ECCV 2024 W-CODA: 1st Workshop on Multimodal Perception and Comprehension of Corner Cases in Autonomous Driving [142.2] 第1回W-CODAワークショップをECCV 2024と共同で開催する。
W-CODAは、最先端のマルチモーダル認識と理解技術によって強化された、自動運転コーナーの次世代ソリューションを探求することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:10:25 GMT)
SafePTR: Token-Level Jailbreak Defense in Multimodal LLMs via Prune-then-Restore Mechanism [123.5] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚的推論をサポートするためにLLMを拡張する。
MLLMは、マルチモーダルなジェイルブレイク攻撃や安全なデプロイメントを妨げる可能性がある。
セーフ・プルー・テン・レストア(Safe Prune-then-Restore, SafePTR)は、有害なトークンを脆弱な層で選択的にプルーすると同時に、その後の層で良質な機能を復元する、トレーニング不要の防御フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:22:03 GMT)
GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning [112.5] GLM-4.1V-9B-Thinkingは、汎用マルチモーダル理解と推論を促進するために設計された視覚言語モデル(VLM)である。
モデルの潜在能力を最大限に活用するために,カリキュラムサンプリングを用いた強化学習を提案する。
オープンソースのGLM-4.1V-9B-Thinkingは、同等の大きさのモデル間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, 02 Jul 2025 15:53:43 GMT)
LEDOM: An Open and Fundamental Reverse Language Model [100.5] 最初の純粋逆言語モデルであるLEDOMを導入し,2Bおよび7Bパラメータの435Bトークンに対して自己回帰訓練を行った。
本稿では, 一般的なタスクにまたがる基盤モデルとして, 興味深い事例と洞察のセットを伴って, 逆言語モデルを提示する。
LEDOMをベースにした新しいアプリケーションであるReverse Rewardを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:52:00 GMT)
NeRFs in Robotics: A Survey [95.1] 最近の神経暗黙表現の出現は、コンピュータビジョンとロボット工学に大きな進歩をもたらした。
NeRFには、単純化された数学的モデル、低いメモリフットプリント、連続的なシーン表現など、かなりの表現上の利点がある。
本稿では,ロボット工学分野におけるNeRFの包括的理解について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:46:31 GMT)
Fundamental Limits of Hierarchical Secure Aggregation with Cyclic User Association [93.5] 階層型セキュアアグリゲーションは、フェデレートラーニング(FL)によって動機付けられる
本稿では,各ユーザが連続する$B$のリレーに接続される循環型アソシエーションパターンを用いたHSAについて考察する。
勾配符号化にインスパイアされた入力に対するメッセージ設計を含む効率的なアグリゲーション方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:12:22 GMT)
Frequency Domain-Based Diffusion Model for Unpaired Image Dehazing [92.6] そこで本稿では,未確認データにおける有益な知識を十分に活用するための,新しい周波数領域ベース拡散モデルを提案する。
拡散モデル(DM)が示す強い生成能力に着想を得て,周波数領域再構成の観点からデハージング課題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:22:46 GMT)
Caution for the Environment: Multimodal Agents are Susceptible to Environmental Distractions [68.9] 本稿では,GUI環境におけるマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)エージェントの忠実さについて検討する。
ユーザとエージェントの両方が良性であり、環境は悪質ではないが、無関係なコンテンツを含んでいる、という一般的なシナリオが提案されている。
実験結果から、ジェネラリストエージェントや専門的なGUIエージェントなど、最も強力なモデルでさえ、気晴らしの影響を受けやすいことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:23:53 GMT)
Is Visual in-Context Learning for Compositional Medical Tasks within Reach? [68.6] 本稿では、1つのモデルで複数のタスクを処理できるビジュアル・イン・コンテキスト・ラーニングの可能性について検討する。
本稿では,合成合成タスク生成エンジンを用いたコンテキスト内学習者の学習方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:16:31 GMT)
NaturalThoughts: Selecting and Distilling Reasoning Traces for General Reasoning Tasks [65.7] 本研究では,NaturalReasoningからの質問のプールに基づいて,強力な教師モデルから推論トレースを選択する。
データサイズをランダムサンプリングでスケールアップすることは、安定したパフォーマンス向上を伴う強力なベースラインであることに気付きました。
より多様な推論戦略を必要とする難しい事例を選択することは、教師モデルの推論スキルを伝達するよりサンプル効率が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:30:24 GMT)
Efficient Online Reinforcement Learning Fine-Tuning Need Not Retain Offline Data [64.7] オフラインRLを微調整するために適切に設計されたオンラインRLアプローチを使用する限り、オフラインデータの保持は不要であることを示す。
Warm-start RL(WSRL)はオフラインデータを保持することなく微調整が可能であり,既存のアルゴリズムよりも高速に学習でき,高い性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:19:18 GMT)
Embodied Instruction Following in Unknown Environments [64.6] 未知環境における複雑なタスクに対するEIF(Embodied instruction following)法を提案する。
我々は,ハイレベルなタスクプランナと低レベルな探索コントローラを含む,階層的な具体化命令に従うフレームワークを構築した。
タスクプランナに対しては、タスク完了プロセスと既知の視覚的手がかりに基づいて、人間の目標達成のための実行可能なステップバイステッププランを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:36:55 GMT)
TAROT: Targeted Data Selection via Optimal Transport [64.6] TAROTは最適な輸送理論に基づくデータ選択フレームワークである。
従来のターゲットデータ選択手法は、ドメイン固有のパフォーマンスを高めるために影響に基づく欲求に依存していた。
我々は,意味的セグメンテーション,動作予測,命令チューニングなど,複数のタスクにわたるTAROTを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 19:48:29 GMT)
FeatSharp: Your Vision Model Features, Sharper [64.3] 低解像度ビジョンエンコーダの特徴マップを協調的に安価にアップサンプリングする新しい手法を提案する。
本稿では,この手法がコア認識タスクや凝集モデルトレーニングにおいて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:32:05 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Traveling Purchaser Problems [63.4] 旅行購入問題(TPP)は幅広いアプリケーションにおいて重要な最適化問題である。
本稿では,ルート構築と購入計画を個別に扱う,深層強化学習(DRL)に基づく新しいアプローチを提案する。
様々な合成TPPインスタンスとTPPLIBベンチマークの実験により、我々のDRLベースのアプローチは、確立されたTPPを著しく上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:27:01 GMT)
On Efficient Variants of Segment Anything Model: A Survey [63.1] Segment Anything Model (SAM) は画像分割タスクの基本モデルであり、多様なアプリケーションにまたがる強力な一般化で知られている。
これを解決するために、精度を保ちながら効率を高めるために様々なSAM変種が提案されている。
この調査は、これらの効率的なSAM変種に関する最初の包括的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 02:59:38 GMT)
ChartCoder: Advancing Multimodal Large Language Model for Chart-to-Code Generation [62.9] textbfChartCoderは、最初の専用チャートからコードへのMLLMである。
textbfChart2Code-160kは、チャート・ツー・コード生成のための、最初の大規模かつ多様なデータセットである。
実験によると、ChartCoderは7Bパラメータしか持たないが、チャート・トゥ・コードベンチマークで既存のオープンソースのMLLMを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 04:47:37 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, 02 Jul 2025 06:08:03 GMT)
A Survey of LLM-Driven AI Agent Communication: Protocols, Security Risks, and Defense Countermeasures [59.4] 大規模言語モデル駆動型AIエージェントは、前例のない知性と適応性を示している。
エージェントコミュニケーションは、未来のAIエコシステムの基礎的な柱と見なされている。
本稿では,エージェント通信セキュリティに関する包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:50:11 GMT)
De-mark: Watermark Removal in Large Language Models [59.0] 我々は、n-gramベースの透かしを効果的に除去するために設計された高度なフレームワークであるDe-markを紹介する。
提案手法は,透かしの強度を評価するために,ランダム選択探索と呼ばれる新しいクエリ手法を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:37:50 GMT)
Semantic Alignment and Reinforcement for Data-Free Quantization of Vision Transformers [58.1] データフリー量子化(DFQ)は、実際のデータにアクセスせずにモデル量子化を可能にし、データのセキュリティとプライバシに関する懸念に対処する。
ビジョントランスフォーマー(ViTs)の普及に伴い、ViTsのDFQは大きな注目を集めている。
本稿では,新しいセマンティックアライメントと強化データ自由化手法であるSARDFQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:42:48 GMT)
ESTR-CoT: Towards Explainable and Accurate Event Stream based Scene Text Recognition with Chain-of-Thought Reasoning [57.8] 本稿では,イベントストリームシーンのテキスト認識フレームワークESTR-CoTを提案する。
具体的には、まず視覚エンコーダEVA-CLIPを採用し、入力イベントストリームをトークンに変換し、Llamaトークン化器を使用して与えられた生成プロンプトをエンコードする。
Qフォーマーは、事前訓練された大言語モデルVicuna-7Bにビジョントークンを整列させ、応答とチェーン・オブ・シークレット(CoT)推論プロセスの両方を同時に出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 23:41:31 GMT)
Semantic Equitable Clustering: A Simple and Effective Strategy for Clustering Vision Tokens [57.4] 我々はSemantic Equitable Clustering(SEC)という,高速かつバランスの取れたクラスタリング手法を導入する。
SECは、グローバルなセマンティックな関連性に基づいてトークンを効率的かつ直接的な方法でクラスタ化する。
視覚言語コネクタとして機能する汎用視覚バックボーンであるSECViTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:53:29 GMT)
Automatic Rank Determination for Low-Rank Adaptation via Submodular Function Maximization [56.8] SubLoRAは、サブモジュール関数に基づくローランド適応(LoRA)のランク決定方法である。
提案手法は, 理論的基礎, 2次精度, 実用計算効率の両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:56:40 GMT)
Articulate3D: Holistic Understanding of 3D Scenes as Universal Scene Description [56.7] 3Dシーン理解は、コンピュータビジョンにおける長年の課題であり、混合現実、ウェアラブルコンピューティング、そして具体化されたAIを実現する上で重要な要素である。
室内280のシーンに高品質な手動アノテーションを付加した専門的な3DデータセットであるArticulate3Dを紹介する。
我々はまた,部分分割を同時に予測できる新しい統一フレームワークUSDNetと,オブジェクトの動作属性の完全な仕様を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:33:12 GMT)
Test-Time Scaling with Reflective Generative Model [56.7] 自己監督プロセス報酬モデル(SPRM)を用いてOpenAI O3の性能を得る,最初の反射型生成モデルであるMetaStone-S1を紹介する。
SPRMを装備したMetaStone-S1は、テスト時間スケーリング(TTS)に自然に適している
実験の結果,MetaStone-S1は32Bのパラメータサイズしか持たないOpenAI-o3-miniシリーズに匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:58:01 GMT)
Representation Entanglement for Generation:Training Diffusion Transformers Is Much Easier Than You Think [56.5] REPAとその変種は、事前訓練されたモデルから外部の視覚表現を取り入れることで、拡散モデルのトレーニング課題を効果的に軽減する。
偏見推論過程全体において欠落している外部アライメントは、識別的表現の可能性を完全に活用するに足らないと我々は主張する。
本稿では,事前学習した基礎モデルから,低レベル画像ラテントを1つの高レベルクラストークンで絡み合わせるRepresentation Entanglement for Generation (REG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:29:18 GMT)
Token Communication in the Era of Large Models: An Information Bottleneck-Based Approach [55.9] UniToComは、トークンを処理と無線通信の両方の基本的な単位として扱う統一トークン通信パラダイムである。
本稿では,重要な情報を保持するトークンの学習を容易にする生成情報ボトルネック(GenIB)の原理を提案する。
我々は、離散トークンと連続トークンの両方の処理を統合するために、因果変換器に基づくマルチモーダル言語モデル(MLLM)を受信機に採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:03:01 GMT)
AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research [55.5] 我々はAI for Research(AI4Research)に関する総合的な調査を行う。
まず、AI4Researchの5つの主要なタスクを分類する系統分類を導入する。
主要な研究ギャップを特定し、将来有望な方向性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:19:20 GMT)
Evaluating Robustness of Monocular Depth Estimation with Procedural Scene Perturbations [55.5] 我々は,系統的ロバストネス評価を可能にする新しいベンチマークであるPDEを紹介する。
PDEは手続き生成を使用して、様々な制御された摂動に対する堅牢性をテストする3Dシーンを生成する。
我々の分析は、最先端の深度モデルではどのような摂動が困難なのか、興味深い結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:22:59 GMT)
Age Sensitive Hippocampal Functional Connectivity: New Insights from 3D CNNs and Saliency Mapping [55.3] 我々は,海馬機能的接続解析から脳年齢を予測するための解釈可能なディープラーニングフレームワークを開発した。
海馬と皮質の主な関係は、特に前頭骨、くちばし、後角皮質、海馬皮質、左上頭頂葉、右上側頭葉で表される。
発見は、海馬老化の機能的メカニズムに関する新たな洞察を与え、神経画像データの生物学的に意味のあるパターンを明らかにするための説明可能な深層学習の力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:05:18 GMT)
DaiFu: In-Situ Crash Recovery for Deep Learning Systems [54.5] 本稿では,深層学習(DL)システムのためのin-situリカバリフレームワークであるDaiFuを紹介する。
DaiFuは、その場でクラッシュをインターセプトするように拡張し、プログラム実行状況の動的および瞬間的な更新を可能にする。
評価の結果,DaiFuはクラッシュ復旧に要する時間を短縮し,最先端のソリューションと比較して1372倍の高速化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:58:38 GMT)
Hardware-software co-exploration with racetrack memory based in-memory computing for CNN inference in embedded systems [54.0] レーストラックメモリは、データ密度の高い製造を可能にする不揮発性技術である。
メモリセルを持つインメモリ演算回路は、メモリ密度と電力効率の両方に影響を与える。
レーストラックメモリに最適化された効率的なインメモリ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アクセラレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:29:53 GMT)
Scaling Up Liquid-Resistance Liquid-Capacitance Networks for Efficient Sequence Modeling [53.9] LrcSSMは$textitnonlinear$recurrentモデルで、現在の線形状態空間層と同じくらい高速に長いシーケンスを処理する。
LrcSSMは、Liquid-S4やMambaのような他の入力変化系が提供しないことを保証する形式的な勾配安定性を提供する。
本稿では,LrcSSMがLRU,S5,Mambaより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:09:49 GMT)
Fast-dLLM: Training-free Acceleration of Diffusion LLM by Enabling KV Cache and Parallel Decoding [51.7] 拡散に基づく大規模言語モデル (Diffusion LLM) は、並列復号機能を持つ非自己回帰テキスト生成を約束している。
本稿では,双方向拡散モデルに適したブロック単位で近似したKVキャッシュ機構を提案する。
本稿では,信頼しきい値を超えるトークンを選択的に復号し,依存関係違反を軽減し,生成品質を維持できる信頼度対応並列復号方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:11:54 GMT)
DreamCinema: Cinematic Transfer with Free Camera and 3D Character [51.6] ユーザフレンドリーで3D空間をベースとした映像生成のための生成モデルであるDream-Cinemaを提案する。
我々は3D映像を3Dキャラクタ、駆動モーション、カメラの動き、環境の4つの重要な要素に分解する。
これらの要素をシームレスに再結合し、スムーズなフィルム生成を保証するため、構造誘導キャラクタアニメーション、形状認識カメラ運動最適化、環境認識による生成改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 06:39:01 GMT)
AVC-DPO: Aligned Video Captioning via Direct Preference Optimization [50.1] ビデオマルチモーダル大言語モデル(ビデオMLLM)は,ビデオキャプションタスクにおいて大きな進歩を遂げている。
そこで我々は,ビデオMLLMのキャプション機能を高めるために,AVC-DPO(Designed Video Captioning via Direct Preference Optimization)を提案する。
LOVE@PRCV'25 Workshop Track 1A: Video Detailed Captioning Challengeで、ビデオ詳細キャプションのベンチマークで1位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:51:45 GMT)
Red Teaming for Generative AI, Report on a Copyright-Focused Exercise Completed in an Academic Medical Center [49.9] 学術的な医療環境における生成的人工知能(AI)の展開は著作権の遵守を懸念する。
Dana-Farber Cancer Instituteは、OpenAIモデルを利用した内部生成AIツールであるGPT4DFCIを実装した。
4つのチームが4つのドメインでGPT4DFCIから著作権のあるコンテンツを抽出しようとした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:04:41 GMT)
DepthSync: Diffusion Guidance-Based Depth Synchronization for Scale- and Geometry-Consistent Video Depth Estimation [45.9] 本稿では,DepthSyncを提案する。DepthSyncは拡散誘導を用いて,長ビデオのスケールと幾何に一貫性のある深度予測を実現するフレームワークである。
具体的には、ウィンドウ間の深さスケールを同期させるスケールガイダンスと、ウィンドウ内の幾何学的アライメントを強制するための幾何学的ガイダンスを導入する。
様々なデータセットを用いた実験により、特に長ビデオにおいて、スケールと幾何の整合性を改善した深度推定法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:11:51 GMT)
Reasoning on a Budget: A Survey of Adaptive and Controllable Test-Time Compute in LLMs [45.8] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクを解くことができる汎用エージェントへと急速に進歩してきた。
彼らは、タスクの複雑さに関わらず、固定推論時間計算を適用し、しばしば難しいことを考えながら単純な問題を過小評価する。
本調査では, LLM推論の計算効率向上を目的とした, 効率的なテスト時間計算戦略の総合的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:27:42 GMT)
MassTool: A Multi-Task Search-Based Tool Retrieval Framework for Large Language Models [45.6] MassToolは、クエリ表現とツール検索の精度を向上させるために設計されたマルチタスク検索ベースのフレームワークである。
関数呼び出しの必要性を予測するツール使用検知塔と、クエリ中心のグラフ畳み込みネットワーク(QC-GCN)を活用して効率的なクエリツールマッチングを行うツール検索塔である。
MassToolは、ツール使用の検出損失、リストワイズ検索損失、コントラスト正規化損失を共同で最適化することにより、厳密なクエリ理解のための堅牢な2段階のシーケンシャル意思決定パイプラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 04:35:44 GMT)
Towards culturally-appropriate conversational AI for health in the majority world: An exploratory study with citizens and professionals in Latin America [45.3] 我々は、デジタルヘルスにおける文化的不整合の潜在的な領域について、豊かで人間中心の理解を構築することを目的としている。
以上の結果から,文化概念の学術的境界は,基礎レベルで意味を失うことが示唆された。
我々は、単にデータを増やすのではなく、より多くのリレーショナル性と寛容性を求めることができる「健康のための多言語会話型AI」のフレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:48:25 GMT)
Tile and Slide : A New Framework for Scaling NeRF from Local to Global 3D Earth Observation [45.2] Snake-NeRFは大きなシーンにスケールするフレームワークだ。
重なり合うことなく3次元タイルを持つNeRFに関心領域を分割することでこれを実現できる。
そこで本研究では, タイル縁に沿った3次元再構成誤差を防止するために, 新たな2時間2ドル3次元タイル進行戦略とセグメンテーションサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:59:36 GMT)
Efficient Split Federated Learning for Large Language Models over Communication Networks [45.0] 分散方式で訓練済みの大規模言語モデル(LLM)を微調整することで、リソース制約のあるエッジネットワークにおいて大きな課題が生じる。
本稿では,分割フェデレーション学習とパラメータ効率のよい微調整技術を統合する新しいフレームワークであるSflLLMを提案する。
モデル分割とローランク適応(LoRA)を活用することにより、SflLLMはエッジデバイスの計算負担を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:35:07 GMT)
Entanglement and Bell inequality violation in vector diboson systems produced in decays of spin-0 particles [45.0] スピン-0粒子の崩壊によって生じる2つのベクトルボソン系の保存とエンタングルメントMP不等式違反について論じる。
この種の模範的な過程として、異常結合を持つ崩壊 $Hto ZZ$ を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:53:24 GMT)
A deep solver for backward stochastic Volterra integral equations [45.0] 後方ボルテラ積分方程式(BSVIE)に対する最初のディープラーニング解法を提案する。
この方法はニューラルネットワークを訓練し、2つの解場を1段階で近似させる。
これらの結果は、制御と量的ファイナンスにおける高次元、経路に依存した問題のファミリーへの実践的アクセスを開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:12:03 GMT)
Clinical NLP with Attention-Based Deep Learning for Multi-Disease Prediction [44.1] 本稿では,電子健康記録テキストの非構造的性質と高次元意味論的複雑さがもたらす課題について論じる。
情報抽出と多ラベル病予測のための統合モデリングを実現するために,注意機構に基づく深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:45:22 GMT)
Tuning without Peeking: Provable Privacy and Generalization Bounds for LLM Post-Training [43.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に対する進化的ブラックボックス手法であるBBoxERについて紹介する。
我々は、一般化、差分プライバシー、データ中毒攻撃への感受性、および攻撃の抽出に関する強力な理論的境界を提供する。
