なる高さで伝播する光子が異なる位相を蓄積することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:20:15 GMT)
GymPN: A Library for Decision-Making in Process Management Systems [0.0] GymPNは、ビジネスプロセスにおけるタスク割り当てをサポートする以前の作業の上に構築されます。
我々は,8つの典型的なビジネスプロセス決定問題パターンについて,そのライブラリを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:19:42 GMT)
Generating and Customizing Robotic Arm Trajectories using Neural Networks [0.0] 本稿では,ロボットアームの軌道を生成し,カスタマイズするためのニューラルネットワークアプローチを提案する。
提案手法は, 形状をカスタマイズし, 異なる設定に適応できる精度の高い軌道を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:05:58 GMT)
Generating Reliable Adverse event Profiles for Health through Automated Integrated Data (GRAPH-AID): A Semi-Automated Ontology Building Approach [0.0] 本稿では,Pythonとそのrdflibライブラリを用いてオントロジー開発を支援するユーザフレンドリーなアプローチを提案する。
我々は,必要なクラスとその公理を自動生成するPythonスクリプトを開発し,よりスムーズな統合プロセスを実現する。
このアプローチは、薬物安全監視の改善と公衆衛生の意思決定を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:48:21 GMT)
FundaQ-8: A Clinically-Inspired Scoring Framework for Automated Fundus Image Quality Assessment [0.0] FundaQ-8は、画像品質を体系的に評価するエキスパート検証フレームワークである。
我々は,0から1の範囲で連続的な品質スコアを予測するResNet18ベースの回帰モデルを開発した。
EyeQデータセットに対する検証と統計分析は、フレームワークの信頼性と臨床的解釈可能性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:28:53 GMT)
From Codicology to Code: A Comparative Study of Transformer and YOLO-based Detectors for Layout Analysis in Historical Documents [0.0] 本稿では,3つの注釈付きデータセットに対して,最先端のオブジェクト検出アーキテクチャを5つベンチマークする。
2つのトランスフォーマーモデル(Co-DETR, Grounding DINO)を3つのYOLOモデルと比較した。
構造化レイアウトの理想であるトランスフォーマーのグローバルコンテキスト認識と、視覚的に多様で複雑な文書に対するCNN-OBBモデルの優れた一般化との間には、重要なトレードオフが存在すると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:14:04 GMT)
Free Electron Paths from Dirac's Wave Equation Elucidating Zitterbewegung and Spin [0.0] 自由電子の世界線は、ディラックの速度演算子をその波動関数に適用することによって明らかにされる。
解析はディラックの方程式から直接ZBWの性質を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:09:08 GMT)
Forgetful by Design? A Critical Audit of YouTube's Search API for Academic Research [0.0] 本稿では、学術研究の共通ツールであるYouTubeのData API(v3)の検索エンドポイントを批判的に監査する。
完全性、代表性、一貫性、バイアスに関する大きな制限を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:06:24 GMT)
Forecasting Labor Markets with LSTNet: A Multi-Scale Deep Learning Approach [0.0] 本稿では, 労働統計局の労働市場データを用いて, 短期雇用の変化を予測し, 長期産業の健全性を評価するための深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:14:02 GMT)
Floquet operator dynamics and orthogonal polynomials on the unit circle [0.0] 単体による腹腔鏡下時間変化下でのオペレータの拡散について検討した。
作用素クリロフ空間は構成され、単位円上の係数(OPUC)と関連している
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:03:05 GMT)
First Search for Ultralight Dark Matter Using a Magnetically Levitated Particle [0.0] 磁気浮上粒子を用いた超軽量ダークマターの探索を行った。
暗黒物質に対する信号の証拠は見つからず、限界を導出する。
本稿では,短期・中長期のアップグレードを特徴とするPOLONAISE実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:53:10 GMT)
