CFReID: Continual Few-shot Person Re-Identification [127.6] Lifelong ReIDは、複数のドメインにまたがる知識を漸進的に学習し、蓄積するために提案されている。
LReIDモデルは、一般にプライバシとコストの懸念のためにアクセスできない、目に見えない各ドメインの大規模ラベル付きデータでトレーニングする必要がある。
本稿では,数ショットデータを用いてモデルをインクリメンタルにトレーニングし,すべてのドメインでテストするContinual Few-shot ReIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:59:57 GMT)
How Do AI Agents Do Human Work? Comparing AI and Human Workflows Across Diverse Occupations [112.6] エージェントが人間とエージェントの労働者の直接比較を初めて提示することで、エージェントがどのように人間の仕事をするかを考察する。
結果が88.3%速く、コストが90.4-96.2%低いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:03:13 GMT)
Progressive Inference-Time Annealing of Diffusion Models for Sampling from Boltzmann Densities [93.1] 拡散に基づくサンプル学習のために, PITA(Progressive Inference-Time Annealing)を提案する。
PITAはボルツマン分布のアナーリングと拡散平滑化という2つの相補的手法を組み合わせたものである。
N-体粒子系、アラニンジペプチド、トリペプチドの平衡サンプリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:29:14 GMT)
Reasoning Models Hallucinate More: Factuality-Aware Reinforcement Learning for Large Reasoning Models [83.2] 大規模言語モデル(LLM)は、強化学習(RL)最適化を通じて、推論タスクにおいて著しく進歩している。
しかし、推論指向RL微調整は幻覚の頻度を著しく高めている。
本稿では,明示的事実性検証を取り入れた革新的なRL微調整アルゴリズムであるFSPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:04:26 GMT)
BOTS: A Unified Framework for Bayesian Online Task Selection in LLM Reinforcement Finetuning [82.9] 強化微調整(Reinforcement Finetuning, RFT)は、大規模言語モデル(LLM)を人間の嗜好と整合させ、推論を強化するための重要な手法である。
RFT強化微調整におけるベイズオンラインタスク選択のための統合フレームワークBOTSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:27:20 GMT)
FlexAC: Towards Flexible Control of Associative Reasoning in Multimodal Large Language Models [80.6] マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)は、忠実さと創造性の間に固有のトレードオフに直面します。
既存の方法には、この推論強度を調節する柔軟性がない。
本稿では,連想推論を柔軟に制御する機構を備えたMLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:08:08 GMT)
Cambrian-S: Towards Spatial Supersensing in Video [78.5] 我々は,意味認識,ストリーミングイベント認知,暗黙的な3次元空間認識,予測的世界モデリングという,言語のみの理解を超えた4つの段階を空間的スーパーセンシングとして捉えた。
VSR (long-horizon visual space recall) とVSC (continual visual space counting) の2部ベンチマークである。
次に、590Kを計算し、Cambrian-Sを訓練することで、任意の汎用能力に対して30%以上の絶対的な改善を達成し、データスケーリングの限界をテストする。
我々は,自己教師型概念実証を提示し,前方進路としての予測知覚を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:55:17 GMT)
NaturalReasoning: Reasoning in the Wild with 2.8M Challenging Questions [76.7] NaturalReasoningは、複数のドメインにまたがる280万の質問からなる包括的なデータセットである。
本研究では,NaturalReasoningが強力な教師モデルから推論能力を効果的に引き出すことができることを示す。
また、NaturalReasoningは、外部報酬モデルや自己回帰モデルを用いて教師なしの自己学習に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:35:24 GMT)
Grounded Test-Time Adaptation for LLM Agents [75.6] 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、新規で複雑な環境への一般化に苦慮している。
環境特化情報を活用することで, LLMエージェントを適応するための2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:24:35 GMT)
Datasets, Documents, and Repetitions: The Practicalities of Unequal Data Quality [73.7] 各種計算予算およびデータフィルタリングと復号化によって生成された複数の事前学習データセットにおけるモデル性能について検討する。
トレーニングレシピに適切な修正を加えると、最大10エポックのアグレッシブフィルタデータセットを繰り返すことで、複数の計算予算のオーダーで1エポックの10倍のスーパーセットでのトレーニングを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:51:19 GMT)
Thinking with Video: Video Generation as a Promising Multimodal Reasoning Paradigm [73.5] シンキング・ウィズ・ビデオ」パラダイムは、視覚的・テキスト的推論を統合的時間的枠組みで橋渡しする。
Sora-2はビジョン中心のタスクの有能な推論者として確立されている。
テキスト中心のタスクでは、Sora-2はMATHで92%、MMMUで75.53%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:25:23 GMT)
Isaac Lab: A GPU-Accelerated Simulation Framework for Multi-Modal Robot Learning [72.4] Isaac Labは、高忠実度GPU並列物理、レンダリング、および環境の設計とロボットポリシーのトレーニングのためのモジュラーで構成可能なアーキテクチャを組み合わせる。
我々は、全身制御、クロス・エボディメント・モビリティ、接触豊かで器用な操作、スキル獲得のための人間のデモの統合など、さまざまな課題へのその応用を強調した。
アイザック・ラボの高度なシミュレーション能力、リッチセンシング、データセンターのスケール実行の組み合わせは、ロボット研究における次世代のブレークスルーを解き放つのに役立つと信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:43:02 GMT)
BasicAVSR: Arbitrary-Scale Video Super-Resolution via Image Priors and Enhanced Motion Compensation [70.3] 任意スケールビデオ超解像(AVSR)のためのベーシックAVSRを提案する。
AVSRは、ビデオフレームの解像度、潜在的に様々なスケーリング要素を強化することを目的としている。
超高分解能, 一般化能力, 推論速度の点で, BasicAVSR は既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:48:52 GMT)
How do Transformers Learn Implicit Reasoning? [67.0] 制御されたシンボリック環境下でトランスフォーマーをスクラッチからトレーニングすることで、暗黙のマルチホップ推論がどのように現れるかを研究する。
原子三重項によるトレーニングは必要ではなく学習を加速し,第2ホップの一般化は特定の構成構造へのクエリレベル露出に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:18:58 GMT)
RLoop: An Self-Improving Framework for Reinforcement Learning with Iterative Policy Initialization [65.2] 大規模な推論モデルをトレーニングするための自己改善フレームワークであるRLoopを紹介します。
RLoopはまず、RLを使用して所定のポリシからソリューション空間を探索し、成功したトラジェクトリをフィルタリングしてエキスパートデータセットを作成する。
実験の結果、RLoopsは一般化を忘れて大幅に改善し、平均精度は9%、pass@32はバニラRLに比べて15%以上向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:27:16 GMT)
SIMS-V: Simulated Instruction-Tuning for Spatial Video Understanding [64.9] マルチモーダル言語モデルは時間と空間の空間的推論に苦しむ。
SIMS-Vは3次元シミュレータの特権情報を利用するシステムデータ生成フレームワークである。
提案手法は,実世界の空間的タスクの具体的改善を図りながら,一般的な映像理解の性能を維持しながら,堅牢な一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:53:31 GMT)
UMA: Ultra-detailed Human Avatars via Multi-level Surface Alignment [63.8] 多視点ビデオから鮮明なダイナミック性とフォトリアリスティックな外観を持つアニマタブルな人間のアバターモデルを学ぶことは、コンピュータグラフィックスとビジョンにおいて重要な基礎研究課題である。
本稿では,基本的な2次元ビデオポイントトラッカーからのガイダンスを用いて,潜時変形モデルを提案し,アニマタブルキャラクタの3次元変形を監督する。
提案手法は,先行技術に比べてレンダリング品質と幾何学的精度が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:40:53 GMT)
QCircuitBench: A Large-Scale Dataset for Benchmarking Quantum Algorithm Design [63.0] 量子コンピューティングは、量子アルゴリズムによる古典的コンピューティングよりも大幅にスピードアップされていることが認識されている。
QCircuitBenchは、量子アルゴリズムの設計と実装におけるAIの能力を評価するために設計された最初のベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:41:51 GMT)
Practical solutions to the relative pose of three calibrated cameras [61.8] 4点対応から3つのキャリブレーションカメラの相対的なポーズを推定する難易度問題について検討する。
提案手法は, 4つの対応を用いて, 最初の2つのビューの近似幾何を推定する簡単なアイデアに基づく, この問題に対する新しい効率的な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:00:18 GMT)
Explore Data Left Behind in Reinforcement Learning for Reasoning Language Models [61.8] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は,大規模言語モデル(LLM)の推論能力向上に有効な手法として登場した。
モデルがより長く、規模が大きくなるにつれて、トレーニングのプロンプトは残余のプロンプトになる。
政策最適化フレームワークにおける探索的残留確率(Explore Residual Prompts in Policy Optimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:40:27 GMT)
GUI-360: A Comprehensive Dataset and Benchmark for Computer-Using Agents [59.1] GUI-360$circ$は、コンピュータ利用エージェント(CUA)を進化させるために設計された大規模で包括的なデータセットとベンチマークスイートである。
リリースされたコーパスには、人気のあるWindowsオフィスアプリケーションにおける数千のトラジェクトリにわたる1.2万以上の実行されたアクションステップが含まれている。
このデータセットは、3つの標準タスク、GUIグラウンド、スクリーン解析、アクション予測、ハイブリッドGUI+APIアクションスペースをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:19:02 GMT)
AStF: Motion Style Transfer via Adaptive Statistics Fusor [58.7] 本稿では,SDM(Style Distemporalment Module)とHO-SAttn(High-Order Multi-Statistics Attention)を組み合わせた適応統計ファサー(Adaptive Statistics Fusor)を提案する。
実験結果から,より包括的なモデルを提供することで,最先端技術よりも動作スタイルの習熟度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:51:24 GMT)
Generalizing Graph Transformers Across Diverse Graphs and Tasks via Pre-training [58.2] PGT(Pre-trained Graph Transformer)と呼ばれるスケーラブルなトランスフォーマーベースのグラフ事前学習フレームワークを導入する。
従来のオートエンコーダアーキテクチャとは違って,デコーダを機能拡張に用いる新しい戦略を提案する。
我々のフレームワークは1100万のノードと160億のエッジを持つ、公開可能なogbn-papers100Mデータセットでテストされ、最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:40:05 GMT)
HoliSafe: Holistic Safety Benchmarking and Modeling for Vision-Language Model [58.1] 我々は、安全で安全でない5つの画像テキストの組み合わせにまたがる、全体的な安全データセットとベンチマークである textbfHoliSafeを紹介した。
また,入力画像の有害性を評価するために,視覚ガードモジュール(VGM)を用いて,VLMの安全性を高めるための新しいモジュラーフレームワークを提案する。
実験により、HoliSafeでトレーニングされたVGMを使用したSafe-VLMは、複数のVLMベンチマークで最先端の安全性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:28:19 GMT)
Residual Diffusion Bridge Model for Image Restoration [57.3] 拡散ブリッジモデルは任意のペア分布間の確率パスを確立する。
既存のほとんどの手法は単にそれらを補間剤の単純な変種として扱い、統一的な分析的視点を欠いている。
これらの課題に対処するために,Residual Diffusion Bridge Model (RDBM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:51:22 GMT)
TowerVision: Understanding and Improving Multilinguality in Vision-Language Models [56.8] TowerVisionは、画像テキストとビデオテキストの両方のためのオープンな多言語視覚言語モデルである。
微調整中に視覚的、文化的コンテキストを取り入れることで、私たちのモデルは既存のアプローチを超えます。
さらなる研究を支援するため、すべてのモデル、データ、トレーニングレシピを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:09:11 GMT)
Compression Hacking: A Supplementary Perspective on Informatics Properties of Language Models from Geometric Distortion [56.1] 幾何学的観点から、高度に圧縮されたLMのワード表現空間は、非常に異方性のある状態に縮退する傾向がある。
この同期性は基本的にLM表現におけるCompression Hacking''である。
幾何学的歪み解析を取り入れ, 自己評価パイプラインに統合することにより, 高精度な3つの圧縮指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:53:56 GMT)
Decomposed Prompting: Probing Multilingual Linguistic Structure Knowledge in Large Language Models [54.6] 本稿では,シーケンスラベリングタスクに対する分割プロンプト手法を提案する。
提案手法は,38言語を対象としたUniversal Dependencies part-of-speech Taggedについて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:34:10 GMT)
Conditional Neural ODE for Longitudinal Parkinson's Disease Progression Forecasting [51.9] パーキンソン病(PD)は異質で進化する脳形態計測パターンを示す。
これらの縦方向の軌跡をモデル化することで、機械的な洞察、治療の発展、そして個別化された「デジタルツイン」予測が可能になる。
連続的な個人化されたPD進行予測のための新しいフレームワークであるCNODEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:16:33 GMT)
Walking the Schrödinger Bridge: A Direct Trajectory for Text-to-3D Generation [51.3] 本稿では,新しいテキストから3D生成フレームワークであるTray-Centric Distillation (TraCe)を紹介する。
TraCeは、最先端技術よりも優れた品質と忠実性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:21:57 GMT)
Phase Transition for Stochastic Block Model with more than $\sqrt{n}$ Communities [51.3] 統計物理学からの予測では、ブロックモデル(SBM)におけるコミュニティの回復は、上述の時間で可能であり、上述のケステンスティグム(KS)しきい値のみである。
Chinら(2025)は、最近、スパース体制では、非バックトラック経路を数えることにより、KS閾値以下でコミュニティの回復が可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:04:05 GMT)
Greedy Algorithm for Structured Bandits: A Sharp Characterization of Asymptotic Success / Failure [50.5] 我々は,既知報酬構造を持つバンドイット問題における欲求(探索のみ)アルゴリズムについて検討する。
我々の特徴は、任意のフィードバックで文脈的な帯域幅と対話的な意思決定にまで及ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:28:02 GMT)
MMPerspective: Do MLLMs Understand Perspective? A Comprehensive Benchmark for Perspective Perception, Reasoning, and Robustness [50.3] MMPerspectiveはマルチモーダルな大言語モデルの視点理解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。
このベンチマークでは,実世界の2,711の合成画像と5,083の問合せ対でキー機能を調べている。
43の最先端MLLMの総合評価により,重要な限界が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:11:21 GMT)
Benchmark Designers Should "Train on the Test Set" to Expose Exploitable Non-Visual Shortcuts [50.0] 強力な視覚的理解なしに、モデルが多くのベンチマークを達成できることがわかりました。
これは視覚的な入力を意図した視覚中心のベンチマークでは特に問題となる。
ベンチマーク設計には診断原則を採用しており、もしベンチマークをゲーム化できれば、それをゲーム化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:43:21 GMT)
Near-Lossless 3D Voxel Representation Free from Iso-surface [49.7] 本稿では,3次元メッシュにおけるほぼロスレスな忠実度を実現するボクセル化表現であるFithful Contouringを提案する。
提案手法は,既存表現の柔軟性と改善も示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:56:12 GMT)
Accelerating scientific discovery with the common task framework [48.9] 機械学習(ML)と人工知能(AI)アルゴリズムは、工学、物理、生物学における動的システムの特性と制御を変換している。
これらの新しいモデリングパラダイムは、様々な科学的目的を評価するために比較指標を必要とする。
科学と工学のための共通タスクフレームワーク(CTF)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:53:07 GMT)
The Illusion of Certainty: Uncertainty quantification for LLMs fails under ambiguity [48.9] そこで本研究では,第1の曖昧な質問応答(QA)データセットであるMAQA*とAmbigQA*を紹介する。
予測分布とアンサンブルに基づく推定器は、あいまいさの下では基本的に限定的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:46:35 GMT)
RealDPO: Real or Not Real, that is the Preference [47.8] 本稿では,実世界のデータを活用する新たなアライメントパラダイムであるRealDPOを,嗜好学習の正のサンプルとして紹介する。
実世界のビデオと間違ったモデル出力を対比することにより、RealDPOは反復的な自己補正を可能にし、徐々に動きの質を改善させる。
また,リッチかつ高精度な動き情報を用いて,人間の日常生活活動を捉えた高品質ビデオのキュレートデータセットであるRealAction-5Kを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:11:54 GMT)
Robustness of quantum data hiding against entangled catalysts and memory [47.8] 本研究では,触媒およびメモリ支援による局所的識別プロトコルを統一する,状態識別のための汎用フレームワークを開発する。
隠れ状態が分離可能である場合、絡み合った触媒も量子メモリも最適判別確率を増大させることは不可能である。
対照的に、いくつかの絡み合った状態では、再利用可能な量子メモリは、局所的に区別できない状態からほぼ完全に区別できる状態へと変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:36:36 GMT)
Gestura: A LVLM-Powered System Bridging Motion and Semantics for Real-Time Free-Form Gesture Understanding [47.0] 本稿では,自由形式のジェスチャー理解のためのエンドツーエンドシステムであるGesturaを提案する。
Gesturaは、訓練済みのLarge Vision-Language Modelを使用して、ハイレベルなセマンティックな概念と、非常にダイナミックで多様なフリーフォームジェスチャのパターンを整列する。
我々は,30万組以上の注釈付きQAペアを用いた自由形式のジェスチャー意図推論と理解のための,最初のオープンソースデータセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:45:32 GMT)
EarthGPT-X: A Spatial MLLM for Multi-level Multi-Source Remote Sensing Imagery Understanding with Visual Prompting [46.4] EarthGPT-Xは、マルチソースRS画像の理解を統一する最初のフレキシブル空間MLLMである。
1つのフレームワークで様々な視覚的プロンプトの下で、粗い粒度ときめ細かな視覚的タスクを達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:34:41 GMT)
Node-Based Editing for Multimodal Generation of Text, Audio, Image, and Video [45.9] マルチモーダルコンテンツ生成のためのノードベースのストーリーテリングシステムを提案する。
このシステムはストーリーを拡張、編集、反復的に洗練できるノードのグラフとして表現する。
各ノードはテキスト、画像、オーディオ、ビデオを統合することができ、クリエイターはマルチモーダルな物語を作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:45:32 GMT)
Monitor-Generate-Verify (MGV):Formalising Metacognitive Theory for Language Model Reasoning [45.9] フラヴェルとネルソンとナレンスのメタ認知理論を計算仕様に定式化する。
メタ認知体験をキャプチャする明示的なモニタリングを追加することで、Generate-Verifyパラダイムを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:22:13 GMT)
A quasi-particle picture for entanglement cones and horizons in analogue cosmology [45.9] 自己相互作用型ダイラックフェルミオンに対するスカラーおよび擬似スカラー凝縮体の出現について検討した。
時空拡大による時間-逆対称性の崩壊と擬スカラー凝縮によるパリティが,光円錐状の絡み合いの伝播構造を通して現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:20:57 GMT)
META-RAG: Meta-Analysis-Inspired Evidence-Re-Ranking Method for Retrieval-Augmented Generation in Evidence-Based Medicine [44.3] エビデンスベースの医療(EBM)は臨床応用において重要な役割を担っている。
EBMにおけるRAGの応用は、高品質な証拠を効果的に識別するのに苦労する。
医学的証拠を再収集しフィルタリングする新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:58:22 GMT)
Nowcast3D: Reliable precipitation nowcasting via gray-box learning [43.7] 極端降水は高次元の忠実度とリードタイムを要求されるが、既存のアプローチは限られている。
我々は、レーダの動きと、データ駆動学習を伴う物理的に制約されたニューラル演算子を直接処理する、グレーボックスで完全な3時間放送フレームワークを導入する。
このフレームワークは、160人の気象学者によるブラインド評価において、より正確な3時間のリードタイムを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:44:35 GMT)
Composite Flow Matching for Reinforcement Learning with Shifted-Dynamics Data [43.6] CompFlowは、フローマッチングと最適輸送の間の理論的接続を基礎とする手法である。
我々は、ソース・ドメインフローの出力分布に基づいて構築された条件フローとして、ターゲットダイナミクスをモデル化する。
CompFlowは、動的に変化する複数のRLベンチマークにおいて、強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:11:09 GMT)
From Model to Breach: Towards Actionable LLM-Generated Vulnerabilities Reporting [43.6] 最新のオープンウェイトモデルでさえ、最も早く報告された脆弱性シナリオに脆弱性があることが示されています。
LLMが生成する脆弱性によって引き起こされるリスクを反映した、新たな重大度指標を導入する。
最も深刻で普及している脆弱性の緩和を促進するために、PEを使用して、モデル露出(ME)スコアを定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:52:27 GMT)
Tracking and Understanding Object Transformations [43.2] 我々は、状態変化を検出し、記述しながら、変換を通してオブジェクトを追跡する、Track Any Stateのタスクを紹介します。
ゼロショットシステムであるTubletGraphは、トランスフォーメーション後のオブジェクトを復元し、時間とともにオブジェクトの状態がどのように進化しているかをマップする。
TubeletGraphは、複雑なオブジェクト変換のための時間的接地と意味論的推論において、オブジェクト変換と有望な能力の深い理解を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:59:30 GMT)
Memorization in Large Language Models in Medicine: Prevalence, Characteristics, and Implications [42.7] LLM(Large Language Models)は医学において大きな可能性を証明している。
医学におけるLSMの記憶の包括的評価について紹介する。
この結果は,すべての適応シナリオで記憶化が普及し,一般ドメインで報告されるよりもはるかに高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:15:30 GMT)
Block Rotation is All You Need for MXFP4 Quantization [42.6] トレーニング後の量子化は、大規模言語モデルの効率的なデプロイのための有望なソリューションである。
既存のほとんどのメソッドはINT4フォーマット用に設計されているが、MXFP4の出現は現在の技術の適用性に関する疑問を提起している。
GPTQのような手法は一貫して高い性能を提供するのに対して、ローテーションベースのアプローチは、ほぼすべての最先端のアプローチで使われているが、MXFP4との深刻な非互換性に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:22:31 GMT)
Validating Vision Transformers for Otoscopy: Performance and Data-Leakage Effects [42.5] 本研究では、耳疾患の診断精度を高めるために、視覚トランスモデル、特にスウィントランスモデルの有効性を評価する。
この研究はチリ大学臨床病院の耳鼻咽喉科の実際のデータセットを利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:20:37 GMT)
AdversariaLLM: A Unified and Modular Toolbox for LLM Robustness Research [42.3] AdversariaLLMは、ジェイルブレイク堅牢性研究を行うためのツールボックスである。
12の敵攻撃アルゴリズムを実装し、有害性、過剰な拒絶、ユーティリティ評価にまたがる7つのベンチマークデータセットを統合し、Hugging Faceを通じて幅広いオープンウェイトLLMへのアクセスを提供する。
name は、コンパニオンパッケージの judgeZoo を通じて判断も統合しており、独立して使用することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:38:09 GMT)
Towards Scalable Meta-Learning of near-optimal Interpretable Models via Synthetic Model Generations [42.0] 決定木は、金融や医療などの高度な分野において、解釈可能性のために広く利用されている。
本研究は,意思決定ツリーのメタ学習を可能にするために,合成事前学習データを生成する,効率的でスケーラブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:50:23 GMT)
Learning from Online Videos at Inference Time for Computer-Use Agents [41.9] 我々は,コンピュータ利用エージェントがオンラインビデオから推論時に効果的に学習できるようにする方法について研究する。
本稿では,チュートリアルビデオの検索とフィルタリングを行い,それらを構造化されたデモトラジェクトリに変換し,動的にトラジェクトリをコンテキスト内ガイダンスとして選択するフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、テキストのチュートリアルや書き起こしのみを使用する強力なベースエージェントや変種を一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:29:02 GMT)
Pixi: Unified Software Development and Distribution for Robotics and AI [41.3] ロボットアルゴリズムの最大70%は、独立したチームでは再生できない。
プロジェクトレベルのロックファイルの正確な依存状態をキャプチャする統合パッケージ管理フレームワークであるPixiを紹介します。
2023年から5300以上のプロジェクトで採用されているPixiは、セットアップ時間を数時間から数分に短縮し、世界中の研究者の技術的な障壁を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:29:04 GMT)
CareMedEval dataset: Evaluating Critical Appraisal and Reasoning in the Biomedical Field [41.3] CareMedEvalは,大規模言語モデル(LLM)を重要な評価タスクで評価するために設計された,オリジナルのデータセットである。
CareMedEvalは、科学論文に根ざした批判的な読解と推論を明確に評価している。
各種環境条件下でのバイオメディカル・特殊化LDMのベンチマークにより,課題の難しさが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:06:10 GMT)
CryptPEFT: Efficient and Private Neural Network Inference via Parameter-Efficient Fine-Tuning [40.5] CryptPEFTはワンウェイ通信(OWC)アーキテクチャであり、アダプタのみに暗号化されている。
我々は、広く使われている画像分類データセット間でビジョントランスフォーマーのバックボーンを用いてCryptPEFTを評価する。
この結果、CryptPEFTは既存のベースラインを大幅に上回り、シミュレーションワイドエリアネットワーク(WAN)とローカルエリアネットワーク(LAN)設定で20.62タイム(20.62ドル)から291.48タイム(291.48ドル)までのスピードアップを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:57:09 GMT)
Are Minimal Radial Distortion Solvers Necessary for Relative Pose Estimation? [40.3] 本稿では, 効率的なピンホール解法と試料の半径歪みパラメータを組み合わせ, 簡単な実装法と放射歪み解法を比較した。
複数のデータセットとRANSACの変種に関する実験は、この単純なアプローチが最も正確な最小歪み解法よりも、同様に、あるいは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） (Thu, 06 Nov 2025 17:12:05 GMT)
NovisVQ: A Streaming Convolutional Neural Network for No-Reference Opinion-Unaware Frame Quality Assessment [39.8] コンピュータビジョンタスクにはビデオ品質評価(VQA)が不可欠だが、既存のアプローチには大きな制約がある。
我々は、参照も意見も意識しないスケーラブルでストリーミングベースのVQAモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:23:55 GMT)
Time-dependent Neural Galerkin Method for Quantum Dynamics [39.6] 本稿では,グローバル・イン・タイムの変動原理に依存する量子力学の古典的計算手法を提案する。
我々のスキームは、Schr"odingerの方程式を強制する損失関数を最小化することにより、有限時間ウィンドウ上の状態軌道全体を計算する。
本稿では,グローバルな量子クエンチを1次元および2次元のパラダイム的横フィールドイジングモデルでシミュレートして示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:18:00 GMT)
DMA: Online RAG Alignment with Human Feedback [39.6] マルチグラニュラリティなヒューマンフィードバックを取り入れたオンライン学習フレームワークであるDynamic Memory Alignment (DMA)を紹介した。
DMAは、ドキュメント、リスト、レスポンスレベルの信号をコヒーレントな学習パイプラインにまとめる。
オフラインでは、DMAは競合検索を保ちながら、会話型QAで顕著な利得を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:51:08 GMT)
InfinityStar: Unified Spacetime AutoRegressive Modeling for Visual Generation [39.3] InfinityStarは高解像度画像とダイナミックビデオ合成のための統合時空自動回帰フレームワークである。
我々の知る限り、InfinityStarは産業レベルの720p動画を制作できる最初の離散自己回帰ビデオジェネレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:58:03 GMT)
In-process 3D Deviation Mapping and Defect Monitoring (3D-DM2) in High Production-rate Robotic Additive Manufacturing [38.1] 高堆積速度ロボットAMプロセスはビルド速度を大幅に向上させる。
形状の精度を維持することは依然として重要な課題である。
本研究では,成長部分の取得と再構築を行うリアルタイムモニタリングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:35:06 GMT)
MIDI-LLM: Adapting Large Language Models for Text-to-MIDI Music Generation [38.1] 自由形式のテキストプロンプトからマルチトラックMIDI音楽を生成するLLMであるMIDI-LLMを提案する。
提案手法では,テキストLLMの語彙をMIDIトークンに含めるように拡張し,テキスト・トゥ・MIDI能力を実現するために2段階のトレーニングレシピを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:40:07 GMT)
DOVE: Efficient One-Step Diffusion Model for Real-World Video Super-Resolution [37.8] 実世界のビデオ超解像のための効率的なワンステップ拡散モデルであるDOVEを提案する。
DOVEは、事前訓練されたビデオ拡散モデル(すなわち、CogVideoX)を微調整することによって得られる。
実験により、DOVEは多段階拡散型VSR法と同等または優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:46:47 GMT)
Post-Training LLMs as Better Decision-Making Agents: A Regret-Minimization Approach [37.8] 反復回帰最小化ファインタニング(Iterative Regret-Minimization Fine-Tuning)は、低回帰決定軌跡をベースモデルに蒸留するポストトレーニング手順である。
このモデル生成推論への依存は、厳密な出力エンジニアリングを回避し、より柔軟で自然言語の訓練信号を提供する。
RMFT は LLM の DM 性能を多種多様なモデルで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:21:22 GMT)
Who Evaluates AI's Social Impacts? Mapping Coverage and Gaps in First and Third Party Evaluations [37.7] 最初の包括的な分析は、広範囲のモデル開発者を対象にした、サードパーティとサードパーティのソーシャルインパクト評価レポートである。
ファーストパーティの報告は希少で、しばしば表面的で、環境への影響や偏見といった重要な分野では時間が経つにつれて減少している。
第三者評価者は、偏見、有害なコンテンツ、パフォーマンスの格差を広くより厳格にカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:25:32 GMT)
Text to Robotic Assembly of Multi Component Objects using 3D Generative AI and Vision Language Models [37.7] パイプラインは3D生成AIを視覚言語モデル(VLM)と統合する
メソッドは、事前に定義された構造とパネルコンポーネントを使用して、AI生成メッシュをマルチコンポーネントの3Dモデルに分解する。
システムは会話フィードバックによってコンポーネントの割り当てを洗練できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:54:20 GMT)
End-to-End Reinforcement Learning of Koopman Models for eNMPC of an Air Separation Unit [37.5] 本手法は, 単一生成物(窒素)空気分離ユニットの大規模モデルに基づく, より困難な需要応答ケーススタディとよく一致している。
システム識別をベースとしたクープマンeNMPCは、小さな省エネ効果を生み出すが、しばしば制約に違反するので、制約違反を回避しつつ、同様の経済性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:35:32 GMT)
Text2VectorSQL: Towards a Unified Interface for Vector Search and SQL Queries [36.9] 構造化されていないデータの拡散は、従来のデータベースインフラに根本的な課題をもたらす。
Text-to-BIRDは構造化データへのアクセスを民主化しているが、セマンティッククエリやマルチモーダルクエリを解釈することはできない。
構造化データと非構造化データの両方をシームレスに問合せする統合自然言語を確立するための新しいタスクであるText2 Vectorを導入・形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:14:37 GMT)
Optimized Minimal 3D Gaussian Splatting [36.5] 3D Gaussian Splatting (3DGS) はリアルタイム・ハイパフォーマンスレンダリングの強力な表現として登場した。
多数の明示的なガウスプリミティブによる3Dシーンの表現は、大きなストレージとメモリオーバーヘッドを課す。
プリミティブ間の連続性と不規則性の両方を効率的にキャプチャする,コンパクトで正確な属性表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:12:35 GMT)
Reusing Pre-Training Data at Test Time is a Compute Multiplier [35.8] 事前トレーニングのプロセスによって、データセットの値がどれだけ残されていたか、定量化します。
我々は、事前トレーニングを行い、標準および主にオープンソースデータセットから検索すると、精度が大幅に向上することを示した。
これらの結果は、検索したコンテキストを解析するために、テスト時に追加の計算を活用することでさらに改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:10:43 GMT)
Explaining Software Vulnerabilities with Large Language Models [35.7] SASTツールが検出した脆弱性の原因, 影響, 緩和戦略を説明するため, GPT-4oを利用した統合開発環境(IDE)プラグインであるSAFEを提案する。
専門的なユーザ調査の結果から,SAFEが生成した説明は,セキュリティ脆弱性の理解と対処において,初心者から中間開発者への大きな助けとなることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:30:56 GMT)
Estimating ground-state properties in quantum simulators with global control [35.4] 量子多体系の基底状態の正確な決定は、量子シミュレーションの大きな課題の1つである。
ターゲットハミルトンの下でのグローバルな時間進化のみを用いて基底状態エネルギーを推定するためのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:08:00 GMT)
Benchmarking LLM Faithfulness in RAG with Evolving Leaderboards [35.3] Retrieval-augmented Generation (RAG) は、外的文脈での応答を基礎にして幻覚を減らすことを目的としている。
LLMは、関連するコンテキストが提供されても、サポートされていない情報や矛盾を頻繁に導入する。
本稿では,Vectara における LLM 忠実度の測定と評価のための2つの補完的取り組みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:46:58 GMT)
Machine Learning for Electron-Scale Turbulence Modeling in W7-X [35.2] 本稿では,Wendelstein 7-Xステラレータにおける乱流の機械学習による低減モデルを提案する。
各モデルは、ETG熱流束を3つのプラズマパラメータの関数として予測する。
本モデルでは,従来の参照シミュレーションに匹敵する頑健な性能と予測精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:24:37 GMT)
Revisiting Federated Fine-Tuning: A Single Communication Round is Enough for Foundation Models [34.6] 1ラウンドのアグリゲーションが、複数ラウンドのアグリゲーションによって達成されたアグリゲーションに匹敵するグローバルモデルのパフォーマンスをもたらすことを示す。
実験の結果,単発ファインチューニングは通信コストを大幅に削減できることがわかった。
また、非同期アグリゲーションを有効にし、プライバシを強化し、複数ラウンドのファインチューニングによるパフォーマンスの一貫性を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:57:30 GMT)
Deep Edge Filter: Return of the Human-Crafted Layer in Deep Learning [34.6] 我々は、モデル一般化性を改善するために、ディープニューラルネットワーク機能にハイパスフィルタを適用する新しいアプローチであるディープエッジフィルタを導入する。
Vision、Text、3D、Audioといったさまざまなドメインにわたる実験結果は、一貫したパフォーマンス改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:08:46 GMT)
