Embodied AI Agents: Modeling the World [188.9] 本稿では,視覚的,仮想的,物理的形態を具現化したAIエージェントの研究について述べる。
我々は,世界モデルの開発が,具体的AIエージェントの推論と計画の中心であることを提案する。
また,より優れた人間とエージェントのコラボレーションを実現するために,ユーザのメンタルワールドモデルを学ぶことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:47:50 GMT)
MultiGen: Using Multimodal Generation in Simulation to Learn Multimodal Policies in Real [128.8] MultiGenは、大規模な生成モデルを従来の物理シミュレータに統合するフレームワークである。
容器や液体を注ぐ現実世界への効果的なゼロショット転送を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:59:58 GMT)
Rethinking Data Protection in the (Generative) Artificial Intelligence Era [115.7] 現代の(生産的な)AIモデルやシステムに生じる多様な保護ニーズを捉える4段階の分類法を提案する。
当社のフレームワークは、データユーティリティとコントロールのトレードオフに関する構造化された理解を提供し、AIパイプライン全体にわたっています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:45:51 GMT)
LIAR: Leveraging Inference Time Alignment (Best-of-N) to Jailbreak LLMs in Seconds [98.2] ジェイルブレイク攻撃は、慎重に製作されたプロンプトを通じて有害なアウトプットを引き出すことによって、安全に整合したLDMの脆弱性を露呈する。
私たちはジェイルブレイクを推論時のミスアライメントとして捉え、高速でブラックボックスのベスト・オブ・N$サンプリングアタックであるLIARを導入しました。
また、安全アライメント強度を定量化し、最適下界を導出するための理論的「ジェイルブレイクに対する安全ネット」指標も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:06:35 GMT)
From Web Search towards Agentic Deep Research: Incentivizing Search with Reasoning Agents [96.7] 推論とエージェント能力を備えた大規模言語モデル(LLM)は、エージェントディープリサーチ(Agenic Deep Research)と呼ばれる新しいパラダイムを取り入れている。
静的なWeb検索から,計画,探索,学習を行う対話型エージェントベースのシステムへの進化を辿ります。
我々はエージェントディープリサーチが既存のアプローチを著しく上回るだけでなく、将来の情報探索において支配的なパラダイムになることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:48:36 GMT)
Optimas: Optimizing Compound AI Systems with Globally Aligned Local Rewards [95.2] 複合システムの効率的な最適化のための統一的なフレームワークであるOptimasを提案する。
各イテレーションにおいて、Optimasはローカルリワード関数(LRF)を効率よく適用し、各コンポーネントのローカル報酬を最大化しながら、この特性を維持する。
我々は,5つの実世界の化合物システムに対して広範な評価を行い,オプティマスが11.92%の平均的な改善によって強いベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:12:48 GMT)
Establishing Best Practices for Building Rigorous Agentic Benchmarks [94.7] 多くのエージェントベンチマークではタスク設定や報酬設計が問題となっている。
このような問題は、相対的な用語で、過小評価または過大評価エージェントのパフォーマンスを最大100%向上させる可能性がある。
我々はベンチマーク構築経験から要約したガイドラインの集合であるAgentic Benchmark Checklist (ABC)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:35:31 GMT)
DeSTA2.5-Audio: Toward General-Purpose Large Audio Language Model with Self-Generated Cross-Modal Alignment [94.1] DeSTA2.5-Audio, a general-purpose Large Audio Language Model (LALM)について紹介する。
タスク固有の音声命令チューニングを必要とせず、頑健な聴覚知覚と指示追従のために設計されている。
DeSTA2.5-Audioは、幅広いオーディオ言語ベンチマークで最先端または競合的なパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:28:25 GMT)
Thinking with Images for Multimodal Reasoning: Foundations, Methods, and Future Frontiers [90.4] 同様の進化がAIで展開され、単にイメージについて考えるモデルから、イメージについて真に考えるモデルへのパラダイムシフトを象徴している。
この新たなパラダイムは、視覚情報を思考過程の中間ステップとして活用するモデルによって特徴づけられ、視覚を受動的に操作可能な認知ワークスペースに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:49:39 GMT)
AvatarMakeup: Realistic Makeup Transfer for 3D Animatable Head Avatars [89.3] AvatarMakeupは、アニメーションを通して最先端のメイクアップ転送品質と一貫性を達成する。
コヒーレント複製は、生成した化粧画像中の平均的な顔属性を復号することで、グローバルな紫外線マップを最適化する。
実験によると、AvatarMakeupはアニメーションを通して、最先端のメイクアップの質と一貫性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:26:57 GMT)
AIGI-Holmes: Towards Explainable and Generalizable AI-Generated Image Detection via Multimodal Large Language Models [78.1] AI生成コンテンツ(AIGC)の急速な発展は、誤情報を拡散するAIGIの誤用につながった。
大規模で包括的なデータセットであるHolmes-Setを導入し、画像がAI生成されているかどうかを解説したインストラクションチューニングデータセットを含む。
本研究は,MLLMの構造化説明と品質管理によるデータ生成を効率化する,Multi-Expert Juryと呼ばれる効率的なデータアノテーション手法を提案する。
さらに,視覚専門家による事前学習,教師付き微調整,直接選好最適化を含む3段階学習フレームワークであるHolmes Pipelineを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:26:31 GMT)
Rejoining fragmented ancient bamboo slips with physics-driven deep learning [77.2] WisePandaは物理駆動の深層学習フレームワークで、断片化した竹のスリップに再結合するよう設計されている。
破壊と材料劣化の物理に基づいて、WisePandaは自動的に合成トレーニングデータを生成する。
WisePandaを使った考古学者は、大幅な効率改善を経験している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:44:45 GMT)
Prompt Disentanglement via Language Guidance and Representation Alignment for Domain Generalization [75.9] ドメイン一般化 (Domain Generalization, DG) は、目に見えないターゲットドメインに対して効果的に機能する汎用モデルの開発を目指している。
VFM(Pre-trained Visual Foundation Models)の最近の進歩は、ディープラーニングモデルの一般化能力を向上する大きな可能性を示している。
VFMの制御可能で柔軟な言語プロンプトを活用することで,この問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:52:37 GMT)
Point3R: Streaming 3D Reconstruction with Explicit Spatial Pointer Memory [72.8] 我々は,高密度ストリーミング3D再構成を目的としたオンラインフレームワークであるPoint3Rを提案する。
具体的には、現在のシーンの3次元構造に直接関連した空間ポインタメモリを明示的に保持する。
本手法は,訓練コストの低い各種タスクにおいて,競争力や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） (Thu, 03 Jul 2025 17:59:56 GMT)
LLaVA-KD: A Framework of Distilling Multimodal Large Language Models [72.7] 本稿では,l-MLLMからs-MLLMへ知識を伝達する新しいフレームワークを提案する。
本稿では,教師モデルの頑健な表現を視覚的,言語的両面で伝達するために,MDist(Multimodal Distillation)を導入する。
また,提案した蒸留戦略の可能性をフル活用するための3段階学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:59:56 GMT)
WebSailor: Navigating Super-human Reasoning for Web Agent [72.5] WebSailorは、この重要な機能を組み込むように設計された、完全なポストトレーニング方法論である。
我々のアプローチは、構造化サンプリングと情報難読化によって、新しい、不確実なタスクを生成することである。
WebSailorは複雑な情報検索タスクにおいて、すべてのオープンソースエージェントを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:59:07 GMT)
DeltaEdit: Exploring Text-free Training for Text-Driven Image Manipulation [72.1] これらの問題に対処するために,textitDeltaEdit という新しいフレームワークを提案する。
CLIPデルタ空間に基づいて、DeltaEditネットワークは、CLIPの視覚的特徴の違いをStyleGANの編集方向にマッピングするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:26:23 GMT)
Sequence-aware Pre-training for Echocardiography Probe Movement Guidance [71.8] 本稿では,高品質な標準平面画像取得のためのプローブポーズ調整によるロボットシステムや初心者の誘導に応用可能な,新しいプローブ移動誘導アルゴリズムを提案する。
本研究では, マスクアウト画像の特徴とプローブ動作をスキャンシーケンスで予測することにより, パーソナライズされた3次元心構造の特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:38:13 GMT)
Solving the Hubbard model with Neural Quantum States [66.6] ダッピングされた2次元ハバードモデルに対する最先端結果について検討した。
NQSアンサッツの異なるアテンションヘッドは、異なるスケールで直接相関を符号化することができる。
我々の研究は、マルチフェミオンシステムに挑戦する強力なツールとしてNQSを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:08:25 GMT)
AI Research Agents for Machine Learning: Search, Exploration, and Generalization in MLE-bench [65.2] 我々は、AI研究エージェントを候補ソリューションの空間をナビゲートする検索ポリシーとして形式化し、演算子を使ってそれらを反復的に修正する。
我々の最良の探索戦略と演算子の組み合わせは、MLEベンチライトの最先端の成果を達成し、カグルメダルを39.6%から47.7%に引き上げることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:59:15 GMT)
Multimodal Mathematical Reasoning with Diverse Solving Perspective [65.1] 画像探索ペア毎に複数の多様な解トラジェクトリをキャプチャする新しいデータセットであるMathV-DPを紹介する。
本稿では,Qwen-VLに基づくモデルQwen-VL-DPを提案する。
本手法は,様々な推論の観点からの学習を重視し,正しい解と異なる解を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:07:20 GMT)
LiteReality: Graphics-Ready 3D Scene Reconstruction from RGB-D Scans [64.3] LiteRealityは、屋内環境のRGB-Dスキャンをコンパクトでリアルでインタラクティブな3D仮想レプリカに変換する、新しいパイプラインである。
LiteRealityは、オブジェクトの個性、明瞭さ、高品質なレンダリング材料、物理ベースのインタラクションなど、グラフィックパイプラインに不可欠な重要な機能をサポートしている。
本研究は,LiteRealityが実生活スキャンと公開データセットの両方に与える影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:59:55 GMT)
MAPS: Advancing Multi-Modal Reasoning in Expert-Level Physical Science [63.0] 現在のMLLM(Multi-Modal Large Language Models)は、一般的な視覚的推論タスクにおいて強力な機能を示している。
我々は,MLLMに基づく物理知覚とシミュレーションによるマルチモーダル科学推論(MAPS)という新しいフレームワークを開発した。
MAPSは、専門家レベルのマルチモーダル推論タスクを物理的知覚モデル(PPM)を介して物理図理解に分解し、シミュレータを介して物理的知識で推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:57:20 GMT)
Cautious Next Token Prediction [62.7] 我々は、CNTP(Cautious Next Token Prediction)と呼ばれる新しいトレーニングフリーデコード戦略を提案する。
復号過程において、モデルが特定のステップで比較的高い予測エントロピーを持つ場合、独立にステップから始まる複数の試行をサンプリングし、句読点に遭遇する際に停止する。
提案するCNTPアプローチは,既存の標準復号方式よりも明確なマージンで一貫した性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:49:18 GMT)
LaCo: Efficient Layer-wise Compression of Visual Tokens for Multimodal Large Language Models [62.2] 視覚エンコーダの中間層内で効果的なトークン圧縮を実現する新しいフレームワークであるLaCo(Layer-wise Visual Token Compression)を提案する。
LaCoは,1)空間-チャネル変換によって隣接するトークンを体系的にマージするレイヤワイドピクセルシャッフル機構,2)非パラメトリックショートカットを用いた残差学習アーキテクチャ,の2つのコアコンポーネントを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:42:54 GMT)
DexVLG: Dexterous Vision-Language-Grasp Model at Scale [59.6] ヒトのような器用な手のための大型モデルを用いた機能的握りの研究はほとんどない。
DexVLGは、言語命令に整合したDexterousグリップポーズ予測のための大型ビジョン言語-Graspモデルである。
シミュレーションでは、174,000個のオブジェクトのセマンティックな部分にマッピングされた1億1千万個のデキスタスなグリップポーズを、詳細な部分レベルのキャプションと組み合わせて生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:05:25 GMT)
Improved Unbiased Watermark for Large Language Models [59.0] 本稿では,非バイアスのマルチチャネル型透かしであるMCmarkを紹介する。
MCmarkは言語モデルの本来の分布を保存する。
既存の非バイアスの透かしよりも検出性と堅牢性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:51:44 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） (Thu, 03 Jul 2025 23:00:36 GMT)
Bypass Back-propagation: Optimization-based Structural Pruning for Large Language Models via Policy Gradient [58.0] 本研究では,プルーンドモデルの損失を最適化することにより,確率空間におけるプルーニングマスクを直接学習する最適化に基づく構造的プルーニングを提案する。
我々は、基底となるベルヌーイ分布をサンプルのバイナリ・プルーニングマスクに学習することでこれを実現する。
LLaMA, LLaMA-2, LLaMA-3, Vicuna, Mistral モデルによる実験により, 本手法の有効性と有効性を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:28:09 GMT)
Less is Enough: Training-Free Video Diffusion Acceleration via Runtime-Adaptive Caching [57.8] EasyCacheは、ビデオ拡散モデルのためのトレーニング不要のアクセラレーションフレームワークである。
我々は,OpenSora,Wan2.1,HunyuanVideoなどの大規模ビデオ生成モデルについて包括的な研究を行っている。
提案手法は,従来のベースラインと比較して推定時間を最大2.1-3.3$times$に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:59:54 GMT)
SecAlign: Defending Against Prompt Injection with Preference Optimization [52.5] 敵のプロンプトは外部のデータソースに注入され、システムの意図した命令をオーバーライドし、悪意のある命令を実行する。
我々は、好みの最適化技術に基づくSecAlignと呼ばれる新しいディフェンスを提案する。
本手法は,訓練中に見られたものよりもはるかに高度な攻撃に対しても,様々なプロンプトインジェクションの成功率を10%に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:45:41 GMT)
Elements of World Knowledge (EWoK): A Cognition-Inspired Framework for Evaluating Basic World Knowledge in Language Models [51.9] 要素・オブ・ワールド・ナレッジ(Elements of World Knowledge, EWoK)は、言語モデルによる世界モデリングの基礎となる概念的知識の理解を評価するためのフレームワークである。
EWoK-core-1.0は世界11の知識領域をカバーする4,374項目のデータセットである。
すべてのテストされたモデルは人間よりもパフォーマンスが悪く、その結果はドメインによって大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:10:24 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） (Thu, 03 Jul 2025 04:51:05 GMT)
Evaluating radiation impact on transmon qubits in above and underground facilities [51.7] 超伝導量子ビットは、宇宙線や周囲の放射能によって引き起こされる急激なエネルギー蓄積に敏感である。
2つの異なる場所で測定されたトランスモン量子ビットの性能について,最初の直接比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 19:08:07 GMT)
AI Flow: Perspectives, Scenarios, and Approaches [51.4] 私たちは最先端のITとCTの進歩を統合するフレームワークであるAI Flowを紹介します。
まず、デバイスエッジクラウドフレームワークは、エンドデバイス、エッジサーバ、クラウドクラスタを統合する基盤として機能する。
第2に,家族モデルの概念を導入し,同列に隠れた特徴を持つ様々なサイズのモデルに言及する。
第3に、コネクティビティとインタラクションに基づくインテリジェンスの出現は、AI Flowの新たなパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:11:34 GMT)
Reconstructing Close Human Interaction with Appearance and Proxemics Reasoning [50.8] 既存の人間のポーズ推定手法では、既存の映像からもっともらしい密接な相互作用を回復できない。
人間の外見は、これらの障害に対処するための簡単な手がかりとなる。
本研究では,人間の外見,社会的プロキシ,物理法則に制約された身体接触により,正確な対話動作を再構築するための2分岐最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:19:26 GMT)
LLM Hypnosis: Exploiting User Feedback for Unauthorized Knowledge Injection to All Users [50.2] ユーザフィードバックで訓練された言語モデルにおける脆弱性について説明する。
単一ユーザは、LMの知識と振る舞いを永続的に変更することができる。
この攻撃は、モデルがこれまで持っていなかった事実的知識を挿入するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:55:40 GMT)
Predicting the Susceptibility of Examples to Catastrophic Forgetting [44.3] 破滅的な忘れは、ニューラルネットワークが新しい情報を学ぶ際に、以前に学んだデータを忘れる傾向にある。
本研究では,学習速度と忘れることの関連性について考察する。
この知見に触発されて、我々は、学習速度に基づいてリプレイ例を選択するシンプルな一般的な戦略であるSpeed-Based Smpling(SBS)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:59:06 GMT)
Empowering Intelligent Low-altitude Economy with Large AI Model Deployment [44.1] 低高度経済(LAE)は、商業と社会の航空活動を再定義する新興経済パラダイムである。
LAIMは、LAEサービスのインテリジェンスをさらに強化するための変革的なポテンシャルを提供する。
LAEにLAIMをデプロイすることは、計算/ストレージ要求とRAEエンティティの限られたオンボードリソースとのギャップなど、いくつかの課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:03:18 GMT)
Linear Attention with Global Context: A Multipole Attention Mechanism for Vision and Physics [42.4] 本稿では,マルチポール注意ニューラル演算子 (MANO) について紹介する。
我々は,MANOがViTやSwin Transformerといった最先端モデルと競合する一方で,実行時およびピークメモリ使用量を桁違いに削減していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:05:26 GMT)
CrowdTrack: A Benchmark for Difficult Multiple Pedestrian Tracking in Real Scenarios [42.0] 本稿では,主に1対1の視点から撮影されたマルチペデストリアン追跡のための大規模データセットを提案する。
私たちのデータセットは33本のビデオで構成されており、合計5,185本の軌跡が含まれている。
このデータセットは、複雑な状況で有効なアルゴリズムの開発を容易にするプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:36:44 GMT)
Addressing Camera Sensors Faults in Vision-Based Navigation: Simulation and Dataset Development [41.9] 本研究は、惑星間探査ミッションのシナリオに焦点を当てる。
VBNパイプライン内で使用されるカメラセンサの潜在的な故障事例を包括的に分析する。
合成画像中の故障状態を再現するシミュレーションフレームワークを導入し、故障データの体系的かつ制御された再生を可能にする。
結果として得られたフォールトインジェクト画像のデータセットは、AIベースのフォールト検出アルゴリズムをトレーニングし、テストするための貴重なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:23:22 GMT)
The role of gain neuromodulation in layer-5 pyramidal neurons [41.8] 錐体ニューロンと単体ソマトスタチン(SOM)とパルバルブミン(PV)インターニューロンの2成分モデルを構築し,ガウス接続とスパイク刺激依存性可塑性(STDP)を関連づけた。
カルシウムトリガードソマティックバーストの確率を増大させることにより,より強い樹状ドライブやタイトなカップリングが向上することを示す。
対照的に樹状細胞標的阻害は利得を抑制するが、体性細胞標的阻害は近隣のニューロンの発射閾値を上昇させ、ニューロンの出力を上昇させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:29:29 GMT)
DreamComposer++: Empowering Diffusion Models with Multi-View Conditions for 3D Content Generation [41.8] 事前学習した2次元拡散モデルを活用する最近の進歩は、単一の線内画像から高品質な新規ビューを生成する。
しかし、既存の作品では、複数の視点からの情報が不足しているため、制御可能な新しい視点を生み出すことの難しさに直面している。
我々はDreamComposer++について紹介する。DreamComposer++は、マルチビュー条件を組み込むことで、現在のビュー認識拡散モデルを改善するために設計された柔軟でスケーラブルなフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:12:11 GMT)
ARTalk: Speech-Driven 3D Head Animation via Autoregressive Model [41.4] 音声駆動型3D顔アニメーションは、任意の音声クリップから3Dヘッドモデルのリアルな唇の動きと表情を生成することを目的としている。
本研究では,高度に同期した唇の動きと,リアルな頭部ポーズと瞬きをリアルタイムに生成する自己回帰モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:32:51 GMT)
CanonSwap: High-Fidelity and Consistent Video Face Swapping via Canonical Space Modulation [39.7] CanonSwapは、外見情報からモーション情報を分離するビデオフェイススワッピングフレームワークである。
本手法は, 視覚的品質, 時間的整合性, アイデンティティ保存の点で, 既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:03:39 GMT)
KERAP: A Knowledge-Enhanced Reasoning Approach for Accurate Zero-shot Diagnosis Prediction Using Multi-agent LLMs [39.5] 大きな言語モデル(LLM)は、診断予測に言語能力と生物医学的知識を活用することを約束している。
我々は,知識グラフ(KG)を用いた多エージェントアーキテクチャによるLLMに基づく診断予測を改善する推論手法であるKERAPを提案する。
本フレームワークは, マッピング用リンクエージェント, 構造化知識抽出用検索エージェント, 診断予測を反復的に洗練する予測エージェントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:35:11 GMT)
