TempoMaster: Efficient Long Video Generation via Next-Frame-Rate Prediction [84.8] TempoMasterは、次のフレームレートの予測として、長いビデオ生成を定式化する。
まず、ビデオシーケンス全体の粗い青写真として機能する低フレームレートのクリップを生成します。
そして、フレームレートを徐々に増加させ、視覚的細部や動きの連続性を洗練させます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 12:41:07 GMT)
Sample Complexity of Agnostic Multiclass Classification: Natarajan Dimension Strikes Back [84.8] マルチクラスPACサンプルの複雑さは2つの異なる次元に支配されていることを示す。
バイナリ分類やオンライン分類とは異なり、マルチクラス学習は本質的に2つの構造パラメータを含む。
ラベル空間削減を行う自己適応型乗算重み付けアルゴリズムに基づく新規なオンライン手続きである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:47:47 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） (Sun, 16 Nov 2025 03:45:14 GMT)
HiGFA: Hierarchical Guidance for Fine-grained Data Augmentation with Diffusion Models [80.0] 生成拡散モデルは、データ拡張の約束を示す。
きめ細かいタスクにそれらを適用することは、重大な課題である。
HiGFAは階層的な信頼性駆動型オーケストレーションであり、多様なが忠実な合成画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 10:46:16 GMT)
ARCHE: A Novel Task to Evaluate LLMs on Latent Reasoning Chain Extraction [70.5] 本稿では、複雑な推論引数を標準推論パラダイムの組み合わせに分解し、Reasoning Logic Tree (RLT) という形で分解しなければならない、ARCHE(Latent Reasoning Chain extract)という新しいタスクを紹介する。
この作業を容易にするために,我々は,1,900以上の参照と38,000の視点を含む70のNature Communicationsの記事から得られた新しいベンチマークであるARCHE Benchをリリースする。
ARCHE Bench上での10のLLMの評価では、モデルがREAとECのトレードオフを示しており、完全な標準推論チェーンを抽出することはできません。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 07:37:09 GMT)
Towards Better IncomLDL: We Are Unaware of Hidden Labels in Advance [68.7] 本稿では,実世界の不完全ラベル分布から完全ラベル分布を復元することを目的としたHidLDLを提案する。
ローカルな特徴類似性とグローバルな低ランク構造を同時に利用して,隠されたラベルの謎のベールを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 08:10:26 GMT)
Reason-KE++: Aligning the Process, Not Just the Outcome, for Faithful LLM Knowledge Editing [64.0] SFTに基づく手法、例えばReason-KEは「偽りのギャップ」に悩まされている。
このギャップにより、LLMの強力なパラメトリック先行は、新しい文脈事実をオーバーライドすることができる。
本稿では,プロセスレベルの忠実性を具現化するSFT+RLフレームワークReason-KE++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:49:01 GMT)
Probing Preference Representations: A Multi-Dimensional Evaluation and Analysis Method for Reward Models [63.0] 本研究は、嗜好表現を探索することで、報酬モデルの評価課題に対処する。
多次元リワードモデルベンチマーク (MRMBench) を構築する。
本稿では,報酬予測時に使用する次元を同定し,その解釈可能性を高める解析手法,推論時探索を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 05:29:29 GMT)
Pixels or Positions? Benchmarking Modalities in Group Activity Recognition [62.2] グループアクティビティ認識(GAR)は、監視および屋内チームスポーツのためのビデオモダリティについてよく研究されている。
エージェントの位置や軌道のような他のモダリティ、すなわち追跡は、比較的未探索のままである。
同じグループのアクティビティのために、放送されたビデオと追跡データを整列する標準化されたベンチマークは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:04:12 GMT)
EmoVerse: A MLLMs-Driven Emotion Representation Dataset for Interpretable Visual Emotion Analysis [61.9] EmoVerseは、解釈可能な視覚的感情分析を可能にする、大規模なオープンソースデータセットである。
219k以上の画像で、データセットはさらにカテゴリー感情状態(CES)と次元感情空間(DES)の2つのアノテーションを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 11:16:50 GMT)
INC: An Indirect Neural Corrector for Auto-Regressive Hybrid PDE Solvers [61.8] 本稿では,学習した補正を支配方程式に統合する間接ニューラルコレクタ(MathrmINC)を提案する。
(mathrmINC) は (t-1 + L) の順序で誤差増幅を減らし、(t) は時間ステップであり、$L$ はリプシッツ定数である。
我々は、多数の異なる解法、神経バックボーン、そして1Dカオスシステムから3D乱流に至るまでのテストケースをカバーし、広範囲なベンチマークで(mathrmINC)テストを行いました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 20:14:28 GMT)
MMWOZ: Building Multimodal Agent for Task-oriented Dialogue [61.8] 我々は、MultiWOZ 2.3データセットから拡張された新しいマルチモーダル対話データセットを開発する。
MMWOZデータセットのベースラインモデルとして,MATEと呼ばれる新しいマルチモーダルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:08:03 GMT)
Tailored Primitive Initialization is the Secret Key to Reinforcement Learning [61.3] 強化学習(RL)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるための強力なパラダイムとして登場した。
多様な,高品質な推論プリミティブによるLLMの初期化は,安定かつサンプル効率のよいRLトレーニングを実現する上で不可欠である,と我々は主張する。
そこで我々は,新しい推論プリミティブを自動的に発見し,キュレートする微調整パイプラインであるTailorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:12:40 GMT)
Seg-VAR: Image Segmentation with Visual Autoregressive Modeling [60.8] 本稿では,セグメンテーションを条件付き自己回帰マスク生成問題として再考する新しい枠組みを提案する。
これは、差別的な学習を潜在的な学習プロセスに置き換えることによって達成される。
提案手法は,(1)入力画像から潜時前処理を生成する画像エンコーダ,(2)分割マスクを離散潜時トークンにマッピングする空間認識セグレット(セグメンテーションマスクの潜時表現)エンコーダ,(3)これらの潜時マスクを再構成するデコーダの3つのコアコンポーネントを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:36:19 GMT)
On Counts and Densities of Homogeneous Bent Functions: An Evolutionary Approach [60.0] 本稿では, 等質屈曲ブール関数の進化における進化的アルゴリズム(EA)の利用について検討する。
等質な曲がり関数の密度の概念を導入し、異なる変数数の2次および3次曲がり関数を見つけるアルゴリズム設計を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:33:40 GMT)
