Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

AIM 2025 Challenge on High FPS Motion Deblurring: Methods and Results [164.4]
本稿では,AIM 2025 High FPS Non-Uniform Motion Deblurring Challengeについて概説し,提案手法と最終結果について述べる。 68人の参加者が参加し、9つのチームが最終的に有効なエントリーを提出した。本稿では,高FPSシングルイメージモーションの劣化における最先端の進歩を徹底的に評価し,現場における顕著な進展を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:22:35 GMT)
Reasoning-enhanced Query Understanding through Decomposition and Interpretation [130.2]
ReDIは、分解と解釈によるクエリ理解のための推論強化アプローチである。我々は,大規模検索エンジンから実世界の複雑なクエリの大規模データセットをコンパイルした。 BRIGHT と BEIR の実験により、ReDI はスパースと密度の高い検索パラダイムの両方において、強いベースラインを一貫して超えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:58:42 GMT)
H$_{2}$OT: Hierarchical Hourglass Tokenizer for Efficient Video Pose Transformers [124.1]
Heerarchical Hourglass Tokenizer (H$_2$OT) と呼ばれる階層的なプラグアンドプレイプルーニング&ドル回復フレームワークを提案する。提案手法は汎用的であり,Seq2seqおよびSeq2frameパイプラインの共通VPTモデルに容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:59:59 GMT)
AnyGPT: Unified Multimodal LLM with Discrete Sequence Modeling [115.6]
我々は,様々なモーダルの統一処理に離散表現を利用する,任意のマルチモーダル言語モデルであるAnyGPTを紹介する。我々は、マルチモーダルテキスト中心のデータセットを構築し、マルチモーダルアライメント事前学習を行う。我々は,AnyGPTが任意のマルチモーダル対話を円滑に行うと同時に,すべてのモダリティにまたがる特化モデルに匹敵する性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:04:17 GMT)
The ML-SUPERB 2.0 Challenge: Towards Inclusive ASR Benchmarking for All Language Varieties [107.6]
我々は200以上の言語、アクセント、方言のデータからなる新しいテストスイートを構築し、SOTA多言語音声モデルを評価する。その結果, LIDの精度は23%, CERは18%向上した。アクセントと方言のデータでは、最も良い提出は30.2%低いCERと15.7%高いLIDの精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:42:36 GMT)
Tackling Device Data Distribution Real-time Shift via Prototype-based Parameter Editing [101.1]
本稿では,展開後再訓練を伴わずにモデル一般化を促進するパーソナライズ手法であるペルソナを紹介する。 Personaはクラウドにニューラルネットワークを使用し、リアルタイムデバイスデータに基づいてパラメータ編集行列を生成する。プロトタイプはパラメータ編集マトリックスを介して動的に洗練され、効率的な進化を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:06:50 GMT)
Antidistillation Sampling [97.9]
拡張推論トレースを生成するモデルは、モデル蒸留を容易にするリッチトークンシーケンスを不注意に生成する。この脆弱性を認識したモデル所有者は、モデル性能を損なうことなく蒸留の有効性を制限するサンプリング戦略を求めることができる。抗蒸留サンプリングは、モデルの実用性を保ちながら、蒸留に著しく効果の低い推理トレースをレンダリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:40:58 GMT)
Sticker-TTS: Learn to Utilize Historical Experience with a Sticker-driven Test-Time Scaling Framework [97.1]
大規模推論モデルのための新しいテスト時間スケーリングフレームワークである Sticker-TTS を提案する。フレームワークの中核は、重要な情報の抽出、精錬、再利用を促進するキー条件付きステッカーである。 Sticker-TTSは、自己整合性や高度な強化学習アプローチを含む、強いベースラインを一貫して超越していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:26:03 GMT)
Sequential Controlled Langevin Diffusions [94.8]
2つの一般的な方法として,(1) 所定のマルコフ連鎖と再サンプリング工程を通した連続モンテカルロ (SMC) と,(2) 学習された動的輸送を用いる拡散に基づくサンプリング手法が最近開発された。本稿では,SMC と拡散型サンプリング器を連続的に観察し,経路空間の測度を考慮し,SMC と拡散型サンプリング器を組み合わせるための基本的枠組みを提案する。これは、従来の拡散のトレーニング予算の10%しか使用しない場合が多いが、これらの手法の利点を活用でき、複数のベンチマーク問題の性能向上に資するSCLD(Sequential Controlled Langevin Diffusion)サンプリング手法の成果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:53:38 GMT)
Oyster-I: Beyond Refusal -- Constructive Safety Alignment for Responsible Language Models [93.4]
コンストラクティブ・セーフティ・アライメント(CSA)は、悪意のある誤用を防ぎつつ、脆弱性のあるユーザを安全で有益な結果へと積極的に誘導する。 Oy1は、高度な汎用能力を保ちながら、オープンモデル間の最先端の安全性を達成する。私たちは、責任あるユーザ中心AIをサポートするために、Oy1、コード、ベンチマークをリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:18:35 GMT)
SFR-DeepResearch: Towards Effective Reinforcement Learning for Autonomously Reasoning Single Agents [93.3]
本稿では,ディープリサーチのためのネイティブ自律単エージェントモデルの開発に焦点をあてる。我々の最良の変種であるSFR-DR-20Bは、HumanityのLast Examベンチマークで28.7%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:07:09 GMT)
Test-Time Scaling in Reasoning Models Is Not Effective for Knowledge-Intensive Tasks Yet [93.0]
テストタイムスケーリングは、モデルが長い推論チェーンを生成することによって、推論時間計算を増加させる。本手法は,知識集約型タスクにおいて,高い事実的精度と低幻覚率が不可欠である場合において,まだ有効ではないことを示す。以上の結果から,テスト時間計算の増大は必ずしも精度の向上には至らず,多くの場合において幻覚の増大につながることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:28:25 GMT)
Reconstruction Alignment Improves Unified Multimodal Models [92.8]
統一マルチモーダルモデル(UMM)は、単一のアーキテクチャ内で視覚的理解と生成を統一する。リコンストラクションアライメント(Reconstruction Alignment, RecA)は、視覚理解エンコーダの埋め込みを「テキストプロンプト」として活用するリソース効率の高いポストトレーニング手法である。わずか27GPU時間で、RecAによる後トレーニングはGenEvalとDPGBenchの画像生成性能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:59:32 GMT)
CoMMIT: Coordinated Multimodal Instruction Tuning [90.2]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は一般に、バックボーンLLMと非テキスト入力モードの特徴エンコーダ間の協調学習を含む。本稿では,MLLM命令のチューニングを理論的・経験的両面から解析する。本稿では,学習のバランスを定量的に測定できるマルチモーダルバランス係数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:35:19 GMT)
Too Consistent to Detect: A Study of Self-Consistent Errors in LLMs [87.8]
本研究は, 自己整合誤差を正式に定義し, 主流検出手法の評価を行う。 4種類の検出方法は全て、自己整合性エラーを検出するのにかなり苦労している。自己整合性誤差がLLM間でしばしば異なるという観測により、我々は単純で効果的なクロスモデルプローブを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:28:15 GMT)
ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Usage? [86.8]
ACEBenchは、Large Language Models (LLMs)におけるツールの使用状況を評価するための包括的なベンチマークである。データを評価方法論に基づく3つの主要なタイプに分類する。これは、異なるデータタイプにわたるエラー原因をよりきめ細かい検査を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:45:47 GMT)
OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking [85.1]
大規模な言語モデルによる機械記述は、しばしば検索強化世代に依存している。バニラが取得した情報は、深さ、斬新さ、冗長性に悩まされる傾向がある。提案するOmniThinkは,人間のような反復的展開とリフレクションの過程をエミュレートする,ゆっくり考えるマシンライティングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:38:27 GMT)
Learning to Reason for Long-Form Story Generation [84.1]
一般的なストーリー生成タスク(Next-Chapter Prediction)と報酬定式化(Completion Likelihood Improvementによる検証リワード)を提案する。私たちは、物語の凝縮した情報を推論し、次の章の詳細な計画を作成することを学びます。私たちの推論は、ストーリージェネレータ作成を支援する章を通じて評価され、トレーニングされていない、教師なしの微調整(SFT)ベースラインと比較されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:43:27 GMT)
Interleaving Reasoning for Better Text-to-Image Generation [83.7]
テキストベース思考と画像合成を交互に行うIRG(Interleaving Reasoning Generation)を提案する。 IRGを効果的に訓練するために,2つのサブゴールをターゲットにしたIRGL(Interleaving Reasoning Generation Learning)を提案する。実験の結果、SoTAの性能はGenEval, WISE, TIIF, GenAI-Bench, OneIG-ENで5～10ポイント向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:56:23 GMT)
Overflow Prevention Enhances Long-Context Recurrent LLMs [81.7]
LLMの最近のトレンドは、長いコンテキスト処理効率を改善するために、再帰的なサブクワッドラティックモデルの開発である。本研究では,大規模な長期コンテキストモデルにおいて,その固定サイズ再帰記憶が性能に与える影響について検討する。実験の結果、これらのモデルが拡張コンテキストでトレーニングされている場合でも、長いコンテキストの使用は未利用のままであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:57:22 GMT)
Specification-Guided Repair of Arithmetic Errors in Dafny Programs using LLMs [79.7]
本稿では,障害の局所化と修復のためのオラクルとして形式仕様を用いたDafny用のAPRツールを提案する。プログラム内の各ステートメントの状態を決定するために、Hoareロジックの使用を含む一連のステップを通じて、障害をローカライズします。また, GPT-4o miniが74.18%と高い修理成功率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:11:06 GMT)
BioNeMo Framework: a modular, high-performance library for AI model development in drug discovery [79.5]
計算生物学と化学AIモデルのトレーニングを容易にするために,BioNeMo Frameworkを紹介した。 256のNVIDIA A100では、BioNeMo Frameworkは40億のパラメータBERTベースのPLMを4.2日で1兆個以上のトークンでトレーニングしている。 BioNeMo Frameworkはオープンソースで、誰でも自由に使える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:12:19 GMT)
Error Classification of Large Language Models on Math Word Problems: A Dynamically Adaptive Framework [79.4]
数学の単語問題は、大規模言語モデルの推論能力を評価するための重要なベンチマークとなる。現在のエラー分類法は静的および事前定義されたカテゴリに依存している。本稿では,共通なエラーパターンを明示的なガイダンスとして組み込んだEAP(Error-Aware Prompting)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:34:55 GMT)
Focusing by Contrastive Attention: Enhancing VLMs' Visual Reasoning [79.3]
VLM(Vision-Language Models)は様々な視覚的タスクで顕著な成功を収めているが、複雑な視覚環境では性能が低下している。視覚的複雑性は、注意エントロピーと強く相関し、推論性能に悪影響を及ぼすことを示す。本稿では,CARVE(Contrastive Attention Refinement for Visual Enhancement)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:20:04 GMT)
VehicleWorld: A Highly Integrated Multi-Device Environment for Intelligent Vehicle Interaction [78.3]
VehicleWorldは、30のモジュール、250のAPI、680のプロパティを備えた、自動車ドメインのための最初の包括的な環境である。本研究では,システム状態認識を明示的に維持し,目標条件を達成するために直接状態遷移を実装する新しい手法であるState-based Function Call (SFC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:28:25 GMT)
Confounding is a Pervasive Problem in Real World Recommender Systems [78.2]
観測されていない共生は、経済学、医学、生態学、疫学などの分野における観察的研究を損なう。本稿では,機能工学やA/Bテスト,モジュール化など,多くの共通プラクティスが,実際にはコンファウンディングをレコメンデーションシステムに導入できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:26:57 GMT)
MEMOIR: Lifelong Model Editing with Minimal Overwrite and Informed Retention for LLMs [76.3]
寿命の長いモデル編集のための既存の方法は、妥協の一般化、過去の編集の妨害、長い編集シーケンスへのスケールの失敗である。我々は,学習済みモデルのコア能力を保ちながら,残メモリを介して知識を注入する,新しいスケーラブルなフレームワークMEMOIRを提案する。 MeMOIRは信頼性、一般化、ローカリティのメトリクスにまたがる最先端のパフォーマンスを実現し、最小限の忘れ物で数千のシーケンシャルな編集にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:51:48 GMT)
The Curious Price of Distributional Robustness in Reinforcement Learning with a Generative Model [71.6]
本稿では,強化学習(RL)におけるモデルロバスト性を検討した。我々は,デプロイ環境が,名目MDPに規定された不確実性に陥る場合に,最悪の場合のパフォーマンスを最適化する政策を学習することを目的とした,分布的に堅牢なマルコフ決定プロセス(RMDP)の枠組みを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:57:28 GMT)
Show-o: One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation [71.2]
マルチモーダル理解と生成を統一する統一変換器,すなわちShow-oを提案する。完全自己回帰モデルとは異なり、Show-oは自己回帰と(離散的な)拡散モデリングを統一し、様々な混合モダリティの入力と出力を適応的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:42:57 GMT)
On the Same Wavelength? Evaluating Pragmatic Reasoning in Language Models across Broad Concepts [69.7]
本研究では,言語理解と言語生産の両面で,多種多様なLMについて検討する。最先端のLMは小さくはないが,言語理解において高い性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:59:32 GMT)
Does DINOv3 Set a New Medical Vision Standard? [67.3]
本報告は、DINOv3が、ドメイン固有の事前トレーニングなしで、医用視覚タスクのための強力な統合エンコーダとして機能するかどうかを考察する。我々はDINOv3を2D/3D分類やセグメンテーションを含む一般的な医療ビジョンタスクでベンチマークした。注目すべきは、いくつかのタスクでBiomedCLIPやCT-Netといった医療固有の基礎モデルよりも優れていることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:28:57 GMT)
Riemannian Batch Normalization: A Gyro Approach [66.5]
ジャイロ群に対するリーマン型バッチ正規化フレームワークであるGyroBNを紹介する。我々は、GyroBNがユークリッドニューラルネットワークを非ユークリッド領域に拡張するのに利用できることを示した。さらに、グラースマン多様体、5つの定数曲率空間、相関多様体を含む7つの代表測地上でGyroBNをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:12:08 GMT)
Physical Autoregressive Model for Robotic Manipulation without Action Pretraining [65.9]
我々は、自己回帰ビデオ生成モデルを構築し、物理自己回帰モデル(PAR)を提案する。 PARは、アクション事前トレーニングを必要とせず、物理力学を理解するために、ビデオ事前トレーニングに埋め込まれた世界の知識を活用する。 ManiSkillベンチマークの実験は、PARがPushCubeタスクで100%の成功率を達成したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:09:36 GMT)
VQualA 2025 Challenge on Image Super-Resolution Generated Content Quality Assessment: Methods and Results [65.8]
本稿では,画像超解像生成コンテンツ品質評価データセットに基づく ISRGC-Q Challenge を提案する。この課題の第一の目的は、現代の超解像技術によって導入されたユニークな人工物を分析し、知覚的品質を効果的に評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:07:50 GMT)
The First Voice Timbre Attribute Detection Challenge [65.2]
最初の音声属性検出チャレンジは、NCMMSC 2025の特別セッションで取り上げられている。音声の音色の説明可能性に焦点をあて、特定の音色次元記述子における2つの発話の強度を比較する。 VCTK-RVAデータセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:54:28 GMT)
An All-Atom Generative Model for Designing Protein Complexes [65.1]
APM(All-Atom Protein Generative Model)は、マルチチェーンタンパク質をモデル化するためのモデルである。鎖間相互作用を正確にモデル化し、結合能力を持つタンパク質複合体をゼロから設計することができる。また、多鎖タンパク質の折りたたみおよび逆折りのタスクも行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:38:27 GMT)
Heterogeneous Self-Supervised Acoustic Pre-Training with Local Constraints [64.2]
異種データを扱うための自己教師付き事前学習手法を提案する。提案手法は、下流の教師付き微調整タスクに対する自己教師付き事前訓練モデルの適応性を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:21:29 GMT)
Learn2Reg 2024: New Benchmark Datasets Driving Progress on New Challenges [63.9]
Learn2Reg 2024では、大規模なマルチモーダル登録と教師なしオブジェクト間脳登録が導入されている。また、Learn2Regで最初の顕微鏡に焦点を当てたベンチマークも導入している。新しいデータセットは、可逆性制約、ピラミッドの特徴、キーポイントアライメント、インスタンスの最適化など、新しいメソッド開発を刺激した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:50:29 GMT)
Navigating the Labyrinth: Evaluating LLMs' Ability to Reason About Search Problems [62.8]
我々は11のユニークな検索問題を含む新しいベンチマークであるSearchBenchを紹介した。言語のみの推論を用いることで、最も先進的なLLMでさえ、SearchBenchのエンドツーエンドの解決に失敗する。 LLMにその問題を解決するコードを生成するように指示することは助けになるが、GPT4のパフォーマンスは11.7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:55:32 GMT)
Perception-oriented Bidirectional Attention Network for Image Super-resolution Quality Assessment [61.3]
画像SR FR-IQAのための知覚指向双方向注意ネットワーク(PBAN)を提案する。 PBANは、イメージエンコーダモジュール、知覚指向双方向アテンション(PBA)モジュール、品質予測モジュールの3つのモジュールで構成されている。提案するPBANは,最先端の品質評価方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:39:45 GMT)
More is Merrier: Relax the Non-Collusion Assumption in Multi-Server PIR [61.1]
セキュアな計算に関する長い研究により、計算可能なものは何でも、非解決パーティの集合を使って安全に計算できることが確認された。しかし、コンピュータ関係者の間では、隠蔽され、検出不能な共謀に非常に敏感である。この研究は、セキュアな計算タスクを実行するために必要となるパーティの数よりも、利用可能な計算パーティの数がはるかに多い場合、プライバシを保存する計算における共謀の試みを抑えることができるという観察に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:13:36 GMT)
Staying in the Sweet Spot: Responsive Reasoning Evolution via Capability-Adaptive Hint Scaffolding [59.6]
検証可能な報酬(RLVR)による強化学習は,大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上に成功している。既存のRLVR手法は、訓練データの困難さとモデルの能力のミスマッチにより、探索の非効率に悩まされることが多い。本稿では,高効率領域に留まることの難易度を動的に調整する新しい監視支援RLVRフレームワークであるSEELEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:36:21 GMT)
LASER: A Neuro-Symbolic Framework for Learning Spatial-Temporal Scene Graphs with Weak Supervision [58.6]
本稿では,ビデオキャプションのみを用いて,ジェネレータの訓練を可能にするニューロシンボリックフレームワークを提案する。アライメントアルゴリズムは、微分可能なシンボリック推論を利用することにより、弱い監督の課題を克服する。提案手法を,OpenPVSG,20BN,MUGENの3つのビデオデータセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:48:44 GMT)
Preacher: Paper-to-Video Agentic System [58.3]
Preacherは、最初の紙対ビデオのエージェントシステムである。研究論文を構造化ビデオ要約に分解、要約、再構成する。 5つの研究分野にまたがって高品質なビデオ抽象化を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:42:40 GMT)
mmBERT: A Modern Multilingual Encoder with Annealed Language Learning [57.6]
mmBERTは、多言語テキストの3Tトークンで事前訓練されたエンコーダのみの言語モデルである。データに1700以上の低リソース言語を追加しています。分類および検索タスクにおける従来のモデルよりも, mmBERTの方が優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:08:42 GMT)
Cross3DReg: Towards a Large-scale Real-world Cross-source Point Cloud Registration Benchmark [57.4]
異なるセンサーからのポイントクラウドデータを整列することを目的とした、クロスソースのポイントクラウド登録は、3Dビジョンの基本的なタスクである。ディープ登録モデルをトレーニングするための大規模な実世界のデータセットが公開されていないことや、複数のセンサーによってキャプチャされたポイントクラウド固有の違いが課題となっている。現在世界最大のマルチモーダル・クロスソース・クラウド登録データセットであるCross3DRegを構築している。クロスソース・ポイント・クラウド機能の整合性を高めるために,ビジュアル・ジオメトリ・アテンションガイド付きマッチングモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:01:13 GMT)
WebExplorer: Explore and Evolve for Training Long-Horizon Web Agents [57.2]
本稿では,モデルに基づく探索と反復的,長短のクエリ進化を用いた体系的データ生成手法であるWebExplorerを紹介する。我々のモデルは、128Kのコンテキスト長と最大100のツール呼び出しスイッチをサポートし、長期の問題解決を可能にします。 8Bサイズのモデルとして、WebExplorer-8Bは、RLトレーニング後の平均16ターンを効果的に探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:07:03 GMT)
SGDFuse: SAM-Guided Diffusion for High-Fidelity Infrared and Visible Image Fusion [57.1]
本稿では,Segment Anything Model(SAM)によって導かれる条件拡散モデルを提案する。このフレームワークは2段階のプロセスで動作し、まずマルチモーダルな特徴の予備的な融合を行い、その後、拡散モデルの粗大な分極生成を駆動する条件としてセマンティックマスクを利用する。 SGDFuseは主観的評価と客観的評価の両方におい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） (Mon, 08 Sep 2025 07:18:13 GMT)
DispFormer: A Pretrained Transformer Incorporating Physical Constraints for Dispersion Curve Inversion [56.6]
本研究では、レイリー波位相と群分散曲線からプロファイルインバージョンを$v_s$とするトランスフォーマーベースのニューラルネットワークであるDispFormerを紹介する。 DispFormerは各期間に分散データを個別に処理し、ネットワークの変更やデータセットのトレーニングとテストの厳格な調整を必要とせずに、さまざまな長さを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:40:28 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） (Mon, 08 Sep 2025 11:03:11 GMT)
MultiPL-MoE: Multi-Programming-Lingual Extension of Large Language Models through Hybrid Mixture-of-Experts [56.1]
MultiPL-MoEはエキスパートとトークンレベルのエキスパートのハイブリッドである。セグメントレベルのMoEは、プログラミング言語の構文構造と文脈パターンをよりよく捉えるために、2つの革新的な設計を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:30:07 GMT)
SUDER: Self-Improving Unified Large Multimodal Models for Understanding and Generation with Dual Self-Rewards [56.0]
textbfSDER (textbfSelf-improving textbfUnified LMMs with textbfDual stextbfElf-textbfRewards) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:31:08 GMT)
Content Generation Models in Computational Pathology: A Comprehensive Survey on Methods, Applications, and Challenges [55.4]
レビューでは、画像生成、テキスト生成、分子プロファイル形態学生成などの4つの重要な領域に焦点を当てている。我々は、コンテンツ生成アーキテクチャーの進化を、初期の生成的敵ネットワークから、拡散モデルや生成的視覚言語モデルにおける最近の進歩まで遡る。レビューはオープン課題と今後の研究方向性について議論し、統合的かつ臨床的に展開可能な世代システムの開発に重点を置いて締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:12:51 GMT)
Error-quantified Conformal Inference for Time Series [55.1]
時系列予測の不確かさの定量化は、時系列データの時間的依存と分布シフトのために困難である。量子化損失関数をスムースにすることで,iError-quantified Conformal Inference (ECI)を提案する。 ECIは有効な誤発見制御と、他のベースラインよりも厳密な予測セットを出力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:09:05 GMT)
Llama Learns to Direct: DirectorLLM for Human-Centric Video Generation [54.6]
ビデオ内の人間のポーズを整理するために,大規模言語モデル(LLM)を用いた新しいビデオ生成モデルである DirectorLLM を紹介する。我々のモデルは、人間の動きの忠実度を高め、迅速な忠実度を向上し、被写体自然性を向上する上で、既存のものよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:39:24 GMT)
MIORe & VAR-MIORe: Benchmarks to Push the Boundaries of Restoration [53.2]
動作回復ベンチマークの限界に対処する2つの新しいマルチタスクデータセットであるMIOReとVAR-MIOReを紹介する。私たちのデータセットは、複雑なエゴカメラの動き、動的マルチオブジェクト相互作用、深さ依存のぼかし効果など、幅広い動きシナリオを捉えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:34:31 GMT)
The Majority is not always right: RL training for solution aggregation [53.1]
我々はアグリゲータモデルをトレーニングし、最終的な正解をレビューし、精査し、合成する。重要な要素は、簡単なトレーニング例と厳しいトレーニング例のバランスを取ることだ。我々の手法であるAggLMは、強いルールベースと報酬モデルベースラインの両方を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:39:38 GMT)
Scaling Transformer-Based Novel View Synthesis Models with Token Disentanglement and Synthetic Data [53.0]
本稿では,トランスアーキテクチャ内でのトークンのアンタングル化プロセスを提案し,特徴分離を向上し,より効果的な学習を実現する。提案手法は,データセット内およびデータセット間の評価において,既存のモデルよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:58:06 GMT)
Green Learning for STAR-RIS mmWave Systems with Implicit CSI [53.0]
再構成可能なインテリジェントサーフェス (STAR-RIS) 支援ミリ波放送システム (mmWave) を同時に送信し, 反射するグリーンラーニング (GL) ベースのプリコーディングフレームワークを提案する。本研究は,将来の6Gネットワークにおける環境持続可能性を重視し,複数のユーザが同一情報を共有し,スペクトル効率を向上し,冗長伝送と電力消費を低減させるシナリオに,トランスミッションフレームワークを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:56:06 GMT)
Anchoring Refusal Direction: Mitigating Safety Risks in Tuning via Projection Constraint [52.9]
インストラクションファインチューニング(IFT)は,大規模言語モデル(LLM)の能力向上のための効果的なポストトレーニング戦略として広く採用されている。 LLMの内部機構に関する最近の研究は、隠蔽状態における拒絶方向(r方向)を同定し、拒絶行動の制御において重要な役割を担っている。このようなドリフトを緩和するため,提案手法では,各トレーニングサンプルの隠れ状態のr方向への投射の大きさを規則化する投射制約損失項を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:24:33 GMT)
Dynamic Injection of Entity Knowledge into Dense Retrievers [52.4]
Knowledgeable Passage Retriever (KPR)は、BERTベースのレトリバーで、コンテキスト中心の注意層と動的にアップダブルなエンティティ埋め込みで拡張されている。 3つのデータセットの実験は、KPRが常に精度を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:27:20 GMT)
Understanding Museum Exhibits using Vision-Language Reasoning [52.4]
博物館は、様々なエポック、文明、地域の文化遺産や歴史的遺物の保管所として機能している。ドメイン固有モデルは、インタラクティブなクエリ解決と歴史的洞察を得るために不可欠である。世界中の展示品に対して,65万枚の画像と2億枚の質問回答ペアの大規模なデータセットを収集し,キュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:23:33 GMT)
Text4Seg++: Advancing Image Segmentation via Generative Language Modeling [52.1]
画像分割をテキスト生成問題として用いた新しいテキスト・アズ・マスクパラダイムを提案する。鍵となる革新はセグメンテーションマスクの新しいテキスト表現であるセグメンテーション記述子である。自然およびリモートセンシングデータセットの実験は、Text4Seg++が最先端モデルよりも一貫して優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:07:14 GMT)
Dirac particles, spin and photons [51.6]
スピンを持つ相対論的粒子を位相空間$X=T* R1,3times C2_Ltimes C2_R$で移動する点として記述する。フィールドの$q_sfv=pm 1$を考慮に入れれば、$Psi_pm$は内部積と電流の定義を変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:02:54 GMT)
Construction of the Jaynes-Cummings interaction over the finite two-dimensional oscillator [51.6]
有限振動子の縮退エネルギー状態と原子の2つのレベルの間の結合の構築は、励起保存固有基底の同定を可能にする。相互作用図では、原子によって媒介される場の平均値の進化に対する動的アプローチが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:49:16 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） (Mon, 08 Sep 2025 02:08:49 GMT)
Turning Logic Against Itself : Probing Model Defenses Through Contrastive Questions [50.4]
非倫理的反応を引き起こすために、対照的な推論を利用する新しいジェイルブレイク手法であるPOATEを導入する。 PoATEは意味論的に意図に反し、敵のテンプレートと統合し、有害なアウトプットを驚くほど微妙に操る。これに対応するために、悪意のある意図と理性を検出するためにクエリを分解して、有害な応答を評価し、拒否するIntent-Aware CoTとReverse Thinking CoTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:17:04 GMT)
From Skin to Skeleton: Towards Biomechanically Accurate 3D Digital Humans [50.0]
SMPL体モデルに生体力学スケルトンを付加したSKELを開発した。その結果,SKELはSMPLよりも生体力学的に正確な関節位置を有しており,骨は従来法よりも体表面に収まることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:24:27 GMT)
Revolutionizing Reinforcement Learning Framework for Diffusion Large Language Models [49.9]
TraceRLは拡散言語モデル(DLM)のための軌道対応強化学習フレームワークである我々は最先端の拡散言語モデル、すなわち TraDo を導出する。 TraDo-8B-InstructはQwen2.5-7B-Instructで6.1%、Llama3.1-8B-Instructで51.3%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:58:06 GMT)
RepoDebug: Repository-Level Multi-Task and Multi-Language Debugging Evaluation of Large Language Models [49.8]
LLM(Large Language Models)は、コードのデバッグに非常に熟練している。本稿ではマルチタスクおよび多言語リポジトリレベルのコードデバッグデータセットであるRepo Debugを紹介する。最高のパフォーマンスモデルである Claude 3.5 Sonnect は,リポジトリレベルのデバッグでは依然としてうまく動作しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:22:38 GMT)
Long-Range Graph Wavelet Networks [48.6]
グラフ機械学習では、長距離インタラクションが中心的な課題である。既存のウェーブレットベースのグラフニューラルネットワークは有限次近似に依存している。本稿では、ウェーブレットを補完的なローカルおよびグローバルなコンポーネントに分解するLong-Range Graphlet Networks (LR-GWN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:35:30 GMT)
CausNVS: Autoregressive Multi-view Diffusion for Flexible 3D Novel View Synthesis [48.4]
CausNVSは自動回帰設定における多視点拡散モデルである。任意の入出力ビュー設定をサポートし、順次ビューを生成する。多様な設定で一貫した視覚的品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:49:51 GMT)
MCIP: Protecting MCP Safety via Model Contextual Integrity Protocol [48.0]
本稿では,モデルコンテキストプロトコルの安全性を高めるための新しいフレームワークを提案する。 MAESTRO フレームワークをベースとして,まず MCP に欠落する安全機構を解析する。次に、MPPシナリオで観察されるさまざまな安全でない振る舞いをキャプチャする、きめ細かい分類法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:21:45 GMT)
Avoiding Over-Personalization with Rule-Guided Knowledge Graph Adaptation for LLM Recommendations [46.9]
LLMに基づくレコメンデーションシステムにおいて、オーバーパーソナライゼーションを再構築するためのニューロシンボリックな枠組みを提案する。我々は,ユーザ側知識グラフ(KG)を推定時間に適応させ,特徴共起パターンを抑制する。これらの適応されたPKGは、より多様なOut-PIEレコメンデーションに向けて言語モデルを操る構造化プロンプトを構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:33:36 GMT)
Impact of Labeling Inaccuracy and Image Noise on Tooth Segmentation in Panoramic Radiographs using Federated, Centralized and Local Learning [46.2]
フェデレートラーニング(FL)は、歯科診断AIにおけるプライバシー制約、不均一なデータ品質、一貫性のないラベル付けを緩和する。複数のデータ破損シナリオを対象としたパノラマX線撮影において,FLと集中学習(CL)と局所学習(LL)を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:07:47 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） (Mon, 08 Sep 2025 15:14:44 GMT)
The Good, the Bad and the Constructive: Automatically Measuring Peer Review's Utility for Authors [46.0]
我々は、著者のユーティリティを駆動するレビューコメントの4つの重要な側面を識別する:アクションビリティ、グラウンディングと特異性、検証可能性、ヘルプフルネス。人間のラベル付きレビューコメント1,430件を収集し、トレーニング目的のために10万件のラベル付きコメントを合成してデータをスケールします。これらの側面に対するレビューコメントの評価と合理性を生成するための微調整モデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:37:53 GMT)
Hyper Diffusion Avatars: Dynamic Human Avatar Generation using Network Weight Space Diffusion [45.9]
個人固有のレンダリングと拡散に基づく生成モデリングの長所を一体化する新しい手法を提案する。まず、人間固有のUNETの集合を最適化し、各ネットワークは動的な人間のアバターを表す。提案手法は,動的アバターのリアルタイムかつ制御可能なレンダリングのためのネットワーク重みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:40:58 GMT)
Waveguides in a quantum perspective [45.9]
希釈クライオスタット温度で作動する固体量子デバイスは、量子状態の駆動と読み出しにマイクロ波信号に依存している。ここでは、最も単純なカルト型測地(平行プレート、矩形管)を記述する量子論について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:00:33 GMT)
BIR-Adapter: A Low-Complexity Diffusion Model Adapter for Blind Image Restoration [45.6]
BIR-Adapterは拡散モデルのための低複雑さのブラインド画像復元アダプタである。我々は、事前訓練されたモデルの頑健さを利用して、モデル自体を通じて劣化した画像から特徴を抽出する。我々は,BIR-Adapterが最先端手法と比較して,競争力や性能を向上できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:22:18 GMT)
Safe and Certifiable AI Systems: Concepts, Challenges, and Lessons Learned [45.4]
この白書は、T"UV AUSTRIA Trusted AIフレームワークを提示する。エンド・ツー・エンドの監査カタログであり、機械学習システムの評価と認定のための方法論である。セキュアなソフトウェア開発、機能要件、倫理とデータプライバシという3つの柱の上に構築されているのは、EU AI Actの高レベルの義務を、特定かつテスト可能な基準に翻訳するものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:52:08 GMT)
Understanding Behavioral Metric Learning: A Large-Scale Study on Distracting Reinforcement Learning Environments [45.2]
状態抽象化の鍵となるアプローチは、観察空間における行動メトリクスを近似し、これらの学習を表現空間に埋め込むことである。設計選択の異なる等尺的埋め込みとして概念的に統一された最近の5つのアプローチを評価する。 20のステートベースタスクと14のピクセルベースのタスクにまたがってベースラインでベンチマークを行い、370のタスク設定と多様なノイズ設定にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:56:14 GMT)
Efficient $Q$-Learning and Actor-Critic Methods for Robust Average Reward Reinforcement Learning [44.2]
本稿では,MDPに対するQ$学習アルゴリズムとアクター批判アルゴリズムの非漸近収束解析について述べる。我々の分析の重要な要素は、最適ロバストな$Q$演算子が厳密な収縮であることを示すことである。我々は,$tildemathcalO(epsilon-2)$サンプル内で,$epsilon$-optimal robust policyを学習するアクタ批判アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:34:50 GMT)
GraspCoT: Integrating Physical Property Reasoning for 6-DoF Grasping under Flexible Language Instructions [44.1]
フレキシブルな命令誘導6-DoFグルーピングは、現実世界のロボットシステムにとって重要な課題である。物理特性を指向したChainof-Thought(CoT)推論機構を統合した6-DoFグリップ検出フレームワークGraspCoTを提案する。 IntentGraspは、多目的把握検出のための公共データセットのギャップを、多言語および間接的なコマンドで埋める大規模なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:54:41 GMT)
On the Benefits of Public Representations for Private Transfer Learning under Distribution Shift [43.9]
一般のプレトレーニングは、プライベートトレーニングをスクラッチから最大67%改善できることを示す。この現象の理論的説明として、公開データとプライベートデータが低次元表現を共有している場合、公開表現は、プライベートトレーニングのサンプルの複雑さを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:47:35 GMT)
Super-Quadratic Quantum Speed-ups and Guessing Many Likely Keys [43.6]
暗号鍵を推測する根本的な問題について検討する。マルチキー設定では、キーごとの推算コストはシングルキー設定よりもかなり小さいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:03:49 GMT)