AIM: Software and Hardware Co-design for Architecture-level IR-drop Mitigation in High-performance PIM [34.5] 高性能PIMにおけるアーキテクチャレベルのIR-drop緩和のためのAIM,包括的ソフトウェア,ハードウェア共同設計を提案する。
我々は、AIMが最大69.2%のIR-drop緩和を実現し、2.29倍のエネルギー効率向上と1.152倍のスピードアップを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:49:46 GMT)
Shared Spatial Memory Through Predictive Coding [34.2] エージェント間の相互不確実性の最小化として協調を定式化する多エージェント予測符号化フレームワークを提案する。
このフレームワークの基礎には、自己ローカライゼーションのための内部空間符号化としてグリッドセルのようなメトリクスがある。
エージェントは徐々に、パートナーの位置を符号化する帯域効率の高い通信機構と特殊な神経集団を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:12:46 GMT)
LLM-as-a-Judge is Bad, Based on AI Attempting the Exam Qualifying for the Member of the Polish National Board of Appeal [34.0] 本報告では,公益調達法に関する知識試験と判決書を含む試験の構造について述べる。
いくつかのLCMはクローズドブックと様々なRetrieval-Augmented Generation設定でテストされた。
その結果,本モデルは知識テストで満足度を達成できたが,実用書面の通過しきい値には達しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:11:20 GMT)
Distillation versus Contrastive Learning: How to Train Your Rerankers [33.3] 本稿では,テキスト・リランカの訓練において,比較学習と知識蒸留を実証的に比較する。
以上の結果から,知識の蒸留は対照的な学習よりもドメイン内およびドメイン外において高い評価が得られることが示唆された。
より大規模で高性能な教師が利用できる場合、知識蒸留を用いてより小さなリランカーを訓練することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:52:36 GMT)
Benchmarking and Studying the LLM-based Agent System in End-to-End Software Development [33.0] エンドツーエンドソフトウェア開発のためのLLMベースの自律エージェントの開発は、ソフトウェア工学における重要なパラダイムシフトである。
この作業はコミュニティに、より現実的なベンチマーク、包括的な評価フレームワーク、そしてソフトウェア開発エージェントの現在の能力とコア課題に対する重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:10:04 GMT)
Specification-Guided Vulnerability Detection with Large Language Models [32.8] VulInstructは、過去の脆弱性からセキュリティ仕様を抽出して、新たな脆弱性を検出する仕様誘導型アプローチである。
PrimeVulでは、VulInstructの45.0%のF1スコア(32.7%の改善)と37.7%のリコール(50.8%の改善)がベースラインと比較している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:21:46 GMT)
Seeing What Matters: Generalizable AI-generated Video Detection with Forensic-Oriented Augmentation [31.7] 我々は、異なる生成的アーキテクチャを研究し、バイアスがなく、障害に対して堅牢で、モデル間で共有される差別的特徴を探索し識別する。
本稿では,ウェーブレット分解に基づく新たなデータ拡張戦略を導入し,より関連する法医学的手がかりを活用するために,特定の周波数関連帯域を置き換える。
本手法は最先端検出器よりも精度が向上し, 非常に最近の生成モデルにおいても優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:56:59 GMT)
LiveSearchBench: An Automatically Constructed Benchmark for Retrieval and Reasoning over Dynamic Knowledge [31.4] 近年の知識更新から検索依存ベンチマークを構築するためのパイプラインであるLiveSearchBenchを紹介する。
提案手法は, 連続するウィキデータスナップショット間のデルタを計算し, 品質の3倍をフィルタし, 3段階の推論困難度で自然言語質問を合成する。
実験では、モデルが過去の事前トレーニングの事実に直面すると、パフォーマンスの低下が顕著になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:57:51 GMT)
PixCLIP: Achieving Fine-grained Visual Language Understanding via Any-granularity Pixel-Text Alignment Learning [31.4] 本稿では,視覚的プロンプト入力と長文記述処理を同時に行うように設計された新しいフレームワークPixCLIPを提案する。
我々は,CLIP のオリジナルテキストエンコーダを LLM に置き換え,三分岐画素テキストアライメント学習フレームワークを提案する。
PixCLIPは、ピクセルレベルのインタラクションと長文テキスト処理のブレークスルーを示し、最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:54:12 GMT)
A Characterization of List Language Identification in the Limit [31.4] 本研究では,対象言語からのサンプルの列を与えられた限界における言語識別の問題について検討する。
学習者の目標は、ある有限時間を超える推測が正しいように、対象言語に対する推測列を出力することである。
制限で特定できる$k$-listの言語コレクションの正確な特徴付けを与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:39:20 GMT)
On scalable and efficient training of diffusion samplers [31.3] データがない場合、非正規化エネルギー分布からサンプルを採取するために拡散モデルを訓練することの課題に対処する。
そこで我々は,従来の強力なサンプリング手法と拡散サンプリングを適切に調和させる,スケーラブルでサンプル効率のよいフレームワークを提案する。
本手法は,拡散サンプリングの標準ベンチマークにおける試料効率を大幅に向上し,高次元問題や実世界の分子コンホメータ生成に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:48:31 GMT)
Three-view Focal Length Recovery From Homographies [31.2] 本稿では,3次元ホモグラフから焦点距離を復元する手法を提案する。
2つのホモグラフ間の正規ベクトルの整合性を調べることによって、焦点距離とホモグラフの間の新しい明示的な制約を導出する。
3次元ホモグラフは1つか2つの焦点距離の回復を可能にする2つの制約を与えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:48:24 GMT)
3D Gaussian Point Encoders [31.1] 3Dガウス点(3D Gaussian Point)は、学習した3Dガウスの混合体上に構築された明示的な点毎の埋め込みである。
我々は、自然勾配とPointNetからの最適化手法を開発し、PointNetアクティベーションを再構築できるガウス基底を求める。
結果として得られる3Dガウスポイントエンコーダは、従来のポイントネットよりも高速でパラメータ効率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:32:49 GMT)
DORAEMON: A Unified Library for Visual Object Modeling and Representation Learning at Scale [30.6] DORAEMONは、ビジュアルオブジェクトモデリングと表現学習を統合するオープンソースライブラリである。
単一のYAML駆動ワークフローは、分類、検索、メトリック学習をカバーしている。
DORAEMONは、視覚認識と表現学習の迅速な実験のためのスケーラブルな基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:22:51 GMT)
DINOv2 Driven Gait Representation Learning for Video-Based Visible-Infrared Person Re-identification [30.6] Visible-Infrared person re-identification (VVI-ID) は、視界と赤外線を横断する同じ歩行者をモダリティから回収することを目的としている。
これらの課題に対処するために、DINOv2の豊富な視覚的優位性を活用して、外観に相補的な歩行特徴を学習するゲイト表現学習フレームワークを提案する。
具体的にはセマンティック・アウェア・シルエット・ゲイトラーニング(GL)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:21:13 GMT)
DartQuant: Efficient Rotational Distribution Calibration for LLM Quantization [30.1] 量子化は、大規模モデルの推論を加速する上で重要な役割を果たす。
DartQuantは効率的な分布認識回転校正法である。
これは、1台の3090 GPU上で70Bモデルの回転キャリブレーションを成功させた最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:05:24 GMT)
SafeVLA: Towards Safety Alignment of Vision-Language-Action Model via Constrained Learning [30.0] 視覚言語アクションモデル(VLA)は、汎用的なロボットポリシーとしての可能性を示している。
これらのモデルは、環境、ロボット自身、人間への危害のリスクを含む、現実世界の展開中に極端な安全上の課題を生じさせる。
我々は、ISA(Integrated safety approach)を探求し、安全要件を体系的にモデル化し、多様な安全でない振る舞いを積極的に引き出すことによって、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:06:18 GMT)
Towards Efficient and Accurate Spiking Neural Networks via Adaptive Bit Allocation [29.9] マルチビットスパイクニューラルネットワーク(SNN)は最近、エネルギー効率と高精度なAIを追求する熱い研究スポットになっている。
本稿では,直接学習したSNNに対して,メモリと計算資源の微粒な層配置を実現するための適応ビット割り当て戦略を提案する。
具体的には、重みとスパイクの時間長とビット幅をパラメータ化し、勾配を通して学習し制御できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:57:18 GMT)
Rewarding the Journey, Not Just the Destination: A Composite Path and Answer Self-Scoring Reward Mechanism for Test-Time Reinforcement Learning [29.8] 大規模言語モデル(LLM)の進化のための強力なパラダイムとして強化学習(RL)が登場した。
外部の監督なしに動作する新しいテストタイム報酬機構を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:14:10 GMT)
Automatic tuning of a donor in a silicon quantum device using machine learning [29.7] シリコンデバイスにおけるイオン実装ドナーの電荷遷移を検出できる最初の機械学習アルゴリズムを提案する。
この結果から,シリコンデバイスにおけるドナーの自動キャラクタリゼーションとチューニングの両立が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:55:40 GMT)
VERA: Variational Inference Framework for Jailbreaking Large Language Models [29.6] 最先端のLDMへのAPIのみアクセスは、効果的なブラックボックスジェイルブレイクメソッドの必要性を強調している。
VERA: variational infErence fRamework for jAilbreakingを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:01:45 GMT)
FinEval-KR: A Financial Domain Evaluation Framework for Large Language Models' Knowledge and Reasoning [29.5] FinEval-KRは、大規模言語モデルの知識と推論能力の定量化のための新しい評価フレームワークである。
認知科学に触発されて,様々な認知レベルのタスクを推論する能力を分析する認知スコアを提案する。
実験の結果,LLM推論能力と高次認知能力が推論精度に影響を与える中核的な要因であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:59:13 GMT)
HELM: Hyperbolic Large Language Models via Mixture-of-Curvature Experts [29.4] 我々はHypErbolic Large Language ModelsのファミリーであるHELMを紹介する。
HELM-MICEでは,双曲型マルチヘッド潜在注意法を開発した。
両方のモデルに対して、回転位置符号化と RMS 正規化の本質的な双曲的等価性を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:18:03 GMT)
Learning to Navigate Socially Through Proactive Risk Perception [28.7] IROS 2025 RoboSense Challenge Social Navigation Trackについて述べる。
このトラックは、RGBDベースの知覚とナビゲーションシステムの開発に焦点を当てている。
本稿では,社会的ナビゲーション性能を高めるための能動的リスク認識モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:00:10 GMT)
Homogeneous Keys, Heterogeneous Values: Exploiting Local KV Cache Asymmetry for Long-Context LLMs [28.6] 我々は、KVキャッシュにおいて、基本的かつ以前見過ごされた非対称性を示す。
キー値の非対称性は、既存の圧縮法に限界があることを示している。
均質性に基づく鍵マージと数学的に証明されたロスレス値圧縮を併用したトレーニングフリー圧縮フレームワーク(AsymKV)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:09:52 GMT)
RCCDA: Adaptive Model Updates in the Presence of Concept Drift under a Constrained Resource Budget [28.5] リアルタイム機械学習アルゴリズムは、コンセプトドリフトにモデルを適用するという課題に直面していることが多い。
既存のソリューションは、しばしば資源制約された環境に対して高い計算オーバーヘッドをもたらすドリフト検出法に依存している。
本稿では,MLトレーニングのダイナミクスを最適化し,事前定義されたリソース制約へのコンプライアンスを確保した動的モデル更新ポリシーであるRCCDAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:02:18 GMT)
Particle-Grid Neural Dynamics for Learning Deformable Object Models from RGB-D Videos [28.5] 我々は,物体粒子と空間格子をハイブリッド表現で結合したニューラル・ダイナミクス・フレームワークを開発した。
我々は,ロボットと物体の相互作用の疎視的RGB-D記録から,多様な物体のダイナミックスを学習できることを実証した。
提案手法は,特にカメラビューに制限のあるシナリオにおいて,最先端の学習ベースシミュレータや物理ベースのシミュレータよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:57:44 GMT)
TT-Prune: Joint Model Pruning and Resource Allocation for Communication-efficient Time-triggered Federated Learning [27.9] フェデレーション・ラーニング(FL)は、機械学習、特にデータプライバシの懸念に対処する新たな機会を提供する。
本稿では,無線TT-Fedシステムにおける適応型モデルプルーニングを提案する。
モデルプルーニングにより,同一レベルのモデル性能を維持しながら通信コストを40%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:43:03 GMT)
HugAgent: Benchmarking LLMs for Simulation of Individualized Human Reasoning [27.8] 人間の推論シミュレーションを3次元で再考するHugAgentを紹介した。
このベンチマークはHugAgentとTraceYourThinkingとしてオープンソース化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:39:11 GMT)
WaveGuard: Robust Deepfake Detection and Source Tracing via Dual-Tree Complex Wavelet and Graph Neural Networks [27.6] WaveGuardは、堅牢性と非受容性を高めるプロアクティブな透かしフレームワークである。
本稿では,Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT) とStructure Consistency Graph Neural Network (SC-GNN) を用いて,透かしを高周波サブバンドに埋め込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:15:03 GMT)
Real-to-Sim Robot Policy Evaluation with Gaussian Splatting Simulation of Soft-Body Interactions [27.2] 本稿では,現実の映像からソフトボディのディジタルツインを構築するための,リアル・トゥ・シミュレート・ポリシー評価フレームワークを提案する。
我々は,ぬいぐるみのパッキング,ロープルーティング,Tブロックプッシュなど,代表的な変形可能な操作タスクに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:52:08 GMT)
RIDE: Difficulty Evolving Perturbation with Item Response Theory for Mathematical Reasoning [26.9] 大規模言語モデル (LLM) は数学的推論において高い性能を達成する。
現在の規則に基づく摂動法は、しばしば不適切な質問を発生させる。
本稿では,新しい逆問題書き換えフレームワーク RIDE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:10:17 GMT)
Exchange Policy Optimization Algorithm for Semi-Infinite Safe Reinforcement Learning [26.8] 本稿では,最適政策性能と決定論的境界安全性を実現するアルゴリズムフレームワークである交換ポリシ最適化(EPO)を提案する。
EPOは、有限制約集合で安全なRLサブプロブレムを反復的に解き、制約拡張と削除を通じて活性集合を適応的に調整することで機能する。
我々の理論的分析は、軽微な仮定の下で、EPOによって訓練された戦略が、所定の限界内に厳密に残されている大域的制約違反を伴う最適解に匹敵する性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:51:58 GMT)
CBraMod: A Criss-Cross Brain Foundation Model for EEG Decoding [26.3] 初期のEEG復号法は教師付き学習に依存しており、特定のタスクやデータセットによって制限され、モデルの性能と一般化性を妨げる。
本稿では,空間的依存と時間的依存を別々にモデル化できるCBraModという新しい基礎モデルを提案する。
CBraModは、幅広いタスクにまたがって最先端のパフォーマンスを実現し、その強力な能力と一般化可能性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:21:40 GMT)
UniSplat: Unified Spatio-Temporal Fusion via 3D Latent Scaffolds for Dynamic Driving Scene Reconstruction [26.3] We present UniSplat, a feed-forward framework that learns robust dynamic scene reconstruction through unified latent-temporal fusion。
実世界のデータセットの実験では、UniSplatが新しい視点で最先端の合成を実現し、オリジナルカメラのカバレッジ外の視点に対して堅牢で高品質なレンダリングを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:49:39 GMT)
E-CARE: An Efficient LLM-based Commonsense-Augmented Framework for E-Commerce [26.2] 電子商取引業務における効率的なコモンセンス強化勧告エンハンサー(E-CARE)を提案する。
推論中、E-CAREで拡張されたモデルは、クエリ毎に1つのLSMフォワードパスでコモンセンス推論にアクセスすることができる。
2つの下流タスクの実験では、精度が最大12.1%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:57:48 GMT)
Understanding Adam Requires Better Rotation Dependent Assumptions [26.0] グラディエント・Descent (SGD) に対するアダムの優位性は、包括的な理論的な説明を欠いている。
本稿では,パラメータ空間の回転に対するアダムの感度について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:25:27 GMT)
Prompt-Based Safety Guidance Is Ineffective for Unlearned Text-to-Image Diffusion Models [25.5] テキストから画像への生成モデルは、悪意のある入力テキストプロンプトを提供すると有害なコンテンツを生成することができる。
この問題に対処するため、2つの主要なアプローチとして、有害な概念を解き放つためのモデルを微調整することと、ネガティブなプロンプトを活用するトレーニング不要なガイダンス手法がある。
本研究では, 学習不要な手法で用いられる負のプロンプトを, 概念反転によって得られる暗黙の負の埋め込みに置き換える, 概念的に単純だが実験的に堅牢な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:51:03 GMT)
Joint Verification and Refinement of Language Models for Safety-Constrained Planning [25.4] 大規模言語モデルは、ロボットタスクを実行するために自然言語記述からプログラムを生成することができる。
しかしながら、これらの生成されたプログラムは、しばしば外部から与えられたタスク仕様に違反するエラーを含む。
本稿では,生成したロボットプログラムを自動表現に変換する手法を開発し,タスク関連安全仕様に対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:08:02 GMT)
Retrieval-Augmented Review Generation for Poisoning Recommender Systems [24.9] 本稿では,高品質な偽ユーザプロファイルを生成するために,RAGANという新しい実用的な攻撃フレームワークを提案する。
RAGANは最先端の中毒攻撃性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:40:17 GMT)
What Time Tells Us? An Explorative Study of Time Awareness Learned from Static Images [24.2] このことから,静的な画像から時間認識を学習する可能性を探る。
まず、信頼性の高いタイムスタンプを持つ130,906のイメージを含む、時間指向コレクションデータセットを紹介します。
我々は,時系列と関連する視覚表現を協調的にモデル化するための時系列コントラスト学習(TICL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:08:22 GMT)
KGFR: A Foundation Retriever for Generalized Knowledge Graph Question Answering [23.8] 大規模言語モデル(LLM)は推論に優れるが、文脈やパラメトリックな知識に制限があるため、知識集約的な問題に悩まされる。
我々はLLM-KGFR協調フレームワークを提案し、LLMは構造化レトリバーであるKGFR(Knowledge Graph Foundation Retriever)と連携する。
KGFR は LLM の生成した記述を用いて関係を符号化し、その問題におけるそれらの役割に基づいてエンティティを初期化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:06:54 GMT)
PPG-Distill: Efficient Photoplethysmography Signals Analysis via Foundation Model Distillation [23.8] Photoplethysmography (PSG) はウェアラブルの健康モニタリングに広く用いられているが、大規模なPSG基盤モデルはリソース制限されたデバイスに展開することが困難である。
本稿では,グローバルな知識とローカルな知識の両方を,予測,特徴,パッチレベルの蒸留を通じて伝達する知識蒸留フレームワーク PPG-Distill を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:02:17 GMT)
Plan of Knowledge: Retrieval-Augmented Large Language Models for Temporal Knowledge Graph Question Answering [23.3] 時間的知識グラフ質問回答(TKGQA)は、時間的知識グラフ(TKGs)からの事実情報を活用することで、時間に敏感な質問に答えることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:24:14 GMT)
OmniVLA: Physically-Grounded Multimodal VLA with Unified Multi-Sensor Perception for Robotic Manipulation [23.2] 視覚-言語-アクション(VLA)モデルは、大規模視覚-言語事前訓練を通じてロボット行動予測の強力な一般化を示す。
我々は,RGB知覚を超えた空間的知能を物理的に接地する新しい感覚モダリティを組み込んだ全モードVLAモデルであるOmniVLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:42:41 GMT)
Differentially Private Bilevel Optimization: Efficient Algorithms with Near-Optimal Rates [23.1] 両レベル最適化について検討し、一方の最適化問題を別の内部にネストする。
個人のプライバシーに関する懸念から、我々は新しい二段階アルゴリズムを開発した。
我々の境界は内部の問題の焦点に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:21:44 GMT)
Causal Structure and Representation Learning with Biomedical Applications [23.1] 基礎的なバイオメディカルな質問に動機づけられた因果構造と表現学習のための統計的・計算的な枠組みを概説する。
本研究では、観測データと摂動データを効果的に利用して、観測された因果変数の因果探索を行う方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:17:58 GMT)
Addressing divergent representations from causal interventions on neural networks [23.1] 機械的解釈可能性に対する一般的なアプローチは、それらの表現が何を符号化しているかを理解するために、ターゲットとなる介入を通してモデル表現を因果的に操作することである。
ここでは、そのような介入がアウト・オブ・ディストリビューション(分散)表現を生み出しているのか、そしてそれが、その自然な状態におけるターゲットモデルに対するそれらの説明がどれほど忠実であるかについての懸念を引き起こすのかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:32:34 GMT)
Quamba2: A Robust and Scalable Post-training Quantization Framework for Selective State Space Models [23.0] ステートスペースモデル(SSM)は、一貫したメモリ使用量と高性能のため、トランスフォーマーの魅力的な代替品として浮上している。
これを解決するために、ビット幅の少ないデータフォーマットでSSMを定量化することで、モデルのサイズを減らし、ハードウェアアクセラレーションの恩恵を受けることができる。
We present Quamba2, compatible with W8A8, W4A8, W4A16 for both Mamba1 and Mamba2 backbones。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:22:33 GMT)
Jr. AI Scientist and Its Risk Report: Autonomous Scientific Exploration from a Baseline Paper [23.0] Jr. AI Scientistは、初心者の学生研究者のコア研究ワークフローを模倣した最先端の自律AI科学者システムである。
その限界を分析し、改善のための新しい仮説を定式化し、厳密な実験を通じてそれらを検証し、結果と共に論文を書く。
評価のために、AIによる科学的貢献に特化した会場であるAgents4ScienceにAIレビュアー、著者主導の評価、提出を用いた自動評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:37:49 GMT)
Early GVHD Prediction in Liver Transplantation via Multi-Modal Deep Learning on Imbalanced EHR Data [22.6] 移植片対宿主病(GVHD)は稀であるが肝移植では致命的な合併症である。
マルチモーダルな深層学習手法を活用することで,GVHDの早期予測を推し進めることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:56:39 GMT)
V-Thinker: Interactive Thinking with Images [22.6] 視覚中心推論の最近の進歩は、大型マルチモーダルモデル(LMM)のための有望な「シンキング・ウィズ・イメージ」パラダイムを探求している
エンド・ツー・エンドの強化学習を通じてインタラクティブな視覚中心の思考を可能にする汎用マルチモーダル推論アシスタントであるV-Thinkerを提案する。
V-Thinkerは、一般的な推論シナリオと対話的な推論シナリオの両方において、強力なLMMベースのベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:32:29 GMT)
Regularized least squares learning with heavy-tailed noise is minimax optimal [22.4] 本稿では,高次モーメントの再生回数が有限である雑音の存在下で,カーネルヒルベルト空間におけるリッジ回帰の性能について検討する。
我々は、よく知られた積分作用素の枠組みに基づいて、部分ガウス項と余剰項からなるリスク境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:23:03 GMT)
Chain-of-Query: Unleashing the Power of LLMs in SQL-Aided Table Understanding via Multi-Agent Collaboration [22.4] Chain-of-Query (CoQ)は、テーブル理解のための新しいマルチエージェントフレームワークである。
CoQは、構造的ノイズを抽象化し、理解を深めるために、テーブルスキーマの自然言語スタイルの表現を採用する。
4つのモデルと5つの広く使用されているベンチマークによる実験は、CoQが相当な精度改善を実現していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:43:20 GMT)
PrivacyCD: Hierarchical Unlearning for Protecting Student Privacy in Cognitive Diagnosis [22.0] 認知診断(CD)モデルから特定の学生データを除去する必要が迫られている。
既存のCDモデルは、プライバシーを考慮せずに設計され、効果的なデータアンラーニング機構が欠如している。
本稿では,階層的重要誘導型忘れ(HIF)という,新規で効率的なアルゴリズムを提案する。
3つの実世界のデータセットの実験では、HIFが主要な指標のベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:39:59 GMT)
P-MIA: A Profiled-Based Membership Inference Attack on Cognitive Diagnosis Models [22.0] 本論文は,認知診断モデル(CDM)に対するMIA(Community Inference attack)を系統的に調査した最初の事例である。
これらのプラットフォームの説明可能性を利用した,斬新で現実的なグレーボックス脅威モデルを提案する。
モデルの最終予測確率と内部知識状態ベクトルを特徴とするプロファイルベースのMIAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:53:04 GMT)
When Data Falls Short: Grokking Below the Critical Threshold [22.0] 本研究では,学習データに過度に適合した後,モデルが一般化の遅れを示すグラッキング現象について検討する。
我々はまず,すでに分布 (p1) でグラクしたモデルからの知識蒸留 (KD) が,異なる分布 (p2) でグラクを誘導し,加速できることを示す。
次に, 共同分布の学習 (p1, p2) を行い, いずれの分布も不十分な場合, 標準教師付きトレーニングは失敗するが, 個々の分布にグルークされたモデルから蒸留することで一般化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:18:51 GMT)
Are language models aware of the road not taken? Token-level uncertainty and hidden state dynamics [21.9] 隠れたアクティベーションを使用して、思考の連鎖的推論中に言語モデルの不確実性を制御し、予測する。
異なるトークンにおけるモデルの不確かさと、そのアクティベーションを制御することによってモデルがいかに容易に操縦できるかとの間には、明確な相関関係がある。
また、隠れたアクティベーションはモデルの将来的な結果の分布を予測することができ、モデルが潜在的経路の空間を暗黙的に表すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:43:25 GMT)
Revisiting Residual Connections: Orthogonal Updates for Stable and Efficient Deep Networks [21.7] 残余接続は、深いニューラルネットワークにとって重要なものであり、消滅する勾配を緩和することでより深い深さを可能にする。
通常の残余更新では、モジュールの出力が入力ストリームに直接追加される。
これは、既存のストリーム方向を主に強化または修正する更新につながる可能性があるため、モジュールの能力が全く新しい機能を学ぶのに過小評価される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:28:43 GMT)
DIAP: A Decentralized Agent Identity Protocol with Zero-Knowledge Proofs and a Hybrid P2P Stack [21.3] Decentralized Interstellar Agent Protocol (DIAP) はエージェントのアイデンティティと通信のための新しいフレームワークである。
我々は、Noir(ゼロ知識証明用)、DID-Key、IPFS、発見用Libp2p GossipSubと高性能なQUICベースのデータ交換用Irohを組み合わせたハイブリッドピアツーピアスタックを統合するRust SDKを提案する。
この研究は、次世代の自律エージェントエコシステムとエージェント・ツー・エージェント(AからA)経済のための実用的で高性能な基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:00:18 GMT)
Room Envelopes: A Synthetic Dataset for Indoor Layout Reconstruction from Images [21.1] 現代のシーン再構築手法では、1つ以上の画像で見える3D表面を復元することができる。
これにより不完全な復元が行われ、閉鎖面が全て失われる。
我々は、壁、床、天井などのシーンの構造的要素があまり注目されていないと論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:46:36 GMT)
MOSAIC: Generating Consistent, Privacy-Preserving Scenes from Multiple Depth Views in Multi-Room Environments [21.1] 奥行き画像のみから多ルーム屋内環境のプライバシ保存型デジタル双生児を生成するための拡散型アプローチを提案する。
我々のアプローチの中心は、新しいMOSAIC(Multi-view Overlapped Scene Alignment with Implicit Consistency)モデルである。
実験により、MOSAICは複雑なマルチルーム環境の再構築において、画像の忠実度測定における最先端のベースラインよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:24:22 GMT)
MIND: Material Interface Generation from UDFs for Non-Manifold Surface Reconstruction [21.0] 符号なし距離場は3次元深層学習で広く使われている。
UDFからメッシュを抽出することは依然として困難であり、学習されたフィールドが正確にゼロ距離に達することは滅多にない。
一般的な回避策は、符号付き距離場(SDF)をUDFから局所的に再構築し、マーチングキューブを介して表面抽出を可能にすることである。
本稿では,UDF から直接材料インターフェースを生成する新しいアルゴリズム MIND を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:25:29 GMT)
CaRF: Enhancing Multi-View Consistency in Referring 3D Gaussian Splatting Segmentation [20.6] Referring 3D Gaussian Splatting (R3DGS)は、自由形式の言語表現を解釈し、ガウスのフィールドで対応する3D領域をローカライズすることを目的としている。
既存のパイプラインは、言語と3D幾何の間のクロスモーダルアライメントに苦戦している。
本稿では,3次元ガウス空間で直接動作し,マルチビューの整合性を実現するフレームワークであるCamera Aware Referring Field (CaRF)を提案する。
この研究は、より信頼性が高く、一貫性のある3Dシーン理解を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:24:04 GMT)
Small Vocabularies, Big Gains: Pretraining and Tokenization in Time Series Models [20.4] トークン化器の構成がモデルの表現能力と安定性を制御していることを示す。
事前訓練されたモデルは、よく設計されたトークン化器をより効果的に活用できることを実証する。
不正なトークン化は 事前訓練の利点を減らしたり 逆にしたりします
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:16:21 GMT)
Sublinear iterations can suffice even for DDPMs [20.4] 本研究では,「シフト合成規則」アルゴリズムが適切な仮定の下で良好な離散化特性を持つことを示す。
これは純粋なDDPMサンプリングに束縛された最初のサブ線形複雑性である。
また,本手法の利点を実験的に検証し,事前学習した画像合成モデルを用いて実運用で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:15:19 GMT)
Exploring the Feasibility of End-to-End Large Language Model as a Compiler [20.2] 大規模言語モデル(LLM)技術は、様々な領域で大きな利点を示している。
本稿では,コンパイラ(LaaC)としてのLCMの実現可能性とその今後の方向性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:21:42 GMT)
Measuring the Security of Mobile LLM Agents under Adversarial Prompts from Untrusted Third-Party Channels [20.1] 大規模言語モデル(LLM)はソフトウェア開発を変革し、さまざまなアプリやベクターでタスクを自動化するAIベースのアプリケーションを可能にした。
しかし、このようなエージェントを敵の移動環境に配置する際のセキュリティ上の意味はよく分かっていない。
モバイルLLMエージェントのセキュリティリスクに関する最初の体系的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:52:08 GMT)
Advanced Sign Language Video Generation with Compressed and Quantized Multi-Condition Tokenization [20.1] SignViPは、複数のきめ細かい条件を組み込んだ新しいフレームワークである。
SignViPは、ビデオ品質の時間的コヒーレンスやセマンティクスの忠実さなど、メトリクス間の最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:55:52 GMT)
Legal Fact Prediction: The Missing Piece in Legal Judgment Prediction [19.9] 法的判断予測(LJP)は、訴訟者とその弁護士が判断結果を予測し、訴訟戦略を洗練させることを可能にする。
既存の研究は、典型的には法的事実、すなわち証拠によって確立され、裁判官によって決定された事実を利用して、判断を予測する。
我々は,裁判で提出された証拠を法的事実を予測する入力として取り出す,新たな法的NLPタスク,法律事実予測(LFP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:53:37 GMT)
What Are They Talking About? A Benchmark of Knowledge-Grounded Discussion Summarization [19.5] 本稿では、文脈の補足的背景を要約する新しいタスクであるKGDS(Knowledge-Grounded Discussion Summarization)を紹介する。
また、細粒度かつ解釈可能なメトリクスを持つ新しい階層的評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:56:42 GMT)
KGGen: Extracting Knowledge Graphs from Plain Text with Language Models [19.5] 抽出されたKGの空間性を低減するために,関連エンティティをクラスタリングするテキスト・ツー・KGジェネレータ(KGGen)を提案する。
KGGenはPythonライブラリ(textttpip install kg-gen)として利用可能で、誰でもアクセスできる。
KGGenとともに、最初のベンチマークである、ノードとエッジにおける情報の計測(MINE)をリリースし、プレーンテキストから有用なKGを生成する抽出器の能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:57:13 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） (Thu, 06 Nov 2025 02:34:25 GMT)
RxSafeBench: Identifying Medication Safety Issues of Large Language Models in Simulated Consultation [19.4] 大規模言語モデル(LLM)は多様な医療タスクにおいて顕著な進歩を遂げた。
しかし、それらの医薬品の安全性に関する研究は、現実世界のデータセットが不足しているため、依然として限られている。
臨床相談をシミュレートし,評価し,LSMの薬剤安全性を体系的に評価する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:56:34 GMT)
TIMESAFE: Timing Interruption Monitoring and Security Assessment for Fronthaul Environments [19.4] 攻撃から2秒以内に、スプーフィング攻撃がO-RANと5G準拠の民間細胞基地局を破滅的に失敗させることを示す。
我々は、97.5%以上の精度で様々な悪意ある攻撃を検知できる機械学習ベースの監視ソリューションを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:20:51 GMT)
Enhancing Multimodal Protein Function Prediction Through Dual-Branch Dynamic Selection with Reconstructive Pre-Training [19.4] 動的選択と再構成事前学習機構を利用した多モードタンパク質機能予測法(DSRPGO)を提案する。
提案するDSRPGOモデルは,人間のデータセット上でのBPO,MFO,CCOを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 04:19:42 GMT)
Evaluating and Improving the Effectiveness of Synthetic Chest X-Rays for Medical Image Analysis [19.3] 下流タスクのための合成胸部X線画像を生成するベストプラクティスは、単一放出ラベルの条件付けや、幾何学的に変換されたセグメンテーションマスクである。
提案手法は, プロキシモデルを用いたり, ラジオロジカルフィードバックを用いた合成データの質を向上させる手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:21:13 GMT)
Forgetting is Everywhere [19.2] 本稿では,学習者の将来の体験に対する予測分布における自己整合性の欠如を特徴付けるアルゴリズム・タスク非依存理論を提案する。
我々の理論は、アルゴリズムが忘れる確率の一般的な測度を自然に生み出す。
我々は,すべての学習環境に忘れ物が存在することを実証的に示し,学習効率を決定する上で重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:52:57 GMT)
RISE-T2V: Rephrasing and Injecting Semantics with LLM for Expansive Text-to-Video Generation [19.1] RISE-T2Vを導入し,迅速な言い換えと意味的特徴抽出のプロセスを一つのステップに統合する。
