Enhancing Sequential Recommender with Large Language Models for Joint Video and Comment Recommendation [77.4] 我々は、パーソナライズされたビデオとコメントのレコメンデーションを共同で行うLSVCRと呼ばれる新しいレコメンデーション手法を提案する。
提案手法は,逐次レコメンデーション(SR)モデルと補足型大言語モデル(LLM)レコメンデーションという2つの重要なコンポーネントから構成される。
特に、コメント視聴時間の累積増加率は4.13%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:55:50 GMT)
How Should We Meta-Learn Reinforcement Learning Algorithms? [74.4] メタ学習型アルゴリズムに適用した場合、異なるアプローチの実証的な比較を行う。
また, メタトレインとメタテスト性能に加えて, 解釈可能性, サンプルコスト, 列車時間などの要因についても検討した。
我々は,将来学習されるアルゴリズムが可能な限り高性能であることを保証するために,新しいRLアルゴリズムをメタラーニングするためのガイドラインをいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:31:38 GMT)
Dynamic and Generalizable Process Reward Modeling [74.4] 本稿では,細粒度,多次元の報酬基準を捕捉,記憶するための報酬木を特徴とする動的および一般化可能なプロセスリワードモデリング(DG-PRM)を提案する。
実験結果から,DG-PRMは有意なベンチマーク性能を達成し,高い報酬を伴うタスク間のモデル性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:17:22 GMT)
Discriminative Finetuning of Generative Large Language Models without Reward Models and Human Preference Data [73.0] Supervised Fine-tuning (SFT) は、事前訓練された大規模言語モデル (LLM) を整列するための重要なステップとなっている。
本稿では,SFTの改良版であるDFT(Driminative Fine-Tuning)を紹介する。
i) 入力された全ての可能な出力のうち、解答の判別可能性を明示的にモデル化することにより、微調整LDMの判別確率フレームワーク、(ii) この判別可能性を最適化するための効率的なアルゴリズム、(iii) DFTの有効性を実証する広範な実験を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:53:08 GMT)
PARTE: Part-Guided Texturing for 3D Human Reconstruction from a Single Image [64.2] 構造的人間の部分は、単一の画像の見えない領域で人間のテクスチャを推測する重要な手がかりとなる。
本研究では,人間のテクスチャを再構築するための3次元情報を含むフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:00:13 GMT)
Pseudo-Autoregressive Neural Codec Language Models for Efficient Zero-Shot Text-to-Speech Synthesis [64.1] 本稿では,AR と NAR を統一した新しい擬似自己回帰(PAR)言語モデリング手法を提案する。
PAR 上に構築した PALLE は 2 段階の TTS システムであり, PAR を初期生成に利用し, NAR を改良する。
実験では、LibriTTSでトレーニングされたPALLEが、大規模データでトレーニングされた最先端システム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, 23 Jul 2025 12:27:51 GMT)
WSM: Decay-Free Learning Rate Schedule via Checkpoint Merging for LLM Pre-training [64.1] 本稿では,学習速度減衰とモデルマージの正式な関係を確立するフレームワークであるWarmup-Stable and Merge(WSM)を紹介する。
WSMは様々な崩壊戦略をエミュレートするための統一された理論基盤を提供する。
私たちのフレームワークは、複数のベンチマークで広く採用されているWarmup-Stable-Decay(WSD)アプローチよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:02:06 GMT)
Deep Video Discovery: Agentic Search with Tool Use for Long-form Video Understanding [63.8] 長時間の映像理解は時間空間の複雑さによって大きな課題を呈する。
セグメント化されたビデオクリップ上でのエージェント検索戦略を活用するために,Deep Video Discoveryエージェントを提案する。
我々のDVDエージェントはSOTA性能を達成し,LVBenchデータセットの先行処理をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:26:05 GMT)
Cautious Next Token Prediction [62.7] 我々は、CNTP(Cautious Next Token Prediction)と呼ばれる新しいトレーニングフリーデコード戦略を提案する。
復号過程において、モデルが特定のステップで比較的高い予測エントロピーを持つ場合、独立にステップから始まる複数の試行をサンプリングし、句読点に遭遇する際に停止する。
提案するCNTPアプローチは,既存の標準復号方式よりも明確なマージンで一貫した性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:06:29 GMT)
Optimizing against Infeasible Inclusions from Data for Semantic Segmentation through Morphology [58.2] 最先端セマンティックセグメンテーションモデルは通常、データ駆動方式で最適化される。
InSeInは、学習されたセグメンテーションモデルの予測において、実現不可能なセマンティックインクルージョンを最小化する新しいステップである。
様々な最先端ネットワークに対して一貫した、重要なパフォーマンス向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:16:41 GMT)
LLM Meets the Sky: Heuristic Multi-Agent Reinforcement Learning for Secure Heterogeneous UAV Networks [57.3] この研究は、エネルギー制約下での不均一なUAVネットワーク(HetUAVN)における機密率の最大化に焦点を当てている。
本稿では,Large Language Model (LLM) を用いたマルチエージェント学習手法を提案する。
その結果,本手法は機密性やエネルギー効率において,既存のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:22:57 GMT)
MultiNRC: A Challenging and Native Multilingual Reasoning Evaluation Benchmark for LLMs [56.9] 大規模言語モデル(LLM)を評価するベンチマークであるMultiNRC(MultiNRC)を導入する。
MultiNRCは4つの中核的推論カテゴリをカバーしている: 言語固有の言語推論、単語プレイとライドル、文化的/トラディション推論、文化的関連性のある数学推論である。
文化的・貿易的推論や文化的関連性を考慮した数学的推論については、英語に習熟した母語話者のマニュアル翻訳による多言語質問の英訳も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:56:31 GMT)
Human-Activity AGV Quality Assessment: A Benchmark Dataset and an Objective Evaluation Metric [56.7] 我々は人間活動型AI生成ビデオ(AGV)の先駆的な研究を行っている。
視覚的品質評価と意味歪みの同定に焦点をあてる。
我々は,人間活動AGVの質を自動解析するために,AI生成人活動ビデオ品質指標(GHVQ)という客観的評価指標を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:05:06 GMT)
Towards Generalist Robot Learning from Internet Video: A Survey [56.6] 本調査は,ビデオ(LfV)の新たな学習分野を体系的に検討する。
まず,ビデオデータにおける分散シフトや動作ラベルの欠如といった基本的なLfV課題について概説する。
次に、大規模インターネットビデオから知識を抽出し、LfV課題を克服し、ビデオインフォームドトレーニングによるロボット学習を改善するための現在の手法を包括的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:31:03 GMT)
NVS-SQA: Exploring Self-Supervised Quality Representation Learning for Neurally Synthesized Scenes without References [55.4] 我々は,NVS-SQAを提案する。NVS-SQAは,自己スーパービジョンを通じて,非参照品質表現を学習するための品質評価手法である。
従来の自己教師型学習は、主に"same instance, similar representation"仮定と広範なデータセットに依存している。
我々は、学習の効率と効率を改善するために、フォトリアリスティックな手がかりと品質スコアを学習目的として採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:32:10 GMT)
The Surprising Agreement Between Convex Optimization Theory and Learning-Rate Scheduling for Large Model Training [55.2] 本研究では,大規模モデル学習における学習速度のスケジュールが,非滑らかな最適化理論に縛られた凸と驚くほど類似していることを示す。
最適学習率で継続トレーニングのスケジュールを延長し、かつ、最適学習率をスケジュール間で転送することにより、124Mと210MのLlama型モデルをトレーニングするための顕著な改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:03:41 GMT)
Ultra3D: Efficient and High-Fidelity 3D Generation with Part Attention [54.2] 品質を損なうことなくスパースボクセルモデリングを大幅に高速化する,効率的な3D生成フレームワークであるUltra3Dを提案する。
部分注意(Part Attention)は、意味的に一貫した部分領域内での注意計算を制限する幾何学的な局所的注意機構である。
実験により、Ultra3Dは1024の解像度で高解像度の3D生成をサポートし、視覚的忠実度とユーザの好みの両方で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:57:16 GMT)
From Scan to Action: Leveraging Realistic Scans for Embodied Scene Understanding [53.8] 現実世界の3Dシーンレベルのスキャンはリアリズムを提供し、下流アプリケーションに対してより優れた現実世界の一般化を可能にする。
本稿では,これらのスキャンとそのアノテーションを効果的に活用するための方法論を示す。
アプリケーション固有のUSDフレーバーを用いた統一アノテーション統合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:20:31 GMT)
CogDual: Enhancing Dual Cognition of LLMs via Reinforcement Learning with Implicit Rule-Based Rewards [53.4] ロールプレイング言語エージェント (RPLA) は,Large Language Models (LLM) に対する重要な適用方向として登場した。
テキスト認識対応推論パラダイムを採用した新しいRPLAであるtextbfCogDualを紹介する。
外部状況認識と内部自己認識を共同でモデル化することにより、CagDualは文字整合性と文脈整合性を改善した応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:26:33 GMT)
Lessons from a Big-Bang Integration: Challenges in Edge Computing and Machine Learning [52.9] プロジェクトはビッグバン統合のアプローチのため、重大な挫折に直面した。
この研究は、コミュニケーションの貧弱さを含む技術的および組織的障壁を特定する。
また、モックアップよりも完全に発達したコンポーネントに対するバイアスのような心理的要因も考慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:16:45 GMT)
Infinite Video Understanding [50.8] Infinite Video Understandingをブルースキー研究の目的とするフレーミングは、マルチメディアにとって重要な北の星となると我々は主張する。
我々は、この変革能力を達成するための主要な課題と研究の方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:06:44 GMT)
Explainable AI for Collaborative Assessment of 2D/3D Registration Quality [50.7] 本稿では,2D/3D登録品質検証に特化して訓練された最初の人工知能フレームワークを提案する。
我々の説明可能なAI(XAI)アプローチは、人間のオペレーターに対する情報意思決定を強化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:28:57 GMT)
Beyond Profile: From Surface-Level Facts to Deep Persona Simulation in LLMs [50.1] 本稿では,キャラクタの言語パターンと特徴的思考過程の両方を再現するモデルであるキャラクタボットを紹介する。
ケーススタディとしてLu Xunを用いて、17冊のエッセイコレクションから得られた4つのトレーニングタスクを提案する。
これには、外部の言語構造と知識を習得することに焦点を当てた事前訓練タスクと、3つの微調整タスクが含まれる。
言語的正確性と意見理解の3つのタスクにおいて、キャラクタボットを評価し、適応されたメトリクスのベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:00:49 GMT)
Quantifying the Uniqueness and Divisiveness of Presidential Discourse [49.9] 本稿では,大規模言語モデルに基づく一意性尺度を提案する。
ドナルド・トランプの演説パターンが、最近の歴史の中で大統領候補に指名されたすべての主要政党の発言パターンから逸脱している証拠が見つかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:44:10 GMT)
On the Constant Depth Implementation of Pauli Exponentials [49.5] 任意の長さの $Zotimes n$指数を$mathcalO(n)$ ancillae と 2体 XX と ZZ の相互作用を用いて一定深さの回路に分解する。
クビットリサイクルの恩恵を受ける回路の書き直し規則を導入し,本手法の正しさを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:54:02 GMT)
Physics-based Human Pose Estimation from a Single Moving RGB Camera [47.5] MoviCamは、地上のトラジェクトリを含む最初の非合成データセットである。
PhysDynPoseは、シーン幾何学と物理的な制約を組み込んだ物理ベースの手法である。
我々の手法は世界座標における人間とカメラの両方のポーズを頑健に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:04:30 GMT)
GenSelect: A Generative Approach to Best-of-N [46.7] 我々はGenSelectを紹介し、LLMは長い推論を用いてN候補の中から最良の解を選択する。
数学の推論では、GenSelect では、QwQ や DeepSeek-R1-0528 のような推論モデルが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:22:51 GMT)
AlignDistil: Token-Level Language Model Alignment as Adaptive Policy Distillation [46.7] トークンレベルの報酬最適化のためのRLHF等価蒸留法を提案する。
実験の結果、既存の方法よりもAlignDistilの方が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:59:45 GMT)
Large Learning Rates Simultaneously Achieve Robustness to Spurious Correlations and Compressibility [46.2] 高い学習率を高い相関性とネットワーク圧縮性を同時に達成するためのファシリテータとして位置づける。
大規模な学習速度は、不変特徴利用、クラス分離、アクティベーション空間といった望ましい表現特性をもたらすことを示す。
各種の素因的相関データセットにまたがる大規模学習率の正の効果を示すことに加え、従来報告されていた標準分類タスクにおける大規模学習率の成功が、トレーニングデータセットに隠された/希少な素因的相関に対処する効果によってもたらされる可能性が高いという強い証拠も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:59:02 GMT)
Multi-Level Explanations for Generative Language Models [45.8] 生成言語モデル(MExGen)のためのマルチレベル記述法を提案する。
MExGenは、スコアをコンテキストの一部に割り当て、モデルの出力への影響を定量化する。
我々は,要約と質問応答のための摂動に基づく帰属手法の,自動的および人的両方の体系的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:48:23 GMT)
Advancing Large Language Models for Tibetan with Curated Data and Continual Pre-Training [43.6] 我々はこれまでで最大のチベット事前訓練コーパスを作成し、様々な情報源からデータを収集した。
キュレートされたデータを用いて,チベット語における生成能力を高めるために,多言語ベースモデルの事前/ポストトレーニングを継続する。
我々は、新しい高品質のチベットベンチマークを作成し、それらを既存の公開ベンチマークで補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:30:04 GMT)
DNT: a Deeply Normalized Transformer that can be trained by Momentum SGD [43.2] 我々は,バニラmSGDWによるシームレスなトレーニングを実現するために,DNT(Deeply Normalized Transformer)を導入する。
具体的には、DNTにおいて、トランスフォーマーの適切な位置における正規化手法を戦略的に統合し、各層のヤコビ行列を効果的に変調する。
DNTで使用される正規化技術の理論的正当性と、2つの人気のあるTransformerアーキテクチャに対する広範な実証的評価の両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:37:23 GMT)
Joint Multi-Target Detection-Tracking in Cognitive Massive MIMO Radar via POMCP [43.0] この対応は、複数の目標を共同で検出・追跡するためのパワー認識型認知レーダフレームワークを提供する。
部分観測可能なモンテカルロ計画(POMCP)に基づく従来の単一ターゲットアルゴリズムに基づいて,各ターゲットを独立したPOMCPツリーに割り当てることで,マルチターゲットケースに拡張する。
提案する認知レーダのフレームワークは,低SNR目標の検出確率を向上し,均一あるいは波形を用いた手法よりも高精度な追跡を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:43:29 GMT)
Unification of Exceptional Points and Transmission Peak Degeneracies in a Highly Tunable Magnon-Photon Dimer [41.9] この研究は、すべての関連するパラメータにわたってほぼユニバーサルなチューニング性を持つマイクロ波マグノンフォトトン二量体を提示する。
2次元のEPとPDの構成を一般的な理論と実験の枠組みにまとめることができることを示す。
我々のフォーマリズムと実験的手法は、以前のEPとPDの構成を統一し、堅牢なPD強化センサーの実現につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:18:18 GMT)
Open quantum dynamics of Josephson charge pumps [41.1] 開量子系としてのジョセフソン接合の理論的記述をAlicki et al. の光に照らしたジョセフソン電荷ポンプのマクロ力学について検討する。
その結果, ポンプの物性は物理的に妥当であり, 実験結果と定性的に一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:35:22 GMT)
Improving Multislice Electron Ptychography with a Generative Prior [40.3] マルチスライス電子写真法(MEP)は、回折パターンから原子結晶構造の高分解能像を再構成する逆画像法である。
我々は,既存の反復解法を拡張するために,MEPの結晶構造の大規模データベース上で訓練された拡散モデルであるMEP拡散を開発する。
このハイブリッド手法は, 復元された3Dボリュームの品質を大幅に向上させ, 既存手法よりも90.50%のSSIM向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:35:25 GMT)
From Hypothesis to Publication: A Comprehensive Survey of AI-Driven Research Support Systems [40.1] 近年、人工知能(AI)技術の急速な発展は、研究者にAIが研究を加速し、強化する方法を探るきっかけとなった。
本稿では,本領域の進展を体系的に概観する。
我々は,関連する研究を仮説定式化,仮説検証,原稿出版という3つの主要なカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 03:06:25 GMT)
Qubit encodings for lattices of dipolar planar rotors [39.6] 平面回転子格子ハミルトンの2つの量子ビット表現について検討する。
最初の表現は、ローターハミルトンプロジェクターを二進法で分解し、スピン1/2プロジェクターにマッピングすることで実現される。
第二のアプローチは、平面ローター格子ヒルベルト空間をより大きな空間に埋め込み、関連する量子ビット符号化系を物理的自由度まで投影する商空間として回収することに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:48:20 GMT)
Distributed quantum error correction based on hyperbolic Floquet codes [39.6] 分散双曲型フロケット符号は,局所的および非局所的忠実度で良好な性能を示すことを示す。
このことは、分散量子誤差補正が可能であるだけでなく、効率的に実現可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:46:11 GMT)
Enabling Self-Improving Agents to Learn at Test Time With Human-In-The-Loop Guidance [39.6] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、しばしばルールや必要なドメイン知識が頻繁に変化する環境で苦労する。
テスト時に更新されたドメイン知識を継続的に学習するための適応反射型対話エージェント(ARIA)を提案する。
ARIAはTikTok Pay内にデプロイされ、月間アクティブユーザ数は1億5000万を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:12:32 GMT)
Yume: An Interactive World Generation Model [38.8] Yumeは、画像やテキスト、ビデオを使って対話的でリアルでダイナミックな世界を作る。
入力画像から動的世界を生成し、キーボードアクションを使って世界を探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:57:09 GMT)
First, Learn What You Don't Know: Active Information Gathering for Driving at the Limits of Handling [38.5] 不安定なシステムでは、オンライン適応は信頼性の高い同時学習と制御を確保するのに十分ではないかもしれない。
車両の動力学をできるだけ早く識別するためのアクティブな情報収集フレームワークを提案する。
このフレームワークは安定性の限界において車両の信頼性の高い制御を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:24:16 GMT)
Quantum Secret Sharing with Classical and Quantum Shares [38.4] 量子シークレット共有では、量子シークレット状態が複数の共有にマッピングされ、資格集合の共有がシークレット状態を取り戻すことができる。
古典的および量子的共有の双方における量子秘密共有問題は、2つの有資格集合が共通の量子的共有を持つ場合に限り実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:55:33 GMT)
Squeezing enhanced sensing at an exceptional point [37.7] オープンシステムにおける量子センシングのための一般的な枠組みにおいて、両方の効果を統一することにより、感度が著しく向上することを見出した。
この結果は、様々な量子センシングプラットフォームに対応する高次例外点を持つマルチモード圧縮状態センサに一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 22:06:35 GMT)
Learning to Extract Rational Evidence via Reinforcement Learning for Retrieval-Augmented Generation [37.5] Retrieval-Augmented Generation (RAG) はLarge Language Models (LLM) の精度を効果的に向上させる
従来手法では、明確な思考を伴わずに証拠を直接抽出し、重要な手がかりをフィルタリングし、一般化に苦慮する危険性がある。
まず,(1)検索内容中の潜在的手がかりを明示的に推論し,(2)質問に答えるのに役立つ重要な手がかりを省くために意識的に抽出することによる合理的証拠の抽出を学習するLEARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:08:33 GMT)
Unified Convergence Theory of Stochastic and Variance-Reduced Cubic Newton Methods [37.2] 我々はヘルパーフレームワークと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
グローバルな複雑性保証を備えた分散アルゴリズムと二階アルゴリズムの統一的なビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:01:17 GMT)
The Pluralistic Moral Gap: Understanding Judgment and Value Differences between Humans and Large Language Models [36.6] 人々は道徳的アドバイスのために大規模言語モデル(LLM)をますます頼りにしており、これは人間の決定に影響を及ぼすかもしれない。
モデルでは高いコンセンサスの下でのみ人間の判断を再現し,人間の不一致が増大するとアライメントは急激に悪化することがわかった。
このギャップを埋めるために、DMP(Dynamic Moral Profiling)というディリクレに基づくサンプリング手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:26:17 GMT)
UNGER: Generative Recommendation with A Unified Code via Semantic and Collaborative Integration [36.5] 提案手法は,意味的および協調的な知識を,生成的推薦のための統一コードに統合する,UNGERという新しい手法を提案する。
定量化処理による情報損失を軽減するため,モダリティ内知識蒸留タスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:15:44 GMT)
MolX: Enhancing Large Language Models for Molecular Understanding With A Multi-Modal Extension [36.3] タスクハンドリング能力の強い大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野において顕著な進歩を見せている。
本研究は, 分子の理解能力を高めるために, MolX と呼ばれるマルチモーダル外部モジュールを組み込むことにより, LLM の分子理解能力を高めることを目的とする。
手作りの分子指紋は、その埋め込みドメイン知識を活用するために組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:32:35 GMT)
Bob's Confetti: Phonetic Memorization Attacks in Music and Video Generation [36.2] 本稿では,音声構造を保ちながら歌詞を意味的に変化させる新たな攻撃法であるAdversarial PhoneTic Prompting(APT)を紹介する。
我々は、音声領域のメトリクス間で高い類似性を実現するために、語彙下記憶の強力な形態を明らかにする。
さらに驚くべきことに、音素変換された歌詞だけでは、テキスト・ビデオモデルにおける視覚的記憶が引き起こされることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:11:47 GMT)
Mapping of Weed Management Methods in Orchards using Sentinel-2 and PlanetScope Data [36.2] 我々は、果樹園における雑草管理手法を分類するために、地球観測データと機械学習(ML)を活用している。
その結果,果樹園における雑草管理マッピングの効率と精度を高めるため,ML駆動型リモートセンシングの可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:31:13 GMT)
Symmetric Private Information Retrieval (SPIR) on Graph-Based Replicated Systems [35.2] 単純なグラフでモデル化された複製されたデータベース上の対称プライベート情報検索。
本研究では,SPIRを実現するのに必要なサーバ側の共通乱数性も,そのグラフに従ってサーバに複製されるような設定について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:51:08 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, 23 Jul 2025 12:16:28 GMT)
