Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Decoder-Hybrid-Decoder Architecture for Efficient Reasoning with Long Generation [129.5]
我々は、レイヤ間の効率的なメモリ共有のためのシンプルで効果的なメカニズムであるGated Memory Unit(GMU)を紹介した。これは、GMUを組み込んでSambaベースのセルフデコーダからメモリ読み出し状態を共有するデコーダ・ハイブリッド・デコーダアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:00:01 GMT)
Organize the Web: Constructing Domains Enhances Pre-Training Data Curation [129.3]
トピックとフォーマットの両面からWebページを整理するフレームワークを開発する。我々は,大規模な言語モデルからアノテーションを抽出して,事前学習データを自動的にアノテートし,効率的なキュレーションを行う。我々の研究は、ドメインの構築と混合が、品質ベースのデータキュレーション手法の貴重な補完となることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:09:29 GMT)
Scaling Up RL: Unlocking Diverse Reasoning in LLMs via Prolonged Training [121.6]
本研究では,長期強化学習が多種多様な推論領域にまたがる小言語モデルに及ぼす影響について検討する。我々は,長期的パフォーマンス向上の鍵となる重要な要素として,制御KL正規化,クリッピング率,定期参照ポリシーリセットを導入する。私たちのモデルは、数学の+14.7%、コーディングの+13.9%、論理パズルの+54.8%など、強力なベースラインよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:59:24 GMT)
Rethinking Data Protection in the (Generative) Artificial Intelligence Era [115.7]
現代の(生産的な)AIモデルやシステムに生じる多様な保護ニーズを捉える4段階の分類法を提案する。当社のフレームワークは、データユーティリティとコントロールのトレードオフに関する構造化された理解を提供し、AIパイプライン全体にわたっています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:52:55 GMT)
A Survey of Frontiers in LLM Reasoning: Inference Scaling, Learning to Reason, and Agentic Systems [93.8]
推論(Reasoning)は、論理的推論、問題解決、意思決定を可能にする基本的な認知プロセスである。大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、推論は高度なAIシステムを区別する重要な能力として浮上した。我々は,(1)推論が達成される段階を定義するレジーム,(2)推論プロセスに関与するコンポーネントを決定するアーキテクチャの2つの側面に沿って既存の手法を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:33:35 GMT)
FourCastNet 3: A geometric approach to probabilistic machine-learning weather forecasting at scale [91.8]
FourCastNet 3は、確率的アンサンブル予測にスケーラブルで幾何学的な機械学習(ML)アプローチを実装することで、グローバルな気象モデリングを推進している。 FourCastNet 3は、従来のアンサンブルモデルを上回る予測精度を提供し、最良の拡散ベースのメソッドに匹敵する。その計算効率、中距離確率的スキル、スペクトルの忠実度、およびサブシーズンタイムスケールでのロールアウト安定性は、大規模なアンサンブル予測を通じて気象予知と早期警報システムを改善するための強力な候補となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:22:18 GMT)
Modeling Open-World Cognition as On-Demand Synthesis of Probabilistic Models [90.7]
我々は、人々が分散表現と象徴表現の組み合わせを使って、新しい状況に合わせた見知らぬ精神モデルを構築するという仮説を探求する。モデル合成アーキテクチャ」という概念の計算的実装を提案する。我々は、新しい推論データセットに基づく人間の判断のモデルとして、MSAを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:01:03 GMT)
Probing for Arithmetic Errors in Language Models [86.8]
言語モデルの内部アクティベーションは、算術誤差を検出するために使用できる。単純なプローブはモデルが予測した出力と正解の両方を隠蔽状態から正確に復号できることを示す。モデル精度を90%以上の精度で予測する軽量エラー検出器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:27:50 GMT)
Active Human Feedback Collection via Neural Contextual Dueling Bandits [84.8]
本稿では,人間の嗜好フィードバックを抽出するアルゴリズムであるNeural-ADBを提案する。優先フィードバックがBradley-Terry-Luceモデルに従うと、Neural-ADBが学習したポリシーの最悪の準最適差は、選好データセットが増加するにつれて、サブ線形速度で減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:57:36 GMT)
MindJourney: Test-Time Scaling with World Models for Spatial Reasoning [82.5]
3次元空間における空間的推論は、人間の認知の中心であり、ナビゲーションや操作などの具体的タスクには不可欠である。私たちはMindJourneyを提案します。これはテスト時のスケーリングフレームワークで、この不足した機能を備えたビジョン言語モデルを提供します。我々は,代表的空間推論ベンチマークSATにおいて,MindJourneyが平均8%以上の性能向上を達成したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:59:36 GMT)
LoRA Done RITE: Robust Invariant Transformation Equilibration for LoRA Optimization [78.9]
低ランク適応 (LoRA) は、メモリ要求を低減し、LLMのパラメータ効率の高い微調整法である。本稿では,LoRA最適化のための適応行列プレコンディショニング手法であるLoRA-RITEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:18:50 GMT)
Token Communications: A Large Model-Driven Framework for Cross-modal Context-aware Semantic Communications [78.8]
我々は、生成意味コミュニケーション(GenSC)において、クロスモーダルなコンテキスト情報を活用するための大規模なモデル駆動フレームワークであるトークン通信(TokCom)を紹介する。本稿では,GFM/MLLMをベースとしたトークン処理をセマンティック通信システムに組み込む方法について検討し,将来無線ネットワークの様々な層において効率的なTokComを実現する上での鍵となる原則について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:12:28 GMT)
RadioDiff-3D: A 3D$\times$3D Radio Map Dataset and Generative Diffusion Based Benchmark for 6G Environment-Aware Communication [76.6]
UrbanRadio3Dは、現実的な都市環境におけるレイトレーシングによって構築された大規模で高解像度の3D RMデータセットである。 RadioDiff-3Dは3D畳み込みアーキテクチャを利用した拡散モデルに基づく生成フレームワークである。この研究は、将来の3D環境対応コミュニケーション研究のための基礎的なデータセットとベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:54:08 GMT)
SPOT: Scalable 3D Pre-training via Occupancy Prediction for Learning Transferable 3D Representations [76.5]
トレーニング-ファインタニングアプローチは、さまざまな下流データセットとタスクをまたいだトレーニング済みのバックボーンを微調整することで、ラベル付けの負担を軽減することができる。本稿では, 一般表現学習が, 占領予測のタスクを通じて達成できることを, 初めて示す。本研究は,LiDAR 点の理解を促進するとともに,LiDAR の事前訓練における今後の進歩の道を開くことを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:17:09 GMT)
Flow-GRPO: Training Flow Matching Models via Online RL [75.7]
本稿では,オンライン強化学習(RL)をフローマッチングモデルに統合する最初の方法であるFlow-GRPOを提案する。提案手法では, 1 つの主要な戦略を用いる:(1) 決定論的正規方程式 (ODE) を, 1 つの時点における原モデルの限界分布に一致する等価な微分方程式 (SDE) に変換するODE-to-SDE 変換と、(2) 元の推論タイムステップ数を保ちながらトレーニングの段階を減らし,
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:37:02 GMT)
IAM: Efficient Inference through Attention Mapping between Different-scale LLMs [74.8]
IAMフレームワークは、注意計算の高速化とKVキャッシュ使用量の削減という2つの利点を実現する。 IAMはプリフィルを15%高速化し,KVキャッシュ使用量を22.1%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:39:11 GMT)
PRISM: Distributed Inference for Foundation Models at Edge [73.5]
PRISMは、エッジデバイス上での分散トランスフォーマー推論のための通信効率と計算アウェア戦略である。 ViT,BERT,GPT-2のPRISMを多種多様なデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:25:03 GMT)
SpatialTrackerV2: 3D Point Tracking Made Easy [73.0]
SpaceTrackerV2はモノクロビデオのフィードフォワード3Dポイントトラッキング手法である。これは、世界空間の3Dモーションをシーン幾何学、カメラエゴモーション、ピクセルワイドオブジェクトモーションに分解する。このような異種データから幾何学と運動を共同で学習することで、SpatialTrackerV2は既存の3Dトラッキング方法よりも30%優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:59:03 GMT)
A Survey of Deep Learning for Geometry Problem Solving [72.2]
本稿では,幾何学的問題解決におけるディープラーニングの応用について調査する。 i)幾何学的問題解決における関連する課題の包括的概要、(ii)関連するディープラーニング手法の徹底的なレビュー、(iii)評価指標と手法の詳細な分析を含む。我々の目標は、この分野のさらなる発展を促進するために、幾何学的問題解決のためのディープラーニングの包括的で実践的な参照を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:03:08 GMT)
From Objects to Events: Unlocking Complex Visual Understanding in Object Detectors via LLM-guided Symbolic Reasoning [71.4]
現在のオブジェクト検出器は、エンティティのローカライゼーションと分類において優れているが、イベント認識機能には固有の制限がある。本稿では,単なるオブジェクト認識以上の標準オブジェクト検出能力を,複雑なイベント理解に拡張する新しいフレームワークを提案する。私たちの重要なイノベーションは、高価なタスク固有のトレーニングを必要とせずに、オブジェクト検出とイベント理解のセマンティックなギャップを埋めることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:47:45 GMT)
Mono-InternVL-1.5: Towards Cheaper and Faster Monolithic Multimodal Large Language Models [70.6]
本稿では,モノリシックなマルチモーダル大言語モデル(MLLM)について述べる。モノリシックMLLMの既存の構造と事前学習戦略は不安定な最適化と破滅的な忘れ込みに悩まされることが多い。これらの課題に対処するために、我々は、新しい視覚パラメータ空間を事前訓練されたLLMに組み込むことで、デルタチューニングによるノイズの多いデータから視覚知識の安定した学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:31:23 GMT)
Dynamic EventNeRF: Reconstructing General Dynamic Scenes from Multi-view RGB and Event Streams [69.7]
動的シーンのボリューム再構成はコンピュータビジョンにおいて重要な問題である。照明が悪く、動きが速い場合には特に困難である。本稿では,スパースなマルチビューイベントストリームとスパースなRGBフレームからシーンを時間的に再構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:08:37 GMT)
POLYCHARTQA: Benchmarking Large Vision-Language Models with Multilingual Chart Question Answering [69.5]
PolyChartQAは10の言語で22,606のチャートと26,151の質問応答ペアをカバーする最初の大規模多言語チャート回答ベンチマークである。我々は、最先端のLLMベースの翻訳を活用し、パイプラインにおける厳密な品質制御を適用し、生成された多言語チャートの言語的および意味的一貫性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:09:02 GMT)
Towards Agentic RAG with Deep Reasoning: A Survey of RAG-Reasoning Systems in LLMs [69.1]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識を注入することによって、Large Language Models (LLM) の事実性を高める。逆に、純粋に推論指向のアプローチは、しばしば幻覚的あるいは誤った事実を必要とする。この調査は両鎖を統一的推論-検索の観点から合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:44:18 GMT)
LiDPM: Rethinking Point Diffusion for Lidar Scene Completion [64.6]
屋外シーンの規模でライダーポイントに直接作用する拡散モデルの訓練は困難である。オリジナルDDPMを局所拡散過程として再構成する。提案手法は,セマンティックKITTIのシーン補完において,より優れた結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:45:17 GMT)
Epic-Sounds: A Large-scale Dataset of Actions That Sound [64.2]
EPIC-SOUNDSには78.4kの分類された音声イベントとアクションがあり、44のクラスと39.2kの非分類セグメントに分散している。我々は、オーディオのみの手法とオーディオ視覚的手法の両方において、データセット上で最先端の音声認識および検出モデルを訓練し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:37:59 GMT)
DAC: A Dynamic Attention-aware Approach for Task-Agnostic Prompt Compression [63.8]
タスク非依存型プロンプト圧縮(DAC)のための動的注意認識手法を提案する。このアプローチは、エントロピー情報とアテンション情報を効果的に統合し、圧縮中のエントロピーシフトを動的に検知し、きめ細かいプロンプト圧縮を実現する。 LongBench、GSM8K、BBHを含む様々な領域にわたる大規模な実験は、DACが一貫して堅牢で実質的な改善をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:16:06 GMT)
Optimizers Qualitatively Alter Solutions And We Should Leverage This [62.7]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、SGDのようなローカル情報のみを使用する場合、損失のグローバルな最小限に収束することを保証できない。コミュニティは、既存のメソッドのバイアスを理解すること、また、ソリューションの特定の特性を誘発する明示的な意図で、新しいDNNを構築することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:33:31 GMT)
Predictable Scale: Part II, Farseer: A Refined Scaling Law in Large Language Models [62.3]
本稿では,新たなスケール法であるFarseerを紹介した。モデル損失曲面 $L(N,D)$ を体系的に構築することにより、Farseer は以前の法則よりも経験的データに非常によく適合する。我々の手法は正確で頑健で、非常に一般化可能な予測をもたらし、優れた外挿能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:09:02 GMT)
GIE-Bench: Towards Grounded Evaluation for Text-Guided Image Editing [60.7]
テキスト誘導画像編集モデルを評価するための新しいベンチマークを導入する。このベンチマークには、20種類のコンテンツカテゴリにわたる高品質な編集例が1000以上含まれている。我々は、GPT-Image-1をいくつかの最先端編集モデルと比較する大規模な研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:31:10 GMT)
Generalized Linear Bandits: Almost Optimal Regret with One-Pass Update [60.4]
非線形リンク関数を組み込んで古典線形モデルを拡張したコンテキスト型多武装バンディットフレームワークである一般化線形バンディット問題(GLB)について検討する。 GLBは現実世界のシナリオに広く適用できるが、その非線形性は計算効率と統計効率の両方を達成する上で大きな課題をもたらす。本稿では,$mathcalO(1)$時間と1ラウンドあたりの空間複雑度をほぼ最適に再現するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:24:21 GMT)
Predictable Scale: Part I, Step Law -- Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining [59.4]
本研究では,100兆のトークンをスクラッチから3,700以上の大規模言語モデル(LLM)に対する前例のない実証的研究を行った。我々は、固定モデルサイズ(N$)とデータセットサイズ(D$)で、ハイパーパラメータのランドスケープは広い最適度で凸性を示すことを実証的に観察した。この洞察に基づいて、我々はステップ法を正式に定義し、実証的に検証する: 最適な学習レートは、$N$と$D$との関係に従うが、最適なバッチサイズは、主に$D$の影響を受け、主に$N$に不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:46:43 GMT)
HIS-GPT: Towards 3D Human-In-Scene Multimodal Understanding [57.8]
具体的エージェントに対するヒューマン・イン・シーン・サーチ・アンサーリング(HIS-QA)のためのヒューマン・イン・シーン・理解のベンチマークのための新しいタスクを提案する。 HIS-QAは、エージェントが人間の状態や行動を理解し、周囲の環境を判断し、シーン内の人間関連の質問に答えることを要求する。広帯域でのHIS理解を体系的に評価するマルチモーダル・ベンチマークであるHIS-Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:39:29 GMT)
UPCORE: Utility-Preserving Coreset Selection for Balanced Unlearning [57.1]
ユーザ仕様や法的フレームワークは、しばしば、大きな言語モデル(LLM)を含む、事前訓練されたモデルから削除される情報を必要とする。これは、既に訓練済みのモデルからデータポイントのセットを削除または"偽造"する必要がある。本研究では,非学習時の副次的損傷を軽減するための手法に依存しないデータ選択フレームワークUPCOREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:34:30 GMT)
EC-Diff: Fast and High-Quality Edge-Cloud Collaborative Inference for Diffusion Models [57.1]
高速な推論と高品質な生成を実現するために,ハイブリッドエッジクラウドコラボレーションフレームワークが最近提案されている。過度の雲が推論時間を延ばす一方、不十分なステップは意味的な曖昧さを引き起こし、エッジモデルの出力の不整合を引き起こす。勾配に基づく雑音推定により雲の推測を高速化するEC-Diffを提案する。提案手法は, エッジ推定に比べて生成品質を著しく向上する一方で, クラウド推定に比べて平均2倍の速度アップを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:23:14 GMT)
LLAMA: Multi-Feedback Smart Contract Fuzzing Framework with LLM-Guided Seed Generation [56.8]
進化的突然変異戦略とハイブリッドテスト技術を統合したマルチフィードバックスマートコントラクトファジリングフレームワーク(LLAMA)を提案する。 LLAMAは、91%の命令カバレッジと90%のブランチカバレッジを達成すると同時に、148の既知の脆弱性のうち132が検出される。これらの結果は、現実のスマートコントラクトセキュリティテストシナリオにおけるLAMAの有効性、適応性、実用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:46:58 GMT)
MOSPA: Human Motion Generation Driven by Spatial Audio [56.7]
本稿では,多種多様で高品質な空間音声・動きデータを含む,空間音声駆動型人体運動データセットについて紹介する。 MOSPAと呼ばれるSPatial Audioによって駆動される人間の運動生成のための、シンプルで効果的な拡散に基づく生成フレームワークを開発する。トレーニングが完了すると、MOSPAは様々な空間的オーディオ入力に基づいて、多様なリアルな人間の動作を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:33:11 GMT)
MARS: Unleashing the Power of Variance Reduction for Training Large Models [56.5]
深層ニューラルネットワークのための統合トレーニングフレームワークを提案する。我々は,事前条件付き勾配最適化を利用するMARSの3つの例を紹介する。その結果,MARSの実装はAdamより一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:48:35 GMT)
MERA Code: A Unified Framework for Evaluating Code Generation Across Tasks [56.3]
我々は,最新のLLMをロシア語で評価するためのベンチマークであるMERA Codeを提案する。このベンチマークには、8つのプログラミング言語にまたがる11の評価タスクが含まれている。我々はオープンなLLMとフロンティアAPIモデルを評価し、非英語言語における実用的なコーディングタスクの観点からそれらの制限を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:31:33 GMT)
Protecting Copyrighted Material with Unique Identifiers in Large Language Model Training [55.3]
大きな言語モデル(LLM)のトレーニングに関する主要な関心事は、著作権のあるオンラインテキストを悪用するかどうかである。本稿では,Web ユーザとコンテンツプラットフォームがtextbftextitunique 識別子を,信頼性と独立性のあるメンバシップ推論に活用することを提唱する,代替の textitinsert-and-detect 手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:45:02 GMT)
The benefits of query-based KGQA systems for complex and temporal questions in LLM era [55.2]
大規模言語モデルは質問回答(QA)に優れていますが、マルチホップ推論や時間的質問には苦戦しています。クエリベースの知識グラフ QA (KGQA) は、直接回答の代わりに実行可能なクエリを生成するモジュール形式の代替手段を提供する。 WikiData QAのためのマルチステージクエリベースのフレームワークについて検討し、課題のあるマルチホップと時間ベンチマークのパフォーマンスを向上させるマルチステージアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:41:03 GMT)
Cost-aware Stopping for Bayesian Optimization [53.3]
本稿では,様々な評価コストに適応し,チューニングが不要なベイズ最適化のためのコスト対応停止則を提案する。我々は,最先端の取得関数と組み合わせた場合,停止規則によって得られる期待累積評価コストを拘束する理論的な保証を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:54:14 GMT)
Intra-view and Inter-view Correlation Guided Multi-view Novel Class Discovery [52.6]
新たなクラス発見 (NCD) は、解離した既知のクラスからの知識を活用することで、新しいクラスをクラスタリングすることを目的としている。 Intra-view and Inter-view correlation Guided Multi-view Novel Class Discovery (IICMVNCD) という新しいフレームワークを提案する。 IICMVNCDはマルチビュー環境でNCDを探索する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:42:52 GMT)
The Cramér-Rao approach and global quantum estimation of bosonic states [52.5]
Cram'er-Rao アプローチが局所的推定ではなく大域的推定に当てはまるかどうかは不明である。クラムエル・ラオ法が成立し、非IID条件下でのボゾン状態の族を含む量子状態推定問題に有効でない状況を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:12:43 GMT)
3D-MoRe: Unified Modal-Contextual Reasoning for Embodied Question Answering [52.0]
3D-MoReは、基礎モデルの強みを活用して、大規模な3D言語データセットを生成するように設計されている。このフレームワークは、マルチモーダル埋め込み、クロスモーダルインタラクション、言語モデルデコーダなど、主要なコンポーネントを統合している。 ScanNetの3DシーンデータセットとScanQAとScanReferのテキストアノテーションを使用して、3D-MoReは62,000の質問応答ペアと73,000のオブジェクト記述を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:38:26 GMT)
Dark-EvGS: Event Camera as an Eye for Radiance Field in the Dark [51.7]
そこで我々はDark-EvGSを提案する。Dark-EvGSは、任意の視点から明るいフレームを復元できる3D GSフレームワークである。提案手法は,低照度条件下での放射場再構成を克服し,既存の手法よりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:54:33 GMT)
RAGGED: Towards Informed Design of Scalable and Stable RAG Systems [51.2]
Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部知識を統合することで言語モデルを強化する。 RAGGEDは、RAGシステムを体系的に評価するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:39:02 GMT)
Are Molecules Magical? Non-Stabilizerness in Molecular Bonding [50.2]
分離原子と平衡状態の分子は、量子計算複雑性の観点からは単純であると推定される。化学結合の形成過程は電子基底状態の量子的複雑さの顕著な増大を伴うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:07:01 GMT)
GS-Bias: Global-Spatial Bias Learner for Single-Image Test-Time Adaptation of Vision-Language Models [49.6]
Global-Spatial Bias Learner (GS-Bias)は、TTA中に2つの学習可能なバイアスを組み込んだ、効率的かつ効果的なTTAパラダイムである。 GS-Biasは15のベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成しながら高い効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:02:45 GMT)
EgoVLA: Learning Vision-Language-Action Models from Egocentric Human Videos [49.2]
本稿では,エゴセントリックな人間ビデオを用いたVLA(Vision-Language-Action)モデルのトレーニングについて検討する。人間の手首と手の動きを予測する人間のビデオに基づいて訓練されたVLAによって、私たちはInverse Kinematicsを実行し、人間のアクションをロボットアクションに変換することができる。我々はIsaac Humanoid Manipulation Benchmarkと呼ばれるシミュレーションベンチマークを提案し、デモによる多様なバイマニュアル操作タスクを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:27:44 GMT)
Critical spin models from holographic disorder [49.2]
連続ホログラフィーに存在しない準周期性障害を有するXXZスピン鎖の挙動について検討した。本研究は, 離散ホログラフィーモデルから対称性を導出した臨界相の存在を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:48:16 GMT)
Text-driven Multiplanar Visual Interaction for Semi-supervised Medical Image Segmentation [48.8]
半教師付き医用画像セグメンテーションは,高コストなデータアノテーションを緩和するための重要な手法である。半教師型医用画像セグメンテーションのための新しいテキスト駆動型多面的視覚インタラクションフレームワーク(Termed Text-SemiSeg)を提案する。我々のフレームワークは3つの主要なモジュールで構成されている。テキスト強化多平面表現(TMR)、カテゴリー認識セマンティックアライメント(CSA)、動的認知強化(DCA)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:29:30 GMT)
Text-Visual Semantic Constrained AI-Generated Image Quality Assessment [47.6]
本稿では,AI生成画像におけるテキスト画像の一貫性と知覚歪みの両方を包括的に評価する統合フレームワークを提案する。このアプローチでは、複数のモデルから重要な機能を統合し、2つのコアモジュールを導入することで、上記の課題に取り組む。複数のベンチマークデータセットで実施されたテストは、SC-AGIQAが既存の最先端メソッドより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:47:15 GMT)
RACER: Rational Artificial Intelligence Car-following-model Enhanced by Reality [46.9]
本稿では,アダプティブ・クルーズ・コントロール(ACC)運転行動を予測する,最先端の深層学習車追従モデルであるRACERを紹介する。従来のモデルとは異なり、RACERは実走行の重要な要素であるRDC(Rational Driving Constraints)を効果的に統合している。 RACERはアクセラレーション、ベロシティ、スペーシングといった主要なメトリクスを網羅し、ゼロ違反を登録する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:47:03 GMT)
CompressedVQA-HDR: Generalized Full-reference and No-reference Quality Assessment Models for Compressed High Dynamic Range Videos [46.3]
本稿では,HDRビデオ品質評価の課題に対処する有効なVQAフレームワークであるCompressedVQA-SDRを紹介する。我々は,提案した完全参照(FR)モデルと非参照(NR)VQAモデルのバックボーンネットワークとして,Swin TransformerとSigLip 2を採用する。我々のモデルは既存のFRやNR VQAモデルと比較して最先端の性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:33:06 GMT)
Conformal inference for regression on Riemannian Manifolds [45.6]
回帰シナリオの予測セットは、応答変数が$Y$で、多様体に存在し、共変変数が$X$で、ユークリッド空間にあるときに検討する。我々は、多様体上のこれらの領域の経験的バージョンが、その集団に対するほぼ確実に収束していることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:07:06 GMT)
Proactive Agents for Multi-Turn Text-to-Image Generation Under Uncertainty [45.1]
そこで本研究では,不確かさを解消するためのインタフェースを備えたプロアクティブなT2Iエージェントのプロトタイプを提案する。このようなエージェントのシンプルなプロトタイプを構築し、スケーラブルで自動化された新しい評価手法を提案する。 3つの画像テキストデータセットを用いた実験は、提案されたT2Iエージェントが情報的質問をしたり、重要な情報を引き出す能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:08:22 GMT)
The Integral Decimation Method for Quantum Dynamics and Statistical Mechanics [45.0]
多次元積分の直接数値評価は、次元数で指数関数的な計算コストを発生させる。ここでは,多次元積分を行列値関数の積に圧縮する量子アルゴリズムを導出し,実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:56:56 GMT)
A resource-centric, task-based approach to quantum network control [45.0]
本稿では,量子ネットワーク機器の運用を組織化し,管理するための従来と異なるアプローチを提案する。従来のネットワークや現在の量子ネットワークスタックモデルのような階層構造ではなく,リソース中心のスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:43:18 GMT)
MVP-Shapley: Feature-based Modeling for Evaluating the Most Valuable Player in Basketball [45.0]
本研究では,アシストやポイントなど,ゲーム中の関連イベントを記録するプレイバイプレイデータに焦点を当てた。我々は,新たなMVP評価フレームワークをussysとして導入することで,課題に対処することを目指している。このアプローチには、機能処理、ウィンロスモデルトレーニング、Shapley値アロケーション、プレイヤーのコントリビューションに基づいたMVPランキング決定が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:12:42 GMT)
StreakNet-Arch: An Anti-scattering Network-based Architecture for Underwater Carrier LiDAR-Radar Imaging [45.0]
我々は,我々の開発した水中キャリアLiDAR-Radar(UCLR)に基づくリアルタイムエンドツーエンドバイナリ分類フレームワークであるStreakNet-Archを紹介した。制御された水槽検証条件下では、StreakNet-Arch with Self-Attention または DBC-Attention が従来のバンドパスフィルタリングより優れている。南シナ海におけるUCLRシステムの検証を行い,深度1000m,幅20mの3Dターゲットに対して46mmの誤差に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:00:55 GMT)
Dual form Complementary Masking for Domain-Adaptive Image Segmentation [44.8]
マスク付き再構築を直接メイントレーニングパイプラインに統合するフレームワークであるMaskTwinsを提案する。 MaskTwinsは、補完的な方法で隠蔽された画像の予測間の一貫性を強制することによって、異なるドメイン間で持続する固有の構造パターンを明らかにする。これらの結果は、個別の事前学習を必要とせず、ドメイン不変な特徴を抽出する上で、MaskTwinsの重大な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:05:22 GMT)
Improving physics-informed neural network extrapolation via transfer learning and adaptive activation functions [44.4]
物理情報ニューラルネットワーク(英: Physics-Informed Neural Networks、PINN)は、システムの物理法則を学習プロセスに組み込んだディープラーニングモデルである。本稿では,PINNの補間性能を向上させるために,転送学習(TL)手法を提案する。提案手法は, 平均L2誤差を平均40%, 平均絶対誤差を平均50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:19:53 GMT)
Reconstruct, Inpaint, Finetune: Dynamic Novel-view Synthesis from Monocular Videos [44.4]
モノクロ映像からの動的シーンの新規ビュー合成について検討する。私たちのアプローチは3つの重要な洞察に基づいています。我々は,モノクロビデオから動的シーンを新規に合成する手法として,CagNVSがほとんどすべての先行技術より優れていることを実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:40:29 GMT)
BOOKCOREF: Coreference Resolution at Book Scale [44.1]
BOOKCOREFという,約20万トークンを超える平均文書長を持つブックスケールコアベンチマークを作成した。この前代未聞の書籍スケール設定で導入された新しい課題について報告し、現在のモデルが同じパフォーマンスを達成できないことを強調した。我々は,新たなブックスケールのCoreference Resolutionシステムの研究と開発を促進するために,データとコードを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:35:38 GMT)
Fast Algorithms and Implementations for Computing the Minimum Distance of Quantum Codes [44.0]
安定化器量子コードの距離は、検出および修正可能なエラーの数を決定する。本稿では,関連する古典符号のシンプレクティック距離を計算するために,3つの新しい高速アルゴリズムと実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:41:14 GMT)
Native-AI Empowered Scalable Architectures and Solutions for Future Non-Terrestrial Networks: An Overview [43.8]
非地上ネットワーク(NTN)とオープン無線アクセスネットワーク(ORAN)は、学術と産業の両方から関心を集めている。開発と運用(DevOps)ライフサイクルにおける新たな課題の高度と移動性。我々はORANベースのフレームワークを提案し、その機能とアーキテクチャを詳細に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:58:45 GMT)
From Semantic Web and MAS to Agentic AI: A Unified Narrative of the Web of Agents [43.5]
エージェントのWeb(WoA)の包括的進化的概要について紹介する。 A2AやMPPのような現代的なプロトコルは、FIPA標準やOWLベースのセマンティックエージェントのような以前の標準の制限に対する直接的な進化的応答であることを示す。我々は、新しいプロトコルは不可欠であるが、堅牢でオープンで信頼できるエコシステムを構築するには不十分である、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:30:42 GMT)
Balancing Confidentiality and Transparency for Blockchain-based Process-Aware Information Systems [43.3]
機密性と透明性を維持するために,ブロックチェーンベースのPAISアーキテクチャを提案する。スマートコントラクトは公開インタラクションを制定、強制、保存し、属性ベースの暗号化技術は機密情報へのアクセス許可を指定するために採用されている。システム的脅威モデル解析によりソリューションの安全性を評価し,その実用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:18:34 GMT)
How does Watermarking Affect Visual Language Models in Document Understanding? [42.8]
視覚言語モデル(VLM)の性能に及ぼす透かしの影響を調べるための新しい評価フレームワークを提案する。実験の結果,VLMの性能は透かしによって著しく損なわれ,性能低下率は最大36%に達することがわかった。本研究は、文書理解のためのVLMの展開における重要な課題を強調し、透かし付き文書に頑健な推論機構を構築するための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:00:57 GMT)
Spontaneous Spatial Cognition Emerges during Egocentric Video Viewing through Non-invasive BCI [42.5]
非侵襲的な脳とコンピュータのインタフェースが、自然に細粒度のエゴセントリックな6Dポーズをデコードできることを初めて示す。脳波の空間分解能の制限と高信号ノイズにもかかわらず、空間的コヒーレントな視覚入力は、陰極性空間表現を確実に引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:07:57 GMT)
Translationese-index: Using Likelihood Ratios for Graded and Generalizable Measurement of Translationese [42.1]
翻訳用最初の定量的尺度である翻訳用インデックス(T-index)を提案する。 T-インデックスは2つの対照的な微調整言語モデル(LM)の確率比から計算される
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:06:05 GMT)
Can Prompt Difficulty be Online Predicted for Accelerating RL Finetuning of Reasoning Models? [41.7]
本研究では任意のプロンプトの反復的近似評価について検討する。 Model Predictive Prompt Selection (MoPPS)はベイズにおけるリスク予測フレームワークである。 MoPPSは迅速な困難を確実に予測し、ロールアウトを大幅に削減したトレーニングを加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:06:13 GMT)
MADI: Masking-Augmented Diffusion with Inference-Time Scaling for Visual Editing [41.7]
Masking-Augmented Diffusion with Inference-Time Scaling (MADI)は、拡散モデルの編集性、構成性、制御性を改善するフレームワークである。まず, 二重汚職プロセスを用いた新しいトレーニング戦略であるMasking-Augmented Gaussian Diffusion (MAgD)を紹介する。第二に,Pause Tokensに基づく推論時キャパシティスケーリング機構を導入し,推論時に計算キャパシティを増大させるプロンプトに挿入される特別なプレースホルダーとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:56:57 GMT)
Targeted Deep Architectures: A TMLE-Based Framework for Robust Causal Inference in Neural Networks [41.1]
ネットワークのパラメータ空間に直接、TMLE(Targeted Likelihood Estimation)を直接埋め込む新しいフレームワークであるTDA(Targeted Deep Architectures)を提案する。 TDAはモデルパラメータを分割し、ターゲットの勾配に沿って反復的に更新する。この手順は、一階偏差を除去し、有効な信頼区間を生成するプラグイン推定を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:24:06 GMT)
LidarPainter: One-Step Away From Any Lidar View To Novel Guidance [40.9]
LidarPainterは1ステップの拡散モデルで、スパースなLiDAR条件とアーティファクトの破損したレンダリングから、一貫した駆動ビューをリアルタイムで復元する。実験により、LidarPainterは、スピード、品質、リソース効率において最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:30:47 GMT)
Trustworthy Tree-based Machine Learning by $MoS_2$ Flash-based Analog CAM with Inherent Soft Boundaries [40.8]
ツリーベースのモデルは解釈可能性と精度が優れているが、それをスケールしても計算コストは高い。アナログコンテンツアドレスメモリ(CAM)でこれらのモデルを高速化するためのこれまでの努力は難しかった。この研究は、FlashベースのアナログCAMに固有のソフトバウンダリを持つ$MoS$を使って、ハードウェアとソフトウェアを共同設計する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:31:20 GMT)
Fine-Grained Image Recognition from Scratch with Teacher-Guided Data Augmentation [40.7]
きめ細かい画像認識(FGIR)は、視覚的に類似したサブカテゴリをより広いクラスで識別することを目的としている。既存のFGIRメソッドのほとんどは、ImageNetのような大規模データセットで事前訓練されたバックボーンに依存している。我々は,細粒度教師モデルを用いて,データ認識の強化と教師の監督の弱さを統合した新しいトレーニングフレームワークTGDAを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:37:33 GMT)
Robust Low-light Scene Restoration via Illumination Transition [40.4]
既存の低照度拡張法は、このような低照度入力を効果的に前処理するのに苦労することが多い。我々はロバスト低照度シーン復元フレームワーク(RoSe)を提案する。実験により、RoSeはレンダリング品質とマルチビュー整合性の両方において最先端モデルを大幅に上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:51:15 GMT)
Streamline controlled rectification of supercurrent in thin-film asymmetric weak links [39.6]
非対称ダイム橋によって形成されるメソスコピック超伝導弱リンクにおける超電流ダイオード効果(SDE)について検討した。収縮と超伝導鉛の接合部における制御された幾何学的欠陥を実装することにより、電流の集束を誘導し、空間対称性を乱す。超伝導ダイオード機能の設計と制御のためのフレキシブルなプラットフォームとして,メソスコピック・デイム橋が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:26:18 GMT)
Hamiltonian Neural Networks approach to fuzzball geodesics [39.6]
Hamiltonian Neural Networks (HNN) は、ハミルトンの運動方程式を解くために損失関数を最小化するツールである。本研究では、D1-D5円形ファズボールと呼ばれる滑らかで水平な幾何学内を移動する無質量プローブに対するハミルトン方程式を高精度に解くために訓練されたいくつかのHNNを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:56:26 GMT)
Fault-tolerant fermionic quantum computing [39.6]
我々は、このオーバーヘッドを完全に除去するフレームワークであるフェルミオン型フォールトトレラント量子コンピューティングを導入する。我々は、我々のフレームワークを中性原子でどのように実装できるかを示し、非数保存ゲートを実装するために中性原子が明らかに不可能であることを克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:58:47 GMT)