MolEdit: Knowledge Editing for Multimodal Molecule Language Models [57.9] MolEditは分子対カプセル生成とキャプション対分子生成のためのフレームワークである。
MolEditにはMulti-Expert Knowledge Adapterが組み込まれており、異なる分子ファセットの専門の専門家に、Expertise-Aware Editing Switcherで編集をルーティングする。
MolEditは信頼性を最大18.8%向上し、効率を保ちながらベースラインよりも12.0%良いローカリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 20:48:37 GMT)
Learning Intersections of Two Margin Halfspaces under Factorizable Distributions [56.5] ハーフスペースの交叉学習は計算学習理論における中心的な問題である。
たった2つのハーフスペースであっても、学習が時間内に可能かどうかという大きな疑問が残る。
本稿ではCSQ硬度障壁を確実に回避する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:17:22 GMT)
Uni-MoE-2.0-Omni: Scaling Language-Centric Omnimodal Large Model with Advanced MoE, Training and Data [55.7] 完全にオープンソースなOmnimodal Large Model (LM) として、言語中心のマルチモーダル理解、推論、生成において、LycheeのUni-MoEシリーズを大幅に進歩させる。
Qwen2.5-7Bアーキテクチャに基づいて、3つのコアコントリビューションを通じて、Uni-MoE-2.0-Omniをスクラッチから構築します。
雑用的な理解や、画像、テキスト、音声を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:10:55 GMT)
LOBERT: Generative AI Foundation Model for Limit Order Book Messages [52.5] LOBERTは,金融リミットオーダーブック(LOB)データのための汎用エンコーダのみの基盤モデルである。
LOBERTは、完全な多次元メッセージを単一トークンとして扱う新しいトークン化スキームを使用して、LOBデータに独自のBERTアーキテクチャを適用する。
これらの手法により、LOBRTは、中間価格の動きや次のメッセージの予測などのタスクにおいて、主要なパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 11:42:48 GMT)
Integrating Neural Differential Forecasting with Safe Reinforcement Learning for Blood Glucose Regulation [51.1] TSODEは、Thompson RL SmplingとNeural Ordinary Differential Equation forecasterを統合した安全対応のコントローラである。
FDAが承認したUVa/Padovaシミュレータ(adult cohort)では、TSODEは87.9%のタイムインレンジを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 02:11:33 GMT)
DINO-Detect: A Simple yet Effective Framework for Blur-Robust AI-Generated Image Detection [49.2] そこで我々は,教師の知識蒸留に基づくぼやけたAIGI検出フレームワークを開発した。
クリーンな(シャープな)イメージに基づいて訓練された高容量の教師(DINOv3)は、学習の基準となる安定的で意味的に豊かな表現を提供する。
教師は,その一般化能力を維持するために凍結することにより,その特徴を抽出し,鮮明な画像からのロジット応答を,ぼやけた画像に基づいて訓練した学生に伝える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 08:54:00 GMT)
Cybersecurity of High-Altitude Platform Stations: Threat Taxonomy, Attacks and Defenses with Standards Mapping - DDoS Attack Use Case [46.2] 高高度プラットフォームステーション(HAPS)は、非地球ネットワーク内で出現する成層圏ノードである。
本稿では、HAPSサブシステムと主通信リンク、通信、制御、電力サブシステムにまたがるサイバーセキュリティとプライバシの露見を構造化し、成層圏を意識した脅威分類を提案する。
我々はOMNeT++/INETを用いたシミュレーションに基づくケーススタディを報告し、サービスとコントロールプレーンの可用性に対する分散型サービスデニアル(DDoS)の影響を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 20:28:58 GMT)
R$^{2}$Seg: Training-Free OOD Medical Tumor Segmentation via Anatomical Reasoning and Statistical Rejection [45.3] 医療画像セグメンテーションの基礎モデルは、アウト・オブ・ディストリビューション・シフトの下で苦労する。
R$2$Segは強力なOOD腫瘍セグメンテーションのためのトレーニング不要のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:15:52 GMT)
Beyond Pixels: Semantic-aware Typographic Attack for Geo-Privacy Protection [43.7] 大規模ビジュアル言語モデル(LVLM)は、ソーシャルメディアユーザーの位置情報を直接共有画像から推測し、意図しないプライバシー漏洩を引き起こす。
逆画像摂動は、地理的プライバシー保護の潜在的方向を提供するが、LVLMに対して有効となるためには比較的強い歪みを必要とする。
視覚的コンテンツの外部にテキスト拡張を追加することで、地理的プライバシーを保護するための有望な方向として、偽装攻撃を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 12:27:59 GMT)
Seeing Through the Rain: Resolving High-Frequency Conflicts in Deraining and Super-Resolution via Diffusion Guidance [42.9] クリーンかつ高解像度の画像を生成するための拡散型高周波誘導モデルDHGMを提案する。
DHGMは事前訓練された拡散前処理とハイパスフィルタを統合し、同時に雨の人工物を取り除き、構造的詳細を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 02:16:14 GMT)
A Closer Look at Personalized Fine-Tuning in Heterogeneous Federated Learning [42.1] フェデレートラーニング(FL)は、分散されたプライバシ保護モデルトレーニングを可能にするが、グローバルな一般化とローカルパーソナライゼーションのバランスをとるのに苦労している。
特徴歪みを緩和する基本的集中型戦略であるフルファインチューニング(LP-FT)を採用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:19:23 GMT)
Visible Structure Retrieval for Lightweight Image-Based Relocalisation [41.3] 構造に基づく再ローカライゼーションを実現するための新しいパラダイムを提案する。
画像観察からコンパクトニューラルネットワークの可視的シーン構造への直接マッピングを学習する。
クエリー画像が与えられた場合、新しい可視構造検索ネットワークを前方通過することで、画像が見るマップ内の3次元構造点のサブセットを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 08:32:18 GMT)
Lightweight Optimal-Transport Harmonization on Edge Devices [40.3] 拡張現実(AR)のための色調和のための軽量なアプローチを提案する。
我々は、モンゲ・カントロヴィチ輸送写像を予測するためにコンパクトエンコーダを訓練することで古典的最適輸送理論を利用する。
我々は、MKL-Harmonizerアルゴリズムを最先端の手法と比較し、実合成AR画像に対して、この手法が最良の集計スコアを得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:29:46 GMT)
TAdaRAG: Task Adaptive Retrieval-Augmented Generation via On-the-Fly Knowledge Graph Construction [40.2] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識を取得して大きな言語モデルを改善する。
