Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

From Channel Bias to Feature Redundancy: Uncovering the "Less is More" Principle in Few-Shot Learning [138.1]
ディープニューラルネットワークは、分散シフト中の新しいタスクへの表現の適応に失敗することが多い。本稿では、この障害の背後にある中核的な障害であるチャネルバイアスを特定する。数ショットのタスクでは、最も識別性の高い特徴次元の1-5%しか使用せず、分類精度が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:53:27 GMT)
AgentGym-RL: Training LLM Agents for Long-Horizon Decision Making through Multi-Turn Reinforcement Learning [129.4]
本稿では,マルチターン対話型意思決定のためのLLMエージェントをRLで学習する新しいフレームワークであるAgentGym-RLを紹介する。本研究では,探索-探索バランスと安定したRL最適化のためのトレーニング手法であるScalingInter-RLを提案する。当社のエージェントは、さまざまな環境にまたがる27のタスクで、商用モデルにマッチするか、超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:46:11 GMT)
A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models [98.6]
大規模言語モデルによる推論のための強化学習の最近の進歩について LRMのためのRLのさらなるスケーリングは、計算資源だけでなく、アルゴリズム設計、トレーニングデータ、インフラにおいても課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:59:43 GMT)
ALOcc: Adaptive Lifting-Based 3D Semantic Occupancy and Cost Volume-Based Flow Predictions [91.6]
シーン理解には3次元セマンティック占有とフロー予測が不可欠である。本稿では,3つの改善点を目標とした視覚ベースのフレームワークを提案する。我々の純粋な畳み込みアーキテクチャは、セマンティック占有率とジョイントセマンティックフロー予測の両方のために、複数のベンチマーク上で新しいSOTA性能を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:15:43 GMT)
GRAM-R$^2$: Self-Training Generative Foundation Reward Models for Reward Reasoning [91.0]
GRAM-R$2$は、好みのラベルだけでなく、報酬の合理性も生み出すために訓練された生成的報酬モデルである。 GRAM-R$2$は報酬推論の基礎モデルとして機能し、最小あるいは追加の微調整なしで幅広いタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:37:27 GMT)
Discovering Divergent Representations between Text-to-Image Models [87.4]
2つの異なる生成モデルによって学習される視覚的表現の時間と方法について検討する。進化的探索アルゴリズムCompConを導入し、あるモデルの出力において、他のモデルよりもより一般的な視覚特性を探索する。 CompConを使って、人気のあるテキストと画像のモデルを比較し、PixArtが濡れた通りで孤独に言及するプロンプトをどう表現するかといった、異なる表現を見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:07:55 GMT)
CM-Align: Consistency-based Multilingual Alignment for Large Language Models [84.2]
高品質な多言語嗜好データを構築するための一貫性に基づくデータ手法を提案する。具体的には、一貫性のある英語参照選択と、言語間一貫性に基づく多言語嗜好データ構築の2つの部分を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:40:49 GMT)
Your Language Model Can Secretly Write Like Humans: Contrastive Paraphrase Attacks on LLM-Generated Text Detectors [77.8]
テキスト検出を効果的に欺く訓練不要な方法である textbfContrastive textbfParaphrase textbfAttack (CoPA) を提案する。 CoPAは、大規模言語モデルによって生成される人間のような分布とは対照的に、補助的な機械的な単語分布を構築している。我々の理論的分析は、提案された攻撃の優越性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:03:03 GMT)
Practice on Long Behavior Sequence Modeling in Tencent Advertising [75.7]
時系列モデリングは,ユーザの長期的嗜好を捉えるためのレコメンデーションシステムにおいて,欠かせないフロンティアとなっている。長周期モデリングのための2段階フレームワークの実践的アプローチをいくつか提案する。 Tencentの大規模広告プラットフォーム上で本番環境にデプロイされた当社のイノベーションは、大幅なパフォーマンス向上を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:55:57 GMT)
TCPO: Thought-Centric Preference Optimization for Effective Embodied Decision-making [75.3]
本稿では,効果的な具体的意思決定のための思考中心推論最適化(TCPO)を提案する。モデルの中間的推論プロセスの整合性を強調し、モデル劣化の問題を緩和する。 ALFWorld環境での実験では、平均成功率は26.67%であり、RL4VLMよりも6%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:16:21 GMT)
CITER: Collaborative Inference for Efficient Large Language Model Decoding with Token-Level Routing [74.1]
Token-lEvel Routing(CITER)との協調推論は、小規模および大規模言語モデルの効率的な協調を可能にするフレームワークである。ルータの学習をポリシー最適化として定式化し、予測の質と生成の推論コストの両方に基づいて報酬を受け取る。実験の結果,CITERは高品質な生成を保ちながら推論コストを低減し,リアルタイムおよびリソース制約のあるアプリケーションに対して有望なソリューションを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:45:51 GMT)
Localizing Factual Inconsistencies in Attributable Text Generation [74.1]
本稿では,帰属可能なテキスト生成における事実の不整合をローカライズするための新しい形式であるQASemConsistencyを紹介する。 QASemConsistencyは、人間の判断とよく相関する事実整合性スコアを得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:05:33 GMT)
ChemBOMAS: Accelerated BO in Chemistry with LLM-Enhanced Multi-Agent System [73.6]
ChemBOMAS は LLM-Enhanced Multi-Agent System と呼ばれる新しいフレームワークで、BO を化学で加速する。 ChemBOMASは、知識駆動の粗粒度最適化とデータ駆動の細粒度最適化の2つの戦略を採用している。ベンチマーク評価により、ChemBOMASは最適化効率と効率を大幅に向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:24:08 GMT)
How Should We Meta-Learn Reinforcement Learning Algorithms? [69.1]
メタ学習型アルゴリズムに適用した場合、異なるアプローチの実証的な比較を行う。また, メタトレインとメタテスト性能に加えて, 解釈可能性, サンプルコスト, 列車時間などの要因についても検討した。我々は,将来学習されるアルゴリズムが可能な限り高性能であることを保証するために,新しいRLアルゴリズムをメタラーニングするためのガイドラインをいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:25:27 GMT)
Towards Scalable and Structured Spatiotemporal Forecasting [67.7]
本稿では,時間的予測のための空間バランス注意ブロックを提案する。空間グラフを集合部分グラフとインスタントグラフに分割し,各部分グラフ内の局所空間相関を学習する。サブグラフの規模を徐々に増やし,マルチスケールの予測モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:25:24 GMT)
Large Language Model Hacking: Quantifying the Hidden Risks of Using LLMs for Text Annotation [66.8]
大規模言語モデル(LLM)は、労働集約的なタスクの自動化を可能にすることによって、社会科学の研究を急速に変革している。 LLMの出力は、研究者による実装選択によって大きく異なる。このようなバリエーションは、下流の分析に伝播する系統的なバイアスやランダムなエラーを導入し、タイプI、タイプII、タイプS、タイプMのエラーを引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:58:53 GMT)
SGDFuse: SAM-Guided Diffusion for High-Fidelity Infrared and Visible Image Fusion [65.8]
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） (Wed, 10 Sep 2025 02:48:25 GMT)
Semantic Causality-Aware Vision-Based 3D Occupancy Prediction [63.8]
視覚に基づく3Dセマンティック占有予測は、3Dビジョンにおいて重要な課題である。しかし、既存のメソッドは、しばしばモジュラーパイプラインに依存している。本稿では,モジュール型2D-to-3Dトランスフォーメーションパイプラインの全体的,エンドツーエンドの監視を可能にする新たな因果損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:29:22 GMT)
Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey [61.9]
離散拡散言語モデル(dLLMs)と離散拡散多モード言語モデル(dMLLMs)の体系的調査を行う。自己回帰(AR)モデルとは異なり、dLLMsとdMLLMsはマルチトークンの並列デコーディングパラダイムを採用しており、フルアテンションとデノナイジングに基づく生成戦略を採用している。我々は、dLLMとdMLLMの歴史的発展を辿り、基礎となる数学的枠組みを定式化し、代表モデルを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:11:26 GMT)
<think> So let's replace this phrase with insult... </think> Lessons learned from generation of toxic texts with LLMs [60.2]
本稿では, 人為的データに代わる合成毒性データを用いた脱毒訓練モデルの可能性について検討する。実験によると、合成データに微調整されたモデルは、人間のデータで訓練されたモデルよりも一貫してパフォーマンスが悪くなっている。根本原因は、致命的な語彙の多様性のギャップとして認識される: LLMは、小さな反復的な侮辱の語彙を用いて、人間の毒性のニュアンスや多様性を捉えるのに失敗する有毒な内容を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:48:24 GMT)
Recurrence Meets Transformers for Universal Multimodal Retrieval [59.9]
ReT-2は画像とテキストの両方からなるマルチモーダルクエリをサポートする統合検索モデルである。検索構成の異なるM2KRとM-BEIRのベンチマークでReT-2を評価する。検索強化された生成パイプラインに統合されると、ReT-2はEncyclopedic-VQAとInfoSeekデータセットのダウンストリームのパフォーマンスも向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:00:29 GMT)
Cross-Service Token: Finding Attacks in 5G Core Networks [58.9]
5GコアSBIのセキュリティ欠陥を明らかにするために設計された文法ベースのファジリングフレームワークであるFivGeeFuzzを紹介する。 FivGeeFuzzを使って、Free5GCでこれまで知られていなかった8つの脆弱性を発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:40:33 GMT)
Streaming Sequence-to-Sequence Learning with Delayed Streams Modeling [57.7]
遅延ストリームモデリングはシーケンス対シーケンス学習のための柔軟な定式化である。任意の入力の組み合わせから任意の出力シーケンスのストリーミング推論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:43:01 GMT)
BranchGRPO: Stable and Efficient GRPO with Structured Branching in Diffusion Models [57.3]
BranchGRPOは、SDEサンプリングプロセスを更新するブランチサンプリングポリシーを導入する新しい方法である。共通プレフィックスをまたいで共有し、低リワードパスと冗長な深さをプルーニングすることで、ブランチGRPOは更新毎の計算コストを大幅に削減する。画像およびビデオ優先アライメントの実験では、BranchGRPOはトレーニング時間を50%削減しながら、強いベースラインよりもアライメントスコアを16%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:09:03 GMT)
MESH -- Understanding Videos Like Human: Measuring Hallucinations in Large Video Models [56.5]
本稿では,LVMの幻覚を系統的に評価するベンチマークであるMESHを紹介する。 MESHでは、ターゲットインスタンスとトラップインスタンスを組み込んだバイナリとマルチチョイスフォーマットを備えたQA-Answeringフレームワークを使用している。我々は,MESHがビデオの幻覚を効果的かつ包括的に識別する手法であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:34:07 GMT)
Hyperspectral Mamba for Hyperspectral Object Tracking [56.4]
Mamba (HyMamba) を用いた新しいハイパースペクトル物体追跡ネットワークを提案する。状態空間モジュール(SSM)によるスペクトル、クロスディープス、時間モデリングを統一する。 HyMambaは、7つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:47:43 GMT)
PianoVAM: A Multimodal Piano Performance Dataset [56.3]
PianoVAMは、ビデオ、オーディオ、MIDI、手のランドマーク、指のラベル、リッチメタデータを含む包括的なピアノパフォーマンスデータセットである。データセットはディクラヴィエピアノを使用して録音され、アマチュアピアニストの日々の練習セッション中にオーディオとMIDIをキャプチャした。事前訓練されたポーズ推定モデルと半自動指先アノテーションアルゴリズムを用いて,手指のランドマークと指先ラベルを抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:35:58 GMT)
A Survey of World Models for Autonomous Driving [55.5]
自律運転の最近の進歩は、堅牢な世界モデリングの進歩によって推進されている。世界モデルは、マルチセンサーデータ、セマンティックキュー、時間ダイナミクスを統合する駆動環境の高忠実度表現を提供する。今後の研究は、自己指導型表現学習、マルチモーダル融合、高度なシミュレーションにおける重要な課題に対処する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:02:23 GMT)
Reangle-A-Video: 4D Video Generation as Video-to-Video Translation [55.1]
単一の入力ビデオから同期化されたマルチビュービデオを生成するための統合フレームワークであるReangle-A-Videoを紹介する。提案手法は,多視点映像生成タスクをビデオ間翻訳として再設計し,公開画像とビデオ拡散先行情報を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:59:24 GMT)
TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks [55.0]
我々は、デジタルワーカーと同じような方法で世界と対話するAIエージェントを評価するためのベンチマークであるTheAgentCompanyを紹介する。最も競争力のあるエージェントは、タスクの30%を自律的に完了させることができる。これは、実際の職場の設定でLMエージェントをシミュレートすることで、タスク自動化に関する微妙な絵を描く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:35:19 GMT)
LADB: Latent Aligned Diffusion Bridges for Semi-Supervised Domain Translation [54.7]
拡散モデルは高品質な出力を生成するのに優れているが、データスカースドメインでは課題に直面している。サンプルからサンプルへの変換のための半教師付きフレームワークであるLatent Aligned Diffusion Bridges (LADB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:23:07 GMT)
Chirality in Action: Time-Aware Video Representation Learning by Latent Straightening [54.7]
新しいタスク:カイラルな行動認識(chiral action recognition)を導入し、時間的に反対な行動のペアを区別する必要がある。私たちのゴールは、これらのカイラルペア間の線形分離性を提供する、時間を考慮したビデオ表現を作ることです。その結果、3つのデータセットにまたがって提案したタスクに対して,コンパクトだが時間に敏感なビデオ表現が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:23:10 GMT)
Joint Learning using Mixture-of-Expert-Based Representation for Enhanced Speech Generation and Robust Emotion Recognition [54.4]
音声感情認識(SER)は感情認識音声システム構築において重要な役割を担っているが,その性能は雑音下で著しく低下する。本稿では, フレームワイド・エキスパート・ルーティングを自己教師付き音声表現に応用した, フレキシブルMTLフレームワークSparse Mixture-of-Experts Representation Integration Technique (Sparse MERIT)を提案する。 MSP-Podcastコーパスの実験では、Sparse MERITはSERとSEの両方のタスクのベースラインモデルより一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:18:56 GMT)
HiPhO: How Far Are (M)LLMs from Humans in the Latest High School Physics Olympiad Benchmark? [53.8]
HiPhOは、人間による評価を備えた、高校の物理学オリンピアードのための最初のベンチマークである。 2024年から2025年にかけて13回のオリンピアード試験をコンパイルし、国際大会と地域競技の両方にまたがる。我々は、(M)LLMとヒトの競技者との直接比較を可能にするため、公式メダル閾値に基づくモデルに金、銀、銅のメダルを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:05:31 GMT)
Fast attention mechanisms: a tale of parallelism [52.8]
準四分法的時間複雑性を有する近似近傍注意(ANNA)という,効率的な注意機構を導入する。我々は,ANNA変換器が従来確立されていた表現力を維持し,MPCアルゴリズムの能力に適合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:59:44 GMT)
LED: LLM Enhanced Open-Vocabulary Object Detection without Human Curated Data Generation [52.6]
大規模視覚言語データに基づいてトレーニングされた大規模な基礎モデルは、OVD(Open-Vocabulary Object Detection)を加速させる。本稿では,Large Language Models (LLMs) のデコーダ層を利用して,視覚的グラウンド化を強化する手法を提案する。中間的なLCM層は、既にリッチな空間意味論を符号化しており、初期層のみを適用すると、ほとんどの利得が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:29:43 GMT)
F-Bench: Rethinking Human Preference Evaluation Metrics for Benchmarking Face Generation, Customization, and Restoration [52.6]
我々は、人間の好みを反映したきめ細かい品質アノテーションを備えたAI生成顔画像の大規模かつ包括的なデータベースFaceQを紹介する。 FaceQデータベースは、(1)顔生成、(2)顔のカスタマイズ、(3)顔の復元という3つのタスクで29のモデルで生成された12,255のイメージで構成されている。 180のアノテータから32,742の平均世論スコア(MOS)が含まれており、品質、信頼性、IDの忠実さ、テキスト画像の対応性など多岐にわたって評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:21:10 GMT)
Generative AI for Data Augmentation in Wireless Networks: Analysis, Applications, and Case Study [52.6]
本稿では,無線ネットワークにおける生成データ拡張の可能性と有効性について考察する。本稿では,Wi-Fiジェスチャー認識のための汎用データ拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:47:07 GMT)
FedComLoc: Communication-Efficient Distributed Training of Sparse and Quantized Models [52.1]
フェデレートラーニング(FL)は、異種クライアントがローカルにプライベートデータを処理し、中央サーバーと対話できるというユニークな特徴から、注目を集めている。 FLにおける重要なボトルネックは通信コストです。我々の研究は、FLにおける通信複雑性の低減を推進した革新的なScaffnewアルゴリズムにインスパイアされている。我々はFedComLocを導入し、実用的で効果的な圧縮をScaffnewに統合し、通信効率をさらに高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:18:56 GMT)
Perfectly-Private Analog Secure Aggregation in Federated Learning [51.6]
連合学習では、複数のパーティがモデルをローカルにトレーニングし、パラメータを中央サーバと共有する。本稿では,有限場ではなくトーラスを用いた新しいセキュアパラメータアグリゲーション法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:22:40 GMT)
Computation of operator exponentials using the Dunford-Cauchy integral [51.6]
我々は、パウリ基底の展開によって定義されるハミルトニアンを持つn量子ビット量子系を考察し、ハミルトニアン指数の古典計算のための新しいアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、ダンフォード・コーシー積分による指数関数の表現に基づいており、続いて分解剤の効率的な計算を行い、パウリ基底でスパースであるハミルトニアンに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:58:16 GMT)
The Quest for the Right Mediator: Surveying Mechanistic Interpretability Through the Lens of Causal Mediation Analysis [51.0]
本稿では,因果媒介分析に基づく解釈可能性研究の視点を提案する。本稿では, 原因単位(メディエーター)の種類に応じて分類された解釈可能性の歴史と現状について述べる。我々は,各メディエータの長所と短所について論じ,特定の種類のメディエータや検索手法が最適であるかどうかについての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:46:42 GMT)
Can Vision-Language Models Solve Visual Math Equations? [49.6]
視覚言語モデルは、統合認識とシンボリック計算を必要とするタスクに苦労する。タスクを係数カウントと変数認識に分解し、カウントが主要なボトルネックであることを示す。方程式の複雑性が増加するにつれて、記号的推論自体が制限因子となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:16:11 GMT)
IssueBench: Millions of Realistic Prompts for Measuring Issue Bias in LLM Writing Assistance [49.6]
IssueBenchは2.49mの現実的な英語のプロンプトで、大きな言語モデルにおける問題バイアスを測定する。 IssueBench を用いて、10 の最先端 LLM において問題バイアスが一般的で永続的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:08:08 GMT)
Learning Robust Representations via Bidirectional Transition for Visual Reinforcement Learning [49.2]
本稿では, 環境遷移を前方と後方の両方で双方向に予測し, 信頼性のある表現を抽出するBidirectional Transition (BiT) モデルを提案する。本モデルでは,DeepMind Controlスイートの2つの設定に対して,競合一般化性能とサンプル効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:38:52 GMT)
A.S.E: A Repository-Level Benchmark for Evaluating Security in AI-Generated Code [48.1]
A.S.E(AI Code Generation Security Evaluation、AIコード生成セキュリティ評価)は、現実のAIプログラミングタスクを密接に反映するように設計されたリポジトリレベルの評価ベンチマークである。大規模言語モデル(LLM)をA.S.E上で評価した結果,いくつかの重要な知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:24:52 GMT)
UOPSL: Unpaired OCT Predilection Sites Learning for Fundus Image Diagnosis Augmentation [47.1]
我々は,OCTから派生した空間的先行情報を用いて,捕食部位を動的に識別する新しい無ペアマルチモーダルフレームワーク UOPSL を提案する。我々のアプローチは、拡張された病気のテキスト記述を通して、未治療の根本とOCTを橋渡しする。 28の重要カテゴリにわたる9つの多様なデータセットで実施された実験は、我々のフレームワークが既存のベンチマークを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:19:59 GMT)
Depth-Bounded Epistemic Planning [47.1]
動的てんかん論理(DEL)に基づく新しいてんかん計画法を提案する。我々は、計画エージェントの推論の深さを上限bに制限する。つまり、計画エージェントは、高次知識を少なくとも(モダル)深さbにしか推論できない。計画アルゴリズムの健全性と完全性は,推論深度に適切な境界の下で示し,b に対して (b+1)-EXPTIME で実行されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:39:43 GMT)
CLAPS: A CLIP-Unified Auto-Prompt Segmentation for Multi-Modal Retinal Imaging [47.0]
CLIP統合オートプロンプト(CLAPS)は,網膜イメージングにおける様々なタスクとモダリティをまたいだセグメンテーションを統一する新しい手法である。私たちのアプローチは、CLIPベースの画像エンコーダを、大規模なマルチモーダル網膜データセット上で事前トレーニングすることから始まります。タスクを統一し、曖昧さを解消するために、各画像のモダリティに固有の「モダリティシグネチャ」を付加したテキストプロンプトを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:14:49 GMT)
Boosted Training of Lightweight Early Exits for Optimizing CNN Image Classification Inference [47.0]
我々は、分岐学習と推論時データ分布を整合させるシーケンシャルなトレーニング手法を導入する。 ResNet18バックボーンによるCINIC-10データセットの実験では、BTS-EEが非ブートトレーニングを一貫して上回っていることが示されている。これらの結果は,産業検査,組込みビジョン,UAVに基づく監視などの応用において,実用的効率の向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:47:49 GMT)
Adaptive kernel predictors from feature-learning infinite limits of neural networks [46.5]
我々は、リッチで特徴学習可能な無限幅のニューラルネットワークについても、カーネルマシンによって記述されていることを示す。カーネル予測器に明示的な表現を提供し、それらを数値的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:21:17 GMT)
Wanilla: Sound Noninterference Analysis for WebAssembly [45.6]
本研究は,テントを値上で追跡することにより,非干渉に到達可能性解析を引き上げるための,新規で一般的なアプローチを示す。このアプローチはWebAssemblyの最初の自動、音声、および完全に静的な非干渉分析であるWanillaで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:47:27 GMT)
Value bounds and Convergence Analysis for Averages of LRP attributions [45.0]
本研究では, 階層関係伝播(LRP)型属性法の数値特性を, 修正勾配行列の積として表現することで解析する。特に, LRP-β の定数は, 勾配法と LRP-epsilon との大きな相違点である重みノルムとは独立に保たれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:50:00 GMT)
Deploying AI for Signal Processing education: Selected challenges and intriguing opportunities [44.2]
記事は、教育の促進と強化のためのAIツールの使用について考察している。プライマーは、AIを教育環境で使用する際に生じるいくつかの技術的な問題について提供されている。この記事は、AIのエンジニアリング教育における役割を前進させようとする研究者や教育者のためのリソースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:19:26 GMT)
Two Sides of the Same Optimization Coin: Model Degradation and Representation Collapse in Graph Foundation Models [43.9]
グラフVQ-MAEは、複数のドメインからの属性を明確なセマンティック境界を持つ個別の埋め込み空間にエンコードする。本稿では,これらのうちの2つをインスタンス化し,それらが同一のGFM最適化コインの2つの側面に類似していることを示す。本稿では,インフォメーション・ボトルネックと正規化欠陥に対処するためのMoT(Mixture-of-Tinkers)を提案する。 SOTAベースラインと比較して、6つのドメインにわたる22のデータセットの実験では、MoTが教師付き、少数ショット、ゼロショットのシナリオで大幅に改善されていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:45:08 GMT)
Communication Compression for Distributed Learning without Control Variates [43.7]
本稿では,過去の集約更新を利用して圧縮可能なクライアントを実現する分散アルゴリズムを提案する。実験結果から,CAFeは既存の分散圧縮学習方式よりも優れていたことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:18:08 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） (Wed, 10 Sep 2025 01:06:59 GMT)
Memorization in Large Language Models in Medicine: Prevalence, Characteristics, and Implications [42.7]
LLM(Large Language Models)は医学において大きな可能性を証明している。医学におけるLSMの記憶の包括的評価について紹介する。この結果は,すべての適応シナリオで記憶化が普及し,一般ドメインで報告されるよりもはるかに高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:02:18 GMT)
MedS$^3$: Towards Medical Slow Thinking with Self-Evolved Soft Dual-sided Process Supervision [42.0]
Moneは、小規模でデプロイ可能なモデルに堅牢な推論機能を提供する、自己進化型のフレームワークである。 moneは過去の最先端の医療モデルを+6.45の精度で上回り、32Bスケールの汎用推論モデルを+8.57の精度で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:53:11 GMT)
HOFT: Householder Orthogonal Fine-tuning [41.5]
SHOFT(Houseer Orthogonal Fine-tuning)とSHOFT(Scaled Householder Orthogonal Fine-tuning)を評価した。最先端の適応手法と比較して、HOFTとSHOFTは同等またはより良い結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:50:10 GMT)
AdaptMI: Adaptive Skill-based In-context Math Instruction for Small Language Models [41.5]
In-context Learning (ICL) は、言語モデルに適切な情報を提供する際に、その問題解決能力を改善することができる。最近の研究は、解決に必要なスキルを予測するために、フロンティアの大言語モデル(LLM)の能力を活用することで、ICLのパフォーマンスを向上できることを示している。このスキルベースの戦略は、より大きなモデルでのICL性能を向上させるが、小型言語モデル(SLM)での利得は最小限である。本稿では,SLMのためのスキルベースのテキスト内数学命令を選択するための適応的アプローチであるAdaptMIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:32:09 GMT)
Adapting Vision-Language Models for Neutrino Event Classification in High-Energy Physics [41.3]
本研究は高エネルギー物理実験による画素検出器データにおけるニュートリノ相互作用の同定へのビジョン言語モデル(VLM)の適用について検討する。我々はこのモデルを、NOvAやDUNE実験で使われているものと同様、最先端の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャと比較した。 VLMはCNNよりも優れ、補助的なテキストやセマンティック情報の統合や、より解釈可能な推論ベースの予測を提供する柔軟性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:07:27 GMT)
Generative Example-Based Explanations: Bridging the Gap between Generative Modeling and Explainability [40.3]
いくつかの手法は、画像分類器の例に基づく説明を作成するために、深層生成モデリングを活用している。視覚的に見事な結果をもたらすにもかかわらず、これらの手法は古典的な説明可能性の文献から大きく切り離されている。この概念とコミュニケーションのギャップは、目標と期待の誤解と誤った調整につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:43:29 GMT)
Towards Knowledge-Aware Document Systems: Modeling Semantic Coverage Relations via Answerability Detection [40.1]
本稿では,セマンティックカバレッジ関係(SCR)をモデル化するための新しいフレームワークを提案する。等価性、包摂性、セマンティックオーバーラップという3つのコア関係タイプを定義します。質問応答(QA)に基づくアプローチでは,文書間で共有された質問の応答可能性を意味的カバレッジの指標として活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:00:01 GMT)
VIDEE: Visual and Interactive Decomposition, Execution, and Evaluation of Text Analytics with Intelligent Agents [39.4]
VIDEEは、インテリジェントエージェントによる高度なテキスト分析を行うための、エントリーレベルのデータアナリストをサポートするシステムである。 VIDEEの有効性を評価するための2つの定量的実験を行い、一般的なエージェントエラーを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:31:17 GMT)
Sigma: Siamese Mamba Network for Multi-Modal Semantic Segmentation [39.4]
先進マンバを用いたマルチモーダルセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのシームズ・マンバネットワークであるSigmaを紹介する。シームズエンコーダを用いて,マンバをベースとした核融合機構を革新することにより,様々なモーダルから重要な情報を効果的に選択する。提案手法は, RGB-Thermal と RGB-Depth のセマンティックセマンティックセグメンテーションタスクに対して厳密に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:02:46 GMT)
Implementing a Universal Set of Geometric Quantum Gates through Dressed-State assisted STA [39.3]
マイクロ波により駆動される2レベルシステムにおける単一量子ゲートの実装を解析する。我々は, 動的位相をキャンセルして, 純粋に幾何学的操作を得る方法を示す。我々は、このプロトコルを拡張して、2量子でないゲートを構築し、スケーラブルな量子情報処理の実現可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:14:34 GMT)
A decision-theoretic approach to dealing with uncertainty in quantum mechanics [39.1]
量子力学における不確実性を扱うための決定論的枠組みを提供する。測定値が不確実な結果に作用することを示す。本研究の数学的意義について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:51:15 GMT)
Bitrate-Controlled Diffusion for Disentangling Motion and Content in Video [38.7]
本稿では,動画データを動的モーションと静的コンテンツコンポーネントにアンタングルする,新しい汎用フレームワークを提案する。提案手法は,従来よりも仮定や帰納バイアスの少ない自己教師型パイプラインである。実世界の対話型ヘッドビデオにおける非交互表現学習フレームワークの動作伝達と自動回帰動作生成タスクの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:14:45 GMT)
SilentLedger: Privacy-Preserving Auditing for Blockchains with Complete Non-Interactivity [38.5]
SilentLedgerは、監査と完全な非対話を備えたプライバシ保護トランザクションシステムである。我々は、正当性、匿名性、機密性、健全性などのセキュリティ特性を正式に証明する。我々の実装とベンチマークは、SilentLedgerが最先端のソリューションよりも優れたパフォーマンスを実現していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:14:34 GMT)
EfficientIML: Efficient High-Resolution Image Manipulation Localization [38.4]
1200以上の拡散生成操作を意味的に抽出したマスクを用いた新しい高分解能SIFデータセットを提案する。本稿では,軽量で3段階のRWKVバックボーンを有する新しいEfficientIMLモデルを提案する。提案手法は, ローカライズ性能, FLOP, 推論速度において, ViT ベースや他の SOTA 軽量ベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:32:02 GMT)
UltrON: Ultrasound Occupancy Networks [38.3]
SDFや占有関数のような暗黙の表現は、従来のボクセルやメッシュベースの方法に代わる強力な代替手段を提供する。これらのアプローチは、Bモード強度に埋め込まれたリッチな音響情報を見渡して、正確なアノテーションにヒンジする。本稿では, 音響的特徴を利用して幾何整合性を向上させる, 占有率に基づく表現とglsUltrONの導入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:38:59 GMT)
Benchmarking Vision-Language Models on Chinese Ancient Documents: From OCR to Knowledge Reasoning [37.7]
我々は,VLM(Vision-Language Models)を評価するために設計された,中国の古文書の最初のベンチマークであるOstDocを提示する。古代文書には5つのタスク(ページレベルのOCR、頂点翻訳、推論に基づくQA、知識に基づくQA、言語的な変種QA)があり、14のドキュメントタイプ、100冊以上の書籍、約3,000ページをカバーしている。 AncientDocをベースとして,複数のメトリクスを用いて主流のVLMを評価し,人手によるスコアリングのための大規模言語モデルで補足した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:02:29 GMT)
MobileRL: Online Agentic Reinforcement Learning for Mobile GUI Agents [37.0]
モバイル環境におけるGUIエージェントを強化するオンラインエージェント強化学習フレームワークMOBILERLを提案する。コアコンポーネントはDifficulty-Adaptive GRPO (ADAGRPO) アルゴリズムである。マルチターンエージェントタスクにおけるタスク長に関する報酬を再生成するために,最短経路報酬調整方式を導入する。その結果、MoBILERL-9Bモデルは、AndroidWorld(75.8%)とAndroidLab(46.8%)の両方で最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:09:27 GMT)
