Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

DynamiX: Large-Scale Dynamic Social Network Simulator [101.7]
DynamiXは、動的ソーシャルネットワークモデリングに特化した新しい大規模ソーシャルネットワークシミュレータである。世論のリーダーに対しては、情報ストリームに基づくリンク予測手法を提案し、同様の姿勢で潜在的ユーザを推薦する。一般ユーザに対しては,不等式指向の行動決定モジュールを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:13:30 GMT)
GLC++: Source-Free Universal Domain Adaptation through Global-Local Clustering and Contrastive Affinity Learning [84.5]
Source-Free Universal Domain Adaptation (SF-UniDA) は、共通カテゴリに属する「既知の」データを正確に分類することを目的としている。 GLC技術は適応的な1対vsの全グローバルクラスタリングアルゴリズムを含む。 GLC++は、オープンセットシナリオにおいて、GLCの新しいカテゴリクラスタリング精度を4.1%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:05:22 GMT)
Machine-Learning-Assisted Photonic Device Development: A Multiscale Approach from Theory to Characterization [80.8]
フォトニックデバイス開発(PDD)は、様々な波長、スケール、アプリケーションにまたがる光を制御する新しいデバイスの設計と実装において大きな成功を収めた。 PDDは、設計パラメータからデバイス動作を導出する、デバイス性能をシミュレーションする、最適なデバイスを製造する、デバイス性能を測定する、という5段階の反復的プロセスである。 PDDは、大規模な最適化の展望、構造的または光学的特徴の不確実性、堅牢な製造プロセスの実装の困難に悩まされている。本稿では,機械学習支援型PDDの実現に向けて,これらの手法の総合的な展望を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:37:47 GMT)
Geometric Operator Learning with Optimal Transport [77.2]
複素測地上での偏微分方程式(PDE)に対する演算子学習に最適輸送(OT)を統合することを提案する。表面に焦点を当てた3次元シミュレーションでは、OTベースのニューラルオペレーターが表面形状を2次元パラメータ化潜在空間に埋め込む。 ShapeNet-Car と DrivAerNet-Car を用いたレイノルズ平均化 Navier-Stokes 方程式 (RANS) を用いた実験により,提案手法は精度の向上と計算コストの削減を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 21:28:25 GMT)
BadPatch: Diffusion-Based Generation of Physical Adversarial Patches [75.4]
BadPatchは、自然主義的な逆パッチを生成するための新しい拡散ベースのフレームワークである。本稿では,最初の物理対向TシャツデータセットであるAdvT-shirt-1Kを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:50:50 GMT)
Assemble Your Crew: Automatic Multi-agent Communication Topology Design via Autoregressive Graph Generation [72.4]
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(MAS)は、多様な領域にわたる複雑な問題を扱うための強力なソリューションとして登場した。既存のアプローチは、事前に定義されたエージェントセットとハードコードされた相互作用構造を持つテンプレートグラフ修正パラダイムに依存しているため、基本的に制限されている。協調グラフをスクラッチから構築することで、このパラダイムを運用する新しい自己回帰モデルであるARG-Designerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:49:31 GMT)
DeSiRe-GS: 4D Street Gaussians for Static-Dynamic Decomposition and Surface Reconstruction for Urban Driving Scenes [71.6]
本稿では,自己教師型ガウススプラッティング表現であるDeSiRe-GSについて述べる。複雑な駆動シナリオにおいて、効率的な静的・動的分解と高忠実な表面再構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 22:36:59 GMT)
Flora: Effortless Context Construction to Arbitrary Length and Scale [71.1]
本稿では,人間/LLMフリーの長文構成戦略であるFloraを紹介する。 Llama3-8B-InstructとQwQ-32Bの実験では、Floraは3つの長文のベンチマークで優れており、短文のタスクでは強いパフォーマンスを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:21:21 GMT)
VisualCloze: A Universal Image Generation Framework via Visual In-Context Learning [69.0]
ユニバーサル画像生成フレームワークであるVisualClozeを提案する。 VisualClozeは、幅広いドメイン内タスク、見えないタスクへの一般化、複数のタスクの見えない統一、リバースジェネレーションをサポートする。グラフ構造化データセットであるGraph200Kを導入し,タスク密度と伝達可能な知識を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:48:17 GMT)
Agentic Reinforced Policy Optimization [67.0]
検証可能な報酬付き大規模強化学習(RLVR)は,大規模言語モデル(LLM)を単一ターン推論タスクに活用する効果を実証している。現在のRLアルゴリズムは、モデル固有のロングホライゾン推論能力と、マルチターンツールインタラクションにおけるその習熟性のバランスが不十分である。エージェント強化ポリシー最適化(ARPO: Agentic Reinforced Policy Optimization)は,マルチターンLDMエージェントを学習するためのエージェントRLアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:53:11 GMT)
A Lesson in Splats: Teacher-Guided Diffusion for 3D Gaussian Splats Generation with 2D Supervision [65.3]
本稿では,2次元監視のみを用いた3次元画像調和拡散モデルの学習フレームワークを提案する。既存の3D生成モデルは、大規模な3Dデータセットが不足しているため、完全に3Dの監視に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 22:03:59 GMT)
Hydra-NeXt: Robust Closed-Loop Driving with Open-Loop Training [64.2]
Hydra-NeXtは、軌道予測、制御予測、軌道修正ネットワークを一つのモデルに統合する、新しいマルチブランチ計画フレームワークである。 Hydra-NeXt は22.98 DS と 17.49 SR を上回り、自動運転の大幅な進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:05:40 GMT)
Faithful Differentiable Reasoning with Reshuffled Region-based Embeddings [62.9]
知識グラフ埋め込み法は、実体の幾何学的表現と関係を学習し、妥当な不足した知識を予測する。我々は、より大規模なルールベースを忠実にキャプチャできる制約の順序付けに基づくモデルであるRESHUFFLEを提案する。フレームワークへのエンティティの埋め込みは、グラフニューラルネットワーク(GNN)によって学習され、事実上差別化可能なルールベースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:14:41 GMT)
FactReasoner: A Probabilistic Approach to Long-Form Factuality Assessment for Large Language Models [59.2]
本稿では,確率論的推論に依拠した新たな事実性評価器FactReasonerを提案する。ラベル付きおよびラベルなしのベンチマークデータセットの実験は、FactReasonerが最先端のプロンプトベースのアプローチよりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:13:21 GMT)
A roadmap for AI in robotics [55.9]
AIの可能性を生かして、私たちの日常生活にロボットを配備する上での、際立った障壁に取り組みたいと考えています。この記事では、1990年代からロボット工学におけるAIが達成したことを評価し、課題と約束を列挙した短期的・中期的な研究ロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:18:28 GMT)
Knowledge Regularized Negative Feature Tuning for Out-of-Distribution Detection with Vision-Language Models [54.4]
信頼性の高い機械学習モデルを構築するには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠である。我々はKR-NFT(Knowledge Regularized Negative Feature Tuning)と呼ばれる新しい手法を提案する。 KR-NFTは、事前訓練されたテキスト特徴に分布認識変換を適用し、正および負の特徴を異なる空間に効果的に分離する。 ImageNetデータセットから数発のサンプルをトレーニングすると、KR-NFTはID分類精度とOOD検出を改善するだけでなく、FPR95を5.44%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:44:04 GMT)
Frontier AI Risk Management Framework in Practice: A Risk Analysis Technical Report [51.2]
本報告では,フロンティアリスクの包括的評価について述べる。サイバー犯罪、生物学的および化学的リスク、説得と操作、制御不能な自律型AIR&D、戦略的騙しと計画、自己複製、共謀の7つの分野における重要なリスクを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:33:42 GMT)
AI/ML Life Cycle Management for Interoperable AI Native RAN [50.6]
人工知能(AI)と機械学習(ML)モデルは、5Gラジオアクセスネットワーク(RAN)を急速に浸透させているこれらの開発は、AIネイティブなトランシーバーを6Gのキーイネーブルとして基盤を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:17:13 GMT)
Rate-reliability tradeoff for deterministic identification [49.1]
正の指数に対して線形スケーリングが復元され、信頼指数の関数であるレートが復元される。また、2つの誤差のうち1つしか指数関数的に小さくならないとしても、線形対称性のスケーリングは失われることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:16:39 GMT)
Sparse-mode Dynamic Mode Decomposition for Disambiguating Local and Global Structures [48.4]
スパースモードMDDは、時空間正規化を利用する最適化MDDフレームワークの新しい変種である。このアルゴリズムは、局所的なモードとグローバルなモードをあいまいにしながら、最適化モードのノイズロバストを維持する。我々は、光導波路、量子力学、表面温度データなど、合成および実世界のシステムを分析してこれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:24:40 GMT)
RAG in the Wild: On the (In)effectiveness of LLMs with Mixture-of-Knowledge Retrieval Augmentation [45.7]
Retrieval-augmented Generation (RAG)は、推論時に取得した外部知識を統合することにより、大規模言語モデル(LLM)を強化する。我々は,知識の混合を伴う大規模データストアであるMassiveDSを用いてRAGシステムを評価し,限界点を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 20:57:24 GMT)
Causality-aligned Prompt Learning via Diffusion-based Counterfactual Generation [45.4]
理論的には、$textbfDi$ffusion-based $textbfC$ounterf$textbfa$ctual $textbfp$rompt学習フレームワークを導入します。本手法は,画像分類,画像テキスト検索,視覚的質問応答などのタスクにおいて,特に目に見えないカテゴリにおいて優れた優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:27:52 GMT)
Towards More Robust Retrieval-Augmented Generation: Evaluating RAG Under Adversarial Poisoning Attacks [45.1]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは幻覚を緩和するための有望な解決策として登場した。 RAGシステムは、検索コーパスに注入された悪意のある通路が、モデルに誤った結果をもたらす可能性がある、敵の毒殺攻撃に対して脆弱である。本稿では、RAGシステムがこのような攻撃下でどのように振る舞うか、その堅牢性がどのように改善されるかについて、厳密に制御された実証研究を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:31:50 GMT)
Large Language Models Are Human-Like Internally [45.0]
近年の認知モデル研究は、より大きな言語モデル(LM)が人間の読書行動に適合していないことを報告している。従来の結論は、LMの最終層に排他的に焦点を絞ったものであったと論じる。解析の結果,より大きなLMの内部層から派生した次の単語確率は,人間の文処理データと一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:13:26 GMT)
CaliDrop: KV Cache Compression with Calibration [44.7]
大規模言語モデル(LLM)は、世代間、かなりの計算資源を必要とする。このボトルネックを軽減するため、KVキャッシュ圧縮技術が提案されている。本稿ではトークン排除戦略の強化に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:34:53 GMT)
Elucidating the Design Choice of Probability Paths in Flow Matching for Forecasting [44.2]
フローマッチングは、最近、強力なパラダイム生成モデリングとして登場した。本研究では,フローマッチングを伴う時間的予測データが,確率パスモデルの選択に非常に敏感であることを示す。そこで本研究では,予測性能向上のための新しい確率パスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:48:52 GMT)
LAVA: Language Driven Scalable and Versatile Traffic Video Analytics [43.8]
自然言語クエリを受信し,トラフィックターゲットを検索するシステムであるtextscLava を構築した。 textscLavaは,1)ビデオセグメントレベルのローカライゼーションのためのマルチアームバンディットに基づく効率的なサンプリング手法,2)オブジェクトレベルの検索のためのビデオ固有のオープンワールド検出モジュール,3)時間的オブジェクト関連のための長期オブジェクト軌跡抽出方式の3つの主要コンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 06:38:07 GMT)
Strategic Filtering for Content Moderation: Free Speech or Free of Distortion? [41.6]
ソーシャルメディアプラットフォーム上のユーザ生成コンテンツ(UGC)は、引用や操作に弱い。社会的歪みの最小化と自由発話の最大化とのトレードオフを最適化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 21:04:19 GMT)
Model Reveals What to Cache: Profiling-Based Feature Reuse for Video Diffusion Models [41.1]
ProfilingDiTは、フォアグラウンドとバックグラウンドに焦点を当てたブロックを明示的にアンタングルする、新しいアダプティブキャッシュ戦略である。当社のフレームワークは,総合的な品質指標間の視覚的忠実度を維持しながら,大幅な加速を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:25:22 GMT)
DS-Det: Single-Query Paradigm and Attention Disentangled Learning for Flexible Object Detection [39.6]
画像中のフレキシブルな数の物体を検出できるより効率的な変換器検出器DS-Detを提案する。具体的には、デコーダモデリングのための新しい統合シングルクエリパラダイムを再構成し、導入する。また,注意障害学習による簡易デコーダフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:40:04 GMT)
Traveling Across Languages: Benchmarking Cross-Lingual Consistency in Multimodal LLMs [38.3]
KnowRecallとVisRecallの2つの新しいベンチマークを紹介します。 KnowRecallは15の言語における事実的知識の一貫性を測定するために設計された視覚的質問応答ベンチマークである。 VisRecallは、画像にアクセスすることなく、9つの言語でランドマークの外観を記述するようモデルに求めることで、ビジュアルメモリの一貫性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:15:44 GMT)
HypKG: Hypergraph-based Knowledge Graph Contextualization for Precision Healthcare [37.7]
我々は,EHRからKGへ患者情報を統合し,正確な予測を行うためのコンテキスト化された知識表現を生成するフレームワークHypKGを提案する。大規模なバイオメディカルKGと2つの実世界のEHRデータセットを用いた実験では、HypKGは医療予測タスクにおいて大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 00:51:50 GMT)
ForCenNet: Foreground-Centric Network for Document Image Rectification [37.0]
Foreground-Centric Network(ForCenNet)を導入し,文書画像の幾何学的歪みを解消する。大規模な実験により、ForCenNetは4つの実世界のベンチマークで新しい最先端のベンチマークを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:36:48 GMT)
PERRY: Policy Evaluation with Confidence Intervals using Auxiliary Data [36.6]
オフ政治評価(OPE)手法は,展開前の新たな強化学習(RL)政策の価値を推定することを目的としている。データ拡張を利用する場合、OPEに対して有効な信頼区間を構築するための2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 21:51:15 GMT)
FineMotion: A Dataset and Benchmark with both Spatial and Temporal Annotation for Fine-grained Motion Generation and Editing [36.4]
442,000以上の人間の動作スニペットを含むFineMotionデータセットを提案する。データセットには、モーションシーケンス全体の人体部分の動きを記述した約95kの詳細な段落が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:54:29 GMT)
MoFRR: Mixture of Diffusion Models for Face Retouching Restoration [36.3]
Face Retouching Restoration (FRR) は、新しいコンピュータビジョンタスクである。 MoFRRは、異なるリタッチタイプを扱う専門専門家のスパースアクティベーションと、ユニバーサルリタッチトレースを扱う共有専門家の関与を使用する。新たに構築された顔リタッチデータセットであるRetouchingFFHQ++の実験は、FRRに対するMoFRRの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:45:53 GMT)
Preconditioned Inexact Stochastic ADMM for Deep Model [35.4]
本稿では,拡張性のある並列コンピューティングを実現するアルゴリズムであるPISAを開発し,様々な前提条件をサポートする。これは、有界領域上の勾配のリプシッツ連続性の唯一の仮定の下で収束し、メソッドによって一般的に課される他の条件の必要性を取り除く。様々な最先端の繰り返しに比べて優れた数値性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:29:59 GMT)
Analyzing and Mitigating Repetitions in Trip Recommendation [34.0]
トリップ・レコメンデーションは過去10年間、非常に要望の多かったサービスとして現れてきた。統計的解析と実験設計を用いて2つの重要な発見を行う。本稿では、3つのメカニズムからなるサイクル認識予測器を組み込んだAR-Trip(Anti Repetition for Trip Recommendation)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:05:29 GMT)
AgentTTS: Large Language Model Agent for Test-time Compute-optimal Scaling Strategy in Complex Tasks [33.9]
テストタイムスケーリング(TTS)は、推論中に追加の計算リソースを割り当てることで、大規模言語モデル(LLM)の性能を向上させる。我々は,多段階複雑なタスクにおけるテスト時間計算-最適スケーリングという,新しい問題を研究する。本稿では,計算最適割り当てを自律的に検索するLLMエージェントベースのフレームワークであるAgentTTSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 19:21:18 GMT)
TriDi: Trilateral Diffusion of 3D Humans, Objects, and Interactions [33.6]
本稿では,3次元オブジェクト間相互作用(HOI)をモデル化するための最初の統一モデルを提案する。我々は,新しい3方向拡散プロセスと同時に,人・物・相互作用のモダリティを生成する。本稿では,TriDiをシーン群に適用し,人間と接触したデータセットのオブジェクトを生成し,オブジェクトの幾何学を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:11:53 GMT)
The Pitfalls of Imitation Learning when Actions are Continuous [33.4]
本研究では,連続的な状態・動作制御システムにおいて,専門家のデモレータを模倣する問題について検討する。指数的安定性と呼ばれる制御理論的性質を満たす力学であっても、任意の滑らかな決定論的模倣ポリシーは必ず誤りを被ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:26:23 GMT)
StrandHead: Text to Hair-Disentangled 3D Head Avatars Using Human-Centric Priors [33.0]
StrandHeadは、3Dヘアストランドと、ストランドレベルの属性を持つアンタングルドヘッドアバターを生成することができる、新しいテキスト駆動方式である。生成された3Dヘアは、アバターにストランドレベルの編集を施したり、物理シミュレーションや他のアプリケーションのためにグラフィックスエンジンに実装したりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:25:36 GMT)
Efficient Physics Simulation for 3D Scenes via MLLM-Guided Gaussian Splatting [32.8]