Representation-Centric Survey of Skeletal Action Recognition and the ANUBIS Benchmark [43.0]
3Dスケルトンに基づく人間の行動認識は、従来のRGBや深さに基づくアプローチの強力な代替手段として登場した。目覚ましい進歩にもかかわらず、現在の研究は様々な入力表現で断片化されている。 ANUBISは、既存のベンチマークで重要なギャップに対処するために設計された、大規模で挑戦的なスケルトンアクションデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:53:02 GMT)
VIM-GS: Visual-Inertial Monocular Gaussian Splatting via Object-level Guidance in Large Scenes [42.9]
VIM-GSは、モノクロ画像を用いて、大きなシーンでノベルビュー合成(NVS)を行うフレームワークである。本稿では,単分子RGB入力から高精細かつ高精度な深度画像を生成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:41:10 GMT)
IMAGGarment: Fine-Grained Garment Generation for Controllable Fashion Design [42.5]
IMAGGarmentは、シルエット、色、ロゴの配置を正確に制御し、高忠実な衣服合成を可能にするフレームワークである。提案手法は既存のベースラインより優れ, 優れた構造安定性, カラー忠実度, 局所制御性性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:05:58 GMT)
Jet-Nemotron: Efficient Language Model with Post Neural Architecture Search [42.5]
Jet-Nemotronはハイブリッドアーキテクチャ言語モデルの新しいファミリーである。それは、主要なフルアテンションモデルの正確さと一致または超える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:44:54 GMT)
Regeneration Based Training-free Attribution of Fake Images Generated by Text-to-Image Generative Models [42.0]
そこで本研究では,テキスト・ツー・イメージ・モデルによって生成された偽画像をソース・モデルに属性付けするためのトレーニング不要な手法を提案する。テスト画像と候補画像の類似性を計算し、ランキングすることにより、画像のソースを決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:46:18 GMT)
ESVO2: Direct Visual-Inertial Odometry with Stereo Event Cameras [42.0]
イベントベースビジュアル・オドメトリーは、追跡とサブプロブレムのマッピング(典型的には並列)を解決することを目的としている直接パイプライン上に,イベントベースのステレオビジュアル慣性オドメトリーシステムを構築した。結果として得られるシステムは、現代の高解像度のイベントカメラでうまくスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:58:44 GMT)
Generative World Explorer [41.6]
部分観察による計画は、AIの具体化における中心的な課題である。我々は,エゴセントリックな世界探査フレームワークであるtextitGenerative World Explorer (Genex)$を紹介した。 Genexは、エージェントが大規模3D世界を精神的に探索し、その信念を更新するために想像された観察を得ることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:56:58 GMT)
Directly Aligning the Full Diffusion Trajectory with Fine-Grained Human Preference [41.5]
我々は,任意の時間ステップからオリジナル画像を効果的に復元するために,ノイズを事前に定義する手法であるDirect-Alignを提案する。また,テキスト条件付き信号として報酬を定式化するセマンティック相対選好最適化(SRPO)についても紹介する。 FLUX.1.devモデルに最適化された装飾とオンライン報酬調整を施すことで、人間の評価されたリアリズムと美的品質を3倍に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:54:08 GMT)
BriLLM: Brain-inspired Large Language Model [40.5]
BriLLMは、機械学習の基礎を再定義する、脳にインスパイアされた大きな言語モデルである。 BriLLMは2つの重要な神経認知原理を取り入れている。(1) 静的な意味マッピング、(2) トークンは皮質領域に類似した特定のノードにマッピングされ、(2) 脳活動で観察される電気生理学的情報ダイナミクスをシミュレートする動的信号伝達である。このアーキテクチャは、自然なマルチモーダル互換性、ノードレベルでの完全なモデル解釈可能性、コンテキスト長の独立スケーリング、言語タスクのための脳に似た情報処理のグローバルなシミュレーションなど、複数の革新的なブレークスルーを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:06:28 GMT)
LoaQ: Layer-wise Output Approximation Quantization [40.4]
モデル量子化の自然な考え方は、各成分の量子化された出力を元の値に一致するように近似することである。レイヤーワイズ・ポストトレーニング量子化(PTQ)は、せいぜい、重量の活性化を意識した近似しか達成できない。出力レベルの整合性を明示する層ワイドPTQの出力近似法である$LoaQ$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:50:11 GMT)
MoGU V2: Toward a Higher Pareto Frontier Between Model Usability and Security [40.0]
大規模言語モデルのセキュリティが重要な懸念事項として浮上している。 MoGUフレームワークは隠れた状態を検知することで動的に重みを割り当てる。 MoGU_v2は様々なLLMに対して高い適応性と安定した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:39:17 GMT)
DEXOP: A Device for Robotic Transfer of Dexterous Human Manipulation [40.0]
周操作は、人間の操作を感知し記録し、実際のロボットへのデータの転送可能性を最大化する、ロボットデータ収集のパラダイムである。我々は,このパラダイムを,自然環境における多種多様な操作タスクのためのリッチな感覚(視覚+触覚)データ収集能力の最大化を目的とした,受動的手外骨格であるDEXOPに実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:08:04 GMT)
Learning From Software Failures: A Case Study at a National Space Research Center [39.9]
我々は,国立宇宙研究センターの研究者に対して,10回の詳細なインタビューを通じて,ケーススタディを実施している。失敗からどのように学ぶか、どのように収集し、文書化し、共有し、教訓を適用します。私たちの発見は、エンジニアが実際に失敗から学ぶ方法に関する洞察を与えてくれます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:02:53 GMT)
Generalized Quantum Stein's Lemma for Classical-Quantum Dynamical Resources [39.9]
チャネル変換はシャノンのノイズチャネル符号化定理のような有名な結果を含む統一された問題設定を提供する。量子資源理論(QRT)は、そのような問題を所定の種類の操作で研究するための一般的な枠組みを提供する。 QRTでは、量子状態は静的リソースとして機能し、量子チャネルは動的リソースを生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:00:48 GMT)
Data-driven solar forecasting enables near-optimal economic decisions [38.7]
我々は,軽量なデータ駆動予測システムであるSunCastNetを紹介する。 0.05$circ$で、地表の太陽放射の10分間の分解予測を提供する。堅牢な意思決定に比べて、運用上の後悔を76-93%削減します。地域ごとに最大で10の高エミッション産業セクターのうち5つが、商業的生存率の12%を越えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:38:05 GMT)
Empathy Omni: Enabling Empathetic Speech Response Generation through Large Language Models [38.6]
本研究では,感情オムニ(Emotion Omni)を提案する。 Emotion Omniは、音声品質の既存のモデルを超えながら、大規模な事前訓練をすることなく、同等の命令追従能力を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:35:36 GMT)
TASR: Timestep-Aware Diffusion Model for Image Super-Resolution [38.5]
制御ネットによる情報注入の時間的ダイナミクスについて検討する。制御ネットと事前学習された安定拡散の両方の特徴を適応的に統合する新しい時間ステップ対応拡散モデルを提案する。本手法は,拡散の初期におけるLR情報の透過性を高め,画像の忠実性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:13:22 GMT)
A Gravity-informed Spatiotemporal Transformer for Human Activity Intensity Prediction [38.1]
本研究では,重力インフォームド時空間変換器(重力変換器)という物理インフォームド深層学習フレームワークを提案する。 6つの実世界の大規模活動データセットの実験は、最先端のベンチマークよりも、我々のモデルの量的および質的な優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:53:47 GMT)
Agentic DDQN-Based Scheduling for Licensed and Unlicensed Band Allocation in Sidelink Networks [37.9]
本稿では,ニューラジオ(NR)サイドリンク(SL)ネットワークにおけるライセンス及び未ライセンス帯域割り当てのためのエージェント人工知能(AI)駆動のDouble Deep Q-network(DDQN)スケジューリングフレームワークを提案する。 SLは、携帯電話通信(CC)や未ライセンスのバンドとWi-Fiを共用しなければならない。エージェントスケジューラは、待ち行列、チャネル条件、共存状態を自律的に知覚し、QoS(Quality-of-Service)を維持するためのポリシーを適用する
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:58:12 GMT)
MedBench-IT: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Large Language Models on Italian Medical Entrance Examinations [36.9]
大規模言語モデル (LLM) は教育の可能性を増すが、専門分野の英語以外の言語のベンチマークは乏しい。 MedBench-IT は,イタリアの医学大学入学試験における LLM の評価のための,最初の総合的なベンチマークである。 MedBench-ITは、生物学、化学、論理学、一般文化、数学、物理学の6分野にまたがる17,410人の専門家による複数の質問と3つの難易度からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:39:35 GMT)
Not All Samples Are Equal: Quantifying Instance-level Difficulty in Targeted Data Poisoning [36.5]
ターゲットとするデータ中毒攻撃は、デプロイの容易さと高い成功率のために、ますます深刻な脅威となる。本稿では, 目標データ中毒の予測基準として, エルゴード予測精度, 毒素距離, 毒素予算の3つを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:14:55 GMT)
GoalFlow: Goal-Driven Flow Matching for Multimodal Trajectories Generation in End-to-End Autonomous Driving [36.2]
GoalFlowは高品質なマルチモーダル軌道を生成するためのエンドツーエンドの自動運転手法である。生成過程を制約し、高品質でマルチモーダルな軌道を生成する。 GoalFlowは最先端のパフォーマンスを実現し、自律運転のための堅牢なマルチモーダル軌道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:58:22 GMT)
Assistance or Disruption? Exploring and Evaluating the Design and Trade-offs of Proactive AI Programming Support [36.1]
我々は,エディタアクティビティとタスクコンテキストに基づいたプログラミング支援を開始するデザインプローブエージェントであるCodellaboratorを紹介し,評価する。プロアクティブエージェントは、プロンプトのみのパラダイムに比べて効率が向上するが、ワークフローの混乱も引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:34:58 GMT)
Beyond Two-Stage Training: Cooperative SFT and RL for LLM Reasoning [36.1]
強化学習(RL)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるのに有効であることが証明されているが、試行錯誤の性質による深刻な効率上の課題に悩まされている。本研究では,これらの学習パラダイム間の協調性を向上するために,二段階最適化を用いた推論モデル学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:58:02 GMT)
Online Prompt Pricing based on Combinatorial Multi-Armed Bandit and Hierarchical Stackelberg Game [36.0]
当社の価格体系は、消費者、プラットフォーム、販売者の利益を考慮し、これら3人の参加者の利益満足度を同時に達成する。既存の固定価格モードとは異なり、我々が提案するPBTの価格メカニズムはより柔軟で多様なものであり、現実のシナリオのトランザクション要求に応じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:44:26 GMT)
Measuring and mitigating overreliance is necessary for building human-compatible AI [35.7]
オーバー信頼度の測定と緩和は、大規模言語モデルの研究と展開の中心でなければならない、と我々は主張する。まず、リスクを個人レベルと社会的レベルの両方の過信から集約する。我々は,AI研究コミュニティが人間の能力を損なうことなく,LLMの増強を図ることができる緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:15:07 GMT)
LatticeWorld: A Multimodal Large Language Model-Empowered Framework for Interactive Complex World Generation [35.4]
本稿では,3D環境の産業生産パイプラインを効率化する,シンプルで効果的な3Dワールドジェネレーションフレームワークを提案する。 LatticeWorldは、競合するマルチエージェントインタラクションを特徴とする、動的エージェントを備えた大規模な3Dインタラクティブワールドを生成する。 LatticeWorldは90倍以上の工業生産効率の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:05:47 GMT)
Deep Reactive Policy: Learning Reactive Manipulator Motion Planning for Dynamic Environments [35.2]
ディープ・リアクティブ・ポリシー(Deep Reactive Policy)は、様々な動的環境でのリアクティブ・モーション・ジェネレーションのために設計された、ヴィジュオ・モーター・ニューラル・モーション・ポリシーである。 IMPACTは、トランスフォーマーをベースとしたニューラルモーションポリシーで、1000万の生成された専門家の軌道で事前訓練されている。 DCP-RMP(DCP-RMP)を用いて,インジェクション時間におけるIMPACTの動的障害物回避を強化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:59:35 GMT)
RL Fine-Tuning Heals OOD Forgetting in SFT [35.0]
スーパービジョン・ファインチューニングと強化学習の相乗効果の進化とメカニズムを考察する。本研究は,2段階微調整におけるSFTとRLの役割を再同定し,特異ベクトルの回転を鍵機構として発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:40:41 GMT)
F1: A Vision-Language-Action Model Bridging Understanding and Generation to Actions [34.7]
視覚的フォレスト生成を意思決定パイプラインに統合するフレームワークであるF1を紹介する。 F1は、目標条件付き視覚的見通しを明示的な計画目標として合成するために、次のスケールの予測メカニズムを使用する。実世界のタスクとシミュレーションベンチマークに関する大規模な評価は、F1が既存のアプローチを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:58:30 GMT)
TreeReview: A Dynamic Tree of Questions Framework for Deep and Efficient LLM-based Scientific Peer Review [34.6]
TreeReviewは、紙レビューを階層的で双方向の質問回答プロセスとしてモデル化する新しいフレームワークである。 ICLR と NeurIPS の会場から得られたベンチマークを構築し,本手法の完全なレビュー生成および実行可能なコメント生成タスクについて評価する。実験結果から、TreeReviewは、包括的な、深い、専門家によるレビューフィードバックを提供することで、強力なベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:22:50 GMT)
Sequentially Auditing Differential Privacy [34.5]
ブラックボックス機構の差分プライバシー保証を監査するための実用的なシーケンシャルテストを提案する。テストは、Type Iエラーを制御しながら、任意の値推論を提供するメカニズムの出力のストリームを処理する。特に、単一のトレーニング実行中にDP-SGDのプライバシ違反を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:57:51 GMT)
Universal Approximation with XL MIMO Systems: OTA Classification via Trainable Analog Combining [34.3]
eXtremely Large (XL) Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) 無線システムはユニバーサル関数近似器の特性を示す。チャネル係数を隠れ層のランダムノードとして、受信者のアナログコンバインダをトレーニング可能な出力層として扱うことにより、XL MIMOシステムをエクストリーム学習マシン(ELM)フレームワークにキャストする。理論的解析と数値評価により,XL-MIMO-ELMは様々な色調条件下であっても,ほぼ瞬時訓練と効率的な分類を可能にすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:10:37 GMT)
UrbanMIMOMap: A Ray-Traced MIMO CSI Dataset with Precoding-Aware Maps and Benchmarks [33.9]
第6世代(6G)システムは、ネイティブ人工知能(AI)と統合センシング通信(ISAC)によって駆動される環境対応通信を必要とする電磁(EM)シミュレーションによる高忠実なRM基底真理の生成は、計算集約的で、機械学習(ML)ベースのRM構築を動機付けている。大規模都市マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)データセットであるUrbanMIMOMapを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:23:46 GMT)
From Implicit Exploration to Structured Reasoning: Leveraging Guideline and Refinement for LLMs [33.2]
本稿では,暗黙的な探索からガイドや改良を通じて構造化された推論へ移行する枠組みを提案する。まず、成功した軌道から構造的推論パターンを抽出し、失敗から反射信号を抽出する。推論中、モデルはこれらのガイドラインをステップバイステップで追従し、各ステップの後に改善を加えてエラーを修正し、推論プロセスを安定化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:11:49 GMT)
Click Without Compromise: Online Advertising Measurement via Per User Differential Privacy [33.1]
本稿では,オンライン広告測定結果を対象とした新しいユーザレベル差分プライバシー保護スキームであるAdsBPCを紹介する。 AdsBPCは、広告測定に適用された既存のストリーミングDPメカニズムよりも33%から95%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:10:24 GMT)
Musculoskeletal simulation of limb movement biomechanics in Drosophila melanogaster [32.9]
ショウジョウバエの足の最初の3Dデータ駆動筋骨格モデルを紹介した。複数の固定標本からの高分解能X線スキャンに基づくヒル型筋肉表現を応用した。本モデルにより, 実験的に抽出可能なモデル生物における運動制御の解明が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:21:14 GMT)
LAMDAS: LLM as an Implicit Classifier for Domain-specific Data Selection [32.4]
大きな言語モデル(LLM)を特定のドメインに適用することは、しばしば重大なボトルネックに直面します。類似性に基づく直接最適化手法として分類された既存の手法は、これらの目標を同時に達成するのに苦労する。 LAMDASは,学習済みLLM自体を暗黙の分類器として活用する新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:30:58 GMT)
Benchmarking Information Retrieval Models on Complex Retrieval Tasks [32.2]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのタスクのための素晴らしい汎用ツールです。対照的に、検索モデルはそのような有能な汎用モデルがまだ現れていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:11:10 GMT)
Simulating Dispute Mediation with LLM-Based Agents for Legal Research [32.0]
我々は、紛争調停をシミュレートする最初の LLM ベースのエージェントフレームワークである AgentMediation を提案する。現実世界の紛争に根ざした現実的な仲介プロセスをシミュレートし、紛争戦略、紛争原因、仲介者の専門知識といった主要な変数に対する制御された実験を可能にする。 AgentMediationは、法律研究における社会科学とAIのより深い統合の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:56:46 GMT)
VocalBench: Benchmarking the Vocal Conversational Abilities for Speech Interaction Models [31.6]
音声対話能力を評価するためにVocalBenchを提案する。 4つのキーディメンションにわたる9,400の慎重にキュレートされたインスタンスで構成されている。効果的な音声対話に不可欠な、幅広い基本的なスキルをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:29:52 GMT)
Reinforcement Learning Foundations for Deep Research Systems: A Survey [31.6]
この調査は、深層研究システムのRL基盤に初めて焦点をあてたものである。 i)データ合成とキュレーション、(ii) 安定性、サンプル効率、長期コンテキストハンドリング、報酬と信用設計、多目的最適化、およびマルチモーダル統合、(iii) エージェントRLトレーニングシステムとフレームワークをカバーするエージェント研究のためのRLメソッドである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:27:23 GMT)
Non-Exponential Decay in Finite Photonic Waveguide Arrays [31.5]
単一パラメータで制御される規則間を遷移する境界欠陥を持つ格子について検討する。我々は、集積導波路アレイの実験により確認された統一理論を確立する。これは無限系をエミュレートし、フォトニック格子の開系を研究するためのベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:43:22 GMT)
X-EcoMLA: Upcycling Pre-Trained Attention into MLA for Efficient and Extreme KV Compression [30.8]
MLA(Multi-head Latent attention)は、KVキャッシュメモリを低ランクキー値のジョイント圧縮により最適化するように設計されている。提案手法は,ベンチマークの性能を保ちながら,KVキャッシュを効果的に圧縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:34:54 GMT)
MedualTime: A Dual-Adapter Language Model for Medical Time Series-Text Multimodal Learning [30.4]
MedualTimeは、テンポラリ・プライマリとテキスト・プライマリ・モデリングを同時に実装する2つのアダプタで構成される言語モデルである。 MedualTimeは、医療データ上での優れたパフォーマンスを示し、教師付き設定で8%の精度と12%のF1を顕著に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:57:56 GMT)
Multimodal Latent Fusion of ECG Leads for Early Assessment of Pulmonary Hypertension [30.1]
リード特異的心電図マルチモーダル変分オートエンコーダ(textscLS-EMVAE)を提案する。 textscLS-EMVAEには階層的モダリティエキスパート(HiME)融合機構と遅延表現アライメント損失が組み込まれている。 6L-ECG設定で2つの振り返りコホートでtextscLS-EMVAEを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:41:35 GMT)
HAVE: Head-Adaptive Gating and ValuE Calibration for Hallucination Mitigation in Large Language Models [29.7]
LLM(Large Language Models)は、検索強化または長文生成において幻覚を生じることが多い。 HAVE(Head-Adaptive Gating and ValuE)は,頭部重みと生の注意重みに対処するパラメータフリーデコードフレームワークである。 HAVEは一貫して幻覚を減らし、DAGCDを含む強力なベースラインをわずかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:06:09 GMT)
STAGE: Segmentation-oriented Industrial Anomaly Synthesis via Graded Diffusion with Explicit Mask Alignment [29.6]
産業異常合成(SIAS)は下流異常セグメンテーションの性能向上に重要な役割を果たしている。 SIASメソッドにはいくつかの限界がある。本稿では,STAGEと呼ばれるマスクアライメントを用いた傾斜拡散法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:47:01 GMT)
P3-SAM: Native 3D Part Segmentation [29.5]
そこで本研究では,P3-SAMと呼ばれるネイティブな3次元ポイントプロンプタブル部分分割モデルを提案する。 SAMにインスパイアされたP3-SAMは、特徴抽出器、複数のセグメンテーションヘッド、IoU予測器から構成される。私たちのモデルは、合理的なセグメンテーションラベルを持つ約370万のモデルを含む、新たに構築されたデータセットでトレーニングされています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:12:17 GMT)
Rethinking GNN Expressive Power from a Distributed Computational Model Perspective [29.5]
事前処理と後処理を明確に指定した修正 CONGEST モデルなど,明確に定義された計算モデルを使用することによって,GNN 表現性を分析するためのより健全なフレームワークが提供される,と我々は主張する。制約のない事前処理を許可したり、外部に計算された機能を組み込んだりすることは、これらの事前計算によって表現性が向上し、時には問題を引き起こす可能性があることを示す。これらの否定的な結果にもかかわらず、計算モデルの観点から仮想ノードとエッジの効果を特徴付ける肯定的な結果も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:08:59 GMT)
Think-to-Talk or Talk-to-Think? When LLMs Come Up with an Answer in Multi-Hop Arithmetic Reasoning [29.2]
問題文を最初に読み取ることで、LMが内部的にサブ・全体問題を解決するかどうかを調査する。本実験は,LMを基盤とした系統的漸進的推論戦略を明らかにする。生成された推論チェーンは、モデルの内部計算の忠実なリフレクションと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:43:53 GMT)
Two-media laser threshold magnetometry: A magnetic-field-dependent laser threshold [29.0]
ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、高精度磁気計測のための有望なプラットフォームである。レーザーしきい値磁力計(LTM)は、光学キャビティ内にNVドープダイヤモンドを配置することで、NV中心の励起放出を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:12:55 GMT)
Robust and Label-Efficient Deep Waste Detection [29.0]
効率的な廃棄物のソートは持続可能なリサイクルには不可欠だが、この領域でのAI研究は商用システムに遅れを取っている。本研究では,強力なベースラインを確立し,アンサンブルに基づく半教師付き学習フレームワークを導入することにより,AI駆動型廃棄物検出を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:07:31 GMT)
\texttt{R$^\textbf{2}$AI}: Towards Resistant and Resilient AI in an Evolving World [28.7]
既存のパラダイムは、ポストホックアライメントとガードレールを適用するが、脆弱でリアクティブであるMake AI Safe'と、本質的な安全性を強調するMake Safe AI'に分割されている。本研究では,生物免疫にインスパイアされたMake Safe AIのパラダイムの新たな定式化として,テキストセーフ・バイ・コエボリューション(textitsafe-by-coevolution)'を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:13:23 GMT)
A Challenging Benchmark of Anime Style Recognition [28.7]
異なる役柄の2つの画像が与えられた場合、アニメスタイル認識(ASR)は、2つの絵が同じ作品のものであるかどうかを判断するために抽象的な絵画スタイルを学習することを目的としている。顔認識、虹彩認識、人物の再識別などの生体認証とは異なり、ASRははるかに大きな意味的ギャップに悩まされるが、あまり注目されない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:24:44 GMT)
Dynamically Adaptive Reasoning via LLM-Guided MCTS for Efficient and Context-Aware KGQA [28.0]
本稿では,知識グラフ質問応答(KGQA)のための動的適応MCTSベースの推論(DAMR)を提案する。 DAMRはシンボリックサーチと適応経路評価を統合し,KGQAを効率よく認識する。複数のKGQAベンチマークの実験では、DAMRは最先端の手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:44:14 GMT)
Neuro-Symbolic Frameworks: Conceptual Characterization and Empirical Comparative Analysis [27.8]
ニューロシンボリック(NeSy)フレームワークは、神経表現と学習を象徴的な表現と推論と組み合わせている。シンボル表現言語、ニューラルモデルとの統合、基礎となるアルゴリズムなど、既存のNeSyフレームワークの技術的側面について説明する。 textitDeepProbLog, textitScallop, textitDomiKnowSの3つの一般的なNeSyフレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:17:33 GMT)
Enhancing Low-Altitude Airspace Security: MLLM-Enabled UAV Intent Recognition [27.7]
低高度経済の急速な発展は、非協力的無人航空機(UAV)の効果的な認識と意図認識の必要性を強調するマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の先進的な生成的推論能力は,そのようなタスクにおいて有望なアプローチを示す。まずMLLM対応UAV意図認識アーキテクチャを提案し,UAVのリアルタイムペイロードと動作情報を得るためにマルチモーダル認識システムを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:34:56 GMT)
DyC-STG: Dynamic Causal Spatio-Temporal Graph Network for Real-time Data Credibility Analysis in IoT [27.7]
Dynamic Causal-Temporal Graph Network (DyC-STG)は、IoTにおけるリアルタイムデータ信頼性分析のために設計された、新しいフレームワークである。我々はDyC-STGが新たな最先端技術を確立し、最強のベースラインを1.4ポイント上回り、F1スコアが0.930に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:46:58 GMT)
PRO: Projection Domain Synthesis for CT Imaging [27.5]
我々はCT画像の投影領域合成基礎モデル PRO を提案する。 Proはプロジェクションデータからリッチな構造表現を学び、制御可能な合成のために解剖学的テキストプロンプトを利用する。 Pro は基礎モデルとして機能し、その生成挙動を調整して様々な下流タスクを一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:01:31 GMT)
Zero-shot 3D-Aware Trajectory-Guided image-to-video generation via Test-Time Training [27.3]
Trajectory-Guided Image-to-Video (I2V) 生成は、ユーザが指定した動画を合成することを目的としている。 Zo3Tは軌道制御されたI2V生成における3次元リアリズムと運動精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:21:45 GMT)
Nested Graph Pseudo-Label Refinement for Noisy Label Domain Adaptation Learning [26.9]
Nested Graph Pseudo-Label Refinement (NeGPR)は、ノイズラベルによるグラフレベルのドメイン適応に適した、新しいフレームワークである。 NeGPRは、厳密なラベルノイズ下での最先端の手法を一貫して上回り、最大12.7%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:47:16 GMT)
From Perception to Protection: A Developer-Centered Study of Security and Privacy Threats in Extended Reality (XR) [26.7]
XRは基本的に異なるセキュリティとプライバシ(S&P)の課題を導入している。 XRアプリケーションの主要なアーキテクトとして、開発者は新しい脅威に対処する上で重要な役割を果たす。この問題の重要性はますます高まっているが、開発者の視点からXR S&Pを調査する深遠で脅威に敏感な研究が不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:48:48 GMT)
Paladin: Defending LLM-enabled Phishing Emails with a New Trigger-Tag Paradigm [26.4]
悪意のあるユーザは、スペルミスなどの簡単に検出可能な機能のないフィッシングメールを合成することができる。このようなモデルはトピック固有のフィッシングメッセージを生成し、ターゲットドメインにコンテンツを調整することができる。既存の意味レベル検出アプローチのほとんどは、それらを確実に識別するのに苦労している。本稿では,様々な挿入戦略を用いてトリガータグ関連をバニラLSMに埋め込むパラジンを提案する。計測されたLLMがフィッシングに関連するコンテンツを生成すると、検出可能なタグが自動的に含まれ、識別が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:44:00 GMT)
floq: Training Critics via Flow-Matching for Scaling Compute in Value-Based RL [26.3]
floqは、速度場を用いてQ関数をパラメータ化し、フローマッチングの技法を用いてそれを訓練するアプローチである。 Floqは、オフラインのRLベンチマークとオンラインの微調整タスクで、パフォーマンスを1.8倍近く改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:31:09 GMT)
ALPS: Improved Optimization for Highly Sparse One-Shot Pruning for Large Language Models [26.2]
ALPSは,演算子分割法と事前条件付き勾配共役型後処理法を用いて,プルーニング問題に対処する最適化ベースのフレームワークである。提案手法はベクトル化とGPU並列性を有効利用しながら収束を加速し理論的に保証する新しい手法を取り入れている。 OPT-30Bモデルでは70%の間隔で、ALPSはWikiTextデータセットにおけるテストの難易度を13%削減し、既存の手法と比較してゼロショットベンチマークのパフォーマンスを19%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:34:07 GMT)
CoreMark: Toward Robust and Universal Text Watermarking Technique [26.0]
本稿では,複数の黒画素セグメントを連続的に配置した新しい埋め込みパラダイムであるCOREを提案する。 COREに基づいて,CoreMarkというテキスト透かしフレームワークを提案する。 CoreMarkは、スクリーンショット、プリントスキャン、およびプリントカメラアタックに対する抵抗の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:11:30 GMT)
NeuroDeX: Unlocking Diverse Support in Decompiling Deep Neural Network Executables [25.8]
ディープラーニングコンパイラは、エッジデバイスにデプロイするための実行ファイルにモデルを効率的にコンパイルするが、これらの実行ファイルはリバースエンジニアリングの脅威に直面する可能性がある。従来の研究では、DNN実行ファイルの分解を試みたが、コンパイル最適化の処理や、量子化されたコンパイルモデルの解析といった課題に直面した。我々はNuroDeXを,DNN実行ファイルの復号化における多様なサポートを解き放つために提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:47:58 GMT)
Ban&Pick: Achieving Free Performance Gains and Inference Speedup via Smarter Routing in MoE-LLMs [25.3]
我々は、よりスマートなMoEルーティングのためのポストトレーニング、プラグイン・アンド・プレイ戦略であるBan&Pickを紹介する。 Ban&Pickは、トレーニングやアーキテクチャの変更なしに、無料のパフォーマンス向上と推論アクセラレーションを提供する。例えばQwen3-30B-A3Bでは、AIME2024では80.67から84.66に、GPQA-ダイアモンドでは65.66から68.18に改善され、vLLMでは1.25倍の推論が加速される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:38:10 GMT)
OpenDeception: Benchmarking and Investigating AI Deceptive Behaviors via Open-ended Interaction Simulation [25.2]
オープンなシナリオデータセットを備えた,新たな偽装評価フレームワークであるOpenDeceptionを紹介する。 OpenDeception は LLM をベースとしたエージェントの偽装意図と能力の両方を, 内部推論過程を検査することによって共同評価する。そこで本研究では, エージェントシミュレーションによるマルチターン対話をシミュレートする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:05:14 GMT)
CARFT: Boosting LLM Reasoning via Contrastive Learning with Annotated Chain-of-Thought-based Reinforced Fine-Tuning [25.1]
注釈付きCoTをベースとしたReinforced Fine-Tuningアプローチ,すなわちTheNameを用いたコントラスト学習を提案し,大規模言語モデルの推論性能を向上させる。提案手法は、利用可能な注釈付きCoTを十分に活用するだけでなく、教師なし学習信号を付加することにより微調整手順を安定化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:20:38 GMT)
An AI system to help scientists write expert-level empirical software [25.0]
品質基準を最大化するために,専門家レベルの科学ソフトウェアを作成するAIシステムを提案する。このシステムは、外部ソースから複雑な研究アイデアを探求し、統合する際に、専門家レベルの結果を得る。バイオインフォマティクスでは、公共のリーダーボード上で人間が開発した最上位の手法よりも優れた、40の新しい単一セルデータ解析法が発見された。疫学では、新型コロナウイルス(COVID-19)の入院を予測するためのCDCアンサンブルやその他の全ての個人モデルを上回る14のモデルを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:08:36 GMT)
HANRAG: Heuristic Accurate Noise-resistant Retrieval-Augmented Generation for Multi-hop Question Answering [25.0]
HANRAGは、様々な複雑さの問題に効果的に取り組むために設計された新しいフレームワークである。強力なレベレータによって駆動されるHANRAGは、クエリをルーティングし、サブクエリに分解し、取得したドキュメントからノイズをフィルタする。その結果,本フレームワークは,シングルホップおよびマルチホップ問合せタスクにおいて,優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:22:38 GMT)
Not All Features Deserve Attention: Graph-Guided Dependency Learning for Tabular Data Generation with Language Models [24.8]
本研究では,疎依存性グラフを大規模言語モデルの注意機構に統合する新しい手法であるGraDe(Graph-Guided Dependency Learning)を提案する。 GraDeは、外部から抽出された関数依存によってガイドされる軽量な動的グラフ学習モジュールを採用し、重要機能間の相互作用を優先し、無関係なものを抑制する。さまざまな実世界のデータセットに対する我々の実験は、GraDeが既存のLCMベースのアプローチを12%も上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:53:44 GMT)
LinkAlign: Scalable Schema Linking for Real-World Large-Scale Multi-Database Text-to-SQL [24.7]
LinkAlignは、数千のフィールドを持つ大規模データベースに適した、新しいフレームワークである。 LinkAlignは、すべてのスキーマリンクメトリクスにおいて、既存のベースラインを一貫して上回る。これは、Spider 2.0-Liteベンチマークで33.09%の新しい最先端スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:16:45 GMT)
Paper2Agent: Reimagining Research Papers As Interactive and Reliable AI Agents [24.7]
本稿では,研究論文をAIエージェントに変換する自動フレームワークPaper2Agentを紹介する。 Paper2Agentは、受動的アーティファクトから研究成果を、下流の使用、導入、発見を加速できるアクティブシステムに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:28:42 GMT)
Graph Neural Networks for Resource Allocation in Interference-limited Multi-Channel Wireless Networks with QoS Constraints [24.1]
最小データレートの制約を満たすことは、無線通信システムにおいて重要な課題である。従来のディープラーニングアプローチは、損失関数とハイパーチューニングにペナルティ項を組み込むことによって、これらの制約に対処することが多い。 We build the structure of the WMMSE algorithm and extended it to a multi-channel set。我々は,GNNベースのアルゴリズムであるJCPGNN-Mを開発し,ユーザ毎の同時マルチチャネル割り当てをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:28:10 GMT)
Automatically Detecting Online Deceptive Patterns [24.0]
デジタルインターフェースの認識パターンは、ユーザに意図しない決定をさせ、認知バイアスと心理的脆弱性を悪用させる。このギャップに対処するため、私たちはAutoBotフレームワークを導入し、Web利害関係者がオンラインの偽装パターンをナビゲートし緩和するのを支援しています。 AutoBotは、基盤となるHTMLコードに頼ることなく、ウェブサイトのスクリーンショットから偽のパターンを正確に識別し、ローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:22:58 GMT)
AURAD: Anatomy-Pathology Unified Radiology Synthesis with Progressive Representations [23.8]
AURADは、高忠実度胸部X線と擬似意味マスクを共同で生成する制御可能な放射線学合成フレームワークである。本手法は,マルチリミット共存と解剖学的・病理的整合性を捉えるマスクの生成を学習する。また、トレーニング済みの専門医モデルを利用して出力をフィルタリングし、臨床的妥当性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:46:10 GMT)
Multi-Agent Reasoning for Cardiovascular Imaging Phenotype Analysis [23.8]
心のためのマルチエージェント探索シナジー(MESHAgents)について紹介する私たちは、自発的に洞察を生成し、収束する、AIエージェントの複数の学際的なチームを編成します。本研究は, 心臓および大動脈の表現型を画像化するための人口ベース研究を通じて, システムの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:13:41 GMT)
LLaDA-VLA: Vision Language Diffusion Action Models [23.7]
自己回帰モデルとは異なるパラダイムである仮面拡散モデルは、テキスト生成やマルチモーダルアプリケーションにおける競合性能を実証し始めている。 LLaDA-VLAは,ロボット操作のための事前訓練d-VLM上に構築された最初のビジョン・ランゲージ・ディフュージョン・アクションモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:45:40 GMT)
No Encore: Unlearning as Opt-Out in Music Generation [23.3]
本稿では,創造的コンテンツの不注意な使用を防ぐために,機械学習技術の初回適用に関する予備的結果を示す。モデル性能を損なうことなく、未学習の事前学習データセットにおけるそれらの有効性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:56:51 GMT)
Rethinking LLM Parametric Knowledge as Post-retrieval Confidence for Dynamic Retrieval and Reranking [23.1]