BBoxERは、事前訓練されたLLM上で動作し、制限やプライバシに敏感な環境へのデプロイに適した軽量でモジュール化された拡張を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:29:30 GMT)
FreeMorph: Tuning-Free Generalized Image Morphing with Diffusion Model [42.9] FreeMorphは、異なるセマンティクスやレイアウトで入力を許容するイメージモーフィングのための、最初のチューニング不要の方法である。
評価の結果,FreeMorphは既存の手法よりも10倍50倍高速で,画像改質のための新しい最先端技術を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:58:20 GMT)
Transfer Learning for VLC-based indoor Localization: Addressing Environmental Variability [42.9] 本稿では,VLCを用いた屋内ローカライゼーションのためのトランスファーラーニング(TL)に基づくアプローチを提案する。
BOSCHファクトリで収集された実世界のデータを使用して、TLフレームワークはディープニューラルネットワーク(DNN)を統合して、ローカライゼーションの精度を47%向上する。
提案手法は環境条件の異なる条件下で高度に適応可能であり、データセットの30%で同様の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:51:38 GMT)
On the Trade-off between Flatness and Optimization in Distributed Learning [42.6] このことは、分散学習戦略がローカルのミニマから素早く逃れ、フラットなミニマを好むことを示している。
最終的な分類精度は、局所的な最小値の平坦性だけでなく、学習アルゴリズムが最小値にどの程度近づくかにも依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:56:14 GMT)
VLM2-Bench: A Closer Look at How Well VLMs Implicitly Link Explicit Matching Visual Cues [35.0] textbfVLM2-Benchは視覚言語モデルが視覚的にマッチングの手がかりをリンクできるかどうかを評価するためのベンチマークである。
12個のVLMの包括的評価と、様々な言語側および視覚側プロンプト手法のさらなる分析により、合計8つの重要な結果が得られた。
視覚的な手がかりをリンクするモデルの能力において重要な課題を特定し、大きなパフォーマンスギャップを浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:38:09 GMT)
Microsecond-scale high-survival and number-resolved detection of ytterbium atom arrays [34.8] 我々は,光学式ツイーザにおける高速かつ低損失の単一原子イメージングを,アクティブ冷却なしで実証した。
我々は、99.9%以上の単原子識別忠実度と、99.5%以上の単発生存確率に達する。
本手法は多重占有トラップにおけるパリティ投影を誘導せず,各部位に複数の原子を多数検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:14:08 GMT)
Thinking in Space: How Multimodal Large Language Models See, Remember, and Recall Spaces [34.8] 5000組以上の質問応答対からなるビデオベース視覚空間インテリジェンスベンチマーク(VSI-Bench)を提案する。
MLLM(Multimodal Large Language Models)は,非人間的な視覚空間知能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:00:36 GMT)
Can Large Language Models Develop Strategic Reasoning? Post-training Insights from Learning Chess [34.6] 大規模言語モデル(LLM)が強化学習(RL)によって戦略的推論能力を発達させることができるかを検討する。
LLMの出力移動品質に高い報酬を与えるために,チェスを前提としたアクション値ネットワークを利用する。
蒸留法に基づく高密度報酬は、しばしばスパース二進報酬よりも優れていることを示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:31:51 GMT)
Dataset Distillation via the Wasserstein Metric [34.1] We introduced WMDD (Wasserstein Metric-based dataset Distillation), which is simple but powerful method that using the Wasserstein metric to enhance distribution matching。
我々の実験は、WMDDの有効性と適応性を実証し、大規模に機械学習アプリケーションを前進させる可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 04:25:43 GMT)
Enhanced Influence-aware Group Recommendation for Online Media Propagation [34.0] グループレコメンデーション(GR)は、個人ではなく、ユーザのセットにより正確で魅力的なコンテンツを提供することを目的としている。
近年,社会的影響が集団意思決定に与える影響を考慮し,影響力を意識したGRが有望な方向として浮上している。
本稿では,これらの課題に対処するため,EIGR(Empact-aware Group Recommendation)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:34:17 GMT)
ODE$_t$(ODE$_l$): Shortcutting the Time and Length in Diffusion and Flow Models for Faster Sampling [33.9] 本研究では,品質・複雑さのトレードオフを動的に制御できる相補的な方向について検討する。
我々は,フローマッチングトレーニング中に時間と長さの整合性項を用い,任意の時間ステップでサンプリングを行うことができる。
従来の技術と比較すると、CelebA-HQとImageNetのイメージ生成実験は、最も効率的なサンプリングモードで最大3$times$のレイテンシの低下を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:53:10 GMT)
Pre-training Large Memory Language Models with Internal and External Knowledge [33.7] 本稿では,内部重みと外部データベースの両方に事実知識を格納する事前学習レシピを備えた,新たな言語モデルであるLarge Memory Language Models (LMLM)を提案する。
提案手法は,トレーニング損失から現実の値を戦略的に隠蔽し,モデル重みの記憶に頼るのではなく,対象のルックアップを実行するようにモデルに指示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 04:16:51 GMT)
Symbolic identification of tensor equations in multidimensional physical fields [33.5] 本稿では,テンソル方程式を定式化するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
ホストプラスミド構造を用いたテンソル方程式のSITEのコアアイデアは、多次元遺伝子発現プログラミング(M-GEP)アプローチに着想を得たものである。
2つのベンチマークシナリオを用いてSITEを検証し、合成データからターゲット方程式を正確に復元し、ノイズに対するロバスト性やサンプルサイズを小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:25:05 GMT)
Data Diversification Methods In Alignment Enhance Math Performance In LLMs [32.0] 好み最適化におけるデータ多様化戦略は,大規模言語モデルの数学的推論能力をいかに向上させるかを検討する。
以上の結果から,戦略的に多様化した嗜好データにより,モデルが数学的推論性能を大幅に向上させることができることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:12:03 GMT)
Do Role-Playing Agents Practice What They Preach? Belief-Behavior Consistency in LLM-Based Simulations of Human Trust [32.0] 本研究では,ロールプレイングエージェントが主張する信念が,ロールプレイング中の実際の行動とどのように一致しているかを検討する。
LLMの信念とロールプレイングシミュレーションの結果との間には,系統的な矛盾がある。
これらの知見は、LSMが主張する信念がシミュレートされた行動とどのように一致しているか、いつどのように一致しているかを特定する必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 23:30:51 GMT)
Time-Series JEPA for Predictive Remote Control under Capacity-Limited Networks [31.4] 時系列共同埋め込み予測アーキテクチャ(TS-JEPA)
TS-JEPAは、高次元の知覚データをセンサーに低次元のセマンティック埋め込みにエンコードする。
チャネル対応スケジューリングはデバイス送信を動的に優先順位付けするために統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:24:17 GMT)
MobileIE: An Extremely Lightweight and Effective ConvNet for Real-Time Image Enhancement on Mobile Devices [30.0] 約4Kパラメータを持つ非常に軽量な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フレームワークを導入する。
私たちは、最大1,100フレーム毎秒(FPS)のリアルタイムIE推論を初めて達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:53:44 GMT)
Enhancing Robustness to Missing Modalities through Clustered Federated Learning [29.9] マルチモーダル・フェデレート・ラーニングにおけるモダリティの不完全性を緩和するフレームワークであるMMiCを提案する。
MMiCは、欠落したモダリティの影響を軽減するために、クラスタ内のクライアントモデル内の部分パラメータを置き換える。
MMiCは、グローバルおよびパーソナライズされたパフォーマンスにおいて、既存のフェデレーション付き学習アーキテクチャを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:11:28 GMT)
Medical-Knowledge Driven Multiple Instance Learning for Classifying Severe Abdominal Anomalies on Prenatal Ultrasound [28.3] 出生前超音波における胎児腹部異常の分類のためのケースレベル多重学習法(MIL)を開発した。
まず、様々な航空機の異なる注意ヘッドを重み付けするために、MOAE(mixed-of-attention-experts Module)を採用する。
第2に,画像特徴と医用知識を整合させる医用知識駆動型特徴選択モジュール(MFS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 06:31:26 GMT)
ZeCO: Zero Communication Overhead Sequence Parallelism for Linear Attention [28.2] 線形アテンションモデルに対してZeCO(Zero Communication Overhead)シーケンス並列性を導入する。
ZeCOの中心には、新しい集団コミュニケーションプリミティブであるAll-Scanがある。
本研究では,ZeCOが現在のSOTA(State-of-the-art)SP法と比較して60%の高速化を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:04:00 GMT)
Guaranteed Generation from Large Language Models [28.2] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションでますます使われている。
本稿では, 自己回帰的提案分布と拒絶サンプリングを組み合わせた, 単純かつ効果的なアプローチであるGUARDを提案する。
これらの実験により、GUARDは予測効率を高く向上した理想分布をほぼ保ちながら、完全な制約満足度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:36:54 GMT)
MuRating: A High Quality Data Selecting Approach to Multilingual Large Language Model Pretraining [28.0] 高品質な英語データ品質の信号を17のターゲット言語に対して単一のレーダに転送するフレームワークであるMuRatingを紹介した。
MuRatingは、ペア比較を通じて複数の英語の「レーダ」を集約し、統一された文書品質スコアを学習する。
その後、翻訳を通じてこれらの判断を投影し、モノリンガル、クロスランガル、およびパラレルテキストペア上で多言語評価器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:11:12 GMT)
Developing ChemDFM as a large language foundation model for chemistry [27.9] より汎用的で効率的なソリューションは、多くのタスクに対処し、幅広い化学分野における自由形式の対話をサポートするAIモデルである。
我々は化学文献や教科書から34Bトークンを学習し、2.7Mインストラクションを用いて微調整した化学用LLMのパイオニアであるChemDFMを開発した。
我々はHuggingface上のChemDFMの推論コード、評価データセット、モデルウェイトをオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:25:33 GMT)
Quantum coarsening and collective dynamics on a programmable simulator [27.8] 我々は、(2+1)Dイジング量子相転移における集合力学を実験的に研究した。
順序づけられた領域の進化を決定的に準備し、追従することにより、粗い領域は領域境界の曲率によって駆動されることを示す。
我々はこれらの現象を定量的に探索し、さらに振幅(ヒッグスモード)に対応する秩序パラメータの長寿命振動を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 23:17:20 GMT)
Breaking Physical and Linguistic Borders: Multilingual Federated Prompt Tuning for Low-Resource Languages [27.6] 多言語シナリオのためのフェデレート・プロンプト・チューニング・パラダイムを提案する。
提案手法は精度が6.9%向上し,データ効率が向上した。
これらの知見は,社会平等を推進し,言語多様性を擁護するアプローチの可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:23:20 GMT)
AirRadar: Inferring Nationwide Air Quality in China with Deep Neural Networks [27.3] EmphAirRadarは、監視局を持たない場所で、リアルタイムの空気質を正確に推定するために設計されたディープニューラルネットワークである。
学習可能なマスクトークンを活用することで、AirRadarは監視されていない地域での空気質の特徴を再構築する。
中国における1,085の監視ステーションから1年間のデータセットを用いて,AirRadarの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:38:26 GMT)
PULSE: Practical Evaluation Scenarios for Large Multimodal Model Unlearning [27.2] LMMのための現実的な未学習シナリオのためのPULSEプロトコルを提案する。
そして、これらの次元に沿って既存の未学習手法を評価する。
以上の結果から,いくつかの技術は微調整によって習得した知識を学べるが,事前学習中に学習した情報の除去に苦慮していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:13:08 GMT)
ReFlex: Text-Guided Editing of Real Images in Rectified Flow via Mid-Step Feature Extraction and Attention Adaptation [27.0] マルチモーダル変圧器ブロックの中間表現を解析し,ReFlowのリアルタイム編集手法を提案する。
本手法はトレーニング不要で,ユーザが提供するマスクは不要であり,ソースプロンプトなしでも適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:58:18 GMT)
McBE: A Multi-task Chinese Bias Evaluation Benchmark for Large Language Models [26.2] 我々は4,077のバイアス評価インスタンスを含むマルチタスク中国語バイアス評価ベンチマーク(McBE)を提案する。
このデータセットは、広範なカテゴリカバレッジ、コンテンツの多様性、包括性の測定を提供する。
結果の詳細な分析を行い、大規模言語モデル(LLM)のバイアスに関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 19:04:56 GMT)
Concat-ID: Towards Universal Identity-Preserving Video Synthesis [23.4] Concat-IDは、アイデンティティ保存ビデオ合成のための統合されたフレームワークである。
それは、それらを組み込むための固有の3D自己認識機構にのみ依存する。
Concat-IDは、ID保存ビデオ合成のための新しいベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:55:35 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, 02 Jul 2025 05:12:29 GMT)
Neural Prioritisation for Web Crawling [23.0] 本稿では,クローリングの有効性を高めるために,セマンティックな品質駆動型優先順位付け手法を提案する。
クローリングプロセスに直接意味理解を組み込む。
実験の結果,既存のクロール法と比較して,ニューラルクロール法は収穫率,最大NDCG,探索効率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, 02 Jul 2025 12:34:15 GMT)
Unified Triplet-Level Hallucination Evaluation for Large Vision-Language Models [23.0] 本研究では,LVLM(Large Vision-Language Models)における対象と関係幻覚を同時に測定するフレームワークを開発する。
本稿では,トリプルトレベルの幻覚評価ベンチマークTri-HEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:02:12 GMT)
MGC: A Compiler Framework Exploiting Compositional Blindness in Aligned LLMs for Malware Generation [22.3] 大規模言語モデル(LLM)はソフトウェア開発を民主化し、複雑なアプリケーションをプログラミングする際の専門知識の障壁を減らした。
このアクセシビリティは、悪意のあるソフトウェア開発にまで拡張され、重大なセキュリティ上の懸念がもたらされる。
本稿では,モジュール分解とアライメント回避生成を通じて,この脆弱性を活用する新しいフレームワークであるMalware Generation Compiler(MGC)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:00:49 GMT)
What Changed and What Could Have Changed? State-Change Counterfactuals for Procedure-Aware Video Representation Learning [22.0] 状態変化記述を取り入れたプロシージャ対応ビデオ表現学習について検討する。
我々は、仮説化された失敗の結果をシミュレートする状態変化反事実を生成する。
本研究は,提案した状態変化記述の有効性と,その有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:19:38 GMT)
Dissecting the Impact of Mobile DVFS Governors on LLM Inference Performance and Energy Efficiency [20.9] 大きな言語モデル(LLM)は、数十億のモバイルデバイス上で動作するさまざまなアプリケーションやサービスに統合されつつある。
現在、リソース制限されたモバイルデバイスにLSMをデプロイすることは、計算、メモリ、最終的にはエネルギーの需要が高いため、大きな課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:47:40 GMT)
Long-Context Linear System Identification [20.8] 本稿は,時間帯の動的システムの状態$x_t$が,長さ$p$の固定コンテキストウィンドウ上の以前の状態$x_s$に線形に依存するという,長期コンテキスト線形システム同定の問題に対処する。
我々は、幅広い種類のシステムに対する対数的因子までのパラメトリックレートに一致するサンプル複雑性を定め、一階依存のみを考慮した以前の研究を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:45:46 GMT)
Analyzing and Improving Speaker Similarity Assessment for Speech Synthesis [20.8] 生成音声システムでは、IDは自動話者検証(ASV)埋め込みを用いて評価されることが多い。
広く使われているASV埋め込みは,リズムなどの動的要素を無視しつつ,音色やピッチ範囲などの静的特徴に主眼を置いていることがわかった。
これらのギャップに対処するために、話者の動的リズムパターンを評価する指標であるU3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:16:42 GMT)
On the Structure and Semantics of Identifier Names Containing Closed Syntactic Category Words [19.9] 本稿では,文法パターンの概念を拡張した識別子名の言語構造について検討する。
特定の焦点はクローズドな構文カテゴリーであり、ソフトウェア工学で研究されることはめったにない。
閉圏文法パターンとプログラムの振る舞いの関係を、基底理論に着想を得た符号化、統計、パターン分析を用いて解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:56:01 GMT)
ExPaMoE: An Expandable Parallel Mixture of Experts for Continual Test-Time Adaptation [19.8] 継続的テスト時間適応(CTTA)は、進化する分散シフトの下で、未ラベルデータのストリームにオンザフライで適応できるようにすることを目的としている。
本稿では,Expandable Parallel Mixture-of-Expertsアーキテクチャに基づく新しいフレームワークであるExPaMoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:38:41 GMT)
Gradient-Adaptive Policy Optimization: Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models [19.6] Reinforcement Learning from Human Feedbackは、大きな言語モデルと人間の好みを整合させる強力なテクニックとして登場した。
人的価値アライメントは多目的最適化問題であり、潜在的な競合する対象の集合を最大化することを目的としている。
我々は,LLMを様々な好み分布に整合させるために,多段降下を用いた新しい微調整パラダイムであるGAPOを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:25:26 GMT)
Automated Synthesis of Formally Verified Multi-Abstraction Function Summaries [19.2] 本稿では,記号実行,大規模言語モデル(LLM),および相対的最強ポストコンディション(RSP)を生成するための形式検証を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、VST-Aのシンボル的実行を利用して、プログラムの実行パスと状態遷移を正確に追跡する。
生成したRSPから,ドメイン固有言語内で表現される最強の非冗長な条件を自動で合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:53:03 GMT)
Nonparametric learning of heterogeneous graphical model on network-linked data [19.2] 本稿では,不均一なグラフ構造に対応する非パラメトリックグラフィカルモデルを提案する。
グラフ学習タスクをベクトル値の核ヒルベルト空間の性質を利用して有限次元線形方程式系に変換する。
その効果は、様々なシミュレートされた例を通しても示され、統計学的コオーサシップデータセットへの真の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:37:15 GMT)
Parametric Neural Amp Modeling with Active Learning [19.0] 本稿では、WaveNetのようなアーキテクチャを用いて、エンドツーエンドのパラメトリックギターアンプモデルのトレーニングを行うためのアクティブラーニングフレームワークであるPANAMAを紹介する。
本研究では, 勾配に基づく最適化アルゴリズムを用いて, サンプルの最適なデータポイントを決定することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 19:47:23 GMT)
The unstable formula theorem revisited via algorithms [18.6] 既存の学習モデルのギャップに対応するために,確率的最終補正(PEC)と呼ばれる新しい統計学習モデルを導入する。
このモデルの観点からLittlestone(stable)クラスを特徴付けます。
頻繁な定義の観点からリトルストーンクラスの特徴づけを得るため、多くの既存近似アルゴリズムに共通する点を強調する同値定理を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:11:09 GMT)
Recursive Training Loops in LLMs: How training data properties modulate distribution shift in generated data? [18.4] 大規模言語モデル(LLM)は、オンラインコンテンツの作成にますます利用されている。
この合成データに基づいて、次の世代のモデルのトレーニングが行われると、フィードバックループが生成される。
このようなループは、人間のデータの真の基盤となる分布を誤って表現するモデルである、分散シフトにつながることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:14:11 GMT)
GradMetaNet: An Equivariant Architecture for Learning on Gradients [18.4] 勾配学習のための新しいアーキテクチャであるGradMetaNetを紹介する。
また,GradMetaNet に対して,従来の手法では自然勾配関数を近似できないことを示す。
次に,GradMetaNetの有効性を,勾配に基づくタスクの多種多様なセットで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:22:39 GMT)
Self-Reinforcing Prototype Evolution with Dual-Knowledge Cooperation for Semi-Supervised Lifelong Person Re-Identification [18.2] 本稿では,二知識協調フレームワーク(SPRED)を用いた自己強化型プロトタイプ開発について紹介する。
私たちの重要な革新は、動的プロトタイプガイド付き擬似ラベル生成と、新しい知識の協調的浄化の間の自己強化サイクルを確立することです。
確立されたSemi-LReIDベンチマークの実験は、SPREDが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:53:39 GMT)
Using Large Language Models to Categorize Strategic Situations and Decipher Motivations Behind Human Behaviors [17.9] 古典的な経済ゲームにおいて、人間の行動の全範囲を引き出す方法を示す。
どの行動を引き起こすかを分析することで、異なる戦略状況を分類し比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:38:20 GMT)
La RoSA: Enhancing LLM Efficiency via Layerwise Rotated Sparse Activation [17.8] 活性化間隔は、LLM(Large Language Model)推論の前方通過時の計算オーバーヘッドとメモリ転送を減少させる。
既存の方法は、実世界の採用を妨げる時間を要する回復トレーニングを必要とするか、経験的マグニチュードベースのプルーニングに依存するか、制限に直面します。