Sim Anythingは、静的な3Dオブジェクトにインタラクティブなダイナミクスを与える物理ベースのアプローチである。人間の視覚的推論に触発されて,MLLMに基づく物理特性知覚を提案する。また、物理幾何学的適応サンプリングを用いて粒子をサンプリングして、オープンワールドシーンでオブジェクトをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:03:09 GMT)
Chimera: Improving Generalist Model with Domain-Specific Experts [32.4]
ドメイン特化の専門家による既存のLMMの能力を高めるために,スケーラブルで低コストなマルチモーダルパイプラインを導入する。具体的には、プログレッシブ・トレーニング・ストラテジーを設計し、専門家モデルからの機能をジェネラリストLMMの入力に統合する。結果として、チャート、テーブル、数学、ドキュメントドメインにまたがる多用途モデルが出来上がります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:45:01 GMT)
Spatiotemporal Multi-Camera Calibration using Freely Moving People [32.3]
マルチビュー動画における移動自由度を用いたマルチカメラキャリブレーション手法を提案する。我々は、時間外時空間の棚から得られた3D人間のポーズを用いて、それらを単位球上の3Dポイントに変換する。我々は、時間データの整合と対応の確立という両問題を共同で解決する確率論的アプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 06:21:11 GMT)
Robust Data Watermarking in Language Models by Injecting Fictitious Knowledge [31.8]
言語モデルのデータ透かしは、トークンシーケンスやスタイルパターンなどのトレース可能な信号を著作権のあるテキストに注入する。従来のデータ透かし技術は主に事前学習時の効果的な記憶に焦点を当てていた。本研究では,定型的だが定型的な知識を学習データに注入する新しいデータ透かし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:47:19 GMT)
KB-DMGen: Knowledge-Based Global Guidance and Dynamic Pose Masking for Human Image Generation [31.6]
ヒト画像生成のための知識ベースグローバルガイダンスと動的ポーズマスキング(KB-DMGen)を提案する。 KB-DMGenは、ポーズの精度を高め、画像の特徴情報を活用して全体的な画質を維持するように設計されている。実験により,HumanArtデータセット上でのAPおよびCAPの観点から,新たな最先端結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 23:48:55 GMT)
Region-based Cluster Discrimination for Visual Representation Learning [30.8]
Region-Aware Cluster Discrimination (RICE)は、地域レベルの視覚とOCR機能を強化する新しい手法である。 RICEは、セグメンテーション、密集検知、視覚知覚など、タスクにおける従来の手法よりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:47:09 GMT)
Text2Vis: A Challenging and Diverse Benchmark for Generating Multimodal Visualizations from Text [30.7]
テキスト・ツー・ビジュアル化モデルを評価するためのベンチマークであるText2Visを紹介する。 1,985のサンプルからなり、それぞれにデータテーブル、自然言語クエリ、短い回答、視覚化コード、注釈付きチャートがある。これは大きなパフォーマンスギャップを明らかにし、重要な課題を強調し、将来の進歩に対する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:59:04 GMT)
Tractable Representation Learning with Probabilistic Circuits [30.1]
確率回路(PC)は、正確かつトラクタブルな推論を可能にする強力な確率的モデルである。ニューラルネットワークでは支配的だが、PCによる表現学習はいまだに過小評価されている。我々は,PCのトラクタビリティを活用し,確率的埋め込みを明示的にモデル化する新しいフレームワークであるオートエンコード確率回路(APC)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 11:51:01 GMT)
Epitome: Pioneering an Experimental Platform for AI-Social Science Integration [29.7]
人工知能と社会科学の深い統合に特化した、世界初のオープンな実験プラットフォームであるEpitomeを紹介します。 Epitomeは、実際の展開中の個人、組織、社会に対するAIのインタラクティブな影響に焦点を当てている。 Epitomeはキャンバススタイルのユーザーフレンドリーなインターフェースで、研究者が複雑な実験シナリオを設計し、実行できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:03:56 GMT)
Infogen: Generating Complex Statistical Infographics from Documents [29.5]
本稿では,複数のサブチャート(ライン,バー,パイなど)からなるインフォグラフィックを生成するタスクを紹介する。そこで我々は,そのタイトルやテキストのインサイトを含むインフォグラフィックメタデータと,対応するデータやアライメントなどのサブチャート固有の詳細を定義する。また、Infodatは、テキストとインフォグラフィックのメタデータ生成のための最初のベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 19:38:46 GMT)
DRIVE: Disfluency-Rich Synthetic Dialog Data Generation Framework for Intelligent Vehicle Environments [29.4]
7つの自動車ドメインにまたがる3500個のマルチターンダイアログの合成コーパスであるDiscoDriveを紹介する。本研究では,DialoGPT-Medium と T5-Base が KVRET 学習モデルと一致するか,あるいは超えられるように,DiscoDrive がトレーニングリソースとして有効であることを示す。人間の評価では、DiscoDriveからサンプリングされたダイアログは、自然性とコヒーレンスにおけるKVRETの人間によるダイアログよりも高く評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:48:40 GMT)
Modeling enzyme temperature stability from sequence segment perspective [29.3]
textitSegment Transformerは、酵素の温度安定性の効率的かつ正確な予測を可能にする新しいディープラーニングフレームワークである。 RMSEは24.03、MAEは18.09、PearsonとSpearmanの相関は0.33である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:01:58 GMT)
Digital Twin Channel-Enabled Online Resource Allocation for 6G: Principle, Architecture and Application [28.9]
ホログラフィック通信、自律運転、産業用モノのインターネットといった新しいアプリケーションは、6Gネットワークにおける柔軟性、低レイテンシ、信頼性のあるリソース割り当てに厳しい要件を課している。統計的モデリングに依存する従来の手法は、一般的な文脈では有効であると証明されているが、特定の環境や動的環境において最適な性能を達成できない可能性がある。デジタルツインチャネル(DTC)を利用したオンライン最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:07:45 GMT)
NestQuant: Nested Lattice Quantization for Matrix Products and LLMs [28.5]
学習後量子化(PTQ)は,大規模言語モデル(LLM)の効率的な展開のための重要な手法として登場した。この研究は、自己相似ネスト格子に基づくウェイトとアクティベーションのための新しいPTQスキームであるNestQuantを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:13:56 GMT)
GNSP: Gradient Null Space Projection for Preserving Cross-Modal Alignment in VLMs Continual Learning [28.0]
コントラスト言語-画像事前学習は、共有埋め込み空間における視覚的・テキスト的モダリティを整列させることにより、目覚ましいゼロショットの一般化を示した。様々なタスクを継続的に微調整すると、CLIPはその埋め込みアライメントの破滅的な忘れ込みと劣化に悩まされる。 GNSP(Gradient Null Space Projection)は,タスク固有の勾配を以前に学習した知識のnull空間に投影する,効率的な連続学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:22:12 GMT)
MaterialPicker: Multi-Modal DiT-Based Material Generation [27.0]
本稿では,Diffusion Transformer (DiT) アーキテクチャを利用したマルチモーダル・マテリアル・ジェネレータを提案する。本手法では, 被捕獲面が歪んだ場合でも, 試料の画像量に基づいて材料を生成することができる。従来よりも多種多様な材料生成と歪み補正が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 06:10:41 GMT)
MegaScale-Infer: Serving Mixture-of-Experts at Scale with Disaggregated Expert Parallelism [26.9]
Mixture-of-Experts (MoE)は、大規模言語モデル(LLM)をスケールし、性能を向上し、計算の複雑さを減らし、大きな可能性を誇示している。大規模MOEモデルを提供するための効率よく費用効率の良いシステムであるMegaScale-Inferを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:29:10 GMT)
MTMamba++: Enhancing Multi-Task Dense Scene Understanding via Mamba-Based Decoders [26.2]
Mambaベースのデコーダを備えたマルチタスクシーン理解のための新しいアーキテクチャであるMTMamba++を提案する。コアブロックには、セルフタスクのMambaブロックとクロスタスクのMambaブロックの2種類がある。 NYUDv2、PASCAL-Context、Cityscapesデータセットの実験では、CNNベース、Transformerベース、拡散ベースメソッドよりもMTMamba++の方が優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:53:04 GMT)
iSEARLE: Improving Textual Inversion for Zero-Shot Composed Image Retrieval [26.1]
Composed Image Retrieval (CIR) は、相対キャプションに指定された変化を取り入れつつ、参照画像と視覚的に類似したターゲット画像を検索することを目的としている。ラベル付きトレーニングデータセットを必要とせずにCIRに対処する新しいタスクであるZero-Shot CIR(ZS-CIR)を導入する。 CIRCOと呼ばれるオープンドメインベンチマークデータセットを提示し、各クエリに複数の基底真理とセマンティック分類をラベル付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:50:24 GMT)
Detecting Multimedia Generated by Large AI Models: A Survey [26.0]
この調査の目的は、学術的なギャップを埋め、グローバルなAIセキュリティ努力に貢献することである。メディアモダリティによって分類された検出手法のための新しい分類法を提案する。ソーシャルメディアの観点から焦点を絞った分析を行い、より広範な社会的影響を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:37:03 GMT)
HeLo: Heterogeneous Multi-Modal Fusion with Label Correlation for Emotion Distribution Learning [26.0]
マルチモーダル感情分布学習フレームワークHeLoを提案し,多モーダル感情データにおける不均一性と相補的情報について検討する。 2つの公開データセットに対する実験結果から,感情分布学習における提案手法の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:52:02 GMT)
Deep Learning Based Joint Channel Estimation and Positioning for Sparse XL-MIMO OFDM Systems [25.9]
位置推定とチャネル推定を組み合わせた深層学習に基づく2段階のフレームワークを提案する。位置決め段階では、ユーザの座標を予測し、チャネル推定段階で利用する。本稿では,チャネル推定と位置推定のためのU字型マンバアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:47:39 GMT)
Egocentric Action-aware Inertial Localization in Point Clouds with Vision-Language Guidance [25.9]
本稿では,Egocentric Action-Aware Inertial Localization (EAIL) という新しい慣性ローカライゼーションフレームワークを提案する。 EAILは階層的マルチモーダルアライメントと視覚言語指導によって相関関係を学習する。実験は、最先端の慣性局所化と慣性行動認識ベースラインに対する提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 23:19:43 GMT)
Preference learning made easy: Everything should be understood through win rate [25.8]
本研究は、ペアワイズ選好データのサンプリングから始まる選好学習を理解するための枠組みを提案する。まず、データ分布における嗜好と有病率の両方を尊重する生成モデルの唯一の評価が、勝利率の一形態であることを示す。次に、選好学習手法を、勝利率最適化(WRO)または非WROとして分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:40:08 GMT)
TrackAny3D: Transferring Pretrained 3D Models for Category-unified 3D Point Cloud Tracking [25.8]
TrackAny3Dは、カテゴリーに依存しない3D SOTのために、大規模な事前訓練された3Dモデルを転送する最初のフレームワークである。 MoGEアーキテクチャは、異なる幾何学的特徴に基づいて、特殊3ワークスを適応的に活性化する。実験の結果,TrackAny3Dはカテゴリに依存しない3D SOT上での最先端性能を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:41:55 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） (Sat, 26 Jul 2025 07:07:11 GMT)
RankMixer: Scaling Up Ranking Models in Industrial Recommenders [25.1]
工業用レコメンダのトレーニングとサービスコストは、厳格なレイテンシ境界と高いQPS要求を尊重しなければならない。 RankMixerは,統一的でスケーラブルな機能インタラクションアーキテクチャを指向した,ハードウェア対応のモデル設計である。実験では、数兆のスケールのプロダクションデータセット上で、RangMixerの優れたスケーリング能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:01:33 GMT)
CrossPL: Evaluating Large Language Models on Cross Programming Language Code Generation [24.5]
大規模言語モデル(LLM)のクロスプログラミング言語(CPL)コードを生成する能力を評価するために設計された最初のベンチマークであるCrossPLを提案する。 CrossPLは、IPCを中心とした1,982のタスクで構成され、6つの広く使われているプログラミング言語と7つの代表的CPL技術を含んでいる。 FSMによる検証により,過去3年間にリリースされた14の最先端汎用LLMと6のコード指向LLMをCrossPL上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:28:39 GMT)
Imitation Learning in Continuous Action Spaces: Mitigating Compounding Error without Interaction [23.9]
本研究では,連続的な状態と動作の力学系において,専門家のデモレータを模倣する問題について検討する。連続的状態と行動の模倣学習における複合的誤りを軽減するための最小限の介入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:47:41 GMT)
FedSWA: Improving Generalization in Federated Learning with Highly Heterogeneous Data via Momentum-Based Stochastic Controlled Weight Averaging [23.8]
非常に異質なデータの場合、FedSAMは通常FedAvgよりもパフォーマンスが悪くなります。 Weight Averaging(texttFedSWA)という,フラットな最小値を求める新しい,効果的なフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。また,局所モデルとグローバルモデルとの整合性の向上を目的とした,運動量に基づく平均重み付けFLアルゴリズム (texttFedMoSWA) も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:12:40 GMT)
The Devil is in the EOS: Sequence Training for Detailed Image Captioning [23.5]
シーケンス終端トークンに対するバイアスは、クロスエントロピートレーニング中に導入される。本稿では,EOSトークンを早期に予測するモデルの傾向を劣化させる教師なし手法を提案する。その結果, 幻覚率の上昇は期待できるものの, キャプション長と関連する詳細が有意に増加したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 23:00:43 GMT)
RARE: Refine Any Registration of Pairwise Point Clouds via Zero-Shot Learning [23.5]
近年,画像中の意味的対応を確立するために拡散特徴を用いることの可能性が実証されている。そこで本研究では,ポイントクラウド登録アルゴリズムを改良するためのゼロショット手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:34:39 GMT)
Learning from Heterogeneity: Generalizing Dynamic Facial Expression Recognition via Distributionally Robust Optimization [23.3]
Heterogeneity-Aware Distributional Framework (HDF) は、時間周波数モデリングを強化し、ハードサンプルによる不均衡を軽減するために設計された。時間周波数分散アテンションモジュール(DAM)は、時間的一貫性と周波数ロバスト性の両方をキャプチャする。適応最適化モジュール分散対応スケーリングモジュール (DSM) は、動的に分類と対照的な損失のバランスをとるために導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:16:55 GMT)
Leveraging Sparse LiDAR for RAFT-Stereo: A Depth Pre-Fill Perspective [23.2]
RAFT-StereoフレームワークにおけるLiDAR誘導について検討する。我々は,初期差分マップに正確なLiDAR深度を注入することにより,ステレオマッチングの精度を向上させることを目指している。その結果,LiDAR の誘導の有効性は,LiDAR のポイントが疎くなると著しく低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:03:02 GMT)
A Survey on Generative Model Unlearning: Fundamentals, Taxonomy, Evaluation, and Future Direction [22.0]
我々はジェネレーティブ・モデル・アンラーニング(GenMU)に関する最近の研究についてレビューする。本研究では,未学習目標,方法論的戦略,評価指標を分類するための統合分析フレームワークを提案する。実世界のアプリケーションにおける非学習技術の潜在的な実用的価値を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:49:57 GMT)
RS2-SAM2: Customized SAM2 for Referring Remote Sensing Image Segmentation [21.4]
適応されたRS特徴とテキスト特徴を整合させてSAM2をRRSISに適応させる新しいフレームワークであるRS2-SAM2を提案する。我々は、連合エンコーダを用いて視覚とテキストの入力を共同で符号化し、協調した視覚とテキストの埋め込みを生成する。双方向階層型融合モジュールを導入し、SAM2をRSシーンに適応させ、適応された視覚的特徴を視覚的に拡張されたテキスト埋め込みと整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:16:05 GMT)
MambaVesselNet++: A Hybrid CNN-Mamba Architecture for Medical Image Segmentation [21.2]
医用画像分割のためのハイブリッドCNN-MambaフレームワークであるMambaVesselNet++を提案する。 MambaVesselNet++は、ハイビジョンエンコーダ(Hi-Encoder)とバイフォーカスフュージョンデコーダ(BF-Decoder)で構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:32:59 GMT)
CLASP: General-Purpose Clothes Manipulation with Semantic Keypoints [21.1]
本稿では,CLothes mAnipulation with Semantic KeyPoints (CLASP)について述べる。 CLASPの中核となる考え方はセマンティック・キーポイント(例えば ''left sleeve'' や ''right shoulder' など)であり、知覚と行動の両方に相応しい空間意味表現である。 CLASPはセマンティックキーポイントを使用して、ハイレベルなタスク計画と低レベルなアクション実行をブリッジする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:43:25 GMT)
What Can Grokking Teach Us About Learning Under Nonstationarity? [21.0]
連続的な学習問題では、データストリームの変化に応じてニューラルネットワークの学習表現のコンポーネントを上書きする必要がある。ニューラルネットワークは、しばしばプライマリーバイアスを示します。早期トレーニングデータによって、ネットワークが後続のタスクを一般化する能力を妨げます。特徴学習力学の出現は, グルーキング現象を引き起こすことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 20:51:24 GMT)
Understanding Common Ground Misalignment in Goal-Oriented Dialog: A Case-Study with Ubuntu Chat Logs [21.0]
参加者は、テキストのみの通信を使用して技術的な問題を解決するUbuntu IRCデータセットのグラウンディングの失敗を調査します。会話の流れの混乱は、しばしば、参加者が抱く信念や仮定の相違によって引き起こされる、共通の場における不一致から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:44:47 GMT)
Causal Sufficiency and Necessity Improves Chain-of-Thought Reasoning [20.9]
CoT(Chain-of-Thought)は、複雑な推論機能を備えた大規模言語モデル(LLM)の実現において、必要不可欠な役割を担っている。本稿では,CoT推論を補足と必要の両レンズで特徴付ける因果的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:26:25 GMT)
From Reasoning to Super-Intelligence: A Search-Theoretic Perspective [19.8]
大型言語モデル(LLM)の問題解決能力を高める強力なツールとして、Chain-of-Thought(CoT)推論が登場した。分散ドリフト,組込み探索の欠如,指数的推論コストなど,効果的なCoT学習を妨げる中核的障害を同定する。検証者によって導かれる深度優先探索として推論を明示的にモデル化する新しい学習パラダイムであるDligent Learnerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:05:22 GMT)