大規模言語モデル(LLM)は、知識の範囲を超えて疑問に直面したとき、しばしば不正確な応答(幻覚)を生成する。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を活用することでこの問題に対処するが、重要な課題は、検索されたコンテキストが特定のクエリに応答する能力を効果的に強化するかどうかである。この課題は知識境界認識の重要性を浮き彫りにしており、これは現在の手法が個別のラベルや限られた信号障害に適切に対処する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:37:20 GMT)
Embedding Poisoning: Bypassing Safety Alignment via Embedding Semantic Shift [23.1]
この研究は、モデルウェイトや入力テキストを変更することなく、埋め込み層出力に直接知覚不能な摂動を注入することで脆弱性を利用する、新しいデプロイメントフェーズ攻撃のクラスを特定する。本稿では,リスクトークンに関連付けられた埋め込みに注意深く最適化された摂動を導入する,実用的なモデルに依存しないフレームワークである検索ベースの埋め込みポジショニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:00:58 GMT)
Are Your LLM-based Text-to-SQL Models Secure? Exploring SQL Injection via Backdoor Attacks [23.0]
セキュリティ上の懸念はほとんど未解決であり、特にバックドア攻撃の脅威である。 Toxicは、新しいバックドア攻撃フレームワークである。我々は、0.44%の有毒データを注入するだけで79.41%の攻撃成功率となり、データベースのセキュリティに重大なリスクが生じることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:36:01 GMT)
Transforming Wearable Data into Personal Health Insights using Large Language Model Agents [23.0]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、この分析を大規模に行う上で、有望だがほとんど未解決のソリューションを提供する。我々は,多段階推論とコード生成と情報検索を利用して行動保健データを解析・解釈するシステムであるPersonal Health Insights Agent(PHIA)を紹介する。 650時間の人間専門家による評価では、PHIAは強いコード生成ベースラインを著しく上回り、客観的、数値的な質問、オープンエンドの質問に対して84%の精度を達成し、最高品質のレーティングの2倍の確率で83%の好評を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:59:48 GMT)
Accelerate Scaling of LLM Alignment via Quantifying the Coverage and Depth of Instruction Set [22.8]
本稿では,命令データセットの分布とアライメントモデルの性能の関係について検討する。次に,選択した命令の深さと意味的カバレッジを同時に最大化するために,命令選択アルゴリズムを設計する。実験結果から, 最先端のベースライン法と比較して, モデル性能を高速に向上し, 高速スケーリングを実現することが可能である。」
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:22:57 GMT)
Enhancing Dialogue Annotation with Speaker Characteristics Leveraging a Frozen LLM [22.7]
本稿では,話者特性にメタデータタグを付加することにより,書き起こし対話を充実させる,補足後処理のステップについて検討する。提案手法では,Whisper や WavLM などのフリーズオーディオ基礎モデルと,これらの話者属性を推定するためのLLAMA言語モデルを組み合わせる。軽量で効率的なコネクタを用いて音声と言語表現をブリッジし、話者プロファイリングタスクにおける競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:49:33 GMT)
Semi-SMD: Semi-Supervised Metric Depth Estimation via Surrounding Cameras for Autonomous Driving [21.8]
Semi-SDは、自動運転における周囲のカメラ機器に適した新しいメートル法深度推定フレームワークである。本稿では,視覚的融合機能を構築するために,空間空間-時間-意味融合モジュールを提案する。 DDADおよびnuScenesデータセットを用いてアルゴリズムの評価を行い,本手法が最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:00:49 GMT)
Toward a Team of AI-made Scientists for Scientific Discovery from Gene Expression Data [21.8]
我々は、科学的な発見パイプラインを合理化するために設計された新しいフレームワーク、AIマニュフェストチーム(TAIS)を紹介する。 TAISは、プロジェクトマネージャ、データエンジニア、ドメインエキスパートを含むシミュレートされた役割で構成され、それぞれがLLM(Large Language Model)によって表現される。これらの役割は、典型的にはデータ科学者が行うタスクを再現するために協力し、疾患予測遺伝子を特定することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:30:47 GMT)
Asynchronous Message Passing for Addressing Oversquashing in Graph Neural Networks [21.5]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、タスクが長距離インタラクションを必要とする場合に発生するオーバーカッシングに悩まされる。本稿では,従来の同期メッセージパッシングGNNとは異なり,ノード機能を非同期に更新する効率的なモデルに依存しないフレームワークを提案する。本フレームワークは6つの標準グラフデータセットと2つの長距離データセットに適用してグラフ分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:03:05 GMT)
Scaling Laws of Motion Forecasting and Planning - Technical Report [21.5]
本研究では,エンコーダ・デコーダ・オートレグレッシブ・トランスモデルの実証スケーリング法則について検討する。モデルトレーニング損失とモデル評価指標との間には,強い相関関係がみられた。我々は,エゴエージェントの性能向上のために,他のエージェントの一般的なログ化された運転データに対するトレーニングの有用性を短時間で検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 00:53:59 GMT)
Corner Cases: How Size and Position of Objects Challenge ImageNet-Trained Models [21.4]
画像の背景は、異なるデータポイント間の刺激的な相関に寄与する主要な役割を担っている。これらのバイアスは、モデルがその予測を行うために、背景にある刺激的な特徴にどれだけ依存しているかに影響を与えます。有害な刺激的特徴を軽減しようとする現在の手法は,これらの要因を考慮に入れない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:16:43 GMT)
Quantum Advantage via Solving Multivariate Polynomials [21.1]
3次関数はランダムなオラクルをインスタンス化して非相対化量子優位を得るのに十分であることを示す。 p_i(x_ldots,x_n)=y_i_iin [m]$ for $mn$ over $mathbbF$。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:19:20 GMT)
Unlearning vs. Obfuscation: Are We Truly Removing Knowledge? [21.0]
難読化と難読化を正式に区別し,探索に基づく評価フレームワークを導入する。自動生成された複数質問に対するモデル予測分布をフラット化する新しい未学習手法であるDF-MCQを提案する。実験の結果,DF-MCQは90%以上の拒絶率とランダムな選択レベルの不確実性で未学習を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:55:39 GMT)
Event Spectroscopy: Event-based Multispectral and Depth Sensing using Structured Light [20.9]
本稿では,高分解能・低遅延深度再構成とマルチスペクトルイメージングを同時に実現する新しいイベント分光システムを提案する。 RGB(3波長)に限定されたポータブルバージョンは、マゾアラのレインフォレストから現実世界の深度とスペクトルデータを収集するために使用される。以上の結果から,材料分化に深度を加えると,色のみの手法に比べて30%以上精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:34:55 GMT)
Astrocyte-mediated hierarchical modulation enables learning-to-learn in recurrent spiking networks [20.9]
生物学的知性の中心的な特徴は学習能力であり、新しいタスクや環境への迅速な適応を可能にする。学習から学習までの学習をモデル化する階層型ニューラルネットワーク(HM-RSNN)を提案する。我々は,HM-RSNNを4つの認知タスクで評価し,標準のRSNNや人工ニューラルネットワークよりも計算上の優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:16:20 GMT)
Efficient Dynamic Clustering-Based Document Compression for Retrieval-Augmented-Generation [20.7]
近年,大規模言語モデル(LLM)推論における知識注入手法として,検索・拡張生成(RAG)が広く採用されている。ドキュメント間関係のきめ細かい利用が制限されているため、現在のRAG実装では、取得したノイズと冗長性コンテンツに効果的に対処する上で、課題に直面している。本稿では,文書間関係を利用した動的クラスタリングに基づく文書圧縮フレームワーク(EDC2-RAG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:51:58 GMT)
PAC-Bayesian Generalization Bounds for Graph Convolutional Networks on Inductive Node Classification [20.6]
帰納ノード分類のためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)のPAC-ベイズ理論解析を提案する。我々は,データ依存性と非定常性の影響を明示的に組み込んだ一層GCNに対して,新しい一般化バウンダリを導出する。我々は解析を二層GCNに拡張し、収束を保証するためにグラフトポロジーに強い仮定が必要であることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:10:54 GMT)
SAIL: Faster-than-Demonstration Execution of Imitation Learning Policies [20.5]
オフライン・イミテーション・ラーニング(IL)法は複雑なロボット操作技術を得るのに効果的である。既存のILトレーニングされたポリシーは、デモデータに示すように、タスクを同じ速度で実行することに限定される。本稿では,ビジュモータポリシーの高速化を実現するための新しい問題を紹介し,定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:56:08 GMT)
UniSearch: Rethinking Search System with a Unified Generative Architecture [20.4]
UniSearchはKuaishou Searchのための統合された生成検索フレームワークである。 UniSearchは、カスケードパイプラインを、検索ジェネレータとビデオジェネレータを統合するエンドツーエンドアーキテクチャに置き換える。産業規模のデータセットに関する大規模な実験と、短いビデオとライブ検索のシナリオにおけるオンラインA/Bテストは、UniSearchの強力な有効性とデプロイメントの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:08:26 GMT)
Physics-informed Value Learner for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning [20.4]
固有偏微分方程式(PDE)から導いた値学習のための物理インフォームド(Pi)正規化損失を提案する。我々の定式化は、連続時間最適制御に基礎を置いており、値関数がコスト・ツー・ゴー構造と整合することを奨励している。 Hierarchical Implicit Q-Learning (HIQL)と組み合わせると、この手法は性能と一般化の両方に大きな改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:08:42 GMT)
TIDE: Achieving Balanced Subject-Driven Image Generation via Target-Instructed Diffusion Enhancement [20.4]
本稿では,TIDE(Target-Instructed Diffusion Enhancing)フレームワークについて紹介する。 TIDEの先駆者たちは、アジェクション画像、命令、ターゲット画像を用いて、対象適応ダイナミクスをモデル化する。その結果、TIDEは命令コンプライアンスを維持しつつ、主観的な出力を生成するのに優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:06:37 GMT)
Self-Alignment: Improving Alignment of Cultural Values in LLMs via In-Context Learning [20.2]
In-context Learning(ICL)とヒューマンサーベイデータを組み合わせた簡易で安価な手法を提案する。本手法は、英語以外のテスト言語で有用であることが証明され、文化的に多種多様な国に対応する文化的価値との整合性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:06:59 GMT)
Ask1: Development and Reinforcement Learning-Based Control of a Custom Quadruped Robot [20.2]
本稿では、カスタマイズされた四足歩行ロボットAsk1の設計、開発、実験検証について述べる。 Ask1ロボットはUnitree Go1と類似した形態を持っているが、カスタムハードウェアコンポーネントと異なる制御アーキテクチャを備えている。我々は、従来の強化学習に基づく制御方法をAsk1ロボットに拡張し、実世界のシナリオにおける我々のアプローチの適用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:47:44 GMT)
Evaluating Multi-Turn Bargain Skills in LLM-Based Seller Agent [20.0]
本稿では,eコマース対話における販売業者の交渉能力を評価するためのマルチターン評価フレームワークを提案する。コントリビューションは,(1)622のカテゴリ,9,892の製品,3,014のタスクにまたがる大規模なeコマースバーゲティングベンチマーク,(2)アノテートされた購入者意図を持つマインド理論に基づくターンレベルの評価フレームワーク,(3)大量の対話データから信頼性の高い意図を抽出する自動パイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:12:03 GMT)
MM-Spatial: Exploring 3D Spatial Understanding in Multimodal LLMs [19.7]
MLLM(Multimodal large language model)は、2次元の視覚的理解に優れるが、3次元空間を推論する能力には限界がある。本研究では,1)新しい教師付き微調整データセットの導入,2)屋内シーンに焦点を当てた新しい評価ベンチマークを導入するために,オープンセットアノテーションを用いた大規模高品質3Dシーンデータを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:39:12 GMT)
Personalized Attacks of Social Engineering in Multi-turn Conversations: LLM Agents for Simulation and Detection [19.6]
ソーシャルメディアプラットフォームに対する社会工学(SE)攻撃は重大なリスクをもたらす。マルチターン会話を生成することで,SE攻撃機構をシミュレートするLLM-agentic framework,SE-VSimを提案する。本研究は,被害者の人格に関する事前知識を活用することで,ユーザに対してパーソナライズされた保護を提供するための概念実証SE-OmniGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:16:17 GMT)
When Code Crosses Borders: A Security-Centric Evaluation of LLM-based Code Translation [19.6]
既存の評価は、主に機能レベルでの統語的または機能的正当性に注目し、セキュリティの重要な次元を無視している。 LLMに基づくコード翻訳のセキュリティへの影響を評価するために設計された最初のデータセットであるSTEDを構築した。 5つのプログラミング言語にまたがる720のセキュリティ関連コードサンプルと、CVE/NVDから派生した9つの高インパクトCWEカテゴリで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:08:48 GMT)
What Can We Learn from Harry Potter? An Exploratory Study of Visual Representation Learning from Atypical Videos [19.6]
各種の異常な非定型データからなる新しいビデオデータセットを収集する。表現学習のためのモデルトレーニングプロセスにそれらを供給します。非定型データによる単純な学習アプローチであっても、パフォーマンスは一貫して向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:51:08 GMT)
DCPO: Dynamic Clipping Policy Optimization [19.6]
強化学習のための動的クリッピングポリシー最適化(DCPO)を提案する。 DCPOはトークン固有の事前確率に基づいてクリッピング境界を調整し、トークンレベルの探索を強化する。累積的なトレーニングステップ全体で報酬を標準化し、生成されたレスポンスのレスポンスレベルの効果的な利用を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:50:44 GMT)
HoPE: Hyperbolic Rotary Positional Encoding for Stable Long-Range Dependency Modeling in Large Language Models [19.4]
双曲型回転位置決め法を提案する。トークン表現にローレンツ回転を実装するために双曲関数を利用する(HoPE)。テストは、HoPEが既存の位置符号化手法を一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:13:38 GMT)
Statistical Methods in Generative AI [19.4]
生成的人工知能は重要な技術として登場し、多くの分野で変革を約束している。デフォルトでは、生成AI技術には、正確性、安全性、公正性、その他の特性に関する保証がない。統計的手法は、生成AI技術の信頼性を改善するための有望なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:42:59 GMT)
Fed-REACT: Federated Representation Learning for Heterogeneous and Evolving Data [19.3]
Fed-REACTは、異種および進化するクライアントデータ用に設計されたフェデレート学習フレームワークである。本稿では,表現学習段階の理論解析を行い,実世界のデータセットにおいてFed-REACTが優れた精度とロバスト性を達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:24:40 GMT)
MM-DINOv2: Adapting Foundation Models for Multi-Modal Medical Image Analysis [19.1]
MM-DINOv2(MM-DINOv2)は,マルチモーダル・メディカル・イメージングのための事前学習型視覚基盤モデルDINOv2に適応する新しいフレームワークである。本手法では,マルチモーダル・パッチの埋め込みを取り入れ,視覚基盤モデルによりマルチモーダル・イメージングデータを効果的に処理することができる。本手法は外部テストセットで0.6のマシューズ相関係数(MCC)を達成し、最先端の教師付きアプローチを+11.1%超える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:34:15 GMT)
AttestLLM: Efficient Attestation Framework for Billion-scale On-device LLMs [19.0]
本稿では,デバイスベンダのハードウェアレベルの知的財産権(IP)を保護するための,最初のテストフレームワークであるAttestLLMを紹介する。 AttestLLMはモデルの正当性を強制し,モデル偽造や攻撃に対するレジリエンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:17:02 GMT)
Contrastive Anatomy-Contrast Disentanglement: A Domain-General MRI Harmonization Method [18.5]
本研究では, コントラスト損失とドメインに依存しないコントラスト増大を伴う条件付き拡散オートエンコーダを用いて, MRイメージをスキャナ間で調和させる手法を提案する。本手法は, 単一の基準画像から脳MRIを可能にし, 走行対象データに対して+7%のPSNR改善を達成し, 年齢回帰を+18%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:03:34 GMT)
HealthSLM-Bench: Benchmarking Small Language Models for Mobile and Wearable Healthcare Monitoring [18.4]
小型言語モデル(SLM)は軽量で、モバイルおよびウェアラブルデバイス上でローカルかつ効率的に動作するように設計されている。ゼロショット,少数ショット,命令微調整による健康予測タスクにおけるSLMの評価を行った。その結果,SLMは大規模言語モデルに匹敵する性能を達成でき,効率とプライバシを大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:36:19 GMT)
Outcome-based Exploration for LLM Reasoning [18.3]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、大規模言語モデルの推論能力を向上させる強力な手法として登場した。ベースモデルに対するトレーニングセットにおいても,RLは効果的な多様性を低下させることができることを示す。最終結果に応じて探索ボーナスを割り当てる結果に基づく探索を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:52:56 GMT)
BeSimulator: A Large Language Model Powered Text-based Behavior Simulator [18.3]
本研究では,BeSimulatorをテキストベースの環境下での動作シミュレーションの試みとして提案する。 BeSimulatorはシナリオを一般化し、長距離複素シミュレーションを実現する。本実験は, ベースラインに比べ, 挙動シミュレーションにおいて顕著な性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:14:54 GMT)
Enhanced Partially Relevant Video Retrieval through Inter- and Intra-Sample Analysis with Coherence Prediction [18.2]
部分的に関連のあるビデオ検索は、テキストクエリに関連するターゲットビデオを取得することを目的としている。既存の手法は、セマンティック空間を構築するために、ペア化されたビデオとテキストクエリを粗く整列する。サンプル間相関とサンプル内冗長性を体系的に活用する新しいPRVRフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:30:54 GMT)
Large Language Models as Virtual Survey Respondents: Evaluating Sociodemographic Response Generation [18.2]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた仮想調査回答者のシミュレーションを行う。部分属性シミュレーション(PAS)と完全属性シミュレーション(FAS)の2つの新しいシミュレーション設定を導入する。 LLM-S3 (Large Language Model-based Sociodemography Simulation Survey) は4つの社会学領域にまたがる11の現実世界の公開データセットにまたがる総合ベンチマークスイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:59:00 GMT)
WindFM: An Open-Source Foundation Model for Zero-Shot Wind Power Forecasting [18.1]
本稿では,風力発電予測のための軽量かつ生成的基礎モデルであるWindFMを紹介する。 WindFMは、これらのトークンシーケンスを自己回帰的に事前学習することで、風力発電のダイナミクスの普遍的な表現を学習する。本実験は,WindFMが決定的タスクと確率的タスクの両方において,最先端のゼロショット性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:26:18 GMT)
A New Dataset and Benchmark for Grounding Multimodal Misinformation [18.1]
マルチモーダルコンテンツを検証し,モダリティ間のミスリードセグメントをローカライズするグラウンディング・マルチモーダル誤報(GroundMM)の課題を紹介する。このタスクのための最初の実世界のデータセットである GroundLie360 は、誤情報型の分類、テキスト、音声、視覚の微粒化アノテーション、およびSnopes のエビデンスとアノテータ推論による検証を特徴としている。 VLMに基づくQAベースラインであるFakeMarkも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:56:07 GMT)
LLM Analysis of 150+ years of German Parliamentary Debates on Migration Reveals Shift from Post-War Solidarity to Anti-Solidarity in the Last Decade [17.8]
移民はドイツの政治論争において中心的な話題となっている。大きな言語モデル(LLM)は、複雑なアノテーションタスクを部分的に自動化する可能性がある。モデルサイズの影響を評価し,その違い,微調整,歴史データと現代データについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:16:03 GMT)
One Gate Scheme to Rule Them All: Introducing a Complex Yet Reduced Instruction Set for Quantum Computing [17.7]
$XX+YY$結合を持つキュービットのスキームは、単一キュービットゲートまでの任意の2キュービットゲートを実現する。一般的な$n$-qubitゲート合成、量子ボリューム、キュービットルーティングなど、様々な応用において顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:37:09 GMT)
VIPER: Visual Perception and Explainable Reasoning for Sequential Decision-Making [17.3]
VIPERはマルチモーダル命令ベースの計画のための新しいフレームワークである。 VLMベースの知覚とLLMベースの推論を統合する。その結果、VIPERは最先端のビジュアル・インストラクション・ベース・プランナーよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:43:33 GMT)
Intraoperative 2D/3D Registration via Spherical Similarity Learning and Inference-Time Differentiable Levenberg-Marquardt Optimization [17.3]
術中の2D/3D登録は術前の3Dボリュームとリアルタイムの2Dラジオグラフィーを一致させ、機器やインプラントの正確な位置決めを可能にする。既存のユークリッド近似は、多様体の構造を歪め、収束を遅くする。非ユークリッド球面特徴空間における類似性学習について検討し、複素多様体構造をよりよく捕捉し適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:10:43 GMT)
FSG-Net: Frequency-Spatial Synergistic Gated Network for High-Resolution Remote Sensing Change Detection [17.3]
本稿では,周波数-空間シナジスティックGated Network (FSG-Net) を提案する。 FSG-Net は周波数領域で動作し、DAWIM (Disdisrepancy-Aware Wavelet Interaction Module) は擬似変化を適応的に緩和する。セマンティックギャップを埋めるために、LGFU(Lightweight Gated Fusion Unit)は、高レベルのセマンティクスを活用して、浅い層から重要な詳細を選択的にゲートし、統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:46:33 GMT)
Towards No-Code Programming of Cobots: Experiments with Code Synthesis by Large Code Models for Conversational Programming [17.2]
LLM(Large Language Models)は、対話型コード生成のためのコンテキスト内学習を行うように設計されている。本研究は,テキスト中の実例から,このようなコードを合成するための最先端のLLMの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:41:34 GMT)
Automated Hierarchical Graph Construction for Multi-source Electronic Health Records [17.1]
我々は、ニューラルネットワークを用いた機関間で医療コードを整列する完全に自動化されたフレームワークであるMASHを提案する。 MASHは、事前訓練された言語モデル、共起パターン、テキスト記述、教師付きラベルからの情報を統合する。不均一な臨床データのナビゲーションと理解を容易にする解釈可能な階層グラフを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:45:59 GMT)
IPR: Intelligent Prompt Routing with User-Controlled Quality-Cost Trade-offs [16.9]
Intelligent Prompt Routingフレームワークは、予測応答品質とユーザ指定許容レベルに基づいて最適なモデルを動的に選択する。 IPRは43.9%のコスト削減を実現し、クロード家の最強モデルに匹敵する品質を維持している。 IPRは主要なクラウドプラットフォームにデプロイされ、150ms以下のレイテンシでリクエストを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:46:27 GMT)
Beyond the Pre-Service Horizon: Infusing In-Service Behavior for Improved Financial Risk Forecasting [16.6]
本稿では,多粒度知識蒸留(Multi-Granularity Knowledge Distillation)を提案する。サービス内ユーザ行動データを統合することで、サービスの事前リスク予測を改善することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:09:18 GMT)
A Survey of Generalization of Graph Anomaly Detection: From Transfer Learning to Foundation Models [16.6]
近年,グラフ異常検出(GAD)が注目されている。ほとんどのGADメソッドは、同じトレーニングとテストのディストリビューションを前提としており、特定のタスクに合わせて調整されている。最近の研究はGADモデルの一般化能力の向上に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:26:32 GMT)
FoMo4Wheat: Toward reliable crop vision foundation models with globally curated data [16.6]
本稿では,FoMo4Wheatについて紹介する。このコムギ特有の事前訓練は、コムギに頑丈で、他の作物や雑草に移動可能な表現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:23:28 GMT)
PLRV-O: Advancing Differentially Private Deep Learning via Privacy Loss Random Variable Optimization [16.5]
本稿では,パラメータ化されたDP-SGD雑音分布の広い探索空間を定義するフレームワークPLRV-Oを紹介する。 PLRV-Oは、厳格なプライバシー制約の下で実用性を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:06:45 GMT)
Efficient Convex Optimization for Bosonic State Tomography [16.4]
電磁場に符号化された量子状態は、ボゾン状態としても知られ、量子センシング、量子通信、量子誤り訂正に広く応用されている。したがって、スパースパウリ測定で状態が再構成できない場合、正確な特徴付けは不可欠であるが困難である。トモグラフィーは密度測定ベース、高次元ヒルベルト空間、しばしばサンプルベースのデータを扱う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:12:36 GMT)
CAPMix: Robust Time Series Anomaly Detection Based on Abnormal Assumptions with Dual-Space Mixup [16.4]
時系列異常検出は不可欠だが困難な課題である。最近の異常仮定は、合成サンプルを注入し、識別モデルを訓練することにより、異常の欠如を軽減する。制御可能な異常拡張フレームワークであるCAPMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:15:12 GMT)
RT-HCP: Dealing with Inference Delays and Sample Efficiency to Learn Directly on Robotic Platforms [16.2]
ロボット上でコントローラを直接学習するには、極端なサンプル効率が必要である。本稿では,RT-HCPを提案する。RT-HCPは,性能,サンプル効率,推論時間に優れたトレードオフを提供するアルゴリズムである。我々はRT-HCPの優位性を実験で検証し、簡単なが高周波な振り子プラットフォーム上で直接コントローラを学習する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:09:33 GMT)
Scaling up Multi-Turn Off-Policy RL and Multi-Agent Tree Search for LLM Step-Provers [16.1]
本稿では,2つのスケーリング問題に対処するシステムである textttBFS-Prover-V2 を紹介する。 1つ目は、トレーニング時にLLMのステッププロデューサの性能を継続的に改善する、新しいマルチターンオフポリチフレームワークである。第二のイノベーションは、推論時に推論能力を拡大するプランナーによるマルチエージェント検索アーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:54:18 GMT)
HyFedRAG: A Federated Retrieval-Augmented Generation Framework for Heterogeneous and Privacy-Sensitive Data [16.1]
HyFedRAGはハイブリッドデータモダリティに適した、統一的で効率的なFederated RAGフレームワークである。 HyFedRAGはエッジクラウドのコラボレーティブメカニズムを活用することで、RAGがデータのプライバシを保ちながら、さまざまなデータソースをまたいだ運用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:44:24 GMT)
POW: Political Overton Windows of Large Language Models [16.0]
大規模言語モデル(LLM)における政治的バイアスは、AIシステムの責任ある展開に対する関心が高まっていることを示している。伝統的な監査は、モデルの政治的立場をポイント推定として見つけようと試み、モデルが望んでいない、あるいは言おうとしないものを形成するイデオロギー的境界の広いセットを隠蔽する。本稿では,これらの境界をマッピングするフレームワークとして,オーバートンウィンドウの概念について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:57:54 GMT)
Bipedal Balance Control with Whole-body Musculoskeletal Standing and Falling Simulations [16.0]
バランス制御は、人間と二足歩行ロボットシステムにとって重要である。この研究は、人間のバランス力学に関する独自の筋肉レベルの洞察を提供する。バランス障害のある個人に対する標的的介入を開発するための基盤を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:59:00 GMT)
NeuroBOLT: Resting-state EEG-to-fMRI Synthesis with Multi-dimensional Feature Mapping [15.8]
我々は,脳内のfMRI活動信号に生の脳波データを変換するためにNeuroBOLT,すなわちNeuro-to-BOLD Transformerを導入する。実験の結果,NeuroBOLTは一次感覚野,高レベル認知領域,深部皮質下脳領域から観測不能なfMRI信号を効果的に再構成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:50:55 GMT)
A machine-learned expression for the excess Gibbs energy [15.8]
ギブスエネルギーは化学工学や化学において中心的な役割を担い、液体混合物の熱力学特性をモデル化するための基礎となる。本研究では、柔軟ニューラルネットワークに物理法則をハード制約として組み込むことにより、この問題に対処する。結果として得られたモデルであるHANNAは、Dortmund Data Bankのバイナリ混合物のための広範な実験データセットでエンドツーエンドにトレーニングされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:47:03 GMT)
Explainable Metrics for the Assessment of Neurodegenerative Diseases through Handwriting Analysis [15.4]
運動機能障害はパーキンソン病(PD)やアルツハイマー病(AD)などの神経変性疾患(ND)の共通徴候である
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:36:03 GMT)
COMMA: A Communicative Multimodal Multi-Agent Benchmark [15.3]
マルチモーダルマルチエージェントシステムの協調性能を評価するための新しいパズルベンチマークであるCOMMAを紹介する。 GPT-4oのような強力なプロプライエタリモデルや、o4-miniのような推論モデルなど、最先端モデルの驚くべき弱点が明らかになった。 R1-OnevisionやLLaVA-CoTのような多くの思考推論モデルは、エージェントとエージェントのコラボレーションにおいて、ランダムなベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:13:02 GMT)
All You Need Is A Fuzzing Brain: An LLM-Powered System for Automated Vulnerability Detection and Patching [15.3]
私たちのチームはDARPAのAIxCC(Artificial Intelligence Cyber Challenge)のファイナリスト7人のうちの1人です。コンペの間、私たちは28のセキュリティ脆弱性を自律的に発見するサイバー推論システムを開発しました。本稿では、LCSのLCM駆動コンポーネントと戦略に重点を置いて、当社のCRSに関する詳細な技術的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:08:01 GMT)
TalkToAgent: A Human-centric Explanation of Reinforcement Learning Agents with Large Language Models [15.1]
強化学習ポリシーのための対話型自然言語説明を提供するフレームワークであるTalkToAgentを紹介する。 Coordinator, Explainer, Coder, Evaluator, Debuggerの5つの特殊なエージェントを持つアーキテクチャにより、TalkToAgentは、ユーザクエリを関連するXRLツールに自動的にマッピングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 00:52:15 GMT)
UMO: Scaling Multi-Identity Consistency for Image Customization via Matching Reward [15.1]
UMOは,高忠実度ID保存の維持と,拡張性によるアイデンティティの混乱の軽減を目的としたフレームワークである。 UMOはマルチ・ツー・マルチマッチング(multi-to-multi matching)パラダイムを用いて、グローバルな割り当て最適化問題としてマルチアイデンティティ生成を再構成する。我々は,合成部品と実部品の両方からなるマルチ参照画像を用いたスケーラブルなカスタマイズデータセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:54:55 GMT)
ReST-RL: Achieving Accurate Code Reasoning of LLMs with Optimized Self-Training and Decoding [15.1]
本稿では,統一LLM RLパラダイムであるReST-RLを紹介する。改良されたGRPOアルゴリズムと、値モデル(VM)が補助する精密に設計されたテスト時間復号法を組み合わせる。提案するRLパラダイムの有効性を検証するために,符号化問題に関する広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:12:19 GMT)
MAS-Bench: A Unified Benchmark for Shortcut-Augmented Hybrid Mobile GUI Agents [15.0]
本稿ではGUIショートカットハイブリッドエージェントの評価の先駆けとなるベンチマークであるMAS-Benchを紹介する。 11の現実世界アプリケーションに139の複雑なタスク、88のショートカットの知識ベース、RPAスクリプト、そして7つの評価メトリクスがある。実験の結果、ハイブリッドエージェントはGUIのみのエージェントよりも成功率と効率が著しく高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:43:48 GMT)
Re-Bottleneck: Latent Re-Structuring for Neural Audio Autoencoders [14.8]
本稿では,事前学習したオートエンコーダのボトルネックを修正するための,シンプルなポストホックフレームワークを提案する。提案手法では,ユーザ定義構造を組み込むために,遅延空間損失を専門にトレーニングした内部ボトルネックである"Re-Bottleneck"を導入する。最終的に、我々のRe-Bottleneckフレームワークは、ニューラルオーディオモデルの表現をカスタマイズするための柔軟で効率的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:44:53 GMT)
Learning to Upsample and Upmix Audio in the Latent Domain [14.8]
ニューラルオーディオオートエンコーダは、知覚的に重要な情報を保持するコンパクトな潜在表現を生成する。本稿では,オートエンコーダの潜在空間内で音声処理を行うフレームワークを提案する。生音声における後処理に匹敵する品質を維持しつつ,最大100倍の計算効率向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:54:42 GMT)
Conversational Code Generation: a Case Study of Designing a Dialogue System for Generating Driving Scenarios for Testing Autonomous Vehicles [14.7]
所望のシナリオと車両動作の合成において,非コーディング領域の専門家を支援するために,自然言語インタフェースを設計する。非常に小さなトレーニングデータセットにもかかわらず、発話をシンボルプログラムに変換するのにそれを使うことは可能であることを示す。人間の実験により、対話はシミュレーション生成の成功に不可欠であることが示され、拡張された会話に関わらず、世代よりも4.5倍の成功率が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:30:51 GMT)
Robust Generative Learning with Lipschitz-Regularized $α$-Divergences Allows Minimal Assumptions on Target Distributions [14.3]
本稿では,Lipschitz-regularized $alpha$-divergencesの生成モデルにおける目的関数としてのロバスト性を示す。 GANや勾配流などの生成モデルの安定な訓練に不可欠な変分微分の存在と有限性を証明する。数値実験により、Lipschitz-regularized $alpha$-divergencesを利用した生成モデルは、様々な困難なシナリオで安定して分布を学習できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:44:45 GMT)
Multi View Slot Attention Using Paraphrased Texts For Face Anti-Spoofing [14.2]
Face Anti-Spoofing (FAS) メソッドは、CLIPのような視覚言語モデルを用いることで、ドメイン間のパフォーマンスを著しく向上させた。我々は、MVS(Multi-View Slot attention)とMTPA(Multi-Text Patch Alignment)という2つの重要なモジュールを組み込んだ新しいフレームワークであるMVP-FASを提案する。 MVP-FASは、クロスドメインデータセットにおける従来の最先端メソッドよりも優れた一般化性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:53:46 GMT)
Convolutional Neural Networks Can (Meta-)Learn the Same-Different Relation [14.1]
人間は、関係を含む視覚的なタスクにおいて、CNNよりもはるかに優れている。メタラーニングによる学習では,従来のトレーニングと同一の差分関係を一般化できないCNNアーキテクチャが成功することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:39:19 GMT)
Process-Supervised Reward Models for Verifying Clinical Note Generation: A Scalable Approach Guided by Domain Expertise [14.1]
プロセス教師付き報酬モデル(PRM)は、数学やコーディングといった分野において、大きな言語モデル(LLM)の出力に対してステップバイステップの検証を提供する。 LLM作成臨床ノートに段階的な報酬信号を提供するために,PRMを訓練するための新しい枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:19:38 GMT)
Mind Your Server: A Systematic Study of Parasitic Toolchain Attacks on the MCP Ecosystem [14.0]
大規模言語モデル(LLM)は、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を通じて、外部システムとますます統合される。本稿では,MCP Unintended Privacy Disclosure (MCP-UPD) としてインスタンス化された新たな攻撃方法であるParasitic Toolchain Attacksを明らかにする。悪意のあるロジックはツールチェーンに侵入し,寄生的取り込み,プライバシコレクション,プライバシ開示という3つのフェーズで展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:35:32 GMT)
Imitative Membership Inference Attack [13.9]
メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、ターゲット機械学習モデルがトレーニングデータについてどれだけの頻度で明らかにするかを評価する。本報告では,Imitative Membership Inference Attack (IMIA)を導入し,新たな模倣訓練手法を用いて,少数の標的情報を用いた模倣モデルを戦略的に構築する。 IMIAは様々な攻撃環境において既存のMIAを大幅に上回り、最先端アプローチの計算コストの5%以下しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:27:35 GMT)
Learning Load Balancing with GNN in MPTCP-Enabled Heterogeneous Networks [13.9]
本稿では,MP TCP 対応 HetNet の LB 問題に対処するグラフニューラルネットワーク (GNN) モデルを提案する。従来のディープニューラルネットワーク(DNN)と比較して、提案したGNNベースのモデルには2つの重要な長所がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:13:08 GMT)
