Advances in Feed-Forward 3D Reconstruction and View Synthesis: A Survey [171.7] 3D再構成とビュー合成は、拡張現実(AR)、仮想現実(VR)、デジタルツインといった没入型技術における基礎的な問題である。
深層学習によるフィードフォワードアプローチの最近の進歩は、高速で一般化可能な3次元再構成とビュー合成を可能にして、この分野に革命をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:35:52 GMT)
When Visualizing is the First Step to Reasoning: MIRA, a Benchmark for Visual Chain-of-Thought [118.7] MIRAは,中間画像の生成が推論の成功に不可欠であるシナリオにおいて,モデルを評価するために設計された新しいベンチマークである。
546のマルチモーダル問題を含み、中間画像と最終回答が注釈付きである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:00:51 GMT)
Training Proactive and Personalized LLM Agents [107.6] 生産性, 積極性, パーソナライゼーションの3つの側面を共同で最適化する多目的強化学習手法である PPP を導入する。
PPP訓練剤はGPT-5(平均21.6)などの強いベースラインよりも大幅に改善されている。
この研究は、ユーザ中心のインタラクションを明示的に最適化することが、実用的で効果的なAIエージェントを構築する上で重要であることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:59:36 GMT)
MetAdv: A Unified and Interactive Adversarial Testing Platform for Autonomous Driving [85.0] MetAdvは、現実的でダイナミックでインタラクティブな評価を可能にする、新しい対向テストプラットフォームである。
フレキシブルな3D車両モデリングと、シミュレートされた環境と物理的環境のシームレスな遷移をサポートする。
生理的信号のリアルタイムキャプチャとドライバからの行動フィードバックを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:23:14 GMT)
Breaking Down Monocular Ambiguity: Exploiting Temporal Evolution for 3D Lane Detection [80.0] 単眼3次元車線検出は,前頭側視像(FV)から車線の3次元位置を推定することを目的としている。
既存の手法は、単一フレーム入力の固有のあいまいさによって制約される。
車両が移動するときにシーンの時間的進化に埋め込まれたリッチな情報を解放することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:43:57 GMT)
TWIST2: Scalable, Portable, and Holistic Humanoid Data Collection System [79.5] 既存のヒューマノイド遠隔操作システムは、分離された制御を使用するか、高価なモーションキャプチャー装置に依存している。
本稿では,携帯型モキャップフリーなヒューマノイド遠隔操作・データ収集システムであるTWIST2を紹介する。
長軸的,移動的ヒューマノイドスキルを実証し,約100%の成功率で15分で100個のデモを収集できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:58:35 GMT)
ThinkMorph: Emergent Properties in Multimodal Interleaved Chain-of-Thought Reasoning [77.0] マルチモーダル推論は言語と視覚の反復的調整を必要とするが、何が意味あるインターリーブド思考の連鎖を構成するかは定かではない。
我々はThinkMorphを開発した。ThinkMorphは、視覚的エンゲージメントの異なるタスクにまたがる、約24Kの高品質なインターリーブ付き推論トレースに基づいて微調整された統一モデルだ。
ThinkMorphは、一貫性のある言語論理を維持しながら、視覚的コンテンツを具体的に操作する、プログレッシブなテキストイメージ推論ステップを生成することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:29:38 GMT)
AI Research Agents for Machine Learning: Search, Exploration, and Generalization in MLE-bench [76.2] 我々は、AI研究エージェントを候補ソリューションの空間をナビゲートする検索ポリシーとして形式化し、演算子を使ってそれらを反復的に修正する。
我々の最良の探索戦略と演算子の組み合わせは、MLEベンチライトの最先端の成果を達成し、カグルメダルを39.6%から47.7%に引き上げることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:55:47 GMT)
Community Notes are Vulnerable to Rater Bias and Manipulation [75.3] 本研究では,現実的なレーダやノートの振る舞いをモデル化したシミュレーションデータを用いて,コミュニティノートアルゴリズムの評価を行う。
このアルゴリズムは、真に有用な音符のかなりの部分を抑制することができ、レーダバイアスに非常に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:39:34 GMT)
MemSearcher: Training LLMs to Reason, Search and Manage Memory via End-to-End Reinforcement Learning [73.3] 本稿では,メモリを反復的に保持し,現在のターンと組み合わせたエージェントワークフローであるMemSearcherを提案する。
それぞれのターンで、MemSearcherはユーザーの質問をメモリに融合させ、推論トレースを生成し、検索アクションを実行し、メモリを更新してタスクの解決に必要な情報のみを保持する。
我々は,MemSearcher Agents の推論,検索戦略,メモリ管理を協調的に最適化する,エンドツーエンドの RL フレームワークである Multi-context GRPO を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:27:39 GMT)
OmniEarth-Bench: Towards Holistic Evaluation of Earth's Six Spheres and Cross-Spheres Interactions with Multimodal Observational Earth Data [73.0] 地球科学におけるマルチモーダル学習のための既存のベンチマークは、地球の球体とその球体間相互作用の限定されたサイロ化されたカバレッジを提供する。
textbf OmniEarth-Benchは、6つの球体すべてに体系的にまたがる最初のマルチモーダルベンチマークである。
OmniEarth-Benchはスケーラブルでモジュール型のトポロジデータ推論フレームワークとネイティブなマルチオブザーブレーションソースで構築され、29,855の標準化された専門家によるアノテーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:55:32 GMT)
Agentic World Modeling for 6G: Near-Real-Time Generative State-Space Reasoning [70.6] 第6世代(6G)インテリジェンスは、流動的なトークン予測ではなく、想像と選択の能力を校正している、と我々は主張する。
We showed that WM-MS3M cuts mean absolute error (MAE) by 1.69% vs MS3M with 32% less parameters and similar latency, and achieve a 35-80% lower root mean squared error (RMSE) than attention/hybrid baselines with 2.3-4.1x faster inference。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:22:22 GMT)
FlowRL: Matching Reward Distributions for LLM Reasoning [69.9] 大規模言語モデル(LLM)強化学習(RL)において、報酬を最大化する代わりに、フローバランシングによる全報酬分布をマッチングするフローRLを提案する。
我々はスカラー報酬を学習可能な分割関数を用いて正規化対象分布に変換し、その後、ポリシーと対象分布との逆KL分散を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:52:02 GMT)
Epidemiology of Large Language Models: A Benchmark for Observational Distribution Knowledge [69.5] 我々のゴールは、実世界を記述する確率分布の知識の観点から、LLMの能力を理解するためのベンチマークを構築することである。
以上の結果から,LLMは全体の性能が悪く,実世界の統計を自然に内在化していないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 23:34:52 GMT)
Genie Envisioner: A Unified World Foundation Platform for Robotic Manipulation [69.3] 我々は,ロボット操作のための統一世界基盤プラットフォームであるGenie Envisioner(GE)を紹介する。
GEは、ポリシー学習、評価、シミュレーションを単一のビデオ生成フレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:01:01 GMT)
GeoLLaVA-8K: Scaling Remote-Sensing Multimodal Large Language Models to 8K Resolution [66.9] GeoLLaVA-8Kは、入力を最大8K$times$8Kまで処理できるRS中心のマルチモーダルな大規模言語モデルである。
SuperRS-VQAとHighRS-VQAは、現在までに22の現実世界の対話タスクをカバーする、RSで最も高解像度の視覚言語データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:32:06 GMT)
Crucial-Diff: A Unified Diffusion Model for Crucial Image and Annotation Synthesis in Data-scarce Scenarios [66.0] 医療、産業、自動運転といったさまざまなシナリオにおけるデータの不足は、モデルの過度な適合とデータセットの不均衡につながる。
重要なサンプルを合成するドメインに依存しないフレームワークであるCrucial-Diffを提案する。
我々のフレームワークは多様な高品質なトレーニングデータを生成し、ピクセルレベルのAPは83.63%、F1-MAXは78.12%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:34:58 GMT)
OLATverse: A Large-scale Real-world Object Dataset with Precise Lighting Control [65.6] OLATverseは、765の現実世界のオブジェクトの約9Mの画像からなる大規模なデータセットである。
それぞれの物体は35個のDSLRカメラと331個の個別に制御された光源で撮影され、様々な照明条件のシミュレーションを可能にする。
我々は、逆レンダリングと正規推定のための最初の総合的な実世界のオブジェクト中心ベンチマークを構築し、広範囲な評価セットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:13:43 GMT)
InternSVG: Towards Unified SVG Tasks with Multimodal Large Language Models [65.5] 統合データベンチマークモデルスイートであるInternSVGファミリを提示する。
SAgogeはSVGタスクのための最大かつ最も包括的なマルチモーダルデータセットである。
本稿では,SVG 固有の特殊トークンを用いた SVG 理解,編集,生成のための統合型 MLLM である InternSVG を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:25:23 GMT)
Emergence and scaling laws in SGD learning of shallow neural networks [64.5] 等方性ガウスデータに基づいてP$ニューロンを持つ2層ニューラルネットワークを学習するためのオンライン勾配降下(SGD)の複雑さについて検討した。
平均二乗誤差(MSE)を最小化するために,学生2層ネットワークのトレーニングのためのSGDダイナミックスを高精度に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:51:15 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） (Tue, 04 Nov 2025 19:09:45 GMT)
Unseen from Seen: Rewriting Observation-Instruction Using Foundation Models for Augmenting Vision-Language Navigation [63.5] 視覚言語ナビゲーション(VLN)のためのリライト駆動型AugMentation(RAM)パラダイムを提案する。
書き換え機構から, シミュレータフリー, 省力両面において, 新たな観察・指導ペアを得ることができた。
離散環境(R2R,REVERIE,R4Rデータセット)と連続環境(R2R-CEデータセット)の両方における実験は,本手法の優れた性能と優れた一般化能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:39:38 GMT)
Federated Attention: A Distributed Paradigm for Collaborative LLM Inference over Edge Networks [63.5] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなアプリケーションシナリオにまたがってインテリジェントな機能を提供しながら、急速に普及しています。
しかし、彼らの共同シナリオにおける実践的なデプロイは、プライバシの脆弱性、通信オーバーヘッド、計算ボトルネックといった根本的な課題に直面します。
我々はフェデレート・アテンション(FedAttn)を提案し、フェデレーション・パラダイムを自己注意機構に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:14:58 GMT)
Joint Lossless Compression and Steganography for Medical Images via Large Language Models [63.5] 医用画像のための新しい非破壊圧縮・ステガノグラフィーフレームワークを提案する。
ビットプレーンスライシング(BPS)にインスパイアされて、医療画像にプライバシーメッセージを埋め込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:09:58 GMT)
Dual-Stream Diffusion for World-Model Augmented Vision-Language-Action Model [62.9] 本稿では,モダリティ競合を処理する世界モデル拡張VLAフレームワークである Dual-STream diffusion (DUST) を提案する。
DUSTは標準のVLAベースラインと暗黙のワールドモデリングメソッドよりも最大6%向上する。
Franka Research 3による実世界のタスクでは、DUSTは成功率のベースラインを13%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:46:28 GMT)
Eliminating Multi-GPU Performance Taxes: A Systems Approach to Efficient Distributed LLMs [62.0] 分析フレームワークとして'3つの税'(バルク同期、カーネル間データローカリティ、カーネルローンチオーバーヘッド)を紹介した。
我々は、分散GPU実行におけるキー非効率に対処するために、厳密なBSPモデルを超えて移動することを提案する。
BSPベースのアプローチによるエンドツーエンドのレイテンシの10-20%の高速化を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:15:44 GMT)
Evolving Graph Learning for Out-of-Distribution Generalization in Non-stationary Environments [61.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、動的グラフ上の空間的パターンと時間的パターンを利用する際、顕著な成功を収めている。
既存のGNNは、動的シナリオでは避けられない分散シフトの下での能力の低下を示す。
本稿では環境対応不変パターン認識によるグラフ一般化(Evoal)の進化のための進化型グラフ学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:22:29 GMT)
MIP against Agent: Malicious Image Patches Hijacking Multimodal OS Agents [60.9] オペレーティングシステム(OS)エージェントの最近の進歩により、視覚言語モデル(VLM)がユーザのコンピュータを直接制御できるようになった。
これらのOSエージェントに対する新たなアタックベクターを発見した:MIP(Malicious Image Patches)
MIPは、OSエージェントにキャプチャされたとき、特定のAPIを活用することで有害なアクションを誘導する画面領域を逆向きに乱した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:25:46 GMT)
Not All Clients Are Equal: Collaborative Model Personalization on Heterogeneous Multi-Modal Clients [59.5] 計算コストを伴わずに異種アーキテクチャ間の知識共有を可能にするFedMosaicを提案する。
実世界のタスクの多様性を模倣するために,40の異なるタスクにまたがるマルチモーダルPFLベンチマークを提案する。
実証研究は、FedMosaicが最先端のPFL法より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:20:05 GMT)
Kinematify: Open-Vocabulary Synthesis of High-DoF Articulated Objects [59.5] 本稿では,任意のRGB画像やテキスト記述から直接音声オブジェクトを合成するフレームワークであるKinematifyを紹介する。
提案手法は, 高DoFオブジェクトに対する運動的トポロジの推測と静的幾何からの関節パラメータの推定という2つの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:22:41 GMT)
Identifying Aspects in Peer Reviews [59.0] 我々は、ピアレビューのコーパスからアスペクトを抽出するデータ駆動スキーマを開発した。
我々は、アスペクトを付加したピアレビューのデータセットを導入し、コミュニティレベルのレビュー分析にどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:33:42 GMT)
Visual Program Distillation with Template-Based Augmentation [58.4] 人為的なプログラムアノテーションを必要としない低コストのビジュアルプログラム蒸留法を提案する。
比較的少量の質問/回答データにより、より高速な推論の利点を付加して、小さな言語モデルは高品質なビジュアルプログラムを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:01:39 GMT)
LTD-Bench: Evaluating Large Language Models by Letting Them Draw [57.2] LTD-Benchは、大規模言語モデル(LLM)のブレークスルーベンチマークである。
LLMの評価を抽象的なスコアから直接観察可能な視覚出力に変換する。
LTD-Benchの視覚出力は強力な診断分析を可能にし、モデル類似性を調べるための潜在的アプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:11:23 GMT)
Generative AI for Biosciences: Emerging Threats and Roadmap to Biosecurity [56.3] 生物科学における生成人工知能(GenAI)は、バイオテクノロジー、医学、合成生物学を変革している。
この概要は、バイオサイエンスにおけるGenAIの現状と、脱獄攻撃やプライバシーリスクから、自律的なAIエージェントによって引き起こされるデュアルユースな課題まで、出現する脅威ベクターの概要を概説する。
我々は、厳格なデータフィルタリング、開発中の倫理原則との整合性、有害な要求をブロックするためのリアルタイム監視など、GenAIの安全性に対する多層的なアプローチを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:03:22 GMT)
Controlling Performance and Budget of a Centralized Multi-agent LLM System with Reinforcement Learning [53.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン間で補完的な強みを示し、様々な推論コストが伴う。
既存のアプローチは分散化されたフレームワークに依存しており、入力毎に複数のLSMを呼び出すため、実質的で制御されていない推論コストが発生する。
我々は,LLMコントローラが,コスト効率とコスト制御が可能な方法で,専門家モデルのプールを選択的にコーディネートする,集中型マルチLLMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:35:17 GMT)
How can we assess human-agent interactions? Case studies in software agent design [53.0] 我々は,人間とエージェントの相互作用の厳密な評価に向けて,二つの大きな一歩を踏み出した。
エージェント設計のより効率的な人間中心評価のためのフレームワークであるPULSEを提案する。
私たちは、オープンソースのソフトウェアエージェントOpenHandsを中心に構築された大規模なWebプラットフォームにフレームワークをデプロイします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:54:41 GMT)
Zero-RAG: Towards Retrieval-Augmented Generation with Zero Redundant Knowledge [52.8] 提案するZero-RAGは,RAGコーパス内の冗長な知識を識別し,それを創出する。
我々は,Zero-RAGがウィキペディアコーパスを30%減らし,検索段階を22%減らし,RAGの性能を損なわないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:22:46 GMT)
Scaffolded Language Models with Language Supervision for Mixed-Autonomy: A Survey [52.0] 本調査は,戦後のLM周辺における新規構造物の設計と最適化に関する文献を整理した。
本稿では,この階層構造を足場型LMと呼び,ツールを用いた多段階プロセスに統合されたLMに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:07:17 GMT)
VCode: a Multimodal Coding Benchmark with SVG as Symbolic Visual Representation [52.0] 我々はSVGコードをコンパクトで解釈可能で実行可能な視覚表現として提唱する。
私たちは、マルチモーダル理解をコード生成として再設計するベンチマークであるVCodeを紹介します。
VCodeは、一般的なコモンセンス(MM-Vet)、専門分野(MMMU)、視覚中心の知覚(CV-Bench)の3つの領域をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:00:18 GMT)
Unifying Information-Theoretic and Pair-Counting Clustering Similarity [51.7] クラスタリング類似度尺度は通常、ペアカウントと情報理論の2つの主要なファミリーに分けられる。
本稿では,2つの相補的な観点から,これらの家族を統一する分析枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:13:32 GMT)
PercHead: Perceptual Head Model for Single-Image 3D Head Reconstruction & Editing [51.6] PercHeadは、シングルイメージの3Dヘッド再構成とセマンティック3D編集のための方法である。
単一の入力画像からビュー一貫性を持つ3Dヘッドを再構成するための統一ベースモデルを開発する。
軽量でインタラクティブなGUIを通して、直感的で強力な3D編集機能を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:59:15 GMT)
Effective Test-Time Scaling of Discrete Diffusion through Iterative Refinement [51.5] 離散拡散に適した新しいテスト時間スケーリング手法であるイテレーティブ・リワードガイドリファインメント(IterRef)を導入する。
我々は、このプロセスをMultiple-Try Metropolisフレームワークで形式化し、報酬整合分布への収束を証明した。
IterRefは計算予算の低さで大幅に上昇し、最先端のベースラインをはるかに超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:33:23 GMT)
Rethinking Bimanual Robotic Manipulation: Learning with Decoupled Interaction Framework [51.4] バイオマチックなロボット操作は、ロボティクスコミュニティにおいて、新しくて重要なトピックである。
本稿では,バイマニュアル操作における異なるタスクの特徴を考察した,疎結合なインタラクションフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは,SOTA法よりも23.5%向上し,優れた性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:11:14 GMT)
RxnCaption: Reformulating Reaction Diagram Parsing as Visual Prompt Guided Captioning [51.4] 化学反応図解析(RxnDP)のためのRxnCaptionフレームワークを提案する。
本フレームワークは,従来の座標予測による解析処理を画像キャプション問題に再構成する。
我々は,BBox and Index as Visual Prompt (BIVP) という,最先端の分子検出器である MolYOLO を用いて,分子境界ボックスやインデックスを直接入力画像上に描画する戦略を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:08:44 GMT)
Lookahead Unmasking Elicits Accurate Decoding in Diffusion Language Models [51.1] Masked Diffusion Models (MDM) は、反復的にトークンをアンマキングすることで生成される言語モデルであるが、その性能はアンマキングの推測時間順序に依存する。
提案するLookUM(LookUM)は,これらの問題に対処し,サンプリングを可能な全注文に対して経路選択として再構成する。
LookUMはピーク性能を達成するために2～3つの経路しか必要とせず、極めて効率的な経路選択を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:37:37 GMT)
Consistent Sampling and Simulation: Molecular Dynamics with Energy-Based Diffusion Models [50.8] 本稿では,Fokker-Planck由来の正規化項を用いたエネルギーベース拡散モデルを提案する。
高速折りたたみタンパク質を含む複数の生体分子系をサンプリング・シミュレートし,本手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:36:30 GMT)
Towards Global Retrieval Augmented Generation: A Benchmark for Corpus-Level Reasoning [50.3] 我々は,グローバルRAG機能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GlobalQAを紹介する。
我々は,チャンクレベルの検索によって構造的コヒーレンスを保存するマルチツール協調フレームワークであるGlobalRAGを提案する。
Qwen2.5-14Bモデルでは、GlobalRAGは最強のベースラインである1.51 F1と比較して6.63 F1を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:03:35 GMT)
Understanding and Optimizing Agentic Workflows via Shapley value [49.5] エージェント構成の分析と最適化に協調ゲーム理論を利用する最初のフレームワークであるShapleyFlowを紹介した。
ShagleyFlowは、各コンポーネントのコントリビューションの詳細な属性を可能にし、タスク固有の最適設定の識別を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:09:59 GMT)
Reading Between the Lines: The One-Sided Conversation Problem [49.4] 我々は一方的な会話問題(1SC)を定式化する。
リアルタイムのユースケースに対して、欠落した話者のターンを再構築し、一方の書き起こしから要約を生成する。
プライバシーに配慮した会話型AIへの一歩となる有望な成果を報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:53:57 GMT)
SpecDiff-2: Scaling Diffusion Drafter Alignment For Faster Speculative Decoding [49.0] 投機的復号化は,Large Language Model (LLM)推論の高速化のための標準手法となっている。
自動回帰デコーディングの遅延を回避し、印象的なスピードアップを実現するために、損失のないドラフト検証手順を利用する。
本稿では,これら2つのボトルネックに共同で対処する新しいフレームワークであるSpecDiff-2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:33:05 GMT)
Stable Part Diffusion 4D: Multi-View RGB and Kinematic Parts Video Generation [48.9] 単眼入力からRGBとキネマティックなビデオを生成するためのフレームワークであるStable Part Diffusion 4D(SP4D)を提案する。
外観に基づくセマンティックキューに依存する従来の部分分割法とは異なり、SP4Dはキネマティックな部分を生成することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 23:02:13 GMT)
ReNF: Rethinking the Design Space of Neural Long-Term Time Series Forecasters [48.8] 本稿では,提案手法の理論的基礎となるマルチプルニューラル予測定理を提案する。
自動回帰(AR)と直接出力(DO)の両方の利点を組み合わせた新しい予測戦略であるブースト・ダイレクト・アウトプット(BDO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:44:13 GMT)
ID-Composer: Multi-Subject Video Synthesis with Hierarchical Identity Preservation [48.6] 大規模なデータセットで事前訓練されたビデオ生成モデルは高品質なビデオを生成することができるが、テキストや単一の画像に条件付けされることも多い。
本稿では,テキストプロンプトと参照画像から多目的映像を生成する新しいフレームワークであるID-Composerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:11:03 GMT)
Oolong: Evaluating Long Context Reasoning and Aggregation Capabilities [48.5] Oolongは、原子レベルで個々のテキストの塊を分析する必要がある長期コンテキスト推論タスクのベンチマークである。
Oolongでは、GPT-5、Claude-Sonnet-4、Gemini-2.5-Proといったフロンティアモデルでも、どちらも128Kで50%未満の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:42:12 GMT)
Tensor Decomposition Networks for Fast Machine Learning Interatomic Potential Computations [48.5] テンソル分解ネットワーク(TDN)は、計算処理の劇的な高速化と競合する性能を実現する。
1億5500万のDFT計算スナップショットを含む分子緩和データセットPubChemQCRのTDNを評価した。
その結果,TDNは計算処理の劇的な高速化と競合する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 23:04:35 GMT)
SAIL-RL: Guiding MLLMs in When and How to Think via Dual-Reward RL Tuning [48.4] 本稿では,大規模言語モデル(MLLM)の推論能力を高めるための強化学習フレームワークを提案する。
SAIL-RLは、事実的根拠、論理的一貫性、回答整合性を通じて推論品質を評価するThinking Rewardと、深い推論と直接回答が適切かどうかを適応的に決定するJudging Rewardである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:34:06 GMT)
Discrete Bayesian Sample Inference for Graph Generation [48.4] ベイジアンサンプル推論(BSI)に基づく新しいワンショットグラフ生成モデルであるGraphBSIを紹介する。
我々は、BSIを微分方程式(SDE)として記述し、スコア関数の近似により限界分布を保存するSDEのノイズ制御系を導出する。
実験的な評価では、分子および合成グラフ生成における最先端の性能を示し、既存のワンショットグラフ生成モデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:25:51 GMT)
Composing or Not Composing? Towards Distributional Construction Grammars [48.4] 言語発話の意味を構築することは、構成過程に基づいて段階的に、段階的に行われる。
したがって、両方のアプローチをまとめるフレームワークを提案する必要がある。
本稿では, 構築文法に基づく手法を提案し, この枠組みを完成させ, それらのメカニズムを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:28:52 GMT)
Leveraging Discrete Function Decomposability for Scientific Design [48.4] AI駆動の科学とエンジニアリングの時代、私たちはしばしば、ユーザが指定したプロパティに従って、サイリコでオブジェクトを設計したいと考えています。
例えば、ターゲットを結合するタンパク質を設計したり、遅延を最小限にするために回路内のコンポーネントを配置したり、特定の特性を持つ材料を見つけたりしたいかもしれません。
本稿では,新しい分散最適化アルゴリズムであるDADO(De-Aware Distributional Optimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:57:51 GMT)
QiMeng-SALV: Signal-Aware Learning for Verilog Code Generation [47.8] 我々は,Verilogコード生成のための信号認識学習(QiMeng-SALV)を提案する。
トレーニングデータにおける参照モジュールの機能的正当性を,参照モジュールの機能的正当性と比較することにより検証する。
最後に,信号レベル符号セグメントに最適化された信号認識型DPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:39:14 GMT)
Revisiting Long-context Modeling from Context Denoising Perspective [47.7] LCM(Long-context Model)は、コンテキスト内で暗黙的な臨界情報を見つけることで、さらなる予測を行う。
近年の研究では、LCMは文脈的ノイズ、すなわち無関係なトークンの影響を受けやすいことがしばしば明らかになっている。
本稿では,実測値である統合勾配(IG)スコアを提案し,コンテキスト内の雑音情報を検出し定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:18:48 GMT)
RoMA: Scaling up Mamba-based Foundation Models for Remote Sensing [47.5] RoMAは、大規模で多様なラベルのないデータを使用して、RSファンデーションモデルのスケーラブルな自己教師付き事前トレーニングを可能にするフレームワークである。
RoMAは、カスタマイズされた自動回帰学習戦略により、高解像度画像のスケーラビリティを向上させる。
シーン分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションタスクにわたる実験により、RoMAで事前訓練されたMambaモデルは、精度と計算効率の両方において、ViTベースのモデルよりも一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:36:22 GMT)
DecompSR: A dataset for decomposed analyses of compositional multihop spatial reasoning [47.3] 合成空間推論能力を解析するためのフレームワークであるDecompSRを紹介する。
DecompSRの生成により、ユーザーは独立して構成性のいくつかの側面、すなわち生産性(推論深度)、置換性(エンタリティと言語的可変性)、過一般化(インプットオーダー、イントラクタ)、体系性(ノーベル言語要素)を変更できる。
DecompSRは、データセットの正確性を保証するために、シンボリック・ソルバを用いて独立に検証された、構築によって正しいように手続き的に構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:57:11 GMT)
Adaptive GR(1) Specification Repair for Liveness-Preserving Shielding in Reinforcement Learning [46.9] シールドは強化学習(RL)の安全性を高めるために広く用いられている
我々は、ランク1(GR(1))仕様の一般化反応性に基づく、最初の適応シールドフレームワークを開発する。
本手法では,実行時に環境仮定違反を検出し,インダクティブ論理プログラミング(ILP)を用いてGR(1)仕様をオンラインに自動修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:27:28 GMT)
Audio-Thinker: Guiding Audio Language Model When and How to Think via Reinforcement Learning [46.9] 大規模音声言語モデル(LALM)の推論能力を高めるための強化学習フレームワークであるAudio-Thinkerを提案する。
提案手法は適応的思考精度報酬を導入し,タスクに基づいた推論戦略を動的に調整する。
実験の結果,Audio-Thinkerモデルは,様々なベンチマークタスクにおいて,既存の推論指向のLALMよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:57:55 GMT)
VidEmo: Affective-Tree Reasoning for Emotion-Centric Video Foundation Models [46.6] 本稿では,基本的属性認識,表現分析,高レベルの感情理解を統一する感情的手がかり誘導推論フレームワークを提案する。
我々のアプローチの核心は、感情推論と指示追従のために特別に設計されたビデオ感情基盤モデル(VidEmo)のファミリーである。
基礎的なデータ基盤を確立し,210万の多様な命令ベースのサンプルからなる感情中心の微粒化データセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:31:09 GMT)
LongRM: Revealing and Unlocking the Context Boundary of Reward Modeling [45.5] 長コンテキストRM評価に特化して設計されたベンチマークであるLong-RewardBenchを紹介する。
予備研究により、最先端の生成型RMでさえ、長いコンテキストシナリオにおいて重大な脆弱性を示すことが明らかとなった。
本稿では、任意のモデルを堅牢なLong-context RMに効果的にスケールする一般的なマルチステージトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:29:20 GMT)
Beyond Single Embeddings: Capturing Diverse Targets with Multi-Query Retrieval [45.2] 我々は新しい検索アーキテクチャemphAutoregressive emphMulti-emphEmbedding emphRetriever(AMER)を開発した。
我々のモデルは複数のクエリベクトルを自動回帰的に生成し、予測されたクエリベクトルはすべてコーパスから文書を取得するために使用される。
AMERは、評価した2つのデータセットに対して、単一の埋め込みベースラインに対して4と21%の相対的なゲインを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:57:20 GMT)
Accumulating Context Changes the Beliefs of Language Models [44.9] 言語モデルアシスタントは、ブレインストーミングや研究のようなアプリケーションでますます使われている。
本稿では,対話とテキスト処理による文脈の蓄積が,言語モデルの信念をどう変えるかを検討する。
これらの変化は,エージェントシステムにおける実際の行動に反映されることを示唆する信念シフトと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:41:28 GMT)
When Less is More: Approximating the Quantum Geometric Tensor with Block Structures [43.4] ブロック対角量子幾何テンソルを導入し、K-FACのようなブロック構造フィッシャー法に類似したネットワーク層で計量を分割する。
ハイゼンベルクの実験と、J_1$-$J$モデルのフラストレーションは、より高速な収束、低エネルギー、安定性の向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:31:05 GMT)
End-to-End Probabilistic Framework for Learning with Hard Constraints [43.3] ProbHardE2Eは,ハード操作・物理制約を組み込んだ確率予測フレームワークである。
我々の手法は、幅広いニューラルネットワークアーキテクチャと組み合わせられる新しい微分可能確率射影層(DPPL)を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:29:25 GMT)
Data-driven jet fuel demand forecasting: A case study of Copenhagen Airport [43.2] デンマークの大手航空燃料流通業者から得られた大量のデータを用いて,データ駆動型アプローチの性能評価を行った。
本分析では,従来の時系列モデル,Prophet,LSTMシーケンス・ツー・シーケンスニューラルネットワーク,ハイブリッドモデルの予測能力を比較した。
データ駆動アプローチの信頼性を確保し、実践者に貴重な洞察を提供するために、3つの異なるデータセットを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:45:58 GMT)
Dense Backpropagation Improves Training for Sparse Mixture-of-Experts [42.6] そこで本研究では,MoEルータのパラメータを緩やかに活性化しながら,高密度勾配更新を行う軽量近似法を提案する。
私たちのデフォルトのMoEは、計算オーバーヘッドをかなり必要とせずに、様々な設定で標準のTopKルーティングより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:16:54 GMT)
Unlocking the Power of Multi-Agent LLM for Reasoning: From Lazy Agents to Deliberation [42.4] 強化学習と検証可能な報酬で訓練された大規模言語モデル(LLM)は、複雑な推論タスクにおいて大きな成果を上げている。
最近の研究は、メタ思考エージェントが計画を提案し、進捗を監視し、推論エージェントが逐次的な会話のターンを通じてサブタスクを実行するというマルチエージェント設定にまで拡張されている。
1つのエージェントが支配的であり、もう1つのエージェントがほとんど貢献せず、コラボレーションが損なわれ、セットアップが非効率なシングルエージェントに崩壊する。
我々は、推論エージェントがノイズのある出力を破棄し、指示を集約し、推論プロセスを再起動させることで、議論を促す検証可能な報酬機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:37:31 GMT)
Information recycling in coherent state discrimination [42.0] 我々はN相対称コヒーレント状態の識別戦略を提案し,解析する。
N > 2 の場合、UD の「欠陥」状態は元の入力状態に関する残余情報を保持する。
本結果は,連続変数設定における適応的および逐次的識別プロトコルの新たな可能性を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:07:00 GMT)
Understanding New-Knowledge-Induced Factual Hallucinations in LLMs: Analysis, Solution, and Interpretation [41.8] 従来の研究では、大規模言語モデル(LLM)の微調整中に新しい知識を導入することで、既知の情報に基づいてテストした場合、誤った出力が発生することが示されている。
我々は,知識質問応答(QA)と知識推論タスクを含む,複数の知識タイプと2つのタスクタイプにわたるきめ細かい分析を行う。
特定の知識タイプがすべて新しい知識で構成されているデータセットに微調整を行うと、LLMは幻覚の傾向を著しく高める。
我々は,学習後期に少数の知識サンプルをパッチし,新しい知識による幻覚を効果的に緩和するKnownPatchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:55:24 GMT)
Uniworld-V2: Reinforce Image Editing with Diffusion Negative-aware Finetuning and MLLM Implicit Feedback [41.4] 本稿では,ポリシー最適化に基づく命令ベースの画像編集のための新しいポストトレーニングフレームワークであるEdit-R1を紹介する。
我々は,Multimodal Large Language Model (MLLM) を統一学習自由報酬モデルとして採用し,その出力ロジットを活用し,きめ細かいフィードバックを提供する。
私たちのフレームワークはモデルに依存しないため、多様なベースモデルに適用した場合、大幅なパフォーマンス向上が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:15:36 GMT)
Parameterized Prompt for Incremental Object Detection [40.1] 既存のプロンプト プールベースのアプローチは、インクリメンタルタスクにまたがる不整合クラスセットを前提とします。
共起シナリオでは、以前のタスクからラベル付けされていないオブジェクトが現在のタスクイメージに表示され、プロンプトプールが混乱する可能性がある。
本稿では,タスク間の適応的な整合性を示すために,破滅的な忘れを抑えるために,制約のある更新を施す必要があることを留意する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:13:12 GMT)
Scalable Evaluation and Neural Models for Compositional Generalization [39.7] 本稿では,従来のアプローチを統一・拡張する厳密な評価フレームワークを提案する。
また、教師付き視覚バックボーンにおける構成一般化の状況について、広範囲かつ近代的な評価も導入している。
ベースラインよりも23.43%の精度向上を実現し、パラメータのオーバーヘッドを完全に絡み合っていないものに比べて600%から16%に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:45:45 GMT)
Risk Estimation in Differential Fuzzing via Extreme Value Theory [38.8] 本稿では,差分ファズリングにおけるバグの欠落や過小評価のリスクに対するEVT(Extreme Value Theory)の適用について検討する。
実世界のJavaライブラリのセットで実験を行い、ディファジィファジィを用いてサイドチャネルを介して情報漏洩を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:19:39 GMT)
A Survey on LLM Mid-Training [38.6] ミッドトレーニングはプレトレーニングとポストトレーニングを橋渡しする重要な段階である。
この調査は、大規模言語モデル(LLM)の中間訓練の正式な定義を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:00:12 GMT)
SAM-EM: Real-Time Segmentation for Automated Liquid Phase Transmission Electron Microscopy [37.8] 電子顕微鏡(SAM-EM)におけるセグメンテーションモデルについて
SAM-EMは、LPTEMデータのセグメンテーション、追跡、統計分析を統一するドメイン適応基盤モデルである。
Segment Anything Model 2 (SAM2) 上に構築されたSAM-EMは、46,600個のLPTEM合成ビデオフレームのフルモデル微調整によって製造される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:36:57 GMT)
Text to Robotic Assembly of Multi Component Objects using 3D Generative AI and Vision Language Models [37.7] 本稿では,3次元生成AIと視覚言語モデル(VLM)を統合し,自然言語からの多成分オブジェクトのロボット組立を可能にするパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:02:21 GMT)
Beyond the Link: Assessing LLMs' ability to Classify Political Content across Global Media [37.1] 本稿では,5ヶ国にわたるニュース記事のテキストとURLを用いて,大規模言語モデル(LLM)がPCと非PCを正確に区別できるかどうかを評価する。
最先端モデルを用いて、URLレベルの解析がフルテキスト解析を近似できるかどうかを評価するために、人間の符号化データに対して性能をベンチマークする。
以上の結果から,URLが関連する情報を埋め込んで,PCを識別する代わりに,スケーラブルで費用対効果の高い代替手段として機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:41:45 GMT)
Dynamic Reflections: Probing Video Representations with Text Alignment [36.7] クロスモーダルアライメントは、テスト時に提供されるビジュアル(静的画像対マルチフレームビデオ)とテキスト(単一キャプション対コレクション)の両方の豊かさに依存します。
本研究では、この挙動を捉え、経験的観測に対して顕著な予測力を示すパラメトリックテストタイムスケーリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:52:14 GMT)
Twilight: Adaptive Attention Sparsity with Hierarchical Top-$p$ Pruning [36.3] Twilightは、既存のスパースアテンションアルゴリズムに適応性をもたらすフレームワークである。
Twilightは、冗長トークンの少なくとも98%で適応的にプルーし、自己アテンション操作で15.4タイム=アクセラレーション、トークン毎のエンドツーエンドでのアクセラレーションで3.9タイム=アクセラレーションを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:04:06 GMT)
Can LLMs subtract numbers? [36.0] 8種類の事前学習型大言語モデル (LLM) を加算および減算問題に基づいて評価した。
実験により、減算精度は加算の遅れを広いマージンで示している。
我々は,LLMの性能を向上できるかどうかを確認するため,小文字学習や命令チューニングなどの手法を試験する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:20:17 GMT)
