Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Rethinking Data Protection in the (Generative) Artificial Intelligence Era [138.1]
現代の(生産的な)AIモデルやシステムに生じる多様な保護ニーズを捉える4段階の分類法を提案する。当社のフレームワークは、データユーティリティとコントロールのトレードオフに関する構造化された理解を提供し、AIパイプライン全体にわたっています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:34:12 GMT)
VQualA 2025 Challenge on Engagement Prediction for Short Videos: Methods and Results [119.8]
本稿では,ICCV 2025とともに開催されたVQualA 2025 Challenge on Engagement Prediction for Short Videosの概要を紹介する。この課題は、ソーシャルメディアプラットフォーム上でのユーザ生成コンテンツ(UGC)ショートビデオの人気を理解し、モデル化することに焦点を当てている。チャレンジの目的は、ユーザエンゲージメントに影響を与える複雑な要因を捉える、堅牢なモデリング戦略を促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:14:23 GMT)
Deep Research Agents: A Systematic Examination And Roadmap [109.5]
Deep Research (DR) エージェントは複雑な多ターン情報研究タスクに取り組むように設計されている。本稿では,DRエージェントを構成する基礎技術とアーキテクチャコンポーネントの詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:32:23 GMT)
MoNaCo: More Natural and Complex Questions for Reasoning Across Dozens of Documents [107.5]
MoNaCoは、1,315の自然で時間のかかる質問のベンチマークで、解決には数十、数百の中間ステップが必要になる。実世界の時間的問題に手動で答える,分解されたアノテーションパイプラインを開発した。実世界の情報検索作業の複雑さと多様さに対処するLLMエージェントの限界について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:03:15 GMT)
Loong: Synthesize Long Chain-of-Thoughts at Scale through Verifiers [103.4]
スケーラブルな合成データ生成と検証のためのオープンソースのフレームワークであるLoong Projectを紹介します。 LoongBenchは、12のドメインにまたがる8,729の人為的なサンプルを含む、キュレートされたシードデータセットである。 LoongEnvはモジュラー合成データ生成環境であり、新しい質問応答コードのトリプルを生成する複数のプロンプト戦略をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:42:40 GMT)
Strefer: Empowering Video LLMs with Space-Time Referring and Reasoning via Synthetic Instruction Data [100.5]
Streferはビデオ大モデルに参照と推論機能を持たせるために設計された合成データ生成フレームワークである。 Streferは、時間的に密度が高くきめ細かなビデオメタデータを擬似アノテーションするデータエンジンを使用して、多様な命令生成データを生成する。我々のアプローチは、ビデオLLMが空間的および時間的参照を解釈する能力を高め、現実のAIコンパニオンに不可欠な、より汎用的で時空間対応の推論を育む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:33:20 GMT)
AIM 2025 Rip Current Segmentation (RipSeg) Challenge Report [97.5]
AIM 2025 RipSeg Challengeは、静止画像の自動リップ電流セグメンテーションの技術の進歩を目的として設計されている。データセットはさまざまな場所、リップカレントタイプ、カメラの向きにまたがっており、現実的で挑戦的なベンチマークを提供する。本報告では、データセットの詳細、競合フレームワーク、評価指標、最終結果について概説し、リップ電流セグメンテーションの現状に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:20:31 GMT)
FedAPT: Federated Adversarial Prompt Tuning for Vision-Language Models [97.4]
Federated Adversarial Prompt Tuning (textbfFedAPT)は、FPTの対向性を高めるために設計された新しい手法である。この問題に対処するために,テキストプロンプトから視覚的なプロンプトを生成するtextbfclass-awareプロンプトジェネレータを提案する。複数の画像分類データセットの実験は、対向ロバスト性を改善する上でFedAPTの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:46:35 GMT)
SeePhys: Does Seeing Help Thinking? -- Benchmarking Vision-Based Physics Reasoning [95.3]
物理問題に基づく推論のための大規模マルチモーダルベンチマークである SeePhys を提示する。このベンチマークは、物理学の分野にまたがる7つの基本的な領域をカバーし、21のカテゴリの非常に異質なダイアグラムを取り入れている。最も先進的な視覚推論モデル(例えばGemini-2.5-proやo4-mini)でさえ、ベンチマークで60%未満の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:05:25 GMT)
OneCAT: Decoder-Only Auto-Regressive Model for Unified Understanding and Generation [91.5]
OneCATは、理解、生成、編集をシームレスに統合する統合マルチモーダルモデルである。我々のフレームワークは、推論中に視覚変換器(ViT)や視覚トークン化器などの外部コンポーネントを不要にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:29:50 GMT)
MagicGUI: A Foundational Mobile GUI Agent with Scalable Data Pipeline and Reinforcement Fine-tuning [83.8]
MagicGUIは、現実のモバイルGUI環境における認識、接地、推論における重要な課題に対処するために設計された、基本的なモバイルGUIエージェントである。フレームワークには、包括的で正確なデータセット、知覚と接地能力の強化、包括的で統一されたアクション空間、計画指向の推論メカニズムを含む6つの重要なコンポーネントが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:20:53 GMT)
Search-Based Credit Assignment for Offline Preference-Based Reinforcement Learning [83.6]
本稿では,2つのフィードバックソースを統一する検索ベースPreference Weightingスキームを提案する。選好ラベル付き軌道における各遷移について、SPWは専門家のデモンストレーションから最もよく似た状態-作用対を探索する。これらの重みは標準の嗜好学習をガイドするために使われ、より正確なクレジット割り当てを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:20:31 GMT)
A theoretical framework for self-supervised contrastive learning for continuous dependent data [79.6]
自己教師付き学習(SSL)は、特にコンピュータビジョンの分野で、表現を学習するための強力なアプローチとして登場した。本稿では,サンプル間のアンフェマティック独立に適した対照的なSSLの理論的枠組みを提案する。具体的には、標準のUEAベンチマークとUCRベンチマークでTS2Vecを上回り、それぞれ4.17$%と2.08$%の精度で改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:45:50 GMT)
RecBase: Generative Foundation Model Pretraining for Zero-Shot Recommendation [78.0]
RecBaseは、レコメンデーション指向の目的によって事前訓練されたドメインに依存しない基礎モデルである。アイテムを階層的な概念識別子にエンコードする統一されたアイテムトークンを導入します。我々のモデルは、ゼロショットおよびクロスドメインレコメンデーションタスクにおいて、LLMのベースラインの最大7Bパラメータのパフォーマンスを一致または超過します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:33:43 GMT)
Sparse Autoencoder Neural Operators: Model Recovery in Function Spaces [75.5]
本研究では,スパースオートエンコーダ(SAE)を昇降空間や無限次元関数空間に拡張し,大規模ニューラル演算子(NO)の機械的解釈性を実現するフレームワークを提案する。我々は、SAE、リフト-SAE、SAEニューラル演算子の推論とトレーニングのダイナミクスを比較した。我々は、リフトと演算子モジュールが有益な帰納バイアスを導入し、より高速なリカバリを可能にし、スムーズな概念のリカバリを改善し、様々な解像度にわたる堅牢な推論を可能にした点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:57:03 GMT)
Curse of Knowledge: When Complex Evaluation Context Benefits yet Biases LLM Judges [72.3]
審査員としての大規模言語モデル(LLM)のパラダイムはスケーラブルなソリューションとして登場したが、以前の作業は主に単純な設定に焦点を当てていた。我々の詳細な分析は、評価信号の精度と妥当性を向上させるための重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:48:33 GMT)
AgenTracer: Who Is Inducing Failure in the LLM Agentic Systems? [71.2]
AgenTracer-8Bは、マルチグラニュラ強化学習で訓練された軽量障害トレーサである。 Who&Whenベンチマークでは、AgenTracer-8BはGemini-2.5-ProやClaude-4-Sonnetのような巨大なLLMを最大18.18%上回っている。 AgenTracer-8BはMetaGPTやMAASのような市販のマルチエージェントシステムに4.8-14.2%の性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:42:14 GMT)
LuxDiT: Lighting Estimation with Video Diffusion Transformer [66.6]
単一の画像やビデオからシーンライティングを推定することは、コンピュータビジョンとグラフィックスにおいて長年の課題である。本稿では,映像拡散変換器を微調整し,視覚入力を前提としたHDR環境マップを生成するLuxDiTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:59:20 GMT)
FinDER: Financial Dataset for Question Answering and Evaluating Retrieval-Augmented Generation [65.0]
ファイナンスにおけるRetrieval-Augmented Generation(RAG)に適したエキスパート生成データセットであるFinDERを提案する。 FinDERは、ドメインの専門家による検索関連証拠の注釈付けに重点を置いており、5,703のクエリ・エビデンス・アンサー・トリプルを提供している。大きなコーパスから関連する情報を取得するためにモデルに挑戦することで、FinDERはRAGシステムを評価するためのより現実的なベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:11:43 GMT)
TreeBoN: Enhancing Inference-Time Alignment with Speculative Tree-Search and Best-of-N Sampling [62.8]
推論時アライメントは、追加のトレーニングや微調整を必要とせずに、大きな言語モデルの性能を向上させる。 Best-of-N (BoN) サンプリングは、単純だが強力なアプローチであり、複数のレスポンスを生成し、最良のものを選択する。我々は、投機的木探索戦略をBest-of-N(BoN)サンプリングに統合する新しいフレームワークであるTreeBoNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:41:08 GMT)
PromptCOS: Towards System Prompt Copyright Auditing for LLMs via Content-level Output Similarity [61.8]
本稿では,コンテンツレベルの出力類似性に基づいたプロンプト著作権監査手法であるPromptCOSを提案する。プロンプトを最適化し、特別な検証クエリとコンテントレベルの信号マークを同時に最適化することで、透かしを埋め込む。 PromptCOSは、著作権検証のために、疑わしい出力と信号マークの類似性を比較することによって、不正使用を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:19:40 GMT)
LimiX: Unleashing Structured-Data Modeling Capability for Generalist Intelligence [61.5]
LimiXは構造化データを変数と欠落に対する共同分布として扱う。サンプルサイズ,特徴次元,クラス数,カテゴリ間特徴比,欠落度,サンプル間特徴比の幅の広い10種類の大規模構造化データベンチマークを対象に,LimiXの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:39:08 GMT)
ConServe: Fine-Grained GPU Harvesting for LLM Online and Offline Co-Serving [61.4]
ConServeは、高いスループットと強力なオンラインレイテンシ保証を実現する大規模言語モデル(LLM)サービスシステムである。我々は,ConServeが平均2.2$times$高スループットを実現し,オンラインサービステールのレイテンシを最先端システムと比較して平均2.9$times$削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:54:57 GMT)
The Personality Illusion: Revealing Dissociation Between Self-Reports & Behavior in LLMs [60.2]
人格特性は、人間の行動の予測因子として長い間研究されてきた。近年のLarge Language Models (LLM) は, 人工システムに類似したパターンが出現する可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:27:10 GMT)
CoT-Self-Instruct: Building high-quality synthetic prompts for reasoning and non-reasoning tasks [59.7]
CoT-Self-Instructは、LCMに第一の理由と設計をChain-of-Thought経由で指示する合成データ生成手法である。検証可能な推論において、我々の合成データは既存のトレーニングデータセットを著しく上回る。検証不能な命令追従タスクでは,本手法は人間と標準の自己指導訓練データの両方の性能を超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:36:00 GMT)
Towards Efficient General Feature Prediction in Masked Skeleton Modeling [59.5]
マスクスケルトンモデリングのための新しい汎用特徴予測フレームワーク(GFP)を提案する。我々の重要な革新は、局所的な動きパターンからグローバルな意味表現にまたがる、従来の低レベルな再構築を高レベルな特徴予測に置き換えることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:05:02 GMT)
Memory-R1: Enhancing Large Language Model Agents to Manage and Utilize Memories via Reinforcement Learning [59.2]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いNLPタスクで印象的な機能を示しているが、基本的にはステートレスである。この制限に対処する最近の取り組みは、外部メモリバンクでLLMを増強することが多いが、既存のパイプラインのほとんどは静的で学習されている。本稿では,LLMに外部メモリを積極的に管理・活用する機能を備えた強化学習フレームワークであるMemory-R1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:33:30 GMT)
Hierarchical Federated Foundation Models over Wireless Networks for Multi-Modal Multi-Task Intelligence: Integration of Edge Learning with D2D/P2P-Enabled Fog Learning Architectures [58.7]
本稿では,階層型フェデレーション基礎モデル(HF-FM)を提案することで,M3T FFMの探索されていないバリエーションを明らかにする。 HF-FMはM3T FMのモジュール構造を戦略的に整列させ、モダリティエンコーダ、プロンプト、ME(Mixy-of-Experts)、アダプタ、タスクヘッドから構成される。その可能性を実証するため,無線ネットワーク環境におけるHF-FMの試作と,HF-FMの開発のためのオープンソースコードのリリースを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:23:19 GMT)
Cost-Driven Representation Learning for Linear Quadratic Gaussian Control: Part I [57.3]
本研究では,高次元観測から状態表現を学習する課題について検討する。我々は、観測や動作を予測せずにコストを予測することによって、潜在状態空間の動的モデルを学習するコスト駆動アプローチを追求する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:48:44 GMT)
ORMind: A Cognitive-Inspired End-to-End Reasoning Framework for Operations Research [57.0]
ORMindは認知にインスパイアされたフレームワークで、反ファクト推論を通じて最適化を強化する。提案手法は,要求を数学的モデルや実行可能なコードに変換するエンド・ツー・エンドのワークフローを実装し,人間の認識をエミュレートする。現在はLenovoのAIアシスタントで内部でテストされており、ビジネスとコンシューマの両方の最適化機能を強化する予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:09:34 GMT)
Emergent Hierarchical Reasoning in LLMs through Reinforcement Learning [56.5]
強化学習(RL)は,大規模言語モデル(LLM)の複雑な推論能力の向上に有効であることが証明された。解析の結果,アハモーメント,長さスケーリング,エントロピーのダイナミクスといったファズリング現象は異なる現象ではなく,創発的推論階層の目印であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:52:49 GMT)
FELLE: Autoregressive Speech Synthesis with Token-Wise Coarse-to-Fine Flow Matching [56.3]
FELLEは、言語モデリングとトークンワイドフローマッチングを統合する自動回帰モデルである。各連続値トークンに対して、FELLEは、前ステップからの情報を組み込んで、フローマッチングにおける一般的な事前分布を変更する。 FELLEは、言語モデルの出力に基づいて階層的に連続値のトークンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:59:58 GMT)
SampleAttention: Near-Lossless Acceleration of Long Context LLM Inference with Adaptive Structured Sparse Attention [53.4]
大きな言語モデル(LLM)は、非常に長いコンテキストウィンドウをサポートするようになった。バニラの注意の二次的な複雑さは、TTFT(Time-to-First-Token)レイテンシを著しく長くする。適応型構造とほぼロスレスなスパースアテンションであるSampleAttentionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:11:32 GMT)
Texture or Semantics? Vision-Language Models Get Lost in Font Recognition [53.1]
FRB(Font Recognition Benchmark)は15のフォントからなるコンパクトで構造化されたデータセットである。 FRBには2つのバージョンがある: (i) 簡単なバージョン、10つの文を異なるフォントで描画するバージョン、 (ii) ハードバージョン。フォント認識タスクにおける様々なVLMの広範な評価を通じて,以下の重要な知見を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:30:45 GMT)
Graph Random Features for Scalable Gaussian Processes [52.3]
離散入力空間上のスケーラブルなガウス過程へのグラフランダム特徴(GRF)の適用について検討する。我々は、(穏やかな仮定の下で) GRF に対するベイズ的推論が、正確なカーネルに対して$O(N3)$のノード数に対して$O(N3/2)$の時間複雑性を楽しむことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:13:23 GMT)
The Ramon Llull's Thinking Machine for Automated Ideation [52.1]
提案手法は, テーマ, ドメイン, メソッドの3つの構成軸を定義する。我々は,LLMをキュレートした組み合わせで促進することで,多種多様で関連性があり,現在の文献に根ざした研究思想が生み出されることを示す。この現代的な思考マシンは、科学的創造性を増強するための軽量で解釈可能なツールを提供し、人間とAIの協調的な概念化への道筋を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:14:12 GMT)
On the MIA Vulnerability Gap Between Private GANs and Diffusion Models [51.5]
GAN(Generative Adversarial Networks)と拡散モデルが高品質な画像合成のための主要なアプローチとして登場している。差分自己生成モデルが直面するプライバシーリスクの統一的および実証的分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:18:22 GMT)
MoSEs: Uncertainty-Aware AI-Generated Text Detection via Mixture of Stylistics Experts with Conditional Thresholds [50.9]
本稿では,スタイリスティックスを意識した定量化の不確実性を実現するためのMixture of Stylistic Experts (MoSEs) フレームワークを提案する。 MoSEには、Stylistics Reference Repository (SRR)、Stylistics-Aware Router (SAR)、Conditional Threshold Estimator (CTE)の3つのコアコンポーネントが含まれている。判別スコアにより、MoSEは対応する信頼度レベルで予測ラベルを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:52:22 GMT)
P2DT: Mitigating Forgetting in task-incremental Learning with progressive prompt Decision Transformer [49.7]
破滅的な忘れ物は、大きなモデルによって制御される知的エージェントを管理する上で大きな課題となる。 P2DT(Progressive Prompt Decision Transformer)を提案する。この手法は,新しいタスクトレーニング中に動的に決定トークンを付加することにより,トランスフォーマーベースのモデルを強化し,タスク固有のポリシーを育成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:20:22 GMT)
INCPrompt: Task-Aware incremental Prompting for Rehearsal-Free Class-incremental Learning [49.7]
INCPromptは、破滅的な忘れを効果的に解決する革新的な継続的学習ソリューションである。複数の連続学習ベンチマークにおける包括的評価は、既存のアルゴリズムよりもINCPromptの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:28:20 GMT)
Exploring Response Uncertainty in MLLMs: An Empirical Evaluation under Misleading Scenarios [49.5]
マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は近年,視覚的質問応答から映像理解に至るまでのタスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現している。 12件のオープンソースMLLMが, 単一の偽装キューを受けた65%の症例において, 既往の正解を覆した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:51:26 GMT)
Mitigating Multimodal Hallucinations via Gradient-based Self-Reflection [49.3]
マルチモーダルな言語モデルにおける幻覚は、テキスト・視覚バイアスと共起バイアスによって引き起こされる。勾配に基づく自己回帰法を用いて,各トークンの種類の影響を推定する。我々の手法は、コストのかかる微調整、追加モデル、データ統計など、追加のリソースを必要とせずに動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:13:52 GMT)
Measuring Scalar Constructs in Social Science with LLMs [48.9]
大規模言語モデル(LLM)はスカラー構造を測定するための魅力的なツールである。社会科学におけるスカラー構造測定への4つのアプローチを評価する。訓練ペアを1,000個も持たない小型モデルは、誘導LDMの性能にマッチまたは超えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:19:13 GMT)
ANNIE: Be Careful of Your Robots [48.9]
エンボディドAIシステムに対する敵の安全攻撃に関する最初の体系的研究について述べる。すべての安全カテゴリーで攻撃の成功率は50%を超えている。結果は、実証済みのAIシステムにおいて、これまで未調査だったが、非常に連続的な攻撃面を露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:00:28 GMT)
Novel Category Discovery with X-Agent Attention for Open-Vocabulary Semantic Segmentation [48.8]
提案するX-Agentは,「潜時意味認識エージェント」を用いてモーダル間注意機構を編成する,革新的なOVSSフレームワークである。 X-Agentは最先端のパフォーマンスを実現し、潜伏したセマンティックサリエンシを効果的に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:02:25 GMT)
SafeProtein: Red-Teaming Framework and Benchmark for Protein Foundation Models [48.3]
本稿では,タンパク質基盤モデル用に設計された最初のレッドチームフレームワークであるSafeProteinを紹介する。 SafeProteinはマルチモーダルプロンプトエンジニアリングを組み合わせ、ビームサーチを生成して、レッドチーム方式を体系的に設計する。また、手動で構築したレッドチームベンチマークデータセットと包括的な評価プロトコルを含むSafeProtein-Benchをキュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:13:56 GMT)
DUViN: Diffusion-Based Underwater Visual Navigation via Knowledge-Transferred Depth Features [47.9]
本研究では,知識伝達深度特性を用いた拡散型水中ビジュアルナビゲーションポリシーDUViNを提案する。 DuViNは、事前に構築された地図に頼ることなく、障害物を回避し、地形に対して安全かつ認識の高い高度を維持するよう車両を誘導する。シミュレーションおよび実世界の水中環境における実験は、我々のアプローチの有効性と一般化を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:43:12 GMT)
Testing for correlation between network structure and high-dimensional node covariates [47.8]
多くのアプリケーションドメインでは、ネットワークはノードレベルの特徴で観測される。このような設定では、結節共変がネットワーク構造自体と相関しているかどうかを評価するのが一般的な問題である。この問題に対処するための4つの新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 23:33:17 GMT)
QuantV2X: A Fully Quantized Multi-Agent System for Cooperative Perception [47.4]
textbfQuantV2Xは、協調知覚の効率的な展開のための、最初の完全量子化されたマルチエージェントシステムである。低ビットの制約の下で動作しているにもかかわらず、QuantV2Xは完全精度のシステムに匹敵する精度を達成している。その結果,実世界展開のための完全量子化マルチエージェント中間核融合システムの実現可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:39:03 GMT)
Easier Painting Than Thinking: Can Text-to-Image Models Set the Stage, but Not Direct the Play? [47.3]
T2I-CoReBenchは、T2Iモデルの合成能力と推論能力の両方を評価する包括的で複雑なベンチマークである。実世界のシナリオに固有の複雑さによって引き起こされる複雑さを増大させるために、コンポジション密度の高い各プロンプトをキュレートする。統計学では、我々のベンチマークは1080の挑戦的なプロンプトと約1,500のチェックリスト質問で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:58:12 GMT)
Embodied AI: Emerging Risks and Opportunities for Policy Action [46.5]
EAI(Embodied AI)システムは、物理的な世界で存在し、そこから学び、推論し、行動することができる。 EAIシステムには、悪意のある使用による身体的被害、大量監視、経済的・社会的破壊など、重大なリスクが伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:55:11 GMT)
Offline Contextual Bandit with Counterfactual Sample Identification [46.3]
問題を再編成する新しいアプローチであるemphCounterfactual Sample Identificationを提案する。同じコンテキスト下でロギングポリシーからサンプリングされた偽のアクションと比較することで、どのアクションが成功した(バイナリ)結果につながったかを認識することができる。この手法は理論上は接地されており、合成実験と実世界の展開の両方において直接モデルよりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:23:32 GMT)
Bayesian Quantum Amplitude Estimation [46.0]
量子振幅推定のための問題調整およびノイズ認識ベイズアルゴリズムであるBAEを提案する。耐障害性シナリオでは、BAEはハイゼンベルク限界を飽和させることができ、デバイスノイズが存在する場合、BAEはそれを動的に特徴付け、自己適応することができる。本稿では,振幅推定アルゴリズムのベンチマークを提案し,他の手法に対してBAEをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:30:13 GMT)
Enhancing Robustness in Post-Processing Watermarking: An Ensemble Attack Network Using CNNs and Transformers [46.0]
本研究は,訓練中にアンサンブル攻撃ネットワークを組み込むことにより,後処理の透かしに着目し,その堅牢性を高めることを目的とする。我々は、CNNとTransformerを用いて、空間領域と周波数領域の両方で攻撃ネットワークの様々なバージョンを構築した。その結果、空間領域におけるCNNベースの攻撃ネットワークと周波数領域におけるトランスフォーマーベースの攻撃ネットワークを組み合わせることで、ウォーターマーキングモデルにおいて最もロバスト性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:28:48 GMT)
SimpleTIR: End-to-End Reinforcement Learning for Multi-Turn Tool-Integrated Reasoning [45.1]
マルチターンTIRトレーニングを安定化するプラグイン・アンド・プレイアルゴリズムであるSimpleTIRを導入する。特に AIME24 のスコアをテキストのみのベースラインから 50.5 に高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:06:42 GMT)
LLMs for estimating positional bias in logged interaction data [44.8]
大規模言語モデル(LLM)を用いた位置バイアス推定手法を提案する。実験の結果, LLM-as-a-judge法で推定した確率は, スコアバケット間で安定であることがわかった。 IPSでトレーニングされたリランカーは、標準のNDCG@10で生産モデルと一致し、重み付けされたNDCG@10を約2%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:26:06 GMT)
Symmetric Private Information Retrieval (SPIR) on Graph-Based Replicated Systems [43.9]
単純なグラフでモデル化された複製されたデータベース上の対称プライベート情報検索。本研究では,SPIRを実現するのに必要なサーバ側の共通乱数性も,そのグラフに従ってサーバに複製されるような設定について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:08:01 GMT)
FastCache: Fast Caching for Diffusion Transformer Through Learnable Linear Approximation [43.8]
DiT (Diffusion Transformer) は強力な生成モデルであるが、その反復構造と深部変圧器スタックのために計算集約性を維持している。 FastCacheは、DiT推論を高速化する隠れ状態レベルのキャッシュおよび圧縮フレームワークである。複数のDiT変種にまたがる実証的な評価は、レイテンシとメモリ使用量の大幅な削減を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:56:21 GMT)
Unveiling the Response of Large Vision-Language Models to Visually Absent Tokens [43.4]
LVLM(Large Vision-Language Models)は、視覚とテキストの入力を共同で解釈することで、文脈的に関連する応答を生成する。我々は,LVLMが画像中にテキスト概念が存在するかどうかを判断する内部能力を持っているかどうかを調査する。入力トークンが視覚的に接地されているかどうかを系統的に分類する検出モジュールを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:17:25 GMT)
RoboMemory: A Brain-inspired Multi-memory Agentic Framework for Lifelong Learning in Physical Embodied Systems [43.1]
本稿では,脳にインスパイアされたマルチメモリ・フレームワークであるRoboMemoryについて紹介する。継続的学習、マルチモジュールメモリレイテンシ、タスク相関キャプチャ、クローズドループ計画における無限ループ緩和といった現実の環境における課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:32:27 GMT)
SharedRep-RLHF: A Shared Representation Approach to RLHF with Diverse Preferences [42.9]
人間からのフィードバック(RLHF)からの一様回帰学習は、サブ人口間での意見の多様性を捉えるのに失敗する。この欠点を軽減するために、SharedRep-RLHFと呼ばれる新しいフレームワークを導入する。 SharedRep-RLHFは、共有特性の学習において、確実にサブ最適であり、次にサンプルの複雑さを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:42:50 GMT)
Energy-Weighted Flow Matching: Unlocking Continuous Normalizing Flows for Efficient and Scalable Boltzmann Sampling [42.8]
エネルギー重み付きフローマッチングはボルツマン分布をモデル化するための連続正規化フローを可能にする新しいトレーニング目標である。我々のアルゴリズムは、最先端のエネルギーのみの手法と競合するサンプル品質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:16:03 GMT)
Attention-guided Self-reflection for Zero-shot Hallucination Detection in Large Language Models [42.0]
大規模言語モデル(LLM)におけるゼロショット幻覚検出のためのAGSER(Attention-Guided SElf-Reflection)アプローチを提案する。 AGSER法は注意力を利用して、入力クエリを注意クエリと非注意クエリに分類する。幻覚を検出する効果に加えて、AGSERは計算オーバーヘッドを著しく減らし、LSMを通過する3つのトークンと2つのトークンを使用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:48:53 GMT)
VulnRepairEval: An Exploit-Based Evaluation Framework for Assessing Large Language Model Vulnerability Repair Capabilities [41.9]
VulnRepairEvalは、関数型Proof-of-Conceptエクスプロイトに固定された評価フレームワークである。我々のフレームワークは、再現可能な微分評価を可能にする包括的でコンテナ化された評価パイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:06:10 GMT)
Balanced Multimodal Learning: An Unidirectional Dynamic Interaction Perspective [41.3]
マルチモーダル学習は通常、異なるモダリティを統合し、モデル性能を向上させるために、マルチモーダルジョイントロスを利用する。動的損失重み付け、補助目標、勾配変調といった既存の戦略は、関節の損失に基づくモダリティの不均衡を緩和する。本稿では,一方向動的インタラクション(UDI)を導入する。これは,従来の共同損失を放棄し,積極的な逐次トレーニング方式を採用する新しい戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:30:28 GMT)
GAEA: A Geolocation Aware Conversational Assistant [41.2]
本稿では,ユーザが必要とする画像の位置に関する情報を提供する対話モデルGAEAを紹介する。そのようなモデルのトレーニングを可能にする大規模なデータセットは存在しない。 GAEAは、最高のオープンソースモデルであるLLaVA-OneVisionを18.2%、最高のプロプライエタリモデルであるGPT-4oを7.2%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:03:16 GMT)
From Evaluation to Defense: Constructing Persistent Edit-Based Fingerprints for Large Language Models [40.8]
命令チューニングを通じてLLM(Large Language Models)に特殊な指紋を注入することは、一般的なIP保護技術である。我々は知識編集が指紋注入に適した軽量な代替手段であると主張している。指紋サブスペースの更新を制限することにより,指紋の劣化を低減するFingerprint Subspace-aware Fine-Tuning (FSFT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:22:04 GMT)
Beyond Words: Interjection Classification for Improved Human-Computer Interaction [40.4]
我々は、干渉分類のために収集された干渉信号のデータセットを提示し、公開する。性能向上のために,テンポやピッチ変換などの手法を用いてトレーニングデータセットを増強する。データセットは、拡張パイプライン、ベースラインモデル、評価スクリプトのためのPythonライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:08:33 GMT)
Are LLMs ready to help non-expert users to make charts of official statistics data? [39.9]
正しいデータの識別と、視覚的な情報を提供するためのグラフの完全な自動作成を容易にする、現在の生成AIモデルがありますか? 本稿では,ユーザクエリに応答して複雑なデータからグラフを生成する,最近の大規模言語モデルの機能について,構造化された評価を行う。結果は、正しいデータの配置と処理が最も重要な課題であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:11:53 GMT)
Learning a Neural Association Network for Self-supervised Multi-Object Tracking [39.7]
本稿では,多目的追跡のためのデータアソシエーションを自己管理的に学習するための新しいフレームワークを提案する。本稿では,検出と追跡を関連付けるためにニューラルネットワークをトレーニングする新しい予測(EM)アルゴリズムを提案する。我々は,挑戦的なMOT17,MOT20,BDD100Kデータセットに対するアプローチを評価し,最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:04:14 GMT)
Thinking With Videos: Multimodal Tool-Augmented Reinforcement Learning for Long Video Reasoning [39.6]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、ビデオ質問応答や時間的接地といった下流タスクに不可欠である。本稿では,ツール・アグリゲード・ラーニング(VITAL)による映像インテリジェンスを提案する。ビジュアルツールボックスを使うことで、モデルは必要に応じて新しいビデオフレームを密にサンプリングし、正確なロングビデオ推論のためのマルチモーダルCoTを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:11:03 GMT)
SinhalaMMLU: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Multitask Language Understanding in Sinhala [39.5]
SinhalaMMLUは、Sinhala専用に設計された最初の複数選択質問応答ベンチマークである。このデータセットには、スリランカの国家カリキュラムに適合する2次教育レベルにまたがる7000以上の質問が含まれている。 SinhalaMMLU 上で26個の LLM を評価し,Claude 3.5 sonnet と GPT-4o がそれぞれ 67% と 62% の最高精度で達成されているのに対して,モデル全体の性能は限定的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:22:39 GMT)
FlashRecovery: Fast and Low-Cost Recovery from Failures for Large-Scale Training of LLMs [39.5]
大規模言語モデル(LLM)は、その高度な能力のために様々な分野に大きな影響を与えている。これらのモデルを前例のない規模でトレーニングするには、広範なAIアクセラレータクラスタと高度な並列処理戦略が必要である。 3つのコアモジュールからなる高速で低コストな障害復旧システムであるFlashRecoveryを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:19:59 GMT)
Control of molecular rotation in helium nanodroplets with an optical centrifuge [39.1]
ヘリウムナノドロップレットに埋め込まれた分子の回転は、光学式遠心分離器で制御できることを実験的に実証した。超流動環境における分子ローターの回転ダイナミクスを制御・監視する能力は、超流動性に新たな光を放つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:48:15 GMT)
LD-RPS: Zero-Shot Unified Image Restoration via Latent Diffusion Recurrent Posterior Sampling [38.7]
本稿では,事前学習した潜伏拡散モデルを用いた再帰サンプリングによるデータセットフリーで統一的な手法を提案する。本手法では,マルチモーダル理解モデルを用いて,タスクブレンド条件下で生成モデルにセマンティックな事前情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:45:06 GMT)
Soft-TransFormers for Continual Learning [38.0]
ソフトトランスフォーマー(Soft-TF)と呼ばれる完全微調整連続学習(CL)手法を提案する。ソフトTFは、各タスクに対して最適なソフトネットワークを逐次学習し、選択する。 The Experiments on the Vision Transformer (ViT) and the Language Transformer (Bert) demonstrate the effective of Soft-TF。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:08:00 GMT)
Training LLMs to be Better Text Embedders through Bidirectional Reconstruction [37.5]
コントラスト学習の前に新たなトレーニングステージを追加して,最終トークン埋め込みのセマンティクスを強化することを提案する。このステージでは、EBQ2D (Embedding-based Query-to-Document) と EBD2Q (Embedding-based Document-to-Query) という双方向の生成的再構築タスクを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:55:26 GMT)
Generative Auto-Bidding in Large-Scale Competitive Auctions via Diffusion Completer-Aligner [37.3]
本稿では,Diffusion Completer-aligner フレームワーク CBD を用いたCausal Auto-Bidding法を提案する。トラジェクトリレベルのリターンモデルを用いて、生成されたトラジェクトリを洗練し、広告主の目的とより密に整合させる。提案手法は大規模自動入札ベンチマークにおいて優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:25:36 GMT)
A Coarse-to-Fine Approach to Multi-Modality 3D Occupancy Grounding [36.7]
挑戦的な屋外シーンにおける3D接地のためのベンチマークを導入する。 nuScenesデータセットに基づいて構築され、自然言語とボクセルレベルの占有アノテーションを統合する。また,マルチモーダル学習による3次元接地のためのエンド・ツー・エンド・エンド・モデルである GroundingOcc を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:05:59 GMT)