DUNIA: Pixel-Sized Embeddings via Cross-Modal Alignment for Earth Observation Applications [39.1]
画像とフルウェーブフォームLiDARデータの相互アライメントにより画素サイズの埋め込みを学習するDUNIAを提案する。モデルが対照的に訓練されているため、組込みはゼロショット環境で様々な環境モニタリングタスクの文脈で直接活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:16:15 GMT)
KISS-Matcher: Fast and Robust Point Cloud Registration Revisited [38.8]
我々は,KISS-Matcherと呼ばれるポイントクラウド登録のためのオープンソースライブラリを開発した。 KISS-Matcherは、古典的な高速点特徴ヒストグラム(FPFH)を改善する新しい特徴検出器であるFaster-PFHを組み合わせている。さらに、$k$コアベースのグラフ理論プルーニングを採用して、外れ値対応を拒否する際の時間的複雑さを低減している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:45:39 GMT)
Vamba: Understanding Hour-Long Videos with Hybrid Mamba-Transformers [38.6]
State-of-the-the-art transformer-based large multimodal model (LMM)は、1時間のビデオ入力を扱うのに苦労する。我々は,ビデオトークンを線形複雑にエンコードするために,Mamba-2ブロックを用いたハイブリッドMamba-Transformerモデル(VAMBA)を構築した。 VAMBAは、トレーニングと推論中のGPUメモリ使用量の少なくとも50%削減を実現し、トレーニングステップあたりの速度をほぼ2倍にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:39:44 GMT)
Dataset Ownership Verification for Pre-trained Masked Models [38.5]
マスクドモデリング(DOV4MM)のためのデータセットオーナシップ検証を導入する。中心的な目的は、不審なブラックボックスモデルがラベルなしデータセットで事前トレーニングされているかどうかを確認することである。 DOV4MMは、モデルが対象のデータセット上で事前トレーニングされている場合、埋め込み空間内でマスクされた情報を再構成することが困難であることは、そのデータセット上で事前トレーニングされていないモデルと顕著に対照的である、という経験的観察に基礎を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:30:30 GMT)
Vidi: Large Multimodal Models for Video Understanding and Editing [38.4]
本稿では,LMM(Large Multimodal Models)のファミリであるVidiを紹介する。最初のリリースでは、与えられたテキストクエリに対応する入力ビデオ内の時間範囲を特定する、時間的検索に焦点を当てている。 VUE-TRベンチマークも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:41:17 GMT)
Identifying Signatures of Image Phenotypes to Track Treatment Response in Liver Disease [38.3]
教師なし機械学習は、磁気共鳴画像において、肝臓組織のパターンボキャブラリを識別できる。非アルコール性脂肪肝炎患者の無作為化比較試験コホートにおける語彙の有用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:11:48 GMT)
DyG-RAG: Dynamic Graph Retrieval-Augmented Generation with Event-Centric Reasoning [38.3]
イベント中心の動的グラフ検索拡張生成フレームワークであるDyG-RAGを紹介する。 DyG-RAGは、非構造化テキストに埋め込まれた時間的知識を捕捉し、推論するために、動的イベントユニット(DEU)を提案する。時間的に一貫した生成を保証するため、DyG-RAGはイベントタイムライン検索パイプラインを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:22:35 GMT)
DEEPER Insight into Your User: Directed Persona Refinement for Dynamic Persona Modeling [38.2]
本稿では,動的ペルソナモデリングのための新しいアプローチであるDEEPERを提案する。 10ドメインにわたる4800人のユーザによる動的ペルソナモデリングの実験は、DEEPERの優れたペルソナ最適化能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:26:24 GMT)
Infherno: End-to-end Agent-based FHIR Resource Synthesis from Free-form Clinical Notes [37.9]
本稿では,LLMエージェント,コード実行,医療用語データベースツールを活用したエンドツーエンドフレームワークを提案する。我々のソリューションであるInfhernoは、FHIRドキュメントスキーマに準拠するように設計されており、構造化されていないテキストからFHIRリソースを予測するための人間のベースラインとよく競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:06:51 GMT)
Protenix-Mini: Efficient Structure Predictor via Compact Architecture, Few-Step Diffusion and Switchable pLM [37.9]
本稿では,タンパク質構造予測のためのコンパクトで最適化されたモデルProtenix-Miniを提案する。冗長なTransformerコンポーネントを排除し、サンプリングプロセスを洗練することにより、Protenix-Miniはモデルの複雑さをわずかに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:08:25 GMT)
Emergence of Generic Entanglement Structure in Doped Matchgate Circuits [37.7]
非ガウス資源を用いたランダム回路のドーピングは、典型的な力学の絡み合い構造をいかに復元するかを示す。その結果,非ガウス性は非可積分性の出現を駆動する鍵となる資源として認識され,自由および相互作用するフェルミオン系の力学を橋渡しすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:00:02 GMT)
Tripartite Entanglement in Multimode Cavity Quantum Electrodynamics [37.7]
マルチモードキャビティ量子電磁力学における量子ビット間の三部構造絡みの発生と力学を数値的に検討する。この結果は、絡み合いベースの量子ネットワークプロトコルと量子メモリの開発を約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:53:14 GMT)
RiemannLoRA: A Unified Riemannian Framework for Ambiguity-Free LoRA Optimization [37.6]
Low-Rank Adaptation (LoRA) は、大規模言語モデルのパラメータ効率の高い微調整の標準として広く採用されている。統一されたフレームワーク内で両課題を同時に解決する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:17:12 GMT)
Marco-Bench-MIF: On Multilingual Instruction-Following Capability of Large Language Models [37.4]
Marco-Bench-MIF は IFEval のローカライズ版で,ローカライズレベルが異なる30言語を対象としている。我々のベンチマークは、言語制約(例えば、中国語の資本化要件の変更)と文化基準に対処する。本分析では,キーワードの整合性保持や言語間のコンポジション制約の順守など,多言語学習における課題を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:49:41 GMT)
MatRL: Provably Generalizable Iterative Algorithm Discovery via Monte-Carlo Tree Search [37.2]
MatRLは、行列関数を計算するための反復アルゴリズムを自動的に発見する強化学習フレームワークである。そこで本研究では,MateRLが文献の様々なベースラインを上回るアルゴリズムを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:56:38 GMT)
2.5D Object Detection for Intelligent Roadside Infrastructure [37.1]
インフラ路面カメラのための2.5Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。画像フレーム内の平行図として車両の地上面を検出するための予測手法を用いる。以上の結果から, 高い検出精度, 強い対面一般化, 各種照明および気象条件に対する堅牢性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:36:59 GMT)
Judging with Many Minds: Do More Perspectives Mean Less Prejudice? On Bias Amplifications and Resistance in Multi-Agent Based LLM-as-Judge [37.1]
我々は、位置バイアス、冗長性バイアス、チェーンオブ思考バイアス、バンドワゴンバイアスの4つの多様なバイアスタイプを体系的に分析する。広く採用されているマルチエージェントLLM-as-JudgeフレームワークであるMulti-Agent-DebateとLLM-as-Meta-Judgeでこれらのバイアスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:58:55 GMT)
Robust Planning for Autonomous Vehicles with Diffusion-Based Failure Samplers [36.9]
交差点などの高リスク交通ゾーンが衝突の主な原因である。本研究は、交差点環境下での自動運転車の安全性を高めるために、深層生成モデルを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:43:55 GMT)
Unit-Based Histopathology Tissue Segmentation via Multi-Level Feature Representation [36.5]
UTSは病理組織学のための単位ベースの組織分節フレームワークである。各ピクセルではなく、各固定サイズ32×32タイルをセグメンテーション単位として分類する。腫瘍ストローマ定量化や外科的マージン評価などの臨床的に関係のあるタスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:15:18 GMT)
PhysX: Physical-Grounded 3D Asset Generation [35.8]
既存の3D生成は、物理基底モデリングを無視しながら、ジオメトリーとテクスチャを強調している。物理地上3Dアセット生成のためのエンドツーエンドパラダイムである textbfPhysXGen を提案する。すべてのコード、データ、モデルがリリースされ、生成的物理AIの今後の研究を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:59:35 GMT)
Is This Just Fantasy? Language Model Representations Reflect Human Judgments of Event Plausibility [35.3]
言語モデル(LM)は、質問応答から幻想的なストーリーを書くまで、様々なタスクに使用される。近年の研究では、LMが文をモダリティに応じて分類する能力に疑問を呈している。モーダル差分ベクトルの解析により、LMは以前報告されたよりも信頼性の高いモーダル分類判定にアクセスできることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:04:26 GMT)
BRIDGE: Bootstrapping Text to Control Time-Series Generation via Multi-Agent Iterative Optimization and Diffusion Modeling [35.2]
時系列生成(TSG、Time-Series Generation)は、シミュレーション、データ拡張、および反事実分析に広く応用された、顕著な研究分野である。我々は、テキストが意味的な洞察、ドメイン情報、インスタンス固有の時間パターンを提供し、TSGをガイドし改善することができると論じている。 BRIDGEはテキスト制御型TSGフレームワークで,テキスト記述とセマンティックプロトタイプを統合し,ドメインレベルのガイダンスをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:56:08 GMT)
Towards Understanding Link Predictor Generalizability Under Distribution Shifts [34.6]
LPShiftと呼ばれる新しい分割戦略を導入し、制御された分散シフトを誘導する。我々は,元のデータセット分割の16 LPShift 変種に対する SOTA LP モデルの実証評価により,LPShift の効果を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:14:48 GMT)
Foresight in Motion: Reinforcing Trajectory Prediction with Reward Heuristics [34.6]
The First Reasoning, Then Forecasting”は、行動意図を軌道予測のための空間的ガイダンスとして明示的に組み込む戦略である。本稿では,新しいクエリ中心の逆強化学習方式を基礎とした,解釈可能な報酬駆動型意図推論手法を提案する。提案手法は軌道予測の信頼性を著しく向上させ,最先端手法と比較して高い競争性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:46:17 GMT)
Sparse Orthogonal Parameters Tuning for Continual Learning [34.5]
事前学習モデル(PTM)に基づく連続学習手法が近年注目されている。本稿では,SoTU(Sparse Orthogonal Parameters TUning)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:39:50 GMT)
Miipher-2: A Universal Speech Restoration Model for Million-Hour Scale Data Restoration [34.2]
学習データクリーニングは生成モデルに基づく音声復元(SR)の新しい応用である本稿では,100万時間規模のデータを対象としたSRモデルであるMiipher-2を紹介し,大規模言語モデルのような大規模生成モデルのデータクリーニングを訓練する。 Miipher-2は、300以上の言語をサポートする凍結訓練されたUniversal Speech Model (USM) を、堅牢で条件のない特徴抽出器として使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:08:39 GMT)
Boost 3D Reconstruction using Diffusion-based Monocular Camera Calibration [34.2]
DM-Calibは単一の入力画像からピンホールカメラ固有のパラメータを推定するための拡散に基づくアプローチである。我々は、カメラ画像と呼ばれる新しい画像ベース表現を導入し、数値カメラの内在を無意味に符号化する。一つのRGB入力からカメラ画像を生成するための安定拡散モデルを微調整することにより、RANSAC操作を介してカメラ固有の特徴を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:51:26 GMT)
ID-EA: Identity-driven Text Enhancement and Adaptation with Textual Inversion for Personalized Text-to-Image Generation [33.8]
ID-EAは、テキストの埋め込みを視覚的アイデンティティの埋め込みに合わせてガイドする新しいフレームワークである。 ID-EAはアイデンティティ保存の指標において最先端の手法を大幅に上回っている。パーソナライズされた肖像画は、既存のアプローチの15倍の速さで生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:42:02 GMT)
What's Pulling the Strings? Evaluating Integrity and Attribution in AI Training and Inference through Concept Shift [33.8]
ConceptLensは、トレーニング済みのマルチモーダルモデルを利用して、整合性の脅威を特定する汎用フレームワークである。悪意のあるコンセプトシフトによる隠蔽広告の生成など、バイアス注入に対する脆弱性を明らかにする。生成的コンテンツにおける社会学的バイアスを明らかにし、社会学的文脈にまたがる格差を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:13:44 GMT)
HPR3D: Hierarchical Proxy Representation for High-Fidelity 3D Reconstruction and Controllable Editing [33.6]
メッシュ、ボクセル、ポイントクラウド、NeRFベースのニューラル暗黙のフィールドといった3D表現には、大きな制限がある。本稿では,新しい3次元階層型プロキシノード表現を提案する。提案手法は, 表現効率, 高忠実度レンダリング品質, 編集性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:09:05 GMT)
LEADRE: Multi-Faceted Knowledge Enhanced LLM Empowered Display Advertisement Recommender System [33.4]
従来のディスプレイ広告システムはIDベースの学習に頼っている。 LLMの広範な世界知識を活用することを提案する。 LEADREと呼ばれる新しいLCMベースのフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:09:05 GMT)
LLMs Encode Harmfulness and Refusal Separately [33.4]
LLMは有害な指示を拒否するように訓練されていますが、単に拒否する以上の有害性を理解しているのでしょうか? 我々は,LLMの安全性メカニズム,すなわち有害性を分析するための新しい次元を同定し,拒絶とは別の概念として内部的にコード化する。特定のジェイルブレイク法は、モデルの内部の有害性に対する信念を逆転させることなく、拒絶信号を減らすことで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:48:03 GMT)
On the Statistical Properties of Generative Adversarial Models for Low Intrinsic Data Dimension [33.0]
我々は、データと潜伏空間の内在次元の観点から、推定密度に関する統計的保証を導出する。我々は,非滑らかな分布においても,GANが最小値の最適値を効果的に達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:47:13 GMT)
Interactive Hybrid Rice Breeding with Parametric Dual Projection [32.9]
遺伝的選択は、ハイブリッドイネの育種に有効な方法として現れてきた。遺伝子に基づくハイブリットの特性を予測し、望ましくないハイブリットを排除します。育種者は、その経験をモデルと組み合わせて、形質を制御し、ハイブリッドを選択する調節遺伝子を同定する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:25:31 GMT)
SWE-Perf: Can Language Models Optimize Code Performance on Real-World Repositories? [32.7]
SWE-Perfは、認証されたリポジトリコンテキスト内のコードパフォーマンス最適化タスクにおいて、LLM(Large Language Models)を評価するために設計された最初のベンチマークである。 SWE-Perfは140の慎重にキュレートされたインスタンスで構成されており、それぞれが人気のあるGitHubリポジトリのパフォーマンス改善プルリクエストに由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:05:17 GMT)
Spatial Frequency Modulation for Semantic Segmentation [32.7]
本研究では, 周波数変動を低周波に変調する新しい空間周波数変調法を提案する。また、変調された特徴を復調し、一様でないアップサンプリングにより高周波情報を復元するマルチスケール適応アップサンプリング(MSAU)を提案する。画像分類, 対向ロバスト性, インスタンスセグメンテーション, 汎視的セグメンテーションタスクに拡張することで, SFMの幅広い適用性と有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:15:53 GMT)
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） (Wed, 16 Jul 2025 17:16:18 GMT)
Observation of quantum noise reduction in a Raman amplifier via quantum correlation between atom and light [31.6]
我々は、Stokes光場と相関した状態で原子媒体を調製することで、ラマン増幅器の量子ノイズを低減する実験を行う。原子ラマン増幅過程における3.5dB以上の量子ノイズ低減の観測を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:04:39 GMT)
TRIQA: Image Quality Assessment by Contrastive Pretraining on Ordered Distortion Triplets [31.2]
No-Reference (NR) IQA は参照画像がないため、特に困難である。本稿では,限られた数の参照コンテンツ画像を用いて,カスタムデータセットを構築する新しい手法を提案する。対照的な三重項学習を用いて品質認識モデルを訓練し、より少ないサンプルで効率的なトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:43:12 GMT)
Stereo Sound Event Localization and Detection with Onscreen/offscreen Classification [30.5]
本稿では,音事象の定位・検出(SELD)に関するDCASE2025 Challengeのタスク3の目的,データセット,ベースライン,メトリクスについて述べる。ステレオ音声データを用いたSELDの今年の課題ステレオオーディオデータに固有の角のあいまいさのため,アジマス平面の方向推定と距離推定に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:59:09 GMT)
CorrMoE: Mixture of Experts with De-stylization Learning for Cross-Scene and Cross-Domain Correspondence Pruning [30.1]
CorrMoEは、クロスドメインとクロスシーンのバリエーションの下で堅牢性を高める通信プルーニングフレームワークである。シーンの多様性のために,多視点機能を適応的に統合するBi-Fusion Mixture of Expertsモジュールを設計する。ベンチマークデータセットの実験では、CorrMoEは最先端の手法に比べて精度と一般化が優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:44:01 GMT)
Navigating the Social Welfare Frontier: Portfolios for Multi-objective Reinforcement Learning [29.9]
我々は強化学習における$alpha$-approximate portfolioの概念を研究する。近似係数、ポートフォリオサイズ、計算効率のトレードオフに関する理論的保証を提供する。合成および実世界のデータセットに対する実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:43:06 GMT)
SynCoGen: Synthesizable 3D Molecule Generation via Joint Reaction and Coordinate Modeling [29.9]
合成可能な3次元分子生成のためのグラフ拡散とフローマッチングを組み合わせたフレームワークであるSynCoGenを提案する。モデルをトレーニングするために、600K以上のビルディングブロックグラフと3.3Mコンバータを含むデータセットであるSynSpaceをキュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:36:35 GMT)
CFFormer: Cross CNN-Transformer Channel Attention and Spatial Feature Fusion for Improved Segmentation of Heterogeneous Medical Images [29.7]
医用画像のセグメンテーションはコンピュータ支援診断において重要な役割を担っている。医用撮像装置の限界により、医用画像は大きな異質性を示し、セグメンテーションの課題を提起する。本稿では,効果的なチャネル特徴抽出を利用するCFFormerと呼ばれるハイブリッドCNN-Transformerモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:02:47 GMT)
Escaping Plato's Cave: JAM for Aligning Independently Trained Vision and Language Models [29.6]
単一モードモデルの潜在表現に対して、モダリティ固有のオートエンコーダを訓練するフレームワークを導入する。類推により、このフレームワークはプラトンの洞窟から逃れる方法として機能し、結合しない入力から共有構造の出現を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:17:46 GMT)
ZIP: Scalable Crowd Counting via Zero-Inflated Poisson Modeling [29.6]
ZIPは、ゼロインフレポアソン確率でブロックワイズカウントをモデル化するスケーラブルなクラウドカウントフレームワークである。 MSEに基づく損失よりもZIPに縛られるリスクが強いことを一般化分析で示す。上海工科大学A&B、UCF-QNRF、NWPU-Crowdの実験では、ZIPがあらゆるモデルスケールにわたる最先端の手法を一貫して超越していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:29:43 GMT)
Minimalist Concept Erasure in Generative Models [29.5]
我々は,最終生成出力の分布距離に基づいて,新しい最小限の概念消去目標を開発する。消去の堅牢性を改善するため,我々はモデル微調整の代替としてニューロンマスキングを取り入れた。現状のフローマッチングモデルに対する実証的な評価は,本手法がモデル全体の性能を劣化させることなく,概念を確実に消去することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:32:14 GMT)
AD-GS: Object-Aware B-Spline Gaussian Splatting for Self-Supervised Autonomous Driving [29.4]
我々は,単一のログから駆動シーンの高品質な自由視点レンダリングを実現するための,新しい自己教師型フレームワークAD-GSを紹介する。中心となるのは、局所性を考慮したB-スプライン曲線と大域的な三角関数を統合する新しい学習可能な運動モデルである。我々のモデルは、可視性推論と物理的に厳密な正規化を取り入れ、堅牢性を高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:10:57 GMT)
Visual Position Prompt for MLLM based Visual Grounding [29.3]
本稿では,視覚位置プロンプトで強化されたMLLMであるVPP-LLaVAを導入し,グラウンド機能を改善する。我々はまた、0.6Mの高品質な視覚的接地サンプルのキュレートされたデータセットであるVPP-SFTも導入した。得られたモデルは、標準的なビジュアルグラウンドベンチマークで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:53:05 GMT)
Learning an Effective Premise Retrieval Model for Efficient Mathematical Formalization [29.1]
本研究では,Mathlibから抽出したデータを利用して,軽量で効果的な前提条件検索モデルを訓練する手法を提案する。このモデルは、微粒な類似性計算法と再ランクモジュールを応用した、対照的な学習フレームワークで学習される。実験により,本モデルが既存のベースラインより優れており,計算負荷の低減を図りながら高い精度を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:56:27 GMT)
Measuring Spiritual Values and Bias of Large Language Models [28.9]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なバックグラウンドを持つユーザにとって不可欠なツールとなっている。これらのモデルは、事前学習データに埋め込まれた言語的・文化的ニュアンスを反映している。このデータに固有の値と視点は、LCMの挙動に影響を与え、潜在的なバイアスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:16:47 GMT)
Information-Theoretic Generalization Bounds of Replay-based Continual Learning [28.5]
連続学習(CL)は、逐次的なタスクから知識を得るための支配的なパラダイムとして現れてきた。我々は、情報理論の一連の境界を導いた、リプレイベースのCLのための統一的な理論的枠組みを確立する。本稿では,従来のタスクと現在のタスクデータとの類似性を限定的に活用することで,一般化の促進が図られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:00:57 GMT)
Benchmarking and Explaining Deep Learning Cortical Lesion MRI Segmentation in Multiple Sclerosis [28.2]
多発性硬化症(MS)における生体マーカーとしての皮質病変(CL)の出現本稿では,MRIにおけるCL検出とセグメンテーションの総合ベンチマークを提案する。医療画像のセグメンテーションのために設計された自己構成のnnU-Netフレームワークを利用し、CL検出の改善に適した適応を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:56:11 GMT)
Depth-Sequence Transformer (DST) for Segment-Specific ICA Calcification Mapping on Non-Contrast CT [28.0]
従来の3Dモデルは、縮小されたボリュームや分離されたパッチを処理せざるを得ない。我々は,3次元課題を1次元軸方向に沿ったtextbfParallel Probabilistic Landmark Localizationタスクとして再構成する。フル解像度CTボリュームを2次元スライスシーケンスとして処理するフレームワークである textbfDepth-Sequence Transformer (DST) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:10:13 GMT)
ReAL-AD: Towards Human-Like Reasoning in End-to-End Autonomous Driving [27.8]
エンドツーエンドの自動運転は、単一のフレームワーク内で認識、予測、計画を統合するための有望なアプローチとして現れています。本稿では,3階層の認知モデルに基づいて自律運転における意思決定を構造化するReAL-ADを提案する。我々のフレームワークを統合することで、計画の正確さと安全性が30%以上向上し、エンドツーエンドの自動運転がより解釈可能になり、人間のような階層的推論に適合することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:23:24 GMT)
Granular feedback merits sophisticated aggregation [27.3]
フィードバックの粒度が大きくなるにつれて、正規化平均化の予測よりも大幅に改善できることが示される。特にバイナリフィードバックでは、ソフィケーションは、一定のレベルのパフォーマンスを達成するために必要な個人数をわずかに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:58:27 GMT)
PoTPTQ: A Two-step Power-of-Two Post-training for LLMs [27.1]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な性能を示している。パワーオブツー(PoT)量子化は、この困難に対処するための一般的なツールである。本稿では,LLM重み付けのための新しいPOT量子化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:44:14 GMT)
Text-ADBench: Text Anomaly Detection Benchmark based on LLMs Embedding [27.0]
本研究は、総合的な実証的研究を行い、テキスト異常検出のためのベンチマークを導入する。本研究は,埋め込み型テキスト異常検出の有効性を系統的に評価する。ベンチマークツールキットをオープンソース化することで、この研究は、堅牢でスケーラブルなテキスト異常検出システムにおける将来の研究の基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:47:41 GMT)
Quantize More, Lose Less: Autoregressive Generation from Residually Quantized Speech Representations [26.9]
既存の自己回帰的アプローチは、しばしば大きな情報損失を被るシングルコードブック表現に依存している。我々は、新しいオーディオであるQDAC上に構築された新しいTSフレームワークであるQTTSを提案する。実験により,提案フレームワークは,ベースラインよりも高い合成品質を実現し,表現的コンテンツを保存できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:47:09 GMT)
LUMINA-Net: Low-light Upgrade through Multi-stage Illumination and Noise Adaptation Network for Image Enhancement [26.6]
低照度画像強調(LLIE)は、低照度条件下で撮影された画像の視覚的忠実度を高めることを目的としたコンピュータビジョンにおける重要な課題である。 LUMINA-Netは,多段照明と反射モジュールを統合することで,低照度画像ペアから適応的な事前学習を行う,教師なしのディープラーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:59:14 GMT)
FlipConcept: Tuning-Free Multi-Concept Personalization for Text-to-Image Generation [26.6]
FlipConceptは、複数のパーソナライズされた概念をシームレスに単一のイメージに統合する新しいアプローチである。我々は,概念リークを最小限に抑えるために,ガイド付き外観注意,マスク誘導ノイズ混合,背景希釈を導入する。チューニングを必要とせず、本手法は、単一および複数のパーソナライズされた概念推論において、既存のモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:44:24 GMT)
MS-DETR: Towards Effective Video Moment Retrieval and Highlight Detection by Joint Motion-Semantic Learning [26.6]
Video Moment Retrieval (MR) と Highlight Detection (HD) は、特定の瞬間を特定し、テキストクエリに基づいてクリップの関連性を評価することを目的としている。本稿では,MR/HDタスクの統一学習を通じて,リッチな動作セマンティックな特徴をキャプチャするフレームワークであるMotion-Semantics DETR(MS-DETR)を提案する。提案手法は既存の最先端モデルよりもマージンが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:18:18 GMT)
RaDL: Relation-aware Disentangled Learning for Multi-Instance Text-to-Image Generation [26.4]
本稿では,RaDL(Relation-Aware Disentangled Learning)フレームワークを提案する。 RaDLは学習可能なパラメータを通じてインスタンス固有の属性を強化する。リレーショナル・アテンション(Relation Attention)を介してリレーショナル・アウェア・イメージ特徴を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:28:20 GMT)
GitChameleon: Evaluating AI Code Generation Against Python Library Version Incompatibilities [26.4]
GitChameleonは、328のPythonコード補完問題からなる、巧妙にキュレートされた新しいデータセットです。 GitChameleonは、バージョン条件のコード生成を実行するために、現代の大規模言語モデル(LLM)、LLMエージェント、コードアシスタント、RAGシステムの能力を厳格に評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:10:42 GMT)
Compensating connectivity restrictions in quantum annealers via splitting and linearization techniques [26.2]
追加のキュービットを必要とせず、利用可能な接続を効率的に利用する反復アルゴリズムを提案する。弱い単調性証明を示し、D-Wave量子アニール上でのデフォルトのマイナー埋め込みアルゴリズムに対してアルゴリズムをベンチマークする。また,D-Wave Advantage 量子アニールを用いた実験により,本手法の実用性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:00:09 GMT)
Deploying Geospatial Foundation Models in the Real World: Lessons from WorldCereal [25.8]
本稿では,地空間基盤モデルを運用マッピングシステムに統合するための構造的アプローチを提案する。私たちのプロトコルには、アプリケーション要件の定義、ドメイン固有のデータへのモデルの適用、厳密な経験的テストの実行という、3つの重要なステップがあります。結果は、モデルの強い空間的および時間的一般化能力を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:10:32 GMT)
Bridging the Skeleton-Text Modality Gap: Diffusion-Powered Modality Alignment for Zero-shot Skeleton-based Action Recognition [25.3]
ゼロショットスケルトンに基づくアクション認識では、スケルトン特徴とアクションラベルのテキスト特徴との整合が不可欠である。以前の方法は、スケルトンとテキスト潜在空間の直接的なアライメントに焦点を当てていた。 ZSARのための拡散型スケルトンテキストアライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:28:48 GMT)
Multimodal Fusion and Vision-Language Models: A Survey for Robot Vision [25.3]
重要なロボットビジョンタスクにおけるマルチモーダル融合の応用を体系的に検討する。視覚言語モデル(VLM)と従来のマルチモーダル融合法を比較し,その利点,限界,シナジーを分析した。クロスモーダルアライメント、効率的な融合戦略、リアルタイムデプロイメント、ドメイン適応といった重要な研究課題を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:07:56 GMT)
JailDAM: Jailbreak Detection with Adaptive Memory for Vision-Language Model [25.2]
マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は視覚言語タスクに優れるが、有害なコンテンツを生成する大きなリスクを生じさせる。ジェイルブレイク攻撃は、モデル内の安全メカニズムを回避し、不適切なコンテンツや安全でないコンテンツを生成する意図的な操作を指す。 JAILDAMと呼ばれるテスト時間適応フレームワークを導入し、これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:33:51 GMT)
DeepShade: Enable Shade Simulation by Text-conditioned Image Generation [25.1]
現在のルーティングシステムは、衛星画像から直接日陰を推定することが困難であるため、日陰情報を組み込むことができない。我々は、様々な経度域、建築密度の異なるレベル、異なる都市レイアウトをカバーする広範囲なデータセットを構築した。本稿では,日陰変動を時間とともに学習し,合成するための拡散モデルであるDeepShadeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:19:12 GMT)
Gazing Into Missteps: Leveraging Eye-Gaze for Unsupervised Mistake Detection in Egocentric Videos of Skilled Human Activities [25.0]
我々は、視線信号の解析を通して、自我中心ビデオにおける教師なし誤り検出の課題に対処する。眼球運動が被写体操作活動に密接に従うという観察に基づいて,視線信号が誤検出をどの程度支援できるかを評価する。予測された視線軌道と観測された視線軌道の矛盾は、誤りを特定する指標として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:17:10 GMT)
SoK: Semantic Privacy in Large Language Models [25.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の入力処理,事前学習,微調整,アライメント段階におけるセマンティックプライバシリスクを分析するライフサイクル中心のフレームワークを提案する。我々は、鍵攻撃ベクトルを分類し、差分プライバシー、埋め込み暗号化、エッジコンピューティング、未学習などの現在の防御がこれらの脅威にどのように対処しているかを評価する。セマンティックリークの定量化、マルチモーダル入力の保護、生成品質との非識別性のバランス、プライバシー保護の透明性確保など、オープンな課題の概要をまとめて結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:51:30 GMT)
Resona: Improving Context Copying in Linear Recurrence Models with Retrieval [24.8]
線形リカレントモデルは、その計算効率のために、現実的な競合であることが証明されている。本稿では,リニアリカレントモデルとリカレントモデルを組み合わせたフレームワークResonaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:54:34 GMT)
Hybrid Ensemble Approaches: Optimal Deep Feature Fusion and Hyperparameter-Tuned Classifier Ensembling for Enhanced Brain Tumor Classification [24.8]
本研究では、特徴抽出のための組立事前学習(DL)モデルと、脳腫瘍を効率的に分類するための組立微調整機械学習(ML)モデルからなる、新しい二重組立フレームワークを提案する。具体的には,脳MRIから深部特徴を抽出するために,様々なトレーニング済みの深部畳み込みニューラルネットワークと視覚トランスフォーマーネットワークを活用することで,広範な前処理と拡張,伝達学習の概念を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:22:11 GMT)
QuRe: Query-Relevant Retrieval through Hard Negative Sampling in Composed Image Retrieval [24.7]
Composed Image Retrieval (CIR)は、参照画像に基づいて関連画像を検索し、所望の修正を記述したテキストを添付する。この制限は、ほとんどの手法が対照的な学習を用いて、対象画像を正のものとして扱い、バッチ内の他のすべての画像を負のものとして扱うために生じる。本稿では,疑似否定を減らすために報酬モデルの対象を最適化する,ハードネガティブサンプリング(QuRe)によるクエリ関連検索を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:06:33 GMT)
ParaStudent: Generating and Evaluating Realistic Student Code by Teaching LLMs to Struggle [24.7]
大規模言語モデル(LLM)は、プログラミングタスクに強いパフォーマンスを示していますが、実際の学生のように、学生のようなコードを生成することができますか? 本稿では,LLMをベースとした「学生的」コード生成の体系的研究であるParaStudentについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:12:14 GMT)
Mitigating Stylistic Biases of Machine Translation Systems via Monolingual Corpora Only [24.7]
ニューラルマシン翻訳(NMT)におけるスタイリスティックな忠実度を高める新しいフレームワークであるBabelを紹介する。バベルは,(1)文体と文体間の文体的相違を識別する文脈的埋め込みに基づく文体検出法,(2)文体的整合性を維持しつつ文体的不整合を補正する拡散型文体適用法,の2つの重要な構成要素を用いる。本フレームワークは,既存のNMTシステムを後処理モジュールとして統合し,アーキテクチャ変更や並列スタイリスティックなデータを必要としないスタイル対応翻訳を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:45:11 GMT)
ReviewAgents: Bridging the Gap Between Human and AI-Generated Paper Reviews [24.6]
学術論文レビュー(Academic paper review)は、研究コミュニティにおける批判的だが時間を要する課題である。学術出版物の増加に伴い、レビュープロセスの自動化が大きな課題となっている。大規模言語モデル(LLM)を利用して学術論文レビューを生成するフレームワークであるReviewAgentsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:29:02 GMT)
Geometry, Computation, and Optimality in Stochastic Optimization [24.2]
問題幾何学の計算および統計的結果とオンライン最適化について検討する。制約集合と勾配幾何学に焦点をあてて、どの次法と適応次法が最適(minimax)であるかという問題族を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:48:11 GMT)
Enhancing RLHF with Human Gaze Modeling [23.9]
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、言語モデルと人間の好みを一致させるが、計算コストが高い。人間の視線モデルを利用してRLHFを強化する2つのアプローチを探究する:(1)視線認識報酬モデルと(2)視線に基づくトークンレベルのスパース報酬分布。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:24:11 GMT)
NOCTA: Non-Greedy Objective Cost-Tradeoff Acquisition for Longitudinal Data [23.8]
提案手法は,Non-Greedy Objective Cost-Tradeoff Acquisition法であるNOCTAである。まず、NOCTA設定のための凝集性推定ターゲットを導入し、2つの相補的推定器を開発する。合成および実世界の医療データセットの実験により、NOCTAの変種はどちらも既存のベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:00:41 GMT)
Incremental Joint Learning of Depth, Pose and Implicit Scene Representation on Monocular Camera in Large-scale Scenes [23.5]
本研究では,正確な深度,ポーズ推定,大規模シーン再構築を実現するための,段階的な共同学習フレームワークを提案する。視覚変換器を用いたネットワークをバックボーンとして採用し、スケール情報推定の性能を向上させる。暗黙的なシーン表現の観点から、大規模シーン全体を複数の局所放射場として構成するインクリメンタルなシーン表現法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:33:15 GMT)
Second-Order Bounds for [0,1]-Valued Regression via Betting Loss [23.4]
我々は、[0,1]$値の回帰問題をi.d.設定で考える。賭け損失と呼ばれる新たな損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:09:58 GMT)
Arctic Inference with Shift Parallelism: Fast and Efficient Open Source Inference System for Enterprise AI [23.2]
Arctic InferenceはSnowflake AI ResearchのオープンソースvLLMプラグインである。動的並列化戦略であるShift Parallelismを導入している。要求完了の最大3.4倍、生成の1.75倍、埋め込み用のGPU当たり1.6Mトークン/秒を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:32:31 GMT)