Evaluating Rare Disease Diagnostic Performance in Symptom Checkers: A Synthetic Vignette Simulation Approach [0.0] 本研究は,SCアルゴリズム更新後の個々のまれな疾患に対する診断性能の変化を評価するための,新しい合成ビグネットシミュレーション手法を提案し,検証する。
我々はSCインタビューをシミュレーションし、アルゴリズム更新が現実世界の診断性能に与える影響を推定した。
本手法は,専門家が作成した知識ベースを用いて,個々のまれな疾患に対するSCアルゴリズム変更の事前デプロイ評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:56:15 GMT)
Evaluating PDE discovery methods for multiscale modeling of biological signals [0.0] 生体系は非線型であり、観測されていない変数や、それらの力学を支配する物理原理は部分的には未知である。
スケール間のギャップを埋めることの課題に対処するために、偏微分方程式(PDE)の発見を利用する。
PDE発見は、マイクロスケールデータからメソスケールのダイナミックス特性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:43:37 GMT)
Enhancing Reasoning Capabilities in SLMs with Reward Guided Dataset Distillation [0.0] 本稿では,報酬誘導型データセット蒸留フレームワークAdvDistillを提案する。
我々は,教師からの複数の世代(応答)を各プロンプトに利用し,ルールベースの検証に基づいて報酬を割り当てる。
これらの様々な、通常は分散された報酬は、学生モデルを訓練する際の重みとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:07:47 GMT)
Enhancing Programming Pair Workshops: The Case of Teacher Pre-Prompting [0.0] 本稿では,教師主導の簡単な質問が,問題の解釈や分業を形作るのにいかに役立つかを検討する。
この結果から,構造化された議論の促進,課題要件の明確化,共有学習体験の機会の創出が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:22:43 GMT)
Einstein causality of quantum measurements in the Tomonaga-Schwinger picture [0.0] 選択量子測度は、空間的分離領域上の状態非依存の非音速可換関係を満たすことを示す。
測定が瞬時に行われると仮定される単純なシナリオでは、これは非選択的測定に対する量子の無シグナリングを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 08:37:13 GMT)
Efficient uniform approximation using Random Vector Functional Link networks [0.0] ランダムベクトル関数リンク(英: Random Vector Functional Link, RVFL)は、ランダムな内部バイアスを持つニューラルネットワークである。
本稿では,重みを隠蔽したRVFLが$L_inで機能することを示す。
我々は、与えられた精度を高い確率で達成するために、nonasymptlayerノードを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 09:55:42 GMT)
Efficient Training for Optical Computing [0.0] 本稿では,フーリエ変換による平面波の分解を取り入れた新しいバックプロパゲーションアルゴリズムを提案する。
学習・推論において,拡散系の構造的・疎結合性を生かし,トレーニング時間の大幅な短縮を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 21:03:47 GMT)
Efficacy of Temporal Fusion Transformers for Runoff Simulation [0.0] 降雨・流出モデルにおけるLSTM(Long Short-Term Memory)ネットワーク上でのTFT(Temporal Fusion Transformer)の強度について検討する。
TFTはLSTMをわずかに上回り、特にハイドログラフの中間部とピークをシミュレートする。
説明可能なAI技術であるTFTは、重要な動的変数と静的変数を特定し、貴重な科学的洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:58:28 GMT)
Effective Stimulus Propagation in Neural Circuits: Driver Node Selection [0.0] ソース集団の最も中心的なニューロンのわずか10-20%を標的とした刺激は、スパイキングの伝播率を著しく向上させる。
このアプローチは、重要なモジュール間接続密度における信号伝達効率を64倍に向上させる。
これらの知見は、生物学的神経系および神経テクノロジー応用における精密神経調節の理論基盤を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:13:18 GMT)
Dynamical Structure Factor from Weak Measurements [0.0] 一対の時間分離弱測定を用いて別の手法を記述し、それらの相互相関関数が動的構造因子を直接回復することを示す。
位相コントラストイメージングにより弱測定された1次元Bose-Hubbardモデルの行列積状態シミュレーションにより,この手法の数値的な確認を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:09:10 GMT)
Dynamic Context-Aware Prompt Recommendation for Domain-Specific AI Applications [0.0] 本稿では,ドメイン固有AIアプリケーションのための動的コンテキスト対応プロンプトレコメンデーションシステムを提案する。