Resilient Multimodal Industrial Surface Defect Detection with Uncertain Sensors Availability [36.5]
マルチモーダル工業用表面欠陥検出(MISDD)は,RGBと3Dモダリティを融合させることにより,工業製品の欠陥を特定し,発見することを目的としている。本稿は,MISDDにおけるセンサの不確実性に起因するモダリティ欠落問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:00:24 GMT)
RNE: plug-and-play diffusion inference-time control and energy-based training [36.2]
Radon-Nikodym Estimator (RNE) は拡散密度推定、推定時間制御、エネルギーベースの拡散訓練を統合するフレームワークである。 RNEは、アニールやモデル構成などの推論時間制御アプリケーションにおいて強力な結果をもたらし、予測時間スケーリング性能が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:30:36 GMT)
Can LLMs Lie? Investigation beyond Hallucination [36.2]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなタスクにまたがる印象的な機能を示しているが、現実のアプリケーションにおける自律性の向上は、その信頼性に対する懸念を提起している。本研究では,LLMの嘘行動を調査し,幻覚と区別し,実践的なシナリオでテストする。我々の発見は、AI倫理に関する幅広い議論に寄与し、LLMを高い環境に展開する際のリスクと潜在的な安全を隠蔽する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:59:45 GMT)
Learning When to Plan: Efficiently Allocating Test-Time Compute for LLM Agents [35.8]
強化学習(RL)による推論のための大規模言語モデル(LLM)の訓練は,その問題解決能力を大幅に向上させる。 LLMエージェントの動的計画を形式化する概念的枠組みを導入し、計画にテスト時間計算をいつ割り当てるかを柔軟に決定できるようにする。 Crafter環境での実験は、このアプローチでトレーニングされた動的計画エージェントがよりサンプリング効率が高く、より複雑な目標を一貫して達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:00:13 GMT)
A Plug-and-play Model-agnostic Embedding Enhancement Approach for Explainable Recommendation [35.8]
RVRecは、プラグアンドプレイのモデルに依存しない埋め込み拡張アプローチである。既存のシステムのパーソナリティと説明可能性の両方を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:32:20 GMT)
LMEnt: A Suite for Analyzing Knowledge in Language Models from Pretraining Data to Representations [35.0]
言語モデル(LM)は、世界の知識を必要とする現実世界のアプリケーションをますます推進します。プレトレーニング中のLMにおける知識獲得の分析スイートであるLMEntについて述べる。チェックポイントをまたいだ知識獲得を研究し,事実頻度が重要であるが,学習の傾向を十分に説明していないことを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:31:18 GMT)
NADI 2025: The First Multidialectal Arabic Speech Processing Shared Task [34.4]
第6回Nuanced Arabic Dialect Identification (ADIN 2025) Shared Taskについて報告する。アラビア語の方言処理を3つのサブタスク(音声方言識別、音声認識、ダイアクリティカルな復元)に焦点をあてた。最高性能のシステムはSubtask 1, 35.68/12.20 WER/CER(全平均)で79.8%、Subtask 3で55/13 WER/CERを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:50:00 GMT)
From Embeddings to Accuracy: Comparing Foundation Models for Radiographic Classification [34.0]
ラジオグラフィー分類における軽量アダプタの訓練のための7つの基礎モデルからの埋め込みを評価する。 MedImageInsightの埋め込みとSVMとアダプタの組み合わせは、曲線(mAUC)における平均面積が93.1%に達した。これらの軽量グループは計算効率が良く、数分でトレーニングし、CPU上で数秒で推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:41:40 GMT)
PointAD+: Learning Hierarchical Representations for Zero-shot 3D Anomaly Detection [33.9]
私たちはCLIPの堅牢な2D一般化機能を、非常に多様なクラスセマンティクスの未確認オブジェクト間で3D異常を特定するために転送する。点レベルの情報と画素レベルの情報を活用することにより,3次元異常を包括的に検出し,セグメンテーションする統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:53:40 GMT)
Adaptive Preference Optimization with Uncertainty-aware Utility Anchor [33.7]
オフライン優先最適化手法は、大規模言語モデル(LLM)のアライメントに効率的である。提案手法は, 嗜好データアノテーションから生じる不確実性を推定するアンカー機能を導入し, オフラインの選好最適化手法の一般的なフレームワークを提案する。本手法は,データ不備のシナリオにおいてもトレーニングが可能であり,データ利用効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:20:08 GMT)
OneSearch: A Preliminary Exploration of the Unified End-to-End Generative Framework for E-commerce Search [33.3]
OneSearchは、eコマース検索のためのエンドツーエンドの生成フレームワークである。クアイシュ州の複数の検索シナリオにまたがって展開され、数百万のユーザにサービスを提供し、毎日数千万のPVを発生させている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:50:04 GMT)
New Permutation Decomposition Techniques for Efficient Homomorphic Permutation [33.3]
ホモモルフィックな置換は、バッチエンコーディングのホモモルフィック暗号に基づくプライバシ保存計算の基礎となる。本稿では、同型暗号に基づくプライバシー保護計算を進化させ、同型置換を最適化する新しい分解手法を提案する。従来の分解範囲から逸脱するネットワーク構造を設計し、最小回転鍵条件で最大1.69タイムの高速化で最先端技術より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:22:33 GMT)
Improving Perceptual Audio Aesthetic Assessment via Triplet Loss and Self-Supervised Embeddings [32.8]
生成音声の自動多軸知覚品質予測システムを提案する。この課題は、テキスト音声(TTS)、テキスト音声(TTA)、テキスト音声(TTM)システムによって生成された音声に対して、品質、生産複雑さ、コンテンツ満足度、コンテンツ有用性の4つの美的スコアを予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:19:56 GMT)
Youtu-GraphRAG: Vertically Unified Agents for Graph Retrieval-Augmented Complex Reasoning [32.8]
グラフ検索拡張生成(GraphRAG)は,複雑な推論において,大規模言語モデルを効果的に拡張した。本稿では,フレームワーク全体を複雑な統合として結合する,垂直に統一されたエージェントパラダイムYoutu-GraphRAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:56:22 GMT)
Two-Body Contact Dynamics in a Bose Gas near a Fano-Feshbach Resonance [32.5]
ファノ・フェシュバッハ共鳴近傍の非縮退型超低温ボースガス中の短距離相関のリアルタイム蓄積について検討した。我々は2体接触の進化を光解離損失によって追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:55:02 GMT)
Insertion Language Models: Sequence Generation with Arbitrary-Position Insertions [32.5]
挿入言語モデル(ILM)は、任意の位置にトークンを挿入することを学ぶ。 ILMはトークン間の強い依存関係を表現することができ、任意の順序でシーケンスを生成する能力により、正確にシーケンスをモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:59:44 GMT)
Towards Cardiac MRI Foundation Models: Comprehensive Visual-Tabular Representations for Whole-Heart Assessment and Beyond [32.1]
ViTaは、短軸長軸ビューから3D+Tスタックを統合することで、心臓循環を完全に捉えることができる。このマルチモーダルパラダイムは、心臓表現型や生理的特徴予測など、幅広い下流タスクをサポートする。リッチな画像特徴と患者コンテキストを橋渡しする共有潜在表現を学習することで、ViTaは従来のタスク固有のモデルを超えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:40:54 GMT)
Aligning Machine and Human Visual Representations across Abstraction Levels [31.8]
深層ニューラルネットワークは、人間の行動モデルや視覚タスクの神経表現など、幅広いアプリケーションで成功している。しかしながら、ニューラルネットワークのトレーニングと人間の学習は基本的な方法で異なり、ニューラルネットワークは、人間が基礎となる表現の類似性に関する疑問を提起するのと同じくらい、堅牢に一般化することができないことが多い。人間の概念的知識は、きめ細かいものから粗いものまで階層的に構成されているが、モデル表現は、これらの抽象レベルをすべて正確に捉えているわけではない。このミスアライメントに対処するために、まず、人間の判断を模倣する教師モデルを訓練し、次にヒトの協調を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:31:46 GMT)
Control of single spin-flips in a Rydberg atomic fractal [31.5]
光ツイーザーによって閉じ込められたライドバーグ原子は、異なる幾何学で格子をエミュレートする汎用的なプラットフォームとして出現している。我々は、格子がハウスドルフ次元 1.58 のフラクタル幾何学を持つとき、さらなるサプライズが現れることを示した。その結果、Rydberg原子の量子情報処理の可能性を広げ、量子技術に深く影響する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:54:47 GMT)
UPGS: Unified Pose-aware Gaussian Splatting for Dynamic Scene Deblurring [31.4]
モノクロ映像から3Dシーンを再構成することは、カメラや物体の動きによる激しい動きのぼけによってしばしば失敗する。学習可能なパラメータとしてカメラポーズを組み込むことにより、統一的な最適化フレームワークを導入する。提案手法は, 従来の動的デブロアリング法に比べて, 復元品質が大きく向上し, 推定精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:49:23 GMT)
Pruning Weights but Not Truth: Safeguarding Truthfulness While Pruning LLMs [31.2]
ニューラルネットワークのプルーニングは、嘘検出に不可欠な内部活性化機能を阻害することを示す。本稿では, より活性化性が高く, 差別的特徴が強い層に重きを置くレイヤワイド・アウトレイア(TPLO)により整列された真理的プルーニングを提案する。提案手法は, 刈り取られたLLMの幻覚検出(50%間隔での精度88%)を改善し, TruthfulQAの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:58:03 GMT)
Domain Consistency Representation Learning for Lifelong Person Re-Identification [31.1]
LReID(Lifelong person re-identification)は、連続データから学ぶ際に、ドメイン内識別とドメイン間ギャップの間に矛盾した関係を示す。ドメイン内識別とドメイン間ギャップのバランスをとるために,グローバルおよび属性ワイド表現を探索する新しいドメイン一貫性表現学習(DCR)モデルを提案する。我々のDCRは最先端のLReID法と比較して優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:44:02 GMT)
MSA2-Net: Utilizing Self-Adaptive Convolution Module to Extract Multi-Scale Information in Medical Image Segmentation [31.0]
自己適応型畳み込みモジュールは、異なるデータセットのユニークな指紋に依存する畳み込みカーネルのサイズを動的に調整する。モジュールは、MSA2-Netの2つの重要なコンポーネント、Multi-Scale Convolution BridgeとMulti-Scale Amalgamation Decoderに戦略的に統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:39:39 GMT)
Mixture-of-Clustered-Experts: Advancing Expert Specialization and Generalization in Instruction Tuning [30.8]
そこで本稿では,Mixture-of-Clustered-Experts (MoCE) を提案する。メカニズムの第1段階はシーケンスレベルの特徴に基づいたエキスパートグループルーティングを実行し、第2段階はトークンレベルでグループ内のトップ$kのエキスパートを起動する。我々は、MoCEを一連のベンチマークで評価し、強力なベースラインよりも一貫した優位性と拡張された一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:17:35 GMT)
Adaptive KV-Cache Compression without Manually Setting Budget [30.5]
大規模言語モデル (LLM) の推論は、自動回帰復号化を加速するために KV-caches に大きく依存している。現在のKV-cache圧縮法はプロクリストスのベッド問題に悩まされている。我々は,手作業による予算仕様を排除した適応型KV-cache圧縮スキームであるGVoteを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:38:40 GMT)
CompSlider: Compositional Slider for Disentangled Multiple-Attribute Image Generation [29.8]
テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成では、年齢や笑顔などの属性のきめ細かい制御を達成することは依然として困難である。我々は,T2Iファンデーションモデルに対して,複数の属性を同時に制御するための条件前処理を生成するCompSliderを導入する。我々は,様々な画像属性に対するアプローチを評価し,映像生成に拡張することでその一般性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:01:47 GMT)
NeurStore: Efficient In-database Deep Learning Model Management System [29.4]
本稿では,データベース内モデル管理システムNeurStoreについて述べる。 NeurStoreはテンソルベースのモデルストレージエンジンを使用して、データベース内の詳細なモデルストレージを可能にする。我々は、NeurStoreが最先端の手法と比較して圧縮比と競合モデルの負荷スループットに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:35:21 GMT)
Time-Scaling State-Space Models for Dense Video Captioning [29.4]
転送状態を持つ状態空間モデル(State-Space Models with Transfer State)は、高密度ビデオキャプションのための時間スケーリングモデルである。フルビデオが処理されるのを待つことなく、オンラインまたはストリーミングでキャプションをオンザフライで生成するのに適している。ビデオキャプションの高密度化に際し,本手法はビデオ長とともに拡張可能であり,FLOPは7倍少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:56:20 GMT)
DiaCBT: A Long-Periodic Dialogue Corpus Guided by Cognitive Conceptualization Diagram for CBT-based Psychological Counseling [29.4]
大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルスサービスへのアクセスを拡大するための有望なソリューションを提供する。認知行動療法(CBT)に基づく長期対話コーパスの構築このデータセットにはカウンセリング毎に複数のセッションが含まれており、クライアントシミュレーションのガイドとして認知概念化ダイアグラム(CCD)が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:17:19 GMT)
Warming Up for Zeroth-Order Federated Pre-Training with Low Resource Clients [29.2]
フェデレートラーニングは、参加者がデータを共有することなく、多数のエッジデバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。我々は、エッジデバイスのサブセットが、モデル更新の実行に必要なクリティカルメモリまたは通信しきい値以下であるような設定について検討する。我々はメモリ効率のよい微調整法であるMeZOに着想を得た。各種データセットとモデルアーキテクチャを用いて,ZOWarmUpがロバストなアルゴリズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:35:51 GMT)
Population-aware Online Mirror Descent for Mean-Field Games with Common Noise by Deep Reinforcement Learning [29.0]
Mean Field Games (MFG) は、大規模マルチエージェントシステムを研究するための強力なフレームワークを提供する。しかし、MFGsにおけるナッシュ均衡の学習は依然として難しい問題である。人口依存型ナッシュ均衡を実現するために,効率的な深層強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:33:46 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） (Wed, 03 Sep 2025 03:38:04 GMT)
Retrieval-Augmented Generation with Estimation of Source Reliability [28.7]
Reliability-Aware RAG (RA-RAG) は、ソースの信頼性を推定する新しいマルチソースRAGフレームワークである。 RA-RAGはまず、複数のソース間で情報をクロスチェックすることで、ソースの信頼性を推定する。その後、上位$kappa$の信頼性と関連するソースからドキュメントを検索し、重み付けされた多数決投票(WMV)を使用して情報を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:08:35 GMT)
Faster Gradient Methods for Highly-smooth Stochastic Bilevel Optimization [27.4]
上層問題と下層問題とが凸である場合、二レベル最適化のための$epsilon-gradient pointを求める複雑性を示す。最近の研究は、一階スムーズな問題に対して$tildemathcalO(epsilon-4)$ lower boundを達成した、一階近似 F$2$SA を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:02:52 GMT)
Discrete Noise Inversion for Next-scale Autoregressive Text-based Image Editing [27.1]
本稿では,Visual AutoRegressive Inverse Noise (VARIN)について紹介する。 VARINは、元のバックグラウンドと構造の詳細を保持しながら、指定されたプロンプトに従ってソースイメージを変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:25:38 GMT)
RAT: Bridging RNN Efficiency and Attention Accuracy via Chunk-based Sequence Modeling [27.1]
RNNの効率性と注目度を橋渡しする中間設計であるRATを提案する。 RATは入力をチャンクに分割し、局所的な依存関係に対して各チャンク内で繰り返し適用する。チャンクサイズが16のRATブロックは、100Kトークンシーケンスと9倍の4K位置で、トレーニング速度を7倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:28:23 GMT)
Enhancing Interpretability and Effectiveness in Recommendation with Numerical Features via Learning to Contrast the Counterfactual samples [27.0]
CCSSは2段階のプロセスを通してモノトニック性をモデル化する。明らかな経験的テストは、公開データセットと実際の産業データセットで実施される。 CCSSは本当に大規模な産業レコメンデーションにデプロイされ、数億人のユーザーをうまく利用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:17:41 GMT)
RankGraph: Unified Heterogeneous Graph Learning for Cross-Domain Recommendation [26.9]
RankGraphはスケーラブルなグラフ学習フレームワークで、推奨基礎モデル(FM)のコアコンポーネントとして機能するよう設計されている。我々のフレームワークはGPUで加速されたグラフニューラルネットワークとコントラスト学習を採用しており、サブグラフの動的抽出を可能にしている。 RankGraphは、オンラインA/Bテストにおけるクリック(+0.92%)とコンバージョンレート(+2.82%)の改善を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:16:50 GMT)
Beyond Correctness: Harmonizing Process and Outcome Rewards through RL Training [26.6]
RLVRのアウトカム・リワード・モデル(ORM)は粗い粒度であり、正しい答えの中で欠陥のある推論を区別できない。 Process Reward Models (PRM) は、中間ステップの詳細なガイダンスを提供する。 PRocess cOnsistency Filter (PROF) を導入し, ノイズの多い, きめ細かいプロセス報酬と, 粗い結果報酬とを調和させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:28:51 GMT)
LumiNet: Latent Intrinsics Meets Diffusion Models for Indoor Scene Relighting [26.4]
ソースイメージとターゲットのライティングイメージが与えられた後、LumiNetはターゲットのライティングをキャプチャするソースシーンの依存バージョンを合成する。 LumiNetは2つの異なる画像から遅延表現を処理します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:59:08 GMT)
On the Structure of Replicable Hypothesis Testers [26.3]
仮説テストアルゴリズムは、同じ分布から2つの異なるサンプルを走らせると、高い確率で同じ出力を生成する場合に複製可能である。レプリカ可能なテスタのサンプル複雑性に対して,下限と上限を証明するための一般的なツールを構築します。正準特性の集合を同定し、これらの特性を満たすために任意のレプリカブルなテストアルゴリズムを変更可能であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:44:11 GMT)
Memorization in Graph Neural Networks [25.5]
NCMemoは、半教師付きノード分類においてラベル記憶を定量化する最初のフレームワークである。ホモフィリーが低いことは記憶を著しく増加させ、GNNが記憶に頼ってホモフィリックグラフを学習することを示唆している。グラフのホモフィリーと記憶の関連性に関する洞察に基づいて,記憶の緩和手段としてのグラフのリウィリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:38:08 GMT)
FRIDA to the Rescue! Analyzing Synthetic Data Effectiveness in Object-Based Common Sense Reasoning for Disaster Response [25.4]
フィールド推論および命令復号化エージェント(FRIDA)モデルを作成するためのデータセットとパイプラインを導入する。私たちのパイプラインでは、ドメインの専門家と言語学者が知識を組み合わせて、高品質で数発のプロンプトを作ります。そこで本研究では,FRIDAモデルがオブジェクトの物理的状態と関数データのみを学習し,FRIDAモデルがすべての合成データとベースモデルの両方で学習したモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:00:37 GMT)
Improving Chain-of-Thought Reasoning via Quasi-Symbolic Abstractions [25.3]
CoT(Chain-of-Though)は、大規模言語モデルにおける推論のための一般的な戦略である。準シンボリックな説明を通じて,LLMを高レベルの抽象化で動作させる,CoTのバリエーションであるQuaSARを提案する。実験の結果,準記号的抽象化はCoT法を最大8%精度で改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:04:05 GMT)
Enhancing Diffusion Model Stability for Image Restoration via Gradient Management [25.2]
これらの成分の基礎となる勾配のダイナミクスを解析し、重要な不安定性を同定する。これらの不安定さが生成過程を阻害し,復元性能を損なうことを示す。本稿では,新しい勾配管理手法である安定化進行勾配拡散法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:42:46 GMT)
Meta-learning ecological priors from large language models explains human learning and decision making [24.7]
生態学的基盤と合理的解析の規範的基礎を統一する計算フレームワークである生態学的合理的解析を導入する。我々は、生態学的に合理的なメタ学習推論(ERMI)という新しい学習アルゴリズムを開発する。 ERMIは自然主義問題空間の統計正則性を内包し、新しい状況に柔軟に適用する。その結果、人間の認知の多くは、日常生活で遭遇する問題の生態構造に適応的適応性を反映している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:16:09 GMT)
OFTSR: One-Step Flow for Image Super-Resolution with Tunable Fidelity-Realism Trade-offs [24.0]
OFTSRはワンステップ画像超解像のためのフローベースフレームワークであり、可変レベルの忠実度とリアリズムで出力を生成することができる。我々は,一段階画像の超高解像度化を実現するとともに,忠実現実主義のトレードオフを柔軟に調整できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:09:05 GMT)
TraceLLM: Security Diagnosis Through Traces and Smart Contracts in Ethereum [23.8]
TraceLLMは、ジョイントトレースとコントラクトコード駆動セキュリティ分析のための最初のベンチマークを確立する。 TraceLLMは85.19%の精度で攻撃者および被害者のアドレスを特定し、70.37%の精度で自動レポートを生成する。現実世界のインシデント全体で、TraceLLMは66.22%の精度でレポートを自動的に生成し、強力な一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:53:56 GMT)
Towards Realistic Hand-Object Interaction with Gravity-Field Based Diffusion Bridge [23.5]
本研究では,手・物体の相互作用をアトラクション駆動のプロセスとして定式化し,変形可能な手表面と剛体物体との相互作用をシミュレートする重力場ベース拡散橋(GravityDB)を提案する。本手法は, 干渉のない物理的に妥当な相互作用を生成し, 安定した把握を確保し, 現実的な手の動きを捉えることによって, 上記の課題を効果的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:15:19 GMT)
An End-to-End Multi-objective Ensemble Ranking Framework for Video Recommendation [23.0]
本稿では,多目的アンサンブルランキングモジュールのための新しいエンド・ツー・エンド多目的アンサンブルランキングフレームワーク(EMER)を提案する。 EMERは手作業で設計された公式をエンドツーエンドのモデリングパラダイムに置き換えることで強化する。当社のフレームワークは,毎日数億人のアクティブユーザがいるショートビデオレコメンデーションプラットフォームであるKuaishouの主要なシナリオにデプロイされています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:44:46 GMT)
Grid-Reg: Detector-Free Gridized Feature Learning and Matching for Large-Scale SAR-Optical Image Registration [22.8]
大規模で異質なSARと光学画像、特にプラットフォーム間での登録は非常に困難である。これらの課題を克服するため,グリッドベースのマルチモーダル登録フレームワークであるGrid-Regを提案する。提案手法は最先端手法よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:09:53 GMT)
SPENet: Self-guided Prototype Enhancement Network for Few-shot Medical Image Segmentation [22.8]
Few-Shot Medical Image (FSMIS) は、いくつかのラベル付き画像のみを使用して、新しい医療オブジェクトのクラスを分割することを目的としている。プロトタイプベースの手法はFSMISに対処する上で大きな進歩をもたらした。自己誘導型プロトタイプ拡張ネットワーク(SPENet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:59:27 GMT)
Repurposing SAM for User-Defined Semantics Aware Segmentation [22.7]
SAMに意味認識を付与する新しいフレームワークであるU-SAMを提案する。 U-SAMは、テストデータディストリビューションのラベル付き/ラベルなしサンプルを必要とせずに、画像にピクセルレベルのセマンティックアノテーションを提供する。 We evaluate U-SAM on PASCAL VOC 2012 and MSCOCO-80, achieve significant mIoU improve of +17.95% and +520%。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:33:07 GMT)
Understanding and Improving the Shampoo Optimizer via Kullback-Leibler Minimization [22.6]
クルバック・リーブラー (KL) 最小化レンズを用いてシャンプーの推定を共分散推定として検討した。我々は,安定化のために,シャンプーがアダムに頼っていることを排除し,実践的な推定手法であるKL-シャンプーを開発した。予備的な結果は、KL-ShampooがShampooのパフォーマンスを改善し、Adamなしで安定させ、ニューラルネットワークの事前トレーニングにおいてAdam安定化版であるSOAPよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:55:15 GMT)
PersonaTeaming: Exploring How Introducing Personas Can Improve Automated AI Red-Teaming [22.6]
ペルソナチーム(Persona Teaming)は、自動化されたリチームに人々のバックグラウンドとアイデンティティを統合するための最初のステップである。本研究では,異なるシードプロンプトに適応した様々なペルソナを自動生成する動的ペルソナ生成アルゴリズムを開発した。実験では、ペルソナ突然変異による敵のプロンプトの攻撃成功率において、有望な改善(最大144.1%)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:20:38 GMT)
A Novel Characterization of the Population Area Under the Risk Coverage Curve (AURC) and Rates of Finite Sample Estimators [22.2]
AURC(Area Under the Risk-Coverage Curve)は、SCシステムの性能を評価するための最前線評価指標として登場した。有限サンプルシナリオに対する実験的なAURCプラグイン推定器を導出する。複数のデータセットにまたがる実験により,推定器の有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:38:55 GMT)
TruthLens: Visual Grounding for Universal DeepFake Reasoning [22.2]
TruthLensは、従来のバイナリ分類を超えて、新しく、統一され、非常に一般化可能なフレームワークである。きめ細かい領域を接地することで、高いレベルのシーン理解を統一することで、TruthLensは透過的なDeepFakeの法医学を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:51:37 GMT)
EverTracer: Hunting Stolen Large Language Models via Stealthy and Robust Probabilistic Fingerprint [22.2]
EverTracerは、ステルスで堅牢なモデルプロファイランストレースを保証する新しいグレーボックスフィンガープリントフレームワークである。 EverTracerは、最初の防衛目的でメンバーシップ推論アタック(MIAs)を再利用した。フィンガープリント・インジェクション(Fingerprint Injection)は、検出可能なアーティファクトを含まない自然言語データ上でモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:40:57 GMT)
TexVerse: A Universe of 3D Objects with High-Resolution Textures [21.9]
TexVerseは、Sketchfabから派生した858K以上のユニークな高解像度3Dモデルのキュレートされたコレクションである。それぞれのモデルには高解像度のバリエーションがすべて含まれており、合計で1.6Mの3Dインスタンスが提供される。 TexVerse-Skeletonは69Kリギングモデル、TexVerse-Animationは54Kアニメーションモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:01:47 GMT)
When a Reinforcement Learning Agent Encounters Unknown Unknowns [21.8]
AIのエージェントは、彼女が気づかなかった未知の状態に到達したことに驚くかもしれない。数学的には、このシナリオは強化学習に基礎を置いている。未知の未知は驚くべきものであるが、適切な速度と安価なコストで適切に発見されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:20:30 GMT)
Convergence of Unadjusted Langevin in High Dimensions: Delocalization of Bias [21.6]
問題の次元が$d$になるにつれて、所望の誤差内で収束を保証するのに必要なイテレーションの数が増加することを示す。私たちが取り組んだ重要な技術的課題は、収束を測定するための$W_2,ellinfty$メートル法に一段階の縮約性がないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:00:13 GMT)
Partnering with AI: A Pedagogical Feedback System for LLM Integration into Programming Education [21.4]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)によるフィードバック生成のための新しいフレームワークを提案する。本研究は, 教員が枠組みに整合すると, LLMが学生を効果的に支援できると考えていることを示唆する。しかし、動的な教室環境にフィードバックを適応できないなど、いくつかの制限があった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:57:12 GMT)
See No Evil: Adversarial Attacks Against Linguistic-Visual Association in Referring Multi-Object Tracking Systems [21.3]
本稿では,RMOTモデルの参照マッチング機構の統一化を阻止する新しい逆向きフレームワークVEILを提案する。デジタル・物理的摂動は追跡ロジックの信頼性を損なう可能性を示し、トラックIDスイッチや用語を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:28:19 GMT)
Avoidance Decoding for Diverse Multi-Branch Story Generation [21.3]
大規模言語モデル (LLM) はしばしば反復的かつ単調な出力を生成する。本稿では,以前に生成した出力と類似性をペナルティ化することでトークンロジットを修飾する新しい復号化戦略,Avoidance Decodingを提案する。提案手法は出力の多様性を最大2.6倍に向上し,強いベースラインに比べて平均30%の繰り返しを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:39:50 GMT)
Bridging Gaps Between Student and Expert Evaluations of AI-Generated Programming Hints [21.3]
我々は,学生や専門家の視点から,示唆されるヒント品質のミスマッチについて検討した。これらのギャップを埋める潜在的な方法に関する予備的な結果を提案し,議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:38:35 GMT)
Coherent control of thermoelectric performance via engineered transmission functions in multi-dot Aharonov-Bohm heat engine [21.0]
我々は,多量子ドット型アハロノフ・ボーム(AB)熱電熱機関における量子干渉を利用して,ZT$,出力,熱力学的効率を最適化する手法について検討した。我々は、高額なZT$法則と、ヴィーデマン=フランツ法則の最大違反との直接的な対応を見いだす。これらの知見は,高性能な量子熱電熱機関への期待経路として,マルチドットナノ構造におけるコヒーレント制御を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:03:09 GMT)
Structure Transfer: an Inference-Based Calculus for the Transformation of Representations [20.9]
主要な未解決問題は、表現変換と選択を駆動するテキスト表現システム(RS)技術をどのように考案するかである。本稿では,多種多様RS間の表現変換を可能にする,テクスト構造変換と呼ばれる新しい計算法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:07:23 GMT)
Trading Mathematical for Physical Simplicity: Bialgebraic Structures in Matrix Product Operator Symmetries [20.8]
物理的興味を持つ単純な量子スピン鎖は、融合圏や弱いホップ代数の厳密な枠組みには含まれないことを示す。我々の研究は、よく理解されたトポロジカルな欠陥対称性と、より現実的なモデルで生じるものとの間に橋渡しを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:01:22 GMT)
D2-Mamba: Dual-Scale Fusion and Dual-Path Scanning with SSMs for Shadow Removal [20.8]
本稿では,デュアルスケール核融合とデュアルパススキャンを併用した新しいマンバ型ネットワークを提案する。提案手法は,影除去ベンチマークにおける既存の最先端手法を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:41:31 GMT)
The Role of Embodiment in Intuitive Whole-Body Teleoperation for Mobile Manipulation [20.7]
最小限の物理的および認知的要求と組み合わさった強い実施感は、長期にわたってデータ品質を維持するのに役立つ。我々は、没入型バーチャルリアリティと、ロボットの視野を従来のスクリーンベースで可視化する2つの視覚的フィードバックメカニズムを評価する。以上の結果から,VRをフィードバックモダリティとして利用すると,タスク完了時間,認知作業量,テレオペレータの取り組みが増加することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:25:36 GMT)
Scale-Adaptive Generative Flows for Multiscale Scientific Data [20.6]
フローベースの生成モデルは、マルチスケールのフーリエスペクトルで科学データをモデル化する際の課題に直面することがある。鍵となる洞察は、ノイズが目標データよりも滑らかでないことであり、初期時間に近い境界ドリフト場を確保することである。スペクトル整合雑音は標準的なホワイトノイズ法に比べて数値効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:17:49 GMT)
Locus: Agentic Predicate Synthesis for Directed Fuzzing [20.5]
Direct Fuzzingは、特定のターゲットプログラム状態につながるプログラムインプットを見つけることを目的としている。既存のアプローチは、探索を導くために分岐距離や手動で規定された制約に依存している。我々は指向ファジィの効率を改善するための新しいフレームワークであるLocusを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:33:23 GMT)
Kangaroo: A Private and Amortized Inference Framework over WAN for Large-Scale Decision Tree Evaluation [20.5]
Kangarooは、同型暗号化を組み込んだ、プライベートかつ償却された決定ツリー推論フレームワークである。 WAN環境でのSOTA(State-of-the-art (State-the-art))ワンラウンドのインタラクティブスキームよりも、14倍から59倍のパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:22:20 GMT)
Expanding the WMT24++ Benchmark with Rumantsch Grischun, Sursilvan, Sutsilvan, Surmiran, Puter, and Vallader [20.4]
Rumantsch Grischunは超地域品種であり、Sursilvan、Sutsilvan、Surmiran、Puter、Valladerの5つの地域品種である。我々の参照翻訳は、WMT24++ベンチマークに基づいて、人間の翻訳者によって作成された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:57:10 GMT)
Rapid Word Learning Through Meta In-Context Learning [20.4]
In-context learNing Of Words(Minnow)のためのメタトレーニング手法を提案する。この方法は、いくつかの文脈内例から単語の使用例を生成するために言語モデルを訓練する。 Minnowでスクラッチからトレーニングするモデルは、人間のスケールの子供指向言語で、強力な数発の単語学習を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:36:17 GMT)
KNighter: Transforming Static Analysis with LLM-Synthesized Checkers [20.4]
KNighterは多様なバグパターンを検出することができる高精度チェッカーを生成する。これまでに、KNighterの合成チェッカーは、Linuxカーネルに92の新しい、クリティカルで、長期間のバグを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:48:29 GMT)
Towards a Universal Synthetic Video Detector: From Face or Background Manipulations to Fully AI-Generated Content [20.4]
既存のDeepFake検出技術は主に顔のスワッピングや唇の同期といった顔操作に焦点を当てている。フルフレーム操作をキャプチャするアンダーラインTampered と SynthunderlineEtic Video (textttUNITE) モデルに対して,アンダーラインUniversal UnderlineNetworkを導入している。 textttUNITEは、顔、非人体、複雑な背景修正のないシナリオに検出機能を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:29:21 GMT)
Learning sparse generalized linear models with binary outcomes via iterative hard thresholding [20.3]
統計学において、一般化線形モデル(GLM)はデータモデリングに広く用いられている。本稿では,2次反復型ハードしきい値(BIHT)と呼ばれる反復型ハードしきい値(ReLU損失に対する投射勾配勾配)アルゴリズムの使用と解析を提案する。 BIHTは統計的に効率的であり、スパースバイナリGLMの一般クラスにおいてパラメータ推定のための正しい解に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:04:10 GMT)
Artificial Intelligence-derived Cardiotocography Age as a Digital Biomarker for Predicting Future Adverse Pregnancy Outcomes [20.0]
我々は,心電図時系列(CTGage)から生物年齢を予測するAIモデルの開発を目指している。我々はCTGageと実際の年齢(CTGage-gap)の年齢差を計算し、このギャップを将来の不妊治療における新しいデジタルバイオマーカーとして利用する。このCTGageモデルは、2018年から2022年にかけて北京大学人民病院で収集された11,385人の妊婦の61,140件の記録を用いて開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:32:53 GMT)
Network-Level Prompt and Trait Leakage in Local Research Agents [19.9]
Web と Research Agents (WRA) は,ISP などのパッシブネットワーク敵による推論攻撃に対して脆弱であることを示す。 WRAは、プライバシー、法的、財務上の目的のために、組織や個人によってローカルにデプロイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:33:59 GMT)