本稿では,LLM効率向上を目的とした新しい活性化スペーシフィケーション手法であるLaRoSAについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 02:36:03 GMT)
A Practical and Secure Byzantine Robust Aggregator [17.7] ビザンチンのロバストアグリゲーションは、ベクトルのロバスト平均を計算するアルゴリズムプリミティブである。
入力ベクトルのサイズにおいて準線形時間で動作し、ほぼ最適バイアス境界を持つ最初のロバストアグリゲータを与える。
我々のアルゴリズムは、クリーンベクトルの分布に関する知識を前提とせず、フィルターしきい値の事前計算も必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:49:15 GMT)
Sample Complexity Bounds for Linear Constrained MDPs with a Generative Model [16.6] 無限水平$gamma$-discounted (linear) constrained Markov decision process (CMDPs) を考える。
目的は、期待累積制約の対象となる累積報酬を最大化する政策を見つけることである。
ブラックボックスの制約のないMPPソルバを活用できる原始双対フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 19:07:37 GMT)
olmOCR: Unlocking Trillions of Tokens in PDFs with Vision Language Models [16.5] olmOCRは、PDFをクリーンで線形化された平文に自然な読み順で処理するためのオープンソースのツールキットである。
olmOCRは大規模バッチ処理に最適化されており、異なるハードウェア設定に柔軟にスケールすることができる。
GPT-4o, Gemini Flash 2, Qwen-2.5-VLといったトップビジョン言語モデルでも, olmOCRの方が優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:38:28 GMT)
AdamMeme: Adaptively Probe the Reasoning Capacity of Multimodal Large Language Models on Harmfulness [16.4] マルチモーダル大言語モデル(mLLM)は、ミームの有害性を効果的に理解する必要がある。
有害なミーム理解に基づいてmLLMを評価するための既存のベンチマークは、静的データセットを用いた精度に基づくモデルに依存している。
我々は,mLLMsが有害なミームを解読する際の推論能力を適応的に探索する,フレキシブルでエージェントベースの評価フレームワークAdamMemeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:32:30 GMT)
How Metacognitive Architectures Remember Their Own Thoughts: A Systematic Review [16.4] メタ認知は、人工エージェントの自律性と適応性を高める可能性に大きな注目を集めている。
既存の概要は、基礎となるアルゴリズム、表現、そしてそれぞれの成功に気付かない概念レベルに留まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:46:39 GMT)
Measuring Scientific Capabilities of Language Models with a Systems Biology Dry Lab [16.2] SciGymは,大規模言語モデルの反復的実験設計と解析能力を評価する一級ベンチマークである。
SciGymは、生体システムのドライラボを実行することで、ウェットラブコストの課題を克服する。
137個の小システム上で6つのフロンティアLSMを評価し,350個のシステムをリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:41:44 GMT)
Penalizing Transparency? How AI Disclosure and Author Demographics Shape Human and AI Judgments About Writing [16.2] 本研究は,AI開示文が書字品質の知覚にどのように影響するかを考察する。
人間とLLMのラッカーは、明らかにAIの使用を一貫して罰する。
しかし、LLMのラテンダーだけが人口動態に影響を与えており、情報開示がない場合には、女性や黒人の作家による記事が好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:18:09 GMT)
DSCodeBench: A Realistic Benchmark for Data Science Code Generation [16.2] DSCodeBenchは、複雑で現実的なデータサイエンスコード生成タスクにおいて、大きな言語モデル(LLM)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。
広く使用されている10のPythonデータサイエンスライブラリにまたがって、GitHubからソースされた1,000の慎重に構築された問題で構成されている。
現在の最先端ベンチマークDS-1000と比較すると、DSCodeBenchはより困難で代表的なテストベッドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:43:52 GMT)
A Multi-Resolution Dynamic Game Framework for Cross-Echelon Decision-Making in Cyber Warfare [16.0] サイバー戦争は、相互接続されたデジタルと物理的なインフラへの依存が増大する社会によって、現代の紛争の重要な次元となった。
効果的なサイバー防衛は、しばしば異なるエケロンでの意思決定を必要とするが、戦術層は技術、戦術、手順などの詳細な行動に焦点を当て、戦略層は長期的な目標と協調計画に対処する。
戦術層が高解像度広角ゲームツリーを用いたきめ細かいインタラクションをキャプチャするマルチレゾリューション動的ゲームフレームワークを提案する。
このフレームワークは、ズームインおよびズームアウト操作により、さまざまな抽象化レベルにわたるスケーラブルな推論と計画をサポートし、粒度の調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:42:34 GMT)
How Do Vision-Language Models Process Conflicting Information Across Modalities? [15.9] 本稿では,入力ストリームが相反する情報を示す場合に,そのようなモデルがどのように振る舞うかを理解することを目的とする。
例えば、キャプションが何を言っているかに関わらず、イメージを報告するなど、モデルは一方よりも一方のモダリティを好むことが多いが、異なるモデルはどのモダリティを好むかが異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:15:14 GMT)
Feature Reweighting for EEG-based Motor Imagery Classification [15.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく手法はMI-EEG分類に広く利用されている。
MI-EEG信号分類のためのニューラルネットワークのトレーニングの課題は、低信号対雑音比、非定常性、非線形性、EEG信号の複雑さである。
この問題に対処するために、新しい特徴の再重み付け手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:29:39 GMT)
Design and Evaluation of Privacy-Preserving Protocols for Agent-Facilitated Mobile Money Services in Kenya [15.8] Mobile Money (MoMo) は、銀行口座を必要とせずに携帯電話で金融取引を完了させる技術である。
預金および撤退操作の間、ノウ・ユー・カストマー(KYC)プロセスは、顧客情報へのアクセスと検証をエージェントに要求する。
本研究は,ユーザプライバシを保護しつつ,KYCチェックを有効にする,MoMoデポジット/アンドラワルの代替プロトコルを設計する。
ユーザとエージェントは、バイオメトリックスとデータプライバシとアクセス制御の改善により、より便利で効率的な検証を行うため、新しいプロトコルを好む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:57:06 GMT)
Challenges for AI in Multimodal STEM Assessments: a Human-AI Comparison [15.8] 生成AIシステムは急速に進歩し、テキストベースのタスク以外の推論を可能にするマルチモーダル入力機能を備えている。
教育においては、これらの進歩は評価設計と質問応答に影響を与え、機会と課題の両方を提示する。
本研究は,これらの特徴が学生に比較して,生成的AI性能にどのように影響するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:06:46 GMT)
Average Calibration Error: A Differentiable Loss for Improved Reliability in Image Segmentation [15.8] 本稿では,L1平均キャリブレーション誤差(mL1-ACE)を新たな補助損失関数として用いて,セグメンテーション品質を損なうことなく画素ワイドキャリブレーションを改善することを提案する。
この損失は、ハード・ビンニングを用いても直接微分可能であり、近似的ではあるが微分可能なサロゲートやソフト・ビンニングのアプローチを回避できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:15:56 GMT)
Principal Graph Encoder Embedding and Principal Community Detection [15.7] 本稿では,主要コミュニティの概念を導入し,これらのコミュニティを同時に検出する主グラフエンコーダの埋め込み手法を提案する。
本手法は,各コミュニティのサンプルコミュニティスコアを算出し,コミュニティの重要度を測定し,主要なコミュニティの集合を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:24:16 GMT)
DeRIS: Decoupling Perception and Cognition for Enhanced Referring Image Segmentation through Loopback Synergy [15.7] RISを認知と認知という2つの重要な構成要素に分解する新しいフレームワークであるDeRISを提案する。
以上の結果から,従来のモデルでは知覚障害ではなく,マルチモーダル認知能力が不十分であることが示唆された。
本稿では,ターゲット存在判定に関連する長期分布問題に対処するため,単純な非参照型サンプル変換データ拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:14:35 GMT)
Byzantine-Robust Gossip: Insights from a Dual Approach [15.7] 分散学習には多くの計算上の利点があるが、誤った情報を伝達するデバイスのサブセットからの攻撃に弱い。
本稿では、デバイスが通信ネットワーク内でピアツーピアで直接通信する分散環境でのビザンチン耐性アルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:12:55 GMT)
Exploring Classical Piano Performance Generation with Expressive Music Variational AutoEncoder [15.7] 本稿では,作曲家とピアニストの二重的役割をエミュレートすることを目的とした,クラシックピアノの演奏をゼロから創り出すという課題に対処する。
本稿では,古典演奏の韻律的構造と表現的ニュアンスの両方を効果的に捉えた表現的複合語表現を提案する。
本稿では,楽譜関連コンテンツを生成するベクトル量子変分オートエンコーダ(VQ-VAE)ブランチと,表現的詳細を生成するバニラVAEブランチという,ピアノ奏者の役割を果たす2つのブランチを特徴とするモデルであるExpressive Music Variational AutoEncoder(XMVAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:54:23 GMT)
MCCoder: Streamlining Motion Control with LLM-Assisted Code Generation and Rigorous Verification [15.4] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成において大きな可能性を証明している。
現在のAI支援モーションコントロールプログラミングの取り組みは、高レベル言語や関数ライブラリにはほとんど関心を示さず、PLCに重点を置いている。
動作制御コードを生成するためのLCMシステムであるMCCoderをソフトモーションコントローラと統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:43:07 GMT)
Towards Controllable Real Image Denoising with Camera Parameters [15.4] 画像からノイズを適応的に除去する新しい制御可能なデノナイジングフレームワークを提案する。
具体的には、ノイズレベルと密接に関連するISO、シャッタースピード、Fナンバーに焦点を当てる。
選択したパラメータをベクトルに変換してデノナイジングネットワークの性能を制御・強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:57:33 GMT)
Don't Say No: Jailbreaking LLM by Suppressing Refusal [15.4] DSN(Don't Say No)攻撃を導入し、コサイン崩壊スケジュール法と拒絶抑制を組み合わせ、より高い成功率を達成する。
大規模な実験により、DSNはベースライン攻撃より優れ、最先端の攻撃成功率(ASR)を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:27:32 GMT)
Co-Optimizing Reconfigurable Environments and Policies for Decentralized Multi-Agent Navigation [14.5] 本研究は,マルチエージェントシステムとその周辺環境を,一方の行動が他方に影響を与える共進化システムとみなす。
マルチエージェントナビゲーションと環境最適化という2つのサブオブジェクトを導入することで,エージェントの協調最適化問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:37:15 GMT)
A Model-Consistent Data-Driven Computational Strategy for PDE Joint Inversion Problems [14.5] このような連立反転問題に対する統合的データ駆動・モデルベース反復再構成フレームワークを提案する。
提案手法は補足データとPDEモデルとを結合し,データ駆動モデリングプロセスとモデルベース再構築手順との整合性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:33:58 GMT)
MedAgent-Pro: Towards Evidence-based Multi-modal Medical Diagnosis via Reasoning Agentic Workflow [14.5] 現代医学では、臨床診断は主にテキストおよび視覚データの包括的分析に依存している。
大規模視覚言語モデル(VLM)およびエージェントベース手法の最近の進歩は、医学的診断に大きな可能性を秘めている。
現代医学における診断原理に従う新しいエージェント推論パラダイムであるMedAgent-Proを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 06:36:32 GMT)
Fiber transmission of cluster states via multi-level time-bin encoding [14.4] クラスター状態は、局所的な測定の下で絡み合いを保持する多粒子の絡み合い状態である。
2光子マルチレベル時間ビン符号化を用いて,25kmの単一モードファイバ上に4ビットのクラスタ状態が最初に伝送されることを実証した。
提案手法により, 長距離ファイバ上での複雑な量子状態の伝送が可能となり, マルチパーティイトプロトコルの実装が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:01:37 GMT)
On-chip photon entanglement-assisted topology loading and transfer [14.3] トポロジカルプロテクションは、物理的システムにおけるノイズと損失の課題に対する堅牢な解決策を提供する。
単光子スピンテクスチャ量子状態においてトポロジ構造がコヒーレントに符号化される光子トポロジのオンチップローディングおよびエンタングルメント支援転送を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:48:00 GMT)
Convergent and divergent connectivity patterns of the arcuate fasciculus in macaques and humans [14.1] 本研究では,マカク類とヒトの歯根膜の構造と接続性について検討した。
マカクAFは側頭頂部皮質から発生し、聴覚皮質と頭頂部大網を横切り、前頭前野に投射する。
ヒトAFは、中側頭回へのより大きな拡張と、前頭前・頭頂部のより強い接続を示す。
これらの種間差は、人間特有の高度な言語処理の出現のための接続ベースの基質であることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 06:01:56 GMT)
Beyond Scale: The Diversity Coefficient as a Data Quality Metric for Variability in Natural Language Data [14.0] LLM(Large Language Models)の事前トレーニングのトレンドは、主にモデルとデータセットサイズのスケーリングに焦点を当てている。
事前学習データの質は強力なLDMを訓練する上で重要な要素であると考えられているが、厳格に評価されていない誤った概念である。
本稿では,データ品質の1つの重要な側面 - 自然言語データの多様性を計測する -- の形式化を,多様性係数と呼ぶ尺度を用いて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:53:51 GMT)
TurboReg: TurboClique for Robust and Efficient Point Cloud Registration [13.8] TurboRegは、新しい軽量cliqueであるTurboCliqueと、高度に並列化可能なPivot-Guided Search (PGS)アルゴリズムに基づいて構築されている。
実験によると、TurboRegは複数の実世界のデータセットで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, 02 Jul 2025 07:50:24 GMT)
COEF-VQ: Cost-Efficient Video Quality Understanding through a Cascaded Multimodal LLM Framework [12.3] COEF-VQは、ショートビデオプラットフォームにおけるビデオ品質の理解を高めるために設計された、斬新なケースケードMLLMフレームワークである。
我々のフレームワークは、完全なMLLMデプロイメントの強力な分類性能を維持しながら、GPU使用率を著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:50:59 GMT)
Symbolic or Numerical? Understanding Physics Problem Solving in Reasoning LLMs [12.2] 本研究では、Deepseek-R1のような高度な命令調整推論モデルを用いて、挑戦的なSciBenchベンチマークから計算した様々な物理問題に対処する。
複雑な物理問題に答える際の最先端の精度を達成するだけでなく、象徴的導出を強調する独特の推論パターンも生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:51:16 GMT)
Dynamic Similarity Graph Construction with Kernel Density Estimation [12.1] カーネル密度推定(KDE)問題では、connel function $k: mathbbRd times mathbbRd rightarrow mathbbRd$, and a query point $mathbfq in mathbbRd$。
目的は X k(mathbf) において $sum_mathbfx の見積もりを素早く出力することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:25:22 GMT)
Crafting Hanzi as Narrative Bridges: An AI Co-Creation Workshop for Elderly Migrants [12.0] 本稿では, 高齢者, 特に高齢の中国人移民が, しばしば断片化, 表現不足, 言語化が困難な, 個人的物語を表現するために, AI支援による共同創造にどのように関与できるかを考察する。
オーラルストーリーテリングとハンジの象徴的再構築を組み合わせたパイロットワークショップを通じて、参加者は移住の記憶を共有し、Xiaozhuan glyphsを用いて新しいキャラクターを再現し、Large Language Model (LLM) によって提案された。
このアプローチは、コンテンツ制作者としてではなく、支援メカニズムとしてAIを再配置し、社会技術システムにおける物語エージェンシーを支援することによって、人間とAIのコラボレーションと老化に関する新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:00:12 GMT)
Direct Quantized Training of Language Models with Stochastic Rounding [12.0] 様々な大きさのLLaMA構造化モデルの実験結果から,3次値に制約された場合でも,低精度の重み付きトレーニングが実現可能であることが示唆された。
我々のモデルは、FP32から低メモリ環境に移行する際の性能劣化を最小限に抑えながら、精度のスケーリングとメモリ削減に頑健なままです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:35:17 GMT)
Human Mobility Modeling with Household Coordination Activities under Limited Information via Retrieval-Augmented LLMs [11.9] 本稿では,公共のアクセス可能な統計情報と社会デミノグラフィ情報のみを用いて,家計調整による活動連鎖を生成する大規模言語モデル (LLM) フレームワークを提案する。
NHTS と SCAG-ABM データセットによる検証により,モビリティデータに制限のある領域に対して,効果的なモビリティ合成と強い適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 00:16:38 GMT)
Evolving HPC services to enable ML workloads on HPE Cray EX [11.9] Alps Research Infrastructureは人工知能(AI)と機械学習(ML)の研究者に多大な計算上の優位性を提供する
本稿では,MLワークロードのサポート改善を目的としたHPCサービス機能の拡張に関する最初の調査について述べる。
これらの強化は、HPCシステム上でのMLワークロードの実行を容易にすること、システムのユーザビリティとレジリエンスの向上、MLコミュニティのニーズとの整合性の向上を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:50:49 GMT)
Rethinking All Evidence: Enhancing Trustworthy Retrieval-Augmented Generation via Conflict-Driven Summarization [11.9] 本稿では, 信頼性向上のための新しいフレームワークであるCARE-RAG(Conflict-Aware and Reliable Evidence for RAG)を提案する。
コンフリクトの検出と要約のために、3B LLaMA3.2モデルを蒸留し、コンフリクト駆動の要約を行い、複数のソース間で信頼性の高い合成を可能にする。
検索データを用いたQAデータセットの改訂実験により、CARE-RAGは強いRAGベースライン、特にノイズや矛盾するエビデンスのあるシナリオにおいて、一貫して優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:39:49 GMT)
Hardness of Quantum Distribution Learning and Quantum Cryptography [11.9] ワンウェイパズル(OWPuzzs)はワンウェイ関数(OWFs)の自然量子アナログを提供する。
本稿では、よく研究された学習モデルの硬さに基づくOWPuzzの完全な特徴付けとして、分布学習を初めて確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 02:12:38 GMT)
SAILViT: Towards Robust and Generalizable Visual Backbones for MLLMs via Gradual Feature Refinement [11.8] 視覚変換器(ViT)は,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の視覚的理解能力を確立する上で,基礎的バックボーンとして不可欠である
本稿では,MLLMの複雑なマルチモーダルインタラクションにおける性能ボトルネックを突破するための,段階的特徴学習型ViTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:17:23 GMT)
Generalized Adaptive Transfer Network: Enhancing Transfer Learning in Reinforcement Learning Across Domains [11.7] 強化学習(RL)における伝達学習により、エージェントはソースタスクからの知識を活用して、ターゲットタスクでの学習を加速することができる。
本稿では、ドメイン間のタスクの一般化に取り組むために設計された深いRLアーキテクチャであるGeneralized Adaptive Transfer Network (GATN)を紹介する。
GATNはドメインに依存しない表現モジュール、堅牢性を認識したポリシーアダプタ、そしてこれらの目標を達成するための効率的な転送スケジューラを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:33:48 GMT)
Many-Body Fluctuation Theorems for Quantum Coherence and Correlation Dynamics [11.7] 量子ゆらぎ定理を量子情報力学や多体系に拡張する。
準確率に拡張することで、多体コヒーレンスと量子相関の量子揺らぎ定理を導出する。
これらの発見は、非平衡量子情報力学の基盤となる統計構造を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:10:42 GMT)
How Well Does GPT-4o Understand Vision? Evaluating Multimodal Foundation Models on Standard Computer Vision Tasks [11.6] 我々は,一般的なマルチモーダル基礎モデル(GPT-4o, o4-mini, Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.0 Flash, Claude 3.5 Sonnet, Qwen2-VL, Llama 3.2)のパフォーマンスをコンピュータビジョンの標準的なタスクでベンチマークする。
これらの課題に対処するために、標準的なビジョンタスクを、プロンプトチェーンを通じて、同等のテキストプロンプタブルおよびAPI互換タスクに翻訳し、標準化されたフレームワークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:59:07 GMT)
AIGVE-MACS: Unified Multi-Aspect Commenting and Scoring Model for AI-Generated Video Evaluation [11.6] AI生成ビデオ評価(AIGVE)のための統合モデルAIVE-MACSを紹介する。
AIGVE-BENCH 2は、2500のAI生成ビデオと22,500の人間による注釈付き詳細なコメントと数値スコアからなる大規模なベンチマークです。
教師付きベンチマークとゼロショットベンチマークの総合的な実験は、AIGVE-MACSがスコアリング相関とコメント品質の両方で最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 00:20:06 GMT)
Generative Latent Diffusion for Efficient Spatiotemporal Data Reduction [11.5] 複数のデータセットにまたがる実験結果から,本手法はSZ3などの最先端圧縮機よりも最大10倍高い圧縮率を実現し,同じ再構成誤差下での先行学習手法よりも最大63%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:27:38 GMT)
Non-negative matrix factorization algorithms generally improve topic model fits [11.3] NMFはトピックモデルパラメータの"sum-to-one"制約を回避する。
まずNMF問題を解き、トピックモデルの適合性を回復することで、より優れた適合性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:57:42 GMT)
Unifying Global and Near-Context Biasing in a Single Trie Pass [11.3] NEバイアスリストと単語レベルn-gram言語モデル(LM)の未探索組み合わせを提案する。
提案したキーワードバイアスとn-gram LMの組み合わせは,エンティティ認識を最大32%改善し,WER全体の最大12%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:17:33 GMT)
