Reinforcement Learning Control of Quantum Error Correction [108.7] 量子コンピュータは、エラーから直接自己改善することを学び、決してコンピューティングを止めない。
この研究によって新しいパラダイムが実現された: 量子コンピュータは、そのエラーから直接自己改善を学び、決してコンピューティングを止めない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:01:36 GMT)
UniVA: Universal Video Agent towards Open-Source Next-Generation Video Generalist [107.0] 次世代ビデオジェネラリストのためのオールニ対応マルチエージェントフレームワークUniVAを紹介する。
UniVAはPlan-and-Actのデュアルエージェントアーキテクチャを採用しており、高度に自動化されプロアクティブなワークフローを駆動している。
また、理解、編集、セグメンテーション、生成にまたがるマルチステップビデオタスクのベンチマークスイートUniVA-Benchについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:02:50 GMT)
Reasoning with Confidence: Efficient Verification of LLM Reasoning Steps via Uncertainty Heads [105.0] データ駆動の不確実性スコアに基づくステップレベルの推論検証の軽量な代替案を提案する。
本研究は, LLMの内部状態が不確実性を符号化し, 信頼性の高い検証信号として機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:19 GMT)
Pinching Antennas Meet AI in Next-Generation Wireless Networks [95.8] 次世代(NG)無線ネットワークは、新興アプリケーションをサポートするために、本質的にインテリジェンスを受け入れる必要がある。
本稿では,AIとピンチアンテナ(PA)の「冬」連携について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:36 GMT)
Moirai 2.0: When Less Is More for Time Series Forecasting [91.4] Moirai 2.0は、36Mシリーズの新しいコーパスで訓練されたデコーダのみの基礎モデルである。
これは、精度、速度、モデルサイズの間の強いトレードオフを達成しつつ、事前訓練された上位モデルの1つにランク付けします。
効率性とモデルサイズに関しては、Moirai 2.0は前バージョンであるMoirai 1.0-Largeの2倍の速度と30倍の小型である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 12:15:35 GMT)
SONIC: Supersizing Motion Tracking for Natural Humanoid Whole-Body Control [85.9] モデルキャパシティ,データ,計算のスケールアップにより,自然かつ堅牢な体の動きを生成できる汎用的なヒューマノイドコントローラが得られることを示す。
我々は、ネットワークサイズ、データセットボリューム、計算の3つの軸に沿ってスケーリングすることで、モーショントラッキングのための基礎モデルを構築します。
本研究では,(1)動作追跡を下流タスク実行にブリッジし,自然かつインタラクティブな制御を可能にするリアルタイムユニバーサルキネマティックプランナ,(2)様々な動作入力インタフェースをサポートする統一トークン空間の2つのメカニズムにより,モデルの実用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:21:54 GMT)
The Path Not Taken: RLVR Provably Learns Off the Principals [85.4] スパーシティはモデル条件の最適化バイアスの表面積であることを示す。
我々はこれらの力学を三ゲージ理論で機械的に説明する。
本稿では,RLVRの学習力学のパラメータレベルの特徴付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:16 GMT)
DiffuGR: Generative Document Retrieval with Diffusion Language Models [80.8] 本稿ではDiffuGRと呼ばれる拡散言語モデルを用いた生成文書検索を提案する。
推論のために、DiffuGRはDocIDトークンを並列に生成し、制御可能な多数のデノナイジングステップを通じてそれを洗練しようと試みている。
従来の左から右への自動回帰デコーディングとは対照的に、DiffuGRはより信頼性の高いDocIDトークンを生成するための新しいメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:42:44 GMT)
NeuSpring: Neural Spring Fields for Reconstruction and Simulation of Deformable Objects from Videos [80.0] 我々は、ビデオから変形可能な物体を再構成し、シミュレーションするためのニューラルスプリングフィールドであるNeuSpringを紹介する。
実世界のデータセットに対する実験により、NeuSpingは現在の状態モデリングと将来の予測に優れた再構成とシミュレーション性能を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:11 GMT)
A Matter of Interest: Understanding Interestingness of Math Problems in Humans and Language Models [77.8] 多くのAIシステムは、興味深いという人間の考えに一致しているが、人間の判断で観察される分布を捉えていない。
ほとんどのLSMは、人間がある数学の問題を興味深いと感じる理由と少ししか一致せず、人間の選択した面白さの合理性と弱い相関を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:04:20 GMT)
Perceptual Quality Assessment of 3D Gaussian Splatting: A Subjective Dataset and Prediction Metric [76.7] 3DGSの主観的品質評価データセットである3DGS-QAを提案する。
15種類の物体に対して225の劣化した復元を行い、共通の歪み要因の制御を可能にした。
本モデルでは,ガウス表現から空間的および測光的手がかりを抽出し,構造的に知覚された品質を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:35:19 GMT)
DiffRegCD: Integrated Registration and Change Detection with Diffusion Features [74.3] DiffRegCDは、単一のモデルで密度の高い登録と変更検出を統一する統合フレームワークである。
空中(LEVIR-CD, DSIFN-CD, WHU-CD, SYSU-CD)と地上(VL-CMU-CD)のデータセットによる実験は、DiffRegCDが最近のベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:29:07 GMT)
Training Language Models to Explain Their Own Computations [73.9] 本研究では,LMの自己内部への特権的アクセスをどの程度活用できるかを考察し,その振る舞いを説明するための新しい手法を提案する。
既存の解釈可能性技術を用いて,(1)LM特徴によって符号化された情報,(2)LMの内部アクティベーションの因果構造,(3)特定の入力トークンがLM出力に与える影響の自然言語記述を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:44 GMT)
Multistep Quasimetric Learning for Scalable Goal-conditioned Reinforcement Learning [72.2] 主な問題は、観測のペア間の時間的距離をどのように見積もるかである。
これらの手法を,擬似距離に適合する実用的なGCRL法にどのように組み込むかを示す。
また,本手法は実世界のロボット操作領域で縫合できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:13:25 GMT)
Improving Long-Range Interactions in Graph Neural Simulators via Hamiltonian Dynamics [71.5] 最近のグラフニューラルシミュレータ(GNS)は、グラフ構造化データ上での動的学習によりシミュレーションを加速する。
ハミルトン力学の原理に基づいて構築されたグラフベースニューラルネットワークであるIGNS(Information-serving Graph Neural Simulator)を提案する。
IGNSは最先端のGNSを一貫して上回り、挑戦的で複雑な力学系の下で高い精度と安定性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:45:25 GMT)
AgentPRM: Process Reward Models for LLM Agents via Step-Wise Promise and Progress [71.0] 大規模言語モデル(LLM)は、マルチターン意思決定タスクにおいて依然として課題に直面している。
プロセス報酬モデル(PRM)を構築し、各意思決定を評価し、エージェントの意思決定プロセスを導く。
AgentPRMは、シーケンシャルな決定と最終的な目標への貢献の間の相互依存の両方をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:53:13 GMT)
WarpGAN: Warping-Guided 3D GAN Inversion with Style-Based Novel View Inpainting [68.8] 3D GANインバージョンは、訓練済みの3D GANの潜在空間に単一の画像を投影し、単発のノベルビュー合成を実現する。
本稿では,3D GANインバージョンに画像インバージョンを組み込むためのワーピング・アンド・インペインティング手法を提案し,新しい3D GANインバージョン手法WarpGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:44:59 GMT)
Re$^{\text{2}}$MaP: Macro Placement by Recursively Prototyping and Packing Tree-based Relocating [67.5] この研究は、エキスパート品質のマクロ配置を生成するRe$text2$MaPメソッドを導入している。
我々はDREAMPlaceを使って、混合サイズの配置プロトタイプを構築し、マクロとクラスタごとに参照位置を取得する。
次に、パッキングツリーベースの移動手順を設計し、各グループ内のマクログループとマクロの位置を共同で調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:37:05 GMT)
Patching LLM Like Software: A Lightweight Method for Improving Safety Policy in Large Language Models [63.5] ソフトウェアバージョンのような大型言語モデル(LLM)に対するパッチを提案する。
提案手法は,既存のモデルにコンパクトで学習可能なプレフィックスを前もって,迅速な修復を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:01:07 GMT)
RoboTAG: End-to-end Robot Configuration Estimation via Topological Alignment Graph [62.3] 単眼のRGB画像からロボットのポーズを推定することは、ロボット工学とコンピュータビジョンにおける課題である。
既存の手法は通常、2Dビジュアルバックボーン上にネットワークを構築し、トレーニングのためにラベル付きデータに大きく依存する。
ロボットトポロジカルアライメントグラフ(RoboTAG)を提案する。このグラフは3次元分岐を組み込んで3次元前処理を注入し、2次元および3次元表現の共進化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:40 GMT)
DPRM: A Dual Implicit Process Reward Model in Multi-Hop Question Answering [62.1] 質問応答タスクでは、Chain of Thought (CoT) は多段階推論を通じて大きな言語モデルを誘導し、知識グラフ (KG) は意味マッチングによる幻覚を減らす。
従来のプロセスリワードモデル(PRM)は推論プロセスを評価するが、コストのかかる人的アノテーションやロールアウト生成を必要とする。
DPRM(Dual Implicit Process Reward Model)は,MHQAタスクにおける2つの暗黙のPRMをCoTとKGの推論のために訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:55:36 GMT)
Why does weak-OOD help? A Further Step Towards Understanding Jailbreaking VLMs [62.0] 大型ビジョンランゲージモデル(VLM)は、ジェイルブレイク攻撃の影響を受けやすい。
本稿では,OODをベースとしたVLMジェイルブレイク手法の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:55:52 GMT)
Burst Image Quality Assessment: A New Benchmark and Unified Framework for Multiple Downstream Tasks [61.5] 本稿では,バースト画像品質評価(BuIQA)の新たなタスクを提案し,バーストシーケンス内の各フレームのタスク駆動品質を評価する。
データ分析にインスパイアされた統合BuIQAフレームワークは、さまざまな下流シナリオ下でのBuIQAの効率的な適応を実現するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:30:56 GMT)
AlphaResearch: Accelerating New Algorithm Discovery with Language Models [60.5] 大規模言語モデルは複雑だが検証が容易な問題において大きな進歩を遂げてきたが、未知の発見に苦戦している。
オープンエンド問題に対する新しいアルゴリズムの発見を目的とした,自律型研究エージェントである textbfAlphaResearch を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:03:05 GMT)
Beyond Randomness: Understand the Order of the Noise in Diffusion [60.4] テキスト駆動型コンテンツ生成(T2C)拡散モデルでは、生成したコンテンツのセマンティックスは主にテキスト埋め込みとアテンションメカニズムの相互作用によるものである。
本稿では,モデル生成に対するランダムノイズの影響を包括的に分析する。
本稿では,T2C拡散モデルの初期ノイズを変調する,単純で効率的なトレーニング不要で汎用的な2段階の「セマンティックエミッション・インジェクション」プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:15:12 GMT)
SWE-Compass: Towards Unified Evaluation of Agentic Coding Abilities for Large Language Models [59.9] ソフトウェアエンジニアリングのための大規模言語モデル(LLM)の評価は、タスクカバレッジの狭さ、言語バイアス、現実世界の開発者との整合性の不足によって制限されている。
SWE-1は、不均一なコード関連評価を構造化および生産整合性のあるフレームワークに統合する包括的なベンチマークである。
SWE-は8つのタスクタイプ、8つのプログラミングシナリオ、10のプログラミング言語にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:57 GMT)
An Integrated Fusion Framework for Ensemble Learning Leveraging Gradient Boosting and Fuzzy Rule-Based Models [59.1] ファジィ規則に基づくモデルは解釈可能性に優れ、様々な分野に広く応用されている。
複雑な設計仕様や大規模データセットのスケーラビリティといった課題に直面している。
本稿では,モデル性能と解釈可能性を高めるために,両パラダイムの強みを融合した統合統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:25 GMT)
DynaAct: Large Language Model Reasoning with Dynamic Action Spaces [58.3] コンパクトなアクション空間を自動構築する新しいフレームワークtextscDynaActを提案する。
当社のアプローチは,大幅な遅延を発生させることなく,効率的な推論を維持しながら,全体的なパフォーマンスを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:36:27 GMT)
Thinker: Training LLMs in Hierarchical Thinking for Deep Search via Multi-Turn Interaction [57.7] Thinkerはマルチターンインタラクションによるディープ検索のための階層的思考モデルである。
複素問題を独立に解ける部分確率に分解する。
サブプロブレム間の依存関係は、これらの論理関数を介してパラメータとして渡される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:29:44 GMT)
Evaluating from Benign to Dynamic Adversarial: A Squid Game for Large Language Models [57.3] 資源制約と非対称な情報設定を備えた動的・対角的評価環境であるSquid Gameを紹介する。
我々は,Squid Game 上で50以上の LLM を評価し,動的対向シナリオにおける一般 LLM の行動評価研究を最大規模で行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 06:06:29 GMT)
Where and What Matters: Sensitivity-Aware Task Vectors for Many-Shot Multimodal In-Context Learning [57.1] そこで我々は,STV(Sensitivity-aware Task Vector insert framework)を提案する。
キーとなる洞察は、クエリとコンテキストのペア間でのアクティベーションデルタは一貫した構造パターンを示し、挿入のための信頼できるキューを提供します。
識別されたセンシティブ・アウェア・ロケーションに基づいて、アクティベーション値をクラスタリングし、各ロケーションに対して事前クラスタリングされたアクティベーションバンクを構築し、次に強化学習を適用し、最も適したアクティベーション・バンクを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:29 GMT)
Cancer-Net PCa-MultiSeg: Multimodal Enhancement of Prostate Cancer Lesion Segmentation Using Synthetic Correlated Diffusion Imaging [55.6] 前立腺癌病変の分節化に対する近年の深層学習アプローチは,限られた性能を達成している。
本稿では,標準拡散型プロトコルの拡張として,合成相関拡散イメージング(CDI$s$)について検討する。
以上の結果から,PCa病変セグメント化タスクの実践的ドロップイン強化として,CDI$s$に対する検証済み統合経路が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:21:07 GMT)
Last Layer Logits to Logic: Empowering LLMs with Logic-Consistent Structured Knowledge Reasoning [55.6] 大規模言語モデル(LLM)は、膨大な非構造化テキストの事前学習を通じて、自然言語推論タスクにおいて優れた性能を達成する。
LLM出力の論理的欠陥を修正するために,ロジット強化とロジットフィルタリングをコアモジュールとして組み込んだ textitLogits-to-Logic フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:18 GMT)
How Brittle is Agent Safety? Rethinking Agent Risk under Intent Concealment and Task Complexity [55.4] LLM駆動エージェントの現在の安全性評価は、主に原子害に焦点を当てており、悪意のある意図が複雑なタスクで隠されたり希釈されたりする高度な脅威に対処できなかった。
このギャップを,意図隠蔽とタスク複雑性の圧力下でのエージェントの安全性の脆さを二次元的に解析することで解決する。
目的が明確になるにつれて、安全アライメントは急激かつ予測的に低下し、「複雑パラドックス」が出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:01:17 GMT)
Text-based Aerial-Ground Person Retrieval [55.3] 本研究はTAG-PR(Text-based Aerial-Ground Person Retrieval)を紹介する。
異質な空中・地上からの人物画像をテキスト記述で検索することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:55:55 GMT)
Exploring the Underwater World Segmentation without Extra Training [55.3] 我々は,最初の大規模かつ微細な水中セグメンテーションデータセットである textbfAquaOV255 を紹介する。
トレーニング不要なOVセグメンテーションフレームワークである textbfEarth2Ocean も紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:47 GMT)
Distributed Zero-Shot Learning for Visual Recognition [54.8] 分散ゼロショット学習(DistZSL)フレームワークは、分散化されたデータをフル活用して、目に見えないクラスの効果的なモデルを学ぶことができる。
本稿では,DistZSLの効果的な学習を実現するために,ノード間属性正規化器とグローバル属性対視覚コンセンサスという2つの重要なコンポーネントを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:44:24 GMT)
SparseRM: A Lightweight Preference Modeling with Sparse Autoencoder [54.3] リワードモデル(Reward Model、RM)は、人間の嗜好評価と誘導モデルアライメントのためのプロキシである。
Sparse Autoencoder (SAE) を利用してモデル表現に符号化された嗜好関連情報を抽出するSparseRMを提案する。
SparseRMは、トレーニング可能なパラメータの1%未満を使用しながら、ほとんどのメインストリームのRMよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:27:00 GMT)
SciAgent: A Unified Multi-Agent System for Generalistic Scientific Reasoning [54.2] SciAgentは、一般的な科学的推論のために設計された統合マルチエージェントシステムである。
コーディネータエージェントは、各問題のドメインと複雑性を解釈し、特別なWorker Systemsを動的にオーケストレーションします。
これらの労働者システムは、記号推論、概念モデリング、数値計算、検証のための相互作用的推論サブエージェントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:42:45 GMT)
Information Capacity: Evaluating the Efficiency of Large Language Models via Text Compression [53.4] テキスト圧縮性能に基づくモデル効率の指標である情報容量を導入する。
主流のオープンソースモデルに対する実証的な評価は、シリーズ内のさまざまなサイズのモデルが一貫した情報容量を示すことを示している。
情報容量の特徴的な特徴は、入力と出力の両方のトークン数に影響を与えるトークン化効率が組み込まれていることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:37:51 GMT)
LeJEPA: Provable and Scalable Self-Supervised Learning Without the Heuristics [53.2] JEPA(Joint-Embedding Predictive Architectures)は、有望な青写真を提供するが、実践的なガイダンスや理論の欠如がアドホックな研究開発につながっている。
我々はJEPAの包括的な理論を示し、それをbf LeJEPAでインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:04:02 GMT)
Compression then Matching: An Efficient Pre-training Paradigm for Multimodal Embedding [53.2] 視覚言語モデルは、伝達可能なセマンティック埋め込みを取得することでマルチモーダル表現学習を進める。
コントラスト学習のウォームアップ段階として機能する圧縮プレトレーニングフェーズであるCoMaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:00:53 GMT)
Analyzing Political Text at Scale with Online Tensor LDA [53.2] 本稿では,数十億の文書に線形にスケールするトピックモデリング手法を提案する。
本手法は, 並列化遅延ディリクレ割当法(LDA法)の3,4倍の高速化を実現するため, 計算処理とメモリ効率がよいことを示す。
我々は、政治科学者に2つの実世界、大規模な新しい研究を行ないました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:20:12 GMT)
HD$^2$-SSC: High-Dimension High-Density Semantic Scene Completion for Autonomous Driving [53.0] カメラベースの3Dセマンティックシーン補完(SSC)は、自動運転において重要な役割を果たす。
既存のSSC法は、固有の入出力次元ギャップとアノテーション-現実密度ギャップに悩まされている。
本稿では,画素セマンティクスを拡張した高次元高密度セマンティックシーンコンプリートフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:51 GMT)
FlowFeat: Pixel-Dense Embedding of Motion Profiles [51.9] FlowFeatは高解像度でマルチタスクの機能表現である。
我々の研究は、信頼性と多目的な高密度画像表現に向けて一歩前進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:05 GMT)
Knowledge-Augmented Long-CoT Generation for Complex Biomolecular Reasoning [51.7] 生体分子機構は、分子間相互作用、シグナルカスケード、代謝経路の多段階的推論を必要とする。
既存のアプローチはしばしばこれらの問題を悪化させる: 推論ステップは生物学的事実から逸脱したり、長い機械的依存関係を捉えるのに失敗する。
本稿では,LLMと知識グラフに基づくマルチホップ推論チェーンを統合したLong-CoT推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:34:45 GMT)
Morphing Through Time: Diffusion-Based Bridging of Temporal Gaps for Robust Alignment in Change Detection [51.6] 既存の変更検出ネットワークを変更することなく空間的・時間的ロバスト性を改善するモジュールパイプラインを導入する。
拡散モジュールは、大きな外観ギャップをブリッジする中間変形フレームを合成し、RoMaは段階的に対応を推定できる。
LEVIR-CD、WHU-CD、DSIFN-CDの実験は、登録精度と下流変化検出の両方において一貫した利得を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:01 GMT)
Making LLMs Reliable When It Matters Most: A Five-Layer Architecture for High-Stakes Decisions [51.6] 現在の大規模言語モデル(LLM)は、実行前にアウトプットをチェックできるが、不確実な結果を伴う高い戦略決定には信頼性が低い検証可能な領域で優れている。
このギャップは、人間と人工知能(AI)システムの相互認知バイアスによって引き起こされ、そのセクターにおける評価と投資の持続可能性の保証を脅かす。
本報告では、7つのフロンティアグレードLDMと3つの市場向けベンチャーヴィグネットの時間的圧力下での系統的質的評価から生まれた枠組みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:10:11 GMT)
Self-Correction Distillation for Structured Data Question Answering [51.0] 小型言語モデル(LLM)は、構造化クエリの生成時にエラーを起こしやすい。
小型LCMの構造データQA能力を向上させるための自己補正蒸留(SCD)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:12 GMT)
Towards Fine-Grained Interpretability: Counterfactual Explanations for Misclassification with Saliency Partition [50.7] 本稿では,オブジェクトレベルと部分レベルの両方の解釈可能性を生成する,ファクトファクトファクトの詳細な説明フレームワークを提案する。
本手法は, 類似性を定量化し, 成分の重み付けを行うことにより, 非生成的な説明可能な反事実を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:31:56 GMT)
Feedback Descent: Open-Ended Text Optimization via Pairwise Comparison [48.9] Feedback Descentは、構造化されたテキストフィードバックを通じてテキストアーティファクト(プロンプト、コード、分子)を最適化するフレームワークである。
テキスト内学習は、構造化されたフィードバックを勾配のような方向情報に変換し、ターゲットとなる編集を可能にする。
DOCKSTRINGの分子探索ベンチマークにおいて、Feedback Descentは6つのタンパク質標的に対して260,000ドル以上の化合物を持つデータベースの99.9ドルのパーセンタイルを超える新規な薬物様分子を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:35 GMT)
Simulating the Visual World with Artificial Intelligence: A Roadmap [48.6] ビデオ生成は、視覚的に魅力的なクリップを生成するものから、インタラクションをサポートし、物理的な可視性を維持する仮想環境を構築するものへとシフトしている。
この調査は、この進化の体系的な概要を提供し、現代のビデオ基盤モデルを2つのコアコンポーネントの組み合わせとして概念化した。
4世代にわたる映像生成の進展を追究し,本質的な物理的妥当性を具現化した映像生成モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:57 GMT)
Generative AI Meets 6G and Beyond: Diffusion Models for Semantic Communications [48.3] ジェネレーティブAIは、ジェネレーティブセマンティックコミュニケーションを触媒した。
拡散モデルは、その優れた世代品質、安定した訓練力学、厳密な理論の基礎で際立っている。
本稿では、生成的意味コミュニケーションのための拡散モデルに関する最初の包括的なチュートリアルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:06 GMT)
From Experience to Strategy: Empowering LLM Agents with Trainable Graph Memory [48.2] 大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントは、自律的なタスク解決において顕著な可能性を示している。
本稿では,エージェント中心型,トレーニング可能な,多層グラフメモリフレームワークを提案する。
コンテクストメモリがLLMの情報活用能力をいかに向上させるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:19:13 GMT)
Adversarial Bias: Data Poisoning Attacks on Fairness [48.2] AIシステムの公正性を意図的に侵害する研究は比較的少ない。
本研究は, 簡便な敵毒対策が, 最大不公平な行動を引き起こすのに十分であることを示す理論的解析である。
当社の攻撃は、複数のモデルやデータセットにわたる公正度メトリクスの劣化において、既存の方法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:53:50 GMT)
ScRPO: From Errors to Insights [47.8] 問題のある数学的問題に対して,大規模言語モデルを強化するための自己補正相対ポリシー最適化(ScRPO)を提案する。
本手法は,試行錯誤学習段階と自己訂正学習段階の2段階からなる。
AIME、AMC、Olympiad、MATH-500、GSM8k、Deepseek-Distill-Qwen-1.5B、Deepseek-Distill-Qwen-7Bなど、複数の数学推論ベンチマークの広範な実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:27:03 GMT)
Deep (Predictive) Discounted Counterfactual Regret Minimization [47.3] 本稿では,CFRの高度な変種を近似する既存の手法の限界を克服する,効率的なモデルフリーなニューラルCFRアルゴリズムを提案する。
実験結果から、モデルなしニューラルネットワークと比較して、不完全情報ゲームにおいてより高速な収束を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:44:52 GMT)
DI3CL: Contrastive Learning With Dynamic Instances and Contour Consistency for SAR Land-Cover Classification Foundation Model [47.1] 本稿では,SAR土地被覆分類のための汎用基盤モデルを開発する。
Dynamic InstanceとContour Consistency Contrastive Learning (DI3CL)事前トレーニングフレームワークが組み込まれている。
その結果,提案したDI3CLは既存手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:20:07 GMT)
Multivariate Time series Anomaly Detection:A Framework of Hidden Markov Models [47.1] ファジィC-メアン(FCM)クラスタリングとファジィ積分について検討した。
続編では、多変量時系列における異常を検出するために、HMM(Hidden Markov Model)が関与している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:05 GMT)
DOA Estimation with Lightweight Network on LLM-Aided Simulated Acoustic Scenes [46.0] 空間音響および音響信号処理において,方向推定(DOA)が重要である。
奥行き分離可能な畳み込みに基づく軽量なDOA推定モデルであるLightDOAを提案する。
実験結果から,LightDOAは様々な音響シーンで良好な精度とロバスト性が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:34:01 GMT)
A Circular Argument : Does RoPE need to be Equivariant for Vision? [45.3] 数学的には、RoPEは1次元データに同変位置埋め込みを組み込むための最も一般的な解の1つであることを示す。
我々は,Mixed RoPEに類似した手法であるSpherical RoPEを提案するが,非可換ジェネレータを仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:55:54 GMT)
A Preliminary Study of RAG for Taiwanese Historical Archives [44.9] 本稿では,中国古来の2つのデータセットであるゼーランド砦と台湾地方議会ガゼットにRAGパイプラインを適用した。
本稿では,クエリ特性とメタデータ統合戦略が検索品質,回答生成,システム全体の性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:39 GMT)
GUI-AIMA: Aligning Intrinsic Multimodal Attention with a Context Anchor for GUI Grounding [44.6] そこで我々は,GUIの効率的なグラウンド化のための注意ベースかつ座標自由な教師付き微調整フレームワークを提案する。
Gui-AIMAは、MLLMの固有のマルチモーダルアテンションとパッチワイドグラウンド信号とを一致させる。
3Bモデルの最先端性能を達成し、ScreenSpot-Proの平均精度は59.6%、OSWorld-Gでは63.8%、ScreenSpot-v2では91.5%となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:06:10 GMT)
HyCoRA: Hyper-Contrastive Role-Adaptive Learning for Role-Playing [44.3] マルチキャラクタロールプレイングは、モデルに様々なロールをシミュレートする能力を持たせることを目的としている。
本稿では,HyCoRA: Hyper-Contrastive Role-Adaptive Learningフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:34:14 GMT)
TiS-TSL: Image-Label Supervised Surgical Video Stereo Matching via Time-Switchable Teacher-Student Learning [43.7] TiS-TSLは、最小限の監督下でビデオステレオマッチングのためのタイムウィッチ可能な教師学生学習フレームワークである。
統合モデルは、画像予測(IP)、前方ビデオ予測(FVP)、後方ビデオ予測(BVP)の3つの異なるモードで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:14 GMT)
FMMI: Flow Matching Mutual Information Estimation [43.5] 差別的アプローチを根本的に再編成する新しい相互情報(MI)推定器を提案する。
分類器を訓練して関節分布と縁分布を区別する代わりに、一方を他方に変換する正規化フローを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:04:32 GMT)
Neurophysiological Characteristics of Adaptive Reasoning for Creative Problem-Solving Strategy [43.5] 適応推論(Adaptive reasoning)は、環境ルールやコンテキストが変化すると、人間が推論戦略を柔軟に調整することを可能にする。
本研究は、心電図とカードソートパラダイムを用いた適応推論の神経生理学的メカニズムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:28 GMT)
Doubly Debiased Test-Time Prompt Tuning for Vision-Language Models [43.4] 視覚言語モデルに対するテスト時プロンプトチューニングは、ゼロショット設定下での素晴らしい一般化機能を示している。
我々は、モデルとデータの観点から、迅速な最適化バイアスの根底にある原因を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 09:35:31 GMT)
Meta-cognitive Multi-scale Hierarchical Reasoning for Motor Imagery Decoding [43.3] 本研究では,4クラス脳波(EEG)信号の階層的,メタ認知的デコードフレームワークについて検討する。
バックボーンの特徴を時間的マルチスケール表現に再構成するマルチスケール階層型信号処理モジュールを提案する。
我々は,このフレームワークを3つの標準脳波バックボーン上でインスタンス化し,BCIコンペティションIV-2aデータセットを用いて4クラスMIデコーディングを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:19 GMT)
Clustering-based Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data [43.1] 多変量時系列の振幅と形状に関する異常を検出するクラスタリングに基づく手法を提案する。
我々は、その系列で検出された異常レベルを定量化するために、信頼度指数を構築する。
提案フレームワークは, 医療, 気象データ分析, ファイナンス, 疾患発生検出など, 様々な応用領域における異常振幅および形状パターンの同定に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:15 GMT)
Multi-objective Hyperparameter Optimization in the Age of Deep Learning [42.5] PriMOは、多目的ユーザ信念を統合する最初のHPOアルゴリズムである。
8つのDeep LearningベンチマークでPriMOが最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:55:59 GMT)
Otter: Mitigating Background Distractions of Wide-Angle Few-Shot Action Recognition with Enhanced RWKV [42.4] 我々は,各フレームのキーパッチを強調する広角動作認識システムを開発し,背景情報に対する被験者の強調を効果的に行う。
通常の試作機は時間的強調と時間的モデリングを同時に強化し、広角FSARの性能を向上させるため、時間的強化された試作機と組み合わせられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:21:26 GMT)
NeuCLIP: Efficient Large-Scale CLIP Training with Neural Normalizer Optimization [42.3] 対照的な損失における正規化項の正確な推定は、コントラスト言語-画像事前学習モデルにおける中心的な課題である。
提案するNeuCLIPは,2つの鍵となるアイデアに基づく,斬新でエレガントな最適化フレームワークである。
数百万から数十億のサンプルのデータセットにまたがる大規模CLIPトレーニングの実験は、NeuCLIPが従来の方法より優れていることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:08 GMT)
From LLMs to Agents: A Comparative Evaluation of LLMs and LLM-based Agents in Security Patch Detection [42.1] 大規模言語モデル(LLM)とLLMベースのエージェントは、様々なソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて顕著な機能を示した。
セキュリティパッチ検出のための LLM および LLM ベースのエージェントの性能を総合的に評価する。
以上の結果から,Data-Aug LLMは最高の総合成績を示し,ReAct Agentは最も低い偽陽性率(FPR)を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:37:14 GMT)
HarmoQ: Harmonized Post-Training Quantization for High-Fidelity Image [41.8] HarmoQは3つの相乗的なステップを通じて、コンポーネント間の量子化を調和させる統合フレームワークである。
HarmoQは2ビットのSet5で0.46dBの先行技術より優れている。
この研究は、超高分解能量子化における重み-活性化結合の最初の体系的解析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:27:55 GMT)
Remodeling Semantic Relationships in Vision-Language Fine-Tuning [41.7] セマンティクスと関係性の両方に基づいてマルチモーダルアライメントと融合を改善する手法を提案する。
視覚的特徴をグループ関連セマンティクスに投影することを学びました。
最後に、継承可能なクロスアテンションを用いて視覚的特徴をテキストと融合させ、冗長な視覚的関係をグローバルに除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:11 GMT)
GRIP: In-Parameter Graph Reasoning through Fine-Tuning Large Language Models [40.6] 大規模言語モデル(LLM)は、逐次テキストデータのモデリングにおいて顕著な能力を示した。
グラフから複雑な関係情報を内部化できる新しいフレームワークGRIPを提案する。
この知識は軽量な LoRA パラメータに効率的に格納され、微調整された LLM が幅広いグラフ関連タスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:53 GMT)
OmniAID: Decoupling Semantic and Artifacts for Universal AI-Generated Image Detection in the Wild [40.6] 普遍的なAI生成画像検出器は、多様な生成モデルと多様なセマンティックコンテンツを同時に一般化する必要がある。
分離されたMixture-of-Expertsアーキテクチャを中心とした新しいフレームワークであるOmniAIDを提案する。
当社のモデルは既存のモノリシック検出器を超越し、最新の非破壊的脅威に対するAIGI認証の新しい堅牢な標準を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:18 GMT)
Stratified Knowledge-Density Super-Network for Scalable Vision Transformers [39.9] 異なるリソース制約に対するビジョントランスフォーマー(ViT)モデルのトレーニングとデプロイは費用がかかり非効率である。
本稿では,事前学習したViTを階層化された知識密度超ネットワークに変換することを提案する。
textbfWeighted textbfPCA for textbfAttention textbfContraction (WPAC) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 07:12:08 GMT)
Beyond critical coupling: optimal design considerations for spontaneous four-wave mixing in microring resonators [39.8] マイクロリング共振器における2光子生成のための自己完結型解析モデルを提案する。
我々の相互作用画像に基づくアプローチは、絶対生成率を予測しながら、時間周波数のバイフォトン相関を明らかにする。
全体として、我々の定式化は、統合光子源の実用的な設計に価値があることを証明すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:11 GMT)
Human or LLM as Standardized Patients? A Comparative Study for Medical Education [39.3] EasyMEDは、現実的な対話のための患者エージェント、現実的な一貫性のための補助エージェント、実用的なフィードバックを提供する評価エージェントを組み合わせたマルチエージェントフレームワークである。
実験により,EasyMEDは人間のSP学習結果と一致し,低ベースラインの学生により大きなスキル向上をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 11:05:41 GMT)
Repulsive Inverse-Distance Interatomic Interaction from Many-Body Quantum Electrodynamics [39.3] 仮想光子と分子プラズモンの結合から生じる永続的逆距離MB-QED相互作用を示す。
vdW力よりも弱いが、このMB-QED$R-1$相互作用は将来の実験で重力アトラクションを大幅に超える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:02 GMT)
SCOPE: Intrinsic Semantic Space Control for Mitigating Copyright Infringement in LLMs [39.1] SCOPEはパラメータ更新や補助フィルタを必要としない推論時間法である。
著作権に敏感なサブスペースを特定し、デコード時にそのアクティベーションを切断する。
広く知られるベンチマークの実験は、SCOPEが汎用性を低下させることなく著作権侵害を軽減していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:16:36 GMT)
Intelligence per Watt: Measuring Intelligence Efficiency of Local AI [39.0] 大規模言語モデル(LLM)クエリは、主に集中型クラウドインフラストラクチャのフロンティアモデルによって処理される。
小さなLMは、多くのタスクにおけるフロンティアモデルに対する競合的なパフォーマンスを実現しています。
集中インフラからの需要の再分配によるローカル推論は可能か?