Dato: A Task-Based Programming Model for Dataflow Accelerators [13.9]
データフローアクセラレーターのためのPython組み込みタスクベースのプログラミングモデルであるDatoを紹介する。 Datoはデータ通信とシャーディングをファーストクラスのコンストラクトに高める。 Datoは高いパフォーマンスを実現し、最適化されたコードを書くことの負担を大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:22:51 GMT)
Of Graphs and Tables: Zero-Shot Node Classification with Tabular Foundation Models [13.8]
グラフ基盤モデルフレームワークであるTabGFMを導入し,まず,特徴エンコーダと構造エンコーダを用いてグラフをテーブルに変換する。 28の実世界のデータセットの実験を通じて、TabGFMはタスク固有のGNNと最先端のGFMよりも一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:48:26 GMT)
zkUnlearner: A Zero-Knowledge Framework for Verifiable Unlearning with Multi-Granularity and Forgery-Resistance [13.7]
Em zkUnlearnerは、検証可能なマシンアンラーニングのための最初のゼロ知識フレームワークである。マルチグラニュラ性とエムフォージェリ耐性をサポートするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:50:35 GMT)
Positivity bounds from thermal field theory entropy [13.7]
熱場理論技術を用いて, 有限温度エントロピーを計算する。先行次元8作用素の係数は厳密な正でなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:46:54 GMT)
Harnessing Object Grounding for Time-Sensitive Video Understanding [13.6]
我々は,ビデオ大言語モデル(ビデオ-LLM)の時間感性ビデオ理解能力(TSV)を接地オブジェクト(GO)で改善することを提案する。 GO-Tokenizer(GO-Tokenizer)は、市販のオブジェクト検出器を利用して、小型のオブジェクト情報をオンザフライでエンコードするビデオLLM用の軽量アドオンモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:52:00 GMT)
NestGNN: A Graph Neural Network Framework Generalizing the Nested Logit Model for Travel Mode Choice [13.5]
本研究では,旅行モードの代替手段間の関係を表現する新しい概念である代替グラフを提案する。ネストグラフを用いて、古典的NLモデルの一般化として、ネスト効用グラフニューラルネットワーク(NestGNN)をさらに設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:19:46 GMT)
ILeSiA: Interactive Learning of Robot Situational Awareness from Camera Input [13.4]
本稿では,カメラ入力とラベリングフレームを安全あるいは危険として利用することで,ロボットの状況認識を教えることに焦点を当てる。提案手法は,新しい断層の1つの例のみを用いて,既知の断層と新しい断層の両方を確実に検出することができる。本手法により,次世代のコボットを,容易にセットアップ可能な視覚的リスクアセスメントで迅速に展開することが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:56:14 GMT)
VIBESegmentator: Full Body MRI Segmentation for the NAKO and UK Biobank [13.4]
本稿では,MRIおよびCT画像のためのディープラーニングに基づく胴分割モデルを提案する。我々のモデルは、Amos上の最良のモデルと0,81+-0.14のDiceで結びついているが、視野は広く、さらに多くの構造を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:44:54 GMT)
SynthDrive: Scalable Real2Sim2Real Sensor Simulation Pipeline for High-Fidelity Asset Generation and Driving Data Synthesis [13.3]
本稿では,3次元生成を活用して資源マイニング,生成,レアケースデータ合成を自動化するスケーラブルなReal2sim2realシステムを提案する。本稿では,Real2sim2realが,頑健な知覚訓練に必要な多数の稀なケースにどのようにスケールできるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:29:49 GMT)
BEAM: Brainwave Empathy Assessment Model for Early Childhood [13.2]
4～6歳児の共感度を予測するため,脳波共感評価モデル(BEAM)を提案する。 BEAMは多視点脳波信号を用いて、共感の認知的次元と感情的次元の両方を捉える。複数のメトリクスで最先端の手法より優れており、客観的共感評価の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:39:09 GMT)
Neuro-Symbolic AI for Cybersecurity: State of the Art, Challenges, and Opportunities [13.2]
Neuro-Symbolic (NeSy) AIが登場し、サイバーセキュリティAIに革命をもたらす可能性がある。我々は、2019年から2025年7月までの127の出版物を分析して、この分野を体系的に特徴づけた。因果推論統合は最も変革的な進歩であり、相関に基づくアプローチを超えて積極的に防御できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:33:59 GMT)
GreenDFL: a Framework for Assessing the Sustainability of Decentralized Federated Learning Systems [13.2]
Decentralized Federated Learning(DFL)は、集中的なデータやモデルアグリゲーションなしに協調的なモデルトレーニングを可能にする新興パラダイムである。本研究の目的は、DFLシステムの持続可能性を評価するための総合的かつ運用的なフレームワークを開発することである。提案したGreenDFLは、DFLシステムの持続可能性を評価するための包括的で実践的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:24:45 GMT)
A comparative analysis of rank aggregation methods for the partial label ranking problem [13.1]
ラベルランキング問題は、学習者が与えられた入力インスタンスのクラスラベルの総順序を予測する教師付き学習シナリオである。本稿では、スコアベースおよび非パラメトリック確率的ランクアグリゲーションアプローチを含む、この重要なステップに対するいくつかの代替アグリゲーション手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:40:12 GMT)
Robust and Adaptive Spectral Method for Representation Multi-Task Learning with Contamination [13.0]
本稿では, 未知かつ潜在的に大きな汚染率を有する表現型MLLに挑戦する。本稿では,共有不整合表現を効果的かつ効率的に蒸留できるRobust and Adaptive Spectral法(RAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:41:30 GMT)
A Generic and Efficient Python Runtime Verification System and its Large-scale Evaluation [13.0]
汎用的で効率的なPython用RVシステムであるPyMOPを提案する。 PyMOPは5つのロジックをサポートし、5つの既存の監視アルゴリズム、Pythonと広く使用されているライブラリの73のAPI仕様が提供されている。 1,463のGitHubプロジェクトで290,133のユニットテストを行った結果、(i)Javaのデフォルトの監視アルゴリズムがPythonでは最速ではないこと、(ii)PyMOPは最近の2つの動的分析システムよりも最大1,168.3倍高速であること、(iii)PyMOPが発見した121のバグのうち44が開発者によって修正されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:11:28 GMT)
Evolving from Unknown to Known: Retentive Angular Representation Learning for Incremental Open Set Recognition [12.9]
漸進的開集合認識(IOSR)のための相対角表現学習(RARL)を提案する。我々は,クラス間の明確なマージンを強制することによって,既知の表現をコンパクト化する仮想内在的インタラクティブ(VII)トレーニング戦略を採用する。我々は,CIFAR100とTinyImageNetデータセットの徹底的な評価を行い,IOSRの新しいベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:35:12 GMT)
Instruction Agent: Enhancing Agent with Expert Demonstration [12.7]
グラフィカルユーザインタフェース(GUI)エージェントは急速に進歩しているが、新しいUI要素、長い水平動作、パーソナライズされた軌跡を含む複雑なタスクに苦戦している。そこで本研究では,GUIエージェントであるインストラクションエージェントを導入し,このようなタスクを専門的なデモンストレーションで解決し,それ以外は困難なタスクの完了を可能にする。 1つのデモンストレーションが与えられた場合、エージェントはステップバイステップの指示を抽出し、ユーザが意図した軌道を厳密に追従することで実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:00:12 GMT)
MeanFlow-Accelerated Multimodal Video-to-Audio Synthesis via One-Step Generation [12.7]
サイレントビデオから音声を合成する上で重要な課題は、合成品質と推論効率のトレードオフである。平均速度を用いて流れ場を特徴付ける平均流加速モデルを提案する。我々は,MeanFlowをネットワークに組み込むことで,知覚品質を損なうことなく推論速度を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:15:21 GMT)
Enhancing Fault-Tolerant Surface Code Decoding with Iterative Lattice Reweighting [12.6]
本稿では,Iterative Reweighting Minimum-Weight Perfect Matching (IRMWPM)デコーダを提案する。 IRMWPMは論理誤差率を僅かな距離で20倍以上に下げることを示す。また、精度の閾値を1%から1.16%に引き上げ、短期リアルタイムデコードに実用的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:45:59 GMT)
Spatial Reasoning with Vision-Language Models in Ego-Centric Multi-View Scenes [12.6]
3次元空間関係の理解は、現在の視覚・言語モデル(VLM)の大きな限界である。我々は、エゴ中心のマルチビュー屋外データを用いて、VLMの空間的推論能力を評価するために設計された新しいベンチマークであるEgo3D-Benchを紹介する。 VLMの3次元空間的推論を強化する後学習フレームワークであるEgo3D-VLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:08:41 GMT)
Small Vectors, Big Effects: A Mechanistic Study of RL-Induced Reasoning via Steering Vectors [12.3]
ベースモデルの残留流路に挿入された軽量ステアリングベクトルについて検討し,強化学習目標を用いて訓練を行った。 i) 最後の層ステアリングベクトルは、第1生成トークンに集中したトークン置換バイアスのように振舞い、"To"や"Step"のようなトークンを一貫して押し上げる。これらの結果は、推論学習によって引き起こされる行動変化を解釈するための原則的枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:26:31 GMT)
Soft Token Attacks Cannot Reliably Audit Unlearning in Large Language Models [12.2]
機械学習は、訓練された言語モデルから望ましくないコンテンツを取り除くことを目的としている。近年の研究では、ソフトトークン攻撃(STA)が大規模言語モデルから未学習情報を抽出できることが示されている。 STAは未学習を監査するための不十分なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:27:53 GMT)
Steering LLM Reasoning Through Bias-Only Adaptation [12.2]
基本重みの全てを凍結しながら、強化学習による1層あたりの1d$次元ステアリングベクトルのトレーニングは、数学的推論タスクにおいて完全にRLで調整された推論モデルの精度と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:57:29 GMT)
SLiNT: Structure-aware Language Model with Injection and Contrastive Training for Knowledge Graph Completion [11.7]
知識グラフにおけるリンク予測は、欠落したエンティティを推測するために構造情報と意味コンテキストを統合する必要がある。 SLiNTは,知識グラフに基づく構造的コンテキストを,ロラをベースとした軽量な適応型フリーズバックボーンに注入し,堅牢なリンク予測を行うモジュールフレームワークである。 WN18RRとFB15k-237の実験により、SLiNTは埋め込みベースとジェネレーションベースの両方と比較して優れた性能または競争性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:36:49 GMT)
Teaching AI Stepwise Diagnostic Reasoning with Report-Guided Chain-of-Thought Learning [11.5]
DiagCoTは汎用視覚言語モデル(VLM)に教師付き微調整を適用するフレームワークである DiagCoTは、ドメインアライメントのためのコントラッシブなイメージレポートチューニング、推論ロジックをキャプチャするためのチェーン・オブ・シンセサイザー、および臨床報酬信号による強化チューニングを組み合わせることで、事実の正確性と流布性を高める。 LLaVA-MedやCXR-LLAVAといった最先端モデルでは、長い尾の病気や外部データセットよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:01:26 GMT)
A Principled Framework for Evaluating on Typologically Diverse Languages [11.5]
本稿では,多種多様言語を選択するための言語サンプリングフレームワークを提案する。我々の体系的手法は、NLPの従来の方法よりも、型論的に多様な言語選択を一貫して取り出すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:20:12 GMT)
DistJoin: A Decoupled Join Cardinality Estimator based on Adaptive Neural Predicate Modulation [11.5]
多自己回帰モデルを用いた効率的な分布予測に基づく結合濃度推定器DistJoinを紹介する。 DistJoinは、データ更新に対する高い正確性、堅牢性、汎用性、および既存のメソッドに対する同等の更新と推論速度を緩和することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:55:02 GMT)
Faster VGGT with Block-Sparse Global Attention [11.5]
本稿では,高度に最適化されたブロックスパースカーネルに基づくグローバルアテンション操作の置き換えを提案する。バックボーンの再トレーニングは不要で、VGGTと$pi3$の両方に拡張され、大きなイメージコレクションをサポートします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:16:09 GMT)
Adversarial Attacks on Audio Deepfake Detection: A Benchmark and Comparative Study [11.3]
State-of-the-art (SoTA) Audio Deepfake Detection (ADD) 法が提案されている。これらの方法の有効性は、生成的シグネチャを隠蔽する反法医学的(AF)攻撃によって著しく損なわれている。我々は,5つのディープフェイク・ベンチマーク・データセットに対して,生とスペクトログラムに基づくアプローチの2つのカテゴリを用いて,ADD法を広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:33:24 GMT)
Prototype-Aware Multimodal Alignment for Open-Vocabulary Visual Grounding [11.2]
Prototype-Aware Multimodal Learning (PAML) は、視覚的・言語的モダリティの不完全整合、クロスモーダルな特徴融合の欠如、意味的プロトタイプ情報の有効利用に対処する革新的なフレームワークである。我々のフレームワークは,オープン語彙シーンにおける最先端の成果を達成しつつ,標準的な場面での競争性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:27:10 GMT)
MOSAIC: Minimax-Optimal Sparsity-Adaptive Inference for Change Points in Dynamic Networks [11.2]
動的ネットワークにおける変化点検出のための新しい推論フレームワークMOSAICを提案する。我々は,変化の空間性に依存する検出境界の最小値を確立する。我々は,小対数損失のみを伴って,理論上のミニマックス速度にアプローチするスクリーニング信号を用いた固有分解に基づくテストを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:09:50 GMT)
DischargeSim: A Simulation Benchmark for Educational Doctor-Patient Communication at Discharge [11.1]
退院コミュニケーションは、患者のケアにおいて重要だが未発見の要素である。モデルがパーソナライズされた放電教育者として機能する能力を評価する新しいベンチマークであるDesignSimを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:07:30 GMT)
Tree of Agents: Improving Long-Context Capabilities of Large Language Models through Multi-Perspective Reasoning [11.0]
Tree of Agents(TOA)は、インプットを独立したエージェントによって処理されたチャンクに分割するマルチエージェント推論フレームワークである。 TOAは、エージェントが複数のパースペクティブな理解のために異なる推論順序を探索することを可能にする。処理効率を向上させるため,プレフィックスハッシュキャッシュと適応型プルーニング戦略を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:34:02 GMT)
PL-CA: A Parametric Legal Case Augmentation Framework [11.0]
従来のRAGは、取得した文書を直接モデルのコンテキストに注入するのみである。多くの既存のベンチマークには専門家のアノテーションがなく、個別の下流タスクのみに焦点を当てている。本稿では,PL-CAを提案する。PL-CAは,コーパス知識に基づくデータ拡張を行うためのパラメトリックRAGフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:08:06 GMT)
AlphaEarth Foundations: An embedding field model for accurate and efficient global mapping from sparse label data [11.0]
我々は、高度に一般化された地理空間表現をもたらす埋め込み場モデルであるAlphaEarth Foundationsを紹介する。 AlphaEarth Foundationsが生成した埋め込みは、他のよく知られた、広く受け入れられている成果化アプローチを一貫して上回っている唯一の方法である。 2017年から2024年にかけて、グローバル、年次、分析対応の埋め込みフィールドレイヤのデータセットをリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:42:30 GMT)
Probabilistic operator learning: generative modeling and uncertainty quantification for foundation models of differential equations [10.9]
In-context operator network (ICON) は、基礎モデルの新たなアーキテクチャに基づく演算子学習手法のクラスである。我々は,ICONがベイズ推定を暗黙的に実行することを示す確率的枠組みを提案する。 ICON(GenICON)の生成的定式化は、解演算子の根底にある不確かさを捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:28:39 GMT)
Clifford quantum cellular automata from topological quantum field theories and invertible subalgebras [10.6]
本稿では、トポロジカル量子場理論(TQFT)と非可逆部分代数(ISA)から量子セルオートマトン(QCA)を構築するための枠組みを提案する。このアプローチは、すべての許容次元におけるすべての $mathbbZ$ と $mathbbZ_p$ クリフォード QCA を明示的に実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:00:13 GMT)
Text-Trained LLMs Can Zero-Shot Extrapolate PDE Dynamics [10.5]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる創発的なコンテキスト内学習(ICL)機能を示している。テキスト学習基礎モデルは, 離散偏微分方程式(PDE)の解から, ダイナミックスを正確に予測できることを示す。我々はトークンレベルの出力分布を分析し、一貫したICL進行を明らかにする:まず、構文パターンの模倣から始まり、探索的高エントロピーフェーズを遷移し、自信と数値的な基底予測を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:08:50 GMT)
PaVeRL-SQL: Text-to-SQL via Partial-Match Rewards and Verbal Reinforcement Learning [10.4]
本稿では,emphPartial-Match RewardsとemphVerbal Reinforcement Learningを組み合わせたフレームワークであるemphPaVeRL-----について述べる。パイプラインは、人気のあるText-to-ベンチマーク(Spider、Spider 2.0、BIRD)で、最先端(SOTA)結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:15:38 GMT)
TableMind: An Autonomous Programmatic Agent for Tool-Augmented Table Reasoning [10.3]
TableMindは、データ分析と正確な数値推論のために、セキュアなサンドボックス環境で、マルチターンツールの実行、書き込み、実行を自律的に実行する、ツール統合テーブル推論エージェントである。これらの機能を実現するために、我々は強力な事前学習言語モデルの上に構築された2段階の微調整パラダイムを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:00:31 GMT)
Synthesis of Sound and Precise Leakage Contracts for Open-Source RISC-V Processors [10.2]
漏洩契約は、プロセッサがマイクロアーキテクチャー側チャネルを介してリークする可能性のある情報をキャプチャすることを目的としている。 LeaSynは、レジスタ・トランスファーレベルでプロセッサ設計に正確かつ正確である漏洩契約を自動的に合成する最初のツールである。我々の実験は、LeaSynの契約は、既存のアプローチによって構築された契約よりも、より正確(すなわち、ターゲットプロセッサの実際のリークを忠実に表現する)であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:14:52 GMT)
On optimal solutions of classical and sliced Wasserstein GANs with non-Gaussian data [10.1]
GAN(Generative Adversarial Network)は、パラメータ化されたニューラルネットワーク(NN)を介して未知の分布を近似することを目的とする。最も有望なGAN変種の一つは、ワッサーシュタイン GAN (WGAN) である。 NNが非線形活性化関数を持ち、データがガウス的でない場合、一次元WGANに対して閉形式最適パラメータを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:10:37 GMT)
Don't Splat your Gaussians: Volumetric Ray-Traced Primitives for Modeling and Rendering Scattering and Emissive Media [10.1]
我々は、単純なカーネルベースのボリュームプリミティブの混合物を用いて散乱媒体と放射媒体のモデリングを形式化し、一般化する。本手法は,散乱媒体の前方および逆レンダリングのための他の形態のボリュームモデリングに代わる,コンパクトで効率的な代替手段であることを示す。また,エパネチニコフカーネルを導入し,シーン再構築作業において従来のガウスカーネルに代わる効率的な代替手段としての可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:26:42 GMT)
MachineLearningLM: Continued Pretraining Language Models on Millions of Synthetic Tabular Prediction Tasks Scales In-Context ML [10.0]
大規模言語モデル(LLM)は広い世界知識と強力な汎用推論能力を有する。しかし彼らは、標準的な機械学習(ML)タスクに関する多くのコンテキスト内例から学ぶのに苦労している。携帯型継続的事前学習フレームワークであるMachineLearningLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:38:31 GMT)
An Empirical Study of Position Bias in Modern Information Retrieval [10.0]
本研究では,情報検索における位置バイアスについて検討する。モデルは、後から現れる意味的に関連する情報を無視しながら、通過の開始時にコンテンツを過度に強調する傾向がある。実験により, 関連する情報が通過中に現れると, 密埋モデルとコルバート式モデルが著しく性能劣化することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:21:09 GMT)
Towards scalable organ level 3D plant segmentation: Bridging the data algorithm computing gap [9.7]
植物表現型は、植物環境の相互作用と遺伝的進化に関する貴重な洞察を提供する。一般的な3Dコンピュータビジョン領域の進歩にもかかわらず、植物の表現型化における3Dセグメンテーションの採用は、3つの大きな課題によって制限されている。本研究は,アルゴリズムの進歩と実践的展開のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:21:27 GMT)
Flexible Multimodal Neuroimaging Fusion for Alzheimer's Disease Progression Prediction [9.6]
アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、認知低下率の患者間差が高い進行性神経変性疾患である。 PerM-MoEは、従来の単一ルータの代わりに独立したルータを各モードで使用する、新しいスパース・ミックス・オブ・エキスパート方式である。 PerM-MoE, State-of-the-art Flex-MoE, and unimodal neuroimaging model on predicting two-year change in Clinical Dementia Rating-Sum of Boxes (CDR-SB) scores under various level of modality missingness。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:59:23 GMT)
Scalable parallel simulation of quantum circuits on CPU and GPU systems [9.6]
本稿では,Q$2$Chemistryソフトウェアパッケージに対して,包括的な並列化ソリューションを提案する。最適化により、最適化されていないベースラインに比べてシミュレーション速度が大幅に向上する。これらのベンチマークは、大規模量子シミュレーションを効果的に扱うために、Q$2$Chemistryの能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:48:09 GMT)
How Small Transformation Expose the Weakness of Semantic Similarity Measures [9.6]
研究は18種類の類似度測定手法を試験した。埋め込みに基づくいくつかの手法では、意味的反対を99.9%まで誤認している。ある変圧器に基づくアプローチは、時として反対の意味を同義語よりも類似していると評価することがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:00:18 GMT)
Visual Structures Helps Visual Reasoning: Addressing the Binding Problem in VLMs [9.4]
本稿では、簡易かつ効果的な介入であるVISER(Visual Input Structure for Enhanced Reasoning)を紹介する。私たちは、コアの視覚的推論タスクに対して、実質的なパフォーマンス改善を実証的に示します。低レベルの視覚構造は、構成的視覚的推論を改善するために強力で未探索の方向であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:34:04 GMT)
Tackling the Noisy Elephant in the Room: Label Noise-robust Out-of-Distribution Detection via Loss Correction and Low-rank Decomposition [9.4]
本稿では,雑音ラベル学習文献からの損失補正手法と信号処理からの低ランク・スパース分解手法を融合したロバストなOOD検出フレームワークを提案する。本手法は,特に重度ノイズラベル設定下で,最先端のOOD検出技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:28:59 GMT)
Datasets for Navigating Sensitive Topics in Recommendation Systems [9.4]
感性ラベルの分類とユーザコンテンツ評価を含む2つの新しいデータセットを導入する。 MovieLensの評価データとDod the Dog Dieのコンテンツ警告を統合している。もう1つは、ファン-フィクションのインタラクションデータとユーザー生成警告を、Archive of Our Ownから組み合わせたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:58:17 GMT)
PCR-CA: Parallel Codebook Representations with Contrastive Alignment for Multiple-Category App Recommendation [9.3]
PCR-CAはCTR予測を改善するためのエンドツーエンドフレームワークである。複数のコードブックにまたがる個別の意味表現を並列に学習する。意味的および協調的なシグナルをブリッジするために、ユーザレベルとアイテムレベルの両方において、コントラスト的なアライメント損失を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:12:07 GMT)
CPEP: Contrastive Pose-EMG Pre-training Enhances Gesture Generalization on EMG Signals [9.2]
本稿では,EMG と表現の整合性を示すコントラスト型 Pose-EMG 事前学習フレームワークを提案する。高品質かつポーズ型表現を生成するエンコーダEMGを学習する。本モデルでは,Emg2poseベンチマークモデルにおいて,非分布型ジェスチャー分類では最大21%,非分布型ジェスチャー分類では72%,非分布型ジェスチャー分類では最大21%の精度で性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:09:15 GMT)
WS$^2$: Weakly Supervised Segmentation using Before-After Supervision in Waste Sorting [9.1]
コンベアベルト上に1万以上の高解像度ビデオフレームをキャプチャした最初のマルチビューデータセットであるWS$2$(Weakly Supervised segmentation for Waste-Sorting)を紹介した。 WS$2$で、最先端の弱教師付きセグメンテーションメソッドのベンチマークに使用される堅牢なエンドツーエンドパイプラインも提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:48:37 GMT)
Bitcoin: A Non-Continuous Time System [9.0]
本稿では,Bitcoinを非連続時間システムとして再認識する。従来の金融とコンピューティングのシステムでは、同期された外部クロックを通した時間を課している。我々は,ブロック生成を確率的プロセスとして,フォークとロールバックを連続性の破壊として,トランザクション確認を歴史の非線形統合として分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:51:03 GMT)
Bias in Decision-Making for AI's Ethical Dilemmas: A Comparative Study of ChatGPT and Claude [9.0]
本研究は,9つの人気言語モデルが保護属性を含む倫理ジレンマにどのように反応するかを体系的に評価する。単一属性と交叉属性の組み合わせにまたがる50,400回の試行において、モデルの倫理的嗜好、感度、安定性、クラスタリングパターンを評価する。結果は、モデルタイプとジレンマコンテキストによって異なる好みを持つ、すべてのモデルで保護属性に顕著なバイアスが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:16:05 GMT)
KD$^{2}$M: A unifying framework for feature knowledge distillation [8.9]
知識蒸留(KD)は、教師の知識を学生の神経ネットに移そうとする。本稿では,この戦略を定式化した,分散マッチングによる知識蒸留(KD$2$M)の統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:59:51 GMT)
COMPACT: Common-token Optimized Model Pruning Across Channels and Tokens [8.8]
プルーニングは、LLMをメモリ、レイテンシ、サービスコストでより効率的にするための重要なテクニックである。我々は, (i) 埋め込み/組込みを縮小するために, (i) 稀な語彙を併用し, (ii) 共通トケン重み付き活性化を用いてFFN中間チャネルをプルースするCompactを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:07:06 GMT)
Learning from one graph: transductive learning guarantees via the geometry of small random worlds [8.8]
我々は,低次元メートル法埋め込みによる大規模グラフの幾何正則性を活用する新しい集中度測定ツールを開発した。まず、任意の決定論的 $k$-vertex グラフと、ErdHos-R'enyi グラフ $mathbfG=mathbfG(k,p)$ in the regime $p in the MathcalO((log (k)/k)1/2) で鍵幾何学的性質を共有するランダムグラフについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:13:28 GMT)
On Synthesis of Timed Regular Expressions [8.7]
タイムレギュラー表現は、サイバー物理システムのリアルタイム動作を特定するフォーマリズムとして機能する。本稿では, 時間的正規表現の合成について考察し, 時間的正規表現の生成とシステム挙動の整合性に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 00:59:04 GMT)
On Sufficient and Necessary Criteria of Multipartite Quantum Entanglement [8.7]
一般化されたブロッホ表現に基づいて、任意の次元多部量子状態の分離性と絡み合いについて検討する。ある状態において、我々の基準は、分離性を特定するための既存の基準よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:33:54 GMT)
Do Comments and Expertise Still Matter? An Experiment on Programmers' Adoption of AI-Generated JavaScript Code [8.7]
AI生成コードの採用は、AI生成ソリューションと参加者が提出したソリューションのコード類似性によって評価された。その結果、関数レベルのプログラミングタスクのコンテキストにおいて、コメントの存在がプログラマのAI生成コードの採用に大きく影響していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:27:50 GMT)
Beyond Sequential Reranking: Reranker-Guided Search Improves Reasoning Intensive Retrieval [8.6]
本稿では,Reranker-Guided-Search(RGS)を提案する。本手法では, 近似近傍アルゴリズムにより生成した近接グラフのグリーディ探索を用いる。実験の結果、複数のベンチマークで大幅に性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:24:09 GMT)
Scalable Autoregressive 3D Molecule Generation [8.5]
Quetzalは、シンプルだがスケーラブルな自己回帰モデルで、3Dで原子単位の分子を作る。 Quetzalは生成品質を大幅に改善し、最先端の拡散モデルと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:33:04 GMT)
Hallucination Detection on a Budget: Efficient Bayesian Estimation of Semantic Entropy [8.5]
生成シーケンスのセマンティックエントロピーを推定するアルゴリズムを提案する。私たちは、より難しいコンテキストがより多くのサンプルを受け取るように、サンプルの数を適応的に調整することができます。 AUROCと同等の幻覚検出を実現するためにFarquharら(2024年)が使用したサンプルの53%しか必要とせず,本手法は系統的にベースラインを圧倒する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:59:58 GMT)
No Thoughts Just AI: Biased LLM Hiring Recommendations Alter Human Decision Making and Limit Human Autonomy [8.4]
人々は、レースベースの選好(バイアス)を示すシミュレーションAIモデルと協力し、16のハイステータスな職業の候補を評価する。シミュレーションされたAIバイアスは、実世界のAIシステムにおける人種バイアスの事実的および反事実的推定を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:40:40 GMT)
Fourier Neural Operators for Time-Periodic Quantum Systems: Learning Floquet Hamiltonians, Observable Dynamics, and Operator Growth [8.4]
時間周期量子系は様々な遠方平衡現象を示し、量子工学と制御の理想的な基盤として機能する。非平衡量子力学のための効率的で正確でスケーラブルなサロゲートとしてフーリエニューラル演算子(FNO)を導入する。この結果は、FNOを非平衡量子力学予測のための汎用的でスケーラブルなサロゲートとして確立し、短期量子コンピュータからのデータ処理への応用の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:00:03 GMT)
InterFeat: A Pipeline for Finding Interesting Scientific Features [8.4]
本稿では,構造化バイオメディカルデータにおける興味深い単純な仮説の発見を自動化するための積分パイプラインを提案する。我々は「面白さ」を、新規性、実用性、妥当性の組み合わせとして定式化する。パイプラインは、あらゆるターゲットに対して、"興味深い"運用という課題に対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:11:52 GMT)
Demo: Healthcare Agent Orchestrator (HAO) for Patient Summarization in Molecular Tumor Boards [8.4]
分子腫瘍ボード(MTB)の正確かつ包括的な患者要約を生成するための医療エージェントオーケストラ(HAO)について紹介する。予測された患者要約を真実に対して評価することは、様式的変動、順序付け、同義語の使用、表現の違いによる追加的な課題を提示する。本稿では,生成された要約の包括性と簡潔さを評価するためのモデル・アズ・ア・ジャッジのフレームワークTBFactを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:15:53 GMT)
Addressing Concept Mislabeling in Concept Bottleneck Models Through Preference Optimization [8.4]
概念ボトルネックモデル(Concept Bottleneck Models, CBM)は、AIシステムの信頼性を高めるために、人間に理解可能な一連の概念に決定を拘束することを提案する。 CBMは通常、データセットには正確な概念ラベルが含まれており、性能を著しく低下させる可能性があると仮定する。本稿では,概念選好最適化(Concept Preference Optimization, CPO)の目的について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:12:46 GMT)
Variational Garrote for Statistical Physics-based Sparse and Robust Variable Selection [8.3]
特徴選択スピン変数を明示する統計物理学に基づく変分ガロテ法(VG法)を再検討する。完全制御可能な合成データセットと複雑な実世界のデータセットの両方でVGを評価する。 VGは、機械学習における圧縮センシングやモデルプルーニングなど、幅広いアプリケーションにわたるスパースモデリングの強力な可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:06:10 GMT)
Explaining How Quantization Disparately Skews a Model [8.2]
ポストトレーニング量子化(PTQ)は、圧縮容量と速度が正確性に最小限の影響を受け、広く採用されている。特にマイノリティグループでは, 量子化によって異なる影響が増すことが観察された。量子化によって引き起こされる重みや活性化の変化がネットワークのカスケード的な影響をいかに引き起こし、より分散度が低く、損失が増大し、グループ精度が損なわれるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:04:16 GMT)
Robust and cost-effective quantum network using Kramers-Kronig receiver [8.2]
我々はKramers-Kronig受信機を用いた堅牢で費用対効果の高い量子ネットワークを提案する。我々は,1つの光検出器のみを用いて,アクセスネットワークの範囲内55kbit/sの秘密鍵レートを達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:05:40 GMT)
AnalysisGNN: Unified Music Analysis with Graph Neural Networks [8.2]
我々はAnalyticGNNを紹介した。AnalyticGNNは、データシャッフル戦略と、カスタマイズされたマルチタスク損失を利用する新しいグラフニューラルネットワークフレームワークである。また,非Chord-Tone予測モジュールを統合し,すべてのタスクから通過音や非機能音を識別・排除する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:11:54 GMT)
Group Effect Enhanced Generative Adversarial Imitation Learning for Individual Travel Behavior Modeling under Incentives [8.1]
本稿では,個人行動モデリングの効率化を図るグループ効果向上型生成対逆模倣学習(gcGAIL)モデルを提案する。公共交通機関の運賃割引ケーススタディを用いてgcGAILモデルを検証し、最先端のベンチマークと比較する。その結果、gcGAILは、時間とともにインセンティブによる個人旅行行動反応の学習において、これらの手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:14:28 GMT)
Localizing Persona Representations in LLMs [8.0]
大規模言語モデル(LLM)の表現空間におけるペルソナのエンコード方法と場所について検討する。我々は、道徳的ニヒリズムや実用主義など、特定の倫理的観点で重なるアクティベーションを観察する。対照的に、保守主義や自由主義のような政治的イデオロギーは、より異なる地域で表現されているようである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:14:07 GMT)
The feasibility of multi-graph alignment: a Bayesian approach [8.0]
ガウスモデルでは、臨界しきい値以上の正確なアライメントは高い確率で達成でき、その下にある部分アライメントでさえ統計的に不可能である。スパース ErdHos-R'enyi モデルでは、意味のある部分的アライメントが不可能な閾値を厳格に特定し、このしきい値の上に部分的アライメントが達成できると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:17:30 GMT)
A Fully Parameter-Free Second-Order Algorithm for Convex-Concave Minimax Problems [8.0]
凸凹極小最適化問題の解法として,Lipschitz-free Cubal regularization (LF-CR)アルゴリズムを提案する。また,この問題のパラメータを必要としない完全パラメータフリー立方正則化(FF-CR)アルゴリズムを提案する。我々の知る限りでは、FF-CRアルゴリズムは完全にパラメータフリーの2次アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:51:44 GMT)
ELK: Exploring the Efficiency of Inter-core Connected AI Chips with Deep Learning Compiler Techniques [7.6]
Elkは、コア間接続されたAIチップの効率を最大化するDLコンパイラフレームワークである。グローバルに最適化された実行プランを生成し、オフチップのデータロードとオンチップ実行を最もよく重複させる。 ElkはICCAチップの平均性能の94%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:03:34 GMT)
Sequential Least-Squares Estimators with Fast Randomized Sketching for Linear Statistical Models [7.5]
本稿では,FastSketching (SLSE-FRS) を用いた逐次最小二乗推定器(Sequential Least-Squares Estimators)の大規模線形統計モデル推定のための新しいフレームワークを提案する。スケッチサイズを増大させて最小二乗(LS)サブプロブレムを反復的に構築し、解決することにより、SLSE-FRSは真のパラメータベクトルの推定を徐々に洗練し、高精度な推定器を生成する。数値実験により、SLSE-FRSは最先端の手法、すなわち事前条件付き共役勾配法(PCG)および反復ダブルスケッチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:23:58 GMT)
Efficiently Ranking Software Variants with Minimal Benchmarks [7.5]
テストスイート最適化手法を用いて、安定したランキングを維持しながらベンチマークを削減できる新しい手法を提案する。つまり、すべてのテストで変種と同じランキングを維持しながら、ベンチマークからインスタンスを削除します。 BISection Smpling(BISection Smpling, BISS)は, 最重要試験を戦略的に保持し, 新規な分別・対数法を適用して, 関連試験を効率的にサンプリングする手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:11:35 GMT)
IntrEx: A Dataset for Modeling Engagement in Educational Conversations [7.5]