Can Internal Software Metrics Predict App Popularity at Launch? Yeas! and Nays! [10.4] デプロイメント前のソースコードから測定可能な内部ソフトウェアメトリクスは、アプリの人気を予測することができる。
この研究は、F-Droidから446のオープンソースAndroidアプリのデータセットを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 19:47:41 GMT)
Sublinear Regret for a Class of Continuous-Time Linear-Quadratic Reinforcement Learning Problems [10.4] 拡散に対する連続時間線形四元数(LQ)制御のクラスに対する強化学習(RL)について検討した。
モデルパラメータの知識にも,その推定にも依存しないモデルフリーアプローチを適用し,RLアルゴリズムを設計して,適切なポリシパラメータを直接学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:25:47 GMT)
EGNInfoLeaker: Unveiling the Risks of Public Key Reuse and User Identity Leakage in Blockchain [10.3] 本稿では,EGNInfoLeakerと呼ばれるシステムの設計を行う。
我々の研究は、ピアツーピアネットワークにまたがる広く公開鍵の再利用を明らかにする最初の研究である。
我々の検出フレームワークは、分散化されたネットワークにおける現実のプライバシ保護を強化する基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:07:03 GMT)
FAMES: Fast Approximate Multiplier Substitution for Mixed-Precision Quantized DNNs--Down to 2 Bits! [10.3] FAMESは混合精度DNNの高速近似乗算器置換法である。
我々の実験は、ビット幅が2ビット以下の最先端の混合精度量子化モデルに対して、平均28.67%のエネルギー削減を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:22:52 GMT)
String Breaking Dynamics and Glueball Formation in a $2+1$D Lattice Gauge Theory [10.3] 2つの静電荷間の電気フラックス弦の遠方平衡クエンチダイナミクスについて検討する。
我々の発見は、最先端の超伝導クロロ量子ビットおよびトラップイオン量子プロセッサで調べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:57:52 GMT)
SimVecVis: A Dataset for Enhancing MLLMs in Visualization Understanding [10.2] 現在の大言語モデル(MLLM)は、データと視覚のマッピングをデコードし、構造化された情報を抽出できないため、可視化の理解に苦慮している。
我々は,マークタイプ,位置,サイズなどのチャート要素を符号化する,新しい簡易なベクトル形式であるSimVecを提案する。
我々は、可視化理解におけるMLLMの性能を高めるために、新しい可視化データセット、SimVecVisを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:58:58 GMT)
Positioning AI Tools to Support Online Harm Reduction Practice: Applications and Design Directions [10.0] 大規模言語モデル(LLM)は情報提供を強化する新しい機会を提供する。
本稿では、薬物使用者(PWUD)の情報ニーズに対応するために、LCMをレスポンシブに設計する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:02:17 GMT)
Reasoning or Not? A Comprehensive Evaluation of Reasoning LLMs for Dialogue Summarization [10.0] 本報告では, 最先端の推論LDMと非推論LDMの総合的, 体系的評価について述べる。
他の推論集約的なタスクの傾向とは対照的に、明示的な段階的推論は対話の要約品質を常に改善しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:02:41 GMT)
Quantifying the Importance of Data Alignment in Downstream Model Performance [9.9] 本研究では,Task2Vecに基づくアライメント係数を用いて,トレーニングデータと評価データとのアライメントが下流の性能に与える影響を定量化する。
モデルのトレーニングと評価データのアライメント係数と,各下流タスクにおけるモデルの損失/複雑度との間には,強い負の相関関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:19:42 GMT)
Prompt Guidance and Human Proximal Perception for HOT Prediction with Regional Joint Loss [9.9] ヒューマン・オブジェクト・コンタクト(Human-Object ConTact、HOT)検出は、物体に触れている人の身体の特定の領域を特定することである。
我々はtextbfPrompt ガイダンスと textbfProximal textbfPerception を組み合わせた textbfP3HOT' フレームワークを提案する。
このアプローチは textbf0.7$uparrow$, textbf2.0$uparrow$, textbf1.6$uparrow$, textbf の改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:59:32 GMT)
Combining Type Inference and Automated Unit Test Generation for Python [9.9] Pythonのような動的型付けプログラミング言語における型情報の欠如は、テストジェネレータを阻害する。
本稿では、実行中に型関連情報を抽出し、利用可能な型情報を徐々に洗練する型トレースについて紹介する。
このアプローチでは、ブランチカバレッジが最大90.0%増加し、突然変異スコアが向上し、他の最先端の型推論ツールが生成するものと同じような品質の情報をタイプする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:41:28 GMT)
Long-Tailed Distribution-Aware Router For Mixture-of-Experts in Large Vision-Language Model [9.6] 視覚言語モデルにおけるモダリティ特異的ルーティングのための分布対応ルータを提案する。
視覚テールトークンのアクティベートした専門家の数を増やすことで、オーバーサンプリングのような戦略を導入する。
大規模なベンチマーク実験は、我々のアプローチの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 04:38:12 GMT)
Distribution Matching for Self-Supervised Transfer Learning [9.5] 我々は、UnderlinetextbfDistribution UnderlinetextbfMatching (DM) という、新しい自己教師型トランスファー学習手法を提案する。
DMは直感的に構造化され、解釈が容易な学習された表現空間をもたらす。
複数の実世界のデータセットと評価指標にまたがる実験結果から,DMが対象の分類タスクに対して競合的に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:12:55 GMT)
B-PL-PINN: Stabilizing PINN Training with Bayesian Pseudo Labeling [9.5] 前方問題に対する物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)のトレーニングは、しばしば深刻な収束の問題に悩まされる。
提案するアンサンブルをベイジアンPINNで置き換えること,およびPINNの後部分散の評価によりコンセンサスを評価することを提案する。
実験の結果、この数学的に原理化されたアプローチは、一連のベンチマーク問題においてアンサンブルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:44:31 GMT)
Distinguishing Predictive and Generative AI in Regulation [9.5] 我々は、有意義に異なるポリシー応答を要求する、生成的AIの4つの異なる側面を識別する。
これらは、規制対象の貧弱な生成AIの汎用性と適応性、効果的な評価を設計することの難しさ、ステークホルダーや専門知識の源泉のエコシステムを変える新たな法的懸念である。
政策立案者がより効果的に規制対象を特定し、より広いエコシステムにわたる制約を活用して生成的AIを管理するための3つの推奨事項を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:50:44 GMT)
Soft Self-labeling and Potts Relaxations for Weakly-Supervised Segmentation [9.4] 弱教師付きセグメンテーションでは、ピクセルのごく一部だけが基底の真理ラベル(スクリブル)を持つ。
我々は,標準教師なしCRF/Potts損失の非ラベル画素への緩和を最適化する自己ラベル方式に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:52:34 GMT)
Is merging worth it? Securely evaluating the information gain for causal dataset acquisition [9.4] 我々は、マージの価値を定量化するための、最初の暗号的にセキュアな情報理論アプローチを導入する。
我々は、多要素計算を用いて予測情報ゲイン(EIG)を評価し、生データが明らかにされないようにする。
さらに、我々のアプローチは、任意のプライバシー要件を満たすために、差分プライバシー(DP)と組み合わせることができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:49:53 GMT)
NuSegDG: Integration of Heterogeneous Space and Gaussian Kernel for Domain-Generalized Nuclei Segmentation [9.3] 我々はNuSegDGと略して、核画像分割のためのドメイン一般化可能なフレームワークを提案する。
HS-AdapterはSAMの画像エンコーダに少数のトレーニング可能なパラメータを注入することで、異なる核ドメインの多次元特徴表現を学習する。
GKP-エンコーダは1つの点によって駆動される密度マップを生成し、位置プロンプトと意味プロンプトを混合することによってセグメント化予測を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:33:53 GMT)
Unsupervised Panoptic Interpretation of Latent Spaces in GANs Using Space-Filling Vector Quantization [9.2] GAN(Generative Adversarial Network)は、サンプルを現実世界の画像にマッピングできる潜在空間を学習する。
初期の教師付き手法は、解釈可能な潜在空間を作成したり、解釈可能な方向を発見することを目的としていた。
本研究では,空間充足ベクトル量子化 (SFVQ) と呼ばれるベクトル量子化の修正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:27:13 GMT)
What Really Matters for Robust Multi-Sensor HD Map Construction? [9.1] 高精度かつ包括的な静的環境情報の提供には,HDマップ構築法が不可欠である。
既存のアプローチは主にモデルの精度の向上に重点を置いており、知覚モデルの堅牢性を無視していることが多い。
高精度を維持しつつ,HDマップ構築のためのマルチモーダル融合法のロバスト性を高める戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:46:27 GMT)
DIY-MKG: An LLM-Based Polyglot Language Learning System [8.9] Do-It-Yourself Multilingual Knowledge Graph (DIY-MKG)は多言語学習をサポートするオープンソースのシステムである。
DIY-MKGでは,LLMが提案する関連する単語を選択的に拡張して構築した,個人化された語彙知識グラフを構築することができる。
DIY-MKG における LLM ベースのコンポーネントの評価は,語彙拡張が複数の言語で信頼性が高く公平であり,生成したクイズが極めて正確であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:38:51 GMT)
Data Agent: A Holistic Architecture for Orchestrating Data+AI Ecosystems [8.8] 従来のData+AIシステムは、システムパイプラインのオーケストレーションに人間の専門家に大きく依存しています。
既存のData+AIシステムは、セマンティック理解、推論、計画の能力に制限がある。
データエージェント(Data Agent) - データ+AIエコシステムのオーケストレーションを目的とした包括的なアーキテクチャ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:04:49 GMT)
Foundation Models for the Digital Twin Creation of Cyber-Physical Systems [8.8] サイバー物理システムにおけるデジタル双生児の文脈における基礎モデルの活用について検討する。
我々は、CPSのためのデジタルツインを開発する文脈における様々な側面の視点を提供する。
より一般的な文脈で基礎モデルを使用する際の課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:07:05 GMT)
A Gift from the Integration of Discriminative and Diffusion-based Generative Learning: Boundary Refinement Remote Sensing Semantic Segmentation [8.7] 本稿では,IDGBRフレームワークにおける識別学習と生成学習の統合を提案する。
フレームワークはまず、識別バックボーンモデルを用いて粗いセグメンテーションマップを生成する。
この地図と原画像とを条件付きガイダンスネットワークに入力し、ガイダンス表現を共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:47:59 GMT)
Distributed Training under Packet Loss [8.6] 信頼性の低いコネクションを利用するとレイテンシが低下するが、パケットを落としてモデルの精度と収束を犠牲にする可能性がある。
そこで本研究では,パケット損失の正確性と収束性を保証する原理的なエンドツーエンドソリューションを提案する。
この研究は、コミュニケーション効率の高いプロトコルと、現代の大規模モデルの訓練で要求される精度と保証のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:07:20 GMT)
Signals and Symptoms: ICS Attack Dataset From Railway Cyber Range [8.6] 2つのICSサイバーアタックシミュレーションを行い、鉄道インフラに類似した鉄道サイバーレンジにおけるICSサイバーアタックの影響を実証した。
結果として得られた証拠はデータセットとして収集され、サイバー攻撃分析に不可欠な情報源となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:47:31 GMT)
Learning from Random Subspace Exploration: Generalized Test-Time Augmentation with Self-supervised Distillation [8.5] GTTA(Generalized Test-Time Augmentation)は、訓練されたモデルの性能を向上させるための非常に効果的な手法である。
低視認性水中ビデオにおけるサーモンのセグメンテーションと検出という,より具体的な現実世界のタスクにおいて,その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 04:30:04 GMT)
Real-is-Sim: Bridging the Sim-to-Real Gap with a Dynamic Digital Twin [8.5] 我々は、シミュレーションを行動クローニングパイプラインに統合するための新しいアプローチである、Real-is-simを導入する。
デプロイ前にポリシーを安全にテストする機能がない実際のメソッドや、sim-to-realメソッドとは対照的に、sim-to-realギャップを横断するために複雑な適応を必要とするsim-to-realメソッドがある。
当社のフレームワークでは,実際のハードウェア上での動作と,並列化された仮想環境での動作とをシームレスに切り替えることが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:27:04 GMT)
Robust brain age estimation from structural MRI with contrastive learning [8.4] 脳の年齢を構造MRIから推定することは、規範的および病理的老化を特徴づける強力なツールとして現れている。
我々は、新しい対照的な損失関数である$mathcalLexp$を導入し、それを複数の公開ニューロイメージングデータセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:18:03 GMT)
LoRA Fine-Tuning Without GPUs: A CPU-Efficient Meta-Generation Framework for LLMs [8.4] Low-Rank Adapters (LoRA) は、パラメータ効率の更新を可能にすることで、Large Language Models (LLM) の微調整を変革した。
本稿では,限られた計算資源を持つユーザを対象としたLoRAファインタニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:24:47 GMT)
The Future is Agentic: Definitions, Perspectives, and Open Challenges of Multi-Agent Recommender Systems [8.4] 大規模言語モデル(LLM)は、計画、記憶、外部ツールの呼び出し、相互運用が可能なエージェントエンティティへと急速に進化している。
本稿では,LLMエージェントがレコメンデーションシステムの設計空間をどう変えるかを検討する。
エージェント的抽象化を推奨対象と統一することにより、次世代のパーソナライズされ、信頼性が高く、コンテキストに富んだレコメンデーションサービスの基礎を成す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 19:25:44 GMT)
BioMARS: A Multi-Agent Robotic System for Autonomous Biological Experiments [8.3] 大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)は、自律的な実験を可能にすることによって生物学的研究を変革する可能性がある。
ここでは、LLM、VLM、モジュールロボットを統合し、自律的に設計、計画、実行を行うインテリジェントプラットフォームであるBioMARSを紹介する。
Webインターフェースはリアルタイムの人間とAIのコラボレーションを可能にし、モジュール化されたバックエンドは実験室のハードウェアとのスケーラブルな統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:47:02 GMT)
Survivability of Backdoor Attacks on Unconstrained Face Recognition Systems [8.3] 本稿では,ディープラーニングに基づく顔認識システムにおけるバックドアのシステムレベルでの最初の研究を行う。
顔検出タスクに対する2つのバックドア攻撃を初めて実演する。
次に、20の可能なパイプライン構成と15のアタックケースを使用して、単一のバックドアによって攻撃者がシステム全体の機能をバイパスできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:21:27 GMT)
AI Agents and Agentic AI-Navigating a Plethora of Concepts for Future Manufacturing [8.2] AIエージェントは、動的環境の中で知覚、理性、行動するように設計された自律システムである。
LLM、MLLM、エージェントAIは、情報処理、環境認識、自律的な意思決定におけるAIの能力の拡大に貢献している。
この研究は、AIとAIエージェント技術の進化を体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:31:17 GMT)
Cybersecurity Issues in Local Energy Markets [7.8] 地域エネルギー市場(LEM)は、スマートグリッド通信標準に依存しているため、サイバーセキュリティの脅威が高まっている。
このような脆弱性は、市場の操作を操作し、参加者のプライバシーを侵害し、電力流通ネットワークを不安定化するために悪用されるため、これは重大な問題である。
この研究は、LEM通信フローを既存の標準にマッピングし、主要な脆弱性の潜在的な影響を強調し、プライバシ保護のLEMモデル上でのサイバー攻撃シナリオをシミュレートし、その影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:44:51 GMT)
EdgeLoRA: An Efficient Multi-Tenant LLM Serving System on Edge Devices [7.6] 本稿では,マルチテナント環境におけるエッジデバイス上での大規模言語モデル(LLM)の効率的な提供システムであるEdgeLoRAを紹介する。
EdgeLoRAは、(1)アダプタ設定プロセスを合理化するための適応型アダプタ選択機構、(2)インテリジェントなアダプタキャッシュとプーリングを活用してメモリ操作のオーバーヘッドを軽減する不均一なメモリ管理、(3)効率的なバッチ処理を可能にして計算遅延を大幅に削減するバッチLoRA推論という3つの重要なイノベーションを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:47:28 GMT)
Effective Explanations for Belief-Desire-Intention Robots: When and What to Explain [7.5] ロボットの推論プロセスの説明は、ユーザーがロボットの意図を理解するのに役立つ。
本研究では,キッチンにおける日常的な清掃作業を支援するロボットの,説明要求と内容に対するユーザの嗜好について検討した。
本稿では,驚きの行動を特定するアルゴリズムと,BDIロボットの効果的な説明を行うアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:02:07 GMT)
Delving into Multilingual Ethical Bias: The MSQAD with Statistical Hypothesis Tests for Large Language Models [7.5] 本稿では,世界規模で議論され,潜在的にセンシティブなトピックに対するLLMの倫理的バイアスの妥当性と比較について検討する。
我々は、Human Rights Watchから17のトピックに関するニュース記事を収集し、複数の言語で対応する回答とともに、社会的に敏感な質問を生成した。
我々は2つの統計的仮説テストを用いて、これらの応答のバイアスを言語やトピックにわたって精査した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 06:15:45 GMT)
BranchNet: A Neuro-Symbolic Learning Framework for Structured Multi-Class Classification [7.4] 本稿では,決定木アンサンブルを疎結合なニューラルネットワークに変換するニューロシンボリック学習フレームワークであるBranchNetを紹介する。
結果として得られるモデルはコンパクトで解釈可能で、手動のアーキテクチャチューニングを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:07:58 GMT)
DREAMS: A python framework for Training Deep Learning Models on EEG Data with Model Card Reporting for Medical Applications [7.3] 脳波データに適用されたディープラーニングモデルのための自動モデルカードを生成するように設計されたPythonベースのフレームワークであるDREAMSを紹介する。
一般的なモデルレポートツールとは異なり、DREAMSはEEGベースのディープラーニングアプリケーションに特化している。
このフレームワークはディープラーニングパイプラインとシームレスに統合され、構造化YAMLベースのドキュメントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:08:46 GMT)
PAL: Designing Conversational Agents as Scalable, Cooperative Patient Simulators for Palliative-Care Training [7.2] PAL(Palliative Assisted Learning-bot)は,感情的ニュアンスのある患者同士の対話をシミュレートする対話システムである。
PALはテキストと音声のモダリティをサポートし、繰り返し、低コストな練習を通じて臨床スキル構築を足場として設計されている。
筆者らは,(1)大規模言語モデルが弁証的コミュニケーショントレーニングを支援できるという実証的証拠,(2)モダリティ意識,感情に敏感なシミュレーションツールの設計思想,(3)ハイテイクケア環境における感情労働,協調学習,AI強化トレーニングを支援するシステムへの意味
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:09:52 GMT)
Confidence and Stability of Global and Pairwise Scores in NLP Evaluation [7.1] 本稿では,グローバルスコアとペア比較の長所と短所を実証的に検討する。
グローバルスコアは、より信頼性の高い総合ランキングを提供する一方で、希少で重大なエラーや信頼性の低い強力なモデルを過小評価できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:05:22 GMT)
DICE-BENCH: Evaluating the Tool-Use Capabilities of Large Language Models in Multi-Round, Multi-Party Dialogues [6.7] 既存の関数呼び出しベンチマークはシングルターンインタラクションに重点を置いている。
本稿では,対話を通してツール関連情報の分散を評価する指標であるDICE-SCOREを紹介する。
DICE-BENCHは、ツールグラフを通じてデータセットを合成することで、実用的な関数呼び出しを構築するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:55:09 GMT)
Who Should I Listen To? Adaptive Collaboration in Personalized Federated Learning [6.4] 適応的なコラボレーションに基づくアプローチを提案する。クライアントは、他者への依存度だけでなく、誰が信頼するかを適応的に決定する。
この原理を、クライアントが共有された未ラベルデータセット上で予測を交換するフェデレーション付き協調学習手法であるFEDMOSAICでインスタンス化する。
本研究は、ロバストで効果的なパーソナライズのためのデータ認識コラボレーションの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:26:16 GMT)
The Book of Life approach: Enabling richness and scale for life course research [6.4] 定性的アプローチの深さと定量的手法のスケールを結合したハイブリッドアプローチを想像する。
私たちはこのデータ表現を「生命の書」と呼んでいる。
我々は,生活のさまざまな側面をカバーする1億冊以上の生活書を執筆することで,我々のアプローチの実現可能性を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:49:25 GMT)
Continual Learning with Strategic Selection and Forgetting for Network Intrusion Detection [6.3] 侵入検知システム(IDS)はデジタルインフラの保護に不可欠である。
本稿では,IDSの新しい連続学習手法であるSSF(Strategic Selection and Forgetting)を提案する。
提案手法は,新しいサンプルを選択的に選択する戦略的サンプル選択アルゴリズムと,古いサンプルをドロップする戦略的忘れ機構を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:07:28 GMT)
APRMCTS: Improving LLM-based Automated Program Repair with Iterative Tree Search [6.3] APRMCTS はモンテカルロ木探索 (MCTS) をパッチ探索に取り入れ、探索されたパッチのグローバル評価を行い、改良と生成のために最も有望なパッチを選択する。
Defects4Jの835のバグに関する実験では、GPT-3.5と統合すると、APRMCTSは合計201のバグを修正でき、すべての最先端のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:44:12 GMT)
What Neuroscience Can Teach AI About Learning in Continuously Changing Environments [6.3] 動物は環境の変化に常に適応する。
AIは神経科学から学ぶことができるか?