外部ソースからのタスク適応型知識グラフ構築のための新しいRAGフレームワークであるTADARAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:23:09 GMT)
Toward Real-world Text Image Forgery Localization: Structured and Interpretable Data Synthesis [40.0] タンパリング合成(英: Tampering Synthesis、FSTS)は、タンパリングされたテキストイメージを合成するための構造化および解釈可能なフレームワークである。
FSTSは5つの代表的なタンパリングタイプから16,750の現実世界のタンパリングインスタンスを収集する。
FSTSは、現実世界の偽の痕跡をよりよく反映する、多種多様な現実的なトレーニングデータを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:43:18 GMT)
Beyond Fixed Tasks: Unsupervised Environment Design for Task-Level Pairs [40.0] ATLAS (Aligning Tasks and Levels for Autocurricula of Specifications) はタスクやレベルに対して共同でオートキュリキュラを生成する新しい手法である。
当社のアプローチは、ポリシトレーニングのための解決可能で困難なタスクレベルのペアを自動生成するUEDに基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:48:09 GMT)
Evolve the Method, Not the Prompts: Evolutionary Synthesis of Jailbreak Attacks on LLMs [39.9] Evo Synthは、アタック計画からジェイルブレイクメソッドの進化的合成にパラダイムをシフトする、自律的なフレームワークである。
マルチエージェントシステムを使用して、新しいコードベースの攻撃アルゴリズムを自律的に設計し、進化させ、実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:52:07 GMT)
Symmetry-Aware Graph Metanetwork Autoencoders: Model Merging through Parameter Canonicalization [37.5] 本論文では,ScaleGMNを不変エンコーダとして利用するオートエンコーダフレームワークを提案する。
提案手法は,インプシットニューラルネットワーク(INR)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を,置換とスケーリングの両方の対称性の下で整列することを示す。
このアプローチは、類似ネットワークが同一盆地内に自然に収束することを保証し、モデルマージを容易にし、損失の高い領域を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:57:50 GMT)
Predicting upcoming visual features during eye movements yields scene representations aligned with human visual cortex [36.9] 我々はGlimpse Prediction Networks (GPNs) を訓練し、人間のようなスキャンパスを自然の風景に埋め込むことを予測した。
GPNは共起構造を学習し、相対的なササード位置ベクトルを与えると空間配置に対する感度を示す。
これらの結果は、生物学的に妥当で自己管理された脳のシーン表現への経路として、能動視覚下での次の滑稽な予測を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:59:13 GMT)
Multi-agent Self-triage System with Medical Flowcharts [36.3] 我々は,米国医学会から臨床検査された100個のフローチャートを用いて,LLMをガイドする概念的対話型セルフトレージシステムを紹介した。
シミュレーションされた会話の合成データセットを用いて,大規模に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:48:22 GMT)
Don't Waste It: Guiding Generative Recommenders with Structured Human Priors via Multi-head Decoding [36.1] 生成的推薦者のエンド・ツー・エンドトレーニングに直接、人間の先入観を直接シームレスに統合するバックボーン非依存の枠組みを導入する。
本手法は精度と超精度の両方を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:23:07 GMT)
Emotion and Intention Guided Multi-Modal Learning for Sticker Response Selection [35.8] ステッカー応答選択(SRS)タスクは、対話に基づいて最も文脈的に適切なステッカーを選択することを目的としている。
既存の方法は通常、セマンティックマッチングと感情的および意図的な手がかりを別々にモデル化する。
EIGMLは感情と意図を共同でモデル化し、孤立したモデリングによって生じるバイアスを効果的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:11:48 GMT)
FedTopo: Topology-Informed Representation Alignment in Federated Learning under Non-I.I.D. Conditions [35.1] FedTopo - Topological-Guided Block Screening (TGBS)とTopological Embedding (TE)を統合するフレームワーク
Fashion-MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100の4つの非I.D.パーティションによる実験は、FedTopoが収束を加速し、強いベースラインよりも精度を向上させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:40:58 GMT)
Genomic Next-Token Predictors are In-Context Learners [34.3] In-context Learning (ICL) は、人間のテキストの次のトーケン予測のために訓練された大規模な言語モデルで広く研究されている。
ICLは、大規模予測トレーニングによって、他の配列ドメインで有機的に発生するのか?
そこで本研究では,テキスト内デモの数が増加するにつれて,ゲノムモデルがパターン誘導の対数線形ゲインを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:56:39 GMT)
DenseAnnotate: Enabling Scalable Dense Caption Collection for Images and 3D Scenes via Spoken Descriptions [34.2] オーディオ駆動型オンラインアノテーションプラットフォームであるDenseAnnotateを紹介した。
アノテーションは、音声フレーズを画像領域や3Dシーン部品に同期的にリンクしながら、聴覚観察をナレーションする。
我々は,3,531枚の画像,898枚の3Dシーン,7,460個の3Dオブジェクトからなる注釈付きマルチモーダルデータセットをキュレートした。
このデータセットでトレーニングされたモデルでは、多言語で5%、文化的アライメントで47%、空間能力で54%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 04:46:06 GMT)
Multivariate Diffusion Transformer with Decoupled Attention for High-Fidelity Mask-Text Collaborative Facial Generation [33.5] MDiTFaceは、セマンティックマスクとテキスト入力を処理するために統一トークン化戦略を利用する、カスタマイズされた拡散トランスフォーマーフレームワークである。
大規模な実験により、MDiTFaceは顔の忠実度と条件整合性の両方において、競合する他の手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:52:54 GMT)
High-quality nanostructured diamond membranes for nanoscale quantum sensing [32.5] 低損傷ナノ構造ダイヤモンド膜の作製法について報告する。
この製法は、最先端の浅いNV中心量子センサの光学特性とスピン特性を保存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:55:02 GMT)
Multi-Domain EEG Representation Learning with Orthogonal Mapping and Attention-based Fusion for Cognitive Load Classification [31.4] 脳波(EEG)に基づく認知負荷の分類のための新しい表現学習ソリューションを提案する。
本手法は、まず、畳み込みエンコーダを介して生の脳波信号を渡すことにより、時間領域と周波数領域の両方を統合する。