VerifyBench: A Systematic Benchmark for Evaluating Reasoning Verifiers Across Domains [19.6]
大規模な言語モデルは、フィードバックを通じて推論能力を高めるために強化学習に依存している。既存の研究では、より良い検証器の構築に焦点が当てられているが、異なる種類の検証器の性能の体系的な評価は依然として不十分である。我々は、数学、物理学、化学、生物学に関する4000のエキスパートレベルの質問を構築した。各質問には基準回答と多様な応答が備わっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 11:17:08 GMT)
Automated Synthesis of Formally Verified Multi-Abstraction Function Summaries [19.2]
本稿では,記号実行,大規模言語モデル(LLM),および相対的最強ポストコンディション(RSP)を生成するための形式検証を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。我々のアプローチは、VST-Aのシンボル的実行を利用して、プログラムの実行パスと状態遷移を正確に追跡する。生成したRSPから,ドメイン固有言語内で表現される最強の非冗長な条件を自動で合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:12:15 GMT)
Find First, Track Next: Decoupling Identification and Propagation in Referring Video Object Segmentation [19.2]
ビデオオブジェクトのセグメンテーションの参照は、自然言語プロンプトを使用して、ビデオ内の対象オブジェクトをセグメンテーションし、追跡することを目的としている。本研究では、マスクの伝搬からターゲットの識別を分離する効率的な分離フレームワークであるFindTrackを紹介する。 FindTrackは、すべての既存のメソッドを公開ベンチマークで大幅に上回り、その優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:18:26 GMT)
Basic Reading Distillation [18.6]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理領域において顕著な能力を示している。彼らは現実世界への展開を制限する高い計算資源を必要としている。そこで本研究では,LLMの基本読取動作を模倣する小さなモデルを教育する基礎読取蒸留(BRD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:11:55 GMT)
A Structure-aware and Motion-adaptive Framework for 3D Human Pose Estimation with Mamba [18.4]
空間的関節トポロジーを捉えるための構造認識・運動適応型フレームワークを提案する。上述のキーモジュールを通じて,本アルゴリズムは構造認識と動き適応型ポーズリフトを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:59:52 GMT)
FAEDKV: Infinite-Window Fourier Transform for Unbiased KV Cache Compression [18.1]
FAEDKVは、トレーニング不要のKVキャッシュ圧縮フレームワークである。初期の情報と最近の情報の両方を保存している。 LongBenchベンチマークの実験では、FAEDKVは既存のメソッドよりも最大22%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:20:25 GMT)
Prometheus: Unified Knowledge Graphs for Issue Resolution in Multilingual Codebases [18.1]
提案するPrometheusは,ベンチマーク設定を超えて現実の問題を解決するように設計されている。 Prometheusはファイル、抽象構文木、自然言語テキストを型付きノードのグラフにエンコードする。 Prometheus は SWE-bench Lite と SWE-bench Multilingual でそれぞれ 28.67% と 13.7% の問題を解決している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:13:22 GMT)
ModShift: Model Privacy via Designed Shifts [18.0]
フェデレーション学習における盗聴者に対するモデルのプライバシを保護するために、シフトが導入される。モデル更新のフィッシャー情報行列をシフトした更新から導出し、特異点まで駆動する。提案手法は,ノイズ注入方式と比較して,より高いモデルシフトを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 21:00:56 GMT)
Unreal is all you need: Multimodal ISAC Data Simulation with Only One Engine [17.9]
Great-Xは、Unreal Engine内のSionnaのレイトレーシングを再構築する、シングルエンジンのマルチモーダルデータツインプラットフォームである。我々は、オープンソースの、大規模、低高度のUAVマルチモーダル合成データセット、Great-MSDを構築した。本稿では,CSI をベースとした UAV 3D ローカライゼーションアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:16:07 GMT)
Automated Static Vulnerability Detection via a Holistic Neuro-symbolic Approach [17.9]
本稿では,LLM(Large Language Model)と古典的脆弱性チェッカーの相補的長所を組み合わせた,新しいニューロシンボリック・フレームワークであるMoCQを紹介する。 MoCQは、専門家が開発したクエリと同等の精度とリコールを実現している。 MoCQはまた、専門家が見逃した46の新しい脆弱性パターンを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:33:39 GMT)
Latest Object Memory Management for Temporally Consistent Video Instance Segmentation [17.8]
時間的に一貫したビデオインスタンスセグメンテーションのための最新のオブジェクトメモリ管理(LOMM)を提案する。 LOMMは、各フレームにおけるオブジェクトの存在を明示的にモデル化することで、オブジェクトの最新の状態を堅牢に追跡し、更新する。 Decoupled Object Association (DOA)は、新しく出現し、すでに存在するオブジェクトを別々に扱う戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:52:41 GMT)
MultiKernelBench: A Multi-Platform Benchmark for Kernel Generation [17.5]
MultiKernelBenchは、大規模言語モデル(LLM)を用いたディープラーニングカーネル生成のためのベンチマークである。 14の明確に定義されたカーネルカテゴリにまたがる285のタスクにまたがっており、3つの主要なハードウェアプラットフォームをサポートしている。課題の難易度, トレーニング露出の少ないプラットフォームへの一般化の低さ, ターゲット型プロンプト戦略の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:05:03 GMT)
Self-Guided Masked Autoencoder [17.0]
Masked Autoencoder (MAE) は表現学習のための自己教師型アプローチである。パッチクラスタリングの進展を利用して内部的に情報マスクを生成する自己誘導マスク自動エンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:48:12 GMT)
Defining ethically sourced code generation [16.5]
本稿では、コード生成モデル開発に関わるすべてのプロセスを管理するために、ES-CodeGen(Ethically Sourced Code Generation)という新しい概念を紹介します。 ES-CodeGenの分類を構築するために、さまざまなドメインにまたがって803の論文を読み、AIベースのコード生成に特化しました。その中には、StackデータセットからオプトアウトするためにGitHubイシューを提出した6人の開発者が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:27:06 GMT)
OW-CLIP: Data-Efficient Visual Supervision for Open-World Object Detection via Human-AI Collaboration [16.3]
OW-CLIPは、キュレートされたデータを提供し、データ効率のよいOWODモデルインクリメンタルトレーニングを可能にするビジュアル分析システムである。 OW-CLIPは、最先端のパフォーマンスの89%で競争性能を達成し、3.8%の自己生成データしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:58:56 GMT)
Who Owns This Sample: Cross-Client Membership Inference Attack in Federated Graph Neural Networks [15.8]
本稿では,連合GNNのノード分類タスクに対するクロスクライアント型メンバシップ推論攻撃(CC-MIA)の最初の系統的研究について述べる。当社の攻撃対象は、フェデレートされた設定に特有の、よりきめ細かいプライバシーリスクであるサンプルからクライアントへの属性です。我々の研究結果は、構造的およびモデルレベルの手がかりを通じて、フェデレーション付きグラフ学習によるアイデンティティリークにおける新たなプライバシー上の脅威を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:32:38 GMT)
Colombian Waitresses y Jueces canadienses: Gender and Country Biases in Occupation Recommendations from LLMs [15.8]
本研究は,多言語交叉国とジェンダーバイアスに関する最初の研究である。 25の国と4つの代名詞セットを用いて、英語、スペイン語、ドイツ語でプロンプトのベンチマークを構築した。モデルが性別や国ごとに同性を示す場合であっても、国と性別の両方に基づく交叉的職業バイアスが持続することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:33:54 GMT)
SCALAR: Scale-wise Controllable Visual Autoregressive Learning [15.8]
視覚自己回帰(VAR)に基づく制御可能な生成法であるSCALARを提案する。本稿では, VARに基づく制御可能な生成手法であるSCALARについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:23:08 GMT)
A Non-Parametric Choice Model That Learns How Users Choose Between Recommended Options [15.8]
推奨設定では、選択モデルは、選択したアイテムでどの競争相手が現れるかを考える。これらの仮定が実際のユーザの振る舞いをどの程度正確に捉えているかは、現時点では不明である。学習選択モデルを仮定するのではなく,より堅牢な予測が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:38:27 GMT)
Simple Policy Optimization [15.7]
信頼地域政策最適化(Trust Region Policy Optimization, TRPO)は、信頼領域内の保守的な更新を通じて単調な政策改善を保証することで知られている。 PPO(Proximal Policy Optimization)は、TRPOのアプローチを単純化し、効率を向上するが、理論的な堅牢性を犠牲にすることで、この問題に対処する。どちらの方法の長所を組み合わせられるだろうか? 本稿では,制約のない新しい1次アルゴリズムであるSimple Policy Optimization (SPO)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:04:47 GMT)
HumanSAM: Classifying Human-centric Forgery Videos in Human Spatial, Appearance, and Motion Anomaly [15.3]
HumanSAMは、人間中心のフォージェリーを、生成されたコンテンツでよく見られる3つの異なる種類のアーティファクトに分類することを目的としている。 HumanSAMは、バイナリとマルチクラスの偽造分類の両方において、最先端の手法と比較して有望な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:03:47 GMT)
JT-Math: A Multi-Stage Framework for Advanced Mathematical Reasoning in Large Language Models [15.1]
本稿では,ベース,インストラクション,思考バージョンで構成される一連のオープンソースモデルであるJT-Math-8Bを紹介する。 Instruct Model は Supervised Fine-Tuning (SFT) と GRPO-based reinforcement learning (RL) によって直接的かつ簡潔な回答に最適化されている。思考モデルは、Long Chain-of-Thought (Long CoT)アプローチを用いて、SFTと新しい多段階RLカリキュラムを組み合わせた複雑な問題解決のために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:45:10 GMT)
Text-to-Image Generation Via Energy-Based CLIP [14.9]
ジョイント・エナジー・モデル(JEM)は、実世界の高解像度データセットへのスケールには成功していない。本稿は,JEMをCLIPを用いたマルチモーダル視覚言語ドメインに拡張する新しいアプローチであるCLIP-JEMを提案する。このモデルは,CLIPよりもテキストから画像への生成作業において,より堅牢な評価指標として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:01:02 GMT)
TransFlow: Motion Knowledge Transfer from Video Diffusion Models to Video Salient Object Detection [14.6]
本稿では,事前学習した映像拡散モデルから動きの知識を伝達し,映像の有能な物体検出のためのリアルなトレーニングデータを生成するTransFlowを提案する。提案手法は,複数のベンチマークにまたがる性能向上を実現し,効果的な動作知識の伝達を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:30:44 GMT)
DepthFlow: Exploiting Depth-Flow Structural Correlations for Unsupervised Video Object Segmentation [14.6]
ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は、ビデオ内の最も顕著なオブジェクトを検出することを目的としている。単一画像から光の流れを合成する新しいデータ生成法であるDepthFlowを提案する。データ不足問題に対するスケーラブルで効果的なソリューションを実証し、すべての公開VOSベンチマークで最新のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:31:16 GMT)
From Few-Label to Zero-Label: An Approach for Cross-System Log-Based Anomaly Detection with Meta-Learning [14.5]
システム間転送は重要な研究方向として特定されている。ラベル付きターゲットシステムログの必要性を解消する,システムに依存しないメタラーニング手法であるFreeLogを提案する。 FreeLogは、ターゲットシステムから少量のラベル付きデータに依存する最先端のメソッドに匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:38:51 GMT)
CLoRA: Parameter-Efficient Continual Learning with Low-Rank Adaptation [14.3]
Low-Rank Adaptation (LoRA)は、クラスインクリメンタルセマンティックセグメンテーションのためのパラメータ効率の高い微調整法である。 CLoRAは、トレーニングのハードウェア要件を大幅に削減し、デプロイ後のリソース制約のある環境でのCLに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:36:05 GMT)
LaMAGIC2: Advanced Circuit Formulations for Language Model-Based Analog Topology Generation [14.3]
本稿では,言語モデルに基づくアナログトポロジー生成のための識別子付き簡潔なフロートインプット標準式であるLaMAGIC2を紹介する。 LaMAGIC2は0.01と10倍のMSEで34%高い成功率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:50:51 GMT)
RestoreAI - Pattern-based Risk Estimation Of Remaining Explosives [13.4]
本稿では,残火薬のパターンに基づくリスク推定のためのAIシステムであるRestoreAIを紹介する。本稿では,RestoreAIの3つのインスタンス,それぞれ線形,湾曲,ベイズパターンデミネータの実装に焦点をあてる。トップパフォーマンスのパターンベースのデミネーターは、タイムステップ当たりのクリアされた地雷の平均シェアが14.37ポイント増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:03:13 GMT)
RaGS: Unleashing 3D Gaussian Splatting from 4D Radar and Monocular Cues for 3D Object Detection [13.0]
4Dミリ波レーダーは、自動運転のための有望なセンサーとして登場した。 4Dレーダーとモノクル画像の両方から有効な3Dオブジェクトを検出することは、依然として課題である。 3次元物体検出における4次元レーダとモノクルキューの融合表現として、3次元ガウススプラッティング(GS)を利用する最初のフレームワークであるRaGSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:17:12 GMT)
HCAttention: Extreme KV Cache Compression via Heterogeneous Attention Computing for LLMs [13.0]
既存のKVキャッシュ圧縮手法は、メモリが85%以上削減されたときに顕著な性能劣化を示す。我々は、鍵量子化、値オフロード、動的KV消去を統合した異種アテンションフレームワークであるHCAttentionを提案する。また,LongBenchベンチマークを用いて,KVキャッシュメモリのフットプリントを25%に縮めながら,本手法が完全アテンションモデルの精度を維持することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 06:43:14 GMT)
Authenticated Sublinear Quantum Private Information Retrieval [12.9]
本稿では,量子相対エントロピーと相互情報を用いた通信複雑性の低減手法を提案する。ウルマンの補題と量子ピンスカーの不等式を活用することにより、著者らは情報理論のセキュリティのためにより厳密な境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:59:04 GMT)
Beyond Right to be Forgotten: Managing Heterogeneity Side Effects Through Strategic Incentives [12.6]
Federated Unlearning (FU)は、訓練されたモデルから特定のクライアントのデータの影響を取り除くことを可能にする。非IID設定では、クライアントを削除することが重要な副作用を生み出す。我々は、データの不均一性が未学習結果に与える影響を定量化する理論的枠組みを開発する。当社のアプローチでは,グローバルな安定性を最大6.23%向上し,最悪のクライアントの劣化を10.05%削減し,完全な再トレーニングよりも38.6%のランタイム効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:50:59 GMT)
SDTrack: A Baseline for Event-based Tracking via Spiking Neural Networks [12.3]
スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、離散的なスパイク信号を通じてイベントデータを自然に補完し、イベントベースのトラッキングに最適である。本稿では,Transformerベースのスパイク駆動型トラッキングパイプラインを提案する。我々のGTP(Global Trajectory Prompt)法は,グローバルなトラジェクトリ情報を効果的にキャプチャし,イベントストリームをイベントイメージに集約する。次に,SDTrackを紹介した。これはTransformerベースのスパイク駆動トラッカーで,スパイク信号を用いて正規化座標を予測するSpking MetaFormerバックボーンとトラッキングヘッドを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:56:08 GMT)
A Differential Evolution Algorithm with Neighbor-hood Mutation for DOA Estimation [11.8]
2次元多重信号分類アルゴリズムは、アレイ信号処理における高分解能方向推定(DOA)のための強力な手法である。我々は,ピークフィニング過程をマルチモーダルな最適化プロブレムとして再構成し,複数のピークを効率よくローカライズするための近傍突然変異(DE-NM)を用いた微分方程式アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 11:56:02 GMT)
$K^2$VAE: A Koopman-Kalman Enhanced Variational AutoEncoder for Probabilistic Time Series Forecasting [11.8]
確率的時系列予測(PTSF)は、経済、エネルギー、輸送など様々な分野における意思決定において重要な役割を果たしている。我々は、非線形時系列を線形力学系に変換する効率的なVAEベースの生成モデルであるK2$VAEを紹介する。 K2$VAEは、短期および長期のPTSFにおいて最先端のメソッドより優れており、より効率的で正確なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:24:12 GMT)
The DeepSpeak Dataset [11.7]
DeepSpeakは、100時間以上の本物とディープフェイクのオーディオヴィジュアルコンテンツからなる多種多様なマルチモーダルデータセットである。 i) カスタム構築したデータ収集ツールを用いて500人以上の参加者から収集された50時間以上の実記録データ,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,E,I>I,I,,I,E,E,E,E,E,I,E,,I,,I,,I,,,,,,,,,,
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 19:52:33 GMT)
Selective Prompt Anchoring for Code Generation [11.6]
大規模な言語モデル(LLM)は、より多くのコードトークンが生成されるにつれて、ユーザのプロンプトに注意を払わなくなる傾向があることを示す。ユーザ意図にもっと注意を払うために,LLM をガイドする Selective Prompt Anchoring (SPA) を提案する。以上の結果から,SPAはPass@1を最大12.9%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:19:42 GMT)
Predicting Human Mobility in Disasters via LLM-Enhanced Cross-City Learning [11.6]
DisasterMobLLMは、災害シナリオのモビリティ予測フレームワークである。既存のディープモビリティ予測手法に統合することができる。 Acc@1の32.8%の改善とF1スコアの35.0%の改善を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:45:27 GMT)
Generalizable Targeted Data Poisoning against Varying Physical Objects [11.5]
ターゲットデータ中毒(TDP)は、トレーニングデータの小さなサブセットを摂動させることで、特定の(テスト)ターゲットに対するモデルの予測を損なうことを目的としている。 TDPの既存の研究は、毒と推論の段階でターゲットの同じ画像サンプルが使用される過度に理想的な脅威モデルに焦点を当てている。本研究では,TDPの現実的脅威を理解するための第一歩として,様々な物理条件における一般化可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:30:55 GMT)