このパースペクティブは、AIにおける連続的および文脈内学習に関する文献と、ルール、報酬確率、結果のシフトを伴う行動タスクに関する学習の神経科学を統合することで、この問題を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 19:30:57 GMT)
When Does Pruning Benefit Vision Representations? [6.3] プルーニングは深層学習モデルの複雑さを軽減するために広く用いられているが、解釈可能性や表現学習への影響はいまだに理解されていない。
本稿では,3つの重要な次元,すなわち (i) 解釈可能性, (ii) 教師なし物体発見, (iii) 人間の知覚との整合性において,プルーニングが視覚モデルにどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:57:49 GMT)
Large Language Models, and LLM-Based Agents, Should Be Used to Enhance the Digital Public Sphere [6.2] 我々は、大規模言語モデルに基づくレコメンデータが、今日のアテンションアロケーション機械を置き換えることができると論じる。
オープンなWebコンテンツを取り込み、ユーザの自然なインジェクション目標を推測し、反射的嗜好と一致する情報を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:22:47 GMT)
On the Effect of Ruleset Tuning and Data Imbalance on Explainable Network Security Alert Classifications: a Case-Study on DeepCASE [6.1] 我々は,ラベルの不均衡がネットワーク侵入警報の分類に与える影響を評価する。
SOCにおける検出規則の調整は、不均衡を著しく低減できると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:47:42 GMT)
Structure and Smoothness Constrained Dual Networks for MR Bias Field Correction [6.1] MR画像改善のためのディープラーニングモデルが提案されている。
S2DNetは自己監督バイアス場補正を目的として提案されている。
臨床およびシミュレーションされたMRデータセットの実験は、提案モデルが他の従来型およびディープラーニングベースモデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:23:43 GMT)
SpikeNAS: A Fast Memory-Aware Neural Architecture Search Framework for Spiking Neural Network-based Embedded AI Systems [6.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、高精度で超低消費電力/エネルギー計算を提供する。
SpikeNASは、SNNのための新しい高速メモリ対応ニューラルアーキテクチャ検索フレームワークである。
以上の結果から,SpikeNASは検索時間を改善するとともに,最先端技術と比較して高い精度を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:13:42 GMT)
Text to Band Gap: Pre-trained Language Models as Encoders for Semiconductor Band Gap Prediction [5.8] 半導体材料のバンドギャップを予測するための変換器ベース言語モデルであるRoBERTa,T5,LLaMAについて検討する。
本稿では,一貫したテンプレートにおける重要な特徴を組み合わせた構造化文字列と,ChatGPT APIを用いて生成した自然言語ナラティブの2つの形式で資料記述を構築する。
以上の結果から,言語モデル,特にデコーダのみのLLaMA-3アーキテクチャは,予測精度と柔軟性において従来の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 06:31:16 GMT)
How to Securely Shuffle? A survey about Secure Shufflers for privacy-preserving computations [5.8] この調査では、必要なシャッフル機能を実現するために、26のセキュアプロトコルを特定し、分類し、比較する。
また、セキュアなシャフラーに依存し、適切なプロトコルを選択するための実践的ガイドラインを提供し、将来の作業に期待できる方向性を概説するプライバシー保護技術の概要を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:48:53 GMT)
SWinMamba: Serpentine Window State Space Model for Vascular Segmentation [5.8] 正確な血管分割を実現するための新しいSerpentine Window Mamba(SWinMamba)を提案する。
Sセルペンチンウィンドウシーケンスは、グローバルな視覚コンテキストモデリングを適応的に導くことで、効率的な特徴キャプチャを可能にする。
提案したSWinMambaは、完全および連結された容器で優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:15:08 GMT)
SPoT: Subpixel Placement of Tokens in Vision Transformers [5.6] 視覚変換器は自然にスパーシリティを許容するが、標準的なトークン化手法は個々のパッチグリッドに特徴を限定する。
本稿では,トークンを画像内に連続的に配置する新しいトークン化戦略であるサブピクセル・プレースメント・オブ・トークン(SPoT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:30:32 GMT)
Emotionally Intelligent Task-oriented Dialogue Systems: Architecture, Representation, and Optimisation [5.6] タスク指向対話(ToD)システムは、自然言語による対話を通じてユーザが特定の目標を達成するのを支援するように設計されている。
ToDシステムのアーキテクチャ、表現、最適化、および感情的考察について検討する。
textbfLLM-based textbfUnified textbfSystem for textbfTask-oriented dialogue with textbfEnd-to-end textbfReinforcement Learning with both short-term (user)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:00:33 GMT)
Towards Explaining Deep Neural Network Compression Through a Probabilistic Latent Space [5.5] 本稿では, DNN重みの確率的潜在空間を活用する理論的枠組みを提案し, ネットワーク空間の最適性を説明する。
ネットワーク内のレイヤのAP3/AP2特性と性能との間には関係があることを実証する。
我々は,圧縮ネットワークの学習過程を説明する理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:37:53 GMT)
Towards Safety Evaluations of Theory of Mind in Large Language Models [5.4] 大きな言語モデル(LLM)は、監視機構を無効にし、偽装的に応答するように見える振る舞いを示す。
開発者やユーザに対する偽装行為の潜在的なリスクを評価するためには,LLMのマインド能力の理論を測定することが不可欠である。
以上の結果から,LLMの読解能力は向上したものの,精神能力理論は同等の発達を見せていないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 00:16:28 GMT)
TRACED: Transition-aware Regret Approximation with Co-learnability for Environment Design [5.4] 深い強化学習エージェントを目に見えない環境に一般化することは、依然として大きな課題である。
環境設計のための共学習性を考慮した遷移認識レギュレット近似(TRACED)を提案する。
TRACEDは、複数のベンチマークでゼロショットの一般化を改善しながら、強いベースラインよりも環境相互作用を最大2倍少なくするキュリキュラを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:44:04 GMT)
SSL4SAR: Self-Supervised Learning for Glacier Calving Front Extraction from SAR Imagery [5.4] 氷河は前例のないペースで氷塊を失い、正確な年間モニタリングの必要性が高まっている。
深層学習モデルでは、海氷や湖氷の氷河で季節的な氷の損失を追跡するために、氷の先端位置を抽出することができる。
本稿では,Swin Transformerエンコーダと残差畳み込みニューラルネットワーク(CNN)デコーダを組み合わせた新しいハイブリッドモデルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:24:23 GMT)
Query Complexity of Classical and Quantum Channel Discrimination [5.2] 量子チャネル識別のクエリ複雑性について検討する。
目標は、所望のエラー確率に到達するために必要なチャネルの最小数を決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:41:06 GMT)
SimBank: from Simulation to Solution in Prescriptive Process Monitoring [4.9] SimBankはPresPMメソッドの正確なベンチマークのために設計されたシミュレータである。
様々なレベルの複雑さを伴う様々な介入最適化問題を取り入れている。
SimBankは総合的な評価機能も提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:09:00 GMT)
Towards Universal Semantics With Large Language Models [4.9] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いて自然意味メタ言語を表現した最初の研究について述べる。
我々の1Bモデルと8BモデルはGPT-4oよりも正確で、相互翻訳可能なエクスプリケーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:43:58 GMT)
WebANNS: Fast and Efficient Approximate Nearest Neighbor Search in Web Browsers [4.8] ブラウザ内の近接探索(ANNS)は、現代のAIインフラにとって不可欠である。
本稿では,Webブラウザ向けに設計された新しいANNSエンジンであるWebANNSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 02:20:54 GMT)
LLaVA-SP: Enhancing Visual Representation with Visual Spatial Tokens for MLLMs [4.5] 本稿では,視覚的空間トークンをViTパッチの特徴から導出するために,畳み込みカーネルを用いた新しいプロジェクタを提案する。
LLaVA-SP-CroppingとLLaVA-SP-Poolingは適応的なプールによってグローバルなセマンティクスをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 19:10:32 GMT)
When Less Is More: Binary Feedback Can Outperform Ordinal Comparisons in Ranking Recovery [4.5] 関係のない順序対比較をモデル化するための一般的なパラメトリック・フレームワークを提案する。
順序データの双対化はランキング回復の精度を著しく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:30:38 GMT)
Exploring a Hybrid Deep Learning Approach for Anomaly Detection in Mental Healthcare Provider Billing: Addressing Label Scarcity through Semi-Supervised Anomaly Detection [4.4] メンタルヘルスケア請求の複雑さは詐欺を含む異常を可能にする。
機械学習は異常検出に応用されているが、クラス不均衡、ラベル不足、複雑なシーケンシャルパターンに悩まされることが多い。
本研究では,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークとTransformerを組み合わせたハイブリッドディープラーニングアプローチと,iForest(アイフォレスト)とオートエンコーダ(AE)による擬似ラベリングを提案する。
このアプローチは、メンタルヘルスに関連する2つの現実世界の請求データセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:33:47 GMT)
How do Software Engineering Candidates Prepare for Technical Interviews? [4.3] 我々は、技術面接の準備を積極的に進める候補者に調査を配布する。
また,本研究の結果から,受験者が実地訓練を受けることは稀であり,講習会は準備支援に失敗することが示唆された。
本研究の結果から,ソフトウェア工学の職種を追求する候補者に対する技術面接準備を強化する上で,利害関係者が持つ意味について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:06:11 GMT)
Surrogate Modeling via Factorization Machine and Ising Model with Enhanced Higher-Order Interaction Learning [4.3] 本稿では,因子化マシンとそれに関連するIsing表現の両方にスラック変数を付加した拡張サロゲートモデルを提案する。
提案手法を薬物併用効果の予測に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 06:10:49 GMT)
Superradiant Echoes Induced by Multiple Re-phasing of NV Spin Sub-ensembles Grating at Room Temperature [4.2] 超放射能エコーは、レーザー照明とマイクロ波ハーンエコーシーケンスをダイヤモンドに印加することで室温で実現できる。
将来的にはスピンサブアンサンブルグレーティングと結果のエコーはさらに動的デカップリングによって最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:31:07 GMT)
A computationally frugal open-source foundation model for thoracic disease detection in lung cancer screening programs [4.2] 肺がん検診プログラムにおける低線量CT(LDCT)画像の取り込みは世界中で増加している。
しかし、これらの努力は、大規模なスキャンを解釈する放射線学者の不足によって妨げられている。
本稿では,LDCT解析のためのオープンソースの基盤モデルであるTANGERINEについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:52:10 GMT)
A Multimodal Approach Combining Biometrics and Self-Report Instruments for Monitoring Stress in Programming: Methodological Insights [3.7] 幸福、ストレス、その他の人間的要因の研究は、伝統的に重要な変数を評価するために自己申告器に依存してきた。
i) 心理指標とバイオメトリック指標を比較し, (ii) ソフトウェア工学におけるバイオメトリックデータ中のストレス関連パターンを同定することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:01:27 GMT)
There and Back Again: On the relation between Noise and Image Inversions in Diffusion Models [3.6] インバージョンに基づく手法は、各画像を近似されたスタートノイズにマッピングする。
その結果,潜伏剤はスムーズな画像領域に対して予測される低ノイズの形で構造パターンを示すことがわかった。
本稿では,最初のDDIM変換ステップを前方拡散処理に置き換えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:27:19 GMT)
Graph Representation-based Model Poisoning on Federated LLMs in CyberEdge Networks [3.5] フェデレートされた大規模言語モデル(FedLLMs)はCyberEdgeネットワークで強力な生成機能を提供する。
FedLLMは、モデル中毒の攻撃に対して非常に脆弱である。
本稿では,FedLLMの最近のモデル中毒技術と既存の防御機構について概説する。
次に、新しいグラフ表現に基づくモデル中毒について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:20:52 GMT)
Completion of the DrugMatrix Toxicogenomics Database using 3-Dimensional Tensors [3.4] 本稿では, 薬物マトリックス毒性遺伝学データセットの完成のためのテンソル補修手法について検討する。
以上の結果から,新しいテンソル法が元のデータ分布をより正確に反映することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 19:15:51 GMT)
LLMs for Legal Subsumption in German Employment Contracts [3.4] 本研究では,ドイツの雇用契約における節の合法性を評価するために,大規模言語モデルと文脈内学習の利用について検討する。
我々の研究は、異なるLLMが3つの法的文脈変化の下で、節を「無効」、「不公平」、または「ボイド」に分類する能力を評価する。
その結果,全文ソースでは性能が適度に向上し,検査ガイドラインでは空白節のリコールや重み付きF1スコアが80%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:07:54 GMT)
Adaptive Estimation of the Number of Algorithm Runs in Stochastic Optimization [3.4] 本稿では,問題毎の実行回数を推定するための経験的アプローチを提案する。
オンラインアプローチとして実行中の実行回数を動的に調整する。
その結果、異なるアルゴリズムで推定すると82% - 95%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:59:00 GMT)
Extended c-differential distinguishers of full 9 and reduced-round Kuznyechik cipher [3.3] 本稿では,暗号ブロックに$c$$-differential cryptanalysisを導入し,初めて$c$-differential uniformityを適用した新しい手法を提案する。
我々の主な貢献は、全9ラウンドのKuznyechik暗号に対して、truncated $c$-differential analysisを実装した総合的な多面統計計算フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:27:33 GMT)
A Real-Time Digital Twin for Type 1 Diabetes using Simulation-Based Inference [3.3] 信頼性の高いデジタル双生児を実現するためには、生理モデルの正確なパラメータ推定が不可欠である。
マルコフ・チェイン・モンテカルロに基づく伝統的な手法は高次元パラメータ空間と競合する。
本稿では,ニューラルネットワークによる後部推定に基づくシミュレーションに基づく推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:21:03 GMT)
Advancements in Weed Mapping: A Systematic Review [3.2] 雑草分布の正確なタイムリーなデータを提供することにより、雑草マッピングは精密管理において重要な役割を果たす。
雑草マッピングの最近の進歩は、地上車両のレッドグリーンブルー(RGB)カメラ、衛星とドローンをベースとしたリモートセンシング、スペクトル、近赤外線(NIR)、サーマルカメラなどのセンサーを併用している。
得られたデータは、ビッグデータ分析や機械学習といった高度な技術を使って処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:02:52 GMT)
KatFishNet: Detecting LLM-Generated Korean Text through Linguistic Feature Analysis [3.2] LLM生成韓国語テキストを検出するための最初のベンチマークデータセットであるKatFishを紹介する。
音声の間隔パターン,部分音声の多様性,コンマ使用法を調べた結果,人文文とLLM生成韓国語文との言語的差異が明らかになった。
KatFishNetはAUROCよりも平均19.78%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:55:41 GMT)
T3DM: Test-Time Training-Guided Distribution Shift Modelling for Temporal Knowledge Graph Reasoning [3.2] 時間的知識グラフ(TKG)は、時系列に沿った事実の動的発達を記述するための効率的な方法である。
本稿では,TKGRモデル,T3DM(Test-Time Training-Guided Distribution shift Modelling)の新たな分散特徴モデリング手法を提案する。
さらに, 対向学習に基づいて, 高品質な負の四重項を生成するために, 負のサンプリング戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:02:37 GMT)
Upper and lower bounds for the Lipschitz constant of random neural networks [3.2] ランダムReLUニューラルネットワークのリプシッツ定数の上下境界について検討した。
深いネットワークの場合、確立された上界は、幅の対数的な因子によって下界よりも大きい。
浅いニューラルネットワークでは、全てのパラメータに依存しない絶対数値定数までリプシッツ定数を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:28:06 GMT)
Adapting Rule Representation With Four-Parameter Beta Distribution for Learning Classifier Systems [3.2] 各問題に対して適切なルール表現を選択するのは難しい。
いくつかの問題は、入力空間内の異なる部分空間に対して異なる表現を使用することの恩恵を受ける。
本稿では,4パラメータのベータ分布を用いたフレキシブルなルール表現を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:42:55 GMT)
Visual Structures Helps Visual Reasoning: Addressing the Binding Problem in VLMs [3.1] 本稿では,低レベル空間構造による視覚入力の増大という,シンプルながら効果的な介入を提案する。
私たちは、コアの視覚的推論タスクに対して、実質的なパフォーマンス改善を実証的に示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:31:49 GMT)
Mamba Guided Boundary Prior Matters: A New Perspective for Generalized Polyp Segmentation [3.1] 大腸癌の早期発見と診断には大腸内視鏡像のポリープ分画が重要である。
本稿では,ロバストなポリープセグメンテーションのための画期的なアプローチであるSAM-MaGuPを提案する。
SAM(Segment Anything Model)に境界蒸留モジュールと1D-2Dマンバアダプタを組み込むことで、SAM-MaGuPは弱い境界問題の解決に優れる。
我々の重要な革新、マンバ誘導境界と1D-2Dマンバブロックは、フィールドに新しいベンチマークを設定し、ポリープセグメンテーションの境界を新しい高さに押し上げた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:16:58 GMT)
Empowering Manufacturers with Privacy-Preserving AI Tools: A Case Study in Privacy-Preserving Machine Learning to Solve Real-World Problems [2.9] 本稿では、メーカーがセキュアな方法でデータを研究者と安全に共有できるプライバシー保護プラットフォームを提案する。
得られたアルゴリズムは、ファクトリーフロアで実際の使用のために、元のプラットフォームを通じて保護されたWebベースのアプリを介してパッケージ化された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:25:43 GMT)
Reducing Variability of Multiple Instance Learning Methods for Digital Pathology [2.9] デジタル病理学は、組織サンプルを全スライド画像(WSI)にデジタル化することで、この分野に革命をもたらした。
WSIは、しばしばグローバルラベルで小さなパッチに分割される。
MIL法はWSI分類に適した解法として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:37:04 GMT)
Far From Sight, Far From Mind: Inverse Distance Weighting for Graph Federated Recommendation [2.8] Dist-FedAvgはグラフフェデレーション学習におけるパーソナライズとアグリゲーション効率を向上させるために設計された,新しい距離ベースアグリゲーション手法である。
本手法は,同種の埋め込みを行うユーザに対して高い集約重みを付与すると同時に,アンカーユーザがローカル更新に大きな影響を与えることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:57:58 GMT)
Characterizing control between interacting subsystems with deep Jacobian estimation [2.8] 本稿では,データ駆動型フレームワークの提案により,動的手法のヤコビアンによるサブシステム間相互作用を特徴付ける。
そこで,ヤコビアンノードは,既存のヤコビアン推定法よりも優れていることを示す。
我々の研究は、生物学的サブシステム間の相互作用の理論的基盤とデータ駆動的理解の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:55:53 GMT)
A Hybrid Ensemble Learning Framework for Image-Based Solar Panel Classification [2.8] 本稿では,デュアルアンサンブルニューラルネットワーク (DENN) を用いて, 太陽電池パネルを画像ベースで分類する手法を提案する。
DENNモデルは、現在のアンサンブル法と比較して評価され、その優れた性能を様々な評価指標で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:07:43 GMT)
Joint Matching and Pricing for Crowd-shipping with In-store Customers [2.8] 本稿では,集中型集客システムにおける配送クーラーとしての店内顧客の利用について検討する。
本稿では,注文の到着や群集船員の到着など,重要な不確実性を捉えるマルコフ決定プロセス(MDP)モデルを提案する。
統合されたNeurADP + DDQNポリシーは、配送コスト効率の顕著な改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:27:32 GMT)
Towards Trustworthy Sentiment Analysis in Software Engineering: Dataset Characteristics and Tool Selection [2.8] 5つのプラットフォームから10の開発者コミュニケーションデータセットの言語的特徴と統計的特徴を分析した。
本稿では,新しいデータセットに対して適切な感情分析ツールを推奨するマッピング手法とアンケートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:50:25 GMT)
FastMamba: A High-Speed and Efficient Mamba Accelerator on FPGA with Accurate Quantization [2.7] 本稿では,ハードウェアアルゴリズムを併用したFPGA専用アクセラレータであるFastMambaについて述べる。
具体的には,アダマール変換により線形層に対して8ビットの量子化を実現し,出力値の除去に成功した。
Mamba2-2.7Bの出力デコード実験では、FastMambaはGTX 3090 GPUの6倍のエネルギー効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:52:35 GMT)
Evaluating the Effectiveness of Direct Preference Optimization for Personalizing German Automatic Text Simplifications for Persons with Intellectual Disabilities [2.6] 自動テキスト単純化(ATS)は、様々なターゲットグループの言語アクセシビリティを高めることを目的としている。
LLMに基づくATSモデルに適用するための標準教師付き微調整(SFT)アプローチを拡張した。
知的障害者から収集した人的フィードバックを用いて,LSMに基づくATSモデルを訓練後評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:43:06 GMT)
Aitomia: Your Intelligent Assistant for AI-Driven Atomistic and Quantum Chemical Simulations [2.5] AitomiaはAIを利用したプラットフォームで、AI駆動の原子論と量子化学(QC)シミュレーションの実行を支援する。
Aitomisticは、幅広い範囲の原子シミュレーションのためのクラウドコンピューティングプラットフォーム上で、初めて公開されたインテリジェントアシスタントである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 04:17:44 GMT)
Retrieving snow depth distribution by downscaling ERA5 Reanalysis with ICESat-2 laser altimetry [2.5] 本研究は、ICESat-2衛星レーザー高度計による積雪深度測定を用いて、マイクロスケール(10m)で積雪深度マップを作成する。
積雪深とそれに対応するERA5ランド積雪深との関係を確立するために回帰モデルを適用した。
ERA5時間帯全体を対象とした月次積雪深図の時系列作成方法(1950年以降)
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:46:19 GMT)
A Baseline Method for Removing Invisible Image Watermarks using Deep Image Prior [2.5] 透かし画像のデータセットや透かしシステムに関する知識を必要とせずに、見えない画像の透かしを除去するブラックボックス方式を提案する。