我々のソリューションは、コンテキストクエリ分析、検索強化知識基盤、階層的スキル組織、適応的スキルランキングを組み合わせることで、関連性があり実行可能なプロンプト提案を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:29:46 GMT)
Domain Knowledge in Artificial Intelligence: Using Conceptual Modeling to Increase Machine Learning Accuracy and Explainability [0.0] 本研究では、概念モデルに表されるドメイン知識を用いて、機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータの準備を改善することを提案する。
我々は,機械学習におけるデータ準備のガイドラインからなる概念モデリング・フォー・機械学習(CMML)と呼ばれる手法を開発し,実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:34:55 GMT)
Divide, Specialize, and Route: A New Approach to Efficient Ensemble Learning [0.0] バイナリ分類のための新しいアンサンブルフレームワーク Hellsemble を提案する。
Hellsembleはデータセットを難易度の円に段階的に分割する。
計算効率と解釈可能性を維持しながら、強力な分類精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:26:04 GMT)
Design and benchmarks for emulating Kondo dynamics on a quantum chip [0.0] 我々は,不純物磁化,不純物とフェルミオンの絡み合い,エネルギーを時間関数として数値的に決定する。
この研究は、NISQ時代の量子チップ上での電子量子多体状態のダイナミクスの研究の視点を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:45:00 GMT)
Degenerate solutions to the Dirac and Weyl equations and their applications [0.0] すべてのワイル粒子、そして特定の条件下では、ディラック粒子は電磁四ポテンシャル場と磁場の広い範囲で同じ量子状態を占有できることを示す。
ワイル粒子は外部電磁場がなくても局所状態を形成することができる。
本稿では、ワイルフェルミオンを用いて、前例のない100ペタビット/秒の速度で情報の流れを制御する革新的な装置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:03:29 GMT)
Cyclicity of interaction frame transformations [0.0] 任意の軸を3次元で分割的に変位させる回転列の巡回特性を同定する。
この結果は、量子技術間での誤差調整制御に使用される回転列のいくつかの族を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:32:29 GMT)
Control and optimization for Neural Partial Differential Equations in Supervised Learning [0.0] 我々は、放物型および双曲型作用素の係数を最適化し、制御することに焦点を当てた制御理論の研究の行を開始することを目的としている。
教師あり学習において、第一の目的はニューラルネットワークの層を通してターゲットデータへ初期データを転送することである。
ニューラルネットワークは偏微分方程式(PDE)として解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:54:48 GMT)
Context Aware Grounded Teacher for Source Free Object Detection [0.0] 我々は、適応中にソースデータが利用できない場合、ソース自由オブジェクト検出(SFOD)問題に焦点をあてる。
いくつかのアプローチでは、半教師付き学生-教師アーキテクチャを利用して、ドメインの不一致を橋渡ししている。
我々は,文脈バイアス問題に取り組むための標準フレームワークとして,接地教師(GT)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 20:04:24 GMT)
Consistent Simulation of Fibonacci Anyon Braiding within a Qubit Quasicrystal Inflation Code [0.0] 非アベリア・エノンブレイディングは、フォールトトレラント量子計算への重要なステップである。
1次元準結晶インフレーション符号(QIC)に基づくこのタスクのためのフレームワークを提案する。
我々は,必要となるテンペリー・リーブ関係とブレイド群関係を厳密に満足する17量子ビットの系を数値的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:33:35 GMT)
Complex orientation dependence of Casimir-Polder interaction induced by curvature and optical properties of the surface and the surrounding medium [0.0] 小さい曲面曲率でも所望の方向のスイッチを誘導または除去できることを示す。
この研究は、チューニング可能なパラメータによってナノ粒子の配向を設計する方法を決定的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:15:46 GMT)