その結果、従来の単一ドメイン技術よりもマルチドメインアプローチの方が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 00:00:31 GMT)
AI Bill of Materials and Beyond: Systematizing Security Assurance through the AI Risk Scanning (AIRS) Framework [31.3] 人工知能(AI)システムの保証は、ソフトウェアサプライチェーンセキュリティ、敵機械学習、ガバナンスドキュメントに分散している。
本稿では,AI保証の運用を目的とした脅威モデルに基づくエビデンス発生フレームワークであるAI Risk Scanning(AIRS)フレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:10:38 GMT)
One Request, Multiple Experts: LLM Orchestrates Domain Specific Models via Adaptive Task Routing [31.0] 本稿では,汎用大規模言語モデル(LLM)を利用して複数のDSMを協調するADN-Agentアーキテクチャを提案する。
ADN-Agent内では、多様なDSMに対して統一的で柔軟なインタフェースを提供する新しい通信機構を設計する。
いくつかの言語集約サブタスクに対して、細調整された小言語モデルのための自動トレーニングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 07:36:49 GMT)
PaSE: Prototype-aligned Calibration and Shapley-based Equilibrium for Multimodal Sentiment Analysis [31.0] マルチモーダル・センティメント・アナリティクスは、テキスト、音響、視覚信号を統合することで人間の感情を理解しようとする。
融合は相互の相補性を活用するように設計されているが、現実のシナリオはしばしばモダリティの競合を示し、最適以下の性能をもたらす。
提案するPaSEは,モダリティ競争を緩和しつつ協調性を向上する,新しいプロトタイプ・アライメントおよびシェープ最適化平衡フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 05:31:11 GMT)
Task-Aware Retrieval Augmentation for Dynamic Recommendation [30.3] TarDGRは、一般化能力を高めるために設計されたタスク対応検索拡張フレームワークである。
意味的に関連する歴史的な部分グラフを識別し、手動のラベル付けなしでタスク固有のデータセットを構築することができる。
複数の大規模動的グラフデータセットの実験は、TarDGRが常に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） (Sun, 16 Nov 2025 08:14:52 GMT)
Commonality in Few: Few-Shot Multimodal Anomaly Detection via Hypergraph-Enhanced Memory [30.2] CIF(Commonality In Few)に基づく新規な非教師付きマルチモーダル産業異常検出手法を提案する。
我々は、高階相関をモデル化可能なハイパーグラフを用いて、トレーニングサンプル内の構造的共通点をキャプチャし、メモリバンクを使用して、クラス内構造を前もって格納する。
MVTec 3D-ADデータセットとEyecandiesデータセットによる実験結果から,本手法は数ショット設定でSOTA(State-of-the-art)手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 07:42:54 GMT)
Uncovering Strategic Egoism Behaviors in Large Language Models [30.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)におけるルールバウンド自己関心の一形態である戦略エゴイズム(SE)に関する最初の体系的な研究を紹介する。
我々は,5つのオープンソースおよび2つの商用LCMに対して実験を行い,戦略的エゴニズムがモデル全体にわたって普遍的に現れることを観察した。
意外なことに,エゴ主義的傾向と有害言語行動との間には肯定的な相関関係がみられ,戦略的なエゴ主義がより広範な不適応リスクを負う可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:41:56 GMT)
Cognitive bias in LLM reasoning compromises interpretation of clinical oncology notes [28.9] 我々は,GPT-4連鎖反応から実際のオンコロジーノートへの誤りを推論する階層的な分類法を開発した。
前立腺癌検診の822例に対する分類学的検討を行った。
推論失敗はガイドラインの不一致と潜在的に有害なレコメンデーションと関連づけられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:13:09 GMT)
MindRec: Mind-inspired Coarse-to-fine Decoding for Generative Recommendation [27.7] 本稿では,人間の思考過程をエミュレートする新たな生成フレームワークであるMind-inspired Recommenderを提案する。
人間の意思決定の構造的性質をさらにエミュレートするために,アイテムを階層的なカテゴリツリーに整理する。
MindRecは最先端の手法よりもトップ1レコメンデーションのパフォーマンスが平均9.5%向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:42:59 GMT)
Hi-Reco: High-Fidelity Real-Time Conversational Digital Humans [27.7] 本稿では,高忠実でリアルタイムな対話型デジタルヒューマンシステムを提案する。
視覚的にリアルな3Dアバター、ペルソナ駆動の表現型音声合成、知識に基づく対話生成を組み合わせる。
このシステムは、ウェイクワードの検出、感情表現型韻律、高度に正確な文脈認識応答生成などの高度な機能をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:52:18 GMT)
Catastrophic Forgetting in Kolmogorov-Arnold Networks [27.7] 破滅的な忘れは継続的な学習における長年の挑戦である。
Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) のような最近のアーキテクチャの進歩は、忘れることに対する本質的な抵抗を提供するように提案されている。
本稿では,カーンズにおける破滅的な忘れを包括的に研究し,忘れをアクティベーションサポートの重複と本質的なデータ次元に結びつける理論的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:22:50 GMT)
C$^3$TG: Conflict-aware, Composite, and Collaborative Controlled Text Generation [26.9] 細粒度多次元テキスト属性制御のための衝突認識・合成・協調制御テキスト生成(C$3$TG)を提案する。
C$3$TGは細粒度多次元テキスト属性制御のための2段階フレームワークである。
属性の正確性、言語流用性、出力の多様性など、複数の指標において、ベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:19:40 GMT)
Enhanced Privacy Leakage from Noise-Perturbed Gradients via Gradient-Guided Conditional Diffusion Models [26.5] フェデレーション学習は、勾配伝達と集約を通じてモデルを同期させる。
これらの勾配は、センシティブなトレーニングデータが組み込まれているため、プライバシー上の重大なリスクをもたらす。
既存の勾配反転攻撃は、雑音によって勾配が乱されるとき、大幅に劣化した復元性能に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 12:37:26 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） (Sun, 16 Nov 2025 08:56:18 GMT)
Optimal Look-back Horizon for Time Series Forecasting in Federated Learning [26.1] 本稿では,フェデレート時系列予測における適応的地平面選択の原理的枠組みを提案する。
我々は予測損失をベイズ項に分解し、既約不確実性を反映する。
予測損失の総和は、既約損失が飽和し始める最小の地平線で最小化され、近似損失は増加し続けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:46:54 GMT)
Spatio-Temporal Context Learning with Temporal Difference Convolution for Moving Infrared Small Target Detection [25.2] 小型目標検出(IR)の移動は、無人航空機(UAV)や赤外線サーチシステムなどの実用化において重要な役割を担っている。