Causal Mechanism Estimation in Multi-Sensor Systems Across Multiple Domains [34.0] 本稿では,複数の領域にまたがる異種データから因果関係を推定する新しい3段階のアプローチを提案する。
因果転移学習(Causal Transfer Learning, CTL)の原理を活用することで, CICMEは十分なサンプルが与えられた場合に, ドメイン不変因果機構を確実に検出することができる。
CICMEは、プールされたデータに因果探索を適用し、各ドメインのデータに繰り返し適用することで利点を生かし、特定のシナリオ下では両方のベースライン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, 23 Jul 2025 10:35:37 GMT)
Self-similarity Analysis in Deep Neural Networks [33.9] いくつかのディープニューラルネットワークは、特徴表現やパラメータ分布に強い階層的自己相似性を示す。
本稿では,隠蔽層に構築された特徴ネットワークの自己相似性を調べるために,隠蔽層ニューロンの出力特性に基づく複雑なネットワーク手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:01:53 GMT)
Channel Estimation for RIS-Assisted mmWave Systems via Diffusion Models [33.0] 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は次世代無線通信の有望な技術として認識されている。
RIS支援システムの性能は正確なチャネル状態情報(CSI)に依存している
拡散モデル(DM)に基づくRIS支援ミリ波(mmWave)システムのための新しいチャネル推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:10:03 GMT)
Towards Detecting Persuasion on Social Media: From Model Development to Insights on Persuasion Strategies [32.9] 本稿では,SemEval 2023 Task 3 の Subtask 3 における最先端性能を実現する,説得力のあるテキスト検出のための軽量モデルを提案する。
オーストラリア連邦選挙2022年のFacebook広告データセットを収集することで、モデルの実用性を実証する。
次に、APA22データセットの残りの部分をラベル付けするために、微調整モデルを適用し、政治キャンペーンが説得をどのように活用するかについて、異なるパターンを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:38:14 GMT)
Optimizing Privacy-Utility Trade-off in Decentralized Learning with Generalized Correlated Noise [32.9] CorN-DSGDはエージェント間で相関するプライバシーノイズを生成する新しいフレームワークである。
我々は,CorN-DSGDが既存の相互相関方式よりもノイズをキャンセルし,形式的なプライバシ保証下でのモデル性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:55:02 GMT)
Spatial Frequency Modulation for Semantic Segmentation [32.7] 高周波コンポーネントは、ストライド・コンボリューションのようなダウンサンプリング層を伝播する際に、エイリアスや歪みに弱い。
本稿では,低周波特性を低周波に変調し,アップサンプリング時に復調する新しい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。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 03:04:09 GMT)
Can One Domain Help Others? A Data-Centric Study on Multi-Domain Reasoning via Reinforcement Learning [32.7] 本稿では,RLVRフレームワーク内でのマルチドメイン推論を体系的に検討する。
数学的推論、コード生成、論理パズル解という3つの主要な領域に注目します。
私たちの結果は、ドメイン間相互作用を管理するダイナミクスに関する重要な洞察を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:51:04 GMT)
Reusing Attention for One-stage Lane Topology Understanding [32.5] 本稿では,交通要素,車線中心線,トポロジの関係を同時に予測するワンステージアーキテクチャを提案する。
私たちの重要なイノベーションは、トランスフォーマーデコーダ内の中間的注意資源を再利用することにあります。
提案手法は精度と効率の両方でベースライン法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:48:16 GMT)
DesignLab: Designing Slides Through Iterative Detection and Correction [32.3] デザインプロセスをデザインレビュアーとデザインコントリビュータの2つの役割に分割するデザインラボを提案する。
この分解により、リビューアが問題を継続的に検出し、コントリビュータが修正する反復ループが可能になる。
実験の結果,DesignLabは商用ツールを含む既存のデザイン生成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, 23 Jul 2025 04:49:48 GMT)
EnsemW2S: Enhancing Weak-to-Strong Generalization with Large Language Model Ensembles [32.2] そこで本研究では,弱い専門家を育成するための手法を提案し,人間レベルに制限されたデータを用いて訓練し,複雑な超人レベルのタスクに一般化する手法を提案する。
われわれのアプローチは**EnsemW2S*と呼ばれ、トークンレベルのアンサンブル戦略を採用し、複数の弱い専門家を反復的に組み合わせている。
これらの弱いモデルを継続的に精錬することにより、より強力な学生モデルを監督する集団能力を著しく強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 01:08:36 GMT)
Choosing Public Datasets for Private Machine Learning via Gradient Subspace Distance [31.7] 差分的なプライベート勾配降下は、各反復にノイズを注入することで、モデルパラメータの数に応じてノイズの大きさが増加するモデルトレーニングを民営化する。
近年の研究では、パブリックデータによって規定される部分空間に勾配を投影することにより、パブリックデータをプライベート機械学習に活用することでノイズを低減できることが示唆されている。
我々は,公立と私設の例の勾配の低次元部分空間距離を測定することで,公開データセットを選択するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:17:16 GMT)
Dataset Distillation as Data Compression: A Rate-Utility Perspective [31.1] そこで本研究では,データセット蒸留における共同レート・ユーティリティ最適化手法を提案する。
超軽量ネットワークでデコードされた最適潜在符号として合成サンプルをパラメータ化する。
我々は、量子化潜水剤のシャノンエントロピーをレート尺度として推定し、既存の蒸留損失を実用指標としてプラグし、ラグランジュ乗算器で引き離す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:40:52 GMT)
LSDM: LLM-Enhanced Spatio-temporal Diffusion Model for Service-Level Mobile Traffic Prediction [30.8] サービスレベルのモバイルトラフィック予測は、ネットワーク効率とサービスの質向上に不可欠である。
LLM強化時空間拡散モデル(LSDM)を提案する。
LSDMは拡散モデルの生成力を変換器の適応学習能力と統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:01:16 GMT)
A Highly Clean Recipe Dataset with Ingredient States Annotation for State Probing Task [30.3] 本稿では,調理過程における中間成分状態の認識方法を評価するための新しいタスクとデータセットを提案する。
まず, 成分状態変化の明確かつ正確なアノテーションを用いた新しいレシピデータセットを構築した。
このデータセットを用いて,LLMが成分状態遷移を追跡し,中間段階に存在する成分を識別できるかどうかを評価する3つの新しいタスクを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:56:20 GMT)
SKA-Bench: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Structured Knowledge Understanding of LLMs [29.9] 我々は、構造化知識強化QAベンチマークであるSKA-Benchを紹介し、KG、Table、KG+Text、Table+Textの4つの広く使われている構造化知識形式を含む。
SKA-Bench インスタンスの構築には,質問,回答,肯定的な知識ユニット,ノイズの多い知識ユニットを含む3段階のパイプラインを利用する。
LLMのSK理解能力を詳細に評価するため,ノイズロバスト性,秩序不感,情報統合,否定的拒絶の4つの基本能力テストベッドにインスタンスを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 03:52:24 GMT)
ACMP: Allen-Cahn Message Passing with Attractive and Repulsive Forces for Graph Neural Networks [29.8] グラフニューラルネットワークにおけるAllen-Cahnメッセージパッシングをモデル化する。
系の力学は、粒子を吹き飛ばすことなく分離できる反応拡散過程である。
理論上はディリクレエネルギーの厳密に正の低い境界を持つ100層までネットワークの深さを拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:10:40 GMT)
Scaling Generative Recommendations with Context Parallelism on Hierarchical Sequential Transducers [29.1] 本稿では,HSTUアテンションに対するジャグテンソルサポートによるコンテキスト並列化を導入し,シーケンス次元のスケールアップのための基礎的機能を確立する。
提案手法により,分散データ並列処理(DDP)と組み合わせることで,ユーザインタラクションのシーケンス長が5.3倍向上し,スケーリング係数が1.55倍になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:28:05 GMT)
Perceptual Classifiers: Detecting Generative Images using Perceptual Features [28.7] 画像品質評価(IQA)モデルは、ストレージの削減、送信コストの最小化、数百万人の視聴者のクオリティ・オブ・エクスペリエンス(QoE)を改善するために、実用的な画像およびビデオ処理パイプラインに採用されている。
近年の世代モデルの発展により、インターネット上の「GenAI」コンテンツが大幅に流入している。
ここでは,バンドパス統計空間内の実画像の多様体を効果的に捉え,実画像とAI生成画像の区別を行う既存のIQAモデルの性能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:18:09 GMT)
Minimax Data Sanitization with Distortion Constraint and Adversarial Inference [28.5] 本研究では,プライバタイザーがプライベートデータを,認証されたコンストラクタと2人の無許可の敵が観察した衛生バージョンに変換するプライバシー保護データ共有環境について検討する。
本稿では, 民営化, 再構築, 敵を交互に更新するデータ駆動型訓練手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:22:35 GMT)
Use as Directed? A Comparison of Software Tools Intended to Check Rigor and Transparency of Published Work [28.3] 科学的報告における標準化と透明性の欠如が大きな問題である。
さまざまな厳格な基準をチェックするように設計された自動化ツールがいくつかある。
われわれはScreenITグループと異なる9つの厳格な基準に対して,11の自動化ツールを広範囲に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:49:28 GMT)
Improving the Reasoning of Multi-Image Grounding in MLLMs via Reinforcement Learning [28.1] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキスト参照を持つ単一画像シナリオにおいて、視覚的グラウンド化に優れる。
しかし、複雑なマルチイメージ合成とマルチモーダル命令を含む実世界のアプリケーションを扱う場合、パフォーマンスは劣化する。
我々は、強化学習に基づくポストトレーニング戦略を採用し、マルチイメージグラウンドタスクにおけるMLLMの推論を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:23:35 GMT)
MaskedCLIP: Bridging the Masked and CLIP Space for Semi-Supervised Medical Vision-Language Pre-training [27.4] State-of-the-artメソッドは、視覚言語による事前学習によるペア画像テキストデータと、自己教師付き事前学習による未ペア画像データの両方を活用して基礎モデルを学ぶ。
そこで我々は,相乗的マスク付き画像モデリングとコントラスト言語画像事前学習フレームワークMaskedCLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:15:54 GMT)
Shop-R1: Rewarding LLMs to Simulate Human Behavior in Online Shopping via Reinforcement Learning [27.2] Shop-R1は大規模言語モデル(LLM)の推論能力向上を目的とした新しい強化学習フレームワークである
合理的な生成には、内部モデル信号(例えば、ロジット分布)を活用して、推論プロセスを自己管理的に導く。
行動予測のために,報酬ハッキングを防止するため,スケーリングの難しさを考慮した階層型報酬構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:10:43 GMT)
From Feedback to Checklists: Grounded Evaluation of AI-Generated Clinical Notes [26.8] 本稿では,実際のユーザフィードバックを構造化されたチェックリストに抽出してノート評価を行うパイプラインを提案する。
21,000人以上の臨床経験から得られた特定データを用いて,フィードバックに基づくチェックリストがベースラインアプローチより優れていることを示す。
オフラインの調査設定では、チェックリストは、選択した品質閾値以下になる可能性のあるメモを特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:28:31 GMT)
A Versatile Pathology Co-pilot via Reasoning Enhanced Multimodal Large Language Model [26.7] 本稿では、ROIレベルとWSIレベルのタスクを同時に処理できる汎用MLLMであるSmartPath-R1を提案する。
本フレームワークは,スケール依存型微調整とタスク認識型強化微調整を組み合わせることで,チェーン・オブ・ファシリテータの必要性を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:09:42 GMT)
A Comprehensive Evaluation on Quantization Techniques for Large Language Models [26.4] 後学習量子化(PTQ)は、大規模言語モデル(LLM)のメモリフットプリントと計算オーバーヘッドを大幅に削減する。
我々は、公表された量子化法を、前量子化変換と量子化誤差軽減の2つのステップに分解する。
我々は、量子化法における異なる成分の影響を評価し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:21:21 GMT)
Fragmented quantum phases in anti-blockade regime of Rydberg atom array [26.4] 抗ブロッケード条件下での1次元ライドバーグ原子配列におけるパラメータ依存ヒルベルト空間のフラグメンテーションを報告する。
本研究は,多体系におけるプログラマブル非熱力学に対する抗ブロッカド機構の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:14:03 GMT)
Qffusion: Controllable Portrait Video Editing via Quadrant-Grid Attention Learning [25.8] Qffusionは、ポートレートビデオ編集のためのデュアルフレーム誘導フレームワークである。
2つの静止画像からQffusionを一般的なアニメーションフレームワークとして訓練する。
Qffusionは、ポートレートビデオ編集における最先端技術よりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:18:50 GMT)
Eyes Will Shut: A Vision-Based Next GPS Location Prediction Model by Reinforcement Learning from Visual Map Feed Back [25.5] 次の位置予測は、人間の移動性の研究における基本的な課題である。
VLM(Vision-Language Models)の最近の開発は、視覚知覚や視覚的推論において強力な能力を示している。
第1段階では,道路ネットワークと軌道構造を理解するのに役立つ2つのスーパービジョンファインチューニングタスクを設計する。
第2段階では、ビジュアルマップフィードバックからの強化学習を導入し、モデルが次の位置予測能力を自己改善できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:58:44 GMT)
MIRA: Medical Time Series Foundation Model for Real-World Health Data [25.5] 医用時系列の統一基盤モデルは、アノテーションの負担を軽減し、モデルのカスタマイズを最小化し、堅牢な転送を可能にする。
医療時系列の予測に特化して設計された統合基盤モデルであるMIRAを紹介する。
MIRAは、他のゼロショットベースラインや微調整ベースラインと比較して、アウト・オブ・ディストリビューションとイン・ディストリビューションのシナリオで平均10%と7%の誤差を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:45:18 GMT)
RALAD: Bridging the Real-to-Sim Domain Gap in Autonomous Driving with Retrieval-Augmented Learning [25.4] 本稿では,リアルタイムとシミュレーションのギャップを低コストで埋めるために,自律運転のための検索強化学習(RALAD)を提案する。
RALADは、(1)拡張された最適輸送(OT)メソッドによるドメイン適応、(2)シンプルで統一されたフレームワーク、(3)効率的な微調整技術を含む3つの主要な設計を特徴としている。
実験の結果,ALADは実世界のシナリオにおける精度を維持しつつ,シミュレーション環境における性能劣化を補償することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:04:12 GMT)
MCA-LLaVA: Manhattan Causal Attention for Reducing Hallucination in Large Vision-Language Models [25.4] 幻覚はLVLM(Large Vision Language Models)において重要な課題となる
重要な要因として特定されたマルチモーダル特徴の不一致。
MCA-LLaVAは位置モデリングのための画像トークンの1次元配列順序と2次元空間位置を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:46:25 GMT)
Flexible Coded Distributed Convolution Computing for Enhanced Straggler Resilience and Numerical Stability in Distributed CNNs [25.1] 本稿では,Flexible Coded Distributed Convolution Computingフレームワークを紹介する。
分散CNNにおけるストラグラーのレジリエンスと数値安定性を向上させる。
実験的な結果は、様々なCNNアーキテクチャにおける計算効率、ストラグラーレジリエンス、スケーラビリティにおけるフレームワークの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:45:38 GMT)
Triple X: A LLM-Based Multilingual Speech Recognition System for the INTERSPEECH2025 MLC-SLM Challenge [25.0] 本稿では,MLC-SLM(Multi-Lingual Conversational Speech Language Modeling, MLC-SLM)チャレンジのタスク1に提案した3つの音声認識システムについて述べる。
本研究は,多言語対話シナリオにおける音声認識の精度を,革新的なエンコーダ・アダプタ・LLMアーキテクチャを用いて最適化することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:48:33 GMT)
Investigating Training Data Detection in AI Coders [24.9] コード大言語モデル(CodeLLM)の最近の進歩は、現代のソフトウェア工学において、それらが必須のツールとなっている。
これらのモデルは時に、プロプライエタリまたはセンシティブなコードスニペットを含む出力を生成し、トレーニングデータの非準拠な使用に関する懸念を提起する。
CodeLLMの責任とコンプライアンスを保証するため、トレーニングデータ検出(TDD)が重要なタスクになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:34:22 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, 23 Jul 2025 02:06:03 GMT)
PPFPL: Cross-silo Privacy-preserving Federated Prototype Learning Against Data Poisoning Attacks on Non-IID Data [24.8] プライバシ保護 フェデレーション学習により、複数のクライアントが、隠れたモデル更新を送信することによって、ディープラーニングモデルを協調的にトレーニングできる。
既存のソリューションは、有毒な非IIDデータにおけるクロスサイロPPFLの性能向上に苦慮している。
本稿では,PFPL という名称のプライバシ保存型フェデレーション型プロトタイプ学習フレームワークを提案し,このフレームワークにより,有毒な非IIDデータにおけるクロスサイロFLの性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:02:51 GMT)
VLM-Guided Visual Place Recognition for Planet-Scale Geo-Localization [24.4] 本稿では,視覚言語モデルと視覚的位置認識の強みを融合した,新しいハイブリッドなジオローカライゼーションフレームワークを提案する。
我々は,複数のジオローカライゼーションベンチマークに対するアプローチを評価し,従来手法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:23:03 GMT)
Tab-MIA: A Benchmark Dataset for Membership Inference Attacks on Tabular Data in LLMs [24.3] 大規模言語モデルにおける構造化データ上でMIAを評価するためのベンチマークデータセットであるTab-MIAを提案する。
ウィキペディア表から抽出した構造化データに基づいて,事前学習したLLMの記憶挙動を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:56:34 GMT)
Modality-Aware Neuron Pruning for Unlearning in Multimodal Large Language Models [24.3] 大規模なデータセットでトレーニングされたLarge Language Models(LLM)やMultimodal Large Language Models(MLLM)のような生成モデルは、機密情報を記憶し、不注意に明らかにし、倫理的およびプライバシー上の懸念を提起する。
本研究では,MLLM のための新しい学習フレームワークである Modality Aware Neuron Unlearning (MANU) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:18:53 GMT)
IONext: Unlocking the Next Era of Inertial Odometry [24.1] 我々は,CNNを用いた新しい慣性眼振背骨, Next Era of Inertial Odometry (IONext) を提案する。
IONextは、最先端(SOTA)トランスフォーマーとCNNベースのメソッドを一貫して上回っている。
例えばRNINデータセットでは、IONextは代表モデルのiMOTと比較して平均ATEを10%、平均RTEを12%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 00:09:36 GMT)
Robot Operation of Home Appliances by Reading User Manuals [22.6] ApBotは、ユーザーマニュアルを「読む」ことで家電を操作できるロボットシステムである。
これらの課題に対処するため、ApBotはそのマニュアルからアプライアンスの構造化された象徴的なモデルを構築している。
試行によると、ApBotはタスク成功率の一貫性と統計的に有意な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:39:54 GMT)
JEDI: The Force of Jensen-Shannon Divergence in Disentangling Diffusion Models [22.2] JEDIは、再訓練や外部監督を必要とせず、拡散モデルにおける主観的分離と構成的アライメントを高めるテスト時間適応手法である。
JEDIは、Jensen-Shannon分散に基づく新しい目的を用いて、注目地図における意味的絡み合いを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:14:57 GMT)
An Empirical Study on Virtual Reality Software Security Weaknesses [21.9] 本研究では,GitHub上でホストされている334のVRプロジェクトを調査し,1,681のソフトウェアセキュリティ脆弱性を調査した。
パブリックデータベース(National Vulnerability DatabaseやNVDなど)におけるVRソフトウェアセキュリティの弱点が限られているため、私たちはVRソフトウェアセキュリティの弱点に関する最初の体系的なデータセットを準備している。
i)VRの弱点はユーザーインターフェースの弱点に強く影響され、続いてリソース関連の弱点が続く; (ii)VR開発ツールはVRアプリケーションよりも高いセキュリティリスクをもたらす; (iii)VRのセキュリティの弱点はVRソフトウェア誕生時にしばしば導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:45:53 GMT)
InceptionMamba: An Efficient Hybrid Network with Large Band Convolution and Bottleneck Mamba [21.5] InceptionNeXtは、画像分類と多くの下流タスクにおいて優れた競争力を示している。
InceptionNeXtは、平行1次元のストリップ畳み込みに基づいて構築され、異なる次元に沿って空間的依存関係をキャプチャする限られた能力に悩まされている。
本稿では,これらの制約を克服するために,InceptionMambaと呼ばれる新しいバックボーンアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:31:35 GMT)
On Improving PPG-Based Sleep Staging: A Pilot Study [21.5] Photoplethys(モグラフィー)センサーはコンシューマーデバイスで広く採用されているが、PDGのみを用いた一貫した信頼性の高い睡眠ステージングは難しい課題である。
従来のシングルストリームモデルと2重ストリームのクロスアテンション戦略を比較し、PPGとPPGから派生したモダリティを用いて相補的な情報を学習する。
PPGと補助情報を二重ストリームのクロスアテンションアーキテクチャで組み合わせることで,大幅な性能向上が達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:11:41 GMT)
Stitching Inner Product and Euclidean Metrics for Topology-aware Maximum Inner Product Search [21.3] 我々は、Metric-Amphibious Graph(MAG)と呼ばれる新しいグラフベースのインデックスと、それに対応する検索アルゴリズムAdaptive Navigation with Metric Switch(ANMS)を導入する。
これらの知見に基づいて,Metric-Amphibious Graph (MAG) とそれに対応する検索アルゴリズムAdaptive Navigation with Metric Switch (ANMS) を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:37:06 GMT)
Tuning Sequential Monte Carlo Samplers via Greedy Incremental Divergence Minimization [21.2] 本稿では,SMCサンプリング器のMarkovカーネルをチューニングするための一般的な適応フレームワークを提案する。
本稿では,Langevin Monte Carlo (LMC) などのカーネルに適用可能な勾配およびチューニング不要なアルゴリズムを提案する。
我々の実装では、数回のバニラSMC実行を犠牲にして、チューニングされたパラメータの完全なスケジュールを得ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:34:43 GMT)
Filter-And-Refine: A MLLM Based Cascade System for Industrial-Scale Video Content Moderation [21.2] 本稿では,ジェネレーティブMLLMを最小識別学習データを用いたマルチモーダル分類器に変換する効率的な手法を提案する。
そこで我々は,MLLMと軽量ルータモデルを統合するルータレベルのカスケードシステムを提案する。
オンライン評価では,本システムでは自動コンテンツモデレーション量を41%増加させ,カスケード展開では計算コストを1.5%に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:52:58 GMT)
