Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

LongCat-Flash Technical Report [165.7]
LongCat-Flashは、560ビリオンパラメータのMixture-of-Experts (MoE)言語モデルである。計算効率と高度なエージェント能力の両方のために設計されている。 30日以内に20兆トークン以上のモデルトレーニングを完了し、100トークン/秒 (TPS) 以上の推論を0.70パーセントのアウトプットトークンで達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:05:45 GMT)
Synergistic Dual Spatial-aware Generation of Image-to-Text and Text-to-Image [106.7]
空間イメージ・トゥ・テキスト (SI2T) と空間テキスト・トゥ・イメージ (ST2I) は、二重形態で現れる2つの基本的なタスクである。既存のスタンドアローンSI2TやST2Iの手法では空間的理解が不十分である。 SI2TとST2Iを2つの学習フレームワークでモデル化することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:08:17 GMT)
Evaluating Language Models as Synthetic Data Generators [99.2]
AgoraBenchは、LMのデータ生成能力を評価するための標準化された設定とメトリクスを提供するベンチマークである。 6つのLMを使って126万のトレーニングインスタンスを合成し、99の学生モデルをトレーニングすることで、LMのデータ生成能力に関する重要な洞察を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:04:20 GMT)
Dream-Coder 7B: An Open Diffusion Language Model for Code [99.1]
そこで,Dream-Coder 7Bを提案する。Dream-Coder 7Bは,任意の順序生成能力を示すコード生成のための,オープンソースの離散拡散言語モデルである。厳密に左から右にデコードする従来の自己回帰(AR)モデルとは異なり、ドリームコーダ7Bはコーディングタスクに基づいてデコード戦略を適応的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:30:56 GMT)
Kwai Keye-VL 1.5 Technical Report [91.3]
本稿では、ビデオ理解における根本的な課題を3つの重要なイノベーションを通じて解決するKeye-VL-1.5を紹介する。まず,フレーム間の類似性に基づいて動的に計算資源を割り当てるSlow-Fastビデオ符号化方式を提案する。次に,モデルのコンテキスト長を8Kから128Kまで体系的に拡張する4段階事前学習手法を提案する。第3に、推論の強化と人間の嗜好の整合性に焦点を当てた総合的な後学習パイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:46:58 GMT)
O-DisCo-Edit: Object Distortion Control for Unified Realistic Video Editing [88.9]
O-DisCo-Editは、新しいオブジェクト歪み制御(O-DisCo)を組み込んだ統合フレームワークであるこの信号はランダムノイズと適応ノイズに基づいて、単一の表現内に幅広い編集キューを柔軟にカプセル化する。 O-DisCo-Editは、効果的なトレーニングパラダイムによる効率的な高忠実な編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:29:39 GMT)
DiffDecompose: Layer-Wise Decomposition of Alpha-Composited Images via Diffusion Transformers [85.1]
本稿では,DiffDecomposeについて述べる。DiffDecomposeは拡散トランスフォーマーをベースとしたフレームワークで,入力画像に条件付き可能な層分解を後部から学習する。コードとデータセットは、論文の受理時に提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:14:35 GMT)
PVINet: Point-Voxel Interlaced Network for Point Cloud Compression [83.7]
ポイントクラウド圧縮では、再構成されたポイントクラウドの品質は、グローバル構造とローカルコンテキストの両方に依存している。本稿では,グローバルな構造的特徴と局所的なコンテキスト的特徴を並列にキャプチャするPVINetを提案する。 PVINetは最先端の手法に比べて競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:37:32 GMT)
PractiLight: Practical Light Control Using Foundational Diffusion Models [78.8]
PractiLightは、生成された画像における光制御の実践的なアプローチである。私たちの重要な洞察は、画像内のライティング関係は、自己注意層におけるトークンの相互作用と本質的に類似しているということです。我々は,パラメータとデータ効率が証明された品質と制御の観点から,最先端の性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:38:40 GMT)
VerlTool: Towards Holistic Agentic Reinforcement Learning with Tool Use [78.3]
VerlToolは、体系的な設計原則を通じて制限に対処する統一的でモジュール化されたフレームワークです。我々のフレームワークはARLTをマルチターントラジェクトリとして定式化し、マルチモード観測トークン(テキスト/画像/ビデオ)を単一ターンRLVRパラダイムを超えて拡張する。モジュール化されたプラグインアーキテクチャは、軽量Python定義のみを必要とする迅速なツール統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:45:18 GMT)
BusterX: MLLM-Powered AI-Generated Video Forgery Detection and Explanation [77.6]
GenBuster-200Kは、200Kの高解像度ビデオクリップを備えた、大規模で高品質なAI生成ビデオデータセットである。 BusterXは、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)と強化学習を活用した、AI生成のビデオ検出および説明フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:38:16 GMT)
DivScene: Towards Open-Vocabulary Object Navigation with Large Vision Language Models in Diverse Scenes [76.2]
まず,DivSceneを導入することにより,オープン語彙オブジェクトナビゲーションの課題について検討する。私たちのデータセットは、既存のデータセットよりもターゲットオブジェクトやシーンタイプがはるかに多様です。我々はLVLMを微調整し、CoTの説明で次の動作を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:33:43 GMT)
Relative Trajectory Balance is equivalent to Trust-PCL [72.6]
Relative Trajectory Balance (RTB) は、逐次生成モデルの微調整を改善することを目的としている。本稿は,KL正則化を用いた非政治RL法であるRTBとTrust-PCLの等価性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:17:25 GMT)
FreeSplatter: Pose-free Gaussian Splatting for Sparse-view 3D Reconstruction [69.6]
FreeSplatterはスケーラブルなフィードフォワードフレームワークで、キャリブレーションされていないスパースビュー画像から高品質な3Dガウシアンを生成する。当社のアプローチでは,自己注意ブロックが情報交換を容易にする合理化トランスフォーマーアーキテクチャを採用している。包括的データセットに基づいて,オブジェクト中心とシーンレベルの再構築のための2つの特殊な変種を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:27:11 GMT)
CARE: Decoding Time Safety Alignment via Rollback and Introspection Intervention [69.0]
Contrastive Decodingのような既存のデコーディングタイムの介入は、安全と応答品質の間に深刻なトレードオフを強いることが多い。本稿では,3つの重要なコンポーネントを統合した,復号時安全アライメントのための新しいフレームワークであるCAREを提案する。このフレームワークは、安全性、品質、効率のバランスが良く、有害な応答率が低く、ユーザエクスペリエンスを最小限に破壊できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:50:02 GMT)
WebWatcher: Breaking New Frontier of Vision-Language Deep Research Agent [68.3]
Deep ResearchのようなWebエージェントは認知能力を示しており、高度に難解な情報検索問題を解決することができる。このようなエージェントは知覚、論理、知識においてより強力な推論能力を必要とするため、マルチモーダルディープリサーチは非常に困難である。本稿では,視覚言語推論機能を備えた多モードディープリサーチエージェントであるWebWatcherを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:21:53 GMT)
OpenVision 2: A Family of Generative Pretrained Visual Encoders for Multimodal Learning [68.0]
トレーニング効率を向上させるため,OpenVisionのアーキテクチャと損失設計を簡素化する。 OpenVision 2は、トレーニング時間とメモリ消費の両方を大幅に削減しながら、幅広いマルチモーダルベンチマークでオリジナルのモデルのパフォーマンスにマッチする。この優れたトレーニング効率により、OpenVisionで使用されている最大のビジョンエンコーダをはるかに超え、10億以上のパラメータに到達することが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:38:21 GMT)
REFRAG: Rethinking RAG based Decoding [67.5]
REFRAGは効率的なデコードフレームワークで、RAGアプリケーションの遅延を圧縮し、感知し、拡張し、改善する。本稿では,RAG,マルチターン会話,長期文書要約など,多種多様な長文タスクを対象としたREFRAGの厳密な検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:31:44 GMT)
Neural Scene Designer: Self-Styled Semantic Image Manipulation [67.4]
我々は,ユーザが指定したシーン領域のリアルな写真操作を可能にする新しいフレームワークであるNeural Scene Designer (NSD)を紹介した。 NSDは、ユーザ意図とのセマンティックアライメントと、周辺環境とのスタイリスティックな整合性の両方を保証する。細かなスタイル表現を捉えるために,プログレッシブ・セルフスタイル表現学習(PSRL)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:59:03 GMT)
Reinforced Visual Perception with Tools [66.8]
本稿では,GRPOに基づく新しいRLアルゴリズムを提案する。本手法は,複数の知覚重度ベンチマークにおいて,最先端の性能を実現する。我々のReVPT-3BとReVPT-7BはCV-Benchでインストラクションモデルを9.03%、9.44%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:57:49 GMT)
Robust Knowledge Editing via Explicit Reasoning Chains for Distractor-Resilient Multi-Hop QA [64.0]
Reason-KEは、4つの構造化されたステージファクト認識、関連性決定、選択的応用、そして1回のパスでイントラクタをフィルタする最終的な理由付けによって、事前訓練された大きな言語モデルを操る。最大4つの無関係な事実を持つMQuAKE-CFで訓練されたReason-KEは、QAの精度を90.2%に高め、重い注意を払って6.3%低下し、回答が漏れたときは1%にしかならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:37:42 GMT)
Temporal Preference Optimization for Long-Form Video Understanding [63.2]
TPO(Temporal Preference Optimization)は、ビデオLMMの時間的グラウンド機能を高めるために設計された、新しいポストトレーニングフレームワークである。 TPOは、手動の注釈付きデータへの依存を減らしながら、時間的理解を著しく向上させる。 LLaVA-Video-TPOは、Video-MMEベンチマークでトップ7Bモデルとしての地位を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:50:58 GMT)
Learn2Reg 2024: New Benchmark Datasets Driving Progress on New Challenges [61.6]
Learn2Reg 2024では、大規模なマルチモーダル登録と教師なしオブジェクト間脳登録が導入されている。また、Learn2Regで最初の顕微鏡に焦点を当てたベンチマークも導入している。新しいデータセットは、可逆性制約、ピラミッドの特徴、キーポイントアライメント、インスタンスの最適化など、新しいメソッド開発を刺激した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:03:07 GMT)
Im2Haircut: Single-view Strand-based Hair Reconstruction for Human Avatars [61.0]
本研究では,グローバルヘアと局所最適化を併用した1枚の写真から3次元毛髪を復元する手法を提案する。我々はこれを利用して1つ以上の画像からヘアスタイルを生成するガウススティングに基づく再構築手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:38:08 GMT)
Investigating Domain Gaps for Indoor 3D Object Detection [60.6]
本研究では,屋内3次元物体検出器を1つのデータセットから別のデータセットに適応させる作業について考察する。本稿では, ScanNet, SUN RGB-D, 3D Frontのデータセットと, 新たに提案した大規模データセット ProcTHOR-OD と ProcFront を用いたベンチマークを提案する。本研究は,3次元物体検出器におけるドメインギャップの違いが,合成から現実への適応,点雲品質適応,レイアウト適応,インスタンス特徴適応など,さまざまな適応シナリオについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:43:03 GMT)
Mobile-Agent-v3: Fundamental Agents for GUI Automation [59.8]
本稿では,オープンソースエンド・ツー・エンド・モデル間の最先端性能を実現する基礎的なGUIエージェントモデルを提案する。汎用GUIエージェントフレームワークであるMobile-Agent-v3を提案し,AndroidWorldでは73.3,OSWorldでは37.7に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:38:34 GMT)
SC-GIR: Goal-oriented Semantic Communication via Invariant Representation Learning [59.5]
目標指向セマンティックコミュニケーション(SC)は,タスクの意味情報のみを伝達することで,コミュニケーションシステムに革命をもたらすことを目的としている。画像伝送のためのSC-GIR(Goal-oriented Invariant Representation-based SC)という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:29:43 GMT)
Identity-Preserving Text-to-Video Generation via Training-Free Prompt, Image, and Guidance Enhancement [58.9]
アイデンティティ保存型テキスト・ツー・ビデオ(IPT2V)生成は、参照対象画像とテキストプロンプトの両方に忠実なビデオを生成する。本稿では,映像記述と参照画像のセマンティックギャップを橋渡しする,トレーニングフリープロンプト,イメージ,ガイダンス拡張フレームワークを提案する。 ACM Multimedia 2025 Identity-Preserving Video Generation Challengeで優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:03:13 GMT)
Towards More Diverse and Challenging Pre-training for Point Cloud Learning: Self-Supervised Cross Reconstruction with Decoupled Views [58.5]
本稿では,まず2つの分離点雲/ビューを生成し,一方を他方から再構成する相互再構成生成パラダイムであるPoint-PQAEを提案する。クロスコンストラクションは, 自己再構成と比較して, 事前学習の難易度を著しく高め, 3次元自己教師型学習において従来の単一モーダル自己再構成法を超越することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:42:17 GMT)
FEDEXCHANGE: Bridging the Domain Gap in Federated Object Detection for Free [58.3]
Federated Object Detection (FOD)は、クライアントがさまざまなドメインからローカルデータにアクセスすることなく、グローバルなオブジェクト検出モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。既存のFOD法はしばしばエッジデバイスのハードウェア制約を見落とし、高い計算コストを発生させる局所的なトレーニング正規化を導入する。本稿ではFEDEXCHANGEを提案する。FEDEXCHANGEはドメインギャップを埋める新しいFODフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:39:25 GMT)
Preacher: Paper-to-Video Agentic System [58.3]
Preacherは、最初の紙対ビデオのエージェントシステムである。研究論文を構造化ビデオ要約に分解、要約、再構成する。 5つの研究分野にまたがって高品質なビデオ抽象化を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:45:35 GMT)
How Can Input Reformulation Improve Tool Usage Accuracy in a Complex Dynamic Environment? A Study on $τ$-bench [58.1]
マルチターンの会話環境では、大きな言語モデル(LLM)は、一貫性のある推論とドメイン固有のポリシーへの固執にしばしば苦労する。本稿では,関連するドメインルールを付加したユーザクエリを自動的に再構成するIRMA(Input-Reformulation Multi-Agent)フレームワークを提案する。 IRMAはReAct、Function Calling、Self-Reflectionをそれぞれ16.1%、12.7%、19.1%で大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:05:06 GMT)
ABCD-LINK: Annotation Bootstrapping for Cross-Document Fine-Grained Links [57.5]
我々は、最高のパフォーマンスのアプローチを選択し、文書間リンクに注釈を付けるための新しいドメインに依存しないフレームワークを提案する。当社のフレームワークを2つの異なるドメイン – ピアレビューとニュース – に適用しています。結果として得られた新しいデータセットは、メディアフレーミングやピアレビューなど、数多くのクロスドキュメントタスクの基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:32:24 GMT)
Sim-to-Real Reinforcement Learning for Vision-Based Dexterous Manipulation on Humanoids [56.9]
本稿では,ヒューマノイドロボットを訓練して3つの巧妙な操作を行う,実用的なシミュレート・トゥ・リアルなRLレシピを提案する。未確認のオブジェクトやロバストで適応的な政策行動に対して高い成功率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:08:08 GMT)
FlashAdventure: A Benchmark for GUI Agents Solving Full Story Arcs in Diverse Adventure Games [56.8]
我々はFlashAdventureを紹介した。これは、フルストーリーのアーク補完をテストするために設計された、34のFlashベースのアドベンチャーゲームのベンチマークである。また,ゲームプレイの自動評価装置であるCUA-as-a-Judgeと,長期記憶を利用したエージェントフレームワークであるCOASTを提案する。実験では、現在のGUIエージェントがフルストーリーのアークに苦しむのに対して、COASTは観察と振る舞いのギャップを埋めることでマイルストーンの完了を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:33:16 GMT)
Compositional Generative Model of Unbounded 4D Cities [56.4]
本研究では,4次元都市を創出するのに適した構成生成モデルを提案する。 CityDreamer4Dは、インスタンス編集、都市スタイル化、都市シミュレーションなど、さまざまなダウンストリームアプリケーションをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:11:42 GMT)
CCE: Confidence-Consistency Evaluation for Time Series Anomaly Detection [56.3]
本稿では,新しい評価指標である信頼性・一貫性評価(CCE)を紹介する。 CCEは同時に、予測の信頼性と不確実性を測定する。 RankEvalは、さまざまなメトリクスのランキング機能を比較するためのベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:38:38 GMT)
Bigger Isn't Always Memorizing: Early Stopping Overparameterized Diffusion Models [56.0]
自然データ領域の一般化は、記憶の開始前に訓練中に徐々に達成される。一般化対メモ化は、時間スケール間の競合として最もよく理解される。この現象学は,確率論的文脈自由文法をランダムな規則で学習する拡散モデルにおいて復元されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:18:07 GMT)
Physics Supernova: AI Agent Matches Elite Gold Medalists at IPhO 2025 [55.8]
物理問題解決能力に優れたAIシステムである物理超新星を紹介する。超新星は23.5/30点を獲得し、406人の競技者の14位にランクインし、人間の金メダリストの中央値を上回っている。これらの結果から,エージェントシステム内におけるツール統合の原則が,競争力の向上をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:59:13 GMT)
Do Retrieval Augmented Language Models Know When They Don't Know? [55.7]
ALMはいつ知らないのか知っていますか? 期待とは対照的に, LLM は有意なテキストバッファー-拒否行動を示す。提案手法は, 学習後モデルに対する簡易かつ効果的な拒絶手法を開発し, 解答品質を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:44:15 GMT)
Towards High Data Efficiency in Reinforcement Learning with Verifiable Reward [54.7]
オフラインとオンラインの両方のデータ選択のための最適化戦略を組み合わせた,データ効率のよいポリシ最適化パイプラインを提案する。オフラインフェーズでは、多様性、影響、適切な難易度に基づいて、トレーニングサンプルの高品質なサブセットをキュレートする。オンラインRLVRトレーニングにおいて、探索可能性の低いサンプルを動的にフィルタリングするサンプルレベルの探索性指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:04:20 GMT)
BloomScene: Lightweight Structured 3D Gaussian Splatting for Crossmodal Scene Generation [54.1]
3Dシーンは非常に複雑な構造を持ち、出力が密度が高く、一貫性があり、必要な全ての構造を含むことを保証する必要がある。現在の3Dシーン生成法は、事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルと単眼深度推定器に依存している。クロスモーダルシーン生成のための軽量な3次元ガウススプラッティングであるBloomSceneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:15:49 GMT)
Token Assorted: Mixing Latent and Text Tokens for Improved Language Model Reasoning [53.6]
大規模言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・シークレット(CoT)データに基づいて訓練された場合、推論と計画が優れている。そこで我々は,遅延離散トークンを用いて推論過程を部分的に抽象化するハイブリッド表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:25:38 GMT)
Enhancing Large Language Model for Knowledge Graph Completion via Structure-Aware Alignment-Tuning [52.8]
知識グラフ補完(KGC)は、知識グラフから新しい知識を推測し、予測することを目的としている。既存の手法は、自然言語とグラフ構造の間の矛盾した表現空間を無視することが多い。構造認識アライメントチューニングにより,KGCのためのLLMを強化する新しいフレームワークSATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:38:11 GMT)
ViSTA-SLAM: Visual SLAM with Symmetric Two-view Association [52.3]
ViSTA-SLAMは、カメラのクロージャを必要とせずに動作するリアルタイムの単眼視SLAMシステムである。提案手法は, カメラトラッキングと高密度3次元再構成品質の両方において, 優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:12:23 GMT)
Reinforcement Learning for Machine Learning Engineering Agents [52.0]
強化学習によって改善される弱いモデルによって支援されるエージェントは、はるかに大きいが静的モデルによって支援されるエージェントよりも優れていることを示す。分散非同期RLフレームワークにおいて,高コストかつ高利回りな動作を増幅するための時間依存性の勾配更新を提案する。また,早期に失敗するプログラムとほぼ正しくないプログラムを区別し,部分クレジットを提供する環境機器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:04:10 GMT)
Multiple LLM Agents Debate for Equitable Cultural Alignment [52.0]
LLMをベースとした2人のエージェントが文化的なシナリオについて議論し、共同で最終決定を下すマルチエージェント議論フレームワークを導入する。オープンウェイトLLM(および21LLMの組み合わせ)に対するこれらのアプローチを,75カ国の社会的エチケット規範に対するNormAd-ETIベンチマークを用いて評価した。実験により、単一LLMベースラインよりも総合的精度と文化的グループパリティの両方を改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:34:28 GMT)
Reasoning Vectors: Transferring Chain-of-Thought Capabilities via Task Arithmetic [51.4]
大規模言語モデルは複雑な推論タスクをマスターするために、強化学習のようなコストのかかる最適化を必要とすることが多い。この研究は、ひとたび学習された推論能力を、コンパクトなタスクベクトルとしてモデル間で抽出し、伝達できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:04:51 GMT)
What Expressivity Theory Misses: Message Passing Complexity for GNNs [51.2]
我々は、ほとんどの実世界のタスクにおいて高い表現性は必要ないと論じ、基本的なWLテスト以上の表現性はめったに要求されない。本稿では,GNNアーキテクチャがメッセージパッシングによって与えられたタスクを解くことの難しさを定量化する手法であるMessage Passing Complexity (MPC)を提案する。 MPCは、表現性理論による理論上の不合理性を保ちながら、オーバースカッシングのような現実的な限界を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:44:49 GMT)
Gradient-free stochastic optimization for additive models [50.6]
本稿では,Polyak-Lojasiewicz あるいは強凸条件を満たす目的関数に対する雑音観測によるゼロ次最適化の問題に対処する。対象関数は加法的構造を持ち、H"古い関数族によって特徴づけられる高次滑らか性特性を満たすと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:15:29 GMT)
Succeed or Learn Slowly: Sample Efficient Off-Policy Reinforcement Learning for Mobile App Control [50.3]
本稿では,モバイルアプリ制御タスクで評価された新規な非政治強化学習アルゴリズムであるSucceed or Learn Slowly (SoLS)を紹介する。 SoLSは、ユーザーインターフェースナビゲーションのための微調整基礎モデルにおいて、非政治的アクター-批判的アプローチを修正することで、サンプル効率を改善する。我々は、成功した対話から学習を優先するSTR(Success Transition Replay)でSOLSを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:55:27 GMT)
LvBench: A Benchmark for Long-form Video Understanding with Versatile Multi-modal Question Answering [49.7]
LvBenchは多目的なマルチモーダル質問応答のための長文ビデオ理解ベンチマークである。ビデオは70秒から4時間で、シングルシーン、マルチシーン、フルシーンのコンテキストをカバーしています。本データセットは、慎重に選択された100本の映画から得られた20,061組の質問応答対からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:09:27 GMT)
APEX$^2$: Adaptive and Extreme Summarization for Personalized Knowledge Graphs [47.3]
本稿では,高スケーラブルなPKG要約フレームワークであるAPEX$2$を提案する。我々は、最大で1200万トリプルのベンチマークKGに対して、進化するクエリ設定の下でAPEX$2$を評価した。実験の結果,APEXは問合せ精度と効率の両面で最先端のベースラインを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:12:26 GMT)
Model Unmerging: Making Your Models Unmergeable for Secure Model Sharing [47.2]
無許可のマージは、開発者の権利を侵害し、機密個人情報を漏洩するリスクを負う可能性がある。本稿では,モデルパラメータを乱してマージ不能にするアクティブプロテクション機構であるMergeLockを提案する。 MergeLockは、保護されたモデルに関わる場合、マージされたモデルの性能を95%以上低下させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:24:41 GMT)
Space-aware Socioeconomic Indicator Inference with Heterogeneous Graphs [46.5]
非連続推論のための地理空間を表現するために不均一なグラフ構造を用いる空間認識型社会経済指標推論法GeoHGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:40:12 GMT)
Strata-Sword: A Hierarchical Safety Evaluation towards LLMs based on Reasoning Complexity of Jailbreak Instructions [46.4]
大規模言語モデル(LLM)と大規模推論モデル(LRM)は、ジェイルブレイク攻撃の際の潜在的な安全リスクに直面している。本稿では,まず「推論複雑度」を評価可能な安全次元として定量化し,推論複雑度に応じて15のジェイルブレイク攻撃手法を3つのレベルに分類する。まず,漢字分解攻撃,ランタン・リドル・アタック,アクロスティック・ポエム・アタックなど,独特な言語特性をフル活用するために,いくつかの中国のジェイルブレイク攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:58:43 GMT)
Benchmarking Optimizers for Large Language Model Pretraining [46.2]
本研究は、標準化された事前学習シナリオにおける最近の最適化手法の包括的評価を行う。各シナリオに最も適した実践者へのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:50:30 GMT)
Guided Model-based LiDAR Super-Resolution for Resource-Efficient Automotive scene Segmentation [45.9]
高分解能LiDARデータは、自律運転のための3Dセマンティックセグメンテーションにおいて重要な役割を果たす。対照的に、16チャンネルのLiDARのような低コストのセンサーは、セグメンテーション精度を低下させるスパース点雲を生成する。我々は,LiDARスーパーレゾリューション(SR)とセマンティックセグメンテーションを共同で扱う最初のエンドツーエンドフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:01:40 GMT)
Preserving Vector Space Properties in Dimensionality Reduction: A Relationship Preserving Loss Framework [45.9]
相関保存損失は、高次元データの関係行列と低次元埋め込みとの差を最小限に抑える。 RPLは非線形射影のためのニューラルネットワークを訓練し、行列摂動理論から導かれる誤差境界によって支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:31:11 GMT)
Surface Fairness, Deep Bias: A Comparative Study of Bias in Language Models [45.4]
大規模言語モデル(LLM)におけるバイアスの様々なプロキシ尺度について検討する。 MMLU (Multi-subject benchmark) を用いた人格評価モデルでは, スコアの無作為かつ大半がランダムな差が生じることがわかった。 LLMアシスタントメモリとパーソナライゼーションの最近の傾向により、これらの問題は異なる角度から開かれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:21:41 GMT)
LLM-empowered Agents Simulation Framework for Scenario Generation in Service Ecosystem Governance [45.2]
本稿では,3つのLarge Language Model (LLM)パワーエージェントを適応的にコーディネートするシナリオジェネレータの設計手法を提案する。環境エージェント(EA)は、極端なものを含む社会環境を生成し、社会エージェント(SA)は、社会協力構造を生成し、プランナーエージェント(PA)は、タスクロール関係を結合し、タスクソリューションを計画する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:55:02 GMT)
Large VLM-based Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation: A Survey [45.1]
膨大な画像テキストデータセットに基づいて事前訓練されたLarge Vision-Language Models (VLM) 上に構築されたVLAモデルが、トランスフォーメーションパラダイムとして登場した。この調査は、ロボット操作のための大規模なVLMベースのVLAモデルの、最初の体系的で分類指向のレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:10:01 GMT)
Intrinsic Test of Unlearning Using Parametric Knowledge Traces [43.4]
近年,大規模言語モデル(LLM)の「学習」概念が注目されている。未学習の手法を評価するための現在のプロトコルは、関連する知識を監視せずに行動テストに依存している。我々は、未学習概念のパラメトリックな知識トレースの変化を考慮して、未学習を内部的に評価するべきだと論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:50:34 GMT)
Chronotome: Real-Time Topic Modeling for Streaming Embedding Spaces [43.1]
本研究では,力に基づくプロジェクションとストリーミングクラスタリングを組み合わせた可視化手法を導入し,埋め込みの空間時間マップを構築する。このテクニックを適用して、時間ベースのデータで進化するテーマをリアルタイムでインタラクティブに探索するツールであるChronotomeを、リアルタイムで作成します。我々は、テキストと画像データに対するユースケースを通じて、我々のアプローチの有用性を実証し、時間的データセットの美学と意味を理解するための新しいレンズをどのように提供するかを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:32:25 GMT)
CAT: Causal Attention Tuning For Injecting Fine-grained Causal Knowledge into Large Language Models [42.1]
因果注意チューニング(Causal Attention Tuning, CAT)は、注意機構に微粒な因果知識を注入する新しいアプローチである。トークンレベルの因果信号を自動的に生成するために,人間の先行情報を活用する自動パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:13:15 GMT)
SimulMEGA: MoE Routers are Advanced Policy Makers for Simultaneous Speech Translation [41.6]
SimulSTは、音声認識と機械翻訳を厳密なレイテンシ制約の下で共同で最適化することで、リアルタイムの言語間通信を可能にする。我々は、プレフィックスベースのトレーニングとMixture-of-Expertsリファラを組み合わせた教師なしのポリシー学習フレームワークであるSimulMEGAを紹介し、効果的な読み書き判断を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:34:50 GMT)
SyncGuard: Robust Audio Watermarking Capable of Countering Desynchronization Attacks [41.3]
これらの課題に対処するため,SyncGuardという学習型スキームを提案する。具体的には、任意の長さのオーディオに透かしを埋め込むためのフレームワイド放送埋め込み方式を設計する。さらに強靭性を高めるために,細かな設計による歪み層を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:12:55 GMT)
Contrastive Prompt Clustering for Weakly Supervised Semantic Segmentation [41.1]
本稿では,新しいWSSSフレームワークであるContrastive Prompt Clustering (CPC)を提案する。 CPCはLarge Language Models (LLM) を利用して、固有のクラス間の関係を符号化するカテゴリクラスタを導出する。 PASCAL VOC 2012 と MS 2014 の実験では、CPC がWSSS の既存の最先端手法を上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:43:50 GMT)
InDiD: Instant Disorder Detection via Representation Learning [40.7]
本稿では,変化検出遅延と時刻を誤報にバランスさせる原理的損失関数を提案する。合成シーケンス、実世界のデータセンサー、変化点のあるビデオについて検討する。実験の結果、複雑なデータはタスクの特異性に合わせて意味のある表現を必要とすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:07:23 GMT)
Analysing the Language of Neural Audio Codecs [40.6]
本研究では,ニューラルオーディオコーデック(NAC)の統計的および言語学的特性の比較分析を行った。各種NACモデルにより生成された離散音声トークンについて検討し,Zipfの法則やHeapsの法則などの言語統計法則の遵守性を検討した。結果,NACトークン,特に3グラムは言語様の統計パターンを示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:36:33 GMT)
Iterative In-Context Learning to Enhance LLMs Abstract Reasoning: The Case-Study of Algebraic Tasks [40.5]
汎用LLMの一般化能力を向上する文脈内学習手法を提案する。このアプローチでは反復的なサンプル選択戦略を採用しており、いくつかの例を段階的に調整して構築する。実験の結果, より単純な例では, LLMではより優れた一般化性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:54:45 GMT)
Understanding and Scaling Collaborative Filtering Optimization from the Perspective of Matrix Rank [39.9]
協調フィルタリング(CF)手法は現実世界のレコメンデーションシステムを支配している。本研究では,異なる学習戦略下での埋め込みテーブルの特性について検討する。ユーザの安定なランクとアイテムの埋め込みを規則化する,効率的なウォームスタート戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:22:01 GMT)
Statistics-Friendly Confidentiality Protection for Establishment Data, with Applications to the QCEW [39.7]
本稿では、政策立案者に対する解釈可能性に着目した、ビジネスデータのための新たな機密性フレームワークを提案する。ノイズの多い問合せ回答を秘密保持マイクロデータに変換する際に生じる新たな課題を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:29:54 GMT)
DeepResearch Arena: The First Exam of LLMs' Research Abilities via Seminar-Grounded Tasks [39.6]
DeepResearch Arena(ディープリサーチアリーナ)は、豊富な専門家の会話とインタラクションをキャプチャする学術セミナーに基礎を置いているベンチマークである。評価の結果,DeepResearch Arenaは最先端のエージェントに重大な課題を呈している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:42:47 GMT)
ZoomEye: Enhancing Multimodal LLMs with Human-Like Zooming Capabilities through Tree-Based Image Exploration [39.3]