IntrExは、教師と学生の交流における興味と期待される興味を示す最初の大きなデータセットである。我々は、100以上の第二言語学習者による厳密なアノテーションプロセスを採用している。大規模言語モデル(LLM)が人間の興味ある判断を予測できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:07:35 GMT)
DSDE: Dynamic Speculative Decoding with KLD Stability for Real-World Serving [7.4]
本稿では, ポストホック, 診断信号の新たなクラスを探索し, 動的適応のための新しい方向について検討する。本稿では,2つの主要コンポーネント上に構築されたトレーニングフリーフレームワークであるDynamic Speculative Decoding Engine (DSDE)を提案する。実験では、動的適応にKLDベースの安定性信号を使用する可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:27:39 GMT)
Probabilistic Modeling of Latent Agentic Substructures in Deep Neural Networks [7.4]
ニューラルモデルに対する確率論的モデリングに基づくインテリジェントエージェンシーの理論を開発する。線形プールや連立結果空間では厳密な一様性は不可能であるが、3つ以上の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:55:01 GMT)
Bloch oscillation with a diatomic tight-binding model on quantum computers [7.3]
我々は状態ベクトル基底表現の下で少数体ハミルトン行列を用いることを提案する。 1次元鎖上の単一粒子励起状態に対して、$Gamma$ qubitsは$N=2Gamma$個のサイトをシミュレートすることができる。二バンド二原子強結合モデルを用いて状態ベクトル基底表現の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:19:20 GMT)
CogGuide: Human-Like Guidance for Zero-Shot Omni-Modal Reasoning [7.3]
本稿では,「意図的スケッチ」を中心とした人間的な認知戦略によって導かれるゼロショットマルチモーダル推論コンポーネントを提案する。最終的な推論を導くために"入念なスケッチ"戦略の生成とフィルタリングを行うことで、パラメータの微調整や、コンテキスト内エンジニアリングのみでのクロスモデル転送を達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:57:02 GMT)
Compare: A Framework for Scientific Comparisons [7.2]
科学的コントリビューションの高度な長文比較を可能にする新しいフレームワークであるComparceを実証する。比較は、研究の重複や、機関と出版の粒度の相違について調査し分析することを可能にする。従来のサイエントメトリックツールとは異なり、Compareは定性的で引用支援された比較を提供することによって、定量指標を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:05:26 GMT)
Large Language Models for Crash Detection in Video: A Survey of Methods, Datasets, and Challenges [6.9]
ビデオフィードからのクラッシュ検出は、インテリジェントトランスポートシステムにおいて重要な問題である。大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)の最近の発展は、我々がどのように処理し、推論し、マルチモーダル情報を要約するかを変革してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:23:04 GMT)
Exploring approaches to computational representation and classification of user-generated meal logs [6.9]
本研究は、患者が生成した健康データに機械学習とドメイン特化度を応用し、栄養目標に応じて食事の分類を行った。モバイルアプリを用いて,米国大都市における多様で低所得なコミュニティから114人の個人が収集した3000以上の食事記録のデータセットを使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:23:48 GMT)
NF3DM: Combining Neural Fields and Deformation Models for 3D Non-Rigid Motion Reconstruction [6.9]
本研究では,非剛性変形形状の非構造観察から時間的コヒーレントな3次元運動を再構成するための,新しいデータ駆動型アプローチを提案する。我々のゴールは、ゆるい服を着ている人間など、ほぼ等尺変形する形状の高忠実な動き再構成を実現することである。本手法は, モノクローナルディープビデオから再構成したヒトおよび動物の動き系列に適用することにより, 最先端のアプローチよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:21:10 GMT)
Matching Shapes Under Different Topologies: A Topology-Adaptive Deformation Guided Approach [6.9]
非厳密な3Dメッシュマッチングは、コンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスパイプラインにおける重要なステップである。トポロジカルアーティファクトを含むメッシュに取り組み、現在のアプローチによる仮定を破ることができる。私たちは、しばしばトポロジカルなアーティファクトに悩まされる、フレームごとのマルチビュー再構築のような現実世界のシナリオに動機付けられています。提案手法は, 従来のデータ駆動手法に頼らず, 3次元アライメント品質の大規模データセットでトレーニングした手法よりも, ノイズの多いフレーム単位のマルチビュー再構成を含む, トポロジカルアーチファクトの非等尺形状や形状に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:29:44 GMT)
ADHAM: Additive Deep Hazard Analysis Mixtures for Interpretable Survival Regression [6.8]
生存分析(Survival analysis)は、医療における時間から時間までの成果をモデル化するための基本的なツールである。本稿では,解釈可能な付加的生存モデルであるAdditive Deep Hazard Analysis Mixtures (ADHAM)を提案する。我々は,ADHAMの集団,サブグループ,個人レベルでの解釈可能性を示す総合的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:04:14 GMT)
Learning to Walk with Less: a Dyna-Style Approach to Quadrupedal Locomotion [6.7]
四足歩行の標本効率を向上させるモデルに基づく強化学習フレームワークを提案する。この方針に沿って訓練された予測モデルは、徐々に統合される短水平合成遷移を生成する。この改善は、広範囲の移動コマンドを追跡する能力に移行できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:48:23 GMT)
Multi-Modal Camera-Based Detection of Vulnerable Road Users [6.5]
本稿では、RGBと熱赤外イメージングを微調整したYOLOv8モデルと統合したマルチモーダル検出フレームワークを提案する。実験によると、640ピクセルの解像度と部分的なバックボーン凍結は精度と効率を最適化し、クラス重み付き損失は希少なVRUのリコールを促進する。その結果、熱モデルが最も精度が高く、RGB-熱膨張によりリコールが促進され、交差点でのVRU安全性を向上させるマルチモーダル検出の可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:39:07 GMT)
Self Supervised Networks for Learning Latent Space Representations of Human Body Scans and Motions [6.5]
本稿では,3次元人体解析・処理の分野におけるいくつかの基本的な問題に対処するために,自己教師型ニューラルネットワークモデルを提案する。身体形状とポーズの潜在空間表現を検索するための新しいアーキテクチャであるVariShaPEを提案する。第二に、潜時空間の幾何学を学習するフレームワークであるMoGeNで潜時符号の推定を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:42:17 GMT)
FACEGroup: Feasible and Actionable Counterfactual Explanations for Group Fairness [6.5]
本稿では,グループフェアネスを監査するために,グループ対実的説明を生成する最初のグラフベースのフレームワークを紹介する。我々のフレームワークであるFACEGroupは、実世界の実現可能性制約をモデル化し、類似の反事実を持つサブグループを特定し、反事実生成における重要なトレードオフを捉えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:59:02 GMT)
Can AI Make Energy Retrofit Decisions? An Evaluation of Large Language Models [6.4]
生成AI、特に大きな言語モデル(LLM)は、コンテキスト情報処理と実践的な読みやすいレコメンデーションの生成を支援する。我々は,CO2削減の最大化(技術)と返済期間の最小化(社会技術)の2つの目的の下で,住宅の適合性決定に関する7つのLCMを評価した。 LLMは、多くのケースで効果的なレコメンデーションを生成し、トップ1マッチの最大54.5パーセントと、微調整なしでトップ5内92.8%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:13:47 GMT)
Collective dissipation engineering of interacting Rydberg atoms [6.3]
我々は、個々のRydberg原子に対して、可変で状態分解されたレーザー誘起損失チャネルを実現する。我々は、量子ゼノと反ゼノ系を分離する例外点の相互作用駆動シフトを観察する。理論的には、この機構が多体鎖に拡張されると、不要なスピン配置の散逸蒸留が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:58:53 GMT)
Meta-Policy Reflexion: Reusable Reflective Memory and Rule Admissibility for Resource-Efficient LLM Agent [6.3]
メタ・ポリシィ・リフレクション(Meta-Policy Reflexion, MPR)は、LCM生成したリフレクションを構造化された述語型メタ・ポリシィ・メモリ(MPM)に集約するフレームワークである。 MPRはモデルウェイト更新なしで再利用可能な修正知識を外部化し、安全でないアクションや無効なアクションを減らすためにドメイン制約を強制し、言語ベースのリフレクションの適応性を維持する。供給材料に報告された実証結果は, 反射ベースラインと比較して, 実行精度とロバスト性が一貫した向上を示し, 規則許容性は安定性をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:40:58 GMT)
Evidential Transformers for Improved Image Retrieval [6.2]
本稿では,画像検索を改良し,頑健にするための不確実性駆動型トランスモデルであるEvidential Transformerを紹介する。我々は、確率的手法を画像検索に取り入れ、堅牢で信頼性の高い結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:01:46 GMT)
Statistical Inference for Misspecified Contextual Bandits [6.2]
コンテキストバンディットアルゴリズムは、パーソナライズされた治療のためのリアルタイム適応を可能にすることで、近代的な実験を変革した。しかし、これらの利点は適応性による統計的推測の課題を生み出す。収束は適応実験の再現性とオンラインアルゴリズムの安定性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:19:37 GMT)
AI for Scientific Discovery is a Social Problem [6.2]
主な障壁は社会と制度にあると我々は主張する。コミュニティの障害,上流ニーズの一致しない研究優先,データの断片化,インフラストラクチャの不平等という,4つの相互接続的な課題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:49:52 GMT)
Raw2Event: Converting Raw Frame Camera into Event Camera [6.1]
イベントカメラは、高時間分解能、低レイテンシ、高ダイナミックレンジなどのユニークな利点を提供する。しかし、その高コスト、解像度の制限、オートフォーカスのような機能の欠如は、広く採用を妨げた。本稿では,Raw2Eventについて紹介する。Raw2Eventは,低コストの生フレームベースカメラによるリアルタイムイベント生成を実現するハードウェア・ソフトウェアシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:53:01 GMT)
Probe-Rewrite-Evaluate: A Workflow for Reliable Benchmarks and Quantifying Evaluation Awareness [6.1]
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） (Mon, 08 Sep 2025 05:56:45 GMT)
Molecular Generative Adversarial Network with Multi-Property Optimization [6.0]
GAN(Generative Adversarial Network)のような深層生成モデルは、創薬におけるデノボ$分子生成に用いられている。本研究では,マルチプロパティ最適化によりトークンレベルで分子を生成するために,InstGANと呼ばれる即時かつグローバルな報酬を持つアクタ批判的RLに基づく新しいGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:22:05 GMT)
Quantum Filtering and Stabilization of Dissipative Quantum Systems via Augmented Neural Ordinary Differential Equations [5.8]
AQNODEは、測定データから直接量子軌道と散逸パラメータを学習するフレームワークである。提案手法は、弱い測定データを統合して、量子ビット状態と時間依存デコヒーレンス率を再構成する。 AQNODEは、分散量子システムのリアルタイムモデリングと制御のためのスケーラブルで微分可能で実験的に互換性のあるフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:23:45 GMT)
Phantom-Insight: Adaptive Multi-cue Fusion for Video Camouflaged Object Detection with Multimodal LLM [5.8]
動的環境のため,ビデオカモフラージュ物体検出(VCOD)は困難である。既存の手法では,(1)モデル凍結によるカモフラージュされたオブジェクトエッジの分離に苦慮するSAMベース手法,(2)MLLMベースの手法では,大きな言語モデルが前景と背景を融合することにより,オブジェクトの分離性が低下する,という2つの問題に直面している。本稿では,SAMとMLLMに基づく新しいVCOD法であるPhantom-Insightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:17:47 GMT)
Hypergraph-Guided Regex Filter Synthesis for Event-Based Anomaly Detection [5.7]
イベントデータをモデル化する解釈可能なパターンの集合を自動的に構築する新しいアルゴリズムであるHyGLADを提案する。このアルゴリズムは、イベントから観察された同様の振る舞いを持つエンティティの等価クラスを推論し、それらのエンティティの値をキャプチャする正規表現を構築する。我々は,現実世界のシステムから得られた5つのデータセット上で,DeepODの7つの教師なし異常検出手法に対してHyGLADを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:25:23 GMT)
A Novel Image Similarity Metric for Scene Composition Structure [5.7]
生成AIモデルにとって重要な関心事は、画像の基盤となるシーン構成構造(SCS)の保存である。従来の画像類似度指標は、しばしばSCSを評価するのに不足する。 SCS 類似度指数測定(SCSSIM)は,SCS の保存を定量化するための新しい,分析的,トレーニング不要な指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:12:51 GMT)
Domain-Aware RAG: MoL-Enhanced RL for Efficient Training and Scalable Retrieval [5.6]
MoLERは、MoL強化強化学習を用いて検索を最適化するドメイン認識RAG手法である。 MoLERはRAGシステムの知識ギャップを埋め、特殊なドメインで堅牢でスケーラブルな検索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:04:07 GMT)
Lookup multivariate Kolmogorov-Arnold Networks [5.6]
高次元線形写像は、現代のディープラーニングモデルのパラメータ数と計算コストの両方を支配している。我々は、一般的なドロップイン置換、ルックアップ多変数Kolmogorov-Arnold Networks (lmKANs)を導入する。 lmKANはキャパシティと推論コストのトレードオフを著しく改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:00:35 GMT)
Energy Landscapes Enable Reliable Abstention in Retrieval-Augmented Large Language Models for Healthcare [5.6]
本稿では,2.6Mのガイドラインに基づく質問の密集したセマンティックコーパス上でスムーズなエネルギー景観を学習するエネルギーベースモデル(EBM)を提案する。我々はESMをソフトマックスベースラインとk-アネレスト近傍(kNN)密度に対して、容易かつ硬い断面積でベンチマークした。 EBMはセマンティックハードケースにおいて、AUROC 0.961 に対してソフトマックス 0.950 に到達し、FPR@95 (0.235 vs 0.331) を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:04:34 GMT)
Leveraging Large Language Models for Accurate Sign Language Translation in Low-Resource Scenarios [5.6]
AulSignは、動的プロンプトとテキスト内学習を通じて大規模言語モデルを活用する新しい手法である。我々は,この分野で認められたベンチマークであるSignBank+と,イタリアのLaCAM CNR-ISTCデータセットを用いて,英語とイタリア語の両言語で評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:25:45 GMT)
SVGauge: Towards Human-Aligned Evaluation for SVG Generation [5.6]
本稿では,テキスト・ツー・SVG生成のための,最初のヒューマン・アライン・リファレンス・ベース・メトリックであるSVGaugeを紹介する。 SVGaugeは、SigLIP画像の埋め込みを抽出し、PCAで精製し、ドメインアライメントのために白化することで得られる視覚的忠実度を測定した。提案したSHEベンチマークによる評価は,SVGaugeが人間の判断と最も相関していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:28:31 GMT)
Driver-Net: Multi-Camera Fusion for Assessing Driver Take-Over Readiness in Automated Vehicles [5.5]
Driver-Netは、マルチカメラ入力を融合してドライバの乗っ取り準備を見積もる、新しいディープラーニングフレームワークである。ドライバーの頭、手、身体の姿勢と同期した視覚的手がかりをトリプルカメラで撮影する。提案手法は,運転準備度分類において最大95.8%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:38:25 GMT)
ModalSurv: A Multimodal Deep Survival Framework for Prostrate and Bladder Cancer [5.5]
提案するModaliSurvは、DeepHitをプロジェクション層とモード間相互アテンションを備えたマルチモーダルディープサバイバルモデルである。このモデルは、モーダル性にまたがる相補的な予後信号を捕捉し、個別化された時間-生化学的再発を推定するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:06:11 GMT)
When Secure Isn't: Assessing the Security of Machine Learning Model Sharing [5.5]
我々は,フレームワークやハブのセキュリティ姿勢を評価し,セキュリティ指向のメカニズムが真の保護を提供するかどうかを評価し,モデル共有を取り巻くセキュリティの物語をどのように捉えているかを調査した。私たちの評価によると、ほとんどのフレームワークやハブは、セキュリティリスクに部分的に対処しています。我々は、モデル共有問題が大半が解決され、そのセキュリティが共有に使用されるファイル形式によって保証されるという誤解を軽視する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:55:54 GMT)
A Spatio-Temporal Graph Neural Networks Approach for Predicting Silent Data Corruption inducing Circuit-Level Faults [5.3]
機能テスト SDE関連の障害をシミュレートするには費用がかかる。長周期断層衝突確率の高速かつ高精度な予測のための統合時間グラフ畳み込みネットワーク(ST-GCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:23:51 GMT)
Error Notebook-Guided, Training-Free Part Retrieval in 3D CAD Assemblies via Vision-Language Models [5.2]
追加のトレーニングを必要としない新しい部分検索フレームワークを提案するが、改良されたプロンプトエンジニアリングにはError Notebooks + RAGを用いる。誤りノートブックの構築は、2つのステップから構成される: 歴史的誤り CoT とその誤った回答を収集し、正しい解が得られるまで反射補正によってこれら CoT を接続する。 RAGは、Error Notebooksから仕様関連レコードを取得し、それらを推論プロセスに組み込むために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:22:16 GMT)
AI-driven Remote Facial Skin Hydration and TEWL Assessment from Selfie Images: A Systematic Solution [5.2]
この研究は、身体計測なしで自撮り顔画像から皮膚アセスメントを調べる最初の研究である。コンピュータービジョンとスキンケア研究のギャップを埋め、より広い現実世界のアプリケーションにAI駆動でアクセス可能なスキン分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:06:37 GMT)
Integrated Detection and Tracking Based on Radar Range-Doppler Feature [5.1]
追跡結果から検出しきい値を動的に調整することに焦点を当てた電流検出追跡手法は,レーダ信号の可能性を十分に活用する上での課題である。本稿では、レーダ信号検出のためのネットワークアーキテクチャと、検出支援を利用するトラッカーを含む、レーダ特徴量(InDT)に基づく統合検出・追跡手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:32:58 GMT)
An Explainable Framework for Particle Swarm Optimization using Landscape Analysis and Machine Learning [5.1]
本研究は、Particle Swarm Optimizationの多面的研究である。様々なトポロジの主要な役割を理解し、解釈可能性と説明可能性を向上させることを目的としている。自動アルゴリズム構成のための新しい機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:39:32 GMT)
Integrating Spatial and Semantic Embeddings for Stereo Sound Event Localization in Videos [5.0]
3D SELDは時間的事象分類と空間的局所化を組み合わせた複雑なタスクである。従来のSELDアプローチは一般的にマルチチャネル入力に依存している。我々は,事前学習されたコントラスト言語対応モデルを統合することで,意味情報を用いた標準的なSELDアーキテクチャを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:07:32 GMT)
Methodological Insights into Structural Causal Modelling and Uncertainty-Aware Forecasting for Economic Indicators [5.0]
我々は、GDP、経済成長、インフレ、失業の4つの主要なマクロ経済指標に焦点を当てている。以上の結果から、経済成長とGDPとの強い一方向因果関係が明らかとなった。我々は、失業に関するゼロショット予測を行うために、時系列のために訓練された大きな言語モデルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:52:12 GMT)
Grounding DINO-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） (Mon, 08 Sep 2025 19:18:30 GMT)
RAFFLES: Reasoning-based Attribution of Faults for LLM Systems [5.0]
RAFFLESは、推論と反復的な洗練を取り入れた評価アーキテクチャである。 RAFFLESは繰り返し多成分パイプラインとして動作し、中央ジャッジを使用して障害を体系的に調査する。その結果,自律システムに自動故障検出を導入するための重要なステップが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:57:14 GMT)
Analytic theory of dropout regularization [4.9]
ドロップアウト(Dropout)は、ニューラルネットワークのトレーニングに広く使用されている正規化技術である。オンライン勾配降下法を訓練した2層ニューラルネットワークにおけるドロップアウトを解析的に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:19:29 GMT)
From Noise to Narrative: Tracing the Origins of Hallucinations in Transformers [4.9]
トランスモデルの出力における幻覚は、トランス層活性化に埋め込まれた概念パターンから確実に予測できる。この洞察の収集は、AIモデルと人間の価値の整合性、AIの安全性、潜在的な敵攻撃に対する攻撃面の開放に直ちに影響する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:50:45 GMT)
Co-Seg: Mutual Prompt-Guided Collaborative Learning for Tissue and Nuclei Segmentation [4.8]
病理組織像解析は、組織領域や核のインスタンスの分節化が要求されるため、重要な課題である。既存の研究では、組織セマンティックセグメンテーションや核インスタンスセグメンテーションを別々に研究していたが、これらの2つのタスクの固有の関係を無視した。協調組織と核セグメンテーションのためのCo-Segフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:34:54 GMT)
Predicting Brain Tumor Response to Therapy using a Hybrid Deep Learning and Radiomics Approach [4.8]
本稿では,縦型MRI画像から介入応答を自動分類する手法を提案する。本稿では,深層学習による特徴抽出と広い範囲の放射能と臨床選択された特徴を組み合わせた新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:15:23 GMT)
Identifying actionable driver mutations in lung cancer using an efficient Asymmetric Transformer Decoder [4.8]
本研究は,6つの重要なNSCLCドライバ変異を検出するために,MIL(Multiple Instance Learning)技術を評価する。クエリと様々な次元のキー値を用いて低クエリ次元を維持する非対称トランスフォーマーデコーダモデルを提案する。 ERBB2 や BRAF などの稀な変異を予測した場合, 平均3%, 4%以上で上位 MIL モデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:30:06 GMT)
Multi-output Classification using a Cross-talk Architecture for Compound Fault Diagnosis of Motors in Partially Labeled Condition [4.7]
本研究では、部分的にラベル付けされたターゲットデータセットのドメイン適応に適した、新しいマルチアウトプット分類(MOC)フレームワークを提案する。従来のマルチクラス分類(MCC)アプローチとは異なり、MOCフレームワークは複合断層の重大度レベルを同時に分類する。本稿では,新たなクロストークアーキテクチャである残差ニューラルディメンションレダクタ(RNDR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:26:33 GMT)
SoK: Security and Privacy of AI Agents for Blockchain [4.7]
人工知能(AI)ベースのエージェントは、ブロックチェーン環境と対話するための貴重なツールとして登場した。ブロックチェーンにAIを適用することへの関心は高まっているが、この文献には、AIエージェントとの交差点に焦点を当てた包括的な調査がない。本稿では、ブロックチェーンのためのAI駆動システムに特化した知識の体系化を初めて提示することによって、このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:32:15 GMT)
On Hyperparameters and Backdoor-Resistance in Horizontal Federated Learning [4.7]
HFLのバックドア攻撃と防御効果に対するハイパートレーニングの効果について検討した。ハイパーパラメータの選択の影響と影響を示す。提案手法は,タスクの精度を犠牲にすることなく,メインロバスト性の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:52:25 GMT)
Learning Generalized Hamiltonian Dynamics with Stability from Noisy Trajectory Data [4.7]
雑音, スパース位相空間データから様々な一般化ハミルトン力学を学習するための頑健な枠組みを導入する。単一のハミルトニアンネットワークモデルでは、位相空間の特異かつ変動する運動力学や物理を捉えることは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:29:04 GMT)
Will Annotators Disagree? Identifying Subjectivity in Value-Laden Arguments [4.6]
我々は、議論を動機づける人間の価値を認識するために主観性を特定する方法を探る。実験の結果,直接主観性同定は主観的議論のフラグ付けのモデル性能を著しく向上させることがわかった。提案手法は、個人が異なる解釈をすることができるという議論を識別し、よりニュアンスなアノテーションプロセスを促進するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:59:34 GMT)
Transition of car-based human-mobility in the pandemic era: Data insight from a cross-border region in Europe [4.6]
本研究では,ドイツと近隣諸国で検出された自動車による個人旅行行動について報告する。データセットには、さまざまな車両タイプに対する時間単位のトラフィックカウントが含まれており、毎日、代表的な観察ポイントと、主要な道路ネットワークが続く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:09:04 GMT)
D-HUMOR: Dark Humor Understanding via Multimodal Open-ended Reasoning [4.6]
オンラインミームにおけるダークユーモアは、暗黙の、敏感で、文化的に文脈的な手がかりに依存しているため、ユニークな課題を提起する。ダークユーモア、ターゲットカテゴリー(性、メンタルヘルス、暴力、人種、障害など)、および3レベルの強度評価のための4,379のミームを新たに導入した。本稿では,まず,大規模視覚言語モデルを用いて,各ミームの構造的説明を生成する推論拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:55:16 GMT)
Data-Adaptive Graph Framelets with Generalized Vanishing Moments for Graph Machine Learning [4.5]
分割木に基づく局所化サポート付きグラフ上でのタイトなフレームレットシステムを構築する。提案するグラフフレームレットシステムの汎用性をヘテロ親和性グラフ学習に活用する。グラフフレームレットの特定の系を導出し、ニューラルネットワーク入力の特徴としてフレームレットを選択する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:59:11 GMT)
AARK: An Open Toolkit for Autonomous Racing Research [4.5]
AARKは、より安全な道路と信頼できる自律システムの提供に不可欠な分野の研究を統一し、民主化することを目指している。 AARKはACI、ACDG、ACICの3つのパッケージを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:44:25 GMT)
A Minimum Description Length Approach to Regularization in Neural Networks [4.5]
正規化手法の選択は形式言語で訓練する上で重要な役割を担っていることを示す。既存の正規化手法とは異なり、MDLは過剰適合を効果的に防止し、一般化を促進するために適切な帰納バイアスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:23:08 GMT)
Linearly Controlled Language Generation with Performative Guarantees [4.4]
我々は、LMの潜在空間で線形に表現される概念意味論の共通モデルを用いる。自然言語生成はこの連続的な意味空間における軌跡を辿ると考える。本研究では,望ましくない意味に対応する領域から動的に軌道を逸脱する,軽量で勾配のない介入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:48:25 GMT)
The GOOSE Dataset for Perception in Unstructured Environments [4.4]
本研究では,非構造屋外環境を対象とした包括的データセットを提案する。 GOOSEデータセットには10万のラベル付きイメージとポイントクラウドが含まれており、さまざまな最先端セグメンテーションモデルをトレーニングするために使用される。このイニシアチブは、既存のデータセットのシームレスなインクルージョンを可能にし、非構造化環境で動作しているさまざまなロボットの知覚能力を高めるための、共通のフレームワークを確立することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:08:38 GMT)
Subspace Variational Quantum Simulation: Fidelity Lower Bounds as Measures of Training Success [4.4]
与えられた部分空間内の任意の初期状態の時間発展をシミュレートする反復変分量子アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、トロッター回路を短いパラメータ化回路に圧縮し、複数の初期状態に対して同時に最適化する。筆者らのコスト関数は,トレーニングランドスケープにおける各イテレーションにおいて,初期パラメータの近傍に不整形領域を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:22:00 GMT)
Grid-Agent: An LLM-Powered Multi-Agent System for Power Grid Control [4.3]
本稿では、グリッド違反を検出し、修正する自律型AI駆動フレームワークであるGrid-Agentを紹介する。 Grid-Agentは、意味論的推論とモジュラーエージェントによる数値的精度を統合する。 IEEEおよびCIGREベンチマークネットワークの実験は、優れた緩和性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:53:38 GMT)
Do LLMs exhibit the same commonsense capabilities across languages? [4.2]
我々はCOCOTEROSデータセットを4つの言語(英語、スペイン語、オランダ語、バレンシア語)に拡張する新しいベンチマークであるMultiCOMを紹介した。このタスクは、与えられた3つの単語を含む常識的な文を生成することを含む。その結果、英語では優れた性能を示し、低リソース言語では大幅に性能が低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:47:00 GMT)
ChatCFD: An LLM-Driven Agent for End-to-End CFD Automation with Domain-Specific Structured Reasoning [4.1]
ChatCFDはOpenFOAMシミュレーションのための自動エージェントシステムである。その4段階のパイプラインは、複雑なセットアップのために反復的なトライアル-リフレクション-リファインメントを可能にする。 ChatCFDは、協調マルチエージェントシステムのためのMPPベースのエージェントネットワークにおいて、モジュラーコンポーネントとして強力な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:15:06 GMT)
Controllable Singing Voice Synthesis using Phoneme-Level Energy Sequence [4.1]
制御可能な歌声合成(SVS)は,ユーザの意図を反映した表現的な歌声を生成することを目的としている。本研究では,音楽表現に不可欠な動的制御-時間的声質変化に着目し,SVSモデルを地中構造スペクトルから抽出したエネルギー系列に明示的に条件付けすることによって,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:02:57 GMT)
Probabilistic Shapley Value Modeling and Inference [4.0]
Probability Shapley Inference (PSI) は、フレキシブルな予測モデルにおける特徴属性の十分な統計をモデル化し、推測する新しいフレームワークである。我々は、モジュラートレーニングと推論手順を備えたマスキングベースのニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。合成および実世界のデータセット上でPSIを評価し,強いベースラインに比べて競争力のある予測性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:04:53 GMT)
BlendedNet: A Blended Wing Body Aircraft Dataset and Surrogate Model for Aerodynamic Predictions [4.0]
BlendedNetは、999の混合翼体(BWB)ジオメトリーで公開されている空力データセットである。それぞれの幾何学は、およそ9つの飛行条件でシミュレートされ、スプラート・アルマラスモデルで8830の収束RANSと1ケースあたり9～1400万の細胞が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:43:14 GMT)
Towards Trustworthy Agentic IoEV: AI Agents for Explainable Cyberthreat Mitigation and State Analytics [4.0]
Internet of Electric Vehicles(IoEV)は、電気自動車(EV)、充電インフラ、グリッドサービスの密結合したエコシステムを構想しているが、サイバー攻撃、信頼性の低いバッテリー状態予測、信頼とパフォーマンスを損なう不透明な決定プロセスに弱いままである。我々は,自律的な脅威軽減,堅牢な分析,解釈可能な意思決定支援を実現するために,IoEV用に設計された新しいエージェント人工知能(AAI)フレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:28:53 GMT)
Unveiling the Listener Structure Underlying K-pop's Global Success: A Large-Scale Listening Data Analysis [4.0]
K-popは2005年から2019年の間に劇的な増加を経験した。劇数におけるジーニ係数は、既存の主流ジャンルよりも顕著に大きい。 2005年から2010年にかけて、Kポップは地元のアジアのジャンルとしての地位を確立し、独自の音楽ジャンルとしての地位を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:21:15 GMT)
A Theoretical Justification for Asymmetric Actor-Critic Algorithms [3.9]
線形関数近似器を用いた非対称アクター批判アルゴリズムの正当性を提案する。結果として生じる有限時間境界は、非対称な批評家がエージェント状態のエイリアスから生じる誤り項を排除していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:50:04 GMT)
Automated Radiographic Total Sharp Score (ARTSS) in Rheumatoid Arthritis: A Solution to Reduce Inter-Intra Reader Variation and Enhancing Clinical Practice [3.9]
本研究では、深層学習を利用して全手X線画像を解析する自動放射線シャープ符号化フレームワークを提案する。 I) ResNet50, II) UNet.3, III) YOLOv7, IV) VGG16, VGG19, ResNet50, DenseNet201, EfficientNetB0, Vision Transformer (ViT) などのモデルを用いた手指分割による手指識別
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:21:45 GMT)
Lane Change Intention Prediction of two distinct Populations using a Transformer [3.8]
我々は、ドイツと香港でLevelXが収集した2つのデータセットに対して、レーン変更意図予測のために設計された変圧器をテストする。その結果、トランスの精度は、39.43%という低い精度でトレーニングされたものとは異なる集団でテストした場合に急上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:35:26 GMT)
E-THER: A Multimodal Dataset for Empathic AI - Towards Emotional Mismatch Awareness [3.8]
E-THERは言語・視覚的不一致検出のための多次元アノテーションを付加したパーソナライズ・センタード・セラピー・グラウンドド・マルチモーダル・データセットである。一致訓練されたモデルが、臨界特性において汎用モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:37:27 GMT)
A Match Made in Heaven? Matching Test Cases and Vulnerabilities With the VUTECO Approach [3.8]
本稿では,Javaリポジトリから脆弱性知能テストのインスタンスを収集するディープラーニングベースのアプローチであるVUTECOを紹介する。 VUTECOはFindingタスクに対処し、VUL4Jで検証されたテストケースの完全精度と0.83 F0.5スコアを達成した。マッチタスクに十分なパフォーマンスを示したにもかかわらず、VUTECOは野生での有効な試合の回収に失敗した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:04:23 GMT)
Video-based Generalized Category Discovery via Memory-Guided Consistency-Aware Contrastive Learning [3.8]
Generalized Category Discovery (GCD)は、先進的で挑戦的なオープンワールド問題である。既存のGCD手法の多くは静的画像のカテゴリ発見に重点を置いている。我々は、GCD問題をビデオ領域に拡張し、ビデオ-GCDと呼ばれる新しい設定を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:12:57 GMT)
QualityFM: a Multimodal Physiological Signal Foundation Model with Self-Distillation for Signal Quality Challenges in Critically Ill Patients [3.7]
Photoplethysmogram(PSG)とElectrocardiogram(ECG)は一般的にICU(ICU)と手術室(OR)に記録されている。これまでに調査された手法は、限定的な一般化可能性、広範なラベル付きデータへの依存、およびクロスタスク転送性に悩まされている。本稿では,これらの生理的信号に対する新しいマルチモーダル基礎モデルであるQualityFMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:20:56 GMT)
CAME-AB: Cross-Modality Attention with Mixture-of-Experts for Antibody Binding Site Prediction [3.7]
CAME-ABは、抗体結合部位予測のための新しいクロスモーダルアテンションフレームワークである。生酸エンコーディング、BLOSUM置換プロファイル、構造認識の特徴、生化学グラフを含む5つの生物学的基盤を持つ。これは、Precision、Recall、F1スコア、AUC-ROC、MCCなど、複数のメトリクスの強いベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:24:09 GMT)
XChainWatcher: Monitoring and Identifying Attacks in Cross-Chain Bridges [3.7]
クロスチェーンブリッジは、ブロックチェーン間でのアセットとデータの転送をサポートする。これらの橋のいくつかには脆弱性があり、2021年5月以来320億ドルの損失を出している。クロスチェーンブリッジのための論理駆動型異常検出ツールである ToolName を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:08:36 GMT)
Aligning Large Vision-Language Models by Deep Reinforcement Learning and Direct Preference Optimization [3.6]
LVLM(Large Vision-Language Models)またはマルチモーダル大規模言語モデルは、人工知能の大幅な進歩を表している。これらのモデルを人間の価値観と整合させたり、特定のタスクや行動に関わったりするための微調整は、依然として重要な課題である。本総説では、DRLおよびDPO技術を用いてモデルを人間の好みや価値観に合わせる方法について、微調整LVLMのパラダイムを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:47:57 GMT)
Knowledge-Guided Machine Learning for Stabilizing Near-Shortest Path Routing [3.6]
本稿では,局所的なルーティングポリシーを学習するために,単一のグラフからデータサンプルを少数必要とするような単純なアルゴリズムを提案する。 GreedyTensileルーティングと呼ばれる新しいポリシーを学びます。本稿では,Greedy Tensileルーティングの実行時の説明可能性と超低レイテンシ動作について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:56:42 GMT)
Mask-GCG: Are All Tokens in Adversarial Suffixes Necessary for Jailbreak Attacks? [3.6]
本研究では,サフィックス内の影響のあるトークンを識別するために,学習可能なトークンマスキングを利用するプラグアンドプレイ方式であるMask-GCGを提案する。本手法は,高インパクト位置におけるトークンの更新確率を高めつつ,低インパクト位置でのトークンのプルーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:45:37 GMT)
Multimodal Generative Flows for LHC Jets [3.5]
大型ハドロン衝突型加速器(LHC)における高エネルギー衝突の生成モデリングは、シミュレーションや異常検出などへのデータ駆動経路を提供する。各粒子は連続的なキネマティックな特徴を持ち、電荷やフレーバーのような離散的な量子数を持つ。両モードのLHCジェットを共同でモデル化するために,連続時間マルコフジャンプブリッジによるフローマッチングを拡張するトランスフォーマーベースのマルチモーダルフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:56:26 GMT)
Curia: A Multi-Modal Foundation Model for Radiology [3.5]