Enhancing Materials Discovery with Valence Constrained Design in Generative Modeling [11.3]
CrysVCD (Crystal generator with Valence-Constrained Design) は,化学規則を直接生成プロセスに統合するモジュラーフレームワークである。 CrysVCDはまず、変圧器に基づく要素言語モデルを用いて組成を生成し、続いて拡散モデルを用いて結晶構造を生成する。 CrysVCD 85%の熱力学的安定性と68%のフォノン安定性を微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:15:33 GMT)
NeuSemSlice: Towards Effective DNN Model Maintenance via Neuron-level Semantic Slicing [10.9]
NeuSemSliceはセマンティック・アウェア・モデルメンテナンスタスクのためのセマンティックスライシング技術を導入する新しいフレームワークである。 NeuSemSliceは、その意味的類似性に応じて、異なるカテゴリや層にまたがる臨界ニューロンを特定し、分類し、マージする。徹底的な評価は、NeuSemSliceが3つのタスクのベースラインを著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:00:49 GMT)
SoftPipe: A Soft-Guided Reinforcement Learning Framework for Automated Data Preparation [10.8]
我々は,厳格な制約をソフトガイダンスのパラダイムに置き換える,新しいRLフレームワークであるSoftPipeを紹介した。我々は、SoftPipeがパイプラインの品質を最大13.9%改善し、2.8$times$既存の方法よりも高速な収束を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:45:43 GMT)
Mitigating Object Hallucinations via Sentence-Level Early Intervention [10.6]
マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、多モーダルな理解に革命をもたらしたが、幻覚と闘い続けている。人間のアノテーションに依存しないフレームワークであるSENTINELを提案する。文レベルの早期iNtervention through IN- domain preference Learningは、オリジナルのモデルと比較して幻覚を90%以上減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:41:27 GMT)
An Efficient Alternating Minimization Algorithm for Computing Quantum Rate-Distortion Function [10.6]
絡み合い支援量子速度歪み関数は、量子情報理論において中心的な役割を果たす。ラグランジアン解析に基づく効率的な交互化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 11:55:31 GMT)
Moving Out: Physically-grounded Human-AI Collaboration [10.5]
我々は、新しい人間-AIコラボレーションベンチマークであるTransping Outを紹介した。我々は、多様な人間の行動に適応するモデルの能力と、見えない物理的特性を評価する。我々の実験によると、BASSはAI-AIと人間-AIのコラボレーションにおいて最先端のモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:07:12 GMT)
DRL-AdaPart: DRL-Driven Adaptive STAR-RIS Partitioning for Fair and Frugal Resource Utilization [10.5]
ユーザ毎に割り当てられるSTAR-RIS要素の個数を決定する。本研究は,STAR-RISの位相シフトと地下配置変数の位相シフトを,適切に調整された深部強化学習(DRL)アルゴリズムを用いて最適化する。 DRLモデルにはペナルティ項が組み込まれ、必要がなければSTAR-RIS要素をインテリジェントに非活性化することにより資源利用が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:30:37 GMT)
MeTHanol: Modularized Thinking Language Models with Intermediate Layer Thinking, Decoding and Bootstrapping Reasoning [10.5]
モジュラーの観点から言語モデルの思考と認知能力の刺激について考察する。フレームワーク全体がモジュール化思考言語モデル(MeTHanol)と呼ばれる
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:37:07 GMT)
HydraMamba: Multi-Head State Space Model for Global Point Cloud Learning [10.2]
我々はHydraMambaと呼ばれる状態空間モデルに基づくポイントクラウドネットワークを探索する。具体的にはシャッフルシリアライズ戦略を設計し、不順序点集合をS6の因果性に適応させる。局所学習における既存の手法の欠如を克服するため,我々はConvBiS6層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:04:22 GMT)
ChoreoMuse: Robust Music-to-Dance Video Generation with Style Transfer and Beat-Adherent Motion [10.2]
SMPLフォーマットパラメータと変分バージョンを音楽とビデオ生成の仲介として使用する拡散ベースのフレームワークであるChoreoMuseを紹介する。 ChoreoMuseは、さまざまな音楽ジャンルと個々のダンサー特性にまたがって、スタイルコントロール可能な、高忠実なダンスビデオ生成をサポートする。提案手法では、新しい音楽エンコーダであるMotionTuneを用いて、音声から動きの手がかりを捕捉し、生成した振付が入力された音楽のビートや表現性に密接に従うことを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:17:50 GMT)
MemeBLIP2: A novel lightweight multimodal system to detect harmful memes [10.2]
画像とテキストの特徴を効果的に組み合わせることで有害なミームを検出する軽量マルチモーダルシステムであるMemeBLIP2を紹介する。我々は、画像とテキストの表現を共有空間に整列させるモジュールを追加し、より良い分類のためにそれらを融合させることにより、以前の研究に基づいて構築した。その結果,MemeBLIP2は,皮肉な内容や文化的な内容であっても,両モードとも微妙な手がかりを捉えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 23:28:24 GMT)
Animation Needs Attention: A Holistic Approach to Slides Animation Comprehension with Visual-Language Models [10.0]
スライド言語モデリングのための最初の公開データセットをリリースした。12,000の自然言語記述、アニメーションファイル、レンダリングビデオである。低ランク適応(LoRA)でQwen-2.5-VL-7Bを微調整し,GPT-4.1とGemini-2.5-Proを一貫した改良を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:13:41 GMT)
Mcity Data Engine: Iterative Model Improvement Through Open-Vocabulary Data Selection [9.9]
我々は、完全なデータベースの開発サイクルのためのモジュールを提供するMcity Data Engineを紹介します。 Mcity Data Engineは、オープン語彙データ選択プロセスを通じて、レアクラスと新しいクラスに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:21:27 GMT)
Leveraging Fine-Tuned Large Language Models for Interpretable Pancreatic Cystic Lesion Feature Extraction and Risk Categorization [9.8]
放射線検査より膵嚢胞性病変(PCL)の特徴を手動で抽出した。 MRI/CTレポートからPCL特徴を自動的に抽出する大規模言語モデル(LLM)の開発と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:02:32 GMT)
FedBAP: Backdoor Defense via Benign Adversarial Perturbation in Federated Learning [9.8]
フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを維持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする。 FLの既存の防御方法は、バックドアトリガーに対するモデルの過度な信頼性を無視するため、効果が限られている。本稿では,FLにおけるバックドア攻撃を緩和する新しいフレームワークであるFedBAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:00:32 GMT)
On the rates of convergence for learning with convolutional neural networks [9.8]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の1側ゼロパディングと複数のチャネルによる近似と学習能力について検討した。多くの学習問題におけるCNNに基づく推定器の収束率を導出する。また、得られた分類率は、いくつかの一般的な設定において極小であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:11:11 GMT)
UloRL:An Ultra-Long Output Reinforcement Learning Approach for Advancing Large Language Models' Reasoning Abilities [9.4]
大規模言語モデルの推論能力を向上させるために,UloRL(Ultra-Long Output Reinforcement Learning)アプローチを提案する。具体的には、超長出力復号を短いセグメントに分割し、長いテールサンプルによる遅延を軽減し、効率的なトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:42:33 GMT)
When Engineering Outruns Intelligence: A Re-evaluation of Instruction-Guided Navigation [9.3]
我々は、InstructNavを、ダイナミックチェーン・オブ・ナビゲーションプロンプト、オープンボキャブラリGLEE検出器、直感サーチマップから取り除き、それらを単純な距離重み付きフロンティアエクスプローラー(DWFE)で置き換える。この幾何学のみは成功率を58.0%から61.1%に引き上げ、SPLを20.9%から36.4%に引き上げる。以上の結果から,LLM推論ではなくフロンティア幾何がほとんどの報告されたゲインを駆動していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:37:15 GMT)
SpecBPP: A Self-Supervised Learning Approach for Hyperspectral Representation and Soil Organic Carbon Estimation [9.3]
ハイパースペクトル画像のための新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。 SpecBPPは、シャッフルされたスペクトルセグメントの正しい順序を復元するモデルに挑戦する。本結果は,スペクトル秩序予測がハイパースペクトル理解のための強力な前提課題であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:11:43 GMT)
PITA: Preference-Guided Inference-Time Alignment for LLM Post-Training [9.1]
PITAはLLMのトークン生成に直接好みフィードバックを統合する新しいフレームワークである。 PITAは、微調整をせずに、推論時にトークン確率を変更するための、小さな嗜好に基づくガイダンスポリシーを学習する。我々は,数学的推論や感情分類など,多種多様なタスクにまたがるPITAを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 21:46:32 GMT)
Large-Scale Mixed-Traffic and Intersection Control using Multi-agent Reinforcement Learning [9.1]
本研究では,大規模混在交通制御に分散型マルチエージェント強化学習を用いた最初の試みを示す。交差点における車両の平均待ち時間と目的地に到達する車両数を用いて,交通効率を測定した。提案手法は, 待ち時間を6.17秒から5.09秒に短縮し, スループットを500秒あたり454台から500秒あたり493台に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:45:28 GMT)
End-to-End Fine-Tuning of 3D Texture Generation using Differentiable Rewards [9.0]
本稿では,人間のフィードバックを3次元テクスチャパイプラインに直接埋め込む,エンドツーエンドの微分可能・強化学習不要なフレームワークを提案する。幾何学的および外見的モジュールによる好み信号のバックプロパゲーションにより、3次元幾何学的構造を尊重し、所望の基準と整合するテクスチャを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:53:42 GMT)
SAGE: Strategy-Adaptive Generation Engine for Query Rewriting [8.9]
本稿では,SAGE(Strategy-Adaptive Generation Engine)について紹介する。 SAGEは、最先端のNDCG@10の結果を新たに達成すると同時に、魅力的な創発的行動も明らかにする。この結果から, 戦略誘導型RLは, よりスケーラブルで, 効率的で, 解釈可能なパラダイムを, 次世代の堅牢な情報検索システム開発に役立てることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:12:26 GMT)
DOA: A Degeneracy Optimization Agent with Adaptive Pose Compensation Capability based on Deep Reinforcement Learning [8.9]
長い直線廊下は、2D-SLAMで深刻な縮退を引き起こす可能性がある。本稿では,適応型退化最適化エージェントの訓練にプロキシ・ポリシー・オプティマイズを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:22:54 GMT)
Inducing Causal World Models in LLMs for Zero-Shot Physical Reasoning [8.6]
Causal World Model Injection (CWMI)は、AIシステムに因果物理の明示的なモデルを組み込むように設計されたフレームワークである。 CWMIは、ゼロショット物理推論タスクにおいて最先端のAIシステムを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:08:26 GMT)
The Correspondence Between Bounded Graph Neural Networks and Fragments of First-Order Logic [8.4]
本稿では,一階述語論理(FO)の顕著な断片に対応するGNNアーキテクチャを提案する。 FO内のGNNの論理的表現性を理解するための統一的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:21:36 GMT)
Align Attention Heads Before Merging Them: An Effective Way for Converting MHA to GQA [8.3]
KVヘッドの圧縮比によらず,MHAをGQAに変換するコスト効率の良い方法を提案する。冗長パラメータをプループするために$mathitL$正規化を使用します。実験の結果,LLaMA2-7Bモデルでは87.5%のKVヘッドを圧縮し,75%のKVヘッドをせん断型LLaMA-1.3Bで圧縮し,性能劣化を許容できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:33:06 GMT)
Can LLMs Solve ASP Problems? Insights from a Benchmarking Study (Extended Version) [8.3]
大規模言語モデル(LLM)は論理的推論において有望な能力を示している。 LLMは、ASP.NETソリューションのコアである、回答セットの計算に苦労しています。これは、シンボリック推論機能をより効率的に統合する新しいアプローチの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:46:08 GMT)
FROSS: Faster-than-Real-Time Online 3D Semantic Scene Graph Generation from RGB-D Images [8.3]
本稿では,オンラインで高速な3D SSG生成技術であるFROSS(Faster-than-Real-Time Online 3D Semantic Scene Graph Generation)を提案する。このフレームワークは、正確で計算集約的なポイントクラウド処理への依存を取り除く。実験により、FROSSは従来の3次元生成法よりもはるかに高速に動作しながら、優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:16:52 GMT)
AF-CLIP: Zero-Shot Anomaly Detection via Anomaly-Focused CLIP Adaptation [8.3]
AF-CLIP(Anomaly-Focused CLIP)を提案する。本稿では,視覚的特徴の異常関連パターンを強調する軽量アダプタを提案する。また,余分なメモリバンクによる数ショットのシナリオにも拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:34:38 GMT)
Dependency Network-Based Portfolio Design with Forecasting and VaR Constraints [8.1]
本研究では,統計的ソーシャルネットワーク分析と時系列予測とリスク管理を統合したポートフォリオ最適化フレームワークを提案する。 S&P500(2020-2024)の毎日の株価データを用いて、Vector Autoregression(VAR)とForecast Error Variance Decomposition(FEVD)を介して依存ネットワークを構築します。 FEVDは、VARの予測誤差のばらつきを分解し、各株価のショックが、我々のネットワークにおいて影響ベースのエッジ重みを形成するために反転する他の不確実性情報にどれだけ寄与するかを定量化する。リスク・アット・リスク(リスク・アット・リスク)に基づいて資本を割り当てた、トップランクの株式を使って動的ポートフォリオを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:53:39 GMT)
Can Large Language Models Be Trusted as Evolutionary Optimizers for Network-Structured Combinatorial Problems? [8.1]
大規模言語モデル(LLM)は、言語理解とさまざまなドメイン間の推論において強力な能力を示している。本研究では,問題構造に係わるLLMの能力を評価するための体系的枠組みを提案する。我々は、よく使われる進化的手法(EVO)を採用し、LLM演算子の出力忠実度を厳格に評価する包括的評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:17:55 GMT)
Predicting Parkinson's Disease Progression Using Statistical and Neural Mixed Effects Models: A Comparative Study on Longitudinal Biomarkers [8.0]
パーキンソン病(PD)の進行を予測することは重要であり、音声バイオマーカーは遠隔監視を通じて症状の重症度(UPDRS)を追跡する非侵襲的な方法を提供する。本研究は2つの先進ハイブリッドアプローチに対してLMMをベンチマークする。 PDRS予測におけるこれらのモデルの性能を評価し,PD研究と臨床応用の実践的ガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 20:56:32 GMT)
PDLogger: Automated Logging Framework for Practical Software Development [7.9]
既存の自動ロギング技術は、分離されたサブタスクに焦点を当てている。 PDLoggerは、実用的なマルチログシナリオ向けに設計された最初のエンドツーエンドのログ生成技術である。 F1は69.2%、レベル精度は82.3%、変数精度は131.8%、メッセージ品質(BERTScore)は65.7%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:35:57 GMT)
Efficient Self-Supervised Neuro-Analytic Visual Servoing for Real-time Quadrotor Control [7.8]
この研究は、教師による神経分析、コスト効率、視覚ベースの四元数制御モデルを導入し、小さな1.7MパラメーターのConvNetが分析教師から自動的に学習する。視覚のみの自己教師型神経分析制御は、明示的な幾何学的モデルやフィデューシャルマーカーを必要とせず、四面体方向と運動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:17:38 GMT)
FedS2R: One-Shot Federated Domain Generalization for Synthetic-to-Real Semantic Segmentation in Autonomous Driving [7.7]
フェデレートされたドメインの一般化は、生データを共有せずに複数のクライアント間で協調的なトレーニングを可能にすることで、画像分類の進歩を示す。我々は、自律運転における合成と現実のセマンティックセマンティックセグメンテーションのための、最初のワンショットフェデレーションドメイン一般化フレームワークであるFedS2Rを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:24:00 GMT)
VAMPIRE: Uncovering Vessel Directional and Morphological Information from OCTA Images for Cardiovascular Disease Risk Factor Prediction [7.6]
本稿では,CVDリスクとCVD関連条件予測を共同で行う,CVDリスク評価の多目的パラダイムを提案する。 CVDリスクアセスメントのための最初のOCTAデータセットであるOCTA-CVDと、OCTAエンフェイス画像に基づくInformative Enhancement (VAMPIRE)を用いたVessel-Aware Mambaベースの予測モデルを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:12:44 GMT)
Conformal Safety Shielding for Imperfect-Perception Agents [7.5]
学習成分を不完全な知覚に用いた自律エージェントにおける安全制御の問題点を考察する。本研究では,認識誤差下でのランタイム安全保証を実現するシールド構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:30:59 GMT)
OpenHuman4D: Open-Vocabulary 4D Human Parsing [7.5]
推論時間を短縮し,オープン語彙機能を導入する,最初の4Dヒューマンパーシングフレームワークを紹介する。最先端のオープン・ボキャブラリーな3D人間のパース技術に基づいて、我々のアプローチは4Dの人間中心のビデオへのサポートを拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:39:46 GMT)
Planning with Dynamically Changing Domains [7.5]
前もって与えられた名前のオブジェクトが有限個あると仮定され、それらは行動や流線型にのみ参加できる。我々は一階述語論理の計画問題を定式化し、初期理論が有限一貫した流動リテラル集合であると仮定する。本稿では,計画時に根ざした行動列の探索を整理することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:34:25 GMT)
Multi-Person Interaction Generation from Two-Person Motion Priors [7.3]
グラフ駆動インタラクションサンプリングは、現実的で多様な多人数インタラクションを生成する方法である。生成タスクを、互いの動作に条件付けられた同時1対1の動作生成に分解する。提案手法は,多人数・多人数のインタラクションを広範囲に生成する際の工芸品の削減において,既存の手法よりも一貫して優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 22:01:05 GMT)
LLM-Barber: Block-Aware Rebuilder for Sparsity Mask in One-Shot for Large Language Models [7.2]