Towards Greater Leverage: Scaling Laws for Efficient Mixture-of-Experts Language Models [20.4] 本稿では,高密度等価量上でのMoEモデルの計算優位性を定量化する指標として,レバレッジ効率(EL)を紹介する。
ELは、予測可能な電力法に従って、専門家のアクティベーション比と総計算予算によって駆動される。
我々はこれらの発見を統合スケーリング法則に統合し、その構成に基づいてMoEアーキテクチャのELを正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:10:23 GMT)
Seed&Steer: Guiding Large Language Models with Compilable Prefix and Branch Signals for Unit Test Generation [20.1] 単体テストはソフトウェア開発ライフサイクルにおいて重要な役割を果たす。
大規模言語モデル(LLM)に基づくアプローチの最近の進歩は、自動テスト生成を大幅に改善した。
従来のユニットテスト手法と大規模言語モデルの能力を組み合わせた2段階のアプローチであるSeed&Steerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:16:46 GMT)
Conflict Detection for Temporal Knowledge Graphs:A Fast Constraint Mining Algorithm and New Benchmarks [20.0] パターンに基づく時間的制約マイニング手法PaTeConを提案する。
本稿では,この手法が高速な高速化を実現するためにどのように最適化できるかを示す。
また、WikidataとFreebaseに、コンフリクト検出のための2つの新しいベンチマークを構築するようアノテートしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:36:26 GMT)
HydraOpt: Navigating the Efficiency-Performance Trade-off of Adapter Merging [19.3] 大規模言語モデル(LLM)は、低ランクベースのアダプタのようなアダプタを活用して、下流タスクで高いパフォーマンスを達成する。
各タスクに個別のアダプタを格納すると、メモリ要求が大幅に増加する。
低ランクアダプタの行列に固有の類似性を生かした新しいモデルマージ技術であるHydraOptを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:12:19 GMT)
Hierarchical Memory for High-Efficiency Long-Term Reasoning in LLM Agents [19.0] 大規模言語モデルエージェント(LLMエージェント)のための階層型メモリアーキテクチャを提案する。
各メモリベクトルは、次の層のセマンティック関連サブメモリを指し示す位置インデックスが埋め込まれている。
推論フェーズにおいて、インデックスベースのルーティング機構は、網羅的な類似性計算を行うことなく、効率的な層間検索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:45:44 GMT)
Vec2Face+ for Face Dataset Generation [19.0] Vec2Face+は画像特徴から直接画像を生成する生成モデルである。
Vec2Face+は、適切なクラス間分離性、クラス内変異、アイデンティティ一貫性を備えたデータセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:34:56 GMT)
Test-Time-Matching: Decouple Personality, Memory, and Linguistic Style in LLM-based Role-Playing Language Agent [18.7] TTM(Test-Time-Matching)は、テスト時間スケーリングとコンテキストエンジニアリングによる、トレーニング不要なロールプレイングフレームワークである。
我々のフレームワークは、これらの機能を制御されたロールプレイングに利用する、構造化された3段階生成パイプラインを含んでいる。
高忠実なロールプレイングのパフォーマンスを実現し、多様な言語スタイルのシームレスな組み合わせや、個性や記憶のバリエーションも実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:06:43 GMT)
An Uncertainty-Driven Adaptive Self-Alignment Framework for Large Language Models [18.6] 大規模言語モデル(LLM)は、命令の追従と汎用推論において顕著な進歩を示している。
人間の意図と人間のアノテーションのない安全基準との高品質な整合性は、依然として根本的な課題である。
完全自動でLLMアライメントを改善するために,不確実性駆動型適応型自己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, 23 Jul 2025 13:00:00 GMT)
Contextual Code Retrieval for Commit Message Generation: A Preliminary Study [18.5] コミットメッセージはコミットの主要なコード変更を記述し、ソフトウェアメンテナンスにおいて重要な役割を果たす。
既存のコミットメッセージ生成アプローチでは、コード差分を入力し、短い記述文を出力として生成する、直接マッピングとしてフレーム化するのが一般的である。
原コード差分は、高品質なコミットメッセージを生成するのに必要な完全なコンテキストをキャプチャできないため、コード差分のみに依存することは不十分である、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:54:57 GMT)
A Unified Toolbox for Multipartite Entanglement Certification [18.4] 本稿では,条件勾配法(CG)に基づく多部交絡特性の統一フレームワークを提案する。
提案手法は,最大10量子ビットの量子系における絡み合い認証を可能にし,任意の絡み合い構造に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:50:47 GMT)
PoemTale Diffusion: Minimising Information Loss in Poem to Image Generation with Multi-Stage Prompt Refinement [18.3] PoemTale Diffusionは、詩的なテキストから画像への変換で失われる情報を最小化することを目的としている。
これを支援するため,既存の拡散モデルに適用し,自己認識機構を改良する。
詩の分野の研究を促進するために,1111詩からなるP4Iデータセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:00:06 GMT)
From Seed to Harvest: Augmenting Human Creativity with AI for Red-teaming Text-to-Image Models [18.3] 敵のプロンプトを生成する現在の技術は、人間によって完全に認可されるか、合成的に生成される。
文化的に多種多様で人為的な対人プロンプト種子を誘導するハイブリッドレッドチーム法であるSeed2Harvestを提案する。
我々のデータセットは、535のユニークな地理的位置と7.48のシャノンエントロピーで、58のロケーションと5.28のエントロピーでかなり高い多様性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:39:14 GMT)
MoDA: Multi-modal Diffusion Architecture for Talking Head Generation [18.0] 任意のアイデンティティと音声を頭で話すことは、仮想メタバースの領域において重要な問題である。
1) 動きの生成とニューラルレンダリングをブリッジするジョイントパラメータ空間を定義し、フローマッチングを活用して拡散学習を単純化する。
実験により,MoDAは映像の多様性,リアリズム,効率性を向上し,実世界の応用に適していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:07:10 GMT)
FinGAIA: An End-to-End Benchmark for Evaluating AI Agents in Finance [17.7] FinGAIAは7つの主要な金融サブドメインにまたがる、細心の注意を払って407のタスクで構成されている。
最高成績のエージェントであるChatGPTは48.9%の精度を達成し、非専門職よりも優れているが、財務の専門家を35パーセント以上遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:19:16 GMT)
LIFBench: Evaluating the Instruction Following Performance and Stability of Large Language Models in Long-Context Scenarios [16.7] LIFBenchは、大規模言語モデルの命令フォロー機能と長期にわたる安定性を評価するために設計されたスケーラブルなデータセットである。
LIFEvalは、複雑なLCM応答の正確な自動スコアリングを可能にするルーリックベースの評価手法である。
我々の研究はLIFBenchとLIFEvalを、複雑で長いコンテキスト設定でLLMのパフォーマンスを評価するための堅牢なツールとして貢献しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 22:08:05 GMT)
Toward a Lightweight and Robust Design for Caching [16.7] Guardは軽量なロバスト化フレームワークで、学習強化型キャッシュアルゴリズムの堅牢性を2H_k + 2$に向上させる。
Guardは、一貫性と堅牢性の間の、現在のよく知られたトレードオフを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:59:38 GMT)
Online Submission and Evaluation System Design for Competition Operations [16.6] 本稿では,コンペティションの提出と評価を自動化するオンラインコンペティションシステムを提案する。
このシステムは、グリッドベースのパスフィニングコンペティションやLeague of Robot Runnersコンペティションなど、いくつかのコンペティションですでに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:44:10 GMT)
Reasoning-Driven Retrosynthesis Prediction with Large Language Models via Reinforcement Learning [16.3] RetroDFM-R(RetroDFM-R)は化学レトロシンセシス向けに設計された推論に基づく大規模言語モデル(LLM)である。
これは予測精度と説明可能性を大幅に向上させ、USPTO-50Kベンチマークでトップ1の精度は65.0%に達した。
また、現実世界の薬物分子とペロブスカイト物質の両方の文献で報告されている多段階の逆合成経路を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:13:06 GMT)
Hyperbolic Deep Learning for Foundation Models: A Survey [16.1] 大量のデータセットに事前トレーニングされたファンデーションモデルは、さまざまな下流タスクで顕著な成功を収めた。
最近の進歩は、基礎モデルを強化するために双曲型ニューラルネットワークを活用している。
本稿では,双曲型ニューラルネットワークとその基盤モデルの開発について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:50:17 GMT)
See the Forest and the Trees: A Synergistic Reasoning Framework for Knowledge-Based Visual Question Answering [16.0] 本稿では,新しい相乗的推論フレームワークであるSynergos-VQAを提案する。
コアとなるSynergos-VQAは、推論時に3つの補完的なエビデンスストリームを同時に生成し、融合する。
提案手法は強力なプラグアンドプレイ能力を示し,様々なオープンソースMLLMを大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:24:57 GMT)
A Robust Real-Time Lane Detection Method with Fog-Enhanced Feature Fusion for Foggy Conditions [15.9] 実世界の霧のシナリオで捉えたFogyLaneデータセットを導入し、FogyCULaneとFogyTusimpleという2つの追加データセットを合成する。
我々は,Global Feature Fusion Module (GFFM) を組み込んで,霧画像のグローバルな関係を捉えることにより,車線検出のためのロバストなFog-Enhanced Networkを提案する。
F1スコアはFogyLaneで95.04、FogyCULaneで79.85、FogyTusimpleで96.95である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:32:46 GMT)
On the Interaction of Compressibility and Adversarial Robustness [15.7] 我々は、ニューロンレベルの空間性やスペクトル圧縮性など、様々な形態の圧縮性が、敵の強靭性にどのように影響するかを分析する。
これらの圧縮形式は、敵が活用できる表現空間において、少数の高感度な方向を誘導できることを示す。
本研究は, 構造圧縮性とロバスト性の間に根本的緊張関係があることを示し, 効率的かつセキュアなモデル設計のための新しい経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:35:48 GMT)
KVCache Cache in the Wild: Characterizing and Optimizing KVCache Cache at a Large Cloud Provider [15.5] 大規模言語モデル(LLM)の実現はクラウドプロバイダにとって重要であり、各要求処理後の中間結果(KV$)をキャッシュすることで、スループットとレイテンシが大幅に向上する。
我々は、主要なLLMサービスプロバイダの1つから、KV$ワークロードパターンを初めて体系的に評価した。
本稿では,特にキャッシュ容量の制限により,実世界のトレース下でのサービス性能を向上させる,ワークロード対応のキャッシュ消去ポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:07:19 GMT)
PICore: Physics-Informed Unsupervised Coreset Selection for Data Efficient Neural Operator Training [15.4] ニューラル演算子を訓練するための教師なしコアセット選択フレームワークであるPICoreを提案する。
PICoreは、PDEソリューションへのアクセスを必要とせずに、最も有益なトレーニングサンプルを特定する。
PICoreは、教師付きコアセット選択法と比較してトレーニング効率を最大78%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:32:44 GMT)
Pulse-PPG: An Open-Source Field-Trained PPG Foundation Model for Wearable Applications Across Lab and Field Settings [15.1] 光胸腺撮影に基づく基礎モデルは、様々な健康分野にまたがる一般化の可能性から、注目を集めている。
既存のPSGファウンデーションモデルはオープンソースだが、臨床データやクローズドソースに基づいてトレーニングされており、現実の環境での適用性が制限されている。
我々はPulseを紹介した。Pulseは、120人の参加者による100日間のフィールド調査で収集された生PSGデータに特化して訓練された、オープンソースのPulse基盤モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:13:37 GMT)
Large Language Models in Argument Mining: A Survey [15.0] Argument Mining (AM) はテキストから議論的構造を抽出することに焦点を当てている。
LLM(Large Language Models)の出現は、AMを大きく変化させ、高度な文脈内学習を可能にした。
本研究は, LLM駆動型AMの最近の進歩を体系的に合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:45:07 GMT)
MyGO: Make your Goals Obvious, Avoiding Semantic Confusion in Prostate Cancer Lesion Region Segmentation [14.3] 提案する新しいPixel Anchor Moduleは,スパースな機能アンカーの集合を見つけるためにモデルをガイドする。
このメカニズムはモデルの非線形表現能力を高め、病変領域内のセグメンテーション精度を向上させる。
PI-CAIデータセットでは,69.73%のIoUと74.32%のDiceスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:10:07 GMT)
Nearly Minimax Discrete Distribution Estimation in Kullback-Leibler Divergence with High Probability [14.2] 最悪の場合、任意の推定器$widehatp$に対して、少なくとも$delta$, $textKL(p | widehatp) geq CmaxK,ln(K)ln (1/delta) /n $ とすると、$n$ はサンプルサイズであり、$C > 0$ は定数である。
また、$log (1/delta)$ に対して十分多くの観測を行うと、最大可能性推定器 $barp が現れることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:30:37 GMT)
Adaptive Graph Pruning for Multi-Agent Communication [14.2] 大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステムは,様々なタスクにおいて顕著な性能を示した。
本稿では,タスク適応型マルチエージェント協調フレームワークであるAdaptive Graph Pruning (AGP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 03:40:09 GMT)
Turning to Online Forums for Legal Information: A Case Study of GDPR's Legitimate Interests [14.2] オンラインサービスやツールを構築する実践者は、しばしば法的なガイダンスのためにReddit、Law Stack Exchange、Stack Overflowといったオンラインフォーラムに目を向ける。
オンラインフォーラムは、提供された回答の正確さと品質に応じて、プライバシとデータ保護の基本的権利の保護を支援したり弱めたりするゲートウェイとして機能する。
本研究は,オンラインフォーラムの実践者が,オンラインフォーラムを実践において正当な利益を付与する上で,共通の混乱領域を特定するためにどのように利用するかを検討するとともに,オンラインフォーラムの反応が法的にどう聞こえるかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:21:00 GMT)
SToFM: a Multi-scale Foundation Model for Spatial Transcriptomics [14.0] 空間的トランスクリプトミクスの基礎モデルの構築は、膨大な複雑なデータソースの分析を大幅に強化することができる。
マルチスケールな空間トランスクリプトミクス基礎モデルであるSToFMを提案する。
SToFMはSTスライス毎にマルチスケール情報抽出を行い、マクロ、マイクロ、遺伝子規模の情報を集約するSTサブスライスセットを構築する。
SToFMは、組織領域セマンティックセグメンテーションや細胞型アノテーションなど、さまざまな下流タスクにおいて優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:22:26 GMT)
UniCUE: Unified Recognition and Generation Framework for Chinese Cued Speech Video-to-Speech Generation [13.7] 音声合成タスクは、聴覚障害者のCS視覚表現(CSビデオ)を理解可能な音声信号に変換することを目的としている。
ビデオコンテンツを言語テキストに変換するCS認識(CSR)に関する研究が主である。
そこで本研究では,CSビデオから直接音声を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:56:36 GMT)
Towards Efficient Generative Large Language Model Serving: A Survey from Algorithms to Systems [13.7] 生成型大規模言語モデル(LLM)が最前線に立ち、データとのインタラクション方法に革命をもたらします。
しかし、これらのモデルをデプロイする際の計算強度とメモリ消費は、効率性の観点から大きな課題を呈している。
本研究は,機械学習システム(MLSys)研究の観点から,効率的なLCM提供手法の必要性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:11:55 GMT)
Enhancing Transferability and Consistency in Cross-Domain Recommendations via Supervised Disentanglement [13.6] クロスドメインレコメンデーションは、ドメイン間で知識を伝達することで、データの疎さを軽減することを目的としている。
分散表現学習は、複雑なユーザの好みをモデル化するための効果的なソリューションを提供する。
本稿では,GNN を拡張したエンコーダデコーダフレームワーク DGCDR を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 01:29:45 GMT)
Active Attack Resilience in 5G: A New Take on Authentication and Key Agreement [13.5] 5G-AKAプロトコルは、現在の5Gデプロイメントにおける認証の中心である。
5G-AKAはセキュリティとパフォーマンスの両方に制限がある。
本稿では,5G-akaの設計に基づく認証プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:18:44 GMT)
Leave No One Behind: Fairness-Aware Cross-Domain Recommender Systems for Non-Overlapping Users [13.4] クロスドメインレコメンデーション(CDR)メソッドは、重複するユーザを利用して、ソースドメインからターゲットドメインに知識を転送する。
本稿では,重複しないターゲットドメインユーザに対して,仮想ソースドメインユーザを生成する新しいソリューションを提案する。
本手法は,CDR非重複ユーザのバイアスを,全体的な精度を損なうことなく効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:59:08 GMT)
Task Priors: Enhancing Model Evaluation by Considering the Entire Space of Downstream Tasks [13.4] このような厳格な評価プロトコルは、AI研究においてサイレントボトルネックを生み出している、と我々は主張する。
このビューでは、すべてのダウンストリームタスクのセットに対してモデルのパフォーマンスを評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:53:29 GMT)
Balans: Multi-Armed Bandits-based Adaptive Large Neighborhood Search for Mixed-Integer Programming Problem [13.4] 混合整数プログラミング(MIP)は、様々な重要な最適化問題をモデル化し解決するための強力なパラダイムである。
オンライン学習機能を備えたMIPのための適応型メタソリューションであるBaransを提案する。
Balansは、デフォルトのMIP解決器よりもパフォーマンスが大幅に向上し、どの最良地区にもコミットするより優れ、最先端のMIPの大規模検索よりも改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:09:55 GMT)
Fast post-process Bayesian inference with Variational Sparse Bayesian Quadrature [13.4] 本稿では,既存の目標密度評価から高速な後続近似を得る手段として,プロセス後ベイズ推定の枠組みを提案する。
この枠組みでは,ブラックボックスと潜在的ノイズの可能性のあるモデルに対して,プロセス後近似推定法である変分スパースベイズ近似(VSBQ)を導入する。
本手法は,計算神経科学による難解な合成シナリオと実世界の応用について検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:27:03 GMT)
TyDi QA-WANA: A Benchmark for Information-Seeking Question Answering in Languages of West Asia and North Africa [13.1] アジア西部とアフリカ北部の10の言語品種に28K例からなる質問応答データセットTyDi QA-WANAを提示する。
データ収集プロセスは、情報検索の質問を引き出すように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:20:28 GMT)
Agentar-Fin-R1: Enhancing Financial Intelligence through Domain Expertise, Training Efficiency, and Advanced Reasoning [12.9] 本稿では,Agensar-Fin-R1シリーズを紹介する。
我々の最適化手法は、高品質で体系的な金融タスクラベルシステムを統合する。
われわれのモデルは、主要な金融指標を総合的に評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:47:01 GMT)
Adaptive Repetition for Mitigating Position Bias in LLM-Based Ranking [12.1] 候補項目の順序は、モデルの最終的な決定に影響を与える可能性がある。
LLMのプロンプトにおけるアイテム位置に対するこの感度は、位置バイアスとして知られている。
本稿では,各インスタンスに必要な反復回数を適応的に決定する動的早期ストッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:54:44 GMT)
AuroraLong: Bringing RNNs Back to Efficient Open-Ended Video Understanding [12.0] 本稿では,任意の長さの入力シーケンスを一定サイズの隠れ状態で処理する線形RNN言語モデルを提案する。
我々は、線形RNNベースのLLMバックボーンをLLaVAライクなモデルでオープンエンドビデオ理解に初めて使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:25:27 GMT)
Probing Yoctosecond Quantum Dynamics in Toponium Formation at Colliders [12.0] トップクォークとアンチトップクォークの境界状態であるトポニウムは、超短時間スケールで量子状態ダイナミクスを研究するための前例のないシステムを提供する。
生成における量子重ね合わせの役割を強調する「波状」シナリオと、相対論的因果関係によって有限形成時間が支配される「粒子状」シナリオである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:55:06 GMT)
VeriMinder: Mitigating Analytical Vulnerabilities in NL2SQL [11.8] 自然言語インタフェースをデータベース(NLIDB)に適用したアプリケーションシステムは、データ分析を民主化している。
これはまた、統計分析のバックグラウンドなしにこれらのシステムを使用するユーザを支援する緊急の課題も生み出した。
We present VeriMinder, https://veriminder.ai, an Interactive system for detect and mitigating such analysisal vulnerabilities。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:48:12 GMT)
AirCache: Activating Inter-modal Relevancy KV Cache Compression for Efficient Large Vision-Language Model Inference [11.7] 本稿では,LVLM推論の高速化を目的とした新しいKVキャッシュ圧縮手法であるAirCacheを提案する。
本手法は,視覚的KVキャッシュの10%を保ちながら,フルキャッシュに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:42:03 GMT)
To Trust or Not to Trust: On Calibration in ML-based Resource Allocation for Wireless Networks [11.7] 本稿では,MLに基づく単一ユーザ複数リソースアロケーションフレームワークにおける停止予測器の校正性能について検討する。
まず、このシステムの停止確率(OP)の重要な理論的特性を完全キャリブレーションの下で確立する。
資源の数が増加するにつれて、完全に校正された予測器のOPが、分類しきい値以下である期待出力に近づくことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:23:43 GMT)
An Efficient and Precise Training Data Construction Framework for Process-supervised Reward Model in Mathematical Reasoning [11.7] 本稿では,EpicPRMというフレームワークを紹介し,その定量化貢献に基づいて各中間推論ステップに注釈を付ける。
我々は50kの注釈付き中間ステップからなるEpic50kという高品質なプロセス監視トレーニングデータセットを効率的に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:19:41 GMT)
How Well Does GPT-4o Understand Vision? Evaluating Multimodal Foundation Models on Standard Computer Vision Tasks [11.6] 我々は,一般的なマルチモーダル基礎モデル(GPT-4o, o4-mini, Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.0 Flash, Claude 3.5 Sonnet, Qwen2-VL, Llama 3.2)のパフォーマンスをコンピュータビジョンの標準的なタスクでベンチマークする。
これらの課題に対処するために、標準的なビジョンタスクを、プロンプトチェーンを通じて、同等のテキストプロンプタブルおよびAPI互換タスクに翻訳し、標準化されたフレームワークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:52:38 GMT)
Thinking Isn't an Illusion: Overcoming the Limitations of Reasoning Models via Tool Augmentations [11.5] 大きな推論モデル(LRM)は、複雑な推論タスクを扱う最終回答に到達する前にステップバイステップの思考プロセスを出力するように設計されている。