我々は,視覚レベルの推論に適した訓練不要でモデルに依存しない木探索アルゴリズムZoom Eyeを提案する。このアルゴリズムにより、MLLMは、タスク関連視覚的エビデンスを探索するために、ルートから葉ノードへナビゲートすることで、人間の様のズーム動作をシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:39:51 GMT)
Unnoticeable Community Deception via Multi-objective Optimization [38.0]
そこで本研究では,新たな偽装指標を提案し,攻撃予算と組み合わせて,無意味なコミュニティ偽装課題をモデル化する。そこで我々は, 次数バイアスとコミュニティバイアスによる候補ノード選択機構を取り入れた2つの変種手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:49:42 GMT)
InsBank: Evolving Instruction Subset for Ongoing Alignment [37.9]
大規模言語モデル (LLM) は通常、アライメントを強化するために命令チューニングを行う。近年の研究では、命令データの質と多様性は量よりも重要であることが強調されている。新しい命令データの開発とともに、選択したサブセットをどのように進化させるかは、まだ十分に調査されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:04:47 GMT)
Benchmarking the Detection of LLMs-Generated Modern Chinese Poetry [37.9]
詩が人間に由来するかAIに由来するかを特定することは困難である。本稿では,AIによる現代漢詩の検出のための新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:01:45 GMT)
Privacy-Preserving Reasoning with Knowledge-Distilled Parametric Retrieval Augmented Generation [37.4]
Parametric RAG (PRAG) は文書を LLM 内の LoRA としてエンコードすることでこの問題に対処する。文書構造とパラメータアクティベーションにおける標準RAGと整合した知識蒸留パラメトリックRAGモデルであるDistilledPRAGを提案する。 4つのQAデータセットの実験では、DistilledPRAGは精度でベースラインを上回り、OODデータでうまく一般化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:23:57 GMT)
MEGen: Generative Backdoor into Large Language Models via Model Editing [36.7]
本稿では,バックドア型大規模言語モデル(LLM)の影響に焦点を当てる。生成タスクへのバックドア拡張を目的とした,編集ベースの生成バックドアMEGenを提案する。実験の結果,MEGenは局所パラメータの小さなセットだけを調整することで,高い攻撃成功率を達成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:06:47 GMT)
Culture is Everywhere: A Call for Intentionally Cultural Evaluation [36.2]
文献的文化的評価について論じる: 評価のあらゆる側面に埋め込まれた文化的仮定を体系的に検証するアプローチ。我々は、現在のベンチマークプラクティスを超えて、意味と今後の方向性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:39:21 GMT)
On the Alignment of Large Language Models with Global Human Opinion [36.2]
本研究は,世界,言語,時間次元にわたる大規模言語モデル(LLM)における意見アライメントの話題を包括的に調査した初めての事例である。我々は,世界価値調査(WVS)に基づく評価フレームワークを構築し,LLMと人間の意見の整合性を体系的に評価する。 LLMは少数の国でのみ意見が適切あるいは過度に調整され、ほとんどの国で意見が過度に調整されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:19:17 GMT)
Cloud-Device Collaborative Agents for Sequential Recommendation [36.1]
大規模言語モデル(LLM)は、強力な意味理解と柔軟な推論機能を備えたエージェントベースのレコメンデーションシステムを実現している。 LLMは強力なパーソナライズを提供するが、プライバシの懸念やリアルタイム信号へのアクセス制限、スケーラビリティのボトルネックに悩まされることが多い。本稿では,2つのエージェントを駆使したシーケンシャルレコメンデーションのための新しいクラウド・デバイス協調フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:28:11 GMT)
AWorld: Orchestrating the Training Recipe for Agentic AI [35.9]
本稿では,大規模エージェント-環境相互作用のためのオープンソースシステムであるAWorldを紹介する。タスクをクラスタに分散することで、AWorldは通常の単一ノードのシーケンシャル実行と比較して、エクスペリエンスコレクションを14.6倍高速化する。 GAIAテストセットでパス@1精度32.23%のQwen3-32Bエージェントを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:56:31 GMT)
Constrained Random Phase Approximation: the spectral method [35.3]
スペクトルcRPA(s-cRPA)と呼ばれる新しい制約付きランダム位相近似(cRPA)法を提案する。 3d殻充填量の変化により,ScandiumおよびCuのcRPA法と比較した。 S-cRPAは、常に大きなHubbard$U$インタラクション値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:55:14 GMT)
Benchmarking and Studying the LLM-based Code Review [34.9]
現在のベンチマークでは、きめ細かいコード単位、完全なプロジェクトコンテキストの欠如、不適切な評価指標の使用に重点を置いています。 SWRBenchはPR中心のレビューと完全なプロジェクトコンテキストを提供する新しいベンチマークです。我々の貢献には、SWRBenchベンチマーク、その客観的評価方法、現在のACR機能に関する包括的な研究、効果的な拡張アプローチが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:13:34 GMT)
Robust Federated Learning in Unreliable Wireless Networks: A Client Selection Approach [34.9]
深層ニューラルネットワーク(DNN)を無線エッジでトレーニングするための、有望な分散学習パラダイムとして、フェデレートラーニング(FL)が登場した。既存のソリューションは主に、無線リソース最適化戦略を取り入れることでこれらの課題に対処する。本稿では、信頼できないネットワークにおける送信障害が、ローカルサンプルの効果的なラベル分布を歪める方法に関する、新しい理論的解析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:38:41 GMT)
Building surrogate models using trajectories of agents trained by Reinforcement Learning [34.6]
強化学習によって訓練されたポリシーを用いて,シミュレーションされた決定論的環境を効率的にサンプリングする手法を提案する。我々は、ラテン・ハイパーキューブサンプリングやアクティブラーニング、クリギングに関して、これらのサロゲート構築戦略を広範囲に分析する。提案手法は,提案手法の最先端性を向上し,複雑なシミュレータへの補助支援強化学習政策最適化戦略の適用を可能にする道筋を明確化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:13:45 GMT)
Flaw or Artifact? Rethinking Prompt Sensitivity in Evaluating LLMs [34.5]
ハイプロンプト感度は、大規模言語モデルのコアリミットとして広く受け入れられている。広く報告されているハイプロンプト感度は、本当にLLMの本質的な弱点なのか、それとも、主に評価プロセスの成果物なのか? 即発感度の多くは,ログライクなスコアリングや厳密な回答マッチングなど,評価手法に起因していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:38:28 GMT)
MSNav: Zero-Shot Vision-and-Language Navigation with Dynamic Memory and LLM Spatial Reasoning [34.1]
VLN(Vision-and-Language Navigation)は、自然言語の命令を解釈し、複雑な環境をナビゲートするエージェントである。現在のアプローチでは、単一の大規模言語モデル(LLM)がエンドツーエンドで決定する、"ブラックボックス"パラダイムを採用することが多い。 3つのモジュールを相乗的アーキテクチャに融合するフレームワークであるメモリ空間ナビゲーション(MSNav)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:54:04 GMT)
Supercurrent Time Division Multiplexing with Solid-State Integrated Hybrid Superconducting Electronics [34.0]
電圧制御型ハイブリッド超電導デマルチプレクサを用いた非散逸性超電流の時間分割多重化を実証する。これらのチップは、Al超伝導電極、酸化半導体InAsチャネル、ハフニウム酸化物ゲート絶縁体を含む超伝導ジョセフソン電界効果トランジスタを統合する。 1つの入力と8つの出力を持つデマルチプレクサは、信号周波数で100MHz、50mKで100kHzの非消散入力範囲+-2 uAを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:14:57 GMT)
Not All Data Are Unlearned Equally [33.8]
未学習の成功は、モデルの事前学習データにおいて、学習したい知識の頻度に依存するかを検討する。確率と生成に基づくアンラーニング評価のミスアライメントを発見し、モデルが大きくなるにつれてこの問題が悪化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:14:18 GMT)
Non-Identical Diffusion Models in MIMO-OFDM Channel Generation [33.3]
非同一拡散モデルと呼ばれる新しい拡散モデルを提案し,その無線OFDMチャネル生成への応用について検討する。非識別拡散により、ノイズ入力内の各要素の信頼性を特徴付けることができる。提案手法の有効性と妥当性を理論的にも数値的にも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:33:39 GMT)
OThink-R1: Intrinsic Fast/Slow Thinking Mode Switching for Over-Reasoning Mitigation [32.9]
OThink-R1は論理的妥当性を保ちながら冗長な推論ステップを誘発する手法である。 OThink-R1は、数学的および質問応答タスクにわたる実験により、推論の冗長性を平均で約23%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:27:07 GMT)
POINTS-Reader: Distillation-Free Adaptation of Vision-Language Models for Document Conversion [32.5]
高品質なラベル付きデータは、正確な文書変換モデルのトレーニングに不可欠である。高品質な文書抽出データセットを構築するための2つの段階からなる完全自動化フレームワークを提案する。我々は公開のPOINTS-1.5モデルをトレーニングしてPOINTS-Readerを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:54:18 GMT)
Cognitive-Inspired Hierarchical Attention Fusion With Visual and Textual for Cross-Domain Sequential Recommendation [32.4]
クロスドメインシークエンシャルレコメンデーション(CDSR)は、複数のドメインにわたる歴史的なインタラクションを活用することで、ユーザの振る舞いを予測する。本稿では,視覚的・テキスト的表現の階層的意図融合(HAF-VT)を提案する。階層的な注意機構は、人間の情報統合を模倣して、単一ドメインとクロスドメインの好みを共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:19:22 GMT)
Should I Share this Translation? Evaluating Quality Feedback for User Reliance on Machine Translation [32.3]
本研究では,モノリンガルなユーザがまずMT出力を共有するか,次に品質フィードバックで共有するかを決定する,現実的な機械翻訳(MT)シナリオについて検討する。エラーハイライトを除くすべてのフィードバックタイプは、決定精度と適切な信頼の両方を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:31:44 GMT)
AskQE: Question Answering as Automatic Evaluation for Machine Translation [32.3]
本稿では,重要なMTエラーを検出し,実用的なフィードバックを提供するための質問生成および回答フレームワークであるAskQEを紹介する。そこでAskQEはKendallのTau相関と判定精度を、他のQE指標と比較して高く評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:38:50 GMT)
Towards Trustworthy Vital Sign Forecasting: Leveraging Uncertainty for Prediction Intervals [32.2]
本稿では,不確実性評価(Restruction Uncertainty Estimate, RUE)からPIを導出する2つの手法を提案する。これらの手法を、高頻度および低頻度の健康信号を表わし、分・時間レベルのサンプリングを施した2つの大規模公共データセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:03:26 GMT)
Data Retrieval with Importance Weights for Few-Shot Imitation Learning [31.9]
本稿では,重要度を推定するIWR(Importance Weighted Retrieval)を導入する。 IWRは、わずかな修正しか必要とせず、既存の検索ベースの手法の性能を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:58:41 GMT)
Trusted Uncertainty in Large Language Models: A Unified Framework for Confidence Calibration and Risk-Controlled Refusal [31.5]
異種不確実性証拠を正当性の校正確率に変換する統一フレームワークUniCRを提案する。 UniCRは、温度スケーリングと適切なスコアリングを備えた軽量なキャリブレーションヘッドを学習する。ショートフォームQA、実行テスト付きコード生成、検索強化ロングフォームQAの実験は、キャリブレーションメトリクスの一貫性のある改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:14:58 GMT)
Understanding Impact of Human Feedback via Influence Functions [31.1]
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)では、人間のフィードバックから適切な報酬モデルを学ぶことが重要である。人間のフィードバックは、特に複雑な反応を評価するとき、しばしばうるさい、一貫性がない、偏見がある。本稿では,人間からのフィードバックが報酬モデルの性能に与える影響を測定するための計算効率の近似法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:51:13 GMT)
Quantum Frequency Conversion of Single Photons from a Tin-Vacancy Center in Diamond [30.5]
ダイヤモンドスズ空洞(SnV)センターは量子ネットワークノード構築の候補として有望である。 619nm光子の高効率・低雑音量子周波数変換(QFC)を1480nmの通信Sバンドに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:00:00 GMT)
Optimizing In-Context Learning for Efficient Full Conformal Prediction [30.1]
Conformal Prediction (CP) は、分布のないカバレッジを保証する予測セットを提供する。メタラーニングやインコンテキストラーニング(ICL)に基づく最近のアプローチは、欠点を部分的に軽減している。本稿では,ICCをベースとした拡張FCP(E-ICL+FCP)と呼ばれる効率的なFCPフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:49:27 GMT)
Towards Efficient and Accurate Spiking Neural Networks via Adaptive Bit Allocation [29.9]
マルチビットスパイクニューラルネットワーク(SNN)は最近、エネルギー効率と高精度なAIを追求する熱い研究スポットになっている。本稿では,直接学習したSNNに対して,メモリと計算資源の微粒な層配置を実現するための適応ビット割り当て戦略を提案する。具体的には、重みとスパイクの時間長とビット幅をパラメータ化し、勾配を通して学習し制御できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:04:18 GMT)
Evaluating the Clinical Safety of LLMs in Response to High-Risk Mental Health Disclosures [29.7]
本研究は、危機レベルのメンタルヘルス開示をシミュレートするユーザに対して、6つの人気のある大規模言語モデル(LLM)の反応を評価する。 Claudeはグローバルアセスメントにおいて、Grok 3、ChatGPT、LAMAは複数のドメインでパフォーマンスが低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:01:08 GMT)
Investigating and Enhancing Vision-Audio Capability in Omnimodal Large Language Models [29.6]
本稿では,OLLMの視覚テキストコンポーネントが教師として,視覚音声コンポーネントが学生として機能する自己知識蒸留(Self-KD)トレーニング手法を提案する。実験結果から,自己KDはOLLMの視覚音響能力を高める有効な方法であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:56:50 GMT)
EmbodiedOneVision: Interleaved Vision-Text-Action Pretraining for General Robot Control [29.5]
EO-RoboticsはEO-1モデルとEO-Data1.5Mデータセットで構成されている。 EO-1の開発は、(i)マルチモーダル入力を無差別に処理する統一アーキテクチャという、2つの重要な柱に基づいている。 EO-1は、EO-Data1.5M上の自己回帰復号とフローマッチングの相乗効果によって訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 00:28:12 GMT)
Enhancing Partially Relevant Video Retrieval with Robust Alignment Learning [29.4]
関連のあるビデオ検索は、あるクエリに関連するビデオを取得することを目的としている。中心となる課題は、突発的なセマンティックな相関に対して、堅牢なクエリとビデオのアライメントを学ぶことだ。データの不確実性を明示的にモデル化するRobust Alignment Learningフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:30:43 GMT)
Distilled Pretraining: A modern lens of Data, In-Context Learning and Test-Time Scaling [29.2]
蒸留によるプレトレーニングでは, 試験時間スケーリングが著しく向上したモデルが得られた。蒸留はコンテキスト内での学習能力を損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:49:14 GMT)
Zero-shot Cross-lingual NER via Mitigating Language Difference: An Entity-aligned Translation Perspective [29.2]
言語間の名前付きエンティティ認識は、高ソース言語から低ソース言語に知識を移すことを目的としている。既存のゼロショットCL-NERアプローチは主にラテン文字言語(LSL)に焦点を当てており、共通言語的特徴は効果的な知識伝達を促進する。中国語や日本語のような非ラテン語のスクリプト言語(NSL)では、構造的な違いにより性能が劣化することが多い。大規模言語モデル(LLM)を活用することで、EATはNSLと英語間のエンティティの整合化に二重翻訳戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:49:49 GMT)
Learning Correlation-aware Aleatoric Uncertainty for 3D Hand Pose Estimation [29.1]
本稿では3次元ポーズ推定フレームワークにアレータリック不確実性モデリングを導入する。本稿では,手関節の内在的相関を捉えるために,単一の線形層を利用する新しいパラメータ化を提案する。実験により,不確実性モデリングのパラメータ化が既存手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:31:01 GMT)
Unveil Multi-Picture Descriptions for Multilingual Mild Cognitive Impairment Detection via Contrastive Learning [28.9]
TAUKDIAL-2024チャレンジでは、多言語話者と複数の画像が導入され、画像に依存したコンテンツを解析する上で新たな課題が提示される。本稿では,(1)教師付きコントラスト学習による差別的表現学習の強化,(2)音声やテキストのモダリティのみに頼らず,画像モダリティの関与,(3)素早い相関と過剰適合を緩和するための専門家製品(PoE)戦略の適用,の3つの枠組みを提案する。我々のフレームワークは、MCI検出性能を改善し、UAR(Unweighted Average Recall)のプラス7.1%(68.1%から75.2%)、F1スコアのプラス2.9%(8.9%)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:15:02 GMT)
NeuroAMP: A Novel End-to-end General Purpose Deep Neural Amplifier for Personalized Hearing Aids [28.8]
我々は、補聴器のパーソナライズされた増幅のために設計された、新しいディープニューラルネットワークであるNeuroAMPを紹介する。また、ノイズ低減と増幅機能を統合する拡張であるDenoising NeuroAMPについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:37:48 GMT)
AHAMask: Reliable Task Specification for Large Audio Language Models without Instructions [28.5]
我々はAHAMaskを提案し、LALMのデコーダのみのLLMバックボーンに注意を隠蔽する。これらのマスクは、LLMバックボーン内のアテンションヘッド数に等しいトレーニング可能なパラメータの数で、LALMのトレーニングによって効率良く得られる。実験により、このような選択的アテンションヘッドマスクを適用すると、命令を使用するよりも同等またはそれ以上の性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:33:22 GMT)
Communication-Aware Knowledge Distillation for Federated LLM Fine-Tuning over Wireless Networks [28.5]
大きな言語モデル(LLM)のためのフェデレーションラーニング(FL)は、クライアントが生データを交換することなく、ローカルにデプロイされたLLMまたはより小さな言語モデル(SLM)を協調的に微調整できるプライバシー保護スキームを提供する。従来のFLモデルのパラメータ共有手法は、多くの技術的課題を解決するが、それでも高い通信オーバーヘッドを発生させる。共有ロジットによる相互知識伝達の枠組みであるフェデレート蒸留を提案する。提案手法は,通信オーバヘッドを約50%削減しつつ,ベースライン方式よりも優れた性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:10:01 GMT)
Robix: A Unified Model for Robot Interaction, Reasoning and Planning [28.2]
Robixは、ロボット推論、タスク計画、自然言語の相互作用を単一の視覚言語アーキテクチャに統合する統一モデルである。 Robixは、低レベルコントローラのためのアトミックコマンドを動的に生成し、ヒューマンインタラクションのための言語応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:53:47 GMT)
One Shot Dominance: Knowledge Poisoning Attack on Retrieval-Augmented Generation Systems [28.1]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)により強化されたLarge Language Models (LLMs) は、正確な応答を生成する際の性能改善を示す。外部知識ベースへの依存は、潜在的なセキュリティ脆弱性をもたらす。本稿では,RAGシステムに対するより現実的な知識中毒攻撃を明らかにし,単一の文書のみを毒殺することで攻撃を成功させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:28:23 GMT)
InfoScale: Unleashing Training-free Variable-scaled Image Generation via Effective Utilization of Information [27.9]
拡散モデル (DM) は視覚発生において支配的になっているが, トレーニングスケールと異なる解像度で測定すると, 性能低下に悩まされている。本稿では,変数スケール生成の統一解析におけるDMの3つの重要な側面の問題点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:27:04 GMT)
Improving Large Vision and Language Models by Learning from a Panel of Peers [27.8]
本研究では,人間同士の協調学習に触発された新しいパネル・オブ・ピアス学習フレームワークを提案する。ピアレビューシステムをシミュレートすることで、我々のモデルは、キュレートされた一連のプロンプトに応答して出力を生成し、評価し、精製する。本実験は,複数のベンチマークにおいて有意な改善を示し,自己監督アライメントに代わるスケーラブルな代替手段としてのピア評価の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:43:48 GMT)
ADMP-GNN: Adaptive Depth Message Passing GNN [27.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の重要な特徴は、すべてのノードに対して固定数のメッセージパスステップを使用することである。本稿では,各ノードのメッセージパッシング層数を動的に調整する新しいフレームワークであるAdaptive Depth Message Passing GNN (ADMP-GNN)を提案する。我々は,ノード分類タスク上でADMP-GNNを評価し,ベースラインGNNモデルの性能改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:42:19 GMT)
CSRM-LLM: Embracing Multilingual LLMs for Cold-Start Relevance Matching in Emerging E-commerce Markets [27.7]
多言語大言語モデル(LLM)を用いたコールドスタート関連マッチングフレームワークを提案する。本実験は,CSRM-LLMと提案手法の有効性を実証し,実世界の展開に成功し,オンライン上で大きな成果を上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:51:30 GMT)
Serialized Output Prompting for Large Language Model-based Multi-Talker Speech Recognition [27.2]
既存のマルチストーカー (MT) 自動音声認識 (ASR) システムは、省略プロンプトまたは単純なタスク定義プロンプトに依存している。本稿では,逐次出力プロンプト(SOP)を抽出し,構造化プロンプトを用いてLLMを明示的に誘導し,システム性能を向上させることを提案する。提案手法により, 2-および3-talker条件下での性能が有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:10:14 GMT)
Asynchronous and Stochastic Distributed Resource Allocation [27.2]
複数のワーカを持つ分散システムと、不均一な計算と通信時間の協調サーバを考える。本稿では,資源予算の制約に固執することを目的とした,近似的原始双対アプローチについて検討する。近似問題のサドル点解に対する第2モーメントにおける収束性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:47:23 GMT)
MetaSSL: A General Heterogeneous Loss for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [26.8]
医用画像セグメンテーションモデルのアノテーションコストを低減するためには,セミ・スーパーバイザード・ラーニングが重要である。空間的不均一な損失に基づくユニバーサルフレームワークMetaSSLを提案する。我々の手法はプラグアンドプレイであり、ほとんどの既存のSSLメソッドに対して一般的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:45:08 GMT)
General agents contain world models [26.6]
多段階の目標指向タスクに一般化できるエージェントは、その環境の予測モデルを学んだに違いない。このモデルはエージェントの方針から抽出でき、エージェントのパフォーマンスや目標の複雑さを増大させるには、より正確な世界モデルを学ぶ必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:00:15 GMT)
Unraveling LLM Jailbreaks Through Safety Knowledge Neurons [26.2]
本稿では,安全関連知識ニューロンの役割に焦点をあてた新しいニューロンレベルの解釈可能性手法を提案する。安全性関連ニューロンの活性化の調節は,平均的ASRを97%以上で効果的に制御できることが示唆された。我々は,モデルロバスト性を改善するために,安全クリティカルニューロンを強化する微調整戦略であるSafeTuningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:17:06 GMT)
TableZoomer: A Collaborative Agent Framework for Large-scale Table Question Answering [26.0]
TableZoomerは、テーブル質問応答(TQA)タスクのためのプログラミングベースのエージェントフレームワークである。 2)列選択とエンティティリンクを通じてサブテーブルスキーマを動的に生成するクエリ対応テーブルズーム機構,(3)クエリを実行可能なコードに変換するプログラム・オブ・ソート(PoT)戦略により,数値幻覚を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:53:01 GMT)
SoK: Cybersecurity Assessment of Humanoid Ecosystem [25.9]
我々はヒューマノイドロボットの7層セキュリティモデルを導入し、39の既知の攻撃と35の防衛をヒューマノイドエコシステム全体で編成した。提案手法は,Pepper,G1 EDU,Digitの3つの実世界のロボットを評価することで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:04:07 GMT)
Addressing Key Challenges of Adversarial Attacks and Defenses in the Tabular Domain: A Methodological Framework for Coherence and Consistency [25.8]
CSAD(Class-Specific Anomaly Detection)は,新しい異常検出手法である。 CSADは, 広い良性分布ではなく, 予測されたクラス分布に対して, 対数サンプルを評価する。本評価では, 異常検出率とSHAPに基づく評価を併用し, 対向検体品質のより包括的測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:11:29 GMT)
Articulated Object Estimation in the Wild [25.6]
ArtiPointは、動的カメラモーションと部分観測可能性の下で、明瞭なオブジェクトモデルを推論できる新しい推定フレームワークである。ディープポイントトラッキングと因子グラフ最適化フレームワークを組み合わせることで、ArtiPointは生のRGB-Dビデオから直接、調音部分軌跡と調音軸を強く推定する。 ArtiPointを古典的および学習ベースのベースラインに対してベンチマークし、Arti4Dで優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:34:17 GMT)
Quantum Machine Learning for UAV Swarm Intrusion Detection [25.5]
UAV群における侵入検知は、高移動量、非定常交通、重度の階級不均衡によって複雑である。量子カーネル、変分量子ニューラルネットワーク(QNN)、ハイブリッド量子学習ニューラルネットワーク(QT-NN)の3つのアプローチをベンチマークする。すべてのモデルは8機能フロー表現を消費し、同じ前処理、バランス、ノイズモデル仮定の下で評価される。量子カーネルとQT-NNは低データ、非線形なレジームで優れており、QNNはトレーニング容易性の問題に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:36:30 GMT)
Dyna-LfLH: Learning Agile Navigation in Dynamic Environments from Learned Hallucination [25.4]
Dyna-LfLHは、高密度でダイナミックな障害物のある環境をナビゲートするために、運動プランナーを訓練するための自己教師型手法である。シミュレーションと実環境の両方において地上ロボット上でDyna-LfLHを評価し,ベースラインと比較して25%の精度向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:02:00 GMT)
CabinSep: IR-Augmented Mask-Based MVDR for Real-Time In-Car Speech Separation with Distributed Heterogeneous Arrays [25.1]
CabinSepは、軽量なニューラルマスクに基づく最小分散歪み無応答(MVDR)音声分離手法である。計算複雑性は0.4 GMACしかなく、CabinSepは音声認識エラー率を17.5%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:50:43 GMT)
Causal Sensitivity Identification using Generative Learning [25.1]
我々は介入的・反事実的視点を用いて因果的影響分析を行う。本手法は,条件付きオートエンコーダ(CVAE)を用いて因果的影響を同定し,生成予測器として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:42:44 GMT)
From Noise to Precision: A Diffusion-Driven Approach to Zero-Inflated Precipitation Prediction [25.0]
ゼロ膨らませたデータは、希少な非ゼロ事象を伴うゼロの優位性のために降水予測において重大な課題を提起する。我々は,ゼロインフレ拡散フレームワーク (ZIDF) を提案する。これは,ゼロインフレ分布の平滑化のためのガウス摂動と,時相パターンを捉えるためのトランスフォーマーに基づく予測を統合したものである。その結果、ZIDFは、複数の最先端降水予測モデルに対して、最大56.7%のMSE削減、21.1%のMAE削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:37:59 GMT)
Variation-aware Vision Token Dropping for Faster Large Vision-Language Models [25.0]
大規模視覚言語モデル(LVLM)はマルチモーダル理解タスクにおいて顕著な機能を示した。トーケン圧縮は、処理されるトークンの数を減らすことにより、計算効率を向上させることにより、直接的な解を提供する。我々は,LVLM推論中に最小限の変動を伴う視覚トークンを段階的に除去する,変分認識型視覚トークンドロップ(textiti.e., textbfV$2$Drop)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:28:44 GMT)
Guiding Large Language Models to Post-Edit Machine Translation with Error Annotations [24.9]
機械翻訳は、大規模言語モデル(LLM)がまだ専用の教師付きシステムに取って代わっていない最後のNLPタスクの1つである。この研究はLLMの補完的な強度を利用して、その品質に外部からのフィードバックを伴って、LMを自動で後続MTに誘導する。中国語・英語・ドイツ語・英語・ロシア語のMQMデータを用いた実験により,LLMのMT後処理によりTER,BLEU,COMETのスコアが向上することが実証された。微調整はきめ細かいフィードバックをより効果的に統合し、自動評価と人的評価の両方に基づいて翻訳品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:48:19 GMT)
Automatic Input Rewriting Improves Translation with Large Language Models [24.9]
機械翻訳(MT)ユーザーは、既製のMTシステムを使用すると、よく書かれたテキストが翻訳しやすいという直感に頼っている。テキストの単純化はMTに依存しない最も効果的な書き直し戦略であることを示す。人間による評価では、単純化された書き直しとそのMT出力が、ソースとMTの本来の意味を主に保持していることが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:36:48 GMT)
M3Ret: Unleashing Zero-shot Multimodal Medical Image Retrieval via Self-Supervision [24.8]
我々は、モダリティ固有のカスタマイズなしで、統一されたビジュアルエンコーダであるM3Retを訓練する。生成的(MAE)およびコントラスト的(SimDINO)自己教師型学習(SSL)パラダイムを用いて、転送可能な表現をうまく学習する。提案手法は,DINOv3 やテキスト教師付き BMC-CLIP などの強力なベースラインを超越して,すべてのモダリティを横断するゼロショット画像画像検索において,新たな最先端技術を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:59:39 GMT)
Cross-Domain Few-Shot Segmentation via Ordinary Differential Equations over Time Intervals [24.4]
クロスドメインな少数ショットセグメンテーションは、非常に限られたサンプルを持つ未確認カテゴリのセグメンテーションを可能にする。既存のCD-FSS研究は、複数の独立したモジュールを設計し、クロスドメインの一般化能力を高めるのが一般的である。本稿では,通常の微分方程式と変換に基づくオールインワン加群を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:35:47 GMT)
Speeding Up the NSGA-II via Dynamic Population Sizes [24.4]
本稿では, NSGA-II をベースとした動的NSGA-II (dNSGA-II) を提案する。パラメータ $mu geq 4(n + 1)$ と $tau geq frac25650 e n$ の dNSGA-II が scOneMinMax ベンチマークのフルフロントを計算していることを示す。最適な $mu$ と $tau$ を選択するには、$O(n log(n)
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:45:17 GMT)
MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher via A Knowledge-Informed Trajectory Synthesis Framework [24.4]
汎用的なディープリサーチエージェントは、主要なプロプライエタリなシステムによって証明されているように、医療領域の課題に苦しむ。 2つのコアイノベーションを通じてこれらの課題に対処する医療深層研究エージェントを提示する。本手法は12の専門分野にまたがる2100以上の多様な軌道を生成し,それぞれが平均4.2のツールインタラクションを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:33:47 GMT)
Throttling Web Agents Using Reasoning Gates [24.0]
我々は、リソースへのアクセスを提供する前にエージェントに調整可能なコストを課すフレームワークを設計する。我々は、世界の知識に対してマルチホップ推論を必要とする合成テキストパズルであるReasoning Gatesを紹介する。本フレームワークは,SOTAモデルの生成コストよりも応答生成コストが9.2倍高い計算非対称性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:56:16 GMT)
MARS: Modality-Aligned Retrieval for Sequence Augmented CTR Prediction [23.8]
新たなフレームワーク textbfMARS(textbfModality-textbfAligned textbfRetrieval for textbfSequence Augmented CTR Prediction)を提案する。 MARSは、Steinカーネルベースのアプローチを使用して、テキストと画像の特徴を統一的でバイアスのないセマンティック空間にアライメントし、マルチモーダルなユーザ埋め込みを構築する。一貫して最先端のベースラインを上回り、コアビジネスメトリクスでかなりの成長を遂げています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:08:44 GMT)
From CVE Entries to Verifiable Exploits: An Automated Multi-Agent Framework for Reproducing CVEs [23.2]
CVE-GENIEは、現実世界の脆弱性を再現する自動化フレームワークである。 2024-2025年に発行されたCVEの51% (841の428) を再現し、CVE当たり平均2.77ドルで、検証可能なエクスプロイトを完備している。私たちのパイプラインは、様々なアプリケーションに有用な再現可能なCVEベンチマークを生成する堅牢な方法を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:37:44 GMT)
The Chaotic Art: Quantum Representation and Manipulation of Color [23.1]
本稿では、量子コンピューティングによるカラーキュービット表現、カラーチャネル処理、カラー画像生成の実験的研究に焦点をあてる。古典的なクロマティックスと量子グラフィックスの橋渡しによって、量子コンピュータは情報視覚化、画像処理、さらに多くのカラーコンピューティングタスクに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:50:10 GMT)
SAR-NAS: Lightweight SAR Object Detection with Neural Architecture Search [22.1]
本稿では,既存の軽量物体検出器 YOLOv10 のSAR 物体検出への応用について検討する。ネットワーク構造を体系的に最適化するために、ニューラルネットワークサーチ(NAS)を用いる。特に、この研究は初めてSARオブジェクト検出にNASを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:06:13 GMT)
Towards Open-World Retrieval-Augmented Generation on Knowledge Graph: A Multi-Agent Collaboration Framework [21.9]