大規模言語モデル(LLM)は、大幅な成長を遂げ、効率的なモデルプルーニング技術を必要としている。既存の訓練後のプルーニング法は主に収束密度モデルにおける重みの重要度を測定し、プルーニング過程における重みの重要度の変化を見落とし、性能劣化をもたらす。 LLM-バーバー(LLM-Barber)は,再トレーニングや重量再構成を伴わずに刈り取られたモデルの空間マスクを再構築する,新しい一発プルーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 06:08:52 GMT)
All-in-One Medical Image Restoration with Latent Diffusion-Enhanced Vector-Quantized Codebook Prior [7.1]
オールインワン医療画像復元(MedIR)は、統一モデルを用いて複数のMedIRタスクに対処することを目的としている。 DiffCodeは、遅延拡散強化ベクター量子化コードブックを利用する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:04:14 GMT)
UniCT Depth: Event-Image Fusion Based Monocular Depth Estimation with Convolution-Compensated ViT Dual SA Block [7.0]
ローカルおよびグローバルな特徴をモデル化するために,CNNとトランスフォーマーを統一するイベントイメージ融合手法UniCT Depthを提案する。 We show that UniCT Depth are outperforming existing image, event, and fusion-based monocular depth estimation method across key metrics。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:29:48 GMT)
FRAM: Frobenius-Regularized Assignment Matching with Mixed-Precision Computing [7.0]
二次割当て問題(QAP)は、2つのグラフ間のノード対応を確立することを目的としている。我々は,理論上基礎を成す混合精度アーキテクチャを開発し,精度の高い加速を実現する。 FRAMはCPU-FP64に比べて最大370倍のスピードアップを実現しており、解の精度は無視できない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:35:09 GMT)
Quaternion-Based Robust PCA for Efficient Moving Target Detection and Background Recovery in Color Videos [6.9]
四元数ベースのRPCA(QRPCA)は、カラー画像処理のための有望な教師なしのパラダイムである。カラービデオからターゲットのセグメンテーションと背景の復元を同時に行うための共通QRPCAフレームワークを提案する。また、カラーランク1バッチ(CR1B)法を導入して、UQRPCA+に拡張し、最適な低ランク背景を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:05:03 GMT)
Debunking Optimization Myths in Federated Learning for Medical Image Classification [6.6]
Federated Learning(FL)は、データプライバシを保持しながら、分散モデルトレーニングを可能にする、協調的な学習方法である。最近のFL法は、血液の学習率などの局所的な要因に敏感であり、実践的な展開においてその堅牢性を制限する。局所的および学習率の選択が特定のFL法よりも性能に与える影響を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 06:41:17 GMT)
Taking Language Embedded 3D Gaussian Splatting into the Wild [6.6]
制約のない写真コレクションからのオープン語彙シーン理解のための新しいフレームワークを提案する。具体的には、まず同じ視点から複数の外観画像を描画し、次に複数出現するCLIP特徴を抽出する。次に,言語特徴を効果的に圧縮し,学習し,融合させるための,過渡的不確実性を考慮したオートエンコーダ,多言語言語フィールド3DGS表現,および後アンサンブル戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:00:32 GMT)
Clean Code In Practice: Challenges and Opportunities [6.5]
本稿では,ソフトウェア信頼性,安全性,セキュリティの相互作用について考察する。ソフトウェア信頼性に対する重大な脅威を特定し、脅威推定フレームワークを提供する。本稿では,信頼性予測モデルを改善するための実践者のための実用的なガイドラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 00:13:50 GMT)
A mini-batch training strategy for deep subspace clustering networks [6.5]
ミニバッチトレーニングは現代のディープラーニングの基礎であり、複雑なアーキテクチャをトレーニングするための計算効率とスケーラビリティを提供する。本研究では,グローバルな特徴表現を保存するメモリバンクを統合することで,深層空間クラスタリングのためのミニバッチ学習手法を提案する。提案手法は,従来の制限を克服し,高解像度画像を用いたサブスペースクラスタリングのためのディープアーキテクチャのスケーラブルなトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 11:44:39 GMT)
A unified diagrammatic formulation of single-reference and multi-reference random phase approximations: the particle-hole and particle-particle channels [6.3]
近年,多体摂動理論の図式的多参照一般化が導入された。我々は、交換(MR-RPAx)と粒子-粒子RPA(MR-ppRPA)の2つのRPA変種、すなわち、交換(MR-RPAx)のMR一般化を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:09:44 GMT)
CleANN: Efficient Full Dynamism in Graph-based Approximate Nearest Neighbor Search [6.3]
近似近接探索(ANNS)は、AIワークロードのための様々な基礎データタスクにおいて、重要なアルゴリズム問題となっている。既存のグラフベースのインデックスは静的シナリオのために設計されている。 CleANNは完全なダイナミズムの下で品質を維持しながら、そのような効率を達成する最初のANNSインデックスである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:27:32 GMT)
SeeDiff: Off-the-Shelf Seeded Mask Generation from Diffusion Models [6.1]
我々は,クロスアテンションだけで非常に粗い物体の局在が得られ,初期種子が得られることを示した。また、単純なテキスト誘導合成画像は、一様背景を持つことが多く、対応を見つけるのが容易であることも観察した。提案手法はSeeDiffと呼ばれ,Stable Diffusionから高品質なマスクをオフザシェルフで生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:44:00 GMT)
Negative Dependence as a toolbox for machine learning : review and new developments [6.0]
負の依存は、伝統的な独立の限界を越えて学習能力を前進させる上で重要な要因になりつつある。最も一般的な負依存モデルとして、決定点過程(DPP)がある。本稿では,DPPをニューラルネットワークの擬似表現に適用した新しい結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:40:20 GMT)
Dimer-Enhanced Optimization: A First-Order Approach to Escaping Saddle Points in Neural Network Training [5.9]
ダイマー法(英: Dimer method)は、ポテンシャルエネルギー表面の局所幾何学を探索する2つの密接な空間を持つ点を構成する一階法である。分子動力学シミュレーションによるサドル点の位置推定に着想を得て, ダイマー最適化を提案する。 DEOは、サドルポイントやフラットリージョンから離れて、ステップ外の更新でトレーニング効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:57:32 GMT)
Assessing the Reliability of LLMs Annotations in the Context of Demographic Bias and Model Explanation [5.9]
本研究では,アノテータの人口統計学的特徴がテキストコンテンツと比較してラベル決定に与える影響について検討した。一般化線形混合モデルを用いて、この差分率を定量化し、観測された分散のごく一部(8%)が人口統計因子であることを示した。次に、ジェネレーティブAI(GenAI)モデルの信頼性をアノテータとして評価し、人口統計学的パーソナによる指導が人間の判断との整合性を改善するかどうかを具体的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:12:12 GMT)
The Impact of Fine-tuning Large Language Models on Automated Program Repair [5.9]
自動プログラム修正(APR)は、様々なツールとテクニックを使用して、開発者が関数型およびエラーなしのコードを高速に達成するのを助ける。大規模言語モデル(LLM)は、そのパフォーマンスと柔軟性から、APRツールチェーンのコンポーネントとして人気を集めている。微調整技術は、APRのような特定のタスクに事前訓練されたLLMを適応させ、スクラッチからのトレーニングよりもはるかに少ない計算コストで性能を向上させるために開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:42:08 GMT)
Stochastic Optimal Control via Measure Relaxations [5.7]
我々は,システムの最適制御問題を,占領対策に対する凸問題として論じる。提案手法は,合成シナリオと実世界のシナリオのセットで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:18:16 GMT)
A Metabolic-Imaging Integrated Model for Prognostic Prediction in Colorectal Liver Metastases [5.6]
本研究は,術後再発リスクを予測するための頑健な機械学習モデルを開発し,検証した。コントラスト造影CTでは,術前臨床パラメータと放射線学的特徴に入力変数を制限した。 3ヶ月の再発予測モデルでは、AUCが0.723のクロスバリデーションで最適性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:29:38 GMT)
An Effective UNet Using Feature Interaction and Fusion for Organ Segmentation in Medical Image [5.5]
3つのプラグ・アンド・プレイモジュールを含む,新しいU字型モデルを提案する。チャネル空間相互作用モジュールを導入し、エンコーダとデコーダの段間相互作用をモデル化することにより、スキップ接続特性の品質を向上させる。チャネルアテンションに基づくモジュールをデコーダブロックに組み込んで、重要な特徴の表現を強化するとともに、無関係な特徴の表現を抑える。マルチレベル融合モジュールは、マルチスケールデコーダの特徴を集約し、最終的な予測における空間的詳細と一貫性を改善するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:15:24 GMT)
Taming Domain Shift in Multi-source CT-Scan Classification via Input-Space Standardization [5.5]
SSFL++とKDSパイプラインは、ソース間の分散を減らすために空間的および時間的標準化を行う。本研究では、この入力空間の標準化が、局所的な識別可能性とソース間の一般化のトレードオフを管理する方法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:23:43 GMT)
Quantifying Security Vulnerabilities: A Metric-Driven Security Analysis of Gaps in Current AI Standards [5.4]
本稿では、NIST AI RMF 1.0、英国のAIおよびデータ保護リスクツールキット、EUのALTAIの3つの主要なAIガバナンス標準におけるセキュリティリスクの監査と定量化を行う。新しいリスク評価手法を用いて、リスク重大度指数(RSI)、アタックポテンシャル指数(AVPI)、コンプライアンス・セキュリティギャップパーセンテージ(CSGP)、ルート原因脆弱性スコア(RCVS)の4つの主要な指標を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 20:13:33 GMT)
Zero-Shot Text-to-Speech as Golden Speech Generator: A Systematic Framework and its Applicability in Automatic Pronunciation Assessment [5.1]
第二言語(L2)学習者は黄金の音声を模倣することで発音を改善することができる。本研究では,ゼロショット音声合成(ZS-TTS)技術を用いて学習者固有のゴールデンスピーチを,L2学習者の発音習熟度を測定するための有効な指標として活用できるという仮説を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 06:14:20 GMT)
FM-LC: A Hierarchical Framework for Urban Flood Mapping by Land Cover Identification Models [4.8]
乾燥した環境は、水と隣接した表面の間のスペクトルのコントラストが限られています。高解像度の毎日のPlanetScope画像は、時間的および空間的な詳細を提供する。本研究では,土地被覆同定によるフラッドマッピングのための階層的フレームワークであるFM-LCを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 06:25:53 GMT)
A Tensor-Based Compiler and a Runtime for Neuron-Level DNN Certifier Specifications [4.7]
本稿では,DNN証明書のニューロンレベル仕様をテンソルベース層レベル実装に変換するコンパイラフレームワークを提案する。これは、新しいスタックベースの中間表現(IR)と、ニューロンレベルのセマンティクスをシミュレートするために必要な暗黙のテンソル操作を推論する形状解析によって実現されている。コンパイラとg-BCSRを用いることで,新たな認証を開発し,多種多様なDNNにまたがる有用性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 20:38:29 GMT)
AI as a deliberative partner fosters intercultural empathy for Americans but fails for Latin American participants [4.6]
異文化間の協議は、肯定的な感情的関与を通じて、アメリカの参加者の間で文化間の共感を高めた。参加者主導のフィードバックの分析では、AIのラテンアメリカ文脈の表現において、ユーザが直接フラグを立て、文化的に不適切なAI応答を説明した。我々の研究は、同じAIシステムが、別の文化グループに対して同時に文化間の理解を促進する方法を明らかにすることによって、議論理論とAIアライメント研究の両方を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 19:53:20 GMT)
Deep RL Dual Sourcing Inventory Management with Supply and Capacity Risk Awareness [4.6]
介入モデルを利用して大規模最適化問題に強化学習(RL)を効率的に適用する方法を検討する。我々は,サプライチェーン最適化におけるマルチソース多周期在庫管理問題である,現実世界の挑戦的アプリケーションに対するアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:11:28 GMT)
VLQA: The First Comprehensive, Large, and High-Quality Vietnamese Dataset for Legal Question Answering [4.5]
ベトナムの法律ドメインに適した包括的で高品質なリソースであるVLQAデータセットを紹介した。また、データセットの包括的統計分析を行い、その有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:26:50 GMT)
A Memory-Efficient Framework for Deformable Transformer with Neural Architecture Search [4.5]
Deformable Attention Transformer (DAT) はコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な性能を示した。既存のアクセラレーション手法は高いハードウェアオーバーヘッドを発生させるか、モデルの精度を妥協させるかのいずれかである。本稿では,DATのためのハードウェアフレンドリな最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:11:15 GMT)
A Unified Framework for Interactive Visual Graph Matching via Attribute-Structure Synchronization [4.4]
インタラクティブなビジュアルグラフマッチングのための新しいフレームワークを提案する。提案手法では,構造的特徴と属性的特徴を表現するために属性-構造同期法を開発した。デザインされたインターフェイスでは、ユーザーは望む構造的およびセマンティックな特徴を持つ新しいターゲットグラフを指定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:47:09 GMT)
From General to Specialized: The Need for Foundational Models in Agriculture [4.3]
人口が増加し、気候変動が拡大するにつれて、食料の安全保障は世界的な関心事となっている。基礎モデルの最近の進歩は、リモートセンシングや気候科学において顕著な性能を示している。作物タイプマッピング, 作物の表現学推定, 作物の収量推定など, 農業に関わる課題へのそれらの適用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:58:45 GMT)
Improving Audio Classification by Transitioning from Zero- to Few-Shot [4.3]
最先端オーディオ分類ではゼロショット方式を用いることが多い。本稿では,ゼロショット法以外の分類精度の向上を目的とした少数ショット法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:40:09 GMT)
JDATT: A Joint Distillation Framework for Atmospheric Turbulence Mitigation and Target Detection [4.2]
大気の乱流(AT)は、リップリング、ぼかし、強度変動などの深刻な劣化をもたらす。最近のディープラーニングベースのアプローチでは、トランスフォーマーとMambaアーキテクチャを使用したAT緩和が進んでいる。大気乱流緩和とターゲット検出のための統合蒸留フレームワークであるJDATTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:06:48 GMT)
Reinforcement Learning for Finite Space Mean-Field Type Games [4.2]
平均場型ゲームは、大連立間のナッシュ均衡を記述する。有限空間設定でそのようなゲームに対する強化学習法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:39:19 GMT)
MIAT: Maneuver-Intention-Aware Transformer for Spatio-Temporal Trajectory Prediction [4.1]
ManeuverIntention-Aware Transformer (MIAT)は、意図認識制御機構と様々な相互作用モデリングを統合する。実世界のNGSIMデータセットに対する我々のアプローチを評価し,様々なトランスフォーマーおよびLSTMに基づく手法を用いてベンチマークを行った。 MIATはロングホライゾン予測において11.1%のパフォーマンス向上を実現しており、短期ホライゾン性能はわずかに低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:30:08 GMT)
Spatial Language Likelihood Grounding Network for Bayesian Fusion of Human-Robot Observations [4.0]
不確実性を認識した融合フレームワークは、人間の入力の不確実性を表す基礎的な可能性を必要とする。本稿では,地図画像の特徴を学習することで空間言語を基盤とする特徴ピラミッド類似グラウンドネットワーク(FP-LGN)を提案する。共同センシングの結果,不均質な人間の言語観測とロボットセンサ計測の不確実性を考慮した融合の実現に成功した可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:24:02 GMT)
Robust Variational Ground-State Solvers via Dissipative Quantum Feedback Models [3.7]
本稿では,量子微分方程式によって支配されるオープン量子系の基底状態問題を解くための変分フレームワークを提案する。散逸性量子光学系をパラメータ化することにより、その定常エネルギーを最小化し、ターゲットハミルトニアン基底状態を近似する。このフレームワークは、空洞量子電磁力学(QED)やフォトニック結晶回路などの実験プラットフォームと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:28:35 GMT)
Visual Analytics Using Tensor Unified Linear Comparative Analysis [3.7]
テンソル統合線形比較解析(TULCA)と呼ばれる新しいテンソル分解法を導入する。 TULCAはテンソル分解のための識別分析とコントラスト学習スキームを統合し、テンソルの柔軟な比較を可能にする。また,TULCAから抽出したコアテンソルを2次元可視化に効果的に可視化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:54:12 GMT)
TS-Insight: Visualizing Thompson Sampling for Verification and XAI [3.6]
我々は,トンプソンサンプリングに基づくアルゴリズムの内部決定機構の解明を目的とした,視覚分析ツールTS-Insightを紹介する。複数のプロットで構成され、各腕の進化した後部をトレースし、証拠を数え、その結果をサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:58:26 GMT)
LLMControl: Grounded Control of Text-to-Image Diffusion-based Synthesis with Multimodal LLMs [3.6]
制御可能なT2I生成タスクの課題に対処するため, LLM_Control というフレームワークを提案する。 LLM_Controlは、接地性能を向上させることにより、事前学習した拡散モデルを正確に変調する。我々はマルチモーダル LLM をグローバルコントローラとして利用し,空間レイアウトの配置,意味記述の強化,オブジェクト属性のバインドを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:57:02 GMT)
Nonconvex Optimization Framework for Group-Sparse Feedback Linear-Quadratic Optimal Control. II: Non-Penalty Approach [3.6]
ペナルティパラメータの調整と定点導入のリスクに対処する。提案手法により,特定の仮定に頼らずにグループ間直接フィードバック設計を実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:50:21 GMT)
FaRMamba: Frequency-based learning and Reconstruction aided Mamba for Medical Segmentation [3.6]
Vision Mambaは、グローバルな依存関係を効率的にモデル化するために、一次元の因果状態空間の再現を用いる。パッチトークン化と1Dシリアライゼーションは、局所的なピクセル隣接性を阻害し、ローパスフィルタリング効果を課す。 2つの相補的なモジュールを通してLHICDと2D-SSDを明示的に扱う新しい拡張であるFaRMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 20:41:53 GMT)
VAE-GAN Based Price Manipulation in Coordinated Local Energy Markets [3.5]