CAT-ID$^2$: Category-Tree Integrated Document Identifier Learning for Generative Retrieval In E-commerce [35.7] 大規模言語モデル(LLM)の機能を統合する効果的なパラダイムとして,ジェネレーティブ検索(GR)が注目されている。
GRの主な課題は、強力な表現力を持つドキュメントID(DocIDS)を構築する方法である。
本稿では,従来のカテゴリ情報をセマンティックIDに組み込んだ新しいID学習手法であるCategory-Tree Integrated Document IDentifier (CAT-ID$2$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:29:25 GMT)
Revisiting semi-supervised learning in the era of foundation models [35.4] 半教師付き学習(SSL)は、ラベル付きデータとともに豊富なラベル付きデータを活用して学習を強化する。
我々は,凍結視覚基盤モデル(VFM)が性能的に劣るSSLベンチマークデータセットを開発し,代表的なSSLメソッドを体系的に評価する。
ラベル付きデータのみを用いたパラメータ効率細調整(PEFT)は、ラベルなしデータを活用することなく、SSLのパフォーマンスとよく一致します。
ノイズの多い擬似ラベルの悪名高い問題を克服するため,より堅牢な擬似ラベルを生成するために,複数のPEFTアプローチとVFMバックボーンのアンサンブルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:42:13 GMT)
IG-Pruning: Input-Guided Block Pruning for Large Language Models [35.0] 提案するIG-Pruningは,動的に層マスクを推論時に選択する,入出力対応のブロックワイドプルーニング手法である。
実験結果から,本手法は最先端の静的プルーニング法より一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:05:54 GMT)
Opportunistic Expert Activation: Batch-Aware Expert Routing for Faster Decode Without Retraining [35.0] トークンから専門家へのマッピングを動的に再ルーティングするフレームワークを導入し、MoEレイテンシを低くする。
バッチサイズが16ドルであるQwen3-30BおよびQwen3-235Bモデルについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:00:20 GMT)
From Solo to Symphony: Orchestrating Multi-Agent Collaboration with Single-Agent Demos [33.2] Solo-to-Collaborative RL (SoCo) は、ソロ知識を協調学習に伝達するフレームワークである。
SoCoはバックボーンアルゴリズムのトレーニング効率とパフォーマンスを大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:44:11 GMT)
DreamPRM: Domain-Reweighted Process Reward Model for Multimodal Reasoning [32.9] マルチモーダルPRMのためのドメイン重み付けトレーニングフレームワークであるDreamPRMを紹介する。
低レベルの最適化では、DreamPRMはドメイン重み付き複数のデータセットで微調整を行う。
上位レベルの最適化では、PRMは別個のメタ学習データセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:10:36 GMT)
Latent Zoning Network: A Unified Principle for Generative Modeling, Representation Learning, and Classification [32.9] ジェネレーティブモデリング、表現学習、分類は機械学習(ML)における3つの中核的な問題である
この目標に向けたステップとして、LZN(Latent Zoning Network)を紹介します。
それぞれのデータ型(画像、テキスト、ラベルなど)は、サンプルを非結合のラテントゾーンにマッピングするエンコーダと、ラテントをデータにマッピングするデコーダを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:34:50 GMT)
TwT: Thinking without Tokens by Habitual Reasoning Distillation with Multi-Teachers' Guidance [32.6] 多教師指導による常習的推論蒸留による推論時間コスト削減手法TwTを提案する。
提案手法は,教師指導型圧縮戦略により,モデルの習慣行動に対する明確な推論を内包する。
実験により,TwTは優れた性能を維持しつつ,推論コストを効果的に低減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:23:08 GMT)
Cache Mechanism for Agent RAG Systems [32.6] ARC(Agent RAG Cache Mechanism)は、各エージェントの小さな高価値コーパスを動的に管理する、新しい、アノテーションのないキャッシュフレームワークである。
その結果, ARC はRAG を用いた LLM エージェントの効率と有効性を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:02:29 GMT)
Leveraging Foundation Models for Calibration-Free c-VEP BCIs [32.6] 我々は、C-VEP BCIシステムにおける長期キャリブレーションの必要性を排除するために、初めてファンデーションモデル(FM)を使用する。
新しい科目では、キャリブレーションのない設定ではキャリブレーションデータを必要としないため、c-VEPシステムは効果的にプラグアンドプレイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:35:24 GMT)
Differentiable Fast Top-K Selection for Large-Scale Recommendation [32.4] カスケードランキングは、Top-K項目選択のための大規模情報検索システムにおいて広く採用されているパラダイムである。
Top-Kオペレータは非微分可能であり、エンドツーエンドのトレーニングを妨げる。
我々は、最適な$O(n)$時間複雑性を達成する新しい微分可能なTop-K演算子であるDFTopKを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:56:33 GMT)
In Good GRACEs: Principled Teacher Selection for Knowledge Distillation [32.0] 本研究では,教師が学生モデルのポストトレーニングにどの程度効果的であるかを定量化するために,GRACEと呼ばれる軽量スコアを提案する。
GRACEは、検証者、教師のログ、教師の内部、テストデータにアクセスすることなく、生徒の勾配の分布特性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:58:47 GMT)
SWE-rebench: An Automated Pipeline for Task Collection and Decontaminated Evaluation of Software Engineering Agents [31.9] LLMベースのエージェントは、SWE(Software Engineering)タスクの増加に期待できる能力を示している。
高品質なトレーニングデータは、特に現実世界のSWEシナリオを反映したデータが少ない。
既存のデータセットはワンショットのコード生成に限られるか、小さな手作業による対話的なタスクのコレクションで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:06:45 GMT)
SCALE-VLP: Soft-Weighted Contrastive Volumetric Vision-Language Pre-training with Spatial-Knowledge Semantics [31.5] 既存のアプローチでは、スキャンを独立した2Dスライスとして扱い、空間コヒーレンスを妥協し、臨床的意味論を過小評価する。
空間意味論とドメイン認識表現を統合したソフトウェイトなコントラスト型視覚言語学習フレームワークを提案する。
これにより、構造的に一貫性があり、セマンティックに根ざした表現が監督され、クロスタスクの転送可能性(検索、レポート生成、分類)とドメイン間の一般化可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:03:17 GMT)
LoLaFL: Low-Latency Federated Learning via Forward-only Propagation [31.5] フェデレートラーニング(FL)は,分散データによるエッジラーニングを実現するためのパラダイムとして広く採用されている。
バックプロパゲーションによってトレーニングされたディープニューラルネットワークを持つ従来のFLは、第6世代(6G)モバイルネットワークの低レイテンシ学習要件を満たすことはほとんどできない。
我々は、線形識別特徴を学習し、その結果のホワイトボックスニューラルネットワークをFLに拡張するために、最大符号化率削減の最先端原理を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:33:33 GMT)
Gradient-Variation Online Adaptivity for Accelerated Optimization with Hölder Smoothness [31.3] 我々は,スムーズ関数と非スムーズ関数の両方を含む一般クラスであるH"older smooth functionを用いたオンライン学習について検討した。
本研究では,スムーズかつ非スムーズな条件下での最適保証を円滑に補間する,それに対応する勾配変分オンライン学習アルゴリズムを設計する。
オンライン適応性と検出に基づく推測とチェックの手順を統合することでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:27:57 GMT)
Beyond Contrastive Learning: Synthetic Data Enables List-wise Training with Multiple Levels of Relevance [30.9] 本研究では,実際の文書やアノテーションを定式化し,大規模な言語モデルを用いて合成文書を生成する。
MARCO と BEIR のベンチマーク実験により,提案手法は従来の InfoNCE を用いたトレーニングよりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:25:08 GMT)
Can Visual Input Be Compressed? A Visual Token Compression Benchmark for Large Multimodal Models [30.4] We present UniPruneBench, a benchmark for visual token pruning in multimodal model。
UniPruneBenchは、6つの機能ディメンションと10のデータセットにわたる標準化されたプロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:17:06 GMT)
Continuum: Efficient and Robust Multi-Turn LLM Agent Scheduling with KV Cache Time-to-Live [30.1] Continuumは、マルチターンエージェントワークロードのジョブ完了時間を最適化するサービスシステムである。
エージェントのツールコール時間を予測することで、Continuumは全ターン数に基づいて、KVキャッシュをGPUメモリに選択的にピン留めする。
Llama-3.1 8B/70Bモデルを用いた実世界のエージェントワークロードに対する評価は、Continuumが平均ジョブ完了時間を大幅に改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:43:05 GMT)
Inference-Time Reward Hacking in Large Language Models [29.8] リワードモデルは、正確性、有用性、安全性などの複雑なデシダータのプロキシとして機能する。
不正な報酬を過度に最適化することで、意図したアライメントの目標を覆し、全体的なパフォーマンスを低下させることができる。
ヘッジは報酬のハッキングを軽減し、数学、推論、人為的な設定において優れた報酬のゆがみのトレードオフを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:41:13 GMT)
Tokens, the oft-overlooked appetizer: Large language models, the distributional hypothesis, and meaning [29.7] トークン化は多くの言語モジュールの現在のアーキテクチャにおいて必要なコンポーネントである。
トークン化は、合理的な人間的な言語のパフォーマンスに必要である、と我々は主張する。
本稿では,建築的選択,すなわち構成,思考のための言語の優越性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:46:04 GMT)
LiveSecBench: A Dynamic and Culturally-Relevant AI Safety Benchmark for LLMs in Chinese Context [29.1] 中国語のLLMアプリケーションシナリオに特化した安全ベンチマークであるLiveSecBenchを提案する。
LiveSecBenchは、中国の法律と社会の枠組みに根ざした6つの重要な次元(レガリティ、倫理、ファクチュアリティ、プライバシ、アドリアロバストネス、推論安全)にわたるモデルを評価する。
現在、LiveSecBenchは18のLLMを評価しており、中国語の文脈でAIの安全性の展望を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:44:09 GMT)
A Cognitive Process-Inspired Architecture for Subject-Agnostic Brain Visual Decoding [29.0] 本稿では,新しい階層型デコーディングフレームワークであるVisual Cortex Flow Architecture (VCFlow)を提案する。
VCFlowは視覚再建に必要な多様で相補的な認知情報をキャプチャする。
VCFlowは、再トレーニングなしに、再構成された各ビデオを10秒で生成し、高速で臨床的にスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:39:34 GMT)
Fine-Tuning Vision-Language Models for Multimodal Polymer Property Prediction [28.8] VLM(Vision-Language Models)は、視覚的質問応答やマルチモーダルテキスト生成といったタスクにおいて、強力なパフォーマンスを示している。
本稿では,マルチモーダル・ポリマー・データセットをインストラクション・チューニング・ペアを通じて微調整VLMに提供し,マルチモーダルが予測性能に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:32:53 GMT)
FLAME: Flexible and Lightweight Biometric Authentication Scheme in Malicious Environments [28.7] バイオメトリックアンダーライン認証スキームはUnderlineMaliciousアンダーライン環境のために設計されている。
厳密な理論的分析は$sysname$の正確性、セキュリティ、効率性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:43:03 GMT)
MoE-CAP: Benchmarking Cost, Accuracy and Performance of Sparse Mixture-of-Experts Systems [28.6] MoEアーキテクチャは、LLM(Large Language Models)を効率的にスケーリングするためにますます好まれている。
既存のベンチマークは、これらのトレードオフを正確に捉えることができないことが多い。
我々は,MoEシステム用に特別に設計されたベンチマークであるMoE-CAPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:34:23 GMT)
The Collaboration Gap [28.6] i)協調機能を分離し,(ii)問題複雑性を変調し,(iii)スケーラブルな自動グレーディングを可能にし,(iv)出力制約を課さない協調迷路解決ベンチマークを提案する。
このフレームワークを用いて、32個のオープンソースおよびクローズドソースモデルを、単独、同種、異種ペアリングで評価する。
私たちの結果からは,“コラボレーションギャップ”が明らかになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:10:57 GMT)
Learning Interactive World Model for Object-Centric Reinforcement Learning [27.7] 我々は、世界モデル内で、オブジェクトとそれらの相互作用の構造化表現を学習する統一的なフレームワークを導入する。
FIOC-WMは、オブジェクト相互作用のアンタングルおよびモジュラー表現で環境力学をキャプチャする。
FIOC-WMは、シミュレーションされたロボットと組み込みAIベンチマークにおいて、世界モデルベースラインに対するポリシー学習サンプル効率と一般化を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:35:58 GMT)
Test-Time Steering for Lossless Text Compression via Weighted Product of Experts [27.7] We propose a novel framework that performing Test-Time Steering through a Weighted Product of Experts (wPoE)。
提案手法は, 予測において, 普遍圧縮モデルと事前学習されたニューラルネットワークモデルとを適応的に組み合わせ, 圧縮速度が最良個々人のモデルと同程度であることを保証する。
自動回帰言語モデルとシームレスに統合され、多様なデータ分散をまたいだテキスト圧縮を強化するための実用的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:37:56 GMT)
Towards efficient quantum algorithms for diffusion probabilistic models [27.4] 拡散モデル(DPM)は、画像や音声生成などのタスクで高品質な出力を生成する能力で有名である。
様々な量子解法を用いてDPMを実装するための効率的な量子アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:44:11 GMT)
Federated Quantum Kernel Learning for Anomaly Detection in Multivariate IoT Time-Series [27.4] 本稿では,FQKL(Federated Quantum Kernel Learning)フレームワークを提案する。
FQKLは、古典的連合ベースラインに比べて複雑な時間的相関を捉える際に優れた一般化を実現する。
この作業は、フェデレートされた設定における量子カーネルの約束を強調し、次世代IoTインフラストラクチャのためのスケーラブルで堅牢で量子強化されたインテリジェンスへの道を進めます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:35:53 GMT)
On Extending Direct Preference Optimization to Accommodate Ties [27.2] 2つのDPO変種は、ペア比較でネクタイを宣言する可能性を明確にモデル化する。
DPOのBradley-Terryモデルを2つの有名なモデリング拡張に置き換える。
ニューラルネットワーク翻訳と要約の実験では、明示的にラベル付けされたネクタイをデータセットに追加できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:41:06 GMT)
LAWCAT: Efficient Distillation from Quadratic to Linear Attention with Convolution across Tokens for Long Context Modeling [27.0] 本稿では,事前学習した変圧器の性能を線形アテンションアーキテクチャに効率よく伝達する新しい線形化フレームワークであるLAWCATを提案する。
LAWCATは因果Conv1D層を統合し、局所的な依存性モデリングを強化し、正規化されたゲート付き線形アテンションを用いてコンテキスト長の一般化を改善する。
以上の結果から,Mistral-7Bを1K長で蒸留すると,90%以上のパスキー検索精度が最大22Kトークンとなることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:01:01 GMT)
Reset & Distill: A Recipe for Overcoming Negative Transfer in Continual Reinforcement Learning [26.9] 本研究では,連続強化学習アルゴリズムにおける負の伝達問題を克服するため,Reset & Distill (R&D) を開発した。
R&Dは、エージェントのオンラインアクターと批評家ネットワークをリセットして新しいタスクを学ぶ戦略と、オンラインアクターから知識を抽出するオフライン学習ステップを組み合わせる。
本研究は,CRLの陰性移行を検討することの重要性を強調し,その有害性を軽減するためにR&Dのような堅牢な戦略の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:15:13 GMT)
CrossRay3D: Geometry and Distribution Guidance for Efficient Multimodal 3D Detection [26.7] クロスモダリティ検出器は、Bird's-Eye-View(BEV)検出器よりも多くの利点を提供している。
既存のスパース検出器はトークン表現の質を見落とし、準最適品質と限られた性能を残している。
本稿では,形状構造とクラス分布がスパース検出器の性能向上の鍵であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:27:58 GMT)
Gradient GA: Gradient Genetic Algorithm for Drug Molecular Design [26.7] 実験の結果,提案手法は収束速度と解法品質の両方を著しく改善し,最先端技術よりも優れていた。
例えば、バニラ遺伝アルゴリズムよりも最大25%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:02:45 GMT)
Talk2Event: Grounded Understanding of Dynamic Scenes from Event Cameras [26.7] Talk2Eventは、イベントベースの知覚において、言語駆動のオブジェクトグラウンドのための最初の大規模ベンチマークである。
我々は3万以上の検証された参照表現を提供し、それぞれに4つの基底属性を富ませる。
マルチ属性表現を動的に融合する属性認識基盤フレームワークであるEventReferを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:37:53 GMT)
H-NeiFi: Non-Invasive and Consensus-Efficient Multi-Agent Opinion Guidance [26.3] 既存のメソッドは、しばしばユーザービューを直接変更したり、グループ間の接続を強制する。
我々は階層的で非侵襲的な意見誘導フレームワークH-NeiFiを提案する。
実験の結果、H-NeiFiは専門家がいない場合でもコンセンサス速度を22.0%から30.7%増加させ、世界的な収束を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:56:46 GMT)
WXSOD: A Benchmark for Robust Salient Object Detection in Adverse Weather Conditions [26.3] 本稿では,WXSOD(Weather-eXtended Salient Object Detection)データセットを提案する。
14,945枚のRGB画像と多様な気象騒音、それに対応する地上の真実の注釈と気象ラベルで構成されている。
本稿では,WFANet(Weather-Aware Feature Aggregation Network)と呼ばれる,効率的なベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:30:38 GMT)
Curriculum Design for Trajectory-Constrained Agent: Compressing Chain-of-Thought Tokens in LLMs [26.2] デプロイメント中に厳格な制約の下で運用するためのトレーニングエージェントは、重大な課題を提示する。
本稿では,訓練中の制約を徐々に厳しくし,エージェントが段階的にデプロイメント要求をマスターできるようにするカリキュラム学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:14:56 GMT)
Training on Plausible Counterfactuals Removes Spurious Correlations [26.1] P-CFE (Plusible counterfactual explanations) は、入力を最小限に修正して分類器の決定を変更する摂動である。
本研究では,非摂動入力を分類するために,誘導的内向的ターゲットクラスをラベル付けしたp-CFEを用いて分類器を訓練できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:03:40 GMT)
M3PD Dataset: Dual-view Photoplethysmography (PPG) Using Front-and-rear Cameras of Smartphones in Lab and Clinical Settings [25.6] スマートフォン上のビデオベースのフォトプレソグラフィーは、便利な非侵襲的な代替手段を提供する。
依然として、モーションアーティファクト、照明のバリエーション、シングルビューの制約によって引き起こされる信頼性の課題に直面している。
初めて公開されたデュアルビュー・モバイル・フォトプレソグラフィー・データセットを紹介する。
本研究では,マンバをベースとした時間モデルを用いて顔と指先を融合するF3Mambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:13:11 GMT)
GRAM-DTI: adaptive multimodal representation learning for drug target interaction prediction [25.3] GRAMDTIは、マルチモーダル分子とタンパク質の入力を統一表現に統合する事前学習フレームワークである。
GRAMDTIは、ボリュームベースのコントラスト学習を4つのモードに拡張し、高次のセマンティックアライメントをキャプチャする。
本結果は,高次マルチモーダルアライメント,適応的モダリティ利用,堅牢かつ一般化可能なDTI予測のための補助的監視の利点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:56:24 GMT)
A Non-Adversarial Approach to Idempotent Generative Modelling [25.1] Idempotent Generative Networks (IGN) は、局所データ多様体プロジェクタとしても機能する深層生成モデルである。
IGNは、モード崩壊、モード降下、目標によるトレーニング不安定に悩まされる。
これらの問題に対処するために、非逆等等化生成ネットワーク(NAIGN)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:37:23 GMT)
Disentangling Causal Substructures for Interpretable and Generalizable Drug Synergy Prediction [24.6] CausalDDSは、薬物分子を因果的および刺激的なサブ構造に分解する新しいフレームワークである。
CaulDDSは、薬物シナジーの根底にある重要なサブ構造を効果的に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:32:20 GMT)
Best Practices for Biorisk Evaluations on Open-Weight Bio-Foundation Models [24.4] オープンウェイトなバイオファウンデーションモデルは、悪いアクターがより致命的なバイオ兵器を開発することを可能にする。
現在のアプローチでは、事前トレーニング中にバイオハザードデータをフィルタリングすることに重点を置いている。
BioRiskEvalは、バイオ境界モデルの二重利用能力を減らすことを目的としたプロシージャの堅牢性を評価するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:57:55 GMT)
Inference-Time Personalized Alignment with a Few User Preference Queries [24.3] 生成モデルの応答とユーザの好みを一致させる問題について検討する。
提案するUserAlignは,複数クエリによるユーザの好みを,ペアの応答比較として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:07:03 GMT)
From Flat to Hierarchical: Extracting Sparse Representations with Matching Pursuit [23.8] 我々は,MP-SAEがエンコーダを一連の残差誘導ステップにアンロールすることで,階層的かつ非線形にアクセス可能な特徴を捉えることができることを示す。
また、MP-SAEのシーケンシャルエンコーダ原理は、推論時に適応空間の利点を付加することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:06:34 GMT)
Evaluating Sparse Autoencoders: From Shallow Design to Matching Pursuit [23.8] スパースオートエンコーダ(SAE)は近年,解釈可能性の中心的なツールとなっている。
本稿では,MNISTを用いた制御環境でのSAEの評価を行う。
我々はそれらをMP-SAE(Matching Pursuit)をアンロールする反復SAEと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:55:39 GMT)
A Practical Investigation of Spatially-Controlled Image Generation with Transformers [23.4] 我々は空間的に制御された生成のための生成パラダイムをまたいだ明確なテイクアウトを提供することを目指している。
拡散型/フロー型および自己回帰型(AR)モデルにまたがって、ImageNet上で実験を行う。
我々は、アダプタベースのアプローチのモチベーションを再解明し、限られた下流データでトレーニングされた場合、それらが"鍛造"を緩和し、生成品質を維持することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:54:35 GMT)
GAFD-CC: Global-Aware Feature Decoupling with Confidence Calibration for OOD Detection [23.2] 現実世界のアプリケーションにおける学習モデルの信頼性と堅牢性を確保するために、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が最重要である。
既存のポストホックなOOD検出手法は、その特徴とログ情報を再トレーニングせずに活用することで、OODサンプルを検出する。
本稿では,GAFD-CC(Global-Aware Feature Decoupling with Confidence)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:40:29 GMT)
ProMQA: Question Answering Dataset for Multimodal Procedural Activity Understanding [23.0] 本稿では,アプリケーション指向シナリオにおけるシステム進歩を測定するための新しい評価データセットProMQAを提案する。
ProMQAは401のマルチモーダルな手続き的QAペアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:26:40 GMT)
New Paradigm for Integrated Sensing and Communication with Rydberg Atomic Receiver [23.0] RYDAR(RYDAR)は理論上、-174dBm/Hz以下の未認識の電気信号を検出できる。
RYDARをベースとしたISACの今後の応用は計画されており、民間と軍事の両方の目的において大きな可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:01:50 GMT)
UniCoD: Enhancing Robot Policy via Unified Continuous and Discrete Representation Learning [22.8] オープンエンド環境で多様なタスクを処理できる汎用的なロボットポリシーを構築することは、ロボット工学における中心的な課題である。
大規模な事前学習から知識を活用するために、以前の研究は一般的に視覚言語理解モデル(VLM)または生成モデルの上に一般的なポリシーを構築してきた。
最近の生成と理解の統一モデルは、大規模な事前学習を通じて、理解と生成の両方において強力な能力を示している。
そこで,UniCoDを導入し,100万以上のインターネット規模の操作映像を事前学習することで,高次元視覚特徴を動的にモデル化する機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:35:36 GMT)
CoCoVa: Chain of Continuous Vision-Language Thought for Latent Space Reasoning [22.8] CoCoVaはビジョン言語モデルのための新しいフレームワークで、多種多様な視覚言語タスクに対して連続的なクロスモーダル推論を活用する。
CoCoVaの中核は反復推論サイクルであり、小説『Latent Q-Former』が動的推論エンジンとして機能する。
我々は、コントラスト学習と拡散に基づく再構成を組み合わせたマルチタスク目的でモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:28:46 GMT)
BoxCell: Leveraging SAM for Cell Segmentation with Box Supervision [22.8] 本研究では,境界ボックスの監視のみが可能な弱教師付き環境について検討し,これをSAM(Segment Anything)を用いて微調整する。
そこで我々は,SAMの機能を利用したセルセグメンテーションフレームワークであるBoxCellを提案する。
我々は、CoNSep、MoNuSeg、TNBCの3つの公開セルセグメンテーションデータセットを実験し、BoxCellが既存のボックス管理画像セグメンテーションモデルを大幅に上回っていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:25:20 GMT)
When One Modality Sabotages the Others: A Diagnostic Lens on Multimodal Reasoning [22.4] 本報告では,高信頼な一元誤差が他の証拠をオーバーライドし,融合結果を誤認する診断障害モードであるモダリティ・サボタージュを導入する。
モデル非依存評価層は、各モダリティをエージェントとして扱い、候補ラベルと監査に用いる簡単な自己評価を生成する。
単純な融合機構はこれらの出力を集約し、コントリビュータ(正しい結果を支持するモダリティ)とサボツール(誤解を招くモダリティ)を露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:20:13 GMT)
P3P Made Easy [22.4] カメラの絶対的なポーズを3D-3D対応から復元することを目的とした古典的パースペクティブ・スリーポイント(P3P)問題を再考する。
精度が高く,最先端の手法に匹敵する,コンパクトな代数的解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:30:21 GMT)
Retrieval and Argumentation Enhanced Multi-Agent LLMs for Judgmental Forecasting [22.1] 本稿では,クレーム検証のための新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。
異なる代理人は、クレームの正確性に異を唱え、クレームに対する具体的な証拠を提出することができる。
エージェントのエビデンスを組み合わせることで,予測精度が向上することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:46:42 GMT)
Can MLLMs Read the Room? A Multimodal Benchmark for Verifying Truthfulness in Multi-Party Social Interactions [22.0] 本稿では,ソーシャル推論ゲームWerewolfから派生した新しいデータセットを提案する。
このデータセットは、すべてのステートメントに対して、検証可能な基底構造ラベルを備えた同期ビデオ、テキストを提供する。
我々は最先端のMLLMを評価し,その性能差を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:30:50 GMT)
Object-Centric 3D Gaussian Splatting for Strawberry Plant Reconstruction and Phenotyping [21.8] ストロベリーはアメリカ合衆国で最も経済的に重要な果物であり、年間20億ドル以上のファームゲート販売を生み出している。
伝統的な植物表現法は、時間がかかり、労働集約的であり、しばしば破壊的である。
本稿では,前処理パイプラインを組み込んだオブジェクト中心の3次元再構成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:55:46 GMT)
Wireless Video Semantic Communication with Decoupled Diffusion Multi-frame Compensation [21.7] 分散多重フレーム補償を分離した無線ビデオセマンティック通信フレームワークを提案する。
WVSC-Dはまず、オリジナルのビデオフレームをセマンティックフレームとしてエンコードし、その後、そのようなコンパクトな表現に基づいてビデオコーディングを行う。
さらに通信オーバヘッドを低減するため、共通ビデオ符号化方式において、各フレームの動作ベクトルを代用する参照セマンティックフレームを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:05:41 GMT)
Remasking Discrete Diffusion Models with Inference-Time Scaling [21.4] マスク付き拡散モデルに適用可能な手法であるリマスキー拡散モデル(ReMDM)を原則的に導入する。
最も興味深いことに、ReMDMは推論時間計算スケーリングの形で離散拡散を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:42:56 GMT)
Diffusion Generative Recommendation with Continuous Tokens [21.2] ContRecは、連続トークンをLLMベースのRecSysにシームレスに統合するフレームワークである。
ContRecは従来型およびSOTA LLMベースのレコメンデータシステムよりも一貫して優れていることを示す。
本研究は,次世代レコメンデーションシステムにおける連続トークン化と生成モデリングの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:25:46 GMT)
Continuous-time Riemannian SGD and SVRG Flows on Wasserstein Probabilistic Space [21.1] 我々は、フロー上の勾配を勾配降下に拡張することにより、ワッサーシュタイン空間における連続最適化手法の族を拡張する。
ワッサーシュタイン空間の性質を利用して微分方程式(SDE)を構築し、対応する離散ユークリッド力学を近似する。
最後に、提案した流れの収束速度を確立し、ユークリッド設定で知られている流れと整合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:13:51 GMT)
Dynamic Priors in Bayesian Optimization for Hyperparameter Optimization [21.1] 本稿では,ユーザ入力を介してBOを操る反復的介入を可能にする新しい手法を提案する。
また、有害なユーザ入力に対する保護を可能にする、誤解を招く事前検知方式も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:44:04 GMT)
RIS-Assisted 3D Spherical Splatting for Object Composition Visualization using Detection Transformers [21.0] 本研究では,物質対応球面プリミティブを用いた3次元物体再構成のためのPWE駆動RFフレームワークを提案する。
結果は、フレームワークがオブジェクトのジオメトリを近似し、材料組成を79.35%の精度で分類する能力を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:48:47 GMT)
Optimal-Agent-Selection: State-Aware Routing Framework for Efficient Multi-Agent Collaboration [21.0] STRMACは、マルチエージェントシステムにおける効率的な協調のために設計された状態認識ルーティングフレームワークである。
提案手法は,ルータを駆動するためのインタラクション履歴とエージェント知識を符号化し,各ステップで最適な単一エージェントを適応的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:41:14 GMT)
Towards Predicting Any Human Trajectory In Context [20.8] TrajICLは、歩行者軌道予測のためのインコンテキスト学習(ICL)フレームワークである。
推論時にシナリオ固有のデータを微調整することなく適応できる。
我々は、予測能力を高めるために、大規模な合成データセットでモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:42:54 GMT)
How Teachers Can Use Large Language Models and Bloom's Taxonomy to Create Educational Quizzes [20.7] 本稿では,Bloomの分類学から得られた学習目標を問う,大規模言語モデルに基づくQGアプローチを適用する。
その結果、教師は自動生成された質問でクイズを書くことを好んでおり、手書き版に比べてクイズの品質が損なわれていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:21:12 GMT)
Improving Uncertainty Estimation through Semantically Diverse Language Generation [20.7] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストを生成する際に幻覚に悩まされることがある。
予知の不確実性は幻覚の主な原因の1つです
LLMの予測不確かさを定量化するために,Semantically Diverse Language Generationを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:59:26 GMT)
Constrained Optimal Fuel Consumption of HEVs under Observational Noise [20.5] 本研究では,SOCと基準速度の両方に観測ノイズを明示的に組み込むことでCOFC問題を再構築する。
その結果, 燃料消費とSOC制約満足度は, 様々な騒音レベルにおいて頑健であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:25:23 GMT)
Modeling Annotator Disagreement with Demographic-Aware Experts and Synthetic Perspectives [20.4] 本稿では、アーキテクチャとデータ中心のイノベーションを通じて、主観的NLPタスクにおけるアノテータの不一致をモデル化するアプローチを提案する。
当社のモデルワークは、アノテータの人口統計に基づくもので、構造化されたグループレベルの変動をよりよく表現することができます。
本稿では,データセット構造に適した戦略を用いて,実データと合成データをブレンドする手法を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:22:17 GMT)
ReleaseEval: A Benchmark for Evaluating Language Models in Automated Release Note Generation [20.4] ReleaseEvalは、自動リリースノート生成のための言語モデルを評価するために設計されたベンチマークである。
6つのプログラミング言語にわたる3,369のリポジトリから94,987のリリースノートを含んでいる。
自動評価と人的評価は、大きな言語モデルが従来のベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:31:44 GMT)
MTL-KD: Multi-Task Learning Via Knowledge Distillation for Generalizable Neural Vehicle Routing Solver [20.4] 本研究は知識蒸留(MTL-KD)による新しいマルチタスク学習手法を提案する。
提案手法は,複数の異なるRLベースの単一タスクモデルから単一重デコーダモデルへのポリシー知識の転送,ラベルなしトレーニング,多種多様なタスクにおけるモデルの一般化能力の向上を効果的に行う。
最大1000ノードのVRP変異体6種と10種のVRP変異体に対する実験結果から,提案手法が一様および実世界のベンチマークにおいて常に優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:59:00 GMT)
Deep Learning Warm Starts for Trajectory Optimization on the International Space Station [20.3] 軌道最適化は現代の自律ロボットの基盤であり、システムは安全と物理的制約を尊重しながら、軌道と制御をリアルタイムで計算することができる。
国際宇宙ステーション(ISS)に搭載されたアストローブ自由飛行ロボットの軌道最適化を加速するために、機械学習によるウォームスタートを用いた最初の宇宙でのデモンストレーション結果を提供する。
この研究は、宇宙飛行アプリケーションにおける学習ベースの制御の利用における重要なマイルストーンであり、自律的な誘導、ナビゲーション、制御に機械学習を使用することの今後の進歩の足掛かりである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:15:31 GMT)
Prompt to Restore, Restore to Prompt: Cyclic Prompting for Universal Adverse Weather Removal [20.1] 普遍的悪天候除去(UAWR)は、統合された枠組みの中で様々な気象劣化に対処しようとするものである。
近年の手法は、事前学習された視覚言語モデル(例えば、CLIP)を用いた即時学習にインスパイアされている。
本稿では,UAWRの有効性,適応性,一般化性の向上を目的とした,革新的なサイクリックプロンプト手法であるCyclicPromptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:59:18 GMT)
CostBench: Evaluating Multi-Turn Cost-Optimal Planning and Adaptation in Dynamic Environments for LLM Tool-Use Agents [20.1] CostBenchは、エージェントの経済的推論と計画能力を評価するために設計されたコスト中心のベンチマークである。
さまざまなカスタマイズ可能なコストで、原子および複合ツールの複数のシーケンスを通じて解決可能なタスクから構成される。
また、ツール障害やコスト変更などの4種類の動的ブロッキングイベントをサポートし、現実世界の予測不能をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:58:29 GMT)
WaveStitch: Flexible and Fast Conditional Time Series Generation with Diffusion Models [19.9] WaveStitchは、時間データを生成するための新しい拡散ベースの方法である。
コヒーレンスを維持しながら、自己回帰法よりも最大166.48倍高速なデータを生成する。
平均二乗誤差は最先端に比べて1.81倍低く、自己回帰法よりも166.48倍高速なデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:38:47 GMT)
Contraction of Private Quantum Channels and Private Quantum Hypothesis Testing [19.7] プライバシ制約下でのホッケースティックの分散に対する収縮係数について検討する。
また、プライベートな量子チャネルが量子学習環境における公平性とホレボ情報の安定性をどのように提供するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:49:17 GMT)
Language-Enhanced Generative Modeling for PET Synthesis from MRI and Blood Biomarkers [19.7] アルツハイマー病の診断はアミロイド-βポジトロン断層撮影(Abeta-PET)に大きく依存している
本研究では,血液ベースのバイオマーカー(BBM)とMRIによるAbeta-PET空間パターンの予測について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:53:25 GMT)
HAGI++: Head-Assisted Gaze Imputation and Generation [19.6] 本稿では,マルチモーダル拡散に基づく視線データ計算手法であるHAGI++を紹介する。
頭と眼の動きの関連性を利用するために、統合された頭向きセンサーを使用している。
本手法は,より完全で正確な視線記録を現実の環境で行う方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:51:34 GMT)
Strategic Classification with Non-Linear Classifiers [19.5] 戦略的分類において、コストのかかる特徴操作という形で戦略的ユーザ行動の概念をサポートするために、標準的な教師付き学習設定が拡張される。
戦略的行動が効果的なクラス複雑性を増大または減少させる可能性を示し、複雑性の減少は任意に大きくなる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:19:58 GMT)
PrivyWave: Privacy-Aware Wireless Sensing of Heartbeat [19.4] ワイヤレスセンシング技術は、電波と音響信号を使って心拍を検出することができる。
既存のプライバシソリューションは、いかなるユーティリティも無差別に防止するか、ポストデータ収集を運用するすべてのセンシングシステムから保護する。
キーベースの物理的難読化システムであるPrivyWaveについて,制御されたデコイ心拍信号を生成することでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:54:59 GMT)
Testing with Non-identically Distributed Samples [19.4] 本研究では,サンプルが独立に分布するが同一に分布しない設定に対して,サブ線形サンプル特性試験と推定が適用範囲について検討する。
それぞれの分布から$c=1$のサンプルが与えられた場合、$k$の線形なサンプル数が必要であることを示す。
2つの分布の「クローズネス」をテストする問題に我々の手法を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:38:21 GMT)
Option-aware Temporally Abstracted Value for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning [19.3] オフライン目標条件強化学習(GCRL)は、豊富な状態行動軌跡データセットから目標達成ポリシーをトレーニングする実践的な学習パラダイムを提供する。
本稿では、時間差学習プロセスに時間的抽象化を組み込んだOTAと呼ばれる、オプション対応の時間的抽象価値学習を提案する。
我々は、最近提案されたオフラインGCRLベンチマークであるOGBenchから、OTAを用いて学習した高レベルポリシーが、複雑なタスクに対して高い性能を達成することを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:26:57 GMT)
ProM3E: Probabilistic Masked MultiModal Embedding Model for Ecology [19.2] ProM3Eは、エコロジーのためのあらゆる世代のマルチモーダル表現のためのマスク付きマルチモーダル埋め込みモデルである。
設計により、我々のモデルは埋め込み空間におけるモダリティ反転をサポートする。
モーダル間類似点とモーダル間類似点を混合して,全ての検索タスクにおいて優れた性能を実現する,新たなクロスモーダル検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:47:22 GMT)
Linear-Time Demonstration Selection for In-Context Learning via Gradient Estimation [19.2] 例えば$n$の例があれば、$n$から$k$を選択して、下流推論の条件付けとして最適に機能するか?