Human Preference-Aligned Concept Customization Benchmark via Decomposed Evaluation [19.9]
そこで我々は,人手による新しい評価手法である分解GPTスコア(D-GPTScore)を提案する。我々はベンチマークデータセットであるHuman Preference-Aligned Concept Customization Benchmark (CC-AlignBench)をリリースした。本手法は,人間の嗜好と高い相関性を示すため,既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:02:40 GMT)
SOPSeg: Prompt-based Small Object Instance Segmentation in Remote Sensing Imagery [19.7]
リモートセンシング画像における小さなオブジェクトセグメンテーションに特化して設計された,プロンプトベースのフレームワークSOPSegを提案する。きめ細かい詳細を保存するための領域適応倍率戦略を取り入れており、エッジ予測とプログレッシブ改良を統合したカスタマイズデコーダを採用している。 SOPSegは、既存のメソッドを小さなオブジェクトセグメンテーションで上回り、リモートセンシングタスクのための効率的なデータセット構築を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:25:03 GMT)
FoMEMO: Towards Foundation Models for Expensive Multi-objective Optimization [19.7]
本稿では,FoMEMOと呼ばれる新しいパラダイムを提案する。実世界で広範囲にわたるドメイン実験にアクセスするのではなく、数億の合成データの多様なセットで基礎モデルを事前訓練することで、未知の問題への適応性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:00:24 GMT)
KEPT: Knowledge-Enhanced Prediction of Trajectories from Consecutive Driving Frames with Vision-Language Models [19.6]
本稿では,知識に富んだ視覚言語フレームワークであるKEPTを紹介する。連続するフロントビュー駆動フレームから直接エゴ軌道を予測する。オープンループプロトコル間の最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:10:42 GMT)
Performance is not All You Need: Sustainability Considerations for Algorithms [19.4]
この研究は、ディープラーニングモデルトレーニングによって生成される高炭素排出量に焦点を当てている。革新的な2次元サステナビリティ評価システムを提案する。持続可能性評価フレームワークのコードはここにあり、アルゴリズムエネルギー効率標準を確立するための方法論的支援を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:15:22 GMT)
ResearchPulse: Building Method-Experiment Chains through Multi-Document Scientific Inference [19.4]
我々は、関連論文のモチベーション、方法論、実験結果を抽出し、調整する新しいタスクである、多文書科学的推論を定式化する。提案するResearchPulseは,指導計画,科学コンテンツ抽出,構造化可視化を統合したエージェントベースのフレームワークである。このタスクを支援するために、注釈付き紙クラスターの引用対応ベンチマークであるResearchPulse-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:45:03 GMT)
Design and Optimization of Reinforcement Learning-Based Agents in Text-Based Games [19.4]
本稿では,エージェント設計とエージェント学習の新たなアプローチとして,強化学習の文脈について述べる。強化されたエージェントは、テキストベースのゲーム実験において、よりうまく機能し、ゲーム完了率と勝利率に関して、以前のエージェントを大幅に超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:01:38 GMT)
Delayed Momentum Aggregation: Communication-efficient Byzantine-robust Federated Learning with Partial Participation [18.8]
フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを保持しながら、複数のクライアントにわたる分散モデルトレーニングを可能にする。現在のByzantine-robust FLメソッドは、完全なクライアント参加を前提としています。サーバが非参加型クライアントから最も最近受け取ったモーメントを集約する新しい原理である遅延モーメントアグリゲーションを導入する。深層学習の課題に関する実験は、ビザンツの様々な攻撃下での安定的で堅牢な訓練を示す理論的な知見を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:14:58 GMT)
Are LLM Agents Behaviorally Coherent? Latent Profiles for Social Simulation [18.7]
LLM(Large Language Models)は、人工エージェントが人間-対象研究の実際の参加者の代用として機能するという考えを後押ししている。エージェントは内部の整合性を維持し、異なる実験条件下での調査において同様の行動を維持するか? 本研究では,エージェントの会話行動が,内部状態から期待するものと一致しているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:55:29 GMT)
Quantum singular value transformation without block encodings: Near-optimal complexity with minimal ancilla [18.7]
量子特異値変換(Quantum Singular Value Transformation, QSVT)は,最もよく知られた量子アルゴリズムをカプセル化する統一フレームワークである。その結果,量子アルゴリズムの新しいフレームワークが確立され,ハードウェアのオーバヘッドが大幅に低減され,ほぼ最適性能が維持された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:27:24 GMT)
EmbedOR: Provable Cluster-Preserving Visualizations with Curvature-Based Stochastic Neighbor Embeddings [18.6]
UMAPやtSNEのような隣の埋め込み(SNE)アルゴリズムは、しばしばノイズや高次元データの幾何学を保存しない視覚化を生成する。離散グラフ曲率を組み込んだSNEアルゴリズムである Embedor を提案する。提案手法は,クラスタ構造に着目した曲率拡張距離計を用いて,アルゴリズムでデータを埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:38:39 GMT)
A Machine Learning-Based Study on the Synergistic Optimization of Supply Chain Management and Financial Supply Chains from an Economic Perspective [18.6]
本研究では、効率損失、融資制約、リスク伝達といった問題を解決するために、協調的なサプライチェーンマネジメントとファイナンシャルサプライチェーンマネジメント(SCM - FSCM)モデルを検討する。トランザクションコストと情報非対称性の理論を組み合わせて、ランダムフォレストのようなアルゴリズムを用いて多次元データを処理する。このSCM-FSCMモデルは、運用コストを効果的に削減し、資金調達の制約を緩和し、高品質なサプライチェーン開発をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:43:35 GMT)
Real-Time Per-Garment Virtual Try-On with Temporal Consistency for Loose-Fitting Garments [18.5]
着物ごとの仮想試着方法では,着物毎のデータセットと,着物ごとに調整されたトレインネットワークを収集し,優れた結果が得られる。人間の身体のセマンティックマップに頼って衣服を体に合わせるが、体輪郭がゆるやかな服装によって見えなくなると、これらの地図は信頼できないものとなる。フレーム間コヒーレンスを改善するために,時間的依存関係を組み込んだ反復的な衣服合成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:03:04 GMT)
Hypothesis Selection: A High Probability Conundrum [18.4]
P$ への全変動距離が $mathcalH$ の最も近い仮説に匹敵する仮説を求めるアルゴリズムを提案する。また、仮説選択を3つの代替設定で研究し、事前の作業からいくつかのオープンな質問を解決または進行させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:44:48 GMT)
Feedback-Enhanced Online Multiple Testing with Applications to Conformal Selection [18.2]
フィードバックを用いてオンライン複数テストを行い、意思決定が順次行われ、決定が下された後に仮説の真の状態が明らかになる。提案するGAIFは,評価結果を用いて動的にしきい値を調整する,フィードバック強化型一般化アルファ投資フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:24:06 GMT)
Provably data-driven projection method for quadratic programming [18.2]
凸二次プログラム(QP)におけるデータ駆動予測行列学習の一般化保証を解析する。凸QPの解が特殊活性集合に対応する実現可能な領域に局在できることを実証する。次に、最適解と入力対応設定を一致させる学習を含む、分析を他の設定に拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:44:25 GMT)
Spotlighter: Revisiting Prompt Tuning from a Representative Mining View [18.2]
本稿では,迅速なチューニングの精度と効率を向上させる軽量なトークン選択フレームワークを提案する。 Spotlighterは、サンプルとセマンティックの両方の観点から各視覚トークンのアクティベーションを評価し、下流予測のためのトップスコアトークンのみを保持する。数発のベンチマークで、SpotlighterはCLIPを最大11.19%の高調波平均精度で上回り、最大0.8KのFPSを達成し、21のパラメータしか追加しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:19:20 GMT)
MedLiteNet: Lightweight Hybrid Medical Image Segmentation Model [17.7]
そこで本研究では,Dermoscopic segmentationに適した軽量CNNトランスフォーマーであるMedLiteNetを紹介する。エンコーダは、Deep-wise Mobile Inverted Bottleneckブロックを積み重ねて計算を抑え、ボトルネックレベルのクロススケールトークン混合ユニットを挿入して解像度間で情報を交換し、境界対応の自己保持モジュールを埋め込み、病変の輪郭を鋭くする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:59:13 GMT)
Dial-In LLM: Human-Aligned LLM-in-the-loop Intent Clustering for Customer Service Dialogues [17.6]
LLM-in-the-loop (LLM-ITL) による言語理解能力をクラスタリングアルゴリズムに統合するためのクラスタリングフレームワークを提案する。本稿では, 意味的コヒーレンス評価と意図クラスタ命名における微調整 LLM の有効性を検討した。本稿では,1,507件の人的注釈付きクラスタを用いた,100万件以上の実際の顧客サービスコールからなる,包括的な中国語対話意図データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:09:53 GMT)
Group-in-Group Policy Optimization for LLM Agent Training [17.2]
Group-in-Group Policy Optimization (GiGPO) は、LLMエージェントのきめ細かいクレジット割り当てを実現する新しいRLアルゴリズムである。我々は、Qwen2.5-1.5B-InstructとQwen2.5-7B-Instructを用いて、ALFWorldとWebShopという2つの挑戦的エージェントベンチマーク上でGiGPOを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:13:41 GMT)
Efficiently Editing Mixture-of-Experts Models with Compressed Experts [17.2]
完全エキスパートのコンパクト表現として機能する軽量モジュールである圧縮された専門家の概念を提案する。我々のアプローチは、他の補助活性化専門家を圧縮専門家に置き換えながら、最も重要な専門家を保護します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:06:38 GMT)
Variational Uncertainty Decomposition for In-Context Learning [17.0]
インコンテキスト学習のための変分不確実性分解フレームワークを提案する。補助的なクエリをプローブとして最適化し、文脈内学習手順のアレラトリックな不確実性に対する上限を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:56:13 GMT)
An Exponentially Converging Particle Method for the Mixed Nash Equilibrium of Continuous Games [17.0]
我々は,2プレイヤーゼロサムゲームの混合ナッシュ平衡と,純戦略の連続的なセットと,ペイオフ関数への一次アクセスとの問題を考察する。この問題は例えば、分散ロバスト学習のようなゲームにインスパイアされた機械学習アプリケーションで発生する。本稿では,この問題に対する局所収束性を保証する粒子法の導入と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:27:10 GMT)
Plan More, Debug Less: Applying Metacognitive Theory to AI-Assisted Programming Education [16.8]
本研究では,メタ認知理論がAI支援プログラミング教育にもたらす可能性について検討する。ヒントシステムは、計画、監視、評価のメタ認知フェーズを中心に設計されている。学生はプランニングヒントを最も高く認識し、関与するが、最適化ヒントが要求されることは滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:38:43 GMT)
Securing AI Agents with Information-Flow Control [16.6]
本稿では,AIエージェントのセキュリティ保証のための情報フロー制御(IFC)について検討する。我々は,エージェントプランナーのセキュリティと表現性を推論するための形式モデルを提案する。機密性や整合性のラベルを追跡し,セキュリティポリシーを決定的に実施するプランナであるFidesを紹介し,情報を選択的に隠蔽するための新しいプリミティブを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:30:47 GMT)
Silent Until Sparse: Backdoor Attacks on Semi-Structured Sparsity [16.6]
半構造化空間を標的としたSilent Until Sparse (SUS) バックドアアタックを導入する。我々の攻撃はNVIDIAとPyTorchの半構造化されたスパーシリティアルゴリズムを脅かすことに成功した。実験の結果, 解毒前の攻撃成功率は10%以下であったが, その後の攻撃成功率は99%を超えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:37:58 GMT)
Prototype-Guided Robust Learning against Backdoor Attacks [16.6]
バックドア攻撃はトレーニングデータに毒を加え、モデルにバックドアを埋め込む。本稿では,PGRL(Prototype-Guided Robust Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:41:54 GMT)
Breaking the system-frequency limitation of quantum key distribution [16.3]
本稿では,セキュリティの確保と,従来のアプローチと比較して優れた性能を実現するために,この抜け穴に対処する新しいプロトコルを提案する。本研究では, 実験装置が完成し, 本手法がすべての類似作品において最も低い相関偏差を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:48:59 GMT)
MedDINOv3: How to adapt vision foundation models for medical image segmentation? [16.3]
我々はDINOv3を医用セグメンテーションに適応するためのシンプルで効果的なフレームワークであるMedDINOv3を紹介した。我々は,多段階DINOv3レシピを用いて3.87M軸CTスライスをキュレートしたCT-3Mを用いて,ドメイン適応型プレトレーニングを行う。 MedDINOv3は4つのセグメンテーションベンチマークで最先端のパフォーマンスにマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:08:26 GMT)
LLM as an Execution Estimator: Recovering Missing Dependency for Practical Time-travelling Debugging [16.1]
本稿では,部分的インスツルメンテーションのみを用いて,動的データ依存の計算を行うRecovSlicingを提案する。 Slicer4J, ND-Slicer, LLM Slicer, re-execution Slicerと比較し, 3つのスライシングベンチマークの8300データ依存関係に対するRecovSlicingを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:34:30 GMT)
InstaDA: Augmenting Instance Segmentation Data with Dual-Agent System [15.9]
InstaDAはトレーニング不要のDual-Agentシステムで、インスタンスセグメンテーションデータセットを拡張するように設計されている。 Text-Agent(T-Agent)は,大規模言語モデル(LLM)と拡散モデルとの協調を通じて,データの多様性を向上させる。 Image-Agent(I-Agent)は、トレーニングイメージに新しい条件付きインスタンスを生成してトレーニングセットを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:21:10 GMT)
Gain on ground state of quantum system for truly $\mathcal{PT}$ symmetry [15.8]
真の$mathcalPT$-対称量子系では、従来の非エルミート的ハミルトニアンは$H = Omegasigma_x -igamma|1ranglelangle1| + igamma|0ranglelangle0|である。本稿では,真に$mathcalPT$-symmetricの量子デバイスを効率的に構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:43:58 GMT)
Closing the Visibility Gap: A Monitoring Framework for Verifiable Open RAN Operations [15.8]
本稿では,低信頼なオープンラジオアクセスネットワーク(Open RAN)環境に対するモニタリングフレームワークを提案する。当社のシステムは,O-RAN操作の透明性と信頼性を高めるために,スケーラブルで検証可能な監視を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:17:57 GMT)
RBT4DNN: Requirements-based Testing of Neural Networks [15.7]
本稿では,自然言語要求文を用いた要件ベーステスト手法(RBT4DNN)を提案する。これらのステートメントは、テスト入力生成に利用可能な意味的特徴空間を定義するために用語の用語集を使用する。さらに評価した結果,RTT4DNN生成テストは現実的で,多様であり,要件条件に適合していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:55:07 GMT)
Cog-TiPRO: Iterative Prompt Refinement with LLMs to Detect Cognitive Decline via Longitudinal Voice Assistant Commands [15.6]
認知低下の早期発見は、神経変性疾患の進行を遅らせる介入を可能にするために重要である。本研究は音声コマンドの音声パターンの経時的解析により認知低下を検出する非侵襲的ツールとして音声アシスタントシステム(VAS)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:28:34 GMT)
Multimodal Medical Image Binding via Shared Text Embeddings [15.5]
Multimodal Medical Image Binding with Text (Mtextsuperscript3Bind)は、医用画像モダリティのシームレスなアライメントを可能にする新しい事前トレーニングフレームワークである。 Mtextsuperscript3Bindの最初の微調整CLIPライクなイメージテキストモデルは、そのモダリティ固有のテキスト埋め込みスペースを調整する。 Mtextsuperscript3Bindは、ゼロショット、少数ショット分類およびクロスモーダル検索タスクにおいて、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:04:55 GMT)
Wild Refitting for Model-Free Excess Risk Evaluation of Opaque ML/AI Models under Bregman Loss [15.4]
いわゆる「ワイルド・オプティミズム」によって、過大なリスクを効率的に上限にすることができることを示す。従来の分析とは異なり、我々のフレームワークは1つのデータセットとトレーニング手順へのブラックボックスアクセスで動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:16:19 GMT)
Mitigating Data Imbalance in Automated Speaking Assessment [15.3]
本稿では,Balancing Logit Variation (BLV) Losと呼ばれるASAモデルをトレーニングするための新たな目標を提案する。 BLVの損失を有名なテキストベース(BERT)モデルに組み込むことで、分類精度と公平性を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:38:13 GMT)
Reactive Bottom-Up Testing [15.3]
リアクティブボトムアップテスト(Reactive Bottom-Up Testing)と呼ばれる新しいパラダイムを導入します。私たちの洞察では、機能レベルのテストは必要だが、機能内の脆弱性の検証には不十分である。本研究では,潜在的な機能を特定し,型とコンテキストを意識したハーネスを生成する3段階のボトムアップテスト手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:54:43 GMT)
Geospatial Foundational Embedder: Top-1 Winning Solution on EarthVision Embed2Scale Challenge (CVPR 2025) [15.2]
EarthVision Embed2Scale Challenge (CVPR 2025)は、SSL4EO-S12ハイパースペクトル地理空間データキューブを埋め込みベクトルに埋め込む基礎的な地理空間モデルを開発することを目的としている。本稿では,Embed2Scale ChallengeにおけるTop-1入賞ソリューションの提案について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:10:23 GMT)
RepoForge: Training a SOTA Fast-thinking SWE Agent with an End-to-End Data Curation Pipeline Synergizing SFT and RL at Scale [15.2]
トレーニングソフトウェアエンジニアリング(SWE) LLMは、高価なインフラストラクチャ、非効率な評価パイプライン、少ないトレーニングデータ、高価な品質管理によってボトルネックになっている。本稿では,SWEエージェントを大規模に生成し,評価し,訓練する,自律的なエンドツーエンドパイプラインであるRepoForgeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:56:47 GMT)
Is Random Attention Sufficient for Sequence Modeling? Disentangling Trainable Components in the Transformer [15.2]
フリーズキーとクエリの重み付けによる注意は、言語モデリングにおいて競合的に機能することを示す。また、完全にランダムなアテンションスコアを持つアーキテクチャであるMixiTを設計し、確実に安定した信号伝搬を実現した。以上の結果から,トランスアーキテクチャは特殊回路形成に対する帰納バイアスが組み込まれていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:18:47 GMT)
LawFlow: Collecting and Simulating Lawyers' Thought Processes on Business Formation Case Studies [15.2]
LawFlowは、訓練された法学生から収集された完全なエンドツーエンドの法シナリオのデータセットである。 LawFlowは、法的プラクティスの曖昧さ、修正、クライアント適応戦略を反映した動的でモジュール的で反復的な推論プロセスをキャプチャします。我々の発見は、法律専門家がブレインストーミング、盲点の特定、対向する代替手段など、支援的な役割を遂行するよりもAIを好むことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:49:24 GMT)
Revisiting Clustering of Neural Bandits: Selective Reinitialization for Mitigating Loss of Plasticity [15.0]
Selective Reinitialization (SeRe)は、進化する環境におけるCNBアルゴリズムの適応性を動的に保存する新しいバンディット学習フレームワークである。我々は,SeReが断片的な定常環境におけるサブ線形累積後悔を可能にすることを証明した。 6つの実世界のレコメンデーションデータセットの実験では、SeReで強化されたCNBアルゴリズムが、後悔の少ないプラスチックの損失を効果的に軽減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:39:36 GMT)
Transformer-Guided Content-Adaptive Graph Learning for Hyperspectral Unmixing [14.7]
ハイパースペクトルアンミックス(HU)ターゲットは、リモートセンシング画像中の各混合画素を、一組のエンドメンバーとその対応するアブリダンスに分解する。本文は, トランスフォーマー誘導型コンテンツ適応グラフアンミックスフレームワーク(T-CAGU)を提案する。 T-CAGUは複数の伝搬順序を統合してグラフ構造を動的に学習し、ノイズに対する堅牢性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:53:33 GMT)
CoreThink: A Symbolic Reasoning Layer to reason over Long Horizon Tasks with LLMs [14.4]
我々は、General Symbolicsと呼ばれる新しい推論法に基づいて構築された、最先端の推論層CoreThinkを紹介する。このアプローチは、テストタイムスケーリング、監視ファインチューニング(SFT)、検証リワードによる強化学習(RLVR)といった推論パラダイムから分岐する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:36:42 GMT)
Cat-state-like non-Gaussian entanglement in magnon systems [14.3]
本稿では, パラメトリックポンプを用いたマグノン系で発生するキャットステート様状態の絡み合いについて考察する。キャットライクな状態をスピン状態にマッピングし、符号化された情報を保存するモジュラー可変ベースプロジェクションを適用する。我々の数値解析は、マグノン系における猫のような絡み合いを発生させる条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:55:23 GMT)
Towards Explainable Vulnerability Detection with Large Language Models [14.2]
ソフトウェア脆弱性は、ソフトウェアシステムのセキュリティと整合性に重大なリスクをもたらす。大規模言語モデル(LLMs)の出現は、その高度な生成能力による変換ポテンシャルを導入している。本稿では,脆弱性検出と説明という2つのタスクにLLMを専門化する自動フレームワークであるLLMVulExpを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:35:23 GMT)
SmartPoser: Arm Pose Estimation with a Smartphone and Smartwatch Using UWB and IMU Data [14.2]
市販のスマートフォンとスマートウォッチが協力して、腕のポーズを正確に見積もる方法について説明する。我々は、これらのデバイス上のより最近のウルトラワイドバンド(UWB)機能を利用して、2つのデバイス間の絶対距離をキャプチャする。市販機器を用いてソフトウェアのみの手法の性能を定量的に評価し,手首関節と肘関節との位置誤差を11.0cmで推定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:16:55 GMT)
EclipseTouch: Touch Segmentation on Ad Hoc Surfaces using Worn Infrared Shadow Casting [14.2]
そこで本研究では,非構造面上のタッチイベントを検出するために,システム名と呼ばれる新たなヘッドセット統合手法を提案する。我々は、コンピュータトリガーカメラと1つ以上の赤外線エミッターを組み合わせて、構造化された影を作り、そこから正確なホバリング距離を推定することができる。本手法は, 表面材料, 相互作用方向, 環境照明など, 様々な条件下でどのように機能するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:59:28 GMT)
Neural Canonical Polyadic Factorization for Traffic Analysis [14.1]
ポリadic Factorization (NCPF) モデルは、堅牢なトラフィックデータ計算のためのディープラーニングと低ランクテンソル代数を相乗化する。 NCPFは、高次元のトラフィックデータ計算に対する原則的かつ柔軟なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:29:28 GMT)
From Federated Learning to $\mathbb{X}$-Learning: Breaking the Barriers of Decentrality Through Random Walks [14.1]
$mathbbX$Lは分散学習アーキテクチャであり、分散化の概念を一般化し拡張する。我々は、$mathbbX$L、グラフ理論、マルコフ連鎖の間の直感的かつ非自明な関係について光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:48:41 GMT)
Towards Synthesizing Normative Data for Cognitive Assessments Using Generative Multimodal Large Language Models [14.0]
新しいイメージ刺激に基づく新しい認知テストの開発は、手軽に利用できる規範データがないために困難である。近年のMLLM(Generative Multimodal Large Language Model)の進歩は、既存の認知テスト画像から合成規範データを生成する新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:27:09 GMT)
Mycroft: Tracing Dependencies in Collective Communication Towards Reliable LLM Training [13.8]
Mycroftは軽量な分散トレースと根本原因分析システムであり、集団通信における信頼性問題に対処するために設計された。 MycroftはByteDanceに6ヶ月以上デプロイされ、実行時に集団コミュニケーションに関連する問題をデバッグしている。 90%の症例で15秒以内の異常を検出し、60%の症例で20秒以内の根本原因を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:49:20 GMT)
Joint Training of Image Generator and Detector for Road Defect Detection [13.8]
道路欠陥検出のための画像生成器と検出器を共同で訓練する(JTGD)。生成モデルのための二重識別器を設計し、合成された欠陥パッチと全体像の両方を具現化する。 JTGDは、データ拡張において、より良い品質のより厳しい合成画像を使用するため、様々な国におけるRDD2022道路欠陥検出ベンチマークにおいて、最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:41:50 GMT)
ChatCLIDS: Simulating Persuasive AI Dialogues to Promote Closed-Loop Insulin Adoption in Type 1 Diabetes Care [13.6]
健康行動変化に対する説得的対話を厳格に評価する最初のベンチマークであるChatCLIDSを紹介する。当フレームワークは, 臨床に基礎を置き, 不均一なプロファイルを持つ, 有能な仮想患者を対象とするライブラリーを特徴とする。以上の結果から,LLMは時間とともに戦略に適応するが,全てのモデルが抵抗を克服するのに苦労していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:55:57 GMT)
RTGMFF: Enhanced fMRI-based Brain Disorder Diagnosis via ROI-driven Text Generation and Multimodal Feature Fusion [13.6]
RTGMFFは自動ROIレベルのテキスト生成とマルチモーダルな特徴融合を統合化して脳障害診断を行うフレームワークである。 RTGMFFは診断精度において現在の手法を上回り、感度、特異性、およびROC曲線下における領域の顕著な向上を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:05:57 GMT)
Binary Quantization For LLMs Through Dynamic Grouping [13.6]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクで顕著なパフォーマンスを示している。 16ビットのBrain Floatから-1,1の1ビットの表現にモデル重みを圧縮するバイナリ量子化は、ストレージと推論コストを大幅に削減する。本稿では,2値量子化に適した新しい最適化目標と,これを効果的に実現するための3つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:36:21 GMT)
The distribution of calibrated likelihood functions on the probability-likelihood Aitchison simplex [13.5]
本稿では,ログ型比(LLR)における可能性関数の校正について述べる。これらの結果は数十年前から知られていたが、それらはバイナリーケースに限定されている。特に、キャリブレーションの定義、イデオポテンス、確率関数の分布に関する制約をこの多重仮説に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:48:11 GMT)
Information-Theoretic Lower Bounds for Approximating Monomials via Optimal Quantum Tsallis Entropy Estimation [13.5]
本稿では,エントロピー推定のための量子アルゴリズムによる情報理論から近似理論への概念的新しい接続を明らかにする。情報理論的下界$Omega(sqrtn)$を単項$xn$の近似次数で提供し、ニューマンやリヴリンで示される解析的下界と比較する。これは全てのパラメータに対して最適なクエリ複雑性(多対数因子まで)を持つ最初の量子エントロピー推定器である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:25:28 GMT)
Bayesian Additive Regression Trees for functional ANOVA model [13.4]
AnoVA Bayesian Additive Regression Trees (ANOVA-BART)は、Bayesian Additive Regression Trees (BART)の新規拡張である。提案したANOVA-BARTは、解釈可能性を高め、BARTの理論的保証を保ち、拡張し、優れた予測性能を実現する。これらの結果は,ANOVA-BARTが予測精度,解釈可能性,理論的整合性のバランスをとることで,BARTに代わる魅力的な代替手段を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:50:45 GMT)
IndexTTS2: A Breakthrough in Emotionally Expressive and Duration-Controlled Auto-Regressive Zero-Shot Text-to-Speech [13.4]
IndexTTS2は、音声持続時間制御のための新しい、一般的な、そして自己回帰的なモデルフレンドリーな方法である。感情表現と話者同一性の間の絡み合いを達成し、音色と感情の独立制御を可能にする。単語誤り率、話者類似度、感情的忠実度の観点から、最先端のゼロショットTSモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:46:35 GMT)
EvolveSignal: A Large Language Model Powered Coding Agent for Discovering Traffic Signal Control Algorithms [13.3]
本稿では,大規模言語モデルを用いた符号化エージェントであるEvolveSignalを紹介し,新しい信号制御アルゴリズムを自動検出する。信号化された交差点の実験では、発見されたアルゴリズムがWebsterのベースラインを上回り、平均遅延を20.1%削減し、平均停止時間を47.1%削減した。この研究は、交通信号制御におけるアルゴリズム設計にAIを活用し、輸送工学によるプログラム合成をブリッジすることで、新たな研究の方向性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:10:56 GMT)
ProMQA-Assembly: Multimodal Procedural QA Dataset on Assembly [13.0]
組立活動に関する新しいマルチモーダルQAデータセットを提案する。我々のデータセットであるProMQA-Assemblyは、391のQAペアで構成されており、人間の活動記録とその指導マニュアルのマルチモーダル理解を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:26:48 GMT)
Towards a Neurosymbolic Reasoning System Grounded in Schematic Representations [12.9]
大規模言語モデル(LLM)は論理的推論を行う際にエラーを起こしやすい。本稿では,図式表現の理解と論理的推論を基盤とした,神経記号システム Embodied-LM の試作について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:50:18 GMT)
CyberBOT: Towards Reliable Cybersecurity Education via Ontology-Grounded Retrieval Augmented Generation [12.9]
サイバーセキュリティ教育では、正確性と安全性が最重要であり、システムは、信頼に値する情報とドメインに適した情報を提供するために、表面レベルの関連性を超えなければならない。我々はCyberBOTを紹介した。CyberBOTは、コース固有の材料からコンテキスト情報を取り込み、ドメイン固有のサイバーセキュリティオントロジーを用いて応答を検証する。 CyberBOTはアリゾナ州立大学の大規模な大学院コースに展開され、100人以上の学生が専用のウェブベースのプラットフォームを通じてシステムに積極的に関与している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:32:03 GMT)
Count2Density: Crowd Density Estimation without Location-level Annotations [12.7]
トレーニング中に数レベルのアノテーションのみを使用して意味のある密度マップを予測するように設計された,新しいパイプラインであるCount2Densityを提案する。提案手法はドメイン間適応法を著しく上回り, 半教師付き環境における最近の最先端手法よりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:36:34 GMT)
FedP$^2$EFT: Federated Learning to Personalize PEFT for Multilingual LLMs [12.7]
フェデレートラーニング(FL)は多言語多言語大言語モデル(LLM)を多言語多言語多言語データで訓練することを可能にする。 We propose FedP$2$EFT, a federated learning-to-personalize method for multilingual LLMs in cross-device FL settings。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:46:10 GMT)
sam-llm: interpretable lane change trajectoryprediction via parametric finetuning [12.7]
SAM-LLMは、大規模言語モデルの文脈推論と、自動走行のための運動車線変更モデルの物理的精度とのギャップを埋める新しいハイブリッドアーキテクチャである。このシステムは、LLMを微調整し、原座標の代わりに軌道モデルの物理パラメータを出力することで、車線変化軌跡予測を解釈できるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:37:49 GMT)
QualBench: Benchmarking Chinese LLMs with Localized Professional Qualifications for Vertical Domain Evaluation [12.7]
我々は,中国のLLMのローカライズドアセスメントに特化した,最初のマルチドメイン中国語QAベンチマークQualBenchを紹介する。データセットには、6つの垂直領域にわたる17,000以上の質問が含まれている。その結果、Qwen2.5モデルはより先進的なGPT-4oよりも優れており、中国のLLMが中国以外のモデルを一貫して上回る興味深いパターンが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:11:28 GMT)
Mind the Third Eye! Benchmarking Privacy Awareness in MLLM-powered Smartphone Agents [12.6]
私たちは7,138のシナリオを含む最初の大規模ベンチマークを私たちの知る限りで提示します。ベンチマークされたエージェントのほとんどすべてが満足できないプライバシー意識(RA)を示しており、明示的なヒントがあってもパフォーマンスは60%以下である。全体として、クローズドソースエージェントは、オープンソースエージェントよりも優れたプライバシ能力を示し、Gemini 2.0-flashは67%のRAを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:48:34 GMT)
The Information Dynamics of Generative Diffusion [12.5]
生成拡散モデルは、機械学習における強力なモデルのクラスとして登場した。本稿では, それらの動的・情報論的・熱力学的特性を結合させることにより, 生成拡散の総合的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:38:15 GMT)
A Neural Network Approach to Multi-radionuclide TDCR Beta Spectroscopy [12.5]
トリプル・ツー・ダブル・一致比(TDCR)分光法は、放射性核種定量の標準手法として広く採用されている。本稿では,数値スペクトルシミュレーションとディープラーニングを組み合わせて,標準自由自動解析を行う人工知能フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:40:02 GMT)
ChordPrompt: Orchestrating Cross-Modal Prompt Synergy for Multi-Domain Incremental Learning in CLIP [12.1]
継続学習は、事前訓練された視覚言語モデルに、新規または以前は表現されていないデータ分布に効果的に適応させる権限を与える。 ChordPromptは、視覚情報とテキスト情報の相互作用を活用するためのクロスモーダルプロンプトを導入している。 ChordPromptはゼロショットの一般化とダウンストリームのタスクパフォーマンスにおいて最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:23:15 GMT)
Decoding the Rule Book: Extracting Hidden Moderation Criteria from Reddit Communities [12.0]
我々は、コンテンツ削除に関連する語彙表現のスコアテーブルとして、モデレーション基準を表現している。これらの抽出された語彙パターンは,ニューラルネットワークモデルの性能を効果的に再現することを示した。結果の基準行列は、共有ノルムが実際にどのように強制されるかに大きなバリエーションを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:27:26 GMT)
Transformer-Based Power Optimization for Max-Min Fairness in Cell-Free Massive MIMO [11.5]
本稿では,ユーザとアクセスポイントの位置のみを用いて,最適なアップリンクとダウンリンクの電力を共同で予測するトランスフォーマーニューラルネットワークを提案する。実験結果から, ほぼ最適性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:23:53 GMT)
LayoutGKN: Graph Similarity Learning of Floor Plans [11.4]
グラフを比較する最も成功した方法は、高コストの中間グラフノードレベルの相互作用に依存する。我々は、クロスグラフノードレベルの相互作用を延期するより効率的なアプローチである textbfGKN を導入する。そこで,LayoutGKNはグラフマッチングネットワークよりも類似性を比較可能か優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:56:16 GMT)
InfraDiffusion: zero-shot depth map restoration with diffusion models and prompted segmentation from sparse infrastructure point clouds [11.2]
InfraDiffusionは、仮想カメラを用いて石英点雲を深度マップに投影し、Denoising Diffusion Null-space Model (DDNM)を適用してそれらを復元するフレームワークである。 Segment Anything Model (SAM) を用いた橋梁とトンネル点クラウドデータセットの実験により,ブロックレベルセグメンテーションの大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:01:10 GMT)
Learn and Unlearn: Addressing Misinformation in Multilingual LLMs [11.2]
本稿では,多言語大言語モデル(LLM)における有害情報の伝播について検討する。フェイク情報は、どのような言語であっても、異なる言語にまたがって広がり、生成されたコンテンツの完全性と信頼性を損なう。標準のアンラーニング技術は、典型的には英語データに焦点を当てるが、多言語文脈における有害なコンテンツの拡散を緩和するには不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:23:51 GMT)
VCDiag: Classifying Erroneous Waveforms for Failure Triage Acceleration [11.1]
VCDiagは機械学習を使って、故障した波形を分類し、潜在的な故障箇所を特定できる。最上位3つのモジュールを識別する精度は94%を超えている。様々なVerilog/SystemVerilogの設計とテストベンチに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:48:55 GMT)