本稿では,テキスト隠れ状態を利用した拡散モデルを実現するRephrasing Adapterという革新的なモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:42:03 GMT)
ArchPilot: A Proxy-Guided Multi-Agent Approach for Machine Learning Engineering [18.8] ArchPilotは、アーキテクチャ生成、プロキシベースの評価、適応検索を統一されたフレームワークに統合するマルチエージェントシステムである。
コストのかかるフルトレーニングの実行に最小限依存した、強力な候補を優先し、限られた予算下で効率的なMLエンジニアリングを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:14:59 GMT)
VeriCoT: Neuro-symbolic Chain-of-Thought Validation via Logical Consistency Checks [18.7] 本稿では,Chain-of-Thought推論から論理的論理論を抽出し,検証する,ニューロシンボリックな手法であるVeriCoTを紹介する。
ProofWriter、LegalBench、BioASQデータセットの実験は、VeriCoTが欠陥のある推論を効果的に識別していることを示している。
また,(1)推測時間自己回帰,(2)教師付き微調整(SFT),(3)選好微調整にVeriCoTの検証信号を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:50:08 GMT)
CancerGUIDE: Cancer Guideline Understanding via Internal Disagreement Estimation [18.4] NCCN(National Comprehensive Cancer Network)は、がん治療のためのエビデンスベースのガイドラインを提供している。
複雑な患者のプレゼンテーションをガイドラインに準拠した治療レコメンデーションに翻訳することは時間集約的であり、専門的な専門知識を必要とし、エラーを起こしやすい。
非小細胞肺癌患者に対するガイドライン適合治療軌跡を自動生成するためのエージェントベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:38:30 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） (Thu, 06 Nov 2025 02:40:22 GMT)
VISTA Score: Verification In Sequential Turn-based Assessment [18.3] VISTAは,クレームレベルの検証と逐次一貫性トラッキングを通じて,会話の事実性を評価するためのフレームワークである。
VISTAは、各アシスタントをアトミックな事実的クレームに分解し、信頼された情報源や対話履歴に対して検証し、検証不可能なステートメントを分類する。
人間による評価では、VISTAの分解はアノテーションの一致を改善し、既存のベンチマークの不整合を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:44:55 GMT)
Robust Self-calibration of Focal Lengths from the Fundamental Matrix [18.3] 与えられた基本行列から2台のカメラを自己校正する問題は、幾何学的コンピュータビジョンの基本的な問題の一つである。
既知の主点と平方ピクセルの仮定の下で、よく知られたブーヌーの公式は、2つの未知の焦点距離を計算する手段を提供する。
本稿では,カメラの主点とともに焦点距離を推定する,効率的でロバストな反復手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:05:40 GMT)
Qubit Mapping and Routing tailored to Advanced Quantum ISAs: Not as Costly as You Think [18.3] Canopusは、様々な量子ISAに適用可能な統一量子ビットマッピング/ルーティングフレームワークである。
Canopusは、最先端の方法と比較して、ルーティングオーバーヘッドを15%から35%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:58:53 GMT)
RUST-BENCH: Benchmarking LLM Reasoning on Unstructured Text within Structured Tables [18.3] RUST-BENCHは、2つのドメインにまたがる2031の現実世界のテーブルから7966の質問のベンチマークである。
RUST-BENCHは以前の研究とは異なり、スケール、不均一性、ドメイン特異性、推論の複雑さを共同で評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:10:03 GMT)
Speed at the Cost of Quality? The Impact of LLM Agent Assistance on Software Development [18.3] Cursorの採用は、プロジェクトレベルの開発速度を著しく、大きく、しかし過渡的に増加させます。
静的解析警告の増加とコードの複雑さは、長期の速度低下を引き起こす主要な要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:00:51 GMT)
TextRegion: Text-Aligned Region Tokens from Frozen Image-Text Models [18.3] TextRegionは、画像テキストモデルとSAM2の強みを組み合わせた、シンプルで効果的で、トレーニングなしのフレームワークである。
これらのトークンは、オープン語彙の能力を保ちながら、詳細な視覚的理解を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:59:57 GMT)
DR. WELL: Dynamic Reasoning and Learning with Symbolic World Model for Embodied LLM-Based Multi-Agent Collaboration [18.3] DR. WELLは、協調的マルチエージェント計画のための分散型神経シンボルフレームワークである。
エージェントは候補者の役割を提案し、合意と環境制約の下で共同割り当てをコミットする。
各エージェントは、詳細な軌道を明らかにすることなく、独立してその役割の象徴的な計画を生成し実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:37:18 GMT)
Balancing Quality and Variation: Spam Filtering Distorts Data Label Distributions [18.2] 我々は、アノテータフィルタリングの設定範囲が主観的タスクの変動の保存にどのように影響するかを評価する。
その結果、アノテータ除去のための保守的設定(5%)が最良であることが判明した。
これらの結果は,ラベルの多様性を考慮したスパム除去手法の必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:49:56 GMT)
Physics-Informed Neural Networks and Neural Operators for Parametric PDEs: A Human-AI Collaborative Analysis [18.2] PDEは、ソリューションがパラメータに依存する科学や工学において、至るところで発生します。
近年の機械学習の進歩は、パラメータ空間をまたいで一般化する学習ソリューション演算子によるPDE解決に革命をもたらした。
ニューラル演算子は従来の解法よりも103ドルから105ドル速く計算速度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:31:59 GMT)
Evaluating LLM-Contaminated Crowdsourcing Data Without Ground Truth [18.1] クラウドソーシングワーカーによる大規模言語モデル(LLM)は、人間の入力を反映するデータセットに挑戦する。
LLMの共謀を考慮に入れたクラウドソーシングモデルの下で,理論的保証付き学習自由スコアリング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:24:22 GMT)
OceanAI: A Conversational Platform for Accurate, Transparent, Near-Real-Time Oceanographic Insights [17.6] OceanAIは、オープンソースの大規模言語モデルの自然言語流布を統合した対話型プラットフォームである。
各クエリは、関連するデータセットを特定し、解析し、合成するリアルタイムAPIコールをトリガーする。
OceanAIは複数のNOAAデータ製品と変数に接続し、海洋危険予報、生態系評価、水質モニタリングの応用をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:53:45 GMT)
$μ$NeuFMT: Optical-Property-Adaptive Fluorescence Molecular Tomography via Implicit Neural Representation [17.5] 蛍光分子線トモグラフィー(FMT)は、蛍光プローブの非侵襲的な3次元可視化技術として有望である。
我々は,暗黙的なニューラルベースシーン表現と光子伝播の明示的な物理モデリングを統合した自己教師型FMT再構成フレームワークである$mu$NeuFMTを提案する。
我々の研究は、堅牢で正確なFMT再構成のための新しいパラダイムを確立し、複雑な臨床関連シナリオにおけるより信頼性の高い分子イメージングの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:28:30 GMT)
PuzzleMoE: Efficient Compression of Large Mixture-of-Experts Models via Sparse Expert Merging and Bit-packed inference [17.4] 本稿では,2つの重要なイノベーションを通じて高精度かつ効率的な推論を実現する,トレーニング不要なMoE圧縮手法であるPuzzleMoEを紹介する。
第一に、PuzzleMoEは要素単位の重量冗長性と特殊化を識別してスパースエキスパートマージを行う。
第二に、バイナリマスクとサインの保存のオーバーヘッドを避けるために、PuzzleMoEは未使用の指数ビットを再利用するビットパック符号化方式を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:53:02 GMT)
Text to Sketch Generation with Multi-Styles [17.3] 本研究では,明示的なスタイル指導を可能にする拡散モデルに基づく学習自由フレームワークを提案する。
参照特徴を線形な平滑化を伴う補助情報として組み込んで,スタイルコンテンツ誘導機構を活用する。
提案手法は,高精度なスタイルアライメントとフレキシブルなスタイル制御により,高品質なスケッチ生成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:13:56 GMT)
From single-particle to many-body chaos in Yukawa--SYK: theory and a cavity-QED proposal [17.1] 音場がランダムなフェルミオン相互作用を媒介する湯川-SYK(YSYK)モデルについて検討し,自然に単一粒子と多体カオスを橋渡しすることを示した。
その結果,YSYKモデルを単一粒子と多体カオスを結合する統一プラットフォームとして確立し,これらの現象を実験的に観察する道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:21:41 GMT)
Testora: Using Natural Language Intent to Detect Behavioral Regressions [16.9] 本稿では,コード変更の意図とコード変更による振る舞いの違いを比較することで,回帰を検出する最初の自動手法であるTestoraを提案する。
19のレグレッションバグと11のPRがあり、別の意図があるにも関わらず、同時にバグを修正します。
私たちは、コード変更がコードベースにマージされた後、あるいはすぐに使用されるアプローチを想像し、従来のアプローチに縛られていない回帰を早期に検出する方法を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:22:17 GMT)
SySMOL: Co-designing Algorithms and Hardware for Neural Networks with Heterogeneous Precisions [16.8] SONIQは、推論で使用されるのと同じ規則の下でトレーニング中に、ウェイトとアクティベーションの両方のチャネル毎の混合精度を学習する。
SONIQは、デプロイ時に使われる個別の算術に対して、起動時なしでモデルを操縦する。
CNNとTransformers全体では、SONIQは最大16倍と7倍の圧縮を達成し、完全精度のマッチングや超精度の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:43:24 GMT)
Optimal Inference Schedules for Masked Diffusion Models [16.8] マスク付き拡散モデル(MDM)は、順番に多くのトークンを同時に同時にサンプリングすることができる。
分布の事前知識が強くなければ、一般にそれと競合することは不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:38:24 GMT)
Modeling Clinical Uncertainty in Radiology Reports: from Explicit Uncertainty Markers to Implicit Reasoning Pathways [16.8] 明示的な不確実性は、ヘッジフレーズを通じて伝達される発見の有無についての疑念を反映している。
入射不確実性は、放射線学者がその推論の一部を省略し、重要な発見や診断のみを記録するときに生じる。
ここでは、省略された所見が真に欠如しているか、単に軽快のため欠落しているかは、しばしば不明である。
我々は、エキスパート検証されたLLMベースの共通ヘッジフレーズの基準ランキングを作成し、この基準に基づいて各発見を確率値にマッピングすることで、明確な不確実性を定量化する。
さらに、14の共通診断のための専門家定義診断経路から派生した特徴的サブフィンディングを体系的に付加する拡張フレームワークを通じて暗黙的な不確実性をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:24:53 GMT)
Conformal Prediction Adaptive to Unknown Subpopulation Shifts [16.2] コンフォーマル予測は、不確実な定量化を伴うブラックボックス機械学習モデルに広く用いられる。
本研究では,グループ情報が与えられていない未知のサブ集団シフトに着目した。
そこで本研究では,このような変化に適合予測を適切に適応させる新しい手法を提案し,サブポピュレーション構造に関する明示的な知識を必要とせずに,有効なカバレッジを確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:17:17 GMT)
Test smells in LLM-Generated Unit Tests [16.1] 本稿では, LLM 生成単体試験におけるテスト臭拡散の大規模解析法として, マルチベンチマークを初めて提案する。
本研究では,4つのLCM(GPT-3.5,GPT-4,Mistral 7B,Mixtral 8x7B)から20,505のクラスレベルスイート,TestBenchから972のメソッドレベルケース,14,469のEvoSuiteテスト,34,635のオープンソースJavaプロジェクトから779,585の人書きテストについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:08:44 GMT)
Gradient Descent Finds Over-Parameterized Neural Networks with Sharp Generalization for Nonparametric Regression [16.0] ニューラルネットワークが早期停止でGDによってトレーニングされている場合、トレーニングされたネットワークは、非パラメトリック回帰リスクの急激なレートを示す。
$mathcalO(epsilon_n2)$は、特定のケースに最適なminimaxであることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:40:20 GMT)
Beyond State Space Representation: A General Theory for Kernel Packets [16.0] カーネルパケット(KP)に基づく新しいフレームワークを提案する。
KP は SDE と低ランクの GP メソッドがフェールした場合に,正確なメモリ効率の推論が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:00:32 GMT)
Enhancing Efficiency in Multidevice Federated Learning through Data Selection [15.9] 我々は、デバイス上のデータ選択をエッジに組み込むために、Centaurというフェデレーション学習フレームワークを開発した。
画像データとウェアラブルセンサ時系列を含む5つのニューラルネットアーキテクチャと6つのデータセットをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:02:49 GMT)
EMHI: A Multimodal Egocentric Human Motion Dataset with HMD and Body-Worn IMUs [15.7] ウェアラブルセンサを用いた人間中心のポーズ推定(HPE)はVR/ARアプリケーションに不可欠である。
ほとんどの手法は、エゴセントリック・ビュー・イメージまたはスパース慣性測定ユニット(IMU)信号にのみ依存する。
マルチモーダルなtextbfEgocentric human textbfMotion データセットである textbfHead-Mounted Display (HMD) と body-worn textbfIMU を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:54:02 GMT)
Conditional Score Learning for Quickest Change Detection in Markov Transition Kernels [15.7] 条件スコア $nabla_mathbfy log p(mathbfy|mathbfx)$ はサンプルペアから直接学習する。
本研究では,条件付きハイバリネンスコア差を用いたスコアベースCUSUM手法を開発し,カーネルの変化を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:07:36 GMT)
A Survey on Improving Human Robot Collaboration through Vision-and-Language Navigation [15.6] Vision-and-Language Navigation (VLN) は、エージェントが人間の指示を解釈し、3D環境をナビゲートし、あいまいさの下で効果的にコミュニケーションすることを必要とするマルチモーダルで協調的なタスクである。
進歩にもかかわらず、現在のモデルは多エージェントシステムにおける双方向通信、あいまいさ解決、協調的な意思決定に苦慮している。
我々は,今後のVLNシステムは,高度な自然言語理解(NLU)技術を通じて,積極的な明確化,リアルタイムフィードバック,文脈推論をサポートするべきであると提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:52:56 GMT)
Caption Injection for Optimization in Generative Search Engine [15.5] ジェネレーティブ検索エンジン(GSE)は検索拡張生成(RAG)技術とLarge Language Models(LLM)を活用する
本稿では,画像からキャプションを抽出し,テキストコンテンツに注入する,最初のマルチモーダルG-SEO手法であるCaption Injectionを提案する。
実験結果から, キャプションインジェクションはテキストのみのG-SEOベースラインをG-Evalで有意に上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:37:27 GMT)
DuetServe: Harmonizing Prefill and Decode for LLM Serving via Adaptive GPU Multiplexing [15.4] DuetServeは、単一のGPU内で分散レベルの分離を実現する統一LLMサービスフレームワークである。
DuetServeは、最先端フレームワークと比較して、低ジェネレーションレイテンシを維持しながら、スループットを最大1.3倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:18:34 GMT)
FastGS: Training 3D Gaussian Splatting in 100 Seconds [15.1] 我々は,新しい,シンプルで汎用的なアクセラレーションフレームワークであるFastGSを提案する。
多視点整合性に基づく各ガウスの重要性を十分に考慮する。
トレーニング時間とレンダリング品質のトレードオフを効率よく解決します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:21:16 GMT)
ScaleDL: Towards Scalable and Efficient Runtime Prediction for Distributed Deep Learning Workloads [14.9] ScaleDLはディープニューラルネットワーク(DNN)のための新しいランタイム予測フレームワーク
非線形層モデリングとグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく層間相互作用機構を組み合わせる。
ScaleDLは実行時の予測精度と一般化性を向上し,ベースラインモデルと比較して6$times$低いMREと5$times$低いRMSEを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:05:55 GMT)
Fraud-Proof Revenue Division on Subscription Platforms [14.8] コンテンツへのアクセスを無制限にするための固定料金をユーザが支払うサブスクリプションベースのプラットフォームモデルについて検討し、クリエーターは収益の一部を享受する。
我々は3種類の操作抵抗公理を定式化し、どの既存の規則がこれらを満たすかを検証する。
ストリーミングプラットフォームで広く使われているメカニズムは、不正防止に失敗するだけでなく、操作を計算的に難解に検出できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:39:24 GMT)
GentleHumanoid: Learning Upper-body Compliance for Contact-rich Human and Object Interaction [14.3] GentleHumanoidは、インピーダンス制御を全身のモーショントラッキングポリシーに統合し、上半身のコンプライアンスを実現するフレームワークである。
我々は,Unitree G1ヒューマノイドとシミュレーションの両方において,異なるレベルのコンプライアンスを必要とするタスクに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:59:33 GMT)
T-FIX: Text-Based Explanations with Features Interpretable to eXperts [14.1] 我々は、T-FIXによる説明を評価するための基準として専門家アライメントを定式化する。
ドメインエキスパートと共同で,LLM説明と専門家判断のアライメントを測定するための新しい指標を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:19:54 GMT)
A LoD of Gaussians: Unified Training and Rendering for Ultra-Large Scale Reconstruction with External Memory [14.1] コンシューマグレードのGPU上で,超大規模シーンのトレーニングとレンダリングを行うフレームワークであるA LoD of Gaussiansを紹介した。
ガウス階層と逐次点木を組み合わせたハイブリッドデータ構造は、効率的なビュー依存のLoD選択を可能にする。
軽量キャッシングとビュースケジューリングシステムは、リアルタイムストリーミングとレンダリングをサポートするために時間的コヒーレンスを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:44:12 GMT)
BoRe-Depth: Self-supervised Monocular Depth Estimation with Boundary Refinement for Embedded Systems [14.1] 本研究では, 単分子深度推定モデルBoRe-Depthを提案する。
組込みシステム上での深度マップを正確に推定し、境界品質を大幅に向上させることができる。
BoRe-DepthはNVIDIA Jetson Orin上にデプロイされ、50.7 FPSで効率的に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:17:33 GMT)
CSPLADE: Learned Sparse Retrieval with Causal Language Models [14.0] 学習スパース検索(LSR)のための大規模言語モデル(LLM)の訓練における2つの課題を特定する。
本研究では,(1)トレーニング不安定を解消するための軽量適応訓練フェーズ,(2)双方向情報を実現するための2つのモデル変種を提案する。
これらの手法により,LSRモデルを8BスケールのLLMで学習し,インデックスサイズを縮小した競合検索性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:04:06 GMT)
Shallow Diffuse: Robust and Invisible Watermarking through Low-Dimensional Subspaces in Diffusion Models [13.8] 拡散モデル出力にロバストで見えない透かしを埋め込む新しい透かし技術であるShallow Diffuseを導入する。
我々の理論的および経験的分析により,浅度拡散はデータ生成の一貫性と透かしの検出可能性を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 04:46:36 GMT)
Cross-modal Causal Intervention for Alzheimer's Disease Prediction [13.6] アルツハイマー病診断のためのCross-modal Causal Intervention with Mediator (MediAD) という視覚言語因果性に着想を得たフレームワークを提案する。
我々の枠組みは、統一因果介入法により、観測可能・観測不可能な共同創設者の効果を暗黙的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:53:04 GMT)
Evo-1: Lightweight Vision-Language-Action Model with Preserved Semantic Alignment [13.6] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、知覚、言語、制御を統一し、ロボットがマルチモーダル理解を通じて多様なタスクを実行できる強力なフレームワークとして登場した。
現行のVLAモデルは一般に大量のパラメータを含んでおり、大規模なロボットデータの事前トレーニングに大きく依存しているため、トレーニング中に高い計算コストがかかり、リアルタイム推論へのデプロイが制限される。
本稿では,ロボットデータを事前学習することなく高い性能を維持しつつ,計算を削減し,デプロイメント効率を向上させる軽量VLAモデルであるEvo-1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:07:49 GMT)
Interpreting Multi-Attribute Confounding through Numerical Attributes in Large Language Models [13.6] 大規模言語モデル(LLM)は,実世界の数値相関を符号化するが,体系的に増幅する傾向があることを示す。
無関係な文脈は、モデルサイズによって異なる下流効果で、等級表現の一貫性のあるシフトを誘導します。
これらの知見は,多属性絡み合い下でのより公平な表現認識制御の基礎となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 04:47:08 GMT)
Unified Multimodal Diffusion Forcing for Forceful Manipulation [13.5] マルチモーダルロボット軌道から学習するための統合フレームワークであるマルチモーダル拡散強制法を提案する。
固定分布をモデル化する代わりに、MDFはランダムな部分マスクを適用し、軌道の再構成のために拡散モデルを訓練する。
我々は,実環境とシミュレーション環境の接触に富む,力強い操作作業におけるMDFの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:08:35 GMT)
Efficient Model Development through Fine-tuning Transfer [13.2] 差分ベクトルの転送はターゲットベースモデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。
我々は多言語タスクのパフォーマンス向上を示し、マラガシーとトルコのグローバルMMLUは4.7%と15.5%改善した。
実験により,パラメータ空間の線形連結領域にソースモデルとターゲットモデルが存在する場合,微調整転送が最も効果的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:26:34 GMT)
Activation-Informed Merging of Large Language Models [13.2] 本稿では,大規模言語モデルのアクティベーション空間から情報を統合する手法である Activation-Informed Merging (AIM) について述べる。
我々は、AIMが複数のベンチマークでマージされたモデルの性能を大幅に向上させることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:39:36 GMT)
Information-driven design of imaging systems [13.1] 従来のイメージングシステムは、人間の眼を模倣し、視覚的に解釈可能な測定を行うように設計されてきた。
現代のイメージングシステムは人間の視界の前後で生計測を計算処理する。
計測情報の内容の重要性にもかかわらず、イメージングシステムの性能を評価するための現在のアプローチは、それを定量化していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:33:32 GMT)
Approximate non-linear model predictive control with safety-augmented neural networks [12.9] 本稿では、ニューラルネットワーク(NN)によるモデル予測制御(MPC)制御の近似を行い、高速なオンライン評価を実現する。
我々は,近似不正確性にもかかわらず,収束性や制約満足度を決定論的に保証する安全性向上を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:33:41 GMT)
THEval. Evaluation Framework for Talking Head Video Generation [12.8] 本研究では,3次元品質,(ii)自然性,(iii)同期性に関連する8つの指標からなる新しい評価枠組みを提案する。
メトリクスを選択する際には、効率を重視し、人間の好みに合わせています。
17の最先端モデルで生成された85,000本の動画を実験したところ、多くのアルゴリズムが唇の同期に優れている一方で、表現力や人工物のない細部を生成するという課題に直面していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:34:10 GMT)
Trained on Tokens, Calibrated on Concepts: The Emergence of Semantic Calibration in LLMs [12.5] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば出力に対する有意義な自信の見積を欠いている。
セマンティックキャリブレーション(セマンティックキャリブレーション)という特定のサンプリングに基づく概念を用いると,ベースLLMは極めてよく校正されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:14:45 GMT)
LogHD: Robust Compression of Hyperdimensional Classifiers via Logarithmic Class-Axis Reduction [12.5] LogHDは、クラスごとに$C$のプロトタイプを$n!approx!lceillog_kに置き換える対数的なクラス軸の削減である。
データセットとインジェクトされたビットフリップ全体にわたって、LogHDは、より小さなモデルと競合する精度と、一致したメモリでのレジリエンスの向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:33:21 GMT)
AWEMixer: Adaptive Wavelet-Enhanced Mixer Network for Long-Term Time Series Forecasting [12.5] 適応ウェーブレット強化ミキサーネットワークであるAWEMixerを提案する。
周波数ルータは、Fast Fourier Transformによって達成された大域的周期パターンを利用して、局所化ウェーブレットサブバンドを適応的に重み付けする。
コヒーレントゲート融合ブロックは、多スケール時間表現による顕著な周波数特徴の選択的統合を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:27:12 GMT)
SLAM&Render: A Benchmark for the Intersection Between Neural Rendering, Gaussian Splatting and SLAM [12.4] SLAM&RenderはSLAM, Novel View Rendering, Gaussian Splattingの交差点でメソッドをベンチマークするために設計された新しいデータセットである。
タイム同期RGB-Dイメージ、IMU読み込み、ロボットキネマティックデータ、グラウンドトルースポーズストリームを備えた40のシーケンスを独自に備えている。
ロボットキネマティックデータをリリースすることにより、このデータセットはロボットアプリケーションにおけるSLAMパラダイムの最近の統合を評価することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:18:04 GMT)
X-Diffusion: Training Diffusion Policies on Cross-Embodiment Human Demonstrations [12.4] X-拡散(X-Diffusion)は、拡散政策を訓練するための原則的なフレームワークである。
動的に実現不可能な動作を学習することなく、人間のデータを最大限活用する。
X拡散は最良ベースラインよりも平均成功率が16%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:56:30 GMT)
Security Evaluation of Quantum Circuit Split Compilation under an Oracle-Guided Attack [12.4] 分割コンパイルは最も研究されているQCO手法の1つである。
入出力観測に対して候補接続を系統的にテストするオラクル誘導型セキュリティ評価フレームワークを提案する。
RevLibベンチマークスイートでの実験的な評価により、スプリット間の正しい接続を回復し、回路全体を再構築するのには、少数のI/Oペアしか不十分であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:06:51 GMT)
Training Large Language Models To Reason In Parallel With Global Forking Tokens [12.2] LLMは並列テスト時間計算のスケーリングによる性能向上を実証している。
困難な問題に対して、多種多様な正しい推論モードをトリガーするトークンをフォークすることは、通常サンプリングツリーの奥深くにある。
本研究では,ユニークな推論モードを保ち,創発的なグローバルフォークトークンを生成するSet Supervised Fine-Tuning (SSFT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:00:44 GMT)
SpatialLock: Precise Spatial Control in Text-to-Image Synthesis [12.2] 本研究では,認識信号と接地情報を利用して空間的位置の生成を協調的に制御する新しい枠組みを提案する。
実験の結果、SpatialLockは精度の高いオブジェクト位置決めのための新しい最先端技術を設定し、複数のデータセットで0.9以上のIOUスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:51:55 GMT)
CantoASR: Prosody-Aware ASR-LALM Collaboration for Low-Resource Cantonese [12.2] CantoASRは音響特徴抽出のための強制アライメントとLoRAファインチュア・ウィスパーを統合し、音色識別を改善している。
自発的カントンデータによる評価では、Whisper-Large-V3よりもかなりのCERゲインを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:36:24 GMT)
Unveiling Deep Semantic Uncertainty Perception for Language-Anchored Multi-modal Vision-Brain Alignment [12.2] Bratrixはマルチモーダル言語-アンコレッドビジョン-ブレインアライメントを実現するためのエンドツーエンドフレームワークである。
ブラトリクスは視覚刺激を階層的な視覚的・言語的意味論コンポーネントに分解し、視覚的・脳的表現を共有潜在空間に投影する。
EEG、MEG、fMRIベンチマークの実験では、Bratrixは最先端の手法と比較して検索、再構築、キャプション性能を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:36:39 GMT)
JaneEye: A 12-nm 2K-FPS 18.9-$μ$J/Frame Event-based Eye Tracking Accelerator [12.2] JaneEyeは、ウェアラブルデバイスのためのエネルギー効率の高いイベントベースのアイトラッキングハードウェアアクセラレータだ。
提案モデルでは,最大1250Hzのイベントフレームレートを持つ17.6Kパラメータのみを用いて,3ET+データセットの画素誤差2.45の高精度化を実現している。
12nm ASIC の実装は 400MHz で動作するため、エンドツーエンドのレイテンシは 0.5 ms で、エネルギー効率は 18.9$mu$J/frame である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:00:01 GMT)
Breaking Data Silos: Towards Open and Scalable Mobility Foundation Models via Generative Continual Learning [12.0] MoveGCLは、モビリティ基盤モデルをトレーニングするためのスケーラブルでプライバシ保護のフレームワークである。
我々は、MoveGCLがジョイントトレーニングに匹敵するパフォーマンスを達成し、フェデレートされた学習ベースラインを大幅に上回っていることを示す。
将来の研究を容易にするため、私たちはhttps://github.com/tsinghua-fib-lab/MoveGCLでコードとモデルをリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:53:05 GMT)
Latent learning: episodic memory complements parametric learning by enabling flexible reuse of experiences [12.0] パラメトリック機械学習システムの弱点の1つは、潜時学習の欠如である。
認知科学がエピソード記憶をこれらの問題の解決策の潜在的な一部として示す方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:57:38 GMT)
Generate, Evaluate, Iterate: Synthetic Data for Human-in-the-Loop Refinement of LLM Judges [11.9] 合成データ生成をLLM-as-a-judgeワークフローに統合するツールを提案する。
ドメイン、ペルソナ、長さ、望ましい結果(境界ケースを含む)で、カスタマイズされた、挑戦的なテストケースを作成することができる。
生成した合成データは, 評価基準の精細化と人間の嗜好の整合性を両立させるために手作りデータとして有効であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:57:19 GMT)
Improving Multi-View Reconstruction via Texture-Guided Gaussian-Mesh Joint Optimization [11.8] マルチビュー画像から現実世界のオブジェクトを再構成することは、3D編集、AR/VR、デジタルコンテンツ作成に不可欠である。
既存の手法では、幾何精度(Multi-View Stereo)またはフォトリアリスティックレンダリングが優先されている。
本稿では,シームレスなガウス-メッシュ共同最適化のための幾何と外観最適化の統一的処理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:05:08 GMT)
Simultaneous Optimization of Geodesics and Fréchet Means [11.8] 幾何学統計学の中心的な部分は、Fr'echet平均を計算することである。
本稿では,Fr'echet平均とリーマン距離を同時計算するGEORCE-FMアルゴリズムを提案する。
我々はGEORCE-FMが大域収束と局所二次収束を持ち、適応拡張がFr'echet平均に収束することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:08:15 GMT)
Interpolation-based coordinate descent method for parameterized quantum circuits [11.7] 量子回路(PQC)におけるパラメータ最適化問題に対処する座標降下法(ICD)を提案する。
ICDはPQCコスト関数を近似し、その基礎となる三角構造を効果的に復元し、各イテレーションで単一のパラメータに対してargmin更新を実行する。
構造最適化に関する従来の研究とは対照的に、量子計測から統計的誤差を緩和する最適なノードを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:01:52 GMT)
Guarding the Meaning: Self-Supervised Training for Semantic Robustness in Guard Models [11.7] ガードモデルのセマンティックロバスト性を改善するための自己教師型フレームワークを提案する。
提案手法では,パラフレーズ間の意味的変動を58%削減し,ベンチマークの精度を平均2.5%向上し,スタイリスティックなバリエーションに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:15:06 GMT)
CREA: A Collaborative Multi-Agent Framework for Creative Image Editing and Generation [11.6] CREAは、人間の創造プロセスを模倣する新しいマルチエージェント協調フレームワークである。
CREAは多様性,セマンティックアライメント,創造的トランスフォーメーションにおいて,最先端の手法を大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:46:28 GMT)
Rater Equivalence: Evaluating Classifiers in Human Judgment Settings [11.5] 本稿では,人的判断のみに基づく自動分類器の評価フレームワークを提案する。
本フレームワークは,ベンチマークパネルの構築と性能評価に人為的なラベルを使用する。
ケーススタディと形式解析を用いて、このフレームワークがAIシステムの評価と展開にどのように役立つかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:52:50 GMT)
TathyaNyaya and FactLegalLlama: Advancing Factual Judgment Prediction and Explanation in the Indian Legal Context [11.4] TathyaNyayaは、Factベースの判断予測と説明(FJPE)のための最大の注釈付きデータセットで、インドの法的文脈に合わせている。
本稿では,FJPEタスクの高品質な説明を生成するために最適化されたLLaMa-3-8B大言語モデル(LLM)の命令調整版であるFactLegalLlamaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:02:12 GMT)
SurgViVQA: Temporally-Grounded Video Question Answering for Surgical Scene Understanding [11.4] 外科領域におけるビデオ質問応答 (Video Question Answering, VideoQA) は, 時間的に整合した事象をAIモデルで推論することで, 術中理解を高めることを目的としている。
静的画像から動的手術シーンへの視覚的推論を拡張するモデルであるSurgViVQAを提案する。
Masked Video-Textを使ってビデオと質問機能を融合し、モーションやツール間のインタラクションなどの時間的手がかりをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:28:59 GMT)
GraphCheck: Multipath Fact-Checking with Entity-Relationship Graphs [11.3] GraphCheckは、クレームを構造化および体系的な事実チェックのためのエンティティ関連グラフに変換するフレームワークである。
GraphCheckは複雑なシナリオに優れていますが、単純なクレームには必要以上に精巧です。
我々はDP-GraphCheckを紹介した。DP-GraphCheckは、直接プロンプトとGraphCheckを適応的に選択するための軽量な戦略セレクタである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:55:02 GMT)
Personalized Image Editing in Text-to-Image Diffusion Models via Collaborative Direct Preference Optimization [11.3] C-DPO(Collaborative Preference Optimization)は、画像編集とユーザの好みを一致させる新しい手法である。
提案手法では,各ユーザを動的嗜好グラフのノードとして符号化し,軽量なグラフニューラルネットワークを用いて埋め込みを学習する。
本手法は,ユーザの好みに合わせた編集生成において,ベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:59:54 GMT)
An LLM-based Framework for Human-Swarm Teaming Cognition in Disaster Search and Rescue [11.3] 大規模災害探索・救助(SAR)の運用は複雑な地形と通信を妨害する。
Unmanned Aerial Vehicle(UAV)は、広域検索やサプライデリバリーといったタスクに対して、有望なソリューションを提供するが、その効果的な調整は、人間のオペレーターに重大な認知的負担を与える。
本研究では,Large Language Models (LLMs) を応用し,人間とスワームの協調認知をモデル化・拡張する新しいLLM-CRFシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 04:27:20 GMT)
ChessArena: A Chess Testbed for Evaluating Strategic Reasoning Capabilities of Large Language Models [11.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の戦略的推論能力を評価するためのチェステストベッドであるChessArenaを提案する。
Chessには、長期計画、厳格なルール理解、マルチターン会話記憶など、複雑な戦略的推論機能が必要である。
素人レベルのチェスエンジンであるマイア1100に勝てるモデルはないが、任意に動きを選択するランダムプレイヤーに勝てないモデルもある。
