DeGMix: Efficient Multi-Task Dense Prediction with Deformable and Gating Mixer [129.6] 変形およびゲーティングミキサー(DeGMix)を用いた効率的なマルチタスク密度予測法を提案する。
提案したDeGMixはGFLOPを少なくし、現在のTransformerベースの競合モデルとCNNベースの競合モデルを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 07:24:38 GMT)
On the Emergence of Induction Heads for In-Context Learning [121.6] 本研究では, 2層トランスにおいて以前に同定されたメカニズムである誘導ヘッドの出現について検討する。
最小限の ICL タスクの定式化と改良型トランスフォーマアーキテクチャを用いて,この構造の起源を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:12:06 GMT)
Distributionally Robust Wireless Semantic Communication with Large AI Models [111.5] 現在のSemComシステムは、様々なノイズ条件、敵攻撃、アウト・オブ・ディストリビューション・データにまたがる一般化に失敗している。
Wassersteinは、意味的誤解釈やチャネル摂動に対するレジリエンスを提供するために、分布的に堅牢な最適化を採用している。
画像とテキストの伝送実験の結果、WaSeComは雑音や逆方向の摂動下で頑健性の向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 00:24:38 GMT)
Advancing Machine-Generated Text Detection from an Easy to Hard Supervision Perspective [108.3] 既存の機械生成テキスト(MGT)検出手法は、ラベルを「黄金標準」として暗黙的に仮定する
このような不正確な条件下での信頼性の高い監視を実現するための,容易かつハードな強化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:59:31 GMT)
Multimodal Spatial Reasoning in the Large Model Era: A Survey and Benchmarks [108.2] 大規模モデルを用いたマルチモーダル空間推論タスクの包括的レビューを行う。
我々は、視覚言語ナビゲーションやアクションモデルを含む、具体的AIの進歩についてレビューする。
我々は,新しいセンサによる空間的理解に寄与する音声やエゴセントリックビデオなどの新たなモダリティを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 09:49:15 GMT)
Bidirectional Feature-aligned Motion Transformation for Efficient Dynamic Point Cloud Compression [97.7] 特徴空間における動きを暗黙的にモデル化する双方向特徴整合運動変換(Bi-FMT)フレームワークを提案する。
Bi-FMTは、時間的に一貫した潜在表現を生成するために、過去と将来の両方のフレームで機能を調整する。
圧縮効率とランタイムの両方において, Bi-FMT が D-DPCC と AdaDPCC を上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:01:45 GMT)
How to Train Your LLM Web Agent: A Statistical Diagnosis [96.9] LLMウェブエージェントのポストトレーニングにおける計算割当に関する統計学的基礎研究について述べる。
提案手法では,Llama 3.1 8Bの学生を対象に,教師付き微調整(SFT)とオンライン強化学習を用いて,Llama 3.3 70Bの教師を模倣する2段階のパイプラインを用いた。
以上の結果から,SFTとオンラインRLの組み合わせは,WorkArenaとMiniWob++のいずれにおいても,単独でのアプローチよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 19:03:02 GMT)
FUSE: Label-Free Image-Event Joint Monocular Depth Estimation via Frequency-Decoupled Alignment and Degradation-Robust Fusion [92.4] 画像強調共同深度推定法は、頑健な知覚に相補的なモダリティを利用するが、一般化可能性の課題に直面している。
自己監督型転送(PST)と周波数デカップリング型フュージョンモジュール(FreDF)を提案する。
PSTは、画像基盤モデルとの遅延空間アライメントによるクロスモーダルな知識伝達を確立し、データ不足を効果的に軽減する。
FreDFは、低周波構造成分から高周波エッジ特性を明示的に分離し、モード比周波数ミスマッチを解消する。
この組み合わせのアプローチにより、FUSEはターゲットデータセットに対する軽量デコーダ適応のみを必要とするユニバーサルなイメージイベントを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 09:40:36 GMT)
SafeDialBench: A Fine-Grained Safety Benchmark for Large Language Models in Multi-Turn Dialogues with Diverse Jailbreak Attacks [90.4] 大規模言語モデル(LLM)の安全性を評価するための詳細なベンチマーク SafeDialBench を提案する。
具体的には,6つの安全次元を考慮した2階層型階層型安全分類法を設計し,22の対話シナリオの下で中国語と英語の双方で4000以上のマルチターン対話を生成する。
特に,LLMの革新的なアセスメントフレームワークを構築し,安全でない情報を検出し,処理し,ジェイルブレイク攻撃時の一貫性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:34:53 GMT)
Scientists' First Exam: Probing Cognitive Abilities of MLLM via Perception, Understanding, and Reasoning [89.4] 我々は,Multimodal Large Language Models (MLLM) の科学的認知能力を評価するために設計された,Scientists' First Exam (SFE) ベンチマークを提示する。
SFEは3つの質問タイプにまたがる830のエキスパート検証VQAペアで構成され、5つの高価値分野にまたがる66のマルチモーダルタスクにまたがる。
実験の結果、現在最先端のGPT-o3とInternVL-3はSFEでわずか34.08%と26.52%しか達成できず、MLLMが科学領域で改善する余地があることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 10:34:02 GMT)
IF-CRITIC: Towards a Fine-Grained LLM Critic for Instruction-Following Evaluation [87.4] 本稿では,大規模言語モデルにおける命令追従の評価モデルであるIF-CRITICを提案する。
IF-CRITICが提供するスケーラブルな報酬信号により、LLMは命令追従最適化においてかなりの性能向上を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:06:49 GMT)
LiteTracker: Leveraging Temporal Causality for Accurate Low-latency Tissue Tracking [86.7] LiteTrackerは、内視鏡的ビデオストリームにおける組織追跡のための低遅延手法である。
LiteTrackerは最先端の長期追跡手法に基づいており、トレーニング不要なランタイム最適化のセットを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:40:58 GMT)
PolyMath: Evaluating Mathematical Reasoning in Multilingual Contexts [85.8] PolyMathは18の言語と4つの難易度をカバーする多言語数学的推論ベンチマークである。
我々のベンチマークは、包括性、言語多様性、高品質な翻訳の難しさを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:05:48 GMT)
MOSPA: Human Motion Generation Driven by Spatial Audio [83.3] 本稿では,多種多様で高品質な空間音声・動きデータを含む,空間音声駆動型人体運動データセットについて紹介する。
本研究では,身体運動と空間音声の関係を忠実に把握する,MOSPAと呼ばれるスパティアルオーディオによって駆動される人間の運動生成のためのフレームワークを開発する。
本手法は,本課題における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:52:57 GMT)
Modeling Microenvironment Trajectories on Spatial Transcriptomics with NicheFlow [80.0] 細胞微小環境の理解は、組織の発生と疾患データの解読に不可欠である。
NicheFlowはフローベースの生成モデルであり、空間スライドを横断する細胞マイクロ環境の時間軌道を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:41:38 GMT)
AlignVLM: Bridging Vision and Language Latent Spaces for Multimodal Document Understanding [79.4] AlignVLMは視覚的特徴をテキスト埋め込みの重み付き平均値にマッピングする視覚テキストアライメント手法である。
実験の結果,AlignVLMは先行アライメント法と比較して最先端の性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:22:10 GMT)
BrainLLM: Generative Language Decoding from Brain Recordings [77.7] 本稿では,大言語モデルと意味脳デコーダの容量を利用した生成言語BCIを提案する。
提案モデルでは,視覚的・聴覚的言語刺激のセマンティック内容に整合したコヒーレントな言語系列を生成することができる。
本研究は,直接言語生成におけるBCIの活用の可能性と可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:29:03 GMT)
URDF-Anything: Constructing Articulated Objects with 3D Multimodal Language Model [76.1] 3次元マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に基づくエンドツーエンドの自動再構築フレームワークを提案する。
URDF-Anythingは、ポイントクラウドとテキストマルチモーダル入力に基づく自己回帰予測フレームワークを使用して、幾何学的セグメンテーションと運動論的パラメータ予測を協調的に最適化する。
シミュレーションと実世界の両方のデータセットの実験は、我々の手法が既存の手法よりも大幅に優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:45:51 GMT)
What's the next frontier for Data-centric AI? Data Savvy Agents [71.8] 我々は、エージェントシステムの設計において、データに精通する能力が最優先すべきであると主張している。
本稿では,このビジョンを実現するための4つの重要な機能を提案する。プロアクティブデータ取得,ソフシフィケートデータ処理,インタラクティブテストデータ合成,連続的適応。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:09:29 GMT)
Self-Adaptive Cognitive Debiasing for Large Language Models in Decision-Making [71.7] 大規模言語モデル(LLM)は意思決定アプリケーションをサポートする可能性を示している。
我々は,自己適応型認知脱バイアス(SACD)という認知脱バイアス手法を提案する。
オープンウェイトとクローズドウェイトの両方を用いた金融・医療・法的意思決定タスクにおけるSACDの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:19:12 GMT)
Medical Hallucinations in Foundation Models and Their Impact on Healthcare [71.2] 基礎モデルの幻覚は自己回帰訓練の目的から生じる。
トップパフォーマンスモデルは、チェーン・オブ・シークレット・プロンプトで強化された場合、97%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:26:10 GMT)
Exploring the limits of strong membership inference attacks on large language models [70.5] 最先端メンバーシップ推論攻撃 (MIA) は通常、多くの参照モデルを訓練する必要がある。
事前訓練された言語モデルでは強力なMIAが成功するが,その有効性は限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:45:19 GMT)
VesSAM: Efficient Multi-Prompting for Segmenting Complex Vessel [68.2] 本稿では,2次元血管セグメンテーションに適した,強力で効率的なフレームワークであるVesSAMを提案する。
VesSAMは、(1)局所的なテクスチャ機能を強化する畳み込みアダプタ、(2)解剖学的プロンプトを融合するマルチプロンプトエンコーダ、(3)ジャグアーティファクトを減らす軽量マスクデコーダを統合する。
VesSAMは、最先端のPEFTベースのSAMを10%以上のDiceと13%のIoUで一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:47:05 GMT)
Music Arena: Live Evaluation for Text-to-Music [66.2] Music Arenaは、TTM(text-to-music)モデルのスケーラブルな人間の嗜好評価のためのオープンプラットフォームである。
ユーザは2つのTTMシステムの出力を選択して比較するテキストプロンプトを入力し、その好みを使ってリーダーボードをコンパイルする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:58:15 GMT)
A Unified Reasoning Framework for Holistic Zero-Shot Video Anomaly Analysis [64.4] ビデオの異常な研究のほとんどは、フレームワイド検出で停止し、なぜイベントが異常なのかについての洞察はほとんど得られない。
近年の動画の局所化と映像の異常理解手法は、説明可能性を改善するが、データに依存し、タスク固有のままである。
本稿では,時間的検出,空間的局所化,テキスト的説明のギャップを埋める統一的推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:49:08 GMT)
KIT's Low-resource Speech Translation Systems for IWSLT2025: System Enhancement with Synthetic Data and Model Regularization [64.2] 本稿では,KIT の低リソーストラック IWSLT 2025 への提出について述べる。
ケースドシステムとエンド・ツー・エンド(E2E)音声翻訳システムを開発した。
事前訓練されたモデルに基づいて、リソースを効率的に活用するためのさまざまな戦略でシステムを微調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:58:25 GMT)
EraseFlow: Learning Concept Erasure Policies via GFlowNet-Driven Alignment [64.1] 強力なテキストからイメージジェネレータへの有害あるいはプロプライエタリな概念の消去は、新たな安全要件である。
このフレームワークは、概念の学習を、道の認知という空間における探索として活用する最初のフレームワークです。
単一エンド状態ではなく、すべてのトラジェクトリをサンプリングすることによって、EraseFlowは、モデルの事前を維持しながら、ターゲット概念から生成を分離するポリシーを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:59:38 GMT)
Tool Zero: Training Tool-Augmented LLMs via Pure RL from Scratch [63.4] ツール強化言語モデルのトレーニングは、複雑なタスクの能力を高めるための有望なアプローチとして登場した。
規則に基づく強化学習のための動的一般化誘導型報酬設計を提案する。
本研究では,SFTモデルとRL-with-SFTモデルと比較して7%以上の性能向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:33:45 GMT)
Scaling Tumor Segmentation: Best Lessons from Real and Synthetic Data [62.6] AbdomenAtlas 2.0は10,135個のCTスキャンのデータセットで、6つの臓器に手動で注釈付けされた1ボクセルあたり15,130個の腫瘍例が記録されている。
公開データセットよりも顕著な改善が達成され、DSCテストは+7%、配布外テストは+16%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:13:33 GMT)
The Emerged Security and Privacy of LLM Agent: A Survey with Case Studies [58.9] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは複雑なタスクを実行するために進化してきた。
LLMエージェントの幅広い応用は、その商業的価値を示している。
しかし、セキュリティとプライバシの脆弱性も公開している。
この調査は、LLMエージェントが直面しているプライバシーとセキュリティの問題を包括的に概観することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 06:38:40 GMT)
Curriculum Reinforcement Learning from Easy to Hard Tasks Improves LLM Reasoning [58.6] 強化学習(RL)による言語モデルの推論能力の向上を目指す。
我々は,LLMが徐々に推論スキルを構築できるように,タスクを簡単から困難(E2H)にスケジュールすることを提案する。
E2H Reasonerは小型LLM(1.5B〜3B)の推論能力を著しく改善する
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:59:03 GMT)
On the Variance, Admissibility, and Stability of Empirical Risk Minimization [57.6] 経験的リスク最小化(ERM: Empirical Risk Minimization)は、平均2乗誤差で最小限の最適値が得られる。
比較的軽度な仮定の下では、ERMの準最適性はその大きなバイアスによるものでなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 02:23:40 GMT)
OpenMaterial: A Large-scale Dataset of Complex Materials for 3D Reconstruction [55.1] 材料認識型3D再構成のための大規模半合成データセットであるOpenMaterialを紹介する。
導体、誘電体、プラスチックを含む295の異なる材料にまたがる1,001の物体と、その粗い変種が含まれ、714の異なる照明条件下で捕獲される。
マルチビュー画像、3D形状モデル、カメラポーズ、深度マップ、およびオブジェクトマスクを提供し、挑戦的な材料上で3D再構成を評価するための最初の広範囲なベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:01:13 GMT)
