ZebraLogic: On the Scaling Limits of LLMs for Logical Reasoning [92.8] 我々はLLM推論性能を評価するための総合的な評価フレームワークであるZebraLogicを紹介した。
ZebraLogicは、制御可能で定量化可能な複雑さを持つパズルの生成を可能にする。
その結果,複雑性が増大するにつれて,精度が著しく低下することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:14:25 GMT)
Chain of Thought Monitorability: A New and Fragile Opportunity for AI Safety [85.8] CoTモニタリングは不完全であり、一部の誤った行動に気づかないままにすることができる。
我々は、既存の安全手法とともに、CoT監視可能性とCoT監視への投資についてさらなる研究を推奨する。
CoTの監視性は脆弱である可能性があるので、フロンティアモデル開発者がCoTの監視性に対する開発決定の影響を考慮することを推奨します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:43:41 GMT)
Internal Value Alignment in Large Language Models through Controlled Value Vector Activation [70.4] 本研究では,Large Language Models (LLM) を人間の値と整合させるためのConVA法を提案する。
モデル性能を犠牲にすることなく連続的に値を制御するために,ゲート値ベクトルアクティベーション法を導入する。
実験により, LLM性能と流速を損なうことなく, 基本値10個に対して最大制御成功率を達成できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:48:35 GMT)
SocioVerse: A World Model for Social Simulation Powered by LLM Agents and A Pool of 10 Million Real-World Users [70.0] 本稿では,社会シミュレーションのためのエージェント駆動世界モデルであるSocioVerseを紹介する。
私たちのフレームワークは、4つの強力なアライメントコンポーネントと1000万の実際の個人からなるユーザプールを備えています。
SocioVerseは、多様性、信頼性、代表性を確保しつつ、大規模な人口動態を反映できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:14:36 GMT)
ICME 2025 Generalizable HDR and SDR Video Quality Measurement Grand Challenge [66.9] この課題は、HDRとSDRコンテンツを共同で扱うことのできるVQAアプローチをベンチマークし、促進することにある。
トップパフォーマンスモデルは最先端のパフォーマンスを達成し、一般化可能なビデオ品質評価のための新しいベンチマークを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 23:50:11 GMT)
VLLMs Provide Better Context for Emotion Understanding Through Common Sense Reasoning [66.2] 我々は、視覚・言語モデルの機能を活用し、文脈内感情分類を強化する。
まず、VLLMに対して、視覚的文脈に関連して、被験者の明らかな感情を自然言語で記述するように促す。
第二に、記述は視覚入力とともに、トランスフォーマーベースのアーキテクチャのトレーニングに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:18:24 GMT)
Efficient Federated Learning with Heterogeneous Data and Adaptive Dropout [62.7] Federated Learning(FL)は、複数のエッジデバイスを使用したグローバルモデルの協調トレーニングを可能にする、有望な分散機械学習アプローチである。
動的不均一モデルアグリゲーション(FedDH)と適応ドロップアウト(FedAD)の2つの新しい手法を備えたFedDHAD FLフレームワークを提案する。
これら2つの手法を組み合わせることで、FedDHADは精度(最大6.7%)、効率(最大2.02倍高速)、コスト(最大15.0%小型)で最先端のソリューションを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:55:39 GMT)
A Mixed-Primitive-based Gaussian Splatting Method for Surface Reconstruction [61.2] 本稿では,ガウススプラッティングが表面再構成過程において,複数のプリミティブを組み込むことを可能にする新しいフレームワークを提案する。
具体的には,我々はまず,異なる種類のプリミティブのスプレイティングとレンダリングを可能にする構成的スプレイティング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:52:40 GMT)
Is Compression Really Linear with Code Intelligence? [60.1] textitFormat Annealingは、事前訓練されたモデルの本質的な能力を同等に評価するために設計された、軽量で透明なトレーニング手法である。
我々の経験的結果は、測定されたコードインテリジェンスとビット・パー・キャラクタ(BPC)の基本的な対数関係を明らかにする。
私たちの研究は、コードインテリジェンスの開発における圧縮の役割をより微妙に理解し、コードドメインにおける堅牢な評価フレームワークに貢献します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:48:13 GMT)
Foundation Models for Logistics: Toward Certifiable, Conversational Planning Interfaces [59.8] 大規模言語モデル(LLM)は不確実性に対処し、導入障壁を低くしながら再計画の加速を約束する。
本稿では,自然言語対話のアクセシビリティと目標解釈の検証可能な保証とを組み合わせたニューロシンボリック・フレームワークを提案する。
わずか100個の不確実性フィルタで微調整された軽量モデルは、GPT-4.1のゼロショット性能を上回り、推論遅延を50%近く削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:24:01 GMT)
Function-to-Style Guidance of LLMs for Code Translation [59.5] コード翻訳における大規模言語モデルの性能向上を目的として,F2STransという関数型案内パラダイムを提案する。
提案手法は,(1)高品質なソースターゲットコードペアを用いた翻訳精度を最適化する機能学習という2つの重要な段階から構成される。
我々は,最新のソースコード,広範なテストケース,手動で注釈付き接頭辞翻訳を含む新しいコード翻訳ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:25:02 GMT)
Critique-GRPO: Advancing LLM Reasoning with Natural Language and Numerical Feedback [59.1] Critique-GRPOは、自然言語と数値フィードバックを統合して効果的なポリシー最適化を行うオンラインRLフレームワークである。
批判-GRPOは、教師付き学習とRLに基づく微調整法を8つの難解な数学、STEM、一般的な推論タスクで一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:11:37 GMT)
Personalized OVSS: Understanding Personal Concept in Open-Vocabulary Semantic Segmentation [59.0] テキスト・パーソナライズされたオープン語彙セマンティックセマンティック・セグメンテーション」という新しいタスクを導入する。
数組のイメージとマスクを用いて、個人的視覚概念を認識するためのテキストプロンプトチューニングベースのプラグイン手法を提案する。
我々は、個人概念の視覚的埋め込みを注入することで、テキストプロンプトの表現を豊かにすることで、パフォーマンスをさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 06:51:07 GMT)
Understanding the Dark Side of LLMs' Intrinsic Self-Correction [58.1] LLMの応答を改善するために,本質的な自己補正法が提案された。
近年の研究では、LLMの内在的な自己補正は、フィードバックのプロンプトとして、オラクルラベルなしで失敗することが示されている。
内在的な自己補正は、中途半端な回答と最終回答の両方を LLM が揺らぎ、単純な事実的質問に対する素早い偏見をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:07:14 GMT)
Mind the Gap: Bridging Occlusion in Gait Recognition via Residual Gap Correction [57.8] RG-Gaitを提案する。これは、総体的保持を伴う閉塞歩行認識のための残差補正法である。
残差の学習は,総体的保持を伴う閉塞歩行認識に対処する有効な手法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 04:45:14 GMT)
SAFT: Structure-Aware Fine-Tuning of LLMs for AMR-to-Text Generation [50.3] SAFTは、事前訓練された言語モデルにグラフトポロジーを注入する構造対応の微調整手法である。
変換されたAMRの磁気ラプラシアンから方向感応的な位置エンコーディングを計算する。
SAFTはAMR 3.0に新しい最先端を設定、ベースラインを3.5BLEU改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:12:57 GMT)
Feature-Based vs. GAN-Based Learning from Demonstrations: When and Why [50.2] この調査は、デモから学ぶ機能ベースのアプローチとGANベースのアプローチの比較分析を提供する。
特徴に基づく手法とGANに基づく手法の2分法はますます曖昧になっていると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:07:33 GMT)
On Equivariant Model Selection through the Lens of Uncertainty [49.1] 等変モデルは、予測性能を改善するために対称性に関する事前の知識を活用するが、不特定なアーキテクチャ上の制約がそれを傷つける可能性がある。
我々は、頻繁な(コンフォーマル予測による)、ベイジアン(限界確率による)、およびキャリブレーションに基づく評価による誤りに基づく評価の比較を行った。
不確実性指標は一般的に予測性能と一致するが,ベイズ模型の証拠は矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:52:41 GMT)
Few-Shot Radar Signal Recognition through Self-Supervised Learning and Radio Frequency Domain Adaptation [48.3] レーダー信号認識は電子戦(EW)において重要な役割を果たす
近年のディープラーニングの進歩は、レーダー信号認識の改善に大きな可能性を示している。
これらの手法は、注釈付き無線周波数(RF)データが少ない、あるいは入手できないEWシナリオでは不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:08:06 GMT)
A Roadmap for Climate-Relevant Robotics Research [46.6] 本稿では,気候関連ロボティクス研究のロードマップを示す。
気候領域にまたがるロボティクスと専門家の協力の機会を特定できる。
これらの応用には、エネルギーシステムの最適化、建設、精密農業、建築用エンベロープの改造、自律トラック、大規模環境モニタリングといった問題が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:01:49 GMT)
Shared Global and Local Geometry of Language Model Embeddings [46.3] 大規模言語モデルのトークン埋め込みに多くの幾何学的類似性を見いだす。
局所幾何学は,(1)局所線形埋め込みを用いて,(2)各埋め込みの内在次元の簡単な測度を定義することによって特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:15:41 GMT)
Mesoscopic Fluctuations and Multifractality at and across Measurement-Induced Phase Transition [46.2] 二次元自由フェルミオンモデルにおける量子軌道のアンサンブルに関する統計的揺らぎについて検討する。
この結果はアンダーソンの局所化に顕著な類似性を示し、G_AB$は2末端の導電率に対応する。
監視システムのメソスコピック理論の基礎を築き,様々な拡張への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:44:14 GMT)
Online Intrinsic Rewards for Decision Making Agents from Large Language Model Feedback [45.8] ONIは、RLポリシーと本質的な報酬関数を同時に学習する分散アーキテクチャである。
我々は、様々な複雑さを持つ報酬モデリングのためのアルゴリズムの選択範囲を探索する。
提案手法は,NetHack Learning Environment の様々な課題にまたがって,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:15:18 GMT)
ProtocolLLM: RTL Benchmark for SystemVerilog Generation of Communication Protocols [45.7] 本稿では,広く使用されているSystemVerilogプロトコルを対象とした最初のベンチマークスイートであるProtocolLLMを紹介する。
我々は,ほとんどのモデルがタイミング制約に従う通信プロトコルのSystemVerilogコードを生成するのに失敗したことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:24:28 GMT)
SurgeryLSTM: A Time-Aware Neural Model for Accurate and Explainable Length of Stay Prediction After Spine Surgery [44.1] 選択的脊椎手術における滞在時間(LOS)予測のための機械学習モデルの開発と評価を行った。
我々は,従来のMLモデルと,マスク付き双方向長短期記憶(BiLSTM)であるオペレーショナルLSTMを比較した。
決定係数(R2)を用いて性能を評価し,説明可能なAIを用いて鍵予測器を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:18:28 GMT)
Fine-grained Timing Analysis of Digital Integrated Circuits in Answer Set Programming [43.3] 回路内の組合せ加群によって導入された最大遅延は、計算を実行するのに必要な時間を表す。
本研究では、近似値ではなく、実際の最大遅延を計算するという課題に取り組む。
この問題は計算的に難しいので、非常に効率的な解法を特徴とする論理言語Answer Set Programming(ASP)でモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:57:45 GMT)
Robustifying 3D Perception via Least-Squares Graphs for Multi-Agent Object Tracking [43.1] 本稿では,3次元LiDARシーンにおける対向雑音に対する新たな緩和フレームワークを提案する。
我々は最小二乗グラフツールを用いて各検出の遠心点の位置誤差を低減する。
実世界のV2V4Realデータセットに関する広範な評価研究は、提案手法がシングルエージェントとマルチエージェントの両方のトラッキングフレームワークよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:29:17 GMT)
EXAONE 4.0: Unified Large Language Models Integrating Non-reasoning and Reasoning Modes [42.3] EXAONE 4.0は、EXAONE 3.5の優れた使いやすさとEXAONE Deepの高度な推論能力の両方を達成するために、非推論モードと推論モードを統合している。
EXAONE 4.0シリーズは、高性能に最適化された中型32Bモデルと、オンデバイスアプリケーション用に設計された小型1.2Bモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:24:51 GMT)
Polynomial-time Solver of Tridiagonal QUBO, QUDO and Tensor QUDO problems with Tensor Networks [41.9] 本稿では,三対角四角形非制約二元最適化問題の解法として量子インスピレーション付きテンソルネットワークアルゴリズムを提案する。
また、直列鎖内の一方の隣り合う相互作用を伴うより一般的な2次非制約離散最適化問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:32:14 GMT)
Multi-View Node Pruning for Accurate Graph Representation [41.7] マルチビューフレームワークと再構成損失に基づくグラフ解析手法を提案する。
MVPは、再構築とタスク損失の両方を考慮して、各ノードのスコアを学習する。
MVPは基本グラフプーリング法の性能を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:59:01 GMT)
Crafting Imperceptible On-Manifold Adversarial Attacks for Tabular Data [41.7] 表形式のデータに対する敵対攻撃は、画像やテキストドメインとは異なる根本的な課題を示す。
従来の勾配に基づく手法は$ell_p$-norm制約を優先し、許容できない逆の例を生成する。
本研究では,混合入力変分オートエンコーダ(VAE)を用いた遅延空間摂動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:34:44 GMT)
ProactiveVideoQA: A Comprehensive Benchmark Evaluating Proactive Interactions in Video Large Language Models [41.4] 本稿では,プロアクティブインタラクションに関わるシステムの能力を評価するための,初の総合的なベンチマークであるProactiveVideoQAを紹介する。
また,モデル応答の時間的ダイナミクスを考慮した最初の指標であるPAUCを提案する。
これらの結果から,PAUCは,アクティブなインタラクションシナリオにおけるユーザエクスペリエンスをより忠実に評価できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:48:07 GMT)
Large Language Models Engineer Too Many Simple Features For Tabular Data [40.6] 大規模言語モデル (LLM) が機能工学のパフォーマンスに悪影響を及ぼすバイアスを示すかどうかを検討する。
LLMによって提案される演算子の周波数の異常を検出することにより,潜在的なバイアスを検出する手法を提案する。
以上の結果から,LSMは加法などの単純な演算子に偏りがあり,グループ化やアグリゲーションなどの複雑な演算子を利用できないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:21:32 GMT)
LongDocURL: a Comprehensive Multimodal Long Document Benchmark Integrating Understanding, Reasoning, and Locating [40.4] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は文書理解能力を大幅に改善した。
既存の文書理解ベンチマークは少数のページしか処理できない。
半自動構築パイプラインを開発し,2,325の高品質な質問応答ペアを収集し,33,000ページ以上の文書を網羅する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:55:08 GMT)
Gradient Descent on Logistic Regression: Do Large Step-Sizes Work with Data on the Sphere? [40.4] 本稿では,データの等等級制限がグローバルコンバージェンスに十分な条件であるかどうかを考察する。
これを1次元空間で証明するが、より高次元ではサイクリングの振る舞いが生じることがある。
現実的なデータセットにおいて、これらのサイクルがどの程度一般的であるかを定量化するためのさらなる研究を希望する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:58:42 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） (Tue, 15 Jul 2025 08:54:19 GMT)
Enhancing Safe and Controllable Protein Generation via Knowledge Preference Optimization [38.2] 本稿では,有害タンパク質の発生リスクを最小限に抑えるために,タンパク質安全知識グラフを通じて事前知識を統合する枠組みを提案する。
実験により,KPOは高機能を維持しながら有害な配列を生成する可能性を効果的に低下させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:30:33 GMT)
Adaptive Federated Learning with Functional Encryption: A Comparison of Classical and Quantum-safe Options [37.8] Federated Learning(FL)は、機械学習モデルをトレーニングするための協調的な方法である。
FLは、共有パラメータを利用してプライベートトレーニングデータを明らかにするリコンストラクション攻撃に対して脆弱である。
MLベースのネットワーク侵入検知システムのトレーニングのための最近のFL実装にMIFEを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:36:54 GMT)
Seq vs Seq: An Open Suite of Paired Encoders and Decoders [37.6] 我々は,1700万のパラメータから10億までの,ペア付きエンコーダのみとデコーダのみのモデルであるSOTAオープンデータEttinスイートを紹介する。
エンコーダのみのモデルとデコーダのみのモデルの両方で同じレシピを使用して、それぞれのサイズで両方のカテゴリでSOTAレシピを生成する。
本稿では,デコーダモデルをエンコーダのタスク(およびその逆も)に適応させることが,逆の目的のみを使用する場合に比べて低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:31:51 GMT)
From Code to Play: Benchmarking Program Search for Games Using Large Language Models [37.6] 大規模言語モデル(LLM)は、プログラムコードを生成するのに素晴らしい能力を示している。
本研究は,多種多様なゲームアプリケーションにおいて,使用可能なコードを直接合成するLLMの可能性を探るものである。
我々は、初期プログラムの突然変異と種子がLSMによって制御される進化的ヒルクライミングアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:45:41 GMT)
Partition Map-Based Fast Block Partitioning for VVC Inter Coding [37.6] インターコーディングにおいて高速なブロック分割を追求する分割マップに基づくアルゴリズムを提案する。
分割マップを用いたイントラコーディング手法に関するこれまでの研究に基づいて,VVCインターコーディングの特性を解析した。
本稿では、複雑性の低減とRD性能損失の微妙なトレードオフを実現するための二重閾値決定方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:22:49 GMT)
FOUNDER: Grounding Foundation Models in World Models for Open-Ended Embodied Decision Making [32.1] ファンデーションモデル(FM)とワールドモデル(WM)は、異なるレベルでタスクの一般化において補完的な強みを提供する。
本稿では、FMに埋め込まれた一般化可能な知識とWMの動的モデリング機能を統合するフレームワークであるFOUNDERを提案する。
我々は、WM状態空間におけるFM表現を基底としたマッピング関数を学習し、外部観測から世界シミュレータにおけるエージェントの物理状態を効果的に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:49:49 GMT)
Is Human-Written Data Enough? The Challenge of Teaching Reasoning to LLMs Without RL or Distillation [32.0] 推論可能な言語モデルは、長く明示的なChain-of-Thoughtトレースを生成することで、様々な複雑なタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。
我々は、プロンプトや最小限のチューニングのみを用いて、ベースモデルでCoTを誘導できるかどうかを問う。
結果として得られたモデルは、はるかに大きなtexttQwen2.5-Math-72B-Instruct よりも優れており、いくつかの高品質な例が強力な推論能力を解き放つ可能性があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:14:53 GMT)
Tackling the Abstraction and Reasoning Corpus with Vision Transformers: the Importance of 2D Representation, Positions, and Objects [31.9] 視覚変換器(ViT)は、タスク毎に100万のサンプルをトレーニングしても、ほとんどのARCタスクで劇的に失敗することを示す。
ARCに必要な視覚的推論能力のいくつかを解放する,ViTARC スタイルのアーキテクチャを提案する。
タスク固有のViTARCモデルは、400のパブリックARCタスクの半数以上において、100%に近い確率で解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 23:13:43 GMT)
Image-Based Multi-Survey Classification of Light Curves with a Pre-Trained Vision Transformer [31.8] 我々は、マルチサーベイ環境での光度分類に、事前訓練された視覚変換器であるSwin Transformer V2の使用について検討する。
Zwicky Transient Facility (ZTF) とAsteroid Terrestrial-impact Last Alert System (ATLAS) のデータを統合するためのさまざまな戦略の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:30:21 GMT)
A Comprehensive Benchmark for Electrocardiogram Time-Series [31.7] 心電図は、心臓の健康と様々な疾患の診断に不可欠である。
ECGデータは、大規模な時系列モデルトレーニングのための事前トレーニングデータセットに組み込まれることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:54:24 GMT)
KptLLM++: Towards Generic Keypoint Comprehension with Large Language Model [31.6] キーポイントは、構造認識、ピクセルレベル、オブジェクトのコンパクトな表現として、きめ細かい画像解析、オブジェクトの検索、行動認識などのアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,KptLLM++を提案する。KptLLM++は,汎用的なキーポイント理解のために設計された,新しいマルチモーダルな大規模言語モデルである。
さまざまなコンテキストにまたがるキーポイント検出を統一することにより、KptLLM++は、より効果的なヒューマンとAIのコラボレーションを促進する、高度なインターフェースとしての地位を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:52:28 GMT)
Whose View of Safety? A Deep DIVE Dataset for Pluralistic Alignment of Text-to-Image Models [29.5] 現在のテキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは、多種多様な人間の経験を説明できないことが多く、不整合システムに繋がる。
我々は、AIが理解し、多様で、しばしば矛盾する人間の価値観に対して操縦できる多元的アライメントを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:02:35 GMT)
How does Labeling Error Impact Contrastive Learning? A Perspective from Data Dimensionality Reduction [29.4] 本稿では,ラベリング誤差がコントラスト学習の下流分類性能に及ぼす影響を理論的に検討する。
これらの影響を軽減するために、データ次元減少法(例:特異値分解)が元のデータに適用され、偽陽性サンプルを減らす。
また,SVDは二重刃の剣として機能し,増大グラフの接続性の低下による下流分類精度の低下につながる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:09:55 GMT)
Multipartite quantum correlated bright frequency combs [29.3] 実験により、窒化ケイ素上に集積されたマイクロ共振器から発生する明るい周波数コムの多部量子相関が実証された。
その結果, 2モードから複数パーティ間の相関が, 2.5$, dB および 2$, dB の低雑音化によって観測された。
報告されたデモは、量子技術応用のための次世代のオンチップマルチパーティライトソースへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:41:14 GMT)
The Impact of Coreset Selection on Spurious Correlations and Group Robustness [29.0] コアセット選択手法は、データ効率のよい機械学習のためのモデル性能を維持しながら、トレーニングデータサイズの削減を約束している。
我々は、選択したコアセットの急激なバイアスレベルに対するデータ選択の影響と、それらに基づいてトレーニングされた下流モデルのロバスト性について、初めて包括的分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:46:30 GMT)
Counting Answer Sets of Disjunctive Answer Set Programs [28.7] 本稿では,解法論理プログラムの解集合をカウントする新しいフレームワークSharpASP-SRを提案する。
SharpASP-SRは, 応答数が大きいインスタンスにおいて, 既存のカウンタを著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:41:19 GMT)
Better Regret Rates in Bilateral Trade via Sublinear Budget Violation [28.6] 我々は,世界予算収支の制約に違反した場合に,最適な後悔率がどのように変化するかを検討する。
この結果を、一致した低い境界で補うことで、後悔と予算違反のトレードオフを完全に特徴づけます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:45:36 GMT)
A Survey on Interpretability in Visual Recognition [28.6] 本稿では,視覚認識モデルの解釈可能性に関する既存の研究を体系的にレビューする。
我々は人間中心の観点から手法の分類法を提案する。
我々は、この領域における既存の研究を組織化し、視覚認識モデルの解釈可能性に関する今後の研究を刺激することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:45:54 GMT)
Efficient and Direct Duplex Modeling for Speech-to-Speech Language Model [28.4] 本稿では,連続的なユーザ入力とチャネル融合を伴うエージェント出力を特徴とする,新しい2重音声合成(S2S)アーキテクチャを提案する。
ユーザ入力に事前トレーニングされたストリーミングを使用することで、音声事前トレーニングを必要とせずに、第1の二重S2Sモデルを実現できる。
実験結果から,提案モデルが従来の2次モデルよりも,推論,ターンテイク,バージイン能力に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:10:44 GMT)
The GPT Surprise: Offering Large Language Model Chat in a Massive Coding Class Reduced Engagement but Increased Adopters Exam Performances [28.2] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い学習経験において急速に採用されている。
我々は,146カ国から5,831人の学生を対象に,大規模ランダム化制御試験を行った。
受験者, 受験者, 受験者, 受験者に対して, GPT-4の広告が有意な減少を招いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:39:33 GMT)
Test-time Adaptation for Foundation Medical Segmentation Model without Parametric Updates [27.9] 基礎医療セグメンテーションモデルは、MedSAMが最も人気があり、臓器や病変をまたいで有望なパフォーマンスを実現している。
MedSAMは、複雑な構造と外観を持つ特定の病変に対する妥協されたパフォーマンスと、バウンディングボックスのプロンプトによる摂動に悩まされている。
本稿では,分布近似型潜在条件付きランダム場損失とエントロピー最小化損失を併用して,後続予測確率の因子化条件付き確率を最大化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:56:45 GMT)
Representation Bending for Large Language Model Safety [27.8] 大きな言語モデル(LLM)は強力なツールとして登場したが、その固有の安全性のリスクは重大な課題を引き起こしている。
本稿では,LLMにおける有害行動の表現を根本的に破壊する新しい手法であるRepBendを紹介する。