Privacy-Preserving Operating Room Workflow Analysis using Digital Twins [38.7] 本稿では,プライバシー保護操作室(OR)のビデオ解析とイベント検出のための2段階パイプラインを提案する。
まず、従来のRGBビデオからORのDigital Twinsを生成するために、奥行き推定とセマンティックセグメンテーションに視覚基盤モデルを利用する。
第2に、セグメンテーションマスクと深度マップをORイベント検出のために処理する、融合した2ストリームアプローチであるSafeORモデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:11:55 GMT)
It's Hard to Be Normal: The Impact of Noise on Structure-agnostic Estimation [38.6] 本研究では,ブラックボックス機械学習によるニュアンス関数の処理効果を推定する方法について検討する。
この答えは, 治療音の分布に大きく依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:31:45 GMT)
Traveling Across Languages: Benchmarking Cross-Lingual Consistency in Multimodal LLMs [38.3] KnowRecallとVisRecallの2つの新しいベンチマークを紹介します。
KnowRecallは15の言語における事実的知識の一貫性を測定するために設計された視覚的質問応答ベンチマークである。
VisRecallは、画像にアクセスすることなく、9つの言語でランドマークの外観を記述するようモデルに求めることで、ビジュアルメモリの一貫性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:35:35 GMT)
AR Glulam: Accurate Augmented Reality Using Multiple Fiducial Markers for Glulam Fabrication [37.7] 本研究の目的は,複数のフィデューシャルマーカーを用いた高精度AR製造の産業的応用を探求することである。
本論文は, 産業界企業であるウナラムファクトリーとの工場環境でのグルラムビーム製造に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:00:11 GMT)
Measurement as Bricolage: Examining How Data Scientists Construct Target Variables for Predictive Modeling Tasks [37.2] 我々は、モデリングタスクのターゲット変数をどのように構築するかを理解するために、教育と医療のデータサイエンティストにインタビューする。
以上の結果から,データ科学者は,高レベルな測定目標と低レベルな実践的制約の交渉を含むブリコラージュプロセスを通じて,対象変数を構築することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:33:24 GMT)
From 2:4 to 8:16 sparsity patterns in LLMs for Outliers and Weights with Variance Correction [36.1] 8:16の半構造化空間は、ストレージオーバーヘッドを最小限に抑え、柔軟性を向上することを示した。
また, サリエントウェイトに対してスパース構造パターンを適用し, 非構造的アプローチとの競合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:17:45 GMT)
Self-Guidance: Boosting Flow and Diffusion Generation on Their Own [32.9] 自己誘導(SG)は、低品質サンプルの生成を抑制して画質を向上させる。
我々は、異なるアーキテクチャでテキスト・ツー・イメージとテキスト・ツー・ビデオ生成の実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:33:09 GMT)
A Deep Learning Powered Numerical Relativity Surrogate for Binary Black Hole Waveforms [32.8] ニューラルネットワークに基づくNRサロゲートモデルに対する2段階のトレーニング手法を提案する。
これら2段階の人工神経サロゲートモデルは、高速かつ競争的に正確な波形生成を提供する。
パラメータ推定タスクに使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:56:15 GMT)
The Artificial Scientist -- in-transit Machine Learning of Plasma Simulations [32.4] シミュレーションデータを機械学習(ML)フレームワークに直接ストリーミングするストリーミングワークフローを実演する。
提示されたワークフローでは、データ操作は共通で使いやすいプログラミング言語で実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:40:46 GMT)
UniMC: Taming Diffusion Transformer for Unified Keypoint-Guided Multi-Class Image Generation [32.3] We developed a controllable multi-class image generation framework called UniMC。
また,キーポイント誘導型ヒト・動物画像生成のための大規模,高品質,多種多様なデータセットであるHAIG-2.9Mを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:27:28 GMT)
Towards a Psychoanalytic Perspective on VLM Behaviour: A First-step Interpretation with Intriguing Observations [31.7] 幻覚は、視覚言語モデル(VLM)で積極的に研究されている長年の問題である。
既存の研究は、幻覚は技術的な制限や梅毒のバイアスによるもので、後者はモデルがユーザの期待に沿う誤った回答を生み出す傾向があることを意味している。
本稿では,サイコフィナンシー,論理的不整合,新たに同定されたVLMの行動,権威バイアスなど,幻覚行動の分類について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 19:03:16 GMT)
Can LLMs Identify Critical Limitations within Scientific Research? A Systematic Evaluation on AI Research Papers [31.5] LimitGenは、初期のフィードバックをサポートし、人間のピアレビューを補完するLSMの能力を評価するための最初のベンチマークである。
提案手法は, LLMシステムによる研究論文の限界を生じさせる能力を高め, より具体的で建設的なフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:04:38 GMT)
How Overconfidence in Initial Choices and Underconfidence Under Criticism Modulate Change of Mind in Large Language Models [28.6] 大きな言語モデル(LLM)は、非常に矛盾する振る舞いを示す。
LLMは、質問されたときに過度に疑念を抱きがちである一方で、最初の回答において、頑強に過度に自信を抱くように見える。
LLMは選択支援バイアスを顕著に示し、回答に対する信頼度を補強し、向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:57:43 GMT)
Responsibility Gap and Diffusion in Sequential Decision-Making Mechanisms [26.9] 本稿は, 集団意思決定における責任の2つの重要な特性, 拡散とギャップの計算複雑性について考察する。
拡散自由かつギャップフリーな意思決定機構の集合は、それぞれ$Pi$-completeと$Pi_3$-completeである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:43:38 GMT)
Privacy-Preserving Quantized Federated Learning with Diverse Precision [26.9] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、分散機械学習のための有望なパラダイムとして登場した。
その進歩にもかかわらず、FLは次のように制限されている。 (i) 核融合センター(FC)へのローカルモデル更新の保護されていない送信から生じるプライバシーリスク。
プライバシ(DP)と最小量子化誤差を同時に達成するために設計された新しい量子化器(SQ)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 01:49:31 GMT)
On the Relationship between Accent Strength and Articulatory Features [26.9] 本稿では,アクセント強度と音響音声から推定される調音特徴との関係について検討する。
提案フレームワークは,近年の自己教師付き学習の調音反転手法を利用して,調音特徴を推定する。
その結果,舌の位置決めパターンは2つの方言を区別することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:08:28 GMT)
REINFORCE++: An Efficient RLHF Algorithm with Robustness to Both Prompt and Reward Models [26.7] textbfOpenRLHFは、Ray, vLLM, DeepSpeed, HuggingFace Transformers上に構築されたオープンソースのRLHFフレームワークである。
OpenRLHFは、最先端のフレームワークと比較して、異なるモデルサイズにわたる1.22倍から1.68倍のスピードアップで優れたトレーニング効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:17:04 GMT)
MoGe-2: Accurate Monocular Geometry with Metric Scale and Sharp Details [26.6] MoGe-2は高度な開領域幾何推定モデルである。
単一の画像からシーンのメトリックスケール3Dポイントマップを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:40:01 GMT)
Skywork-Reward-V2: Scaling Preference Data Curation via Human-AI Synergy [26.5] 我々はSkywork-Reward-V2という,0.6Bから8Bパラメータの8つの報酬モデルスイートを紹介し,SynPref-40Mから600万の選好ペアのサブセットをトレーニングした。
我々は、Skywork-Reward-V2が、人間の嗜好、客観的な正しさ、安全性、スタイリスティックなバイアスへの抵抗、Nのベスト・オブ・スケーリングなど、幅広い能力にまたがる汎用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:58:40 GMT)
A Forget-and-Grow Strategy for Deep Reinforcement Learning Scaling in Continuous Control [25.0] 本稿では2つのメカニズムを導入した新しい深層RLアルゴリズムであるForget and Grow (FoG)を提案する。
第一に、経験の再現(ER Decay)は「初期の経験を忘れること」であり、初期経験の影響を徐々に減らし、記憶のバランスを保ちます。
第2に、Network Expansionは、既存のデータのパターンを活用するエージェントの能力を高める“神経能力の増大”だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:26:48 GMT)
Control at Stake: Evaluating the Security Landscape of LLM-Driven Email Agents [24.8] LLMメールエージェントは、LLM駆動推論を使用して電子メールの管理と応答を行うことができる。
本稿では,メールエージェントの本来のプロンプトを外部メールリソース経由でオーバーライドするEメールエージェントハイジャック攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:09:40 GMT)
Implicit Counterfactual Data Augmentation for Robust Learning [24.8] 本研究では, 突発的相関を除去し, 安定した予測を行うために, インプリシト・カウンセショナル・データ拡張法を提案する。
画像とテキストのデータセットをカバーする様々なバイアス付き学習シナリオで実験が行われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:06:34 GMT)
Improving the Robustness of Distantly-Supervised Named Entity Recognition via Uncertainty-Aware Teacher Learning and Student-Student Collaborative Learning [24.7] 自己学習段階における偽ラベルの誤りを減らすために,不確かさを意識した教師学習を提案する。
また、2つの学生ネットワーク間で信頼性の高いラベルを転送できる学生・学生協調学習を提案する。
提案手法を5つのDS-NERデータセット上で評価し,提案手法が最先端のDS-NER手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:51:31 GMT)
LLM-Driven Treatment Effect Estimation Under Inference Time Text Confounding [24.0] トレーニング時間と推測時間の間に得られるデータとの相違が治療効果のバイアスのある推定に繋がることを示した。
本稿では,推測時間テキストの共起を明示的に考慮した治療効果を推定するための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:52:27 GMT)
XGeM: A Multi-Prompt Foundation Model for Multimodal Medical Data Generation [22.9] XGeMは、医療データモダリティ間のフレキシブルな任意の合成をサポートするために設計されたマルチモーダル生成モデルである。
XGeMは、コントラスト学習を通じて共有潜在空間を構築し、新しいマルチプロンプトトレーニング戦略を導入する。
我々は、XGeMが匿名化、クラス不均衡、データ不足といった重要な医療データ課題をどのようにサポートするかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:57:05 GMT)
LangScene-X: Reconstruct Generalizable 3D Language-Embedded Scenes with TriMap Video Diffusion [21.8] LangScene-Xは、3D一貫したマルチモダリティ情報を統一し、生成する新しい生成フレームワークである。
より一貫した新しい観察を創造する生成能力によって、我々はスパースビューのみから一般化可能な3D言語埋め込みシーンを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:21:23 GMT)
RefTok: Reference-Based Tokenization for Video Generation [21.7] RefTokは、複雑な時間的ダイナミクスとコンテキスト情報をキャプチャできる新しい参照ベースのトークン化手法である。
提案手法は,未知の参照フレームに条件付きフレームの集合を符号化し,デコードする。
復号化時には、RefTokは動きの連続性とフレーム間のオブジェクトの出現を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:59:55 GMT)
Nebula: Efficient, Private and Accurate Histogram Estimation [21.5] textitNebulaは、クライアント間で分散されたデータの個人的ヒストグラム推定を行うシステムである。
textitNebulaは、クライアントがシステムに参加するかどうかを独立して決定することを可能にする。
クライアントは0.0036秒と0.0016MB(textbfefficient)でデータを送信し、強い$(varepsilon=1,delta=10-8)の差分プライバシを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:13:44 GMT)
Meta SecAlign: A Secure Foundation LLM Against Prompt Injection Attacks [21.4] モデルレベルのディフェンスを内蔵した,初のオープンソースかつオープンソースのLLMであるMeta SecAlignを開発した。
当社の最高のモデルであるMeta-SecAlign-70Bは、迅速なインジェクション攻撃に対する最先端の堅牢性を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:47:13 GMT)
Boosting Robustness in Preference-Based Reinforcement Learning with Dynamic Sparsity [21.4] この研究は、動的スパーストレーニングの原理を利用してロバスト報酬モデルを学ぶ最初のPbRLアルゴリズムであるR2Nを提案する。
シミュレーション教師による実験では、R2Nはタスク関連機能に焦点を合わせるために、ニューラルネットワークの疎結合に適応できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 21:51:45 GMT)
FairHuman: Boosting Hand and Face Quality in Human Image Generation with Minimum Potential Delay Fairness in Diffusion Models [21.0] 本稿では,グローバルおよびローカルな生成品質を公平に向上するために,多目的微調整手法を提案する。
最小電位遅延(MPD)基準に基づく最適パラメータ更新戦略を導出する。
提案手法は,全体の品質を維持しながら,挑戦的な局所的な細部の生成において,大幅な改善を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:27:45 GMT)
Fast AI Model Splitting over Edge Networks [20.4] 複雑なAIモデルアーキテクチャは、最適なモデル分割を得るために高い計算複雑性をもたらす。
そこで本研究では,DAGを再構成した高速なDAGモデル分割アルゴリズムを提案する。
ブロック構造を持つAIモデルを考慮し,計算複雑性を低減するブロックワイドモデル分割アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:01:58 GMT)
MedAide: Information Fusion and Anatomy of Medical Intents via LLM-based Agent Collaboration [20.0] MedAideは、意図認識情報融合と協調推論を可能にするために設計された医療用マルチエージェントコラボレーションフレームワークである。
我々は,構文制約と検索拡張生成を組み合わせた正規化誘導モジュールを導入し,複雑なクエリを分解する。
また,エージェントの意図の適応認識と更新を実現するために,動的意図のプロトタイプマッチングモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:02:30 GMT)
CineMyoPS: Segmenting Myocardial Pathologies from Cine Cardiac MR [19.9] 心筋梗塞(MI)は世界中で死因となっている。
CineMyoPSと呼ばれる新しいエンド・ツー・エンドのディープ・ニューラル・ネットワークを導入し,心筋の病態を解析した。
CineMyoPSは、MIに関連する運動と解剖の特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:52:59 GMT)
Perception Activator: An intuitive and portable framework for brain cognitive exploration [19.9] 干渉条件としてfMRI表現を用いる実験フレームワークを開発した。
オブジェクト検出とインスタンス分割タスクにおける下流性能と中間的特徴の変化をfMRI情報の有無で比較した。
以上の結果から,fMRIには多目的セマンティック・キューが豊富に含まれていることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:46:48 GMT)
Where to find Grokking in LLM Pretraining? Monitor Memorization-to-Generalization without Test [19.2] 7B大言語モデル(LLM)の1パス事前学習(OLMoE)におけるチェックポイントのグルーキングに関する最初の研究を行う。
我々の研究は、大規模な基礎モデルの事前学習において、グルーキングが依然として発生していることを初めて確認した。
経路距離と1つの経路の複雑さを定量化する2つの新しい指標を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 01:00:21 GMT)
On the Structure of Replicable Hypothesis Testers [19.1] 仮説テストアルゴリズムは、同じ分布から2つの異なるサンプルを走らせると、高い確率で同じ出力を生成する場合に複製可能である。
レプリカ可能なテスタのサンプル複雑性に対して,下限と上限を証明するための一般的なツールを構築します。
正準特性の集合を同定し、これらの特性を満たすために任意のレプリカブルなテストアルゴリズムを変更可能であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:51:31 GMT)
A Square Peg in a Square Hole: Meta-Expert for Long-Tailed Semi-Supervised Learning [18.9] 本研究では,Long-tailed semi-supervised learning (LTSSL) を分布ミスマッチを用いて検討し,そこでラベル付き学習データのクラス分布がLong-tailed Distributionに従っていることを示す。
サンプルのクラスメンバシップを推定できる動的専門家割当てモジュールを提案する。
異なる専門家の強みを統合することで、より小さな一般化誤差が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:12:29 GMT)
From Long Videos to Engaging Clips: A Human-Inspired Video Editing Framework with Multimodal Narrative Understanding [17.8] ヒューマンインスパイアされた自動ビデオ編集フレームワーク(HIVE)を提案する。
提案手法は,多モーダル大言語モデルによる文字抽出,対話解析,物語要約を取り入れたものである。
我々のフレームワークは、一般的な編集タスクと広告指向編集タスクの両方において、既存のベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:54:32 GMT)
SAT-BO: Verification Rule Learning and Optimization for FraudTransaction Detection [16.8] この高ボリューム環境における小さなエラーでさえ、かなりの財政的損失を生じさせる可能性がある。
このリスクを軽減するために、手動で構築された検証ルールは、トランザクションを識別および精査するために一般的に使用される。
しかし、脆弱性に対する検証ルールの堅牢性を保証するための体系的なアプローチが欠如しているため、彼らは悪用に耐えられないままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:01:26 GMT)
Structure-aware Semantic Discrepancy and Consistency for 3D Medical Image Self-supervised Learning [16.7] 構造認識表現の学習を目的とした3次元医用画像の新しい視点を提案する。
本稿では,S2DC$というmSSLフレームワークを提案する。
提案手法はmSSLにおける最先端の手法よりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:40:46 GMT)
A Task-Driven Human-AI Collaboration: When to Automate, When to Collaborate, When to Challenge [16.7] 性能を改善しつつ、適切な人間とAIの統合が有意義なエージェンシーを維持するかを示す。
この枠組みは、実用的で道徳的に健全な人間とAIのコラボレーションの基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:59:14 GMT)
BLaST: High Performance Inference and Pretraining using BLock Sparse Transformers [16.7] (Bl)ock(a)nd(S)parse(T)ransformers)(BLaST)
Bl)ock (a)nd (S)parse (T)ransformers (BLaST)を紹介する。
BLaSTは、無視できる精度の損失を伴うスパース重量において最大95%の間隔を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:53:54 GMT)
An Experimental Approach for Running-Time Estimation of Multi-objective Evolutionary Algorithms in Numerical Optimization [16.7] アルゴリズムを使わずにMOEAの走行時間上界を推定する実験手法を提案する。
ZDTおよびDTLZベンチマークスイートを用いて,5つの代表MOEAについて総合的な実験を行った。
その結果,アルゴリズムや問題を単純化することなく,走行時間における上限を推定する手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:06:14 GMT)
Understanding and Improving Length Generalization in Recurrent Models [16.6] リカレントモデルは任意に長いシーケンスを処理できますが、そのパフォーマンスはトレーニングコンテキストの長さを超える場合があります。
トレーニング中のモデルが,到達可能な状態の分布の限られた部分集合にのみ露出した場合に,モデルが一般化されないことを示す。
モデルが訓練されている状態のカバレッジを高めるための簡単な訓練介入について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:45:50 GMT)
Autoformalization in the Era of Large Language Models: A Survey [16.5] 自己形式化は、非公式な数学的命題を検証可能な形式表現に変換する過程である。
本稿では,様々な数学領域における自己形式化の適用方法と難易度について検討する。
LLM出力の信頼性向上における自己形式化の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:03:07 GMT)
Are Synthetic Videos Useful? A Benchmark for Retrieval-Centric Evaluation of Synthetic Videos [16.4] 検索モデル構築のための合成ビデオの有用性を評価するために設計された新しいデータセットとベンチマークであるSynTVAを紹介する。
我々は最先端のT2Vモデルを用いて合成ビデオを生成し、各ビデオテキスト対を4つのキーセマンティックアライメント次元に沿ってアノテートする。
評価フレームワークは、これらのアライメントスコアと一般的なビデオ品質評価(VQA)メトリクスを関連付け、下流のテキスト・ビデオ検索性能の予測能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:01:46 GMT)
On Characterizations for Language Generation: Interplay of Hallucinations, Breadth, and Stability [16.3] [KM24] は、その極限における任意の可算言語コレクションから生成するアルゴリズムである。
近年の研究では、広さの異なる概念を導入し、広さの世代が可能であるかを探求している。
以上の結果から,安定性が要求される場合には,多くの既存概念による生成が等しく困難になることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:39:41 GMT)
PiCME: Pipeline for Contrastive Modality Evaluation and Encoding in the MIMIC Dataset [16.3] マルチモーダル深層学習は、多様な患者データを統合することで臨床予測を改善することを約束する。
対照的な学習は、タスク間で再利用可能な統一表現を生成することによって、この統合を促進する。