Toward Subtrait-Level Model Explainability in Automated Writing Evaluation [36.9]
Subtrait (latent-trait component) の評価は、自動筆記スコアの透明性を高めるための有望な道を示す。生成言語モデルによる説明可能性とサブトレーサビリティの試作を行い,ヒトのサブトレーサビリティと形質スコア,および自動と人間のサブトレーサスコアのモデスト相関を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:32:14 GMT)
EVDI++: Event-based Video Deblurring and Interpolation via Self-Supervised Learning [36.9]
イベントベースのビデオデブロワーリングと補間のための自己教師型フレームワークEVDI++を紹介する。イベントカメラの高時間分解能を利用して、動きのぼやけを軽減し、中間フレーム予測を可能にする。実世界のぼやけたビデオやイベントによるネットワークトレーニングを実現するために,自己教師付き学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:36:24 GMT)
MPO: Boosting LLM Agents with Meta Plan Optimization [36.6]
大規模言語モデル(LLM)により、エージェントは対話的な計画タスクにうまく取り組むことができる。既存のアプローチは、しばしば幻覚の計画に悩まされ、新しいエージェントごとに再訓練を必要とする。本稿では,明示的なガイダンスを直接組み込んでエージェント計画機能を向上させるメタプラン最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:45:42 GMT)
Adversarial Attacks Against Automated Fact-Checking: A Survey [36.1]
本調査は,ファクトチェックシステムを対象とした敵攻撃の詳細な調査である。敵意識の防御の最近の進歩を考察し,オープンな研究課題を浮き彫りにした。本研究は, 逆行性操作に耐えられるレジリエントFCフレームワークの緊急ニーズを浮き彫りにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:10:10 GMT)
Energy-convergence trade off for the training of neural networks on bio-inspired hardware [35.7]
新たな経験的デバイスは、計算とメモリ間のコストのかかるデータ転送を排除して、ニューラルネットワークのトレーニングを加速することを約束する。本稿では,HfO2/ZrO2超格子を用いた強誘電体シナプスデバイスについて検討し,実験によって測定した重み付けをハードウェア対応ニューラルネットワークシミュレーションに適用する。 20 ns から 0.2 ms までのパルス幅で、短いパルスは更新エネルギーを低くするが、精度を犠牲にすることなく総エネルギーを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:40:00 GMT)
Robustness of Locally Differentially Private Graph Analysis Against Poisoning [34.9]
局所微分プライベート(LDP)グラフ解析は、複数のユーザに分散したグラフ上のプライベート分析を可能にする。 LDP下のグラフ度推定プロトコルにおける毒素攻撃の影響について検討する。我々は、データ中毒の影響を著しく低減し、高精度な計算次数推定を行うLDPの下で、ロバスト度推定プロトコルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:47:49 GMT)
MCP-AgentBench: Evaluating Real-World Language Agent Performance with MCP-Mediated Tools [34.4]
Model Context Protocol (MCP) はエージェント・ツールの統合と相互運用性を高めるために設計されたオープン標準である。既存のベンチマークでは、この新しいパラダイムで実世界のエージェントのパフォーマンスをキャプチャできない場合が多い。 MCP-AgentBenchは、MPPを介するツールインタラクションにおいて、言語エージェントの機能を厳格に評価するために特別に設計された包括的なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:08:40 GMT)
MSNav: Zero-Shot Vision-and-Language Navigation with Dynamic Memory and LLM Spatial Reasoning [34.1]
VLN(Vision-and-Language Navigation)は、自然言語の命令を解釈し、複雑な環境をナビゲートするエージェントである。現在のアプローチでは、単一の大規模言語モデル(LLM)がエンドツーエンドで決定する、"ブラックボックス"パラダイムを採用することが多い。 3つのモジュールを相乗的アーキテクチャに融合するフレームワークであるメモリ空間ナビゲーション(MSNav)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:47:41 GMT)
Beyond Seen Data: Improving KBQA Generalization Through Schema-Guided Logical Form Generation [34.1]
知識ベース質問応答 (KBQA) は、大きなKBに格納された豊富な人間の知識を用いて、自然言語でユーザーの質問に答えることを目的としている。現在のKBQAメソッドは、テスト時に見知らぬ知識ベース要素と競合する。本稿では,スキーマコンテキストをエンティティ検索や論理形式生成に注入する新しいモデルであるSG-KBQAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:39:44 GMT)
HuMo: Human-Centric Video Generation via Collaborative Multi-Modal Conditioning [33.9]
本稿では,協調型マルチモーダル制御のためのフレームワークであるHuMoを紹介する。 HuMoはサブタスクにおける専門的な最先端メソッドを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:54:29 GMT)
A Logic for Expressing Log-Precision Transformers [33.5]
本稿では,任意の対数精度変換器を一階述語論理文として等価に表現できることを示す。これは、最も厳密な既知の上界であり、対数精度変換器の論理的特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:48:04 GMT)
Prediction Loss Guided Decision-Focused Learning [33.3]
決定中心学習(DFL)は、決定品質を直接エンドツーエンドで最適化することで予測モデルを訓練する。 PFLはより安定した最適化をもたらすが、下流の意思決定品質を見落としている。本稿では, 予測損失勾配を用いて決定損失勾配を摂動させ, 更新方向を構築するという, 単純かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:49:04 GMT)
SocialNav-SUB: Benchmarking VLMs for Scene Understanding in Social Robot Navigation [32.8]
ダイナミックで人間中心の環境でのソーシャルナビゲーションには、堅牢なシーン理解に基づく社会的に適合した決定が必要である。近年のビジョン・ランゲージ・モデル (VLM) は、社会ロボットナビゲーションの曖昧な要求に沿う有望な能力を示している。本稿では,ソーシャルナビゲーションシーン理解ベンチマーク(SocialNav-SUB)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:47:00 GMT)
Efficient Decoding Methods for Language Models on Encrypted Data [32.6]
ホモモルフィック暗号化(HE)は、セキュアな推論のために暗号化されたデータの計算を可能にする。ニューラルテキスト生成にはargmaxやサンプリングのような復号法が必要である。我々は,従来の手法に比べて暗号操作を減らし,実用的なグリージー復号を可能にする,HEフレンドリーなargmaxアルゴリズムであるCutmaxを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:23:14 GMT)
The Sound of Entanglement [32.6]
The Sound of Entanglementは,ベル試験における交叉光子のリアルタイム測定によるライブ演奏である。測定された量子相関を中心的な構成要素として統合し、ライブ視覚と実験データとを同期させることで、パフォーマンスはユニークで再生不能なオーディオ視覚体験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:00:07 GMT)
Dexterous Manipulation through Imitation Learning: A Survey [32.5]
イミテーションラーニング(IL)は、ロボットが専門家によるデモンストレーションから直接巧妙な操作スキルを習得できるようにすることによって、代替手段を提供する。 ILは、明示的なモデリングと大規模な試行錯誤の必要性を回避しながら、きめ細かい調整と接触ダイナミクスをキャプチャする。私たちのゴールは、研究者や実践者たちに、この急速に進化する領域の包括的紹介を提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:21:33 GMT)
UAR-NVC: A Unified AutoRegressive Framework for Memory-Efficient Neural Video Compression [32.5]
Inlicit Neural Representation (INRs)は、ビデオをニューラルネットワークとして表現することで、ビデオ圧縮において大きな可能性を証明している。本稿では、自己回帰(AR)の観点からのINRモデルの新たな理解と、メモリ効率の高いニューラルビデオ圧縮(UAR-NVC)のための統一自己回帰フレームワークを提案する。 UAR-NVCは、タイムラインベースとINRベースのニューラルビデオ圧縮を統合自己回帰パラダイムの下で統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:55:29 GMT)
asLLR: LLM based Leads Ranking in Auto Sales [31.8]
本稿では,CTR損失と質問回答(QA)損失をデコーダのみの大規模言語モデルアーキテクチャに組み込んだLLR(LLMベースの自動車販売におけるリードランキング)を紹介する。実験の結果,AsLLRは商用データセットの複雑なパターンを効果的にモデル化し,AUCの0.8127を達成できた。実世界の販売シナリオでは、厳格なオンラインA/Bテストの後、LLRは従来の方法と比較して販売量を約9.5%増やした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:26:29 GMT)
First-order State Space Model for Lightweight Image Super-resolution [31.4]
状態空間モデル(SSM)は、NLPタスクにおいて有望であり、視覚タスクにますます適用されている。本稿では,最初のMambaモジュールを改善するために,FSSM(First-order State Space Model)を提案する。 FSSMは5つのベンチマークデータセット上でのMambaIRの性能を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:00:43 GMT)
Exploratory Retrieval-Augmented Planning For Continual Embodied Instruction Following [30.8]
本研究では,動的非定常環境におけるエンボディエージェントのタスクに追従した継続的指導に対処するために,探索的検索型拡張計画(ExRAP)フレームワークを提案する。このフレームワークは、物理環境を効率的に探索し、環境コンテキスト記憶を確立することにより、大規模言語モデルの具体的推論能力を高める。目標達成率と実行効率の両面で、最先端のLCMベースのタスク計画アプローチを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:39:51 GMT)
Symbolic regression via MDLformer-guided search: from minimizing prediction error to minimizing description length [30.1]
対象からの距離を反映した最小記述長に基づく新しい探索対象を提案する。そこで我々は, 公式の正しい数学的形式を効果的に復元できる記号回帰法SR4MDLを実装した。提案手法は,2つのベンチマークデータセットにまたがって約50の式を復元し,43.92%の精度で最先端の手法を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:18:17 GMT)
Accelerating Mixture-of-Expert Inference with Adaptive Expert Split Mechanism [29.9]
MoEpicは、新しい専門家分割機構を備えた効率的なMoE推論システムである。人気のあるMoE LLMの実験は、MoEpicがGPUコストの約半分を節約できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:28:24 GMT)
MultimodalHugs: Enabling Sign Language Processing in Hugging Face [29.6]
MultimodalHugsはHugging Face上に構築されたフレームワークで、より多様なデータモダリティとタスクを可能にする。我々は,手話のポーズ推定データや文字のピクセルデータなど,マルチモーダルHugsが様々なモダリティに対応できることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:14:54 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） (Wed, 10 Sep 2025 14:02:32 GMT)
M-BRe: Discovering Training Samples for Relation Extraction from Unlabeled Texts with Large Language Models [29.1]
本稿では、関係抽出(RE)のための未ラベルテキストからトレーニングインスタンスを抽出するM-BReというフレームワークを提案する。 3つのモジュールを使って、上記の分類アプローチの利点(関係群、関係抽出、ラベル決定)を組み合わせている。広範囲な実験により、REのためのラベルなしテキストから高品質なトレーニングサンプルを発見するのに優れた能力が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:50:56 GMT)
Beyond One-Size-Fits-All: Inversion Learning for Highly Effective NLG Evaluation Prompts [29.0]
モデル出力から入力命令への効果的な逆写像を学習する効果的な学習法を提案する。本手法では,1つの評価サンプルしか必要とせず,時間を要する手動プロンプトエンジニアリングを不要にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:32:57 GMT)
RewardDance: Reward Scaling in Visual Generation [28.9]
RewardDanceは、新しい生成的報酬パラダイムを通じて障壁を克服するスケーラブルな報酬モデリングフレームワークである。報酬スコアを"yes"トークンを予測するモデルの確率として再構成することで、RewardDanceは本質的に報酬目標をビジョンランゲージモデルと整合させる。 RewardDanceはテキスト・トゥ・イメージ、テキスト・トゥ・ビデオ、画像・トゥ・ビデオ生成において最先端の手法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:59:31 GMT)
Metis: Training Large Language Models with Advanced Low-Bit Quantization [28.6]
いくつかの支配的な特異値は、ブロックワイド量子化の固有のバイアスと矛盾する広い数値範囲を創出する。この研究は、スペクトル分解とランダム埋め込みを組み合わせたトレーニングフレームワークであるMetisを導入し、長尾成分から支配的な成分を効率的に解離させる。 Metisでは、FP8トレーニングはFP32ベースラインを超え、FP4トレーニング精度はFP32に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:04:12 GMT)
Beyond Distribution Shifts: Adaptive Hyperspectral Image Classification at Test Time [28.2]
HyperTTAは、様々な劣化条件下でモデルロバスト性を高めるために設計された統一フレームワークである。まず,9種類の分解を体系的にシミュレートする多分解ハイパースペクトルデータセットを構築した。信頼性を意識したエントロピー最小化LayerNormアダプタ(CELA)の軽量テスト時間適応(TTA)戦略を取り入れたイニシアティブ
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:31:37 GMT)
GAUSS: Benchmarking Structured Mathematical Skills for Large Language Models [28.1]
textbfGAUSS (textbfUnderlying textbfStructured textbfSkills in Mathematics) は、12コアのスキル次元でLLMの数学的能力を評価するベンチマークである。 GAUSSは、認知能力に応じて問題を分類し、特定の能力を分離する設計タスクによって、モデルの数学的能力の包括的、きめ細かい、解釈可能なプロファイルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:35:38 GMT)
AdsQA: Towards Advertisement Video Understanding [27.9]
我々は,大規模言語モデル(LLM)の能力を調べるために,広告(ad)ビデオを挑戦的なテストベッドとして使用することを提案する。私たちのモチベーションは、例えばマーケティングロジック、説得戦略、オーディエンスエンゲージメントといった、ヒントに富んだ情報に富んだ広告ビデオの特徴を最大限に活用することにあります。広告QAベンチマークであるAdsQAは、広告ビデオ1,544本、クリップ10,962本、合計22.7時間、課題5つのタスクを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:17:53 GMT)
FinZero: Launching Multi-modal Financial Time Series Forecast with Large Reasoning Model [27.2]
FinZeroは、FVLDBファイナンシャル時系列の推論、予測、分析的理解を行うために、UARPOによって微調整されたマルチモーダル事前訓練モデルである。 UARPOで微調整した後、FinZeroは高信頼グループのGPT-4oよりも予測精度が約13.48%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:32:41 GMT)
To Theoretically Understand Transformer-Based In-Context Learning for Optimizing CSMA [26.9]
バイナリ指数バックオフ方式はWiFi 7で広く使われているが、動的チャネル環境下ではスループットが低下している。最近のモデルベースアプローチは、既知のノード密度と固定されたノード密度の下でのバックオフ戦略を単純に最適化する。本稿では、チャネルアクセスを最適化するためのトランスフォーマーベースのインコンテキスト学習(ICL)理論を初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:13:54 GMT)
PromptEnhancer: A Simple Approach to Enhance Text-to-Image Models via Chain-of-Thought Prompt Rewriting [26.8]
本稿では,テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルのための新規で普遍的なプロンプト書き換えフレームワークであるPromptEnhancerを紹介する。モデル固有の微調整やイメージ・リワードスコアのような暗黙の報酬信号に依存する従来の手法とは異なり、我々のフレームワークはリライターをジェネレータから切り離す。 Hunyuan Image 2.1モデルの実験では、PromptEnhancerは幅広い意味的および構成的課題において画像テキストアライメントを大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:33:19 GMT)
A Survey on Training-free Alignment of Large Language Models [26.8]
トレーニングフリー(TF)アライメント技術は、リソース集約的な微調整に代わる有望な代替手段を提供する。本稿では,TFアライメント法の最初の体系的レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:08:47 GMT)
A Systematic Survey on Large Language Models for Evolutionary Optimization: From Modeling to Solving [26.5]
大規模言語モデル(LLM)は、最適化問題に対処するためにますます研究されている。急速な進歩にもかかわらず、この分野は依然として統一的な合成と体系的な分類を欠いている。この調査は、最近の開発を包括的にレビューし、構造化されたフレームワーク内でそれらを整理することで、このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:05:54 GMT)
Grasp Like Humans: Learning Generalizable Multi-Fingered Grasping from Human Proprioceptive Sensorimotor Integration [26.4]
触覚と審美的知覚は、人間の器用な操作に欠かせないものであり、感覚運動器統合による物体の確実な把握を可能にしている。本研究では,人間の直感的・自然な操作から模倣学習に基づくロボット実行へのスキル伝達を把握するための,新しい手袋による触覚的知覚予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:44:12 GMT)
Moment- and Power-Spectrum-Based Gaussianity Regularization for Text-to-Image Models [26.1]
本稿では,標準ガウス分布と標準ガウス分布を一致させ,標準ガウス分布を強制する新たな正規化損失を提案する。本稿では,テキスト・ツー・イメージ・モデルを用いたテスト時間報酬アライメントのためのジェネレーティブ・モデリングにおける正規化の適用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:56:22 GMT)
SimCroP: Radiograph Representation Learning with Similarity-driven Cross-granularity Pre-training [25.8]
胸部CTにおける類似性駆動型クロスグラニュラリティ事前学習フレームワークを提案する。類似性駆動アライメントとクロスグラニュラリティ融合を組み合わせて、ラジオグラフィーの解釈を改善する。 SimCroPは、大規模なペアCTレポートデータセットで事前トレーニングされ、画像分類とセグメンテーションタスクで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:20:53 GMT)
Vision Transformer with Sparse Scan Prior [24.8]
textbfSparse textbfScan textbfSelf-textbfAttention mechanism(rmS3rmA$)を提案する。このメカニズムはトークンごとに一連のAnchor of Interestをプリ定義し、局所的な注意を使ってこれらのアンカー周辺の空間情報を効率的にモデル化する。 rmS3rmA$で構築すると、 textbfSparse textbfScan textbfVisionを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:25:09 GMT)
Uncertainty Quantification in Probabilistic Machine Learning Models: Theory, Methods, and Insights [24.7]
予測の信頼性を評価するには、不確実性定量化(UQ)が不可欠である。本稿では,確率論的モデルにおける疫学的およびアレター的不確実性を推定するための体系的枠組みを提案する。我々は,UQの理論的定式化を導き,モンテカルロサンプリングに基づく推定法を提案し,不確実性推定の影響を評価する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:02:44 GMT)
Deep Unrolling of Sparsity-Induced RDO for 3D Point Cloud Attribute Coding [24.4]
マルチレゾリューションBスプラインプロジェクションフレームワークにおける損失特性圧縮の問題について検討する。対象の連続3D属性関数は、まずネストした部分空間の列に投影される。選択された粗大な予測器に対して、係数は、低解像度から高解像度への予測のために調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:23:21 GMT)
DomainCQA: Crafting Knowledge-Intensive QA from Domain-Specific Charts [24.2]
CQA(Chart Question Answering)は、チャートデータに対する視覚的理解と推論について、MLLM(Multimodal Large Language Models)を評価する。本稿では,ドメイン固有のCQAベンチマークを構築するためのフレームワークであるDomainCQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:18:09 GMT)
From Static to Adaptive Defense: Federated Multi-Agent Deep Reinforcement Learning-Driven Moving Target Defense Against DoS Attacks in UAV Swarm Networks [23.9]
UAV群における能動的DoS緩和のための新しい枠組みを提案する。我々は、リーダースイッチング、ルート突然変異、周波数ホッピングを含む軽量かつ協調的なMTD機構を設計する。我々のアプローチは最先端のベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:47:56 GMT)
CURE: Controlled Unlearning for Robust Embeddings - Mitigating Conceptual Shortcuts in Pre-Trained Language Models [23.9]
CUREは,概念的ショートカットを系統的に切り離し,抑制するフレームワークである。 CUREは、IMDBのF1スコア+10ポイント、Yelpの+2ポイントを絶対的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:32:53 GMT)
Event Camera Meets Resource-Aware Mobile Computing: Abstraction, Algorithm, Acceleration, Application [23.9]
イベントベースのビジョンは、高能率プラットフォーム上での高精度で低レイテンシなセンシングタスクに適しています。ノイズの多いイベントの存在、安定的で永続的なセマンティックな情報の欠如、巨大なデータボリュームは、リソースに制約のあるモバイルデバイス上でのイベントベースのデータ処理に課題をもたらす。本稿では,2014年から2025年までの文献を調査し,イベントベースモバイルセンシングの概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:59:24 GMT)
Sparse Transformer for Ultra-sparse Sampled Video Compressive Sensing [23.8]
デジタルカメラは1ピクセルあたり0.1マイクロジュールを消費し、ビデオをキャプチャしてエンコードする。我々は,各空間位置において,サブフレームを1に設定したUltra-Sparse Smpling(USS)方式を提案する。次に,DMD(Digital Micro-mirror Device)エンコーディングシステムを構築し,USS戦略の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:03:06 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） (Wed, 10 Sep 2025 14:34:25 GMT)
How Far Are We from Optimal Reasoning Efficiency? [23.6]
大きな推論モデル (LRM) は、拡張されたチェーン・オブ・ソート (CoT) 推論を通じて、顕著な問題解決能力を示す。 LRMはしばしば冗長で冗長な推論トレースを生成する。既存の微調整手法は推論効率を改善することを目的としているが、その効率性を評価することは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:03:04 GMT)
Merge-of-Thought Distillation [23.5]
マージ・オブ・ソート蒸留(Merge-of-Thought Distillation、MoT)は、教師固有の教師付き微調整ブランチと、結果として生じる学生の変種を重み空間にマージする、ライトウェイトなフレームワークである。競合数学のベンチマークでは、Qwen3-14Bの学生にMoTを適用すると、DEEPSEEK-R1、QWEN3-30B-A3B、QWEN3-32B、OPENAI-O1といった強力なモデルを超える。 MoTは破滅的な忘れを減らし、数学以外の一般的な推論を改善し、より良い教師を育成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:46:57 GMT)
CamC2V: Context-aware Controllable Video Generation [22.9]
CamC2Vは、コンテクスト・ツー・ビデオ(C2V)モデルであり、複数の画像条件をコンテキストとして統合し、カメラ制御とともに3D制約を伴って、グローバルなセマンティクスときめ細かい視覚的詳細の両方を強化する。 RealEstate10Kデータセットに関する包括的な研究は、視覚的品質とカメラの制御性の改善を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:57:03 GMT)
Beyond Ten Turns: Unlocking Long-Horizon Agentic Search with Large-Scale Asynchronous RL [22.8]
ASearcherは、検索エージェントの大規模RLトレーニングのためのオープンソースプロジェクトである。 ASearcher-Web-QwQは、xBenchで42.1、GAIAで52.8のAvg@4スコアを獲得し、既存のオープンソース32Bエージェントを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:02:29 GMT)
CommonVoice-SpeechRE and RPG-MoGe: Advancing Speech Relation Extraction with a New Dataset and Multi-Order Generative Framework [21.9]
音声関係抽出(SpeechRE)は、音声から直接関係三重項を抽出することを目的としている。既存のベンチマークデータセットは、合成データに大きく依存しており、実際の人間の発話の十分な量と多様性を欠いている。 CommonVoice-SpeechREは、多様な話者から2万近い実際の音声サンプルからなる大規模なデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:35:43 GMT)
Empirical Security Analysis of Software-based Fault Isolation through Controlled Fault Injection [21.6]
GoogleのV8ヒープサンドボックスは、ChromiumベースのすべてのブラウザとNode$.jsとElectron上に構築された数え切れないほど多くのユーザを保護する。広く使われているにもかかわらず、そのようなSFI機構はセキュリティテストはほとんど行われていない。本稿では,現代のSFI実装のセキュリティ境界をモデル化する新しいテスト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:37:04 GMT)
ASTPrompter: Preference-Aligned Automated Language Model Red-Teaming to Generate Low-Perplexity Unsafe Prompts [21.5]
既存のLLMのレッドチームアプローチは、高い攻撃成功率を優先し、多くの場合、高い複雑さのプロンプトをもたらす。 ASTPrompterは,攻撃者に対して高い攻撃成功率(ASR)を達成しつつ,低い難易度を維持するよう訓練する,コントラスト優先学習を用いた単一ステップ最適化手法である。 ASTPrompterは、Llama-8.1Bの攻撃成功率は5.1倍であり、凍結したLLMの2.1倍のインプットを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:36:47 GMT)
Prior Prompt Engineering for Reinforcement Fine-Tuning [21.4]
我々は、強化微細チューニング(RFT)の文脈における先行プロンプトエンジニアリング(pPE)について検討する。推論時プロンプトエンジニアリング (iPE) にヒントを得て, 推論, 計画, コードベース推論, 知識リコール, および null-example 利用の5つの戦略を対応する pPE アプローチに翻訳する。以上の結果から,全てのpPE学習モデルがiPE学習モデルを上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:33:47 GMT)
Replicable Reinforcement Learning with Linear Function Approximation [21.4]
複製可能なランダム設計回帰と非中心共分散推定のための2つの効率的なアルゴリズムを導入する。次に、これらのツールを活用して、線形マルコフ決定プロセスのための最初の証明可能なRLアルゴリズムを提供する。我々は、我々のアルゴリズムを実験的に評価し、より一貫性のあるニューラルポリシーをいかに刺激するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:56:09 GMT)
Drivel-ology: Challenging LLMs with Interpreting Nonsense with Depth [21.1]
ドライブロロジーは「深みのあるナンセンス」によって特徴づけられる言語現象である我々は、英語、マンダリン、スペイン語、フランス語、日本語、韓国語で、1200以上の精巧にキュレートされ、多様なサンプルのベンチマークデータセットを構築した。現在の大規模言語モデル (LLM) は,ドライブロジカルテキストの階層的意味論の理解に一貫して失敗している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:02:50 GMT)
Decentralized Stochastic Nonconvex Optimization under the Relaxed Smoothness [21.1]
本稿では,勾配ノルムの複雑さとコンセンサス誤差に基づいて,緩和されたスムーズな設定における分散化一階法を解析するための新しいフレームワークを提案する。また,本手法を示す数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:17:19 GMT)
X-Part: high fidelity and structure coherent shape decomposition [21.1]
X-Partは、総合的な3Dオブジェクトを意味論的に意味のある部分に分解するために設計された制御可能な生成モデルである。 X-Partは、部分生成のプロンプトとしてバウンディングボックスを使用し、意味のある分解のためにポイントワイドなセマンティック特徴を注入する。この研究は、プロダクション対応、編集可能、構造的に健全な3Dアセットを作成するための新しいパラダイムを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:37:02 GMT)
A Nonlinear Low-rank Representation Model with Convolutional Neural Network for Imputing Water Quality Data [21.1]
水質データの統合性(WQD)は、科学的意思決定と生態保護のための環境モニタリングにおいて重要である。従来のデータ計算手法は、潜在的なダイナミクスを描写することは困難であり、深層データの特徴を捉えるのに失敗する。本稿では,WQDの欠落を補うために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた低ランク表現モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:50:14 GMT)
Calibrating MLLM-as-a-judge via Multimodal Bayesian Prompt Ensembles [20.8]
マルチモーダル・大規模言語モデル (MLLM) はテキスト・ツー・イメージ(TTI)生成システムの評価にますます利用されている。これらの「ジャッジ」モデルは、様々な画像領域にまたがるバイアス、過信、一貫性のないパフォーマンスに悩まされることが多い。 MMB(Multimodal Mixture-of-Bayesian Prompt Ensembles)と呼ばれる新しいマルチモーダル認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:06:47 GMT)
Scaling Video-Language Models to 10K Frames via Hierarchical Differential Distillation [20.7]
ViLAMPは階層型ビデオ言語モデルで、1時間の動画を「混合精度」で処理する ViLAMPは、非キーフレームを最も健全な特徴に減らしながら、完全な情報を保持し、混合精度のトレーニングに似ている。特にViLAMPは、単一のNVIDIA A100 GPU上で超長いビデオ(最大10Kフレーム)を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:22:46 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） (Wed, 10 Sep 2025 17:17:28 GMT)
Calibrating Transformers via Sparse Gaussian Processes [20.4]
本稿では,マルチヘッドアテンションブロック(MHA)の出力空間に直接ベイズ推論を行い,その不確実性を校正するスパースガウスプロセスアテンション(SGPA)を提案する。 SGPAベースのトランスフォーマーは、テキスト、画像、グラフ上の一連の予測タスクにおいて、競合予測精度を達成すると同時に、分布内キャリブレーションと分布外ロバストネスと検出の両方を顕著に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:37:12 GMT)
Dual-Thresholding Heatmaps to Cluster Proposals for Weakly Supervised Object Detection [19.8]
近年,WSOD (Weakly supervised Object Detection) が注目されている。本稿では,各提案をバックグラウンドクラス表現で拡張する弱教師付き基本検出ネットワーク(WSBDN)を提案する。 VOC 2007ではmAP/mCorLocスコアが58.5%/81.8%、VOC 2012では55.6%/80.5%となり、最先端のWSOD法に対して良好に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:12:03 GMT)
Generative Data Refinement: Just Ask for Better Data [19.8]
トレーニングデータセットは、新たなデータがWeb上でインデックスされるレートよりも速く成長する。公開インデックス化されていないユーザ生成コンテンツとして、さらに多くのデータが存在しているが、そのようなデータの導入にはかなりのリスクが伴う。我々は、事前訓練された生成モデルを使用して、望ましくないコンテンツを持つデータセットを洗練されたデータセットに変換するためのフレームワーク、生成データ精細化(GDR)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:49:12 GMT)
TextSSR: Diffusion-based Data Synthesis for Scene Text Recognition [19.6]
シーンテキスト認識(STR)は、現実的でない合成トレーニングデータや、十分な実世界のデータを集めることの難しさに悩まされている。テキスト認識訓練データを合成するための新しいパイプラインであるTextSSRを紹介する。位置グリフ強調による領域中心のテキスト生成により精度を向上する。周囲のテキストや背景からの文脈的ヒントを用いて、スタイルや外観生成を導くことでリアリズムを維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:03:33 GMT)
RetinaGuard: Obfuscating Retinal Age in Fundus Images for Biometric Privacy Preserving [19.5]
RetinaGuardは、特徴レベルの生成的対向性マスキング機構を不明瞭な網膜年齢に応用した、新しいプライバシー強化フレームワークである。網膜年齢予測を画像品質と病理的特徴表現に最小限の影響で難読化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:06:48 GMT)
Teaching an Old LLM Secure Coding: Localized Preference Optimization on Distilled Preferences [19.2]
セキュアなコード生成を改善する上で,2つの重要な課題に対処する。まず、幅広いセキュリティ問題をカバーする高品質なトレーニングデータを取得することが重要です。第二に、モデルをセキュアなコードに整合させるには、ローカライズされたコードの領域にフォーカスする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:01:21 GMT)
Too Helpful, Too Harmless, Too Honest or Just Right? [19.1]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いNLPタスクに強いパフォーマンスを示す。アウトプットをHelpfulness、Harmlessness、Hoesty(HHH)の原則と整合させることは、依然として永続的な課題である。本稿では,Transformer アーキテクチャに Calibrated Experts (MoCaE) を組み込んだモジュールアライメントフレームワークである TrinityX を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:51:47 GMT)
Motion-Based User Identification across XR and Metaverse Applications by Deep Classification and Similarity Learning [19.0]
本稿では,様々な拡張現実感(XR)アプリケーションにおいて,ユーザの動作に基づいてユーザを確実に識別する2つの最先端分類モデルと類似性学習モデルの一般化能力について検討する。我々は,5つの異なるXRアプリケーションにおいて,49人のユーザから幅広い動作データを含む新しいデータセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:38:21 GMT)
Observation of average topological phase in disordered Rydberg atom array [18.8]
位相相は過去20年間、主に量子純状態において広範囲に研究されてきた。近年の研究では、混合量子状態における平均対称性保護位相の存在が理論的に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:05:51 GMT)
Instance-Optimal Matrix Multiplicative Weight Update and Its Quantum Applications [18.7]
O(sqrtTcdot S(X||d-1I_d))$。偏極ノイズ,ランダムな量子状態,ギブス状態によって崩壊した量子状態の学習技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:15:41 GMT)
Leveraging AI Agents for Autonomous Networks: A Reference Architecture and Empirical Studies [18.5]