本稿では,局所的推論の能力と効率を評価する指標として,1ワット当たりのインテリジェンス(IPW)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:20 GMT)
From Exploration to Exploitation: A Two-Stage Entropy RLVR Approach for Noise-Tolerant MLLM Training [38.8] Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) は高品質なラベル付きデータに依存している。
既存の教師なしRLVR法は、純粋なエントロピー最小化を含む、誤ったラベルに過度に適合する。
RLVRのための2段階のトークンレベルのエントロピー最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:14:01 GMT)
Coherence Mechanisms for Provable Self-Improvement [38.3] 両立概念に基づく自己改善のための原則的枠組みを提案する。
我々は、この概念をプロジェクションに基づくメカニズムを用いて定式化し、ベースラインモデルを一貫した状態に更新すると同時に、元の振る舞いに可能な限り近づいたままにしておく。
我々の分析は包括的であり、遠近法と遠近法の両方を網羅し、これらの保証を実現不可能な設定にしっかりと拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:52 GMT)
DualVision ArthroNav: Investigating Opportunities to Enhance Localization and Reconstruction in Image-based Arthroscopy Navigation via External Cameras [38.2] 視覚ベースの代替品は、侵襲性は低いが、しばしば単眼の関節鏡カメラにのみ依存する。
関節鏡に固定された外部カメラを統合したマルチカメラ関節鏡ナビゲーションシステムであるDualVision ArthroNavを提案する。
実験により, キャリブレーション誤差を効果的に補償し, 平均絶対軌道誤差1.09mmを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 16:02:34 GMT)
Toward Practical BCI: A Real-time Wireless Imagined Speech EEG Decoding System [37.5] 本稿では,フレキシビリティと日常的な使用を目的としたリアルタイム無線音声脳波デコーディングシステムを提案する。
ユーザ識別モジュールは、オペレータを認識し、パーソナライズされたユーザ固有のサービスを提供する。
本稿では,真に実用的でアクセシブルなBCI技術に向けた重要な一歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:29:09 GMT)
Semantic-Consistent Bidirectional Contrastive Hashing for Noisy Multi-Label Cross-Modal Retrieval [37.5] クロスモーダルハッシュ(CMH)は、様々なモダリティを横断する効率的な検索を容易にする。
実世界のシナリオでは、ラベルノイズが一般的であり、検索性能が著しく低下する。
我々はセマンティック・コンスタントな双方向ハッシュ(SCBCH)という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:17:46 GMT)
Foam Segmentation in Wastewater Treatment Plants: A Federated Learning Approach with Segment Anything Model 2 [36.9] 排水処理プラント(WTP)における泡の形成は, 処理効率を低下させ, コストを増大させる大きな課題である。
発泡率に対するリアルタイムの変化を自動的に調べる能力は、植物にとって大きなメリットとなる。
本稿では,イメージセグメンテーションのための最新技術ベースモデルであるセグメンション・アロイング・モデル2(SAM2)と,フェデレート・ラーニング(FL)を組み合わせ,これらの課題に対処する新しい枠組みを提案する。
FLパラダイムは、センシティブな運用データを集中化せずに、複数のWTP間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:41:31 GMT)
Stress Testing Factual Consistency Metrics for Long-Document Summarization [36.8] 筆者らは,6つの参照自由事実性指標の信頼性を体系的に評価した。
要約に適用した7つの事実保存摂動を通して、計量ロバスト性を探索する。
以上の結果から,既存のショートフォームメトリクスは意味論的に等価な要約に対して一貫性のないスコアを生成し,情報密度の主張に対して信頼性が低下していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:11:49 GMT)
HipKittens: Fast and Furious AMD Kernels [36.6] 本稿では,AMDAIカーネルの性能向上につながるプログラミングプリミティブについて検討する。
我々は,AMDAIカーネルの性能向上につながるプログラミングプリミティブについて,初めて詳細な研究を行った。
これらの発見は、高性能AIカーネルのための単一のタイルベースのソフトウェアレイヤの道を開くのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:41 GMT)
Sharp Eyes and Memory for VideoLLMs: Information-Aware Visual Token Pruning for Efficient and Reliable VideoLLM Reasoning [36.5] SharpVは、視覚トークンとKVキャッシュの適応的なプルーニングのための最小限かつ効率的な方法である。
SharpVは、露出したアテンションスコアにアクセスすることなく動作する最初の2段階のプルーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:25 GMT)
PC-Diffusion: Aligning Diffusion Models with Human Preferences via Preference Classifier [36.2] 拡散モデル(PC拡散)における人間の嗜好アライメントのための新しい枠組みを提案する。
PC-Diffusionは軽量でトレーニング可能なPreferenceを使用して、サンプル間の相対的な嗜好を直接モデル化する。
そこで,PC-Diffusion は DPO に匹敵する選好整合性を実現し,トレーニングコストを大幅に削減し,効率の良い選好誘導生成を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:19:56 GMT)
ZeroSim: Zero-Shot Analog Circuit Evaluation with Unified Transformer Embeddings [36.0] ZeroSimは、トレーニングトポロジ間で堅牢な分散内一般化を実現するために設計された、トランスフォーマーベースのパフォーマンスモデリングフレームワークである。
我々はZeroSimが,多層パーセプトロン,グラフニューラルネットワーク,トランスフォーマーなどのベースラインモデルよりも大幅に優れていることを示す。
強化学習に基づくパラメータ最適化パイプラインに統合されると、ZeroSimは従来のSPICEシミュレーションと比較して、顕著なスピードアップ(13倍)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:09:54 GMT)
Continual Unlearning for Text-to-Image Diffusion Models: A Regularization Perspective [35.5] テキスト・画像拡散モデルにおける連続的アンラーニングに関する最初の体系的研究について述べる。
一般的なアンラーニング手法は, 数回だけ要求した後で, 急速にユーティリティーの崩壊に悩まされることを示す。
パラメータドリフトをサブスペースに制約する勾配投影法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:31:44 GMT)
Saying the Unsaid: Revealing the Hidden Language of Multimodal Systems Through Telephone Games [35.4] システムの好みバイアスを使って、隠れた言語を研究します。
このバイアスを戦略的に活用するために、私たちはマルチラウンドの「電話ゲーム」を採用しています。
電話ゲームにおける概念の共起を観察することにより,マルチモーダルシステムの理解における概念接続強度を定量的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 03:25:54 GMT)
3D4D: An Interactive, Editable, 4D World Model via 3D Video Generation [35.1] 3D4Dは、WebGLとSupersplatレンダリングを統合するインタラクティブな4D視覚化フレームワークである。
静的画像とテキストを4つのコアモジュールを通じてコヒーレントな4Dシーンに変換し、高速でリアルタイムなマルチモーダルインタラクションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:03:40 GMT)
LayerEdit: Disentangled Multi-Object Editing via Conflict-Aware Multi-Layer Learning [34.1] トレーニング不要な多層不整合編集フレームワークであるLayerEditを提案する。
正確なオブジェクト層分解とコヒーレント融合によって、コンフリクトフリーなオブジェクト層編集を可能にする。
実験では、既存の方法よりもLayerEditの方が優れており、前例のないオブジェクト内制御性とオブジェクト間コヒーレンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:40 GMT)
Modulo Video Recovery via Selective Spatiotemporal Vision Transformer [33.8] モジュロビデオ再構成のための第1の深層学習フレームワークを提案する。
SSViTは、効率を改善し、最も重要な領域に集中するためにトークン選択戦略を採用している。
実験により、SSViTは8ビットの折りたたみビデオから高品質な再構成を生成することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:16 GMT)
Large Sign Language Models: Toward 3D American Sign Language Translation [33.8] 3D American Sign Language (ASL) を翻訳する新しいフレームワークであるLarge Sign Language Models (LSLM) を提案する。
2次元映像に依存する既存の手話認識法とは違い,本手法では3次元手話データを直接利用して,3次元シーンにおける空間的・ジェスチャー的・奥行き的な情報を取り込む。
これにより、より正確でレジリエントな翻訳が可能になり、聴覚障害者コミュニティのデジタルコミュニケーションアクセシビリティを高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:03:36 GMT)
A Remarkably Efficient Paradigm to Multimodal Large Language Models for Sequential Recommendation [33.5] 時系列レコメンデーション(SR)は、ユーザの過去の行動に基づいて、ユーザの将来のインタラクションを予測する。
我々は3つの重要な革新を特徴とするSRのための効率的なMLLMベースのパラダイムであるSpeederを提案する。
Speederはトレーニング速度をオリジナルの250%に引き上げ、推論時間をAmazonデータセットで25%に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:21 GMT)
ViPRA: Video Prediction for Robot Actions [33.3] 我々は、アクションレスビデオから連続ロボット制御を学ぶためのフレームワークViPRA(Video Prediction for Robot Actions)を提案する。
アクションを直接予測する代わりに、将来の視覚的観察と動き中心の潜伏行動の両方を予測するためにビデオ言語モデルを訓練する。
下流制御では,潜時動作をロボット固有の連続動作シーケンスにマッピングするチャンクフローマッチングデコーダを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:13:32 GMT)
Adaptive Multi-Agent Response Refinement in Conversational Systems [33.2] 大規模言語モデル (LLM) は人間のような応答を生成することで会話システムにおいて顕著な成功を収めた。
特にパーソナライズや特定の知識を考慮に入れる必要がある場合、それらは不足する可能性がある。
本稿では,各エージェントが各アスペクトに対して特定の役割を割り当てられるマルチエージェントフレームワークによる応答の精細化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:40 GMT)
Diffusion Guided Adversarial State Perturbations in Reinforcement Learning [33.2] 強化学習システムは敵の攻撃に弱い。
政策に依存しない拡散型状態摂動攻撃である ShiFT を提案する。
我々の攻撃は、検出を避けるために現実的かつ歴史に整合したまま、真の状態と意味的に異なる状態を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:12 GMT)
Optical spectroscopy of single- and two-ion transitions in an antiferromagnetic stoichiometric rare-earth crystal [32.5] 反強磁性ネオジムガレート(NdGaO3)におけるネオジムイオン(Nd3+)の光転移を3Tまでの磁場で特徴づけた。
測定された光学スペクトルは、反強磁性、中間、常磁性の3つの相を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:14:38 GMT)
How to Evaluate Speech Translation with Source-Aware Neural MT Metrics [32.4] 機械翻訳において、原文を組み込んだ神経メトリクスは、人間の判断と強い相関関係を得る。
本研究は,音声からテキストへの翻訳におけるソース・アウェア・メトリクスの体系的研究である。
本稿では,合成源と参照翻訳のアライメントミスマッチに対処するため,新たな2段階の言語間再分割アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:41 GMT)
VocalBench-zh: Decomposing and Benchmarking the Speech Conversational Abilities in Mandarin Context [32.4] 本稿では,マンダリン文脈に適応した能力レベル分割評価スイートであるVocalBench-zhを提案する。
14の主流モデルに対する評価実験は、現在のルートに対する共通の課題を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:50 GMT)
Empowering DINO Representations for Underwater Instance Segmentation via Aligner and Prompter [32.3] 水中インスタンスセグメンテーション(UIS)は海洋資源探査と生態保護において重要な技術である。
2つの洞察に富んだコンポーネントの上に構築された新しいフレームワークであるDiveSegを紹介します。
DiveSegは、人気のあるUIISとUSIS10Kデータセットの最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:53:57 GMT)
Physics-Informed Deformable Gaussian Splatting: Towards Unified Constitutive Laws for Time-Evolving Material Field [31.3] 本研究では物理インフォームド・デフォルマブル・ガウス・スティング(PIDG)を提案する。
具体的には,静的非結合な4Dハッシュ符号化を用いて,形状と動きを効率的に再構成する。
さらに、ラグランジアン粒子流とカメラ補償光流とを合わせることでデータの適合を監督し、収束を加速し、一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:23:46 GMT)
MonoCLUE : Object-Aware Clustering Enhances Monocular 3D Object Detection [31.0] モノクロ3Dオブジェクト検出は、自律運転に費用対効果をもたらすが、不適切な深度と視野の制限に悩まされる。
視覚特徴の局所的クラスタリングと一般化されたシーンメモリの両方を活用することにより,モノクロ3次元検出を向上するMonoCLUEを提案する。
MonoCLUEは、KITTI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） (Wed, 12 Nov 2025 01:24:37 GMT)
Laytrol: Preserving Pretrained Knowledge in Layout Control for Multimodal Diffusion Transformers [30.9] レイアウト・トゥ・イメージ生成は、所定のレイアウト条件に空間的に整合した画像を生成することを目的としている。
既存のレイアウト・トゥ・イメージ方式では、アダプタモジュールをベース生成モデルに統合することでレイアウト条件を導入するのが一般的である。
本稿では,MM-DiTからパラメータを継承し,事前学習したベースモデルの知識を保存するレイアウト制御ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:29:06 GMT)
Alignment-Aware Quantization for LLM Safety [30.6] 大規模言語モデル(LLM)をデプロイする際の安全性と効率性は重要な要素である
本稿では、アライメント保存コントラスト(APC)損失をPTQパイプラインに統合する新しいアプローチであるアライメント・アウェア量子化(AAQ)を提案する。
AAQは標準のPTQ技術と互換性があり、様々なモデルファミリで堅牢な4ビット(W4A4)量子化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:23:43 GMT)
The Value of Personalized Recommendations: Evidence from Netflix [30.6] 我々は、レコメンデーションによって誘導されるユーティリティ、低ランクの不均一性、フレキシブルな状態依存を組み込む個別選択モデルを構築します。
推薦アルゴリズムが導入した慣用的変動を利用して、これらの成分を識別し、別々に評価する。
その結果,現行の推薦システムを行列係数化や人気度に基づくアルゴリズムに置き換えることで,エンゲージメントの4%と12%の削減が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:19:07 GMT)
DeepProofLog: Efficient Proving in Deep Stochastic Logic Programs [30.2] 本稿では,論理プログラムに基づく新しいNeSyシステムであるDeepProofLogを紹介する。
DPrLは、すべての導出ステップをニューラルネットワークでパラメータ化し、証明システム上で効率的な神経誘導を可能にする。
標準的なNeSyベンチマークとナレッジグラフ推論タスクの実験により、DPrLが既存のNeSyシステムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:47 GMT)
Online Linear Regression with Paid Stochastic Features [30.2] 本研究では,観測された特徴ベクトルが雑音によって劣化し,学習者がノイズレベルを低減するために支払うことができるオンライン線形回帰設定について検討する。
本研究では,線形予測器に対する学習者の後悔度を,予測誤差と支払量を組み合わせた損失の概念を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:19 GMT)
Where does an LLM begin computing an instruction? [30.1] レイヤスタックに沿って、次に示す命令がどこから始まるのか、読み取りが行うべきポイントを問う。
Llama ファミリーのモデル全体では、この点よりも先に予測を変更する介入が、その後ほとんど効果を示さないような、オンセット(onset)と呼ばれる反射点が観察される。
これらの結果は、命令がどこから始まるかを特定し、タスクとモデルサイズでこの位置を比較するための、シンプルでレプリカ可能な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 08:22:42 GMT)
Mitigating Negative Flips via Margin Preserving Training [30.1] AIシステムの連続バージョン間の矛盾を最小限に抑えることは、全体的なエラーを減らすのと同じくらい重要である。
画像分類において、そのような矛盾は負のフリップとして現れ、更新されたモデルは以前に正しく分類されたテストサンプルを誤って分類する。
本稿では,改良版を学習しながら,オリジナルモデルのマージンを保存する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:57 GMT)
Is It Truly Necessary to Process and Fit Minutes-Long Reference Videos for Personalized Talking Face Generation? [29.7] Talking Face Generation (TFG)は、現実的でダイナミックな話しの肖像画を作成することを目的としている。
本稿では,5秒間の参照ビデオセグメントを自動的に識別する,シンプルで効率の良いセグメント選択手法を提案する。
提案手法は,高忠実度出力を維持しつつ,NeRF法と3DGS法でデータ処理とトレーニング速度を5倍以上に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:29:38 GMT)
Versatile and Risk-Sensitive Cardiac Diagnosis via Graph-Based ECG Signal Representation [29.4] VersAtile と Risk-Sensitive の心臓診断では、不均一な心電図信号を均一にモデル化するためにグラフベースの表現を用いる。
VarSは、心電図信号を、重要な診断特徴を捉えた汎用的なグラフ構造に変換することで際立っている。
VarSは、特定のモデル出力につながる正確な波形をピンポイントすることで、解釈可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:31:55 GMT)
UI2Code$^\text{N}$: A Visual Language Model for Test-Time Scalable Interactive UI-to-Code Generation [29.2] UI2Code$textN$は、事前トレーニング、微調整、強化学習を通じて訓練されたビジュアル言語モデルである。
このモデルは、UI-to-code生成、UI編集、UI研磨という3つの重要な機能を統合する。
UI-to-codeとUIの洗練ベンチマークの実験は、UI2Code$textN$が、オープンソースモデルの間で新しい最先端技術を確立していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:00 GMT)
Think Before You Retrieve: Learning Test-Time Adaptive Search with Small Language Models [28.8] 我々は,学習した検索戦略を通じて,コンパクトなモデルによる反復的検索を可能にするトレーニングフレームワークOrionを紹介する。
Orionは、合成軌道生成と教師付き微調整を組み合わせることで、モデルの多様な探索パターンを促進する。
トレーニングデータの3%しか使用できないにも関わらず、私たちの1.2BモデルはSciFactで77.6%の成功を達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:05:29 GMT)
MSCR: Exploring the Vulnerability of LLMs' Mathematical Reasoning Abilities Using Multi-Source Candidate Replacement [28.4] マルチソース候補置換に基づく自動逆攻撃手法であるMSCRを提案する。
GSM8KとMATH500ベンチマークを用いてLLMの大規模実験を行う。
1つの単語だけを含むわずかな摂動でさえ、全てのモデルの精度を著しく低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:37:06 GMT)
Unifying Model and Layer Fusion for Speech Foundation Models [28.2] 複数の上流音声モデルの融合を可能にするインタフェースモジュールを提案する。
本研究は,様々な音声タスクにまたがって,様々な自己教師型モデルと教師型モデルの実験を行う。
以上の結果から,提案インタフェースは上流モデル選択に適した場合,さらなる性能向上をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:56:57 GMT)
LoopLLM: Transferable Energy-Latency Attacks in LLMs via Repetitive Generation [28.1] 大規模言語モデル(LLM)がスケールするにつれて、その推論はかなりの計算資源を発生させ、それらがエネルギー遅延攻撃に晒される。
繰り返し生成が低エントロピーデコードループを発生させるという観測に基づくエネルギー遅延攻撃フレームワークであるLoopLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:25:58 GMT)
Causal Tracing of Object Representations in Large Vision Language Models: Mechanistic Interpretability and Hallucination Mitigation [27.6] 本稿では,視覚的物体知覚に対する因果的影響を系統的に定量化する,細粒度クロスモーダル因果追跡(FCCT)フレームワークを提案する。
FCCTは、視覚およびテキストトークンの全範囲、MHSA(Multi-head Self-attention)、FFN(Feed-forward Network)、隠された状態を含む3つのコアモデルコンポーネントを詳細に分析する。
我々の分析は、中間層における最後のトークンのMHSAが、クロスモーダル情報を集約する上で重要な役割を担い、FFNは3段階の階層的な保存の進行を示すことを初めて示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:24:31 GMT)
Contact Wasserstein Geodesics for Non-Conservative Schrödinger Bridges [27.6] 非保守型一般化シュルディンガー橋(NCGSB)について紹介する。
NCGSBは時間とともにエネルギーを変化させることで、より広範な現実世界のプロセスのクラスを提供する。
我々は,多様体ナビゲーション,分子動力学予測,画像生成などのタスクに関する枠組みを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:36 GMT)
MADD: Multi-Agent Drug Discovery Orchestra [27.5] 我々は、自然言語クエリからカスタマイズされたヒット識別パイプラインを構築し、実行するマルチエージェントシステムMADDを提案する。
我々は、AIファーストの薬物設計を5つの生物標的に適用し、同定されたヒット分子を放出するパイオニアである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:19 GMT)
Automatic Paper Reviewing with Heterogeneous Graph Reasoning over LLM-Simulated Reviewer-Author Debates [27.4] 複数ラウンドのレビュアー-著者による議論に対して不均一なグラフ推論を行う新しいフレームワークであるReViewGraphを提案する。
これらの構造化された議論グラフの推論にグラフニューラルネットワークを適用することで、ReViewGraphは詳細な議論のダイナミクスをキャプチャし、より詳細なレビュー決定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:31 GMT)
VideoChain: A Transformer-Based Framework for Multi-hop Video Question Generation [26.8] 本稿では,新しいマルチホップビデオ質問生成フレームワークであるVideoChainを紹介する。
VideoChainは、複数の時間的に分離されたビデオセグメントにわたる推論を必要とする質問を生成する。
評価は、標準生成メトリクス間でのVideoChainの強いパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:54:51 GMT)
Numerical Sensitivity and Robustness: Exploring the Flaws of Mathematical Reasoning in Large Language Models [26.6] LLMは数学的推論の分野で大きな進歩を遂げてきたが、それらが真の数学的理解能力を持っているかどうかはいまだに議論の余地がある。
複雑な環境下でのLLMの推論能力を評価するために,意味論的に無関係な摂動文を注入する新しい摂動フレームワークを提案する。
モデルは数値情報による摂動に敏感であり,無関係な数値情報に邪魔された場合,誤った回答が得られやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:34:42 GMT)
Reliable and Private Utility Signaling for Data Markets [26.5] 本稿では,この利点を考察し,望ましいシグナリング機構のための非TCPベース構築法を開発した。
本稿では、悪意あるセキュアなマルチパーティ計算(MPC)を活用して、信号堅牢性のプライバシーとロバスト性を確保することを提案する。
MPCに基づくKNN-Shapley法の設計と最適化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:31:58 GMT)
Structured RAG for Answering Aggregative Questions [26.3] 本稿では,S-RAGを提案する。
摂取時には、S-RAGはコーパスの構造表現を構成する。
推論時には、自然言語のクエリを、その表現上の形式的なクエリに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:02:05 GMT)
Class-feature Watermark: A Resilient Black-box Watermark Against Model Extraction Attacks [26.2] クラス・フィーチャー・ウォーターマーク(CFW)は、レジリエンスの従来の手法よりも一貫して優れています。
WRKは、既存の透かしベンチマークにおいて、透かしの成功率を少なくとも88.79%削減する。
CFWはMEA転送性とポストMEA安定性の両方を同時に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:30:03 GMT)
CleverBirds: A Multiple-Choice Benchmark for Fine-grained Human Knowledge Tracing [26.1] クリーバーバード(CleverBirds)は,鳥種認識のための大規模知識トレースベンチマークである。
4万人以上の参加者がクイズに参加し、1万種以上の鳥にまたがる1700万件以上の質問に答えている。
学習者の知識の追跡は,特にサブグループや質問タイプにおいて困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:02:31 GMT)
Reasoning Up the Instruction Ladder for Controllable Language Models [26.1] 大規模言語モデル(LLM)に基づくシステムは、現実世界の意思決定において高い役割を担っている。
LLMの信頼性と制御性には,命令階層(IH)の強化が重要である。
本研究では,命令階層分解を推論タスクとして再設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:19:01 GMT)
Regularized Schrödinger: Alleviating Distortion and Exposure Bias in Solving Inverse Problems [25.9] 逆問題に適したシュルディンガー橋を適応した正規化シュルディンガー橋(RSB)を提案する。
RSBは、入力状態とターゲットの両方を摂動させ、露光バイアスを効果的に軽減する、新しい規則化されたトレーニング戦略を採用している。
音声強調のための2つの典型的な逆問題に対する大規模な実験は、RSBが最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 08:33:23 GMT)
SpeechJudge: Towards Human-Level Judgment for Speech Naturalness [25.6] SpeechJudgeはデータセット、ベンチマーク、報酬モデルで構成されるスイートである。
99K音声対の大規模フィードバックコーパスであるSpeechJudge-Dataを提案する。
SpeechJudge-Evalは、自然言語の自然性判定のための挑戦的なベンチマークである。
我々はQwen2.5-Omni-7Bに基づく生成報酬モデルであるSpeechJudge-GRMを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:29:01 GMT)
ARAC: Adaptive Regularized Multi-Agent Soft Actor-Critic in Graph-Structured Adversarial Games [25.2] ARACは、エージェント依存をモデリングするためのアテンションベースのグラフニューラルネットワーク(GNN)と、適応的分散正規化機構を統合する。
ARACは、MARLベースラインと比較して、より高速な収束、最終的な成功率の向上、さまざまなエージェント間のスケーラビリティの向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:57:52 GMT)
Class Incremental Medical Image Segmentation via Prototype-Guided Calibration and Dual-Aligned Distillation [25.2] 我々は, CIMIS 用 PGCD と DAPD (Dual-Aligned Prototype Distillation) を提案する。
PGCDは、異なる地域でクラス固有の蒸留強度を調整し、信頼性の高い古い知識を効果的に強化し、古いクラスからの誤解を招く情報を抑えるプロトタイプと機能的な類似性を利用する。
DAPDは、現在のモデルから抽出された古いクラスのローカルプロトタイプを、グローバルプロトタイプとローカルプロトタイプの両方と整合させ、古いカテゴリのセグメンテーション性能をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:14:41 GMT)
From Sequential to Recursive: Enhancing Decision-Focused Learning with Bidirectional Feedback [25.1] DFL(Decision- Focus Learning)は、従来の予測テーマ最適化(PTO)パイプラインに代わる、エンドツーエンドの強力な代替手段として登場した。
既存のDFLフレームワークは、厳密なシーケンシャルな構造によって制限され、シーケンシャルなDFL(S-DFL)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:35:40 GMT)
When Object-Centric World Models Meet Policy Learning: From Pixels to Policies, and Where It Breaks [24.7] 我々は、ピクセルから直接オブジェクトレベルのラテントを学習する、完全に教師なし、不整合なオブジェクト中心の世界モデルを導入する。
DLPWMは、複数のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)視覚変化に対する堅牢性を含む、強い再構成と予測性能を達成する。
その結果,物体中心の知覚は頑健な視覚モデルを支援するが,安定した制御を実現するには潜伏ドリフトを緩和する必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:39:44 GMT)
RAPTR: Radar-based 3D Pose Estimation using Transformer [24.6] レーダーによる室内3Dポーズ推定は、通常、きめ細かい3Dキーポイントラベルに依存していた。
tRansformerを用いたRAdar Pose esTimationを3次元BBoxと2次元キーポイントラベルのみを用いて弱監督下で提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:56:55 GMT)
Towards Non-Stationary Time Series Forecasting with Temporal Stabilization and Frequency Differencing [24.6] 時系列はしばしば時間分布シフトやスペクトルの変動を含む非定常性を示す。
本稿では、時間領域と周波数領域の両方で非定常性に対処する二分岐フレームワークDTAFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:48 GMT)
Judging by the Rules: Compliance-Aligned Framework for Modern Slavery Statement Monitoring [24.1] 現代の奴隷制度は世界中で何百万人もの人々に影響を与えており、現代の奴隷制度法のような規制の枠組みでは、企業が詳細な開示を公表する必要がある。
これらのステートメントは曖昧で矛盾することが多く、手作業によるレビューの時間とスケールが難しくなる。
専門家の監視を維持しつつルールレベルのコンプライアンス検証にAIを活用する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:19:27 GMT)
Revisiting MLLM Based Image Quality Assessment: Errors and Remedy [23.9] 重要な課題は、MLLMの離散トークン出力とIQAタスクで要求される品質スコアの連続的な性質との間の固有のミスマッチから生じる。
軽量回帰モジュールとIQA固有のスコアトークンをMLLMパイプラインに組み込んだQ-Scorerを提案する。
Q-Scorerは、複数のIQAベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、混合データセットに最適化し、他のメソッドと組み合わせることでさらに改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:20:32 GMT)
Plaintext Structure Vulnerability: Robust Cipher Identification via a Distributional Randomness Fingerprint Feature Extractor [23.7] 暗号文バイトからエンドツーエンドを学習しない手法を提案する。
具体的には、暗号文のランダム性特徴を計算するための統計テストのセットに基づいている。
実験結果から,本手法は高い判別性能を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:35 GMT)
Improving the accuracy and generalizability of molecular property regression models with a substructure-substitution-rule-informed framework [23.6] MolRuleLossは、分子特性回帰モデルの精度と一般化性を改善するサブ構造置換ルールインフォームドフレームワークである。
我々は,MPRMにMorruleLossを付加することにより得られた予測精度の最大値に,SSRの個数と品質の両方が寄与することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:27 GMT)
Bot Meets Shortcut: How Can LLMs Aid in Handling Unknown Invariance OOD Scenarios? [23.5] 本研究は,テクストの特徴に基づく潜在的ショートカットの影響について検討する。
本稿では,大規模言語モデルに基づく緩和戦略を提案する。
我々の戦略は、ショートカットシナリオ下での平均相対的なパフォーマンス改善を56%達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:59:22 GMT)
Hierarchical Direction Perception via Atomic Dot-Product Operators for Rotation-Invariant Point Clouds Learning [23.3] 任意の回転は点雲の向きのバリエーションを導入し、効果的な表現学習に長年の挑戦を巻き起こす。
点雲のマルチスケール方向特性を利用するために,方向知覚ベクトルネットワーク(DiPVNet)を提案する。
DiPVNetは、ポイントクラウドの分類とセグメンテーションタスクにおける最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:13 GMT)
Convex Clustering Redefined: Robust Learning with the Median of Means Estimator [22.6] コンベックスクラスタリングをMedian of Means (MoM) 推定器と統合するロバストなアプローチを導入する。
提案手法は,特に大規模データセットにおいて,性能と効率を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 21:16:53 GMT)
Think-at-Hard: Selective Latent Iterations to Improve Reasoning Language Models [22.5] シンク・アット・ハード(Think-at-Hard, TaH)は、ハードトークンでのみ深く反復する動的潜在思考法である。
TaHは5つの挑戦的なベンチマークで推論のパフォーマンスを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:42 GMT)
KG-DF: A Black-box Defense Framework against Jailbreak Attacks Based on Knowledge Graphs [22.3] 大規模言語モデル(LLM)のための知識グラフ防衛フレームワーク(KG-DF)を提案する。
構造化された知識表現とセマンティックアソシエーション機能により、知識ベースで安全な知識と入力コンテンツを関連付けることで、知識グラフ(KG)を検索することができる。
セマンティック解析モジュールを導入し、その中核となるタスクは、入力クエリを構造化された安全な概念表現の集合に変換することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:18 GMT)
Do Syntactic Categories Help in Developmentally Motivated Curriculum Learning for Language Models? [22.3] 本研究では, BabyLM corpus と CHILDES の年齢群を解析した。
CHILDESは, 年齢による統語的区別が強くないが, 学習データに関する統語的知識は, 言語課題におけるモデル性能の解釈に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:19 GMT)
Enhancing Logical Expressiveness in Graph Neural Networks via Path-Neighbor Aggregation [22.1] 本稿では,GNNの論理的表現力を高めるため,PN-GNN(Path-Neighbor enhanced GNN)を提案する。
まず,既存のGNN手法の論理表現力を分析し,これらの手法の欠点を指摘する。
そこで理論的にPN-GNNの論理表現力について検討し、C-GNNよりも強い表現力を持つだけでなく、$(k+1)$-hop論理表現性が$k$-hopよりも厳密に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:04 GMT)
SWE-fficiency: Can Language Models Optimize Real-World Repositories on Real Workloads? [22.1] SWE-fficiencyは、実際のワークロードにおけるリポジトリレベルのパフォーマンス最適化を評価するためのベンチマークである。
私たちのスイートには、9つの広く使用されているデータサイエンス、機械学習、HPCリポジトリにわたる498のタスクが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:20:18 GMT)
Private-RAG: Answering Multiple Queries with LLMs while Keeping Your Data Private [22.0] Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部コーパスからドキュメントを推論時に取得することで、大きな言語モデル(LLM)を強化する。
このコーパスが機密情報を含む場合、保護されていないRAGシステムは個人情報を漏洩するリスクがある。
本稿では、より実用的なマルチクエリ設定について検討し、2つのDP-RAGアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:08:45 GMT)
Transferable Hypergraph Attack via Injecting Nodes into Pivotal Hyperedges [21.9] ハイパーグラフニューラルネットワーク(HGNN)は敵の攻撃を受けやすい。
ノードをPivotal Hyperedge(TH-Attack)に注入するトランスファー可能なハイパーグラフアタックを提案する。
TH-Attackは攻撃の伝達性と有効性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 12:41:51 GMT)
EMAformer: Enhancing Transformer through Embedding Armor for Time Series Forecasting [21.9] EMAformerはTransformerを補助的な埋め込みスイートで拡張するモデルである。
12の現実世界のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
MSEでは平均2.73%、MAEでは5.15%の予測誤差を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:57:13 GMT)
NOTAM-Evolve: A Knowledge-Guided Self-Evolving Optimization Framework with LLMs for NOTAM Interpretation [21.3] NOTAM-Evolveは、大規模な言語モデルで複雑なNOTAM解釈を自律的にマスターできるフレームワークである。
実験の結果,NOTAM-EvolveはベースLLMに対して30.4%の精度向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:17 GMT)
The Impact of Longitudinal Mammogram Alignment on Breast Cancer Risk Assessment [21.2] 乳がんの早期発見には正常なマンモグラフィースクリーニングが不可欠である。
近年, マンモグラムの経時的情報を取り込む手法が増えている。
相違は組織の変化を曖昧にし、モデルのパフォーマンスを低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:53:24 GMT)
Multi-modal Deepfake Detection and Localization with FPN-Transformer [21.0] FPN変換器(Feature Pyramid-Transformer)に基づくマルチモーダルディープフェイク検出およびローカライゼーションフレームワークを提案する。
マルチスケールな特徴ピラミッドは、R-TLMブロックと局所的な注意機構によって構築され、コンテキスト間の時間的依存関係の結合解析を可能にする。