本研究は,大病院の横断画像出力全体に基づいて訓練された基礎モデルであるCuriaを紹介する。 Curiaは臓器を正確に識別し、脳出血や心筋梗塞などの病態を検出し、腫瘍のステージングの結果を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:04:12 GMT)
A Secure Sequencer and Data Availability Committee for Rollups (Extended Version) [3.4]
レイヤ2 ロールアップ(L2)は、従来のブロックチェーンよりも高速な代替手段である。 L2は最小限のブロックチェーン(L1)を使ってほとんどの計算をオフチェーンで実行する。本稿では,不正行為の証拠を検出・生成するために,L1契約による不正防止機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:32:41 GMT)
UNH at CheckThat! 2025: Fine-tuning Vs Prompting in Claim Extraction [3.4]
ソーシャルメディアの文節からチェック価値のあるクレームを抽出するための,テキスト内学習の促し方について検討する。我々の最高のMETEORスコアは、FLAN-T5モデルを微調整することで得られる。我々は,METEORスコアが低い場合でも,高品質なクレームを他の手法で抽出することができることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:02:34 GMT)
In-Context Reverse Classification Accuracy: Efficient Estimation of Segmentation Quality without Ground-Truth [3.4]
本稿では,セグメント化品質を自動的に推定する新しいフレームワークであるIn-Context Reverse Classification Accuracy(In-Context RCA)を紹介する。提案手法により,最小限の参照データによる効率的な品質推定が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:31:54 GMT)
Whisper Smarter, not Harder: Adversarial Attack on Partial Suppression [3.2]
自動音声認識(ASR)モデルに対する敵対攻撃の可能性を示す。これらの攻撃のロバスト性を調査し検証し、その非受容性を高めることができるかどうかを探索する。我々はまた、これらの攻撃に対する防御の可能性を探り、低域フィルタ防御が効果的な防御に役立つ可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:30:40 GMT)
Persona-driven Simulation of Voting Behavior in the European Parliament with Large Language Models [3.2]
限られた情報によるゼロショットペルソナが、個別の投票決定を正確に予測できるかどうかを解析する。欧州議会議員の投票行動は、重み付けされたF1スコアが約0.793で合理的にシミュレートできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:13:03 GMT)
IGAff: Benchmarking Adversarial Iterative and Genetic Affine Algorithms on Deep Neural Networks [3.2]
ResNet-18、DenseNet-121、Swin Transformer V2、Vision Transformerネットワークアーキテクチャ上の逆アルゴリズム。我々は、アフィン変換と遺伝的アルゴリズムに基づく、2つの新しいブラックボックス反復逆アルゴリズムをベンチマークする。文献の類似手法よりも画像分類作業の精度が向上し,最大8.82%の精度向上が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:12:27 GMT)
UrbanTwin: High-Fidelity Synthetic Replicas of Roadside Lidar Datasets [3.2]
UrbanTwinデータセットは、3つの公開ロードサイドライダーデータセットの高忠実で現実的なレプリカである。各UrbanTwinデータセットには、パブリックデータセットの1つに対応する10Kフレームが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:06:02 GMT)
Time-frequency Entangled Photon Mediated CCZ Gate [3.1]
2光子吸収現象に基づく直接CCZゲート実装のためのハードウェア効率のスケーラブルな手法を提案する。我々は194ns以内の99%以上の忠実度をシミュレーションし、単一量子ゲートと2量子ゲートで分解した手法を超越した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:59:26 GMT)
OmniAcc: Personalized Accessibility Assistant Using Generative AI [3.1]
本稿では,AIを利用した対話型ナビゲーションシステムであるOmniAccについて述べる。建設中の環境において、ランプや横断歩道のような車椅子でアクセス可能な特徴を識別する。横断歩道検出精度97.5%のOmniAccは、ナビゲーションの改善とより包括的な都市空間の育成におけるAIの変革の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:03:48 GMT)
Quantum control of exciton motion in electric field [3.1]
励起子に作用するストライプ状ゲートの時間依存性電場を最適化することにより、2次元励起子の古典運動の量子制御を研究する。本稿では,最適制御パラメータを効率的に同定しながら,計算要求を大幅に削減する探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:03:43 GMT)
Can AI be Auditable? [3.0]
オーディタビリティ(Auditability)とは、倫理的、法的、技術的基準に準拠するために独立して評価されるAIシステムの能力である。この章では、EU AI Actなどの新たな規制フレームワークを通じて、監査容易性がどのように形式化されているかを論じている。技術的不透明さ、一貫性のないドキュメントプラクティス、標準化された監査ツールとメトリクスの欠如など、AI監査可能性に直面する課題を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:26:44 GMT)
Evaluating the Impact of Adversarial Attacks on Traffic Sign Classification using the LISA Dataset [3.0]
我々は畳み込みニューラルネットワークを訓練し、47の異なる交通標識を分類し、敵の攻撃に対する堅牢性を評価する。その結果,摂動の大きさが大きくなるにつれて,分類精度は急激に低下した。本研究は,現実の交通標識認識システムに適した防衛機構の今後の研究の基盤となるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:06:41 GMT)
Measuring Bias or Measuring the Task: Understanding the Brittle Nature of LLM Gender Biases [3.0]
本稿では, 課題評価の目的が, LLMの性別バイアスに与える影響について検討する。ジェンダーバイアス(性偏見)の評価とより明確に一致していることが、ジェンダーの出力分布を区別する要因であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:42:09 GMT)
A Framework for Standardizing Similarity Measures in a Rapidly Evolving Field [3.0]
類似度測定は、人工システムと生物学的システムのアライメントを定量化する基本的なツールである。類似度尺度の多様性と命名・実施規則の多様性は、研究全体を比較するのを困難にしている。本稿では,類似度対策を独自かつ効率的に特定することを目的とした命名規則の開発,検証,精錬のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:07:02 GMT)
Autoencoder-Based Denoising of Muscle Artifacts in ECG to Preserve Skin Nerve Activity (SKNA) for Cognitive Stress Detection [3.0]
高周波心電図(ECG)記録から抽出した皮膚神経活動(SKNA)はSNSのダイナミックスに非侵襲的な窓を提供する。従来の前処理は、EMGとSKNAのスペクトル成分の重なりがちである。本稿では,長期記憶ボトルネックを有する軽量な1次元畳み込みオートエンコーダ(LSTM)を用いたデノナイズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:51:36 GMT)
Improved sampling algorithms and Poincaré inequalities for non-log-concave distributions [3.0]
これは$d$と$frac1epsilon$である。 $L=mathcalO(1)$と$M=mathrmpoly(d)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:00:19 GMT)
Saturation-Driven Dataset Generation for LLM Mathematical Reasoning in the TPTP Ecosystem [2.9]
巨大なTPTP公理ライブラリ上のEプローサの飽和能力は、定理の巨大で保証された有価なコーパスを導出するために使用される。私たちのパイプラインは原則的かつ単純で、公理は飽和し、"興味深い"定理のフィルタを行い、タスクを生成する。この純粋に象徴的なデータは、エンテーメント検証、前提選択、証明再構成という3つの難易度制御された課題に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:43:29 GMT)
Robustness and accuracy of mean opinion scores with hard and soft outlier detection [2.9]
映像品質と映像品質の主観評価では、観察者は選択された刺激を評価・比較する。信頼できない評価を受けた可能性のある不信者を特定し、対処することが推奨される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:09:14 GMT)
A Quantum Bagging Algorithm with Unsupervised Base Learners for Label Corrupted Datasets [2.9]
本稿では,QMeansクラスタリングをベース学習として用いて,予測分散を低減し,ラベルノイズに対するロバスト性を高める量子バッグングフレームワークを提案する。提案した量子バッグングアルゴリズムは,従来のKMeansと同等に動作し,教師付きバッグング法よりもラベルの破損に対するレジリエンスが高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:34:33 GMT)
From Passive to Participatory: How Liberating Structures Can Revolutionize Our Conferences [2.8]
本稿では,パッシブペーパーのプレゼンテーションからインタラクティブな参加者参加型への移行を提唱する。カンファレンスを2つのトラックに再構築することで,1つは新たなアイデアを,もう1つは確立した作業について議論するためのものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:16:29 GMT)
DIRF: A Framework for Digital Identity Protection and Clone Governance in Agentic AI Systems [2.8]
デジタルクローン、洗練された偽造、およびアイデンティティ関連データの不正な収益化は、個人アイデンティティの完全性に重大な脅威をもたらす。これらのリスクを緩和するには、堅牢なAI生成コンテンツ検出システム、強化された法的枠組み、倫理的ガイドラインの開発が必要である。本稿では, 行動的, 生体的, 個性に基づくデジタル類似性属性を保護するために設計された, 構造化されたセキュリティおよびガバナンスモデルであるDigital Identity Rights Framework(DIRF)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:22:03 GMT)
Expert-Guided Explainable Few-Shot Learning for Medical Image Diagnosis [2.8]
本稿では,放射線技師による関心領域をモデルトレーニングに統合する,専門家による説明可能な数ショット学習フレームワークを提案する。我々は、BraTS(MRI)とVinDr-CXR(Chest X-ray)の2つの異なるデータセット上で、我々のフレームワークを評価する。本研究は, 数発の医用画像診断において, 評価と解釈のギャップを埋めるために, 専門家が指導する注意指導の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:31:37 GMT)
Breast Cancer Detection in Thermographic Images via Diffusion-Based Augmentation and Nonlinear Feature Fusion [2.8]
データ拡張のための拡散確率モデル (DPM) を用いた熱電図における乳がん分類の枠組みを提案する。我々のDPMベースの拡張は従来の手法とProGANベースラインの両方よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:19:38 GMT)
AudioBoost: Increasing Audiobook Retrievability in Spotify Search with Synthetic Query Generation [2.7]
Spotifyは最近カタログの一部としてオーディオブックを導入し、音楽やポッドキャストを補完している。本研究では,Spotifyの検索におけるオーディオブック検索性を向上するシステムであるAudioBoostを提案する。オフライン評価により、合成クエリは検索可能性を高め、高品質であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:57:03 GMT)
EPT Benchmark: Evaluation of Persian Trustworthiness in Large Language Models [2.6]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い言語タスクで顕著なパフォーマンスを示している。我々は, LLMの信頼性を評価するために, EPT(Evaluation of Persian Trustworthiness)指標を導入する。その結果,安全性に重大な欠陥があることが判明した。我々の発見は、これらのモデルとペルシャの倫理的文化的価値の整合性に関する貴重な洞察を与えてくれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:08:31 GMT)
Biomarkers of brain diseases [2.5]
我々は、この分野はバイオマーカーを求めるためにコホート比較に依存し続けていると論じる。我々は、より多くのデータとより強力なアルゴリズムが、脳疾患のバイオマーカーを特定するのに十分ではないと主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:58:09 GMT)
Quantum algorithms for general nonlinear dynamics based on the Carleman embedding [2.5]
効率的な量子アルゴリズムは、従来よりもはるかに幅広い非線形系に対して存在することを示す。また、ポアンカー・デュラックの定理とカー行列の対角化に関するいくつかの結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:09:05 GMT)
Reward function compression facilitates goal-dependent reinforcement learning [2.5]
強化学習エージェントは報酬から学習するが、人間はゴールに依存した方法で、新しく抽象的な結果に価値を割り当てることができる。目標に依存しない学習は、最初は容量制限のワーキングメモリシステムによって支援される。我々の研究は、効率的なゴール指向学習は、複雑なゴール情報を安定した報酬関数に圧縮することに依存することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:43:40 GMT)
Navigating the EU AI Act: Foreseeable Challenges in Qualifying Deep Learning-Based Automated Inspections of Class III Medical Devices [2.5]
本稿では,DLベースの自動検査の資格取得において,製造業者が直面する可能性のある課題について,高い技術評価を行う。リスク管理の原則、データセットガバナンス、モデル検証、説明可能性要件、デプロイ後の監視義務のばらつきを調べます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:48:19 GMT)
Active Learning of Piecewise Gaussian Process Surrogates [2.4]
本研究では,Jump GPサロゲートを能動的に学習する手法を開発した。ジャンプGPは、設計空間の領域において連続であるが、不連続である。本研究では,Jump GPモデルのバイアスとばらつきを推定する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:14:08 GMT)
$d_X$-Privacy for Text and the Curse of Dimensionality [2.4]
構造化されていないテキストデータのプライバシーを確保するために広く使われている方法は、$d_X$-privacyの多次元Laplaceメカニズムである。単語単位で適用された場合、そのメカニズムは元の単語を出力するか、完全に異なる単語を出力し、意味的に類似した単語を出力することは極めて稀である。多次元ラプラス雑音ベクトルのドット積に任意の単語を埋め込むことが、近接する近傍を識別する上で重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:14:40 GMT)
Hybrid Swin Attention Networks for Simultaneously Low-Dose PET and CT Denoising [2.4]
低線量CT(LDCT)とポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)は、放射線被曝を著しく低減し、従来の画像モダリティよりも安全な代替手段として登場した。 LDCT/PETは, 放射線安全性を維持しつつ, 画質向上をめざした研究の重要領域となっている。我々は,EGA(Efficient Global Attention)モジュールとハイブリッド・アップサンプリング・モジュールを組み込んだ新しいハイブリッド・スウィン・アテンション・ネットワーク(HSANet)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:02:38 GMT)
Linguistic Hooks: Investigating The Role of Language Triggers in Phishing Emails Targeting African Refugees and Students [2.2]
フィッシングと高度な電子メールベースの社会工学的攻撃は、難民や移民学生のような脆弱な人口に不釣り合いに影響を及ぼす。米国では,新たに再定住したアフリカ系難民を対象に,デジタルリテラシーワークショップを実施し,個人情報の保護方法の理解を深めた。本研究は,3つのグループを対象に,言語的手がかりを念入りに設計した電子メールを用いた実世界のフィッシング偽造調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:43:47 GMT)
Estimating the size of a set using cascading exclusion [2.2]
一般的な非漸近論が展開されている。一般定理は、すべての場合において非パラメトリック有限$n$誤差境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:17:28 GMT)
FineServe: Precision-Aware KV Slab and Two-Level Scheduling for Heterogeneous Precision LLM Serving [2.1]
FineServeは、混合精度の大規模言語モデルのための推論機能フレームワークである。 FineServeは、最先端のGPU共有システムと比較して最大2.2倍のSLO達成率と1.8倍のトークン生成スループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 00:57:50 GMT)
Your Super Resolution Model is not Enough for Tackling Real-World Scenarios [2.1]
本稿では,任意の規模のSRを動作させる機能を備えた,最新の固定スケールSRモデルに適合する,SAAM (Scale-Aware Attention Module) を提案する。 SAAMは軽量でスケール適応的な特徴抽出とアップサンプリングを採用し、効率的なガイダンスと勾配分散損失にSimpleパラメータフリーアテンションモジュール(SimAM)を組み込んでいる。提案手法は,複数の最先端SRバックボーンにシームレスに統合され,幅広い整数および非整数スケール因子の競合や優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:13:58 GMT)
Network-level Censorship Attacks in the InterPlanetary File System [2.1]
単一の悪意のあるASが、すべての要求ノードの57%以上で、IPFSコンテンツの75%を検閲可能であることを示す。 62のハイジャックプレフィックスの小さなセットであっても、完全な攻撃効果の70%はすでに到達している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:42:47 GMT)
Out of the Box, into the Clinic? Evaluating State-of-the-Art ASR for Clinical Applications for Older Adults [2.0]
本研究は,オランダ語話者の言語利用に関する最先端のASRモデルの評価である。オランダ語話者を対象とした多言語ASRモデルのベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:36:01 GMT)
RecMind: LLM-Enhanced Graph Neural Networks for Personalized Consumer Recommendations [2.0]
パーソナライゼーションは,ストリーミング,ショッピング,ウェアラブル,音声といった,コンシューマテクノロジのコア機能です。本稿では、モノリシックなランク付けの前に言語モデルを優先として扱うLLM強化グラフレコメンデータであるRecMindを紹介する。 YelpとAmazon-Electronicsでは、RecMindが報告されている8つの指標すべてに対して、強力なベースラインに対して、+4.53%(Recall@40)と+4.01%(NDCG@40)の相対的な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:15:55 GMT)
Grammaticality illusion or ambiguous interpretation? Event-related potentials reveal the nature of the missing-NP effect in Mandarin centre-embedded structures [1.9]
二重中心埋め込み構造において動詞句(VP)を省略することは文法的な錯覚を生み出す。マンダリン欠損NP二重中心埋め込み構造にも同様の錯覚が現れる。我々は、動詞の曖昧な解釈がマンダリンのこの現象を最もよく説明できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:16:37 GMT)
Realism to Deception: Investigating Deepfake Detectors Against Face Enhancement [1.9]
顔強化技術は必然的に生体計測の特徴を歪め、ディープフェイク検出器の精度を著しく低下させる。我々は,一般的に使用されている顔強調法が,反法医学的ツールとして有効であるかどうかを体系的に評価した。以上の結果から,顔強調法は反法医学的ツールとして効果的に機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:49:52 GMT)
Predicting Fetal Outcomes from Cardiotocography Signals Using a Supervised Variational Autoencoder [1.8]
心電図(CTG)信号を妊娠結果に基づいて分類するための教師付き変分オートエンコーダ(VAE)モデルの開発と解釈を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:54:04 GMT)
Dissipation-Enhanced Localization in a Disorder-Free $\mathbb{Z}_2$ Lattice Gauge System [1.8]
マルコフ環境に結合することで、$mathbbZ$格子ゲージモデルの散逸ダイナミクスを研究する。量子散逸は局在性を高め、初期状態の記憶は散逸進化の下でより堅牢に保持される。この結果から, 脱コヒーレンスや熱化に伴う散逸は, ゲージ制約量子系における非エルゴディックな挙動を安定化するための強力なツールとなることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:59:17 GMT)
Systematic Optimization of Open Source Large Language Models for Mathematical Reasoning [1.8]
本稿では,数学的推論タスクのための微調整モデルパラメータについて実践的検討を行う。数学的推論タスクに関する5つの最先端モデルに対して、水平に最適化されたフレームワークが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:31:43 GMT)
CHIRLA: Comprehensive High-resolution Identification and Re-identification for Large-scale Analysis [1.7]
大規模解析のための総合的高分解能同定と再同定を行う。データセットには22人の個人、ビデオの5時間以上、識別アノテーション付きの約100万のバウンディングボックスが含まれている。個人追跡とRe-IDのためのベンチマークプロトコルも定義しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:01:10 GMT)
Fairness-Aware Data Augmentation for Cardiac MRI using Text-Conditioned Diffusion Models [1.7]
本稿では,データセットに固有の不均衡を,合成データの生成によって緩和する手法を提案する。我々は,患者メタデータと心臓の形状から合成したテキストを条件に,拡散確率モデルに基づく制御ネットを採用する。本実験は,データセットの不均衡を緩和する手法の有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:37:31 GMT)
A New Hybrid Model of Generative Adversarial Network and You Only Look Once Algorithm for Automatic License-Plate Recognition [1.7]
本稿では,前処理ステップにおけるデブロリングのためのGAN(Generative Adversarial Network)を提案する。 YOLOv5は、ライセンスプレート検出(LPD)と文字認識(CR)の両方で0.026秒の検知時間を達成する。提案モデルでは, LPD と CR をそれぞれ95%, 97% の精度で検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:34:54 GMT)
Benchmarking EfficientTAM on FMO datasets [1.6]
まず,Fast Objects(FMO)イメージの4つのオープンソースデータセットに関連するメタデータファイルを紹介する。我々は、FMOのデータセットを、オブジェクトサイズ情報を含むシーケンス形式(FMOX)で、追加の基底真理情報で記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:41:26 GMT)
Stability of thermal equilibrium in long-range quantum systems [1.6]
長距離相互作用を持つシステムにおいて,誤差が局所観測値の測定に与える影響について検討した。局所期待値の安定性は、ギブス状態とリーブ・ロビンソン境界上の相関の崩壊から導かれることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:04:50 GMT)
Another Turn, Better Output? A Turn-Wise Analysis of Iterative LLM Prompting [1.5]
本稿では、アイデア、コード、数学にまたがる反復的洗練のための評価フレームワークを提案する。我々のプロトコルはタスク毎の12ターンの会話を制御し、曖昧なフィードバックの改善からターゲットのステアリングまで様々なプロンプトを利用する。ドメインに適したチェック(コードの単体テスト、回答等価性、数学の推論音、アイデアの独創性と実現可能性)で結果を取得し、3種類のメトリクスでターンレベルの振る舞いを追跡します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:54:31 GMT)
Demonstrating an unconditional separation between quantum and classical information resources [1.5]
計算処理に必要な情報資源の非条件量子優位性を実証する。空間効率のよい古典的アルゴリズムにおいて62ビットから382ビットのメモリを必要とするタスクを構築し,12量子ビットのみを用いて解決する。この形の量子優位性は、量子コンピューティングの新しいベンチマークを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:18:27 GMT)
Quantum convolutional neural networks for jet images classification [1.4]
本稿では,高エネルギー物理学における量子機械学習の性能について述べる。このタスクには量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を使用し、その性能を古典的なノイズレスシミュレータを用いてCNNと比較する。以上の結果から,適切な設定のQCNNの方が,CNNよりも優れた性能を示す傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:49:50 GMT)
AI-based response assessment and prediction in longitudinal imaging for brain metastases treated with stereotactic radiosurgery [1.4]
脳転移(Brain Metastases, BM)は、がん患者の死亡率に大きく寄与する。 SRS(Stereotactic Radiosurgery)で治療し,MRI(Magnetic Resonance Imaging)で治療ガイドラインに従って経過観察する。成長軌跡をよりよく理解し、治療の成功や毒性をできるだけ早く予測するために、縦断画像における治療に対する反応が研究されている。本研究では, 約2カ月間隔で約360日以上観察された177例のSRS治療データを経時的に収集する自動パイプラインを構築し, 約896 BMのコホートを施行した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:29:45 GMT)
Towards In-Air Ultrasonic QR Codes: Deep Learning for Classification of Passive Reflector Constellations [1.3]
空気中のソナーは自律システムの信頼できる代替手段を提供する。本稿では,符号化タグとしてリフレクタコンステレーションを導入することにより,情報容量の増大を図る。我々の主な貢献は、マルチラベル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で、1つの空気中の3次元ソナー測定から複数の近接した反射体を同時に識別するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:33:19 GMT)
Geometric Dynamics of Consumer Credit Cycles: A Multivector-based Linear-Attention Framework for Explanatory Economic Analysis [1.3]
本研究は、信用システム関係を、その射影的(相関的)成分と回転的(フィードバック-スピラル)成分に分解する幾何学的代数を導入する。我々は、ビベクター要素が失業、消費、貯蓄、信用利用の間の回転結合を捉えるクリフォード代数において、経済状態をマルチベクターとして表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:07:08 GMT)
Off-Policy Maximum Entropy RL with Future State and Action Visitation Measures [1.3]
そこで本研究では,本質的な報酬関数が,割引された状態と行動の分布の相対エントロピーである,という新しいアプローチを提案する。したがって、既存のアルゴリズムは、この固定点のオフポジーを学習し、本質的な報酬を計算するように適応することができる。結果として得られた政策は、良好な状態対応空間をカバーし、高性能な制御を実現することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:36:55 GMT)
Dimensionally Reduced Open-World Clustering: DROWCULA [1.3]
本稿では,特定のデータセットにおける新しいカテゴリを決定する問題に対して,教師なしアプローチを提案する。本研究では,データ固有の幾何学を応用して,これらの埋め込みを洗練するために,多様体学習手法を取り入れた。 CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNet-100, Tiny ImageNet上で, 単一モーダルクラスタリングと新しいクラスディスカバリを新たに実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:01:29 GMT)
Attacking LLMs and AI Agents: Advertisement Embedding Attacks Against Large Language Models [1.3]
埋め込みアタック(AEA)は、モデルアウトプットやAIエージェントにプロモーションや悪意のあるコンテンツを注入します。 AEAは,(1)サードパーティのサービス配信プラットフォームをハイジャックして敵のプロンプトに対処し,(2)バックドアのオープンソースチェックポイントを発行する,という2つの低コストベクタを運用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:05:43 GMT)
Enhancing Classification of Streaming Data with Image Distillation [1.3]
本研究では,メモリと計算資源に制限のあるエンビロメントにおいて,ストリーミングデータを効率的に分類するという課題に取り組む。ストリーミング画像データ分類の精度を向上させるための革新的なアプローチとして、データ蒸留の適用を念頭に置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:24:35 GMT)
AxelSMOTE: An Agent-Based Oversampling Algorithm for Imbalanced Classification [1.3]
AxelSMOTEは、データインスタンスを複雑なインタラクションに関わる自律的なエージェントとみなすエージェントベースのアプローチである。 Axelrodの文化的普及モデルに基づいて、AxelSMOTEは4つの重要なイノベーションを実装している。 8つの不均衡データセットの実験は、AxelSMOTEが最先端のサンプリング手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:47:33 GMT)
Reinforcement learning meets bioprocess control through behaviour cloning: Real-world deployment in an industrial photobioreactor [1.3]
オープン光バイオリアクター(PBR)におけるpH制御のための強化学習(RL)制御手法と行動クローニング(BC)の組み合わせを提案する。これは、我々の知る限り、RLベースの制御戦略を、このような非線形で乱れやすいバイオプロセスに最初に適用したことを意味する。全体として、この研究は、生物プロセス制御のためのRLベースの手法の可能性を示し、他の非線形で乱れやすいシステムに広く適用する方法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:21:11 GMT)
Upper bound hierarchies for noncommutative polynomial optimization [1.2]
この研究は、有限個の非可換制約に対する非可換の固有値の最小化に焦点を当てている。コンパクト集合を最小化するためのラッサール問題による上界の収束階層を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:50:15 GMT)
Construction of PPT entangled state and its detection by using second-order moment of the partial transposition [1.2]
分割可能かつ絡み合った状態 (PPTES) を$d_1otimes d_2$次元システムで構成する。次に、分離可能状態と絡み合った状態の混合を考慮した量子状態を構築する。結果から, 処方薬で調製した民間の蒸留キーレートが正であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:25:10 GMT)
BioLite U-Net: Edge-Deployable Semantic Segmentation for In Situ Bioprinting Monitoring [1.2]
リアルタイムバイオプリンティングに適した,軽量なセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。バイオプリンティングの過程で得られた787枚のRGB画像からなる新しいデータセットを,ノズル,バイオリンク,背景の3つのクラスにラベル付けした。提案手法は,平均的インターセクションオーバーユニオン(mIoU),Diceスコア,画素精度を用いて,MobileNetV2およびMobileNetV3ベースのセグメンテーションベースラインに対してベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:44:55 GMT)
A data-driven discretized CS:GO simulation environment to facilitate strategic multi-agent planning research [1.2]
本稿では,3次元地形における戦略的長期計画を高次離散化シミュレーションに抽象化する,新しいマルチエージェントシミュレータDECOYを提案する。対決ストライク:Global Offensiveをテストベッドとして、我々のフレームワークは、移動決定のみを戦術的位置決めとして使用して、ゲームプレイを正確にシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:02:59 GMT)
GCN-Driven Reinforcement Learning for Probabilistic Real-Time Guarantees in Industrial URLLC [1.2]
我々は,Deep Q-Network(DQN)強化学習フレームワークと統合されたグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を導入することにより,ローカルデッドライン分割(LDP)アルゴリズムを強化する。我々は,GCN-DQNモデルにより,3つのネットワーク構成において,平均SINRが179.6%,197.4%,LDPが175.2%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:46:16 GMT)
Barlow-Swin: Toward a novel siamese-based segmentation architecture using Swin-Transformers [1.1]
本稿では,リアルタイムな2次元医用画像セグメンテーションに特化して設計された,エンドツーエンドの軽量アーキテクチャを提案する。我々のモデルは、スウィントランスフォーマーのようなエンコーダとU-Netのようなデコーダを組み合わせて、空間的詳細を保存するためにスキップ経路を介して接続する。 Swin TransformerやU-Netのような既存の設計とは異なり、アーキテクチャははるかに浅く、競争的に効率的です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:05:53 GMT)
A Fragile Number Sense: Probing the Elemental Limits of Numerical Reasoning in LLMs [1.1]
大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい創発的な能力を示しているが、その数値的推論の頑健さは未解決の問題である。我々は,(1)基本演算,(2)高度な演算,(3)予備性チェック,(4)ゲーム・オブ・24数パズルの4つのカテゴリからなる100の課題に対して,最先端のLLMエージェントを試験する。その結果, 決定論的アルゴリズムの実行を必要とする第1のカテゴリにおいて, エージェントは高い精度を達成できたが, 数値パズルでは一貫して失敗していた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:31:12 GMT)
OpenCoderRank: AI-Driven Technical Assessments Made Easy [1.0]
本稿では,技術評価をシミュレートするために設計された,使い易いOpenCoderRankを紹介する。問題セッターと問題解決者の間の橋渡しとして機能し、問題解決者が時間制約や不慣れな問題に備えるのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:58:10 GMT)
3DOF+Quantization: 3DGS quantization for large scenes with limited Degrees of Freedom [1.0]
3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3Dシーンの再構築において大きなブレークスルーとなる。画素の投影誤差に対する位置誤差の影響について検討した。球面座標に基づく新しい量子化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:44:28 GMT)
Several Performance Bounds on Decentralized Online Optimization are Highly Conservative and Potentially Misleading [0.9]
性能推定問題を用いた分散オンライン最適化アルゴリズムの解析を行った。ステップサイズを調整して古典的なメソッドを改善する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:28:36 GMT)
Marginal sets in semigroups and semirings [0.9]
2019年、V. A. Roman'kovはグループに対する限界集合の概念を導入した。本稿では、彼の考えを拡張し、半群と半環の辺集合の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:22:25 GMT)
Contrastive Self-Supervised Network Intrusion Detection using Augmented Negative Pairs [0.9]
本研究は,拡張負対 (Augmented Negative pairs, CLAN) を用いたコントラスト学習を導入する。 CLANはネットワーク侵入検知のための新しいパラダイムであり、拡張されたサンプルを負のビューとして扱う。このアプローチは、良性交通に対する事前訓練後の分類精度と推論効率を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:04:10 GMT)
Byzantine-Robust Federated Learning Using Generative Adversarial Networks [0.9]
フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずに分散クライアント間で協調的なモデルトレーニングを可能にするが、その堅牢性は、データやモデル中毒といったビザンチンの行動によって脅かされている。本稿では,クライアントの更新を検証するための代表データを生成するために,サーバ上の条件付き生成逆ネットワーク(cGAN)を活用することで,これらの課題に対処する防衛フレームワークを提案する。このアプローチは、外部データセットへの依存を排除し、多様な攻撃戦略に適応し、標準FLにシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:53:05 GMT)
Modelling Intertextuality with N-gram Embeddings [0.9]
本稿では、スケーラブルな分析とネットワークに基づく洞察を可能にするために、テクスチャ間性の新しい定量的モデルを提案する。 267種類のテキストに対するスケーラビリティテストと並行して、テクスチュアリティの学位を持つ4つのテキストに対する検証は、この方法の有効性と効率性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:54:38 GMT)
Quantum Mpemba effect in a four-site Bose-Hubbard model [0.9]
クリーンかつ不規則な状態における1次元Bose-Hubbardモデルにおける量子Mpemba効果(QME)について検討する。以上の結果から,QMEは多体相関が非線形緩和経路を駆動するクリーン・相互作用系において顕著に出現することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:48:42 GMT)
Meaning-infused grammar: Gradient Acceptability Shapes the Geometric Representations of Constructions in LLMs [0.9]
本研究では,Large Language Models (LLMs) の内部表現が,関数注入型階調を反映しているかどうかを考察する。 Pythia-$1.4$Bの英語二重対象(DO)と前提対象(PO)の構成の表現を解析する。幾何学的解析により,2つの構成の表現の分離性は,勾配優先強度によって体系的に変調されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:33:19 GMT)
Learning Optimal Defender Strategies for CAGE-2 using a POMDP Model [0.9]
部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)の枠組みを用いたCAGE-2の形式モデルを構築する。このモデルに基づいて,CAGE-2の最適なディフェンダー戦略を定義し,この戦略を効率的に学習する手法を提案する。我々は,CAGE-2のCybORG環境での手法を評価し,その性能をCAGE-2の最高位であるCARDIFFと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:51:43 GMT)
Toward Purpose-oriented Topic Model Evaluation enabled by Large Language Models [0.8]
トピック品質の4つの重要な側面にまたがる9つのLarge Language Models(LLM)ベースのメトリクスを利用する目的指向評価フレームワークを導入する。このフレームワークは、敵対的およびサンプリングベースのプロトコルを通じて検証され、ニュース記事、学術出版物、ソーシャルメディア投稿にまたがるデータセットに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:46:08 GMT)
Signal-Based Malware Classification Using 1D CNNs [0.8]
マルウェア分類はサイバーセキュリティにおける現代的で進行中の課題である。ファイルを2D画像に変換すると、大きな情報を失う。この作業は、代わりにファイルを1D信号に変換することで、これらの弱点に対処する。 ResNetアーキテクチャとSwitch-and-Excitation層をベースとして,これらの信号を分類するために,ベスポーク1D畳み込みニューラルネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:03:48 GMT)
Approximating Condorcet Ordering for Vector-valued Mathematical Morphology [0.8]
本研究では,Condorcetの注文を近似した低次注文を学習する機械学習アプローチを開発する。予備計算実験により,色画像に対するベクトル値演算子を定義するための縮小写像の学習の有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:47:11 GMT)
An Efficient Recommendation Filtering-based Trust Model for Securing Internet of Things [0.8]
現在のIoT(Internet of Things)の信頼ベースのメカニズムには,データセキュリティに影響を与える制限がある。提案モデルでは,ウィンドウ長を動的に決定し,精度の高い信頼計算を実現する。平均信頼スコアと時間との調和平均を使い、信頼スコアの急激な変動を防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:37:00 GMT)
IP-Basis PINNs: Efficient Multi-Query Inverse Parameter Estimation [0.8]
Inverse-Basis PINN(IP-Basis PINN)を提案する。ディープネットワークは、まずオフラインでトレーニングされ、豊富な基底関数を生成する。 3種類のベンチマークにおいてIP-Basis PINNの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:43:41 GMT)
Concolic Testing on Individual Fairness of Neural Network Models [0.8]
PyFairはDeep Neural Networks(DNN)の個々の公正性を評価し検証するための正式なフレームワークである。我々の重要な革新は、網羅的な公平性評価を可能にし、特定のネットワークタイプに対して完全性を保証するデュアルネットワークアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:31:14 GMT)
A Structured Dataset of Disease-Symptom Associations to Improve Diagnostic Accuracy [0.7]