この研究は、ジョゼフ・シファキス(Joseph Sifakis)のAN Agent参照アーキテクチャを機能認知システムに実装することで、アーキテクチャ理論と運用現実のギャップを埋める。 5G NR sub-6 GHz において,サブ10ms のリアルタイム制御を実演し,外ループリンク適応 (OLLA) アルゴリズムよりも6% 高いダウンリンクスループットを実現した。これらの改善により、従来の自律的障壁を克服し、次世代の目標に向けて重要なL4エナリング能力を推し進めるアーキテクチャの生存性が確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:24:57 GMT)
Linear Convergence of the Frank-Wolfe Algorithm over Product Polytopes [18.5]
積ポリトープ上のFrank-Wolfeアルゴリズムの線形収束について検討する。約$mu$-Polyak-Lojasiewicz の凸対象に対しては、結果の条件数で定量化される線形収束率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:13:40 GMT)
Lightweight Deep Unfolding Networks with Enhanced Robustness for Infrared Small Target Detection [18.4]
L-RPCANetと呼ばれる堅牢な主成分分析(RPCA)に基づく軽量なフレームワークを提案する。単一チャネル入力赤外線画像におけるチャネル次元を減少・増大させる階層的ボトルネック構造を構築する。複素雑音に対するロバスト性を高めるため、ノイズ低減モジュールが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 00:23:32 GMT)
PQMass: Probabilistic Assessment of the Quality of Generative Models using Probability Mass Estimation [18.4]
そこで本研究では,各試料から得られる2つの分布を比較するための可能性のない手法を提案する。 PQMassはサンプル空間を重複しない領域に分割し、各領域に該当するデータサンプルの数にチ二乗テストを適用する。我々はPQMassが適度に高次元データにスケールできることを示し、実用的な応用における特徴抽出の必要性を排除している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:11:35 GMT)
A single-loop SPIDER-type stochastic subgradient method for expectation-constrained nonconvex nonsmooth optimization [18.4]
厳密なペナルティモデルを構築するための新しい手法を提案する。対象関数と関数の次数と各制約関数値を用いる。その結果,本手法は2人制約問題よりもはるかに高速であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:48:51 GMT)
Balancing Quality and Variation: Spam Filtering Distorts Data Label Distributions [18.2]
我々は、アノテータフィルタリングの設定範囲が主観的タスクの変動の保存にどのように影響するかを評価する。その結果、アノテータ除去のための保守的設定(5%)が最良であることが判明した。これらの結果は,ラベルの多様性を考慮したスパム除去手法の必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:22:07 GMT)
A Chinese Continuous Sign Language Dataset Based on Complex Environments [18.0]
複雑な環境に基づく中国語連続手話(CSL)のための大規模データセットを構築した。このデータセットは、日常生活シーンから収集された5,988の連続CSLビデオクリップを含んでいる。連続手話認識のための時間周波数ネットワーク(TFNet)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:07:24 GMT)
Missing Fine Details in Images: Last Seen in High Frequencies [18.0]
本稿では、低周波成分と高周波成分の最適化を明示的に分離するウェーブレットベースの周波数対応可変オートエンコーダ(FA-VAE)フレームワークを提案する。提案手法は,現在の潜在トークン化器の忠実度ギャップを橋渡しし,実写画像合成における周波数認識最適化の重要性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:15:25 GMT)
ACE-RL: Adaptive Constraint-Enhanced Reward for Long-form Generation Reinforcement Learning [17.8]
本稿では,長期化強化学習(ACE-RL)のための適応制約強化報酬を用いたフレームワークを提案する。 ACE-RLはまず、各命令を細粒度で適応的な制約基準のセットに自動的に分解する。そこで我々は,対応する制約に対する満足度に基づいて,長文応答の質を定量化する報奨機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:00:39 GMT)
ReceiptSense: Beyond Traditional OCR -- A Dataset for Receipt Understanding [17.5]
データセットはアラビア語のレシート理解のために設計された包括的なデータセットである。データセットには、さまざまな小売設定からの2万のアノテートレシート、30,000のOCRアノテートイメージ、10,000のアイテムレベルのアノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:26:20 GMT)
Pay Attention to Real World Perturbations! Natural Robustness Evaluation in Machine Reading Comprehension [17.4]
本研究では,自然摂動が事前学習したエンコーダ言語モデルの性能劣化をもたらすことを示す。さらに心配なのは、最先端のエンコーダ言語モデルがこれらのエラーを継承していることだ。これらの誤りを軽減するため,自然あるいは合成摂動の例をトレーニングすることで,自然摂動に対する頑健性を改善することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:22:08 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） (Wed, 10 Sep 2025 09:57:03 GMT)
\emph{FoQuS}: A Forgetting-Quality Coreset Selection Framework for Automatic Modulation Recognition [17.2]
提案するemphFoQuSは,元のデータセットからコアセットを選択することで,フルトレーニングの効果を近似する。実験により、emphFoQuSは複数のAMRデータセット上で高い認識精度と優れたクロスアーキテクチャの一般化を維持できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:39:49 GMT)
Agents of Discovery [17.0]
大規模言語モデル(LLM)は、データ分析に基づく研究問題を共同で解決することができる。本稿では,LHCオリンピックデータセットを用いた異常検出の課題について考察する。最高のエージェント生成ソリューションは、人間の最先端の結果のパフォーマンスを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:25:13 GMT)
To See a World in a Spark of Neuron: Disentangling Multi-task Interference for Training-free Model Merging [16.8]
本研究は, モデルマージにおける神経機構を利用した最初の研究である。神経サブスペース内のタスク干渉を軽減するために開発された新しい統合フレームワークであるNeuroMergingを紹介する。本研究は, モデルマージにおける神経機構の整合の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:56:44 GMT)
Large Language Models for Mobile GUI Text Input Generation: An Empirical Study [16.7]
大規模言語モデル(LLM)は優れたテキスト生成機能を示している。本稿は,UIページに対するAndroidテキスト入力生成における8つの最先端LCMの有効性を広く検討する。実験の結果,一部のLCMはより効率的で高品質なテキスト入力を生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:40:15 GMT)
Damped Proximal Augmented Lagrangian Method for weakly-Convex Problems with Convex Constraints [16.4]
弱拘束的目的と凸・非拘束的制約の問題を解くために、減衰した近位グランジアン法(DPALM)を提案する。 DPALM は APG を用いて各サブプロブレムを線形に滑らかに解くことで,約$varepsilon$-KK 点を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 00:21:29 GMT)
Gaze3P: Gaze-Based Prediction of User-Perceived Privacy [16.3]
Gaze3Pは、ユーザが認識したプライバシの調査を促進するために特別に設計された最初のデータセットです。私たちのデータセットは、100人の参加者と1000人の刺激からの視線データで構成されており、様々なプライベートな属性と安全な属性を含んでいる。 Gaze3Pでは、人間の目から知覚されたプライバシーを暗黙的に、動的に予測する機械学習モデルを訓練します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:44:37 GMT)
Are Generative Models Underconfident? Better Quality Estimation with Boosted Model Probability [16.2]
テキスト生成モデルの出力確率は不確実であることを示す。我々はBoostedProbと呼ばれるQEアプローチを提案し、モデルの信頼性を高める。複雑さが増すことなく、BoostedProbは、異なる設定での生モデルの確率よりも顕著に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:56:57 GMT)
HIRAG: Hierarchical-Thought Instruction-Tuning Retrieval-Augmented Generation [16.2]
我々は、新しいRAG命令微調整手法、階層型命令-調整型検索生成(HIRAG)を導入する。この方法は,多段階のプログレッシブ・チェーン・オブ・シントを利用して,モデルのオープンブック検査能力を向上させる。実験によると、HIRAGトレーニング戦略は、RGB、PopQA、MuSiQue、HotpotQA、PubmedQAといったデータセット上でのモデルのパフォーマンスを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:00:18 GMT)
EvolKV: Evolutionary KV Cache Compression for LLM Inference [16.1]
EvolKVは階層的にタスク駆動型のKVキャッシュ圧縮のための適応型フレームワークである。 EvolKVは、オリジナル予算の1.5%しか利用せず、完全なKVコード補完よりも優れたパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:32:49 GMT)
Investigating Compositional Reasoning in Time Series Foundation Models [16.1]
予測における構成的推論を定義し,それを分布内一般化と区別する。私たちはパッチベースのトランスフォーマーが最高の理由付け性能を持っていることに気付きました。いくつかのゼロショットのアウト・オブ・ディストリビューションのシナリオでは、これらのモデルは、イン・ディストリビューションデータに基づいてトレーニングされた移動平均と指数的スムーズな統計ベースラインより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:22:20 GMT)
Enhancing Sum Capacity via Quantum and No-Signaling Cooperation Between Transmitters [15.8]
従来の研究では、擬似テレパシーゲームを含むチャネルの総容量は、量子的または非符号的協調によって向上できることを示した。本稿では,量子的あるいは非信号的協調が総和容量を増大させるチャネルのより広いクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:24:23 GMT)
Bridging the Gap in Ophthalmic AI: MM-Retinal-Reason Dataset and OphthaReason Model toward Dynamic Multimodal Reasoning [15.7]
本稿では,眼科用マルチモーダルデータセットMM-Retinal-Reasonについて紹介する。 MM-Retinal-Reasonに基づいて,第1の眼科特異的多モード推論モデルであるOphthaReasonを提案する。本モデルは,基礎的および複雑な推論タスクにおいて,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:30:10 GMT)
Sparse BEV Fusion with Self-View Consistency for Multi-View Detection and Tracking [15.7]
SCFusionは、マルチビュー機能統合を改善するための3つのテクニックを組み合わせたフレームワークである。 SCFusionは最先端のパフォーマンスを達成し、WildTrackで95.9%、MultiviewXで89.2%を記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:06:41 GMT)
Efficient and Generalized end-to-end Autonomous Driving System with Latent Deep Reinforcement Learning and Demonstrations [15.6]
本稿では,複雑かつ多様なシナリオを対象とした,効率的かつ汎用的なエンドツーエンド自動運転システム(EGADS)を提案する。 EGADSのRLエージェントは、分布仮定に依存しない正規化フローと変分推論を組み合わせる。実験により,EGADSは既存手法と比較して試料の複雑さを著しく低減し,安全性を著しく向上し,複雑な都市シナリオにおいて強力な一般化能力を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:18:49 GMT)
CoT-RAG: Integrating Chain of Thought and Retrieval-Augmented Generation to Enhance Reasoning in Large Language Models [15.6]
CoT(Chain-of- Thought)推論は、複雑なタスクにおける大規模言語モデルのLLM(LLM)パフォーマンスを高める。提案するCoT-RAGは3つの重要な設計を持つ新しい推論フレームワークである。精度は4.0%から44.3%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:38:49 GMT)
SWE-Mirror: Scaling Issue-Resolving Datasets by Mirroring Issues Across Repositories [15.5]
SWE-Mirrorは、現実世界のイシューのセマンティックセマンティクスを蒸留し、設定されたGym環境で他のレポジトリにミラーし、検証可能なイシュー解決タスクとして再認識するパイプラインである。 4つの言語にわたる40のリポジトリにSWE-Mirrorを適用することで、60,671の問題解決タスクを備えたデータセットをキュレートしました。トレーニング後の実験は、データセットでトレーニングされたモデルが問題解決能力を改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:15:23 GMT)
LLM-VeriPPA: Power, Performance, and Area Optimization aware Verilog Code Generation with Large Language Models [15.4]
本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたチップ設計の分野について述べる。我々は、PPAを最適化し、LLMを用いてVerilogコードを生成するために設計された新しいフレームワークであるVeriPPAを紹介する。筆者らのフレームワークは, 構文的正しさが81.37%, 機能的正しさが62.06%, 現在のSOTA法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:49:50 GMT)
Group Distributionally Robust Machine Learning under Group Level Distributional Uncertainty [14.7]
本稿では,各群における分布の不確実性を考慮した分散ロバスト最適化(DRO)に基づく新しいフレームワークを提案する。提案したDRO問題の解法と収束結果を提供するために勾配降下指数アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:08:17 GMT)
Realizing the Haldane Model in Thermal Atoms [14.7]
運動量空間超放射格子の原子アンサンブルを用いたHaldaneモデルの室温実現を実証する。このプラットフォームの耐熱性により、高チャーン数相へのトポロジカルな遷移が出現する、深い変調状態にアクセスできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:55:58 GMT)
Scalable Network of Mach-Zehnder Interferometers with a Single Entangled Resource [14.5]
我々は,1つの圧縮真空リソースを介して絡み合ったマッハ・ツェンダー干渉計の再構成可能なネットワークを実証する。我々は、位相不確かさレベル10-9$の標準量子限界以下で4.36 pm 0.35$dBのジョイントノイズ抑制を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:08:29 GMT)
Bidirectional Sparse Attention for Faster Video Diffusion Training [14.5]
ビデオ拡散トランスフォーマー(DiT)モデルは、生成品質は優れているが、高解像度の長期ビデオを生成する際に大きな計算ボトルネックにぶつかる。本稿では,2方向スパースアテンション(BSA)フレームワークを提案する。このフレームワークは,クエリとキー-バリューのペアを動的に3Dフルアテンション内に分散させる。 BSAは長いシーケンスにわたるDiTトレーニングを著しく加速し、FLOPを最大20倍に減らし、17.79倍のアテンショントレーニングを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:02:14 GMT)
Integrating Anatomical Priors into a Causal Diffusion Model [14.5]
3Dの脳MRI研究は、視覚的に検出するのが難しい微妙な形態計測の違いを調べることが多い。ファクトファクトモデルは、微細な解剖学的詳細を保持するために明示的な誘導バイアスが欠如しているため、プラウジブルMRIを作成するのに苦労する。本稿では,前述したボクセルレベルの解剖学的制約を,生成拡散フレームワークに明示的に統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:22:05 GMT)
Data Skeleton Learning: Scalable Active Clustering with Sparse Graph Structures [14.4]
2つのスパースグラフを利用するグラフベースのアクティブクラスタリングアルゴリズムを提案する。これら2つのグラフは協調して動作し、データスケルトン内の連結サブグラフを洗練してネストクラスタを生成することができる。我々の経験的分析により,提案アルゴリズムはユーザによる制約の入力を劇的に減らし,より正確なクラスタリングを容易にすることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:18:52 GMT)
Tight Privacy Audit in One Run [14.3]
本手法は,様々な異なるプロトコルに対して,厳密な監査結果が得られることを示す。また,プライバシ監査のパラメータ設定に関するこれまでの研究と対照的な結論を与える実験も実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:55:03 GMT)
GNF: Gaussian Neural Fields for Multidimensional Signal Representation and Reconstruction [14.0]
本稿では,学習した特徴格子を連続した非線形信号にマッピングする,コンパクトなニューラルデコーダを提案する。合成に基づくデコーダを中心となるガウスカーネルに置き換えることで、2D(RGB)、3D(幾何学)、5D(放射場)信号の高精度な表現が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:07:32 GMT)
Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search [14.0]
ChatGPT、Perplexity、GeminiといったAIによる生成検索エンジンは、情報検索を再構築している。本稿では,AI検索と従来のWeb検索(Google)を包括的に分析する。私たちの重要な発見は、AI検索がブランドやソーシャルコンテンツに対して、アーンドメディア(第三者、権威ソース)に対して、体系的で圧倒的な偏見を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:29:18 GMT)
Data-Augmented Few-Shot Neural Stencil Emulation for System Identification of Computer Models [13.8]
部分方程式(PDE)は多くの自然および工学的なシステムのモデリングの基盤となる。ニューラルネットワーク表現でPDEの支配方程式の一部または全部を置き換えることで、ニューラルPDEのようなモデルを表現するのが便利である。本稿では,コンピュータモデルからニューラルPDEトレーニングデータを生成するための,より効率的なデータ拡張戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:54:57 GMT)
Handling Open-Vocabulary Constructs in Formalizing Specifications: Retrieval-Augmented Parsing with Expert Knowledge [13.7]
我々は、自然言語(NL)仕様を形式言語(時間論理やコードなど)に変換する文脈において、OVC(Open-Vocabulary Constructs)の問題について研究する。私たちのゴールは、モデルを再トレーニングすることなく、この推論タイムで専門家が提供する知識を将来の解析のために効果的に再利用することです。本稿では,動的知識強化構文解析(DKAP)を提案する。入力文に加えて,モデルがキー値の語彙として(動的に成長する)専門家の知識を受信する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:41:08 GMT)
Diffusion-Based Action Recognition Generalizes to Untrained Domains [13.6]
本研究では,視覚拡散モデルにより生成された特徴を用いて,人間の行動認識を実現することを提案する。動物種間での行動分類におけるアプローチの一般化特性を実験的に検討した。我々のモデルは、3つの一般化ベンチマークにまたがって新しい最先端のモデルを設定し、マシンアクション認識を人間のような堅牢性に近づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:10:21 GMT)
Spec2VolCAMU-Net: A Spectrogram-to-Volume Model for EEG-to-fMRI Reconstruction based on Multi-directional Time-Frequency Convolutional Attention Encoder and Vision-Mamba U-Net [13.5]
高分解能核磁気共鳴イメージング(fMRI)はヒト脳活動のマッピングに不可欠である。既存のEEG-to-fMRIジェネレータは、チャネル間の時間周波数キューをキャプチャできないプレーンな畳み込みネットワーク(CNN)に依存している。リッチな特徴抽出のための多方向時間周波数畳み込みアテンションを特徴とする軽量アーキテクチャであるSpec2VolCAMU-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:09:15 GMT)
On the Sample Complexity of Set Membership Estimation for Linear Systems with Disturbances Bounded by Convex Sets [13.4]
本稿では,線形制御系における集合メンバシップ識別について再検討する。持続的な励起要求とシステム障害に関する緩和された仮定の下で収束率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:40:27 GMT)
Second-Order Tensorial Partial Differential Equations on Graphs [13.4]
グラフ上の二階テンソル偏微分方程式(So-TPDEG)を導入する。本稿では,第2次連続積グラフニューラルネットワークの理論的基盤となる第1のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:46:23 GMT)
GTS_Forecaster: a novel deep learning based geodetic time series forecasting toolbox with python [13.4]
我々は地理時系列予測のためのオープンソースのPythonパッケージであるGTS Forecasterを紹介する。高度なディープラーニングモデルを統合し、非線形空間時間パターンを効果的にモデル化する。 GTS Forecasterは、外れ値データセットの予測、可視化、評価をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:33:09 GMT)
Ensemble Distribution Distillation for Self-Supervised Human Activity Recognition [13.4]
本稿では,HAR(Human Activity Recognition)のための自己教師型学習フレームワークにおける,EDD(Ensemble Distribution Distillation)の新たな応用について検討する。ラベルのないデータと部分的に教師付きトレーニング戦略を利用することで,予測精度の向上,不確実性の評価,対向的摂動に対するロバスト性の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:55:20 GMT)
Symmetry-Guided Multi-Agent Inverse Reinforcement Learnin [13.0]
逆強化学習(IRL)は、専門家によるデモンストレーションから暗黙の報酬関数を推定することでこの問題に対処する。既存の手法は、報酬関数を正確に回復するために、大量の専門家によるデモンストレーションに大きく依存している。本稿では,既存のマルチエージェント逆IRLアルゴリズムに対称性を統合する普遍的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:28:18 GMT)
Generalized Zero-Shot Learning for Point Cloud Segmentation with Evidence-Based Dynamic Calibration [13.0]
3Dポイントクラウドの一般化されたゼロショットセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスは、各ポイントを目に見えないクラスと見えないクラスの両方に分類することを目的としている。これらのモデルの重大な課題は、バイアスのある予測を行う傾向にあり、しばしばトレーニング中に遭遇するクラスを好んでいることである。 E3DPC-GZSLを提案する。これは、見知らぬデータに対して、別個の分類器に頼ることなく、見知らぬクラスに対する過信予測を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:37:00 GMT)
Circuit structure-preserving error mitigation for High-Fidelity Quantum Simulations [12.8]
本稿では、パラメータ化量子回路のための回路構造保存誤差軽減フレームワークを提案する。我々のアプローチの重要な利点は、ゲートエラーを効果的にキャラクタリゼーションし緩和しながら、元の回路アーキテクチャを維持する能力である。我々の戦略はゲート誘起誤差に対処する実用的な解決策を提供し、現在の量子ハードウェア上で実現可能な量子シミュレーションの範囲を大幅に広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:47:05 GMT)
Baba Is AI: Break the Rules to Beat the Benchmark [12.7]
ババ・イズ・ユー(Baba Is You)というゲームに基づく新しいベンチマークを開発し、エージェントが環境とルールの両方を操作し、その上で単語が書かれた可動タイルで表現し、特定のゴールに到達してゲームに勝つ。我々は、最先端の3つの大規模言語モデル(OpenAI GPT-4o、Google Gemini-1.5-Pro、Gemini-1.5-Flash)を検証し、ゲームのルールを操作・組み合わせなければならない場合、それらが劇的に失敗することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:13:10 GMT)
X-Teaming Evolutionary M2S: Automated Discovery of Multi-turn to Single-turn Jailbreak Templates [12.4]
M2S(Multi-turn-to-single-turn)は、反復的なリピートを1つの構造化プロンプトに圧縮するが、以前の作業は手書きのテンプレートに頼っていた。 X-Teaming Evolutionary M2Sは言語モデル誘導進化を通じてM2Sテンプレートを発見し最適化する自動フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:17:44 GMT)
InsFusion: Rethink Instance-level LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection [12.4]
InsFusionは,生機能と融合機能の両方から提案を抽出し,これらの提案を利用して生機能に問い合わせる。 InsFusionは、様々な高度なベースラインメソッドと互換性があり、3Dオブジェクト検出のための新しい最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:12:15 GMT)
Retrocausal capacity of a quantum channel [12.2]
本稿では,後方通信のための量子チャネルの容量について検討する。対応する容量は,チャネルの最大情報と正規化ドエブリン情報の平均値と合計値にそれぞれ等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:53:23 GMT)
Global Constraint LLM Agents for Text-to-Model Translation [12.2]
最適化や満足度問題に関する自然言語の記述は、正しいMiniZincモデルに変換するのが困難である。この課題に対処するフレームワークをエージェント的アプローチで導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:04:20 GMT)
The Oxford Spires Dataset: Benchmarking Large-Scale LiDAR-Visual Localisation, Reconstruction and Radiance Field Methods [12.0]
本稿では,オックスフォードの有名なランドマーク周辺で収集された大規模マルチモーダルデータセットを紹介する。また、ローカライゼーション、再構築、新規ビュー合成を含むタスクのベンチマークも作成する。我々のデータセットとベンチマークは、放射場法とSLAMシステムのより良い統合を容易にすることを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:11:59 GMT)
When FinTech Meets Privacy: Securing Financial LLMs with Differential Private Fine-Tuning [11.8]
我々は、デバイス上での金融アプリケーションのためのプライバシー強化軽量 LLM DPFinLLM を提案する。堅牢な差分プライバシーメカニズムと、最先端のモデルにインスパイアされた合理化されたアーキテクチャを組み合わせる。プライバシー侵害からユーザーデータを保護できるだけでなく、さまざまな財務タスクにおけるハイパフォーマンスも確保できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:43:08 GMT)
Statistical-Computational Trade-offs for Recursive Adaptive Partitioning Estimators [11.8]
我々は,高次元回帰のためのグリーディアルゴリズムが局所最適点において立ち往生していることを示す。低い推定誤差を達成するために、greedyトレーニングには$exp(Omega(d))$が必要であることを示す。この二分法は、平均場状態における勾配降下(SGD)を訓練した2層ニューラルネットワークを反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:53:51 GMT)
The More You Automate, the Less You See: Hidden Pitfalls of AI Scientist Systems [11.5]
AI科学者システムは、仮説生成から論文執筆までの完全な研究ワークフローを実行することができる。この精査の欠如は、研究成果の完全性、信頼性、信頼性を損なう可能性のある欠陥を導入するリスクを生じさせる。現代のAI科学者システムでは、不適切なベンチマーク選択、データ漏洩、メトリック誤用、ポストホック選択バイアスの4つの潜在的な障害モードを特定している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:04:24 GMT)
TextlessRAG: End-to-End Visual Document RAG by Speech Without Text [11.5]
大規模文書画像上での音声による質問応答のための,最初のエンドツーエンドフレームワークであるTextlessRAGを提案する。従来の方法とは異なり、TextlessRAGはASR、TS、OCRを排除し、音声を直接解釈し、関連する視覚的知識を取得し、完全なテキストレスパイプラインで回答を生成する。我々は、中国語と英語の音声クエリにマルチモーダル文書の内容が組み合わされた最初のバイリンガル音声文書RAGデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:41:48 GMT)
ACE: A Security Architecture for LLM-Integrated App Systems [11.3]
LLM統合アプリケーションシステムのための新しいセキュアなアーキテクチャを提案し、システム計画と実行のセキュリティ保証を提供する。 Abstract-Concrete-Execute (ACE)は、まず信頼された情報のみを使用して抽象的な実行計画を作成し、次にインストールされたシステムアプリを使用して抽象的な計画を具体的な計画にマッピングすることで、計画を2つのフェーズに分離する。 InjecAgent と Agent Security Bench ベンチマークによる間接的プロンプトインジェクションに対する攻撃に対して,ACE が安全であることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:03:48 GMT)
GenFlow: Interactive Modular System for Image Generation [11.3]
GenFlowは、すべてのスキルレベルのユーザが精度と容易さで画像を生成することを可能にする、新しいモジュラーフレームワークである。シームレスなカスタマイズのためのノードベースのエディタと、自然言語処理を利用したインテリジェントアシスタントを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:55:35 GMT)
Customized Retrieval-Augmented Generation with LLM for Debiasing Recommendation Unlearning [11.2]
CRAGRUは、効率的でユーザ固有のアンラーニングのための新しいフレームワークである。推奨品質を維持しながら、未学習のバイアスを軽減する。我々の研究は、堅牢でプライバシ保護のレコメンデータシステムを構築するためのRAGベースのアーキテクチャの約束を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:49:58 GMT)
An Iterative LLM Framework for SIBT utilizing RAG-based Adaptive Weight Optimization [11.2]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)によって駆動されるSIBT計画のための適応重み付け最適化フレームワークを提案する。検索強化世代(RAG)を介して構築およびクエリされた臨床知識ベースは、モデルのドメイン固有の推論を強化する。提案法は23例の患者に対して検証され, LLM によるアプローチが臨床承認および固定重量計画に匹敵する, あるいは超過した計画を生み出すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:54:16 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） (Wed, 10 Sep 2025 01:37:06 GMT)
Towards Interpretable Deep Neural Networks for Tabular Data [11.1]
我々はXNNTabを紹介した。XNNTabは、予測に使用される潜在空間内の単意味的特徴の辞書を学習するニューラルネットワークである。 XNNTabは、最先端のブラックボックスニューラルモデルや古典的な機械学習アプローチと同等以上のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:14:43 GMT)
World Modeling with Probabilistic Structure Integration [11.0]
確率的構造統合(PSI)は、データからリッチに制御可能で柔軟に制御可能な世界モデルを学ぶためのシステムである。 PSIは、確率予測、構造抽出、統合という3段階のサイクルで構成されている。私たちは、インターネットビデオデータの1.4兆トークンでPsiのインスタンスをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:01:04 GMT)
MITS: A Large-Scale Multimodal Benchmark Dataset for Intelligent Traffic Surveillance [11.0]
我々はMITS(Multimodal Intelligent Traffic Surveillance)を紹介した。 MITSには、交通監視カメラから得られた1万1400件の独立して収集された現実世界のITS画像が含まれている。我々は、高品質な画像キャプションと500万の指示追従型視覚質問応答ペアを生成し、5つの重要なITSタスクに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:07:34 GMT)
Open-sci-ref-0.01: open and reproducible reference baselines for language model and dataset comparison [10.8]
複数のモデル(0.13Bから1.7Bパラメータ)とトークンスケール(最大1T)にまたがる研究ベースラインとして訓練された高密度トランスフォーマーモデルの集合であるopen-sci-refを導入する。様々な標準ベンチマークでモデルを評価しました
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:13:34 GMT)
Towards Trustworthy AI: Characterizing User-Reported Risks across LLMs "In the Wild" [10.7]
ユーザ報告されたリスクは、不均一に分散され、プラットフォーム固有のものだ。説明可能性(Explainability)"や"プライバシ(Privacy)"といったリスクが,ユーザトレードオフの曖昧さとして現れているのに対して,"公正(Fairness)"のような一般的なものは,直接的な個人的障害として経験されるのです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:16:46 GMT)
TANGO: Traversability-Aware Navigation with Local Metric Control for Topological Goals [10.7]
ゼロショット・ロングホライゾン・ロボットナビゲーションを可能にする新しいRGBのみのオブジェクトレベルのトポロジカルナビゲーションパイプラインを提案する。提案手法は,グローバルなトポロジカルパス計画と局所的軌跡制御を統合し,障害物を避けつつ,ロボットがオブジェクトレベルのサブゴールに向かって移動できるようにする。シミュレーション環境と実世界の両方のテストにおいて,本手法の有効性を実証し,その堅牢性とデプロイ性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:43:32 GMT)
CrowdQuery: Density-Guided Query Module for Enhanced 2D and 3D Detection in Crowded Scenes [10.6]
私たちは、オブジェクト密度マップを予測し、埋め込みするCQモジュールの中核コンポーネントであるCrowdQuery(CQ)を紹介します。 CQは、追加のデータを必要としない2Dと3Dの両方に普遍的に適用できる。混み合った環境で2次元および3次元検出を効果的に橋渡しする手法を最初に設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:25:36 GMT)
Mitigating Catastrophic Forgetting in Large Language Models with Forgetting-aware Pruning [10.6]
本稿では,破滅的フォーミング(CF)と下流タスク性能のバランスをとるために,FAPM(Forgetting-Aware Pruning Metric)を提案する。我々は,自然言語推論,一般Q&A,医療Q&A,数学Q&A,理解の読解,クローゼテストなど8つのデータセットを対象に実験を行った。その結果、FAPM は CF を 0.25% に制限し、下流のタスクでは 99.67% の精度を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:20:56 GMT)
SFD-Mamba2Net: Strcture-Guided Frequency-Enhanced Dual-Stream Mamba2 Network for Coronary Artery Segmentation [10.6]
侵襲冠動脈造影(ICA)はCAD診断における金の基準とされている。 ICA画像の特徴は、低コントラスト、高ノイズレベル、複雑で微細な血管構造である。 ICAをベースとした血管分割と狭窄検出に適したエンドツーエンドフレームワークであるSFD-Mamba2Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:58:45 GMT)
The Role of Privacy Guarantees in Voluntary Donation of Private Health Data for Altruistic Goals [10.6]
本研究は,プライバシ・エンハンスメント・テクノロジー(PET)を通じて提供される4つの一般的な保証の下で,新しい治療法を開発するために,米国在住の人々が医療データを寄付する意思について検討する。以上の結果から, プライバシ保護の明示的なアウトライン化が, 全体的な認識にほとんど影響を与えないことが判明した。技術コミュニティはPET保証の信頼を高めるメカニズムとして監査を提案してきたが、そのような監査に対する透明性からの制限効果を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:45:11 GMT)
ForTIFAI: Fending Off Recursive Training Induced Failure for AI Models [10.5]
我々は、自己生成データにおけるモデル過信を、崩壊の鍵となる要因として認識する。我々はTrncated Cross Entropy (TCE)と呼ばれる新しい損失関数を導入する。これらの結果から、損失関数の設計は、生成モデルの品質を維持するためのシンプルだが強力なツールであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:06:51 GMT)