最近の実証研究は、明示的な推論のないLLMが、低または高複雑性のタスクにおいて実際にLRMよりも優れていることを示唆している。
ツール拡張の際, LRMの限界が持続するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:04:20 GMT)
Regret Minimization in Population Network Games: Vanishing Heterogeneity and Convergence to Equilibria [11.4] 我々は,不均質なエージェントが統一行動に対して様々な初期方針をとどめ,スムーズな後悔のマッチングがいかに多くの不均質なエージェントを駆動するかを示す。
我々は,競争的・協調的なマルチエージェント設定において,量子応答平衡に収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:13:56 GMT)
Att-Adapter: A Robust and Precise Domain-Specific Multi-Attributes T2I Diffusion Adapter via Conditional Variational Autoencoder [11.4] 我々は,事前学習した拡散モデルにおける細粒度多属性制御を実現するために設計された,新しいプラグイン・アンド・プレイモジュールであるAttribute (Att) Adapterを紹介する。
Att-Adapterは柔軟性があり、トレーニングのためにペア化された合成データを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:56:25 GMT)
BadHMP: Backdoor Attack against Human Motion Prediction [11.3] 我々は,人間の動作予測タスクを対象とする,新しいバックドアアタックであるBadHMPを提案する。
我々のアプローチは、局所的なバックドアトリガーを骨格の片足に埋め込むことで、有毒なトレーニングサンプルを生成することである。
将来の配列はグローバルに修正され、全ての関節が標的軌道に沿って移動する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:48:33 GMT)
A Spatio-Temporal Machine Learning Model for Mortgage Credit Risk: Default Probabilities and Loan Portfolios [11.1] 本稿では,木ブースティングと遅延時間プロセスモデルとガウスプロセスモデルを組み合わせることで,信用リスクの機械学習モデルを提案する。
個人ローンに対する予測的デフォルト確率と予測的ローンポートフォリオ損失分布は、従来の独立した線形ハザードモデルと比較してより正確であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:01:02 GMT)
A Privacy-Preserving Data Collection Method for Diversified Statistical Analysis [11.1] 本稿では, リアルタイム情報収集分野において, RVNS と呼ばれる新しい実値負のサーベイモデルを提案する。
RVNSモデルは、データを識別する必要性からユーザーを除外し、実際の機密情報から逸脱した範囲からデータ一式をサンプリングすることのみを要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:05:33 GMT)
Joint Pedestrian and Vehicle Traffic Optimization in Urban Environments using Reinforcement Learning [11.1] 強化学習は適応的な交通信号制御に重要な可能性を秘めている。
本研究では,現実世界の都市回廊に沿った8つの交通信号の適応制御のための深いRLフレームワークを提案する。
その結果、従来の固定時間信号よりも大幅に性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 00:13:12 GMT)
Accelerating Parallel Diffusion Model Serving with Residual Compression [11.1] 拡散モデルは現実的な画像やビデオを生成するが、かなりの計算資源を必要とする。
パラレル推論は、デバイス間で大きなアクティベーションを交換する際の通信オーバーヘッドを大幅に引き起こす。
生成品質を維持しながら通信を著しく削減する圧縮フレームワークであるCompactFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:49:25 GMT)
Generalized Low-Rank Matrix Contextual Bandits with Graph Information [11.0] 行列文脈帯域(CB)は、シーケンシャルな意思決定シナリオに広く適用されている強力なフレームワークである。
オンライン広告やレコメンダシステムのような現実世界のシナリオでは、低ランク構造を超えるグラフ情報が存在することが多い。
本稿では,古典的上位信頼境界(UCB)に基づく新しい行列CBアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:07:47 GMT)
Millions of $\text{GeAR}$-s: Extending GraphRAG to Millions of Documents [10.9] 我々は、最先端のグラフベースのRAGソリューションであるtextGeAR$を採用し、SIGIR 2025 LiveRAG Challengeでそのパフォーマンスを探求することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:54:24 GMT)
Streaming, Fast and Slow: Cognitive Load-Aware Streaming for Efficient LLM Serving [10.6] 大規模言語モデル(LLM)は通常、計算予算によって決定されるレートで出力トークンをトーケンでストリームする。
LLMは、実際の人間の読み取り速度や、コンテンツに関連する認知的負荷を無視することが多い。
本稿では,LLMストリーミング出力のパッシングを,推定された認知負荷に基づいてリアルタイムに調整する適応ストリーミング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:50:43 GMT)
Exploring Active Learning for Label-Efficient Training of Semantic Neural Radiance Field [10.6] 意味論的に認識するNeRFのトレーニングにはピクセルレベルのラベルが必要だ。
サンプル選択における3次元幾何学的制約を考慮した新しいアクティブラーニング戦略を提案する。
実験により,能動学習は意味認識型NeRFのアノテーションコストを効果的に低減し,ランダムサンプリングと比較してアノテーションコストを2倍以上に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:34:09 GMT)
URPO: A Unified Reward & Policy Optimization Framework for Large Language Models [10.5] 本稿では,1つのモデルと1つのトレーニングフェーズにおいて,命令フォロー(プレイヤ)と報酬モデリング(参照)を統一する新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,全てのアライメントデータを含む選好ペア,検証可能な推論,オープンな命令を統一された生成形式に再キャストする。
Qwen2.5-7Bモデルの実験はURPOの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:52:27 GMT)
The "Who", "What", and "How" of Responsible AI Governance: A Systematic Review and Meta-Analysis of (Actor, Stage)-Specific Tools [10.4] 我々は、責任あるAIツールの現状を体系的にレビューし、包括的メタ分析する。
その結果、ステークホルダーの役割とライフサイクルステージの間に大きな不均衡がみられた。
責任を負うAIのためのフレームワークやツールが無数にあるにも関わらず、組織内の誰で、そのツールが適用するAIライフサイクルに精通しているかは、いまだに不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:52:43 GMT)
Explicit Formulas for Estimating Trace of Reduced Density Matrix Powers via Single-Circuit Measurement Probabilities [10.4] 還元密度行列の$n$dから$n$dまでのトレースを同時に推定する普遍的枠組みを提案する。
純粋量子法とNewton-Girard反復を組み合わせたハイブリッド量子古典的アプローチの2つのアルゴリズムを開発した。
非線形関数の推定や絡み合いの表現など,様々な応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 01:41:39 GMT)
EndoControlMag: Robust Endoscopic Vascular Motion Magnification with Periodic Reference Resetting and Hierarchical Tissue-aware Dual-Mask Contro [10.4] 本研究では,内視鏡環境に適合したマスク条件の血管運動拡大機能を備えたトレーニングフリーフレームワークであるEndoControlMagを紹介する。
提案手法は2つの重要なモジュールを特徴付ける: エラーの蓄積を防ぐために、動画を動的に更新された参照フレームでショートオーバーラップするクリップに分割する定期参照リセット方式。
本研究では,EndoVMM24データセット上でのEndoControlMagの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:04:57 GMT)
Exploring the Potential of LLMs for Serendipity Evaluation in Recommender Systems [10.2] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な人間のアノテーションタスクで評価手法に革命をもたらしている。
電子商取引および映画分野における実際のユーザ研究から得られた2つのデータセットのメタ評価を行う。
以上の結果から,最も単純なゼロショットLLMであっても,従来の測定値と同等あるいは超える性能が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:51:56 GMT)
Towards Human-level Intelligence via Human-like Whole-Body Manipulation [10.2] Astribot Suiteは、多様な環境にまたがる日常的なタスクを対象とする、全身操作のためのロボット学習スイートである。
以上の結果から,Astribotのエボディメント,遠隔操作インターフェース,学習パイプラインの統合は,実世界の汎用的な全身ロボット操作への重要な一歩であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:23:41 GMT)
One Whisper to Grade Them All [10.0] 複数部からなる第2言語テストの総合的自動発話評価(ASA)に対して,効率的なエンドツーエンドアプローチを提案する。
我々のシステムの主な特徴は、4つの音声応答を1つのWhisper小エンコーダで処理できることである。
このアーキテクチャは、書き起こしや部品ごとのモデルの必要性を排除し、推論時間を短縮し、ASAを大規模コンピュータ支援型言語学習システムに活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:31:40 GMT)
Rethinking Occlusion in FER: A Semantic-Aware Perspective and Go Beyond [10.0] 顔の閉塞を曖昧にするための補助的マルチモーダル・セマンティックガイダンスを導入したORSANetを提案する。
また,性差や性差などの内在性雑音を緩和するために,顔のランドマークをスパース幾何学として導入する。
提案するORSANetは,SOTA認識性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:58:54 GMT)
Translating Between the Common Haar Random State Model and the Unitary Model [9.5] いくつかの分離はCommon Haar Random State (CHRS)モデルで知られている。
我々は、CHRS分離を汎用的に持ち上げることができる一般的な条件を証明した。
従来CHRSモデルでしか知られていなかった新たな分離と同様に,既存の分離の簡易な証明を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:22:47 GMT)
Parasite: A Steganography-based Backdoor Attack Framework for Diffusion Models [9.5] 本研究では,拡散モデルにおけるイメージ・ツー・イメージタスクのための新しいバックドアアタック手法"Parasite"を提案する。
新規攻撃手法としての「パラサイト」は、バックドア攻撃を実行するための既存の検出フレームワークを効果的にバイパスする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:43:00 GMT)
Illicit object detection in X-ray imaging using deep learning techniques: A comparative evaluation [9.3] 自動X線検査は、様々な公開環境において、効率的で控えめなセキュリティスクリーニングに不可欠である。
この分野での大規模な研究にもかかわらず、報告された実験評価はしばしば不完全である。
研究の状況に光を当て、さらなる研究を促進するため、最近の深層学習(DL)に基づくX線物体検出手法の体系的、詳細な、比較評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:47:33 GMT)
On the Lipschitz Constant of Deep Networks and Double Descent [9.2] ディープネットワークの一般化誤差に関する既存の境界は、入力変数への滑らかなあるいは有界な依存を仮定する。
二重降下中の深層ネットワークにおける経験的リプシッツ定数に関する実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:41:45 GMT)
Met$^2$Net: A Decoupled Two-Stage Spatio-Temporal Forecasting Model for Complex Meteorological Systems [9.2] 気候変動による極端な気象現象は 正確な天気予報を促します
本研究では,各変数に対して異なるエンコーダとデコーダを設定する暗黙の2段階学習手法を提案する。
本手法は, 地表温度と相対湿度のMSEをそれぞれ28.82%, 23.39%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:26:56 GMT)
Decoding Instructional Dialogue: Human-AI Collaborative Analysis of Teacher Use of AI Tool at Scale [9.1] 大規模言語モデルの教育ツールへの統合は、教師の指導計画に大きな影響を与える可能性がある。
本稿では,140,000以上の教育者-AIメッセージの大規模定性分析のための人間-AI協調手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:23:38 GMT)
Efficient Neural Network Verification via Order Leading Exploration of Branch-and-Bound Trees [8.8] State-of-art, branch and bound (BaB) は、オフ・ザ・シェルフ検証器をサブプロブレムに適用し、より優れた性能を発揮する「分別・対数」戦略である。
本稿では,これらのサブプロブレムを優先順位付けすることで,副プロブレム空間を探索する新しい検証フレームワークであるOlivaを提案する。
Olivaには2つのバリエーションがあり、例えば$OlivaGR$は、逆例を見つけやすいサブプロブレムを常に優先する欲求戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:20:20 GMT)
Boosting Ray Search Procedure of Hard-label Attacks with Transfer-based Priors [8.7] 効果的なアプローチは、対向領域への$ell_p$-norm距離を最小限に抑える良画像から最適な光線方向を求めることである。
既存の手法では、勾配推定で"sign trick"を使用してクエリ数を削減している。
理論的にも経験的にもレイサーチ効率を向上させるための新しい事前誘導手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:11:25 GMT)
From Neurons to Semantics: Evaluating Cross-Linguistic Alignment Capabilities of Large Language Models via Neurons Alignment [8.1] 既存のアライメントベンチマークは主に文の埋め込みに焦点を当てている。
以前の研究では、ニューラルモデルが非滑らかな表現空間を誘導する傾向があることが示されている。
類似した情報が重なり合うニューロン領域を活性化する神経科学的な知見に着想を得て,我々は新しいニューロン状態に基づく言語横断アライメントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:32:32 GMT)
On the Feasibility of Quantum Unit Testing [8.0] 本研究は、量子中心単体テストの研究であり、従来の統計手法と量子回路用に特別に設計されたテストを比較したものである。
a) 量子回路の期待状態と実状態の微妙な相違を検知する各試験の能力、および(b) 高い信頼性を実現するために必要な測定回数について検討する。
その結果、量子中心検定は精度と効率の面で明らかな優位性を示し、統計的検定と比較して偽陽性と偽陰性の両方を減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:05:24 GMT)
Reproducibility of Machine Learning-Based Fault Detection and Diagnosis for HVAC Systems in Buildings: An Empirical Study [7.9] 本稿では,建築エネルギーシステムにおける機械学習アプリケーションの透明性と標準について分析する。
その結果、ほとんど全ての記事は、開示が不十分なため再現できないことが示唆された。
これらの知見は、ガイドライン、研究者のためのトレーニング、雑誌や会議による政策など、対象とする介入の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:35:58 GMT)
All entangled states can be certified by a violation of noncontextuality inequalities [7.8] この階層の異なるレベルにおける不等式違反は、二部量子状態が絡み合い、操舵または非局所性を示すかどうかを決定する証人として機能することを示す。
私たちの絡み合い認定スキームは、以下の望ましい機能をすべて組み合わせた最初のものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:11:31 GMT)
GhostUMAP2: Measuring and Analyzing (r,d)-Stability of UMAP [7.7] (r,d)-安定性は射影空間におけるデータポイントの位置を解析するフレームワークである。
ゴーストプロジェクションを効率的に計算するために,適応型ドロップ方式を開発した。
また,データポイントの(r,d)-安定性の相互探索を支援する可視化ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 03:40:53 GMT)
Clo-HDnn: A 4.66 TFLOPS/W and 3.78 TOPS/W Continual On-Device Learning Accelerator with Energy-efficient Hyperdimensional Computing via Progressive Search [7.7] Clo-HDnnはデバイス上での学習(ODL)アクセラレータで、CL(Continuous Learning)タスクの出現用に設計された。
そのデュアルモード操作は、単純なデータセットのためにコストのかかる特徴抽出をバイパスすることができる。
そのプログレッシブ検索は、部分的なクエリハイパーベクタのみをエンコードして比較することによって、複雑さを最大61%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:50:28 GMT)
Impact of Stickers on Multimodal Sentiment and Intent in Social Media: A New Task, Dataset and Baseline [7.5] textbfMultimodal chat textbfSentiment textbfAnalysis and textbfIntent textbfRecognition with textbfStickers (MSAIRS)
いくつかの主流ソーシャルメディアプラットフォームから抽出された,中国のチャット記録とステッカーを含む新しいマルチモーダルデータセットを提案する。
私たちのデータセットには、同じテキストでペア化されたデータと、異なるスタンプ、同じステッカーと異なるコンテキストで、異なるテキストで同じイメージで構成されるさまざまなステッカーが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:35:12 GMT)
A Simulated Reconstruction and Reidentification Attack on the 2010 U.S. Census: Full Technical Report [7.0] 2010年の国勢調査では180のテーブルセットで1500億以上の統計を発表した。
発表データのみを用いて,5変数(センサスブロック,性別,年齢,人種,民族)のマイクロデータを再構成した。
攻撃者は、完全な復元精度で国勢調査ブロック内において、340万人の脆弱な人々に対して、人種と民族に関する実際の国勢調査応答を正しく推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:16:41 GMT)
Data-Driven Exploration for a Class of Continuous-Time Indefinite Linear--Quadratic Reinforcement Learning Problems [6.9] 本研究では,LQ制御問題に対する強化学習について検討する。
本稿では, モデルフリーでデータ駆動型探索機構を提案し, 批判者によるエントロピー正規化を適応的に調整する。
本手法は,LQ問題のクラスにおいて,最もよく知られたモデルフリーな結果と一致するサブ線形後悔境界を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:00:39 GMT)
A Comprehensive Evaluation Framework for the Study of the Effects of Facial Filters on Face Recognition Accuracy [6.8] 本稿では,顔認識における顔フィルタの影響を大規模に研究するフレームワークを提案する。
本研究では,顔認識性能を向上させるために,顔埋め込み空間におけるフィルタリング効果を容易に検出し,復元する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:43:35 GMT)
Natural Language Processing for Tigrinya: Current State and Future Directions [6.7] ティグリニャは、自然言語処理 (NLP) 研究において、非常に過小評価されている。
この研究は、2011年から2025年までの10年以上にわたる40以上の研究を分析し、ティグリニャにおけるNLP研究の包括的調査を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 22:45:30 GMT)
C3RL: Rethinking the Combination of Channel-independence and Channel-mixing from Representation Learning [6.7] C3RLは,CMとCIの両戦略を共同でモデル化する新しい表現学習フレームワークである。
コンピュータビジョンにおける対照的な学習によって動機づけられたC3RLは、2つの戦略の入力を変換ビューとして扱う。
実験の結果、C3RLはCI戦略に基づくモデルでは81.4%、CM戦略に基づくモデルでは76.3%に、ベストケースのパフォーマンスは81.4%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:21:26 GMT)
Federated Behavioural Planes: Explaining the Evolution of Client Behaviour in Federated Learning [6.6] FLシステムの力学を解析・可視化・説明するための新しい手法であるFBP(Federated Behavioural Planes)を紹介する。
我々の実験は、FBPがクライアントの進化状態を記述した情報トラジェクトリを提供することを示した。
我々は、悪意のあるクライアントモデルやノイズの多いクライアントモデルを検出するために、Federated Behavioural Shieldsという名前のロバストアグリゲーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:57:55 GMT)
Pseudochaotic Many-Body Dynamics as a Pseudorandom State Generator [5.8] 我々は、擬似カオス力学と呼ばれる新しい量子多体力学のクラスを導入する。
この結果は、真の量子カオスと計算的に区別できない新しい量子力学の発見を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:51:51 GMT)
Lower Bounds for Public-Private Learning under Distribution Shift [5.8] 最も効果的な差分プライベート機械学習アルゴリズムは、公表された公開データの追加のソースに依存している。
パブリック・プライベート・ラーニングの既知下限を、2つのデータソースが大きな分散シフトを示す設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:46:08 GMT)
MEF: A Capability-Aware Multi-Encryption Framework for Evaluating Vulnerabilities in Black-Box Large Language Models [5.6] ブラックボックスLLMの脆弱性を評価するための機能対応マルチ暗号化フレームワーク(MEF)を提案する。
限定的な理解能力を持つモデルに対して、MEFは、階層化された意味突然変異と暗号化技術を統合するFu+En1戦略を採用している。
強力な理解能力を持つモデルでは、MEFはより複雑なFu+En1+En2戦略を使用し、LLMの応答に追加のデュアルエンド暗号化技術を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:06:53 GMT)
DeCo-SGD: Joint Optimization of Delay Staleness and Gradient Compression Ratio for Distributed SGD [5.6] エンドツーエンドのレイテンシと低帯域幅ネットワークにおける分散機械学習は、大幅なスループット低下を経験する。
既存のアプローチでは、低帯域幅と高レイテンシを緩和するために、勾配圧縮と遅延集約を用いるのが一般的である。
実時間ネットワーク条件に基づいて圧縮率と安定度を動的に調整するDeCoSGDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:22:51 GMT)
Each to Their Own: Exploring the Optimal Embedding in RAG [5.6] Retrieval-Augmented Generationは、低コストでパラメータチューニングの最小限の労力で有名である。
複数の埋め込みモデルの利点を組み合わせることでRAGを強化する2つの手法を提案し,検討する。
Confident RAGは、異なる埋め込みモデルを使用して複数のレスポンスを生成し、次に、最も信頼度の高いレスポンスを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:03:54 GMT)
HySafe-AI: Hybrid Safety Architectural Analysis Framework for AI Systems: A Case Study [5.4] AIは、自律運転システム(ADS)やロボット工学のような安全クリティカルな分野に不可欠なものになっている。
本稿では,異なるアーキテクチャのソリューションをレビューし,共通安全性解析の有効性を評価する。
我々は,AIシステムの安全性を評価するために,従来の手法を適用したハイブリッドフレームワークであるHySAFE-AIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 01:41:51 GMT)
Integrating Physics-Based and Data-Driven Approaches for Probabilistic Building Energy Modeling [5.4] 建築エネルギーモデリングは、建築エネルギーシステムの性能を最適化するための重要なツールである。
近年,両パラダイムの強みを組み合わせたハイブリッドアプローチが注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:07:33 GMT)
Improving the Computational Efficiency and Explainability of GeoAggregator [5.4] 近年,この目的のためにGeoAggregator(GA)と呼ばれるトランスフォーマーに基づく新しいディープラーニングモデルが提案されている。
1)データローディングを高速化し,GAの前方通過を合理化し,計算効率を向上する最適化パイプラインを開発することにより,GAをさらに改善する。
改良されたGAモデルを合成データセットに適用することにより,提案手法の機能と効率を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 22:51:09 GMT)
SRMambaV2: Biomimetic Attention for Sparse Point Cloud Upsampling in Autonomous Driving [5.4] 自律運転シナリオにおけるLiDARポイントクラウドのアップサンプリングは、データ固有の空間性と複雑な3D構造のため、依然として大きな課題である。
本研究では,長距離スパース領域におけるアップサンプリング精度を高めるスパルス点雲アップサンプリング手法であるNonambaV2を提案する。
実験により,ambaV2は定性評価と定量的評価の両方において優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:01:19 GMT)
An h-space Based Adversarial Attack for Protection Against Few-shot Personalization [5.4] 本稿では,H空間に基づく摂動を抑えるために,敵の攻撃を利用するHAADという新しいアンチ・カストマイゼーション手法を提案する。
より効率的な変種HAAD-KVを導入し、h-空間のKVパラメータのみに基づいて摂動を構成する。
その単純さにもかかわらず、我々の手法は最先端の敵攻撃よりも優れており、その効果が浮き彫りになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:43:22 GMT)