Maestro: Orchestrating Robotics Modules with Vision-Language Models for Zero-Shot Generalist Robots [54.6] 我々は、視覚言語モデル(VLM)に関するポリシーを構築し、認識、計画、制御モジュールのキュレートされたセットにカプセル化された特定のロボット機能によって、その汎用能力を増強する。
Maestroでは、VLMコーディングエージェントがこれらのモジュールを現在のタスクとシナリオのためのプログラムポリシーに動的に構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 12:34:37 GMT)
Learning to Steer: Input-dependent Steering for Multimodal LLMs [54.4] 本稿では,入力固有線形シフトを用いたきめ細かいステアリングについて検討する。
我々は、入力固有のステアリングベクトルを予測するために、小さな補助モジュールを訓練する。
我々のアプローチはL2S(Learn-to-Steer)と呼ばれ、幻覚を減らし、MLLMの安全性を向上し、他の静的ベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:39:55 GMT)
A Systematic Literature Review of Code Hallucinations in LLMs: Characterization, Mitigation Methods, Challenges, and Future Directions for Reliable AI [54.3] 大規模言語モデルがソフトウェアエンジニアリングタスクに統合されるにつれ、コードの幻覚の理解と緩和が不可欠になる。
コード指向LLMにおける幻覚現象を4つの重要な観点から体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 02:58:41 GMT)
Hybrid-Task Meta-Learning: A GNN Approach for Scalable and Transferable Bandwidth Allocation [51.0] ユーザ数に応じてスケーラブルで,異なる通信シナリオに転送可能な,ディープラーニングベースの帯域割り当てポリシを開発する。
スケーラビリティをサポートするために、帯域割り当てポリシーはグラフニューラルネットワーク(GNN)によって表現される。
我々は,GNNの初期パラメータを異なる通信シナリオで学習するハイブリッドタスクメタ学習(HML)アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 00:23:02 GMT)
Distributionally Robust Optimization with Adversarial Data Contamination [49.9] 凸リプシッツ損失関数を持つ一般化線形モデルに対するワッサーシュタイン-1 DRO 目標の最適化に焦点をあてる。
私たちの主な貢献は、データ汚染のトレーニングに対するロバストネスと分散シフトに対するロバストネスを統合した、新しいモデリングフレームワークです。
この研究は、データ汚染と分散シフトという2つの課題の下で学習するために、効率的な計算によって支援される最初の厳密な保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 03:12:42 GMT)
SAIL-Embedding Technical Report: Omni-modal Embedding Foundation Model [49.7] マルチモーダル埋め込みモデルは、多様なクロスモーダルタスクに力を与える情報的統一表現を提供することを目的としている。
SAIL-Embeddingはオムニモーダルな埋め込み基盤モデルで、これらの問題に適切なトレーニング戦略とアーキテクチャ設計を通して対処する。
具体的には、コンテンツ対応プログレッシブトレーニングは、さまざまな下流タスクへのモデルの適応性を高め、より豊かなクロスモーダル習熟度を習得することを目的としている。
協調型レコメンデーション強化トレーニングは、シークエンス・ツー・テムとID・ツー・テムの埋め込みから知識を抽出することにより、レコメンデーションシナリオのマルチモーダル表現をさらに適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:09:19 GMT)
Sampling-Efficient Test-Time Scaling: Self-Estimating the Best-of-N Sampling in Early Decoding [48.6] テストタイムスケーリングは、推論中に追加の計算リソースを割り当てることで、大きな言語モデルのパフォーマンスを向上させる。
Best-of-N (BoN) サンプリングはサンプリングベースの一般的なスケーリング手法である。
我々は,全Nサンプルの完全生成を回避する復号法であるセルフトランケーションBest-of-N(ST-BoN)を提案する。
コスト面では、ST-BoNはFull-BoNと同じ性能を達成し、計算コストを70%-80%削減し、同じコストで3～4ポイント精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:57:01 GMT)
Federated Vision-Language-Recommendation with Personalized Fusion [48.3] 本稿では、ユーザ固有の視覚言語表現の融合のために特別に設計されたフェデレーションVLRフレームワークであるFedVLRを紹介する。
提案したFedVLRの有効性を7つのベンチマークデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 00:09:30 GMT)
Debiasing LLMs by Masking Unfairness-Driving Attention Heads [47.6] DiffHeadsは,大規模言語モデルのための軽量なデバイアス処理フレームワークである。
DiffHeadsは、モデルユーティリティを損なうことなく、それぞれDAとCoTで49.4%、40.3%の不正性を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:45:45 GMT)
Reflectance Prediction-based Knowledge Distillation for Robust 3D Object Detection in Compressed Point Clouds [47.6] 既存の圧縮伝送システムでは、送信者はポイント座標と反射率を損失的に圧縮し、送信コードストリームを生成する。
本稿では,反射率予測に基づく知識蒸留(RPKD)を用いた3次元物体検出フレームワークを提案する。
KITTIとDAIR-V2X-Vデータセットの実験結果から,圧縮点雲の検出精度を複数のコードレートで向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 07:51:08 GMT)
MULTI-Bench: A Multi-Turn Interactive Benchmark for Assessing Emotional Intelligence ability of Spoken Dialogue Models [47.1] 音声対話モデル(SDM)は急速に進歩しているが、真の対話型マルチターン会話を維持できる能力はいまだに未調査である。
マルチターン対話におけるSDMを評価するために設計された最初のベンチマークであるMulti-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:22:30 GMT)
BiMediX2: Bio-Medical EXpert LMM for Diverse Medical Modalities [46.7] BiMediX2はバイリンガル(アラビア語-英語)のバイオメディカル・エクスパート・大型マルチモーダルモデルである。
テキストベースおよび画像ベースの医療インタラクションをサポートする。
アラビア語と英語で複数回会話できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:58:06 GMT)
REaR: Retrieve, Expand and Refine for Effective Multitable Retrieval [46.4] REAR(Retrieve, Expand and Refine)は、効率的な高忠実なマルチテーブル検索のための3段階のフレームワークである。
Rearはクエリ整列テーブルを検索し、構造的に結合可能なテーブルで拡張し、ノイズや弱い関係のある候補を抽出することでそれらを洗練する。
Rearはレトリバー非依存であり、複雑なテーブルQAデータセット上の高密度/スパースレトリバーを一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:01:04 GMT)
Hardware-aligned Hierarchical Sparse Attention for Efficient Long-term Memory Access [45.9] 長距離ランダムアクセスの柔軟性でRNNを強化する新しいアテンション機構である階層スパース注意(HSA)を提案する。
HSAは入力をチャンクに分割し、トップ$k$チャンクを選択し、階層的に情報を集約する。
HSAとMambaを組み合わせることで、RAMbaを導入し、64万のコンテキストにわたるパスキー検索の完全精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:55:05 GMT)
Harmony in Divergence: Towards Fast, Accurate, and Memory-efficient Zeroth-order LLM Fine-tuning [44.9] 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにまたがるが、標準的な一階述語(FO)の微調整にはかなりのメモリを必要とする。
近年、ゼロオーダー(ZO)最適化はメモリ効率のよいトレーニングパラダイムとして注目されている。
本稿では,FOおよびZO最適化の異なる更新パターンを明らかにするレイヤワイズ分散分析を提案する。
以上の結果から,DiZOはスループットを犠牲にすることなく,コンバージェンスに必要なイテレーションを大幅に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:21:13 GMT)
Can Language Models Go Beyond Coding? Assessing the Capability of Language Models to Build Real-World Systems [44.7] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学における潜在的な可能性を示している。
命令セットアーキテクチャ(ISA)間のマイグレーション中にソフトウェアを修復する能力を評価するベンチマークは少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 03:23:07 GMT)
GUI-AIMA: Aligning Intrinsic Multimodal Attention with a Context Anchor for GUI Grounding [44.6] そこで我々は,GUIの効率的なグラウンド化のための注意ベースかつ座標自由な教師付き微調整フレームワークを提案する。
Gui-AIMAは、MLLMの固有のマルチモーダルアテンションとパッチワイドグラウンド信号とを一致させる。
3Bモデルの最先端性能を達成し、ScreenSpot-Proの平均精度は58.6%、OSWorld-Gでは62.2%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:34:21 GMT)
Over-squashing in Spatiotemporal Graph Neural Networks [43.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまな領域で大きな成功を収めています。
近年の理論的進歩は、遠方のノードが情報を効果的に交換できないオーバー・スカッシングのような情報伝達の基本的な限界を明らかにしている。
本研究は, オーバー・スカッシング問題を定式化し, その特徴を静的ケースと比較した。
解析の結果,畳み込みSTGNNは時間的接近よりも時間的に離れた地点からの情報伝達を好んでいることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:09:54 GMT)
D$^2$GS: Dense Depth Regularization for LiDAR-free Urban Scene Reconstruction [42.7] 我々は,LiDARのない都市景観再構築フレームワークであるD$2$GSを提案する。
我々は、より密度が高く、より正確なLiDARと同等の有効性を持つ幾何学的先行値を得る。
我々の手法は一貫して最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:42:18 GMT)
Solving Inequality Proofs with Large Language Models [42.7] 不等式証明は様々な科学・数学分野において不可欠である。
これにより、大きな言語モデル(LLM)の需要が高まるフロンティアとなる。
我々は、Olympiadレベルの不平等を専門家が計算したデータセットであるIneqMathをリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:49:28 GMT)
EDITOR: Effective and Interpretable Prompt Inversion for Text-to-Image Diffusion Models [41.6] 本稿では,テキストから画像への拡散モデルに対するsysと呼ばれるプロンプトインバージョン手法を提案する。
本手法は,画像の類似性,テキストのアライメント,解釈可能性,一般化可能性の観点から,既存の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:43:20 GMT)
OmniBrainBench: A Comprehensive Multimodal Benchmark for Brain Imaging Analysis Across Multi-stage Clinical Tasks [41.3] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、脳画像解析をますます支援している。
現在の脳指向視覚質問応答(VQA)ベンチマークは、いくつかの画像モダリティをカバーするか、または粗い病理学的記述に限定されている。
OmniBrainBenchは,脳画像解析におけるMLLMのマルチモーダル理解能力を評価するために設計された,初めての総合的マルチモーダルVQAベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:11:55 GMT)
Optimizing Token Choice for Code Watermarking: An RL Approach [41.2] 我々は,新しい強化学習パラダイムを基盤とした適応型コード透かしフレームワークであるCodeTracerを紹介する。
CodeTracerは、パラメータ化モデルを使用して、次のトークン予測中にトークンの選択をインテリジェントにバイアスするポリシ駆動のアプローチを備えている。
政策学習を容易にするために,実行フィードバックを透かし埋め込み信号とシームレスに統合する包括的報酬システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:47:22 GMT)
None To Optima in Few Shots: Bayesian Optimization with MDP Priors [40.4] 本稿では,機能評価が極めて少ないブラックボックス最適化法であるProfBOアルゴリズムを提案する。
ProfBOは、高い品質のチューニングソリューションを極めて少ない評価で達成することで、最先端の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:53:17 GMT)
ECCentric: An Empirical Analysis of Quantum Error Correction Codes [40.1] 本稿では,量子誤り訂正符号を評価するためのエンドツーエンドベンチマークフレームワークであるECCentricを紹介する。
我々は、QECの主要コードファミリーの、現実的で中期的な量子デバイスパラメータに対する最初の体系的なベンチマークを行う。
以上の結果から,Qubitシャットリングを用いたイオン閉じ込め型アーキテクチャが最も有望な短期プラットフォームであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:01:43 GMT)
Equilibrium Policy Generalization: A Reinforcement Learning Framework for Cross-Graph Zero-Shot Generalization in Pursuit-Evasion Games [38.7] Pursuit-evasion Game(PEG)は、ロボット工学とセキュリティの分野における現実世界のゲームの重要なクラスである。
本稿では,安定なクロスグラフゼロショット性能を持つ一般化政策を学習するための平衡政策一般化フレームワークを提案する。
実験結果から、平衡誘導と距離特徴をクロスグラフPEGトレーニングに用いて、EPGフレームワークは望まれるゼロショット性能を保証していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:45:27 GMT)
Anatomically Constrained Transformers for Echocardiogram Analysis [38.3] ViACTは変形解剖学的構造を点集合として表現し、その空間幾何学と対応する画像パッチの両方をトランスフォーマートークンにエンコードする。
事前トレーニング中、ViACTは、解剖学的パッチのみをマスクし再構成するマスク付き自動エンコーディング戦略に従っている。
ViACTは、タスク固有のコンポーネントを必要とせずに、心筋ポイントトラッキングに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:52:30 GMT)
Training with Fewer Bits: Unlocking Edge LLMs Training with Stochastic Rounding [37.3] 量子化トレーニングは計算とメモリ効率を改善するが、量子化ノイズを導入する。
バッチサイズの増加は、バックプロパゲーション時の精度の低下を補うことができることを示す。
また、重みとアクティベーションの定量化が、異なる方法で勾配のばらつきに影響を与えることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 09:49:34 GMT)
Boundaries for quantum advantage with single photons and loop-based time-bin interferometers [37.3] ループベースのボソンサンプリング器は、一連の遅延線を用いて自由度で光子を干渉する。
本稿では, このループ構造を利用して, より効率的な古典的なサンプリングを行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:40:51 GMT)
The Biased Oracle: Assessing LLMs' Understandability and Empathy in Medical Diagnoses [35.6] 臨床診断における2つの主要な大規模言語モデル (LLM) の評価を行った。
以上の結果から, LLMは社会デミノグラフィーの変数や患者条件に適応することが示唆された。
しかし、それらはまた、過度に複雑なコンテンツを生成し、偏見のある感情共感を表示し、不均一なアクセシビリティとサポートをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:01:07 GMT)
PromptWise: Online Learning for Cost-Aware Prompt Assignment in Generative Models [35.2] 本稿では,生成モデルにプロンプトを割り当てるオンライン学習フレームワークPromptWiseを紹介する。
PromptWiseは、十分なアウトプットを提供する最小価格のモデルを選択するために、迅速なモデル互換性を見積もる。
PromptWiseは,コストを大幅に削減しつつ,ベースライン選択手法に匹敵する性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:07:49 GMT)
SST: Multi-Scale Hybrid Mamba-Transformer Experts for Time Series Forecasting [35.1] Mambaのような状態空間モデル(SSM)は、注意せずに線形複雑性を達成することで有望な代替手段を提供する。
しかし、マンバは歴史的情報を固定サイズの潜伏状態に圧縮し、情報損失と表現効率の制限を引き起こす可能性がある。
時系列予測に効率的かつ効果的であるハイブリッドのMamba-Transformerアーキテクチャを設計できるだろうか?