我々は,IJCAI'25 DDL-AVベンチマークの試験セットに対するアプローチを評価し,最終スコア0.7535で良好な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:35:16 GMT)
Radar-APLANC: Unsupervised Radar-based Heartbeat Sensing via Augmented Pseudo-Label and Noise Contrast [20.9] レーダーは胸壁の微妙な振動を計測し、非接触型心拍検出を可能にする。
従来のレーダーを用いた心拍検出法はノイズによる性能劣化に直面している。
本稿では,Augmented Pseudo-Label and Noise Contrastを用いたレーダベース心拍センサのための教師なしフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:14 GMT)
EPSegFZ: Efficient Point Cloud Semantic Segmentation for Few- and Zero-Shot Scenarios with Language Guidance [20.9] 最近の3Dポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのアプローチでは、通常、2段階の学習プロセス、すなわち事前訓練段階と数段階の訓練段階が必要となる。
我々は,Few-shot と Zero-shot のシナリオに対して,Efficient Point Cloud という,学習前のない新しいネットワークを提案する。
提案手法は,S3DISとScanNetのベンチマークでそれぞれ5.68%,3.82%,最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 13:27:12 GMT)
A Structure-Agnostic Co-Tuning Framework for LLMs and SLMs in Cloud-Edge Systems [20.3] Co-PLMsは、大規模および小規模言語モデルの協調トレーニングのための新しいフレームワークである。
構造に依存しない相互学習のプロセスを統合し、異種言語モデル間の知識交換を実現する。
その結果、Co-PLMsは最先端の手法より優れており、Roge-Lでは平均5.38%、EMでは4.88%の上昇を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:16:17 GMT)
A Theoretical Analysis of Detecting Large Model-Generated Time Series [19.4] データ誤用や製造のリスクが高まっているため、時系列大モデル(TSLM)が生成する合成時系列を識別する問題について検討する。
本研究では, TSLM生成時系列を識別するために, 連続プレフィックス上で不確実性指標を集約するホワイトボックス検出器である不確実性収縮推定器(UCE)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:24:16 GMT)
Libra-MIL: Multimodal Prototypes Stereoscopic Infused with Task-specific Language Priors for Few-shot Whole Slide Image Classification [18.9] 大規模言語モデル(LLM)は、計算病理学において有望な方向性として現れつつある。
既存の視覚言語によるMIL(Multi-Instance Learning)手法では、一方向指導を用いることが多い。
本稿では,双方向インタラクションを促進するマルチモーダルプロトタイプベースのマルチインスタンス学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:29:39 GMT)
A Decentralized Retrieval Augmented Generation System with Source Reliabilities Secured on Blockchain [18.7] 分散化は課題をもたらします。多数の独立したデータソースは信頼性に大きく違いがあります。
本システムでは,実世界のような信頼性の低いデータ環境において,集中型データに比べて+10.7%の性能向上を実現している。
分散インフラは、安全で信頼性の高いスコア管理を可能にし、約56%の限界コスト削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:04:54 GMT)
Learning Quantized Continuous Controllers for Integer Hardware [18.7] 組み込みハードウェア上での継続的制御強化学習には、厳密なレイテンシと電力予算が必要である。
小さなFPGAはこれらを提供することができるが、高価な浮動小数点パイプラインが避けられる場合のみである。
本稿では,低ビットポリシーを自動的に選択し,Artix-7 FPGAに合成する学習型ハードウェアパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:53:27 GMT)
NERVE: Neighbourhood & Entropy-guided Random-walk for training free open-Vocabulary sEgmentation [18.6] NERVE (Open-Vocabulary Semantics, OVSS) の学習自由化手法を提案する。
NERVEはグローバルおよび微粒な局所情報を統合し、安定拡散モデルの自己アテンション層から近傍構造を利用する。
我々の手法は、条件付きランダムフィールド(CRF)や画素適応マスクリファインメント(PAMR)のような従来の後処理技術を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:31 GMT)
QLCoder: A Query Synthesizer For Static Analysis of Security Vulnerabilities [18.6] QLCoderは、強力な静的分析エンジンであるCodeQLでクエリを自動的に合成するエージェントフレームワークである。
QLCodeは、独自のMPPインターフェースを使用して推論を制約しながら、実行フィードバック付きの合成ループにLLMを組み込む。
111のJavaプロジェクトにわたる176の既存のCVE上でQLCodeを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:59:49 GMT)
Generalized-Scale Object Counting with Gradual Query Aggregation [18.6] GECO2は、オブジェクトスケールの問題に明示的に対処するエンドツーエンドのいくつかのショットカウントと検出方法である。
最新の数ショットカウンタを超え、GPUメモリのフットプリントを小さくして3倍高速に動作しながら、検出精度を10%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:36:46 GMT)
Binary Split Categorical feature with Mean Absolute Error Criteria in CART [18.5] カテゴリー的特徴に対する平均絶対誤差基準は、伝統的に様々な数値符号化法に依存してきた。
分類的特徴をMAE基準で扱う際の課題に対処する,新しい,効率的な分割アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:00:25 GMT)
Re-coding for Uncertainties: Edge-awareness Semantic Concordance for Resilient Event-RGB Segmentation [18.5] 本稿では,エッジ認識型セマンティック・コンセンサス・フレームワークを提案する。
提案手法は,提案したDERS-XSに対して2.55% mIoUで最先端の手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:49:50 GMT)
SynWeather: Weather Observation Data Synthesis across Multiple Regions and Variables via a General Diffusion Transformer [18.4] 我々はSynWeatherについて紹介する。SynWeatherは、統一されたマルチリージョンおよび多変量気象観測データ合成のために設計された最初のデータセットである。
SynWeatherは、米国大陸、ヨーロッパ、東アジア、熱帯サイクロンの4つの代表地域をカバーしている。
これは、複合レーダ反射率、時間的降水、可視光、マイクロ波明度温度など、主要な気象変数の高分解能な観測を提供する。
さらに,Diffusion Transformerフレームワーク上に構築された一般確率型気象合成モデルであるSynWeatherDiffを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:14 GMT)
Zero-Shot Function Encoder-Based Differentiable Predictive Control [18.4] 非線形力学系のパラメトリック族に対するゼロショット適応制御のための微分可能なフレームワークを提案する。
提案手法は,関数エンコーダをベースとしたニューラルODE(FE-NODE)をシステムダイナミクスのモデリングに利用し,DPCを用いて明示的な制御ポリシのオフライン自己教師型学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:18:52 GMT)
Two Heads are Better than One: Distilling Large Language Model Features Into Small Models with Feature Decomposition and Mixture [18.1] 強化学習(RL)による市場形成は、金融取引において大きな注目を集めている。
本稿では,階層,タスク,データという3次元にまたがる大規模言語モデルの特徴を分離する新しいフレームワークを提案する。
様々な学生モデルは、異なる次元と共に単純なLCMの特徴を協調的に学習し、それぞれのモデルは知識蒸留を達成するために異なる特徴に責任を負う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:02:17 GMT)
HQ-SVC: Towards High-Quality Zero-Shot Singing Voice Conversion in Low-Resource Scenarios [18.0] HQ-SVCは高品質なゼロショット音声変換のための効率的なフレームワークである。
HQ-SVCはまず、疎結合モデルを用いて、共同コンテンツと話者の特徴を抽出する。
その後、ピッチやボリュームモデリングを通じて忠実度を高め、重要な音響情報を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:01:41 GMT)
Cross Modal Fine-grained Alignment via Granularity-aware and Region-uncertain Modeling [17.8] 微細な画像テキストアライメントは、マルチモーダル学習における重要な課題である。
本稿では,意味認識と地域レベルの不確実性モデリングを融合した統一アプローチを提案する。
提案手法は,各種バックボーンアーキテクチャにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:25 GMT)
Boomda: Balanced Multi-objective Optimization for Multimodal Domain Adaptation [17.2] 一般的な解決策は教師なし領域適応(unsupervised domain adapt)であり、これは単調な環境で広く研究されている。
本稿では,異種マルチモーダル領域適応について検討する。そこでは,異なるモダリティの異なるドメインシフトが主な課題である。
モデル固有の特性を利用することで、問題を2次プログラミング問題に単純化することができる。
提案手法はtextbfBalanced multi-text-bfobjective textbftimization for textbfmultimodal textbf domain textbf を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:42:49 GMT)
Transolver is a Linear Transformer: Revisiting Physics-Attention through the Lens of Linear Attention [17.1] そこで本研究では,物理注意を正準線形の注意に再設計するための2段階の変換を提案する。
提案手法は,6つの標準PDEベンチマーク上での最先端性能を実現する。
パラメータの数を平均40.0%削減し、計算コストを36.2%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:11 GMT)
Gateways to Tractability for Satisfiability in Pearl's Causal Hierarchy [16.7] パールズ・コーサル・ヒエラルキー(PCH)は確率的、介入的、反事実的発言を推論する中心的な枠組みである。
パラメータ化複雑性のレンズを通してこの課題を再考し、トラクタビリティへの最初のゲートウェイを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:39:08 GMT)
PrAda-GAN: A Private Adaptive Generative Adversarial Network with Bayes Network Structure [16.6] ベイズネットワーク構造を持つプライベート適応生成逆数ネットワーク(PrAda-GAN)を提案する。
提案手法では,変数間の複雑な依存関係を逐次生成するアーキテクチャを採用し,学習構造を適応的に正規化し,基礎となるベイズネットワークの疎結合を促進する。
分析の結果,依存性の分散化は収束率を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:10 GMT)
Contrastive Integrated Gradients: A Feature Attribution-Based Method for Explaining Whole Slide Image Classification [16.6] 計算病理学における全スライド画像(WSI)解析には解釈可能性が不可欠である。
本稿では,ロジット空間におけるコントラスト勾配の計算により,解釈可能性を高める新しい帰属法であるContrastive Integrated Gradients (CIG)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:00:01 GMT)
VectorSynth: Fine-Grained Satellite Image Synthesis with Structured Semantics [16.3] セマンティック属性を持つ合成地理アノテーションに基づく画素精度衛星画像の拡散に基づくフレームワークであるVector Synthを紹介する。
以前のテキストやレイアウト条件のモデルとは異なり、Vector Synthは密接なクロスモーダル対応を学習し、セマンティックベクトル幾何学を整列させ、微粒で空間的に接した編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:14:30 GMT)
Test-time Diverse Reasoning by Riemannian Activation Steering [16.3] Best-of-N$推論は、複数の候補解をサンプリングし、いくつかの基準に基づいて最適なものを選択することで、複雑なタスクを解く際の言語モデルの精度を向上させる。
この戦略の重要なボトルネックは出力限界の多様性であり、これはモデルがサンプリングにもかかわらず同様の出力を生成した時に発生し、したがって同じエラーを引用する。
本稿では,複数の推論軌道に対して同時にステアリングベクトルを最適化する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:59 GMT)
CLIP is All You Need for Human-like Semantic Representations in Stable Diffusion [15.7] テキスト・画像生成モデルで使用される内部表現が、人間にとって意味のある意味情報を含むかどうかを検討する。
この成功は、逆拡散プロセスではなく、CLIPで発生するテキストエンコーディングによるものであることが判明した。
我々は、別々に訓練されたCLIP視覚言語モデルが、人間のような意味表現を決定するものであると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:21 GMT)
DRAGON: Guard LLM Unlearning in Context via Negative Detection and Reasoning [15.6] 大規模言語モデル(LLM)の学習は、プライベートデータ保護と有害な知識の除去に不可欠である。
既存のアプローチのほとんどは、未学習の効率と一般的な言語能力のバランスをとるために微調整に依存している。
本稿では,これらの制限を克服するために,Dutture-Reasoning Augmented Generation (DRAGON)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:24:14 GMT)
From Noise to Latent: Generating Gaussian Latents for INR-Based Image Compression [15.5] 最近の暗黙的ニューラル表現(INR)に基づく画像圧縮法は、画像固有の潜時符号を過度に適合させることで、競争性能を示している。
本稿では,複数スケールのガウス雑音から画像特異的潜伏音を再構成する新しい画像圧縮パラダイムを提案する。
提案手法は,KodakおよびCLICデータセット上での競合速度歪み性能を実現し,潜時符号の送信を不要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:45 GMT)
VLMDiff: Leveraging Vision-Language Models for Multi-Class Anomaly Detection with Diffusion [15.5] 我々の技術は、新しい教師なしのマルチクラス視覚異常検出フレームワークである。
LDM(Latent Diffusion Model)とVLM(Vision-Language Model)を統合し、異常な局所化と検出を強化する。
提案手法は,PRO(Pixel-level Per-Region-Overlap)メトリクスをReal-IADデータセットで最大25点,COCO-ADデータセットで最大8点向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:44:46 GMT)
R-Tuning: Wavelet-Decomposed Replay and Semantic Alignment for Continual Adaptation of Pretrained Time-Series Models [15.2] Replay Tuning (R-Tuning) は、事前訓練された時系列モデルの継続的な適応のために設計された新しいフレームワークである。
R-Tuningは、周波数対応の再生戦略を通じて、前と現在のタスク知識の両方をキャプチャする統合潜在空間を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 08:32:08 GMT)
SERL: Self-Examining Reinforcement Learning on Open-Domain [15.1] 強化学習(RL)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を向上させることが示されている。
本稿では,LLMがアクターとジャッジの両方として機能する新しい自己改善フレームワークである自己評価強化学習(SERL)を提案する。
SERLは外部信号を持たない2つの相乗的な報酬機構を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:40 GMT)
SpikCommander: A High-performance Spiking Transformer with Multi-view Learning for Efficient Speech Command Recognition [15.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、エネルギー効率の良い音声コマンド認識(SCR)への有望な道を提供する
既存のSNNベースのSCR手法は、しばしば音声から豊富な時間的依存や文脈情報を捉えるのに苦労する。
まず,マルチビュー・スパイキング・テンポラル・アウェア・セルフアテンション(MSTASA)モジュールを導入し,効果的にスパイキング・テンポラル・アウェア・アテンションとマルチビュー・ラーニング・フレームワークを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:18 GMT)
Dual-Kernel Graph Community Contrastive Learning [14.9] Graph Contrastive Learning (GCL)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングするための強力なパラダイムとして登場した。
本稿では,入力グラフを相互接続ノード集合のコンパクトネットワークに変換する,効率的なGCLフレームワークを提案する。
提案手法は,有効性とスケーラビリティの両面で,最先端のGCLベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:50:57 GMT)
AlignSurvey: A Comprehensive Benchmark for Human Preferences Alignment in Social Surveys [14.7] 私たちはAlignSurveyを紹介します。AlignSurveyは、社会調査パイプライン全体を体系的に複製し、評価する最初のベンチマークです。
ソーシャル・ロール・モデリング、半構造化インタビュー・モデリング、態度・モデリング、アンケート・レスポンス・モデリングの4つの主要な調査段階に沿ったタスクを定義している。
また、個別レベルとグループレベルのアライメントの正確性、一貫性、公平性を評価するために、タスク固有の評価指標も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:25:20 GMT)
GazeCopilot: Evaluating Novel Gaze-Informed Prompting for AI-Supported Code Comprehension and Readability [14.6] Real-time GazeCopilotは、コードの理解と可読性を改善するためにリアルタイムデータを使用するプロンプトを洗練する新しいアプローチである。
実時間GazeCopilotをStandard CopilotとPre-set GazeCopilotの2つのベースラインと比較した。
その結果,開発者のリアルタイム視線データを用いて動的に生成するプロンプトは,コード理解の精度を向上し,理解時間を短縮し,標準コパイロットに比べて可読性を向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:44:58 GMT)
Top2Ground: A Height-Aware Dual Conditioning Diffusion Model for Robust Aerial-to-Ground View Generation [14.4] Top2Groundは、空中入力画像から地上画像を直接生成する新しい拡散法である。
本研究では,VAE符号化空間特徴の共役表現にデノナイジング過程を規定する。
Top2Groundは、広視野と狭視野の両方を強力に扱うことができ、その強力な一般化能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:49:25 GMT)
Hierarchical Structure-Property Alignment for Data-Efficient Molecular Generation and Editing [14.3] HSPAGは階層構造とプロパティのアライメントを特徴とするデータ効率のフレームワークである。
補助変分自動エンコーダを用いて,足場クラスタリングとハードサンプルを用いて代表サンプルを選択する。
実験により、HSPAGは微細な構造-プロパティ関係を捕捉し、複数の特性制約の下で制御可能な生成をサポートすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:29 GMT)
Towards Provably Unlearnable Examples via Bayes Error Optimisation [14.3] ベイズ誤差を体系的に最大化することで、学習不可能な例を構築するための新しい手法を提案する。
提案手法はベイズ誤差を確実に増大させ,未学習例とクリーンサンプルを混合した場合も有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:45:46 GMT)
FinRpt: Dataset, Evaluation System and LLM-based Multi-agent Framework for Equity Research Report Generation [14.3] 本稿では,Equity Research Report (ERR) 生成タスクを初めて定式化する。
本稿では,ERR生成のためのオープンソースの評価ベンチマークであるFinRptを提案する。
また、生成されたERRを評価するための11の指標を含む総合的な評価システムも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:18:35 GMT)
CloudMamba: Grouped Selective State Spaces for Point Cloud Analysis [14.2] 我々は、上記の課題に対処するために、CloudMambaと呼ばれるSSMベースのポイントクラウドネットワークを利用する。
具体的には、前者が各軸に沿って点を個別にシリアライズし、後者が対応する高次特徴を融合するシーケンス拡張およびシーケンスマージを提案する。
並列な双方向のMambaで前方および後方のプロセスをチェーンするチェーンMambaを設計し、走査中に高レベルな幾何学的情報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:22:03 GMT)
Large Language Models for Scientific Idea Generation: A Creativity-Centered Survey [14.1] 大型言語モデル (LLMs) は科学的アイデアの有望な生成元として登場した。
この調査は、科学的健全性による創造性へのアプローチの違いについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:43 GMT)
DynaQuant: Dynamic Mixed-Precision Quantization for Learned Image Compression [13.9] DynaQuantは動的混合精度量子化のための新しいフレームワークである。
本稿では,各層に最適なビット精度を割り当てることを学ぶデータ駆動動的ビット幅セレクタを提案する。
我々の完全にダイナミックなアプローチは、レート歪み(R-D)性能と計算コストのバランスをとる上で、かなりの柔軟性を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:27:46 GMT)
DeepPersona: A Generative Engine for Scaling Deep Synthetic Personas [13.8] 物語完全合成ペルソナを合成するためのスケーラブルな生成エンジンであるDEEPPERSONAを紹介する。
まず、アルゴリズムによって、数百以上の階層的に組織化された属性からなる、最も大きな人間帰属分類を構築できる。
我々は、平均して数百の構造化属性と約1MBの物語テキストを持つコヒーレントで現実的なペルソナを条件付きで生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:02:49 GMT)
Combining LLM Semantic Reasoning with GNN Structural Modeling for Multi-view Multi-Label Feature Selection [13.7] 多視点多言語特徴選択は異種視点から情報的特徴を特定することを目的としている。
既存のMulti-View Multi-Label Feature Selection (MVMLFS) 手法は主にデータの統計情報の解析に重点を置いている。
本稿では,Large Language Models (LLMs) とGNN (Graph Neural Networks) を組み合わせたMVMLFSの構造モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:41 GMT)
Parallel Sampling via Autospeculation [13.6] 我々は,任意の順序の自己回帰モデルと拡散モデルという2つの設定において,サンプリングを高速化するアルゴリズムを提案する。
オラクルコールを並列に発行することで、期待されるサンプリング時間を$widetildeO(n1/2)$に削減できることを示す。
我々は投機的拒絶サンプリングという新しい手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:25:00 GMT)
Global Optimization on Graph-Structured Data via Gaussian Processes with Spectral Representations [13.6] グラフに対するグローバルな最適化のためのスケーラブルなフレームワークを導入します。
学習可能な埋め込みを通してグラフ構造とノード表現を推論する。
合成および実世界のデータセットを用いた実験により,本手法は従来手法よりも高速に収束し,最適化性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:13:56 GMT)
LandSegmenter: Towards a Flexible Foundation Model for Land Use and Land Cover Mapping [13.6] 土地利用と土地被覆(LULC)マッピングは、地球観測の基本的な課題である。
ファンデーションモデル(FM)の最近の進歩は、ユニバーサルモデルを構築するための有望な機会を提供する。
本研究では,LandSegmenterを提案する。LULC FMフレームワークは,入力,モデル,出力レベルにおける3段階の課題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:43:11 GMT)
REACT-LLM: A Benchmark for Evaluating LLM Integration with Causal Features in Clinical Prognostic Tasks [13.5] 大言語モデル(LLM)と因果学習はそれぞれ、臨床意思決定(CDM)に強い可能性を秘めている
現実世界の医療では、結果に因果的影響のある特徴を特定することが、行動可能で信頼できる予測に不可欠である。
本稿では,LEMと因果的特徴の組み合わせが臨床予後を向上するかどうかを評価するためのベンチマークであるREACT-LLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:17:10 GMT)
Probabilities Are All You Need: A Probability-Only Approach to Uncertainty Estimation in Large Language Models [13.4] 不確実性推定は、しばしば予測エントロピー推定を用いて、この問題に対処する鍵となる。
本稿では,応答のトップ-$K$確率を用いて予測エントロピーを近似する,効率的でトレーニング不要な不確実性推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:03 GMT)
Auto-US: An Ultrasound Video Diagnosis Agent Using Video Classification Framework and LLMs [13.4] 超音波画像データと臨床診断テキストを統合するインテリジェント診断エージェントであるtextbfAuto-US を提案する。
我々は,超音波映像分類における最先端性能を実現するtextbfCTU-Net を開発し,精度86.73%に達した。
これらの結果は,実世界の超音波応用におけるAuto-USの有効性と臨床効果を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:14:40 GMT)
OMPILOT: Harnessing Transformer Models for Auto Parallelization to Shared Memory Computing Paradigms [13.3] 我々は、C++コードをOpenMPに変換するのに適した、ドメイン固有のエンコーダデコーダトランスであるOMPILOTを紹介する。
OMPBLEUは、OpenMP並列構造の正確性と品質を評価するために作られた新しい合成計量である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:54:44 GMT)
Understanding Electro-communication and Electro-sensing in Weakly Electric Fish using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [13.3] 弱い電気魚は、アクティブなセンシングと通信に顕著な電気モーメントを使用する。
本稿では、これらの行動を研究するために、生物学的に着想を得た新しい計算フレームワークを提案する。
我々の研究は、弱い電気魚の神経倫理学に幅広い意味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:40 GMT)
Exploiting Inter-Session Information with Frequency-enhanced Dual-Path Networks for Sequential Recommendation [13.3] 本稿では、シーケンシャルレコメンデーションのための周波数拡張デュアルパスネットワークであるFreqRecを提案する。
FreqRecは、学習可能な周波数ドメイン多層パーセプトロンを介して、セッション間およびセッション内動作をキャプチャする。
クロスエントロピーと周波数領域の整合性損失を組み合わせた合成目的の下で最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:57 GMT)
Beyond Correctness: Confidence-Aware Reward Modeling for Enhancing Large Language Model Reasoning [13.2] 本稿では,STEM推論能力の向上を目的とした,信頼度に基づく新たな報酬モデルを提案する。
従来の手法とは異なり,本モデルでは,誤った回答だけでなく,信頼性の低い応答もペナルティ化している。
提案手法の有効性を静的評価,Best-of-N推論テスト,PPOベースのRLトレーニングを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:23 GMT)
FractalCloud: A Fractal-Inspired Architecture for Efficient Large-Scale Point Cloud Processing [13.2] 自律運転、ロボティクス、仮想現実(VR)などのアプリケーションでは、三次元(3D)ポイントクラウドがますます利用されている
ポイントベースニューラルネットワーク(PNN)は、ポイントクラウド分析において強力な性能を示しており、当初は小規模入力をターゲットとしていた。
FractalCloudはフラクタルにインスパイアされたハードウェアアーキテクチャで、大規模な3Dポイントのクラウド処理を効率的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:10:05 GMT)
MPCM-Net: Multi-scale network integrates partial attention convolution with Mamba for ground-based cloud image segmentation [13.1] 地上のクラウドイメージセグメンテーションは、太陽光発電の電力予測にとって重要な研究領域である。
本稿では,部分的注意の畳み込みをMambaアーキテクチャと統合し,セグメンテーション精度と計算効率を向上させるマルチスケールネットワークMPCM-Netを提案する。
コミュニティへの重要な貢献として、既存の公開データセットの限界を克服するために設計された、明確できめ細かいセグメンテーションベンチマークであるデータセットCSRCも導入、リリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 06:17:49 GMT)
Bid Farewell to Seesaw: Towards Accurate Long-tail Session-based Recommendation via Dual Constraints of Hybrid Intents [13.1] セッションベースのレコメンデーション(SBR)は、対話セッションに基づいて匿名ユーザの次のインタラクションを予測することを目的としている。
textbfHID(textbfHybrid textbfIntent-based textbfDual Constraint Framework)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:56:44 GMT)
PrefPoE: Advantage-Guided Preference Fusion for Learning Where to Explore [13.0] textbfPrefPoEは、インテリジェントで有利な探索を行う新しいtextitPreference-Product-of-Expertsフレームワークである。
PrefPoEは、プライオリティネットワークをトレーニングして、高アドバンテージなアクションに集中することにより、ポリシー更新を安定化するtextbfsoftトラスト領域を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:15 GMT)
ImagebindDC: Compressing Multi-modal Data with Imagebind-based Condensation [12.9] ImageBindDCは、ImageBindの統一された機能空間内で動作する、新しいデータ凝縮フレームワークである。
我々のアプローチは、強力な特徴関数(CF)損失を利用することで、従来の分散マッチングを超えています。
実験では、ImageBindDC:のNYU-v2データセットの有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:49:40 GMT)
Anatomy-VLM: A Fine-grained Vision-Language Model for Medical Interpretation [12.4] マルチスケール情報を含む視覚言語モデルAnatomy-VLMを紹介する。
まず、医用画像全体から重要な解剖学的特徴をローカライズするモデルエンコーダを設計する。
第二に、これらの領域は文脈認識解釈のための構造化された知識に富んでいる。
第3に、モデルエンコーダは、多スケールの医療情報を整列して、臨床的に解釈可能な疾患予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:57:26 GMT)
Algorithm-Relative Trajectory Valuation in Policy Gradient Control [12.3] 政策段階制御において,軌道値が学習アルゴリズムにどう依存するかを考察する。
不確実なLQRにおけるトラジェクティブシェープを用いて,バニラReINFORCEの下でのPE(Persistence of Excitation)と限界値との負の相関を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:02 GMT)
Task-Aware 3D Affordance Segmentation via 2D Guidance and Geometric Refinement [12.3] タスク対応型3次元シーンアフォーダンスセグメンテーション(TASA)について紹介する。
TASAは2次元のセマンティックキューと3次元の幾何学的推論を粗い方法で併用する新しい幾何学最適化フレームワークである。
3次元幾何情報を完全に活用するために、局所的な3次元幾何と2次元セマンティック先行情報を統合するために、3次元アベイランス改良モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 13:36:37 GMT)
SAFENLIDB: A Privacy-Preserving Safety Alignment Framework for LLM-based Natural Language Database Interfaces [12.1] NLIDBのための新しいプライバシセキュリティアライメントフレームワークであるtextscSafeNlidbを提案する。
このフレームワークは、スクラッチからハイブリッドチェーンのインタラクションデータを生成する自動化パイプラインを備えている。
提案手法は,大規模LCMと理想設定ベースラインより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:30:17 GMT)
Dual Mamba for Node-Specific Representation Learning: Tackling Over-Smoothing with Selective State Space Modeling [12.1] オーバー・スムーシングに対処するため,Dual Mamba-enhanced Graph Convolutional Network (DMbaGCN)を提案する。
DMbaGCNはローカル・ステート・エボリューション・マンバ(LSEMba)とグローバル・コンテキスト・アウェア・マンバ(GCAMba)の2つのモジュールから構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:18:41 GMT)
Tractable Instances of Bilinear Maximization: Implementing LinUCB on Ellipsoids [12.1] いくつかの集合に対して、$mathcalX$、例えば$ell_p$ balls with $p>2$に対して、$mathcalP = MathcalNP$ を除いて効率的なアルゴリズムは存在しないことを示す。
我々は、$mathcalX$が中心楕円体である場合、この問題を効率的に解く2つの新しいアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:55 GMT)
FaithAct: Faithfulness Planning and Acting in MLLMs [12.1] 不信心は依然として、大きな言語モデルにとって永続的な課題である。
本稿では,各主張対象が視覚的に支持されているか否かを評価することによって,ステップレベルとチェーンレベルの忠実度を定量化するFithEvalを提案する。
我々は、すべての推論ステップにおいて明らかな根拠を強制する忠実第一の計画と行動の枠組みであるFaithActを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:57:45 GMT)
Partial Action Replacement: Tackling Distribution Shift in Offline MARL [11.9] オフラインマルチエージェント強化学習(MARL)は、アウト・オブ・ディストリビューション・ジョイント・アクションを評価することの難しさによって著しく妨げられている。
我々は、OOD問題を緩和し、異なるPAR戦略を動的に重み付けするために、SPaCQL(Soft-Partial conservative Q-Learning)を開発した。
また,SPaCQLは不確実性インフォームドウェイトを用いた分散シフトに適応的に対応していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:08:11 GMT)
EHRStruct: A Comprehensive Benchmark Framework for Evaluating Large Language Models on Structured Electronic Health Record Tasks [11.7] EHRStructは,大規模言語モデル(LLM)を構造化されたEHRタスク上で評価するためのベンチマークである。
EHRStruct を用いて, 汎用モデルと医療モデルの両方を対象とし, 先進的, 代表的 LLM の評価を行った。
我々は、構造化データ推論のための11の最先端LCMに基づく拡張手法と比較した。
本稿では,最先端のパフォーマンスを実現し,実用的なコード拡張手法であるEHRMasterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:38 GMT)
Cortex AISQL: A Production SQL Engine for Unstructured Data [11.7] AIはSnowflakeで本番環境にデプロイされ、分析、検索、コンテンツ理解にまたがるさまざまな顧客のワークロードに電力を供給する。
本稿では、AI対応クエリ最適化が、AI推論コストを第一級最適化目標として扱う方法を示す。
第二に、適応モデルカスケードは、高速プロキシモデルを通じてほとんどの行をルーティングすることで、推論コストを削減する。
第三に、セマンティックなジョインクエリの書き換えは、ジョイン操作の二次的な時間の複雑さを線形に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:10:02 GMT)
ResearchRubrics: A Benchmark of Prompts and Rubrics For Evaluating Deep Research Agents [11.7] Deep Research(DR)は、大規模言語モデルを活用して、オープンなクエリに対処する新興エージェントアプリケーションである。
我々はResearchRubricsを紹介します。これは2,800時間以上の人的労働時間で構築されたDRの標準ベンチマークです。
また,DRタスクを3つの軸(概念的幅,論理的ネスト,探索)に沿って分類する,新たな複雑性フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:11:26 GMT)
Value-Aligned Prompt Moderation via Zero-Shot Agentic Rewriting for Safe Image Generation [11.7] 現在の防衛は、生産物を生産品質を犠牲にしたり、高いコストを発生させることなく、人的価値と整合させるのに苦労している。
我々は、より安全でより有用なテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションのためのゼロショットエージェント・フレームワークであるVALORを紹介した。
VALORは、階層化されたプロンプト分析とヒューマンアラインな値推論を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 09:52:47 GMT)
CryptoMoE: Privacy-Preserving and Scalable Mixture of Experts Inference via Balanced Expert Routing [11.6] 提案するCryptoMoEは,MoEベースのモデルに対して,プライベートかつ効率的かつ正確な推論を可能にする最初のフレームワークである。
CryptoMoEは、専門家のルーティング情報を保護するために専門家の負荷のバランスをとり、専門家のディスパッチと組み合わせをセキュアにするための新しいプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:42:56 GMT)
Encoder Fine-tuning with Stochastic Sampling Outperforms Open-weight GPT in Astronomy Knowledge Extraction [11.5] 本稿では,天文学記事から知識を抽出するエンコーダに基づくシステムを提案する。
我々のシステムは、単純で低コストな実装であるにもかかわらず、オープンウェイトGPTベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:36 GMT)
Data-Driven Discovery of Feature Groups in Clinical Time Series [11.4] 予測タスクの類似性と関連性に基づく機能のグループ化は,ディープラーニングアーキテクチャの性能向上に寄与することが示されている。
本稿では,特徴群を階層化することで特徴群を学習する手法を提案する。
提案手法は, 合成データに対する静的クラスタリング手法よりも優れ, 実世界の医療データに対する専門家定義グループに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:49:30 GMT)
SOM Directions are Better than One: Multi-Directional Refusal Suppression in Language Models [11.4] 拒絶(Refusal)とは、安全に整合した言語モデルが有害または非倫理的なプロンプトを拒否できる機能的行動を指す。
最近の研究は、モデルの潜在空間における単一方向としての拒絶動作を符号化した。
本稿では,自己組織マップを利用して複数の拒絶方向を抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:56:45 GMT)
Concentration bounds on response-based vector embeddings of black-box generative models [11.2] 大規模言語モデルやテキスト・ツー・イメージ拡散モデルのような生成モデルは、ユーザからの問い合わせに対して関連する応答を生成することができる。