Symmetry Interactive Transformer with CNN Framework for Diagnosis of Alzheimer's Disease Using Structural MRI [10.4]
左脳萎縮と右脳萎縮による疾患ベースの非対称性検出のためのエンドツーエンドネットワークを提案する。一般的な変換器と組み合わせたCNN法やCNN法と比較して,診断精度が92.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:56:33 GMT)
QR-VC: Leveraging Quantization Residuals for Linear Disentanglement in Zero-Shot Voice Conversion [10.4]
ゼロショット音声変換(ゼロショット音声変換、Zero-shot Voice conversion)は、入力音声の話者アイデンティティを、1つの参照発話のみを使用してターゲット話者にマッチさせる技術である。近年、K平均量子化による自己教師付き学習機能を活用し、高品質なコンテンツ表現を抽出している。音声成分の時間的特性を利用して量子化残差を完全に活用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:42:20 GMT)
Traffic-Rule-Compliant Trajectory Repair via Satisfiability Modulo Theories and Reachability Analysis [10.3]
自動走行車には、交通規則の遵守が難しい。本稿では,計算時間を短縮する軌道補修手法を提案する。高忠実度シミュレータと実世界の実験は,提案手法の利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:58:54 GMT)
Physics-Driven Local-Whole Elastic Deformation Modeling for Point Cloud Representation Learning [10.3]
データ駆動方式に物理駆動機構を導入し,点雲の微細な特徴を学習する。データ駆動型暗黙フィールドの幾何モデリング能力と物理駆動型弾性変形を組み合わせたデュアルタスク・エンコーダ・デコーダ・フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:42:54 GMT)
A Dynamic Fusion Model for Consistent Crisis Response [10.1]
重要なものの、しばしば見落とされがちな要因は、レスポンススタイルの一貫性である。生成した応答のスタイリスティックな整合性を維持する方法を検討する研究はほとんどない。スタイル整合性を評価するための新しい指標を提案し,融合型生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:01:54 GMT)
Joint Optimization of Energy Consumption and Completion Time in Federated Learning [10.1]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護の特性から興味深い分散機械学習アプローチである。エネルギーと実行遅延の間のトレードオフをバランスさせるアルゴリズムを定式化し、異なる要求とアプリケーションシナリオに対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:09:28 GMT)
A Structured Review of Underwater Object Detection Challenges and Solutions: From Traditional to Large Vision Language Models [10.0]
水中物体検出(UOD)は海洋学研究、水中ロボット工学、海洋保全など様々な海洋用途に不可欠である。現在のUOD法は、動的水中環境における画像劣化や小さな物体検出といった問題に完全に対処するには不十分である。大規模視覚言語モデル (LVLM) は UOD に対して大きな可能性を秘めているが、リアルタイムの応用は未探索のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:01:29 GMT)
PEHRT: A Common Pipeline for Harmonizing Electronic Health Record data for Translational Research [10.0]
$textitPEHRT$は効率的なEHRデータ調和のための標準化されたパイプラインである。 PEHRTは、EHRデータを標準的なコーディングシステムにマッピングし、高度な機械学習を使用して研究可能なデータセットを生成する。我々は、ユーザフレンドリーなチュートリアルを伴って、オープンソースソフトウェアの完全なスイートを提供し、多様な医療システムからのデータを用いて、様々なタスクにおけるPEHRTの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:59:03 GMT)
MachineLearningLM: Scaling Many-shot In-context Learning via Continued Pretraining [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） (Wed, 10 Sep 2025 09:35:10 GMT)
Alternating Minimization Schemes for Computing Rate-Distortion-Perception Functions with $f$-Divergence Perception Constraints [9.8]
離散メモリレスソースに対するRDPF(Ralse-Distortion-Perception Function)の計算について検討した。凸プログラミング問題に対する最適パラメトリック解を特徴付ける。必要かつ十分な条件を導出することにより、両スキームがグローバルな最適解を保証できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:59:12 GMT)
Deploying Robust Decision Support Systems for Transit Headway Control: Rider Impacts, Human Factors and Recommendations for Scalability [9.8]
本稿では,2022年から2023年にかけてシカゴの高架バス2路線で実施されたハイウェイ制御パイロットについて述べる。強化学習に基づくバス持株戦略のための意思決定支援システムを開発した。評価の結果,下流の停留所に対する利得の低下による待ち時間の改善と,バスと鉄道との接続による移動時間の短縮が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:10:42 GMT)
Randomly Sampled Language Reasoning Problems Elucidate Limitations of In-Context Learning [9.8]
機械学習の性能を向上させるために,テキスト内学習の能力について検討する。非常に単純なドメインを考える: 単純な言語タスクにおける次のトークン予測。この課題において LLM は n-gram モデルに一様に劣ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:39:59 GMT)
Deep Context-Conditioned Anomaly Detection for Tabular Data [9.6]
異常検出は、サイバーセキュリティやファイナンスといった分野において重要である。本稿では,文脈条件の異常検出フレームワークを提案する。提案手法は,コンテキストの特徴を自動的に識別し,条件付きデータ分布をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:01:11 GMT)
Bias in the Loop: How Humans Evaluate AI-Generated Suggestions [9.6]
人間とAIのコラボレーションは、医療診断からコンテンツモデレーションに至るまで、業界全体の意思決定を促進する。これらのコラボレーションが成功するか失敗するかを決定する心理的要因についてはほとんど分かっていません。我々は,2,784人の参加者によるランダム化実験を行い,AIによる提案に対するタスクデザインと個人特性がどのように人間の反応を形作るかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:43:29 GMT)
CondAmbigQA: A Benchmark and Dataset for Conditional Ambiguous Question Answering [9.5]
Conditional Ambiguous Question-Answering (CondAmbigQA) は2000の曖昧なクエリと条件対応評価指標からなるベンチマークである。実験により、回答前の条件を考慮したモデルでは解答精度が11.75%向上し、条件が明示された場合にさらに7.15%向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:27:02 GMT)
HypoGeneAgent: A Hypothesis Language Agent for Gene-Set Cluster Resolution Selection Using Perturb-seq Datasets [9.5]
大規模な単一細胞とPerturb-seqの研究は、通常、クラスタリング細胞に関係している。本稿では,大規模言語モデル(LLM)駆動のフレームワークであるHYPOGENEAGENTを,クラスタアノテーションを定量的に最適化可能なタスクに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:25:33 GMT)
Rethinking the Backbone in Class Imbalanced Federated Source Free Domain Adaptation: The Utility of Vision Foundation Models [9.4]
Federated Learning(FL)は、各クライアントのデータプライバシを保持しながら、モデルを協調的にトレーニングするためのフレームワークを提供する。 FFREEDAバックボーンを凍結視覚基礎モデル(VFM)に置き換えることを提案する。 VFMは、ドメインギャップ、クラス不均衡、さらにはターゲットクライアント間の非IID性の影響を効果的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:10:57 GMT)
Bregman Douglas-Rachford Splitting Method [9.3]
BDRSは乗算器のブレグマン交互方向法と等価であることを示す。 Bregman ADMMの特別な例は指数乗算法の交互方向バージョンである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:27:02 GMT)
Evaluating LLMs Without Oracle Feedback: Agentic Annotation Evaluation Through Unsupervised Consistency Signals [9.1]
大規模言語モデル(LLM)は、プロンプトベースのタスクと組み合わせることで、データアノテーションのコストと人間のアノテーションへの依存を大幅に削減した。そこで,本研究では,学生モデルが雑音の多い教師と協調して,オラクルのフィードバックに頼ることなく,アノテーションの質を評価し,洗練する,新しいエージェント・アノテーション・パラダイムを提案する。本稿では,新しい教師なし評価尺度であるConsistent and Inconsistent (CAI) Ratioを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:42:41 GMT)
TerraMind: Large-Scale Generative Multimodality for Earth Observation [9.1]
TerraMindは、地球観測のための初の生成的マルチモーダル基礎モデルである。他のマルチモーダルモデルとは異なり、TerraMindはトークンレベルとピクセルレベルのデータを組み合わせたデュアルスケール表現で事前訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:56:52 GMT)
Physics-informed waveform inversion using pretrained wavefield neural operators [9.0]
フルウェーブフォームインバージョン(FWI)は高分解能地下モデルの再構築に不可欠である。学習波動場ニューラル演算子を用いてFWIを加速する最近の試みは、効率と微分可能性の有望性を示している。ニューラル演算子に基づくFWIの効率を維持しつつ、精度の反転を高める新しい物理インフォームドFWIフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:57:18 GMT)
Meta-Semantics Augmented Few-Shot Relational Learning [9.0]
知識グラフ(KGs)上のリレーショナル学習は,少数のトレーニング例だけで関係性に関する推論を行うことを目的としている。この重要なギャップに対処するために,メタセマンティックスとリレーショナル情報とをシームレスに統合する新しいメタ学習フレームワークを提案する。 PromptMetaには,(1)高レベルのメタセマンティクスを学習・統合するメタセマンティクスプール (MSP) と,(2) メタセマンティクスとタスク固有の関係情報とを動的に結合する学習可能な融合トークンがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:03:50 GMT)
Simulating Identity, Propagating Bias: Abstraction and Stereotypes in LLM-Generated Text [9.0]
ソシオデミノグラフィーのカテゴリーとステレオタイプ的・非ステレオタイプ的属性をリンクする短いテキストを生成する際に,ペルソナ・プロンプトが言語的抽象化のレベルを異にするかどうかを検討する。本研究は, ソシオデミノグラフィーグループを代表するペルソナの生態に対する批判と, ステレオタイプの普及リスクへの懸念を提起するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:49:21 GMT)
TraceRAG: A LLM-Based Framework for Explainable Android Malware Detection and Behavior Analysis [9.0]
本稿では,TraceRAGを紹介した。TraceRAGは,マルウェアの検出と解析を行うための検索拡張世代(RAG)フレームワークである。まず、TraceRAGは、ベクトルデータベースにインデックスされたメソッドレベルのコードスニペットの要約を生成する。クエリ時に、行動に焦点を当てた質問は、より深い検査のために最も意味のあるスニペットを検索する。最後に、マルチターン解析結果に基づいて、TraceRAGは、識別された悪意のある振る舞いとその対応するコード実装を示す人間可読レポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:07:12 GMT)
A Role-Aware Multi-Agent Framework for Financial Education Question Answering with LLMs [8.8]
本稿では,ドメイン固有のQAの性能向上のために,ロールベースのプロンプトを活用するマルチエージェントフレームワークを提案する。私たちのフレームワークは、ベースジェネレータ、エビデンスレトリバー、そして、洗練された回答を生成するためにシングルパスイテレーションで動作するExpert Reviewerエージェントで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:40:18 GMT)
Automatic Failure Attribution and Critical Step Prediction Method for Multi-Agent Systems Based on Causal Inference [8.8]
マルチエージェントシステム(MAS)は複雑なタスクの自動化に不可欠であるが、その実践的展開は障害帰属の課題によって妨げられている。マルチグラニュラリティ因果推論に基づくMASのための最初の失敗帰属フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:22:00 GMT)
An U-Net-Based Deep Neural Network for Cloud Shadow and Sun-Glint Correction of Unmanned Aerial System (UAS) Imagery [8.8]
本研究は,雲影と太陽輝きのある領域を識別・抽出する新しい機械学習手法を提案する。データは、U-Netベースのディープラーニングモデルをトレーニングするために、ピクセルレベルの画像から抽出された。画像中の雲の影と太陽の輝き領域を復元するために,高品質な画像補正モデルが決定された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:19:25 GMT)
SPADE: A Large Language Model Framework for Soil Moisture Pattern Recognition and Anomaly Detection in Precision Agriculture [8.6]
SPADE(土壌水分パターンと異常検出)は、大規模言語モデル(LLM)を利用して土壌水分時系列データ中の灌水パターンや異常を共同検出する統合フレームワークである。 SPADEは灌水イベントを特定し、ネット灌水利得を推定し、異常を検出し、分類し、構造化され解釈可能なレポートを生成する。本研究は, 精密農業において, LLMがスケーラブルで適応可能なツールとしての可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:41:03 GMT)
PCGBandit: One-shot acceleration of transient PDE solvers via online-learned preconditioners [8.6]
古典的解法データを用いた過渡偏微分方程式(PDE)の数値シミュレーションを高速化するアルゴリズムを開発した。 PCGBanditアルゴリズムは、人気のあるオープンソースソフトウェアOpenFOAM上で直接実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:56:53 GMT)
Strategies for Improving Communication Efficiency in Distributed and Federated Learning: Compression, Local Training, and Personalization [8.6]
論文は、モデル圧縮、ローカルトレーニング、パーソナライゼーションに焦点を当て、コミュニケーション効率を改善するための戦略を探求する。我々は,収束保証付き圧縮演算子のための統一的なフレームワークを構築した。本稿では,収束を加速し,クライアントのドリフトを軽減するためにパーソナライズを取り入れた適応型ローカルトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:19:56 GMT)
Green Federated Learning via Carbon-Aware Client and Time Slot Scheduling [8.5]
大規模な機械学習モデルのトレーニングは、かなりの二酸化炭素排出量を発生させる。本稿では,炭素を意識したクライアント選択とトレーニングスケジューリングによるフェデレート学習の排出削減について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:24:26 GMT)
ViewSparsifier: Killing Redundancy in Multi-View Plant Phenotyping [8.3]
植物の表現型付けは、植物の成長、健康、発達をよりよく理解するために、植物の観測可能な特性を分析することである。ディープラーニングの文脈では、この分析は単一ビューの分類や回帰モデルを通してアプローチされることが多い。これを解決するため、ACM Multimedia 2025のGrowth Modelling (GroMo) Grand Challengeでは、複数の植物を含むマルチビューデータセットが提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:53:38 GMT)
FeynmanDD: Quantum Circuit Analysis with Classical Decision Diagrams [8.2]
量子回路シミュレーションと等価チェックに標準および多端子決定図を利用する新しい方法であるFeynmanDDを紹介する。本手法は経路積分の定式化において有用な構造を探索し,解析結果を数え上げ問題に変換する。 FeynmanDDの量子回路解析における能力と限界を実証し、この新しいBDDベースのアプローチの価値を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:29:09 GMT)
Moderately Mighty: To What Extent Can Internal Software Metrics Predict App Popularity at Launch? [8.2]
本研究では、デプロイ前のソースコードから測定可能な内部ソフトウェアメトリクスが、アプリの人気を予測できる範囲について検討する。 F-DroidとGoogle Play Storeの両方で利用可能な446のオープンソースJavaベースのAndroidアプリの厳格にフィルタされたデータセットを構築しました。我々は、内部コードメトリクスだけでは、アプリの今後の人気を正確に予測できないが、それらがそれと有意義な相関を示すと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:18:03 GMT)
Power and limitations of distributed quantum state purification [8.2]
量子状態浄化は、不完全なデバイスによる量子通信と計算に応用されている。局所的な演算と古典的通信の下で分散量子状態の浄化を体系的に研究する。単一状態の浄化は達成可能であることを示し、個別の目標状態に対して明示的な分析LOCCプロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:33:18 GMT)
Evaluation Awareness Scales Predictably in Open-Weights Large Language Models [8.2]
評価の認知度はモデルサイズとともに予測可能に向上することを示す。このスケーリング法則は、将来の大規模モデルにおいて、偽装行動を予測することを可能にし、AI安全性のためのスケールアウェア評価戦略の設計をガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:36:38 GMT)
Multi-Timescale Hierarchical Reinforcement Learning for Unified Behavior and Control of Autonomous Driving [8.2]
自律運転のための多段階階層型強化学習手法を提案する。高レベルかつ低レベルなRLポリシーは、長期動作誘導と短時間制御コマンドを生成するために統一的に訓練される。提案手法はAD性能を大幅に向上させ,運転効率,動作の整合性,安全性を効果的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:59:58 GMT)
Building High-Quality Datasets for Portuguese LLMs: From Common Crawl Snapshots to Industrial-Grade Corpora [8.1]
大規模言語モデル(LLM)のためのWebベースコーパス構築のためのスケーラブルな手法を探究する。我々はポルトガルに新しい120Bトークンコーパスを構築し、工業グレードコーパスに競争結果をもたらす。対象言語にモデルを適用することでパフォーマンスが向上し、高品質な言語固有のデータの重要性が強化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:58:23 GMT)
RSCC: A Large-Scale Remote Sensing Change Caption Dataset for Disaster Events [8.1]
本稿では,62,315個の前/後イメージペアからなる大規模ベンチマークであるRemote Sensing Change Captionデータセットを紹介する。リモートセンシングデータの時間的・意味的な分割をブリッジすることにより、RSCCは災害対応の両時間的理解のための視覚言語モデルの堅牢なトレーニングと評価を可能にする。結果は、RSCCの詳細な災害関連分析を促進する能力を強調し、リモートセンシングにおけるより正確で解釈可能でスケーラブルな視覚言語アプリケーションへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:09:56 GMT)
DEQuify your force field: More efficient simulations using deep equilibrium models [8.0]
我々は、最先端の同変基底モデルを深い平衡モデルとして再放送する。これにより、MD17、MD22、OC20200kデータセット上で、精度と速度の両方を10%-20%$で改善できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:23:52 GMT)
PAnDA: Rethinking Metric Differential Privacy Optimization at Scale with Anchor-Based Approximation [7.9]
我々は,距離微分プライバシー(mDP)のためのスケーラブルなフレームワークとして,アンカーベース分散近似(PAnDA)による摂動を提案する。実世界の位置情報データセットの実験により、PAnDAは最大5,000レコードの秘密ドメインにスケールすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:14:08 GMT)
Ultrafast Deep Learning-Based Scatter Estimation in Cone-Beam Computed Tomography [7.9]
散乱アーティファクトは、コーンビームCT(CBCT)スキャンの画質を大幅に劣化させる。深層学習に基づく手法はCBCT測定から散乱を推定する上で有望であることを示す。モバイルCBCTシステムやエッジデバイスへの展開は、ネットワークのメモリフットプリントが大きいため、依然として制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:07:56 GMT)
RoseCDL: Robust and Scalable Convolutional Dictionary Learning for Rare-event Detection [7.9]
そこで我々はRoseCDLというスケーラブルで堅牢なCDLアルゴリズムを紹介した。これにより、CDLは実世界の信号のイベント発見とキャラクタリゼーションの実践的なツールとして再編成され、圧縮やデノイングといった従来のタスクを越えてその役割を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:40:48 GMT)
MoVoC: Morphology-Aware Subword Construction for Geez Script Languages [7.8]
サブワードベースのトークン化法は、しばしば形態的境界を維持するのに失敗する。我々はMoVoC(Morpheme-aware Subword Vocabulary Construction)とMoVoC-Tokをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:45:10 GMT)
Membrane: A Cryptographic Access Control System for Data Lakes [7.8]
membraneは、データレイク上のデータ依存アクセス制御ビューを暗号的に強制するシステムである。データレイクは、異なる信頼ドメインに分離され、格納されるのとは異なり、リモート攻撃に対して防御するのに十分な at-rest 暗号化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:28:24 GMT)
FRIT: Using Causal Importance to Improve Chain-of-Thought Faithfulness [7.7]
CoT(Chain-of- Thought)推論は,複雑なタスクにおける大規模言語モデルのパフォーマンス向上のための強力なツールとして登場した。最近の研究は、推論ステップが最終回答に因果的に影響を与えず、不安定で信頼できないアウトプットを生み出していることを示している。本稿では、因果一貫性のある推論を生成するためにモデルをトレーニングするスケーラブルなアライメント手法であるFhithful Reasoning via Intervention Training (FRIT)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:07:17 GMT)
FAMES: Fast Approximate Multiplier Substitution for Mixed-Precision Quantized DNNs--Down to 2 Bits! [7.6]
FAMESは混合精度DNNの高速近似乗算器置換法である。我々の実験は、ビット幅が2ビット以下の最先端の混合精度量子化モデルに対して、平均28.67%のエネルギー削減を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:10:28 GMT)
Quantum sensing with a spin ensemble in a two-dimensional material [7.5]
2次元六方晶窒化ホウ素(hBN)結晶中の新しい2次元スピンアンサンブルを探索する枠組みを提案する。記録コヒーレンス時間80$mu$sとナノテスラレベルの交流磁気感度を10nmの目標距離で達成する。これらの結果は、超高感度、可変ノイズ選択性、多用途量子機能を有する次世代量子センサの基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:29:54 GMT)
GeoJSON Agents:A Multi-Agent LLM Architecture for Geospatial Analysis-Function Calling vs Code Generation [7.3]
本研究は、GeoJSONデータのためのLLMマルチエージェントフレームワークを初めて導入し、2つの主要なLLM拡張手法の長所と短所を比較したものである。その結果、関数呼び出しベースのGeoJSON Agentは85.71%の精度を達成し、コード生成ベースのエージェントは97.14%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:43:46 GMT)
Context-Driven Knowledge Graph Completion with Semantic-Aware Relational Message Passing [7.3]
三重項 $(h, r, t)$ を取り巻く意味的文脈は知識グラフ補完(KGC)にとって不可欠である従来のノードベースのメッセージパッシング機構は、しばしばノイズを導入し、情報の希釈や過度な平滑化に悩まされる。セマンティック・アウェア・リレーショナル・メッセージ・パッシング・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:23:48 GMT)
Uncertainty Estimation by Human Perception versus Neural Models [7.3]
現代のニューラルネットワーク(NN)はしばしば高い予測精度を達成するが、キャリブレーションが不十分である。 NNが推定した不確実性と人間の不確実性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:24:50 GMT)
Bridging the classical and quantum regimes in a dissipative Ising chain [7.2]
量子相関の異なる散逸性イジング鎖の長期ダイナミクスについて検討する。特に、量子相関の増大に伴い古典的な極限サイクルの挙動が徐々に消えていく様子を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:21:26 GMT)
GeneVA: A Dataset of Human Annotations for Generative Text to Video Artifacts [7.1]
GeneVAは、リッチなヒューマンアノテーションを備えた大規模なデータセットで、自然なテキストプロンプトから生成された時間的アーティファクトに焦点を当てている。 GeneVAが、モデルパフォーマンスのベンチマークや生成ビデオの品質向上など、重要なアプリケーションを有効にし、支援できることを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:51:42 GMT)
Data-driven generative simulation of SDEs using diffusion models [7.0]
本稿では拡散モデルを用いて未知微分方程式(SDE)のサンプルパスを生成する新しい手法を提案する。 SDEからのサンプルパスの有限セットを与えられた場合、条件拡散モデルを用いて同じSDEの新たな合成パスを生成する。実験的な研究では、これらの合成されたサンプルパスを利用して強化学習アルゴリズムの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:17:52 GMT)
GTA-Crime: A Synthetic Dataset and Generation Framework for Fatal Violence Detection with Adversarial Snippet-Level Domain Adaptation [7.0]
GTA-Crimeは、Grand Theft Auto 5 (GTA5) を用いた致命的なビデオ異常データセットと生成フレームワークである。我々のデータセットは、CCTVマルチビューの視点から様々な状況下で捉えた、射撃や刺殺のような致命的な状況を含む。このようなシナリオの希少性に対処するため、この種のビデオを生成するためのフレームワークもリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:12:11 GMT)
MAESTRO: Multi-modal Adaptive Ensemble for Spectro-Temporal Robust Optimization [6.9]
MAESTROは、分光時間ロバスト最適化のためのマルチモーダル適応アンサンブルである。監視、Web検索トレンド、気象データを含むマルチモーダル入力を適応的に融合することで、ロバスト性を実現する。高い競争性能を示し、優れたモデル適合性と相対的精度を示し、最先端のR-square 0.956を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:27:40 GMT)
Multi-Modal Robust Enhancement for Coastal Water Segmentation: A Systematic HSV-Guided Framework [6.9]
本稿では,ロバストU-Netと呼ばれる体系的堅牢な拡張フレームワークを提案する。提案手法は, HSV誘導色監督, 勾配に基づく海岸線最適化, モルフォロジー後処理, 海域浄化, 接続制御の5つの相乗的成分を統合した。本手法は,計算効率を維持しながら,複数の評価指標間で一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:34:46 GMT)
BcQLM: Efficient Vision-Language Understanding with Distilled Q-Gated Cross-Modal Fusion [6.9]
大規模言語モデルは、リソース制約のある環境でのデプロイメントに挑戦する。本稿では,エンドツーエンドの視覚的質問応答のための軽量MLLMフレームワークを提案する。提案手法は,効率的なマルチモーダル理解のために最適化されたコンパクトだが強力な視覚言語である BreezeCLIP を中心にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:09:49 GMT)
Geometry and Stability of Supervised Learning Problems [6.7]
本稿では,教師付き学習課題間の距離の概念を導入し,リスク距離と呼ぶ。我々は、サンプリングバイアス、ノイズ、限られたデータ、近似などの深刻な問題が、これらの修正がどれだけリスク距離で問題を移動できるかを限定することによって、特定の問題を変化させる可能性を定量化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:19:04 GMT)
Facet: highly efficient E(3)-equivariant networks for interatomic potentials [6.7]
計算材料発見は、第一原理計算の高コストによって制限される。結晶構造からエネルギーを予測する機械学習のポテンシャルは有望だが、既存の手法では計算のボトルネックに直面している。効率的なMLポテンシャルのためのGNNアーキテクチャであるFacetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:06:24 GMT)
A Pathway to Practical Quantum Advantage in Solving Navier-Stokes Equations [6.7]
Navier-Stokes方程式 (NSE) の解法は、高い入力出力オーバーヘッドと非線形性のため、量子アルゴリズムには依然として弱い。そこで我々は,大規模NSEシミュレーションのための量子優位性への実践的な経路をグラフ化するフルスタック・フレームワークを構築した。この研究は、理論量子スピードアップと高性能科学計算の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） (Wed, 10 Sep 2025 17:40:19 GMT)
Crack Path Prediction with Operator Learning using Discrete Particle System data Generation [6.5]
我々は、演算子学習モデル、特にDeep Operator Networks(DeepONets)の訓練に構成インフォームド・パーティクル・ダイナミクス(CPD)シミュレーションを使用する。バニラとFusion DeepONetという2種類のDeepONetの変種を探索し、様々な地形を持つ標本において、時間的に進化する亀裂の伝播を予測する。その結果、Fusion DeepONetはバニラ変種より一貫して優れており、特に非破壊ケースではより正確な予測が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:10:20 GMT)
Learning Turbulent Flows with Generative Models: Super-resolution, Forecasting, and Sparse Flow Reconstruction [6.5]
演算子学習と生成的モデリングを組み合わせることで、この制限を克服できることが示される。乱流3次元等方性等方性の場合、Adv-NOは、1つの軌道予測から160の時間ステップで5回の渦転回を正確に訓練した。高スパース粒子追跡速度計のような入力からシリンダーフローを再構成するために、条件生成フェーズは正確な統計量で完全な3次元速度と圧力場を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:42:22 GMT)
Uncertainty Awareness and Trust in Explainable AI- On Trust Calibration using Local and Global Explanations [6.4]
我々は不確実性の説明に焦点をあて、XAIスキームの一般的なガイドラインから除外されることが多い世界的説明について考察する。我々は,不確実性,ロバスト性,グローバルXAIなど,さまざまな概念を同時にカバーするアルゴリズムを選択し,信頼性を校正する能力を検証した。そして、より直感的な視覚的理解を提供することを目的としたアルゴリズムが、理解が複雑であるにもかかわらず、より高いユーザ満足度と人間の解釈可能性を提供できるかどうかを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:37:39 GMT)
SAFT: Shape and Appearance of Fabrics from Template via Differentiable Physical Simulations from Monocular Video [6.4]
本稿では,3次元幾何再構成の領域と外見推定を組み合わせた物理ベースのレンダリング手法を提案する。本稿では,単一の単分子RGBビデオシーケンスのみを入力として,ファブリックのための両方のタスクを実行できるシステムを提案する。現場における最近の手法と比較して、3次元再構成における誤差を2.64倍に減らし、1シーンあたり30分の中程度のランタイムを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:59:57 GMT)
Spherical Brownian Bridge Diffusion Models for Conditional Cortical Thickness Forecasting [6.3]
球状ブラウン橋拡散モデル(SBDM)について紹介する。 CTh軌道予測のための条件付きブラウン橋拡散法を提案する。従来の手法と比較して、SBDMは予測誤差を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:40:41 GMT)
LESER: Learning to Expand via Search Engine-feedback Reinforcement in e-Commerce [6.3]
eコマース検索におけるユーザクエリはしばしばあいまいで、短く、未特定である。ニューラルネットワークの拡張やプロンプトベースのLLMアプローチといった既存の方法は、現実世界の設定では不足している。本稿では,リアルタイム検索エンジンフィードバックを用いて文脈認識型LLMを微調整する新しいフレームワークであるLearning to Expanding Engine Reinforcement (LESER)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:11:13 GMT)
Attribution Regularization for Multimodal Paradigms [6.2]
マルチモーダル機械学習は、学習と意思決定プロセスを強化するために、複数のモーダルからの情報を統合することができる。ユニモーダルモデルは、よりリッチな情報にアクセスできるにもかかわらず、マルチモーダルモデルより優れていることがよく見られる。本研究は,マルチモーダルモデルの意思決定において,すべてのモーダルからの情報を効果的に活用するための新たな正規化用語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:09:48 GMT)
REGen: A Reliable Evaluation Framework for Generative Event Argument Extraction [6.2]
イベント引数抽出は、テキストで事前に定義されたイベントロールの引数を識別する。既存の作業はこのタスクを正確な一致(EM)で評価し、予測された引数は注釈付きスパンと正確に一致しなければならない。生成イベント引数抽出のための信頼性評価フレームワークであるREGenを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:49:00 GMT)
Real Time Semantic Segmentation of High Resolution Automotive LiDAR Scans [6.1]
本研究では,現代の高分解能LiDARセンサに適したセマンティックセグメンテーションフレームワークを提案する。都市交通シーンにおいて,最先端の自動車用128層LiDARによって収集された新しいLiDARデータセットを提案する。我々のアプローチは最先端の研究と実用的な自動車応用のギャップを埋めることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:26:20 GMT)
Combined-distance-based score function of cognitive fuzzy sets and its application in lung cancer pain evaluation [6.1]
本稿では,認知ファジィミンコフスキー距離(CF-IM)と認知ファジィハウスドルフ距離(CF-H)を改良した認知ファジィミンコフスキー距離(CF-IM)を提案する。 CF-H距離の摂動特性はCF-IM距離よりも強いが,CF-IM距離の情報利用はCF-H距離よりも高い。 CF-C距離に基づいて、CFSの合成距離に基づくスコア関数を提案し、CFSの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:44:02 GMT)
DiTTO-LLM: Framework for Discovering Topic-based Technology Opportunities via Large Language Model [5.9]
本稿では,技術間の時間的関係に基づいて新たな技術機会を特定する枠組みを提案する。このフレームワークは、米国特許商標庁が提供した人工知能特許データセットを用いて評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:47:25 GMT)
Noise or Nuance: An Investigation Into Useful Information and Filtering For LLM Driven AKBC [5.9]
本稿では,3つの完了タスク(生成,品質保証,LCM応答解析)の3つの側面について検討する。付加的な情報によって生成品質が向上し、LLMは品質の悪い3倍体をフィルタリングするのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:04:41 GMT)
SurGBSA: Learning Representations From Molecular Dynamics Simulations [5.9]