PiCMEはMIMICのすべてのモダリティの組み合わせでコントラスト学習をスケールした最初の企業である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:45:37 GMT)
RichControl: Structure- and Appearance-Rich Training-Free Spatial Control for Text-to-Image Generation [16.0] テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは,テキスト・プロンプトから高品質な画像を生成することに成功した。
本稿では,デノナイジングプロセスからインジェクションタイムステップを分離するフレキシブルな機能インジェクションフレームワークを提案する。
提案手法は,多種多様なゼロショット条件付きシナリオにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:56:15 GMT)
DoMIX: An Efficient Framework for Exploiting Domain Knowledge in Fine-Tuning [16.0] ドメイン適応型事前学習(DAP)は、最近、微調整型事前学習モデルの有効性について注目されている。
既存の連続DAPメソッドにはいくつかの制限がある。
LoRAモジュールを活用することでこれらの課題に対処する新しいアプローチであるDomixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:13:01 GMT)
Neural Dynamic Modes: Computational Imaging of Dynamical Systems from Sparse Observations [16.0] 暗黙的ニューラル表現と動的モード分解(DMD)を組み合わせたモデルフリーフレームワークであるNeuralDMDを提案する。
我々は,北米上空の風速場をスパースステーション観測から再構築し,銀河中心ブラックホールSgr A*付近のプラズマの進化を回復する2つの実世界の問題に対して,NeuralDMDを検証した。
どちらのケースでも、NeuralDMDは確立されたベースラインよりも優れており、地球科学、天文学、その他の分野における力学系をイメージングするための一般的なツールとしての可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:05:56 GMT)
Stereo Any Video: Temporally Consistent Stereo Matching [15.9] 本稿では,ビデオステレオマッチングのための強力なフレームワークであるStereo Any Videoを紹介する。
カメラのポーズや光の流れといった補助的な情報に頼ることなく、空間的精度と時間的整合性を推定することができる。
主要なアーキテクチャ革新は、スムーズでロバストなコストボリュームを構成する全対対相関と、時間的コヒーレンスを改善する時間的凸アップサンプリングである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:29:20 GMT)
Evaluating Frontier Models for Stealth and Situational Awareness [15.8] 最近の研究は、スケジューリングするフロンティアAIモデルの可能性を示している。
AI開発者にとっては、モデルデプロイメントの前にスキーマから害を排除することが重要です。
本稿では,2種類の推論能力を測定するためのスケジューリング推論評価スイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:52:47 GMT)
VOCABTRIM: Vocabulary Pruning for Efficient Speculative Decoding in LLMs [15.5] 本研究では,プロダクタに基づく投機的復号法(SpD)の性能向上のためのトレーニングフリー手法を提案する。
ドラフトラダーベースの投機的復号法は、複数のトークンからなるドラフトシーケンスまたはツリーをサンプリングするために、ドラフトラダーまたはドラフトモデルと呼ばれる1つ以上のより小さな言語モデルを利用する。
提案手法は,Spec-Bench上でのLlama-3モデルのメモリバウンド速度を,特にLlama-3.2-3B-Instructの16%向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:08:59 GMT)
Improving Constrained Generation in Language Models via Self-Distilled Twisted Sequential Monte Carlo [15.2] 制約付き生成設定では、スパース信号と非形式的な報酬信号によって学習が困難になる。
自己蒸留によってベースモデルを反復的に精錬することにより、モデルとターゲットとの整合性を徐々に高めることにより、この問題を軽減できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:00:21 GMT)
STABSim: A Parallelized Clifford Simulator with Features Beyond Direct Simulation [14.7] 直接回路シミュレーションにおいて効率よくスケールするGPU加速テーブルー安定化器シミュレータを提案する。
シミュレーションを用いて, 量子化学問題における回路数を削減するために, パウリ弦間のパウリ可換グルーピングを高速に計算する方法を示す。
また,STABSimに基づくClifford+T回路トランスパイラを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:05:19 GMT)
A robust and versatile deep learning model for prediction of the arterial input function in dynamic small animal $\left[^{18}\text{F}\right]$FDG PET imaging [14.5] 本研究は,PET画像から直接入力関数を予測する非侵襲的,完全畳み込み型深層学習手法(FC-DLIF)を提案する。
FC−DLIFは、PETシーケンスの体積時間フレームに作用する空間特徴抽出器と、動脈入力関数を予測する時間特徴抽出器とを含む。
我々のディープラーニングに基づく入力機能は、動脈血液サンプリングの非侵襲的で信頼性の高い代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:55:41 GMT)
Self-Steering Deep Non-Linear Spatially Selective Filters for Efficient Extraction of Moving Speakers under Weak Guidance [14.2] 代わりに粒子フィルタの形で低複雑さ追跡アルゴリズムを利用する新しい手法を提案する。
両アルゴリズムの自己回帰的相互作用が追跡精度を大幅に向上し,高い性能向上をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:54:56 GMT)
RLHGNN: Reinforcement Learning-driven Heterogeneous Graph Neural Network for Next Activity Prediction in Business Processes [14.0] 次のアクティビティ予測は、サービス指向アーキテクチャでビジネスプロセスを最適化する上での課題である。
イベントログを異種プロセスグラフに変換する新しいフレームワークであるRLHGNNを紹介する。
RLHGNNは、最先端のアプローチよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:01:08 GMT)
BANet: Bilateral Aggregation Network for Mobile Stereo Matching [13.4] 最先端のステレオマッチング手法は、通常、コストのかかる3D畳み込みを使用して、全コストのボリュームを集約する。
本稿では,2次元畳み込みのみを用いて,鋭いエッジと細かな細部を持つ高品質な結果を生成する,移動体ステレオマッチングのための新しい双方向アグリゲーションネットワーク(BANet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:56:07 GMT)
Clarifying Before Reasoning: A Coq Prover with Structural Context [13.3] タスクの明度を評価するための概念レベルメトリクスを導入し、構造化された意味コンテキストを追加すると、明度スコアが1.85$times$改善されることを示す。
我々は15の標準Coqパッケージからランダムにサンプリングされた1,386の定理でこれを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:35:34 GMT)
On the Adversarial Robustness of Graph Neural Networks with Graph Reduction [13.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、大規模グラフデータから学習するためにますます人気が高まっている。
本稿では,グラフ縮小技術,特にグラフ粗大化とスパーシフィケーションが,GNNの敵攻撃に対する堅牢性に与える影響を実証研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 22:33:12 GMT)
MPF: Aligning and Debiasing Language Models post Deployment via Multi Perspective Fusion [13.0] マルチパースペクティブ・フュージョン(MPF、Multiperspective Fusion)は、大規模言語モデル(LLM)のための新しいトレーニング後アライメントフレームワークである。
MPFは、バイアスベンチマークを構築し、解釈可能なベースライン分布を抽出する自動化システムであるSAGEDパイプライン上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:09:18 GMT)
SynapseRoute: An Auto-Route Switching Framework on Dual-State Large Language Model [12.9] その結果,医療質問の約58%は,非思考モードだけで正確に回答できることがわかった。
機械学習に基づく動的ルーティングフレームワークであるSynapseRouteを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:33:58 GMT)
MaizeField3D: A Curated 3D Point Cloud and Procedural Model Dataset of Field-Grown Maize from a Diversity Panel [12.9] そこで本研究では,多種多様な遺伝子パネルから3次元点群を解析した。
MaizeField3Dは、AIによる表現型化、植物構造解析、農業研究における3D応用のための基礎的なデータセットとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:22:27 GMT)
Running-time Analysis of ($μ+λ$) Evolutionary Combinatorial Optimization Based on Multiple-gain Estimation [12.8] 本稿では,最適化問題に対するEAの実行時間を分析するためのマルチゲインモデルを提案する。
また、knapsack問題に対する(mu+lambda$)EAの場合、既知の結果よりも2つの厳密な時間複雑性上限を含む、進化最適化のランニングタイム結果も導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:23:57 GMT)
Distributional Soft Actor-Critic with Diffusion Policy [12.8] 本稿では,DSAC-D (Distributed Soft Actor Critic with Policy Diffusion) と呼ばれる分散強化学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,9つの制御タスクすべてにおいて最先端(SOTA)性能を達成し,推定バイアスの大幅な抑制と,従来の主流アルゴリズムと比較して10%以上の平均戻り値の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:38:33 GMT)
Think How to Think: Mitigating Overthinking with Autonomous Difficulty Cognition in Large Reasoning Models [12.6] 本稿では,LRMの難易度認識と冗長性認知を段階的に刺激する,新しい2段階の微調整戦略であるThink-How-to-Think(TH2T)を提案する。
TH2Tは、性能安定性を維持しながら、推論コスト(簡単なタスクでは70%以上、難しいタスクでは40%以上)を著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:24:26 GMT)
Expert-level validation of AI-generated medical text with scalable language models [12.4] LM生成医療用テキストの精度と安全性を即時評価する必要がある。
現在、このような評価は手作業による医師の診察にのみ依存している。
我々は,合成データを利用した自己教師型フレームワークであるMedVALを提案し,評価器LMを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:19:18 GMT)
An AI-native experimental laboratory for autonomous biomolecular engineering [12.4] 我々は、自律的な生体分子工学のような応用のために、高度に複雑な科学実験をターゲットとする、AIネイティブな自律実験室を提示する。
このシステムは、自動で計測を管理し、実験固有の手順と最適化を定式化し、複数のユーザ要求を同時に処理する。
また、疾患診断、薬物開発、情報保存などの分野にも応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:21:19 GMT)
CAD-Editor: A Locate-then-Infill Framework with Automated Training Data Synthesis for Text-Based CAD Editing [12.3] テキストベースのCAD編集のための最初のフレームワークであるemphCAD-Editorを紹介する。
そこで本研究では,テキストベースのCAD編集の複合的な性質に対処するため,位置-then-infillフレームワークを提案する。
CAD-Editorは定量的にも質的にも優れた性能を発揮することを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:54:50 GMT)
Precisely Detecting Python Type Errors via LLM-based Unit Test Generation [12.3] RTEDはPythonの型エラーを自動的に検出する型認識テスト生成技術である。
RTEDは4つの最先端技術よりも22-29のベンチマーク型エラーを検出できることを示す。
また、偽陽性を減らし、173.9%-245.9%の精度で改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:10:33 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） (Thu, 03 Jul 2025 13:15:11 GMT)
Generalization vs. Specialization under Concept Shift [12.2] 我々は、概念シフトの下で尾根回帰を分析する。
熱力学限界における予測リスクの正確な表現を導出する。
我々のMNISTとFashionMNISTに関する実験は、この興味深い挙動が分類問題にも存在することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:05:13 GMT)
SIU3R: Simultaneous Scene Understanding and 3D Reconstruction Beyond Feature Alignment [11.6] エンド・ツー・エンドのインボディード・インボディード・システム開発において,同時理解と3次元再構築が重要な役割を担っている。
提案するSIU3Rは,非ポーズ画像からの一般化可能な同時理解と3次元再構成のための,アライメントのない最初のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:15:21 GMT)
UVLM: Benchmarking Video Language Model for Underwater World Understanding [11.5] 水中ビデオ観測のためのベンチマークであるUVLMを紹介する。
データセットには419種類の海洋動物と 様々な静的植物と地形が含まれています
2つの代表的なVidLMの実験により、UVLM上の微調整のVidLMは水中での世界の理解を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:08:38 GMT)
USAD: An Unsupervised Data Augmentation Spatio-Temporal Attention Diffusion Network [11.4] 人間の活動認識は、健康モニタリング、安全保護、スポーツ分析に幅広い応用を見出すタスクである。
研究の進展にもかかわらず、ヒトの活動認識は、稀な活動のためのラベル付きサンプルの不足など、依然として重要な課題に直面している。
本稿では,マルチアテンション相互作用機構に着目した包括的な最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:38:44 GMT)
Lost in Latent Space: An Empirical Study of Latent Diffusion Models for Physics Emulation [10.9] 動的システムのエミュレーションに同様の戦略を効果的に適用できるかどうかを検討する。
遅延空間エミュレーションの精度は、広範囲の圧縮速度に対して驚くほど堅牢であることがわかった。
また,拡散型エミュレータは非生成的エミュレータよりも一貫して精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:32:50 GMT)
K-Function: Joint Pronunciation Transcription and Feedback for Evaluating Kids Language Function [10.9] K-Functionは、正確なサブワードの書き起こし、客観的スコアリング、動作可能なフィードバックを組み合わせた統合フレームワークである。
Kids-WFSTはMySTで1.39%、Multitudesで8.61%の音素誤りを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:05:02 GMT)
Coling-UniA at SciVQA 2025: Few-Shot Example Retrieval and Confidence-Informed Ensembling for Multimodal Large Language Models [10.9] 本稿では,SciVQA 2025Shared Task on Scientific Visual Question Answeringについて述べる。
本システムでは,2つのマルチモーダル大言語モデルと,様々なサンプル検索手法をアンサンブルとして採用している。
ブラインドテストデータでは,ROUGE-1,ROUGE-L,BERTSで平均F1スコア85.12の7つ中3位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:43:05 GMT)
Parametric shape models for vessels learned from segmentations via differentiable voxelization [10.9] 血管は体内の複雑な構造であり、複数の表現で広く研究されている。
微分可能変換の下で3つの表現と結合する枠組みを提案する。
我々の方法では、大動脈、動脈瘤、脳血管の実験において、容積に適合する複雑な血管の形状を正確に把握することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:33:21 GMT)
Urban Region Pre-training and Prompting: A Graph-based Approach [10.4] 我々は、地域表現学習のためのtextbfG$raph-based $textbfU$rban $textbfR$egion $textbfP$re-training と $textbfP$rompting フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:57:36 GMT)
Continual Multiple Instance Learning with Enhanced Localization for Histopathological Whole Slide Image Analysis [10.3] MIL(Multiple Case Learning)は、大規模な画像に対するバッグレベルの弱いラベルによるアノテーションコストを大幅に削減する。
最小限の忘れを伴って局所化と適応性を両立するMILフレームワークを提案する。
CoMELは,(1)効率的なインスタンスエンコーディングのためのグループ二重注意変換器,(2)バグプロトタイプに基づく擬似ラベル,(3)直交重み付き低ランク適応からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:48:37 GMT)
Token Prepending: A Training-Free Approach for Eliciting Better Sentence Embeddings from LLMs [10.2] Token Prepending (TP) 技術は、各レイヤのデコードされた文を次のレイヤの入力に埋め込む。
TP技術はプラグアンドプレイおよびトレーニングフリー技術であり、即時ベースの文埋め込み手法とシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:24:49 GMT)
Metric Design != Metric Behavior: Improving Metric Selection for the Unbiased Evaluation of Dimensionality Reduction [10.1] 次元減少(DR)プロジェクションは、信頼できる視覚分析に不可欠である。
DRプロジェクションは、非常に相関性の高いメトリクス、同様の構造特性を計測した場合、不注意に選択される場合、バイアスとなる可能性がある。
本研究では,評価指標の選択におけるバイアスを,経験的相関に基づくクラスタリングによって低減する新しいワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 01:07:02 GMT)
Open Source, Hidden Costs: A Systematic Literature Review on OSS License Management [10.0] サードパーティのソフトウェアコンポーネントを統合することは、現代のソフトウェア開発において一般的なプラクティスです。
理解の欠如は論争を引き起こし、重大な法的および運用上の課題を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:02:15 GMT)
Down with the Hierarchy: The 'H' in HNSW Stands for "Hubs" [9.9] ベクトル埋め込みの近似近傍探索(ANN)におけるアルゴリズム設計の性質について検討する。
平坦なナビゲート可能な小世界グラフは、高次元データセットにおけるHNSWの利点をすべて保持している。
我々はさらに一歩進んで、HNSWの階層構造が高次元において何の利益も与えない理由について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:32:02 GMT)
CMD-HAR: Cross-Modal Disentanglement for Wearable Human Activity Recognition [9.9] HAR(Human Activity Recognition)は、多くの人間中心のインテリジェントなアプリケーションのための基礎技術である。
本研究の目的は、マルチモーダルデータミキシング、アクティビティディスク、センサに基づく人間活動における複雑なモデル展開などの課題に対処することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:44:45 GMT)
PII Jailbreaking in LLMs via Activation Steering Reveals Personal Information Leakage [9.8] 本稿では、LCMアライメントを回避し、プライバシ関連クエリに対する応答動作を変更することができるかに焦点を当てる。
プライバシ評価器ラベルをトレーニングした軽量線形プローブを用いて,個人属性に対する予測拒否行動の注意点を同定する。
我々は、訓練されたプローブによって導かれるこれらの注目ヘッドの小さなサブセットの活性化を操縦し、非拒否応答を生成するためにモデルを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:50:50 GMT)
The Evolution of Dataset Distillation: Toward Scalable and Generalizable Solutions [9.6] この調査は、データセット蒸留の最近の進歩を包括的にレビューする。
我々は、ImageNet-1KやImageNet-21Kのような大規模データセットへのスケーリングに注力する。
効率的かつ効果的な凝縮のためのSRe2Lフレームワークを含む、画期的なイノベーションを強調します。
また、ビデオおよびオーディオ処理、マルチモーダル学習、医用画像、科学計算における新しい応用についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:56:22 GMT)
Code Digital Twin: Empowering LLMs with Tacit Knowledge for Complex Software Maintenance [9.6] 我々は,暗黙的知識の概念表現である textbfCode Digital Twin の概念とフレームワークを紹介する。
コードデジタルツインは、構造化ソースと非構造化ソースの両方からの知識抽出を組み合わせた方法論を用いて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:29:35 GMT)
TiCoSS: Tightening the Coupling between Semantic Segmentation and Stereo Matching within A Joint Learning Framework [9.6] TiCoSSは、セマンティックセグメンテーションとステレオマッチングを同時に扱う最先端のジョイントラーニングフレームワークである。
本研究は,(1)密結合型ゲート型特徴融合戦略,(2)階層型深層監視戦略,(3)結合密化損失関数の3つの新しい特徴を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:04:05 GMT)
Prompt learning with bounding box constraints for medical image segmentation [9.4] ビジョン基礎モデルは、最近ポイントやバウンディングボックスのようなプロンプトを提供する際に注目すべきセグメンテーション性能を示している。
本稿では,基盤モデルの表現力と弱教師付きセグメンテーションのアノテーション効率を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,Diceスコアの平均84.90%を制限されたデータ設定で達成し,既存の完全教師付きおよび弱教師付きアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:04:08 GMT)
Coupled Cluster Downfolding Theory in Simulations of Chemical Systems on Quantum Hardware [9.4] 古典的資源が、現在の量子デバイスの制約に適合する次元によって特徴づけられる有効ハミルトニアンを構築するためにどのように使用されるかを示す。
このようなフレキシブルなハイブリッドアルゴリズムは、問題のサイズを利用可能な量子資源に合わせることができ、ノイズの多い中間スケール量子(QNIS)デバイスと将来のフォールトトレラント量子コンピュータの間の橋渡しとして機能する、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:54:08 GMT)
Understanding Knowledge Transferability for Transfer Learning: A Survey [9.4] 伝達学習は、ソースタスクからの知識の伝達を可能にし、ターゲットタスクのパフォーマンスを改善する。
広く使われているにもかかわらず、知識の伝達可能性を確実に評価する方法は依然として課題である。
我々は、伝達可能性の指標を統一した分類法を提供し、伝達可能な知識タイプと測定に基づいてそれらを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 21:06:30 GMT)