MorphAgent: Empowering Agents through Self-Evolving Profiles and Decentralized Collaboration [11.0]
本稿では,新しい自律型・自己組織化型・適応型多エージェントシステムであるMorphAgentを紹介する。このアプローチでは,3つの主要な指標を通じて最適化された自己進化エージェントプロファイルを採用し,エージェントが個々の専門知識を磨き直す。実験の結果,MorphAgentはタスク性能や要求の変化に対する適応性という点で,既存のフレームワークよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:07:23 GMT)
AIVA: An AI-based Virtual Companion for Emotion-aware Interaction [10.8]
私たちのAIベースの仮想コンパニオンは、マルチモーダルな感情の手がかりをキャプチャします。私たちの組織は、ロボット工学、社会医療、メンタルヘルス、人間中心のAIに応用された感情認識エージェントのためのフレームワークを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:00:46 GMT)
Faster and Better: Reinforced Collaborative Distillation and Self-Learning for Infrared-Visible Image Fusion [10.8]
本稿では,強化学習による画像融合のための新しい共同蒸留と自己学習フレームワークを提案する。従来の蒸留とは異なり、この手法は生徒が教師モデルから画像融合知識を吸収するだけでなく、より重要なのは、学生が自己学習を行うことを可能にすることである。実験結果から,本手法は既存手法と比較して,学生のパフォーマンスを著しく向上し,融合結果の精度が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:27:59 GMT)
On Entropy Control in LLM-RL Algorithms [10.7]
LLM-RL設定におけるエントロピーボーナスの問題について検討した。自動調整係数を持つ新しいクランプ型エントロピーボーナスを利用するエントロピー制御法であるAEntを提案する。 AEntは、異なるベースモデルとデータセットの下で数学推論タスクでテストされており、AEntがベースラインを一貫して上回ることが観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:23:19 GMT)
Generalist versus Specialist Vision Foundation Models for Ocular Disease and Oculomics [10.7]
網膜画像応用におけるDINOv2とDINOv3の適応性の評価を行った。 RETFound-DINOv2は、これらの一般的な基礎モデルにおいて、眼球運動の検出と眼球運動において一貫して優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:48:57 GMT)
Quantum algorithms for Uhlmann transformation [10.7]
量子回路の形でウルマン変換を実現する量子クエリとサンプルアルゴリズムを提案する。これらのアルゴリズムは、クエリやサンプルの複雑さを含む計算コストを指数関数的に改善する。本稿では,いくつかの情報理論的タスク,具体的には絡み合い伝達,量子状態の融合,ペッツ回収マップのアルゴリズム的実装について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:13:04 GMT)
AR-KAN: Autoregressive-Weight-Enhanced Kolmogorov-Arnold Network for Time Series Forecasting [10.7]
周期信号の重ね合わせは必ずしも周期信号をもたらすとは限らない。両手法の利点を組み合わせたハイブリッドモデルであるAutoregressive-Weight-Enhanced AR-KANを提案する。実験データによると、AR-KANは現実世界のデータセットの72%で優れた結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:11:26 GMT)
Efficient Active Training for Deep LiDAR Odometry [10.5]
多様な環境から学習データを選択的に抽出するアクティブトレーニングフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、初期訓練セット選択(ITSS)とアクティブインクリメンタル選択(AIS)の2つの主要な戦略に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:00:17 GMT)
Hierarchical Multi-Interest Co-Network For Coarse-Grained Ranking [10.4]
大規模なオンラインレコメンデーションサービスは、通常、候補生成、粗い粒度ランキング、きめ細かい粒度ランキングの3つのステージで構成されている。これまでの研究では、ユーザーの興味は多様であり、1つのベクトルはユーザーの好みを捉えるのに十分ではないことが示されている。本稿では,階層型多目的ネットワーク(HCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:10:05 GMT)
From Image Denoisers to Regularizing Imaging Inverse Problems: An Overview [10.4]
逆問題は現代のイメージング科学の中心にあり、医療画像、リモートセンシング、顕微鏡などの分野に広く応用されている。近年、データ駆動の正則化器がますます使われるように、イメージングの逆問題解決のパラダイムシフトが見られた。データ駆動型正規化の顕著なアプローチは、反復的画像再構成アルゴリズムにおいて、学習された画像復号器を暗黙の先行として使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:54:59 GMT)
Beyond Feature Mapping GAP: Integrating Real HDRTV Priors for Superior SDRTV-to-HDRTV Conversion [10.2]
HDR-WCGディスプレイデバイスの普及は、SDRTVをHDRTVに変換する必要性を強調している。既存の手法は主に、SDRTVからHDRTVへの単一スタイルマッピングを学ぶニューラルネットワークの設計に焦点を当てている。本稿では,実際のHDRTVプリエントによって誘導されるHDRTV変換に対するSDRTVの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:02:15 GMT)
Can Large Language Models Act as Ensembler for Multi-GNNs? [10.1]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習するための強力なモデルとして登場した。 GNNは、リッチテキストノード属性の固有の意味理解能力に欠けており、アプリケーションでの有効性を制限している。本研究は、意味情報と構造情報を統合するための堅牢で優れたソリューションを提供することにより、テキストによるグラフアンサンブル学習を推進している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:35:17 GMT)
Statistical Test for Saliency Maps of Graph Neural Networks via Selective Inference [9.9]
本稿では,サリエンシマップの意義を厳密に評価するための統計的テストフレームワークを提案する。我々の主な貢献は、データのダブルダイッピングによるタイプIエラー率のインフレーションに対応することです。本手法は,I型エラー率を制御しながら,統計的に有効な$p$-値を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:31:19 GMT)
LGBP-OrgaNet: Learnable Gaussian Band Pass Fusion of CNN and Transformer Features for Robust Organoid Segmentation and Tracking [9.8]
オルガノイドは臓器の構造と機能を複製し、腫瘍治療や薬物スクリーニングなどの分野で重要な役割を果たす。本稿では,オルガノイドのセグメンテーションと追跡の自動化,非破壊的手法を提案する。我々はLGBP-OrgaNetというディープラーニングベースのシステムを導入し,オルガノイドのセグメンテーション,追跡,定量化に長けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:24:23 GMT)
A Lorentz-Equivariant Transformer for All of the LHC [9.8]
ローレンツ等価な幾何アルゲブラ変換器(L-GATr)は、大規模ハドロン衝突型加速器において、幅広い機械学習タスクに対して最先端の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:55:53 GMT)
Singular Value Few-shot Adaptation of Vision-Language Models [9.7]
我々は,新しいテキストマルチモーダルおよびテキストパラメータ効率適応手法であるtextbfCLIP-SVD を提案する。 CLIP-SVDは追加モジュールを注入することなくCLIPの内部パラメータ空間を変更する。 11の自然と10のバイオメディカルデータセットに対して、最先端の分類結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:00:23 GMT)
Bias Analysis and Mitigation through Protected Attribute Detection and Regard Classification [9.7]
本研究では,事前学習コーパスにおける社会的バイアスを調査するための,効率的かつ効果的なアノテーションパイプラインを提案する。我々のパイプラインは、多様な人口層を識別するための保護属性検出と、各属性に対する言語極性を分析するための分類で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:06:20 GMT)
Recursive Gaussian Process State Space Model [9.6]
動作領域とGPハイパーパラメータの両方に適応可能な新しいオンラインGPSSM法を提案する。ポイントを誘導するオンライン選択アルゴリズムは、情報的基準に基づいて開発され、軽量な学習を実現する。合成データセットと実世界のデータセットの総合的な評価は,提案手法の精度,計算効率,適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:06:52 GMT)
CEHR-GPT: A Scalable Multi-Task Foundation Model for Electronic Health Records [9.6]
CEHR-GPTは、EHRデータのための汎用基盤モデルである。特徴表現、ゼロショット予測、合成データ生成の3つの重要な機能を統合する。 3つのタスクすべてに対して強力なパフォーマンスを示し、外部データセットに効果的に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:50:03 GMT)
Mitigating Hallucination in Large Vision-Language Models through Aligning Attention Distribution to Information Flow [9.6]
LVLM(Large Vision-Language Models)は同じアーキテクチャに従っており、視覚情報は徐々に意味表現に統合される。我々は,モデルの注意分布が意味表現に十分に重点を置いていないことを観察する。このミスアライメントはモデルの視覚的理解能力を損なうものであり、幻覚に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:34:49 GMT)
Learning and Interpreting Gravitational-Wave Features from CNNs with a Random Forest Approach [9.5]
本稿では,CNNに基づく特徴抽出器とランダムフォレスト(RF)分類器を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを提案する。提案手法では, 物理的に解釈可能な4つの指標 – 分散, 信号対雑音比 (SNR) , 波形重なり, ピーク振幅 – を導入している。長期歪データセットを用いて実験した結果,我々のハイブリッドモデルはベースラインCNNモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:08:31 GMT)
Initialization Schemes for Kolmogorov-Arnold Networks: An Empirical Study [9.5]
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)は、最近導入されたニューラルネットワークで、固定非線形性をトレーニング可能なアクティベーション関数に置き換えている。この研究は、LeCunとGrorotにインスパイアされた2つの理論駆動のアプローチと、チューナブル指数を持つ経験的パワーローファミリーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:45:28 GMT)
Dexonomy: Synthesizing All Dexterous Grasp Types in a Grasp Taxonomy [9.4]
知能ロボットの基本技術として,適切な把握型による汎用的デクスタラスグリップが重要である。既存の自動グリップ合成法は、特定のグリップタイプやオブジェクトカテゴリに限られることが多い。本研究は, 接触量の多い, 浸透性のない, 物理的に妥当なグリップを, 任意のグリップタイプ, 物体, 明瞭な手に対して合成可能な, 効率的なパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:54:22 GMT)
A Differential Manifold Perspective and Universality Analysis of Continuous Attractors in Artificial Neural Networks [9.4]
連続アトラクタは、生体と人工のニューラルシステムの両方で情報処理に重要である。本研究では,ニューラルネットワークにおける連続的アトラクタの探索のための新しい枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:16:33 GMT)
Evaluating Diverse Feature Extraction Techniques of Multifaceted IoT Malware Analysis: A Survey [9.3]
この調査は、IoTマルウェア分析のための機能抽出テクニックの包括的なレビューを提供する。まず静的特徴抽出法と動的特徴抽出法,次いでハイブリッド手法について検討する。次に,グラフ学習に基づく特徴表現戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:10:35 GMT)
LATINO-PRO: LAtent consisTency INverse sOlver with PRompt Optimization [9.3]
テキスト・ツー・イメージ潜時拡散モデル (LDM) は、画像の逆問題解決の可能性を持つ強力な生成モデルとして最近登場した。既存のテキストから画像への生成アプローチは非常に高価です。逆解法内に生成モデルを埋め込むための新しい生成推論パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:24:00 GMT)
Efficient Item ID Generation for Large-Scale LLM-based Recommendation [9.2]
数百万のアイテム識別子(アイテムID)を含む現実世界のアイテムカタログの規模は、大きな課題となっている。アイテムのシングルトーケン表現とワンステップ復号を可能にする新しいトレーニングと推論の修正を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:09:57 GMT)
ContraGS: Codebook-Condensed and Trainable Gaussian Splatting for Fast, Memory-Efficient Reconstruction [9.2]
3D Gaussian Splatting (3DGS)は、高品質でリアルタイムなレンダリングで現実世界のシーンをモデル化する技術である。ガウス数を減らすことなく,圧縮された3DGS表現を直接トレーニングする手法であるContraGSを紹介する。 ContraGSはトレーニング中のピークメモリ(平均3.49X)とトレーニングとレンダリングの高速化(平均1.36Xと1.88X)を著しく低減し、最先端品質に近いトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 23:40:17 GMT)
A Comprehensive Review of Multi-Agent Reinforcement Learning in Video Games [9.1]
マルチエージェント強化学習(MARL)の最近の進歩は、現代のゲームにおいてその可能性を示している。 MARLは、セルフプレイ、教師付き学習、深層強化学習といった技術を通じて、様々なゲーム環境における超人的なパフォーマンスを達成することができることが証明されている。本稿では、ゲームAIシステムにおけるMARLの洞察を提供し、ゲーム複雑性を推定する新しい手法を提案し、ゲーム開発におけるMARLの進歩とその応用に向けた今後の研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:05:58 GMT)
CloudFormer: An Attention-based Performance Prediction for Public Clouds with Unknown Workload [9.0]
クラウドプラットフォームは、多様なリソース集約的なワークロードをホストするためにますます頼りになっています。 VMスケジューリングやリソースプロビジョニングといった既存の管理技術は、正確なパフォーマンス予測を必要とします。ブラックボックス環境におけるVM性能劣化を予測するために設計された,デュアルブランチトランスフォーマーベースのモデルであるCloudFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:15:44 GMT)
TopoMap: A Feature-based Semantic Discriminator of the Topographical Regions in the Test Input Space [8.8]
ディープラーニング(DL)ベースのシステムをテストすることはオープンな課題です。入力特徴空間の明示的な地形図を作成する。このアプローチはTopoMapと呼ばれ、ブラックボックスとモデルに依存しません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:57:42 GMT)
Multimodal Iterative RAG for Knowledge Visual Question Answering [8.8]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、モデルに外部知識を提供するための有望なソリューションとなっている。提案するMI-RAG(MI-RAG)は,リテラルを利用したリテラルの強化とリテラル更新を行うマルチモーダル反復RAGフレームワークである。 Encyclopedic VQA、InfoSeek、OK-VQAといった挑戦的なベンチマークの実験は、MI-RAGが検索リコールと回答の正確性の両方を大幅に改善していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:36:06 GMT)
Revealing Fine Structure in Protoplanetary Disks with Physics Constrained Neural Fields [8.8]
本稿では、物理制約されたニューラルネットワークと微分可能レンダリングを統合した計算フレームワークを提案する。本稿では,従来のレイトレーサの最大1万倍の高速化を実現したGPUアクセラレーション,完全微分可能線放射トランスミッションソルバRadJAXを提案する。我々の研究は、複雑な円盤構造を抽出し、原始惑星進化の理解を深めるための新しいパラダイムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:18:16 GMT)
MTP: A Meaning-Typed Language Abstraction for AI-Integrated Programming [8.8]
本稿では,直感的な言語レベルでの統合を自動化する新しいパラダイムであるMeaning-Typed Programming(MTP)を提案する。我々はPythonに取って代わるプログラミング言語であるJacにMPPを実装し、MPPは精度と効率を保ちながら、コーディングの複雑さを著しく低減することがわかった。私たちのユーザ調査では、既存のフレームワークと比較して、タスクの完了率が3.2倍速く、コード行数が45%少ないことが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:19:19 GMT)
Convergence for adaptive resampling of random Fourier features [8.7]
高次元のデータに対する機械学習ランダムフーリエ特徴法は、凸標準最小二乗問題と周波数の独立サンプリングに基づく最適化であるため、計算的かつ理論的に魅力的である。この研究は、ノードの数とデータの量が無限大になる傾向があるため、最適な周波数を再サンプリングするデータ適応法を証明する。繰り返しによる最小二乗問題の近似とともに、共役勾配と適応ランダムウォークステップに基づく数値計算により、回帰および分類問題の解析が確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:03:28 GMT)
Learning to Select MCP Algorithms: From Traditional ML to Dual-Channel GAT-MLP [8.6]
単一の最大傾きアルゴリズムは、全てのインスタンスで常に最善を尽くす。従来の機械学習とグラフニューラルネットワークを統合した学習ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:44:40 GMT)
An Empirical Analysis of Discrete Unit Representations in Speech Language Modeling Pre-training [8.6]
モデルアーキテクチャ、データ表現、トレーニングロバスト性が事前学習ステージにどのように影響するかを系統的に検討する。クラスタ分布と音韻アライメントを調べた結果,離散語彙の有効利用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:11:53 GMT)
Mooncake: A KVCache-centric Disaggregated Architecture for LLM Serving [8.5]
ムーンケーキ(Mooncake)は、ムーンショットAIが提供するLLMサービスであるキミのサービスプラットフォームである。プリフィルとデコードクラスタを分離するKVCache中心の非集約アーキテクチャを備えている。 Mooncakeの革新的なアーキテクチャにより、Kimiは75%以上のリクエストを処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:56:29 GMT)
Knowledge graph-based personalized multimodal recommendation fusion framework [8.5]
クロスグラフ相互相互情報駆動型統一知識グラフ学習と推薦フレームワーク(CrossGMMI-DUKGLR) 本稿では,既存の知識グラフレコメンデーションフレームワークをレビューし,モーダルインタラクションと高次依存性モデリングの欠点を特定する。クロスグラフな相互情報駆動型統一知識グラフ学習と推薦フレームワーク(CrossGMMI-DUKGLR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:17:28 GMT)
Dynamical Quantum Phase Transitions and Many-Body Backflow in Open Quantum Systems [8.4]
動的量子相転移(英: Dynamical quantum phase transitions, DQPTs)は、初期量子状態と、急激な急激なクエンチに続くその時間進化状態との間の直交性によって特徴づけられる非平衡遷移である。オープン量子系におけるDQPTは、粒子の損失または粒子のゲインのみを受ける場合、ロバストであることを証明する。損失(利得)を伴うシステムへの利得の弱い混合でさえ、DQPT力学の長時間の挙動を劇的に再現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:00:01 GMT)
Decoding Visual Neural Representations by Multimodal with Dynamic Balancing [8.4]
脳波、画像、テキストデータを統合し、低信号対雑音比の脳波信号から視覚神経表現をデコードすることを目的とした革新的なフレームワークを提案する。脳波信号と視覚的内容のセマンティック対応を高めるためにテキストモダリティを導入する。提案手法は,Top-1およびTop-5の精度測定値において,従来の最先端手法を上回り,それぞれ2.0%,4.7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:03:59 GMT)
ViDDAR: Vision Language Model-Based Task-Detrimental Content Detection for Augmented Reality [8.3]
ViDDARは拡張現実環境における仮想コンテンツを監視し評価するための総合的な全参照システムである。我々の知る限り、ViDDARは視覚言語モデル(VLM)を用いてAR設定におけるタスク・デトリメンタルなコンテンツを検出する最初のシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:06:28 GMT)
FlowKac: An Efficient Neural Fokker-Planck solver using Temporal Normalizing Flows and the Feynman-Kac Formula [8.1]
FlowKacは、Fokker-Planck方程式をFeynman-Kac公式を用いて再構成する新しいアプローチである。 FlowKacの重要な革新は、計算の複雑さを大幅に減らす適応型サンプリング方式にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:00:40 GMT)
That is Unacceptable: the Moral Foundations of Canceling [8.1]
本研究は,アノテータのモラルがキャンセルの知覚に与える影響を考察し,この現象の相違を説明する上で,モラルが独立した軸であることを示す。このことは、ソーシャルメディアにおける有害行為をより深く理解するために、イベント中心のデータセットを開発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） (Wed, 03 Sep 2025 10:24:31 GMT)
On Quantum BSDE Solver for High-Dimensional Parabolic PDEs [8.1]
本研究では、トレーニング可能な古典的ニューラルネットワークを持たないコアソルバとして、純粋変分量子回路(VQC)を用いる。我々は、VQCと古典的ディープニューラルネットワーク(DNN)の2つの標準PDEを代表としてベンチマークする。 VQCは、ほとんどの場合、特に非常に非線形な状態において、より低い分散と精度の向上を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:51:16 GMT)
Information transmission: Inferring change area from change moment in time series remote sensing images [8.0]
本稿では,変化領域と変化モーメントの整合性を確保するため,CAIM-Netという時系列変化検出ネットワークを提案する。 CAIM-Netは、差分抽出と拡張、粗い変化モーメント抽出、きめ細かな変化モーメント抽出と変化領域推論の3つの重要なステップで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:10:30 GMT)
Online Learning of Optimal Sequential Testing Policies [7.8]
被験者のストリームに対して最適なテストポリシーを求めるオンライン学習問題について検討する。対象に対するすべての候補テストを実行することで、より多くの情報が得られるが、サブセットのみを選択することが望ましい場合が多い。我々は、ミニマックスの後悔は少なくとも$Omega(Tfrac23)$としてスケールしなければならないことを証明し、エピソードMDPの$Theta(sqrtT)$レートとは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:44:32 GMT)
GUARD: Glocal Uncertainty-Aware Robust Decoding for Effective and Efficient Open-Ended Text Generation [7.8]
GUARDは、オープンエンドテキスト生成におけるコヒーレンスと多様性のバランスをとる自己適応復号法である。 GUARDはテキストの多様性と一貫性のバランスを良好に保ちつつ、生成速度を大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:21:02 GMT)
DPQuant: Efficient and Differentially-Private Model Training via Dynamic Quantization Scheduling [7.8]
Differentially-Private SGD(DP-SGD)は、機密データを使用してニューラルネットワークをトレーニングする際のユーザのプライバシを保護する強力なテクニックである。 DP-SGDの量子化は,通常のSGDに比べて高い精度で劣化することを示した。 QPQuantは動的量子化フレームワークであり、各エポックで量子化するレイヤの変動部分集合を適応的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:51:26 GMT)
Murakkab: Resource-Efficient Agentic Workflow Orchestration in Cloud Platforms [7.6]
MurakkabはエージェントAIアプリケーションのためのリソース効率の高いサービスシステムである。サービスレベルの目標(SLO)を維持しつつ、使用量を最大2.8ドル、エネルギー消費を3.7ドル、コストを4.3ドルに削減することを示す。多様なGPUに対する評価では、MurakkabはSLOを維持しながらGPU使用量を最大2.8$times$、エネルギー消費を3.7$times$、コストを4.3$times$に削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:28:25 GMT)
Domain Adaptation of LLMs for Process Data [7.6]
大規模言語モデル(LLM)は,プロセスマイニング(PM)など,さまざまな研究領域において注目の的となっている。本研究では,事前学習したLLMの自然言語再構成なしでの処理データへの直接適応について検討した。より具体的には、パラメータ効率のよい微調整技術に注目し、そのようなモデルに典型的に関連する計算オーバーヘッドを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:21:35 GMT)
Interaction-Aware Vulnerability Detection in Smart Contract Bytecodes [7.5]
スマートコントラクトの脆弱性を検出するために,セマンティックコンテキストと関数インターフェースを統合したフレームワークであるCOBRAを提案する。署名データベースに存在しない関数シグネチャを推測するために,SRIFを提案する。 SRIFは関数シグネチャ推論において94.76%のF1スコアを達成可能であることを示す。 ABIがなければ、推論関数機能はエンコーダを埋め、システムは89.46%のリコール率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:33:17 GMT)
Scalable and Loosely-Coupled Multimodal Deep Learning for Breast Cancer Subtyping [7.4]
マルチモーダル統合から得られる重要な領域は、乳がん分子サブタイプである。本稿では,コピー数変動 (CNV) や臨床記録,病理組織像など,様々なモダリティのデータをシームレスに統合する疎結合フレームワークを提案する。以上の結果から,CNVおよび臨床健康記録と二重ベースWSI表現とパイプラインと融合戦略を併用することにより,乳癌の亜型化における最先端の手法よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:33:04 GMT)
S2M2ECG: Spatio-temporal bi-directional State Space Model Enabled Multi-branch Mamba for ECG [7.3]
本研究では,3レベル融合機構を備えたSSMアーキテクチャであるS2M2ECGを提案する。 S2M2ECGは、リズム、形態、臨床シナリオにおいて優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:52:50 GMT)
Bridging the Domain Gap for Flight-Ready Spaceborne Vision [7.3]
この研究は、既知の非協力的なターゲット宇宙船の単眼的なポーズ推定のためのニューラルネットワーク(NN)であるSpacecraft Pose Network v3(SPNv3)を提示する。 SPNv3は、オフラインのトレーニングや地上での検証で観測されていない、宇宙で撮影された画像に堅牢性を提供しながら、計算的に効率的であるように設計され、訓練されている。実験により、最後のSPNv3は、コンピュータ生成合成画像のみを訓練しながら、ロボットテストベッドからのハードウェア・イン・ループ画像に対して、最先端の精度を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:11:48 GMT)
Model-based learning for joint channel estimationand hybrid MIMO precoding [7.2]
ハイブリッドプリコーディングは、コスト効率の高い大規模マルチインプットマルチアウトプットトランシーバの重要な要素である。本稿では、受信したパイロットを入力として取り出し、プリコーダを出力するエンドツーエンドアーキテクチャからなる、共同チャネル推定とハイブリッドプリコーディング手法を提案する。結果として得られるニューラルネットワークは完全にモデルベースであり、軽量で、学習可能なパラメータがほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:16:01 GMT)
Temporally-Aware Diffusion Model for Brain Progression Modelling with Bidirectional Temporal Regularisation [7.1]
現在のアプローチでは、構造変化と時間間隔の関係を明示的に把握できない。ほとんどのアプローチは2Dスライスベースのアーキテクチャに依存しており、3D解剖学的コンテキストを完全に無視している。我々は,MRIボリュームの脳の進行を正確に予測する3次元時間認識拡散モデル(TADM-3D)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:51:38 GMT)
A Multi-stage Error Diagnosis for APB Transaction [7.0]
本研究では,階層型ランダムフォレストアーキテクチャを用いた自動エラー診断フレームワークを提案する。マルチステージエラー診断では、事前訓練された4つのバイナリ分類器を使用して、外乱アクセス、アドレス破壊、データ破壊エラーを逐次検出する。実験の結果、全体の精度は91.36%で、ほぼ完全な精度とアドレスエラーのリコールが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:07:56 GMT)
BadPromptFL: A Novel Backdoor Threat to Prompt-based Federated Learning in Multimodal Models [7.0]
textbfBadPromptFLは,プロンプトベースのフェデレーション学習をターゲットにした最初のバックドア攻撃である。 BadPromptFLでは、妥協されたクライアントが、ローカルなバックドアトリガーを共同で最適化し、埋め込みを促し、中毒したプロンプトをグローバルアグリゲーションプロセスに注入する。本実験は, 攻撃の有効性, ステルス性, 一般化性を検証し, 即時学習の堅牢性に対する批判的懸念を提起するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:32:04 GMT)
TeRA: Vector-based Random Tensor Network for High-Rank Adaptation of Large Language Models [7.0]
ベクトルベースでランダムなアンダーラインセンタbfTensorネットワークを,高アンダーラインセンタbfRankアンダーラインセンタbfAdaptation (TeRA) に提案する。これは、テンソル化重み更新行列をタッカー様テンソルネットワーク(TN)としてパラメータ化することで達成される。実験により、TeRAはベクトルベースの手法と同様のトレーニング可能なパラメータ数を必要としながら、上位アダプタにマッチし、さらに性能も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:46:24 GMT)
A Hierarchical Deep Reinforcement Learning Framework for Traffic Signal Control with Predictable Cycle Planning [7.0]
本稿では,DHCP(Deep Hierarchical Cycle Planner)と呼ばれるDRLモデルを提案する。高レベルエージェントは、まず、全体トラフィック状態に基づいて、南北方向(NS)と東西方向(EW)の合計サイクル時間の分割を決定する。低レベルエージェントは、各主要方向の割り当てられた期間をストレートと左ターンの動作に分割し、2つの動作に対してより柔軟な持続時間を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:20:06 GMT)
Pareto-frontier Entropy Search with Variational Lower Bound Maximization [6.9]
2つの可能な近似トランカチオンからなる混合分布を用いて, トランカチド分布の近似を考察する。混合物の最適バランスは事前に分かっていないため, 変動的下界フレームワークによる係数バランスの最適化を提案する。提案手法の有効性を実証的評価により明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:20:45 GMT)
Differentiable Entropy Regularization for Geometry and Neural Networks [6.9]
計算幾何学の最近の概念である範囲分割エントロピーの微分可能推定器を導入する。我々は、下流のインスタンス最適化アルゴリズムを高速化するために、データを低エントロピー形式に再構成するニューラルネットワークモジュールであるEntropyNetを設計する。タスク全体にわたって、微分可能なエントロピーは正しさを損なうことなく効率を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:38:22 GMT)
RepairLLaMA: Efficient Representations and Fine-Tuned Adapters for Program Repair [6.8]
そこで我々は,APRの最適なコード表現を微調整モデルで識別する新しいプログラム修復手法であるRe repairLLaMAを提案する。これにより、AIでバグを修正するのに非常に効果的なプログラム修復アダプタが提供される。全体として、Re repairLLaMAは144のDefects4J v2、109のHumanEval-Java、20のGitBug-Javaバグを正しく修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:34:48 GMT)
Reg3D: Reconstructive Geometry Instruction Tuning for 3D Scene Understanding [6.8]
Reg3DはReconstructive Geometry Instruction Tuningフレームワークである。私たちの重要な洞察は、効果的な3D理解には、単に記述するのではなく、基礎となる幾何学的構造を再構築する必要があります。 ScanQA、Scan2Cap、ScanRefer、SQA3Dの実験は、Reg3Dが大幅なパフォーマンス改善を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:36:44 GMT)
LSAM: Asynchronous Distributed Training with Landscape-Smoothed Sharpness-Aware Minimization [6.8]
シャープネス認識最小化(SAM)は、損失とシャープネスの両方を最小化することにより、ディープニューラルネットワークの一般化を改善する。提案するランドスケープ・スムースドSAM(LSAM)は,SAMの利点を保ちつつ,優れた効率性を提供する新しい一般化である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:07:43 GMT)
Robult: Leveraging Redundancy and Modality Specific Features for Robust Multimodal Learning [6.8]
Robultは、モダリティ固有の情報を保存することで課題を軽減するために設計されたスケーラブルなフレームワークである。半教師付き学習と欠落したモダリティの両文脈において,Robultは既存手法よりも優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:56:27 GMT)
Investigating a Model-Agnostic and Imputation-Free Approach for Irregularly-Sampled Multivariate Time-Series Modeling [6.8]
MissTSM(Missing Feature-Aware Time Series Modeling)は、IMTSモデリングのための新しいモデルに依存しない、命令なしのアプローチである。その結果,MissTSMはIMTSの他の手法と比較して競争力があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:26:43 GMT)
ACT: Automated Constraint Targeting for Multi-Objective Recommender Systems [6.7]
私たちは、"ガードレール"を満たすために必要な最小限の変更を自動的に見つける自動制約ターゲティング(ACT)フレームワークを紹介します。 ACTは、バイアスのないデータに対するオフラインのペアワイズ評価を使用してソリューションを見つけ、システムやユーザの振る舞いの変化に適応するために継続的に再トレーニングする。我々はその効果を実証的に実証し、大規模生産環境での展開について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:24:03 GMT)
The Nah Bandit: Modeling User Non-compliance in Recommendation Systems [6.6]
Expert with Clustering(EWC)は、推奨オプションと推奨されないオプションの両方からのフィードバックを取り入れた階層的なアプローチで、ユーザの好み学習を加速する。 EWCは教師付き学習と伝統的な文脈的バンディットアプローチの両方を上回ります。この研究は、より効果的なレコメンデーションシステムのための堅牢なフレームワークを提供する、Nah Banditにおける将来の研究の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:40:55 GMT)
Can boundary configuration be tuned to optimize directional quantum steering harvesting? [6.6]
真空無質量スカラー場と局所的に相互作用する2つの静的検出器間の量子ステアリングの収穫について検討した。検出器と境界の間の距離が増加すると、境界は一方の方向の量子ステアリングを抑制し、他方の方向の量子ステアリングを増強する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:13:53 GMT)
Quantum Resource Theory of Deficiency and Operational Applications in Subchannel Discrimination [6.5]
量子資源理論における中心的な課題は、量子資源に対する運用上の意味を提供することである。本稿では,物理タスクにおける最大資源状態の集合に対して,与えられた状態の資源不足を定義する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:11:11 GMT)
Measuring topological invariants of even-dimensional line-gapped non-Hermitian systems through quench dynamics [6.4]
熱処理後のスピンテクスチャから構築した動的場の巻線パターンからNHトポロジカル不変量を抽出できることを示す。この研究は、量子プラットフォームにおけるNHトポロジカル不変量を検出するための実験的にアクセス可能なプロトコルを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:11:51 GMT)
The case for and against fixed step-size: Stochastic approximation algorithms in optimization and machine learning [6.4]
近似の理論と応用は、最適化と強化学習の応用により、ますます関連性が高まっている。本稿では, ステップサイズ$alpha>0$のSAを再帰で定義し, $$theta_n+1 = theta_n+ alpha f(theta_n,Phi_n+1)$$$, $theta_ninmathbbRd$と$Phi_n$をマルコフ連鎖とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:47:11 GMT)
NoteBar: An AI-Assisted Note-Taking System for Personal Knowledge Management [6.4]
NoteBarは、ペルソナ情報と効率的な言語モデルを活用して、複数のカテゴリに自動的にノートを整理するAI支援のメモ取りツールだ。この分野での研究と評価を支援するために,16MBTIのペルソナに対して,3,173のノートと8,494の注釈付き概念からなる新しいペルソナ条件付きデータセットを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:05:42 GMT)
ShadowScope: GPU Monitoring and Validation via Composable Side Channel Signals [6.4]
GPUカーネルは、従来のメモリ安全性問題と新たなマイクロアーキテクチャ脅威の両方に対して脆弱である。構成可能なゴールデンモデルを活用した監視・検証フレームワークであるShadowScopeを提案する。また、GPUパイプラインに軽量のオンチップチェックを統合するハードウェア支援のバリデーションメカニズムであるShadowScope+も導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:21:21 GMT)
Evaluating the Efficacy of LLM-Based Reasoning for Multiobjective HPC Job Scheduling [6.4]
ReActスタイルフレームワークを用いたLarge Language Model (LLM)ベースのスケジューラ(Reason + Act) Systemはスクラッチパッドメモリを内蔵し、スケジューリング履歴を追跡し、自然言語のフィードバックを通じて決定を洗練する。我々は,OpenAI の O4-Mini と Anthropic の Claude 3.7 を用いて,実世界の7つの HPC ワークロードシナリオに対してアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:30:47 GMT)
Refinement of Monocular Depth Maps via Multi-View Differentiable Rendering [6.4]
現在の最先端のモノクル深度推定器は、広範囲なデータセットで訓練され、よく一般化されているが、多くのアプリケーションに必要な3D一貫性が欠如している。本稿では,これらの一般化単分子深度推定手法の強度を多視点データと組み合わせ,これを解析・合成最適化問題としてフレーミングする。提案手法は,室内シナリオの難易度においても,詳細な,高品質なビュー一貫性のある,正確な深度マップを生成でき,また,そのようなデータセット上での最先端のマルチビュー深度再構成手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:51:09 GMT)
Rashomon in the Streets: Explanation Ambiguity in Scene Understanding [6.2]
ラショモン効果は、複数の同じ精度のモデルが、同じ予測に対して異なる説明をすることができる場所である。本稿では,実世界の運転シーンにおける行動予測の課題に対して,この効果の実証的定量化を行う。本研究は, あいまいさは, モデリング人工物だけではなく, 問題の固有の性質であることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:36:18 GMT)
Comparison of End-to-end Speech Assessment Models for the NOCASA 2025 Challenge [6.2]