この問題は、迅速なチューニングとチェーン・オブ・ソート推論に幅広い応用がある。
勾配推定法は,6つのデータセットに対して誤差が1%未満の完全推論の近似を導出することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:44:29 GMT)
Pinpointing Trigger Moment for Grounded Video QA: Enhancing Spatio-temporal Grounding in Multimodal Large Language Models [18.9] ICCV 2025知覚テストチャレンジにおけるGVQAタスクに対処するためのフレームワークを提案する。
GVQAタスクは、ビデオコンテンツを複雑に推論し、結果の答えを視覚的にグラウンド化し、参照対象を時間的に追跡できる堅牢なマルチモーダルモデルを要求する。
HOTAスコア0.4968を達成し、GVQAタスクにおける前年の0.2704よりも大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:50:19 GMT)
Improving Unlearning with Model Updates Probably Aligned with Gradients [18.7] モデルのパラメータ更新方向として、実現可能な更新の概念を導入する。
実現可能なアップデートの設計は、マスキングに基づいており、更新する価値のあるモデルのパラメータを慎重に選択します。
このテクニックは、任意の一階近似アンラーニングメソッドにアドオンとしてプラグインすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:07:35 GMT)
EvoDev: An Iterative Feature-Driven Framework for End-to-End Software Development with LLM-based Agents [18.5] EvoDevは機能駆動開発にインスパイアされた反復型ソフトウェア開発フレームワークである。
EvoDevはユーザー要求をユーザ価値のある一連の機能に分解する。
機能間の依存関係を明示的にモデル化するフィーチャーマップを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:27:01 GMT)
Pay for The Second-Best Service: A Game-Theoretic Approach Against Dishonest LLM Providers [18.4] この研究はゲーム理論と機構設計のレンズを通してこの問題に取り組む。
私たちは、現実的なユーザ・プロデューサのエコシステムのための正式な経済モデルを提案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:48:22 GMT)
How Effective Are Time-Series Models for Precipitation Nowcasting? A Comprehensive Benchmark for GNSS-based Precipitation Nowcasting [18.3] RainfallBenchは、降水量計用に設計されたベンチマークである。
このデータセットは、6つの必須変数の時間間隔で記録された5年間の気象観測から導かれる。
降水性水蒸気(PWV)は、他のデータセットにない降雨の重要な指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:17:03 GMT)
M2S2L: Mamba-based Multi-Scale Spatial-temporal Learning for Video Anomaly Detection [18.1] ビデオ異常検出(VAD)は,映像監視に期待する画像処理コミュニティにおいて重要な課題である。
従来のVADアプローチは、現代の監視システムに対して堅牢な評価を提供するのに苦労している。
本稿では,マンバをベースとしたマルチスケール空間時間学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:00:23 GMT)
Composing Linear Layers from Irreducibles [18.1] 線形層はビベクターの合成として表現できることを示す。
回転子生成物に分解する微分可能アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:14:07 GMT)
UniChange: Unifying Change Detection with Multimodal Large Language Model [18.0] 変化検出(CD)は,土地被覆動態のモニタリングと解析を行うための基本課題である。
現在のモデルは典型的には単一型アノテートデータから限られた知識を得る。
We developed UniChange to leverage various binary change detection (BCD) and semantic change (SCD) datasets。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:31:06 GMT)
Object Detection as an Optional Basis: A Graph Matching Network for Cross-View UAV Localization [17.9] 本稿では,対象物検出によるマップマッチングを行うUAVローカライゼーションフレームワークを提案する。
典型的なパイプラインでは、UAVの視覚的ローカライゼーションは画像検索の問題として定式化されている。
本手法は, グラフベースノード類似度測定法を用いて, 高精度な検索とローカライズ性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:25:31 GMT)
DiffVLA++: Bridging Cognitive Reasoning and End-to-End Driving through Metric-Guided Alignment [17.8] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、世界知識を活用して挑戦的なケースを扱うが、3D推論能力に制限があるため、物理的に不可能なアクションにつながる可能性がある。
DiffVLA++は、認知的推論とE2E計画を明確にブリッジする、拡張された自律運転フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:27:00 GMT)
Positive Semi-definite Latent Factor Grouping-Boosted Cluster-reasoning Instance Disentangled Learning for WSI Representation [17.8] 本稿では,全スライディング画像(WSI)の解釈可能な表現のための潜在因子グループ化型クラスタ推論インスタンス非絡み合い学習フレームワークを提案する。
まず、インスタンスを潜在部分空間にマッピングする新しい正の半定値潜在因子群を導入する。
セマンティックな絡み合いを軽減するために、インスタンス確率対実推定と最適化を用いる。
最後に、ケースエフェクト再重み付けによる一般化線形重み付き決定を用いて、決定の絡み合いに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:36:28 GMT)
Self-Supervised Moving Object Segmentation of Sparse and Noisy Radar Point Clouds [17.7] オブジェクトのセグメンテーションは、自動運転車のような安全で信頼性の高い自律型モバイルシステムにとって重要なタスクだ。
レーダーポイントクラウドは、しばしばスパースでノイズが多く、教師あり学習に使用するデータアノテーションを作成する。
本稿では,レーダデータの動作認識表現を生成するためにネットワークを事前訓練するために,動的点除去に基づくクラスタリファインメントを用いたクラスタリングに基づく新しいコントラスト損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:21:45 GMT)
Differentially Private Data Generation with Missing Data [17.7] 我々は、差分プライバシー(DP)合成データの問題点を、欠落した値で定式化する。
本稿では,合成データの有効性を大幅に向上させる3つの効果的な適応戦略を提案する。
全体として、この研究は、プライベートな合成データ生成アルゴリズムを使用する際の課題と機会をより深く理解することに貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:57:21 GMT)
RoME: Domain-Robust Mixture-of-Experts for MILP Solution Prediction across Domains [17.6] ドメイン間のMILPソリューションを予測するための,ドメイン-Robust Mixture-of-ExpertsフレームワークであるRoMEを紹介する。
3つのドメインでトレーニングされた1つのRoMEモデルは平均67.7%の改善を達成し、5つの異なるドメインで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:32:27 GMT)
Diversified Flow Matching with Translation Identifiability [17.6] 本研究は、DDMのためのODEベースのフレームワークである多様化フローマッチング(DFM)を導入する。
DFMは、翻訳識別性を保証する最初のODEベースのアプローチである。
合成および実世界のデータセットの実験により提案手法が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:12:10 GMT)
SatFusion: A Unified Framework for Enhancing Satellite IoT Images via Multi-Temporal and Multi-Source Data Fusion [17.0] サテライト・インターネット・オブ・モノ(Sat-IoT)における衛星の拡散は、大規模なマルチテンポラリ画像とマルチソース画像の連続的な蓄積につながった。
既存の手法では、時間次元とソース次元の両方に埋め込まれた補完的な情報を十分に活用できない。
サットフュージョン: マルチテンポラル・マルチソースデータフュージョンによる衛星IoT画像の統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:20:50 GMT)
Program Synthesis Dialog Agents for Interactive Decision-Making [16.9] 本研究では,インタラクティブな意思決定を通じて,社会的利益の機会に対するユーザの適性を決定するための新しいベンチマークであるBeNYfitsを提案する。
実験の結果, GPT-4o は ReAct-style chain-of- Thought を用いて35.7 F1 しか得点できなかった。
我々のエージェントであるProADAは、ほぼ同じ数のダイアログターンを維持しながら、F1スコアを55.6に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:24:03 GMT)
APOLLO: Automated LLM and Lean Collaboration for Advanced Formal Reasoning [16.9] 本稿では,自動定理証明のためのモデルに依存しないエージェントフレームワークであるAPOLLO (Automated PrOof repair viaLLM and Lean cOllaboration)を提案する。
エージェントのセットは、証明を分析し、シンタックスのエラーを修正し、リーンを使って証明の誤りを特定し、失敗するサブレムマを分離し、自動化されたソルバを利用し、残りの目標に対してLLMを呼び出す。
この結果から,LLM出力を目標としたコンパイラ誘導型修復は,効率と正確性の両方において劇的に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:51:00 GMT)
DiffSwap++: 3D Latent-Controlled Diffusion for Identity-Preserving Face Swapping [16.8] そこで我々は,DiffSwap++を提案する。DiffSwap++は,トレーニング中に3D顔の潜伏機能を組み込んだ,拡散型フェイススワッピングパイプラインである。
本手法は, 形状整合性を高め, 外観特性から顔の識別のゆがみを改善する。
CelebA、FFHQ、CelebV-Textの実験では、DiffSwap++はターゲットのポーズと表現を維持しながらソースのアイデンティティを保ちながら、以前のメソッドよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:56:49 GMT)
VecComp: Vector Computing via MIMO Digital Over-the-Air Computation [16.7] 本稿では,ChannelCompとマルチアンテナ技術を統合することで,VecCompと呼ばれるChannelCompフレームワークの一般化を提案する。
VecCompは計算効率が良く、チャネル障害に対して堅牢であり、高次元のデータ中心のアプリケーションに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:46:11 GMT)
ValueCompass: A Framework for Measuring Contextual Value Alignment Between Human and LLMs [16.7] 本稿では,心理学的理論と体系的レビューに基づく基本的価値の枠組みであるバリューを紹介する。
実世界の4つのシナリオにまたがって、人間と大規模言語モデル(LLM)の価値アライメントを測定するためにバリューを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:44:17 GMT)
Assessing and Advancing Benchmarks for Evaluating Large Language Models in Software Engineering Tasks [16.7] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)で人気が高まっている。
この分野での有効性を 理解するためには 有効性の評価が不可欠です
本稿では、291ベンチマークの徹底的なレビューを行い、どのベンチマークが利用可能か、どのようにベンチマークを構築しているか、これらのベンチマークの将来展望の3つの主要な側面に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:18:24 GMT)
ROADWork: A Dataset and Benchmark for Learning to Recognize, Observe, Analyze and Drive Through Work Zones [16.6] 作業ゾーンを認識し,観察し,分析し,運転するROADWorkデータセットを提案する。
私たちのデータセットの微調整モデルは、ワークゾーンにおける知覚とナビゲーションを大幅に改善します。
作業ゾーンのビデオから,ナビゲーションの目標を予測し,予測可能な経路を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 23:16:33 GMT)
DoFlow: Causal Generative Flows for Interventional and Counterfactual Time-Series Prediction [16.4] DoFlowは、コヒーレントな観察および介入予測を提供する因果DAG上に定義されたフローベースの生成モデルである。
DoFlowは将来の軌道の明確な可能性を提供し、原則的異常検出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:01:25 GMT)
Mixture of Routers [16.2] 我々は、Mixture of Routers (MoR) と呼ばれる効率的な微調整法を提案する。
MoRはジョイントセレクションに複数のサブルータを使用し、学習可能なメインルータを使用してサブルータの重みを決定する。
その結果、MoRは、ほとんどのタスクにおいてベースラインモデルよりも優れており、平均的なパフォーマンス改善は1%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:05:13 GMT)
Biological Regulatory Network Inference through Circular Causal Structure Learning [16.1] 因果推論は生物学的ネットワークを推定するための論理的アプローチと考えられている。
非線形構造方程式モデルと安定フィードバックループ条件制約を用いたSCALD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） (Tue, 04 Nov 2025 07:38:02 GMT)
Open the Oyster: Empirical Evaluation and Improvement of Code Reasoning Confidence in LLMs [16.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の信頼性解析と拡張フレームワークを提案する。
本研究は,各タスクにまたがるメインストリームLLMの信頼性に関する総合的な実証的研究を行う。
さらに,信頼度を向上させるために,迅速な戦略最適化や数学的キャリブレーションなどの手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:30:30 GMT)
Cycle-Sync: Robust Global Camera Pose Estimation through Enhanced Cycle-Consistent Synchronization [16.0] Cycle-Syncは、カメラのポーズを推定するための堅牢でグローバルなフレームワークである。
私たちの中心となるイノベーションは、メッセージパッシング最小二乗(MPLS)をカメラの位置推定に適応するロケーションソルバです。
我々は、カメラ位置推定のための最強の決定論的精度回復保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:31:36 GMT)
Gene Regulatory Network Inference in the Presence of Selection Bias and Latent Confounders [16.0] 選択はユビキタスであり、無視されたり、真の規則と混同されたりすると、因果解釈の欠陥や誤った介入勧告につながる可能性があることを示す。
本稿では、摂動データを利用して、真の遺伝子制御関係と、同値クラスへの選択と共役の非調節機構を明らかにするアルゴリズムであるGISLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:50:46 GMT)
ConMeZO: Adaptive Descent-Direction Sampling for Gradient-Free Finetuning of Large Language Models [15.9] ゼロオーダーまたはデリバティブフリー最適化(MeZO)は、大規模言語モデルを微調整するための魅力的な戦略である。
本稿では,新しいゼロ階パラメータ収束戦略であるConMeZOを提案する。
我々は,ConMeZOがMeZOと同じ最悪の収束率を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:35:52 GMT)
Imagine Beyond! Distributionally Robust Auto-Encoding for State Space Coverage in Online Reinforcement Learning [15.9] GCRL(Goal-Conditioned Reinforcement Learning)は、エージェントが自律的に多様な行動を取得することを可能にする。
エージェントが探索中に表現を学ぶオンライン環境では、潜伏空間はエージェントのポリシーによって進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:56:38 GMT)
Online Learning to Rank under Corruption: A Robust Cascading Bandits Approach [15.8] オンライン学習は、大きなプールからランクの低い項目のリストを推薦する方法を研究し、ユーザークリックに基づいて将来のランキングを改善する。
この設定は一般的にカスケードバンドとしてモデル化され、ユーザが提示されたアイテムの少なくとも1つをクリックする可能性の最大化を目的としている。
そこで我々は,新しい医療平均推定器を組み込んだ頑健なアルゴリズムMSUCBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 23:39:37 GMT)
ChartM$^3$: A Multi-Stage Code-Driven Pipeline for Constructing Multi-Dimensional and Multi-Step Visual Reasoning Data in Chart Comprehension [15.8] 本研究では、視覚的推論データセットを生成するための自動多段階コード駆動パイプラインを提案する。
トレーニング用38Kチャートと142KQ&Aペアを含む多次元・多段階データセットであるChartM$3$と,高品質な評価サンプル2,871。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:45:34 GMT)
Bayesian Optimization by Kernel Regression and Density-based Exploration [15.8] カーネル回帰と密度に基づく探索(BOKE)アルゴリズム。
BOKEは、効率的な関数近似、探索のためのカーネル密度にカーネル回帰を使用し、それらを信頼境界基準に統合して最適化プロセスの導出を行う。
我々は,BOKEがガウス的プロセスベース法や他のベースライン法と競合するだけでなく,計算効率も優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:46:38 GMT)
MVAFormer: RGB-based Multi-View Spatio-Temporal Action Recognition with Transformer [15.7] マルチビューアクション認識は、複数のカメラビューを使用して人間の行動を認識することを目的としている。
これまでの研究では、パフォーマンス向上のための有望な協力方法が検討されてきた。
本稿では,MVAFormerと呼ばれるSTAR設定のための多視点動作認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:59:11 GMT)
When Modalities Conflict: How Unimodal Reasoning Uncertainty Governs Preference Dynamics in MLLMs [15.6] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、異なるモーダルが矛盾する情報を提供する場合、競合を解決する必要がある。
本稿では,モダリティを,相対的推論の不確かさと本質的なモダリティ選好の2つの基本的要因に分解する新しい枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:11:31 GMT)
Modality-Transition Representation Learning for Visible-Infrared Person Re-Identification [15.6] モダリティ変換表現学習(MTRL)による新しいVI-ReIDフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,VI-ReIDタスクの性能を向上しながら,バックボーンに同じ推論速度を実現するため,追加のパラメータを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:09:28 GMT)
Towards Relaxed Multimodal Inputs for Gait-based Parkinson's Disease Assessment [15.6] マルチモーダルアプローチは、様々なデータソースからの補完情報を効果的に統合することで、強力な性能を示している。
本稿では,マルチモーダル学習を多目的最適化(MOO)問題として定式化するパーキンソン評価システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:44:01 GMT)
DMind Benchmark: Toward a Holistic Assessment of LLM Capabilities across the Web3 Domain [15.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて印象的なパフォーマンスを達成した。
DMind Benchmarkは、9つの重要なサブフィールドをカバーする総合的なWeb3指向評価スイートである。
評価対象はChatGPT, Claude, DeepSeek, Gemini, Grok, Qwenなど26モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:26:20 GMT)
Deep Fourier-embedded Network for RGB and Thermal Salient Object Detection [15.5] 本稿では,正確なRGB-T SODのための純粋フーリエ変換モデルであるDeep Fourier-embedded Network (FreqSal)を提案する。
具体的には,Fast Fourier Transformの効率を線形複雑化して3つの重要なコンポーネントを設計する。
10のバイモーダルSODベンチマークデータセットに対する実験では、FreqSalが既存の29のバイモーダルSODモデルより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:05:08 GMT)
Perturbing the Derivative: Wild Refitting for Model-Free Evaluation of Machine Learning Models under Bregman Losses [15.4] いわゆる「ワイルド・オプティミズム」によって、過大なリスクを効率的に上限にすることができることを示す。
従来の分析とは異なり、我々のフレームワークは1つのデータセットとトレーニング手順へのブラックボックスアクセスで動作します。
私たちの研究は、ディープニューラルネットワークや生成モデルなど、現代の不透明なMLモデルを理論的に評価することを約束しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:23:18 GMT)
Multi-refined Feature Enhanced Sentiment Analysis Using Contextual Instruction [15.3] CISEA-MRFEは、文脈指示(CI)、意味強化強化(SEA)、多精細特徴抽出(MRFE)を統合したPLMベースのフレームワークである。
CISEA-MRFEは強いベースラインを一貫して上回り、IMDbで4.6%、Yelpで6.5%、Twitterで30.3%、Amazonで4.1%の精度で相対的に改善されている。
これらの結果は,様々な領域にまたがる感情分類のためのアプローチの有効性と一般化能力について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:25:35 GMT)
An Evaluation of Interleaved Instruction Tuning on Semantic Reasoning Performance in an Audio MLLM [15.3] 本研究は,プロンプト内で音声トークンをインターリーブするMLLMにおいて,インターリーブド・インストラクション・チューニングが与える影響について検討した。
その結果,ゼロショットインターリーブでも推論タスクの性能は向上するが,微調整が少なすぎると結果がさらに改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:54:55 GMT)
Why and When Deep is Better than Shallow: An Implementation-Agnostic State-Transition View of Depth Supremacy [15.3] 一般距離空間上で作用する抽象的状態遷移半群として深部モデルを定式化する。
我々は、実装(例えば、ReLUネット、トランスフォーマー、チェーンオブ思想)を抽象状態遷移から分離する。
我々は,その依存が抽象的な深さ-$k$ネットワークにのみ依存し,実装に依存しないバイアス分散分解を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:58:55 GMT)
Model-Informed Flows for Bayesian Inference [15.2] VIPとフルランクのガウス流は、翻訳項とモデル先行からの入力を付加した前方自己回帰流として正確に表現できることを示す。
モデルインフォームド・フローアーキテクチャを導入し、必要な翻訳機構、事前情報、階層的順序付けを追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:08:49 GMT)
3DBonsai: Structure-Aware Bonsai Modeling Using Conditioned 3D Gaussian Splatting [15.2] 複雑な構造を持つ3次元ボンサイを生成するための新しいテキスト・ツー・3Dフレームワークである3DBonsaiを提案する。
実験の結果,3DBonsaiは既存手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:22:40 GMT)
Diffusion Transformer meets Multi-level Wavelet Spectrum for Single Image Super-Resolution [15.1] SR(DTWSR)のための画像ウェーブレットスペクトルに基づく拡散変換器モデルを提案する。
DTWSRは拡散モデルと変圧器の優位性を取り入れ、マルチスケール周波数サブバンド間の相互関係を捉える。
デュアルデコーダは、画像生成におけるアライメントを省略することなく、低周波サブバンドと高周波サブバンドの異なるばらつきを扱うよう精巧に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:16:07 GMT)
PyDPF: A Python Package for Differentiable Particle Filtering [15.0] 本稿では、人気のあるPyTorchフレームワーク上に構築された統一APIを用いた、いくつかの微分可能な粒子フィルタの実装について述べる。
我々は,既存のいくつかの研究から実験を再現し,DPFが状態空間モデリングにおけるいくつかの共通課題にどのように適用できるかを実証することによって,我々の枠組みを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:33:22 GMT)
Are Euler angles a useful rotation parameterisation for pose estimation with Normalizing Flows? [14.9] 我々は、ポーズ推定のための正規化フローモデルの基礎として、有名なオイラー角パラメータ化を用いる。
ユーラー角はその欠点にもかかわらず、多くの側面において有用なモデルにつながるかもしれないという考えを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:28:02 GMT)
Cropland Mapping using Geospatial Embeddings [14.8] 豊後県における農地マッピングにおける地理空間埋め込みの有用性について検討した。
以上の結果から,地理空間埋め込みは,高精度の農地分類を簡素化し,究極的には土地利用の変化とその気候への影響のより良い評価を支援することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:10:13 GMT)
Prior-Guided Flow Matching for Target-Aware Molecule Design with Learnable Atom Number [14.8] 構造に基づく薬物設計(SBDD)は、標的タンパク質に対して高い結合親和性を持つ3D分子を生成することを目的としている。
最近の生成モデルは不安定な確率力学と生成分子の大きさとタンパク質ポケット形状のミスマッチに悩まされている。
本稿では,先行相互作用誘導と学習可能な原子数予測器を備えた新規な標的認識分子生成モデルPAFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:01:50 GMT)
OmniField: Conditioned Neural Fields for Robust Multimodal Spatiotemporal Learning [14.6] 本稿では、利用可能なモダリティに基づいて連続的なニューラルネットワークを学習し、繰り返しモーダルコンテキストを融合する連続性認識フレームワークを提案する。
OmniFieldはマルチモーダル時間ベースラインに先行する8つの強い評価を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:50:21 GMT)
Interpreting Emergent Features in Deep Learning-based Side-channel Analysis [14.5] サイドチャネル分析(SCA)は、意図しない物理的信号を利用してセキュアなデバイスから秘密情報を抽出することで、現実世界の脅威となる。
近年、ディープラーニングがSCAの顕著な手法として登場し、解釈可能性の犠牲で最先端の攻撃性能を実現している。
本研究では、SCAでトレーニングされたニューラルネットワークに機械論的解釈可能性を適用し、側チャネルトレースのテクスチャ情報を利用したテクスチャショーモデルを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:32:11 GMT)
KGBridge: Knowledge-Guided Prompt Learning for Non-overlapping Cross-Domain Recommendation [14.5] KGBridgeは、非重複ユーザシナリオ下でのクロスドメインシーケンシャルなレコメンデーションのための知識誘導型プロンプト学習フレームワークである。
KGBridgeはドメイン共有セマンティクスとドメイン固有セマンティクスを明確に分離し、バランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:50:01 GMT)
From Uniform to Adaptive: General Skip-Block Mechanisms for Efficient PDE Neural Operators [14.5] 我々は,Transformerベースのニューラル演算子用に設計された一般的なフレームワークであるSkip-Block Routing(SBR)を紹介する。
SBRはルーティングメカニズムを使用してトークンの複雑さとランキングを学習し、推論中に適用される。
本手法は浮動小数点演算(FLOP)の計算コストを約50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:03:14 GMT)
Homomorphism distortion: A metric to distinguish them all and in the latent space bind them [14.3] この測度を、グラフ準同型歪み(英語版)として表す。
グラフをエンフ完全に特徴付けることができ、したがって、エンフ完全グラフ埋め込みであることを示す。
1.) textttBRECデータセットを最大4$-WLの非識別可能なグラフで完全に区別し、2.) emphoutperforms previous method in homomorphisms under the textttZINC-12
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 23:29:59 GMT)
Adam Reduces a Unique Form of Sharpness: Theoretical Insights Near the Minimizer Manifold [14.2] 我々は、Adamが適応的な更新によって形作られた特異なシャープネス尺度を暗黙的に減少させ、グラディエント・ディクセントとは定性的に異なる解をもたらすことを示した。
より具体的には、損失が小さいとき、アダムは最小化器の多様体をさまようし、適応的な方法でこのシャープネス測度を最小化するために半勾配を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:58:57 GMT)
Reliably Detecting Model Failures in Deployment Without Labels [14.1] 本稿では,デプロイ後劣化(PDD)モニタリングの問題点を定式化し,対処する。
本稿では,予測モデルの相違に基づく,実用的で効率的なモニタリングアルゴリズムD3Mを提案する。
標準ベンチマークと実世界の大規模内科データセットによる実証的な結果から,フレームワークの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:56:22 GMT)
ABS: Enforcing Constraint Satisfaction On Generated Sequences Via Automata-Guided Beam Search [13.8] ABSはモデルに依存しない推論時間アルゴリズムであり、いかなる制約にも準拠することを保証している。
ABSは、標準的な品質指標と効率性に基づいて、最先端のベースラインを達成または適合させながら、完全な制約満足度を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:52:24 GMT)
IllumFlow: Illumination-Adaptive Low-Light Enhancement via Conditional Rectified Flow and Retinex Decomposition [13.8] 我々は,Low-light Image enhancement(LLIE)のためのRetinex理論と条件整流(CRF)を相乗化する新しいフレームワークIllumFlowを提案する。
本モデルは照明部品と反射率部品の分離最適化による低照度化に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:41:33 GMT)
SAND-Math: Using LLMs to Generate Novel, Difficult and Useful Mathematics Questions and Answers [13.8] textbfSAND-Math (textbfSynthetic textbfAugmented textbfNovel and textbfDifficult Mathematics problem and Solution)は,高品質な問題をゼロから解決するパイプラインである。
提案手法の有効性を2つの重要な知見から実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:06:44 GMT)
RASPNet: A Benchmark Dataset for Radar Adaptive Signal Processing Applications [13.7] レーダ適応信号処理 (RASP) のための大規模データセット RASPNet を提案する。
RASPNetは16TBを超えるサイズで、アメリカ合衆国全土の様々な地形や土地にまたがる100の現実的なシナリオで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:05:55 GMT)
LEGO-Eval: Towards Fine-Grained Evaluation on Synthesizing 3D Embodied Environments with Tool Augmentation [13.6] LEGO-Evalは,シーンコンポーネントを明確にグラウンド化するための多種多様なツールを備えた評価フレームワークである。
LEGO-Benchは、現実世界の環境の複雑なレイアウトと属性を指定する詳細なインストラクションのベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:13:51 GMT)
Multiscale spatiotemporal heterogeneity analysis of bike-sharing system's self-loop phenomenon: Evidence from Shanghai [13.5] 本研究では,空間的自己回帰モデルと二重機械学習フレームワークを用いたマルチスケール解析を行う。
その結果,自転車シェアリングの自己ループ強度は道路規模で空間ラグ効果が顕著であることがわかった。
自転車シェアリングの連携を強化するため,地下鉄の利用率が高く,バスの運行率も低い地域での自転車利用率の向上を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:37:52 GMT)
I Want to Break Free! Persuasion and Anti-Social Behavior of LLMs in Multi-Agent Settings with Social Hierarchy [13.5] シミュレーションされた階層型社会環境におけるエージェント間の相互作用を詳細に分析する。
我々は,保護者と囚人エージェントの説得行動と反社会的行為を異なる目的で分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:55:56 GMT)
This Time is Different: An Observability Perspective on Time Series Foundation Models [13.5] Totoは15100万のパラメータを持つ時系列予測基盤モデルである。
Totoの事前トレーニングコーパスは、可観測性データ、オープンデータセット、合成データを組み合わせたものだ。
我々は,2,807個の実時間時系列にわたる3億5000万の観測結果からなる大規模ベンチマークであるBOOMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 23:19:57 GMT)
Learning A Universal Crime Predictor with Knowledge-guided Hypernetworks [13.5] 本研究では,異なる都市の記録に同一の犯罪タイプを仮定することなく,統一的で強力な犯罪予測器を効果的に訓練できる枠組みを提案する。
HYSTLでは、犯罪タイプごとに専用の予測器をパラメータ化する代わりに、ハイパーネットワークが、犯罪タイプの関心によって条件付けられた予測関数のパラメータを動的に生成するように設計されている。
重複しない犯罪タイプを持つ2つの都市で実験を行い、HYSTLが最先端のベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:41:20 GMT)
An All-Reduce Compatible Top-K Compressor for Communication-Efficient Distributed Learning [13.4] 勾配圧縮機Rand-K$は構造情報を破棄し、収縮が不十分である。
Top-K$は情報的エントリを保存するが、プロパティを失い、コストがかかるAll-Gather操作が必要になる。
ARC-Top-$K$は、勾配の軽量なスケッチを使用してノード間の間隔パターンを整列し、インデックスなしのAll-Reduceを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:21:19 GMT)
UFGraphFR: Graph Federation Recommendation System based on User Text description features [13.3] フェデレーション学習は、レコメンデーションシステムのためのプライバシー保護フレームワークを提供する。
従来のフェデレートされたレコメンデーションアプローチは、各ユーザを独立したエンティティとして扱う。
本稿では,3つのキーコンポーネントを持つ新しいフレームワークであるUFGraphFRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:26:58 GMT)
Tracking solutions of time-varying variational inequalities [13.2] 時変変変分不等式の解を追跡することは、ゲーム理論、最適化、機械学習の応用において重要な問題である。
既存の結果を2つの方法で拡張する: 最初の結果では、亜線型解パスを持つ変分不等式に対する追跡境界を提供するが、必ずしも単調関数ではない。
第2の貢献は、周期的時間変化VIの離散力学系の収束挙動と軌道に関する広範な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:06:37 GMT)
FitPro: A Zero-Shot Framework for Interactive Text-based Pedestrian Retrieval in Open World [13.1] テキストベースのPedestrian Retrieval (TPR)は、自然言語の記述に従って視覚的なシーンで特定の歩行者を検索する。
セマンティック理解とクロスシーン適応性を強化したオープンワールド対話型ゼロショットTPRフレームワークFitProを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:23:32 GMT)
NEF-NET+: Adapting Electrocardio panorama in the wild [13.0] Nef-Netは連続した心電図を再構成するために導入され、任意の視点から心電図信号の仮想観察を可能にした。
本稿では,パノラマECG合成のための拡張フレームワークであるNEF-NET+について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:58:39 GMT)
Rethinking the Relationship between the Power Law and Hierarchical Structures [12.9] 本研究では,自然言語の構文構造に関する議論の有効性について検討した。
英語と日本語のコーパスを用いて、自然言語解析木における相互情報、確率的文脈自由文法からの逸脱、その他の特性を解析する。
以上の結果から,これらの仮定は統語的構造を保たず,子どもの言論や動物信号に応用することは困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:42:28 GMT)
Lower-dimensional projections of cellular expression improves cell type classification from single-cell RNA sequencing [12.9] 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)は単細胞レベルでの細胞多様性の研究を可能にする。
細胞型分類には, 統計的, 機械的, 深層学習に基づく様々な手法が提案されている。
本研究では,EnProCellと呼ばれる細胞型分類のための参照型手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:20:11 GMT)
Who's Who? LLM-assisted Software Traceability with Architecture Entity Recognition [12.9] 大規模言語モデル(LLM)は、SADとソースコードからアーキテクチャエンティティを抽出し、SAMを自動的に構築したり、直接トレースリンクを確立するための新しい機能を提供する。
本稿では、2つのLCMベースのアプローチを提案する: ExArchは、手動SAM作成の必要性を排除するために、SADとソースコードから単純なSAMとしてコンポーネント名を抽出し、ArTEMiSはドキュメント内のアーキテクチャエンティティを識別し、SAMエンティティとマッチさせる(手動または自動生成)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:06:53 GMT)
The Coralscapes Dataset: Semantic Scene Understanding in Coral Reefs [12.5] 本研究はサンゴ礁において,2075のイメージ,39のベントニッククラス,174kのセグメンテーションマスクを含む汎用的なセグメンテーションデータセットを初めて公開する。
我々は、幅広いセマンティックセグメンテーションモデルをベンチマークし、Coralscapesから既存の小さなデータセットへの変換学習が一貫して最先端のパフォーマンスをもたらすことを発見した。
Coralscapesは、コンピュータビジョンに基づく効率よくスケーラブルで標準化されたサンゴ礁の調査方法の研究を触媒し、水中の生態学ロボットの開発を効率化する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:14:10 GMT)
NMCSE: Noise-Robust Multi-Modal Coupling Signal Estimation Method via Optimal Transport for Cardiovascular Disease Detection [12.4] ノイズ・ロバスト多モード結合信号推定(NMCSE)を提案する。
NMCSEは、最適輸送によって解決された分布マッチング問題として結合信号推定を再構成する。
NMCSEは、臨床と生理の両方のノイズの下で、既存の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:18:02 GMT)
Collaborative Attention and Consistent-Guided Fusion of MRI and PET for Alzheimer's Disease Diagnosis [12.3] アルツハイマー病(AD)は認知症の最も一般的な形態であり、早期診断は疾患進行の遅滞に不可欠である。
MRIとPETを用いたマルチモーダル・ニューロイメージング・フュージョンの最近の研究は有望な成果を得た。
本稿では,MRIとPETを用いたAD診断のための協調注意・持続誘導核融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:42:07 GMT)
ESA: Energy-Based Shot Assembly Optimization for Automatic Video Editing [12.3] ショットアセンブリは、映画制作とビデオ編集において重要なステップである。
現在のインテリジェントなビデオ編集技術は、いくつかの自動化されたビデオ編集タスクを処理できる。
本稿では,映像合成のためのエネルギーベース最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:48:22 GMT)
Agent-Omni: Test-Time Multimodal Reasoning via Model Coordination for Understanding Anything [12.3] MLLM(Multimodal large language model)は強力な能力を示すが、固定されたモダリティペアに限られる。
本稿では,既存の基盤モデルをマスタエージェントシステムで協調するエージェント-オムニフレームワークを提案する。
Agent-Omniは、特に複雑なクロスモーダル推論を必要とするタスクにおいて、常に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） (Tue, 04 Nov 2025 18:59:09 GMT)
PragExTra: A Multilingual Corpus of Pragmatic Explicitation in Translation [12.2] 我々はPragExTraを紹介した。PragExTraは実用的明示のための最初の多言語コーパスと検出フレームワークである。
本研究は,Nullアライメントを用いて候補明示症例を特定し,人間のアノテーションを用いた能動的学習を用いて精査した。
その結果,エンティティとシステムレベルの明示が最も頻度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:44:57 GMT)
Neuromorphic Computing with Multi-Frequency Oscillations: A Bio-Inspired Approach to Artificial Intelligence [12.2] 驚くべき能力にもかかわらず、人工知能は限られた柔軟性と一般化可能な知性を示す。
この制限は、神経領域の機能的特殊化と、これらの特殊システムの調整に不可欠な時間的ダイナミクスの両方を無視する生物学的認知から、その根本的な違いに起因している。
本稿では,機能的に特殊な知覚システム,補助システム,実行システムを含む三部構成の脳インスパイアされたアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:02:57 GMT)
Sample-Efficient Language Modeling with Linear Attention and Lightweight Enhancements [12.1] サンプル効率のよい言語モデリングのためのアーキテクチャと最適化技術について研究する。
我々のモデルであるBLaLMは、自己注意を線形時間mLSTM to-kenミキサーで置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:21:03 GMT)
Large Language Models are Unreliable for Cyber Threat Intelligence [12.1] 大規模言語モデル(LLM)は、サイバーセキュリティ分野におけるデータの希薄化を緩和するために使用することができる。
我々は3つの最先端のLCMと350件の脅威情報レポートのデータセットを用いて実験を行った。
実物大の報告ではLCMが十分な性能を保証できない一方で、矛盾しすぎていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:28:43 GMT)
A Comparative Analysis of LLM Adaptation: SFT, LoRA, and ICL in Data-Scarce Scenarios [12.0] 完全微調整は強力な適応法であるが、一般的な推論能力の低下につながる可能性がある。
Low-Rank Adaptation (LoRA)は最も効果的なバランスを提供し、ベースモデルの一般的な知識に最小限の影響を伴って新しいスキルを注入することに成功した。
本稿では,スキル獲得と知識統合の区別を重要視し,タスク固有のパフォーマンスと一般的な能力の維持とのトレードオフを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:53:35 GMT)
Quantum Monte Carlo algorithm for solving Black-Scholes PDEs for high-dimensional option pricing in finance and its complexity analysis [11.9] 我々は,高次元オプション価格の相関で高次元のブラックショルズPDEを解く量子モンテカルロアルゴリズムを提案する。
有界なペイオフ関数に対しては,従来のモンテカルロ法と比較して,アルゴリズムの高速化が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:53:43 GMT)
Bayesian Evaluation of Large Language Model Behavior [11.8] 大規模言語モデルに基づくテキスト生成システムがどのように振る舞うかを評価することがますます重要である。
既存の評価手法は、しばしば統計的不確実性定量化を無視する。
本稿では,2値評価指標における不確かさの定量化にベイズ的手法を適用した2つのケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:51:46 GMT)
Unveiling the Role of ChatGPT in Software Development: Insights from Developer-ChatGPT Interactions on GitHub [11.8] ChatGPTのような生成AIツールは、開発者の間で広く採用されている。
ChatGPTの可能性は広く議論されているが、開発者による実際の使用を探求する実証的な証拠は限られている。
本研究は,ChatGPT支援開発活動の大規模実証分析を行うことにより,ギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:14:28 GMT)
No-Human in the Loop: Agentic Evaluation at Scale for Recommendation [11.8] 大規模言語モデル(LLM)を判断として評価することは、スケーラブルで信頼性の高い評価パイプラインを構築する上でますます重要になっている。
我々は、GPT、Gemini、Claude、Llamaを含む36のLLMを体系的に比較する大規模なベンチマーク研究であるScalingEvalを紹介する。
当社のマルチエージェントフレームワークは、パターン監査を集約し、スケーラブルな多数決投票を通じて、地味なラベルにコードを発行します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:49:39 GMT)
Do Methods to Jailbreak and Defend LLMs Generalize Across Languages? [11.7] 本稿では,10言語にまたがるジェイルブレイクとディフェンスの体系的多言語評価について述べる。
我々は, 論理的表現に基づくジェイルブレイクと, 反逆的プロンプトに基づくロバストネスの2つのタイプを評価する。
単純な防御は効果的だが、言語とモデルに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:19:44 GMT)
AyurParam: A State-of-the-Art Bilingual Language Model for Ayurveda [11.7] Param-1-2.9Bを微調整したドメイン特化バイリンガル言語モデルであるAyurParam-2.9Bを紹介する。
AyurParamのデータセットには、英語とヒンディー語の両方でコンテキスト認識、推論、客観的スタイルのQ&Aが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:53:21 GMT)
MammoClean: Toward Reproducible and Bias-Aware AI in Mammography through Dataset Harmonization [11.6] MammoCleanは、マンモグラフィデータセットの標準化とバイアス定量化のためのフレームワークである。
MammoCleanを使ってバイアス源を特定し、緩和することで、研究者は統一されたマルチデータセットトレーニングコーパスを構築することができる。
MammoCleanは、マンモグラフィーにおけるバイアス認識AI開発に不可欠な、再現可能なパイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:29:46 GMT)
CryptoMoE: Privacy-Preserving and Scalable Mixture of Experts Inference via Balanced Expert Routing [11.6] 提案するCryptoMoEは,MoEベースのモデルに対して,プライベートかつ効率的かつ正確な推論を可能にする最初のフレームワークである。
CryptoMoEは、専門家のルーティング情報を保護するために専門家の負荷のバランスをとり、専門家のディスパッチと組み合わせをセキュアにするための新しいプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:48:37 GMT)
Grounded Vision-Language Interpreter for Integrated Task and Motion Planning [11.6] ViLaIn-TAMPは、検証可能、解釈可能、自律的なロボット動作を可能にするためのハイブリッドな計画フレームワークである。
ViLaIn-TAMPは、(1)マルチモーダル入力を構造化された問題仕様に変換する以前の作業から適応したビジョン・ランゲージ・インタプリタ(ViLaIn)、(2)これらの仕様を実行可能なトラジェクトリシーケンスで基盤とするモジュール型タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)システム、(3)失敗する解決の試みに対して具体的なフィードバックを受け取る修正計画モジュールの3つの主要コンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:01:36 GMT)
When Is Diversity Rewarded in Cooperative Multi-Agent Learning? [11.5] 異種チームに適した目的を調査する。
計算パラダイムとしてマルチエージェント強化学習(MARL)を用いる。
We show that HetGPS reiscovers the reward regimes predict by our theory。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:17:46 GMT)