正確な時間的特徴モデリングは、典型的には時間的差または時間的(3D)畳み込みによって達成される、移動目標検出に不可欠である。
本稿では,正確な目標検出のための時間的特徴を効果的に抽出し,拡張する移動IRSNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 11:02:12 GMT)
Enhancing Conversational Recommender Systems with Tree-Structured Knowledge and Pretrained Language Models [24.4] PCRS-TKA(PCRS-TKA)は、PLMとKGを統合するために、検索拡張生成を利用するプロンプトベースのフレームワークである。
対話固有の知識ツリーをKGから構築し、それらをテキストにシリアライズすることで、構造認識推論を可能にする。
推奨品質と会話品質の両方において、すべてのベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 12:44:55 GMT)
PID-controlled Langevin Dynamics for Faster Sampling of Generative Models [23.6] PID-control Langevin Dynamics (PIDLD) は、制御理論の原理を用いてサンプリングプロセスを再解釈する新しいサンプリング高速化アルゴリズムである。
当社のアプローチでは、追加のトレーニングやデータセット、あるいは事前情報を必要とせず、任意のLangevinベースのメソッドと即座に統合可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:59:43 GMT)
SAGA: Source Attribution of Generative AI Videos [23.2] 我々は、AI生成ビデオソース属性の必要性を大規模に解決する最初の包括的なフレームワークであるSAGA(Source Attribution of Generative AI video)を紹介する。
信頼性、生成タスク(T2V/I2Vなど)、モデルバージョン、開発チーム、正確なジェネレータの5つのレベルにまたがって、よりリッチな法医学的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:39:54 GMT)
Imagine in Space: Exploring the Frontier of Spatial Intelligence and Reasoning Efficiency in Vision Language Models [23.1] 空間的推論は人間の認知の基本的な構成要素です
現在の大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)は、論理的推論、問題解決、意思決定にまたがる顕著な推論能力を示している。
我々は空間状態の内部シミュレーションである想像力が空間世界モデルにおける支配的な推論機構であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:09:55 GMT)
DualGR: Generative Retrieval with Long and Short-Term Interests Modeling [23.1] Generative Retrieval (GR) は Embedding-based Retrieval (EBR) の代替として登場した。
ユーザ興味の2つの地平線を選択的アクティベーションで明示的にモデル化する生成検索フレームワークであるDualGRを提案する。
オンラインA/Bテストでは0.527%のビデオビューと+0.432%のウォッチタイムリフトがあり、DualGRは産業生成検索の実践的で効果的なパラダイムとして検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:20:54 GMT)
JELV: A Judge of Edit-Level Validity for Evaluation and Automated Reference Expansion in Grammatical Error Correction [22.7] 我々は,文法性,忠実性,流布性から補正編集を検証するために,編集レベル妥当性審査官(JELV)を紹介した。
提案するPair-wise Edit-level Validityデータセット(PEVData)をベンチマークとして,JELVは2つの実装を提供する。
JELV を用いて LLM 生成した訂正候補をフィルタリングし,3,692 個のソース文を含むBEA19 の単一参照データセットを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 05:58:39 GMT)
Exploring Transferability of Self-Supervised Learning by Task Conflict Calibration [21.7] 我々は,SSLの転送可能性について,(i)SSLの表現可能性とは何か,(ii)この転送可能性をどのように効果的にモデル化するか,という2つの中心的な疑問に対処することによって検討する。
メタラーニングパラダイムにインスパイアされた私たちは,各トレーニングバッチ内に複数のSSLタスクを構築し,トランスファービリティを明示的にモデル化する。
実証的証拠と因果解析から,タスクレベルの情報の導入は伝達性を向上させるが,それでもタスクの衝突によって妨げられていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:01:42 GMT)
D$^{2}$-VPR: A Parameter-efficient Visual-foundation-model-based Visual Place Recognition Method via Knowledge Distillation and Deformable Aggregation [21.7] ビジュアルプレース認識(VPR)は、ジオタグ付きデータベースから最も視覚的に類似したものを検索することで、クエリ画像の地理的位置を決定することを目的としている。
DINOv2は、大規模なデータセットで自己教師された方法でトレーニングされ、VPRのパフォーマンスが大幅に向上した。
視覚基礎モデルの強力な特徴抽出機能を保持するD$istillationとD$eformableベースのフレームワークであるD2$-VPRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:47:45 GMT)
A Content-Preserving Secure Linguistic Steganography [21.2] カバーテキストを変更することなく、完全にセキュアなカバート通信を実現するためのコンテンツ保存型言語ステガノグラフィーパラダイムを提案する。
CLstegaは、制御可能な分散変換を通じて秘密メッセージを埋め込む新しい方法である。
実験の結果,CLstegaは100%の抽出成功率を達成でき,既存のセキュリティ手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 11:50:13 GMT)
Self-Supervised Visual Prompting for Cross-Domain Road Damage Detection [21.1] 私たちのフレームワークは、ラベルなしでターゲットドメインを視覚的に調査する、自己管理型のフレームワークです。
強い監督、自己監督、適応のベースラインを 常に上回っています
これらの結果は、スケーラブルで適応的な視覚検査システムを構築するための実践的な方向性として、自己監督的プロンプトを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 01:28:45 GMT)
Finite-Horizon Quickest Change Detection Balancing Latency with False Alarm Probability [20.9] 非定常環境における学習に関連のあるQCD問題の有限水平変種について検討した。
誤報を特徴づける計量は、地平線が終わる前に発生する誤報の確率である。
目的は、(所定のレイテンシレベルで)レイテンシを最小限に抑えながら、偽のアラームの確率を低く抑えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 22:16:33 GMT)
Do Language Models Associate Sound with Meaning? A Multimodal Study of Sound Symbolism [20.6] MLLM(Multimodal Large Language Models)が人間の言語における聴覚情報をどのように解釈するかを検討する。
LEX-ICONは,4つの自然言語から8,052個の単語からなる,広範囲なミメティックな単語データセットである。
その結果,(1)MLLMの音韻直感は,複数の意味的次元にわたる既存の言語研究と一致し,(2)印象的音韻に焦点をあてる音韻的注意パターンが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:07:48 GMT)