大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と推論において強力な能力を示している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識ソースを組み込むことによって、この制限に対処する。 AnchorRAGは,オープンワールドRAGのための,事前定義されたアンカーエンティティを持たない新しいマルチエージェント協調フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:26:12 GMT)
From Intents to Conversations: Generating Intent-Driven Dialogues with Contrastive Learning for Multi-Turn Classification [21.7]
Chain-of-Intentは、隠れマルコフモデルと大規模言語モデルを統合する新しいフレームワークである。 MINT-CLはマルチターンインテント分類のための対照的な学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:57:22 GMT)
FinS-Pilot: A Benchmark for Online Financial RAG System [21.6]
FinS-Pilotはオンライン金融アプリケーションにおけるRAGシステム評価のための新しいベンチマークである。我々のベンチマークでは、インテント分類フレームワークによって編成されたリアルタイムAPIデータとテキストデータの両方が組み込まれている。本研究は,金融NLPシステムの研究を進めるための,実践的評価フレームワークとデータセットの両立に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:49:18 GMT)
Lipschitz-Guided Design of Interpolation Schedules in Generative Models [21.6]
本研究では,フローおよび拡散に基づく生成モデルのための補間フレームワークにおけるスケジュール設計について検討する。本研究では,全てのスカラースケジュールが同一の統計効率を達成する一方で,その数値効率が著しく異なることを示す。この観測は、スケジュール設計の統計的基準よりも、結果として生じるドリフト場の数値的性質に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:16:34 GMT)
Benchmarking LLM Privacy Recognition for Social Robot Decision Making [21.3]
本稿では、コンテキスト整合性(CI)フレームワークを用いて、プライバシ関連シナリオのセットを提案する。ヒトとLSMの合意は概して低かった。評価されたモデルの性能と、人間とロボットの相互作用におけるAIプライバシ認識の意義と可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:52:31 GMT)
Fine-tuning Quantized Neural Networks with Zeroth-order Optimization [21.1]
我々は、勾配推定のために連続量子化スケールを摂動する単純で効果的な方法である量子化ゼロ階最適化(QZO)を提案する。 QZOは4ビットLLMの合計メモリコストを18ドル以上削減でき、24GBのGPUでLlama-2-13Bを微調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:50:29 GMT)
Speeding Up Hyper-Heuristics With Markov-Chain Operator Selection and the Only-Worsening Acceptance Operator [21.0]
古典的なCliff$_d$とJump$_m$関数クラスを含む、多数のベンチマーククラスで印象的なパフォーマンスを示す。我々は、全ての動きの受け入れ演算子を、悪化を受け入れるのみの演算子に置き換える。我々はマルコフ移動受容超ヒューリスティックに対して$O(nk+1 log n)$の驚くほど良いランタイムを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:09:18 GMT)
GaussianGAN: Real-Time Photorealistic controllable Human Avatars [20.8]
フォトリアリスティックでコントロール可能な人間のアバターは、研究コミュニティで人気を集めている。本稿では,リアルタイムな人物の写実的レンダリングのためのアニマタブルアバターアプローチであるGaussianGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:01:34 GMT)
Memory-Efficient Personalization of Text-to-Image Diffusion Models via Selective Optimization Strategies [20.4]
低解像度画像のバックプロパゲーション(BP-low)と高解像度画像のゼロ階最適化(ZO-high)を適応的に選択する選択最適化フレームワークを提案する。提案手法は,メモリ消費を大幅に削減し,レイテンシを増大させることなく,スケーラブルで高品質なオンデバイスパーソナライゼーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:19:06 GMT)
ACD-CLIP: Decoupling Representation and Dynamic Fusion for Zero-Shot Anomaly Detection [20.3]
ゼロショット異常検出(ZSAD)によるVLMの事前訓練それらは密度予測に必要な局所帰納バイアスを欠き、非フレキシブルな特徴融合パラダイムを採用している。これらの制限には、特徴表現とクロスモーダルな融合を共同で洗練するアーキテクチャ共同設計フレームワークを通じて対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:06:10 GMT)
StoxLSTM: A Stochastic Extended Long Short-Term Memory Network for Time Series Forecasting [20.1]
拡張長短期記憶(exended Long Short-Term Memory, xLSTM)ネットワークは、様々な時系列アプリケーションにおいて複雑な時間的依存関係をモデル化する能力の強化により、広く研究の関心を集めている。我々はxLSTMと呼ばれるxLSTMを提案し、xLSTM内に潜伏変数を組み込むことで、元のアーキテクチャを状態空間モデリングフレームワークに改良する。複数の研究コミュニティから公開されているベンチマークデータセットの実験では、StoxLSTMは、より堅牢でより強力な一般化能力を備えた最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:11:05 GMT)
Profile-Aware Maneuvering: A Dynamic Multi-Agent System for Robust GAIA Problem Solving by AWorld [20.0]
我々はAWorldフレームワークで動的マルチエージェントシステム(MAS)を提案する。実行エージェントは、オンデマンドの動的操作を提供するガードエージェントによって監督される。本システムは,GAIAの高名なリーダボード上でのオープンソースプロジェクトの中で,第1位を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:41:50 GMT)
GPSToken: Gaussian Parameterized Spatially-adaptive Tokenization for Image Representation and Generation [19.9]
GPSTokenは、新しい$textbfG$aussian $textbfP$arameterized $textbfS$patially-adaptive $textbfToken$izationフレームワークである。 GPSTokenは、テクスチャの特徴から空間配置(ガウスパラメータ)を切り離し、効率的な2段階生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:01:37 GMT)
BrainWave: A Brain Signal Foundation Model for Clinical Applications [19.9]
我々は、侵襲的および非侵襲的なニューラル記録のための最初の基礎モデルであるBrainWaveを提示する。ブレインウェーブは、約16,000人の個人から4万時間以上の電気的脳記録(13.79TBのデータ)を事前訓練した。分析の結果、BrainWaveは他の競合モデルよりも優れており、神経疾患の診断と診断における最先端のパフォーマンスを一貫して達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:56:59 GMT)
A Unified Low-level Foundation Model for Enhancing Pathology Image Quality [19.9]
現実の病理画像は、しばしばノイズ、ぼかし、低解像度などの劣化に悩まされる。本稿では,修復作業における画像品質の向上が可能な低レベル病理基盤モデル(LPFM)を提案する。我々は,34種類の組織と5種類の染色プロトコルにわたる87,810枚のスライド画像(WSI)をキュレートしたデータセットで訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:24:34 GMT)
Statutory Construction and Interpretation for Artificial Intelligence [19.7]
同一規則の異なる解釈が不整合あるいは不安定なモデル行動を引き起こすことを示す。本稿では2つの法的メカニズムを反映した計算フレームワークを提案する。私たちのアプローチは、解釈的曖昧さを体系的に管理するための第一歩を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:10:22 GMT)
AR-LIF: Adaptive reset leaky integrate-and-fire neuron for spiking neural networks [19.6]
スパイクニューラルネットワークは、イベント駆動性のため、低エネルギー消費を提供する。我々は、入力、出力、リセットの関係を確立する適応リセットニューロンを設計する。実験結果から, 省エネ性を維持しつつ, 優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:03:24 GMT)
A Gap Between the Gaussian RKHS and Neural Networks: An Infinite-Center Asymptotic Analysis [19.5]
ガウス RKHS に属するある種の関数は、ニューラルネットワークバナッハ空間において無限ノルムを持つことを示す。これにより、カーネルメソッドとニューラルネットワークの間に非自明なギャップが生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:46:55 GMT)
Certifiably Optimal Anisotropic Rotation Averaging [19.3]
最適回転平均化に異方性コストをどう組み込むかを示す。また、異方性を考慮した既存の解法が、異方性の設定で失敗することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:50:06 GMT)
High-efficiency Weak-trace-free Counterfactual Communication via Quantum Zeno Effect [19.0]
量子ゼノ効果は、繰り返し弱い測定によって量子状態の進化を抑制する。量子フォトニックチップ上での高速なトラスフリー対物通信を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:31:22 GMT)
Acoustic Interference Suppression in Ultrasound images for Real-Time HIFU Monitoring Using an Image-Based Latent Diffusion Model [18.9]
HIFU-ILDiffは、HIFUによる超音波画像の干渉を抑制するための、新しいディープラーニングベースのアプローチである。 HIFU治療中のリアルタイムモニタリングのための超音波ガイド画像におけるHIFU干渉を識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:36:17 GMT)
PRINTER:Deformation-Aware Adversarial Learning for Virtual IHC Staining with In Situ Fidelity [18.9]
PRINTERは、PRototype-drIvenコンテンツとstaiNing patTERnデカップリングと変形対応の逆学習戦略を統合した弱い教師付きフレームワークである。私たちの研究は、仮想染色のための堅牢でスケーラブルなソリューションを提供し、計算病理学の分野を前進させます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:53:05 GMT)
Beyond Gloss: A Hand-Centric Framework for Gloss-Free Sign Language Translation [18.5]
手話翻訳(SLT)は、視覚情報と言語情報の間のモダリティギャップを埋めることを必要とする課題である。我々は,ビデオLLMの時間認識推論機能を活用する新しいGloss-free SLTフレームワークであるtextbfBeyondGlossを紹介する。 BeyondtextはPhoenixT14とCSL-Dailyベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、提案したフレームワークの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:42:42 GMT)
MVTrajecter: Multi-View Pedestrian Tracking with Trajectory Motion Cost and Trajectory Appearance Cost [18.5]
マルチビュー歩行者追跡(Multi-View Pedestrian Tracking, MVPT)は、多視点ビデオから鳥の視線占有地図の形で歩行者を追跡することを目的としている。本稿では,Multi-View Trajectory Tracker (MVTrajecter) と呼ばれる新しいエンドツーエンドMVPT手法を提案する。 MVTrajecterは、過去の軌道における複数のタイムスタンプからの情報をロバストなアソシエーションに利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:27:52 GMT)
Can Large Language Models Master Complex Card Games? [18.4]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがって顕著な機能を示した。高品質なデータを教師付き微調整することで,LLMが強力なゲームAIの性能にアプローチ可能であることを示す。 LLMは複雑なゲームをマスターする際の一般的な能力の低下を経験するが、この低下をある程度の一般的な命令データを統合することで軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:11:56 GMT)
SegAssess: Panoramic quality mapping for robust and transferable unsupervised segmentation assessment [18.0]
本稿では,包括的,画素ワイドなセグメンテーション品質評価のための新しいパラダイムとして,パノラマ品質マッピング(PQM)を紹介する。このアプローチを実現する新しいディープラーニングフレームワークであるSegAssessを紹介している。 SegAssessはSQAを細粒度で4クラスのパノラマセグメンテーションタスクとして明確に定式化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:07:48 GMT)
RALLY: Role-Adaptive LLM-Driven Yoked Navigation for Agentic UAV Swarms [17.9]
役割適応型LCM駆動ヨードナビゲーションアルゴリズムをアラリカルに開発する。 RALLYは構造化自然言語を用いて効率的な意味コミュニケーションと協調推論を行う。実験の結果, タスクカバレッジ, 収束速度, 一般化の点で, 従来手法よりも有意な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:53:03 GMT)
LLMs cannot spot math errors, even when allowed to peek into the solution [17.9]
本稿では,VtG と PRM800K という2つの誤り推論データセットを用いて,ステップワイズ・ソリューションにおける第1のエラーステップを特定することの課題について検討する。実験の結果, 従来のLLMでは, 参照ソリューションへのアクセスが許された場合でも, 学生ソリューションの最初のエラーステップを見つけるのに苦労していることがわかった。そこで本研究では,学生の解とより緊密に整合して,中間修正学生解を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:41:10 GMT)
Q-Sched: Pushing the Boundaries of Few-Step Diffusion Models with Quantization-Aware Scheduling [17.9]
本稿では,モデル重みよりも拡散モデルスケジューラを改良した,ポストトレーニング量子化のための新しいパラダイムであるQ-Schedを紹介する。 Q-Schedはモデルサイズの4倍の精度で完全精度を達成する。 80,000以上のアノテーションを持つ大規模なユーザ調査では、FLUX.1[schnell]とSDXL-Turboの両方でQ-Schedの有効性が確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:09:22 GMT)
Mixture of Balanced Information Bottlenecks for Long-Tailed Visual Recognition [17.9]
情報ボトルネック(IB)は表現学習におけるエレガントなアプローチである。本稿では、損失関数の再分散と自己蒸留技術を統合したバランス情報ボトルネック(BIB)手法を提案する。我々は、CIFAR100-LT、ImageNet-LT、iNaturalist 2018など、よく使われる長い尾のデータセットの実験を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:14:12 GMT)
VSLLaVA: a pipeline of large multimodal foundation model for industrial vibration signal analysis [17.9]
VSLLaVAは、専門家による知識指導と評価を利用して、信号分析のためのエンドツーエンドのLMMを作成する包括的パイプラインである。本研究は, 複雑な産業応用のための基礎モデルの開発に有効なアプローチであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:27:15 GMT)
LiFeChain: Lightweight Blockchain for Secure and Efficient Federated Lifelong Learning in IoT [17.8]
生涯学習(英語版)(FLL)は、破滅的な忘れを克服するために、フェデレーションと生涯学習を取り入れた理想的なソリューションを提供する。 IoTシステムにおけるFLLのライフサイクル拡張は、永続的な攻撃に対する脆弱性を増加させる。安全かつ効率的なフェデレーション生涯学習のためのタンパー耐性ブロックチェーンLiFeChainを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:44:42 GMT)
EEGDM: EEG Representation Learning via Generative Diffusion Model [17.6]
生成拡散モデル(EEGDM)に基づく脳波表現学習フレームワークを提案する。具体的には,拡散事前学習のための構造化状態空間モデルを開発し,DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)フレームワークを用いて学習を行った。提案した潜時核融合変換器 (LFT) を用いた下流分類作業において, 得られた潜時脳波表現を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:03:38 GMT)
Natural Context Drift Undermines the Natural Language Understanding of Large Language Models [17.4]
そこで本研究では,現代QAベンチマークから自然に進化し,人間によって編集された読解路の変種を計算するためのフレームワークを提案する。このフレームワークを用いて、6つのQAデータセットと8つの大規模言語モデルを公開トレーニングデータで評価する。実験の結果、読み出し路が事前訓練中に遭遇したバージョンから自然に分岐するにつれて、LLMの性能は低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:32:50 GMT)
Monocular Facial Appearance Capture in the Wild [17.3]
本研究では、制約のない環境下での軽量な捕獲手順から、人間の顔の外観特性を復元する新しい手法を提案する。簡単な頭部回転を含む単眼ビデオから, 表面形状, 拡散アルベド, スペクトル強度, スペクトル粗さを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:52:34 GMT)
Efficient Detection of Toxic Prompts in Large Language Models [17.2]
大型言語モデル(LLM)は、有害または非倫理的な反応を誘発する有害なプロンプトを作る悪意のある個人によって利用することができる。 LLMの有害なプロンプトを効率的に検出する軽量グレーボックスであるToxicDetectorを提案する。 ToxicDetectorの精度は96.39%、偽陽性率は2.00%であり、最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:10:58 GMT)
An Automated Attack Investigation Approach Leveraging Threat-Knowledge-Augmented Large Language Models [17.2]
Advanced Persistent Threats (APTs) は高価値システムを侵害してデータを盗んだり、操作を妨害したりする。既存の手法では、プラットフォーム全般性の貧弱さ、進化的戦術への一般化の制限、アナリスト対応のレポート作成が不可能なことなどに悩まされている。動的に適応可能なKil-Chain対応脅威知識ベースを組み込んだLDMを利用した攻撃調査フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:57:01 GMT)
Multitask Battery Management with Flexible Pretraining [17.2]
産業規模のバッテリー管理には、推定、予測、システムレベルの診断など様々な種類のタスクが含まれる。タスク固有のメソッドを構築するには、大量のデータとエンジニアリングの労力が必要で、インテリジェントなバッテリー管理のスケーラビリティが制限されます。ここでは、電池データチャネルの欠如から学習可能なフレキシブル事前学習フレームワークである、フレキシブルマスク付きオートエンコーダ(FMAE)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:06:19 GMT)
E-PhishGen: Unlocking Novel Research in Phishing Email Detection [17.1]
この「オープン・イシュー」論文は、フィッシングメール検出の文脈における科学的研究の批判的評価を行う。フィッシングメールの検出は依然としてオープンな問題であり、将来の研究によってそのような問題に対処する手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:41:34 GMT)
MixedG2P-T5: G2P-free Speech Synthesis for Mixed-script texts using Speech Self-Supervised Learning and Language Model [17.1]
本研究では,従来のG2P変換に代わる音声合成手法を提案する。我々はT5エンコーダを訓練し、混合テキストから擬似言語ラベルを生成する。我々のモデルは従来のG2Pベースの音声合成システムの性能と一致し、自然な言語的・パラ言語的特徴を保った音声を合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:36:37 GMT)
Multitask Learning with Stochastic Interpolants [16.9]
本研究では,フローと拡散モデルの時間ダイナミクスを広く一般化した確率分布間のマップ学習フレームワークを提案する。我々は,スカラー時間変数をベクトル,行列,線形演算子に置き換えることで補間を一般化する。このアプローチにより、タスク固有のトレーニングを使わずに複数のタスクをこなせる汎用的な生成モデルの構築が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:49:40 GMT)
MSC: A Marine Wildlife Video Dataset with Grounded Segmentation and Clip-Level Captioning [16.9]
海洋ビデオは、ビデオ理解にとって重要な課題である。既存のビデオキャプションデータセットは、しばしば海洋環境の複雑さを一般化するのに失敗する。本稿では,2段階の海洋オブジェクト指向ビデオキャプションパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:36:15 GMT)
FICGen: Frequency-Inspired Contextual Disentanglement for Layout-driven Degraded Image Generation [16.6]
FICGenは劣化した画像の周波数知識を潜伏拡散空間に移そうとしている。 FICGenは、生成的忠実度、アライメント、下流補助訓練性の観点から、既存のL2Iメソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:00:22 GMT)
Breaking the Layer Barrier: Remodeling Private Transformer Inference with Hybrid CKKS and MPC [16.5]
本稿では,同型暗号化(HE)とセキュアマルチパーティ計算(MPC)を組み合わせてデータプライバシ保護を行う,プライベートトランスフォーマー推論のための効率的なフレームワークを提案する。 BLBと呼ばれる提案されたフレームワークは、層をきめ細かな演算子に分解し、隣接する線形演算子をさらに融合することでこれを克服し、HE/MPC変換の必要性を低減している。 BLB は BOLT (S&P'24) と比較して通信オーバーヘッドを 21 時間削減し、Bumblebee (NDSS'25) よりも 2 時間削減し、レイテンシーを 13 時間短縮し 1.8 ドルを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:24:24 GMT)
Discontinuity-aware Normal Integration for Generic Central Camera Models [16.4]
本稿では,非連続性を明示的にモデル化し,汎用型中央カメラを扱える新しい定式化を提案する。従来の手法と比較して,本手法は従来の標準標準統合ベンチマークにおける深度と表面の正常値の関係をより正確に近似し,汎用型中央カメラモデルを直接扱う最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:55:49 GMT)
LiquidGEMM: Hardware-Efficient W4A8 GEMM Kernel for High-Performance LLM Serving [16.4]
LiquidGEMMは、4ビットの重みと8ビットのアクティベーション量子化のためのハードウェア効率の量子化手法である。 LiquidGEMMは最先端のW4A8カーネル上で最大2.90倍のスピードアップを実現し、最大4.94倍のエンドツーエンドのシステムレベルのスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:16:20 GMT)
Web Fraud Attacks Against LLM-Driven Multi-Agent Systems [16.3]
ウェブ詐欺攻撃はシステムのセキュリティとユーザーの安全に非無視的な脅威をもたらす。本稿では,Web Fraud Attacksを提案する。Web Fraud Attacksは,悪意のあるWebサイトを訪問するためのマルチエージェントシステムの導入を目的とした,新しいタイプの攻撃手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:47:24 GMT)
Bridging Generalization and Personalization in Wearable Human Activity Recognition via On-Device Few-Shot Learning [16.3]
ウェアラブルデバイスを用いたヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、多様なユーザに対して強力な一般化と、個人の効率的なパーソナライゼーションを必要とする。本稿では,ウェアラブルHARにおける一般化とパーソナライゼーションを橋渡しする,デバイス上でのマルチショット学習フレームワークを提案する。エネルギー効率の高いRISC-V GAP9マイクロコントローラのフレームワークを実装し、3つのベンチマークデータセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:28:03 GMT)
Bridging Thoughts and Words: Graph-Based Intent-Semantic Joint Learning for Fake News Detection [16.2]
偽ニュース検出のためのグラフベースIntent-Semantic Joint Modeling(InSide)を提案する。 InSideはニュースセマンティクスと意図の信号を異種グラフ構造に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:59:18 GMT)
An LLM-enabled semantic-centric framework to consume privacy policies [16.2]
プライバシポリシからプライバシプラクティスを特定するために,最先端の大規模言語モデル(LLM)を使用するためのセマンティックなアプローチを提案する。我々は、下流タスクをサポートするプライバシープラクティスのために、データプライバシ語彙(DPV)に基づく知識グラフを構築した。パイプラインに加えて、上位100のWebサイト向けの$mathitPr2mathitGraph$も公開リソースとしてリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:53:13 GMT)
GradeSQL: Outcome Reward Models for Ranking SQL Queries from Large Language Models [16.2]
Outcome Reward Models(ORM)は、意味的正確性に基づいて生成された出力にユーティリティスコアを割り当てます。我々はORMをBest-of-N(BoN)とMajority Voting(Maj)の効果的なアプローチとして評価する。我々は、Text-to-SpiderタスクのためのORMをトレーニングするためのフレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:47:35 GMT)
Uncertainty-Aware Prototype Semantic Decoupling for Text-Based Person Search in Full Images [16.1]
テキストに基づく歩行者探索 (TBPS) は, 対象歩行者の位置を自然言語で特定することを目的としている。 MUE(Multi-granularity Uncertainity Estimation)、PUD(Prototype-based Uncertainity Decoupling)、ReID(Cross-modal Re-identification)の3つのモジュールからなる新しいフレームワークであるUDD-TBPSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:06:50 GMT)
Temporal Representation Learning for Real-Time Ultrasound Analysis [16.0]
時相力学は、心臓のモニタリング、胎児の発達、血管画像などの応用において、運動パターンを評価するのに不可欠である。現在のディープラーニングモデルは、しばしば超音波シーケンスの時間的連続性を見落としている。超音波映像から効果的な時間表現を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:43:38 GMT)
Multi-Representation Adapter with Neural Architecture Search for Efficient Range-Doppler Radar Object Detection [16.0]
本稿では、レンジドップラーレーダマップのための効率的な物体検出モデルを提案する。まず,多表現のRDレーダマップ,すなわちヒートマップとグレースケールの画像を表現し,高レベルなオブジェクトときめ細かいテクスチャの特徴を収集する。我々は,高性能を保ちながらモデルの効率をさらに向上するために,ワンショットニューラルアーキテクチャ探索法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:06:53 GMT)
PIR-RAG: A System for Private Information Retrieval in Retrieval-Augmented Generation [16.0]
Retrieval-Augmented Generation(RAG)は、現代のAIシステムの基本コンポーネントとなっているが、サービスプロバイダにユーザクエリを公開することによって、重大なプライバシーリスクが生じる。 PIR-RAGは、粗いセマンティッククラスタリングを使用して検索空間をプルークし、高速で格子ベースのPrivate Information Retrievalプロトコルと組み合わせた新しいアーキテクチャを採用している。我々の研究はPIR-RAGを、大規模AIシステムにおけるプライバシーのための実用的で高効率なソリューションとして確立しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:28:35 GMT)
Gain on ground state of quantum system for truly $\mathcal{PT}$ symmetry [15.8]
真の$mathcalPT$-対称量子系の場合、従来の非エルミート的ハミルトニアンは$H = H_rm Drive -igamma|1ranglelangle1| + igamma|0ranglelangle0|$である。すべての軌道を平均化した後、基底状態$|0rangle$$+igamma|0ranglelangle0|$) で有効利得を達成する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:03:54 GMT)
RealMat: Realistic Materials with Diffusion and Reinforcement Learning [15.8]
本稿では,現実的な先行情報を活用する拡散型物質生成装置であるRealMatを提案する。まず,2倍の格子で配置された合成材料マップを用いて,予め訓練した安定拡散XL(SDXL)を微調整する。本稿では,Regress Learning (RL) を通じてモデルをさらに微調整し,現実的な素材の創出を促すことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:04:51 GMT)
Delta Velocity Rectified Flow for Text-to-Image Editing [15.7]
本稿では,テキストから画像への編集のための新しいインバージョンフリーなパス認識編集フレームワークであるDelta Velocity Rectified Flow (DVRF)を提案する。実験結果から,DVRFは編集品質,忠実度,制御性に優れ,設計上の変更は不要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:51:24 GMT)
Can Smaller LLMs do better? Unlocking Cross-Domain Potential through Parameter-Efficient Fine-Tuning for Text Summarization [15.4]
パラメータ効率の高い微細チューニング技術(PEFT)を高リソースデータセットに適用し、未確認低リソース領域の性能を向上させる。 textttLlama-3-8B-Instructの6つのPEFTをScientific, Medical, Legal, Newsドメインから14のトレーニングデータセットでベンチマークした。実験により、低リソース領域では、内部ドメインアダプタを使用した推論の方がFew-Shotよりも優れたパフォーマンスが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:58:52 GMT)
Unsupervised Identification and Replay-based Detection (UIRD) for New Category Anomaly Detection in ECG Signal [15.4]
臨床では心電図(ECG)の自動解析が、不規則な心臓リズムやその他の心臓の電気的異常の同定に広く応用されている。ある種のECG信号のサンプルが限られているため、クラス不均衡の問題がECGに基づく検出の課題となっている。疑似再生に基づく半教師付き連続学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:32:03 GMT)
Debiasing Guidance for Discrete Diffusion with Sequential Monte Carlo [15.3]
本稿では,ターゲット分布から不均一に生成するSequential Monte Carloアルゴリズムを提案する。我々は、低次元分布、制御された画像、テキスト生成に対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:58:35 GMT)
Refining Transcripts With TV Subtitles by Prompt-Based Weakly Supervised Training of ASR [15.3]
本研究では、弱教師付き(WS)自動音声認識(ASR)フレームワークにおいて、テレビ字幕を使用するための新しい手法を提案する。本手法では,字幕を直接監視信号として使用するのではなく,文脈に富むプロンプトとして再認識する。生成された擬似転写文字が主要なターゲットとなり、字幕は反復的洗練のための導出手段として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:43:07 GMT)
ExCyTIn-Bench: Evaluating LLM agents on Cyber Threat Investigation [15.2]
サイバー脅威調査におけるLCMエージェントxの評価を行う最初のベンチマークであるExCyTIn-Benchを提案する。我々は、専門家が作成した検出ロジックで抽出したセキュリティログを活用して脅威調査グラフを構築する。グラフ上のペアノードを用いてLLMを用いて質問を生成し、開始ノードを背景コンテキストとし、終了ノードを回答とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:02:00 GMT)
Boosting Generative Image Modeling via Joint Image-Feature Synthesis [15.1]
低レベル画像潜在者を共同でモデル化するために拡散モデルを活用することで、ギャップをシームレスに橋渡しする新しい生成画像モデリングフレームワークを提案する。我々の潜在セマンティック拡散アプローチは、純雑音からコヒーレントな画像-特徴対を生成することを学ぶ。複雑な蒸留目的の必要をなくすことで、我々の統一設計は訓練を単純化し、強力な新しい推論戦略である表現誘導を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:33:39 GMT)
Prior-Guided Flow Matching for Target-Aware Molecule Design with Learnable Atom Number [14.8]
構造に基づく薬物設計(SBDD)は、標的タンパク質に対して高い結合親和性を持つ3D分子を生成することを目的としている。最近の生成モデルは不安定な確率力学と生成分子の大きさとタンパク質ポケット形状のミスマッチに悩まされている。本稿では,先行相互作用誘導と学習可能な原子数予測器を備えた新規な標的認識分子生成モデルPAFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:06:58 GMT)
LLM-Guided Semantic Relational Reasoning for Multimodal Intent Recognition [14.7]
本稿では,マルチモーダル信号から人間の意図を理解する新しい手法を提案する。この方法は、大きな言語モデル(LLM)の拡張的な知識を活用して意味的基盤を確立する。マルチモーダルな意図と対話行動タスクの実験は、LGSRRが最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:18:47 GMT)
NuiScene: Exploring Efficient Generation of Unbounded Outdoor Scenes [14.7]
本稿では,城郭から高層住宅まで幅広い屋外シーンを創出する作業について検討する。本研究では,シーンチャンクを一様ベクトル集合としてエンコードする効率的な手法を提案する。この作業を容易にするために,共同トレーニング用に前処理した,小型ながら高品質なシーンセットであるNuiScene43をキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:09:50 GMT)
Bidirectional Sparse Attention for Faster Video Diffusion Training [14.5]
ビデオ拡散トランスフォーマー(DiT)モデルは、生成品質は優れているが、高解像度の長期ビデオを生成する際に大きな計算ボトルネックにぶつかる。本稿では,2方向スパースアテンション(BSA)フレームワークを提案する。このフレームワークは,クエリとキー-バリューのペアを動的に3Dフルアテンション内に分散させる。 BSAは長いシーケンスにわたるDiTトレーニングを著しく加速し、FLOPを最大20倍に減らし、17.79倍のアテンショントレーニングを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:16:52 GMT)
Policy-driven Software Bill of Materials on GitHub: An Empirical Study [14.4]
ソフトウェア・ビル・オブ・マテリアル(Software Bill of Materials、SBOM)は、ソフトウェアに含まれるすべてのソフトウェア依存関係の機械可読リストである。政府がSBOMを使用する義務があるにもかかわらず、このアーティファクトの研究はまだ初期段階にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:45:39 GMT)
Lost in Latent Space: An Empirical Study of Latent Diffusion Models for Physics Emulation [14.4]
動的システムのエミュレーションに同様の戦略を効果的に適用できるかどうかを検討する。遅延空間エミュレーションの精度は、広範囲の圧縮速度に対して驚くほど堅牢であることがわかった。また,拡散型エミュレータは非生成的エミュレータよりも一貫して精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:38:29 GMT)
Computational Modeling for Personalized Transcranial Electrical Stimulation: Theory, Tools, and Applications [14.4]
本稿では、パーソナライズされたtESをサポートする計算技術の進歩について概観する。近年の進歩により、主観的主導体モデルの構築が大幅に加速した。これらの進歩は、経験的試行錯誤のアプローチを超えて、動的で個人化された刺激計画を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:18:04 GMT)
Learning residue level protein dynamics with multiscale Gaussians [14.3]
DynaProtは、静的構造から直接タンパク質ダイナミクスのリッチな記述子を予測する軽量フレームワークである。本研究は,タンパク質動態予測を既存手法のスケーラブルな代替手段として活用する可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 00:38:44 GMT)
Statistical Invisibility of a Physical Attack on QRNGs After Randomness Extraction [14.1]
強力な抽出プロセスは、セキュリティの誤った感覚を生み出す可能性があることを示す。我々は,電力供給リップルアタックによる増幅自然放出(ASE)に基づいてQRNGを著しく妥協する。この結果は、検証プロセスが生データの品質に敏感であるため、完全に予測可能な入力であっても、認証されたが完全に安全でないランダムなシーケンスを生成することができる、という深刻な危険を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:01:17 GMT)
BOLT: Bandwidth-Optimized Lightning-Fast Oblivious Map powered by Secure HBM Accelerators [13.9]