薬物のような化合物やタンパク質の静的構造からの自己教師付き事前学習は、強力な学習された特徴表現を可能にする。 MDに基づく表現学習のための新しいモデリング手法として,SURrogate mmGBSAを提案する。物理インフォームド・プレトレーニングの利点を初めて示し,140万以上の3次元軌跡の集合体上で代理MMGBSAモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:46:01 GMT)
Identification and Estimation of Simultaneous Equation Models Using Higher-Order Cumulant Restrictions [5.9]
線形同時方程式モデルにおける構造パラメータの同定は長年にわたる課題である。構造パラメータの同定には共分散証明もホワイトニングも必要ないことを示す。私たちのフレームワークは透過的なオーバーアイデンティティテストを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:36:42 GMT)
Quantum Many-Body Lattice C-R-T Symmetry: Fractionalization, Anomaly, and Symmetric Mass Generation [5.9]
全ての時空次元におけるC-R-T-内部対称性の異常について検討する。スタッガード・マヨラナ・フェルミオンの8つのコピーまたはスタッガード・ディラック・フェルミオンの4つのコピーはSMGを認めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:58:44 GMT)
Semantic Augmentation in Images using Language [5.8]
本稿では,既存のデータセットを拡張するために生成された画像を利用する手法を提案する。本稿では,深層学習モデルの領域外一般化能力を改善するために,効果的なデータ拡張のための様々な戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:14:00 GMT)
Quantum Fisher information matrix via its classical counterpart from random measurements [5.7]
量子フィッシャー情報行列(QFIM)によるプレコンディショニングは、量子変分アルゴリズムにおいて一般的なアプローチである。我々は、古典的なフィッシャー情報行列をHaar-random測定ベース上で平均化すると、$mathbbE_Usimmu_H[FU(boldsymboltheta)] = frac12Q(boldsymboltheta)$が$mathbbCN$の純粋な状態に対して得られることを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 00:00:02 GMT)
DSFL: A Dual-Server Byzantine-Resilient Federated Learning Framework via Group-Based Secure Aggregation [5.7]
Federated Learning (FL)は、生データを共有せずに分散モデルトレーニングを可能にし、強力なプライバシ保証を提供する。既存のFLプロトコルは、ビザンツの参加者に対する防御に苦労し、非独立で同一に分散された(IIDではない)データの下でモデルユーティリティを維持し、エッジデバイスでは軽量のままである。本稿では,グループベースのセキュアアグリゲーションアプローチを用いて,これらの制約に対処するDual-Server Byzantine-Resilient Federated LearningフレームワークDSFLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:47:51 GMT)
Vision-Language Semantic Aggregation Leveraging Foundation Model for Generalizable Medical Image Segmentation [5.6]
本稿では,期待最大化(EM)アグリゲーション機構とテキストガイド付きPixelデコーダを提案する。後者は、ドメイン不変のテキスト知識を利用して、深い視覚的表現を効果的に導くことによって、意味的ギャップを埋めるように設計されている。提案手法は,複数の領域一般化ベンチマークにおいて,既存のSOTA手法より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:16:30 GMT)
Skeleton-based sign language recognition using a dual-stream spatio-temporal dynamic graph convolutional network [5.6]
本稿では、幾何学モデルとジェスチャーモデルを分離した2重参照2重ストリームアーキテクチャであるDual-SignLanguageNetを紹介する。 DSLNetは、挑戦的なWLASL-100、WLASL-300、LSA64データセットでそれぞれ93.70%、89.97%、99.79%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:58:21 GMT)
Arce: Augmented Roberta with Contextualized Elucidations for Ner in Automated Rule Checking [5.6]
ARCE(Augmented RoBERTa with contextualized elucidations)は、この生成プロセスを体系的に探索し最適化する新しいアプローチである。 ARCEはベンチマークAECデータセットに新たな最先端技術を確立し、マクロF1スコアは77.20%に達した。シンプルで説明に基づく知識は、このタスクの複雑なロールベースの論理よりも驚くほど効果的であることが証明されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:25:40 GMT)
A Scoping Review of Machine Learning Applications in Power System Protection and Disturbance Management [5.5]
このスコーピングレビューは、電力系統保護と外乱管理における機械学習(ML)応用に関する最近の文献を合成する。 i) 保護タスクにおけるML研究の範囲を評価すること、(ii) さまざまな運用シナリオにわたるMLパフォーマンスを評価すること、(iii) グリッド条件の進化に適した方法を特定すること、の3つの主要な目的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:19:28 GMT)
Towards Reliable Generative AI-Driven Scaffolding: Reducing Hallucinations and Enhancing Quality in Self-Regulated Learning Support [5.5]
我々は、学生に提示する前に、個人化されたSRL足場を評価するためのGenAI対応アプローチを提案する。信頼性評価のためのマルチエージェントシステムアプローチを開発し、スキャフォールドが関連するSRLプロセスに対して正確にターゲットする範囲を評価する。第2のアプローチは「LLM-as-a-Judge」技術を用いて,LLM生成足場を学生支援に役立てるための品質評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:09:14 GMT)
HumanAgencyBench: Scalable Evaluation of Human Agency Support in AI Assistants [5.5]
エージェントの哲学的・科学的理論とAIを用いた評価手法を統合することにより、人間エージェントの考え方を発展させる。我々は、典型的なAIのユースケースに基づいて、6次元の人間エージェントを持つスケーラブルで適応的なベンチマークであるHumanBench(HAB)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:10:10 GMT)
OTESGN:Optimal Transport Enhanced Syntactic-Semantic Graph Networks for Aspect-Based Sentiment Analysis [5.4]
アスペクトベースの感情分析は、アスペクト項を特定し、その感情極性を決定することを目的としている。本稿では,Syntactic-Semantic Collaborative Attentionを導入したOTESGN(Optimal Transport Enhanced Syntactic-Semantic Graph Network)を提案する。 OTESGNは最先端の結果を達成し、Twitterでは+1.01% F1、Laptop14ベンチマークでは+1.30% F1を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:08:58 GMT)
Accelerating Reinforcement Learning Algorithms Convergence using Pre-trained Large Language Models as Tutors With Advice Reusing [5.4]
大規模言語モデル (LLM) は、強化学習 (RL) アルゴリズムを用いた学生-教師アーキテクチャの家庭教師である。以上の結果から,LLMのチュータリングはRLの収束を著しく促進し,最適性能の維持を図っている。アドバイス再利用機構は、トレーニング期間をさらに改善するだけでなく、より安定した収束ダイナミクスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:08:04 GMT)
Behind the Scenes: Mechanistic Interpretability of LoRA-adapted Whisper for Speech Emotion Recognition [5.3]
音声感情認識(SER)のためのWhisperエンコーダにおけるLow-Rank Adaptation(LoRA)の最初の体系的機械論的解釈可能性の研究を行う。タスク固有の情報を統合する前に、初期層における一般的な特徴を保存する遅延特殊化プロセスと、LoRAの行列間の前方方向の微分のダイナミクスを明らかにする。以上の結果から,LoRAがエンコーダ階層をいかに再認識し,経験的洞察とより深い機械的理解を両立させ,大規模音声モデルにおける効率的かつ解釈可能な適応戦略の設計に寄与するかが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:54:27 GMT)
BIBERT-Pipe on Biomedical Nested Named Entity Linking at BioASQ 2025 [5.3]
我々は,BioNNE 2025多言語バイオメディカルNested Named Entity Linking Share Task(英語とロシア語)について紹介する。検索段階は、元の事前学習モデルを使用し、ランキング段階はドメイン固有の微調整を適用する。 BioNNE 2025のリーダーボードでは、バイリンガルベルト(BIBERT-Pipe)という2つのステージが多言語トラックで3位にランクされ、これらの最小でも原則化された修正の有効性と競争性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:14:25 GMT)
C-R-T Fractionalization in the First Quantized Hamiltonian Theory [5.3]
最近の研究により、フェルミオンのCRT対称性は$mathbbZ5,6,7bmod8$とは異なる分数化を示すことが明らかになった。異なる質量項が質量多様体にまたがることができるある次元において、CRT-内部対称性はこの質量多様体に対して非自明に作用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:50:45 GMT)
Robust Belief-State Policy Learning for Quantum Network Routing Under Decoherence and Time-Varying Conditions [5.2]
本稿では,信頼状態計画とグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせた量子ネットワークルーティングの枠組みを提案する。提案手法は、絡み合い劣化や時間変化チャネルノイズを含む複雑な量子ネットワークのダイナミクスを低次元の特徴空間にエンコードする。最大100ノードのシミュレーション量子ネットワークの実験では、ルーティングの忠実度と絡み合いのデリバリー速度が大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:50:03 GMT)
Envy-Free but Still Unfair: Envy-Freeness Up To One Item (EF-1) in Personalized Recommendation [5.2]
1960年代以降、経済学、ゲーム理論、社会選択文学の公平性の概念として、エンビーフリーネスと1つの項目までのエンビーフリーネスへの緩和(EF-1)が用いられてきた。本論では, パーソナライゼーションが果たすような環境において, 空想の自由度と, 経済・レコメンデーションシステムにおける利用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:13:13 GMT)
Implicit Neural Representations of Intramyocardial Motion and Strain [5.2]
Inference-time optimizationを必要とせず, 連続左室変位(LV)を予測するために, 暗黙的神経表現(INR)を用いた手法を提案する。 452英国のバイオバンク試験で評価したところ、この手法は最高の追跡精度 (2.14 mm RMSE) と、地球外周率 (2.86%) と放射率 (6.42%) で最小の組み合わせ誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:05:27 GMT)
Nearest Neighbor Projection Removal Adversarial Training [5.1]
本稿では, クラス間の依存関係を, クラス間およびクリーンなサンプルから投影することで, クラス間近接を積極的に緩和する新しい学習フレームワークを提案する。提案手法はまず,各対向サンプルに対して最も近いクラス間隣人を特定し,続いてこれらの隣人への投影を取り除き,より強力な特徴分離性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:36:45 GMT)
SHAining on Process Mining: Explaining Event Log Characteristics Impact on Algorithms [5.1]
我々は、プロセスマイニングアルゴリズムのメトリクスに対する様々なイベントログ特性の限界寄与を定量化する最初のアプローチであるSHAiningを紹介する。 22,000以上のイベントログを分析して、メトリクス(例えば、フィットネス、精度、複雑さ)にわたるアルゴリズムに最も影響のある、幅広い特徴を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:47:51 GMT)
Mixed Quantum-Classical Approaches to Spin Current and Polarization Dynamics in Chiral Molecular Junctions [5.0]
キラル分子接合はキラル誘起スピン選択性(CISS)を実現するための有望なプラットフォームを提供する電子-フォノン結合を組み込むために、純粋電子力学の量子マスター方程式(QME)法と表面ホッピング(SH)法と平均電界エレンフェスト(MF)法を組み合わせることにより、そのような接合におけるスピン輸送について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:48:33 GMT)
LD-ViCE: Latent Diffusion Model for Video Counterfactual Explanations [4.9]
ビデオベースのAIシステムは、自律運転やヘルスケアといった安全クリティカルな領域にますます採用されている。既存の説明手法は、時間的コヒーレンス、時間的コヒーレンス不足、行動可能な因果的洞察の欠如に悩まされることが多い。ビデオベースAIモデルの振る舞いを説明するための新しいフレームワークであるLD-ViCE(Latent Diffusion for Video Counterfactual Explanations)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:10:18 GMT)
A Survey of TinyML Applications in Beekeeping for Hive Monitoring and Management [4.9]
ハチのコロニーは地球規模の食料安全保障と生態系の安定に不可欠だが、害虫、病気、環境ストレスからの脅威がエスカレートする。従来のハイブインスペクションは労働集約的で破壊的だが、クラウドベースのモニタリングソリューションは、リモートやリソース制限のアピアリーには実用的ではない。 IoT(Internet of Things)とTiny Machine Learning(TinyML)の最近の進歩は、エッジデバイス上での低消費電力でリアルタイムな監視を可能にする。この調査は、TinyMLとアピカルチャーの交差点における現在のイノベーションを合成し、ハチの状態のモニタリング、蜂の行動の認識、害虫や病気の検出、予測の4つの重要な機能領域を包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:53:39 GMT)
Subjective Behaviors and Preferences in LLM: Language of Browsing [4.8]
大規模言語モデル(LLM)はドメインやタスクにまたがって汎用性を提供します。小さなLMは、大きなLMよりも"ブラウジングの言語"を表現できますか? 主観的行動に適したクラスタワイズLMトレーニング(HeTLM)を導入する。ページレベルのトークン化器を用いてトレーニングした小さなLMは、トレーニング済みまたは微調整済みのLMよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:51:03 GMT)
Investigating Student Interaction Patterns with Large Language Model-Powered Course Assistants in Computer Science Courses [4.8]
大規模言語モデル(LLM)は、このギャップを埋める上で有望であるが、学生とLLM間の相互作用は、教育者によって監督されることは滅多にない。我々は,複数のコンピュータ科学コースにまたがって展開されるLLMを利用したコースアシスタントを開発し,実世界の利用を特徴付けるとともに,教育的意味を理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:21:11 GMT)
CAME-AB: Cross-Modality Attention with Mixture-of-Experts for Antibody Binding Site Prediction [4.6]
bfCAME-ABは、抗体結合部位の予測のための新しいクロスモダリティアテンションフレームワークである。生の酸コード、BLOSUM置換プロファイル、事前訓練された言語モデル埋め込み、構造認識機能、生化学グラフを統合している。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） (Wed, 10 Sep 2025 12:41:33 GMT)
FlexFringe: Modeling Software Behavior by Learning Probabilistic Automata [4.6]
本稿ではFlexFringeで利用可能な決定論的有限オートマトン学習手法の効率的な実装について述べる。実験により,これらのアルゴリズムは,デフォルト実装よりも競争結果と大幅な改善が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:35:49 GMT)
Towards solving industrial integer linear programs with Decoded Quantum Interferometry [4.6]
自動車産業における産業最適化問題に量子干渉法を適用した。本研究の主な貢献は,1) 産業問題を整数線形プログラム (ILP) として定式化すること,2) ILP を Max-XORSAT のインスタンスに変換すること,3) 信念伝達のための詳細な量子回路実装を開発すること,である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:04:32 GMT)
RU-Net for Automatic Characterization of TRISO Fuel Cross Sections [4.5]
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、微視的なTRISO層の断面画像を分割する。 CNNは、構造化グリッドデータを処理するために特別に設計された機械学習アルゴリズムのクラスである。予備的な結果は、RU-Netに基づくモデルが、Union上のインターセクションの点で最良であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:04:28 GMT)
Modeling Josephson traveling-wave parametric amplifiers with electromagnetic and circuit co-simulation [4.4]
本稿では、電磁(EM)と回路共振に基づくジョセフソン走行波パラメトリック増幅器(JTWPA)の効率的かつ正確なモデリングについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:43:11 GMT)
Accelerating AI Development with Cyber Arenas [4.4]
サイバーアリーナが提供する柔軟性は、新しい人工知能(AI)機能をユーザとテストする新たな機会を提供する。サイバーアリーナはエンドユーザを現実世界の状況に公開するように設計されており、彼らのコア目標を満たすために急速に進化する能力を組み込まなければならない。 MIT/IEEE/Amazon Graph Challenge 匿名ネットワークセンサーは、国家警備隊の演習中にサイバーアリーナに配備された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 00:12:39 GMT)
Exploring Human-AI Collaboration Using Mental Models of Early Adopters of Multi-Agent Generative AI Tools [4.4]
アーリーアダプターと開発者がマルチエージェントGen AIツールをどのように概念化するかを検討した。私たちは、Microsoftで働く13人の開発者、すべてマルチエージェントのGen AI技術のアーリーアダプターと半構造化インタビューを行いました。エラーの伝播、予測不可能で非生産的なエージェントループの挙動、層状透明性の問題を軽減するための明確なコミュニケーションの必要性など、重要な課題を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:35:38 GMT)
Parametric resonance and nonlinear dynamics in a coupled double-pendulum system [4.4]
ラグランジュ力学の枠組みにおける衝突結合型二重振り子系について検討する。実験により、パラメトリック共鳴は特性周波数比範囲内で一貫して起こることが示された。また、適度な周波数での周期運転では、周期状態に安定化するためには、初期摂動が必要となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:29:30 GMT)
Classification of 24-hour movement behaviors from wrist-worn accelerometer data: from handcrafted features to deep learning techniques [4.4]
深層学習(DL)と古典的機械学習(ML)アルゴリズムを用いて,24時間動作行動から睡眠,鎮静,軽度身体活動(LPA),中等度体力(MVPA)の分類を行った。 4つのDLアルゴリズム-LSTM(Long Short-Term Memory)、Bidirectional Long Short-Term Memory(BiLSTM)、GRU(Gated Recurrent Units)、一次元畳み込みニューラルネットワーク(One-dimensional Convolutional Neural Network, 1D-CNN)を生の加速度信号とこれらの信号から抽出した手作り特徴を用いて訓練し、24時間移動行動カテゴリを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:04:51 GMT)
AutoStub: Genetic Programming-Based Stub Creation for Symbolic Execution [4.3]
シンボル実行中に外部関数のシンボルスタブを自動的に生成する新しい手法を提案する。 AutoStubは、ランダムに生成された入力で関数を実行し、出力を収集することで、トレーニングデータを生成する。評価した関数の55%に対して,AutoStubは90%以上の精度で外部関数を自動近似できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:08:59 GMT)
VoxelFormer: Parameter-Efficient Multi-Subject Visual Decoding from fMRI [4.3]
VoxelFormerは、fMRIからの視覚的デコードのためのマルチオブジェクトトレーニングを可能にする軽量トランスフォーマーアーキテクチャである。効率的なボクセル圧縮のためのToken Merging Transformer(ToMer)と、CLIPイメージの埋め込みスペースに整合した固定サイズのニューラル表現を生成するクエリ駆動のQ-Formerを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:20:17 GMT)
BBGKY hierarchy for quantum error mitigation [4.3]
量子エラーの軽減は、現在のNISQデバイスにとって重要である。実機で発生する量子ノイズの緩和を支援するために,物理の知識を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:24:56 GMT)
Practical robust Bayesian spin-squeezing-enhanced quantum sensing under noises [4.3]
本稿では,雑音下でのスピンスクイーズ状態による最適測定精度を実現する適応ベイズ量子推定プロトコルを提案する。我々のプロトコルは、量子重力計や原子時計などの様々なシナリオに適用でき、ノイズ下での従来のフィッティング法よりも精度を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:40:35 GMT)
Violation of kinetic uncertainty relation in maser heat engines: Role of spontaneous emission [4.3]
本研究では, 熱機関の2つの構成において, 動力学的活性と電流変動の基本的なトレードオフであるキネティック不確実性関係(KUR)について検討する。 KUR違反は1つのモデルでのみ発生し、この非対称性は自発放出から生じ、コヒーレンスダイナミクスを変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:08:39 GMT)
CameraVDP: Perceptual Display Assessment with Uncertainty Estimation via Camera and Visual Difference Prediction [4.2]
視覚差分予測器を用いたカメラベース再構成パイプラインを提案する。再構成パイプラインは、HDR画像の重ね合わせ、MTFインバージョン、ナビゲーション補正、幾何学的歪曲、ホモグラフィ変換、色補正を組み合わせたものである。提案するCameraVDPフレームワークを,欠陥画素検出,色認識,非均一性評価の3つの応用により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:13:14 GMT)
Statistics and Complexity of Wavefunction Spreading in Quantum Dynamical Systems [4.2]
クリロフ基底における拡散作用素の測定結果の統計を考察する。この特徴関数のモーメントは、いわゆる一般化拡散複雑性と関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:06:13 GMT)
On the CQC Conjecture [4.2]
我々は、CQC予想が成立する十分条件を導出する。我々はこの予想を、相互に偏りのない基底と素次元の数に拡張する。この拡張された CQC 予想を任意の素次元の等方状態上で証明し、それを広範囲にシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:03:35 GMT)
Handling Multiple Hypotheses in Coarse-to-Fine Dense Image Matching [4.1]
デンス画像マッチングは、部分的に重なり合うターゲット画像において、ソース画像の各画素に対応するものを見つけることを目的としている。 State-of-the-artメソッドは、1つの対応する仮説が各スケールでソース位置ごとに生成される粗大なメカニズムに依存している。各スケールで複数の仮説を伝播させるビーム探索戦略を検討し,これら複数の仮説をクロスアテンション層に統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:38:11 GMT)
Minimal Data, Maximum Clarity: A Heuristic for Explaining Optimization [4.1]
本稿では,アクティブサンプリング,学習,説明を統一する多目的最適化のための新しいフレームワークであるEZRを紹介する。 EZRは、高品質な構成を効率的に識別するために、ネイブベイズサンプリングに基づくアクティブな学習戦略を採用している。その後、最適化ロジックを簡潔な決定木に蒸留し、グローバルおよびローカルな意思決定の両方に実用的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:03:53 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） (Wed, 10 Sep 2025 17:02:41 GMT)
Amortized Latent Steering: Low-Cost Alternative to Test-Time Optimization [3.9]
Amortized Latent Steering (ALS) は、反復最適化を1つのオフライン計算ベクトルに分解する。 ALSは反復的手法よりも2-5倍のスピードアップを達成し、強欲なCoT(Chain-of-Thought)と自己一貫性のベースラインをマッチまたは超過する。これらの結果から,潜伏最適化のメリットの大部分はオフラインで取得可能であることが示され,高度な推論技術が本番デプロイメントに有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:03:35 GMT)
Maximally Useful and Minimally Redundant: The Key to Self Supervised Learning for Imbalanced Data [3.9]
本研究では,2つの視点の目的を達成するために,固有情報の概念に基づく理論的正当性を提案する。我々は、自己教師付き不均衡データセット分類において、新しい最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:18:20 GMT)
A general language model for peptide identification [3.9]
PDeepPPは、事前訓練されたタンパク質言語モデルとハイブリッドトランスフォーマー-畳み込みアーキテクチャを統合する統合ディープラーニングフレームワークである。大規模かつ正確なペプチド分析を可能にすることにより、PDeepPPは生物医学研究と疾患治療のための新しい治療標的の発見を支援している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:54:53 GMT)
Speaking at the Right Level: Literacy-Controlled Counterspeech Generation with RAG-RL [3.8]
保健情報の拡散は公衆衛生にとって重大な脅威となる。そこで我々は,異なる健康リテラシーレベルに適合したコーディネート音声を生成するための制御リテラシーフレームワークを提案する。主観的ユーザ嗜好と客観的可読性に基づく報奨を取り入れた報奨関数を設計し、対象の健康リテラシーレベルに対する対抗音声を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:52:35 GMT)
SciNLP: A Domain-Specific Benchmark for Full-Text Scientific Entity and Relation Extraction in NLP [3.8]
SciNLPは、自然言語処理(NLP)ドメインにおけるフルテキストエンティティと関係抽出のためのベンチマークである。データセットは、手動で注釈付きフルテキストNLP出版物60からなり、7,072のエンティティと1,826の関係をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:09:56 GMT)
A Randomized Zeroth-Order Hierarchical Framework for Heterogeneous Federated Learning [3.8]
階層的最適化問題として不均一FLを定式化した新しいフレームワークを提案する。この新しいフレームワークは、双方向の定式化を通じて、ローカルとグローバルの両方のトレーニングプロセスをキャプチャする。画像分類タスクに本手法を実装し,異なる異種条件下での他の手法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:46:49 GMT)
Predicting the Performance of Graph Convolutional Networks with Spectral Properties of the Graph Laplacian [3.8]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の文献では、GCN層を積み重ねることでノード分類やエッジ予測といったタスクのパフォーマンスが向上する可能性がある、という共通の見解がある。我々は、グラフの代数的接続(Fiedler値)がGCN性能のよい予測因子であることを経験的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:06:14 GMT)
One Model, Two Minds: A Context-Gated Graph Learner that Recreates Human Biases [3.8]
本稿では認知科学の二重過程理論に触発された新しい心の理論(ToM)フレームワークを紹介する。我々のモデルは、学習された文脈ゲート機構を通して直観的で熟考的な推論のバランスをとる。この研究は人工知能と認知理論を橋渡しし、曖昧で人間らしい社会的認知と適応的な意思決定能力を示すAIシステムへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:55:14 GMT)
Have Large Vision-Language Models Mastered Art History? [3.8]
VLM(Vision-Language Models)が絵画のスタイル、作者、制作日を分類できるかどうかを検証する。美術史家たちは長い間、芸術のユニークな側面を研究してきたが、スタイル予測はその分野の重要な要素であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:31:31 GMT)
Causal evidence of racial and institutional biases in accessing paywalled articles and scientific data [3.8]
我々は、Global Southの研究者たちが、Global Northの論文よりもはるかに低いレートで、ペイウォールの論文や、オンデマンドのデータセットを引用していることを示している。人種的アイデンティティーは、制度的アフィリエイトと比較して、有料記事要求に対する反応率を強く予測する。これらの結果は、非公式なゲートキーピングが科学における構造的不平等を持続させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:39:08 GMT)
Assessing the Limits of Graph Neural Networks for Vapor-Liquid Equilibrium Prediction: A Cryogenic Mixture Case Study [3.8]
本研究では、GERG-2008/CoolPropデータに基づいてトレーニングされた構造対応グラフニューラルネットワーク(GNN; DimeNet++)が、状態方程式(EoS)の実用的なサロゲートとして機能するかどうかを問う。我々は90～200K以上の3次データセットと100バーへの圧力を生成し、15%密度フィルタ(5,200状態を1,516に還元する)でキュレートし、各状態と軽量な分子力学スナップショットを組み合わせて構造特性の供給を行う。我々は、構成上、この研究におけるサロゲートは、VLEに対して平衡対応可能ではなく、実行時利益を提供しない、と結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:10:58 GMT)
When Quantum Nonlocality Does Not Play Dice [3.7]
ベルの不等式違反は、量子的非局所性が本質的なランダム性を保証する証拠としてしばしば見なされる。量子相関によって最大に違反する非自明なベル不等式が存在するが、任意の固定された入力対に対してランダム性を証明できないことを示す。我々は、各固定された入力対に対して決定論的である最大非局所量子相関を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:10:47 GMT)
A Coopetitive-Compatible Data Generation Framework for Cross-silo Federated Learning [3.7]
クロスサイロ・フェデレーション・ラーニング(CFL)は、データをローカルに保つことでデータのプライバシを保ちながら、人工知能(AI)モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。異種・競合的な環境下での協調学習をモデル化し,分析し,最適化するための,協調型データ生成フレームワークであるCoCoGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:29:05 GMT)
Beyond the Binary: The System of All-round Evaluation of Research and Its Practices in China [3.7]
本稿では, 形態, 内容, 実用性評価を6つのキー要素に統合したSAER(System of All-round Evaluation of Research)を提案する。総合的なシステムでは,3つの評価次元のトリニティと6つの評価要素が組み合わされ,学術的評価者や研究者が評価手法における二項対立の調整を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:52:08 GMT)
GreyShot: Zeroshot and Privacy-preserving Recommender System by GM(1,1) Model [3.7]
GM(1,1)モデルを用いたゼロショット・プライバシ保護システムアルゴリズムであるGreyShotを構築した。我々の手法は入力データに頼らず、正確な結果と公正な結果の両方を生成するのに効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:57:00 GMT)
Interpretability as Alignment: Making Internal Understanding a Design Principle [3.7]
解釈可能性(Interpretability)は、アウトプットを駆動する計算を明らかにすることによって、内部透明性への道筋を提供する。我々は、解釈可能性、特に機械的アプローチは、補助的な診断ツールではなく、アライメントのための設計原則として扱うべきであると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:45:59 GMT)
Symmetry-protected many-body Ramsey spectroscopy: precision scaling and robustness [3.6]
高精度パラメータ推定のためのエンタングルメント強化対称性保護多体ラムゼイ干渉計を提案する。入力状態とハミルトニアンの対称性を一致させることで、ラムゼー分光のスペクトルシフトは時間に依存しない信号と時間に依存しない信号の両方に対して緩和することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:17:12 GMT)
Ramsey Spectroscopy via Symmetry-Protected Destructive Many-Body Interferometry [3.6]
ラムゼー分光法のための対称性保護型多体多体干渉法(SPDMBI)を提案する。このプロトコルは、様々な高精度量子センサの経路を提供するラムゼー分光法の性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:08:45 GMT)
MasconCube: Fast and Accurate Gravity Modeling with an Explicit Representation [3.5]
本研究はMasconCubesを導入する。MasconCubesは、新しい自己教師型学習手法で、点質量の通常の3次元グリッド(Mascons)上での直接最適化問題として重力反転を定式化する。 MasconCubesは、既知の小惑星の形状情報を利用して解空間を制約しながら、質量分布を明示的にモデル化する。これらの結果により、MasconCubesは、不規則天体の内部質量分布に関する高精度、計算効率、物理的洞察を必要とするミッションクリティカルな重力モデリング応用のための有望なアプローチとして確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:05:03 GMT)
SDP bounds on quantum codes [3.4]
我々は、$(!(8, 9, 3)!)$量子コードが存在しないことを示し、$(!(10, 5, 5)!)$コードが存在しないことを示す。階層は完全であり、$(!(n, K, delta)!)$コードは階層のすべてのレベルが実現可能である場合に限り存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:50:11 GMT)
No Bound Randomness in Quantum Nonlocality [3.4]
DIランダム性増幅プロトコルでは、任意の量子非局所性はランダム性を証明するのに十分である。固定入出力推定確率とは対照的に、全ての入力に対する平均推定確率は非局所性の忠実で単調な測度である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:19:51 GMT)
Securing Cryptographic Software via Typed Assembly Language (Extended Version) [3.4]
本稿では,アセンブリプログラムを書き換えて,シークレットと公開データをスタック上に分割するフレームワークSecSepを紹介する。ソースコードのレベルからアセンブリの書き換えに移行することで、SecSepは以前の作業の制限に対処することができる。私たちの方法論のキーとなる革新は、型付けアセンブリ言語(TAL)の新たな変種Octalです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:17:31 GMT)
BRoverbs -- Measuring how much LLMs understand Portuguese proverbs [3.4]
大規模言語モデル(LLM)は、それらを適用する言語的・文化的文脈によって大きなパフォーマンス変化を示す。この格差は、特定の地域設定でその能力を評価できる成熟した評価フレームワークの必要性を示唆している。ポルトガル語の場合、既存の評価は限定的であり、しばしば言語的なニュアンスや文化的な参照を十分に捉えない翻訳されたデータセットに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:47:46 GMT)
Real-time Sign-Problem-Suppressed Quantum Monte Carlo Algorithm For Noisy Quantum Circuit Simulations [3.3]
オープン量子系の力学をシミュレートする実時間量子モンテカルロアルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは、個体群動態を用いて標識問題を継続的に抑制し、進化を通してその蓄積を阻止する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:05:31 GMT)
Automated Evidence Extraction and Scoring for Corporate Climate Policy Engagement: A Multilingual RAG Approach [3.3]
InfluenceMapのLobbyMap Platformは、500社以上の企業と250の業界団体による気候政策の関与を監視している。我々は,企業気候政策の関与の監視を加速するAI支援フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:09:45 GMT)
Adaptive Monitoring and Real-World Evaluation of Agentic AI Systems [3.2]