RepBendは最先端のパフォーマンスを達成し、Circuit Breaker、RMU、NPOといった従来の手法よりも優れ、攻撃成功率を最大95%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:52:56 GMT)
Assessing Color Vision Test in Large Vision-language Models [27.4] 我々は、大きな視覚言語モデルのための色覚テストタスクを定義し、データセットを構築する。
大規模視覚言語モデルによる誤りのタイプを分析し,色覚検査における性能向上のための微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:03:06 GMT)
From Real Artifacts to Virtual Reference: A Robust Framework for Translating Endoscopic Images [27.2] 内視鏡的画像検査では,術前データと術中画像の併用が手術計画やナビゲーションに重要である。
既存のドメイン適応法は、生体内アーティファクトによる分布シフトによって妨げられる。
本稿では,アーチファクト・レジリエントな画像翻訳手法とそれに関連するベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:27:24 GMT)
An Interpretable AI framework Quantifying Traditional Chinese Medicine Principles Towards Enhancing and Integrating with Modern Biomedicine [27.0] 本稿では,従来のTCM式記録に基づいてトレーニングしたAIフレームワークについて述べる。
モデルによるTCM原理の定量的表現を用いて,解釈可能なTCM埋め込み空間(TCM-ES)を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:30:45 GMT)
IdeaSynth: Iterative Research Idea Development Through Evolving and Composing Idea Facets with Literature-Grounded Feedback [26.9] Idea Synth(イデオロギーシンス)は、文学的なフィードバックを用いて研究問題、ソリューション、評価、コントリビューションを表現する研究アイデア開発システムである。
我々の研究室研究(N)では、Idea Synthを用いて、参加者はより代替的なアイデアを探求し、LLMベースのベースラインと比較してより詳細で初期アイデアを拡張した。
展開調査 (N=7) では, 実世界の研究プロジェクトにおいて, 初期アイデアの展開から, 成熟した原稿のフレーミングの見直しに至るまで, 効果的にIdea Synthを活用できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:05:45 GMT)
Fast Last-Iterate Convergence of SGD in the Smooth Interpolation Regime [26.7] 本研究では, 最適騒音が0または0に近い政権において, 円滑な凸目標に対する勾配降下(SGD)の集団収束保証について検討した。
十分に調整されたステップサイズでは、最後の繰り返しに対してほぼ最適な$widetildeO (1/T + sigma_star/sqrtT)$レートを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:52:47 GMT)
Bridge Feature Matching and Cross-Modal Alignment with Mutual-filtering for Zero-shot Anomaly Detection [25.3] 本研究では,ZSAD 用 textbfFiSeCLIP とトレーニング不要 textbfCLIP を導入し,特徴マッチングとクロスモーダルアライメントを組み合わせた。
本手法は,異常検出ベンチマークにおいて,異常分類とセグメンテーションの両方において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:42:17 GMT)
Patch-wise Structural Loss for Time Series Forecasting [25.3] Patch-wise Structure (PS) Losは、パッチレベルでの時系列を比較することで、構造的アライメントを向上させるように設計されている。
PS損失は、従来のポイントワイドの損失によって見落とされた、微妙な構造上の不一致を捉えている。
ポイントワイズロスとシームレスに統合され、局所的な構造上の不整合と個々のタイムステップエラーに同時に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:33:15 GMT)
Rethinking the Foundations for Continual Reinforcement Learning [25.1] まず,従来の強化学習の基礎が連続的な強化学習パラダイムに適しているかを検討する。
継続学習の目標に反する従来の強化学習基盤の4つの重要な柱を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:27:33 GMT)
Rethinking Broken Object Level Authorization Attacks Under Zero Trust Principle [24.5] Broken Object Level Authorization (BOLA)は、API Security Top 10の最大の脆弱性である。
ゼロ信頼原則に基づく防衛枠組みであるBOLAZを提案する。
10のGitHubプロジェクトに関する実証研究を通じてBOLAZを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:18:05 GMT)
Inference on Optimal Policy Values and Other Irregular Functionals via Smoothing [24.3] 本研究では,ソフトマックススムースティングに基づく推定器を用いて,ニュアンス成分を含むスコアの最大値として指定されたパラメータを推定できることを示す。
我々の推定器は$sqrtn$収束率を取得し、パラメトリックな制限や非現実的なマージンの仮定を避け、しばしば統計的に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:38:39 GMT)
SimAD: A Simple Dissimilarity-based Approach for Time Series Anomaly Detection [23.7] 私たちは、$textbfSim$ple dissimilarity-based approach for time series $textbfA$nomaly $textbfD$etection($textbfSimAD$)を紹介します。
SimADは最初、拡張時間ウィンドウを処理できるパッチベースの機能抽出器を組み込んでおり、通常の動作パターンを完全に統合するためにEmbedPatchエンコーダを使用している。
次に,SimADにおけるContrastFusionモジュールの設計を行い,異常検出のロバスト性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:06:06 GMT)
Assistance or Disruption? Exploring and Evaluating the Design and Trade-offs of Proactive AI Programming Support [23.4] 我々は,エディタアクティビティとタスクコンテキストに基づいたプログラミング支援を開始するデザインプローブエージェントであるCodellaboratorを紹介し,評価する。
プロアクティブエージェントは、プロンプトのみのパラダイムに比べて効率が向上するが、ワークフローの混乱も引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:53:12 GMT)
Bridging the Gap in Vision Language Models in Identifying Unsafe Concepts Across Modalities [23.2] 視覚言語モデル(VLM)は、安全でない画像や不適切な画像を特定するためにますます応用されている。
テキストや画像など、さまざまなモダリティで提示されたさまざまな安全でない概念を認識できるかどうかはまだ不明である。
VLMの認識(概念認識)とアライメント(倫理的推論)能力の体系的評価を行う。
本稿では,画像から安全でない概念を識別する能力を強化するために,PPOを用いた簡易強化学習(RL)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:04:27 GMT)
CogDDN: A Cognitive Demand-Driven Navigation with Decision Optimization and Dual-Process Thinking [22.8] 人間の認知と学習のメカニズムをエミュレートするVLMベースのフレームワークであるCogDDNを提案する。
CogDDNは、検出されたオブジェクトを所定の命令で意味的にアライメントすることで、適切なターゲットオブジェクトを特定する。
高速かつ効率的な意思決定のためのヒューリスティックプロセスと過去のエラーを分析する分析プロセスで構成される、デュアルプロセスの意思決定モジュールが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:06:24 GMT)
On the Effect of Instruction Tuning Loss on Generalization [22.3] 標準命令チューニング損失は、しばしばサブ最適性能と、インプット・インプット・インプット・インプット・インプット・インプット・インプットのロバスト性に制限されることを示す。
プロンプトトークンに対する低から高への重みと応答トークンに対する中から高への重みが組み合わさって、設定全体にわたって最高のパフォーマンスモデルが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:42:05 GMT)
Lost in Transmission: When and Why LLMs Fail to Reason Globally [20.3] 本稿では,アテンションヘッド上の帯域制限をモデル化する新しい計算フレームワークである,バウンダリ・アテンションプレフィックス・オラクル(BAPO)モデルを紹介する。
グラフ到達性のような重要な理由付け問題は、BAPOが解決するためには、高い通信帯域幅を必要とすることを示す。
本研究は,LLMの故障の原理的説明とアーキテクチャの方向性,帯域幅制限を緩和する推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 23:00:23 GMT)
Secure quantum key distribution against correlated leakage source [20.0] 量子鍵分布(QKD)は、量子力学に基づく情報理論のセキュリティを提供する。
様々なソースの抜け穴の中で、送信パルス間の相関は重大なが未発見のセキュリティリスクを生じさせる。
相関の下でQKDのセキュリティ解析フレームワークを提案し,有限キー解析を初めて実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:23:24 GMT)
VerifyBench: A Systematic Benchmark for Evaluating Reasoning Verifiers Across Domains [19.6] 大規模な言語モデルは、フィードバックを通じて推論能力を高めるために強化学習に依存している。
既存の研究では、より良い検証器の構築に焦点が当てられているが、異なる種類の検証器の性能の体系的な評価は依然として不十分である。
我々は、数学、物理学、化学、生物学に関する4000のエキスパートレベルの質問を構築した。
各質問には基準回答と多様な応答が備わっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:01:49 GMT)
Fine-grained Stateful Knowledge Exploration: Effective and Efficient Graph Retrieval with Large Language Models [19.0] 大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を示していますが、その知識を更新することは大きな課題です。
既存のほとんどの手法では、知識グラフから関連する知識を漸進的に取り出すために、問題全体を目的として扱うパラダイムを使用している。
本研究では,細粒度ステートフル知識探索のための新しいパラダイムであるFiSKEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:25:49 GMT)
Robust ID-Specific Face Restoration via Alignment Learning [18.9] 本稿では,拡散モデルに基づく新しい顔復元フレームワークであるRobust ID-Specific Face Restoration (RIDFR)を提案する。
RIDFRにはアライメント・ラーニング(Alignment Learning)が組み込まれており、複数の参照からの復元結果を同一のアイデンティティと整合させて、ID非関連顔のセマンティクスの干渉を抑制する。
実験により、我々のフレームワークは最先端の手法よりも優れており、高品質なID固有の結果を高いアイデンティティの忠実度で再現し、強靭性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:16:12 GMT)
COLI: A Hierarchical Efficient Compressor for Large Images [18.7] Inlicit Neural Representations (INR)は、空間座標から個々の画像のピクセル強度への連続的なマッピングを学習することで、有望な代替手段を提供する。
我々は、NeRV(Neural Representations for Videos)を利用した新しいフレームワークであるCOLI(Compressor for Large Images)を紹介する。
また,COLIは,最大4倍のNRVトレーニングをしながら,PSNRとSSIMの競合や優れた測定値を,ピクセル当たりのビット数(bpp)で連続的に達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:07:07 GMT)
Localizing Before Answering: A Hallucination Evaluation Benchmark for Grounded Medical Multimodal LLMs [18.4] LMMのローカライズ能力とロバスト性を評価するためのベンチマークであるHEAL-MedVQAを紹介する。
そこで本研究では,LMMが関心のある対象領域をローカライズするためのLobA(Lobize-before-Answer)フレームワークを提案する。
実験の結果, HEAL-MedVQA ベンチマークでは, バイオメディカル LMM よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:41:15 GMT)
Understanding Language Model Circuits through Knowledge Editing [18.0] 我々は,GPT-2言語モデルの回路上で,系統的な知識編集実験を行う。
分析の結果,回路が編集にどう反応するかという興味深いパターンが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:13:30 GMT)
How Well Can Knowledge Edit Methods Edit Perplexing Knowledge? [18.0] 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示しているが、トレーニング後の知識の更新は依然として重要な課題である。
我々は,新しい知識がLLMの学習された概念的階層や分類的関係と矛盾する程度であるパープレキシングネスの概念を紹介する。
我々の分析によると、より抽象的な概念(ハイポニム)を含む編集は一般的に、より難易度が高く、特定の概念(ハイポニム)よりも修正に耐性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:18:40 GMT)
Benchmarking and Evaluation of AI Models in Biology: Outcomes and Recommendations from the CZI Virtual Cells Workshop [18.0] 我々は、AI駆動の仮想細胞のための堅牢なベンチマークの開発を加速することを目指している。
これらのベンチマークは、厳格さ、関連性、生物学的関連性を保証するために不可欠である。
これらのベンチマークは、新たな発見、治療的洞察、細胞系のより深い理解を促進する統合モデルに向けて、分野を前進させるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:40:39 GMT)
Gaussian mixture models as a proxy for interacting language models [17.1] 対話型ガウス混合モデル(GMM)を,大規模言語モデル(LLM)を用いた類似フレームワークの代替として導入する。
相互作用するGMMは、相互作用するLLMにおいて、動的に重要な特徴を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:17:21 GMT)
Context-Aware Deep Lagrangian Networks for Model Predictive Control [17.1] 本研究では,Deep Lagrangian Networks (DeLaN)を拡張し,コンテキスト認識を実現する。
また、DeLaNと残留力学モデルを組み合わせることで、ロボットの名目モデルが一般的に利用可能であるという事実を活用する。
本手法は, ベースラインで達成した21%の改善に比べ, エンドエフェクタ追跡誤差を39%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:05:34 GMT)
How Far Have Medical Vision-Language Models Come? A Comprehensive Benchmarking Study [16.8] VLM(Vision-Language Models)は、Webスケールのコーパスを訓練し、自然画像のタスクに優れ、医療に利用されつつある。
本稿では,8つのベンチマークを用いて,オープンソース汎用および医療専門のVLMの総合評価を行う。
まず、大規模な汎用モデルは、いくつかのベンチマークで、すでに医学固有のモデルと一致しているか、あるいは超えている。
第二に、推論のパフォーマンスは理解よりも一貫して低く、安全な意思決定支援にとって重要な障壁を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:12:39 GMT)
Seven Security Challenges That Must be Solved in Cross-domain Multi-agent LLM Systems [16.8] 大規模言語モデル(LLM)は、組織の境界を越えて協調する自律エージェントへと急速に進化している。
本稿では、クロスドメインマルチエージェントLLMシステムのセキュリティアジェンダをマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:18:29 GMT)
X Hacking: The Threat of Misguided AutoML [16.8] 本稿では,SHAP値などのXAI指標に適用されるp-hackingの形式であるX-hackingの概念を紹介する。
モデル乗法を大規模に活用するために、自動機械学習パイプラインがいかに簡単に適応できるかを示す。
我々は,Xハックに対するデータセットの脆弱性を特徴間の情報冗長性によって決定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:11:53 GMT)
Trajectory Imputation in Multi-Agent Sports with Derivative-Accumulating Self-Ensemble [16.8] 提案するMIDAS(Multi-Adnt Imputer with Derivative-Accumulating Self-Enmble)は,多エージェント軌道を高精度かつ物理的に再現できるフレームワークである。
3つのスポーツデータセットの実験では、MIDASは位置精度と物理的妥当性の両方において既存のベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:05:38 GMT)
From Alerts to Intelligence: A Novel LLM-Aided Framework for Host-based Intrusion Detection [16.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ホストベースの侵入検知システム(HIDS)の状態を前進させる大きな可能性を秘めている。
LLMは攻撃技術と、意味解析によって異常を検出する能力について幅広い知識を持っている。
本研究では,HIDSのためのLLMパイプライン構築の方向性について検討し,ShielDというシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 00:24:53 GMT)
PRATA: A Framework to Enable Predictive QoS in Vehicular Networks via Artificial Intelligence [16.5] 遠隔運転アプリケーションのためのAIに基づくPredictiveを実現するための新しいシミュレーションフレームワークであるPRATAを提案する。
PRATAは、(i) 5G無線アクセスネットワーク(RAN)をシミュレートするエンドツーエンドのプロトコルスタック、(ii)自動車データを生成するツール、(iii)PQoS決定を最適化する人工知能(AI)ユニットから構成される。
その実用性を証明するため、PRATAを用いてRAN-AIと呼ばれるRLユニットを設計し、リソース飽和やチャネル劣化の場合に遠隔操作運転データのセグメンテーションレベルを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:36:25 GMT)
Approaching Optimality for Solving Dense Linear Systems with Low-Rank Structure [16.3] 線形システムと回帰問題を解くための新しい高精度ランダム化アルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムは、これらの問題に対する高密度な入力の下で、自然の複雑さの限界をほぼマッチングする。
特異値の$k$を除くすべての値が有界な一般化平均を持つというより弱い仮定の下でも、これらの実行時間を得る方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:48:30 GMT)
Towards Practical Benchmarking of Data Cleaning Techniques: On Generating Authentic Errors via Large Language Models [16.0] TableEGは、大規模な言語モデルを利用して、真のエラーを生成するフレームワークである。
10の異なるドメインにまたがる12の現実世界のデータセットをトレーニングしました。
TableEGは、合成エラーと実世界のエラーのギャップを埋めるだけでなく、その後のエラー検出と修正タスクの堅牢なベンチマークも確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:58:25 GMT)
A Generative Approach to LLM Harmfulness Detection with Special Red Flag Tokens [15.8] 有害なコンテンツが生成されたり、生成されそうになったらいつでも、レッドフラッグトークンをその応答に挿入するようにモデルを訓練することを提案する。
モデルが生成した分布にわずかに影響を与えながら有害性の概念を明示的に学習することを可能にする。
また、生成された各回答を評価し、トレーニング中に攻撃を実行することなく、敵のトレーニングと同様に堅牢性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:12:44 GMT)
Universal rates of ERM for agnostic learning [15.0] 実証的リスク最小化原理はPAC理論の基本であり、実践的な機械学習においてユビキタスである。
我々は、agnostic universal rateの可能性を探求し、$e-n$、$o(n-1/2)$、または任意に遅くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:56:42 GMT)
On the Similarities of Embeddings in Contrastive Learning [15.0] 本稿では,コサイン類似性のレンズを通して,コントラスト学習を理解するための統一的な枠組みを提案する。
負対類似度がしきい値を下回ると、正対の完全アライメントは達成不可能であることを示す。
ミニバッチ設定における負対類似性の分散を低減する補助損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:49:44 GMT)
Let's Measure the Elephant in the Room: Facilitating Personalized Automated Analysis of Privacy Policies at Scale [15.0] PoliAnalyzerは、パーソナライズされたプライバシポリシ分析を支援するニューロシンボリックシステムである。
自然言語処理を使用して、ポリシーテキストからデータ使用慣行の形式的な表現を抽出する。
オフザシェルフのNLPツールを使用して、大規模にパーソナライズされたプライバシポリシの自動分析をサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:19:33 GMT)
Model See Model Do: Speech-Driven Facial Animation with Style Control [14.5] 音声駆動の3D顔アニメーションは、仮想アバター、ゲーム、デジタルコンテンツ作成などのアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
既存の手法は、正確な唇同期を実現し、基本的な感情表現を生成するために大きな進歩を遂げてきた。
本稿では,参照スタイルクリップ上で遅延拡散モデルを条件とした新しい例ベース生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:48:15 GMT)
How Stylistic Similarity Shapes Preferences in Dialogue Dataset with User and Third Party Evaluations [14.4] 本稿では,ユーザの好み,ユーザ自身の認識に基づく主観的スタイル的類似度,オープンドメイン対話設定において第三者評価者が注釈付けした客観的スタイル的類似度などを含む新しいデータセットを提案する。
ユーザの主観的スタイル的類似性は、第三者の目的的類似性とは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:19:52 GMT)
Neurosymbolic Reasoning Shortcuts under the Independence Assumption [14.4] ニューロシンボリック(NeSy)予測器における象徴的概念間のユビキタスな独立性の仮定は、便利な単純化である。
独立性を仮定すると、モデルが特定の概念の組み合わせに対して不確実性を表すことは決してできないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:27:05 GMT)
TRAN-D: 2D Gaussian Splatting-based Sparse-view Transparent Object Depth Reconstruction via Physics Simulation for Scene Update [14.4] TRAN-Dは透明物体に対する新しい2次元ガウス平板を用いた深度再構成法である。
我々は、ガウス人を不明瞭な地域に配置するオブジェクト認識損失でアーティファクトを緩和する。
物理に基づくシミュレーションを組み込んで、わずか数秒で復元を洗練します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:02:37 GMT)
AirLLM: Diffusion Policy-based Adaptive LoRA for Remote Fine-Tuning of LLM over the Air [14.1] AirLLMは、コミュニケーションを意識したLoRA適応のための階層的な拡散ポリシーフレームワークである。
AirLLMは、送信コストを大幅に削減しつつ、微調整性能を継続的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:36:37 GMT)
Gaussian Loss Smoothing Enables Certified Training with Tight Convex Relaxations [14.1] 敵の例に対して高い精度でニューラルネットワークを訓練することは、依然としてオープンな課題である。
認証手法は、境界計算の厳密な凸緩和を効果的に活用できるが、訓練において緩やかに緩和するよりも、さらに悪い処理を行うことができる。
損失面にガウスロス平滑化を適用することで,これらの問題を緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:50:52 GMT)
SToFM: a Multi-scale Foundation Model for Spatial Transcriptomics [14.0] 空間的トランスクリプトミクスの基礎モデルの構築は、膨大な複雑なデータソースの分析を大幅に強化することができる。
マルチスケールな空間トランスクリプトミクス基礎モデルであるSToFMを提案する。
SToFMは、組織領域セマンティックセグメンテーションや細胞型アノテーションなど、さまざまな下流タスクにおいて優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:47:01 GMT)
Similarity Memory Prior is All You Need for Medical Image Segmentation [13.5] 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） (Tue, 15 Jul 2025 14:26:08 GMT)
(Almost) Free Modality Stitching of Foundation Models [13.5] ハイパーネットを利用した最適ユニモーダルモデル選択とコネクタトレーニングのためのオールインワンソリューションを提案する。
具体的には、ハイパーネットワークのパラメータ予測機能を利用して、ユニモーダルモデルの組合せとして、N倍のM$に対して共同で訓練されたコネクタモジュールを得る。
実験では,マルチモーダルベンチマークを網羅したグリッドサーチにより得られたランキングと訓練されたコネクタ性能とを一致させながら,最高性能のユニモーダルモデルペアを10倍に検索するコストを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:15:38 GMT)
Fine-Grained Chinese Hate Speech Understanding: Span-Level Resources, Coded Term Lexicon, and Enhanced Detection Frameworks [13.2] Span-level Target-Aware Toxicity extract dataset (STATE ToxiCN)を導入する。
我々は、中国語のコード化されたヘイト用語、LLMのヘイトセマンティクスを解釈する能力について、初めて包括的な研究を行った。
本稿では,注釈付き辞書をモデルに統合し,ヘイトスピーチ検出性能を大幅に向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:19:18 GMT)
Robust 3D-Masked Part-level Editing in 3D Gaussian Splatting with Regularized Score Distillation Sampling [13.1] RoMaPは、精密で劇的な部分レベルの修正を可能にする新しい3Dガウス編集フレームワークである。
3D-Geometry Label Aware Prediction を用いて,ロバストな3Dマスク生成モジュールを提案する。
また、標準のSDS損失と追加の正規化器を組み合わせた正規化SDS損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:54:11 GMT)
FMC: Formalization of Natural Language Mathematical Competition Problems [12.9] 本稿では,誤りフィードバックを伴う大規模言語モデルに基づく自動形式化パイプラインを提案する。
Olympiadレベルのデータセットを、自然言語の問題をリーンの形式化と整合させます。
少数ショット学習,エラーフィードバック,サンプリング数の増加により,自動形式化プロセスが促進されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:52:47 GMT)
LRMR: LLM-Driven Relational Multi-node Ranking for Lymph Node Metastasis Assessment in Rectal Cancer [12.8] 直腸癌リンパ節転移の術前評価は治療決定を導く。
一部の人工知能モデルはブラックボックスとして機能し、臨床信頼に必要な解釈性に欠ける。
LLM-Driven Multi-node Ranking frameworkであるLRMRを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:29:45 GMT)
Rolling the DICE on Idiomaticity: How LLMs Fail to Grasp Context [12.8] 我々は、LLMが文脈を効果的に利用して慣用的意味を曖昧にすることができるかどうかをテストするために設計された、新しい対照データセットを構築した。
以上の結果から, LLMは周囲の状況に適応する必要がある場合, 慣用性の解決に失敗することが多いことが判明した。
コードとデータセットを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:29:52 GMT)
MapIQ: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Map Question Answering [12.7] 本稿では,3種類のマップに対して14,706の質問応答ペアからなるベンチマークデータセットであるMapIQを紹介する。
本研究では、6つの視覚的分析タスクを用いて複数のMLLMを評価し、それらの性能と人間のベースラインを比較した。
地図設計の変更の影響を調べる実験は、MLLMの堅牢性と感度に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:02:57 GMT)
EEG Emotion Copilot: Optimizing Lightweight LLMs for Emotional EEG Interpretation with Assisted Medical Record Generation [12.7] 本稿では,脳波信号から直接感情状態を認識する脳波感情コパイロットについて述べる。
その後、パーソナライズされた診断と治療の提案を生成し、最終的に支援された電子カルテの自動化をサポートする。
提案手法は,医療分野における情動コンピューティングの適用を推し進めることが期待される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:11:26 GMT)
Learning to Tune Like an Expert: Interpretable and Scene-Aware Navigation via MLLM Reasoning and CVAE-Based Adaptation [12.6] サービスロボットのための解釈可能かつシーン対応ナビゲーションフレームワークLE-Navについて述べる。