Exploring Gender Bias in Alzheimer's Disease Detection: Insights from Mandarin and Greek Speech Perception [22.8]
本研究は,アルツハイマー病(AD)音声の知覚における性差を明らかにする。 16名の中国人聴取者を対象とした知覚実験では,男性の発話がADと同定されることが多かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:56:09 GMT)
Regret Analysis of Posterior Sampling-Based Expected Improvement for Bayesian Optimization [22.8]
本稿では,後部サンプルパスの最大値からEIを評価するEIのランダムな変種を解析する。この後続サンプリングに基づくランダムEIは、ブラックボックス関数がガウス過程に従うという仮定の下で、準線形ベイズ累積後悔境界を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:03:01 GMT)
Hyperphantasia: A Benchmark for Evaluating the Mental Visualization Capabilities of Multimodal LLMs [22.5]
メンタル・ヴィジュアライゼーションは人間にとって重要な認知能力であり、空間ナビゲーション、物理的な軌道予測、想像的シミュレーションによる複雑な視覚問題の解決などの能力をサポートする。マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の心的可視化能力を評価するために, 慎重に構築された4つのパズルを用いて, ハイパーファンタジア(Hyperphantasia)を提案する。我々の最先端モデルに対する包括的評価は、人間とMLLMの性能の間に大きなギャップがあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:54:37 GMT)
MobileCity: An Efficient Framework for Large-Scale Urban Behavior Simulation [22.3]
我々は,高計算効率で現実的な都市移動をモデル化する軽量なシミュレーションプラットフォームMobileCityを提案する。本稿では,複数の輸送モードを有する総合交通システムを導入し,回答者のアンケートデータを収集してエージェントプロファイルを構築する。スケーラブルなシミュレーションを実現するため、エージェントは事前に生成されたアクション空間内でアクション選択を行い、ローカルモデルを使用してエージェントメモリの効率的な生成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:13:04 GMT)
DoRF: Doppler Radiance Fields for Robust Human Activity Recognition Using Wi-Fi [22.3]
Wi-Fi Channel State Information (CSI) はリモートセンシングアプリケーションへの関心が高まっている。近年の研究では、CSIから抽出したドップラー速度予測がヒト活動認識(HAR)を可能にすることが示されている。本研究では,Wi-Fi CSIから抽出した1次元ドップラー速度予測から情報伝達3次元潜在運動表現を再構成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:00:46 GMT)
Unsupervised Monocular 3D Keypoint Discovery from Multi-View Diffusion Priors [22.0]
KeyDiff3Dは、教師なし単眼の3Dキーポイント推定のためのフレームワークである。我々は、事前訓練された多視点拡散モデルに埋め込まれた強力な幾何学的先行性を利用する。拡散モデルにより生成された3次元オブジェクトの操作を可能にするパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:29:07 GMT)
Style Composition within Distinct LoRA modules for Traditional Art [22.0]
複数のスタイルを自然にブレンドするゼロショット拡散パイプラインを提案する。我々は低騒音の潜伏者がより強いスタイル情報を持っているという事実を活用している。 ControlNetによる奥行きマップの条件付けを拡散フレームワークに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:36:07 GMT)
BRUM: Robust 3D Vehicle Reconstruction from 360 Sparse Images [21.8]
本稿では,スパースビュー入力から車両を再構築する際の課題について述べる。我々は、新しいビューを合成するために、深度マップとロバストなポーズ推定アーキテクチャを活用する。本稿では,合成と現実の両方の公共交通機関を特徴とする新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:04:35 GMT)
DRISHTIKON: Visual Grounding at Multiple Granularities in Documents [21.4]
DRISHTIKON (DRISHTIKON) は、マルチグラニュラおよびマルチブロックのビジュアルグラウンドフレームワークである。提案手法は,多言語OCR,大規模言語モデル,および応答スパンをローカライズする新しい領域マッチングアルゴリズムを統合する。我々の発見は、より堅牢で解釈可能な文書理解システムへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:55:35 GMT)
Learning What Matters: Probabilistic Task Selection via Mutual Information for Model Finetuning [20.9]
混合最適化のための原則的でスケーラブルなフレームワークであるTASKPGMを紹介する。 TASKPGMはマルコフランダム場(MRF)上のエネルギー関数を最小化して連続タスク比を選択する本手法は, 単純な制約下で閉形式解を導出し, タスク間の代表性と多様性を確実にバランスさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:14:55 GMT)
OpenLKA: An Open Dataset of Lane Keeping Assist from Recent Car Models under Real-world Driving Conditions [20.7]
Lane Keeping Assist (LKA) は現代の車両で広く採用されているが、実際の性能はプロプライエタリなシステムと限られたデータアクセスのために未探索のままである。本稿では,LKA評価と改善のためのオープンかつ大規模データセットOpenLKAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:28:54 GMT)
SEPose: A Synthetic Event-based Human Pose Estimation Dataset for Pedestrian Monitoring [20.5]
SEPoseは、CARLAシミュレータの動的視覚センサを用いて、固定された歩行者知覚のための合成多対人ポーズ推定データセットである。我々は、RVTやYOLOv8といった既存の最先端モデルをデータセットでトレーニングし、実際のイベントベースデータ上で評価し、提案データセットのシミュレート・トゥ・リアルな一般化能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:54:11 GMT)
PointSeg: A Training-Free Paradigm for 3D Scene Segmentation via Foundation Models [20.4]
我々は、市販の視覚基盤モデルを利用して、3Dシーン認識タスクに対処する学習自由パラダイムであるPointSegを提案する。 PointSegは正確な3Dプロンプトを取得してフレーム間で対応するピクセルを調整することで、任意の3Dシーンを分割することができる。 ScanNet、ScanNet++、KITTI-360データセット上の14.1$%、12.3$%、12.6$%のmAPは、最先端のトレーニングフリーモデルを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:30:47 GMT)
MMHU: A Massive-Scale Multimodal Benchmark for Human Behavior Understanding [20.3]
人間は交通生態系の不可欠な要素であり、彼らの行動を理解することは安全な運転システムの開発に不可欠である。自律運転における人間の行動を評価するための総合的なベンチマークを提供する。私たちのデータセットには、人間のクリップと、さまざまなソースから収集された1.73万フレームが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:59:30 GMT)
macOSWorld: A Multilingual Interactive Benchmark for GUI Agents [19.7]
我々は、グラフィカルユーザインタフェース(GUI)エージェントを評価するための最初の包括的なベンチマークであるMultilingualWorldを紹介する。タスク命令とOSインターフェースが5つの言語で提供されている。プロプライエタリなコンピュータ利用エージェントは30%以上の成功率で、オープンソースの軽量な研究モデルは5%未満で遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:46:51 GMT)
Partnering with AI: A Pedagogical Feedback System for LLM Integration into Programming Education [19.4]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)によるフィードバック生成のための新しいフレームワークを提案する。本研究は, 教員が枠組みに整合すると, LLMが学生を効果的に支援できると考えていることを示唆する。しかし、動的な教室環境にフィードバックを適応できないなど、いくつかの制限があった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:02:40 GMT)
MVAR: MultiVariate AutoRegressive Air Pollutants Forecasting Model [18.8]
既存の研究は主に単一汚染物質予測に焦点を合わせ、異なる汚染物質間の相互作用と様々な空間応答を無視している。本稿では, 長期風速入力への依存性を低減させる多変量自動回帰空気汚染予測モデルを提案する。我々は2018年から2023年まで、中国北75都市6大汚染物質を包括的データセットを構築し、ERA5の再分析データとFuXi-2.0予測データを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:30:41 GMT)
From Generative to Episodic: Sample-Efficient Replicable Reinforcement Learning [18.6]
固定されたi.d.ソースからデータを取得するバッチ設定では、データ効率のよいレプリカブルアルゴリズムの設計が多かれ少なかれ理解されている。探索は複製可能な学習にとって重要な障壁ではないことを、私たちは示しています! 我々の主な成果は、$tildeO(S2A)$サンプル上の複製可能なRLアルゴリズムであり、生成的設定とエピソード設定のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:43:46 GMT)
Non-Adaptive Adversarial Face Generation [18.3]
顔認識システムに対する敵対的な攻撃は、深刻なセキュリティとプライバシーの脅威を引き起こす。対向顔合成顔画像を生成する新しい手法を提案する。我々の方法は、AWSのComparteFaces APIに対して93%以上の高い成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:24:54 GMT)
Simplifying Graph Kernels for Efficient [17.9]
単純化されたグラフカーネルを設計することで、新しい視点を導入する。ディープ・レイヤ・スタックをK$ステップのメッセージ・アグリゲーション・プロセスに置き換える。第2のカーネルはガウス過程理論から無限幅のGNNをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:00:43 GMT)
Towards few-shot isolated word reading assessment [17.9]
低リソース環境における単語読解のためのASRフリー手法について検討する。提案手法は,入力子音声を成人向け参照テンプレートの小さなセットと比較する。低リソース音声タスクにおけるSSL表現の使用の成功にもかかわらず、我々の研究は、子データ処理におけるSSL表現の限界を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:20:32 GMT)
Cross-Domain Transfer and Few-Shot Learning for Personal Identifiable Information Recognition [17.8]
クロスドメインモデル転送,マルチドメインデータ融合,サンプル効率学習について検討した。以上の結果から, 医療ドメインは送受信に抵抗する一方, 法律ドメインのデータ転送は伝記テキストとよく一致した。高品質な認識は、低特殊化領域におけるトレーニングデータの10%しか達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:14:36 GMT)
Newfluence: Boosting Model interpretability and Understanding in High Dimensions [17.7]
我々は、類似した計算効率を維持しつつ、精度を大幅に向上させる、Newfluenceと呼ばれる別の近似を導入する。 Newfluenceは、複雑なAIモデルを解釈する多くの既存の方法よりも、より正確な洞察を提供すると期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:22:16 GMT)
DUSE: A Data Expansion Framework for Low-resource Automatic Modulation Recognition based on Active Learning [17.7]
動的不確実性駆動型サンプル拡張(DUSE)と呼ばれるデータ拡張フレームワークを導入する。 DUSEは不確実性スコアリング機能を使用して、関連するAMRデータセットから有用なサンプルをフィルタリングする。実験によると、DUSEはクラスバランスとクラスバランスの設定の両方で8コアセット選択ベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:09:41 GMT)
AFPM: Alignment-based Frame Patch Modeling for Cross-Dataset EEG Decoding [17.5]
脳波復号モデルのクロスデータセット学習のためのプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。提案されたAFPMフレームワークは、モーターイメージが4.40%、イベント関連潜在的なタスクが3.58%まで向上する。私たちの知る限り、これは最初のキャリブレーションなしクロスデータセットEEGデコーディングフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:55:09 GMT)
Memorization Inheritance in Sequence-Level Knowledge Distillation for Neural Machine Translation [17.5]
我々は,教師ニューラル機械翻訳(NMT)モデルにおけるインスタンスレベルの記憶が,シーケンスレベルの知識蒸留(SeqKD)における学生モデルによってどのように継承されるかを検討する。トレーニングデータを直接は見ていないが,学生はベースラインモデル以上に記憶し,幻覚率の向上を示した。本稿では,記憶と幻覚を減らすためにSeqKDに介入するAdaptive-SeqKDというSeqKDの修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:39:35 GMT)
Dual Dimensions Geometric Representation Learning Based Document Dewarping [17.5]
ディープラーニング時代において、文書画像のデウォープは依然として困難な課題である。文書水平-垂直線二重次元に着目した微粒な変形知覚モデルを提案する。本手法は,最先端の手法と比較して精度の高い補正結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:59:35 GMT)
RUMAA: Repeat-Aware Unified Music Audio Analysis for Score-Performance Alignment, Transcription, and Mistake Detection [17.5]
RUMAAは、音楽パフォーマンス分析のためのトランスフォーマーベースのフレームワークである。スコア・ツー・パフォーマンス・アライメント、スコア・インフォームド・書き起こし、ミス検出をほぼエンドツーエンドで統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:13:13 GMT)
VLMgineer: Vision Language Models as Robotic Toolsmiths [17.3]
VLMgineerは視覚言語モデル(VLM)のコード生成能力を利用するフレームワークである。 VLMgineerを、創造的なツール設計と使用を必要とする日常的な操作シナリオの多様なベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:30:05 GMT)
PROL : Rehearsal Free Continual Learning in Streaming Data via Prompt Online Learning [17.2]
4つの主要コンポーネントを含むオンライン連続学習(OCL)のための新しいプロンプトベース手法を提案する。提案手法は,CIFAR100, ImageNet-R, ImageNet-A, CUBデータセットにおける現在のSOTAよりも高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:04:46 GMT)
A Multi-Level Similarity Approach for Single-View Object Grasping: Matching, Planning, and Fine-Tuning [17.2]
一つの視点から3つの重要なステップを通して、未知の物体をしっかりと把握する手法を提案する。本稿では, 意味的, 幾何学的, 次元的特徴を統合し, 包括的評価を行う多層類似性マッチングフレームワークを提案する。さらに,大規模言語モデルの導入,半指向境界ボックスの導入,平面検出に基づく新たなポイントクラウド登録手法の開発などを行い,単一ビュー条件下でのマッチング精度の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:07:57 GMT)
Planning-Aware Code Infilling via Horizon-Length Prediction [17.0]
Horizon-Length Prediction (HLP)は、各ステップで残るミドルトークンの数を予測するモデルを教える。 HLPは様々なベンチマークでFIM性能を最大24%向上させる。 HLPは無視できるトレーニングオーバーヘッドを発生させ、追加の推論コストを発生させ、現実のシナリオでその実用性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:44:04 GMT)
SCULPT: Systematic Tuning of Long Prompts [17.0]
本稿では,迅速な最適化を階層木改良問題として扱うフレームワークを提案する。 SCULPTはプロンプトをツリー構造として表現し、コンテキスト整合性を維持しながらターゲット変更を可能にする。より安定し、解釈可能なプロンプト修正を生成し、タスク間のより良い一般化を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:32:23 GMT)
Towards Geo-Culturally Grounded LLM Generations [16.9]
ジェネレーティブ・大型言語モデル(LLM)は、世界中の多様な文化的認識のギャップを実証している。本研究では,LLMが様々な国文化に親しみを呈する能力に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:13:21 GMT)
Distributed Machine Learning Approach for Low-Latency Localization in Cell-Free Massive MIMO Systems [16.8]
低レイテンシのローカライゼーションは、正確な位置決めを必要とするリアルタイムアプリケーションをサポートするために、セルネットワークにおいて重要である。本研究では, セルレス大規模マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)システムに適した指紋位置推定のための分散機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:05:16 GMT)
Cross-modal Ship Re-Identification via Optical and SAR Imagery: A Novel Dataset and Method [16.8]
海上での船の追跡は、海上捜索救助、法執行、船舶分析などの用途に不可欠である。現在の船舶追跡手法のほとんどは静止衛星やビデオ衛星に依存している。これらの制約に対処するため,Hybrid Optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) Ship Re-Identificationデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:40:11 GMT)
Learning Pixel-adaptive Multi-layer Perceptrons for Real-time Image Enhancement [16.7]
深層学習に基づく双方向グリッド処理が,画像強調のための有望なソリューションとして登場した。既存のアプローチは線形アフィン変換に限られており、複雑な色関係をモデル化する能力を妨げる。本稿では,これらの課題を解決するために,バイラテラルグリッドベースのPixel Multi-layer Perceptron (BPAM) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:09:39 GMT)
XRF V2: A Dataset for Action Summarization with Wi-Fi Signals, and IMUs in Phones, Watches, Earbuds, and Glasses [16.7]
本稿では,室内における活動時間的行動局所化(TAL)と行動要約のための新しいXRF V2データセットを提案する。 XRF V2は、Wi-Fi信号、IMUセンサー(スマートフォン、スマートウォッチ、ヘッドフォン、スマートグラス)からのマルチモーダルデータと、同期ビデオ記録を統合している。 talと行動の要約に対処するため,XRFMambaニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:20:58 GMT)
AU-Blendshape for Fine-grained Stylized 3D Facial Expression Manipulation [16.7]
AUBlendSet(AU-Blendshape表現に基づく3次元顔データセット)を導入し、身元を横断するきめ細かな表情操作を行う。 AUBlendSetに基づいてAUBlendNetを提案し,AU-Blendshape基底ベクトルを異なる文字スタイルで学習する。 AUBlendNetは、与えられたアイデンティティメッシュに対応するスタイルのAU-Blendshapeベースベクトルを並行して予測し、スタイリングされた3次元の感情的な顔操作を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:56:25 GMT)
Can We Predict Alignment Before Models Finish Thinking? Towards Monitoring Misaligned Reasoning Models [16.4]
オープンウェイト推論言語モデルは、最終的な応答を生成する前に長い連鎖(CoT)を生成する。本研究では,CoTsを用いて最終応答の不整合を予測できるかどうかを検討する。我々は、CoTアクティベーションに基づいて訓練された単純な線形プローブが、最終応答が安全か安全でないかを予測する際に、すべてのテキストベースの手法を著しく上回っていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:16:03 GMT)
Language-Guided Contrastive Audio-Visual Masked Autoencoder with Automatically Generated Audio-Visual-Text Triplets from Videos [16.2]
LG-CAV-MAEは、事前訓練されたテキストエンコーダを、コントラストのあるオーディオ視覚マスク付きオートエンコーダに統合する。本稿では,LG-CAV-MAEをトレーニングするために,ラベルなしビデオから音声・視覚テキスト三重奏を生成する自動手法を提案する。このアプローチは、手動のアノテーションを必要とせず、高品質な音声-視覚-テキスト三つ子を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:58:14 GMT)
MGFFD-VLM: Multi-Granularity Prompt Learning for Face Forgery Detection with VLM [15.7]
本稿では,Attribute-Driven Hybrid LoRA戦略を統合した新しい偽造検出フレームワークMGFFD-VLMを紹介する。本フレームワークは,マルチグラニュラリティ・プロンプト・ラーニングとフォージェリー・アウェア・トレーニング・ストラテジーを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:47:13 GMT)
Improved Analysis for Sign-based Methods with Momentum Updates [15.7]
モーメントを更新した符号ベース最適化アルゴリズムの高機能化について述べる。提案手法は,$mathcalOleft(d1/2T-1/2 + dn-1/2 right)$と$mathcalleft(max d1/4T-1/4 + dn-1/2 right)$の収束率を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:54:08 GMT)
Measuring Informativeness Gap of (Mis)Calibrated Predictors [15.7]
多くのアプリケーションでは、意思決定者は複数の予測モデルを選択しなければならない。我々のフレームワークは, 誤校正された予測器と校正された予測器を比較する, U-Calibration [KLST-23] と Decision Loss [HW-24] を厳密に一般化する。第2の貢献は、情報化のギャップを二重に特徴づけることであり、これは自然な情報化の尺度を生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:01:22 GMT)
Domain Generalization via Pareto Optimal Gradient Matching [15.6]
そこでは,各領域にまたがる一貫した勾配方向を予測する領域一般化問題に対処する。まず、勾配実験距離または勾配内積(GIP)の最小化は、ドメイン間の勾配変動をもたらす。第二に、勾配学習の関節損失関数への直接適用は、二階微分近似による高いオーバーヘッドを生じさせる。正規化として勾配マッチングを追加する既存の手法とは対照的に、グラデーショントラジェクトリを収集データとして活用し、メタラーナーで独立した訓練を施す。メタ更新では、学習した勾配を制限しながらGIPを最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:41:49 GMT)
On the Linear Speedup of Personalized Federated Reinforcement Learning with Shared Representations [15.5]
フェデレート強化学習(FedRL)は、エージェントと環境相互作用の間に収集された局所的な軌跡を共有することなく、複数のエージェントが協調的にポリシーを学ぶことを可能にする。異種環境におけるエージェント間の共通構造を生かし, 共生型FedRLフレームワーク(PFedRL)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:34:45 GMT)
GHPO: Adaptive Guidance for Stable and Efficient LLM Reinforcement Learning [15.4]
RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、最近、大規模言語モデル(LLM)の自己改善を促進するための強力なパラダイムとして登場した。本稿では,新しい困難に配慮した強化学習フレームワークであるGHPOについて紹介する。 GHPOは、適応的なプロンプトリファインメントを用いて、目標とするガイダンスを提供することにより、タスクの難易度を動的に校正する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:30:11 GMT)
Finite-Dimensional Gaussian Approximation for Deep Neural Networks: Universality in Random Weights [15.4]
有限次モーメントを持つ無作為重みを持つディープニューラルネットワークの有限次元分布(FDD)について検討する。我々は、FDDとガウス極限の間のワッサーシュタイン-1$ノルムにガウス近似境界を確立する。すべての幅が共通のスケールパラメータ$n$に比例し、隠された層が$L-1$である特別な場合、任意の$epsilon > 0$に対して$n-(1/6)L-1 + epsilon$の収束率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:41:09 GMT)
A Multi-Stage Framework with Taxonomy-Guided Reasoning for Occupation Classification Using Large Language Models [15.4]
大規模な言語モデル(LLM)は、その豊富な世界知識とコンテキスト内学習能力によって約束される。本フレームワークは,分類学の知識とアウトプットを整合させることにより性能を向上させるために,分類学指導による推論例を統合した。大規模データセットの評価から,我々のフレームワークは職業と技能の分類タスクを向上するだけでなく,フロンティアモデルに代わる費用対効果も提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:47:50 GMT)
Reinforcement learning assisted non-reciprocal optomechanical gyroscope [15.3]
スピンキャビティ光共振器(COM)を用いた新しいジャイロ構造を提案する。本研究は、ジャイロスコープの感度が駆動光場の伝播方向に著しく依存していることを明らかにし、頑健な量子非相互挙動を示す。目標角速度範囲内でジャイロスコープの感度を最適化し,前例のない精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:04:11 GMT)
SeaS: Few-shot Industrial Anomaly Image Generation with Separation and Sharing Fine-tuning [15.2]
各種異常, 正当性正規製品, 高精度な異常マスクを自動生成する産業用生成モデルであるSeaSを紹介する。 U-Netの差別化学習能力は、わずかに劣化した通常の製品と多様な異常の視覚的特徴を捉えていることを示す。 SeaSは、工業生産のための新しいベンチマークを設定し、下流のアプリケーションを大幅に強化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:29:27 GMT)
Diffused Responsibility: Analyzing the Energy Consumption of Generative Text-to-Audio Diffusion Models [15.1]
我々は、7つの最先端テキストからオーディオへの拡散に基づく生成モデルのエネルギー使用量分析を行う。また,音質とエネルギー消費の最適バランスを同定することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:59:28 GMT)
Data Transformation Strategies to Remove Heterogeneity [15.0]
データの不均一性は、様々な矛盾する要因から起因し、その利用を複雑にしている。現在の方法論は、主にデータ構造とスキーマに関する紛争に対処し、多くの場合、データ変換によって引き起こされる重要な役割を見落としている。この調査は、データ不均一性とその基盤となるソースの複雑さについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:27:24 GMT)
On Gradual Semantics for Assumption-Based Argumentation [15.0]
計算的議論において、段階的意味論は拡張に基づく意味論やラベルに基づく意味論の微妙な代替である。段階的ABA意味論は、バランスや単調性といった望ましい性質の適切な適応を満足することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:46:26 GMT)
Thought Purity: Defense Paradigm For Chain-of-Thought Attack [14.9]
本稿では、悪意のあるコンテンツに対する抵抗性を高めつつ、運用効果を保ちながら、防御パラダイムであるThought Purityを提案する。本手法は,強化学習型推論システムにおけるCoTA脆弱性に対する最初の包括的防御機構を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:09:13 GMT)
Unsupervised Part Discovery via Descriptor-Based Masked Image Restoration with Optimized Constraints [14.7]
部分レベルの特徴は画像の理解に不可欠であるが、詳細なラベルがないため、それに焦点を当てる研究はほとんどない。我々は、Masked Part Autoencoder (MPAE) という、教師なし部分発見のためのより効果的なパラダイムを提案する。 MPAEは入力から部分記述子と特徴マップを学び、元のイメージのマスクされたバージョンからパッチ機能を生成する。複雑なシナリオであっても、実際のオブジェクトの形と密接にマッチする意味のある部分をしっかりと発見します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:33:14 GMT)
DOPL: Direct Online Preference Learning for Restless Bandits with Preference Feedback [14.6]
テキスト参照信号の存在下で,新しいRMABモデルであるPref-RMABを紹介する。しかし、選好フィードバックはスカラー報酬よりも情報が少ないため、Pref-RMABはより困難に思える。本稿では,Pref-RMABのためのオンライン嗜好学習(DOPL)アルゴリズムを提案し,未知の環境を効率的に探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:26:12 GMT)
PARAM-1 BharatGen 2.9B Model [14.6]
PARAM-1は2.9Bパラメータデコーダのみのテキストのみの言語モデルである。 25%のコーパス割り当てによるIndic言語の公平な表現、インドの形態的構造に適合したSentencePieceトークン化によるトークン化公正性、IndicQA全体にわたる文化的に整合した評価ベンチマーク、コード混合推論、社会言語的堅牢性タスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:14:33 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） (Wed, 16 Jul 2025 12:02:03 GMT)
Frequency-Dynamic Attention Modulation for Dense Prediction [14.1]
我々は、周波数ダイナミックアテンション変調(FDAM)と呼ばれる回路理論にインスパイアされた戦略を提案する。 FDAMは視覚変換器(ViT)の総周波数応答を直接調節する
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:59:54 GMT)
FADE: Why Bad Descriptions Happen to Good Features [14.0]
FADE: 特徴アライメントを記述評価に導入する。 FADEは、機能間アライメントを自動的に評価するためのスケーラブルなフレームワークである。既存のオープンソース機能記述を分析し,自動解釈可能性パイプラインの重要なコンポーネントを評価するためにFADEを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:35:23 GMT)
Efficient Calisthenics Skills Classification through Foreground Instance Selection and Depth Estimation [14.0]
キャリシニックスキル分類(Calisthenics skills classification)は、アスリートが画像から行うスキルを推定し、自動パフォーマンス評価とパーソナライズされた分析を可能にするコンピュータビジョンタスクである。従来の算術的スキル認識法は、画像から骨格データの位置を決定するポーズ推定法に基づいており、後に分類アルゴリズムに入力され、実行されたスキルを推測する。本研究は,深度推定とアスリートのパッチ検索を利用して,計算コストの高い人体ポーズ推定モジュールを避けるキャリシクススキル認識への直接的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:44:29 GMT)
Calisthenics Skills Temporal Video Segmentation [14.0]
カリストニクス(Calisthenics)は、異なるカテゴリから構成される、急速に成長するボディーウェイト分野である。本研究では,Calisthenics分野における自動化ツールの実装に向けた最初のステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:55:27 GMT)
Extension OL-MDISF: Online Learning from Mix-Typed, Drifted, and Incomplete Streaming Features [14.0]
混合特徴型を持つ実世界のデータストリームは、従来のパラメトリックモデリングの課題を示す。時間とコストの制約により、教師付き設定ですべてのデータインスタンスをラベル付けすることは不可能になります。 Mix-typed, Drifted, Incomplete Streaming Features (OL-MDISF) によるオンライン学習は,機能タイプ,データ分散,および監視情報の制限を緩和することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:23:49 GMT)
Identifying Algorithmic and Domain-Specific Bias in Parliamentary Debate Summarisation [14.0]
本稿では,欧州議会の議論を要約するために,大規模言語モデル(LLM)の利用について検討する。本稿では,テキストのコヒーレンスと内容の忠実度を向上する構造化多段階要約フレームワークを提案する。定位バイアスと党派バイアスが一貫した証拠が見つかり、一部の話者は体系的にあまり表現されていないか、あるいは誤分布している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:49:33 GMT)
Quantum HyperNetworks: Training Binary Neural Networks in Quantum Superposition [13.9]
量子コンピュータ上でバイナリニューラルネットワークをトレーニングするメカニズムとして量子ハイパーネットを導入する。提案手法は, 最適パラメータ, ハイパーパラメータ, アーキテクチャ選択を, 分類問題に対する高い確率で効果的に発見できることを示す。私たちの統合されたアプローチは、機械学習の分野における他のアプリケーションにとって大きなスコープを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:18:02 GMT)
SpikeDet: Better Firing Patterns for Accurate and Energy-Efficient Object Detection with Spiking Neuron Networks [13.8]
Spiking Neural Networks(SNN)は、第3世代のニューラルネットワークである。それらは、低消費電力と生物学的解釈可能性のために、物体検出において広く注目を集めている。既存のSNNベースの物体検出手法は、情報集中領域のニューロンが全時間にわたり連続的に発火する局所的な発火飽和に悩まされる。この異常ニューロンの発火パターンは、特徴識別能力と検出精度を低下させ、SNNが潜在的なエネルギー効率を達成するのを防ぐための発火率を増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:09:55 GMT)
Cross-Layer Discrete Concept Discovery for Interpreting Language Models [13.8]
クロス層VQ-VAEは、ベクトル量子化を使用して層間の表現をマッピングするフレームワークである。本手法は,量子化中のトップk温度に基づくサンプリングとEMAコードブック更新を一意に組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:35:12 GMT)
Integrated Oculomics and Lipidomics Reveal Microvascular Metabolic Signatures Associated with Cardiovascular Health in a Healthy Cohort [13.7]
心臓血管疾患(CVD)が世界的死亡の原因となっている。従来の研究では、CVDリスクの潜在的な指標として、総合的な血清脂質代謝プロファイルを持つ網膜微小血管の特徴を統合していない。本研究は,深層学習に基づく画像処理から得られた網膜微小血管特性と血清脂質データを組み合わせることで,心血管リスクの無症状バイオマーカーを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:40:17 GMT)
On One-Shot Signatures, Quantum vs Classical Binding, and Obfuscating Permutations [13.6]
一発署名(OSS)は、Amos、Georgiou、Kiayias、Zhandry(STOC'20)によって定義された。証明可能なセキュリティを前提とした,最初の標準モデルOSS(iO)とLWE(LWE)を提供する。これはまた、古典と崩壊結合後のコミットメント/ハッシュの間の最初の標準モデル分離を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:56:08 GMT)
Boolformer: Symbolic Regression of Logic Functions with Transformers [13.6]
本稿では,ブール関数の終端から終端へのシンボリックレグレッションをトレーニングした,トランスフォーマーベースのモデルであるBoolformerを紹介する。完全真理表を考えると、学習中に見られない複素関数のコンパクトな公式を予測できることが示される。我々は、Boolformerを現実世界のバイナリ分類データセットの広いセットで評価し、古典的な機械学習手法に代わる解釈可能な代替手段としての可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:21:16 GMT)
Aime: Towards Fully-Autonomous Multi-Agent Framework [13.5]
大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントシステム(MAS)は、複雑で多面的な問題を解決するための強力なパラダイムとして浮上している。これらのシステムのポテンシャルは、しばしば、臨界的な制限に悩まされる一般的なプラン・アンド・エグゼクティブ・フレームワークによって制約される。本稿では、動的でリアクティブな計画と実行を通じてこれらの課題を克服するために設計された、新しいマルチエージェントフレームワークであるAimeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:38:28 GMT)
Catching Dark Signals in Algorithms: Unveiling Audiovisual and Thematic Markers of Unsafe Content Recommended for Children and Teenagers [13.4]
ショートフォームビデオプラットフォームの普及は、年齢検証メカニズムの非効率さと相まって、アルゴリズムを改造したオンライン環境において、子供やティーンエイジャーが直面する潜在的な害について懸念を喚起する。 Instagram Reels, TikTok, YouTube Shortsで, 子どもとティーンエイジャーに推奨される4,492本のショートビデオのマルチモーダル特徴分析とテーマ・トピック・モデリングを行った。この特徴レベルおよびコンテンツレベルの分析により、安全でない(つまり、精神的に苦しむ)ショートビデオは、より暗い視覚的特徴を持ち、明らかな有害なコンテンツと、不安を引き起こす通常のコンテンツによる暗黙の害を含んでいることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:41:42 GMT)
Prototypical Progressive Alignment and Reweighting for Generalizable Semantic Segmentation [13.2]
一般化可能なセマンティックセグメンテーションは、目に見えないターゲットドメインでうまく機能することを目的としている。クラスワイドプロトタイプは、安定性とセマンティック一貫性のために一般化の恩恵を受けるドメイン不変のキューとして機能する。一般化可能なセマンティックセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:42:21 GMT)
4D-MISR: A unified model for low-dose super-resolution imaging via feature fusion [13.2]
超低線量データから原子スケール超解像を実現する4D-STEMのためのデュアルパス・アテンション誘導ネットワークを開発した。これは、アモルファス、セミクリスタル、および結晶性ビーム感受性の検体をまたいだ堅牢な原子スケールの可視化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:34:35 GMT)
A Parallel CPU-GPU Framework for Cost-Bounded DFS with Applications to IDA* and BTS [13.2]
本稿では,深度第一探索におけるGPU計算手法を提案する。これは、Iterative Deepening A* (IDA*)アルゴリズムの拡張であるemphsynchronous IDA*のようなアルゴリズムを作成するために使用される。本研究では, 3x3 の Rubik Cube と 4x4 のスライディングタイルパズル (STP) に対するアプローチを評価し,GPU 操作を DFS で効率的にバッチ化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:07:33 GMT)
Interpreting Radiologist's Intention from Eye Movements in Chest X-ray Diagnosis [13.1]
放射線技師は医療画像のナビゲートと解釈に眼球運動に依存している。訓練された放射線学者は、画像に存在する可能性のある潜在的な疾患についての知識を持ち、探すと、それらを見つけるための精神的なチェックリストに従う。これは重要な観察であるが、既存のモデルはそれぞれの固定の背後にある基本的な意図を捉えていない。我々は、この振る舞いをモデル化するために設計されたディープラーニングベースのアプローチ、RadGazeIntentを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:58:35 GMT)
Neurons: Emulating the Human Visual Cortex Improves Fidelity and Interpretability in fMRI-to-Video Reconstruction [13.1]
NEURONSは、学習を4つの相関したサブタスクに分離するコンセプトフレームワークである。これは視覚野の機能的特殊化をシミュレートし、モデルが多様なビデオコンテンツをキャプチャすることを可能にする。 NEURONSは視覚野と強い機能相関を示し、脳とコンピュータのインターフェースと臨床応用の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:58:13 GMT)
RODS: Robust Optimization Inspired Diffusion Sampling for Detecting and Reducing Hallucination in Generative Models [13.0]
RODSは、損失景観からの幾何学的手がかりを用いて、リスクの高いサンプリングステップを検出し、修正する新しい手法である。 RODSはよりスムーズなサンプリング軌道を強制し、摂動を適応的に調整し、再訓練せずに幻覚を減少させ、最小限の推論コストで追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:55:58 GMT)
InstructFLIP: Exploring Unified Vision-Language Model for Face Anti-spoofing [13.0]
Face Anti-Spoofing (FAS) は、多様な攻撃に耐えられる堅牢なシステムを構築することを目的としている。まず、視覚入力の知覚を高めるために視覚言語モデル(VLM)を統合する。第2の課題では、メタドメイン戦略を使用して、複数のドメインにまたがってうまく一般化される統一モデルを学びます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:16:51 GMT)
Understanding Pan-Sharpening via Generalized Inverse [12.9]
パンシャーピングアルゴリズムは、パンクロマティック画像とマルチスペクトル画像を用いて、高空間および高スペクトル画像を生成する。パンシャルペン問題を記述するために単純な行列式を用いる。空間およびスペクトルのダウンサンプル行列の推定を改善するために、ダウンサンプル拡張法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:17:08 GMT)
Context-Aware Search and Retrieval Over Erasure Channels [12.8]
本稿では,シンボル消去チャネル上で動作している遠隔文書検索システムの情報理論解析について述べる。提案モデルは、言語コーパスの項周波数重みから導かれるクエリの特徴ベクトルを符号化する。我々は、検索誤差確率、すなわち、より類似の少ない文書が選択される確率の明示的な式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:21:46 GMT)