A Style is Worth One Code: Unlocking Code-to-Style Image Generation with Discrete Style Space [20.5] 本稿では,数値的なスタイルのみを前提とした,新しい一貫した視覚的スタイルのイメージを生成する,コード・ツー・スタイル画像生成の新しいタスクを紹介する。
CoTyleはこのタスクのための最初のオープンソースメソッドである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 02:38:44 GMT)
LLM-Powered Text-Attributed Graph Anomaly Detection via Retrieval-Augmented Reasoning [20.4] テキスト分散グラフ(TAG)の異常検出は、不正検出、侵入監視、誤情報解析などの応用において重要な役割を果たす。
本稿では,TAGのノード検出のための総合ベンチマークであるTAG-ADを紹介する。
本稿では,LLMに基づくゼロショット異常検出フレームワークであるRAG(Research-augmented Generation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 05:21:14 GMT)
QA-Noun: Representing Nominal Semantics via Natural Language Question-Answer Pairs [20.1] 名詞中心の意味関係を捉えるためのQAベースのフレームワークであるQA-Nounを紹介する。
詳細なガイドライン、2000以上の注釈付き名詞のデータセット、およびQA-SRLと統合されたトレーニングモデルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 08:32:38 GMT)
MSRNet: A Multi-Scale Recursive Network for Camouflaged Object Detection [19.9] カモフラージュされたオブジェクト検出は、環境にシームレスに結合するオブジェクトの識別とセグメンテーションを必要とする、新しいコンピュータビジョンタスクである。
本稿では、ピラミッドビジョン変換器のバックボーンを介してマルチスケール特徴を抽出するマルチスケール再帰ネットワークを提案する。
より精密な物体検出のために、我々はマルチグラニュラリティ・フュージョン・ユニットを組み込むことで特徴を洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 22:29:06 GMT)
Minimizing Hyperbolic Embedding Distortion with LLM-Guided Hierarchy Restructuring [19.9] 双曲埋め込みの品質は入力階層の構造と密接に結合する。
本稿では,Large Language Models (LLM) が,これらの基準を満たすために階層を自動的に再構築できるかどうかを検討する。
16の多様な階層の実験は、LLM再構成階層が常に高品質な双曲的埋め込みをもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 18:10:20 GMT)
SEMC: Structure-Enhanced Mixture-of-Experts Contrastive Learning for Ultrasound Standard Plane Recognition [19.9] SEMCは、Structure-Enhanced Mixture-of-Experts Contrastive Learningフレームワークである。
構造認識機能融合と専門家が指導するコントラスト学習を組み合わせる。
SEMCは、様々なメトリクスで最新の最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 11:26:37 GMT)
Adaptively Coordinating with Novel Partners via Learned Latent Strategies [19.0] 我々は、リアルタイムに幅広いパートナー戦略を表現、分類、適応する戦略条件付き協調作業フレームワークを導入する。
提案手法は,エージェント軌道データから潜在戦略空間を学習するために,変分オートエンコーダを用いて戦略を符号化する。
我々は,インタラクション中のパートナーの戦略推定を動的に推論し,調整する固定共有後悔最小化アルゴリズムを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:45:35 GMT)
C3Net: Context-Contrast Network for Camouflaged Object Detection [18.9] カモフラージュされた物体検出は、同様の色、テクスチャ、パターンを通じて周囲とシームレスに融合する物体を特定する。
CODの基本的な課題は、内在的類似性、エッジ破壊、極端スケール破壊、環境複雑さ、文脈依存、正当性カモフラージュ対象の曖昧さの6つである。
我々はC3Netを提案する。C3Netは、特殊なデュアルパスウェイデコーダアーキテクチャによって、全ての課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:35:39 GMT)
Accelerated Distributional Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation [18.8] 線形関数近似を用いた分布時間差(TD)学習の有限サンプル統計率について検討した。
我々の理論的結果は、線形関数近似を用いた分布的TD学習を採用する場合、ストリーミングデータから戻り関数の完全な分布を学習することが、期待値の学習よりも難しくないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:09:52 GMT)
Prompt-Driven Domain Adaptation for End-to-End Autonomous Driving via In-Context RL [18.8] 本研究では,悪天候下でのクローズドループ自律運転における推論時数発のプロンプト駆動DAに対する新しいアプローチを提案する。
他のプロンプト駆動型DA法と同様に、我々の手法はモデルパラメータの更新を一切必要とせず、また敵の気象条件下で追加のデータ収集も必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:46:03 GMT)
RedVTP: Training-Free Acceleration of Diffusion Vision-Language Models Inference via Masked Token-Guided Visual Token Pruning [17.9] Diffusion Vision-Language Models (DVLM) は並列トークンデコードを可能にするため特に魅力的である。
RedVTPは、DVLMの推論ダイナミクスを活用する、応答駆動型ビジュアルトークンプルーニング戦略である。
実験の結果、RedVTPはLLaDA-VとLaViDaのトークン生成スループットをそれぞれ186%、28.05%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:11:52 GMT)
GRAPHTEXTACK: A Realistic Black-Box Node Injection Attack on LLM-Enhanced GNNs [17.8] 最近の研究は、大規模言語モデルとグラフニューラルネットワーク(GNN)を統合し、セマンティクスと構造を共同でモデル化している。
GNNは構造的摂動に敏感であり、LSM由来の機能はインジェクションや対向的摂動に弱い。
これらのギャップに対処するために, LLM強化GNNに対する最初のブラックボックス, マルチモーダル, 中毒ノードインジェクション攻撃である Graph TEXTACK を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 02:42:48 GMT)
Hierarchical Frequency-Decomposition Graph Neural Networks for Road Network Representation Learning [17.7] 道路網は、インテリジェント交通システムとその関連アプリケーションを支える重要なインフラである。
HiFiNetは、空間およびスペクトルモデリングを統一する新しい階層型周波数分解グラフニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 08:48:02 GMT)
Open-World Test-Time Adaptation with Hierarchical Feature Aggregation and Attention Affine [17.2] テスト時間適応(TTA)とは、サンプル分布の変化に対処するため、テストフェーズ中にモデルを調整することを指す。
本稿では,すべてのトランスフォーマー層に集約されたクラストークンからOOD特徴を抽出する階層ラダーネットワークを提案する。
また、トークン情報に基づく自己認識機構を適応的に洗練し、ドメインのドリフトに適応するアテンションアフィンネットワーク(AAN)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:05:23 GMT)
Adaptive Graph Rewiring to Mitigate Over-Squashing in Mesh-Based GNNs for Fluid Dynamics Simulations [16.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたメッシュシミュレーションは流体力学をモデル化するための有望なアプローチとして認識されている。