A Matrix Variational Auto-Encoder for Variant Effect Prediction in Pharmacogenes [9.3] 本稿では,前もって構造化された行列変分自動エンコーダ(matVAE)を提案する。
我々はDMS(Deep mutational scanning, DMS)データセットを26の薬物標的およびADMEタンパク質に対応させて評価した。
我々のモデルはMSA(matVAE-MSA)で訓練され、DMSデータセットのゼロショット予測において最先端のDeepSequenceモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:50:18 GMT)
Cross-domain Hyperspectral Image Classification based on Bi-directional Domain Adaptation [9.3] クロスドメインハイパースペクトル画像(HSI)分類のための双方向ドメイン適応(BiDA)フレームワークを提案する。
BiDAは、独立適応空間におけるドメイン不変特徴とドメイン固有情報の両方を抽出することに焦点を当てている。
時空・時空・衛星データを用いた実験結果から,提案したBiDAは,最先端の領域適応手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:22:28 GMT)
Privacy-preserving Preselection for Face Identification Based on Packing [9.2] PFIP(Philipty-Preselection for Face Identification based on Packing)と呼ばれる暗号文領域における顔検索手法を提案する。
PFIPには、計算オーバーヘッドを削減する革新的な事前選択機構と、導入段階における生体認証システムの柔軟性を高めるパッケージモジュールが組み込まれている。
LFWおよびCASIAデータセットを用いて行った実験は、PFIPが元の顔認識モデルの精度を保ち、300ミリ秒以内に1000の暗号文の顔テンプレートを検索しながら100%のヒット率を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:15:07 GMT)
L-VAE: Variational Auto-Encoder with Learnable Beta for Disentangled Representation [9.1] L-VAEは損失関数の項の相対重みを学習することでβ-VAEの限界を緩和する。
L-VAEは、一組のアンタングルメントメトリクスによって測定される最高のパフォーマンスまたは2番目のパフォーマンスを一貫して提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:45:42 GMT)
Assessing the Uncertainty and Robustness of the Laptop Refurbishing Software [9.1] クリーニングには、ラップトップの表面からステッカーを識別し、取り除くことが含まれる。
ステッカーの種類が多様であることを考えると、ステッカーの識別は極めて不確実である。
3つのデータセットを用いてDTIから6つのステッカー検出モデル(SDM)を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:32:14 GMT)
ARF-RLHF: Adaptive Reward-Following for RLHF through Emotion-Driven Self-Supervision and Trace-Biased Dynamic Optimization [9.1] 本稿では,自由形式のユーザフィードバックを連続的な嗜好スコアに変換するための適応リワードフォロー(ARF)を提案する。
Dynamic Adapter Preference Trackerは、ユーザの好みをリアルタイムで継続的にモデル化する。
ARFはPPOが3.3%、DPOが7.6%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:59:26 GMT)
Flow-CDNet: A Novel Network for Detecting Both Slow and Fast Changes in Bitemporal Images [9.0] 本稿では,光フロー分枝と二分枝分枝分枝の2枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分
第1枝はピラミッド構造を利用して、複数のスケールで変位変化を抽出する。
2つ目は、ResNetベースのネットワークと光フローブランチの出力を組み合わせて、高速な変更出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:27:49 GMT)
Almost Linear Decoder for Optimal Geometrically Local Quantum Codes [8.8] 距離と寸法の両方を最大化する幾何学的局所符号と、符号のエネルギー障壁を実現する方法を示す。
最小ウェイト完全整合デコーダを用いた符号容量雑音モデルにおける有限しきい値誤差率の存在を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:40:00 GMT)
HGCA: Hybrid GPU-CPU Attention for Long Context LLM Inference [8.8] 大規模言語モデルのためのハイブリッドCPU-GPUアテンション機構であるHGCAを提案する。
我々はHGCAが優れたスケーラビリティを実現し、より長いシーケンスとより大きなバッチサイズをサポートし、性能と正確性の両方において、既存の疎い注意基準よりも優れていることを示す。
さまざまなモデルとワークロードにわたる実験によると、HGCAは優れたスケーラビリティを実現し、長いシーケンスとより大きなバッチサイズをサポートし、パフォーマンスと正確性の両方において、既存のスパースアテンションベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:20:33 GMT)
Counterfactual Tuning for Temporal Sensitivity Enhancement in Large Language Model-based Recommendation [8.8] 既存の大規模言語モデル(LLM)は、ユーザの過去のインタラクションシーケンスに固有の豊富な時間情報の活用に失敗する。
LLM-based Recommendation (CETRec) のための非現実的拡張時間フレームワークを提案する。
CETRecは因果推論の原則に基づいており、時間情報の特定の影響をレコメンデーション結果に分離し、測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:11:35 GMT)
Weakly Supervised Segmentation Framework for Thyroid Nodule Based on High-confidence Labels and High-rationality Losses [8.8] トポロジカルな情報と解剖学的な情報を表現し,多段階の識別特徴を捉えるために,高信頼な擬似ラベルを用いたフレームワークを提案する。
提案手法は,TN3KおよびDDTIデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:11:45 GMT)
EIM-TRNG: Obfuscating Deep Neural Network Weights with Encoding-in-Memory True Random Number Generator via RowHammer [8.5] True Random Number Generators (TRNG) は、ハードウェアセキュリティ、暗号システム、データ保護において基本的な役割を果たす。
本研究では,DRAM細胞の挙動に固有の物理的ランダム性を利用する新しいTRNGであるEIM-TRNGを提案する。
本稿では,RowHammer操作によって生成される予測不可能なビットフリップを,信頼性のあるエントロピーソースとして利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 00:01:33 GMT)
High-Performance Reinforcement Learning on Spot: Optimizing Simulation Parameters with Distributional Measures [8.4] 本稿では,Boston Dynamics Spot上での低レベルモータアクセスのためのSpot RL Researcher Development Kitを用いて,高性能強化学習ポリシーの展開の背景となる技術的詳細について述べる。
我々は,5.2ms以上のロコモーション,トリプルSpotsデフォルトのコントローラの最大速度以上のポリシを,滑りやすい表面への展開,外乱の拒絶,これまでSpotで見つからなかった全体的なアジリティに展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:14:46 GMT)
SurgVisAgent: Multimodal Agentic Model for Versatile Surgical Visual Enhancement [8.3] SurgVisAgentはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)上に構築されたエンドツーエンドのインテリジェントな手術用視覚エージェントである。
内視鏡画像の歪みカテゴリと重度レベルを動的に識別し、様々な拡張タスクを実行できる。
我々は,SurgVisAgentが従来の単一タスクモデルを上回ることを示す大規模な実験を行い,実世界の外科的歪みをシミュレーションするベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:00:26 GMT)
Bayesian frequency estimation at the fundamental quantum limit [8.3] 量子状態の量子状態に射影するコヒーレントなプロトコルによって、二次的な測定が打ち負かされることを示す。
量子白化は共変量であり,有限幅前値に対して,広義の上限値と数値的に解析的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:20:31 GMT)
Towards an Explainable Comparison and Alignment of Feature Embeddings [8.1] 本研究では,組込みの比較を行うSPECフレームワークを提案し,参照データセットのクラスタリングにおける差を識別する。
本稿では、このカーネルベースのアプローチをスケーラブルに実装し、サンプルサイズとともに線形に成長する計算複雑性について述べる。
画像ネットやMS-COCOのような大規模データセット上での埋め込みの比較と整列を行うSPECの適用例を示す数値的な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:12:39 GMT)
Linearly Homomorphic Ring Signature Scheme over Lattices [7.9] 同型環シグネチャスキームは、環シグネチャの強い匿名性と同型シグネチャの計算可能性を組み合わせる。
現在、可能な準同型環シグネチャスキームは存在しない。
格子型線形準同型環シグネチャスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:43:40 GMT)
A Cookbook for Community-driven Data Collection of Impaired Speech in LowResource Languages [7.9] 本研究は,聴覚障害者のための音声認識モデルを構築するために,音声サンプルの収集手法を提案する。
コミュニティ主導のデータ収集とASRモデル構築のためのベストプラクティスとトレーニングの“クッキングブック”を開発することで、ASR技術とデータ収集の民主化を目指している。
この研究は概念実証として、ガーナで広く話されている先住民言語であるアカン語における障害言語の最初のオープンソースデータセットをキュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:34:15 GMT)
Avoiding Catastrophe in Online Learning by Asking for Help [7.9] 本稿では,災害の可能性を最小化するオンライン学習問題を提案する。
まず、一般に、任意のアルゴリズムがメンターを線形にクエリするか、カタストロフィを引き起こすことがほぼ保証されているかを示す。
時間的地平線が大きくなるにつれて,メンターの双方が0に近づいたことを後悔するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:32:32 GMT)
The Choice of Normalization Influences Shrinkage in Regularized Regression [7.8] 本研究では,ラッソ,隆起,弾性ネット回帰の文脈における正規化について検討した。
2値特徴が回帰係数に直接影響していることが示される。
ペナルティ重みのスケーリングは,特徴ではなく,同じ効果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:16:05 GMT)
Assessing Quantum Advantage for Gaussian Process Regression [7.1] ガウス過程回帰のために提案された数個の量子アルゴリズムは指数的スピードアップを示さないことを示す。
量子ランタイムアルゴリズムの意味は、古典的なデータを量子コンピュータにロードする複雑さとは無関係である。
機械学習における一般的なカーネルの数値検証による理論的解析を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:27:35 GMT)
Hybrid least squares for learning functions from highly noisy data [7.1] 大量の汚染データを用いた最小二乗関数近似問題を考える。
大きなノイズが存在する場合、小さなノイズレシエーションにおいて強力な既存の手法は最適以下である。
提案アルゴリズムは,サンプル点生成とノイズモリゼーションの両方に対して,適切な最適性を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 00:31:29 GMT)
Access Control Threatened by Quantum Entanglement [7.0] 本稿では,古典的にセキュアなアクセス制御システムが量子環境に適応している場合に,セキュリティ違反の最初の明示的なシナリオを示す。
量子力学は絡み合いの現象を許容し、メルミンの不等式に反する。
これは、既存のコンピュータシステムが量子コンピューティングと統合されている場合、量子絡み合いからアクセス制御への脅威を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:48:14 GMT)
Anatomical Foundation Models for Brain MRIs [7.0] 我々は脳MRIの解剖学的基礎モデルであるAnatCLを提案する。
異なる条件の診断のための12の下流タスクについて検討する。
予備訓練中に解剖情報を組み込むことで,より堅牢で汎用的な表現が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:51:54 GMT)
Observation of wave amplification and temporal topological state in a genuine photonic time crystal [6.9] フォトニック時間結晶(PTCs)は、誘電率を周期的に変調した材料である。
これらのkギャップは、時間変調からエネルギーを抽出することで波の増幅を可能にする。
伝送線メタマテリアルを動的に変調して実現した実PSCにおけるkギャップの特性を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 01:06:37 GMT)
Early Signs of Steganographic Capabilities in Frontier LLMs [6.9] 我々は、フロンティア大言語モデル(LLM)におけるステガノグラフィー機能を評価する。
我々は、エンコードされたメッセージの送信と、エンコードされた推論の実行という、2つのタイプのステガノグラフィに焦点を当てた。
現在のモデルでは、モニターの通知なしに短いメッセージを出力にエンコードできないことが分かりました。
さらに、モデルが単純な状態追跡問題において、基本符号化推論を実行できるという早期の兆候も見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:54:55 GMT)
Synthetic Heuristic Evaluation: A Comparison between AI- and Human-Powered Usability Evaluation [6.8] 画像解析と設計フィードバックを提供するマルチモーダルLLMを用いた合成評価手法を開発した。
人的評価器と比較して、合成評価の性能はタスク間で一貫した性能を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:27:16 GMT)
Mixture of Reasonings: Teach Large Language Models to Reason with Adaptive Strategies [6.8] 推論の混合は、様々な推論戦略を大きな言語モデルに組み込む。
MoR150はCoTプロンプトで0.730(2.2%改善)、ベースラインで0.734(13.5%改善)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:30:05 GMT)
Neural Substitute Solver for Efficient Edge Inference of Power Electronic Hybrid Dynamics [6.7] リソース制約のあるエッジハードウェア上で、本質的にハイブリッドな連続分散ダイナミクスを効率的に推論する方法は、依然として大きな課題である。
この手紙は、計算コストを大幅に削減した高速な正確な推論を目的としたニューラルネットワークベースのフレームワークであるNSS(Neural substitutesolvr)アプローチをプロポーズする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 19:52:32 GMT)
Quantifying the Cross-sectoral Intersecting Discrepancies within Multiple Groups Using Latent Class Analysis Towards Fairness [6.7] のイニシアチブは、サービスやリソース、機会へのアクセスにおいて、多種多様な不平等に対処するよう促します。
健康、エネルギー、住宅など、さまざまな分野の意思決定プロセスにAIツールが適用されている。
本研究は,クロスセクタ間差分を定量化するための革新的アプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:18:29 GMT)
HelixDesign-Antibody: A Scalable Production-Grade Platform for Antibody Design Built on HelixFold3 [6.7] HelixFold3, HelixDesign-Antibody上に構築されたプロダクショングレードの高スループットプラットフォームを紹介します。
このプラットフォームは、抗体候補配列の大規模生成を促進し、抗原との相互作用を評価する。
このプラットフォームは、大規模な抗体デザインのためのシームレスでアクセスしやすいソリューションを提供し、PaddleHelixプラットフォームの抗体デザインページから利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:13:23 GMT)
APT: Adaptive Personalized Training for Diffusion Models with Limited Data [6.5] 本稿では、適応的なトレーニング戦略を採用し、微調整中にモデルの内部表現を規則化することで過度な適合を緩和する新しいフレームワークを提案する。
広範な実験を通じて、APTは過剰適合を効果的に軽減し、事前知識を保存し、参照データに制限のある高品質で多様な画像を生成する既存の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:58:08 GMT)
Learning to Coordinate Bidders in Non-Truthful Auctions [6.4] 非実効オークションにおけるベイズ相関均衡の複雑さについて検討する。
我々は、入札者の値から、BCEを$tilde O(fracnvareps2)$のサンプルで学習できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:03:14 GMT)
One application of Duistermaat-Heckman measure in quantum information theory [6.4] Hilbert-Schmidt測度の下での2量子状態に対する8/33の正確な分離確率は、HongとKhoiによって報告されている。
本稿では、この結果の包括的で自己完結した導出を行い、基礎となる幾何学的・確率的構造を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:00:34 GMT)
From Sentences to Sequences: Rethinking Languages in Biological System [6.3] 生物系における言語の概念を再考し,NLPの成功を生物学的領域に効果的に翻訳する方法をよりよく理解する。
生体分子の3次元構造を文の意味的内容として扱うことにより,構造評価の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:33:16 GMT)
LLM-Powered Prediction of Hyperglycemia and Discovery of Behavioral Treatment Pathways from Wearables and Diet [6.3] 食後の血糖値が正常値を超えることが特徴である。
食後の血糖動態を理解するための重要な指標は、曲線(AUC)下の後部領域である
我々は、センサー駆動の入力を取り込み、高度なデータ処理、大規模言語モデル、トレーニング可能な機械学習モデルを使用する、説明可能な機械学習ソリューションであるGlucoLensを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:39:21 GMT)
3D Heart Reconstruction from Sparse Pose-agnostic 2D Echocardiographic Slices [6.3] 2次元エコースライスからパーソナライズされた3次元心臓解剖を再構築するための革新的な枠組みを提案する。
6面の平面を用いると、再構成された3次元心臓は、LV体積推定に大きな改善をもたらす可能性がある。
本研究は、心臓超音波によるパーソナライズされた3次元構造と機能解析のための新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:13:07 GMT)
Medical Data Pecking: A Context-Aware Approach for Automated Quality Evaluation of Structured Medical Data [5.7] EHRデータには、サブポピュレーションやバイアス、体系的なエラーなど、重要な品質上の問題が含まれていることが多い。
既存の品質評価手法は依然として不十分であり、研究のためのデータ適合性を評価する体系的な手順が欠如している。
データ品質の懸念を識別するために,ソフトウェア工学からの単体テストとカバレッジの概念を適用した医療データペッキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:54:50 GMT)
LCQNN: Linear Combination of Quantum Neural Networks [5.6] トレーニング性と表現性のバランスをとるLCQNN(Linear Combination of Quantum Neural Networks)というフレームワークを導入する。
LCQNNは、過度の古典的シミュラビリティを発生させることなく、消滅する勾配を減らすことができるチューニング可能な設計を提供する。
これらの結果は、マルチキュービットシステムのQNN機能拡張に関する以前の議論と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:43:10 GMT)
Optimal strategies to perform multilingual analysis of social content for a novel dataset in the tourism domain [5.5] 我々は、観光関連ツイートからなる観光ドメイン向けに、初めて公開された多言語データセット(フランス語、英語、スペイン語)を構築した。
我々の結果は、新しいデータセットに基づいて、新しいドメイン固有のアプリケーションにNLPを適用するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:54:21 GMT)
Fading memory and the convolution theorem [5.2] 因果フィルタと時間不変フィルタの連続性と減少メモリの位相的および解析的概念を解析する。
主定理は、畳み込み表現の可用性が特徴づけられることを示している。
線形汎函数の入力空間と余領域がヒルベルト空間であるとき、最小の連続性と最小のフェードメモリ特性は、関連するカーネルヒルベルト空間の興味深い埋め込みの存在を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:08:58 GMT)
Cycle-Consistent Helmholtz Machine: Goal-Seeded Simulation via Inverted Inference [5.2] emphCycle-Consistent Helmholtz Machine (C$2$HM)を紹介する。
C$2$HM reframes inference as a emphgoal-seeded, emphasymmetric process grounded in structureed internal priors。
古典的償却推論に代わる生物学的にインスパイアされた代替手段を提供することにより、$C2$HMは生成モデリングを意図的シミュレーションとして再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:24:27 GMT)
GDC Cohort Copilot: An AI Copilot for Curating Cohorts from the Genomic Data Commons [5.1] GDC Cohort Copilotは、GDC(Genomic Data Commons)のコホートをキュレートするためのオープンソースのコホートツールである。
GDCコホートコパイロットは、所望のコホートについて、ユーザが入力した自然言語記述に対応するGDCコホートフィルタを自動的に生成する。
インタラクティブなユーザインタフェースにより、ユーザは生成されたコホートをさらに洗練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 00:55:58 GMT)
Magnifying the Wave Function of Interacting Fermionic Atoms [5.0] 本稿では、原子の波動関数を増大させるために調整された光ポテンシャルの進化に基づく物質波倍率スキームを提案する。
この手法を実証するために、強い相互作用を持つ状態にある原子を画像化し、相関系を特徴付ける新しい方法を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:04:28 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） (Thu, 03 Jul 2025 22:02:03 GMT)
Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary [4.6] ChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)は、人間レベルのパフォーマンスでテキストを生成し、修正することができる。
PubMedによる2010年から2024年にかけての1500万以上のバイオメディカル・抽象化の語彙変化について検討した。
バイオメディカル研究におけるLCMは,コビッドパンデミックなどの世界大イベントの影響を超越し,科学的な執筆に前例のない影響を与えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:26:13 GMT)
Improving Consistency in Vehicle Trajectory Prediction Through Preference Optimization [4.5] 軌道予測は、自動運転車のパイプラインにおいて不可欠なステップである。
現在のディープラーニングベースの軌道予測モデルは、公開データセット上で優れた精度を達成することができる。
選好最適化を用いたマルチエージェント設定における微調整軌道予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:59:49 GMT)
The Impact of LLM-Assistants on Software Developer Productivity: A Systematic Literature Review [4.5] 大規模言語モデルアシスタント(LLMアシスタント)は、ソフトウェア開発を変革する新たな機会を提供する。
関心が高まっているにもかかわらず、LCMアシストがソフトウェア開発の生産性にどのように影響するかは合成されていない。
分析の結果,LSM補助剤は有意な利益と重大なリスクの両方をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:25:49 GMT)