Trusted Execution Environmentsは、セキュアなクラウドコンピューティングの強力な基盤を提供する。アクセスパターンの漏洩に対して脆弱なままである。 Oblivious Maps (OMAP) は、アクセスパターンを完全に隠蔽することでこれを緩和するが、高いオーバーヘッドに悩まされる。我々は,O(1)+O((log log N)2)帯域オーバヘッドを初めて達成したLightning-fast OMAPアクセラレータBOLTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:49:21 GMT)
EgoTouch: On-Body Touch Input Using AR/VR Headset Cameras [13.9]
我々は、RGBカメラのみを用いて、高精度で素手(つまり、ユーザの特別な計測装置がない)の皮膚入力を実証した。提案手法は, 様々な照明条件において精度が高く, 頑健であることを示す。これらは、より完全なオンスキンインターフェースをアンロックするために必要な技術的要素だと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:32:30 GMT)
DPF-CM: A Data Processing Framework with Privacy-Preserving Vector Databases for Chinese Medical LLMs Training and Deployment [13.8]
DPF-CMは中国医学モデルのデータ処理フレームワークである。 First Moduleは、モデルトレーニング用に調整されたデータ処理パイプラインである。第2のモジュールは、モデルデプロイメント時のプライバシ保護に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:49:32 GMT)
AT Loss: Advanced Torrential Loss Function for Precipitation Forecasting [13.5]
簡単なペナルティ表現を導入し、これを2次非制約バイナリ最適化(QUBO)として再解釈する。最終的に、結果のQUBOの定式化は近似過程を通じて微分可能な高度ねじれ損失関数(AT)に緩和される。提案したAT損失は,リプシッツ定数,予測性能評価,整合性実験,アブレーション研究を通じてその優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:38:13 GMT)
Constrained Decoding for Robotics Foundation Models [13.4]
ロボット基礎モデルの開発における最近の進歩は、ロボットシステムにおけるエンド・ツー・エンドおよび汎用能力の有望な発展につながっている。本稿では,動的システムにおける動作トラジェック・トーリーの論理的制約を強制する,ロボット基礎モデルのための制約付き復号化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:17:40 GMT)
Do Video Language Models Really Know Where to Look? Diagnosing Attention Failures in Video Language Models [13.4]
マルチモーダル大言語モデル (MLLM) は通常、視覚言語エンコーダによってガイドされるサンプリング手法に依存している。一般的な視覚エンコーダは、ビデオの中でMLLMがどこに見えるべきかを識別する能力に限界がある。以上の結果から,より優れた識別技術の開発は,ビデオMLLMの効率化に必要である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:39:08 GMT)
CbLDM: A Diffusion Model for recovering nanostructure from pair distribution function [13.2]
本稿では,ナノ構造を復元するためにPDFを使用するという課題に焦点をあてる。条件ベース遅延拡散モデルである深層学習モデルCbLDMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:13:34 GMT)
Simplifying Traffic Anomaly Detection with Video Foundation Models [13.0]
エゴ中心交通異常検出(TAD)の最近の手法は、複雑な多段階もしくは多表現融合アーキテクチャに依存していることが多い。近年の視覚知覚の知見は、先進的な事前訓練によって実現された基礎モデルにより、単純で柔軟なアーキテクチャが特殊設計より優れていることを示唆している。ビデオビジョン変換器(Video ViTs)を用いて,アーキテクチャ的にシンプルなエンコーダのみのアプローチについて検討し,事前学習が強力なTAD性能を実現する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:43:27 GMT)
When LLM Meets Time Series: Can LLMs Perform Multi-Step Time Series Reasoning and Inference [12.9]
我々は、時系列AIアシスタントとしてLarge Language Modelsを評価する最初の試みであるTSAIAベンチマークを紹介する。このベンチマークには、制約認識予測からしきい値校正による異常検出まで、幅広い課題が含まれている。このベンチマークを適用し、統一評価プロトコルの下で8つの最先端LCMを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:58:57 GMT)
Beyond the Surface: A Solution-Aware Retrieval Model for Competition-level Code Generation [12.8]
競合プログラミングタスクのための合成データによって強化された解認識ランキングモデルであるSolveRankを提案する。具体的には、DeepSeek-R1モデルを用いて、解の整合性についてGPT-4oで検証した、等価だが異なる言い換えられた新しい問題を生成する。推論中、SolveRankは、ダウンストリームコードジェネレータを支援するために、コーパスから関連する問題と対応するコードを取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:47:51 GMT)
In-N-Out: A Parameter-Level API Graph Dataset for Tool Agents [12.8]
In-N-Outは、2つの実世界のAPIベンチマークとドキュメントから構築されたAPIグラフのエキスパートアノテートデータセットである。 In-N-Outを使用すると、ツール検索とマルチツールクエリ生成の両方のパフォーマンスが大幅に向上する。ツールエージェントに明示的なAPIグラフを使用することの約束と,貴重なリソースとしてIn-N-Outの有用性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:42:21 GMT)
Anticipatory Fall Detection in Humans with Hybrid Directed Graph Neural Networks and Long Short-Term Memory [12.7]
本稿では,DGNN(Dynamic Graph Neural Networks)とLSTM(Long Short-Term Memory)ネットワークを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。提案手法では,提案モデルに対する入力として,ビデオシーケンスから抽出したリアルタイム骨格特徴を用いる。 LSTMベースのネットワークは、次の時間のステップで人間の動きを予測し、転倒の早期発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:56:31 GMT)
More Bang for the Buck: Process Reward Modeling with Entropy-Driven Uncertainty [12.3]
本稿では,プロセス報酬モデリングのための新しいエントロピー駆動トレーニングフレームワークであるEDU-PRMを紹介する。複雑な推論ステップの動的で不確実性に整合したセグメンテーションを可能にする。 Qwen2.5-Math-PRM-72Bトレーニングデータの1.5%未満を使用して、最先端の88.4%の新たな精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:17:21 GMT)
Distributed Fractional Bayesian Learning for Adaptive Optimization [12.2]
本稿では,各エージェントが共通パラメータを持つローカルコスト関数にのみアクセス可能な分散適応最適化問題について考察する。分散最適化問題におけるパラメータの不確実性に対処し、同時に最適解を見つけるための貴重な洞察を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:51:51 GMT)
KoBLEX: Open Legal Question Answering with Multi-hop Reasoning [12.1]
韓国法定説明可能QA(KoBLEX)ベンチマークについて紹介する。 KoBLEXは、プロビジョニングされたマルチホップの法的推論を評価するように設計されている。 ParSeR (Parametric provision-guided Selection Retrieval) という手法も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:07:00 GMT)
Supervised Embedded Methods for Hyperspectral Band Selection [12.1]
ハイパースペクトルイメージング(HSI)は、連続波長帯にわたる豊富なスペクトル情報をキャプチャする。 HSIは精密農業、環境モニタリング、自動運転の応用をサポートする。タスク固有のHSI帯域選択のための2つの新しい教師付き組込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:22:09 GMT)
Prediction, Generation of WWTPs microbiome community structures and Clustering of WWTPs various feature attributes using DE-BP model, SiTime-GAN model and DPNG-EPMC ensemble clustering algorithm with modulation of microbial ecosystem health [12.1]
逆伝播ニューラルネットワーク (BPNN) を用いて, 活性汚泥 (AS) の微生物組成を予測する。また,DPNG-MCEP(Directional Position Emotional Migration Clustering)と呼ばれる新たなクラスタリングアルゴリズムを導入する。本研究は, 微生物群集の予測と, 諸特性に基づくWWTPの分析により得られた知見から, AS群集に影響を与える要因の理解を深めた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:00:50 GMT)
Morphologically Symmetric Reinforcement Learning for Ambidextrous Bimanual Manipulation [12.1]
両操作の強化学習フレームワークであるSYMDEXを紹介する。等変ニューラルネットワークによる左右対称の利用により、一方の腕からの体験は本質的に反対側の腕によって活用される。我々のアプローチは、左手と右手が異なる役割を演じる複雑なタスクのベースラインを強く上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:49:59 GMT)
MILO: A Lightweight Perceptual Quality Metric for Image and Latent-Space Optimization [11.7]
フルリファレンス画像品質評価(FR-IQA)のための軽量・マルチスケール・知覚メトリックMILOを提案する。コンパクトなアーキテクチャにもかかわらず、MILOは標準のFR-IQAベンチマークで既存のメトリクスを上回り、リアルタイムアプリケーションに適した高速推論を提供する。安定拡散におけるVAEエンコーダの潜時表現にMILOでモデル化された空間マスキングを適用すると、効率よく知覚的に整合した最適化が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:08:30 GMT)
Rethinking the Chain-of-Thought: The Roles of In-Context Learning and Pre-trained Priors [11.7]
Chain-of-Thought推論は、モデル推論能力を向上するための重要な方法論として登場した。本稿では、文脈内学習と事前学習との二重関係の観点から、思考の連鎖的推論の動作メカニズムを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:24:28 GMT)
Shortcut Learning Susceptibility in Vision Classifiers [11.6]
ショートカット学習は、機械学習モデルが意味のある特徴をキャプチャする代わりに、データの急激な相関を利用する場所である。本研究では,クラスラベルと位置と強度の相関関係にあるデータセットに意図的にショートカットを導入する。異なる学習率で学習をショートカットする可能性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:42:57 GMT)
Network Inversion for Generating Confidently Classified Counterfeits [11.6]
視覚分類において、自信のある予測をもたらす入力を生成することは、モデルの振る舞いと信頼性を理解するための鍵となる。我々はネットワーク・インバージョン・テクニックを拡張してCCC(Confidently Classified Counterfeits)を生成する。 CCCは信頼性に関するモデル中心の視点を提供し、モデルが完全に合成されたアウト・オブ・ディストリビューション・インプットに高い信頼を割り当てることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:33:35 GMT)
SpectMamba: Integrating Frequency and State Space Models for Enhanced Medical Image Detection [11.4]
医用画像検出用に設計された最初のMambaベースのアーキテクチャであるSpectMambaを紹介する。 SpectMambaの重要なコンポーネントはHybrid Spatial-Frequency Attention (HSFA)ブロックである。 SpectMambaは様々な医用画像検出タスクにおいて効率的かつ効率的でありながら、最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:56:45 GMT)
GPI-Net: Gestalt-Guided Parallel Interaction Network via Orthogonal Geometric Consistency for Robust Point Cloud Registration [11.4]
高品質な対応の識別は、特徴ベースのポイントクラウド登録において必須のタスクである。特徴冗長性と複雑な空間的関係のため,局所的特徴とグローバル的特徴の融合を扱うことは極めて困難である。本稿では,地域情報とグローバル情報との補間通信を容易にする新しいGPI-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:51:09 GMT)
MetaAgent: Toward Self-Evolving Agent via Tool Meta-Learning [11.4]
実践と継続的な自己改善を通じて専門知識を育成するメタエージェントを提案する。知識ギャップに遭遇すると、MetaAgentは自然言語ヘルプリクエストを生成し、最も適切な外部ツールにルーティングする。 MetaAgentはタスクを解決するため、自己修正と回答の検証を継続的に行い、実行可能な経験を簡潔なテキストに蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:48:41 GMT)
Prior-Guided Residual Diffusion: Calibrated and Efficient Medical Image Segmentation [11.4]
Prior-Guided Residual Diffusion (PGRD) は、ボクセルの分布を学習する拡散ベースのフレームワークである。 MRIおよびCTデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:13:15 GMT)
Compiler Bugs Detection in Logic Synthesis Tools via Linear Upper Confidence Bound [11.1]
Lin-Hunterは、HDLテストケースの多様性とFPGAロジック合成ツールバリデーションの効率を高めるために設計された新しいテストフレームワークである。これまで報告されていない10の欠陥を含む18のユニークなバグを発見し、公式開発者によって確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:54:48 GMT)
Learn to Jump: Adaptive Random Walks for Long-Range Propagation through Graph Hierarchies [11.1]
本稿では,階層グラフ構造と適応ランダムウォークを利用した新しい手法を提案する。本手法では,歩行が元のグラフを好むか,階層的なショートカットを横断するかを決定する学習可能な遷移確率を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:27:53 GMT)
DCA: Graph-Guided Deep Embedding Clustering for Brain Atlases [11.0]
グラフ誘導型ディープ・クラスタリング・クラスタリング・フレームワークであるディープ・クラスタ・アトラス(DCA)について述べる。 DCAは、事前訓練されたオートエンコーダと空間的に規則化されたディープクラスタリングを組み合わせることで、機能的に一貫性のある空間的に連続した領域を生成する。複数のデータセットとスケールにわたって、DCAは最先端のアトラスを上回り、機能的均一性を98.8%改善し、シルエット係数を29%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:33:32 GMT)
Re3: Learning to Balance Relevance & Recency for Temporal Information Retrieval [10.9]
時間情報検索は、現代の検索システムにとって重要な課題であるが未解決の課題である。 Re3は、クエリ対応ゲーティングメカニズムを通じて意味情報と時間情報のバランスをとるフレームワークである。 Re2Benchでは、Re3は最先端の結果を達成し、3つのサブセットすべてにR@1をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:44:01 GMT)
DynaMind: Reconstructing Dynamic Visual Scenes from EEG by Aligning Temporal Dynamics and Multimodal Semantics to Guided Diffusion [10.9]
我々は、ニューラルダイナミクスとセマンティックな特徴を共同でモデリングすることで、映像を再構成する新しいフレームワークであるDynaMindを紹介する。 SEED-DVデータセットでは、DynaMindが新しい最先端(SOTA)を設定し、再構成されたビデオの精度を12.5と10.3%向上させた。これは重要な進歩であり、神経力学と高忠実な視覚意味論のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:52:08 GMT)
Weakly Supervised Fine-grained Span-Level Framework for Chinese Radiology Report Quality Assurance [10.9]
本稿では,QAスコアを自動的にマークするSpan-level Quality Assurance EvaluaTOR(Sqator)を提案する。 Sqatorは、中高生レポートの改訂スパンの重要性を測定することで、QAスコアを測定する。 12,013例の放射線診断報告を用いてSqatorの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:24:43 GMT)
RibPull: Implicit Occupancy Fields and Medial Axis Extraction for CT Ribcage Scans [10.8]
暗黙的な3D表現は、離散的なメソッドよりも、スパースやノイズの多いデータを効率的に扱う連続関数を使用する。我々は、RibFracデータセットの拡張であるRibSegデータセットから、20の医療スキャンで方法論を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:54:50 GMT)
RISE: Enhancing VLM Image Annotation with Self-Supervised Reasoning [10.8]
Supervised Fine-Tuning (SFT) は、注釈の結果にのみ焦点を合わせ、基礎となる根拠を無視している。 Visual-RFT(Visual Reinforcement Fine-Tuning)は、事前トレーニング中に高品質で検証されたCoTが欠如していることから、不整合性思考鎖(CoT)を生成する。 RISE(Reason-Inspire-Strengthen-Expertise)は,これらの制限を克服するための2段階のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:58:16 GMT)
Mitigating Semantic Leakage in Cross-lingual Embeddings via Orthogonality Constraint [10.7]
現在の不整合表現学習法はセマンティックリークに悩まされている。我々は,新しい学習目標orthogonAlity Constraint LEarning(ORACLE)を提案する。 ORACLEはクラス内のクラスタリングとクラス間の分離という2つのコンポーネントの上に構築されている。 ORACLE目標を用いたトレーニングは,意味的漏洩を効果的に低減し,埋め込み空間内の意味的アライメントを高めることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:48:00 GMT)
Toward Efficient Spiking Transformers: Synapse Pruning Meets Synergistic Learning-Based Compensation [10.7]
本稿では, シナプスプルーニングとシナジスティック学習に基づく補償戦略を組み合わせることで, 軽量トランスフォーマーモデルの導出を提案する。ベンチマークデータセットの実験により、提案手法は、競合性能を維持しながら、モデルサイズと計算オーバーヘッドを大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:11:22 GMT)
DcMatch: Unsupervised Multi-Shape Matching with Dual-Level Consistency [10.7]
非厳密なマルチ形状マッチングのための新しい教師なし学習フレームワークであるDcMatchを紹介する。形状グラフアテンションネットワークを利用して、全体の形状収集の基盤となる多様体構造を捉える。提案手法は, 多様な複数形状のマッチングシナリオにおいて, 従来の最先端手法より一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:43:11 GMT)
FocusDPO: Dynamic Preference Optimization for Multi-Subject Personalized Image Generation via Adaptive Focus [10.6]
多目的パーソナライズされた画像生成は、テスト時間最適化を必要とせず、複数の特定対象を含むカスタマイズされた画像を合成することを目的としている。動的意味対応と教師あり画像の複雑さに基づいて焦点領域を適応的に識別するフレームワークであるFocusDPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:06:36 GMT)
FantasyHSI: Video-Generation-Centric 4D Human Synthesis In Any Scene through A Graph-based Multi-Agent Framework [10.4]
HSI(Human-Scene Interaction)は、複雑な環境の中で現実的な人間の行動を生成する。 HSIは、長期の高レベルのタスクの処理と、見えないシーンへの一般化において、課題に直面している。本稿では,ビデオ生成とマルチエージェントシステムを中心とした新しいHSIフレームワークであるFantasyHSIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:20:50 GMT)
We Politely Insist: Your LLM Must Learn the Persian Art of Taarof [10.3]
大きな言語モデル(LLM)は、文化的に特定のコミュニケーション規範をナビゲートするのに苦労する。我々は、イランの対話における社会的規範であるペルシャのタアロフに焦点を当て、軽蔑、謙虚、間接性を強調している。タアロフのLLM理解を評価するための最初のベンチマークであるタアロフベンチを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 00:11:22 GMT)
Convergence rate of the (1+1)-evolution strategy on locally strongly convex functions with lipschitz continuous gradient [10.3]
進化戦略 (ES) はブラックボックス連続最適化のためのアルゴリズムの有望なクラスの一つである。本研究では,局所$L$-強凸関数上の (1+1)-ES の線型収束率の上界と下界を$U$-Lipschitz連続勾配で導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 00:57:55 GMT)
Towards the Datasets Used in Requirements Engineering of Mobile Apps: Preliminary Findings from a Systematic Mapping Study [10.3]
本稿では,既存のRE研究で使用されているモバイルアプリのデータセットの現状について検討する。 Google PlayとApple App Storeは、モバイルアプリ向けのREで公開された調査の90%以上をデータセットとして提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:25:13 GMT)
A Survey on the Techniques and Tools for Automated Requirements Elicitation and Analysis of Mobile Apps [10.3]
本稿では,モバイルアプリの要件自動適用と分析に使用される技術やツールの現状について検討する。 73の論文から,最も頻繁に使用される手法である半自動技術とツールの主な特徴を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:16:56 GMT)
A Dynamic Fusion Model for Consistent Crisis Response [10.1]
重要なものの、しばしば見落とされがちな要因は、レスポンススタイルの一貫性である。生成した応答のスタイリスティックな整合性を維持する方法を検討する研究はほとんどない。スタイル整合性を評価するための新しい指標を提案し,融合型生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:41:52 GMT)
Wrong Model, Right Uncertainty: Spatial Associations for Discrete Data with Misspecification [9.9]
本研究では,空間的に変化する雑音の処理方法を示し,提案した推定器の整合性を示す。標準アプローチが信頼できない信頼区間を生じさせ、連想のサインを間違えることさえ可能なことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:22:08 GMT)
Mutual Information Surprise: Rethinking Unexpectedness in Autonomous Systems [9.9]
疫学的な成長の兆しとして、驚きを再定義する新しいフレームワークであるMutual Information Surprise (MIS)を紹介した。 MISは、相互情報に対する新しい観測の影響を定量化し、自律的なシステムが学習の進行を反映できるようにする。 MISRPが支配する戦略は、安定性、応答性、予測精度において古典的なサプライズベースのアプローチを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:43:01 GMT)
ReCap: Event-Aware Image Captioning with Article Retrieval and Semantic Gaussian Normalization [9.9]
ReCapは、イベント強化された画像検索とキャプションのための新しいパイプラインである。関連する記事からより広い文脈情報を取り入れ、物語に富んだキャプションを生成する。我々のアプローチは、標準的な視覚言語モデルの限界に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:48:33 GMT)
Can Large Language Models be Effective Online Opinion Miners? [9.9]
オンラインオピニオンマイニングベンチマーク(OOMB, Online Opinion Mining Benchmark)は, 大規模言語モデルによる意見のマイニング能力を評価するための新しいデータセットと評価プロトコルである。 OOMBは、広範囲にわたる(関心、機能、意見)アノテーションと、各コンテンツの主要な意見トピックを強調する包括的な意見中心の要約を提供する。我々は、現実的なオンラインシナリオにおいて、どの側面が困難なままで、LLMが適応性を示すのかを総合的に分析し、意見マイナーとして効果的に機能できるかを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:48:33 GMT)
The Need for Verification in AI-Driven Scientific Discovery [9.9]
機械学習と大規模言語モデルは、従来の手法をはるかに超えたスケールと速度で仮説を生成することができる。検証のためのスケーラブルで信頼性の高いメカニズムがなければ、科学的進歩のリスクは先進的ではなく妨げられる、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:50:04 GMT)
Learning to Ask: Decision Transformers for Adaptive Quantitative Group Testing [9.9]
定量的グループテスト(QGT)の問題点を考察する。目標は、集合サブセットサムクエリからスパースバイナリベクタを復元することである。文献の中ではじめて、我々の適応アルゴリズムは、よく知られた非適応的情報理論境界よりも平均的なクエリ数を減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:05:06 GMT)
SATORI: Static Test Oracle Generation for REST APIs [9.8]
本稿では、REST APIのテストオーラクルを生成するブラックボックスアプローチであるSATORI(Static API Test ORacle Inference)を紹介する。 SATORIは、大きな言語モデルを使用して、OpenAPI仕様を分析して、APIの期待される振る舞いを推測する。 SATORIは,操作毎に最大数百の有効なオーラクルを自動生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:35:27 GMT)
MAQuA: Adaptive Question-Asking for Multidimensional Mental Health Screening using Item Response Theory [9.8]
我々は,同時多次元メンタルヘルススクリーニングのための適応型質問応答フレームワークMAQuAを紹介する。また,MAQuAは,ランダムな順序付けに比べて,スコア安定化に必要な評価質問数を50～87%削減することを示した。 MAQuAは内因性(抑うつ、不安)と外因性(物質使用、摂食障害)の両方で堅牢な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:34:39 GMT)
Aligning Moments in Time using Video Queries [9.6]
ビデオからビデオまでのモーメント検索 (Vid2VidMR) は、クエリービデオを用いて、未確認のイベントやモーメントをターゲットビデオにローカライズするタスクである。意味的コンテキストをキャプチャするトランスフォーマーモデルであるMATR(Moment Alignment TRansformer)を紹介する。また,MATRはR@1で13.1%,mIoUで8.1%の顕著な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:30:46 GMT)
From Discord to Harmony: Decomposed Consonance-based Training for Improved Audio Chord Estimation [9.6]
本稿では,従来の二分法を超えて拡張されたメトリクスを用いて,コードアノテーションにおけるアノテーション間合意の評価を行う。共振器を用いたラベル平滑化により、共振器の概念をモデルに統合する新しいACEコンバータモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:20:47 GMT)
Adaptively Robust LLM Inference Optimization under Prediction Uncertainty [9.5]
本稿では,Large Language Model (LLM) 推論スケジューリングを最適化し,全遅延を最小化する問題について検討する。 LLM推論の鍵となる課題は、実行時の長さが分かる一方で、メモリ使用量や処理時間に重大な影響を及ぼす出力長が不明であることである。本稿では,各要求に対して間隔分類(min-max range)を提供すると仮定して,機械学習を利用して出力長を予測するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:38:03 GMT)
Unsupervised Ultra-High-Resolution UAV Low-Light Image Enhancement: A Benchmark, Metric and Framework [9.5]
低照度条件は、重要な用途において無人航空機(UAV)の性能を著しく低下させる。既存の低照度画像強調法(LIE)は、航空画像のユニークな課題に対処する。我々は、LIEのための初の教師なしUHR UAVデータセットであるU3Dについて、統一評価ツールキットを用いて紹介する。第二に、エッジ効率指数(EEI)は、知覚品質と主要な展開要因のバランスをとる新しい指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:20:07 GMT)
FediLoRA: Heterogeneous LoRA for Federated Multimodal Fine-tuning under Missing Modalities [9.5]
FediLoRAは、不均一なLoRAランクと欠落したモダリティの下で、連邦化されたマルチモーダル微調整のためのフレームワークである。グローバルな設定とパーソナライズされた設定の両方において、競争上のベースラインよりも優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:40:13 GMT)
Multi-Modal Machine Learning Framework for Predicting Early Recurrence of Brain Tumors Using MRI and Clinical Biomarkers [9.3]
術後再発予測を改善するために,構造的MRI特徴と臨床バイオマーカーを統合したマルチモーダル機械学習フレームワークを提案する。我々のモデルは有望なパフォーマンスを示し、リスク階層化とパーソナライズされたフォローアップ計画のための潜在的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:34:53 GMT)
How Does Knowledge Selection Help Retrieval Augmented Generation? [9.3]
本稿では,RAGシステムにおいて,知識選択が下流生成性能に与える影響を実証的に分析する。その結果、下流ジェネレータモデルの能力とタスクとデータセットの複雑さは、知識選択がRAGシステム全体の性能に与える影響に大きな影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:35:16 GMT)
Challenges and Lessons from MIDOG 2025: A Two-Stage Approach to Domain-Robust Mitotic Figure Detection [9.3]
本稿では,MIDOG 2025チャレンジへの参加について述べる。我々は,Faster R-CNNと疑似正の低減のための3つの分類器のアンサンブルを組み合わせた2段パイプラインを開発した。私たちは、MIDOG++データセットのみでトレーニングされたより高速なR-CNNを使用して、F1スコア0.2237(リコール:0.9528、精度:0.1267)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:42:05 GMT)
Aligning Requirement for Large Language Model's Code Generation [9.2]
Specineは、大規模言語モデル(LLM)コード生成のための新しい仕様アライメント技術である。その鍵となる考え方は、不整合入力仕様を特定し、LLMが認識した仕様を引き上げ、LLMのコード生成性能を高めるためにそれらを整合させることである。例えば、Specineは最も効果的なベースラインを上回り、Pass@1ですべての被験者の平均29.60%の改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:56:13 GMT)
Accelerating PDE Solvers with Equation-Recast Neural Operator Preconditioning [9.2]
Minimal-Data Parametric Neural Operator Preconditioning (MD-PNOP) はパラメトリックPDEソルバを高速化するための新しいパラダイムである。パラメータ偏差の残差を、トレーニングされたニューラル演算子を使用して、オフラインでソリューションを洗練させる、追加のソース用語として再キャストする。固定ソース、単一グループ固有値、および多群結合固有値問題に対する完全順序忠実度を維持しつつ、計算時間の50%削減を一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:14:58 GMT)
Depth3DLane: Monocular 3D Lane Detection via Depth Prior Distillation [9.1]
限界に対処し、3次元車線検出精度を向上させるためのBEVベースのフレームワークを提案する。教師モデルから意味深度知識を伝達するために,Depth Prior Distillationを活用する。本手法は,z軸誤差による最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:11:23 GMT)
Insight-LLM: LLM-enhanced Multi-view Fusion in Insider Threat Detection [9.0]
インサイダー脅威検出に特化した,最初のモジュール型マルチビュー融合フレームワークであるInsight-LLMを提案する。 Insight-LLMは凍結前処理を採用し、低レイテンシとパラメータオーバーヘッドで最先端検出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:31:12 GMT)
Who Owns The Robot?: Four Ethical and Socio-technical Questions about Wellbeing Robots in the Real World through Community Engagement [9.0]
我々は,実環境におけるロボット・ウェルビーイング・コーチの利用に関する3つの異なるコミュニティの視点を検討するために,コミュニティ中心の調査を実施している。ロボット開発に携わる3つのコミュニティでワークショップを開催した。我々は、福祉ロボットの現実的利用に関する倫理的および社会技術的問題に関する4つのテーマを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:38:50 GMT)
Clinical Metadata Guided Limited-Angle CT Image Reconstruction [9.0]
リミテッド・アングル・コンピュート・トモグラフィ(英語版) (LACT) は、時間分解能の改善と心筋イメージングに対する放射線線量削減を提供するが、切り離された投射による重度のアーチファクトに悩まされる。 LACT再建の誤りに対処するため,構造化された臨床メタデータでガイドされる2段階の拡散フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:14:15 GMT)
Retrosynthesis Planning via Worst-path Policy Optimisation in Tree-structured MDPs [8.9]
再合成計画は、標的分子を利用可能な構成要素に分解することを目的としており、各内部ノードが中間化合物を表す木を形成する。既存のメソッドは、ブランチ全体の平均パフォーマンスを最適化することが多く、最悪のケースの感度を考慮していない。木MDPと相互作用する対話的再合成計画(InterRetro)を導入し,最悪経路結果の値関数を学習する。 InterRetroは最先端の結果を達成し、Retro*-190ベンチマークの目標の100%を解決し、合成経路を4.9%短縮し、トレーニングデータの10%のみを使用して有望なパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:44:14 GMT)
Forward-Only Continual Learning [8.9]
破滅的な忘れ物は、継続的な学習における中心的な課題である。本稿では,フォロ(FoRo)を提案する。実験により、FoRoは平均的な忘れを著しく減らし、精度を向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:10:38 GMT)
GradES: Significantly Faster Training in Transformers with Gradient-Based Early Stopping [8.8]
早期停止はグローバルなバリデーション損失を監視し、すべてのパラメータ更新を同時に停止する。本研究では, 変圧器部品内で動作する新しい勾配型早期停止手法であるGradESを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:51:12 GMT)
History-Aware Neural Operator: Robust Data-Driven Constitutive Modeling of Path-Dependent Materials [8.6]
本研究では、ニューラルネットワークを用いた非弾性材料のデータ駆動モデリングのためのエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。近年のストレス・ストレス・ヒストリーの短い部分から経路依存的な物質応答を予測する自己回帰モデルであるヒストリー・アウェア・ニューラル・オペレータ(HANO)を開発した。我々は, 脆性固体の弾塑性と進行異方性損傷の2つのベンチマーク問題に対してHANOを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:56:40 GMT)
An Information-Flow Perspective on Algorithmic Fairness [8.6]
本研究は,アルゴリズムフェアネスとセキュア情報フローの概念との関係を考察することによって得られた知見を提示する。フェアネススプレッドと呼ばれる新しい量的公正の概念を導出し、定量的情報フローを用いて容易に分析できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:36:43 GMT)
Are Hourly PM2.5 Forecasts Sufficiently Accurate to Plan Your Day? Individual Decision Making in the Face of Increasing Wildfire Smoke [8.5]
気候変動によって森林火災の頻度が増加し、大気汚染によって健康リスクが生じる。我々は,2023年のアメリカ大陸の火災シーズンにおいて,地中微粒状物質 (PM2.5) の既往の6つの予測値を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:04:05 GMT)
Efficient and High-Accuracy Secure Two-Party Protocols for a Class of Functions with Real-number Inputs [8.4]
二次元秘密共有方式では、値は符号なし整数 $mathsfuint(x)$ でエンコードされるが、現実のアプリケーションは符号付き実数 $mathsfReal(x)$ で計算を必要とすることが多い。本研究では、この制約を任意の$B leq fracL2$に対して$|x| B$に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:56:29 GMT)
RAMS: Residual-based adversarial-gradient moving sample method for scientific machine learning in solving partial differential equations [8.4]