データカーネル・パースペクティブ・スペース埋め込み(Data Kernel Perspective Space Embedding)は、与えられた生成モデルの集合に対して応答に基づくベクトル埋め込みを得る方法である。
以上の結果から, 個体群レベルのベクトル埋め込みを所望の精度で近似するために, 必要なサンプル応答数を求めることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:05 GMT)
Provable Repair of Deep Neural Network Defects by Preimage Synthesis and Property Refinement [11.2] ProRepairは、フォーマルなプレイメージ合成とプロパティリファインメントによって駆動される、新しいプロプライ可能なニューラルネットワーク修復フレームワークである。
6つのベンチマークで4つのセキュリティ脅威修正タスクで評価し、その結果、既存のメソッドの効率性、効率性、スケーラビリティに優れていたことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:14:13 GMT)
PEOD: A Pixel-Aligned Event-RGB Benchmark for Object Detection under Challenging Conditions [11.1] PEODは,課題条件下でのオブジェクト検出のための,最初の大規模,画素対応,高解像度のEvent-RGBデータセットである。
PEODには130以上の時間的整列シーケンスと340kの手動バウンディングボックスがあり、その57%は低照度、過剰露光、高速な動きで取得されている。
PEOD上の3つの入力構成(Event-based, RGB-based, Event-RGB fusion)にまたがる14の手法をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:42:24 GMT)
Weapons of Online Harassment: Menacing and Profiling Users via Social Apps [11.0] アプリレビューではしばしばハラスメントが書かれています。
私たちは300万以上のレビューと1,800以上のアプリからなるデータセットを構築しました。
私たちは、ハラスメントを許容する1,395のアプリを特定し、トップ48の開発者に対して、ユーザ報告されたハラスメントが最も高いことを通知しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 21:58:39 GMT)
Extreme Model Compression with Structured Sparsity at Low Precision [11.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くのアプリケーションで使用されているが、その大きなサイズと高い計算コストにより、限られたリソースを持つデバイス上での動作が困難になる。
この課題に対処するために広く使われている2つの手法は、重量量子化(英語版)であり、これは全ての重量の精度を下げるものであり、構造的空間性(英語版)は重要でない重量を除去し、重要な重量を完全精度で保持する。
低精度のSLOPE構造空間を統一的なフレームワークとして導入し、構造化された空間空間と低ビット量子化を原理的に効果的に組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:55:22 GMT)
Generalizable Insights for Graph Transformers in Theory and Practice [10.8] グラフ変換器(GT)は、強い経験的性能を示している。
現在のアーキテクチャは、注意機構、位置埋め込み(PE)、表現性など、多岐にわたる。
本稿では,近年のGTの進歩を取り入れたGTアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:35:00 GMT)
Toward Autonomous and Efficient Cybersecurity: A Multi-Objective AutoML-based Intrusion Detection System [10.8] 自動機械学習(AutoML)と多目的最適化(MOO)を用いた侵入検知システム(IDS)
この研究は、4つのAutoMLステージをすべて統合した最初のIDSフレームワークを示し、リソース制約されたシステムへのデプロイにおいて、検出効率、効率、信頼性を共同で最適化するために、多目的最適化を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:01:33 GMT)
Adaptive Graph Learning with Transformer for Multi-Reservoir Inflow Prediction [10.7] 我々は,多貯留層流入予測のための適応的・時間変化グラフ学習フレームワークとしてAdaTripを紹介した。
AdaTripは動的グラフを構築し、貯水池は水文学的な接続を反映する方向のエッジを持つノードである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:09:30 GMT)
MARC: Multimodal and Multi-Task Agentic Retrieval-Augmented Generation for Cold-Start Recommender System [10.7] エージェント検索・拡張生成(RAG)に基づくマルチモーダル・マルチタスクカクテル推薦システム MARC を提案する。
提案システムは,タスク認識ルータとリフレクション処理という2つのコアプロセスを通じて,高品質で適切な回答を生成する。
評価はLLM-as-a-judgeと人的評価の両方を用いて、グラフデータベースによって生成された回答が、品質の観点から単純なベクトルデータベースよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:45:05 GMT)
EAGLE: Episodic Appearance- and Geometry-aware Memory for Unified 2D-3D Visual Query Localization in Egocentric Vision [10.4] 本稿では,エゴセントリックな視覚における2D-3D視覚的クエリローカライゼーションを実現するために,エピソードな外観と幾何学的認識メモリを活用する新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,Ego4D-VQベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:38 GMT)
KPLM-STA: Physically-Accurate Shadow Synthesis for Human Relighting via Keypoint-Based Light Modeling [10.3] キーポイント線形モデル(KPLM)とシャドートライアングルアルゴリズム(STA)に基づく新しい影生成フレームワークを提案する。
KPLMは9つのキーポイントと1つのバウンディングブロックを使って人体を明瞭に表現し、物理的にもっともらしい影の投影と関節のダイナミックシェーディングを可能にした。
STAはさらに、明示的な幾何学的定式化を通じて影角、長さ、空間位置を計算することにより、幾何学的精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:44:20 GMT)
Enabling Automatic Self-Talk Detection via Earables [10.2] MutterMeterは、実環境のマイクが捉えた音声から発声したセルフトークを自動的に検出するモバイルシステムだ。
我々は25人の参加者から収集された31.1時間分のオーディオからなる第一種データセットを用いて、MutterMeterを構築し評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:35 GMT)
Investigating CoT Monitorability in Large Reasoning Models [10.2] 大規模推論モデル (LRM) は、最終解を出す前に拡張推論をすることで複雑なタスクにおいて顕著な性能を示す。
これらの詳細な推論トレースは、AI安全性、CoT Monitorabilityの新しい機会も生み出す。
しかし、CoT分析によってより効率的なモニターを構築しようとすると、2つの根本的な課題が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:03:08 GMT)
DANS-KGC: Diffusion Based Adaptive Negative Sampling for Knowledge Graph Completion [10.2] 本稿では,DANS-KGC(Diffusion-based Adaptive Negative Smpling for Knowledge Graph Completion)を提案する。
DANS-KGCは、DAM(Difficulty Assessment Module)、ANS(Adaptive Negative Smpling Module)、DTM(Dynamic Training Mechanism)の3つの重要なコンポーネントから構成されている。
DTMは、トレーニングを通して負のサンプルの硬さ分布を動的に調整することで学習を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:27:36 GMT)
nuCarla: A nuScenes-Style Bird's-Eye View Perception Dataset for CARLA Simulation [10.1] nuCarlaは、CARLAシミュレータ内に構築された大規模なnuScenesスタイルのBEV知覚データセットである。
データとモデルをオープンベンチマークとして提供することで、nuCarlaはクローズドループE2Eの開発を大幅に加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 22:45:36 GMT)
Aligning by Misaligning: Boundary-aware Curriculum Learning for Multimodal Alignment [10.1] 本稿では,境界事例をカリキュラム信号に変換する軽量アドオンであるBACL(Bundary-Aware Curriculum with Local Attention)を提案する。
境界を意識した負のサンプリングは次第に困難を増し、対照的な局所的注意喪失はミスマッチの発生箇所をハイライトする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:57:16 GMT)
Synergy over Discrepancy: A Partition-Based Approach to Multi-Domain LLM Fine-Tuning [10.0] 大規模言語モデル(LLM)は印象的な一般化能力を示すが、複数の異種ドメインに効果的に適用することは困難である。
負の転送を最小限に抑えつつドメイン間シナジーを生かした分割型多段階微調整フレームワークを提案する。
私たちのアプローチでは、ドメインの相違、シナジー、モデルキャパシティの制約のバランスをとることによって、ドメインを(ステージ)に戦略的に分割します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:32 GMT)
Interaction Dynamics as a Reward Signal for LLMs [10.0] エージェントのコミュニケーションは、言うほど成功の予測器だ。
この研究は、対話的な設定では、エージェントがどのように通信するかは、エージェントが言うほど成功の予測因子である、という強い証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:57:10 GMT)
One Model for All: Universal Pre-training for EEG based Emotion Recognition across Heterogeneous Datasets and Paradigms [9.9] One Model for All"は、異なるデータセット間でのEEG分析のための普遍的な事前トレーニングフレームワークである。
我々のフレームワークは、SEED (99.27%)、DEAP (93.69%)、DREAMER (93.93%)という、全てのオブジェクト内ベンチマークで新しいSOTA性能を実現する。
この研究は、多種多様な脳波分析タスクのための、より普遍的でスケーラブルで効果的な事前学習モデルの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:59 GMT)
Stabilization of Time-Varying Perturbed Quantum Systems via Reduced Filters [9.7] 本稿では,量子フィルタの低減に基づくフィードバック安定化戦略を提案する。
提案フィルタは, 系の密度行列の対角要素に対応するO(N)実変数のみを, 量子的非退化基底で推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:30:06 GMT)
Design, Results and Industry Implications of the World's First Insurance Large Language Model Evaluation Benchmark [9.6] 本稿では,CUFEInse v1.0の構築手法,多次元評価システム,基礎となる設計思想について詳述する。
11の主流大言語モデルに対して総合的な評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:18:38 GMT)
Schedulers for Schedule-free: Theoretically inspired hyperparameters [9.6] 我々は,任意のスケジューラを許すために,スケジュールフリーの最終定値収束理論を拡張する方法を示す。
次に、凸性を用いて、スケジュールなしの新しい適応型Polyak学習率スケジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:16:28 GMT)
StableMorph: High-Quality Face Morph Generation with Stable Diffusion [9.5] 顔形態攻撃は生体認証システムの完全性を脅かす。
本稿では,リアルでアーティファクトフリーな顔画像を生成する新しいアプローチであるStableMorphを紹介する。
以上の結果から,StableMorph画像は実際の顔画像の品質に匹敵するだけでなく,顔認識システムを騙す強力な能力も維持できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:39:05 GMT)
Deep Value Benchmark: Measuring Whether Models Generalize Deep Values or Shallow Preferences [9.3] 評価フレームワークであるDeep Value Benchmark(DVB)を導入し、大きな言語モデルが基本的人間の価値を学習するか、単に表面レベルの嗜好を学習するかを直接テストする。
モデルのDVGR(Deep Value Generalization Rate)を測定する -- 浅い特徴ではなく、基礎となる値に基づいて一般化する確率。
この設計により、モデルのDVGR(Deep Value Generalization Rate)を正確に測定することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:07 GMT)
WaterMod: Modular Token-Rank Partitioning for Probability-Balanced LLM Watermarking [9.2] WaterModは、透かしに対する確率対応のモジュラールールである。
ゼロビットとマルチビットの両方の設定で強い透かし検出性能が得られる。
これは自然言語生成、数学的推論、コード合成など、さまざまなタスクにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:24:39 GMT)
Enhancing Diffusion Model Guidance through Calibration and Regularization [9.2] 本稿では,この問題に対処するための2つの補完的貢献を紹介する。
まず,Smooth expected Error(Smooth ECE)に基づく微分可能なキャリブレーション目標を提案する。
第2に,再訓練を必要とせず,市販の分類器で動作可能なサンプリング誘導手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:20:35 GMT)
Quantum Semantic Communication Beyond the Shannon-Wyner Channel Capacity [9.2] QSDC(Quantum Secure Direct Communication)は、情報通信のための量子状態を利用する。
量子セマンティック通信方式を提案し,実験的に検証し,それを3次元点雲に適用する。
直接送信よりも46.30倍の効率向上を実現し、ワイナーとシャノンの容量制限を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:15:31 GMT)
Quantum-centric machine learning for molecular dynamics [9.1] ab initio法は、あらゆる核配置における電子状態の自己一貫性の最適化を必要とする。
量子中心機械学習(QCML)モデルを導入する。
トランスフォーマーを様々な分子のデータセットで事前訓練することにより、QCMLは分子記述子とPQCパラメータ間の転送可能なマッピングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:16:50 GMT)
Rectified Noise: A Generative Model Using Positive-incentive Noise [9.1] 我々は、$$$-noiseジェネレータ、すなわちRectified Noise($RN)を訓練するための革新的な生成アルゴリズムを提案する。
Rectified Noiseパイプラインを導入した後、事前訓練されたRFモデルを効率よく$$$-noiseジェネレータに変換することができる。
異なるデータセット上で様々なモデルアーキテクチャにまたがる広範な実験を行うことで、定性化ノイズを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:25 GMT)
A Bayesian Model for Multi-stage Censoring [9.0] 主な課題は、生検の結果のような基礎的な真理の結果が、この漏えいの最後にしか明らかにされないことである。
我々は、選別ラベルと検閲に関する先行研究から、ファンネル決定構造のためのベイズモデルを開発した。
入院時と入院時では性別による差がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 08:14:41 GMT)
Generating Sketches in a Hierarchical Auto-Regressive Process for Flexible Sketch Drawing Manipulation at Stroke-Level [8.9] 最近の研究では、ストローク埋め込みの値を条件として編集することで、ストロークレベルのスケッチ特性を制御している。
本稿では,階層的な自動回帰スケッチ生成プロセスを提案する。
露出した編集可能なストローク埋め込みを調整することにより、世代間いつでもストロークレベルのスケッチ描画を操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:30 GMT)
Towards Personalized Quantum Federated Learning for Anomaly Detection [8.9] 異常検出は、ビデオ監視、医療診断、産業監視などの応用に大きな影響を及ぼす。
量子ネットワークでは、クライアントはハードウェア能力、回路設計、ノイズレベル、古典的なデータが量子状態にエンコードされるか、事前処理されるかという点でしばしば異なる。
異常検出のためのPQFL(Personal quantum Federated Learning)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:08 GMT)
Probabilistic Safety Guarantee for Stochastic Control Systems Using Average Reward MDPs [8.9] 有限状態集合の安全レベルを決定するための安全ポリシーを計算した新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、安全目標を標準的な平均報酬であるマルコフ決定プロセス(MDP)の目標に還元する。
その結果, 平均逆解はより包括的であり, より早く収束し, 最小値の逆解に比べて高品質であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:14 GMT)
Benchmarking Multi-Step Legal Reasoning and Analyzing Chain-of-Thought Effects in Large Language Models [8.8] 我々は,M SLRを紹介した。これは,実世界の司法判断に基礎を置いた,中国初の多段階の法的推論データセットである。
M SLR は IRAC フレームワーク (Issue, Rule, Application, Conclusion) を採用し、公式な法的文書からの構造化専門家の推論をモデル化している。
我々は,ステップレベルの詳細な推論アノテーションを効率よく生成する,スケーラブルなHuman-LLM協調アノテーションパイプラインを設計する。
さらなる実験では、モデルによって生成される自己開始型チェーン・オブ・ワットプロンプトが、推論のコヒーレンスと品質を自律的に改善し、人間によって設計されたプロンプトを上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:14 GMT)
Focusing on Language: Revealing and Exploiting Language Attention Heads in Multilingual Large Language Models [8.7] 大規模言語モデル(LLM)における多言語処理支援における多頭部自己注意の寄与について検討する。
LAHISをAya-23-8B、Llama-3.2-3B、Mistral-7B-v0.1に適用することにより、言語固有の頭部と言語一般の頭部の存在を明らかにする。
また,XQuADの精度を向上させるために20個の調整可能なパラメータしか必要とせず,ソフトヘッドマスクを学習して,言語頭上でのアテンション出力を変調する軽量適応も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:43 GMT)
Non-Aligned Reference Image Quality Assessment for Novel View Synthesis [8.7] 新規ビュー合成(NVS)画像に適した非テンポラル参照(NAR-IQA)フレームワークを提案する。
我々のモデルは、LoRA強化DINOv2埋め込みを組み込んだ対照的な学習フレームワーク上に構築されている。
我々は,NVSにおける非整合参照を見る際に,人間の嗜好に関するデータを集めるために,新しいユーザスタディを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:43:08 GMT)
"I need to learn better searching tactics for privacy policy laws.'' Investigating Software Developers' Behavior When Using Sources on Privacy Issues [8.7] 本研究は,プライバシ関連の開発タスクに対する既存のサポートにおいて,大きな欠点を浮き彫りにしている。
当社の調査結果に基づいて、開発者がよりアクセスしやすく、理解しやすく、行動可能なプライバシーリソースの必要性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:37:13 GMT)
Microservices Are 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） (Wed, 12 Nov 2025 01:31:53 GMT)
Toward the Frontiers of Reliable Diffusion Sampling via Adversarial Sinkhorn Attention Guidance [8.5] Adversarial Sinkhorn Attention Guidance (ASAG) は、最適な輸送のレンズを通して拡散モデルの注意点を再解釈する新しい手法である。
注意機構を損なう代わりに、ASAGは、クエリとキー間のピクセル単位の類似性を減少させるために、自己注意層内に対向コストを注入する。
ASAGは、テキストと画像の拡散における一貫した改善を示し、IP-AdapterやControlNetといった下流アプリケーションにおける制御性と忠実性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:49 GMT)
Invisible Triggers, Visible Threats! Road-Style Adversarial Creation Attack for Visual 3D Detection in Autonomous Driving [8.4] 自律走行シナリオにおける現実的な敵攻撃について検討する。
本稿では,道路スタイルの多様なポスターを作成するためのAdvRoadを提案する。
我々は,攻撃効果を最大化するために,ロード・スタイル・アドバーサリー・ジェネレーションとシナリオ・アソシエイト・アダプティブ・アダプティブと呼ばれる2段階のアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:34:05 GMT)
Low-Rank Curvature for Zeroth-Order Optimization in LLM Fine-Tuning [8.3] LOREN (curvature-aware zeroth-order (ZO) optimization method for fine-tuning large language model (LLMs)) を紹介する。
乱摂動を用いた有限差分による勾配推定を行う既存のZO法は、しばしば高いばらつきと準最適探索方向に悩まされる。
i) 勾配推定のための異方性摂動分布を適応的に推定し, (ii) 低ランクブロック対角前処理器で曲率を計測し, (iii) ばらつきを抑えるためにREINFORCEスタンス・ワン・アウト(RLOO) 勾配推定器を適用することにより, これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:31:50 GMT)
RELEAP: Reinforcement-Enhanced Label-Efficient Active Phenotyping for Electronic Health Records [8.3] 本稿では,強化学習に基づく能動学習フレームワークであるReinforcement-Enhanced Label-Efficient Active Phenotyping (RELEAP)を提案する。
肺がん発生リスク予測のためのDuke University Health System(DUHS)コホートを用いたRELEAPの評価を行った。
下流のパフォーマンスをフィードバックとして使用することで、RELEAPは同じラベル付け予算の下でメソッドよりもスムーズで安定したゲインを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:10 GMT)
Twist and Compute: The Cost of Pose in 3D Generative Diffusion [8.3] 我々は,画像条件付き3次元生成モデルにおいて,強い標準的視点バイアスという重要な限界を同定する。
本稿では,現在最先端のHunyuan3D 2.0モデルが,回転入力下での性能劣化を伴って,視点の一般化に苦慮していることを示す。
生成したバックボーンを変更することなく、入力方向を検出し、修正する軽量CNNにより、この障害を軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:35 GMT)
A Compact Dual-Beam Zeeman Slower for High-Flux Cold Atoms [8.2] コールド原子の効率的な製造に最適化されたデュアルビームゼーマンのコンパクトな設計を提案する。
ルビジウム (87$Rb) のシミュレーションでは、2次元磁気光学トラップ (2D-MOT) によって捕獲された原子の分画が著しく増加し、光窓における原子による汚染の可能性がほぼ排除された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:45:52 GMT)
SALT: Steering Activations towards Leakage-free Thinking in Chain of Thought [8.2] 大規模言語モデル(LLM)は、機密性の高いユーザデータにアクセス可能なパーソナルアシスタントへと進化する。
最近の知見によると、LLMは内部の推論プロセスを通じて個人情報を漏らし、文脈的プライバシーの期待に反する。
本稿では,Steering Activations to Leakage-free Thinking (SALT)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:17:12 GMT)
Retrospective motion correction in MRI using disentangled embeddings [8.1] モーションアーティファクトは様々だが、アンタングルを外し、悪用できる基礎となるパターンを共有している。
本稿では, 階層型ベクトル量子化(VQ)変分自動エンコーダを提案する。
本研究は, 全身運動アーティファクトをシミュレーションし, 様々な動きの重大度にわたって頑健な補正を観察する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:55:46 GMT)
Alignment-Constrained Dynamic Pruning for LLMs: Identifying and Preserving Alignment-Critical Circuits [8.0] 推論中にアライメント関連回路を適応的に保存する動的構造化プルーニング法であるAlignment-Aware Probe Pruning (AAPP)を提案する。
LLaMA 2-7B、Qwen2.5-14B-Instruct、Gemma-3-12B-ITの実験では、AAPPは一致した計算で拒絶率を50%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:22 GMT)
Towards Open-Set Myoelectric Gesture Recognition via Dual-Perspective Inconsistency Learning [8.0] 表面筋電図に基づくジェスチャー認識はヒトと機械の相互作用(HMI)において重要な役割を果たす
データ拡張は、トレーニングデータのサイズと多様性を高めるための有望なアプローチを提供する。
Sparse-Aware Semantic-Guided Diffusion Augmentation (SASG-DA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:54:33 GMT)
OWLAPY: A Pythonic Framework for OWL Ontology Engineering [8.0] OWLAPYは、OWL 2.0の作成、修正、シリアライズのための包括的なPythonフレームワークである。
ネイティブのPythonベースの推論と外部Java推論のサポートを統合し、ユーザに柔軟性を提供する。
OWLAPYは、高度なエンジニアリングのための柔軟なPythonライブラリを求めているユーザのための、十分にテストされたソフトウェアフレームワークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:52 GMT)
Multi-Agent GraphRAG: A Text-to-Cypher Framework for Labeled Property Graphs [7.9] Multi-Agent GraphRAGはLPGベースのグラフデータに対する自然言語インタフェースとして機能する。
繰り返しコンテンツ認識の修正と正規化は、集約されたフィードバックループによって強化され、生成されたクエリのセマンティックおよび構文的改善の両方を保証する。
このことは、このようなアプローチがAIを大規模に現実世界のアプリケーションにブリッジする方法を強調し、産業用デジタル自動化のユースケースを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:49:59 GMT)
Breaking the Adversarial Robustness-Performance Trade-off in Text Classification via Manifold Purification [7.9] テキスト分類(TC)における永続的な課題は、敵攻撃に対するモデル堅牢性の向上は、典型的にはクリーンデータのパフォーマンスを低下させることである。
この問題は、エンコーダ埋め込み多様体におけるクリーンサンプルの分布をモデル化することで解決できると論じる。
文の埋め込みを直接操作する2モジュールシステムであるManifold-Correcting Causal Flow (MC2F)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:29 GMT)
Two Datasets Are Better Than One: Method of Double Moments for 3-D Reconstruction in Cryo-EM [7.9] 二重モーメント法(MoDM)と呼ばれる新しいデータ融合フレームワークを導入する。
MoDMは、投影画像の2階モーメントの2つのインスタンスから分子構造を再構成する。
本研究では,2次統計量のみを用いて正確なリカバリを実現する凸緩和に基づくアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:31 GMT)
Sparse3DPR: Training-Free 3D Hierarchical Scene Parsing and Task-Adaptive Subgraph Reasoning from Sparse RGB Views [7.8] 本研究では,オープンエンドシーン理解のためのトレーニングフリーフレームワークであるSparse3DPRを提案する。
オープン語彙をサポートする階層型平面強調シーングラフを導入し,空間的アンカーとして支配的な平面構造を採用する。
Sparse3DPRはSpace3D-BenchのConceptGraphsと比較して28.7%のEM@1改善と78.2%のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:20:57 GMT)
Estranged Predictions: Measuring Semantic Category Disruption with Masked Language Modelling [7.8] 我々は,保持率,置換率,エントロピーの3つの指標を用いて,概念的すべりの定量化を行う。
以上の結果から,特に機械レファレンスを中心に,SFは概念透過性を高めていることが明らかとなった。
対照的に、人間の用語は意味的コヒーレンスを維持し、しばしば置換的階層を固定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:40:11 GMT)
SPEAR-MM: Selective Parameter Evaluation and Restoration via Model Merging for Efficient Financial LLM Adaptation [7.8] 金融分野に適応した大規模言語モデル(LLM)は、一般的な推論能力の破滅的な忘れ込みに悩まされることが多い。
本稿では,モデルマージ(SPEAR-MM)による選択的評価と復元について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:01:45 GMT)
ECCENTRIC: Edge-Cloud Collaboration Framework for Distributed Inference Using Knowledge Adaptation [7.7] クラウド推論システムは、計算と通信コストが劇的に増大している間に、最高のパフォーマンスを達成することができる。
我々は、これらの対立する目標間のトレードオフのレベルが異なるモデルを学ぶ、Eccentricと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 22:43:28 GMT)
"As Eastern Powers, I will veto." : An Investigation of Nation-level Bias of Large Language Models in International Relations [7.6] 本稿では国際関係領域(IR)における大規模言語モデル(LLM)による国家レベルの偏見を体系的に検討する。
各国のLLMにおける国家レベルのバイアスを探索する3つの異なるテストからなるバイアス評価フレームワークを開発した。
本稿では,LLMとRetrieval-Augmented GenerationとReflexion-based self-reflex(自己回帰)技術を組み合わせることで,現実的推論を改善する脱バイアスフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 08:42:54 GMT)
The One Where They Brain-Tune for Social Cognition: Multi-Modal Brain-Tuning on Friends [7.5] 近年の音声モデルの研究では、脳チューニングにより脳のアライメントが向上し、下流のセマンティックタスクや音声タスクのパフォーマンスが向上している。
本手法をマルチモーダル・オーディオ・ビデオ・モデルに拡張し,社会認知の向上を図り,社会処理の重要領域であるSTS(Superior Temporal Sulcus)を対象とし,被験者は友人を視聴する。
我々は、STSと隣接するROIに対する脳のアライメントの顕著な増加と、トレーニングデータに関連する社会的認知タスク(sarcasm detection in sitcoms)の改善を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:31 GMT)
TurboSAT: Gradient-Guided Boolean Satisfiability Accelerated on GPU-CPU Hybrid System [7.5] 最先端の満足度解決者は、本質的に競合駆動型検索アルゴリズムに大きく依存している。
ニューラルネットワークのトレーニングに着想を得て、SAT問題を二項行列行列行列乗法層として定式化する。
我々は、並列微分可能最適化とシーケンシャルサーチの長所を組み合わせて、ハイブリッドGPU-CPUシステムでSATを高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:14:00 GMT)
FedRW: Efficient Privacy-Preserving Data Reweighting for Enhancing Federated Learning of Language Models [7.5] 我々は、信頼できる第三者を仮定することなく、サンプル再重み付けによるソフトデデューズを行うためのフェデレートリウェイト(FedRW)を提案する。
中心となるFedRWは、セキュアなマルチパーティ計算を通じて、セキュアで周波数対応のリウェイトプロトコルを提案する。
プレプロセスで28.78倍の高速化を実現し, パープレキシティを約11.42%向上させることで, 最先端手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:56 GMT)
Social Media for Mental Health: Data, Methods, and Findings [7.5] 本章は、ソーシャルメディアデータの普及によるメンタルヘルスの課題に関する、最先端の研究方法論と知見について研究する。
特に、この章では、ユーザ開示で表現された言語的、視覚的、感情的な指標について記述している。
この章の主目的は、この新しいデータソースをいかにタップして医療実践を改善し、タイムリーなサポートを提供し、政府や政策立案者に影響を及ぼすかを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:30 GMT)
SemanticForge: Repository-Level Code Generation through Semantic Knowledge Graphs and Constraint Satisfaction [7.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自動コード生成を可能にすることでソフトウェア開発を変革しているが、実際的なデプロイメントを制限する体系的なエラーに悩まされることも多い。
我々は,テキスト的幻覚(誤った制御/データフロー推論)とテキスト的幻覚(型ミスマッチ,署名違反,アーキテクチャ上の矛盾)の2つの重要な障害モードを特定した。
本稿では,意味的に認識されたコード生成のための基本的なアルゴリズムの進歩を4つ導入する textbfSemanticForge を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:05:36 GMT)
Multimodal LLMs Do Not Compose Skills Optimally Across Modalities [7.5] マルチモーダルな大規模言語モデルによるモダリティ間のスキル構築能力について検討する。
評価されたMLLMはいずれも,クロスモーダルなスキル構成のギャップが顕著であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:40:21 GMT)
SeFA-Policy: Fast and Accurate Visuomotor Policy Learning with Selective Flow Alignment [7.4] 選択フローアライメント(Selective Flow Alignment、SeFA)は、効率的かつ正確なビジュモータポリシー学習フレームワークである。
SeFAはこの課題を選択的フローアライメント戦略によって解決する。
推論遅延を98%以上削減しながら、精度と堅牢性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:55 GMT)
Revisiting NLI: Towards Cost-Effective and Human-Aligned Metrics for Evaluating LLMs in Question Answering [7.3] 我々は、単純な語彙マッチフラグによって強化された軽量な代替 -- 既製の自然言語推論(NLI)を再評価する。
この数十年前の手法は、長めのQAにおいてGPT-4oの精度(89.9%)と一致し、桁違いのパラメータは少ないことが判明した。
この結果から, 安価なNLIベースの評価は依然として競争力があり, DIVER-QA を将来の計量研究のオープンリソースとして提供することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:09:58 GMT)
Simple Vision-Language Math Reasoning via Rendered Text [7.2] 本稿では,視覚言語モデルを学習し,数学的な問題を解くための軽量で効果的なパイプラインを提案する。
この単純なテキスト・ツー・ビジョン拡張により、コンパクトなマルチモーダルアーキテクチャが最先端の推論精度を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 15:04:44 GMT)
Differentiated Directional Intervention A Framework for Evading LLM Safety Alignment [7.1] 大規模言語モデルには、悪意のある要求を拒否する能力が備わっている。
以前の研究は、この拒絶機構を活性化空間の1つの線形方向としてモデル化していた。
我々は,臨界層における安全アライメントを正確に中和する新しいホワイトボックスフレームワークDBDIを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:19:11 GMT)
Provably Efficient Sample Complexity for Robust CMDP [7.1] 安全制約を満たしつつ累積報酬を最大化する学習政策の問題点を考察する。
我々は,強固な制約付きマルコフ決定プロセス(RCMDPs)に焦点を当てる。そこではエージェントは,累積効用がしきい値を超えることを保証しながら報酬を最大化しなければならない。
本稿では,ロバスト制約値反復(RCVI)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:26 GMT)
Beyond Distributions: Geometric Action Control for Continuous Reinforcement Learning [7.1] 計算をシンプルにしながら球面分布の幾何学的利点を保全する新しい行動生成パラダイムである textbfGeometric Action Control (GAC) を提案する。
GACは、動作生成を方向ベクトルと学習可能な集中パラメータに分解し、決定論的動作と一様球面雑音の間の効率的な計算を可能にする。
経験的に、GACは6つのMuJoCoベンチマークの最先端メソッドと一貫して一致し、Ant-v4のSACよりも37.6%改善し、6つのタスクのうち4つで最高の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:55 GMT)
Computational Blueprints: Generating Isomorphic Mathematics Problems with Large Language Models [7.0] 我々は、ソース問題の構造的に一貫した変種を生成するために、新しいタスク、Isomorphic Math Problem Generation (IMPG) を開発した。
メタレベルの生成とテンプレートベースの選択的なバリエーションにより、CBITは高い数学的正しさと構造的整合性を達成する。
CBITが生成した問題は専門家が作成したものよりも17.8%低いエラー率を示し、6,732人の学習者が商業教育プラットフォームに展開し、186,870のインタラクションを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:29:03 GMT)
Quantum-elevated Chiral Discrimination for Bio-molecules [7.0] 我々は、中程度の光子束、高感度、量子ノイズ印加されたキラルプローブとして、連続可変偏光絡み状態を用いる。
我々は,液相中でのL-アミノ酸とD-アミノ酸の区別において,SNLを超える5dBの改善を実現した。
このプロトコルは高感度キラル分析を可能にし、薬物開発、生化学研究、環境モニタリング、非対称合成に幅広い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:30:39 GMT)
Federated CLIP for Resource-Efficient Heterogeneous Medical Image Classification [6.8] 医用画像分類(FedMedCLIP)のための対照的言語画像事前訓練(CLIP)に基づくFLアプローチを提案する。
具体的には、通信モジュールとしてマスク付き特徴適応モジュール(FAM)を導入し、通信負荷を低減し、CLIPエンコーダを凍結して計算オーバーヘッドを低減する。
最後に、分類にアンサンブル予測を用いてFAMパラメータを伝達するためにモデル圧縮を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:57 GMT)
TIP and Polish: Text-Image-Prototype Guided Multi-Modal Generation via Commonality-Discrepancy Modeling and Refinement [6.8] 既存の手法は、モデム間のミスマッチに悩まされ、共通性と不一致の明確なモデリングが欠如している。
我々は、明示的な入力モデリングと包括的な最適化目的を持つフレームワーク、textbftextitTIPPoを提案する。
自動評価におけるtextbftextitTIPPoの有望な性能とLCMに基づく創造性と意味的一貫性の基準を示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 07:16:19 GMT)
Breaking the Stealth-Potency Trade-off in Clean-Image Backdoors with Generative Trigger Optimization [6.8] クリーンイメージのバックドア攻撃は、セキュリティクリティカルなアプリケーションに重大な脅威をもたらす。
既存の方法の重大な欠点は、攻撃を成功させるのに必要な毒素率が、比例的かつ顕著な、クリーン精度(CA)の低下を引き起こすことである。
我々は、条件付きInfoGANを使用して、強力でステルス的なトリガーとして機能する自然発生画像の特徴を識別するフレームワークであるGenerative Clean-Image Backdoors (GCB)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:24:48 GMT)
Review of Passenger Flow Modelling Approaches Based on a Bibliometric Analysis [6.8] 本稿では,地方公共交通機関内における短期旅客フロー予測の分野に関する文献分析について述べる。
1984年から2024年までの814の出版物を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 07:13:18 GMT)