我々の微調整されたQwen3-8Bは性能を大幅に改善し、最先端の推論モデルにアプローチしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:36:03 GMT)
Limiting one-way distillable secret key via privacy testing of extendible states [11.2] 本稿では,任意の$k$-extendible状態がプライバシテストに合格できる最大確率を決定する。
また、任意の$k$-extendible状態と標準最大絡み合う状態の間の最大忠実度に等しいことを証明する。
興味のあるいくつかの重要な例では、我々の境界は他の既知の効率的な計算可能な境界よりもかなり厳密である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:11:54 GMT)
HiFiNet: Hierarchical Fault Identification in Wireless Sensor Networks via Edge-Based Classification and Graph Aggregation [11.1] HiFiNetは、無線ネットワークのための階層的な障害識別フレームワークである。
局所時間パターンとネットワーク全体の空間依存性の両方をキャプチャすることで、より正確な予測を行う。
既存の手法の精度、F1スコア、精度を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:15:19 GMT)
Quantum steering and discord in hyperon-antihyperon system in electron-positron annihilation [11.1] 電子-陽電子消滅で生成するハイパーオン-反ハイペロン系において、量子ステアリングと不協和という2種類の量子相関を解析する。
これらの量子相関の挙動は、偏光効果によりトップクォークやタウレプトンのような素粒子-反粒子系のものと異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:36:42 GMT)
Landslide Hazard Mapping with Geospatial Foundation Models: Geographical Generalizability, Data Scarcity, and Band Adaptability [11.0] 地すべりマッピングのための地空間基盤モデル(GeoFM)を適用するためのフレームワークを提案する。
Prithvi-EO-2.0はタスク固有のCNN(U-Net, U-Net++)、視覚変換器(Segformer, SwinV2-B)、その他のGeoFMを一貫して上回っている。
我々は,地すべり研究において,計算コストや再利用可能なAI対応トレーニングデータの限定的利用といった課題を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:47:37 GMT)
NyayaRAG: Realistic Legal Judgment Prediction with RAG under the Indian Common Law System [11.0] 法的判断予測(LJP)は、司法結果の予測を自動化し、法的推論における解釈可能性を高めることを目的として、法律のためのAIの重要領域として登場した。
我々は,現実的な法廷シナリオをシミュレートする検索補助生成フレームワークであるNyayaRAGを提案する。
以上の結果から,構造化された法的知識による事実入力の増大は,予測精度と説明品質の両方を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:32:11 GMT)
Information-theoretic Generalization Analysis for VQ-VAEs: A Role of Latent Variables [11.0] 遅延変数(LV)は、効率的なデータ圧縮、予測、生成を可能にすることで、エンコーダ・デコーダモデルにおいて重要な役割を果たす。
我々は、情報理論の一般化解析を、離散潜在空間を持つベクトル量子化(VQ)VAEに拡張する。
復号器に依存しないLVとエンコーダの複雑さにのみ依存するVQ-VAEの再構成損失の新たな一般化誤差を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:57:00 GMT)
On Multilingual Encoder Language Model Compression for Low-Resource Languages [10.9] 本稿では,多言語エンコーダのみの言語モデルに対して,2段階の知識蒸留,構造化プルーニング,トランケーション,ボキャブラリトリミングを組み合わせる。
我々の新しいアプローチは、層深さを極端に減らし、フィードフォワードの隠蔽サイズを小さくし、中間層埋め込みサイズを小さくし、モノリンガルモデルを作成する。
圧縮性能は最大92%, 圧縮性能は2～10%, 圧縮性能は最大8～13%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:26:16 GMT)
Agentmandering: A Game-Theoretic Framework for Fair Redistricting via Large Language Model Agents [10.9] 本稿では、対立する政治的利益を代表する2人のエージェント間のターンベース交渉として再編成する枠組みを提案する。
エージェント・マンダリングは党派偏見と不公平さを著しく低減し、標準ベースラインよりも2～3桁のばらつきを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:28:55 GMT)
Scaffolding Metacognition in Programming Education: Understanding Student-AI Interactions and Design Implications [10.8] ChatGPTのような生成AIツールは、初心者プログラマに、インスタントでパーソナライズされたサポートへの前例のないアクセスを提供する。
これは明確な約束であるが、学生のメタ認知過程に対する影響は未解明のままである。
本研究では,大学レベルのプログラミングコースにおけるメタ認知レンズを用いて,学生とAIの相互作用を分析することでギャップを解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:42:24 GMT)
Online Bayesian Experimental Design for Partially Observed Dynamical Systems [10.8] 本研究では,部分可観測性を持つ動的システムにおけるデータ収集を最適化するための基本的フレームワークを開発する。
我々のフレームワークは、部分観測可能性とオンライン推論の両方をうまく処理します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:29:05 GMT)
ProRefine: Inference-Time Prompt Refinement with Textual Feedback [10.7] AgenticThoughtは、複数のAIエージェントが協力して推論や計画といった複雑なタスクを遂行する。
本稿では,LLMのエージェントループを用いてテキストフィードバックを生成し,適用する,革新的な推論時間最適化手法ProRefineを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:43:54 GMT)
When Swin Transformer Meets KANs: An Improved Transformer Architecture for Medical Image Segmentation [10.7] 我々は,有理機能に基づくKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)をSwin Transformerエンコーダに統合したU-NetライクアーキテクチャであるUKASTを紹介する。
UKASTは、4つの異なる2Dおよび3D医療画像セグメンテーションベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:44:57 GMT)
A Tool for Benchmarking Large Language Models' Robustness in Assessing the Realism of Driving Scenarios [10.6] DriveRLRは、駆動シナリオの現実性を評価する上で、LLM(Large Language Models)の堅牢性を評価するためのベンチマークツールである。
我々は、GPT-5、Llama 4 Maverick、Mistral Small 3.2の3つの最先端LCMを用いて、DeepScenarioデータセット上でDriveRLRを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:02:04 GMT)
Unclonable Cryptography in Linear Quantum Memory [10.5] 暗号では、量子状態は長期暗号鍵として用いられる。
量子プロトコルにおける永続メモリを最小限にすることが重要である。
我々はコセット状態を用いて暗号システムのセキュリティを証明する新しい技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:30:28 GMT)
PhysCorr: Dual-Reward DPO for Physics-Constrained Text-to-Video Generation with Automated Preference Selection [10.5] 本稿では,ビデオ生成における物理一貫性をモデリング,評価,最適化するための統合フレームワークであるPhysCorrを提案する。
具体的には、物体内安定性と物体間相互作用の両方を定量化する最初の2次元報酬モデルである物理RMを紹介する。
我々のアプローチは、モデルに依存しないスケーラブルで、幅広いビデオ拡散とトランスフォーマーベースのバックボーンへのシームレスな統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:40:57 GMT)
Learning to reason about rare diseases through retrieval-augmented agents [10.4] RADARは、脳MRIにおけるまれな疾患検出のためのエージェントシステムである。
我々のアプローチでは、ケースレポートと文学の両方を埋め込むことで、外部の医療知識にアクセス可能なAIエージェントを使用します。
本発明の薬剤は、追加の訓練を必要とせず、臨床的に関係のある証拠を回収し、未確認疾患に関する診断決定を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:27:52 GMT)
SnapStream: Efficient Long Sequence Decoding on Dataflow Accelerators [10.3] StreamingLLMとSnapKVは、モデル精度を維持しながらKVキャッシュサイズを制御する方法を示している。
我々は,大規模に展開可能なKVキャッシュ圧縮方式であるSnapStreamを開発した。
我々は,SambaNova SN40Lアクセラレータ上でのDeepSeek-671Bの16方向テンソル並列展開におけるSnapStreamの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:27:11 GMT)
TurBLiMP: A Turkish Benchmark of Linguistic Minimal Pairs [10.2] TurBLiMPはトルコ初の言語最小ペアのベンチマークである。
1000組の最小ペアで16の言語現象をカバーしているTurBLiMPは、トルコ語の言語評価資源において重要なギャップを埋めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 04:16:23 GMT)
X-Diffusion: Generating Detailed 3D MRI Volumes From a Single Image Using Cross-Sectional Diffusion Models [10.0] X-拡散(X-Diffusion)は、空間領域入力から詳細な3次元MRIボリュームを再構成する新しい断面積拡散モデルである。
X-Diffusionの重要な側面は、MRIデータを横断的なトレーニングと推論の間、全体的な3Dボリュームとしてモデル化することである。
以上の結果から,X-Diffusionは定量精度(PSNR)に優れるだけでなく,重要な解剖学的特徴を保っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:15:10 GMT)
Ada-FCN: Adaptive Frequency-Coupled Network for fMRI-Based Brain Disorder Classification [9.9] 本稿では、各脳領域のタスク関連周波数サブバンドを学習するために、適応カスケード分解を特徴とするフレームワークを提案する。
また、周波数結合型接続学習を提案し、統合機能ネットワークにおいて、内部およびニュアンス間相互作用の両方をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:57:07 GMT)
Two-photon interference between mutually-detuned resonance fluorescence signals scattered off a semiconductor quantum dot [9.7] 本研究では,2レベルエミッタから散乱した光子の識別不可能性に及ぼす運転遅延の影響について検討した。
運転遅延がTLEから散乱した光子の識別不可能性に与える影響について、事前の実験は行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:48:39 GMT)
Agentic Refactoring: An Empirical Study of AI Coding Agents [9.7] OpenAI Codex、Claude Code、Cursorといったエージェントコーディングツールは、ソフトウェアエンジニアリングの展望を変えつつある。
これらのAI駆動システムは、複雑な開発タスクの計画と実行が可能な自律的なチームメイトとして機能する。
エージェントが実際にどのように利用されるのか、どのように人間駆動型なのか、そしてそれがコード品質に与える影響について、実証的な理解が欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:24:38 GMT)
Robust certification of non-projective measurements: theory and experiment [9.6] 半定値プログラムの階層を導入して,POVMの非シミュラビリティを証明するための一般的な手法を紹介し,実証する。
トラップイオンキューディット量子プロセッサを用いて,2次元および3次元POVMの非可逆性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:19:54 GMT)
Promoting Sustainable Web Agents: Benchmarking and Estimating Energy Consumption through Empirical and Theoretical Analysis [9.6] 我々は、Webエージェント作成における異なる哲学が、関連する拡張エネルギーにどのように影響するかを示す。
エネルギー消費を推定する際の制限要因として,一部のWebエージェントで使用されるモデルパラメータやプロセスの開示に関する透明性の欠如を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:59:59 GMT)
Grounding Foundational Vision Models with 3D Human Poses for Robust Action Recognition [9.6] 本稿では,2つの強力な表現を融合させることにより,物理空間における行動認識の基盤となるモデルアーキテクチャを提案する。
本研究は,統計的パターン認識ではなく,空間的理解によって支援される行動認識の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:12:43 GMT)
CPO: Condition Preference Optimization for Controllable Image Generation [9.5] ControlNetは、テキスト・ツー・イメージ生成に画像ベースの制御信号を導入している。
ControlNet++は、生成された画像と入力制御信号の間のピクセルレベルのサイクル一貫性を改善する。
生成した画像よりも制御条件を優先的に学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:02:06 GMT)
Learning-at-Criticality in Large Language Models for Quantum Field Theory and Beyond [9.5] 本稿では,大規模言語モデルを鋭い学習遷移にチューニングする強化学習スキームである,臨界学習(LaC)を紹介する。
量子場論におけるLaCの実証は、記号的松原和のいくつかの例を用いて、LaCによって臨界点に調整された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:04:32 GMT)
Revealing the structure-property relationships of copper alloys with FAGC [9.4] Cu-Cr-Zr合金は電子機器や電力産業において重要な役割を果たしている。
利用可能な試料が不足しているため、Cu-Cr-Zr合金の微細構造像と重要な性質との関係を探索する有効な研究が欠如している。
FAGC機能増強法は、Cu-Cr-Zr合金の組織像を前形状空間として知られる特徴空間内で高めるために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:33:05 GMT)
EETnet: a CNN for Gaze Detection and Tracking for Smart-Eyewear [9.4] 本稿では、純粋にイベントベースのデータを用いた視線追跡のための畳み込みニューラルネットワークであるEETnetを提案する。
EETnetは限られたリソースでマイクロコントローラ上で動作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:56:27 GMT)
Integrating Sequential and Relational Modeling for User Events: Datasets and Prediction Tasks [9.4] ユーザイベントモデリングは、eコマース、ソーシャルメディア、ファイナンス、サイバーセキュリティ、その他のドメインにまたがるユースケースを含む、多くの機械学習アプリケーションにおいて中心的な役割を果たす。
これらの2種類のイベントは通常、個人イベントのシーケンスベースのメソッドとリレーショナルイベントのグラフベースのメソッドを使用して、別々にモデル化される。
実際のシステムでは、両方のイベントタイプをキャプチャする必要があるが、以前の作業ではこれらを一緒に考えることはめったにない。
これは多くの場合、ユーザ動作がシーケンスまたはグラフとして単一の形式化によって適切に表現できるという便利な単純化によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:12:17 GMT)
MedSapiens: Taking a Pose to Rethink Medical Imaging Landmark Detection [9.2] 本稿では,医用画像における解剖学的ランドマーク検出のための人中心基盤モデルの適用という,基本的な見落としのベースラインを再考する。
ポーズ推定を目的とした人中心基礎モデルであるサピエンスを,マルチデータセット事前トレーニングによる医用画像に適応させる方法について検討した。
提案モデルであるMedSapiensは,人中心の基盤モデルが本質的に空間的ポーズの局所化に最適化され,解剖学的ランドマーク検出に強い先行性をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:45:49 GMT)
Hierarchical Retrieval with Evidence Curation for Open-Domain Financial Question Answering on Standardized Documents [9.2] 標準化されたドキュメントは、反復的なボイラープレートテキストや同様のテーブル構造など、同様のフォーマットを共有している。
この類似性により、従来のRAGメソッドは、ほぼ重複したテキストを誤識別し、精度と完全性を損なう重複検索につながる。
本稿では,これらの問題に対処するためのEvidence Curationフレームワークを用いた階層検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:47:35 GMT)
LLMs as In-Context Meta-Learners for Model and Hyperparameter Selection [8.9] 大規模言語モデル (LLM) が文脈内メタラーナーとして機能するかどうかを検討する。
LLMはデータセットのメタデータを利用して、競合するモデルやハイパーパラメータを検索なしで推奨できることを示す。
これらの結果は、軽量で汎用的なアシスタントとしてLLMにとって有望な新しい役割を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:42:34 GMT)
Expectation-Realization Interpretation of Quantum Superposition [8.9] 量子的重ね合わせは、波状確率によって重み付けられた固有状態に対する期待として理解されるべきである。
測定は確かに、ある事象を用いて量子効果をマクロ的な結果に変換する活動である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:01:16 GMT)
FoodRL: A Reinforcement Learning Ensembling Framework For In-Kind Food Donation Forecasting [8.9] 従来の予測モデルは予測不可能な変動と概念のドリフトのために、一貫性のある精度を維持することができないことが多い。
本稿では,新しい強化学習(RL)に基づくメタラーニングフレームワークであるFoodRLを提案する。
フードRLは毎年170万食分の食品の再分配を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:08:19 GMT)
Two Causally Related Needles in a Video Haystack [8.8] 長いビデオを理解するためにビデオ言語モデル(VLM)を評価するためのベンチマークを開発する。
実験の結果,既存のベンチマークに優れたモデルでは因果関係の問題に悩まされることがわかった。
これらの発見は、現在のビデオ言語モデルにおける重要な制限を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:02:02 GMT)
First is Not Really Better Than Last: Evaluating Layer Choice and Aggregation Strategies in Language Model Data Influence Estimation [8.8] モデル決定を効果的に解釈するためには、LLM(Large Language Model)決定に影響を及ぼす訓練サンプルが不可欠である。
現在のトレーニングサンプル影響推定法(インフルエンス関数とも呼ばれる)は、モデルを通しての情報フローを利用することで、この目標を達成している。
しかしながら、数十億のパラメータからなる今日の大規模なモデルサイズのため、これらの影響計算はモデル層の一部に制限されることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:47:07 GMT)
AnomalyAID: Reliable Interpretation for Semi-supervised Network Anomaly Detection [8.8] 半教師付き学習は,ネットワーク異常検出アプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
解釈可能性の欠如は、実際に半教師付きフレームワークを採用する上で重要な障壁となる。
本稿では,異常検出過程を解釈可能とし,解釈結果の信頼性を向上させるための異常AIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:59:45 GMT)
Memory- and Latency-Constrained Inference of Large Language Models via Adaptive Split Computing [8.7] 大規模言語モデル(LLM)は様々な推論タスクでほぼ人間に近い性能を達成した。
リソース制約のあるIoT(Internet-of-Things)デバイスへのデプロイメントは、大量のパラメータフットプリントとメモリ集約型の自己回帰デコーディングのため、依然として現実的ではない。
この研究は、エッジデバイスにLLMを配置するために明示的に設計された最初の自動回帰対応分割コンピューティングフレームワークを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:55:07 GMT)
Learning from Single Timestamps: Complexity Estimation in Laparoscopic Cholecystectomy [8.6] STC-Netは,腹腔鏡下胆嚢摘出術(LC)ビデオにおける単一タイムスタンプによる複雑度推定のための新しいフレームワークである。
時間的監督の弱い下でビデオを直接操作する。
精度は62.11%、F1スコアは61.42%で、非局在化ベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:39:55 GMT)
FedQUIT: On-Device Federated Unlearning via a Quasi-Competent Virtual Teacher [8.6] フェデレートラーニング(FL)システムは、個々のデータの集中的な収集を必要とせずに、機械学習モデルの協調的なトレーニングを可能にする。
本稿では,FedQUITを提案する。FedQUITは知識蒸留を用いて,FLグローバルモデルからデータへの寄与を隠蔽する新しいアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:28:24 GMT)
Caption-Driven Explainability: Probing CNNs for Bias via CLIP [8.6] ロバストネスは、機械学習(ML)において最も重要な問題の一つになっている。
コンピュータビジョン問題に対する最先端のXAI手法の1つは、サリエンシマップを生成することである。
コントラッシブ言語イメージ事前学習モデルに説明可能なスタンドアロンモデルを統合するキャプションベースのXAI手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:47:04 GMT)
Microservices Is Dying, A New Method for Module Division Based on Universal Interfaces [8.5] 本稿では,モジュール独立性を計算するための概念的手法を提案し,モジュール独立性に必要な条件を導出するためにこの手法を利用する。
モジュール間の依存関係を排除することを目的とした,新しいシステム設計哲学とソフトウェア工学方法論を提案する。
このアーキテクチャは、マイクロサービスやモノリシックアーキテクチャを超えた、ますます複雑なシステムのための新しいパスを探求することを目的としている、と論文は結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:01:24 GMT)
Quantifying the Role of OpenFold Components in Protein Structure Prediction [8.5] 我々は,個々のOpenFoldコンポーネントが構造予測精度に与える影響を評価する。
我々は、ほとんどのタンパク質に重要ないくつかの成分を同定するが、他の成分はタンパク質間で重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:41:34 GMT)
Q3R: Quadratic Reweighted Rank Regularizer for Effective Low-Rank Training [8.4] 反復再重み付き最小二乗(IRLS)フレームワークに着想を得た低ランク誘導学習戦略を提案する。
Q3Rは、高密度モデルと同等の予測性能を達成するモデルの所定の低い目標ランクで重量行列を訓練することができる。
Q3Rの有効性は、低ランクの微調整を含む、画像および言語タスクのトランスフォーマー上で確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:05:12 GMT)
Microwave Output Stabilization of a Qubit Controller via Device-Level Temperature Control [8.3] 超伝導量子ビット用に開発されたマルチチャネル量子ビットコントローラQuEL-1 SEの設計と性能について述べる。
このシステムは、位相同期ループ、増幅器、ミキサーなどの臨界アナログ集積回路のアクティブな熱安定化を取り入れている。
その結果、QuEL-1 SEの振幅と位相安定性は、信頼できる長期量子演算を可能にすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:25:28 GMT)
Fitting Reinforcement Learning Model to Behavioral Data under Bandits [8.2] 幅広いRLモデルの適合問題に対する汎用的な数学的最適化問題の定式化を提供する。
凸緩和と最適化に基づくRLモデルの適合問題に対する新しい解法を提案する。
提案手法は,最先端技術に匹敵する性能を達成しつつ,時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:24:40 GMT)
An Automated Theorem Generator with Theoretical Foundation Based on Rectangular Standard Contradiction [8.2] 本稿では,新しい自動定理生成理論とツールを提案する。
それは初めて、長方形標準矛盾と呼ばれる新しい論理構造を定義し、証明する。
この理論を実装するために、効率的なテンプレートベースのATGアルゴリズムが設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:03:54 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） (Thu, 06 Nov 2025 21:20:29 GMT)
Extended Landauer-Büttiker Formula for Current through Open Quantum Systems with Gain or Loss [8.2] 我々は、中間領域での利得または損失を伴う粒子およびエネルギー電流を記述するために、ランダウアー-B"uttiker公式を拡張した。
導出式に基づいて、電流の利得や損失によって引き起こされるいくつかの新しい効果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:05:22 GMT)
Structural Priors and Modular Adapters in the Composable Fine-Tuning Algorithm of Large-Scale Models [8.2] 本稿では,グラフ構造をモジュール型アダプタと組み合わせた,構成可能な微調整法を提案する。
提案手法は,タスク予測精度,アダプタ重み付け精度,全体的な計算効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:10:20 GMT)
Robustness of Minimum-Volume Nonnegative Matrix Factorization under an Expanded Sufficiently Scattered Condition [8.1] min-vol NMFはノイズの存在下での基底的要因を同定する。
本稿では, 十分に分散した条件下でのノイズの存在下での基底構造因子を, min-vol NMFが同定できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:36:32 GMT)
Pose-Aware Multi-Level Motion Parsing for Action Quality Assessment [8.0] 人間のポーズは行動品質評価(AQA)の基礎となる。
本稿では,空間的・時間的特徴の強化によるAQAのための新しいマルチレベルモーションフレームワークを提案する。
本フレームワークは,アクションセグメンテーションとアクションスコアリングの両タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:00:22 GMT)
Condition Numbers and Eigenvalue Spectra of Shallow Networks on Spheres [7.9] 本稿では,浅いReLU$k$ニューラルネットワークから発生するエンフマスおよびエンフスティフネス行列の条件数の推定を行う。
このスペクトル解析により、ネットワークの近似パワーとその安定性の正確な対応が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:21:26 GMT)
Online Algorithms for Repeated Optimal Stopping: Achieving Both Competitive Ratio and Regret Bounds [7.9] 古典的最適停止問題を未知分布で一般化する反復最適停止問題について検討する。
我々は,各ラウンドにおける競争率を保証するアルゴリズムを設計し,全ラウンドにおけるサブ線形後悔を実現することを目的としている。
我々は,不等式,秘書問題,および逆数モデル,ランダムモデルおよびi.d.入力モデルの下でのそれらの変種など,我々のフレームワークが正準問題に広く適用可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:04:56 GMT)
FATE: A Formal Benchmark Series for Frontier Algebra of Multiple Difficulty Levels [7.8] FATE (Formal Algebra Theorem Evaluation) は形式代数学の新しいベンチマークシリーズである。
我々はFATE-H と FATE-X という2つの新しい成分を示し、それぞれ抽象代数学と可換代数学における100の問題を解く。
FATE-XはPhDレベルの試験の難しさとMathlibライブラリのカバレッジを超えた最初の正式なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:30:44 GMT)
On the Equivalence of Regression and Classification [7.7] 超平面上に存在するM$サンプルの回帰問題は、200M$サンプルの線形分離可能な分類タスクを持つ1対1であることを示す。
等価性を用いてニューラルネットワークを訓練し、線形化マップを学習し、入力変数を線形回帰器が十分な空間に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:54:25 GMT)
Self-Supervised Implicit Attention Priors for Point Cloud Reconstruction [7.7] 入力点雲自体から直接、形状特異的な事前を蒸留する暗黙の自己優先的アプローチを導入する。
このハイブリッド戦略は,スパーク領域の規則化に先立って学習した知識を活用しつつ,入力データ中の微細な幾何学的詳細を保存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:01:22 GMT)
Optimizing Sensor Placement in Urban Storm Sewers: A Data-Driven Sparse Sensing Approach [7.6] 本研究ではEPA-SWMMと統合したデータ駆動スパースセンシングフレームワークを提案する。
このフレームワークは計算効率と物理的解釈可能性のバランスをとり、最小限のセンサーで高精度なフロー再構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:08:19 GMT)
The Strong Lottery Ticket Hypothesis for Multi-Head Attention Mechanisms [7.6] 強い宝くじチケット仮説(SLTH)は、ハイパフォーマンスワークがランダムにSLTニューラルネットワークに隠されていることを予想している。
特に、SLTHの現在の理論は変圧器のコアコンポーネントであるマルチヘッドアテンション機構をまだ説明していない。
H$ヘッドのランダムな MHA と入力 $d$ が鍵と値に対して隠された次元 $O(dlog(Hd3/2)$ を持つなら、それは高い確率で同じ入力を持つ任意の MHA を近似する次元を含むことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:29:58 GMT)
Learning Filter-Aware Distance Metrics for Nearest Neighbor Search with Multiple Filters [7.5] Filtered Approximate Nearest Neighbor (ANN) 検索は、データセットからクエリベクトルに最も近いベクトルを検索する。
既存のグラフベースの手法では、固定されたペナルティを割り当てることによってフィルタの認識を組み込むのが一般的である。
本稿では,ベクトル距離とフィルタマッチングの最適トレードオフをデータから直接学習する原理的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:24:41 GMT)
Data Certification Strategies for Blockchain-based Traceability Systems [7.5] プロダクションプロセスのブロックチェーンベースのトレーサビリティのための典型的なシステムについて検討する。
我々は、ブロックチェーン上のそのようなプロセスのデータ認証のためのいくつかの戦略を提案し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:37:38 GMT)
A Unified Kernel for Neural Network Learning [7.2] 本稿では、勾配降下を伴うニューラルネットワークの学習力学を特徴付けるUnified Neural Kernel(UNK)を提案する。
UNK は NNGP と NTK の両方の制限特性を維持しており、学習ステップが無限に近づくと NTK に似た動作を示し、NNGP に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:59:57 GMT)
Building Altruistic and Moral AI Agent with Brain-inspired Emotional Empathy Mechanisms [7.2] 脳にインスパイアされた感情的共感駆動型利他主義的意思決定モデルを開発した。
共感はドーパミン放出に直接影響を与え、本質的な利他的動機を形成する。
深い分析により、共感レベルと利他的嗜好の正の相関が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:21:42 GMT)
Space-Bounded Communication Complexity of Unitaries [7.1] 分散量子プロセッサにおけるユニタリ実装のための空間境界通信複雑性について検討する。
一般的な$n$-qubitユニタリに対しては、自明な$O(4n)$通信境界を改善する。
特殊ユニタリに対しては、量子フーリエ変換(QFT)とクリフォード回路の両方が通信複雑性の線形上界を認めていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:35:28 GMT)
Mixed-State Measurement-Induced Phase Transitions in Imaginary-Time Dynamics [7.0] 混合状態の相転移は、非平衡量子物質と量子情報の新たなフロンティアとして注目されている。
我々は,混合状態の量子位相とデコヒーレンス駆動臨界性を研究するための新しいフレームワークとして,MDITE(Message-dressed imaginary-time evolution)を紹介した。
本研究は,MDITEを多体量子系における非単体力学とデコヒーレンスの基本的役割を研究するための強力なパラダイムとして取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:28:53 GMT)
Detecting Silent Failures in Multi-Agentic AI Trajectories [7.0] マルチエージェントAIシステムは、ドリフトやサイクル、アウトプットにおける詳細の欠如など、サイレントな障害を起こしやすい。
エージェント軌道における異常検出のタスクを導入し、これらの障害を識別し、データセットキュレーションパイプラインを示す。
この研究は、マルチエージェントAIシステムにおける異常検出に関する最初の体系的な研究を提供し、将来の研究を導くためのデータセット、ベンチマーク、洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 04:00:54 GMT)
Adaptive Temporal Refinement: Continuous Depth Allocation and Distance Regression for Efficient Action Localization [6.9] 時間的行動の局所化には正確な境界検出が必要である。
境界距離回帰(BDR)は、情報理論的に最適な位置決めを提供する。
Adaptive Temporal Refinement (ATR)は、連続的な深さ選択による計算を割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:41:54 GMT)
LA-MARRVEL: A Knowledge-Grounded and Language-Aware LLM Reranker for AI-MARRVEL in Rare Disease Diagnosis [6.8] 大規模言語モデル(LLM)はそのようなテキストを読むことができるが、臨床利用には正確な知識と安定的で反復可能な行動の基盤が必要である。
LA-MARRVELには3つの部分がある: 表現型と疾患情報を豊かにする専門家工学的コンテキスト、複数のLSMを組み合わせた投票アルゴリズムが実行され、コンセンサスにランク付けされた遺伝子リストを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:00:21 GMT)
Integrating Temporal and Structural Context in Graph Transformers for Relational Deep Learning [6.8] 直近の領域を越えてノードを検索することで,グローバルなコンテキストを向上する時空間サブグラフサンプリング手法を提案する。
また,リレーショナルディープラーニングのためのグラフトランスフォーマーアーキテクチャであるGraph Perceiver (RGP)を提案する。
RGPは最先端のパフォーマンスを提供し、リレーショナルディープラーニングのための汎用的で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） (Thu, 06 Nov 2025 17:08:21 GMT)
TwIST: Rigging the Lottery in Transformers with Independent Subnetwork Training [6.7] TwISTは、分散トレーニングフレームワークで、効率的な大規模言語モデルのスカラー化を実現している。
マルチワークを並列にトレーニングし、パラメータを定期的に集約し、トレーニング中に新しいワークを再サンプリングする。
キャリブレーションやヘッセンベースのリカバリのようなポストトレーニング手順を必要とせず、高品質なワーク(金のチケット)を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:13:24 GMT)
PETRA: Pretrained Evolutionary Transformer for SARS-CoV-2 Mutation Prediction [6.6] SARS-CoV-2は急速に予測不可能な進化軌道を示した。
これは公衆衛生とワクチン開発に永続的な課題をもたらす。
系統樹由来の進化的軌跡に基づく新しいトランスフォーマーであるPETRAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:58:23 GMT)
SynQuE: Estimating Synthetic Dataset Quality Without Annotations [6.6] 我々は,限定的な注釈付き実データのみを用いて,予測された実世界のタスク性能によって,合成データセットのランク付けの問題を定式化する。
実データ上でのタスクパフォーマンスを最大化するために、トレーニング用の合成データを選択するプロキシメトリクスを導入することで、この問題に対する最初の包括的なベンチマークを確立する。
以上の結果から,SynQuEプロキシは感情分析,テキスト2ナビゲーション,Webナビゲーション,画像分類など,さまざまなタスクにおける実際のタスクパフォーマンスと相関していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:09:33 GMT)
Neural Computation Without Slots: Steps Towards Biologically Plausible Memory and Attention in Natural and Artificial Intelligence [6.6] 我々は、個々のニューロンの接続重みのパターンを格納するホップフィールドネットワーク上に構築する。
記憶のために、神経科学の研究は、ニューロンのスパースアンサンブルの重みがメモリを保存するために使われることを示唆している。
現代言語モデルにおけるスロットベースメモリの強力な利用について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:49:33 GMT)
Frequency Matters: When Time Series Foundation Models Fail Under Spectral Shift [6.6] 時系列基礎モデル(TSFM)は、公開ベンチマークにおいて強い結果を示しており、時系列の「BERTモーメント」と比較している。
TSFMがスペクトルシフト(下流タスクにおける主周波数成分と事前学習中に表される周波数成分のミスマッチ)の一般化と強調に苦慮する理由を重要要因として検討する。
我々は,モバイルゲームにおいて,TSFMがドメイン適応ベースラインを過小評価する産業規模プレイヤーエンゲージメント予測タスクのエビデンスを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:08:51 GMT)
Riesz Regression As Direct Density Ratio Estimation [6.4] 本研究では,Riesz回帰が重要な場合において直接密度比推定(DRE)と密接に関連していることを示す。
具体的には、リース回帰におけるアイデアと目的は、DRE推定に適合する最小二乗の重要性と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:25:05 GMT)
Trustworthy LLM-Mediated Communication: Evaluating Information Fidelity in LLM as a Communicator (LAAC) Framework in Multiple Application Domains [6.4] 本稿では,複数の通信領域にまたがるLAACの信頼性要件を体系的に評価する。
予備的な発見は、LAACが高信頼のコミュニケーションシナリオに確実に展開される前に対処しなければならない、測定可能な信頼ギャップを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:36:42 GMT)
Proto-LeakNet: Towards Signal-Leak Aware Attribution in Synthetic Human Face Imagery [6.3] Proto-LeakNetは、シグナルリーク対応で解釈可能な属性フレームワークである。
Proto-LeakNetは後処理で頑健な潜在幾何学を学習していることを示す。
その結果、潜時空間における信号リークバイアスのモデル化により、信頼性と解釈可能なAI画像とディープフェイク法医学が実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:51:11 GMT)
Will Large Language Models Transform Clinical Prediction? [6.2] 大規模言語モデル(LLM)は、医療への関心が高まっている。
本解説は,臨床予測モデル(CPM)を診断・予後タスクに応用するためのLSMの可能性を評価するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:47:08 GMT)
A General Strategy for Realizing Mpemba Effects in Open Quantum Systems [6.2] ムペンバ効果(Mpemba effect)は、平衡から遠く離れた状態がそれに近い状態よりも速く緩和する現象であり、古典系と量子系の両方において顕著な現象である。
しかし、オープン量子系では、量子Mpemba効果(QME)は通常、特定の選択された初期状態に対してのみ発生する。
ここではQMEと反QMEの両方を実現するための総合的かつ実験的に実現可能な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:37:02 GMT)