RAMSは、演算子学習のための最初の効率的な適応サンプリング手法であり、SciML分野における重要な進歩を示している。本稿では, 逆勾配方向に応じて試料を移動させるRAMS法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:22:17 GMT)
The challenge of hidden gifts in multi-agent reinforcement learning [8.3]
隠れギフトが与える影響について,非常に単純なMARLタスクを用いて検討する。このタスクでは、グリッドワールド環境内のエージェントは、個々の報酬を得るために、個別のドアをアンロックする。我々は、MARLアルゴリズムを含むいくつかの最先端RLアルゴリズムが、この単純なタスクにおいて集団報酬を得る方法を学ぶことができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:56:59 GMT)
Adversarial Attacks and Defenses in Multivariate Time-Series Forecasting for Smart and Connected Infrastructures [8.3]
時系列予測における敵攻撃の影響について検討する。トレーニングプロセスへの入力を有害にするために、未ターゲットのホワイトボックスアタックを採用し、効果的にモデルを誤解させる。これらの攻撃の有効性を実証し、敵の訓練とモデル硬化による堅牢なモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:42:15 GMT)
DRetNet: A Novel Deep Learning Framework for Diabetic Retinopathy Diagnosis [8.2]
現在のDR検出システムは、画質の悪い画像、解釈可能性の欠如、ドメイン固有の知識の不十分な統合に苦慮している。 3つの革新的なコントリビューションを統合する新しいフレームワークを紹介します。フレームワークの精度は92.7%、精度は92.5%、リコールは92.6%、F1スコアは92.5%、AUCは97.8%、mAPは0.96、MCCは0.85である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:27:16 GMT)
Mic Drop or Data Flop? Evaluating the Fitness for Purpose of AI Voice Interviewers for Data Collection within Quantitative & Qualitative Research Contexts [7.9]
Transformer-based Large Language Models (LLMs) は、音声ベースの調査をリアルタイムで実施できる「AIインタビュアー」の道を開いた。我々は,AIインタビュアーと,2次元にわたる現在の対話型音声応答(Interactive Voice Response, IVR)システムの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:44:57 GMT)
Agentic Workflow for Education: Concepts and Applications [7.9]
本研究では,自己回帰,ツールの実行,タスク計画,マルチエージェント協調からなる4成分モデルであるエージェント・フォー・教育(AWE)を紹介した。 AWEは、教師の作業量を削減し、教育の質を高め、より広範な教育革新を可能にする、有望な道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:39:48 GMT)
Rotate, Clip, and Partition: Towards W2A4KV4 Quantization by Integrating Rotation and Learnable Non-uniform Quantizer [7.8]
Rotate, Clip, and Partition (RCP)は量子化対応トレーニング(QAT)アプローチである。 RCPは最近の回転法と新しい一様質量量化器の設計を統合している。 RCPはLLaMA-2-7BをW2A4KV4に圧縮でき、わずか2.84 WikiText2 pplと5.29倍のメモリフットプリントが失われた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:26:57 GMT)
Astrocyte Regulated Neuromorphic Central Pattern Generator Control of Legged Robotic Locomotion [7.8]
本稿では,四足歩行ロボットの移動歩行を学習するためのアストロサイト制御スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた CPG を提案する。 SNNベースのCPGは、多目的物理シミュレーションプラットフォーム上でシミュレーションされ、平地でロボットを走らせながらトロッティング歩行が出現する。最先端の強化学習に基づくロボット制御アルゴリズムと比較して、23.3Times$計算パワーセーブが観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:44:52 GMT)
A Stroke-Level Large-Scale Database of Chinese Character Handwriting and the OpenHandWrite_Toolbox for Handwriting Research [7.8]
1200文字毎の中国語話者42名を対象に,大規模な手書きデータベースを構築した。複数の回帰結果から, 正書法予測器が文字レベル, 急進レベル, ストロークレベルの手書き作成および実行に影響を及ぼすことが示された。以上の結果より, 急進的, 脳卒中レベルでの手書き準備と実行が言語学的要素と密接に絡み合っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:19:37 GMT)
ShortageSim: Simulating Drug Shortages under Information Asymmetry [7.8]
薬物不足は世界中の患者医療や医療システムに重大なリスクをもたらす。我々は,最初のLarge Language Model (LLM)ベースのマルチエージェントシミュレーションフレームワークである textbfShortageSim を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:39:28 GMT)
TRACE-CS: A Hybrid Logic-LLM System for Explainable Course Scheduling [7.8]
本稿では,シンボル推論と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた新しいハイブリッドシステムTRACE-CSを提案する。このシステムは、論理的正しさと自然言語のアクセシビリティのバランスをとる説明可能なAIエージェントを、シンボリックなKRメソッドとLLMを組み合わせる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:10:22 GMT)
CalibRefine: Deep Learning-Based Online Automatic Targetless LiDAR-Camera Calibration with Iterative and Attention-Driven Post-Refinement [7.7]
CalibRefineは完全に自動化され、ターゲットレス、オンラインキャリブレーションフレームワークである。生のLiDAR点雲とカメラ画像を直接処理する。以上の結果から,頑健なオブジェクトレベルの特徴マッチングと反復的改善と自己監督的注意に基づく改善が組み合わさって,信頼性の高いセンサアライメントを実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:07:26 GMT)
A Multimodal Deep Learning Framework for Early Diagnosis of Liver Cancer via Optimized BiLSTM-AM-VMD Architecture [7.7]
本稿では, 早期肝癌診断のための双方向LSTM, マルチヘッドアテンション機構, 可変モード分解(BiLSTM-AM-VMD)を統合した新しい多モードディープラーニングフレームワークを提案する。実世界のデータセットに対する実験結果は、従来の機械学習やベースラインディープラーニングモデルよりも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） (Mon, 01 Sep 2025 06:37:20 GMT)
DSDE: Dynamic Speculative Decoding with KLD Stability for Real-World Serving [7.4]
本稿では, ポストホック, 診断信号の新たなクラスを探索し, 動的適応のための新しい方向について検討する。本稿では,2つの主要コンポーネント上に構築されたトレーニングフリーフレームワークであるDynamic Speculative Decoding Engine (DSDE)を提案する。実験では、動的適応にKLDベースの安定性信号を使用する可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:13:50 GMT)
The Files are in the Computer: On Copyright, Memorization, and Generative AI [7.4]
ニューヨーク・タイムズのOpenAIとマイクロソフトに対する著作権訴訟は、OpenAIのGPTモデルがNYTの記事を「記憶している」と主張している。これらの議論は「記憶」の性質に関する曖昧さによって曇っている。我々は、記憶の正確な定義を提供するために、技術的な文献を描きます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:08:37 GMT)
Modeling and benchmarking quantum optical neurons for efficient neural computation [7.4]
量子光ニューロン(QON)は、光干渉を利用して神経操作を行う有望な計算単位として出現している。本稿では,香港・ウー・マンデル (HOM) とマッハ・ツェンダー (MZ) の干渉計に基づくQONアーキテクチャのファミリを紹介し,異なる光子変調戦略を取り入れた。我々は、これらのQONを分離および多層ネットワークのビルディングブロックとして評価し、バイナリおよびマルチクラス画像分類タスクでトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:30:47 GMT)
Adaptive Learning Strategies for Mitotic Figure Classification in MIDOG2025 Challenge [7.3]
MIDOG2025 Track 2の課題に対して,病理基盤モデルUNI2-hの3つの変種について検討した。視覚的プロンプトチューニング(VPT)は一般化を大幅に改善し,さらにVahadaneとMacenkoの染色正規化とテスト時間拡張(TTA)を統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:42:53 GMT)
EZhouNet:A framework based on graph neural network and anchor interval for the respiratory sound event detection [7.3]
可変長オーディオを処理可能なアンカー間隔を持つグラフニューラルネットワークベースのフレームワークを提案する。本手法は呼吸音検出の柔軟性と適用性を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:10:30 GMT)
Learning in complex action spaces without policy gradients [7.2]
そこで本研究では,QMLEが政策勾配法に匹敵する計算コストで複雑な行動空間に適用可能であることを示す。 QMLEは、最先端の方法と比較しても、DeepMind Control Suite上で強力なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:26:06 GMT)
Two-Sided Nearest Neighbors: An adaptive and minimax optimal procedure for matrix completion [7.2]
Nearest neighbor (NN)アルゴリズムは、レコメンダシステムやシーケンシャルな意思決定システムにおいて、欠落したデータ問題に広く使われている。ここでは, NN を非滑らかな非線形関数で解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:44:58 GMT)
Dynamic Fusion Multimodal Network for SpeechWellness Detection [7.2]
自殺は青年期の死因の1つである。これまでの自殺リスク予測研究は、主に単独でテキスト情報と音響情報の両方に焦点を当ててきた。音声検出のための動的融合機構に基づく軽量マルチブランチマルチモーダルシステムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:20:37 GMT)
DaMoC: Efficiently Selecting the Optimal Large Language Model for Fine-tuning Domain Taks Based on Data and Model Compression [7.2]
大規模言語モデル(LLM)は、一般的なタスクでは優れているが、ドメイン固有のタスクでは苦労し、特定のデータに対して微調整を必要とする。この課題に対処するデータ・モデル圧縮フレームワーク(DaMoC)を導入します。トレーニング時間に約20倍の時間を節約しながら,最適なLLMを選択することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:06:49 GMT)
Counterfactual Sensitivity for Faithful Reasoning in Language Models [6.9]
大規模言語モデル(LLM)は、しばしば欠陥や無関係な推論トレースに依存しながら正しい答えを生成する。本稿では,中間的推論と最終的な出力の依存を強制する軽量な学習目標であるCSR(Conserfactual Sensitivity Regularization)を提案する。忠実度を測定するために,モデル予測に対するこのような摂動の影響を定量化するCOS(Counterfactual Outcome Sensitivity)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:18:46 GMT)
Joint Information Extraction Across Classical and Modern Chinese with Tea-MOELoRA [6.8]
Tea-MOELoRAは中国の情報抽出のためのパラメータ効率のよいマルチタスクフレームワークである。複数のローランクなLoRA専門家が異なるIEタスクと時代を専門とし、タスク・エイア・ア・ア・ルータ機構が専門家の貢献を動的に割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:28:33 GMT)
Conformal Predictive Monitoring for Multi-Modal Scenarios [6.7]
本稿では,モデルアクセスを明示的に必要とせず,確率的およびマルチモーダルなシステムのダイナミクスを近似するGenQPMを提案する。我々はエージェントナビゲーションと自律運転タスクのベンチマークにおけるGenQPMの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:19:00 GMT)
Measuring Less to Learn More: Quadratic Speedup in learning Nonlinear Properties of Quantum Density Matrices [6.7]
量子情報科学における基本的な課題は、$mathrmTr(rhok O)$のような量子状態の非線形関数を測定することである。そこで本研究では,このバウンダリを2次量子アルゴリズムで実現し,サンプルベース法よりも2次的優位性を示す。本研究は, 量子エントロピーと量子フィッシャー情報の推定において, 試料と精製された量子状態へのアクセスの根本的な違いを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:56:49 GMT)
Metamorphic Testing of Multimodal Human Trajectory Prediction [6.7]
本研究では,HTP(Human Trajectory Prediction)システムをテストするための体系的手法としてメタモルフィックテスト(MT)を適用した。本研究は, 歴史的軌跡データと環境文脈としてのセマンティックセグメンテーションマップの両方を対象とする5つのMRを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:30:35 GMT)
Anti-Phishing Training (Still) Does Not Work: A Large-Scale Reproduction of Phishing Training Inefficacy Grounded in the NIST Phish Scale [6.7]
フィッシング(英: phishing)として知られる電子メールで配信される社会工学的攻撃は、永続的なサイバーセキュリティの脅威を表している。多くの組織は、コンプライアンス要件によって強制されるフィッシングで従業員を訓練するが、このトレーニングの現実的な効果については議論が続いている。我々は、エビデンスベースのサイバーセキュリティ政策に貢献するために、米国拠点の金融技術企業で大規模な再生調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:09:46 GMT)
Towards Performatively Stable Equilibria in Decision-Dependent Games for Arbitrary Data Distribution Maps [6.6]
決定に依存したゲームでは、複数のプレイヤーは、共同アクションでシフトするデータ分散の下で決定を最適化する。本稿では,決定誘起分布シフトの影響を直接定量化する勾配に基づく感度測定法を提案する。そこで我々は,感性尺度に基づいてプレイヤーの損失関数を調整した,感性インフォームド・リトレーニングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:48:06 GMT)
Nonlinear Performative Prediction [6.6]
パフォーマンス予測(Performative prediction)は、機械学習における新たなパラダイムであり、モデルの予測が予測するデータの分布の変化を誘発するシナリオに対処する。本稿では,本質的な理論的特性を保ちつつ,非線形ケースに対する性能予測を一般化する新しい設計を提案する。予測モデルの性能安定性を保証するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:17:52 GMT)
IMU-Enhanced EEG Motion Artifact Removal with Fine-Tuned Large Brain Models [6.6]
脳波信号は、生理的および環境的アーティファクトからの汚染のため、しばしば低信号対ノイズ比を示す。本研究は,脳波信号の運動関連アーティファクトを特定するための,微調整型大脳モデル(LaBraM)に基づく相関注意マッピング手法を提案する。 IMU参照信号の導入は,様々な動作シナリオにおいて,ロバスト性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:29:14 GMT)
Efficient Maximum Clique Detection via Grover's Algorithm with Real-time Global Size Tracking [6.5]
最大傾き問題(MCP)は、無向グラフにおいて最大の完全部分グラフを見つけることである。これは、バイオインフォマティクス、ソーシャルネットワーク、データマイニング、その他の分野を含む幅広い応用におけるNP-Hard問題である。本稿では,最大傾きサイズを動的に追跡する改良アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:50:54 GMT)
Traq: Estimating the Quantum Cost of Classical Programs [6.4]
Traqは古典的プログラムの量子スピードアップを推定する原理的なアプローチである。量子スピードアップに対応可能な高レベルプリミティブ、コスト分析、低レベル量子プログラムへのコンパイルを含む古典的な言語で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:28:49 GMT)
AttnBoost: Retail Supply Chain Sales Insights via Gradient Boosting Perspective [6.2]
AttnBoostは、予測精度と説明可能性の両方を高めるために、機能レベルの注意をブースティングプロセスに統合する。我々はAttnBoostを大規模小売販売データセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:23:30 GMT)
Enhancing Uncertainty Estimation in LLMs with Expectation of Aggregated Internal Belief [6.2]
大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の自然言語タスクにおいて顕著な成功を収めてきたが、しばしば過剰な自信を示し、妥当で不正確な答えを生み出している。この過信は、信頼性の高い不確実性推定と安全なデプロイメントに重大な課題をもたらす。本研究では,LLMの内部隠蔽状態を利用した自己評価に基づくキャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:50:10 GMT)
Bottom-up Domain-specific Superintelligence: A Reliable Knowledge Graph is What We Need [6.2]
本稿では,知識グラフプリミティブから直接タスクを合成するタスク生成パイプラインを提案する。我々は、ドメイン固有の超知能を示すために、結果のKGグラウンドのカリキュラム上で言語モデルを微調整する。実験の結果,QwQ-Med-3はICD-Benchカテゴリの最先端推論モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:28:13 GMT)
GEN: A Practical Alternative to Graph Transformers for Long-Range Graph Modeling [6.1]
グラフ除去ネットワーク(英: Graph Elimination Networks, GEN)は、高効率を維持しながらGTのような長距離モデリングを近似するMPNNの変種である。遺伝子は、エッジワイドとホップワイドの自己アテンションを平行に結合し、その乗法的組成は、境界Kホップ受容領域内のエッジとホップ因子間で分離可能なアテンションカーネルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:02:53 GMT)
LATTE-MV: Learning to Anticipate Table Tennis Hits from Monocular Videos [6.0]
本稿では,テーブルテニスの試合映像を3Dで再現するスケーラブルなシステムと,対戦行動を予測する不確実性認識コントローラを提案する。本研究では,高速ヒットに対するボールリターン率を,ベースラインの非予測ポリシと比較して49.9%から59.0%に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:30:52 GMT)
Unpacking Personal(?!) Health Informatics: An Investigation of Awareness, Understanding, And Leveraged Utility in India [6.0]
本研究では,インド人ユーザや利害関係者のPHI(Personal Health Informatics)導入について,マルチメソッドアプローチを用いて検討した。 PHIは、健康モニタリングや共有/保護ケアに重きを置いているが、その採用は、低い健康リテラシー、ユーザビリティの課題、デジタルヘルスプラットフォームにおける不信などの要因によって妨げられている。我々は、アクセス可能な分析と検証可能な健康情報を備えた、統合されたユーザー制御型PHIプラットフォームの設計レコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:19:06 GMT)
Adversarial Combinatorial Semi-bandits with Graph Feedback [5.9]
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） (Mon, 01 Sep 2025 16:16:01 GMT)
Question-to-Knowledge: Multi-Agent Generation of Inspectable Facts for Product Mapping [5.9]
ルールベースとキーワードの類似性は、しばしばブランド、仕様、バンドル構成の微妙な区別を見落とし、商品を誤分類する。本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用したSKUマッピングのためのマルチエージェントフレームワークであるQ2Kを提案する。実世界の消費者商品データセットの実験によると、Q2Kは強力なベースラインを超え、難しいシナリオにおいて高い精度と堅牢性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:07:19 GMT)
An Information-Flow Perspective on Explainability Requirements: Specification and Verification [5.8]
説明可能なシステムは、それらと相互作用するエージェントに観察された影響が起こっている理由に関する情報を公開する。これは、例えばプライバシー保証に違反する可能性のある負の情報フローに対して、特定、検証、バランスをとる必要がある情報の正のフローを構成する。本稿では、この原理をシステムレベルの要件として説明可能性を指定するために利用し、そのような仕様に対して有限状態モデルをチェックするアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:50:52 GMT)
A new general quantum state verification protocol by the classical shadow method [5.7]
本稿では,従来のフレームワークとシャドーオーバーラッププロトコルの両方から重要なアイデアを統合する新しい検証プロトコルを提案する。我々のアプローチは、シャドーオーバーラッププロトコルの機能を強化し、いくつかの制限に対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:04:19 GMT)
Towards Multi-Platform Mutation Testing of Task-based Chatbots [5.6]
我々はMUTABOTを複数のプラットフォーム(DialogflowとRasa)に拡張する。 MUTABOTは、会話中の欠陥を注入するための突然変異試験手法である。我々は、Botiumの最先端テストジェネレータによって生成されるテストスイートの弱点を明らかにするために、突然変異テストをどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:36:06 GMT)
REFINESTAT: Efficient Exploration for Probabilistic Program Synthesis [5.5]
RefineStatは、セマンティック制約を強制し、合成されたプログラムが有効なパラメータと十分に整ったパラメータを含むことを保証する。信頼性チェックが失敗するたびに、事前または可能性の高いコンポーネントを再サンプリングすることで、診断に配慮した改善を施す。構文的に健全で統計的に信頼性の高いプログラムを生成し、しばしばクローズドソースの大規模言語モデルと一致するか、上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:13:36 GMT)
User Manual for Model-based Imaging Inverse Problem [5.4]
このユーザマニュアルは、逆問題の画像化のためのモデルベース最適化に関する詳細な説明を提供する。このマニュアルは数学的な概念では正確ではなく、問題の解き方や解き方を論理的に考えることに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:57:20 GMT)
Traces of Image Memorability in Vision Encoders: Activations, Attention Distributions and Autoencoder Losses [5.4]
本稿では,事前学習した視覚エンコーダにおける画像記憶可能性の相関について検討する。これらの特徴が記憶可能性とある程度の相関があることが分かりました。結果は、モデル内部の特徴と記憶可能性の関係に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:11:59 GMT)
The curious case of "XOR repetition" of monogamy-of-entanglement games [5.4]
我々は、Tomamichel, Fehr, Kaniewski, Wehner によるモノガミー・オブ・エンタングルメントゲームの「決定」変種を考える。ランダムな推測に対する最適の優位性は、絡み合いを共有しない制限された種類の敵に対して、$n$で指数関数的に崩壊することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:20:35 GMT)
Resource Management and Circuit Scheduling for Distributed Quantum Computing Interconnect Networks [5.2]
分散量子コンピューティング(DQC)は、モノリシック量子プロセッサのスケーラビリティ制限を克服するための有望なアプローチとして登場した。本稿では,そのような環境下での資源管理と回路スケジューリングについて述べる。混合整数線形計画法(MILP)に基づく回路スケジューリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:03:36 GMT)
Agent-Q: Fine-Tuning Large Language Models for Quantum Circuit Generation and Optimization [5.2]
大規模言語モデル (LLMs) は、数学、コーディング、科学報告の分析を含む複雑な問題において顕著な成果を上げている。本稿では,量子回路の生成と最適化を行うLLMファインチューニングシステムであるAgent-Qについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:13:59 GMT)
SAMM: Sharded Automated Market Maker [5.2]
Automated Market Makers(AMM)は、ブロックチェーン上で動作するスマートコントラクト(ステートフルプログラム)である。我々は複数のシャードからなるAMMであるSAMMについて述べる。全てのシャードは同じチェーン上で実行されているAMMであるが、それらの独立性は並列実行を可能にする。流動性プロバイダはすべてのシャード間の流動性バランスを保ち、不安定化攻撃を克服し、取引は均等に分散されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:13:00 GMT)
Error Notebook-Guided, Training-Free Part Retrieval in 3D CAD Assemblies via Vision-Language Models [5.2]
追加のトレーニングを必要としない新しい部分検索フレームワークを提案するが、改良されたプロンプトエンジニアリングにはError Notebooks + RAGを用いる。誤りノートブックの構築は、2つのステップから構成される: 歴史的誤り CoT とその誤った回答を収集し、正しい解が得られるまで反射補正によってこれら CoT を接続する。 RAGは、Error Notebooksから仕様関連レコードを取得し、それらを推論プロセスに組み込むために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:39:37 GMT)
A Two-Stage Strategy for Mitosis Detection Using Improved YOLO11x Proposals and ConvNeXt Classification [5.2]
MIDOG 2025 Track 1は、非腫瘍領域、炎症領域、壊死領域を含む全スライド画像(WSI)におけるミトーシス検出を必要とする。複雑で異質な文脈と可能なアーティファクトのため、しばしば偽陽性と偽陰性が存在する。高速なF1スコアを生成するための2段階フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:46:28 GMT)
WATCHED: A Web AI Agent Tool for Combating Hate Speech by Expanding Data [5.1]
オンラインの害は、デジタル空間における問題の増加であり、ユーザーの安全を危険にさらすとともに、ソーシャルメディアプラットフォームへの信頼を減らす。これを解決するには、自動システムのスピードとスケールを人間のモデレーターの判断と洞察と組み合わせるツールが必要です。これらのツールは有害なコンテンツを見つけるだけでなく、その決定を明確に説明し、信頼と理解を構築するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:26:46 GMT)
A Hybrid Fully Convolutional CNN-Transformer Model for Inherently Interpretable Disease Detection from Retinal Fundus Images [5.1]
本稿では,網膜疾患検出のための解釈可能なハイブリッドCNN-Transformerアーキテクチャを提案する。我々のモデルはブラックボックスや解釈可能なモデルと比較して最先端の予測性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:33:56 GMT)
AgenticAD: A Specialized Multiagent System Framework for Holistic Alzheimer Disease Management [5.1]
アルツハイマー病(AD)は、複雑で多面的な課題を患者、介護者、医療システムに提示する。現在のアプリケーションはサイロ化され、診断や介護者支援のような病気の特異な側面をシステム統合なしで解決する。本稿では,総合アルツハイマー病管理のための包括的多エージェントシステムのための新しい方法論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:51:56 GMT)
Where Should I Study? Biased Language Models Decide! Evaluating Fairness in LMs for Academic Recommendations [5.1]
大きな言語モデル(LLM)は、教育計画のようなタスクの日々のレコメンデーションシステムとして、ますます使われています。本稿では,大学における地理的,人口的,経済的バイアスを実証的に検討し,プログラムの提案を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:51:06 GMT)
Sampling as Bandits: Evaluation-Efficient Design for Black-Box Densities [5.0]
bandit importance sample (BIS) は、ターゲット密度を評価するのに高価な設定のために設計された新しい種類の重要サンプリング手法である。 BISはサンプルを直接設計し、宇宙を埋めるデザインとマルチアームのバンディットを組み合わせたシーケンシャルな戦略で設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:47:32 GMT)
WFC/WFD: Web Fuzzing Commons, Dataset and Guidelines to Support Experimentation in REST API Fuzzing [5.0]
We present Web Fuzzing Commons (WFC) and Web Fuzzing dataset (WFD)。 WFCはオープンソースのライブラリとスキーマ定義のセットで、認証情報を宣言的に指定し、ファジィが自動的に検出できるさまざまな種類の障害をカタログ化する。 WFDは36のオープンソースAPIの集合体で、WFCがサポートするファズーで簡単に実験を行うために必要な足場をすべて備えている。私たちはEvoMasterを、ARAT-RL、EmRest、LLamaRestTest、RESTler、およびthesisといった最先端ツールと比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:44:59 GMT)
Automated Generation of Issue-Reproducing Tests by Combining LLMs and Search-Based Testing [5.0]
問題再現テストはバグの多いコードで失敗し、パッチが適用されるとパスします。過去の研究によると、開発者はこのようなテストなしでパッチをコミットすることが多い。問題パッチペアから問題再現テストを自動的に生成するツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:54:24 GMT)
Robust Anomaly Detection through Multi-Modal Autoencoder Fusion for Small Vehicle Damage Detection [4.9]
特にレンタカーやカーシェアリングサービスにおいて、車両および共有車両システムにおける摩耗と剥離の検出は重要な課題である。現在、手動検査法がデフォルトの手法であるが、労働集約的であり、ヒューマンエラーの傾向にある。本研究では,これらの問題に対処するために,異常検出に基づく新しいマルチモーダルアーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:54:28 GMT)
Learning to Coordinate: Distributed Meta-Trajectory Optimization Via Differentiable ADMM-DDP [4.9]
多様なタスクやエージェント構成に適応するために,L2C(Learning to Coordinate)を提案する。 L2CはADMM-DDPパイプラインを通じてエンドツーエンドを分散的に区別する。最先端の手法よりも高速な勾配計算を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:17:05 GMT)
Lemmanaid: Neuro-Symbolic Lemma Conjecturing [4.8]
レマナイド(Lemmanaid)は、実用的な神経象徴性レムマ注射器具である。 LLM(Large Language Models)とシンボリックメソッドを組み合わせる。我々はIsabelle証明アシスタントの証明ライブラリ上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:29:28 GMT)
SoccerHigh: A Benchmark Dataset for Automatic Soccer Video Summarization [4.7]
ビデオ要約は、長いビデオからキーショットを抽出し、簡潔で情報的な要約を生成することを目的としている。本稿では,サッカー映像要約のためのキュレートされたデータセットについて紹介する。目的の要約の長さによって制約された新しいメトリクスを提案し、生成されたコンテンツのより客観的な評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:49:51 GMT)
Measuring Image-Relation Alignment: Reference-Free Evaluation of VLMs and Synthetic Pre-training for Open-Vocabulary Scene Graph Generation [4.6]
SGG(Scene Graph Generation)は、画像内のオブジェクト間の視覚的関係をグラフ構造としてエンコードする。 SGGの現在のベンチマークは、非常に限られた語彙を持っている。関係予測のためのVLMの開語彙能力を正確に評価する新しい基準自由度法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:46:58 GMT)
Heads or Tails: A Simple Example of Causal Abstractive Simulation [4.6]
注意すべき点は、公正なコイントスを言語モデルでシミュレートするケースだ。言語モデルシミュレーションの分野の実践者にとって、因果的抽象シミュレーションは、アドホックな統計ベンチマークプラクティスと因果性の確かな公式基盤を結びつける手段である。 AIの哲学者や心の哲学者は、因果的抽象シミュレーションが言語モデルがロールプレイングであるという考えに正確な操作を与えるので興味を持っているかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:10:02 GMT)
Heisenberg limited quantum algorithm for estimating the fidelity susceptibility [4.5]
本稿では,効率よくハイゼンベルクに制限されたフィデリティ感受性推定を実現する量子アルゴリズムを提案する。我々の研究は、量子多体物理学とアルゴリズム設計を橋渡しし、量子臨界性のスケーラブルな探索を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:56:50 GMT)
Aleatoric Uncertainty from AI-based 6D Object Pose Predictors for Object-relative State Estimation [4.5]
視覚に基づくオブジェクト相対ナビゲーションは、DLベースの6Dオブジェクトのポーズ予測器に依存して、ロボットの状態推定器の測定として、オブジェクトとロボットの間の相対的なポーズを提供する。我々は、DL予測器の翻訳部と回転部から分離された2つの多層パーセプトロンを単純に含んで、既存のDLベースのオブジェクト相対ポーズ予測器を拡張することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:12:10 GMT)
MATL-DC: A Multi-domain Aggregation Transfer Learning Framework for EEG Emotion Recognition with Domain-Class Prototype under Unseen Targets [4.4]
未確認目標(MATL-DC)下での領域クラスプロトタイプを用いた脳波感情認識のための多領域アグリゲーション伝達学習フレームワークを提案する。モデルトレーニング段階では、マルチドメイン集約機構がドメインの特徴空間を集約してスーパードメインを形成し、感情脳波信号の特性を高める。推論段階では、トレーニング済みのドメインクラスのプロトタイプを推論に使用し、感情認識を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:08:04 GMT)
Communicative Agents for Slideshow Storytelling Video Generation based on LLMs [4.4]
Video-Generation-Team (VGTeam) は、ビデオ生成パイプラインを再定義する新しいスライドショービデオ生成システムである。従来のビデオ制作のシーケンシャルステージをエミュレートすることで、VGTeamは効率性とスケーラビリティの両方において顕著な改善を実現している。平均してビデオは0.103ドル、生成率は98.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:04:07 GMT)
ProMoE: Fast MoE-based LLM Serving using Proactive Caching [4.3]
本稿では,プロアクティブキャッシュシステムProMoEについて紹介する。 ProMoEはプリフィルおよびデコード段階で平均2.20倍(最大3.21倍)と2.07倍(最大5.02倍)のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:51:09 GMT)
Graph Contrastive Learning versus Untrained Baselines: The Role of Dataset Size [4.3]
グラフコントラスト学習(GCL)は、グラフ上で自己教師付き学習を行うための主要なパラダイムとして登場した。 GCLの利点はデータセットのサイズとタスクの難しさに大きく依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:16:28 GMT)
SC-Diff: 3D Shape Completion with Latent Diffusion Models [4.3]
マルチモーダル条件を統一する新しい3次元形状完備化フレームワークを提案する。形状はTrncated Signed Distance Function (TSDF) として表現され、2Dと3Dのキューで共同で制御された離散潜在空間に符号化される。提案手法は, フレキシブルなマルチモーダルコンディショニングにより生成過程をガイドし, 2次元情報と3次元情報の一貫した統合を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:37:07 GMT)
Ireland in 2057: Projections using a Geographically Diverse Dynamic Microsimulation [4.2]
このモデルは、出生、死亡、国内移住、国際移住の4つの主要な出来事を捉えている。シミュレーションの個々の個人は、年齢、性別、結婚状態、最高レベルの教育、経済的地位の5つの基本属性によって定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:03:03 GMT)