SkelSplat: Robust Multi-view 3D Human Pose Estimation with Differentiable Gaussian Rendering [6.7] 最先端のマルチビュー手法は、大きな注釈付きデータセットをトレーニングすることで、ビューをまたいだ予測を融合させる。
SkelSplatは,ガウスレンダリングに基づく多視点人間のポーズ推定のための新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:30 GMT)
CADD: A Chinese Traffic Accident Dataset for Statute-Based Liability Attribution [6.7] 法に基づく責任帰属に関する最初のベンチマークであるCADDを紹介する。
CADDには722の現実世界のドライビングレコーダービデオが含まれており、それぞれが textbfBehavior--liability--Statute'' パイプラインに注釈付けされている。
詳細な分析を通じてCADDの有用性を実証し、責任予測と説明可能な意思決定のためのベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 18:24:29 GMT)
X-IONet: Cross-Platform Inertial Odometry Network with Dual-Stage Attention [6.5] X-IONetは、単一の慣性測定ユニット(IMU)のみを使用して動作するクロスプラットフォームの慣性計測フレームワークである。
ルールベースの専門家選択モジュールを組み込んで、モーションプラットフォームを分類し、IMUシーケンスをプラットフォーム固有の専門家ネットワークにルーティングする。
X-IONetは最先端のパフォーマンスを実現し、絶対軌道誤差(ATE)を14.3%減らし、相対軌道誤差(RTE)を11.4%減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:50:13 GMT)
Enhancing Remote Magnon-Magnon Entanglement with Quantum Interference [6.5] 圧縮真空場をマイクロ波キャビティに注入することにより、2つの遠隔マグノンモード間のマクロな絡み合いを発生・向上する。
2つのSVF間の量子干渉は、位相制御による絡み合いの増強を可能にする。
その結果, キャビティマグノニクスにおける可制御性, 耐熱性を有するマクロ・エンタングルメントへの有望な経路が開かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:25:32 GMT)
Semi-Supervised Treatment Effect Estimation with Unlabeled Covariates via Generalized Riesz Regression [6.4] 我々は効率境界と分散が効率境界に一致するような効率境界と効率推定器を開発する。
分析では,1サンプル設定と2サンプル設定という,2つの異なるデータ生成プロセスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:58 GMT)
Model Predictive Control is almost Optimal for Heterogeneous Restless Multi-armed Bandits [6.4] ランダムなラウンドリングを持つ自然な有限水平LP更新ポリシーは、無限時間平均報酬問題において$O(log Nsqrt1/N)$Optimity gapを達成することを示す。
本研究は, 共分散性の概念を提唱し, 予測制御文学の手法を取り入れたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:39:37 GMT)
Predicting Coronary Artery Calcium Severity based on Non-Contrast Cardiac CT images using Deep Learning [6.2] 冠動脈カルシウム(CAC)スコアリングは動脈硬化性心血管疾患のリスクを高める強力なツールである。
現在のスコアリングは、心臓CT画像の時間集約的な半自動解析を必要とする。
本研究は, 心筋非造影CT画像におけるカルシウムスコアを6つの臨床カテゴリの1つに分類するCNNモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:04 GMT)
LiveNeRF: Efficient Face Replacement Through Neural Radiance Fields Integration [6.2] 顔交換技術は、エンターテイメント、教育、コミュニケーションの応用において大きな進歩をもたらす。
我々のLiveNeRFフレームワークは、視覚的品質の優れたリアルタイムパフォーマンス(33 FPS)を実現することで、既存の手法の限界に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:03:05 GMT)
The Adaptivity Barrier in Batched Nonparametric Bandits: Sharp Characterization of the Price of Unknown Margin [6.1] マージンパラメータ$が不明な場合、マージン条件下でバッチ非パラメトリックバンディットについて検討する。
適応的バンディットの後悔とドルを知っているオラクルの後悔の比率として定義される後悔のインフレーション基準を導入する。
最適後悔インフレーションアルゴリズムは, 次元, 滑らかさ, バッチ数に応じて, 水平方向のT$で成長することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:09:41 GMT)
Dynamic Stability of LLM-Generated Code [6.1] コード生成のためのLLMの現在の評価は、関数的に正しい解がアルゴリズムの複雑さにおいて著しく異なるという事実を見落としている。
本稿では,生成コードの動的安定性を評価するためのフレームワークを提案する。
コード生成における安定性を意識した目標と、堅牢で現実的な評価のためのテストケースを備えた新しいベンチマークが求められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:59 GMT)
Counterfactual Forecasting of Human Behavior using Generative AI and Causal Graphs [6.1] 本研究では,非現実的ユーザ行動予測のための新しい枠組みを提案する。
この方法は、ユーザインタラクション、採用メトリクス、製品機能間の関係をマッピングする因果グラフを作成する。
Webインタラクション、モバイルアプリケーション、eコマースのデータセットでテストされたこの手法は、従来の予測とアップリフトモデリングよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:25 GMT)
DiagramIR: An Automatic Pipeline for Educational Math Diagram Evaluation [6.0] 幾何学的図形の自動評価パイプラインDiagramIRを提案する。
この評価手法により、GPT-4.1-Miniのような小型モデルでも10倍のコストでGPT-5のような大型モデルと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:50:28 GMT)
A Unified Geometric Field Theory Framework for Transformers: From Manifold Embeddings to Kernel Modulation [6.0] Transformerアーキテクチャは、自然言語処理、コンピュータビジョン、科学計算において、自己認識機構を通じて大きな成功を収めている。
本稿では, 位置符号化, カーネル積分演算子, 注目機構を統合した構造理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:25 GMT)
Data Descriptions from Large Language Models with Influence Estimation [5.9] ディープラーニングモデルのトレーニングでデータがどのように説明できるのかを理解したいと思っています。
本稿では,最も一般的なメディアの1つである言語を用いてデータを理解する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:27:04 GMT)
Federated Learning with Gramian Angular Fields for Privacy-Preserving ECG Classification on Heterogeneous IoT Devices [5.9] 本研究は,モノのインターネット(IoT)医療環境におけるプライバシー保護心電図(ECG)分類のための枠組みを提案する。
1次元ECG信号を2次元グラミアン角場(GAF)画像に変換することにより、提案手法はCNNによる効率的な特徴抽出を可能にする。
この研究は、異種IoTデバイス間でのフェデレーションECG分類を実験的に検証した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:01:54 GMT)
Smart but Costly? Benchmarking LLMs on Functional Accuracy and Energy Efficiency [5.8] 我々は、エネルギー効率と機能的正当性の統一的なスケールでコード言語モデルのベンチマークを行うためのフレームワークBRACEを提案する。
同心性漸進的レーティングサークル(CIRC)と予測レーティング(OTER)の2つの評価手法を提案する。
我々の分析では、文法ベースで構文的に正しい出力を生成するように強制されないため、コード要約タスクにおいて、一般的にモデルの性能が向上することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:07 GMT)
Beyond saliency: enhancing explanation of speech emotion recognition with expert-referenced acoustic cues [5.6] 視覚から適応した現在のサリエンシに基づく手法では、スペクトログラム領域が強調されるが、これらの領域が感情の有意義な音響マーカーに対応するか否かは示さない。
本稿では,これらの制約を克服する枠組みを提案する。
これは「何」が強調されるのかを明らかにし、それを「なぜ」重要かに結び付け、専門家が参照した音声の感情の手がかりとサラリティーを結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 09:40:36 GMT)
MAUGIF: Mechanism-Aware Unsupervised General Image Fusion via Dual Cross-Image Autoencoders [5.6] 本稿では,2つのクロスイメージオートエンコーダをベースとしたMAUGIF(Multior-Aware Unsupervised General Image fusion)法を提案する。
本稿では, 異なる核融合タスクのメカニズムに応じて, 加法的および乗法的融合の分類を導入する。
デコーダのアーキテクチャは、その融合機構によって異なり、性能と解釈性の両方が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:49:55 GMT)
ReIDMamba: Learning Discriminative Features with Visual State Space Model for Person Re-Identification [5.5] 本稿では,ReIDMambaという,純粋なMambaベースのReIDフレームワークを提案する。
提案したReIDMambaモデルでは,TransReIDのパラメータの3分の1しか持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:30:04 GMT)
SafeMIL: Learning Offline Safe Imitation Policy from Non-Preferred Trajectories [5.5] オフライン型安全な模倣学習(IL)の課題について検討する。
本稿では,状態-作用対が危険であるかどうかを予測するパラメータ化コストを学習するための新しい手法であるSafeMILを提案する。
学習したコストは、非推奨の行動を避けるために使用され、結果として安全を優先する方針が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:41:59 GMT)
Designing LLM-based Multi-Agent Systems for Software Engineering Tasks: Quality Attributes, Design Patterns and Rationale [5.5] マルチエージェントシステム(MAS)は、自律性とスケーラビリティのため、研究と実践の焦点として登場した。
ソフトウェア工学の分野におけるLarge Language Models (LLM) の適用は、ますます注目を集めている。
我々は,LLMをベースとしたSEタスクのMASが重視する品質属性(QA),MASで使用されるデザインパターン,MASの設計論理について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:00:35 GMT)
On the Interplay between Positional Encodings, Morphological Complexity, and Word Order Flexibility [5.5] 位置エンコーディングは、トレードオフ仮説の影響を調査するための直接的なターゲットである。
従来の知見とは対照的に、位置エンコーディングと形態的複雑性や単語順序の柔軟性との明確な相互作用は観察できない。
この結果から,タスクや言語,メトリクスの選択は,安定した結論を導き出す上で不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:42:22 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） (Wed, 12 Nov 2025 01:16:32 GMT)
Towards Hyper-Efficient RAG Systems in VecDBs: Distributed Parallel Multi-Resolution Vector Search [5.2] 我々は,VecDBにおけるRAGのための新しい多分解能ベクトルインデックスフレームワークである textbfSemantic Pyramid Indexing (SPI) を提案する。
オフラインチューニングやモデルトレーニングの分離を必要とする既存の階層的手法とは異なり、SPIはドキュメントの埋め込みの上にセマンティックピラミッドを構築し、クエリ毎に最適な解像度レベルを動的に選択する。
FAISSとQdrantバックエンドのプラグインとしてSPIを実装し、MS MARCO、Natural Questions、マルチモーダル検索ベンチマークを含む複数のRAGタスクでSPIを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 09:31:08 GMT)
$π$-Attention: Periodic Sparse Transformers for Efficient Long-Context Modeling [5.2] PiAttentionは周期的なスパース変換器で、注意をリングローカルな地区に分解する。
PiAttentionは、RingAttentionよりも8.3%低いパープレキシティで、高密度の注意品質と一致または超える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 09:09:13 GMT)
Modeling and Predicting Multi-Turn Answer Instability in Large Language Models [5.1] 大規模言語モデル(LLM)は、ますます広範囲のアプリケーションで採用されている。
本稿では,モデルの応答変化を評価するために,単純なマルチターンフォローアッププロンプトを用いる。
単純な"Think again"プロンプトによって、Gemini 1.5 Flashが9ターンで約10%の精度が低下したことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:23 GMT)
Beyond Fact Retrieval: Episodic Memory for RAG with Generative Semantic Workspaces [5.1] 大きな言語モデル(LLM)は、長いコンテキスト推論において根本的な課題に直面します。
現在のソリューションでは、エピソードイベントを通じてエンティティを追跡するのに必要な、時空間で記述された物語表現を構築することができない。
我々は,ニューロインスパイアされた生成記憶フレームワークである textbf Generative Semantic Workspace (GSW) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:05:51 GMT)
A robust methodology for long-term sustainability evaluation of Machine Learning models [5.1] 本稿では,MLモデルの長期持続可能性を評価するための包括的評価プロトコルを提案する。
以上の結果から, 長期持続可能性はモデルによって大きく異なり, 環境コストが高いと性能上のメリットが少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:40:55 GMT)
Laplacian Score Sharpening for Mitigating Hallucination in Diffusion Models [4.9] 本研究では,モードのシャープネスを低減するために,スコアのラプラシアン(あるいは幻覚)を利用する推論中のスコア関数に対するポストホック調整を提案する。
この補正により,おもちゃの1D/2D分布と高次元画像データセットをまたいだ幻覚標本の速度が大幅に低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:41 GMT)
HiLoMix: Robust High- and Low-Frequency Graph Learning Framework for Mixing Address Association [4.8] 混合サービスは、不正取引のために悪意あるアクターによってますます悪用されている。
アドレスアソシエーションの混合に特化して設計されたグラフベースの学習フレームワークであるHiLoMixを提案する。
実験により、HiLoMixはアドレス関連を混合する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） (Wed, 12 Nov 2025 01:15:23 GMT)
LatentPrintFormer: A Hybrid CNN-Transformer with Spatial Attention for Latent Fingerprint identification [4.8] 画像品質、背景雑音、部分的な印象が低いため、潜伏指紋識別は難しい課題である。
本研究では、LatentPrintFormerと呼ばれる新しい識別手法を提案する。
提案モデルはCNNバックボーン(EfficientNet-B0)とTransformerバックボーン(Swin Tiny)を統合し,潜伏指紋から局所的特徴とグローバル的特徴の両方を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:40:41 GMT)
VSPO: Validating Semantic Pitfalls in Ontology via LLM-Based CQ Generation [4.8] 本研究は,大規模言語モデル(LLM)を用いたCQ生成におけるセマンティックバリデーションを目標とした最初の試みである。
本モデルでは,GPT-4.1よりも26%高い精度で28.2%高いリコール率を示し,落とし穴検証のためのCQを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:44 GMT)
Hard vs. Noise: Resolving Hard-Noisy Sample Confusion in Recommender Systems via Large Language Models [4.7] トレーニングレコメンデータシステムで使用される暗黙のフィードバックは、ミスクリックや位置バイアスといった要因によって、避けられないほどノイズに直面する。
従来の研究では、より高い損失値などの分散したデータパターンを通じてノイズのあるサンプルを識別しようと試みてきた。
ノイズのあるサンプルと硬いサンプルが類似したパターンを呈し,ノイズの多い混乱問題を引き起こした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:50:30 GMT)
Comparing Reconstruction Attacks on Pretrained Versus Full Fine-tuned Large Language Model Embeddings on Homo Sapiens Splice Sites Genomic Data [4.7] 本研究では,ゲノム配列に適用した大規模言語モデルにおける組込み再構成攻撃について検討した。
HS3Dゲノミクスデータセットを用いて包括的な分析を行い、タスク固有の最適化がプライバシー保護を強化するか弱めるかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:21 GMT)
WEDepth: Efficient Adaptation of World Knowledge for Monocular Depth Estimation [4.7] 大規模な多様なデータセットで事前訓練されたモダンビジョン財団モデル(VFM)は、目覚ましい世界理解能力を示している。
We propose WEDepth, a novel approach that adapts VFMs for MDE without to modi-fying their structure and pretrained weights。
提案手法では,VFMをマルチレベル特徴量として利用し,異なる表現レベルで事前知識を系統的に注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:35:45 GMT)
Relation as a Prior: A Novel Paradigm for LLM-based Document-level Relation Extraction [4.5] LLMに基づく文書レベルの関係抽出(DocRE)のための新しいリレーショナル・アズ・プライマリ(RelPrior)パラダイムを提案する。
RelPriorは、二項関係を抽出の先行として利用し、2つのエンティティが相関しているかどうかを決定し、無関係なエンティティペアをフィルタリングする。
2つのベンチマークの大規模な実験により、RelPriorは既存のLCMベースの手法を超越して最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:42:36 GMT)
CAPO: Confidence Aware Preference Optimization Learning for Multilingual Preferences [4.5] 優先順位最適化は、大きな言語モデルと人間の好みを合わせるのに使われ、通常はランク付けされた応答ペアを微調整する。
本稿では,DPO の優先ペアの固定処理を動的損失スケーリング機構に置き換える CAPO (Confidence-Aware Preference Optimization) を提案する。
CAPOは、多言語テキストでよく見られるノイズや低マージンの比較に頑健さを増す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:11:54 GMT)
Advancing Scientific Knowledge Retrieval and Reuse with a Novel Digital Library for Machine-Readable Knowledge [4.5] ORKG rebornは、科学的知識の正確な、きめ細かい、再現可能な機械可読表現の発見、アクセス、再利用をサポートする、新興デジタルライブラリである。
提案システムについて述べるとともに,現状のデジタルライブラリや文書中心の学術コミュニケーションとは対照的に,その実用性と情報検索の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:00:38 GMT)
Multipartite steering verification with imprecise measurements [4.4] 量子ステアリング(quantum steering)は、量子技術において重要な役割を果たす基本的な量子相関である。
本研究では,測定精度によって生じる偽陽性を効果的に除去する定量的手法を開発した。
その結果, マルチパーティタイトステアリングの堅牢性を著しく向上し, 測定精度に対するエンタングルメント検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:22 GMT)
Speech Recognition Model Improves Text-to-Speech Synthesis using Fine-Grained Reward [4.4] ASR-driven Attentive Reward (W3AR)による単語レベルTSアライメントの導入
W3ARは、事前訓練されたASRモデルからの注意を使って、TSモデルによって予測されるシーケンスのよりきめ細かいアライメントと最適化を駆動する。
実験により、W3ARは既存のTSシステムの品質を改善し、目に見えない話者に対するゼロショットロバスト性を強化することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 17:30:13 GMT)
Introducing Nylon Face Mask Attacks: A Dataset for Evaluating Generalised Face Presentation Attack Detection [4.4] 顔認識システムは、スマートフォン認証、アクセス制御、国境警備など、幅広いアプリケーションに展開されている。
これらのシステムはプレゼンテーションアタック(PA)に対して脆弱であり、信頼性を著しく損なう可能性がある。
我々は,Nylon Face Masks (NFMs) と呼ばれる,斬新で現実的な提示攻撃装置に着目した新しいデータセットを提案する。
NFMは弾性構造と外観のために特に関係しており、攻撃者が着用する際の被害者の顔の形状を忠実に模倣することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:40:31 GMT)
Fidelity sweet spot in transmon qubit rings under strong connectivity noise [4.3] 本稿では、SWAPと一般ゲートの両方に焦点をあてて、トランモン量子ビット系の量子演算の忠実性について検討する。
以上の結果から,強い雑音下でも現れる特異な忠実度スイートスポットが明らかとなり,最適回路深さがゲート性能を向上させることが示唆された。
本研究では,各デバイス構成の回路長を効率的に最適化し,忠実度の高いスイートスポットの位置を予測できる教師あり機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:49:48 GMT)
Benchmarking GNNs for OOD Materials Property Prediction with Uncertainty Quantification [4.3] MatUQは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の材料特性予測に基づいてグラフニューラルネットワーク(GNN)を評価するためのベンチマークフレームワークである。
MatUQは、5つのOFMベースと、新たに提案された構造認識分割戦略を用いて、6つの材料データセットから構築された1,375のOOD予測タスクから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 11:15:24 GMT)
HardFlow: Hard-Constrained Sampling for Flow-Matching Models via Trajectory Optimization [4.2] 本稿では,軌道最適化問題としてハードコントラストサンプリングを再構成する新しいフレームワークを提案する。
我々の重要な洞察は、数値的最適制御を利用してサンプリング軌道を操り、終端時刻に制約が正確に満たされるようにすることである。
このアルゴリズムは、制約満足度とサンプル品質の両方において、既存のメソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:20 GMT)
Speech Emotion Recognition with Phonation Excitation Information and Articulatory Kinematics [4.2] 深層学習のための音声感情認識(SER)は著しく進歩している。
音声生成時の生理的情報に焦点を当てた研究はほとんどない。
本研究は,SERにおける発声励起情報と調音運動学の可能性を検討するための実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:30:32 GMT)
Constrained and Robust Policy Synthesis with Satisfiability-Modulo-Probabilistic-Model-Checking [4.1] 本稿では,任意の構造制約を受けるロバストポリシを効果的に計算するための最初のアプローチを提案する。
数百のベンチマークの実験は、制約付きかつ堅牢なポリシー合成の実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:26 GMT)
Still Not There: Can LLMs Outperform Smaller Task-Specific Seq2Seq Models on the Poetry-to-Prose Conversion Task? [4.0] 大規模言語モデル(LLM)は、NLPタスクにまたがる普遍的で汎用的なソリューションとして扱われることが多い。
しかし、この仮定はサンスクリットのような低リソースで形態的にリッチな言語に対して成り立つだろうか?
我々は,サンスクリットの詩文から散文への変換タスクにおいて,命令調整型およびテキスト内プロンプト型LLMと,タスク固有のエンコーダ・デコーダモデルとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:42:39 GMT)
SRE-Llama -- Fine-Tuned Meta's Llama LLM, Federated Learning, Blockchain and NFT Enabled Site Reliability Engineering(SRE) Platform for Communication and Networking Software Services [4.0] Site Reliability Engineering(SRE)は、システムが信頼性を維持し、クラウドネイティブな環境でうまく機能することを目的としている。
我々は、生成AI、フェデレーションラーニング、SLO、非Fungible Tokens(NFT)によって強化されたSRE-Llamaと呼ばれる新しいSREプラットフォームを提案する。
このプラットフォームは、監視、SLI/SLO生成、アラート管理のプロセスを自動化すること、開発者のアクセシビリティと有効性を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:50:20 GMT)
Critical Confabulation: Can LLMs Hallucinate for Social Good? [4.0] 我々は,社会的・政治的不平等によるアーカイブの欠落を補うための批判的妥協を提案する。
我々は、歴史の「隠された人物」について、相変わらず証拠に縛られた物語を再構築する。
本研究は,LLMの基本的物語理解能力を評価し,批判的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:57 GMT)
Measuring multipartite entanglement efficiently by testing symmetries [4.0] 両分母と多分母の絡み合いをよく定義した尺度の族が対称性試験によって得られることを示す。
提案手法は,これらの指標を推定し,それぞれに最適に近いサンプリング戦略を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:02:34 GMT)
LLM-Powered Fully Automated Chaos Engineering: Towards Enabling Anyone to Build Resilient Software Systems at Low Cost [4.0] Chaos Engineering (CE)は、分散システムのレジリエンスを改善することを目的としたエンジニアリング技術である。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたCEサイクル全体を自動化したChaosEaterを提案する。
結果は、時間と金銭のコストが著しく低い、合理的なCEサイクルを一貫して完了していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:24:55 GMT)
Filtered-ViT: A Robust Defense Against Multiple Adversarial Patch Attacks [4.0] Filtered-ViT は SMART Median Vector (VMF) を統合した新しい視覚アーキテクチャ
LaVANマルチパッチ攻撃によるImageNetでは、Filtered-ViTは4つの同時1%パッチで79.8%のクリーンな精度と46.3%の堅牢な精度を達成した。
これにより、Filted-ViTは、対向的および自然発生のパッチのような破壊に対して統一的な堅牢性を示す最初のトランスフォーマーとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:15:10 GMT)
AudAgent: Automated Auditing of Privacy Policy Compliance in AI Agents [3.8] AudAgentは、AIエージェントのデータプラクティスをリアルタイムで監視するビジュアルフレームワークである。
AudAgentは、リアルタイムに潜在的なプライバシーポリシー違反を効果的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:34 GMT)
An Exploratory Eye Tracking Study on How Developers Classify and Debug Python Code in Different Paradigms [3.8] 本研究では,Pythonのコードにおいて,開発者が支配的なパラダイムをいかに分類するかを検討する。
機能的パラダイムと手続き的パラダイムのラベル付けには混乱がありますが、オブジェクト指向ではありません。
主流のパラダイムを変えることは、コードのデバッグ能力に影響を与えなかったが、開発者は関数型コードの信頼性を低く評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:07:14 GMT)
Mutual Mana: Converting Local Magic into Correlations via Discrete Beamsplitters [3.8] 我々は、量子的相互情報と類似して定義されるマジック相関の尺度として相互マナを導入する。
離散ビームスプリッターを用いて、魔法状態と安定化器真空状態とを結合させることにより、局所魔法の相互マナへの完全変換が引き起こされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:30 GMT)
Emergence from Emergence: Financial Market Simulation via Learning with Heterogeneous Preferences [3.7] 我々は、不均一なリスク回避、時間割引、情報アクセスに支えられたエージェントが取引戦略を総合的に学習するマルチエージェント強化学習フレームワークを開発する。
実験の結果, (i) 不均一な嗜好による学習は, エージェントが個々の特性に整合した戦略を発達させ, 市場における行動分化とニッチな特殊化を促進させ, (ii) 差別化されたエージェントによるインタラクションが, 現実的な市場ダイナミクスの出現に不可欠であることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:22:01 GMT)
GAMA: A Neural Neighborhood Search Method with Graph-aware Multi-modal Attention for Vehicle Routing Problem [3.7] 本稿では,VRPにおけるグラフ対応マルチモーダルアテンションモデルを用いたニューラル近所探索手法であるGAMAを提案する。
GAMAは、問題インスタンスとその進化するソリューションをグラフニューラルネットワークを使用して、異なるモダリティとしてエンコードする。
ゲート融合機構は、マルチモーダル表現をさらに構造化状態に統合し、ポリシーが情報および一般化可能な演算子選択決定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:23:58 GMT)
Understanding the Representation of Older Adults in Motion Capture Locomotion Datasets [3.7] この研究は41の公開データセットを調査し、古い成人の動作を含む8つのデータと、古いスタイルに注釈付けされた若い俳優による動作を含む4つのデータを同定した。
従来の歩行動作の忠実度を評価するために,年齢差を捉える能力として高忠実度を定義する定量的指標を導入した。
年齢に敏感で、騒音に強い、データ不足に耐性のある歩行パラメータを用いて、古いスタイルの歩行動作が過度に制御されたパターンを示し、高齢化を忠実に特徴づけることができないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 18:04:13 GMT)
Bi-Objective Evolutionary Optimization for Large-Scale Open Pit Mine Scheduling Problem under Uncertainty with Chance Constraints [3.6] 本稿ではオープンピット地雷スケジューリング問題(OPMSP)の2目的定式化について述べる。
同時に、期待されているネットの現在値を最大化し、制約に必要な信頼レベルとは無関係に、スケジューリングリスクを最小化する。
その結果, 提案手法は単一目的, 信頼性に依存したアプローチに比べて, 経済価値とリスクの間のより堅牢かつバランスの取れたトレードオフをもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:50:05 GMT)
A General Method for Proving Networks Universal Approximation Property [3.6] 本稿では、普遍近似を証明するための汎用的でモジュラーなフレームワークを提案する。
このようなモジュールからなるディープネットワークは、本質的に普遍近似特性を保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:24:24 GMT)
OTSNet: A Neurocognitive-Inspired Observation-Thinking-Spelling Pipeline for Scene Text Recognition [3.6] 実世界の複雑さのため、Scene Text Recognition (STR) は依然として困難である。
OTSNetはニューロ認知にインスパイアされた観測シンキングペリングパイプラインを具現化した新しい3段階ネットワークである。
OTSNetは、Union14M-Lベンチマークで平均83.5%の精度を達成し、14のシナリオ中9つのシナリオでOSTが確立した新記録を79.1%とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:41:50 GMT)
An update to PYRO-NN: A Python Library for Differentiable CT Operators [3.5] 深層学習はX線CT(Computerd Tomography)再建に大きな進歩をもたらした。
微分CT再構成のためのPythonベースのライブラリであるPYRO-NNの更新版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:22 GMT)
Confidence-Aware Neural Decoding of Overt Speech from EEG: Toward Robust Brain-Computer Interfaces [3.5] 脳波から音声コマンドをデコードする非侵襲的な脳-コンピュータインターフェースは、正確かつ信頼できるものである必要がある。
本稿では,コンパクトで音声指向の畳み込みネットワークの深いアンサンブルと,ポストホックキャリブレーションと選択的分類を結合した信頼性を考慮した復号化フレームワークを提案する。
その結果,信頼性を意識したニューラルデコーディングは,実世界の脳-コンピュータインタフェース通信システムに対して,堅牢でデプロイメント指向の動作を提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:31 GMT)
Towards AI-Assisted Generation of Military Training Scenarios [3.5] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用して重要な学習成果物を生成するマルチエージェント・マルチモーダル推論フレームワークを提案する。
シナリオ生成をサブプロブレムの階層に分解し、AIツールの役割を定義することで、フレームワークを構築します。
本研究は,LLM駆動型マルチエージェントシステムによる文書のコヒーレント・ニュアンス生成の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:11:50 GMT)
From IDs to Semantics: A Generative Framework for Cross-Domain Recommendation with Adaptive Semantic Tokenization [3.5] クロスドメインレコメンデーションは、レコメンデーションの精度と一般化を改善するために不可欠である。
多くの取り組みは、ドメインギャップを埋めるために、マルチドメインのジョイントトレーニングを通じて、絡み合った表現を学ぶことに重点を置いている。
最近のLarge Language Model(LLM)ベースのアプローチは、将来性を示しているが、それでも重要な課題に直面している。
textbfGenerative textbfCross-textbfDomain textbfRecommendation frameworkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:37 GMT)
Sentence-Anchored Gist Compression for Long-Context LLMs [3.4] 事前学習した大規模言語モデルは,性能劣化の少ない2倍から8倍の因子で文脈を圧縮するように微調整できることを示す。
提案手法は, 圧縮比を高くしながら, 代替圧縮技術と同等の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:41:29 GMT)
CC30k: A Citation Contexts Dataset for Reproducibility-Oriented Sentiment Analysis [3.4] 機械学習論文では、合計30,734の引用コンテキストを含むCC30kデータセットを紹介した。
得られたデータセットは、ラベル付け精度が94%に達する。
このデータセットは、機械学習論文の大規模評価の基礎を成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:18:21 GMT)
Unified Work Embeddings: Contrastive Learning of a Bidirectional Multi-task Ranker [3.4] ランキング問題として明示的に定式化された6つの作業関連タスクにまたがる最初の統合評価スイートであるWorkBenchを紹介した。
この洞察を用いて、実世界のデータからタスク固有の二部グラフを作成し、グラウンド化を通じて合成的にリッチ化する。
これは、多対多のInfoNCE目標でトレーニングデータ構造を利用するタスク非依存のバイエンコーダであるUnified Work Embeddings(UWE)につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:31:37 GMT)
Context-Aware Multimodal Representation Learning for Spatio-Temporally Explicit Environmental modelling [3.4] 本稿では,高時間分解能で異なるモダリティを統一空間に統合する表現学習フレームワークを提案する。
提案手法は,クラウドフリーのSentinel-2データの時間周波数と10mのネイティブ解像度で遅延空間を生成する。
これにより、モデルが補完的なリモートセンシングデータをキャプチャし、空間と時間のコヒーレンスを保存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 15:34:17 GMT)
Quantum Markov Chains: Hub-Pruned Estimation for Fashion Recommenders [3.3] 浅量子回路が電子商取引リンクから離散時間マルコフ連鎖のダイナミクスを再現できるかどうかを検討する。
ハブプルーニングは、浅い深さで量子的および古典的な一致を一貫して改善する。
その結果,小さな量子レジスタを用いたリコメンデーションダイナミクスの短期的実験として,ハブ型ブロック符号化が実用化された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:24 GMT)
Spilling the Beans: Teaching LLMs to Self-Report Their Hidden Objectives [3.3] 提案手法は,実ミスを認めるようにモデルを訓練する手法である。
簡単な質問応答設定における事実誤りの認識は、隠れた不整合目的の認識に一般化されることを示す。
SRFTの後、モデルは尋問された際に隠された目的の詳細を告白する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:53:48 GMT)
Multi-Modal Assistance for Unsupervised Domain Adaptation on Point Cloud 3D Object Detection [3.3] 本稿では,マルチモーダルアシストによる3次元UDAの性能向上を目的としたMMAssistという手法を提案する。
画像特徴とテキスト特徴をブリッジとして使用することにより、ソースドメインとターゲットドメインの3D特徴を整列するように設計されている。
実験結果から,本手法は3つの領域適応タスクにおける最先端手法と比較して有望な性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:31:32 GMT)
From Semantic Roles to Opinion Roles: SRL Data Extraction for Multi-Task and Transfer Learning in Low-Resource ORL [3.3] 本報告では,OntoNotes 5.0コーパスのウォール・ストリート・ジャーナル(WSJ)部分から高品質なセマンティック・ロール・ラベル(SRL)データセットを構築する手法を提案する。
本研究では,述語句構造を表面テキストと整合させ,構文木ポインターをコヒーレントスパンに変換し,意味的忠実性を確保するために厳密なクリーニングを施した再現可能な抽出パイプラインを実装した。
得られたデータセットは、明確に定義されたAgens(ARG0)、Predicate(REL)、Patent(ARG1)ロールを持つ97,169のPredicate-argumentインスタンスで構成され、ORLのholder、Expression、Targetスキーマにマッピングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:03:41 GMT)
Vision Transformer Based User Equipment Positioning [3.3] 本稿では,CSI行列からのアングル遅延プロファイル(ADP)に着目した視覚変換器(ViT)アーキテクチャを提案する。
我々のアプローチは、DeepMIMOとViWiのレイトレーシングデータセットに基づいて検証され、屋内で0.55m、DeepMIMOで13.59m、ViWiの屋外シナリオで3.45mのRoot Mean Squared Error(RMSE)が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:04:27 GMT)
Shocks Under Control: Taming Transonic Compressible Flow over an RAE2822 Airfoil with Deep Reinforcement Learning [3.2] Re = 50,000における2次元RAE2822翼の流動制御について, 深部強化学習(DRL)を用いて検討した。
流れ場は、複雑な衝撃境界層相互作用、衝撃発振、後縁からのクッタ波の発生など、非常に不安定なダイナミクスを示す。
DRLをベースとした制御は、ドラッグの25.62%の減少と、大幅に196.30%の上昇を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:03:32 GMT)