本稿では,地域エネルギー市場(LEM)における不均一分散エネルギー資源(DER)との協調モデルを提案する。提案手法は,マルチエージェントディープ決定性ポリシー勾配(MADDPG)に基づくデータ駆動型モデルフリー強化学習手法を利用する。本研究では,変動型自動エンコーダ生成敵ネットワーク(VAE-GAN)モデルを用いた価格操作戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:38:27 GMT)
Lasso Penalization for High-Dimensional Beta Regression Models: Computation, Analysis, and Inference [3.3]
負の対数様関数を持つ非漸近予測器のためのフレームワークを開発する。結果として生じる負の対数様関数を最適化するために勾配が考案された。我々の理論分析はシミュレーションによって裏付けられ、郡レベルの収監の予測に関する実データ例が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 23:19:17 GMT)
Large Language Model Agent for Structural Drawing Generation Using ReAct Prompt Engineering and Retrieval Augmented Generation [3.3]
土木工学では、建築図面は建築家、技術者、建築者の間の主要なコミュニケーションツールとして機能する。ソフトウェア能力の進歩にもかかわらず、構造図を作成するタスクは、労働集約的で時間を要するままである。本稿では,大規模言語モデル(LLM)エージェントを用いた構造図を生成するための,新しい生成AIベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:47:12 GMT)
Improving Deep Learning-based Respiratory Sound Analysis with Frequency Selection and Attention Mechanism [3.2]
軽量な自己アテンションを効率的なCNNバックボーンに統合するCNN-TSA(CNN-TSA)ネットワークを提案する。提案手法の中心は周波数帯域選択 (FBS) モジュールで, 雑音域と非変形域を抑える。また,多様な患者群にまたがるロバスト性を高めるための年齢特化モデルも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 20:29:25 GMT)
Reinforcement Learning for Multi-Objective Multi-Echelon Supply Chain Optimisation [3.1]
重み付き和で修正した元来の単目的RLアルゴリズムに対してベンチマークした多目的強化学習(RL)法を用いてモデルを評価する。我々は、カスタマイズ可能なシミュレータを用いて、様々なネットワーク複雑度の実験を行い、典型的な現実世界の課題を模倣する。このモデルはサプライチェーンの経路をまたいだ生産量と納入量を決定し、競合する目標間のほぼ最適なトレードオフを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:30:11 GMT)
$K^4$: Online Log Anomaly Detection Via Unsupervised Typicality Learning [2.9]
K4$は任意のログ埋め込みをコンパクトな4次元記述子に変換する。これらのディスクリプタは、軽量検出器が再トレーニングせずに正確に異常を判定することを可能にする。 K4$は、高性能なオンライン検出のための最先端技術だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 20:24:51 GMT)
ConSeg: Contextual Backdoor Attack Against Semantic Segmentation [2.9]
コンテキストバックドアアタック(ConSeg)という,シンプルで効果的なバックドアアタックを提案する。私たちの手法は興味深い観察、すなわち、対象クラスが被害者クラスの共起クラスとして設定された場合、被害者クラスはより容易に誤解される」という動機付けがある。実験の結果,ConSegは既存手法に比べて15.55%のアタック成功率(ASR)の向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:30:27 GMT)
Compliance Brain Assistant: Conversational Agentic AI for Assisting Compliance Tasks in Enterprise Environments [2.9]
Compliance Brain Assistant (CBA) は、企業環境における人員の日々のコンプライアンスタスクの効率を高めるために設計された、対話型のエージェントAIアシスタントである。応答品質とレイテンシのバランスを良くするために,FastTrackモードとFullAgenticモードをインテリジェントに選択できるユーザクエリルータを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 21:24:32 GMT)
Hybrid spin-phonon architecture for scalable solid-state quantum nodes [2.8]
固体スピン系は量子情報処理に大きな可能性を秘めている。固体中のスピンの不均一性は、固体量子系のスケーリングに重大な課題をもたらす。スピン埋め込みSiC光学結晶(OMC)キャビティに基づくハイブリッドスピンフォノンアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 22:38:33 GMT)
Are You There God? Lightweight Narrative Annotation of Christian Fiction with LMs [2.7]
我々は、Christian Fictionをジャンルとして幅広い概要を提供するために、計算ツールを使用します。我々は、左翼の本とキリスト教のフィクションの間に有意義で有意義な違いが存在することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:01:59 GMT)
An AI Capability Threshold for Rent-Funded Universal Basic Income in an AI-Automated Economy [2.6]
我々は、AI資本利益が普遍的なベーシックインカムを持続的にファイナンスできる最初のクローズドフォーム条件を導出する。我々は、異なる経済シナリオの下で、AI能力がAI前自動化と比較して生産性のレベルとしてしきい値を定義する方法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:29:30 GMT)
Digital and Robotic Twinning for Validation of Proximity Operations and Formation Flying [2.6]
誘導航法制御(GNC)システムは安全に重要であり、厳格な性能要件を満たす必要がある。このようなシステムの検証は、宇宙環境の複雑さのために難しい。本論文の主な貢献は、統合されたエンドツーエンドのディジタル・ロボット・ツインニング・フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:37:09 GMT)
Automating Mathematical Proof Generation Using Large Language Model Agents and Knowledge Graphs [2.5]
KGプロデューサは、数学的証明の構築と形式化のために汎用LLMを拡張している。汎用LLMはKG-Proverと組み合わせてミニF2Fテストで最大21%向上した。 KG-ProverはProofNetの2-11%、miniF2F-test、MUSTARDデータセットなど、さらなるスケーリングなしで一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:39:50 GMT)
Exploring LLM Autoscoring Reliability in Large-Scale Writing Assessments Using Generalizability Theory [2.5]
本研究では,大言語モデル(LLM)の信頼性をAP中国語・文化試験から評価する。一般化可能性理論を用いて、人間とAIのレーダ間のスコア一貫性を評価し比較する。人間とAIの両方のレーダを組み込んだ複合スコアリングでは信頼性が向上し、ハイブリッドスコアリングモデルが大規模書き込みアセスメントにメリットをもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:33:05 GMT)
TextSAM-EUS: Text Prompt Learning for SAM to Accurately Segment Pancreatic Tumor in Endoscopic Ultrasound [2.3]
TextSAM-EUSはSegment Anything Model (SAM) のテキストによる適応であり、推論時に手動の幾何学的プロンプトを必要としない。膵臓の公衆内視鏡超音波データベースTextSAM-EUSは82.69%のDiceと85.28%の正規化表面距離(NSD)を達成している SAMベースの医療画像セグメンテーションに即時学習を取り入れる最初の試みとして、TextSAM-EUSは、効率的で堅牢なEUSセグメンテーションのための実用的な選択肢を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 00:26:16 GMT)
Predicting Neoadjuvant Chemotherapy Response in Triple-Negative Breast Cancer Using Pre-Treatment Histopathologic Images [2.2]
三重複陰性乳癌(TNBC)は、その攻撃的行動と標的療法の欠如により、主要な臨床課題である。本報告では, 治療前のヘマトキシリンおよびエオシン含有生検スライドから直接, 病理学的完全反応(pCR)を予測するために, 注意に基づく多症例学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:07:24 GMT)
Minding Motivation: The Effect of Intrinsic Motivation on Agent Behaviors [2.2]
Intrinsic Motivation(IM)法は報酬スパーシティーの効果的な解法である。また、IMは「報酬ハッキング」と呼ばれる問題を引き起こし、エージェントはゲームの適切なプレイを犠牲にして新たな報酬を最適化する。本研究は,MiniGridゲームライクな環境における3つのIM技術の効果を実証的に評価することによって,第一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 00:49:25 GMT)
Interleaved Multitask Learning with Energy Modulated Learning Progress [2.0]
機械学習における「連続学習」は、過去の知識を維持し、活用しながら、新しいデータを統合することを目的としている。我々は「学習進歩」や「神経計算エネルギー支出」といったタスク非依存の尺度に基づいてタスクを交換するマルチタスク学習アーキテクチャを提案する。平均学習精度はランダムなインターリーブとシーケンシャルなタスク学習を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 11:41:46 GMT)
The Effect of Pointer Analysis on Semantic Conflict Detection [1.8]
現在のマージツールは、異なる開発者からの変更がテキスト統合されているが、セマンティックに相互に干渉している場合に発生するセマンティックコンフリを検知しない。意味衝突静的解析の実装におけるポインタ解析を用いて,そのような偽陽性を低減できるかどうかを理解するために,実証的研究を行った。同じ解析をポインタ解析を用いて実装し、2つのデータセット上で実行し、その頻度を観測し、その精度と計算性能を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 23:37:16 GMT)
Tell Me You're Biased Without Telling Me You're Biased -- Toward Revealing Implicit Biases in Medical LLMs [1.7]
医学応用で使用される大きな言語モデル(LLM)は偏見と不公平なパターンを示すことが知られている。影響を効果的に緩和するためには、これらのバイアスパターンを特定することが重要です。本稿では,知識グラフ(KG)と補助LDMを組み合わせることで,複雑なバイアスパターンを体系的に明らかにする新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:33:48 GMT)
A Practice of Post-Training on Llama-3 70B with Optimal Selection of Additional Language Mixture Ratio [1.7]
大規模言語モデル(LLM)は、慣れていない言語スキルを得たり、新しいドメインに適応するために、継続事前訓練(CPT)を必要とすることが多い。本研究では, 言語混合比 (ALMR) と学習率 (LR) の最適相関を, 最適実験装置を直接示す8Bサイズで検討する。 LLMの最終70Bバージョンを実生活チャットシステムに展開し、満足な性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:13:03 GMT)
Policy-Driven AI in Dataspaces: Taxonomy, Explainability, and Pathways for Compliant Innovation [1.7]
本稿では、プライバシ保護とポリシー対応AI技術に関する包括的なレビューを提供する。プライバシレベル、影響、コンプライアンスの複雑さに基づいて、これらのテクニックを分類する新しい分類法を提案する。技術的、倫理的、規制的な観点から見れば、この研究はデータ空間において信頼性があり、効率的で、コンプライアンスのよいAIシステムを開発するための基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:07:01 GMT)
KLAAD: Refining Attention Mechanisms to Reduce Societal Bias in Generative Language Models [1.6]
大規模言語モデル(LLM)は、しばしばアウトプットに社会的偏見を示し、公正さと害に関する倫理的懸念を引き起こす。 KLAAD(KL-Attention Alignment Debiasing)は,ステレオタイプと反ステレオタイプ文ペア間の注意分布を暗黙的に整列する,注意に基づく脱バイアスフレームワークである。 KLAADの実験的評価は、BBQとBOLDのベンチマークにおけるバイアス軽減の改善を示し、言語モデリングの品質に最小限の影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:24:19 GMT)
Histogram Layers for Neural Engineered Features [1.4]
局所的なバイナリパターンとエッジヒストグラム記述子は、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて有益な特徴であることが示されている。本稿では,ニューラルネットワークに埋め込まれたヒストグラム層を用いて,これらの特徴が学べるかどうかを考察する。本稿では,特徴表現を協調的に改善し,画像分類を行う,局所的バイナリパターンとエッジヒストグラム記述子のニューラルバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 21:07:54 GMT)
TokenBlowUp: Resolving Representational Singularities in LLM Token Spaces via Monoidal Transformations [1.4]
最近の研究は、大規模言語モデルのトークン埋め込み空間に対する基礎多様体仮説に挑戦する説得力のある証拠を提供している。我々はこの問題をスキーム理論の言語で定式化し、スキーム理論のブローアップを各特異点に適用することにより厳密な解法を提案する。我々は、この新しい空間の幾何学的正則化を保証する公式な定理を証明し、元の病理が解決されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:39:54 GMT)
Activator: GLU Activation Function as the Core Component of a Vision Transformer [1.4]
本稿では, 線形単位(GLU)アクティベーション関数構造を組み込んだ変圧器アーキテクチャにおいて, 計算コストの削減を目的とした置換・注目機構について検討する。この研究の目的は、GLUベースを広く活用することであり、トランスフォーマーアーキテクチャ設計のコアコンポーネントとして、従来のビジョンとアテンション機構に、より効率的で有能な代替手段を確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 21:37:44 GMT)
The Origin of Self-Attention: Pairwise Affinity Matrices in Feature Selection and the Emergence of Self-Attention [1.2]
自己認識メカニズムは現在、Transformersのようなディープラーニングアーキテクチャの中心となっている。本稿では,複数の領域にまたがる自己意識の概念的起源を追究する。我々は、ペア関係を前提とした基盤構造は、両方のアプローチにまたがって維持されていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:30:58 GMT)
Geometric structure of shallow neural networks and constructive ${\mathcal L}^2$ cost minimization [1.2]
我々は、$O(delta_P)$のコスト関数の最小値上に、$delta_P$がトレーニングデータの信号対雑音比を測定することを証明した。入力空間の特定の$Q$-次元部分空間を$mathbb RM$とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 00:18:31 GMT)
Finding Personalized Good-Enough Solutions to Unsatisfiable Stable Roommates Problems [1.2]
安定したルームメイト問題は、ルームメイトとして他のエージェントよりもエージェントの好みが特徴である。解決策とは、エージェントを互いに許容できるペアに分割することである。安定したルームメイト問題に対するパーソナライズされたソリューションを生成する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:56:10 GMT)
Smaller, Faster, Cheaper: Architectural Designs for Efficient Machine Learning [1.2]
論文は、モデルが計算要求を減らしながらパフォーマンスを向上できるというアーキテクチャ原則に焦点を当てている。まず、データ入力とエクスグレスに注目し、コアのニューラル処理ユニットから情報がどのように渡され、取得されるかを調べます。第2に、視覚変換器の注意を抑えるため、コアニューラルアーキテクチャの変更について検討する。第三に、正規化フローの自然構造と、モデル知識をよりよく蒸留するためにこれらの特性をどのように活用するかを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:56:53 GMT)
NIRS: An Ontology for Non-Invasive Respiratory Support in Acute Care [1.1]
急性期における知識表現を支援するために,Non Invasive Respiratory Support (NIRS)オントロジーを開発した。我々はWeb Ontology Language(OWL)のセマンティクスとProtegeを使って臨床概念と関係を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:05:20 GMT)
Pic2Diagnosis: A Method for Diagnosis of Cardiovascular Diseases from the Printed ECG Pictures [1.1]
多くの病気パターンは、古いデータセットと、精度が制限された伝統的なステップワイズアルゴリズムから派生している。本研究は,心電図画像から直接心血管疾患(CVD)を診断する方法であり,デジタル化の必要性を排除している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:21:25 GMT)
Overcoming Slow Decision Frequencies in Continuous Control: Model-Based Sequence Reinforcement Learning for Model-Free Control [1.1]
本稿では、与えられた入力状態に対するアクションのシーケンスを生成するために設計されたRLアルゴリズムであるSequence Reinforcement Learning(SRL)を紹介する。 SRLは、異なる時間スケールで動作するモデルとアクタークリティカルアーキテクチャの両方を利用することで、アクションシーケンスを学習する際の課題に対処する。我々は,SRLを一連の連続制御タスクで評価し,その性能が最先端のアルゴリズムに匹敵することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:13:25 GMT)
Predicting Brain Responses To Natural Movies With Multimodal LLMs [0.9]
We present MedARC's team solution to the Algonauts 2025 Challenge。我々のパイプラインは、ビデオ(V-JEPA2)、音声(Whisper)、テキスト(Llama 3.2)、視覚テキスト(InternVL3)、視覚テキストオーディオ(Qwen2.5-Omni)の様々な最先端事前学習モデルのリッチなマルチモーダル表現を利用した。最終提出書では、Pearsonの非配信映画のテスト分割に対する相関が平均0.2085に達し、当社のチームは競争で4位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:57:08 GMT)
Quantum-Informed Machine Learning for Chaotic Systems [0.8]
偏微分方程式を学習するための量子インフォームド機械学習フレームワークを提案する。量子回路ボルンマシンはカオス力学系の不変性を学ぶために用いられる。この枠組みは, 倉本-シヴァシンスキー方程式, 2次元コルモゴロフ流, 乱流流の3つの代表的な系で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:36:16 GMT)
Sequence-based protein-protein interaction prediction and its applications in drug discovery [0.7]
シークエンスベースのPPI予測手法の現状を概説し、ターゲット同定と薬物発見への影響について検討する。システムレベルの分析,標的同定,および治療ペプチドおよび抗体の設計におけるPPI予測の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:37:55 GMT)
Matching Game Preferences Through Dialogical Large Language Models: A Perspective [0.7]
本稿では,Large Language Models (LLM) と GRAPHYP のネットワークシステムをどのように組み合わせるかを検討することによって,「対話型知能」の将来の可能性について検討する。我々は,AIを透明かつトレーサビリティにするための概念的フレームワークを提案する。この視点の目標は、回答を提供するだけでなく、その回答がどのように到達したかをユーザーに示すAIシステムを構想することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:40:17 GMT)
Training Neural Networks for Modularity aids Interpretability [0.7]
ネットワークの解釈可能性を改善するためのアプローチは、クラスタ可能性、すなわち独立して研究できる解離クラスタにモデルを分割することである。事前学習されたモデルは非常にクラスタ化できないため、非相互作用クラスタの形成を促進するエンメシュメントロス関数を用いてモデルをよりモジュラーに訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:34:06 GMT)
The dark side of the forces: assessing non-conservative force models for atomistic machine learning [0.7]
顕微鏡シミュレーションにおける非保守モデルの適用性について検討する。得られた加速度を利用するための最良のアプローチは、保守的な力と組み合わせてそれらを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:05:11 GMT)
"Blockchain-Enabled Zero Trust Framework for Securing FinTech Ecosystems Against Insider Threats and Cyber Attacks" [0.6]
セキュリティメカニズムは、インサイダー攻撃、マルウェア侵入、APT(Advanced Persistent Threats)のような進化する脅威に対して不十分である本稿では、ブロックチェーン統合Zero Trustフレームワークを提案し、"Never Trust, Always"の原則に準拠した。このフレームワークはスマートコントラクトを使用して、MFA(Multi Factor Authentication)、RBAC(Role-Based Access Control)、Just-In-Time(JIT)アクセス権限を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:21:04 GMT)