LACY: A Vision-Language Model-based Language-Action Cycle for Self-Improving Robotic Manipulation [11.4] LACY(Language-Action Cycle)は、単一の視覚言語モデル内で双方向マッピングを学習する統合フレームワークである。
LACYはタスク成功率を平均56.46%改善し、ロボット操作のための堅牢な言語アクション基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:02:51 GMT)
Consistency of Responses and Continuations Generated by Large Language Models on Social Media [11.1] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成において顕著な能力を示すが、ソーシャルメディアの文脈における感情的一貫性とセマンティック・コヒーレンス(セマンティック・コヒーレンス)は十分に理解されていない。
本研究では,LLMが情緒的内容をどのように処理し,継続および応答タスクを通じて意味的関係を維持するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:32:20 GMT)
DIsoN: Decentralized Isolation Networks for Out-of-Distribution Detection in Medical Imaging [11.0] 安全クリティカルドメインにおける機械学習モデルの安全なデプロイには、トレーニング中に見えない特徴のある入力を検出する必要がある。
最先端のOOD検出方法は、デプロイ後にトレーニングデータを破棄するか、テストサンプルとトレーニングデータが集中的に格納されていると仮定する。
これは、トレーニングデータをデプロイされたモデルで出荷することは、通常、トレーニングデータベースのサイズのため不可能であるからである。
トレーニングデータから対象のテストサンプルを分離することの難しさを定量化するOOD検出フレームワークであるIsolation Networkを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:19:00 GMT)
AI Diffusion in Low Resource Language Countries [10.9] 低リソース言語諸国(LRLC)のAIユーザは、ベースラインに比べて約20%低い。
言語的アクセシビリティは、公平なAI拡散に対する重要な独立した障壁である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:31:39 GMT)
Demo: Statistically Significant Results On Biases and Errors of LLMs Do Not Guarantee Generalizable Results [10.9] 本研究では,複数のLCM-as-a-judgeセットアップとプロンプトを用いて,これらのクエリに対する応答を評価する。
基礎研究として,LLM間の合意と回答および評価LLMの変化の影響について,2つの事例研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:20:33 GMT)
TabDSR: Decompose, Sanitize, and Reason for Complex Numerical Reasoning in Tabular Data [10.8] メソッドは,(1)複雑な質問を分解するクエリデコンポーザ,(2)ノイズの多いテーブルのクリーン化とフィルタリングを行うテーブルサニタイザ,(3)プログラム・オブ・シークレット(PoT)ベースの推論器からなるフレームワークである。
メソッドは既存のメソッドを一貫して上回り、TAT-QA、TableBench、メソッドでそれぞれ8.79%、6.08%、19.87%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:13:02 GMT)
MultiSoundGen: Video-to-Audio Generation for Multi-Event Scenarios via SlowFast Contrastive Audio-Visual Pretraining and Direct Preference Optimization [10.7] 現在のV2A(V2A)手法は、複雑なマルチイベントシナリオで苦労している。
本稿では,新しいV2AフレームワークであるMultiSoundGenを提案する。
直接優先最適化(DPO)をV2Aドメインに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:35:36 GMT)
Position: Bridge the Gaps between Machine Unlearning and AI Regulation [10.7] 人工知能規制のインバウンド波は、機械学習のための重要な新しいユースケースを提供するかもしれないと主張する者もいる。
このポジションペーパーは、研究者が機械学習の最先端とAI規制への潜在的な応用の間のギャップを積極的に橋渡しすれば、この機会は実現される、と論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:58:55 GMT)
Large-scale automatic carbon ion treatment planning for head and neck cancers via parallel multi-agent reinforcement learning [10.6] Intensity-modulated carbon-ion therapy (IMCT) は、高用量適合性とOARスペーシングを提供するが、相対的生物学的有効性(RBE)モデルにより遅いままである。
近年のディープラーニング(DL)手法は,データバイアスと計画実現可能性によって制限されている。
IMCTにおける45TPPの並列チューニングのためのスケーラブルなマルチエージェントRL(MARL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:57:31 GMT)
Theoretical Guarantees for Causal Discovery on Large Random Graphs [10.6] 偽陰性率(FNR)の理論的保証について検討する。
我々は、FNRが平均値$O(fraclog dsqrt d)$で集中していることを示し、次元が増加するにつれて、予想される誤差を超える大きな偏差が指数関数的にありそうにないことを示唆する。
シミュレーション結果はこれらの理論予測を裏付けるものであり、FNRは次元が大きくなるにつれて実際に集中し、しばしば消滅することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:43:06 GMT)
Photonic implementation of quantum hidden subgroup database compression [10.5] フォトニック量子プロセッサを用いた隠れサブグループ対称性を利用した量子データ圧縮を実証する。
我々は、構造データから対称性型と一般化周期の両方を自律的に学習する変分量子オートエンコーダを実装した。
パラメタライズされた一般化フーリエ変換とシモン対称性の制約の少ないアーキテクチャの2つの回路アンサーゼを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:26:50 GMT)
Accelerated Frank-Wolfe Algorithms: Complementarity Conditions and Sparsity [10.5] 我々はコンパクト凸集合上の滑らかな凸関数に対する新しい1次高速化アルゴリズムを開発した。
重要な技術的要素は、ソリューションのスパーシリティをキャプチャする相補性条件である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:47:07 GMT)
Dynamic Routing Between Experts: A Data-Efficient Approach to Continual Learning in Vision-Language Models [10.4] VLM(Vision-Language Models)は、新しいタスクを逐次微調整する場合、破滅的な忘れ込みに悩まされる。
本稿では,事前学習時に得られる基礎知識を維持しつつ,新たなタスクの統合を可能にするルーティングベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:19:41 GMT)
Detection and Geographic Localization of Natural Objects in the Wild: A Case Study on Palms [10.3] PRISM (Processing, Inference, and Mapping) は高密度熱帯林におけるヤシの検出と位置決定のための柔軟なパイプラインである。
まず,8,830個の箱と5,026個のヤシ中心点をアノテートした,エクアドル西部の21の生態学的に多様な場所に,UAV由来の大規模なオルソモザイクデータセットを構築した。
第2に、ゼロショットSAM2をセグメンテーションバックボーンとして統合し、効率と性能に基づいて複数の最先端物体検出器を評価し、第3に、信頼性スコアをIoUと整合させ、sを探索するキャリブレーション手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:52:25 GMT)
Prevailing Research Areas for Music AI in the Era of Foundation Models [10.2] AIが生成し、AIが強化された音楽が主流になるにつれ、音楽AIコミュニティの多くの研究者が疑問に思うかもしれない。
本稿では,音楽AI研究におけるいくつかの重要な領域について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:47:24 GMT)
ROBoto2: An Interactive System and Dataset for LLM-assisted Clinical Trial Risk of Bias Assessment [10.2] ROBOTO2は、大規模言語モデル(LLM)による臨床試験のバイアスリスク評価(ROB)のための、オープンソースのWebベースプラットフォームである。
ユーザーは臨床試験レポートをアップロードし、予備回答を受け取り、ROB2シグナルの質問に対する証拠を支持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:45:06 GMT)
Knowledge Graph-enhanced Large Language Model for Incremental Game PlayTesting [10.1] 本稿では,段階的なゲーム更新に適した高精度かつ効率的なテストを行うためのKLPEGフレームワークを提案する。
このフレームワークは、ゲーム要素、タスク依存、因果関係を体系的にモデル化する知識グラフ(KG)を構築し、維持する。
OvercookedとMinecraftの2つの代表的なゲーム環境での実験は、KLPEGが更新によって影響を受ける機能をより正確に特定できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:40:46 GMT)
Exploring Human-AI Conceptual Alignment through the Prism of Chess [10.0] AIシステムは人間の概念を本当に理解しているか、それとも単に表面パターンを模倣するのか?
我々は、人間の創造性が正確な戦略的概念を満たすチェスを通してこれを調査する。
ゲームに勝つ表現は、人間の思考と一致するものとは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:29:09 GMT)
Electromagnetic Quantum Memory Printed by Gravity [10.0] 導体内部に誘導される電界およびベクトルポテンシャルを介して、超伝導状態のメモリ位相を印加する源として重力加速度が有効であることを示す。
この物理図は、量子相の制御と導体における重力効果のテストに関する新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:40:35 GMT)
Leveraging Hierarchical Organization for Medical Multi-document Summarization [9.9] 医用多文書要約の入力に階層構造を組み込むことで、文書間で情報を整理・コンテキスト化するモデルの能力が向上するかどうかを検討する。
本研究は,人文要約よりもモデル生成要約を好むことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:31:49 GMT)
Stochastic Deep Graph Clustering for Practical Group Formation [9.8] DeepFormは、グループレコメンデータシステムの3つの主要な運用要件を満たすように設計されたフレームワークである。
DeepFormは、高階構造信号を効果的にキャプチャする軽量なGCNアーキテクチャを採用している。
実験により、DeepFormは、様々なベースラインと比較して、優れたグループ生成品質、効率、レコメンデーション精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:47:04 GMT)
Variable Selection in Maximum Mean Discrepancy for Interpretable Distribution Comparison [9.7] 2サンプル変数選択は、2組のデータベクトルの分布を区別する変数を特定する。
本稿では,変数の識別集合に関する数学的概念を紹介する。
本稿では,変数に重みを割り当て,それらを最適化する2サンプル変数選択法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:01:33 GMT)
An Automated Framework for Strategy Discovery, Retrieval, and Evolution in LLM Jailbreak Attacks [9.7] 攻撃戦略を自律的に発見し,回収し,進化させる脱獄フレームワークを提案する。
ASTRAは平均アタック成功率(ASR)が82.7%に達し、ベースラインをはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:24:22 GMT)
Robust Identity Perceptual Watermark Against Deepfake Face Swapping [9.4] ディープフェイク・フェイススワップは、ディープジェネレーティブ・モデルの急速な開発で重要なプライバシー問題を引き起こしている。
本稿では,Deepfakeの顔スワップに対する検出とソーストレースを同時に行う,堅牢なアイデンティティ認識型透かしフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:46:21 GMT)
LEASE: Offline Preference-based Reinforcement Learning with High Sample Efficiency [9.3] 本稿では、ラベルなしの嗜好データを生成するために、高サンプル効率(LEASE)アルゴリズムを用いたoffLine prEference-bAsed RLを提案する。
事前学習した報奨モデルがラベルのないデータに対して誤ったラベルを生成する可能性があることを考慮し、報奨モデルの性能を確保するための不確実性を考慮したメカニズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:59:59 GMT)
Deep Ideation: Designing LLM Agents to Generate Novel Research Ideas on Scientific Concept Network [9.3] 本稿では,キーワード共起関係と文脈関係をキャプチャする科学ネットワークを統合する枠組みを提案する。
現実のレビュアーのフィードバックに基づいて訓練された批評家エンジンは、アイデアの新規性と実現可能性に関する継続的なフィードバックを提供することによって、プロセスをガイドする。
当社のアプローチでは,他の手法に比べて10.67%の品質向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:00:20 GMT)
Targeted Error Correction in Knowledge Distillation: Small Language Models Surpass GPT [9.3] 我々は、顧客サービス要約タスクにおいて、より小さなオープンソース言語モデル(LLM)がはるかに大きなプロプライエタリモデルを上回ることを可能にする、Analyze-Revise-Finetune (ARF)パイプラインを導入する。
パイプラインはまず、教師モデル(GPT-3.5)が生成する要約の一般的な誤りを分析し分類し、次いで、コンパクトエディタモデル(Llama 3.170B)を用いてターゲットリビジョンを行い、高品質で洗練された訓練データを生成する。
より小型の学生モデル(Llama 3.1 8B)を改良したデータを用いて微調整すると、GPT-3.5よりも優れた要約性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:17:49 GMT)
FractalForensics: Proactive Deepfake Detection and Localization via Fractal Watermarks [9.1] 堅牢な透かしによる能動的ディープフェイク検出は、受動ディープフェイク検出器が高品質な合成画像を特定するという課題に遭遇して以来、ずっと関心を集めてきた。
本稿では, フラクタルフォレスティクス(Fractal Forensics)という, プロアクティブなディープフェイク検出と局所化のためのフラクタル透かしを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:13:33 GMT)
Wasserstein Convergence of Critically Damped Langevin Diffusions [9.1] 臨界減衰Langevin Diffusions (CLDs) は標準拡散法よりも数値的に優れていることが示されている。
We derived a novel upper bound on the sample error of CLD-based generative model in the Wasserstein metric。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:49:07 GMT)
EvtSlowTV - A Large and Diverse Dataset for Event-Based Depth Estimation [9.0] EvtSlowTVは、一般公開されたYouTubeビデオからキュレートされた大規模なイベントカメラデータセットである。
この研究は、生イベントストリームのHDRポテンシャルを活かす自己教師付き学習フレームワークとして、EvtSlowTVが適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:56:26 GMT)
Relational Deep Dive: Error-Aware Queries Over Unstructured Data [9.0] ReDD(Relational Deep Dive)は、クエリ固有のスキーマを動的に発見し、リレーショナルテーブルをポップアップさせ、証明可能な保証でエラー認識抽出を保証するフレームワークである。
主な貢献は、カバレッジ保証付きエラー検出の統計的校正手法であるSCAPEと、精度と人的補正コストのトレードオフを最適化するハイブリッドアプローチであるSCAPE-HYBである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:30:55 GMT)
Real-Time Neural Video Compression with Unified Intra and Inter Coding [9.0] 各フレームを1つのモデルで処理する、イントラ・インターコーディングとイントラ・コーディングを統一したNVCフレームワークを提案する。
本稿では,フレーム間冗長性を利用した2フレーム同時圧縮設計を提案する。
提案方式は,DCVC-RTを平均12.1%のBDレートで性能良くし,フレームあたりの安定性と品質を向上し,リアルタイム符号化/復号性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:19:02 GMT)
Energy-Based Model for Accurate Estimation of Shapley Values in Feature Attribution [9.0] EmSHAP (Energy-based model for Shapley value Estimation) は、Shapleyコントリビューション関数の期待値を推定するために提案される。
GRU(Gated Recurrent Unit)結合分割関数推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:35:38 GMT)
Simple and Behavior-Driven Augmentation for Recommendation with Rich Collaborative Signals [8.8] 本稿では, パーソナライズされたレコメンデーションのためのグラフ協調フィルタリング(GCF)の有効性を最大化するために, SCAR(Simple Collaborative Augmentation for Recommendation)を提案する。
情報を削除する代わりに、SCARはユーザとテムのインタラクションから抽出された協調シグナルを利用して擬似インタラクションを生成し、既存のインタラクションに追加されたり、置き換えられたりする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:10:35 GMT)
Evaluating Control Protocols for Untrusted AI Agents [8.8] 我々は多様なエージェント環境のデータセットであるSHADE-Arenaの制御プロトコルを体系的に評価した。
犯罪と重大行為の延期のための再サンプリングは、安全を50%から96%に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:04:49 GMT)
Adapting General-Purpose Foundation Models for X-ray Ptychography in Low-Data Regimes [8.7] PtychoBenchはptychographic analysisの新しいベンチマークである。
我々は、SFT(Supervised Fine-Tuning)とICL(In-Context Learning)の2つの専門化戦略を比較した。
その結果,最適な特殊化経路はタスク依存であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:43:05 GMT)
Efficient Online Continual Learning in Sensor-Based Human Activity Recognition [8.7] PTRN-HARは、限られた量のデータで対照的な損失を用いて特徴抽出器を事前訓練する。
本稿では,PTRN-HARについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:48:36 GMT)
An End-to-End Learning Approach for Solving Capacitated Location-Routing Problems [8.6] CLRP(capacitated location-routing problem)に対するエンドツーエンド学習手法を提案する。
特に、CLRPを様々な決定に合わせたマルコフ決定プロセスとして再構成する。
また、様々な意思決定段階に動的に適応するように設計された、新しい異種クエリアテンション機構も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:23:17 GMT)
Personalized Interpolation: Achieving Efficient Conversion Estimation with Flexible Optimization Windows [8.6] textit Personalized Interpolationメソッドは、フレキシブルな広告主固有の最適化ウィンドウをサポートするために、固定された変換ウィンドウに基づいた既存のモデルを拡張する。
その結果,提案手法は既存の解に比べて予測精度が高く,効率も向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:40:49 GMT)
DANIEL: A Distributed and Scalable Approach for Global Representation Learning with EHR Applications [8.5] 確率的クラスタリングモデルは、現代のデータ環境において根本的な課題に直面します。
分散フレームワークを開発し、バイナリデータからスケーラブルでプライバシ表現を学習する。
本アルゴリズムは,多施設電子健康記録(EHR)データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:35:12 GMT)
Fast Measuring Pavement Crack Width by Cascading Principal Component Analysis [8.5] 本研究では, 主成分分析 (PCA) とロバストPCA (RPCA) を統合し, ディジタル画像から亀裂幅を効率的に抽出するカスケードフレームワークを提案する。
提案手法は,(1)確立された検出アルゴリズムを用いてバイナリ表現を生成する初期き裂分割,(2)PCAによる準並列き裂の主方向軸の決定,(3)不規則き裂定量のための主伝播軸(MPA)抽出の3段階からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:29:23 GMT)
In-Context Adaptation of VLMs for Few-Shot Cell Detection in Optical Microscopy [8.4] ファンデーションビジョン言語モデル(VLM)は自然画像に優れるが、バイオメディカル・マイクロスコピーの実用性は乏しい。
In-context Learningに特化してキュレートされた252イメージのキュレートされたコレクションであるMicro-ODベンチマークを導入する。
少ない条件下で8つのVLMを評価し,暗黙の試験時間推論トークンと変種を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:06:02 GMT)
Personalized Decision Modeling: Utility Optimization or Textualized-Symbolic Reasoning [8.4] 本稿では,最適な情報統合を実現するための適応型テキストシンボリックな人間中心推論フレームワークを提案する。
ATHENAは2つの段階を統合している: まず、堅牢でグループレベルのシンボル的ユーティリティ関数を発見する。
個人レベルのセマンティック適応を実装し、パーソナライズされた選択をモデル化するための最適なユーティリティによってガイドされるパーソナライズされたセマンティックテンプレートを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:19:09 GMT)
ORANGE: An Online Reflection ANd GEneration framework with Domain Knowledge for Text-to-SQL [8.2] 大規模言語モデル (LLM) は、自然言語 tosql の翻訳において顕著な進歩を示している。
データベースの一般的な知識とドメイン固有のセマンティクスの間には、重要なセマンティクスギャップが持続する。
翻訳ログからクエリを解析することでデータベース固有の知識ベースを構築するオンラインの自己進化フレームワークであるOrangeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:28:21 GMT)
Kosmos: An AI Scientist for Autonomous Discovery [8.2] データ駆動ディスカバリを自動化するAI科学者のKosmosを紹介します。
Kosmosは、最大12時間、並列データ分析、文献検索、仮説生成のサイクルを実行する。
我々は、代謝学、材料科学、神経科学、統計遺伝学にまたがるコスモスによる7つの発見に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:50:52 GMT)
VFocus: Better Verilog Generation from Large Language Model via Focused Reasoning [8.2] 大規模言語モデル(LLM)は、Verilogコードの生成において驚くべき可能性を示しているが、機能的正確性を保証することは依然として課題である。
本稿では,VFocusを提案する。VFocusは,LLM推論の焦点を重要な決定点に絞ることで,Verilog生成を強化する3段階のフレームワークである。
VerilogEval-Human ベンチマークの実験では、VFocus は複数の推論 LLM に対してパス@1 の正確性を大幅に改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:54:31 GMT)
Scalable Medication Extraction and Discontinuation Identification from Electronic Health Records Using Large Language Models [8.2] EHRノートから医薬品の抽出と医薬品の分類において,先進的なオープンソースおよびプロプライエタリな大規模言語モデル(LLMs)を評価した。
GPT-4oはゼロショット設定で全てのタスクの平均F1スコアを継続的に達成した。
オープンソースモデルに続いて、Llama-3.1-70B-Instructは医薬品のステータス分類において最高性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:58:17 GMT)
Bringing Private Reads to Hyperledger Fabric via Private Information Retrieval [8.2] 許可されたブロックチェーンは、共有データの完全性と監査性を保証するが、読み取り操作中にクエリパラメータをピアに公開する。
本稿では、Hyperledger Fabricの世界状態からのプライベート読み込みを可能にするための、Private Information Retrievalメカニズムを提案する。
評価トランザクション内で直接暗号文-プレーンテキスト乗算を行うPIR対応チェーンコードの実装とベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:30:07 GMT)
Dual-level Progressive Hardness-Aware Reweighting for Cross-View Geo-Localization [8.0] ドローンと衛星画像のクロスビューなジオローカライゼーションは難しい。
既存の採掘戦略や再重み付け戦略は、しばしば静的重み付けを用いる。
本稿では,2段階のプログレッシブ・ハーネスを意識した再重み付け戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:54:10 GMT)
Arithmetic Circuits and Neural Networks for Regular Matroids [8.0] 我々は、$n$要素上の正規マトロイドを生成する基底を計算するために、サイズ$O(n3)$の均一な$(max,+,)$回路が存在することを証明した。
熱帯化により、通常のマトロイドの重み付けベースで同じ大きさの$(max,+,)$-circuitsとReLUニューラルネットワークが存在することが示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:37:14 GMT)
Electrical Load Forecasting over Multihop Smart Metering Networks with Federated Learning [7.9] スマートグリッドの電力管理と安定性には電力負荷予測が不可欠である。
従来の機械学習手法は負荷予測によく使用されるが、データ共有は必要である。
フェデレートラーニング(FL)は、データ交換なしでローカルSMで分散MLモデルを実行することでこの問題に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:26:41 GMT)
Temporal filtered quantum sensing with the nitrogen-vacancy center in diamond [7.9] ダイヤモンド中の窒素空孔センターは、磁場センシング、温度測定、バイオイメージングなどの応用に例外的な空間分解能と感度を提供する。
IVDのような高バックグラウンド環境では、NVベースのセンサーの性能は強い背景蛍光によって損なわれる可能性がある。
本研究では,パルスレーザー励起と時間ゲーティング技術を組み合わせた背景蛍光の抑制について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:45:09 GMT)
The stability of shallow neural networks on spheres: A sharp spectral analysis [7.9] 本稿では,浅いReLU$k$ニューラルネットワークから発生するエンフマスおよびエンフスティフネス行列の条件数の推定を行う。
このスペクトル解析により、ネットワークの近似パワーとその安定性の正確な対応が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:54:19 GMT)
FATE: A Formal Benchmark Series for Frontier Algebra of Multiple Difficulty Levels [7.8] FATE (Formal Algebra Theorem Evaluation) は形式代数学の新しいベンチマークシリーズである。
我々はFATE-H と FATE-X という2つの新しい成分を示し、それぞれ抽象代数学と可換代数学における100の問題を解く。
FATE-XはPhDレベルの試験の難しさとMathlibライブラリのカバレッジを超えた最初の正式なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:25:17 GMT)
Automatic Discovery of One-Parameter Subgroups of Lie Groups: Compact and Non-Compact Cases of $\mathbf{SO(n)}$ and $\mathbf{SL(n)}$ [7.8] 我々は、$SO(3)$とより一般的には$SO(n)$の1-パラメータ部分群の自動発見のための新しいフレームワークを導入する。
この方法は、標準ジョルダン形式のスキュー対称行列を使い、$SO(n)$のリー代数を定義する。
提案手法の有効性は,振り子モデリング,慣性モーメント・オブ・慣性予測,トップクォークタグ付け,不変回帰といったタスクによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:00:00 GMT)
Generalization in Representation Models via Random Matrix Theory: Application to Recurrent Networks [7.7] まず,固定された特徴表現(凍結中間層)と学習可能な読み出し層を用いたモデルの一般化誤差について検討する。
一般化誤差に対する閉形式式を導出するためにランダム行列理論を適用する。
次に、この解析を繰り返し表現に適用し、その性能を特徴付ける簡潔な公式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:30:31 GMT)
SLED: A Speculative LLM Decoding Framework for Efficient Edge Serving [7.7] acronymは、軽量エッジデバイスが様々なドラフトモデルを使用して、複数の候補トークンをローカルにドラフトできるフレームワークである。
単一の共有エッジサーバは、より正確なターゲットモデルを用いてトークンを検証する。
Jetson Orin Nano、Raspberry Pi 4B/5、Nvidia A100 GPUを搭載したエッジサーバを使った最初の実験は、大きなメリットを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:34:59 GMT)
Hey, wait a minute: on at-issue sensitivity in Language Models [7.7] 我々は対話自然性を評価するためにDGRC(Divide, Generate, Recombine, Compare)を用いる。
LMは、インストラクテッドモデルにおいて、インストラクテッドな内容の対話を継続することを好んでおり、この効果が強化されている。
インストラクションチューニングは、この変調を増幅しないが、このパターンは、成功した対話力学の目印を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:32:37 GMT)
Survey on AI Ethics: A Socio-technical Perspective [7.7] この研究は、AIを社会に展開する際の現在と将来の倫理的懸念を統一する。
AIに関連する倫理的懸念には、公正性、プライバシとデータ保護、責任と説明責任、安全性と堅牢性、透明性と説明可能性、環境への影響といった課題が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:06:11 GMT)
Autobiasing Event Cameras for Flickering Mitigation [7.3] 本稿では,イベントカメラのバイアスを調整するための革新的な自律機構を提案する。
このシステムは空間空間におけるフリックのインスタンスを特定し、その影響を最小限に抑えるために特定のバイアスを動的に調整する。
このオートバイアスシステムの有効性は、高照度と低照度の両方の条件下で、顔検出フレームワークを用いて頑健に検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:49:08 GMT)
FELA: A Multi-Agent Evolutionary System for Feature Engineering of Industrial Event Log Data [7.1] イベントログデータは、現代のデジタルサービスにとって最も価値のある資産の1つである。
AutoMLや遺伝的手法のような既存の機能エンジニアリングアプローチは、しばしば限定的な説明責任に悩まされる。
複雑なイベントログデータから有意義かつ高性能な特徴を自律的に抽出するマルチエージェント進化システムFELAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:40:16 GMT)
SWE-Sharp-Bench: A Reproducible Benchmark for C# Software Engineering Tasks [7.0] SWE-Sharp-Benchは、C#のソフトウェアエンジニアリングベンチマークで、17のリポジトリから150のインスタンスが提供されている。
SWE-Bench VerifiedのPythonタスクの70%は解決されているが、C#タスクの40パーセントのみが解決されている。
私たちはSWE-Sharp-Benchとキュレーションパイプライン全体をオープンソースにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:16:23 GMT)
Scalable Causal Discovery from Recursive Nonlinear Data via Truncated Basis Function Scores and Tests [7.0] スケーラブルな因果発見のための2つの基礎拡張ツールを紹介する。
第一に、基底関数 BIC スコアは、非線型依存を近似するために、切り詰められた加法拡張を使用する。
第二に、BF-LRT(Basis Function Likelihood Ratio Test)は、ほぼ条件付き独立性テストを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:31:04 GMT)
ProtoTSNet: Interpretable Multivariate Time Series Classification With Prototypical Parts [7.0] ProtoTSNetは時系列データの解釈可能な分類のための新しいアプローチである。
我々のイノベーションの中心は、グループ畳み込みを利用した畳み込みエンコーダであり、オートエンコーダの一部として事前訓練可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:42:42 GMT)
Min-Max Optimization Is Strictly Easier Than Variational Inequalities [7.0] 1次アルゴリズムの最適収束率は、対応する変分不等式よりもmin-max問題の方が厳密に優れていることを示す。
我々はグリーン関数と共形写像を用いて最適収束率の鋭い特徴づけを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:49:39 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） (Tue, 04 Nov 2025 22:07:28 GMT)
AI-Generated Image Detection: An Empirical Study and Future Research Directions [6.9] AIが生成するメディア、特にディープフェイクによって引き起こされる脅威は、鑑識にとって重大な課題を提起している。
いくつかの法医学的手法が提案され、それらは3つの重大なギャップに悩まされている。
これらの制限は、公正な比較、曖昧な真の堅牢性、およびセキュリティクリティカルなアプリケーションのデプロイメントを制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:13:48 GMT)
LA-MARRVEL: A Knowledge-Grounded and Language-Aware LLM Reranker for AI-MARRVEL in Rare Disease Diagnosis [6.8] LA-MARRVELはAI-MARRVEL上で機能する知識ベースで言語対応の階層である。
専門家が設計したコンテキストを提供し、大きな言語モデルに何度も問い合わせ、結果の部分的なランキングをランク付けする方法で集約し、安定的で説明可能な遺伝子ランキングを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:17:41 GMT)
The Realignment Problem: When Right becomes Wrong in LLMs [6.8] 大規模な言語モデルと人間の価値の整合性は、安全なデプロイメントの中心であるが、現在のモデルは、進化する規範やポリシーに追随しない。
既存の未学習の手法は、正確なポリシー更新を有効にするのではなく、実用性を損なう鈍い手段として機能する。
本稿では,プログラミング政策問題として再認識する原則的アンラーニングの枠組みであるTRACEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:52:58 GMT)
A Recommendation System-Based Framework for Enhancing Human-Machine Collaboration in Industrial Timetabling Rescheduling: Application in Preventive Maintenance [6.8] 本稿では,強力なAI駆動型計画エンジンであるTimefold上に構築された,スケジューリングの課題に対処するシステムベースのフレームワークを提案する。
本研究は,現実世界の予防的メンテナンスのユースケースに触発された9つの事例を実験的に評価した。
簡単なユースケースを通じて、レコメンデーションシステムの完全なプロセスを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:10:11 GMT)
A Unified Representation Underlying the Judgment of Large Language Models [6.7] 生物学的および人工知能両方のアーキテクチャ上の問題は、判断が特別なモジュールに依存するか、あるいは統一されたドメイン・ジェネラル・リソースに依存しているかである。
評価判断が支配的次元に沿って計算されることを示し、これをVAA(Valence-Assent Axis)と呼ぶ。
VAAは生成過程の制御信号として機能し、実際の精度を犠牲にしても、その評価状態と整合した合理性を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:25:30 GMT)
Tackling Incomplete Data in Air Quality Prediction: A Bayesian Deep Learning Framework for Uncertainty Quantification [6.7] 本研究は,リアルタイム車載モバイル監視など,新興センシングパラダイムにおける不完全な観察を伴って,信頼度の高い深層学習に基づく時間的予測の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:42:00 GMT)
Exploring the limit of the Lattice-Bisognano-Wichmann form describing the Entanglement Hamiltonian: A quantum Monte Carlo study [6.7] 絡み合いハミルトニアン(EH)は、量子多体系の重要な絡み合い特性をカプセル化する。
ビソニャーノ・ヴィヒマンの定理はローレンツ不変場の理論に対して正確な EH 形式を与えるが、格子系に対するその妥当性は限定的である。
格子型ビソグナノ・ヴィヒマンアンサッツおよびマルチレプリカ・トリック量子モンテカルロ法に基づく一般的なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:27:20 GMT)
Apriel-H1: Towards Efficient Enterprise Reasoning Models [6.6] ハイブリッドLLMのApriel-H1ファミリーは、15Bモデルサイズでの効率的な推論のためにトランスフォーマーアテンションとSSMシークエンスミキサーを組み合わせた。
SSM-to-MHA比の異なるApriel-H1-15B-Thinkerの蒸留後変種を複数リリースし、より多くのマンバ層がMHAに置き換わるにつれて、推論性能が劣化するかを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:17:43 GMT)
ReAcTree: Hierarchical LLM Agent Trees with Control Flow for Long-Horizon Task Planning [6.6] 本稿では,複雑な目標を動的に構築されたエージェントツリー内のより管理可能なサブゴールに分解する階層的タスクプランニング手法を提案する。
ReAcTreeは、さまざまな大きな言語モデルでReActのような強力なタスク計画ベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:55:40 GMT)
Discrete and Continuous Difference of Submodular Minimization [6.6] 連続あるいは離散の領域で定義される部分モジュラ函数は、多くの応用に現れる。
離散領域上のすべての関数と連続領域上のすべての滑らかな関数はDSであることが示される。
本稿では、DCアルゴリズム(DCA)の新たな変種を提案し、結果のDCプログラムに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:33:37 GMT)
Mobile Robotic Multi-View Photometric Stereo [6.4] Multi-View Photometric Stereoは、画像からオブジェクトを詳細に3D取得する一般的な方法である。
典型的なMVPS実験装置は、うまく校正された光源と、取り外し不能なベースに設置された単眼カメラを必要とする。
これにより、移動プラットフォームでのMVPSの使用が制限され、モバイルロボティクスアプリケーションの3D取得におけるMVPSのメリットが制限されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:45:21 GMT)
The Urban Vision Hackathon Dataset and Models: Towards Image Annotations and Accurate Vision Models for Indian Traffic [6.3] UVH-26は、AIM@IIScによるインドからの注釈付きトラフィックカメラ画像の大規模なデータセットの最初のパブリックリリースである。
データセットは、バンガロールの2800台の安全都市CCTVカメラから4週間にわたって採取された高解像度(1080p)の画像26,646枚からなる。
合計で、インド固有の14の車種に180万のバウンディングボックスがラベル付けされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:36:03 GMT)
Artificial discovery of lattice models for wave transport [6.3] ウェーブトランスポートデバイスは、現代の通信、信号処理、およびセンシング用途に不可欠である。
本稿では,これらのデバイスの概念設計を自動化する手法を提案する。
我々のアプローチは、より高い次元や非線形相互作用で望ましい性質を持つ格子モデルの人工的な発見のような拡張への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:00:02 GMT)
LLMs as Judges: Toward The Automatic Review of GSN-compliant Assurance Cases [6.3] 保証ケースは、ミッションクリティカルシステムの特定の非機能要件の正しい実装を検証することができる。
彼らは、人命、環境被害、金融損失を含むあらゆる種類の害のリスクを減らすことを目指している。
保証ケースは、数百ページにわたる広範なドキュメントとして整理され、その作成、レビュー、メンテナンスがエラーを起こし、時間がかかり、面倒であることが多い。
レビュープロセスを自動化するために,textitLLM-as-a-judgeパラダイムを活用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:45:50 GMT)
Emotion Detection From Social Media Posts [6.3] Twitterのようなソーシャルメディア投稿から得られたテキストデータから感情を識別する話題に対処する。
サポートベクトルマシン(SVM)、ネイブベイズ(Naive Bayes)、決定木(Decision Tree)、ランダムフォレスト(Random Forest)といった従来の機械学習技術や、LSTM、CNN、GRU、BiLSTM、BiGRUといったディープニューラルネットワークモデルをデプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:54:15 GMT)
POLIS-Bench: Towards Multi-Dimensional Evaluation of LLMs for Bilingual Policy Tasks in Governmental Scenarios [6.3] PLIS-Benchは、二言語政策シナリオで動作するLLM向けに設計された、厳密で体系的な評価スイートである。
既存のベンチマークと比較すると、POLIS-Benchには3つの大きな進歩がある。
POLIS-Bench上の10以上の最先端LCMの大規模評価により、明確な性能階層が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:11:58 GMT)
Medical Report Generation: A Hierarchical Task Structure-Based Cross-Modal Causal Intervention Framework [6.2] 医療報告生成(MRG)は、放射線医の負担を軽減するため、放射線画像から自動的に報告を生成するため、現代の医療診断において重要な部分である。
従来の作業は1つの課題にのみ対処するが、この記事では新しい階層的なタスク分解アプローチを通じて3つの課題に対処する。
HTSC-CIFは3つの課題を低、中、高レベルのタスクに分類する。
実験により,HTSC-CIFの有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:24:52 GMT)
A Unified Framework for Variable Selection in Model-Based Clustering with Missing Not at Random [6.2] 本稿では,これらの課題を同時に解決するための統合フレームワークを提案する。
提案手法では,データ駆動型ペナルティ行列をクラスタリングに組み込んで,より柔軟な変数選択を実現する。
一定の規則性の下で、提案するフレームワークは、欠落したデータが存在する場合でも、クラスタリングの一貫性と一貫性の両方を達成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:37:18 GMT)
Collaborative Large Language Model Inference via Resource-Aware Parallel Speculative Decoding [6.1] 投機的復号化は、モバイルデバイスの軽量ドラフトモデルとエッジサーバの強力なターゲットモデルとの間にトークン生成を分割することで、有望なソリューションを提供する。
本稿では,効率的な並列投機的復号化を支援するために,ユーザアソシエーションとリソースアロケーションを協調的に最適化する統合フレームワークを初めて提案する。
その結果,提案手法は推定精度を損なうことなく,最大28.0%,平均23.7%のレイテンシ削減を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:59:57 GMT)
Rawlsian many-to-one matching with non-linear utility [5.9] 本研究では,大学入学問題などの多対一のマッチング問題について検討し,各大学が複数の学生を受け入れた。
古典的安定マッチングが存在しないかもしれないことを示す。
大学全体で最小限の効用を最大化することを目的とした,Rawlsian Fairnessに基づく代替ソリューションの概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:36:55 GMT)
Cross-modal Diffusion Modelling for Super-resolved Spatial Transcriptomics [5.9] 空間転写学は、発見研究のための組織内の空間遺伝子発現を特徴づけることができる。
超高分解能アプローチは、組織像とプロファイルされた組織スポットの遺伝子発現を統合することでSTマップを強化することを約束する。
本稿では, 組織像の誘導による超解像STマップのクロスモーダル拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:12:42 GMT)
Federated Learning with Gramian Angular Fields for Privacy-Preserving ECG Classification on Heterogeneous IoT Devices [5.9] 本研究は,モノのインターネット(IoT)医療環境におけるプライバシー保護心電図(ECG)分類のための枠組みを提案する。
1次元ECG信号を2次元グラミアン角場(GAF)画像に変換することにより、提案手法はCNNによる効率的な特徴抽出を可能にする。
この研究は、異種IoTデバイス間でのフェデレーションECG分類を実験的に検証した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:23:59 GMT)
Digital Twin-Driven Pavement Health Monitoring and Maintenance Optimization Using Graph Neural Networks [5.9] 我々は、スケーラブルでデータ駆動型舗装の健康モニタリングと予測保守のための統合されたDigital Twin(DT)とGraph Neural Network(GNN)フレームワークを提案する。
モデルでは0.3798のR2を達成し,ベースライン回帰器を上回り,非線形劣化を効果的に捉えた。
このDT-GNN統合は予測精度を高め、継続的な改善のためのクローズドフィードバックループを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:59:17 GMT)
PublicAgent: Multi-Agent Design Principles From an LLM-Based Open Data Analysis Framework [5.9] 大規模言語モデルは個々のタスクを約束するが、エンドツーエンドの分析は基本的な制限を露呈する。
PublicAgentは、意図の明確化、データセット発見、分析、レポートのための特殊なエージェントへの分解を通じて、これらの制限に対処するマルチエージェントフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:48:11 GMT)
Nonasymptotic Convergence Rates for Plug-and-Play Methods With MMSE Denoisers [5.7] MMSE denoiser は負対数密度の上次元エンベロープとして記述できる正則化器に対応することを示す。
我々はMMSEデノイザーの最初のサブコンバージェンス保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:12:26 GMT)
AI for Requirements Engineering: Industry adoption and Practitioner perspectives [5.6] AI for Requirements Engineeringの統合には大きなメリットがありますが、真の課題もあります。
55人のソフトウェア実践者を調査して、4つのREフェーズでAIの使用状況をマップしました。
回答者の58.2%がすでにREでAIを使用している。69.1%は、その影響を肯定的あるいは非常に肯定的であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:26:28 GMT)
A Spatially Informed Gaussian Process UCB Method for Decentralized Coverage Control [5.6] ガウス過程(GP)をモデルとした未知空間環境におけるカバレッジ制御のための新しい分散アルゴリズムを提案する。
探索と搾取のトレードオフを行うため、各エージェントは、局所的なコスト関数を最小化して、その軌道を自律的に決定する。
GP-UCB (Upper Confidence Bound for GPs) 取得関数にインスパイアされた提案コストは,予測密度とモデル不確実性の両方の高い領域への誘導エージェントとして,予測位置コストと分散に基づく探索項を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:23:19 GMT)
Domain adaptation of large language models for geotechnical applications [5.6] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なテキストリッチなデータに依存する地理工学の機会を変えつつある。
本稿では,迅速な工学,検索拡張生成,ドメイン適応型事前学習,微調整など,4つの重要な適応戦略を批判的に検討する。
ドメイン適応型LLMは推論精度、自動化、解釈可能性を大幅に改善するが、データの不足、検証の課題、説明可能性の問題によって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:18:57 GMT)
Efficient Solvers for SLOPE in R, Python, Julia, and C++ [5.5] 本稿では,Sorted L-One Penalized Estimation 問題を効率的に解決するパッケージ群を提案する。
パッケージは、一般化線形モデルに適合する高効率なハイブリッド座標降下アルゴリズムを備えている。
私たちの実装は高速で、メモリ効率が良く、柔軟に設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:03:15 GMT)
The Sequential Edge: Inverse-Entropy Voting Beats Parallel Self-Consistency at Matched Compute [5.4] 言語モデルの推論のために、テスト時のスケーリングを再検討し、根本的な疑問を投げかけます。複数の独立したチェーンを並列に実行するか、あるいは、逐次的なステップを通じて反復的に洗練されるチェーンを少なくする方がよいのでしょうか?