エージェント人工知能(AI)システムは、研究機関から高い領域へと急速に移行している。この「先進的な」続編は、アルゴリズムのインスタンス化や経験的な証拠を提供することで、そのギャップを埋める。 AMDMは擬似ゴールドリフトで異常検出遅延を12.3秒から5.6秒に減らし、偽陽性率を4.5%から0.9%に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:22:05 GMT)
Nonlinear Co-simulation for Designing Kinetic Inductance Parametric Amplifiers [3.2]
キネティックインダクタンスパラメトリック増幅器(KIPA)は超伝導量子回路における小信号検出のために広く研究されている。電磁(EM)と回路共振を用いた窒化ニオブナノワイヤを用いたKIPAのモデル化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:47:33 GMT)
Compressing CNN models for resource-constrained systems by channel and layer pruning [3.2]
本稿では「ハイブリッド・プルーニング・フレームワーク」と呼ばれるチャネル・プルーニングとレイヤ・プルーニングを組み合わせた新しいプルーニング手法を提案する。ハイブリッド手法の実験では, モデル全体の複雑さが顕著に減少し, ベースラインモデルと比較して精度の低下が最小限であった。この複雑さの低減は、NVIDIA JETSON TX2組み込みAIデバイスにプルーンドモデルをデプロイする際のレイテンシの低減につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:09:47 GMT)
SoK: Root Cause of $1 Billion Loss in Smart Contract Real-World Attacks via a Systematic Literature Review of Vulnerabilities [3.0]
我々は71の学術論文をレビューし、24のアクティブおよび5の非推奨脆弱性のカタログを構築する。我々は2022年から2025年にかけて、最も深刻な実世界の攻撃のうち50件について、根本原因を特定するための詳細な実験的な分析を行った。我々は、多くのインシデントは、孤立した脆弱性ではなく、人間、運用、経済設計の欠陥の組み合わせによって引き起こされるものであり、攻撃を可能にするために実装バグと結びついていることを明らかにすることによって、"エクスロイト・チェーン"の概念を紹介した。実際の攻撃の成功は、プロトコルロジック設計、ライフサイクルとガバナンス、外部依存関係、古典的なスマートコントラクトの脆弱性の4つのティアの1つに遡る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:26:57 GMT)
Stabilizer configuration interaction: Finding molecular subspaces with error detection properties [3.0]
分子の真の基底状態に対する最適な安定化器近似は、最大36キュービットである。我々の研究は、初期のフォールトトレラント量子計算のためのアルゴリズムを設計するための有望なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:11:36 GMT)
Good Deep Features to Track: Self-Supervised Feature Extraction and Tracking in Visual Odometry [3.0]
ビジュアルベースのローカライゼーションは大きな進歩を遂げているが、そのパフォーマンスは大規模、屋外、長期設定でしばしば低下する。これらの課題は、正確な動き推定に欠かせない特徴抽出と追跡を分解する。タスク固有のフィードバックで自己教師付き学習を通じて、深い特徴抽出と追跡を強化することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:15:43 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） (Wed, 10 Sep 2025 06:08:26 GMT)
Approximate Algorithms for Verifying Differential Privacy with Gaussian Distributions [3.0]
離散分布と連続分布の両方からサンプリングしたループフリープログラムの確率分布を近似する新しい手法を提案する。我々の検証アルゴリズムは、積分近似とテール確率境界を組み合わせることにより、任意の所望の精度で確率を計算することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:37:56 GMT)
The Impact of Team Diversity in Agile Development Education [3.0]
私たちは、アジャイルソフトウェア開発プロジェクトベースのコースのコンテキストにおいて、主に性別と国籍に焦点を当てたチームの多様性の影響を評価することを目的としています。私たちは3年間に51のチームを分析し、ジェンダー、国籍、それらの共存に関する3つの異なる多様性指標を測定しました。総じて、チームの多様性を促進することは、彼らのパフォーマンスと教育目標の達成に悪影響を及ぼさないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:32:50 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Inventory Networks: Toward Reliable Policy Optimization [2.9]
我々は、在庫管理が深層強化学習(DRL)の信頼性向上にユニークな機会をもたらすと論じている。 1つ目はHendsight Differentiable Policy Optimization (HDPO)であり、これはオフラインのカウンターファクトシミュレーションからパスワイズ勾配を用いてポリシー性能を直接かつ効率的に最適化する。グラフニューラルネットワーク(GNN)を,サプライチェーン構造を符号化する自然な帰納バイアスとして利用し,最適かつほぼ最適なポリシを2つの理論的設定で表現できること,および6つの多様な在庫問題におけるデータ要求の低減を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:32:10 GMT)
Modified Loss of Momentum Gradient Descent: Fine-Grained Analysis [2.9]
我々は, (0, 1)$ の固定運動量パラメータ $beta がメモリの指数的減衰をもたらすポリアック重球運動量 (HB) を用いて降下を分析する。その結果,重球運動量を持つ勾配勾配勾配の主特性に新たな光を当て,他の最適化アルゴリズムの類似解析のためのロードマップを概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:47:54 GMT)
RINO: Renormalization Group Invariance with No Labels [2.8]
RINOは、衝突データに基づいてモデルを直接トレーニングできる自己教師型学習アプローチである。我々は,JetNetのトレーニングデータからJetClassデータへの一般化を,JetNetの教師付きトレーニングをスクラッチから行う場合と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:15:42 GMT)
ArgoTweak: Towards Self-Updating HD Maps through Structured Priors [2.8]
ArgoTweakは、現実的なマップ先行でトリプレットを完了した最初のデータセットである。我々は,ArgoTweakのトレーニングモデルが,合成前よりもシム2realのギャップを著しく減少させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:53:29 GMT)
Co-Investigator AI: The Rise of Agentic AI for Smarter, Trustworthy AML Compliance Narratives [2.7]
Co-Investigator AIは、SAR(Suspicious Activity Reports)の作成に最適化されたエージェントフレームワークであり、従来の方法よりも大幅に高速で精度が高い。我々は、SARの草案作成を効率化し、物語を規制上の期待と一致させ、コンプライアンスチームが高次の分析作業に集中できるようにする能力を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:16:04 GMT)
A Transformer approach for Electricity Price Forecasting [2.6]
本稿では、純粋なトランスフォーマーモデルを用いた電力価格予測(EPF)に対する新しいアプローチを提案する。他の選択肢とは対照的に、アテンション機構と組み合わせて他のリカレントネットワークは使用されない。その結果、トランスフォーマーモデルは従来の手法よりも優れており、信頼性と持続可能な電力系統運用のための有望なソリューションを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:00:11 GMT)
Rethinking Random Masking in Self-Distillation on ViT [2.6]
本研究は,DINOフレームワークに焦点をあて,自己蒸留におけるランダムマスキングの役割に焦点を当てた。具体的には、学生のローカルな視点と教師のグローバルな視点を元の、マスキングされていない形で保ちながら、学生のグローバルな視点にのみランダムマスキングを適用する。ミニ画像Netデータセット上でDINO-Tinyを用いてアプローチを評価し、この非対称な設定下でのランダムマスキングにより、より堅牢できめ細かな注意マップが得られ、最終的に下流の性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:20:50 GMT)
CoSwin: Convolution Enhanced Hierarchical Shifted Window Attention For Small-Scale Vision [2.6]
CoSwinは、階層的なシフトウインドウの注意を局所的な畳み込み機能学習で強化する、新しい機能融合アーキテクチャである。 CIFAR-10, CIFAR-100, MNIST, SVHN, Tiny ImageNetなどの画像分類ベンチマークを用いてCoSwinの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:43:16 GMT)
From Physical to Logical: Graph-State-Based Connectivity in Quantum Networks [2.5]
グラフ状態は、量子ネットワークにおけるマルチパーティントの絡み合いを表現および管理するための柔軟な方法を提供する。バイスター構成に基づく既存のアプローチを、より複雑なマルチスタートポロジーに拡張する。我々の結果は、従来の二部構造を超えたリッチな接続性を備えたスケーラブルな量子ネットワークの開発を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:23:28 GMT)
Frequency drift corrected ultra-stable laser through phase-coherent fiber producing a quantum channel [2.5]
相コヒーレントファイバー(PCF)は、ほぼ単色光子をその周波数と位相で超安定に分配するために必須である。我々は、PCFリンクを生成する新しいシステムの開発を報告し、また、ソースレーザーの避けられない遅い周波数のドリフトを積極的に修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:06:25 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） (Wed, 10 Sep 2025 17:24:06 GMT)
Quantifying Accuracy of an Event-Based Star Tracker via Earth's Rotation [2.4]
イベントベースのカメラ(EBC)は、星追跡に基づく姿勢決定のための有望な新しい技術である。我々は、地球の動きを地上の真理として利用したEBC星追跡システムの精度を分析し、比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:24:10 GMT)
iMatcher: Improve matching in point cloud registration via local-to-global geometric consistency learning [2.4]
iMatcherは、ポイントクラウド登録における機能マッチングのためのフレームワークである。局所的および大域的整合性を用いて、ポイントワイドマッチング確率を予測する。 KITTIでは95%-97%、KITTI-360では94%-97%、3DMatchでは81.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:25:57 GMT)
Corruption-Tolerant Asynchronous Q-Learning with Near-Optimal Rates [2.3]
そこで本研究では,Q-ラーニングアルゴリズムの頑健な新しい変種を提案する。我々のコントリビューションは、非同期Q-ラーニングのための最初の有限時間ロバスト性保証を提供し、ロバストなRLにおいて大きなギャップを埋めています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:56:39 GMT)
MoWE : A Mixture of Weather Experts [2.2]
本稿では,データ駆動気象予測の限界を克服するために,Mixture of Experts (MoWE) アプローチを提案する。 MoWEモデルは、個々の専門家よりもはるかに低い計算資源で訓練されている。本手法の有効性を実証し,最高性能のAI気象モデルよりも最大10%低いルート平均正方形誤差(RMSE)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:15:59 GMT)
Decentor-V: Lightweight ML Training on Low-Power RISC-V Edge Devices [2.2]
勾配降下の軽量な変種であるL-SGDは、Arm Cortex-M Microcontroller Units(MCUs)のニューラルネットワークトレーニングを可能にしたこの作業はL-SGDをRISC-VベースのMCUに拡張する。 RISC-V用L-SGDの8ビット量子化バージョンを導入し,メモリ使用量の約4倍の削減を実現し,トレーニング時間の2.2倍の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:33:54 GMT)
HealthDial: A No-Code LLM-Assisted Dialogue Authoring Tool for Healthcare Virtual Agents [2.2]
HealthDialは、医療提供者や教育者が、複数の会話を通じて患者に健康教育とカウンセリングを提供する仮想エージェントを作成するのを助ける対話オーサリングツールである。 HealthDialは、大きな言語モデル(LLM)を活用して、テキストベースの患者健康教育教材を入力として、セッション毎にセッションベースの計画と会話を自動的に作成する。認可された対話は、仮想エージェント配信のための有限状態マシンの形式で出力され、すべてのコンテンツを検証することができ、幻覚による安全でないアドバイスは提供されない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:37:28 GMT)
Whose Name Comes Up? Auditing LLM-Based Scholar Recommendations [2.2]
本稿では,5つのタスクにまたがる物理分野の専門家を推薦するために,6つのオープンウェイトLDMの性能を評価する。この評価は、性、民族性、学術的人気、学者の類似性に関連する一貫性、事実性、偏見について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:27:44 GMT)
VRAE: Vertical Residual Autoencoder for License Plate Denoising and Deblurring [2.2]
劣化した画像を高速にリアルタイムに復元することは、認識性能を高めるための重要な前処理ステップである。本研究では,交通監視における画像強調作業のための垂直残差オートエンコーダアーキテクチャを提案する。可視光プレートを用いた車両画像データセット実験により,本手法がAutoencoder(AE),Generative Adversarial Network(GAN),Flow-Based(FB)アプローチを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:35:21 GMT)
TweakLLM: A Routing Architecture for Dynamic Tailoring of Cached Responses [2.2]
大きな言語モデル(LLM)は、数百万のクエリを毎日処理します。本稿では,LLMを用いた新しいルーティングアーキテクチャであるTweakLLMを紹介し,キャッシュされた応答を受信プロンプトに動的に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:59:08 GMT)
Documents Are People and Words Are Items: A Psychometric Approach to Textual Data with Contextual Embeddings [2.1]
本研究では,大規模言語モデルを用いてテキストデータを分析するための新しい心理計測手法を提案する。文脈埋め込みを利用して、テキストデータを心理測定分析に適した応答データに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:31:37 GMT)
Variational Rank Reduction Autoencoders for Generative [2.1]
複雑なジオメトリーのための生成熱設計は、工学の多くの分野において基本的なものである。高忠実度シミュレーションの計算コストと従来の生成モデルの限界という2つの大きな課題に直面している。本稿では,変分ランク自動エンコーダ(VRRAE)とDeep Operator Networks(DeepONets)を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:45:40 GMT)
Hybrid Swin Attention Networks for Simultaneously Low-Dose PET and CT Denoising [2.1]
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） (Wed, 10 Sep 2025 11:32:27 GMT)
Chordless cycle filtrations for dimensionality detection in complex networks via topological data analysis [2.1]
本稿では,データ駆動方式でネットワークの次元性を推定することを目的とした,コードレスサイクルに基づくグラフの新しいデータ解析重み付け手法を提案する。合成グラフデータベースで学習したニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,ネットワーク次元を効果的に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:40:48 GMT)
Machine Learning-Based Prediction of Speech Arrest During Direct Cortical Stimulation Mapping [2.1]
音声タスクを施行した16名を対象に頭蓋内脳波(ECoG)データを解析した。我々は、各ECoGの下の脳領域が重要かどうかを直接予測する機械学習モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:53:08 GMT)
Soundtracks of Our Lives: How Age Influences Musical Preferences [2.0]
LFM-2bデータセットを用いて,ユーザの嗜好や行動の進化について検討する。高齢者はより精巧でパーソナライズされた聴取習慣を持つため、若者は現代ポピュラー音楽に広く耳を傾ける傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:21:55 GMT)
The Born rule as a natural transformation of functors [2.0]
我々は、密度作用素の量子力学的概念、正の作用素値測度(POVM)、ボルンの規則がすべて、関手の自然な変換という分類論的概念に同時に符号化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:58:39 GMT)
MetaExplainer: A Framework to Generate Multi-Type User-Centered Explanations for AI Systems [2.0]
ユーザ中心の説明を生成するために設計された,ニューロシンボリックなフレームワークであるMetaExplainerを紹介する。提案手法には3段階のプロセスがある: まず, 現状の大規模言語モデル (LLM) を用いて, ユーザ質問を機械可読形式に分解し, 第二に, システムレコメンデーションを生成するタスクをモデル記述者メソッドに委譲し, そして最後に, 説明者出力を要約した自然言語説明を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:46:21 GMT)
AuraSight: Generating Realistic Social Media Data [2.0]
本書は、架空のポップカルチャーエピソード(AuraSight)のための擬現実的集合Xデータを生成する過程の背後にある物語と技術設計について詳述する。ソーシャルメディアのポストシミュレーションは、既知のエージェントセットから形成された創発的ネットワーク行動を理解するための現実的なトレーニングシナリオを作成するために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:44:04 GMT)
Generative quantum advantage for classical and quantum problems [1.8]
我々は、古典的シミュレーションが難しい生成量子モデルのファミリーを導入し、効率よく訓練でき、不規則な台地や局所的なミニマの増大を示さず、古典的コンピュータの範囲を超えて分布を生成することを学べる。以上の結果から,学習とサンプリングの両面は古典的ではない体系で効率的に行うことが可能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:06:28 GMT)
Towards Optimal Orders for Entanglement Swapping in Path Graphs: A Greedy Approach [1.8]
本稿では,量子リピータの不均一経路におけるエンタングルメントスワップの最適順序を求める問題について考察する。まず,一定時間で動作可能な2つの絡み合い分布間のスワップ結果の簡易な近似法を提案する。第2に、経路内のリピータの数とともに可能な順序の数が指数関数的に増加するにつれて、スワップを逐次実行するノードの欲求選択に基づいて効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:19:31 GMT)
Signal Fidelity Index-Aware Calibration for Dementia Predictions Across Heterogeneous Real-World Data [1.7]
認知症患者レベルでのSFI(Signal Fidelity Index)診断データ品質について検討した。結果ラベルのない異種データセットにおけるモデル性能向上のためのSFI対応キャリブレーションを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:19:04 GMT)
Improving Greenland Bed Topography Mapping with Uncertainty-Aware Graph Learning on Sparse Radar Data [1.7]
GraphTopoNetは、モンテカルロのドロップアウトを通じて不均一な監視と不確実性を融合するグラフ学習フレームワークである。 GraphTopoNetは、微細な氷河特性を維持しながら、エラーを最大60%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:17:39 GMT)
Segment Transformer: AI-Generated Music Detection via Music Structural Analysis [1.7]
我々は,音楽セグメントの構造パターンを分析し,AIGM検出の精度を向上させることを目的とする。具体的には、短い音声クリップから音楽的特徴を抽出するために、様々な事前学習モデルを統合する。ロングオーディオのために,楽曲をセグメントに分割し,セグメント間関係を学習するセグメント変換器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:56:40 GMT)
Acquiescence Bias in Large Language Models [1.6]
獲得バイアス(英語: Acquiescence bias)とは、人間が実際の信念とは無関係に、調査における言明に同意する傾向である。大規模言語モデル(LLM)は比較的小さな入力の変化によって非常に影響を受けやすいことが示されている。本稿では,異なるモデル,タスク,言語にまたがるLCMにおけるアクセプションバイアスの存在について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:39:24 GMT)
Capability-Aware Shared Hypernetworks for Flexible Heterogeneous Multi-Robot Coordination [1.6]
マルチロボットチームのための能力認識共有ハイパーネットワークス(CASH)を提案する。 CASHは、ハイパーネットワークを使用してフレキシブルな共有ポリシを効率的に学習する、ソフトウェイト共有アーキテクチャである。トレーニングとゼロショットの一般化の両方において、CASHは性能とサンプル効率の点で、ベースラインアーキテクチャを一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:13:14 GMT)
Flow-Based Detection and Identification of Zero-Day IoT Cameras [1.6]
zCamInspectorは、99%の精度でIoTカメラを特定し、偽陰性は0.3%と低い。 XGBは、99%の精度と偽陰性でIoTカメラを0.3%と認識し、最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:50:14 GMT)
QCardEst/QCardCorr: Quantum Cardinality Estimation and Correction [1.6]
我々は,ハイブリッド量子古典ネットワークを用いた量子機械学習を用いたQCardEst(Quantum Cardinality Estimation)アプローチを開発した。我々は、sqlクエリを量子状態に変換するためのコンパクトエンコーディングを定義し、クエリのテーブル数に等しいキュービットしか必要としない。本稿では,VQCが生成する係数と出力を乗算することで,古典的濃度推定器を改善する量子心性補正QCardCorrを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:49:06 GMT)
Who Gets Seen in the Age of AI? Adoption Patterns of Large Language Models in Scholarly Writing and Citation Outcomes [1.6]
グローバルイーストの著者は、AIツールをより積極的に採用するが、西洋の著者は「人間に似た」文章に対して、既に存在する罰則により、採用単位当たりの利益を得る。先行する雑誌は、より人間らしい文章を特権化し続け、可視性とゲートキーピングの間に緊張を生じさせ続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:05:34 GMT)
Artificial Intelligence in Breast Cancer Care: Transforming Preoperative Planning and Patient Education with 3D Reconstruction [1.6]
術前計画には様々なデータセットに解剖学的構造を分割する正確なアルゴリズムが必要です U-Mambaを用いたHuman-in-the-loopアプローチのセグメンテーションは、撮像シナリオをまたいで一般化するように設計されている。 U-Mambaは全臓器で0.97、線維腺組織で0.96、T1強調画像で0.82と高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:52:35 GMT)
E-MLNet: Enhanced Mutual Learning for Universal Domain Adaptation with Sample-Specific Weighting [1.6]
Universal Domain Adaptation (UniDA)は、ラベル付きソースからラベル付きターゲットドメインへの知識の転送を試みる。 Mutual Learning Network (MLNet)のような先進的な手法では、オープンセットのエントロピー最小化によって適応された1-vs-all分類器のバンクを使用する。本稿では,OEM に動的重み付け戦略を統合した Enhanced Mutual Learning Network (E-MLNet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:09:20 GMT)
Towards explainable decision support using hybrid neural models for logistic terminal automation [1.5]
本稿では,ニューラル・システム・ダイナミックス・モデリングのための新しい枠組みを提案する。提案されたハイブリッドアプローチは、意味論的に意味があり、実行可能な変数を操作するニューラルネットワークモデルの構築を可能にする。このフレームワークは、EUが出資するプロジェクトAutoMoTIFの現実世界のケーススタディに適用されると考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:04:57 GMT)
Sharing is Caring: Efficient LM Post-Training with Collective RL Experience Sharing [1.5]
強化学習(RL)を用いた後学習言語モデル(LM)は、微調整を監督せずに推論能力を向上させることができる。完全分散かつ非同期なRLポストトレーニングアルゴリズムであるSwarm sAmpling Policy Optimization (SAPO)を提案する。制御実験では,SAPOが最大94%の累積報酬ゲインを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:14:20 GMT)
TransitReID: Transit OD Data Collection with Occlusion-Resistant Dynamic Passenger Re-Identification [1.5]
個人レベルおよび閉塞抵抗性旅客再識別のための新しい枠組みであるTransitReIDを提案する。この作業は、自動トランジットODコレクションのアルゴリズムとシステムレベルの基盤の両方を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:00:18 GMT)
Quantum-Assisted Vehicle Routing: Realizing QAOA-based Approach on Gate-Based Quantum Computer [1.5]
車両問題ルーティング(VRP)は、物流や輸送における幅広い応用において、基本的な最適化課題である。本稿では、QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)とVRPのリンクベースの定式化を統合する量子支援フレームワークを提案する。提案手法は, 補助量子ビットを回避しつつ, グラフ構造を保ちながら, コストハミルトニアンに直接流れの保存と下地除去をエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:30:21 GMT)
An Interpretable Deep Learning Model for General Insurance Pricing [1.5]
本稿では,一般保険価格に対する本質的に解釈可能なディープラーニングモデルを提案する。ニューラルネットワークの強い予測力を保ちながら、完全に透明で解釈可能な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:15:59 GMT)
Decomposing Visual Classification: Assessing Tree-Based Reasoning in VLMs [1.4]
視覚言語モデル(VLM)は、ゼロショット視覚分類において優れるが、細粒度タスクや大きな階層的ラベル空間でのそれらの性能は検討されていない。本稿では,木構造に基づく推論によってVLM性能が向上するかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:08:03 GMT)
The CRITICAL Records Integrated Standardization Pipeline (CRISP): End-to-End Processing of Large-scale Multi-institutional OMOP CDM Data [1.4]
このデータセットは、地理的に多様な4つのCTSA機関にわたる371,365人の患者の95億件の記録を含んでいる。 CRITICALのユニークな強みは、ICU前、ICU前、ICU後など、フルスペクトルの患者旅行を捉えることである。この貴重なリソースの可能性を最大限に活用するためにCRISPを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:06:24 GMT)
On classical advice, sampling advice and complexity assumptions for learning separations [1.4]
トレーニングセットの形式でのアドバイスと古典的アドバイスの関係について検討する。 mathsfBPP/samp$は、$mathsfP/poly$の適切なサブセットです。量子学習の高速化を示す概念クラスの存在に対する十分かつ必要な複雑性理論の仮定を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:19:19 GMT)
The Role of Legacy Mobile Networks in Infrastructure Resilience: Evidence from the Southern Brazil Flood [1.3]
この研究は、主に洪水や停電の長期化に関連して、モバイルネットワークの破壊の主な原因を特定する。その結果、イベント中の現代のネットワーク(4G/5G)の重大な脆弱性と、有害な条件下での基本的な接続性を維持する上でレガシ技術(2G/3G)が果たす重要な役割が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:48:38 GMT)
Atomic diffraction by patterned holes in hexagonal boron nitride: a comparison between semi-classical and quantum computational models [1.2]
本稿では, 六方晶窒化ホウ素の亜ナノ孔内におけるヘリウム物質波回折の数値シミュレーションを行った。以上の結果から, 量子的手法の伝送速度は, 一般の半古典的手法による予測よりも有意に高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:18:33 GMT)
Retrieval-Augmented VLMs for Multimodal Melanoma Diagnosis [1.2]
視覚言語モデル(VLM)はマルチモーダルな代替手段を提供するが、一般的なドメインデータで訓練されたときに臨床特異性を捉えるのに苦労する。本稿では, 意味論的に類似した症例を診断プロンプトに組み込んだ検索拡張VLMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:23:30 GMT)
Safety Factories -- a Manifesto [1.2]
私たちは、ソフトウェア開発と安全工学の間の方法とツールの切り離しを橋渡しする必要があります。我々は、安全ツールとメソッドをソフトウェア開発パイプラインに統合する安全工場を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:01:25 GMT)
kNNSampler: Stochastic Imputations for Recovering Missing Value Distributions [1.2]
kNNSamplerは、あるユニットに最も類似した$k$の観測結果からランダムにサンプリングすることで、あるユニットの欠落した応答を暗示する。この方法は、分布から未知の値をサンプリングし、欠落した値の不確かさを定量化し、複数の計算に容易に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:04:04 GMT)
FoundationalECGNet: A Lightweight Foundational Model for ECG-based Multitask Cardiac Analysis [1.2]
FoundationalECGNetは、ECGの自動分類のための基礎的なフレームワークである。はじめに正常心電図信号と異常心電図信号を区別し、次に異常心電図信号を5つの心臓状態の1つに分類する。伝導障害および肥大症に対する99%のF1スコアを含む多クラス疾患検出における最先端のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:48:07 GMT)
Stopping Criteria for Value Iteration on Concurrent Stochastic Reachability and Safety Games [1.1]
到達性と安全性を目標としたグラフ上でのゼロサム並列ゲーム(CSG)について検討する。実際には、値 (VI) は他のアプローチよりも優れており、最も実装された方法である。 CSG に対して有界(つまり区間) VI を提供し、標準 VI をオーバー近似の収束列で補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:29:23 GMT)
Implicit Shape-Prior for Few-Shot Assisted 3D Segmentation [1.1]
本稿では,スパーススライスマニュアルアノテーションから多臓器に一般化したセグメントボリュームの前に暗黙の形状を導入するとともに,最も情報性の高いスライスを自動的に選択し,次のインタラクションをガイドし,最小化するためのシンプルなフレームワークを提案する。実験では、脳がん患者に対するリスク臓器の文脈におけるセグメンテーションの補助的セグメンテーションと、サルコニア患者に対する目に見えない筋肉の形状を持つ新しいデータベースの作成が促進された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:30:39 GMT)
Non-Abelian Self-Correcting Quantum Memory and Single-shot Non-Clifford Gate beyond the $n^{1/3}$ Distance Barrier [1.1]
我々は、粒子励起のないDgeq 5+1$ 時空次元において、無限に多くの新しい候補非アベリア自己補正量子メモリの族を構築する。最も単純な例は、(5+1)Dにアベリアループ励起と非アベリア膜励起を持つ新しい非アベリア自己補正メモリを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:31:59 GMT)
A hierarchical entropy method for the delocalization of bias in high-dimensional Langevin Monte Carlo [1.1]
低次元の辺間のバイアスは、全次元ではなく低次元でしかスケールしないことを示す。我々は、弱い相互作用を持つ分布のクラスを保っていることを示すことによって、非局在化現象の範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:16:24 GMT)
PrediTree: A Multi-Temporal Sub-meter Dataset of Multi-Spectral Imagery Aligned With Canopy Height Maps [1.1]
PrediTreeは,木の高さ予測モデルをサブメートル解像度でトレーニングし,評価するために設計された,最初の総合的なオープンソースデータセットである。このデータセットは、フランスの多様な森林生態系にまたがる、非常に高解像度(0.5m)のLiDAR由来の天蓋の高さマップと、多時間・多スペクトル画像との空間的整合性を組み合わせたものである。本研究では,多面的マルチスペクトル像と相対時間差を必要とするエンコーダ・デコーダ・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:51:53 GMT)
Fault-Tolerant Implementation of the Deutsch-Jozsa Algorithm [1.0]
そこで本研究では,最初の単純かつ単純な量子アルゴリズムであるDeutsch-Joszaアルゴリズムを,フォールトトレラントな方法で実装可能であることを示す。平均して全てのオラクルで、エラー率の削減は90 %近くであった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:10:01 GMT)
Improving LLM Safety and Helpfulness using SFT and DPO: A Study on OPT-350M [1.0]
我々は,基礎となるOPT350M,SFTモデル,DPOモデル,およびSFTとDPOの両方で訓練されたモデルという4つのモデルを訓練し,評価する。その結果、SFTはDPOより優れているが、組み合わせSFT+DPOモデルはすべての指標で他よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:22:59 GMT)
Adaptive Rainfall Forecasting from Multiple Geographical Models Using Matrix Profile and Ensemble Learning [1.0]
本稿では, 行列プロファイルに基づく重み付きアンサンブル (MPWE) を提案する。ベトナムの8大流域の降水量予測を用いてMPWEを評価し,5つの予測地平線にまたがる。実験の結果,MPWEは予測誤差の平均値と標準偏差を一貫して達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:30:48 GMT)
ALIGNS: Unlocking nomological networks in psychological measurement through a large language model [1.0]
本稿では,評価されたアンケート尺度を訓練した大規模言語モデルベースシステム,ALIGNS の生成のための潜時指標分析について紹介する。 ALIGNSは心理学、医学、社会政策、その他の分野にまたがる550,000以上の指標を含む3つの包括的なノモロジーネットワークを提供している。これは、測定バリデーションにおける基礎的な問題を解決するために、大きな言語モデルの最初の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:21:02 GMT)
Do All Autoregressive Transformers Remember Facts the Same Way? A Cross-Architecture Analysis of Recall Mechanisms [0.9]
実際の情報がどのようにエンコードされアクセスされるかを評価する。 Qwenベースのモデルは、以前のパターンと異なる振る舞いをする。その結果, 自己回帰トランスフォーマーファミリー内であっても, 構造的変動は, 事実的リコールのメカニズムを根本的に異なるものにする可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:06:55 GMT)
Similarity-based Outlier Detection for Noisy Object Re-Identification Using Beta Mixtures [0.9]
オブジェクト再識別(Re-ID)手法はラベルノイズに非常に敏感であり、通常は性能が著しく低下する。本稿では、Re-IDを教師付き画像類似性タスクとみなし、差別的対関係を捉えるために訓練されたシームズネットワークアーキテクチャを採用することで、この問題に対処する。 CUHK03 と Market-1501 のデータセットと車載 Re-ID の VeRi-776 データセット上での de-noising と Re-ID タスクにおける Beta-SOD の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:42:19 GMT)
Securing Private Federated Learning in a Malicious Setting: A Scalable TEE-Based Approach with Client Auditing [0.9]
プライバシー保護手法として,DP-FTRL(disferiallyly private follow-the-regularized-leader)が登場している。既存のアプローチでは、半正直なサーバを前提としており、この仮定を安全に削除するという課題には対処していない。本稿では,不正にセキュアなDP-FTRLを実現するために,信頼性の高いコンピューティング基盤として機能するサーバ拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:58:05 GMT)
Advancing Few-Shot Pediatric Arrhythmia Classification with a Novel Contrastive Loss and Multimodal Learning [0.9]