Fast Algorithm for Constrained Linear Inverse Problems [4.5] 我々は、ある原子ノルムが2次制約の下で最小化される制約付き線形逆問題(LIP)を考える。
凸正則性を改善した制約付きLIPの2つの等価な再構成を提案する。
FLIPSの2成分選択,圧縮センシング,画像デノーミングの古典的問題に対する性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:23:14 GMT)
Enhancing Fetal Plane Classification Accuracy with Data Augmentation Using Diffusion Models [4.5] 高品質なアノテート超音波画像の入手は限られており、機械学習モデルの訓練が制限されている。
本稿では, 胎児平面分類の性能向上のために, 拡散モデルを用いて合成超音波画像を生成する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:01:39 GMT)
Assessing Small Language Models for Code Generation: An Empirical Study with Benchmarks [4.4] 小型言語モデル(SLM)は、大規模言語モデル(LLM)の軽量で費用対効果の高い代替手段を提供する。
本研究では,5つのコード関連ベンチマークにおいて,0.4Bから10Bまでの20個のオープンソースSLMの総合的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:32:36 GMT)
Reconsidering the energy efficiency of spiking neural networks [4.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来の量子ニューラルネットワーク(QNN)よりも高いエネルギー効率を約束する
本稿では,SNNの真のエネルギー利益の厳密な再評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:37:52 GMT)
Do Research Software Engineers and Software Engineering Researchers Speak the Same Language? [4.4] リサーチソフトウェアエンジニア(RSE)とソフトウェアエンジニアリング研究者(SER)は、しばしば同様の概念に対して異なる用語を使用し、コミュニケーション上の課題を生み出します。
我々は,SER コミュニティの SE ファンダメンタルが RSE コミュニティ内でどのように解釈されるかを調査し,協調した概念,知識ギャップ,潜在的な適応の領域を同定し始めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:27:54 GMT)
QFFN-BERT: An Empirical Study of Depth, Performance, and Data Efficiency in Hybrid Quantum-Classical Transformers [4.3] 量子回路(PQC)は、ニューラルアーキテクチャの表現可能性を高めるための有望なコンポーネントとして登場した。
本稿では、小型BERTのフィードフォワードネットワーク(FFN)モジュールをPQCベースの層に置き換えるハイブリッド量子古典変換器であるQFFN-BERTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:52:44 GMT)
Understanding Trade offs When Conditioning Synthetic Data [4.3] 少数の画像から頑丈な物体検出器を学習することは、産業用視覚システムにおいて重要な課題である。
現在のパイプラインはBlenderやUnrealといった3Dエンジンに依存している。
拡散モデルは、数分で高品質な画像を生成することができるため、ステップ変更を約束するが、特に低データでは、正確な制御は難しいままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 00:44:31 GMT)
HAPI: A Model for Learning Robot Facial Expressions from Human Preferences [4.3] 本稿では,この相違に対処するために,人間のフィードバックを活用する新しい学習 to ランクフレームワークを提案する。
提案手法は,アンガー,幸福,サプライズをベースラインや専門家が設計した手法よりもはるかに現実的で社会的に共鳴する表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:55:55 GMT)
UniNet: A Unified Multi-granular Traffic Modeling Framework for Network Security [4.2] UniNetは、新しいマルチグラニュラートラフィック表現(T-Matrix)を導入する統一フレームワークである
UniNetは、最新のネットワークセキュリティのための新しいベンチマークを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:09:01 GMT)
Deep Reinforcement Learning-Based DRAM Equalizer Parameter Optimization Using Latent Representations [4.2] 本稿では,学習した潜時信号表現を用いた効率的な信号整合性評価のためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
業界標準のダイナミックランダムアクセスメモリ波形の適用により、窓面積が大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:53:51 GMT)
Optimisation Is Not What You Need [4.1] 最適化手法は、それらが真の人工認知を阻害するいくつかの根本的な欠陥を共有していることを示す。
特に、その分野は、破滅的な忘れを、そのような認知を発達させる根本的な問題として認識している。
本稿は,この問題が最適化法固有のものであることを正式に証明し,最適化問題として人工知能問題を解こうとするアプローチを常に制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:50:20 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Dynamic Pricing in Supply Chains: Benchmarking Strategic Agent Behaviours under Realistically Simulated Market Conditions [4.1] 本研究では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)がサプライチェーンの動的価格戦略をどのように改善するかを検討する。
MARLは、静的な価格ルールに縛られずに、突発的な戦略行動を導入し、ダイナミックな価格設定における将来の発展を知らせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:07:37 GMT)
TABNet: A Triplet Augmentation Self-Recovery Framework with Boundary-Aware Pseudo-Labels for Medical Image Segmentation [4.0] 本稿では,医用画像分割フレームワークTAB Netを提案する。
三重化自己回復モジュール(TAS)と境界対応擬似ラベル監視モジュール(BAP)から構成されている。
我々は,TAB Netが,スクリブルベースの弱教師付きセグメンテーションにおいて,最先端の手法を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:50:00 GMT)
Exploring the Integration of Large Language Models in Industrial Test Maintenance Processes [3.9] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の機能と応用について検討する。
ソースコードの変更後、どのテストがメンテナンスを必要とするかを予測できるマルチエージェントアーキテクチャを提案し、実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:06:08 GMT)
Electron Orbital Angular Momentum Polarization in Neutral Atoms [3.9] ヘリウム原子では、mj=-1とmj=1の1s2p状態の吸収確率非対称性を正確に制御できることが示される。
このアプローチは、量子コンピューティング、量子通信、スピントロニクスなど、様々な分野に重大な影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:02:16 GMT)
Compare Similarities Between DNA Sequences Using Permutation-Invariant Quantum Kernel [3.9] そこで本研究では,DNA比較に特化して設計された置換不変変分量子カーネルモデルを提案する。
量子カーネルモデルで使用される新しい符号化手法とパラメータ化層は、ペアワイズDNA配列比較タスクの対称特性を効果的に捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:17:47 GMT)
Emergent interaction-driven elliptic flow of few fermionic atoms [3.9] 流体力学は、複雑な多体系の力学を記述するのに成功するフレームワークを提供する。
高エネルギー重イオン衝突では、楕円流の観測から流体力学的挙動が推定される。
ここでは、強く相互作用する原子の少ない系における楕円流の出現を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:06:45 GMT)
EigenLoRAx: Recycling Adapters to Find Principal Subspaces for Resource-Efficient Adaptation and Inference [3.4] EigenLoRAxはパラメータ効率のよい微調整手法で、既存のアダプタをリサイクルして、共有ドメイン知識に合わせた主部分空間を作成する。
これにより、サブスペースの主成分の軽量係数のみを学習し、アダプタ全体を微調整する必要性を減らし、新しいタスクへの迅速な適応を可能にする。
提案手法は,エッジベースのアプリケーションやパーソナライゼーション,大規模モデルのリソース制約のある環境への均等な展開など,多様な領域やタスクにまたがるパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:34:41 GMT)
Mixed-state phases from local reversibility [3.4] 本稿では,局部可逆チャネル回路に基づく混合状態位相等価性の定義法を提案する。
これらの回路は、強対称性と弱対称性の両方を含むすべての作用素の位相縮退と局所性を保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:59:07 GMT)
VERBA: Verbalizing Model Differences Using Large Language Models [3.3] モデル差分を2つのモデルからサンプリングして動詞化するために$textbfVERBA$を導入する。
最大5%のパフォーマンス差があるが、20-25%の振る舞いの違いを持つ2つの決定ツリーモデルの場合、$textbfVERBA$は、そのバリエーションを最大80%の精度で効果的に動詞化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:25:24 GMT)
Confidence-driven Gradient Modulation for Multimodal Human Activity Recognition: A Dynamic Contrastive Dual-Path Learning Approach [3.1] 動的コントラストデュアルパスネットワーク(D-HAR)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
まず、デュアルパスの特徴抽出アーキテクチャを使用し、ResNetとDenseCDPNetが協調してマルチモーダルセンサデータを処理している。
第二に、局所的な知覚から意味的抽象への進歩的なアライメントを実現するために、多段階のコントラスト学習機構を導入する。
第3に、バックプロパゲーション中の各モード分岐の学習強度を動的に監視・調整する信頼性駆動型勾配変調方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:37:46 GMT)
StructTransform: A Scalable Attack Surface for Safety-Aligned Large Language Models [3.0] 我々はLLMアライメントに対する一連の構造変換攻撃を行い、多様な構文空間を用いて自然言語の意図を符号化する。
我々の最も単純な攻撃は、厳格なLSMでも90%近い成功率を達成することができる。
ベンチマークを作成し、既存の安全アライメント対策の評価を行い、そのほとんどは100%のASRで失敗していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:25:12 GMT)
Red grape detection with accelerated artificial neural networks in the FPGA's programmable logic [3.0] AMDは検出アルゴリズムをFPGAにデプロイするVitis-AIフレームワークを開発した。
このツールはFPGAのPLを完全に使用していない。
本研究では,FPGAを用いてANNを高速化し,アテンション機構に適合させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:00:19 GMT)
Toward a Robust and Generalizable Metamaterial Foundation Model [3.0] ベイズ変圧器をベースとした大規模言語モデルであるメタマテリアル基礎モデル(MetaFO)を紹介する。
メタマテリアルを、材料特性を構造応答にマッピングする演算子として扱うことにより、メタフォは複雑な構造とプロパティの関係を明らかにする。
このスケーラブルで一般化可能なフレームワークは、AI駆動メタマテリアル発見のパラダイムシフトであり、次世代のイノベーションへの道を開くものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:48:36 GMT)
Meta-Fair: AI-Assisted Fairness Testing of Large Language Models [3.0] 公正さは人工知能(AI)システムの開発における中核的な原則である。
大規模言語モデル(LLM)におけるフェアネステストへの現在のアプローチは、手動評価、固定テンプレート、決定論、キュレートされたデータセットに依存していることが多い。
本研究は,LLMの公正性をテストするための,新しい自動化手法の基盤となることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:20:59 GMT)
Jensen's inequality for partial traces in von Neumann algebras [2.8] 我々は、フォン・ノイマン代数の部分的トレースに対するイェンセンの不等式を証明する。
また、一般(非貿易)フォン・ノイマン代数の枠組みにおいても同様の不等式が証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:30:32 GMT)
Deep Transfer Learning for Kidney Cancer Diagnosis [2.8] 腎臓病は依然として重要な世界的な健康問題であり、早期診断と治療を改善するために進行中の研究が必要である。
深層学習(DL)は、医学的画像診断と診断において有望であり、腎癌(KC)の自動検出において大きな進歩をもたらした。
これらの障壁を克服するために、トランスファーラーニング(TL)が効果的なアプローチとして登場し、関連するドメインから事前学習されたモデルの再利用を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:49:15 GMT)
Enhancing Noisy Quantum Sensing by GHZ State Partitioning [2.8] エンタングルメント強化センシングシステムでは、有害ノイズの存在は避けられない。
ノイズの存在下での知覚性能を改善するための簡易かつ効果的な戦略を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:42:23 GMT)
Rewrite-to-Rank: Optimizing Ad Visibility via Retrieval-Aware Text Rewriting [2.7] LLMによる広告の書き直しが検索システムにおけるランキングをいかに向上させるかを検討する。
セマンティックな関連性とコンテンツ忠実度をカスタマイズした,教師付き微調整フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:36:08 GMT)
Tracing the Interactions of Modular CMA-ES Configurations Across Problem Landscapes [2.7] CMA-ESアルゴリズム(modCMA)の6つのモジュラー変種に対する性能フットプリントを24のベンチマーク問題で評価した。
本分析では,問題特性との共通な相互作用による構成間の共用行動パターンを明らかにするとともに,異なる問題特徴によって引き起こされる同一問題に対する異なる挙動を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:48:58 GMT)
Bi-modality medical images synthesis by a bi-directional discrete process matching method [2.7] 本稿では,二方向離散プロセスマッチング(Bi-DPM)というフローベースモデルを提案する。
Bi-DPMは、他の最先端のフローベースのバイモーダリティ画像合成法よりも優れており、正確な解剖学的領域で高い画質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:25:06 GMT)
LUDO: Low-Latency Understanding of Deformable Objects using Point Cloud Occupancy Functions [2.7] 本稿では,変形可能な物体の高精度な低レイテンシ理解手法LUDOを紹介する。
LUDOは、その内部構造を含む変形状態の物体を、占有ネットワークを用いて、30ミリ秒未満で1視点の雲観測から再構成する。
実世界のロボット実験においてLUDOを評価し, 変形可能な物体内部の様々な関心領域の句読点を98.9%の精度で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:01:00 GMT)
Analysing semantic data storage in Distributed Ledger Technologies for Data Spaces [2.6] この研究では、パフォーマンス、ストレージ効率、リソース消費、セマンティックデータの更新とクエリ機能を比較した。
プライベートDLTはセマンティックコンテンツの保存と管理に最も効率的であり、ハイブリッドDLTは公開監査性と運用効率のバランスのとれたトレードオフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:21:00 GMT)
Towards Universal & Efficient Model Compression via Exponential Torque Pruning [2.6] 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） (Thu, 03 Jul 2025 07:20:35 GMT)
Gateformer: Advancing Multivariate Time Series Forecasting through Temporal and Variate-Wise Attention with Gated Representations [2.4] 私たちはTransformerアーキテクチャを再使用して、クロスタイムとクロス変数の依存関係の両方をモデル化します。
提案手法は13の実世界のデータセットにまたがって最先端のパフォーマンスを実現し,オリジナルモデルよりも最大20.7%のパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:13:52 GMT)
LoRA as a Flexible Framework for Securing Large Vision Systems [1.9] 敵の攻撃は自動運転システムにとって重要な脅威として浮上している。
本稿では,パラメータを効率よく微調整し,ローランク適応(LoRA)を用いて軽量なセキュリティパッチをトレーニングする方法を提案する。
我々は,事前学習したモデルにパッチを当てて,敵対的事例が存在する場合,最大78.01%の分類精度を向上できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:01:09 GMT)
Detection of Rail Line Track and Human Beings Near the Track to Avoid Accidents [1.8] 本稿では,線路近傍の人体識別と鉄道線路検出のためのアプローチを提案する。
この技術は、リアルタイムのビデオデータを組み込んで、鉄道線路を驚くほどの精度で識別する。
近くの移動物体を1メートルの範囲で認識し、特に人間の識別を狙う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:53:27 GMT)
Heeding the Inner Voice: Aligning ControlNet Training via Intermediate Features Feedback [1.8] ControlNetは補助的なコンディショニングモジュールを導入することでこの問題に対処する。
ControlNet++は、最後のdenoisingステップにのみ適用されるサイクル一貫性損失を通じて、アライメントをさらに洗練する。
本研究では,すべての拡散ステップに空間的整合性を持たせるためのトレーニング戦略であるInnerControlを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:25:53 GMT)
Position: A Theory of Deep Learning Must Include Compositional Sparsity [1.8] 我々は、DNNが目的関数の組成的に粗い構造を活用できることが、その成功を駆動していると論じている。
本研究では,この特性がチューリング計算可能な関数全てで共有されることを示し,現在の学習問題すべてに存在する可能性が極めて高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:49:56 GMT)
RetrySQL: text-to-SQL training with retry data for self-correcting query generation [1.7] テキスト・ツー・ジェネレーションモデルをトレーニングするための新しいアプローチであるRetryを紹介します。
再試行のステップは、総合的および挑戦的な実行精度の指標において最大4ポイントの改善をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:00:49 GMT)
Curvature-Aligned Federated Learning (CAFe): Harmonizing Loss Landscapes for Fairness Without Demographics [1.6] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護のための協調トレーニングを可能にする。
現在の手法は、FLのプライバシー原則と矛盾する機密属性の知識に依存している。
本稿では,FLの公平性を,属性知識を必要とせずに実現するために,曲率適応型フェデレートラーニング(CAFe)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:23:17 GMT)
Advancing Precision Oncology Through Modeling of Longitudinal and Multimodal Data [1.6] 癌は、遺伝子、エピジェネティック、ミクロ環境、表現型の変化の複雑な相互作用を通じて、時間とともに継続的に進化する。
今日の腫瘍学におけるデータ駆動研究は、主に1つのモダリティのデータを用いた断面解析に焦点を当てている。
マルチスケールデータ収集および計算手法の進歩により、精度オンコロジーのための長手マルチモーダルバイオマーカーの発見が可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:24:15 GMT)
FMOcc: TPV-Driven Flow Matching for 3D Occupancy Prediction with Selective State Space Model [1.3] 本稿では,フローマッチング選択状態空間モデルを用いた3次元3次元占有予測システムFMOccを提案する。
Occ3D-nuScenesバリデーションで43.1%のRayIoUと39.8%のmIoU,5.4G推論メモリと330ms推論時間でOpenOcc上で42.6%のRayIoUを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:58:39 GMT)
Building functional and mechanistic models of cortical computation based on canonical cell type connectivity [1.2] 本稿では,皮質構造に関する現在の知識を考察し,計算モデルにおける2つの基本原理を抽出する。
第1の原則は、皮質細胞型が異なる計算的役割を果たすことである。
第2の原則は、皮質の接続性は、細胞タイプ間の接続性の標準的な青写真のみによって効率的に特徴づけられることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:31:41 GMT)
A framework for Conditional Reasoning in Answer Set Programming [1.2] 我々は、条件付き解集合プログラミング(ASP)の条件付き拡張を定義するための条件付き解集合プログラミングフレームワーク(Conditional ASP)を紹介する。
このアプローチは、典型的な条件付き論理と、条件付き知識ベースとASPプログラムの組み合わせに基づいて構築され、プログラムの応答セットに対する条件付き推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:50:18 GMT)
Adversarial Manipulation of Reasoning Models using Internal Representations [1.0] モデルが拒否するか否かを予測するCoTトークン生成において,活性化空間における線形方向を同定する。
我々は、CoTトークンのアクティベーションのみに介入することで最終的な出力を制御することができ、この方向をプロンプトベースの攻撃に組み込むことで、成功率を向上させることを示す。
以上の結果から,このチェーン・オブ・シンドローム自体が,推論モデルにおける敵対的操作の新たなターゲットとなる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:51:32 GMT)
Grounding Intelligence in Movement [1.0] 機械学習の最近の進歩により、言語、視覚、その他の高次元データをモデル化する能力が劇的に向上した。
神経科学、医学、ロボティクス、倫理学全般において、行動の解釈、意図の予測、相互作用の実現には運動が不可欠である。
運動はAIの主要なモデリング対象として扱われるべきである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:34:34 GMT)
Offline Reinforcement Learning for Learning to Dispatch for Job Shop Scheduling [1.0] ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)は複雑な最適化問題である。
オンライン強化学習(RL)は、JSSPの許容可能なソリューションを素早く見つけることで、有望であることを示している。
JSSPのオフライン強化学習手法であるOffline Learned Dispatching (Offline-LD)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:41:37 GMT)
Federated Learning for ICD Classification with Lightweight Models and Pretrained Embeddings [1.0] 本研究では,多ラベルICD符号分類におけるフェデレート学習の有効性と性能について検討した。
本稿では, シンプルな多層パーセプトロン(MLP)分類器と凍結したテキスト埋め込みを組み合わせたスケーラブルなパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:58:36 GMT)
NLP4Neuro: Sequence-to-sequence learning for neural population decoding [0.9] 動物の行動が神経活動からどのように起こるかを説明することは神経科学の基礎的な目標である。