ゼロショットシーン理解を実現するために,ワンショット例とチェーン・オブ・シークレット・プロンプト戦略を利用する。
実験の結果、LE-Navは多種多様なプランナーやシナリオにまたがる人間レベルのチューニングを実現するためのハイパーパラメータを生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:37:24 GMT)
FalseReject: A Resource for Improving Contextual Safety and Mitigating Over-Refusals in LLMs via Structured Reasoning [12.5] FalseRejectは、44の安全関連カテゴリにまたがる構造化された応答を伴う16kの一見有毒なクエリを含む包括的なリソースである。
本稿では,多種多様な複雑なプロンプトを生成するグラフインフォームド・逆多エージェントインタラクション・フレームワークを提案する。
FalseRejectによる教師付き微調整は、全体的な安全性や汎用言語能力を損なうことなく、不要な拒絶を著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:03:15 GMT)
AI for Explosive Ordnance Detection in Clearance Operations: The State of Research [12.3] 本稿では、クリアランス操作におけるEO検出のためのAIに関する学術研究の文献レビューを提供する。
研究は、EOオブジェクト検出のためのAIと、EOリスク予測のためのAIの2つの主要なストリームにグループ化できる。
我々は、クリアランス操作におけるEO検出のためのAIの未来を展望する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:37:44 GMT)
Elevating 3D Models: High-Quality Texture and Geometry Refinement from a Low-Quality Model [12.1] 高品質な3Dアセットはコンピュータグラフィックスや3Dビジョンの様々なアプリケーションに欠かせないが、大きな買収コストのために不足している。
アクセスしやすい低品質の3Dアセットを高品質に変換する新しいフレームワークであるElevate3Dを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:36:20 GMT)
Real-time preparation and verification of nonstabilizer states [12.1] 修正された均質戦略を用いて3ビット非安定化器$W$状態を検証するためのプロトコルを実験的に実証した。
必要なコピー数と不忠実度を1.39ドルとすることで効率の良い検証を実現し、標準的な量子限界を2ドルと上回った。
この研究は、QSVが状態準備を積極的に支援し、リアルタイム量子状態工学のためのフルトモグラフィーに代わる強力で資源効率の良い代替品として確立した最初の実験的デモンストレーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:36:20 GMT)
Learning from Label Proportions and Covariate-shifted Instances [12.1] ラベル比(LLP)から学ぶ場合、アグリゲートラベルはバッグ内のインスタンスラベルの平均である。
我々は,対象のバッグラベルとソースのインスタンスラベルを自然に組み込むハイブリッドLPの手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 06:25:46 GMT)
Any-Property-Conditional Molecule Generation with Self-Criticism using Spanning Trees [12.0] Spanning Tree-based Graph Generation (STGG)は有効な分子の生成を保証するための有望なアプローチである。
本研究では,STGGをマルチプロパティ条件生成に拡張する。
この結果から,STGG+は分布内および分布外条件生成における最先端の性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:51:11 GMT)
Trexplorer Super: Topologically Correct Centerline Tree Tracking of Tubular Objects in CT Volumes [11.9] Trexplorerは、3D医療画像のセンターライントラッキング用に設計されたリカレントモデルである。
本稿では,改良版であるTrexplorer Superについて紹介する。
センターライントラッキングモデルの評価は、公開データセットが欠如しているため、難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 00:51:30 GMT)
Fast Fourier Correlation is a Highly Efficient and Accurate Feature Attribution Algorithm from the Perspective of Control Theory and Game Theory [11.8] 本稿では,信号分解理論に基づく新しいフーリエ特徴帰属法を提案する。
実験により,Fourier特徴帰属は空間領域帰属法と比較して優れた特徴選択能力を示すことが示された。
その結果、フーリエの特徴はクラス内濃度とクラス間特異性が高く、より効率的な分類と説明可能なAIアルゴリズムの可能性を示していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:58:14 GMT)
DNN-based Methods of Jointly Sensing Number and Directions of Targets via a Green Massive H2AD MIMO Receiver [11.6] 本稿では,複数の目標の数値と方向を共同で推定する2段階センシングフレームワークを提案する。
具体的には、改良された固有領域クラスタリング(EDC)フレームワーク、5つの重要な統計特徴に基づく拡張されたディープニューラルネットワーク(DNN)、完全な固有値を利用する改良された1次元畳み込みニューラルネットワーク(1D-CNN)の3つのターゲット番号検出方法が設計されている。
理論的性能ベンチマークとして,複数ソース条件下でのH2ADに対するCram'er-Rao下界(CRLB)を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:30:57 GMT)
Alleviating Textual Reliance in Medical Language-guided Segmentation via Prototype-driven Semantic Approximation [11.5] ProLearnは、言語誘導セグメンテーションのためのプロトタイプ駆動学習フレームワークである。
テキスト入力からのセマンティックガイダンスの近似を可能にする新しいプロトタイプ駆動セマンティック近似(PSA)モジュールを提案する。
ProLearnは、制限されたテキストが利用できる場合、最先端の言語誘導メソッドより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:38:49 GMT)
BioScore: A Foundational Scoring Function For Diverse Biomolecular Complexes [11.4] 現在の構造に基づくスコアリング関数は、様々な生体分子系における一般化性に欠けることが多い。
このBioScoreは、データの分散性、システム間の表現、タスクの互換性といった重要な課題に対処する基礎的なスコアリング機能です。
BioScoreはアフィニティ予測、コンフォーメーションランキング、構造ベースの仮想スクリーニングなど、幅広いタスクをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 00:41:58 GMT)
SAMO: A Lightweight Sharpness-Aware Approach for Multi-Task Optimization with Joint Global-Local Perturbation [11.4] SAM(Sharpness-aware minimization)は、タスクの損失を最小限に抑えつつ、損失ランドスケープのシャープさを小さくする。
我々は,軽量な textbfSharpness-textbfAware textbfMulti-task textbfOptimization アプローチである SAMO を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:07:45 GMT)
On the Virtues of Information Security in the UK Climate Movement [11.4] 英国における抗議活動や様々な活動家の場で,参加者の観察とインタビューを行った。
我々は、英国気候運動のメンバーが、オープンネスとシークレットシーの根本的な緊張に苦しんだことを示す。
我々の発見は、アクティビスト環境における情報セキュリティ研究の社会的複雑さを浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:39:45 GMT)
What Demands Attention in Urban Street Scenes? From Scene Understanding towards Road Safety: A Survey of Vision-driven Datasets and Studies [11.3] この調査は、交通シナリオに注意を必要とする重要な要素を体系的に分類し、利用可能なビジョン駆動タスクとデータセットを包括的に分析する。
孤立した領域に焦点を当てた既存の調査と比較すると、我々の分類学は、注目に値する交通機関を、異常と正常だが重要な2つの主要なグループに分類している。
本調査では、35の視覚駆動タスクの分析と、提案した分類に基づく73のデータセットの総合的な検証と可視化について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:13:37 GMT)
Sparse Autoencoders Can Capture Language-Specific Concepts Across Diverse Languages [11.2] 本稿では,機能アクティベーション確率に基づくSAE-LAPEを用いて,フィードフォワードネットワーク内の言語固有の特徴を識別する手法を提案する。
このような特徴の多くは、主にモデルの中間層から最終層に現れ、解釈可能である。
これらの機能は、モデルの多言語パフォーマンスと言語出力に影響を与え、fastTextに匹敵するパフォーマンスを持つ言語識別に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:00:30 GMT)
Third-order exceptional surface in a pseudo-Hermitian superconducting circuit [11.2] 本研究では,3つの円形結合型超伝導キャビティからなる擬エルミタン超伝導回路を提案する。
固有値を調べることで、回路の3階の例外点はすべてパリティ時対称の場合の3階の例外点となる。
パリティ時対称条件が擬エルミート条件に拡張されると、パラメータ空間の3階例外曲面を構成する3階例外点がより多く見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:33:15 GMT)
Machine Learning-Driven Compensation for Non-Ideal Channels in AWG-Based FBG Interrogator [11.1] シリコン窒化ケイ素(SiON)を用いたファイバブラッググレーティング(FBG)インタクタの実験的検討を行った。
AWGベースの尋問器はコンパクトで拡張性があるが、その実用性能は非理想スペクトル応答によって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:01:22 GMT)
Einstein Fields: A Neural Perspective To Computational General Relativity [10.9] 本稿では,計算集約的な数値相対性理論を圧縮して暗黙的ニューラルネットワーク重みに圧縮するニューラルネットワーク表現であるEinstein Fieldsを紹介する。
4次元時空の連続モデリング,メッシュ非依存性,ストレージ効率,微分精度,使いやすさなど,優れた可能性を示す。
我々はオープンソースのJAXベースのライブラリをリリースし、数値相対性理論に対するよりスケーラブルで表現力豊かなアプローチの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:55:39 GMT)
Task-Oriented Human Grasp Synthesis via Context- and Task-Aware Diffusers [10.8] タスク指向のヒューマン・グリップ・シンセサイザーは,タスクとコンテキストの両方の認識を必要とする新しいグリップ・シンセサイザー・タスクである。
本手法のコアとなるのは,シーンやタスク情報を考慮に入れたタスク対応コンタクトマップである。
本実験は,シーンとタスクの両方をモデル化することの重要性を検証し,把握品質とタスク性能の両面で有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:11:55 GMT)
GOLFS: Feature Selection via Combining Both Global and Local Information for High Dimensional Clustering [10.7] GlObalとローカル情報を組み合わせた特徴選択法(GOLFS)を提案する。
GOLFSは、多様体学習による局所幾何学構造と、サンプルの大域的相関構造を組み合わせて、識別的特徴を選択する。
この組み合わせにより、より包括的な情報を活用することにより、機能選択とクラスタリングの両方の精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:39:07 GMT)
Automatic Road Subsurface Distress Recognition from Ground Penetrating Radar Images using Deep Learning-based Cross-verification [10.7] 本稿では,RSD認識の精度に優れる新しい相互検証手法を提案する。
オンラインのRSD検出システムに統合されたこの手法は、検査の労力を約90%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:23:21 GMT)
The Odyssey of the Fittest: Can Agents Survive and Still Be Good? [10.6] この研究は、軽量で適応的なテキストベースの冒険ゲームであるOdysseyを紹介した。
オデッセイは、生物学的ドライブを3つの異なるエージェントに実装することの倫理的意味を調べている。
分析によると、危険が増すと、エージェントの倫理的行動は予測不能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 00:40:33 GMT)
Block Circulant Adapter for Large Language Models [10.4] 大規模言語モデル (LLM) の調整は, モデルサイズが大きいため困難である。
最近のフーリエ領域に基づく手法は、微調整コストを削減する可能性を示している。
本研究では, 循環行列の特性を活用するために, 安定トレーニングを施したブロック循環行列微調整法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:40:48 GMT)
RAG-R1 : Incentivize the Search and Reasoning Capabilities of LLMs through Multi-query Parallelism [10.3] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な機能を示している。
静的な内部知識のために、幻覚や時代遅れの応答を発生させる傾向にある。
Retrieval-Augmented Generation(RAG)法の最近の進歩は、モデルの探索と推論能力の向上を探求している。
LLMが内部知識と外部知識を適応的に活用できるように設計された新しいトレーニングフレームワークであるRAG-R1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:01:49 GMT)
Lessons Learned from Evaluation of LLM based Multi-agents in Safer Therapy Recommendation [9.8] 本研究では,Large Language Model (LLM) を用いたマルチエージェントシステムの有用性と有用性について検討した。
我々は,MDT(Multidisciplinary Team)意思決定をシミュレーションする単一のエージェントとMASフレームワークを設計した。
我々はMAS性能を単エージェントアプローチと実世界のベンチマークと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:01:38 GMT)
Kolmogorov-Arnold Networks: Approximation and Learning Guarantees for Functions and their Derivatives [9.8] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は、ほとんどのディープラーニングフレームワークのバックボーンの改善として登場した。
我々はkansが任意のBesov関数を、有界な開あるいはフラクタルな領域上で$Bs_p,q(mathcalX)$で最適に近似できることを示す。
我々は,残留KANモデルの標本複雑性に関する次元自由推定で近似保証を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:29:26 GMT)
Qracle: A Graph-Neural-Network-based Parameter Initializer for Variational Quantum Eigensolvers [9.8] 変分量子固有解法(VQE)のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくパラメータ初期化器である textitQracle を提案する。
textitQracleは、初期損失の最大10.86ドルを減らし、最適化手順の最大6.42%を減らして収束を加速し、SMAPE(Symmetric Mean Absolute Percentage Error)の最大26.43%を減らして最終性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:51:32 GMT)
LaCoOT: Layer Collapse through Optimal Transport [9.7] 本稿では,過度にパラメータ化された深層ニューラルネットワークの深さを削減するための最適輸送方式を提案する。
提案手法は,既存の手法に比べて高い性能/深度トレードオフを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:40:26 GMT)
Exploring and Improving Initialization for Deep Graph Neural Networks: A Signal Propagation Perspective [9.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワークの深さが増加するにつれて性能が低下することが多い。
本稿では,GNN内の信号伝搬(SP)を向上する手法を導入することにより,この問題に対処する。
GNNにおける有効SPの3つの重要な指標として、前方伝播、後方伝播、グラフ埋め込み変動(GEV)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:21:45 GMT)
Recent Advances in Simulation-based Inference for Gravitational Wave Data Analysis [9.6] 本稿では,重力波天文学におけるシミュレーションに基づく推論手法の出現的役割について考察する。
本稿では,様々なシミュレーションに基づく推論手法の基礎となる理論的基礎について概説する。
種々の重力波データ処理シナリオにおけるこれらの手法の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:52:57 GMT)
Synthetic Datasets for Machine Learning on Spatio-Temporal Graphs using PDEs [9.6] 我々は、部分微分方程式(PDE)に基づく合成データセットを作成し、機械学習における時間グラフモデリングを支援する。
より正確には、疫学、大気粒子、津波波の分野で異なる種類の災害や危険をモデル化するための3つの方程式を提示する。
このようなデータセットは、疫学データセット上で複数の機械学習モデルをベンチマークすることで、どのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:09:44 GMT)
LiLM-RDB-SFC: Lightweight Language Model with Relational Database-Guided DRL for Optimized SFC Provisioning [9.5] LiLM-RDB-SFC は、Language Model (LiLM) と Database (RDB) を組み合わせて、ネットワーク状態クエリに応答する新しいアプローチである。
提案手法は、双方向および自動回帰変換器(BART)とFLAN-T5(FLAN-T5)の2つのLiLMを利用する。
その結果、FLAN-T5は試験損失が0.00161(0.00734)、精度が94.79%(80.2%)、処理時間が2h2min(38min)でBARTより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:42:44 GMT)
SEALGuard: Safeguarding the Multilingual Conversations in Southeast Asian Languages for LLM Software Systems [9.5] 本稿では,多言語間の安全性向上を目的とした多言語ガードレールであるSEALGuardを紹介する。
既存のガードレールの多言語的安全アライメントギャップに対処し、安全でないプロンプトと脱獄プロンプトを効果的にフィルタリングすることを目的としている。
10言語で260,000以上のプロンプトを含む大規模多言語安全アライメントデータセットであるSEALSBenchを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:06:59 GMT)
Text Embedding Knows How to Quantize Text-Guided Diffusion Models [9.3] テキストプロンプト(QLIP)を用いた言語間拡散モデルの量子化という新しい量子化手法を提案する。
QLIPはテキストプロンプトを利用して、各ステップで各レイヤのビット精度の選択をガイドする。
本実験は,計算複雑性の低減と生成画像の品質向上におけるQLIPの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:12:26 GMT)
Nexus-Gen: Unified Image Understanding, Generation, and Editing via Prefilled Autoregression in Shared Embedding Space [9.3] 共有画像埋め込み空間における画像理解,生成,編集を統一する新しいアーキテクチャであるNexus-Genを提案する。
自己回帰埋め込み予測における過度なエラーの蓄積を軽減するため,新しい自己回帰戦略を提案する。
Nexus-Genは、画像理解、生成、編集タスクにまたがる評価ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:23:42 GMT)
Automated Novelty Evaluation of Academic Paper: A Collaborative Approach Integrating Human and Large Language Model Knowledge [9.2] 大きな言語モデル(LLM)は豊富な知識を持ち、人間の専門家はLLMが持っていない判断能力を持っている。
本稿では,論文の手法の新規性を予測するための事前学習言語モデル(PLM)を支援するために,人間の知識とLLMを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:03:55 GMT)
Continuous-Time Neural Networks Can Stably Memorize Random Spike Trains [9.0] 連続時間リカレントニューラルネットワークはスパイクトレインのスコアを正確に保存し、リコールすることができることを示す。
あるパラメータの範囲内では、スパイク列車の任意のランダムスコアは、頑健に記憶され、自律的に再生することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:00:47 GMT)
Joint angle model based learning to refine kinematic human pose estimation [8.7] 現在のヒトのポーズ推定(HPE)は、キーポイント認識における時折エラーとキーポイント軌跡におけるランダムな変動に悩まされる。
本稿では,関節角度に基づくモデリングにより,難易度を克服する手法を提案する。
双方向リカレントネットワークは、確立されたHRNetの推定を洗練するための後処理モジュールとして設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:16:39 GMT)
A Residual Guided strategy with Generative Adversarial Networks in training Physics-Informed Transformer Networks [8.6] 本稿では,GAN(Generative Adrative Network)を用いた物理入力変換器の残留指導戦略を提案する。
我々のフレームワークはトランスフォーマーを統合し、自己回帰処理によって時間的相関を本質的にキャプチャし、残差認識GANと組み合わせる。
アレン=カーン=ゴルドン方程式とナヴィエ=ストークス方程式の実験は、ベースライン法と比較して3桁の相対的なMSEの減少を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:45:42 GMT)
Pavlok-Nudge: A Feedback Mechanism for Atomic Behaviour Modification with Snoring Usecase [8.6] 本稿では、まず、軽量なディープラーニングモデルを用いてターゲットの振る舞いを検知し、次にユーザを悩ませるフレームワークを提案する。
提案手法は,いびきの文脈で実装し,検証する。
この予測に基づき、睡眠姿勢の変化などの予防対策として、ユーザを苦しめるためにPavlokを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:59:07 GMT)
Hashed Watermark as a Filter: Defeating Forging and Overwriting Attacks in Weight-based Neural Network Watermarking [8.5] NeuralMarkはハッシュされたウォーターマークフィルタを中心に構築された堅牢なメソッドである。
これは、鍛造攻撃と上書き攻撃の両方に対して堅牢な防御を提供する。
さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャにシームレスに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:38:11 GMT)
Mario at EXIST 2025: A Simple Gateway to Effective Multilingual Sexism Detection [8.4] EXIST 2025 Task 1は、Llama 3.1 8Bの階層的低ランク適応(LoRA)を通じて、英語とスペイン語のツイートでテキストベースの性差別を検出する。
本手法では,3つの階層的なサブタスク間の依存関係を明示的にモデル化する条件付きアダプタルーティングを導入する。
提案手法は,トレーニング時間を75%削減し,モデルストレージを98%削減すると同時に,すべてのサブタスクで競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:30:32 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning with Circulant and Diagonal Vectors [8.4] 本稿では, インターリーブ循環および対角行列の積による因子分解による複雑性のさらなる低減を提案する。
提案手法は,浮動小数点演算(FLOP)やトレーニング可能なパラメータの数が少なく,様々なタスクにまたがる類似あるいは優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:51:28 GMT)
Advancing Code Coverage: Incorporating Program Analysis with Large Language Models [8.3] 難解な分岐に到達可能なテストを生成する新しい技術である TELPA を提案する。
27のオープンソースPythonプロジェクトに対する実験結果から,TELPAは最先端のSBSTやLLMベースの技術よりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:52:37 GMT)
Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI [8.2] ユーザとMicrosoft Bing Copilot間の200万の匿名会話のデータセットを分析します。
私たちは、人々が情報収集や執筆に携わるAI支援を求める最も一般的な作業活動を見つけます。
AI自身が実行している最も一般的な活動は、情報と援助、執筆、教育、助言を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:35:12 GMT)
You Can REST Now: Automated REST API Documentation and Testing via LLM-Assisted Request Mutations [8.2] RESTSpecITは、ドキュメントを推論し、REST APIのブラックボックステストを実行する最初の自動化アプローチです。
当社のアプローチでは,最先端のツールに比べて最小限のユーザ入力が必要になります。
我々は,DeepSeek V3, GPT-4.1, GPT-3.5の3つの最先端LCMを用いてツールの品質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:25:43 GMT)
Tactical Decision for Multi-UGV Confrontation with a Vision-Language Model-Based Commander [7.7] 本稿では,知的知覚-意思決定推論の問題に対処するために,視覚言語モデルに基づくマンガを提案する。
本手法は,シーン理解のための視覚言語モデルと,戦略的推論のための軽量な大規模言語モデルを統合する。
ルールベースの探索と強化学習とは異なり、2つのモジュールの組み合わせはフルチェーンプロセスを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:22:37 GMT)
From Observational Data to Clinical Recommendations: A Causal Framework for Estimating Patient-level Treatment Effects and Learning Policies [7.6] 患者固有の治療レコメンデーションモデルを構築するためのフレームワークを提案する。
我々は、因果同定の重要な問題を含む安全性と妥当性に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:50:41 GMT)
LRCTI: A Large Language Model-Based Framework for Multi-Step Evidence Retrieval and Reasoning in Cyber Threat Intelligence Credibility Verification [7.6] マルチステップCyber Threat Intelligence 信頼性検証のためのフレームワーク LRCTI を提案する。
このフレームワークはまず、複雑なインテリジェンスレポートを簡潔で行動可能な脅威クレームに抽出するために、テキスト要約モジュールを使用する。
次に、適応的な多段階証拠検索機構を使用して、CTI固有のコーパスからの情報を反復的に識別し、洗練する。
CTI-200 と PolitiFact の2つのベンチマークデータセットによる実験では、RCTI は F1-Macro と F1-Micro のスコアを 5% 以上改善し、それぞれ 90.9% と 93.6% に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:42:32 GMT)
$d+1$ Measurement Bases are Sufficient for Determining $d$-Dimensional Quantum States: Theory and Experiment [7.4] 任意の$d+1$次元の量子状態を完全に再構成するためには,射影基底を$d+1$でしか必要としない量子状態トモグラフィー方式を提案する。
このアプローチは、量子状態のキャラクタリゼーションと測定設計のための新しい視点を提供し、量子情報処理における将来の応用を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:25:35 GMT)
Gram-Schmidt Methods for Unsupervised Feature Extraction and Selection [7.4] 本稿では,関数空間上のGram-Schmidtプロセスを提案する。
合成および実世界のベンチマークデータセットに対する実験結果を提供する。
驚いたことに、線形特徴抽出アルゴリズムは同等であり、しばしば重要な非線形特徴抽出法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:39:10 GMT)
DrafterBench: Benchmarking Large Language Models for Tasks Automation in Civil Engineering [7.3] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、現実世界の問題を解決する大きな可能性を示し、業界におけるタスク自動化のソリューションになることを約束しています。
技術図面修正の文脈におけるLLMエージェントの総合評価のためのDrafterBenchを提案する。
DrafterBenchは、AIエージェントが複雑な長文の命令を解釈する習熟度を厳格にテストするオープンソースのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:56:04 GMT)
Deep Equilibrium models for Poisson Imaging Inverse problems via Mirror Descent [7.2] ディープ平衡モデル(Deep Equilibrium Models、DEQ)は、固定点を持つ暗黙のニューラルネットワークである。
我々は、非ユークリッド幾何学の仕方で定義されるミラー・ディクセントに基づく新しいDEC式を導入する。
本稿では,効率的なトレーニングと完全パラメータフリー推論が可能な計算戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:33:01 GMT)
Toward Improving fNIRS Classification: A Study on Activation Functions in Deep Neural Architectures [7.2] 機能的近赤外分光法(fNIRS)のような領域における深部ニューラルネットワークの性能には活性化関数が不可欠である