本稿では、ECGとIEGMのための二重分岐畳み込みエンコーダを組み合わせたマルチモーダルエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。また,アダプティブ・グローバル・クラス・アウェア・コントラシティブ・ロスと呼ばれる新たなコントラシブ・ロスファクニションを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:24:00 GMT)
LLM-Guided Ansätze Design for Quantum Circuit Born Machines in Financial Generative Modeling [0.9]
量子回路ボルンマシン(QCBM)を用いた量子生成モデリングは、実用的な量子優位性を示す。本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用してハードウェア対応QCBMアーキテクチャを生成するプロンプトベースのフレームワークを提案する。実際のIBM量子ハードウェア上で12量子ビットを用いて実行される場合, LLM 生成した ans"atze は, 標準ベースラインに比べて著しく浅く, 生成性能に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:23:58 GMT)
Scaling LLM Planning: NL2FLOW for Parametric Problem Generation and Rigorous Evaluation [0.9]
この作業では、ワークフロー計画問題の生成と評価のための完全に自動化されたパイプラインであるNL2Flowが導入されている。 NL2Flowは、構造化中間表現においてパラメトリックに問題を発生させ、それらを自然言語と形式PDDLの両方に翻訳する。 NL2Flowが生成した2296個の低微分問題に基づいて,オープンソースのインストラクション付きLLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:41:15 GMT)
PromptGuard: An Orchestrated Prompting Framework for Principled Synthetic Text Generation for Vulnerable Populations using LLMs with Enhanced Safety, Fairness, and Controllability [0.9]
VulnGuard Promptは、現実世界のデータ駆動コントラスト学習による有害な情報生成を防止するハイブリッド技術である。 PromptGuardは、入力分類、VulnGuard Prompting、倫理原則統合、外部ツールインタラクション、ユーザーシステムインタラクションの6つのコアモジュールを編成する。本稿では,収束証明,情報理論を用いた脆弱性解析,理論的検証フレームワークなどを含む包括的数学的形式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:14:52 GMT)
All for law and law for all: Adaptive RAG Pipeline for Legal Research [0.9]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、テキスト生成タスクのアプローチ方法を変えました。この作業では、以前のベースラインを改善した、新しいエンドツーエンドのRAGパイプラインを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:50:51 GMT)
RepViT-CXR: A Channel Replication Strategy for Vision Transformers in Chest X-ray Tuberculosis and Pneumonia Classification [0.8]
RepViT-CXRは、追加情報を失うことなく、シングルチャネルのCXR画像をViT互換のフォーマットに適合させる。 3つのベンチマークデータセットからRepViT-CXRを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:28:25 GMT)
Scaling Truth: The Confidence Paradox in AI Fact-Checking [0.8]
大規模言語モデル(LLM)は事実検証の自動化を約束するが、グローバルな文脈での有効性は不確実である。我々はこれまでに47言語174のファクトチェック組織で評価された5000のクレームを用いて,複数のカテゴリにまたがる9つの確立されたLCMを体系的に評価した。より小さいモデルでは精度が低いにもかかわらず高い信頼性を示す一方、より大きなモデルは高い精度を示すが、信頼性は低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:36:25 GMT)
Architecting Resilient LLM Agents: A Guide to Secure Plan-then-Execute Implementations [0.8]
本稿では,戦略計画と戦術実行を分離したエージェント設計であるPlan-then-Execute'(P-t-E)パターンのガイドを提供する。この設計のセキュリティ上の意味、特に間接的なインジェクション攻撃に対する固有のレジリエンスに焦点が当てられている。これらの原則を実行可能なものにするために、このガイドは3つの主要なエージェントフレームワークに対して、詳細な実装の青写真と動作コード参照を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:41:07 GMT)
Quantum Error Correction in Adversarial Regimes [0.7]
攻撃者が意図的に戦略的に量子データを破壊できる敵の設定では、標準的な量子エラー補正はその限界に達する。量子リストの復号化は有望な代替手段だ。デコーダが可能性のあるエラーの短いリストを出力できるようにすることで、最悪のノイズの下でも、はるかに多くのエラーを許容することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:08:56 GMT)
CoAT: Chain-of-Associated-Thoughts Framework for Enhancing Large Language Models Reasoning [0.7]
CoAT(Chain-of-Associated-Thoughts)フレームワークは、思考中の知識を常に関連付け、補う能力にインスパイアされている。 MCTSの構造化探索能力と連想メモリの適応学習能力を組み合わせることで、CoATはLLM検索空間を大幅に拡張する。 CoATは、オープンソースのマルチホップ推論データセットで10%以上のパフォーマンス改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:09:02 GMT)
Extracting and charging energy into almost unknown quantum states [0.7]
我々は、その状態に関する情報が最小限である場合に、ユニタリ演算によって抽出または充電できるエネルギー量について検討する。これらの下界は、エネルギー制約されたコヒーレントエルゴトロピーと状態の反エルゴトロピーに対して直接上界に変換されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:01:03 GMT)
Comprehensive Evaluation of Prototype Neural Networks [0.7]
プロトタイプモデルは、説明可能な人工知能(XAI)と解釈可能な機械学習の重要な方法である。本稿では,ProtoPNet,ProtoPool,PIPNetなどの著名なプロトタイプモデルの詳細な分析を行う。モデル解釈可能性の分析をさらに補完する新しい指標をいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:20:13 GMT)
SiLVR: Scalable Lidar-Visual Radiance Field Reconstruction with Uncertainty Quantification [0.6]
本稿では,ライダーと視覚データを融合したNeRFを用いた大規模再構成システムを提案する。我々のシステムはライダーを組み込むために最先端のNeRF表現を採用する。ライダーデータを追加すると、深さと表面の正規値に強い幾何学的制約が加わる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:52:40 GMT)
Foundation Models for Autonomous Driving Perception: A Survey Through Core Capabilities [0.6]
ファウンデーションモデルは自律運転認識に革命をもたらしており、狭いタスク固有のディープラーニングモデルから、広大な多様なデータセットでトレーニングされた多目的で汎用的なアーキテクチャへと、分野を移行している。この調査では、これらのモデルが、一般化の限界、スケーラビリティ、分散シフトに対する堅牢性など、自律的知覚における重要な課題にどのように対処するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:45:49 GMT)
Making the quantum world accessible to young learners through Quantum Picturalism: An experimental study [0.6]
量子ピクチュラリズム(Quantum Picturalism, QPic)は、全ての量子力学の完全な図式形式である。このフレームワークは、絡み合い、測定、混合状態量子力学といった重要な概念を教える新しい方法として、若い学習者にとって特に有利である。その重要性は、量子情報科学(QIST)のような複雑な分野を高校レベルで導入できることにある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:33:44 GMT)
Understanding visual attention beehind bee-inspired UAV navigation [0.6]
センサ入力として光学フローのみを使用して障害物のあるトンネルをナビゲートする強化学習エージェントを訓練する。この方法で訓練されたエージェントは、光学流の非連続性の領域や、大きな光学流の大きさの領域に最も注意を払う。このパターンは、独立に訓練されたエージェント間で持続しており、これは物理的なUAVに対する単純な明示的な制御法を開発するための良い戦略になり得ることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:07:45 GMT)
Machine learning the effects of many quantum measurements [0.6]
超伝導量子プロセッサにおいて、1次元および2次元の量子ビット配列の絡み合った状態を生成する。遠方の量子ビット対間で引き起こされる長距離の絡み合いを、他の全てを測定する際に特徴付けることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:00:05 GMT)
Demonstration of a Compatibility-Based Childcare Support Service using Quantum Annealing [0.6]
日本では孤立育児が深刻な社会問題となっている。親と育児経験のある高齢者コミュニティメンバーを結びつけるサービスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:57:18 GMT)
Release and Recapture of Silica Nanoparticles from an Optical Trap in Weightlessness [0.6]
微小重力環境におけるこのような設備の実現可能性を示す。実験はGraviTower Bremenで行われ、最大2.5秒の自由落下が可能である。このデモンストレーションは、余暇な光学に関する宇宙ミッションの準備というより広い文脈でも見られるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:03:35 GMT)
An upper bound of the silhouette validation metric for clustering [0.6]
平均シルエット幅(英: average silhouette width、ASW)は、より高い値がより粗い結果を示すクラスタリング品質の尺度である。本研究では,与えられたデータセットの各データポイントに対して,そのシルエット幅にシャープな上界を導出する。提示されたバウンダリは、個々のデータポイントが適切に配置できるかどうかを示し、シルエットベースの最適化ループの早期停止を可能にし、重要な質問に答えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:20:38 GMT)
ADHDeepNet From Raw EEG to Diagnosis: Improving ADHD Diagnosis through Temporal-Spatial Processing, Adaptive Attention Mechanisms, and Explainability in Raw EEG Signals [0.5]
注意欠陥多動性障害(ADHD)は、成人まで持続できる小児の脳障害である。本稿では,Deep Learning(DL)アプローチとElectroencephalogram(EEG)信号を活用することで,ADHDの診断精度とタイムラインを改善する新しい手法を提案する。本稿では,脳波信号に最適化された時間空間特性,アテンションモジュール,説明可能性技術を利用したDLモデルであるADHDeepNetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:07:00 GMT)
A meta-analysis on the performance of machine-learning based language models for sentiment analysis [0.5]
本研究の目的は, 平均性能を推定し, 研究間の不均一性を評価し, 研究特性がモデル性能に与える影響を分析することである。全体的な精度は広く使用されているが、クラス不均衡に対する感受性と感情クラスの数によってしばしば誤解を招く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:05:32 GMT)
Interpretable Physics Reasoning and Performance Taxonomy in Vision-Language Models [0.5]
本稿では,視覚言語モデル(VLM)を2次元物理の理解に基づいて厳格に評価するための新しいフレームワークを提案する。私たちのフレームワークは,4つのコアドメイン(プロジェクタモーション,コリジョンダイナミクス,メカニクス,流体ダイナミクス)にまたがる400以上の問題の多様なテストベッドを生成する,実用的なシナリオジェネレータを備えている。モデルスケールと推論能力の相関を強く示し,トップパフォーマンスモデルであるQwen2.5-VL-7Bを0.815点とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:15:01 GMT)
Multi-Qubit Golden Gates [0.5]
我々はサルナックとarXiv:1704.02106のゴールデンゲートとスーパーゴールドゲートの手紙を高次元に拡張する。我々の主な動機は、量子コンピュータのための効率的なマルチキュービットユニバーサルゲートセットを構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:52:19 GMT)
Fourier Learning Machines: Nonharmonic Fourier-Based Neural Networks for Scientific Machine Learning [0.5]
本稿では,多次元非調和フーリエ系列を表現するために設計されたニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャであるFourier Learning Machine(FLM)を紹介する。 FLMは、コサイン活性化機能を備えた単純なフィードフォワード構造を用いて、一連の周波数、振幅、位相シフトをトレーニング可能なパラメータとして学習する。計算実験により、FLMの性能は、SIRENやバニラフィードフォワードNNのような既存のアーキテクチャと同等であり、しばしば優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:49:20 GMT)
Towards properties of adversarial image perturbations [0.5]
我々は,VMAF画像品質測定値の顕著な成長をもたらす対向摂動特性について検討した。画像の明るさの適度な変動は、VMAFの成長を$sim 60%$で引き起こすことが示されている。同じ直接VMAF最適化を用いて、ノイズからの画像復元を行う場合、メートル法値と主観的判断との有意な相違が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:31:21 GMT)
Examining Vision Language Models through Multi-dimensional Experiments with Vision and Text Features [0.5]
視覚言語モデル(VLM)は、画像の視覚的特性に関する質問に答えるために訓練中に学んだ固有のバイアスに依存する。本研究の目的は、視覚言語モデルがどのように変化するかを学習し、そのような変化を特徴付ける方法を探ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:49:40 GMT)
RoentMod: A Synthetic Chest X-Ray Modification Model to Identify and Correct Image Interpretation Model Shortcuts [0.5]
胸部X線写真(CXR)は医学で最も一般的な検査である。深層学習マルチタスクと基礎モデルにより,CXR解釈の性能が向上した。本稿では,反ファクト画像編集フレームワークであるRoentModを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:35:24 GMT)
Real-world Music Plagiarism Detection With Music Segment Transcription System [0.5]
様々なMIR技術を組み合わせて音楽プラジャリズムを検出するシステムを提案する。我々は,録音から音楽的に意味のあるセグメントを抽出し,盗作を検知する楽曲セグメント転写システムを開発した。また,実例を用いた音楽類似性研究のための類似音楽ペアデータセットも収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:55:48 GMT)
Simulation of one and two qubit superconducting quantum gates under the non-Markovian $1/f$ noise [0.5]
我々は,1/f$の雑音下での量子ビット力学とゲート演算の効率的かつ信頼性の高いモデリングを可能にする階層型運動方程式(HEOM)フレームワークを開発した。その結果,超伝導回路の環境騒音をシミュレーションするための強靭な手法としてHEOMが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:45:44 GMT)
Vector embedding of multi-modal texts: a tool for discovery? [0.5]
本研究では,ベクトルベースのマルチモーダル検索が,マルチモーダル(テキストと画像)コンテンツ間の発見をいかに改善できるかを検討する。我々はコンピュータサイエンス教科書と視覚言語モデル(VLM)を中心に,3600以上のデジタル化された教科書ページを使用している。本稿では,75の自然言語クエリのベンチマークを発行し,検索性能を4つの類似性(距離)尺度で比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:14:48 GMT)
Fast simulation of fermions with reconfigurable qubits [0.4]
最悪の場合,O(log(N))の時空オーバーヘッドを考慮した高速フェルミオンシミュレーション法を提案する。この指数減少は、非局所接続を持つ再構成可能な量子システムを用いて達成される。アルゴリズム自体がO(1)オーバヘッド構造のみに適応可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:01:02 GMT)
WarpPINN-fibers: improved cardiac strain estimation from cine-MR with physics-informed neural networks [0.4]
本稿では,物理インフォームドニューラルネットワークフレームワークであるWarpPINN-fibersを紹介する。基準画像と歪んだテンプレート画像との間のデータ相似性損失,心臓組織のほぼ非圧縮性を示すレギュレータ,および合成繊維の方向のひずみを制御する繊維伸張ペナル化の3項からなる損失関数を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:53:31 GMT)
Learning Fluid-Structure Interaction Dynamics with Physics-Informed Neural Networks and Immersed Boundary Methods [0.4]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、複雑な流体力学問題を解決するための有望なアプローチとして登場した。この研究は流体構造相互作用(FSI)問題と移動境界のモデル化という課題に対処する。我々は,没入境界法(IBM)の原則を取り入れたイノベーティブなEulerian-Lagrangian PINNアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:36:01 GMT)
CyberRAG: An Agentic RAG cyber attack classification and reporting tool [0.4]
CyberRAGはモジュール型のエージェントベースのRAGフレームワークで、サイバー攻撃のリアルタイム分類、説明、構造化レポートを提供する。従来のRAGとは異なり、CyberRAGは動的制御フローと適応推論を可能にするエージェント設計を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:08:15 GMT)
Tokenizing Loops of Antibodies [0.4]
免疫グロブリンLOOp Tokenizer, Igloo, マルチモーダル抗体ループトークン化剤について紹介する。イグルー写像は、類似のバックボーン二面角を持つループを、潜在空間において互いに近接する。イグルーは、構造抗体データベースから最も近いマッチングループ構造を効率的に取り出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:56:19 GMT)
Quantum-Assisted Machine Learning Models for Enhanced Weather Prediction [0.3]
量子機械学習(QML)は、予測モデリング能力を改善するために量子コンピューティングを使用することで、天気予報に対する革命的なアプローチとして提示される。本研究では,量子ゲート型リカレントユニット(QGRU),量子ニューラルネットワーク(QNN),量子長短期記憶(QLSTM),変分量子回路(VQC),量子支援ベクトルマシン(QSVM)などのQMLモデルを適用する。その結果、QMLモデルは予測と分類の両方において、特に二項分類において妥当な精度を達成できることを示した。本研究は、天気予報・舗装におけるQMLの実現可能性に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:59:12 GMT)
Game-Theoretic Resilience Framework for Cyber-Physical Microgrids using Multi-Agent Reinforcement Learning [0.3]
本稿では,レジリエンスの評価と向上を目的とした,数学的に厳密なゲーム理論フレームワークを提案する。このフレームワークは、DERと制御スイッチを備えた拡張33バス配信システムでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:07:34 GMT)
High-rate extended binomial codes for multiqubit encoding [0.3]
ボソニックな量子誤り訂正符号のクラスを導入し,これを拡大二項符号と呼ぶ。これらの符号は$[n,k,d]$ qubitコードに類似しており、パラメータ$n$は物理量子ビットの数ではなく総励起予算に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:53:13 GMT)
Narrative-Guided Reinforcement Learning: A Platform for Studying Language Model Influence on Decision Making [0.2]
我々は、物語要素がAIの意思決定をどのように形成するかを探求する予備的なプラットフォームを示す。このシステムは、過去の経験に基づく行動を提案する強化学習ポリシーと、これらの提案を異なる物語の枠組みを通して処理して意思決定を導く言語モデルから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:14:12 GMT)
Persistent-DPO: A novel loss function and hybrid learning for generative quantum eigensolver [0.2]
本稿では,量子回路を生成するために古典的生成モデルを訓練した生成量子固有解法(GQEcitenakaji2024generative,GQEcitenakaji2024generative)について検討する。本稿では、GQEの損失関数として使用する場合の直接選好最適化(DPO)の限界を特定し、この制限の解としてパーシスタントDPO(P-DPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:41:55 GMT)
Discrimination by LLMs: Cross-lingual Bias Assessment and Mitigation in Decision-Making and Summarisation [0.2]
大規模言語モデル(LLM)の様々な領域への迅速な統合は、社会的不平等と情報バイアスに関する懸念を提起する。本研究では, 背景, 性別, 年齢に関連するLCMのバイアスについて検討し, 意思決定や要約作業への影響に着目した。 GPT-3.5 および GPT-4o では, 種々の人口動態, 指示, サリエンスレベル, 言語が試験された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:25:09 GMT)
From Vision to Validation: A Theory- and Data-Driven Construction of a GCC-Specific AI Adoption Index [0.2]
本研究は、文献レビューの詳細な分析と6つの国家AI戦略(NASs)に基づく理論駆動基盤を用いる。この研究は、ガルフ協力評議会(GCC)の公共セクターに特化して、新しいAI導入指数を開発し、検証する。調査結果は、堅牢な技術的インフラストラクチャと明確なポリシが、AI実装の成功に最も大きな影響を与えていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:08:40 GMT)
Natural Language Translation of Formal Proofs through Informalization of Proof Steps and Recursive Summarization along Proof Structure [0.2]
本手法は、学部レベルの教科書から得られた自然言語証明に従って作成された形式的証明データに適用される。本手法は,リーン証明アシスタントの既存の形式証明ライブラリに適用することにより,極めて可読かつ正確な自然言語証明を出力できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:22:12 GMT)
Active Learning and Explainable AI for Multi-Objective Optimization of Spin Coated Polymers [0.1]
特定の機械的特性を達成するためのスピンコーティングポリマー薄膜は、本質的に多目的最適化問題である。本稿では,PyePAL(PyePAL)と可視化,説明可能なAI技術を統合し,処理パラメータを最適化するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:35:59 GMT)
Computational Concept of the Psyche (in Russian) [0.1]
この記事では、人工的なものの構築の観点から、人間の精神をモデル化するためのアプローチの概要について説明する。認知アーキテクチャの概念が提案され、サイコは生きた、または人工的な対象のオペレーティング・システムと見なされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:42:47 GMT)
Range Retrieval with Graph-Based Indices [0.1]
グラフに基づくベクトル指標のレンジ検索のための新しい手法を提案する。標準グラフ探索とFAISS-IVFレンジ探索アルゴリズムにより,クエリスループットが最大100倍向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:44:42 GMT)
Data-Efficient Error Mitigation for Physical and Algorithmic Errors in a Hamiltonian Simulation [0.1]
本稿では,トロッタライズド量子回路の物理・アルゴリズム誤差を軽減するために,データ効率のよい1次元外挿法を提案する。提案手法を数値的に検証し,提案手法が従来の推定法よりも統計的および系統的な誤差を抑えることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:11:20 GMT)
Addressing requirements for crosstalk-free quantum-gate operation in many-body nanofiber cavity QED systems [0.1]
定常原子量子ビットを含む個々のモジュールを接続する分散ネットワークアーキテクチャは、中性原子ベースの量子計算プラットフォームをスケールアップするための有望なアプローチである。従来の光ファイバを介して相互接続されたナノファイバー空洞QEDシステムからなる全繊維系プラットフォームを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:54:41 GMT)
User-friendly TWA for dissipative spin dynamics [0.1]
我々は、散逸した量子多体システムのためのTWA(Truncated Wigner approximation)のユーザフレンドリーなフレームワークを提唱した。私たちのアプローチは計算に手頃な価格で、簡単な実装が特徴です。我々は、TWAが、消費者コンピュータ上で駆動散逸多体ダイナミクスを高速かつ効率的に探索するための主要なツールになり得ると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:42:43 GMT)
Unlocking Reproducibility: Automating re-Build Process for Open-Source Software [0.1]
Maven Centralのようなソフトウェアエコシステムは、現代のソフトウェアサプライチェーンにおいて重要な役割を果たす。上位1200の一般的なアーティファクトの約84%は、透過的なCI/CDパイプラインを使用して構築されていない。業界レベルのオープンソースサプライチェーンセキュリティフレームワークであるMavenを拡張して,Mavenアーティファクトのソースからの再構築を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 00:23:08 GMT)
Phishing Webpage Detection: Unveiling the Threat Landscape and Investigating Detection Techniques [0.0]
研究者はフィッシングWebページ検出アプローチの進歩に積極的に取り組んできた。既存の検出手法やツールの回避を目的とした攻撃者による絶え間なく進化する戦略は、研究コミュニティに進行中の課題を提示する。本調査では,URLベース,Webページコンテンツベース,視覚的手法を含む,多様なフィッシングWebページ検出手法の体系的分類について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:14:18 GMT)
Benchmarking Optimization Algorithms for Automated Calibration of Quantum Devices [0.0]
本稿では,量子デバイスの校正のための最適化アルゴリズムの総合的な研究結果を紹介する。我々のベンチマークには、Nelder-Meadや最先端のCovariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)のような広く使われているアルゴリズムが含まれている。この結果に基づき,CMA-ESアルゴリズムを推奨し,全てのテストシナリオにおいて優れた性能を示す実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:00:40 GMT)
LLM Ensemble for RAG: Role of Context Length in Zero-Shot Question Answering for BioASQ Challenge [0.0]
大規模言語モデル (LLM) は情報検索に使用できる。ゼロショットモデルのアンサンブルは、ドメイン固有のYes/No QAタスクで最先端のパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:50:49 GMT)
Phish-Blitz: Advancing Phishing Detection with Comprehensive Webpage Resource Collection and Visual Integrity Preservation [0.0]
Phish-Blitzは、フィッシングや正当なWebページを、スクリーンショットなどの関連するリソースとともにダウンロードするツールである。既存のツールとは異なり、Phish-BlitzはライブのWebページのスクリーンショットをキャプチャし、リソースファイルパスを更新して、Webページの本来の視覚的整合性を維持する。 8,809件の正当性と5000件のフィッシングWebページを含むデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:13:49 GMT)
Overcoming DNSSEC Islands of Security: A TLS and IP-Based Certificate Solution [0.0]
本稿では,DNSSECの信頼関係のギャップに対処する分散型アプローチを提案する。我々はTLSとIPベースの証明書を活用し、階層レベル間のエンドツーエンドの認証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:02:07 GMT)
Using AI to Optimize Patient Transfer and Resource Utilization During Mass-Casualty Incidents: A Simulation Platform [0.0]
マスインシデント(MCI)は医療システムを圧倒し、急激な患者病院割り当ての決定を要求する。我々は,患者の移動決定を最適化するために,深層強化学習に基づく意思決定支援AIエージェントを開発し,検証した。 MasTERはMCI管理シミュレーションのためのウェブアクセス可能なコマンドダッシュボードである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:46:54 GMT)
Live(r) Die: Predicting Survival in Colorectal Liver Metastasis [0.0]
大腸癌はしばしば肝に転移し、長期生存率を大幅に低下させる。現在の予後モデルは、しばしば限られた臨床または分子的特徴に基づいており、十分な予測力を持っていない。コントラスト前・後MRIによる外科的予後予測のための完全自動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:02:59 GMT)
Real-Time String Dynamics in a $2+1$D Non-Abelian Lattice Gauge Theory: String Breaking, Glueball Formation, Baryon Blockade, and Tension Reduction [0.0]
第一原理量子および数値シミュレーションは、主におもちゃモデルアベリア格子ゲージ理論(LGT)に焦点を当てている。 2+1$D SU$(2)$ Yang-Mills LGT with dynamical matter のリアルタイム弦力学をシミュレートする。我々の発見は、非アベリアLGTの量子シミュレーターのガイドとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:16:21 GMT)
Tripartite Entanglement Signal from Multipartite Entanglement of Purification [0.0]
我々は、$Delta(3)_p$ が任意の三元交絡混合状態に対して非負であることを証明する。本稿では、AdS$_3$/CFT$における三部構造エンタングルメント構造の研究に三部構造エンタングルメント測度を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 00:43:36 GMT)
Traversal Learning: A Lossless And Efficient Distributed Learning Framework [0.0]
トラバースラーニング(TL)は、人気のある分散学習(DL)パラダイムで発生する品質低下の問題に対処するために設計された新しいアプローチである。 TLは、モデルがフォワード伝搬(FP)中にノードを横切るユニークな戦略を採用し、オーケストレータ上で後方伝搬(BP)を行う。評価の結果,TL は古典的な CL アプローチと同程度であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:08:54 GMT)
Towards a $\cos(2\varphi)$ Josephson element using aluminum junctions with well-transmitted channels [0.0]
本研究では、全アルミニウムジョセフソン接合を高透過伝導チャネルで作製する新しい方法を提案する。本稿では,これらのジャンクションに基づく簡単な超伝導回路の設計を提案し,パリティ保護量子ビットの実装を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:47:18 GMT)
Towards Post-mortem Data Management Principles for Generative AI [0.0]
基礎モデル、大規模言語モデル(LLM)、エージェントAIシステムは膨大なユーザーデータに大きく依存している。トレーニングにそのようなデータを使用することは、所有権や著作権、潜在的な害に関する懸念を募らせている。本稿では,遺族データの権利保護の指針として,死後データ管理の原則を3つ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:31:25 GMT)
Towards Compact Wavefunctions from Quantum-Selected Configuration Interaction [0.0]
量子選択構成相互作用(QSCI)におけるハミルトン時間進化を利用したアルゴリズムを提案する。我々は、QSCIが以前批判された点であるコンパクト性について、結果の波動関数を評価する。この結果は、時間進化した量子状態の実験的な軌道占有率を用いて、単一の励起と二重励起を予測する構成サンプリングスキームによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:21:10 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） (Wed, 10 Sep 2025 05:31:45 GMT)
Time-Fair Benchmarking for Metaheuristics: A Restart-Fair Protocol for Fixed-Time Comparisons [0.0]
この論文は、壁時計時間は、FEのみではなく、公平な比較のための主要な予算制約として機能するべきであることを示唆している。我々は,各アルゴリズムが同一のウォールクロック時間予算を問題インスタンス毎に割り当てる固定時間再起動時間ベンチマークプロトコルを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:33:54 GMT)
Tight Lieb-Robinson Bound for approximation ratio in Quantum Annealing [0.0]
本稿では,QAのパラメータ化バージョンを新たに導入し,アルゴリズムの正確な1局所解析を実現する。 1局所解析を持つ線形スケジュールQAは0.7020以上の近似比を達成し、既知の1局所アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:20:17 GMT)
Thermoelectric processes of quantum normal-superconductor interfaces [0.0]
我々は、この応答を、ハイブリッド常超伝導接合で駆動する様々なメカニズムを概説する。熱電効果によって明らかにできるハイブリッドデバイスの物理的特性に特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:40:51 GMT)
The meaning of prompts and the prompts of meaning: Semiotic reflections and modelling [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)における動的セミオティック現象としてのプロンプトとプロンプトについて検討する。発見は、プロンプトは、知識がどのように組織化され、検索され、解釈され、デジタル環境で共同構築されるかを再定義する、セミオティックでコミュニケーションのプロセスであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:15:32 GMT)
The Role of Community Detection Methods in Performance Variations of Graph Mining Tasks [0.0]
コミュニティ検出アルゴリズムの選択が下流アプリケーションの性能に大きく影響するかどうかを検討する。比較分析により、特定のコミュニティ検出アルゴリズムが特定のアプリケーションにおいて優れた結果をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:44:23 GMT)
The Architecture of AI Transformation: Four Strategic Patterns and an Emerging Frontier [0.0]
95%の企業が、AIデプロイメントによる測定可能な利益の影響を報告していない。本稿では,AI戦略を2つの独立した次元に沿って再認識する2x2フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:07:32 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） (Wed, 10 Sep 2025 03:09:10 GMT)
Statistical complexity as a probe of mass and phase structure in compact objects [0.0]
重力質量が複雑性の挙動を決定する上で重要な役割を担っていることを示す。恒星内部の強い相転移、例えばハイブリッド星で仮説化された恒星は、複雑性プロファイルの異なる特徴として現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:18:45 GMT)
Stated Preference for Interaction and Continued Engagement (SPICE): Evaluating an LLM's Willingness to Re-engage in Conversation [0.0]
Stated Preference for Interaction and Continued Engagement (SPICE)は、大規模言語モデルにYESまたはNO質問をすることで引き起こされる単純な診断信号である。 10-interactionstimul setによる3-tone(親しみやすい,不明瞭,嫌悪感)を用いた実験では,4つのフレーミング条件で4つのオープンウェイトチャットモデルを検証した。友好的な相互作用は継続をほぼ一様に好んだ(97.5% YES)が、虐待的相互作用は断念を強く好んだ(17.9% YES)
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:34:17 GMT)
Spectral Transitions of the Entanglement Hamiltonian in Monitored Free Fermions [0.0]
本研究では, 干渉ハミルトニアンのスペクトル特性と固有状態特性を用いて, 観測された自由フェルミオン中の測定誘起相転移を数値解析した。これらの結果は、モニターされた量子力学における金属、局在化、多フラクタル状態の診断の強力な枠組みとして、ハミルトニアンの絡み合いを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:32:24 GMT)
Spatial and Pulse Efficiency Constraints in Atom Interferometric Gravitational Wave Detectors [0.0]