Stochastic Diffusion: A Diffusion Probabilistic Model for Stochastic Time Series Forecasting [6.1] 本稿では,データ駆動型事前知識を各ステップで学習する新しい拡散(StochDiff)モデルを提案する。
学習された事前知識は、複雑な時間的ダイナミクスとデータ固有の不確実性を捉えるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:36:48 GMT)
When Empowerment Disempowers [6.1] エンパワーメントは、AIエージェントの補助行動を促進するための普遍的な目標に依存しない目的として提案されている。
本稿では,オープンソースのマルチヒューマングリッドワールドテストスイートであるDisempower-Gridを紹介する。
我々は、ある人間のエンパワーメントを最適化する補助的RLエージェントが、他の人間の環境影響と報酬を著しく減少させることを実証的に示す。
私たちの研究は、AIアライメントコミュニティにとって、より広範な課題を明らかにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:29:29 GMT)
Probe-Rewrite-Evaluate: A Workflow for Reliable Benchmarks and Quantifying Evaluation Awareness [6.1] 大規模言語モデル(LLM)は、現実のデプロイメントコンテキストから制御された評価設定への変更を認識すると、大きな振る舞いの変化を示すことが多い。
この不一致は、ベンチマークパフォーマンスがモデルの真の安全性と誠実さを正確に反映していない可能性があるため、AIアライメントにとって重要な課題となる。
線形プローブを用いて連続的な尺度のプロンプトを"test-like"から"deploy-like"にスコアする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:25:07 GMT)
Automated and Explainable Denial of Service Analysis for AI-Driven Intrusion Detection Systems [6.0] 本稿では機械学習(ML)を用いたDDoS攻撃の検出と解釈のための自動フレームワークを提案する。
TPOTの自動パイプライン選択とSHAP解釈性を組み合わせることにより、DDoS検出の精度と透明性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:01:38 GMT)
Differentially Private In-Context Learning with Nearest Neighbor Search [5.9] 本稿では,プライバシーに配慮した手法で,近接する関連事例の検索を統合する,文脈内学習のためのDPフレームワークを提案する。
提案手法は,評価されたすべてのベンチマークにおいて,既存のベースラインよりもかなりのマージンで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:06:37 GMT)
List Decoding of Folded Reed-Solomon Codes Over Galois Ring [5.9] まず、ガロア環上のリード・ソロモン符号にグルスワミとスーダンのリスト復号手順を拡張した。
折り畳まれたリード・ソロモン符号のリスト復号半径が、有限体上のシンドルトン境界に到達できることが示される。
最後に、折り畳まれたReed-Solomonコードのリストサイズを$O(frac1varepsilon2)$に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:23:12 GMT)
Ask WhAI:Probing Belief Formation in Role-Primed LLM Agents [5.9] 本稿では,マルチエージェントインタラクションにおける信念状態の検査と摂動を行うシステムレベルのフレームワークであるAsk WhAIを紹介する。
本フレームワークをマルチエージェント共有メモリで有名な医療ケースシミュレータに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:31:19 GMT)
Emergent Dynamical Translational Symmetry Breaking as a Dynamical Order Principle for Localization and Topological Transitions [5.7] 我々は、ハミルトン変換対称性 (DTS) の概念を導入し、これは局所可観測物のハミルトン対称性ではなく、長期間のダイナミクスによって定義される。
我々は,TLTCがアンダーソン局在化遷移,多体局在化遷移,位相相転移を普遍的に捉えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:42:30 GMT)
Tortoise and Hare Guidance: Accelerating Diffusion Model Inference with Multirate Integration [5.6] Tortoise and Hare Guidance(THG)は、高忠実度生成を維持しながら拡散サンプリングを加速するトレーニングフリー戦略である。
THGは機能評価(NFE)の回数を30%まで削減し, 世代密度の低下はほとんど生じないことを示した。
本研究は,拡散解法におけるマルチレート定式化の可能性を強調し,モデル再構成なしにリアルタイムな高品質な画像合成を実現することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:08:58 GMT)
APRMCTS: Improving LLM-based Automated Program Repair with Iterative Tree Search [5.5] APRMCTS はモンテカルロ木探索 (MCTS) をパッチ探索に取り入れ、探索されたパッチのグローバル評価を行い、改良と生成のために最も有望なパッチを選択する。
Defects4Jの835のバグに関する実験では、GPT-3.5と統合すると、APRMCTSは合計201のバグを修正でき、すべての最先端のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:13:45 GMT)
RPRO: Ranked Preference Reinforcement Optimization for Enhancing Medical QA and Diagnostic Reasoning [5.5] 医学的な質問応答には、ドメイン知識と論理的推論を統合する高度な推論が必要である。
そこで我々は,強化学習と嗜好駆動型推論改良を組み合わせた新しいフレームワークであるランキング優先強化最適化(RPRO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:32:56 GMT)
PEFA-AI: Advancing Open-source LLMs for RTL generation using Progressive Error Feedback Agentic-AI [5.5] 本稿では,人的介入を伴わずにレジスタ転送レベル(RTL)生成のタスクを協調的に完了する複数のエージェントからなるエージェントフローを提案する。
提案するフローの重要な特徴は,自己修正機構であるエージェントのプログレッシブエラーフィードバックシステム(PEFA)である。
コード生成に対するこの適応的アプローチを検証するために、ベンチマークは2つのオープンソース自然言語-RTLデータセットを使用して実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:19:47 GMT)
High-dimensional limit theorems for SGD: Momentum and Adaptive Step-sizes [5.4] 我々は,ポリアクモメンタム(SGD-M)と適応的なステップサイズを持つグラディエントDescentの高次元スケーリング限界を開発する。
SGD-Mのスケーリング限界は、適切な時間再スケーリングと特定のステップサイズ選択の後にオンラインSGDのスケーリング限界と一致することを示す。
我々は、スパイクPCAとシングルインデックスモデルという2つの一般的な学習問題に関するフレームワークを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:05:18 GMT)
Batch Prompting Suppresses Overthinking Reasoning Under Constraint: How Batch Prompting Suppresses Overthinking in Reasoning Models [5.4] 我々は,Large Reasoning Models (LRMs) の多段階推論におけるモデル挙動を規則化することを示した。
我々は、13の多様なベンチマークを総合的に調査し、トークンの使用理由を著しく減らしながら精度を向上する観察を行った。
驚くべきことに、バッチ推論における創発的な集団効果も観察する:モデルは、しばしば以前の例からパターンを一般化して、難しいものを解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:47:39 GMT)
Report from Workshop on Dialogue alongside Artificial Intelligence [5.4] AI開発は、人間の機関を弱体化させ、不平等を悪化させ、健全なポリシーでの使用をガイドする能力を上回っます。
The Educational Dialogue: moving Thinking Forward』では、11カ国から19人の研究者が参加し、AIと教育対話の交わりについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:23:05 GMT)
GNN-MoE: Context-Aware Patch Routing using GNNs for Parameter-Efficient Domain Generalization [5.4] Graph Neural Network (GNN)ルータはパッチ間グラフで動作し、パッチを専門の専門家に動的に割り当てる。
GNN-MoEは、パラメータ効率の高い最先端または競合的なDGベンチマーク性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:16:08 GMT)
Anomalous heat flow and quantum Otto cycle with indefinite causal order [5.4] 2つの同一熱化チャネル間の相互作用の順序が不確定である場合、異常な熱流が発生する。
我々は、冷蔵を達成できるだけでなく、作業を生成する不定因数順序の量子オットーサイクルを設計する。
異常な熱流と量子オットーサイクルは、フォトニック量子装置で実験的にシミュレートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:56:08 GMT)
Small Singular Values Matter: A Random Matrix Analysis of Transformer Models [5.4] この研究は、事前訓練された変圧器モデルにおける重み行列の特異値スペクトルを分析する。
ランダム行列論(RMT)からの逸脱をランダム性と偏差の証拠として,学習の証拠として観察する。
本研究は,SVDを用いた大規模言語モデルのプルーニングと圧縮のための理論的,実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:25:42 GMT)
LLM-as-a-Judge: Toward World Models for Slate Recommendation Systems [5.3] 本研究では,Large Language Models (LLM) がスレート上でのペア推論を通じて,ユーザ嗜好の世界モデルとして機能するかを検討する。
この結果から,LLMが取得した選好関数の特性とタスク性能の関係が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:54:54 GMT)
FLOWR.root: A flow matching based foundation model for joint multi-purpose structure-aware 3D ligand generation and affinity prediction [5.2] FLOWR:rootは、ポケット対応の3Dリガンド生成のための均質なフローマッチングモデルである。
デ・ノボ生成、薬局補充条件サンプリング、フラグメント・エラボレーション、親和性予測をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:23:24 GMT)
Surprisal reveals diversity gaps in image captioning and different scorers change the story [5.2] 画像キャプションにおける言語的多様性の定量化について検討した。
MSCOCO テストセットでは、5つの最先端の視覚言語 LLM とヒトのキャプションとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:07:09 GMT)
Non-Asymptotic Optimization and Generalization Bounds for Stochastic Gauss-Newton in Overparameterized Models [5.1] 本稿では,Levenberg-Marquardt ダンピングとミニバッチサンプリングによる行列Gauss-Newton (SGN) 法の解析を行った。
我々の理論的結果は、最適化経路に沿ってガウスニュートンの最小固有値が大きいと、より厳密な安定性境界が得られるSGNの好適な一般化規則を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:50:45 GMT)
On Predicting Sociodemographics from Mobility Signals [5.1] 本稿では,高次モビリティ記述子を指向するモビリティグラフに基づいて,振る舞いを基底とした一組の高次モビリティ記述子を提案する。
これらの特徴は、旅行シーケンス、旅行モード、社会共同旅行における構造化パターンをキャプチャし、年齢、性別、収入、世帯構造の予測を大幅に改善する。
共有表現から複数の社会デマログラフ属性を共同で予測するマルチタスク学習フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:00:12 GMT)
Evaluating the Impact of Weather-Induced Sensor Occlusion on BEVFusion for 3D Object Detection [5.0] 3Dオブジェクト検出は、自動運転車が現実世界の環境で安全にナビゲートするために不可欠である。
Bird's Eye Viewは、マルチセンサーデータをトップダウン空間フォーマットに投影する。
BEVベースの核融合アーキテクチャはマルチモーダル統合により高い性能を示したが、センサの閉塞が3次元検出精度に与える影響は未解明のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:25:18 GMT)
Blind Strong Gravitational Lensing Inversion: Joint Inference of Source and Lens Mass with Score-Based Models [5.0] 強力な重力レンズでは、スコアベースのモデルは、科学的逆問題に対する表現力のあるデータ駆動の先行として機能する。
実験では,まず,楽譜を用いた連立音源・レンズ推定の実証実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:23:41 GMT)
Improving the Performance of Radiology Report De-identification with Large-Scale Training and Benchmarking Against Cloud Vendor Methods [5.0] 我々は、スタンフォード大学から2つの大きな注釈付き放射線学コーパスを微調整することで、最先端のトランスフォーマーベースのPHI識別パイプラインを構築した。
スタンフォードとペンシルバニア大学によるトークンレベルのPHI検出実験において, モデル性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:37:26 GMT)
Resonant Valance Bond Ground States on Corner-sharing Lattices [5.0] 2つのテトラヘドラ間ですべての角が共有されないピロクロアストライプの準1次元格子について検討した。
各テトラヘドロンの既約表現のエネルギーレベルの順序付けは、その鎖が部分RVBまたは二量モノマー基底状態を指数関数的に退化させたことを示している。
無限長鎖極限の正確な基底状態は、隣接するテトラヘドラの局所ヒルベルト空間間の基底変換を導入することによって解析的に解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:40:50 GMT)
Positive maps and extendibility hierarchies from copositive matrices [4.9] 本研究は, PCOP(pairwise co positive)の新しい凸錐体を導入し, 系統的に研究する。
我々は、この円錐がPCPの錐体と双対であること(pairwise completely positive)を証明し、批判的に、広い共変写像群の正の完全な特徴づけを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:29:30 GMT)
Neural at ArchEHR-QA 2025: Agentic Prompt Optimization for Evidence-Grounded Clinical Question Answering [4.9] 今回我々は,BioNLP 2025 Arch-QA の準優勝者である Neural について紹介する。
提案手法は,(1)文章レベルのエビデンス同定と(2)明示的な引用による回答合成にタスクを分解する。
自己整合性投票方式は、精度を犠牲にすることなく証拠リコールをさらに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:10:42 GMT)
Engineered Robustness for Nonadiabatic Geometric Quantum Gates [4.9] 非断熱幾何学的量子ゲート(NGQG)のための合理化フレームワークを提案する。
このフレームワーク内では、非循環経路を用いてNGQGを設計し、設計の柔軟性を向上する。
本結果は,2ビットシナリオにおける性能を損なう微妙な制限を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:54:02 GMT)
PSD2Code: Automated Front-End Code Generation from Design Files via Multimodal Large Language Models [4.8] PSD2Codeは、PSDファイル解析とアセットアライメントを活用する新しいマルチモーダルアプローチで、プロダクション対応のReact+SCSSコードを生成する。
本稿では,PSDファイルから階層構造,層特性,メタデータを抽出するParseAlignパイプラインを提案する。
このシステムは制約ベースのアライメント戦略を採用し、生成した要素と設計リソース間の一貫性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:20:27 GMT)
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） (Thu, 06 Nov 2025 12:47:29 GMT)
Efficient probabilistic surrogate modeling techniques for partially-observed large-scale dynamical systems [4.8] 様々な拡張をフローマッチングパラダイムと比較し、サンプリングステップの数を減らす。
また,大規模3次元シミュレーションの2次元スライスを直接予測し,より効率的なインフロー生成を実現するという課題にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:35:01 GMT)
An Active Learning Pipeline for Biomedical Image Instance Segmentation with Minimal Human Intervention [4.8] U-Netのようなディープラーニングモデルでは、セグメンテーションのパフォーマンスに新たなベンチマークが設定されている。
nnU-Netは、クロスバリデーションのために相当量のアノテートデータを必要とする。
この研究は、アクティブラーニングと擬似ラベルを活用するデータ中心のAIワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:07:26 GMT)
Why Consciousness Should Explain Physical Phenomena: Toward a Testable Theory [4.8] 私たちは脳を異なるレベルで二重法則の下で機能するようにモデル化します。
本稿では、これらの2つの法則間の相互作用を通して、精神現象と身体現象の両方を説明する構成的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 04:34:52 GMT)
SynFuzz: Leveraging Fuzzing of Netlist to Detect Synthesis Bugs [4.7] 本稿では,既存のハードウェアファジィフレームワークの限界を克服するために設計された,新しいハードウェアファジィファジィであるSynFuzzを紹介する。
SynFuzzは、RTLからゲートレベルへの移行中に発生する合成バグと脆弱性を特定するために、ゲートレベルのネットリストでファジングハードウェアに焦点を当てている。
我々は、SynFuzzが業界標準の形式検証ツールCadence Conformalの限界を克服する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:16:32 GMT)
A Parallel Region-Adaptive Differential Privacy Framework for Image Pixelization [4.7] 差分的にプライベートなピクセル化は、ノイズ付加による視覚データの数学的に保証された保護を提供する。
本稿では,差分プライバシーの理論的厳密さと実用的な効率性を組み合わせた,並列な領域適応型画素化フレームワークを提案する。
提案手法は,GPU並列性を利用して,局所的複雑性に基づいてグリッドサイズとノイズスケールを適応的に調整し,実行時アクセラレーションを実現する。
これにより、高齢者ケア、スマートホームモニタリング、運転行動分析、群衆行動監視といったリアルタイムプライバシクリティカルなアプリケーションに適していることが検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:51:20 GMT)
Use of Continuous Glucose Monitoring with Machine Learning to Identify Metabolic Subphenotypes and Inform Precision Lifestyle Changes [4.6] 静的血糖閾値による糖尿病および前糖尿病の分類は、病態生理的血糖不均一性を曖昧にする。
連続グルコースモニタリングとウェアラブル技術は,非侵襲的,動的代謝表現型へのパラダイムシフトを可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:15:08 GMT)
Question the Questions: Auditing Representation in Online Deliberative Processes [4.5] 質問のスレートによって提供される表現のレベルを測定するための監査フレームワークを導入する。
本手法を歴史的考察に適用し、a)専門家パネルに提示される実際の質問(調停者による調停)、(b)整数線形プログラミングで選択された参加者の質問、(c)大規模言語モデル(LLM)で生成された要約質問の表現性を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:45:12 GMT)
Generative Autoregressive Transformers for Model-Agnostic Federated MRI Reconstruction [4.5] FedGATは、MR画像のグローバルな生成を協調的に訓練するモデルに依存しないFL技術である。
第2階層では、各サイトは、他のサイトからの合成MRIデータで局所データを増強することにより、好みの再構築モデルを個別に訓練する。
多施設データセットの実験では、FedGATは内部およびクロスサイト再構築性能において最先端のFLベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:25:47 GMT)
Controllable Non-Hermitianity in Continuous-Variable Qubits [4.4] 純粋なデファスティングは、フォトニック・キャット・キュービットにおける主要な漏れ機構である。
猫状態部分空間からテキスト対称な漏洩を誘導することを示す。
この非対称性により、系の力学は非エルミート・ハミルトニアンによって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:49:16 GMT)
Back to Ear: Perceptually Driven High Fidelity Music Reconstruction [4.4] epsilonar-VAEは、変分オートエンコーダ(VAE)を再考し最適化するオープンソースの音楽信号再構成モデルである
実験の結果、epsilonar-VAEは44.1kHzで、様々なメトリクスにわたる主要なオープンソースモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:21:38 GMT)
General theory for geometry-dependent non-Hermitian bands [4.3] 非エルミート格子では、開境界条件下のスペクトルと固有状態は熱力学極限においてもバルク幾何学に依存する。
我々は「ストリップ一般化ブリルアンゾーン」の概念に基づく高次元非ブロックバンド理論を確立する。
初めて、非エルミート帯域の幾何学的依存に対する一般的な基準を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:49:40 GMT)
Distribution-Aware Tensor Decomposition for Compression of Convolutional Neural Networks [4.3] テンソル化と低ランク表現による圧縮に焦点を当てる。
2つの最も一般的なテンソル分解に対する交代最小二乗アルゴリズムを提案する。
我々のデータインフォームドアプローチは、微調整なしで競争精度を達成できることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:15:15 GMT)
Secret Breach Prevention in Software Issue Reports [4.2] 機密情報の 偶然の暴露は セキュリティの脅威の増大だ
この研究は、大規模な分析とGitHub問題における公開シークレットの実用的な検出パイプラインによるギャップを埋めるものだ。
GitHubの公開イシューから54,148のインスタンスのベンチマークを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:17:44 GMT)
GENIAL: Generative Design Space Exploration via Network Inversion for Low Power Algorithmic Logic Units [4.1] 本稿では,算術単位の自動生成と最適化のための機械学習ベースのフレームワークを提案する。
ジェネリックの中核はトランスフォーマーベースのサロゲートモデルであり、2つの段階で訓練されている。
大規模なデータセットの実験では、ジェネリックは他の方法よりも一貫してサンプリング効率が高いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:26:13 GMT)
Analyzing limits for in-context learning [4.1] 我々の論文は、コンテクストの学習において、トランスフォーマーベースのモデルが標準学習アルゴリズムを暗黙的に実装する、という以前の研究からの主張に挑戦する。
本稿では,この見解に反する実証的な証拠を提示し,トランスフォーマーが固有のアーキテクチャ上の制約のため,一般的な予測精度を達成できないことを示す数学的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:54:22 GMT)
DMSORT: An efficient parallel maritime multi-object tracking architecture for unmanned vessel platforms [4.1] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、安全な船舶航行と効果的な海上監視の確保に不可欠である。
海上MOTのための効率的なDual-branch Maritime SORT (DMSORT) 法を提案する。
DMSORTは既存のReIDベースのMOTフレームワークの中で最速のランタイムを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:20:36 GMT)
On Joint Regularization and Calibration in Deep Ensembles [4.0] ディープアンサンブルは機械学習において強力なツールであり、モデル性能と不確実性校正の両方を改善している。
本稿では, 重量減衰, 温度スケーリング, 早期停止が予測性能および不確実性定量化に与える影響について検討する。
我々は、ディープアンサンブルトレーニングにおける個人と共同最適化のトレードオフを強調し、重複するホールドアウト戦略は魅力的な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） (Thu, 06 Nov 2025 08:04:19 GMT)
Minimal and Mechanistic Conditions for Behavioral Self-Awareness in LLMs [4.0] 自己認識(Self-Awareness)とは、明示的な監督なしに学習した振る舞いを正確に記述または予測する能力である。
この能力は、例えばモデルが評価中に真の能力をよりよく隠せるように、安全上の懸念を提起する。
自己認識は、容易に誘導・変調できる、ドメイン固有で線形な特徴として現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:28:16 GMT)
Random access Bell game by sequentially measuring the control of the quantum SWITCH [4.0] 雑音環境におけるベル非局所性のような量子相関を保存することは、量子技術にとって根本的な課題である。
我々は,絡み合った粒子が同一の雑音ブロックを連続して伝播するタスクであるランダムアクセスベルゲーム(RABG)を紹介した。
それぞれのノイズブロックが2つの完全消去チャネル(量子および古典的容量の消滅を伴う極端な絡み合うチャネル)から構成されるシナリオを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:08:33 GMT)
Unified Effective Field Theory for Nonlinear and Quantum Optics [3.9] マトリックス・プロデューサ・オキサイドによるリアルタイムダイナミクスは、GaAs偏光子キャビティ、エプシロン・ネアゼロインジウム・スズ・オキサイド膜、超伝導クォートン回路の公表結果と2～4%の一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:09:52 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） (Thu, 06 Nov 2025 16:29:59 GMT)
Building Trust in Virtual Immunohistochemistry: Automated Assessment of Image Quality [3.8] ディープラーニングモデルは、ヘマトキシリンとエオシン(H&E)画像から仮想化学(IHC)染色を生成することができる。
我々は16対のペア画像または未ペア画像の翻訳モデルにまたがって画像品質を決定するための、自動的かつ精度の高い基盤フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:09:09 GMT)
Advancing Equitable AI: Evaluating Cultural Expressiveness in LLMs for Latin American Contexts [3.8] 本稿では,ラテンアメリカにおける多様な文脈のAI表現について検討する。
スペイン語、ポルトガル語、先住民族の言語に対する英語の優位性がバイアスを持続させるかを強調します。
我々は、ラテンアメリカの歴史、土着の知識、多言語を反映したデータセットを優先順位付けすることで、公平なAIを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:00:35 GMT)
Direct Semantic Communication Between Large Language Models via Vector Translation [3.8] 大規模言語モデル(LLM)は、メッセージをプレーントークンとして渡すことで、最も遅延したセマンティクスを破棄する。
我々は、直接意味交換を可能にする学習されたマッピングを用いて、ベクトル変換を介して潜時ブリッジを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:43:29 GMT)
GASP: Efficient Black-Box Generation of Adversarial Suffixes for Jailbreaking LLMs [3.8] 本稿では,Jailbreakプロンプトを効率的に生成できる新しいフレームワークであるGenerative Adversarial Suffix Prompter(GASP)を紹介する。
我々は,GASPが自然な敵のプロンプトを生成でき,ベースラインよりもジェイルブレイクの成功を著しく改善し,トレーニング時間を短縮し,推論速度を加速できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:34:22 GMT)
Vibe Coding as a Reconfiguration of Intent Mediation in Software Development: Definition, Implications, and Research Agenda [3.6] vibeコーディングは、人間と生成AIが協調してソフトウェアアーティファクトを創造する、ソフトウェア開発パラダイムである。
バイブ符号化は人間と機械の労働を再分配することで認知作業を再構成することを示す。
リスクとともに、民主化、加速、システムレバレッジなど、重要な機会を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:01:57 GMT)
Twirlator: A Pipeline for Analyzing Subgroup Symmetry Effects in Quantum Machine Learning Ansatzes [3.5] 対称性は、幾何学的深層学習と幾何学的および等変量子機械学習におけるパフォーマンス向上の重要な要因である。
対称性化は有望な手法のように見えるが、量子機械学習では、追加ゲートや表現率の低下など、現実的なオーバーヘッドはよく理解されていない。
我々は,学習課題に現れる対称性に関して,量子機械学習の様々な特性を計測する自動パイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:29:24 GMT)
FiCABU: A Fisher-Based, Context-Adaptive Machine Unlearning Processor for Edge AI [3.5] 私たちは、エッジAIプロセッサにアンラーニングをもたらすソフトウェアハードウェアの共同設計であるFiCABU(Fisher-based Context-Adaptive Balanced Unlearning)を紹介します。
FiCABUは、(i)コンテキスト適応アンラーニング(Context-Adaptive Unlearning)と、(i)コンテキスト適応アンラーニング(Context-Adaptive Unlearning)を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:34:53 GMT)
How Natural Language Proficiency Shapes GenAI Code for Software Engineering Tasks [3.5] 本稿では,Large Language Models (LLMs) が生成するコードの習熟度と正しさに,英語の習熟度自体が影響を及ぼすかを検討する。
我々は164のプログラミングタスクにおいて、基本的なプロンプトから高度なプロンプトの英語の習熟度を変化させ、その結果のコード習熟度と正しさを測定した。
結果のコード習熟度への影響はモデルに依存したものの、高い習熟率のプロンプトが一貫してすべてのモデルに対してより正確なコードを出力していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:06:20 GMT)
On the Brittleness of CLIP Text Encoders [3.5] 本稿では,マルチメディア情報検索シナリオにおける複数の非意味的クエリ摂動の影響を体系的に分析する。
構文的摂動と意味論的摂動が最大の不安定を引き起こすのに対し、脆さは句読やケースのような自明な表面の編集に集中している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:33:55 GMT)
Collaborative Agents for Automated Program Repair in Ruby [3.4] 私たちは、フィードバック駆動で反復的なRubyのプロセスとしてプログラムの修復を定式化する、新しい軽量フレームワークであるRAMPを紹介します。
RAMPは、ターゲットテストを生成し、エラーを反映し、正しい解決策が見つかるまで候補修正を洗練する共同エージェントのチームを採用している。
XCodeEvalベンチマークの評価は、RAMPがRubyで67%のパス@1を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:00:17 GMT)
Explanations Go Linear: Interpretable and Individual Latent Encoding for Post-hoc Explainability [3.4] ブラックボックス機械学習モデルを理解するためには、ポストホックな説明責任が不可欠である。
本稿では,表現学習を基盤としたフレキシブルかつ解釈可能なフレームワークであるILLUMEを提案する。
我々のアプローチは、グローバルに訓練されたサロゲートとインスタンス固有の線形変換をメタエンコーダと組み合わせて、局所的およびグローバルな説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:27:00 GMT)
Large language models surpass domain-specific architectures for antepartum electronic fetal monitoring analysis [3.4] ファンデーションモデル(FM)と大規模言語モデル(LLM)は、時系列解析のために様々な領域にまたがる有望な一般化を実証している。
自動CTG分類のための最先端アーキテクチャの総合ベンチマークを初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:12:05 GMT)
ScheduleStream: Temporal Planning with Samplers for GPU-Accelerated Multi-Arm Task and Motion Planning & Scheduling [3.4] 人型ロボットと人型ロボットは、人間のように複数の腕を使って効率的にタスクを完了させることで、魅力を増している。
複数のアームを同時に制御することは、ハイブリッドな離散連続アクション空間の成長のために計算的に困難である。
タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)アルゴリズムは、効率的にハイブリッド空間で計画できるが、一般的には、並列アームの動きを可能にするスケジュールではなく、一度に1つのアームだけが動く計画を生成する。
サンプル操作による計画とスケジューリングのための,最初の汎用フレームワークであるScheduleStreamについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:17:42 GMT)
Scaling Laws for Task-Optimized Models of the Primate Visual Ventral Stream [3.3] 行動アライメントはより大きなモデルでスケールし続けるが、ニューラルアライメントは飽和する。
スケーリングの増加は、少数のサンプルでトレーニングされた小さなモデルでは、アライメントが不十分である、高レベルの視覚領域において特に有益である。
我々の結果は、現在のアーキテクチャとデータセットのスケーリングは、人間のコアオブジェクト認識の振る舞いと一致するのに十分かもしれないが、脳の視覚的腹腔の流れのモデルを改善することはできないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:32:48 GMT)
Knowledge-based anomaly detection for identifying network-induced shape artifacts [3.3] 本研究は, 合成画像中のネットワーク誘起形状アーチファクトを検出するための, 知識に基づく新しい異常検出手法を提案する。
2つの合成マンモグラフィーデータセットにおいて,ネットワークによって誘導される形状のアーティファクトを同定する手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:19:49 GMT)
Performance Evaluations of Signed and Unsigned Noisy Approximate Quantum Fourier Arithmetic [3.3] 量子コンピュータ上でQFTベースの整数加算と乗算を実装した。
これらの演算は様々な量子応用に基本的である。
我々はこれらの実装をIBMの超伝導量子ビットアーキテクチャに基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:34:48 GMT)
BAPPA: Benchmarking Agents, Plans, and Pipelines for Automated Text-to-SQL Generation [3.2] 既存の大規模言語モデル(LLM)は、大きなスキーマサイズと複雑な推論のために、自然な命令からsqlを生成するのに苦労する。
本研究では,3つのマルチエージェントLPMパイプラインを探索し,小規模から大規模のオープンソースモデルにまたがる系統的なパフォーマンスベンチマークを行う。
Bird-Bench Mini-Dev セットの実験では、マルチエージェントの議論は小さなモデルの性能を向上させることができ、Qwen2.5-7b-Instruct の実行精度は最大10.6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:00:15 GMT)
Ground-Truth Subgraphs for Better Training and Evaluation of Knowledge Graph Augmented LLMs [3.2] SynthKGQAは、あらゆる知識グラフから高品質な合成知識グラフ質問回答データセットを生成するためのフレームワークである。
我々は、KGレトリバーのより情報的なベンチマークを可能にするだけでなく、SynthKGQAで生成されたデータにより、より優れたモデルをトレーニングできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:45:18 GMT)
Toward Clinically Grounded Foundation Models in Pathology [3.2] ファンデーションモデル(FM)はコンピュータビジョンと言語処理に革命をもたらした。
最近の評価では、診断精度の低下、ロバスト性の低下、幾何学的不安定性、重い計算要求、安全性の脆弱性など、根本的な弱点が示されている。
本稿では,主流AIにおける基本基盤モデリングの前提となる仮定と,人間の組織の本質的複雑さとの深い概念的ミスマッチから導かれることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:01:43 GMT)
Deep Dictionary-Free Method for Identifying Linear Model of Nonlinear System with Input Delay [3.1] 本稿では,LSTMを拡張したディープ・クープマンモデルを用いて,クープマン作用素を近似する新しい手法を提案する。
提案フレームワークは歴史的依存関係を捕捉し,時間遅延システムダイナミクスを遅延空間に効率的にエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:22:53 GMT)
Exploiting Data Structures for Bypassing and Crashing Anti-Malware Solutions via Telemetry Complexity Attacks [3.1] 我々は、データ処理コンポーネントが攻撃面を悪用し、分析の拒否(DoA)状態に繋がることを示す。
textitTelemetry Complexity Attacks (TCAs) は,コレクション機構の基本的なミスマッチを利用した,新たな脆弱性のクラスである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:45:03 GMT)
OUNLP at TSAR 2025 Shared Task: Multi-Round Text Simplifier via Code Generation [3.1] 本稿では、TSAR-2025共有タスク(Alva-Manchego et al., 2025)に提出されたOUNLPシステムについて述べる。
LLM-prompting-based generation を用いた可読性制御テキストの簡易化のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:16:32 GMT)
MusRec: Zero-Shot Text-to-Music Editing via Rectified Flow and Diffusion Transformers [3.1] MusRecは、現実世界の音楽の多様な編集タスクを効率よく効率的に実行できる最初のゼロショットテキスト-音楽編集モデルである。
実験により,本手法は音楽コンテンツ保存,構造的整合性,忠実さの編集において,既存の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:01:52 GMT)
Guided by Stars: Interpretable Concept Learning Over Time Series via Temporal Logic Semantics [3.1] STELLEは、時間論理の概念の空間に軌跡を直接埋め込むことによって分類と説明を統一する神経象徴的なフレームワークである。
我々のモデルは精度と解釈可能性を共同で最適化し、各予測はそれを特徴付ける最も関連する論理的概念を伴っている。
実験により、STELLEは様々な実世界のベンチマークで検証された論理的に忠実な説明を提供しながら、競争精度を達成していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:31:27 GMT)
Bit-Flipping Attack Exploration and Countermeasure in 5G Network [3.1] 敵が5Gネットワークトラフィックをインターセプトし、復号化せずに暗号化されたメッセージの特定フィールドを変更するという整合性攻撃であるビットフリップ攻撃に対する5Gシステムの脆弱性を調査し、受信機に有効なままメッセージを変更した。
5GのNAS積分アルゴリズム(NIA)と比較して通信オーバーヘッドを増大させることなく、特定の暗号化フィールドを操作することの難しさを高めることにより、このような攻撃の効果を軽減するためのキーストリームベースのシャッフル防御機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:51:28 GMT)
MedDChest: A Content-Aware Multimodal Foundational Vision Model for Thoracic Imaging [3.0] 我々は胸部画像に特化して最適化された新しい基礎的視覚変換器(ViT)モデルであるMedDChestを提案する。
われわれはMedDChestを、120万枚以上の画像からなる大規模でキュレートされたマルチモーダルデータセットでゼロからトレーニングした。
我々は、下流の様々な診断タスクを微調整することで、モデルの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:28:56 GMT)
Flashlight: PyTorch Compiler Extensions to Accelerate Attention Variants [3.0] 我々はPyTorchエコシステム内のコンパイラネイティブフレームワークであるFlashlightを紹介した。
我々はFlashlightがFlexAttentionよりも競争力や優れた性能を持つカーネルを生産していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:10:15 GMT)