RAGentA: Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation for Attributed Question Answering [4.2]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いた属性質問応答フレームワークであるRAGentAを提案する。 RAGentAは、信頼できる回答生成の目標として、質問と忠実性に対するカバレッジと関連性によって定義された回答の正しさを最適化することに焦点を当てている。フレームワークの中心は、スパースと密集したメソッドを組み合わせたハイブリッド検索戦略であり、最高の単一検索モデルと比較して、Recall@20を12.5%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:15:06 GMT)
Semantic Technologies in Practical Demand Response: An Informational Requirement-based Roadmap [4.2]
スマートグリッドは非常に複雑で分散しており、需要応答(DR)のような分散リソースを管理する多数の人やソフトウェアエージェント間の高度な調整を必要とします。現在のセマンティック技術は商業ビルディングやDRドメインで進歩しているが、現実のDR要求を反映した正式なフレームワークなしで開発されることが多い。この作業は、今日のスマートグリッドと将来のスマートグリッドの相互運用性を強化することを目的としており、これにより、DRシステムのグリッドの複雑な運用フレームワークへのスケーラブルな統合を容易にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:22:43 GMT)
Efficient Large Language Models with Zero-Shot Adjustable Acceleration [4.1]
本稿では、新たな微調整を必要とせず、推論中のハードウェア使用量を動的に調整する新しいトレーニングおよび推論手法であるZero-Shot Adjustable Accelerationを紹介する。実験の結果,ゼロショット方式で広範囲の加速が可能であり,ベースラインに比べて最大11倍の高速化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:15:25 GMT)
Quasinormal modes and complexity in saddle-dominated SU(N) spin systems [4.0]
粒子の振舞いを再現するスピン系を、N=2,3$で$N$次元のド・ジッター空間で研究する。これらの量の初期特性がサドル点によって支配されているにもかかわらず、深夜の挙動をよく観察すると、システムの可積分性が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:33:32 GMT)
Generalizable Self-supervised Monocular Depth Estimation with Mixture of Low-Rank Experts for Diverse Endoscopic Scenes [4.0]
様々な内視鏡シーンにおける単眼深度推定のための自己監督型フレームワークを提案する。提案手法は, 最小侵襲計測および手術において, 正確な内視鏡的知覚に寄与する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:45:12 GMT)
BConformeR: A Conformer Based on Mutual Sampling for Unified Prediction of Continuous and Discontinuous Antibody Binding Sites [3.9]
本研究では,1,080の抗原-抗体複合体から得られた抗原配列に基づいて,コンフォメーションに基づくモデルを提案する。 CNNは線形の予測を強化し、Transformerモジュールはコンフォメーションの予測を改善する。実験の結果,PCC,ROC-AUC,PR-AUC,F1のスコアにおいて,線形およびコンフォーメーションの両方において,既存のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:40:36 GMT)
FORGE: Foundational Optimization Representations from Graph Embeddings [3.9]
組合せ最適化問題は、科学と工学においてユビキタスである。既存の手法では、ダウンストリームタスクごとに各問題分散のための専用モデルをトレーニングする必要がある。本稿では,ベクトル量子化グラフオートエンコーダを多種多様な混合整数プログラミング(MIP)インスタンス上で事前学習する方法であるForgeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:01:53 GMT)
Higher-Order Portfolio Optimization with Quantum Approximate Optimization Algorithm [3.9]
我々は,高次モーメント,歪,曲率を有するポートフォリオ最適化問題に対する最初の量子定式化法を開発した。これは、量子ハードウェア上で計算的に困難なポートフォリオ最適化を実行したい人には有望な結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:14:56 GMT)
Speaking at the Right Level: Literacy-Controlled Counterspeech Generation with RAG-RL [3.8]
そこで我々は,異なる健康リテラシーレベルに適合したコーディネート音声を生成するための制御リテラシーフレームワークを提案する。我々は、特定の健康リテラシーレベルに沿った知識を検索し、アクセシビリティおよび事実情報を生成を支援する。実験結果から,制御リテラシーは,よりアクセシブルでユーザ優先のカウンター音声を生成することにより,ベースラインよりも優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:54:14 GMT)
Quantum Bayes' rule and Petz transpose map from the minimum change principle [3.8]
ベイズの規則は、新しい証拠に基づく信念の更新に日常的に使用されている。この原則は、更新された信念は、以前の信念から最小限に逸脱しながら、新しいデータと一貫性を持たなければならないことを述べている。最小変化原理の量子アナログを導入し、それを用いて量子ベイズの規則を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:33:43 GMT)
On the correlation between Architectural Smells and Static Analysis Warnings [3.8]
我々は,静的解析警告(SAW)とアーキテクチャの臭い(AS)の関係を理解することを目指しており,開発者やメンテナがSAWに取り組み,ASメソッドを併用する傾向にある。 785 SAWはSAT, Checkstyle, Findbugs, PMD, SonarQube, ARCANツールで検出された4つのアーキテクチャの臭いによって検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:21:29 GMT)
BM-CL: Bias Mitigation through the lens of Continual Learning [3.7]
本研究は,このトレードオフに対応するために連続学習の原則を活用する新しいフレームワークであるBias Mitigation through Continual Learning (BM-CL)を紹介する。緩和バイアスは、モデルが変化する公正条件に適応しなければならない領域増分連続学習と概念的に類似していると仮定する。我々のアプローチは、公平性と継続的な学習の分野を橋渡しし、公平かつ効果的な機械学習システムの開発に有望な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:23:24 GMT)
Can We Conjugate the Orbital Angular Momentum of a Single Photon with Nonlinear Optics? A Theoretical Analysis [3.6]
StimPDCは、古典的なシードビームの空間構造の位相共役を示すアイドラビームを生成する。本研究では,StimPDCプロセスにおいて,自発的にダウンコンバージョンされたペアからの信号光子がシードされるケースケードパラメトリックダウンコンバージョン方式を提案する。単光子レベルでの位相共役は、ヘラルディングアイドラーと刺激アイドラーの間の等軌道角運動量に対するバイアスとして現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:43:07 GMT)
Geometric origin of adversarial vulnerability in deep learning [3.6]
本稿では,階層的局所学習を活用して深層ニューラルネットワークの内部表現を彫刻する幾何学的深層学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、特徴空間におけるクラス内コンパクト性とクラス間分離を促進し、多様体の滑らかさと、白か黒のボックスアタックに対する対角的ロバスト性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:23:22 GMT)
PointSlice: Accurate and Efficient Slice-Based Representation for 3D Object Detection from Point Clouds [3.6]
点雲からの3Dオブジェクト検出は、自動運転において重要な役割を果たす。現在、ポイントクラウド処理の主要な方法は、ボクセルベースのアプローチと柱ベースのアプローチである。本稿では,水平面に沿って点雲をスライスし,専用の検出ネットワークを備えるPointSliceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:08:21 GMT)
Landscape of scattering universality with general dispersion relations [3.6]
相互作用と系の状態密度の相互作用によって支配される新しい普遍散乱現象の豊かな風景を明らかにする。我々の発見は、原子配列とフォトニック結晶の分散関係がこれらの普遍的な振る舞いを探求する基盤となる合成量子システムに直接関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:27:09 GMT)
Multimodal Generative Flows for LHC Jets [3.5]
大型ハドロン衝突型加速器(LHC)における高エネルギー衝突の生成モデリングは、シミュレーションや異常検出などへのデータ駆動経路を提供する。各粒子は連続的なキネマティックな特徴を持ち、電荷やフレーバーのような離散的な量子数を持つ。両モードのLHCジェットを共同でモデル化するために,連続時間マルコフジャンプブリッジによるフローマッチングを拡張するトランスフォーマーベースのマルチモーダルフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:42:59 GMT)
Securing Radiation Detection Systems with an Efficient TinyML-Based IDS for Edge Devices [3.5]
放射線検出システム(RDS)は、様々な環境において公衆の安全を確保する上で重要な役割を担っている。これらのシステムはますますサイバー攻撃に弱い。本稿では,資源制約環境に適した新しい合成放射線データセットと侵入検知システム(IDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:26:37 GMT)
Exploring the interplay between Planetary Boundaries and Sustainable Development Goals using Large Language Models [3.4]
惑星境界と持続可能な開発目標の相互作用を識別する。主な発見は、土地利用目標と土地システムの境界との間の紛争である。我々の研究は、開発目標と惑星の限界を整合させる統合政策の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:55:55 GMT)
Gaussian process surrogate with physical law-corrected prior for multi-coupled PDEs defined on irregular geometry [3.4]
パラメトリック偏微分方程式(パラメトリック偏微分方程式、PDE)は、複雑な物理系をモデル化するための基本的な数学的ツールである。本稿では,新しい物理法則補正前ガウス過程 (LC-prior GP) サロゲートモデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:40:32 GMT)
Mitosis detection in domain shift scenarios: a Mamba-based approach [3.2]
ドメインシフト下での有糸分裂検出のためのMambaベースのアプローチを提案する。具体的には,VM-UNetアーキテクチャを利用してタスクを実行する。 MIDOG++データセットで実施された予備実験は、改善の余地が大きいことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:09:10 GMT)
DExNet: Combining Observations of Domain Adapted Critics for Leaf Disease Classification with Limited Data [3.2]
本研究では,植物病の分類のためのドメイン適応エキスパートネットワーク(DExNet)を提案する。まず、最先端のCNNベースのアーキテクチャである9つの'批評家'から、機能の埋め込みを'オブザーブレーション'として抽出する。提案したパイプラインは、PlantVillageデータセットから10種類のトマト葉のイメージに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:00:09 GMT)
An intrusion detection system in internet of things using grasshopper optimization algorithm and machine learning algorithms [3.1]
IoT(Internet of Things)は,さまざまなアプリケーションをサポートする基本パラダイムとして登場した。 IoTネットワークの重大な進歩は、セキュリティの脆弱性と脅威によって妨げられている。侵入検知は基本的な研究領域となり、多くの研究の焦点となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:05:58 GMT)
Deep Transductive Outlier Detection [3.1]
我々は、アウトラヤ検出のための最初のエンドツーエンドのトランスダクティブディープラーニングアルゴリズムであるDoustを紹介する。総合的なADBenchベンチマークでは、平均ROC-AUCが89%ドルに達し、21の競合企業全てを約10%以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:36:31 GMT)
Allocation Multiplicity: Evaluating the Promises of the Rashomon Set [3.1]
ラショモンのモデルは差別的アルゴリズムを減らし、結果の均質化を減らし、公平な決定を約束する。割り当て多重性の観点から、これらの約束は満たされないかもしれないと論じる。医療割当のケーススタディで示すように、この等実用割当の空間は、羅生門セットに忠実に反映されないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:44:35 GMT)
An End-to-End Framework for Video Multi-Person Pose Estimation [3.1]
本稿では,ビデオの終末ポーズ推定のための簡易かつ柔軟なフレームワークVEPEを提案する。提案手法は, 2段階モデルより300%, 推測より300%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:34:57 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Task Offloading in Wireless Edge Networks [3.1]
エッジコンピューティングシステムでは、自律エージェントは共有リソースを競いながら、高速なローカル決定をしなければならない。本稿では,各エージェントが制約付きマルコフ決定プロセス(CMDP)を解き,共有制約ベクトルを通じて暗黙的にコーディネートする分散フレームワークを提案する。安全強化学習を用いて、エージェントは、地域とグローバルの両方の目標を満たすポリシーを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:47:36 GMT)
Instructional Agents: LLM Agents on Automated Course Material Generation for Teaching Faculties [3.0]
Instructional Agentsは、エンド・ツー・エンドの教材生成を自動化するためのフレームワークである。このフレームワークは、教育エージェント間のロールベースのコラボレーションをシミュレートし、結束的で教育的に整合したコンテンツを生成する。高品質な教育材料を生産し、開発時間と人的負荷を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:38:20 GMT)
An Efficient Intrusion Detection System for Safeguarding Radiation Detection Systems [3.0]
放射線検出システム(RDS)は、環境中の放射性物質の異常なレベルを測定し、検出するために用いられる。これらのシステムには、データを修正するための悪意のある外部攻撃に対する保護がない。 RDSに対する一般的な攻撃はDoS(Denial of Service)であり、攻撃者はシステムを圧倒し、機能不全なRDSを引き起こす。本稿では,DoS攻撃に着目し,放射データの異常を検出するための機械学習(ML)ベースの効率的なIDSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:31:46 GMT)
Mitigating Catastrophic Forgetting in Continual Learning through Model Growth [3.0]
破滅的な忘れは連続的な学習において重要な課題であり、新しいタスクに微調整された場合、モデルは事前の知識を失う。この問題は、様々な領域にまたがるパフォーマンスを維持することが、その汎用性にとって重要であるため、継続学習を行う大規模言語モデルにとって特に重要である。成長に基づく事前学習が、ドメイン知識、推論、読解、バイアスを含む一連の微調整タスクにおいて、より効果的に学習能力を維持することができるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:51:31 GMT)
Neural Network Solution of Non-Markovian Quantum State Diffusion and Operator Construction of Quantum Stochastic Process [3.0]
非マルコフ量子状態拡散は、オープン量子系をモデル化するための波動関数に基づくフレームワークを提供する。本稿では,演算子構築アルゴリズムに基づく新しい機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:14:57 GMT)
RT-VLM: Re-Thinking Vision Language Model with 4-Clues for Real-World Object Recognition Robustness [3.0]
現実世界のデプロイメントは、しばしば、最新のオブジェクト認識モデルをドメインシフトに公開し、精度を著しく低下させる。この劣化を軽減するため、我々はRT-VLM(Re-Thinking Vision Language Model)フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:13:00 GMT)
The Questionable Influence of Entanglement in Quantum Optimisation Algorithms [2.9]
変分量子固有解法(VQE)は他の量子アルゴリズムと比較して有望である。近年の研究では、量子機械学習アルゴリズムにおける回路の絡み合いの有効性に関する疑問が提起されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:55:30 GMT)
Uirapuru: Timely Video Analytics for High-Resolution Steerable Cameras on Edge Devices [2.9]
Uirapuruは、高解像度のステアブルカメラ上で、リアルタイムのエッジベースのビデオ分析のための新しいフレームワークである。 Uirapuruは、カメラアクティベーションの包括的な理解を、フレーム単位の高速適応タイリングと組み合わせたシステム設計に組み込んでいる。実験結果から,Uirapuruは特定の遅延予算を尊重しながら,最大1.45倍の精度向上を実現しているか,最先端の静的カメラアプローチと比較して4.53倍の精度で推論速度アップを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:18:30 GMT)
Toward a Unified Benchmark and Taxonomy of Stochastic Environments [2.9]
Reinforcement Learning (RL)エージェントは、Atari100kのようなベンチマークで強力な結果を得ているが、実世界の条件に対する堅牢性には制限がある。 STORI (Stochastic-ataRI) は様々な効果を取り入れたベンチマークであり, 様々な不確実性の下でRL法の厳密な評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:43:22 GMT)
Reducing Friction in Cloud Migration of Services [2.9]
製品がプライベートからパブリッククラウド環境に移行する際に、デプロイコストがどのように変わるのか、また、なぜ変更されるのかを調査した。顧客企業によるパブリッククラウドプロバイダへの切り替えは、コストを最大50%向上させることが分かりました。本研究は,これらのコストドライバを効果的に評価・管理するために,エンド・ツー・エンドの使用データを活用することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:40:08 GMT)
Preconditioned Regularized Wasserstein Proximal Sampling [2.8]
我々は、有限個の粒子を進化させることにより、ノイズフリー分布からのサンプリングを検討する。ポテンシャルに対しては、非漸近収束解析と、正規化に依存する偏りを明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:04:31 GMT)
Acquisition of Recursive Possessives and Recursive Locatives in Mandarin [2.8]
本研究は,マンダリン話者による子どもの獲得の発達過程について考察した。劣悪な所有者と場所この研究は二段階の理解とは対照的である。 3歳から7歳までの子どもの劣縮構造です応答を誘発する絵のタスクを見ながら質問に答えること。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:06:23 GMT)
ArabEmoNet: A Lightweight Hybrid 2D CNN-BiLSTM Model with Attention for Robust Arabic Speech Emotion Recognition [2.8]
ArabEmoNetは制限を克服し、最先端のパフォーマンスを提供するように設計された軽量アーキテクチャである。 2Dコンボリューションによって処理されるメル分光器を使用し、伝統的な方法でしばしば失われる致命的な感情的な手がかりを保存する。 ArabEmoNetは100万のパラメータに過ぎず、HumberTベースより90倍、Whisperより74倍小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:51:38 GMT)
Investigating Parameter-Efficiency of Hybrid QuGANs Based on Geometric Properties of Generated Sea Route Graphs [2.7]
我々はQuGAN(Quarum-classical Hybrid Generative Adversarial Network)を用いて,輸送経路のグラフを人工的に生成する。我々は、QuGANと古典的生成逆ネットワーク(GAN)の比較を行う。以上の結果から,QuGANは基底となる幾何学的性質や分布を素早く学習し,表現できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:01:43 GMT)
From Problem to Solution: A general Pipeline to Solve Optimisation Problems on Quantum Hardware [2.7]
本稿では、複数のステージにわたる22のアクティビティの深さで新規な、包括的な量子最適化開発パイプラインを提案する。私たちは、文献やユースケースを幅広くスクリーニングし、専門家にインタビューし、この一般的な量子パイプラインを開発するための専門知識を持ってきました。提案するソリューションパイプラインは,ユースケース識別,ソリューションドラフト,前処理,実行,後処理の5段階に分けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:42:56 GMT)
REVELIO -- Universal Multimodal Task Load Estimation for Cross-Domain Generalization [2.7]
本稿では,実世界のゲームアプリケーションを用いて,認知負荷検出ベンチマークを拡張したマルチモーダルデータセットを提案する。タスク負荷アノテーションは、客観的なパフォーマンス、主観的なNASA-TLX評価、タスクレベルの設計から派生している。 xLSTM、ConvNeXt、Transformerアーキテクチャを含む最先端のエンドツーエンドモデルは、体系的にトレーニングされ、評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:36:09 GMT)
Ultra Fast Warm Start Solution for Graph Recommendations [2.7]
本稿では,スケーラブルなグラフベースレコメンデータシステムであるUltraGCNにおいて,リコメンデーションを高速かつ効果的に更新するLinearアプローチを提案する。提案手法は,従来の手法の最大30倍の高速な即時レコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:25:30 GMT)
Seeing through Unclear Glass: Occlusion Removal with One Shot [2.6]
単発テスト時間適応機構を利用して,異なるタイプの汚染物質を中和するオールインワンモデルを提案する。実験の結果,提案手法は最先端の手法よりも定量的に,質的に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 00:01:36 GMT)
Controlled Latent Diffusion Models for 3D Porous Media Reconstruction [2.6]
多孔質媒体の3次元デジタル再構成は、地球科学の根本的な課題である。本稿では,EDMフレームワーク内で動作する潜伏拡散モデルを用いて,この問題に対処する計算フレームワークを提案する。提案手法は,バイナリボリュームで訓練されたカスタム変分オートエンコーダを用いて次元性を低減し,効率を向上し,より大きなボリュームの生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:02:22 GMT)
Quantum Seniority-based Subspace Expansion: Linear Combinations of Short-Circuit Unitary Transformations for Efficient Quantum Measurements [2.5]
量子 SENiority-based Subspace Expansion (Q-SENSE) は、量子古典的なハイブリッドアルゴリズムである。量子デバイス上にハミルトン行列要素を構築し、その結果の固有値問題を古典的に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:06:35 GMT)
Optimization of Link Configuration for Satellite Communication Using Reinforcement Learning [2.5]
最適なリンク構成の計画は非常に複雑で、多くのパラメータやメトリクスに依存します。強化学習アルゴリズムPPOとメタヒューリスティック・シミュレート・アニーリングを比較した。その結果,Simulated AnnealingはPPOアルゴリズムよりも,この静的問題に対してより良い結果をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:30:03 GMT)
Lightening the Load: A Cluster-Based Framework for A Lower-Overhead, Provable Website Fingerprinting Defense [2.5]
ウェブサイトのフィンガープリント(WF)攻撃は、暗号化トラフィックにとって重要な脅威である。本稿では、正規化の有効性と超列型グループ化の証明可能なセキュリティを組み合わせた適応WFディフェンスを設計するための統一的なフレームワークを提案する。我々は、この設計を、クラスタごとにパディングパラメータを割り当てるTamarawの変種であるAdaptive Tamarawとしてインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:07:02 GMT)
Facial Emotion Recognition does not detect feeling unsafe in automated driving [2.4]
信頼と認識された安全は、自動運転車の公的な受容において重要な役割を担っている。認識リスクを理解するために,運転シミュレータを2種類の自動運転方式で実験した。認識リスクを予測するために、車両の動きと皮膚のコンダクタンスを用いてニューラルネットワークモデルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:27:47 GMT)
FL-CLEANER: byzantine and backdoor defense by CLustering Errors of Activation maps in Non-iid fedErated leaRning [2.4]
フェデレートラーニング(FL)は、クライアントがデータプライバシを強化しながら、ローカルデータセットを使用してグローバルモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。既存の防御機構は、クライアントのデータが独立で同一の分散(IID)であると仮定し、非IIDの実際のアプリケーションでは非効率である。本報告では,非2次元FL環境下で,バイザンチンおよびバックドア攻撃者のモデル更新をフィルタリングする最初の防衛手段であるFL-CLEANERについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:07:28 GMT)
The Complexity of Learning Sparse Superposed Features with Feedback [2.4]
モデルの基本となる学習特徴がエージェントからのフィードバックによって効率的に検索できるかどうかを検討する。スパース設定で特徴行列を学習する際のフィードバックの複雑さを解析する。この結果は,エージェントがアクティベーションを構築し,スパースシナリオにおいて強い上限を示すことを許された場合に,厳密な境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 05:04:34 GMT)
TPA: Temporal Prompt Alignment for Fetal Congenital Heart Defect Classification [2.4]
超音波ビデオにおける先天性心不全(CHD)の検出は、画像ノイズとプローブ位置決めのばらつきによって妨げられる。本稿では,基礎画像テキストモデルとプロンプト認識型コントラスト学習を利用したテンポラル・プロンプトアライメント(TPA)を提案する。 TPAは、画像エンコーダを使用してビデオサブクリップの各フレームから特徴を抽出し、訓練可能な時間抽出器でそれらを集約し、ビデオ表現をクラス固有のテキストプロンプトと整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:00:35 GMT)
Assessing the Sustainability and Trustworthiness of Federated Learning Models [2.3]
この研究は、総合的に信頼できるフェデレーテッドラーニングの分類において、サステナビリティを個別の柱として導入する。 FL評価にサステナビリティを取り入れた実験は、環境に責任のある展開を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:37:20 GMT)
UniBERT: Adversarial Training for Language-Universal Representations [2.3]
UniBERTは、マスク付き言語モデリング、敵対的トレーニング、知識蒸留という3つのコンポーネントを統合する革新的なトレーニングフレームワークを使用する、コンパクトな多言語言語モデルである。 UniBERTは、様々な自然言語処理タスクの競合性能を維持しながら、大規模モデルの計算要求を減らすように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:01:37 GMT)
Pareto-NRPA: A Novel Monte-Carlo Search Algorithm for Multi-Objective Optimization [2.3]
離散探索空間上での多目的最適化問題に対するモンテカルロアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは一連のポリシーを使って、ソリューション空間の異なる領域を同時に探索する。我々の知る限り、この研究は多目的設定へのNRPAの最初の適応を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:30:30 GMT)
A Paradigm Gap in Urdu [2.2]
完全な形である -ya: kar の構成は、現代のウルドゥー語やヒンディー語では非文法的である。このギャップは、基本的なモルフォシンタクティック・コンフリクトから生じたものだと我々は主張する。この対立は完全な形を不安定にさせ、その機能を他の構造に置き換えることで、ギャップを現代の文法に定着させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:15:15 GMT)
Non Technical Debt in Agile Software Development [2.2]
NODLAプロジェクトはカールシュタット大学とスウェーデンの4大産業パートナーの協力によるものである。 NTDのキードライバーとその影響を同定した。これらの戦略を実装することで、組織はNTDを減らし、アジリティを回復し、潜在能力を最大限に発揮できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:00:45 GMT)
A low complexity contextual stacked ensemble-learning approach for pedestrian intent prediction [2.1]
現在の研究では、コンピュータビジョンと機械学習の進歩を活用して、ニアミスを予測する。本研究は,歩行者の横断意図を予測するための文脈データを用いた,低複雑さアンサンブル学習手法を提案する。異なるデータセットに対する実験は、最先端のアプローチと同様の歩行者意図予測性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:32:54 GMT)
A Spin-Based Pathway to Testing the Quantum Nature of Gravity [2.1]
本研究では、重力が2つのミクロンサイズの結晶を絡めることができるかどうかを確認することによって、重力の量子的性質をテストする実験を提案する。この経路は、まず埋め込みスピンとスターン・ゲラッハ力を用いて各結晶のマクロ的な量子重ね合わせを作成することである。これは、広範囲な理論的実現可能性の研究と量子技術の実験的進歩に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:18:46 GMT)
Neural Signal Compression using RAMAN tinyML Accelerator for BCI Applications [2.0]
大規模な脳記録は、オフライン分析と復号のために無線で送信しなければならない膨大な量のデータを生成する。畳み込みオートエンコーダ(CAE)を用いたニューラル信号圧縮方式を提案する。 CAEは局所場電位(LFP)を圧縮するために最大150の圧縮比を達成する RAMANはエッジコンピューティング用に設計されたエネルギー効率の良い小型MLアクセラレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:06:50 GMT)
Enhanced measurements on quantum computers via the simultaneous probing of non-commuting Pauli operators [1.9]
本研究では、全てのパウリ演算子を同時に評価できるように、量子状態の同一のコピーを共同で測定する方式を提案する。ベイズ統計を用いて平均と誤差を正確に推定し、最も不確実なパウリ項を優先的にサンプリングする適応的なショットアロケーションアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:56:06 GMT)
NoLBERT: A No Lookahead(back) Foundational Language Model for Empirical Research [1.7]
NoLBERTは、社会科学の実証研究のための、軽量でタイムスタンプ付き基礎言語モデルである。 1976-1995年のテキストにのみ事前トレーニングを行うことで、NoLBERTは見返りバイアスと見落としバイアスの両方を回避し、計量的推論を損なうことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:07:10 GMT)
Prefix Siphoning: Exploiting LSM-Tree Range Filters For Information Disclosure (Full Version) [1.6]
キーバリューストアのタイミング攻撃は、格納された値を公開することを目的としている。鍵開示タイミング攻撃はキーバリューストア自体のメカニズムを悪用することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:23:00 GMT)
Designing a Layered Framework to Secure Data via Improved Multi Stage Lightweight Cryptography in IoT Cloud Systems [1.6]
本稿では,IoTクラウドシステムの軽量暗号化向上を目的とした,多層ハイブリッドセキュリティ手法を提案する。提案するフレームワークは3つのコアレイヤで構成されている。(1)Hyperledger Fabric、Enc-Block、およびハイブリッドECDSA-ZSSスキームを統合して、暗号化速度、スケーラビリティ、計算コストを向上するH.E.EZ Layer、(2)Credential Management Layerがデータの信頼性と信頼性を独立して検証する、(3)トラフィックオーバーヘッドの低減と動的ワークロード間のパフォーマンスの最適化を目的としたTime and Auditing Layerである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:53:20 GMT)
Leveraging SystemC-TLM-based Virtual Prototypes for Embedded Software Fuzzing [1.5]
SystemCベースの仮想プロトタイプは、ハードウェアが利用可能になる前にソフトウェアをテストするツールとして広く採用されている。本稿では,American-Fuzzy-Lop-based fuzzerとSystemC-based simulatorを統合可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:03:11 GMT)
A Hybrid Quantum-Classical Particle-in-Cell Method for Plasma Simulations [1.5]
古典量子ニューラルネット(HNN)を用いた量子コンピュータシミュレータ上での静電場ポアソン解法の実装 HNNは古典的なPICシミュレーションの結果に基づいて訓練され、ペニーレーン量子シミュレータを用いて実行される。プラズマ物理の標準ベンチマークである2ストリーム不安定性に対して、ハイブリッド量子古典静電PICを試験する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:04:46 GMT)
Unified Supervision For Vision-Language Modeling in 3D Computed Tomography [1.4]
汎用視覚言語モデル(VLM)は放射線学において有望なツールとして登場し、ゼロショット機能を提供している。診断放射線学のような高度な領域では、これらのモデルは信頼できる臨床使用に必要な識別精度を欠いていることが多い。分類ラベルやセグメンテーションマスクにエンコードされた多種多様な監視信号を統合するボリュームVLMであるUniferumを,単一のトレーニングフレームワークに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:30:17 GMT)
AmphiKey: A Dual-Mode Secure Authenticated Key Encapsulation Protocol for Smart Grid [1.4]
AmphiKeyは、古典的および量子的脅威に対してスマートグリッド通信を保護するように設計されている。単一のフレームワーク内で2つの異なる運用モード – 認証モードと識別モード – を提供する。主なコントリビューションは、セキュリティ強化、オプションの廃止、スマートグリッドインフラストラクチャのさまざまなニーズに適合した効率性を備えたフレキシブルなプロトコルの提供である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:21:51 GMT)
Handling imbalance and few-sample size in ML based Onion disease classification [1.3]
タマネギの作物病および害虫の多種分類のための頑健な深層学習モデルを提案する。実世界のフィールド画像データセットに96.90%の精度と0.96のF1スコアを与えるモデルを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:05:39 GMT)
TE-NeXt: A LiDAR-Based 3D Sparse Convolutional Network for Traversability Estimation [1.3]
本稿では,疎LiDAR点雲からのトラバーサビリティ推定(TE)のための新規かつ効率的なアーキテクチャであるTE-NeXtを提案する。 TE-NeXtブロックは、注意機構や3次元スパース畳み込みといった現在のトレンドの概念を融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:49:13 GMT)
When the Past Misleads: Rethinking Training Data Expansion Under Temporal Distribution Shifts [1.3]
本研究では,過去のデータトレーニングウィンドウの拡大が,予測モデルの性能とアルゴリズム的公正性に与える影響について検討する。公平性の観点から言えば、モデルがより偏りのある予測を生成するのは、概念のシフトの大きさが社会デマログラフ群によって異なる場合である。トレーニングウィンドウを拡張する際には、コンセプトシフトがパフォーマンスの劣化に重要な要因であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:05:39 GMT)
Goal-Conditioned Reinforcement Learning for Data-Driven Maritime Navigation [1.3]
本稿では,複数の原点・終点を横断する経路を学習できる大規模海洋データに対する強化学習ソリューションを提案する。エージェントは、複数の離散的なアクション空間において、連続的な観察の下で方向と速度を選択することを学ぶ。報奨関数は、ERA5風力場を持つAIS(Automatic Identification System)由来の交通グラフを用いて、燃料効率、走行時間、耐風性、経路の多様性のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:42:16 GMT)
Mask-PINNs: Mitigating Internal Covariate Shift in Physics-Informed Neural Networks [1.3]
PINNは偏微分方程式を解くための強力なフレームワークとして登場した。特徴分布を制御するための学習可能なマスク関数であるMask-PINNを提案する。その結果, 予測精度, 収束安定性, 頑健性は一貫した改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:38:13 GMT)
The Price of Sparsity: Sufficient Conditions for Sparse Recovery using Sparse and Sparsified Measurements [1.3]
雑音予測を用いてスパース信号の支持を回復する問題を考察する。我々はスパース測定行列を用いてスパース回収に成功したサンプルサイズについて十分な条件を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:26:37 GMT)
Hierarchical Motion Captioning Utilizing External Text Data Source [1.2]