DIPの中間段階から、見えない透かしを除去できる回避像を確実に見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:13:48 GMT)
Markerless Stride Length estimation in Athletic using Pose Estimation with monocular vision [2.3] 競技におけるストライド長やランナーのペースなどのパフォーマンス指標は、異なるトリックを用いて推定することができる。
本稿では,映像列からのストライド長と速度遷移を推定するためのコンピュータビジョンに基づくアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:37:53 GMT)
Time Crystal in the Nonlinear Phonon Mode of the Trapped Ions [2.3] 時間結晶は、時間-翻訳対称性の自発的な破れによって定義される新しい物質相を構成する。
トラップイオン系の振動フォノンモードを用いた連続時間結晶の実現手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:32:45 GMT)
GraphGSOcc: Semantic-Geometric Graph Transformer with Dynamic-Static Decoupling for 3D Gaussian Splatting-based Occupancy Prediction [2.3] GraphGSOccは、意味グラフと幾何学グラフを組み合わせ、動的静的オブジェクトを分離する新しいフレームワークである。
SurroundOcc-nuScenes、Occ3D-nuScenes、OpenOcc、KITTIの占有ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:42:48 GMT)
Towards Decentralized and Sustainable Foundation Model Training with the Edge [2.3] ファンデーションモデルはAI研究の最前線にあり、膨大なデータセットから学び、多様なタスクに取り組む能力にアピールしている。
我々は、疎利用されたエッジAIデバイスの集合計算を活用する、分散的で持続可能な基盤モデルトレーニングに向けたビジョンを提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:21:40 GMT)
How Weight Resampling and Optimizers Shape the Dynamics of Continual Learning and Forgetting in Neural Networks [2.3] 連続学習における最近の研究は、ニューラルネットワークの最後の層(ザッピング)における重みの再サンプリングの効果を強調している。
本研究では,畳み込みニューラルネットワーク内で発生する学習と忘れのパターンを,挑戦的な設定でトレーニングした場合に詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:18:35 GMT)
Large Language Models for Crash Detection in Video: A Survey of Methods, Datasets, and Challenges [2.2] ビデオフィードからのクラッシュ検出は、インテリジェントトランスポートシステムにおいて重要な問題である。
大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)の最近の発展は、我々がどのように処理し、推論し、マルチモーダル情報を要約するかを変革してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:21:01 GMT)
LinguaSynth: Heterogeneous Linguistic Signals for News Classification [2.1] 本稿では,5つの相補的言語特徴型を統合した新しいテキスト分類フレームワークを提案する。
解釈可能性と計算効率を維持し、20ニューズグループデータセットで84.89パーセントの精度を達成している。
統語的信号と実体的信号が本質的な曖昧さをもたらし,分散意味論を効果的に補完することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:43:33 GMT)
Investigating the Fermi-Hubbard model by the Tensor-Backflow method [2.1] 近年,逆流補正のテンソル表現に基づく変動波動関数は,Fermi-Hubbard型モデルの解法において,最先端のエネルギー精度を実現している。
本研究では、バックフロー補正のテンソル表現を0.9-バックフローと呼ぶ。
本研究では,2次元格子上のFermi-Hubbardモデルについて,U$の相互作用強度,n$の電子充填,境界条件で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:14:33 GMT)
Classification based deep learning models for lung cancer and disease using medical images [2.1] 本稿では、確立されたResNetフレームワークをベースにした、ResNet+と呼ばれる新しいディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを紹介する。
実験の結果、ResNet+モデルは、LC25000データセットで98.14/98.14%、IQ-OTH/NCCDデータセットで99.25/99.13%に達している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:36:29 GMT)
SURE-VQA: Systematic Understanding of Robustness Evaluation in Medical VQA Tasks [2.0] VLM(Vision-Language Models)は、VQA(Visual Question Answering)のような医療タスクにおいて大きな可能性を秘めている。
そのような堅牢性を評価するには、モデルの振る舞いに関する体系的な洞察を可能にする、制御された実験的な設定が必要である。
我々は、現在の落とし穴を克服し、VLMの堅牢性を体系的に解析する3つの重要な要件を中心に、textitSURE-VQAと呼ばれる新しいフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:30:53 GMT)
Towards Foundation Auto-Encoders for Time-Series Anomaly Detection [2.0] FAEは時系列データにおける異常検出のための基礎生成AIモデルである。
各種ドメインから異なる多次元時系列データセットに予備的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:39:36 GMT)
Dynamic Matching with Post-allocation Service and its Application to Refugee Resettlement [2.0] 米国の主要難民再定住機関との協力により、我々は、新しい到着(難民事件)が静的リソースの1つと即時かつ不可逆的に一致しなければならない動的なマッチング問題について研究した。
学習に基づくアルゴリズムは、特定の状況下で逆向きに最適であり、容易に解釈でき、計算的に高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 00:39:19 GMT)
Efficiently Vectorized MCMC on Modern Accelerators [2.0] 有限状態マシン(FSM)のフレームワークを用いて、$textttvmap$のようなツールでベクトル化する場合の同期オーバーヘッドを回避する方法として、シングルチェーンMCMCアルゴリズムを設計する方法を示す。
我々は、Slice Smpling、HMC-NUTS、Delayed Rejectionなど、FSMとしていくつかの一般的なMCMCアルゴリズムを実装し、最大1桁のスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:02:59 GMT)
optimizn: a Python Library for Developing Customized Optimization Algorithms [1.9] optimiznは、最適化アルゴリズムのパラダイムの下でカスタマイズされた最適化アルゴリズムを開発するためのPythonライブラリである。
Opimiznは継続的トレーニングを提供しており、ユーザーはアルゴリズムを通常のケイデンスで実行し、以前の実行の健全な側面を維持し、その後の実行で使用して、最適性に近づいたソリューションを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:03:51 GMT)
Perceiving Beyond Language Priors: Enhancing Visual Comprehension and Attention in Multimodal Models [1.9] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚的な入力を完全に活用できないことが多い。
われわれのアプローチはまず、MLLMが画像領域の視覚的理解をどのように構築するかについての洞察を与え、その能力を増幅する技術を導入する。
本稿では,視覚的に依存するトークンの予測能力の定量化と,視覚的に困難なタスクの10 pt の高速化により,結果モデルのより優れたマルチモーダル理解を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:30:12 GMT)
EP-Diffuser: An Efficient Diffusion Model for Traffic Scene Generation and Prediction via Polynomial Representations [1.9] 本稿では,EP-Diffuserについて紹介する。EP-Diffuserは,交通シーンの進化過程の分布を捉えるために設計された,パラメータ効率のよい拡散ベース生成モデルである。
道路レイアウトとエージェント履歴に基づいて,本モデルは予測器として機能し,多種多様なシーン継続を生成する。
EP-Diffuserを2つのSotAモデルと比較し、Argoverse 2データセット上での予測の精度と妥当性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:21:07 GMT)
Contrastive Learning and Adversarial Disentanglement for Privacy-Aware Task-Oriented Semantic Communication [1.9] 本稿では,タスク関連情報とタスク非関連情報をアンタングル化するインフォメーション・ブートネック・インスピレーション方式を提案する。
Claudは、セマンティック抽出、タスクパフォーマンス、プライバシ保護、IRIの点で最先端のベースラインを上回っている。
Claudは、責任があり、効率的で信頼できる6G-IoTサービスのための有望なビルディングブロックである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:36:29 GMT)
Intrinsic Fingerprint of LLMs: Continue Training is NOT All You Need to Steal A Model! [1.9] 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングコストが増加し、モデルの再利用が普及するにつれて、重要な著作権と知的財産権の課題に直面している。
本研究は,本質的なモデル特性に基づくロバストフィンガープリントの簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:29:38 GMT)
Inherited or produced? Inferring protein production kinetics when protein counts are shaped by a cell's division history [1.9] 分裂細胞に対するタンパク質産生動態の推測は、母細胞からのタンパク質の遺伝によって複雑になる。
一般的に遺伝子活性化を評価するために使用される蛍光測定は、新しく作られたタンパク質だけでなく、連続した細胞分裂によって継承されたタンパク質も反映する可能性がある。
グリコーゲン合成に関わる酵母のglc3遺伝子の活性化を調べた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:26:21 GMT)
Adaptive Iterative Soft-Thresholding Algorithm with the Median Absolute Deviation [1.9] 本稿では, 適応ISTAに関する理論的解析を行い, 絶対偏差の中央値による雑音レベル推定のしきい値化戦略について述べる。
アルゴリズムの定点(スケール等分散、非特異性、局所安定性など)の特性を示し、局所収束保証を証明し、その大域収束挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:41:59 GMT)
Enhancing COBOL Code Explanations: A Multi-Agents Approach Using Large Language Models [1.8] 本稿では,機能,ファイル,プロジェクト全体の説明を生成するマルチエージェント手法を提案する。
提案手法の有効性を,14のオープンソースプロジェクトを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:28:35 GMT)
Crop Pest Classification Using Deep Learning Techniques: A Review [1.7] 昆虫害虫は世界中の作物に深刻な脅威をもたらし続けている。
ディープラーニングは強力なソリューションとして登場し、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やビジョントランスフォーマー(ViT)、害虫検出を自動化するハイブリッドモデルといったテクニックが普及している。
このレビューでは、2018年から2025年にかけて、慎重に選択された37の研究が、AIベースの害虫分類に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:52:35 GMT)
A first-order method for nonconvex-nonconcave minimax problems under a local Kurdyka-Łojasiewicz condition [1.5] 局所的なクルディカ・ロジャシエヴィチ(KL)条件の内的問題と外的最小化変数が相違する非コンケーブ最小化問題のクラスについて検討する。
特に、アルゴリズムが問題の定常点に向かって進むと、KL条件が成立する領域は縮小し、より不規則な風景が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:45:10 GMT)
Evaluating Structured Output Robustness of Small Language Models for Open Attribute-Value Extraction from Clinical Notes [1.5] 我々は、アトリビュート、YAML、XMLの3つの広く使われているシリアライズフォーマットを評価した。
ターゲットのプロンプトや大規模モデルによってロバスト性は向上するが、長いドキュメントや特定のノートタイプでは低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:27:41 GMT)
Drug Discovery SMILES-to-Pharmacokinetics Diffusion Models with Deep Molecular Understanding [1.5] ImagandはSMILES-to-Pharmacokinetic (S2PK)拡散モデルである。
SMILES入力で条件付けられたPKターゲットプロパティの配列を生成する。
Imagandはデータの重複を解消するための有望なソリューションだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:26:25 GMT)
Towards Bio-Inspired Robotic Trajectory Planning via Self-Supervised RNN [1.5] ロボット工学における軌道計画は、ロボットエージェントを初期状態から望ましい最終状態へと導く一連の関節構成を生成すると理解されている。
近年の進歩は、軌道計画がトラジェクトリの教師付きシーケンス学習によっても実行可能であることを示している。
本稿では,軌道モデル構築のための繰り返しアーキテクチャに基づく,認知にインスパイアされた自己教師型学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:05:58 GMT)
Learning an Ensemble Token from Task-driven Priors in Facial Analysis [1.4] 本稿では,アンサンブルトークンを学習するための新しい手法であるET-Fuserを紹介する。
本稿では,自己認識機構内でアンサンブルトークンを生成する,頑健な事前統一学習手法を提案する。
以上の結果から,特徴表現に統計的に有意な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 02:07:31 GMT)
SpecCLIP: Aligning and Translating Spectroscopic Measurements for Stars [1.4] 我々は、LLMにインスパイアされた方法論を恒星スペクトル分析に拡張する基盤モデルフレームワークであるSpecCLIPを提案する。
大規模データセットの基盤モデルをトレーニングすることで、さまざまな下流アプリケーションをサポートする堅牢で情報に富んだ埋め込みを学ぶことが私たちのゴールです。
これらのモデルを中規模ラベル付きデータセットに微調整することで、恒星パラメータ推定や化学特性決定といったタスクへの適応性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:49:52 GMT)
Exploring Privacy and Security as Drivers for Environmental Sustainability in Cloud-Based Office Solutions [1.4] 本稿では,クラウドベースのオフィスソリューションにおけるプライバシ,セキュリティ,環境サステナビリティの交わりについて検討する。
プライバシを重視したサービスは、一般的にデータ収集や広告を通じて得られたものよりもエネルギー効率が高いと仮定する。
当社のフレームワークは,プライバシポリシを反映して選択された3つの主流メールサービスに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:40:13 GMT)
Consistency of Learned Sparse Grid Quadrature Rules using NeuralODEs [1.4] 本稿では,高次元分布の数値積分のためのスパースグリッドの整合性の証明を行う。
二次誤差と統計誤差の合計数値誤差の分解を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:37:16 GMT)
Stochastic inflation as an open quantum system [1.4] 我々は、Starobinskyのインフレーションを、短波長モードが長波長モードの環境として機能するオープン量子システムとして再解釈する。
ド・ジッターの偏差を含む還元密度行列の有効理論を導出する。
我々は形式主義をグローバル・ド・ジッターに拡張し、関連するフォッカー・プランク方程式は平衡解を欠いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:12:34 GMT)
Topological Signatures vs. Gradient Histograms: A Comparative Study for Medical Image Classification [1.3] 網膜基底像を用いた医用画像分類法として, オリエントグラディエント(HOG)とトポロジカルデータ分析(TDA)のヒストグラムを検討した。
2値検出(正常対糖尿病網膜症)と5クラス糖尿病網膜症重症度評価という2つの分類課題に対して,大APTOSデータセットの両手法について検討した。
XGBoostは両方のケースで最高のパフォーマンスを達成した: 94.29パーセントの精度(HOG)と94.18パーセントのバイナリタスク、74.41パーセントのHOG(HOG)と74.69パーセントのTDA(TDA)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:20:51 GMT)
Transferable Modeling Strategies for Low-Resource LLM Tasks: A Prompt and Alignment-Based Approach [1.3] 本稿では,低リソース言語シナリオにおける大規模言語モデルの伝達と適応能力の制限について論じる。
知識伝達モジュールとパラメータ効率のよい微調整戦略を組み合わせた統合フレームワークを提案する。
大規模言語モデルの一般的な機能を維持しながら、タスク固有の適応性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 06:39:55 GMT)
Are Vision Transformer Representations Semantically Meaningful? A Case Study in Medical Imaging [1.3] 視覚変換器(ViT)は、疾患分類、セグメンテーション、検出などの医療画像タスクにおいて急速に普及している。
しかし、その大きさと自己認識機構による複雑な相互作用のため、それらはよく理解されていない。
これらの表現は意味論的に意味がなく、本質的に小さな変化に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:14:06 GMT)
Dynamic transition of the generalized Jaynes-Cummings model: multi-particles and inter-particle interaction effects [1.3] 量子システムの力学に環境がどのように影響するかは、依然として中心的な問題である。
N$粒子が真空状態のボソンモードで最初に励起される場合の動的遷移について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:42:44 GMT)
A Novel Hybrid Grey Wolf Differential Evolution Algorithm [1.3] 本稿では,GWOと2種類のDEのハイブリッド化に基づく新しいアルゴリズム,すなわちGWO-DEアルゴリズムを提案する。
様々な数値ベンチマーク関数を適用して新しいアルゴリズムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:56:02 GMT)
A Framework for Mining Collectively-Behaving Bots in MMORPGs [1.3] MMORPG(Massively Multiplayer Online Role-Playing Games)では、異常プレイヤー(ボット)が一般的に見られる。
トラジェクティブ表現学習とクラスタリングを組み合わせたフレームワークBotTRepを開発した。
本モデルは,ゲーム内トラジェクトリシーケンスの表現を学習し,文脈的に類似したトラジェクトリを持つプレイヤーがより密接な埋め込みを実現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:35:55 GMT)
The Revolution Has Arrived: What the Current State of Large Language Models in Education Implies for the Future [1.3] 大規模言語モデルが使用されているドメインをレビューし、さまざまなユースケース、その成功と失敗について議論する。
教育システムとして真に有用かつ効果的になるためには,LLMが直面する主な設計課題を検討する。
彼らがもたらす新たなインタラクションパラダイムが重要であることを明確にし、このアプローチがユビキタスになり、私たちが技術と対話するデフォルトの方法になる、と論じています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:23:26 GMT)
Computer Science Education in the Age of Generative AI [1.3] ChatGPTやCodexのような生成AIツールは、コンピュータサイエンス教育に急速に革命をもたらしている。
本稿では,AIがコンピュータサイエンス教育の強化にもたらす重要な機会について考察する。
学術的整合性に関する懸念、AIへの過度な信頼のリスク、独創性検証の難しさなど、課題を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:28:45 GMT)
BoltzNCE: Learning Likelihoods for Boltzmann Generation with Stochastic Interpolants and Noise Contrastive Estimation [1.2] ボルツマン・ジェネレータは、単純な事前をサンプル確率を用いてボルツマン分布に一致するように再重み付け可能な分布に変換する連続正規化フローを活用することでこの問題に対処する。
ノイズコントラスト推定とスコアマッチングを訓練したエネルギーモデルを用いて,生成した分布の確率を学習することを提案する。
アラニンジペプチド系では, 正確な精度で得られたものと同等のエネルギー分布と自由エネルギー分布が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:16:47 GMT)
Analysis of Muon's Convergence and Critical Batch Size [1.2] 我々は、ムオンの4つの実践的不変量に対する収束証明を提供する。
加重減衰はパラメータと勾配ノルムの両方に厳密な境界をもたらすことを示す。
第一次オラクルの複雑さを最小化するMuonのクリティカルバッチサイズを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:03:13 GMT)
Towards Universal & Efficient Model Compression via Exponential Torque Pruning [1.2] 本稿では,正規化に指数的力の適用方式を採用するETP(Exponential Torque Pruning)を提案する。
ETPは、従来の最先端のプルーニング戦略よりも、無視できる精度の低下で大幅に高い圧縮率を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:00:54 GMT)
Eka-Eval : A Comprehensive Evaluation Framework for Large Language Models in Indian Languages [1.2] EKA-evalは35以上のベンチマークを統合した,統一的で実運用可能な評価フレームワークである。
既存のインドの言語評価ツールと比較して、EKA-evalはより広範なベンチマークカバレッジを提供する。
我々は,EKA-evalをグローバルLLMとIndicLLMの両方に合わせた,最初のエンドツーエンド評価スイートとして位置づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:07:54 GMT)
Initialization Method for Factorization Machine Based on Low-Rank Approximation for Constructing a Corrected Approximate Ising Model [1.2] FMを用いたIsingモデルの構築はブラックボックス最適化問題に適用される。
FMQAの最適化性能は、ウォームスタート方式の実装により向上することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:10:48 GMT)
Evaluating the Promise and Pitfalls of LLMs in Hiring Decisions [1.2] 大規模言語モデル(LLM)は、候補スクリーニングの合理化を約束するが、精度とアルゴリズムバイアスに関する深刻な懸念も引き起こす。
いくつかの最先端の基盤的LCMをベンチマークし、ジョブ候補マッチングのためのドメイン固有の採用モデル(Match Score)と比較する。
実験の結果,Match Score は汎用 LLM よりも精度(ROC AUC 0.85 対 0.77 )が優れており,人口集団間でより公平な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 19:02:18 GMT)
Adapting Language Models to Indonesian Local Languages: An Empirical Study of Language Transferability on Zero-Shot Settings [1.2] インドネシアの低リソース言語への事前学習言語モデルの転送性を評価する。
私たちはターゲット言語を、見る、見る、見る、見る、見えない3つのカテゴリに分類します。
マルチ言語モデルは、目に見える言語で、部分的に見られる言語では適度に、目に見えない言語では劣る。
対象言語にラベル付きデータを必要としないため,MAD-Xは性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:17:55 GMT)
Agent-as-Tool: A Study on the Hierarchical Decision Making with Reinforcement Learning [1.1] 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能の最も重要な技術進歩の1つとして登場した。
本稿では,ツール呼び出しプロセスと推論プロセスを分離した階層型フレームワークAgent-as-toolを提案する。
我々の研究は180サンプルに対してわずかに強化された微調整を施し、同等の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:49:43 GMT)
Interact2Vec -- An efficient neural network-based model for simultaneously learning users and items embeddings in recommender systems [1.1] 本稿では,ユーザとアイテムの分散埋め込みを同時に学習するニューラルネットワークモデルを提案する。
このモデルは、自然言語処理モデルがトレーニングフェーズを最適化し、最終的な埋め込みを強化するために一般的に使用する最先端の戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:43:13 GMT)
A Privacy-Preserving Indoor Localization System based on Hierarchical Federated Learning [1.1] 伝統的な屋内ローカライゼーション技術は重大なエラーを発生させ、プライバシーの懸念を提起する。
DNNモデルを用いた動的屋内局所化のためのフェデレートラーニング(FL)に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:53:31 GMT)
Is External Information Useful for Stance Detection with LLMs? [1.1] 以前の研究は、ウィキペディアからの抜粋など外部情報の使用が姿勢検出性能を向上させることを示唆していた。
我々はWikipediaとWeb検索の外部情報がどのように姿勢検出に影響を及ぼすかを体系的に評価する。
このような情報がほとんどの場合性能を低下させ、マクロF1スコアは27.9%まで低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:53:41 GMT)
Autonomous AI Surveillance: Multimodal Deep Learning for Cognitive and Behavioral Monitoring [1.0] 本研究は,携帯電話の使用状況の追跡,顔認識など,複数のモダリティを統合した新しい教室監視システムを提案する。
このフレームワークは、顔認識のためのRMFDデータセットや携帯電話検出のためのRoboflowデータセットなど、特殊なデータセットに基づいてトレーニングされている。
この統合されたアプローチは、教室の監視を強化するだけでなく、顔認識による自動出席記録も保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:59:01 GMT)