Comparative Analysis of Deep Learning Models for Crop Disease Detection: A Transfer Learning Approach [0.0] 本研究は、限られた資源で農村部の農家を支援するために設計された人工知能(AI)による作物病検出システムの開発について述べる。
異なるディープラーニングモデルを比較して比較し,伝達学習の有効性に着目した。
本研究は、農業実践の転換、作物の健康管理の改善、農村環境における持続可能な農業支援におけるトランスファーラーニングの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 11:04:33 GMT)
Collaborative Batch Size Optimization for Federated Learning [0.0] 本稿では,ハードウェア利用最適化によるローカルトレーニングプロセスの改善に焦点をあてる。
フェデレートラーニング固有の並列処理を活用することで,局所的なバッチサイズを最適化するために,不規則なランダム化検索を使用する。
提案手法は,デフォルトパラメータ設定に対して,局所パラメータが最適化された場合とほぼ同等に保ちながら収束速度を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:57:23 GMT)
Classical Simulation of an All-Optical Toffoli Gate using Soliton Scattering through Asymmetric Potential Wells [0.0] 非対称P"oschl-Teller電位井戸による空間ソリトン散乱に基づく全光トフォリゲートを数値シミュレーションする。
本研究では,2つのソリトン成分の相対的空間順序付けにおいて,対象ビットの論理状態を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:59:00 GMT)
Characterizing the transition from topology to chaos in a kicked quantum system [0.0] 量子トップとスピン-1/2粒子からなる周期駆動系のトポロジーからカオスへの遷移について検討する。
小さなキック強度では、局所的に保護された境界状態が存在し、キック強度が増加するにつれて、これらの状態は増殖する。
大きなキック強度では段階的に徐々に非局在化し、カオスが発生するとランダムな正則ベクトルとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:30:38 GMT)
Characterizing phase transitions and criticality in non-Hermitian extensions of the XY model [0.0] 磁場中におけるパラダイムスピン-1/2XY鎖の非エルミート拡大について検討する。
モデルから自由フェルミオン形式への写像を用いて、非エルミート模型のエネルギースペクトルの分析的な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:53:41 GMT)
Causal discovery in deterministic discrete LTI-DAE systems [0.0] 2022年に提案されたKathariとTangiralaによる最近の研究は、因果発見法を制約同定問題として定式化した。
提案手法は,最小限の部分集合まで因果ドライバを識別する。
本手法の有効性を示すために事例研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 06:47:22 GMT)
Causal Operator Discovery in Partial Differential Equations via Counterfactual Physics-Informed Neural Networks [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワークと対実最小化を用いた偏微分方程式(PDE)の因果構造を発見するための原理的枠組みを開発する。
気候力学,腫瘍拡散,海流の総合的および実世界のデータセット上で,この枠組みを検証した。
本研究は、因果的PDE発見を、構造因果モデルと変分残差解析に基づく、抽出可能かつ解釈可能な推論タスクとして位置づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 07:15:42 GMT)
Bounds on QCA Lattice Spacing from Data on Lorentz Violation [0.0] 近年の研究では、量子セルオートマトン(QCA)に拡張された離散量子ウォークが相対論的波動方程式や量子場理論(QFT)を再現できることが示されている。
このQCA/QFT対応は、量子情報処理と高エネルギー物理学を橋渡しし、時空の性質に関する根本的な疑問を提起する。
我々はQEDに対応するQCAを分析し、光速と空間異方性の両方から逸脱していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 05:11:25 GMT)
Bipartite entanglement extracted from multimode squeezed light generated in lossy waveguides [0.0] 絡み合った2モードガウス状態は、連続可変量子コンピューティングおよび通信プロトコルの重要な構成要素である。
本研究は,スキューズ法が絡み合いを定量化することを示すとともに,最大二分割絡み合いをもたらす測定基準を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:17:32 GMT)
Benchmarking Unsupervised Strategies for Anomaly Detection in Multivariate Time Series [0.0] 本稿では,最近提案されたiTransformerアーキテクチャに着目し,時系列異常検出のためのトランスフォーマベースアプローチについて検討する。