本研究では,長距離パターンのMambaエキスパートと短期変動のTransformerエキスパートのマルチスケールハイブリッドモデルであるState Space Transformer (SST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 00:28:03 GMT)
Linear Differential Vision Transformer: Learning Visual Contrasts via Pairwise Differentials [34.8] MHSA(Multi-Head Self-Attention)の代替品であるVCA(Visual-Contrast Attention)を導入する。
VCAは、O(N N C) から O(N n C) への理論複雑性を n N で減少させながら、識別の明示的な概念を注入する。
モジュールはDeiT-Tinyのバックボーンに0.3M以下のパラメータを追加し、追加のFLOPを必要とせず、完全にアーキテクチャに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 07:04:12 GMT)
Prompt-R1: Collaborative Automatic Prompting Framework via End-to-end Reinforcement Learning [34.7] 本稿では,小規模言語モデルを用いて大規模言語モデルと協調するエンドツーエンド強化学習フレームワークPrompt-R1を提案する。
二重制約の報酬は、正確性、生成品質、推論精度を最適化するために設計されている。
Prompt-R1はタスク間でベースラインモデルよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:11:03 GMT)
Dynamic Logic of Trust-Based Beliefs [34.4] 本稿では,データの公開発表を取り入れた,そのような信念の動的論理について考察する。
主な技術的貢献は、データインフォームド信念とデータ告知モダリティの間の相互作用の健全で完全な公理化である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:36:10 GMT)
Experience-Driven Exploration for Efficient API-Free AI Agents [34.4] KG-Agentは、エージェントの生のピクセルレベルのインタラクションを永続的なState-Action Knowledge Graphに構造化する、経験駆動学習フレームワークである。
KG-Agentは、機能的に類似しているが視覚的に異なるGUI状態をリンクすることで、非効率な探索を克服する。
我々は,最先端手法よりも探索効率と戦略深度が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:44:16 GMT)
Efficient Reinforcement Learning for Large Language Models with Intrinsic Exploration [33.0] 検証可能な報酬付き強化学習(RLVR)は、大規模言語モデルの推論能力を改善した。
本研究は,RLVRにおけるデータ効率の向上に本質的なデータ特性の活用,すなわちトレーニング中のほぼ自由な利益をいかに生かすかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:16:47 GMT)
Optimizing Native Sparse Attention with Latent Attention and Local Global Alternating Strategies [32.3] 長文モデリングを向上する改良を提案する。
ローカル(スライディングウィンドウ)とグローバル(圧縮、選択的)の注意をレイヤ間で交互にすることで、長距離依存関係のより効果的な伝播を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 06:15:14 GMT)
SLAP: Shortcut Learning for Abstract Planning [31.6] SLAP(Shortcut Learning for Abstract Planning)は、既存のTAMPオプションを活用して、新しいものを自動的に発見する手法である。
SLAPは幅広いタスクを解き、一般化し、全体の計画期間を50%以上短縮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:48:31 GMT)
Aligning LLM agents with human learning and adjustment behavior: a dual agent approach [30.8] 本稿では,Large Language Model (LLM)エージェントと人的旅行者の継続的な学習とアライメントを可能にする,新しいデュアルエージェントフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、メモリシステムと人間旅行者のシミュレータとして機能する学習可能なペルソナを備えたLSMトラベラーエージェントのセットである。
本研究では,従来のLCM法よりも行動アライメントと集合シミュレーションの精度が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:05:33 GMT)
HarnessLLM: Automatic Testing Harness Generation via Reinforcement Learning [30.3] 既存のLLMベースの自動テスト生成手法は、主に入出力と期待出力のペアを生成する。
我々は、LLMがテストのためのハーネスコードを書くことができる2段階のトレーニングパイプラインであるHarnessLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:41:15 GMT)
Hybrid Quantum Transformer for Language Generation [29.0] 本稿では,自然言語生成のための最初のハイブリッド量子古典型大言語モデルであるHyQuTについて述べる。
提案アーキテクチャは,変分量子回路(VQC)を8Mと150MのパラメータスケールでTransformerフレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 10:17:45 GMT)
Elicit and Enhance: Advancing Multimodal Reasoning in Medical Scenarios [28.6] textitMedE$2$は、医療領域に対するマルチモーダル推論を誘発し、拡張する2段階のポストトレーニングパイプラインである。
Stage-Iでは、2000のテキストのみのデータサンプルを使用して、正確に整理された推論のデモを含む微調整を行う。
ステージIIでは,1500の厳格な治療を行ったマルチモーダル・メディカル・ケースを用いて,モデルの推論能力をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:25:24 GMT)
When Models Don't Collapse: On the Consistency of Iterative MLE [26.5] 自然条件下での最大誤差推定(MLE)のためのモデル崩壊について検討した。
実データの一部が消えても崩壊は避けられることを示す非漸近境界を確立する。
MLE整合性以外にもいくつかの仮定(MLE整合性)が本当に必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 06:44:24 GMT)
Happiness as a Measure of Fairness [26.1] 本研究では,幸福の概念に基づく新たなフェアネス・フレームワークを提案する。
最適で公平な後処理戦略を計算するためには,線形プログラムのみを解く必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:27:16 GMT)
Res-Bench: Benchmarking the Robustness of Multimodal Large Language Models to Dynamic Resolution Input [25.7] textbfRes-Benchは、12の解像度レベルと6つのコア能力次元にわたる14,400のサンプルからなるベンチマークである。
このフレームワークでは、解像度とパフォーマンスのトレンドを評価するSpearmanの相関と、パフォーマンスのボラティリティを測定するAbsolute/Relative Continuous Error(ACE/RCE)という、複数のロバストネスメトリクスが導入されている。
本分析は,(1)モデル中心およびタスク中心のロバストネス試験,(2)パディングと超解像を含む前処理戦略の調査,(3)安定性向上のための微調整の探索を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:48:12 GMT)
HPLT~3.0: Very Large-Scale Multilingual Resources for LLM and MT. Mono- and Bi-lingual Data, Multilingual Evaluation, and Pre-Trained Models [25.6] 約200の言語に対して、オープンで、非常に大きく、高品質で、リッチな注釈付きテキストデータセットを提供するためのイニシアティブを提示します。
30兆のトークンで、これはおそらくLLM事前学習データの多言語収集としては最大である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:16:38 GMT)
AReaL-Hex: Accommodating Asynchronous RL Training over Heterogeneous GPUs [25.0] 異種対応非同期RLトレーニングシステムであるAReaL-Hexを提案する。
ヘテロジニアスGPU上でロールアウト生成とポリシモデルのトレーニングを実行する方法を、効果的にスケジュールする。
最大1.50倍のトレーニングスループットと1.46倍のトレーニングコストの削減を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:17:30 GMT)
Characterization and Learning of Causal Graphs from Hard Interventions [25.0] 因果発見は、観測データ中の条件独立性(CI)不変性をd-セパレーションを介して対応するグラフィカル制約にリンクすることを含む。
本稿では、ハード介入の枠組みの中で、Pearlのdo-calusと基本的に結びついているグラフィカル制約の集合を提案する。
また、ハード介入から複数のデータセットを統合する学習アルゴリズムを提案し、新しいルールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:42:34 GMT)
Optimizing magnetic coupling in lumped element superconducting resonators for molecular spin qubits [24.7] 100kHzまでのシングルスピン結合と10MHzを超える集合結合を記録。
その結果、分子スピン量子プロセッサへのスケーラブルな経路が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:49:03 GMT)
Bitcoin Cross-Chain Bridge: A Taxonomy and Its Promise in Artificial Intelligence of Things [24.5] Bitcoinの限られたスクリプティング機能とネイティブ相互運用性メカニズムの欠如は、より広範なブロックチェーンエコシステムへの統合を制限している。
本稿では,Bitcoinのクロスチェーンブリッジプロトコルを包括的に分類し,その信頼性仮定,性能特性,およびAIoT(Artificial Intelligence of Things)シナリオの適用性について系統的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 06:58:59 GMT)
Decoupling Contrastive Decoding: Robust Hallucination Mitigation in Multimodal Large Language Models [23.8] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、明白な視覚的または事実的証拠と一致しない出力を生成する。
DCD(Decoupling Contrastive Decoding)という新しいフレームワークを提案する。
DCDは選好データセットにおける正と負のサンプルの学習を分離し、訓練はMLLM内で正と負のイメージ投影を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:10:26 GMT)
REP: Resource-Efficient Prompting for Rehearsal-Free Continual Learning [23.8] 近年のリハーサルなし連続学習(CL)法は,非定常データを用いた視覚タスクにおいて,資源集約性を維持しつつ,高い性能を達成している。
本稿では,資源効率の高いプロンプト(REP)を導入し,プロンプトベースのCL手法の計算効率とメモリ効率を向上させる。
提案手法では,事前設定されたモデルを用いて入力データを高速に抽出し,適応型トークンマージ(AToM)と適応型レイヤドロップ(ALD)を導入し,効率的なプロンプト更新を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:57:42 GMT)
GeoToken: Hierarchical Geolocalization of Images via Next Token Prediction [23.8] 本研究では,ヒトが広い地域から特定の住所まで場所を狭める方法に着想を得た階層的シーケンス予測手法を提案する。
本手法では, ネストした多解像度グローバルグリッドであるS2セルを用いて, 視覚入力と過去の予測に基づいて, より微細なセルを逐次予測する。
我々は,Im2GPS3kとYFCC4kのデータセットを2つの異なるベースラインに対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:30:06 GMT)
Clustering-Based Weight Orthogonalization for Stabilizing Deep Reinforcement Learning [23.0] 強化学習 (Reinforcement Learning, RL) は, 様々なタスクのパフォーマンス向上に寄与している。
多くの環境は本質的に非定常的であり、この非定常性は数百万の反復を必要とする結果となり、サンプル効率が低下する。
我々は、任意のRLアルゴリズムのポリシーネットワークに統合し、非定常性を効果的に緩和できるクラスタリング直交修正重み(COWM)層を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:45:01 GMT)
A Survey of Reasoning and Agentic Systems in Time Series with Large Language Models [22.7] 時系列推論は時間を第一級軸として扱い、中間証拠を直接答えに組み込む。
本調査では,一段階における直接推論,明示的な中間体による線形連鎖推論,分岐構造推論という3つのファミリーによるトポロジの推論によって,問題を定義し,文献を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:14:09 GMT)
Understanding and Improving Shampoo and SOAP via Kullback-Leibler Minimization [22.6] 私たちは、SOAPレベル/イットランタイムを達成しながら、事前トレーニングにおいて、ShampooとSOAPのパフォーマンスに適合または超過するスキームを開発します。
KL-Shampooは一貫してSOAP、Shampoo、さらにはKL-SOAPよりも優れており、NN最適化における構造化メソッドを設計するための魅力的な基盤としてKLベースのアプローチを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:21:31 GMT)
MARS-SQL: A multi-agent reinforcement learning framework for Text-to-SQL [22.6] 基本的タスク分解と対話型強化学習(RL)を組み合わせた新しいマルチエージェントフレームワークMARS-を紹介する。
実験の結果、MARS-はBIRDセットで77.84%、スパイダーテストセットで89.84%の最先端の実行精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:55:30 GMT)
A Free Probabilistic Framework for Denoising Diffusion Models: Entropy, Transport, and Reverse Processes [22.6] 本稿では、自由エントロピーと自由フィッシャー情報の理論に基づく。
我々は拡散を定式化し、演算子値のダイナミクスによって支配される逆過程を定量化する。
結果として生じる力学は、非可換ワッサーシュタイン空間における勾配-フロー構造を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 19:17:12 GMT)
TiRex: Zero-Shot Forecasting Across Long and Short Horizons with Enhanced In-Context Learning [22.4] 文脈内学習は近年,時系列予測に応用されている。
ゼロショット時系列予測の新しいアプローチであるTiRexを紹介する。
TiRexは、HuggingFaceベンチマークのGiftEvalとChronos-ZSで予測するゼロショット時系列で、新しい最先端の技術を設定している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 19:05:06 GMT)
Assessing LLM Reasoning Steps via Principal Knowledge Grounding [22.2] ステップバイステップ推論は、複雑なタスクに取り組むための大規模言語モデル(LLM)の標準的アプローチとなっている。
中間的推論に基づく知識を体系的に評価する新しい評価スイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 10:25:43 GMT)
Exchange operation of Majorana zero modes in topological insulator-based Josephson trijunctions [22.2] マヨラナゼロモード(Majorana zero mode)は、フェルミオンやボソンとは異なる非アベリア交換統計に従うエノンである。
この研究は、位相量子計算のフーカインスキームにおいて、最終的にマヨラナゼロモードをブレイディングする重要な経路を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 06:02:21 GMT)
Transformers as Intrinsic Optimizers: Forward Inference through the Energy Principle [22.0] 本稿では、注意に基づくトランスフォーマーモデルを理解するために、レンズとしてのエネルギーの原理を再考する。
本稿では,大域エネルギー$F*$,エネルギー関数$E_i$,採用勾配降下(GD)の3つの主要成分からなる統一エネルギーベースフレームワークを提案する。
古典的なGDアルゴリズムに着想を得て、標準GDに基づく本来のアテンション定式化を運動量ベースGD、ネステロフ加速勾配(Nesterov Accelerated Gradient、NAG)およびニュートンのメソッド変種に拡張し、それぞれに対応する新しいアテンション構造を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:58:50 GMT)
Beyond Autoregression: An Empirical Study of Diffusion Large Language Models for Code Generation [22.0] 既存のLLMは主に自己回帰生成、すなわちコードトークンを左から右に生成する。
近年の拡散LDMは有望な代替手段として出現している。
コード生成のための拡散LDMを探索する最初の実証的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 02:15:42 GMT)
MID: A Self-supervised Multimodal Iterative Denoising Framework [22.0] 実世界のデータは、複雑で非線形なノイズによってしばしば破損する。
自己管理型マルチモーダル・イテレーティブ・デノゲーション・フレームワーク MID を提案する。
4つの古典的なコンピュータビジョンタスクによる実験は、MIDの堅牢性、適応性、一貫した最先端性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:13:52 GMT)
Natural Language Generation [21.7] 自然言語生成(英: Natural Language Generation)とは、自然言語を通じて何らかの形態の情報を言語化するシステムの研究を指す用語である。
自然言語処理のサブフィールドとして、NLGは機械翻訳(MT)やダイアログシステムといった他のサブ分野と密接に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:36:02 GMT)
Computational Budget Should Be Considered in Data Selection [21.6] データ選択戦略には計算予算が不可欠であるべきだと我々は主張する。
本稿では,新しい計算予算対応データ選択法を提案する。
本手法は,視覚および言語ベンチマークのベースラインを最大14.42%上回る性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:01:37 GMT)
Shorter but not Worse: Frugal Reasoning via Easy Samples as Length Regularizers in Math RLVR [21.6] 我々は, 緩やかに上向きに上向きに重み付けする問題は, 暗黙的な長さ正規化器として機能することを示した。
textitQwen3-4B-Thinking-2507でこのアプローチを使用した実験では,ベースラインパス@1 AIME25の精度が向上し,平均2倍近いソリューションが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:29:16 GMT)
ColMate: Contrastive Late Interaction and Masked Text for Multimodal Document Retrieval [21.4] ColMateはマルチモーダル表現学習と文書検索のギャップを埋めるドキュメント検索モデルである。
ColMateはViDoRe V2ベンチマークで既存の検索モデルよりも3.61%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:51:20 GMT)
FESTA: Functionally Equivalent Sampling for Trust Assessment of Multimodal LLMs [20.1] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の生成した予測は、選択的な予測を可能にし、ユーザの信頼性を向上させることができる。
MLLMのマルチモーダル入力サンプリング技術であるFESTA(Functional Equivalent Smpling for Trust Assessment)を提案する。
FESTAは等価かつ相補的な入力サンプリングに基づいて不確実性尺度を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:16:52 GMT)
LoVR: A Benchmark for Long Video Retrieval in Multimodal Contexts [19.8] 長いビデオテキスト検索用に特別に設計されたベンチマークであるLoVRを紹介する。
LoVRには467本の長編ビデオと40,804本の細かなクリップがあり、高品質なキャプションがある。