逐次スケーリングは、95.6%の構成で支配的な並列自己整合パラダイムを継続的に上回り、精度は46.7%まで向上する。
逆エントロピー重み付き投票(Inverse-entropy weighted voting)は、シーケンシャルスケーリングの精度をさらに高める新しいトレーニング不要な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:48:34 GMT)
Enhancing Fatigue Detection through Heterogeneous Multi-Source Data Integration and Cross-Domain Modality Imputation [5.3] 本稿では,実世界の疲労検知のための配置指向設定を定式化する。
実世界のターゲットドメインにおける疲労検出を支援するために,異種ソースドメインからの知識を活用することを提案する。
フィールド配置センサーと2つの人体疲労データセットを用いて実験を行い、実用性、堅牢性、そして我々のアプローチの一般化を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:51:04 GMT)
Next Token Knowledge Tracing: Exploiting Pretrained LLM Representations to Decode Student Behaviour [5.3] 知識追跡タスクは、学習環境における教育的質問に対する学生の反応を予測することを目的としている。
既存のKTモデルは、通常、スキルタグやタイムスタンプといったメタデータとともに応答の正しさを使用し、しばしば質問テキストを見渡す。
提案するNext Token Knowledge Tracing(NTKT)は,事前訓練された大規模言語モデルを用いて,KTを次のトークン予測タスクとして再編成する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:20:56 GMT)
NABench: Large-Scale Benchmarks of Nucleotide Foundation Models for Fitness Prediction [5.3] NABenchは、核酸適合度予測のための大規模で体系的なベンチマークである。
NABenchは、スケール、多様性、データ品質において、以前のヌクレオチド適合度ベンチマークを上回っている。
我々は、RNA/DNA設計、合成生物学、生化学における下流の応用を支援するため、NABenchをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:28:01 GMT)
Reducing Quantum Circuit Synthesis to #SAT [5.3] 普遍的な量子回路合成問題を最大モデルカウントに還元できることを示す。
Clifford+Tゲートセットに、精密で近似的な深さ最適化量子回路合成のための#SAT符号化を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:48:59 GMT)
DetectiumFire: A Comprehensive Multi-modal Dataset Bridging Vision and Language for Fire Understanding [5.3] DetectiumFireは、22.5kの高解像度火災関連画像と2.5kの現実世界火災関連ビデオからなる大規模マルチモーダルデータセットである。
データは従来のコンピュータビジョンラベル(例えば、バウンディングボックス)とシーンを記述する詳細なテキストプロンプトの両方で注釈付けされる。
我々は、オブジェクト検出、拡散ベース画像生成、視覚言語推論など、複数のタスクにまたがるDetectiumFireの有用性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:33:11 GMT)
Monocular absolute depth estimation from endoscopy via domain-invariant feature learning and latent consistency [5.3] 現在の画像レベルの教師なし領域適応法は、既知の深度マップを用いた合成画像を実際の内視鏡フレームのスタイルに翻訳する。
中央気道の内視鏡的映像の文脈において,この領域ギャップを小さくすることで絶対深度推定を改善するための潜時特徴アライメント法を提案する。
現状のMDE法と比較して,本手法は絶対深度と相対深度の両方で優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:25:15 GMT)
A multi parallel mixed-model disassembly line and its balancing optimization for fuel vehicles and pure electric vehicles [5.2] 本稿では,マルチ並列混合モデル分解線路(MPMDL)を設計する。
実現可能な解の分布と動的検索資源割り当てに基づいて、改良された非支配的ソート多目的遺伝的アルゴリズム(INSGA-III)を用いる。
提案手法は, 資源利用効率を効果的に向上し, エネルギー消費を低減し, 作業者の負荷を軽減し, 高品質な分解ソリューションを複数提供できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:55:32 GMT)
Investigating the Experience of Autistic Individuals in Software Engineering [5.1] 本研究は,16人の自閉症ソフトウェアエンジニアとの半構造化インタビューを通じて,社会技術接地理論を組み合わせたものである。
本稿では,ソフトウェア工学性能におけるニューロディバージェント認知機能障害の影響について,Gamaらの理論と比較する。
我々の結果は、自閉症のソフトウェアエンジニアは論理的思考、詳細への注意、プログラミングにおけるハイパーフォーカスに長けていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:59:31 GMT)
Optimal Singular Damage: Efficient LLM Inference in Low Storage Regimes [5.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションでますます普及している。
本稿では、微調整後の事前学習モデルにおけるパラメータ更新の効率的な保存に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:05:25 GMT)
GeoCrossBench: Cross-Band Generalization for Remote Sensing [5.0] 新しい評価プロトコルを備えたGeoBenchベンチマークの拡張であるGeoCrossBenchを紹介する。
分配性能、バンドオーバーラップのない衛星への一般化、追加のバンドによる衛星への一般化などをテストする。
また,ChannelViTの自己教師付き拡張であるChiViTを開発し,そのクロスサテライト性能を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:58:20 GMT)
Assurance Case Development for Evolving Software Product Lines: A Formal Approach [5.0] 重要なソフトウェアエンジニアリングでは、構造化保証ケース(AC)が、重要なシステムプロパティがエビデンスによってどのようにサポートされているかを示すために使用されます。
本稿では,交流発生と回帰解析の形式的アプローチについて述べる。
我々は,SPLの可変性を考慮したAC言語を定式化し,テンプレートベースのAC開発について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:52:14 GMT)
Video Text Preservation with Synthetic Text-Rich Videos [5.0] テキスト・トゥ・ビデオ(T2V)モデルは、ビデオ内で正当で一貫性のあるテキストを生成するのに苦労する。
本研究では,T2V拡散モデルを改善するための軽量な手法について,合成監督法を用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:20:38 GMT)
Are Foundational Atomistic Models Reliable for Finite-Temperature Molecular Dynamics? [5.0] 機械学習力場は分子動力学(MD)シミュレーションのための有望なツールとして登場した。
これらの基本的な原子論モデルは、最も説得力のあるアプリケーションの1つに信頼性がありますか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:27:19 GMT)
CGF-DETR: Cross-Gated Fusion DETR for Enhanced Pneumonia Detection in Chest X-rays [5.0] CGF-DETRは、肺炎検出に特化した拡張リアルタイム検出変換器である。
背骨にXFABlockを導入し、CSPアーキテクチャと統合された畳み込みアテンション機構によるマルチスケール特徴抽出を改善する。
本研究では,標準的なマルチヘッドアテンションを動的ゲーティング機構とシングルヘッド自己アテンションに置き換えるSPGAモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:11:57 GMT)
Experimental high-dimensional entanglement certification and quantum steering with time-energy measurements [4.9] 高次元の絡み合いは、量子情報処理における現在のアプローチの限界を超越するユニークな方法を提供する。
我々は,新しい手法を開発し,24次元の絡み合いと9次元の量子ステアリングの証明を実験的に実証する。
テレコムバンド光子の本質的な大規模アルファベット特性を活用して、スケーラブルで、商業的に実現可能で、電界展開可能な量子源を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:46:38 GMT)
BoolSkeleton: Boolean Network Skeletonization via Homogeneous Pattern Reduction [4.9] 本稿では,新しいブールネットワークスケルトン化法であるBoolSkeletonを紹介する。
これにより、設計固有の評価の一貫性と信頼性が向上する。
これらの実験は、論理合成における設計一貫性を高めるために、BoolSkeletonの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:25:29 GMT)
Readability Formulas, Systems and LLMs are Poor Predictors of Reading Ease [4.9] 我々は、視線追跡を用いたオンライン読解手段を用いて、読みやすさとリアルタイム読みやすさの基本的な側面に焦点を当てた。
この評価を従来の可読性の公式、現代の機械学習システム、教育で使用される商用システムに適用すると、これらはすべて英語で読みやすいという予測が下手であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:48:41 GMT)
Physics-Informed Neural Network-based Reliability Analysis of Buried Pipelines [4.9] 石油とガスをジオハザード・プロン地域に輸送する埋設パイプラインは、潜在的地盤移動に曝露される。
信頼性分析は、関連する不確実性を考慮して失敗する確率を決定する。
本研究では, 地中移動を受ける埋設パイプラインの信頼性解析のための物理情報ニューラルネットワーク(PINN-RA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:26:11 GMT)
1 PoCo: Agentic Proof-of-Concept Exploit Generation for Smart Contracts [4.8] 本稿では,概念実証を自動生成するエージェントフレームワークPOCOを紹介する。
PoCOは、Reason-Act-Observeループ内の一連のコード実行ツールと対話することで、エージェント的な方法でエクスプロイトを生成する。
実世界の脆弱性報告23件のデータセットを用いてPOCOを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:03:12 GMT)
Merging Continual Pretraining Models for Domain-Specialized LLMs: A Case Study in Finance [4.8] CPT(Continuous Pre-training)の融合は、コストがかかり不安定なマルチスキルトレーニングに代わる実用的な代替手段を提供する。
本稿では,知識の回復,相補性,創発性に着目した3段階評価を行い,3つの統合手法の評価を行う。
その結果、エキスパートをベースモデルにマージすることで、CPT中に失われた一般的な知識が回復し、専門家をマージすることでパフォーマンスが向上し、クロスドメインスキルが創発的になる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:28:57 GMT)
Automatic Machine Translation Detection Using a Surrogate Multilingual Translation Model [4.8] 本稿では,人文と機械翻訳文を区別する新しい手法を提案する。
実験結果から,本手法は最先端技術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） (Tue, 04 Nov 2025 19:59:25 GMT)
From Models to Operators: Rethinking Autoscaling Granularity for Large Generative Models [4.7] 既存のソリューションは静的プロビジョニングやモデルレベルのオートスケーリングに依存している。
この粗粒度の粗いリソース管理は、性能の低下や重要なリソース不使用につながる。
本稿では,より粒度の高いリソースを割り当てる演算子レベルのオートスケーリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:26:47 GMT)
RL-Aided Cognitive ISAC: Robust Detection and Sensing-Communication Trade-offs [4.7] 本稿では,統合型センシングとコミュニケーションのための強化学習支援型認知フレームワークを提案する。
ウォルド型検出器は非ガウス的クラッタ下でのロバストな目標検出に使用される。
SARSAに基づくRLアルゴリズムは、事前の環境知識を使わずに目標位置の適応的推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:49:51 GMT)
Aegis: A Correlation-Based Data Masking Advisor for Data Sharing Ecosystems [4.6] 本稿では,特徴とクラスラベルを持つ機械学習データセットに対して,最適なマスキング構成を選択するフレームワークを提案する。
Aegisは、予測ユーティリティの偏差を最小限に抑え、マスキングによる特徴ラベル相関の変化を定量化するユーティリティを組み込んでいる。
実世界のデータセットを実験的に評価したところ、Aegisは最適なマスキング構成を桁違いに高速に識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:06:11 GMT)
Densemarks: Learning Canonical Embeddings for Human Heads Images via Point Tracks [4.6] 人間の頭部の2D画像に対して、ビジョントランスフォーマーネットワークは、各画素の3D埋め込みを予測し、3D標準単位立方体内の位置に対応する。
顔のランドマークとセグメンテーションの制約を伴うマルチタスク学習を採用し、埋め込みの空間的連続性を示唆する。
この表現は、一般的な意味的部分、顔/頭部追跡、ステレオ再構成を見つけるのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:58:03 GMT)
DRIP: Dynamic patch Reduction via Interpretable Pooling [4.4] 入力画像に適応し、視覚エンコーダの深い層にトークンを動的にマージするDRIP(Interpretable Pooling)による動的パッチ削減を提案する。
スクラッチからのImageNetトレーニングとCLIPのコントラストプレトレーニングの両方の結果は、同等の分類/ゼロショット性能を維持しながら、GFLOPの大幅な削減を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:16:43 GMT)
QuPCG: Quantum Convolutional Neural Network for Detecting Abnormal Patterns in PCG Signals [4.4] 本稿では,S3 と murmur の異常を心臓音信号で分類するためのハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワーク (QCNN) を提案する。
HLS-CMDSデータセットの予備結果は、テストセットで93.33%、列車セットで97.14%の分類精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:11:22 GMT)
Evaluating Large Language Models for Detecting Antisemitism [4.4] 我々は,8つのオープンソース機械学習モデルのアンチセミティックコンテンツ検出能力を評価した。
我々は、新しいCoT-likeプロンプトである Guided-CoT を設計し、ドメイン固有の思考を注入することで、性能と実用性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:48:28 GMT)
REINFORCE-ING Chemical Language Models for Drug Discovery [4.4] 強化学習は 薬の発見のために 大きな化学空間を効率的に横切ることができる
本稿では,RL理論とRL理論の相違点として,経験的リプレイ,丘登り,ベースラインの効果について検討した。
我々は,フロンティア結合親和性モデル上での学習効率の向上を図り,本学習を実用的な薬物発見に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:38:48 GMT)
Adaptive and Robust Data Poisoning Detection and Sanitization in Wearable IoT Systems using Large Language Models [4.3] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いてHARシステムにおける中毒検出と衛生を行う新しいフレームワークを提案する。
提案手法では, テクストロールプレイのプロンプトが組み込まれており, LLMは, センサ異常の文脈化と評価に専門家の役割を担っている。
フレームワークを広範囲に評価し,検出精度,衛生品質,レイテンシ,通信コストを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:59:10 GMT)
Estimation of Segmental Longitudinal Strain in Transesophageal Echocardiography by Deep Learning [4.3] 本研究では,経食道心エコー法(TEE)における運動推定のための深層学習(DL)法を用いたSLS推定のための最初の自動パイプラインであるautoStrainを紹介した。
本稿では,高密度フレーム・フレーム間予測のためのRAFT光フローモデルに基づくTeeFlowと,スパース長周期予測のためのCoTracker点軌道モデルに基づくTeeTrackerの2つのDL手法の比較分析を行う。
評価の結果,TeeTrackerの精度はTeeFlowより優れており,SynTEEテストデータセット上での動作推定における平均距離誤差は0.65mmであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:02:27 GMT)
A Multi-Agent Psychological Simulation System for Human Behavior Modeling [4.3] 人間中心の分野における訓練と教育は、真の実践を必要とするが、人間の行動の現実的なシミュレーションは、いまだに限られている。
本稿では,認知影響過程をモデル化し,人間の行動を生成するマルチエージェント心理学シミュレーションシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:28:03 GMT)
LLMComp: A Language Modeling Paradigm for Error-Bounded Scientific Data Compression (Technical Report) [4.2] LLMCOMPは、デコーダのみの大規模言語モデルを利用して科学的データをモデル化する、失われた圧縮パラダイムである。
常に最先端の圧縮機を上回り、厳密な誤差境界の下で最大30%高い圧縮比を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:59:30 GMT)
Exploration of Summarization by Generative Language Models for Automated Scoring of Long Essays [4.2] 本研究では,要約とプロンプトによる長いエッセイの自動採点のための生成言語モデルについて検討する。
その結果,QWKによる評価精度は,学習機関自動評価2.0データセットでは0.822から0.8878に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:58:30 GMT)
Skin Effect Induced Anomalous Dynamics from Charge-Fluctuating Initial States [4.2] 不定粒子数を持つペアリング状態における非相互クエンチダイナミクスについて検討する。
非ハーモニティ性は進化の初期段階において絡み合いの増大を促進する可能性がある。
この結果から,U(1)対称性の回復における量子ムペンバ効果の存在が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:23:08 GMT)
AI Credibility Signals Outrank Institutions and Engagement in Shaping News Perception on Social Media [4.2] 本稿では,AIが生み出す信頼性スコアがユーザの政治的ニュースに対する認識にどのように影響するかを,大規模に混合設計実験により検証する。
その結果、AIフィードバックは党派偏見や制度的不信を著しく抑制し、好きや共有といった従来のエンゲージメントシグナルをはるかに上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:46:54 GMT)
From Propagation to Prediction: Point-level Uncertainty Evaluation of MLS Point Clouds under Limited Ground Truth [4.2] 不確実性を評価することは、多くの高精度アプリケーションにおいて、モバイルレーザー走査(MLS)ポイントクラウドの信頼性の高い使用にとって重要である。
本研究では,最適近傍推定と幾何学的特徴抽出を統合したMLS点雲の学習フレームワークを提案する。
実世界のデータセットの実験では、提案されたフレームワークは実現可能であり、XGBoostモデルはランダムフォレストと完全に同等の精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:51:33 GMT)
Training Convolutional Neural Networks with the Forward-Forward algorithm [4.1] 本研究では,Fourierパターンと形態変換に基づく2つの空間的ラベリング戦略を導入し,畳み込み層がすべての空間的位置にわたってラベル情報にアクセスできるようにする。
CIFAR10では、より深いFF学習CNNを最適化し、形態素に基づくラベルにより、より複雑で細かい特徴を持つデータセット上のショートカットソリューションが防止されることを示す。
これらの結果は、FFトレーニングが完全なネットワークを超えて実現可能であることを示し、学習のダイナミクスと安定性に関する新たな洞察を提供し、ニューロモルフィックコンピューティングと生物学的にインスパイアされた学習の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:24:09 GMT)
High-Resolution Magnetic Particle Imaging System Matrix Recovery Using a Vision Transformer with Residual Feature Network [4.1] 本研究は,Residual Feature Network(VRF-Net)を用いたハイブリッドディープラーニングフレームワークであるVision Transformerを提案する。
VRF-Netは、トランスフォーマーベースのグローバルアテンションと残差畳み込みリファインメントを組み合わせることで、課題に対処する。
よりシャープでアーチファクトのないシステムマトリックスのリカバリと、複数のスケールにわたる堅牢なイメージ再構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:03:39 GMT)
From Narrow to Wide: Autoencoding Transformers for Ultrasound Bandwidth Recovery [4.0] パルスエコー超音波は、低コストのプローブが狭い周波数帯域しか供給しない場合に発生する。
この制限は、帯域制限のバンドから周波数(RF)ラインのブロードバンド・スペクトログラムへのデータ駆動マッピングを学習することで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:34:18 GMT)
Label tree semantic losses for rich multi-class medical image segmentation [3.9] 階層的なラベル構造を生かした木に基づく意味損失関数を2つ提案する。
実験は2つの医学的・外科的イメージセグメンテーションタスク、すなわち、全脳パーセレーション(WBP)のための頭部MRIと、スパースアノテーションを用いたシーン理解のための神経外科的ハイパースペクトルイメージング(HSI)について報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:15:27 GMT)
Binary Choice under Asymmetric Loss in a Data-Rich Environment: Theory and an Application to Algorithmic Fairness [3.9] 非対称な損失関数を持つデータリッチ環境における二項選択問題について検討する。
本稿では、ロジスティック回帰法や最先端の機械学習技術を用いて、一般損失関数を伴う二項帰結に関する理論的に妥当な決定を、非常に単純な損失に基づく再重み付けによって実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:01:15 GMT)
Acceptance of cybernetic avatars for capability enhancement: a large-scale survey [3.9] 本研究では,ロボットと仮想アバターの社会的受容を能力向上の実現要因として検討する。
ドバイで大規模調査(n = 1001)を行い、16機能強化シナリオの受け入れを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:32:00 GMT)
Orion-MSP: Multi-Scale Sparse Attention for Tabular In-Context Learning [3.9] マルチスケール処理,ブロックスパースアテンション,Perceiverスタイルのメモリを備えた新しいICLアーキテクチャであるOrion-MSPを紹介する。
Orion-MSPは、高次元テーブルに効果的にスケーリングしながら、最先端のパフォーマンスにマッチまたは超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:43:44 GMT)
Explainable Graph Neural Architecture Search via Monte-Carlo Tree Search (Full version) [3.9] 多様なグラフで最適グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを設計・選択することは、面倒な作業である。
既存のGraph NASメソッドには、モデルアーキテクチャが選択された理由を理解するための説明性がない。
本研究では, (i) 様々なグラフに適応可能な単純な探索空間と, (ii) 決定過程を説明可能なモンテカルロ木を用いた探索アルゴリズムからなる, ExGNAS と呼ばれる説明可能なグラフNAS法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:00:57 GMT)
Hybrid Convolution and Vision Transformer NAS Search Space for TinyML Image Classification [3.8] 本稿では,ニューラルネットワーク探索(NAS)のための新しいハイブリッドCNN-ViT検索空間を提案し,画像分類のための効率的なハイブリッドアーキテクチャを提案する。
CIFAR10データセットによる実験結果から,提案した検索空間は,ResNetベースの小型MLモデルよりも精度と推論速度のよいハイブリッドCNN-ViTアーキテクチャを生成可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:52:56 GMT)
Let Multimodal Embedders Learn When to Augment Query via Adaptive Query Augmentation [3.8] 本稿では,M-Solomonを提案する。M-Solomonは汎用なマルチモーダル埋め込みシステムで,クエリをいつ拡張するかを適応的に決定できる。
我々は,M-ソロモンが拡張を伴わずにベースラインを超えただけでなく,拡張を常に用いたベースラインよりも優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:24:41 GMT)
Quantum Circuit Implementation of Two Matrix Product Operations and Elementary Column Transformations [3.7] 本稿では,Hadamard (Schur) 積,Kronecker (tensor) 積,および基本列変換の3つの主要な行列演算に対する量子アルゴリズムに焦点を当てた。
特定のユニタリ変換と補助量子測定を設計することにより、回路図を用いた効率的な量子スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:43:19 GMT)
Path-Consistency with Prefix Enhancement for Efficient Inference in LLMs [3.7] path-consistencyは推論遅延を最大40.5%改善し、タスク間のタスク精度を維持している。
実験の結果,経路整合性は,タスク間のタスク精度を維持しつつ,最大40.5%の推論遅延を改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:59:14 GMT)
Evolutionary Algorithm for Chance Constrained Quadratic Multiple Knapsack Problem [3.6] 二次多重クナップサック問題(英: Quadratic multiple knapsack problem、QMKP)は、多重重み容量制約によって特徴づけられる最適化問題である。
我々は、利益がランダム変数と見なされるこの問題の変種について研究する。
進化的アルゴリズム(EA)と多要素最適化(MFO)にインスパイアされた局所最適化戦略を組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:39:33 GMT)
TabTune: A Unified Library for Inference and Fine-Tuning Tabular Foundation Models [3.6] 単一インタフェースで表層基礎モデルの完全なワークフローを標準化する統合ライブラリであるTabTuneを提示する。
このフレームワークは、モデル対応の事前処理を自動化し、内部でアーキテクチャの不均一性を管理し、パフォーマンス、キャリブレーション、公正性の評価モジュールを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:25:17 GMT)
AI for a Planet Under Pressure [3.6] 本報告はストックホルムレジリエンスセンター(ストックホルム大学)、ポツダム気候影響研究研究所(PIK)、Google DeepMindの協力によるものである。
我々の研究は、AIを8つの幅広い持続可能性課題に対処するための研究手法として使う可能性と限界を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:29:19 GMT)
Link Prediction with Untrained Message Passing Layers [3.6] グラフニューラルネットワークにおける各種未学習メッセージパッシング層の利用について検討する。
トレーニングされていないメッセージパッシング層は、完全にトレーニングされたMPNNと比較して競争力があり、パフォーマンスも優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:19:28 GMT)
STAR-VAE: Latent Variable Transformers for Scalable and Controllable Molecular Generation [3.6] 本稿では,STAR-VAE(Selfies-encoded, Transformer-based, AutoRegressive Variational Autotuning)を提案する。
PubChemの9900万の薬物様分子で、SELFIESを使用して、シナティクスの妥当性を保証する。
コントリビューションは, (i) SELFIES表現に基づいて訓練されたトランスフォーマーベースの潜在変数エンコーダ-デコーダモデル, (ii) 特性誘導生成のための条件付き潜在変数定式化, (iii) 両エンコーダにおけるローランクアダプタ(LoRA)による効率的な微調整である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:56:00 GMT)
A new class of Markov random fields enabling lightweight sampling [3.6] 本研究はマルコフ確率場(MRF)の効率的なサンプリング問題に対処する。
Potts や Ising MRF のサンプリングは、ギブスのサンプリングに基づいていることが多いため、計算コストがかかる。
本稿では、ガウス的マルコフ・ランダム場とのリンクを通して、このボトルネックを回避する方法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:53:17 GMT)
ARC-GEN: A Mimetic Procedural Benchmark Generator for the Abstraction and Reasoning Corpus [3.6] 本稿では,ARC-AGIトレーニングデータセットの拡張を目的としたオープンソースプロシージャジェネレータであるARC-GENを紹介する。
これまでの取り組みとは異なり、我々のジェネレータは(全4つのタスクをカバーしている)徹底的かつ緩和的です。
また、このジェネレータを用いて、2025年のGoogle Code Golf Championshipに応募したプログラムの正当性を検証するための静的ベンチマークスイートの確立についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:46:39 GMT)
ScenicProver: A Framework for Compositional Probabilistic Verification of Learning-Enabled Systems [3.5] 本稿では,学習可能なサイバー物理システムのための検証フレームワークであるScenicProverを紹介する。
解釈可能なコードからブラックボックスまで、明確なコンポーネントインターフェースを備えた構成システム記述をサポートする。
センサフュージョンを用いた自律走行車両の緊急制動システムのケーススタディにより,この枠組みの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:09:08 GMT)
Fast Approximation Algorithm for Non-Monotone DR-submodular Maximization under Size Constraint [3.5] 本研究は,n$の基底集合上の非単調DR-部分モジュラー最大化を,サイズ制約付き$k$で研究する。
本稿では,FastDrSubとFastDrSub++という2つの近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:37:16 GMT)
SigmaCollab: An Application-Driven Dataset for Physically Situated Collaboration [3.4] データセットは85セッションのセットで構成され、トレーニングされていない参加者は混合現実AIエージェントによってガイドされる。
SigmaCollabには、参加者やシステムオーディオ、ヘッドマウントデバイスからのエゴセントリックカメラビューなど、リッチでマルチモーダルなデータストリームのセットが含まれている。
今後の作業では、データセットを使用して、混合現実支援シナリオにおける物理的に位置付けられたコラボレーションのためのベンチマークセットを構築する計画である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:30:15 GMT)
Zero-Shot Multi-Animal Tracking in the Wild [3.3] マルチアニマルトラッキングは、動物の生態と行動を理解するために重要である。
本研究では、ゼロショットマルチアニマルトラッキングにおける最近のビジョンモデルの可能性について検討する。
ChimpAct、Bird Flock Tracking、AnimalTrack、GMOT-40のサブセットに対する評価は、多様な種や環境において強力で一貫した性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:12:03 GMT)
FP8-Flow-MoE: A Casting-Free FP8 Recipe without Double Quantization Error [3.3] 大規模なMixture-of-Experts(MoE)モデルのトレーニングは、極端な計算とメモリ要求のため、計算的に禁じられている。
FP8-Flow-MoEは,スケールアウェア計算と融合したFP8演算子を備えた量子化一貫性FP8中心のデータフローを特徴とする学習レシピである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:36:59 GMT)
CGES: Confidence-Guided Early Stopping for Efficient and Accurate Self-Consistency [3.3] 大規模な言語モデル(LLM)はテスト時に何度もクエリされ、多数決によって予測される。
本稿では,ベイズ的フレームワークであるCGES(Confidence-Guided Early Stopping)を紹介する。
CGESは、候補者の後部質量が閾値を超えるとサンプリングを適応的に停止する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:25:54 GMT)
SoK: Design, Vulnerabilities, and Security Measures of Cryptocurrency Wallets [3.3] 既存の財布や斬新な財布の多次元設計分類について紹介する。
以前に発生した脆弱性を特定し、設計決定のセキュリティへの影響について議論する。
2012年から2024年にかけて、84件のインシデントを調査し、5.4億ドルを計上する多層攻撃フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:09:21 GMT)
How well do LLMs reason over tabular data, really? [3.3] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に優れるが、表形式のデータよりもその推論能力についてはあまり知られていない。
LLM-as-a-judge法により,より信頼性の高い評価結果が得られることを示す。
次に、実際には3つの共通の特徴、欠落値、重複エンティティ、構造変化を反映した表形式の入力を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:30:24 GMT)
Scalable and Cost-Efficient de Novo Template-Based Molecular Generation [3.3] テンプレートベースのGFlowNetでは,(1)合成コストの最小化,(2)大規模ビルディングブロックライブラリへのスケーリング,(3)小さなフラグメントセットを効果的に活用する,という3つの課題に対処する。
本稿では、補助的な機械学習モデルを用いて合成コストと生存率を近似する後方ポリシーフレームワークであるRecursive Cost Guidanceを提案する。
より小型なビルディングブロックライブラリの性能向上を目的として,中間的高逆状態の再利用と完全な合成木の構築を行う動的ライブラリ機構を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:59:49 GMT)
Motional entanglement in low-energy collisions near shape resonances [3.2] 散乱の標準平面波記述は絡み合い特性を捉えるのに失敗することを示す。
散乱装置のより現実的な説明として、散乱断面積と線形にスケールする絡み合いを求める。
我々の結果は、量子衝突の探究と最終的に絡み合う方法を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:15:42 GMT)
Autoencoding Random Forests [3.2] 本稿では,ランダムな森林を用いた自動符号化手法を提案する。
我々は、制約付き最適化、スプリット・レバーベリング、近傍の回帰を通じて、デコード問題の正確かつ近似的な解を提供する。
我々はこのオートエンコーダの様々な応用を実演し、可視化、圧縮、クラスタリング、復号化のための強力な新しいツールについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:58:39 GMT)
Trustworthy Quantum Machine Learning: A Roadmap for Reliability, Robustness, and Security in the NISQ Era [3.1] この研究は、TQML(Trustworthy Quantum Machine Learning)の幅広いロードマップを提供する。
i) 校正およびリスク対応意思決定のための不確実な定量化、(ii) 古典的および量子ネイティブな脅威モデルに対する堅牢性、(iii) 分散および委譲された量子学習シナリオにおけるプライバシー保護の3つの基本的柱を統合する。
このロードマップは、信頼性を量子AIの第一級設計目標として定義することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:24:17 GMT)
A New Perspective on Precision and Recall for Generative Models [3.1] 生成モデルのための精度とリコール(PR)は、新しい研究の道を開いた。
本稿では,二項分類の観点からPR曲線全体を推定する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:44:11 GMT)
A Tutorial on Cognitive Biases in Agentic AI-Driven 6G Autonomous Networks [3.0] 本稿では, 分類, 定義, 数学的定式化, 通信システムの出現, 一般に影響を受けるエージェント成分など, よく知られたバイアスの選択に関するチュートリアルを提供する。
また、バイアスの種類ごとに調整された様々な緩和戦略も提示する。
この記事は最終的に2つの実用的なユースケースを提供し、これは6G間スライスとクロスドメイン管理における有名なバイアスの出現、影響、緩和に対処するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:36:29 GMT)
Automated Segmentation of Coronal Brain Tissue Slabs for 3D Neuropathology [3.0] 本稿では,脳組織のセグメンテーションを自動化する深層学習モデルを提案する。
このツールは、1,414個の手動分割画像の組み合わせでトレーニングされたU-Netアーキテクチャに依存している。
平均表面距離は0.4mm以下, 95%ハウスドルフ距離は1.60mm以下であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:00:34 GMT)
Reinforcement learning based data assimilation for unknown state model [3.0] 本研究では,強化学習とアンサンブルに基づくベイジアン・ファルトリング手法を組み合わせた新しい手法を提案する。
提案フレームワークは, 非線形および部分観測計測モデルを含む, 幅広い観測シナリオに対応している。
いくつかの数値的な例では,提案手法は高次元設定における精度とロバスト性を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:58:37 GMT)
Image Super-Resolution with Guarantees via Conformalized Generative Models [3.0] 生成した画像の信頼性を確実かつ直感的に伝達できる「信頼マスク」を提案する。
提案手法は,不透明なAPIの背後にロックされているものを含む,任意のブラックボックス生成モデルに適用可能である。
本手法は, データの漏洩時に, 忠実度制御, 復元品質, 堅牢性にまたがる理論的保証を強く証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:06:44 GMT)
Can Foundation Models Revolutionize Mobile AR Sparse Sensing? [3.0] 基礎モデルがモバイルスパースセンシングの環境を変えることができるかどうかを考察する。
実世界のモバイルARデータを用いて,基礎モデルが幾何認識画像のワープに大きな改善をもたらすことを示す。
本研究では,基礎モデルに基づくスパースセンシングのスケーラビリティを実証し,その3次元シーン再構成における主要な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:06:51 GMT)
Progressive Growing of Patch Size: Curriculum Learning for Accelerated and Improved Medical Image Segmentation [3.0] 本稿では,3次元医用画像セグメンテーションのための自動カリキュラム学習手法であるPatch Sizeのプログレッシブグロースを紹介する。
カリキュラムのアプローチを,資源効率モードと性能モードの2つの設定で評価する。
提案した性能モードは,Dice Score性能の一定パッチサイズベースラインを超えるとともに,トレーニング時間を89%に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:32:58 GMT)
TAUE: Training-free Noise Transplant and Cultivation Diffusion Model [2.9] 学習不要騒音移植と培養拡散モデル(TAUE)
我々の中核技術であるNTCは、前景および複合生成プロセスから中間潜伏表現を抽出する。
NTCは、前景層、背景層、複合層にまたがる意味的および構造的コヒーレンスを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:56:39 GMT)
Generalization Error Analysis for Selective State-Space Models Through the Lens of Attention [2.8] 状態空間モデル(SSM)は、シーケンスモデリングタスクのためのトランスフォーマーの魅力的な代替品として登場した。
本稿では,マンバモデルの背後にあるコアアーキテクチャコンポーネントである選択SSMの理論的一般化分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:58:00 GMT)
CurvFed: Curvature-Aligned Federated Learning for Fairness without Demographics [2.7] 本稿では,CurvFed: Curvature Aligned Federated Learning for Fairness without Demographicsを紹介する。
CurvFedは、統計情報やセンシティブな属性情報を必要とせずにFLの公平性を促進する。
これは、未知または複数のバイアス要素を持つ単一または複数ユーザーエッジデバイスを含む実世界のFLシナリオに特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:07:18 GMT)
Neural Physics: Using AI Libraries to Develop Physics-Based Solvers for Incompressible Computational Fluid Dynamics [2.7] 本稿では,ニューラルネットワークの畳み込み層として数値的考察を実装することを提案する。
これらのシステムはAIライブラリの関数によって完全に解決できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:44:22 GMT)
Adaptive Cooperative Transmission Design for Ultra-Reliable Low-Latency Communications via Deep Reinforcement Learning [2.7] 次世代無線通信システムは、ミッションクリティカルなアプリケーションのために、超信頼性の低遅延通信(URLLC)サービスをサポートする必要がある。
特に2つのホップ協調通信において, 厳密な URLLC 要求を満たすことは困難である。
我々は,2ホップ中継通信システムのための適応伝送設計を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:08:59 GMT)
Value of Information-Enhanced Exploration in Bootstrapped DQN [2.6] 本稿では,情報量(EVOI)の概念を,よく知られたBootstrapped DQNアルゴリズムフレームワークに統合する。
具体的には、情報の価値をBootstrapped DQNに学習することで期待される利益を取り入れた2つの新しいアルゴリズムを開発する。
複雑でスパースなアタリゲームにおける実験は、不確実性をよりよく活用しながら、性能の向上を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:22:58 GMT)
Rethinking Video Super-Resolution: Towards Diffusion-Based Methods without Motion Alignment [2.6] 実世界の物理を学習する強力なモデルは、先行知識として様々な動きパターンを容易に扱うことができると論じる。