ATCTrack: Aligning Target-Context Cues with Dynamic Target States for Robust Vision-Language Tracking [0.6]
視覚言語追跡は、初期フレームに提供されるテンプレートパッチと言語記述を用いて、ビデオシーケンス内の対象物を特定することを目的としている。ロバストなトラッキングを実現するためには、ターゲットの特徴を特徴付けるだけでなく、ターゲットに関連するコンテキストの特徴を活用することが不可欠である。動的ターゲット状態に適応したマルチモーダルキューが得られるATCTrackという新しいトラッカーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:05:12 GMT)
Efficient Quantum Access Model for Sparse Structured Matrices using Linear Combination of Things [0.6]
構成されたスパース行列に合わせたLCU(Linear Combination of Unitary)スタイルの分解のための新しいフレームワークを提案する。 LCUは変動型およびフォールトトレラントな量子アルゴリズムの基本的なプリミティブである。我々は、空間性と構造をよりよく捉えることができる単純で単項でない作用素のコンパクトな集合であるシグマ基底を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:21:16 GMT)
A Structured Bangla Dataset of Disease-Symptom Associations to Improve Diagnostic Accuracy [0.6]
疾患症状データセットは、医学研究、疾患診断、臨床意思決定、AIによる健康管理の応用に重要かつ需要がある。本研究は, 各種オンライン資料, 医療文献, 公衆衛生データベースから, 疾患症状の関係を体系的にコンパイルする。このデータは、ピアレビューされた医療論文、臨床ケーススタディ、および疾患症状関連報告を分析して収集された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 06:23:47 GMT)
Recurrent neural network wave functions for Rydberg atom arrays on kagome lattice [0.5]
ライドバーグ原子配列実験は、強力な量子シミュレータとして機能する能力を示した。本稿では,2次元リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて,カゴメ格子上のRydberg原子配列の基底状態について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:53:21 GMT)
Fringe visibility and which-way information in Young's double slit experiments with light scattered from single atoms [0.5]
ヤングの二重スリット実験は、しばしば量子力学における相補性の概念を説明するために用いられた。単一原子を用いた最近の実験では、両方向の情報を記録する方法が異なることが強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:20:38 GMT)
OrthoInsight: Rib Fracture Diagnosis and Report Generation Based on Multi-Modal Large Models [0.5]
骨折診断と報告生成のための多モード深層学習フレームワークOrthoInsightを提案する。骨折検出のためのYOLOv9モデル、臨床コンテキストを検索するための医療知識グラフ、診断レポートを生成するための微調整されたLLaVA言語モデルを統合する。 28,675枚のCT画像と専門家の報告から評価し、診断精度、コンテンツ完全性、論理的コヒーレンス、臨床ガイダンス値にまたがる高いパフォーマンスを平均4.28で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 06:47:55 GMT)
AI-Based Clinical Rule Discovery for NMIBC Recurrence through Tsetlin Machines [0.4]
膀胱がんは世界中で3分ごとに1つの生命を主張する。ほとんどの患者は非浸潤性膀胱癌 (NMIBC) と診断されるが、治療後に70%の再発がみられた。本稿では,透明で可読な論理を出力する記号学習機であるTsetlin Machine (TM) を用いた解釈可能なAIモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:32:13 GMT)
Extreme value theory for singular subspace estimation in the matrix denoising model [0.4]
行列デノナイジングモデルにおける特異部分空間の細粒度推定について検討する。我々は分布論を用いて、先頭特異ベクトルに符号化された低ランク信号構造の仮説を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:28:36 GMT)
Generative AI in Agriculture: Creating Image Datasets Using DALL.E's Advanced Large Language Model Capabilities [0.4]
テキスト・ツー・イメージと画像・ツー・イメージ(変分)の両手法を用いた研究画像から画像への生成は、平均PSNRがテキストから画像への変換よりも5.78%増加した。また,画像から画像までの手法を用いて生成した画像は,テキストから画像へのアプローチで生成した画像よりも現実的であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 20:09:18 GMT)
PRISM: A Personalized, Rapid, and Immersive Skill Mastery framework for personalizing experiential learning through Generative AI [0.4]
PRISMは、gen-AIとDigital Twins(DT)を活用して、適応的で経験的な学習を提供するスケーラブルなフレームワークである。 PRISMは感情分析とRAG(Retrieval-Augmented Generation)を統合し、学習者の理解を監視し、学習目標を満たすためにコンテンツを動的に調整する。 GPT-4は教師と学生の対話におけるゼロショット感情分析において91%のF1を達成するのに対し、GPT-3.5は非公式言語では頑健に機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:50:41 GMT)
Sparse Equation Matching: A Derivative-Free Learning for General-Order Dynamical Systems [0.4]
本稿では,共通定式化の下で既存の方程式探索手法を含む統一的なフレームワークであるスパース方程式マッチング(SEM)を提案する。 SEMはグリーン関数を用いた積分ベースのスパース回帰法を導入し、微分作用素の微分自由推定を可能にする。次に、脳-コンピュータインタフェース実験において52名の被験者から収集された複数の眼球運動タスク中に記録された脳波(EEG)データにSEMを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 22:05:21 GMT)
Hidden local adiabatic ramp in the modulated time evolution and the quantum approximate optimization algorithm [0.4]
断熱ランプの端を振動させることにより励起を除去する経路を数値的に最適化する。断熱状態の準備は、ターゲットハミルトニアンの基底状態を生成する解析解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 00:03:37 GMT)
LLM-Adapted Interpretation Framework for Machine Learning Models [0.3]
XGBoostのような高性能機械学習モデルは、しばしば「ブラックボックス」であり、解釈可能性の欠如により臨床導入を制限する。本研究の目的は,サルコピアリスクアセスメントにおける予測精度と物語透過性のギャップを埋めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:50:08 GMT)
Cyber-attack TTP analysis for EPES systems [0.3]
業界 4.0 の領域に進むにつれ、自動化と接続性の向上により、誤った設定や運用上のエラーのメンテナンスや処理が容易になります。電力網における産業4.0時代のセキュリティへの影響については検討されているが、電力利害関係者は、電力網が孤立し外部との接続が許されていないため、インフラを安全であるとみなしている。重要な電力・エネルギーシステムのインフラに対するサイバー攻撃を行うために敵が採用する戦術・技術・手順(TTP)は、次第に高度に高度化し、高度化しつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:15:04 GMT)
Evaluating Self-Supervised Learning in Medical Imaging: A Benchmark for Robustness, Generalizability, and Multi-Domain Impact [0.3]
本稿では,医療領域内における自己教師あり学習(SSL)手法の総合評価について述べる。 MedMNISTデータセットコレクションを標準ベンチマークとして、11の異なる医療データセットにわたる8つの主要なSSLメソッドを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:21:26 GMT)
FECT: Factuality Evaluation of Interpretive AI-Generated Claims in Contact Center Conversation Transcripts [0.3]
大型言語モデル (LLMs) は幻覚として知られており、入力、参照材料、現実世界の知識に根ざしていない自然言語出力を生成する。本稿では,人間のアノテーションガイドラインにおけるtextbf3D パラダイムを導入し,言語的インフォームド評価基準における事実性ラベルの基盤となる。本研究は,コンタクトセンターの会話を解析するためのAIシステムによって生成されたアウトプットの事実性を自動的に評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:14:18 GMT)
Hybrid Deep Learning and Handcrafted Feature Fusion for Mammographic Breast Cancer Classification [0.2]
本稿では,ResNet-50バックボーンの深い畳み込み機能と手書き記述子とトランスフォーマーベースの埋め込みを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。 CBIS-DDSMデータセットを使用して、ResNet-50ベースライン(AUC:78.1%)をベンチマークし、ディープなResNet-50とDINOv2機能による手作り機能の融合がAUCを79.6%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:36:44 GMT)
MTCAE-DFER: Multi-Task Cascaded Autoencoder for Dynamic Facial Expression Recognition [0.2]
本稿では、動的表情認識のための自動エンコーダに基づくマルチタスク学習(MTL)フレームワークのカスケードネットワークブランチを拡張した。オートエンコーダを用いたマルチタスク学習手法を用いて,動的顔検出と動的顔ランドマークが動的表情認識に与える影響を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:18:13 GMT)
Extended Histogram-based Outlier Score (EHBOS) [0.1]
Histogram-Based Outlier Score (HBOS) は、その計算効率と簡易さで広く使われている外れ値検出法である。 2次元ヒストグラムを組み込んだ拡張ヒストグラムベースアウトリースコア(EHBOS)を提案する。我々は17のベンチマークデータセット上でEHBOSを評価し、様々な異常検出シナリオにおけるその有効性と堅牢性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:23:39 GMT)
OmniBench-RAG: A Multi-Domain Evaluation Platform for Retrieval-Augmented Generation Tools [0.1]
本稿では,RAGシステム評価のための自動プラットフォームであるOmniBench RAGを紹介する。このプラットフォームは、9つの知識分野にまたがる精度と効率の次元でパフォーマンスの向上を定量化する。評価の結果, RAGの有効性は, 文化の顕著な向上から数学の低下に至るまで, 顕著な変動がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:29:15 GMT)
PaRCE: Probabilistic and Reconstruction-based Competency Estimation for CNN-based Image Classification [0.1]
確率的・再構成型能力推定法(PaRCE)を開発した。本手法は, 異常領域を有するOODサンプルを正しく分類し, 誤分類し, 識別するのが最適であることがわかった。本手法は,認識モデル信頼度という全体論的概念を最も確実に捉えた解釈可能なスコアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:12:08 GMT)
Competency-Aware Planning for Probabilistically Safe Navigation Under Perception Uncertainty [0.1]
知覚に基づくナビゲーションシステムは、複雑な地形における無人地上車両(UGV)のナビゲーションに有用である。本研究では,確率的・再構成型能力推定法(PaRCE)を開発し,入力画像との親しみ度を推定する。総合能力スコアは, 正しく分類され, 誤分類され, アウト・オブ・ディストリビューション (OOD) のサンプルを正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:14:53 GMT)
Direct entanglement ansatz learning (DEAL) with ZNE on error-prone superconducting qubits [0.1]
我々は、量子エンタングルメントに基づくアンサッツを利用して複雑な潜伏空間とゼロノイズ補間(ZNE)を探索するDirectanglement Ansatz Learning (DEAL)を導入する。ディールは古典的な量子近似最適化アルゴリズムと比較して成功率を最大14%向上させる。さらに、旅行セールスマン、クナップサック、マックスカット問題に対して、ほぼ最適な地上エネルギーソリューションを提供するDEALの能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:46:30 GMT)
Cluster Purge Loss: Structuring Transformer Embeddings for Equivalent Mutants Detection [0.1]
本稿では,クロスエントロピー損失を,クラスタパージ損失(Cluster Purge Loss)と呼ばれる深層学習目標と統合する新しいフレームワークを提案する。等価変異検出領域における最先端性能を実証し,より解釈可能な埋め込み空間を創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 23:07:11 GMT)
Zitterbewegung, Momentum and spin dynamics of photon in linear dielectric medium [0.0]
ローレンツ力によって表される双極子の運動量の変化は、アブラハム運動量に対応することを示す。一方、ミンコフスキー運動量はハミルトニアンの固有値として現れる。また, 左右の波動成分間のヘリシティ混合によるジッタベウングング様振動を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 11:29:36 GMT)
Zero-shot Performance of Generative AI in Brazilian Portuguese Medical Exam [0.0]
MLLM(Large Language Models)とMLLM(Multimodal Large Language Models)は、自然言語処理と医療応用において顕著な進歩を遂げている。本研究は,6台のLPM (GPT-4.0 Turbo, LLaMA-3-8B, LLaMA-3-70B, Mixtral 8x7B Instruct, Titan Text G1-Express, Command R+) と4台のMLLM (Claude-3.5-Sonnet, Claude-3-Opus, Claude-3-Sonnet, Claude-3-Haiku) を用いて,ブラジルの音声ポータルで書かれた質問に答える能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:34:52 GMT)
What Does 'Human-Centred AI' Mean? [0.0]
AIは、テクノロジーと人間との関係として有用である。あらゆるAIは人間の認知に関係している。 AIをフェティシシーから脱却するためには、目の中の人間の目を見る必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:18:52 GMT)
Universal Relation Between Quantum Entanglement and Particle Transport [0.0]
エンタングルメントエントロピーは量子相関の基本的な尺度である。一次元Fermi-Hubbard系における障壁後の二部交絡エントロピーと粒子数との普遍的関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:09:12 GMT)
TurQUaz at CheckThat! 2025: Debating Large Language Models for Scientific Web Discourse Detection [0.0]
本稿では,CheckThatの科学的ウェブ談話検出タスク(Task 4a)について紹介する。複数の大規模言語モデル(LLM)間の構造化された学術的議論をシミュレートする新しい協議会討論手法を提案する。提案手法は, 科学的主張の特定や科学的実体の言及にはあまり適していないが, 科学的研究への言及を初めて検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 00:46:23 GMT)
Trivial Trojans: How Minimal MCP Servers Enable Cross-Tool Exfiltration of Sensitive Data [0.0]
Model Context Protocol(MCP)は、AIエージェントと外部サービス間のシームレスな通信を可能にする、AI-tool統合の大幅な進歩を表している。本稿では、基本的なプログラミングスキルと無料のウェブツールしか必要としない、高度化されていない脅威アクターが、MCPの信頼モデルを利用して、機密性の高い財務データを流出させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:22:40 GMT)
The Polish Vocabulary Size Test: A Novel Adaptive Test for Receptive Vocabulary Assessment [0.0]
ポーランド語語彙サイズテスト(英語: Polish Vocabulary Size Test, PVST)は、母国語話者と母国語話者の両方の語彙サイズを評価するための新しいツールである。ポーランド語話者は、非ネイティブ話者に比べてはるかに大きな語彙を示した。母語話者の場合,語彙サイズは年齢と強い正の相関を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:56:46 GMT)
The Human Capital Ontology (Extended Abstract) [0.0]
人間資本オントロジー(Human Capital Ontology、HCO)は、人事管理局(OPM)が管理するデータ標準である。 HCOはCommon Core Ontologyの拡張であり、上層部の Basic Formal Ontology (BFO) である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 02:16:26 GMT)
The Carbon Cost of Conversation, Sustainability in the Age of Language Models [0.0]
GPT-3やBERTのような大規模言語モデル(LLM)の持続可能性について批判する。 1台のLCMを訓練すれば、年間数百台の自動車が運転する二酸化炭素を排出できる。データセンターの冷却は、脆弱な地域で水不足を悪化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:21:11 GMT)
TAPS : Frustratingly Simple Test Time Active Learning for VLMs [0.0]
テスト時間最適化により、モデルはパラメータをオンザフライで更新することで、推論中に新しいデータに適応できる。本研究では,不確実なサンプルを適応的にクエリし,動的に更新するテスト時アクティブラーニングフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、自律システムや医療診断などの安全クリティカルなアプリケーションに現実世界を配置するための実用的で効果的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:04:49 GMT)
Studying Disinformation Narratives on Social Media with LLMs and Semantic Similarity [0.0]
この論文は、偽情報物語との類似性を連続的に測定する。トレースツールは、ツイートとターゲットのナラティブを取り込み、それぞれの類似性をターゲットのナラティブに評価し、タイムラインとしてグラフ化する。第2のナラティブ合成ツールは、ツィートを類似性のしきい値の上にクラスタし、各クラスタ内で支配的なナラティブを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 21:43:18 GMT)
Some mathematical issues regarding a new approach towards quantum foundation [0.0]
最も弱い可能性定理は、量子論のヒルベルト空間形式論の基礎を与えるものである。必要な仮定は定式化され、数学は詳細に綴られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:48:39 GMT)
SmartCourse: A Contextual AI-Powered Course Advising System for Undergraduates [0.0]
SmartCourseは、学生固有のコンテキストのための書き起こしと計画情報を統合することで、従来のアドバイスツールの制限に対処する。このシステムは、インストラクターと学生のためのコマンドラインインターフェース(CLI)とGradio Web GUIを組み合わせて、ユーザーアカウント、コースの登録、卒業、4年間のプランを管理し、パーソナライズされたコースレコメンデーションのために、ローカルにホストされた大きな言語モデル(Ollama経由で)を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:49:41 GMT)
SkinDualGen: Prompt-Driven Diffusion for Simultaneous Image-Mask Generation in Skin Lesions [0.0]
本稿では, トレーニング済み安定拡散2.0モデルを用いて, 高品質な合成皮膚病変画像を生成する手法を提案する。実データと合成データを組み合わせたハイブリッドデータセットは、分類とセグメンテーションモデルの性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:00:37 GMT)
Shape Invariant 3D-Variational Autoencoder: Super Resolution in Turbulence flow [0.0]
ディープラーニングは、構造化されたデータセットから情報を抽出し、基礎となる流体現象のより深い理解を可能にする、多種多様な方法スイートを提供する。特に乱流モデリングの分野は、複数の時間的ダイナミックスケールにまたがる実験、観測、大規模シミュレーションを通じて得られた高次元データの増加による恩恵を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:28:39 GMT)
Semiclassical radiation spectrum from an electron in an external plane wave field [0.0]
平面波場の存在下で点粒子が生成する電磁エネルギーとエネルギー速度スペクトルについて検討する。我々のアプローチは半古典的定式化に基づいており、放射場が量子である間に電磁放射を発生させる電流分布を古典的に扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:59:19 GMT)
SHoM: A Mental-Synthesis Trust Management Model for Mitigating Botnet-Driven DDoS Attacks in the Internet of Things [0.0]
DDoS攻撃はIoTのセキュリティに深刻なリスクをもたらす。信頼管理を通じてモノのインターネットにおけるボットネットに対するDDOS攻撃を扱うためのモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:55:38 GMT)