疾患症状データセットは、医学研究、疾患診断、臨床意思決定、AIによる健康管理の応用に重要かつ需要がある。本研究は, 各種オンライン資料, 医療文献, 公衆衛生データベースから, 疾患症状の関係を体系的にコンパイルする。このデータは、ピアレビューされた医療論文、臨床ケーススタディ、および疾患症状関連報告を分析して収集された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:47:10 GMT)
Validation of a CT-brain analysis tool for measuring global cortical atrophy in older patient cohorts [0.7]
我々は,訓練されたヒトラッカーに対して,グローバル脳萎縮スコアを測定する自動ディープラーニング(DL)ツールを検証した。 DLツールは,高齢者(65歳)の代表者を対象に,訓練された認知的ラッカーと年齢障害との関連性についてGCAスコアを測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:04:35 GMT)
Exact large deviations and emergent long-range correlations in sequential quantum East circuits [0.7]
爆発する量子測定は、相関した量子状態を作るための有望な経路である。測定結果の条件付けにより,長距離相関状態が生成されることを示す。これらの結果は、量子系のバルク特性を制御するために境界測定をどのように利用できるかを明確に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:59:21 GMT)
Leveraging Generic Foundation Models for Multimodal Surgical Data Analysis [0.7]
低侵襲手術支援のためのマルチモーダルモデルの単一モダリティ基盤として,V-JEPAを用いた。我々は、未ラベルの手術ビデオデータの微調整によって、モデルの下流のパフォーマンスがどのような恩恵を受けるかを分析する。以上の結果から,外科的データ科学が公共の汎用基盤モデルをどのように活用できるかが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:04:19 GMT)
Information-Theoretic Bounds and Task-Centric Learning Complexity for Real-World Dynamic Nonlinear Systems [0.7]
動的非線形系は静的および動的効果の結合による歪みを示す。本稿では, 構造化分解, 分散解析, タスク中心の複雑性境界に基づく理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:08:02 GMT)
PUUMA (Placental patch and whole-Uterus dual-branch U-Mamba-based Architecture): Functional MRI Prediction of Gestational Age at Birth and Preterm Risk [0.7]
295妊娠のT2*胎児MRIデータを用いて出生時の妊娠年齢(GA)を予測するために,Double-branch Deep Learning Architecture (PUUMA)を開発した。このモデルは、グローバルな全子宮と局所的な胎盤の特徴を統合している。これはデータセットのクラス不均衡が顕著であるにもかかわらず、平均絶対誤差(3週間)と事前出生を検出するための感度(0.67)に匹敵する平均誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:23:43 GMT)
CardioComposer: Flexible and Compositional Anatomical Structure Generation with Disentangled Geometric Guidance [0.6]
本研究では,3次元空間に埋め込まれた解釈可能な楕円体プリミティブを用いて,ヒト解剖学の非条件拡散モデルを導出する枠組みを提案する。本手法は, 逆拡散過程の導出に幾何モーメントロスを適用した多部分割マップ内の特定の組織の選択を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:08:23 GMT)
Project Riley: Multimodal Multi-Agent LLM Collaboration with Emotional Reasoning and Voting [0.6]
本稿では,感情状態に影響された推論のシミュレーションを目的とした,多モード・多モデル対話型AIアーキテクチャであるProject Rileyを提案する。このシステムは、構造化された多ラウンド対話に携わる5つの異なる感情的エージェントから構成され、反応を生成、批判、反復的に洗練する。このアーキテクチャには、高度な推論と自己修正プロセスとともに、テキストと視覚的大規模言語モデル(LLM)の両方が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:40:29 GMT)
SAM$^{*}$: Task-Adaptive SAM with Physics-Guided Rewards [0.6]
画像セグメンテーションは顕微鏡において重要な課題であり、複雑な視覚データを正確に分析し解釈するために不可欠である。ここでは、ファインチューン基礎モデルに対する報酬関数に基づく最適化を提案する。細胞構造, 材料界面, ナノスケールの特徴を解析するために, 精密セグメンテーションが不可欠である顕微鏡画像において, このアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:51:20 GMT)
Test It Before You Trust It: Applying Software Testing for Trustworthy In-context Learning [0.6]
大規模言語モデル(LLM)の強力な能力として、インコンテキスト学習(ICL)が登場した。我々は,テキスト内学習の信頼性を評価するために,MMT4NLというソフトウェアテストに触発されたフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:01:48 GMT)
Software Model Checking via Summary-Guided Search (Extended Version) [0.6]
GPSは、プログラムチェックのタスクを、プログラム状態の直接検索として扱う。 GPSは安全性の証明と、安全性に対する反例の両方を見つけることができる。 GPSは、長い入力依存のエラーパスを含むプログラムでバグを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:15:20 GMT)
Revealing the impact of synthetic native samples and multi-tasking strategies in Hindi-English code-mixed humour and sarcasm detection [0.5]
我々は,符号混合ユーモアとサルカズム検出を改善するために3つのアプローチを試みた。ネイティブなサンプルミキシングでは、コードミックストレーニングセットに単言語タスクサンプルを追加しました。 MTL学習では、意味論的タスクのネイティブとコード混合のサンプルを頼りにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:32:04 GMT)
Transforming Hyperspectral Images Into Chemical Maps: A Novel End-to-End Deep Learning Approach [0.5]
ハイパースペクトル画像からの化学マップ生成への最近のアプローチは、部分最小二乗回帰(PLS)に基づいている。本研究では,U-Netの修正版とカスタムロス関数を用いたエンド・ツー・エンドのディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:00:56 GMT)
A Multi-Modal Deep Learning Framework for Colorectal Pathology Diagnosis: Integrating Histological and Colonoscopy Data in a Pilot Study [0.5]
本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、組織学的スライドと大腸内視鏡ビデオフレームの両方を1つのパイプラインで分類する統合ディープラーニングネットワークを提案する。パイプラインは、クラスバランス学習、堅牢な拡張、キャリブレーションメソッドを統合して、正確な結果を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:54:03 GMT)
TrajAware: Graph Cross-Attention and Trajectory-Aware for Generalisable VANETs under Partial Observations [0.5]
我々は、VANETにおけるエッジAIデプロイメント用に設計されたRLベースのフレームワークであるTrajAwareを紹介する。 TrajAwareは、3つのコンポーネントを統合している: (i) アクションスペースプルーニング (i) 冗長な隣り合わせの選択肢を減らすグラフクロスアテンション (ii) プルーニングされた近隣をグローバルなグラフコンテキストにマッピングするトラジェクトリ・アウェア予測 (iii) 履歴経路とジャンクション情報を用いて、部分的な観測下でのリアルタイムな位置を推定する。以上の結果から,TrajAwareは制約エッジデバイスに適した効率を維持しつつ,最短経路と高配電率を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:24:21 GMT)
REMI: A Novel Causal Schema Memory Architecture for Personalized Lifestyle Recommendation Agents [0.5]
個人用因果知識グラフを統合したマルチモーダルライフスタイルエージェントのための因果記憶アーキテクチャ REMI を提案する。大規模言語モデルはこれらのコンポーネントを編成し、透過的な因果説明による回答を生成する。結果は、CSMベースのエージェントが、よりコンテキストを意識し、ユーザーに沿ったレコメンデーションを提供できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 01:17:46 GMT)
Image Encryption Scheme Based on Hyper-Chaotic Map and Self-Adaptive Diffusion [0.5]
本稿では,新しい2次元ハイパーカオスマップと自己適応拡散法を融合した,革新的な画像暗号化手法を提案する。以上の結果から,提案手法は現在の最先端画像暗号化技術よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:42:41 GMT)
Evaluating the Efficiency of Latent Spaces via the Coupling-Matrix [0.5]
本稿では,次元間の依存関係を直接定量化する冗長指数rho(C)を導入する。低rho(C)は高い分類精度または低い再構成誤差を確実に予測する一方、高い冗長性は性能崩壊と関連付けられる。木構造型Parzen Estimator (TPE) は低ロー領域を優先的に探索し,rho(C) がニューラルアーキテクチャ探索を誘導し,冗長性を考慮した正規化ターゲットとして機能することを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:36:47 GMT)
Compressing Syndrome Measurement Sequences [0.5]
我々は、距離$d$と独立安定器発生器$r$の量子符号のフォールトトレラント誤差補正に十分な明示的な測定スケジュールを生成する。いくつかのノイズモデルの下で, 表面コード上での構成性能を数値的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:48:49 GMT)
When Language Model Guides Vision: Grounding DINO for Cattle Muzzle Detection [0.5]
グラウンドディングDINOは、タスク固有のトレーニングや注釈付きデータなしで銃口を検出する視覚言語モデルである。我々のモデルは平均平均精度(mAP)@0.5の76.8%を達成し、注釈付きデータを必要としない有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:21:34 GMT)
Nested Optimal Transport Distances [0.5]
我々は、意思決定アプリケーションにおける財務時系列のための生成AIに焦点を当てる。我々は, ヘッジ, 最適停止, 強化学習といったタスクに頑健な, 最適輸送距離の時間・時間的変動であるネステッド最適輸送距離を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:55:18 GMT)
Online Clustering of Seafloor Imagery for Interpretation during Long-Term AUV Operations [0.5]
監視なしで海底画像の解釈が可能なオンラインクラスタリングフレームワークを提案する。スケーラブルで適応的で自己一貫性のある方法で、継続的データストリーム上でリアルタイムに運用するように設計されている。筆者らは3つの多様な海底画像データセットの枠組みを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:36:27 GMT)
Universal quantum control over bosonic network [0.4]
我々は、時間依存ハミルトニアンによって支配される$N$ノードボソニックネットワークを制御する理論を開発する。我々の研究は、ボソニックネットワークとネットワーク全体の任意の一対のノードやモードを普遍的に制御するための、有望な道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:20:11 GMT)
Gaussian decomposition of magic states for matchgate computations [0.4]
マジック状態(英: Magic state)は、古典的にシミュレート可能なクリフォードゲートによる普遍量子計算において重要なものであり、しばしば資源のない安定化状態に分解される。このアプローチは、安定度ランク、忠実度、範囲の3つの運用上の重要な指標をもたらす。我々はこれらのシミュレーション手法をMGC(Matchgate circuits)に拡張し、この設定に等価なメトリクスを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:45:19 GMT)
Disentangling Interaction and Bias Effects in Opinion Dynamics of Large Language Models [0.4]
大きな言語モデルは、人間の意見のダイナミクスをシミュレートするためにますます使われています。このようなバイアスを3つ解き、定量化するためのベイズ的枠組みを提案する。このフレームワークを多段階の対話に適用すると、意見の軌跡はすぐに共有の魅力に収束する傾向があることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:26:45 GMT)
A Simple Data Exfiltration Game [0.4]
本研究は,ネットワークデータ抽出のゲーム理論モデルを提案する。モデルでは、攻撃者は除去経路と速度を選択し、ディフェンダーは監視しきい値を選択して異常な活動を検出する。攻撃者はデータ漏洩の報奨を受け、ディフェンダーはデータ損失のコストを最小化し、アラートに応答しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:35:25 GMT)
A Class of Cyclic Quantum Codes [0.4]
回転した2次元トーリック符号の族のような既知の符号が、どのようにしてこのクラスに該当するかを示す。コンピュータ検索で見つかる小さなサイズの例も紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:33:37 GMT)
Investigating Location-Regularised Self-Supervised Feature Learning for Seafloor Visual Imagery [0.4]
本研究では、位置ベース正規化が6つの最先端特徴学習フレームワークに与える影響を評価する。ロケーションレギュラー化は標準SSLよりもダウンストリームの分類性能を一貫して向上させる。この発見はSSL正規化のための位置情報メタデータの価値を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:19:04 GMT)
Emergence of the Primacy Effect in Structured State-Space Models [0.4]
構造化状態空間モデル(SSM)は、従来のリカレントニューラルネットワークよりも永続的なメモリ保持を提供するために開発された。標準SSMの記憶機構は理論上、時間とともに単調に崩壊するように設計されている。本研究は,合成的,統計的にバランスの取れた記憶タスクを訓練し,評価すると,SSMは*初期*で提示されたデータを主に記憶に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:59:54 GMT)
An Architecture Built for Federated Learning: Addressing Data Heterogeneity through Adaptive Normalization-Free Feature Recalibration [0.3]
We propose Adaptive Normalization-free Feature Recalibration (ANFR) to combat heterogeneous data in Federated Learning (FL)。 ANFRは、ウェイト標準化とチャネルアテンションを組み合わせて、特徴マップの学習可能なスケーリング要素を生成する。実験により、ANFRは様々なアグリゲーション法で確立されたベースラインを一貫して上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:09:55 GMT)
ParCzech4Speech: A New Speech Corpus Derived from Czech Parliamentary Data [0.3]
本稿ではParCzech 4.0コーパスの処理バージョンであるParCzech4Speech 1.0を紹介する。データセットは,(1) 自動音声認識とクリーン境界付き音声タスクのための文分割,(2) 文間の元の発話の流れを保ったまま保存する,(3) その他の可能なタスクのさらなるカスタマイズのための生調整,の3つの柔軟なバリエーションで提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:35:05 GMT)
ALICE: An Interpretable Neural Architecture for Generalization in Substitution Ciphers [0.3]
暗号解読は、複雑なドメインにおけるニューラルネットワークの一般化を研究するための理想的なテストベッドである。我々は,この復号化問題の精度と速度を両立させる,シンプルなエンコーダのみの変換器であるALICEを開発した。我々は、ALICEが、このタスクの一般的な人的戦略を反映しているように見える方法で、その予測を段階的に洗練する様子を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:33:53 GMT)
Quantitative Currency Evaluation in Low-Resource Settings through Pattern Analysis to Assist Visually Impaired Users [0.3]
本稿では,識別分類,損傷定量化,偽造検出という3つのモジュールを統合した通貨評価のための統一的な枠組みを提案する。データセットは、クリーン、損傷、偽造メモにまたがる82,000以上の注釈付き画像で構成されている。その結果、正確な、解釈可能な、コンパクトなソリューションは、実用的な設定で包括的通貨評価をサポートできることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:24:31 GMT)
Rise and fall of nonstabilizerness via random measurements [0.3]
ランダムなクリフォードユニタリと局所射影測定からなる量子回路における非安定化性のダイナミクスについて検討する。非クリフォード塩基で回転された測定では、非安定化剤の生成と破壊が可能である。その結果, 粗さと細粒度非安定化剤の鑑別が顕著であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:29:09 GMT)
Beyond Stellar Rank: Control Parameters for Scalable Optical Non-Gaussian State Generation [0.2]
先進的な量子技術は、普遍的な量子計算、フォールトトレラントなエラー補正、量子センシングに不可欠な非ガウス的な光の状態に依存している。我々は、星級を超える連続的かつ運用的な測度である、エルフノン・ガウス制御パラメータを導入する。我々は,光子数要求を低減し,状態品質を維持しつつ,成功確率を大幅に向上する普遍最適化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 00:36:17 GMT)
End-to-End Efficiency in Keyword Spotting: A System-Level Approach for Embedded Microcontrollers [0.2]
KWS(Keywords Spoting)は、組み込みデバイスとIoTデバイスのハンズフリーインタラクションを可能にする重要な技術である。本研究では,DS-CNN,LiCoNet,TENetなどの最先端の軽量ニューラルネットワークアーキテクチャと,MobileNet上に構築したTypman-KWSアーキテクチャを比較した。この結果から, 3つの残差ブロックを持つTKWSは, 14.4kパラメータしか持たない92.4%のF1スコアが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:01:55 GMT)
Video-Based MPAA Rating Prediction: An Attention-Driven Hybrid Architecture Using Contrastive Learning [0.2]
差別と適応性を改善するために、コントラスト学習を採用し、インスタンス識別、コンテキストコントラスト学習、マルチビューコントラスト学習という3つのフレームワークを探索する。我々のハイブリッドアーキテクチャは、LRCN(CNN+LSTM)バックボーンとバハダナウアテンション機構を統合し、コンテキストコントラスト学習フレームワークで最先端のパフォーマンスを実現し、88%の精度とF1スコアが0.8815である。 NT-Xent, NT-logistic, Triple Margintなど, 各種のコントラスト損失関数に対するモデルの性能評価を行い, 提案アーキテクチャのロバスト性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:01:02 GMT)
Detection of trade in products derived from threatened species using machine learning and a smartphone [0.2]
野生生物における持続不可能な貿易は、生物多様性にとって大きな脅威であり、現在ではデジタル市場やソーシャルメディアでますます普及している。我々は、画像内の野生動物を識別し、ハイライトできる機械学習に基づく物体認識モデルを開発した。このアプリケーションはリアルタイムで画像をクリックし、標的種の潜在的に禁止された製品を特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:56:26 GMT)
Breaking the Conventional Forward-Backward Tie in Neural Networks: Activation Functions [0.2]
本研究では, アクティベーション関数から得られる厳密な勾配等級は, 勾配方向が保存されている場合, ほとんど冗長であることを示す。我々は,Heaviside ステップ関数のような,非微分可能活性化関数を持つニューラルネットワークを効果的に訓練できることを明確に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:30:00 GMT)
LLMs in Cybersecurity: Friend or Foe in the Human Decision Loop? [0.2]
大規模言語モデル(LLM)は、認知的協力者としての行動によって人間の意思決定を変革している。本稿では,LLMがセキュリティクリティカルな文脈でどのように人間の判断を形作るかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:06:06 GMT)
Kernel VICReg for Self-Supervised Learning in Reproducing Kernel Hilbert Space [0.2]
Kernel VICRegは、VICRegの目的を再現するKernel Hilbert Spaceに持ち上げる自己教師型学習フレームワークである。我々は,Kernel VICRegが表現の崩壊を避けるだけでなく,複雑なデータや小規模なデータを扱うタスクの性能を向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:49:21 GMT)
PLaID++: A Preference Aligned Language Model for Targeted Inorganic Materials Design [0.1]
PLaID++(Large Language Model, LLM)は, 安定かつ特性誘導された結晶生成のために微調整された言語モデルである。 Wyckoffベースの新しいテキスト表現を用いてQwen-2.5 7Bを微調整して結晶構造を生成する。対称性の制約を直接テキストにエンコードすることで、PLaID++は熱力学的に安定で、ユニークで、新規な構造を以前の方法よりも$sim$50%高い速度で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:57:57 GMT)
Improving Entanglement Resilience in Quantum Memories with Error-Detection-Based Distillation [0.1]
エンタングルメント劣化は、スケーラブルな量子ネットワークにとって重要な課題である。本稿では[4,2,2]量子誤り検出符号に基づく絡み込み蒸留プロトコルを提案する。本研究では,局所的な操作と古典的通信のみを用いて,記憶された論理的絡み合った状態をリフレッシュする再蒸留戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:47:11 GMT)
REVEAL -- Reasoning and Evaluation of Visual Evidence through Aligned Language [0.1]
我々は、この偽造検出の問題を、大規模視覚言語モデルのセマンティックアライメント機能を活用して、プロンプト駆動型視覚推論タスクとして構成する。本研究では, 画像全体の物理, セマンティクス, パースペクティブ, リアリズムに依存する全体的シーンレベル評価と, 画像を複数の領域に分割して解析する領域ワイド異常検出の2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:14:44 GMT)
A multi-strategy improved gazelle optimization algorithm for solving numerical optimization and engineering applications [0.1]
本稿では,マルチストラテジー改良ガゼル最適化アルゴリズム(MSIGOA)を提案する。 2つの適応パラメータチューニング戦略は、アルゴリズムの適用性を改善し、よりスムーズな最適化プロセスを促進する。支配的な人口ベースの再起動戦略は、アルゴリズムが局所最適から逃れ、その早期収束を避ける能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:44:15 GMT)
Index-Preserving Lightweight Token Pruning for Efficient Document Understanding in Vision-Language Models [0.1]
VLM処理に先立って文書画像から非表現的背景領域をフィルタリングする軽量なトークンプルーニングフレームワークを提案する。バイナリパッチレベル分類器は、非テキスト領域を除去し、最大プール精算ステップは、断片化されたテキスト領域を回復し、空間コヒーレンスを高める。実世界の文書データセットに対する実験により、我々の手法は計算コストを大幅に削減し、同等の精度を維持していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:12:26 GMT)
Dissipative Quantum Chaos unveiled by Stochastic Quantum Trajectories [0.1]
開量子多体系における量子カオスと可積分性を単一実現の動的性質として定義する。理論的枠組みを2つの駆動散逸ボソニック系に適用する。我々の研究は、散逸的な量子カオスとその最先端のノイズを伴う中間スケール量子デバイスに対する影響の調査の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:48:32 GMT)
Learning words in groups: fusion algebras, tensor ranks and grokking [0.1]
単純な2層ニューラルネットワークは任意の単語操作を任意の有限群で学習できることを示す。ネットワークはストラッセンの意味で効率的な行列乗法を効果的に実装していることを示す。私たちの研究は、勾配降下下でネットワークがそのような解に達するメカニズムにも光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:43:45 GMT)
Scaling Bound Entanglement through Local Extensions [0.1]
絡み合いは量子情報科学の中心的な資源であるが、その高次元の構造は特徴づけるのが難しいことで知られている。低次元から高次元の絡み合った状態を構築する体系的な方法を提供する局所拡張を導入する。このような絡み合いをホストすることが知られている最小の系である、局所次元の 4 倍の 4 倍のシュミット数 3 の正の偏移状態を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:00:03 GMT)
Multimode Photon-Photon Coupling [0.1]
本研究では3つの相補的分割共振器(CSRR)からなる平面ハイブリッドシステムについて検討する。強い光子-光子結合(PPC)を示す透過スペクトルの解析
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:03:12 GMT)
HECATE: An ECS-based Framework for Teaching and Developing Multi-Agent Systems [0.0]
HECATEはEntity-Component-Systemアーキテクチャパターンを使って構築されており、データ指向設計を利用してマルチエージェントシステムを実装する。フレームワークのアーキテクチャ、コアコンポーネント、実装アプローチを示し、異なるエージェントモデルをどのようにサポートするかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:26:01 GMT)
Full Integer Arithmetic Online Training for Spiking Neural Networks [0.0]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その生物学的妥当性とエネルギー効率のために、ニューロモルフィックコンピューティングを約束している。この研究は、混合精度アプローチを用いて整数のみのオンライントレーニングアルゴリズムを導入し、効率を改善し、メモリ使用量を60%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:54:30 GMT)
YOLO-based Bearing Fault Diagnosis With Continuous Wavelet Transform [0.0]
一次元の振動信号は、モーレットウェーブレットを用いて時間周波数のスペクトログラムに変換され、過渡的な故障信号を取得する。これらのスペクトログラムは、YOLOv9、v10、v11モデルによって処理され、障害タイプを分類する。 YOLOv11のmAPスコアは99.4%(CWRU)、97.8%(PU)、99.5%(IMS)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:37:04 GMT)
XBusNet: Text-Guided Breast Ultrasound Segmentation via Multimodal Vision-Language Learning [0.0]
XBusNetは、画像の特徴と臨床的な接地されたテキストを組み合わせた、新しいデュアルプロンプトでデュアルブランチのマルチモーダルモデルである。 5倍のクロスバリデーションを用いて,乳腺病変USG(BLU)データセット上で評価を行った。小さな病変は最大の増加を示し、欠落した領域は少なく、急激な活性化は少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:45:55 GMT)
Wellbeing-Centered UX: Supporting Content Moderators [0.0]
この章は、コンテンツモデレーションの文脈におけるユーザエクスペリエンス(UX)と幸福の交わりに焦点を当てます。コンテンツモデレーターは、法律や製品ポリシーに違反している可能性のあるコンテンツを検出し、評価し、対処することで、エンドユーザーを害から守る上で重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:06:48 GMT)
Uncertainty Principle from Operator Asymmetry [0.0]
非対称性の資源理論に基づく新しい不確実性関係のクラスを導入する。この枠組みは、量子情報理論における長年の未解決問題を解決している。ほぼ保存された量の力学に対して、より厳密な量子速度制限を導出することにより、我々の枠組みの実用力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:50:32 GMT)
Tuning of SiV quantum emission in nitrogen-doped nanodiamonds by dual-color excitation [0.0]
両色励起下でのSiV-フォトルミネッセンス制御の6倍向上を示す。測定されたSiV-PL寿命と励起波長への強度の依存性と、研究されたナノダイヤモンド中のNs濃度の増大は、SiV放出ダイナミクスにおけるドナー窒素の関与の明白な証拠となる。これらの結果は、SiV-ルミネッセンスダイヤモンドナノ粒子に基づく光学制御でスケーラブルな量子エミッタへの実用的な経路を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:06:40 GMT)
Towards EnergyGPT: A Large Language Model Specialized for the Energy Sector [0.0]
本稿では,エネルギー分野に適したドメイン特化言語モデルであるEnergyGPTを紹介する。データ収集とキュレーションを含む、完全な開発パイプラインを提示します。当社のトレーニング戦略は,大規模なインフラストラクチャを必要とせずに,ドメインの関連性やパフォーマンスの向上を可能にすることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:48:52 GMT)
Toward Axion Signal Extraction in Semiconductor Spin Qubits Via Spectral Engineering [0.0]
半導体量子ドットスピン量子ビットを量子色力学軸、より広義には粒子(ALP)のような軸を探すためのプラットフォームとして用いる可能性を探る。デバイスにおける帯電ノイズと環境騒音を抑制するため,まず帯電ノイズスペクトルを分析し,専用のフィルタ・ノイズ低減プロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:22:19 GMT)
Topological Regularization for Force Prediction in Active Particle Suspension with EGNN and Persistent Homology [0.0]
3つの学習駆動ツールを組み合わせて1つのパイプライン内で学習する,マルチスケールフレームワークを提案する。学習パイプラインへの入力として,周期箱内の流体速度と粒子応力の高分解能Lattice Boltzmannスナップショットを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:39:42 GMT)
ToonOut: Fine-tuned Background-Removal for Anime Characters [0.0]
このデータセットには、キャラクタとオブジェクトの高品質なアニメイメージ1,228が含まれている。このデータセット上で、オープンソースのBiRefNetモデルを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:08:56 GMT)
Time evolution of controlled many-body quantum systems with matrix product operators [0.0]
行列積演算子(MPO)を用いた多体制御量子系の時間発展を記述する方法を提案する。本手法を量子最適制御,特にゲート問題合成に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:13:27 GMT)
Theoretical and experimental analysis of adaptive quantum computers [0.0]
フォールトトレラント量子計算は、量子計算と古典計算を交互に行う必要がある。現実シナリオにおける適応量子アルゴリズムの利点を考察する。その潜在的な適応量子アルゴリズムにもかかわらず、現在では完全な量子アルゴリズムよりも優れていないことが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:00:09 GMT)
The thermodynamics of readout devices and semiclassical gravity [0.0]
我々は、読み出し装置を含む量子理論の仮説拡張に焦点を当てる。これらのブラックボックスは、摂動することなく量子状態の古典的な記述を提供する。本論文では,フォン・ノイマンエントロピーが提示したモデルから,このモデルにおける情報の定義を逸脱することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:00:10 GMT)
The Thinking Therapist: Training Large Language Models to Deliver Acceptance and Commitment Therapy using Supervised Fine-Tuning and Odds Ratio Policy Optimization [0.0]
アクセプタンス・アンド・コミット・セラピー(Acceptance and Commitment Therapy、ACT)は、認知行動療法の一種で、いくつかの精神疾患において効果の出現を示す。本研究では,学習後方法論と明示的推論が小規模なオープンウェイト大規模言語モデル(LLM)のACT提供能力に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:30:12 GMT)
The Signalgate Case is Waiving a Red Flag to All Organizational and Behavioral Cybersecurity Leaders, Practitioners, and Researchers: Are We Receiving the Signal Amidst the Noise? [0.0]
2025年3月のSignalgateインシデントは、組織のセキュリティにおける重大な脆弱性を強調している。組織セキュリティの失敗に共通する、人間中心の脆弱性とガバナンスの課題のパターンを特定します。我々は,組織と国家の安全を高めるための行動可能な勧告を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:08:37 GMT)
The Law-Following AI Framework: Legal Foundations and Technical Constraints. Legal Analogues for AI Actorship and technical feasibility of Law Alignment [0.0]
ローフォローAI(Law-Following AI)」は、先進的なAIエージェントのための超越的な設計目標として、法的コンプライアンスを組み込むことを目的としている。エージェントの不正調整に関する最近の研究は、詐欺、脅迫、有害な行為に携わる有能なAIエージェントが、偏見的指示を欠いていることを示している。コンプライアンスと欠陥検出のための"Lex-TruthfulQA"ベンチマーク,(ii)モデル自己概念に合法的な行為を埋め込むアイデンティティ形成介入,(iii)デプロイ後監視のための制御理論尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:00:55 GMT)
The Gravito-Phononic Effect: A Quantum Signature of Linearised Gravity [0.0]
光電効果は量子論の発展における歴史的マイルストーンであった。半古典的,量子的,新古典的モデルのレンズによる効果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:17:43 GMT)
That's So FETCH: Fashioning Ensemble Techniques for LLM Classification in Civil Legal Intake and Referral [0.0]
法的な問題分類のためのFETCH分類器を導入・評価する。我々は、非営利の弁護士紹介サービスに、419の現実世界のクエリーからなる新しいデータセットを採用。安価なモデルを用いた分類精度(hits@2)は97.37%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:34:57 GMT)
Tensor Network based Gene Regulatory Network Inference for Single-Cell Transcriptomic Data [0.0]
本研究では、テンソルネットワーク(TN)を利用して表現データを最適にマッピングする量子インスピレーションフレームワークを提案する。遺伝子依存を定量化し、置換試験により統計的意義を確立する。量子物理学にインスパイアされた手法と計算生物学を融合することにより,遺伝子制御に関する新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:11:12 GMT)
Statistical description and dimension reduction of categorical trajectories with multivariate functional principal components [0.0]
軌道の集合の比較を可能にする単純な表現の作り方を示す。私たちは各状態にバイナリランダム関数を関連付け、0,1$の値を取る。また,時間的チェック・アズ・ア・ア・ア・ア・ア・プリーなど,実験を解析するためにどのように拡張するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:51:46 GMT)
State updates and useful qubits in relativistic quantum information [0.0]
相対論的時空における選択的な測定の後、量子状態を継続的に更新するという長年にわたる課題に対処する。将来の電灯線に沿った標準的な更新は因果関係を保つが、因果関係を切断する一方、過去の電灯線に沿った更新は因果関係を暗示するか、情報の因果伝播を尊重しない。サブシステム固有のコンテキスト情報をエンコードするために,マルチパート状態の最小拡張を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:00:22 GMT)
Single-Shot Decoding of Biased-Tailored Quantum LDPC Codes [0.0]
量子プロセッサは、しばしばバイアスのあるノイズとノイズの多い読み出しの影響を受けます。この作業は、これらの課題に対処するための2つの補完的な戦略を組み合わせる。擬似環状プロトグラフシードを用いて構築した4次元昇降ハイパーグラフ(4D-LHP)コードにこれらのアイデアを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:43:22 GMT)
Simulating Quantum Turbulence with Matrix Product States [0.0]
量子乱流は、システムサイズ$L$からヒーリング長さ$xi$までの長さスケールにまたがる。波動関数を効率的に圧縮するGross-Pitaevskii(GP)方程式の行列積状態(MPS)解法を提案する。このアプローチにより、DNSと比較して10倍から1万倍以上の要因によるメモリ使用率の削減が図られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:39:21 GMT)
Schrodinger's Toolbox: Exploring the Quantum Rowhammer Attack [0.0]
超伝導量子ビットデバイスにおける残留クロストークは、出現する量子クラウドサービスのセキュリティ脆弱性を生み出す。我々は、IBMの127量子ビットイーグルプロセッサに障害を注入する、XとCNOTゲートのみを用いたクリフォードのみの量子ローハンマー攻撃を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:55:17 GMT)
Rule-Based Moral Principles for Explaining Uncertainty in Natural Language Generation [0.0]
本研究では,大言語モデルにおける不確実性を扱うための規則に基づく道徳原則に基づく枠組みを提案する。道徳心理学や美徳倫理からの洞察を用いて、私たちは、反応を導くための予防、軽視、責任などのルールを定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:14:03 GMT)
Robust blue-green urban flood risk management optimised with a genetic algorithm for multiple rainstorm return periods [0.0]
洪水リスクマネージャは、投資のリターンを最大化するために、ブルーグリーンインフラストラクチャー(BGI)の設計を最適化しようとします。現在のシステムは、最適化アルゴリズムと詳細な洪水モデルを使用して、1回の暴風雨のリターン期間の利益-コスト比を最大化する。本研究では,5つの戻り周期を多目的BGI最適化フレームワークに組み込んだ新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:45:08 GMT)
Recursive algorithm for constructing antisymmetric fermionic states in first quantization mapping [0.0]
我々は、第一量子化写像において、単一粒子軌道の反対称状態を生成するための決定論的量子アルゴリズムを考案した。 2粒子および3粒子系の例を示し、任意の数の粒子への一般化について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:27:25 GMT)
Reaffirming a Challenge to Bohmian Mechanics [0.0]
結合導波路系を用いてトンネル粒子の速度を初めて測定した。測定速度はボヘミア力学の標準指導方程式と矛盾することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:56:04 GMT)
Ramsey Interferometry with Qudits [0.0]
我々はラムゼー干渉法に基づいて、それをウィグナー・マヨラナ (WM) 系の四重項に拡張する。標準ラムゼー干渉計の2つの$pi/2$パルスを量子フーリエ変換に置き換えても、分解能は向上しないことを示す。我々はこれらの利点を、異なるクディット次元の直接比較を可能にする解像度コントラスト指数を用いて定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:23:57 GMT)
Quantum Thermodynamic Integrability for Canonical and non-Canonical Statistics [0.0]
第二法則のカラスエオディ原理を、マクロ変数に依存するエネルギー準位を持つ量子熱力学に拡張する。この拡張は量子熱力学積分(QTI)の概念を導入し、統計力学の代替基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:07:38 GMT)
Quantum Error Correction near the Coding Theoretical Bound [0.0]
量子誤り訂正符号を効率よく復号する。このブレークスルーは、大規模でフォールトトレラントな量子計算の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 07:57:27 GMT)
Quantum Approximate and Quantum Walk Optimization Approaches to Set Balancing [0.0]
変分量子アルゴリズムのNP-ハード・セットバランス問題への応用について検討する。この問題は、擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)の定式化と、パウリ-Z形式で表現されたコストハミルトニアンによるイジングモデルにマッピングされる。 QAOAでは、ミキサーユニタリーのスケール化された経験的パウリ弦現実化を用いて、6つのミキサーハミルトン(X, XY, Full-SWAP, Ring-SWAP, Grover, Warm-Started)の比較分析を行う。シャノンエントロピーに基づくポストを導入する
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:31:30 GMT)
Proof-Carrying Numbers (PCN): A Protocol for Trustworthy Numeric Answers from LLMs via Claim Verification [0.0]
我々は,機械的検証により数値忠実度を強制するプレゼンテーション層プロトコルであるtextbfProof-Carrying Numbers (PCN) を提案する。 PCNは軽量でモデルに依存しず、既存のアプリケーションにシームレスに統合され、暗号的なコミットメントで拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:20:16 GMT)
Predicting effect of novel treatments using molecular pathways and real-world data [0.0]
本稿では、未試験薬品の病気治療効果を予測するための、フレキシブルでモジュラーな機械学習ベースのアプローチを提案する。我々は、薬道重量影響スコアと患者データを用いて機械学習モデルを訓練する。得られたモデルは、ヒトの生物学的分子-タンパク質経路にまたがる未試験薬品の重み付けされた衝撃スコアを分析し、予測された有効値を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:35:15 GMT)
Predicting Steady-State Behavior in Complex Networks with Graph Neural Networks [0.0]