私たちのベンチマークでは、より長いビデオ、より詳細なキャプション、より大規模なデータセットを導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 09:42:37 GMT)
Quantum Network Tomography for General Topology with SPAM Errors [19.7] 量子ネットワークトモグラフィー(QNT)の目標は、外部の周辺操作から量子ネットワークの内部量子チャネルを特徴づけることである。
量子ネットワークにおいて,Mergecastと呼ばれる新しいネットワークトモグラフィ手法を導入する。
我々は、状態準備測定(SPAM)エラーを含むより現実的なQNTシナリオに調査を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:42:00 GMT)
A Unified Model for Human Mobility Generation in Natural Disasters [19.2] 我々は,新しい災害シナリオに一般化可能なモビリティ生成のための1対1のモデルを開発することを目指している。
自然災害(UniDisMob)における人体移動生成の統一モデルを提案する。
提案手法は最先端のベースラインを著しく上回り,平均性能改善率は13%を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:55:41 GMT)
Co-MTP: A Cooperative Trajectory Prediction Framework with Multi-Temporal Fusion for Autonomous Driving [17.8] Co-MTPは、自律運転のための多時間融合を伴う一般的な協調軌道予測フレームワークである。
将来の領域では、V2Xは周囲の物体の予測結果を提供することができる。
実世界のデータセットV2X-Seq上でのCo-MTPフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:18:37 GMT)
Random Spiking Neural Networks are Stable and Spectrally Simple [16.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はエネルギー効率の計算において有望なパラダイムである。
本研究では、Boolean関数解析のレンズを用いて、離散時間統合ファイア(LIF)SNNについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:55:27 GMT)
Dropping the D: RGB-D SLAM Without the Depth Sensor [16.8] 深度センサに頼らずにRGB-Dレベルの精度を実現するリアルタイム単眼SLAMシステムであるDropD-SLAMを提案する。
このシステムは、アクティブな深度入力を3つの事前訓練された視覚モジュールに置き換える。
TUM RGB-Dベンチマークでは、DropD-SLAMは静的シーケンスで平均7.4cm、動的シーケンスで1.8cmに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:12:24 GMT)
Let's Grow an Unbiased Community: Guiding the Fairness of Graphs via New Links [16.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなアプリケーションで大きな成功を収めています。
元のユーザグラフ構造は一般にバイアスを受けているが、新しいリンクを導入することで、これらの既存の構造をバイアスのないものへと導くことを約束している。
フェアネス誘導グラフ上で訓練された下流タスクの公平性を保証するための,FairGuideという新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 07:42:33 GMT)
EVTAR: End-to-End Try on with Additional Unpaired Visual Reference [16.7] 本稿では,付加参照を用いたエンド・ツー・エンド仮想試行モデルEVTARを提案する。
我々のモデルはマスクや密着、セグメンテーションマップを使わずに試行結果を生成する。
我々は、これらの機能をサポートするために、補足的参照と不自由な人物画像でトレーニングデータを豊かにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:32:31 GMT)
Communication-Constrained Private Decentralized Online Personalized Mean Estimation [16.3] プライバシー制約下でのコミュニケーション制約付き協調的パーソナライズされた平均推定の問題を考える。
コンセンサスに基づくアルゴリズムは、各エージェントのデータを保護するために、差分プライバシーの枠組みの下で研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:00:32 GMT)
Transformer-Based Decoding in Concatenated Coding Schemes Under Synchronization Errors [16.2] 我々は変換器をベースとしたインナーデコーダであるBCJRFormerを紹介する。
BCJRFormerは、バイナリおよび4次シングルメッセージ送信のためのBCJRアルゴリズムに匹敵するニューラルエラー率を達成する。
また,ConvBCJRFormerと呼ばれる新しいトランスアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:22:08 GMT)
Occlusion-Aware Diffusion Model for Pedestrian Intention Prediction [15.9] 我々は,隠蔽された動きパターンを再構成し,それらを利用して将来の意図予測を導出するOcclusion-Aware Diffusion Model (ODM)を提案する。
提案手法は文献の既存手法よりも頑健な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:49:07 GMT)
GraphGeo: Multi-Agent Debate Framework for Visual Geo-localization with Heterogeneous Graph Neural Networks [15.7] GPSメタデータを使わずに画像の位置を決定するには、地理的知識と高度な推論が必要である。
近年のLVLM(Large Vision-Language Models)は、画像の内容から直接位置推論を可能にするが、個々のモデルは多様な地理的領域や複雑なシーンと競合する。
ヘテロジニアスグラフニューラルネットワークを用いた視覚的ジオローカライゼーションのためのマルチエージェントディベートフレームワークである textbfGraphGeo を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:58:55 GMT)
AGRAG: Advanced Graph-based Retrieval-Augmented Generation for LLMs [15.6] グラフベースの検索強化生成(RAG)は構造化知識でLarge Language Models(LLMs)を増強する大きな可能性を証明している。
既存の手法では、不正確なグラフ構築、不適切な推論能力、不適切な解答の3つの重要な課題に直面している。
本稿では,高度なグラフベースの検索拡張生成フレームワークであるAGRAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 06:13:06 GMT)
CoralVQA: A Large-Scale Visual Question Answering Dataset for Coral Reef Image Understanding [15.5] CoralVQAはサンゴ礁分析のための最初の大規模データセットである。
3つの海から収集された67のサンゴ属の現実世界のサンゴ画像12,805枚を含む。
サンゴ礁画像の文脈で視覚言語推論を研究するためのベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:33:28 GMT)
From BERT to LLMs: Comparing and Understanding Chinese Classifier Prediction in Language Models [15.2] 我々は,最も人気のあるLarge Language Models (LLMs) が,中国語分類器の適切な知識を持っているかどうかを検討する。
LLMは細調整でもBERTよりも優れていた。
予想通り、この予測は以下の名詞に関する情報から大きな恩恵を受けており、BERTのような双方向の注意機構を持つモデルの利点も説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:37:19 GMT)
Parameter Interpolation Adversarial Training for Robust Image Classification [14.9] 補間補助訓練(PIAT)と呼ばれる新しい枠組みを提案する。
PIATは、前のエポックと現在のエポックのパラメータを補間することで、各エポック間のモデルパラメータをチューニングする。
モデル変更の決定境界をより穏健なものにし、過度に適合する問題を緩和します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 07:37:06 GMT)
A Comprehensive Empirical Evaluation of Agent Frameworks on Code-centric Software Engineering Tasks [14.8] 代表的な3つのコード中心タスクにまたがる7つの汎用エージェントフレームワークを評価する。
この結果から,評価フレームワーク間の機能パターンとトレードオフが明らかとなった。
オーバヘッドに関しては、ソフトウェア開発が最も金銭コストが高いのに対して、GPTswarmは依然として最もコスト効率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 09:46:59 GMT)
TriCon-Fair: Triplet Contrastive Learning for Mitigating Social Bias in Pre-trained Language Models [14.7] TriCon-Fairは、三重項と言語モデリングの用語を組み合わせて、正負の結合を排除する、分離された損失を利用する対照的な学習フレームワークである。
実験結果から,TriCon-Fairは既存のデバイアスベースラインを超えて識別出力を減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:37:56 GMT)
Gated Rotary-Enhanced Linear Attention for Long-term Sequential Recommendation [14.6] Gated Rotary Enhanced Linear Attention (RecGRELA) を用いた長期連続勧告モデルを提案する。
具体的には、長距離依存性を効率的にモデル化するロータリー強化線形注意(RELA)モジュールを提案する。
また,RELAのためのSiLUベースのGatedメカニズムを導入し,ユーザの行動が短期的,局所的,あるいは長期的嗜好の真の変化を示すかどうかをモデルに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:29:58 GMT)
Sustainability of Machine Learning-Enabled Systems: The Machine Learning Practitioner's Perspective [14.6] 本研究では,機械学習(ML)対応システムのサステナビリティを実践者の視点から評価するための実証的研究を行った。
本研究の要点は,サステナビリティ・アウェアネスと,その体系的実装との間に有意な不一致があることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:38:58 GMT)
Wait-Less Offline Tuning and Re-solving for Online Decision Making [14.4] LP法と1次LP法の長所を組み合わせた新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、$mathscrO(log (T/f) + sqrtf)$ regretを達成し、「待機なし」オンライン意思決定プロセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:51:24 GMT)
Physics-Informed Extreme Learning Machine (PIELM): Opportunities and Challenges [14.4] 物理インフォームド・エクストリーム・ラーニング・マシン(PIELM)は、他の物理インフォームド・機械学習(PIML)パラダイムと比較して計算効率と精度が向上している。
通常の偏微分方程式(ODEs/PDEs)の解法は、急勾配、非線形性、高周波の挙動、厳密な制約、不確実性、多物理結合、解釈可能性に特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:53:04 GMT)
Leakage-abuse Attack Against Substring-SSE with Partially Known Dataset [14.1] サブストリング検索可能な対称暗号化(サブストリング-SSE)は、クラウドシステムにおけるプライバシ保護アプリケーションにとってますます重要になっている。
漏洩攻撃は従来のSSEに対して広く研究されてきたが、一部のデータ前提下でのSSEへの適用性は未解明のままである。
部分的に知られているデータセット条件下で、SSEに対する最初のリーク・アユース攻撃を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:12:19 GMT)
An Exploration of Knowledge Editing for Arabic [14.1] 我々は、ZsREとCounterfactベンチマークのアラビア翻訳に関する4つの方法を評価する。
Llama-2-7B-chatの実験は、パラメータベースの手法が言語間一般化に苦慮していることを示している。
我々は、Learning-To-Edit(LTE)を多言語設定に拡張し、アラビア語と英語の合同学習が編集性と転送性の両方を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:31:45 GMT)
PredicateFix: Repairing Static Analysis Alerts with Bridging Predicates [13.9] 本稿では,警告のキーサンプルを自動的に取得するアルゴリズムを提案し,警告を修正するためのRAGパイプラインとしてPredicateFixを構築した。
PredicateFixは正しい修理の回数を27.1% 69.3%増加させ、他のベースラインRAGアプローチよりも大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:32:01 GMT)
HAFixAgent: History-Aware Automated Program Repair Agent [13.8] HAFixAgentはHAFixAgentというヒストリー対応のバグフィクスエージェントで,その修復ループに非難由来のリポジトリを注入する。
Defects4Jの854の実際のバグに関する予備的な研究は、我々の設計を動機付け、バグ関連の歴史が広く利用でき、非常に集中していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:45:34 GMT)
DPO-F+: Aligning Code Repair Feedback with Developers' Preferences [13.3] DPO-f+は、コードレビューフィードバックを開発者のニーズやプロファイルと整合させるフレームワークです。
経験的に、DPO-f+はベースラインと標準DPOの両方で、生成コード精度と全体的なフィードバックアライメントでパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:39:41 GMT)
Self-correction is Not An Innate Capability in Large Language Models [13.3] 道徳的自己補正はLLMの本質的な能力か?」という根本的な疑問に対処することで道徳的自己補正の基盤となるメカニズムを考察する。
道徳的自己補正は、道徳的に敏感でもなく、自己補正プロセス中に外部からのフィードバックを効果的に取り入れることができないため、LLMの本質的な能力ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:56:25 GMT)
CanadaFireSat: Toward high-resolution wildfire forecasting with multiple modalities [13.2] カナダは2023年に最も深刻な山火事の季節を経験している。
この極端な山火事の季節は、気候変化によって引き起こされる火災の季節の長さと深刻度の増加が、ボレアル生態系に影響を与えることの象徴である。
より優れた緩和ソリューションで、ボリアルなコミュニティにおける山火事管理を強化することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:47:14 GMT)
Differential privacy guarantees of Markov chain Monte Carlo algorithms [13.0] 本稿では,連鎖型モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムに対して,差分プライバシー保証を提供することを目的とする。
特に,本研究の結果は,目標が個別にプライベートであることを保証する重要な条件を強調した。
これらの知見は、プライバシー保護軌道に関する具体的なガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:41:27 GMT)
Controlling Gender Bias in Retrieval via a Backpack Architecture [13.0] 大規模言語モデル(LLM)における社会的バイアスは有害なステレオタイプや歪んだ意思決定プロセスに永続することができる。
本稿では,Backpack Language Models を用いたランキングタスクの曖昧化のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 09:58:08 GMT)
Hyper Hawkes Processes: Interpretable Models of Marked Temporal Point Processes [12.7] 我々は、新しいファミリーMTPPモデル、Hyper Hawkes Process (HHP)を提案する。
HHPは、解釈可能な側面を維持しながら、ニューラルMTPPと同じくらい柔軟でパフォーマンスの高いことを目指している。
これらの拡張は高性能MTPPファミリーを定義し、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） (Sun, 02 Nov 2025 22:10:08 GMT)
Event-RGB Fusion for Spacecraft Pose Estimation Under Harsh Lighting [12.7] 宇宙船のポーズ推定は、ランデブー、ドッキング、軌道上でのサービスなど、自律的な宇宙での運用に不可欠である。
視覚に基づくポーズ推定法は、通常RGBイメージングセンサーを使用するが、厳しい照明条件に悩まされている。
本研究は,RGBとイベントセンサを組み合わせたセンサ融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 02:16:32 GMT)
Digitizing Spermatogenesis Lineage at Nanoscale Resolution In Tissue-Level Electron Microscopy [12.5] DeepOrganelleは、異なる細胞タイプ内でオルガネラを分節し、抽出し、統計的定量分析を行い、オルガネラの形態や相互作用の空間分布を可視化し、定量化することができる。
ミトコンドリア(ミトコンドリア)-小胞体(ER)接触の波状パターンを解明し、特にStage X pachyteneにおいて顕著な増加を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:19:59 GMT)
Reliable Curation of EHR Dataset via Large Language Models under Environmental Constraints [11.5] CELECは、大規模な言語モデル(LLM)を利用した、自動EHRデータ抽出と分析のためのフレームワークである。
EHRベンチマークのサブセットでは、CELECの実行精度は低レイテンシ、コスト効率、厳格なプライバシを維持しながら達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 02:45:54 GMT)
Balancing Efficiency and Quality: MoEISR for Arbitrary-Scale Image Super-Resolution [11.3] 我々は、新しい効率的なフレームワーク、Mixture-of-Experts Implicit Super-Resolution(MoEISR)を紹介する。
MoEISRは、軽量マッパーモジュールを使用して、最も適切なデコードの専門家を各ピクセルに動的に割り当てる。
実験により,MoEISRはピーク信号対雑音比 (PSNR) と同等あるいは優れたピーク信号対雑音比 (PSNR) を提供しながら,大量の浮動小数点演算 (FLOPs) を効果的に低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:26:40 GMT)
Improved visual-information-driven model for crowd simulation and its modular application [10.7] データ駆動のクラウドシミュレーションモデルは、シミュレーションの精度とリアリズムを高める利点を提供する。
データ駆動の群集シミュレーションモデルを開発することは、依然としてオープンな問題である。
本稿では,視覚情報抽出手法と出口手がかりを取り入れたデータ駆動モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:53:46 GMT)
AutoSurvey2: Empowering Researchers with Next Level Automated Literature Surveys [10.5] 本稿では,多段パイプラインであるautosurvey2を提案する。
このシステムは並列セクションの生成、反復的洗練、最近の出版物のリアルタイム検索を統合し、トピックの完全性と事実の正確性を保証する。
実験の結果、Autosurvey2は既存の検索ベースと自動ベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:15:47 GMT)
SpEx: A Spectral Approach to Explainable Clustering [10.3] 本稿では,スペクトルグラフ分割に基づく説明可能なクラスタリング手法を提案する。
実験により, 提案手法の性能は, 各種データセットのベースラインに比べて良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 10:49:00 GMT)
Class-agnostic 3D Segmentation by Granularity-Consistent Automatic 2D Mask Tracking [10.2] 本稿では,フレーム間の時間的対応を維持する2次元マスク追跡手法を提案する。
本手法は, 整合性および高精度な3次元セグメンテーションを効果的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 03:52:42 GMT)
Med-Banana-50K: A Cross-modality Large-Scale Dataset for Text-guided Medical Image Editing [10.2] Med-Banana-50Kは、命令ベースの医用画像編集のための総合的な50K画像データセットである。