Improving Contextual ASR via Multi-grained Fusion with Large Language Models [12.8]
本稿では,Large Language Models (LLMs) によるトークンレベルとフレーズレベルの融合の強みを両立させる,新しい多層融合手法を提案する。提案手法は,ASRの音響情報とLLMの豊富な文脈知識を組み合わせ,詳細なトークン精度と全体論的フレーズレベルの理解のバランスをとる,遅延融合戦略を取り入れたものである。中国語と英語のデータセットを用いた実験により,キーワード関連メトリクスの最先端性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:59:32 GMT)
Your LLM Knows the Future: Uncovering Its Multi-Token Prediction Potential [12.7]
本稿では,バニラ自己回帰言語モデルにおける未来のトークンに関する固有知識を活用する新しいフレームワークを提案する。本手法は,事前学習モデルの教師付き微調整により,大幅な高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:31:40 GMT)
TDE-3: An improved prior for optical flow computation in spiking neural networks [12.6]
運動検出は、ロボットシステムが環境を知覚し、ナビゲートするのに必要となる主要なタスクである。バイオインスパイアされたニューロモーフィック・タイムディファクション(TDE-2)は、イベントベースのセンサーとプロセッサをスパイクニューラルネットワークと組み合わせ、リアルタイムかつエネルギー効率の良いモーション検出を提供する。本稿では, テクスチャ環境下でのTDE-3の方向選択性を高めるために, さらなる抑制入力を付加した3点TDE(TDE-3)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:12:09 GMT)
Nonparametric IPSS: Fast, flexible feature selection with false discovery control [12.6]
本稿では、任意の特徴重要点にIPSS(Integrated path stability selection)を適用し、有限サンプル偽発見制御を用いた一般的な特徴選択法を提案する。両手法が偽発見率を正確に制御し,既存手法よりも真正を検出できることを示す。我々はIPSSGBとIPSSRFを用いて、がんに関連するマイクロRNAや遺伝子を検出し、既存のアプローチよりも少ない特徴でより良い予測が得られることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:29:37 GMT)
CT-ScanGaze: A Dataset and Baselines for 3D Volumetric Scanpath Modeling [12.5]
我々は,CT-ScanGazeと呼ばれる,初めて公開された視線データセットをCT上に提示する。次にCT-Searcherを紹介した。CTボリュームを処理し,放射線学的な3D固定シーケンスを生成するために設計された,新しい3Dスキャンパス予測器である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:21:05 GMT)
Designing Algorithms for Entropic Optimal Transport from an Optimisation Perspective [12.3]
本研究では, エントロピック規則化最適輸送問題に対する新しい手法のコレクションを開発する。我々はシンクホーン問題の既存のミラー解釈にインスパイアされている。結合分布に基づくより広範な発展は、シュル「オーディンガー橋の問題にも類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:56:11 GMT)
System 0/1/2/3: Quad-process theory for multi-timescale embodied collective cognitive systems [12.2]
本稿では、認知のクアッドプロセスモデルを用いて、システム0/1/2/3フレームワークを二重プロセス理論の拡張として紹介する。我々は、認知の多様な時間的ダイナミクスを統一するために、マルチスケールの時間理論を採用することにより、ベルクソンの哲学の中でこのモデルを文脈化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:48:35 GMT)
Noisy Probabilistic Error Cancellation and Generalized Physical Implementability [12.0]
デコヒーレンスは量子プロセッサの性能を著しく制限する。確率的誤差除去は、準確率論的に(非物理的)逆ノイズ演算をシミュレートすることでノイズに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:47:02 GMT)
TD-EVAL: Revisiting Task-Oriented Dialogue Evaluation by Combining Turn-Level Precision with Dialogue-Level Comparisons [12.0]
TD-EVAL (Turn and Dialogue-level Evaluation) は2段階評価フレームワークであり、詳細なターンレベル解析を総合的な対話レベル比較と統合する。 TD-EVALは,従来の測定値の誤りを効果的に識別することを示す。また、従来の言語モデルや大規模言語モデルに基づくメトリクスよりも、人間の判断との整合性も向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:52:44 GMT)
Block-based Symmetric Pruning and Fusion for Efficient Vision Transformers [11.9]
Vision Transformer (ViT) は様々な視覚タスクで印象的な結果を得た。近年の方法は、重要でないトークンをプルーニングすることで、ViTの$O(n2)$複雑さを減らすことを目的としている。効率的なViTのための新しいbfブロックベースのシンメトリプルーニングとフュージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:48:56 GMT)
UL-DD: A Multimodal Drowsiness Dataset Using Video, Biometric Signals, and Behavioral Data [11.9]
このデータセットには、深度カメラ、赤外線カメラの映像、後部ビデオ、心拍数、脳波活動、血液酸素飽和、皮膚温度、加速度計データなどの生体信号を用いた3D顔画像が含まれる。カロリンスカ睡眠度尺度(KSS)を用いて4分毎に眠気レベルを自己申告した。本研究の目的は、より広範な生理的、行動的、運転関連の信号をキャプチャする、ドライバーの眠気に関する包括的なマルチモーダルデータセットを作成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:44:25 GMT)
SIEVE: Effective Filtered Vector Search with Collection of Indexes [11.8]
子供タグで動画を推薦するといった現実世界のタスクは、ハードな述語に関連する最も類似したベクターを見つけるために削減できる。従来の最先端のグラフベース類似性探索技術は、厳しい制約を考慮すると急速に退化する。選択性や形態の異なるデータセットに対して,優れた性能とサポートを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:46:28 GMT)
Fediverse Sharing: Cross-Platform Interaction Dynamics between Threads and Mastodon Users [11.8]
10ヶ月で2万以上のThreadsユーザと2万以上のMastodonユーザ間のインタラクションを調査した。私たちの研究は、クロスプラットフォームのインタラクションとフェデレーション駆動のプラットフォーム統合の研究の基盤を築いています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:35:38 GMT)
The Impact of Modern AI in Metadata Management [11.7]
メタデータは、データガバナンス、リソース発見、データ駆動時代における意思決定において重要な役割を担います。本稿では、オープンソースソリューション、商用ツール、研究イニシアチブを調べることによって、従来型およびAI駆動のメタデータアプローチについて検討する。従来のAI駆動メタデータ管理手法の比較分析が提供され、既存の課題と、その次世代データセットへの影響を強調している。また,これらの課題に対処するために設計された,革新的なAI支援メタデータ管理フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:44:19 GMT)
Topology Enhanced MARL for Multi-Vehicle Cooperative Decision-Making of CAVs [11.6]
TPE-MARLは、混在する交通シナリオにおける探索と利用のバランスをとる。交通効率、安全性、意思決定のスムーズさ、タスク完了の点で優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:27:36 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） (Wed, 16 Jul 2025 08:27:43 GMT)
Generative Emergent Communication: Large Language Model is a Collective World Model [11.2]
LLM(Large Language Models)は、広範囲の世界の知識を捉える素晴らしい能力を示している。本研究では,集合的世界モデル仮説を導入することによって,新たな理論解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:59:12 GMT)
Dataset-Adaptive Dimensionality Reduction [11.2]
本稿では,構造的複雑性メトリクスによって導かれる次元削減(DR)最適化に対するデータセット適応アプローチを提案する。これらのメトリクスは、データセットの固有の複雑さを定量化し、それを正確に表現するために高次元空間が必要であるかどうかを予測する。我々は、我々のデータセット適応ワークフローが精度を損なうことなくDR最適化の効率を大幅に向上させることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:32:08 GMT)
Xiangqi-R1: Enhancing Spatial Strategic Reasoning in LLMs for Chinese Chess via Reinforcement Learning [11.1]
ゲームプレイは長い間、人工知能(AGI)を評価するための基本的なベンチマークとして機能してきた。本研究では,中国チェスを複雑な規則と空間的複雑さのために,挑戦的で豊かなテストベッドとして採用する。我々は,500万のボードモブペアからなる大規模データセット上に構築されたXiangqiに適したトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:19:46 GMT)
ROC-n-reroll: How verifier imperfection affects test-time scaling [10.9]
テストタイムスケーリングは、推論中に追加の計算を活用することで、言語モデルのパフォーマンスを向上させることを目的としている。検証の不完全性がパフォーマンスにどのように影響するかという理論的理解はほとんどない。検証器のROC曲線の幾何によって,メソッドのインスタンスレベルの精度が正確に評価されているかを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:44:29 GMT)
Prominent Roles of Conditionally Invariant Components in Domain Adaptation: Theory and Algorithms [10.9]
ドメイン適応(DA)は、モデルを訓練するために使用されるソースデータの分布が、モデルを評価するために使用されるターゲットデータと異なるときに発生する統計的学習問題である。我々は、条件不変成分(CIC)が予測に関係していることを示し、条件不変成分をソースデータとターゲットデータ間で保持することを示す。我々は,CICに基づく新しいアルゴリズム,重要度重み付き条件不変ペナルティ(IW-CIP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:50:28 GMT)
FactorHD: A Hyperdimensional Computing Model for Multi-Object Multi-Class Representation and Factorization [10.9]
本稿では,クラス-サブクラス関係を効率的に表現・分解できる新しいHDCモデルであるFacterHDを提案する。 FactorHDは、複数のオブジェクトをクラス-サブクラス関係で表現し、分解する際の計算効率と精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:09:51 GMT)
A Privacy-Preserving Framework for Advertising Personalization Incorporating Federated Learning and Differential Privacy [10.9]
このフレームワークは、分散特徴抽出、動的プライバシ予算割り当て、堅牢なモデル集約を組み合わせて、モデルの正確性、通信オーバーヘッド、プライバシ保護のバランスをとる。提案フレームワークは,プライバシーを確保しつつ,推薦精度とシステム効率の両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:07:19 GMT)
SPA: Efficient User-Preference Alignment against Uncertainty in Medical Image Segmentation [10.9]
医用画像セグメンテーションデータの不確かさは、ラベル付けの好みにおける不完全な画像品質と可変性に起因する可能性がある。 textbfSPA(textbfSegmentation textbfPreference textbfAlignment framework)を提案する。 SPAは,1)既存の対話的セグメンテーションアプローチと比較して,ユーザ時間と労力の大幅な削減,2)人間のフィードバックに基づく強い適応性,3)異なる画像モダリティとセマンティックラベルをまたいだ最先端の画像セグメンテーション性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:03:49 GMT)
DeltaDiff: Reality-Driven Diffusion with AnchorResiduals for Faithful SR [10.8]
拡散過程を制約する新しいフレーム・ワークであるDeltaDiffを提案する。提案手法は最先端のモデルを超え,忠実度を向上した再侮辱を生成する。この研究は、画像再構成タスクに拡散モデルを適用するための、新しい低ランク制約パラパラダイムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:33:10 GMT)
THOR: Transformer Heuristics for On-Demand Retrieval [10.7]
本稿では,eSapiens が設計・実装した THOR (Transformer Heuristics for On-Demand Retrieval) モジュールを紹介する。 THORモジュールは、非言語ユーザーがゼロ言語でシンプルでエンタープライズレベルの安全でライブデータにアクセスできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:23:14 GMT)
Mitigating Object Hallucinations via Sentence-Level Early Intervention [10.6]
マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、多モーダルな理解に革命をもたらしたが、幻覚と闘い続けている。既存の幻覚緩和法は、禁忌な計算コストを発生させるか、トレーニングデータとモデル出力の分布ミスマッチを導入するかのいずれかである。人間のアノテーションに依存しないフレームワークである**SENTINEL*を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:55:43 GMT)
InterLoc: LiDAR-based Intersection Localization using Road Segmentation with Automated Evaluation Method [10.6]
オンライン車両中心の交差点位置決めのための新しいLiDAR方式を提案する。我々は,鳥の視線(BEV)表現における交叉候補を,意味的道路スキャンを連結して検出する。セマンティックKITTITIデータセットの実験から,本手法は最新の学習ベースラインよりも精度と信頼性が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:37:01 GMT)
Timing is Important: Risk-aware Fund Allocation based on Time-Series Forecasting [10.5]
我々は、資金配分の問題を解決するために、リスク対応の時系列予測(RTS-PnO)フレームワークを導入する。このフレームワークには, 目標アライメント測定によるエンドツーエンドトレーニング, (ii) 適応予測の不確実性校正, (iii) 予測モデルに非依存な3つの特徴がある。 RTS-PnOの評価はオンラインとオフラインの両方の実験で行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:42:51 GMT)
Neural Polar Decoders for Deletion Channels [10.4]
本稿では,削除速度が一定である削除チャネルに対するニューラル極復号器(NPD)を提案する。既存の削除チャネルの極復号器は$O(N4)$の計算複雑性を示し、$N$はブロック長である。削除チャネルにNPDを用いることで,計算処理の複雑さを低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:22:34 GMT)
PBM-VFL: Vertical Federated Learning with Feature and Sample Privacy [10.3]
異なるプライバシを保証する通信効率のよい垂直フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。機能プライバシという新しい概念を定義し,エンドツーエンドの機能分析とアルゴリズムのサンプルプライバシを定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:27:54 GMT)
Non-Adaptive Cryptanalytic Time-Space Lower Bounds via a Shearer-like Inequality for Permutations [10.3]
適応性は、(おそらく無制限の)前処理時間による暗号解析時空間トレードオフにおいて、かなりの余分なパワーを提供することを示す。本稿では,検索と決定の幅広い問題に対して,非適応的前処理アルゴリズムを解析できる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:37:23 GMT)
From Release to Adoption: Challenges in Reusing Pre-trained AI Models for Downstream Developers [10.2]
プレトレーニングモデル(PTM)は広く普及し、様々な分野で大きな成功を収めている。しかしながら、ソフトウェアシステムでPTMを再利用する上で、下流開発者が直面している課題は、あまり調査されていない。私たちは、31のOSS GitHubプロジェクトから840のPTM関連イシューレポートのデータセットを質的に作成し、分析しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:04:59 GMT)
"Mapping What I Feel": Understanding Affective Geovisualization Design Through the Lens of People-Place Relationships [10.0]
この研究は、先駆的で比較的成熟した、感動的ジオヴィジュアライゼーション設計に焦点を当てている。我々は、地理的可視化を通して感情を抽出・拡張する様々な手法を特徴付ける設計分類法を考案した。設計例、ドメイン固有の分析、そしてこの未発見の非常に革新的な領域における将来の研究と実践を導くための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:15:04 GMT)
From Black Box to Biomarker: Sparse Autoencoders for Interpreting Speech Models of Parkinson's Disease [10.0]
パーキンソン病(PD)などの神経疾患に対する費用対効果と非侵襲的バイオマーカーとしての言論音声に基づくPD検出システムから解釈可能な内部表現を明らかにするために,スパースオートエンコーダ(SAE)を適用した。我々は,SAEを小さなバイオメディカルデータセットに適用するための新しいマスクベースのアクティベーションを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:22:02 GMT)
Regret Analysis for Randomized Gaussian Process Upper Confidence Bound [10.0]
本稿では,GP-UCBの改良型であるGP-UCBのランダム化変異を解析する。一定の信頼度パラメータを用いたGP-UCBは,線形に増大する累積的後悔を生じさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:06:52 GMT)
MAMBO: High-Resolution Generative Approach for Mammography Images [9.9]
本報告では,MAMmography ensemBle mOdel (MAMBO)について述べる。この設計により、MAMBOは最大3840×3840ピクセルの非常にリアルなマンモグラムを生成することができる。数値および放射線学の検証を含む実験は、画像生成、超解像度、異常セグメンテーションにおけるMAMBOの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:46:33 GMT)
Comparing One- and Two-way Quantum Repeater Architectures [9.9]
マルチプレキシングとアプリケーション対応蒸留を組み合わせた双方向リピータプロトコルを提案する。双方向アーキテクチャは、技術やリソースのオーバーヘッドを低くしながら、一貫した一方的なプロトコルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:17:01 GMT)
SS-DC: Spatial-Spectral Decoupling and Coupling Across Visible-Infrared Gap for Domain Adaptive Object Detection [9.8]
可視領域赤外線(RGB-IR)領域からの教師なし領域適応オブジェクト検出(UDAOD)は困難である。本稿では,疎結合戦略に基づく新しいSS-DCフレームワークを提案する。提案手法は,複数のRGB-IRデータセット上で,ベースライン性能を大幅に向上し,既存のUDAOD法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:21:41 GMT)
SGLoc: Semantic Localization System for Camera Pose Estimation from 3D Gaussian Splatting Representation [9.8]
セマンティック情報を活用することで,3次元ガウススプラッティング(3DGS)表現から直接カメラポーズを回帰する新たなローカライズシステムであるSGLocを提案する。提案手法は,2次元画像と3次元シーン表現のセマンティックな関係を利用して,事前のポーズ情報なしで6DoFポーズを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:39:08 GMT)
Structured and Balanced Multi-Component and Multi-Layer Neural Networks [9.7]
バランスの取れた多成分多層ニューラルネットワーク(MMNN)構造を提案する。 MMNNは、完全連結ニューラルネットワーク(FCNN)または多層パーセプトロン(MLP)の単純な修正と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:12:38 GMT)
Self-Adaptive and Robust Federated Spectrum Sensing without Benign Majority for Cellular Networks [9.7]
本研究はFLSS(FL-based spectrum sensor)における2つの課題に対処する。まず,実践的なスペクトルセンシングシナリオにおけるFLモデルのトレーニングのためのラベル付きデータの不足を,半教師付きFLアプローチに対処する。第2に、データ中毒攻撃の影響に着目し、FLSSのセキュリティ脆弱性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:53:19 GMT)
Labels Generated by Large Language Models Help Measure People's Empathy in Vitro [9.5]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて主流モデルの教師あり学習を改善することを提案する。我々は,クラウドソースラベルをLCMラベルに置き換えたり補足したりすることで,統計的に有意な精度向上を実現していることを示す。本稿では,評価指標の選択と人口統計バイアスを更に分析し,より公平な共感型コンピューティングモデルの開発を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:55:10 GMT)
Learning Lifted STRIPS Models from Action Traces Alone: A Simple, General, and Scalable Solution [9.4]
アクショントレースからSTRIPSアクションモデルを学ぶことは、ドメインの述語も学習するので、難しい問題です。この研究では、よく知られたLOCMシステムと同様、SATアプローチと同様にスケーラブルで完全である新しいアプローチが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:43:01 GMT)
Linearly-Interpretable Concept Embedding Models for Text Analysis [9.3]
線形解釈可能な概念埋め込みモデル(licEM)を提案する。 licEMs分類精度は既存の解釈可能なモデルよりも優れており、ブラックボックスモデルと一致する。私たちのモデルが提供する説明は、既存のソリューションに対してより介入可能であり、慎重に整合していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:35:17 GMT)
Graph Representations for Reading Comprehension Analysis using Large Language Model and Eye-Tracking Biomarker [9.3]
理解を読むことは人間の認知発達の基本的なスキルである。人間とLarge Language Models(LLM)がさまざまな文脈で言語をどのように理解しているかを比較する必要性が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:15:59 GMT)
Safeguarding Federated Learning-based Road Condition Classification [9.3]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシー保護自動運転のための有望なソリューションとして登場した。しかし、FL-RCCフレームワークの協調的な性質には、新たな脆弱性が導入されている。 TLFAは、車両がスリッパで危険な道路条件を素早いものと誤分類し、推奨速度を超える可能性がある。 1)既存のFL-RCCシステムの脆弱性をTLFAに開示し、2)TLFAがもたらす安全リスクを正確に定量化するためのラベル距離に基づく新しい指標を導入し、3)FLAREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:33:29 GMT)
BiLO: Bilevel Local Operator Learning for PDE Inverse Problems. Part I: PDE-Constrained Optimization [9.2]
偏微分方程式(PDE)の逆問題に対する新しいニューラルネットワークに基づく解法を提案する。上層部ではPDEパラメータに関してデータ損失を最小限に抑える。低レベルでは、ニューラルネットワークをトレーニングし、与えられたPDEパラメータの集合の近傍でPDEソリューション演算子を局所的に近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:58:56 GMT)
Automated Novelty Evaluation of Academic Paper: A Collaborative Approach Integrating Human and Large Language Model Knowledge [9.2]
学術論文における最も一般的なノベルティの1つは、新しい方法の導入である。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） (Wed, 16 Jul 2025 14:26:34 GMT)
Monocular 3D Hand Pose Estimation with Implicit Camera Alignment [9.2]
Augmented Reality (AR)、Virtual Reality (VR)、Human-Computer Interaction (HCI)の応用における重要な問題である。キーポイントアライメントステップと指先損失を含む2次元キーポイント入力から3次元手指関節を推定するための最適化パイプラインを提案する。我々は,EgoDexterとDexter+Objectベンチマークに対する我々のアプローチを評価し,最先端技術と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:17:59 GMT)
Tuning Algorithmic and Architectural Hyperparameters in Graph-Based Semi-Supervised Learning with Provable Guarantees [9.1]
グラフベースの半教師付き学習は、基礎となるグラフ構造をモデリングし活用するための機械学習の強力なパラダイムである。グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)とグラフアテンションネットワーク(GAT)を各層に補間する可変アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:42:07 GMT)
METIS: Fast Quality-Aware RAG Systems with Configuration Adaptation [9.1]
本稿では,クエリを協調的にスケジュールし,各クエリのキーRAG構成を適応させる最初のRAGシステムであるMETISを提案する。我々は、最先端のRAG最適化方式と比較して、METISは、生成品質を犠牲にすることなく、生成遅延を1.64-2.54times$に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:02:57 GMT)
Towards Autonomous Riding: A Review of Perception, Planning, and Control in Intelligent Two-Wheelers [9.1]
マイクロモビリティソリューションの急速な採用により、信頼性の高い自律ライディング(AR)技術が緊急に必要になった。自律運転(AD)システムは著しく成熟しているが、ARは二輪プラットフォーム固有の不安定性のためにユニークな課題を呈している。本総説は、将来の都市移動のための安全で効率的でスケーラブルな自律走行システムの開発を加速することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:33:54 GMT)
Language Models Improve When Pretraining Data Matches Target Tasks [8.9]
BETRは、ベンチマークトレーニングの例と類似性に基づいて、事前学習した文書を選択する方法である。データ選択の方法は1019ドルから1022ドルのFLOPにまたがる500以上のモデルをトレーニングし、それらをスケーリング法則に適合させることで比較する。 BETRはDCLM-Baseline上で2.1倍の計算乗算を実現し,全スケールで10タスク中9タスクの性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:59:45 GMT)
DomainDemo: a dataset of domain-sharing activities among different demographic groups on Twitter [8.9]
我々は、Twitter上で共有されたドメインと関連するユーザの人口統計特性をリンクするユニークなデータセットであるDomainDemoを紹介した。この新しいリソースは、アメリカの有権者登録記録と一致した15万以上のTwitterユーザーからなるパネルから生まれた。 129,000以上のWebサイトに対して重要な洞察を提供する5つの指標を導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:07:37 GMT)
NTRL: Encounter Generation via Reinforcement Learning for Dynamic Difficulty Adjustment in Dungeons and Dragons [8.9]
ダンジョンズ&ドラゴンズ(D&D)における動的困難調整(DDA)を自動化する新しいアプローチ NTRLは、問題を文脈的盗聴としてフレーミングすることで、リアルタイムのパーティーメンバー属性に基づいて遭遇を生成する。古典的DMと比較して、NTRLは遭遇を反復的に最適化して戦闘長寿(+200%)を延長し、党員へのダメージを増大させ、試合後のヒットポイントを減少させ、プレイヤーの死亡数を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:26:44 GMT)
SAMST: A Transformer framework based on SAM pseudo label filtering for remote sensing semi-supervised semantic segmentation [8.7]
公共のリモートセンシングデータセットは、解像度のばらつきと一貫性のない土地被覆カテゴリーの定義のために、普遍性の制限に直面していることが多い。ラベルなしリモートセンシングデータの膨大なプールを利用するために,セミ教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション法であるSAMSTを提案する。 SAMSTは、ラベル付きデータと疑似ラベル付きデータの両方を用いた教師付きモデル自己学習と、SAMベースのPseudo-label Refinerという2つの主要コンポーネントを通じて、擬似ラベルを反復的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:47:49 GMT)
The Serial Scaling Hypothesis [8.4]
直列問題は並列化できない依存的な計算ステップを必要とする。推論のシリアルな性質を認識することは、機械学習、モデル設計、ハードウェア開発に深く影響していると論じる。 AIがますます複雑な推論に取り組むにつれて、シリアル計算を意図的にスケールすることは、単なる並列計算ではなく、継続的な進歩に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:01:26 GMT)
An Online A/B Testing Decision Support System for Web Usability Assessment Based on a Linguistic Decision-making Methodology: Case of Study a Virtual Learning Environment [8.2]
本稿では,ユーザ中心のアプローチに基づくWebユーザビリティ評価手法を提案する。これはロールプレイングシナリオに関わり、多くのユーザビリティテストを実行します。 A/Bテストに基づく意思決定支援システムに方法論を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:37:29 GMT)
On approximate quantum error correction for symmetric noise [8.1]
我々はBertaらによって導入された拡張性に基づく半定型プログラミング階層を再考する。特に、キュービット分極チャネルの複数のコピーに存在するようなノイズ対称性と、最適化変数の拡張性から生じる置換対称性を組み合わせる。本研究は,量子情報理論における理論的発展と,小型量子誤り訂正符号の解析における実用的応用とのギャップを狭めることに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:20:07 GMT)
Approximating fixed size quantum correlations in polynomial time [8.1]
固定サイズの2プレーヤフリーゲームの最適値に対する$varepsilon$-additive近似が時間内に計算可能であることを示す。我々の主な結果は、制約付き量子分離性問題に適した新しいボース対称量子デフィネッティ定理に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:01:45 GMT)
Dynamic Risk Assessments for Offensive Cybersecurity Agents [8.0]
我々は、敵が持つであろう様々な自由度を考慮して評価を行うべきだと論じる。敵は、InterCode CTF上のエージェントのサイバーセキュリティ能力を、ベースラインと比較して40%以上改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:51:06 GMT)
Fly, Fail, Fix: Iterative Game Repair with Reinforcement Learning and Large Multimodal Models [8.0]
ゲームデザインは、静的なルールとコンテンツが動的プレイヤーの振る舞いにどのように変換されるかを理解することに焦点を当てている。ゲームをプレイする強化学習(RL)エージェントと,大規模なマルチモーダルモデル(LMM)を組み合わせて,このギャップを埋める自動設計フレームワークを提案する。 LMMデザイナは、ゲームプレイ目標と現在のゲーム設定を受信し、プレイトレースを分析し、その設定を編集して、目標に向けた将来の行動を判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:45:40 GMT)
Web-Browsing LLMs Can Access Social Media Profiles and Infer User Demographics [7.8]
大規模言語モデル(LLM)は伝統的に静的トレーニングデータに依存しており、その知識を固定スナップショットに制限している。近年のLLMはウェブ閲覧機能を備えており、リアルタイム情報検索やライブウェブコンテンツの多段階推論が可能になっている。本稿では,ウェブブラウジング LLM がユーザ名のみを付与したソーシャルメディア利用者の人口統計特性を推測できるかどうかを評価する。これらのモデルがソーシャルメディアのコンテンツにアクセスでき、適切な精度でユーザー人口を予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:21:01 GMT)
Hallucination Detox: Sensitivity Dropout (SenD) for Large Language Model Training [7.7]
SenDはPythiaとMetaのLlamaモデルのテスト時の信頼性を最大17%向上させる。 SenDは、下流タスクのパフォーマンスに影響を与えることなく、ウィキペディア、メディカル、法務、コーディングドメインの事実精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:04:55 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） (Wed, 16 Jul 2025 10:38:29 GMT)
Describe Anything Model for Visual Question Answering on Text-rich Images [7.6]
DAMの領域認識機能を利用するフレームワークであるDAM-QAを,テキストリッチな視覚質問応答問題に適用する。我々のアプローチは、DocVQAで注目すべき7以上のポイントゲインで、ベースラインDAMを一貫して上回ります。その結果、効率的な使用法と統合戦略を組み合わせれば、テキストリッチで広範なVQAタスクのためのDAMライクなモデルの可能性が浮き彫りになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:28:19 GMT)
SurGSplat: Progressive Geometry-Constrained Gaussian Splatting for Surgical Scene Reconstruction [7.6]
SurGSplatは幾何学的制約を統合することで3Dガウススプラッティング(3DGS)を段階的に洗練するために設計された新しいパラダイムである。血管構造やその他の重要な特徴の詳細な再構築を可能にすることで、SurGSplatは外科医に視覚的明瞭度を向上させる。実験により,SurGSplatは新規ビュー合成(NVS)とポーズ推定精度の両方において優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:02:27 GMT)
Evaluation of Neural Surrogates for Physical Modelling Synthesis of Nonlinear Elastic Plates [7.5]
本稿では非線形弾性板の振動を解くためのニューラルネットワークによるアプローチの比較分析を行う。これらのモデルのいくつかの制限を示し、なぜ時間領域の予測エラーを見るのに十分でないのかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:25:11 GMT)
From Coarse to Nuanced: Cross-Modal Alignment of Fine-Grained Linguistic Cues and Visual Salient Regions for Dynamic Emotion Recognition [7.4]
動的表情認識は、時間的に変化する顔の動きから人間の感情を識別することを目的としている。本手法は,動的な動作モデリング,意味的テキストの洗練,トークンレベルのクロスモーダルアライメントを統合し,感情的に有意な特徴の正確な局所化を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:15:06 GMT)
A Policy-Improved Deep Deterministic Policy Gradient Framework for the Discount Order Acceptance Strategy of Ride-hailing Drivers [7.2]
サードパーティのディスカウント・エクスプレスは、低料金で急行運転手が配達する。本研究では,個々のプラットフォームの観点から,ドライバーのディスカウント・エクスプレスの受け入れを動的に管理することを目的とする。政策改善型深層決定主義政策勾配(pi-DDPG)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:24:54 GMT)
Formal Verification of Neural Certificates Done Dynamically [7.1]
本稿では,リアルタイム検証を統合した軽量なランタイム監視フレームワークを提案する。提案手法は,安全性違反や不正証明書を最小限のオーバーヘッドでタイムリーに検出することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:37:23 GMT)
BootSeer: Analyzing and Mitigating Initialization Bottlenecks in Large-Scale LLM Training [6.9]
大規模言語モデル(LLM)は現代のAIの基盤となり、自然言語処理のブレークスルーを加速し、画像、オーディオ、ビデオを含むマルチモーダルなジョブへと拡大している。多くの計算ソフトウェアと同様に、通常の実行時のパフォーマンスと起動時のオーバーヘッドを区別することが重要である。この作業は、トレーニングの起動オーバヘッドがますます重要になっている問題、すなわち、トレーニングジョブの実行開始までの遅延に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:32:33 GMT)
Machine Learning Systems: A Survey from a Data-Oriented Perspective [6.9]
データ指向アーキテクチャ(DOA、Data-oriented Architecture)は、MLモデルを統合する上で、システムにより良いものを提供する新しいスタイルである。本稿では、MLベースのシステムの実装とデプロイに実践者がDOAを採用した理由、方法、そしてその程度について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:10:49 GMT)
SHACL Validation in the Presence of Ontologies: Semantics and Rewriting Techniques [6.9]
SHACLは、データを完全として扱う制約言語であり、クローズドワールドの仮定の下で検証する必要がある。我々は、主要なコアユニバーサルモデルの存在下で、SHACL検証のセマンティクスを提唱する。非常に単純な機能であっても、EXPTIMEは完全であり、PTIMEはデータ複雑性において完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:38:27 GMT)
RegCL: Continual Adaptation of Segment Anything Model via Model Merging [6.9]
本稿では,効率的なマルチドメイン知識統合のための非再生連続学習フレームワークであるRegCLを提案する。 RegCLはSAMの適応モジュールのパラメータをマージすることにより、モデルマージアルゴリズムを連続学習パラダイムに組み込む。実験により、RegCLは複数のダウンストリームデータセット間で良好な連続学習性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:51:37 GMT)
TextDestroyer: A Training- and Annotation-Free Diffusion Method for Destroying Anomal Text from Images [6.7]
TextDestroyerは、シーンテキスト破壊のためのトレーニングおよびアノテーションなしのメソッドである。提案手法は,復元前のガウス分布を用いて遅延開始符号中のテキスト領域をスクランブルする。 TextDestroyerの利点は、(1)労働集約型データアノテーションとリソース集約型トレーニングを排除し、(2)より徹底的なテキスト破壊を実現し、認識可能なトレースを防止し、(3)より優れた一般化能力を示し、現実世界のシーンと生成された画像の両方でうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:32:21 GMT)
HiMTok: Learning Hierarchical Mask Tokens for Image Segmentation with Large Multimodal Model [6.6]
最大32個のトークンを持つセグメンテーションマスクを表すHiMTok(Hierarchical Mask Tokenizer)を提案する。 HiMTokは、コンパクトで粗いマスク表現を可能にし、次世代の予測パラダイムとよく一致している。分割と視覚能力の進歩的な学習のための3段階のトレーニングレシピを開発し,階層的なマスクロスを特徴とし,より効果的な粗い学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:31:29 GMT)
IncA-DES: An incremental and adaptive dynamic ensemble selection approach using online K-d tree neighborhood search for data streams with concept drift [6.6]
IncA-DESは、地元の専門家の育成を促進する訓練戦略を採用している。オンラインK-dツリーアルゴリズムは、一貫性のないインスタンスを素早く削除することができる。提案されたフレームワークは、最先端の7つの手法と比較して、最高の平均精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:42:12 GMT)
NeuTSFlow: Modeling Continuous Functions Behind Time Series Forecasting [6.6]
時系列予測は幅広い応用において基本的な課題である。時系列は、共有確率測度によって支配される連続関数族のノイズの多い観測と見なすことができる。ニュートラル演算子を利用した新しいフレームワークであるNeuTSFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:16:13 GMT)
MapEx: Indoor Structure Exploration with Probabilistic Information Gain from Global Map Predictions [6.4]
我々は、しばしば予測可能で繰り返しパターンから構成される、構造化された屋内環境を探索するロボットに焦点を当てる。近年の研究では、深層学習技術を用いて地図の未知領域を予測し、これらの予測を情報ゲイン計算に利用している。本研究では,予測地図を用いて情報ゲイン推定のための確率的センサモデルを構築する新しい探索フレームワークであるMapExを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:28:14 GMT)
Generate to Ground: Multimodal Text Conditioning Boosts Phrase Grounding in Medical Vision-Language Models [6.4]
生成テキストから画像への拡散モデルにより,ゼロショットフレーズのグラウンド化性能が向上することを示す。その結果, 医用画像領域において, 句接頭のためのより効果的なパラダイムとして, 生成的アプローチが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:48:32 GMT)
Efficient Preparation of Fermionic Superfluids in an Optical Dipole Trap through Reinforcement Learning [6.3]
我々は,Li6のフェルミガスの調製において,蒸発冷却を最適化するための強化学習(RL)に基づく制御機構を実証した。 Soft Actor-Critic (SAC)アルゴリズムを用いて、システムは高次元パラメータ空間を自律的に探索し、最適冷却軌道を学習する。提案手法は0.5秒以内の原子密度の最大130%向上を実現し, 高速蒸発と熱化のバランスをとる非自明な制御戦略を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:31:09 GMT)
CleAR: Robust Context-Guided Generative Lighting Estimation for Mobile Augmented Reality [6.3]