本稿では,ノルウェー語を第2言語として学習する子どもたちを対象に,NOCASA 2025 Challengeのために開発された3つのエンドツーエンドモデルの解析を行った。我々のモデルには、エンコーダ・デコーダ・シームズアーキテクチャ(E2E-R)、事前訓練されたwav2vec2.0表現を利用したプレフィックス付き直接分類モデル、CTCで計算したアライメントフリーな発音特徴を統合する新しいモデルが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:17:59 GMT)
Dynamical stability for dense patterns in discrete attractor neural networks [6.2]
次級ニューラルネットワークと雑音の存在下での離散的固定点の局所安定性の理論を導出する。本分析では,閾値線形アクティベーションとスパース様パターンの計算的利点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:39:43 GMT)
C-DiffDet+: Fusing Global Scene Context with Generative Denoising for High-Fidelity Object Detection [6.2]
グローバルシーンコンテキストとローカル提案機能を直接統合したContext-Aware Fusion(CAF)を導入する。 CAFは、各オブジェクトの提案がシーンレベルの理解に参加することを可能にすることで、生成的検出パラダイムを著しく強化する。実験結果から,CarDDベンチマークにおける最先端モデルの改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:41:02 GMT)
DCDB: Dynamic Conditional Dual Diffusion Bridge for Ill-posed Multi-Tasks [6.2]
本研究では, 動的条件付き二重拡散橋の訓練パラダイムを提案する。本研究では,1段階の認知過程において,異なる条件下でのネットワークの学習目標を解析する。公開データセット上の複数の指標で最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:12:53 GMT)
LINKER: Learning Interactions Between Functional Groups and Residues With Chemical Knowledge-Enhanced Reasoning and Explainability [6.1]
生物学的に定義された相互作用型の観点から残基の相互作用を予測する最初のシーケンスベースモデルであるLINKERを紹介する。リンカーは3Dタンパク質-リガンド複合体から相互作用ラベルが誘導される構造制御された注意で訓練される。推論時にのみシーケンスレベルの入力が必要であり、構造データが利用できない設定で大規模アプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:53:56 GMT)
Language Models Do Not Follow Occam's Razor: A Benchmark for Inductive and Abductive Reasoning [6.1]
この研究は、大規模言語モデルの帰納的推論能力と帰納的推論能力を評価することに重点を置いている。プログラム可能で合成可能なデータセットであるInAbHyDを導入し、各推論例は不完全な世界モデルと観測セットから構成される。我々はOccamのRazorに基づく仮説の質を評価するための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:22:42 GMT)
Off-Policy Learning in Large Action Spaces: Optimization Matters More Than Estimation [6.0]
オフ政治評価(OPE)とオフ政治学習(OPL)は、オフライン文脈における意思決定の基礎となる。 OPLの最近の進歩は、統計特性を改善したOPE推定器を最適化している。この推定器中心のアプローチは、最適化ランドスケープに挑戦する、重要な現実的な障害を無視している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:25:45 GMT)
The Human Labour of Data Work: Capturing Cultural Diversity through World Wide Dishes [6.0]
本稿では、コミュニティメンバーが研究プロセスの設計を指導し、クラウドソースされたデータセットに貢献する参加型データセット作成の例を示す。このアプローチは,コミュニティからの分散型コントリビューションを支援する,キュレートされた高品質なデータをもたらす可能性があることを示す。我々は,参加型データセット構築に不可欠な参加型仲介者による労働の3次元を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:08:03 GMT)
SurGBSA: Learning Representations From Molecular Dynamics Simulations [5.9]
薬物のような化合物やタンパク質の静的構造からの自己教師付き事前学習は、強力な学習された特徴表現を可能にする。 MDに基づく表現学習のための新しいモデリング手法として,SURrogate mmGBSAを提案する。物理インフォームド・プレトレーニングの利点を初めて示し,140万以上の3次元軌跡の集合体上で代理MMGBSAモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:27:21 GMT)
A State Alignment-Centric Approach to Federated System Identification: The FedAlign Framework [5.8]
ローカルワーカーはステートスペースモデル(SSM)を等価表現で学習できるが、動的には異なる。 FedAlignは、局所的なSSMの状態表現を調整するために類似性変換行列を利用することで、この問題を克服する。我々は、FedAlignがFedAvgより優れ、より高速に収束し、グローバルSSMの安定性を改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:56:52 GMT)
Bootstrapping the Cross-Validation Estimate [5.8]
クロスバリデーションは予測モデルの性能を評価するために広く用いられている手法である。本稿では,クロスバリデーション推定の標準誤差を迅速に推定する高速ブートストラップ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:12:54 GMT)
The Broader Landscape of Robustness in Algorithmic Statistics [5.8]
データセットの汚染、ヘビーテールのデータ、あるいはデータセットのプライバシを保存するという意味での、さまざまな方法において、推定器は堅牢である可能性がある。同じアルゴリズムのアイデアが、これらのすべての設定において、計算効率の良い推定に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:31:48 GMT)
(Ir)rationality in AI: State of the Art, Research Challenges and Open Questions [5.7]
合理性の概念は人工知能(AI)の分野の中心である AIにおける概念の中心性にもかかわらず、合理的なエージェントを構成するものの統一された定義は存在しない。特定のシナリオにおいて最適であることを示す不合理な振る舞いについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:45:18 GMT)
Non-Linear Counterfactual Aggregate Optimization [5.7]
結果の非線形関数を直接最適化する問題は、この結果自体が多数の小さな貢献の総和である。個々の結果の和の濃度特性を活用することにより、スケーラブルな降下アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:07:34 GMT)
A Brain-Inspired Gating Mechanism Unlocks Robust Computation in Spiking Neural Networks [5.6]
神経活動に応じて膜伝導が進化する新しいスパイクユニットであるDynamic Gated Neuron(DGN)を紹介する。この結果から, 生物学的に妥当な動的ゲーティングが, 強靭なスパイクベースの計算の鍵となる機構であることを初めて強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:00:49 GMT)
lifeXplore at the Lifelog Search Challenge 2021 [5.5]
Lifelog Search Challenge (LSC) は、ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR) において、インタラクティブなライフログデータ検索コンペティションとして人気が高まっている。この年次ライブイベントの目的は、目的的に開発されたツールを使用して、特定のアナウンスされた記憶のための大量のライフログデータを、限られた時間で検索することである。本稿では、時系列日誌閲覧とインタラクティブな概念フィルタリングを組み合わせた検索システム「LifeXplore」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:18:46 GMT)
Invariant Features for Global Crop Type Classification [5.3]
CropGlobeは地球規模の作物型データセットで、5大陸8カ国から30万ピクセルのサンプルを収集している。 CropGlobeは広い範囲をカバーし、クロスカントリー、クロス大陸、クロス半球移動の下で体系的な評価を可能にする。 CropNetは、ピクセルレベルの作物分類に適した軽量で堅牢なCNNである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:28:33 GMT)
Semi-decentralized Federated Time Series Prediction with Client Availability Budgets [5.3]
フェデレートラーニング(FL)は、IoT(Internet of Things)シナリオにおける分散クライアント間の協調トレーニングを効果的に促進する。データの不均一性にもかかわらず、FLクライアントは限られたエネルギーと可用性の予算によって制約される可能性がある。我々は、利用可能なクライアントの確率的ランキングを応用した、新しい半分散クライアント選択法であるFedDeCABを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:21:34 GMT)
TinyDrop: Tiny Model Guided Token Dropping for Vision Transformers [5.2]
視覚変換器(ViT)は画像分類において高い性能を達成するが、全ての画像トークンを処理することで高い計算コストを発生させる。高精度を損なうことなく、大規模なViTにおける推論コストを削減するため、軽量ビジョンモデルでガイドされるトレーニング不要なトークンドロップフレームワークであるTinyDropを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:55:49 GMT)
Fast rigid alignment of heterogeneous images in sliced Wasserstein distance [5.2]
最適な輸送量に基づく異種画像の整列を高速に行うアルゴリズムを提案する。提案手法は,高速フーリエ法とスライスされた確率測定値のロバスト性を組み合わせた手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:35:27 GMT)
STREAM (ChemBio): A Standard for Transparently Reporting Evaluations in AI Model Reports [5.2]
STREAM(A Standard for Transparently Reporting Evaluations in AI Model Reports)は、モデルレポートが評価結果を明らかにする方法を改善する標準である。政府、市民社会、アカデミア、フロンティアAI企業の23人の専門家と協議して開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:52:33 GMT)
Stealth by Conformity: Evading Robust Aggregation through Adaptive Poisoning [5.2]
Federated Learning(FL)は、プライバシの問題に対処するために設計された分散学習パラダイムである。我々は適応的かつ回避的な毒殺戦略であるChameleon Poisoning (CHAMP)を提案する。 CHAMPは、より効果的で回避可能な中毒を可能にし、既存の堅牢なアグリゲーション防衛の基本的な制限を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:40:54 GMT)
Graph neural networks for learning liquid simulations in dynamic scenes containing kinematic objects [5.2]
剛体相互作用下での液体の力学を学習するためのグラフニューラルネットワークに基づくフレームワークを提案する。本モデルでは,動的条件下での流体挙動を正確に把握し,静的な自由落下環境におけるシミュレータとしても機能する。そこで本研究では、勾配に基づく最適化手法を用いて、学習されたダイナミクスを利用して制御と操作のタスクを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:13:52 GMT)
Multi Attribute Bias Mitigation via Representation Learning [5.2]
実世界のイメージは、テクスチャ、透かし、ジェンダーメイク、シーンオブジェクトペアリングなど、複数の重なり合うバイアスを頻繁に示します。これは、トレーニング中にのみグループラベルを必要とし、テスト時にバイアスを最小限に抑えるリーン2段階フレームワークである。 GMBMをFB CMNIST, CelebA, COCO上で検証し, 最悪のグループ精度を向上し, 多属性バイアス増幅を半減させ, SBAでは新たな低値を設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:08:59 GMT)
AdaGrad Meets Muon: Adaptive Stepsizes for Orthogonal Updates [5.0]
我々は、標準ベースの更新とaGradタイプのステップを組み合わせた新しい適応型更新AdaGOを提案する。 AdaGOは更新の直交性を保持しており、これはスペクトル降下と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:42:22 GMT)
Structure-Learnable Adapter Fine-Tuning for Parameter-Efficient Large Language Models [5.0]
本稿では,構造学習機構を基盤としたアダプタを用いたファインチューニング手法を提案する。これにより、モデルがマルチタスク設定で柔軟に構造を調整し、異なるタスク特性に適合させることができる。精度、圧縮速度、ノイズや摂動に対する頑健さのバランスが良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:40:25 GMT)
Beyond ROUGE: N-Gram Subspace Features for LLM Hallucination Detection [5.0]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を含む様々なタスクにおいて有効性を示す。幻覚の根本的な問題は依然としてこれらのモデルに悩まされており、一貫性のある真正な情報を生成する際の信頼性を制限している。 LLM生成テキストからN-Gram周波数テンソルを構成するROUGEにインスパイアされた新しい手法を提案する。このテンソルは共起パターンを符号化することでよりリッチな意味構造を捉え、事実と幻覚的コンテンツをよりよく区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:52:24 GMT)
GroundingDINO-US-SAM: Text-Prompted Multi-Organ Segmentation in Ultrasound with LoRA-Tuned Vision-Language Models [5.0]
本研究では,複数の超音波臓器にまたがる物体セグメンテーションを実現するために,Grounding DINOとSAM2を統合したプロンプト駆動視覚言語モデル(VLM)を提案する。胸, 甲状腺, 肝臓, 前立腺, 腎臓, 脊髄筋を含む18種類の超音波データセットが得られた。提案手法は,UniverSeg,MedSAM,MedCLIP-SAM,BiomedParse,SAMUSなどの最先端セグメンテーション手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:41:31 GMT)
Comparing Next-Day Wildfire Predictability of MODIS and VIIRS Satellite Data [4.9]
我々は,1日前に広がる山火事の予報にVIIRSとMODISのデータがどの程度有効かを評価する。 VIIRSを入力とし、VNP14をターゲットとしたモデルが最良の結果を得る。我々は、MOD14は翌日の火災予報には適さないと結論し、VNP14の方がずっと良い選択肢であると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:10:23 GMT)
Knowledge Integration for Physics-informed Symbolic Regression Using Pre-trained Large Language Models [4.8]
記号回帰(SR)は、自動科学的発見のための強力なツールとして登場した。現在の手法は、しばしば特別な定式化と手動の特徴工学を必要とする。本研究では,事前学習されたLarge Language Models(LLM)を利用して,PiSRの知識統合を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:53:40 GMT)
PadChest-GR: A Bilingual Chest X-ray Dataset for Grounded Radiology Report Generation [4.8]
グラウンドドラジオロジーレポート生成(GRRG)は、画像上の個々の所見の局所化を含む。現在、GRRGモデルをトレーニングするための手動注釈付き胸部X線データセットは存在しない。 CXR画像のGRRGモデルのトレーニングを目的としたPadChest-GR(Grounded-Reporting)というデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:39:20 GMT)
Equivariant U-Shaped Neural Operators for the Cahn-Hilliard Phase-Field Model [4.8]
等価なU字型ニューラル作用素(E-UNO)が過去の力学の短い歴史から位相場変数の進化を学習できることを示す。対称性とスケール階層を符号化することにより、モデルはより一般化され、トレーニングデータが少なくなり、物理的に一貫したダイナミクスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:09:36 GMT)
Single-seed generation of Brownian paths and integrals for adaptive and high order SDE solvers [4.7]
適応型高次解法を新しいVBTアルゴリズムで実現した2つの応用について述べる。適応解法を用いて高揮発性CIRモデルをシミュレートし、定常ステップの収束順序を2倍以上に向上する。 MCMC問題に対して, 適応的第三次ランゲヴィン解法を応用し, 関数評価の10分の1しか用いない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:07:32 GMT)
A Multimodal and Multi-centric Head and Neck Cancer Dataset for Tumor Segmentation and Outcome Prediction [4.6]
頭頸部癌に対するPET/CT( Annotated Positron Emission Tomography/d Tomography)研究のマルチモーダルデータセットについて述べる。このデータセットには、10の国際医療センターから取得された頭頸部癌と病理組織学的に確認された患者の1123のFDG-PET/CT研究が含まれている。全ての検査はPET/CTスキャンと様々な取得プロトコルを併用し、施設間での実際の臨床の多様性を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:28:00 GMT)
Unsupervised Learning based Element Resource Allocation for Reconfigurable Intelligent Surfaces in mmWave Network [4.6]
我々は、$alpha$-fairスケジューリングフレームワークでRIS位相設定とリソース割り当てを最適化する共同最適化問題を定式化する。入力次元を著しく低減し,計算複雑性を低減し,拡張性を高めるために,FNN(Five-layer full connected neural network)と前処理技術を組み合わせた5層ニューラルネットワークを提案する。提案方式は計算複雑性を低減しつつ性能を向上し,反復最適化アルゴリズムよりもはるかにスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:56:27 GMT)
GalaxAlign: Mimicking Citizen Scientists' Multimodal Guidance for Galaxy Morphology Analysis [4.6]
銀河形態解析では、銀河の形状や構造を解析する。既存の方法は、大きな注釈付きデータセット上でドメイン固有の基礎モデルをトレーニングするか、小さなイメージセット上で微調整された視覚基盤モデルをトレーニングする。私たちは、市民科学者が天文学的な画像の中で銀河を識別する方法に触発されたマルチモーダルアプローチであるGalaxAlignを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:19:05 GMT)
Similarity between Units of Natural Language: The Transition from Coarse to Fine Estimation [4.3]
人間の言語ユニット間の類似性を捉えることは、人間がどう異なる物体を関連づけるかを説明するのに不可欠です。この論文における私の研究目標は、より洗練された方法で言語単位間の類似性を考慮した回帰モデルを開発することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:14:49 GMT)
Can the Waymo Open Motion Dataset Support Realistic Behavioral Modeling? A Validation Study with Naturalistic Trajectories [4.3]
本研究では,WOMDが実世界のAV操作で観測される力学と相互作用を正確に捉えているかどうかを検討する。我々は,信号化交差点での放電,車追従,車線変更行動の3つの代表的な都市運転シナリオの比較分析を行った。その結果, PHX の挙動は WOMD の行動エンベロープの外側にあることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:56:46 GMT)
HamRaz: A Culture-Based Persian Conversation Dataset for Person-Centered Therapy Using LLM Agents [4.2]
HamRazは、パーソナリティセンタード・セラピー(PCT)におけるAI支援型メンタルヘルス支援のためのデータセットスクリプトベースの対話とLLM(Adaptive Large Language Model)ロールプレイングを組み合わせることで、ペルシア語を話すクライアントのあいまいさと感情的なニュアンスを捉える。人間の評価は、ハムラズが共感、コヒーレンス、リアリズムにおいて既存のベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:08:37 GMT)
Exploring the Design Space of Fair Tree Learning Algorithms [4.1]
決定木は、異なるグループに対する非差別を確保しながら、予測性能を最大化することを目的としている。本稿では、上記の2つの追加オプションを設計空間から導入し、複数のデータセット上で実験的に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:39:23 GMT)
When and Where do Data Poisons Attack Textual Inversion? [4.1]
毒殺攻撃は拡散モデル(DM)の堅牢性に重大な課題をもたらす本稿では,3つのキーコンポーネントからなる新しい防御機構であるセーフゾーントレーニング(SZT)を提案する。 SZTは、全ての中毒攻撃に対するTIの堅牢性を大幅に向上させ、事前に公表された防御以上の生成品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:48:05 GMT)
Multi-level SSL Feature Gating for Audio Deepfake Detection [4.1]
生成AIの最近の進歩、特に音声合成は、非常に自然な音声合成音声の生成を可能にしている。これらのイノベーションは、不正行為の誤用、ID盗難、セキュリティの脅威など、重大なリスクをもたらす。スプーフィング検出対策の現在の研究は、未確認のディープフェイク攻撃や言語への一般化によって制限されている。本稿では,フロントエンド特徴抽出器として音声基礎XLS-Rモデルから関連する特徴を抽出するゲーティング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:37:52 GMT)
Mapping on a Budget: Optimizing Spatial Data Collection for ML [4.0]
農業、生態学、人間開発にまたがる応用において、衛星画像(SatML)を用いた機械学習はラベル付きトレーニングデータの範囲によって制限される。不均一なデータ収集コストの存在下で空間訓練データの最適化のための最初の問題定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:24:55 GMT)
treeX: Unsupervised Tree Instance Segmentation in Dense Forest Point Clouds [4.0]
近距離レーザースキャンは、森林スタンドの詳細な3Dキャプチャを提供する。 TreeXアルゴリズムは、クラスタリングに基づく茎検出とクラウンデライン化のために成長する領域を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:35:20 GMT)
Probe-Rewrite-Evaluate: A Workflow for Reliable Benchmarks and Quantifying Evaluation Awareness [3.9]
大規模言語モデル(LLM)は、現実のデプロイメントコンテキストから制御された評価設定への変更を認識すると、大きな振る舞いの変化を示すことが多い。この不一致は、ベンチマークパフォーマンスがモデルの真の安全性と誠実さを正確に反映していない可能性があるため、AIアライメントにとって重要な課題となる。線形プローブを用いて連続的な尺度のプロンプトを"test-like"から"deploy-like"にスコアする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:00:33 GMT)
Quantum-Assisted Correlation Clustering [3.8]
この研究は、グラフベースの教師なし学習タスクである相関クラスタリングのためのハイブリッド量子古典的手法を導入する。我々は、もともと連立構造生成のために設計された量子支援型解法GCS-Qを適用し、署名付きグラフにおけるクラスタ内合意を最大化する。合成符号グラフと実世界のハイパースペクトル画像データに関する実証的な評価は、相関クラスタリングに適応すると、GCS-Qはロバスト性およびクラスタリング品質において古典的アルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:14:35 GMT)
Towards Agentic OS: An LLM Agent Framework for Linux Schedulers [3.8]
我々は、完全に自律的な大規模言語モデル(LLM)エージェントが、人間の関与なしにLinuxスケジューラを最適化できるフレームワークであるSchedCPを紹介した。 SchedCPは、Workload Analysis Engine、進化するSchduler Policy Repository、Execution Verifierの3つの主要なサービスを備えた安定したインターフェースを提供する。評価の結果,SchedCPの性能改善は1.79倍,コスト削減は13倍であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:09:05 GMT)
Optimizing Federated Learning for Scalable Power-demand Forecasting in Microgrids [3.8]
IoT(Internet of Things)による都市やマイクログリッドの電力消費のリアルタイムモニタリングは、将来の需要予測とグリッド操作の最適化に役立つ。すべてのコンシューマレベルの使用データをクラウドに移行して,詳細な時間スケールでの予測と分析を行なうことで,アクティビティパターンの公開が可能になる。我々は,時系列需要予測のために,エッジとクラウドをまたいだフェデレートラーニング(FL)トレーニングのいくつかの最適化を開発し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:46:26 GMT)
Decentralised self-organisation of pivoting cube ensembles using geometric deep learning [3.8]
等質な四角形モジュラーロボットを2次元で自動再構成するモデルを提案する。アンサンブルの各キューブは、ニューラルネットワークによって制御され、その近隣の他のキューブからしか情報を得ることができない。最もローカライズされたバージョンでさえ、ターゲットの形状に再構成することに成功しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:50:41 GMT)
Improving Bayesian Optimization for Portfolio Management with an Adaptive Scheduling [3.8]
ブラックボックスのポートフォリオ管理システムは、商業的および安全上の制約により金融業界で普及している。本研究は,限られた観測予算下でのブラックボックスポートフォリオモデルの探索安定性と効率を向上させる新しいベイズ最適化フレームワーク(TPE-AS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:54:40 GMT)
GS-TG: 3D Gaussian Splatting Accelerator with Tile Grouping for Reducing Redundant Sorting while Preserving Rasterization Efficiency [3.8]
タイルベースのレンダリングアクセラレータであるGS-TGを導入し,冗長なソート操作の削減と効率の維持により3D-GSレンダリングの高速化を図る。実験の結果、GS-TGは最先端の3D-GSアクセラレータよりも平均1.54倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:05:48 GMT)
Designing Gaze Analytics for ELA Instruction: A User-Centered Dashboard with Conversational AI Support [3.7]
視線追跡は、学生の認知とエンゲージメントに関する豊富な洞察を提供する。しかし、教室向け教育技術では使われていない。本稿では、英語芸術のための視線に基づく学習分析ダッシュボードの反復設計と評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:01:14 GMT)
Enhancing Natural Language Inference Performance with Knowledge Graph for COVID-19 Automated Fact-Checking in Indonesian Language [3.7]
本研究は,インドネシア語の自動ファクトチェックにおいて,知識グラフ(KG)を外部知識として活用し,NLIのパフォーマンスを向上させる。本研究は,KGsを組み込むことで,NLI性能が有意に向上し,0.8616の精度が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:36:10 GMT)
Correcting Auto-Differentiation in Neural-ODE Training [3.7]
ニューラルネットワークが高次法を用いる場合、ブルート力の自己微分は、収束を防ぐための勾配に人工的な振動をもたらすことがよく示される。本稿では、これらの振動を効果的に排除し、勾配を補正し、正確な更新を返すための単純な後処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:05:31 GMT)
L-MARS: Legal Multi-Agent Workflow with Orchestrated Reasoning and Agentic Search [3.7]
L-MARS(Legal Multi-Agent with Orchestrated Reasoning and Agentic Search)は、法的な質問応答における幻覚と不確実性を低減するシステムである。単一パス検索拡張生成(RAG)とは異なり、L-MARSはクエリをサブプロブレムに分解する。審査員を雇い、回答合成前の十分性、司法権、時間的妥当性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:57:14 GMT)
RouteNet-Gauss: Hardware-Enhanced Network Modeling with Machine Learning [3.7]
本稿では、これらの課題に対処するために、テストベッドネットワークと機械学習(ML)モデルとの新たな統合であるRouteNet-Gaussを紹介する。ハードウェアアクセラレータとしてテストベッドを使用することで、RouteNet-Gaussはトレーニングデータセットを高速に生成し、実世界の条件に対する忠実度の高いネットワークシナリオをシミュレートする。実験結果から,RouteNet-Gaussは予測誤差を最大95%削減し,最新のDES法に比べて推論時間の488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） (Wed, 03 Sep 2025 16:19:20 GMT)
You Sound a Little Tense: L2 Tailored Clear TTS Using Durational Vowel Properties [3.6]
本稿では,第2言語話者(L2)に合わせたTTSシステムを提案する。我々は、アメリカ英語の時制(長音)とラックス(短音)の母音の持続時間差を用いて、Matcha-TTSの「明度モード」を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:54:41 GMT)
WildFireCan-MMD: A Multimodal Dataset for Classification of User-Generated Content During Wildfires in Canada [3.5]
我々は、最近のカナダの山火事から得られたXポストのマルチモーダルデータセットであるWildFireCan-MMDを紹介する。このデータセット上でゼロショット視覚言語モデルを評価し、その結果をカスタムトレーニングおよびベースライン分類器と比較する。我々の最高のパフォーマンスのカスタムモデルは84.48%のfスコアに達し、VLMとベースライン分類器を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:22:06 GMT)
An angular momentum approach to quantum insertion errors [3.4]
本稿では,量子誤り訂正プロトコルについて詳述する。 2ビット症候群を生じる単純な2段階症候群抽出プロトコルを提供する。我々は、これらの測定値が状態を新しいコード空間に投影することを実証し、予測された状態を所望のキュービット数の置換不変コードにマッピングするテレポーテーションプロトコルを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:39:24 GMT)
Exposing Privacy Risks in Anonymizing Clinical Data: Combinatorial Refinement Attacks on k-Anonymity Without Auxiliary Information [3.3]
ローカルリコーディングを用いて生成したk匿名化データセットを対象とした,新たなプライバシ攻撃手法を提案する。実世界の臨床マイクロデータを用いた結果から,外部情報がない場合でも,確立された匿名化フレームワークが保証されるレベルのプライバシを提供できないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:36:06 GMT)
Uncertainty-aware Test-Time Training (UT$^3$) for Efficient On-the-fly Domain Adaptive Dense Regression [3.3]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、自律システムでますます使われている。 DNNはドメインシフトをうまく一般化しない。最近のテストタイムトレーニングでは、新しいテスト分布に適応する手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:41:43 GMT)
LLM-based Relevance Assessment for Web-Scale Search Evaluation at Pinterest [3.3]
我々はPinterest Searchで、微調整LDMを用いたオンライン実験の妥当性評価を自動化する手法を提案する。 LLMによる判断と人間のアノテーションの一致を厳格に検証する。このアプローチは、高品質な関連指標をもたらし、オンライン実験における最小検出効果(MDE)を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 23:07:49 GMT)
Polarization-Controlled Dual-State Distribution of Bell and N00N Entanglement Over a Metro-Scale Commercial Quantum Network [3.3]
大都市圏の商用繊維ネットワーク上での多光子二重状態絡み合い分布の最初の実演を報告する。この実験は、TNのチャタヌーガにあるEDB Bohr IV量子ネットワーク上で実施された。その結果、実世界の通信インフラ上での偏光制御多光子絡み合い分布の汎用性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:35:49 GMT)
E-ARMOR: Edge case Assessment and Review of Multilingual Optical Character Recognition [3.2]
本研究では,資源制約環境におけるエッジ配置に最適化された新しいOCRシステムであるSprinklr-Edge-OCRを紹介する。本稿では,5つの最先端LVLM(InternVL, Qwen, GOT OCR, LLaMA, MiniCPM)と2つの従来のOCRシステム(Sprinklr-Edge-OCR, SuryaOCR)を比較した。この結果から,エッジデプロイメントに最適なOCRシステムは,計算要求の低さ,低さ,従来のOCRシステムであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:08:41 GMT)
MF-OML: Online Mean-Field Reinforcement Learning with Occupation Measures for Large Population Games [3.2]
本稿では,シーケンシャルゲームのナッシュ平衡計算のためのオンライン平均場強化学習アルゴリズムを提案する。 MFOMLは、ナッシュ平衡を実証的に解くための、最初の完全近似マルチエージェント強化学習アルゴリズムである。副生成物として、モノトーン平均場ゲームの近似計算のための最初のトラクタブル大域収束計算も得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:18:07 GMT)
Embedding Similarity Guided License Plate Super Resolution [3.2]
本研究では,画素ベース損失と埋め込み類似性学習を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 CCPDおよびPKUデータセットの実験により,提案フレームワークの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:43:47 GMT)
PercepTwin: Modeling High-Fidelity Digital Twins for Sim2Real LiDAR-based Perception for Intelligent Transportation Systems [3.2]
本稿では,HiFi DTを用いた大規模かつ高品質な合成データセットを作成するための厳密な手法を提案する。提案されたワークフローは、現実世界の環境をデジタルに複製するためのステップ、ツール、ベストプラクティスを概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:12:15 GMT)
LiGuard: A Streamlined Open-Source Framework for Rapid & Interactive Lidar Research [3.2]
LiGuardはオープンソースのソフトウェアフレームワークで、研究者はLidarベースのプロジェクトのためのコードを迅速に開発できる。データI/O、プリ/ポスト処理、そして一般的に使用されるアルゴリズムの組み込みサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:10:53 GMT)
High-Fidelity Digital Twins for Bridging the Sim2Real Gap in LiDAR-Based ITS Perception [3.2]
本稿では,実世界の背景形状,レーンレベルの道路トポロジ,センサ固有の仕様と配置を組み込んだ高忠実なディジタルツイン(HiFi DT)フレームワークを提案する。実験の結果、DT訓練モデルでは、実際のデータでトレーニングされた同等のモデルを4.8%上回る結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:12:58 GMT)
PPORLD-EDNetLDCT: A Proximal Policy Optimization-Based Reinforcement Learning Framework for Adaptive Low-Dose CT Denoising [3.1]
低線量CT(LDCT)は放射線被曝の最小化に重要である。反復最適化や教師付き学習といった従来の装飾手法は、画像の品質を保たないことが多い。 LDCTのための強化学習ベース(RL)アプローチであるPPORLD-EDNetLDCTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:13:06 GMT)
Automatic Differentiation of Agent-Based Models [3.1]
エージェントベースモデル(ABM)は、個々のエージェントのボトムアップ相互作用をキャプチャすることで複雑なシステムをシミュレートする。疫病や金融市場のような複雑なシステムの多くは、数千から数百万のエージェントを巻き込んでいる。自動微分(AD)技術は,これらの計算負担を効果的に軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:28:33 GMT)
Evaluation of Stress Detection as Time Series Events -- A Novel Window-Based F1-Metric [3.1]
ウェアラブルデバイスによるストレスモニタリングなどのアプリケーションには,時系列評価が不可欠である。 F1のような標準メトリクスは、実世界の不均衡なデータセットでモデルパフォーマンスを誤って表現することが多い。時間耐性を組み込んだウィンドウベースのF1メトリック(F1$_w$)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:55:28 GMT)
Breaking the Mirror: Activation-Based Mitigation of Self-Preference in LLM Evaluators [3.1]
自己選好バイアス」は評価パイプラインの公平性と信頼性を損なう。本研究は, 軽量ステアリングベクトルが再トレーニングを伴わずに, 推論時にこの問題を軽減することができるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:52:55 GMT)
Impoola: The Power of Average Pooling for Image-Based Deep Reinforcement Learning [3.1]
本論文では,Impala-CNNにおける出力特徴マップのフラット化をグローバル平均プールに置き換えることにより,顕著な性能向上が期待できることを示す。ネットワークの翻訳感度の低下がこの改善の中心となるかもしれない。この結果から,ネットワークのスケーリングはモデルサイズを増大させるだけでなく,ネットワーク設計の効率化も重要な要因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:36:02 GMT)
ARDO: A Weak Formulation Deep Neural Network Method for Elliptic and Parabolic PDEs Based on Random Differences of Test Functions [3.0]
深層学習技術を用いたPDEおよびPDE関連問題の解法としてARDO法を提案する。このフレームワークの主な利点は、ソリューションニューラルネットワークに関して完全に微分自由であることだ。このフレームワークは、Fokker-Planck型2階楕円型およびパラボリックPDEに特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:54:12 GMT)
Mitigation of Gender and Ethnicity Bias in AI-Generated Stories through Model Explanations [2.9]
言語モデルは、特に性別と民族の表現において、そのアウトプットを通じて社会的偏見を伝播させることが示されている。本稿では,AIが生み出す職業物語におけるジェンダーと民族のバイアスについて検討する。提案した緩和戦略であるバイアス分析と説明による緩和(BAME)は,2%から20%の範囲の人口表現の改善を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:25:25 GMT)
EdgeAttNet: Towards Barb-Aware Filament Segmentation [2.8]
U-Netバックボーン上に構築されたセグメンテーションアーキテクチャであるEdgeAttNetを提案する。 H-α観察において, 微細なフィラメント構造, 特に樹皮を捉えることができることを示す。フィラメントバーブのセグメンテーション精度が向上し、フィラメントバーブの認識が大幅に向上し、実用的な展開に適した推論性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:04:23 GMT)
Exploring a Graph-based Approach to Offline Reinforcement Learning for Sepsis Treatment [2.8]
この研究は、よく知られたMIMIC-IIIデータセットからの患者データを、時間とともに進化する異種グラフとしてモデル化する。患者の状態表現を学習するための2つのグラフニューラルネットワークアーキテクチャ、GraphSAGEとGATv2について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:15:41 GMT)
Fast, accurate, and predictive method for atom detection in site-resolved images of microtrap arrays [2.8]
マイクロトラップアレイの部位分解画像中の個々の原子を検出するために,推定理論に根ざした新しい手法を提案する。 Weenerデコンボリューションに基づく一般的な手法と比較して,検出精度が大幅に向上したことを示す。本稿では,信号対雑音比の厳密な定義を提案し,検出誤差率の予測器として利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:15:27 GMT)
Uncertainty-driven Adaptive Exploration [2.7]
本稿では、この重要な問題に原則的に対処するために不確実性を利用する汎用適応探索フレームワークを提案する。いくつかの MuJoCo 環境において,本フレームワークが標準手法よりも優れた適応探索戦略を実現することを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:13:23 GMT)
Equivariant Flow Matching for Symmetry-Breaking Bifurcation Problems [2.7]
本稿では,分岐結果に対する全確率分布をモデル化するためのフローマッチングに基づく生成フレームワークを提案する。我々は、玩具モデルから座屈ビームやアレン・カーンの方程式のような複雑な物理問題まで、様々なシステムに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:18:05 GMT)
Gradient Estimation Methods of Approximate Multipliers for High-Accuracy Retraining of Deep Learning Models [2.6]
本稿では,AppMultsのより正確な勾配を求める2つの方法を提案する。最初の LUT-2D は2次元ルックアップテーブル (LUT) で AppMult 勾配を特徴づける。 2つ目は LUT-1D と呼ばれ、1次元の LUT に勾配値を格納するコンパクトで効率的な変種である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:57:29 GMT)