我々のデータセットは、Gemini-2.5-Flash-Imageを利用して、実際の医用画像から双方向の編集を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:46:43 GMT)
SARIMAX-Based Power Outage Prediction During Extreme Weather Events [9.9] 本研究では,SARIMAXを用いた短期停電予測システムを開発した。
ミシガン州の郡から毎時のデータと、停止数と包括的な気象特性を使って、システマティックな2段階のフィーチャーエンジニアリングパイプラインを実装します。
選択した特徴は,SARIMAXモデルへの入力として,時間埋め込み,マルチスケールラグ特性,気象変数を付加したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:13:58 GMT)
Deciphering Personalization: Towards Fine-Grained Explainability in Natural Language for Personalized Image Generation Models [9.7] FineXLは、複数の画像生成モデルに異なるパーソナライズシナリオを適用することで、説明可能性の精度を56%向上させることができる。
本稿では,パーソナライズされた画像生成モデルのための天然のtextbfLanguage における textbfFine-fine etextbfXplainability に対する textbfFineXL という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:08:24 GMT)
Autocomp: A Powerful and Portable Code Optimizer for Tensor Accelerators [9.6] Autocompは、アクセラレータープログラマがドメイン知識とハードウェアフィードバックを利用してコードを最適化することを可能にするアプローチである。
我々は、Autocomp最適化コードがベンダーが提供するライブラリよりも5.6倍高速であることを示した。
また、オートコンプから生成された最適化スケジュールを同様のテンソル操作で再利用できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 06:32:22 GMT)
Hydra: Dual Exponentiated Memory for Multivariate Time Series Analysis [9.6] 副設計のMeta-in-contextメモリモジュールであるHydraを紹介する。
時系列パターンの優先順位付けによって、テスト時にパターンを記憶する方法を学ぶ。
また, 2D-chunkwise のトレーニングアルゴリズムを新たに提案し, 実際の再現率を$times 10$の効率改善で近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:03:59 GMT)
CrowdVLM-R1: Expanding R1 Ability to Vision Language Model for Crowd Counting using Fuzzy Group Relative Policy Reward [9.5] Fuzzy Group Relative Policy Reward (FGRPR)
本稿では,グループ相対政策最適化とファジィ報酬関数を統合し,学習効率を向上させる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:32:31 GMT)
Dynamic Population Distribution Aware Human Trajectory Generation with Diffusion Model [9.3] 拡散モデルに基づく新しい軌道生成フレームワークを提案する。
具体的には,軌道の空間的相関性を高めるために空間グラフを構築する。
そこで我々は,人間の移動行動の依存性を捉えるために,認知ネットワークを意識した動的人口分布を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:06:29 GMT)
A Racing Dataset and Baseline Model for Track Detection in Autonomous Racing [8.9] RoRaTrackは、トラック検出のためのレースシナリオからの注釈付きマルチカメライメージデータを含む、新しいデータセットである。
我々はこれらの課題に効果的に対処するGAN(Generative Adversarial Network)に基づくベースラインモデルであるRaceGANを提案する。
提案モデルは,トラック検出における現在の最先端機械学習モデルと比較して,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:12:04 GMT)
Semantic-Aware Representation Learning via Conditional Transport for Multi-Label Image Classification [8.9] 本稿では,マルチラベル画像分類のための条件付きトランスポートを用いたセマンティック認識表現学習という新しい手法を提案する。
提案手法では,意味的関連性と相互作用を強調することによって,識別的ラベル固有の特徴を抽出する意味的関連性学習モジュールを提案する。
2つの広く使われているベンチマークデータセットであるVOC2007とMS-COCOの実験は、SCTの有効性を検証し、既存の最先端手法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:11:41 GMT)
Gaussian Splashing: Direct Volumetric Rendering Underwater [8.8] 本稿では,新しい水中シーンを140FPSでレンダリングし,再現に数分しかかからない新しい手法を提案する。
本手法は3DGSの強度と速度を画像形成モデルと統合し,散乱を捕捉する。
他の方法よりもはるかに明確で、再構成された画像や描画された画像が劇的に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:17:36 GMT)
Trust Region-Based Bayesian Optimisation to Discover Diverse Solutions [8.7] 異なる次元のブラックボックス問題における多様性最適化のための信頼領域に基づくBOアルゴリズムの有効性について検討する。
信頼性のある領域ベースの拡張性アプローチを用いた最初のBO法であるTuRBO1を拡張した多様性最適化手法を提案する。
本研究では,2次元から20次元のベンチマーク関数を用いたアルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 00:31:37 GMT)
Multi-Step Reasoning with Large Language Models, a Survey [8.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いた多段階推論の分野を概観する。
本稿では,多段階推論の生成,評価,制御の異なる方法を特定する分類法を提案する。
論理学、ゲーム、ロボット工学の課題を解くのに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:46:34 GMT)
MedEqualizer: A Framework Investigating Bias in Synthetic Medical Data and Mitigation via Augmentation [8.5] MIMIC-IIIデータセットを用いたGANモデルを用いて合成データの公平性を評価する。
MedEqualizerはモデルに依存しない拡張フレームワークで、合成データ生成の前に表現されていない部分群を豊かにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 19:16:50 GMT)
FairAIED: Navigating Fairness, Bias, and Ethics in Educational AI Applications [8.4] 教育におけるAIの統合は、学習経験をパーソナライズし、教育実践を変革する大きな可能性を秘めている。
研究者がこれらのバイアスを理解して緩和しようとすると、教育AIの公平性を調べる研究が増えている。
この調査は、教育AIにおけるアルゴリズムフェアネスの総合的な体系的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:03:26 GMT)
Discourse Heuristics For Paradoxically Moral Self-Correction [8.3] 道徳的自己補正は、大規模言語モデルの出力と人間の道徳的価値を整合させるための有望なアプローチとして現れてきた。
道徳的自己補正はショートカットを反映した談話構成に依存していることを示す。
本稿では,キュレートされたデータセットの一般化を利用して,道徳的自己補正を改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:52:20 GMT)
Towards Channel Charting Enhancement with Non-Reconfigurable Intelligent Surfaces [8.2] 我々は、チャネルチャート(CC)を強化するために、完全受動電磁スキン(EMS)をどのように設計できるかを検討する。
我々は2つの補完的な最先端CC技術、半教師付きt分散隣接埋め込み(t-SNE)と半教師付きオートエンコーダ(AE)を採用している。
CCヒンジの精度は信号対雑音比(SNR)と空間差のバランスに左右されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 12:43:43 GMT)
TSVer: A Benchmark for Fact Verification Against Time-Series Evidence [8.1] 時系列エビデンスによる時間的および数値的推論に焦点を当てた,事実検証のための新しいベンチマークデータセットであるTSVerを紹介する。
TSVerには、38のファクトチェック組織に由来する287の現実世界のクレームと、さまざまなドメインをカバーする400の時系列のキュレートされたデータベースが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:33:19 GMT)
AI Progress Should Be Measured by Capability-Per-Resource, Not Scale Alone: A Framework for Gradient-Guided Resource Allocation in LLMs [7.9] AI開発は、機能のみではなく、機能毎のリソースに向けて根本的にリダイレクトされるべきである、と私たちは主張する。
本稿では、勾配の影響パターンによって導かれる資源配分決定が、AIライフサイクル全体を通して劇的に効率を向上させることを実証する理論的枠組みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:59:51 GMT)
Real-Time Learning of Predictive Dynamic Obstacle Models for Robotic Motion Planning [7.8] 我々は,他のエージェントの動きの非線形予測モデルをリアルタイムで学習するオンラインフレームワークを開発した。
Cadzowプロジェクションは構造化された低ランクの一貫性を強制し、デノーズされた軌道と局所的なノイズ分散の推定を導出する。
ガウス型および重尾型雑音下でのシミュレーションにおけるアプローチの有効性を検証し, 動的クレーン試験台で実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:54:30 GMT)
An exploration of the noise sensitivity of the Shor's algorithm [7.7] 本稿では,量子アルゴリズムが固有の雑音耐性特性を持ち,実装障壁を低減することを提案する。
回路レベルのノイズモデルを元の回路に直接適用することにより、ショアのアルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 12:48:33 GMT)
Fleming-VL: Towards Universal Medical Visual Reasoning with Multimodal LLMs [7.5] Fleming-VLは不均一なモーダルを包括的に理解するためのフレームワークである。
Fleming-VLは、医療用VQA、ビデオQA、医用画像理解など、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 12:30:22 GMT)
MistralBSM: Leveraging Mistral-7B for Vehicular Networks Misbehavior Detection [7.5] 車両ネットワークに対する悪意ある攻撃は、道路安全と通信信頼性に深刻な脅威をもたらす。
エッジクラウド検出フレームワーク内に,大規模言語モデル (LLM) を組み込んだMisbehavior Detection System (MDS) を提案する。
具体的には、コンパクトで高性能なLLMであるMistral-7Bを微調整し、基本安全メッセージ(BSM)シーケンスに基づいて誤動作を検出する。
モデルパラメータの0.012%を更新することで、MistralBSMと名付けたモデルでは、バイナリ分類では98%、マルチクラス分類では96%の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:11:06 GMT)
Logic-informed reinforcement learning for cross-domain optimization of large-scale cyber-physical systems [7.4] サイバー物理システムのための論理情報強化学習(LIRL)を提案する。
LIRL は低次元の潜在作用をオンザフライで定義された許容可能なハイブリッド多様体に一階述語論理でマッピングする。
一貫して制約違反をゼロに保ち、最先端のハイブリッドアクション強化学習ベースラインをはるかに上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:02:17 GMT)
Rethinking Glaucoma Calibration: Voting-Based Binocular and Metadata Integration [7.3] 緑内障は可逆性失明の主要な原因であり、診断的主観性が高い。
V-ViT(Voting-based ViT)は、患者の双眼情報とメタデータを統合することで校正を強化するフレームワークである。
以上の結果から,V-ViTは緑内障の診断における過信の問題を効果的に解決し,臨床応用の信頼性の高い予測を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 10:01:21 GMT)
Erasing 'Ugly' from the Internet: Propagation of the Beauty Myth in Text-Image Models [6.9] この研究は、生成型AIモデルが「美」を符号化し、「美」を消去する方法を研究することである。
我々は3つの言語モデルと2つのテキスト・ツー・イメージモデルにより5984の画像を累積生成する構造的美容分類法を開発した。
その後、女性や非バイナリなソーシャルメディアユーザーを雇い、Likert-scale in-subjects研究を通じて1200の画像を評価します。
その結果、生成画像の86.5%は、より軽い肌色で、22%は、安全労働(SFW)訓練にもかかわらず、明示的な内容を含んでおり、74%は、若年層のものであると評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 00:31:13 GMT)
Understanding Endogenous Data Drift in Adaptive Models with Recourse-Seeking Users [6.8] 資源制約と競合力学の下で,ユーザの戦略的行動と意思決定システムとの相互作用について検討する。
本稿では,Fair-top-kとDynamic Continual Learningの2つの手法を提案する。
我々の研究は、アルゴリズムによる意思決定がより高い基準を意図せずに強化し、導入に対する内在的障壁を発生させる方法について、経済理論と結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:58:23 GMT)
DeepContour: A Hybrid Deep Learning Framework for Accelerating Generalized Eigenvalue Problem Solving via Efficient Contour Design [6.5] DeepContourは、ディープラーニングベースのスペクトル予測器とカーネル密度推定を統合する、新しいハイブリッドフレームワークである。
メインの実験では、DeepContourが複数のデータセットにわたるGEP解決を高速化し、最大5.63$times$ Speedupを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 12:58:58 GMT)
Quantum gravity corrections to the spontaneous excitation of an accelerated atom interacting with a quantum scalar field [6.5] 一般化不確実性原理(GUP)はハイゼンベルク不確実性原理(HUP)を拡張する
我々は, GUPが慣性運動において励起状態原子の自発放出率を変化させることを示す。
一様加速および一様円運動の原子の場合、GUPは自発放出と励起速度の両方を変えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:06:43 GMT)
Do Math Reasoning LLMs Help Predict the Impact of Public Transit Events? [6.4] 単一の正解を要求するのではなく、連続的なエラーマージン内で部分的な信用を付与する寛容に基づく形状の報酬関数を導入する。
この結果から,汎用的な命令調整型LLMは,特殊数学推論モデルよりも優れていたことが示唆された。
このことは、RLVRが実世界のノイズ予測にうまく適応できることを示しているが、問題の継続的な性質を反映した検証設計が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:21:33 GMT)
OceanAI: A Conversational Platform for Accurate, Transparent, Near-Real-Time Oceanographic Insights [6.4] OceanAIは、オープンソースの大規模言語モデルの自然言語流布を統合した対話型プラットフォームである。
各クエリは、関連するデータセットを特定し、解析し、合成するリアルタイムAPIコールをトリガーする。
OceanAIは複数のNOAAデータ製品と変数に接続し、海洋危険予報、生態系評価、水質モニタリングの応用をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:23:58 GMT)
Enhancing Adversarial Transferability in Visual-Language Pre-training Models via Local Shuffle and Sample-based Attack [6.2] ローカルシャッフルとサンプルベースアタック(LSSA)という新たな攻撃法を提案する。
LSSAはローカル画像ブロックの1つをランダムにシャッフルし、元の画像テキストペアを拡張し、逆画像を生成し、それらをサンプリングする。
複数のモデルとデータセットの実験により、LSSAはマルチモーダル逆数例の転送可能性を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 06:55:49 GMT)
T-MLA: A Targeted Multiscale Log--Exponential Attack Framework for Neural Image Compression [6.2] マルチスケール対数攻撃フレームワークであるT-MLAを導入することで,より高度な脆弱性のクラスを提案する。
我々のアプローチは、攻撃された画像や再構成された画像の質を直接ターゲットにすることで、ウェーブレット領域における敵の摂動を発生させる。
私たちの発見は、生成およびコンテンツ配信パイプラインの中核にある重要なセキュリティ欠陥を明らかにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:06:33 GMT)
Fast PINN Eigensolvers via Biconvex Reformulation [6.1] 固有値問題は独特な前方逆構造を持ち、システムの熱応答、安定性、および自然モードを特徴づけるのに基本的である。
本稿では,そのような問題を解決するための改良されたPINN-ACS方式を提案する。
実験により、PINN-ACSはキャストベースの検索よりも500ドル高速で高い勾配に達することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:04:54 GMT)
Perturbations in the Orthogonal Complement Subspace for Efficient Out-of-Distribution Detection [6.0] オープンソース環境におけるディープラーニングモデルのデプロイには,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠だ。
P-OCSは,ID特徴量によって定義される主部分空間を補完する軽量で理論的に基礎付けられた手法である。
本研究では,小摂動体制において一段階の更新が十分であることを示すとともに,検出スコアの収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:21:13 GMT)
Gymnasium: A Standard Interface for Reinforcement Learning Environments [5.6] 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、人工知能の多くの領域に革命をもたらす可能性がある成長分野である。
その約束にもかかわらず、RLの研究は環境やアルゴリズムの実装における標準化の欠如によってしばしば妨げられている。
Gymnasiumはオープンソースのライブラリで、RL環境の標準APIを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:42:19 GMT)
Worse than Zero-shot? A Fact-Checking Dataset for Evaluating the Robustness of RAG Against Misleading Retrievals [5.6] RAGuardは、不正検索に対するRAGシステムの堅牢性を評価する最初のベンチマークである。
合成ノイズに依存する以前のベンチマークとは異なり、ファクトチェックデータセットは自然に発生する誤報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:43:52 GMT)
Motion-Robust Multimodal Fusion of PPG and Accelerometer Signals for Three-Class Heart Rhythm Classification [5.6] 心房細動(英: atrial fibrillation、AF)は、特に高齢者の脳卒中や死亡の原因である。
RhythmiNetは、時間的およびチャネル的アテンションモジュールで強化された残差ニューラルネットワークである。
AF、正弦律(SR)、その他の3種類のリズム分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:21:55 GMT)
In-Context-Learning-Assisted Quality Assessment Vision-Language Models for Metal Additive Manufacturing [5.5] 本稿では,視覚言語モデル(VLM)の推論機能を活用し,印刷部品の品質を評価する。