没入型モバイル拡張現実(AR)体験を実現するためには,高品質な環境照明が不可欠である。異なる種類のプロンプトから高品質な画像を生成することができる生成AIの最近の進歩は、高品質な照明推定の潜在的解決策を示す。我々は、高品質で多様な環境マップを作成できるCleARと呼ばれるジェネレーティブ照明推定システムの設計と実装を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:15:30 GMT)
Distilling Invariant Representations with Dual Augmentation [6.2]
教師モデルと学生モデルの両方において、不変な特徴学習を促進するために、二重強化戦略を導入する。我々の手法は、蒸留中に両方のモデルに適用された異なる拡張を活用し、学生に堅牢で伝達可能な特徴をつかむよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:01:02 GMT)
Cluster Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning [6.2]
Cluster Contrast (CueCo) は教師なし視覚表現学習の新しいアプローチである。 CueCoは、対照的な学習とクラスタリングの長所を組み合わせたものだ。 CIFAR-10では91.40%、CIFAR-100では68.56%、ImageNet-100では78.65%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:59:43 GMT)
Large Language Models are Unreliable for Cyber Threat Intelligence [6.2]
大規模言語モデル(LLM)は、サイバーセキュリティ分野におけるデータの希薄化を緩和するために使用することができる。我々は3つの最先端のLCMと350件の脅威情報レポートのデータセットを用いて実験を行った。実物大の報告ではLCMが十分な性能を保証できない一方で、矛盾しすぎていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:49:21 GMT)
Efficient Control Flow Attestation by Speculating on Control Flow Path Representations [6.2]
Control Flow CF (CFA) は組み込みシステムにおける実行時のソフトウェア完全性のリモート検証を可能にする。最近の研究は、おそらくサブパスのinlogを推測し、実行時に予約されたシンボルに置き換えることで、アプリケーション固有の最適化を提案している。本研究は,(1)制御フローの局所性と(2)ハフマン符号化に関する推測を可能にするCFAのアーキテクチャ拡張であるRESPEC-CFAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:38:58 GMT)
QAS-QTNs: Curriculum Reinforcement Learning-Driven Quantum Architecture Search for Quantum Tensor Networks [6.1]
本稿では,ハイブリッド量子強化学習と量子カリキュラム学習戦略を用いた新しいフレームワークを提案する。我々は、最先端の古典的強化学習アルゴリズムを4つの量子化学習アルゴリズムと比較した。実験の結果、量子化RLは古典的手法よりも著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:12:01 GMT)
Cross-World Assumption and Refining Prediction Intervals for Individual Treatment Effects [6.1]
高い意思決定のためには、個々の治療効果の推定には有効な予測間隔が伴わなければならない。高い意思決定のためには、個々の治療効果の推定には有効な予測間隔が伴わなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:58:18 GMT)
GS-I$^{3}$: Gaussian Splatting for Surface Reconstruction from Illumination-Inconsistent Images [6.1]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は表面再構成の分野で大きな注目を集めている。不整合照明下での頑健な表面再構成の課題を解決するため,GS-3I と呼ばれる手法を提案する。 GS-3Iは複雑な照明のシナリオをまたいで、堅牢で正確な表面再構成を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:01:40 GMT)
CosmoFlow: Scale-Aware Representation Learning for Cosmology with Flow Matching [6.0]
フローマッチングに基づく生成モデルは、フィールドレベルのコールドダークマター(CDM)シミュレーションデータのコンパクトでセマンティックにリッチな潜在表現を、監督なしで学習することができる。モデルであるCosmoFlowは、原フィールドデータよりも32倍小さい表現を学習し、フィールドレベルの再構成、合成データ生成、パラメータ推論に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:15:31 GMT)
Improving Transformer World Models for Data-Efficient RL [5.9]
本稿では,変圧器に基づく標準モデルベースRLパラダイムの3つの改良点について述べる。我々は,100万の環境ステップの後に69.66%の報酬を得られるCraftax-classicベンチマークに注目する。また,Craftax-full,MinAtar,および3種類の異なる2プレーヤゲームについて予備的な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:06:24 GMT)
CLID-MU: Cross-Layer Information Divergence Based Meta Update Strategy for Learning with Noisy Labels [5.9]
クリーンなラベル付きデータセットに頼ることなく、ノイズの多いラベルシナリオのメタ学習に取り組む。我々は多層情報分散型メタ更新戦略(CLID-MU)を設計する。 CLID-MUが最先端の手法より優れていることを示すのは、合成ノイズと実世界のノイズの両方の下で様々なラベルを持つベンチマークデータセットの実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:03:07 GMT)
Resampling strategies for imbalanced regression: a survey and empirical analysis [5.9]
不均衡な問題は現実の異なる状況で起こりうるが、これに対処するために、再サンプリングやバランスをとるアルゴリズムの形である戦略が提案されている。この研究は、様々なバランスと予測モデルからなる実験的な研究であり、ウィッチは、ユーザにとって重要な要素を捉えるためにメトリクスを使用する。また、回帰モデル、学習プロセス、評価指標の3つの重要な基準に基づいて、不均衡回帰アプローチのための分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:34:42 GMT)
Imbalanced Regression Pipeline Recommendation [5.9]
本稿では,不均衡回帰(Meta-IR)フレームワークのメタラーニングを提案する。メタ分類器をトレーニングして、タスクごとの再サンプリング戦略と学習モデルで構成される最高のパイプラインを推奨する。 AutoMLフレームワークと比較して、Meta-IRはより良い結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:34:02 GMT)
Uncertainty Quantification for Motor Imagery BCI -- Machine Learning vs. Deep Learning [5.6]
脳コンピュータインタフェース(BCI)は、脳信号を機能的に有用な出力に変換するが、必ずしも正確ではない。優れた機械学習分類器は、その分類の確率を与えることで、与えられた分類についてどれだけ自信があるかを示すことができるべきである。我々は,全てのモデルにおいて,不明瞭なサンプルを拒絶することにより,モータ画像BCIの精度を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:27:01 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） (Wed, 16 Jul 2025 13:02:26 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） (Wed, 16 Jul 2025 11:40:43 GMT)
InstantGroup: Instant Template Generation for Scalable Group of Brain MRI Registration [5.4]
InstantGroupは、変動オートエンコーダ(VAE)モデルに基づく効率的なグループワイドテンプレート生成フレームワークである。 3D脳MRIでの実験によると、InstantGroupは実行時間を劇的に減らし、さまざまなグループサイズのテンプレートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:49:46 GMT)
Effective Fine-Tuning of Vision Transformers with Low-Rank Adaptation for Privacy-Preserving Image Classification [5.3]
本稿では,事前学習したViTモデル重みを効率的に凍結する,プライバシー保護型視覚変換器(ViT)モデルの低ランク適応法を提案する。提案手法により,トレーニング可能なパラメータの数を削減できるだけでなく,フルタイムチューニングとほぼ同等の精度を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:18:52 GMT)
Jenga-Krotov algorithm: Efficient compilation of multi-qubit gates for exchange-only qubits [5.3]
Exchange-only (EO) 量子ビットは、スケーラブルな半導体ベースの量子コンピューティングのための魅力的なプラットフォームを提供する。高忠実なシングルキュービットゲートと2キュービットゲートが実証されているが、効率的なマルチキュービット演算の合成は依然として重要なボトルネックである。本稿では, 勾配に基づく最適化アルゴリズムであるJenga-Krotov (JK)を導入し, コンパクトで高忠実なEOゲート列を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:40:58 GMT)
ProtoConNet: Prototypical Augmentation and Alignment for Open-Set Few-Shot Image Classification [5.3]
オープンセットの少数ショット画像分類は、少量のラベル付きデータを使ってモデルを訓練することを目的としている。 ProtoConNetでは、さまざまなサンプルのバックグラウンド情報を組み込んで、機能空間の多様性を高めている。 2つのデータセットによる実験結果から、ProtoConNetは、数ショットシナリオでの表現学習の有効性を高めることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:20:52 GMT)
Integrated path stability selection [5.3]
本稿では,安定性を最大化するのではなく,安定経路の統合に基づく新しい安定性選択手法を提案する。これにより、以前の境界よりもはるかに強いE(FP)上の上限が得られ、同じターゲットE(FP)に対して実際よりもはるかに真の正の値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:52:52 GMT)
Advanced Space Mapping Technique Integrating a Shared Coarse Model for Multistate Tuning-Driven Multiphysics Optimization of Tunable Filters [5.1]
本稿では,多状態チューニング駆動型可変フィルタの多物理最適化に共用電磁法(EM)に基づく粗いモデルを適用した高度空間マッピング(SM)手法を提案する。 SM法はEM単体シミュレーションの計算効率と多体シミュレーションの精度を組み合わせる。提案する全体代理モデルには,複数のサブ代理モデルがあり,それぞれが1つの共有粗いモデルと2つの異なるマッピングニューラルネットワークで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:47:35 GMT)
Choosing the Better Bandit Algorithm under Data Sharing: When Do A/B Experiments Work? [5.1]
本研究では,2つの推薦アルゴリズムの性能を比較するためのA/B実験について検討する。処理および制御アルゴリズムの下でのユニットはデータの共有プールに寄与し、後に両方のアルゴリズムを訓練し、2つのグループ間の干渉を引き起こす。我々は、この知見を多武装の盗聴フレームワークで定式化し、データ共有における予測GTE推定の符号が真のGTEの符号と一致しているか矛盾するかを理論的に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:14:52 GMT)
YOLOv8-SMOT: An Efficient and Robust Framework for Real-Time Small Object Tracking via Slice-Assisted Training and Adaptive Association [5.1]
本稿では,MVA 2025 "Finding Birds" Small Multi-Object Tracking Challenge (SMOT4SB)におけるチャンピオンシップ獲得ソリューションについて述べる。トラッキング・バイ・検出のパラダイムを採用し、検出レベルとアソシエーションレベルの両方で目標とするイノベーションを実現している。本手法はSMOT4SB公開テストセット上での最先端性能を実現し,SO-HOTAスコアの textbf55.205 に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:51:19 GMT)
Sparse Autoencoders for Sequential Recommendation Models: Interpretation and Flexible Control [5.0]
スパースオートエンコーダ(SAE)は言語モデルから解釈可能な特徴を抽出するための有望な教師なしアプローチであることが示されている。本研究では,シーケンシャルなレコメンデーションタスクでトレーニングしたトランスフォーマーに対して,SAEをうまく適用可能であることを示す。我々は,SAEが学習した特徴が,モデルの振る舞いを効果的かつ柔軟に制御するために利用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:57:43 GMT)
InSyn: Modeling Complex Interactions for Pedestrian Trajectory Prediction [5.0]
InSynはTransformerベースの新しいモデルで、多様なインタラクションパターンをキャプチャする。 SSOSは、数値時系列予測における初期段階のばらつきの一般的な問題を緩和する訓練戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:23:04 GMT)
Chain-of-Descriptions: Improving Code LLMs for VHDL Code Generation and Summarization [4.8]
大規模言語モデル(LLM)は様々なNLPタスクやドメインで広く使われている。 LLMは、登録-転送レベル(RTL)コード生成や要約といったタスクを約束する。本稿では,VHDL コード生成および要約タスクにおける LLM の性能向上を目的とした Chain-of-Descriptions (CoDes) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:05:30 GMT)
MoViAD: Modular Visual Anomaly Detection [4.8]
MoViADは、VADモデル、トレーナー、データセット、VADユーティリティへの高速で簡単にアクセスできるように設計されたライブラリである。連続性、半教師付き、少数ショット、ノイズなど、幅広いシナリオをサポートする。 MoViADは、バックボーンの選択、堅牢な評価VADメトリクス(ピクセルレベルと画像レベル)、および効率分析に有用なプロファイリングツールを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:10:38 GMT)
FADE: Adversarial Concept Erasure in Flow Models [4.8]
テキストから画像への拡散モデルのための新しいtextbfconcept消去法を提案する。提案手法は,軌道認識型微調整戦略と,その概念を確実に取り除くための対向的目的を組み合わせたものである。提案手法は, 消去された概念とモデル出力との相互情報を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:31:21 GMT)
Quantum Tomography in Neutral Meson and Antimeson Systems [4.7]
メゾンおよびアンタイムソン系に対する完全フレーバー密度行列(M bar M$)を所定の時間でブロッホベクトル空間に構築するための体系的アプローチを提案する。 M バー M$ システムのための量子トモグラフィーを実行することで、生産機構、デコヒーレンス現象、量子情報変数、およびCP 違反の潜在的新しい源の研究が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:00:00 GMT)
Wavelet-based Decoupling Framework for low-light Stereo Image Enhancement [4.6]
本稿では,特徴空間デカップリングを用いたウェーブレットを用いた低照度ステレオ画像強調手法を提案する。ウェーブレット変換を用いて、照明調整のための低周波分岐とテクスチャ強化のための複数の高周波分岐に特徴空間を分解する。高周波情報を強化するため,クロスアテンション機構に基づくディテール・テクスチャ・エンハンスメント・モジュール(DTEM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:42:27 GMT)
Predicting Soccer Penalty Kick Direction Using Human Action Recognition [4.6]
本研究は,手動でアノテートされたサッカーペナルティキックの新たなデータセットを提示し,プレキック選手の動きに基づくショット方向の予測を行う。本稿では,HARに基づく特徴埋め込みとコンテキストメタデータを統合したディープラーニング分類器を提案する。我々は、7つのアーキテクチャーファミリにまたがる24のバックボーンモデルを評価し、ショット方向の予測において最大63.9%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:27:11 GMT)
Heat Kernel Goes Topological [4.6]
グラフニューラルネットワークの強力な後継として、トポロジカルニューラルネットワークが登場している。複素数(CC)上のラプラシアン作用素を導入する新しいトポロジカルフレームワークを導入する。提案手法は, マルチスケール情報をキャプチャし, 置換同変表現を可能にし, 現代のトランスフォーマーアーキテクチャへの容易に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:28:10 GMT)
Optomagnonic continuous-variable quantum teleportation enhanced by non-Gaussian distillation [4.6]
我々は、オポマグニック連続可変量子テレポーテーションプロトコルを提供する。我々は、コヒーレント、単光子、スクイード、猫状態などの一連の光学状態が、マグノンモードにテレポート可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:22:07 GMT)
Compilation of QCrank Encoding Algorithm for a Dynamically Programmable Qubit Array Processor [4.5]
QCrankは、シーケンス化された実数値の古典データを量子状態に格納するための効率的な符号化プロトコルである。我々は、中性原子配列の鍵となる特徴が、アルゴリズムの効果的な展開にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:53:35 GMT)
Programming Distributed Collective Processes in the eXchange Calculus [4.5]
IoT(Internet of Things)は、ほぼあらゆる種類の環境で、高密度でマルチスケールなコンピューティングデバイスのデプロイというビジョンを示唆している。 IoT(Internet of Things)のような最近のトレンドは、ほぼあらゆる種類の環境において、コンピューティングデバイスの密集したマルチスケール展開のビジョンを示唆している。顕著なエンジニアリング上の課題は、そのような計算生態系の集合的適応的な振る舞いをプログラミングすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:15:06 GMT)
CTSR: Cartesian tensor-based sparse regression for data-driven discovery of high-dimensional invariant governing equations [4.5]
本稿では,複雑な高次元支配方程式を明らかにするために,モンテカルロテンソルベーススパース回帰(CTSR)手法を提案する。 2次元(2次元)と3次元(3次元)の2つのテストケースの評価は,提案手法が精度と効率を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:19:59 GMT)
A deep neural network approach to solve the Dirac equation [4.5]
ディープニューラルネットワークと教師なし機械学習技術を用いてディラック方程式を解く。低層励起状態に対しては、異なる性能と利点を持つ2つの方法が提案されている。この方法の有効性はクーロンポテンシャルとウッズ・サクソンポテンシャルの計算によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:50:16 GMT)
Mobility rings in a non-Hermitian non-Abelian quasiperiodic lattice [4.4]
スピン-1/2非相反オーブリー・アンドルー鎖のSU(2)非アベリア人工ゲージ場における局在と位相的性質について検討する。その結果、アベリアの場合と異なり、非エルミート位相相転移を伴う非アベリアの場合、モビリティ環が出現することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:18:02 GMT)
What Factors Affect LLMs and RLLMs in Financial Question Answering? [4.4]
本研究では、金融分野における大規模言語モデル(LLM)と大規模言語モデル(RLLM)に対する様々な手法の影響について検討する。我々は,5つのLLMと3つのRLLMを用いて,財務質問応答タスクに対するプロンプト手法,エージェントフレームワーク,多言語アライメント手法の効果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:06:32 GMT)
Variational Inference for Latent Variable Models in High Dimensions [4.3]
平均場変動推定(MFVI)の統計的精度を定量化するための一般的な枠組みを導入する。我々は、有名なディリクレ割当てモデルのためのMFVIの「作業」を正確に把握する。非線形な大きな偏差の枠組みを拡張した証明手法は,他の潜伏変数モデルにおけるMFVIの解析の扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:11:02 GMT)
Cutting Slack: Quantum Optimization with Slack-Free Methods for Combinatorial Benchmarks [4.3]
制約処理は、量子最適化における重要なボトルネックである。量子シミュレータやハードウェア上での制約問題を解くために,ラグランジアンに基づく一連の最適化手法について検討する。この結果は,QUBOのペナライゼーションに代わるスケーラブルな代替手段として,ラグランジアン定式化の柔軟性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:39:47 GMT)
Partially Observable Reference Policy Programming: Solving POMDPs Sans Numerical Optimisation [4.3]
本稿では,有意義な未来史を深く分析するオンライン近似POMDPソルバを提案する。提案手法は, サンプリング近似誤差の平均値によって, 性能損失が制限されるというアルゴリズムの基本的スキームに対して理論的保証を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:33:32 GMT)
"Is it always watching? Is it always listening?" Exploring Contextual Privacy and Security Concerns Toward Domestic Social Robots [4.2]
社会ロボットは米国の消費者の間で関心を集めている。リスクの増加には、データリンク、不正なデータ共有、ユーザとその家の物理的安全性などがある。私たちは、透明性、ユーザビリティ、堅牢なプライバシコントロールの必要性を強調しながら、重要なセキュリティとプライバシに関する懸念を特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:58:46 GMT)
LHU-Net: a Lean Hybrid U-Net for Cost-efficient, High-performance Volumetric Segmentation [4.2]
ボリューム医療画像分割のためのリーンハイブリッドU-NetであるLHU-Netを提案する。 LHU-Netは、チャンネルの特徴を洗練する前に空間的特徴抽出を優先し、効率と精度の両方を最適化する。 Synapse、Left Atrial、BraTS-Decathlon、Lung-Decathlonの4つのベンチマークデータセットによる評価
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:28:25 GMT)
CultureCLIP: Empowering CLIP with Cultural Awareness through Synthetic Images and Contextualized Captions [4.1]
事前訓練された視覚言語モデル(VLM)は、一般的なマルチモーダル理解において優れているが、しばしばニュアンス付き、文脈に依存した視覚的手がかりを捉えるのに苦労する。我々は,人工文化データセットCulTwinを構築するために,オープンソースのVLMとテキスト・ツー・イメージモデルを活用したデータキュレーションパイプラインを設計する。 CulTwin上でCLIPを微調整し,文化的な概念を文脈的に拡張されたキャプションや合成画像と整合させるCuctureCLIPを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:01:50 GMT)
Robust Causal Discovery in Real-World Time Series with Power-Laws [4.1]
因果発見 (Causal Discovery, CD) は時系列における因果関係を探究するために提案されている。 CDアルゴリズムは、しばしばノイズに対する高い感度を示し、実際のデータに適用した場合、因果推論を誤解させる結果となる。我々は、真の因果信号を増幅するパワー-法則スペクトル特徴の抽出に基づいて、ロバストなCD法を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:02:21 GMT)
Mixture of Raytraced Experts [4.1]
本稿では,エキスパートのシーケンスを動的に選択可能な,積み重ねられたMixture of Expertsアーキテクチャを提案する。我々は、候補とする専門家の集合から反復的にサンプリングすることでモデルをトレーニングし、リカレントニューラルネットワークのトレーニング方法に似たシーケンスを広げる。予備実験では、10%から40%のトレーニングエポックを、同等/高い精度で減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:08:46 GMT)
BondMatcher: H-Bond Stability Analysis in Molecular Systems [4.1]
本稿では,分子中の原子の量子理論(QTAIM)によって特徴づけられる水素結合(H結合)の安定性について検討する。水ヘキサマーの4つの異性体に関連する4544個の電子密度のデータベースを, 構造摂動下で平衡幾何学を歪ませて作成した。我々は,結合発生率と呼ばれる新しい安定度尺度を提案し,各結合経路が平衡状態にある場合と入力アンサンブル内での発生率とを関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:36:00 GMT)
Data-driven rainfall prediction at a regional scale: a case study with Ghana [4.0]
最先端の数値天気予報(NWP)モデルは、アフリカの熱帯地域で熟練した降雨予測を作成するのに苦労している。 2つのU-Net畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを開発し、12時間と30時間リード時の24時間降雨を予測する。また,従来のNWPモデルとデータ駆動モデルを組み合わせることにより,予測精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:30:36 GMT)
Prototype-Based Multiple Instance Learning for Gigapixel Whole Slide Image Classification [4.0]
ProtoMILは、スライド画像全体(WSI)解析のための本質的に解釈可能なMILモデルである。提案手法では,画像特徴空間から人間の解釈可能な概念を発見するために,スパースオートエンコーダを用いる。 ProtoMILでは、入力概念を変更することでモデルの介入を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:15:00 GMT)
MirrorCBO: A consensus-based optimization method in the spirit of mirror descent [3.9]
そこで我々は,ミラー降下と同様の方法で標準CBOを一般化する,コンセンサスに基づく最適化(CBO)手法であるMirrorCBOを提案する。また、制約付き最適化に対する最近のCBOアプローチの概要と、MirrorCBOに対するパフォーマンスについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:04:43 GMT)
Extracting randomness from magic quantum states [3.9]
量子状態のサブシステムが測定されると、結果の未測定部分が高いランダム性を示すことを示す。本研究は,従来の絡み合いのパラダイムを超えて,魔法の量子状態内の相関関係を定量化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:39:10 GMT)
Extremal Testing for Network Software using LLMs [3.8]
LLMを用いたネットワークソフトウェアの極端テストを自動化する方法について述べる。我々は、HTTP、BGP、DNS実装の極端テストを生成することで、このプロセスがいかに簡単かを実証する。我々はエージェントAIを用いて極端テストのさらなる自動化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:29:49 GMT)
The Evolving Role of Large Language Models in Scientific Innovation: Evaluator, Collaborator, and Scientist [3.8]
科学革新は、LLM(Large Language Models)の急速な進歩によって、パラダイムシフトが進んでいる。本調査では,3つの階層レベル – 評価,コラボレーション,科学者 – にまたがる科学革新におけるLLMの役割を,包括的に分類する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:11:01 GMT)
Toxicity-Aware Few-Shot Prompting for Low-Resource Singlish Translation [3.8]
低リソースの言語ペア間の有害な内容の翻訳は、攻撃的な表現を衛生化するための並列データと安全フィルタの不足による課題を提起する。コードミキシングされたSinglishセーフティコーパス上で実証された毒性保存翻訳のための2段階のフレームワークを提案する。我々は,Singlishを包括的NLPテストベッドとして位置づけることにより,実世界の応用における社会言語的ニュアンスを維持することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:58:02 GMT)
When Retriever Meets Generator: A Joint Model for Code Comment Generation [3.7]
RAGSumは、単一のCodeT5バックボーンを使用して、ヒューズ検索と生成の上に構築されている。対照的な事前学習フェーズは、最寄りの探索のためのコード埋め込みを形作る。最終出力を研磨するために、軽量な自己精製ループが配置される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:12:27 GMT)
Funnel-HOI: Top-Down Perception for Zero-Shot HOI Detection [3.7]
人間オブジェクトの相互作用検出(Human-object Interaction Detection, HOID)とは、画像中の対話的な人間オブジェクトのペアをローカライズし、その相互作用を識別することである。本研究では,Funnel-HOIというトップダウンフレームワークを構築した。新規な非対称なコアテンション機構は、マルチモーダル情報(ゼロショット機能を含む)を利用してこれらのキューをマイニングし、エンコーダレベルでより強力な相互作用表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:47:24 GMT)
Rel-HNN: Split Parallel Hypergraph Neural Network for Learning on Relational Databases [3.6]
データベースのフラット化は、ディープラーニングモデルに課題をもたらす。我々はrel-HNNと呼ばれる新しいハイパーグラフベースのフレームワークを提案する。 rel-HNNは,分類タスクと回帰タスクの両方において,既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:20:45 GMT)
NLP Meets the World: Toward Improving Conversations With the Public About Natural Language Processing Research [3.6]
大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、自然言語処理(NLP)への関心が急速に高まっている。本稿は,NLPの能力と限界について,一般ユーザとコミュニケーションをとるための推奨事項を共有する。勧告は3つのテーマをカバーしている: 公的な理解の障害としての曖昧な用語、持続的な成長の障害としての不合理な期待、継続的な支援の障害としての倫理的失敗である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:25:07 GMT)
CytoSAE: Interpretable Cell Embeddings for Hematology [3.5]
スパースオートエンコーダ (SAE) はトランスフォーマーベース基礎モデルの機械的解釈可能性のための有望なツールとして登場した。本研究では,4万枚以上の末梢血単細胞画像に基づいて,スパースオートエンコーダCytoSAEを提案する。我々は,CytoSAEの概念が,サブセルレベルで説明可能性を提供しながら,最先端技術に匹敵する性能に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:59:32 GMT)
ViTally Consistent: Scaling Biological Representation Learning for Cell Microscopy [3.4]
細胞顕微鏡データの基盤モデルとしては,これまでで最大である。従来のViT-L/8 MAEと比較して, 遺伝的摂動の線形分離性は60%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:52:58 GMT)
OrdShap: Feature Position Importance for Sequential Black-Box Models [3.4]
OrdShapは、モデルが特徴位置の変化に応じてどのように変化するかを定量化することで、効果を分散させる新しい属性手法である。健康、自然言語、合成データセットから得られた経験的な結果は、OrdShapが価値と特徴位置の属性をキャプチャする効果を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:40:01 GMT)
An Empirical Study of Large Language Models for Type and Call Graph Analysis in Python and JavaScript [3.4]
大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学におけるその可能性のために、ますます研究されている。我々は,Python および JavaScript プログラムのコールグラフ解析と型推論を強化するため,現在の LLM の可能性について検討する。我々は、OpenAIのGPTシリーズやLLaMAやMistralといったオープンソースモデルを含む24のLLMを実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:28:57 GMT)
Sharing is CAIRing: Characterizing Principles and Assessing Properties of Universal Privacy Evaluation for Synthetic Tabular Data [3.4]
比較可能性、適用性、解釈可能性、代表性(CAIR)の4つの原則を同定する。本研究は,CAIRの原則とルーブリックの適用性および有用性について,他の研究で広く普及している指標の選択を評価して検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:10:49 GMT)
Physics constrained learning of stochastic characteristics [3.3]
共分散行列の選択における誤差は推定アルゴリズムの精度に影響を与え、フィルタが分岐することがある。本研究では,騒音特性を同定し,実時間車両状態推定のための学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:31:29 GMT)
Value-Based Large Language Model Agent Simulation for Mutual Evaluation of Trust and Interpersonal Closeness [3.3]
大規模言語モデル(LLM)は、人間のようなエージェントを用いて複雑な社会現象をシミュレートする強力なツールとして登場した。本研究では, 2つの実験により, LLMエージェント間の関係構築に及ぼす値類似性の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:21:59 GMT)
Evaluating the Ability of Large Language Models to Reason about Cardinal Directions, Revisited [3.2]
テンプレートの集合から生成されたベンチマークを用いて,28大言語モデル(LLM)の基準方向(CD)を推論する能力について検討した。特定のシナリオから正しいCDを決定するLLMの能力を広範囲にテストする。新しい大きな推論モデルでさえ、すべての質問に対して正しいCDを確実に決定できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:16:36 GMT)
Reinforced Imitative Trajectory Planning for Urban Automated Driving [3.2]
本稿では,RLと模倣学習を統合して多段階計画を可能にする,RLに基づく新しい軌道計画手法を提案する。都市シナリオにおけるRLに対する効果的な報酬信号を提供する変圧器に基づくベイズ報酬関数を開発した。提案手法は,大規模な都市自動運転 nuPlan データセット上で検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:38:09 GMT)
An Algebraic Approach to Asymmetric Delegation and Polymorphic Label Inference (Technical Report) [3.2]
言語ベースの情報フロー制御(IFC)は、分散アプリケーションにおけるセキュリティポリシーの推論と実施を可能にする。 IFCラベルを使用して、準正直なエージェントのような特定のセキュリティ仮定をモデル化することは困難である。機密性や整合性の部分的なデリゲートである非対称デリゲートの形式化を可能にするセマンティックフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:38:43 GMT)
HairFormer: Transformer-Based Dynamic Neural Hair Simulation [3.1]
本稿では,任意のヘアスタイルの静的ドレープ形状を予測するトランスフォーマーを用いた静的ネットワークを提案する。新規なクロスアテンション機構を持つ動的ネットワークは、静的毛髪特徴とキネマティック入力を融合して表現力学を生成する。本手法は,物理インフォームド・ロスの導出により,多種多様なスタイルにまたがる高忠実で一般化可能な動的毛髪を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:42:08 GMT)
Practical Principles for AI Cost and Compute Accounting [3.1]
政策立案者は、開発コストと計算を、AI能力とリスクのプロキシとしてますます利用している。我々は,AIコストと計算会計基準を設計するための7つの原則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:03:11 GMT)
Accelerating MCMC with Quantum Walks: Design, Implementation, and Results [3.0]
本稿では、離散量子ウォーク(DQW)アルゴリズムに基づく新しいMCMCアルゴリズムの設計と実装について述べる。量子重ね合わせを利用してターゲット分布の構造を効果的に捉えることを実証する。さらに,コンバージェンス速度を大幅に向上する回路拡張を導入し,アルゴリズムのスケーラビリティを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:36:04 GMT)
Entanglement features from heavy particle scattering [3.0]
中間重粒子によって伝播される情報の量は非弾性散乱の特徴を示す。我々は,2～3ドル,2～4ドル散乱のコンクリートモデルについて検討し,領域法則を超えた絡み合い構造に光を当てた。実際には、これらの特徴は最終粒子の位相空間分布を適切に極小化することで探究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:36:45 GMT)
HyDRA: A Hybrid Dual-Mode Network for Closed- and Open-Set RFFI with Optimized VMD [2.9]
HyDRAは、最適化された変分モード分解(VMD)を統合するハイブリッドデュアルモードRFアーキテクチャである NVIDIA Jetson Xavier NX上にデプロイされたHyDRAは、低消費電力でミリ秒レベルの推論速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:02:11 GMT)
SystolicAttention: Fusing FlashAttention within a Single Systolic Array [2.9]
Transformer Modelは、SDPA(Scaled dot-product attention)に大きく依存している。現在のsystolic-arrayベースのアクセラレータは、FlashAttentionの実行において重大な課題に直面している。我々は、FlashAttentionアルゴリズム全体を単一のsystolic配列内で完全に動作させることができる拡張されたsystolic配列アーキテクチャであるFSAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:36:16 GMT)
Deep Neural Encoder-Decoder Model to Relate fMRI Brain Activity with Naturalistic Stimuli [2.7]
そこで本研究では,脳活動のエンコードとデコードを行う,エンド・ツー・エンドのディープ・ニューラル・エンコーダ・デコーダモデルを提案する。我々はアーキテクチャに時間的畳み込み層を導入し、自然界の刺激とfMRIの時間分解能ギャップを効果的に埋めることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:08:48 GMT)
d-DQIVAR: Data-centric Visual Analytics and Reasoning for Data Quality Improvement [2.7]
我々のシステムは、データ駆動とプロセス駆動の両方のアプローチを利用する視覚分析技術を統合する。本稿では,本システムによってユーザに対して,実践的なワークフロー内で専門家やドメイン知識を効果的に活用することを可能にする方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:45:08 GMT)
Selective Quantization Tuning for ONNX Models [2.7]
我々は,ONNXモデルの選択的量子化,展開,実行を可能にするスイートであるTuneQnを提案する。 TuneQnは選択的に量子化されたONNXモデルを生成し、異なるハードウェアにデプロイし、精度やサイズなどのメトリクスのパフォーマンスを測定する。我々は、TuneQnが選択的量子化とチューニングを効果的に行い、最大54.14$%の精度損失でONNXモデル候補を選択することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:46:04 GMT)
Out-of-Distribution Recovery with Object-Centric Keypoint Inverse Policy for Visuomotor Imitation Learning [2.7]
本稿では,自覚的政策学習におけるOCR(object-centric recovery)フレームワークを提案し,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオの課題に対処する。連続学習のためのデモンストレーションを自律的に収集するOCRの能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:34:49 GMT)
COLA-GEC: A Bidirectional Framework for Enhancing Grammatical Acceptability and Error Correction [2.6]
本稿では,相互知識伝達により両タスクを増強する新しい双方向フレームワークであるCOLA-GECを紹介する。まず、GECデータセットを用いて文法的受容性モデルを拡張し、複数の言語間での性能を大幅に改善する。第2に、動的損失関数を用いてGECモデルトレーニングに文法的受容性信号を統合することにより、文法的に許容できる出力に対する補正を効果的に導く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:29:05 GMT)
Simplifications are Absolutists: How Simplified Language Reduces Word Sense Awareness in LLM-Generated Definitions [2.6]
目的とする3つのグループ(Normal, Simple, ELI5)の同義語定義品質に,単純化がどのような影響を及ぼすかを検討する。本結果より, 簡易化は多義性を無視して定義完全性を著しく低下させ, 誤解のリスクを増大させることが示唆された。これらの知見は、すべての学習者に対して信頼性のある文脈対応の定義を保証するために、教育的NLPにおけるシンプルさと完全さのバランスをとる必要があることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:25:27 GMT)
Learning Time-Varying Multi-Region Brain Communications via Scalable Markovian Gaussian Processes [2.6]
我々はマルコフ的ガウス過程を用いて時間変化の時間的遅延で脳のコミュニケーションを学習する新しい枠組みを提案する。この研究は、分散ニューラルネットワークの理解を深め、動的脳ネットワークを解析するためのスケーラブルなツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:40:32 GMT)
Jumpstarting Surgical Computer Vision [2.6]
我々は300以上の実験を通して、データセット合成を事前学習するためのレコメンデーションを開発する。位相認識のための2つの公開ベンチマークにおいて、最先端の事前訓練よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:42:47 GMT)
FloGAN: Scenario-Based Urban Mobility Flow Generation via Conditional GANs and Dynamic Region Decoupling [2.6]
既存の生成モデルは歴史的軌跡に大きく依存しており、人口密度や土地利用の変化のような進化する要因を見落としていることが多い。力学的なアプローチは人口密度と施設分布を取り入れているが、静的シナリオを仮定する。本研究では,シミュレーション都市シナリオに適した原位置移動フローを生成するためのデータ駆動型手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:12:38 GMT)
Improving Reinforcement Learning Sample-Efficiency using Local Approximation [2.6]
無限水平マルコフ決定過程におけるRLのサンプル複素性に基づいてPAC境界を導出する。 PAC-MDPアルゴリズムを上述のサンプル複雑度で構築することにより,これらの結果を無限水平モデルフリーの設定に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:31:17 GMT)
Traffic-Aware Pedestrian Intention Prediction [2.5]
本稿では,交通標識とその状態と歩行者の意図を予測する交通対応時空間グラフ畳み込みネットワーク(TA-STGCN)を提案する。提案手法では,複雑な都市環境における空間的・時間的依存関係を抽出し,動的交通信号状態と境界ボックスサイズを重要な特徴とする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:20:36 GMT)