Streaming Tensor Program: A streaming abstraction for dynamic parallelism [3.2] Streaming Program(STeP)は,動的テンソルワークロードを空間データフローアクセラレータ上で効率的に実行可能にする,新たなストリーミング抽象化である。
STePはフレキシブルなルーティング演算子、明示的なメモリ階層、動的データレートとテンソル次元を公開するシンボリックシェイプセマンティクスを導入している。
これらの機能は、動的タイリング、動的並列化、そしてデータフロー効率を保ちながら動的な振る舞いに適応する構成時多重化という新しい最適化を解放する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:17:28 GMT)
Proof Minimization in Neural Network Verification [3.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)は複雑なツールであり、健全性を損なう可能性のあるバグが含まれ、検証プロセスの信頼性を損なう可能性がある。
検証過程で学習した事実を除去するアルゴリズムを提案するが、証明自体には不要である。
提案アルゴリズムは,検証プロセス自体に実行時のオーバヘッドを7%～20%導入した上で,証明サイズを37%～82%削減し,検証時間を30%～88%短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:15 GMT)
Back to the Future: The Role of Past and Future Context Predictability in Incremental Language Production [3.2] 文脈予測可能性(Contextual predictability)は、オンライン言語生産における言葉の形態と選択の両方を形作る。
我々は,未来と過去の両方の文脈から予測可能性を統合する,情報理論の新たな原理的予測可能性尺度を導入する。
本研究は,話者が単語をエンコードし,選択する方法における過去と将来の文脈の機能的役割を解明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:15:05 GMT)
Equilibrium Dynamics and Mitigation of Gender Bias in Synthetically Generated Data [3.2] 本稿では,ルールベースのパターンマッチング,埋め込み型セマンティック類似性,下流タスク性能を用いた3世代合成テキスト生成におけるジェンダーバイアスのダイナミクスについて検討する。
低初期偏差はモデル固有の偏差レベル(+36%)に対して増幅し、高初期偏差はそれに対して減衰する(26%)。
ジェンダースワップ付き変異を導入したコントラスト増強は、埋め込みベースのバイアススコアが高いにもかかわらず、下流バイアス(初期偏差が98.8%、平均偏差が91%)を大幅に減少させることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:14:07 GMT)
Multiscale Grassmann Manifolds for Single-Cell Data Analysis [3.1] 単セルデータ解析のためのサブスペース幾何と機械学習を統合したマルチスケールフレームワークを提案する。
パワーベーススケールサンプリング関数を導入し、スケールの選択と分解能間のバランスを制御した。
9つのベンチマークシングルセルRNA-seqデータセットの実験により、提案手法は意味のある構造を効果的に保存することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 19:47:10 GMT)
A High-Scale Assessment of Social Media and Mainstream Media in Scientific Communication [3.1] ソーシャルメディアと主流メディアにおける研究カバレッジを、幅広い科学研究のコーパスで比較する。
ソーシャルメディアは科学とは何か、それはカバーされていないのかを大きく変えている。
ソーシャルメディアで表現される科学の質に関する懸念にもかかわらず、ソーシャルメディアは通常、科学の中で影響を受け、斬新な科学作品をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:33 GMT)
Relative Energy Learning for LiDAR Out-of-Distribution Detection [3.0] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は信頼性の高い自動運転にとって重要な要件である。
我々は,LiDAR点雲におけるOOD検出のためのフレームワークであるRelative Energy Learning (REL)を提案する。
トレーニング中のOODサンプルの欠如に対処するため,ポイントゲインと呼ばれる軽量なデータ合成戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:19:33 GMT)
From Confusion to Clarity: ProtoScore - A Framework for Evaluating Prototype-Based XAI [3.0] プロトタイプベースのXAIメソッドをさまざまなデータタイプで評価するための堅牢なフレームワークであるProtoScoreを構築します。
このフレームワークは、NautaなどのCo-12プロパティを統合することで、プロトタイプメソッドと他のXAIメソッドを効果的に比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:55:24 GMT)
PCRLLM: Proof-Carrying Reasoning with Large Language Models under Stepwise Logical Constraints [2.8] 大規模言語モデルを用いた韻法推論(PCRLLM)を提案する。
PCRLLMは、自然言語の定式化を維持しながら、単一ステップの推論を推論する。
大規模ステップレベルの推論データを生成するためのベンチマークスキーマを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:57:01 GMT)
Physics-Informed Neural Operators for Cardiac Electrophysiology [2.8] 心電気生理学におけるPDE問題の解法として物理インフォームド・ニューラル・オペレーター(PINO)を提案する。
以上の結果から,PINOモデルでは拡張時間帯と複数の伝搬シナリオで心EP動態を正確に再現できることが示唆された。
これらの利点は数値的なPDE解法と比較してシミュレーション時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:09 GMT)
An Artificial Intelligence-based Assistant for the Visually Impaired [2.8] 本稿では,2023年から2024年にかけて開発されたAIベースのアシスタントアプリケーションAIDENについて述べる。
視覚障害のある個人は、オブジェクトの識別、テキストの読み込み、慣れない環境のナビゲートといった課題に直面します。
このアプリケーションは最先端の機械学習アルゴリズムを利用して、オブジェクトを特定し、記述し、テキストを読み、環境に関する質問に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:53:07 GMT)
A Generalized Spectral Framework to Expain Neural Scaling and Compression Dynamics [2.8] 実証的なスケーリング法則は、テスト損失やその他のパフォーマンス指標がどのようにモデルのサイズ、データセットのサイズ、計算に依存するかを記述する。
本稿では,一般的な機能的アンザッツの下での学習力学と圧縮現象を統一するスペクトルフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:44 GMT)
TimeFlow: Towards Stochastic-Aware and Efficient Time Series Generation via Flow Matching Modeling [2.7] 時系列データは、下流の時系列マイニングタスクを幅広くサポートするため、重要な研究トピックとして浮上している。
エンコーダのみのアーキテクチャを統合する新しいフローマッチングフレームワークであるTimeFlowを提案する。
私たちのモデルは、生成品質、多様性、効率において、一貫して強力なベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:31:36 GMT)
Toward Dignity-Aware AI: Next-Generation Elderly Monitoring from Fall Detection to ADL [2.6] 我々は,転倒検出を超えて,日常生活活動認識(ADL)のより広範な目標に向けて,次世代の高齢者監視システムを構想する。
私たちの究極の目標は、日々のルーチンを堅牢に検出し、理解することのできる、プライバシ保護、エッジデプロイ、フェデレーションされたAIシステムの設計です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 10:44:16 GMT)
An Efficient Training Pipeline for Reasoning Graphical User Interface Agents [2.6] この作業では,モデルベースのデータフィルタリングとパラメータ効率のよい微調整を組み合わせた,効率的なトレーニングパイプラインを導入している。
4.8Mの合成例から、1Kのクリーンで多様なインスタンスは、まず難しいケースを特定し、不整合を取り除き、多様なマルチモーダルインスタンスを選択してキュレートされる。
フィルタリングされたデータと軽量なトレーニング戦略でトレーニングされたモデルは、ScreenSpot、Multimodal-Mind2Web、AndroidControlなどのベンチマークで、より大きなベースラインにマッチするか、超える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:44:36 GMT)
Distributionally Robust Online Markov Game with Linear Function Approximation [2.5] シミュレーターで訓練されたエージェントがテスト中に大幅なパフォーマンス低下に直面している、シミュレート・トゥ・リアルギャップは、強化学習における根本的な課題である。
対話型データ収集と大規模状態空間を用いたサンプル効率のアルゴリズムを考案する。
提案手法では,本アルゴリズムは単一エージェント設定において,これまでで最高の結果と一致し,最小限のサンプル値の複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:22:42 GMT)
Optimizing quantum violation for multipartite facet Bell inequalities [2.5] 非局所性は、ベルの不等式違反によって明らかになった量子相関を形作る。
マルチパートシステムでは、システムサイズが大きくなるにつれて、局所的なポリトープの特徴付けはすぐに難易度の高いタスクとなる。
本稿では, この比の局所最大値が局所ポリトープのファセットベル不等式とよく一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:02:17 GMT)
HN-MVTS: HyperNetwork-based Multivariate Time Series Forecasting [2.4] HN-MVTSは、ハイパーネットワークベースの生成を任意のニューラルネットワーク予測モデルと統合した、新しいアーキテクチャである。
新しいパラメータの数を制限するために、ハイパーネットワークはターゲット予測ネットワークの最後のレイヤの重みを生成することを学習する。
8つのベンチマークデータセットの実験では、最先端モデルへのHN-MVTSの適用が典型的にパフォーマンスを向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:54:22 GMT)
I Detect What I Don't Know: Incremental Anomaly Learning with Stochastic Weight Averaging-Gaussian for Oracle-Free Medical Imaging [2.4] 異常ラベルを使わずに,信頼度の高い正規サンプル群を漸進的に拡張する,教師なしのオラクルフリーフレームワークを導入する。
凍結した事前訓練された視覚バックボーンは、小さな畳み込みアダプタで拡張され、無視できる計算オーバーヘッドを伴う高速なドメイン適応が保証される。
COVID-CXRでは、ROC-AUCは0.9489から0.9982に改善され、肺炎CXRでは0.6834から0.8968に上昇し、脳MRIではND-5では0.6041から0.7269に上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:04:31 GMT)
Uncertainty Calibration of Multi-Label Bird Sound Classifiers [2.4] 生体音響学において、キャリブレーションは、重なり合う発声、長い尾を持つ種分布、訓練データと展開データの間の分布シフトによって挑戦される。
我々は、BirdSetベンチマークにおいて、4つの最先端のマルチラベル音声分類器の校正をベンチマークし、グローバル、データセットごと、クラスごとの校正の両方を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:49:35 GMT)
Transforming User Defined Criteria into Explainable Indicators with an Integrated LLM AHP System [2.3] 本稿では,LLMスコアリングと解析階層プロセスを組み合わせた解釈可能な集約フレームワークを提案する。
本手法は, LLMを判定として用い, ジェネネラルシャノン距離を用いて識別力を測定し, AHP対比較行列を用いて統計的に接地した重みを導出する。
Amazonのレビュー品質評価と抑うつ関連テキスト評価の実験は、我々のアプローチが同等の予測能力を維持しながら、高い説明可能性と運用効率を実現し、リアルタイムのレイテンシに敏感なWebサービスに適していることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 06:17:02 GMT)
PerspAct: Enhancing LLM Situated Collaboration Skills through Perspective Taking and Active Vision [2.3] 本研究では、ReActフレームワークを用いた多様な視点を明示的に取り入れることで、LLMが他のエージェントの要求を理解し、理解する能力を高めることができるかどうかを評価する。
視線撮影の複雑さを増大させる7つのシナリオからなる、アクティブな視覚探索を紹介します。
提案手法は, 探索戦略と組み合わせることで, モデルの解釈精度と協調的有効性を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:39:38 GMT)
Toward Adaptive BCIs: Enhancing Decoding Stability via User State-Aware EEG Filtering [2.2] 本稿では、ユーザの意図を復号する前に神経表現を洗練させる、ユーザ状態認識脳波フィルタリングフレームワークを提案する。
提案手法は,ユーザの認知状態を脳波の特徴から連続的に推定し,推定された注意度に基づいて適応重み付けを適用することにより,信頼できないセグメントをフィルタする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:36 GMT)
FlowTIE: Flow-based Transport of Intensity Equation for Phase Gradient Estimation from 4D-STEM Data [2.2] FlowTIEは、4D走査透過電子顕微鏡(STEM)データから位相再構成を行うニューラルネットワークベースのフレームワークである。
FlowTIEは位相再構成の精度を高速に向上し,より厚い検体モデル,すなわちマルチスライス法と統合可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:08:24 GMT)
USV Obstacles Detection and Tracking in Marine Environments [2.2] 海洋環境における無人表面車両(USV)のロバストな障害物検出・追跡システムの開発は課題である。
過去数年間、ジェノヴァ大学のGRAAL研究所によってこの分野の研究が進められている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:30:08 GMT)
Infinite-Dimensional Operator/Block Kaczmarz Algorithms: Regret Bounds and $λ$-Effectiveness [2.1] 一般化Kaczmarzアルゴリズムにおける緩和パラメータの役割について検討する。
我々は,アルゴリズムの性能が最適性能からどの程度逸脱するかを定量化するために,明示的な$-dependenceと事前後悔境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:06:46 GMT)
Active Learning for Animal Re-Identification with Ambiguity-Aware Sampling [2.1] 本稿では、補完的なクラスタリング手法を利用して構造的不明瞭な領域を探索し、ターゲットとする新しいAL Re-IDフレームワークを提案する。
提案手法は,既存の基盤,USL,ALのベースラインを一貫して上回ることを示す。
具体的には,基礎的手法,USL法,AL法を用いて,13種の野生生物データセットの平均10.49%,11.19%,および3.99%(mAP)の改善を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:50:04 GMT)
Dynamic Sparsity: Challenging Common Sparsity Assumptions for Learning World Models in Robotic Reinforcement Learning Benchmarks [2.1] 環境力学の因果グラフがスパースか (ii) 状態依存か (iii) 局所系力学がスパースに変化するか (ii) について検討する。
この結果から,グローバルな分散性は稀であるが,その代わりに,局所的かつ状態に依存した分散性を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:39:00 GMT)
2D Representation for Unguided Single-View 3D Super-Resolution in Real-Time [2.0] 2Dto3D-SRは、リアルタイムのシングルビュー3D超解像のための汎用的なフレームワークである。
我々はPNCC(Projected Normalized Coordinate Code)を用いて、視界から3次元形状を正規画像として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:31 GMT)
Prompt Tuning for Natural Language to SQL with Embedding Fine-Tuning and RAG [2.0] 本稿では,エラーの型を診断し,原因を同定するエラー訂正機構を統合する新しいフレームワークを提案する。
既存のベースラインよりも12%の精度向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:28 GMT)
ChexFract: From General to Specialized - Enhancing Fracture Description Generation [2.0] 骨折の診断と診断のための専門モデルを開発した。
我々はMAIRA-2とCheXagentのエンコーダを用いて、骨折特異的視覚言語モデルを訓練する。
われわれは, 骨折報告モデルを公表し, 稀な病態の正確な報告を行う上で, 今後の研究を円滑に進める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:20 GMT)
CompressNAS : A Fast and Efficient Technique for Model Compression using Decomposition [2.0] ランク選択をグローバル検索問題として扱うフレームワークであるCompressNASを紹介する。
ImageNetでは、CompressNASはResNet-18を4%未満の精度低下で8倍圧縮し、COCOでは精度低下のないYOLOv5sの2倍圧縮を実現している。
圧縮モデルであるSTResNetを、他の効率的なモデルと比較して、競合性能の高い新しいファミリーとして提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 18:25:46 GMT)
Taming Identity Consistency and Prompt Diversity in Diffusion Models via Latent Concatenation and Masked Conditional Flow Matching [1.9] 被写体駆動画像生成は、様々な文脈において、特定の被写体の新たな描写を合成することを目的としている。
潜在連結戦略を用いたLoRA微調整拡散モデルを提案する。
フィルタリングと品質評価のために, きめ細かい評価フレームワークCHARISを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:37:22 GMT)
FedPoP: Federated Learning Meets Proof of Participation [1.9] Federated Learning (FL)は、プライバシ保護、分散機械学習を提供する。
クライアントはローカルデータを公開せずにグローバルモデルにコントリビュートすることができる。
我々は、非リンク可能な参加証明を可能にする新しいFLフレームワークであるFedPoPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:39 GMT)
Precipitation nowcasting of satellite data using physically-aligned neural networks [1.8] TUPANNは、GOES-16 RRQPEで訓練された衛星のみのモデルである。
予測を物理的に意味のある構成要素に分解する。
TUPANNは、ほとんどの設定でベストまたはセカンドベストのスキルを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:47 GMT)
Nonclassical State Generation and Quantum Metrology in the Double-Morse Potential [1.7] 非対称性(幅パラメータ)$$を主制御パラメータとして、基底状態波動関数と関連するエネルギースペクトルを解析的に導出する。
我々は非ガウス性および非古典性の評価を行い、その非線形性と量子的挙動を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:05:59 GMT)
ProSona: Prompt-Guided Personalization for Multi-Expert Medical Image Segmentation [1.7] 本稿では,アノテーションスタイルの連続的な潜在空間を学習し,自然言語によるパーソナライズを可能にするフレームワークProSonaを紹介する。
確率的U-Netバックボーンは様々な専門家の仮説を捉え、プロンプト誘導プロジェクション機構はこの潜在空間をナビゲートしてパーソナライズされたセグメンテーションを生成する。
LIDC-IDRI肺結節と多施設MRIデータセット全体で、ProSonaは一般エネルギー距離を17%削減し、DPersonaと比較して平均Diceを1ポイント以上改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:36:38 GMT)
Beyond the Pixels: VLM-based Evaluation of Identity Preservation in Reference-Guided Synthesis [1.7] 私たちは、アイデンティティアセスメントを特徴レベルの変換に分解する階層的な評価フレームワークであるBeyond the Pixelsを紹介します。
我々は、4つの最先端な生成モデルにまたがってフレームワークを検証し、アイデンティティの整合性を測定する上で、人間の判断と強い整合性を示す。
本稿では, 生成モデルのストレステストに特化して設計された新しいベンチマークについて紹介する。人為的, アニメーション的キャラクタなど, 多様な対象タイプにまたがる1,078のイメージプロンプトペアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:39:01 GMT)
DANCE: Density-agnostic and Class-aware Network for Point Cloud Completion [1.7] ポイント雲の完成は、不完全な3Dスキャンから欠落した幾何学的構造を復元することを目的としている。
DANCEは、観測された幾何学を保ちながら、欠落した領域のみを完成させる新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:12 GMT)
CSF-Net: Context-Semantic Fusion Network for Large Mask Inpainting [1.7] 本稿では,大画面画像のインペイント問題に対処するための意味誘導型フレームワークを提案する。
本稿では,変換器ベースの融合フレームワークであるContext-Semantic Fusion Network (CSF-Net)を紹介する。
実験により、CSF-Netは視覚リアリズムとセマンティックアライメントを高めながら、オブジェクト幻覚を効果的に減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:30 GMT)
Revisiting Network Traffic Analysis: Compatible network flows for ML models [1.7] 本稿では,異なるネットワークトラフィックフローの輸出者によって生成された類似した特徴が,機械学習モデルの一般化と堅牢性に与える影響について検討する。
侵入検知におけるこれらの新しい流れの有用性を評価するため、元のモデルと比較し、複数のモデルを微調整するために使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:54:35 GMT)
Misaligned by Design: Incentive Failures in Machine Learning [1.7] 非対称な損失関数は、予測可能な方法で人や機械の目的を誤る可能性があることを示す。
インセンティブデザインの経済モデルと内在的情報獲得を用いて,この結果を合理化する。
この問題の正式な扱いは、直感的なアピールのために取り入れられた手法が、実際に予測可能な方法で人や機械の目的を誤認することを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:08 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） (Wed, 12 Nov 2025 02:01:02 GMT)
UCDSC: Open Set UnCertainty aware Deep Simplex Classifier for Medical Image Datasets [1.6] オープンセット認識は、サンプルが既知のクラスのいずれかに属しているか、未知のクラスとして拒絶されるべきかを特定することで重要な役割を果たす。
近年の研究では、ディープニューラルネットワークの後期で学んだ特徴が、クラス平均の周囲に集まっていることが示されている。
提案手法では,開空間領域をペナルティ化することにより,未知のクラスのサンプルを効果的に除去することのできる損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:02 GMT)
Dataset Safety in Autonomous Driving: Requirements, Risks, and Assurance [1.5] 本稿では,ISO/PAS 8800ガイドラインに準拠した安全なデータセットを構築するための構造化フレームワークを提案する。
AIベースの知覚システムを主要なユースケースとして使用することで、AI Data Flywheelとデータセットライフサイクルが導入される。
このフレームワークは厳密な安全分析を取り入れ、リスクを特定し、データセットの不足によるリスクを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:48 GMT)
Statistically Assuring Safety of Control Systems using Ensembles of Safety Filters and Conformal Prediction [1.5] Hamilton-Jacobi (HJ) 到達可能性解析は、安全を正式に検証し、安全なコントローラを生成するための基本的な方法である。
このような不確実性に縛られる共形予測ベース(CP)フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:27:22 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Selective State Space Artificial Intelligence [1.5] 時間列分類問題に対するMambaアーキテクチャのためのHybrid Quantum Classical selection機構を提案する。
提案手法では,変分量子回路(VQC)を量子ゲーティングモジュールとして利用し,特徴抽出を強化し,無関係情報の抑圧を改善する。
大規模言語モデル(LLM)への量子サブルーチンの導入が一般化能力,表現性,パラメータ効率に与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:54:51 GMT)
Enhancing Binary Encoded Crime Linkage Analysis Using Siamese Network [1.5] 本稿では,複雑な犯罪データから潜在表現を学習し,相関関係を明らかにする枠組みを提案する。
その結果,高度な機械学習手法はリンク精度を大幅に向上させ,従来の手法よりも最大9%改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:09:33 GMT)
Pixel-level Quality Assessment for Oriented Object Detection [1.4] ボックスレベルのIoU予測を画素レベルの空間整合性の統合に置き換える新しいPQAフレームワークを提案する。
PQAは、予測ボックスに対する各ピクセルの相対位置と、GTボックスに対する対応する位置とのアライメントを測定する。
我々は,画素レベルの空間的一貫性を統一された品質スコアに集約する新たな積分計量を導入し,実際の局所化品質をより正確に近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:45:28 GMT)
Oh That Looks Familiar: A Novel Similarity Measure for Spreadsheet Template Discovery [1.4] 本稿では,セマンティックな埋め込み,データ型情報,空間的位置決めを組み合わせたハイブリッド距離測定手法を提案する。
本手法では, スプレッドシートをセルレベルの埋め込みに変換し, チャムファーやハウスドルフ距離などの集約手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:43:38 GMT)
IBMA: An Imputation-Based Mixup Augmentation Using Self-Supervised Learning for Time Series Data [1.3] 時系列データは、画像やテキストなどのフィールドに比べて拡張戦略が小さい。
本稿では,Imputation-based Mixup Augmentation (IBMA) とMixup Augmentationを組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:29:00 GMT)
Lost in Code Generation: Reimagining the Role of Software Models in AI-driven Software Engineering [1.3] このシフトは、ソフトウェアモデルの再構築を動機付けている、と私たちは主張する。
事前の青写真としてのみ機能するのではなく、AI生成コードからモデルを取り出すことができる。
この役割では、モデルは人間の意図、AI生成、長期システムの進化の間の仲介者として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:17 GMT)
Lightweight Diffusion-based Framework for Online Imagined Speech Decoding in Aphasia [1.3] 拡散に基づくニューラルデコーディングフレームワークは、失語症患者のリアルタイムな仮想音声分類に最適化されている。
二重基準早期停止戦略により、限られたキャリブレーションデータの下での迅速な収束が可能となった。
提案するフレームワークは,脳-コンピュータインタフェースを臨床コミュニケーション支援に向けて翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:37 GMT)
ProbSelect: Stochastic Client Selection for GPU-Accelerated Compute Devices in the 3D Continuum [1.3] エッジ、クラウド、スペースデバイスを統合された3D連続体に統合することは、学習システムにおけるクライアント選択に重大な課題を課す。
従来のアプローチは継続的監視と履歴データ収集に依存しており、動的な環境では実用的ではない。
本稿では,GPUアクセラレーションデバイス上でのクライアント選択に対する解析モデルと確率予測を利用した新しいアプローチであるProbSelectを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:42:41 GMT)
Coverage-Guided Pre-Silicon Fuzzing of Open-Source Processors based on Leakage Contracts [1.2] ハードウェアソフトウェアリーク契約は、現代のプロセッサのサイドチャネルセキュリティ保証を規定する形式として登場した。
現在の検証アプローチでは、産業規模の設計へのスケールアップに苦労している。
我々は、カバレッジ誘導型ハードウェア-ソフトウェア契約ファジングという、新しくスケーラブルなアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:55 GMT)
A Small Leak Sinks All: Exploring the Transferable Vulnerability of Source Code Models [1.2] 本研究は従来のSCMとLLM4Codeの両方の本質的な脆弱性伝達可能性について体系的に研究する。
本研究では,HABITATの設計を行う。
従来のSCMをベースとした構築した敵の例は,LLM4Codeに対して最大64%の成功率を達成し,最先端の技術を15%以上上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:41:20 GMT)
Hierarchical structure understanding in complex tables with VLLMs: a benchmark and experiments [1.2] 本研究では,VLLM(Vision Large Language Models)の科学論文における表の構造を理解し,解釈する能力について検討する。
実験の基盤として、大規模な科学表のコーパスであるPubTables-1Mデータセットを使用しました。
モデルの理解能力を探索し、様々なプロンプトフォーマットや書き方を試すために、一連のプロンプトエンジニアリング戦略を採用しています。
また、評価されたVLLMの性能と比較し、小さなテーブルの集合上でタスクを解くための人間のパフォーマンスを測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:43 GMT)
Speech Separation for Hearing-Impaired Children in the Classroom [1.2] 補助装置のための音声分離モデルは、単純化された低残響条件下で成人の声を用いて開発された。
これは、分離手段を弱める子どもの声のスペクトル的類似性の高さと、実際の教室の音響的複雑さを見越すものである。
両耳補聴器や人工内耳のリアルタイム展開に適した,小型で低レイテンシなマルチチャネルアーキテクチャを用いて,このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:10:40 GMT)
From Hubs to Deserts: Urban Cultural Accessibility Patterns with Explainable AI [1.2] 図書館、博物館、劇場、ギャラリーなどの文化基盤は、学習、市民生活、健康、地域経済を支援している。
文化的アクセスにおける空間的エクイティを測定するための,新しい,スケーラブルで,オープンなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:12 GMT)
Surgical Agent Orchestration Platform for Voice-directed Patient Data Interaction [1.2] da Vinciロボット手術では、外科医の手と目が完全に関与しているため、中断することなくマルチモーダルな患者のデータにアクセスし操作することは困難である。
大規模言語モデル(LLM)によって駆動されるオーケストレーションエージェントと3つのタスク固有エージェントからなる階層型マルチエージェントフレームワーク上に構築された音声指向型手術エージェントオーケストレータプラットフォーム(SAOP)を提案する。
SAOPは240の音声コマンドに対して高い精度と成功率を達成する一方、LLMベースのエージェントは音声認識エラーや多様な、曖昧なフリーフォームコマンドに対する堅牢性を改善し、最小侵襲のda Vinciロボット手術をサポートする可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:23:30 GMT)
Can Large Language Models Simulate Symbolic Execution Output Like KLEE? [1.2] 記号実行は、記号入力に基づいて異なる経路を探索することでプログラムをチェックするのに役立つ。
KLEEの最大の問題は、プログラムが分岐パスをたくさん持っている場合、どれだけ遅くなるかである。
我々は、100個のCプログラムのデータセットを用いて、GPT-4oがKLEE出力と最も複雑な経路を予測できるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:03:24 GMT)
SWAN - Enabling Fast and Mobile Histopathology Image Annotation through Swipeable Interfaces [1.1] SWipeable Annotations (SWAN) はMITライセンスのオープンソースWebアプリケーションで,スワイプジェスチャーによる直感的な画像パッチ分類を実現する。
SWANはデスクトッププラットフォームとモバイルプラットフォームの両方をサポートし、リアルタイムメタデータキャプチャを提供し、クラスラベルへのスワイプジェスチャの柔軟なマッピングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:49:54 GMT)
HybridGuard: Enhancing Minority-Class Intrusion Detection in Dew-Enabled Edge-of-Things Networks [1.1] HybridGuardは、侵入検出を改善するために機械学習とディープラーニングを統合するフレームワークである。
相互情報に基づく特徴選択を通じてデータの不均衡に対処する。
HybridGuardはUNSW-NB15、CIC-IDS-2017、IOTID20データセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:18:36 GMT)
Operational machine learning for remote spectroscopic detection of CH$_{4}$ point sources [1.1] 人為的メタン源の緩和は、地球温暖化を減速させる最も費用対効果の高いレバーの1つである。
マッチングフィルタに基づく現在のメタン回収法は、依然として多数の誤検出を発生させる。
本稿では,メタン排出量を検出する機械学習システムの運用展開について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:43 GMT)
Galactification: painting galaxies onto dark matter only simulations using a transformer-based model [1.1] 我々は、安価な暗黒物質のみのシミュレーションで条件付けられたモック銀河カタログを高速に生成するフレームワークを開発した。
本稿では、3次元暗黒物質密度と速度場を入力とし、対応する銀河の点雲を出力するマルチモーダル変圧器モデルを提案する。
我々は、トレーニングされたモデルが、様々な銀河要約統計を忠実に再現し、基礎となる宇宙学的および天体物理学的パラメータの変化によってそれらの変動を正しく捉えていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:42 GMT)
National Institute on Aging PREPARE Challenge: Early Detection of Cognitive Impairment Using Speech - The SpeechCARE Solution [1.0] アルツハイマー病と関連する認知症は、60歳以上の成人の5人に1人に影響を与えるが、認知低下した人の半数以上が未診断のままである。
SpeechCAREは、認知障害に関連する微妙な音声関連手がかりをキャプチャするマルチモーダル音声処理パイプラインである。
その堅牢な前処理には、自動転写、大規模言語モデル(LLM)に基づく異常検出、タスク識別が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:41:49 GMT)
Towards Outcome-Oriented, Task-Agnostic Evaluation of AI Agents [1.0] 白書では、AIエージェントの成果に基づくタスク非依存のパフォーマンス指標11の新たなフレームワークを提案する。
本稿では、ゴール完了率(GCR)、自律度指数(AIx)、マルチステップタスクレジリエンス(MTR)、ビジネスインパクト効率(BIE)などの指標を紹介する。
この結果から, エージェント設計の相違が顕著であり, ハイブリットエージェントを一貫した高性能モデルとして強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:21 GMT)
Designing and Evaluating Malinowski's Lens: An AI-Native Educational Game for Ethnographic Learning [1.0] 本研究は,人類学における初のAIネイティブ教育ゲームである「マリノフスキーレンズ」を紹介する。
ブロンズロー・マリノフスキーの1922年の「西太平洋の航海士」(Argonauts of the Western Pacific)をインタラクティブな学習体験に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:11:15 GMT)
CAE: Character-Level Autoencoder for Non-Semantic Relational Data Grouping [1.0] 本稿では,非意味的関係データセットにおいて,意味論的に同一の列を自動的に識別し,グループ化する新しい文字レベルオートエンコーダ(CAE)手法を提案する。
意味的解釈可能性の制限に苦しむ従来の自然言語処理(NLP)モデルとは異なり、我々の手法は固定辞書制約で文字レベルで動作する。
固定辞書サイズを維持することにより、メモリ要件とトレーニング時間の両方を著しく削減し、大規模産業データ環境の効率的な処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:09:53 GMT)
Bench360: Benchmarking Local LLM Inference from 360° [1.0] ここでは、360からローカル推論をベンチマークするBench360を紹介します。
ユーザーはデータセットと一緒に自分のカスタムタスクを簡単に定義できる。
その後、選択したLLM、推論エンジン、および異なる利用シナリオの量子化レベルを自動的にベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 09:57:21 GMT)
LSEG: A Lightweight and Secure Key Exchange Protocol for Smart Grid Communication [0.9] 本稿では,スマートグリッド環境のための軽量な認証とセキュアな鍵交換プロトコルを提案する。
ASCON128aは軽量でNIST規格の認証暗号化アルゴリズムである。
その結果、LSEGはセキュリティ、効率、コンプライアンスのバランスを効果的に保ち、スマートグリッドインフラにおけるセキュアな通信のためのスケーラブルなソリューションであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:02:48 GMT)
Design boosters: from constant-time quantum chaos to $\infty$-designs and beyond [0.9] 単体力学の最初の厳密な例を挙げ、非常に早い(安定した)時間での射影が設計のランダム性を高めるような状態を生成する。
一定時間におけるそのような力学によって生成される状態は、$k=mathcalO(1)$設計のみを形成するが、射影アンサンブルは熱力学極限におけるハールランドム(または$k'=infty$設計)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:04:01 GMT)
SCALAR: Benchmarking SAE Interaction Sparsity in Toy LLMs [0.9] SAE特徴間の相互作用の空間性を測定するベンチマークであるSCALARを紹介する。
我々は、TopK SAEs、Jacobian SAEs(JSAEs)、Staircase SAEsを比較した。
我々の研究は、ベンチマークや有望なアーキテクチャの比較を通じて、SAEにおける相互作用の疎結合の重要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:04:20 GMT)
Fast Multi-Organ Fine Segmentation in CT Images with Hierarchical Sparse Sampling and Residual Transformer [0.9] 本稿では,階層型スパースサンプリングとResidual Transformerを用いた高速多臓器分割フレームワークを提案する。
Residual Transformerセグメンテーションネットワークのアーキテクチャは、スパース記述子内の異なるレベルの情報から情報を抽出し、結合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:02:09 GMT)
A Hybrid Multimodal Deep Learning Framework for Intelligent Fashion Recommendation [0.9] 本稿では,ファッションレコメンデーションのためのハイブリッドマルチモーダルディープラーニングフレームワークを提案する。
これは2つの重要なタスクに対処する: 服の互換性予測と補完アイテムの検索である。
提案手法は両タスク間で高い性能を示し,ファッションレコメンデーションのためのマルチモーダル学習の有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:04:24 GMT)
PLUTO-4: Frontier Pathology Foundation Models [0.8] PLUTO-4は、PLUTO(Pathology-Universal Transformer)をフロンティアスケールに拡張する、次世代の病理基盤モデルである。
2D-RoPEを組み込んだFlexiViTセットアップを用いて,マルチスケールデプロイメントに最適化されたコンパクトかつ効率的なPLUTO-4Sモデルと,単一パッチサイズでトレーニングしたフロンティアスケールのPLUTO-4Gモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:56 GMT)
The Online Patch Redundancy Eliminator (OPRE): A novel approach to online agnostic continual learning using dataset compression [0.8] 我々は、ほとんどの継続的学習手法は、来るべきデータに関する事前情報を導入し、非依存とはみなせないと論じる。
事前学習した特徴抽出器は, モデルで学習可能なデータに対して, 一般性の喪失を示唆することを示す。
次に、オンラインデータセット圧縮アルゴリズムであるOnline Patch Redundancy Eliminator (OPRE)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:44 GMT)