TRELLIS-Enhanced Surface Features for Comprehensive Intracranial Aneurysm Analysis [2.6]
頭蓋内大動脈瘤は, 注釈付き3Dデータによる検出, デライン化, モデル化が困難である。本稿では,大規模非医学的3次元データセットに基づいて学習した生成モデルTRELLISで学習した潜在幾何学的埋め込みを利用したクロスドメイン特徴伝達手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:51:17 GMT)
Dataset Distillation as Pushforward Optimal Quantization [2.6]
そこで本研究では,実データ上での学習に類似した性能を,桁違いに少ない計算量で実現した合成トレーニングセットを提案する。特に、既存の非絡み合ったデータセット蒸留法を古典的最適量子化とワッサーシュタインのバリセンタ問題にリンクする。我々は,ImageNet-1Kデータセットの性能向上とモデル間一般化を,より簡単な追加計算で実現し,より高階のイメージ・パー・クラス・セッティングにおけるSOTA性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:44:03 GMT)
Unsupervised Instance Segmentation with Superpixels [2.5]
人間のアノテーションを必要とせずにオブジェクトを効率的に分割する新しいフレームワークを提案する。低レベルの画像特徴から高画質の粗いマスクとスーパーピクセルを分割した新しいスーパーピクセル誘導マスク損失を計算した。提案手法の有効性を実証するため,実例分割とオブジェクト検出における公開データセットの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:46:48 GMT)
CNOT Oriented Synthesis for Small-Scale Boolean Functions Using Spatial Structures of Parallelotopes [2.5]
Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) 時代において、量子回路のスケーラビリティはゲートの忠実度と量子ビット数によって制限されている。小型ブール関数に適した新しい合成法である空間構造に基づくハイパーキューブ低減法(SSHR)を提案する。提案手法は,CNOTゲート数の56%と81%の削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:10:19 GMT)
Hues and Cues: Human vs. CLIP [2.5]
本研究は,ボードゲームによる人工モデル評価のための新しいアプローチを提案する。ボードゲーム『Hues & Cues』をプレイすることで、CLIPの色知覚と色命名能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:16:08 GMT)
STAR: A Fast and Robust Rigid Registration Framework for Serial Histopathological Images [2.5]
剛性登録のためのシリアル組織アライメント(STAR)は、マルチWSIアライメントのための高速で堅牢なオープンソースフレームワークである。複数の臓器とスキャン条件にまたがるANHIR 2019とABAT 2022データセットの評価。 STARは1スライドあたりの安定なアライメントを一定に生成し、クロスステア・バリアビリティと部分組織オーバーラップに対する堅牢性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:32:24 GMT)
Real-Time Instrument Planning and Perception for Novel Measurements of Dynamic Phenomena [2.5]
追従型高分解能センサの自律軌道計画により,衛星画像中の動的事象の検出を合成し,ピンポイント計測を行う。従来の機械学習アルゴリズムや畳み込みニューラルネットワークなどの分類手法を解析する。シミュレーションにより,高分解能機器の実用性は,ベースラインに比べて桁違いに向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:32:15 GMT)
A Privacy-Preserving Recommender for Filling Web Forms Using a Local Large Language Model [2.4]
Webアプリケーションは、教育、金融、電子商取引といった重要な領域でますます使われている。フェールフリーのパフォーマンスを評価する効果的な方法はWebフォームテストである。本稿では,大規模言語モデルを用いてローカルに動作するプライバシ保護レコメンデータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:43:01 GMT)
Bayesian Active Learning for Multi-Criteria Comparative Judgement in Educational Assessment [2.4]
比較判断(CJ)は、仕事を個別の基準に分解するのではなく、全体的評価によって代替的な評価手法を提供する。この方法は、人間によるニュアンスの比較能力を活用し、より信頼性が高く有効な評価を得る。ルーブリックは教育で広く使われており、グレーディングと詳細なフィードバックのための構造化された基準を提供しています。これにより、CJの総合的なランキングと、基準に基づくパフォーマンスのブレークダウンの必要性の間にギャップが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:32:54 GMT)
Gradients: When Markets Meet Fine-tuning -- A Distributed Approach to Model Optimisation [2.4]
70Mから70Bパラメータのモデル間で180の微調整タスクをテストした結果,HuggingFace AutoTrain, TogetherAI, Databricks, Google Cloudのサブ最適化構成が一貫して生成されていることがわかった。実験では、GradientsがO togetherAI、Databricks、Google Cloudに対して100%勝利し、HuggingFace AutoTrainを82.8%で破った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:39:22 GMT)
Autonomous Learning From Success and Failure: Goal-Conditioned Supervised Learning with Negative Feedback [2.4]
Goal-Conditioned Supervised Learningは、自律システムのための自己アニメーション学習を可能にする、潜在的なソリューションとして登場した。本稿では,GCSLフレームワークに対照的な学習原則を統合し,成功と失敗の両方から学ぶ新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:50:48 GMT)
Erasure Minesweeper: exploring hybrid-erasure surface code architectures for efficient quantum error correction [2.3]
本稿では,表面符号誤り訂正のためのハイブリッド・エミッションアーキテクチャを提案する。クォービットのサブセットは消去キュービットとして指定され、残りは標準のままである。ハイブリット・エミッション・アーキテクチャは,表面コードの性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:38:22 GMT)
Arbitrary Precision Printed Ternary Neural Networks with Holistic Evolutionary Approximation [2.3]
この研究は、印刷されたニューラルネットワークの分類精度と領域効率のギャップを埋める。任意の入力精度で印刷された3次ニューラルネットワークを設計するための自動フレームワークを提案する。我々の回路は、既存の近似印刷ニューラルネットワークを17倍、平均59倍の性能で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:30:53 GMT)
Demystifying optimized prompts in language models [2.3]
本稿では,最適化プロンプトの構成と,最適化プロンプトからLMが解析・構築するメカニズムについて検討する。最適化されたプロンプトは主に、トレーニングデータでより稀な句読点と名詞トークンで構成されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:25:16 GMT)
Covering a Few Submodular Constraints and Applications [2.2]
複数の部分モジュラー制約を網羅する問題を考察する。任意の整数に対して$alpha ge 1$ が集合 $S$ を出力し、$f_i(S) ge$ 1-1/ealpha -epsilon)b_i$ が [r]$ と $mathbbE[c(S)] le (1+epsilon)alpha cdot sfOPT$ に対して$1-1/ealpha -epsilon)b_i$ が成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:05:05 GMT)
Threshold Signatures for Central Bank Digital Currencies [2.2]
CBDCは、取引の真正性と整合性に関する署名に依存しており、秘密鍵の妥協の場合、大きな問題に繋がる。本研究は、CBDCの文脈におけるしきい値シグネチャスキーム(TSS)について検討する。 TSは分散キー管理と署名を可能にし、妥協されたキーのリスクを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:22:01 GMT)
MPCritic: A plug-and-play MPC architecture for reinforcement learning [2.2]
本稿では,MPCriticについて述べる。MPCriticは機械学習に優しいアーキテクチャで,MPCツールとシームレスに連携する。 MPCriticは、パラメータ化されたMPC問題によって定義された損失状況を利用して、バッチトレーニングステップに対する"ソフト"最適化に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:46:48 GMT)
Quantum Computer Benchmarking: An Explorative Systematic Literature Review [2.2]
現在までに最も包括的な体系的な文献レビューを行っている。量子スタックとその利害関係者に合わせて、QCベンチマークのための新しい分類法と定義を開発する。我々の分析では、繰り返し発生する設計パターンを明らかにし、研究のギャップを露呈し、ベンチマーク手法が異なる利害関係者にどのように役立つかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:13:52 GMT)
On Developers' Self-Declaration of AI-Generated Code: An Analysis of Practices [2.2]
この研究は、開発者がAI生成コードの自己宣言に使用する方法を理解することを目的としている。第1フェーズでは、GitHubからAI生成コードスニペットの613のインスタンスを収集しました。第2フェーズでは,フォローアップ実践者の調査を行い,有効回答は111件であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:36:10 GMT)
Frugal inference for control [2.2]
人工知能の進歩の鍵となる課題は、外部の動きとリソース利用の適切なバランスを達成することである。我々は,POMDPフレームワークのバージョンを開発し,推論によって得られた情報を,タスクのパフォーマンスや動作の労力とともに最適化する必要があるリソースとして扱う。この研究は、脳と機械の両方が不確実性の下で効果的だが資源効率のよい制御に使用できる新しいタイプの有理計算の基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:28:22 GMT)
Large deviations of density fluctuations in the boundary driven Quantum Symmetric Simple Inclusion Process [2.2]
量子対称性簡易包摂プロセスは、最近傍のホッピングを持つボゾン粒子の1次元系を記述する。パラドックス的には、2点関数の行列のダイナミクスと全てのゆらぎが一致していることが示される。我々はQSSIPにおける密度変動の大きな偏差関数を正確に導出し、その結果、量子定式化を利用して古典的包摂過程(SSIP)において導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:45:51 GMT)
How to Elicit Explainability Requirements? A Comparison of Interviews, Focus Groups, and Surveys [2.2]
本研究は,焦点グループ,インタビュー,オンライン調査の3つの方法の有効性と有効性について検討した。その結果,インタビューは最も効率的であり,参加者毎のニーズを最も多く捉えることができた。効率とカバレッジのバランスをとるために、調査とインタビューを組み合わせたハイブリッドアプローチを推奨します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:13:02 GMT)
Tabular foundation model for GEOAI benchmark problems BM/AirportSoilProperties/2/2025 [2.1]
本稿では,GEOAIベンチマークBM/AirportSoilProperties/2/2025で定義されたサイト特性問題に対する Tabular Prior-Data Fitted Network (TabPFN) の新たな応用について述べる。我々は、TabPFNをゼロトレーニング、少数ショット、空間内学習設定に適用し、大きな間接データベース(BID)から追加のコンテキストを提供する。この研究は、TabPFNが汎用基礎モデルとして優れた精度とよく校正された予測分布を達成したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:21:18 GMT)
Chirality-Induced Orbital-Angular-Momentum Selectivity in Electron Transmission and Scattering [2.1]
電子透過・散乱過程におけるキラリティ誘起軌道角運動量選択性(CIOAMS)について検討した。 OAMはキラル性誘導性スピン選択性のメカニズムにおいて重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:11:00 GMT)
Evaluating Security Properties in the Execution of Quantum Circuits [2.0]
量子コンピューティングは破壊的な技術であり、多くの重要な分野において大きな利点が期待されている。したがって、そのような機械によって処理される情報のセキュリティが最重要となる。この研究の目的は、機密性や整合性などのセキュリティ特性を評価するための実用的な方法論を特定し、潜在的に信頼できないプロバイダが所有する量子プロセッサを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:37:10 GMT)
Computational Basis of LLM's Decision Making in Social Simulation [2.0]
大規模言語モデル(LLM)は、社会科学や応用環境における人間のような意思決定エージェントとしての役割を担っている。本研究では,ディクタゲームにおけるLLMの内部表現の探索,定量化,修正を行う手法を提案する。モデルの推論中にこれらのベクトルを操作することは、それらの変数がモデルの意思決定とどのように関係するかを大幅に変えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:57:55 GMT)
Accountability Framework for Healthcare AI Systems: Towards Joint Accountability in Decision Making [2.0]
本稿では、特に医療におけるAIシステムにおいて、AI説明責任の'What'と'how'のギャップを埋める。我々は、説明責任の概念を分析し、説明責任の枠組みを定式化し、さまざまな説明責任のメカニズムを扱うための3層構造を提供することにより、これを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:05:29 GMT)
Efficient Privacy-Preserving Recommendation on Sparse Data using Fully Homomorphic Encryption [1.9]
ホモモルフィック暗号化(英語版) (FHE) はレコメンデーションシステムを確保することができる。 FHE演算は計算集約的であり、レコメンデーションシステムで様々なスパース行列を鼻で処理することは違法に高価である。圧縮スパースロウ表現とFHEに基づく行列分解を組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:15:45 GMT)
Attacking Misinformation Detection Using Adversarial Examples Generated by Language Models [1.9]
テキスト分類アルゴリズムのロバスト性をテストするために,逆例を生成するという課題について検討する。我々は、攻撃者が試すことができるクエリ数に現実的な制限を設定することで、コンテンツモデレーションのシミュレーションに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:04:00 GMT)
Parse Tree Tracking Through Time for Programming Process Analysis at Scale [1.8]
2つのアルゴリズムを用いて、時間を通して解析木ノードを追跡し、解析不能なコード状態に対するツリー表現を構築します。 2021 CS1 コースの学生コースから得られた公開キーストロークデータにこれらのアルゴリズムを適用し,解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:32:27 GMT)
Optimal signals assignment for eBay View Item page [1.8]
信号は、eBay View-Item (VI)ページに表示される短いテキストまたはビジュアルスニペットである。信号を表示する目的は、インテリジェントな購入とエンゲージメントのインセンティブを促進することである。本稿では,VIページを信号で最適に表示する統計モデルを開発するための2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:40:51 GMT)
PDRL: Post-hoc Descriptor-based Residual Learning for Uncertainty-Aware Machine Learning Potentials [1.8]
我々は、不確実性定量化(UQ)のためのシンプルで効率的なポストホックフレームワークを提案する。この手法をポストホック記述子に基づく残差ベース学習(PDRL)と呼ぶ。 PDRLはMLIP予測と基底真理値の相違をモデル化し、これらの残基を予測の不確実性のプロキシとして機能させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:36:27 GMT)
Cryo-em images are intrinsically low dimensional [1.7]
ヘマグルチニンのCryo SBI発現の基盤的構造に関する研究(シミュレーションおよび実験) 我々は、潜伏構造と鍵物理パラメータの直接的なリンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:25:50 GMT)
Accurate and scalable deep Maxwell solvers using multilevel iterative methods [1.7]
ニューラルネットワークサロゲートは反復アルゴリズムと組み合わせて、異なるスケール、解像度、境界条件を特徴とするPDE問題を解くことができることを示す。本研究は, 高精度でスケーラブルなマルチフィジカル・サロゲート・サロゲート・ソルバを構築するための有望な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:16:25 GMT)
Federated Learning: An approach with Hybrid Homomorphic Encryption [1.7]
Federated Learning(FL)は、デバイスにデータを保持することでプライバシを保証する分散機械学習アプローチである。本稿では,PASTA対称暗号とBFV FHEスキームをペア化するFLのためのHybrid Homomorphic Encryption (HHE)フレームワークを提案する。 Flower FLフレームワーク上に開発されたプロトタイプ実装では、12のクライアントと10のトレーニングラウンドを持つMNISTデータセットが独立して同一に分散されているため、提案されたHHEシステムは97.6%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:58:22 GMT)
Emergent disorder and sub-ballistic dynamics in quantum simulations of the Ising model using Rydberg atom arrays [1.7]
Van der Waals相互作用を持つRydberg原子配列は、局所連結横フィールドイジングモデル(TFIM)をシミュレートするための制御可能な経路を提供する我々は、TFIMの平衡から遠く離れた物理学を実験的に研究し、理論的な予測から重要な偏差を明らかにする。 TFIM限界におけるRydberg原子配列の多体ダイナミクスにおける原子運動の重要な役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:55:32 GMT)
Disjoint additivity and local quantum physics [1.6]
共役加法」は常に局所量子系において満たされるべきである。局所的な「SymTFT」システムに1つの高次元で渡すことで、「解離付加性」を復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:00:30 GMT)
A comprehensive Persian offline handwritten database for investigating the effects of heritability and family relationships on handwriting [1.6]
データベースが作成され、次のような質問に答えることができる。 210戸の数字、文字、形、自由段落などの手書き部品のサンプルが収集されている。また、家族の筆跡の特徴の比較と調査により、その特徴と筆跡の類似性を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:47:23 GMT)
Symbiotic Agents: A Novel Paradigm for Trustworthy AGI-driven Networks [1.6]
大規模言語モデル(LLM)に基づく自律エージェントは、6Gネットワークの進化において重要な役割を果たすことが期待されている。我々は、LLMのリアルタイム最適化アルゴリズムをTrustworthy AIに組み合わせた新しいエージェントパラダイムを導入する。本稿では,AGIネットワークのエンドツーエンドアーキテクチャを提案し,移動車からのチャネル変動をキャプチャする5Gテストベッド上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:49:56 GMT)
Backdoor Poisoning Attack Against Face Spoofing Attack Detection Methods [1.5]
顔認識システムは、偽造攻撃などのユーザーの顔写真を使用した不正な認証の試みに対して脆弱である。このような偽造攻撃を防止するため、入力画像がライブユーザ画像か偽造画像かを識別することが重要である。そこで本研究では,顔検出におけるバックドア毒の潜伏的脅威を示す新しいバックドア中毒攻撃法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:05:36 GMT)
Analysis of Voluntarily Reported Data Post Mesh Implantation for Detecting Public Emotion and Identifying Concern Reports [1.5]
本研究は2000年から2021年にかけてのマニュファクチャラー・ユーザ・ファクチャラー・デバイス・エクスペリエンス・データベースから患者の報告を分析した。この研究は、患者の物語を8つの感情(恐怖、恐怖、期待、信頼、驚き、悲しみ、喜び、嫌悪)に分類し、感情の極性を評価する。この研究は、2011-2012年と2017-18年の間、懸念報告の増加と感情の強さを検知した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:25:16 GMT)
An Empirical Evaluation of Factors Affecting SHAP Explanation of Time Series Classification [1.5]
セグメント構成が説明品質にどのように影響するかを理解するために,8種類の時系列アルゴリズムについて検討する。その結果,セグメントの数は,特定のセグメント化法よりも説明品質に大きく影響していることがわかった。そこで本研究では,セグメントの長さによって重み付けを行う新しい属性正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:55:23 GMT)
Structure-preserving contrastive learning for spatial time series [1.5]
空間時系列のコントラスト学習のための構造保存型正規化器を2つ導入する。 1つの正規化器はインスタンス間の類似性を保持し、もう1つは空間次元と時間次元をまたいだ類似性のグラフ幾何学を保存する。以上の結果から,潜在空間における保存状態の良い類似性構造は,より情報的かつ有用な表現であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:36:30 GMT)
Cryptographic Data Exchange for Nuclear Warheads [1.4]
本稿では,セキュアかつ検証可能な弾頭追跡のための暗号プロトコルを提案する。本稿では, 個々の弾頭へのコミットメントをライフサイクル上で連鎖する暗号的な「ウォーヘッド・パスポート」トラッキングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:19:58 GMT)
Background Matters Too: A Language-Enhanced Adversarial Framework for Person Re-Identification [1.4]
背景セマンティクスはReIDのフォアグラウンドセマンティクスと同じくらい重要であると我々は主張する。本稿では,フォアグラウンドと背景情報を協調的にモデル化するエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:38:22 GMT)
LLM Embedding-based Attribution (LEA): Quantifying Source Contributions to Generative Model's Response for Vulnerability Analysis [1.4]
大規模言語モデル(LLM)はサイバーセキュリティの脅威分析にますます利用されているが、セキュリティに敏感な環境への展開は信頼と安全性の懸念を引き起こす。本研究は、脆弱性攻撃分析のために生成された応答を分析するために、埋め込み属性(LEA)を提案する。以上の結果から,LEAは大規模モデルにおいて95%以上の精度で,非検索,汎用検索,有効検索シナリオの明確な区別を検出できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:18:40 GMT)
Problem Solved? Information Extraction Design Space for Layout-Rich Documents using LLMs [1.3]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたレイアウトリッチドキュメントからの情報抽出のための設計空間を定義し,検討する。本研究では,入力表現,チャンキング,プロンプト,LLMの選択,マルチモーダルモデルなど,これらのコア課題におけるサブプロブレムと手法について検討する。 LayIE-LLM(LayIE-LLM)は、オープンソースのレイアウト対応IEテストスイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:53:18 GMT)
The Impact of Critique on LLM-Based Model Generation from Natural Language: The Case of Activity Diagrams [1.3]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語記述からモデル生成を自動化する強力な可能性を示している。 LLM-driven critique-refine process を用いて、自然言語によるプロセス記述からアクティビティ図を導出するパイプライン LADEX を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:39:25 GMT)
Scaffold Diffusion: Sparse Multi-Category Voxel Structure Generation with Discrete Diffusion [1.3]
スパースマルチカテゴリ3Dボクセル構造のための生成モデルであるScaffold Diffusionを紹介する。ボクセルをトークンとして扱うことで、Scaffold Diffusionは離散拡散言語モデルを使用して3Dボクセル構造を生成する。そこで,Scaffold Diffusionは98%以上の間隔でトレーニングした場合でも,現実的でコヒーレントな構造を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:56:20 GMT)
Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Risk-Based Adaptive Authentication [1.2]
本稿では,リスクベース適応認証のための新しいフェデレートラーニングフレームワークであるFL-RBA2を紹介する。数学的に基底付けられた類似性変換を通じて、非IID問題に対処する。分散クライアント間のアンバイアスアグリゲーションとパーソナライズされたリスクモデリングをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:17:00 GMT)
Situating AI Agents in their World: Aspective Agentic AI for Dynamic Partially Observable Information Systems [1.2]
この研究は、AIエージェントを環境に配置するボトムアップフレームワークを導入する。ユーモアの概念と同様、アスペクトの概念を導入し、エージェントの集合がそれぞれの環境を異なる形で知覚し、情報のより明確な制御を可能にする。私たちは、典型的なアーキテクチャと比較して、最大83%の時間をリークするのに対し、アスペクト型エージェントAIは情報のリークをゼロにする、という実証的な実装を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:57:04 GMT)
Learning AC Power Flow Solutions using a Data-Dependent Variational Quantum Circuit [1.2]
相互接続研究は、電力系統が進行中のエネルギー遷移をナビゲートする際に様々なシナリオをシミュレートするために、AC負荷または電力流(AC PF)問題の多数のインスタンスを解く必要がある。この研究は量子コンピューティングの最近の進歩を活用し、変分量子回路(VQC)を用いて交流PFソリューションを探索または予測する。 VQCは、複雑な最適化と機械学習(ML)タスクを達成するために、現代のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)ハードウェア上で動作するトレーニング可能なモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:24:55 GMT)
DAPFAM: A Domain-Aware Family-level Dataset to benchmark cross domain patent retrieval [1.2]
IPC3オーバーラップ方式によって定義された明示的なINドメインとoutドメインのパーティションを持つ家族レベルのベンチマークであるDAPFAMを紹介する。このデータセットには1,247のクエリーファミリと45,336のターゲットファミリが含まれており、国際的冗長性を低減している。語彙 (BM25) と高密度 (トランスフォーマー) バックエンド, 文書および通過レベルの検索, 複数クエリおよび文書表現, 集約戦略, ハイブリッド融合にまたがる249の制御実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:55:49 GMT)
Isotopically Selected Single Antimony Molecule Doping [1.2]
本稿では,121mathrmSb123mathrmSb$)クラスタをシリコンにドープし,検出効率を94%とした。我々は、量子コンピューティングのためのシリコンプラットフォーム内で、スケールしたキュートアレイを作成するための潜在的経路を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:59:50 GMT)
SESGO: Spanish Evaluation of Stereotypical Generative Outputs [1.2]
本稿では,多言語大言語モデル(LLM)におけるバイアス評価における限界ギャップについて論じる。現在の評価は、主に米国英語中心であり、他の言語や文化の文脈で潜在的に危害が及ばないままである。教科学習における社会的偏見を検出するための,新しい文化的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:04:51 GMT)
Banishing LLM Hallucinations Requires Rethinking Generalization [1.1]
大きな言語モデル(LLM)は、強力なチャット、コーディング、推論能力にもかかわらず、しばしば幻覚する。大規模メモリエキスパート(MoME)を付加したLCMは、乱数の大きなデータセットを容易に記憶できることを示す。われわれの研究結果は、幻覚を除去する第1世代モデル、Lamini-1を設計し、事実を数百万のメモリ専門家の膨大な混在に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:09:31 GMT)
Estudio de la eficiencia en la escalabilidad de GPUs para el entrenamiento de Inteligencia Artificial [1.1]
大規模ディープラーニングモデルのトレーニングは、科学コミュニティや業界にとって重要な課題となっている。 GPUの大量使用はトレーニング時間を著しく短縮するが、このアプローチは効率に悪影響を及ぼす。本稿では,4つのワークロード上でのトレーニングv4.1で報告された時間について,詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:24:42 GMT)
On light cone bounds for Markov quantum open systems [1.1]
我々は、マルコフ量子開系の力学の基礎となるフォン・ノイマン・リンドブラッド方程式の解の時空挙動について研究する。これらの方程式の大規模なクラスに対して、指数関数的に小さなこぼれオーバーを持つ有効光円錐の存在を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:37:51 GMT)
A Quantum Genetic Algorithm-Enhanced Self-Supervised Intrusion Detection System for Wireless Sensor Networks in the Internet of Things [1.0]
本稿では、量子遺伝的アルゴリズム(QGA)と自己監視学習(SSL)を統合した新しいハイブリッド侵入検知システムを提案する。提案するフレームワークは、IoT侵入データセットのベンチマークに基づいて評価され、検出精度、偽陽性率、計算効率の点で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:02:39 GMT)
Survey on Hand Gesture Recognition from Visual Input [1.0]
ハンドジェスチャ認識は人間とコンピュータの相互作用の需要が増大する中で重要な研究領域となっている。最近の研究、利用可能なソリューション、ベンチマークデータセットを包括的にカバーする調査はほとんどない。本研究は,様々なカメラ入力データから手の動きと3次元手ポーズ認識の最新の進歩を調べることで,このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:51:06 GMT)
Heatmap Guided Query Transformers for Robust Astrocyte Detection across Immunostains and Resolutions [1.0]
局所特徴抽出と大域的文脈推論を組み合わせたハイブリッドCNNトランスフォーマ検出器を提案する。熱マップ誘導クエリ機構は、小型および薄型アストロサイトのための空間的に接地されたアンカーを生成する。このモデルは、より高速なR-CNN、YOLOv11、DETRを一貫して上回り、偽陽性が少ないほど高い感度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:01:04 GMT)
Hierarchical Section Matching Prediction (HSMP) BERT for Fine-Grained Extraction of Structured Data from Hebrew Free-Text Radiology Reports in Crohn's Disease [0.9]
我々はヘブライ語ラジオグラフィテキストから抽出するプロンプトベースモデルHSMP-BERTを開発した。イスラエル全土で2010-2023年に撮影されたクローン患者の9,683件の報告を分析した。 HSMP-BERTはF1 0.83$pm$0.08と$kappa$ 0.65$pm$0.17を達成し、SMPゼロショットベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:12:18 GMT)
CausalARC: Abstract Reasoning with Causal World Models [0.9]
CausalARCは、低データおよびアウト・オブ・ディストリビューション体制におけるAI推論の実験的なテストベッドである。それぞれのCausalARC推論タスクは、完全に指定された因果世界モデルからサンプリングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:37:36 GMT)
Machine Learning-Driven Anomaly Detection for 5G O-RAN Performance Metrics [0.8]
実世界の展開に適した2つの動作可能な異常検出アルゴリズムを提案する。第1のアルゴリズムは、キーパフォーマンス指標を分析することにより、高度スループット低下のリスクのあるユーザ機器(UE)を特定する。第2のアルゴリズムは、近隣のセルの電波被曝品質を評価し、異常信号強度または干渉レベルで細胞をフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:18:41 GMT)
A Comprehensive Guide to Differential Privacy: From Theory to User Expectations [0.8]
微分プライバシー(DP)は、プライバシのリスクを軽減するための、数学的に基本的な原則として登場した。本総説では, DPの理論的基礎, 実践的メカニズム, 実世界の応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:23:10 GMT)
More Parameters Than Populations: A Systematic Literature Review of Large Language Models within Survey Research [0.8]
大きな言語モデル(LLM)は、その可能性を完全に活用するために、新しい技術的課題と前提条件をもたらす。本稿では,複数の大規模データベースからのキーワード検索に基づく体系的文献レビューの進捗状況について報告する。本稿では, LLMの潜在的なユースケースの選択例と, 既存の文献の例に基づく落とし穴について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:15:31 GMT)
Predicting Antimicrobial Resistance (AMR) in Campylobacter, a Foodborne Pathogen, and Cost Burden Analysis Using Machine Learning [0.8]
抗微生物抵抗性(AMR)は、公衆衛生と経済的課題、治療費の増大、抗生物質の有効性の低下を引き起こす。本研究は、分子型付けおよび微生物ゲノム多様性のための公共データベースからのゲノムおよび疫学的データを機械学習を用いて解析する。 2001年から2017年にかけてイギリスで採取されたCampylobacter jejuniおよびCampylobacter coliのAMRパターンを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:56:12 GMT)
Ensemble YOLO Framework for Multi-Domain Mitotic Figure Detection in Histopathology Images [0.8]
YOLOv5とYOLOv8の2つの近代的な1段検出器は、MIDOG++、CMC、CCMCTデータセットで訓練された。 YOLOv5は精度が良く、YOLOv8はリコールを改善した。以上の結果から,デジタル病理診断におけるアンサンブル法の有用性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:43:02 GMT)
Spiking Neural Networks for Continuous Control via End-to-End Model-Based Learning [0.7]
完全なスパイクアーキテクチャをエンドツーエンドでトレーニングすることで、連続環境において複数の自由度を持つロボットアームを制御できることが示される。我々の予測制御フレームワークは、Leaky Integrate-and-Fireのダイナミクスと代理勾配を組み合わせ、ダイナミックス予測のためのフォワードモデルとゴール指向アクションのためのポリシーネットワークを協調的に最適化する。その結果、SNNは安定したトレーニングと正確なトルク制御を達成でき、高次元モータタスクの生存性を確立することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:05:58 GMT)
Isolated Bangla Handwritten Character Classification using Transfer Learning [0.7]
本稿では,移動学習を用いて基本的,異質な文字を分類し,Bangla手書き文字を合成する。ディープニューラルネットワーク技術を用いて、手書き文字のすべての標準生成可能なエンドツーエンドの分類を生成する。このモデルは、トレーニングデータで99.82%の精度、テストデータで99.46%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:46:14 GMT)
Identifiability and minimality bounds of quantum and post-quantum models of classical stochastic processes [0.7]
私たちは、目にする行動の複製、記述、説明を可能にするモデルを開発しています。 2つの異なるモデルが同じ観測可能な振る舞いを生み出すかどうかを決定する問題に取り組む。最近の研究は、古典的なプロセスを生成するために量子モデルを使うのが、記憶と熱効率の点で、さらに有利であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:27:13 GMT)
Strategic Analysis of Dissent and Self-Censorship [0.7]
我々は,自己検閲による反感の表現と罰の回避のトレードオフについて検討する。我々は、どの人口に対しても、完全な自己検閲につながる権限政策があることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:33:01 GMT)
Scalable Entanglement Detection in Quantum Systems via Fisher Linear Discriminant Analysis [0.7]
我々は機械学習を用いて絡み合った状態と分離可能な状態の分類を行い、古典的なフィッシャー線形判別分析(FLDA)の適用に焦点をあてる。本研究では,異なる量子状態における本手法の性能を体系的に評価し,効率的な量子状態分類ツールとしての有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:45:22 GMT)
Learning functions through Diffusion Maps [0.7]
我々は、多様体仮説に基づいて拡散マップフレームワークを構築した。距離行列の低ランク構造に基づく次元減少戦略を導入する。オンライン更新機構は、新しいデータの効率的な取り込みを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:57:33 GMT)
Vectorized Attention with Learnable Encoding for Quantum Transformer [0.7]
本稿では,理想のマスキング行列計算をサポートするVQT(Vectorized Quantum Transformer)を提案する。我々のノイズ中間スケール量子フレンドリなVQTアプローチは、量子コンピューティングにおけるエンドツーエンド機械学習の新しいアーキテクチャを解き放ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:25:32 GMT)
Using LLMs to create analytical datasets: A case study of reconstructing the historical memory of Colombia [0.7]
本研究は,大規模言語モデル(LLM)であるGPTを活用することでコロンビアの歴史的記憶に寄与する。得られたデータセットを用いて、記述的分析と、暴力とコカ作物の根絶との関係についての研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:12:03 GMT)
Continuous Saudi Sign Language Recognition: A Vision Transformer Approach [0.7]
手話(SL)は、聴覚障害者や聴覚障害者にとって不可欠なコミュニケーション形態であり、より広い社会内での関わりを可能にする。その重要性にもかかわらず、SLに対する一般大衆の認識が限られているため、教育や専門の機会に不平等にアクセスできることがしばしばある。 84,000人以上の個人が主要なコミュニケーション形態としてサウジアラビア手話(SSL)に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:44:08 GMT)
Markov Missing Graph: A Graphical Approach for Missing Data Imputation [0.6]
我々は、無向グラフに基づいて欠落データを暗示するフレームワークであるMarkov missing graph (MMG)を紹介する。本稿では,PAI 下での柔軟な統計学習パラダイム MMG 計算リスク最小化を提案し,その計算タスクを経験的リスク最小化問題とみなす。シミュレーション実験により本手法の有効性を示し,実世界のアルツハイマー病データセットを用いてその応用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:38:36 GMT)
AutoDetect: Designing an Autoencoder-based Detection Method for Poisoning Attacks on Object Detection Applications in the Military Domain [0.6]
攻撃は、軍事領域における人工知能システムのセキュリティと堅牢性に対する脅威を増大させる。対象物検出システムに対する毒殺攻撃の応用と検出に関する限定的な研究がある。 AutoDetectは、シンプルで高速で軽量なオートエンコーダベースのメソッドです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:05:02 GMT)
Teacher-Student Model for Detecting and Classifying Mitosis in the MIDOG 2025 Challenge [0.6]
有糸分裂の数字を数えるのは病理学者にとって時間集約的であり、サーバ間の変動につながる。人工知能(AI)は、決定整合性を維持しながら、ミオティックフィギュアを自動的に検出することで解決を約束する。我々は,ミトーシス検出を画素レベルのセグメンテーションとして定式化し,ミトーシス検出と分類を同時に扱う教師学生モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:08:11 GMT)
Compositional Quantum Control Flow with Efficient Compilation in Qunity [0.6]
我々はQunityを用いた高レベルの量子制御フロー構造を効率的にコンパイルすることに注力する。高レベルなQunityコードを量子アセンブリ言語OpenQASM 3に変換するQuinityコンパイラの完全な実装を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:29:38 GMT)
Identifying Origins of Place Names via Retrieval Augmented Generation [0.6]
本章では,広い知識基盤であるDBpedia上での地名の検索を目的とした検索拡張生成パイプラインについて紹介する。提案手法では,まず,クエリに関連する知識を含むサブグラフを抽出し,抽出したサブグラフをランク付けして,微調整されたLMモデルを用いてクエリに対する最終回答を生成する。本研究は,地名の自動検索に直面する課題,特にテキストに含まれる空間情報を識別要因として過小評価する言語モデルの傾向を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:31:55 GMT)