iTransformerの時系列異常検出への応用を探り、ウィンドウサイズ、ステップサイズ、モデル次元などの重要なパラメータがパフォーマンスに与える影響を分析し、(ii)多次元異常スコアから異常ラベルを抽出し、それらのラベルに対する適切な評価指標について議論する方法、(iii)トレーニング中に存在する異常データの影響を調査し、その影響を緩和する代替損失関数の有効性を評価し、(iv)包括的提示を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 16:08:22 GMT)
Backpropagation Through Time For Networks With Long-Term Dependencies [0.0] 時間によるバックプロパゲーション(BPTT)は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)内で調整されたパラメータを更新する技術である。
本稿では,個別ループと複数ループの相互作用に対して,それぞれ「離散フォワード感度方程式」とその変種を用いることを提案する。
この解は正確であり、ネットワークのパラメータを次のステップごとに変化させることができるが、ヤコビアンの計算を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:04:53 GMT)
BINDy -- Bayesian identification of nonlinear dynamics with reversible-jump Markov-chain Monte-Carlo [0.0] モデルパーシモニーは、データ駆動型モデリングにおける重要な認識バイアスであり、解釈可能性を助け、過度な適合を防ぐのに役立つ。
非線形力学(SINDy)法のスパース同定は、データから直接複素力学のスパース表現を学習することができる。
SINDyの代替として,辞書学習システム識別のベイズ的新しい治療法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 10:45:10 GMT)
Autonomous Cyber Resilience via a Co-Evolutionary Arms Race within a Fortified Digital Twin Sandbox [0.0] 本稿では,自己閉ループ硬化プロセスを通じて解析的レジリエンスを実現するARCフレームワークを紹介する。
ARCはF-SCDTの高忠実度サンドボックス内で永遠の共同進化兵器レースを確立する。
ROC曲線やSHAPプロットなどの広範囲な可視化によって支えられた包括的アブレーション研究は、共進化過程自体が新規攻撃の検出において顕著なパフォーマンス向上の原因であることを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 03:28:48 GMT)
Automatic Demonstration Selection for LLM-based Tabular Data Classification [0.0] 本稿では,必要なデモを自動的に選択するアルゴリズムを提案する。
提案手法は,ユーザの選択したプロンプトテンプレートと特定大言語モデル(LLM)を統合することで,自分自身を識別する。
次に、類似性グラフを構築し、そのラプラシアンの固有値を分析して、データを表現することができる最小数の実演を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:57:54 GMT)
An adversary bound for quantum signal processing [0.0] M-QSPにより達成可能な変換のクラスについて検討する。
これにより、最小空間のM-QSPプロトコルは、対向境界の可能な解空間を含むランク最小化問題に還元されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:31:34 GMT)
Advancing quantum process tomography through universal compilation [0.0] 量子プロセストモグラフィ(QPT)は、量子ゲートと回路の動作を特徴付けるために重要である。
本稿では、量子過程を最適化されたクラウス作用素とチェ行列に体系的に分解する普遍的コンパイルに基づくQPTアプローチを提案する。
我々は、ランダムなユニタリゲートの数値シミュレーションを通じて、我々のアプローチをベンチマークし、高精度な量子プロセスのキャラクタリゼーションを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:07:41 GMT)
Advances in Intelligent Hearing Aids: Deep Learning Approaches to Selective Noise Cancellation [0.0] 本稿では,AI駆動型補聴器用選択的ノイズキャンセリングの進歩を評価する。
ディープラーニングアーキテクチャ、ハードウェアデプロイメント戦略、臨床検証研究、ユーザ中心設計などにわたる知見を合成する。
主な発見は、従来の手法よりも大幅に向上し、18.3dBのSI-SDRをノイズ-残響ベンチマークで改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 15:05:16 GMT)
Adaptive quantum dynamics with the time-dependent variational Monte Carlo method [0.0] シミュレーション中の変動量子状態の表現率を適応的に制御する,時間依存型変分モンテカルロ法(tVMC)の拡張を提案する。
スピンジャストロウと制限ボルツマン機械波動関数を用いた一次元横場イジングモデルにおける量子クエンチのベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 12:34:53 GMT)
AI-Driven Sentiment Analytics: Unlocking Business Value in the E-Commerce Landscape [0.0] 本稿では,eコマースアプリケーションに特化して設計されたAIによる感情分析システムを提案する。