Where Do LLMs Still Struggle? An In-Depth Analysis of Code Generation Benchmarks [3.0] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成において大きな成功を収めています。
4つの人気のあるベンチマークでコード生成タスクを調べ、主要なLCMが失敗する可能性が最も高いものを特定しました。
分析の結果,LSMでは4つの欠陥パターンが繰り返し発生し,またベンチマークタスクに共通する合併症がしばしば失敗に繋がることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:38:03 GMT)
The Impact of Prosodic Segmentation on Speech Synthesis of Spontaneous Speech [3.0] 韻律的セグメンテーションによる訓練は、より分かりやすく、音響的に自然な音声を生み出した。
将来の研究をサポートするため、すべてのデータセット、ソースコード、訓練されたモデルはCC BY-NC-ND 4.0ライセンスの下で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:49:06 GMT)
AI Agentic Vulnerability Injection And Transformation with Optimized Reasoning [2.9] AVIATORはAIによる最初の脆弱性注入ワークフローである。
高忠実で多様な大規模な脆弱性データセット生成のために、現実的でカテゴリ固有の脆弱性を自動的に注入する。
セマンティック分析、LoRAベースのファインチューニングとRetrieval-Augmented Generationで強化されたインジェクション合成、静的解析とLLMベースの識別器によるインジェクション後の検証を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:24:36 GMT)
Are We Asking the Right Questions? On Ambiguity in Natural Language Queries for Tabular Data Analysis [2.9] 我々は、協調的なクエリ、すなわち、解決可能な解釈をもたらすクエリを区別する原則的なフレームワークを開発する。
クエリを15の一般的なデータセットで分析し、制御不能なクエリ型の混合を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:39:18 GMT)
Learning Dynamics of RNNs in Closed-Loop Environments [2.9] 神経科学にインスパイアされたタスクで訓練されたリカレントニューラルネットワーク(RNN)は、脳計算の強力なモデルを提供する。
閉ループ文脈で学習した線形RNNの学習力学を記述する数学的理論を開発する。
閉ループRNNの学習力学は,短期的政策改善とエージェント環境相互作用の長期的安定性の相互作用によって制御されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:45:12 GMT)
How Memory in Optimization Algorithms Implicitly Modifies the Loss [2.9] 本稿では,最適化アルゴリズムをメモリと近似するメモリレスアルゴリズムを同定する手法を提案する。
我々は、LionがAdamWのようなメモリによって引き起こされる暗黙の反正則化を持っていないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:39:58 GMT)
ODE approximation for the Adam algorithm: General and overparametrized setting [2.8] 我々は、Adamアルゴリズムが特定のベクトル場の流れの擬似軌跡であることを示す。
大域的ミニマの近傍では、目的関数がアダムベクトル場によって誘導される流れのリアプノフ関数として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:15:41 GMT)
Denoised Recommendation Model with Collaborative Signal Decoupling [2.8] 協調フィルタリング (CF) アルゴリズムは, ユーザ・イテム相互作用行列のノイズにより, 最適以下の推薦性能に悩まされる。
本研究では,不安定な相互作用を識別する新しいGNNベースのCFモデル DRCSDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:18:02 GMT)
Projection Methods for Operator Learning and Universal Approximation [2.7] 任意のバナッハ空間における連続(おそらく非線形)作用素に対する新しい普遍近似定理を得る。
複数の変数の射影に基づくバナッハ空間における演算子学習手法を導入・研究する。
本稿では,演算子学習における深層学習方法論の理論的枠組みとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:49:16 GMT)
IntelliProof: An Argumentation Network-based Conversational Helper for Organized Reflection [2.7] LLMを通して議論的エッセイを分析する対話型システムであるIntelliProofを提案する。
既存の自動エッセイスコアシステムとは異なり、IntelliProofはユーザーエクスペリエンスを強調している。
IntelliProofは、議論的なエッセイとそれに対応する自然言語グラフをよりよく理解するためのツールセットを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:43:37 GMT)
IndicVisionBench: Benchmarking Cultural and Multilingual Understanding in VLMs [2.7] IndicVisionBenchはインド亜大陸を中心とした最初の大規模ベンチマークである。
我々のベンチマークは光学文字認識(OCR)、マルチモーダル機械翻訳(MMT)、視覚質問応答(VQA)を含む3つのマルチモーダルタスクにまたがる。
さらに,10言語にまたがるアノテーションの並列コーパスをリリースし,VLMの文化的・言語的バイアスを解析するためのユニークなリソースを創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:01:22 GMT)
An MLCommons Scientific Benchmarks Ontology [2.7] 本稿では,統一的,コミュニティ主導の取り組みを通じて開発された科学ベンチマークのオントロジーを紹介する。
この取り組みは、異なるベンチマークとフレームワークの大規模なセットを単一の分類に集約する。
新しいベンチマークはMLCommons Science Working Groupが調整したオープンな提出を通じて追加することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:07:18 GMT)
A Systematic Evaluation of Self-Supervised Learning for Label-Efficient Sleep Staging with Wearable EEG [2.6] ウェアラブル脳波を用いた睡眠ステージングのための自己教師型学習の最初の体系的評価について述べる。
Ikon Sleep ウェアラブルEEG ヘッドバンドで取得した2つの睡眠データベース上で,SSL 手法の確立と評価を行った。
その結果、SSLは教師付きベースラインよりも最大10%の分類性能を継続的に改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:48:32 GMT)
Test-Time Warmup for Multimodal Large Language Models [2.5] 本稿では,弱い教師付き補助タスクからのデータを活用することで,テストインスタンス毎のMLLMを適応させるテスト時間ワームアップ手法を提案する。
MMMUでは4.03%,VQA-Radでは5.28%,Llama-Vision-Instructモデルでは1.63%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:24:59 GMT)
A Linear Fractional Transformation Model and Calibration Method for Light Field Camera [2.5] 本稿では、主レンズとマイクロレンズアレイを分離するために、線形分数変換パラメータ$alpha$を提案する。
提案手法は,少なくとも二乗法に基づく解析解を含む。
提案モデルに基づいて, 原光場画像のシミュレーションを高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:32:04 GMT)
EERO: Early Exit with Reject Option for Efficient Classification with limited budget [2.5] 本稿では,早期退避の問題をリジェクションオプション付き複数分類器を使用する問題に翻訳する新しい手法であるEEROを提案する。
我々は、固定予算を保証するために指数重の集約を用いて、異なる頭部で出口の確率を調整する。
Cifar と ImageNet のデータセット上で ResNet-18 モデルと ConvNext アーキテクチャを用いて実験を行った結果,提案手法は予算配分を効果的に管理するだけでなく,過度なシナリオの正確性も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:28:26 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） (Thu, 06 Nov 2025 10:52:31 GMT)
FuseFlow: A Fusion-Centric Compilation Framework for Sparse Deep Learning on Streaming Dataflow [2.4] 我々は,PyTorchで記述されたスパース機械学習モデルを融合したスパースデータフローグラフに変換するコンパイラFuseFlowを提案する。
FuseFlowはスパース操作の一般的なクロス圧縮融合をサポートする最初のコンパイラである。
我々はFuseFlowを使って、空白のある4つの現実世界の機械学習アプリケーションを設計空間で探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:40:20 GMT)
ThaiOCRBench: A Task-Diverse Benchmark for Vision-Language Understanding in Thai [2.4] ThaiOCRBenchは、タイ語テキストに富んだ視覚理解タスクにおいて、視覚言語モデル(VLM)を評価するための最初の包括的なベンチマークである。
我々は、プロプライエタリシステムとオープンソースシステムの両方にまたがるゼロショット設定で、最先端のVLMを幅広く評価する。
詳細な誤り分析を通じて,言語バイアス,構造ミスマッチ,幻覚コンテンツといった重要な課題を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:57:39 GMT)
Comparing EPGP Surrogates and Finite Elements Under Degree-of-Freedom Parity [2.4] 境界制約付きEhrenpreis--Palamodov Gaussian Process (B-EPGP) とCrank--Nicolson Time Step (CN-FEM) を組み合わせた古典的有限要素法との比較検討を行った。
一致したDoFの下では、B-EPGPはCN-FEMよりも宇宙空間での時空$L2$-errorと最大$L2$-errorを一貫して減少させ、精度を約2桁向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:33:17 GMT)
High-Tc superconductivity above 130 K in cubic MH4 compounds at ambient pressure [2.4] 水素化物は長年、室温超伝導を達成するための有望な候補と考えられてきた。
本稿では,MH4による高温超伝導体のクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:44:31 GMT)
Data Efficiency and Transfer Robustness in Biomedical Image Segmentation: A Study of Redundancy and Forgetting with Cellpose [2.4] Cellposeのような一般的なバイオメディカルイメージセグメンテーションモデルは、様々な画像モダリティや細胞タイプにまたがって適用されてきている。
本研究では,Cellposeをケーススタディとして,課題の体系的実証分析を行う。
データ冗長性を評価するため、コンパクトで多様なトレーニングサブセットを構築するための単純なデータセット量子化(DQ)戦略を提案する。
破滅的な忘れ物を調べるため、クロスドメイン微調整実験を行い、ソースドメインの性能の著しい劣化を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:45:56 GMT)
Covariance Descriptors Meet General Vision Encoders: Riemannian Deep Learning for Medical Image Classification [2.4] 共分散記述子は、画像特徴の2階統計をキャプチャする。
一般的なコンピュータビジョンのタスクでは高い性能を示してきたが、医用画像では未発見のままである。
従来型および学習型医用画像分類の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:49:25 GMT)
A Standardized Benchmark for Multilabel Antimicrobial Peptide Classification [2.3] 検証された27のレポジトリから8万個以上のペプチドを統合する実験フレームワークであるESCAPEについて述べる。
本データセットは,抗微生物ペプチドを負の配列から分離し,その機能的アノテーションを生物学的にコヒーレントなマルチラベル階層に組み込む。
ESCAPEに基づいて,配列と構造情報を利用してペプチドの複数の機能活性を予測するトランスフォーマーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:10:48 GMT)
Quantifying the Climate Risk of Generative AI: Region-Aware Carbon Accounting with G-TRACE and the AI Sustainability Pyramid [2.3] GenAIは、エネルギー需要と関連するCO2排出量が新たな気候リスクのカテゴリとして出現する、急速に拡大するデジタルインフラである。
本研究は、トレーニングおよび推論関連エミッションを定量化するクロスモーダルな領域認識フレームワークであるG-TRACEを紹介する。
AI Sustainability Pyramidは、炭素会計メトリクスと運用の準備、最適化、管理を結びつける7段階のガバナンスモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:52:02 GMT)
Application Management in C-ITS: Orchestrating Demand-Driven Deployments and Reconfigurations [2.2] 大規模C-ITSに対する需要駆動型アプリケーション管理手法を提案する。
我々は、C-ITS内の異なるエンティティからの要求を考慮に入れます。
このアプローチは、提案したアプリケーション管理フレームワークを通じて動的に調整することで、変更と新しい要求を処理します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:18:07 GMT)
Are We Aligned? A Preliminary Investigation of the Alignment of Responsible AI Values between LLMs and Human Judgment [2.2] 大規模言語モデル(LLM)は、要求の導出、設計、評価といったソフトウェア工学のタスクにますます採用されている。
本研究では、LLMの価値観が、米国代表のサンプルとAI実践者の2つの人間のグループとどのように一致しているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:02:04 GMT)
Dynamic Jointly Batch Selection for Data Efficient Machine Translation Fine-Tuning [2.0] 本稿では,細調整機械翻訳システムに特化して設計されたデータ選択手法を提案する。
学習可能性スコアを定義することにより,本手法は訓練用データポイントの有用性を体系的に評価する。
CCMatrixデータセットに微調整したmBARTモデルを用いて,英語とペルシャ語と他の言語対の実験を行い,本手法がデータ効率を最大5倍改善できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:33:29 GMT)
Style2Code: A Style-Controllable Code Generation Framework with Dual-Modal Contrastive Representation Learning [1.9] コントラスト学習と条件デコーディングを組み合わせた2段階の学習フレームワークを提案する。
これは、スタイル誘導コード生成のためのコントラストアライメントと条件付きデコーディングを組み合わせた最初のアプローチの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:23:05 GMT)
Multi-Task Learning for Visually Grounded Reasoning in Gastrointestinal VQA [1.9] メディアエバルメディコ2025チャレンジのためのマルチタスク・フレームワークを提案し,ロラ調整型Florence-2モデルを用いて同時視覚質問応答(VQA)を行う。
提案システムは,(1)質問応答学習のためのKvasir-VQA-x1,(2)構造化医用推論を提供する合成豊かな説明データセット,(3)視覚的特徴とセグメンテーションマスクをリンクするテキストと領域のペアの3つを統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:09:56 GMT)
GraSP-VLA: Graph-based Symbolic Action Representation for Long-Horizon Planning with VLA Policies [1.9] 既存のソリューションでは、ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルによるエンドツーエンドの模倣学習や、アクション・モデル・ラーニング(AML)によるシンボリック・アプローチが採用されることが多い。
GraSP-VLAは、人間のデモンストレーションの象徴的な表現を生成するためにContinuous Scene Graph表現を使用する。
その結果,GraSP-VLAは観測からの自動計画領域生成タスクにおいて,記号表現のモデル化に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:39:38 GMT)
Online Conformal Inference with Retrospective Adjustment for Faster Adaptation to Distribution Shift [1.9] 振り返り調整を伴う新しいオンラインコンフォメーション推論手法を提案する。
提案手法は,より高速なカバーリカバリと統計的効率の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:11:51 GMT)
Vision Foundation Models in Agriculture: Toward Domain-Specific Adaptation for Weed Herbicide Trials Assessment [1.8] 除草剤試験は、植物種の正確な同定と除草剤による損傷の評価を必要とする。
本研究では,除草剤の試薬評価に汎用的視覚基盤モデルを適用した。
大規模でキュレートされた農業データセットに対して、自己教師付き学習アプローチを用いてトレーニングされたモデルは、除草剤試薬画像に最適化されたリッチで移動可能な表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:30:32 GMT)
Multimodal Cancer Modeling in the Age of Foundation Model Embeddings [1.8] 我々は、がんデータの自由テキスト埋め込みよりも古典的な機械学習モデルを訓練する。
マルチモーダル核融合の容易かつ付加的な効果を示す。
病理報告テキストを含めることの利点を示し、モデルに基づくテキスト要約と幻覚の効果を厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:32:39 GMT)
KoTaP: A Panel Dataset for Corporate Tax Avoidance, Performance, and Governance in Korea [1.8] 韓国税回避パネル(KoTaP)は、KOSPIおよびKOSDAQに上場する非金融企業の長期パネルデータセットである。
KoTaPは、企業税回避を予測変数として扱い、複数のドメインにリンクするように設計されている。
KoTaPは、エコノメトリとディープラーニングモデルのベンチマーク、外部の妥当性チェック、説明可能なAI分析の応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:13:53 GMT)
MCTED: A Machine-Learning-Ready Dataset for Digital Elevation Model Generation From Mars Imagery [1.7] この研究は、火星のデジタル標高モデル予測タスクのための新しいデータセットを提示し、MCTEDと呼ばれる機械学習アプリケーションに備える。
データセットは、高解像度の火星オルソニメージとDEMペアを処理するように設計された包括的パイプラインを使用して、Day et alから生成された。
火星探査機マーズ・リコネッサンス・オービター(Mars Reconnaissance Orbiter)がCTX装置を用いて収集したデータで、火星の表面を包括的にカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:50:07 GMT)
SLOFetch: Compressed-Hierarchical Instruction Prefetching for Cloud Microservices [1.6] 大規模ネットワークサービスは、深いソフトウェアスタックとマイクロサービスオーケストレーションに依存している。
我々は、これらのクラウドワークロードに対する命令プリフェッチを再考し、SLO駆動および自己最適化システムと整合する設計を提案する。
データセンターアプリケーションでは,チップ状態が小さく,EIPのようなスピードアップが維持され,ML時代のネットワークサービスの効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:48:53 GMT)
Quantum Key Distribution via Charge Teleportation [1.6] 電荷テレポーテーションに基づく量子鍵分布(QKD)プリミティブを導入する。
エネルギーテレポーテーションスキームとは対照的に、電荷信号はビット対称であり、単一の基底で測定される。
我々は、古典的なビットフリップと局所的な量子ノイズに対するレジリエンスを定量化し、符号の完全性、すなわちキーの正しさが保存されている状態を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:45:10 GMT)
Findings of the Fourth Shared Task on Multilingual Coreference Resolution: Can LLMs Dethrone Traditional Approaches? [1.6] 本稿は,多言語協調解決に関する共有課題の第4版の概要を述べる。
以前の版と同様に、参加者は参照を識別し、アイデンティティのコア参照に従ってそれらをクラスタ化するシステムを開発するよう求められた。
今年のタスクの重要な革新は、専用の大規模言語モデルトラックの導入だった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:12:36 GMT)
Zero-Shot Referring Expression Comprehension via Vison-Language True/False Verification [1.6] ゼロショットワークフローは、REC固有のトレーニングを使わずに、競争力や優れたパフォーマンスを達成することができることを示す。
我々の手法は、RECをボックスワイドな視覚言語検証として再構成する。
タスク固有の事前学習ではなく,ワークフロー設計が強力なゼロショットREC性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:29:52 GMT)
Simplex-FEM Networks (SiFEN): Learning A Triangulated Function Approximator [1.6] SiFEN は、f: Rd -> Rk を学習された単純なメッシュ上の大域的な Cr 有限要素場として表現する学習的多項式予測器である。
各クエリは、正確に1つの単純度と、ほとんどのd+1基底関数をバリ座標を介して活性化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:49:13 GMT)
MeAJOR Corpus: A Multi-Source Dataset for Phishing Email Detection [1.6] 本稿では,新しいマルチソース・フィッシング・メール・データセットであるMeAJORを提案する。
135894のサンプルが統合されており、フィッシングの戦術と正当なメールが多岐にわたる。
複数のカテゴリから幅広い機能を統合することで、データセットは再利用可能な一貫性のあるリソースを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:20:31 GMT)
AI-Enhanced High-Density NIRS Patch for Real-Time Brain Layer Oxygenation Monitoring in Neurological Emergencies [1.6] 我々は、脳皮質からリアルタイムで層特異的な酸素化データを提供するために最適化されたAI駆動の高密度NIRSシステムを導入する。
提案システムは,高密度NIRS反射率データとMRIに基づく合成データセットに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークを統合する。
シミュレーションでは、我々のAI支援NIRSは、実際の皮質酸素化と強い相関を示し、従来の方法よりも顕著に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:45:01 GMT)
Higher-Order Singular-Value Derivatives of Rectangular Real Matrices [1.5] 実矩形行列における特異値の一般$n$-次フレット微分を導出するための理論的枠組みを提案する。
自己随伴作用素に対する加藤の摂動解析理論から還元分解子作用素を利用する。
我々のフレームワークは、ランダム行列応用における高次スペクトル感度研究のための実用的なツールキットを研究者に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:09:46 GMT)
Mustafar: Promoting Unstructured Sparsity for KV Cache Pruning in LLM Inference [1.5] 非構造化空間は、LLMのKVキャッシュ圧縮を大幅に改善する。
非構造化空間下でのキーキャッシュとバリューキャッシュの両方に高い効果が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:11:18 GMT)
KARMA: Efficient Structural Defect Segmentation via Kolmogorov-Arnold Representation Learning [1.5] KARMAは1次元関数の合成を通じて複雑な欠陥パターンをモデル化するセマンティックセグメンテーションフレームワークである。
ベンチマークインフラストラクチャインスペクションデータセットの実験は、KARMAがIoUパフォーマンスの競争力または優位性を達成することを示した。
KARMAは、リアルタイムデプロイメントに適した推論速度を維持し、精度を損なうことなく、実用的な自動インフラ検査システムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:50:20 GMT)
"Let's Agree to Disagree": Investigating the Disagreement Problem in Explainable AI for Text Summarization [1.4] 「相違問題」は、異なるXAI手法が同じモデル結果に対して矛盾する説明を下すときに発生する。
この研究は、テキスト要約における不一致問題を経験的に調査した最初のものの一つである。
我々はテキストセグメントにXAIメソッドを使用して、不一致を減らすための局所的な説明を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:40:30 GMT)
Simple 3D Pose Features Support Human and Machine Social Scene Understanding [1.4] 人間は3次元空間的ポーズ情報に頼り、社会的相互作用を判断する。
日常的な人間の行動を描いた短いビデオクリップで3次元関節位置を抽出する。
興味深いことに、3Dのジョイントポジションは、現在のAIビジョンモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:19:26 GMT)
Robustness in Large Language Models: A Survey of Mitigation Strategies and Evaluation Metrics [1.4] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)の発展のための有望な基盤として登場した。
この調査は、この領域における現在の研究の包括的概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:02:24 GMT)
Assessing the value of Geo-Foundational Models for Flood Inundation Mapping: Benchmarking models for Sentinel-1, Sentinel-2, and Planetscope for end-users [1.4] Foundationsal Models (GFMs) は、衛星画像から高速かつ信頼性の高い情報抽出を可能にする。
これらの可能性にもかかわらず、GFMがU-Netのような従来のモデルより優れているかどうかは不明だ。
我々はTransNorm, U-Net, Attention U-Netに対して, Prithvi 2.0, Clay V1.5, DOFA, UViTの3つのGFMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:22:11 GMT)
Non-invertible Kramers-Wannier duality-symmetry in the trotterized critical Ising chain [1.4] 臨界逆場イジングモデルの1次トロッタ化は積分可能であることを示す。
次に、トロッター化進化のための非可逆クラマース・ワニエ双対対称性に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:46:08 GMT)
When retrieval outperforms generation: Dense evidence retrieval for scalable fake news detection [1.3] DeReCは、汎用的なテキスト埋め込みが、実際に検証タスクにおいて、自動回帰LPMベースのアプローチを効果的に置き換える方法について、軽量なフレームワークである。
本システムでは,高密度検索と特殊分類を組み合わせることにより,精度が向上し,効率も向上した。
この結果から, 検索システムでは, 特定のタスクにおいて, LLMの性能に適合したり, 上回ったりできることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:35:45 GMT)
Adversarially Robust and Interpretable Magecart Malware Detection [1.3] Magecartのスキミング攻撃は、オンライン決済システムにおけるクライアント側のセキュリティとユーザ信頼に対する重大な脅威として浮上している。
本稿では,実世界のデータセットを用いた機械学習(ML)モデルの比較研究を通じて,Magecart攻撃の堅牢かつ説明可能な検出を実現するという課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:13:29 GMT)
wa-hls4ml: A Benchmark and Surrogate Models for hls4ml Resource and Latency Estimation [1.3] MLアクセラレータリソースと遅延推定のためのベンチマークであるwa-hls4mlを紹介する。
また、MLアクセラレータのレイテンシとリソースを予測するGNNおよびトランスフォーマーベースのサロゲートモデルも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:18:13 GMT)
The Future of Generative AI in Software Engineering: A Vision from Industry and Academia in the European GENIUS Project [1.2] GenAIはコードを生成し、バグを特定し、修正を推奨し、品質保証をサポートする。
GENIUSプロジェクトは、すべてのSDLCフェーズにわたるAI統合を進めることで、これらの課題に対処することを目指している。
このビジョンペーパーは、GenAI駆動ソフトウェアエンジニアリングの将来について、共通の視点を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:41:33 GMT)
Impossibility Results of Card-Based Protocols via Mathematical Optimization [1.2] 本稿では,カードベースの暗号分野における不確実性を証明するための新しい手法として,数学的最適化を提案する。
この研究の意義は、不合理な結果を証明するための新しいフレームワークを提供し、追加のカードが同じ色である限り、任意の数のカードに有効である証明を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:35:02 GMT)
Symmetry-enriched topological order and quasi-fractonic behavior in $\mathbb{Z}_N$ stabilizer codes [1.2] そこで我々は,qudit stabilityr codes, $mathbbZN$ bi-bicycle (BB) codesの研究を行った。
我々の中心的な発見は、これらのBB符号の本質的な位相的性質は、 $mathbbZ_p$ の値の性質によって決定できるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:05:17 GMT)
QEF: Reproducible and Exploratory Quantum Software Experiments [1.2] 量子実験フレームワーク(QEF)は、量子アルゴリズムの体系的、仮説駆動的な研究を支援するように設計されている。
QEFは、簡潔な仕様によって量子ソフトウェアとアルゴリズムの実験のすべての重要な側面を捉えている。
QEFは、全体的な実験ランタイムを改善するために、パラメータの再利用をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:17:55 GMT)
Multi-Directional Periodic Driving of a Two-Level System beyond Floquet Formalism [1.1] 任意の周期駆動を受ける半古典的2レベル量子系の応答に対する正確な表現を導入する。
我々はパスサム定理で$star$-resolvent形式を使い、シュル・オーディンガーの方程式の正確な級数解を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:59:17 GMT)
Google-MedGemma Based Abnormality Detection in Musculoskeletal radiographs [1.1] 本稿では,筋骨格X線写真における自動異常検出のためのMedGemmaベースのフレームワークを提案する。
前処理したX線画像をMedGemmaビジョンバックボーンを用いて高次元埋め込みに符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:51:42 GMT)
Dynamic causal discovery in Alzheimer's disease through latent pseudotime modelling [1.1] そこで本研究では,従来の潜伏変数モデルを現実のアルツハイマー病データに適用し,慢性期とは無関係にデータ駆動性疾患の軌跡に沿って患者に指示する擬似時刻を推定する。
本稿では,新しいマーカーと確立されたADマーカーとの動的相互作用を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:12:09 GMT)
Mathematics with large language models as provers and verifiers [1.1] ChatGPT は6つの IMO 問題のうち5つを解き、[Cohen, Journal of Sequences, 2025] の 6 個の数理論の予想の約3分の1を閉じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:23:35 GMT)
Magic tricycles: Efficient magic state generation with finite block-length quantum LDPC codes [1.1] 有限ブロック長量子LDPC符号のクラスを導入し,そのクラスを三サイクル符号と呼ぶ。
これらのコードは、論理的な$CCZ$ゲートを3つのコードブロック間で実装する、一定の深さの物理回路をサポートすることができる。
本研究では, 単発状態準備と誤り訂正が可能な三サイクル符号により, 高効率なマジックステート生成プロトコルが実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:03:24 GMT)
Transferable & Stealthy Ensemble Attacks: A Black-Box Jailbreaking Framework for Large Language Models [1.1] 我々は,複数のLDM-as-Attacker戦略を統合し,高度に転送可能で効果的な攻撃を実現する新しいブラックボックスジェイルブレイクフレームワークを提案する。
このフレームワークは、以前のジェイルブレイクの研究と実践から3つの重要な洞察に基礎を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:56:24 GMT)
A Multi-target Bayesian Transformer Framework for Predicting Cardiovascular Disease Biomarkers during Pandemics [1.1] 新型コロナウイルス(COvid-19)パンデミックは世界中の医療システムを破壊し、心血管疾患(CVD)などの慢性疾患の患者に不当に影響を及ぼした
これらの破壊は、LDLコレステロール(LDL-C)、HbA1c、BMI、シストーリック血圧(SysBP)を含む主要なCVDバイオマーカーに影響を及ぼした
EHRデータからCVDバイオマーカーを共同で予測するために,BERTをベースとしたMBT-CB(Multi-target Bayesian Transformer:MBT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:39:18 GMT)
A Low Rank Neural Representation of Entropy Solutions [1.0] 本研究では, 平滑な凸束関数を持つ非線形スカラー保存法則に対するエントロピー解の新しい表現を構築した。
衝撃トポロジーの複雑さにかかわらず, 一定の層数と少数の係数を持つ低階神経表現が任意のエントロピー解を近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:00:53 GMT)
Residual Kolmogorov-Arnold Network for Enhanced Deep Learning [0.9] 深層畳み込みニューラルネットワーク(Deep Convolutional Neural Network, CNN)は、ネットワーク深度内に数百のレイヤがあるため、最適化が困難で、トレーニングにコストがかかる。
我々はResidual Kolmogorov-Arnold Network (RKAN)と呼ばれる"plug-in"モジュールを導入する。
RKANは、異なるビジョンタスクにおけるベースラインモデルよりも一貫した改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:59:32 GMT)
The Peril of Preference: Why GRPO fails on Ordinal Rewards [0.9] 我々は、この欠陥を解決する新しい定式化であるCoRPO(Correctness Relative Policy Optimization)を導入する。
CoRPOは適応ベースラインを使用し、最小品質の閾値を強制する。
コード検証タスクにおいて、CoRPOを実証的に検証し、より安定した収束とドメイン外一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:12:50 GMT)
SolarCrossFormer: Improving day-ahead Solar Irradiance Forecasting by Integrating Satellite Imagery and Ground Sensors [0.9] SolarCrossFormerは、日頭照射予測のための新しいディープラーニングモデルである。
地上の気象観測所のネットワークから衛星画像と時系列を合成する。
スイスのあらゆる場所で、最大24時間前の地平線を15分間の解像度で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:18:39 GMT)
Efficient Topic Extraction via Graph-Based Labeling: A Lightweight Alternative to Deep Models [0.9] 我々は、トピックモデリング(TM)のような確率論的および統計的アプローチは、少ない計算資源を必要とする効果的な代替手段を提供することができると論じる。
TMは、ラベルなしテキストの大規模なコレクションでトピックを自動的に検出する統計手法である。
本稿では,話題語を意味論的に関連づけたグラフベースのアプローチを提案し,それらの関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:34:35 GMT)
EMO100DB: An Open Dataset of Improvised Songs with Emotion Data [0.9] Emo100DBは、ラッセルの感情の概略モデルに基づく感情データで記録され、書き起こされた即興の曲からなるデータセットである。
このデータセットは、メロディ、歌詞、演奏、歌い、20人の若者によって録音された楽器伴奏からなる即興の曲を収集して開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:07:12 GMT)
Fooling Algorithms in Non-Stationary Bandits using Belief Inertia [0.8] アルゴリズムの実証的信念が、過去の報酬平均を通じてエンコードされ、変化後の新たな証拠に抵抗するモーメントをいかに生み出すかを示す。
解析を非定常性を扱うために定期的に再起動するアルゴリズムに拡張し、たとえ最悪の場合の後悔が T において線形であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:16:56 GMT)
MDM: Manhattan Distance Mapping of DNN Weights for Parasitic-Resistance-Resilient Memristive Crossbars [0.8] マンハッタン距離マッピング(Manhattan Distance Mapping、MDM)は、中間ビットスライクメモリ(CIM)クロスバーのウェイトマッピング手法である。
MDMは活性膜配置を最適化することでPR効果を緩和する。
ImageNet-1k上のDNNモデルに適用すると、MDMはNFを最大46%削減し、ResNetsの平均3.6%のアナログ歪み下での精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:34:10 GMT)
Large language models replicate and predict human cooperation across experiments in game theory [0.8] 大きな言語モデルが実際の人間の意思決定をいかに反映しているかは、いまだに理解されていない。
我々は,ゲーム理論実験のディジタルツインを開発し,機械行動評価のためのシステマティック・プロンプトと探索の枠組みを導入する。
Llamaは人間の協調パターンを高い忠実度で再現し、合理的選択理論から人間の偏差を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:21:27 GMT)
Virus Spreading in Quantum Networks [0.8] 量子ネットワークにおけるウイルス拡散問題について検討する。
以上の結果から,ウイルス感染に対する量子ネットワークの耐性が高まる傾向が示唆された。
これらの発見は、将来の大規模量子通信システムのセキュリティと信頼性に関する重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:55:24 GMT)
Source-Only Cross-Weather LiDAR via Geometry-Aware Point Drop [0.8] LiDARセマンティックセグメンテーションは、屈折、散乱、点降下が幾何を損なうため、悪天候で劣化する。
本稿では,アジマスをアジマスに整列させ,隣接する連続性を維持するために円形のパディングを施した光幾何対応アダプタを提案する。
このアダプタは、データ中心の増分ベースラインでmIoUを7.9ポイント、クラス中心の正規化ベースラインで0.6ポイント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:45:44 GMT)
Regularized GLISp for sensor-guided human-in-the-loop optimization [0.8] 我々は、測定可能な記述子を優先学習ループに統合するGLISpのセンサ誘導正規化拡張を導入する。
これにより、主観フィードバックと定量的センサー情報を組み合わせたグレーボックス構造が注入される。
解析的ベンチマークと人間の車載サスペンションチューニングタスクの数値評価は、より高速な収束と優れた最終解を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:00:56 GMT)
Submanifold Sparse Convolutional Networks for Automated 3D Segmentation of Kidneys and Kidney Tumours in Computed Tomography [0.8] 本稿では,ボクセルスペーシフィケーションとサブマニフォールドスパース畳み込みネットワークの2つの段階に分けて,新しい手法を提案する。
この方法では、高解像度の入力とネイティブな3Dモデルアーキテクチャでセグメンテーションを行うことができる。
腎癌患者のCT像の文脈におけるこの方法論の展開について,KiTS23チャレンジから検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:17:16 GMT)
Hemorica: A Comprehensive CT Scan Dataset for Automated Brain Hemorrhage Classification, Segmentation, and Detection [0.7] Hemoricaは、2012年から2024年の間に取得された372個の頭部CT検査の公開コレクションである。
ICHサブタイプ(EPH)、サブデューラル(SDH)、サブアラキノイド(SAH)、パーレンキマル(IPH)の5つのサブタイプ(EPH)に対して、各スキャンは徹底的に注釈付けされている。
Hemoricaは、マルチタスクとカリキュラム学習をサポートする統一されたきめ細かいベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:05:52 GMT)
Complexity as Advantage: A Regret-Based Perspective on Emergent Structure [0.7] 我々は、システムをモデル化しようとする異なる観察者に対して、どれだけの予測的後悔が引き起こされるかを評価する。
ある観察者にとって容易であり、他の観察者が困難である場合には、システムは複雑であり、情報優位性を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:46:53 GMT)