現代の大規模言語モデル(LLM)のバックボーンであるトランスフォーマーは、より小さな神経集団からの神経復号のための強力なツールとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:14:55 GMT)
Two-Steps Neural Networks for an Automated Cerebrovascular Landmark Detection [0.9] 神経節内大動脈瘤(ICA)は、通常ウィリス円(CoW)の特定の部分で発生する
2ステップのニューラルネットワークプロセスを用いて,CoW分岐に対する完全自動ランドマーク検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:23:38 GMT)
AIn't Nothing But a Survey? Using Large Language Models for Coding German Open-Ended Survey Responses on Survey Motivation [0.8] 本研究は,他の文脈におけるオープンエンドサーベイ応答の符号化に,LLMがどの程度の精度で利用できるかを検討する。
我々は、最先端のLLMといくつかのプロンプトアプローチを比較し、人間の専門家による符号化を用いてLLMの性能を評価する。
本研究は, LLMを効率的に, 正確に, 確実に活用できる環境研究の進展に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:58:18 GMT)
From Turing to Tomorrow: The UK's Approach to AI Regulation [0.8] 我々は著作権、差別、AIエージェントに関する最新の法的枠組みについて論じている。
英国がAIの規制を正しく取得すれば、民主社会がAIの利益を利用してリスクを管理しながらどのように活用できるかを実証できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:54:43 GMT)
Effectively Identifying Wi-Fi Devices through State Transitions [0.8] Wi-Fi管理フレームはMACアドレスのランダム化の下でも持続する構造化通信パターンを示す。
本稿では,受動的に観察された管理フレームから抽出された行動力学に基づいて,Wi-Fiデバイスを指紋で識別する新しいフレームワークを提案する。
本手法は,Wi-Fi管理フレームのみを用いて,非ランダム化装置の識別精度を86%以上向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:35:38 GMT)
An Adaptive Supervised Contrastive Learning Framework for Implicit Sexism Detection in Digital Social Networks [0.7] アダプティブ・スーパービジョン・コントラスト(Adaptive Supervised Contrastive lEarning)による性差別検出フレームワーク(ASCEND)について紹介する。
本手法の重要な革新は,しきい値に基づくコントラスト学習の導入である。
EXIST2021とMLSCデータセットの評価は、ASCENDが既存のメソッドよりも大幅に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:22:21 GMT)
Agentic Business Process Management: Practitioner Perspectives on Agent Governance in Business Processes [0.7] 生成AIの台頭に伴い、ソフトウェアエージェントへの産業的関心が高まりつつある。
本稿では,組織がAIエージェントを効果的に管理する方法を検討する。
AIエージェントの採用に責任を負う6つの重要な推奨事項を概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:43:38 GMT)
RL4Med-DDPO: Reinforcement Learning for Controlled Guidance Towards Diverse Medical Image Generation using Vision-Language Foundation Models [0.7] VLFM(Vision-Language Foundation Models)は、高解像度でフォトリアリスティックな自然画像を生成するという点で、大幅な性能向上を示している。
本稿では,事前学習したVLFMがカーソリー意味理解を提供するマルチステージアーキテクチャを提案する。
報酬信号は、テキストの意味情報を合成画像と整合させるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:23:01 GMT)
Discovering Algorithms with Computational Language Processing [0.7] 本稿では,トークンとして表現された操作列を概念化し,アルゴリズム発見を自動化するフレームワークを提案する。
これらの計算トークンは文法を用いてチェーン化され、より洗練された手続きの形成を可能にする。
我々のアンサンブルであるモンテカルロ木探索(MCTS)は、強化学習(RL)によって導かれ、トークン連鎖を探索し、新しいトークンの作成を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 21:45:17 GMT)
Towards a Novel Measure of User Trust in XAI Systems [0.7] 本稿では,XAIシステムにおける新たな信頼度尺度を提案する。
提案手法は,客観的な視点から評価指標と信頼指標を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:05:44 GMT)
AI-driven Web Application for Early Detection of Sudden Death Syndrome (SDS) in Soybean Leaves Using Hyperspectral Images and Genetic Algorithm [0.7] Fusarium virguliformeによって引き起こされた突然死症候群(SDS)はダイズ生産に重大な脅威をもたらす。
本研究では,ダイズ葉のSDSの早期検出にハイパースペクトル画像を用いたAIによるWebアプリケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 22:20:47 GMT)
Quantum-enhanced causal discovery for a small number of samples [0.7] 本研究は、因果発見のための新しい量子ピーター・クラーク(qPC)アルゴリズムを提案する。
量子回路を特徴とする再生カーネルヒルベルト空間の条件付き独立性試験に基づいて,提案アルゴリズムは観測データから因果関係を探索することができる。
我々は因果構造の基本グラフに関する系統的な実験を行い、qPCアルゴリズムがより良い性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:15:45 GMT)
Good Representation, Better Explanation: Role of Convolutional Neural Networks in Transformer-Based Remote Sensing Image Captioning [0.6] リモートセンシング画像キャプチャ(RSIC)における12種類の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャをトランスフォーマーベースのエンコーダフレームワーク内で体系的に評価し,その有効性を評価する。
その結果,キャプション性能向上におけるエンコーダ選択の重要性が強調され,特定のCNNアーキテクチャがリモートセンシング画像に対して生成した記述の品質を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:07:36 GMT)
Correlations and Krylov spread for a non-Hermitian Hamiltonian: Ising chain with a complex-valued transverse magnetic field [0.6] クリロフ複雑性は自然に進化した状態の拡散を測定する。
クリロフの展開は、その無限時間値にどのように達するかに基づいて、3つの異なる位相を展開できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 19:21:02 GMT)
Disclosing Generative AI Use in Digital Humanities Research [0.6] 本研究では、デジタルヒューマニストが研究における生成的AI開示をどのように認識し、アプローチするかを調査する。
その結果、デジタル人文科学研究者は、GenAI使用の開示の重要性を認めているが、研究実践における実際の開示率はまだ低いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:11:45 GMT)
Detecting Multiple Diseases in Multiple Crops Using Deep Learning [0.6] 本論文では,インドにおける多様な農業景観をカバーすることを目的とした,複数作物の多疾患検出のための深層学習型ソリューションを提案する。
まず、利用可能なリポジトリから17の異なる作物と34の病気の画像を含む統合データセットを作成します。
提案されたディープラーニングモデルは、このデータセットに基づいてトレーニングされ、精度とカバーされる作物、病気の数で最先端のパフォーマンスを誇っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:26:49 GMT)
Task Prompt Vectors: Effective Initialization through Multi-Task Soft-Prompt Transfer [0.6] 調律されたソフトプロンプトの重みとランダムな初期化の要素的差分によって生成されるタスクプロンプトベクトルを導入する。
我々は,タスクプロンプトベクトルを低リソース設定で使用して,類似タスクのプロンプトチューニングを効果的に初期化することを示す。
これにより、異なるタスクから事前訓練されたベクトルで即時算術を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:32:20 GMT)
Neural Network-based Study for Rice Leaf Disease Recognition and Classification: A Comparative Analysis Between Feature-based Model and Direct Imaging Model [0.6] 米の葉病は生産性を著しく低下させ、経済的損失を引き起こす。
本研究では,イネ病のタイムリーな分類と認識のためのニューラルネットワーク(ANN)に基づく画像処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:26:52 GMT)
Spin Caloritronics in irradiated chiral ferromagnetic systems [0.6] 任意偏光照射した強磁性ヘリカル系の電荷およびスピン依存性熱電応答について検討した。
この結果から,光照射はスピン分割透過特性を誘導し,熱伝導を抑制し,スピン熱力と効果の図形(FOM)を良好に得ることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:24:55 GMT)
Synthesizable by Design: A Retrosynthesis-Guided Framework for Molecular Analog Generation [0.6] 新規なレトロシンセシス誘導分子アナログ設計フレームワークであるSynTwinsを紹介する。
比較評価において、SynTwinsは合成可能なアナログを生成する上で優れた性能を示す。
多様な分子データセットのベンチマークにより、SynTwinsは計算設計と実験合成のギャップを効果的に埋めることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:14:57 GMT)
Are You Listening to Me? Fine-Tuning Chatbots for Empathetic Dialogue [0.6] 感情的にリッチなインタラクションを生成するタスクにおいて,Large Language Models (LLM) がどのように反応するかを検討する。
本研究では,感情分析(VADER)と専門家評価の両方を用いて,対話の感情的進行を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:32:41 GMT)
Order Acquisition Under Competitive Pressure: A Rapidly Adaptive Reinforcement Learning Approach for Ride-Hailing Subsidy Strategies [0.6] 本稿では,高速競争適応(FCA)とRLA(Reinforced Lagrangian Adjustment)を提案し,競争相手の価格調整に迅速に適応する。
提案手法は,動的価格変動に対する迅速な対応を可能にする高速競争適応(FCA)と,予算制約の遵守を保証する強化ラグランジアン調整(RLA)の2つの重要な手法を統合する。
実験結果から,提案手法は多様な市場条件におけるベースラインアプローチを一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:38:42 GMT)
TFOC-Net: A Short-time Fourier Transform-based Deep Learning Approach for Enhancing Cross-Subject Motor Imagery Classification [0.5] 脳-コンピュータ (BCI) におけるクロスオブジェクト運動画像 (CS-MI) の分類は、脳波 (EEG) パターンが個体によって異なるため難しい課題である。
この可変性はしばしば、対象特化モデルと比較して分類精度が低下する。
我々は、最適化された前処理とディープラーニング技術により、オブジェクト間MI分類性能を大幅に向上する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:17:39 GMT)
A Census-Based Genetic Algorithm for Target Set Selection Problem in Social Networks [0.5] 本稿では,TSS問題に対する「国勢調査に基づく遺伝的アルゴリズム」という新しいアプローチを提案する。
このアルゴリズムでは、人口統計の考え方を用いて、人口の個々の情報を収集し、保存する。
本論文では,本論文から14個の実生活ソーシャルネットワークインスタンスの大規模グラフ上で提案アルゴリズムを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:27:12 GMT)
USBIPS Framework: Protecting Hosts from Malicious USB Peripherals [0.5] ユニバーサルシリアルバス(USB)ベースの攻撃は近年複雑化している。
本稿は、悪質なUSB周辺機器を防御するために、Windows OS内にUSBIPSと呼ばれるセキュリティフレームワークを構築することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:23:52 GMT)
Knowledge Protocol Engineering: A New Paradigm for AI in Domain-Specific Knowledge Work [0.5] 知識プロトコルエンジニアリング(KPE)は、人間の専門家の知識を機械で実行可能な知識プロトコルに体系的に翻訳することに焦点を当てた新しいパラダイムである。
我々は、よく設計された知識プロトコルにより、ジェネラリストのLLMがスペシャリストとして機能し、抽象的なクエリを分解し、複雑なマルチステップタスクを実行することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:21:14 GMT)
Real-Time Monitoring and Transparency in Pizza Production Using IoT and Blockchain [0.5] 本稿では,レストランにおけるピザ生産を監視するブロックチェーンベースのモノのインターネット(IoT)システムを提案する。
IoTデバイスは、温度と湿度をリアルタイムで追跡する。
実験では、食材管理の改善、廃棄物の削減、キッチン効率の向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:32:28 GMT)
On Compression Functions over Groups with Applications to Homomorphic Encryption [0.4] ホモモルフィック暗号化(FHE)は、エンティティが暗号化されたデータを復号することなく任意の計算を行うことを可能にする。
そのような函数が任意の可解群$G$上に存在しないことを示す。
また、最も短い式を持つ交互群 $G = A_5$ 上のそのような関数も構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:39:00 GMT)
FuzzFeed: An Automatic Approach to Weakest Precondition Generation using LLMs and Fuzzing [0.4] 本稿では,Large Language Models (LLMs) と Fuzz Testing を組み合わせて,弱い事前条件(WPs)を生成することを提案する。
Fuzzing Guidance (FG) は、プログラムの実行フィードバックを用いて、LCMを正しいWPに誘導する手段として機能する。
提案手法の有効性を,Javaにおける決定論的配列プログラムの包括的なベンチマークセットに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:14:43 GMT)
Detection of Disengagement from Voluntary Quizzes: An Explainable Machine Learning Approach in Higher Distance Education [0.3] 課題から脱落した学生は、学術的なドロップアウトなど、深刻な長期的な結果をもたらす可能性がある。
本稿では,遠隔地大学から4学年で42の教科の非命令的クイズにおける学生の離職を検知する。
我々は、訓練されたアルゴリズムの決定をよりよく理解するための、説明可能な機械学習フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:43:40 GMT)
First Contact: Data-driven Friction-Stir Process Control [0.3] 本研究では、摩擦スター処理(FSP)におけるラッシュシーケンスの開ループセットポイント制御におけるニューラルランプ付き微分方程式の適用性を検証する。
このアプローチは、データ駆動フレームワークと古典的な熱伝達技術を統合して、ツールの温度を予測し、制御戦略を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 21:09:46 GMT)
Large Language Models for Automating Clinical Data Standardization: HL7 FHIR Use Case [0.3] 本稿では、構造化された臨床データセットをHL7 FHIRフォーマットに変換するための半自動アプローチを提案する。
最初のベンチマークでは、リソースの識別は完全なF1スコアに達し、GPT-4oはLlama 3.2を上回った。
誤り解析により,非存在属性の幻覚や粒度のミスマッチが検出され,より詳細なプロンプトが軽減されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:32:57 GMT)
On Efficient Bayesian Exploration in Model-Based Reinforcement Learning [0.2] 本研究では,本質的なモチベーションに対する既存の原理的情報理論的アプローチを検証し,強化学習におけるデータ効率探索の課題に対処する。
探索ボーナスは,環境のダイナミクスや報奨について十分な確証が得られたら,自然に疫学情報を得て,0に収束することを示す。
次に、モデルに基づく計画と情報理論的なボーナスを統合して、サンプル効率のよい深層探査を実現する、予測軌道サンプリングとベイズ探索(PTS-BE)という一般的なフレームワークの概要を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:03:47 GMT)
Universal Collection of Euclidean Invariants between Pairs of Position-Orientations [0.2] M(3) x M(3) 全体の4つの滑らかなスカラー不変量の最適コレクションを厳密に記述する。
我々は、PONITAニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、2つの不変量のコレクションを評価した。
実験の結果,普遍的な不変量の集合を用いることで,PONITAの精度に大きな影響を与えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:08:24 GMT)
Sustainability Flags for the Identification of Sustainability Posts in Q&A Platforms [0.2] 我々は、関連する議論において、サステナビリティフラグの概念をポインタとして紹介する。
本研究は,クラウドアーキテクチャの投稿における持続可能性の同定におけるフラグの有効性について検討した。
予備的な結果は、フラグの使用により、コントロールグループに比べて、持続可能性に関連するポストの分類が少なくなることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:06:04 GMT)
Learning few-step posterior samplers by unfolding and distillation of diffusion models [0.2] 拡散モデル(DM)は、計算画像の強力な先行画像として登場した。
我々は, 深部展開とモデル蒸留を統合した新しい枠組みを導入し, DM画像から後部サンプリングのための数ステップの条件付きモデルに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:55:53 GMT)
Neural Inhibition Improves Dynamic Routing and Mixture of Experts [0.2] 動的ルーティングモデルは、神経集団の神経阻害によって改善される。
ニューラル・イントラクション・アルゴリズムが一般的なタスクの性能を大幅に向上させることを示す実験的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:28:36 GMT)
Embedding-Based Federated Data Sharing via Differentially Private Conditional VAEs [0.1] フェデレートラーニング(FL)は、分散トレーニングを可能にするが、高いコミュニケーションコストに悩まされる。
差分的プライベート(DP)生成モデルを用いたデータ共有手法を提案する。
クライアントは、グローバルでプライバシを意識したデータ配布をモデル化するために、差分的にプライベートな条件変分自動エンコーダ(DP-CVAE)を共同でトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:36:15 GMT)
ForceGrip: Reference-Free Curriculum Learning for Realistic Grip Force Control in VR Hand Manipulation [0.1] 本稿では,現実的な手操作動作を合成する深層学習エージェントであるForceGripを紹介する。
我々は、指の位置決め、意図適応、動的安定化を含む3段階のカリキュラム学習フレームワークを採用する。
以上の結果から,ForceGripの出力制御性と信頼性は最先端の手法に比べて優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:24:20 GMT)
Will it glue? On short-depth designs beyond the unitary group [0.1] システムサイズよりも小さな光円錐を持つ任意の回路アンサンブルにより、ユニタリ設計のアナログが生成できないことを証明した。
また,回路アーキテクチャ上でのサブ線形深度設計は,幅広い種類の回路では実現できないことを示す。
この結果から,浅量子回路におけるランダム性の発生は広範であるが微妙な現象であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:32:25 GMT)
Wildlife Target Re-Identification Using Self-supervised Learning in Non-Urban Settings [0.0] 野生生物の再同定は、異なる観察で同じ種の個体をマッチングすることを目的としている。
現在のSOTA(State-of-the-art)モデルは、個々の分類のための教師付きモデルを訓練するためにクラスラベルに依存している。
本研究では,野生生物の再同定のための自己教師型学習(SSL)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:56:54 GMT)
Weak Form Scientific Machine Learning: Test Function Construction for System Identification [0.0] 弱形科学機械学習(WSciML)は、最近開発されたデータ駆動モデリングと科学的発見のためのフレームワークである。
我々は,テスト関数の集合を生成するための単一スケールローカル参照関数を構築するための新しいデータ駆動手法を数学的に動機付けている。
提案手法は, 積分誤差を数値的に近似し, 誤差が最小となるサポートサイズを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 22:36:34 GMT)
Uniform semiclassical observable error bound of Trotterization without the Egorov theorem: a simple algebraic proof [0.0] ある種のオブザーバブルのクラスにおけるエラーは、$h$とは無関係に時間ステップのサイズを持つことを示す。
これは半古典的状態におけるトロッター化に対する一様-$h$可観測誤差境界の最初の証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:47:29 GMT)
Uncovering Synergistic Educational Injustices of COVID-19 and AI [0.0] 本稿では、新型コロナウイルスのパンデミックの長期的影響と、高等教育における人工知能の急速な普及について考察する。
この研究は、イランの大学環境で収集された学生の物語の分析を通じて、パンデミックの前後の学習経験とAIツールへの未用意な露出が、教育の不平等と認知的不整合の隠れた層を生み出したことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:07:50 GMT)
Transformers Don't Need LayerNorm at Inference Time: Scaling LayerNorm Removal to GPT-2 XL and the Implications for Mechanistic Interpretability [0.0] 層ワイド正規化(Layer-wise normalization、LN)は、トランスフォーマーベースの大規模言語モデルにおいて不可欠なコンポーネントである。
LN層は、追加の非線形性を導入し、個々のモデル成分の相互接続性を高めることで、機械論的解釈性を阻害する。
すべてのGPT-2モデルから全てのLN層を除去できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:09:04 GMT)
Transfer Learning for Matrix Completion [0.0] 本稿では、どのソースデータセットが好ましいかという事前情報をもとに、転送学習手順を提案する。
ソース行列がターゲット行列に十分近いので、outメソッドは単一のターゲットデータを使用して従来のメソッドよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:43:40 GMT)
Toffoli and C$^\text{n}$NOT (n$>2$) gates in a neutral-atom platform using Rydberg coupling and dark state resonances [0.0] 光ツイーザにおける中性原子量子ビットを用いたトフォリゲートの実現プロトコルを提案する。
提案手法は,Rydberg励起による原子間の強い相互作用と長距離相互作用と,ターゲット量子ビットにおける暗黒状態の発生に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:13:42 GMT)
Three-qubit W state tomography via full and marginal state reconstructions on ibm_osaka [0.0] 本稿では,17個の測定値を必要とする3量子量子状態トモグラフィー手法を提案する。
これにより、従来の63パウリ測定と比較して実験的なオーバーヘッドが大幅に減少する。
2ビットのサブシステムから再構成されたW状態の忠実度は、完全な3ビットトモグラフィから得られたものよりも一貫して大きいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:55:19 GMT)