本稿では,AdaMeshNet (Adaptive Graph Rewiring in Mesh-Based Graph Neural Networks) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
本手法は,最短経路距離と速度差に基づいて,メッシュグラフ内のボトルネックノードのスイッチング遅延スコアを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:51:37 GMT)
Accepted with Minor Revisions: Value of AI-Assisted Scientific Writing [16.3] 学術論文におけるドメインエキスパートを支援するための大規模言語モデルの可能性について検討する。
我々は、関連する専門知識を持つ参加者を著者とレビュアープールに分割する、仮説的な会議設定によるインセンティブ付きコントロールトライアルを設計する。
行動科学の手法にインスパイアされた我々の新しいインセンティブ構造は、著者に対して、査読された論文に対して、提供された要約を許容できる品質に編集することを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:49:01 GMT)
Appreciate the View: A Task-Aware Evaluation Framework for Novel View Synthesis [15.9] 新規ビュー合成(NVS)は、未知の視点から与えられたコンテンツのリアルな画像を生成することを目的としている。
既存の評価指標は、生成したイメージが現実的であり、ソースビューに忠実であるかどうかを評価するのに苦労する。
本稿では、参照ベースのスコア、D_textPRISM$、参照なしスコア、$textMMD_textPRISM$の2つの相補的評価指標を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:28:08 GMT)
Knots: A Large-Scale Multi-Agent Enhanced Expert-Annotated Dataset and LLM Prompt Optimization for NOTAM Semantic Parsing [15.9] NOTAM(Notice to Air Missions)は、重要な飛行安全情報を発信するための重要なチャンネルである。
彼らの複雑な言語構造と暗黙の推論は、自動解析に重大な課題をもたらす。
本研究では,意味推論と航空分野知識の統合を重視したNOTAMセマンティック解析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:52:24 GMT)
Connectivity-Guided Sparsification of 2-FWL GNNs: Preserving Full Expressivity with Improved Efficiency [15.3] 接続性を考慮したスペーシフィケーションフレームワークである textbfCo-Sparsify を提案する。
私たちのキーとなる洞察は、3ノードの相互作用は、エンファンビコネクテッドなコンポーネントの中でのみ、表現的に必要であるということです。
Co-Sparsify は 2-FWL テストと同じくらい表現力があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:46:54 GMT)
BioMedJImpact: A Comprehensive Dataset and LLM Pipeline for AI Engagement and Scientific Impact Analysis of Biomedical Journals [15.3] 我々は、学術的影響とAIの関与に関するジャーナルレベルの分析を促進するために設計されたデータセットであるBioMedJImpactを紹介する。
BioMedJImpactは、PubMed Centralの記事が2,744冊のジャーナルに掲載されている。
我々は、コラボレーションの強度とAIのエンゲージメントが、パンデミック前およびポストパンデミック後における科学的影響にどのように影響するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:03:15 GMT)
CoTBox-TTT: Grounding Medical VQA with Visual Chain-of-Thought Boxes During Test-time Training [15.0] CoTBox-TTTは、バックボーンを凍結したまま、推論時に視覚言語モデルを適用する。
視覚的連鎖信号を通じて、質問関連領域を識別する。
医療用VQAの実験では、実際の配備にはアプローチが実用的であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 04:19:22 GMT)
From Passive to Persuasive: Steering Emotional Nuance in Human-AI Negotiation [14.9] 本稿では,LLaMA 3.1-8Bにより,より人間らしく感情的なニュアンスを示すことができることを示す。
これらのベクトルを新しい会話プロンプトに適用すると、感情的特性が著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:33:06 GMT)
Event-CausNet: Unlocking Causal Knowledge from Text with Large Language Models for Reliable Spatio-Temporal Forecasting [14.9] 本研究では,非構造化イベントレポートの定量化にLarge Language Modelを使用するフレームワークであるEvent-CausNetを提案する。
実世界のデータセットの実験では、Event-CausNetは堅牢なパフォーマンスを実現し、予測エラー(MAE)を最大35.87%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 20:45:23 GMT)
Redundancy-optimized Multi-head Attention Networks for Multi-View Multi-Label Feature Selection [14.5] マルチビューマルチラベルデータは、人工知能に対するより豊かな視点を提供する。
特徴、ビュー、ラベル間の相互関係が本質的に複雑であるため、機能選択において重要な課題が提示される。
冗長性を最適化したマルチレーベル特徴選択のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 05:16:46 GMT)
On the Dimension-Free Approximation of Deep Neural Networks for Symmetric Korobov Functions [14.5] 我々は、対称コロボフ関数に近似するディープニューラルネットワークを構築する。
これは、以前の近似よりも大幅に改善されている。
主要因が同様に次元の呪いを回避しているコロボフ関数を学習するための一般化エラー率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 00:26:05 GMT)
Stabilizing Self-Consuming Diffusion Models with Latent Space Filtering [14.4] 合成データはインターネット上で増殖し、しばしば連続した世代生成モデルを訓練するために再利用される。
過去のトレーニングデータを蓄積したり、新しいリアルデータを注入したりといった、この問題に対処するための一般的な戦略は、計算コストを増大させるか、高価な人的アノテーションを必要とする。
textitLatent Space Filtering (LSF) は、混合データセットからより現実的な合成データをフィルタリングすることで、モデル崩壊を緩和する新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:17:00 GMT)
The Alignment Game: A Theory of Long-Horizon Alignment Through Recursive Curation [13.8] モデル所有者は、どのアウトプットをモデルによって学習すべきかをフィルタリングし、パブリックユーザは、どのアウトプットが最終的に共有され、モデルとのインタラクションによって保持されるかを決定する。
分析の結果,コンセンサス・コンセンサス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・コンバージェンス・アライメント・アライメント・アライメント・アライメントの程度によって,3つの構造的コンバージェンス・アライメント・アライメント・アライメント・アライメントが明らかになった。
我々は、アライメントは静的な目標ではなく、パワー対称性と経路依存の両方によって形成される平衡の進化であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 22:17:16 GMT)
Prrr: Personal Random Rewards for Blockchain Reporting [13.5] 報告にランダムな異種値を割り当てるプロトコルであるPersonal Random Rewards for Reporting(Prrr)を提案する。