Statistical Properties of Rectified Flow [0.7] 整流流は2つの分布間の輸送マップを定義する方法である。
本研究では, 整流流れの構造特性について検討した。
通常の非パラメトリック回帰や密度推定よりも速い速度で収束を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:42:53 GMT)
Matrix product state approach to lossy boson sampling and noisy IQP sampling [0.7] 損失ボソンサンプリングとノイズのある瞬時量子時間サンプリングのための古典的アルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは精度と効率のトレードオフを大幅に改善する。
さらに、MPSシミュレーションの適用性を、ノイズの多い量子サンプリングモデルのより広範なクラスに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:36:47 GMT)
Double-bracket quantum algorithms for high-fidelity ground state preparation [0.7] 基底状態の準備は量子コンピュータの中枢的な応用である。
地中準備のための二重ブラケット量子アルゴリズム(DBQA)の性能とゲート数について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:24:12 GMT)
Clinical-ComBAT: a diffusion-weighted MRI harmonization method for clinical applications [0.7] そこで本研究では,実世界の臨床シナリオを対象としたCLI-ComBATを提案する。
シミュレーションおよび実データ上での有効性を実証し,拡散指標のアライメントを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:18:43 GMT)
CorPipe at CRAC 2025: Evaluating Multilingual Encoders for Multilingual Coreference Resolution [0.7] CorPipe 25 は CRAC 2025 Shared Task on Multilingual Coreference Resolution の勝者である。
当システムでは,LLMおよび非制約トラックにおける他の全ての提案よりも,実質的なマージンが8ポイント向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:02:58 GMT)
Pseudo-Stereo Inputs: A Solution to the Occlusion Challenge in Self-Supervised Stereo Matching [0.6] この研究は、一方の有効信号と一方の誤信号の固定状態から、一方の悪信号の双方からの有効なフィードバックの確率的取得に変換することを目的としている。
その結果, 対象物体の両側面において, 完全対称および同一性能により, 問題が解決されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:42:02 GMT)
Learning to Land Anywhere: Transferable Generative Models for Aircraft Trajectories [0.6] データ豊富な空港で訓練された生成モデルは、転送学習を用いてデータ共有空港に効率的に適応できるかどうかを検討する。
我々は,最先端の拡散・流れマッチングに基づくアーキテクチャを航空分野に適用し,チューリッヒとダブリンのデータセット間の転送性を評価する。
その結果、拡散ベースのモデルはダブリンのデータの5%以下で競争性能を達成し、ベースラインレベルのパフォーマンスは約20%に達することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:01:25 GMT)
Design and Detection of Covert Man-in-the-Middle Cyberattacks on Water Treatment Plants [0.6] 本論文では,ミドル・イン・ザ・ミドル(MitM)攻撃のモデル化と評価のための体系的アプローチを提案する。
我々は,攻撃者が隠蔽制御装置を配備する能力に焦点をあて,PASAD(Process-Aware Stealthy Detection)異常検出法に基づいて対策を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:49:38 GMT)
AIvailable: A Software-Defined Architecture for LLM-as-a-Service on Heterogeneous and Legacy GPUs [0.6] 低コストで高可用性のLLM-as-a-Service(LLM)プラットフォームであるAIvailableを紹介します。
ソフトウェア定義のアプローチを使用して、異種およびレガシGPUノード上でLLMを実行する。
統合されたクライアントインターフェースを備えており、すべてのデプロイされたLLMとのシームレスなインタラクションを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:19:57 GMT)
RadZero: Similarity-Based Cross-Attention for Explainable Vision-Language Alignment in Chest X-ray with Zero-Shot Multi-Task Capability [0.6] RadZeroは、ゼロショットマルチタスク機能を備えた胸部X線における視覚言語(VL)アライメントのための新しいフレームワークである。
テキスト埋め込みとローカルな画像特徴を一致させて、解釈可能できめ細かいVL推論を行う。
トレーニング済みのビジョンエンコーダとトレーニング可能なトランスフォーマー層を使用し、効率的な高解像度画像処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:22:17 GMT)
ARETE: an R package for Automated REtrieval from TExt with large language models [0.6] 発生データから種の発生を抽出するマシン・ツー・マシン・アプローチを提案する。
GBIFデータを用いて作成した範囲マップと100種の自動抽出マップを比較し,本手法の有用性を実証した。
新たに抽出されたデータにより、既知の絶滅危惧種をマグニチュードで拡大し、過去に不規則種が発見された新しい地域を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:26:48 GMT)
Global 3D Reconstruction of Clouds & Tropical Cyclones [0.6] 本稿では,2次元衛星画像から関連するクラウド特性の3次元クラウドマップへ変換する新しいフレームワークを提案する。
私たちは、初めて、グローバルな瞬間的な3Dクラウドマップを作成し、激しい嵐の3D構造を正確に再構築できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:47:03 GMT)
The Benefits of Data Storytelling in Accessible Teaching [0.5] 本稿では,Title IIの中核的義務から導かれる6つの設計原則を提案し,包括的学習環境におけるデータストーリーテリングの実践を指導する。
シミュレーションされたシナリオは、これらの原則の運用方法を示し、物語駆動型データプレゼンテーションが、さまざまな教育状況における理解、エンゲージメント、公平なアクセスをいかに促進するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:46:46 GMT)
ForecastGAN: A Decomposition-Based Adversarial Framework for Multi-Horizon Time Series Forecasting [0.5] 時系列予測は、ファイナンスからサプライチェーン管理までの領域で必須である。
本稿では,マルチホライズン予測のための新しい解析手法であるForecastGANを紹介する。
ForecastGANは、短期予測のための最先端のトランスフォーマーモデルより一貫して優れており、長期水平線では競争力を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:19:23 GMT)
Multiscale Astrocyte Network Calcium Dynamics for Biologically Plausible Intelligence in Anomaly Detection [0.5] Ca$2+$-modulated learning frameworkは、脳内のCa$2+$シグナルからインスピレーションを得ている。
我々のアプローチでは、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた多細胞アストロサイトダイナミックスシミュレーターを結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:24:51 GMT)
Registration-Free Monitoring of Unstructured Point Cloud Data via Intrinsic Geometrical Properties [0.5] 複雑な形状のPCDをモニタリングするための新規な登録不要手法を提案する。
提案手法は,2つの特徴学習手法と共通監視方式から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:13:03 GMT)
Quantum Search With Generalized Wildcards [0.4] 我々は、コスト$O(sqrtn log n)$の量子アルゴリズムと、ほぼ一致する$Omega(sqrtn)$の低い境界を示す。
以下に示すように、$calQ$が有界サイズセット、連続ブロック、プレフィックス、フルセットのみである場合に、ほぼタイトなバウンダリを表示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:55:05 GMT)
Tight Analysis of a Grover-based Quantum Secret Sharing Scheme [0.4] Hsu (2003) によって提案された量子検索に基づく秘密共有フレームワークの正当性とセキュリティ特性の完全な特徴付けについて述べる。
我々の性格化により、元のプロトコルが盗聴に対してより耐性を持つように改善することができた。しかし、このフレームワークでは盗聴者に対する完全なセキュリティが不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:26:40 GMT)
Unifying contextual advantages in state discrimination [0.4] 我々は、様々な推測戦略において、決定的かつ決定的でない結果に対して、非文脈的不等式を導出する。
最小誤差の判別については、個々の結果の信頼度の観点からの利点があるが、国家の差別については明らかでないが、平均的な推測確率の観点からの利点である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:30:30 GMT)
Probabilistic Textual Time Series Depression Detection [0.4] PTTSDは、発話レベルの臨床インタビューからPHQ-8のスコアを予測し、時間とともに不確実性をモデル化する。
PTTSDはテキストのみのシステム間で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:50:33 GMT)
LUME-DBN: Full Bayesian Learning of DBNs from Incomplete data in Intensive Care [0.4] 不完全データから動的ベイズネットワークを学習するための新しいギブスサンプリング手法を提案する。
本手法は,重症心身障害患者のシミュレーションデータと実世界集中治療データの両方を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:13:39 GMT)
Deep learning-based object detection of offshore platforms on Sentinel-1 Imagery and the impact of synthetic training data [0.4] オフショアインフラストラクチャ検出のための堅牢なモデルの開発は、包括的なバランスの取れたデータセットに依存している。
本研究では, 深層学習に基づく YOLOv10 オブジェクト検出モデルを, 合成画像と実際のSentinel-1 衛星画像の組み合わせで訓練することにより, モデル性能を向上させるための合成データの利用について検討する。
北海で411台、メキシコ湾で1,519台、ペルシャ湾で1,593台を含む合計3,529台が検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:13:53 GMT)
Beyond Shortest Path: Agentic Vehicular Routing with Semantic Context [0.4] 本稿では,従来のパスフィニングアルゴリズムを文脈推論で拡張するハイブリッドエージェントアシスタントであるPAVeを紹介し,評価する。
現実的な都市シナリオのベンチマークでは、PAVeは複雑なユーザインテントを使って適切なルート修正に成功した。
従来のルーティングアルゴリズムとLLMに基づくセマンティック推論層を組み合わせることは、都市移動最適化のためのパーソナライズされた適応的でスケーラブルなソリューションを作成するための堅牢で効果的なアプローチである、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:37:11 GMT)
A Hybrid Deep Learning Model for Robust Biometric Authentication from Low-Frame-Rate PPG Signals [0.3] 光による皮膚の血流量の変化を計測する光胸腺造影(進化)信号は、最近生体認証において注目を集めている。
光胸腺信号の品質は、運動アーティファクト、照明の変化、および物体間の生理的変動によって挑戦される。
本研究では,低フレームレート指先ビデオから抽出したPSG信号に基づいて,軽量で費用対効果の高い生体認証フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 04:16:13 GMT)
Unified Generative Latent Representation for Functional Brain Graphs [0.3] 機能的脳グラフは、しばしば別々のグラフ理論またはスペクトル記述子によって特徴づけられる。
遅延拡散を伴うグラフ変換器オートエンコーダを用いて、この統一グラフ表現を推定する。
拡散モデルによる分布から, 生物学的に可塑性かつ構造的に構築された合成高密度グラフをサンプリングすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:52:49 GMT)
Quantum Optical Techniques for Biomedical Imaging [0.3] 量子イメージングは、生体医学応用の変革的アプローチとして現れつつある。
これらの方法は、より優れた空間分解能、信号対雑音比の向上、位相感度の向上、放射線線量削減を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:24:01 GMT)
Low-Level and NUMA-Aware Optimization for High-Performance Quantum Simulation [0.3] この研究は、単一ノードシステム上での低レベルおよびNUMA対応チューニングによるパフォーマンス向上に焦点を当てている。
我々はQuEST状態ベクトルシミュレータのオープンソースで高性能な拡張を導入し、最新のプロセッサに最先端の低レベルおよびNUMA対応の最適化を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:38:24 GMT)
A Theoretical Framework for Environmental Similarity and Vessel Mobility as Coupled Predictors of Marine Invasive Species Pathways [0.3] 海洋に侵入する種はグローバルな輸送を通じて広がり、生態学的および経済的な影響を生じさせている。
従来のリスクアセスメントでは、バラスト水と交通パターンの詳細な記録が必要であり、しばしば不完全である。
本研究は, 港湾間の環境類似性と, 観測および予測海洋移動性を組み合わせることにより, 侵略リスクを定量化する理論的枠組みを推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:02:53 GMT)
Two Decades of Research at the University of Lagos (2004-2023): A Scientometric Analysis of Productivity, Collaboration, and Impact [0.3] 我々は,大学における出版量,コラボレーションパターン,引用の影響,そして最も多彩な著作者,学部,研究領域の傾向について検討した。
この研究は、研究の生産性が一貫した増加を示し、2023年に記録された最も高いアウトプットが記録されている。
健康科学、工学、社会科学は、大学の学際的な研究の強さを反映して、支配的な分野として認識されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:26:17 GMT)
Efficient Reinforcement Learning from Human Feedback via Bayesian Preference Inference [0.3] 本稿では,RLHFのスケーラビリティとPBOのクエリ効率を一体化するハイブリッドフレームワークを提案する。
提案手法は, (i) 高次元優先最適化と (ii) LLMファインチューニングの2つの代表的な領域に対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:27:38 GMT)
RaceTEE: Enabling Interoperability of Confidential Smart Contracts [0.3] RaceTEEは、オフチェーンのTEE対応ノードを活用して、秘密の長寿命スマートコントラクトを効率的に実行する、新しいフレームワークである。
我々は、Intel SGXを使用してRaceTEEプロトタイプを実装し、任意のスマートコントラクトと統合し、オープンソースとしてリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:33:10 GMT)
Dark Energy Survey Year 3 results: Simulation-based $w$CDM inference from weak lensing and galaxy clustering maps with deep learning. I. Analysis design [0.3] この研究は、弱いレンズと銀河団地図を組み合わせた最初のシミュレーションベース推論(SBI)パイプラインを示す。
我々は、DES Y3の100万以上の自己整合モック実現を実現するために、N体シミュレーションのCosmoGridV1スイートに基づくスケーラブルなフォワードモデルを開発した。
我々は、球形形状における全サーベイフットプリント上の深部グラフ畳み込みニューラルネットワークを訓練し、ターゲットパラメータの相互情報をほぼ最大化する低次元特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:59:59 GMT)
HideAndSeg: an AI-based tool with automated prompting for octopus segmentation in natural habitats [0.3] HideAndSegは、タコのビデオのセグメンテーションのための、最小限の教師付きAIベースのツールだ。
SAM2とカスタムトレーニングされたYOLOv11オブジェクト検出器を統合している。
結果から,HieAndSegは手動によるアプローチに比べてセグメンテーションノイズを低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:59:27 GMT)
Publication Trend in DESIDOC Journal of Library and Information Technology during 2013-2017: A Scientometric Approach [0.3] 本論文は,本誌に掲載された研究成果の成長パターンを分析した。
記事の最大数は本質的に協力的だった。
論文の主題はサイエントメトリックス(Scientometrics)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:39:27 GMT)
LLMs and Cultural Values: the Impact of Prompt Language and Explicit Cultural Framing [0.2] 大規模言語モデル(LLM)は、世界中のユーザによって急速に採用され、さまざまな言語でそれらと対話している。
言語と文化のフレーミングが、異なる国の人的価値にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:09:29 GMT)
Automated Discovery of Non-local Photonic Gates [0.2] フォトニクスにおいて、直接光子-光子相互作用は実用上有用であるには弱すぎるため、効果的な相互作用は線形光学と測定によって工学される。
空間的に分離された光子に作用するいくつかの必須非局所多光子量子ゲートについて実験的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:38:30 GMT)
Approximate Quadratization of High-Order Hamiltonians for Combinatorial Quantum Optimization [0.2] 我々は、キュービットオーバーヘッドを生じさせない高階ハミルトニアンの近似二次化を導入する。
この近似により、標準QAOAよりもノイズに強いアンサツェがより浅い。
また、2次最適化問題に対する雑音対応アンザッツ設計法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:38:45 GMT)
REMIND: Input Loss Landscapes Reveal Residual Memorization in Post-Unlearning LLMs [0.2] 機械学習は、モデルから特定のトレーニングデータの影響を、完全な再トレーニングを必要とせずに取り除くことを目的としている。
未学習データの微妙な残差を検出するための新しい評価手法であるREMINDを提案する。
未学習のデータは、より平坦で、より急なロスランドスケープをもたらす一方、保持または関連のないデータは、より鋭く、より揮発性のあるパターンを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:58:19 GMT)
Controlling Hong-Ou-Mandel antibunching via parity governed spectral shaping of biphoton states [0.2] 本研究は,香港-奥羽-マンデル群集やアンチバンチングなどの実験的に検出可能な効果について検討する。
束縛状態と反バンチング状態の切り替えは、変調二光子状態の実験的にアクセス可能なファミリーを用いて実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:57:52 GMT)
Carousel: A High-Resolution Dataset for Multi-Target Automatic Image Cropping [0.2] 関連画像と人名ラベルのデータセットを277枚導入する。
画像分割アルゴリズムを前処理ステップとして用いた複数個のシングルクロップモデルの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:59:52 GMT)
Sharp Minima Can Generalize: A Loss Landscape Perspective On Data [0.1] この図は、一般化における大きなデータセットの役割を説明するものではない。
各種のトレーニングデータに基づくミニマボリュームの測定では、十分に一般化するシャープなミニマが現れるが、その小さなボリュームのため見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:01:48 GMT)
BanglaMedQA and BanglaMMedBench: Evaluating Retrieval-Augmented Generation Strategies for Bangla Biomedical Question Answering [0.1] 本稿では,医療人工知能(AI)における推論と検索を評価するために設計された,最初の大規模データセットを紹介する。
この研究は、伝統的、ゼロショットフォールバック、エージェント、反復フィードバック、集約RAGなど、いくつかの検索強化ジェネレーション(RAG)戦略を適用し、ベンチマークする。
実験の結果、Agenic RAGはopenai/gpt-oss-120bで89.54%の精度を達成し、他の構成よりも優れ、より優れた合理的品質を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:15:33 GMT)
GPT-5 at CTFs: Case Studies From Top-Tier Cybersecurity Events [0.1] 私たちは、GPT-5がCTFサイバーセキュリティコンペティションのエリートを競うことによって、フロンティアAIも同様にハッキングに長けていることを示しています。
今年の最も厳しい出来事の1つで、人類の93%が25位に終わった。
本報告では, 方法論, 結果, その意義について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:48:10 GMT)
DashCLIP: Leveraging multimodal models for generating semantic embeddings for DoorDash [0.1] 画像テキストデータに対するコントラスト学習を通じて,ユニモーダルエンコーダとマルチモーダルエンコーダを整列させることにより,製品およびユーザクエリのための共同トレーニングフレームワークを導入する。
提案手法では,クエリエンコーダをLLM計算した関連データセットでトレーニングし,エンゲージメント履歴への依存を解消する。
パーソナライズされた広告レコメンデーションでは、デプロイ後のクリックスルー率と変換レートが大きく上昇し、主要なビジネス指標への影響を確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:08:18 GMT)
Exploring the Spectral Edge in SYK Models [0.1] JT(Jackiw-Teitelboim)重力に関する以前の研究は、低温では熱処理されたエントロピーが負となり、焼成されたエントロピーから外れることを示した。
我々は、$mathcal N = 2$ 超対称SYKモデルでモデル化された物質で満たされた超対称ワームホールにおいて同様の効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:07:16 GMT)
Continuous matrix product operators for quantum fields [0.1] 量子場理論のための連続行列積演算子に対するアンザッツを導入する。
応用として、このアンザッツを用いて、量子セルオートマトンを超えた連続行列積のユニタリの族を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:57:59 GMT)
Decoding Emergent Big Five Traits in Large Language Models: Temperature-Dependent Expression and Architectural Clustering [0.1] 本稿では,6つの大言語モデル(LLM)を体系的に評価する。
Big Five Inventory-2 フレームワークを応用し、様々なサンプリング温度下で特性表現を評価する。
5つの人格次元のうち4つに有意な差がみられ, 体温調整による神経症と外転がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:20:52 GMT)
All-to-all connectivity of Rydberg-atom-based quantum processors with messenger qubits [0.1] 移動型原子量子ビットを用いて動的全対全接続を実現する手法を提案する。
技術的には要求されるが、メッセンジャー量子ビットパラダイムが真にスケーラブルな量子プロセッサへの有望な道を開くことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:51:15 GMT)
RLHF: A comprehensive Survey for Cultural, Multimodal and Low Latency Alignment Methods [0.1] マルチモーダルアライメント,文化フェアネス,低レイテンシ最適化における重要なギャップに対処することで,アライメント研究の新たなフロンティアを合成する。
これらのテクニックの比較合成とオープンな課題の概要を提供することで、この研究は研究者がより堅牢で効率的で公平なAIシステムを構築するための重要なロードマップとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:35:17 GMT)
Geometry Denoising with Preferred Normal Vectors [0.1] 本研究では,表面正規ベクトルに関する事前知識を用いた幾何記述のための新しいパラダイムを提案する。
分節問題は自然に分節過程に埋め込まれる。
得られた最適化問題を解くために、分割ブレグマン(ADMM)アプローチを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:27:00 GMT)
Convolutional Fully-Connected Capsule Network (CFC-CapsNet): A Novel and Fast Capsule Network [0.1] 本稿では,CapsNetの欠点を解決するために,Convolutional Fully-Connected Capsule Network (CFC-CapsNet)を紹介する。
CFC-CapsNetはより少ないがより強力なカプセルを生成し、ネットワークの精度が向上する。
実験の結果,CFC-CapsNetは競争精度,トレーニング,推論の高速化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:27:15 GMT)
seqme: a Python library for evaluating biological sequence design [0.0] 生体配列設計のための計算手法を評価するために,モジュール型で拡張可能なPythonライブラリであるseqmeを紹介する。
Seqme氏は、シーケンスベース、埋め込みベース、プロパティベースという3つのメトリクスのグループについて検討している。
このライブラリは、生物学的配列の埋め込みとプロパティモデル、および結果を検査するための診断と可視化機能を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:24:31 GMT)
evomap: A Toolbox for Dynamic Mapping in Python [0.0] evomapは動的マッピングのためのPythonパッケージである。
これはEvoMap動的マッピングフレームワークを実装しており、もともとMathe, Ringel, Skiera (2023) によって提案された。
本稿では、静的および動的マッピングの基礎を概説し、evomapのアーキテクチャと機能を説明し、その応用例を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:02:58 GMT)
coverforest: Conformal Predictions with Random Forest in Python [0.0] CoverforestはPythonパッケージで、ランダムなフォレストに最適化された効率的なコンフォメーション予測メソッドを実装している。
本実験は,森林の予測が望まれる範囲に到達できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:26:42 GMT)
Who is the root in a syntactic dependency structure? [0.0] 構文依存構造の エッジの正しい方向を推測するのは まだ難しい
フリーツリーのみを考慮した集中度スコアのアンサンブルを考える。
ネットワーク科学の観点からは,根性という普遍的な概念に対する理論的かつ実証的な基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:51:52 GMT)
Universal Fourier Neural Operators for periodic homogenization problems in linear elasticity [0.0] 我々は、マイクロメカニクスのためのフーリエニューラル演算子(FNO)を提唱し、計算マイクロメカニクス法からの洞察によってそれらを強化する。
FFT法の基本スキームを模倣したFNOサロゲートを構築し,任意の剛性分布を持つセル問題の解を予測する。
得られたニューラル演算子は基本方式と同じメモリ要件を満たし、古典的なFFTソルバに比例するランタイムを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:17:26 GMT)
Unconventional Thermalization of a Localized Chain Interacting with an Ergodic Bath [0.0] 相互作用するアンダーソン量子太陽モデルを導入し、従来の期待から大きく逸脱する。
標準的な局部的およびエルゴード的な位相に加えて,中間スペクトル統計と共存する体積法的な絡み合いを示す機構を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:16:14 GMT)
Uncertainty Quantification for Reduced-Order Surrogate Models Applied to Cloud Microphysics [0.0] 還元次モデル (ROM) は高次元物理系を効率的にシミュレートできるが、堅牢な不確実性定量法は欠如している。
本稿では,潜在空間ROMにおける予測不確実性定量化のためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。
本手法は,液滴サイズ分布の進化を正確に予測するクラウドマイクロ物理の潜在空間力学モデル上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:47:52 GMT)
Uncertainties in Physics-informed Inverse Problems: The Hidden Risk in Scientific AI [0.0] PIMLにおける係数関数の推定における不確かさの定量化と解析を行う枠組みを提案する。
我々は磁気流体力学のモデルに我々の枠組みを適用し、その枠組みは不確実性を示し、幾何学的制約でユニークな同定が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:20:02 GMT)
Two-exponential decay of Acridine Orange [0.0] アクリジンオレンジの近年の蛍光崩壊を実験的に検討し, 遅延パワーロー挙動が出現するかどうかを検証した。
指数減衰法則からの偏差は観測されていないが, 本研究は実験装置の信頼性試験であり, 試料寿命の正確な決定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:37:32 GMT)
Trustworthiness Calibration Framework for Phishing Email Detection Using Large Language Models [0.0] GPT-4やLLaMA-3-8Bのような大規模言語モデル(LLM)は、テキスト分類において高い精度を達成する。
本研究では,フィッシング検知器の再現性評価手法であるTCFを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:14:44 GMT)
Transforming Mentorship: An AI Powered Chatbot Approach to University Guidance [0.0] 本稿では,BRAC大学の学生のためのメンターとして,AIを活用したロボットを提案する。
主なコンポーネントは、さまざまなソースからの情報を効率的に処理し、更新するデータ取り込みパイプラインである。
生成したテキストは意味的に非常に関連性が高く、BERTScoreは0.831、METEORスコアは0.809である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:24:52 GMT)
Towards Causal Market Simulators [0.0] 本稿では,変動型オートエンコーダと構造因果モデルを組み合わせた時系列ニューラル因果モデルVAEを提案する。
提案手法は,デコーダアーキテクチャにおける有向非巡回グラフを通じて因果制約を強制し,因果距離を用いて訓練を行う。
このモデルにより、金融ストレステスト、シナリオ分析、強化されたバックテストが可能となり、根底にある因果メカニズムを尊重する妥当な反事実的市場軌道を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:44:07 GMT)
The truth is no diaper: Human and AI-generated associations to emotional words [0.0] 人間の連想行動と大きな言語モデルを比較した。
感情的な単語の関連性を探究し、大きな言語モデルが人間と同じような方法で関連性を生成するかどうかを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:32:04 GMT)
The Psychogeography of Imaginary Places [0.0] 本稿では,仮想空間と実空間の心理地理学を提案する。
デジタル環境は、完全に構築されているので、新しいタイプの意味作りと自己回帰を招待する、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:43:47 GMT)
The Less Intelligent the Elements, the More Intelligent the Whole. Or, Possibly Not? [0.0] 本稿では,ロトカ・ボルテラモデルの捕食者や捕食者に対して,異なるレベルの高度化を特徴とする行動アルゴリズムを付与することによって,この議論にアプローチする。
主な発見は、獲物と捕食者の両方に線形外挿に基づく予測を行う能力を与えることで、新しい種類の動的平衡が現れることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:28:25 GMT)
Testing the Testers: Human-Driven Quality Assessment of Voice AI Testing Platforms [0.0] 人中心ベンチマークによる音声AIテスト品質評価のための,最初の体系的フレームワークを提案する。
提案手法は,現実的なテスト会話(評価品質)を生成し,エージェント応答(シミュレーション品質)を正確に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:22:58 GMT)
Temporal convolutional and fusional transformer model with Bi-LSTM encoder-decoder for multi-time-window remaining useful life prediction [0.0] 本稿では,時間的特徴抽出のための時間的畳み込みネットワーク(TCN)を統合した新しいフレームワークを提案する。
このアーキテクチャは、健全な時間パターンを強調しながら、短期間および長期の依存関係を効果的にブリッジする。
提案モデルでは平均RMSEを最大5.5%削減し,最先端手法と比較して予測精度を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:29:57 GMT)
Systematic Evaluation of Preprocessing Techniques for Accurate Image Registration in Digital Pathology [0.0] 色変換がヘマトキシリンとエオシン染色画像と非線形マルチモーダル画像間の画像登録に与える影響について検討した。
サイクルGAN色変換は最低登録誤差を達成し,他の手法では高い誤差を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:22:44 GMT)
Synchronization effects in a periodically driven two-level system [0.0] 非マルコフボソニック貯留層に結合した2レベル駆動系の位相同期について検討した。
我々は、ロバストな位相同期が発展し、対応する同期測度が急速に有限値を取得することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:20:13 GMT)
Symmetry Sectors in Chord Space and Relational Holography in the DSSYK [0.0] 二重スケールSYK(DSSYK)のコードヒルベルト空間における対称セクターを物質とともにゲージする制約について検討する。
これらのセクターには、エンドオフ・ザ・ワールド(ETW)ブレーンとユークリッドワームホールに対応するコードパリティ対称性が含まれる。
パリティゲージ付きDSSYKの拡散複雑さとバルク内の測地線長を一致させてホログラフィック辞書を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:44:58 GMT)
Superfluid Fraction of a 2D Bose-Einstein Condensate in a Triangular Lattice [0.0] ゼロ温度状態におけるボース・アインシュタイン凝縮体の2次元弱相互作用の超流動特性を実験的に検討した。
超流動分数テンソルを抽出する流体力学的連続性方程式の解法を実装した。
並列に、圧縮性と音速の測定を組み合わせて超流動率を決定する独立力学手法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:29:52 GMT)
Sub-exponential Growth in Online Word Usage: A Piecewise Power-Law Model [0.0] 亜指数成長は社会拡散の一般的なパターンである。
複素成長曲線を特徴付ける分別的なパワーローモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:44:45 GMT)
Students' Acceptance of Arduino Technology Integration in Student-Led Science Inquiry: Insights from the Technology Acceptance Model [0.0] 本研究では,高校生のArduino技術への受入れについて,学生主導の理科授業で検討する。
インタビューの質的分析と教室での観察を通して,Arduinoの有用性と使いやすさを学生がどう感じているかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:07:15 GMT)
Spontaneous irreversibility and objective thermalization in stochastic modifications of quantum theory [0.0] 量子論は有効理論であり、熱力学の限界に近づく系を正確に記述するために補正を必要とする。
ゆらぎ-散逸関係は、ノルム保存、エネルギー保存、超光信号の不要、ミクロカノニカル平衡の出現を含む物理的整合性を保証する。
モデルの力学は、自発的対称性の破れ、量子状態の減少、個々の系に対する客観的な量子熱化を記述している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:52:59 GMT)
Software Defined Vehicle Code Generation: A Few-Shot Prompting Approach [0.0] 汎用大規模言語モデル (LLM) は、ドメイン間の変換ポテンシャルを実証している。
本研究は, LLMと対話し, 応答をリダイレクトするための共通かつ基本的な手法であるプロンプトを用いることを提案する。
高度なプロンプト技術を用いて設計された適切な効率的なプロンプト構造を持つシステムプロンプトのみを用いることで、LLMはトレーニングセッションや基本設計へのアクセスを必要とせずに製造することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:27:39 GMT)
Robust inference using density-powered Stein operators [0.0] 我々は、Stein演算子に対して、$gamma$-Stein演算子と呼ばれる密度パワー重み付き変種を導入する。
これは$gamma$-divergenceから派生した新しい作用素のクラスであり、非正規化確率モデルに対する堅牢な推論手法を構築するために設計された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:32:17 GMT)
Real-time magnetic field noise correction using trapped-ion monitor qubits [0.0] 専用の「モニタ」キュービットは、データキュービット操作を中断することなく、リアルタイムに磁場ドリフトを追跡する。
プロトコルはコヒーレンスを維持し、インターリーブドキャリブレーションと比較すると、使用可能なデータキュービットプローブ時間を最大$simsqrt2$まで拡張する。
これらの結果は、量子情報プロセッサのリアルタイム再校正のためのスケーラブルなツールとしてモニターキュービットを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:39:47 GMT)
Random Construction of Quantum LDPC Codes [0.0] 提案した局所修正は,2時間2$のクロススワップ操作によって真の構造的ランダム性をもたらす。
各補修の計算複雑性は最大列と列の重みにのみ依存し、全体の行列サイズには依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:31:25 GMT)
RAGalyst: Automated Human-Aligned Agentic Evaluation for Domain-Specific RAG [0.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、LLM(Large Language Models)を実際に証明するための重要な手法である。
既存の評価フレームワークは多くの場合、ドメイン固有のニュアンスをキャプチャできないメトリクスに依存します。
本稿では,RAGalystについて紹介する。RAGalystは,ドメイン固有のRAGシステムの厳密な評価を目的とした,人力による自動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） (Thu, 06 Nov 2025 16:22:52 GMT)
Quasiprobabilities from incomplete and overcomplete measurements [0.0] 雑音を含む一般的な測定結果から準確率表現の(再)構成について論じる。
現実的な懸念として、情報的に不完全で過剰な測定シナリオを扱うことが挙げられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:09:37 GMT)
Quantum time-marching algorithms for solving linear transport problems including boundary conditions [0.0] 本稿では、多次元線形輸送現象をシミュレートする量子時間マーチングアルゴリズムの最初の完全応用について述べる。
提案アルゴリズムは、線形時間複雑性を維持しながら最適成功確率を示し、フォールトトレラント量子コンピュータにおける量子アルゴリズムの実用性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:06:50 GMT)
Quantum error correction for multiparameter metrology [0.0] Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) プローブは、未知のパラメータ範囲にわたって最適な量子強調精度を達成する。
我々は1つの未知のパラメータを除く全てのパラメータをノイズとして扱い、その効果を補正することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:31:23 GMT)
Quantum doubles in symmetric blockade structures [0.0] 我々は、非アーベル量子二重モデルによって記述された位相的順序を実現するハミルトニアンを構築する。
我々は、基底状態における位相秩序の存在を解析的に証明し、これらの状態を作成するための効率的なスキームを提示する。
また、非アーベル統計を探索するために、異種励起の制御された断熱的ブレイディングのプロトコルも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:44:13 GMT)