Simulacra Naturae: Generative Ecosystem driven by Agent-Based Simulations and Brain Organoid Collective Intelligence [0.6]
Simulacra Naturaeは、生物、物質生態、生成システムの絡み合いを通じて集団ケアを探索する、データ駆動型メディアインスタレーションである。この研究は、脳オルガノイド、実験室で成長した3次元ニューロンの集合体から、生成視覚、空間オーディオ、生きた植物、製造された粘土人工物からなる多感覚環境へと、事前に記録された神経活動を翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:26:39 GMT)
Single Domain Generalization in Diabetic Retinopathy: A Neuro-Symbolic Learning Approach [0.6]
KG-DGは糖尿病網膜症(DR)分類のための神経象徴的枠組みである。視覚変換器と専門家誘導のシンボル推論を統合し、目に見えない領域をまたいだ一般化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:07:49 GMT)
Zero-Error Nash Equilibrium: Harnessing Nonlocal Correlation in Incomplete Information Games [0.5]
Claude Shannon氏のゼロエラー通信パラダイムは、フォールトトレラントな情報転送に対する私たちの理解を変えました。プライベート情報座標を持つプレイヤーは、エラーの確率がゼロのナッシュ均衡を保てるだろうか? 我々は、この要件をゼロエラーナッシュ均衡調整として定式化し、情報理論、ゲーム理論、量子非局所性の間の新たな橋渡しを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:26:25 GMT)
A Narrative Review of Clinical Decision Support Systems in Offloading Footwear for Diabetes-Related Foot Ulcers [0.5]
靴のオーバーロードは、足底圧(PP)を下げることによる糖尿病性足潰瘍(DFU)の予防と治療に役立つガイドラインはPPしきい値を強調するが、作用可能な特徴レベルの出力はめったに得られない。機械学習の研究は、高い計算精度を持つ予測モデル、最適化モデル、生成モデルを導入しているが、説明可能性や臨床検証は限られている。本稿では,(1)最小実行可能なデータセット,(2)ルール,最適化,説明可能なMLを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ,(3)構造化された特徴レベルの出力,(4)継続的な検証と評価,(5)臨床および遠隔医療用データセットとの統合,5つのCDSSフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:22:34 GMT)
Integrating Generative AI into Cybersecurity Education: A Study of OCR and Multimodal LLM-assisted Instruction [0.5]
本稿は、仮想サイバーセキュリティラボプラットフォームと統合されたLLM支援命令について述べる。ロボット工学、自動化、AI、セキュリティに重点が置かれているため、リスキルとアップスキルが不可欠である。本稿では,従来の経験的学習プラットフォームに統合された生成型AI指導アシスタントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:16:50 GMT)
The Protocol Genome A Self Supervised Learning Framework from DICOM Headers [0.5]
Protocol Genomeは、DICOMヘッダーから相関を学習する自己教師型学習システムである。また,CT,MRI,CXR,ベンダ間の校正やロバスト性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:38:32 GMT)
Non-Markovian Noise in Symmetry-Preserving Quantum Dynamics [0.5]
我々は、非マルコフ雑音が対称量子進化に与える影響を定量化する枠組みを開発する。我々は、対称性保存ノイズが対称部分空間を維持するのに対して、非対称ノイズは高い特定の漏れ誤差をもたらすことを解析的に示す。我々の結果は広く適用可能であり、オープン量子力学の解析的および解析的特徴付けに関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:34:39 GMT)
HydroVision: Predicting Optically Active Parameters in Surface Water Using Computer Vision [0.5]
この研究は、光学活性な水質パラメータを推定する深層学習に基づくシーン分類フレームワークを導入する。このモデルは、アメリカ地質調査所から収集された50万枚以上の季節変動画像に基づいて訓練されている。 DenseNet121は、CDOMの予測におけるR2スコア0.89という高いバリデーション性能を達成し、現実世界の水質モニタリングに対するフレームワークの約束を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:00:31 GMT)
RAGuard: A Novel Approach for in-context Safe Retrieval Augmented Generation for LLMs [0.5]
RAGuardは,安全クリティカルな文書と技術マニュアルを統合した拡張型検索・拡張生成フレームワークである。我々は,Sparse(BM25),Dense Passage Retrieval(Dense Passage Retrieval),およびハイブリッド検索パラダイムを評価し,Technical Recall@KとSafety Recall@Kを測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 23:24:17 GMT)
Unsupervised Learning of Local Updates for Maximum Independent Set in Dynamic Graphs [0.5]
本稿では,エッジが時間とともに変化する動的グラフにおいて,最大独立集合(MaxIS)を求めるための教師なし学習モデルを提案する。本手法は,グラフニューラルネットワーク(GNN)からの構造化学習と,学習した分散更新機構を組み合わせる。静的グラフ上での MaxIS の混合整数計画解法と最先端の学習法に対して,我々のモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:55:09 GMT)
Lightweight image segmentation for echocardiography [0.5]
我々は,CAMUS上のnnU-Netと統計的に等価な性能を実現する軽量なU-Netを開発した。解析の結果,単純なアフィン増倍と深い監視駆動性能,複雑な増倍とモデルキャパシティはリターンを低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:33:28 GMT)
Two-Stage Quranic QA via Ensemble Retrieval and Instruction-Tuned Answer Extraction [0.4]
Quranic Question Answeringは、古典アラビア語の言語的複雑さと宗教テキストの意味的な豊かさによって、ユニークな課題を提起している。本稿では,経路抽出と解答抽出の両方に対処する新しい2段階フレームワークを提案する。提案手法では, MAP@10が0.3128, MRR@10が0.5763, pAP@10が0.669である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:00:02 GMT)
Some patterns of sleep quality and Daylight Saving Time across countries: a predictive and exploratory analysis [0.4]
本研究は,61か国で睡眠時間を分析し,デイライトセービングタイム(DST)の実践が与える影響について検討した。平均して、DSTを観察している国は、そうでない国よりも長い睡眠期間を報告する傾向にある。低緯度では、DST保存国は非DST国に比べて睡眠時間が短く、高緯度では、DST保存国は平均睡眠時間が長いと報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:44:18 GMT)
Meta-Imputation Balanced (MIB): An Ensemble Approach for Handling Missing Data in Biomedical Machine Learning [0.4]
本稿では,複数のベースインプタの出力を組み合わさって,不足値をより正確に予測するメタインプット手法を提案する。私たちの研究は、計算処理におけるアンサンブル学習の可能性を強調し、より堅牢でモジュール化され、解釈可能な前処理パイプラインの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:49:54 GMT)
Parameter-Efficient Adaptation of mPLUG-Owl2 via Pixel-Level Visual Prompts for NR-IQA [0.4]
画素空間に最適化された視覚的プロンプトを用いた非参照画像品質評価(NR-IQA)のための新しいパラメータ効率適応法を提案する。私たちのアプローチでは、基礎となるモデルを完全に凍結しながら、最大で600Kのパラメータのみをトレーニングしています。これはNR-IQAのためにピクセル空間の視覚的プロンプトを利用する最初の試みであり、低レベルの視覚タスクに対して効率的なMLLM適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:23:24 GMT)
From Attack Descriptions to Vulnerabilities: A Sentence Transformer-Based Approach [0.4]
本稿では,攻撃のテキスト記述から脆弱性を自動的に識別する14の文変換器について検討する。平均して、MMPNetモデルによって特定される脆弱性の56%は、アタックと合わせてCVEリポジトリ内でも表現されている。結果のマニュアル検査により、MITREリポジトリに記録されていない275の予測リンクの存在が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:14:56 GMT)
Automated Parsing of Engineering Drawings for Structured Information Extraction Using a Fine-tuned Document Understanding Transformer [0.4]
本稿では,構造化情報抽出のためのハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。オブジェクト指向バウンディングボックス(OBB)モデルと変換器ベースの文書解析モデル(Donut)を統合する。提案するフレームワークは、精度を改善し、手作業の労力を削減するとともに、精度駆動型産業におけるスケーラブルなデプロイメントをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:04:00 GMT)
Geometric Foundations of Tuning without Forgetting in Neural ODEs [0.3]
初期の研究では、ニューラルネットワークのシーケンシャルトレーニングのためのTwF(Tuning without Forgetting)という原則を導入しました。この手紙では、このパラメータ部分空間が非特異制御の下で有限余次元のバナッハ部分多様体を形成することを証明している。このことは、TwF がこのバナッハ部分多様体の接空間に沿った制御関数の連続/変形に対応することを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:54:37 GMT)
A Data-Driven RetinaNet Model for Small Object Detection in Aerial Images [0.3]
DDR-Netは、最小限のオブジェクトの検出を強化するために考案された、データ駆動のディープラーニングモデルである。このモデルの強化された検出機能は、野生生物と生息環境のモニタリング、交通流の最適化、公共の安全改善などの重要なアプリケーションをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:38:11 GMT)
HodgeFormer: Transformers for Learnable Operators on Triangular Meshes through Data-Driven Hodge Matrices [0.3]
形状解析のためのトランスフォーマーアーキテクチャは、現在コストのかかる固有値分解に基づく手法に依存している。本稿では,離散エクステリア計算におけるHodge Laplacian演算子の明示的な構成に着想を得た新しいアプローチを提案する。提案手法は,直接学習フレームワークを用いて,メッシュセグメンテーションと分類タスクにおいて同等のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:55:00 GMT)
An experience-based classification of quantum bugs in quantum software [0.3]
主に量子ソフトウェア開発者としての経験から生まれた、14の量子バグについて説明する。それらのコンテキスト、症状、それらを特定し、修正するためのテクニックについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:58:22 GMT)
Prompt-Guided Patch UNet-VAE with Adversarial Supervision for Adrenal Gland Segmentation in Computed Tomography Medical Images [0.3]
CT画像における副腎などの小さな腹部臓器は、厳密な階級不均衡、空間的状況の悪化、限られた注釈付きデータによる永続的な課題である。本稿では,これらの制約を原則的かつスケーラブルに対処するために,変分再構成,教師付きセグメンテーション,および逆パッチベースのフィードバックを組み合わせた統合フレームワークを提案する。本研究は,小組織セグメンテーションにおけるハイブリッド世代別訓練体制の有効性を明らかにするとともに,データ共有シナリオにおける現実性,多様性,解剖学的整合性のバランスに関する新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:18:06 GMT)
Preserving instance continuity and length in segmentation through connectivity-aware loss computation [0.3]
本稿では、出力インスタンスの接続性を維持するために、負中心線損失と簡易位相損失という2つの新しい損失関数を提案する。我々は,軸索初期セグメント(AIS)の3次元光シート蛍光顕微鏡データセットに対するアプローチについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:08:47 GMT)
Advancing Minority Stress Detection with Transformers: Insights from the Social Media Datasets [0.3]
セクシュアル・セクシュアル・マイノリティの集団の個人は、不適切なほど健康上の結果や精神障害を経験している。本研究は,オンライン談話におけるマイノリティストレスを検出するためのトランスフォーマーアーキテクチャの包括的評価である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:27:01 GMT)
EigenBench: A Comparative Behavioral Measure of Value Alignment [0.3]
EigenBenchは、言語モデルの値をベンチマークする方法である。アンサンブル全体の平均的な重み付けの判断を反映したスコアを生成する。根拠となる真理ラベルは使用せず、合理的な裁判官が同意しない可能性のある特性を定量化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:43:51 GMT)
AI-Driven Drug Repurposing through miRNA-mRNA Relation [0.3]
mRNA関係はいくつかの生物学的プロセスと疾患機構と密接に関連している。今回われわれは,慢性閉塞性肺疾患に対するPubMedからmRNA関係を抽出するためにPubMedBERTモデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:12:32 GMT)
Weak-link to tunneling regime in a 3D atomic Josephson junction [0.3]
円筒状管状トラップに閉じ込められた3次元ボース・アインシュタイン凝縮体において,弱いリンク輸送からトンネル状ジョセフソン状態への遷移について検討した。臨界電流とジョセフソン振動の測定を通して、これらの状態間の滑らかな交差を図示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:00:31 GMT)
A Long Short-Term Memory (LSTM) Model for Business Sentiment Analysis Based on Recurrent Neural Network [0.2]
長期記憶(LSTM)はビジネス感情分析に応用される。 LSTMモデルは、消失する勾配問題を防ぐために修正されたアプローチで使用される。提案されたモデルは91.33%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:46:02 GMT)
CRISP-NAM: Competing Risks Interpretable Survival Prediction with Neural Additive Models [0.2]
CRISP-NAMは、競合するリスクサバイバル分析のための解釈可能なニューラル加算モデルである。各機能は、専用ニューラルネットワークによるリスク推定に独立して寄与する。既存のアプローチと比較して,複数のデータセット上での競合性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:09:10 GMT)
Population-Scale Network Embeddings Expose Educational Divides in Network Structure Related to Right-Wing Populist Voting [0.2]
私たちは5つの共有コンテキストを表す人口規模ネットワークから、オランダのすべての人々のための埋め込みを作成しました。埋め込みだけで、右翼のポピュリストはチャンスレベル以上の投票をするが、個々の特性よりも悪い結果が得られた。本研究は,人口規模ネットワークの埋め込みを解釈可能であることを示すことによって,方法論的に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:53:52 GMT)
Lattice Annotated Temporal (LAT) Logic for Non-Markovian Reasoning [0.2]
LAT Logicは、GAP(Generalized Annotated Logic Programs)の拡張である。 LAT Logicは、より低い格子構造を用いることで、オープンワールドのセマンティクスをサポートする。私たちのオープンソース実装であるPyReasonは、モジュール設計、マシンレベルの最適化、強化学習環境との直接統合を特徴としています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:45:34 GMT)
VLMs-in-the-Wild: Bridging the Gap Between Academic Benchmarks and Enterprise Reality [0.2]
本稿では,学術評価と企業要件のギャップを埋める包括的枠組みであるVLM-in-the-Wild(ViLD)を紹介する。我々は,ロゴ検出,OCR,オブジェクト検出,人間の存在と人口統計分析,人間の活動と外観分析,シーン検出,カメラ視点とメディア品質評価,支配的な色,包括的記述,NSFW検出の10つのビジネスクリティカルタスクを定義した。 ViLDの有効性を示すために,実世界の100万枚の画像とビデオのコーパスから慎重に階層化された7500種類のサンプルのベンチマークデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:54:03 GMT)
Compressed verification for post-quantum signatures with long-term public keys [0.2]
GPV方式の署名において、大規模な公開鍵をより小さなプライベートな検証キーに置き換える方法について説明する。これにより、セキュリティを維持しながら検証対象のストレージとランタイムが大幅に削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:55:03 GMT)
Are We SOLID Yet? An Empirical Study on Prompting LLMs to Detect Design Principle Violations [0.2]
本稿では,4つのLLM-CodeLlama,DeepSeekCoder,QwenCoder,GPT-4o Miniのベンチマークを示す。我々は、確立されたゼロショット、少数ショット、およびチェーンオブ思考技術にインスパイアされた4つの異なるプロンプト戦略をテストする。迅速な戦略は劇的な影響を持つが、単一の戦略が普遍的に最善であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:48:38 GMT)
A DbC Inspired Neurosymbolic Layer for Trustworthy Agent Design [0.2]
私たちはDesign by Contractの原則を適用して、すべての大規模言語モデルの呼び出しを仲介するコントラクトを導入します。契約満足度は確率的であり、セマンティックな検証は運用上定義されます。この研究は、同一の契約を満たす2つのエージェントがそれらの契約に対して機能的に等価であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:15:16 GMT)
Quantum optical reset with classical memory [0.2]
我々は最近の実験で実証された時間ビン自己ループ型干渉計を用いて光リセットのモデルを開発した。提案したリセットモデルにおける情報フローを,異なる情報理論尺度を用いて明らかにし,特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:38:53 GMT)
SynBT: High-quality Tumor Synthesis for Breast Tumor Segmentation by 3D Diffusion Model [0.2]
造影MRI画像において高画質の乳腺腫瘍を発生する3次元医療拡散モデル(SynBT)を提案する。提案モデルは,高分解能MRIをコンパクトな潜在空間に圧縮できるパッチ・ツー・ボリュームオートエンコーダで構成されている。提案手法は, 高品質な腫瘍合成法により, 共通セグメンテーションモデルを容易に構築できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:33:54 GMT)
Three-channel charge Kondo model at high transparency [0.1]
電子的鉛に弱い結合を持つ局所電荷を含む量子不純物モデルは、通常、近藤様ハミルトニアンに写像される。ここでは,3つの量子ホール・エッジチャネルに結合した量子アイランドのモデルを解くことで,高接触透過性の逆の状況に対処する。我々は3チャンネル近藤モデルのゼロ周波コンダクタンスとリード低エネルギー指数を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:06:29 GMT)
Semantic Analysis of SNOMED CT Concept Co-occurrences in Clinical Documentation using MIMIC-IV [0.1]
SNOMED CTの概念の共起パターンと埋め込みに基づく意味的類似性との関係について検討した。分析の結果,共起と意味的類似性は相関が弱いものの,埋め込みは臨床的に有意な関連を捉えていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:25:14 GMT)
Extended Histogram-based Outlier Score (EHBOS) [0.1]
Histogram-Based Outlier Score (HBOS) は、その計算効率と簡易さで広く使われている外れ値検出法である。 2次元ヒストグラムを組み込んだ拡張ヒストグラムベースアウトリースコア(EHBOS)を提案する。我々は17のベンチマークデータセット上でEHBOSを評価し、様々な異常検出シナリオにおけるその有効性と堅牢性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:24:27 GMT)
app.build: A Production Framework for Scaling Agentic Prompt-to-App Generation with Environment Scaffolding [0.1]
我々は,LLMベースのアプリケーション生成を改善するオープンソースフレームワークであるapp.buildについて,体系的な検証と構造化環境を通じて紹介する。このアプローチでは,3つの参照スタックにまたがって実装された多層検証パイプライン,スタック固有のオーケストレーション,モデルに依存しないアーキテクチャを組み合わせる。本研究では, 包括的検証が73.3%, 30%が完全品質を達成し, オープンウェイトモデルが80.8%のクローズドモデル性能を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:41:45 GMT)
DeepSea MOT: A benchmark dataset for multi-object tracking on deep-sea video [0.1]
マルチオブジェクト追跡とオブジェクト検出モデルのパフォーマンスのベンチマークは、機械学習モデル開発における重要なステップである。われわれの知る限りでは、これは深海ビデオのマルチオブジェクト追跡のための初めての公開ベンチマークだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:30:53 GMT)
Explainable Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG) with KG-SMILE [0.0]
SMILE を用いた Graph RAG のトークンとコンポーネントレベルの相互運用性を提供する,メソッドに依存しない摂動に基づくフレームワークを開発した。 KG-SMILEは、生成した出力に最も影響を及ぼすグラフエンティティと関係を識別し、RAGをより透明にする。以上の結果から,KG-SMILEはモデルの有効性と解釈可能性のバランスをとる能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:29:30 GMT)
High-fidelity control of a $^{13}$C nuclear spin coupled to a tin-vacancy center in diamond [0.0]
ダイヤモンド中のグループIV欠陥の近くの核スピンは、量子ネットワーク応用における量子メモリの候補として有望である。ダイヤモンド中のスズ空孔(SnV)中心に結合した13ドルCの核スピンの高忠実度制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:39:14 GMT)
Shutdownable Agents through POST-Agency [0.0]
同一長軌道(POST)間の優先事項を満たすためにエージェントを訓練することを提案する。エージェントは、軌道長の確率分布を無視して、期待されたユーティリティを最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:55:20 GMT)
Quantum simulation of out-of-equilibrium dynamics in gauge theories [0.0]
量子技術の最近の進歩は、ゲージ理論の量子シミュレーションを可能にした。これらのシミュレータは、核、高エネルギー、凝縮物質物理学における長年にわたる問題に対処する可能性を秘めている。この急速に成長する分野の研究は、分野にまたがる概念の収束を促している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:00:29 GMT)
epiGPTope: A machine learning-based epitope generator and classifier [0.0]
エピトープは、抗体または免疫細胞受容体によって認識される短い抗原ペプチド配列である。合成ライブラリの設計は、大規模な配列空間、n個のアミノ酸の線形に対する20n$の組み合わせにより困難であり、スクリーニングとテストは不可能である。線形を微調整し,新しい有理的配列を生成する,大規模言語モデル epiGPTope を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:36:06 GMT)
VendiRL: A Framework for Self-Supervised Reinforcement Learning of Diversely Diverse Skills [0.0]
自己指導型強化学習(RL)において、重要な課題の1つは、未知の将来のタスクに備える多様なスキルセットを学ぶことである。本稿では,多様なスキルセットを学習する統合フレームワークであるVendiRLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:53:29 GMT)
Variational simulation of quantum phase transitions induced by boundary fields [0.0]
我々は、量子相転移を理論的かつ実験的に研究するために、デジタル量子シミュレーションを資源として利用する。変動量子固有解法(VQE)アルゴリズムを1次元スピン-1/2$逆場イジング鎖に実装する。本稿では, 量子回路のノイズレスシミュレーションと, 超伝導量子プロセッサのハードウェア処理結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:59:24 GMT)
Universal representation of the long-range entanglement in the family of Toric Code states [0.0]
長距離絡み合いは、同じクラスに属する位相量子状態の普遍的な特性である。そこで我々は,北エフのラッダーズをビルディングブロックとして利用することにより,トーリック・コード状態の族に対するそのような表現を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:49:57 GMT)
Universal Analytic Solution for the Quantum Transport of Structured Matter-Waves in Magnetic Optics [0.0]
非一様磁場中における任意の荷電スカラー状態の伝播に対する閉形式解析解を提案する。ダイナミクスは古典的なビーム光学パラメータ、ツイス関数、位相前進によって制御される。我々のフレームワークは、粒子加速器と電子顕微鏡のビーム挙動を予測する強力なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:29:08 GMT)
Ultrafast single-photon interference with a dipole qubit in a nanocavity [0.0]
励起双極子によるナノキャビティ近傍の単一光子生成のコヒーレントダイナミクスについて検討した。提案手法は,非マルコフメモリカーネルによるナノキャビティフィールドのブロードバンド特性を符号化する。結合系の定常スペクトルは、コヒーレントパルスと可変スペクトル帯域を用いてナノキャビティ場を駆動することによって操作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:59:09 GMT)
UI-Bench: A Benchmark for Evaluating Design Capabilities of AI Text-to-App Tools [0.0]
UI-Benchは、競合するAIテキスト・アプリツール間の視覚的卓越性を評価する最初の大規模ベンチマークである。システムはTrueSkill由来のモデルでランク付けされ、キャリブレーションされた信頼区間を生成する。 i)完全なプロンプトセット、(ii)オープンソースの評価フレームワーク、(iii)公開のリーダーボードをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 23:48:21 GMT)
Treasure Hunt in Anonymous Graphs with Quantum Pebbles by Oblivious Agents [0.0]
匿名グラフでは、エッジはポート番号で局所的にラベル付けされる。エージェントは通常、彼らの探索を導くために、神託によって置かれた定型的な古典的な小石に頼っている。匿名グラフの探索に量子小石を用いる方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:32:17 GMT)
Transfer Learning-Based CNN Models for Plant Species Identification Using Leaf Venation Patterns [0.0]
本研究では,3つのディープラーニングアーキテクチャ(ResNet50,MobileNetV2,EfficientNetB0)の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:23:09 GMT)
Topology meets superconductivity in a one-dimensional $t-J$ model of magnetic atoms [0.0]
1次元の光学格子に閉じ込められた超低温磁性ランタニド原子に基づいて、現実的で柔軟な構成を導出する。解析的および数値的解析を組み合わせることで、超伝導と位相状態を含む様々な多体量子相が発見された。魅力的なオンサイト相互作用の過程において、トポロジーと超伝導が共存していることが明らかとなり、トポロジカル三重項超伝導体(英語版)と呼ばれる物質がエキゾチックな状態になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:05:11 GMT)
Theory of dynamical superradiance in organic materials [0.0]
電子状態が振動モードに結合する有機材料に対する動的超放射能の理論を開発する。振動モード結合の存在下では超輝度が可能であることを示す。本研究では,光子数上昇時間の非対称性をキャビティ周波数の減衰関数として同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:55:20 GMT)
The Structure and Interpretation of Quantum Programs I: Foundations [0.0]
Qubitsは量子コンピュータを作るのに最適な方法ですが、プログラムする方法は限られています。通常の「状態とゲート」形式を「プロップとオプス」(命題と演算子)モデルに置き換える。我々は、Knill-Laflamme条件の演算子-代数バージョンを証明し、状態がどう変化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:00:23 GMT)
The Quantum Formalism Revisited [0.0]
多くの類似性にもかかわらず、よく知られた基本的な違いがある。 1925年6月、ヴェルナー・ハイゼンベルク(1901-1976)によって北海のヘルゴランド島で発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:47:12 GMT)
The Optimiser Hidden in Plain Sight: Training with the Loss Landscape's Induced Metric [0.0]
ニューラルネットワークをトレーニングするための新しいオプティマイザのクラスを提示する。新しいオプティマイザはAdamに匹敵する計算複雑性を持つ。これらのオプティマイザの1つの変種は、効果的なスケジュール学習率を誘導すると見なすこともできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:00:33 GMT)
The Kerr-Induced Superradiant Tricritical Point [0.0]
真の三重臨界は孤立した現象であり、数学的に正確な散逸速度でのみ現れることを証明している。我々の発見は、基礎量子光学系において稀な多臨界点を実現するための正確で制限的な条件を導くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:36:40 GMT)
The ITransverse.jl library for transverse tensor network contractions [0.0]
We present the ITransverse.jl package, written in Julia and based on ITensors.jl。このアルゴリズムには、時間行列積状態の効率的な切り離しのための新しい処方薬を含む、これらの高レベルのアルゴリズムが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:32:45 GMT)
The Basic B*** Effect: The Use of LLM-based Agents Reduces the Distinctiveness and Diversity of People's Choices [0.0]
エージェントLDMが2つのアイデンティティ関連結果に与える影響について検討した。我々は、汎用的でパーソナライズされたエージェントを人間のベースラインと比較する。どちらのエージェントも、人々の選択をより人気のある選択肢にシフトさせ、彼らの行動や好みの独特さを減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:33:49 GMT)
Temporal social network modeling of mobile connectivity data with graph neural networks [0.0]
モバイル通信ネットワークのユーザ間での通話およびSMS活動を予測するために,4つのスナップショットベースの時間的GNNについて検討した。その結果、GNNベースのアプローチは、モバイル接続データによる時間的ソーシャルネットワークの分析において有望であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:53:03 GMT)
Systematic Evaluation of Attribution Methods: Eliminating Threshold Bias and Revealing Method-Dependent Performance Patterns [0.0]
現在のプロトコルでは、属性マップを単一のしきい値でバイナライズしており、しきい値の選択だけでランキングを200ポイント以上変更することができる。 AUC-IoU (Area Under the Curve for Intersection over Union) を演算するしきい値のないフレームワークでこの問題に対処する。 XRAIは、LIMEよりも31%、バニラ統合グラディエントより204%改善し、サイズ階層化分析により、病変スケールで最大269%のパフォーマンス変化を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:50:31 GMT)
State-Selective Ionization and Trapping of Single H$_2^+$ Ions with (2+1) Multiphoton Ionization [0.0]
2+1)共鳴強調多光子イオン化(REMPI)を用いた極低温リニアポールトラップへの単一H$+$分子イオンの高効率偏光負荷について報告する。 H$+$イオンは、$X;1Sigma_g+$状態から$E,F;1Sigma_g+$状態へのH$分子の共鳴2光子励起と非共鳴1光子イオン化によって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:23:18 GMT)
StableSleep: Source-Free Test-Time Adaptation for Sleep Staging with Lightweight Safety Rails [0.0]
方法は、モデルに依存しず、ソースデータや患者キャリブレーションを必要とせず、オンデバイスやベッドサイドでの使用に実用的である。ステージ単位のメトリクスとCohenのkを報告し、秒単位のレイテンシと最小限のメモリの凍結されたベースラインに対して、一貫したゲインを示す。この方法は、モデルに依存しず、ソースデータや患者キャリブレーションを必要とせず、オンデバイスやベッドサイドでの使用に実用的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:42:31 GMT)
Simple explanation of apparent Bell nonlocality of unentangled photons [0.0]
Wangらは最近、無絡光子を用いてベルの不平等に反することを示す実験を報告した。我々は、報告された違反は絡み合いなしに非局所性を示すものではなく、むしろ、他の方法で有効で興味深い多光子干渉効果の誤解を反映していると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:27:20 GMT)
Short-Form Video Recommendations with Multimodal Embeddings: Addressing Cold-Start and Bias Challenges [0.0]
近年、ソーシャルメディアユーザーはショートフォームビデオプラットフォームにかなりの時間を費やしている。 eコマースなど他のドメインの確立されたプラットフォームは、ユーザをエンゲージするショートフォームビデオコンテンツを導入し始めた。これにより、特に新しいビデオ体験を始める際に、レコメンデーションシステムに新たな課題が生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:09:30 GMT)
Sequential keypoint density estimator: an overlooked baseline of skeleton-based video anomaly detection [0.0]
SeeKerはヒト骨格の配列の異常を検出する方法である。本手法はキーポイントレベルで自己回帰因子化によって骨格配列密度を定式化する。 SeeKerはUBnormalとMSAD-HRデータセットのすべての従来のメソッドを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:11:22 GMT)
Security Issues on the OpenPLC project and corresponding solutions [0.0]
このプロジェクトは、実際のハードウェアPLCの高コスト化のために、手頃で実用的なソリューションとして自己導入に成功した。この論文は、OpenPLCを産業環境に安全にデプロイすることを目指す開発者、研究者、エンジニアに貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:11:08 GMT)
STA-Net: A Decoupled Shape and Texture Attention Network for Lightweight Plant Disease Classification [0.0]
DeepMADはエッジデバイスのための効率的なネットワークバックボーンを作成するために使用される。ひとつは形状認識のための変形可能な畳み込み、もう一つはテクスチャ認識のためのGaborフィルタバンクである。 CCMT植物病データセットでは、STA-Netモデルが89.00%、F1スコア88.96%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:46:20 GMT)
SOLD: SELFIES-based Objective-driven Latent Diffusion [0.0]
本研究では, 1次元SELFIES文字列から誘導され, 標的タンパク質に固定された潜伏空間の分子を生成する新しい潜伏拡散モデルを提案する。本モデルでは, 標的タンパク質に対する高親和性分子を簡便かつ効率的に生成すると同時に, さらなるデータ付加による今後の改良の余地も残している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:10:23 GMT)
Resonance Assisted Tunneling in Floquet spin-J systems [0.0]
古典的共鳴に関連する固有状態を特定し、半古典的に準エネルギー分割を計算する。 RAT理論がもはや有効でない以上の強度を定量化し、半古典的極限におけるスケーリングを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:59:22 GMT)
Raspberry Pi Pico as a Radio Transmitter [0.0]
Raspberry Pi Pico(RP2)マイクロコントローラを無線送信機に変換する方法について論じる。この変換は、多数のローカルステルス無線通信チャネルを開くために使用できるため、セキュリティ上のリスクも生じうる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:41:30 GMT)
Quantum-group-invariant $D^{(2)}_{n+1}$ models: Bethe ansatz and finite-size spectrum [0.0]
我々は、量子アフィン代数 $D(2)_n+1$ に基づいて、Jimbo R-行列に付随する量子可積分スピンチェーンモデルを考える。格子モデルの対称性は自発的に壊れており、共形重みのスペクトルは離散成分と連続成分の両方を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 22:48:33 GMT)
Quantum theory phase space foundations [0.0]
量子論は座標とモータの非可換作用素によって記述される。探索は古典的対象が量子状態を記述するのに最適であるのに対して、量子理論の物理的観測可能量は作用素である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:51:24 GMT)
Quantum Speedup for Nonreversible Markov Chains [0.0]
マルコフ連鎖の問題は量子コンピューティングによってかなり高速に解けることが議論されている。本研究では,非可逆過程を高速化する量子アルゴリズム技術を開発した。このような先進的な量子スピードアップは、多くのアプリケーションに決定的な影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:48:25 GMT)
Quantum Data Encoding and Variational Algorithms: A Framework for Hybrid Quantum Classical Machine Learning [0.0]
量子機械学習(QML)は、量子力学の計算フレームワークと古典的な機械学習の適応特性を統合する。この記事では、古典的なデータパイプラインと量子アルゴリズムの接続を可能にする広範なアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:41:36 GMT)
QuLTRA: Quantum hybrid Lumped and TRansmission lines circuits Analyzer [0.0]
QuLTRAはオープンソースのPythonパッケージで、量子回路の量子回路を正確にシミュレーションする。完全な電磁シミュレーションに頼ることなく, モード, アンハーモニック性, クロスカー相互作用, パーセル崩壊率を抽出する方法を示す。アプリケーション例としては、Purcellフィルタの設計、マルチモード超強結合システム、多重量子ビット読み出し方式などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:58:41 GMT)
Q-Learning-Driven Adaptive Rewiring for Cooperative Control in Heterogeneous Networks [0.0]
そこで本研究では,本論文で研究されるメカニズムに基づく適応的リウィリングのQラーニングに基づく変種を提案する。ネットワーク構成を体系的に探索することで,完全適応的なリワイアリングにより協調レベルが向上することを示す。本研究は,複雑な適応システムにおけるインテリジェンス駆動の協調パターン形成を理解するための新しいパラダイムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:24:53 GMT)
Programmable Quantum Matter: Heralding Large Cluster States in Driven Inhomogeneous Spin Ensembles [0.0]
固体中のAtomのようなエミッタは、量子センシングと情報処理のための有望なプラットフォームである。本稿では、この多様性を活用して、光学的に隠蔽されたスピンクラスター状態を生成するためのリソースを削減するフレームワークを提案する。最適化されたパルスシーケンスは、パルス長とデチューニングエラーを同時に補正し、エラーに対して99.99%以上の単一量子ビットゲートフィデリティを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:59:22 GMT)
Privacy-Preserving Personalization in Education: A Federated Recommender System for Student Performance Prediction [0.0]
教育のデジタル化は、データ駆動のパーソナライズに先例のない機会を提供するが、学生のデータプライバシーの重大な課題をもたらす。フェデレートラーニング(FL)を用いた新しいプライバシ保護レコメンデータシステムを提案し,その課題に対処するために評価を行った。このアプローチでは、大規模なASSISTments教育データセットから、リッチでエンジニアリングされた機能を備えたDeep Neural Network(DNN)を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:28:57 GMT)
Predict, Cluster, Refine: A Joint Embedding Predictive Self-Supervised Framework for Graph Representation Learning [0.0]