アプリケーション固有の知識と実演サンプルをVLMに提供するために,テキスト内学習(ICL)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:31:02 GMT)
ORFit: One-Pass Learning via Bridging Orthogonal Gradient Descent and Recursive Least-Squares [5.4] 本研究では,従来のデータポイントを再学習することなく,逐次到着するデータに対してモデルを訓練するワンパス学習の問題点について検討する。
我々は,従来のデータポイントの予測を最小限に変更しつつ,各データポイントに完全に適合するワンパス学習アルゴリズムOrthogonal Recursive Fitting (ORFit)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:20:03 GMT)
When Assurance Undermines Intelligence: The Efficiency Costs of Data Governance in AI-Enabled Labor Markets [5.4] データ使用制限はGenAI効率を著しく低下させ、マッチング率の低下、従業員の転職率の向上、労働市場の摩擦の増大につながった。
我々の発見は、意図しないデータガバナンスの効率コストを明らかにし、情報保証が信頼に不可欠であるにもかかわらず、AIシステム設計とミスマッチした場合、インテリジェンス駆動の効率を損なう可能性があることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:35:37 GMT)
Physical relevance of time-independent scattering calculations in non-Hermitian systems: The role of time-growing bound states [5.3] 時間非依存散乱法は非エルミート系の輸送を分析するために広く用いられている。
実際には、物理的に現実的で空間的に局在したウェーブパケットは、一般にシステムのバウンド状態とゼロでない重なりを持つ。
本研究では,従来の散乱画像からウェーブパケットの実際の進化が劇的に変化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:10:20 GMT)
Factual and Musical Evaluation Metrics for Music Language Models [5.1] 音楽言語モデル(Music LM)は、マルチモーダル表現を利用して、音楽録音に関する自然言語クエリに答える。
Music LMは改善されていると報じられているが、現在の評価ではその答えが正しいかどうかを把握できない。
本研究では,(1)音楽領域に適応した音楽LMのより汎用的な評価基準を提案し,(2)音楽LMの応答の正しさを定量的に評価するための実測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:08:26 GMT)
Building a Silver-Standard Dataset from NICE Guidelines for Clinical LLMs [5.1] 本研究は,複数の診断にまたがる公開ガイドラインから得られた検証データセットを提案する。
データセットはGPTの助けを借りて作成され、現実的な患者のシナリオと臨床的な質問を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 19:13:37 GMT)
The Geometry of Grokking: Norm Minimization on the Zero-Loss Manifold [5.1] 暗記後の学習は、制約付き最適化のレンズを通して理解することができると論じる。
勾配降下は、零損失多様体上の重みノルムを効果的に最小化することを示す。
実験により,予測勾配を用いた学習過程のシミュレーションは,グルーキングの遅延一般化と表現学習特性の両方を再現することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:44:42 GMT)
Ranking hierarchical multi-label classification results with mLPRs [4.9] 与えられたクラス階層に固執しながら、参加者の少ない第2段階の質問に焦点を合わせます。
CATCHと呼ばれる新しい目的関数を導入し、適切な分類性能を確保する。
提案手法は,合成データセットと2つの実データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:51:23 GMT)
OMEGA: Optimized Multimodal Position Encoding Index Derivation with Global Adaptive Scaling for Vision-Language Models [4.8] VLM(Vision-Language Models)は、様々なタスクにおいて強力なパフォーマンスを示す。
位置符号化は、テキスト情報の逐次構造と視覚情報の構造の両方をモデル化する上で重要な役割を果たす。
そこで我々は,MSPE (Modality-Specific Position Scaling) を用いて位置指標を割り当てる新しい位置符号化フレームワーク OMEGA を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 06:19:44 GMT)
Information-Theoretic Framework for Understanding Modern Machine-Learning [4.4] 本稿では,学習をログ損失下での普遍的な予測とみなす情報理論フレームワークを提案する。
成功するアーキテクチャは幅広い複雑さの範囲を持ち、高度に過度にパラメータ化されたモデルクラスでの学習を可能にしている、と我々は主張する。
この枠組みは、誘導バイアスの役割、降下勾配の効果、および平坦なミニマのような現象に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 07:12:39 GMT)
Dynamic Multi-level Weighted Alignment Network for Zero-shot Sketch-based Image Retrieval [4.3] 本稿では,ZS-SBIRのための動的マルチレベル重み付けネットワークを提案する。
i)CLIPテキストエンコーダと、テキストおよびビジュアルトークンを抽出するViTを含むユニモーダル特徴抽出モジュール、(ii)ローカルおよびグローバルアグリゲーションブロックによるアライメントウェイトリストを生成するクロスモーダル多レベル重み付けモジュール、(iii)トリプルトロスにおけるドメインのバランス改善を目的とした軽量四重項損失モジュールの3つのコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:07:48 GMT)
Ocean Wave Forecasting with Deep Learning as Alternative to Conventional Models [4.0] OceanCastNet(OCN)は、風と波の場を組み込んで、波高、平均波周期、平均波方向を予測する機械学習手法である。
我々は、NDBCブイとJason-3衛星観測の2つの独立したデータセットを用いて、OCNの運用ECWAMモデルに対する性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 07:19:21 GMT)
EndoGMDE: Generalizable Monocular Depth Estimation with Mixture of Low-Rank Experts for Diverse Endoscopic Scenes [4.0] 本研究では,多彩な内視鏡における単分子深度推定のための新しい自己監督型フレームワークを提案する。
まず,異なる組織を持つ内視鏡的シーンの多様な特徴を考慮すると,ダイナミックな低ランクの専門家によるブロックワイドな混合が提案されている。
提案モジュールでは,少量のトレーニング可能なパラメータを持つ異なる専門家が重み付き推論に対して適応的に選択される。
提案手法はSCAREDデータセットとSimColデータセットの最先端処理よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:25:25 GMT)
Variational Inference in Location-Scale Families: Exact Recovery of the Mean and Correlation Matrix [4.0] 抽出可能なターゲット密度$p$が与えられたとき、変動推論(VI)は、抽出可能なファミリー$Q$から最高の近似$q$を見つけようとする。
実際、$Q$ は$p$ を含ませるほど豊かではないし、その近似は $textKL(q||p)$ のユニークな大域最小化器である場合でも誤特定される。
軽度な規則性条件だけでなく,過度な不特定に直面した場合にも,VIの強い保証が証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 19:37:07 GMT)
Generalized Guarantees for Variational Inference in the Presence of Even and Elliptical Symmetry [4.0] 位置スケールの家族との変分推論の対称性に基づく保証を提供する。
まず,VI が平均および相関行列を良好に回復する変動目的の性質を明らかにすることにより,より広範な分岐の族に対する保証を提供する。
第二に、ターゲット密度$p$が偶数および楕円対称性を示すときのVIのさらなる保証を得るが、その座標の全てではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:10:57 GMT)
Quantum Enhanced Dark-Matter Search with Entangled Fock States in High-Quality Cavities [3.7] 超伝導キャビティの配列を$m$-photon Fock状態にして,波状ダークマターを検出するための量子化プロトコルを提案する。
量子状態をエンタングルメント分布演算で分散し、再構成することにより、走査率は$N2(m+1)$とスケールし、熱励起が支配的な背景となる。
理論的解析と数値シミュレーションにより,デコヒーレンスやビームスプリッタの不忠実さを含む付加ノイズ源に対する提案手法の堅牢性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 02:29:14 GMT)
Tool and Tutor? Experimental evidence from AI deployment in cancer diagnosis [3.5] 肺がん診断の文脈において,AIベースの診断ツールが,パフォーマンスの向上と学習に有効かどうかを検討する。
2つの実験では、576人の医学生が無作為に訓練中にAI入力を操作された。
術中は胸部CTで肺がんと診断し,その診断は根治的真偽に対して評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 03:16:45 GMT)
Automatic Policy Search using Population-Based Hyper-heuristics for the Integrated Procurement and Perishable Inventory Problem [3.5] 我々は,このマルチイテム・マルチサプライヤ問題に対する2つの最適化戦略を比較するために,離散イベントシミュレーション環境を開発する。
12の異なる事例から得られた結果は、超ヒューリスティックなフレームワークが常に優れたポリシーを識別していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:27:52 GMT)
QNN-QRL: Quantum Neural Network Integrated with Quantum Reinforcement Learning for Quantum Key Distribution [3.4] 本稿では、QRL-V.1とQRL-V.2という2つの新しいQRLベースのアルゴリズムを提案し、標準のBB84とB92プロトコルを提案する。
QNNとQRLに基づくアルゴリズムを組み合わせてQNN-BB84とQNN-B92を生成する。
QNNに基づく提案アルゴリズムの結果,キー生成品質が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:36:10 GMT)
As Good as It KAN Get: High-Fidelity Audio Representation [3.4] Inlicit Neural representations (INR) はマルチメディアデータを効率的に符号化する方法として有名になったが、音声信号への応用は限られている。
本研究では,学習可能なアクティベーション関数を用いた新しいアーキテクチャであるKAN(Kolmogorov-Arnold Network)を,音声表現のための効果的なINRモデルとして紹介する。
そこで我々は,INRパラメータを更新するハイパーネットワークアーキテクチャであるFewSoundを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 19:28:52 GMT)
Why Attention Fails: A Taxonomy of Faults in Attention-Based Neural Networks [3.3] 注意型ニューラルネットワーク(ABNN)における障害の包括的実証的研究について紹介する。
私たちの研究は、GitHub、Hugging Face、Stack Overflowを含む10のフレームワークにわたる96のプロジェクトから収集された555の現実世界の障害の体系的な分析に基づいています。
以上の結果から,ABNNの欠陥の半数以上が注目アーキテクチャに特有のメカニズムから生じていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:22:59 GMT)
The Hidden Power of Normalization: Exponential Capacity Control in Deep Neural Networks [3.2] 我々はキャパシティ制御のレンズを通して正規化の役割を解明する理論的枠組みを開発する。
非正規化 DNN が指数関数的に大きなリプシッツ定数を示すことを証明する。
対照的に、正規化層の挿入は、正規化演算数の指数速度でリプシッツ定数を確実に減少させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:38:20 GMT)
Mafoko: Structuring and Building Open Multilingual Terminologies for South African NLP [3.1] 本稿では,アフリカ中心のNOODLフレームワークを用いて,基礎となるMafokoデータセットについて紹介する。
実験では、英語からツシヴェンダ語への機械翻訳の精度とドメイン固有の一貫性が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:58:55 GMT)
Reinforcement Learning from Human Feedback [3.0] 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、重要な技術およびストーリーテリングツールとなっている。
この本では、ある程度の量的背景を持つ人々に対して、コアメソッドについて穏やかに紹介したいと思います。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:03:47 GMT)
Window-Based Feature Engineering for Cognitive Workload Detection [2.9] 我々は,COLETデータセットを用いた認知的ワークロードの分類に重点を置いている。
既存の研究で使われている機能を強化するために,ウィンドウベースの時間分割を適用した。
ディープラーニングモデルは、従来の機械学習手法を精度、F1スコア、精度、分類精度で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 19:46:10 GMT)
Instability of steady-state mixed-state symmetry-protected topological order to strong-to-weak spontaneous symmetry breaking [2.9] 混合状態対称性を保護した位相状態を持つ開量子系が、定常状態が対称摂動の下でこの特性を保持するかどうかを考察する。
典型的対称性の摂動は、任意に小さな摂動で強弱自然対称性の破れを引き起こし、定常な混合状態の対称性を保護した位相秩序を不安定化する。
我々はリンドブラディアンの基本物理を再現し、クリフォードゲート、パウリ測定、フィードバックのみを用いて効率的にシミュレートできる量子チャネルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:17:50 GMT)
Fast Stochastic Greedy Algorithm for $k$-Submodular Cover Problem [2.8] 既存の$k$SCのアルゴリズムは、しばしば弱い近似保証を提供する。
提案手法は,機能評価の回数を削減し,大規模実世界のアプリケーションに対して高いスケーラビリティと実用性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 09:39:06 GMT)
Knowledge Elicitation with Large Language Models for Interpretable Cancer Stage Identification from Pathology Reports [2.6] 本稿では,大きな言語モデルによるがんステージングのためのドメイン固有のルールの推論と適用を可能にすることにより,制限を克服する2つの知識抽出手法を提案する。
1つ目は、KEwLTM(Knowledge Elicitation with Long-Term Memory)で、未発表の病理報告から直接ステージングルールを導出するために反復的なプロンプト戦略を使用している。
第2のKEwRAG(Knowledge Elicitation with Retrieval-Augmented Generation)では、ルールを関連するガイドラインから1ステップで事前抽出し、適用することで、解釈可能性を高め、繰り返しのリカバリオーバーヘッドを回避するという、RAGのバリエーションを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 19:00:40 GMT)
Lyapunov Neural ODE State-Feedback Control Policies [2.5] 本稿では,連続時間最適制御問題(OCP)に対するNODEアプローチを提案する。
これは、リプノフ関数を指数関数的に安定化させ、状態フィードバック型ニューラルコントロールポリシーを学習する新しいリプノフ損失定式化を使用する。
提案されたリャプノフ損失により、L-NODECは制御系の指数的安定性を保証でき、初期状態への摂動に対する対角的堅牢性も保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:14:07 GMT)
Binary perceptron computational gap -- a parametric fl RDT view [2.5] 非対称二元パーセプトロン(ABP)は2つの相転移性制約密度閾値を示す。
本稿では, 高速昇降ランダム双対性理論 (fl RDT) [85] のパラメトリック利用について検討し, その可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:23:49 GMT)
Effective Series Decomposition and Components Learning for Time Series Generation [2.5] 本稿では,時系列生成のための新しいフレームワークである季節トレンド拡散(STDiffusion)を紹介する。
STDiffusionは、確率モデルと高度な学習可能な直列分解技術を統合する。
本研究は,STDiffusionが信頼性の高い結果を得ることを示し,その堅牢性と汎用性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 00:15:12 GMT)
Pareto-NRPA: A Novel Monte-Carlo Search Algorithm for Multi-Objective Optimization [2.3] 離散探索空間上での多目的最適化問題に対するモンテカルロアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは一連のポリシーを使って、ソリューション空間の異なる領域を同時に探索する。
我々の知る限り、この研究は多目的設定へのNRPAの最初の適応を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:19:19 GMT)
Using Synthetic Data to estimate the True Error is theoretically and practically doable [2.2] 本研究では,限られたラベル付きデータ条件下での学習モデルの試験誤差を推定するために,合成データを用いて検討する。
そこで本研究では,モデル評価のための最適化された合成データを生成するための理論的基礎的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:00:12 GMT)
TA-LSDiff:Topology-Aware Diffusion Guided by a Level Set Energy for Pancreas Segmentation [2.1] 医療画像処理における膵の分画は、そのサイズが小さく、隣接する組織とのコントラストが低く、トポロジカルな変化が著しいため、永続的な課題である。
伝統的なレベルセット法は、しばしばポイントワイズトポロジカル効果を無視した勾配流を用いて境界の進化を駆動する。
本稿では,位相対応拡散確率モデルとレベルセットエネルギーを組み合わせたTA-LSDiffという新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:57:12 GMT)
A Dynamic Recurrent Adjacency Memory Network for Mixed-Generation Power System Stability Forecasting [2.1] DRAMN(Dynamic Recurrent AdjacencyMemory Network)は,物理インフォームド解析とディープラーニングを組み合わせたリアルタイム電力系統安定性予測手法である。
DRAMNは、電力系統演算子に対して高い解釈性を提供しながら、最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:40:16 GMT)
Hamiltonian characterisation of multi-time processes with classical memory [2.0] 積固有状態を持つ時間依存ハミルトニアンは、常に特定の種類の古典記憶を生成することを示す。
また、最も一般的な古典的メモリプロセスは量子回路によって生成可能であることを示す。
我々の結果は、プロセス行列法と従来のハミルトンに基づくオープン量子システムへのアプローチとの間に最初の強いつながりを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:13:21 GMT)
Balanced Multimodal Learning via Mutual Information [1.9] 本稿では,モダリティ間の相互作用を定量化するために相互情報を活用することで,モダリティの不均衡に対処する新しい統一フレームワークを提案する。
本手法では, クロスモーダル知識蒸留(KD)とマルチタスク型学習パラダイムの2つの主要な段階からなる, バランスの取れたマルチモーダル学習戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:58:05 GMT)
Enhancing Sequential Model Performance with Squared Sigmoid TanH (SST) Activation Under Data Constraints [1.9] 本研究では,データ制約下での逐次モデルの学習能力を高めるために,SST(Sigmoid TanH)アクティベーションの2乗化を提案する。
SSTは、信号が時間とともに伝播するにつれて、強い活性化と弱い活性化の差を増幅するために数学的なスクアリングを適用している。