Generation of Near-ideal Indistinguishable Two-Photon State by Incoherent Light [2.5]
2光子のHong-Ou-Mandel干渉効果はソース品質のベンチマークとなる。コヒーレントポンプは量子源を作るのに欠かせないものと考えられている。本研究では、不整合光により区別不能な2光子状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:23:57 GMT)
Ranking Vectors Clustering: Theory and Applications [2.5]
k-セントロイドランキングベクタークラスタリング問題(KRC)について検討する。古典的なk平均クラスタリング(KMC)とは異なり、KRCは観測とセントロイドの両方をランクベクトルに制限する。我々は,KMC の初期解を反復的に洗練する効率的な近似アルゴリズム KRCA を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:00:09 GMT)
Dictionary-based Block Encoding of Sparse Matrices with Low Subnormalization and Circuit Depth [2.4]
本稿では,新しいデータ構造に基づくスパース行列の効率的なブロック符号化プロトコルを提案する。同じ値のゼロでない要素は、ブロックエンコーディングプロトコルの辞書で同じ分類に属する。我々のプロトコルは、ユニタリ(LCU)とスパースアクセス入力モデル(SAIM)の線形結合に接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:52:11 GMT)
A Group Theoretic Analysis of the Symmetries Underlying Base Addition and Their Learnability by Neural Networks [2.4]
対称性を用いて急激な一般化のパラダイム的な例を考察する。単純なニューラルネットワークでさえ、適切な入力形式で急進的な一般化を達成でき、機能を持ち運ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:31:30 GMT)
A Novel Data Augmentation Strategy for Robust Deep Learning Classification of Biomedical Time-Series Data: Application to ECG and EEG Analysis [2.4]
本研究では,様々な信号タイプにまたがる最先端性能を実現する,新しい統合型深層学習フレームワークを提案する。従来の研究とは異なり、将来予測能力を達成するために信号の複雑さを科学的に増加させ、最高の予測を導いた。アーキテクチャには130MBのメモリとプロセスが10ミリ秒で必要であり、ローエンドデバイスやウェアラブルデバイスへのデプロイに適していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:38:10 GMT)
Beyond Single Models: Enhancing LLM Detection of Ambiguity in Requests through Debate [2.3]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語を理解し、生成する上で重要な能力を示している。本稿では,単一モデルを超えて検出と解決能力を高めるために設計されたマルチエージェント討論フレームワークを紹介し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:15:25 GMT)
Assay2Mol: large language model-based drug design using BioAssay context [2.3]
生化学において、分子スクリーニング法は、疾患標的に対する候補分子の機能的応答を評価する。これらの標的が作用する生物学的機構を記述した構造化されていないテキストは、新しい薬物発見キャンペーンのための豊富な情報を提供する。 Assay2Molは大規模言語モデルに基づくワークフローで、初期の医薬品発見のための膨大な生化学的スクリーニングアッセイを活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:42:18 GMT)
Transforming Football Data into Object-centric Event Logs with Spatial Context Information [2.2]
本稿では,サッカー(サッカー)データをオブジェクト中心のイベントログに変換するフレームワークを提案する。フットボール・アナリティクスにおけるオブジェクト中心イベントログの最初の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:40:29 GMT)
Life, uh, Finds a Way: Hyperadaptability by Behavioral Search [2.2]
本稿では,自己修正探索手順の物理的表現としての行動のフレーム化について提案する。ランダムに探索するのではなく、無限の連続挙動を動的に順序付けすることで、堅牢な問題解決を実現する。このフレームワークは、発達学習のための新しい理論モデルを提供し、複雑なスキルを自律的に習得できるロボットの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:40:25 GMT)
Simple Mechanistic Explanations for Out-Of-Context Reasoning [2.1]
OOCR(Out-of-context reasoning)は、微調整LDMが深い分布の一般化を示す現象である。 LoRAファインチューニングは基本的に一定のステアリングベクトルを追加し、一般的な概念に向けてモデルをステアリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:57:48 GMT)
The late-stage training dynamics of (stochastic) subgradient descent on homogeneous neural networks [2.1]
均質ニューラルネットワークによる分類の設定について考察する。正規化SGD反復は、後期訓練において、正規化マージンの臨界点の集合に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:04:45 GMT)
Findings of MEGA: Maths Explanation with LLMs using the Socratic Method for Active Learning [2.1]
一部の学生は数学に苦しむため、数学に関する規律や科目を避けている。我々はAI LLMs (MEGA) によるゲームによる数学の解説をアプローチと呼んでいる。我々は,MEGA法と従来のステップ・バイ・ステップ(CoT)法を比較し,グループ内設計を用いてより優れた手法を確かめた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:39:56 GMT)
Design Automation in Quantum Error Correction [2.1]
実用的フォールトトレラント量子コンピューティング(FTQC)を支える量子エラー補正(QEC) QECプロトコルは、しきい値以下の論理誤差率を抑え、信頼性の高い操作を保証するために必須である。したがって、QECフローにおける設計の自動化は重要であり、自動合成、トランスパイル、レイアウト、誤り訂正回路の検証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:59:38 GMT)
Complex non-backtracking matrix for directed graphs [2.1]
本稿では,Hermitian adjacency matrix と non-backtracking matrix の特性を統合した複素非追跡行列を提案する。この行列表現がクラスタ情報、特にスパース指向グラフを保持するという興味深い洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:57:11 GMT)
A Linearly Convergent Algorithm for Computing the Petz-Augustin Mean [2.1]
ペッツ=アウグスティン平均の (0,1) カップ (1,infty)$) における位数 $alpha の計算について検討する。この最適化問題を解くために,非漸近収束保証を用いた最初のアルゴリズムを提案する。我々は、全ての量子状態が通勤すると、ペッツ=アウグスティン平均の$alpha$がフィッシャー市場の平衡価格と同値であることを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:03:27 GMT)
Neural Human Pose Prior [2.0]
本稿では,人体上のポーズを正規化フローを用いてモデル化する,原理的,データ駆動型アプローチを提案する。トレーニング中のGram-Schmidt過程を反転させることにより,有効な6次元回転多様体上の分布をモデル化することの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:11:18 GMT)
Benchmarking fault-tolerant quantum computing hardware via QLOPS [2.0]
量子アルゴリズムを実行するためには、低ノイズレベルでスケーラブルな量子ハードウェアを開発することが不可欠である。様々なハードウェアプラットフォーム向けに、フォールトトレラントな量子コンピューティングスキームが開発されている。本稿では,FTQC方式の性能評価指標として,QLOPS(Quantum Logical Operations Per Second)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:31:51 GMT)
Characterizing State Space Model (SSM) and SSM-Transformer Hybrid Language Model Performance with Long Context Length [2.0]
ローカルデバイス上で連続した長文入力を処理できるマシンインテリジェンスへの需要は急速に伸びている。従来のTransformerアーキテクチャは効率が悪く、これらのタスクには使用できないことが多い。これにより、ステートスペースモデル(SSM)やハイブリッドといった、ほぼ直線的なスケーリングを約束する新しいアーキテクチャへのパラダイムシフトが加速した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:28:40 GMT)
On the Consideration of Vanity Address Generation via Identity-Based Signatures [2.0]
バニティアドレスは名前などのカスタム文字を埋め込むアドレスである。本稿では,認証キーとして任意の文字列を使用できるIDベースシグネチャ(IBS)の機能に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:04:57 GMT)
Multimodal Coordinated Online Behavior: Trade-offs and Strategies [2.0]
協調したオンライン行動は、デジタルエコシステム分析において重要な焦点となっている。伝統的な手法は、単一のタイプの相互作用に焦点をあてて、しばしばモノモーダルなアプローチに依存する。本研究では,多モード協調動作検出の動作方法の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:25:45 GMT)
Developing an AI-Guided Assistant Device for the Deaf and Hearing Impaired [1.9]
本研究の目的は、難聴者のためのアクセシビリティデバイスのための深層学習システムを開発することである。このデバイスは、音源を正確に特定し、リアルタイムで特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:03:33 GMT)
Compositional Discrete Latent Code for High Fidelity, Productive Diffusion Models [1.9]
本稿では,自己教師型学習目標を用いて学習した単純埋め込みから導出した画像表現である離散遅延符号(DLC)を紹介する。 DLCは、標準的な連続画像埋め込みとは対照的に、離散トークンのシーケンスである。生成が容易で、その構成性は、トレーニング分布を超えた新しい画像のサンプリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:12:17 GMT)
Similarity-Guided Diffusion for Contrastive Sequential Recommendation [1.9]
コントラスト的シーケンスレコメンデーションのための類似性誘導拡散法を提案する。本手法は,アイテム埋め込みベクトル間の類似性を利用して,意味的に一貫したノイズを生成する。対照的な学習の観点から、提案手法はより差別的な正と負のサンプルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:26:24 GMT)
A Thorough Assessment of the Non-IID Data Impact in Federated Learning [1.9]
分散機械学習(FL)は、分散クライアントの情報間のコラボレーティブ機械学習(ML)トレーニングを可能にし、データのプライバシを保証する。 FLの分散特性は、非独立で同一に分散された(非IID)データを扱う。その重要性にもかかわらず、あらゆる種類のデータ不均一性(すなわち非IIDness)に体系的に対処する実験的研究はほとんど残っていない。非IID効果の評価と定量化を徹底的な実証分析によって行うことで,このギャップを埋めることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:02:29 GMT)
Symbiosis: Multi-Adapter Inference and Fine-Tuning [1.9]
微細チューニングのためのPEFT技術の普及は、人気のある大規模言語モデルのためのアダプタの作成につながった。既存のフレームワークは、推論や複数のアダプタによる微調整をサポートしていない。 Symbiosisでは、ベースモデルのas-a-serviceデプロイメントを可能にすることで、上記の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:58:07 GMT)
Unfolded distillation: very low-cost magic state preparation for biased-noise qubits [1.9]
バイアスノイズ量子ビットに対する低コストなマジックステート蒸留法を提案する。論理的忠実度は、より控えめなノイズバイアスが$eta gtrsim 80$であっても、ほぼ同じである。我々の構成は、アダマール3次元量子リード・ミュラー符号の$X$安定化群を2Dで展開することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:00:00 GMT)
IDFace: Face Template Protection for Efficient and Secure Identification [1.9]
IDFaceは、テンプレート保護を備えたHEベースのセキュアで効率的な顔識別方法である。最初のテクニックはテンプレート表現変換で、マッチングテストの単体コストを劇的に削減する。第二に、空間効率のよい符号化で、暗号化アルゴリズムから無駄なスペースを減らし、暗号化テンプレート上の操作数を削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:10:40 GMT)
Improving Drug Identification in Overdose Death Surveillance using Large Language Models [1.8]
フェンタニルによる米国における薬物関連の死亡率の上昇は、タイムリーかつ正確な監視を必要としている。クリティカルな過剰なデータは、しばしばフリーテキスト・クローナのレポートに埋もれ、ICD-10の分類に符号化されると遅延と情報損失が発生する。自然言語処理モデルは過剰な監視を自動化し、強化するが、以前のアプリケーションは限られていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:29:19 GMT)
Bridging Predictive Coding and MDL: A Two-Part Code Framework for Deep Learning [1.7]
階層的にPCが最小記述長目標に対してブロック座標降下を行うことを示す。また、各PCスイープが経験的2部分符号長を単調に減少させ、より厳密な高確率リスク境界が得られることを証明した。これはPC訓練深層モデルの形式的一般化と収束保証を提供する最初の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:00:09 GMT)
Prompt Perturbations Reveal Human-Like Biases in LLM Survey Responses [1.7]
大規模言語モデル (LLMs) は、社会科学調査において、人間の被験者のプロキシとしてますます使われている。本稿では,標準調査文脈におけるLCMの応答ロバスト性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:02:56 GMT)
OD-VIRAT: A Large-Scale Benchmark for Object Detection in Realistic Surveillance Environments [1.7]
本稿では,OD-VIRAT Large と OD-VIRAT Tiny という2つのビジュアルオブジェクト検出ベンチマークを提案する。両ベンチマークのビデオシーケンスは、高度と距離から記録された10の異なる人間の監視シーンをカバーしている。提案されたベンチマークはバウンディングボックスとカテゴリの豊富なアノテーションを提供しており、OD-VIRAT Largeは599,996イメージに870万のアノテートインスタンスを持ち、OD-VIRAT Tinyは19,860イメージに288,901のアノテートインスタンスがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:41:47 GMT)
A Spatial-Physics Informed Model for 3D Spiral Sample Scanned by SQUID Microscopy [1.7]
本稿では,超電導QUantum Interference Device (SQUID) 顕微鏡を用いて走査した3次元スパイラル試料を対象とした空間物理情報モデル(SPIM)を提案する。 SPIMはIチャネルのシャープネスを0.3%改善し、Qチャネルのシャープネスを25%低減する。全体として、SPIMは、空間分析と物理駆動モデルを組み合わせる可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:34:33 GMT)
Learning to Reason at the Frontier of Learnability [1.7]
現在、強化学習は大規模言語モデルトレーニングの最終段階として広く採用されている。私たちは、多くの質問が、すべての試み(つまり、既に学習されている)によって解決されるか、まったく解決されないかを示す。そこで本研究では,LLM学習の強化学習段階において,強化学習文献(学習可能性のためのサンプリング)から手法を適用した。我々のカリキュラムは、高い成功のばらつき、すなわちエージェントが成功することもあるが、必ずしも成功しない質問を優先している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:34:26 GMT)
MS-DGCNN++: A Multi-Scale Fusion Dynamic Graph Neural Network with Biological Knowledge Integration for LiDAR Tree Species Classification [1.7]
森林環境の複雑な幾何学構造のため,地球上のLiDAR点雲からの樹種分類は困難である。局所,分枝,対流スケールで意味的に意味のある特徴抽出を利用する階層型マルチスケール・フュージョン・ダイナミックグラフ畳み込みネットワークであるMS-DGCNN++を提案する。本手法は,競争精度を維持しつつ,資源制約のあるアプリケーションに適した手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:44:23 GMT)
FORTRESS: Function-composition Optimized Real-Time Resilient Structural Segmentation via Kolmogorov-Arnold Enhanced Spatial Attention Networks [1.7]
FORTRESS (Function-composition Optimized Real-Time Resilient Structure) は、特別な手法を用いて精度と速度のバランスをとる新しいアーキテクチャである。 Fortressには,系統的に分離可能な畳み込みフレームワーク,適応型TiKAN統合,マルチスケールアテンション融合という,3つの重要なイノベーションが含まれている。このアーキテクチャは 91% のパラメータ還元 (31M から 2.9M) 、91% の計算複雑性低減 (13.7 から 1.17 GFLOPs) 、および 3倍の推論速度向上によって、顕著な効率向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:17:58 GMT)
Journalism-Guided Agentic In-Context Learning for News Stance Detection [1.6]
スタンス検出は、視点対応のレコメンデーションと、メディアバイアスのデータ駆動分析を可能にする。記事レベルの姿勢検出のための韓国初のデータセットであるtextscK-News-Stanceを紹介する。また,textbfJournalism-guided textbfAgentic textbfIn-textbfContext textbfLフレームワークであるtextscJoA-ICLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:58:24 GMT)
Fine-Tune an SLM or Prompt an LLM? The Case of Generating Low-Code Workflows [1.6]
現実世界のアプリケーションのための微調整の小さな言語モデル(SLM)は、もはや明確ではないかもしれない。我々は、低符号を生成するタスクにおいて、SLMの微調整とLCMのプロンプトを比較した。適切なプロンプトが妥当な結果をもたらす一方で、微調整は品質を平均で10%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:38:06 GMT)
The Utility of the Virtual Imaging Trials Methodology for Objective Characterization of AI Systems and Training Data [1.6]
臨床および仮想CTとCXRを用いた畳み込みニューラルネットワークを用いた新型コロナウイルスの診断例について検討した。複数のAIモデルは、多様なデータセットにわたる3D ResNet-likeと2D EfficientNetv2アーキテクチャを使用して開発、テストされた。 VITアプローチは、モデルの透明性と信頼性を高めるために使用することができ、AIのパフォーマンスを駆動する要因に関する微妙な洞察を提供し、実験的および臨床的設定のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:29:38 GMT)
Detecting In-Person Conversations in Noisy Real-World Environments with Smartwatch Audio and Motion Sensing [1.6]
社会的相互作用は、人間の行動、関係、社会を形成する上で重要な役割を果たす。本研究では,人間同士の対話,対人会話の基本的側面を検出するための新しい計算手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:57:15 GMT)
Best Practices for Large-Scale, Pixel-Wise Crop Mapping and Transfer Learning Workflows [1.6]
本研究は,大規模・画素単位の作物マッピングの総合的なレビューを初めて行ったものである。我々は、広く採用されている6つの衛星画像に基づく前処理手法と、11の教師付き画素単位の分類モデルを比較した。ドメインシフトの異なる大きさの最適な転送学習手法を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:18:25 GMT)
Boosting Memory Efficiency in Transfer Learning for High-Resolution Medical Image Classification [1.6]
FPT+(Fun-fine Prompt Tuning plus)は、高解像度の医用画像分類のために設計されたPETL法である。 FPT+は、軽量なサイドネットワークをトレーニングし、大規模な事前学習モデルから事前学習された知識にアクセスすることによって、転送学習を行う。実験の結果、FPT+は他のPETL法よりも優れており、学習可能なパラメータの1.03%とViT-Bモデル全体を微調整するために必要なメモリの3.18%しか使用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:34:01 GMT)
Tailored Quantum Device Calibration with Statistical Model Checking [1.6]
量子デバイスは、複雑で時間を要する、正確に調整されたアナログ信号を必要とする。我々は、量子キャリブレーション手順の厳密な統計的評価を可能にするために統計モデル検査(SMC)を利用する。我々は、SPAQを使用して、障害情報、隠れノード依存性、パラメータしきい値に対する低い境界時間を見つける方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:14:57 GMT)
FedRef: Communication-Efficient Bayesian Fine Tuning with Reference Model [1.5]
フェデレートラーニング(FL)は、人工知能(AI)モデルをトレーニングするための分散シナリオに使用される。フェデレートされた学習シナリオでは、サーバは一般にユーザのデータを知らない。最適微調整のための参照モデルに基づくフェデレーション学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:06:41 GMT)
Unveiling Usability Challenges in Web Privacy Controls [1.5]
本稿では,18,628のWebサイトを対象に,Webプライバシコントロールのユーザビリティ問題に関する大規模な実証分析を行った。以上の結果から,すべての訪問シナリオにおいて,プライバシポリシが最も一般的であり,サインアップの状況ではナッジや通知が一般的であることが示唆された。ポップアップナッジや通知を通じて認識を高めるプライバシーコントロールの設計を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:47:35 GMT)
DVFL-Net: A Lightweight Distilled Video Focal Modulation Network for Spatio-Temporal Action Recognition [1.5]
ビデオ変調ネットワーク(DVFL-Net)は、大規模な事前訓練を受けた教師の知識をナノ学生モデルに抽出する。我々は,UCF50,UCFMDB,H51,SSV2,KineeticsにおけるDVFL-Netの評価を行った。その結果、DVFL-Netはメモリと効率の最適なバランス性能を実現し、低使用率、GFLOPの低減、高精度を実現し、リアルタイムHARアプリケーションのための実用的なソリューションとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:15:06 GMT)
HyperEvent:Learning Cohesive Events for Large-scale Dynamic Link Prediction [1.5]
HyperEventは、ハイパーイベント認識として動的リンク予測を緩和するフレームワークである。 HyperEventの中心は、イベント相関ベクトルを用いた関連シーケンスの動的構築である。 HyperEventは、公式のリーダーボードで5つのデータセットのうち4つで最先端のメソッドをパフォーマンスします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:57:40 GMT)
Truncated Kernel Stochastic Gradient Descent on Spheres [1.5]
球面高調波の構造に着想を得て,T-カーネルSGDアルゴリズムを提案する。 TカーネルSGDは、球面データフィッティングのための最小二乗損失関数を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:59:25 GMT)
Can LLMs Find Fraudsters? Multi-level LLM Enhanced Graph Fraud Detection [1.4]
我々は、MLEDと呼ばれる、textbfMultiレベルのtextbfLLM textbfEnhanced Graph Fraud textbfDetectionフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:50:43 GMT)
AutoVDC: Automated Vision Data Cleaning Using Vision-Language Models [1.3]
本稿では,視覚データセット内の誤アノテーションを自動的に識別するAutoVDC(Automated Vision Data Cleaning)フレームワークを紹介する。我々は、自律運転のためのオブジェクト検出ベンチマークを含むKITTIとnuImagesデータセットを用いて、我々のアプローチを検証する。その結果, 誤差検出およびデータクリーニング実験において, 提案手法の高性能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:04:49 GMT)
Reasoning-Finetuning Repurposes Latent Representations in Base Models [1.3]
微調整を推論することによって引き起こされる創発的な振る舞いであるバックトラックは、モデルの強化能力を推論する上で重要なメカニズムであることが示されている。バックトラックの出現は,すでにベースモデルアクティベーションに存在している再利用方向によって部分的に駆動されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:21:03 GMT)
Error bounds for particle gradient descent, and extensions of the log-Sobolev and Talagrand inequalities [1.3]
対数ソボレフとポラク-ロジャシエヴィチの不等式の両方を一般化する条件を満たすモデルに対する自由エネルギーの最小化器に指数関数的に流れが収束することを示す。また、Bakry-'Emery Theoremを一般化し、LSI/PLI拡張が強い凹凸を持つモデルに対して成り立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:30:45 GMT)
QSpark: Towards Reliable Qiskit Code Generation [1.3]
量子回路はエラー耐性を持つ必要があるが、Granite-20B-CodeやStarCoderのようなLCMは欠陥のあるQiskitコードを出力することが多い。グループ相対政策最適化(GRPO)とOdds-Ratio Preference Optimization(ORPO)の2つのRL法で32Bモデルを微調整した。 Qiskit HumanEvalベンチマークでは、ORPOが56.29%のPass@1(Granite-8B-QK上ではapprox+10$ pp)に達し、GRPOが49%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:27:31 GMT)
TRIM: Token Reduction and Inference Modeling for Cost-Effective Language Generation [1.3]
本稿では,より少ない推論コストのモデルを用いて,大規模言語モデルからの短い蒸留出力をフルナラティブに再構成する,計算コストの削減のためのパイプラインを提案する。実験の結果、特に20.58%のトークンを平均で保存し、評価基準を小さくする一般知識領域において有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:27:40 GMT)
Governance of Generative Artificial Intelligence for Companies [1.3]
GenAIの変革的な性質と規制措置に関する広範な議論にもかかわらず、限定的な研究は組織的なガバナンスに対処している。本稿は、GenAIの基本的特徴をよりよく理解することを目的として、最近の研究を調査することで、このギャップを埋めるものである。当社のフレームワークは、ビジネス機会を活用するためのスコープ、目的、ガバナンスメカニズムを概説しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:09:34 GMT)
Artificial Intelligence Governance for Businesses [1.3]
データを有効に活用し、AI関連のコストとリスクを最小限にすることで、AIを活用することを目指している。この作業では、AIプロダクトをシステムとみなし、機械学習(ML)モデルによって(トレーニング)データを活用する重要な機能が提供される。我々のフレームワークは、AIガバナンスを4次元に沿ってデータガバナンス、(ML)モデル、(AI)システムに分解します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:14:19 GMT)
Multi-Component VAE with Gaussian Markov Random Field [1.2]
ガウス的マルコフ確率場を前と後の両方に埋め込む新しい生成フレームワークを導入する。この設計選択は、クロスコンポーネント関係を明示的にモデル化し、より豊かな表現と複雑な相互作用の忠実な再現を可能にする。 GMRF MCVAEは多成分コヒーレンスの堅牢で現実的なモデリングを必要とする実用用途に特に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:53:08 GMT)
Rethinking the confidential cloud through a unified low-level abstraction for composable isolation [1.2]
我々は、単一の信頼できるセキュリティモニタであるTycheに強制可能、構成可能、および証明不可能な分離を委譲する統一された分離モデルを導入します。 Tycheは、コア抽象化、信頼ドメイン(TD)を通じてリソースのパーティショニング、共有、検証、再利用のためのAPIを提供する。私たちは、サンドボックス、エンクレーブ、CVMとして、ネイティブなLinux実行と比較して最小限のオーバーヘッドで、修正されていないワークロードを実行し、構成するSDKを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:08:24 GMT)
Cognitive Modelling Aspects of Neurodevelopmental Disorders Using Standard and Oscillating Neighbourhood SOM Neural Networks [1.2]
本稿では,自己組織化マップ(SOM)のニューラルネットワーククラスについて検討する。自閉症と統合失調症という2つの神経発達障害の側面は、SOMネットワークを用いてモデル化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:33:16 GMT)
Diffusion-based translation between unpaired spontaneous premature neonatal EEG and fetal MEG [1.1]
早産児の脳活動は脳波(EEG)を用いて伝統的に研究されてきた子宮内環境における神経活動を記録する唯一の方法は胎児脳磁図(fMEG)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:50:07 GMT)
A Fuzzy Approach to Project Success: Measuring What Matters [1.1]
提案した階層型Type-1マムダニファジィシステムは、エンドユーザーに対して持続的なポジティブな影響を優先する。今後の研究は、実証テストと社会科学におけるファジィ論理の幅広い応用に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:05:13 GMT)
Neural Network-Guided Symbolic Regression for Interpretable Descriptor Discovery in Perovskite Catalysts [1.1]
本稿では、ニューラルネットワーク(NN)、特徴重要度分析、シンボル回帰(SR)を組み合わせて解釈可能な記述子を発見する2相フレームワークを提案する。 The Phase I, we improve the known mu/t descriptor by engineering Composite features and applied symbolic regression, achieved training and validation MAEs of 22.8 meV and 20.8 meV。第2相では164個の特徴に拡張し、次元を小さくし、LUMOエネルギーを鍵電子記述子として同定し、高い物理解釈を持つ精度(22.1および20.6 meVのトレーニングと検証MAE)を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:47:38 GMT)
Geometry-Aware Active Learning of Pattern Rankings via Choquet-Based Aggregation [1.0]
非線形ユーティリティアグリゲーションと幾何認識型クエリ選択を組み合わせた対話型学習フレームワークを提案する。提案手法は,複数の興味度測定値に対するChoquet積分を用いてユーザの好みをモデル化し,情報的比較の選択を導くためにバージョン空間の幾何学的構造を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:41:45 GMT)
Tracing Facts or just Copies? A critical investigation of the Competitions of Mechanisms in Large Language Models [1.0]
提案手法は, 提案手法を適用せず, 一般の複写抑制により, 実物出力を促進させるアテンションヘッドが実現可能であることを示す。より大型のモデルでは、より専門的でカテゴリーに敏感なパターンが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:08:48 GMT)
Toward an Intent-Based and Ontology-Driven Autonomic Security Response in Security Orchestration Automation and Response [1.0]
我々は、Intent-Based Cyber DefenseとAutonomic Cyber Defenseの2つの研究方向のギャップを埋める。我々は,MITRE-D3FENDサイバーセキュリティオントロジーを利用したオントロジー駆動型セキュリティ意図定義を提案する。また、このようなセキュリティの意図を意思決定理論の自律型サイバーディフェンスシステムに統合するための一般的な2段階の方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:17:53 GMT)
Watch, Listen, Understand, Mislead: Tri-modal Adversarial Attacks on Short Videos for Content Appropriateness Evaluation [1.0]
本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の3次元安全性を評価するためのフレームワークを提案する。本稿では,ヒト誘導型合成対向攻撃を用いたショートビデオ・マルチモーダル対向データセットを提案する。最先端MLLMの大規模な実験により、攻撃成功率(ASR)の高い重大な脆弱性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:02:15 GMT)
Extending the Limited Performance of the Quantum Refrigerator with Catalysts [1.0]
本研究では,2ストロークの量子冷凍機を用いて,外部作業による離散ストロークにより冷水貯留層から熱を抽出する。触媒はサイクル毎に変化せず、熱抽出が完全に作業入力によって駆動されることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:20:41 GMT)
S2WTM: Spherical Sliced-Wasserstein Autoencoder for Topic Modeling [0.9]
変分自己エンコーダに基づくニューラルトピックモデル(VAE-NTMs)は、超球面構造を符号化する前に一般的にフォン・ミセス・フィッシャーを採用する。 VAE-NTMは、目的関数におけるKLの発散項が著しく減少する後部崩壊に苦しむことが多い。トピックモデリングのための球スライスワッサースタインオートエンコーダ(S2WTM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:47:45 GMT)
From Static to Intelligent: Evolving SaaS Pricing with LLMs [0.9]
本稿では、これらの課題に対する解決策として、インテリジェント価格(iPricing)、動的機械可読価格モデルを活用することを提案する。静的HTML価格のiPricingへの変換を自動化し,人間のエラーを最小限に抑えながら効率と一貫性を大幅に向上させるLLM方式を提案する。この作業は、インテリジェントな価格変換を自動化して価格管理を合理化する可能性を強調し、より複雑な価格の状況において、一貫性とスケーラビリティの改善に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:20:14 GMT)
A Multistakeholder Approach to Value-Driven Co-Design of Recommender System Evaluation Metrics in Digital Archives [0.8]
本稿では,デジタルアーカイブにおけるレコメンダシステム(Recommender Systems, RecSys, Recommender Systems, Recommender Systems, RecSys, Recommender Systems, Recommender Systems, RecSys, Recommender Systems, Recommender Systems, RecSys, Recommender Systems, Recommender Systems, Recommender Systems, RecSys, Recommender Systems, Recommender Systems, RecSys, Recommender Systems, Recommender Systems, RecSy 我々のコントリビューションはデジタルアーカイブを超えて広くRecSysコミュニティに広がり、即時消費ではなく持続的なエンゲージメントを通じて価値が生まれるドメインに対して、転送可能な評価アプローチを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:47:37 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） (Wed, 16 Jul 2025 01:05:40 GMT)
Federated Learning in Open- and Closed-Loop EMG Decoding: A Privacy and Performance Perspective [0.8]
侵略的かつ非侵襲的なニューラルインターフェースは、次世代技術のための高帯域入力デバイスとして有望である。神経信号は、個人のアイデンティティと健康に関する機密情報を本質的にエンコードし、デコーダのトレーニングのためのデータ共有は、重要なプライバシー上の課題である。 FLに基づくニューラルデコーディングを導入し,高次元筋電図信号を用いてその性能とプライバシを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:59:25 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） (Wed, 16 Jul 2025 13:21:18 GMT)
A Framework for Nonstationary Gaussian Processes with Neural Network Parameters [0.8]
本稿では,パラメータが特徴空間によって異なる非定常カーネルを用いて,これらのパラメータをニューラルネットワークの出力としてモデル化するフレームワークを提案する。提案手法は,非定常パラメータの挙動を明確に記述し,大規模データセットへのスケーリングのための近似手法と互換性がある。いくつかの機械学習データセット上で,本手法の非定常変動と雑音変動を検証した結果,定常モデルと階層モデルの両方に近似して精度とログスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:09:49 GMT)
LLM-Based Config Synthesis requires Disambiguation [0.8]
LLMを用いたプログラム合成の問題点は、ユーザ意図のあいまいさである。本稿では,ユーザインテントを抽出するDisambiguatorと呼ばれる新しいモジュールを付加したLLMを用いたプロトタイプシステムであるClarifyを提案する。我々のあいまいさの扱いは、更新の意図がLLMによって正しく合成できる場合に、より一般的に有用であるが、それらの統合は曖昧であり、異なるグローバルな振る舞いをもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:29:15 GMT)
Cross-Problem Parameter Transfer in Quantum Approximate Optimization Algorithm: A Machine Learning Approach [0.8]
我々は、MaxCutの事前訓練されたQAOAパラメータをそのまま使用することができるか、最大独立セット(MIS)回路を暖められるかを検討する。実験結果から,このようなパラメータ転送が要求される最適化イテレーションの回数を大幅に削減できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:26:58 GMT)
Hybrid satellite-fiber quantum network [0.7]
量子ネットワークは、鍵分散、プライベートおよび分散コンピューティング、量子センシングを約束する。地上と衛星の両方の設計より優れたハイブリッドネットワークとプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:00:09 GMT)
BuildEvo: Designing Building Energy Consumption Forecasting Heuristics via LLM-driven Evolution [0.7]
本稿では,Large Language Models (LLM) を用いて,有効かつ解釈可能なエネルギー予測を自動的に設計する新しいフレームワークであるBuildEvoを紹介する。進化的なプロセスの中で、BuildEvoはLLMの構築と強化をガイドし、構築特性と運用データから物理的洞察を体系的に取り入れる。評価は、BuildEvoがベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、一般化と透過的な予測ロジックを改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:07:24 GMT)
Understanding visual attention beehind bee-inspired UAV navigation [0.7]
センサ入力として光学フローのみを使用して障害物のあるトンネルをナビゲートする強化学習エージェントを訓練する。この方法で訓練されたエージェントは、光学流の非連続性の領域や、大きな光学流の大きさの領域に最も注意を払う。このパターンは、独立に訓練されたエージェント間で持続しており、これは物理的なUAVに対する単純な明示的な制御法を開発するための良い戦略になり得ることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:44:25 GMT)
Variational Quantum Simulations of a Two-Dimensional Frustrated Transverse-Field Ising Model on a Trapped-Ion Quantum Computer [0.7]
変分量子固有解法(VQE)を用いて、16のサイト(量子ビット)に対して周期的境界条件を持つ正方格子上の位相を計算する。我々は、VQEが支配的な磁気相を見つけるのに成功する、このモデルの基底状態相転移に注目した。実験により, フラストレーションモデルの磁気位相は, 基底状態エネルギー, エネルギー微分, スピン相関関数によってほぼ完全に回復することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:06:16 GMT)
Learning mixed quantum states in large-scale experiments [0.7]
本稿では,量子状態の行列積演算子表現を学習するためのプロトコルを提案し,検証する。超伝導量子プロセッサにおいて,最大96ドル量子ビットの絡み合った量子状態の学習により,我々のプロトコルを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:01:36 GMT)
Accurate generation of chemical reaction transition states by conditional flow matching [0.7]
本稿では,条件付きフローマッチング生成モデルTS-GENを紹介する。単純なガウスのサンプルを1つの決定論的パスで直接遷移状態のサドルポイントジオメトリーにマッピングする。前例のない精度で、根平均平方偏差は0.004 rmmathringA$である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:55:28 GMT)
Can Mental Imagery Improve the Thinking Capabilities of AI Systems? [0.6]
メンタルイメージをマシン思考フレームワークに組み込む方法について検討する。提案するフレームワークは,3つの補助単位である入力データユニット,要求ユニット,メンタルイメージユニットによって支援された認知的思考ユニットを統合する。このフレームワーク内では、データは自然言語の文やスケッチとして表現され、情報と意思決定の両方の目的に役立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:06:13 GMT)
Looking for Fairness in Recommender Systems [0.6]
私たちは現在、ソーシャルメディア上でユーザーにコンテンツ提案を行うレコメンデーションシステムを構築しているところです。これら3つに共通する公平性に関する懸念は、フィルターバブルの出現である。ユーザの視点から見れば、これは操作に似ています。社会の観点では、潜在的な影響は遥かに大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:53:02 GMT)
Quantum Machine Learning in Multi-Qubit Phase-Space Part I: Foundations [0.6]