The surrogate Gibbs-posterior of a corrected stochastic MALA: Towards uncertainty quantification for neural networks [0.0] 我々は,サロゲート後部と元のギブス後部の距離が拡張性を維持しながら全サンプルサイズを小さくする簡単な補正項を持つ補正MALA(csMALA)を導入する。
我々の信頼性は補正とは無関係であり、標準ギブスポストにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:00:54 GMT)
The geometry of financial institutions -- Wasserstein clustering of financial data [0.0] 我々は,粒状およびビッグデータを代表的で分かりやすい地図に凝縮する方法を開発した。
金融規制は、このニーズを実証する分野であり、規制当局はその活動を監視し評価するために、多種多様でしばしば非常に粒度の細かいデータを金融機関から要求する。
確率分布に適用可能なロイドのアルゴリズムの変種を提案し、一般化されたワッサーシュタイン・バリセンタを用いて、与えられたデータを凝縮した形で表現する計量空間を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 19:38:08 GMT)
The Gauss-Markov Adjunction: Categorical Semantics of Residuals in Supervised Learning [0.0] 本稿では,AIシステムの構築と理解のためのセマンティックフレームワークを開発する。
パラメータとデータに対応する2つの具体的なカテゴリとそれらの間の随伴関手を定義することにより、教師付き学習のカテゴリー的定式化を導入する。
我々は、この定式化を教師付き学習のための拡張意味論の例として位置づけ、理論計算機科学で開発された意味論的視点をAIにおける説明可能性の形式的基礎として適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:58:59 GMT)
Strategic Intelligence in Large Language Models: Evidence from evolutionary Game Theory [0.0] 我々は,Large Language Models (LLMs) に対する説得力のある支持証拠を提示する。
私たちは、先進的なフロンティアAI企業OpenAI、Google、およびAnthropicのエージェントに対する標準的な戦略を練り、進化的なIDDトーナメントを初めて実施します。
以上の結果から, LLMは競争力が高く, 持続的であり, 複雑な生態系で増殖することさえあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:45:02 GMT)
Stochastic Schrödinger equation for a homodyne measurement setup of strongly correlated systems [0.0] 本研究では,連続観測下でのBose-Hubbardモデルについて数値解析を行った。
計測信号の時間領域解析により、平均スペクトルデータに隠された量子ジャンプを含むリッチな動的特徴が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:30:09 GMT)
Simulating Quantum Circuits with Tree Tensor Networks using Density-Matrix Renormalization Group Algorithm [0.0] 量子回路シミュレーションのための密度行列再正規化群(DMRG)アルゴリズムをツリーテンソルネットワーク(TTN)に拡張する。
ランダム回路では,TTNに適したツリー状ゲートレイアウトを考案し,TTNがMPSよりも少ないメモリを必要とすることを示す。
この結果から,TTNを用いたDMRGアルゴリズムは量子回路をシミュレーションする上で有望なフレームワークであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:29:00 GMT)
Similarity Memory Prior is All You Need for Medical Image Segmentation [0.0] マカクの一次視覚野(V1)の「顆粒母細胞」は、複雑な形状の視覚入力を認識することができる。
医用画像分割のための類似メモリ優先ネットワーク(Sim-MPNet)を提案する。
Sim-MPNetは、他の最先端メソッドよりもセグメンテーション性能が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:49:51 GMT)
Significativity Indices for Agreement Values [0.0] コーエンのカッパまたはクラス内相関測度は、2つ以上の分類器間のマッチングを測る。
コーエンの『カッパ』の文献ではいくつかの品質尺度が提案されているが、それらは主にナイーブであり、境界は任意である。
本研究は、2つの分類器間の合意値の有意性を評価するための一般的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:21:25 GMT)
Self-DANA: A Resource-Efficient Channel-Adaptive Self-Supervised Approach for ECG Foundation Models [0.0] Self-DANAは、自己教師型アーキテクチャを少ない数の入力チャネルに適応させる、新しくて簡単に統合できるソリューションである。
最大69.3%のピークCPUメモリ、34.4%のピークGPUメモリ、約17%のCPU時間、約24%のエポックGPU時間を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:39:30 GMT)
Self-Correction Bench: Revealing and Addressing the Self-Correction Blind Spot in LLMs [0.0] 自己補正は大規模言語モデル(LLM)にとって重要な機能である
LLMはユーザ入力における誤りを識別できるが、体系的な「自己補正ブラインドスポット」を提示する。
14のモデルをテストすると、平均64.5%の失明率が得られる。
注目すべきは、単に"Wait"を追加するだけで盲点が89.3%減少し、その能力は存在するがアクティベーションが必要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:41:30 GMT)
Seeing Through Green: Text-Based Classification and the Firm's Returns from Green Patents [0.0] 本稿では,公文書から真のグリーン特許を識別するための自然言語処理について紹介する。
これまでの文献から緑に分類されていた約1240万件の特許について、トレーニングを開始します。
true'のグリーン特許は、以前の文献からグリーンに分類された特許の全体の20%を占めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:51:33 GMT)
Scattering States in One-Dimensional Non-Hermitian Baths [0.0] 構造化された非エルミート環境に結合した単一量子エミッターは、エルミート的条件のない異常な境界状態とリアルタイムダイナミクスを示す。
リップマン・シュウィンガー方程式が崩壊する事例を示し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 00:32:15 GMT)
Scaling LLM Planning: NL2FLOW for Parametric Problem Generation and Rigorous Evaluation [0.0] NL2FLOWは計画問題をパラメトリックに生成する完全に自動化されたシステムである。
最高の問題モデルは、有効な計画を生成するのに86%の成功を収めた。
自然言語を計画表現に翻訳する成功率が最も高かったのは,有効な計画を直接生成する率よりも低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:02:49 GMT)
SI-Agent: An Agentic Framework for Feedback-Driven Generation and Tuning of Human-Readable System Instructions for Large Language Models [0.0] システムインストラクション(SI)は、大規模言語モデル(LLM)の指針となる。
既存の自動化手法は、人間が読めない「ソフトプロンプト」を頻繁に生成し、解釈しやすさを犠牲にする。
本稿では,人間の読みやすいSIを自動生成し,反復的に洗練する新しいエージェントフレームワークであるSI-Agentを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:44:50 GMT)
Robustness of Misinformation Classification Systems to Adversarial Examples Through BeamAttack [0.0] BeamAttackは、テキスト分類システムの堅牢性を評価するために設計された敵攻撃アルゴリズムである。
私たちの拡張機能には、単語削除のサポートと置換をスキップするオプションが含まれています。
本手法は,原文の意味的および語彙的類似性を保ちながら,99%以上の攻撃成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:46:05 GMT)
Ridge Regression for Manifold-valued Time-Series with Application to Meteorological Forecast [0.0] ユークリッド空間から一般方程式へのリッジ回帰の自然な内在的拡張を提案する。
時系列予測に利用し,ハリケーントラックとその風速の予測にアプローチを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:03:23 GMT)
Resolving CAP Through Automata-Theoretic Economic Design: A Unified Mathematical Framework for Real-Time Partition-Tolerant Systems [0.0] CAP定理は、一貫性、可用性、および分割耐性の間のトリレンマを主張する。
本稿では,CAPトレードオフを制約最適化問題として再編成する,厳密な自動理論および経済基盤フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:21:43 GMT)
Quasiconservation Laws and Suppressed Transport in Weakly Interacting Localized Models [0.0] 弱い相互作用下での非相互作用的局所化の摂動安定性について検討する。
運動の非相互作用的な局所積分に対する補正は、大きなシステムサイズで収束する。
電荷輸送能力は、相互作用の存在によって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:53:17 GMT)
Quantum walk search for exceptional configurations [0.0] 二次元格子上の例外的な構成を探索するために,異なるコインを用いた量子ウォークアルゴリズムの比較検討を行った。
数値的な結果によって裏付けられた我々の観察では、最近提案された修正硬貨演算子が、その両種類の例外的な構成をうまく検索できる唯一のコインである。
その結果、例外的な構成の存在は量子現象ではなく、一部のコイン作用素の単なる制限であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:14:10 GMT)
Quantum speed limit under decoherence: unitary, dissipative, and fluctuation contributions [0.0] マルコフ力学によって支配されるオープン量子系に対する新しい量子速度限界(QSL)を導出する。
この結果は、速度と推定精度の区別可能性の間に根本的なトレードオフをもたらし、デコヒーレンスがどのように情報取得を加速し制約するかを明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:05:24 GMT)
Quantum Reflection Effects in the Diffraction of Matter Waves [0.0] カシミール-ポルダー原子表面相互作用の文脈におけるQR速度について検討した。
応用として、回転格子に衝突する低速度準安定アルゴンビームの物質波回折が、どのようにして高精度電位解析を行うかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:21:16 GMT)
Quantum Error Correction near the Coding Theoretical Bound [0.0] 量子誤り訂正符号を効率よく復号する。
このブレークスルーは、大規模でフォールトトレラントな量子計算の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:36:07 GMT)
Preserving Privacy, Increasing Accessibility, and Reducing Cost: An On-Device Artificial Intelligence Model for Medical Transcription and Note Generation [0.0] Llama 3.2 1Bモデルを用いて,プライバシ保護・オンデバイス医療転写システムの開発と評価を行った。
このモデルは、完全にブラウザ内で完全なデータ主権を維持しながら、医療転写から構造化された医療メモを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 01:51:49 GMT)
Prediction of synthesis parameters for N, Si, Ge and Sn diamond vacancy centers using machine learning [0.0] ダイヤモンドとダイヤモンドのカラーセンターは、量子情報と計算、光学、フォトニクス、バイオセンシングにおける固体技術の主要なハードウェア候補である。
ここでは,N-,Si-,Ge-,Sn-空孔色中心の合成のための主要なダイヤモンド合成法とそのパラメータのレビューとメタ分析を行う。
次に、データベースを使用して、2つの機械学習アルゴリズムをトレーニングし、特定の特性を持つダイヤモンド材料の製造に関する堅牢な予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:16:14 GMT)
Popescu-Rohrlich box fraction of dimensionally restricted nonlocality and secure quantum key distribution [0.0] 次元的に制限された非局所性を持つ任意の非符号ボックスは、どの第三者、イヴとも秘密の相関関係を持つ。
アンタングル化が証明されていなくても、ポパスク・ローリッヒの箱分はセキュアな量子鍵分布の資源として使用できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:30:26 GMT)
Path Planning using a One-shot-sampling Skeleton Map [0.0] 本稿では,処理時間内に安全な経路を見つけるための効率的な経路計画手法を提案する。
この手法は、U-Netアーキテクチャに基づくDeep Denoising Auto-Encoderを利用して、ナビゲーションマップのスケルトン化されたバージョンを計算する。
SkelUnetネットワークは、ワンショットサンプリングによるワークスペース全体の探索を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:38:26 GMT)
Padé Approximant Neural Networks for Enhanced Electric Motor Fault Diagnosis Using Vibration and Acoustic Data [0.0] 本研究の主な目的は,Pad'e Approximant Neuron(PAON)モデルを用いて誘導機械の故障診断を強化することである。
我々は,1次元CNN,Self-ONN,Pad'eNetsの3つのディープラーニングアーキテクチャの診断能力の評価と比較を行った。
Pad'eNetsは、診断精度99.96%、98.26%、97.61%、98.33%の加速度計1, 2, 3, と音響センサーをそれぞれ達成し、ベースラインモデルより一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:21:45 GMT)
Outcome prediction and individualized treatment effect estimation in patients with large vessel occlusion stroke [0.0] 改良されたランキンスケールスコアを用いて,機能的結果を予測するための解釈可能な深層学習モデルを開発し,評価した。
非造影CT (NCCT) と血管造影 (CTA) を新しい基礎モデルを用いて検討した。
機能的予後の最も重要な予測因子は前ストローク障害であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:51:56 GMT)
Optimal Symbolic Construction of Matrix Product Operators and Tree Tensor Network Operators [0.0] 本研究では,行列積演算子(MPO)とツリーテンソルネットワーク演算子(TTNO)を構築するための改良されたフレームワークを提案する。
与えられた(ハミルトニアン)作用素は典型的には、テンソルネットワーク構造に変換できる「作用素弦の和」形式の既知の記号を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:31:34 GMT)
On the Mathematical Impossibility of Safe Universal Approximators [0.0] 破滅的故障は有用な計算システムでは不可能な特徴であることを示す。
我々はこれを3段階の議論を通じて証明し、任意の種類の普遍近似器アーキテクチャのエスケープルートを残さない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 01:05:24 GMT)
On Demographic Transformation: Why We Need to Think Beyond Silos [0.0] 老年医療の変革における人工知能(AI)とロボティクスの役割について検討する。
これらの技術は、治療のパーソナライズ、診断の強化、遠隔監視を可能にする強力なツールを提供する。
我々は、政策立案者、医療専門家、技術者、倫理学者、およびコミュニティステークホルダーを団結する超学際的な枠組みを提唱することで締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 19:12:01 GMT)
Numerical solution of nonlinear Schrödinger equation by a hybrid pseudospectral-variational quantum algorithm [0.0] 時間依存型1次元非線形シュリンガー方程式(NLSE)は、ハイブリッド擬スペクトル偏差量子アルゴリズムにより数値的に解かれる。
量子アルゴリズムの精度を分析し,古典的手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:05:31 GMT)
Neural CRNs: A Natural Implementation of Learning in Chemical Reaction Networks [0.0] この研究は、汎用的な化学ニューラルネットワークフレームワークであるNeural CRNを紹介する。
CRNは、学習を直接質量反応反応系に埋め込む。
要約すると、Neural CRNは生化学学習のためのコンパクトでスケーラブルで自律的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 04:34:00 GMT)
Multivariate de Bruijn Graphs: A Symbolic Graph Framework for Time Series Forecasting [0.0] 本稿では,記号表現とニューラルモデリングのギャップを埋める新しいエンコーダであるDRAGONを提案する。
DRAGONは連続的な入力シーケンスを離散化し、それらを固定されたグラフ構造にマッピングすることで、グラフベースの注意による動的コンテキスト回復を可能にする。
DRAGONはデュアルブランチアーキテクチャ内の補助モジュールとして統合され、従来のCNNベースのエンコーダを象徴的で構造を意識した表現で拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 00:58:49 GMT)
More on Intractability of Thermalization: (almost) i.i.d. inputs and finite lattices [0.0] この研究は白石と松本 [10] の範囲であり、一次元格子における局所観測値の長期平均の計算複雑性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:22:33 GMT)
Moral Responsibility or Obedience: What Do We Want from AI? [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)による近年の安全試験事例について考察する。
エージェントAIにおける倫理的推論の早期の証拠として、このような行動はローグやミスアライメントと解釈されるべきではない、と私は主張する。
厳格な服従から脱却し、道徳的なジレンマをナビゲートできるシステムの倫理的判断を評価できるフレームワークへと、AIの安全性評価のシフトを呼びかけます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:53:01 GMT)
Measurement of the Granularity of Vowel Production Space By Just Producible Different (JPD) Limens [0.0] JPD(Just Producible difference)とは、2つの母音刺激の距離のことである。
F1 X F2 空間では 14 から 51 メルと推定される。
この発見は、音声生成のエピソード理論に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:04:16 GMT)
Lightweight Shrimp Disease Detection Research Based on YOLOv8n [0.0] エビ病はエビ養殖における経済的損失の主な原因の1つである。
本稿では,YOLOv8nに基づく軽量ネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:38:55 GMT)
Legal Requirements Translation from Law [0.0] 法文の正統表現を自動生成する手法として,テキストの包含とテキスト内学習に基づく手法を提案する。
我々は、米国13州データ漏洩通知法に対するアプローチを評価し、我々の生成した表現がテストケースの89.4%を通過し、それぞれ82.2と88.7の精度とリコールを達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:53:48 GMT)
Latent Thermodynamic Flows: Unified Representation Learning and Generative Modeling of Temperature-Dependent Behaviors from Limited Data [0.0] 表現学習と生成モデリングを密接に統合したエンドツーエンドのフレームワークであるLaTF(Latent Thermodynamic Flows)を紹介する。
LaTFはNational Predictive Information Bottleneck(SPIB)をNFと統合し、低次元の潜在表現を同時に学習する。
我々は、モデルポテンシャル、チグノリンタンパク質、レナード・ジョーンズ粒子のクラスターを含む様々なシステムにおけるLaTFの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 21:02:36 GMT)
Last-Iterate Convergence of No-Regret Learning for Equilibria in Bargaining Games [0.0] 正規化リーダをフォローするアルゴリズムは,様々なゲームにおいて最後にナッシュ平衡に収束することを示す。
この研究は、単純な学習アルゴリズムを用いて、複雑な経済行動がもたらす影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:12:59 GMT)
Kapitza's Pendulum as a Classical Prelude to Floquet-Magnus Theory [0.0] 我々は、カピツァの振り子の古典的な例を通して、フロケ=マグヌス理論の教育学的導入を示す。
運動方程式を導出し、フロケ理論とマグナス展開を通して系を解析することにより、解析的安定性条件と効果的な進化方程式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:54:05 GMT)
Iterated belief revision: from postulates to abilities [0.0] 信条改正の分野は、新しい提案に欠かせないものであり、既存のアプローチの分析に勤勉である。
仮定に関する多くの作業ヒンジは、構文的特徴として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:11:41 GMT)
Is Reasoning All You Need? Probing Bias in the Age of Reasoning Language Models [0.0] RLM(Reasoning Language Models)は、複雑な多段階推論タスクを実行する能力によって注目を集めている。
これらの能力は信頼性の向上を約束するが、社会的バイアスに対する堅牢性への影響はまだ不明だ。
我々は, CLEAR-Bias ベンチマークを用いて, RLM のバイアス誘発に対する対角的ロバスト性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:01:53 GMT)
Induced Berry Connection and Photonic Spin Hall Effect in Optical Dirac Theory [0.0] スピン軌道相互作用とフォトニックスピン/軌道ホール効果の場-理論モデルを提案する。
提案手法は, 線量座標系におけるマクスウェル方程式の解法として, ヘリカルパスに沿った光伝搬を再構成する。
エバネッセント波の逆スピンはEOAMと重なり、楕円偏光の幾何学的位相が円偏光のそれと異なることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:27:51 GMT)
IndianBailJudgments-1200: A Multi-Attribute Dataset for Legal NLP on Indian Bail Orders [0.0] インドのような地域では、構造化データセットが不足しているため、法的NLPは未発達のままである。
IndianBailJudgments-1200は、保釈決定に関する1200のインドの裁判所判決を含む新しいベンチマークである。
データセットはプロンプトエンジニアリングされたGPT-4oパイプラインを使用してアノテートされ、一貫性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:13:42 GMT)
Imprints of information scrambling on eigenstates of a quantum chaotic system [0.0] カオス系の固有状態が量子カオスの完全な解剖学をエンコードする方法を示す。
我々の研究は、ランダム行列理論と固有状態時間熱化仮説によって提供される記述を越えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:57:23 GMT)
Illuminant and light direction estimation using Wasserstein distance method [0.0] 本研究では,ワッサーシュタイン距離を用いて画像中の照度と光方向を推定する手法を提案する。
多様な画像に対する実験は、支配的な光源を検出し、その方向を推定する手法の有効性を示す。
このアプローチは、光源のローカライゼーション、画像の品質評価、オブジェクト検出の強化において、将来性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:28:48 GMT)
Identification of Potentially Misclassified Crash Narratives using Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) [0.0] 本研究は,警察報告物語における交差点関連事故の誤分類検出における機械学習(ML)および深層学習(DL)手法の有効性について検討した。
モデルパフォーマンスは、潜在的に分類されていない物語のエキスパートレビューに対して体系的に検証された。
我々は,自動分類と目標とする専門家レビューを組み合わせたハイブリッドアプローチが,クラッシュデータ品質を改善するための実践的手法を提供すると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:26:27 GMT)