Advancing Quantum State Preparation using LimTDD [5.3] 量子状態準備(QSP)は、量子コンピューティングと量子情報処理の基本的な課題である。
本稿では,利用可能なアシラ量子ビットの数に合わせた効率的なQSPアルゴリズム群を提案する。
我々のアルゴリズムは、従来のQSPアルゴリズムと根本的に異なる新しい決定図に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 03:34:44 GMT)
Frequency Estimation of Correlated Multi-attribute Data under Local Differential Privacy [5.3] ローカル微分プライバシー(LDP)は、ユーザのデータプライバシを保護する強力なツールである。
既存のLDPメカニズムは、すべての属性にプライバシ予算を分割するか、それぞれの属性を独立して扱うかのいずれかである。
我々は属性間の相関を利用して実用性を大幅に向上する新しいLCP機構であるCorrelated Randomized Response (Corr-RR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:52:45 GMT)
Mammo-Mamba: A Hybrid State-Space and Transformer Architecture with Sequential Mixture of Experts for Multi-View Mammography [5.2] Mammo-Mambaは、Transformerベースの注意、SSM、エキスパート主導の機能改善を統合する新しいフレームワークである。
MambaVisionは、高解像度マンモグラフィ画像における表現学習を強化する改良されたMambaVisionブロックである。
Mamba-Mambaは計算効率を保ちながら、すべての主要な指標に対して優れた分類性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:29:46 GMT)
The New LLM Bottleneck: A Systems Perspective on Latent Attention and Mixture-of-Experts [5.1] 本稿では,近年のアーキテクチャシフト,すなわちMLA(Multi-head Latent Attention)とMixture-of-Experts(Mixture-of-Experts)が,特殊注意ハードウェアの前提に挑戦していることを論じる。
次世代トランスフォーマーにおける中心的な課題は、もはや単一のメモリバウンド層を加速させることではない。
代わりに、大規模モデルの多様な要求を管理するために、十分なメモリ容量、メモリ帯域幅、高帯域相互接続を備えたバランスのとれたシステムの設計に焦点を移さなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:55:41 GMT)
Multi-modal Multi-task Pre-training for Improved Point Cloud Understanding [4.6] 我々は,ポイントクラウド理解を高めるためのマルチモーダルマルチタスク事前学習フレームワークMMPTを提案する。
3つの事前学習課題が考案された: トークンレベル再構築(TLR)、ポイントレベル再構築(PLR)、マルチモーダルコントラスト学習(MCL)。
MCLは、3Dポイントクラウドと2Dイメージモダリティの両方からリッチな学習信号を組み立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:13:14 GMT)
Machine Unlearning of Traffic State Estimation and Prediction [4.4] 本研究では,TSEP-Machine Unlearning TSEPの新しい学習パラダイムを提案する。
トレーニングされたTSEPモデルでは、プライバシに敏感な、有毒な、あるいは時代遅れなデータを選択的に忘れることができる。
データ駆動トラフィックTSEPの信頼性と信頼性を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:23:18 GMT)
SETOL: A Semi-Empirical Theory of (Deep) Learning [4.4] 本稿では,SETOL(SemiEmpirical Theory of Learning)を用いて,SETOL(State-Of-The-Art)ニューラルネット(NN)の性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:22:20 GMT)
On the Energy Distribution of the Galactic Center Excess' Sources [4.3] GCE(Galactic Center Excess)は、フェルミ$gamma$-ray宇宙望遠鏡によって発見された決定的な謎の1つである。
ダークマターの消滅はいまだに証明されていないが、その結論に反する分析は、放出の空間構造が薄暗い点源の個体群とより一致していることを示すものである。
ニューラルネットワークを用いたシミュレーションに基づく推論手法は,そのような制約を克服し,空間的・スペクトル的なデータを用いてGCEの点源的説明に直面することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:00:00 GMT)
Interaction of Magnetic Fields with Spinons in a Fractionalized State [4.2] 14Tまでの磁場を印加すると、150mK以下で5000%の急激な熱容量増加が起こる。
スピノンは電荷ニュートラルであるが、低温の磁場に対して非常に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:01:28 GMT)
A Supervised Machine Learning Framework for Multipactor Breakdown Prediction in High-Power Radio Frequency Devices and Accelerator Components: A Case Study in Planar Geometry [4.2] マルチパクター(英: Multipactor)は、高周波(RF)デバイスと加速器の性能を著しく損なう非線形電子雪崩現象である。
本研究では, 教師付き機械学習(ML)の2面ジオメトリにおけるマルチプロセッサの感受性予測への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:14:46 GMT)
ZORMS-LfD: Learning from Demonstrations with Zeroth-Order Random Matrix Search [4.1] ZORMS-LfDは、制約付き最適制御問題のコスト、制約、ダイナミクスを専門家によるデモンストレーションから学べるようにします。
ZORMS-LfDは、学習損失と計算時間の両方の観点から、最先端のメソッドのパフォーマンスと一致または上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 00:23:01 GMT)
EEG Foundation Models: A Critical Review of Current Progress and Future Directions [4.1] 自己監督型脳波エンコーダは汎用脳波基盤モデル(EEG-FM)への移行を引き起こしている
本研究は10個の脳波-FMを概説し,その方法論,経験的発見,および卓越した研究ギャップの批判的な合成について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:10:43 GMT)
Knowledge Abstraction for Knowledge-based Semantic Communication: A Generative Causality Invariant Approach [4.1] 本稿では,因果関係の不変学習を利用して因果関係や非因果関係の表現を抽出する生成逆数ネットワークを提案する。
因果関係不変の知識は、多様なトレーニングデータにもかかわらず、異なるデバイス間で一貫性を保証する。
我々の知識に基づくデータ再構成は、Pak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) の観点から、他の最先端データ再構成や意味的圧縮手法を超越したデコーダの堅牢性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:56:07 GMT)
Learning Safe Strategies for Value Maximizing Buyers in Uniform Price Auctions [4.1] 価格を最大化する買い手の観点から,単価の複数ユニットオークションを繰り返す際の入札問題について検討する。
本稿では、競合入札に関係なく、RoI制約を満たすものとして、安全な入札戦略の概念を紹介する。
これらの戦略は入札者の評価曲線にのみ依存し, 一般性を損なうことなく, 有限部分集合に焦点を絞ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:09:41 GMT)
SurgXBench: Explainable Vision-Language Model Benchmark for Surgery [4.1] VLM(Vision-Language Models)は、視覚とテキストのモダリティを横断する推論において、革新的な進歩をもたらした。
既存のモデルはパフォーマンスが限られており、その能力と限界を評価するためのベンチマーク研究の必要性を強調している。
ロボット支援型腹腔鏡による機器分類と動作分類のための2つのデータセットに対して,いくつかの先進VLMのゼロショット性能をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:04:22 GMT)
HypoChainer: A Collaborative System Combining LLMs and Knowledge Graphs for Hypothesis-Driven Scientific Discovery [4.0] 人間の専門知識、知識グラフ、推論を統合した可視化フレームワークであるPhyChainerを提案する。
hypoChainerは3つの段階で機能する: 第一、探索、文脈化 -- 専門家は検索強化LLM(RAG)と次元縮小を使用する。
第2に、仮説連鎖の形成 -- 専門家は予測と意味論的に関連付けられたエンティティに関するKG関係を反復的に検討する。
第三に、検証の優先順位付け -- 洗練された仮説は、KGが支持する証拠に基づいてフィルタリングされ、実験のための優先度の高い候補を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:02:54 GMT)
TaoAvatar: Real-Time Lifelike Full-Body Talking Avatars for Augmented Reality via 3D Gaussian Splatting [4.0] 各種信号によって駆動される高忠実で軽量な3DGSベースのフルボディ音声アバターであるTaoAvatarについて述べる。
TaoAvatarは、Apple Vision Proのような高精細ステレオデバイス上で90FPSを維持しながら、様々なデバイスでリアルタイムに実行しながら、最先端のレンダリング品質を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:42:41 GMT)
WaveVerify: A Novel Audio Watermarking Framework for Media Authentication and Combatting Deepfakes [3.9] 2024年、ディープフェイク詐欺の試みは2023年に比べて1300%以上急増した。
金融セクターは特に影響を受けており、ボイス詐欺で1000万ドル以上を失った。
規制当局と政府は、AIコンテンツの透明性とトレーサビリティを改善するための措置を講じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:16:08 GMT)
The Geometry of Harmfulness in LLMs through Subconcept Probing [3.6] 本稿では,言語モデルにおける有害なコンテンツの探索とステアリングのための多次元フレームワークを提案する。
55個の異なる有害な部分概念に対して、線形プローブを学習し、活性化空間において55個の解釈可能な方向を導出する。
次に、モデル内部から部分空間全体のアブレーション、および部分空間の支配的な方向におけるステアリングとアブレーションをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:56:05 GMT)
Automated planning with ontologies under coherence update semantics (Extended Version) [3.6] オントロジーに基づく行動条件の利点を組み合わせたDL-Liteを用いた計画手法を提案する。
結果として得られるコンパイルの複雑さは、以前のアプローチよりも高くないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:09:15 GMT)
Unsupervised Feature Disentanglement and Augmentation Network for One-class Face Anti-spoofing [3.5] Face Anti-Sfing (FAS) は、顔認証のセキュリティを高めることを目的としている。
ワンクラスのFASアプローチは、目に見えない攻撃をうまく処理するが、生きた機能に絡み合ったドメイン情報に対する堅牢性は低い。
本研究では,非教師付き機能拡張ネットワーク (textbfUFDANet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:38:58 GMT)
Quantum stroboscopy for time measurements [3.5] ミエルニクのキャノンボールの議論は、ゼノ効果を使って到着時の射影測定は不可能であると主張している。
到着時刻に加えて、量子ストロボスコープは一般的な時間測定の分布を記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:55:04 GMT)
Breaking Barriers: Do Reinforcement Post Training Gains Transfer To Unseen Domains? [3.5] 強化ポストトレーニング(RPT)は、最近、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善することを約束している。
これらの改良がいかにして新しいドメインに一般化されるかは、以前の研究で微調整に使われた同じドメインのデータ上でRTTモデルを評価するため、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:12:20 GMT)
Hierarchical Diffusion Framework for Pseudo-Healthy Brain MRI Inpainting with Enhanced 3D Consistency [3.5] Pseudo-Healthy Image inpaintingは、病理脳MRIスキャンを解析するための重要な前処理ステップである。
現在の塗装法の多くは、平面内忠実度の高いスライス2Dモデルを好むが、スライス間の独立性はボリュームに不連続をもたらす。
直接3次元モデリングを2つの粗い2次元ステージに置き換えることで,これらの制約を階層的な拡散フレームワークで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:21:29 GMT)
Dispatch-Aware Deep Neural Network for Optimal Transmission Switching: Toward Real-Time and Feasibility Guaranteed Operation [3.4] 本稿では,事前に解決されたラベルを使わずにDC-OTSを高速化するディスパッチ対応ディープニューラルネットワーク(DA-DNN)を提案する。
DA-DNNは線状態を予測し、それを微分可能なDC-OPF層に渡す。
DCOPFを解くと同時に、実現可能なトポロジとディスパッチペアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:39:29 GMT)
A Hybrid Early-Exit Algorithm for Large Language Models Based on Space Alignment Decoding (SPADE) [3.2] 大規模言語モデルは、その深い構造のために計算コストが高い。
中間層表現を出力層に整合させる新しい復号法であるSPADEを提案する。
我々は,SPADEを用いて高品質な出力を生成しながら,信頼度を監視し,中間層での推論を停止するハイブリッド・アーリーエグジットアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:49:03 GMT)
PRIX: Learning to Plan from Raw Pixels for End-to-End Autonomous Driving [3.2] Plan from Raw Pixels (prix)は、カメラデータのみを使用して、明示的なBEV表現なしで、エンドツーエンドの自動運転アーキテクチャである。
PRIX は NavSim と nuScenes のベンチマークで最先端の性能を達成し,より大規模な多モード拡散プランナの能力に匹敵することを示す。
私たちの作業はオープンソースで、コードはhttps://maxiuw.github.io/prix.comで公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:28:23 GMT)
Swin-TUNA : A Novel PEFT Approach for Accurate Food Image Segmentation [3.1] 本稿では,TUNable Adapterモジュール(Swin-TUNA)を紹介する。
マルチスケールトレーニング可能なアダプタを組み込んだPEFT法
Swin Transformerアーキテクチャ。
実験では、この手法がFoodSeg103とUECFoodPix Completeデータセットで50.56%と74.94%のmIoUを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:28:25 GMT)
On Temporal Guidance and Iterative Refinement in Audio Source Separation [3.0] 音響シーンの空間的セマンティックセグメンテーションのための新しいアプローチを提案する。
我々は、アクティブサウンドクラスを検出するために、事前訓練されたトランスフォーマーを微調整する。
第二に、この微調整変換器の別インスタンスを用いて、音声イベント検出を行う。
第3に,分離品質を段階的に向上する反復改良機構を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:58:28 GMT)
Evaluating the Performance of AI Text Detectors, Few-Shot and Chain-of-Thought Prompting Using DeepSeek Generated Text [2.9] 標準および人為的パラフレージングのようなアドリバーサ攻撃は、検出者がテキストを検出する能力を阻害する。
我々は、DeepSeekが生成したテキストを、一般的なAI Text、Content Detector AI、Copyleaks、QuillBot、GPT-2、GPTZeroの6つが一貫して認識できるかどうかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:26:33 GMT)
Entanglement-Efficient Distribution of Quantum Circuits over Large-Scale Quantum Networks [2.9] 異なるネットワークトポロジ上での様々な量子回路の絡み合い条件と時間での性能について検討する。
我々は, 直接分割法よりも実行時間が大幅に低い場合において, 粗大化法は解の質を向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:24:17 GMT)
Fourier Neural Operators for Non-Markovian Processes:Approximation Theorems and Experiments [2.8] 本稿では,ミラーパッド型ニューラル演算子(MFNO)を演算子ベースニューラルネットワークとして導入する。
MFNOはミラーパディングを組み込むことで標準的なフーリエニューラル演算子(FNO)を拡張し、非周期的な入力を処理することができる。
我々は、MFNOsが経路依存微分方程式の解と分数的ブラウン運動の任意の精度への変換を近似できることを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:30:34 GMT)
Sequential Bayesian Design for Efficient Surrogate Construction in the Inversion of Darcy Flows [2.8] 偏微分方程式(PDE)が支配する逆問題は、計算科学、画像処理、工学など様々な分野において重要な役割を果たしている。
確率の高い領域が未知であるため,提案するサロゲートを得るためのシーケンシャルなベイズ設計戦略を導入する。
ダルシー流方程式に基づく3つの実験は、逆精度と計算速度の両面から提案手法の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:25:14 GMT)
CA-Cut: Crop-Aligned Cutout for Data Augmentation to Learn More Robust Under-Canopy Navigation [2.7] 最先端のビジュアルアンダーキャノピーナビゲーション手法は、ディープラーニングに基づく知覚モデルを用いて設計されている。
実世界の現場展開において信頼性を確保するためには、大量のトレーニングデータが必要である。
そこで本研究では,農作物列の周辺に空間的に分布する入力画像のランダム領域をマスキングする,いわゆるCrop-Aligned Cutout(CA-Cut)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:41:55 GMT)
A Virtual Quantum Network Prototype for Open Access [2.6] 現在の量子ネットワークシステムは、規模が限られており、非常にアプリケーション固有のものであり、グローバル展開のための明確なロードマップが欠如している。
本稿では,量子ハードウェアとのスケーラブルでリモートなインタラクションを容易にする,オープンアクセスソフトウェアベースの量子ネットワーク仮想化プラットフォームを提案する。
システムは、ラボスケールの量子ネットワークテストベッドのコアハードウェアコンポーネントを仮想化するクラウドアプリケーションを中心に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:24:34 GMT)
Assessing Reliability of Statistical Maximum Coverage Estimators in Fuzzing [2.4] ファジィアは、しばしばカバレッジによってガイドされ、到達可能な最大カバレッジの推定がファジィアの重要な関心事となる。
ほとんどの現実世界のソフトウェアシステムでは、労力に関係なく、100%のカバレッジを達成することは不可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 00:18:29 GMT)
CAPRI-CT: Causal Analysis and Predictive Reasoning for Image Quality Optimization in Computed Tomography [2.4] CAPRI-CTは、CT画像における画像品質最適化のための因果解析および予測推論のための因果学習フレームワークである。
画像データと取得メタデータを統合し、画像品質に影響を与える根底にある因果関係をモデル化する。
アンサンブル学習アプローチを用いてトレーニングされ、検証され、強力な予測性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:23:02 GMT)
Encrypted-State Quantum Compilation Scheme Based on Quantum Circuit Obfuscation [2.4] 量子回路難読化(ECQCO)に基づく暗号状態量子コンパイル方式を提案する。
量子ホモモルフィック暗号を適用して出力状態を隠蔽し、量子不識別性難読化に基づく構造難読化機構をインスタンス化する。
ECQCOは最大0.7のTVDと0.88の正規化GEDを実現し、コンパイルステージのセキュリティを強化している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:23:18 GMT)
"Beyond the past": Leveraging Audio and Human Memory for Sequential Music Recommendation [2.3] 音楽ストリーミングサービスでは、リスニングセッションはよく親しみやすい曲と新しい曲のバランスで構成される。
本稿では,新しいトラックのアクティベートを事前に予測するために,音声情報を活用するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:37:23 GMT)
Pretraining on the Test Set Is No Longer All You Need: A Debate-Driven Approach to QA Benchmarks [2.3] 本稿では、既存のQAデータセットを構造化された敵対的議論に変換する議論駆動評価パラダイムを提案する。
我々は,(1)QAタスクを議論に基づく評価に体系的に変換する評価パイプライン,(2)MMLU-Pro質問のサブセットにおけるパラダイムの有効性を示す公開ベンチマークの2つの主要な貢献を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:58:14 GMT)
Data Virtualization for Machine Learning [2.3] 機械学習(ML)チームは、異なるアプリケーションに対して複数の並行MLを持っている。
組織的には、保存、処理、維持される大量の中間データがあります。
データ仮想化は、MLを提供するインフラストラクチャにおいて重要な技術になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:53:56 GMT)
CQE under Epistemic Dependencies: Algorithms and Experiments (extended version) [2.3] 我々は、すべての最適なGA検閲の交わりについて、接続クエリ(BUCQ)のブール連合(Boolean Unions of conjunctive query)に答えることに集中する。
まず、この交差点に基づくアプローチの安全性を特徴付け、安全を保ったED(すなわち完全なED)のクラスを特定する。
最後に,2つの異なる評価シナリオで実施した実験について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:10:33 GMT)
Optimal differentially private kernel learning with random projection [2.0] ガウス過程を用いた再生カーネルヒルベルト空間におけるランダムプロジェクションに基づく新しい微分プライベートカーネルERMアルゴリズムを提案する。
本手法は,2乗損失とリプシッツ・スムース凸損失関数の双方に対して,極小最大超過リスクを実現する。
代替次元低減技術に基づく既存手法は、最適以下の性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:20:46 GMT)
OPEN: A Benchmark Dataset and Baseline for Older Adult Patient Engagement Recognition in Virtual Rehabilitation Learning Environments [2.0] 本稿では,AIによるエンゲージメント認識を支援する新しいデータセットであるOPEN(Old adult patient ENgagement)を紹介する。
心臓リハビリテーションの一環として,週に1回の仮想グループ学習セッションに参加した高齢者11名から収集した。
有用性を実証するために、複数の機械学習モデルとディープラーニングモデルをトレーニングし、エンゲージメント認識の精度を最大81%達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 22:03:29 GMT)
Fake or Real: The Impostor Hunt in Texts for Space Operations [2.0] コンペティションのアイデアは、プロジェクト内で特定された2つの現実のAIセキュリティ脅威に基づいている。
タスクは、LLMからの適切な出力と、LLMの悪意ある修正の下で生成された出力とを区別することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:48:01 GMT)
AI Telephone Surveying: Automating Quantitative Data Collection with an AI Interviewer [1.9] 我々は、大規模言語モデル(LLM)、自動音声認識(ASR)、音声合成技術に基づく定量的調査を行うAIシステムを構築し、テストした。
このシステムは定量的研究のために特別に設計され、質問順のランダム化、回答順のランダム化、正確な単語化といった研究のベストプラクティスに厳格に固執した。
以上の結果から,より短い計器とより応答性の高いAIインタビュアーが,研究対象の3つの指標にまたがる改善に寄与する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:30:14 GMT)
Hallucination Detection and Mitigation with Diffusion in Multi-Variate Time-Series Foundation Models [1.8] MVTS幻覚の新しい定義と,新しい検出法と緩和法を提案する。
我々は、一般的な時系列データセットから関係データセットを導き、幻覚レベルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:09:19 GMT)
VGS-ATD: Robust Distributed Learning for Multi-Label Medical Image Classification Under Heterogeneous and Imbalanced Conditions [1.8] VGS-ATDは、機械学習のための新しい分散学習フレームワークである。
全体的な精度は92.7%で、集中学習と群れ学習を上回っている。
中央集権学習とSwarm学習の両方と比較して計算コストを最大50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:27:31 GMT)
Leveraging RAG-LLMs for Urban Mobility Simulation and Analysis [1.8] モバイルアプリケーションと統合して、パーソナライズされたルートレコメンデーションを行うクラウドベースのLLMベースの共有e-mobilityプラットフォームを提案する。
システムオペレータークエリの平均実行精度は0.81、ユーザクエリは0.98である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:02:51 GMT)
A Zero-overhead Flow for Security Closure [1.7] 物理合成からQoR(Quality of Results)を評価する際に、セキュリティはほとんど無視されている。
本稿では,セキュリティ改善のためにQoRを劣化させることなく,セキュリティに配慮したASIC設計フローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:28:15 GMT)
CASCADE: LLM-Powered JavaScript Deobfuscator at Google [1.7] ソフトウェアの難読化、特にJavaScriptはコードの理解と分析を妨げる。
本稿では,ジェミニの高度な符号化機能とコンパイラの決定論的変換機能を統合する,新しいハイブリッドアプローチであるCASCADEを紹介する。
CASCADEはすでにGoogleの本番環境にデプロイされており、JavaScriptの難読化効率を大幅に改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:57:32 GMT)