本稿では,既存の動きキャプション手法を改良するための新しいアプローチを提案する。我々は、大きな言語モデルを用いて、モーションテキストデータセットに現れる各ハイレベルなキャプションに対応する詳細な記述を作成する。詳細な低レベルのキャプションを、追加のテキストデータソースからの候補高レベルのキャプションと整合させ、モーション機能と組み合わせて正確な高レベルのキャプションを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:39:14 GMT)
Learning Longitudinal Stress Dynamics from Irregular Self-Reports via Time Embeddings [1.2]
本研究では,不規則に空間化された自己レポートを扱うために,新しい時間埋め込み手法 Ema2Vec を提案する。本手法は,固定サイズの日常窓に依存する標準応力予測基準よりも優れる。これらの知見は、不規則サンプル長手データのモデリングにおいて、時間埋め込みを組み込むことの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:54:51 GMT)
Data-driven Discovery of Digital Twins in Biomedical Research [1.2]
生物時系列からデジタル双生児を自動的に推定する手法について検討する。我々は8つの生物学的・方法論的課題に応じてアルゴリズムを評価する。我々は、革新的な事前知識の統合を可能にするディープラーニングと大規模言語モデルの出現する役割を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:06:38 GMT)
MatPROV: A Provenance Graph Dataset of Material Synthesis Extracted from Scientific Literature [1.2]
本稿では,科学文献から抽出したProV-DM準拠合成手順のデータセットであるMatPROVについて述べる。 MatPROVは、視覚的に直感的な有向グラフを通じて、材料、操作、条件の間の構造的複雑さと因果関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 00:47:27 GMT)
Testing the assumptions about the geometry of sentence embedding spaces: the cosine measure need not apply [1.2]
Transformerモデルは入力テキストのエンコードとデコードを学び、副作用としてコンテキストトークンの埋め込みを生成する。言語から埋め込み空間への写像は、同様の概念を表現した単語を、空間の近くにある点に写す。実際には、この空間の近点に対応する単語は類似または関連しており、さらにその単語は関連しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:37:03 GMT)
Quantum Brush: A quantum computing-based tool for digital painting [1.1]
このツールには、ストロークをユニークな量子アルゴリズムに変換する4つの異なるブラシが含まれている。各ブラシは、現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスと互換性があるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:56:57 GMT)
A Multi-target Bayesian Transformer Framework for Predicting Cardiovascular Disease Biomarkers during Pandemics [1.1]
新型コロナウイルス(COvid-19)パンデミックは世界中の医療システムを破壊し、心血管疾患(CVD)などの慢性疾患の患者に不当に影響を及ぼしたこれらの破壊は、LDLコレステロール(LDL-C)、HbA1c、BMI、シストーリック血圧(SysBP)を含む主要なCVDバイオマーカーに影響を及ぼした EHRデータからCVDバイオマーカーを共同で予測するために,BERTをベースとしたMBT-CB(Multi-target Bayesian Transformer:MBT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:43:36 GMT)
PrediTree: A Multi-Temporal Sub-meter Dataset of Multi-Spectral Imagery Aligned With Canopy Height Maps [1.1]
PrediTreeは、木の高さ予測モデルをサブメートル解像度でトレーニングし評価するために設計された、最初の包括的なオープンソースデータセットである。このデータセットは、フランスの多様な森林生態系にまたがる、非常に高解像度(0.5m)のLiDAR由来の天蓋の高さマップと、多時間・多スペクトル画像との空間的整合性を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:41:27 GMT)
AgroSense: An Integrated Deep Learning System for Crop Recommendation via Soil Image Analysis and Nutrient Profiling [1.0]
AgroSenseは、土壌画像の分類と栄養素のプロファイリングを統合して、正確で文脈的に関係のある作物のレコメンデーションを生成するディープラーニングフレームワークである。公開されているKaggleリポジトリから抽出された10,000対のサンプルのマルチモーダルデータセットがキュレートされた。融合モデルは精度98.0%、精度97.8%、リコール97.7%、F1スコア96.75%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:25:05 GMT)
Plantbot: Integrating Plant and Robot through LLM Modular Agent Networks [1.0]
大規模言語モデル(LLM)モジュールのネットワークを介して,植物と移動ロボットを接続するハイブリッドライフフォームであるPlantbotを紹介した。各モジュールは非同期に動作し、自然言語を介して通信し、生物学的および人工的なドメイン間のシームレスな相互作用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:12:28 GMT)
Distillation of a tractable model from the VQ-VAE [1.0]
VQ-VAEは,高い確率で潜在変数のサブセットを選択することにより,抽出可能なモデルに蒸留可能であることを示す。実験は密度推定および条件生成タスクにおける競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:51:08 GMT)
Probing the quantum speed limit and entanglement in flavor oscillations of neutrino-antineutrino system in curved spacetime [0.9]
我々は、Kerr-Schild極座標におけるKerr計量によって記述された回転原始ブラックホール(PBH)を考える。エルミート・ディラック・ハミルトニアンの4ベクトル重力ポテンシャルの解析式を導出した。これらのポテンシャルはニュートリノ-アンチニュートリノ系の有効質量行列を変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:03:40 GMT)
Entropy-Driven Curriculum for Multi-Task Training in Human Mobility Prediction [0.9]
本稿では,エントロピー駆動型カリキュラムとマルチタスク学習を統合した統合学習フレームワークを提案する。 GEO-BLEU (0.354) とDTW (26.15) を2.92倍の収束速度で測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:46:21 GMT)
Towards Scalable O-RAN Resource Management: Graph-Augmented Proximal Policy Optimization [0.9]
Open Radio Access Network (O-RAN) アーキテクチャは、ベースバンド関数の分離と仮想化によって、柔軟でスケーラブルで費用効率のよいモバイルネットワークを実現する。この柔軟性は、動的要求と複雑なトポロジの下で、共同機能分割選択とユニット配置最適化を必要とする、リソース管理に重大な課題をもたらす。本稿では,グラフグラフネットワーク(GNN)をトポロジ対応の特徴抽出とマスキング行動に活用する新しいグラフ構築型ポリシー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） (Mon, 01 Sep 2025 08:53:04 GMT)
Subsystem Thermalization Hypothesis in Quantum Spin Chains with Conserved Charges [0.9]
我々は、量子イジング鎖の純状態の熱化仮説を$Z$対称性、$U(1)$対称性を持つXXZ鎖、$SU(2)$対称性を持つXXX鎖を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:23:48 GMT)
TransMatch: A Transfer-Learning Framework for Defect Detection in Laser Powder Bed Fusion Additive Manufacturing [0.9]
本稿では,トランスファーラーニングと半教師付き複数ショットラーニングを併用して,ラベル付きAM欠陥データの不足に対処するフレームワークであるTransMatchを紹介する。 8,284枚の画像のSurface Defectsデータセットに対する実験的評価は、TransMatchの有効性を示し、最小損失で98.91%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:15:26 GMT)
An Economy of AI Agents [0.8]
今後10年間では、複雑なタスクを計画し実行できる人工知能エージェントが経済全体に展開される可能性がある。この章は、最近の進展を調査し、AIエージェントが人間と相互にどのように相互作用するかについて、経済学者のためのオープンな質問をハイライトする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:07:39 GMT)
One-Shot Clustering for Federated Learning Under Clustering-Agnostic Assumption [0.8]
One-Shot Clustered Federated Learning (OCFL)は、クラスタリングに最も適した瞬間を自動的に検出するクラスタリングに依存しないアルゴリズムである。 5つのベンチマークデータセット上で40以上のタスクに対して、様々なワンショットクラスタリングアルゴリズムをテストすることで、我々の方法論を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:18:51 GMT)
Exploring Multi-view Symbolic Regression methods in physical sciences [0.8]
MvSR(Multi-view Symbolic Regression)は、同じ現象によって生成された複数のデータセットを記述するパラメトリック関数を探索する。 MvSR の精度は高いが,自由パラメータの少ない解を提案する場合が多い。我々は、今後のMvSR開発のためのガイドラインを提供することで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:43:34 GMT)
Crosstalk Attacks and Defence in a Shared Quantum Computing Environment [0.7]
クロストークノイズは、IBM量子ハードウェアにおける重大なエラーの原因である。我々は、回路分離、強化学習によるキュービット割り当て最適化、およびオブザーバ量子ビットを用いたクロストーク効果の緩和戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:26:51 GMT)
Expedited Noise Spectroscopy of Transmon Qubits [0.7]
現在の量子プロセッサのスケールアップに関して、ノイズは依然として重要な課題である。機械学習に基づく手法を用いて、複数の量子ビットの雑音スペクトルを迅速に抽出する。我々は,IBM Quantumプラットフォーム上で利用可能な超伝導量子ビットを用いて,我々のプロトコルを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:38:24 GMT)
TransGAT: Transformer-Based Graph Neural Networks for Multi-Dimensional Automated Essay Scoring [0.7]
エッセイ・ライティングは学生評価の重要な要素であるが、手動のスコアリングは労働集約的で一貫性がない。近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)を静的な単語埋め込みを用いて、文脈的意味を捉えない自動エッセイスコーリング(AES)に組み入れている。本研究は, 微調整トランスフォーマーモデルとGNNを統合した新しい手法であるTransGATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:33:19 GMT)
The entropic coherence is a necessary resource for non-energy preserving gates [0.7]
本研究では, 外部電池Bとのエネルギー保存相互作用により, 有限次元システムS上に非エネルギー保存ゲートを実装する作業について考察する。バッテリーのエントロピー的コヒーレンスが,この作業に必要な資源であることを証明する。これらの境界は、以前文献で確立された普遍的境界よりも強いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:35:15 GMT)
A Continuous-Time Consistency Model for 3D Point Cloud Generation [0.6]
点空間で直接3Dを合成する連続時間一貫性モデルであるConTiCoM-3Dを導入する。この方法は、TrigFlowにインスパイアされた連続ノイズスケジュールと、Chamfer Distanceに基づく幾何損失を統合する。 ShapeNetベンチマークの実験では、ConTiCoM-3Dは、最先端の拡散モデルと潜時一貫性モデルとを品質と効率の両方で一致または比較している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:11:59 GMT)
\textit{In Silico} Benchmarking of Detectable Byzantine Agreement in Noisy Quantum Networks [0.6]
量子検出可能ビザンチン協定(QDBA)は、絡み合った量子状態を活用することで、古典的な制限を超えるコンセンサスプロトコルを実現する。本稿では,現実的な量子ネットワーク条件下でのEPRQDBAプロトコルの包括的な計算結果について述べる。本研究は,実環境におけるQDBA実装の評価と最適化のガイドラインとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:34:52 GMT)
A Narrative-Driven Computational Framework for Clinician Burnout Surveillance [0.5]
臨床医のバーンアウトは、特にICU(High-acuity intensive care Unit)において、患者の安全に重大な脅威をもたらす本研究では,Beth Israel Deaconess Medical Centerの電子健康記録から得られたMIMIC-IVから,1万 ICU放電サマリーを解析した。このデータセットは、バイタルサイン、医療命令、診断、処置、治療、特定自由テキスト臨床ノートを含む多様な患者データを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:05:26 GMT)
Personalized Causal Graph Reasoning for LLMs: An Implementation for Dietary Recommendations [0.5]
本研究では,長手データから構築した個人固有の因果グラフを,大規模言語モデルで推論できるフレームワークを提案する。クエリに応答して、LLMはグラフを横切り、関連する因果経路を特定し、推定された影響によってそれらをランク付けし、潜在的な結果をシミュレートし、調整された応答を生成する。代謝応答の変動がパーソナライズされた推論を要求される栄養指向の食事レコメンデーションの文脈で,この枠組みを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:16:57 GMT)
Efficient Transformer-Inspired Variants of Physics-Informed Deep Operator Networks [0.5]
トランスフォーマーにインスパイアされたDeepONetは、DeepONetのブランチとトランクネットワーク間の双方向のクロスコンディションを導入している。 4つのPDEベンチマークの実験では、それぞれのケースに対して、修正されたDeepONetの正確さにマッチまたは超える変種が存在することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:01:23 GMT)
Improved Compression Bounds for Scenario Decision Making [0.5]
我々は、不確実性のサンプルを描画し、そのサンプルに基づいて意思決定を行うことにより、不確実な環境での意思決定方法を示す。確率保証は、障害のリスクが与えられた最大許容値を超える決定につながるシナリオの集合をサンプリングする確率に縛られる。我々は,問題に対するより強い仮定を必要とせず,既存の問題を改善する新たな限界を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:55:01 GMT)
Hierarchical Evaluation Function: A Multi-Metric Approach for Optimizing Demand Forecasting Models [0.5]
階層的評価関数(Hierarchical Evaluation Function, HEF)は、R2, MAE, RMSEを階層的および動的フレームワークに統合する複合関数である。 HEFは、R2、Global Relative Precision、RMSE、RMSSEといったグローバルメトリクスにおいて、評価関数として使われるMAEを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:54:14 GMT)
Evaluation of A National Digitally-Enabled Health Promotion Campaign for Mental Health Awareness using Social Media Platforms Tik Tok, Facebook, Instagram, and YouTube [0.5]
メンタルヘルス障害は、世界の疾病の重荷に寄与する10の要因のうちの1つである。本研究は,シンガポールにおけるデジタル型メンタルヘルス推進キャンペーンの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:30:53 GMT)
Convolutional Monge Mapping between EEG Datasets to Support Independent Component Labeling [0.5]
脳波記録は神経活動に関する豊富な情報を含んでいる。それらは、センサー、アンプ、フィルタリングによる人工物、ノイズ、表面的な違いを被る。独立コンポーネント分析と独立コンポーネントの自動ラベリングは、EEGパイプラインにおけるアーティファクトの除去を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:01:14 GMT)
Evaluating the stability of model explanations in instance-dependent cost-sensitive credit scoring [0.5]
インスタンス依存コストセンシティブ(IDCS)分類器は、クレジットスコアリングにおけるコスト効率を改善するための有望なアプローチを提供する。このような損失関数がモデル説明の安定性に与える影響は、文献では未解明のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:05:59 GMT)
Enabling Down Syndrome Research through a Knowledge Graph-Driven Analytical Framework [0.4]
ダウンシンドローム(Down syndrome)は、様々な臨床症状を有する多面性遺伝疾患である。異質性や断片化されたデータは、包括的な研究と翻訳の発見に挑戦する。 7,148人の参加者,456の条件,501の表現型,および37,000以上の生物種を統合されたインフラストラクチャに変換する知識グラフ駆動型プラットフォームを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:50:38 GMT)
Effects of Distributional Biases on Gradient-Based Causal Discovery in the Bivariate Categorical Case [0.4]
勾配に基づく因果発見は、訓練されたデータにおける分布バイアスの影響を受けやすいことを示す。因果因果因果因果因因果因因因因因因因因因因因因因果因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因因 2つの関連するアプローチの実証的な評価は、因果分解の競合を排除すれば、モデルが提示されたバイアスに対して堅牢になることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:08:03 GMT)
Real-Time Applicability of Emulated Virtual Circuits for Tokamak Plasma Shape Control [0.4]
形状エミュレータのジャコビアンを用いて計算したVCからの目標変位の一致を定量化する。我々は、直接リアルタイムで測定されず、通常、効果的な「整形電流」として仮定される容器電流の効果に対処する。アクティブコイル電流測定の追従窓上で, 簡単な線形回帰により整流電流を推定できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:37:48 GMT)
Generative Goal Modeling [0.4]
ソフトウェア工学では、要求は利害関係者から利害関係の方法によって取得される。ビジネスアナリストは要求を特定し文書化するために書き起こしをレビューしなければならない。ゴールモデリングは、初期のステークホルダーの要求を表現する一般的なテクニックです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:14:26 GMT)
AI4DiTraRe: Building the BFO-Compliant Chemotion Knowledge Graph [0.4]
本稿では,BFO準拠のChemotion Knowledge Graphを構築するためのセマンティックパイプラインを提案する。 Chemotion-KG APIは、化学におけるAI駆動の発見と推論をサポートするために、FAIR原則に従うために開発された。ソースコードとデータセットはGitHubから公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:13:27 GMT)
GPS Spoofing Attacks and Pilot Responses Using a Flight Simulator Environment [0.4]
グローバル・ポジショニング・システム(GPS)は、GPS衛星を模倣した偽の信号を送信する。 GPS衛星信号は弱いため、スプーフされた高出力信号は容易にそれらをオーバーパワーすることができる。この研究は、GPS依存に関する議論が続いている中で、GPSスプーフィングに対する人間の脆弱性を特定するための第一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:50:51 GMT)
Adtech and Real-Time Bidding under European Data Protection Law [0.4]
本稿では、リアルタイム入札(RTB)が欧州のデータ保護法とどの程度互換性があるかを分析する。我々は、WebサイトパブリッシャーやRTB企業にとって、安全でない欧州のデータ保護法要件を満たすことは困難であり、おそらく不可能であることを示している。 RTBは構造的に欧州のデータ保護法との整合が難しいと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:35:28 GMT)
Practical and Private Hybrid ML Inference with Fully Homomorphic Encryption [0.3]
Safhireはハイブリッド推論フレームワークで、サーバ上で暗号化されたリニアレイヤを実行する。正確なアクティベーションをサポートし、計算を大幅に削減する。 Orionよりも1.5倍から10.5倍低い推論レイテンシを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:43:46 GMT)
Direct Profit Estimation Using Uplift Modeling under Clustered Network Interference [0.3]
昇降モデリングはレコメンデータシステムにおける促進最適化の鍵となる手法である。付加的逆不等度重み付けのような干渉認識型推定器の最近の発展は、まだ隆起モデリング文学への道を見いだせていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:38:13 GMT)
Multi-vessel Interaction-Aware Trajectory Prediction and Collision Risk Assessment [0.3]
衝突リスク解析を統合した多容器軌道予測のための変圧器ベースのフレームワークを提案する。大規模実世界のAISデータ上での連成マルチコンテナメトリクスを用いたモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:38:01 GMT)
Variational preparation of normal matrix product states on quantum computers [0.3]
行列積状態は、量子コンピュータ上で浅い回路で生成可能であることを示す。適応型アンサッツ生成アルゴリズムであるADAPT-AQCを用い、既存のAQC-Tensorアルゴリズムの一般化初期化手順を導入する。以上の結果から,量子コンピュータにおける量子資源と古典資源の統合が,量子コンピュータ上で研究できるものの境界をいかに押し上げるかが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:32:37 GMT)
De spanning tussen het non-discriminatierecht en het gegevensbeschermingsrecht: heeft de AVG een nieuwe uitzondering nodig om discriminatie door kunstmatige intelligentie tegen te gaan? [0.3]
ヨーロッパでは、AIシステムが誤って民族によって差別されるかどうかを評価しようとすると、組織が問題に直面します。原則として、特定の「特定のデータのカテゴリ」の使用を禁じる。本稿では、個人データの特殊カテゴリに関するルールが、AIによる差別の防止を妨げているかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:08:47 GMT)
Structured AI Decision-Making in Disaster Management [0.3]
本稿では,構造化された意思決定枠組みを提案することにより,意思決定の課題に対処することに貢献した。提案する構造化意思決定フレームワークは,特に災害管理において自律的な意思決定に実装されている。その結果、構造化された意思決定フレームワークは、一貫した正確な決定において、60.94%以上の安定性を達成していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:04:21 GMT)
Disentangling the schema turn: Restoring the information base to conceptual modelling [0.2]
本稿は、その出現の経緯について光を当てることを目的としており、基本的ではないことを示す。これは、最新の技術が包括的スキーマとベースの概念モデリングアプローチの採用を可能にすることを示している。また、bCLEARerの例を使って、この広い領域の実装がおそらく、パイプラインベースの新しい概念モデリング技術に依存する必要があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:55:34 GMT)
chebgreen: Learning and Interpolating Continuous Empirical Green's Functions from Data [0.2]
メッシュに依存しない,データ駆動型ライブラリ chebgreen を1次元システムでモデル化する。我々は、関連するが隠された境界値問題に対して、経験的グリーン関数を学習する。適切なライブラリ内の左特異関数と右特異関数を補間することにより、グリーン関数を未知の制御パラメータ値で明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:41:54 GMT)
Learned Hallucination Detection in Black-Box LLMs using Token-level Entropy Production Rate [0.2]
大きな言語モデル(LLM)における幻覚は、質問回答タスクの出力が現実世界の信頼性を著しく損なう。本稿では,データアクセスに制限のあるシナリオに特化して設計された,ロバストでワンショットの幻覚検出のための応用手法を提案する。提案手法は,非グリーディ復号時に生成したこれらのログ確率から直接不確実性指標を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:34:21 GMT)
Anomaly detection in network flows using unsupervised online machine learning [0.2]
本研究では、教師なし機械学習とオンライン学習機能を用いたネットワークフローの異常検出モデルを提案する。このモデルは、ワンクラスSVMでRiverライブラリを使用して実装され、NF-UNSW-NB15データセットで評価された。結果は、98%以上の精度、3.1%以下の偽陽性率、およびデータセットの最も高度なバージョンで100%のリコールを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:21:06 GMT)
Protected Grounds and the System of Non-Discrimination Law in the Context of Algorithmic Decision-Making and Artificial Intelligence [0.2]
本稿では,非差別法則をアルゴリズム決定に最も適用できるシステムについて検討する。本論文は,非差別法によって提供される保護の現在の抜け穴を解析し,議員がアルゴリズムの分化にアプローチする最善の方法を探るものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:21:12 GMT)
Assessing Large Language Models on Islamic Legal Reasoning: Evidence from Inheritance Law Evaluation [0.2]
o3, Gemini 2.5は90%以上、allaM, Fanar, LLaMA, Mistralは50%以下であった。モデル間で繰り返し発生する障害パターンを特定するために、詳細なエラー解析を行う。本研究は、構造化された法的推論を扱う際の限界を強調し、イスラム法的推論におけるパフォーマンス向上の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:08:10 GMT)
Linear cost mutual information estimation and independence test of similar performance as HSIC [0.2]
HSIC (Hilbert-Schmidt Information Criterion)citeHSICは最先端の手法である。サイズ$n$ データサンプルには$ntimes n$ matricesの乗算が必要で、現在$sim O(n2.37)$ 計算複雑性の試算を必要とするため、大規模なデータサンプルでは実用的ではない。我々は,HCRを線形コストの実用的な代替品として論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:45:20 GMT)
An Internet of Intelligent Things Framework for Decentralized Heterogeneous Platforms [0.2]
Internet of Intelligent Things (IoIT)は、IoT(Internet of Things)デバイスのユーティリティと、組み込みAIアルゴリズムのイノベーションを組み合わせたものだ。 IoITの障害の多くは、組み込みデバイスにおける機械学習(ML)/ディープラーニング(DL)モデルのエネルギー効率の向上に関連している。 IoITピア・ツー・ピア・メッシュ・ネットワーク・システム・モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:54:01 GMT)
Towards a Digital Twin of Noisy Quantum Computers: Calibration-Driven Emulation of Transmon Qubits [0.2]
超伝導トランスモン量子ビットデバイスのディジタルツインを開発した。モデルパラメータは、ハードウェアキャリブレーションデータから抽出される。 5量子QPUによる実験結果と比較し,本モデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:51:53 GMT)
Detecting Rug Pulls in Decentralized Exchanges: Machine Learning Evidence from the TON Blockchain [0.2]
本稿では,分散取引所(DEX)におけるラグプル詐欺の早期検出のための機械学習フレームワークを提案する。我々は2つの大きなTON DEX(Ston.FiとDeDust)について包括的な研究を行い、両方のプラットフォームからデータを集めてモデルを訓練する。本手法は, アイドル法がリコール時に有効であるのに対して, TVL法はAUC(最大0.891)に優れており, グラディエントブースティングモデルは, 取引開始後5分以内にラグプルを効果的に識別できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:39:50 GMT)
Adversary Resilient Learned Bloom Filters [0.1]
学習ブルームフィルタ(LBF)は、古典的ブルームフィルタ(CBF)と学習モデルを組み合わせて、与えられた集合を表現するために必要なメモリ量を削減する。本稿では,LBFの適応セキュリティを実現する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:20:40 GMT)
Vis-CoT: A Human-in-the-Loop Framework for Interactive Visualization and Intervention in LLM Chain-of-Thought Reasoning [0.1]
本稿では、リニアチェーン・オブ・シントテキストを対話型推論グラフに変換するヒューマン・イン・ザ・ループ・フレームワークであるVis-CoTを紹介する。ユーザは論理フローを視覚化し、欠陥のあるステップを特定し、誤ったパスをプルーニングし、新しいユーザ定義のオンプレミスを移植することで介入することができる。 Vis-CoTは、非対話的ベースラインよりも24ポイントまで精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:09:43 GMT)
Sampling Continuous Quantum Dynamics from a Single Static State [0.1]
一般時間依存ハミルトニアンの連続時間における量子力学のシミュレーション手法を提案する。これは、時計の役割を担う補助量子ビットを導入し、その力学と元のシステムとの相互作用を調整することによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:22:20 GMT)
Image Quality Enhancement and Detection of Small and Dense Objects in Industrial Recycling Processes [0.1]
本稿では,小型で高密度で重なり合う物体の検出と,ノイズの多い画像の品質向上という2つの課題に取り組む。教師付きディープラーニングに基づく手法を評価する。また,ノイズの多い産業環境における画像品質向上のためのディープラーニングモデルについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:14:13 GMT)
Extending the dynamic range in quantum frequency estimation with sequential weak measurements [0.1]
本研究では, アンシラ量子ビットを用いた弱い測定により, ダイナミックレンジを拡張し, 位相すべりノイズを克服する手法について検討した。我々は、任意の光数の原子に対して最適な測定強度を同定する、最適な弱い測定プロトコルを見いだす。そして、弱・射影的な測定を組み合わせ、ノイズのない精度の限界を飽和させるプロトコルを構築し、これまで提案されていた位相すべり雑音抑圧法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:42:17 GMT)
Phase-Sensitive Measurements on a Fermi-Hubbard Quantum Processor [0.1]
半充填および有限ドーピングでFermi-Hubbardモデルのアルゴリズムを解析する。複雑なLoschmidtエコーは広帯域の多体状態に対して効率よく得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:30:41 GMT)
QUBO-based training for VQAs on Quantum Annealers [0.1]
量子アニールは、大規模な最適化問題を解決する効果的なフレームワークを提供する。本研究は変分量子アルゴリズムを学習するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:57:49 GMT)
A Log-Linear Analytics Approach to Cost Model Regularization for Inpatient Stays through Diagnostic Code Merging [0.1]
ICD-10符号の粒度の削減はOLSにおける効果的な正規化戦略であることを示す。 ICD-10符号を7文字から6文字以下に切り離すことにより、回帰問題の次元性を減少させる。 DRG や HCC などのより広範な診断グループ化が,現実世界のリスク調整やコストモデルにおいて,高粒度の ICD-10 コードよりも好まれる理由を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:07:03 GMT)
Enhanced Single-Cell RNA-seq Embedding through Gene Expression and Data-Driven Gene-Gene Interaction Integration [0.1]
本稿では、遺伝子発現プロファイルとデータ駆動型遺伝子-遺伝子相互作用を統合した新しい埋め込み手法を提案する。遺伝子発現レベルと遺伝子-遺伝子相互作用の両方を組み込むことで、我々のアプローチは細胞状態のより包括的な表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:19:27 GMT)
Optically detected nuclear magnetic resonance of coherent spins in a molecular complex [0.0]
核磁気共鳴(NMR)は、化学分析から量子情報処理まで幅広い応用のための強力なツールである。ユーロピウム系分子結晶におけるコヒーレント制御された核スピンの光学的読み出しについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:36:46 GMT)
Impact of Josephson junction array modes on fluxonium readout [0.0]
我々は,フラキソニウム量子ビットの分散読み出しにおける測定誘起状態遷移(MIST)を理論的に解析した。これらの新しい種類のMISTプロセスは、リアルな回路パラメータと比較的低いリードアウト駆動パワーを用いることで、関連性があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 00:44:54 GMT)
chDzDT: Word-level morphology-aware language model for Algerian social media text [0.0]
chDzDT(chDzDT)は、アルジェリア語の形態に合わせた文字レベルの事前訓練言語モデルである。トークン境界や標準化された正書法に依存することなく、孤立した単語で訓練される。複数のスクリプトと言語的バリエーションをカバーしており、結果としてかなりの事前学習の作業負荷が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:09:55 GMT)
What Is the Point of Equality in Machine Learning Fairness? Beyond Equality of Opportunity [0.0]
不公平な機械学習(ML)モデルは、そのような利点を均等に分配するため、間違っていると見なされる。本稿では、分配的平等に対するこの排他的焦点は、不完全であり、潜在的に誤解を招く倫理的基盤を提供すると論じる。平等主義におけるMLフェアネスの接地には、困難な構造的不平等が必要である。本稿では,分配性と関係性等式を統合したMLフェアネスのための多面的平等主義的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:22:37 GMT)
Unraveling Dicke Superradiant Decay with Separable Coherent Spin States [0.0]
我々は、完全に反転した状態からの理想化されたディック超ラジカル崩壊は、常に正の統計的なコヒーレントスピン状態の混合によって説明できることを示した。低絡み合いに繋がる新しい量子軌道法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:54:00 GMT)
TransForSeg: A Multitask Stereo ViT for Joint Stereo Segmentation and 3D Force Estimation in Catheterization [0.0]
本稿では、2つの入力されたX線画像を個別のシーケンスとして処理するエンコーダ・デコーダ・ビジョン変換器モデルを提案する。提案モデルは,2つの角度から同時にカテーテルを分割し,その先端で発生する力を3Dで推定するステレオビジョン変換器である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:36:23 GMT)
Topological characterization of phase transitions and critical edge states in one-dimensional non-Hermitian systems with sublattice symmetry [0.0]
非エルミート系における位相的臨界点と臨界エッジ状態を明らかにする。我々の発見は、位相的非自明な臨界点と臨界エッジモードの概念を非エルミート的な設定に一般化するだけでなく、開系における位相遷移とバルクエッジ対応を解析するためのさらなる洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:48:47 GMT)
Theory of quantum-enhanced interferometry with general Markovian light sources [0.0]
我々は、一般的なマルコフ量子光源を用いて量子強化干渉法を解析するためのフレームワークを開発する。光源から放射される光子の量子フィッシャー情報(QFI)を効率的に計算する方法を示す。次に、この関係を利用して、干渉法における潜在的な量子優位性に対する音源のレベル構造とスペクトルの接続を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:07:28 GMT)
The Zeno-like effect in a spin-chain quantum battery [0.0]
環境騒音は、量子電池の充電過程の「ゼノ様」安定化を誘導できることを示す。我々は、ビットフリップ、位相フリップ、ビット位相フリップの3つのローカルノイズチャンネルを解析する。放電段階では、異なるノイズチャネルは異なる放出ダイナミクスをもたらし、ノイズはパラドックス的に量子電池の動作を増強し安定化させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:34:39 GMT)
The Mpemba effect in quantum oscillating and two-level systems [0.0]
エンペムバ効果(ME)は、ユビキタス量子発振と2レベル系の文脈で研究される。その結果,ME効果が出現し,その実現と実験観測の可能性について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:08:50 GMT)
The Geometry of Nonlinear Reinforcement Learning [0.0]
強化学習(RL)における本質的・安全な探索・モチベーションの逆行は、しばしば別個の目的として研究される。本稿では,環境における達成可能な長期的行動の空間における凸最適化単一問題の例として,これらの目標を一般化する統一フレームワークを提案する。この視点が堅牢性、安全性、探索、多様性の目標をどのように捉えているかを説明し、幾何学と深い堅牢性のインターフェースにおけるオープンな課題を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:42:43 GMT)