我々は,手話認識,回帰,時系列分類タスクなどの多様なアプリケーションに対して,SSTを利用したLSTMとGRUを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 03:52:04 GMT)
Improving Romanian LLM Pretraining Data using Diversity and Quality Filtering [1.8] 大規模言語モデル(LLM)は最近人気を博し、多くのタスクにおいて人間の能力にマッチしたり、優れたりすることが多い。
LLMをトレーニングする上で重要な要素の1つは、高品質なデータの可用性とキュレーションである。
データ品質は、高品質なコーパスが不足している、表現不足の言語にとって特に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:41:49 GMT)
HCT-QA: A Benchmark for Question Answering on Human-Centric Tables [1.8] 人中心テーブル(HCT)は、高いビジネス価値、複雑なレイアウト、大規模な運用能力の制限、時には重要な洞察のための唯一のデータソースとして機能する。
本稿では,HCTの広範なベンチマークであるHCT-QAについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:33:27 GMT)
From Epilepsy Seizures Classification to Detection: A Deep Learning-based Approach for Raw EEG Signals [1.7] 側頭葉てんかんの3分の1は薬剤耐性を示す。
抗敗血症薬開発の鍵となるのはてんかん発作の検出と定量化である。
本研究では,脳波信号に適用した深層学習モデルに基づく発作検出パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 23:50:09 GMT)
AdaSCALE: Adaptive Scaling for OOD Detection [1.7] オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出法は、アクティベーション・シェーピングを利用して、イン・ディストリビューション(ID)とOOD入力の分離を改善する。
サンプルのOOD推定値に基づいてパーセンタイル閾値を動的に調整する適応スケーリング手法である textbfAdaSCALE を提案する。
我々の手法は最先端のOOD検出性能を実現し、最新のライバルであるOpsFSを14.94%上回り、ImageNet-1kベンチマークでは平均FPR@95で21.67%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:17:51 GMT)
Robust Quantum State Generation in Symmetric Spin Networks [1.7] スピン$frac12$粒子のネットワーク上での長距離対称対相互作用を持つパラメータ化Isingモデルを考える。
モーメント量子化手法に基づく強磁性電磁振幅パルスの設計法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:31:51 GMT)
On Selecting Paths for End-to-End Entanglement Creation in Quantum Networks [1.5] 量子ネットワークの動的性質による最適経路選択において,テクスタイトプライアの絡み合いは重要な考慮事項であることを示す。
先行エンタングルメントを持つ長い経路は、特定の条件下での短い経路よりも早くe2eエンタングルメントを確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 03:12:11 GMT)
FlexiCache: Leveraging Temporal Stability of Attention Heads for Efficient KV Cache Management [1.5] 大規模言語モデル (LLM) はキー値 (KV) キャッシュの増大によってますます制限される。
我々は,KVヘッドの時間的安定性を活用する階層型KVキャッシュ管理システムであるFlexiCacheを紹介する。
FlexiCacheは、長文リクエストのGPUメモリフットプリントを最大70%削減し、オフラインのサービススループットを1.38-1.55倍改善し、オンライントークンのレイテンシを1.6-2.1倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 09:33:12 GMT)
VayuChat: An LLM-Powered Conversational Interface for Air Quality Data Analytics [1.3] VayuChatは、空気質、気象学、政策プログラムに関する自然言語の質問に答える会話システムである。
私たちのライブデモでは、シンプルな会話を通じて複雑な環境分析を行う方法が示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:45:17 GMT)
Pseudo quantum advantages in perceptron storage capacity [1.3] 本稿では,0からinfinityまでの可変周波数の発振活性化関数を特徴とする量子パーセプトロンアーキテクチャについて検討する。
しかし、周波数が増加するにつれて、アーキテクチャは拡張された量子記憶能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 18:00:34 GMT)
Privacy-Preserving Spiking Neural Networks: A Deep Dive into Encryption Parameter Optimisation [1.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳のイベント駆動動作を模倣し、パフォーマンスの向上と消費電力の削減を提供する。
BioEncryptSNNは、セキュアでノイズ耐性のあるデータ保護のためのスパイキングニューラルネットワークベースの暗号化復号フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 09:47:24 GMT)
LL-ViT: Edge Deployable Vision Transformers with Look Up Table Neurons [1.2] ビジョントランスフォーマーはコンピュータビジョンタスクで非常に成功しています。
大規模計算、メモリ、エネルギー要求はFPGAにおけるエッジ推論の課題である。
本稿では,新しいエッジ最適化型視覚変換器であるLL-ViTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 05:51:48 GMT)
Count-Based Approaches Remain Strong: A Benchmark Against Transformer and LLM Pipelines on Structured EHR [1.0] EHRSHOTデータセットを用いて,EHR予測の方法論を3つのカテゴリで評価した。
EHRSHOTデータセットを用いて8つの結果を評価した。
8つの評価課題において、頭対頭勝利はカウントベース法と混合エージェント法に大きく分けられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 03:28:35 GMT)
How Focused Are LLMs? A Quantitative Study via Repetitive Deterministic Prediction Tasks [0.9] 繰り返し決定論的予測タスクにおける大規模言語モデルの性能について検討する。
実験により, 特徴的な長さスケールを超える急激な2重指数降下が明らかとなった。
これは、モデルがそれぞれの操作を独立して実行できないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:42:08 GMT)
Mechanism Learning: reverse causal inference in the presence of multiple unknown confounding through causally weighted Gaussian mixture models [0.9] 機械学習(ML)予測モデルの最大の制限は、変数間の因果関係ではなく、関連性を取り戻すことである。
本稿では、因果重み付きガウス混合モデル(CW-GMM)を用いて観測データを分解する機構学習を提案する。
提案手法は,完全合成,半合成,実世界のデータセットを用いて,信頼性,不偏性,因果的ML予測器を検出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:32:23 GMT)
APALU: A Trainable, Adaptive Activation Function for Deep Learning Networks [0.8] APALU(Adaptive piecewise approximated activation linear unit)を新たに導入する。
実験では、様々なタスクに広く使用されるアクティベーション関数よりも大幅に改善されている。
APALUは、限られたデータセットで手話認識タスクにおいて100%精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 03:35:33 GMT)
AI for pRedicting Exacerbations in KIDs with aSthma (AIRE-KIDS) [0.7] 再発性増悪は喘息の多くの子供にとって一般的だが予防可能な結果である。
本研究は,第3病棟に通院した小児の喘息性心不全の再発を予測できる機械学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:22:44 GMT)
The Impact of LLM-Generated Reviews on Recommender Systems: Textual Shifts, Performance Effects, and Strategic Platform Control [0.4] 生成AI技術の台頭は、コンテンツベースのレコメンデーションシステム(RS)を再構築している。
本研究では、AIによるレビューの導入が、RSのパフォーマンスとビジネス成果にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 09:06:47 GMT)
Empirical Derivations from an Evolving Test Suite [0.4] 本稿では,NetBSDオペレーティングシステムの自動化,継続的,仮想化ベースのソフトウェアテストスイートについて,縦断的解析を行った。
結果によると、テストスイートは継続的に成長し、現在1万以上の個別のテストケースをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 12:29:25 GMT)
Seed-Induced Uniqueness in Transformer Models: Subspace Alignment Governs Subliminal Transfer [0.4] 教師が生徒が線形に復号化できる隠された特徴を埋め込むトランスフォーマーモデルにおけるサブリミナルトランスファーの分析を行う。
伝達強度は特性識別部分空間内のアライメントに比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:34:43 GMT)
Keys in the Weights: Transformer Authentication Using Model-Bound Latent Representations [0.4] ZSDN(Zero-Shot Decoder Non-Transferability)として形式化されたトランスフォーマーオートエンコーダにおけるデコーダ結合特性であるモデル境界遅延交換(MoBLE)を導入する。
同一データで訓練されるが種によって異なるアイソ構造モデルを用いたアイデンティティタスクでは、自己復号法は0.91以上の正確な一致と0.98のトークンの精度を達成する。
MoBLEは、航空やサイバー物理システムを含む安全クリティカルな領域にAIを配置するための、軽量でアクセラレータフレンドリなアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:29:44 GMT)
GrowthHacker: Automated Off-Policy Evaluation Optimization Using Code-Modifying LLM Agents [0.3] textitGrowthHackerは、大規模な実世界のデータセットのエージェントおよびベースラインメソッドによるベンチマークである。
textittwo_agentフレームワークを開発し、最適化効率を保ちながらシステムの複雑さを低減する。
その結果、2_agentフレームワークは100%の信頼性と106.7%の平均的な改善を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:47:17 GMT)
SurGen: 1020 H&E-stained Whole Slide Images With Survival and Genetic Markers [0.3] 大腸癌症例843例のH&E-stained whole-slide image (WSIs) 1020例のデータセットSurGenについて報告する。
このデータセットには、キー遺伝子変異(KRAS、NRAS、BRAF)とミスマッチ修復状態の詳細なアノテーションと、426件の生存データが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 13:00:58 GMT)
Integrating Visual and X-Ray Machine Learning Features in the Study of Paintings by Goya [0.3] 本稿では,ゴヤ絵画の視覚画像とX線画像の両方に同一の特徴抽出手法を適用した新しい機械学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは97.8%の分類精度を0.022の偽陽性率で達成している。
本研究は,画像と放射線画像の両方に同一の計算手法を適用することの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:23:37 GMT)
Disentangled Lottery Tickets: Identifying and Assembling Core and Specialist Subnetworks [0.3] Lottery Ticket仮説は、大きなニューラルネットワークでは、スパースでトレーニング可能な"勝利チケット"が存在することを示唆している。
本稿では,ディスタングル・ロタリー・チケット(DiLT)仮説を提案する。この仮説は,交叉マスクが普遍的でタスクに依存しない「コア」サブネットワークであることを示すものである。
ImageNetと、ResNetやVision Transformerアーキテクチャを使ったStanford Carsのようなきめ細かいデータセットの実験では、"core"チケットは優れた転送学習性能を提供し、"specialist"チケットはモジュラーアセンブリを可能にするドメイン固有の特徴を保持し、完全に再組み立てされた"union"チケットはCOLTを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:49:45 GMT)
Empirical Characterization of Temporal Constraint Processing in LLMs [0.3] 期限検出タスクを用いて8つの生産規模モデル(2.8-8Bパラメータ)の時間制約処理を特徴付ける。
合成例200点の微調整により,部分的性能を持つモデルが12～37ポイント向上することを示す。
この能力には,(1)連続時間状態表現,(2)言語パターンマッチングから分離した明示的な制約チェック,(3)時間的関係に対する体系的な構成的推論といったアーキテクチャ機構が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:03:52 GMT)
S2Doc -- Spatial-Semantic Document Format [0.2] S2Docは、ドキュメントとテーブルを単一のフォーマットでモデリングするための柔軟なデータ構造である。
マルチページドキュメントを含む、ドキュメントやテーブルのほとんどのモデリングアプローチをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 23:06:03 GMT)
Experimental distributed quantum sensing in a noisy environment [0.1] 我々は、トラップイオンセンサーを用いて、関連するセンシングプロトコルを実験的に実証した。
多次元センサの絡み合った状態が生成され、信号を分離し、最適に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:29:03 GMT)
Active Thinking Model: A Goal-Directed Self-Improving Framework for Real-World Adaptive Intelligence [0.1] 本稿では,目標推論,動的タスク生成,自己回帰学習を適応型アーキテクチャに統合する統合認知フレームワークを提案する。
数学的基盤を持つ理論解析により、ATMは外部の監督なしに、最適以下から最適な行動へと自律的に進化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:13:12 GMT)
Video Models Start to Solve Chess, Maze, Sudoku, Mental Rotation, and Raven' Matrices [0.1] チェス、迷路、スドク、メンタルローテーション、レイブンの行列などのタスクをテストし、ソラ-2のようなモデルが成功率の60%を達成している。
すでに39のモデルが利用可能で、このパラダイムをサポートし、簡単にスケーリングできるコードフレームワークを構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:22:29 GMT)
Evaluating Federated Learning for At-Risk Student Prediction: A Comparative Analysis of Model Complexity and Data Balancing [0.1] 本研究は,リスクの高い学生を積極的に識別するフェデレートラーニング(FL)フレームワークを提案し,検証する。
FLは、学生データ主権を本質的に尊重する早期警戒システムのための実用的でスケーラブルなソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 12:30:32 GMT)
Where Photons Have Been: Nowhere Without All Components of Their Wavefunctions [0.0] Danan et al (2013) によるネスト干渉計実験について論じ、光子の位置に関するいくつかの主張を評価する。
TSVFアカウントは1次波動関数成分のみに基づいて観測されたデータを予測できないことが指摘されている。
トランザクション解釈は、観測されたすべての現象を容易に説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:52:13 GMT)
Type 2 Tobit Sample Selection Models with Bayesian Additive Regression Trees [0.0] 非線形性およびモデル不確実性を考慮したタイプ2Tobitサンプル選択モデルを拡張した。
我々は、シミュレーション研究と、RAND Health Insurance Experimentデータセットへの応用を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:47:51 GMT)
Towards Ultra-Low Latency: Binarized Neural Network Architectures for In-Vehicle Network Intrusion Detection [0.0] 本稿では,二元化ニューラルネットワーク(BNN)を用いた軽量侵入検出手法を提案する。
メッセージIDや周波数などの非バイナリ機能を統合するためのハイブリッドバイナリ符号化技術を開発した。
提案手法は、車載侵入検知に最適化されたBNNフレームワークと、非負荷属性に対するハイブリッドバイナリ量子化技術を組み合わせたもので、異常検出とマルチクラスネットワークトラフィック分類において有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 06:47:56 GMT)
The electron double-slit experiment from an ISP perspective [0.0] 本稿では電子パースペクティブ・インディバイザブル・プロセスを用いた二重スリット実験の教育モデルと付随するR符号について述べる。
このアプローチは量子確率とコヒーレンスに関する代替レンズを提供し、純粋に波動力学的解釈よりも統計学的な解釈を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:40:53 GMT)
Symmetry-resolved genuine multi-entropy: Haar random and graph states [0.0] 熱力学極限における大域$U(1)$対称性の下で、真の多エントロピーの明示的な式を導出する。
ランダムなグラフ状態に対しては, 数値解析により, 多粒子交絡構造の特異な特徴を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:56:46 GMT)
SliceVision-F2I: A Synthetic Feature-to-Image Dataset for Visual Pattern Representation on Network Slices [0.0] SliceVision-F2Iは、次世代ネットワークシステムのためのネットワークスライシングにおける特徴可視化を研究するための合成サンプルのデータセットである。
このデータセットは現実的でノイズの多いネットワーク条件をシミュレートし、運用上の不確実性と測定の不完全性を反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:37:38 GMT)
Reevaluating Self-Consistency Scaling in Multi-Agent Systems [0.0] 本研究では,現代大言語モデル(LLM)における自己整合性におけるサンプル推論経路の増加のトレードオフについて検討する。
古いモデルによる以前の研究では、複数の推論チェーンを組み合わせることで、高原に到達する前に結果が改善されていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 00:36:49 GMT)
Quantum vortices leave a macroscopic signature in the normal fluid [0.0] 最近の研究は超流動ヘリウムIIにおける量子乱流の顕著な特性を強調している。
ランダウの2流体理論によれば、渦線は通常の流体と呼ばれる熱励起の周囲を移動する。
それぞれの渦線が,渦線間の平均距離よりも大きい,通常の流体中のマクロなウェイクを生成することを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:39:01 GMT)
Quantum Algorithms Without Coherent Quantum Access [0.0] ほとんどの量子スピードアップは、古典的な情報をコヒーレントな量子的にアクセスできるサブルーチンに依存している。
このようなアクセスがなければ、量子コンピュータは古典的なコンピュータよりも強いものではないことが示されている。
本研究では,いくつかの量子アルゴリズムの変種を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 16:56:53 GMT)
Quantifying truth and authenticity in AI-assisted candidate evaluation: A multi-domain pilot analysis [0.0] 本稿では,AlteraSFを通じて実施されたパイロット採用キャンペーンにおいて収集された匿名候補評価データの振り返り分析を行った。