私たちのアプローチは、従来の機械学習技術と現代的なディープラーニングモデルを統合することで、顧客の感情をより微妙な理解を可能にします。
実験結果から,本システムは,多種多様な大規模データセットにおいて89.7%の精度で,標準的な感情分析手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 22:12:21 GMT)
AI-Driven MRI-based Brain Tumour Segmentation Benchmarking [0.0] 本研究は,BraTS 2023成人グリオーマと小児科学データセットのゼロショット推論を得るために,小児科領域のSegment Anything Model (SAM2),Segment Anything Model 2 (SAM2),MedSAM,SAM-Med-3D,nnU-Netを用いている。
いくつかのモデルでは、有望なDiceスコア、特にSAMとSAM 2は、非常に正確なバウンディングボックスプロンプトが与えられたとき、それぞれ0.894と0.893のスコアを達成している。
しかし、nnU-Netはモデルに高精度なプロンプトを提供することの非現実性のため、医用画像セグメンテーションネットワークの主流のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:18:26 GMT)
A digital twin of atomic ensemble quantum memories [0.0] 本稿では,量子チャネルフォーマリズムを用いたアンサンブルに基づく原子量子メモリのモデリングフレームワークを提案する。
実験によって実装されたいくつかの最先端の量子メモリのクラウス行列表現を提供する。
シミュレーションフレームワーク内にメモリ支援量子トークンプロトコルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 13:17:12 GMT)
A Survey on Continuous Variable Quantum Key Distribution for Secure Data Transmission: Toward the Future of Secured Quantum-Networks [0.0] 量子鍵分布(QKD)は、量子時代のセキュアな通信の基礎である。
連続可変QKD(CV-QKD)は、現在の通信インフラとのシームレスな互換性のため、より実用的な代替手段として登場した。
CV-QKDは光のコヒーレントで圧縮された状態に依存しており、現代の光学ネットワークに統合する上で大きな利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 19:58:44 GMT)
A Quantum Approach to the Continuum Heisenberg Spin-Chain Model: Position-Dependent Mass Formalism and Pre-canonical Quantization [0.0] 非線形シグマモデルに対するハミルトン密度の等価性について検討する。
結果のシュル「オーディンガー」のような方程式は、収束したフン方程式の形をとることが判明した。
この分析は、システムの包括的な量子記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 04:43:39 GMT)
A New Layout-Aware Quantum Circuit Synthesis with Davio Lattices Using Triangular Connectivity [0.0] 一般に、平方格子や重六角配置のような一般的な量子配置は、多くのトフォリゲートからなる量子回路の合成には適していない。
本稿では,量子回路合成における正のダビオ格子の利点を探求し,トフォリゲートに適した三角形配置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 02:51:12 GMT)
A Geometry-Grounded Data Perimeter in Azure [0.0] 本稿は,Azure s blast radius Ultrametricがいかに距離を提供するか,また,この超測度空間におけるトラベリングセールスマン問題の解決がいかに順序付けを提供するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 17:07:30 GMT)
A Deep Learning Approach to Identify Rock Bolts in Complex 3D Point Clouds of Underground Mines Captured Using Mobile Laser Scanners [0.0] 本稿では,複雑な3次元点雲における岩石ボルトの自動識別のための厳密なクラス不均衡を扱うために設計された,新しい2段階深層学習アーキテクチャを提案する。
提案手法は,岩盤ボルト点に対するIoU(Intersection over Union)において,最先端のセマンティックセグメンテーションモデルを最大42.5%超える。
96.41%の精度と96.96%のリコールを達成し、複雑な地下環境での堅牢性と有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 14:12:49 GMT)
A Comparative Analysis of Principal Component Analysis (PCA) and Singular Value Decomposition (SVD) as Dimensionality Reduction Techniques [0.0] 本稿では,2つの線形手法-主成分分析(PCA)と特異値分解(SVD)を純粋に比較した。
各アルゴリズムを第一原理から導出した後、異なる形状の行列に対する解釈可能性、数値安定性、適合性を評価する。
実験的なベンチマークを伴わずに2つのアルゴリズムのうち1つを選択するためのルール・オブ・サンプのガイドラインを合成し、古典的および最近の数値文献に基づいて構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:39:32 GMT)