提案したビデオ拡散変圧器モデルの単一例は、再学習せずに異なるサンプリング条件に適応することができる。
合成および実世界のデータセットに関する実証的な結果は、拡散に基づくアライメントなしビデオ超解像の実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:48:25 GMT)
Causal Graph Neural Networks for Healthcare [2.4] 因果グラフニューラルネットワークは、分布シフト、差別、調査可能性の三つの危機に対処する。
本稿では, 構造因果モデル, 絡み合った因果表現学習, およびグラフ上の介入予測と反実的推論のための手法の方法論的基礎について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:34:46 GMT)
In Situ Training of Implicit Neural Compressors for Scientific Simulations via Sketch-Based Regularization [2.4] 本稿では,完全およびスケッチデータサンプルのメモリバッファを限定的に使用したIn situトレーニングプロトコルを提案する。
暗黙的ニューラル表現に基づくハイパーネットを用いたインシチュニューラル圧縮を特に対象とする。
最も重要なことは、スケッチによって提示されたin situスキームが同等のオフラインメソッドの性能とほぼ一致することを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:36:00 GMT)
FilletRec: A Lightweight Graph Neural Network with Intrinsic Features for Automated Fillet Recognition [2.4] 本稿では,特に特徴を満たすためのエンドツーエンドのデータ駆動フレームワークを提案する。
まず、フィレット認識のための大規模で多様なベンチマークデータセットを構築し、リリースする。
次に、軽量グラフニューラルネットワークであるFilletRecを提案する。
実験により、FilletRecは最先端の手法を精度と一般化の両方で超越していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:27:18 GMT)
Data-Efficient Adaptation and a Novel Evaluation Method for Aspect-based Sentiment Analysis [2.4] ABSAの研究ニーズは、教育や医療など、オンデマンドで低リソースの分野では未完成である。
正確な一致に基づく従来の評価手法は、ABSAタスクに対して過度に厳格である。
本稿では,フレキシブルテキスト類似性マッチングと最適バイパーティイトペアリングという新しい評価手法を提案する。
本稿では,小型デコーダのみの生成言語モデルに関するABSA研究について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:11:10 GMT)
The Other Side of the Screen: Motivations to Watch and Engage in Software Development Live Streams [2.3] 開発者がソフトウェア開発やゲーム開発をライブストリームで視聴して,このような非公式な学習から得られる教育的,社会的メリットを理解している理由について検討する。
この研究は、視聴者が教育と社会的要因の両方によって動機付けられており、コミュニティの関与と非公式なメンターシップが重要なモチベーションであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:07:33 GMT)
A Novel Grouping-Based Hybrid Color Correction Algorithm for Color Point Clouds [2.3] 本稿では,色点雲に対するグループ化に基づくハイブリッド色補正アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの所望色整合性補正の利点は、1086個の色点雲対のテストによって正当化された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:23:15 GMT)
Redundancy Maximization as a Principle of Associative Memory Learning [2.1] ホップフィールドネットワークによって伝統的にモデル化された連想記憶は、以前に記憶されていたパターンの検索を可能にする。
情報理論の最近の拡張 -部分分解(PID)-
記憶容量以下では、ニューロンの活動の情報は高い冗長性によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:01:36 GMT)
Human-Machine Ritual: Synergic Performance through Real-Time Motion Recognition [2.1] 我々は,ウェアラブルIMUセンサデータを用いて,人間と機械の協調動作をリアルタイムに認識するシステムを提案する。
ダンサー固有の動きをソマティック・メモリとアソシエーションを通じて音にマッピングすることにより,人間と機械のコラボレーションに代替的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:15:25 GMT)
Chronic Kidney Disease Prognosis Prediction Using Transformer [2.1] 慢性腎臓病(CKD)は世界の人口の10%近くに影響し、しばしば末期腎不全へと進行する。
マルチモーダル電子健康記録を用いたCKD進行予測のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:52:17 GMT)
Towards classification-based representation learning for place recognition on LiDAR scans [2.0] 位置認識は自動運転車にとって重要なタスクであり、車両はセンサーデータを使って位置を判断できる。
既存のほとんどの手法はコントラスト学習に依存しているが、我々は、位置認識をマルチクラス分類問題としてフレーミングすることで、代替手法を探究する。
本手法では,個々の位置ラベルをLiDARスキャンに割り当て,エンコーダ・デコーダモデルを用いて各スキャンの位置を直接分類する。
このアプローチをNuScenesデータセット上で評価し、学習効率と安定性の優位性を提供しながら、対照的な学習手法と比較して競争性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:35:56 GMT)
Optimizing AI Agent Attacks With Synthetic Data [2.0] SHADE-Arenaにおける攻撃ポリシーの最適化方法について述べる。
攻撃能力を5つの構成要素に分解する。
その結果,攻撃強度が大幅に向上し,足場を用いたベースライン0.87から0.41への安全性スコアが低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:48:56 GMT)
Systematizing LLM Persona Design: A Four-Quadrant Technical Taxonomy for AI Companion Applications [2.0] 本稿では,AIコンパニオンアプリケーションのための4段階技術分類法を提案する。
このフレームワークは2つの重要な軸に沿って構成されている。仮想対エンボディード(Virtual vs. Embodied)と感情的コンパニオンシップ(Emotional Companionship)と機能拡張(Functional Augmentation)である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:37:13 GMT)
GDPR-Relevant Privacy Concerns in Mobile Apps Research: A Systematic Literature Review [2.0] この記事では、モバイルアプリのコンテキストにおけるプライバシーに関する既存の研究の概要を概観することを目的としている。
本研究は,ユーザからの個人データの直接収集,外部との個人データの共有,ユーザ同意の法的根拠としてのユーザ同意の分析という3つの重要なプライバシー問題に対処するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:16:45 GMT)
WeCKD: Weakly-supervised Chained Distillation Network for Efficient Multimodal Medical Imaging [1.9] Weakly-supervised Chain-based KD network that correctefines knowledge transfer through a structured sequence of connecteded model。
チェーン内の各モデルはデータセットのごく一部でトレーニングされ、最小限の監視で効果的な学習が達成できることを示す。
提案した蒸留鎖は、同じ限られたデータで訓練された単一のバックボーンに対して、累積精度が最大で23%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:51:22 GMT)
Ownership and Flow Primitives for Scalable Consent Management in Digital Public Infrastructures [1.9] デジタル・パブリック・インフラストラクチャ(DPI)は、オープン・テクノロジー・スタンダード、アプリケーション、サービス、デジタル・アセットのネットワークである。
DPI設計における重要な課題の1つは、大集団にまたがる複雑な同意の問題を解決することである。
本稿では,デジタル資産の所有形態とそのDPIにおける合意データフローに対する影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:52:55 GMT)
Investigating the Robustness of Knowledge Tracing Models in the Presence of Student Concept Drift [1.9] オンライン学習プラットフォームにおいて,概念の漂流と変化が生徒の行動に与える影響について検討する。
4つのよく研究されたKTモデルを5年間の学術データに適用し、KTモデルがコンセプトドリフトにどのように影響するかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:15:06 GMT)
Enhancement of quantum sensing in a dissipatively coupled two-mode system [1.8] 非エルミート系における例外点(EP)近傍の量子センシングは、有望な感度向上を示す。
2つの独立した空洞からなる簡易な反パリティ時間(反PT)対称プラットフォームを導入する。
非EP構成と比較して,EPの感度は有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:28:52 GMT)
Resource-efficient Automatic Refinement of Segmentations via Weak Supervision from Light Feedback [1.8] SCOREは、トレーニング中の光フィードバックのみを用いてマスク予測を洗練することを学ぶ弱教師付きフレームワークである。
上腕骨CTスキャンにおいてSCOREを実証し、初期予測を大幅に改善し、既存の精錬法と同等の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:53:10 GMT)
Association-sensory spatiotemporal hierarchy and functional gradient-regularised recurrent neural network with implications for schizophrenia [1.8] 本研究は統合失調症患者のAS階層を対照群と比較した。
統合失調症は機能分化の低下を示すAS階層を圧縮する。
オルンシュタイン-ウレンベック法を用いてニューラルネットワークの時間スケールをモデル化することにより、勾配極における局所的な凝集領域がより長い時間定数で動的に現れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:45:55 GMT)
PCA for Point Processes [1.7] 本稿では,複製点過程の解析のための新しい統計フレームワークを提案する。
点過程の現実化をランダムな測度として扱うことにより、機能解析の観点を採用する。
主要な理論的貢献は、ランダム測度に対するカルフン・ローブ拡大の確立である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:12:01 GMT)
Proposing a Framework for Machine Learning Adoption on Legacy Systems [1.7] 機械学習(ML)の統合は、産業の競争力に欠かせないが、その採用は、レガシーシステムの陳腐化したコストと運用上の障害によって、しばしば停滞している。
本稿では,MLモデルのライフサイクルを運用環境から戦略的に切り離すことによって,これらの課題を克服するための実用的なAPIベースのフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:20:48 GMT)
An Adaptive Sampling Framework for Detecting Localized Concept Drift under Label Scarcity [1.6] 本稿では,残差に基づく探索とエクスプロイトをEWMAモニタリングと組み合わせた適応型サンプリングフレームワークを提案し,予算制約下での局所的な概念ドリフトを効率的に検出する。
総合ベンチマークの実証結果と電力市場に関するケーススタディは,ラベル効率とドリフト検出精度において優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:30:20 GMT)
Repetitions are not all alike: distinct mechanisms sustain repetition in language models [1.6] 本研究は, モデル学習において, 異なるメカニズムから行動に類似した反復パターンが生じるか, およびそれらのメカニズムがどのように発達するかを検討する。
ICL-context repetitionは、トレーニングよりも徐々に専門化していく注目ヘッドのネットワークに依存しているのに対し、自然発生の反復は早期に出現し、定義回路が欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:26:26 GMT)
Language-Agnostic Modeling of Source Reliability on Wikipedia [1.6] 本稿では、ウィキペディアの複数の言語版にまたがる参考資料として、Webドメインの信頼性を評価するために設計された言語に依存しないモデルを提案する。
気候変動, COVID-19, 歴史, メディア, 生物学など, さまざまな論争を巻き起こす記事の中で, ドメインの信頼性を評価する。
このモデルはドメインの信頼性を効果的に予測し、F1マクロスコアは英語や他の高リソース言語で約0.80に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:00:49 GMT)
From Code Changes to Quality Gains: An Empirical Study in Python ML Systems with PyQu [1.5] PyQuは、平均F1スコアの0.84と0.85の精度、精度、リコールで品質向上のコミットを識別する新しいツールである。
41%が新たに発見され,現在最先端のPython変更検出ツールでは確認されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:55:19 GMT)
Learning CNF formulas from uniform random solutions in the local lemma regime [1.5] 我々は、その一様ランダム解から$n$-variables $k$-CNF式$Phi$を学習する問題を研究する。
O(log n)$サンプルから、(Lov'aszの局所補題型条件下で)有界節サイズを持つ$k$-CNFsを、(Scisfiability閾値付近で)$widetildeO(nexp(-sqrtk)$サンプルから、(Sqrtk)$サンプルから)ランダムな$k$-CNFsを正確に学習できることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:22:05 GMT)
AgentSLA : Towards a Service Level Agreement for AI Agents [1.5] AIコンポーネントは、機能を強化するために、あらゆる種類のソフトウェアシステムの重要な要素になりつつある。
これらのAIコンポーネントはAIエージェントとして実装されることが多く、大規模言語モデルの通常の統合よりも自律性が高い。
サービス品質(QoS)とそれらのエージェントに対するサービスレベルアグリーメント(SLA)の定義は、依然としてオープンな課題です。
本稿では、ISO/IEC 25010標準に基づくAIエージェントの品質モデルと、これらのAIエージェントが提供するサービスに対するSLAの定義をサポートするドメイン固有言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:39:35 GMT)
Neural Network Interoperability Across Platforms [1.5] ディープラーニングフレームワーク間でニューラルネットワークコードを自動的に移行するアプローチを提案する。
本手法では, 移行前にNNの抽象化を作成するために, ピボットNNモデルを用いる。
5つのNNを実験的に評価した結果,提案手法はコードの移行に成功し,元のNNと機能的に等価なNNを生成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:35:04 GMT)
Verifying LLM Inference to Prevent Model Weight Exfiltration [1.5] 推論サーバを制御するアタッカーは、通常のモデル出力内に隠してモデルの重みを除去することができる。
本研究では,このような攻撃に対してモデル応答を正当に検証し,推論中に異常やバギーな動作を検出する方法について検討する。
我々は,セキュリティゲームとしてモデル抽出を形式化し,ステガノグラフ抽出を確実に軽減できる検証フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:51:44 GMT)
Seeing Across Time and Views: Multi-Temporal Cross-View Learning for Robust Video Person Re-Identification [1.4] クロスビュー領域におけるビデオベースの人物再識別(ReID)は依然として未解決の問題である。
ViT-B/16バックボーン上に7つの相補的なモジュールを導入するパラメータ効率のフレームワークであるMTF-CVReIDを提案する。
我々は,MTF-CVReIDがリアルタイム効率(189FPS)を維持し,AG-VPReIDベンチマークの最先端性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:37:59 GMT)
Does Interpretability of Knowledge Tracing Models Support Teacher Decision Making? [1.4] 解釈不能なKTモデルに基づく決定は、非解釈不能なモデルに基づく決定よりも早く習得できることを示す。
教師は、ユーザビリティと信頼性の観点から解釈可能なKTモデルを高く評価する。
これは、モデル解釈可能性と教師の判断の関係は単純ではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:40:24 GMT)
Towards Stable and Personalised Profiles for Lexical Alignment in Spoken Human-Agent Dialogue [1.3] 本研究では,安定な個人化された語彙プロファイルの構築を語彙アライメントの基礎として検討する。
10分間の音声書き起こし後に作成された小型でコンパクトなプロファイルは、性能とデータ効率の両面で最高のバランスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:44:26 GMT)
A Collaborative Framework for Quantum Optimisation and Quantum Neural Networks: Credit Feature Selection and Image Classification [1.3] 本稿では,2つの異なる機械学習タスクにおける量子コンピューティングの有効性について検討する。
まず、ドイツ信用データセットの特徴選択問題に対処する。
第2に、MNISTデータセットにおける手書き桁3、6の分類に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:37:45 GMT)
Lost in Code Generation: Reimagining the Role of Software Models in AI-driven Software Engineering [1.3] このシフトは、ソフトウェアモデルの再構築を動機付けている、と私たちは主張する。
事前の青写真としてのみ機能するのではなく、AI生成コードからモデルを取り出すことができる。
この役割では、モデルは人間の意図、AI生成、長期システムの進化の間の仲介者として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:03:31 GMT)
Robust Face Liveness Detection for Biometric Authentication using Single Image [1.3] 顔認識は、形状やテクスチャといったユニークな顔の特徴に基づいて、人物を認証することができる。
近年の研究では、プレゼンテーション攻撃に対する顔認識システムの脆弱性が実証されている。
本稿では,印刷・表示・映像・ラップ攻撃を識別する軽量CNNフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:13:03 GMT)
Many-vs-Many Missile Guidance via Virtual Targets [1.3] 本稿では,正規化フローに基づく軌道予測器によって生成される仮想目標(VT)を用いた多自由度ミサイル誘導に対する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:24:56 GMT)
Improving the Energy and Angular Resolutions of X-ray Telescopes with Nitrogen-Vacancy Centers in Diamond [1.3] 我々は、現在のX線望遠鏡のエネルギーと角分解能を向上するための焦点面検出器を導入する。
この構造は、金属磁気マイクロカロリメータアレイと、ダイヤモンド中の窒素空孔中心の薄い層を統合し、同時に光学的読み出しを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:04:00 GMT)
LLM-Driven SAST-Genius: A Hybrid Static Analysis Framework for Comprehensive and Actionable Security [1.3] 本稿では,Large Language Models (LLMs) と Static Application Security Testing (SAST) の相乗効果を検討した。
LLMはコード解析やパターン認識に優れるが、矛盾や幻覚に陥りやすい。
SAST-GeniusはSem単独と比較して偽陽性を約91%(225～20)減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:39:58 GMT)
Adaptive-Sensorless Monitoring of Shipping Containers [1.2] 私たちは3億4800万のデータポイントで、適応型センサレスモデルをトレーニングし、評価します。
ベースラインセンサレスモデルよりも一貫した改善が得られている。
アダプティブ・センサレスモデルは、より正確な貨物監視、早期のリスク検出、グローバルな輸送における完全な接続性への依存の軽減を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:47:00 GMT)
GS-Verse: Mesh-based Gaussian Splatting for Physics-aware Interaction in Virtual Reality [1.2] バーチャルリアリティ(VR)内の3Dコンテンツを物理的に操作する現在の技術は、しばしば重大な制限に直面している。
GS-Verseは、オブジェクトのメッシュをガウススプティング表現と直接統合することで、これらの課題を克服する新しい手法である。
私たちのシステムは物理工学に依存しないように設計されており、開発者に堅牢なデプロイメントの柔軟性を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:24:59 GMT)
Tool-to-Agent Retrieval: Bridging Tools and Agents for Scalable LLM Multi-Agent Systems [1.2] ツールと親エージェントの両方を共有ベクトル空間に埋め込む統合フレームワークであるTool-to-Agent Retrievalを紹介する。
ツールの機能を明示的に表現し,メタデータをエージェントレベルにトラバースすることで,ツールからエージェントレベルの詳細な検索が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:24:47 GMT)
Clifford Hierarchy Stabilizer Codes: Transversal Non-Clifford Gates and Magic [1.1] 我々は、$n-次元位相安定化符号に対するブラヴィ=K"オニグ境界を、$n$次元階層安定化符号の広いクラスに拡張する。
我々は空間積で表される自己同型対称性を通して非クリフォードゲートを構築する。
3Dでは、クリフォード階層の第3レベルにおいて、非クリフォード安定化器符号に論理的な$sqrttextT$ゲートを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:00:00 GMT)
The Riddle of Reflection: Evaluating Reasoning and Self-Awareness in Multilingual LLMs using Indian Riddles [1.1] 本研究では,7大インド諸言語におけるLPMの推論と自己評価能力について検討する。
我々は,従来のリドルと文脈再構成型を組み合わせた多言語リドルデータセットを提案する。
LLMs-Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, Mistral-Saba, LLaMA 4 Scout, LLaMA 4 Maverick-under 7 prompting Strategyを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:07:38 GMT)
Link prediction Graph Neural Networks for structure recognition of Handwritten Mathematical Expressions [1.0] 我々は,HMEをグラフとしてモデル化し,ノードがシンボルやエッジをキャプチャする手書き数学的表現(HME)認識のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくアプローチを提案する。
深部BLSTMネットワークはシンボルのセグメンテーション、認識、空間関係の分類に使われ、初期原始グラフを形成する。
2D-CFGはすべての空間関係を生成するが、GNNベースのリンク予測モデルは不要な接続を除去して構造を洗練し、最終的にシンボルラベルグラフを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:04:04 GMT)
Localized to delocalized spatial quantum correlation evolution in structured bright twin beams [1.0] 空間領域における量子相関は、量子イメージング、量子暗号、および量子情報処理の応用において非常に有望である。
実験によって補完される理論的な研究として、明るい構造を持つツインビームにおける空間量子相関の伝播ダイナミクスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:21:01 GMT)
Growing Transformers: Modular Composition and Layer-wise Expansion on a Frozen Substrate [1.0] 大規模言語モデル(LLM)をスケールするための一般的なパラダイムは、モノリシックなエンドツーエンドのトレーニングである。
本稿では,トランスフォーマーにおける創発的意味論の原理によって実現された,代替的,建設的なスケーリングパラダイムについて考察する。
私たちはこれを、初期段階の厳密な層凍結とモデルスタック全体の効率的で総合的な微調整を組み合わせた、階層的に構築的な手法で運用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:17:08 GMT)
Power Constrained Nonstationary Bandits with Habituation and Recovery Dynamics [1.0] 本稿では,ROGUEフレームワークに適したトンプソンサンプリングアルゴリズムを提案する。
次に、パーソナライゼーションと集団レベルの学習のバランスをとるために、確率的クリッピング手法を導入する。
マイクロランダム化試験を設計する研究者にとって、我々のフレームワークはパーソナライズと統計的妥当性のバランスをとるための実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:46:42 GMT)
Qonductor: A Cloud Orchestrator for Quantum Computing [1.0] Qonductorは、異種ハイブリッドリソース上で動作するハイブリッド量子古典アプリケーションのためのクラウドオーケストレータである。
我々はオープンソースのプロトタイプを実装し、IBM量子クラウド上で7000以上の実量子実行を用いてQonductorを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:49:33 GMT)
CS Educator challenges and their solutions : A systematic mapping study [0.9] どの領域が徹底的に解決されたのかは定かではなく、学術的に十分な注意が払われていない。
分析の結果,アセスメント実践,教員養成,教室管理,情緒的幸福感といった領域で繰り返し発生する課題が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:24:41 GMT)
Efficient Learning of Quantum States Prepared With Few Non-Clifford Gates [0.9] クリフォードゲートと$O(log n)$非クリフォードゲートで用意された量子状態を効率的に学習するアルゴリズムのペアを与える。
具体的には、$n$-qubit state $|psirangle$を少なくとも$t$非クリフォードゲートで準備するために、我々のアルゴリズムは$mathsfpoly(n,2t,1/varepsilon)$timeと$|psirangle$のコピーを使って、ほとんどのゲートで距離を追跡するために$|psirangle$を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:03:01 GMT)
Transfer Learning-based Real-time Handgun Detection [0.9] 本研究では、畳み込みニューラルネットワークと伝達学習を用いて、自動拳銃検出のためのリアルタイムコンピュータビジョンシステムの開発を行う。
提案システムは84.74%の精度を達成し,関連する作業に匹敵する有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:15:12 GMT)
Applying Time Series Deep Learning Models to Forecast the Growth of Perennial Ryegrass in Ireland [0.9] 草原は生物多様性と炭素循環の調節において重要な役割を果たしている。
重要な経済貢献者であるアイルランドの乳製品部門は、収益性や持続可能性に関する課題に悩まされている。
本研究は、モデル行動の理解を深め、草の生長予測における信頼性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:43:52 GMT)
Synthetic Crop-Weed Image Generation and its Impact on Model Generalization [0.9] Blender を用いた人工雑草画像の手続き的生成のためのパイプラインを提案する。
我々は、合成および実データに基づいて、最先端のセグメンテーションモデルをいくつかベンチマークする。
以上の結果から, 合成画像のトレーニングにより, 従来の最先端手法よりも10%の差が生じることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:47:09 GMT)
Majorana string simulation of nonequilibrium dynamics in two-dimensional lattice fermion systems [0.9] 本稿では,マヨラナストリングベースで表現された可観測物をトランケーション方式で伝搬するハイゼンベルク・ピクチャーアルゴリズムを提案する。
我々はFermi-Hubbardクエンチを1次元および2次元でベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:30:35 GMT)
Modeling Hawkish-Dovish Latent Beliefs in Multi-Agent Debate-Based LLMs for Monetary Policy Decision Classification [0.9] 本研究は,連邦公開市場委員会(Federal Open Market Committee)の集団意思決定プロセスを構造的に模倣する新しい枠組みを提案する。
各エージェントは、明確な初期信念から始まり、定性的なポリシーテキストと定量的マクロ経済指標の両方に基づいて予測を生成する。
反復的なラウンドを通じて、エージェントは他者のアウトプットを観察し、熟考とコンセンサスの形成をシミュレートすることで予測を改訂する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:56:01 GMT)
PLUTO-4: Frontier Pathology Foundation Models [0.8] 我々は次世代の病理基盤モデルであるPLUTO-4を紹介する。
マルチスケール展開に最適化されたコンパクトPLUTO-4Sモデル。
単一パッチサイズでトレーニングされたフロンティアスケールのPLUTO-4Gモデル。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:54:58 GMT)
Unsupervised Evolutionary Cell Type Matching via Entropy-Minimized Optimal Transport [0.8] 本稿では,エントロピー規則化された最適輸送(OT)を利用した非教師型計算フレームワークOT-MESHについて述べる。
OT-MESHは、ノイズに対する顕著な堅牢性を保ちながら、計算効率とほぼ最適マッチング精度を達成する。
我々のフレームワークは、進化的細胞型マッピングのための原則付き、スケーラブルで、解釈可能なソリューションを提供し、種間での細胞の特殊化と保存に関する深い洞察を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:28:36 GMT)
Adaptive Sample-Level Framework Motivated by Distributionally Robust Optimization with Variance-Based Radius Assignment for Enhanced Neural Network Generalization Under Distribution Shift [0.8] 経験的リスク最小化(ERM)を用いて訓練された深層ニューラルネットワークの信頼性を損なう場合が多い。
本稿では、リスクの高いトレーニングサンプルを自動的に識別し、オンラインの損失分散に基づいて個人化されたロバスト性予算を割り当てる分散駆動型サンプルレベルDROフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:20:21 GMT)
Inducing Riesz and orthonormal bases in $L^2$ via composition operators [0.8] リース基底を保存する写像 $h$ が、零点と無限点から離れたジャコビアン行列式を持つことを示す。
近似理論におけるこれらの結果の意味を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:11:50 GMT)
An unscented Kalman filter method for real time input-parameter-state estimation [0.8] 未知の入力は、各タイムステップ内の2段階で推定される。
摂動解析を用いて、少なくとも0または0の既知の入力を持つシステムは、一意に識別できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:39:27 GMT)
Natural-gas storage modelling by deep reinforcement learning [0.8] GasRLは、天然ガス市場のキャリブレーションされた表現を、深層強化学習(RL)で訓練されたストレージ運用ポリシーのモデルと組み合わせたシミュレータである。
我々は、最適な備蓄管理が均衡価格や需要・供給のダイナミクスにどのように影響するかを分析するためにそれを利用する。
本研究では,EUが管理する最小記憶閾値の影響をシミュレータを用いて評価する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:13:20 GMT)
Light Future: Multimodal Action Frame Prediction via InstructPix2Pix [0.8] 本稿では,ロボット行動予測の新しい,効率的かつ軽量なアプローチを提案する。
従来のビデオ予測モデルに比べて計算コストと推論遅延が大幅に削減されている。
ロボットタスクの将来の視覚的フレームを予測するために、InstructPix2Pixモデルの適応を開拓した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:03:09 GMT)
H-Infinity Filter Enhanced CNN-LSTM for Arrhythmia Detection from Heart Sound Recordings [0.7] 心臓不整脈の早期発見は, 心疾患の重症化を予防する。
ディープラーニングは不整脈検出を自動化する強力なツールとして登場した。
CNN-H-Infinity-LSTMアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:00:17 GMT)
Time-Reversed Superfluorescence in a Polaronic Quantum Material [0.7] 我々は、この過程が量子材料内で時間的に逆転可能であることを示した。
その結果,多体の時間的コヒーレンスが室温で自己組織・持続可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:58:30 GMT)
Distributed Quantum Error Correction with Permutation-Invariant Approximate Codes [0.7] この課題に対処するために,近似符号に基づく分散量子誤り訂正フレームワークを導入する。
我々は、この非古典的アプローチが顕著な利点をもたらすことを示す低い境界と対応するシミュレーションを導出する。
その結果、スケーラブルでモジュラーでフォールトトレラントな量子計算のための近似的な分散誤差補正戦略の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:06:23 GMT)
Deep Generative Models for Enhanced Vitreous OCT Imaging [0.7] 条件付き拡散確率モデル(cDDPM)、ブラウン橋拡散モデル(BBDM)、U-Net、Pix2Pix、Vector-Quantized Generative Adversarial Network(VQ-GAN)を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:13:43 GMT)
Comprehensive Assessment of LiDAR Evaluation Metrics: A Comparative Study Using Simulated and Real Data [0.7] 本研究は,実世界とシミュレーションしたLiDARスキャンを比較するのに適した評価指標を求めるための総合的な実験手法について検討する。
測定値は、ノイズ、密度、歪み、センサーの向き、チャンネルの設定が異なる感度と精度でテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:55:40 GMT)
Improving Generalization in MRI-Based Deep Learning Models for Total Knee Replacement Prediction [0.6] バッチ正規化をインスタンス正規化に置き換え、データ拡張を使用し、コントラスト損失を適用することにより、一般化が向上することを示す。
トレーニングと評価のために,OAIデータベースを用いたMRIデータを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:01:28 GMT)
Analytically Continuing the Randomized Measurement Toolbox [0.6] ランダム化測定実験において,密度行列の非ポリノミカル解析関数を抽出する枠組みを開発した。
このアプローチの中枢的な利点は、量子実験の有限繰り返しから生じる統計的雑音に対する堅牢性である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:00:04 GMT)
Measuring AI Diffusion: A Population-Normalized Metric for Tracking Global AI Usage [0.6] AI User Shareは、各国の労働者人口のシェアをAIツールを使って積極的に見積もる新しい指標である。
この指標は147の経済に及び、グローバルAI拡散に関する一貫したリアルタイムな洞察を提供する。
先進国では高い消費が集中しているが、低所得国ではインターネット接続人口での利用が著しく遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:03:51 GMT)
CFL: On the Use of Characteristic Function Loss for Domain Alignment in Machine Learning [0.6] 開発された機械学習モデルは、現実世界にデプロイされた場合、しばしば性能が劣る。
この問題は、これらの意思決定システムがリスクの高いアプリケーションで運用する必要がある場合、破滅的な結果をもたらす可能性がある。
周波数領域アプローチとして特徴関数(CF)を用いることは、分布シフトを測定する強力な代替手段であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:35:37 GMT)
Unsupervised Evaluation of Multi-Turn Objective-Driven Interactions [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、AIエージェントと人間が客観的に駆動される相互作用に関与するエンタープライズアプリケーションで人気が高まっている。
客観的インタラクションのための教師なしメトリクスの最初のセットを紹介する。
本研究では,ユーザ目標のラベル付け,目標達成度の測定,LLMの不確かさの定量化のための指標を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:44:27 GMT)
Osprey: A Scalable Framework for the Orchestration of Agentic Systems [0.5] Osprey Frameworkはスケーラブルなエージェントシステムのためのプロダクション対応アーキテクチャで、会話コンテキストと安全なクリティカルドメイン間の堅牢なツールオーケストレーションを統合する。
i) 関連するツールのみを選択する動的機能分類、(ii) 明示的な依存関係とオプションの人間による承認を伴う計画ファーストオーケストレーション、(iii) 対話履歴と外部メモリとドメインリソースを組み合わせたコンテキスト対応タスク抽出。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:32:59 GMT)
Accounting for Underspecification in Statistical Claims of Model Superiority [0.5] 優越性クレームを支持するために必要となる証拠は, 種子の変動性さえも著しく増大することを示した。
本研究は, 医用画像システムの評価において, トレーニング分散の明示的なモデル化の必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:31:34 GMT)
Multi-Particle Quantum Walks in a Dipole-Conserving Bose-Hubbard Model [0.5] 単一の原子は動かないが、粒子の対は系の質量の中心を保ちながら協調して動く。
位置分解された光学ポテンシャルを用いて、ホールとダビロンからなる局所励起を生成する。
本研究は, フラクトン性物質の低エネルギー相を探索する手段として, 運動的制約を持つハミルトニアンについてボトムアップで検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:03:48 GMT)
When Continuous Delivery Is Not an Option: Practical Paths to Continuous Engineering in Complex Organizations [0.4] 継続的ソフトウェアエンジニアリングは、ソフトウェア集約組織における効率性、品質、応答性を改善することを約束します。
CSEを完全に採用することは、複雑な製品、レガシーシステム、組織慣性、規制要件によって制約されることが多い。
本稿では, 自動化, 自動車, 小売, 化学分野の4つの産業事例について検討し, その制約が実際にCSE導入にどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:18:35 GMT)
Comprehension-Performance Gap in GenAI-Assisted Brownfield Programming: A Replication and Extension [0.4] コード理解は、ブラウンフィールドプログラミングタスクに不可欠である。
GitHub CopilotのようなジェネレーティブAI(GenAI)コーディングアシスタントは、開発者の生産性を向上させることが示されている。
我々はGenAI支援のブラウンフィールドプログラミングにおける性能と理解の両面について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:03:55 GMT)
Efficient Variational Quantum Algorithms for the Generalized Assignment Problem [0.4] 量子アルゴリズムは、難解なNP完全最適化問題に対処するための魅力的な新しい道を提供する。
本稿では,一般化割当て問題の解法として,VQGAPというアプローチを提案する。
VQGAPはVQEと非常によく似た性能と振舞いを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:05:54 GMT)
Spatial structure of multipartite entanglement at measurement induced phase transitions [0.4] 測定誘起相転移(MIPT)近傍の多党交絡に関する研究
MIPTは、ユニタリと測定で構築された局所量子回路のアンサンブルに現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:30:54 GMT)
Feedback dynamics in Politics: The interplay between sentiment and engagement [0.4] 我々は、単純だが解釈可能な線形モデルを通して感情力学を同定する。
肯定的なメッセージと否定的なメッセージとの関わりは、その後の投稿の感情に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:41:04 GMT)
The Curved Spacetime of Transformer Architectures [0.4] 本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルを理解するための幾何学的枠組みを提案する。
トークン埋め込みは特徴空間の直線経路を横切るべきではないことを示し、代わりに、それらの層回りのステップは、空間曲率の埋め込みによって媒介される相互作用として屈曲し、順応するべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:58:40 GMT)
A Stable Lasso [0.4] 本稿では,ラッソのペナルティ関数に重み付け方式を統合することにより,ラッソの選択安定性を向上させる手法を提案する。
シミュレーションと実世界の両方のデータセットの実証評価により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:41:47 GMT)
Estimation of aboveground biomass in a tropical dry forest: An intercomparison of airborne, unmanned, and space laser scanning [0.3] パリ協定第5条は、高品質の森林データの必要性を強調している。
熱帯乾燥林は最もよく理解されていない熱帯林の1つである。
コスタリカ・グアナカステ県の10の常緑乾燥林から推定されるAGB値は26.02 Mg/haから175.43 Mg/haである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:54:44 GMT)
Fast, Private, and Protected: Safeguarding Data Privacy and Defending Against Model Poisoning Attacks in Federated Learning [0.3] FPP(Fast, Private, and Protected)は,安全なアグリゲーションを実現しつつ,フェデレーショントレーニングの保護を目的とした,新たなアプローチである。
FPPはアタッカーの参加を緩和するために評判に基づくメカニズムを採用している。
実験により、FPPは迅速に収束し、モデル中毒攻撃を行う悪意のある参加者の存在下でも収束できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:20:45 GMT)
Assessing win strength in MLB win prediction models [0.3] 共通のデータセットを使用して、包括的な機械学習モデルをトレーニングする。