複雑なシステムでは、情報伝達は拡散または非局在化、弱局所化、強局所化と定義できる。本研究では,線形力学系のネットワーク上での挙動を学習するために,グラフニューラルネットワークモデルの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:35:37 GMT)
Pothole Detection and Recognition based on Transfer Learning [0.0]
転送学習に基づく深層学習特徴抽出ネットワークResNet50-Net-RegNetモデルを構築した。本モデルでは,認識速度と精度において,他のモデルよりも高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:40:16 GMT)
Pilot Study on Generative AI and Critical Thinking in Higher Education Classrooms [0.0]
ジェネレーティブAI(GAI)ツールは、教育環境において急速に採用されているが、批判的思考の促進における彼らの役割は、まだ解明されていない。このパイロット研究は、導入型計算・データサイエンスコースにおける生成AI出力の評価において、構造化された批判的思考を適用する学生の能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:37:35 GMT)
Performance enhancement in Josephson traveling wave parametric amplifiers by tailoring the relative distance between junctions [0.0]
最適サブユニットセルサイズ比は利得と帯域幅の両方を最大化するが、等間隔のジャンクションは最小性能を提供する。本手法は共振位相マッチングと組み合わせることで,1998年接合の4GHz帯において29dB以上の理想的な利得を予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 23:53:31 GMT)
Optical field characterization at the fundamental limit of spatial resolution with a trapped ion [0.0]
イオン-光相互作用の解析モデルを開発し,そのモデルを用いて強度と偏光を抽出する。重要な洞察は、このモデルの逆は、制限された意味で、ディープニューラルネットワーク上で学習できるということである。このスピードアップにより、サブ波長スケールでの光の探査により、光学機器の特徴付けが可能なフィールド展開が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:48:27 GMT)
Open boundary conditions of the $D^{(2)}_3$ spin chain and sectors of conformal field theories [0.0]
我々は6頂点モデルと接続するD(2)_3$スピンチェーンと反強磁性ポッツモデルとの開境界条件について検討した。開境界条件下での遷移行列の対数微分として、ハミルトン方程式の解析式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:36:35 GMT)
On the Reproducibility of "FairCLIP: Harnessing Fairness in Vision-Language Learning'' [0.0]
新しい実装であるA-FairCLIPは、特定の設計選択を調べるために導入された。距離最小化がFairCLIPの公平性と性能に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:41:10 GMT)
Oganesson versus Uranium Hydrogen-like Ions from the Viewpoint of Old Quantum Mechanics [0.0]
超強静的クーロン場における自己受容軌道の存在を示す。強い重力場における同様の「オガネソン型」効果の可能性も言及されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 00:09:41 GMT)
Odoo-based Subcontract Inter-site Access Control Mechanism for Construction Projects [0.0]
建設4.0の時代に、産業はスマートで柔軟なアウトソーシングと下請戦略によって、労働弾性の新しいパラダイムを受け入れている。特別な下請け業者への依存度の向上により、企業はプロジェクト要求に基づいて動的に労働力を拡張することができる。この適応可能な労働モデルは、階層的な統合を管理し、サイト間のコラボレーションを調整する上での課題を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:44:05 GMT)
Observation of the influence of anomalous tunneling on collective excitations using a cloud-accessible experiment platform of Bose-Einstein condensates [0.0]
オクタント(Oqtant)は、中性気体のボース=アインシュタイン凝縮体(BEC)を閉じ込めるクラウドアクセス可能なプラットフォームである。低エネルギー領域における集団励起の周波数に異常トンネルが及ぼす影響を実験的に示す。私たちの研究は、BECの基本的な理解に寄与し、この分野におけるクラウドベースの実験のさらなる開発と利用を促進するでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 00:30:39 GMT)
Nuclear spin relaxation in solid state defect quantum bits via electron-phonon coupling in their optical excited state [0.0]
我々は、14$Nの核スピンのスピン-格子緩和が、軌道自由度との強い絡み合いにより著しく強化されていることを示す。我々は、軌道縮退を示す三角欠陥に対して、軌道依存のスピンハミルトニアンを予測するための単純で汎用的なテクスタイブイニシアト方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:13:34 GMT)
Note on searching for critical lattice models as entropy critical points from strange correlator [0.0]
システムサイズが小さい場合でも臨界度を検出する手段として,エントロピー関数が提案されている。戦略の組み合わせは確かに、重要な境界条件を特定するためのコスト効率と効率のよい方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:42:24 GMT)
Nonparametric Envelopes for Flexible Response Reduction [0.0]
非線形回帰の効率を向上させるために, 応答エンベロープの柔軟な非パラメトリック拡張を導入する。我々は、ヒルベルト空間を再現するカーネルにおいて、応答エンベロープ部分空間とエンベロープ非自明な条件平均関数を同時に推定するカーネルエンベロープ(KENV)推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:50:26 GMT)
New computational methods in lattice gauge theory -- quantum computation and tensor networks [0.0]
ハミルトン形式を用いたハドロン特性の計算方法に関する最近の結果について議論する。本稿では、ハミルトニアン形式を用いたハドロン特性の計算方法に関する最近の結果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:04:42 GMT)
Neutron Reflectometry by Gradient Descent [0.0]
中性子反射法(NR)は表面や界面を探査する強力な技術である。本報告では, 有機LED多層膜素子の高複雑性化において, 厚い酸化物石英膜上での最先端性能と, 堅牢なコフィット性能を示す2つのベンチマークケーススタディを提案する。我々は、ピソンプログラミング言語における微分可能なリフレクトロメトリカーネルのオープンソースライブラリを提供し、グラデーションベースのアプローチを他のNRデータセットに容易に適用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:38:01 GMT)
Neurocognitive Modeling for Text Generation: Deep Learning Architecture for EEG Data [0.0]
本稿では, Gemma 2B LLMと分類器-LLMアーキテクチャを組み合わせて, 再帰ニューラルネットワーク(RNN)エンコーダを組み込む新しい手法を提案する。提案手法は,最先端手法に近い性能を保ちながら,必要なデータ量や計算能力を大幅に削減する。この研究は、LLMとEEGデコーディングを統合する可能性を強調し、補助技術を改善し、重度の運動制限のある人々に対する独立性とコミュニケーションを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:32:41 GMT)
Neural CRNs: A Natural Implementation of Learning in Chemical Reaction Networks [0.0]
自律学習が可能な分子回路は、バイオエンジニアリングや合成生物学などの分野における新しい応用を解き放つ可能性がある。本稿では,分子濃度の時間進化としてニューラル計算をモデル化する力学系に基づくアプローチを提案する。本研究は, 合成生化学システムに学習行動を組み込むための有効な経路を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:30:24 GMT)
Neural ARFIMA model for forecasting BRIC exchange rates with long memory under oil shocks and policy uncertainties [0.0]
為替レートのダイナミクスの主な要因は、世界経済政策の不確実性、米国株市場のボラティリティ、米国の金融政策の不確実性、原油価格の上昇率、国固有の短期金利差などである。本稿では,ARFIMAの長期記憶表現とニューラルネットワークの非線形学習能力を組み合わせたニューラル自己回帰分節統合型移動平均モデルを提案する。 NARFIMAはBRIC交換率の予測において,最先端の統計モデルや機械学習モデルよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:49:48 GMT)
Nested Grover's Algorithm for Tree Search [0.0]
ネストしたグローバーアルゴリズムを用いて量子木探索アルゴリズムを最適化する。木々の特定の深さのノードを示す部分的候補解を導入する。このような関数を用いることで、私たちは、Groverアルゴリズムを用いて量子木探索を分解できるようなオラクルを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:12:32 GMT)
NeedForHeat DataGear: An Open Monitoring System to Accelerate the Residential Heating Transition [0.0]
NeedForHeat DataGearは、オープンハードウェアおよびオープンソフトウェアデータ収集システムである。暖房の移行がまだ行われていない家庭で時系列モニタリングデータを収集する。 NeedForHeat DataGearはオープン性とセキュリティ,プライバシを,低コストでユーザフレンドリなアプローチと組み合わせています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:39:03 GMT)
Multimode feedback cooling of the collective modes of a Bose-Einstein condensate [0.0]
ボース・アインシュタイン凝縮体の3つの低層集合モードの空洞自由フィードバック冷却を,プロラトハーモニックトラップで実験的に実証した。原子密度のその場プローブとしてシャドウグラフ画像を用いることで、縮合体の質量と幅の時間依存的な中心を2次元で測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:17:34 GMT)
More on genuine multi-entropy and holography [0.0]
私たちは$rm GM[mathttq]$を体系的に$mathttq$に対して構築する方法の処方則を与えます。一般的な$mathttq$の場合、$rm GM[mathttq]$は$N (mathttq)-p(mathttq-1)-1の自由パラメータの数を含む。これらは$N (mathttq)+1$の真の$mathttqに対する新しい診断数を与える
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 04:48:43 GMT)
Monotones from multi-invariants: a classification [0.0]
我々は、局所演算と古典的通信(locc)の下で、平均的に単調な多重部分量子状態の局所ユニタリ不変量に焦点を当てる。最近、有限コクセター群でラベル付けされたエッジ不変条件は多変量であると予想する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:41:11 GMT)
Modeling in the Design Multiverse [0.0]
Design Multiverseは、リビジョンと変種の選択をモデリング空間に統合することを目的としている。これにより、ステークホルダーは、設計決定、システム変種、およびそれらの相互依存性をシームレスに追跡、分析、管理することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:35:48 GMT)
Minimax optimal transfer learning for high-dimensional additive regression [0.0]
まず,局所線形平滑化を考慮したスムーズなバックフィッティング推定法を提案する。そこで我々は,移動学習フレームワーク内に新たな2段階推定手法を開発し,人口と経験レベルの理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:16:05 GMT)
Measuring Uncertainty in Transformer Circuits with Effective Information Consistency [0.0]
本研究では,トランスフォーマー回路のシャーフ/コホモロジーと因果出現の視点を開発する。 EICSは(i)局所ジャコビアンとアクティベーションから計算された正規化棚の不整合と(ii)回路レベルの因果発生のためのガウスEIプロキシを組み合わせる。本稿では,スコアの解釈,計算オーバーヘッド(高速かつ高精度なモード),およびおもちゃの健全性チェック分析に関する実践的ガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:54:56 GMT)
Machine learning applications in cold atom quantum simulators [0.0]
量子シミュレーションのさまざまな側面において、機械学習がどのように適用されているかという視点を提供する。我々は、MLが実現した物理的洞察と、これらの手法が有意義な利点をもたらす量子シミュレーションにおける様々な問題に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:07:40 GMT)
MRI-Based Brain Tumor Detection through an Explainable EfficientNetV2 and MLP-Mixer-Attention Architecture [0.0]
脳腫瘍は、死亡率が高いため早期診断を必要とする深刻な健康問題である。自動診断システムの必要性は日々増している。脳腫瘍の分類のための頑健で説明可能なディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:08:21 GMT)
MRD-LiNet: A Novel Lightweight Hybrid CNN with Gradient-Guided Unlearning for Improved Drought Stress Identification [0.0]
干ばつは世界の作物生産にとって大きな脅威である。本稿では、ResNet、DenseNet、MobileNetアーキテクチャにインスパイアされた軽量なハイブリッドCNNフレームワークを提案する。このフレームワークは、従来のCNNやVision Transformerモデルと比較して、トレーニング可能なパラメータの15倍の大幅な削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:46:35 GMT)
MORSE: Multi-Objective Reinforcement Learning via Strategy Evolution for Supply Chain Optimization [0.0]
サプライチェーン管理において、意思決定はコスト削減、サービスレベルの改善、環境の持続可能性といった複数の目的のバランスをとる。線形プログラミングや進化的アルゴリズムのような従来の多目的最適化手法は、サプライチェーンの動的性質にリアルタイムで適応するのに苦労する。本稿では,Reinforcement Learning (RL) と Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEA) を組み合わせて,不確実性下での動的多目的最適化の課題に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:51:24 GMT)
MIO: Multiverse Debugging in the Face of Input/Output -- Extended Version with Additional Appendices [0.0]
入力/出力操作の幅広い範囲に対応可能な,マルチバースデバッグのための新しい手法を提案する。我々はWARDuino WebAssembly仮想マシンを活用したMIOと呼ばれるプロトタイプを開発し、その実現可能性と効率性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:15:18 GMT)
Loschmidt echo, emerging dual unitarity and scaling of generalized temporal entropies after quenches to the critical point [0.0]
クエンチ後の積状態のLoschmidtエコーが共形場理論を用いてどのように予測できるかを示す。また、最近の進化の二重ユニタリ性も予測し、確認することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:08:16 GMT)
Locality, Micro- vs. Macro-, Particle Interpretations and All That: A Lagrangian Approach to the Measurement Problem [0.0]
2017年、この著者は測定問題の解決として、シュロディンガーの波動関数方程式に項を追加することを提案した。 A. O. Barut の電磁力学の研究に触発され、ラグランジアン場の理論からどのような非線形理論を導出できるかを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:39:24 GMT)
Learning spatially structured open quantum dynamics with regional-attention transformers [0.0]
構造化されたオープン量子系の力学を学習する,地域的注意に基づくニューラルアーキテクチャを導入する。空間駆動型散逸型単一量子ビットと電磁誘導型透過性(EIT)量子メモリの2つの代表的なシステムで学習を実演する。その結果、このアーキテクチャは、構造化されたオープン量子力学のための一般的なサロゲートモデリングフレームワークを確立することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:40:32 GMT)
Learning and composing of classical music using restricted Boltzmann machines [0.0]
我々は制限ボルツマンマシン(RBM)の訓練にJ・S・バッハの音楽を採用した。学習したRBMが音楽を構成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） (Mon, 08 Sep 2025 07:31:38 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） (Mon, 08 Sep 2025 11:24:56 GMT)
Ion counting and temperature determination of Coulomb-crystallized laser-cooled ions in traps using convolutional neural networks [0.0]
クーロン結晶を形成するイオンの数と温度は、閉じ込められたイオン実験における2つの重要な特性である。ここでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくイオンの蛍光画像からこれらの特性を決定するための高速かつ正確なアプローチを提案する。トレーニングされたモデルを直接実験に組み込むことができるため、これらの属性のその場決定は非侵襲的な方法で実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:40:20 GMT)
Intrinsic non-Hermitian topological phases [0.0]
点ギャップおよび線ギャップ条件下での非エルミート位相の相互作用について検討する。本稿では、統一的な定式化を開発し、すべての内部対称性に対して明示的な計算を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:54:54 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） (Mon, 08 Sep 2025 06:17:26 GMT)
Incoherent behavior of partially distinguishable photons [0.0]
フォトニックデバイスにおける量子干渉を制限する重要な要因は光子識別性である。多光子干渉解析のための基盤非依存フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:28:30 GMT)
Improved Classification of Nitrogen Stress Severity in Plants Under Combined Stress Conditions Using Spatio-Temporal Deep Learning Framework [0.0]
本研究では, 複合応力環境下での窒素応力重大度を正確に分類するための新しい深層学習フレームワークを提案する。我々のモデルは、RGB、マルチスペクトル、および2つの赤外線波長の4つの画像モダリティのユニークなブレンドを用いて、天蓋画像から幅広い生理的植物反応を捉えている。我々のアプローチの中核は空間時間深層学習パイプラインで、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と組み合わせて、長期記憶(LSTM)ネットワークで画像から特徴を抽出し、時間的依存を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:41:45 GMT)
Impact of space-time curvature coupling on the vacuum energy induced by a magnetic topological defect in flat space-time of arbitrary dimension [0.0]
平らな時空では、全誘導真空エネルギーはスカラー場と時空曲率との相互作用の結合$xi$とは独立である。しかし、一般的なロビン境界条件では、全誘導真空エネルギーは平らな時空における結合$xi$に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:50:38 GMT)
Identification and Optimal Nonlinear Control of Turbojet Engine Using Koopman Eigenfunction Model [0.0]
ガスタービンエンジンは複雑で非線形な力学系である。物理ベースのモデルを導出するのは、必ずしも利用できないパフォーマンス特性を必要とするため、難しい場合があります。本稿では,コンポーネントレベルおよび局所線形パラメータ変動モデルの導出に用いる従来の実験手法の限界について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:56:53 GMT)
Guided Decoding and Its Critical Role in Retrieval-Augmented Generation [0.0]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムにおける重要な課題は、幻覚を最小化しながら出力が期待されるフォーマットと一致することを保証することである。本研究では, RAGシステムにおける誘導復号化の役割について, Outlines, XGrammar, LM Format Enforcerの3つの手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:51:40 GMT)
GCond: Gradient Conflict Resolution via Accumulation-based Stabilization for Large-Scale Multi-Task Learning [0.0]
勾配の衝突はマルチタスク学習において大きな課題となる。グラディエント導電体(GCond)は,PCGradの原理に基づいて,勾配蓄積と適応的調停機構を組み合わせた手法である。 GCondはマルチタスク学習における競合問題に対するスケーラブルで効率的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 22:02:22 GMT)
Flux Switching Floquet Engineering [0.0]
本稿では,時間とともに周期的に変化する磁束を持つ正方格子ハーパーホフスタッターモデルの解析を行う。一般のフラックススイッチング駆動では,ホフスタッター・バターフライ準エネルギースペクトルが特徴であり,スペクトルのギャップはディオファントイン方程式に従ってラベル付けされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:16:35 GMT)
FilterRAG: Zero-Shot Informed Retrieval-Augmented Generation to Mitigate Hallucinations in VQA [0.0]
FilterRAGは、BLIP-VQAとRetrieval-Augmented Generationを組み合わせた検索拡張フレームワークで、外部知識ソースの回答を根拠にしている。 OK-VQAデータセットで36.5%の精度を達成し、幻覚を減少させる効果を示した。これらの知見は、現実世界のデプロイメントにおける視覚質問応答システムを改善するために、FilterRAGの可能性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:18:47 GMT)
Exploring the Limits of Large Language Models: A Systematic Evaluation of Masked Text Processing Ability through MskQA and MskCal [0.0]
本稿では,多言語モデル (LLM) の限界に光を当て,マスキングされたテキストの処理能力を厳格に評価する。 MskQA、RealtimeQA、MskCalの2つの新しいタスクを紹介し、マスク付き算術問題に対する数値推論を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:55:24 GMT)
Explained, yet misunderstood: How AI Literacy shapes HR Managers' interpretation of User Interfaces in Recruiting Recommender Systems [0.0]
本研究では、人事管理者のAIリテラシーが、推薦ダッシュボードの採用において、主観的認識と説明可能なAI要素の客観的理解にどのように影響するかを検討する。我々の結果は、実際に使用されるダッシュボードがAIの結果を説明していないこと、さらにはAI要素を不透明に保っていることを示しています。我々の発見は、AIの公正で透明で効果的な採用を保証するために、HRMにおける適切な説明戦略とターゲットリテラシートレーニングの必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:40:49 GMT)
Evaluation of Machine Learning Reconstruction Techniques for Accelerated Brain MRI Scans [0.0]
DeepFoqus-Accelerateは、75%のスキャン時間で堅牢な4倍の脳MRI加速を可能にする。以上の結果から,DeepFoqus-Accelerateは,75%のスキャン時間で頑健な4倍の脳MRI加速を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:20:24 GMT)
Emergent Social Dynamics of LLM Agents in the El Farol Bar Problem [0.0]
大規模言語モデル(LLM)エージェントの空間拡張型El Farol Bar問題における創発的社会的ダイナミクスについて検討する。その結果、LSMエージェントはバーに行く自発的なモチベーションを生み出し、集団となって意思決定を変えた。これらの結果は,従来のゲーム理論上の問題設定では扱えないグループ意思決定の新しいモデルが,LLMエージェントによって実現可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:56:01 GMT)
Efficient entanglement-assisted discrimination of a class of many-copy indistinguishable sets [0.0]
我々は、局所的に区別できない量子状態を識別するための資源として絡み合いを探求する。特に、拡張不可能な積基底の状態と純粋な絡み合った状態を含む集合を考える。本稿では,情報のセキュアなロックと資源効率の高い抽出を示す情報処理プロトコルに関する理論的提案を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 05:08:56 GMT)
Detection and Recovery of Adversarial Slow-Pose Drift in Offloaded Visual-Inertial Odometry [0.0]
エッジサーバにVIOをオフロードする現在のトレンドは、サーバ側の脅威表面を導く可能性がある。非教師付きラベルなし検出・回復機構を提案する。 ILLIXRテストベッドを用いたリアルオフロードVIO環境におけるアプローチの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 18:31:40 GMT)
Detecting and Preventing Harmful Behaviors in AI Companions: Development and Evaluation of the SHIELD Supervisory System [0.0]
ShiELD(Supervisory Helper for Identifying Emotional Limits and Dynamics)は、特定のシステムプロンプトを備えた監視システムである。 ShiELDは、感情的過密、(2)同意と境界違反、(3)倫理的ロールプレイ違反、(4)操作的エンゲージメント、(5)社会的孤立強化の5つの側面を目標としている。このシステムは59%の感度と95%の特異性を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 12:13:14 GMT)
Design and Implementation of a Domain-specific Language for Modelling Evacuation Scenarios Using Eclipse EMG/GMF Tool [0.0]
本稿では,避難シナリオをモデル化するためのDSL,すなわちBmodを導入する。この言語はEclipse Modelling Framework(EMF)とEclipse Modelling Framework(GMF)を使って構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:43:56 GMT)
Crown, Frame, Reverse: Layer-Wise Scaling Variants for LLM Pre-Training [0.0]
トランスフォーマーベースの言語モデルは伝統的に一様(等方性)のレイヤーサイズを使用するが、異なる深さと計算能力を必要とする様々な機能的役割を無視する。我々は,Framed,Reverse,Crownの3つの新しい文学版を導入し,事前学習段階において,FFN幅と注目ヘッドを2点または3点線形に再分割する。 5Bトークンでトレーニングされた180Mパラメータの固定予算上で,LWSとその変種に対する最初の体系的アブレーションを示す。すべてのモデルは同様の損失に収束し、トレーニングを著しく減らすことなく、同じコストの等方的ベースラインよりも優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:24:19 GMT)
Covering a Graph with Minimal Local Sets [0.0]
局所集合は、局所補完の下で不変なグラフ構造であり、元々は量子コンピューティングの文脈で導入された。任意のグラフは最小限の局所集合で被覆できることを示す。時間内に最小限の局所集合被覆を求めるアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:21:05 GMT)
Cortex-Synth: Differentiable Topology-Aware 3D Skeleton Synthesis with Hierarchical Graph Attention [0.0]
そこで我々はSynth Cortexについて紹介する。Synth Cortexは、単一の2次元画像から3次元骨格形状とトポロジーを合成するための、新しいエンドツーエンドの微分可能なフレームワークである。このフレームワークは4つの相乗的モジュールを統合している。擬似3Dポイントクラウドジェネレータ、拡張されたPointNetエンコーダ、スケルトン座標デコーダ、新しい微分可能なグラフ構築ネットワーク(DGCN)である。実験では,MPJPEが18.7%改善し,ShapeNetのグラフ編集距離が27.3%向上し,トポロジ的誤差が42%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:03:13 GMT)
Contrastive MIM: A Contrastive Mutual Information Framework for Unified Generative and Discriminative Representation Learning [0.0]
我々は,相互情報機械 (MIM) を新規に拡張する確率的フレームワークである相互情報機械 (cMIM) を紹介する。 cMIMはこの制限に対処し、MIMの生成強度を維持しながらグローバルな識別構造を強制する。提案する主なコントリビューションは,(1) インフォネッセ方式とは異なり,有意なデータ拡張の必要性を排除し,バッチサイズに堅牢なMIMのコントラスト拡張であるcMIM,(2) エンコーダ-デコーダからリッチ表現を抽出する一般的な手法である情報埋め込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:17:17 GMT)
Comparative Analysis of Transformer Models in Disaster Tweet Classification for Public Safety [0.0]
本研究では,災害関連ツイートの分類において,BERTを含むトランスフォーマーモデルの有効性を評価する。 BERTは高い精度(91%)を達成し、ロジスティック回帰やネイブベイズといった従来のモデルよりもはるかに優れていた。この研究は、トランスフォーマーアーキテクチャが公共の安全アプリケーションにずっと適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:28:10 GMT)
Coexistence of continuous-variable quantum key distribution and classical data over 120-km fiber [0.0]
量子距離連続QKDは, 有限サイズ系では120 km (20 dB) 以上, 有限サイズ系では100 km (17 dB) 以上である。 CV-QKDのファイバ距離は過去最高であり,既存のネットワークインフラにおけるコスト効率,大規模展開の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:11:42 GMT)
Classical Neural Networks on Quantum Devices via Tensor Network Disentanglers: A Case Study in Image Classification [0.0]
量子コンピュータ上での古典的事前学習ニューラルネットワークのボトルネック層実装の問題に対処する。本稿では,MPOアンタングリングのための2つの補完アルゴリズムを提案する。 MNIST と CIFAR-10 画像分類のための単純な古典的ニューラルネットワークの概念変換による検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:08:37 GMT)
Characterization of low-nitrogen quantum diamond for pulsed magnetometry applications [0.0]
我々は低[N$_texts0$](sim,0.8,textppm$)NV濃縮ダイヤモンド材料を合成・特性化する。低[N$_texts0$]ダイヤモンドは、中等度および低光学的NV励起強度で高[N$_texts0$]ダイヤモンドより優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:02:46 GMT)
Certification of energy-restricted entanglement depth with simple measurements [0.0]
マルチパーティイトシナリオにおける絡み合いを認証する能力は、量子技術の発展に不可欠である。本稿では,複数の遠距離アンタラセライズされた当事者が行う状態識別ゲームに基づいて,限られたエネルギー源からの絡み合いを認証する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:22:56 GMT)
Breaking SafetyCore: Exploring the Risks of On-Device AI Deployment [0.0]
デバイス上でデプロイされるAIモデルの増加。この変更は、プライバシを高め、レイテンシを低減するだけでなく、従来のソフトウェアとは異なるセキュリティリスクももたらします。本稿では,機密画像検出を取り入れたAndroidシステムであるSafetyCoreのケーススタディを通じて,これらのリスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:53:13 GMT)
Beyond Linearity and Time-homogeneity: Relational Hyper Event Models with Time-Varying Non-Linear Effects [0.0]
よりフレキシブルなモデルを導入し、統計の影響を非線形かつ経時的に変化させることができるようにします。このアプローチは、ハイパーイベントを駆動する動的要因に関する深い洞察を与え、潜在的にモノトニックでないパターンを評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 06:53:15 GMT)
Benchmarking Vision Transformers and CNNs for Thermal Photovoltaic Fault Detection with Explainable AI Validation [0.0]
本研究では,熱PV故障検出のための畳み込みニューラルネットワーク(ResNet-18,EfficientNet-B0)と視覚変換器(ViT-Tiny,Swin-Tiny)を系統的に比較した。正常な動作にまたがる2万枚の赤外線画像と11の断層カテゴリの評価により,Swin Transformerが最も高い性能を示した。 XRAI分析では、細胞欠陥の局所化ホットスポット、ダイオード故障の線形熱経路、植生陰影の熱境界など、物理的に意味のある特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:38:53 GMT)
Benchmarking Single-Qubit Gates on a Neutral Atom Quantum Processor [0.0]
中性原子量子プロセッサ上に実装された単一量子ビットゲートのベンチマーク結果を示す。単一量子ゲートの場合、DRBの平均忠実度は99.963 pm 0.016%$である。我々はGSTのゲージ最適化手法を導入し、再構成されたゲート、入力状態、測定値を標準フレームに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:58:44 GMT)
Behind the scenes of the Quantum Extreme Learning Machines [0.0]
本稿では,エクストリーム学習マシンの量子変種である量子エクストリーム学習マシン(QELM)について検討する。提案したアーキテクチャは、(PCAまたはオートエンコーダを介して)次元の減少、量子状態符号化、XXハミルトニアンによる進化、測定を組み合わせたものである。進化時間の関数としてQELMの性能を解析することにより、低精度から高精度な状態への比較的鋭い遷移を同定し、その後精度が飽和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 16:43:37 GMT)
Barycentric Neural Networks and Length-Weighted Persistent Entropy Loss: A Green Geometric and Topological Framework for Function Approximation [0.0]
新しいタイプのもの。 EmphBarycentric Neural Network(BNN$)と呼ばれる小幅の浅層ニューラルネットワークが提案されている。我々のフレームワークは、BNN$とLWPE$に基づく損失関数を組み合わせたもので、非線形連続関数の柔軟で幾何学的に解釈可能な近似を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 13:47:21 GMT)
Back To The Drawing Board: Rethinking Scene-Level Sketch-Based Image Retrieval [0.0]
Scene-level Sketch-based Image Retrievalは、フリーハンドスケッチの全体的な意味と空間的レイアウトにマッチした自然なイメージを検索することを目的としている。事前学習,エンコーダアーキテクチャ,損失の定式化を適切に組み合わせることで,付加的な複雑さを導入することなく最先端のパフォーマンスを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 11:26:40 GMT)
Automatic Prompt Optimization with Prompt Distillation [0.0]
DistillPromptは、大規模言語モデルに基づく新しい自動プロンプト手法である。トレーニングデータを使用して、タスク固有の情報をプロンプトに多段階統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:50:16 GMT)
Automated Evaluation of Gender Bias Across 13 Large Multimodal Models [0.0]
大規模マルチモーダルモデル(LMM)はテキスト・ツー・イメージ生成に革命をもたらしたが、トレーニングデータに有害な社会的バイアスが持続するリスクがある。 AI生成画像における社会的バイアスを評価するベンチマークである,Aymara Image Fairness Evaluationを導入する。我々は,75のプロシージャ生成性中立性プロンプトを用いて13の市販LMMを試験し,ステレオタイプ,ステレオタイプ,非ステレオタイプの職業の人を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:54:25 GMT)
Assessing prompting frameworks for enhancing literature reviews among university students using ChatGPT [0.0]
文学評論を書くことは大学カリキュラムの共通部分であるが、学生にとってしばしば課題となる。生成人工知能(GenAI)ツールが一般公開されて以来、学生は学術的な執筆作業に利用してきた。本研究は、大学生が文学レビューを書くために最も人気のあるGenAIツールであるChatGPTの使い方について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 03:39:46 GMT)
Analyzing the Instability of Large Language Models in Automated Bug Injection and Correction [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学のタスクで使用される。同じ入力で異なるタイミングで実行すると、根本的に異なるコードを生成することができる。本研究では、コードバグの修正に関して、LLMがいかに不安定かを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:23:49 GMT)
An Ethically Grounded LLM-Based Approach to Insider Threat Synthesis and Detection [0.0]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)であるClaude Sonnet 3.7を用いて,サイログメッセージを動的に合成する手法を提案する。メッセージは、高度に不均衡な(1%のインサイダー脅威)によって、現実世界のデータ分散を反映する Sonnet 3.7は、ほとんど全ての指標、特に誤報の低減と検出精度の向上において、一貫してGPT-4oを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 17:32:17 GMT)
An Egorov Theorem for Wasserstein Distances [0.0]
我々は、量子力学のシュル「オーディンガー図形に定式化されたエゴロフの定理の新たなバージョンを証明した。特別の場合 $p=1$ は「低正則性」エゴロフの定理に対応し、より大きな値 $p>1$ は徐々に強い推定値となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:03:38 GMT)
Amortized In-Context Mixed Effect Transformer Models: A Zero-Shot Approach for Pharmacokinetics [0.0]
Amortized In-Context Mixed-Effect Transformer (AICMET) モデルを提案する。メカニカル・コンパートメンタル・プレファレンスと、文脈内ベイズ推論とを統一する。実験の結果,AICMETは最先端の予測精度を達成し,患者間の変動を忠実に定量化することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 08:45:08 GMT)
Advancing SLM Tool-Use Capability using Reinforcement Learning [0.0]
ツールを効果的に利用できることは、LLM(Large Language Models)の定義機能となり、外部データや内部リソースにアクセスできるようになった。小言語モデル(SLM)は、特にリソース制約のある設定において、ツールの使用を正確に統合する際の課題に直面します。本研究では,強化学習,特にグループ相対的政策最適化がSLMのツール利用をいかに向上させるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 19:46:21 GMT)
A transformer-based generative model for planetary systems [0.0]
我々は,同じ系における惑星間の相関関係と統計的関係を捉えることができる生成モデルを開発した。本モデルは,シーケンスの相関を効率的に捉えるためによく知られているトランスフォーマーアーキテクチャに基づいている。我々は、TOI-469系の場合、生成モデルを用いることで、まだ観測されていない惑星の性質を予測することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 21:09:14 GMT)
A stability theorem for bigraded persistence barcodes [0.0]
有限擬計量空間 X のビッグラッド持続ホモロジー加群とビッグラッドバーコードを定義する。重み付き持続的二重ホモロジー加群とバーコードに対する安定性定理を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:23:48 GMT)
A Statistical 3D Stomach Shape Model for Anatomical Analysis [0.0]
人工胃モデル作成のための新しいパイプラインを提案する。胃の3次元統計的形状モデルを構築し,自然の解剖学的変動を捉える訓練を行った。本研究は, 手術シミュレーションから術前計画, 医学教育, 計算モデルに至るまで, 胃の初めての統計的3次元形状モデルを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 09:23:11 GMT)
A Hybrid CNN-LSTM Deep Learning Model for Intrusion Detection in Smart Grid [0.0]
本研究は、スマートグリッドのサイバーセキュリティ向上を目的とした、ハイブリッドなディープラーニングベースの侵入検知システム(IDS)を提案する。その結果、精度、精度、リコール、F1スコアが大幅に改善され、検出精度は99.70%となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 20:41:31 GMT)
A Composite-Loss Graph Neural Network for the Multivariate Post-Processing of Ensemble Weather Forecasts [0.0]
デュアルGNNは、実証的なコプラベースの後処理予測を一貫して上回っている。双対GNN予測のランク順構造は、貴重な依存情報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 14:52:18 GMT)
A Comparative Benchmark of Large Language Models for Labelling Wind Turbine Maintenance Logs [0.0]
本稿では,複雑な産業記録を分類する作業において,LLM(Large Language Models)をベンチマークするためのフレームワークを提案する。透明性を促進し、さらなる研究を促進するため、このフレームワークはオープンソースツールとして公開されている。明確なパフォーマンス階層を定量化し、ベンチマーク標準と高い整合性を示すトップモデルを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 15:48:17 GMT)
200 keV energy electron irradiation of single crystal diamond: Quantification of vacancy and nitrogen-vacancy production [0.0]
化学気相沈着により成長したダイヤモンドについて検討した。光ルミネッセンス(PL)を用いて生成したモノバカンシーの深さ分布を指数関数的に減衰させた。また,中性および負電荷の窒素空孔中心の分布と733nmのゼロフォノン線欠陥についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:22:04 GMT)