位相空間における1および多ビット系に対する閉かつ構成可能な動的定式化を構築する。これは、量子ビットの数と線形にスケールする領域における調和的支持の観点から、次元性の呪いを再送する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:37:16 GMT)
InterpIoU: Rethinking Bounding Box Regression with Interpolation-Based IoU Optimization [0.6]
補間箱と対象物の間のIoUに基づいて手作りの幾何学的罰則を置換する新しい損失関数InterpIoUを提案する。提案手法は,様々な検出フレームワークにおいて,最先端のIoUベースの損失を一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:09:04 GMT)
Manify: A Python Library for Learning Non-Euclidean Representations [0.6]
Manifyは、非ユークリッド表現学習のためのオープンソースライブラリである。 Manifyは、機械学習の研究と応用の進歩を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:28:30 GMT)
Efficient Qudit Circuit for Quench Dynamics of $2+1$D Quantum Link Electrodynamics [0.6]
本稿では,2+1$Dスピン-$S$$MathrmU(1)$量子リンク格子ゲージ理論を動的物質でシミュレーションする資源効率の手法を提案する。ガウスの法則を通じて物質場を積分することにより、量子リンクモデルを純粋にクウディエンコーディングと互換性のあるスピン図形に再構成する。我々のフレームワークは、量子リソースとゲート数を大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:16:49 GMT)
Probing Hadron Scattering in Lattice Gauge Theories on Qudit Quantum Computers [0.5]
我々は、$mathrmU(1)$量子リンク格子ゲージ理論の遠方平衡クエンチダイナミクスに対して、実験的に実現可能なデジタルキュート量子回路を提案する。提案回路上での散乱過程を探索し,中間子-中間子衝突と中間子-中間子衝突に着目した。我々のシミュレーションは、デフォーカスとデポーラ化の現実的なノイズモデルを含むが、正確なノイズレス力学と非常によく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:15:36 GMT)
Truth Sleuth and Trend Bender: AI Agents to fact-check YouTube videos and influence opinions [0.5]
本稿では,YouTubeビデオのクレームをファクトチェックし,コメント欄にユーザを巻き込むAIシステムを開発する。我々のシステムは、True SleuthとTrend Benderの2つの主要なエージェントで構成されている。確立したベンチマークデータセットの実験と、YouTube上の実世界のデプロイを通じて、システムの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:25:34 GMT)
Pathology-Guided Virtual Staining Metric for Evaluation and Training [0.5]
PaPIS(Pathology-Aware Perceptual Image similarity)は、仮想染色評価に適したFR-IQA尺度である。 PaPISは、病理関連視覚的手がかりとより正確に一致し、微妙な細胞構造を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:39:55 GMT)
Recent results on searches with boosted Higgs bosons at CMS [0.5]
LHCにおける強化ヒッグス粒子の研究は、ヒッグス粒子結合を高エネルギースケールで探究するためのユニークな窓を提供する。我々は最近のCMS実験におけるヒッグス粒子探索の強化について, 革新的な再構築とタグ付け技術を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:18:51 GMT)
DualReward: A Dynamic Reinforcement Learning Framework for Cloze Tests Distractor Generation [0.5]
DualRewardは、クローゼテストにおける自動イントラクタ生成のための新しい強化学習フレームワークである。文レベル (CLOTH-F) と文レベル (MCQ) のクローゼテストデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:39:36 GMT)
Selective Embedding for Deep Learning [0.4]
ディープラーニングアルゴリズムは入力データに敏感であり、非定常条件下では性能が劣化することが多い。本研究では,1つの入力チャネル内の複数のソースから短いセグメントのデータを交換する,新しいデータロード戦略である選択的埋め込みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:45:01 GMT)
Achieving Robust Channel Estimation Neural Networks by Designed Training Data [0.4]
多くの論文では、ニューラルネットワークは1つのサンプルチャネルまたは同様のチャネルでトレーニングとテストによって頻繁にテストされる。これは、データ駆動のメソッドがトレーニングされていない新しいデータで分解されることが多いためです。本稿では,異なるチャネルプロファイルに対するインテリジェントな操作を保証するベンチマーク設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:04:37 GMT)
Iterative Augmentation with Summarization Refinement (IASR) Evaluation for Unstructured Survey data Modeling and Analysis [0.4]
本研究は,大規模言語モデル(LLM)に基づくテキスト拡張のための原則的評価フレームワークを導入する。実証評価の結果, GPT-3.5 Turbo はセマンティック忠実度, 多様性, 生成効率の最良のバランスを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:49:30 GMT)
Improving KAN with CDF normalization to quantiles [0.4]
コプラ理論では、x を CDF(x) と推定した CDF(累積分布関数) を [0,1] のほぼ均一な分布に変換することで、近似量子化の正規化が用いられる。機械学習ではほとんど知られていないように思われるので、最近人気になったKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の例に、その利点をいくつか紹介したい。 HCR解釈では、そのようなニューロンの重みは局所的な関節分布モデルを提供する混合モーメントであり、確率分布を伝播させ、伝播方向を変化させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:24:11 GMT)
Leveraging LLMs for User Stories in AI Systems: UStAI Dataset [0.4]
大きな言語モデル(LLM)は、人間の生成したテキストに代わる有望な代替手段として浮上している。本稿では,学術論文の要約に基づいて,LLMを用いたAIシステムにおけるユーザストーリ生成の可能性について検討する。分析の結果,LLMは様々な利害関係者のニーズに触発されたユーザストーリーを生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:35:09 GMT)
Qrisp Implementation and Resource Analysis of a T-Count-Optimised Non-Restoring Quantum Square-Root Circuit [0.4]
本稿では,Qrisp量子プログラミングフレームワークを用いたTカウント最適化量子平方根アルゴリズムの完全実装について述べる。本実装では,nビット入力に対するT数14n-14,T深度5n+3を確認することにより,理論的資源推定を検証した。この研究は、資源最適化量子演算アルゴリズムの実用的な実現可能性を示し、現代の量子プログラミングフレームワークで異なる演算処理を実装する基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:45:50 GMT)
The Target Polish: A New Approach to Outlier-Resistant Non-Negative Matrix and Tensor Factorization [0.3]
ターゲット・ポーランド」は非負行列とテンソル因子化のための頑健な枠組みである。 Fast-HALSアルゴリズムと互換性があり、高速さで有名である。経験的評価は、最先端の堅牢なNMF法の精度と一致するか、超えるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:59:31 GMT)
Benchmarking Deep Learning and Vision Foundation Models for Atypical vs. Normal Mitosis Classification with Cross-Dataset Evaluation [0.3]
乳癌の非定型的ミトーシスデータセット(AMi-Br)を構築した。本研究では,自動非定型ミトティックフィギュア(AMF)分類における深層学習手法の比較を行った。ドメイン内AMi-Brとドメイン外AtNorm-BrとAtNorM-MDでは,それぞれ0.8135,0.7788,0.7723のバランス精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:20:11 GMT)
Magneto-radiative modelling and artificial neural network optimization of biofluid flow in a stenosed arterial domain [0.3]
本研究では, キャッソン-マクスウェル流体ナノ粒子のステンソス領域内の流れについて検討した。熱伝達速度は銅および酸化アルミニウムナノ粒子の体積分率が高くなるにつれて増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:41:32 GMT)
TopicImpact: Improving Customer Feedback Analysis with Opinion Units for Topic Modeling and Star-Rating Prediction [0.3]
我々は、意見ユニットを運用するためのトピックモデリングパイプラインを再構築することで、顧客レビューからの洞察の抽出を改善する。その結果、その後のトピックモデリングのパフォーマンスが向上し、一貫性と解釈可能なトピックが生まれる。スター格付けなどのビジネス指標とトピックや感情を関連付けることで、顧客の特定の関心事がどのようにビジネス成果に影響を及ぼすかについての洞察を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:19:26 GMT)
Active Deep Kernel Learning of Molecular Properties: Realizing Dynamic Structural Embeddings [0.3]
本稿では,Deep Kernel Learning (DKL) を用いた分子探索のための能動的学習手法を提案する。 DKLは構造的な埋め込みを直接プロパティにリンクし、関連するプロパティ情報を優先順位付けする組織化された潜在空間を作成する。埋め込みベクターを標的特性に合わせて反復的に再計算することにより、DKLは重要な分子特性を表す集中した最大値を発見し、イノベーションの可能性を秘めた未探索領域を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:38:41 GMT)
Obfuscation of Unitary Quantum Programs [0.2]
プログラム難読化は、機能を維持しながらプログラムの内部動作を隠すことを目的としている。本研究では,一元的量子プログラムのための最初の量子状態難解化スキームを構築することにより,既存の結果を改善する。難読化方式の中核には、2つの新しい要素がある: キーホルダーは、シミュレーションベースのセキュリティで認証された量子状態の特定の機能を学ぶことができる機能的量子認証方式と、任意の量子回路を表すコンパイラである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:07:52 GMT)
Enhancing Signal Proportion Estimation Through Leveraging Arbitrary Covariance Structures [0.2]
本稿では,変数間の任意の共分散依存性情報を活用する新しい信号比推定器を提案する。提案手法は,推定精度と弱い信号の検出の両方において,最先端の推定値よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:37:42 GMT)
A Task Taxonomy for Conformance Checking [0.2]
コンフォーマンスチェック(Conformance check)はプロセスマイニングのサブディ科目であり、観察されたプロセストレースとプロセスモデルを比較して、プロセスの実行がプロセス設計に適合するか、逸脱するかを分析する。現在のツールは、適合性チェックのための様々な視覚的表現を提供するが、それらが果たす分析目的はしばしば不明である。本稿では,適合性チェック分析を行う際に発生するタスクを分類するタスク分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:18:29 GMT)
Site-Level Fine-Tuning with Progressive Layer Freezing: Towards Robust Prediction of Bronchopulmonary Dysplasia from Day-1 Chest Radiographs in Extremely Preterm Infants [0.2]
BPD(Bronchopulmonary dysplasia)は、超低出生体重児の35%に発症する慢性肺疾患である。 BPDは生涯にわたる呼吸器合併症、神経発達障害、人工呼吸器による肺傷害、全身合併症を引き起こす。極低出生体重児163例の胸部X線を用いた深層学習法を開発し,検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:19:44 GMT)
MOFSimBench: Evaluating Universal Machine Learning Interatomic Potentials In Metal--Organic Framework Molecular Modeling [0.2]
UMLIP(Universal Machine Learning Interatomic potentials)は、原子論シミュレーションを加速するための強力なツールとして登場した。ナノポーラス材料の主要材料モデリングタスクにおけるuMLIPの評価ベンチマークであるMOFSimBenchを紹介する。トップパフォーマンスのuMLIPは、古典的な力場や、あらゆるタスクにわたって微調整された機械学習能力より一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:00:55 GMT)
StylOch at PAN: Gradient-Boosted Trees with Frequency-Based Stylometric Features [0.1]
このバイナリAI検出タスクへの提出は、モジュラースタイルのパイプラインに基づいている。我々は、分類器の訓練のために、50万以上の機械生成テキストの大規模なコーパスを収集する。提案手法は,非神経的,計算コストが低く,説明可能なアプローチに従う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:21:20 GMT)
Nanopass Back-Translation of Call-Return Trees for Mechanized Secure Compilation Proofs [0.1]
研究者は、ソースコンテキストがソースプログラムに対してマウントされるような攻撃がなければ、セキュアなコンパイルチェーンを構築することを目指している。ターゲットのコンテキストをコンパイルされたプログラムにマウントするには、ソースプログラムに同じアタックをマウントしたソースコンテキストを表示する必要がある。本稿では,より簡単な証明を証明アシスタントでより容易に行うことができる新しいバックトランスレーション手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:54:33 GMT)
When and Where do Data Poisons Attack Textual Inversion? [0.1]
毒殺攻撃は拡散モデル(DM)の堅牢性に重大な課題をもたらす本稿では,3つのキーコンポーネントからなる新しい防御機構であるセーフゾーントレーニング(SZT)を提案する。 SZTは、全ての中毒攻撃に対するTIの堅牢性を大幅に向上させ、事前に公表された防御以上の生成品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:27:33 GMT)
Multi-task retriever fine-tuning for domain-specific and efficient RAG [0.0]
大規模言語モデル(LLM)をデプロイする際,RAG(Retrieval-Augmented Generation)がユビキタスになったしかし、現実のRAGアプリケーションを構築する際には、現実的な問題が発生する。本稿では,このエンコーダを実世界の企業利用事例において,目に見えない検索タスクに一般化する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:23:37 GMT)
UAVDB: Point-Guided Masks for UAV Detection and Segmentation [0.0]
UAVの検出とセグメンテーションのための新しいベンチマークデータセットであるUAVDBを提案する。ポイント誘導の弱い監視パイプライン上に構築されている。 UAVDBは、可視オブジェクトからほぼ1ピクセルのインスタンスまで、さまざまなスケールでUAVをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:12:33 GMT)
Large Language Models Often Know When They Are Being Evaluated [0.0]
そこで本研究では,フロンティア言語モデルを用いて,評価や実世界の展開に起因した書き起こしを正確に分類できるかどうかを検討する。我々は61の異なるデータセットから1000のプロンプトと書き起こしのベンチマークを構築した。以上の結果から,フロンティアモデルにはまだ評価・認識レベルがかなり高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:25:40 GMT)
What are we talking about when we discuss the Born-Oppenheimer approximation? [0.0]
本稿では,ボルン・オッペンハイマー近似(BOA)に関する論文の批判的分析を行う。 HLTは、BOAはそのような古典的な仮定を伴わないと主張し、結果として化学を物理学に還元できるという見解を支持している。本論文の目的は,HLT論文の批判的分析と,その議論が難解な理由を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:30:47 GMT)
Vision-based Perception for Autonomous Vehicles in Obstacle Avoidance Scenarios [0.0]
本稿では,カメラのみの認識モジュールとFrenet-Pure Pursuitに基づく計画戦略を活用する,効率的な障害物回避パイプラインを提案する。コンピュータビジョンの進歩を統合することで、オブジェクト検出にYOLOv11、Depth Anything V2のような最先端のモノクロ深度推定モデルを用いてオブジェクト距離を推定する。このシステムは、大学キャンパスの様々なシナリオで評価され、様々な障害に対処し、自律的なナビゲーションを強化する効果を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:41:14 GMT)
UrbanScore: A Real-Time Personalised Liveability Analytics Platform [0.0]
UrbanScoreはリアルタイムのWebプラットフォームで、都市アドレスの個人化された生存率スコアを計算する。 System は5つのデータストリームを融合している: Nominatimによるアドレスジオコーディング、(ii)OpenStreetMapからOverpass QLを通じて抽出する機能、(iii)TomTom Flow v10からのセグメントレベルのトラフィックメトリクス、(iv)OpenWeatherMapからの時間単位の空気品質の読み取り、(v)ユーザ定義の好みプロファイル。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:53:11 GMT)
Urban Green Governance: IoT-Driven Management and Enhancement of Urban Green Spaces in Campobasso [0.0]
カンポバッソ市のスマートグリーンシティのユースケースは、グリーン都市部の持続可能な管理のための革新的なモデルである。このプロジェクトはIoTシステムとデータ駆動型ガバナンスプラットフォームを統合し、木や緑地の健康状態のリアルタイム監視を可能にする。クラウドベースのプラットフォームは、グリーンアーバンマネージャ、技術専門家、運用スタッフのための総合的なリアルタイム意思決定をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:24:07 GMT)
Universal Fourier Neural Operators for Micromechanics [0.0]
我々は、マイクロメカニクスのためのフーリエニューラル演算子(FNO)を提唱し、計算マイクロメカニクス法からの洞察によってそれらを強化する。本研究では,FFT法の基本スキームを模倣したFNOサロゲートを構築し,その演算子によるセルの硬さ分布の予測を行った。得られたニューラル演算子は基本方式と同じメモリ要件を満たし、古典的なFFTソルバに比例するランタイムを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:47:20 GMT)
Uncertainty and entropies of classical channels [0.0]
この論文は、古典的なチャネルに固有の不確実性の概念を形式化する3つの概念的に異なるアプローチを導入している。古典状態の領域におけるよく知られたエントロピーは、最適な拡張を通してチャネルの領域に一意に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:06:17 GMT)
Ultra-strong Quantum Squeezing Mediated by Plasma Waves [0.0]
プラズマ波は、刺激されたラマン散乱を通して超強2モードのスクイーズを媒介できることを示す。フォノンを介する4波長混合により量子相関光子対を生成する。このプロセスは顕著な耐熱性を示し、大きな熱フォノン数であっても強いスクイーズを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:38:48 GMT)
Towards Variational Quantum Algorithms for generalized linear and nonlinear transport phenomena [0.0]
本稿では線形および非線形熱流体動的輸送方程式を解くための変分量子アルゴリズムを提案する。ハイブリッド古典量子フレームワークは、異なる工学的境界条件と組み合わせて、熱、波動、バーガースの方程式によって支配される問題に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:19:27 GMT)
Toward a Behavioural Translation Style Space: Simulating the Temporal Dynamics of Affect, Behaviour, and Cognition in Human Translation Production [0.0]
本稿では,行動翻訳パターンを記述した行動翻訳スタイル空間(BTSS)を提案する。身体的な翻訳行為を行う際には、観察可能な翻訳行動が基本であるが、高次認知過程や感情的な翻訳状態によって引き起こされ、形作られると仮定する。 BTSSは、人間の翻訳における感情、自動化された振る舞い、認知の時間的ダイナミクスをシミュレートする計算翻訳エージェントの基盤として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:10:10 GMT)
Time Evolution of the Symmetry Resolved Entanglement Entropy after a Mass Quench [0.0]
対称性を分解したエントロピーは全エントロピーと同じ速度で線形に成長する。この結果は、量子論におけるツイスト場を用いた対称性分解エントロピーの平衡外力学の最初の明示的な計算を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:04:27 GMT)
The first open machine translation system for the Chechen language [0.0]
脆弱なチェチェン語とロシア語を翻訳する最初のオープンソースモデルを紹介します。我々は,新たな言語を多言語翻訳のための大規模言語モデルシステムNLLB-200に組み込むための微調整機能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:07:07 GMT)
Surrogate modeling for uncertainty quantification in nonlinear dynamics [0.0]
工学における複雑なシステムの振る舞いを予測するには、しばしば運用条件に関する重大な不確実性を伴う。不確実性定量化(UQ)は、モデリングベースのエンジニアリングにおいて重要なツールとなっている。本章では,UQにおける代理モデリング手法のレビューを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:57:09 GMT)
Surrogate Quantum Circuit Design for the Lattice Boltzmann Collision Operator [0.0]
高レイノルズ数での乱流の直接数値シミュレーションは、従来の計算流体力学(CFD)ツールにとって大きな課題である。 1つの有望な量子CFDアプローチは、QLBMと呼ばれる格子ボルツマン法を完全に量子化したものである。本稿では,D2Q9格子に対するBGK(Bhatnagar Gross Krook)の完全な衝突演算子を近似したサロゲート量子回路(SQC)の学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:02:01 GMT)
Surface hopping simulations show valley depolarization driven by exciton-phonon resonance [0.0]
励起転移と核座標の共鳴は単層MoS$$の谷分極に寄与することを示す。結果は温度をまたいだ実験結果と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:49:00 GMT)
Sridhara-Compressed VQE Accelerates Molecular Energy Ranking of Polyaromatic Hydrocarbons [0.0]
変分量子解法(VQE)は,VQEシミュレーションを10倍に高速化しながら,基底状態エネルギーによる分子の選別を可能にすることを示す。 VQEは幅広い用途を持ち、大規模な量子処理ユニットの回路サイズと量子ノイズ制限を克服する新しいツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:28:28 GMT)
Spin relaxation in a polariton fluid: quantum hydrodynamic approach [0.0]
量子マイクロキャビティに現れる基本的な励起であるキャビティ分極は、量子集合行動の明確な兆候を示す。ここではスピン緩和過程が重要である。我々は、これらの用語が外部磁場におけるスピノルポラリトン滴のダイナミクスにどのように影響するかを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:18:29 GMT)
Spacetime duality between sequential and measurement-feedback circuits [0.0]
長距離量子状態を作成するための2つのアプローチは、(i)線形深度逐次ユニタリ(SU)回路と(ii)定数深度測定フィードバック(MF)回路である。ここでは、時空回転の下で、幅広い種類のSU回路とMF回路が互いに双対であることを確立する。我々は、GHZ状態、位相秩序状態、フラクタル対称性破壊状態を含む様々な長距離絡み合った状態の準備において、この時空双対性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:00:01 GMT)
Space of conformal boundary conditions from the view of higher Berry phase: Flow of Berry curvature in parametrized BCFTs [0.0]
境界共形場理論(BCFT)における共形境界条件の空間と,より高次ベリー位相を特徴とするギャップ付き系の空間の関連性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:00:49 GMT)
Some remarks on gradient dominance and LQR policy optimization [0.0]
Polyak-Lojasiewicz Inequality (PLI) は指数収束率を確立するために用いられる。 PLI様条件は、様々な一般化されたPLI様条件の探索を動機付けている。これらの一般化は過渡性とエラーの影響を理解するための鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 02:38:14 GMT)
Single Conversation Methodology: A Human-Centered Protocol for AI-Assisted Software Development [0.0]
大規模言語モデル(LLM)を用いたソフトウェア開発の新しい実用的アプローチを提案する。生成AIとのアドホックな相互作用とは対照的に、SCMは構造化され永続的な開発対話を強調する。我々は,インテリジェントツールのアーキテクトおよび管理者として,開発者の積極的な役割を再確認することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:43:30 GMT)
Simultaneous High-Fidelity Single-Qubit Gates in a Spin Qubit Array [0.0]
99%の耐故障しきい値を超える制御忠実度は日常的に達成されるが、高忠実度制御を複数ビット同時動作に拡張することは大きな課題である。単一共有マイクロ波線を用いた5つのシリコンスピン量子ビットの高忠実かつ完全並列制御を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:26:40 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示す。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） (Wed, 16 Jul 2025 14:59:31 GMT)
Semantic Adapter for Universal Text Embeddings: Diagnosing and Mitigating Negation Blindness to Enhance Universality [0.0]
否定は自然言語推論や知覚分析といった自然言語処理タスクにおいて重要な役割を果たしている。近年のユニバーサルテキスト埋め込みの進歩は、様々なタスクにおけるコンテキストテキスト埋め込みよりも優れた性能を示している。一般的な評価ベンチマークのバイアスのため、これらのモデルの否定意識能力は依然として不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:33:08 GMT)
Selective decoupling in multi-level quantum systems by the SU(2) sign anomaly [0.0]
マルチレベルシステムの2レベル部分空間における2pi$-pulsesで動作する動的デカップリングについて検討する。これにより、直接処理する制御が利用できない場合、量子ネットワーク内の遷移を分離するための柔軟な戦略が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:13:23 GMT)
Scalable dissipative quantum error correction for discrete-variable codes [0.0]
散逸的量子誤差補正(QEC)は、エンジニアリングされた散逸を用いて、自律的に量子情報を保護する。本稿では,離散変数符号に対する散逸QECプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:00:09 GMT)
Scalable Differentially Private Sketches under Continual Observation [0.0]
Sketchesはデータストリーム分析の基本的なツールであり、近似周波数クエリと重いヒットター検出の両方をサポートする。連続観察モデルにおいて、新しい微分プライベートスケッチ法であるLazy Sketchを紹介する。提案手法は,前処理のスループットを最大250倍に向上させ,高速ストリーミングアプリケーションにおいて連続的な観測差分プライバシーを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:23:14 GMT)
Revealing the Ancient Beauty: Digital Reconstruction of Temple Tiles using Computer Vision [0.0]
機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン技術は、3D再構成のような発展途上国に革命をもたらした。インドの記念碑の特質を評価するために,3つの最先端技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:46:04 GMT)
Reliable quantum advantage in quantum battery charging [0.0]
エネルギー変動は充電効率に大きな影響を及ぼす。本研究では,フライングキュービットが単一モード光キャビティとコヒーレントに相互作用するモデルについて検討する。真に量子的な非ガウスのフォック状態で後者を準備することは、決定的かつ(原理上)測定可能な優位性をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:38:50 GMT)
Relations between parameters of the Hamiltonian and Neel-type states in the anisotropic Heisenberg model [0.0]
本稿では、外部場を持つ異方性ハイゼンベルクモデルにおけるニール型状態について検討する。任意のスピン $s$ と空間 $d$ の任意の次元に対して、スピン偏極の方向をハミルトニアンのパラメータに定義する角度に関する表現を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:35:19 GMT)
ROSE: Transformer-Based Refactoring Recommendation for Architectural Smells [0.0]
既存のツールはそのような臭いを検知するが、修正する方法を示唆することは滅多にない。 11,149のオープンソースJavaプロジェクトから抽出された200万のインスタンス上で、両方のモデルを微調整します。以上の結果から, 変圧器を用いたモデルでは, 臭気検出と有効修理のギャップを効果的に埋めることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:19:51 GMT)
RNAMunin: A Deep Machine Learning Model for Non-coding RNA Discovery [0.0]
非コードRNA(ncRNA)は細菌や古細菌の生理、ストレス応答、代謝の調節に重要である。本稿では、ゲノム配列だけでncRNAを見つけることができる機械学習(ML)モデルRNAMuninを提案する。 RNAMuninは、サンフランシスコエスチュアリ16のサンプルから約60Gbpの長読型メタジェノムから抽出されたRfam配列に基づいて訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:33:50 GMT)
Quantum estimation of cosmological parameters [0.0]
インフレーションの終了時の宇宙論的摂動を記述した量子力学ツール(量子フィッシャー情報)を、圧縮された量子状態に適用する。古典的なフィッシャー情報と量子的なフィッシャー情報のギャップは、モードが水平線外に費やされるeフォールドの数とともに指数関数的に増加する。インフレーション摂動の減衰モードにアクセスすることは、テンソル-スカラー比の推定を指数関数的に改善するために必要な条件である(しかし十分ではない)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:40:46 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） (Wed, 16 Jul 2025 01:32:15 GMT)
Quantum Phase Transition in the Dicke Model [0.0]
我々は、単一光子空洞放射場と励起光子を交換する原子系を持つ、以前修正されたJaynes-Cummingsモデルを考える。我々は、独立な共回転結合項と反回転結合項を持つ任意のスピンのN原子のディックモデルにおいて、正規/超輝度量子相転移を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:24:26 GMT)
Quantum Magic in Discrete-Time Quantum Walk [0.0]
離散時間量子ウォーク(DTQW)における量子魔法の生成と進化について検討する。以上の結果から,DTQWはコインの初期状態に強く依存し,動的に重要なマジックを生成できることが判明した。シングルウォーカーの場合、魔法と絡み合いの関係は非自明で長い時間に相補的であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:28:00 GMT)
Quantitative Risk Management in Volatile Markets with an Expectile-Based Framework for the FTSE Index [0.0]
この研究は、FTSE 100リターンの20年間にわたるデータセットを使用し、高いボラティリティ、市場のクラッシュ、回復フェーズを取り入れている。期待値ベースのバリュー・アット・リスク(EVaR)は、さまざまな信頼レベルと市場の状況において、従来型のVaRよりも一貫して優れています。このフレームワークは、不安定な期間に優れた性能を示し、モデルのリスクを低減し、予測精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:24:14 GMT)
Quantifying calibration error in modern neural networks through evidence based theory [0.0]
本稿では、予測エラー(ECE)の評価に主観的論理を組み込むことにより、ニューラルネットワークの信頼性を定量化する新しい枠組みを提案する。我々は,MNISTおよびCIFAR-10データセットを用いた実験により,信頼性が向上したことを示す。提案されたフレームワークは、医療や自律システムといったセンシティブな分野における潜在的な応用を含む、AIモデルのより解釈可能でニュアンスな評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:16:27 GMT)
Quadratic Volatility from the Pöschl-Teller Potential and Hyperbolic Geometry [0.0]
研究は、二次正規ボラティリティ(QNV)仕様の下で一般化されたブラック・スコルズ方程式と双曲型P"oschl-Teller電位に対する定常シュル・オーディンガー方程式との形式的同値性を確立する。正準変換の列は、金融価格演算子を量子ハミルトニアンに写像し、ボラティリティの笑顔を双曲多様体上の拡散の直接的な表現として表す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:12:45 GMT)
QMetric: Benchmarking Quantum Neural Networks Across Circuits, Features, and Training Dimensions [0.0]
本稿では,量子回路の表現性を評価するための解釈可能なメトリクスセットを提供するPythonパッケージQMetricを紹介する。 QMetricは、回路の忠実度、絡み合いエントロピー、バレンプラトーリスク、トレーニング安定性などの重要な側面を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:10:12 GMT)
Projective Representations, Bogomolov Multiplier, and Their Applications in Physics [0.0]
本稿では,有限群の射影表現とその量子多体系への応用について述べる。ボゴモロフ乗数(英語版)(Bogomolov multiplier)として知られるコホモロジークラスの特別な部分集合に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:00:00 GMT)
Predictable Drifts in Collective Cultural Attention: Evidence from Nation-Level Library Takeout Data [0.0]
書籍の人気分布によって測定された文化は, 毎月, 月々, ほぼ一定速度で流れ続ける。書店ローンを登録データにリンクすることにより、年齢、性別、教育水準、地理的地域が文化的漂流に与える影響を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:03:52 GMT)
Position Prediction Self-Supervised Learning for Multimodal Satellite Imagery Semantic Segmentation [0.0]
マルチモーダル衛星画像セマンティックセグメンテーションのための位置予測自己教師付き学習手法LOCA(Location-aware)を提案する。提案手法は,SatMAEのチャネル群をマルチスペクトルからマルチモーダルデータに拡張することで,衛星データのユニークな課題に対処する。 Sen1Floods11フラッドマッピングデータセットに対する我々のアプローチの評価を行い、衛星画像の再構成に基づく自己教師型学習手法を著しく上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:30:34 GMT)
Physics-Informed Linear Model (PILM): Analytical Representations and Application to Crustal Strain Rate Estimation [0.0]
基礎関数の線形結合を用いて解を表現する物理インフォームド線形モデル(PILM)について検討する。 PILMは、線形前方および逆問題、過小決定されたシステム、および物理的正則化に適用可能な分析的に解決可能なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:23:39 GMT)
Patherea: Cell Detection and Classification for the 2020s [0.0]
Pathereaは、ポイントベースの細胞検出と分類のための統合されたフレームワークである。本手法は, 中間表現に依存することなく, 細胞の位置やクラスを直接予測する。 Pathereaは、パブリックデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:52:13 GMT)
PATCH: a deep learning method to assess heterogeneity of artistic practice in historical paintings [0.0]
ルネサンス期と近世の絵画は、主に見習いの工房を監督する師匠によって制作された。異なるワークショップがどのように管理され、どのようにアートワークが作られたかは明らかになっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:59:50 GMT)
Overview of the Sensemaking Task at the ELOQUENT 2025 Lab: LLMs as Teachers, Students and Evaluators [0.0]
ELOQUENTは、生成言語モデルを評価するための、容易にテスト可能な高レベルな基準を作成することを目的とした、共有タスクのセットである。 2025年版のセンスメイキングについて報告し、英語、ドイツ語、ウクライナ語、チェコ語にまたがる7つの試験資料を入手した。完全自動評価手法を考案し,最小限の手作業による評価と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:19:28 GMT)
Out-of-distribution data supervision towards biomedical semantic segmentation [0.0]
この問題に対処するために,データ中心のフレームワークであるMed-OoDを提案する。我々は,Med-OoDが画像上の画素ミス分類から,様々なセグメンテーションネットワークを防いでいることを明らかにした。我々はまた、前景の分類ラベルを欠いたOoDデータを完全に活用して医療セグメントネットワークを訓練する新たな学習パラダイムも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:21:45 GMT)
Optimized Qubit Routing for Commuting Gates via Integer Programming [0.0]
本稿では,最適解を返すことが保証される整数計画法に基づく2段階分解手法を提案する。いくつかの整数プログラミングモデルを開発し、関連するポリトープの線形記述を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:55:09 GMT)
Open-Vocabulary Indoor Object Grounding with 3D Hierarchical Scene Graph [0.0]
OVIGo-3DHSGは階層的なシーングラフ上の広い屋内環境を表す。階層的表現は、床、部屋、場所、オブジェクト間の空間関係を明示的にモデル化する。提案手法は,既存の手法と比較して,効率的なシーン理解とロバストなオブジェクトグラウンド化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:47:12 GMT)
Online Training and Pruning of Deep Reinforcement Learning Networks [0.0]
強化学習(RL)アルゴリズムのディープニューラルネットワーク(NN)のスケーリングは、特徴抽出ネットワークを使用する場合のパフォーマンスを向上させることが示されている。先進RL法において,同時学習とプルーニングを併用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:17:41 GMT)
On-chip microwave coherent source with in-situ control of the photon number distribution [0.0]
本研究では,チップ上で直接光子注入が可能な設計を提案し,理論的に検討する。提案手法により,外部ノブによる放電の制御が可能であり,その安定性と線幅特性の保存が可能である。本研究では, 外部フラックススレッディングによる生成状態の動的制御の有効性を検証し, 複数のボソニック貯水池においてもこの方式が適用可能である可能性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:21:44 GMT)
On the Sign of the Casimir Force Between Two Bodies Coupled to a Dirac field [0.0]
ここでは, カシミール相互作用が反発的であり, それらの幾何学的構成が, その作業で考慮された同じ反射操作の下で奇異であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:26:57 GMT)
Nonlinear Concept Erasure: a Density Matching Approach [0.0]
本稿では,分散表現から特定の概念に関連する情報を取り除き,残りのセマンティック情報をできるだけ多く保存するプロセスを提案する。提案手法では, 離散概念のクラス条件特徴分布を, 射影後の識別不能な特徴分布にするために, 埋め込み空間の射影を学習する。本手法は,従来の自然言語処理ベンチマークにおける離散属性の非線形消去における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:36:15 GMT)
Noise-induced Quantum Mpemba effect [0.0]
ノイズは追加モードを誘発し、元のシステムの緩和力学に強く影響を与える。このメカニズムは直感的な効果をもたらす:デコヒーレンス速度はノイズによって遅くなる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:05:53 GMT)
No-Go Theorem for Generic Simulation of Qubit Channels with Finite Classical Resources [0.0]
ラウンド数にかかわらず、古典的なメッセージの有限量が完璧なキュービットチャネルを再生できないことを証明している。また、絡み合った影響が、このNo-goの結果に重大な影響をもたらすことも確認します。偏極雑音のあるようなノイズのある量子ビットチャネルでは、一般シミュレーションは有限の通信で達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:08:12 GMT)
Neural stochastic Volterra equations: learning path-dependent dynamics [0.0]
ニューラルボルテラ方程式を物理に着想を得たアーキテクチャとして導入し、ニューラル微分方程式のクラスを一般化する。我々は、ニューラルSVE、ニューラルSDE、ディープ・オペレーター・ネットワーク(DeepONets)の性能を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:16:31 GMT)
Multiqubit monogamy relations beyond shadow inequalities [0.0]
マルチパート量子系は、サブシステム間の量子相関の分布に基本的な制約を課すモノガミー関係に従属する。我々は、シャドウ不等式を補完する一夫一婦不等式を導出し、純状態の$Nleq 5$ qubitsを持つ系のセクター長の数値的範囲の完全な特徴づけを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:31:54 GMT)
Multi-Granular Discretization for Interpretable Generalization in Precise Cyberattack Identification [0.0]
解釈可能な一般化(IG)メカニズムはコヒーレントパターンの学習に使用される。 IG-MDはいくつかのガウスの解像度で全ての連続的な特徴を表す。 UKM-IDS20では、IG-MDは9回の列車試験で4ポイント以上の精度を引き上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:57:38 GMT)