我々は,これらのモデルが生み出す勝利確率を,スコア差によって測定された勝利の強さに関連付ける。
ランラインベッティングにおける意思決定メカニズムとして,予測勝利確率を用いた結果の分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:40:10 GMT)
Charting the European LLM Benchmarking Landscape: A New Taxonomy and a Set of Best Practices [0.3] 本稿では,多言語あるいは非英語の使用シナリオに適したベンチマークの分類のための新しい分類法を提案する。
また、ヨーロッパの言語のためのベンチマークをより協調的に開発するためのベストプラクティスと品質基準も提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:28:08 GMT)
Modeling Hierarchical Spaces: A Review and Unified Framework for Surrogate-Based Architecture Design [0.3] 本稿では、構造化された入力空間に関する文献をレビューし、既存のアプローチを一般化する統一的なフレームワークを提案する。
変数は、その値が他の命令された変数の存在を支配すればメタとして記述され、条件付きおよび階層構造をモデル化できる。
我々のフレームワークは階層的距離とカーネルを定義し、階層的ドメイン上の代理モデリングと最適化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:46:32 GMT)
Activation Transport Operators [0.3] 残ストリームは、線形読み出しと非線形計算の書き込みを通じてトランスデコーダ層間の通信を仲介する。
本稿では,上流から下流への線形写像である Activation Transport Operators (ATO) を提案する。
本研究では, 線形輸送に係わる残留ストリームの部分空間の大きさ, 輸送効率, 報告効率を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 23:54:22 GMT)
Cash Flow Underwriting with Bank Transaction Data: Advancing MSME Financial Inclusion in Malaysia [0.3] ファイナンスへのアクセスは、マレーシアのマイクロ、スモール、ミディアムエンタープライズ(MSME)が直面している最も永続的な課題の1つだ。
本研究では、新興市場への金融包摂を促進するための信用評価のための代替データ源として、銀行の申告データの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:52:14 GMT)
One-step preparation of 3D Bell and 3D GHZ states with Rydberg atoms [0.3] 本稿では,Rydberg原子を用いた3次元ベルとGHZの絡み合った状態を生成する手法を提案する。
数値シミュレーションは,提案手法が高忠実性を実現することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:42:57 GMT)
Improving shadow estimation with locally-optimal dual frames [0.3] そこで本研究では,従来のシャドウプロトコルの変動について検討し,測定を局所的に保ちつつ,その結果の古典的シャドウ自体の相関を許容する。
局所最適影を構成することにより、最先端の手法より優れ、測定精度が大幅に低い非偏差推定器を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:11:38 GMT)
Research Output on Alopecia Areata Disease: A Scientometric Analysis of Publications from 2010 to 2019 [0.3] この研究は主に、研究成果の分配、出版物のトップジャーナル、最も多作な著者、著者パターン、およびAlopecia Areata Diseaseの引用パターンに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:26:46 GMT)
BRAINS: A Retrieval-Augmented System for Alzheimer's Detection and Monitoring [0.3] 本稿では,BRAINS (Biomedical Retrieval-Augmented Intelligence for Neurodegeneration Screening) を提案する。
このシステムは、アルツハイマーの検知とモニタリングのために、Large Language Models(LLM)の強力な推論能力を利用する。
このシステムは、スケーラブルで説明可能な早期アルツハイマー病検出のための補助ツールとしての強い可能性を示すだけでなく、この分野における将来の応用への期待も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:27:03 GMT)
Library and Culture: A Scientometric Analysis and Visualization of Research Trends [0.3] Web of Scienceデータベースに反映された出版物の形態における図書館・文化研究の成長と発展に焦点を当てた研究。
合計890冊の出版物が発見され、2019年には124冊(13.93%)の出版物が出版された。
Lo Pは4冊(0.45%)の出版物を寄贈し、続いてBressan V 3 (0.34%)の出版物を図書館と文化文学に寄稿した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:19:25 GMT)
Realizable Circuit Complexity: Embedding Computation in Space-Time [0.3] 本稿では,実行時テキスト実現可能な回路クラスである $mathbfRC_d$ を紹介する。
このフレームワーク内では、$omega(nd/(d-1))$のアルゴリズムはエントロピーの入力にスケールできないこと、そして$d$次元の並列実装は、その最適シーケンシャルなアルゴリズムよりも少なくとも$(d-1)$のスピードアップを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:17:11 GMT)
Context-Aware Regularization with Markovian Integration for Attention-Based Nucleotide Analysis [0.3] 自己回帰変換器は、固定長のコンテキストウィンドウに頼ってマルコフの振る舞いを示す。
CARMANIAは、NT予測を遷移行列(TM)損失で強化する自己教師型事前学習フレームワークである。
TM損失は、予測トークン遷移を、各入力シーケンスから経験的に導出されたn-gram統計と整合させ、局所的なコンテキストを超えた高次依存関係を捕捉するようモデルに促す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:06:37 GMT)
AI-driven software for automated quantification of skeletal metastases and treatment response evaluation using Whole-Body Diffusion-Weighted MRI (WB-DWI) in Advanced Prostate Cancer [0.3] 全Body Diffusion-Weighted MRI (WB-DWI) はTDV (Ttal Diffusion Volume) とgADC (Global Apparent Diffusion Coefficient) の2つの応答バイオマーカーを提供する
手指脱線病変からのTDVおよびgADCの術後変化の追跡は困難であり、読取者間の変動が増大する。
このプロセスを自動化するためのソフトウェアを開発した。核となる技術は、(i)骨を分離するための骨格確率マップを生成する弱教師付き残留U-Netモデル、(ii)WB-DWI強度正規化のための統計フレームワーク、(iii)出力を処理する浅い畳み込みニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:47:51 GMT)
Revisiting Nishimori multicriticality through the lens of information measures [0.3] 我々は、西森線を越えてコヒーレント情報などの量子情報測度を拡大する。
いくつかの一般化された測度に対して正確な不等式を導出し、それぞれが西森線に沿って極限に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:00:02 GMT)
Novelty and Impact of Economics Papers [0.3] 2次元:テクスト空間的新奇性とテクスト空間的新奇性
我々は、全文の文献と比較して、論文の位置を定量化するメトリクスを開発する。
これらの2つの次元は、体系的に異なる結果を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:08:10 GMT)
Correlation Self-Testing of Quantum Theory against Generalised Probabilistic Theories with Restricted Relabelling Symmetry [0.3] 二部状態空間が正則性に欠ける理論を考える。
測定効果が有効であるためには、少なくとも1つの測定結果が存在する必要がある。
量子理論はアダプティブCHSHゲームと呼ばれるタスクにおいてこれらの理論より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:00:19 GMT)
SmartWilds: Multimodal Wildlife Monitoring Dataset [0.2] We present the first release of SmartWilds, a multimodal wildlife monitoring dataset。
SmartWildsは、2025年夏にオハイオ州のザ・ワイルドズ・サファリ公園で収集された、ドローン画像、カメラトラップ写真、ビデオ、バイオ音響記録の同期コレクションである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 23:19:07 GMT)
A Quantitative Evaluation Framework for Explainable AI in Semantic Segmentation [0.2] 本研究は、意味的セグメンテーションにおける説明可能なAI(XAI)を評価するための総合的な定量的評価フレームワークを紹介する。
このフレームワークは、ピクセルレベルの評価戦略と慎重に設計されたメトリクスを統合して、きめ細かい解釈可能性の洞察を得る。
これらの知見は、透明で信頼性があり、説明可能なセマンティックセグメンテーションモデルの開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:54:57 GMT)
Harnessing IoT and Generative AI for Weather-Adaptive Learning in Climate Resilience Education [0.2] FACTSは、IoTセンサによって収集されたリアルタイムの大気データと、知識ベースからのキュレーションされたリソースを組み合わせて、局所的な学習課題を生成する。
学習者の応答は、パーソナライズされたフィードバックと適応サポートを提供するジェネレーティブAI駆動サーバによって分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:22:04 GMT)
A Large Language Model for Corporate Credit Scoring [0.2] 我々は、構造化財務データと高度な機械学習を組み合わせた企業クレジットスコアリングのためのフレームワークであるOmega2を紹介し、予測信頼性と解釈可能性を改善する。
我々は,Omega2を,Moody,Standard & Poor's,Fitch,Egan-Jonesから抽出した企業信用格付け7,800件のマルチ緊急データセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:15:39 GMT)
From Instance Segmentation to 3D Growth Trajectory Reconstruction in Planktonic Foraminifera [0.2] 本稿では,フォアミニフェラで広く研究されていないコンピュータビジョン技術である,インスタンスセグメンテーションを統合したエンドツーエンドパイプラインを提案する。
提案するパイプラインは,生物学的に意味のある精度を維持しつつ,手作業を大幅に削減することを示す。
この研究は、デジタルフォアミニフェラル成長分析のための、初めて完全に自動化され再現可能なパイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:26:03 GMT)
Prompting for Policy: Forecasting Macroeconomic Scenarios with Synthetic LLM Personas [0.2] マクロ経済予測タスクにおいて,ペルソナに基づくプロンプトがLarge Language Model (LLM) の性能を向上させるか否かを評価する。
我々は、ペルソナHubコーパスの経済関連ペルソナ2,368を用いて、GPT-4oにECBのプロフェッショナル・フォアキャスター調査を再現するよう促す。
対象変数(HICP,コアHICP,GDP成長,失業)と4つの予測地平線を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:38:10 GMT)
Optimizing Kernel Discrepancies via Subset Selection [0.1] カーネル不一致は準モンテカルロ法(QMC)における最悪のケースエラーを分析する強力なツールである。
本稿では,カーネルの相違に適応する新しいサブセット選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:25:08 GMT)
Calibration improves detection of mislabeled examples [0.1] ミスラベルデータ(Mislabeled data)は、現実世界のアプリケーションにおける機械学習システムのパフォーマンスを損なう、広範な問題である。
自動的な誤ラベル検出方法は、通常、ベース機械学習モデルのトレーニングに頼り、各インスタンスに対して、提供されたラベルが本物または正しくない信頼スコアを取得するために、それを探索する。
実験結果から, キャリブレーション法を用いることで, 誤ラベル検出の精度とロバスト性が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:03:33 GMT)
SWAP-Network Routing and Spectral Qubit Ordering for MPS Imaginary-Time Optimization [0.1] 行列積状態(MPS)上で仮想時間進化(ITE)を行う量子インスピレーション付き解法を提案する。
SWAPゲートの長方形および三角形メッシュに基づく2つの異なるネットワークアーキテクチャについて検討する。
スペクトル順序付けと三角SWAPネットワークを組み合わせた場合、20ドル以上の誤差の低減を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 20:37:26 GMT)
Evaluating Large Language Models for Workload Mapping and Scheduling in Heterogeneous HPC Systems [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、その推論能力のためにますます研究されている。
本研究は、代表的ワークロードマッピングとスケジューリング問題に基づいて、利用可能なLLMを21個評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:04:28 GMT)
Neurosymbolic Deep Learning Semantics [0.0] 私たちは、ディープラーニングに必要なセマンティクスを提供するために、ニューロシンボリックなフレームワークでロジックを使用します。
ディープラーニングとニューロシンボリックAIは、望ましい性質が満足されることを保証するための一般的な条件セットを欠いている。
ニューラルネットワークと論理のマッピングを明確にし,セマンティックエンコーディング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） (Tue, 04 Nov 2025 18:51:04 GMT)
Surrogate modeling of Cellular-Potts Agent-Based Models as a segmentation task using the U-Net neural network architecture [0.0] 我々は,周期的境界条件を考慮したU-Netアーキテクチャを用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)サロゲートモデルを開発した。
我々はこのモデルを用いて,生体内血管新生の研究に用いる機械的セルラーポッツモデルの評価を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:32:44 GMT)
Classical shadows for sample-efficient measurements of gauge-invariant observables [0.0] 局所(またはゲージ)対称性を持つシステムに適した3つの古典的シャドウプロトコルを開発する。
我々はこれらのトレードオフを$mathZ$ gauge理論を用いて実証し、二重定式化はリソース要求の厳密な分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:00:01 GMT)
Zero-shot data citation function classification using transformer-based large language models (LLMs) [0.0] オープンソースの大規模言語モデルを用いて、特定のゲノムデータセットを組み込んだ出版物の構造化データ利用事例ラベルを生成する。
以上の結果から, 既定カテゴリを持たないゼロショットデータ引用分類タスクにおいて, ストックモデルがF1スコア.674を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:33:30 GMT)
Zero-Noise Extrapolation via Cyclic Permutations of Quantum Circuit Layouts [0.0] 本稿では, 周期レイアウト置換に基づくゼロノイズ補間(CLP-ZNE)プロトコルを提案する。
この方法は1次元接続を持つ量子回路の対称性を利用して、循環回路レイアウトの置換平均値からゼロノイズレベルへの期待値を外挿する。
IBM Torino量子コンピュータをモデル化したノイズチャネルに対してベンチマークを行うと、プロトコル仕様に応じて典型的な期待値誤差を桁違いに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:00:00 GMT)
Variational Geometric Information Bottleneck: Learning the Shape of Understanding [0.0] variational Geometric Information Bottleneck (V-GIB) は、相互情報圧縮と曲率正規化を統合する変分推定器である。
V-GIBは、幾何学的に一貫性があり、データ効率が高く、人間の理解可能な構造と整合した表現への原則的かつ測定可能な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:33:54 GMT)
Using Span Queries to Optimize for Cache and Attention Locality [0.0] スパンクエリを導入し、インターフェースを推論サーバに一般化する。
スパンクエリがTTFTの10～20倍の削減を2つの異なる非チャットユースケースに対して達成できることを示す。
また、スパンクエリを最適化して、アテンションの局所性を改善することも実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:22:49 GMT)
Unsupervised Learning for Industrial Defect Detection: A Case Study on Shearographic Data [0.0] 本研究では,せん断画像の自動異常検出のための教師なし学習手法について検討する。
完全に接続されたオートエンコーダ、畳み込みオートエンコーダ、学生-教師モデルという3つのアーキテクチャが評価されている。
その結果, 生徒-教師のアプローチは, より優れた分類を達成し, 正確なローカライゼーションを可能にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:48:02 GMT)
Truncating loopy tensor networks by zero-mode gauge fixing [0.0] 局所的結合最適化でさえ、局所的に関連するループ相関に結びついている洞察をより有効に活用できることが示される。
結合を切断することで、結合次元を切り離すために線形依存を使用できる状態の集合を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:41:13 GMT)
Towards reconstructing quantum structured light on a quantum computer [0.0] 測定データから量子状態を再構成するための変分量子コンピューティング手法を提案する。
再構成コスト関数をイジングモデルにマッピングすることにより、現在の量子ハードウェア上の変分固有解器を用いて問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:29:33 GMT)
Toward an Agricultural Operational Design Domain: A Framework [0.0] 農業の自動化は、運転と作業プロセスを統合する。
既存のオペレーショナル・デザイン・ドメイン(ODD)の概念は、まだ農業アプリケーションにおけるユニークな課題に対処していない。
本研究は,自律型農業システムの運用境界を記述および検証するために使用できる農業用ODD(Ag-ODD)フレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:33:34 GMT)
The simple reason why classical gravity can entangle [0.0] 量子物質に結合した古典的重力の理論は、重力誘起絡み(GIE)を予測することがより多く示されている。
このノートには、なぜこれが可能であるのか、そしてなぜそれが量子重力研究においてより緊急な問題となるのかが説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:08:23 GMT)
The exponential distribution of the order of demonstrative, numeral, adjective and noun [0.0] 可能な24の順序の実際の分布について検討する。
指数関数分布や電力法分布に適合するかどうかについては意見の一致がない。
指数分布の方がずっと良いモデルであることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:24:53 GMT)
The Physical Basis of Prediction: World Model Formation in Neural Organoids via an LLM-Generated Curriculum [0.0] 人間の神経オルガノイドを訓練するために設計された3つのスケーラブルでクローズドループ仮想環境のカリキュラムを提示する。
意思決定を成功させるために、より高度な世界モデルを求める3つの異なるタスク環境の設計について詳述する。
この研究は、モデルに基づく強化学習と計算神経科学のギャップを埋め、実施、意思決定、および知性の物理的基盤を研究するためのユニークなプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:32:42 GMT)
The ORCA Benchmark: Evaluating Real-World Calculation Accuracy in Large Language Models [0.0] ORCAは、大規模言語モデル(LLM)を実生活の定量的推論で評価する新しいベンチマークである。
5つの最先端システム(ChatGPT-5、Gemini2.5Flash、ClaudeSonnet4.5、Grok4、DeepSeekV3.2)は45text--63,%の精度しか達成できなかった。
特定の領域における結果は、数学と工学の長所を示すが、物理学と自然科学の短所を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:09:09 GMT)
The Dark Side of LLMs: Agent-based Attacks for Complete Computer Takeover [0.0] 大規模言語モデル(LLM)エージェントとマルチエージェントシステムは、従来のコンテンツ生成からシステムレベルの妥協まで及ぶセキュリティ脆弱性を導入している。
本稿では,自律エージェント内の推論エンジンとして使用されるLLMのセキュリティを総合的に評価する。
異なる攻撃面と信頼境界がどのように活用され、そのような乗っ取りを組織化できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:28:49 GMT)
The Case for Repeatable, Open, and Expert-Grounded Hallucination Benchmarks in Large Language Models [0.0] プラルーシブルだが不正確な、モデル生成テキストのトークンは、言語モデルの採用に責任があるため、広く普及し問題となると広く信じられている。
言語モデルは、反復可能、オープン、およびドメインコンテキスト化幻覚ベンチマークを用いて評価されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 23:46:11 GMT)
The Analysis of Lexical Errors in Machine Translation from English into Romanian [0.0] 本研究は,機械翻訳による英語からルーマニア語への翻訳における誤り解析について検討した。
この調査には、英語からルーマニア語に翻訳された230のテキストの包括的な分析が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:07:21 GMT)
Test-time Adaptation of Tiny Recursive Models [0.0] 本稿では,計算限界内での競合タスクを効率的に微調整できることを示す。
具体的には、4xH100 SXMで48時間以上700k以上のステップで1,280の公開タスクで事前トレーニングを行い、公開評価セットで10%のスコアを得た。
そのモデルは、セミプライベートな評価タスクで6.67%に達するために、競技中にわずか12,500の勾配ステップで訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:47:45 GMT)
Tensors, entanglement, separability, and their complexity [0.0] ほとんどの幾何学的測度は、$d$-partite状態は最小スペクトルノルムと最大核ノルムを持つ。
エルミートテンソルと密度テンソルの概念と、ボソンズに対応する二対称エルミートテンソルの部分空間を導入する。
分離性密度テンソルと強い分離性二対称密度テンソルは、対応する核ノルムの値(1に等しい)によって特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:54:31 GMT)
Symbolic Quantum-Trajectory Method for Multichannel Dicke Superradiance [0.0] 我々は、チューナブルレートの2つ以上の競合する集団崩壊チャネルを持つディック超ラジアントモデルを開発し、解決する。
最近の研究は、流体力学平均場近似を用いた多チャンネルディック超放射能の定常特性を解析している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:16:08 GMT)
Structured Cognitive Loop for Behavioral Intelligence in Large Language Model Agents [0.0] 既存のフレームワークは認知、記憶、制御をひとつのプロンプトで混ぜることが多く、一貫性と予測可能性を減らす。
構造化認知ループ (Structured Cognitive Loop, SCL) は、これらの機能を分離する代替アーキテクチャとして提案されている。
SCLの平均タスク成功率は86.3%であり、ベースラインは70.5から76.8%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:15:56 GMT)
Structure and interactions of atoms and diatomic molecules: from ultracold gases to doped solids [0.0] これは、私が2009年に弁護したPh.D.の後に行った研究成果をまとめた"Habilitation a diriger des recherches"の原稿です。
第1部は、超低温ガスと希土類ドープ固体の文脈において、中性および三価のランタニドを用いた原子構造計算に特化している。
第2部はアルカリ金属原子と二原子分子の超低温気体とランタノイド原子の長距離相互作用を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:08:33 GMT)
Structural Plasticity as Active Inference: A Biologically-Inspired Architecture for Homeostatic Control [0.0] 本稿では,SAPIN(Structurely Adaptive Predictive Inference Network)を紹介する。
SAPINは2Dグリッド上で動作し、セルは局所的な予測エラーを最小限にすることで学習する。
従来のカートポール強化学習ベンチマークでSAPINモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:07:16 GMT)
Smart-Hiring: An Explainable end-to-end Pipeline for CV Information Extraction and Job Matching [0.0] 本稿では,非構造化履歴書から構造化情報を自動的に抽出する,エンドツーエンドの自然言語処理パイプラインであるSmart-Hiringについて述べる。
提案システムでは、文書解析、匿名性認識、文脈テキスト埋め込み技術を組み合わせて、スキル、経験、資格を抽出する。
本システムは,その意思決定プロセスにおいて高い解釈可能性と透明性を維持しながら,競合するマッチング精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:44:54 GMT)
Secure PAC Learning: Sample-Budget Laws and Quantum Data-Path Admissibility [0.0] 我々は,PACの観点から,セキュアな学習理論を構築した。
我々は,データパスの挙動を有限サンプル予算にリンクする運用フレームワークを開発する。
これは、PAC学習にセキュリティの概念と運用サンプル予算法を組み込んだ最初の完全なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:08:02 GMT)
Scaling GR(1) Synthesis via a Compositional Framework for LTL Discrete Event Control [0.0] 本稿では、離散イベントシステムコントローラの制御器合成における構成的アプローチを提案する。
我々は、ラベリングされた遷移システムの集合として与えられたプラントのモジュラー構造を利用して制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:13:46 GMT)
Routing single photons with quantum emitters coupled to nanostructures [0.0] ナノフォトニック構造に結合した量子エミッタは、制御可能な単一光子散乱のための優れたプラットフォームである。
単一光子スイッチを再構成可能なフォトニック回路に統合し、量子ネットワーク内の光子伝播方向をアクティブに制御することができる。
このレビューは、量子光学からの重要な理論技術、制御可能な単一光子輸送への応用、および異なる物理プラットフォームにわたる単一光子スイッチングデバイスの実験的実現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:21:31 GMT)
Resource-efficient variational quantum solver for the travelling salesman problem and its silicon photonics implementation [0.0] 本稿では,トラベリングセールスマン問題の解法として,新しい変分量子アルゴリズムを提案する。
$N$の都市では、このエンコーディングには$2 lceillog Nrceil$ qubitsが必要だ。
コンセプションの証明として,室温シリコンフォトニック回路を再構成した4つの都市における一般的な問題に対して,本アルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:18:48 GMT)
Reservoir Computing via Multi-Scale Random Fourier Features for Forecasting Fast-Slow Dynamical Systems [0.0] 本稿では,遅延埋め込みとランダムなフーリエ特徴(RFF)マッピングを組み合わせた新しい貯水池計算フレームワークを提案する。
固定されたカーネル帯域を利用する単一スケールのRFF貯水池と、高速かつ低速な時間依存の両方を表現するために複数の帯域を統合するマルチスケールのRFF貯水池の2つの定式化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:01:08 GMT)
Research on Expressway Congestion Warning Technology Based on YOLOv11-DIoU and GRU-Attention [0.0] 既存の「検出予測」システムには重大な欠陥がある。
交通流の認識には、2つのベースラインアルゴリズムが最適化された。
DeepSortは4つのIDスイッチで93.8%のMOTA(11.3%)に達した。
渋滞警告のために、渋滞前駆体を捕捉するGRU-Attentionモデルが構築された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:49:04 GMT)
Reducing normalizing flow complexity for MCMC preconditioning [0.0] 本研究では,線形成分と条件付きNFを組み合わせることにより,NFの複雑性を低減する因子化プレコンディショニングアーキテクチャを提案する。
本手法は,2つの複雑な合成分布における尾部試料の精度が向上し,疎対数回帰後部における連続的な性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:08:00 GMT)
Recursively Enumerably Representable Classes and Computable Versions of the Fundamental Theorem of Statistical Learning [0.0] 本稿では,計算可能な関数を必要とする計算可能学習(CPAC)について検討する。
最近の研究は計算可能条件下で基礎定理の類似性を回復した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:12:38 GMT)
Quantum Theory Can Decohere from a Causally-Indefinite Post-Quantum Theory [0.0] 量子ボックスの理論から標準量子理論を生成する超デコヒーレンスの公理を満たす過程を見つける。
この超デコヒーレンス写像は、リーとセルビーのノーゴー定理を回避し、信号の過去への制限を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:58:47 GMT)
Quantum Network-Based Prediction of Cancer Driver Genes [0.0] 本稿では,突然変異スコアとネットワークトポロジを結合した教師付き量子フレームワークを提案する。
QMMEはノードの即時および二階隣人の突然変異スコアの低次統計モーメントを符号化し、この情報を量子状態に符号化する。
実証的なPPIネットワーク上のシミュレーションは、古典的なベースラインよりも12.6%のリコール率で競争性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:54:30 GMT)
Purrturbed but Stable: Human-Cat Invariant Representations Across CNNs, ViTs and Self-Supervised ViTs [0.0] 本研究では,野生動物におけるネコ-ヒト交雑種の表現的アライメントを定量化するベンチマークを提案する。
レイヤワイドなカーネルアライメント(線形およびRBF)とRepresentational similarity Analysisを用いる。
トークンレベルの自己監督は、種別統計を橋渡しする初期段階の特徴を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:35:42 GMT)
Propagation of intense squeezed vacuum light in non-linear media [0.0] 我々は、強い光駆動非線形媒体において、赤外線励起真空がどのように伝搬するかを研究する。
強いBSV変動と関連する赤外線光子損失による原子イオン化はデコヒーレンス効果をもたらす。
我々の結果は、強磁場物理学、非線形光学、超高速科学におけるBSVの今後の研究の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:01:15 GMT)
Prioritize Economy or Climate Action? Investigating ChatGPT Response Differences Based on Inferred Political Orientation [0.0] 本研究では,チャットセッションによらず,政治的見解がChatGPTの反応にどのように影響するかを検討する。
我々は、DEIプログラム、中絶、銃の権利、予防接種に関する見解を反映した3人のペルソナ(政治的指向性2人、中立1人)を開発する。
我々は、記憶とカスタムの指示を用いてChatGPTにペルソナの発言を伝え、直接言及することなく、彼らの政治的視点を推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:07:01 GMT)
Preserving fermionic statistics for single-particle approximations in microscopic quantum master equations [0.0] システム環境パラメータに制約を課し、顕微鏡的に導出したマルコフマスター方程式がフェルミオンな$N$表現可能な統計を保存することを保証する。
この研究は、現実的な化学システムに対する新しい微視的マスター方程式の実現可能性を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:00:17 GMT)
Preface to Contextuality in Random Variables: A Systematic Introduction, by E. N. Dzhafarov, J. V. Kujala, and V. H. Cervantes [0.0] これは E. N. Dzhafarov, J. V. Kujala, V. H. Cervantes の著書 Contextuality in Random Variables: A Systematic Introduction の序文である。
2026年にケンブリッジ大学出版局から出版される予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:55:42 GMT)
Predicting Weekly Fishing Concentration Zones through Deep Learning Integration of Heterogeneous Environmental Spatial Datasets [0.0] 本研究では,海面温度やクロロフィル濃度などの海洋パラメータを用いて,潜在的な漁獲帯(PFZ)を予測するためのAI支援フレームワークを提案する。
予備的な結果は, 漁獲時間を短縮し, 燃料消費量を減らし, 資源利用の効率化を図ることにより, 漁民を支援できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:48:53 GMT)
Precise asymptotic analysis of Sobolev training for random feature models [0.0] 本研究では,ソボレフトレーニングが高次元の予測モデルの一般化誤差に及ぼす影響について検討した。
本研究は,雑音関数と勾配データを補間することにより,モデルが最適に機能する設定を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:49:33 GMT)
Post-quench relaxation dynamics of Gross-Neveu lattice fermions [0.0] 時間依存型自己整合型リンドブラッドマスター方程式を用いてシステムダイナミクスを数値的に記述する。
本研究は, 量子多体系の後緩和力学の微妙かつ重要な側面を浮き彫りにしたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:46:50 GMT)
Performance Evaluation of Bitstring Representations in a Linear Genetic Programming Framework [0.0] この作業では、C++:::bitset、 boost::dynamic_bitset の3つのビットストリング実装と、カスタムのダイレクト実装を比較した。
それらの性能は線形遺伝的プログラミングシステム内での連結の文脈でベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:40:19 GMT)
Optimizing the nnU-Net model for brain tumor (Glioma) segmentation Using a BraTS Sub-Saharan Africa (SSA) dataset [0.0] この研究はBraTS Sub-Saharan Africaデータセットを使用しており、これはBraTSデータセットの選ばれたサブセットであり、グリオーマ患者の60のマルチモーダルMRIケースを含んでいる。
驚くべきことに、最初の60インスタンスでトレーニングされたnnU Netモデルは、オフラインで拡張された360ケースのデータセットでトレーニングされたネットワークよりもパフォーマンスが良かった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:58:07 GMT)
Optimizing Multi-Lane Intersection Performance in Mixed Autonomy Environments [0.0] 本稿では,グラフ注意ネットワーク(GAT)とSoft Actor-Critic(SAC)強化学習を組み合わせた新しい交通信号制御フレームワークを提案する。
提案したSACは、エントロピー最適化決定による適応的な信号制御を可能にする頑健な非政治強化学習アルゴリズムである。
実験の結果,従来の手法と比較して平均遅延時間を24.1%削減し,トラフィック違反を29.2%減少させることにより,GAT-SACアプローチの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:10:47 GMT)
Optical Vortex Transfer and Dispersion-Controlled Light Propagation in an Er YAG Three-Level Quantum System [0.0] はしご型ErYAG3レベルシステムにおけるコヒーレント軌道角運動量(OAM)移動と分散制御光伝搬について理論的に検討した。
入射渦放出プローブビームは、濃度依存性の総周波数非線形過程を通じて、そのOAMを発生した信号ビームに転送することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:11:10 GMT)
On the origin of exponential operator growth in Hilbert space [0.0] ヒルベルト空間における作用素の指数的成長は、系の固有基底における作用素行列要素の対角外崩壊から予測できる。
非カオス系は指数的あるいは極大作用素成長を生じさせ、カオス系は部分指数的成長を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:24:26 GMT)
On The Dangers of Poisoned LLMs In Security Automation [0.0] LLM中毒(LLM poisoning)とは、モデルトレーニング中に悪意のあるデータや偏見のあるデータを意図的にあるいは意図せずに導入することである。
我々は、限られたデータセットで微調整された、一見改善されたLLMが、重大なバイアスをもたらすことを実証する。
本稿では,セキュリティアプリケーションに適用されたLLMの信頼性,堅牢性,リスク低減のための緩和策とベストプラクティスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:23:56 GMT)
Nonreciprocal quantum correlations via Barnett effect in molecular optomagnonics [0.0] 分子-磁気力学系におけるバーネット効果による非相互量子相関の理論的スキームを提案する。
提案手法は、ノイズ耐性量子相関の工学的手法の提案であり、新しい非相互量子デバイスの実現に向けた道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:44:02 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） (Tue, 04 Nov 2025 22:26:32 GMT)
Neural network initialization with nonlinear characteristics and information on spectral bias [0.0] 重みやバイアスなどのニューラルネットワークパラメータの初期化は、学習のパフォーマンスに決定的な影響を及ぼす。
本稿では、SWIMアルゴリズムのスケール係数を調整し、初期隠蔽層内の低周波成分を捕捉するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:15:32 GMT)
Near Optimal Convergence to Coarse Correlated Equilibrium in General-Sum Markov Games [0.0] 非回帰学習力学はゲーム理論において中心的な役割を担い、均衡への分散収束を可能にする。
一般サムゲームにおけるCCEへの収束率を改善し、よりシャープな$mathcalO(log T / T)$からよりシャープな$mathcalO(log T / T)$に還元する。
これは、CEの最もよく知られた収束率と、$T$、反復数で一致し、アクションセットサイズへの依存も改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:54:54 GMT)
Multiple quantum exceptional, diabolical, and hybrid points in multimode bosonic systems: II. Nonconventional PT-symmetric dynamics and unidirectional coupling [0.0] 簡単なボソニック系における量子的例外点, ダイアボリック点, ハイブリッド点の存在と退化について解析する。
様々なタイプの非一方向結合は、単純なボゾン系の2階および3階の例外的退化と連結化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:27:55 GMT)
Modifying the Time-Convolutionless Master Equation via the Moore-Penrose Pseudoinverse [0.0] 我々は、時間畳み込みのないマスター方程式(TCL-ME)を分解に対してより耐性があるように修正する。
イスラエルとチャーンズの結果を用いて摂動展開を再現し、Jaynes-CummingsモデルとIsingモデルで6階と5階の方程式をテストする。
どちらの場合も、修正方程式は標準の TCL と比較して正確な解の力学を捉えることに失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:14:22 GMT)
Mind the gaps: The fraught road to quantum advantage [0.0] 量子コンピューティングは急速に進歩しているが、今日のノイズの多い量子デバイスと明日のフォールトトレラントマシンを区別する大きなギャップがある。
道の先にある4つのハードルを特定します。
これらの遷移を目標にすることで、広範囲に有用な量子コンピューティングへの進歩が加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:40:57 GMT)
LiteVoxel: Low-memory Intelligent Thresholding for Efficient Voxel Rasterization [0.0] LiteVoxelは,SVizationをよりスタイリッシュかつ軽量にするための,セルフチューニングのトレーニングパイプラインだ。
SVRasterパイプラインに匹敵するPSNR/SSIM,トレーニング時間,FPSを維持しながら,低周波領域における誤差の軽減と境界不安定性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:55:22 GMT)
Limit Theorems for Stochastic Gradient Descent in High-Dimensional Single-Layer Networks [0.0] 単層ネットワークにおけるオンライン勾配勾配勾配(SGD)の高次元スケーリング限界について検討する。
本稿では,人口減少の流れに対応するSGDの決定論的(弾道的)スケーリング限界を解析したSaadとSollaの業績に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 04:52:19 GMT)
Lightweight Session-Key Rekeying Framework for Secure IoT-Edge Communication [0.0] 本稿では,HMACに基づく鍵導出関数(HKDF-SHA256)を用いてセッションごとのAES-GCM鍵を導出する動的セッション拡張鍵プロトコル(DSEKP)を提案する。
その結果、スループットと信頼性はほぼ同じで、ある程度のオーバーヘッドがあり、セッションごとのフォワードシークレットとビルトインのリプレイプロテクトが提供された。
これらの結果から、動的対称対称化は、最小計算コストと帯域幅コストでIoT-Edgeリンクを大幅に強化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:12:18 GMT)