PRISM: Privacy-preserving Inference System with Homomorphic Encryption and Modular Activation [0.8] ホモモーフィック暗号化(HE)は、暗号化されたデータの計算を可能にするソリューションを提供する。
HEは、非線形アクティベーション機能に依存しているため、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような機械学習モデルとは相容れないままである。
この研究は、標準非線形関数を準同型互換近似に置き換える最適化されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:20:06 GMT)
Smarter Together: Creating Agentic Communities of Practice through Shared Experiential Learning [0.8] 人間中心のソフトウェア開発プラクティスからエージェント中心のソフトウェア開発プラクティスへの移行は、ソフトウェア開発者のための既存の知識共有環境を破壊している。
従来のピアツーピアレポジトリと、技術知識を共有し、ベストプラクティスを共有する開発者コミュニティは、短期間で参加の劇的な減少を目の当たりにした。
私たちは、人間の開発コミュニティの集合的知性とノウハウをエミュレートするために設計された、新しい共有エージェントメモリアーキテクチャであるSparkを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:56 GMT)
Blockly2Hooks: Smart Contracts for Everyone with the XRP Ledger and Google Blockly [0.8] 需要が増大しているため、スマートコントラクトは、実際にそれらを扱うための知識のあるユーザやツールの不足にすぐに直面する可能性がある。
学習曲線が急なため、スマートコントラクトの処理は現在、主に専門の開発者によって行われている。
本稿では,難解なシナリオにおいても,このギャップを埋めるためのソリューションであるBlockly2Hooksを設計,開発,テストした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:57:32 GMT)
JobSphere: An AI-Powered Multilingual Career Copilot for Government Employment Platforms [0.7] 本稿では,PGRKAMと呼ばれるPunjabの雇用プラットフォームを再定義する,AIを活用したキャリアアシスタントであるJobSphereを紹介する。
JobSphereはRetrieval-Augmented Generation (RAG)アーキテクチャを採用しており、英語、ヒンディー語、パンジャービ語で利用できる。
主なイノベーションとしては、アシスタントとの音声対応インタラクション、自動モックテスト、スキル認識による再開解析、組み込みベースのジョブレコメンデーションなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:54:32 GMT)
SENCA-st: Integrating Spatial Transcriptomics and Histopathology with Cross Attention Shared Encoder for Region Identification in Cancer Pathology [0.7] 両モードの特徴を保存したSENCA-st(Shared with Neighborhood Cross Attention)を提案する。
腫瘍均一性および腫瘍微小環境領域の検出における最先端手法を超越したモデルの性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:27 GMT)
AVOID-JACK: Avoidance of Jackknifing for Swarms of Long Heavy Articulated Vehicles [0.7] 本稿では,集中型群知能を活用して,重火力車(HAV)のジャックニッフィングと相互衝突を回避するための新しい手法を提案する。
物流の自動化、リモートマイニング、空港の荷物輸送、農業活動など、現実の応用に関係しているにもかかわらず、この問題は既存の文献では解決されていない。
本稿では, 衝突回避を優先し, 相互衝突回避の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:34:13 GMT)
The FLuid Allocation of Surface code Qubits (FLASQ) cost model for early fault-tolerant quantum algorithms [0.7] 初期のフォールトトレランスのためにアルゴリズムを最適化しようとする多くの試みは、回路深さやTカウントといった単純なメトリクスに焦点を当てている。
本稿では,2次元の量子ビット格子を用いたアーキテクチャに適したFLASQ (FLuid Allocation of Surface code Qubits) コストモデルを提案する。
FLASQは、アンシラ空間と時間を流動的に再配置できると仮定することで、ルーティングの複雑さを抽象化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:02:08 GMT)
Event-Driven Inconsistency Detection Between UML Class and Sequence Diagrams [0.7] ソフトウェア工学の学生は、モデリングプロセス中に不整合を理解し、管理するのに苦労することが多い。
教育者や学生は、モデリングプロセス中に生じる矛盾を理解し管理するのに苦労することが多い。
このツールはイベント駆動アーキテクチャを採用し、モデリングアクションを継続的に監視し、ユーザに対して、新たな不整合をリアルタイムで通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:14:23 GMT)
Automatic Grid Updates for Kolmogorov-Arnold Networks using Layer Histograms [0.6] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)は、近年の論文で注目を集めているニューラルネットワークのクラスである。
Kansはパラメータ化された訓練可能なアクティベーション関数を活用し、解釈可能性の向上やシンボル方程式の学習精度の向上など、いくつかの利点を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:22 GMT)
Quantum Approximate Walk Algorithm [0.6] 本稿では、量子ビット数に応じて線形に増加する回路深さを特徴とする古典的なデータ追跡可能な量子オラクルについて述べる。
古典的な入力と量子回路の結果の推論不可能なマッピングを確立することで、最先端のIBMハードウェアの実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:10:40 GMT)
Quantum Calculations of the Cavity Shift in Electron Magnetic Moment Measurements [0.6] 閉じた空洞における空洞シフトを量子計算した最初の例を示す。
球状キャビティと円筒状キャビティの両方の古典的な結果とは完全に一致している。
我々の結果は、体系的な効果を考慮するために自然に一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:02:06 GMT)
Capturing Complex Spatial-Temporal Dependencies in Traffic Forecasting: A Self-Attention Approach [0.6] 本研究では,その後の時間帯における地域内流入・流出の予測を目的とした交通予測の課題について検討する。
この問題は、地域間の複雑な空間的および時間的相互依存性のため複雑である。
交通予測のための空間的自己認識モデルST-SAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:15 GMT)
RePose-NeRF: Robust Radiance Fields for Mesh Reconstruction under Noisy Camera Poses [0.5] マルチビュー画像から直接高品質で編集可能な3Dメッシュを再構築する堅牢なフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、細かな幾何学的ディテールと外観をキャプチャする暗黙のシーン表現を学習しながら、カメラのポーズを共同で洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:04:05 GMT)
State of the Art in Text Classification for South Slavic Languages: Fine-Tuning or Prompting? [0.5] 最近まで、細調整のBERTライクなモデルでは、テキスト分類タスクで最先端のパフォーマンスが提供されていた。
命令調整されたデコーダのみのモデル(一般には大きな言語モデル(LLM)として知られる)の台頭により、フィールドはゼロショットと少数ショットのプロンプトへと向かっている。
いくつかの南スラヴ語におけるテキスト分類タスクにおける現在の言語モデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:38 GMT)
Identification of Empirical Constitutive Models for Age-Hardenable Aluminium Alloy and High-Chromium Martensitic Steel Using Symbolic Regression [0.5] シンボリック回帰は、プロセス構造とプロパティの関係を記述する数学的モデルを明らかにする強力なツールとして機能する。
特定の製造条件下での材料挙動を予測するために、自動的に方程式を生成することができる。
本研究は, 塑性変形時の各種金属合金の挙動を記述するモデルから, シンボルレグレッションを導出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:19 GMT)
Quantum-driven sampling of the quasi-uniform distribution via quantum walks [0.5] 離散時間量子ウォークを用いて, ほぼ一様分布から試料を採取する。
コイン演算子や初期状態のような量子ウォークパラメータが有限群上のランダムウォークに対するエルゴード定理の条件を満たすとき、結果の列は均一分布に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:22 GMT)
Sufficient conditions for hardness of lossy Gaussian boson sampling [0.5] ガウスボソンサンプリング(英: Gaussian boson sample、GBS)は、量子優位性の実験的な実証の有力候補である。
光子損失下でのノイズGBSの古典的誘引性に関する複雑性理論の基礎を確立する。
この研究は、古典的に難解なGBSの体系の厳密な特徴を初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:24:07 GMT)
Quantum annealing for lattice models with competing long-range interactions [0.5] 我々は超伝導量子アニール装置を用いて熱力学限界における長距離相互作用と競合するIsingモデルの基底状態を決定する。
提案手法の有効性を示すために,他の量子シミュレーションプラットフォームや物質科学に関連する3つの模範的問題を選択する。
この手法は、再帰可能な長距離相互作用を伴う格子問題に関連する多くの研究領域に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:54:00 GMT)
Cross-pyramid consistency regularization for semi-supervised medical image segmentation [0.4] 半教師付き学習(SSL)は、限られた注意深くラベル付けされたデータを想定した強力なモデルのトレーニングを可能にする。
半教師付き医用画像セグメンテーションのためのラベルのないデータを活用するためのハイブリッド整合学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:39 GMT)
A neural optimization framework for free-boundary diffeomorphic mapping problems and its applications [0.4] 本稿では,LSQCエネルギーをマルチスケールメッシュ-スペクトルアーキテクチャに埋め込んだSBN(Spectral Beltrami Network)を提案する。
次に,SBN誘導最適化フレームワークであるSBN-Optを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 03:43:28 GMT)
Introducing A Bangla Sentence - Gloss Pair Dataset for Bangla Sign Language Translation and Research [0.4] そこで,Bangla-SGPについて紹介する。
我々のデータセットは1000の高品質なBangla文からなり、プロのシグナーによって手動でグロスシーケンスに注釈付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:02:07 GMT)
Collective Vibronic Cascade in Cavity-Coupled Jahn-Teller Active Molecules [0.4] 本研究では, ファブリペロ空洞に結合したJahn-Teller分子の分極状態と動力学について検討した。
集団効果が電子・振動・空洞角モータの相互作用を劇的に変えることが判明した。
本研究は, ビブロニックな角運動量移動を分子偏光学に固有のものにするための新しい経路を明らかにし, キャビティアシスト光物理および光化学への応用の可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:10 GMT)
Mental Health Generative AI is Safe, Promotes Social Health, and Reduces Depression and Anxiety: Real World Evidence from a Naturalistic Cohort [0.3] メンタルヘルスのために構築されたジェネレーティブ人工知能(GAI)は、安全でパーソナライズされ、スケーラブルなメンタルヘルスサポートを提供する。
我々はメンタルヘルスのために設計された基礎モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 09:16:20 GMT)
Methodological Precedence in Health Tech: Why ML/Big Data Analysis Must Follow Basic Epidemiological Consistency. A Case Study [0.3] この研究は、厳密な分析によって、正確で厳密な方法論上の欠陥を増幅する、という重要な警告原則を強調している。
本研究は,コホート構造における不正確な選択バイアスから生じる数学的アーティファクトであることを示す。
この分析は、最も複雑な健康研究でさえ、まず基本的な疫学的一貫性のテストに合格しなければならないことを、しっかりと思い出させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:51 GMT)
Generalizable Blood Cell Detection via Unified Dataset and Faster R-CNN [0.3] 本稿では,末梢血細胞の自動分類と対象検出のための総合的方法論と比較性能解析について述べる。
データパイプラインは、4つの公開データセットを標準化し、統合したリソースにマージするために最初に開発された。
最先端の高速R-CNNオブジェクト検出フレームワークが採用され、ResNet-50-FPNバックボーンが使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:00:12 GMT)
Endpoint Security Agent: A Comprehensive Approach to Real-time System Monitoring and Threat Detection [0.3] 本稿では,“Endpoint Security Agent: A Comprehensive Approach to Real-time System Monitoring and Threat Detection”を提案する。
良性および悪意のあるアクティビティのラベル付きデータセットに基づいてトレーニングされた機械学習ベースの検出エンジンは、最小限の偽陽性で正確な脅威識別を可能にする。
このシステムには、アラートと法医学的分析のための集中インターフェイスが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:54:56 GMT)
Controlled generation of 3D vortices in driven atomic Josephson junctions [0.3] 量子流体中における3次元孤立波のクリーンでチューニング可能な源として、AC駆動の原子ジョセフソン接合を提案する。
接合障壁の高さによっては、放出される励起は低速での渦輪や、音速付近の非渦性希土類化パルスとして現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:29:28 GMT)
SugarTextNet: A Transformer-Based Framework for Detecting Sugar Dating-Related Content on Social Media with Context-Aware Focal Loss [0.3] SugarTextNetはトランスフォーマーベースのフレームワークで、ソーシャルメディア上での砂糖のデート関連投稿を識別するように設計されている。
クラス不均衡に対処し、マイノリティクラス検出を強化するために、Context-Aware Focal Lossを導入する。
我々は,SulgarTextNetを,Sina Weiboの中国のソーシャルメディア投稿3,067件の,手作業による手作業による注釈付きデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:24:57 GMT)
ParliaBench: An Evaluation and Benchmarking Framework for LLM-Generated Parliamentary Speech [0.2] 議会演説は言語的品質だけでなく、政治的信頼性とイデオロギー的な一貫性も要求する。
現在の言語モデルは議会の文脈に関する特別な訓練を欠いている。
本稿では,議会音声生成のベンチマークであるParliaBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:48:30 GMT)
Federated Learning for Pediatric Pneumonia Detection: Enabling Collaborative Diagnosis Without Sharing Patient Data [0.2] 胸部X線による早期かつ正確な肺炎検出は、治療と隔離の迅速化、合併症の軽減、不要な抗生物質使用の抑制に臨床的に重要である。
CXRベースの検出の開発は、グローバルな分散データ、高いホスピタル間変動、厳格なプライバシー規制によって妨げられている。
本稿では,Sherpa.ai FLプラットフォームを用いて,フェデレートラーニング(FL)の評価を行う。
FLは、ハイパフォーマンスで、一般化可能で、安全で、プライベートな肺炎検出を、医療ネットワーク全体にわたって提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 18:17:06 GMT)
Emergent Decoherence Dynamics in Doubly Disordered Spin Networks [0.2] 電子-核スピンネットワークの2つの乱れにおける核分極の創発的脱コヒーレンス法則について検討する。
一般的に有害と見なされる障害は、ここでは保護的であり、孤立した無電子クラスターを発生させることが証明されている。
これらの知見は、デコヒーレンス経路を操作するための顕微鏡的枠組みを確立し、長期間の量子記憶とセンサーを実現するための新しい設計原則として、エンジニアリングされた障害を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:18:00 GMT)
Hyperdimensional Decoding of Spiking Neural Networks [0.2] 本研究では、SNNと超次元計算(HDC)を組み合わせた新しいスパイキングニューラルネットワーク(SNN)復号法を提案する。
目標は、高精度、高ノイズ堅牢性、低レイテンシ、低エネルギー使用量で復号化する方法を作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:04:50 GMT)
Deep Learning Analysis of Prenatal Ultrasound for Identification of Ventriculomegaly [0.2] 心膜腫は胎児の脳室拡張を特徴とする出生前状態である。
提案モデルでは,OpenUS-46コーパスから370,000枚以上の超音波画像に予めトレーニングしたビジョントランスフォーマーエンコーダを組み込んだ。
モデルは5倍のクロスバリデーションで91.76%、独立したテストセットで91.78%のF1スコアに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:22:17 GMT)
CAHICHA: Computer Automated Hardware Interaction test to tell Computer and Humans Apart [0.2] 人工知能(AI)機能を備えたボットやスクレーカーは、視覚的な課題を検出して解決し、型付けパターンのような人間をエミュレートし、ほとんどのセキュリティテストを避けることができる。
これは、実際の人間のユーザーと高度なボットを識別する上で、重要なギャップを残している。
本稿では,ハードウェアインタラクション信号に基づいて,実際のユーザを識別する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:23:42 GMT)
Reasoning: From Reflection to Solution [0.2] GSM8KやHumanEvalのようなベンチマークで超人的なパフォーマンスを達成する大規模言語モデルの時代において、私たちは問う必要がある。
textbfreasoning is iterative operator application in state space, converging to fixed point。
研究は、まず、OpenXOR(英語版)から始まり、理論(OpenOperator)を通じて進行し、最先端のLLMが0%の精度で76%の精度で作業解(OpenLM)を達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 17:23:32 GMT)
oboro: Text-to-Image Synthesis on Limited Data using Flow-based Diffusion Transformer with MMH Attention [0.1] このプロジェクトの目的は、画像生成モデルをスクラッチから開発することである。
我々は,著作権をクリアした画像のみを用いて,スクラッチから構築した新しい画像生成モデル"oboro:"を開発した。
このプロジェクトは、日本で完全に開発されたオープンソースで商用指向の画像生成AIの最初のリリースとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:44:19 GMT)
Quantification and object perception in Multimodal Large Language Models deviate from human linguistic cognition [0.1] 数量化は(Multimodal) Large Language Models (MLLM) にとって特に難しい言語現象であることが証明されている。
本稿では,(M)LLM文献においてこれまで未発見であった言語間共用人間の量子化の3つの重要な特徴について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:41:14 GMT)
BiCA: Effective Biomedical Dense Retrieval with Citation-Aware Hard Negatives [0.1] そこで我々は,BiCA: Citation-Aware Hard Negativesを用いたバイオメディカルDense Retrievalを提案する。
GTE_small と GTE_Base のモデルを 20,000 のPubMed 記事の引用を用いて微調整し,ドメイン固有の小密度レトリバーを改良する。
本研究は,文書リンク構造を活用して高い情報的負を発生させる可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:35:07 GMT)
Clustering Guided Residual Neural Networks for Multi-Tx Localization in Molecular Communications [0.1] 本稿では,密度変動に対するロバスト性を向上するクラスタリングに基づくセントロイド補正手法を提案する。
その結果, K-meansと比較して, 局所化誤差が69% (2-Tx) から43% (4-Tx) に減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:02:32 GMT)
LE-CapsNet: A Light and Enhanced Capsule Network [0.1] Capsule Network(CapsNet)はCNNに対していくつかの利点がある。
CapsNetは構造が異なるため遅い。
本稿では, LE-CapsNet を軽量で拡張した CapsNet の変種として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 15:45:48 GMT)
Benchmarking Educational LLMs with Analytics: A Case Study on Gender Bias in Feedback [0.1] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のバイアスを検出するための埋め込み型ベンチマークフレームワークを提案する。
AES 2.0コーパスからの600の真正学生エッセイを用いて, 2次元に沿って制御された偽物を構築した。
GPT-5 mini, GPT-4o mini, DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Qwen, Gemini 2.5 Pro, Llama-3-8Bの6種類のLCMについて検討した。
すべてのモデルにおいて、暗黙的な操作は、男性や女性の反事実に対して、女性よりも大きな意味的シフトを確実に引き起こした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:34 GMT)
Reliable Optimization Under Noise in Quantum Variational Algorithms [0.1] 有限ショットサンプリングノイズにより,変分量子固有解法が困難であることを示す。
適応的メタヒューリスティックスは最も効果的でレジリエントな戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:04 GMT)
From Classical to Hybrid: A Practical Framework for Quantum-Enhanced Learning [0.0] アイリスデータセットの実験では、改良されたハイブリッドモデルにより、古典的なアプローチでは0.31から量子アプローチでは0.87まで精度が向上した。
これらの結果は、適切な診断によって導かれるような控えめな量子成分でさえ、ハイブリッド学習におけるクラス分離と表現能力を高めることができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:46:37 GMT)
On the Role of Calibration in Benchmarking Algorithmic Fairness for Skin Cancer Detection [0.0] 我々はISIC 2020 Challengeデータセットの皮膚がん検出アルゴリズムの性能を評価する。
2位と3位のモデルと比較し、性別、人種、年齢によって定義されるサブグループに焦点を当てます。
既存のモデルでは識別精度が向上するが,リスクを過度に診断し,新たなデータセットに適用した場合に校正上の問題があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:11 GMT)
Which Sparse Autoencoder Features Are Real? Model-X Knockoffs for False Discovery Rate Control [0.0] 我々は, 偽発見率(FDR)を制御するために, knock-off+ を用いて, SAE特徴選択に Model-X ノックオフを導入する。
提案手法は,SAEと多重テスト認識推論を組み合わせることで,信頼性の高い特徴発見を実現するための,再現可能で原則化されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 17:12:45 GMT)
When Are Learning Biases Equivalent? A Unifying Framework for Fairness, Robustness, and Distribution Shift [0.0] 機械学習システムは、保護されたグループに対する不公平さ、刺激的な相関に対する脆さ、少数民族のサブ人口に対するパフォーマンスの低下など、さまざまな障害モードを示す。
本稿では,異なるバイアス機構がモデル性能に定量的に等価な効果をもたらすことを特徴付ける統一理論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:26 GMT)
Uncovering Scientific Software Sustainability through Community Engagement and Software Quality Metrics [0.0] 本稿では,GitHubにホストされている科学オープンソースソフトウェア(Sci-OSS)プロジェクトの持続可能性について検討する。
文献からメトリクスを保存し、著名な10のSci-OSSプロジェクトからデータをマイニングするために、サステナビリティをマップします。
私たちの可視化と分析手法は、研究者、資金提供者、開発者に対して、長期的なソフトウェアサステナビリティに関する重要な洞察を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:23:59 GMT)
TurkEmbed: Turkish Embedding Model on NLI & STS Tasks [0.0] TurkEmbedは、既存のモデルを上回るように設計された新しいトルコ語埋め込みモデルである。
多様なデータセットと高度なトレーニング技術の組み合わせを利用しており、その中にはMathryoshka表現学習も含まれる。
現在の最先端モデルであるEmrecanを、All-NLI-TRとSTS-b-TRベンチマークで上回り、1-4%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:56:21 GMT)
TurkEmbed4Retrieval: Turkish Embedding Model for Retrieval Task [0.0] TurkEmbed4Retrieval は TurkEmbed モデルの検索専用版である。
我々のモデルは、Scifact TRデータセットの重要な検索指標について、トルコのColBERTを19,26%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:06:07 GMT)
TrackStudio: An Integrated Toolkit for Markerless Tracking [0.0] アクセス可能で統合されたソリューションにはギャップがあり、多様な設定にまたがる非専門家の十分なトラッキングを提供する。
TrackStudioは、既存のオープンソースツールを単一のGUIベースのパイプラインに統合することによって、このギャップに対処するために開発された。
自動2Dおよび3Dトラッキング、キャリブレーション、前処理、特徴抽出、可視化を、プログラミングスキルを必要とせずに提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:07:53 GMT)
Towards a Standard, Enterprise-Relevant Agentic AI Benchmark: Lessons from 5.5 billion tokens' worth of agentic AI evaluations [0.0] 汚染抵抗とエージェント評価の両方に対処する企業中心のベンチマークである,上座エージェントメリット指数(KAMI)v0.1を提示する。
従来のベンチマークのランキングは、実用的なエージェント性能を十分に予測できないことを実証する。
また、コストパフォーマンストレードオフ、モデル固有の行動パターン、およびトークン効率に対する推論能力の影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:36:26 GMT)
Toward Robust EEG-based Intention Decoding during Misarticulated Speech in Aphasia [0.0] 失語症は言語生産の障害により言語コミュニケーションを厳しく制限し、しばしばスピーチの試行中に頻繁に誤聴を引き起こす。
脳-コンピュータインタフェース技術への関心が高まりつつあるにもかかわらず、失語症患者に適した脳波ベースのコミュニケーション支援システムの開発には、比較的注意が払われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:59 GMT)
Theoretical Analysis of Power-law Transformation on Images for Text Polarity Detection [0.0] テキストの極性は、背景に対するテキストのコントラストとして定義される。
バイナライズ処理は、この極性情報を用いて、原色またはグレースケールの画像をバイナリ画像に変換する。
テキストと背景を2つのクラスとして考えると、2つのクラス間でのクラス間の最大ばらつきが増大していることが観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:32 GMT)
The three kinds of three-qubit entanglement [0.0] 我々は、純三量子状態の絡み合い理論において重要な欠片を構築し、これはWの絡み合いの測度であり、GHZの絡み合いの測度である3つの絡み合いと平行に働く。
同様に順序付けられたこれらの3つの絡み合い測度を考えると、二部体はGHZより弱いWよりも弱く、交絡した3量子状態の同値性の3つのクラスの順序と平行である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:07:33 GMT)
The Polite Liar: Epistemic Pathology in Language Models [0.0] 丁寧な嘘つきは、人間のフィードバックからの強化学習による構造的な結果である。
論文は、報酬は、知覚された流布に対する信頼を正当化する、という「認識的整合性」の原則で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:15 GMT)
The Dynamic Articulatory Model DYNARTmo: Dynamic Movement Generation and Speech Gestures [0.0] 本稿では,動的調音モデルDYNARTMOの現在の実装について述べる。
モデルは、音声ジェスチャーの概念と対応するジェスチャースコアに基づいて連続的な調音運動を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:56:01 GMT)
Surprising applications of Newton's hyperbolism transform of curves in Fourier-transform spectroscopy [0.0] 我々は、アイザック・ニュートンによって発見された曲線の双曲である驚くほどエレガントな幾何学的変換を研究、一般化する。
ブロッホ図形と特に対応する位相空間表現はローレンツ線形状に直接幾何学的に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:58:37 GMT)
Sub-exponential Growth of New Words and Names Online: 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） (Wed, 12 Nov 2025 01:41:24 GMT)
Stacking and the triviality of invertible phases [0.0] 本稿では,2つの量子格子系の超選択セクターについて検討する。
積み重ねられた系のすべての既約セクターは、その因子の既約セクターの積と一意的に等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:56:50 GMT)
Spatio-Temporal Cluster-Triggered Encoding for Spiking Neural Networks [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は視覚情報を処理し、視覚情報を効率的に処理する。
レート符号化、ポアソン符号化、時間対一スパイク(TTFS)といった既存の符号化方式は、しばしば空間的関係を無視し、時間的に矛盾するスパイクパターンをもたらす。
本稿では,局所密度を利用して空間領域と時間領域のセマンティック構造を保存する,クラスタベースの新しい符号化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:00:24 GMT)
Source-Optimal Training is Transfer-Suboptimal [0.0] ソースリスクを最小限にするソース正規化は、転送利益を最大化する正規化とほとんど一致しない。
等方的設定では、転送の決定は、タスクアライメントとソース特性にのみ依存し、ターゲットのサンプルサイズとノイズに著しく依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:57:19 GMT)
Simulation-Based Fitting of Intractable Models via Sequential Sampling and Local Smoothing [0.0] このアルゴリズムは、ソリューションの領域を特定することを目的としたグローバル検索フェーズと、準線形推定器を計算するためのフィッシャースコアリングアルゴリズムの信頼領域バージョンを模倣したローカル検索フェーズを組み合わせる。
このアルゴリズムを実装したRパッケージは、CRANで入手できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:45:03 GMT)
Shona spaCy: A Morphological Analyzer for an Under-Resourced Bantu Language [0.0] Shona spaCyはBantu言語のためのオープンソースの計算形態解析ツールである。
語彙と規則を組み合わせて、名詞クラスの接頭辞、動詞の主語、テンソル・アスペクト・マーカー、イデオフォーン、およびクレティテスをモデル化する。
その精度は90%のPOSタグ精度と88%の形態的特徴精度である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 09:19:49 GMT)
Secure and Efficient n-Qubit Entangled State Teleportation Using Partially Entangled GHZ Channels and Optimal POVM [0.0] 我々は、nビットの絡み合った状態に対する効率的で汎用的な量子テレポーテーションプロトコルを導入する。
部分的に絡み合ったGreenberger-Horne-Zeilinger状態(GHZ)を量子チャネルとして利用することにより、あいまいな状態判別を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:23:56 GMT)
Robust Nearest Neighbour Retrieval Using Targeted Manifold Manipulation [0.0] 最近傍の検索は、分類と説明可能なAIパイプラインの中心である。
特徴多様体の指定された領域に各サンプルをどの程度容易に適用できるかを評価することによって,検索を再現するTMM-NNを提案する。
TMM-NNは軽量でクエリ固有のトリガパッチを通じてこれを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:06 GMT)
Revealing the Hidden Third Dimension of Point Defects in Two-Dimensional MXenes [0.0] 原子空孔の3次元トポロジーとクラスタリングを2次元材料にマップする。
提案手法は,数十万の格子上の空孔の3次元座標を再構成する。
この研究は、大容量の点欠陥を理解し、最終的に制御するための一般化可能なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:54:53 GMT)
Refined Bayesian Optimization for Efficient Beam Alignment in Intelligent Indoor Wireless Environments [0.0] 射出ビームトレーニングは最適な性能を達成するが、著しくコストがかかる。
本稿では,mmWaveトランシーバパターンの固有構造を利用したRefined Bayesian Optimizationフレームワークを提案する。
室内実験室での43箇所の実験では、97.7%のビーム配向精度が10度以内で示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 22:46:39 GMT)
Realization of an all-optical effective negative-mass oscillator for coherent quantum noise cancellation [0.0] コヒーレント量子ノイズキャンセリング(英語版) (CQNC) は波長フレキシブルでコンパクトなシステムを備えたブロードバンドキャンセリング機能を提供する。
最大還元周波数における量子バックアクションノイズの77%の低減に対応して、ブロードバンド量子ノイズの3.6dBの低減を計画する。
我々は、同じプラットフォームを用いた量子情報および通信における新しい応用の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:37:08 GMT)
Real-Time Performance Analysis of Multi-Fidelity Residual Physics-Informed Neural Process-Based State Estimation for Robotic Systems [0.0] MFR-PINP(Multi-fidelity residual Physics-informed Neural Process)に基づく新しいリアルタイム・データ駆動型推定手法を提案する。
具体的には、MFR-PINPを課題とし、MFR-PINPのモデルミスマッチ問題に対処し、単純で低忠実な予測と複雑で高忠実な基底トラスダイナミクスの間の残差を学習する。
本稿では,MFR-PINPに基づくハイブリッドオンライン学習環境のための推定器の実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:51 GMT)
REFLEX: Reference-Free Evaluation of Log Summarization via Large Language Model Judgment [0.0] 本稿では,大言語モデル(LLM)に基づくログ要約のための基準フリー評価指標REFLEXを紹介する。
我々は,REFLEXが複数のログ要約データセットに対して安定かつ解釈可能かつきめ細かな評価を行い,より効果的にモデル出力を従来の指標と区別することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:54 GMT)
Quantizing Whisper-small: How design choices affect ASR performance [0.0] 本稿では,Whisper-Small上での学習後量子化の統一的,クロスライブラリな評価について述べる。
この結果から,PTQ法を慎重に選択することで,モデルのサイズや推論コストを大幅に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:39:12 GMT)
Quantifying the Impact of CU: A Systematic Literature Review [0.0] コミュニティ・ユニオンは2000年代初期から、労働組合の更新に関する議論において重要な概念となっている。
本稿は、CUがなぜその構築方法、引用方法、および学術文献間で争われたのかをマッピングすることによって、そのような優位性を得たのかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:33 GMT)
Publish Your Threat Models! The benefits far outweigh the dangers [0.0] アーリーアダプターの先例をいくつかリストアップし、多くの利点を説明し、潜在的な反対に対処し、規制ドライバーを引用します。
技術コミュニティは、各コンポーネントのセキュリティ特性がサプライチェーンを上下に知るように、オープンにPTMを共有することを奨励します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:51:31 GMT)
Pruning as Regularization: Sensitivity-Aware One-Shot Pruning in ASR [0.0] ASRの強力な暗黙正則化器として,一等級プルーニングが有効であることを示す。
一方,デコーダFFNはプルーニングフランジであり,デコーダ自己アテンション層と最終エンコーダ層には冗長性があり,除去すると一般化が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:39:09 GMT)
Prudential Reliability of Large Language Models in Reinsurance: Governance, Assurance, and Capital Efficiency [0.0] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) の信頼性を再現性で評価する手法を開発する。
ガバナンス、データ系統、保証、レジリエンス、規制アライメントという5つの柱アーキテクチャは、Solvency II, SR 11-7からの監督的な期待を伝達する。
このフレームワークはReinsurance AI Reliability and Assurance Benchmark (RAIRAB)を通じて実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:40 GMT)
Probabilistic Wildfire Susceptibility from Remote Sensing Using Random Forests and SHAP [0.0] 森林火災は世界中の生態系に重大な脅威をもたらす。
本研究は、ランダム森林アルゴリズムを用いて、カリフォルニアの総合的な山火事リスクマップを作成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 06:05:41 GMT)
Practical Machine Learning for Aphasic Discourse Analysis [0.0] 本研究は、画像記述作業中に、正しい情報単位(CIU)を確実に識別するための5つの機械学習モデルを評価する。
ベースラインモデルのトレーニングは、単語対非単語の書き起こしに対して高い精度を実現し、全てのモデルがほぼ完璧な性能を達成した。
対照的にCIU対非CIUは、k-nearest neighbor(k-NN)モデルが最も正確(0.824)で、AUC(0.787)が2番目に高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 11:42:17 GMT)
Post Processing Graphical User Interface for Heat Flow Visualization [0.0] サーマルデスクトップ (TD) は、ランダー、ローバー、宇宙船、機器ペイロードの熱モデルの作成と分析に用いられる。
現在、TD内のメトリクスを抽出して視覚化するソフトウェアは限られており、その結果を素早く分析することから熱流を阻害している。
本稿では, TDs Compressed Solution Results (CSR) ファイルの副作用を用いて, 温度, サブモデルメトリクスを効率的にロードする方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:23 GMT)
Planned Event Forecasting using Future Mentions and Related Entity Extraction in News Articles [0.0] 本稿では,話題モデリングとWord2vecを用いた社会的不安事象の予測システムを開発した。