Modulator-free, self-testing quantum random number generator [0.0]
量子乱数生成器(QRNG)は、真のランダム性を生成するために、量子力学の固有の予測不可能性を使用する。本研究では,信頼できない測定装置と部分的に特徴のあるソースで操作可能な,実用的で自己検査可能なQRNGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:39:29 GMT)
Mixed-Reality Digital Twins: Leveraging the Physical and Virtual Worlds for Hybrid Sim2Real Transition of Multi-Agent Reinforcement Learning Policies [0.0]
本研究は、並列化シミュレーションワークロードをオンデマンドで選択的にスケーリングすることで、トレーニング速度を向上できる混合現実(MR)デジタルツイン(DT)フレームワークを提案する。 i) エージェントと環境並列化が訓練時間に及ぼす影響, (ii) ドメインランダム化がゼロショットsim2real転送に与える影響について検討した。その結果、提案した並列化スキームとsim2realのギャップを2.9%に抑えることで、最大76.3%のトレーニング時間を短縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:09:15 GMT)
Measurement-Induced Phase Transition in a Disordered XX Spin Chain: A Real-Space Renormalization Group Study [0.0]
そこで本研究では,X$およびY$塩基の局所的な測定対象である不規則XXスピン鎖について検討する。監視鎖を複素結合を持つ非エルミートスピンはしごにマッピングすることにより、この開系設定に対するRSRG-for-excited-statesアプローチを提案する。分析の結果,非ユニタリ性により出現する強い不規則な固定点のクラスが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:43:49 GMT)
Mapping the Parasocial AI Market: User Trends, Engagement and Risks [0.0]
110のAIコンパニオンプラットフォームをスキャンすると、グローバル市場が急速に成長していることがわかる。多くのプラットフォームがケア、トランザクショナル、ロマンチックなコンパニオンのために特別に設計されている。英国だけでも、これらのプラットフォームは月間4600万から9100万の訪問者を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:01:34 GMT)
MaCE: General Mass Conserving Dynamics for Cellular Automata [0.0]
細胞性オートマタ(CA)における大量保存の一般的な方法であるMaCE(Mass-Conserving Evolution)を提案する。 MaCEは単純な進化規則であり、既存のCAに簡単に「取り付ける」ことで大量保存が可能であり、興味深い振る舞いを頻繁に生み出す傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:04:52 GMT)
MTF-Grasp: A Multi-tier Federated Learning Approach for Robotic Grasping [0.0]
Federated Learning(FL)は、プライバシ保護と協調的なモデルのトレーニングを可能にする機械学習パラダイムである。 MTF-Graspは,ロボット間の非IIDデータ分散がもたらす固有の課題を認識し,多層FLアプローチである。提案手法は,量スキュードコーネルとジャカードの把握データセットにおいて,従来のFLセットアップを最大8%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:39:22 GMT)
MNIST-Gen: A Modular MNIST-Style Dataset Generation Using Hierarchical Semantics, Reinforcement Learning, and Category Theory [0.0]
MNIST-Genは,MNISTスタイルの画像データセットをユーザが指定したカテゴリに合わせて生成するための,自動化,モジュール化,適応的なフレームワークである。このシステムは、CLIPに基づく意味理解と強化学習と人間のフィードバックを組み合わせることで、最小限の手作業によるインテリジェントな分類を実現する。我々は、タスク固有の評価データを生成するために、textitTree-MNISTとtextitFood-MNIST-demonstrating MNIST-Genの2つの新しいデータセットをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 00:50:09 GMT)
Limitations of the paraxial beam model in the study of quantum vacuum signals [0.0]
本研究では, 偏光励起光子収率の過大評価について検討した。従来の(導出順序)パラ軸ビームモデルに挑戦する場合に,正確なクローズドフォーム表現を得るための戦略を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:51:53 GMT)
Leveraging Quantum Superposition to Infer the Dynamic Behavior of a Spatial-Temporal Neural Network Signaling Model [0.0]
本稿では,神経生物学および機械学習に関連する大規模ネットワークのダイナミクスに関する新しい問題クラスを導入,解決する。量子重ね合わせの利点を生かすために、この種の問題を定式化し、構造化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 20:09:52 GMT)
Leveraging Quantum Layers in Classical Neural Networks [0.0]
この論文は、古典的な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャにおける量子層の統合を探求する。実験では、ニューラルネットワークパイプラインの異なる段階における量子層挿入のパフォーマンスへの影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:12:53 GMT)
Kevin: Multi-Turn RL for Generating CUDA Kernels [0.0]
我々は,現実の環境で遭遇するユニークな課題に対処する,柔軟なマルチターンRLレシピを開発した。評価設定では、Kevinはベースモデルよりも大幅に向上している。また,テスト時のスケーリング軸の挙動についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:33:07 GMT)
Inverse Physics-informed neural networks procedure for detecting noise in open quantum systems [0.0]
我々は、逆物理インフォームドニューラルネットワーク(PINNverse)フレームワークをリンドブラッドマスター方程式が支配するオープン量子システムに拡張する。 2ビットオープンシステムの数値シミュレーションにより,提案手法の有効性とロバスト性を示す。この結果から、PINNverseは量子システム識別のためのスケーラブルで耐雑音性のあるフレームワークであり、量子制御やエラー軽減に応用できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:03:48 GMT)
Incorporating Fairness Constraints into Archetypal Analysis [0.0]
Archetypal Analysis (AA) は、データをアーチタイプと呼ばれる極端なパターンの凸結合として表現する教師なし学習手法である。本研究では,Fair Archetypal Analysis (FairAA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:28:01 GMT)
Incentivised Orchestrated Training Architecture (IOTA): A Technical Primer for Release [0.0]
IOTAはSN9のかつて孤立していたライバルを単一の協力ユニットに変換する。検証者は各採掘者の貢献を測り、トークンの排出量を比例的に割り当てる。モデルブートネックを用いて、アクティベーションの通信帯域幅を最大128倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:16:21 GMT)
InSight: AI Mobile Screening Tool for Multiple Eye Disease Detection using Multimodal Fusion [0.0]
加齢に伴う黄斑変性、緑内障、糖尿病網膜症(DR)、糖尿病性黄斑浮腫、病理性ミオパチーは世界中の数億人に影響を与える。 InSightは、患者のメタデータと眼底画像を組み合わせて、一般的な5つの眼疾患の正確な診断を行うAIベースのアプリである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:00:10 GMT)
Improving Lightweight Weed Detection via Knowledge Distillation [0.0]
本稿では,CWD(Channel-wise Knowledge Distillation)とMGD(Masked Generative Distillation)について検討し,リアルタイムスマートスプレーシステムにおける軽量モデルの性能向上を図る。 CWDとMGDは、教師から学生モデルに効果的に知識を伝達する。我々は,Jetson Orin Nano および Raspberry Pi 5 組み込みデバイス上での学生 YOLO11n モデルの評価により,リアルタイムデプロイメントの実現可能性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:38:07 GMT)
Improving Data and Parameter Efficiency of Neural Language Models Using Representation Analysis [0.0]
この論文は、ニューラルネットワークモデルにおけるデータとパラメータ効率に関する課題に対処する。第1部では、ニューラルネットワーク内の言語表現の特性と力学を考察し、堅牢性と一般化の強化におけるそれらの重要性を強調している。第2部では、アクティブ学習戦略とパラメータ効率の微調整を統合することにより、データとパラメータ効率を大幅に向上させる手法に焦点を当てている。第3部では、文脈内学習によって強化された弱い監視手法を探求し、ラベルなしデータを効果的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:58:20 GMT)
ILID: Native Script Language Identification for Indian Languages [0.0]
言語識別の核心となる課題は、ノイズの多い、短い、そしてコード混在した環境で言語を区別することである。本稿では、英語と、言語識別子をラベル付けした22の公用語からなる230K文のデータセットを公表する。我々はまた、機械学習とディープラーニングにおける最先端のアプローチを使用して、堅牢なベースラインモデルを開発し、リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:39:32 GMT)
Hyperfine van der Waals repulsion between open-shell polar molecules [0.0]
本報告では, オープンシェル極性分子とサブミルキリルビン温度の相互作用について述べる。この超微細ファンデルワールス相互作用は、1つの量子によって異なる2つの回転状態の2つの分子の間で起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:55:08 GMT)
Hybrid quantum lattice model: Polaritons, photons, and spin waves propagation [0.0]
低次元量子系における量子励起の伝播の制御は、量子技術の進歩に欠かせない。共役キャビティ量子力学(QED)ユニットからなる1次元ハイブリッド量子格子モデルを提案する。このモデルは、光-物質結合とスピン-スピン相互作用の相互作用によって、偏光子、スピン波、光子のコヒーレントな伝播を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:12:25 GMT)
HueManity: Probing Fine-Grained Visual Perception in MLLMs [0.0]
HueManityはMLLMの視覚知覚を評価するために設計されたベンチマークである。このデータセットは、石原テストスタイルのドットパターンに埋め込まれた2文字のアルファ数字の文字列を特徴とする83,850枚の画像からなる。 HueManityにおける9つの最先端MLLMの評価は、人間や伝統的なコンピュータビジョンのベースラインと比較して大きな性能低下を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:42:22 GMT)
How to Minimize the Decoherence Caused by Black Holes [0.0]
我々は、ブラックホールの外側に量子重ね合わせを作る実験家アリスを考える。ブラックホール内部の観測者が、時間前にアリスの重畳についてどれだけの情報を抽出できるかは明らかではない。 Aliceは、再オープンし、さらなる操作を行うことで、重ね合わせの成分の純脱コヒーレンスを幾らか低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:19:32 GMT)
Holistic analysis on the sustainability of Federated Learning across AI product lifecycle [0.0]
フェデレートラーニング(FL)というAIの分散的アプローチ Cross-Silo FLは、クライアントが生データではなくモデル更新を共有できるようにするため、プライバシが向上する。モデルトレーニングのエネルギー消費とコストはクロスサイロ・フェデレート・ラーニングと同等である。フェデレートラーニング。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:35:12 GMT)
Heisenberg limited multiple eigenvalue estimation via off-the-grid compressed sensing [0.0]
量子位相推定は、フォールトトレラント量子コンピュータにおける量子シミュレーションのフラッグシップアルゴリズムである。本研究では,Emphoff-grid圧縮センシングプロトコルと最先端信号分類手法を組み合わせることで,複数の固有値の同時推定を可能にすることを示す。このアルゴリズムは、初期入力状態の品質に関して、そのレジリエンスを分析することによって、潜在的な量子優位性をもたらすかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:27:01 GMT)
GeoChain: Multimodal Chain-of-Thought for Geographic Reasoning [0.0]
GeoChainはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)におけるステップバイステップの地理的推論を評価するためのベンチマークであるそれぞれの画像を21ステップのチェーン・オブ・シークレット(CoT)質問シーケンス(3000万以上のQ&Aペア)とペアリングする。これらのシーケンスは、粗い属性から4つの推論カテゴリにわたるきめ細かい局所化までモデルを導く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:41:55 GMT)
GPU-Accelerated Interpretable Generalization for Rapid Cyberattack Detection and Forensics [0.0]
IGメカニズムは最近IEEE Transactions on Information Forensics and Securityで公開され、最先端のエビデンスベースの侵入検知を提供する。我々は、PyTorchの再設計であるIG-GPUを紹介し、すべてのペアの交叉とサブセット評価をコモディティGPUにオフロードする。 15kレコードのNSL-KDDデータセットでは、IG-GPUはIGのマルチコアCPU実装よりも116倍のスピードアップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:38:19 GMT)
Future prospect of anisotropic 2D tin sulfide (SnS) for emerging electronic and quantum device applications [0.0]
2Dスズ硫化物(SnS)は独特の結晶対称性を持ち、結果として異常な異方性を持つ。この視点は、異方性2次元SnSの最近の発展を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:33:08 GMT)
From Binary to Semantic: Utilizing Large-Scale Binary Occupancy Data for 3D Semantic Occupancy Prediction [0.0]
本稿では,予測プロセスを二分的および意味的占有モジュールに分解する,二分的占有に基づく新しいフレームワークを提案する。実験の結果,提案手法は事前学習作業と自動ラベル作業の両方において,既存の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 01:57:16 GMT)
Fine-grained dynamics of entanglement in non-integrable quenches far across the Ising quantum critical point [0.0]
この研究は、横フィールドと縦フィールドを持つパラダイム的イジングスピン鎖に焦点を当てている。遠方平衡力学のいくつかの$textitfine-fine$特徴の数値的な観察を行う。これらの特徴は、より複雑なシステムにおけるイジング量子臨界点をまたいだクエンチダイナミクスを保つことが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:18:43 GMT)
Fast Variational Bayes for Large Spatial Data [0.0]
本稿では,NNGPを用いた大規模地理空間データ解析のための高速変分ベイズ手法であるspVarBayesを紹介する。自動微分を変分計算、閉形式勾配更新、線形応答補正の組み合わせで置き換え、分散推定を改善した。シミュレーション実験により,spNNGPに匹敵する精度が得られたが,計算コストの低減が図られ,精度と速度の両面で既存の変分推論手法よりもかなり優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:59:27 GMT)
FLUXSynID: A Framework for Identity-Controlled Synthetic Face Generation with Document and Live Images [0.0]
FLUXSynIDは高分解能な合成顔データセットを生成するためのフレームワークである。ユーザ定義のID属性分布を持つ合成顔を生成し、文書スタイルと信頼されたライブキャプチャ画像の両方を提供する。私たちの研究は、顔認識やモルヒネ攻撃検出を含む生体計測研究を支援するために公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:20:45 GMT)
Exploring and Analyzing Wildland Fire Data Via Machine Learning Techniques [0.0]
熱電対温度の10Hz時系列と乱流運動エネルギー(TKE)の相関について検討した。風速は、ニュージャージー州のサイラス・リトル・エクスペリメント・フォレスト(Silas Little Experimental Forest)の小さな実験用火傷から収集された。このプロジェクトは、さまざまな機械学習モデルを用いて、TKEを予測する際に高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:04:34 GMT)
Exploiting Jailbreaking Vulnerabilities in Generative AI to Bypass Ethical Safeguards for Facilitating Phishing Attacks [0.0]
本研究は,GenAIによる安全保護を回避すべく,ジェイルブレーキング技術を用いて,GenAIのサービスがどのように活用できるかを検討する。我々はChatGPT 4o Miniを、そのアクセシビリティとステータスを代表的GenAIシステムとして最新の公開モデルとして使用した。このモデルは、Web、Eメール、SMS(スマイシング)、音声(バイシング)など、さまざまなベクターにわたるフィッシング攻撃の実行において、初心者ユーザーをガイドできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:32:46 GMT)
Explainable Evidential Clustering [0.0]
実世界のデータは、しばしば不完全であり、不確かさと不正確さが特徴であり、従来の手法ではうまく扱えない。 Dempster-Shafer理論に基づくエビデンシャルクラスタリングは、これらの課題に対処する。本稿では,解釈可能かつ慎重な決定木説明を提供するIEMM (Iterative Evidential Mistake Minimization) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:44:25 GMT)
Expanding ML-Documentation Standards For Better Security [0.0]
ML実践者や組織間のセキュリティ面に対する認識は概して低い。既存の標準は定期的に採用されておらず、ITセキュリティの側面はドキュメントに含まれないことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 07:57:57 GMT)
Entropy from decoherence: a case study using glasma-based occupation numbers [0.0]
環境と相互作用するコヒーレント状態のデコヒーレンスによって生成されるエントロピー当たりの粒子である$S/N$を計算する。コヒーレント状態は、高エネルギー核衝突の初期段階で発生したグラスマフィールドから借用された占有数によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 14:11:54 GMT)
Entanglement-efficiency trade-offs in the fusion-based generation of photonic GHZ-like states [0.0]
本稿では、標準GZ状態が可変絡み合い度を含むことを一般化するGHZ様状態の生成と融合のための線形光学的アプローチを提案する。結果は、スケーラブルな量子コンピューティングと通信のためのリソース効率の高い絡み合った状態生成への有望な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:36:54 GMT)
Entanglement induced by Heisenberg exchange between an electron in a nested quantum dot and a qubit with relative motion [0.0]
電子と量子ビットの相対運動によるハイゼンベルク交換により引き起こされる絡み合いの制御を改善するネスト量子ドット構造を提案する。長距離相互作用の場合、正規化された交換分布は、クビット移動方向とは独立に、実質的な最終絡み合いをもたらす。また、ネストドットのないシナリオも考慮し、同じ最大(常に)MIがスピン間の初期角度によってのみ事前決定されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:45:23 GMT)
Enhanced DeepLab Based Nerve Segmentation with Optimized Tuning [0.0]
本研究では、DeepLabV3ベースのセグメンテーションパイプラインを最適化した。我々は超音波神経画像におけるDice Score 0.78、IoU 0.70、Pixel Accuracy 0.95を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:26:18 GMT)
Engineering nonlinear activation functions for all-optical neural networks via quantum interference [0.0]
全光ニューラルネットワーク(AONN)は人工知能(AI)の速度とエネルギー効率の変革的向上を約束する本稿では,2つのレーザー場によって駆動される3レベル量子システムに基づく低消費電力非線形活性化方式を提案する。これらの結果は、スケーラブルで高速でエネルギー効率の高い光学AIハードウェアへの大きな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 04:30:59 GMT)
Emergence of Quantised Representations Isolated to Anisotropic Functions [0.0]
本稿では,表現的アライメントを決定する新しい手法について述べる。ネットワークプリミティブの代数対称性は、表現におけるタスク非依存構造に対する強い予測因子であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:27:54 GMT)
Effectiveness of the DEJMPS purification protocol in noisy entangled photon systems, a Monte Carlo simulation [0.0]
絡み合いの浄化は量子通信にとって重要な技術である。偏光結合光子対に適用されたDEJMPS浄化プロトコルに関するモンテカルロの総合的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:54:22 GMT)
Draw an Ugly Person An Exploration of Generative AIs Perceptions of Ugliness [0.0]
生成AIは人間の創造性を再現するだけでなく、文化的偏見を再現する。本研究では,4種類の生成AIモデルを用いて,テキストと画像による直感の理解と表現について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:16:56 GMT)
Distributional Reinforcement Learning on Path-dependent Options [0.0]
分散強化学習(DistRL)を用いた経路依存型金融デリバティブの価格設定フレームワークを提案する。期待されるオプション値にフォーカスする従来の方法とは異なり、私たちのアプローチはペイオフの条件分布全体をモデル化します。本稿では,この手法がアジアのオプションに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:14:54 GMT)
Developing Visual Augmented Q&A System using Scalable Vision Embedding Retrieval & Late Interaction Re-ranker [0.0]
本稿では,視覚検索プロセスのスケーラビリティと効率を向上するための実用的アプローチを,性能品質を損なうことなく検討する。本稿では,広く採用されているハイブリッド検索(メタメタと埋め込み)と,遅延インタラクションリランカの状態を利用して,最適なマッチングページを検索する多段階カスタム実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:27:05 GMT)
Deep Blur Multi-Model (DeepBlurMM) -- a strategy to mitigate the impact of image blur on deep learning model performance in histopathology image analysis [0.0]
我々は、データに基づいて訓練された複数の専門家モデルの予測と、さまざまなぼかしレベルを組み合わせた、専門家(MoE)戦略の混合を紹介する。その結果,ベースラインモデルの性能はボケの増加とともに一貫して低下していた。 MoE-CNN_CLAMは、中程度および混合のぼかし条件下で、ベースラインCNN_CLAMより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:03:21 GMT)
Deep Bilinear Koopman Model for Real-Time Vehicle Control in Frenet Frame [0.0]
本稿では,カービリニアFrenetフレーム内の車両力学のモデリングと制御のための深いクープマン手法を提案する。提案フレームワークは、深層ニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、データからクープマン演算子とその関連する不変部分空間を同時に学習する。提案した制御器は, ベースライン制御器と比較して追従誤差を著しく低減し, 組込み自動運転車システムにおけるリアルタイム実装に適していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 18:49:44 GMT)
Continuous Classification Aggregation [0.0]
我々は、$mge 3$オブジェクトの連続体から2le ple m$型への最適で独立でゼロなファジィ分類アグリゲーション関数が重み付き算術平均でなければならないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:51:18 GMT)
Complexity-Aware Training of Deep Neural Networks for Optimal Structure Discovery [0.0]
本稿では、トレーニング中に、トレーニング済みのネットワークを適用せずに機能するディープニューラルネットワークのユニット・レイヤ・プルーニングとレイヤ・プルーニングを組み合わせた新しいアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは, 学習精度とプルーニングレベルを最適に交換し, ユニットプルーニングと計算量とパラメータ複雑性のバランスをとる。提案アルゴリズムは,ネットワークに対応する最適化問題の解に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:39:10 GMT)
Compiling a Q# Subset to QASM 3.0 in TypeScript via a JSON Based IR [0.0]
Q#からQASM 3.0へのコンパイルツールチェーンの実装には、フル機能のレキサと実装が含まれています。この実装は、機能をWeb環境に移植するためにTypeScriptで書かれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 22:46:09 GMT)
Comparative Evaluation of Radiomics and Deep Learning Models for Disease Detection in Chest Radiography [0.0]
胸部X線撮影における疾患検出のための放射線治療と深層学習によるアプローチについて検討した。深層学習モデルは画像データから直接学習し、放射能ベースのモデルは手作りの特徴を抽出する。これらの知見は、診断AIにおけるモデル選択のための統計的に検証された、データ駆動の推奨を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:10:18 GMT)
Comparative Analysis of CNN Performance in Keras, PyTorch and JAX on PathMNIST [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は医用画像分類に広く採用されている。 CNNは、モデル開発とデプロイメントにおいて独特なアドバンテージを提供するが、医療画像のタスクにおけるそのパフォーマンスは、まだ過小評価されていない。本稿では、Keras、PyTorch、JAXフレームワークにまたがるCNN実装を包括的に分析する。実世界のアプリケーションに適用可能なトレーニング効率,分類精度,推論速度を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:57:50 GMT)
Comment on "Properties and dynamics of generalized squeezed states" [0.0]
著者らは、観測された振動は本物の物理的効果を反映していると主張した。数値解析により、振動はフォック基底の切り欠きに非常に敏感であることが判明した。一般化された圧縮状態の平均光子数が非減少関数であることを解析的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:58:52 GMT)
Cognitive Castes: Artificial Intelligence, Epistemic Stratification, and the Dissolution of Democratic Discourse [0.0]
この議論は、現代のAIシステムが抽象化、記号論理、敵の尋問を備えた個人の推論能力をいかに増幅するかを辿る。提案された回答は、技術的規制や普遍的なアクセスではなく、市民の委任として合理的な自治の再構築である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:46:45 GMT)
Channel capacity of small modular quantum networks in the ultrastrongly coupled regime [0.0]
断熱的コヒーレント輸送に基づくプロトコルは, 動的カシミール効果によって引き起こされる漏れを抑制する変動に対して, ほぼ理想的な単一レター量子容量とロバスト性を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:27:59 GMT)
Certifying nonlocal properties of noisy quantum operations [0.0]
それらが引き起こす確率分布から量子的性質を証明することは、いくつかの目的において重要なタスクである。特に、チャンネルの認証方法がどの程度ノイズによって損なわれるかは、ほとんど分かっていない。本稿では,準備・測定プロトコルで得られた相関関係から,量子チャネルの非局所的性質を証明するための統一手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:50:50 GMT)
Calculation of low-energy scattering parameters using artificial oscillator trap [0.0]
量子小体系の低エネルギー散乱パラメータを推定する手法を提案する。核モデル内の低エネルギー核子-核子散乱に1つのSigma-meson近似に比例して適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:17:51 GMT)
Bounding the asymptotic quantum value of all multipartite compiled non-local games [0.0]
非局所ゲームは、古典的な世界と量子世界の相関関係を区別するための強力なツールである。 Kalai et al. (STOC'23) は、マルチパート非ローカルなゲームを1つの証明子でインタラクティブなプロトコルに変換するコンパイラを提案した。我々は、Kalai et al. のコンパイラが、実際にはすべてのマルチパーティライト非局所ゲームに対して量子音性を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:58:39 GMT)
BlockBPE: Parallel BPE Tokenization [0.0]
BlockBPEはバイトペア符号化(BPE)の並列GPU実装であるこれは現実的な仮定の下でほぼ線形時間複雑性を達成する。ハイバッチの推論ワークロードでは、BlockBPEはTiktokenよりも最大2倍、HuggingFace Tokenizersより2.5倍高いスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 06:12:41 GMT)
Beyond Ground States: Physics-Inspired Optimization of Excited States of Classical Hamiltonians [0.0]
ExcLQA (ExcLQA) は古典的イジング・ハミルトニアンの励起状態を特定する古典的、物理学に着想を得たアルゴリズムである。我々は、多くのポスト量子暗号方式のセキュリティの基礎となる基本格子問題である最短ベクトル問題(SVP)についてExcLQAをベンチマークする。以上の結果から,ExcLQAはSVPのインスタンスを46位まで解き,Metropolis-Hastingsアルゴリズムよりも解率,ショット数,近似係数が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 16:40:49 GMT)
Benchmarking Deception Probes via Black-to-White Performance Boosts [0.0]
偽装プローブが実際に偽装を検出するのにどれほど効果的かは不明です。我々は、ホワイトボックスモニタリング(モニターがトークンレベルのプローブアクティベーションにアクセス可能な場所)とブラックボックスモニタリング(そのようなアクセスなしで)を比較した。既存の騙しプローブから、弱いが奨励される黒と白のパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 23:49:55 GMT)
BenchRL-QAS: Benchmarking reinforcement learning algorithms for quantum architecture search [0.0]
量子アーキテクチャ探索(QAS)における強化学習(RL)アルゴリズムを評価するための統合ベンチマークフレームワークであるBenchRL-QASを紹介する。本研究は,代用量子問題に対する値ベースおよびポリシグラディエント手法を含む9つのRLエージェントをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:43:25 GMT)
Automated Test Data Generation for Enterprise Protobuf Systems: A Metaclass-Enhanced Statistical Approach [0.0]
Protocol Buffers(protobuf)を使用した大規模エンタープライズシステムは、パフォーマンステストにおいて重要な課題を提示する。従来のテストデータ生成アプローチは、protobufスキーマ固有の複雑な階層構造やグラフのような構造を扱うには不十分である。本稿では,Pythonのメタクラスシステムを利用して動的型拡張と実運用ログの統計解析を行う新しいテストデータ生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:49:04 GMT)
Asymptotic behavior of eigenvalues of large rank perturbations of large random matrices [0.0]
この論文は、変形したウィグナーランダム行列に関するものである。このような行列のスペクトルは、斬新な刈り込み技法の厳密なアンダーピンニングにおいて重要な役割を果たしている。本稿では,ランクが上昇する際の分析を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:29:23 GMT)
Artificial Intelligence for Green Hydrogen Yield Prediction and Site Suitability using SHAP-Based Composite Index: Focus on Oman [0.0]
グリーン水素は脱炭酸への有望な戦略経路として出現している。本研究では,グリーン水素収率とサイト適合性指数を計算するための新しい人工知能フレームワークを提案する。また,オマーンにおける水深,標高および季節変動は,それぞれ2.470891,2.376296,1.273216の絶対シャップ値を持つ温水サイト適合性を決定する最も大きな要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:56:24 GMT)
Are encoders able to learn landmarkers for warm-starting of Hyperparameter Optimization? [0.0]
本稿では,メタタスクに適した表現学習法を2つ提案する。第一のアプローチはディープメトリック学習であり、第二のアプローチはランドマークの再構築に基づいている。実験により,提案したエンコーダはランドマークと整合した表現を効果的に学習できるが,直接的に性能向上に寄与しないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:50:28 GMT)
Anyon condensation in mixed-state topological order [0.0]
混合状態トポロジカル秩序における凝縮について論じる。凝縮可能なエノンは連結な'eale環によって与えられる。いくつかの凝縮は純粋な状態位相順序をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:52:33 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） (Wed, 16 Jul 2025 14:55:25 GMT)
Analyzing and Evaluating the Behavior of Git Diff and Merge [0.0]
Gitの主な機能として、差分がどのように計算されるか、マージの実行にどのように使用されるか、マージによってより複雑な操作が可能になるか、などが挙げられます。デフォルトのマージ戦略(ort)は、履歴内のコミット数に指数的な時間を必要とするマージをもたらす可能性がある。マージの2つの辺が同じ位置で異なる行を追加する場合、結果は競合ではなく、任意の順序で両方の変更を含むマージである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 13:01:03 GMT)
An Ecosystem for Ontology Interoperability [0.0]
オントロジーの相互運用性は、相互運用可能なグラフにおける知識の使用を制限する複雑な問題の1つである。オントロジーを構築するためのエコシステムを提案する。このエコシステムは相互運用性を向上させるために3つの最先端技術を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 15:06:29 GMT)
An Adversarial Quantum Key Distribution Project [0.0]
量子鍵分布(Quantum Key Distribution, QKD)は、教育や公共の場で使われる量子技術の一般的な導入である。本稿では,量子概念とプログラミングにおいて最小の背景しか持たない,シンプルなシミュレーションベースのQKDプロジェクトについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 03:55:38 GMT)
Advancing Retrieval-Augmented Generation for Structured Enterprise and Internal Data [0.0]
大きな言語モデル(LLM)は強力な生成能力を持つ。静的事前トレーニング、短いコンテキストウィンドウ、および異種データフォーマットを処理する際の課題によって制限されている。従来のRetrieval-Augmented Generation (RAG) フレームワークはこれらのギャップのいくつかに対処するが、構造化データや半構造化データに苦慮することが多い。本研究では,SpaCy NERとクロスエンコーダによるメタデータ認識フィルタリングにより強化された,高密度埋め込み(All-mpnet-base-v2)とBM25を用いたハイブリッド検索戦略を組み合わせた高度なRAGフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:13:06 GMT)
Adiabatic Cooling of Planar Motion in a Penning Trap Ion Crystal to Sub-Millikelvin Temperatures [0.0]
ペニングトラップ内の二次元平面イオン結晶は、量子情報科学実験のためのプラットフォームである。これらの結晶の低周波平面モードはレーザー冷却によって効率的に冷却されない。非線形モード結合は低周波平面モードの冷却を促進できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:17:38 GMT)
Accelerating RF Power Amplifier Design via Intelligent Sampling and ML-Based Parameter Tuning [0.0]
本稿では,RFパワーアンプ設計のための機械学習高速化最適化フレームワークを提案する。これは、$pm0.3$を$pm0.4$ dBmの精度に維持しながら、シミュレーション要求を65%削減する。統合されたソリューションは、GUIベースの自動イテレーションによるシミュレーション時間を58.24%から77.78%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 05:52:24 GMT)
A thermofield-double model of Uhlmann anholonomy [0.0]
熱場二重形式論では、左系と右系と呼ばれる2つの絡み合った部分系からなる量子系の族が考慮される。この系は、ウルマンによる平行輸送条件に基づいて純粋に幾何学的に進化すると仮定する。左側の幾何学的進化は,非単位フィルタリング測定に類似した特定の局所的な操作によって現れることを示す。一方、右辺の基本的な進化段階は、ホロノミック量子普遍性のユニタリな操作の列にまとめられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 09:29:34 GMT)
A solid-state temporally multiplexed quantum memory array at the single-photon level [0.0]
異なる自由度のマルチモダリティは、最も有望な方法の1つです。遠い量子ノード間の密接な絡み合いの率を高めること。所望の読み出しと時間多重化を特徴とする10個のスピン波メモリセルを有する空間多重化ソリッド・テンポラル・テンポラル・量子メモリアレイを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:55:27 GMT)
A single-photon microwave switch with recoverable control photon [0.0]
回路量子力学的設定に基づく単一光子マイクロ波スイッチを提案する。このマイクロ波スイッチの設計により、スイッチング処理後の単一制御光子の回復が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 10:07:42 GMT)
A real-time metric of online engagement monitoring [0.0]
既存のコースワイドエンゲージメント尺度を再構築し、オンラインコースの週次構造に合わせて章ベースのバージョンを作成します。新しい測定基準では、成果データやモデルトレーニングを必要とせずに、学生活動の累積的、リアルタイムな追跡が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 11:44:13 GMT)
A graphene platform for nano scale coherent interaction of surface plasmons with resonant atomic ensembles [0.0]
原子アンサンブルを含む2次元グラフェン構造をプラズモン場と共鳴原子系のナノスケール強化コヒーレント相互作用のプラットフォームとして提案する。我々はグラフェン表面プラズモンモードと電磁場の性質を定め,原子系との相互作用におけるグラフェンシート分離の役割を強調した。我々は,SPフィールドのコヒーレントダイナミクスをナノスケール設計で実現できることを示し,このコヒーレントダイナミクスを用いてコンパクトなマルチモードナノスケール量子メモリを実現する可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:10:32 GMT)
A Three-Phase Evaluation Approach for new Information and Data Models in the Smart Grid Domain [0.0]
スマートグリッドのデジタル化により、分散エネルギーシステム間での情報交換が自動化されている。新たに設計された情報とデータモデルに対する明示的で暗黙的な評価アプローチの組み合わせは、スマートグリッドコンテキストにおける設計プロセスにおいて、明確に定義されたステップセットを提供する。評価手法は明示的かつ暗黙的な評価手法と組み合わせ,新しい情報モデルやデータモデルの開発に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 21:51:45 GMT)
A Survey of Explainable Reinforcement Learning: Targets, Methods and Needs [0.0]
本稿では,eXplainable Reinforcement Learning (XRL)と呼ばれる,XAIのサブドメインに焦点を当てる。 XRLは、強化学習によって学んだエージェントの作用を説明することを目的としている。我々は「なに」と「どう」の2つの質問に基づく直感的な分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 19:41:41 GMT)
A Photonic Parameter-shift Rule: Enabling Gradient Computation for Photonic Quantum Computers [0.0]
線形光量子コンピューティングプラットフォーム上に実装された量子計算アルゴリズムにおける勾配計算法を提案する。提案手法は入力光子数と線形にスケールし,パラメータをシフトした同じパラメータ化フォトニック回路を用いて評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 12:36:24 GMT)
A Computational Theory and Semi-Supervised Algorithm for Clustering [0.0]
クラスタリングは異常のないデータのグループ化の獲得である。クラスタリング手法のカーネルは知覚異常検出アルゴリズムである。半教師付きクラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:53:15 GMT)
A Comparative Approach to Assessing Linguistic Creativity of Large Language Models and Humans [0.0]
テストは、新しい原語やフレーズを生成する能力を評価するための様々なタスクで構成されている。我々は,24人の人間と同等数のLLMに対して試験を行い,OCSAIツールを用いて,オリジン性,実験性,柔軟性の3つの基準で回答を自動評価した。その結果,LLMは評価基準のすべてにおいて人間よりも優れていただけでなく,8つのテストタスクのうち6つにおいて優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 08:56:19 GMT)
A Bayesian Incentive Mechanism for Poison-Resilient Federated Learning [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを保持しながら、分散クライアント間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。本稿では, 有害行為を経済的に不合理にする軽度ベイズインセンティブ機構を, 積極的, 経済的防衛に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Jul 2025 17:27:25 GMT)