本研究では,複数のディープラーニングアーキテクチャを用いて,fNIRS分類タスクに対する従来型およびフィールド固有のアクティベーション機能の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:58:36 GMT)
TorchCP: A Python Library for Conformal Prediction [7.2] コンフォーマル予測(CP)は、予測間隔または保証されたカバレッジ確率のセットを生成する頑健な統計フレームワークである。
本稿では、最先端のCPアルゴリズムをディープラーニングタスクに統合するために設計されたPyTorchネイティブライブラリであるTorchCPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:58:58 GMT)
Class-Proportional Coreset Selection for Difficulty-Separable Data [7.0] ネットワーク侵入検出や医用画像などの領域では,データのクラスタ化が困難であることが多い。
これをクラス微分可分性として定式化し、クラス微分可分性係数を導入する。
結果から,クラス差分性を明示的にモデル化することで,より効率的で堅牢で一般化可能なデータプルーニングが実現されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:43:32 GMT)
Real-Time Bayesian Detection of Drift-Evasive GNSS Spoofing in Reinforcement Learning Based UAV Deconfliction [7.0] 無人無人航空機(UAV)は、正確なリアルタイムの局地化と航法のためにグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)の擬似距離測定に頼っている。
この依存は、敵がUAV受信機を騙す偽りを操る洗練された偽造脅威にそれらを暴露する。
従来の分布シフト検出技術は、しばしばサンプルのしきい値の蓄積を必要とし、迅速な検出とタイムリーな応答を妨げる遅延を引き起こす。
本研究では,UAVナビゲーションにおける微妙な行動偏差を検出するために,強化学習(RL)批判ネットワークから評価値の時間的変化を監視する,ベイズオンライン変化点検出(BOCPD)アプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:27:27 GMT)
Synthetic Tabular Data Generation: A Comparative Survey for Modern Techniques [6.7] プライバシー規制が厳しくなり、現実世界のデータへのアクセスが制限されるようになるにつれ、合成データ生成は重要なソリューションとして現れてきた。
このレビューでは、条件付き生成やリスクに敏感なモデリングを含む、合成データ生成を駆動する実行可能な目標を優先する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:57:23 GMT)
DocPolarBERT: A Pre-trained Model for Document Understanding with Relative Polar Coordinate Encoding of Layout Structures [6.6] 本稿では,ドキュメント理解のためのレイアウト対応BERTモデルであるDocPolarBERTを紹介する。
我々は、カルト座標よりも相対極座標系におけるテキストブロック位置を考慮した自己注意を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:51:41 GMT)
Generative Click-through Rate Prediction with Applications to Search Advertising [6.6] 識別モデルにおけるCTR予測の精度を高めるために生成モデルを利用する新しいモデルを提案する。
提案手法の有効性は,新しいデータセットに対する広範囲な実験を通じて実証される。
このモデルは、世界最大のeコマースプラットフォームのひとつにデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:21:30 GMT)
A Review of Privacy Metrics for Privacy-Preserving Synthetic Data Generation [6.5] 差分プライバシー(DP)は、個人が機密データを共有する際にどのように保護されているかを確立するPP-SDGメカニズムの特性である。
プライバシ損失に関する実際のリスクをより透明にするために、データのプライバシリスクを評価するために複数のプライバシ指標(PM)が提案されている。
本稿では、17の異なるプライバシー指標の仮定と数学的定式化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:56:02 GMT)
Driving by Hybrid Navigation: An Online HD-SD Map Association Framework and Benchmark for Autonomous Vehicles [6.5] textbfOnline textbfMap textbfAssociationを導入する。
既存のデータセットに基づいて、OMAは480kの道路と260kのレーンパスを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:09:41 GMT)
MT4DP: Data Poisoning Attack Detection for DL-based Code Search Models via Metamorphic Testing [6.3] 既存のDLベースのコード検索モデルに対するデータ中毒攻撃の検出方法はまだ不十分である。
メタモルフィックテストによるDLベースのコード検索モデルのためのデータポジショニング攻撃検出フレームワークMT4DPを提案する。
実験の結果,MT4DPはDLベースのコード検索モデルにおけるデータ中毒攻撃の検出を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:38:59 GMT)
MFGDiffusion: Mask-Guided Smoke Synthesis for Enhanced Forest Fire Detection [6.3] スモークは山火事の目に見える最初の指標である。
現在の塗装モデルは、高品質な煙の表現を生成するのに限界がある。
森林火災煙画像を生成するための総合的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:25:35 GMT)
Best Linear Unbiased Estimate from Privatized Contingency Tables [6.2] 差分プライバシー(DP)機構では、異なる民営化値を組み合わせることで、いくつかの量を複数の方法で推定することができる。
アメリカ合衆国国勢調査局が発行したDP 2020の年次国勢調査製品は、このような冗長なノイズ数で構成されている。
最小分散処理は線形射影であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:02:02 GMT)
CRABS: A syntactic-semantic pincer strategy for bounding LLM interpretation of Python notebooks [6.2] データサイエンスと機械学習 Pythonノートブックは、新しいタスクを評価し、再利用し、適応するために重要である。
大きな言語モデルは、幻覚や長いコンテキストの問題のために、現実的なノートブックを理解することができません。
本稿では,ノートブックにおける情報フローグラフと対応するセル実行依存性グラフを生成するノートブック理解タスクを提案する。
提案手法の有効性を,50個の代表的,高精細なKaggleノートの注釈付きデータセットを用いて評価し,実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:14:08 GMT)
Contrast All the Time: Learning Time Series Representation from Temporal Consistency [6.1] CaTTは時系列の教師なしコントラスト学習の新しいアプローチである。
時間的に類似したモーメント間のダイナミクスを、既存の方法よりも効率的に効果的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:42:19 GMT)
Power Consumption Analysis of QKD Networks under Different Protocols and Detector Configurations [6.0] 様々なプロトコルおよび検出器構成下で量子鍵分布(QKD)ネットワークの電力消費を分析する。
我々は、離散可変QKDと連続可変QKDを評価し、デバイス配置を最適化し、SNSPD対APD検出器の電力トレードオフを定量化し、光バイパスの利点を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:03:18 GMT)
Bridging Literature and the Universe Via A Multi-Agent Large Language Model System [5.9] 物理学者は、高密度の学術論文からシミュレーションパラメータを抽出するために大量の文献を探索するという課題に直面している。
文献からパラメータ設定を自動生成するマルチエージェントシステムであるSimAgentsと、宇宙論研究のための予備解析について紹介する。
SimAgents は物理推論、シミュレーションソフトウェア検証、ツール実行が可能な特殊な LLM エージェントによって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:55:30 GMT)
Metalic: Meta-Learning In-Context with Protein Language Models [5.9] このような予測タスクの有望なテクニックとして機械学習が登場した。
データ不足のため、私たちはメタラーニングがタンパク質工学の進歩に重要な役割を果たすと信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:56:19 GMT)
Efficient Private Inference Based on Helper-Assisted Malicious Security Dishonest Majority MPC [5.8] 本稿では,Helper-Assisted Malicious Security Dishonest Majority Model (HA-MSDM) を用いた個人推論フレームワークを提案する。
これらのプロトコルは、効率的な固定ラウンド乗算、プリミティブ分割、制約演算を実現する。
LeNetとAlexNetのベンチマーク結果によると、我々のフレームワークはLANで2.4-25.7倍、WANで1.3-9.5倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:31:05 GMT)
A Comprehensive Survey for Real-World Industrial Defect Detection: Challenges, Approaches, and Prospects [5.8] 工業的欠陥検出は、現代の製造システムにおける製品品質の維持に不可欠である。
コンピュータビジョンとディープラーニングの最近の進歩は、欠陥検出能力を2Dおよび3Dモダリティで強化している。
この調査では、クローズドセットとオープンセットの両方の欠陥検出戦略を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:03:56 GMT)
Acting and Planning with Hierarchical Operational Models on a Mobile Robot: A Study with RAE+UPOM [5.8] 本稿では,行動と計画の両方の階層的操作モデルを共有する,アクター・プランナ統合システムの最初の物理的展開について述べる。
RAE+UPOMを実環境に配置した移動マニピュレータにオブジェクト収集タスクを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:20:26 GMT)
Modeling Code: Is Text All You Need? [5.7] 我々は、テキストとより構造化された形式の両方をモデリングする長所を結合する新しいアプローチを導入する。
本研究では,テキストとより構造化された形式の両方をモデル化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:39:12 GMT)
Space Cybersecurity Testbed: Fidelity Framework, Example Implementation, and Characterization [5.7] 宇宙サイバーセキュリティテストベッドの忠実度を特徴付けるための枠組みを提案する。
テストベッドは、現実世界で発生した宇宙のサイバー攻撃シナリオにどのように対応できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:03:00 GMT)
Reasoning Strategies in Large Language Models: Can They Follow, Prefer, and Optimize? [5.6] 大規模言語モデル(LLM)は単一の推論戦略を好んでおり、様々な推論課題においてその有効性を制限している可能性がある。
本稿では, LLMの推論戦略を制御し, 論理的問題解決への影響を評価できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:47:47 GMT)
ETT: Expanding the Long Context Understanding Capability of LLMs at Test-Time [5.6] ourmodelacronym(Extend at Test-Time)は、短いコンテキストのコンテクスト長を変換子ベースの言語モデルに拡張する手法である。
GPT-LargeとPhi-2のコンテキスト長を32倍に拡張し,LongBench上のETTを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:47:22 GMT)
PGT-I: Scaling Spatiotemporal GNNs with Memory-Efficient Distributed Training [5.5] 我々は、PyTorch Geometric Temporaltemporal Network(STG-NN)の拡張である、PyTorch Temporal Geometric Index Index(GTP-I)を提案する。
GTP-Iは分散データ並列トレーニングとインデックスバッチと分散インデックスバッチという2つの戦略を統合している。
本手法により,グラフを使わずに,PeMSデータセット全体のSTG-NNを初めてトレーニングすることが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:38:16 GMT)
A Multi-View High-Resolution Foot-Ankle Complex Point Cloud Dataset During Gait for Occlusion-Robust 3D Completion [5.5] FootGait3Dは、自然歩行中に捉えた高解像度の足首足底面点雲のマルチビューデータセットである。
FootGait3Dは、46人の被験者から収集された8,403点のクラウドフレームで構成され、カスタム5カメラの深度検知システムを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:03:03 GMT)
DVFS: A Dynamic Verifiable Fuzzy Search Service for Encrypted Cloud Data [5.4] クラウドストレージは、暗号化されたデータ検索に重要なプライバシー問題をもたらす。
現在のソリューションは、セキュリティと効率の基本的なトレードオフに直面しています。
DVFS - 3つの中心となる革新を伴う動的検証可能なファジィ検索サービスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:36:30 GMT)
Data Augmentation in Time Series Forecasting through Inverted Framework [5.4] DAIFは、MTS予測における逆フレームワーク用に特別に設計された初めてのリアルタイム拡張である。
まず、逆列列列化フレームワークの構造を定義し、次に2つの異なるDAIF戦略を提案する。
複数のデータセットと逆モデルにわたる実験は、DAIFの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:01:58 GMT)
MARL-MambaContour: Unleashing Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Active Contour Optimization in Medical Image Segmentation [5.4] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)に基づく最初の輪郭型医用画像分割フレームワークであるMARL-MambaContourを紹介する。
提案手法は,位相的に一貫したオブジェクトレベルの輪郭を生成することに焦点を当てたマルチエージェント協調タスクとしてセグメンテーションを再構成する。
5つの多様な医用画像データセットの実験は、MARL-MambaContourの最先端性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:59:56 GMT)
Zero-Shot Hyperspectral Pansharpening Using Hysteresis-Based Tuning for Spectral Quality Control [5.2] ハイパースペクトルパンシャルペン法は、ハイパースペクトルデータ融合によって引き起こされるユニークな課題をしばしば見落としている。
単一の軽量ニューラルネットワークが使用され、各バンドにフライに適応するウェイトが使用される。
提案手法は,外部データ,フレキシブル,低複雑さを事前トレーニングすることなく,完全に教師なしである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:41:18 GMT)
Consumable Data via Quantum Communication [5.2] 古典的なデータは、経済的およびデータプライバシの観点から、計算のためにコピーして再利用することができる。
戦略的データ販売ゲームへの応用を示し、他の潜在的な経済的影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:18:49 GMT)
Generalising Battery Control in Net-Zero Buildings via Personalised Federated RL [5.2] 本研究は,協調的・プライバシ保護フレームワークによる建築用マイクログリッドの最適エネルギー管理の課題について考察する。
我々は、分散エネルギー資源を管理するために、異なる協調的な設定で2つの共通RLアルゴリズム(PPOとTRPO)を評価する。
弊社のアプローチは、エネルギーコストと二酸化炭素排出量の削減と、プライバシーの確保に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:46:57 GMT)
DFRot: Achieving Outlier-Free and Massive Activation-Free for Rotated LLMs with Refined Rotation [5.2] 共通トークンの外れ値を取り除き、類似の量子化誤差を実現することにより、大幅な改善が得られた。
これらのトークンの極端に希少性があり、それらの重要な影響がモデル精度に与える影響から、単純で効果的な方法である重み付き損失関数を構築した。
本手法は,DFRotと呼ばれる2自由度,外周自由度,質量活性度を両立させることにより回転LDMを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:36:44 GMT)
Flatten Wisely: How Patch Order Shapes Mamba-Powered Vision for MRI Segmentation [5.0] ビジョン・マンバモデルは線形計算コストで変圧器レベルの性能を約束する。
2D画像を1Dシーケンスにシリアライズすることへの依存は、重要なが見過ごされている設計選択、すなわちパッチスキャン順序をもたらす。
本稿では,MRIセグメントのスキャン順序がMRIセグメントに与える影響について,最初の系統的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:37:37 GMT)
Elk: Exploring the Efficiency of Inter-core Connected AI Chips with Deep Learning Compiler Techniques [5.0] Elkは、コア間接続されたAIチップの効率を最大化するDLコンパイラフレームワークである。
グローバルに最適化された実行プランを生成し、オフチップのデータロードとオンチップ実行を最もよく重複させる。
ElkはICCAチップの平均性能の94%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:21:31 GMT)
ScaleRTL: Scaling LLMs with Reasoning Data and Test-Time Compute for Accurate RTL Code Generation [5.0] 高品質な推論データとテスト時間計算の両方をスケールアップする RTL 符号化のための最初の推論 LLM である ScaleRTL を紹介する。
具体的には、56Kトークンを平均化して、RTLの豊富な知識をキャプチャする3.5Bトークンのデータセットを生成する。
このコーパス上で汎用推論モデルを微調整すると、深いRTL推論が可能なScaleRTLが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:44:21 GMT)
Leveraging Large Language Models for Multi-Class and Multi-Label Detection of Drug Use and Overdose Symptoms on Social Media [4.9] ソーシャルメディアは、自己報告された物質の使用と過剰摂取症状に対するリアルタイムな洞察を提供する。
本研究は、アノテーション付きソーシャルメディアデータに基づいてトレーニングされたAI駆動NLPフレームワークを用いて、一般的に使用される薬物および関連する過剰摂取症状を検出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:21:49 GMT)
Implementing Adaptations for Vision AutoRegressive Model [4.9] Vision AutoRegressive Model (VAR)は、画像生成領域における拡散モデル(DM)の代替として最近導入された。
本研究は,医療データ生成など,特定の下流タスクを実行するために,事前学習したモデルを微調整することを目的とした適応に焦点を当てる。
VARのための多くの戦略を実装・ベンチマークし、それらを最先端のDM適応戦略と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:05:30 GMT)
Teach Me Sign: Stepwise Prompting LLM for Sign Language Production [4.9] 我々は,手話を別の自然言語として扱うTEAM-Sign(TEAM-Sign)を提案する。
LLMを微調整することで、テキストと手話の対応を学習することができる。
そこで我々は,手話と手話の相違を考慮し,手話知識の抽出を段階的に進める戦略を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 04:31:52 GMT)
EchoMimicV2: Towards Striking, Simplified, and Semi-Body Human Animation [4.8] 本研究では, 半体細部, 顔の表情, ジェスチャーの表現性を向上し, コンディションの冗長性を低減するため, 半体アニメーション手法であるEchoMimicV2を提案する。
特定のフェーズにおけるアニメーションの動作、ディテール、低レベルの品質をガイドするために、フェーズ固有のDenoising Lossを設計する。
大規模な実験と分析により、EchoMimicV2は定量評価と定性評価の両方において既存の手法を超越していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:31:52 GMT)
CALMA: A Process for Deriving Context-aligned Axes for Language Model Alignment [4.7] 評価とアライメントのための文脈関連軸を抽出するための基礎的,参加的手法であるCALMAを紹介する。
その結果,オープンエンドおよびユースケース駆動プロセスに基づく評価実践の価値が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:48:41 GMT)
Auto-Formulating Dynamic Programming Problems with Large Language Models [4.7] DP-Benchは、幅広い教科書レベルのDP問題を網羅し、体系的な評価を可能にする最初のベンチマークである。
DPLMの有効性の中心はDualReflectです。DualReflectは、限られた初期例からトレーニングデータをスケールアップするために設計された、新しい合成データ生成パイプラインです。
この結果から, 多様な定式化を導入するための大規模化において, 後方生成は強力な正当性を保証するために, 低データ体制で好まれることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:09:43 GMT)
Problem-dependent convergence bounds for randomized linear gradient compression [4.7] 目的関数に関連する収束に対する圧縮の影響について検討する。
圧縮が収束に与える影響は, 目的関数に付随する量化行列で表すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:13:27 GMT)
The Potential Impact of Disruptive AI Innovations on U.S. Occupations [4.6] 合衆国の3,237件のAI特許の破壊指数(2015-2022)
我々の分析によると、統合AIは主に物理的、日常的、単独的なタスクを目標としている。
対照的に、破壊的なAIは予測不可能で精神的なタスク、特に沿岸科学や技術分野に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:20:09 GMT)
Balancing Privacy and Utility in Correlated Data: A Study of Bayesian Differential Privacy [4.6] 差分プライベート(DP)システムにおけるプライバシリスクは,データの相関によって著しく増加する。
現実世界のデータベースにおける依存関係の多様さを考えると、この監視はプライバシー保護にとって重要な課題となる。
BDPはこれらの相関を考慮するためにDPを拡張しているが、現在のBDPメカニズムは、その採用を制限する顕著なユーティリティ損失を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:10:10 GMT)
KisMATH: Do LLMs Have Knowledge of Implicit Structures in Mathematical Reasoning? [4.5] 思考の連鎖は、多くの推論タスクにおいて、大きな言語モデルの性能を向上させることが示されている。
因果CoTグラフ(Causal CoT Graphs, CCGs)は, 因果トレースから自動的に抽出される非巡回グラフである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:28:37 GMT)
Learning from Imperfect Data: Robust Inference of Dynamic Systems using Simulation-based Generative Model [4.4] 本研究では,動的システムに対する高精度かつロバストな推論を可能にするシミュレーションに基づく不完全データ生成モデル(SiGMoID)を提案する。
我々は、SiGMoIDがデータノイズを定量化し、システムパラメータを推定し、観測されていないシステムコンポーネントを推測することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 00:56:21 GMT)
Turning Sand to Gold: Recycling Data to Bridge On-Policy and Off-Policy Learning via Causal Bound [4.4] 我々は、Neyman-Rubin ポテンシャル結果フレームワークをDRLに活用する新しい理論結果を紹介した。
反事実的損失の境界に焦点をあてるほとんどの方法とは異なり、我々は事実的損失に因果関係を確立する。
このバウンダリは、過去の値ネットワーク出力をエクスペリエンス再生バッファに格納することで計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:46:25 GMT)
On the Need for a Statistical Foundation in Scenario-Based Testing of Autonomous Vehicles [4.3] 本稿では、これらの課題に対処し、厳密な安全保証を実現するために、厳密な統計基盤が不可欠であると主張している。
AVテストと確立されたソフトウェアテスト手法の並列性によって、共有研究ギャップと再利用可能なソリューションを特定します。
分析の結果,シナリオベースでもマイルベースのテストでも,どちらよりも優れていないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:18:21 GMT)
Style over Substance: Distilled Language Models Reason Via Stylistic Replication [4.3] 特殊推論言語モデル(RLM)は、詳細な推論トレースによるテスト時間計算のスケーリングが性能を大幅に向上させることを示した。
本研究では, 蒸留モデルが推理中に複製された文体パターンを内部にどの程度内在させるかを検討する。
合成トレーサを用いたモデルでは, 蒸留された推理能力は, 表面レベルのパターンに大きく依存していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:34:32 GMT)
HUG-VAS: A Hierarchical NURBS-Based Generative Model for Aortic Geometry Synthesis and Controllable Editing [4.3] 本稿では,血管形状合成のためのNURBS生成モデルであるHUG-VASを紹介する。
NURBS表面のパラメータ化と拡散に基づく生成モデルを統合し、現実的できめ細かい大動脈のジオメトリーを合成する。
HuG-VASは、上大動脈枝を持つ解剖学的に忠実な大動脈を生成し、元のデータセットと密接に一致するバイオマーカー分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:45:43 GMT)
Whom to Respond To? A Transformer-Based Model for Multi-Party Social Robot Interaction [4.3] 社会ロボットの意思決定プロセスを改善するために,トランスフォーマーを用いたマルチタスク学習フレームワークを提案する。
我々は、視線ずれなどの現実世界の複雑さを捉えた、新しい多人数HRIデータセットを構築した。
本研究は,自然とコンテキストを意識した多人数インタラクションを実現できる社会知能型社会ロボットの開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:42:14 GMT)
Try Harder: Hard Sample Generation and Learning for Clothes-Changing Person Re-ID [4.3] ハードサンプルは、人物の再識別(ReID)タスクにおいて重要な課題となる。
それら固有の曖昧さや類似性は、明示的な定義の欠如と相まって、根本的なボトルネックとなっている。
本稿では,新しいマルチモーダル型ハードサンプル生成学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:14:01 GMT)
Standards-Compliant DM-RS Allocation via Temporal Channel Prediction for Massive MIMO Systems [4.3] チャネル予測に基づく参照信号アロケーション(CPRS)の概念を導入する。
CPRSはチャネル予測とDM-RSアロケーションを共同で最適化し、CSIフィードバックを必要とせずにデータスループットを向上させる。
ベンチマーク戦略よりも36.60%のスループット向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:56:37 GMT)
Aligned Query Expansion: Efficient Query Expansion for Information Retrieval through LLM Alignment [4.2] Aligned Query Expansion (AQE) は、オープンドメイン質問応答における経路探索のためのクエリ拡張を強化する新しいアプローチである。
AQEはドメイン内およびドメイン外の両方でクエリ拡張のためのベースラインモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:11:29 GMT)
A computationally frugal open-source foundation model for thoracic disease detection in lung cancer screening programs [4.2] 肺がん検診プログラムにおける低線量CT(LDCT)画像の取り込みは世界中で増加している。
しかし、これらの努力は、大規模なスキャンを解釈する放射線学者の不足によって妨げられている。
本稿では,LDCT解析のためのオープンソースの基盤モデルであるTANGERINEについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:03:02 GMT)
Combining Transformers and CNNs for Efficient Object Detection in High-Resolution Satellite Imagery [4.2] GLODはCNNのバックボーンを、エンドツーエンドの機能抽出のためのSwin Transformerに置き換える。
提案手法は xView で 32.95% を達成し,SOTA 法を 11.46% 上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:10:34 GMT)
Foundation Models for Brain Signals: A Critical Review of Current Progress and Future Directions [4.1] 自己監督型脳波エンコーダは汎用脳波基盤モデル(EEG-FM)への移行を引き起こしている
本研究は10個の脳波-FMを概説し,その方法論,経験的発見,および卓越した研究ギャップの批判的な合成について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:52:44 GMT)
Constrained Online Convex Optimization with Polyak Feasibility Steps [3.9] 固定制約関数 $g : mathbbRd rightarrow mathbbR$ を用いてオンライン凸最適化について検討する。
制約満足度$g(x_t) leq 0 forall in [T]$, and matching $O(sqrtT)$ regret guarantees。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:28:44 GMT)