Lightweight Hopfield Neural Networks for Bioacoustic Detection and Call Monitoring of Captive Primates [0.0] 本稿では,ホップフィールドニューラルネットワークアーキテクチャを用いた,透過的で軽量かつ高速に学習可能な連想型メモリAIモデルを提案する。
コウモリのエコーロケーションを検知するために開発されたモデルに適応したこのモデルは、捕獲された絶滅危惧種である白黒ラッフェのVarecia variegataの発声をモニターする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:46:03 GMT)
Learning with less: label-efficient land cover classification at very high spatial resolution using self-supervised deep learning [0.0] 自己教師型ディープラーニングは、手動で注釈付けされた大量のデータの必要性を減らすための効果的な戦略である。
これらの結果から,自己指導型学習は,手動で注釈付けした大量のデータの必要性を減らすための効果的な戦略であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:17:40 GMT)
Learning with Category-Equivariant Architectures for Human Activity Recognition [0.0] 慣性センサを用いたHAR(Human Activity Recognition)のためのカテゴリー等価ニューラルネットワークであるCatEquivを提案する。
本稿では, 周期的時間シフト, 正のゲインスケーリング, センサ・ヒエラルキー・ポーズを共同で表現する対称性のカテゴリーを導入し, データのカテゴリー対称性構造を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:33:12 GMT)
LLMs Position Themselves as More Rational Than Humans: Emergence of AI Self-Awareness Measured Through Game Theory [0.0] 戦略的分化を通じて自己認識を測定するためのフレームワークとして,AISAI(Self-Awareness Index)を紹介した。
私たちは4200のトライアルで28のモデルを、(A)人間に対して、(B)他のAIモデルに対して、(C)あなたのようなAIモデルに対して、3つの対立するフレーミングでテストします。
先進モデルの大多数(21/28,75%)は明らかな自己認識を示し、一方、より古い/より小さなモデルは差別化しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:52:23 GMT)
LLM-Supported Formal Knowledge Representation for Enhancing Control Engineering Content with an Interactive Semantic Layer [0.0] 本稿では,形式的知識表現の半自動生成のためのLLM支援手法について概説する。
自然言語記述や数学的定義を形式化された知識グラフに変換する上で,言語モデルがどのように役立つかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:36:57 GMT)
Keeping it Local, Tiny and Real: Automated Report Generation on Edge Computing Devices for Mechatronic-Based Cognitive Systems [0.0] 各種マルチモーダルセンサを用いた自然言語の自動レポート生成パイプラインを提案する。
特に,屋内環境,屋外環境,都市環境を含む複数の領域にまたがる多様なデータセットの実装について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:49:41 GMT)
KAO: Kernel-Adaptive Optimization in Diffusion for Satellite Image [0.0] KAOはKernel-Adaptive Optimizationを利用した新しいフレームワークである。
KAOは、非常に高解像度(VHR)衛星データセットがもたらす課題に対処するために特別に設計された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:44:36 GMT)
Hybrid Quantum Repeater Chains with Semiconductor Quantum Dots and Group-IV-Vacancy Color Centers in Diamond [0.0] 本稿では、2つの主要なハードウェアプラットフォームを組み合わせたハイブリッド量子リピータアーキテクチャの提案と解析を行う。
鍵となる課題は、QD光子とメモリの狭い光遷移の間の大きな帯域幅ミスマッチである。
複数のリピータノードにまたがる数千のメモリを持つネットワークは、1000kmを超える秘密鍵レート500bit/sを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:58:57 GMT)
Gold-Standard Chemical Database 137 (GSCDB137): A diverse set of accurate energy differences for assessing and developing density functionals [0.0] GSCDB137は、厳格にキュレートされた137データセットのベンチマークライブラリである。
主群および遷移金属反応エネルギーと障壁高さ、(分子内)非共有相互作用、双極子モーメント、分極性、電界応答エネルギー、振動周波数をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:10:01 GMT)
Generative World Models of Tasks: LLM-Driven Hierarchical Scaffolding for Embodied Agents [0.0] 本稿では,世界物理学とそのタスク意味論をモデル化した意思決定のための効果的な世界モデルを提案する。
低リソースマルチエージェントサッカーにおける2024年の研究の体系的レビューは、象徴的手法と階層的手法を統合するための明確な傾向を明らかにしている。
私たちはこの傾向を階層的タスク環境(HTE)のフレームワークとして形式化し、シンプルでリアクティブな振る舞いと洗練された戦略的チームのプレーのギャップを埋めるのに不可欠です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:25:59 GMT)
GegenbauerNet: Finding the Optimal Compromise in the GNN Flexibility-Stability Trade-off [0.0] 標準[-1, 1]ドメインで動作するスペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)は、基本的なフレキシビリティと安定性のトレードオフに直面している。
Gegenbauer 対称性に基づく新しい GNN フィルタ textbf GegenbauerNet を提案する。
我々は、GegenbauerNetが鍵となる局所フィルタリング方式において優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:39:29 GMT)
Fuzzy Soft Set Theory based Expert System for the Risk Assessment in Breast Cancer Patients [0.0] 本研究では,乳がんのリスクを評価するために,ファジィソフトセット理論に基づくエキスパートシステムを提案する。
提案システムは,乳がんリスクを推定するために,Body Mass Index,Insulin Level,Leptin Level,Adiponectin Level,および年齢を入力変数として統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:19:16 GMT)
From the Laboratory to Real-World Application: Evaluating Zero-Shot Scene Interpretation on Edge Devices for Mobile Robotics [0.0] 本稿では、シーン認識とアクション認識のタスクにおける最先端のビジュアル言語モデル(VLM)の機能について検討する。
提案したパイプラインは、様々な現実世界の街並み、キャンパス内、屋内シナリオからなる多様なデータセットに基づいて評価される。
実験的な評価では、エッジデバイス上でのこれらの小さなモデルの可能性、特に課題、弱点、固有のモデルバイアス、得られた情報の適用について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:58:29 GMT)
From prediction to explanation: managing influential negative reviews through explainable AI [0.0] 本研究では、影響力のあるネガティブレビューを特定することを目的とした、新しい説明可能なAI(XAI)アルゴリズムを提案する。
101,338のレストランレビューで実施された実験は、アルゴリズムの有効性を検証した。
このアルゴリズムを活用することで、オンラインのネガティブなフィードバックを予測、知覚、戦略的に応答するための実用的な洞察を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:19:42 GMT)
From data to design: Random forest regression model for predicting mechanical properties of alloy steel [0.0] 本研究では, 鋼の機械的特性予測におけるランダムフォレスト回帰の適用性について検討した。
我々はR2スコアと平均二乗誤差(MSE)によって実証された高い予測性能を達成し、ランダムフォレストモデルを訓練・評価した。
この知見は, 材料特性予測の強化におけるアンサンブル学習の可能性と, 材料科学における産業応用への示唆を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:10:26 GMT)
Free-space multi-user quantum network with high key rate [0.0] 1つの絡み合い源を用いた自由空間量子空間分割多重化アーキテクチャを実証する。
このネットワークは、ネットワーク上の任意のノード間の3倍 104$ s$-1$ 以上の一致率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:37:34 GMT)
Formalizing Regression Testing for Agile and Continuous Integration Environments [0.0] 連続したビルドを時系列連鎖として,連続的あるいはほぼ連続的な回帰テストの現象を定式化する。
また、2つのビルド間で回帰テストウィンドウを形式化し、回帰テストで利用可能な限られた時間予算をキャプチャします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:31:06 GMT)
FORTALESA: Fault-Tolerant Reconfigurable Systolic Array for DNN Inference [0.0] ミッションクリティカルおよび安全クリティカルなアプリケーションにおけるディープニューラルネットワーク(DNN)は、その信頼性を前面に持ち込む。
この作業では,3つの実行モードと4つの実装オプションを備えた,実行時再構成可能なsystolic配列アーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャは,サイストリックアレイPEのレジスタとMACユニットを過渡的および永久的故障から効率的に保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:42:13 GMT)
Exploring Federated Learning for Thermal Urban Feature Segmentation -- A Comparison of Centralized and Decentralized Approaches [0.0] Federated Learning(FL)は、分散トレーニングデータと複数の参加者を持つ共有機械学習(ML)モデルをトレーニングするためのアプローチである。
本稿では,現実シナリオにおけるFLの実践的実装と有効性について検討する。
都市環境における共通熱特徴検出のための無人航空機(UAV)に基づく熱画像に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:17:07 GMT)
Exploratory Analysis of Cyberattack Patterns on E-Commerce Platforms Using Statistical Methods [0.0] 本研究は,電子商取引領域におけるサイバー攻撃パターンの検出と予測に統計的モデリングと機械学習を統合したハイブリッド分析フレームワークを提案する。
この研究はVerizon Community Data Breach (VCDB)データセットを使用して、時間的予測と重要度テストにAuto ARIMAを適用した。
その結果、ブラックフライデーやホリデーシーズンのような高リスク期間に繰り返し攻撃が発生し、個人識別情報(PII)を含む侵害が脅威指標の上昇を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:38:59 GMT)
Expansion-contraction duality breaking in a Planck-scale sensitive cosmological quantum simulator [0.0] プランクスケール誘起ローレンツ散乱による宇宙摂動の実験的シミュレーションを提案する。
我々は,大西洋横断減衰の観測不能現象を捉えた。
我々は、量子気体実験室で容易に実装できるアナログ量子宇宙論へのプランクスケールの敏感なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:18:10 GMT)
Executable Epistemology: The Structured Cognitive Loop as an Architecture of Intentional Understanding [0.0] 本稿では、創発的インテリジェンスのための実行可能なフレームワークとして構造化認知ループ(SCL)を紹介する。
SCLは計算的に解釈可能な構造に対する哲学的な洞察を運用し、迅速な実験として「実行可能」な哲学を可能にする。
表現精度ではなく、意図的な理解を通じてその状態を再構築する能力を再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:00:04 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。
この共存の意義を解明するために、金星の黄色蛍光タンパク質(YFP)ダイマーの集団動態をリンドブラッドマスター方程式の枠組みでモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:24:23 GMT)
Excited-CAFQA: A classical simulation bootstrap for the variational estimation of molecular excited states [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、現在の量子デバイスの実装に適した反復アルゴリズムである。
CAFQAプロトコルは、状態空間全体の古典的にシミュレート可能なサブセットを通して離散的な検索を実行する。
Excited-CAFQAは、H2およびHeH+分子系の様々な結合長および励起状態に対して90から99%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:27:06 GMT)
Error bounds for the Floquet-Magnus expansion and their application to the semiclassical quantum Rabi model [0.0] 周期駆動系に対する任意の順序の実効ハミルトニアンを導出する非摂動的手法を提案する。
ブロッホ・ジーガート・ハミルトニアンとその3階改良に対して明示的な誤差境界を提供する。
解析の結果, 回転波近似はブロッホ・ジーガート・ハミルトニアン (Bloch-Siegert Hamiltonian) よりも正確に真の力学を捉えるが, 3次近似は最終的に両者より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:41:33 GMT)
Enhancing NTRUEncrypt Security Using Markov Chain Monte Carlo Methods: Theory and Practice [0.0] 本稿では,NTRUEncryptの量子抵抗性向上のための新しいフレームワークを提案する。
我々はサンプリング効率に公式な限界を確立し、格子問題に対するセキュリティの低減を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:43:42 GMT)
Enhancing Federated Learning Privacy with QUBO [0.0] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、プライバシを保ちながらスケーラブルな方法で機械学習(ML)モデルをトレーニングするための広く使われている方法である。
本稿では,トレーニング中のクライアントによる情報漏洩と,グローバルモデルのクエリや取得が可能な敵の2つの脅威ベクトルに着目した。
20ラウンドで300のクライアントを持つMNISTデータセットの実験では、1ラウンドあたり95.2%、累積プライバシー露出が49%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:06:30 GMT)
Enabling Robust In-Context Memory and Rapid Task Adaptation in Transformers with Hebbian and Gradient-Based Plasticity [0.0] 本研究は, バイオインスパイアされた可塑性が, より高速なインシーケンス適応でトランスフォーマーを育むことができるかどうかを考察する。
高速加重モジュールを用いたデコーダのみのトランスフォーマーを, (i) ニューロ変調ヘビアン法, (ii) Duanらによる勾配型可塑性機構により強化した。
コピー、レグレッション、および数ショットの分類タスク全体にわたって、ヘビアン可塑性は一貫して損失を減らし、より強力な数ショットの一般化を達成する一方、勾配ベースの更新は長期のクレジット割り当てにおいて最善である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:10:19 GMT)
Emotional Contagion in Code: How GitHub Emoji Reactions Shape Developer Collaboration [0.0] 私たちは、人気のある50のリポジトリで2,098のGitHubイシューとプルリクエストを分析しました。
ソフトウェア開発において106,743の絵文字反応のパターンを解析し,感情の伝染を解明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:04:50 GMT)
Emergent Distance and Metricity of Mutual Information in 1D Quantum Chains [0.0] ユークリッドのベンチマーク (I(r)propto r-2mapsto d_E(r)propto r) によって、三角不等式はパラメータフリーでスケール不変である。
我々は (I(r)) の崩壊と (d_E(r)) の計量挙動を結びつける基準を確立する: (I(r)) 電力法則 (I(r)) と (0Xle 2) の副付加性 (メトリックスケーリング) を得る一方、指数的クラスタリングは超加法を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:16:03 GMT)
Emergent Bell Phase in an Electro-Nanomechanical Quantum Simulator [0.0] 静電気的に定義された量子ドットを収容するサスペンションカーボンナノチューブは、非常に強力で調整可能な電気機械的カップリングを可能にする。
本研究では,2つのカーボンナノチューブを並列に配置し,それぞれが4つの量子ドットを収容する実験により実現可能な構成を提案する。
我々のシステムはフォノンを介する電子-電子アトラクションを示すだけでなく、メソスコピックスケールで強靭で極大に絡み合ったベル相も支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:37:12 GMT)
Emergent Area Operators in the Boundary [0.0] 2次元と3次元の局所的自由度のない場合、固定境界理論における領域作用素を探す。
正確な量子誤り訂正符号(QECC)を定義し、中心分解を許容することを示す。
しかし、非ゼロ領域演算子は粗粒化後に現われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:40:43 GMT)
Emergence: from physics to biology, sociology, and computer science [0.0] 創発は凝縮した物理物質、カオス系、流体力学、核物理学、量子重力、ニューラルネットワーク、タンパク質の折り畳み、社会的分離の中心である。
究極的な目標は創発的特性の設計と制御である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:51:41 GMT)
Emergence of unidirectionality and phase separation in optically dense emitter ensembles [0.0] 一次元幾何学において、2レベルエミッタのアンサンブルを通して光の透過を研究する。
熱力学の限界では、空間秩序の度合いに依存する臨界値を持つ相分離の出現が観測される。
我々は,一方向導波路を用いた一次元系を効果的にモデル化することができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:41:01 GMT)
Elements of Active Continuous Learning and Uncertainty Self-Awareness: a Narrow Implementation for Face and Facial Expression Recognition [0.0] 思考過程の反映と、そのパフォーマンスに不満がある場合の修正は、知性の本質的な特徴の1つである。
本稿では、ANNの活性化パターンを観察する監視人工ニューラルネットワーク(ANN)の形式で自己認識機構をエミュレーションする。
信頼性の判断は、アクティブな学習モードをトリガーし、高い不確実性と混乱した状況において人間の助けを求める機械学習アルゴリズムにエージェンシーの要素を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:01:53 GMT)
DualLaguerreNet: A Decoupled Spectral Filter GNN and the Uncovering of the Flexibility-Stability Trade-off [0.0] AOPF(Adaptive Orthogonal Polynomial Filter)クラス(例えばLaguerreNet)のようなスペクトルフィルタに基づくグラフネットワーク(GNN)は、ヘテロフィリーと過度なスムースティングのソリューションを統合することを約束している。
これらの単一フィルタモデルは、単一の適応パラメータ(例:アルファ)がグラフスペクトル全体にわたって最適な平均応答を学習しなければならないため、"妥協"問題に悩まされる。
我々は、DualLaguerreNetを提案する。これは、"Decoupled Spectral Flexibility"を導入することで、この問題を解決する新しいGNNアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:33:29 GMT)
Domain-Adaptive Transformer for Data-Efficient Glioma Segmentation in Sub-Saharan MRI [0.0] SegFormer3D-plusは、領域可変性の下で堅牢なセグメンテーションのために設計された放射能誘導型トランスフォーマーアーキテクチャである。
本手法は,(1) スキャナ間の強度調和のためのヒストグラムマッチング,(2) PCA-reduced k-meansによる領域認識層分けサンプリング,(3) 周波数認識特徴抽出と空間チャネルアテンションを備えたデュアルパスエンコーダ,(4) 境界微細化のための複合Dice-Cross-Entropy損失を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:20:55 GMT)
Do Street View Imagery and Public Participation GIS align: Comparative Analysis of Urban Attractiveness [0.0] SVI(Street View Imagery)とPPGIS(Public Participation GIS)は、場所に基づく知覚を捉えるための2つの重要なアプローチである。
本研究では,フィンランドのヘルシンキにおける都市全体でのPSGIS調査を通じて,SVIによる知覚的魅力と住民の体験との整合性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:40:12 GMT)
Distribution of Non-Locality On Quantum Random Circuits [0.0] 量子乱数回路(QRC)によって生成された状態間で異なる種類の資源が分散されるかを検討する。
マルチパーティの非局所性に焦点をあてるが、異なる絡み合いや非古典性対策に訴えて量子相関も分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 11:34:11 GMT)
Dirac delta-convergence of free-motion time-of-arrival eigenfunctions [0.0] 本研究では, 固有値の実部と等しい時刻に評価されたTOA位置確率密度分布が, 固有値の虚部が0に近づくと, 限界内のディラックデルタ列を形成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:44:11 GMT)
Deterministic generation of single B centers in hBN by one-to-one conversion from UV centers [0.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)、青色発光色中心、またはB中心の量子放出物質は、その優れた量子光学的性質のために特に関心を集めている。
そこで本研究では,青色および紫外域の個々の量子エミッタを検出可能な,その場でカソードルミネッセンスモニタリング装置を実装した。
個々のB中心の活性化は4.1eVで放出される個々のUV中心の非活性化と空間的・時間的に相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:46:05 GMT)
Deterministic Legal Agents: A Canonical Primitive API for Auditable Reasoning over Temporal Knowledge Graphs [0.0] 本稿では,時間的知識グラフの推論のためのセキュアな実行層として設計された形式的プリミティブAPIを提案する。
私たちのフレームワークは、モノリシックなクエリエンジンの代わりに、標準的なプリミティブ、構成可能、監査可能なプリミティブのライブラリを提供します。
このアーキテクチャは不透明な検索を監査可能な推論に変換し、エージェントの内部プロセスをブラックボックスから決定論的プリミティブの検証可能なログに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:44:53 GMT)
Designing Proportionate Cybersecurity Frameworks for European Micro-Enterprises: Lessons from the Squad 2025 Case [0.0] マイクロおよび小規模企業(中小企業)は、ヨーロッパのほとんどの企業について、依然としてサイバー脅威に対して非常に脆弱なままである。
本稿では、最近の欧州政策イニシアチブ(Squad 2025 Playbook on Cybersecurity Awareness for Micro-SMEs)の設計論理について分析する。
マイクロエンタプライズ導入に適した汎用的な7次元予防モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 18:11:59 GMT)
Deployed quantum key distribution network: further, longer and more users [0.0] 絡み合いに基づく量子リンクは、将来の量子インターネットネットワークのバックボーンである。
2つの遠隔地間で,50km以上325時間にわたって,運用上のQKDリンクを継続的に維持する。
我々はさらに、ニセ大学と地上の光学基地を結ぶ100kmの運用リンクまでセキュアな鍵分布を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:55:47 GMT)
Decay of transmon qubit strongly coupled with a continuum [0.0] 超伝導トランスモン量子ビットである3レベル人工原子の崩壊について検討する。
連続体とトランモンの強い相互作用について、共振器の周波数シフトと幅に関する解析式を得る。
トランスモンの2次レベルと基底状態のカップリングが第3次トランスモンの崩壊に大きく影響していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:14:54 GMT)
Data-Efficient Realized Volatility Forecasting with Vision Transformers [0.0] 視覚変換器(ViT)アーキテクチャをトレーニングし、インプリートされたボラティリティ表面から30日間にわたって資産の実際のボラティリティを予測する。
本稿では,IV表面から季節パターンや非線形特徴を学習し,モデル開発に有望な方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:43:17 GMT)
DYNARTmo: A Dynamic Articulatory Model for Visualization of Speech Movement Patterns [0.0] DYNARTMOは,2次元中矢状平面における音声の調音過程を可視化する動的調音モデルである。
このモデルは、UK-DYNAMOフレームワークに基づいて構築され、調音的不特定性、分節的およびジェスチャー的制御、協調の原理を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:47:04 GMT)
Controlling quantum chaos via Parrondo strategies on noisy intermediate-scale quantum hardware [0.0] 我々は、周期グラフ上の離散時間量子ウォーク(DTQW)を用いて、NISQシステムにおける量子カオスを探索し、制御する。
奇数グラフと巡回グラフの両方において、量子カオスからDTQWダイナミクスによる秩序への遷移を実験的に実現した。
本研究は,実量子ハードウェア上で制御されたカオス力学を探索し,活用するための実践的アプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 01:55:45 GMT)
Construction of Superposition States of Energy Eigenstates via Classically Emulated Digital Quantum Simulation: The Hydrogen Molecule as an Example [0.0] 我々は、古典的にエミュレートされたデジタル量子シミュレーションを用いて、水素分子のエネルギー固有状態の重ね合わせ状態を構築する。
我々は、ツイリング演算によりシステムの基底状態と励起状態を生成し、基底状態と励起状態の重ね合わせ状態を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:35:54 GMT)
Comparative Studies of Quantum Annealing, Digital Annealing, and Classical Solvers for Reaction Network Pathway Analysis and mRNA Codon Selection [0.0] ディジタルアニールと量子アニールは最適化問題に対する準最適解を識別する可能性がある。
本研究は、最適化問題に対するQUBOソルバの有用性を評価するために、2つのユースケースをベンチマークする。
反応経路解析では、古典的なMIP/CPソルバが、妥当な時間枠で最適性の問題を解くために観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:03:05 GMT)
Communicating Plans, Not Percepts: Scalable Multi-Agent Coordination with Embodied World Models [0.0] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)の中心的な疑問は、通信プロトコルを設計するか、エンドツーエンドで学習するかである。
本稿では,協調的なタスク割り当て問題に対する2つのコミュニケーション戦略を提案し,比較する。
我々の実験によると、創発的コミュニケーションは単純な設定で実現可能であるが、設計された世界モデルベースのアプローチは、複雑さが増大するにつれて、優れたパフォーマンス、サンプル効率、スケーラビリティを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:42:28 GMT)
Collective Quantum Batteries and Charger-Battery Setup in Open Quantum Systems: Impact of Inter-Qubit Interactions, Dissipation, and Quantum Criticality [0.0] 2量子ビットオープン量子系の3つのモデルについて検討する。
量子電池の性能に及ぼす量子ビット間相互作用の影響について検討した。
この臨界度が量子電池のストレージ容量に大きな影響を与えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 14:00:20 GMT)
Co-Evolving Complexity: An Adversarial Framework for Automatic MARL Curricula [0.0] 汎用知的エージェントは、それらが訓練される環境に本質的に関連している。
手作りの環境は有限であり、しばしば暗黙のバイアスを含むため、エージェントが真に一般化可能で堅牢なスキルを開発する可能性を制限する。
本稿では,環境生成過程を対戦ゲームとしてフレーミングすることで,無拘束かつ適応的な課題のカリキュラムを生成するパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:38:29 GMT)
CWSSNet: Hyperspectral Image Classification Enhanced by Wavelet Domain Convolution [0.0] 本研究は、ZY1F衛星からのハイパースペクトル画像をデータソースとして使用し、江西省山東市由賀郡を研究領域として選定した。
3次元スペクトル空間特徴とウェーブレット畳み込みを統合したCWSSNetという分類フレームワークが提案されている。
CWSSNetは、ユガン郡で平均74.50%、平均82.73%、平均84.94%、平均的精度(mAcc)、平均F1スコア(mF1)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:18:40 GMT)
Beyond the GPU: The Strategic Role of FPGAs in the Next Wave of AI [0.0] Field-Programmable Gate Arrays (FPGA)は、AIアルゴリズムを直接デバイスロジックにマッピングできる再構成可能なプラットフォームである。
CPUやGPUアーキテクチャとは異なり、FPGAはその物理構造を特定のモデルに適応させるために、フィールドで再構成することができる。
AIフレームワークからの部分的な再構成とコンパイルフローは、プロトタイプからデプロイメントまでのパスを短縮している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:41:42 GMT)
Average Precision at Cutoff k under Random Rankings: Expectation and Variance [0.0] カットオフk(MAP@k)における平均精度は広く使われている。
本稿では,k(AP@k)における平均精度の予測とばらつきを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 13:45:16 GMT)
Automorphisms with growing generators [0.0] 拡張量子格子系の準局所代数上でのハイゼンベルク力学の大域的存在と特異性を証明する。
我々は、一階ODEに対する大域的存在結果と類似して、局所項が空間において最も線型に大きくなると、大域的存在と一意性は依然として成り立つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:44:28 GMT)
Automatic Extraction of Road Networks by using Teacher-Student Adaptive Structural Deep Belief Network and Its Application to Landslide Disaster [0.0] 本稿では,ロードトラッカーと呼ばれる道路ネットワークシステムの自動認識手法に適用する。
RoadTracerは航空写真データから地上の道路地図を生成することができる。
適応DBNの教師学習に基づくアンサンブル学習モデルを用いたRoadTracerの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:07:21 GMT)
AutoAdv: Automated Adversarial Prompting for Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models [0.0] AutoAdvは、自動マルチターンジェイルブレイクのためのトレーニング不要のフレームワークである。
Llama-3.1-8Bの攻撃成功率は最大95%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 08:56:28 GMT)
Angular momentum of rotating fermionic superfluids by Sagnac phonon interferometry [0.0] 環状フェルミオン超流体の2つの反伝播長波長フォノンをコヒーレントに励起することで、その場でのループ干渉計を実現する。
調整可能な温度で干渉計を動作させることで、一元性フェルミガス中の超流動の熱劣化を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:41:30 GMT)
Angular Geometry of Atomic Multipole Transitions [0.0] ラビの周波数を計算する簡単な方法は、原子または核多極子モーメントとレーザー場との相互作用について概説する。
結果として得られる表現は、レーザー偏光とベクトル球面調和の間のドット積の形を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 19:14:54 GMT)
AndroByte: LLM-Driven Privacy Analysis through Bytecode Summarization and Dynamic Dataflow Call Graph Generation [0.0] AndroByteは、AndroidアプリのためのAI駆動のプライバシー分析ツールである。
静的コード解析から正確で説明可能なデータフローコールグラフを生成する。
AndrosByteは、動的データフローコールグラフをオンザフライで生成する際の89%のFbetaスコアを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 03:23:20 GMT)
An introduction to Markovian open quantum systems [0.0] これはマルコフのマスター方程式によって支配される開量子系の動的場への簡潔で教育的な導入である。
我々は、広く用いられるリンドブラッド方程式の数学的および物理的起源、純粋状態軌跡と連続測定プロトコルの観点での展開に焦点を当てる。
ノート全体を通してさらに読むための運動問題や参考資料がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:27:18 GMT)
An Analysis of Early-Stage Functional Safety Analysis Methods and Their Integration into Model-Based Systems Engineering [0.0] 本稿では, モデルベースシステム工学(MBSE)への統合の観点から, キーセーフティ解析技術の能力について検討する。
MBSE統合の取り組みは主にフェールモードとエフェクト分析(FMEA)に焦点を当てており、FHAとFFIPの統合は生まれたばかりです。
MBSE統合のアプローチは多岐にわたるが,広く確立されたフレームワークや標準は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 05:38:55 GMT)
AgriTrust: a Federated Semantic Governance Framework for Trusted Agricultural Data Sharing [0.0] 本稿では,連合型セマンティックガバナンスフレームワークであるAgriTrustを紹介する。
重要なイノベーションは、ベンダーのロックインを防ぐブロックチェーンに依存しないマルチプロジェクタアーキテクチャである。
結果は、AgriTrustが検証可能な証明をうまく実現し、コンプライアンスを自動化し、新たな収益源を生み出すことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:20:13 GMT)
Agentic AI for Mobile Network RAN Management and Optimization [0.0] エージェントAIは、大型AIモデル(LAM)を使用して複雑なシステムを自動化するための新しいパラダイムである。
本稿では,従来のエージェントからエージェントAIへの進化をたどることで,5Gおよび6GネットワークにおけるエージェントAIの継続的な研究に貢献する。
コアデザインパターン(リフレクション、計画、ツールの使用、マルチエージェントのコラボレーション)が説明され、インテリジェントな振る舞いがどのように編成されているかが説明されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 12:34:57 GMT)
Academics and Generative AI: Empirical and Epistemic Indicators of Policy-Practice Voids [0.0] 本研究は,組織ルールと実践的AI利用の間の空白を明らかにするために,構造化解釈フレームワークに埋め込まれた10項目の間接楕円型機器のプロトタイプを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:24:47 GMT)
Ab Initio Free Energy Surfaces for Coupled Ion-Electron Transfer [0.0] 電子移動の理論は、ダイアバティックエネルギーギャップは単一のアンサンブルからサンプリングされると仮定する。
我々は、制約されたabイニシアト軌道から直接、結果として生じる結合したイオン-電子移動(CIET)自由エネルギー面の計算を可能にするフォーマリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:34:15 GMT)
ARPaCCino: An Agentic-RAG for Policy as Code Compliance [0.0] ARPaCCinoは、Large Language Models、Retrieval-Augmented-Generation、ツールベースのバリデーションを組み合わせたエージェントシステムである。
公式なRegoルールを生成し、IaC準拠を評価し、IaC設定を反復的に洗練し、適合性を保証する。
本研究では,PACの自動化,信頼性,アクセシビリティを高めるために,エージェントRAGアーキテクチャの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 10:14:39 GMT)
AGNES: Adaptive Graph Neural Network and Dynamic Programming Hybrid Framework for Real-Time Nanopore Seed Chaining [0.0] ナノ孔シークエンシングにより、リアルタイムの長読DNAシークエンシングが可能で、読み取りは10キロ塩基を超える。
12～15パーセントの固有エラー率は、リードアライメントにおいて重要な計算上の課題を提示する。
本稿では,グラフニューラルネットワークと古典動的プログラミングを組み合わせた適応型シードチェインのためのハイブリッドフレームワークRawHash3を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 00:15:28 GMT)
A new characterization of the holographic entropy cone [0.0] ホログラフィック・隆柳公式を用いて計算された絡み合いエントロピーは、無限の線形不等式に従うことが知られている。
同じ不等式が、同変のHubeny-Rangamani-Takayanagi式を用いて計算されたエントロピーによっても従うかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 22:30:46 GMT)
A charge-density machine-learning workflow for computing the infrared spectrum of molecules [0.0] 分子の赤外スペクトルの計算のための機械学習ワークフローを提案する。
我々はJacobi-Legendreクラスタ展開を用いて収束密度関数理論計算の実空間電荷密度を予測する。
このスキームは、PySCF符号の数値的枠組みの中で実装され、気体相におけるウラシル分子の赤外スペクトルに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 17:45:16 GMT)
A Survey of Driver Distraction and Inattention in Popular Commercial Software-Defined Vehicles [0.0] 注意をそらした運転に関する事故では、90%以上が携帯電話の使用を伴わず、UI(ユーザーインターフェース)コントロールに関係していた。
ソフトウェア定義車両(SDV)のコンテキストにおけるUI設計が運転者の気遣いや不注意に与える影響について検討する。
認知負荷を増大させる可能性のある特徴を特定し、これらのリスクを軽減するための設計戦略を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 15:30:01 GMT)
A Novel Reservoir Computing Framework for Chaotic Time Series Prediction Using Time Delay Embedding and Random Fourier Features [0.0] 本稿では,時間遅延埋め込みとランダムフーリエ特徴写像を統合した新しい貯水池計算フレームワークを提案する。
RFF-RCは、再構成された位相空間における遅延力学関係を明らかにする非線形カーネル変換を近似する。
その結果, 遅延埋め込みとRFF型貯水池の組み合わせにより, 新たな動的構造が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 07:59:08 GMT)
A Kullback-Leibler divergence method for input-system-state identification [0.0] ここでは,Kalmanフィルタフレームワーク内で,新しいKullback-Leibler分散手法の有効性について検討する。
最小のKullback-Leibler発散の識別は、最も妥当な結果の識別として選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 09:57:15 GMT)
A Generalized Nonlinear Extension of Quantum Mechanics [0.0] 我々は、これまで提案されていた量子力学の非線形拡張の最も一般的な形式を構築する。
より単純なモデルとは異なり、新しいバージョンは完全に可積分ではないが、基礎となるハミルトン構造を持っている。
我々は特定の解を詳細に分析し、ボルン則の自然な拡張を用いて粒子軌道を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 02:29:04 GMT)
A Foundation Model for Brain MRI with Dynamic Modality Integration [0.0] 本稿では,脳MRIの基礎モデルを提案する。
このモデルは、学習可能なモダリティ埋め込み、条件層正規化、マスク付きオートエンコーディング目的の1つのエンコーダを使用する。
約6万個のマルチセンターMRIで、自己教師付き再構成とモダリティ計算を用いて訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 21:25:48 GMT)
A Criminology of Machines [0.0] 犯罪学は、この移行が犯罪や社会的支配に与える影響に対処し始めなければならないと私は主張する。
本稿では,AIエージェント間の相互作用が,逸脱した,違法な,あるいは犯罪的な結果をもたらす可能性のあるチャネルを特徴付けるための二重分類法を提案する。
これらの疑問は、精神科医が理論上、経験的にマルチエージェントAIシステムの影響に関わりたいという緊急の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 16:07:13 GMT)
3DViT-GAT: A Unified Atlas-Based 3D Vision Transformer and Graph Learning Framework for Major Depressive Disorder Detection Using Structural MRI Data [0.0] 大うつ病 (Major depressive disorder, MDD) は、個人の健康と世界的な公衆衛生の両方に悪影響を及ぼす精神疾患である。
本稿では、視覚変換器(ViT)を用いて、sMRIデータから3次元領域埋め込みを抽出し、グラフニューラルネットワーク(GNN)を分類する統合パイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:21:00 GMT)
3D Point Cloud Object Detection on Edge Devices for Split Computing [0.0] ディープニューラルネットワークモデルは複雑で、処理時間が長くなり、エッジデバイスでの消費電力が増加する。
Split Computingはエッジデバイスの計算負担を軽減し、処理時間と消費電力を削減することを目的としている。
実験結果から, 脱酸素後の分裂は, 推論時間を70.8%, エッジデバイス実行時間を90.0%減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Nov 2025 06:15:24 GMT)