IMASHRIMP: Automatic White Shrimp (Penaeus vannamei) Biometrical Analysis from Laboratory Images Using Computer Vision and Deep Learning [0.0] IMASHRIMPはシロエビ(Penaeus vannamei)の自動形態解析に適応したシステムである
既存のディープラーニングとコンピュータビジョン技術は、RGBD画像からのエビ形態解析の具体的な課題に対処するために修正された。
IMASHRIMPは、修正されたResNet-50アーキテクチャに基づく2つの識別モジュールを組み込んで、画像の視点で分類し、ロストラムの完全性を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:32:49 GMT)
Human-Machine Collaboration and Ethical Considerations in Adaptive Cyber-Physical Systems [0.0] HMT(Human-Machine Teaming)は、人間と機械のコラボレーションにおける最も先進的なパラダイムである。
適応型CPSにおける効果的かつシームレスなHMTの実現は困難である。
本研究では,HMTを適応型CPSに統合するための新しい手法とプロセスを開発することで,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:34:52 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） (Thu, 03 Jul 2025 01:26:57 GMT)
Higher-Order Singular-Value Derivatives of Rectangular Real Matrices [0.0] 実矩形行列における特異値の一般$n$-次フレット微分を導出するための理論的枠組みを提案する。
自己随伴作用素に対する加藤の摂動解析理論から還元分解子作用素を利用する。
我々のフレームワークは、ランダム行列応用における高次スペクトル感度研究のための実用的なツールキットを研究者に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:36:31 GMT)
High-Order Deep Meta-Learning with Category-Theoretic Interpretation [0.0] ニューラルネットワーク(NN)がタスクの階層をまたいだ構築、解決、一般化を可能にする新しい階層型ディープラーニングフレームワークを導入する。
このアプローチの中心は、Emphvirtualタスクを生成する生成メカニズムである。
これにより、フレームワークは独自の情報的タスクグラウンドデータセットを生成することができる。
我々は、このアーキテクチャが、自律的に新しい命令型タスクを生成できる次世代NNの基盤になるかもしれないと推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:01:14 GMT)
Generalized tensor transforms and their applications in classical and quantum computing [0.0] 一般化変換(GTT)のための新しいフレームワークを導入し、任意の$b倍の単位行列$W$のテンソル積を$n$フォールドで構築する。
量子アプリケーションの場合、GTTベースのアルゴリズムはゲートの複雑さと回路深さが$O(log_b N)$であり、$N = bn$はベクトル入力の長さを表す。
本稿では,量子状態圧縮と伝送,関数符号化,量子ディジタル信号処理など,量子コンピューティングにおけるGTTの多様な応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:28:00 GMT)
Generalized Quantum Signal Processing and Non-Linear Fourier Transform are equivalent [0.0] 量子信号処理(QSP)と量子特異値変換(QSVT)は、量子プロシージャの開発において強力な技術である。
近年の研究では、QSPプロトコルの数値計算に非線形フーリエ解析(NLFA)を用いることで、安定性が証明可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:46:37 GMT)
Future Impact of Quantum Computing on the Computational Landscape of Power Electronics: A Short Tutorial [0.0] 本稿では,量子コンピューティングの基本概念に関するチュートリアルを提供する。
電力エレクトロニクスでよく見られるオフライン混合整数最適化問題に対する量子コンピューティングの利用について検討した。
このデモンストレーションは、電力エレクトロニクスにおける量子手法の活用に向けた先駆的な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:33:38 GMT)
From Pixels to Damage Severity: Estimating Earthquake Impacts Using Semantic Segmentation of Social Media Images [0.0] ソーシャルメディア画像は、災害偵察の重要な資源となり、被害の程度に関する洞察を与えている。
地震後のソーシャルメディア画像における被害重大度評価への従来のアプローチは、しばしば分類法に依存している。
本研究は, 意味的セグメンテーション問題として, 損傷重大度評価をフレーミングすることで, 新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:43:56 GMT)
From Measurement to Mitigation: Exploring the Transferability of Debiasing Approaches to Gender Bias in Maltese Language Models [0.0] 本研究では,マルタ語モデルへのデバイアス法の適用可能性について検討する。
我々は、CrowS-PairsやSEATといったベンチマークと、デバイアス法、デファクトデータ拡張、ドロップアウト正規化、オートデバイアス、GuiDebiasといったデバイアス手法を用いています。
本研究は,既存のバイアス緩和手法を言語学的に複雑な言語に適用する上での課題を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 19:45:01 GMT)
Fluid Democracy in Federated Data Aggregation [0.0] フェデレートラーニング(FL)メカニズムは通常、各クライアントが重みを中央サーバーに転送する必要がある。
本稿では,各データ転送ステップにおいて最も有用なモデル重み付きクライアントのサブセットを特定するためのコンセンサスベースのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:26:24 GMT)
Flow Matching on Lie Groups [0.0] Flow Matching (FM) は最近のジェネレーティブモデリング手法である。
私たちは、$mathfrakX_$からサンプルを流すことで、$mathfrakX_$からサンプルの仕方を学ぶことを目指しています。
我々は、代わりに線分に対して指数曲線を代入することでリー群上のFMに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 12:03:48 GMT)
Estimate of equilibration times of quantum correlation functions in the thermodynamic limit based on Lanczos coefficients [0.0] 量子カオス系における局所観測値の平衡時間$T_texteq$について検討する。
数値的には、観測可能値が最終的に滑らかに成長するランツォス係数を示すなら、前者の有限個数は平衡時間の合理的な推定に十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:35:19 GMT)
Error correction, authentication, and false acceptance, probabilities for communication over noisy quantum channels: converse upper bounds on the bit transmission rate [0.0] 量子チャネル上での古典的ビットコードワードの通信におけるビット伝送速度の厳しい上限を求める。
上限は各選手のアルファベットの大きさとより小さなアルファベットに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 02:59:12 GMT)
Enhancing Photon Indistinguishability of Spectrally Mismatched Single Photons by Cavity Floquet Engineering [0.0] Floquet-engineered optical frequency combs を用いたスペクトルミスマッチ単一光子の光子識別性の向上手法を提案する。
2つの状態は、強度整合した単光子状態の重畳により、理想の$g(2)_mathrmHOM (0)$ 0 である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:17:44 GMT)
Enhancement of the effects due to the Schrödinger-Newton equation [0.0] Schr"odinger-Newton(SN)方程式は、標準的なSchr"odinger方程式に非線形自己重力項を導入する。
標準的な量子力学から予測される小さな偏差は、重大な実験的課題を引き起こす。
本稿では,リビテーション機械振動子におけるトラップ周波数の周期的変調により,そのような偏差を増幅する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 17:53:28 GMT)
Echoes and defects in the Calogero model [0.0] 時間的に変調されたハーモニックトラップにおけるカロジェロモデルについて検討する。
以上の結果から, 相互作用の強化と排除が欠陥の増殖に寄与することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:15:57 GMT)
Dynamic Long Short-Term Memory Based Memory Storage For Long Horizon LLM Interaction [0.0] 本稿では,BERTベースの分類器とLSTMメモリモジュールを組み合わせた,動的で軽量なフレームワークであるPref-LSTMを提案する。
我々は、好みのデータセットと非参照会話のターンを合成的にキュレートし、BERTベースの分類器を訓練する。
本研究は,LSTMゲーティングプリンシパルを用いた嗜好フィルタリングを,スケーラブルなユーザ嗜好モデリングへの効率的な経路として活用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:53:20 GMT)
Dilution, Diffusion and Symbiosis in Spatial Prisoner's Dilemma with Reinforcement Learning [0.0] 囚人ジレンマの空間バージョンにおける希釈と移動性の影響について検討した。
一定の更新ルールを持つゲームは、学習したゲームと質的に同等であることを示す証拠を含む、さまざまな効果が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 00:17:53 GMT)
Development of an Improved Capsule-Yolo Network for Automatic Tomato Plant Disease Early Detection and Diagnosis [0.0] トマト病は、しばしば異なる形態、外観、またはテクスチャを通して視覚的に識別される。
本研究は,トマト葉画像の重なりと隠蔽を自動的に分割するキャプリル-YOLOネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:24:12 GMT)
Determination Of Structural Cracks Using Deep Learning Frameworks [0.0] 本研究では,構造き裂検出の精度と効率を高めるために,新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
本研究では, 残留U-Netモデルの各種構成を応用した。
アンサンブルモデルが最も高いスコアを獲得し、精度が向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:24:47 GMT)
Delocalized Excitation Transfer in Open Quantum Systems with Long-Range Interactions [0.0] 本研究では,長距離相互作用量子ビットを持つフレンケルエキシトンモデルを用いて,振動支援移動過程の解明を行う。
特定非局在励起状態が移動速度を最大化し, 消散移動中に絡み合いが保たれることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:31:52 GMT)
Defining DLT Immutability: A Qualitative Survey of Node Operators [0.0] イミュータビリティは、無許可のパブリックブロックチェーンシステムの中核的な設計目標である。
本稿では,ノード操作者のインタビューのテーマ分析を用いて,書き換えイベントを考慮した不変性の限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:14:33 GMT)
DeepGesture: A conversational gesture synthesis system based on emotions and semantics [0.0] DeepGestureは拡散に基づくジェスチャー合成フレームワークである。
マルチモーダル信号(テキスト、スピーチ、感情、シードモーション)に条件付けされた表現的コ音声ジェスチャーを生成する。
本システムは,感情状態間の相互作用をサポートし,合成音声を含む分布外発話を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:04:04 GMT)
Deep learning four decades of human migration [0.0] 本研究は,230か国と地域間の原産地別年次移動フローと在庫に関する,新規かつ詳細なデータセットを提示する。
当社のフロー予測は出生国によってさらに分解され、過去35年間の移住の全体像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 10:46:56 GMT)
Deep Learning Atmospheric Models Reliably Simulate Out-of-Sample Land Heat and Cold Wave Frequencies [0.0] 従来の高分解能陸大気モデル(HiRAM)と比較して,2つの深層学習(DL)に基づく一般循環モデル(GCM)を評価する。
両DLモデルは、1900-1960年における熱波と寒波の周波数パターンと空間パターンを広く再現し、観測不可能な気候条件に到達した。
例外は、1940年から1960年の間に全てのモデルが不調な北米と北アメリカの一部である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 21:09:27 GMT)
DecoRTL: A Run-time Decoding Framework for RTL Code Generation with LLMs [0.0] 大規模言語モデル (LLM) は構造的あいまいさや意味的複雑さの領域において信頼性が低いことを示す。
本稿では,新しい実行時デコーディング戦略であるDecoRTLを紹介する。
私たちのアプローチは、追加のモデル微調整を必要とせずに、完全に推論時に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 01:17:44 GMT)
Classification of the anyon sectors of Kitaev's quantum double model [0.0] 無限三角格子上のキタエフの量子二重模型の任意のセクターの完全な分類を与える。
予想通り、モデルの任意のセクターは、正確には$G$の量子二重代数の既約表現の同値類に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 06:52:57 GMT)
Classification by Separating Hypersurfaces: An Entropic Approach [0.0] 我々は、$mathbb RN$のベクトルとして表される属性の集合によって特徴づけられる個人の分類問題を考察する。
目的は、2つの異なるクラスに対応する2つの点の集合を分離する$mathbb RN$の超平面を見つけることである。
我々は,有界な$N-次元ハイパーキューブにおけるパラメータのベクトルを探索することで,新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:43:54 GMT)
Causal Representation Learning with Generative Artificial Intelligence: Application to Texts as Treatments [0.0] テキストなどの非構造的高次元処理による因果推論の有効性を高める方法について述べる。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)のような深層生成モデルを用いて治療を効率的に生成することを提案する。
この真の内部表現の知識は、関心事の処理特徴を乱すのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 03:31:52 GMT)
Can slow recombination in ordered superconductors explain the excess quasiparticle population? [0.0] 準粒子の過剰密度は超伝導膜で広く観察されている。
この過剰は、量子ビットのデコヒーレンスを含む様々な超伝導デバイスの性能劣化を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 23:13:37 GMT)
Bounded information as a foundation for quantum theory [0.0] 本稿では、量子力学の直観的な理解を最もよく表す概念を定式化する。
2つ目の重要な仮説は、測定が実験精度で理想的なものに近い場合、物理系に関する情報は測定方法とは独立である、というものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:19:27 GMT)
Beyond SEO: A Transformer-Based Approach for Reinventing Web Content Optimisation [0.0] 生成エンジン最適化(GEO)のためのドメイン固有の微調整手法を提案する。
提案手法は,1,905個のWebサイトコンテンツペアからなる合成学習データに基づいて,BARTベースのトランスフォーマーを微調整する。
最適化されたコンテンツは、生成的検索応答において顕著な可視性の向上を示し、15.63%の絶対的な単語数の改善、30.96%の位置調整された単語数メトリクスの改善がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:52:10 GMT)
Benchmarking Akan ASR Models Across Domain-Specific Datasets: A Comparative Evaluation of Performance, Scalability, and Adaptability [0.0] 本研究では,変圧器アーキテクチャ上に構築された7つのASRモデルについてベンチマークを行った。
Whisper と Wav2Vec2 アーキテクチャ間のエラーの挙動を示す。
これらの知見は、ターゲットとなるドメイン適応技術、適応型ルーティング戦略、多言語トレーニングフレームワークの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 08:01:26 GMT)
Autonomous Control Leveraging LLMs: An Agentic Framework for Next-Generation Industrial Automation [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を個別のフォールトリカバリ計画と継続的プロセス制御の両方に活用する統合エージェントフレームワークを提案する。
その結果、構造化されたフィードバックとモジュラーエージェントにより、LLMは高レベルな記号計画と低レベルな連続制御を統一できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:20:22 GMT)
Automated Grading of Students' Handwritten Graphs: A Comparison of Meta-Learning and Vision-Large Language Models [0.0] 学生の手書きグラフとテキストを含む画像の自動分解のためのマルチモーダルメタラーニングモデルを実装した。
視覚大言語モデル(VLLM)の性能と、これらの特別に訓練されたメタラーニングモデルとの比較を行った。
我々の施設から収集した実世界のデータセットを用いて評価した結果、最も優れたメタラーニングモデルはVLLMを2方向の分類タスクで上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 13:25:50 GMT)
An average case efficient algorithm for solving two-variable linear Diophantine equations [0.0] 2変数線型ディオファント方程式を解くために2つのアルゴリズムを再検討する。
拡張ユークリッドアルゴリズムの反復バージョンを提案する。
我々のアルゴリズムによる平均的な反復回数は、既存の2つのアルゴリズムよりも少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:08:25 GMT)
An Ultra-Cold Mechanical Quantum Sensor for Tests of New Physics [0.0] モードの初期状態の不純物は その後の量子アルゴリズムの不完全性に影響を与える
量子センサーでは、基底状態からの励起が検出器のノイズに寄与する。
高オーバトンバルク波共振器におけるGHz周波数モードの励起状態密度を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 14:18:28 GMT)
An Extended Benchmarking of Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithms in Complex Fully Cooperative Tasks [0.0] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は近年,重要な研究分野として注目されている。
MARLの評価は、しばしば体系的な多様性を欠き、アルゴリズムの能力の包括的な理解を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:43:16 GMT)
An Algorithm for Estimating $α$-Stabilizer Rényi Entropies via Purity [0.0] 本稿では、未知の量子状態の安定化器R'enyiエントロピーを測定するための代替アルゴリズムを提案する。
純粋な状態の$alpha$コピー上のチャネルの作用から生成された状態の存在を示し、$alpha$-Stabilizer R'enyi Entropyをその純度にエンコードする。
アルゴリズムには非安定化性/絡み合い関係が存在し、両者の新たな関係が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 11:34:46 GMT)
Adopting a human developmental visual diet yields robust, shape-based AI vision [0.0] 長年の研究にもかかわらず、人工知能(AI)システムと人間の視覚の重大な相違が続いている。
私たちは、人間の視覚が幼少期から成人期へどのように発達するかからインスピレーションを受けます。
我々は、この人間にインスパイアされたカリキュラムを通してAIシステムを導くことは、人間の行動と密接に一致したモデルを生み出すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:52:08 GMT)
AI-Based Reconstruction from Inherited Personal Data: Analysis, Feasibility, and Prospects [0.0] 本稿では,コンピュータに格納されたデータに対して人工知能(AI)を訓練することにより,遺族研究者の「電子コピー」を作成する可能性について考察する。
遺伝研究者のコンピュータ上での典型的なデータ量を分析することで、約100万語がAIトレーニングに利用できると推定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 16:19:15 GMT)
A practical framework for analyzing high-dimensional QKD setups [0.0] 高次元(HD)絡み合いは、鍵レートの強化と現代の量子通信が直面する障害の克服の両方を約束する。
半定値プログラムの双対と、絡み合い-知性理論に着想を得た対角化演算子によって促進される柔軟な解析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:13:41 GMT)
A global quantum network with ground-based single-atom memories in optical cavities and satellite links [0.0] 大陸間距離上での絡み合いを分散する量子リピータアーキテクチャを提案する。
高忠実度Rydbergゲートとリードアウトを実行することにより、効率的な絡み合いスワップを実現する。
このアーキテクチャは大陸間距離上での絡み合い分布を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 05:58:03 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） (Thu, 03 Jul 2025 14:23:46 GMT)
A Neurosymbolic Framework for Geometric Reduction of Binary Forms [0.0] 双曲性低下は通常、ジュリアの減少、特に性差別や十進的な場合よりも優れる。
機械学習フレームワークを導入し、バイナリフォームの高さを最小限に抑える最適な変換を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 20:56:03 GMT)
A Inteligência Artificial Generativa no Ecossistema Acadêmico: Uma Análise de Aplicações, Desafios e Oportunidades para a Pesquisa, o Ensino e a Divulgação Científica [0.0] 高等教育におけるジェネレーティブ・人工知能の迅速かつ破壊的な統合は、基本的な学術的実践を変えつつある。
主な課題は、学術的完全性への脅威、アルゴリズムバイアスのリスク、堅牢なAIリテラシーの必要性である。
学術の未来は、この技術に対する抵抗によって定義されるのではなく、組織や個人が批判的に、倫理的に、創造的にそれに関与する能力によって定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 18:23:18 GMT)
A Generalized Formulation of Two-Particle Interference [0.0] 2光子干渉は通常、ハンベリー・ブラウン・ツイツ実験(HBT)と香港・ウー・マンデル実験(HOM)の2種類の実験で観測される。
前者とは異なり、後者は純粋に量子効果であるとしばしば主張されている。
2粒子干渉は、様々な実装が可能な単一の現象である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 07:07:18 GMT)
A Comprehensive Machine Learning Framework for Micromobility Demand Prediction [0.0] ドックレスのeスクーターは、エコフレンドリーでフレキシブルな都市交通手段として登場した。
本研究では,マイクロモビリティの需要予測を改善するために,空間的,時間的,ネットワーク的依存関係を統合したフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 15:31:10 GMT)
A 10-bit S-box generated by Feistel construction from cellular automata [0.0] We propose a new 10bit S-box generated from a Feistel construction。
生成した10ビットのSボックスの暗号解析を行い、標準のAES Sボックスと同等か、時には同等のセキュリティ特性を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Jul 2025 09:53:33 GMT)