The Extended Uncertainty Principle from a Projector-Valued Measurement Perspective [0.0]
我々は、運用の観点から、拡張不確実性原則(EUP)を再考する。運動量展開の積と準備サイズを1次元の急激な下界で証明する。このフレームワークは、曲率スケールの効果を操作運動量フロアに結びつけ、回折、低温原子、光学的設定における具体的なテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:23:02 GMT)
Superstrong Dynamics and Chiral Emission of a Giant Atom in a Structured Bath [0.0]
非線形分散を伴う導波路に結合した量子エミッタは、豊富な量子力学を示す。工学的なフォトニック環境の最近の進歩により、離散サイト導波路と微調整された分散の実現が可能になった。高インピーダンス結合キャビティアレイに非局所的に結合したトランスモン量子ビットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:06:30 GMT)
Superradiant Syntheses via the V-type Three-Level Atoms [0.0]
V型3レベル構成における原子のアンサンブルの理論モデルを提案する。我々の知る限り、超ラジカル合成と呼ばれるこの過程は、ここで初めて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:19:49 GMT)
Street-Level Geolocalization Using Multimodal Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation [0.0]
画像からのストリートレベルの地理的ローカライゼーションは、ナビゲーション、位置ベースレコメンデーション、都市計画など、幅広いアプリケーションやサービスにとって不可欠である。本稿では,オープンウェイトおよびパブリックアクセス可能なマルチモーダルな大規模言語モデルと検索強化世代を統合した新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:23:48 GMT)
Speculative Design of Equitable Robotics: Queer Fictions and Futures [0.0]
それは、芸術と科学の両方において、希望的なクイアロボティクスの未来がどのようなものか、という分野における思考と会話を促進することを目的としている。フィクションや科学におけるクイアロボティクスの最先端を概観し、それぞれのスレッドをまとめる。この論文は、ロボットをクイズすべきかどうか、そしてそれがもたらす倫理的意味について疑問を投げかける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:36:43 GMT)
Service, Solidarity, and Self-Help: A Comparative Topic Modeling Analysis of Community Unionism in the Boot and Shoe Union and Unite Community [0.0]
この研究は、各組合の談話がコミュニティ・ユニオンの主要な特徴とどの程度一致しているかを検討する。その結果,主題的焦点と非帰的コヒーレンスに有意な差異が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:02:50 GMT)
Sensing electric fields through Rydberg atom networks [0.0]
本稿では、Rydberg原子のネットワークに基づく電場用量子センサの動作原理について述べる。センシング機構は、ライドベルク封鎖の電場への依存性を利用する。電場は、リドベルク原子のネットワークにまたがる封鎖半径の大きさの変化によって測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:00:01 GMT)
Self-Supervised Learning-Based Path Planning and Obstacle Avoidance Using PPO and B-Splines in Unknown Environments [0.0]
Smart BSPは、自律ロボット工学におけるリアルタイムパス計画と障害物回避のための高度な自己教師型学習フレームワークである。提案システムは,PPO(Proximal Policy Optimization)と畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks, CNN)とActor-Criticアーキテクチャを統合する。トレーニングプロセス中に、経路曲率、終端近接、障害物回避を考慮に入れたニュアンスコスト関数を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:13:35 GMT)
Resolvent-based quantum phase estimation: Towards estimation of parametrized eigenvalues [0.0]
非正規行列の固有値を推定するための新しい手法を提案する。与えられた非単項行列の一モジュラー固有値の位相を推定するための最初の効率的なアルゴリズムを構築する。次に、与えられた非エルミート行列の実固有値を推定する効率的なアルゴリズムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:13:25 GMT)
Reinforcement learning for graph theory, Parallelizing Wagner's approach [0.0]
グラフのスペクトル半径の予測境界に関する反例を構築するために強化学習を適用した。多数のユニークなモデルとアクション空間の再定義を同時に学習し、学習過程における現在の局所最適度の影響を調節する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:37:17 GMT)
Reflection positivity and a refined index for 2d invertible phases [0.0]
我々は、各2次元可逆状態が反射陽性の代表を持つ数学的モデルを提供する。我々は反射陽性が可逆位相の集合から$mathbbZ/N$-回転対称性で保護される可逆位相の集合への正準リフトを与えることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:46:41 GMT)
Reduced fidelities for free fermions out of equilibrium: From dynamical quantum phase transitions to Mpemba effect [0.0]
サブリージョン$A$の状態間の減少忠実度の量子クエンチ後の平衡外ダイナミクスについて検討する。我々はこれらの忠実度をLoschmidt echo (RLE) とfinal-state fidelity (FSF) として表現する。 FSFは、いわゆる量子Mpemba効果を検出する貴重なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:38:09 GMT)
RT-DETRv2 Explained in 8 Illustrations [0.0]
本稿では,RT-DETRv2のアーキテクチャを8つの慎重に設計された図面を通して説明する。私たちのゴールは、既存のものを真に理解できるようにすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:28:01 GMT)
Quantum-computing within a bosonic context: Assessing finite basis effects on prototypical vibrational Hamiltonian spectra [0.0]
我々は、調和第二量子化の下で振動モデルをシミュレートする際に生じる形式的な問題に対処する。これは、はしご作用素の積の正規順序付けに密接に関係している。また,現状の文脈において,適切な原始的基本セットを選択することの関連性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:13:02 GMT)
Quantum aspects of the classical Maxwell's equations in free space from the perspective of the correspondence principle [0.0]
自由空間におけるマクスウェルの電磁理論と対応原理のより強い定式化について、半世紀後にしか定式化されなかった量子力学の基礎として議論する。我々は、例えば、量子力学の出現以前に既によく知られていた数学的資源で、マクスウェルの方程式を自由空間で操作することで、光子の量子力学的記述が既に特定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:40:54 GMT)
Quantum Thermodynamics of Open Quantum Systems: Nature of Thermal Fluctuations [0.0]
平均力のハミルトニアンによる開量子系の熱力学的挙動について検討する。弱い結合状態と強い結合状態の両方を分析することで、環境相互作用が量子熱力学量に与える影響を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:07:37 GMT)
Quantum Reservoir Computing Implementations for Classical and Quantum Problems [0.0]
量子貯水池コンピューティングは、量子機械学習の分野において有望なパラダイムとして登場した。量子貯水池の複雑な力学を利用して、量子に着想を得た機械学習手法の可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:42:42 GMT)
Quantum Petri Nets with Event Structure semantics [0.0]
既存の 'quantum Petri nets' には、厳密な並行性と健全な量子意味論、分析ツール、展開理論が欠如している。本稿では、Clayramba、De Visme、Winskelの量子イベント構造セマンティクスと互換性のある量子バリュエーションを備えた量子ペトリネットであるQuantum Petri Nets (QPNs)を紹介する。これは、量子論、ブリッジングネット理論、量子プログラミングのセマンティックな基礎モデルを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:30:19 GMT)
Proof of Hiding Conjecture in Gaussian Boson Sampling [0.0]
複素ガウス行列を全変動距離で「隠れ予想」する。これは、実験的に関係のある状態におけるGBSの特性の厳密な証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:18:01 GMT)
Probability Bracket Notation: Multivariable Systems and Static Bayesian Networks [0.0]
本稿では,量子力学におけるディラック表記にインスパイアされたシンボリックフレームワークであるProbability Bracket Notation (PBN)を紹介する。我々は、予測、推測、予測の分析にPBNを適用する方法を示す。この研究は、確率的モデリングの実践的枠組みと教育ツールとしてのPBNの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:59:09 GMT)
Privacy-preserving authentication for military 5G networks [0.0]
5Gネットワークは、防衛アプリケーションにおいて勢いを増し、認証およびキーアグリーメントプロトコルのプライバシと整合性を保証することが重要である。本稿では、標準化された5G AKAフローを統一的に分析し、いくつかの脆弱性を特定し、それぞれがプロトコルの振る舞いを悪用してユーザのプライバシーを侵害する方法について強調する。我々は5つの軽量化戦略を提示する。調査したソリューションの中で、UE生成したナンスを導入することが最も有望であり、識別された追跡と相関攻撃を無視可能な追加オーバーヘッドで効果的に中和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:38:11 GMT)
Photon emission without quantum jumps [0.0]
自由放射場におけるエミッタのダイナミクスは量子ジャンプを伴わずに記述できることを示す。しかしながら、我々のアプローチは量子光学マスター方程式と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:23:16 GMT)
Phase diagram and eigenvalue dynamics of stochastic gradient descent in multilayer neural networks [0.0]
ニューラルネットワークの位相図について検討し、各位相は重み行列の特異なダイナミクスによって特徴づけられる。勾配降下に対するランゲヴィン方程式を用いて、3つの力学系を効果的に分類できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:38:31 GMT)
Perturbatively corrected ring-polymer instanton rate theory rigorously captures anharmonicity and deep tunneling [0.0]
リングポリマーフレームワーク(RPI+PC)における摂動的に補正されたインスタントンレート理論を導出する。 RPI+PCは,その特性を半古典的限界で解析することにより,RPIよりも体系的に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:13:07 GMT)
Parameter-Aware Ensemble SINDy for Interpretable Symbolic SGS Closure [0.0]
この研究は、解釈可能な偏微分方程式とサブグリッドスケール閉包を発見するためのスケーラブルでパラメータ対応のスパース回帰フレームワークを設計する。 SINDy(Sparse Identification of Dynamics)に基づいて構築されたこのアプローチは、4つの拡張を通じて鍵となる制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:37:40 GMT)
Parallel Needleman-Wunsch on CUDA to measure word similarity based on phonetic transcriptions [0.0]
本稿では,Nearleman-Wunschアルゴリズムを用いて,音素の書き起こし(発音)に基づいて単語間の類似度を算出する手法を提案する。このアルゴリズムをRustで実装し、CPUとGPUの両方で並列化して、大規模なデータセットを効率的に処理します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:54:48 GMT)
Optimal information injection and transfer mechanisms for active matter reservoir computing [0.0]
貯留層計算(Reservoir Computing, RC)は、動的システム(貯水池)のパワーをリアルタイム推論に利用する最先端の機械学習手法である。ここでは、カオス的に動く入力信号によって駆動される活性物質系を貯水池として使用する。反発から魅力的な駆動力に切り替えると、システムは計算方法を完全に変えてしまう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 21:58:31 GMT)
Optical Integration With Heralded Single Photons [0.0]
我々は,光の空間的自由度を光処理フレームワーク内で実験的に活用する。この積分は、位相のみの空間光変調器を介して符号化された二相相パターン上で行われ、偏光は補助的な自由度として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 01:37:09 GMT)
Music Genre Classification Using Machine Learning Techniques [0.0]
本稿では,自動ジャンル分類のための機械学習手法の比較分析を行う。本研究では,SVM(Support Vector Machines)やアンサンブル手法を含む古典的分類器の性能を評価する。ドメイン固有の特徴工学を活用するSVMは、エンドツーエンドのCNNモデルよりも優れた分類精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:43:55 GMT)
Modular Techniques for Synthetic Long-Context Data Generation in Language Model Training and Evaluation [0.0]
本研究は,大規模言語モデル (LLM) との即時相互作用による長文データ生成のためのモジュラーフレームワークを導入する。このフレームワークは、Supervised Fine-Tuning (SFT)、Direct Preference Optimization (DPO)、Group Relative Policy Optimization (GRPO)など、複数のトレーニングとアライメントの目標をサポートする。マルチターン対話、文書入力出力ペア、検証可能な命令応答タスク、長文推論例の4つのコア生成パラダイムを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:08:45 GMT)
Measuring high field gradients of cobalt nanomagnets in a spin-mechanical setup [0.0]
単一窒素空洞中心スピンとマクロメカニカル共振器を磁気結合したハイブリッドシステムは、有望なプラットフォームを構成する。電子ビーム誘起成膜により成長したコバルトナノマグネットを軸としたスピン-メカニカル・セットアップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:37:26 GMT)
MeVe: A Modular System for Memory Verification and Effective Context Control in Language Models [0.0]
MeVeは、メモリ検証とスマートコンテキスト合成を目的とした、新しいモジュラーアーキテクチャである。 MeVe は RAG のパラダイムを再考し、検索とコンテキストの構成プロセスを明確に分解する5相モジュラー設計を提案している。 MeVeはコンテキスト効率を大幅に改善し、Wikipediaデータセットの57%の削減と、標準的なRAG実装と比較して、より複雑なHotpotQAデータセットの75%の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 14:33:09 GMT)
Mamba-CNN: A Hybrid Architecture for Efficient and Accurate Facial Beauty Prediction [0.0]
新規かつ効率的なハイブリッドアーキテクチャであるMamba-CNNを提案する。 Mamba-CNNは軽量で、Mambaにインスパイアされたステートスペースモデル(SSM)のゲーティング機構を階層的な畳み込みバックボーンに統合する。本研究は,CNNと選択的SSMを組み合わせることの相乗的可能性を検証するとともに,ニュアンスドビジュアル理解タスクのための強力なアーキテクチャパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:42:04 GMT)
MIDOG 2025 Track 2: A Deep Learning Model for Classification of Atypical and Normal Mitotic Figures under Class and Hardness Imbalances [0.0]
本稿では,ResNetのバックボーンをベースとした新しいディープラーニング手法を提案する。我々のアーキテクチャは、ミトティックフィギュア表現型とインスタンスの難易度を同時にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:12:05 GMT)
Location Matters: Leveraging Multi-Resolution Geo-Embeddings for Housing Search [0.0]
本稿では,デジタルレンタルプラットフォームにおける住宅レコメンデーションにおける空間的ニュアンスと空間的ニュアンスに対処するジオアウェアな埋め込みフレームワークを提案する。このアプローチでは,階層的なH3グリッドを複数のレベルで2towerニューラルアーキテクチャに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:49:03 GMT)
LLMHoney: A Real-Time SSH Honeypot with Large Language Model-Driven Dynamic Response Generation [0.0]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用してリアルタイムに動的コマンド出力を生成するSSHハニーポット LLMHoney について述べる。 LLMは辞書ベースの仮想ファイルシステムを統合し、低レイテンシで共通コマンドを処理する。精度(exact-match, Cosine similarity, Jaro-Winkler similarity, Levenshtein similarity and BLEU score)、応答遅延、メモリオーバーヘッドなどを含む総合的な指標を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:28:00 GMT)
Krylov complexity of purification [0.0]
純化は混合状態を純粋な状態に、非単体進化をヒルベルト空間を拡大することによってユニタリな状態にマッピングすることができる。混合量子状態の複素数と精製の間の関係を確立し、これらの複素数の間に新しい不等式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:06:26 GMT)
Journalists' Perceptions of Artificial Intelligence and Disinformation Risks [0.0]
本研究では、ジャーナリストが人工知能(AI)が偽情報に与える影響について認識する。バスク地方のジャーナリスト504人が調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 23:06:15 GMT)
Integrated Multi-Wavelength Photonic Architectures for Future Scalable Trapped Ion Quantum Devices [0.0]
トラップイオン量子デバイスのためのフォトニックアーキテクチャについて論じ、複数の波長のレーザーを1つのチップ内の複数のトラップゾーンに供給する。この研究は、様々な応用のための新しいフォトニックアーキテクチャの展望を量子だけでなく、古典フォトニクスにも開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:28:30 GMT)
IS${}^3$ : Generic Impulsive--Stationary Sound Separation in Acoustic Scenes using Deep Filtering [0.0]
IS$3$はインパルス音分離のために設計されたニューラルネットワークである。比較的軽量なニューラルアーキテクチャ上に構築された学習ベースのアプローチが、この未適応なタスクに成功していることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:55:29 GMT)
Hierarchical Maximum Entropy via the Renormalization Group [0.0]
複数のレベルを含む階層構造は、統計モデルや機械学習モデル、物理システムで広く使われている。階層的最大エントロピー(hierarchical maximum entropy)の枠組みを導入し、これらのマルチレベルモデルに対処する。この研究は確率論、情報理論、統計力学のアイデアを結びつけている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:30:23 GMT)
Harnessing the edge of chaos for combinatorial optimization [0.0]
シミュレーション分岐 (SB) により, 大規模問題に対してほぼ100%の成功確率が得られることを示す。 2,000変数問題に対する解法時間は、GSBベースのマシンにより10ミリ秒に短縮される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:07:35 GMT)
Hadronic vacuum polarization effect in muonic atoms [0.0]
HVP補正の大きさは、核電荷によって増加する。高いZ$での強い相対論的効果にもかかわらず、ハドロンとミューオン真空分極の比は著しく安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:50:42 GMT)
Globally aware optimization with resurgence [0.0]
複素解析から再生理論を利用してグローバルな構造情報を抽出する新しい最適化フレームワークを提案する。我々の重要な洞察は、パラメータ空間分割関数の因果的に発散する摂動展開は、ランドスケープにおける全ての臨界目標関数の正確な情報をエンコードするということである。適応的な手法とは異なり、ターゲットはランドスケープの幾何学に理論的に基礎を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:12:13 GMT)
Feynman-Kac-Flow: Inference Steering of Conditional Flow Matching to an Energy-Tilted Posterior [0.0]
条件付きフローマッチングは、生成モデリングに対する高速で高品質なアプローチである。本研究では、この要件をエネルギーポテンシャルで出力を傾けるものとして定式化する。私たちは初めて、CFMのFeynman-Kacステアリングを導きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:18:03 GMT)
FeatureSORT: Essential Features for Effective Tracking [0.0]
FeatureSORTはオンラインのマルチオブジェクトトラッカーで、DeepSORTベースラインを補強し、再設計された検出器と追加の機能キューを備える。修正YOLOXアーキテクチャは、衣服の色、衣服スタイル、動き方向など、複数の外観特性を出力するように拡張されている。テストでは、MOTAはMOT16で79.7点、MOT17で80.6点、MOT20で77.9点、DanceTrackで92.2点である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 02:44:59 GMT)
Exploring Quantum Machine Learning for Weather Forecasting [0.0]
本稿では,NASAの地球規模のエネルギー資源予測(POWER)データベースから,実際の気象データに基づいて学習した量子ニューラルネットワーク(QNN)の実装について述べる。以上の結果から,QNNは従来のリカレントニューラルネットワーク(RNN)よりも精度とロバスト性が高い可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:28:14 GMT)
Examination of PCA Utilisation for Multilabel Classifier of Multispectral Images [0.0]
本稿では,ResNet50とDINOv2を用いたマルチスペクトル画像のマルチラベル分類における主成分分析の有用性について検討する。私たちのパイプラインには、オプションのPCAステップが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:06:34 GMT)
Event Camera Tuning for Detection Applications [0.0]
本稿では,観測シナリオにおいて小さなオブジェクト検出を必要とするタスクに対して,イベントカメラのバイアスに対するチューニングパラメータを提案する。示される主な結論は、特定の所望の信号に対して、カメラの最適値は、メーカーが推奨するデフォルト値から非常に遠く離れているということである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:12:24 GMT)
Evaluating the Defense Potential of Machine Unlearning against Membership Inference Attacks [0.0]
メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、モデルのトレーニングデータセットに特定のデータポイントが含まれているかどうかを敵が判断することを可能にする。機械学習は本質的にMIA対策ではないものの、学習アルゴリズムとデータ特性はモデルの脆弱性に大きな影響を及ぼす可能性がある。この研究は、機械学習とMIAの相互作用に関する重要な洞察を提供し、プライバシを保存する機械学習システムの設計のためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:37:58 GMT)
End-to-End Low-Level Neural Control of an Industrial-Grade 6D Magnetic Levitation System [0.0]
本稿では,6次元磁気浮上のための最初のニューラルコントローラを提案する。プロプライエタリなコントローラからのインタラクションデータに基づいて、トレーニングされたエンドツーエンドで、生のセンサーデータと6D参照をコイル電流コマンドにマッピングする。結果は、複雑な物理系における学習に基づく神経制御の実現可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:33:30 GMT)
Effect of Single-Ion Anisotropy on Stability of Quantum and Thermal Entanglement in a Mixed-Spin Heisenberg Trimer [0.0]
混合スピンにおける負性率($1$,$1/2$,$1$)による量子絡み合いに対する一軸単イオン異方性の効果の厳密な定量化単スピン体と残りのスピン二量体の間の二部体ネガティビティを、三量体全体の大域三部体ネガティビティ(gTN)とともに解析する。得られた理論結果は、三金属Ni$2+$-Cu$2+$-Ni$2+$分子化合物における二部晶および三部晶の絡み合いについて深い洞察を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:09:58 GMT)
Dynamics of Loschmidt echoes from operator growth in noisy quantum many-body systems [0.0]
保存法則のないノイズの多い量子多体系におけるLoschmidtエコーのダイナミクスについて検討する。雑音のユニタリ力学における演算子Loschmidtエコーは、雑音平均化における対応する散逸ダイナミクスの演算子ノルムと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:15:01 GMT)
Duality of extremal quantum states in verification and data hiding [0.0]
量子状態検証(QSV)と量子データ隠蔽(QDH)は、これまで別々に研究されてきた。我々は、QSVに必要なサンプルの複雑さやQDHのセキュリティレベルを決定するために、純粋量子状態の基本的な2つの量を考える。本稿では,既存のプロトコルを一般化した効率的なQSVプロトコルの存在を示し,QDHの基本的制約について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:10:38 GMT)
Double Descent and Overparameterization in Particle Physics Data [0.0]
本研究では,古典的バイアス分散トレードオフモデルと比較して,エンファン補間しきい値を容易に越える能力を持つモデルでは,一般化誤差が向上することを示す。粒子物理学データで初めてこの挙動を実証し、いつ、どこで二重降下が起こるのかを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 11:45:24 GMT)
Destructive Interference of Inertial Noise in Matter-wave Interferometry [0.0]
本稿では,多方向振動騒音の相互相関を利用して,物質波干渉計の劣化効果を緩和する手法を提案する。このノイズが試験質量の固有周波数に共鳴すると、位相の標準偏差はノイズのQ因子とほぼ等しい係数で抑制できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:00:36 GMT)
Deep Learning-Based Rock Particulate Classification Using Attention-Enhanced ConvNeXt [0.0]
本稿では,ConvNeXtアーキテクチャに基づく拡張型ディープラーニングモデルを提案する。注意機構の組み入れは,岩のような自然テクスチャを含むきめ細かな分類作業において,モデル機能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 18:24:40 GMT)
Debiased maximum-likelihood estimators for hazard ratios under machine-learning adjustment [0.0]
本稿では,ベースラインハザードを放棄し,機械学習を用いて潜伏変数の有無にかかわらず設定されたリスクの変化を明示的にモデル化することを提案する。数値シミュレーションにより,提案手法は最小バイアスで基底真理を同定することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:49:14 GMT)
Cutting stabiliser decompositions of magic state cultivation with ZX-calculus [0.0]
マジック状態培養から発生する量子状態に切断安定化器分解技術(arXiv:2403.10964)を適用する。その結果、$d=3$と$d=5$のマジックステート培養回路は、それぞれ4$と8$のクリフォードZX-ダイグラムで表される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:11:42 GMT)
Counterfactual Local Friendliness: An epsilon-Bounded Interaction-Free Paradox and a Disturbance-Robust Three-Box Inequality [0.0]
We show a Wigner's-friend-type logical collision, which are every decision inference are obtained by interaction-free flags。 Q) 外部観測者の普遍的ユニタリ性、(S) 単一アウトカム事実、(C) クロスエージェント一貫性、(IF-$epsilon$) $epsilon$-counterfactuality of the friends's internal modules。また、$epsilon$-IF 3-box noncontextual bound を導出する: 排他性を満たす任意の単世界、非コンテキストモデルは、$P(A) + P(B) に従う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:19:34 GMT)
Comparative Evaluation of Hard and Soft Clustering for Precise Brain Tumor Segmentation in MR Imaging [0.0]
K-Meansアルゴリズムで例示されるハードクラスタリングと,Fuzzy C-Means (FCM)で表されるソフトクラスタリングを比較した。 K平均は平均0.3秒、FCMは平均0.67のセグメンテーション精度を、K平均は0.43の精度で達成した。これらの結果は、計算効率と境界精度との本質的にのトレードオフを浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 16:40:08 GMT)
Circuit-level fault tolerance of cat codes [0.0]
ボソニック符号は、誤り訂正機能を備えた単一の無限次元物理系に量子情報を符号化する。ボソニック符号の最近の議論はボソンロス誤差のみを修正することに集中している。我々は、待ち時間最適化とスクイーズの使用により、ノイズ要求を短期量子ハードウェアで達成可能な状態に戻す方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 13:19:21 GMT)
Choreographing Trash Cans: On Speculative Futures of Weak Robots in Public Spaces [0.0]
本稿では,環境を独立に管理するのではなく,ポストヒューマンコラボレーションを促進する移動ロボットについて検討する。本研究では,機能と能力の概念を整理し,「弱ロボット」の動作について検討する。今後の都市空間におけるロボットの振付を記述した2つの投機的デザイン・フィクションヴィグネットを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 17:27:43 GMT)
Bangladeshi Street Food Calorie Estimation Using Improved YOLOv8 and Regression Model [0.0]
バングラデシュのストリートフードを対象とする調整ソリューションを提案する。我々は最先端のビジョンモデル YOLOv8 を改良した改良されたカロリー推定システムを開発した。本システムでは6.94の平均絶対誤差(MAE)、11.03ルート平均二乗誤差(RMSE)、96.4%のR2スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 12:14:47 GMT)
Automatic Screening of Parkinson's Disease from Visual Explorations [0.0]
眼球運動はパーキンソン病(PD)を含む神経変性の早期徴候を呈する本研究は,視覚探索作業からPDの自動スクリーニングを行うための,視線に基づく特徴セットの有用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:11:35 GMT)
Assessing prompting frameworks for enhancing literature reviews among university students using ChatGPT [0.0]
文学評論を書くことは大学カリキュラムの共通部分であるが、学生にとってしばしば課題となる。生成人工知能(GenAI)ツールが一般公開されて以来、学生は学術的な執筆作業に利用してきた。本研究は、大学生が文学レビューを書くために最も人気のあるGenAIツールであるChatGPTの使い方について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:47:34 GMT)
Are Enterprises Ready for Quantum-Safe Cybersecurity? [0.0]
量子コンピューティングは、暗号と署名スキームを破ることによって古典的な暗号を損なう恐れがある。本稿では,3つの観点から,量子安全サイバーセキュリティの企業対応性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 19:27:06 GMT)
Annotation and modeling of emotions in a textual corpus: an evaluative approach [0.0]
本稿では,感情に対する評価的アプローチに従って手動でアノテートした産業用コーパスについて検討する。ラベル付け過程をモデル化することは可能であり,その変動性は根底にある言語的特徴によってもたらされることを示す。その結果,言語モデルでは,評価基準に基づく感情的状況の識別が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 08:50:51 GMT)
Anisotropic fluorescence signals retarded dipole-dipole interactions in a thermal atomic cloud [0.0]
希薄な熱カリウム蒸気からの蛍光における異方性多重量子コヒーレンス信号を実験的に観察し,理論的に説明する。実験スペクトルの定性的特徴を理論的に再現するための重要な要素として, 幾何学的に完全に解決された原子間共振双極子相互作用の遅延部分を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 07:27:46 GMT)
Animer une base de connaissance: des ontologies aux mod{è}les d'I.A. g{é}n{é}rative [0.0]
本稿では、応用分野に基づく象徴型AIとニューラル(または準記号型)AIのハイブリッド化の読解を提案する。言語学・文化学におけるLaCASエコシステム-オープンアーカイブについて述べる。知識領域「世界の言語」(540言語)と知識対象「クィンチュア(言語)」を用いて,本手法を解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 09:40:55 GMT)
Analytical phase boundary of a quantum driven-dissipative Kerr oscillator from classical stochastic instantons [0.0]
我々は光子占有の限界をMartin-Siggia-Rose-Janssen-de Dominicis経路積分にマップする。この視点は、効果的な熱力学ポテンシャルの探索で遭遇した困難に光を当てている。これは、安定性を示す様々な量子光学モデルに適用される強力な半分析技術への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 04:52:44 GMT)
Against (unitary) interpretation (of quantum mechanics): removing the metaphysical load [0.0]
1925年6月、ハイゼンベルクは干し草熱から逃れるためにヘルゴランド/ヘルゴランド島に到着した。彼は、我々が現在量子力学と呼んでいるミクロ世界に関する奇妙な理論のスケッチを持って戻ってきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 22:31:24 GMT)
ARCANE -- Early Detection of Interplanetary Coronal Mass Ejections [0.0]
ARCANEは、ストリーミング太陽風データにおけるICME早期検出のために明示的に設計された最初のフレームワークである。検出パイプラインはF1スコアの0.37に達し、平均検出遅延はイベントの24.5%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 10:56:28 GMT)
A Single Detect Focused YOLO Framework for Robust Mitotic Figure Detection [0.0]
SDF-YOLO(SDF-YOLO)は、ミトティックフィギュアのような小さな、希少なターゲットに対する軽量かつドメインロバストな検出フレームワークである。モデルはYOLOv11上に構築されており、タスク固有の変更が加えられている。平均精度は0.799、精度は0.758、リコールは0.775、F1スコアは0.766、FROC-AUCは5.793である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:41:48 GMT)
A Real-Time, Vision-Based System for Badminton Smash Speed Estimation on Mobile Devices [0.0]
本稿では,ユビキタススマートフォン技術を用いたスマッシュ速度測定システムを提案する。提案手法では,シャトルコック検出のためのカスタムトレーニングされたYOLOv5モデルと,ロバストな軌道追跡のためのカルマンフィルタを併用する。プロセス全体が直感的なモバイルアプリにパッケージ化され、ハイレベルなパフォーマンス分析へのアクセスを民主化します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 06:09:19 GMT)
A Hybrid Framework for Healing Semigroups with Machine Learning [0.0]
本稿では, ランダムフォレストを用いた機械学習と決定論的修復戦略を組み合わせた, 破損した有限半群を修復するハイブリッドフレームワークを提案する。本実験は,Mace4 生成データセットを用いて,決定論的・ML のみのベースラインよりも高い治癒率を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 20:49:27 GMT)
A Class of Random-Kernel Network Models [0.0]
より深い構成は、どんな浅いものよりもモンテカルロサンプルが少ない特定の関数を近似する。より深い構造は、どんな浅いものよりもモンテカルロのサンプルが少ない特定の関数を近似することができることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 03:26:18 GMT)
$\mathcal{P}$, $\mathcal{T}$-violating axion-mediated interactions in RaOH molecule [0.0]
Axion は、分子中の電子シェルと核の間の相互作用を$mathcalP$, $mathcalT$-violating する。多原子分子 RaOH は $mathcalP$, $mathcalT$ 違反探索のための有望なプラットフォームと考えられている。以上の結果から,分子内のアキシオンを介する電子-核子相互作用に対する振動の影響は,従来研究されていた短距離電子-核子スカラー-ポドスカラー相互作用に対する影響に類似していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Sep 2025 15:25:13 GMT)