BetterCheck: Towards Safeguarding VLMs for Automotive Perception Systems [1.7] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストやビデオなどのマルチモーダルデータを同時に処理するように拡張されている。
制限されていない場合、LLMとビジョン言語モデル(VLM)は複雑な交通状況を記述するのに優れた性能を示す。
VLMは幻覚を起こす傾向があり、これは、ある状況にある交通エージェントを見ていない可能性や、実際には存在しない交通エージェントを見ることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:32:17 GMT)
Multilingual LLMs Are Not Multilingual Thinkers: Evidence from Hindi Analogy Evaluation [1.6] インド政府の試験から得られた405の多重選択質問からなるHindi Analogy Test Set (HATS)を紹介した。
我々は、様々なプロンプト戦略を用いて、最先端の多言語LLMをベンチマークし、基礎的思考の連鎖を導入する。
実験の結果, 提案手法にかかわらず, モデルが英語のプロンプトで最適に機能していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:50:22 GMT)
HuiduRep: A Robust Self-Supervised Framework for Learning Neural Representations from Extracellular Spikes [1.6] HuiduRepは、ノイズやドリフトに対して堅牢な潜在表現を学習する自己教師型表現学習フレームワークである。
監視なしでスパイク表現をクラスタリングするスパイクソートパイプラインを開発した。
これらの知見は,細胞外記録の堅牢で一般化可能な処理の基礎ツールとして,自己教師付きスパイク表現学習の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:45:38 GMT)
How Software Engineers Engage with AI: A Pragmatic Process Model and Decision Framework Grounded in Industry Observations [1.5] GitHub CopilotとChatGPTが"バイブコーディング"を実施
本稿では2つの補完的貢献について述べる。
まず、現実世界のAI支援SEアクティビティをキャプチャする実用的なプロセスモデル。
第二に、2Dの意思決定フレームワークは、開発者が労力の節約と品質のアウトプットのトレードオフを判断するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:00:21 GMT)
EXGnet: a single-lead explainable-AI guided multiresolution network with train-only quantitative features for trustworthy ECG arrhythmia classification [1.5] シングルリード信号に適した新しいECG不整脈分類ネットワークであるEXGnetを提案する。
トレーニング中のXAI監督は、そのモデルの注意を臨床的に関連する心電図領域に向ける。
短信号と長期信号の両方を効率的に捉えるために,革新的なマルチレゾリューションブロックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:58:51 GMT)
CLARIFID: Improving Radiology Report Generation by Reinforcing Clinically Accurate Impressions and Enforcing Detailed Findings [1.5] 専門家の2段階のワークフローを反映して診断精度を直接最適化する新しいフレームワークであるCLARIFIDを提案する。
CLARIFIDは、セクション認識事前学習を通じて、FundingsからImpressionへの論理フローを学習する。
本手法は,NLGの基準値と臨床意識スコアの両方において,優れた臨床効果を達成し,既存の基準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, 23 Jul 2025 05:57:59 GMT)
A convergent sum-of-squares hierarchy for compiled nonlocal games [1.5] 古典的検証器と1つの量子証明器の間でプレイされる「コンパイルされた」非局所ゲームについて検討する。
コンパイルされたゲームにおける量子証明器の成功確率は、ゲームの量子交換演算値によって制限されることを示す。
良質なフレームワークを拡張し、良質な証明書を独占的に検索する半定型プログラムの階層を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:16:38 GMT)
Helix 1.0: An Open-Source Framework for Reproducible and Interpretable Machine Learning on Tabular Scientific Data [1.4] HelixはオープンソースのPythonベースのソフトウェアフレームワークで、再現性と解釈可能な機械学習を促進する。
透過的な実験データ分析の必要性の高まりに対処する。
MITライセンスでリリースされているHelixは、GitHubとPyPI経由でアクセスすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:33:35 GMT)
SpecCLIP: Aligning and Translating Spectroscopic Measurements for Stars [1.4] 我々は、LLMにインスパイアされた方法論を恒星スペクトル分析に拡張する基盤モデルフレームワークであるSpecCLIPを提案する。
大規模データセットの基盤モデルをトレーニングすることで、さまざまな下流アプリケーションをサポートする堅牢で情報に富んだ埋め込みを学ぶことが私たちのゴールです。
これらのモデルを中規模ラベル付きデータセットに微調整することで、恒星パラメータ推定や化学特性決定といったタスクへの適応性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:47:04 GMT)
On the Structure of Game Provenance and its Applications [1.4] ゲーム前駆体の微細粒構造について検討する。
我々は、新しい種類の証明をもたらす7つのエッジタイプ、すなわちポテンシャル、現実、プライマリを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:57:22 GMT)
FishDet-M: A Unified Large-Scale Benchmark for Robust Fish Detection and CLIP-Guided Model Selection in Diverse Aquatic Visual Domains [1.4] FishDet-Mは、様々な水生環境にまたがる13の公開データセットを含む、魚検出のための最大の統一されたベンチマークである。
すべてのデータは、境界ボックスとセグメンテーションマスクの両方を持つCOCOスタイルのアノテーションを使用して調和する。
FishDet-Mは、複雑な水シーンにおけるオブジェクト検出を評価するための標準化され再現可能なプラットフォームを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:32:01 GMT)
CartoonAlive: Towards Expressive Live2D Modeling from Single Portraits [1.4] 単一入力ポートレート画像から高品質なLive2Dデジタル人間を生成する革新的な手法であるCartoonAliveを提案する。
本研究は,インタラクティブな2Dアニメキャラクターを制作し,デジタルコンテンツ作成と仮想キャラクターアニメーションの新たな可能性を開くための,実用的でスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:52:48 GMT)
Enabling Cyber Security Education through Digital Twins and Generative AI [1.3] Digital Twins(DT)は、複雑なITインフラストラクチャを複製する能力によって、サイバーセキュリティにおいて注目を集めている。
本研究では,DTを浸透試験ツールと統合し,LLM(Large Language Models)がサイバーセキュリティ教育を強化する方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:55:35 GMT)
Physics-informed, boundary-constrained Gaussian process regression for the reconstruction of fluid flow fields [1.2] 空気力学プロファイルのまわりの非圧縮性(ばらつきのない)流れの2次元速度場をシミュレートする物理インフォームドカーネルを導出する。
これらのカーネルは、不圧縮条件とプロファイルに沿った所定の境界条件を満たすガウス過程を連続的に定義することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:18:15 GMT)
On Function-Correcting Codes in the Lee Metric [1.2] 我々は不規則なリー距離符号を導入し、それらの符号の最も短い長さを特徴付けることにより、最適冗長性上の上下境界を導出する。
これらの一般境界は、リー局所函数、リー重み関数、リー重み分布関数を含む特定の関数のクラスに単純化され適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:17:46 GMT)
Temporal Point-Supervised Signal Reconstruction: A Human-Annotation-Free Framework for Weak Moving Target Detection [1.2] 手動のアノテーションを使わずに弱いターゲットを高速に検出できるTPS(Temporal Point-Supervised)フレームワークを提案する。
テンポラル信号再構成ネットワーク(TSRNet)は、TPSパラダイムの下で開発され、これらの過渡的な信号を再構成する。
目的とする低SNRデータセットに対する大規模な実験により、我々のフレームワークは人間のアノテーションを必要とせず、最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:02:09 GMT)
Are LLM Belief Updates Consistent with Bayes' Theorem? [1.2] ベイズ的コヒーレンス係数を定式化し、その計量を測るデータセットを生成する。
5つのモデルファミリーにまたがる複数の事前訓練済み言語モデルに対して,BCCを測定した。
その結果、より大きく、より有能な事前学習言語モデルがベイズの定理に忠実なクレデンスを割り当てているという仮説の証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:46:37 GMT)
NeuroHD-RA: Neural-distilled Hyperdimensional Model with Rhythm Alignment [1.2] 心電図(ECG)に基づく疾患検出のための新規かつ解釈可能な枠組みを提案する。
本稿では、RR間隔に基づくリズム認識およびトレーニング可能な符号化パイプライン、生理学的信号セグメンテーション戦略を導入する。
我々のフレームワークは、エッジ互換のECG分類のための効率的でスケーラブルなソリューションを提供し、解釈可能でパーソナライズされた健康モニタリングの強力な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:51:42 GMT)
TransLPRNet: Lite Vision-Language Network for Single/Dual-line Chinese License Plate Recognition [1.1] 本稿では,軽量なビジュアルエンコーダとテキストデコーダを統合した統一型ソリューションを提案する。
複線ナンバープレートデータセットの不足を軽減するため,単線ナンバープレートデータセットを構築した。
提案アルゴリズムは、粗い局所化障害下での修正CCPDテストにおいて、平均認識精度99.34%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:03:01 GMT)
Analyzing Fairness of Computer Vision and Natural Language Processing Models [1.1] 本研究は,Microsoft による Fairlearn と IBM による AIF360 の2つのフェアネスライブラリを利用する。
この研究は、コンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)モデルを用いて、非構造化データセットに対するバイアスの評価と緩和に焦点を当てている。
その結果, モデルの性能を維持しつつ, バイアスを効果的に低減し, 緩和アルゴリズムの性能向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:24:40 GMT)
Virtual Cloning of Quantum States [1.1] 本稿では,量子非閉化定理によって課される制約を回避できる仮想閉化プロトコルを提案する。
本稿では,最適な仮想クローニングプロトコルを同定する問題は,半定値プログラミング問題とみなすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:34:19 GMT)
Unsupervised anomaly detection using Bayesian flow networks: application to brain FDG PET in the context of Alzheimer's disease [1.1] 教師なし異常検出は、健康な被験者データから逸脱を識別する神経イメージングにおいて重要な役割を担っている。
本研究では,医療画像や異常検出にはまだ適用されていない新しい生成モデルであるベイズ流ネットワーク(BFN)に注目した。
我々は,高レベルの空間相関雑音下で条件付き画像生成を実現するために,UAD用BFNの拡張であるAnoBFNを紹介する。
FDG PET画像におけるAnoBFNをアルツハイマー病関連異常検出の課題として評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:09:57 GMT)
VisionTrap: Unanswerable Questions On Visual Data [1.0] 本研究では,非現実的に生成した画像のVQA性能について検討する。
さまざまなイメージタイプにまたがる,解決不可能な3つのカテゴリからなるデータセットであるVisionTrapを紹介した。
これらの質問をVQAベンチマークに組み込むことが,モデルが回答する傾向にあるか,あるいは棄却すべきタイミングで評価することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:00:19 GMT)
From DDMs to DNNs: Using process data and models of decision-making to improve human-AI interactions [1.0] 人工知能(AI)の研究は、意思決定が時間とともにどのように現れるかについての洞察に強い焦点をあてることから恩恵を受けるだろう、と私たちは主張する。
まず,ノイズの蓄積による決定を前提とした,高度に確立された計算フレームワークを提案する。
次に、マルチエージェントAIにおける現在のアプローチが、プロセスデータや意思決定のモデルをどの程度取り入れているかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:02:12 GMT)
Visual-Language Model Knowledge Distillation Method for Image Quality Assessment [1.0] CLIPのような視覚言語モデルに基づくマルチモーダル手法は、IQAタスクにおいて例外的な一般化機能を示す。
本研究は,CLIPのIQA知識を用いたアーキテクチャ上の利点を生かしたモデル学習の指導を目的とした,視覚言語モデル知識蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:20:34 GMT)
Hierarchical Fusion and Joint Aggregation: A Multi-Level Feature Representation Method for AIGC Image Quality Assessment [1.0] AIGCの品質評価は、低レベルの視覚知覚から高レベルの意味理解まで多次元的な課題に直面している。
この制限に対処するため、多段階の視覚表現パラダイムとして、多段階の特徴抽出、階層的融合、共同集約の3段階が提案されている。
ベンチマーク実験では、両タスクにおいて優れた性能を示し、提案したマルチレベル視覚評価パラダイムの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 04:12:32 GMT)
Learning to Locate: GNN-Powered Vulnerability Path Discovery in Open Source Code [0.9] VulPathFinderは、説明可能な脆弱性パス発見フレームワークである。
これは、新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを利用することで、SliceLocatorの方法論を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:30:37 GMT)
Maximum entropy principle for quantum processes [0.9] 量子チャネルが固定平均エネルギー制約の下で最大エントロピーを達成することは、それが絶対熱化チャネルである場合に限る。
この結果は,物理制約下での量子チャネルの情報的・熱力学的有用性を理解する可能性を持っている。
応用として、エネルギー制約された量子プロセスからのプライベートランダムネス蒸留の結果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:44:40 GMT)
Multi-Relation Extraction in Entity Pairs using Global Context [0.8] 本稿では,文書全体を通して言及されたエンティティの位置をキャプチャする新しい入力埋め込み手法を提案する。
提案手法の性能を3つのベンチマーク関係抽出データセットで検証した。
理論的には、文書レベルの関係抽出における大域的文脈モデリングと多文推論を推進している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:24:32 GMT)
The Impact of Feature Scaling In Machine Learning: Effects on Regression and Classification Tasks [0.8] 本研究は、14の機械学習アルゴリズムと16のデータセットにまたがる12のスケーリングテクニックを体系的に評価することで、機能スケーリングに関する包括的な研究が欠如していることに対処する。
我々は、予測性能(精度、MAE、MSE、R2$など)と計算コスト(トレーニング時間、推論時間、メモリ使用量)への影響を慎重に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:23:04 GMT)
Fair Compromises in Participatory Budgeting: a Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [0.8] 投票の予算化は、選択肢の過負荷につながるプロジェクトについて、有権者が決定を下さなければならない」
意思決定支援に対するマルチエージェント強化学習アプローチは、投票の勝利率を増加させる投票戦略を特定することで、投票者にとって意思決定を容易にすることができる。
本稿では,多エージェント深部強化学習モデルを用いた意思決定支援のための,倫理的に整合した新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:46:13 GMT)
Closing the Chain: How to reduce your risk of being SolarWinds, Log4j, or XZ Utils [0.8] 本研究の目的は,ソフトウェアサプライチェーン攻撃のリスクを低減することにある。
攻撃技術収集のため,サイバー脅威情報(CTI)106件を質的に分析した。
最も高いスコアを持つ3つの緩和タスクは、ロールベースのアクセス制御、システム監視、バウンダリ保護である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:13:13 GMT)
A Physically Driven Long Short Term Memory Model for Estimating Snow Water Equivalent over the Continental United States [0.8] 降雪量の季節推定は、プロセスベースの再分析製品から得られる雪水等価量(SWE)や、in situ測定による局所的な雪水等価量(SWE)として利用できる。
我々は,様々な物理・気象要因の時系列入力に基づいてSWEを推定できるLong Short-Term Memory (LSTM)ネットワークを構築した。
雪が存在する場合のLSTMモデルの分類精度は$geq 93%であり,SWE推定値の相関係数は$sim 0.9$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:53:46 GMT)
Large-Scale Quantum Device Benchmarking via LXEB with Particle-Number-Conserving Random Quantum Circuits [0.8] ベンチマークに用いるランダム量子回路に粒子数保存と呼ばれる制約を導入する。
これにより、固定粒子数に対するヒルベルト空間のサイズが小さくなり、100量子ビットを超える回路の古典的なシミュレーションが可能になる。
本稿では,LXEBの修正版であるMLXEBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:29:31 GMT)
Stability of Continuous Time Quantum Walks in Complex Networks [0.8] 連続時間量子ウォーク(CTQW)のネットワークトポロジーにおける安定性について検討する。
ネットワークトポロジとデコヒーレンスモデルの相互作用はコヒーレンスに影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:13:26 GMT)
Leveraging Trustworthy AI for Automotive Security in Multi-Domain Operations: Towards a Responsive Human-AI Multi-Domain Task Force for Cyber Social Security [0.8] MDO(Multi-Domain Operations)は、複雑でシナジスティックな脅威に対するドメイン間防御を強調する。
スマートシティやコネクテッド・オートモービルズ(CAV)といった市民のインフラが主要なターゲットとして浮上している。
デュアルユースアセットとして、CAVはマルチサーフェス脅威(MST)、特にAdversarial Machine Learning(AML)に対して脆弱である。
決定木に基づくアンサンブルモデル(RF)、グラディエントブースティング(GB)、エクストリームグラディエントブースティング(XGB)のキーハイパーパラメータがブラックボックスAML攻撃に要する時間にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:46:52 GMT)
AssertFlip: Reproducing Bugs via Inversion of LLM-Generated Passing Tests [0.8] 本稿では,大規模な言語モデル(LLM)を用いたバグ再現性テスト(BRT)の自動生成手法であるAssertFlipを紹介する。
AssertFlipはまず、バグ発生時のパステストを生成し、バグ発生時にそのテストがフェールする。
以上の結果から,AssertFlipは,BRTのベンチマークであるSWT-Benchのリーダボードにおいて,すべての既知技術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, 23 Jul 2025 14:19:55 GMT)
Magnetic Hysteresis Experiments Performed on Quantum Annealers [0.7] プログラマブル量子アニール上での磁気トンネル実験のための最初の一般プロトコルを提案する。
領域が単調に量子ゆらぎに依存しないループを観測し、期待された特徴と予期せぬ特徴の両方を示す。
我々の研究は、非誘起磁気現象を探索するためのプラットフォームとして量子アニールを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:12:32 GMT)
Graph Neural Networks for O-RAN Mobility Management: A Link Prediction Approach [0.7] 5Gまでのセルラーネットワークにおいて、モビリティのパフォーマンスが重要視されている。
本稿では,O-RANにおけるモビリティ管理のためのアクティブなHOフレームワークを提案する。
リンク予測のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の様々なカテゴリについて検討し、それらをモビリティ管理領域に適用する際の複雑さを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:48:02 GMT)
Integrating Feature Selection and Machine Learning for Nitrogen Assessment in Grapevine Leaves using In-Field Hyperspectral Imaging [0.7] 窒素(N)はブドウ園で最も重要な栄養素の1つであり、植物の成長やワインやジュースなどのその後の製品に影響を及ぼす。
本研究では,異なるブドウ畑から採集された4種類のブドウ品種の400-1000nmの波長を持つフィールド内ハイパースペクトル画像を用いた。
葉レベルおよび天蓋レベルでN濃度を予測するモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:53:23 GMT)
Benchmarking of Deep Learning Methods for Generic MRI Multi-OrganAbdominal Segmentation [0.5] 本稿では3つの最先端およびオープンソースMRI腹部分割ツールのベンチマークを行う。
これらのツールは、MSSegmentator、MRISegmentator-Abdomen、TotalSegmentator MRIである。
また、SynthSegベースのモデルであるABD Synthを、広く利用可能なCTセグメンテーションに基づいて純粋に訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 22:37:26 GMT)
Explicit Vulnerability Generation with LLMs: An Investigation Beyond Adversarial Attacks [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、コードアシスタントとしてますます使われている。
本研究は、より直接的な脅威について検討する。オープンソースのLLMは、トリガー時に脆弱性のあるコードを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:43:29 GMT)
Many-body enhancement of energy storage in a waveguide-QED quantum battery [0.5] 量子電池として機能する導波路-QED系の異なる構成について検討する。
集合的な効果は、電池の自己放電時間を遅くする可能性がある。
どちらの構成でも、集合効果は光学系のエネルギー保護特性を高めるために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:54:46 GMT)
Speech as a Multimodal Digital Phenotype for Multi-Task LLM-based Mental Health Prediction [0.5] うつ病検出のための3モーダルマルチメディアデータソースとして,患者音声データの処理を提案する。
提案手法は,抑うつ早期警戒データセットを用いて,3モーダル長手MLLを特徴とする手法である。
バランスの取れた精度は70.8%で、これは一方向、単一タスク、および非縦方向のそれぞれの方法よりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:16:49 GMT)
Decoy state and purification protocols for superior quantum key distribution with imperfect quantum-dot based single photon sources: Theory and Experiment [0.3] 我々は、理想のポアソン光子源から遠く離れた実用的な量子鍵分布プロトコルを2つ示し、最先端のWCSより優れていることを示す。
このような量子ドット源を用いてBB84 QKDを実験的にエミュレートし、最高のBB84 WCS性能よりもプロトコルの優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:35:00 GMT)
Machine Learning-Based Modeling of the Anode Heel Effect in X-ray Beam Monte Carlo Simulations [0.3] 我々は,X線イメージングシステムにおけるアノードヒール効果を正確にモデル化するための機械学習ベースのフレームワークを開発した。
このアプローチは、臨床線量測定、画像品質評価、放射線防護への応用のためのシミュレーションリアリズムを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:16:28 GMT)
Chemical reasoning in LLMs unlocks strategy-aware synthesis planning and reaction mechanism elucidation [0.3] 大規模言語モデル(LLM)は、化学分析を可能にする強力なツールとして機能する。
化学戦略の評価と探索アルゴリズムを化学的に意味のある解へと導く能力を活用している。
我々のアプローチは、コンピュータ支援化学の新しいパラダイムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:39:27 GMT)
HLFormer: Enhancing Partially Relevant Video Retrieval with Hyperbolic Learning [0.2] 部分関連ビデオ検索(PRVR)は、部分コンテンツのみを記述するテキストクエリと、未トリミングされたビデオとをマッチングするという課題に対処する。
本稿は,高次空間学習を利用してユークリッド空間の最適階層的モデリング能力を補う,PRVRのための最初のハイパーボリックモデリングフレームワークであるHLFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:59:46 GMT)
Synthetic Voice Data for Automatic Speech Recognition in African Languages [0.2] 合成テキストを作成する10言語中8言語が7点中5点以上の可読性を得た。
実データのコストの1%以下で2500時間以上の合成音声データを作成しました。
すべてのデータとモデルが公開され、アフリカ言語の合成データを改善するためのさらなる作業が招待される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:13:32 GMT)
Onto-LLM-TAMP: Knowledge-oriented Task and Motion Planning using Large Language Models [0.2] 本研究は,タスクコンテキスト推論と知識ベース環境記述を用いて,ユーザプロンプトを洗練・拡張する知識ベース推論を用いた新しいオント・LLM-TAMPフレームワークを提案する。