グラフ表現学習は、ノード分類やリンク予測といったタスクの基盤として登場した。現在の自己教師付き学習(SSL)手法は、計算の非効率性、対照的な目的への依存、表現の崩壊といった課題に直面している。本稿では,意味情報と構造情報を保存しながら,対照的な目的と負のサンプリングを排除したグラフSSLのための新しい結合埋め込み予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:25:24 GMT)
Point Cloud Recombination: Systematic Real Data Augmentation Using Robotic Targets for LiDAR Perception Validation [0.0]
仮想シミュレーションでは、制御された条件下で任意のシーンを生成することができるが、物理的なセンサー特性は欠如している。実世界のデータは真のセンサーリアリズムを提供するが、影響要因の制御は少ない。既存のアプローチでは、シーン間でオブジェクトを転送することで、現実のポイントクラウドデータの増大によってこの問題に対処している。制御された実験室で測定された物理的対象物から取得した点雲を統合することにより,捕獲された点雲シーンを体系的に増強する点雲再結合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:01:19 GMT)
Phonon-Coupled Hole-Spin Qubits in High-Purity Germanium: Design and Modeling of a Scalable Architecture [0.0]
本稿では,ゲート制御されたゲルマニウム(Ge)量子ドットで定義されたホールスピン量子ビットを用いたスケーラブル量子プロセッサアーキテクチャの設計とモデル化を行う。このアーキテクチャはGeの孔状態に固有の強い電気的に調節可能なスピン軌道相互作用を利用し、高品質のフォノン結晶キャビティ(PnCC)と統合して完全電気量子ビット制御とフォノンを介する結合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:37:01 GMT)
Phase Diagram and dynamical phases of self organization of a Bose--Einstein condensate in a transversely pumped red-detuned cavity [0.0]
単モード光共振器に結合した横励起原子ボース・アインシュタイン凝縮体について検討した。実験と理論的な研究により、この設定における超放射状態の形成が示されている。我々は、全ての関連する原子運動量状態と空洞場を含む系の平均場解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:12:49 GMT)
PI3DETR: Parametric Instance Detection of 3D Point Cloud Edges with a Geometry-Aware 3DETR [0.0]
本稿では,原点雲から3次元パラメトリック曲線を直接予測するエンドツーエンドフレームワークPI3DETRを提案する。 PI3DETRはABCデータセットに新たな最先端技術を設定し、実際のセンサデータに効果的に一般化し、3Dエッジと曲線推定のためのシンプルで強力なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:24:25 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） (Wed, 03 Sep 2025 00:23:44 GMT)
On the representation of stack operators by mathematical morphology [0.0]
本稿では,2値イメージを2値イメージにマッピングし,横断的に平均通勤するグレースケールのイメージスタック演算子について紹介する。スタック演算子は、イメージの断面に特徴的集合演算子を適用することで表現できる集合演算子の1-リプチッツ拡張である。変換不変かつ局所的に定義されたスタック演算子の場合に着目し,特徴関数,カーネル,およびスタック演算子の基底表現を導出することにより,主な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:10:19 GMT)
On dissipation operators of Quantum Optics [0.0]
我々は、減衰駆動Jaynes-Cummings方程式の文脈で量子自発放出を記述するための散逸作用素を考える。我々の主な結果は量子光学の基本散逸作用素の対称性と非正則性である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:11:43 GMT)
Nonnegative matrix factorization and the principle of the common cause [0.0]
共通原因の原理(英: principle of the common cause, PCC)は確率的因果関係における基本的な方法論的アプローチである。 2つの依存確率変数の結合確率に対する独立混合モデルを求める。我々は,PCCがNMFの有効ランクを頑健に推定する予測可能性ツールを提供することを示した。また、NMFがデータデノーミングにどのように使われるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:02:39 GMT)
Non-Asymptotic Stability and Consistency Guarantees for Physics-Informed Neural Networks via Coercive Operator Analysis [0.0]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の安定性と一貫性を解析するための統一的理論的枠組みを提案する。 PINNは、サンプルコロケーションと境界点上の残留損失を最小限に抑え、偏微分方程式(PDE)の近似解を求める。我々は、整合性の作用素レベルと変分の概念の両方を形式化し、ソボレフノルムの残留最小化が、穏やかな正則性の下でエネルギーと一様ノルムの収束をもたらすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:37:00 GMT)
Noise resilience of two-dimensional Floquet topological phases [0.0]
初期埋没したトポロジカルエッジモードの騒音による崩壊は2段階で起こる。バルク内の局在モードは2次元拡散に対応する高速な減衰を示す。以上の結果から,Floquet位相はFloquet位相の潜在的応用に理想的な候補であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:23:50 GMT)
Multimodal learning of melt pool dynamics in laser powder bed fusion [0.0]
高速X線イメージングは地下溶融プールの挙動に関する貴重な空間情報を提供するが、ほとんどの産業環境では高価で実用的ではない。低コストのフォトダイオードからの吸収率データは、溶融プールのダイナミックスと相関するが、単独で使用すると正確な予測にはノイズが多すぎることが多い。本稿では,高忠実度X線データと低忠実度吸収率データを組み合わせることで,融解プールのダイナミクスを予測するマルチモーダルデータ融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:27:09 GMT)
Mobile Phone Sensor-based Nigerian Driving Dataset to Detect Alcohol-influenced Behaviours [0.0]
本稿では,ナイジェリアにおけるアルコール依存運転行動を検出するための機械学習モデルを支援するために,携帯電話センサを用いて収集したユニークな運転データセットを提案する。提案モデルでは,加速度センサ,ジャイロスコープ,GPSなどのスマートフォンセンサを用いて,非侵襲的かつ連続的に運転パターンをリアルタイムで検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:21:03 GMT)
MLSD: A Novel Few-Shot Learning Approach to Enhance Cross-Target and Cross-Domain Stance Detection [0.0]
本稿では、ドメインとターゲット間のスタンス検出のための新しいアプローチ、クロスターゲットのためのメトリック学習に基づくFew-Shot Learningとクロスドメインスタンス検出(MLSD)を提案する。 MLSDは、三重項損失を伴うメートル法学習を利用して、意味的類似性とスタンスターゲットの違いを捉え、ドメイン適応を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:12:07 GMT)
Low-coherence interferometry with undetected mid-infrared photons in the high-gain regime [0.0]
高パラメトリックゲインSU (1,1) 干渉計を開発し, 周期的に偏極したチタニルリン酸カリウム (apKTP) 結晶を用いた。このシステムは40dBの信号対雑音比と30mu$mの軸分解能、3mu$m中心のアイドラビームを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:34:59 GMT)
Long-term stability of driven quantum systems and the time-dependent Bloch equation [0.0]
我々は、断熱変換の基本から始まるブロッホ方程式を直感的に導出する。ブロッホ方程式の解に関する我々の研究は、初期条件の重要な役割を浮き彫りにしている。数値的および解析的な評価により、漏れは永久に小さく抑えられることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:45:28 GMT)
Linear Gaussian Quantum State Smoothing: Understanding the optimal unravelings for Alice to estimate Bob's state [0.0]
量子状態平滑化(quantum state smoothing)は、特定の時間における量子状態の見積を構築する手法である。アリスの平滑化の有効性に対するボブの測定選択の影響は、近年多くの論文で研究されている。アリスの測度選択から最適な測度選択を近似できる簡単な仮説を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:48:47 GMT)
Lesion-Aware Visual-Language Fusion for Automated Image Captioning of Ulcerative Colitis Endoscopic Examinations [0.0]
潰瘍性大腸炎(UC)に対する病変認識画像キャプションフレームワークを提案する。このモデルは、ResNet埋め込み、Grad-CAMヒートマップ、CBAMによって強化された注意をT5デコーダと統合する。本システムは、臨床実践に沿った構造化された解釈可能な記述を生成し、MES分類および病変タグを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 04:41:18 GMT)
Learning an Adversarial World Model for Automated Curriculum Generation in MARL [0.0]
環境力学を推論し予測する世界モデルは、インテリジェンスを具現化する基礎となっている。真に一般化可能で堅牢なエージェントを開発するためには、エージェントの内部で学習するエージェントと並行して、複雑さを拡大する環境が必要です。本稿では、生成的**Attacker*エージェントが暗黙の世界モデルを学び、協調的**Defender*エージェントのチームにとってますます困難な課題を合成するシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 23:32:39 GMT)
Learning Mechanism Underlying NLP Pre-Training and Fine-Tuning [0.0]
2つの目標について検討し、事前学習の成功の基盤となるメカニズムを理解し、事前学習の精度と分類タスクの微調整の間の相互作用を決定する。結果は、Wikipediaデータセットで事前トレーニングされたBERT-6アーキテクチャに基づいており、FewRelとDBpediaの分類タスクを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:32:50 GMT)
LatPhon: Lightweight Multilingual G2P for Romance Languages and English [0.0]
7.5Mのパラメータ変換器であるLatPhonを、英語、スペイン語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ルーマニア語という6つの言語で共同で訓練した。 ipa-dictコーパスでは平均音素誤り率(PER)が3.5%に達し、バイトレベルのBYT5ベースラインを上回っている。これらの結果は、コンパクトな多言語G2Pがラテン言語音声パイプラインの汎用フロントエンドとして機能することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:25:44 GMT)
LanternNet: A Hub-and-Spoke System to Seek and Suppress Spotted Lanternfly Populations [0.0]
侵入によって発見されたランタンフライ(SLF)は農業や生態系に重大な脅威をもたらす。卵のスクラップ、殺虫剤、検疫などの現在の制御方法は、労働集約的で環境に有害であり、長期のSLF抑制には不十分である。この研究は、SLF人口のスケーラブルな検出と抑制を目的とした、新しい自律ロボットHub-and-SpokeシステムであるLanternNetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:09:49 GMT)
KIRETT: Knowledge-Graph-Based Smart Treatment Assistant for Intelligent Rescue Operations [0.0]
世界中の救助活動の必要性は急速に高まっている。画像上の変化と怪我や健康障害のリスクは、緊急呼び出しの基礎となる。最初の対応者は、可能な限り短時間で、パーソナライズされた最適化されたヘルスケアを提供できなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:30:51 GMT)
Invariants in Linear Optics [0.0]
線形光学(LO)は特定の変換を禁止している。 2つのフォトニック状態において、それぞれが同じ値に評価する有限個の回路が見つかる。次に、そのようなものを見つける方法に焦点を当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:34:57 GMT)
Intelligence Primer [0.0]
人工知能は、すべての生物の基本的な部分であり、人工知能の基礎でもある。このプライマーでは、インテリジェンスに関連するアイデアを探求し、それによって意味や制約を理解する。私たちはこれを、ダグラス・アダムズの有名なSF小説「Life, the Universe, and Everything primer」と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 21:41:09 GMT)
Insights from Gradient Dynamics: Gradient Autoscaled Normalization [0.0]
勾配力学は、ディープニューラルネットワークの安定性と一般化を決定する上で中心的な役割を果たす。本研究では,階層間の一貫した変化と畳み込みネットワークのグローバルスケールを示すため,学習中に勾配のばらつきと標準偏差がどのように進化するかを実証的に分析する。これらの観測により、勾配のスケーリングと自然進化を整合させる超パラメータフリー勾配正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:54:23 GMT)
Improving E-commerce Search with Category-Aligned Retrieval [0.0]
カテゴリー対応検索システム(CARS)は,まずユーザのクエリから製品カテゴリを予測し,そのカテゴリ内で製品を強化することによって,検索関連性を向上させる。本稿では,クエリの埋め込みから"Trainable Category Prototypes"を作成する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:43:52 GMT)
HyPV-LEAD: Proactive Early-Warning of Cryptocurrency Anomalies through Data-Driven Structural-Temporal Modeling [0.0]
異常な暗号通貨取引は、金融の整合性にリスクをエスカレートさせる。既存のアプローチは主にモデル中心であり、ポストホックである。本稿では,データ駆動早期警告フレームワークHyPV-LEADを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:23:38 GMT)
Holographic Knowledge Manifolds: A Novel Pipeline for Continual Learning Without Catastrophic Forgetting in Large Language Models [0.0]
ホログラフィック・ナレッジ・マニフォールド (HKM) は, 知識表現における壊滅的忘れをゼロにする4相パイプラインである。 HKMは知識基板を67%のストレージで3倍圧縮し、ホログラフィックを100%統合し、インクリメント毎に1%成長した1,020以上の更新をサポートする。業界をリードするパフォーマンスを示す。0%の忘れ込み、3倍の圧縮、および53%のトレーニング時間削減である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:54:45 GMT)
High-efficiency microwave photodetection by cavity coupled double dots with single cavity-photon sensitivity [0.0]
超伝導キャビティ結合二重量子ドット(DQD)フォトダイオードは、マイクロ波領域で最大25%の光子-電子変換効率を達成する。より高品質な共振器でマイクロ波信号を100 aWの電力レベルまで測定し,共振器内で1光子ずつマイクロ波信号をプローブする感度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:24:41 GMT)
High Cursive Complex Character Recognition using GAN External Classifier [0.0]
手書き文字は、その複雑で曲的な性質のために分類するのが難しい。本稿では,高いカーシブかつ複雑な文字を分類できるジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:46:24 GMT)
Hierarchically structured, high-efficiency and thermally robust perovskite solar cells with band-engineered double-hole layers [0.0]
MAPbI3をベースとしたPSCの電力変換効率(PCE)を電子・形態工学の統合により向上させる理論的枠組みを提案する。ペロブスカイト/HTL接合部における界面再結合と非効率ホール抽出に対処するため,二重孔輸送層(HTL)スタックを導入した。本研究では, 階層型楕円形太陽電池(HEPSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:55:15 GMT)
Hey, Teacher, (Don't) Leave Those Kids Alone: Standardizing HRI Education [0.0]
本稿では,この分野の学際的な性質を十分に理解した学部生に必要な重要な要素について概説する。それは、あらゆる異なる学習の好みを満たすために、理論的および実験的な構成要素でコースを作成することの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 10:51:34 GMT)
HERCULES: Hierarchical Embedding-based Recursive Clustering Using LLMs for Efficient Summarization [0.0]
HERCULESは、多様なデータ型の階層的なk平均クラスタリングのために設計されたアルゴリズムとPythonパッケージである。階層のそれぞれのレベルでクラスタのセマンティックにリッチなタイトルと記述を生成する。インタラクティブな可視化ツールは、クラスタリング結果の徹底的な分析と理解を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:10:20 GMT)
Governing AI R&D: A Legal Framework for Constraining Dangerous AI [0.0]
議員は、AIモデルやAI研究自体の開発とリリースを制限しようとするかもしれない。米国におけるAI規制の潜在的な訴訟リスクは,第1条,第14条,第1条,第14条の3種類に該当する。我々は、法的な課題が生じる可能性が高いAIに適用される可能性のある既存の前例と、議員がそれらを先制的に対処する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:09:06 GMT)
Generative AI in Heritage Practice: Improving the Accessibility of Heritage Guidance [0.0]
本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)を職業遺産に組み込む可能性について論じる。我々は,遺産の保存と解釈に関する指導書の改訂を支援するために,GenAIチャットボットであるHAZELを開発した。定量的評価を用いて,指導書作成プロセスに関連する一連のタスクにおいて,HAZELのパフォーマンスとChatGPT(GPT-4)のパフォーマンスを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:28:39 GMT)
Generation and manipulation of photon number wave packets in photonic cavities [0.0]
駆動強度を急速に変化させることで、複数のパケットが独立して共存して進化し、新しいウェーブパケットを生成できることが示される。本稿では, 平均光子数を単に測定するだけで, リッチダイナミクスを実験的に研究できることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:24:45 GMT)
From Metrics to Meaning: Time to Rethink Evaluation in Human-AI Collaborative Design [0.0]
本稿では,人間-AI協調システムの評価方法を再考する上での課題となる。我々は,人間-AI共同創造システムにおいて,これまでで最大規模のフィールド研究成果を報告した。本稿では,ユーザエクスペリエンスの中核部分として,人間-AIシステムの評価とインテリジェントシステムの検討を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 12:36:03 GMT)
Flow Matching at Scale: A Machine Learning Framework for Efficient Large-Size Sampling of Many-Body Systems [0.0]
マルコフ連鎖モンテカルロ法のスケーリング制限を克服するために,フローマッチングに基づく機械学習フレームワークを提案する。 2次元XYモデルでは,1つのネットワークがスパース温度点で小さな格子からのみ構成を訓練し,より大規模なシステムに対して信頼性の高いサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:54:29 GMT)
Fermion Parity Resolution of Entanglement [0.0]
エントメントはマヨラナフェルミオン共形場理論で解析される。フェルミオンパリティ分解エントロピーはラモンドセクターデータによって定量化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:03:05 GMT)
Explaining Anomalies with Tensor Networks [0.0]
本稿では,説明可能な異常検出のためのツリーテンソルネットワークを提案する。いくつかのベースラインモデルと比較して,適切な予測性能を示す。これにより、より広範な潜在的な問題にテンソルネットワークの適用を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:04:35 GMT)
Exoplanetary atmospheres retrieval via a quantum extreme learning machine [0.0]
量子エクストリームラーニングマシン(QELM)を利用した大気検索の新しい手法を提案する。 QELMは、入力データを処理するためのブラックボックスとして量子システムを使用する量子機械学習技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 18:10:07 GMT)
Event Detection and Classification for Long Range Sensing of Elephants Using Seismic Signal [0.0]
本研究では,資源制約のある実装を対象とした分類フレームワークを提案する。コンテキストカスタマイズウィンドウ(Contextually Customized Windowing)と呼ばれる新しいイベント検出技術が導入された。最大検出範囲は、制御された環境では155.6m、自然環境では140mであった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 01:12:51 GMT)
Entanglement entropy, Monte Carlo event generators, and soft gluons DIScovery [0.0]
モンテカルロシミュレーションを用いた深部非弾性散乱におけるエントロピー生成について検討した。エントロピーへの主要な貢献はソフトグルーオンによるものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:24:04 GMT)
Entanglement Complexity in Many-body Systems from Positivity Scaling Laws [0.0]
還元密度行列(RDM)理論から,$p$粒子陽性条件に基づくフレームワークを導入する。これらの条件は、RDMが有効な$N$-粒子量子系に対応するための制約の階層を形成する。レベル-$p$の正の量子系がその大きさに依存しない場合、その絡み合いの複雑性は位数$p$と正にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:18:50 GMT)
English Pronunciation Evaluation without Complex Joint Training: LoRA Fine-tuned Speech Multimodal LLM [0.0]
本研究では,ローランド適応 (LoRA) を用いて適応したマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) が,APA (Automatic Pronunciation Assessment) とMDD (Mispronunciation Detection and Diagnosis) を同時に実行可能であることを示す。我々の微調整手法は、複雑なアーキテクチャの変更や、これらの異なるタスクのための個別のトレーニング手順の必要性を排除します。本研究は,大規模マルチモーダルモデルを完全微調整なしで適用することにより,統合発音評価システムを構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 00:56:18 GMT)
Energy transfer between localized emitters in photonic cavities from first principles [0.0]
フォトニックキャビティにおける欠陥間のエネルギー伝達の予測を可能にするための第一原理的アプローチを提案する。キャビティは、特定のスピンフリップとスピン保存遷移を制御的に強化または抑制するために使用できることを示す。我々のアプローチは、量子メモリや超高密度光メモリ、および様々な量子情報プラットフォームにおけるエネルギー伝達の制御方法を予測する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 23:18:36 GMT)
Emulating compact binary population synthesis simulations with uncertainty quantification and model comparison using Bayesian normalizing flows [0.0]
ベイズ正規化フローを実装することにより,エミュレータの不確かさの定量化と疎外化を行う手法を開発した。本研究では, 共通エンベロープ進化により形成された二元ブラックホール群のシミュレーションにおいて, 推定不確かさの精度, 校正, 推測, およびデータ増大効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:47:46 GMT)
Empowering Lightweight MLLMs with Reasoning via Long CoT SFT [0.0]
本稿では,軽量マルチモーダル言語モデル(MLLM)の推論能力向上における長鎖(ロングCoT)データの役割について検討する。以上の結果から,長いCoTデータを持つSFT(Supervised Fine-Tuning)はMLLM推論を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:53:29 GMT)
Efficient determination of eigenenergies and eigenstates of $N$ ($N=3$--$4$) identical 1D bosons and fermions under external harmonic confinement [0.0]
本研究は, 単成分系ボースガスとフェルミガスのエネルギースペクトルと固有状態を, 1次元の付加的な2体ゼロレンジ相互作用で決定するための新しいアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 02:06:40 GMT)
Efficient Virtuoso: A Latent Diffusion Transformer Model for Goal-Conditioned Trajectory Planning [0.0]
目標条件付き軌道計画のための条件付き遅延拡散モデルであるtextbfEfficient Virtuoso を提案する。提案手法では, 軌跡の幾何的アスペクト比を維持するために, まず軌道を拡大する2次元正規化パイプラインを導入する。提案手法は,Open Motionデータセット上での最先端性能を実現し,textbfminADE 0.25に達することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:18:02 GMT)
Effects of intrinsic decoherence in multipartite system subjected to Kerr effect and parametric amplification with quantum correlations and estimation [0.0]
単一モードフォック場と相互作用するマルチ2レベルシステムにおいて,グローバル量子不協和によって量子化された量子相関と量子フィッシャー情報の相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:11:49 GMT)
Effective Hamiltonian for an off-resonantly driven qubit-cavity system [0.0]
ゆっくり回転する項を保持する実効ハミルトニアンを導出し、駆動力学を正確に記述するための一般的な枠組みを提供する。具体的応用として、回路QEDにおいて、実験的に測定されたアクスタークシフトを定量的に再現する理論を検証した。我々の結果は、量子情報処理プラットフォームにおける駆動インタラクションをエンジニアリングするための、広く適用可能なツールを確立しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:53:07 GMT)
Drift-resilient mid-circuit measurement and state preparation error mitigation for dynamic circuits [0.0]
動的回路は純粋に単体回路よりも大幅に優れる。現在のソリューションは、時相ノイズドリフトに弱い読み出しノイズの特性に依存している。繰り返し測定においてパリティに基づく雑音増幅を導入する。そこで我々は, ドリフト抵抗性プロトコルを実験的に実証し, 準備, 中間回路, 測定誤差の低減について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:23:26 GMT)
Discrete Functional Geometry of ReLU Networks via ReLU Transition Graphs [0.0]
我々は、ReLUトランジショングラフ(RTG)フレームワークを、深いReLUネットワークを理解するための包括的なグラフ理論モデルに拡張する。このモデルでは、各ノードは線形活性化領域を表し、エッジは単一のReLUアクティベーションフリップによって異なる領域を接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 06:38:22 GMT)
Detection of noise correlations in two qubit systems by Machine Learning [0.0]
古典雑音の空間的および時間的相関を分類するために,機械学習支援量子センシングプロトコルを導入,検証する。マルコフ雑音と非マルコフ雑音の6つの異なるクラスを考える。提案手法は,マルコフ雑音と非マルコフ雑音のほぼ完全な識別が可能な分類において,$gtrsim 86%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:13:01 GMT)
Deficiency of equation-finding approach to data-driven modeling of dynamical systems [0.0]
多くのカオスシステムにおいて、支配方程式を探索するスパース最適化法は、測定手順に敏感に依存するモデルを生成する。システムの支配方程式を見つけ、それらを物理的に解釈しようとすると、誤った結論を導き出す可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 23:30:26 GMT)
Deep Self-knowledge Distillation: A hierarchical supervised learning for coronary artery segmentation [0.0]
本稿では,冠状動脈分節の新しいアプローチであるDeep Self-knowledge Distillationを紹介する。ディープ・ディストリビューション・ロスとPixel-wise Self-knowledge Distillation Lossを組み合わせることで,学生モデルのセグメンテーション性能を向上させる。本手法は, 他のモデルと比較して, サイス係数, 精度, 感度, IoU が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:44:11 GMT)
Debiased maximum-likelihood estimators for hazard ratios under kernel-based machine-learning adjustment [0.0]
本稿では,カーネルベースの機械学習を用いて,潜伏変数の有無にかかわらず設定されたリスクの変化を明示的にモデル化することを提案する。数値シミュレーションにより,提案手法は最小バイアスで真のハザード比を同定することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:13:44 GMT)
Controlled Buildup of Half-Quantized Thermal Conductance in an Engineered Chiral Spin Liquid Platform [0.0]
小型のカイラル・スピン・液体装置の先端部を2つのアイシング・チェーン貯水池に結合した熱輸送について検討した。トンネルの結合を貯水池に切り替えると、動的に積み上げられ準定常状態に達する熱電流が発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 14:42:13 GMT)
Conditions for Suppression of Gas Phase Chemical Reactions inside a Dark Infrared Cavity: O$_{2}$ + 2NO$\to$ 2NO$_{2}$ as an example [0.0]
ダークキャビティ内で抑制可能な反応を選択するための条件とガイドラインを提供する。第一の要件は、反応のポテンシャルエネルギー表面は2つのサドル点を含む必要があることである。反応速度の抑制は鏡間の距離に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:25:08 GMT)
Coherence-Driven Quantum Battery Charging via Autonomous Thermal Machines: Energy Transfer, Memory Effects, and Ergotropy Enhancement [0.0]
量子電池とコヒーレンス駆動充電器を組み合わせたハイブリッド量子システムについて検討する。量子自律熱機械(QATM)は、充電器と電池の間のエネルギーとコヒーレンス伝達を媒介する構造環境として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 23:16:26 GMT)
Clifford Strategies in Interactive Protocols are Classically Simulatable [0.0]
複雑性クラス $textClifford-MIPast$ を導入し、量子プロバーを Clifford 演算に制限する。このモデルにおける任意の戦略は、共有ランダムビットを持つ古典的プロバーによってシミュレート可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:55:40 GMT)
Cavity-Controlled High Harmonic Generation [0.0]
古典的連続波場照射基底状態原子による高調波(HH)発生の過程は、照射された原子を単一光子で開始した単一モード量子キャビティ内に配置することにより制御可能である。キャビティ制御可能なHHスペクトルは、複数のキャビティから連続して生じるものを含め、キャビティなしで生成されたものと異なるアト秒パルスシーケンスを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:41:11 GMT)
Case Study of Novelty, Complexity, and Adaptation in a Multicellular System [0.0]
DISHTINYシミュレーションシステムを用いたケーススタディにおいて、新規性、複雑さ、適応の共進化を追究する。定性的に異なる10個の多細胞形態を記述し、その一部は非対称な成長と異なる生活段階を示す。私たちのケーススタディは、新奇性、複雑さ、適応の間に緩やかな(時には相違する)関係が存在することを示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 20:16:49 GMT)
Bounding the computational power of bosonic systems [0.0]
古典的コンピュータ上では指数時間で普遍ボソニック量子計算をシミュレートできることを示す。また,その離散変数に対するボゾン量子コンピュータの指数計算的優位性を支持する論証も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 15:17:31 GMT)
AutoGrid AI: Deep Reinforcement Learning Framework for Autonomous Microgrid Management [0.0]
自律型マイクログリッド管理のための深層強化学習フレームワークを提案する。我々は,太陽や風などの再生可能エネルギー源の利用を最大化するために,マイクログリッドエネルギー供給戦略を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:30:44 GMT)
Assessing the dynamical assumptions in Tsirelson inequality tests of non-classicality in harmonic oscillators [0.0]
ツィレルソンの不等式違反は、単に力学的な仮定を破るだけのマクロ現実論的なシステムによって説明できることを示した。我々は、最大違反状態に関するいくつかの偶発的な数学的結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:33:31 GMT)
Artificially Fluent: Swahili AI Performance Benchmarks Between English-Trained and Natively-Trained Datasets [0.0]
本研究は、Swahiliデータで完全にトレーニングされ、テストされた2つの単言語BERTモデルと、同等の英語ニュースデータで比較した。このアプローチは、スワヒリの入力を英語モデルで評価するために翻訳すると、スワヒリで完全にモデルを訓練しテストするよりも、より良い性能が得られるかどうかを評価することによって仮説を検証する。その結果、高品質な翻訳にもかかわらず、スワヒリ語学習モデルはスワヒリ語から英語への翻訳モデルよりも優れた性能を示し、それぞれ0.36%対1.47%の誤差が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:25:11 GMT)
Approaching transform-limited linewidths in telecom-wavelength transitions of ungated quantum dots [0.0]
ケミカルビームエピタキシーを用いたStranski-Krastanov成長法を改良し,高品質なInAs/InP量子ドットの生成を可能にした。結果は、テレコム波長量子光源の開発における重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:43:32 GMT)
Application of resource theory based on free Clifford+kT computation to early fault-tolerant quantum computing [0.0]
我々は,一般量子状態のシミュレーションコストについて,$k$$T$ゲートしか使用できないという制約の下で検討した。我々はその一般化を導入し、Clifford+$kT$ロバストネスと呼び、Clifford+$kT$状態を自由資源として扱う。その結果,Clifford+$kT$状態を用いることで,サンプリングコストの低減を図ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 09:00:00 GMT)
Another formula for calculating Clebsch Gordan coefficients [0.0]
本稿では,量子系におけるクレブシュ・ゴルダン係数の包括公式の導出について述べる。このアプローチの斬新な側面は、最大でない全角運動量によって特徴づけられる部分空間を再構成するために$J+$上昇作用素を利用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 05:11:48 GMT)
Ancilla-Free Quantum Protocol for Thermal Green's Functions [0.0]
ゼロ温度と有限温度の両方のグリーン関数を計算するための単純で雑音耐性の量子アルゴリズムを提案する。我々は、2点時間相関器の正確な実部と虚部を復元するために、調整されたクエンチ分光法を用いる。このプロトコルは理論的に効率的で実験的に利用可能であり、デジタル量子コンピュータとアナログ量子シミュレータの両方に直接適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 13:11:49 GMT)
An experimental and computational study of an Estonian single-person word naming [0.0]
本研究ではエストニアにおける語彙処理について検討する。 5つの応答変数(第1固定期間、全固定期間、固定回数、単語命名待ち時間、音声単語持続時間)を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 08:53:15 GMT)
An Effective Two-Phase Genetic Algorithm for Solving the Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) [0.0]
2PGAはGA親選択を2つのフェーズで実装する: フェーズ1は親プールにおける最良の電流解を含み、フェーズ2は親プールから最高の電流解を除外する。 2PGAはLIB PSPの標準ベンチマーク問題でテストされ、このアルゴリズムが有効であることが示され、いくつかの最良の解が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 16:48:00 GMT)
Advancing SLM Tool-Use Capability using Reinforcement Learning [0.0]
小型言語モデル (SLM) は、大型言語モデル (LLM) と比較してツール使用に苦戦している。本研究では、強化学習(RL)、特にグループ相対政策最適化(GRPO)を用いてこれらの課題に対処する。計算量が多く,適応性に欠ける従来の微調整手法とは異なり,本手法は効率的かつ効率的な解法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:41:14 GMT)
Adaptive Lattice Gas Algorithm: Classical and Quantum implementations [0.0]
格子ガスアルゴリズム(LGA)は非線形系をシミュレートするために用いられる。我々は、線形衝突演算子を伴い、同じ現象をシミュレートできる量子アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:41:23 GMT)
Achieving quantum-limited sub-Rayleigh identification of incoherent sources with arbitrary intensities [0.0]
我々は、受動線形光学系によって収集された任意の強度を持つ非コヒーレント光のモデルを開発する。我々は、特定の不整合源の識別のために、最終的な量子チャーノフ境界を達成するために、実際に集団測定が必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:52:01 GMT)
AI-Generated Images for representing Individuals: Navigating the Thin Line Between Care and Bias [0.0]
Kiel Science Communication Network (KielSCN) チームは、対話型データグラフィックスとAI生成画像を組み合わせることで、より広範なオーディエンスへの取り組みを試みた。本稿では、情報設計がデータ内に個人を比喩的に表す表現を組み込んだ場合の聴衆からの反応を反映して、プロジェクトの決定と結果について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 07:08:52 GMT)
AI Safety Assurance in Electric Vehicles: A Case Study on AI-Driven SOC Estimation [0.0]
電気自動車(EV)における人工知能(AI)技術の統合は、安全保証に固有の課題をもたらす。従来の評価手法は、AIベースの機能の評価を目標とせず、進化する標準とプラクティスを必要としている。本稿では、最近リリースされたISO/PAS 8800とISO 26262を組み合わせることで、EVにおけるAIコンポーネントの独立評価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） (Wed, 03 Sep 2025 12:41:25 GMT)
A spacetime-covariant approach to inertial and accelerated quantum clocks in first-quantization [0.0]
第一量子化におけるクロックを記述する時空共変形式について提案する。量子時計対の結合時間進化を2つのケースで計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 19:16:50 GMT)
A Service-Oriented Adaptive Hierarchical Incentive Mechanism for Federated Learning [0.0]
分散モデルトレーニングのための新しいフレームワークとして、フェデレートラーニング(FL)が登場した。本稿では,TP,LMO,および労働者の効用を最大化する適応型インセンティブ機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 03:06:02 GMT)
A Quantum Guitar [0.0]
ギター弦は波を表し、キュービットをそれぞれの再生可能な状態に関連付けることで量子波を得る。我々は様々な会場でいくつかのライブパフォーマンスでQuantum Guitarを使用しており、様々な音楽スタイルを演奏しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:24:59 GMT)
A Comparative Benchmark of Federated Learning Strategies for Mortality Prediction on Heterogeneous and Imbalanced Clinical Data [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護ソリューションを提供するが、その非独立性とIdentically Distributed(非IID)と不均衡な条件下でのパフォーマンスには調査が必要である。本研究では,FedAvg,FedProx,FedAdagrad,FedAdam,FedClusterの5つのフェデレーション学習戦略の比較ベンチマークを行った。この結果から,FedProxのような正規化に基づくFLアルゴリズムは,不均一かつ不均衡な臨床予測タスクに対して,より堅牢で効果的なソリューションを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 11:32:57 GMT)