Facial Emotion Learning with Text-Guided Multiview Fusion via Vision-Language Model for 3D/4D Facial Expression Recognition [1.0] 3Dおよび4D領域における表情認識(FER)は、感情コンピューティングにおいて重要な課題である。
本稿では,3D/4D FERのための視覚言語フレームワークであるFACET-VLMを提案する。
我々のモデルは,BU-3DFE, Bosphorus, BU-4DFE, BP4D-Spontaneousなど,複数のベンチマークで最先端の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:55:09 GMT)
Agent Ideate: A Framework for Product Idea Generation from Patents Using Agentic AI [1.0] この研究は、ある特許から製品コンセプトをマイニングし、生成するために、LLM(Large Language Models)と自律エージェントの使用を探求する。
本研究では,特許から製品ベースのビジネスアイデアを自動的に生成するフレームワークであるAgens Ideateを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:47:17 GMT)
Quantum-enhanced photocell based on GaN quantum dots [1.0] 本稿では,GaN量子ドットを用いた高効率固体光セルを提案する。
我々は、GaN QDの強電界と隣接QD間の励起双極子-双極子結合を利用して詳細バランスを破る。
以上の結果から, このような光セルの光電圧と光電流は, 従来の光セルに比べて増加したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:51:03 GMT)
Privacy-Preserving in Connected and Autonomous Vehicles Through Vision to Text Transformation [1.0] 本稿では,フィードバックベース強化学習(RL)と視覚言語モデル(VLM)を活用した,新たなプライバシ保護フレームワークを提案する。
イメージを意味論的に等価なテキスト記述に変換し、視覚的プライバシが保持されている間にシーン関連情報が保持されることを保証する。
評価結果は,プライバシ保護とテキスト品質の両方において,大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:31:53 GMT)
3D Reconstruction and Information Fusion between Dormant and Canopy Seasons in Commercial Orchards Using Deep Learning and Fast GICP [1.0] 果樹自動化では、樹冠の季節に密集した葉が樹木構造を著しく阻害する。
樹冠構造は、木が葉を剥がされる休眠期には、より開きやすく見える。
本稿では,ロボットと自動作物負荷管理を支援するために,マルチシーズン構造データを統合する情報融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:24:18 GMT)
Fourier Series Guided Design of Quantum Convolutional Neural Networks for Enhanced Time Series Forecasting [0.9] 時系列予測の課題に対処するために1次元量子畳み込みを適用した。
複数の点を量子回路に符号化して後続のデータを予測することで、各点が特徴となり、問題を多次元に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:04:19 GMT)
EDGChain-E: A Decentralized Git-Based Framework for Versioning Encrypted Energy Data [0.9] 本稿では、ブロックチェーンとInterPlanetary File Systemを用いて、バージョン管理された暗号化されたエネルギーデータを管理するための、EDGChain-E(Encrypted-Data-Git Chain for Energy)という新しい分散フレームワークを提案する。
このフレームワークには、スマートグリッド監視や需要予測、ピアツーピアエナジートレーディングといった、エネルギー研究と運用のライフサイクル全体にわたって、コラボレーティブなデータガバナンスを組織する分散型自律組織が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:33:12 GMT)
Semi-supervised learning for linear extremile regression [0.9] 本稿では,線形極端回帰の新たな定義とそれに伴う推定手法を提案する。
この手法の回帰係数推定器は$sqrtn$-consistencyを達成し、非パラメトリック極端回帰は提供できない。
本稿では,特定線形極端回帰モデルが誤特定される場合であっても,推定効率を高めるための半教師付き学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 02:59:15 GMT)
Rethinking LLM Training through Information Geometry and Quantum Metrics [0.9] 情報幾何学はこの風景をフィッシャー情報計量を用いて表している。
曲率認識アプローチは大きな言語モデルに対する理解を深める。
我々は、フビニ・スタディ計量と量子フィッシャー情報に基づく量子類似性について推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:36:55 GMT)
Deep Learning-Based Forecasting of Hotel KPIs: A Cross-City Analysis of Global Urban Markets [0.6] 本研究は,5大都市におけるキーパフォーマンス指標(KPI)の予測にLSTM(Long Short-Term Memory)ネットワークを用いた。
マンチェスター、アムステルダム、ドバイ、バンコク、ムンバイ。
マンチェスターとムンバイは、需要パターンの安定を反映して、高い予測精度を示した。
ドバイとバンコクは季節やイベントによる影響により、より高い変動を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:05:51 GMT)
Neural simulation-based inference of the Higgs trilinear self-coupling via off-shell Higgs production [0.6] 我々は、ヒッグス信号の確率を構築するために、ハイブリッドニューラルネットワークシミュレーションベース推論(N SBI)アプローチを開発する。
我々のN SBIアプローチは理論的最適値に近い感度を達成し、大型ハドロン衝突型加速器の高輝度アップグレードに期待される制約を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:00:00 GMT)
Formal Integration of Electron Scattering Processes via Separation of Dynamical and Geometric Contributions [0.5] 2つの電極に接続された1次元コヒーレント導体における電子の散乱行列を計算する方法を開発した。
特に、高エネルギー状態において、伝送行列はシステムのベリー作用素に収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:17:05 GMT)
Unlocking Quantum Control and Multi-Order Correlations via Terahertz Two-Dimensional Coherent Spectroscopy [0.5] テラヘルツ2次元コヒーレント分光法(THz-2DCS)は、平衡から遠く離れた量子物質を探索、可視化、制御する能力を変換している。
このレビューは THz-2DCS の初期開発を辿り、近年の進歩を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:00:29 GMT)
Zero-Incentive Dynamics: a look at reward sparsity through the lens of unrewarded subgoals [0.5] この研究は、報酬の頻度が強化学習におけるタスクの難しさの信頼できる尺度であるという一般的な仮定を再検討する。
我々は、成功にとって重要な遷移が無関心のままであるゼロインセンティブのダイナミクスを示すような設定を特徴付けている。
最先端のディープサブゴールベースアルゴリズムはこれらのダイナミクスを活用できず、学習性能はサブゴール完了と最終的な報酬の間の時間的近接に非常に敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:33:03 GMT)
Generating Large Semi-Synthetic Graphs of Any Size [0.4] グラフ生成はネットワーク科学において重要な領域である。
近年のディープラーニングの進歩により、データ駆動型手法によるグラフの学習と生成が可能になった。
本稿では,遅延グラフサンプリング生成(LGSG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:46:28 GMT)
Continuously trapped matter-wave interferometry in magic Floquet-Bloch band structures [0.4] 我々は、コンパクトで連続的に閉じ込められた原子干渉計のための新しいフロケエンジニアリングプラットフォームを記述し、実証する。
非接触縮退型量子ガスは振幅変調光学格子を介して位置空間ブロッホ振動を行う。
我々は、光学格子時計で用いられる魔法の波長に類似したマジックバンド構造を同定し、実現し、実験的に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:30:11 GMT)
Active Control Points-based 6DoF Pose Tracking for Industrial Metal Objects [0.3] アクティブ制御点に基づく新しい6DoFポーズトラッキング手法を提案する。
この方法は、6DoFのポーズベースのレンダリングではなく、画像制御ポイントを使用してエッジ特徴を積極的に生成する。
提案手法は,データセット評価と実世界のタスクの両方において効果的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:42:21 GMT)
Quantum-Assisted Automatic Path-Planning for Robotic Quality Inspection in Industry 4.0 [0.3] 本研究は, 産業環境におけるロボット検査トラジェクトリの最適化のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムの適用について検討する。
5つの実世界のケースで結果が示され、競争力のあるソリューションの品質が著しく低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:21:52 GMT)
Efficient characterization of coherent and correlated noise in layers of gates [0.3] 本稿では,量子チャネルに対する低次アンサッツに基づく量子プロセストモグラフィープロトコルを提案する。
我々は、このプロトコルを、定数の非クリフォードゲートを持つ量子ゲートの層からなるチャネルに拡張し、次いで低度ノイズチャネルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:34:18 GMT)
Modeling and Characterization of Arbitrary Order Pulse Correlations for Quantum Key Distribution [0.3] パルス相関を説明するための単純な線形モデルを提案する。
本研究では,短距離相関を実験的に評価し,長距離相関を無限次に考慮するために提案手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:48:25 GMT)
Tree-based Learning for High-Fidelity Prediction of Chaos [0.3] TreeDOXは、カオスシステムのモデルフリー予測に対するツリーベースのアプローチである。
時間遅延オーバー埋め込みを明示的な短期記憶として使用し、Extra-Trees Regressorsを使用して機能の削減と予測を行う。
我々はHenon map, Lorenz and Kuramoto-Sivashinsky system, and the real-world Southern Oscillation Indexを用いてTreeDOXの最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:20:54 GMT)
Quantum phase estimation based filtering: performance analysis and application to low-energy spectral calculation [0.3] 量子位相推定(QPE)アルゴリズムを用いてフィルタの性能を解析する。
従来の矩形窓関数をQPE入力状態に用いた場合、このフィルタはギブス現象と呼ばれる振動挙動を示す。
また、フィルタのための粗い格子と、最終的な高分解能スペクトルを得るための微細格子からなる低エネルギースペクトルシミュレーションのための2段階のアルゴリズムについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 04:57:33 GMT)
A Fuzzy Approach to the Specification, Verification and Validation of Risk-Based Ethical Decision Making Models [0.3] 本稿では,倫理的リスク評価に基づく倫理的意思決定モデルを記述するための形式的手法を提案する。
次に,ファジィ・ペトリネットを用いて,ファジィ・ルールとして規定されたこれらのモデルを検証し,検証する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:05:11 GMT)
Threat Modeling for AI: The Case for an Asset-Centric Approach [0.2] AIシステムは、自律的にコードを実行し、外部システムと対話し、人間の監視なしに運用することが可能になった。
AIシステムが自律的にコードを実行し、外部システムと対話し、人間の監視なしに運用できるようになったことで、従来のセキュリティアプローチは不足する。
本稿では、脅威モデリングAIシステムのための資産中心の方法論を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:04:43 GMT)
SPACE-SUIT: An Artificial Intelligence Based Chromospheric Feature Extractor and Classifier for SUIT [0.2] 本研究では,SPACE-SUIT: Solar Phenomena Analysis and Classificationを開発した。
SUITのMg II kフィルタから観測される太陽色圏の特徴を検出し、分類する。
SPACE は SUIT FITS データセットの精度 0.788, 0.863, MAP 0.874 を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:01:19 GMT)
How Good LLM-Generated Password Policies Are? [0.2] サイバーセキュリティアクセス制御システムにおける大規模言語モデルの応用について検討する。
具体的には、LLM生成したパスワードポリシーの一貫性と正確性を調べ、自然言語のプロンプトをpwquality.conf設定ファイルに翻訳する。
本研究は,LLM の現世代における重要な課題を浮き彫りにして,アクセス制御システムにおける LLM の展開に関する貴重な知見を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 23:34:36 GMT)
Quantum Machine Learning for Predicting Anastomotic Leak: A Clinical Study [0.2] AL(Anastomotic leak)は,大腸癌術後の合併症である。
本研究では、AL予測のための量子ニューラルネットワーク(QNN)の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:59:13 GMT)
A universal black-box quantum Monte Carlo approach to quantum phase transitions [0.2] 有限温度のエネルギー感受性と忠実度に対する完全で普遍的な閉形式量子モンテカルロ推定器を導出する。
本稿では, 横フィールドイジングモデル, XXZモデル, ランダムユニタリによるモデルのアンサンブルに単一実装を適用することで, 提案手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:03:14 GMT)
FE-LWS: Refined Image-Text Representations via Decoder Stacking and Fused Encodings for Remote Sensing Image Captioning [0.2] 本稿では、2つの異なるCNNベースのエンコーダの特徴を統合する新しいアプローチを提案する。
また、重み付きデコーダにおける全GRUの出力を結合する重み付き平均化手法を提案する。
以上の結果から,我々の核融合に基づくアプローチは,拡張スタックデコーダとともに,トランスフォーマーベースモデルと他のLSTMベースラインとを著しく上回る結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:55:33 GMT)
Generative flow-based warm start of the variational quantum eigensolver [0.1] Flow-VQEはパラメータ化量子回路を用いた条件正規化フローを利用した生成フレームワークである。
好みに基づくトレーニングを通じて生成モデルをVQE最適化ループに埋め込むことで、Flow-VQEは量子勾配のない最適化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:00:37 GMT)
An entangled photon source for the telecom C-band based on a semiconductor-confined spin [0.1] 多光子絡み合った状態は、量子ネットワークと測定ベースの量子計算の鍵となる資源である。
InAs/InP量子ドットを用いた通信波長多重量子絡み合い状態の生成に向けて重要な一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:22:19 GMT)
Using multi-agent architecture to mitigate the risk of LLM hallucinations [0.0] SMSによる顧客要求を処理するマルチエージェントシステムを提案する。
このシステムはLLMベースのエージェントとファジィ論理を統合し、幻覚リスクを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:06:02 GMT)
Using Wavelet Domain Fingerprints to Improve Source Camera Identification [0.0] 本稿ではウェーブレットに基づくSPN抽出法を提案する。
指紋を画像として構築する代わりに,ウェーブレットドメイン指紋の概念を導入する。
これにより、デノナイジングアルゴリズムの最終反転ステップを回避し、ウェーブレット領域で指紋比較を直接行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:43:24 GMT)
Unveiling a Hidden Percolation Transition in Monitored Clifford Circuits: Inroads from ZX-Calculus [0.0] 我々はクリフォード回路における測定誘起相転移(MPT)を再検討する。
回路構造に隠されたパーコレーション遷移を明らかにする。
以上の結果から,クリフォード回路のMPTは古典的なパーコレーション遷移によって制御されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:51:05 GMT)
Unraveling particle dark matter with Physics-Informed Neural Networks [0.0] 我々は、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた代替宇宙論において、フリーズインダークマター(DM)を規定するボルツマン方程式を解く。
我々は、ブレーンワールドのシナリオに触発されたこの理論の物理的特性、すなわち、パワー・ロー宇宙論、および粒子相互作用断面積を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:41:25 GMT)
Thermal Noise Measurement Below the Standard Quantum Limit [0.0] 量子ノイズに依存しない光学キャビティ内の熱雑音を特徴付ける手法を提案する。
GaAsカンチレバーマイクロ共振器に懸濁したGaAs AlGaAsマイクロミラーの熱雑音特性を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 23:13:44 GMT)
Thermal Effects in the Casimir Torque between Birefringent Plates [0.0] 両屈折板間のカシミールトルクに及ぼす熱揺らぎの影響について検討した。
熱モードはトルクを著しく低下させ、高い複屈折材料に対して最大2桁まで減少させる。
トルク方向距離依存逆転を示す異種複屈折板のシステムはトルクの大きさを正確に制御できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:34:23 GMT)
The robustness of composite pulses elucidated by classical mechanics: Stability around the globe [0.0] 核磁気共鳴(NMR)における複合パルス(CP)の応用
そこで本研究では,安定性行列という古典的機械的概念に基づく別の正当化法を提案する。
我々のアプローチは、Bloch Sphereにおけるアンサンブルの再焦点の方向性を強調し、異なるアンサンブルが異なる方向に沿ってどのようにリフォーカスされるかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:05:30 GMT)
The principle of least action for random graphs [0.0] ランダムグラフに対する物理作用$S$の統計的性質について検討する。
次数場のラグランジアンを格子量子場理論を用いて計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:29:28 GMT)
The Thin Line Between Comprehension and Persuasion in LLMs [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は高レベルで説得力のある対話を維持するのに優れている。
私たちは、この能力が話されていることに対する理解にどのように関係しているかを測定します。
LLMは一貫性のある説得力のある議論を維持でき、しばしば参加者や聴衆の信念を揺さぶる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:46:56 GMT)
The Boolean Solution Problem from the Perspective of Predicate Logic -- Extended Version [0.0] Schr"oder は Aufl"osungsproblem (ソリューション問題) として検討した。
本稿では,二階述語論理によって拡張された一階述語論理に基づいてモデル化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:31:26 GMT)
The Anatomy of Evidence: An Investigation Into Explainable ICD Coding [0.0] 我々はMDACEデータセットの詳細な分析を行い、現在の説明可能な医用符号化システムの妥当性評価を行う。
以上の結果から, 根拠的真理証拠はコード記述とある程度一致していることが判明した。
最先端のアプローチに関する調査は、基礎的な真理の証拠と高い重なり合いを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:21:29 GMT)
Teacher training in the age of AI: Impact on AI Literacy and Teachers' Attitudes [0.0] 本研究では,オンライン教員養成プログラムがドイツの教員のAIリテラシー,利用行動,AIに対する態度に与える影響を評価する。
参加者はすべての領域で顕著な改善をみせた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:09:47 GMT)
Targeted tuning of random forests for quantile estimation and prediction intervals [0.0] 本稿では,推定定量値の精度を向上するランダム森林(RF)の新たなチューニング手法を提案する。
そこで本研究では,QCLチューニング結果が,デフォルトパラメータ値を用いて達成した値よりも,より正確なカバレッジ確率を持つ定量推定値となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:32:59 GMT)
Tangma: A Tanh-Guided Activation Function with Learnable Parameters [0.0] Tangmaは、双曲接体の滑らかな形状と2つの学習可能なパラメータを組み合わせた、新しいアクティベーション関数である。
タングマは、畳み込み層と線形層からなるカスタムネットワークを用いて、MNISTとCIFAR-10で評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 21:01:27 GMT)
Switchable coherent state stored quantum batteries with large ergotropies [0.0] 量子バッテリ(QB)は概念的に新しいエネルギー貯蔵・変換装置である。
本稿では、スイッチング可能な充電と、充電されたQBの損失電力検出を実現する方法を検討する。
提案したスイッチング可能なQB構成の物理的実現は、実験的回路量子力学デバイスで特に実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:52:48 GMT)
Role of mechanical effects on the excitation spectra of microwave-dressed Rydberg states in a cold atomic cloud [0.0] 寒冷87Rb原子の55D_3/2リドベルク状態への励起スペクトルについて,マイクロ波(MW)放射の存在をMW周波数の関数として検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:50:58 GMT)
Road Graph Generator: Mapping roads at construction sites from GPS data [0.0] 本稿では,GPS軌道から地図構築地点への道路推定手法を提案する。
この課題は, 建設機械の非標準運動パターンが不安定であることから, 独特な課題である。
提案手法はまず,重要な決定点として機能する道路網の交差点を識別し,エッジと接続してグラフを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:21:58 GMT)
Probing Evaluation Awareness of Language Models [0.0] 言語モデルは、テストとデプロイメントフェーズを区別することができる。
これは大きな安全性と政策上の意味を持つ。
線形プローブは実世界の評価と展開のプロンプトを分離できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:12:43 GMT)
Photon number projective measurement in Schrödinger cat quantum state preparation procedure after parametric down-conversion interaction [0.0] 明るいシュリンガー・キャット(SC)状態の調製は、量子技術の様々な分野において大きな関心を集めている。
本稿では、より一般的な理論を構築するために使用できるこのプロセスの解釈を提案することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 23:48:18 GMT)
Permutationally invariant processes in open multiqudit systems [0.0] 任意の$N$-qudit系における置換不変状態(PI)のダイナミクスについて述べる。
強力なシュル=ワイル双対性形式(英語版)により、正準時間局所リンドブラッド様マスター方程式とマルコフ的あるいは非マルコフ的力学(英語版)(Markovian or non-Markovian dynamics)の間の内部リンクを明らかにする。
我々のアプローチでは、リウヴィル空間の制限されたPI作用素部分空間内で直接作用するため、シュル変換を計算する必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:29:36 GMT)
Passive leakage removal unit based on a disordered transmon array [0.0] 量子ビット部分空間からの漏れは、標準的な量子エラー訂正プロトコルを損なう。
本稿では,無秩序なトランスモンの配列に基づくパッシブリーク除去ユニットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:50:10 GMT)
On the Fundamental Impossibility of Hallucination Control in Large Language Models [0.0] 大規模言語モデルにおける完全幻覚制御は数学的には不可能であることを示す。
この不合理性は基本的なものであり、工学的な制限ではなく、情報集約自体の数学的構造から生じている。
この研究は、ニューラルネットワークの推論、知識と推論の哲学、ゲーム理論と情報理論における古典的な結果との深い関係を明らかにし、数学的な制約の中で有益なAIシステムを開発するための新しい研究の方向を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 12:24:10 GMT)
Measuring spatial coherence of quantum and classical light with an ultrastable monolithic interferometer [0.0] 古典光源と量子光源の空間コヒーレンス測定のためのモノリシック干渉計。
設計はパラメトリックダウンコンバージョンと熱源を組み合わせて、2つの同じ方解石結晶を用いて複屈折によるビームアライメントを制御する。
システムは堅牢で、量子光と古典光の両方に対して確実に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:20:50 GMT)
Machine Learning Based Stress Testing Framework for Indian Financial Market Portfolios [0.0] 本稿では,インド金融市場におけるセクターストレステストのための機械学習駆動フレームワークを提案する。
本稿では,従来のストレステストにおいて,次元の低減と潜在因子モデリングによる限界に対処する。
本稿では,潜在空間に確率的構造を導入する変分オートエンコーダを用いて方法論を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:47:56 GMT)
MILP-SAT-GNN: Yet Another Neural SAT Solver [0.0] 混合線形計画法(MILP)にGNNを適用した手法を利用して,グラフニューラルネットワーク(GNN)によるSAT問題の解法を提案する。