StellarF: A Lora-Adapter Integrated Large Model Framework for Stellar Flare Forecasting with Historical & Statistical Data [3.9] 本研究では、恒星フレア予測のための新しい大規模モデルであるStellarF(Stellar Flare Forecasting)を紹介する。
StellarFの中核となるのは、フレア統計情報モジュールと過去のフレア記録モジュールを統合し、観測データから多スケールのパターン認識を可能にすることである。
提案した予測パラダイムは、天体物理学研究の進展と学際的応用のための新しい方法論の枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 04:59:22 GMT)
Women Sport Actions Dataset for Visual Classification Using Small Scale Training Data [3.9] 本研究では,女子スポーツ分類のための小型トレーニングデータを用いたWomenSportsという新しいデータセットを提案する。
提案アルゴリズムを一般化するための3つの異なるスポーツデータセットと1つのダンスデータセットを用いて実験を行った。
ディープラーニング手法は,提案したWomenSportsデータセット上でResNet-50を用いて89.15%のトップ1分類精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 04:18:15 GMT)
Compositional Flows for 3D Molecule and Synthesis Pathway Co-design [3.7] コンポジション生成フロー(CGFlow)は、フローマッチングを拡張して、コンポジションステップでオブジェクトを生成する新しいフレームワークである。
生成フローネットワーク(GFlowNets)の理論的基盤を構築し,構成構造の報酬誘導サンプリングを可能にする。
CGFlowを合成可能な薬物設計に適用し、分子の合成経路と3D結合のポーズを共同で設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:54:22 GMT)
DCR: Quantifying Data Contamination in LLMs Evaluation [3.7] データ汚染リスク(DCR)フレームワークは、ベンチマークデータ汚染(BDC)を検出し定量化するように設計されている。
ファジィ推論システムを介して汚染スコアを合成することにより、DCRは汚染認識性能を反映するように原精度を調整する統一されたDCR因子を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:23:53 GMT)
FLsim: A Modular and Library-Agnostic Simulation Framework for Federated Learning [3.6] フェデレートラーニング(FL)は2016年の創業以来、大きな発展を遂げてきた。
文献におけるFLの多様な要件を満たすために設計された総合的なFLシミュレーションフレームワークであるFLsimを紹介する。
FLsimの多種多様な技術実験における有効性と汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:53:01 GMT)
Mathematical Introduction to Deep Learning: Methods, Implementations, and Theory [3.6] この本は、ディープラーニングアルゴリズムのトピックについて紹介することを目的としている。
本稿では,ディープラーニングアルゴリズムの本質的構成要素を数学的に詳細に概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:49:51 GMT)
Augmenting End-to-End Steering Angle Prediction with CAN Bus Data [3.6] 車両のCANバスデータと映像データとを融合させてコンピュータビジョンモデルの精度を向上させる。
CANバスデータを使わずにモデルをトレーニングしたとき,CANバスデータでトレーニングしたモデルは0.02492のRMSEを得たが,CANバスデータでトレーニングしたモデルは0.01970のRMSEを得た。
この結果は、CANバスデータをビデオデータと融合することで、コンピュータビジョンモデルの予測誤差を20%削減し、一部のモデルではエラーを80%削減できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:43:23 GMT)
Rapid mixing for Gibbs states within a logical sector: a dynamical view of self-correcting quantum memories [3.6] 自己補正量子メモリは、低温の熱平衡における指数時間に論理量子情報を格納する。
半局所量子ギブスサンプリング器は、広範囲の自己補正量子メモリに対して、対応する低温ギブス状態に急速に収束することを示す。
キーとなるアプリケーションとして、4Dトーリックコードの高速なギブス状態準備アルゴリズムが$mathrmpolylog(n)$ depthで提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 04:41:03 GMT)
D3FL: Data Distribution and Detrending for Robust Federated Learning in Non-linear Time-series Data [3.6] IoTデバイスは通常、温度、湿度、エネルギーメーターなど、さまざまなセンサーからデータを収集する。
従来、IoTデバイスからのデータは分析のために中央集権化されていたが、このアプローチは遅延と通信コストの増加をもたらす。
フェデレートラーニング(FL)は、分散デバイス間のモデルトレーニングを可能にする効果的な代替手段として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:41:31 GMT)
REST in Pieces: RESTful Design Rule Violations in Student-Built Web Apps [3.5] 3年目のWeb Technologiesコースで開発された40のフルスタックWebアプリケーションを分析します。
その結果、エンドポイントパスにおけるハイフンの欠如など、基本的な規約に頻繁に違反することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:46:02 GMT)
The Pragmatic Frames of Spurious Correlations in Machine Learning: Interpreting How and Why They Matter [3.5] データからの相関学習は、今日の機械学習(ML)と人工知能(AI)研究の基礎となる。
現代の手法は複雑なパターンの自動発見を可能にするが、意図しない相関が捉えられると失敗しがちである。
この脆弱性は、しばしばモデルパフォーマンス、公平性、堅牢性に対する脅威と見なされる、突発性の尋問への関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:30:00 GMT)
Evaluating Multimodal Large Language Models on Educational Textbook Question Answering [3.5] MLLM(Multimodal large language model)は、視覚言語タスクにおいて成功したが、複雑な教材を論じる能力はほとんど試験されていない。
本研究は、CK12-QAデータセットを用いた教科書質問応答(TQA)タスクにおいて、LLaVA-1.5やLLaMA 3.2-Visionを含む最先端MLLMの最初の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:14:31 GMT)
UGC-VideoCaptioner: An Omni UGC Video Detail Caption Model and New Benchmarks [3.5] 現実世界のユーザー生成ビデオ、特にTikTokのようなプラットフォームでは、リッチでインターツウィンドなオーディオビジュアルコンテンツがしばしば表示される。
既存のビデオキャプションベンチマークとモデルは、シーンダイナミクス、話者意図、物語コンテキストを伝達する際のオーディオの重要な役割を見越して、主に視覚中心のままである。
これらの課題に対処するために,ショートフォームのユーザ生成ビデオの完全なキャプションに特化して設計された,新しいベンチマークおよびモデルフレームワークである-VideoCapを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:08:29 GMT)
Using Multiple Input Modalities Can Improve Data-Efficiency and O.O.D. Generalization for ML with Satellite Imagery [3.4] 衛星画像(SatML)に基づいて訓練された機械学習モデルの大部分は、主にマルチスペクトル衛星画像のような光学的入力モダリティのために設計されている。
分類、回帰、セグメンテーションにまたがるデータセットに地理的データ層を追加することで、SatMLベンチマークタスクの拡張バージョンを生成します。
また,SatMLモデルの性能向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:57:29 GMT)
Privacy Against Agnostic Inference Attacks in Vertical Federated Learning [3.4] 2つのパーティが機械学習(ML)モデルのトレーニングに協力します。
ある当事者は、トレーニングフェーズでサンプルの真理ラベルを持っている。
もう1つはパッシブパーティと呼ばれ、これらのサンプルに対応する機能セットのみを共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:42:15 GMT)
On the Fundamental Resource for Exponential Advantage in Quantum Channel Learning [3.4] 量子メモリによって提供される2つの基本的なリソース – 絡み合いとアンシラ量子ビット – を区別する。
大量の絡み合いは必要ないが、量子メモリの次元は重要な資源であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:32:36 GMT)
GATE: Graph Attention Neural Networks with Real-Time Edge Construction for Robust Indoor Localization using Mobile Embedded Devices [3.3] 本稿では,屋内状態空間のトポロジを保存しつつ,指紋ベクトルの適応グラフ表現を構築する新しいフレームワークであるGATEについて述べる。
Gateは、最先端の屋内ローカライゼーションフレームワークと比較して平均ローカライゼーションエラーが1.6倍から4.72倍、最悪のケースエラーが1.85倍から4.57倍となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:37:33 GMT)
Dr.Copilot: A Multi-Agent Prompt Optimized Assistant for Improving Patient-Doctor Communication in Romanian [3.3] コパイロット博士 (Dr.Copilot) は、ルーマニア語を話す医師を支援する多エージェントの大規模言語モデル(LLM)システムである。
医学的正確性を評価するのではなく、17の解釈可能な軸に沿ってフィードバックを提供する。
41名の医師による経験的評価とライブデプロイメントは、ユーザレビューと応答品質の計測可能な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:26:49 GMT)
Fairness-Aware Grouping for Continuous Sensitive Variables: Application for Debiasing Face Analysis with respect to Skin Tone [3.3] 連続的(多次元的)な属性に対する公平性に基づくグループ化手法を提案する。
識別レベルに応じてデータをグループ化することにより、新しい基準を最大化する分割を同定する。
提案手法を複数の合成データセットを用いて検証し,人口分布の変化によるロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:21:52 GMT)
Interval Estimation of Coefficients in Penalized Regression Models of Insurance Data [3.3] ツイーディー指数分散ファミリーは、保険の損失をモデル化するために多くの人々の間で人気がある。
内在変数を記述する最も重要な特徴の信頼性(推論)を得るためには、しばしば重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:46:28 GMT)
BMDetect: A Multimodal Deep Learning Framework for Comprehensive Biomedical Misconduct Detection [3.3] BMDetectは、包括的な原稿評価のためのジャーナルメタデータ、セマンティック埋め込み、テキスト属性を統合する。
74.33%のAUCを達成し、単一モダリティのベースラインを8.6%上回り、バイオメディカルサブフィールド間の転送可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:12:11 GMT)
Beyond Predictions: A Participatory Framework for Multi-Stakeholder Decision-Making [3.3] 本稿では,意思決定をマルチステークホルダー最適化問題として再編成する参加型フレームワークを提案する。
我々のモジュラー・モデルに依存しないフレームワークは、ユーザが提供する予測モデルを微調整するためにk-foldクロスバリデーションを採用している。
合成スコアリング機構は、複数のメトリクスにまたがってユーザ定義の嗜好を集約し、戦略をランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:22:31 GMT)
SWE-MERA: A Dynamic Benchmark for Agenticly Evaluating Large Language Models on Software Engineering Tasks [3.3] ソフトウェア工学における大規模言語モデル(LLM)は、既存のベンチマークにおいて重要な制限を明らかにしている。
例えば、SWE-benchのレポートでは、パッチの32.67%は直接の溶液漏れを含んでいる。
SWE-MERA(SWE-MERA)は、これらの基本的な課題に対処するために設計された、動的で継続的に更新されたベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:52:33 GMT)
Self-Supervised Cross-Modal Text-Image Time Series Retrieval in Remote Sensing [3.3] クロスモーダルテキスト画像時系列検索(text-ITSR)を行う。
我々は、テキストITSRに焦点をあてて、一対のイメージ(バイテンポラル画像)に焦点をあてる。
本手法は2つの重要な要素から構成される: 1) バイテンポラルな画像とテキストのセマンティックな内容を識別的特徴でモデル化するモダリティ特化エンコーダ、2) テキストと画像の表現を共有埋め込み空間で整列させるモダリティ特化プロジェクションヘッド。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:06:16 GMT)
Physics-Informed Neural Networks For Semiconductor Film Deposition: A Review [3.3] 物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の最近の進歩は、プロセス制御、品質保証、予測モデリングに関連する課題に対処する上で大きな可能性を示している。
本稿では,半導体膜成膜プロセスを対象としたML応用の総合的なレビューを行う。
構造解析は, 膜堆積プロセスにおける解釈可能性, 精度, 堅牢性を高めるため, これらのML技術の統合の可能性を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 04:56:26 GMT)
Exploring the robustness of TractOracle methods in RL-based tractography [3.2] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, トラクトグラフィーのフレームワークとして注目されている。
IRT(Iterative Reward Training)と呼ばれる新しいRLトレーニングスキームを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:57:00 GMT)
Pantomime: Motion Data Anonymization using Foundation Motion Models [3.2] 運動データは個人を識別し、医療状況などの個人的な属性を推測するために使用することができる。
本稿では,動作データに対する全体匿名化手法であるPantomimeを提案する。
その結果,パントマイムは動作列の自然性を維持しつつ,識別精度を10%に抑えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:10:05 GMT)
Towards Robust Speech Recognition for Jamaican Patois Music Transcription [3.2] このデータセットを用いて、最先端の自動音声認識モデルを微調整する。
この結果を用いて,ジャマイカのパトワ音声におけるWhisperモデルの性能のスケーリング法則を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:42:05 GMT)
Mixture of Experts in Large Language Models [3.1] MoEアーキテクチャは、最小の計算オーバーヘッドを維持しながら、モデルパフォーマンスを大幅に向上させる。
本分析では,モデルキャパシティの向上,タスク固有性能の向上,モデルキャパシティの効率向上など,MoEの重要なメリットを明らかにした。
このレビューでは、現在の研究の制限、オープンな課題、将来的な方向性について概説し、MoEアーキテクチャとそのアプリケーションにおける継続的なイノベーションの基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:36:43 GMT)
What is the Best Process Model Representation? A Comparative Analysis for Process Modeling with Large Language Models [3.1] 大規模言語モデル(LLM)は、プロセスモデル生成(PMG)のようなプロセスモデリング(PMO)タスクにますます適用されています。
プロセスモデル表現(PMR)は、構造、複雑さ、ユーザビリティにおいて大きく異なり、体系的に比較されたことはない。
本稿では,PMOとLPMの文脈で複数のPMRを評価できる最初の実証的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:26:50 GMT)
A Learning Framework For Cooperative Collision Avoidance of UAV Swarms Leveraging Domain Knowledge [3.1] 本稿では,UAVSwarmの衝突回避のためのマルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを提案する。
報酬は画像処理の領域における知識から導かれ、2次元の場の輪郭を近似する。
我々のフレームワークはエージェントの相互作用を最小限に抑えるため、大きなSwarmサイズでのトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:09:53 GMT)
An Agentic Framework for Autonomous Metamaterial Modeling and Inverse Design [2.7] フォトニックメタマテリアルの逆設計のためのフレームワークを開発し,実証する。
フレームワークの有効性は、自動化、推論、計画、適応の能力で実証されている。
特に、Agenic Frameworkは内部のリフレクションと決定の柔軟性を持ち、高度に多様性があり、潜在的に新しい出力を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:01:25 GMT)
MMOne: Representing Multiple Modalities in One Scene [2.6] 一つのシーンで複数のモーダルを表現するための一般的なフレームワークMMOneを提案する。
具体的には、各モダリティのユニークな特性を捉えるために、新しいモダリティ指標を持つモダリティモデリングモジュールを提案する。
また、モダリティ差に基づき、マルチモーダルガウスを単一モーダルガウスに分離する多モーダル分解機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:29:29 GMT)
Canonical Bayesian Linear System Identification [2.6] ベイズフレームワーク内のLTIシステムの標準形式を紹介する。
我々は、これらの最小パラメータ化における推論がすべての不変系の力学を完全に捉えることを厳格に証明する。
このアプローチは、意味のある構造を意識した事前の使用を解放する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:58:55 GMT)
Variational Combinatorial Sequential Monte Carlo for Bayesian Phylogenetics in Hyperbolic Space [2.6] 我々は2つの逐次探索アルゴリズムの新たな双曲拡張を開発する。
提案手法では,一貫した非バイアス推定器と変分推論手法を導入している。
実験結果から,高次元系統解析における高速化,拡張性,性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:00:09 GMT)
CycleSAM: Few-Shot Surgical Scene Segmentation with Cycle- and Scene-Consistent Feature Matching [2.6] CycleSAMは、データ効率のトレーニングフェーズを採用し、一連のソフト制約を強制する、改善されたビジュアルプロンプト学習アプローチである。
CycleSAMは1ショットと5ショットの両方の設定で2～4倍の精度で既存の数ショットSAMアプローチより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:10:02 GMT)
Acquiring and Adapting Priors for Novel Tasks via Neural Meta-Architectures [2.5] 我々は、大量のデータが利用できない場合に、事前の効率的な取得を可能にするアーキテクチャの設計に重点を置いている。
MML(Model Agnostic Meta-Learning)でトレーニングした際、我々のハイパーネットワーク設計が標準ネットワークよりもより一般化可能な事前知識を得ることが実証された。
従来から見てきたシーンからの先行情報を効率的に転送することで、限られたデータで新しいシーンで3Dセグメンテーションを行うためのハイパーネットワークフレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:06:07 GMT)
Are Vision Foundation Models Ready for Out-of-the-Box Medical Image Registration? [2.2] 大規模な画像データセットで事前トレーニングされたファンデーションモデルは、最近ゼロショット画像登録の可能性を示している。
患者の解剖学的変化が著しいため,特に乳房MRIの登録は困難である。
ドメイン固有のトレーニングが登録にどのように影響するかを理解し、グローバルアライメントと微細構造精度の両方を改善する戦略を検討するためには、さらなる作業が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 00:17:14 GMT)
Learning and Transferring Better with Depth Information in Visual Reinforcement Learning [2.2] 視覚変換器をベースとした視覚バックボーンを提案し,RGBと奥行き変調を融合させて一般化を促進させる。
異なるモダリティはまず別々のCNNステムで処理され、組み合わせた畳み込み機能はスケーラブルな視覚変換器に配信される。
sim2real転送では、トレーニングプロセスよりもドメインランダム化をデプロイする柔軟なカリキュラム学習スケジュールが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:22:15 GMT)
Existence of a robust optimal control process for efficient measurements in a two-qubit system [2.2] 我々は、2ビット系の初期状態を指定された最終状態に駆動するユニタリ変換の存在を証明した。
提案手法は, エンタングルメントを低回路深さで直接検証する利点があり, エンタングルメント生成の工業的品質管理に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:25:02 GMT)
Posture-Driven Action Intent Inference for Playing style and Fatigue Assessment [2.2] 行動ビデオから人間の意図を識別するための姿勢に基づくソリューションを提案する。
攻撃的および防御的ショット意図を識別するために,75%以上のF1スコアと80%以上のAUC-ROCが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:27:17 GMT)
A Unified Framework for Evaluating the Effectiveness and Enhancing the Transparency of Explainable AI Methods in Real-World Applications [2.1] 本研究では,XAIの単一評価フレームワークについて紹介する。
数字とユーザフィードバックの両方を使って、説明が正しいか、理解しやすく、公平で、完全で、信頼できるかをチェックする。
我々は、医療、金融、農業、自動運転システムにおけるケーススタディを通じて、この枠組みの価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:10:45 GMT)
Are DeepSeek R1 And Other Reasoning Models More Faithful? [2.0] 我々は,Qwen-2.5,Gemini-2,DeepSeek-V3-Baseの3つの推論モデルを評価する。
MMLU質問に対する解答に、その解答がどう影響するかをモデルで記述できるかどうかを検証する。
推論モデルは、テストされたすべての非推論モデルよりもはるかに確実にそれらに影響を与えるキューを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:27:07 GMT)
k-Contextuality as a Heuristic for Memory Separations in Learning [2.0] 我々は、強いk-文脈性と呼ばれる文脈性の新しい量化器を定義する。
この相関測度は、量子生成モデルに対して類似のリソースローバウンドを誘導しない。
強いk-コンテキスト性は、古典的コンピュータでは難しいが量子コンピュータでは難しい問題を特定するのに役立つ尺度として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:00:00 GMT)
Improved sampling algorithms and Poincaré inequalities for non-log-concave distributions [2.0] これは$d$と$frac1epsilon$である。 $L=mathcalO(1)$と$M=mathrmpoly(d)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:06:11 GMT)
Taming Uncertainty via Automation: Observing, Analyzing, and Optimizing Agentic AI Systems [2.0] 大規模言語モデル (LLMs) はエージェントシステムにますます展開され、対話型のLLMエージェントは複雑で、メモリ、ツール、動的プランニングを用いて適応的に実行される。
従来のソフトウェアオブザーバビリティと運用プラクティスは、これらの課題に対処するには不十分です。
本稿ではエージェントAIシステムの動作を観察し、分析し、最適化し、自動化するための総合的なフレームワークであるAgentOpsを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:54:43 GMT)
A Mathematical Optimization Approach to Multisphere Support Vector Data Description [1.9] 我々は、ユークリッド超球体を構築して異常観測を識別する混合第二次円錐モデルの原始的な定式化を提供する。
本研究では,カーネルトリックの適用を可能にする2つのモデルを構築し,複雑な非線形データ構造内の外乱検出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:57:27 GMT)
DeInfoReg: A Decoupled Learning Framework for Better Training Throughput [1.8] 本稿では,DeInfoRegを用いたDecoupled Supervised Learningを提案する。
長い勾配流を複数の短い勾配に変換し、消滅する勾配問題を緩和する。
提案手法を標準バックプロパゲーションや他の勾配流分解技術と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:29:38 GMT)
Few Single-Qubit Measurements Suffice to Certify Any Quantum State [1.7] 我々は、全ての純粋な仮説状態が、実験室状態のコピーO(n)$に適用される単一量子ビットの測定だけで証明できることを示した。
また,適応測定のパワーも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:16:12 GMT)
Modeling Understanding of Story-Based Analogies Using Large Language Models [1.5] 大規模言語モデルの最近の進歩は、様々なタスクにおける人間の認識のマッチングに近づきつつある。
これらのモデルは、アナログの検出とマッピングにおいて、人間のパフォーマンスとどの程度うまく一致しますか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:40:21 GMT)
From Kinetic Theory to AI: a Rediscovery of High-Dimensional Divergences and Their Properties [1.5] KL(Kulback-Leibler)の発散は、もともと確率分布間の相対エントロピーの尺度として運動論で導入された。
本稿では, 運動理論に根ざした分散度尺度の比較検討を行い, 理論的基礎を強調し, 機械学習と人工知能への応用の可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:56:25 GMT)
FA-Seg: A Fast and Accurate Diffusion-Based Method for Open-Vocabulary Segmentation [1.5] Open-vocabulary semantic segmentationは、厳密な注釈付きデータセットを必要とせずに、任意のテキストカテゴリからオブジェクトをセグメントすることを目的としている。
本稿では,拡散モデルに基づくオープン語彙セグメンテーションのためのトレーニングフリーフレームワークであるFA-Segを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:19:26 GMT)
Clock Pulling Enables Maximum-Efficiency Wireless Power Transfer [1.4] 非線形非エルミート系の多重性を再検討し、PT対称性状態がPT対称性相においても常に安定であるとは限らないことを発見した。
本稿では,PT対称性を強制的に破壊できる非線形クロックパルス機構の発見を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:49:13 GMT)
Real-World Summarization: When Evaluation Reaches Its Limits [1.4] 従来のメトリクス、トレーニング可能なメソッド、LCM-as-a-judgeアプローチを比較します。
その結果、単語のような単純なメトリクスは、人間の判断と驚くほどよく重なることがわかった。
実世界のビジネスへの影響を分析すると、誤った情報やチェック不可能な情報が最大のリスクを生んでいることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:23:56 GMT)
Prompt4Trust: A Reinforcement Learning Prompt Augmentation Framework for Clinically-Aligned Confidence Calibration in Multimodal Large Language Models [1.4] Prompt4Trustは,MLLMにおける信頼度校正をターゲットとした即時強化のための,最初の強化学習フレームワークである。
従来のキャリブレーション技術とは異なり、Prompt4Trustは安全で信頼性の高い臨床診断に最も重要なキャリブレーションの側面を特に優先している。
実験では,より大きなMLLMに対してゼロショットの一般化が期待できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:09:40 GMT)
HANS-Net: Hyperbolic Convolution and Adaptive Temporal Attention for Accurate and Generalizable Liver and Tumor Segmentation in CT Imaging [1.3] 腹部CT像における肝・腫瘍の正確なセグメンテーションは確実な診断と治療計画に重要である。
ニューラル表現とシナプティック・プラスティック・ネットワーク(HANS-Net)を用いたハイパーボリック・コンボリューションの導入
HANS-Netは、階層的幾何表現のための双曲的畳み込み、マルチスケールテクスチャ学習のためのウェーブレットインスパイアされた分解モジュール、暗黙の神経表現分岐を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:56:37 GMT)
Deep Generative Methods and Tire Architecture Design [1.3] 本研究は, 産業用タイヤのアーキテクチャ生成に関する5つの代表的なモデルについて, 完全な研究である。
評価は, (i) 完全多成分設計の不条件生成, (ii) コンポーネント条件生成, (iii) 次元制約生成の3つの主要な産業シナリオにまたがる。
マスクを意識した逆拡散プロセスであるカテゴリ的インパインティングを導入し,追加のトレーニングを必要とせず,既知のラベルを保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:24:23 GMT)