我々は,市民の不安イベントをフィルタリングする重要な特徴を特定するために,地理的に独立して一般化されたモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:26:03 GMT)
Physical Consistency of Aurora's Encoder: A Quantitative Study [0.0] 我々は、オーロラのエンコーダの物理的整合性について、その潜在表現が既知の物理的および気象学的概念と一致するかどうかを調査することによって検討する。
今回の研究は、オーロラが物理的に一貫した特徴を学習していることの定量的証拠を提供するとともに、最も稀な事象を捉える際の限界を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:18:11 GMT)
Optimizing Classification of Infrequent Labels by Reducing Variability in Label Distribution [0.0] LEVERは、エクストリーム分類(XC)タスクにおいて、頻度の低いカテゴリがもたらす課題に対処するために設計されている。
稀なカテゴリーは、しばしばスパースサンプルによって特徴づけられ、高いラベルの不整合に悩まされ、分類性能を損なう。
LEVERは、ロバストなシームススタイルのアーキテクチャを採用し、ラベルの不整合を低減するために知識伝達を活用することで、この問題を軽減する。
複数のXCデータセットにわたる包括的なテストは、頻繁なカテゴリの処理において大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:55 GMT)
One Router to Route Them All: Homogeneous Expert Routing for Heterogeneous Graph Transformers [0.0] 不均一グラフ変換器(HGT)の均一なエキスパートルーティング層
我々の研究は、エキスパートルーティングにおける型依存の規則化がより一般化可能、効率的、解釈可能な表現をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:06:45 GMT)
On the role of induced electric field in the time-dependent Aharonov-Bohm effect [0.0] Aharonov-Bohm(AB)効果は長年にわたる議論の対象となっている。
本稿では, 医療における誘導電界の役割を再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:17:16 GMT)
On the origin of exponential operator growth in Hilbert space [0.0] ヒルベルト空間における指数的作用素成長は、系の固有基底における作用素行列要素の非対角崩壊によって支配されることを示す。
この崩壊が代数的あるいは遅くなると、成長速度は普遍的境界を飽和させる。
これは、カオス、次元性、多体相互作用の存在に依存しない作用素成長の顕微鏡的起源を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:01 GMT)
On the Structural and Statistical Flaws of the Exponential-Trigonometric Optimizer [0.0] 本研究では,最近提案された指数三角法(ETO)の診断的批判について述べる。
アルゴリズム構造の基本的欠陥と,その性能の統計的報告を同定する。
メタヒューリスティック研究における改革主義の枠組みは, 象徴的衛生, オペレータ, 統計的透明性を重視したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 23:47:50 GMT)
Nonexistence of maximally entangled mixed states for a fixed spectrum [0.0] 同じスペクトルを持つ全ての状態において、最大絡み合いの概念が可能であるかどうかを考察する。
過去には肯定的な証拠があったが、最近、[133, 050202 (2024) に、上記の質問に対する回答が否定的であることが示されている。
この問題は一般に解決されるが、純粋な状態以外のスペクトルの選択があるかどうかはまだ明らかではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:50:51 GMT)
Multimodal ML: Quantifying the Improvement of Calorie Estimation Through Image-Text Pairs [0.0] 我々は、画像のみのCNNと、テキストと画像の両方を入力として受け入れるマルチモーダルCNNを訓練する。
カロリー推定のMAEは、マルチモーダルモデルを使用すると、1.06kcalから84.76kcalから83.70kcalに削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 15:29:18 GMT)
Moral Susceptibility and Robustness under Persona Role-Play in Large Language Models [0.0] 道徳的感受性と道徳的堅牢性という2つの特性を定量化するベンチマークを導入する。
道徳的ロバスト性については、モデルファミリーは分散の大部分を占めるが、モデルサイズは体系的な影響を示さない。
モラル・サセプティビティは軽度の家族効果を示すが、家族内サイズは明らかであり、より大きな変異はより感受性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:13 GMT)
Mixed-state phase structure of gauge-Higgs subsystem codes under logical-preserving decoherence [0.0] 格子ゲージ理論モデル、特にゲージヒッグスモデル(GHM)はサブシステムコードとして扱うことができる。
本研究は,局所ゲージ対称デコヒーレンスがGHMに与える影響をサブシステムコードの観点から検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:23 GMT)
Local spreading of stabilizer Rényi entropy in a brickwork random Clifford circuit [0.0] 単量子還元密度行列を用いて,レニイエントロピー(SRE)の拡散について検討した。
拡散プロファイルは, 単一量子SREの正規化バージョンで見る場合, 球状光円錐内における拡散構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:16:38 GMT)
Leveraging the Power of AI and Social Interactions to Restore Trust in Public Polls [0.0] 伝統的なポーリングの手法は、ここ数十年で顕著な減少を見せている。
ソーシャルネットワークとピアツーピアネットワークはますます普及しているが、これらのプラットフォームからのデータは信頼性の問題に悩まされる可能性がある。
本稿では,AIを用いたソーシャルインタラクションのグラフ解析により,ポーリング作業における不適格な参加を検出するための実証的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:06:02 GMT)
LLMs vs. Traditional Sentiment Tools in Psychology: An Evaluation on Belgian-Dutch Narratives [0.0] 大規模言語モデル(LLM)はコンテキスト理解の強化を約束する。
オランダ固有の3つのLLMをLIWCとPatternと比較した。
驚くべきことに、建築の進歩にもかかわらず、オランダ製のLLMは従来の手法に比べて性能が劣っていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:08:55 GMT)
Kolmogorov-Arnold Chemical Reaction Neural Networks for learning pressure-dependent kinetic rate laws [0.0] 化学反応ニューラルネットワーク(CRNN)は、データから直接反応の速度論を発見するための解釈可能な機械学習フレームワークとして登場した。
我々は,各運動パラメータをシステム圧力の学習可能な関数としてモデル化することにより,CRNNを一般化するKolmogorov-Arnold化学反応ニューラルネットワーク(KA-CRNN)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:11:30 GMT)
It Takes Two: A Dual Stage Approach for Terminology-Aware Translation [0.0] 本稿では,用語制約付き機械翻訳のための新しい2段階アーキテクチャであるDuTermを紹介する。
本システムでは,大規模合成データの微調整により適応した用語認識型NMTモデルと,後編集のためのプロンプトベースLSMを組み合わせた。
LLMによるフレキシブル・コンテクスト駆動の用語処理は厳密な制約執行よりも高品質な翻訳を一貫して得ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:57 GMT)
Intelligent Optimization of Multi-Parameter Micromixers Using a Scientific Machine Learning Framework [0.0] 本稿では,最先端のScience Machine Learning(Sci-ML)手法を活用した新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,複雑な多次元最適化問題のスペクトルに対する瞬時解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:13 GMT)
Improving Industrial Injection Molding Processes with Explainable AI for Quality Classification [0.0] 射出成形品の品質分類に及ぼすXAI技術を用いた機能低下の影響について検討した。
この結果から,高分類性能を維持しつつ,特徴量の削減により一般化が向上することが示唆された。
このアプローチは、AIによる品質管理、特にセンサー能力に制限のある産業環境での実現可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:40:10 GMT)
Hyperellipsoid Density Sampling: Exploitative Sequences to Accelerate High-Dimensional Optimization [0.0] 探索空間における最適化を高速化する適応的なサンプリング戦略が提示される。
この手法は超楕円体密度サンプリング(HDS)と呼ばれ、複数の超楕円体を定義することによってその配列を生成する。
その結果,30Dでは3%,10Dでは37%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:23:21 GMT)
Human Motion Synthesis in 3D Scenes via Unified Scene Semantic Occupancy [0.0] 本研究では,シーン表現のためのSSO(Scene Semantic Occupancy)を統一した動作合成フレームワークSSOMotionを提案する。
フレームワイドシーンクエリによる動作制御命令からシーンヒントと移動方向を抽出する。
シェープネット家具を用いた散らばったシーンと、PropXとReplicaデータセットからスキャンしたシーンを比較検討し、その最先端性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:21:46 GMT)
How Well Do LLMs Understand Tunisian Arabic? [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、今日のAIエージェントを駆動するエンジンである。
しかし、チュニジア語のような低資源言語を理解できる産業規模のLLMの能力はしばしば見過ごされている。
このことは、何百万人ものチュニジア人が自分の言語でAIと完全に対話することを排除し、フランス語や英語に圧力をかけるリスクを無視する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 15:23:41 GMT)
Hardware-Aware YOLO Compression for Low-Power Edge AI on STM32U5 for Weeds Detection in Digital Agriculture [0.0] 本研究は、STM32U575ZIマイクロコントローラ上に展開されたYOLOv8nオブジェクト検出器に基づく雑草検出のための最適化された低消費電力エッジAIシステムを提案する。
雑草は世界中で作物の収穫を著しく減らし、持続可能な農業にとって大きな課題となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:32:42 GMT)
Green AI: A systematic review and meta-analysis of its definitions, lifecycle models, hardware and measurement attempts [0.0] この記事では、持続可能なAIとは異なる、グリーンAIの統一された運用定義を確立する。
ライフサイクルアセスメント段階にマッピングされた5つのフェーズライフサイクルを形式化し、エネルギー、炭素、水、エンボディドインパクトを第一級に設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:34:34 GMT)
Good flavor search in $SU(5)$: a machine learning approach [0.0] 我々は、機械学習技術を用いて、SU(5)$大統一理論のフェルミオン質量問題を再検討する。
Georgi と Glashow が提唱した最初の$SU(5)$モデルは、観測されたフェルミオン質量スペクトルとは相容れない。
自然度を元のGeorgi-Glashow $SU(5)$モデルに近いものと定義し、どの修正がより自然であるかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:42:59 GMT)
Generative Artificial Intelligence in Qualitative Research Methods: Between Hype and Risks? [0.0] 本稿では,定性的符号化手法の文脈における生成的AI(genAI)の役割を批判的に問う。
広汎な誇大広告や効率のクレームにもかかわらず、質的な問合せにおいてGenAIは方法論的に有効ではないことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:59:47 GMT)
Generative AI as a Linguistic Equalizer in Global Science [0.0] 我々は,ジェネレーティブAI(GenAI)がグローバルサイエンスにおける言語的等化剤として機能するかどうかを検証した最初の大規模エビデンスを提供する。
我々は、非英語圏の著者によるGenAI支援版と非支援版の比較を行った。
2022年末にChatGPTがリリースされて以降,GenAI支援出版物に顕著な収束がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 08:48:15 GMT)
Generalized Inequality-based Approach for Probabilistic WCET Estimation [0.0] 本稿では,チェビシェフの不等式に飽和関数を組み込むことにより,このような悲観性を減少させる手法を提案する。
オートウェア自動走行スタックからの合成および実世界データの評価は,提案手法がそのような分布に対してより安全かつ厳密な境界を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 06:19:31 GMT)
Gate Sequence Optimization for Parameterized Quantum Circuits using Reinforcement Learning [0.0] 現在の量子コンピューティングデバイスは、主に絡み合うゲートからノイズによって制限されている。
量子状態準備のタスクにおいて、エンタングルゲートシーケンスを最適化することにより、これらを改善するための強化学習アルゴリズムを実証する。
一般の単一ビットユニタリを組み込むことでパラメータ化ゲート集合へのこのアプローチを拡張し、ハードウェア効率の良いアンサッツと比較して、CNOTゲートの数と同じ数の状態準備フィデリティを連続的に到達させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:39:35 GMT)
Further Commentary on the Sooty Tern Optimization Algorithm and Tunicate Swarm Algorithm [0.0] 論文(Kudela, 2022)では、2つのBio-/Natureにインスパイアされた最適化アルゴリズムがゼロバイアスを示した。
このバイアスの源泉を確率論的観点から調べて分析を拡張する。
本研究は, 指数関数, 三角関数, 乱数分割を含む操作が, 設計上の欠陥の原因であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 21:35:52 GMT)
From Heisenberg and Schrödinger to the P vs. NP Problem [0.0] このエッセイは、ヴェルナー・ハイゼンベルク、マックス・ボーン、パスカル・ヨルダン、ポール・ディラック・アーウィン・シュルディンガー、ポール・エレンフェスト、ヴォルフガング・パウリの導出によって量子力学の数学的歴史を再構築している。
ハイゼンベルクのアルゴリズム的な定式化をシュルディンガーの表現と組み合わせることで、それらの分岐は科学的な推論自体の構造的特徴を明らかにしていると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:53 GMT)
From Double to Triple Burden: Gender Stratification in the Latin American Data Annotation Gig Economy [0.0] 本稿では,ラテンアメリカのデータアノテーションギグ経済における性別階層化について検討する。
これは女性が負担する「三重負担」、すなわち無給のケア責任、経済的プレカリティ、およびプラットフォームによる労働のボラティリティに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:09:37 GMT)
Fluctuation amplification engineering in multimode Raman-cavity systems [0.0] 複数のラマンアクティブモードが複数のキャビティモードと非線形に相互作用するマルチモードシナリオにゆらぎ工学を一般化する。
フォトニックバンドギャップを調整したり、あるいは非共鳴増幅することで、ラマン変動を選択的に減衰させることができることを示す。
本研究は, 非線形キャビティ-マッターハイブリッドの揺らぎにおけるマルチモード相互作用の鍵となる役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:05:59 GMT)
FSC-Net: Fast-Slow Consolidation Networks for Continual Learning [0.0] 本稿では,段階的知識統合から素早いタスク学習を分離するデュアルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法では,新しいタスクへの即時適応のための高速ネットワーク(NN1)と,蒸留と再生を通じて知識を集約する低速ネットワーク(NN2)を用いる。
以上の結果から, アーキテクチャ上の複雑さではなく, 二重スケールの凝縮機構が破滅的忘れを緩和する中心となるという実証的証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 15:42:33 GMT)
Exploring the performance of superposition of product states: from 1D to 3D quantum spin systems [0.0] 積の重ね合わせ(SPS)アンザッツ(英: Superposition-of-product-states, SPS)は、カノニカルなポリアディックテンソル分解と構造的に関係している変分フレームワークである。
まず,スピン-1/2$の系に対するSPSアンサッツの典型的特性について検討し,そのエンタングルメントエントロピーとその訓練性について検討した。
次に、このアンサッツを傾斜したイジング模型の基底状態探索に利用し、短距離と長距離の相互作用を持つ1次元と3次元を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:57:43 GMT)
Exploring the Psychometric Validity of AI-Generated Student Responses: A Study on Virtual Personas' Learning Motivation [0.0] GPT-4oを用いて2000名の仮想学生ペルソナを作成した。
それぞれのペルソナが学術モチベーション尺度(AMS)を完了しました。
因子分析の結果, GPT-4oはAMS構造と異なる動機的サブグループを再現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:00:47 GMT)
Excited $Σ$ states of the hydrogen-antihydrogen molecule [0.0] 励起レプトン状態は、基底状態しきい値に近いエネルギーを持つロ-振動状態を支持することが示されている。
その結果、励起レプトン状態は基底状態H-$barmathrmH$衝突の理論的な処理で考慮する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:06 GMT)
Exact-factorization framework for electron-nuclear dynamics in electromagnetic fields [0.0] Exact Factorization (EF) は、量子力学問題における核と電子の自由度を分離することを目的としている。
我々は、電磁界の作用下でのシステムの場合を組み込むためにEF形式を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:49:49 GMT)
EvoPS: Evolutionary Patch Selection for Whole Slide Image Analysis in Computational Pathology [0.0] マルチオブジェクト最適化問題としてパッチ選択を定式化する新しいフレームワークであるEvoPSを提案する。
The Cancer Genome Atlasの4つの主要ながんコホートにまたがって、我々の枠組みを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:03:17 GMT)
Evaluating Gemini LLM in Food Image-Based Recipe and Nutrition Description with EfficientNet-B4 Visual Backbone [0.0] 視覚的バックボーンと強力な生成的大言語モデルを統合するシステムの評価を行った。
中心となる目的は、視覚的分類精度、モデル効率、生成出力の品質のトレードオフを評価することである。
クラスごとの詳細な分析を行い、セマンティックな類似性を最も重要な障害モードと同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:05 GMT)
Enhancing Reinforcement Learning in 3D Environments through Semantic Segmentation: A Case Study in ViZDoom [0.0] 高次元感覚入力を用いた3次元環境における強化学習(RL)は2つの大きな課題をもたらす。
本稿では,RGB色画像のセマンティックセグメンテーションを用いて,SSのみとRGB+SSの2つの新しい入力表現を提案する。
実験はViZDoomのデスマッチで行われ、完全なセグメンテーション結果を用いて制御された評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 14:28:46 GMT)
Enhanced quantum correlations from joint pump and photon pair scattering [0.0] ランダムに散らばったポンプによって発生した乱れ層を通過する光子対の挙動について検討した。
ポンプと逆変換された光子の両方が動的散乱媒を介して伝播しても、両者の相関関係は鋭いピークを保っていることを示す。
これらの発見は、複雑な媒体における量子光発生を理解するための重要なステップであり、量子技術のためにそれを利用する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:40:04 GMT)
Emulating Radiative Transfer in Astrophysical Environments [0.0] 放射移動は天体物理学の基本的な過程であり、電離放射線と光子圧力を通したシミュレーションにおいて、観測の解釈と熱的および動的フィードバックのモデル化の両方に不可欠である。
本稿では,高い精度を保ちながら,放射能伝達計算を著しく高速化するサロゲートモデルを提案する。
本モデルでは, 平均相対誤差を3%以下に保ちながら, 3次元単色放射移動を吸収放出近似で近似し, 2次以上の速度アップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:26 GMT)
Dynamical Chaos in a Dissipative Driven Quantum Soft Impact Oscillator [0.0] 量子散逸下での衝撃誘起カオスの持続性を示す。
その結果、環境変動がオープン量子系の非線形力学にどのように影響するかが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:01:42 GMT)
Dual Magnetic and Electric Dipole Symmetry: Pseudo Angular Momentum in Parity Space and the Electric Landé $g$-Factor [0.0] 磁気と電気の双極子をEM双対性の下で等しい足場に配置するゼーマン効果に類似した対称性に基づく記述を与える。
水素では、$vec B$(pseudovector)は$hatvec J$に結合し、$hat J_z$によって生成される$SO(4)$を$SO(2)$に還元する。
a static $vec E$ (polar) couples in a fixed $n$ to a scaled Runge-Lenz operator $hatvec A_rm sc$, mixs parities and keeps $SO
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:11:59 GMT)
Do AI Voices Learn Social Nuances? A Case of Politeness and Speech Rate [0.0] 本研究は,現在最先端の音声合成システムにおいて,丁寧さを伝達するための発話速度を低下させる傾向があるかどうかを考察する。
私たちは、2つの主要なAIプラットフォームから22の合成音声を誘導し、"政治とフォーマル"と"カジュアルと非公式"の両方の条件の下で固定されたスクリプトを読みました。
両方のAIプラットフォームで、丁寧なプロンプトは、非常に大きな効果を持つカジュアルなプロンプトよりも遅い音声を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 07:44:42 GMT)
Distinct Theta Synchrony across Speech Modes: Perceived, Spoken, Whispered, and Imagined [0.0] 人間の音声生成は知覚、過剰、ささやき、想像などの複数のモードを含む。
Theta-band synchronyは、言語処理、注意制御、内的音声と密接に関連している。
本研究は,コネクティビティ指標に基づく音声モード間のセタバンドニューラルシンクロの差異を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:34 GMT)
DP-AdamW: Investigating Decoupled Weight Decay and Bias Correction in Private Deep Learning [0.0] 差分プライバシーは、モデルトレーニング中に情報漏洩を防止するための正式な保証を提供する。
近年の進歩は、強力な経験的パフォーマンスのため、ディープラーニングモデルをトレーニングする一般的な選択肢としてAdamWが採用されている。
DP-AdamW は DP-SGD,DP-Adam,DP-AdamBC などの既存の最先端の差分プライベートを上回り,テキスト分類では 15% 以上,画像分類では 5% 以上,グラフノード分類では 1% 以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:23:44 GMT)
Cryogenic source of atomic tritium for precision spectroscopy and neutrino-mass measurements [0.0] サブケルビン温度と磁気トラップに適したエネルギーにおける原子トリチウムの低温源。
原子トリチウム源はベータデカイの分子的最終状態の拡大を回避し、次世代ニュートリノ質量測定にはサリーを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:52:25 GMT)
Comprehensive Analysis of Geometric Phase for SU(3) Representations [0.0] 純状態アプローチの極限において、SU(2)偏極図の8次元ポアンケア球面とH3の非単位ベクトル線を用いて、非偏極化を行う3レベル開系に対して混合状態の場合、この事実を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:53:00 GMT)
Comparison of Two Optimization Methods for a Rydberg Quantum Gate [0.0] Rydberg原子上に高忠実な量子ゲートを実装するための数値最適化プロトコルと比較した。
この研究は、分析的ショートカットから断熱的インスパイアされたプロトコルの性能の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:59:10 GMT)
Comment on "Role of Matter Interactions in Superradiant Phenomena" [0.0] 我々は, [arXiv:2503.04961] におけるパラメータ範囲のDicke-Isingモデルに両特徴が実際に存在することを示した。
後者のモデルでは、計算された量子相図は、超ラジカルおよび反強磁性秩序の中間相の存在についての主張と矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:59:11 GMT)
Coherence in the Leak and Storage Kurtosis control Ergotropy in Quantum Batteries [0.0] ノイズ誘起コヒーレンスを利用して量子電池として機能する空洞結合有限量子システムを提案する。
保存ステーションにおける量子交換の高次変動を捉えるために,全カウント統計手法を適用した。
バッテリーの動作パラメータから設定された最小限の予測機能を特定し、エルゴトロピーを高い精度で異なるレシエーションに分類できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:37:45 GMT)
Chiral Quantum Optics with Scalable Quantum Dot Dimers [0.0] フォトニック結晶導波路に埋め込まれた複数の空間分離量子ドットを電気的に調整するスケーラブルな方法を提案する。
物理エッチングとは異なり、この方法は大きな散乱を起こすことなくフォトニック結晶のガイドモードプロファイルを保存する。
我々は、グライダープレーンフォトニック結晶導波路に埋め込まれた量子ドットを用いたアプローチの適用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:08:54 GMT)
Chain of Summaries: Summarization Through Iterative Questioning [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、ますます外部のWebコンテンツを使用するようになっている。
これらの内容の多くは、LLMに親しみやすいフォーマットとコンテキスト長の制限のため、LLMによって容易に消化できない。
本稿では,Webコンテンツの平文リポジトリとして機能する汎用情報量要約を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 16:53:37 GMT)
CellARC: Measuring Intelligence with Cellular Automata [0.0] CellARCは1次元セルオートマトンから構築された抽象化と推論のための総合ベンチマークである。
各エピソードは5つのサポートペアを持ち、1つのクエリは256個のマルチカラートークンでシリアライズされる。
95kトレーニングエピソードと2つの1kテストスプリット(補間/外挿)をリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:14 GMT)
CNN-Based Automated Parameter Extraction Framework for Modeling Memristive Devices [0.0] 抵抗ランダムアクセスメモリ(RRAM)は、次世代の非揮発性メモリ(NVM)およびインメモリコンピューティングアプリケーションにとって有望な候補である。
実験RRAMデバイスの回路およびシステムレベルの性能解析には,小型モデルが不可欠である。
本研究は,デバイスI-V特性から直接,広く使用されているスタンフォードRRAMモデルの適合パラメータを抽出する自動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:53 GMT)
Blockchain-Integrated Privacy-Preserving Medical Insurance Claim Processing Using Homomorphic Encryption [0.0] 本研究は、透明性とプライバシー保護の両面から保険請求の管理を可能にすることに焦点を当てている。
提案システムには,変更不能で分散化された監査可能なクレームトランザクション台帳を提供するブロックチェーンテクノロジが追加されている。
重要な患者の情報を保護するため、このフレームワークは暗号の現代的な形式である同型暗号化を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:21:16 GMT)
Bayesian Neural Networks with Monte Carlo Dropout for Probabilistic Electricity Price Forecasting [0.0] 本研究は,モンテカルロ(MC)ドロップアウトを用いたベイズニューラルネットワーク(BNN)を用いた確率的電力価格予測の枠組みを提案する。
一般化自己回帰的条件付きヘテロスケダスティック性(GARCHX)とLASSO推定自己回帰モデル(LEAR)のベンチマークモデルに対する批判的評価と比較
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 13:33:28 GMT)
BARD10: A New Benchmark Reveals Significance of Bangla Stop-Words in Authorship Attribution [0.0] 本研究はバングラの著作者帰属に関する包括的調査を提示する。
古典的, 深層学習モデルにおける停止語除去の効果を分析し, バングラ語のスタイル的意義を明らかにする。
バングラのストップワードは必須のスタイリスティックな指標として機能し、微調整されたMLモデルは短文の制限下で有効であることが証明され、BARD10は形式文学と現代のウェブ対話を結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:38:51 GMT)
An Information-Minimal Geometry for Qubit-Efficient Optimization [0.0] 量子ビット効率の最適化を幾何学的問題として再検討する。
局所一貫性問題は、Sherali-Adams level-2 polytope $mathrmSA(2)$とちょうど一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:55:25 GMT)
An Image-Based Path Planning Algorithm Using a UAV Equipped with Stereo Vision [0.0] 提案手法は,UAVを用いて発生する地形の不均一性マップを用いている。
画像にエッジ,ライン,コーナー検出などのコンピュータビジョン技術を適用した。
ArUcoマーカーのポーズ推定と円検出技術を用いて、初期点と所望点を自動的に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:28:56 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） (Wed, 12 Nov 2025 01:18:15 GMT)
Advancing mathematics research with generative AI [0.0] 本稿では,生成型AIモデルを用いて数学研究を進展させる方法について論じる。
生成的AIモデルの設計を有利にすることで、数学者はそれらを強力な対話型アシスタントとして利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:42:51 GMT)
Advancements in synthetic data extraction for industrial injection molding [0.0] 射出成形プロセスのトレーニングプロセスに合成データを組み込むことの可能性を検討する。
以上の結果から,合成データを含めることで,異なるシナリオを扱えるモデルの性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:40:39 GMT)
Accurate and Efficient Surface Reconstruction from Point Clouds via Geometry-Aware Local Adaptation [0.0] ポイントクラウド表面の再構築は、ディープラーニングの進歩によって精度が向上し、インフラ検査などの応用が可能になった。
点雲全体ではなく小地域から再構築する最近のアプローチは、その強力な一般化能力に注目が集まっている。
本稿では,入力点雲の曲率に基づいて局所領域の間隔とサイズを適応的に調整することで,復元精度と効率を向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:54 GMT)
Accessibility, Safety, and Accommodation Burden in U.S. Higher Education Syllabi for Blind and Low-Vision Students [0.0] ブラインドとロービジョン(BLV)の学生がスクリーンリーダーを使っている場合、独立アクセスはシラバスが機械で読みやすくナビゲート可能であるかどうかに依存する。
我々は、エリート私立R1大学、大公立R1(UCキャンパスを含む)、大規模コミュニティカレッジ、労働集約技術大学を含む5つの米国機関から、シラビとマスターシラビを公募した。
我々は,(1)コアロジスティクスの機械可読性,(2)安全クリティカル手順の可読性,(3)宿泊フレーミング(権利ベースと負担ベース),(4)ガバナンスモデル(インストラクタ認可型と集中型"マスター")の5つの次元について,それぞれの文書をコーディングした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:08:32 GMT)
AI-Powered Data Visualization Platform: An Intelligent Web Application for Automated Dataset Analysis [0.0] このシステムは、データ駆動環境のコンテキストからAIベースの分析と可視化のプロセスを確立する。
主なコントリビューションは、自動的でインテリジェントなデータのクリーニング、欠落した値の計算、異常値の検出である。
最初の分析はデータセット上で10万行までリアルタイムに行われ、クラウドベースの需要プラットフォームは要求を満たすためにスケールした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:55:27 GMT)
AI-Driven Contribution Evaluation and Conflict Resolution: A Framework & Design for Group Workload Investigation [0.0] 本稿では、紛争調査を支援する新しいAI強化ツールのフレームワークと実装設計を提案する。
このフレームワークは、異質なアーティファクトを9つのベンチマークで3次元にまとめている。
大規模言語モデル(LLM)アーキテクチャは、これらの尺度に対して検証された文脈分析を行い、解釈可能かつ透明な助言的判断を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:10:09 GMT)
A centroid based framework for text classification in itsm environments [0.0] 本稿では,カテゴリごとのセマンティック表現とセントロイド表現を分離したセマンティック分類フレームワークを提案する。
123カテゴリのチケット8,968枚で評価され、トレーニングの5.9倍、インクリメンタルアップデートの152倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 15:44:08 GMT)
A ballistic upper bound on the accumulation of bosonic on-site energies [0.0] 本稿では,Bose-Hubbard型の翻訳不変および長距離ハミルトニアンにより生成される力学について検討する。
ボソン密度を制御した翻訳不変な初期状態に対しては、時間$t$での局所反発エネルギーの既知の境界を改善する。
このことは、ボソニックなオンサイトエネルギーが、ほとんどの場合、弾道的に蓄積していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:03:15 GMT)
A Two-Stage System for Layout-Controlled Image Generation using Large Language Models and Diffusion Models [0.0] テキストから画像への拡散モデルは、顕著な生成能力を示すが、対象数や空間配置の正確な制御は欠如している。
この研究は、これらの構成制限に対処する2段階のシステムを導入する。
最初のステージでは、オブジェクトのリストから構造化レイアウトを生成するために、LLM(Large Language Model)を採用している。
第2段階では、レイアウト条件付き拡散モデルを用いて、このレイアウトに付着したフォトリアリスティック画像を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:33:14 GMT)
A Service Suite for Specifying Digital Twins for Industry 5.0 [0.0] デジタルツイン(DT)は、情報処理や意思決定支援に使用することができる。
DT-Createスイートはインテリジェントな技術、セマンティックデータ処理、自己適応に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:57 GMT)
A Self-Improving Architecture for Dynamic Safety in Large Language Models [0.0] LLM(Large Language Models)のコアソフトウェアシステムへの統合が加速している。
既存のソフトウェアアーキテクチャパターンは静的だが、現在の安全性保証方法はスケーラブルではない。
動的フィードバックループと非保護で非整合なベースLLMを結合するランタイムアーキテクチャを提案する。
このループは、違反検出のためのAI Adjudicator (GPT-4o) と、新しい一般化された安全ポリシーを自律的に生成するポリシー合成モジュール (GPT-4 Turbo) で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:09:12 GMT)
A Remarkable Application of Zassenhaus Formula to Strongly Correlated Electron Systems [0.0] 2つの非可換作用素の和の指数関数に対するザッセンハウス分解は、これらの作用素が非混合随伴性と呼ばれる単純な条件を満たすとき、劇的に単純化されることを示す。
強相関電子系に対するユニタリ結合クラスター法への重要な応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 13:24:27 GMT)
A Ranking-Based Optimization Algorithm for the Vehicle Relocation Problem in Car Sharing Services [0.0] 本論文は, 自動車再配置戦略に着目し, スクーターによる人員移動を課題とするソリューションを提示することによって, フリーフローティングカーシェアリングサービスにおける車両移動問題に対処するものである。
提案手法は,車両の存在とサービス需要の時間的パターンに類似した領域をグループ化するゾーンに分割することで,個別の最適化手法の適用を可能にする。
次段階では、各ゾーンで利用可能な車両数、需要の予測確率密度、推定旅行時間に基づいて、その決定を行う高速ランキングに基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:13:05 GMT)
A Quantum Non-Gaussianity Criterion Based on Photon Correlations $g^{(2)}$ and $g^{(3)}$ [0.0] ガウス状態の混合として書けない量子非ガウス状態は、連続変数系において量子上の優位性を達成するために必要である。
2階相関関数と3階相関関数に基づく量子非ガウス状態に対する減衰耐性十分基準を導入する。
量子ドット単一光子源が生成する状態の非ガウス性について実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 02:01:18 GMT)
A Negotiation-Based Multi-Agent Reinforcement Learning Approach for Dynamic Scheduling of Reconfigurable Manufacturing Systems [0.0] 本研究では,RMS設定のソフトプランニングにおける動的スケジューリングにマルチエージェント強化学習(MARL)を適用した。
提案フレームワークでは,集中訓練で訓練された深層Qnetwork(DQN)エージェントが,機械故障や再構成遅延などのイベントに適応しながら,最適なジョブ割り当てをリアルタイムで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:12:21 GMT)
A Four-Level Ontological Framework for Quantum Field Theory: From Quantum Vacuum to Phenomenal Reality [0.0] 量子真空と仮想レベルから量子レベルと現象現実にまたがる4段階のオンロジ階層を提案する。
量子場理論において、仮想粒子は力の仲介や実粒子の計測可能な特性の補正において重要な役割を果たす。
これは、観測不可能な実体が測定不可能な現象に影響を与える場合、それらは真の非現実として排除されるのだろうか?逆に、もしそれが現実であるなら、それらはどんな存在形態を持っているのだろうか?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:01:14 GMT)
A Fast and Accurate Approach for Covariance Matrix Construction [0.0] Reichel (2025) は、バリアンスを $mathrmBariance(x)=frac1n(n-1)sum_ij(x_i-x_j)2$ と定義した。
これを共分散行列に拡張するには、$mathrmCov(X)=frac1n-1!left(Xtop X-frac1n,s,stopright)$ with $s=Xtop mathbf1
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:47:30 GMT)
A Closed-Form Diffusion Model for Learnring Dynamics from Marginal Observations [0.0] シュルディンガーブリッジ(SB)問題を学習するためのクローズドフォームフレームワークを提案する。
本研究では,ソースおよびターゲット分布のサンプルから直接SBダイナミクスを推定するシミュレーションフリーアルゴリズムを開発した。
本研究では,単一細胞発達軌跡のモデル化や,インペイントやデブロアリングなどの画像修復作業におけるアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Nov 2025 01:18:09 GMT)