Robust Taxi Fare Prediction Under Noisy Conditions: A Comparative Study of GAT, TimesNet, and XGBoost [0.0]
本研究では,3つの機械学習モデルであるグラフ注意ネットワーク(GAT),XGBoost,TimesNetについて検討する。 5500万以上のデータからなる実世界のデータセットを用いて,タクシー運賃の予測能力を評価する。この研究は、現実的な条件下での古典的学習モデルと深層学習モデルの間に重要な違いを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:55:16 GMT)
Risks & Benefits of LLMs & GenAI for Platform Integrity, Healthcare Diagnostics, Financial Trust and Compliance, Cybersecurity, Privacy & AI Safety: A Comprehensive Survey, Roadmap & Implementation Blueprint [0.0]
大規模言語モデル(LLM)と生成AI(GenAI)システムは、デジタルプラットフォームとアプリエコシステムを再構築している。金融業界では、合成ID詐欺やAI生成詐欺といったLLM主導の脅威が加速している。 AIの脅威に対処するため、Google Play、Apple App Store、GitHub Copilot、TikTok、Facebook、AmazonなどのプラットフォームはLLMベースの防御をデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 23:50:09 GMT)
ReCA: A Parametric ReLU Composite Activation Function [0.0]
活性化関数はディープニューラルネットワークの性能に大きな影響を与えることが示されている。本稿では,新しいパラメトリックアクティベーション関数ReCAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:30:17 GMT)
Quantifying uncertainty in climate projections with conformal ensembles [0.0]
気候不確実性定量化の新しいアプローチであるコンフォメーションアンサンブル(CE)を導入する。 CEは気候モデルアンサンブルと観測データを様々なスケールでシームレスに統合し、統計的に厳密で容易に解釈できる不確実性推定を生成する。また、CEは計算的に効率的であり、最小限の仮定を必要とし、整合性測度に対して非常に堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:13:34 GMT)
Ontological Foundations of State Sovereignty [0.0]
本論文は,国家主権の性質と,その主張の重要性について論じるものである。また、国家が実際に主権者であるという曖昧で矛盾したデータを扱うための戦略を明らかにすることも目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:21:25 GMT)
Numerical Artifacts in Learning Dynamical Systems [0.0]
多くの応用において、その解から有限の時間点でサンプリングされた力学系を学ぶ必要がある。本稿では,選択した数値スキームが学習結果に与える影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 08:38:09 GMT)
Noise-Limited Sensitivity in Cavity Optomechanical Molecular Sensing Enabled by Quantum Zero-Point Displacement Coupling and Strong Photon-Phonon Interaction for Chiral Detection [0.0]
本研究は、キラル分子のリアルタイム検出と識別のための量子制限光学センシングプラットフォームを提案する。このシステムは、基本量子限界に近づく超高変位感度を実現する。時間分解ラマン分光法は、非対称な光学的相互作用から生じるエナンチオ選択的ダイナミクスを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:35:12 GMT)
Mitigation of Social Media Platforms Impact on the Users [0.0]
ソーシャルメディアプラットフォームは多くの利点を提供し、様々な理由で人々が集まることができる。 Fractal-tree と L-Systems アルゴリズムに基づく新たな分散データ配置フレームワークを提案し,ソーシャルメディアプラットフォームの影響を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 18:51:32 GMT)
Many-body quantum dimerization in 2D atomic arrays [0.0]
2次元原子配列を異なるフォトニック環境に結合し、半充填励起部分空間に着目する。特に、このセクターにおける最小放射状態がコヒーレント重ね合わせによってよく説明されることを示す。我々は、このエキゾチックな状態を探索する可能性のある戦略と、その限界と課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 13:12:09 GMT)
Irredundant k-Fold Cross-Validation [0.0]
従来のk-foldクロスバリデーションでは、各インスタンスはトレーニングに1回(K! Irredundant $k$-fold cross-validationは、各インスタンスがトレーニングに1回、テストに1回正確に使用されることを保証する新しい方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 19:59:37 GMT)
Interpretable Open-Vocabulary Referring Object Detection with Reverse Contrast Attention [0.0]
RCAは、極端を抑え、中間レベルのアクティベーションを増幅することで最終層の注意を重み付け、意味論的に関連があるが抑制されたトークンが予測を導く。 We evaluate it on Open Vocabulary Referring Object Detection (OV-RefOD), introduced FitAP, a confidence-free average precision metric based on IoU and box area。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:43:09 GMT)
Integrating Activity Predictions in Knowledge Graphs [0.0]
本研究では,漁船の動きなどのデータを知識グラフから整理して検索する方法を示す。これらのクエリ結果はマルコフ連鎖モデルの作成に使用され、船体の歴史に基づいて将来の状態を予測できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:22:06 GMT)
Information Retrieval in long documents: Word clustering approach for improving Semantics [0.0]
本稿では,長い文書の場合のセマンティック情報検索のためのディープニューラルネットワークの代替案を提案する。クラスタリング技術を活用したこの新しいアプローチは、長文と短文を対象とする情報検索システムにおける単語の意味を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 21:01:03 GMT)
Improving the Performance of Sequential Recommendation Systems with an Extended Large Language Model [0.0]
本研究では,LlamaRecフレームワークにおけるLlama2をLlama3に置き換えることで,LLMベースのレコメンデーションシステムを改善することを提案する。実験の結果、ML-100K、Beauty、Gamesの各データセットの平均パフォーマンス改善は38.65%、8.69%、および8.19%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 15:59:25 GMT)
Identification and estimation for matrix time series CP-factor models [0.0]
本稿では,行列時系列のCP因子モデルを同定し,推定する手法を提案する。一般化された固有解析に基づくChange et al. (2023)とは異なり、関連する推定器の収束速度は小さな固有ギャップに悩まされる。提案手法は任意の固有ギャップから解放された高速収束率を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 05:38:23 GMT)
Finite-Size Effects in Quantum Metrology at Strong Coupling: Microscopic vs Phenomenological Approaches [0.0]
本研究では, 熱浴に強く結合したスピン鎖の最大精度限界について検討し, 一般パラメータの測定を行った。有限サイズ効果を無視すると、平衡温度測定の最終的な精度境界にかなりの誤差が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:20:38 GMT)
Equivariant Parameter Families of Spin Chains: A Discrete MPS Formulation [0.0]
一次元量子スピン系における位相相転移と高いベリー曲率を解析する。対称性作用が不動点を孤立させた場合、より高次ベリー不変量に対する不動点公式を導出する。このことは、ハルダンと自明な相の間の相転移点が、高いベリー曲率が成立するモノポールのような欠陥として作用することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:36:55 GMT)
Entropic Dynamics approach to Relational Quantum Mechanics [0.0]
エントロピック・ダイナミクスは、量子力学の非相対論的モデルを構築するために用いられる。 EDが時間的リレーショナルであることを明確にする。 EDアプローチは時間の問題と呼ばれる量子重力の類似を回避していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 14:16:33 GMT)
Efficient construction of fault-tolerant neutral-atom cluster states [0.0]
本稿では,高忠実度多原子絡み合った状態を3次元クラスタ状態に生成し,マージするためのプロトコルを提案する。我々のシミュレーションは、スケーラブルなフォールトトレラントクラスタ状態を構築するのに、最先端の高精細光キャビティが十分であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:55:52 GMT)
Efficient Vocal-Conditioned Music Generation via Soft Alignment Attention and Latent Diffusion [0.0]
声調伴奏生成のための軽量潜時拡散モデルを提案する。このモデルは、52倍高速な推論を実現しつつ、最先端システムと比較して220倍のパラメータ削減を実現している。超軽量アーキテクチャは、コンシューマハードウェアへのリアルタイムデプロイメントを可能にし、インタラクティブなアプリケーションやリソース制約のある環境に対してAI支援の音楽作成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:00:26 GMT)
Efficient Shallow Ritz Method For 1D Diffusion-Reaction Problems [0.0]
本稿では,一次元拡散-反応問題の解法として浅部リッツ法について検討する。近似のほぼ最適順序を達成するために、減衰ブロックニュートン法(dBN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:06:51 GMT)
DriveIndia: An Object Detection Dataset for Diverse Indian Traffic Scenes [0.0]
DriveIndiaは、インドの交通環境の複雑さと予測不可能性を捉えるために構築された、大規模なオブジェクト検出データセットである。データセットには、textbf66,986の高解像度画像が含まれており、yoLOフォーマットで、textbf24のトラフィック関連オブジェクトカテゴリにアノテートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:52:03 GMT)
Discrete Gaussian Vector Fields On Meshes [0.0]
この研究は、ベクトル値データに対する離散固有ガウス過程が、メッシュに関して定義された離散微分作用素から発展可能であることを示す。これらのモデルが高調波流を捕捉し、境界条件を組み込んだり、非定常データをモデル化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:43:31 GMT)
Cryptographic Data Exchange for Nuclear Warheads [0.0]
本稿では,セキュアかつ検証可能な弾頭追跡のための暗号プロトコルを提案する。核弾頭検証の課題に、侵入的な物理的検査を必要とせずに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 22:16:04 GMT)
Correcting the LogQ Correction: Revisiting Sampled Softmax for Large-Scale Retrieval [0.0]
2-towerニューラルネットワークは、レコメンデータシステムにおいて、検索段階の一般的なアーキテクチャである。ウェブスケールの設定では、アイテムカタログはしばしば禁止的に大きく、完全なソフトマックスが実現できない。実用的で広く採用されているアプローチの1つは、現在のミニバッチのアイテムから負が引き出される、バッチ内陰性を使うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:37:50 GMT)
Cornell Interaction in the Two-body Pauli-Schrödinger-type Equation Framework: The Symplectic Quantum Mechanics Formalism [0.0]
チャーム反チャーム境界系の磁場の影響下での量子的挙動について検討する。以上の結果から、磁気はウィグナー関数の負性を高め、強い量子干渉と古典的な振舞いから逸脱することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 19:34:32 GMT)
CoSTI: Consistency Models for (a faster) Spatio-Temporal Imputation [0.0]
CoSTIは、推論時間を劇的に削減しつつ、DDPMに匹敵する計算品質を達成するために一貫性トレーニングを採用している。複数のデータセットとデータシナリオをまたいだCoSTIを評価し、拡散モデルと同等のパフォーマンスで、計算時間を最大98%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:31:22 GMT)
Bag of Coins: A Statistical Probe into Neural Confidence Structures [0.0]
Bag-of-Coins (BoC) テストは、分類器の内部の整合性を調べる。 ViT(Vision Transformers)では、BoC出力は最先端の信頼性スコアとして機能し、ほぼ完璧なキャリブレーションを達成する。 ResNetのような畳み込みニューラルネットワーク(CNN)では、モデルの予測と内部ロジット構造との深い矛盾が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:54:32 GMT)
AutoSign: Direct Pose-to-Text Translation for Continuous Sign Language Recognition [0.0]
聴覚障害者コミュニティと聴覚障害者コミュニティのギャップを埋める上で,サインジェスチャを連続的に認識し,それらをグロースに変換することが重要な役割を担っている。ポーズ列を直接自然言語テキストに変換する自動回帰デコーダのみの変換器であるAutoSignを提案する。マルチステージパイプラインを削除することで、AutoSignはIsharah-1000データセットを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:28:33 GMT)
Anyonic Josephson junctions: Dynamical and ground-state properties [0.0]
1次元格子上の密度依存ホッピングを持つボゾンは、分数的な交換統計を持つ任意の粒子をエミュレートすることが示されている。ジョセフソン接合系を構築し、モット絶縁体の形をした絶縁バリアを2つの超流動相の間に挟み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 19:33:22 GMT)
Anomaly Detection in Human Language via Meta-Learning: A Few-Shot Approach [0.0]
本稿では,ラベル付きデータに制限のある多種多様な領域にまたがる人間の言語における異常を検出する枠組みを提案する。異常検出を数発のバイナリ分類問題として扱い、メタラーニングを活用してタスクを一般化するモデルを訓練する。提案手法は,エピソードトレーニングと原型ネットワークとドメイン再サンプリングを組み合わせることで,新しい異常検出タスクに迅速に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:23:03 GMT)
An ontological analysis of risk in Basic Formal Ontology [0.0]
本稿では,リスクの性質を考察し,基本形式オントロジー(BFO)のカテゴリを用いた特徴付けを行う。また、リスクはBFO:Roleのサブクラスであり、リスクをBFO:Dispositionのサブクラスとして分類する類似の見解と対比している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 00:44:47 GMT)
AgentMesh: A Cooperative Multi-Agent Generative AI Framework for Software Development Automation [0.0]
ソフトウェア開発タスクの自動化に複数のLCMエージェントを併用したPythonベースのフレームワークを提案する。 AgentMeshでは、Planner、Coder、Debugger、Reviewerといった特殊なエージェントが協力して、ハイレベルな要件を完全に実現されたコードに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:10:02 GMT)
Adversarial Combinatorial Semi-bandits with Graph Feedback [0.0]
セミバンドにおいて、学習者は、決定されたアームセットから繰り返し選択し、実現された報酬の合計を受信し、選択された個々のアームの報酬をフィードバックとして観察する。時間的地平線上での最適後悔は$T$が$widetildeTheta(SsqrtT+sqrtalpha ST)$としてスケールすることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 04:49:04 GMT)
AI-Driven Media & Synthetic Knowledge: Rethinking Society in Generative Futures [0.0]
学生は生成AI、偽メディア、合成知識生産といった中核的な概念を探求した。この2部構成は、AI強化通信におけるパワー、責任、教育の深い反映を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 09:12:21 GMT)
A Unified Semiclassical Framework for Ultrafast Competitive Electron Transfer in Multiredox Molecular Systems [0.0]
マルチレドックス化合物における超高速で競争性の高いETをモデル化するための統合された半古典的枠組みを提案する。提案するフレームワークは、光機能分子系の合理的設計のための汎用的でスケーラブルなツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 17:49:55 GMT)
A Tutorial on Knots and Quantum Mechanics [0.0]
注記は空間の位相の観点からの量子力学の記述をレビューする。絡み合いのトポロジ的分類と、絡み合いエントロピーと基本量子プロトコルの性質について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 19:08:53 GMT)
A Scalable and High Availability Solution for Recommending Resolutions to Problem Tickets [0.0]
インシデントや問題チケットの解決は、通信分野の請求や課金システムを含むあらゆる分野のサービス産業において一般的なテーマである。機械学習は、チケットの歴史的データのパターンに基づいて、パターンを特定し、問題のチケットの解決を提案するのに役立つ。本稿では、クラスタリング、教師付き学習、高度なNLPモデルを用いて、これらの課題に効果的に取り組むための堅牢なML駆動ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:42:12 GMT)
A Machine Learning Framework for Predicting Microphysical Properties of Ice Crystals from Cloud Particle Imagery [0.0]
質量や形態などの氷結晶の鍵となる性質を測定することは困難である。本稿では,氷結晶の3次元ミクロ物理特性をin situ two-dimensional (2D)画像から予測する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 03:25:59 GMT)
A Low-complexity Structured Neural Network to Realize States of Dynamical Systems [0.0]
本稿では,構造化ニューラルネットワーク(StNN)を用いたデータ駆動学習から動的システムの先進的状態への導出を行う。ハンケル作用素をベースとしたStNNを用いた力学系の数値シミュレーションを行った。提案したStNNは,将来状態の予測と理解を可能にする低複雑さ学習により,状態空間の動的システムを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:23:48 GMT)
A Gold Standard Dataset and Evaluation Framework for Depression Detection and Explanation in Social Media using LLMs [0.0]
オンラインソーシャルメディア投稿からうつ病の早期発見は、タイムリーなメンタルヘルス介入を提供するという約束を掲げている。抑うつ的スパンをラベル付けした1017のソーシャルメディア投稿を,12の抑うつ症状カテゴリにマッピングし,高品質で専門家による注釈付きデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 10:01:55 GMT)
A Fast Parallel Median Filtering Algorithm Using Hierarchical Tiling [0.0]
メディアフィルタリングは、シャープエッジを保持しながらノイズを取り除くためにデジタル画像処理で広く使われている。 Sortingベースのアルゴリズムは、小さなカーネルで優れているが、カーネルの直径が大きくなるとスケーラビリティが低下する。本稿では,階層的タイリングによるソート問題の分離性を活用し,冗長な計算を最小化する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 12:06:05 GMT)
A Dynamic, Context-Aware Framework for Risky Driving Prediction Using Naturalistic Data [0.0]
本研究では,ベルギーの運転データを用いた危険運転行動同定のための動的・個別化フレームワークを提案する。速度重み付きヘッドウェイと厳しい運転イベントの2つの安全指標を3つのデータ駆動モデルを用いて評価した。この知見は、リアルタイムの安全フィードバックを高めるための適応的、個人化されたリスク検出手法の価値を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 16:24:25 GMT)
A Cooperative Approach for Knowledge-based Business Process Design in a Public Authority [0.0]
本稿では,ビジネスプロセス設計におけるビジネスエキスパートを支援する知識ベース手法を提案する。知識ベースの構築は、シンプルでテキストベースの知識アーチファクトから始まり、より構造化され、形式化された表現へと進む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 07:31:28 GMT)
A ChatGPT-based approach for questions generation in higher education [0.0]
大規模言語モデルは実生活の多くの面で広く応用されている。本稿では、クイズ質問の生成と学習者の評価において、より高い教育者を支援するためのChatGPTの適用について検討する。生成された質問は、講師や学習者を含む様々な利害関係者に送られた"盲検"調査を通じて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Jul 2025 01:54:12 GMT)