A Parallelizable Approach for Characterizing NE in Zero-Sum Games After a Linear Number of Iterations of Gradient Descent [1.2] 我々は,ゼロサムゲームに対するオンライン最適化手法について検討し,機械学習,経済学,その他多くの分野における対戦型学習の基本的問題である。
物理学におけるハミルトン力学に基づく新しい手法を提案し、勾配設定における交互降下の有限(線形)個の繰り返しにおけるNEの集合を特徴づけることができることを証明した。
NEの標準的な計算方法とは異なり、提案手法は並列化可能であり、アルゴリズムゲーム理論において、任意の学習率で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:39:40 GMT)
An Empirical Study of Multi-Agent RAG for Real-World University Admissions Counseling [1.2] 本稿では,ベトナムにおける高等教育のカウンセリングのための対話型AIプラットフォームの現実的な展開について述べる。
MarAUSは6000以上の実際のユーザインタラクションを処理し、6つのカテゴリのクエリにまたがった。
その結果, LLMのみのベースラインよりも大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:49:42 GMT)
Dynamics Simulation of Arbitrary Non-Hermitian Systems Based on Quantum Monte Carlo [1.2] 我々は,量子モンテカルロ(QMC)に基づく古典量子ハイブリッドアルゴリズムを導入し,非エルミート系の力学をシミュレーションする。
特に、このアプローチは量子想像時間進化(QITE)アルゴリズムの自然な拡張を構成する。
このアルゴリズムは古典計算と量子計算の両方の利点を組み合わせ、適用性と適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:30:52 GMT)
Deepfake Technology Unveiled: The Commoditization of AI and Its Impact on Digital Trust [1.1] ディープフェイク技術は、マルチメディアにおける不正、誤情報、および認証の侵食を可能にする。
Runway、Rope、ElevenLabsといったコスト効率のよいツールを使って、限られたリソースでどのように現実的なディープフェイクを作成できるかを調査します。
我々は,デジタルメディアの信頼を維持するために,規制枠組み,公衆意識,協力的努力の緊急の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:07:07 GMT)
Koopman-von Neumann Field Theory [1.1] 量子場作用素はハイゼンベルク図で一元的に進化し、量子ブラソフ方程式が作用素の恒等式として満たされる。
フォーマリズムは、量子情報や量子多体場理論から古典的非平衡統計力学への技術の直接移動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:59:59 GMT)
Overcoming Slow Decision Frequencies in Continuous Control: Model-Based Sequence Reinforcement Learning for Model-Free Control [1.1] 本稿では、与えられた入力状態に対するアクションのシーケンスを生成するために設計されたRLアルゴリズムであるSequence Reinforcement Learning(SRL)を紹介する。
SRLは、異なる時間スケールで動作するモデルとアクタークリティカルアーキテクチャの両方を利用することで、アクションシーケンスを学習する際の課題に対処する。
我々は,SRLを一連の連続制御タスクで評価し,その性能が最先端のアルゴリズムに匹敵することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:07:53 GMT)
GALDS: A Graph-Autoencoder-based Latent Dynamics Surrogate model to predict neurite material transport [1.1] 本稿では,ニューラルツリー内の物質輸送シミュレーションを効率化するグラフオートコーダを用いたレイトタント・ダイナミクス・サロゲートモデルを提案する。
提案手法は, 最大相対誤差8%で平均相対誤差3%を達成し, 従来のサロゲートモデルに比べて10倍の速度向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 00:22:00 GMT)
MR-LDM -- The Merge-Reactive Longitudinal Decision Model: Game Theoretic Human Decision Modeling for Interactive Sim Agents [1.0] 我々は,戦術的意思決定のためのゲーム理論モデルをターゲットにして,ハイウェイマージシナリオのシミュレーションを改善することを目的としている。
これを基礎となるダイナミックスモデルと組み合わせて、より現実的なインタラクションをキャプチャできる統一された決定と動的モデルを持ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:41:00 GMT)
A Noise-Aware Scalable Subspace Classical Optimizer for the Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.9] ANASTAARSは変分量子アルゴリズムのためのノイズ対応スケーラブルな古典的アルゴリズムである。
適応的ランダム部分空間戦略を利用して、量子近似最適化アルゴリズムのアンサッツパラメータを効率的に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:15:25 GMT)
Local Pairwise Distance Matching for Backpropagation-Free Reinforcement Learning [0.9] 強化学習(RL)を用いたニューラルネットワークのトレーニングは一般的にバックプロパゲーション(BP)に依存している
BPは後続の更新のためにフォワードパスからのアクティベーションを格納する必要がある。
本稿では、RL設定において、前部パス中の局所信号を用いてニューラルネットワークの各層をトレーニング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） (Tue, 15 Jul 2025 14:39:41 GMT)
Seeing the Signs: A Survey of Edge-Deployable OCR Models for Billboard Visibility Analysis [0.9] Multimodal Vision-Language Models (VLM) は、明示的な検出ステップなしで、エンドツーエンドのシーン理解を提供する。
CNNパイプラインは、計算コストのごく一部で、収穫されたテキストの競合精度を依然として達成している。
今後の研究を促進するため、天気予報ベンチマークと評価コードを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:58:24 GMT)
Patterns, Models, and Challenges in Online Social Media: A Survey [0.9] このサーベイは経験的発見と形式モデルの体系的な合成を提供する。
目標は、共有された経験的ベースラインを統合し、この領域で推論を形成する構造的制約を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:46:20 GMT)
Simulated Language Acquisition in a Biologically Realistic Model of the Brain [0.8] 神経科学の6つの基本原理と広く受け入れられた原理の簡単な数学的定式化を導入する。
我々は,この形式に基づくシミュレートされたニューロモーフィックシステムを実装する。
この結果のいくつかの拡張と意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 23:04:44 GMT)
Proactive Intra-GPU Disaggregation of Prefill and Decode in LLM Serving [0.8] エンジンレベルのプリフィル・デコード(PD)デアグリゲーションは干渉を避けるが、高いハードウェアと調整オーバーヘッドを引き起こす。
PDは、最大2.2倍のスループット、20倍のTTFT、2.5倍のTBTを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:17:17 GMT)
A PBN-RL-XAI Framework for Discovering a "Hit-and-Run" Therapeutic Strategy in Melanoma [0.8] 抗PD-1免疫療法に対する自然抵抗性はメラノーマの主要な臨床的課題である。
患者腫瘍生検の転写データを用いた動的確率的ブールネットワークモデルを構築した。
2つのタンパク質 (LOXL2) のようなリシルオキシダーゼの4段階の一時的阻害が最も有効な戦略であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:37:39 GMT)
Robust Semi-Supervised CT Radiomics for Lung Cancer Prognosis: Cost-Effective Learning with Limited Labels and SHAP Interpretation [0.8] 1218種類の放射能の特徴を抽出した12データセットを対象に,977例のCT画像解析を行った。
擬似ラベル付き半教師付き学習SSLフレームワークでは,ラベルなし478例とラベル付き499例が使用された。
SSLは10%のラベル付きデータで強力なパフォーマンスを示し、SLと比較して安定した結果が得られ、外部テスト間のばらつきも低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:10:47 GMT)
Addressing Data Imbalance in Transformer-Based Multi-Label Emotion Detection with Weighted Loss [0.8] 本稿では,マルチラベル感情検出のためのトランスフォーマーモデルへの単純な重み付き損失関数の適用について検討する。
BRIGHTERデータセット上でBERT,RoBERTa,BARTを評価し,マイクロF1,マクロF1,ROC-AUC,精度,ジャカード類似度係数などの評価指標を用いて評価を行った。
その結果、重み付き損失関数は高頻度感情クラスの性能を向上させるが、マイノリティクラスに限られた影響を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:53:33 GMT)
Singular value transformation for unknown quantum channels [0.7] 本研究では,量子チャネルの特異値を変換する量子アルゴリズムを開発した。
本手法は,未知の量子チャネルの特異値モーメントを$q$-thで学習する問題に対して,実際に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:19:48 GMT)
Sparse Identification of Nonlinear Dynamics with Conformal Prediction [0.7] 我々はEnsembleSINDy (ESINDy) を用いた共形予測の3つの応用を紹介する。
本研究では,ESINDyと統合された共形予測手法が,時系列予測において望ましい対象範囲を確実に達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:12:09 GMT)
All incompatible measurements on qubits lead to multiparticle Bell nonlocality [0.7] 量子ビット上の任意の不整合の測定が、多粒子シナリオにおいて適切なベルの不等式を破ることにつながることを証明している。
この結果から,量子ビットの計測不整合性は常にデバイスに依存しない方法で証明できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:12:54 GMT)
Evaluating Speech-to-Text x LLM x Text-to-Speech Combinations for AI Interview Systems [0.6] 音声テキスト(STT)、大言語モデル(LLM)、テキスト音声コンポーネント(TTS)はますますカスケードアーキテクチャに依存している。
STT x LLM x TTSスタックの大規模比較を,30万人以上のAIによる求人面接のデータを用いて行った。
LLM-as-a-Judge を用いた自動評価フレームワークを開発し,会話の質,技術精度,スキル評価能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:30:55 GMT)
From Chaos to Automation: Enabling the Use of Unstructured Data for Robotic Process Automation [0.6] Unstructured Document Retrieval SyStem (UNDRESS) は、ファジィ正規表現、自然言語処理のための技術、そしてRPAプラットフォームが非構造化文書から情報を効率的に取得できるようにするための大きな言語モデルを使用するシステムである。
その結果、UNDRESSが非構造化データに対するRPA能力の向上に有効であることを示し、この分野において大きな進歩をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:32:49 GMT)
The Price of Freedom: Exploring Expressivity and Runtime Tradeoffs in Equivariant Tensor Products [0.6] $E(3)$-equivariantのニューラルネットワークは、幅広い3Dモデリングタスクで成功している。
これらのネットワークの基本的な操作はテンソル積であり、2つの幾何学的特徴を同変的に相互作用して新しい特徴を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:36:30 GMT)
Emergence of global receptive fields capturing multipartite quantum correlations [0.6] 量子物理学において、波動関数レベルで明確に定義された構造を持つ単純なデータでさえ、非常に複雑な相関によって特徴づけられる。
量子統計学を学習しながら、ニューラルネットワークの重み空間をモニタリングすることで、複雑な多部パターンに関する物理的直観を発達させることができることを示す。
この結果から,非局所パターンを用いたデータ処理のための畳み込みニューラルネットワークの構築について,新たな知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 06:12:48 GMT)
Stylometry recognizes human and LLM-generated texts in short samples [0.6] 本稿では,Large Language Models (LLM) と人間によるテキストを区別する手法として,スタイメトリーについて検討する。
モデル属性、知的財産権、倫理的AI利用の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:31:45 GMT)
Artificial Intelligence and Journalism: A Systematic Bibliometric and Thematic Analysis of Global Research [0.5] 本研究は,2010年から2025年までのジャーナリズムにおけるAIに関する論文の総合的な体系的レビューである。
この調査結果は、自動化、誤情報、倫理的ガバナンスなど、2020年以降の研究活動が急激な増加を見せている。
このレビューはまた、グローバル・サウスからの限定的な表現で、学術的貢献における地域格差を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:11:39 GMT)
Exploring the Frontiers of kNN Noisy Feature Detection and Recovery for Self-Driving Labs [0.5] 本研究では,ノイズのある特徴を自動で検出し,修正可能なサンプル・フィーチャー・ペアリングを判定し,最終的に適切な特徴値を復元するワークフローを開発する。
次に, データセットのサイズ, 雑音強度, 特徴値分布が, ノイズの特徴の検出可能性および回復可能性に与える影響について, 系統的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:35:56 GMT)
FAIR-CS: Framework for Interdisciplinary Research Collaborations in Online Computing Programs [0.5] 本稿では,計算機科学における学際研究を加速する枠組み(FAIR-CS)を提案する。
FAIR-CSは、研究目標を達成する方法であり、研究コミュニティを育成し、オンライン研究環境における高品質なメンターシップを支援する。
本稿では,ジョージア工科大学のオンライン計算機科学修士課程の研究者らとHuman-Augmented Analytics Group(HAAG)におけるFAIR-CSの実装について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 23:51:17 GMT)
Perception of Brain-Computer Interface Implantation Surgery for Motor, Sensory, and Autonomic Restoration in Spinal Cord Injury and Stroke [0.5] 侵襲的BCIは、外傷部位をバイパスし、モーターと感覚機能を回復する有望な手段として出現している。
脳梗塞のコホート(n=33),SCI(n=37),およびBCIに対する受容性に関する調査を行った。
BCI移植を希望する意思とBCIが提供した機能回復のレベルとの間には相関がみられなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:59:10 GMT)
Challenges in GenAI and Authentication: a scoping review [0.4] 本研究は、IEEExplorer, Scopus, ACMデータベースから88のドキュメントを分析したスコーピングレビューを提示する。
結果は、画像、テキスト、オーディオ、ビデオに関連する課題、ギャップ、脅威を一貫して概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:25:39 GMT)
Enhancing Trust in Autonomous Agents: An Architecture for Accountability and Explainability through Blockchain and Large Language Models [0.3] この研究は、ROSベースの移動ロボットに実装された説明可能性と説明可能性のアーキテクチャを示す。
提案されたソリューションは2つの主要コンポーネントで構成されている。まず、説明責任を提供するブラックボックスのような要素で、ブロックチェーン技術によって達成されるアンチタンパ特性を特徴とする。
第二に、前述のブラックボックスに含まれるデータに対して、Large Language Models(LLM)の機能を利用することで、自然言語の説明を生成するコンポーネントである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:49:29 GMT)
Spin Relaxation Mechanisms and Nuclear Spin Entanglement of the V$_B^{-1}$ Center in hBN [0.3] 六方晶窒化ホウ素(hBN)の負の電荷を持つホウ素空孔は、近年、センシングのための有望なスピンクビットとして出現している。
本研究では, 低温でのT_B-$緩和機構を解明するために, クラスター膨張法に基づくパラメータフリースピンダイナミクスモデルを開発した。
この研究は、V_B-$中心におけるT_B-$緩和を記述するための信頼性とスケーラブルなアプローチを確立し、核スピンベースの量子技術の将来の発展を支援するための微視的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:09:22 GMT)
Revisiting fixed-point quantum search: proof of the quasi-Chebyshev lemma [0.3] 準チェビシェフの公式に関する補題の詳細な証明を与える。
補題は、量子ウォークに基づく探索アルゴリズムのサッフル問題を克服する鍵となる要素である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 06:34:02 GMT)
Security Debt in Practice: Nuanced Insights from Practitioners [0.3] 期限の短縮、リソースの制限、セキュリティよりも機能の優先順位付けは、コーディングプラクティスの安全性を損なう可能性がある。
その重要な重要性にもかかわらず、ソフトウェア実践者がセキュリティ負債をどう認識し、管理し、伝達するかについての実証的な証拠は限られている。
この研究は、様々な役割、組織、国にわたる22人のソフトウェア実践者との半構造化されたインタビューに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:28:28 GMT)
Understanding Quantum Information and Computation [0.3] これは量子コンピューティングの理論のコースである。
16のレッスンで構成され、それぞれにビデオとコンポーネントがあり、量子情報の基本をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:59:05 GMT)
Enhancing the Clique Local Decoder to Correct Length-2 Space Errors in the Surface Code [0.3] そこで我々はClique_L2を提案する。これはCliqueベースのアプローチを拡張し、いくつかの制約を緩和し、さらに低コストな論理を組み込む。
Clique_L2は、元のClique(またはClique_L1)デコーダ上で最大8.95倍の復号化を実現する。
Clique_L2はクラスタエラーや長いエラー連鎖が発生しやすい場合、Clique_L1上で最大18.3倍のデコード帯域幅の削減を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:49:16 GMT)
Energy Efficiency in AI for 5G and Beyond: A DeepRx Case Study [0.3] 完全畳み込み型ResNetアーキテクチャに基づくディープラーニング受信機DeepRXのエネルギー消費量を評価する。
主な貢献は、教師モデルの性能をエミュレートするがエネルギー消費を低減した、コンパクトなDeepRX学生モデルを訓練するための知識蒸留の応用である。
蒸留モデルとスクラッチからトレーニングしたモデルのビット誤り率 (BER) と信号干渉・雑音比 (SINR) の値を比較することで, 性能を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:17:11 GMT)
Collaborative Trustworthiness for Good Decision Making in Autonomous Systems [0.3] 本稿では,運用環境における信頼度を高めるための総合的な協調的アプローチを提案する。
矛盾する情報が存在する場合、アグリゲーションは、コラボレーティブなデータ共有に基づく信頼できる意思決定において、大きな問題となる。
私たちは、信念の集約と伝播の形式モデルとしてバイナリ決定図(BDD)を使用し、BDDのサイズを減らすために削減ルールを定式化します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:37:28 GMT)
How to Protect Models against Adversarial Unlearning? [0.2] 本研究では,悪意ある者が故意に未学習の要求を送信し,モデルの性能を低下させるという,敵対的未学習の問題について検討する。
この現象と敵の能力は、主にバックボーンモデル自体や、学習すべきデータを選択する際の戦略・制限など、多くの要因に依存していることを示す。
この研究の主な成果は、自発的なプロセスと逆作用によって引き起こされる未学習の動作の両方において、これらの副作用からモデル性能を保護する新しい方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 00:59:42 GMT)
VISTA: Monocular Segmentation-Based Mapping for Appearance and View-Invariant Global Localization [0.2] VISTAは、オープンセットで単分子的なグローバルローカライゼーションフレームワークである。
環境マップ間の幾何学的整合性を利用して参照フレームを整列させる。
季節および斜角の航空データセット上でのVISTAの評価を行い,ベースライン法よりも最大69%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:38:35 GMT)
FedFlex: Federated Learning for Diverse Netflix Recommendations [0.2] 我々はNetflixスタイルのテレビシリーズレコメンデーションのためのフェデレーションレコメンデーションシステムであるFedFlexを紹介する。
FedFlexは、パーソナライズされた微調整のための2つの最先端マトリックス因数分解アルゴリズムを統合している。
生の2週間のユーザスタディでは、SVDまたはBPRに基づいたリストAと、多様性を強調する再ランクされたバージョンであるリストBの2つの推奨リストが参加者に与えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:04:04 GMT)
Survey of Swarm Intelligence Approaches to Search Documents Based On Semantic Similarity [0.2] Swarm Intelligence(SI)は、動物や昆虫の自然な行動を観察し、コンピュータアルゴリズムに翻訳する人工知能において、多くの人気を集めている。
本調査では,Swarm Intelligenceアルゴリズムを用いた意味的類似性に基づく文書検索の最新動向について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 23:03:52 GMT)
Survey of Genetic and Differential Evolutionary Algorithm Approaches to Search Documents Based On Semantic Similarity [0.2] 本調査では,テキストのセマンティックな類似性に基づく文書検索の最近の進歩について検討する。
遺伝的および微分進化的計算アルゴリズムに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:30:16 GMT)
NarrLV: Towards a Comprehensive Narrative-Centric Evaluation for Long Video Generation Models [0.2] 長いビデオ生成タスクの目標は、ビデオの長さを延ばすだけでなく、長いビデオの中でよりリッチな物語コンテンツを正確に表現することである。
提案するNarrLVは,Long Video生成モデルのナラティブ表現能力を総合的に評価する最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:19:18 GMT)
How Many Instructions Can LLMs Follow at Once? [0.2] ビジネスレポート作成タスクのための500のキーワード包含命令の単純なベンチマークであるIFScaleを導入し、命令密度が増大するにつれて、命令追従性能がどのように低下するかを測定する。
我々は、7つの主要プロバイダにわたる20の最先端モデルを評価し、最高のフロンティアモデルでさえ500命令の最大密度で68%の精度しか達成できないことを発見した。
私たちの洞察は、実世界のアプリケーションにおける命令密度プロンプトの設計に役立ち、重要なパフォーマンスとレイテンシのトレードオフを浮き彫りにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:59:42 GMT)
Scaling laws for activation steering with Llama 2 models and refusal mechanisms [0.1] CAAは、モデルの残留ストリームベクトル空間において、コントラッシブペアを用いて望ましい「方向」を見つけることで機能する。
本稿では, Llama 2 モデル (7B, 13B, 70B) を用いたモデルスケールCAAの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:21:18 GMT)
ν-QSSEP: A toy model for entanglement spreading in stochastic diffusive quantum systems [0.0] いわゆる$QSSEP$モデルの一般化における平衡外絡みのダイナミクスについて検討する。
各ノイズ実現のために、このダイナミクスはランダム性を保ち、平均的絡み合い量を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:30:03 GMT)
petBrain: A New Pipeline for Amyloid, Tau Tangles and Neurodegeneration Quantification Using PET and MRI [0.0] PETとMRIを用いたアミロイド(A), 神経原線維タングル(T2), 神経変性(N)の定量化は, アルツハイマー病の診断と予後に重要である。
既存のパイプラインは、トレーサタイプの処理時間の変動に関する制限に直面している。
我々は,アミロイドPET,タウPET,構造MRIのための新しいエンドツーエンド処理パイプラインである petBrain を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:08:11 GMT)
YOLOatr : Deep Learning Based Automatic Target Detection and Localization in Thermal Infrared Imagery [0.0] そこで我々は, YOLOatrと呼ばれるアンカー型単段検出器を改良し, 検出ヘッドを最適に修正し, 首の核融合, カスタム拡張プロファイルを提案する。
相関テストプロトコルと非相関テストプロトコルの両方を用いたリアルタイムATRのための総合的DSIAC MWIRデータセットの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:41:01 GMT)
What cat is that? A re-id model for feral cats [0.0] このプロジェクトは、野生のネコを識別できるre-IDモデルを作成するために、様々なCVアプローチを探索する。
主なアプローチは、アムールトラのリIDで最初に使用された部分的なネットワーク(Net)モデルを変更することである。
様々な実験を行い、特にArc-Face損失のような対照的な学習手法を探求した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:24:38 GMT)
What Should LLMs Forget? Quantifying Personal Data in LLMs for Right-to-Be-Forgotten Requests [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、個人情報を記憶し、公開し、EU、特に忘れられる権利(RTBF)へのコンプライアンスに関する懸念を提起する。
既存の機械学習手法は、忘れるべきデータが既に知られているが、モデルに格納されている個々の関連性を特定する方法には対処していないと仮定する。
WikiMemは、Wikidataから243の人間関連プロパティをカバーした5000以上の自然言語カナリアのデータセットと、LLMにおける人事関連を定量化するためのモデルに依存しないメトリクスを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:28:44 GMT)
Versatile Wavelength-Division Multiplexed Quantum Key Distribution Network Operating Simultaneously in the O and C Bands [0.0] 量子鍵分布(QKD)は将来の通信ネットワークの重要な特徴であると考えられている。
波長分割多重化を多目的かつ費用対効果で実現した4ノードフォトニックQKDネットワークを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:29:01 GMT)
Urban delineation through the lens of commute networks: Leveraging graph embeddings to distinguish socioeconomic groups in cities [0.0] 本稿では,都市デライン化を目的とした通勤ネットワークの利用を提案する。
グラフニューラルネットワークアーキテクチャを用いて都市部の低次元表現を導出する。
アメリカ全土での実験では、ネットワーク埋め込みが社会経済的な大きな格差をとらえる効果を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:47:03 GMT)
Unraveling the Biomarker Prospects of High-Altitude Diseases: Insights from Biomolecular Event Network Constructed using Text Mining [0.0] 高高度病(HAD)は、2,500m以上の低気圧低酸素症によって引き起こされる。
これらの状態は重大な健康リスクを引き起こすが、分子機構は十分に理解されていない。
教師あり機械学習と機能ベースおよびマルチスケールラプラシアグラフカーネルを統合した生体分子イベント抽出パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:34:00 GMT)
Understanding Dataset Bias in Medical Imaging: A Case Study on Chest X-rays [0.0] 我々は、人気のあるオープンソースの胸部X線データセットに適用されるのと同じタスクを再考する。
データセットに単純な変換を適用し、同じタスクを繰り返し、検出されたバイアスを特定して説明するための分析を行う。
NIH、CheXpert、MIMIC-CXR、PadChestなど、さまざまなネットワークアーキテクチャをデータセット上に実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:14:02 GMT)
Transitions of the Lyapunov spectrum and entanglement entropy in monitored quantum dynamics with homogeneous unitary gates [0.0] 我々は、量子計測と空間的に均質なユニタリゲートによって進化したシステムにおけるリアプノフスペクトルとエンタングルメントエントロピーを探索する。
時間的にランダムかつフロケなユニタリゲートを持つモデルでは、リアプノフ指数は一般に測定結果とは無関係な値に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:10:10 GMT)
Training neural control variates using correlated configurations [0.0] NCVはモンテカルロ (MC) シミュレーションにおいて分散低減のための強力なツールとして登場した。
マルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)が生成した自己相関サンプルは,基礎となる確率分布の構造に関する有用な情報を含む可能性がある。
これらの知見は、ニューラルネットワークのトレーニングにおけるMCMCデータの効率的な利用のための実用的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:34:42 GMT)
Tracing the Path to Grokking: Embeddings, Dropout, and Network Activation [0.0] グロキング(Grokking)とは、トレーニング精度の向上後にニューラルネットワークのテスト精度が向上する遅延一般化のこと。
本稿では, 落下時の分散, 強靭性, 埋め込み類似性, 余剰性など, グルーキングの挙動を予測できる指標をいくつか紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:30:42 GMT)
Towards a Utility-Scale Quantum Edge Detection for Real-World Medical Image Data [0.0] 量子アダマールエッジ検出(QHED)の品質と性能を向上させるための2段階分解戦略を提案する。
データレベル分解(Data-Level Decomposition)は、入力画像をP強調サブイメージに分割し、それぞれが別々の量子回路に符号化される。
回路レベル分解(Circuit-Level Decomposition)は、これらの回路を、短期量子デバイス上での実行に適したQ小さなサブ回路に分割するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:03:33 GMT)
Toward Computing Bounds for Ramsey Numbers Using Quantum Annealing [0.0] 単色三角形問題とラムゼー数問題を考える。
量子ハードウェア上では、2次非制約バイナリ最適化(QUBO)形式への変換が必要である。
我々は、D波アドバンテージ量子アニール上での動作における実装、制限、および結果について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:12:33 GMT)
Time-series forecasting for nonlinear high-dimensional system using hybrid method combining autoencoder and multi-parallelized quantum long short-term memory and gated recurrent unit [0.0] 高次元空間データの時系列予測法を提案する。
この方法は空間領域を効率的に表現するためにスパースセンサ位置の最適選択を含む。
MP-QLSTMの根平均2乗誤差は、半導体圧力センサを用いて独立に測定された値に対して0.256%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 00:33:45 GMT)
Time series classification of satellite data using LSTM networks: an approach for predicting leaf-fall to minimize railroad traffic disruption [0.0] 本研究は, 特殊な予測手法と最新の衛星データソースを活用する予測システムを考案する試みである。
多スペクトルおよび気象衛星データと組み合わせた地表面の葉落ちデータに基づいてトレーニングされたLSTMネットワークは、葉落ち開始予測に6.32日、葉落ち終了予測に9.31日というルート平均二乗誤差を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:13:31 GMT)
The model is the message: Lightweight convolutional autoencoders applied to noisy imaging data for planetary science and astrobiology [0.0] 惑星科学および宇宙生物学利用のための画像データへの畳み込み自己エンコーダ深層学習の適用について概説する。
1つの応用は、不完全またはノイズの多いデータの再構成である。
広範にランダムな破壊ノイズを伴っても,多色画像再構成が有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:11:15 GMT)
The Quantum Wave Function as a Complex Probability Distribution [0.0] 波動関数とその複素共役は複素確率分布と解釈できることを示す。
量子論におけるプロセスの考え方を受け入れることは、大きな物体に古典的な振る舞いが現れる理由を説明するかもしれないことが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:38:42 GMT)
Text to model via SysML: Automated generation of dynamical system computational models from unstructured natural language text via enhanced System Modeling Language diagrams [0.0] 本稿では,ドメイン知識とエキスパート知識を活用する戦略を提案することによって,エンジニアリング力学系の設計と展開の高速化に寄与する。
システムモデリング言語図(SysML)を使用して、コンポーネントの依存関係、属性、操作に関する正確な情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:05:37 GMT)
Temperature and Persona Shape LLM Agent Consensus With Minimal Accuracy Gains in Qualitative Coding [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、大規模で定性的研究の新たな可能性を実現する。
エージェントペルソナと温度形状コンセンサス構築に関する実験的検討を行った。
我々は、人手による注釈書のゴールドスタンダードデータセットに対して、77,000以上のコーディング決定を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:06:32 GMT)
Stochastic Entanglement Configuration for Constructive Entanglement Topologies in Quantum Machine Learning with Application to Cardiac MRI [0.0] 多様な絡み合いトポロジを生成する新しい絡み合い構成法を提案する。
ハイブリッドモデルの性能を高める構成的絡み合い構成の部分空間を同定する。
本手法を用いて, 心疾患分類のためのハイブリッドQMLにおいて, 400のコンフィグレーションが生成され, 評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:12:59 GMT)
Step-wise Policy for Rare-tool Knowledge (SPaRK): Offline RL that Drives Diverse Tool Use in LLMs [0.0] ラアツール知識のためのステップワイドポリシー(SPaRK)は、さまざまなツールの使用パターンを調べるために、大規模な言語モデルを教える。
回答の品質とツールの多様性を同時に最適化する双対目的報酬システムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:44:29 GMT)
Spectroscopic footprints of quantum friction in nonreciprocal and chiral media [0.0] 平面界面に平行な一定の速度で移動する偏光性原子が経験する量子摩擦は、後者がキラル媒質または非相反媒質からなるときにどのように変化するかを検討する。
我々は,速度依存性のカシミール・ポルダー周波数シフトと崩壊速度を得るために,マクロ量子電磁力学を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:16:10 GMT)
Solar Flare Prediction Using Long Short-term Memory (LSTM) and Decomposition-LSTM with Sliding Window Pattern Recognition [0.0] データセットは2003年から2023年までで、151,071のフレアイベントを含む。
スライディングウインドー技術は、不規則および規則化されたフレア時系列の時間準パターンを検出するために用いられる。
LSTMとDLSTMモデルは不規則時系列からのピークフラックスと待ち時間のシーケンスに基づいてトレーニングされ、LSTMとDLSTMはアンサンブルアプローチと統合され、3時間間隔の正規化時系列のスライディングウィンドウに適用される。
正規化された時系列に対するアンサンブルアプローチによるDLSTMは他のモデルよりも優れており、不規則な時系列で訓練されたモデルと比較して誤りが少なく、より正確な大きめの予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:37:58 GMT)
Social Media Sentiments Analysis on the July Revolution in Bangladesh: A Hybrid Transformer Based Machine Learning Approach [0.0] バングラデシュの7月革命は学生主導の大規模な暴動を引き起こし、正義、説明責任、制度改革を求める国民を統一した。
ソーシャルメディアプラットフォームは、この歴史的な大衆暴動の間、大衆の感情を増幅し、言論を形成する上で重要な役割を担った。
本稿では,革命前後のソーシャルメディアコメントで表現された世論をデコードするためのハイブリッドトランスフォーマーに基づく感情分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:26:58 GMT)
Small Edits, Big Consequences: Telling Good from Bad Robustness in Large Language Models [0.0] 大きな言語モデル(LLM)が、ひとつの単語の誤読が安全性を損なう可能性があるような設定でコードを書くようになりました。
有用な堅牢性と有害な不感度の開始点を調査するために、50のLeetCode問題をコンパイルし、3つの最小限の急激な摂動を発生させる。
3つの「推論チューニング」バージョンを含む6つのフロンティアモデルにより、各変更プロンプトが解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:22:07 GMT)
Small Data Explainer -- The impact of small data methods in everyday life [0.0] 概念的概要、特にビッグデータと小データを対比し、模範事例研究や応用分野から共通テーマを同定する。
潜在的な解決策は、現在のデータ分析とモデリング技術のより詳細な技術的概要で述べられている。
アプリケーション設定、概念的なコントリビューション、特定のテクニックをリンクすることで、すでに実現可能なものを強調し、小さなデータを完全に活用するためのアジェンダがどのようなものかを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:24:17 GMT)
Simulating and Sampling from Quantum Circuits with 2D Tensor Networks [0.0] 多体波動関数に対する2次元テンソルネットワークAns"atzeを用いて量子回路を古典的にシミュレートする。
また,2次元離散時間ハイゼンベルクモデルにおける領域壁クエンチを,大きな重ヘックスおよび回転正方格子上で研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:50:02 GMT)
Sharp Error-Rate Transitions in Quantum QC-LDPC Codes under Joint BP Decoding [0.0] 量子準循環低密度パリティチェック符号は, 誤差フロアが存在するにもかかわらず, 急激な誤差速度曲線を示すことを報告した。
エラーフロアに寄与する主要なエラーイベントは、通常、少数のビットしか関与しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:58:33 GMT)
Separation of relaxation timescales via strong system-bath coupling: Dissipative three-level system as a case study [0.0] 我々は、強い系-バス結合が散逸性量子系の緩和力学を2つの異なる状態に分離することを解析的に実証した。
現実的な観点から, 消散浴との強い結合は, 長寿命の量子コヒーレンスを自律的に生成し, 維持できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:31:44 GMT)
Seeding neural network quantum states with tensor network states [0.0] 行列積状態 (MPS) を多項単位からなる制限ボルツマンマシン波動関数に変換する効率的な手法を見出した。
この手法により、多体基底状態計算のための隠れた初期ニューラルネットワーク量子状態を生成することができる。
基底状態波動関数が複素ノルダー構造を持つより一般的な量子多体系への本手法の適用の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:56:08 GMT)
Searching Latent Program Spaces [0.0] ニューラルモデルに直接テストタイム検索を構築する新しいアーキテクチャであるLatent Program Network (LPN)を提案する。
テスト時にコンパクトな潜在空間を探索し、事前定義されたドメイン固有言語の必要性を回避します。
ARC-AGIベンチマークを用いて、プログラム空間を学習し、新しいタスクに適応するためにテスト時に検索できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:04:14 GMT)
SU(1,1) coherent states for the Dunkl- Klein-Gordon equation in its canonical form [0.0] 我々は、ダンクル・クライン=ゴードン方程式のペロモフコヒーレント状態を標準形式で構成する。
我々の分析は等間隔セクターと、曲率定数R$が系の運動エネルギーよりもはるかに小さい体制に限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:27:19 GMT)
Role-Playing LLM-Based Multi-Agent Support Framework for Detecting and Addressing Family Communication Bias [0.0] 本研究では、心理的に安全な家族コミュニケーションのためのLarge Language Model(LLM)に基づくサポートについて検討する。
理想的な親バイアスにメタデータを付加し,感情を抑える,30シナリオの親子対話コーパスを構築した。
特殊エージェントは抑圧された感情を検出し、親の発話における暗黙の理想的親バイアスを記述し、子供の年齢や背景などの文脈特性を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:27:32 GMT)
Rise and fall of nonstabilizerness via random measurements [0.0] ランダムなクリフォードユニタリと局所射影測定からなる量子回路における非安定化性のダイナミクスについて検討する。
非クリフォード塩基で回転された測定では、非安定化剤の生成と破壊が可能である。
その結果, 粗さと細粒度非安定化剤の鑑別が顕著であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:01:02 GMT)
Recursive Bound-Constrained AdaGrad with Applications to Multilevel and Domain Decomposition Minimization [0.0] 2つのOFOノイズ耐性アルゴリズムが提示され、制約を扱い、不正確な勾配を扱い、二階情報を使用する。
数値実験は、PDEに基づく問題から深層ニューラルネットワークトレーニングに至るまでの応用について論じ、その卓越した計算効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:32:10 GMT)
Quantum correlations cannot be reproduced with a finite number of measurements in any no-signaling theory [0.0] 本研究では,2部構成のベルシナリオにおいて,$n$の2コトミック量子測定を行うことによって得られる量子相関式が存在することを示す。
量子論の予測を再現するためには、いかなる符号理論も無界な数の測定を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:04:58 GMT)
Quantum circuits are just a phase [0.0] 我々は「ただの位相」からユニタリを生成する新しい量子プログラム言語を導入する。
この最小限の言語は、量子ゲートから固有分解、共役、制御されたユニタリへの焦点を持ち上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:31:53 GMT)
Quantum Singular Value Transformation for Solving the Time-Dependent Maxwell's Equations [0.0] この研究は、$mathbfAfracmathbfpartial fmathbfpartial x = mathbfBmathbff$という形の方程式の線形系を解くための量子実現可能なアルゴリズムを示す。
このアルゴリズムはブロックエンコーディングを$A$とし、逆関数 $f(x) = 1/x$ に 21 度の浅い量子近似を適用する。
位相角は100以上の勾配法を用いて古典的に最適化され、解のコストを最小化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:32:38 GMT)
Quantum Power Iteration Unified Using Generalized Quantum Signal Processing [0.0] 量子パワーメソッドベースのアルゴリズムのための統一フレームワークを提案する。
我々はGQSPを適用し、古典的なパワーイテレーション、パワーランツォ、逆イテレーション、折り畳みスペクトル法などの量子アナログを実現する。
以上の結果から,GQSPをベースとしたパワーメソッドの実装は,スケーラビリティ,柔軟性,堅牢なコンバージェンスを兼ね備えていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:47:43 GMT)
Quantitative multi-metabolite imaging of Parkinson's disease using AI boosted molecular MRI [0.0] パーキンソン病(PD)の分子イメージングへの従来のアプローチは、放射性同位体、長いスキャン時間を必要とするか、空間分解能が低いだけである。
Saturation Transfer-based PD MRI(PD MRI)の最近の進歩は、画像コントラストが半定量的で非特異的であるにもかかわらず、生化学的洞察を与えている。
そこで我々は,高速な分子MRI取得パラダイムと深層学習に基づく再構築を併用し,急性MPTPマウスモデルを用いてグルタミン酸,移動タンパク質,半固形および移動マクロ分子のマルチメタボライト定量化を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:01:54 GMT)
Quantifying the Energy Relaxation Rate of Quantum States Using D-Wave Device and the Discovery of Long-Lived Multiqubit States [0.0] 超伝導量子ビットのエネルギー緩和速度を測定し,長寿命多ビット状態を求める。
4つの量子ビットを持つ系の励起状態の崩壊速度は、1つの量子ビットの励起状態よりも桁違いに小さい。
このような機構を用いることで、エネルギー緩和率が分離可能な状態よりも小さい長寿命の絡み合い状態を理論的に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:57:10 GMT)
Predicting memorization within Large Language Models fine-tuned for classification [0.0] 大規模言語モデルはトレーニングデータのかなりの割合を記憶しており、推論時に開示されると深刻な脅威となる。
そこで本研究では, LLMにおける暗記標本を, 分類タスクのための微調整で検出する手法を提案する。
提案手法は,新たな理論的結果によって支持され,計算予算の低さが要求される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:11:07 GMT)
Predicting Delayed Trajectories Using Network Features: A Study on the Dutch Railway Network [0.0] 本研究は, トポロジ的特徴に着目したXGBoostを用いて, オランダの鉄道網における遅延予測研究のギャップを解消するものである。
現在の研究は主に短期的な予測を強調し、リップル効果の緩和に不可欠なネットワーク全体のパターンを無視している。
この研究は、オランダ鉄道における遅延を予測するために、最初は急速に変化する米国の航空網の進化を予測するために設計された既存の方法論を実装し、改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:30:36 GMT)
Possible Principles for Aligned Structure Learning Agents [0.0] スケーラブルなAIへの道のりは、人工知能が私たちの好みのよいモデルを含む世界の良いモデルを学習できるようにすることにあります。
本稿では,構造学習におけるコア知識,情報幾何学,モデル縮小の本質的役割について論じる。
アシモフの『ロボットの法則』は、エージェントが他のエージェントの悪影響を最小限に抑えるために慎重に行動するよう規定している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:05:04 GMT)
Persona-Based Synthetic Data Generation Using Multi-Stage Conditioning with Large Language Models for Emotion Recognition [0.0] 大規模言語モデル(LLM)を用いた感情豊かなテキストを生成する新しいフレームワークであるPersonaGenを紹介する。
PersonaGenは、階層化された仮想ペルソナを構築する。
実験の結果,ペルソナジェネレーションは,多様で一貫性があり,差別的な感情表現を生成する上で,基本的手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:32:38 GMT)
Opus: A Prompt Intention Framework for Complex Workflow Generation [0.0] Opus Prompt Intention Frameworkは命令調整型大言語モデル(LLM)による複雑な生成を改善するように設計されている
ユーザクエリから信号や意図を抽出する,カスタマイズ可能な意図キャプチャシステムを提案する。
提案システムでは,ユーザクエリからの直接生成と比較して,生成品質が著しく向上することを示す実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:13:07 GMT)
On the Complexity of Quantum Field Theory [0.0] 最小限のアサーションから、形式と次数と呼ばれる2つの整数による複雑性の測定が自然に導かれることを示す。
我々は、摂動理論、対称性、再正規化群といった文脈における我々のアプローチの物理的解釈について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:33:15 GMT)
On multiagent online problems with predictions [0.0] マルチエージェント環境での予測による(競争的な)アルゴリズムのパワーについて検討する。
エージェントが将来の(自己)行動に1つの予測器を、他のプレイヤーの行動に1つの予測器を使用すると仮定する2つの予測器フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:52:12 GMT)
Notions of Adiabatic Drift in the Quantized Harper model [0.0] 我々はハーパー・ハミルトニアンの量子化、離散化、ドリフト化バージョン(有限概マシュー作用素とも呼ばれる)を研究する。
作用素の固有値のペア間の間隔は、多くの桁にまたがる。
位相空間を分割した古典的量子系に付随する量子系について、断熱ドリフトの記法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:56:29 GMT)
Moderate Adaptive Linear Units (MoLU) [0.0] 深層ニューラルネットワークの活性化関数として,f(x)=x times (1+tanh(x))/2。
MoLUは数学的エレガンスと経験的有効性を組み合わせて、予測精度、収束速度、計算効率の点で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:16:22 GMT)
Modeling Habitat Shifts: Integrating Convolutional Neural Networks and Tabular Data for Species Migration Prediction [0.0] 本研究では,鳥種が特定の生息地に存在するかどうかを正確にモデル化する手法を提案する。
本手法では, 衛星画像と環境特徴を利用して, 様々な気候における鳥の存在を予測する。
どちらのシステムも、鳥の分布を平均85%の精度で予測しており、鳥の移動を理解するためのスケーラブルで信頼性の高い方法を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:17:58 GMT)
Model averaging in the space of probability distributions [0.0] ワッサーシュタイン距離の観点から,確率分布空間におけるアグリゲーションスキームについて検討した。
標準弾性ネットのペナル化を動機とする正則化スキームを用いて, 空間特性を享受するモデルが連続的に得られることを示す。
提案手法は,クレームサイズ分布と関連するテールリスクを推定するために,現実の保険損失のデータセットに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:41:57 GMT)
Mitigating Trojanized Prompt Chains in Educational LLM Use Cases: Experimental Findings and Detection Tool Design [0.0] 本研究では,学生が大規模言語モデル(LLM)から安全でない,意図しないアウトプットを引き出すプロンプトをトロイの木馬化する方法について検討する。
シミュレーションK--12クエリとマルチターン対話を含む系統的な実験により,GPT-3.5およびGPT-4における鍵となる脆弱性を明らかにする。
本稿では,Trojanized Educationのプロンプトを自動的に検出・緩和するTrojanPromptGuard(TPG)を試作した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:23:19 GMT)
Microwave spectroscopy and multi-channel quantum defect analysis of ytterbium Rydberg states [0.0] 単発励起6snell$Rydberg状態の高分解能マイクロ波分光法とマルチチャネル量子欠陥理論(MQDT)をモデル化する。
我々の測定では、奇数のRydberg状態の$p$-$f$混合は$71$Ybである。
これらの結果はイッテルビウム原子を用いた高忠実エンタングリングゲートの設計に重要なインプットを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:59:14 GMT)
Metrology using atoms in an array of double-well potentials [0.0] 絡み合いのような量子効果は、標準的な量子限界を超えて、メートル法的な感度を高めることができる。
本稿では,スケーラブルな多体絡み合った状態を生成する方法を検討する。
この絡み合いが量子センサの感度を向上させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:06:49 GMT)
Matrix Is All You Need [0.0] 本稿では,畳み込み,再帰,自己アテンション操作をスパース行列乗法として適用する統一行列順序フレームワークを提案する。
この研究は、多様なニューラルネットワークアーキテクチャのための数学的に厳密な基質を確立し、原理化されたハードウェア対応ネットワーク設計のための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:48:16 GMT)
Many-body quantum chaos and time reversal symmetry [0.0] 汎用多体量子カオス系(gMBQC)における時間反転対称性(TRS)の存在下での量子カオスの普遍的シグネチャについて検討する。
我々は、Thouless time $t_mathrmTh$の2倍のスペクトル形成因子(SFF)におけるランダム行列理論(RMT)普遍性の出現を導出した。
特に、最も単純な非自明な設定(時間変換対称性を破りながら大域的 TRS を保存する)では、SFF が創発的古典強磁性イジングモデルの分割関数に写像されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:17:27 GMT)
MalCodeAI: Autonomous Vulnerability Detection and Remediation via Language Agnostic Code Reasoning [0.0] MalCodeAIは、自律的なコードセキュリティ分析と修復のための言語に依存しないパイプラインである。
コード分解と意味推論をQwen2.5-Coder-3B-Instructモデルで組み合わせる。
MalCodeAIは、レッドハットスタイルのエクスプロイトトレース、CVSSベースのリスクスコアリング、ゼロショットの一般化をサポートし、複雑なゼロデイ脆弱性を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:25:04 GMT)
LogTinyLLM: Tiny Large Language Models Based Contextual Log Anomaly Detection [0.0] 本稿では,ローランク適応(LoRA)のパラメータ最適化と,大規模ログデータセットにおけるログ列のコンテキスト異常検出のためのアダプタベースアプローチを提案する。
その結果、LoRAベースのファインタニングは、LogBertベースのフルファインタニングアプローチよりも18～19パーセントの大幅なパフォーマンス向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:04:31 GMT)
Linear-optical protocols for mitigating and suppressing noise in bosonic systems [0.0] 我々は、ボソニックノイズチャネルを緩和し、抑制するための線形光学的手法を確立する。
予測値推定における誤差を軽減するため、確率誤差キャンセルを行うことができる。
弱い中央ガウス・ガウスの脱落は、アンシラの数とともに単調に抑制忠実度が増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:02:33 GMT)
Leveraging Advanced Machine Learning to Predict Turbulence Dynamics from Temperature Observations at an Experimental Prescribed Fire [0.0] 本研究では、より容易に得られた温度データから乱流運動エネルギー(TKE)を予測する可能性を探る。
機械学習モデルを用いて温度摂動からTKEを予測する。
結果は、特に回帰モデルから、TKEを正確に予測する上で大きな成功を収めた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 06:07:14 GMT)
Learning Representations of Event Time Series with Sparse Autoencoders for Anomaly Detection, Similarity Search, and Unsupervised Classification [0.0] イベント時系列は、不規則な時間間隔で発生する離散イベントのシーケンスである。
これらは高エネルギー天体物理学、計算社会科学、サイバーセキュリティ、金融、医療、神経科学、地震学などの領域でよく見られる。
本稿では,イベント時系列の2次元および3次元テンソル表現と,物理的に意味のある潜在表現を学習するスパースオートエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:01:03 GMT)
LLMs are Bayesian, in Expectation, not in Realization [0.0] 大きな言語モデルはパラメータを更新せずに新しいタスクに適応する。
最近の経験的発見は根本的な矛盾を示しており、変圧器はマルティンゲールの性質を体系的に侵害している。
この違反は、臨界応用における不確実性定量化の基礎となる理論的基礎に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:20:11 GMT)
Joint space-time wind field data extrapolation and uncertainty quantification using nonparametric Bayesian dictionary learning [0.0] 風場の関連する低次元表現の膨張係数を決定するための時間依存最適化問題を定式化する。
この手法は、任意の形式の高次元データであっても、高度な外挿精度を示す。
これは、様々な制約が限られた数のセンサーの使用を規定する、幅広い風工学の応用において、潜在的に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:54:57 GMT)
Jellyfish Species Identification: A CNN Based Artificial Neural Network Approach [0.0] クラゲは海洋生態系の維持に重要な役割を担っているが、生物多様性と保全に重大な課題を生んでいる。
本研究では,水中画像データセットを用いたクラゲ種検出・分類のための深層学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 09:10:36 GMT)
JSQA: Speech Quality Assessment with Perceptually-Inspired Contrastive Pretraining Based on JND Audio Pairs [0.0] 音声品質評価(SQA)は、高次元入力空間から知覚音声品質の平均評価スコア(MOS)を表すスカラーへのマッピングを学ぶためにしばしば用いられる。
本稿では,JSQAを提案する。JSQAは,音声エンコーダを知覚誘導型コントラスト学習を用いて,ただの目立った差分(JND)ペアで事前訓練し,MOS予測のための微調整を行う。
実験結果から, 知覚にインスパイアされたコントラスト事前学習は, 事前学習をせずに, ゼロからトレーニングした同一ネットワークと比較した場合, 種々の指標により評価されたモデル性能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） (Tue, 15 Jul 2025 18:16:46 GMT)