提案フレームワークはシミュレーションと実世界のシナリオの両方を通じて検証され,動的環境への適応性や意味論的に正しいタスクプランの生成の観点から,ベースラインアプローチに対する大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:31:07 GMT)
A Deep Learning Approach for Augmenting Perceptional Understanding of Histopathology Images [0.2] 本論文は, 病理組織像解析の高度化に向けた新しいアプローチについて述べる。
視覚変換器(Vit)とGpt-2を併用した画像キャプチャ用マルチモーダルモデル
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:27:38 GMT)
Performance Evaluation and Threat Mitigation in Large-scale 5G Core Deployment [0.2] 本稿では、DDoS(Distributed Denial of Service)によって生成されたカオスワークロードが、異なるネットワーク関数(NF)がユーザ機器登録性能に与える影響を解明する。
この結果から,大規模5GコアデプロイメントにおいてSLA(Service-Level Agreement)の遵守を保証するため,多様なリソースプロファイルの必要性が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:17:26 GMT)
Neuromorphic Computing: A Theoretical Framework for Time, Space, and Energy Scaling [0.2] 我々は NMC が汎用的でプログラム可能なものであるとみなす方法を示す。
NMCの時間と空間のスケーリングは、理論上無限のプロセッサの従来のシステムと同等であることを示す。
NMCアーキテクチャの特徴は、異なるアルゴリズムのクラスに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:28:23 GMT)
Model Compression Engine for Wearable Devices Skin Cancer Diagnosis [0.0] 皮膚がんは最も一般的で予防可能ながんの1つであるが、早期発見は依然として課題である。
本研究では,このギャップに対処するために組込みシステムに最適化されたAI駆動型診断ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:02:24 GMT)
Who Attacks, and Why? Using LLMs to Identify Negative Campaigning in 18M Tweets across 19 Countries [0.0] 本研究では,ゼロショット大言語モデルについて,否定的キャンペーンの言語横断的分類の新たなアプローチとして紹介する。
10言語でのベンチマークデータセットを用いて、LLMがネイティブな人間のコーダと同等の性能を発揮することを示す。
第二に、この新たな手法を利用して、これまでで最大の否定的キャンペーンのクロスナショナルな研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:02:52 GMT)
Weather-Aware AI Systems versus Route-Optimization AI: A Comprehensive Analysis of AI Applications in Transportation Productivity [0.0] 本稿では、ディープラーニング気象予測と機械学習位置決め最適化を統合した総合的な気象認識AIシステムについて検討する。
天気予報AIシステムは、経路最適化だけで14%改善されているのに対し、ドライバーの収入が107.3%増加した。
経済分析によると、ドライバー1人当たりの年間利益は1380万円増加し、返済期間は急速に増加し、投資のリターンも上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 00:30:09 GMT)
Weakly Fault-Tolerant Computation in a Quantum Error-Detecting Code [0.0] 完全なフォールトトレランスを達成する多くの現在の量子誤り訂正符号は、論理量子ビットと物理量子ビットの比率が低く、大きなオーバーヘッドがある。
単一障害ゲートから任意のエラーを検出する量子エラー検出符号を$[[n,n-2,2]]で構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:49:12 GMT)
Wasserstein GAN-Based Precipitation Downscaling with Optimal Transport for Enhancing Perceptual Realism [0.0] 本研究では,Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) を用いて,最適な輸送コストで降水ダウンスケーリングを行う。
平均二乗誤差で訓練された従来のニューラルネットワークとは対照的に、WGANは微細な構造を持つ視覚的に現実的な降水場を生成した。
ケースベース分析により、批判スコアの大きな相違は、参照データ内の非現実的なWGAN出力と潜在的アーティファクトの両方を識別するのに役立つことが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:29:34 GMT)
Vision Transformer attention alignment with human visual perception in aesthetic object evaluation [0.0] 視覚的注意機構は、人間の知覚と美的評価において重要な役割を果たす。
ビジョントランスフォーマー(ViT)の最近の進歩は、コンピュータビジョンタスクにおいて顕著な能力を示している。
本研究では,手工芸品評価における視覚的注意と視覚的注意機構の相関について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:47:34 GMT)
Vascular Segmentation of Functional Ultrasound Images using Deep Learning [0.0] 機能的超音波(fUS)画像のための,最初のディープラーニングベースセグメンテーションツールを紹介する。
自動アノテーションに基づいて異なるコンパートメントから信号を識別し、動的CBV定量化を可能にする。
我々のパイプラインは、皮質と深部の両方で予測された信号と実際のコンパートメントの間に高い線形相関関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:53:03 GMT)
Using Sentiment Analysis to Investigate Peer Feedback by Native and Non-Native English Speakers [0.0] 本稿では,母国英語話者と母国英語話者の状況が,オンライン・コンピュータ・コースにおけるピアフィードバック経験の3つの指標にどのように影響するかを検討する。
その結果、母国英語話者はフィードバックを好ましくないが、母国英語話者はより肯定的に書くが、見返りに肯定的な感情を受けないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:00:17 GMT)
UrbanPulse: A Cross-City Deep Learning Framework for Ultra-Fine-Grained Population Transfer Prediction [0.0] UrbanPulseは、超微細で都市全体のODフロー予測を提供するスケーラブルなディープラーニングフレームワークである。
大規模な都市グラフの事前学習、コールドスタート適応、強化学習微調整という3段階の学習戦略を採用している。
最先端の精度とスケーラビリティを実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:44:25 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, 23 Jul 2025 15:06:54 GMT)
Unmasking Trees for Tabular Data [0.0] 勾配型決定木を用いた表計算(および生成)の簡易な方法であるUnmaskingTreesを提案する。
アウト・オブ・ボックスのパフォーマンスのベンチマークでは、UnmaskingTreesはインプットのリードパフォーマンスと、不足したデータ生成時の最先端のパフォーマンスを提供する。
条件生成サブプロブレムを解決するために,木分類器のバランス木に適合するBaltoBotを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 03:16:46 GMT)
Universal properties of the many-body Lanczos algorithm at finite size [0.0] 有限サイズの多体量子系に応用したLaczosアルゴリズムの普遍的性質について検討する。
我々は、大きな$n$の極限において、連続するランツォス係数の比は格子の大きさの特定のスケーリングを持つべきであると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:31:13 GMT)
Transformer-Based Auxiliary Loss for Face Recognition Across Age Variations [0.0] トランスフォーマーネットワークは、老化効果によって引き起こされる逐次的な空間関係を維持する力を持つ。
本稿では,顔認識領域の付加的損失としてトランスフォーマーネットワークを用いた損失評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:03:04 GMT)
Towards Unifying Quantitative Security Benchmarking for Multi Agent Systems [0.0] AIシステムの進化 自律エージェントが協力し、情報を共有し、プロトコルを開発することでタスクを委譲するマルチエージェントアーキテクチャをますます展開する。
そのようなリスクの1つはカスケードリスクである。あるエージェントの侵入はシステムを通してカスケードし、エージェント間の信頼を利用して他人を妥協させる。
ACI攻撃では、あるエージェントに悪意のあるインプットまたはツールエクスプロイトが注入され、そのアウトプットを信頼するエージェント間でカスケードの妥協とダウンストリーム効果が増幅される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:51:28 GMT)
Towards Facilitated Fairness Assessment of AI-based Skin Lesion Classifiers Through GenAI-based Image Synthesis [0.0] この研究は、最先端のジェネレーティブAI(GenAI) LightningDiTモデルを利用して、公開されているメラノーマ分類器の公平性を評価する。
その結果,高度にリアルな合成データを用いた公正度評価は有望な方向であることが示唆された。
しかし, この結果から, 合成画像の基盤となるデータセットと異なるデータに基づいてメラノーマ検出モデルをトレーニングした場合, 公平性の検証は困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:33:27 GMT)
Time Deep Gradient Flow Method for pricing American options [0.0] ニューラルネットワークを用いた多次元アメリカンパットオプションの価格設定手法をBlackScholes and Hestonモデルで検討する。
我々はTDGF法とDGM法という2つのアプローチに注目した。
TDGFとDGMはどちらも計算速度で従来のモンテカルロ法よりも高い精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:39:39 GMT)
The maximum distinctness of physical systems [0.0] 我々は、単体変化の有限長で起こりうる異なる状態を数える。
ナイキストが古典波の異なる信号値に縛られているように、重ね合わせの幅は単位長さごとに異なる状態に拘束される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:47:31 GMT)
The Early Bird Identifies the Worm: You Can't Beat a Head Start in Long-Term Body Re-ID (ECHO-BID) [0.0] ECHO-BID(ECHO-BID)は、オブジェクト指向のEVA-02大型バックボーン上に構築された長期のリIDモデルである。
モデルは制約付き、制約なし、無視された設定のベンチマークデータセットで評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:04:45 GMT)
The Bright Side of Timed Opacity [0.0] タイムオートマトン(タイムオートマトン、英: Timed Automatica、TA)は、時間経過を計測し、反応することができる有限オートマトンの拡張である。
2009年、フランク・カッシーズ(Franck Cassez)は、攻撃者がタイムスタンプで何らかの行動を観察し、情報を引き出そうとする時間不透明性問題は、TAにとって決定不可能であることを示した。
我々は、システムまたは攻撃者を制限することにより、同じ不透明度の定義を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:51:01 GMT)
TAI Scan Tool: A RAG-Based Tool With Minimalistic Input for Trustworthy AI Self-Assessment [0.0] 本稿では、最小限の入力を持つRAGベースのTAI自己評価ツールであるTAI Scan Toolを紹介する。
現在のバージョンは法的TAIアセスメントをサポートしており、特にAI法への準拠の促進に重点を置いている。
システムの評価出力は、AI法に従ってAIシステムのリスクレベルに関する洞察を含むと同時に、コンプライアンスの支援と義務の通知のために関連する記事を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:51:23 GMT)
Symmetry re-breaking in an effective theory of quantum coarsening [0.0] 相転移が近づくにつれて, 粗大化過程の明らかな高速化が期待できる。
順序相内でクエンチした後の順序パラメータの持続的な振動。
この現象の対称性は、結果として生じる深夜磁化が初期磁化と反対の符号を持つことができるため、再破滅(re-breaking)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:28:46 GMT)
Students' Feedback Requests and Interactions with the SCRIPT Chatbot: Do They Get What They Ask For? [0.0] 生成AI(GenAI)と関連するプログラミング教育ツールに関する先行研究に基づいて,初等学習者を支援するためのSCRIPTを開発した。
SCRIPTは、事前に定義されたプロンプトを通じて、オープンエンドのインタラクションと構造化されたガイダンスを可能にする。
学生がSCRIPTとどのように相互作用するかを,フィードバックの好みに焦点をあてて分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:56:26 GMT)
Single-atom resolved collective spectroscopy of a one-dimensional atomic array [0.0] 秩序化された原子配列は、ランダムな原子アンサンブルに比べて光応答が強化されている。
1つの結果は、素原子周波数に対する遷移の大きなシフトの存在である。
本稿では,30個のジスプロシウム原子の1次元配列の集合光学応答について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:54:20 GMT)
Simulating multiple human perspectives in socio-ecological systems using large language models [0.0] 我々は,Human-Oriented Perspective Shifting(Human-Oriented Perspective Shifting)モデリングフレームワークを開発した。
HoPeSは、様々な利害関係者を表現するために、大きな言語モデル(LLM)を利用したエージェントを使用している。
制度的力学と土地利用変化の文脈でHoPeSを実証するプロトタイプシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:42:51 GMT)
Simulated Non-Abelian Statistics of Majorana Zero Modes from a Kitaev Lattice [0.0] 量子コンピュータ上でのマヨラナゼロモード(MZM)の非アベリア交換をシミュレートする。
スピンハミルトニアンの観点から、2と4のMZMを編むためのプロトコルを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:57:18 GMT)
Several types of quantum Wasserstein distance based on an optimization over separable states [0.0] 我々は、与えられた限界を持つ一般二部量子状態に対する最適化に基づいて、量子ワッサーシュタイン距離のいくつかの定義を考察する。
我々は、Uhlmann-Jozsa量子忠実度が与えられた限界を持つ分離可能な状態に対する最適化としても記述できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:02:57 GMT)
Scattering Angle Dependence of Fano Resonance Profiles in Cold Atomic Collisions Analyzed with the Complex Valued $w$ Parameter [0.0] 共鳴プロファイルの非対称性を記述する解析式を用いた新しい複素数値パラメータ $ w $ を提案する。
これはファノの$ q $パラメータの角度依存性につながる一般的な定式化として機能する。
非共鳴部分波の干渉による差動散乱断面における共鳴プロファイル非対称性の強い角度依存性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:37:13 GMT)
SV3.3B: A Sports Video Understanding Model for Action Recognition [0.0] 本稿では,スポーツビデオの自動解析の課題について述べる。
現在のアプローチは、意味のあるスポーツ分析に不可欠な、微妙な生体力学的遷移を捉えるのに苦労している。
本稿では,軽量な3.3Bパラメータ映像理解モデルであるSV3.3Bを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:11:39 GMT)
Rethinking VAE: From Continuous to Discrete Representations Without Probabilistic Assumptions [0.0] 本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)とベクトル量子変分オートエンコーダ(VQ-VAE)の相互接続を,再構成トレーニングフレームワークを通じて確立する。
本稿では,クラスタリングセンターを導入し,データのコンパクト性を高め,適切に定義された潜在空間を確保することを目的とした,VAEライクなトレーニング手法を提案する。
MNIST、CelebA、FashionMNISTのデータセットの実験結果は、滑らかな補間遷移を示すが、曖昧さは持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:52:00 GMT)
Rethinking HSM and TPM Security in the Cloud: Real-World Attacks and Next-Gen Defenses [0.0] 現実の侵害は、設定ミス、APIの乱用、特権エスカレーションなど、クラウドデプロイメントの弱点を露呈している。
本稿では,ハードウェアセキュリティモジュール (HSMs) とトラストプラットフォームモジュール (TPMs) によるセキュリティ障害の解析を行う。
我々は、秘密計算、ポスト量子暗号、分散鍵管理などの代替手法を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:18:16 GMT)
Resource-Efficient Simulations of Particle Scattering on a Digital Quantum Computer [0.0] 我々は,デジタル量子コンピュータ上での相互作用するThiringモデルにおいて,粒子波パケットの散乱をシミュレーションする手法を開発し,実演する。
散乱力学の低絡み時間スライスを同定し、テンソルネットワークによる効率的な表現を利用する。
我々は40量子ビット上の全散乱ダイナミクスを正確にシミュレートし、さらに80量子ビット上のウェーブパケット状態準備を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:00:50 GMT)
Relativistic quantum entanglement in a bipartite charged scalar system [0.0] 連続変数分離性基準に基づく相対論的限界と非相対論的限界の差について検討する。
中心対称相互作用を持つ二部体荷電スカラーメソニック量子系は相対論的状態において絡み合っているが、その非相対論的相互作用は非絡み合と分離可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:38:29 GMT)
Reinforcement Learning Fine-Tunes a Sparse Subnetwork in Large Language Models [0.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)の微調整では、モデルのパラメータの大部分を更新する必要があると仮定されることが多い。
我々はこの現象をRLにより引き起こされるパラメータ更新空間と呼ぶ。
このスパースサブネットワークのみを微調整することで、完全なモデル性能が回復し、完全に微調整されたモデルとほぼ同じパラメータが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 01:02:17 GMT)
Reconstructing the unitary part of a noisy quantum channel [0.0] 2つの混合状態あるいは$d+1$純状態からユニタリを再構成できることを示し、$d$はヒルベルト空間のサイズである。
交差共振ゲートの例とランダムなユニタリの集合を例示し、純混合状態からの再構成をChoi行列に基づくアプローチと比較する。
一方、混合状態のアプローチは、チャネルのデコヒーレンスにおいて、純粋な状態の再構成よりも優れた性能を示す一方、純粋な状態の再構成は、動的にユニタリに近い場合、最小のリソースを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:12:16 GMT)
Reality Proxy: Fluid Interactions with Real-World Objects in MR via Abstract Representations [0.0] 本稿では,対話対象を物理オブジェクトからプロキシに切り替えるシステムであるReal Proxyを紹介する。
基本的な選択を容易にするだけでなく、Real ProxyはAIを使用して、対応する物理オブジェクトのセマンティック属性と階層的な空間的関係でプロキシを豊かにする。
本稿では,オフィス情報検索,大規模空間ナビゲーション,マルチドローン制御など,さまざまなシナリオにまたがる現実的プロキシの汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:34:58 GMT)
Random Circuits in the Black Hole Interior [0.0] ブラックホール内部の虫穴の幾何学的長さとランダム性の顕微鏡的測定値との間には,定量的なホログラフィー的関係が認められた。
半古典的双対がアインシュタイン・ローゼン核子を含むブラックホールの状態のアンサンブルをランダム回路で作成する。
指数的に長い回路時間では、ERカタピラーのアンサンブルはブラックホールのランダムな状態の集まりと区別できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:11:41 GMT)
RGBX-DiffusionDet: A Framework for Multi-Modal RGB-X Object Detection Using DiffusionDet [0.0] RGBX-DiffusionDetはDiffusionDetモデルを拡張するオブジェクト検出フレームワークである。
適応型マルチモーダルエンコーダにより、不均一な2Dデータ(X)をRGB画像と融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:55:47 GMT)
Quasi-Contact Forces with Resonant Range Control in Rydberg Atoms [0.0] 我々は、中性原子間の急激なピークと距離選択的な相互作用を設計する新しい手法を提案する。
レーザーパラメータをチューニングすることにより、サブシステム固有状態は急速にねじれ、正確に定義された原子間分離において原子基底状態と縮退する。
従来の非共振マクロダイマー方式とは異なり、我々の手法は相互作用のシャープネスと強度を著しく向上させ、MHzスケールに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 09:50:55 GMT)
Quantum walks reveal topological flat bands, robust edge states and topological phase transitions in cyclic graphs [0.0] 位相位相、エッジ状態、フラットバンドは、トポロジカル量子コンピューティングとノイズ耐性情報処理の鍵となる資源である。
循環グラフ上のステップ依存量子ウォークに基づくスキームを導入し,エキゾチックな位相現象をシミュレートする。
我々は,エッジ状態が中等度な静的および動的ゲート障害に対して頑健であり,相保存摂動に対して安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:39:24 GMT)
Quantum metrology in a nonlinear-interferometer with feedback [0.0] インタフェロメータの両モードをデバイスにフィードバックする方式と,1モードのみフィードバックする方式の2つの手法を解析する。
各フィードバック方式における位相推定のための量子フィッシャー情報(QFI)は、各フィードバックループによって増加する。
資源の面では、低損失状態においては、我々のスキームは標準非線形干渉計よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:49:32 GMT)
Quantum Fisher Information in Curved Spacetime: Dirac Particles in Noisy Channels around a Schwarzschild Black Hole [0.0] 本研究では,3ビット交絡ディラックシステムにおける絡み合いとパラメータ推定のための診断ツールとして,QFI(Quantum Fisher Information)の挙動について検討する。
結果は、湾曲した時空における環境騒音、相対論的効果、量子エラーレジリエンスの間の複雑な相互作用を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 20:01:11 GMT)
Persistent Patterns in Eye Movements: A Topological Approach to Emotion Recognition [0.0] 我々は、視線追跡データから複数のクラスの自動感情認識のためのパイプラインを提案する。
我々は、平均持続性、最大持続性、エントロピーといった形状に基づく特徴を抽出する。
これらの特徴に基づいて訓練されたランダムな森林分類器は、最大75.6%の精度を4つの感情クラスで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:14:17 GMT)
Our Cars Can Talk: How IoT Brings AI to Vehicles [0.0] 車両にAIを導入することは、メンテナンスをリアクティブからアクティブに転換する鍵となる。
今こそ、機械とドライバーの両方の言語を話すAIパトリオットを統合する時だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:12:04 GMT)
Optimizing quantum sensing networks via genetic algorithms and deep learning [0.0] 弱い磁場を推定する量子センシングネットワークにおけるグラフトポロジの最適化について検討する。
我々はネットワークトポロジを進化させ、遺伝的アルゴリズムの適合機能として機能する摂動スペクトル感度尺度を最大化する。
ベストパフォーマンスグラフに対しては、対応する量子フィッシャー情報(QFI)を計算し、推定精度の最終的な限界を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:39:46 GMT)
Optimal Calibration of Qubit Detuning and Crosstalk [0.0] クロストークは個々のキュービットのデチューンの推定を複雑にする。
我々はフィッシャー情報とクレーマー・ラオ境界を用いたデチューニングとクロストークのパラメータ推定のための最適戦略を導出する。
提案手法により, パラメータ抽出の精度が著しく向上し, キャリブレーション時間を最大50%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:20:54 GMT)
Operator Ordering in the Relativistic Quantization: Specific Heat in the Rindler Frame [0.0] 演算子順序のあいまいさを追跡する曲線時空における粒子の共変正準量子化を導入する。
我々は、先導的な量子相対論的補正を持つエルミート・ハミルトニアンを導出する。
強重力場における極端電場中の電子と超軽量粒子の数値的研究は、これらの補正が中間温度で重要となることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 22:02:19 GMT)
On the query complexity of unitary channel certification [0.0] ユニタリチャネルの正しい機能を証明することは、信頼できる量子情報処理への重要なステップである。
量子メモリを必要としない非コヒーレントなアルゴリズム-$Omega(d/varepsilon2)$クエリは、既知の上限値と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:51:33 GMT)
Oligonucleotide selective detection by levitated optomechanics [0.0] 光学実験におけるオリゴヌクレオチド特異的信号の検出について検討した。
SiNPs were functionalized usingCl$Cl$ and 25-mers of single-stranded deoxyadenosine and deoxydine monophosphate。
データは粒子の種類によって比較され、ピークの周波数、幅、振幅の差が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:15:41 GMT)
OkadaTorch: A Differentiable Programming of Okada Model to Calculate Displacements and Strains from Fault Parameters [0.0] OkadaTorchはOKDAモデルの実装であり、コード全体を微分可能である。
入力に関する勾配は自動微分(AD)を用いて容易に計算できる
私たちの研究は、オリジナルの岡田モデルをPyTorchに直接変換する2つのコンポーネントと、勾配とヘッセンを効率的に計算するための便利なラッパーインターフェースで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 02:02:39 GMT)