このシステムは、履歴書のクレームを評価し、文脈に敏感な検証質問を生成し、事実の妥当性と仕事の適合性の定量的な軸に沿ってパフォーマンスを測定する。
このプラットフォームは、スクリーニング時間を90-95%削減し、AIアシストまたはコピーされた応答と一致する測定可能な言語パターンを検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 02:57:32 GMT)
Q-Sat AI: Machine Learning-Based Decision Support for Data Saturation in Qualitative Studies [0.0] 定性的研究におけるサンプルサイズの決定は、伝統的にデータ飽和の主観的かつ曖昧な原則に依存してきた。
本研究では、機械学習(ML)に基づく新しい体系モデルを導入し、このプロセスをより客観的にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:18:51 GMT)
On entropy production of repeated quantum measurements III. Quantum detailed balance [0.0] 我々は、時間反転不変性による量子チャネルのKMS量子詳細バランス条件と、関連する情報完全量子機器のエントロピー生成の消滅を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 12:01:14 GMT)
No, classical gravity does not entangle quantized matter fields [0.0] 最近の研究[Nature,646,813(2025)]において、アジズとハウルは、古典的な(不等化)重力は、物質が量子場理論の中で扱われる場合、量子化された物質の絡み合いを生み出すと主張している。
しかし、著者の例の基本的な量子場の再計算は、絡み合い効果がないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:26:45 GMT)
Measuring Algorithmic Partisanship via Zero-Shot Classification and Its Implications on Political Discourse [0.0] 本研究は,ゼロショット分類手法を用いて,アルゴリズム的政治的パルチザン性を評価する。
6つの主要な大言語モデルにまたがる1800のモデル応答は、4つの異なる微調整された分類アルゴリズムに個別に入力された。
その結果、リベラルな権威主義的アライメントが増幅され、推理スーパーセッションや缶詰の拒絶の顕著な事例が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 07:54:31 GMT)
Mantis: A Simulation-Grounded Foundation Model for Disease Forecasting [0.0] マンティス(Mantis)は、メカニカルシミュレーションで完全に訓練された基礎モデルである。
マンティスは、初期のパンデミックの予報で裏付けられたとき、CDCのCOVID-19予測ハブの全てのモデルよりも平均絶対誤差を低くした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:36:40 GMT)
Learning with Category-Equivariant Representations for Human Activity Recognition [0.0] 本稿では,信号の時間,スケール,センサの階層的変化を捉えた分類的対称性認識学習フレームワークを提案する。
我々はこれらの要素を特徴表現の構造に組み込み、センサー間の関係を自動的に保存するモデルを生成する。
UCI Human Activity Recognitionベンチマークでは、このカテゴリーの対称性駆動設計により、約46ポイントの精度で分布外精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:37:36 GMT)
Kostant relation in filtered randomized benchmarking for passive bosonic devices [0.0] インマナントを用いたフィルタ関数を導入する。
弱コヒーレント状態と強度測定は特徴付けを進めるのに十分であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 07:53:24 GMT)
In situ calibration of unitary operations during quantum error correction [0.0] 我々は、特にノイズの多い量子ビットのシナリオにおけるQECの性能向上において、事前情報とベイズ更新がいかに重要な役割を果たすかを考察する。
この重要なコンポーネントは、デコーダ出力を近似カルマンフィルタにリアルタイムに供給することである。
均一な前処理から、更新手順は徐々にサイト固有のエラー率を学習し、デコーダは固定優先のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:18:03 GMT)
Identifying Slug Formation in Oil Well Pipelines: A Use Case from Industrial Analytics [0.0] 本稿では,コンパクトでユーザフレンドリなインターフェースによるエンドツーエンドのデータ駆動スラグ検出を実現する対話型アプリケーションを提案する。
このデモでは、人間同士の対話的なMLシステムが、データサイエンスの方法と、重要なプロセス産業における現実世界の意思決定のギャップを埋める方法を紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:26:32 GMT)
Hyperentanglement in Nanophotonic Systems with Discrete Rotational Symmetry [0.0] 自由空間光子を表面プラズモン分極に結合する多角形格子は、生成した近接場モードの基底を有限集合に制限する。
このシステムは、回転対称なナノフォトニックプラットフォームとは対照的に、高次元ヒルベルト空間を保存する。
提案手法は,計算に使用されるヒルベルト空間を拡張することで,オンチップ量子通信の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 08:53:48 GMT)
HyFormer-Net: A Synergistic CNN-Transformer with Interpretable Multi-Scale Fusion for Breast Lesion Segmentation and Classification in Ultrasound Images [0.0] HyFormer-Netは、本質的に解釈可能な同時セグメンテーションと分類のためのハイブリッドCNN変換器である。
BUSIデータセットでは、HyFormer-NetがDice Score 0.761 +/-0.072と精度93.2%を獲得し、U-Net、Attention U-Net、TransUNetを上回っている。
乳房超音波におけるハイブリッドCNN変換器のクロスデータセット一般化研究を初めて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:06:12 GMT)
HEATNETs: Explainable Random Feature Neural Networks for High-Dimensional Parabolic PDEs [0.0] ランダム特徴(投影)ニューラルネットワーク(RFNN)を用いた高次元放物型PDEの前方問題の解法について検討する。
まず、熱演算子の基本解(グリーン関数)から生じるランダム化熱カーネルを持つ単一隠れ層ニューラルネットワークが存在することを証明し、HEATNETと呼ぶ。
我々は、任意の高次元放物型PDEの効率的な数値解に対して、HEATNETをいかにスケールアップできるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 10:50:11 GMT)
Getting to the Bottom of Noether's Theorem [0.0] ネーターの定理は、各観測可能群が自身を保存する1-パラメータ群を生成するような方法で、観測可能群を生成元に写像できるときに必ず成立することを示す。
これは「逆温度は虚数時間である」という原理と密接に結びついている量子力学と統計力学の関係を表現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 12:49:16 GMT)
Generative Machine Learning Models for the Deconvolution of Charge Carrier Dynamics in Organic Photovoltaic Cells [0.0] beta-LLODEは機械学習フレームワークで、P3HT:PCBM細胞から抽出ダイナミクスを分離、再構成する。
学習可能な解釈可能な潜在空間は、実験的な測定条件の外挿と外挿の両方を含むシミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 23:32:05 GMT)
FedOnco-Bench: A Reproducible Benchmark for Privacy-Aware Federated Tumor Segmentation with Synthetic CT Data [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、複数の機関が、ソースに機密データを保持しながら、機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
本報告では,腫瘍アノテーションを用いた合成腫瘍CTスキャンを用いて,プライバシを意識したFLの再現可能なベンチマークであるFedOnco-Benchを提案する。
FLメソッドのセグメンテーション性能とプライバシリークを評価する。FedAvg、FedProx、FedBN、FedAvgをDP-SGDで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:17:14 GMT)
FastBoost: Progressive Attention with Dynamic Scaling for Efficient Deep Learning [0.0] CIFARベンチマークで最先端性能を実現するパラメータ効率のよいニューラルアーキテクチャであるFastBoostを提案する。
CIFAR-10:95.57%の精度(0.85Mパラメータ)と93.80%(0.37Mパラメータ)。
拡張MBConvブロックとDSPAを統合することで、FastBoostはCIFAR-10の精度を+3.2ポイント向上し、MobileNetV3の2.1倍のパラメータ削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:51:36 GMT)
Excitonic Coupling and Photon Antibunching in Venus Yellow Fluorescent Protein Dimers: A Lindblad Master Equation Approach [0.0] 強い励起結合と光子アンチバンチング(AB)は、金星の黄色蛍光タンパク質二量体で一緒に観察されている。
2019年、キムらはダヴィドフが円二色性スペクトルに分裂することを示し、J様結合が強いことを示した。
この共存の意味を研究するために、金星の二量体人口動態はリンドブラッドのマスター方程式の枠組みの中でモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:42:58 GMT)
Evaluating DisCoCirc in Translation Tasks & its Limitations: A Comparative Study Between Bengali & English [0.0] DisCoCircは、回路ライクな表現を含む生産規則から派生した文法ベースのフレームワークである。
ベンガル語に類似したフレームワークを開発し、英語とベンガル語間の翻訳作業に適用する。
これらの欠点に対処する可能性のある方法について議論し、実際には、DisCoCircは比較的単純な文でも苦戦していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 01:45:35 GMT)
Epanechnikov nonparametric kernel density estimation based feature-learning in respiratory disease chest X-ray images [0.0] この方法は、新型コロナウイルスのラジオグラフィーデータセットからランダムに選択された13808個の胸部X線でテストされた。
精度は70.14%、感度は59.26%、特異性は74.18%で、呼吸器疾患の検出に適度な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:16:19 GMT)
Energy-Efficient Deep Learning Without Backpropagation: A Rigorous Evaluation of Forward-Only Algorithms [0.0] 分類精度において,Mono-Forwardアルゴリズムが最適に調整されたBPベースラインを一貫して上回っていることを示す。
この優れた一般化は、エネルギー消費を最大41%削減し、トレーニングを最大34%高速化するなど、大幅な効率向上によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 19:48:44 GMT)
EPR Revisited: Context-Indexed Elements of Reality and Operational Completeness [0.0] 固定された「現実の要素」の概念を置き換えて、運用レンズを通してEPRの議論を再構築する。
この動きは、非互換なオブザーバブルに対する文脈に依存しない値の仮定を意図的にサイドステップする。
例として、Pauli設定とCJWRしきい値を用いたqubit singletシナリオ、Reid基準に基づく連続変数ケース、PRボックスの精神における反例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 14:11:20 GMT)
Deep one-gate per layer networks with skip connections are universal classifiers [0.0] 本稿では,2層を隠蔽した多層パーセプトロンを1ゲート層を有するディープニューラルネットワークに容易に変換し,接続をスキップする方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:12:38 GMT)
Correspondence Between Ising Machines and Neural Networks [0.0] 本稿では,基底状態の計算をスピン平均の計算に一般化し,高温での計算を可能にする。
次に、Isingデバイスとニューラルネットワークの体系的な対応と、Isingタイプのハードウェア上でトレーニングされたフィードフォワードニューラルネットワークを実行するための簡単な方法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 00:13:57 GMT)
Convex Optimization Approaches to Optimal Teleportation Fidelity in Linear Three-Party Networks [0.0] 本稿では,AliceとCharlieの2つの遠距離量子テレポーテーションの最大値について検討する。
LOCCの達成可能な忠実度値に上限を与える凸最適化問題を定式化する。
最大絡み合いで測定を行うことにより、Bobによって開始されるプロトコルが必ずしも最適ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 03:40:27 GMT)
Continual Learning, Not Training: Online Adaptation For Agents [0.0] 私たちは、推論(教師)を実行から切り離すデュアルエージェントアーキテクチャATLAS(Adaptive Teaching and Learning System)を紹介します。
ATLASは勾配のない連続学習を実現し、モデルパラメータからシステムレベルのオーケストレーションへの適応の軌跡をシフトさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:48:31 GMT)
Characterizing QUBO Reformulations of the Max-k-Cut Problem for Quantum Computing [0.0] 量子コンピューティングは、古典的コンピュータの到達範囲を超えているNP重み付き(最適化)問題を解く大きな可能性を秘めている。
この可能性を活用する方法の1つは、2次非制約バイナリ最適化(QUBO)問題として問題を再構成することである。
最大$k$-cut問題の2つの異なるQUBO再構成に対する厳格なペナルティ係数の閉形式的特徴について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 22:49:59 GMT)
Bounds on Multipartite Nonlocality via Reduction to Biased Nonlocality [0.0] マルチパーティリート非局所ゲームとバイアス付きバイパーティリート非局所ゲームとの差が小さくなることを示す。
この還元をより大規模なゲームに一般化することは、多部主義から二部主義の原理への橋を架けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 20:15:35 GMT)
Bayesian Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Models using Tensor Regression for Multi-environmental Trials [0.0] 本稿では,複数の因子が表現型予測に与える影響を考慮したベイズテンソル回帰モデルを提案する。
我々は、モデルのパラメータ間で生じる可能性のある識別可能性の問題を解決するための、事前分布のセットを採用する。
また、線形予測器にどの相互作用が関係するかを識別するスパイク・アンド・スラブ構造も組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 21:32:21 GMT)
Attention Saturation and Gradient Suppression at Inflection Layers: Diagnosing and Mitigating Bottlenecks in Transformer Adaptation [0.0] 事前訓練されたトランスフォーマーは、ソースパターンに過剰な自信を示し、微調整中に新しいターゲットドメインパターンを形成するのが困難であることが多い。
我々は、標準のクロスエントロピーおよびソフトマックス解析により、勾配抑制につながる出力飽和のメカニズムを定式化する。
本稿では, 逆方向の抑圧信号の復元のために, インフレクション層にLoRAアダプタを選択的に挿入する, 診断ファーストでインジェクトライトの微調整戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 04:32:41 GMT)
Android Malware Detection: A Machine Leaning Approach [0.0] 本研究では、決定木、サポートベクトルマシン、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、Androidマルウェアを検出するアンサンブルメソッドなどの機械学習技術について検討する。
この研究は、これらのモデルをAndroidアプリケーションのデータセット上で評価し、その正確性、効率、実世界の適用性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 11:26:31 GMT)
An Effective Flow-based Method for Positive-Unlabeled Learning: 2-HNC [0.0] バイナリ分類の多くのシナリオでは、トレーニングデータには正のインスタンスのみが提供され、残りのデータはラベル付けされていない。
この設定は、正の未ラベル学習(PU)と呼ばれ、サンプル間のペアの類似性を利用するネットワークフローベースの手法で処理される。
ここで提案する方法である2-HNCは、Hochbaumの正規化カット(HNC)と、パラメトリック最小カット問題を解くことで提供される解の集合を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 23:09:43 GMT)
Agentic Large Language Models for Conceptual Systems Engineering and Design [0.0] 初期のエンジニアリング設計は複雑で反復的な推論を伴うが、既存の大規模言語モデル(LLM)はタスク継続性を維持し、モデルを生成するのに苦労している。
構造化マルチエージェントシステム(MAS)が、より単純な2エージェントシステム(2AS)よりも要求抽出、分解、シミュレータコード生成をより効果的に管理できるかどうかを評価する。
本稿では,要求,具体化,Pythonベースの物理モデルをグラフノードにバンドルする関数表現であるDesign-State Graph(DSG)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:15:29 GMT)
Adiabatic theorem for non-Hermitian quantum systems with non-degenerate real eigenvalues: A proof following Kato's approach [0.0] 非エルミート量子系に対する断熱定理の検証は未発見である。
我々は、非退化実固有値を持つ非エルミート系に対して、断熱定理が依然として有効であることを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 15:16:21 GMT)
AI-Powered Energy Algorithmic Trading: Integrating Hidden Markov Models with Neural Networks [0.0] 本研究では,HMM(Hidden Markov Models)とニューラルネットワークを組み合わせた新たなアプローチを提案する。
新型コロナウイルスの期間(2019-2022年)に、この二重モデルアプローチはシャープ比0.77で83%のリターンを達成した。
この方法論はQuantConnectプラットフォーム上で実装された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 02:15:43 GMT)
A Lieb-Robinson bound for open quantum systems with memory [0.0] 空間的に局所的な非マルコフ開量子格子モデルのクラスを考える。
我々の研究は、かつてマルコフ極限でのみ確立されていた開量子系に対するリーブ・ロビンソン境界を一般化する。
特に、リーブ・ロビンソン境界の結果として、局所的な可観測物を正確に捉えるために必要なシステムサイトごとの環境モードの数は、システムのサイズとは無関係であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 17:15:28 GMT)
A Hybrid YOLOv5-SSD IoT-Based Animal Detection System for Durian Plantation Protection [0.0] デュリアンのプランテーションは、作物の損傷と財政的損失を引き起こす動物の侵入に苦しむ。
本研究は, ダリア作物のIoTによる動物検出システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 03:03:26 GMT)
A Framework Based on Graph Cellular Automata for Similarity Evaluation in Urban Spatial Networks [0.0] GCA-Simはグラフセルオートマトンに基づく類似性評価フレームワークである。
ネットワーク共鳴を誘発するいくつかのサブモデルを学ぶ。
我々は,50都市レベルの道路網と50地区レベルの道路網において,クラスタリング性能によって類似性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 02:27:10 GMT)