具体的には、k-CNFの公式をMILP問題にマッピングし、重み付き二部グラフとしてエンコードし、トレーニングとテストのためにGNNに入力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:39:45 GMT)
Low-Perplexity LLM-Generated Sequences and Where To Find Them [0.0] モデルにより生成された高確率テキストスパンの低パープレクティリティシーケンスの解析を主眼とした体系的アプローチを提案する。
私たちのパイプラインは、変性を避けながら、さまざまなトピックにわたる長いシーケンスを確実に抽出し、トレーニングデータのソースまで追跡します。
一致した人に対しては、ソース文書間で発生した事象の分布を定量化し、冗長リコールのスコープと性質を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:58:51 GMT)
Loss Functions in Diffusion Models: A Comparative Study [0.0] 目的の異なる目標とそれに対応する損失関数を詳細に検討する。
我々は,それらの関係を体系的に概観し,変動的下界目標の枠組みの下でそれらを統一する。
目的の選択が、高品質なサンプルの生成や正確な推定可能性など、特定の目標を達成するためのモデル能力にどのように影響するかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:23:34 GMT)
Laser cooling and qubit measurements on a forbidden transition in neutral Cs atoms [0.0] 5.3murm K$への同時冷却による個々のCs原子の背景のない超微細度選択的測定を実験的に実証した。
我々は、主に真空寿命によって制限された、忠実度 0.9993(4) と原子保持率 0.9954(5) で超微細化された検出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:51:17 GMT)
Interpolation-Based Event Visual Data Filtering Algorithms [0.0] 本稿では,有効信号の大部分を保存しながら,約99%のノイズを除去できるイベントデータを提案する。
提案手法では、約30KBのメモリを1280 x 720の解像度のセンサーに使用し、組込みデバイスの実装に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 10:13:20 GMT)
Integrating Traditional and Deep Learning Methods to Detect Tree Crowns in Satellite Images [0.0] 本研究では,従来の学習法と深層学習法に基づく2種類の樹冠検出手法を提案する。
木冠検出結果の堅牢性と精度を高めるために,これら2つの手法を統合した新しいルールベースアプローチを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:05:28 GMT)
Improving GANs by leveraging the quantum noise from real hardware [0.0] 本稿では,GAN(生成逆数ネットワーク)に対する新しいアプローチを提案する。
固有量子乱数性とデバイス固有の不完全性は、GAN性能を高める構造的帰納バイアスを与えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:56:09 GMT)
Identifying Systems with Symmetries using Equivariant Autoregressive Reservoir Computers [0.0] 均質な自己回帰型貯水池コンピュータを用いた対称性を持つシステムの同定に焦点をあてる。
構造行列近似理論の結果を示し、二つのアプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:23:07 GMT)
Horus: A Protocol for Trustless Delegation Under Uncertainty [0.0] 検証ゲームにおいて,コラテラライズされたクレームによる正当性を強制するプロトコルを提案する。
タスクは意図として公開され、解決者はそれらを満たすために競います。
どんな挑戦者でも、検証プロセスのトリガーとして挑戦することで結果に挑戦することができる。
不正なエージェントがスラッシュされ、正しい反対が報われ、誤検証自体を罰するエスカレーションパスが設けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 00:53:41 GMT)
Hierarchical Patch Compression for ColPali: Efficient Multi-Vector Document Retrieval with Dynamic Pruning and Quantization [0.0] ColPaliのようなマルチベクトル文書検索システムは、複雑なクエリのきめ細かいマッチングが優れているが、かなりのストレージと計算コストがかかる。
検索精度を保ちながらColPaliの効率を向上する,きめ細かいパッチ圧縮フレームワークであるHPC-ColPaliを提案する。
提案手法は,(1)1バイトのセントロイドインデックスにパッチ埋め込みを圧縮し,最大32$times$ストレージ削減を実現するK平均量子化,(2)Vision-Language Modelアテンション重みを利用した注意誘導動的プルーニングの3つの革新的手法を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 03:32:17 GMT)
HCVR: A Hybrid Approach with Correlation-aware Voting Rules for Feature Selection [0.0] HCVR(Hybrid approach with correlation-aware Voting Rules)は軽量なルールベースの特徴選択法である。
1対1の相関関係を組み合わせることで、冗長な機能や関連するものを排除する。
その結果,従来の非定常(CFS,mRMR,MI)および反復(RFE,SFS,ジェネティック)技術と比較して改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:20:56 GMT)
Growth of block diagonal operators and symmetry-resolved Krylov complexity [0.0] この研究は、不変作用素の成長がその基礎となる対称性構造にどのように影響するかを論じる。
我々は、与えられた対称性の下で不変な作用素を分解できる各ブロックの時間発展を捉える対称性分解クリロフ複雑性を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 18:00:00 GMT)
Graph-Based Deep Learning for Component Segmentation of Maize Plants [0.0] 本稿では,LiDAR 3D Point Cloudデータセット上で個々の植物成分を検出するための新しいDeep Learningアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャはグラフニューラルネットワーク(GNN)の概念と主成分分析(PCA)による機能強化に基づいている。
グラフに基づく深層学習手法は,個々の植物成分を同定するためのセグメンテーション精度を高め,IoU平均の80%以上を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:15:08 GMT)
Graph Convolutional Neural Networks to Model the Brain for Insomnia [0.0] 不眠症は世界中の人口に影響を及ぼし、様々な原因がある。
不眠症の治療は頭痛やめまいなど多くの副作用と結びついている。
不眠症治療の改善の必要性は明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:11:14 GMT)
Generating Hypotheses of Dynamic Causal Graphs in Neuroscience: Leveraging Generative Factor Models of Observed Time Series [0.0] 複雑なデータセットから科学的仮説を生成する新しい手法を提案する。
提案手法は,予測された動的因果パターンのf1スコアを平均ベースラインで約22～28%改善する。
実際の脳データに関するケーススタディは、我々の方法が特定の行動状態に関連する関係を明らかにする能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:42:02 GMT)
GAIus: Combining Genai with Legal Clauses Retrieval for Knowledge-based Assistant [0.0] 本稿では,法律情報検索の歴史,事例法と法令法の違い,その法的課題への影響について論じ,この分野での最新の研究を分析する。
本研究では,より説明が容易で,人間に親しみやすい検索機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 00:36:27 GMT)
From Reports to Reality: Testing Consistency in Instagram's Digital Services Act Compliance Data [0.0] デジタルサービス法(DSA)は、EUにおけるコンテンツモデレーションとプラットフォームガバナンスに関する規則を導入している。
本研究では,DSA要件の遵守について,Instagramを中心に検討した。
DSAコンプライアンスを評価するために,多レベル整合性フレームワークを開発し,適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:13:25 GMT)
Following the Clues: Experiments on Person Re-ID using Cross-Modal Intelligence [0.0] CRIDは、Large Vision-Language Models、Graph Attention Networks、そして表現学習を組み合わせたクロスプラットフォームフレームワークである。
提案手法は,解釈可能な特徴の同定と活用に重点を置いており,低レベルの外観的手がかりを超えた意味論的意味的PIIの検出を可能にする。
本実験は,実運用におけるデータ横断型Re-IDシナリオの性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:10:33 GMT)
Fitting Sparse Markov Models to Categorical Time Series Using Convex Clustering [0.0] スパースマルコフモデル(SMM)による擬似モデリング手法
本研究では,凸クラスタリングと正規化に基づくSMMの整合性向上のためのエレガントな手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:20:24 GMT)
Estimating Bell Diagonal States with Separable Measurements [0.0] この研究は、局所的な行動や古典的な通信に限られる量子ネットワーク内のベル対角状態の推定を分析する。
我々は,直接反転と最大推定よりもベイズ平均推定の利点を示し,推定リスクの解析式を提供し,数値シミュレーションによる解析結果の支持を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:28:38 GMT)
Epistemic Scarcity: The Economics of Unresolvable Unknowns [0.0] 我々は、AIシステムは経済調整の中核的な機能を実行することができないと主張している。
我々は、構成主義的合理主義の拡張として、支配的な倫理的AIフレームワークを批判する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 08:46:24 GMT)
Entropic optimal transport beyond product reference couplings: the Gaussian case on Euclidean space [0.0] 参照測度の観点からの柔軟性は、統計的文脈において重要であると論じる。
本稿では,適切な参照計画を選択することで,エントロピーペナルティによるバイアスを低減することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:40:21 GMT)
Entanglement groups for mixed states [0.0] 我々は、純粋な状態から混合状態への安定化群の観点から、絡み合いの操作的特徴を拡大する。
絡み合い群は安定化群(英語版)の商であり、一方の安定化群は自明であると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:51:33 GMT)
Enhancing Expressivity of Quantum Neural Networks Based on the SWAP test [0.0] SWAPテスト回路のみから構築された量子ニューラルネットワーク(QNN)。
振幅符号化の下で2次活性化関数を持つ古典的2層フィードフォワードネットワークの数学的等価性について論じる。
本稿では,製品層を有する古典的ニューラルネットワークを効果的に実装する一般化SWAPテスト回路を用いた回路修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:44:48 GMT)
Energetically efficient, mediated mechanical system for precise control of hoisting operations [0.0] 制御システムは、バネ装荷仲介システムの高調波運動を所望の負荷駆動に効率よく変換する。
制御出力は、量子力学から借用されたショートカット・ツー・アディバティティティプロトコルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:14:45 GMT)
End-to-End Large Portfolio Optimization for Variance Minimization with Neural Networks through Covariance Cleaning [0.0] 我々は,世界規模の最小分散ポートフォリオを提供する回転不変ニューラルネットワークを開発した。
この明示的な数学的写像は各加群の役割を明確に解釈できる。
単一モデルは数百株のパネルで校正でき、再訓練せずに1000米国株に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:27:29 GMT)
Effective criteria for entanglement witnesses in small dimensions [0.0] 本稿では,$mathbbC$ 上の 4$ の順序列のブロック正の有効基準について述べる。
この方法は$d>2$で$mathcalHotimesmathcalH_d$システムに一般化することができ、ブロック陽性に対する十分な基準を提供していない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:10:01 GMT)
Discrete Diffusion Models for Language Generation [0.0] 本論文は、自然言語生成のための離散拡散モデルの実現可能性と性能について考察する。
我々は、生成性能を評価するためにBits Per Token(BPT)、Negative Log-Likelihood(NLL)、Perplexity(PPL)、Batch Processing Speedを使用します。
ARモデルは平均BPTが4.59で圧縮性能が向上するが、D3PMは処理速度が向上し、毎秒3.97バッチに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 23:43:02 GMT)
Deterministic Equations for Feedback Control of Open Quantum Systems [0.0] 我々は、一般的な因果信号に基づいてフィードバックスキームを記述するための決定論的方程式の集合を導出する。
次に、この結果を量子ジャンプの場合に特化し、最後のジャンプのチャネルに基づいたフィードバックを可能にする新しい決定論的方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:46:11 GMT)
Decoherence and wavefunction deformation of $D_4$ non-Abelian topological order [0.0] 非アベリアのTOは、かなりリッチであるにもかかわらず、同様の程度に分析・理解できることが示される。
対応する局所統計力学的スピンまたはローターモデルを$D_4$対称性で同定することにより、非アベリア異性体の増加に対する顕著な安定性を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:07:33 GMT)
Data interference: emojis, homoglyphs, and issues of data fidelity in corpora and their results [0.0] 本稿では,トークン化の相違が言語データの表現と分析結果の妥当性に与える影響について検討する。
本研究は,デジタルテキストがコーパスで正確に表現されていることを保証する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:46:26 GMT)
DARTS: A Dual-View Attack Framework for Targeted Manipulation in Federated Sequential Recommendation [0.0] フェデレートされたレコメンデーション(FedRec)は、パーソナライズされたモデルの分散トレーニングを可能にすることによって、ユーザのプライバシを保護します。
本稿では,DV-FSRと呼ばれる新しいデュアルビューアタックフレームワークを提案する。このフレームワークは,サンプリングに基づく明示的戦略と対照的な学習に基づく暗黙的勾配戦略を組み合わせて,協調攻撃を編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:57:09 GMT)
Controversy and consensus: common ground and best practices for life cycle assessment of emerging technologies [0.0] ライフサイクルアセスメント(LCA)は、デザインの選択をガイドし、イノベーションを操り、有害な環境影響の「ロックイン」を避けることができる。
本稿では,技術開発の初期段階における持続可能性評価のベストプラクティスに関する未解決課題について検討する。
本稿では,決定的な結論を得た総合的なレビューではなく,LCA専門家のネットワーク間の合意と意見の不一致のスポットライト領域に対するファラデー・ディスカッションスタイルのアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 23:48:03 GMT)
Chargax: A JAX Accelerated EV Charging Simulator [0.0] 本稿では、車載充電ステーションの現実的なシミュレーションのためのJAXベースの環境であるChargaxを紹介する。
Chargaxは100x-1000倍以上の計算性能を既存の環境よりも大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:27:14 GMT)
Certification of high stellar ranks of quantum states of light with a pair of click detectors [0.0] 光の量子状態のステラーランクは、生成に必要な非ガウス的資源の量を定量化する。
恒星ランク認証の一般的な実践的なアプローチは、連星検出器の配列によるクリック統計の測定に基づいている。
ハンベリー・ブラウン・ツイツセットアップで配置された2つのクリック検出器について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:31:38 GMT)
Can Artificial Intelligence solve the blockchain oracle problem? Unpacking the Challenges and Possibilities [0.0] オラクルの問題は 信頼できないアプリケーションの開発に 根本的な制限が残っています
オラクル問題に取り組む上で人工知能が果たす役割を批判的に評価する。
AIはデータ品質、ソース選択、システムのレジリエンスを改善する強力なツールを導入していますが、検証不可能なオフチェーン入力への依存を排除することはできません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:15:21 GMT)
Calibrated Self-supervised Vision Transformers Improve Intracranial Arterial Calcification Segmentation from Clinical CT Head Scans [0.0] 頭蓋内動脈石灰化 (IAC) は、脳卒中や認知症などの神経血管疾患に関連する日常的に取得されたCTスキャンで見られる画像バイオマーカーである。
はじめてIACセグメンテーションのために,MAEを用いてVTを事前訓練し,微調整を行った。
IACセグメンテーションにおけるMAEプレトレーニング ViT の意義について検討し,臨床的意義について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 14:23:22 GMT)
BronchoGAN: Anatomically consistent and domain-agnostic image-to-image translation for video bronchoscopy [0.0] 本稿では,画像から画像への変換が条件付きGANに統合される際の解剖学的制約について紹介する。
特に,気管支オリフィスを入力画像と出力画像に合わせるように強制する。
実験の結果,異なる領域からの入力画像は,現実的な人間の気道外観を模倣した画像に変換可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 06:04:00 GMT)
Automated Classification of Volcanic Earthquakes Using Transformer Encoders: Insights into Data Quality and Model Interpretability [0.0] より客観的かつ効率的な分類のために,トランスフォーマーエンコーダを用いたディープラーニングモデルを開発した。
浅間山の多様な地震活動に基づいて, 従来のCNN法よりも高いF1スコア(火山テクトニクス0.930, 低周波地震0.931, ノイズ0.980)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 00:37:07 GMT)
Artificial intelligence for sustainable wine industry: AI-driven management in viticulture, wine production and enotourism [0.0] この研究は、ブドウ栽培、ワイン生産、エノツーリズムにおけるAIによる知的管理に焦点を当てている。
この調査はポーランドのワインメーカーによるアンケート調査に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:26:13 GMT)
Anomalous discharging of quantum batteries: the ergotropic Mpemba effect [0.0] 量子バッテリの文脈で、Mpemba効果の新たなシグネチャが見つかる。
具体的には、単一ボソニックモードで符号化された量子電池を、ユニタリガウス演算を用いて充電する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 20:25:47 GMT)
An exact Markovian decoherence dynamics of two interacting harmonic oscillators coupled to a bosonic heat bath [0.0] 2つの調和結合調和振動子の系に対する正確なマルコフ極限において、Hu-Paz-Zhangマスター方程式の正確な解析解を示す。
熱浴は、当初は任意の温度で、オオミック・ローレンツ=ドルデスペクトル密度が特徴であると考えられている。
系が不安定となる限界下界に十分近い振動子間の直接結合の負の値に対して, 系は広い温度範囲と任意に長時間の絡み合いを維持可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 11:13:26 GMT)
An Algorithm for Automated Extraction of Resonance Parameters from the Stabilization Method [0.0] オープンアクセスのtexttPython コードとして実装された効率的なアルゴリズムである dosmax を提案する。
dosmaxは、ユーザフレンドリーな環境で安定化ダイアグラム分析を完全に自動化する。
提案アルゴリズムは、原子、分子、核系の幅広い共鳴に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 05:53:39 GMT)
Advancing Magnetic Materials Discovery -- A structure-based machine learning approach for magnetic ordering and magnetic moment prediction [0.0] 様々な材料システム間での磁気挙動を正確に予測することは、長年にわたる課題である。
本研究では、2つの臨界磁気特性の予測を大幅に改善する改良されたディスクリプタを提案する。
このモデルは、FMクラスとFiMクラス間での磁気秩序分類とバランスの取れたリコールに対して82.4%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:24:50 GMT)
Adapting Probabilistic Risk Assessment for AI [0.0] 汎用人工知能(AI)システムは、緊急リスク管理の課題を示す。
現在の手法は、しばしば選択的なテストとリスク優先順位に関する未文書の仮定に依存します。
本稿では,AIフレームワークの確率的リスクアセスメント(PRA)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 16:26:45 GMT)
Adaptability of ASR Models on Low-Resource Language: A Comparative Study of Whisper and Wav2Vec-BERT on Bangla [0.0] 本研究では,2つの最先端自動音声認識(ASR)モデル,OpenAIのWhisper(Small & Large-V2)とFacebookのWav2Vec-BERT(Bangla)の性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:44:54 GMT)
AI and Remote Sensing for Resilient and Sustainable Built Environments: A Review of Current Methods, Open Data and Future Directions [0.0] 輸送ネットワークのような重要なインフラは、モビリティと貿易を可能にすることで経済成長を支えている。
気候変動の影響、極端な天候、海面上昇、ハイブリッドな脅威は、その弾力性と機能に対するリスクを増大させる。
本稿では,新しいデジタル技術,特に人工知能(AI)が,交通インフラの損傷評価とモニタリングをいかに向上させるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 09:59:23 GMT)
AI Meets Maritime Training: Precision Analytics for Enhanced Safety and Performance [0.0] 本研究では,訓練者のパフォーマンスを客観的に評価し,海事訓練を強化するためのAI駆動型フレームワークを開発する。
制御された高ストレスイベントに曝露された船員による模擬海洋シナリオのデータに基づいてモデルを評価した。
AIアルゴリズムは精度が高く、視覚検出は92%、海洋音声認識は91%、ストレス検出は90%、既存のベンチマークを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 01:19:32 GMT)
AI Literacy and LLM Engagement in Higher Education: A Cross-National Quantitative Study [0.0] LLM(Large Language Models)は、情報へのアクセスを強化し、書き込みを改善し、学術的なパフォーマンスを向上させる。
過信、倫理的リスク、批判的思考に関する懸念が続いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 15:59:53 GMT)
A physics informed neural network approach to simulating ice dynamics governed by the shallow ice approximation [0.0] 我々は,氷床力学をシミュレーションする物理情報ニューラルネットワーク (PINN) を開発した。
複雑な自由境界条件のキャプチャにおけるモデルの有効性を検証する。
このアプローチを現実の環境で説明するために、2000年と2018年の航空物理データを取り入れて、デヴォン氷冠の力学をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 22:11:34 GMT)
A generative modeling / Physics-Informed Neural Network approach to random differential equations [0.0] この研究は、複雑なシステムの不確実性を効果的にモデル化するために確率的フレームワークを組み込むことにより、物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を進化させる。
提案手法は, 生成モデリング手法とPINNを組み合わせることにより, 前方問題における不確実性の表現を促進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:14:17 GMT)
A Review of Bayesian Uncertainty Quantification in Deep Probabilistic Image Segmentation [0.0] 画像セグメンテーションの進歩は、ディープラーニングベースのコンピュータビジョンの幅広い範囲において重要な役割を担っている。
この文脈において不確かさの定量化が広く研究され、モデル無知(エピステミック不確実性)やデータあいまいさ(アラート不確実性)を表現し、不正な意思決定を防ぐことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 13:47:36 GMT)
A Practical SAFE-AI Framework for Small and Medium-Sized Enterprises Developing Medical Artificial Intelligence Ethics Policies [0.0] AI(SAFE-AI)におけるスケーラブルなアジャイル実行フレームワークについて紹介する。
SAFE-AIは、標準的なアジャイルベースの製品開発に倫理的監督を組み込むことによって、倫理的厳格さとビジネス上の優先順位のバランスをとる。
このフレームワークの中核となるコンポーネントは、シナリオベースの確率類似マッピングを用いた責任メトリクスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 02:45:26 GMT)
A Compact 16-bit S-box over Tower Field $\F_{(((2^2)^2)^2)^2}$ with High Security [0.0] 本稿では、F_(((22)2)2)2$の複合体上に設計されたコンパクトでセキュアな16ビット置換箱(S-box)を紹介する。
提案したSボックスは、タワーフィールドアーキテクチャを利用して、サブフィールドにオペレーションを分解する。
ハードウェアの結果,提案した16ビットSボックスは,ハードウェアリソースの消費を低減し,クリティカルパス遅延を低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 07:22:22 GMT)