Mindfulness Meditation and Respiration: Accelerometer-Based Respiration Rate and Mindfulness Progress Estimation to Enhance App Engagement and Mindfulness Skills [0.0] スマートフォンの加速度計による呼吸追跡アルゴリズムを開発した。
従来の方法と異なり,本手法では,マインドフルネスに典型的な呼吸パターンを正確に捉えている。
本稿では,加速度計による呼吸データに基づいて,マインドフルネススキルの集中度,感覚的明瞭度,およびエクアニミティを推定する最初の定量的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:52:42 GMT)
MeAJOR Corpus: A Multi-Source Dataset for Phishing Email Detection [0.0] 本稿では,新しいマルチソース・フィッシング・メール・データセットであるMeAJORを提案する。
135894のサンプルが統合されており、フィッシングの戦術と正当なメールが多岐にわたる。
複数のカテゴリから幅広い機能を統合することで、データセットは再利用可能な一貫性のあるリソースを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 22:57:08 GMT)
Making REST APIs Agent-Ready: From OpenAPI to Model Context Protocol Servers for Tool-Augmented LLMs [0.0] OpenAPI 2.0/3.0仕様からMPPサーバを生成するコンパイラであるAutoMCPを提案する。
10以上のドメインにまたがる5,066のエンドポイントにまたがる50の現実世界API上でAutoMCPを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:37:47 GMT)
Machine Learning Workflow for Analysis of High-Dimensional Order Parameter Space: A Case Study of Polymer Crystallization from Molecular Dynamics Simulations [0.0] 高分子中の結晶化経路の同定は分子シミュレーションに基づくデータを用いて現在行われている。
本研究では,結晶度を正確に定量化するための統合機械学習ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 23:02:10 GMT)
Look the Other Way: Designing 'Positive' Molecules with Negative Data via Task Arithmetic [0.0] 分子タスク算術は設計特性を維持しつつ設計の多様性を一貫して向上させることができることを示す。
その単純さ、データ効率、性能により、分子タスク算術はデ・ノボ分子設計のための$textitde-facto$転送学習戦略になる可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:05:37 GMT)
Language Detection by Means of the Minkowski Norm: Identification Through Character Bigrams and Frequency Analysis [0.0] 本研究では,モノグラムとビッグラムの周波数ランキングを利用した言語決定性アルゴリズムの数学的実装について検討する。
本手法は,150文字未満のテキストに対して80%以上の精度を達成し,長文に対して100%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:23:20 GMT)
Lambert W-kink Solitons Arising from Higher-Order Nonlinearities of Lipid Membranes [0.0] 神経インパルス伝播の正確なモデリングには、膜力学における強い高次非線形性を考慮する必要がある。
3階と4階の項を膜密度方程式に導入することにより、信号伝達に関わる複雑な生体物理状態をよりよく捉える一般化ダッフィング型方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 22:18:09 GMT)
Is text normalization relevant for classifying medieval charters? [0.0] 本研究では,歴史文書の正規化が中世チャーターの分類に与える影響について検討した。
その結果,与えられた正規化はタスクの配置を最小限に改善するが,デートの精度は低下することがわかった。
その結果, 歴史的テキストの正規化に対する選択的アプローチが示唆され, テキストの特徴を保存することの重要性が強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:57:59 GMT)
Instability of explicit time integration for strongly quenched dynamics with neural quantum states [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた量子力学シミュレーションに現れる数値不安定性の源について検討する。
モンテカルロノイズの欠如による数値的な破壊につながるクエンチング強度を明らかにする。
我々は、ニューラルネットワーク量子状態による強い非平衡量子力学をシミュレートするための代替手法を開発する必要があると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:25:19 GMT)
Inequivalent ways to apply semi-classical smoothing to a quantum system [0.0] いわゆるスムーズな弱値状態(SWV状態)のウィグナー関数に関する誤りを訂正する。
SWV状態は擬状態(エルミート的ではないが必ずしも正ではない)であり、通常のトレース式により、時刻$t$における弱い測定に対する正しい値を与える。
上記の参照の仮定とは対照的に、SWV状態のウィグナー函数は滑らかなウィグナー分布ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 08:12:31 GMT)
IndoorBEV: Joint Detection and Footprint Completion of Objects via Mask-based Prediction in Indoor Scenarios for Bird's-Eye View Perception [0.0] 室内移動ロボットのための新しいマスクベースのBird's-Eye View(BEV)手法であるIndoorBEVを提案する。
3Dシーンは、2次元のBEVグリッドに投影され、自然の閉塞を処理し、一貫したトップダウンビューを提供する。
IndoorBEVの多様なオブジェクトクラスを特徴とする屋内カスタムデータセットにおける有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:07:21 GMT)
In Reverie Together: Ten Years of Mathematical Discovery with a Machine Collaborator [0.0] 自動推論システム textttTxGraffiti によって生成されるグラフ理論における4つの開予想を示す。
各予想は簡潔で、自然グラフ不変量に基づいており、数百のグラフに対して経験的に検証されている。
私たちは、人間数学者とAIシステムの両方に、それらに取り組むよう促すことを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 00:49:32 GMT)
Impacts of Intrinsic Noise and Quantum Entanglement on the Geometric and Dynamical Properties of the XXZ Heisenberg Interacting Spin Model [0.0] 我々は、量子システムにおける幾何学、力学、絡み合いの相互作用を探求する統一的なフレームワークを開発する。
コンカレンス測度を用いて絡み合いを定量化し、デコヒーレンスの下でその進化を調べる。
等長性は幾何相の蓄積を妨げるが、絡み合いはこの効果に反し、位相安定性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:19:12 GMT)
Impact of the honeycomb spin-lattice on topological magnons and edge states in ferromagnetic 2D skyrmion crystals [0.0] マグノンはブラベイス格子上に安定化された2次元(2次元)強磁性(FM)スカイミオン結晶(SkX)で集中的に研究されている。
ハニカム格子から生じる特異なマグノニクストポロジーの特徴を明らかにする。
これらの知見は、非線型スピンテクスチャにおけるマグノンのトポロジー形成における格子幾何学の重要な役割を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:35:39 GMT)
I2I-STRADA -- Information to Insights via Structured Reasoning Agent for Data Analysis [0.0] 現実世界のデータ分析には一貫した認知ワークフローが必要です。
この推論プロセスの形式化を目的としたエージェントアーキテクチャであるI2I-STRADAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:58:42 GMT)
How to share Multipartite Entanglement in a Real-World Linear Network Connecting Two Metropoles [0.0] 現実的な量子ネットワークにおける高忠実度多部絡み合い状態の生成について検討する。
マルチパーティエンタングルメント分布の増大における量子メモリの役割について検討し,重要な性能要件を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:02:06 GMT)
Graph Neural Network Approach to Predicting Magnetization in Quasi-One-Dimensional Ising Systems [0.0] 準1次元イジングスピン系の磁気特性を予測するためのグラフベースディープラーニングフレームワークを提案する。
格子幾何学はグラフとして符号化され、グラフニューラルネットワーク(GNN)によって処理され、その後に完全に連結された層が続く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:47:38 GMT)
Gathering and Exploiting Higher-Order Information when Training Large Structured Models [0.0] 最適化に関係のある well-chosen 部分空間上で、ヘッセン微分および高階微分の射影の正確かつ明示的な計算を示す。
これらのテンソルを次数2でどのように使い、ヘッセン語に含まれる情報を利用する最適化法を構築するかを示す。
トレーニングされたニューラルネットワークの層間の長距離インタラクションを考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:50:49 GMT)
GPU Benchmark through QPE Emulator with cuQuantum for Practical Quantum Applications [0.0] 入力と出力はHDF5で処理され、可能な限り容易に処理できるようになった。
開発されたアプリケーションはGPU能力を最大限に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 03:42:30 GMT)
Fuzzy Theory in Computer Vision: A Review [0.0] ファジィ論理は段階的な遷移と人間のような推論をモデル化することができる。
ファジィクラスタリング、ファジィ推論システム、タイプ2ファジィセット、ファジィルールに基づく意思決定など、重要なファジィ手法について議論する。
医療画像,自律システム,産業検査など,さまざまな応用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:23:09 GMT)
Fragment size density estimator for shrinkage-induced fracture based on a physics-informed neural network [0.0] 本稿では,縮小に伴う断片化をモデル化した積分微分方程式に対するニューラルネットワーク(NN)に基づく解法を提案する。
提案手法は,制御方程式を数値的に解くことなく,入力パラメータを対応する確率密度関数に直接マッピングする。
モンテカルロシミュレーションにおける密度関数の効率的な評価を可能にし、従来の有限差分スキームに匹敵する精度を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 00:44:03 GMT)
Fractal Signatures: Securing AI-Generated Pollock-Style Art via Intrinsic Watermarking and Blockchain [0.0] 私たちはジャクソン・ポロックにインスパイアされたアートワークを、その固有の数学的複雑さを使って生成し、頑丈で受け入れがたい透かしを作成します。
本手法は, フラクタルおよび乱流の特徴から得られたこれらの透かしを, アートワークの構造に直接埋め込む。
このアプローチは、透かしをNFTメタデータにリンクすることで保証され、不変なオーナシップの証明が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 07:23:31 GMT)
Flow-Based Single-Step Completion for Efficient and Expressive Policy Learning [0.0] そこで本研究では,中間フローサンプルから直接完了ベクトルを予測するために,フローマッチングを改良した生成ポリシーを提案する。
我々の手法はオフライン、オフライン、オンラインのRL設定に効果的にスケールし、スピードと適応性を大幅に向上させる。
我々はSSCPをゴール条件付きRLに拡張し、フラットポリシーが明確な階層的推論なしでサブゴナル構造を活用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:30:42 GMT)
Field energy and angular momentum in spontaneous emission: A Schrödinger-picture approach [0.0] シュル「オーディンガー・ピクチャー」アプローチは、自発的に放出される原子によって放射される磁場エネルギーと角運動量を計算するために用いられる。
WWAの一貫した応用は、すべての時間において有限である体におけるエネルギーと角運動量の両方の表現をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 14:41:38 GMT)
False signatures of non-ergodic behavior in disordered quantum many-body systems [0.0] エルゴード型孤立量子多体系は固有状態熱化仮説(ETH)を満たす
ETHは、障害現実化の平均値が取られるとき、エネルギーウィンドウ内で局所観測可能量の期待値がどうなるかを規定していない。
本研究では、乱れた量子多体系における局所観測値の期待値を分析する際に、エネルギー窓の調整方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 10:50:08 GMT)
Failure Prediction in Conversational Recommendation Systems [0.0] Conversational Image Recommendationタスクでは、ユーザは推奨イメージアイテムに対して自然言語フィードバックを提供することができ、次のターンで推奨が改善される。
本稿では,会話性能予測の課題について紹介する。
マルチターンセマンティック情報を用いて会話障害を検出する会話性能予測器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 22:51:08 GMT)
Extended Kalman Smoothing of Free Spin Precession Signals for Precise Magnetic Field Determination [0.0] 自由スピンプリセッション信号からの高精度周波数推定のための拡張カルマン・スモーザー(EKS)の新たな応用法を提案する。
以上の結果から,EKSに基づく解析は核磁気共鳴磁気計測の精度を大幅に向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:32:26 GMT)
Exceptionality, Supersymmetry and Non-associativity in Physics [0.0] これは、私がCERNで2015年4月27日から28日にかけて開催した会議で行った講演の拡張版であり、ブルーノ・ズミノとその遺産を称えるものである。
本稿では、量子力学、超重力、M/超弦理論における例外構造と非連想代数の出現について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 21:12:33 GMT)
Exact Model Reduction for Continuous-Time Open Quantum Dynamics [0.0] 有限次元多体量子系を時間非依存ハミルトニアン方程式とマルコフマスター方程式によって記述する。
本稿では,初期条件の集合や観測可能な関心事の時間発展を再現する,より小さな次元の縮小モデルを構築するための体系的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:59:25 GMT)
Evidence of Memory Effects in the Dynamics of Two-Level System Defect Ensembles Using Broadband, Cryogenic Transient Dielectric Spectroscopy [0.0] 誘電体中の2レベル系(TLS)欠陥は超伝導回路におけるデコヒーレンスの主要な原因である。
本研究では,TLS欠陥のアンサンブルの低温探傷を可能にするブロードバンド3次元導波路分光法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:31:55 GMT)
Educational Insights from Code: Mapping Learning Challenges in Object-Oriented Programming through Code-Based Evidence [0.0] オブジェクト指向プログラミングにおいて,コードに関連する問題と特定の学習課題を関連付ける概念マップを開発する。
モデルは、学生コードの分析に応用した専門家によって評価され、教育的文脈におけるその妥当性と適用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:56:16 GMT)
Eco-Friendly AI: Unleashing Data Power for Green Federated Learning [0.0] 機械学習(ML)モデルは、センサーやデバイスが複数の場所に分散して連続的に生成する大量のデータに基づいて、しばしば訓練される。
フェデレートラーニング(FL)は、生データを移動したり、共有したりすることなく、モデルトレーニングを可能にする。
本稿では、グリーンフェデレーション学習にデータ中心のアプローチを提案することにより、グリーンAIの進歩に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 06:18:15 GMT)
Dynamics of a particle in the double-slit experiment with measurement [0.0] 粒子状態の進化は、状態空間の2次元部分多様体上のランダムウォークによって効果的に捉えることができることを示す。
このランダムウォークは、スリット付近で粒子を見つける確率のボルン則を再現する。
検出器で識別できない状態の同値クラスに基づくドリフトフリーモデルも検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:44:34 GMT)
Development of a Standardized Testing Environment for QRNGs based on Semiconductor Laser Phase Noise [0.0] 半導体レーザー位相ノイズに基づく量子乱数生成器(QRNG)は、真の乱数に対する安価で効率的な資源である。
QRNGが所望のセキュリティ基準に従って実行されているかどうかを、生成した数値の独立性と均一分布の観点から常に監視することが重要である。
本稿では、QRNG動作のための半導体レーザの許容動作条件を評価するための標準化された試験手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:52:12 GMT)
Deep Generative Learning of Magnetic Frustration in Artificial Spin Ice from Magnetic Force Microscopy Images [0.0] 本研究は,スピンレンズ配置のネット磁気モーメントと方向方向の計算を自動化する。
第一段階では、スピンアイス構造内の磁気モーメントと方向を正確に予測するために機械学習モデルを訓練する。
提案手法の第2段階は、フラストレーションのある頂点とナノ磁気セグメントの正確な同定と予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:40:39 GMT)
Debiased maximum-likelihood estimators for hazard ratios under machine-learning adjustment [0.0] 本稿では,ベースラインハザードを放棄し,機械学習を用いて潜伏変数の有無にかかわらず設定されたリスクの変化を明示的にモデル化することを提案する。
数値シミュレーションにより,提案手法は最小バイアスで基底真理を同定することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 16:51:09 GMT)
Correct Estimation of Higher-Order Spectra: From Theoretical Challenges to Practical Multi-Channel Implementation in SignalSnap [0.0] 高次スペクトルは、信号処理とデータ解析において重要な問題を解決する強力な方法を提供する。
彼らの実践的利用は、スペクトル推定における未解決の数学的問題のために制限され続けている。
非定常で時間に依存しない高次特徴を明らかにするために準ポリスペクトラを導入する。
SignalSnapはオープンソースのGPUアクセラレーションライブラリで、数分で数百ギガバイトを超えるデータセットを効率的に分析できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:38:25 GMT)
Cooling of an optically levitated nanoparticle via measurement-free coherent feedback [0.0] ナノ粒子のコヒーレントで 無測定光フィードバック制御
その結果、余剰系の量子制御のための強力なツールとしてコヒーレントフィードバックが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:31:08 GMT)
Content-based 3D Image Retrieval and a ColBERT-inspired Re-ranking for Tumor Flagging and Staging [0.0] 本研究は,3つの重要なコントリビューションを通じて,ボリューム医療画像に対するCBIR研究を進展させる。
C-MIRは,ColBERTの文脈的遅延相互作用機構を応用した3次元医用画像のための新しいボリュームリグレード法である。
本稿では,後続相互作用原理のボリューム医療画像への適応性を実証し,効果的な文脈認識の再ランク付けを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 11:12:52 GMT)
Challenges learning from imbalanced data using tree-based models: Prevalence estimates systematically depend on hyperparameters and can be upwardly biased [0.0] 不均衡二項分類問題は、多くの研究分野において発生する。
モデルのトレーニングのための(より)バランスのとれたデータセットを作成するために、多数派のクラスをサブサンプルするのが一般的です。
このバイアスを説明する一つの方法は、多数派クラスのサンプリング率に基づいて、結果の予測結果を新しい値に解析的にマッピングすることである。
この方法で無作為林を校正することは、上向きに偏りのある有病率推定を含む、意図しない負の結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:25:41 GMT)
Capacities of a two-parameter family of noisy Werner-Holevo channels [0.0] d=2j+1$次元において、ランダウ・サトラー量子チャネルは、$su(2)$代数のスピン$j$表現に基づいて定義される。
我々はこのチャネルのクラスを、リー代数 $so(d)$ と $su(d)$ に基づく方法で高次元に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:29:26 GMT)
Can LLMs Write CI? A Study on Automatic Generation of GitHub Actions Configurations [0.0] GitHub Actionsのような継続的インテグレーションサービスは、YAMLベースのコンフィギュレーションを記述する必要がある。
ソフトウェアエンジニアリングタスクの自動化にLLM(Large Language Models)の利用が増えているにも関わらず、CI構成を生成する能力はまだ未定だ。
本稿では、自然言語記述からGitHub Actions設定を生成するための6つのLCMを評価する予備的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 03:18:04 GMT)
CSS-$T$ codes over Binary Extension Fields and their Physical Foundations [0.0] 量子エラー訂正符号のファミリーであるCSS-$T$コードのクラスを調べ,$T$-gateを許容する。
C_2)$, $C_isubseteqmathbbF_qn$, $q$-ary CSS-$$をバイナリ拡張フィールド上で定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:41:47 GMT)
Augmented Question-guided Retrieval (AQgR) of Indian Case Law with LLM, RAG, and Structured Summaries [0.0] 本稿では,関連事例の検索を容易にするためにLarge Language Models (LLMs) を提案する。
提案手法は,Retrieval Augmented Generation (RAG) と,インドの事例法に最適化された構造化要約を組み合わせたものである。
本システムは,関連事例法をより効果的に識別するために,事実シナリオに基づく対象の法的質問を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 05:24:44 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, 23 Jul 2025 10:00:49 GMT)
Application of YOLOv8 in monocular downward multiple Car Target detection [0.0] 本稿では,YOLOv8に基づく自律目標検出ネットワークの改良について述べる。
提案手法は,マルチスケール,小型,遠隔オブジェクトの高精度かつ高精度な検出を実現する。
実験結果から,大小の物体を65%の精度で効果的に検出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 15:01:56 GMT)
An Ecosystem for Ontology Interoperability [0.0] オントロジーの相互運用性は、セマンティック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。
オントロジーの相互運用性ドメインを構築するためのエコシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 18:19:49 GMT)
AI in Design Education at College Level-Educators' Perspectives and Challenges [0.0] 本研究では,大学レベルのデザイン教育におけるAIの役割を,現在のデザイン教育者がどう捉えているかを検討する。
この結果から、ツールとして、そして情報源として、AIがデザイン教育の不可欠な部分となっていることが判明した。
同時に、教育者は倫理基準の進歩、信頼性、AIに関する著作権問題の解決への期待を表明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 13:02:37 GMT)
A Robust, Open-Source Framework for Spiking Neural Networks on Low-End FPGAs [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ますます電力を消費するニューラルネットワークの潜在的な解決策として登場した。
本稿では、ロバストなSNNアクセラレーションアーキテクチャと、PytorchベースのSNNモデルコンパイラからなるフレームワークを提案する。
このアーキテクチャはローエンドFPGAをターゲットにしており、非常に少ない(6358 LUT、40.5 BRAM)リソースを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 00:13:53 GMT)
A Mathematical Theory of Discursive Networks [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、書き込みを人間とソフトウェアの間のライブ交換に変換する。
我々は,この新メディアを,人とLLMを等しいノードとして扱う分散ネットワークとして特徴付け,それらのステートメントの循環状況を追跡する。
本研究では, ドリフトと自己修復のみに支配されるネットワークが, 緩やかな誤差率で安定化することを示す, 分散ネットワークの一般的な数学的モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 17:02:53 GMT)
A Diagrammatic Calculus for a Functional Model of Natural Language Semantics [0.0] 我々は、構文的に等価な表現間の意味的差異を表現するために、カテゴリベースの型とエフェクトの体系を定式化する。
次に、文の構文解析と処理をモデル化するための図式計算を構築し、文の表記を効率的に計算する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 12:07:49 GMT)
A Cost-Effective Quantum Boolean-Phase SWAP Gate with Only Two CNOT Gates [0.0] 新しいBoolean-Phaseスワップゲートは、量子一般性と費用対効果を改善したものである。
p の値が無視されるとき、p-SWAP ゲートの一般性は p の選択値に対する位相応用と Boolean アプリケーションに対して示される。
p-SWAPゲートの量子回路は、以前に開発されたブロッホ球面法を用いて視覚的に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 03:17:04 GMT)
"Think First, Verify Always": Training Humans to Face AI Risks [0.0] Sink First, Verify Always"プロトコルは、人間をファイアウォールゼロとして再配置する
TFVA」プロトコルは、意識、統合性、判断、倫理的責任、透明性の5つの運用原則に根ざしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jul 2025 19:59:08 GMT)