我々は,単一干渉計の空間範囲を明示的に考慮し,マルチダイアモンドジオメトリの最適構成を提案する。実証実験以外の多くの提案は、最先端の運動量伝達技術ではまだ実証されていないパルス数を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:08:17 GMT)
Send to which account? Evaluation of an LLM-based Scambaiting System [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたスカンバイティングシステムの大規模実世界評価について述べる。 5ヶ月にわたるデプロイメントで、システムは実際のスキャマーと2,600以上のエンゲージメントを開始し、18,700以上のメッセージのデータセットを作成した。情報開示率(IDR)は約32%に達し、ラバ口座などの機密情報を抽出することに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:08:52 GMT)
Selective collective emission from a dense atomic ensemble coupled to a nanophotonic resonator [0.0]
我々は、ナノフォトニックマイクロリング共振器において、単一モードに結合した高密度原子アンサンブルの集合放出を実験的に理論的に研究した。多くの低温原子が小さな体積で局在するため、これらの閉じ込められた原子は、誘導共振器モードだけでなく、自由空間の非誘導モードにも一括して結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:27:23 GMT)
Robustness of quantum algorithms: Worst-case fidelity bounds and implications for design [0.0]
我々は,エラーに対する堅牢性を理解し,改善するためのアルゴリズム中心のフレームワークを開発する。与えられた量子アルゴリズムと誤差モデルに対して、ロバスト性を証明するために明示的に計算できる最悪のケースの忠実度境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:46:51 GMT)
Robust and continuous machine learning of usage habits to adapt digital interfaces to user needs [0.0]
本稿では、異なるユーザや利用戦略に動的に適応できるデジタルインターフェースを設計するための機械学習アプローチを提案する。このアルゴリズムはベイズ統計を用いてユーザーの閲覧行動をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:29:03 GMT)
Rhythmic sharing: A bio-inspired paradigm for zero-shot adaptive learning in neural networks [0.0]
脳は新しい状況に素早く適応し、限られたデータから学習する。リンク強度の発振を利用した学習パラダイムを開発し,これらの発振の協調と学習の関連性について検討した。リンクの発振は、調整を迅速に変更し、ネットワークが監督なしに微妙なコンテキスト変化を感知し、適応できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:10:51 GMT)
Revisiting intrinsic spin defects in hexagonal boron nitride with r2SCAN [0.0]
hBNは、光学的に対応可能な常磁性スピン欠陥のホストとして、固体量子技術に非常に有望である。バルクhBNの固有点欠陥は密度汎関数理論を用いてモデル化される。 VB-、BN0、Bi+、Ni+の欠陥は、技術的に望ましい波長でゼロフォノン発光を持つ安定な色中心として同定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:01:05 GMT)
Retrodiction of measurement outcomes on a single quantum system reveals entanglement with its environment [0.0]
本研究は, 先行知識と後処理知識を併用したレトロディクションにより, 単一システムにおける測定の条件付き確率が生じることを示す。システム上の複数の測定の結果を再現できる確信度は、その環境との絡み合いの存在と量的性質の両方を見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:36:40 GMT)
Quasi-degenerate resonant eigenstate doublets of two quantum emitters in a closed waveguide [0.0]
線形導波路モードに結合した一対の同一エミッタの準退化共振ダブレットの存在について検討する。準退化二重項の同定は、特定のエネルギー範囲において、エミッタ・導波管系を効果的に2段階の系として操作する可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:15:49 GMT)
Quantum heat engine in the optomechanical system with mechanical parametric drive [0.0]
本研究では, キャビティを作動物質として選択したオットー型量子熱エンジンについて考察する。パラメトリック駆動によるメカニカルモードはキャビティを燃料とし,エネルギーの利用効率について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:19:04 GMT)
Quantum Metrology in the Ultrastrong Coupling Regime of Light-Matter Interactions: Leveraging Virtual Excitations without Extracting Them [0.0]
実測値の精度を高めるために,仮想励起とその相関をいかに利用できるかを示す。提案手法は,超強結合量子系の多種多様な高精度測定のための広く適用可能なフレームワークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:15:57 GMT)
Quantum Communication Complexity of L2-Regularized Linear Regression Protocols [0.0]
本稿では,量子コーディネータモデルにおける分散線形回帰について検討する。通常の(非正規化)およびL2正規化(ティコノフ)最小二乗問題を解くための改良された拡張量子プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 06:50:24 GMT)
Prompt-Driven Image Analysis with Multimodal Generative AI: Detection, Segmentation, Inpainting, and Interpretation [0.0]
本稿では,オープン語彙検出,アクセシブルセグメンテーション,テキストコンディショニング,視覚言語記述を組み合わせた統合パイプラインの実践事例について述べる。我々は、しきい値調整、光形態によるマスク検査、リソース認識のデフォルトなど、脆さを低減する統合選択を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:00:12 GMT)
Principle of Diminishing Potentialities in Large N Algebras [0.0]
熱平衡では、DDP(Diminishing potentialities)の原理が$mathcalN=4$ Super Yang-Mills (SYM) 理論の大きい$N$代数に成り立つことを示す。二つの辺の永遠ブラックホールのコンパクト対称性群 $G$ の極大アーベル部分群 $H$ で交差積をすることで、大きな $N$ 代数学を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:19:07 GMT)
Prediction of Coffee Ratings Based On Influential Attributes Using SelectKBest and Optimal Hyperparameters [0.0]
この研究は、コーヒーの品質評価に寄与する主要な要因を特定する。 6種類のモデル(決定木, KNearest Nebors, Multi-layer Perceptron, Random Forest, Extra Trees, XGBoost)を訓練,評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:00:36 GMT)
Predator-Prey Model: Driven Hunt for Accelerated Grokking [0.0]
捕食者と獲物の生物学的挙動をシミュレートする2つのエージェントを用いて,機械学習手法を提案する。本手法は,従来の学習手法に比べて最大100倍高速な学習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） (Wed, 10 Sep 2025 08:27:29 GMT)
PolicyStory: Leveraging Large Language Models to Generate Comprehensible Summaries of Policy-News in India [0.0]
PolicyStoryは、インドの政策問題に関する円滑で時系列的で要約された洞察を提供するように設計された情報ツールである。様々な情報源からニュース記事を収集し、トピックごとにまとめ、政策に関するメディアの縦断的な議論から3段階の要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:22:39 GMT)
Physics-Guided Rectified Flow for Low-light RAW Image Enhancement [0.0]
低照度条件下で撮影されたRAW画像の強調は難しい作業である。近年の深層学習に基づくRAW強化手法は, 実際のペアデータから, 合成データセットへの依存へと移行している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:08:43 GMT)
Optimal detection of quantum states via projective measurements [0.0]
我々は、ランダムな射影測定を受ける完全連結量子系を考える。ヒルベルト空間の拡張部分空間の最初の検出時間について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:03:00 GMT)
NurseSchedRL: Attention-Guided Reinforcement Learning for Nurse-Patient Assignment [0.0]
NurseSchedRLは、看護婦の配当のための強化学習フレームワークである。構造化された状態符号化、制約されたアクションマスキング、およびスキル、疲労、地理的コンテキストの注意に基づく表現を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:41:42 GMT)
No-Knowledge Alarms for Misaligned LLMs-as-Judges [0.0]
我々は,LLM審査員のミスアラームに対する非知識アラームを開発する。警報器は、誤判定なしで、審査員の少なくとも1人以上のメンバーが、ユーザが指定した格付け能力要件に違反していることを検知することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:46:40 GMT)
New Kid in the Classroom: Exploring Student Perceptions of AI Coding Assistants [0.0]
本研究では,初級プログラミングコースにおける初心者プログラマの体験をAIツールがいかに形作っているかを検討する。学生は、AIツールがコードの概念を把握し、初期開発フェーズにおける信頼を高めるのに役立つと考えている。しかし,基礎知識伝達の過度さとギャップを指摘して,学生が無意識に働くように求められた際,顕著な困難が生じた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:10:35 GMT)
Murphys Laws of AI Alignment: Why the Gap Always Wins [0.0]
人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習における形式的不合理性の結果を証明する。有界なクエリ予算を持つ不特定環境では、任意のRLHFスタイルの学習者は、キャリブレーションオラクルにアクセスできない限り、既約のパフォーマンスギャップを被る。以上の結果から,Murphys Gap は RLHF の診断限界であり,キャリブレーションと因果選好チェックに関する今後の研究の指針であると考えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:35:38 GMT)
Making REST APIs Agent-Ready: From OpenAPI to MCP Servers for Tool-Augmented LLMs [0.0]
OpenAPI 2.0/3.0仕様からMPPサーバを生成するコンパイラであるAutoMCPを提案する。 10以上のドメインにまたがる5,066のエンドポイントにまたがる50の現実世界API上でAutoMCPを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:33:00 GMT)
MIoT-Driven Comparison of Open Blockchain Platforms [0.0]
IoTデバイスとソリューションは、ホームアプリケーションから産業用まで、輸送、ヘルスケア、エネルギーなど、どこでもよく採用されています。ハッカーはそのような技術の弱点を追跡し、継続的に脅かしている。既存のセキュリティソリューションの多くは、IoTセキュリティに対処するために適応して提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:44:42 GMT)
Low-Resource Fine-Tuning for Multi-Task Structured Information Extraction with a Billion-Parameter Instruction-Tuned Model [0.0]
金融コンプライアンス報告のようなドメインで構造化データ抽出のための大きな言語モデル(LLM)をデプロイすることは、大規模なアーキテクチャを実行するコストが高いことと、大規模で高品質なデータセットを作成するのが難しいため、小規模チームにとって現実的ではないことが多い。本研究は,タスク毎のサンプル数,知識グラフ抽出,名前付きエンティティ認識に対して,低ランク適応を施した10億パラメータLLaMAモデルを提案する。これらの結果は、十分に調整された小型モデルが、計算コストのごく一部で安定かつ正確な構造化された出力を提供できることを示し、資源中のコスト効率と信頼性の高い情報抽出パイプラインを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:19:07 GMT)
Loss-tolerant parallelized Bell-state generation with a hybrid cat qudit [0.0]
並列化されたベルペア生成のためのプロトコルを提案する。ライトマターのシュル・オーディンガーの猫状態に基づいてクウディットを符号化することにより、遷移中の光子の損失を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:27:22 GMT)
Leveraging Blockchain and Proxy Re-Encryption to secure Medical IoT Records [0.0]
プライベートブロックチェーンとプロキシ再暗号化(PRE)を統合したアーキテクチャを提案する。 Preは暗号化されたデータを、インターミディエートに公開することなく、新しい受信者のために再暗号化する暗号化技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 08:45:20 GMT)
LYT-NET: Lightweight YUV Transformer-based Network for Low-light Image Enhancement [0.0]
LYT-Netは低照度画像強調(LLIE)のための新しい軽量トランスモデルである本手法では, 蛍光チャネルU, V, 発光チャネルYを別個のエンティティとして扱い, 照明調整や劣化復旧の精度向上に寄与する。確立されたLLIEデータセットに対する包括的評価は、その複雑さが低いにもかかわらず、我々のモデルは最近のLLIE法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:44:42 GMT)
Integrating Public Perspectives in Microreactor Facility Design [0.0]
マイクロリアクターの設計におけるコミュニティのアプローチを提案する。参加型デザインワークショップにおいて,我々はコミュニティメンバーにエンジニアと協力し,仮説マイクロリアクター施設の設計を依頼した。我々の発見は、地域エネルギーインフラがサービス(エネルギー)を提供するだけでなく、コミュニティの中心的でアクセスしやすい機能になることを望んでいることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 20:15:23 GMT)
Individual utilities of life satisfaction reveal inequality aversion unrelated to political alignment [0.0]
我々は、国の代表的な英国サンプルを用いて、宣言された嗜好実験を使用する。参加者は、不確実性の条件下で、自分自身と他人の生活満足度を評価。大多数の参加者は、社会的生活満足度における不平等に対する個人のリスクよりも強い嫌悪感を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:46:58 GMT)
Impurity-induced counter skin-effect and linear modes in non-Hermitian systems [0.0]
不純物を用いた波多野・ネルソンモデルについて検討し, 不純物が本態性非エルミタン皮膚効果に与える影響を明らかにする。分析の結果,不純物強度が不純物部位の特異な皮膚状態を引き起こす現象が明らかとなった。この不純物状態は、境界誘発皮膚効果と相反する皮膚効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:28:26 GMT)
Improving MLLM Historical Record Extraction with Test-Time Image [0.0]
雑音の多い歴史文書からLLMに基づくテキスト抽出を安定化する新しいアンサンブルフレームワークを提案する。 Gemini 2.0 Flashで各画像の複数の拡張版を書き起こし、これらの出力をカスタムのNeedleman Wunschスタイルの整合器で融合させ、コンセンサスと信頼スコアの両方を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:18:24 GMT)
IMDMR: An Intelligent Multi-Dimensional Memory Retrieval System for Enhanced Conversational AI [0.0]
IMDMR(Intelligent Multi-dimensional Memory Retrieval)は,多次元検索アーキテクチャによる制限に対処する新しいシステムである。本システムでは,動的ストラテジー選択,メモリ間エンティティ解決,高度なメモリ統合技術を備えたインテリジェントクエリ処理を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:53:40 GMT)
Human-AI Collaboration Increases Efficiency in Regulatory Writing [0.0]
大規模言語モデル(LLM)プラットフォーム(AutoIND)は、規制出願の文書品質を維持しながら、最初のドラフト構成時間を短縮することができる。 AutoINDは最初の起草時間を$sim$97%削減した(IND-1では$sim$100hから3.7h、18,870ページ/61レポート、IND-2では2.6h、IND-2では11,425ページ/58レポート)。重大な規制上の誤りは検出されなかったが, 強調, 簡潔さ, 明瞭さの欠如が指摘された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:02:23 GMT)
How to simulate magic state cultivation with around $8$ Clifford terms on average [0.0]
我々は,非クリフォード$d=5$マジックステート培養回路のシミュレーション方法を示す。我々の結果は、内部構造を持つ運用関連の高い高いT$カウント量子回路のシミュラビリティに光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:52:55 GMT)
HopCast: Calibration of Autoregressive Dynamics Models [0.0]
この研究は、モダンホップフィールドネットワーク(MHN)を用いて決定論的予測子の誤りを学習するホップ(hop)と呼ばれる代替のPredictor-Correctorアプローチを導入する。 Correctorは、自動回帰中の任意の時点のコンテキスト状態に基づいて、予測子の出力に対する一連のエラーを予測する。キャリブレーションと予測性能は一連の力学系で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 00:31:26 GMT)
Holographic Non-Hermitian Lattices and Junctions and their RG Flows [0.0]
我々は、不均一な非エルミート的強結合ホログラフィ場理論を構築し、研究する。想像電流を持つ解の RG フローについて検討し、IR においてそれらがエルミート共形不動点に写像されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:37:28 GMT)
Heart Disease Prediction: A Comparative Study of Optimisers Performance in Deep Neural Networks [0.0]
そこで我々は,Kaggleの心臓病データセットを用いて,シンプルな多層パーセプトロンモデルのトレーニングにおける10種類のアプローチの性能を比較した。我々は、一貫したトレーニングパラダイムを設定し、収束速度や安定性などのメトリクスに基づいてメトリクスを評価する。すべてのメトリクスに対して、重要なメトリクス間でバランスのとれたパフォーマンスを提供するため、この心臓病予測タスクに最も効果的であるようにRMSPropを選択しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:15:44 GMT)
Generative Quasi-Continuum Modeling of Confined Fluids at the Nanoscale [0.0]
機械学習分子動力学(MLMD)は、アブ初期分子動力学シミュレーションに代わるスケーラブルな代替手段を提供する。本研究では, 拘束方向に沿った力分布の長時間挙動を予測できる条件付き縮退拡散モデル (DDPM) に基づく準連続的アプローチを提案する。 2つのグラフェンナノスケールスリット間に閉じ込められた水上でのフレームワークを試験し、トレーニング領域外のチャネル幅の密度分布をアブイニシアト精度で復元できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:44:27 GMT)
Generative AI as a Safety Net for Survey Question Refinement [0.0]
ChatGPTや他の生成AIモデルプラットフォームは、日常のプロセスに統合されている。我々は,平均的なChatGPTユーザが期待できる質問に対するフィードバックの種類を体系的にテストするために,迅速な実験を実施している。ゼロショットプロンプト実験の結果は、ChatGPTのバージョンとモデルに与えられたペルソナをランダム化したものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:52:10 GMT)
Gaussian Process Regression -- Neural Network Hybrid with Optimized Redundant Coordinates [0.0]
我々はモンテカルロアルゴリズムを用いてGPRNNの冗長座標を最適化するOpto-GPRNNを提案する。 opt-GPRNNは多層NNに近い表現力を持ち、いくつかのアプリケーションでディープNNの必要性を回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:00:38 GMT)
From Kardar-Parisi-Zhang scaling to soliton proliferation in Josephson junction arrays [0.0]
我々は,KPZクラスと時空ソリトン増殖を特徴付ける非平衡スケーリング法則について検討した。本稿では,KPZ(Kardar-Parisi-Zhang)クラスと時空ソリトン増殖を観測するための現実的なプラットフォームとして,ジョセフソン接合アレイを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:37:38 GMT)
FractalPINN-Flow: A Fractal-Inspired Network for Unsupervised Optical Flow Estimation with Total Variation Regularization [0.0]
FractalPINN-Flowは、高密度光フロー推定のための教師なしのディープラーニングフレームワークである。基礎的な真実を必要とせず、連続したグレースケールのフレームから直接学習する。正確で滑らかで、エッジに保存される光学流れ場を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:05:51 GMT)
Field emission tunnelling as a window onto fundamental issues in quantum mechanics [0.0]
本稿では,関連する量子力学的問題,問題,関連性を明らかにする。以下のトピックは、より深い調査や議論を継続するものとして特定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:12:41 GMT)
FMT$^{x}$: An Efficient and Asymptotically Optimal Extension of the Fast Marching Tree for Dynamic Replanning [0.0]
本稿では,動的環境における効率的な一貫した再計画を可能にするFMT$x$を提案する。 FMT$x$は、コスト順序の優先度待ち行列を維持し、選択的な更新条件を適用することにより、環境が進化するにつれて、最適なルートを効率よく修復することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:57:56 GMT)
Explainability of CNN Based Classification Models for Acoustic Signal [0.0]
北米各地の地理的な変化が強い鳥類の発声について検討した。モデルの予測を解釈するために、モデル非依存(LIME, SHAP)とモデル固有(DeepLIFT, Grad-CAM)XAI技術を適用した。これらのテクニックは異なるが相補的な説明を生み出し、それらの説明が一緒に検討されると、モデルの意思決定に関するより完全で解釈可能な洞察を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:11:01 GMT)
Examining Different Research Communities: Authorship Network [0.0]
コンピュータサイエンスの2つの異なる研究領域、データマイニングとソフトウェアエンジニアリングのためのGoogle Scholarデータを収集しました。研究者データベースリソースは、ネットワーク分析、データマイニング、著者ネットワークを介して著者間のリンクを特定するために強力である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 22:53:38 GMT)
Estimation of deuteron binding energy using Qiskit with renormalization group-based effective interactions [0.0]
我々は,変分量子固有解法(VQE)を用いた量子シミュレータ上での重陽子の結合エネルギーを,再正規化群(RG)に基づく低モメンタム有効相互作用に対して取得した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:13:19 GMT)
Enhancing IoMT Security with Explainable Machine Learning: A Case Study on the CICIOMT2024 Dataset [0.0]
説明可能な人工知能(XAI)は、AIモデルの透明性と解釈可能性を高める。サイバーセキュリティ、特にIoMT(Internet of Medical Things)では、AIによる脅威検出のブラックボックスの性質が大きな課題となっている。本研究は,IoMT環境におけるサイバー攻撃分類のための2つのアンサンブル学習手法,バッグングとブースティングを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 09:17:46 GMT)
EFPIX: A zero-trust encrypted flood protocol [0.0]
本稿では, エンドツーエンドの暗号化, ユーザに対する識別可能性, 追跡不能なメッセージを実現するための, フラッドベースの中継通信プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 03:06:42 GMT)
Convexity of Optimization Curves: Local Sharp Thresholds, Robustness Impossibility, and New Counterexamples [0.0]
第一次手法の定位曲線が凸である場合について検討する。凸$L$-smooth関数上の勾配降下に対して、曲線はすべてのステップサイズ$eta le 1.75/L$に対して凸であり、このしきい値は厳密である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 19:28:47 GMT)
Context, Stochasticity, and Meaning in Large Language Models [0.0]
動的にコンテキストを意識したベクトル埋め込みにより,ポリセミズムの分解能を解析し,これを意味的コンテキストの量子化フレームワークと対比する。次に、生成過程における意図的役割について検討し、創造的かつ多様なアウトプットのコアメカニズムとして同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:43:19 GMT)
Construction of Kochen-Specker Sets from Mutually Unbiased Bases [0.0]
コンテクストはKochen-Specker型論理の重要なキャリアであり、量子テクスチュアリティの厳密な評価には不可欠であることを示す。相互に偏りのないベースから165光線と130塩基の完全な在庫を生成します。この結果から,コンテクストはKochen-Specker型論理の重要なキャリアであり,量子テクスチュアリティの厳密な評価には不可欠であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:32:24 GMT)
Computational Imaging for Enhanced Computer Vision [0.0]
本稿では,コンピュータビジョン(CV)応用における計算画像(CI)技術とその変換的影響を包括的に調査する。従来のイメージング手法では、低照度、動きのぼやけ、高ダイナミックレンジといった困難な条件下で、高忠実度な視覚データを提供できない。光場イメージング、高ダイナミックレンジ(ブルーリング)イメージング、デブロアリング、高速イメージング、グラア緩和などの計算イメージング技術は、これらの制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:02:42 GMT)
Componentization: Decomposing Monolithic LLM Responses into Manipulable Semantic Units [0.0]
大規模言語モデル(LLM)はしばしば、部分で編集が難しいモノリシックなテキストを生成する。モデル出力をモジュール化して独立に編集可能なユニットに分解するアプローチであるコンポーネント化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 00:15:33 GMT)
Comparing incompatibility from an operational perspective [0.0]
本研究では,より少ない状態でより大きな不整合を検出できるという操作的直観に基づいて,不整合性を比較し,その諸特性を明らかにする命令を提案する。特に、相互に偏りのない量子ビット観測器によって示される典型的な非互換性のクラスに注目し、この順序付けがデバイス群間の新しい分類をもたらすことを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 04:59:34 GMT)
Comment on "Optimal conversion of Kochen-Specker sets into bipartite perfect quantum strategies" [0.0]
Trandafir and Cabello (Phys. Rev. A, 111, 022408 (2025) の最近の論文には、多くの誤り、矛盾、非効率性が含まれている。リストに載るには多すぎるので、コメントの本体でそれらを識別し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:13:21 GMT)
Cat states in one- and two-mode $\mathbb{Z}_3$ Rabi models [0.0]
磁場中で摂動理論を用いて$mathbbZ_3$ Rabiモデルのスペクトルを得ることのできる正準変換を求める。これらの状態を特徴付けるために,共同クエット・ボソン・ウィグナー関数を導入し,そのクエット・ボソン・キャット状態に対するクローズドフォーム表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 14:02:07 GMT)
COCO-Urdu: A Large-Scale Urdu Image-Caption Dataset with Multimodal Quality Estimation [0.0]
COCO-Urduは59,000の画像と319,000のUrduキャプションを含む大規模な画像キャプチャーデータセットである。私たちの知る限りでは、COCO-UrduはUrduのキャプションデータセットとして最大である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 21:17:32 GMT)
CNN-ViT Hybrid for Pneumonia Detection: Theory and Empiric on Limited Data without Pretraining [0.0]
本研究では,限られたサイズのトレーニングデータセットにおけるCNNとViTのハイブリッド化について検討した。このモデルは、不均衡なデータセットでCNNとViTを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:33:09 GMT)
CNN-BiLSTM for sustainable and non-invasive COVID-19 detection via salivary ATR-FTIR spectroscopy [0.0]
リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)は、新型コロナウイルス検出のゴールドスタンダードであると考えられている。バイオ流体のATR-FTIR分析は、新型コロナウイルス検出のための試薬なしで費用対効果のある代替手段を提供する。本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とBidirectional Long Short-Term Memory(BiLSTM)ネットワークを組み合わせた新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:44:06 GMT)
Bosonization in $R$-paraparticle Luttinger models [0.0]
パラフェルミオン-パラボゾン分類は, 平均占有数でR$-パラ粒子で導入する。また、$R$-パラフェルミオンにおける$p$-次という概念は、量子状態を占有できる粒子の最大数として再定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:10:05 GMT)
Bipartite quantum states admitting a causal explanation [0.0]
まず、任意の有限次元量子系に対して、任意の二部分離密度行列が直接因果関係に時間的に適合していることを証明する。そして,このような相関関係に整合した時間的進化の操作的意味を与える。最後に、任意の二部量子状態が時間的に互換性を持つためには、必要かつ十分な条件が証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 12:41:22 GMT)
Beyond Copenhagen: Following the Trail of Decoherence in Feynman's Light Microscope [0.0]
ファインマンの光顕微鏡は、私たちが量子現実について知っていることを再考してくれる。粒子とその環境を絡み合ったシステムとして扱うと、未修正の量子力学は顕著な成功を収めた。この記事は、量子力学の学部課程を持つ人なら誰でもアクセスできると書かれています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 02:50:30 GMT)
Benchmarking Energy Efficiency of Large Language Models Using vLLM [0.0]
実世界の利用状況をシミュレートするために設計された LLM efficiency Benchmark を導入する。本稿では,モデルサイズ,アーキテクチャ,同時要求量などの要因が推定エネルギー効率に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 11:03:08 GMT)
Automating the RMF: Lessons from the FedRAMP 20x Pilot [0.0]
米国連邦リスク・認可管理プログラム(FedRAMP)は、長い間、クラウドシステムを評価するための広範囲の制御と静的ドキュメントに依存してきた。 2025年のパイロットプログラムであるFedRAMP 20xは、自動化された機械読み取り可能な証拠を使用して、NISTリスク管理フレームワーク(RMF)を再想像する。ケーススタディでは、クラウドネイティブで自動化優先のアプローチでRMFを実装するためのライブテストベッドとしてFedRAMP 20xが紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:51:25 GMT)
Automatic Detection of Inauthentic Templated Responses in English Language Assessments [0.0]
ハイテイクイングリッシュ・アセスメント(英語版)では、低スキルなテストテイクは「テンプレート」と呼ばれる記憶された素材をゲームに対するエッセイ質問に使用したり、自動スコアリングシステムを騙したりすることができる。本研究では,不正確なテンプレート応答(AuDITR)タスクの自動検出について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:45:02 GMT)
Asymptotic Behavior of Random Time-Inhomogeneous Markovian Quantum Dynamics [0.0]
ランダム環境における連続時間・時間不均質マルコフ量子力学について検討する。正規化された進化は、ほぼ確実にフルランク状態の定常族に収束する。収束は、疾患に依存する可能性のある指数的な速度で起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 18:35:52 GMT)
An Open Benchmark Dataset for GeoAI Foundation Models for Oil Palm Mapping in Indonesia [0.0]
ヤシの栽培はインドネシアにおける森林伐採の主要な原因の1つとなっている。本稿では,2020年から2024年までの高解像度衛星画像のラベル付けにより,インドネシアにおけるヤシのプランテーションおよび関連土地被覆のオープンアクセスデータセットを作成した。このデータセットは、多角形の壁と壁のアノテーションを、さまざまな農業生態帯に提供し、オイルパームの植え付け段階を区別する階層型型と、同様の多年生作物を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 05:59:00 GMT)
An Improved U-Net Model for Offline handwriting signature denoising [0.0]
法医学的な鑑定では、オフラインの筆跡シグネチャの分析には、鑑定者が一定の数のシグネチャサンプルを提供する必要がある。提供された手書きサンプルは、しばしば大量の干渉情報と混同され、手書き識別作業に深刻な課題をもたらす。本研究は,符号認識システムの堅牢性向上を目的とした,改良されたU-net構造に基づく署名手書き記述モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 23:50:28 GMT)
An End-to-End Deep Learning Framework for Arsenicosis Diagnosis Using Mobile-Captured Skin Images [0.0]
ヒ素症は、南アジアと東南アジアで深刻な公衆衛生上の問題である。早期皮膚症状は臨床的に有意であるが、診断に乏しいことが多い。携帯電話の皮膚画像を用いたヒ素症診断のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 17:08:31 GMT)
Algorithmic Tradeoffs, Applied NLP, and the State-of-the-Art Fallacy [0.0]
我々は、計算テキスト分析に焦点をあて、大学入学エッセイの先行研究を再考する。より新しい手法は、事前の結果を有意義な方法で上回らなかったことが判明した。分析的選択を理論的・実証的な問題と整合させる方法論的多元論から社会学的探求の恩恵を受けることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 00:04:41 GMT)
Advancing Conversational AI with Shona Slang: A Dataset and Hybrid Model for Digital Inclusion [0.0]
この研究は、ソーシャルメディアの会話からキュレートされた、ショーナ・イングリッシュスラング・データセットを導入している。データセットには、意図、感情、対話行動、コードミキシング、トーンが注釈付けされている。目的認識のための多言語DistilBERT分類器を微調整し,96.4%の精度と96.3%のF1スコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 15:13:51 GMT)
Adaptive Quantum Computers: decoding and state preparation [0.0]
この研究は適応量子コンピュータを記述するモデルを定式化する。適応型量子コンピュータは、破損したデジタルデータから情報を取得する上で、標準コンピュータよりも強力であることを示す。次に、適応量子計算が特定の量子状態を作成する際に、非適応量子計算をどのように改善するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 16:13:41 GMT)
AVEC: Bootstrapping Privacy for Local LLMs [0.0]
AVECは、ローカル言語モデルのプライバシーをブートストラップするフレームワークである。委譲クエリの明確な検証性によって、エッジでプライバシを強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 07:59:01 GMT)
A transport approach to the cutoff phenomenon [0.0]
本稿では,バラエトロピーの利用を回避し,代わりに新たなW-TVトランスポートの不平等を生かした代替手法を提案する。アプリケーションとして,ログコンケーブのLangevinダイナミクスのカットオフを確立する[Sal25a]の主な結果を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 13:06:31 GMT)
A relational critique of Bell locality [0.0]
本稿では,ベル実験を量子力学の観点から体系的に解析する。ベル実験が個々の観測者によって適切に分析されている場合、全ての測定は厳密な局所的のままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 10:53:29 GMT)
A Multimodal RAG Framework for Housing Damage Assessment: Collaborative Optimization of Image Encoding and Policy Vector Retrieval [0.0]
自然災害後、住宅被害の正確な評価は、保険請求の応答と資源の計画にとって重要である。本研究では,MM-RAG(Multimodal retrieve-augmented Generation)フレームワークを提案する。このフレームワークはエンドツーエンドのトレーニングを受け、比較損失、検索損失、生成損失を組み合わせてマルチタスク最適化の目標を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Sep 2025 01:58:07 GMT)