Is Training Data Quality or Quantity More Impactful to Small Language Model Performance? [0.0] 本研究では,学習データ品質と量の違いが小言語モデル(SLM)の性能に及ぼす影響について検討する。
大規模モデルのトレーニングは、組織、個人、一般の人々に対して禁止される、重大な財政的および計算的負担を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:41:57 GMT)
Introduction to Sachdev-Ye-Kitaev Model: A Strongly Correlated System Perspective [0.0] SYK(Sachdev-Ye-Kitaev)モデルは、エキゾチックな強相関相を解析的に抽出可能なフレームワークを提供する。
このレビューは、SYK物理の教育的な紹介を提供し、テクストレンジ金属をモデル化するユニークな能力を強調している。
マヨラナ変種と複素フェルミオン変種を現代多体物理学の訓練場に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:44:57 GMT)
Interpretable Prediction of Lymph Node Metastasis in Rectal Cancer MRI Using Variational Autoencoders [0.0] 本研究では,既存のアプローチで使用されている大規模学習済み畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を置き換えるために,機能エンコーダモデルとして変分オートエンコーダ(VAE)を適用することを検討する。
VAEを使用する動機は、生成モデルがイメージを再構成することを目的としているため、データ全体にわたる視覚的特徴や意味のあるパターンを直接エンコードする。
提案したモデル「VAE-MLP」は,AUC 0.86 +/-0.05,感性 0.79 +/-0.06,および特異性を用いて,MRIデータセット上での最先端性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:20:38 GMT)
Improving sub-seasonal wind-speed forecasts in Europe with a non-linear model [0.0] 本研究では,500hPaの地磁気高度(Z500)と表面風速との非線形関係を利用して,ヨーロッパにおけるサブシーズン風速予測能力を向上する可能性について検討した。
提案するフレームワークは、MLR(Multiple Linear Regression)またはCNN(Convolutional Neural Network)を用いて、表面風速をZ500から推算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:47:04 GMT)
Illuminating the Three Dogmas of Reinforcement Learning under Evolutionary Light [0.0] 強化学習の核となる3つの要素は、概念修正の鍵となる標的として強調されている。
我々は,これら3つの「ドッグマ」を再考するために,オープンエンド進化論に触発された枠組みを提案する。
まず、進化のダイナミクスが個体の生涯を通して、生きた脳内で確実に機能できることを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:53:14 GMT)
How To Mitigate And Defend Against DDoS Attacks In IoT Devices [0.0] 本稿では,Miraiボットネットによって起動されるDDoS攻撃の性質と影響を解析する。
IoT環境に適した階層化緩和戦略を提案する。
この論文は、IoTインフラストラクチャを保護するための実践的な対策を理解し、実装するエンジニアや研究者を支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:21:19 GMT)
How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference [0.0] 本稿では,商用データセンタにデプロイされる30の最先端モデルを対象とした,AI推論の環境フットプリントを定量化する,新たなインフラストラクチャ対応ベンチマークフレームワークを提案する。
以上の結果から,O3とDeepSeek-R1が最もエネルギー集約的なモデルとして出現し,GPT-4.1ナノの70倍以上のGPT-4.1ナノを消費し,Claude-3.7 Sonnetはエコ効率で最高であることがわかった。
AIは安価で速くなっているが、そのグローバルな採用はリソース消費を不均等にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:07:27 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） (Tue, 15 Jul 2025 22:43:37 GMT)
HanjaBridge: Resolving Semantic Ambiguity in Korean LLMs via Hanja-Augmented Pre-Training [0.0] 本稿では,連続的な事前学習フレームワークに組み込まれた新しい意味注入手法であるHanjaBridgeを提案する。
実験の結果,HanjaBridgeは韓国語の理解を著しく改善し,KoBALTベンチマークでは相対的に21%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:26:47 GMT)
Hallucination Stations: On Some Basic Limitations of Transformer-Based Language Models [0.0] 計算やエージェントのタスクの実行や精度の検証は, LLM がある種の複雑性を超越して不可能であることを示す。
本稿では,計算複雑性の観点から,LLM と LLM をベースとしたエージェントの幻覚と機能制限について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 15:42:40 GMT)
Generalized Venn and Venn-Abers Calibration with Applications in Conformal Prediction [0.0] 我々は、Vovkのアプローチを二項分類を超えて拡張する、Venn-Abersキャリブレーションのための統一的なフレームワークを導入する。
提案手法は,任意の完全サンプル内キャリブレーションされた予測器を,有限サンプルにおいて少なくとも1つの限界点予測を出力するセット値予測器に変換する。
量子損失に対して,本フレームワークは,グループ条件とマルチキャリブレーションされた共形予測を特殊ケースとして回収し,量子条件のカバレッジで新しい予測区間を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:50:21 GMT)
Galaxy image simplification using Generative AI [0.0] 生成AIに基づく銀河画像解析に新たなアプローチを導入する。
この方法は銀河画像を単純化し、自動的に骨格化した形で変換する。
DESIレガシーサーベイで取得した銀河画像に適用し,本手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:48:09 GMT)
Fully Data-driven but Interpretable Human Behavioural Modelling with Differentiable Discrete Choice Model [0.0] Diff-DCMは、人間の行動の解釈可能なモデリング、学習、予測、制御のための完全なデータ駆動方式である。
実験により、Diff-DCMは様々な種類のデータに適用でき、少量の計算資源しか必要としないことが示された。
この研究は、人間の行動を完全に自動化し、信頼性の高いモデリング、予測、制御のための強力な基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:16:51 GMT)
From Bound States to Quantum Spin Models: Chiral Coherent Dynamics in Topological Photonic Rings [0.0] トポロジカルフォトニックシステムは、障害の存在下で光を導くための堅牢なプラットフォームを提供するが、量子エミッターとの相互作用は、強く相関した量子状態を実現するためのフロンティアである。
ここでは、トポロジカルに保護されたカイラル量子力学を制御するために、複数の量子エミッタと結合したリング状のSu-Schrieffer-Heeger(SSH)フォトニック格子を探索する。
トポロジカルバウンド状態は、一方向の放出を可能とし、消散に対するコヒーレンスを保護し、エミッタ間の非自明な絡み合いや相互情報パターンを印字することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:48:22 GMT)
Fragment size density estimator for shrinkage-induced fracture based on a physics-informed neural network [0.0] 本稿では,縮小に伴う断片化をモデル化した積分微分方程式に対するニューラルネットワーク(NN)に基づく解法を提案する。
提案手法は,制御方程式を数値的に解くことなく,入力パラメータを対応する確率密度関数に直接マッピングする。
モンテカルロシミュレーションにおける密度関数の効率的な評価を可能にし、従来の有限差分スキームに匹敵する精度を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 23:33:05 GMT)
Following the Clues: Experiments on Person Re-ID using Cross-Modal Intelligence [0.0] CRIDは、Large Vision-Language Models、Graph Attention Networks、そして表現学習を組み合わせたクロスプラットフォームフレームワークである。
提案手法は,解釈可能な特徴の同定と活用に重点を置いており,低レベルの外観的手がかりを超えた意味論的意味的PIIの検出を可能にする。
本実験は,実運用におけるデータ横断型Re-IDシナリオの性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:54:52 GMT)
Fiducial Matching: Differentially Private Inference for Categorical Data [0.0] 推測統計的推論は、いまだに微分プライベート(DP)設定における調査のオープン領域である。
本稿では,シミュレーションに基づくマッチング手法を提案する。
我々は,全国調査に共通する分類(ノミナル)データの分析に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:56:15 GMT)
EthicAlly: a Prototype for AI-Powered Research Ethics Support for the Social Sciences and Humanities [0.0] EthicAllyは、AIを活用した社会科学と人文科学研究者のための倫理支援システムのコンセプト実証プロトタイプだ。
普遍的倫理原則と文脈的・解釈的考察の両方を取り入れた構造化された倫理評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:34:16 GMT)
Entanglement structure for finite system under dual-unitary dynamics [0.0] 両単位系からなる回路のグローバルダイナミクスに,各2体演算子がどのような影響を与えるかを示す。
また、双対ユニタリクラスの演算子と対になる場合、ダイナミクスにおける局所ユニタリの役割も強調する。
ペア生成物からなる初期状態の時間進化は, ほぼ極大なマルチパーティイト絡み合う状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:23:41 GMT)
Entanglement production in the Sachdev-Ye-Kitaev Model and its variants [0.0] 本研究では、Sachdev-Ye-Kitaevモデル(SYK)の3つの変種の下で進化した非絡み合い状態について検討する。
全ての変種は早期に線形絡み合い成長を示すが、その成長速度は異なる。
すべての変種は量子カオスであるが、その絡み合いのダイナミクスは様々なカオスの度合いを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:13:31 GMT)
Entanglement Classification in the Graph States: The generalization to $n$-Qubits States using the Entanglement Matrix [0.0] グラフ状態は、量子エラー補正、量子通信、量子計算に応用された、多部量子状態の重要なクラスを表す。
我々は,n-量子グラフ状態における絡み合いの定量化と分類のためのエンタングルメント行列(Entanglement Matrix)と呼ばれる新しい形式論を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:30:46 GMT)
DS@GT at eRisk 2025: From prompts to predictions, benchmarking early depression detection with conversational agent based assessments and temporal attention models [0.0] このワーキングノートは、DS@GTチームの参加を2つのeRisk 2025チャレンジで要約している。
大規模言語モデルを用いた会話抑うつ検出のパイロットタスクでは,多様なLLMがBDI-IIに基づく評価を行うプロンプトエンジニアリング戦略を採用した。
即時設計手法はBDI-II基準に適合し,症状の予測に影響を及ぼす会話的手がかりの分析を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 03:40:46 GMT)
Cross-lingual Few-shot Learning for Persian Sentiment Analysis with Incremental Adaptation [0.0] 本研究ではペルシャ語における少数ショット学習と漸進学習を用いた言語間感情分析について検討する。
3つの事前訓練された多言語モデルが採用され、少数ショットと漸進的な学習アプローチを用いて微調整された。
実験の結果,mDeBERTaとXLM-RoBERTaは高い性能を示し,ペルシャ感情分析の精度は96%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:13:25 GMT)
Critical Reflections on Overcoming a Challenge for Bohmian Mechanics by H. Nikolic and the Experimental Findings of Sharoglazova et al [0.0] 本稿では, ボヘミア力学に挑戦するシャログラゾバ等の実験結果に対するH. Nikolicの反応を簡潔に考察する。
ニコリックの修正は連続性方程式を満たすが、彼は避けようとする仮定を再導入し、システムの重要かつ非局所的な側面を見落としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 05:06:14 GMT)
Creation and manipulation of Schrödinger cat states based on semiclassical predictions [0.0] 量子測定誘起論理ゲートを用いたシュリンガー猫状態の生成を考察する。
ゲート出力状態の正確な解と半古典理論から再構成された完全''Schr'odinger catの間の忠実度が0.99を超える高い値に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:59:10 GMT)
Conversation Forests: The Key to Fine Tuning Large Language Models for Multi-Turn Medical Conversations is Branching [0.0] 医学において、マルチターン視点は、診断スキーマを学習し、会話のダイナミクスをよりよく理解するために重要である。
サベージ会話フォレスト(Savage Conversation Forests, SCF)は, 分岐会話アーキテクチャを利用した強化学習フレームワークである。
SCFは各ターンで複数の可能な会話継続を生成し、異なる早期応答が下流の相互作用や診断結果にどのように影響するかをモデルが学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:49:25 GMT)
Competing color superconductivity and color Kondo effect in quark matter [0.0] バルク色超伝導と重クォーク不純物の局所スクリーニングの競合は、高密度クォーク物質における豊富な現象のスペクトルをもたらす。
超伝導クォークバルクの先端におけるこの競合について検討し, 超伝導ギャップとコンドスケールの両方を, トラクタブル玩具モデルで動的に生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 18:00:25 GMT)
ClarifAI: Enhancing AI Interpretability and Transparency through Case-Based Reasoning and Ontology-Driven Approach for Improved Decision-Making [0.0] ClarifAIは、人工知能(AI)の透明性と解釈可能性を高めるための新しいアプローチである
この論文は、CBRとCBRを組み合わせたクラリファイ理論の基礎を詳述し、徹底的な説明を与えている。
さらに、設計原則とアーキテクチャの青写真について詳しく説明し、CrarifAIがAIの解釈可能性を高める可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 21:02:28 GMT)
Can entanglement be mediated by a Koopmanian system? [0.0] 結果のダイナミクスが2つの量子ビット間の絡み合いを決して起こさないことを証明している。
本報告では,これらの複合システムは,ハイブリッド量子古典システムにおいて期待される正確な保存則に反することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 20:32:13 GMT)
COLIBRI Fuzzy Model: Color Linguistic-Based Representation and Interpretation [0.0] 本稿では,人間の知覚に基づくファジィカラーモデル(COLIBRI)を導入し,計算色表現と人間の視覚知覚のギャップを埋める。
提案モデルはファジィ集合と論理を用いて色分類のためのフレームワークを作成する。
我々の発見は、デザイン、人工知能、マーケティング、人間とコンピュータの相互作用といった分野において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:01:45 GMT)
C-FBI: A Combinatorial method using Convolutions for Circle Fitting in Blurry Images [0.0] 本稿では、円検出と正確なパラメトリックフィッティングのギャップを埋めるアルゴリズムであるBlurry Images(3C-FBI)のY Combinatorial Convolutionに基づくCircle Fittingを紹介する。
我々は,パーキンソン病の評価から得られた実世界の医療データ,制御された合成データ,系統的分析の3つの実験フレームワークで3C-FBIを評価した。
その結果,3C-FBIはリアルタイム性能(40.3fps)を維持しながら最先端の精度(Jaccard index 0.896)を達成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 16:47:44 GMT)
Big data searching using words [0.0] ビッグデータ検索における単語の近傍構造に関する概念について述べる。
また、ビッグデータ検索の文脈において、ビッグデータプライマリの概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:51:12 GMT)
Beyond Traditional Algorithms: Leveraging LLMs for Accurate Cross-Border Entity Identification [0.0] 国境を越えた金融活動は、外国のエンティティを正確に識別し分類する必要性を浮き彫りにした。
本稿では,Large Language Models (LLM) を従来のアルゴリズムの柔軟な代替品として検討する。
従来の手法,Hugging FaceベースのLLM,インターフェースベースのLLM(Microsoft Copilot,AlibabaのQwen 2.5など)を,65のポルトガル企業ケースのデータセットを使用して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:28:24 GMT)
Attributes Shape the Embedding Space of Face Recognition Models [0.0] 顔認識タスクはディープニューラルネットワークの出現によって大きな進歩を遂げた。
埋め込み空間に現れるマルチスケールな幾何学構造を観察する。
これらの属性に対するFRモデルの依存性や不変性を記述するための幾何学的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 14:44:39 GMT)
Atmos-Bench: 3D Atmospheric Structures for Climate Insight [0.0] 532nmと355nmの3D散乱量から921,600個の画像スライスを生成するAtmos-Benchを、384の陸域時間ステップで拡張COSPシミュレータと結合し、高品質なボクセル参照を出力し、(b)モデルアーキテクチャにABB-BC物理制約を埋め込み、復元時のエネルギー一貫性を促進、(c)355nmと532nmの両方にわたるAtmos-Benchデータセットの一貫性のある改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 08:27:29 GMT)
Artificial Finance: How AI Thinks About Money [0.0] 大規模言語モデル(LLM)が,世界中の参加者の反応を体系的に比較することにより,金融意思決定にどのようにアプローチするかを示す。
まず, LLM はリスクニュートラルな意思決定パターンを示し, 抽選型質問に直面する場合, 期待値計算に適合する選択を優先する。
国家間の類似性を調べると、LLMの集合反応はタンザニアの参加者のものと最もよく似ていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:54:12 GMT)
Are AI Agents interacting with Online Ads? [0.0] 本研究では、異なるAIエージェントがオンライン広告とどのように相互作用するか、広告を意思決定プロセスに組み込むか、どの広告フォーマットが最も効果的かを検討する。
我々は,OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3.7 Sonnet, Google Gemini 2.0 Flashなどのマルチモーダル言語モデルを用いた実験を通じて,インタラクションパターン,クリック行動,意思決定戦略を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:07:42 GMT)
AnnoPage Dataset: Dataset of Non-Textual Elements in Documents with Fine-Grained Categorization [0.0] AnnoPageデータセット(AnnoPage data)は、チェコ語とドイツ語の歴史的文書から7,550ページのデータを収集したもので、1485年から現在までさかのぼる。
このデータセットは、ドキュメントレイアウト分析とオブジェクト検出の研究をサポートするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 12:15:26 GMT)
Analyzing the free states of one quantum resource theory as resource states of another [0.0] 自由状態における資源性の解析--多粒子絡みの量子資源理論(QRT)、フェルミオン非ガウス性、想像性、現実性、スピンコヒーレンス、クリフォード非安定化剤性、$S_n$-equivariance、および非一様絡み合いの量子資源理論(QRT)-
我々は、厳密な理論的結果と、この種のクロススペクトルで生じるリッチで複雑な挙動を示す数値的研究を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 23:16:08 GMT)
Analytic toolkit for the Anderson model with arbitrary disorder [0.0] 1次元アンダーソンモデル(英: Anderson model in one dimension)は、近傍のホッピングとランダムなオンサイトポテンシャルを持つサイトの離散的な連鎖上の量子粒子である。
超対称性に基づく手法は、解が状態密度を制御する明示的な線形積分方程式を与えるために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 02:18:39 GMT)
An open dataset of neural networks for hypernetwork research [0.0] ハイパーネットワーク研究のために設計されたニューラルネットワークのデータセットについて述べる。
データセットには、バイナリイメージの分類を10クラスに分けてトレーニングした、14ドルのLeNet-5ニューラルネットワークが含まれている。
基本分類結果は,ニューラルネットワークを精度72.0%で分類できることを示し,ニューラルネットワークの違いを教師付き機械学習アルゴリズムで識別できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 19:27:04 GMT)
An Optimization-Free Recursive QAOA for the Binary Paint Shop Problem [0.0] BPSP(Binary Paint Shop Problem)は、自動車間の色の変化を最小限に抑えつつ、一定の制約の下で車列を塗装しなければならない製造における最適化問題である。
パラメータ転送はQAOAとRQAOAの最適化よりも解の質が著しく低下しないことを示す。
RQAOAはフルステートベクターの代わりに$Z$-correlationsを計測することしか必要とせず、CNOT数と深さが著しく低い回路につながる逆カソーサルコーンの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 01:54:11 GMT)
An Explainable AI-Enhanced Machine Learning Approach for Cardiovascular Disease Detection and Risk Assessment [0.0] 心臓病は依然として世界的な健康上の問題である。
従来の診断方法では、心臓病のリスクを正確に特定し、管理することができない。
機械学習は、心臓疾患の診断の正確性、効率、スピードを大幅に向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:38:38 GMT)
An Agentic Flow for Finite State Machine Extraction using Prompt Chaining [0.0] FlowFSMは、大規模言語モデル(LLM)を利用してRFC文書から正確な有限状態マシン(FSM)を抽出する新しいエージェントフレームワークである。
FlowFSMは、ハロゲン化遷移を最小化しながら高い抽出精度を実現し、有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:50:25 GMT)
AI, Humans, and Data Science: Optimizing Roles Across Workflows and the Workforce [0.0] 我々は、分析、生成、エージェントAIの可能性と限界を考慮し、データサイエンティストを増強したり、伝統的に人間のアナリストや研究者によってなされたタスクを引き受ける。
従来の調査分析が問題になったのは、統計ソフトウェアの使用が簡単になったことで、研究者が完全に理解できなかった分析を行えなくなった時だった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:59:06 GMT)
AI Wizards at CheckThat! 2025: Enhancing Transformer-Based Embeddings with Sentiment for Subjectivity Detection in News Articles [0.0] 本稿では, CLEF 2025 CheckThat! Lab Task 1: Subjectivity Detection in News Articlesについて紹介する。
ニュース記事における主観性検出は、文章を単言語、多言語、ゼロショット設定で主観的/客観的に分類する。
訓練・開発データセットはアラビア語、ドイツ語、英語、イタリア語、ブルガリア語に提供され、最終的な評価には一般化を評価するための未確認言語(ギリシャ語、ルーマニア語、ポーランド語、ウクライナ語)が含まれていた。
実験の結果,感情機能統合は,特に主観的F1スコアを著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 22:10:20 GMT)
A review of perfect quantum state transfer, from one to two and three dimensional arrays of qubits [0.0] 量子チップの単一層における未知の量子状態を、単位忠実性のある別の層上の別の層にルーティングする方法を示す。
本稿では,量子情報理論の重要な分野である量子情報理論の基本的な考え方と方法を理解するために,量子力学における控えめな背景を持つ読者に提示方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 06:17:27 GMT)
A quantum semantic framework for natural language processing [0.0] セマンティック・デジェネリズムは、自然言語自体で機能するため、現代のNLPシステムに根本的な制限を課していると論じる。
表現の複雑さが増大するにつれて、そのあいまいさを確実に解決するために必要な文脈情報の量が爆発的に増加することを示す。
我々は、非決定論的性質が非古典的、量子的な論理によって最も適切に記述されるプロセスである、オブザーバ依存の解釈行為によって、意味が動的に実現されると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 00:08:11 GMT)
A Three-Party Lightweight Quantum Key Distribution Protocol in a Restricted Quantum Environment [0.0] 本研究では,4粒子クラスタ状態に基づく新しい軽量量子鍵分布(LQKD)プロトコルを提案する。
このプロトコルにより、量子能力のあるユーザーは、2つの「古典的な」ユーザーと2つの異なる秘密鍵を同時に設定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 10:45:00 GMT)
A Study on the Application of Artificial Intelligence in Ecological Design [0.0] アーティストやデザイナーが、データ分析、画像認識、生態修復にAIをどのように応用しているかを示す。
AIは創造的手法を拡張するだけでなく、エコロジーデザインの理論と実践を再構築する、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:03:33 GMT)
A Spontaneous Symmetry Breaking Machine -- A Theory for a Novel Type of Spontaneous Symmetry Breaking in a Unique Dissipative System and one Application [0.0] 我々はフォトニクスシステムで見られる興味深い散逸系(DS)に注目した。
このDSでは、ロバストな因果関係が生成され、結果として、自発的対称性の破れ(SSB)と理解できる行動を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:15:40 GMT)
A Rigorous Introduction to Hamiltonian Simulation via High-Order Product Formulas [0.0] この研究は、量子コンピューティングにおけるハミルトンシミュレーションのための数値手法の厳密で自己完結した導入を提供する。
量子系の時間進化を効率的に近似するための高次積公式に焦点を当てている。
この研究は、ハミルトンシミュレーションにおける現在の進歩とオープンな課題の簡単な概要で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:59:13 GMT)
A Review of Bayesian Uncertainty Quantification in Deep Probabilistic Image Segmentation [0.0] 本稿では,不確実性モデリングにおける基礎概念の統合とコンテキスト化について述べる。
空間集合における強い仮定や標準ベンチマークの欠如といった課題を特定する。
深層学習における不確実性認識のセグメンテーションを進めるための方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 11:27:39 GMT)
A Mathematical Theory of Discursive Networks [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、書き込みを人間とソフトウェアの間のライブ交換に変換する。
我々は,この新メディアを,人とLLMを等しいノードとして扱う分散ネットワークとして特徴付け,それらのステートメントの循環状況を追跡する。
本研究では, ドリフトと自己修復のみに支配されるネットワークが, 緩やかな誤差率で安定化することを示す, 分散ネットワークの一般的な数学的モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 17:19:46 GMT)
A Distance Metric for Mixed Integer Programming Instances [0.0] Mixed-integer linear programming (MILP)は、様々な現実世界の問題に対処するための強力なツールである。
既存の類似度メトリクスは、しばしばインスタンスクラスを識別する精度を欠いているか、ラベル付きデータに大きく依存している。
本稿では,その数学的定式化から直接導出したMILPインスタンスに対する最初の数学的距離測定について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 07:55:09 GMT)
3D Magnetic Inverse Routine for Single-Segment Magnetic Field Images [0.0] 半導体包装では、回路欠陥を局所化する非破壊試験(NDT)において、正確に3D情報を復元することが重要である。
本稿では, 磁界画像(MFI)を利用して, 単一セグメントの3次元電流流のパラメータを抽出する3次元磁気逆ルーチン(3D MIR)を提案する。
その結果, 3次元MIR法は高精度で3次元情報を正確に復元し, 半導体包装における磁気画像再構成のための新しいベンチマークを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Jul 2025 13:20:13 GMT)