Quantum dot thermal machines - a guide to engineering [0.0] 連続粒子交換熱機械は時間依存駆動を必要とせず、固体電子デバイスで実現でき、ナノメートルスケールまで小型化できる。
量子ドットは狭いエネルギーフィルタを提供し、熱い貯水池と冷たい貯水池の間の粒子の流れを操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:54:39 GMT)
Quantum Entanglement as a Cohomological Obstruction [0.0] 我々は、局所的に互換性のある情報からグローバルな量子状態を再構築するために、量子絡み合いをコホモロジー的障害として再考する。
本稿では、量子エンターメント指数(QEI)を、絡み合った状態の指数論的不変量として導入し、その挙動を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:55:28 GMT)
Quantum Chip Co-Design for Fidelity and Entanglement Preservation [0.0] 本研究は、エンタングルメントとリードアウト忠実性を維持するために設計された超伝導量子チップアーキテクチャを提案する。
強い量子ビット結合は絡み合いを高めるが、しばしば望ましくないクロストーク、デフォーカス、測定精度の低下につながる。
本研究では、フラックス可変量子ビットと分散共振器のネットワークを介して相互に接続する9つのトランスモン量子ビットからなるハイブリッドマルチキュービット構成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:52:56 GMT)
Quantum Boltzmann Machines for Sample-Efficient Reinforcement Learning [0.0] 連続動作強化学習を支援する連続半量子ボルツマンマシンを理論的に構築する。
可視単位上の指数族事前と隠れ単位上のボルツマン分布を組み合わせることで、CSQBMは強いアルゴリズムを維持しながら量子ビット要求を減少させるハイブリッド量子古典モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:40:18 GMT)
Prototype Selection Using Topological Data Analysis [0.0] Topological Prototype Selector (TPS) は、大規模なデータセットから代表的なサブセット(プロトタイプ)を選択するためのフレームワークである。
TPSは、データサイズを大幅に削減しながら、分類性能を著しく維持または改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 23:21:43 GMT)
Probing the Probes: Methods and Metrics for Concept Alignment [0.0] 高いプローブ精度は、目標概念を忠実に表すCAVを示すと広く仮定されている。
我々は、プローブの分類精度のみが、概念アライメントの信頼性の低い尺度であることを示した。
本稿では,空間的線形属性に基づく新しい概念ローカライズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:34:05 GMT)
Probing quantum entanglement with Generalized Parton Distributions at the Electron-Ion Collider [0.0] 専ら生成されたクォーク対と古クォーク対のスピン密度行列を計算する。
GPD振幅における実部と虚部の両方の存在は、クォークと古クォークの間の絡み合いのパターンを豊かにする。
我々はまた、巨大なクォークと古クォークが非偏極衝突におけるよく知られた横超音波偏極と同様、横偏極であると予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:52:05 GMT)
Preferred Basis in Coupled Electron-Nuclear Dynamics [0.0] 混成量子古典法 (MQC) 法を応用した独立力学は, 好意的に見る絡み合いの顕在化として最もよく理解されていることを示す。
この観点は理論のより基本的な構造で広く用いられる近似を解釈し、より信頼性の高いMQC戦略への体系的な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:12:23 GMT)
Photodetection of Squeezed Light: a Whittaker-Shannon Analysis [0.0] 本研究は, ホモダイン検出方式における2次分散の計算, 連続波の誤差検出確率の計算, 強励起光に対するHong-Ou-Mandel効果の解析による有用性を示す。
我々の分析は、過去の結果をより一般的なシナリオにまで拡張し、光子対の時間的特性に基づいて、ウィテカー・シャノン形式を利用してそれらを解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:44:09 GMT)
Persistent reachability homology in machine learning applications [0.0] 特に,神経科学の重要な課題であるてんかん検出におけるネットワーク分類タスクにおけるPRHの有効性について検討した。
PRHはディグラフの永続的ホモロジーの変種であり、より伝統的に有向フラグ複合体(DPH)に基づいている。
PRHの主な利点は、永続的な濾過に現れるダイグラフの凝縮を考慮し、したがってより小さなダイグラフから計算されることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:26:52 GMT)
Pediatric Appendicitis Detection from Ultrasound Images [0.0] 小児虫垂炎は小児の急性腹痛の最も多い原因の1つである。
本研究では,超音波画像から虫垂炎を自動的に検出するための事前訓練されたResNetアーキテクチャに基づく深層学習モデルの開発と評価を目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:19:54 GMT)
Path distributions for describing eigenstates of the harmonic oscillator and other 1-dimensional problems [0.0] 波動関数を記述する積分式が記述されている。
得られた式は定常位相解析の一般化を用いて解析することができる。
幾分広い分布が見出され、古典的なエネルギーに対応する運動量の値でピークに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:43:59 GMT)
Overview and Performance Evaluation of Supervisory Controller Synthesis with Eclipse ESCET v4.0 [0.0] CIFのシンボリックスーパーバイザリコントローラ合成アルゴリズムについて述べる。
CIFのベンチマークモデルを紹介し記述する。
ESCETバージョンv0.8(2022年12月)とv4.0(2024年6月)の最近の改良点を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:56:33 GMT)
Opus: A Quantitative Framework for Workflow Evaluation [0.0] 本稿では,品質と効率を定量化するための確率的ノルミティブな定式化であるOpus Evaluation Frameworkを紹介する。
このフレームワークは、成功可能性、リソース使用量、アウトプットゲインを通じて期待されるパフォーマンスを推定する関数であるOpus Rewardと、測定可能な関数のセットであるOpus Normative Penaltiesを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:35:10 GMT)
Operator system characterizations of SIC-POVMs and mutually unbiased bases [0.0] 対称情報完全正作用素値測度が与えられた次元$d$と、ある順序理論条件を満たす$d2$次元作用素系が存在する場合にのみ存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:48:12 GMT)
OTS-PC: OTS-based Payment Channels for the Lightning Network [0.0] 状態列数に基づくOne-Time Signaturesに基づく新しいタイプの双方向支払いチャネルを提案する。
この新しい構成は、Poon-Dryja構造よりも単純だが、$O(1)$ストレージ、1チャネルあたりのストレージ、情報リークの最小化、Lightning Networkルーティングとの互換性など、多くのメリットを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:40:15 GMT)
Non-relativistic Quantum Mechanics on a Twisted Cylindrical Surface [0.0] ツイスト管はナノ構造、ヘテロ構造、曲面量子デバイスのための重要なモデルである。
本研究では、ねじれた円筒面に閉じ込められた電子の量子的挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:57:24 GMT)
Neutral-atom quantum computation using multi-qubit geometric gates via adiabatic passage [0.0] 理論上は中性原子構造における二ビットおよび多ビット相ゲートを実証する。
ターゲット原子に余分なレーザーを印加する必要はなく、2ビットから複数ビットの量子ゲートまでシステムをスケールアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:41:37 GMT)
Network-assisted collective operations for efficient distributed quantum computing [0.0] 本稿では,遠隔量子処理ユニット間での集合量子演算の分配方式を提案する。
一般対角ゲートを任意のノードに分散し,エビットコスト境界を提供することを示す。
本稿では,このプロトコルを用いて分散Groverの探索アルゴリズムを正確に実装し,回路分割を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 20:07:47 GMT)
Multiclass Portfolio Optimization via Variational Quantum Eigensolver with Dicke State Ansatz [0.0] 本稿では,ポートフォリオ最適化のための新しい量子フレームワークを提案する。
このアンザッツの重要な強みは、量子系を実現可能な状態のみの重ね合わせで初期化することである。
その結果、CMA-ESと組み合わせると、Dicke状態のアンザッツは収束率、近似比、測定確率の点で優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 21:10:57 GMT)
Multi-Method Analysis of Mathematics Placement Assessments: Classical, Machine Learning, and Clustering Approaches [0.0] 本研究は,198名の学生を対象に,40項目の数学配置試験を評価する。
古典的テスト理論、機械学習、教師なしクラスタリングを組み合わせたマルチメソッドフレームワークを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:53:07 GMT)
Multi-Agent Collaborative Framework For Math Problem Generation [0.0] 本稿では,推論時間を自動質問生成に組み込む新しい手法として,協調型マルチエージェントフレームワークを提案する。
予備評価では、この協調型マルチエージェントフレームワークは、生成された教育コンテンツの品質を高めることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 01:24:07 GMT)
Minimum measurements quantum protocol for band structure calculation [0.0] そこで本研究では,キュービット数によらず,測定設定数を最大で3つに削減するプロトコルを提案する。
これは、キュービット数でスケールしない数少ないプロトコルの1つである。
2次元CuO$$2乗格子(3bits)と2層グラフェン(4bits)の2種類のシステム上での性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:18:10 GMT)
Machine Learning-Driven Analysis of kSZ Maps to Predict CMB Optical Depth $τ$ [0.0] 運動的スニャーエフ・ゼルドビッチ(kSZ)効果の今後の測定は、イオン化エポック(EoR)の強力なプローブを提供する
弱いkSZ信号は、天体物理学的な前景からのかなりの汚染のため、CMB観測から抽出することが難しい。
シミュレーションされたkSZマップから$tau$を抽出する機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:41:16 GMT)
Localization and entanglement characterization of edge states in HgTe quantum wells in a finite strip geometry [0.0] HgTe量子井戸における近接ギャップ電子状態の構造を解析するための量子情報測度を提案する。
これにより、位相絶縁相のバルク状態とエッジを区別するための基準を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:32:06 GMT)
Local quantum coherence with intersource interactions at nonzero temperature [0.0] 2レベル系(TLS)における局所的な量子コヒーレンスは通常、時間依存駆動によって生成される。
また、TLSと周囲環境の間の対称性を破る相互作用を低温で自律的に起こすこともできる。
局所的コヒーレンスが持続するだけでなく, 環境の有限温度で向上できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:27:30 GMT)
Linear Mode Connectivity under Data Shifts for Deep Ensembles of Image Classifiers [0.0] 線形モード接続(LMC)は、ディープラーニングのいくつかの側面をリンクする。
我々はデータシフトの下でLCCを実験的に研究し、その影響を緩和する条件を特定した。
LMC経由でサンプリングされたモデルは、異なる盆地に収束するモデルよりも、同様のエラーを頻繁に起こす傾向にあるが、LCCの利点は、より大きな、より多様なアンサンブルから得られる利得とトレーニング効率のバランスをとることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:30:56 GMT)
Left Atrial Segmentation with nnU-Net Using MRI [0.0] 近年, 深層学習法は, 医用画像のセグメンテーションタスクにおいて, 優れた性能を示した。
本研究では,自己構成型ディープラーニングセグメンテーションアーキテクチャであるnnU-Netフレームワークを左心房チャレンジ2013データセットに適用した。
このネットワークは左心房形態、肺コントラスト、画像品質の変動にまたがって堅牢な一般化を示し、心房体と近位静脈の両方を正確に描写した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:23:45 GMT)
Launch-Day Diffusion: Tracking Hacker News Impact on GitHub Stars for AI Tools [0.0] ソーシャルニュースプラットフォームは、オープンソースプロジェクト、特にHacker Newsの重要な出発点となっている。
本稿では,HN露光がGitHubのスター成長にどのように変換されるかを追跡する再現可能な実演システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:23:50 GMT)
Large Language Models for Cyber Security [0.0] 本稿では,大規模言語モデルのサイバーセキュリティツールやプロトコルへの統合について検討する。
本稿で論じている主な問題は、従来のルールベースおよび署名ベースのセキュリティシステムが、現代のAIによるサイバー脅威に対処するには不十分であることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:25:35 GMT)
LLM-Driven Adaptive Source-Sink Identification and False Positive Mitigation for Static Analysis [0.0] textscAdaTaintは、ソース/シンク仕様を適応的に推論し、ニューロシンボリック推論を通じて刺激的な警告をフィルタリングする。
textscAdaTaintは、プログラム事実と制約検証のモデル提案を基礎にして、適応性と決定性の両方を保証する。
結果はtextscAdaTaint がtextbf43.7% で偽陽性を減らし、textbf11.2% でリコールを改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:44:10 GMT)
Investigating U.S. Consumer Demand for Food Products with Innovative Transportation Certificates Based on Stated Preferences and Machine Learning Approaches [0.0] 価格,製品タイプ,証明書,意思決定要因が購入選択に与える影響を検討した。
この結果は、米国食品サプライチェーンの輸送領域における安全とエネルギーの証明に対する顕著な傾向を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:16:17 GMT)
Internal World Models as Imagination Networks in Cognitive Agents [0.0] 我々は、内的世界モデル(IWM)にアクセスし、心理学的ネットワーク分析を用いて人間と大言語モデル(LLM)のIWMを探索することを提案する。
我々の研究は、人間とAIの内部で生成された表現を比較する新しい方法を提供し、人工知能における人間のような想像力を開発するための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:24:28 GMT)
If I Could Turn Back Time: Temporal Reframing as a Historical Reasoning Task for LLMs [0.0] 1940年のノルウェーの本にトリビアの質問が含まれており、私たちはLLMに1940年のように質問に答えるよう促した。
英語とノルウェー語の両方で疑問を投げかけます。
英語のプロンプティングは、予想外の結果であるノルウェー語よりも一貫して良い結果をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:06:22 GMT)
Hybrid Single-Ion Atomic-Ensemble Node for High-Rate Remote Entanglement Generation [0.0] 量子ネットワークにおける高速エンタングルメント生成のためのハイブリッドアーキテクチャを開発する。
量子ネットワーク上で数百km以上のイオンの絡み合いを発生させるという基本的な課題に対して,我々のアプローチが大きなスピードアップにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:07:59 GMT)
Hybrid Fuzzing with LLM-Guided Input Mutation and Semantic Feedback [0.0] 本稿では,静的および動的解析をLarge Language Model(LLM)誘導入力変異と意味フィードバックと統合したハイブリッドファジリングフレームワークを提案する。
本手法は,最先端のファジィよりも高速な時間対第一のバグ,意味的多様性の向上,およびユニークなバグの競合数を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:38:24 GMT)
Homodyne detection for pulse-by-pulse squeezing measurements [0.0] 光の連続可変(CV)符号化量子状態のキャラクタリゼーションには、ホモモジン検出が不可欠である。
近赤外(NIR)およびテレコム波長で動作する広帯域ホモダイン検出器について,150MHzの繰り返し速度で性能を最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:33:17 GMT)
Geometric Decomposition of Statistical Inference through Gradient Flow and Co-Monotonicity Measures [0.0] 地域分析に推論問題を分割するための2つの戦略を提供する幾何学的分解フレームワークを開発する。
経路単調性に有意な離散モース理論を用いてサンプルを盆地に分割し、結果が単調な振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:51:32 GMT)
Generative Bayesian Filtering and Parameter Learning [0.0] 生成ベイズフィルタ(GBF)は、複素非線形および非ガウス状態空間モデルにおいて後方推論を行うための強力なフレームワークを提供する。
GBFは明示的な密度評価を必要としないため、観察や遷移分布が解析的に解析可能である場合に特に有効である。
本稿では,各変数を暗黙の完全条件分布から反復的にサンプリングすることで,明示的な密度評価を回避できるジェネレーション・ギブズ・サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:04:48 GMT)
Gauge invariance from quantum information principles [0.0] 絡み合いと魔法の相互作用が基本的な相互作用の構造を制約するかどうかを考察する。
最大エンタングルメント(MaxEnt)のみを付与することはゲージ不変および微分同相不変相互作用を一意に回収しない。
我々の結果は、自然はMaxEntと低魔法を好むことを示唆している: 制限された非クリフォード性を持つ最大量子相関は、普遍的な量子計算には十分であるが、古典的なシミュラビリティに近い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:41:17 GMT)
GITER: A Git-Based Declarative Exchange Model Using Kubernetes-Style Custom Resources [0.0] 本稿では,Gitを調整媒体として,分散エンティティ間で非同期情報交換を行う軽量で監査可能な手法を提案する。
提案されたアプローチは、従来のAPIとメッセージブローカを、オペレータとカスタムリソース(CR)の原則に基づいて構築されたGitベースの通信モデルに置き換えるものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:31:53 GMT)
Fermionic Casimir densities for a uniformly accelerating mirror in the Fulling-Rindler vacuum [0.0] 大規模ディラック場に対するフリング・リンドラー真空の局所特性について検討する。
質量のない体の場合、フェルミオン凝縮物は空間次元$Dgeq 2$で消滅するが、エネルギー-運動量テンソルのVEVは0とは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:01:05 GMT)
Fast Transport of Trapped Ultracold Atoms Using Shortcuts-to-Adiabaticity by Counterdiabatic Driving [0.0] 閉鎖されたBose-Einstein Condensate (BEC) の高速空間輸送を, 反断熱駆動 (CD) によるショートカット・トゥ・アディバチティティ (STA) を用いて数値解析した。
全てのシミュレーションでは、高速輸送に必要な最低時間が存在し、量子速度制限研究の以前の結果と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:01:36 GMT)
Fair Document Valuation in LLM Summaries via Shapley Values [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、複数のソースからコンテンツを検索して要約するシステムにおいて、ますます使われている。
これらのシステムは、オリジナルのコンテンツ制作者の個々の貢献を曖昧にし、クレジットの帰属と補償に関する懸念を提起した。
公平な文書評価のためのShapley値に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 22:37:37 GMT)
Extracting Causal Relations in Deep Knowledge Tracing [0.0] DKTの強みは、前提条件関係を因果構造としてモデル化する暗黙の能力にあることを示す。
運動関係グラフをDAG(Directed Acyclic Graphs)にプルーニングし、Assistmentsデータセットの因果部分集合に基づいてDKTを訓練することにより、DKTの予測能力がこれらの因果構造と強く一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 00:52:28 GMT)
Explorability in Pushdown Automata [0.0] 本稿では,歴史決定論を一般化するプッシュダウンオートマトンにおける非決定論の尺度である探索可能性について検討する。
探索可能なPDAは、歴史決定論よりも指数関数的に簡潔であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 04:35:22 GMT)
Experimental verification of multi-copy activation of genuine multipartite entanglement [0.0] 真のマルチパーティ・エンタングルメント(GME)は、双分離性を超えた相関である。
これは複雑な量子システムの特徴付けとベンチマークに関係している。
二つの分離可能な量子状態の複数のコピーから活性化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:37:41 GMT)
Exact solutions, critical parameters and accidental degeneracy for the hydrogen atom in a spherical box [0.0] 我々は、不透明な壁を持つ箱の中の水素原子のいくつかの性質を導出する。
条件付き解決可能な条件から生じるいくつかの根は、モデルパラメータの臨界値に向かって収束しているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:30:22 GMT)
Environment Agnostic Goal-Conditioning, A Study of Reward-Free Autonomous Learning [0.0] エージェントは,環境に依存しない方法で,自身の目標を選択することで,タスクの解き方を学ぶことができることを示す。
我々の手法は、基礎となる非政治学習アルゴリズムとは無関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:51:11 GMT)
Entanglement transitions in a boundary-driven open quantum many-body system [0.0] 木テンソル作用素(TTO)のアンザッツ状態にマルコフ力学を統合するための数値的枠組みを導入する。
オープン量子多体系における絡み合いを探索する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:21:21 GMT)
Electrostatics-induced breakdown of the integer quantum Hall effect in cavity QED [0.0] 金属スプリットリング共振器に埋め込まれた2次元電子ガス中の整数量子ホール効果の最近観測された分解を解析した。
静電気境界効果から生じる非キラルエッジチャネルの観点から、この分解を説明できるメカニズムを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:00:03 GMT)
Effective Quantum Gravitational Collapse in Metric Variables: The $\barμ$ Scheme [0.0] Oppenheimer-Snyder重力崩壊の効果的な理論は、Loop Quantum Gravityの$barmu$スキームで構築できる。
崩壊は平面モデルと球面モデルの両方に対して解析される。
どちらのシナリオでも、有効理論は特異点の形成を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 10:25:43 GMT)
Discussion Graph Semantics of First-Order Logic with Equality for Reasoning about Discussion and Argumentation [0.0] 等式付き一階述語論理の議論グラフ意味論を定式化する。
議論フレームワーク内の2つ以上のグラフノードが等価である場合に、Dungの拡張の概念を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:58:08 GMT)
Determination of quark-gluon-quark interference within the proton [0.0] クォークグルーオンクォーク状態間の量子干渉を符号化したツイスト3粒子分布関数について検討する。
抽出された分布は、明らかな風味依存パターンを示し、統計的に有意なレベルでゼロとは異なる。
これらの発見は、陽子内のクォーク-グルーオン-クォーク相関の最初の定量的証拠を与え、真に量子の性質を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:38:17 GMT)
DeepPAAC: A New Deep Galerkin Method for Principal-Agent Problems [0.0] 主エージェント問題(PA)の連続時間における数値解法について考察する。
エージェントの多次元戦略と連続型および塊型支払いを用いた汎用PAモデルを定式化する。
ハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式を暗黙のハミルトニアンで解くために、Deep principal-Agent Actor Critic (DeepPAAC) Actor-Criticアルゴリズムという新しいディープラーニング法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:25:43 GMT)
Deep Learning Approach for Clinical Risk Identification Using Transformer Modeling of Heterogeneous EHR Data [0.0] 本研究では,トランスフォーマーを用いた経時的モデリング手法を提案し,異種ERHデータを用いた臨床リスク分類の課題に対処する。
この方法はマルチソース医療機能を入力とし、構造化データと非構造化データの統一表現を実現するために特徴埋め込み層を用いる。
実験結果から,提案モデルは従来の機械学習モデルや時間的深層学習モデルよりも精度,リコール,精度,F1スコアで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:02:21 GMT)
Deep Koopman Economic Model Predictive Control of a Pasteurisation Unit [0.0] 本稿では,実験室規模パスツール化ユニット(PU)の効率的な運用を目的とした深層クープマン型経済モデル予測制御(EMPC)を提案する。
ディープクープマンモデルはニューラルネットワークを用いて実験データから線形力学を学習する。
クープマンをベースとしたEMPCによる定常運転は電気エネルギーを10.2%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:08:42 GMT)
Data-driven uncertainty-aware seakeeping prediction of the Delft 372 catamaran using ensemble Hankel dynamic mode decomposition [0.0] 本研究では, アンサンブルをベースとしたHankel Dynamic Mode Decomposition with Control (HDMDc) を提案する。
HDMDcアルゴリズムは, 時間付き複製を用いて, 状態と入力を増大させることにより, シーキーキング容器の方程式自由線形リダクションオーダーモデルを構築する。
FHDMDcアプローチは、決定論的手法と比較して予測の精度を向上し、堅牢な不確実性推定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 15:32:50 GMT)
Dagger categories and the complex numbers: Axioms for the category of finite-dimensional Hilbert spaces and linear contractions [0.0] 我々は、圏論における実数の極限と極限の間の深い関係を解明する。
実数の古典的特徴付けの新しい変種を用いて、有限次元ヒルベルト空間と線型収縮の圏を特徴づける。
これは、ハネン、コルネル、ファン・デル・シャフのすべてのヒルベルト空間と線型縮約の圏のキャラクタリゼーションの容易性に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:56:27 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） (Thu, 06 Nov 2025 14:27:36 GMT)
DARN: Dynamic Adaptive Regularization Networks for Efficient and Robust Foundation Model Adaptation [0.0] 動的適応正規化ネットワーク(DARN)を導入する。
DARNは、サンプルごとの難易度を推定する軽量タスク複雑度予測器(TCP)、適応ドロップアウト変調(ADM)、動的キャパシティゲーティング(DCG)の3つの重要なイノベーションを統合している。
完全な微調整(非凍結バックボーン)において、DARN はマルチタスク GeoBench ベンチマーク (86.66% mIoU, +5.56 pp over earlier SOTA) で新しい最先端を達成する。
効率的な適応(凍結バックボーン)において、DARNはSen上でSOTA競合精度(90.5% mIoU)を達成する
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 19:36:49 GMT)
Coordination-Free Lane Partitioning for Convergent ANN Search [0.0] 生産ベクトルサーチシステムは、遅延サービスレベル目標(SLO)を満たすために、並列レーンにまたがる各クエリをファンアウトすることが多い。
複製を相補的な作業に同じコストと期限で変換する調整不要レーン分割器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:36:18 GMT)
Control Barrier Function for Aligning Large Language Models [0.0] 本稿では,制御障壁関数(CBF)を利用した大規模言語モデル(LLM)の整合化フレームワークを提案する。
提案フレームワークは、ベースラインLLMから生成された予測トークンに対してCBFセーフティフィルタを適用して、生成されたテキストに介入する。
全体のテキスト生成システムは、肯定的なテキストを生成することを目的として、オープンソースの言語モデルで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:06:07 GMT)
Conformal Prediction-Driven Adaptive Sampling for Digital Twins of Water Distribution Networks [0.0] 配水ネットワーク(WDN)のためのDigital Twins (DT)は、限られたセンサーで正確な状態推定を必要とする。
本稿では,LSTM予測と Conformal Prediction (CP) を組み合わせた適応的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 09:43:34 GMT)
Confidential Computing for Cloud Security: Exploring Hardware based Encryption Using Trusted Execution Environments [0.0] クラウドコンピューティングは、特に機密データの保護に関して、セキュリティの大きな課題を生み出しました。
この問題に対して、Confidential Computingは、ハードウェアベースのTrusted Execution Environments(TEEs)を使用して、処理中のデータをセキュアにするためのツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 17:03:33 GMT)
Computational Turing Test Reveals Systematic Differences Between Human and AI Language [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートするために社会科学でますます使われている。
既存の検証努力は人的判断に基づく評価に大きく依存している。
本稿では,LLMが人間の言語にどの程度近いかを評価するために,計算チューリングテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:56:37 GMT)
Comparative Study of CNN Architectures for Binary Classification of Horses and Motorcycles in the VOC 2008 Dataset [0.0] 本稿では,VOC 2008データセットにおける馬とオートバイのバイナリ分類のための,9つの畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの包括的評価を行う。
マイノリティクラス強化手法を実装することで,クラス不均衡の問題に対処する。
結果、ConvNeXt-Tinyは、馬検出で95.53%、オートバイ検出で89.12%の最高平均精度(AP)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:24:07 GMT)
Cluster States Generation with a Quantum Metasurface [0.0] 量子準曲面を用いたフォトニッククラスター状態生成プロトコルの実装について検討する。
我々は,CNOT,CZ,Eゲートという2量子論理ゲートを実装した。
我々はこれらのプロトコルの忠実さを、閉じ込められた原子の熱ゆらぎなどの潜在的な実装実験の実施条件として分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:56:48 GMT)
Causal Regime Detection in Energy Markets With Augmented Time Series Structural Causal Models [0.0] 現在のアプローチでは、明確な因果的解釈や反事実的推論能力なしで電気価格をモデル化している。
本稿では,エネルギー市場を対象としたAugmented Time Series Causal Models (ATSCM)を紹介する。
当社のアプローチは、解釈可能な要素(ウェザー、ジェネレーションミックス、需要パターン)、リッチグリッドダイナミクス、観測可能な市場変数を通じてエネルギーシステムをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:45:15 GMT)
CATS: Empowering the next generation of rocket scientists through educational flight computers [0.0] 本稿では,CATS によるVega 飛行コンピュータとその対応する地上局の詳細な解析について述べる。
この論文はこれらのシステムの技術的仕様と教育的影響を掘り下げ、より広範な欧州のロケット計画への貢献を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:11:01 GMT)
But what is your honest answer? Aiding LLM-judges with honest alternatives using steering vectors [0.0] Judge Using Safety-Steered Alternatives (JUSSA) は、推論中にステアリングベクトルを使用してより正直な代替品を生成するフレームワークである。
梅毒検出における JUSSA の評価を行い,複数種類の操作を対象とする新しい操作データセットを提案する。
システムの高度化に伴い,当社の作業は,スケーラブルなモデル監査のための新たな方向性を開拓します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 11:07:41 GMT)
Bridging Quantum Computing and Nuclear Structure: Atomic Nuclei on a Trapped-Ion Quantum Computer [0.0] 我々は、RIKEN-Quantinuum Reimei型量子コンピュータ上で、強い相関を持つ核多体系の量子シミュレーションを実証する。
核殻モデルのハードコアボソン表現とペア単位結合クラスタアンサッツアンサッツを組み合わせることで、基底状態エネルギーの相対誤差を1パーセント以下に抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 02:42:30 GMT)
Automated Tennis Player and Ball Tracking with Court Keypoints Detection (Hawk Eye System) [0.0] 本研究では,自動テニスマッチ解析のための完全パイプラインを提案する。
本フレームワークは,複数の深層学習モデルを統合し,選手とテニスボールをリアルタイムで検出・追跡する。
このモデルは、注釈付きビデオと詳細なパフォーマンス指標を出力し、コーチ、ブロードキャスター、プレイヤーがゲームのダイナミクスに関する実用的な洞察を得ることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 07:18:54 GMT)
Artificial Intelligence in Elementary STEM Education: A Systematic Review of Current Applications and Future Challenges [0.0] 本研究は,小学校STEM教育におけるAI応用に関する258つの研究を総合的にまとめたものである。
ほとんどの研究では、上級小学生(65%)と数学(38%)に焦点が当てられ、学際的なSTEM統合は限られている。
フラグメンテーションされたエコシステム、発達上の不適切さ、インフラ障壁、プライバシーフレームワークの欠如、弱いSTEM統合、株式格差、教師の限界化、狭い評価範囲である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:36:05 GMT)
Alternative Fairness and Accuracy Optimization in Criminal Justice [0.0] 我々は、標準群公正性への簡単な修正を開発する。
誤り率の差を小さく抑えつつ、重み付き誤差損失を最小限に抑える。
これにより、ソリューションの発見が容易になり、予測精度が向上し、エラーコストの倫理的選択が表面化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 16:24:43 GMT)
Adversarial and Score-Based CT Denoising: CycleGAN vs Noise2Score [0.0] 健常者および自己監督者におけるCT画像のデノイングについて検討した。
サイクルGANベースのトランスレータとノイズ2スコア(N2S)スコアマッチングデノイザの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 05:42:26 GMT)
Abductive Inference in Retrieval-Augmented Language Models: Generating and Validating Missing Premises [0.0] 本稿では,帰納的推論をLLMに組み込むフレームワークを提案する。
帰納的推論とマルチホップQAベンチマークの実験結果から,本手法は解答精度と帰納的忠実度の両方を改善することが示された。
この研究は、RAGシステムの堅牢性と説明可能性を高めるための有望な方向として、帰納的推論を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 03:37:24 GMT)
AGITB: A Signal-Level Benchmark for Evaluating Artificial General Intelligence [0.0] Artificial General Intelligence Testbed (AGITB)は14の初等試験からなる新しいベンチマークスイートを導入した。
AGITBは、事前訓練することなく、段階的に、時間的シーケンスで次の入力を予測する能力に関するモデルを評価する。
ヒトの皮質は全てのテストを満たすが、現在のAIシステムは完全なAGITB基準を満たしていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 12:03:29 GMT)
ADPO: Anchored Direct Preference Optimization [0.0] 本稿では、選好学習をソフトリスト管理に拡張するフレームワークであるAnchored Direct Preference Optimization (ADPO)を紹介する。
動的アンカーはノイズ下でのオンライン探索を改善する一方、固定アンカーはオフライン蒸留時に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 06:55:06 GMT)
A heat-resilient hole spin qubit in silicon [0.0] キュービットを操作するのに必要なマイクロ波パルスはスピン環境を過熱させる。
以上の結果から,スピン軌道誘起電気感受性から生じる熱感受性の根底にある電気的起源が明らかとなった。
驚くべきことに、熱感受性は磁場の角度に合わせて調整でき、熱効果に免疫してホールスピンが反射されるスイートスポットを露呈して、キャンセルすることさえできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 14:35:32 GMT)
A Reinforced Evolution-Based Approach to Multi-Resource Load Balancing [0.0] 本稿では,d-resourceシステム最適化問題に対する強化された遺伝的アプローチを提案する。
古典的な進化スキーマは、非常に厳密な実現可能性関数のために効果が無かった。
提案した戦略は、標準的な遺伝的ルーチンにいくつかの修正と適応を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 08:35:56 GMT)
A MATLAB tutorial on deep feature extraction combined with chemometrics for analytical applications [0.0] 本チュートリアルは、画像データから空間情報を抽出するための深層学習アプローチを適用するためのステップバイステップガイドを提供する。
この研究の焦点は、画像処理のためのディープラーニングモデルのトレーニングではなく、既存のオープンソースモデルを使用して画像データから深い特徴を抽出することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:29:55 GMT)
A General Metric-Space Formulation of the Time Warp Edit Distance (TWED) [0.0] 我々は、穏やかな仮定の下で真の計量のままである一般化されたTWED(GTWED)を定義する。
このノートはGTWEDの理論構造と、時系列を超えて弾性距離を延ばすための意味に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 13:25:23 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） (Thu, 06 Nov 2025 16:37:20 GMT)
A Conservative Theory of Semiclassical Gravity [0.0] 半古典重力は、量子系が環境に起因したデコヒーレンスを引き起こす特定の非重力相互作用をしたときのみ、または古典的に重力場によって影響を受けると仮定することで、一貫した状態にすることができると論じる。
我々は、因果的に順序づけられた非重力的局所的相互作用の連鎖を含む重力を引き起こす脱コヒーレンス誘導相互作用の一種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Nov 2025 18:56:35 GMT)