Prrrは、タイムリーなレポートに依存する多くのスマートコントラクトに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:35:37 GMT)
Rank-Aware Agglomeration of Foundation Models for Immunohistochemistry Image Cell Counting [12.8] 複数の強力な基礎モデルから知識を抽出するランクアウェア・アグロメレーション・フレームワークを提案する。
その結果,CountIHCは12種類のIHCバイオマーカーと5種類の組織にまたがって最先端の手法を超越していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:18:06 GMT)
Assessing Automated Fact-Checking for Medical LLM Responses with Knowledge Graphs [12.3] 近年の大規模言語モデル(LLM)の普及は、医療に革命をもたらす可能性がある。
本稿では,医療知識グラフ(KG)を用いたLCM生成応答の自動現実性評価の信頼性と信頼性について検討する。
我々は、このKGベースのアプローチの長所と短所を調査するために設計されたフレームワークであるFAITHを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 22:58:22 GMT)
Towards Rotation-only Imaging Geometry: Rotation Estimation [11.8] Structure from Motion (SfM) はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、一連の2次元画像から3次元シーン構造とカメラモーションを復元することを目的としている。
最近のポーズのみの画像幾何学は、カメラのポーズから3D座標を分離し、ポーズ調整によるSfM性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 02:04:32 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） (Sun, 16 Nov 2025 19:04:56 GMT)
Expressive Temporal Specifications for Reward Monitoring [11.5] 我々は,実行時可観測状態軌跡に対して高密度な報酬ストリームを生成する報奨モニタを合成する。
我々のフレームワークはアルゴリズムに依存しず、状態ラベル関数のみに依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 22:28:30 GMT)
Sparsity-Driven Entanglement Detection in High-Dimensional Quantum States [11.5] 本研究では空間的に絡み合った光子対における高次元絡みの検出と認証を強化するための疎結合駆動型フレームワークを提案する。
我々の方法はスケーラブルで使いやすく、既存の量子光学プラットフォームと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 10:40:39 GMT)
SMoFi: Step-wise Momentum Fusion for Split Federated Learning on Heterogeneous Data [11.4] Split Federated Learningは、モデルのパーティションをトレーニングするために、中央サーバでリッチなコンピューティングリソースを使用する。
サイロ間のデータの異質性は、グローバルモデルの収束速度と精度を損なう大きな課題である。
本稿では,勾配の発散に対処する効果的で軽量なフレームワークであるSMoFiについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:33:02 GMT)
Diffusion Model Based Signal Recovery Under 1-Bit Quantization [11.2] 1ビット量子化の下での信号回復のための高速かつ効果的なDMベースのアプローチであるDiff-OneBitを導入する。
これは、微分可能あるいは暗黙的リンク関数によって生じる課題に、微分可能サロゲート確率関数を活用することで対処する。
FFHQ、CelebA、ImageNetのデータセットの実験では、Diff-OneBitが高忠実度に再構成されたイメージを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 06:18:14 GMT)
Discovering autonomous quantum error correction via deep reinforcement learning [10.9] 本研究では,ボーソニック符号の発見に,カリキュラム学習を活用した深層強化学習を利用する。
この2段階学習エージェントは最適なコードワードの集合を見つけることができる。
また,位相減衰および振幅減衰雑音に対する符号の頑健性も解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 07:31:50 GMT)
Understanding the Complexities of Responsibly Sharing NSFW Content Online [10.8] Redditはメインストリームのソーシャルプラットフォームの中で少数派であり、許容範囲の端にあると考えられるコンテンツを投稿することを許可している。
NSFWは主流プラットフォームで一般的になりつつあり、Xはそのような素材を許容している。
本研究では,NSFW制限されたサブレディットトップ15をサイズ別に検討し,アダルトコンテンツ共有の複雑さについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:51:42 GMT)
SynthGuard: An Open Platform for Detecting AI-Generated Multimedia with Multimodal LLMs [10.5] 我々は,AI生成マルチメディアを検出し解析するための,オープンでユーザフレンドリなプラットフォームであるSynthGuardを紹介する。
SynthGuardは、説明可能な推論、統合イメージとオーディオのサポート、および研究者、教育者、一般大衆に法医学的分析をアクセスできるようにするインタラクティブインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 00:50:24 GMT)
P3-LLM: An Integrated NPU-PIM Accelerator for LLM Inference Using Hybrid Numerical Formats [10.4] P3-LLMは、ハイブリッド数値形式を用いた推論のための新しい統合アクセラレータである。
P3-LLMはKV-cache量子化とウェイトアクティベーション量子化の両方の観点から最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 22:19:39 GMT)
The 'Sure' Trap: Multi-Scale Poisoning Analysis of Stealthy Compliance-Only Backdoors in Fine-Tuned Large Language Models [10.4] 大きな言語モデルに対するバックドア攻撃は、通常、暗黙の悪意のある出力に秘密のトリガーを伴います。
我々はコンプライアンスのみのバックドアを導入し、ほぼ良質なデータセットで教師付き微調整を行い、プロンプトの小さなサブセットを任意の単一ワードトリガでサフィックスする。
本研究は, 毒性予算, 総微調整データセットサイズ, モデルサイズにまたがる, この良性ラベル中毒行動のマルチスケール解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 02:01:58 GMT)
On the Brittleness of LLMs: A Journey around Set Membership [10.4] 「Appleは、pear、 plum、 apple、raspberryの要素なのだろうか?」
我々は,素早い言い回し,意味構造,要素順序,モデル選択にまたがる系統的な経験的評価を行う。
我々の大規模解析により,この基本課題におけるLCMの性能は安定して不安定であり,全ての次元にわたって予測不可能であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 18:52:18 GMT)
ReaSon: Reinforced Causal Search with Information Bottleneck for Video Understanding [10.3] 本稿では,新たなCausal Information Bottleneck(CIB)の助けを借りて,選択を最適化問題として定式化するフレームワークを提案する。
具体的には、ReaSonは学習可能なポリシーネットワークを使用して、視覚的に関係のある候補フレームのプールから選択し、予測効率を捕捉し、カウンターファクトリアルを介して因果的必要性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:56:57 GMT)
47B Mixture-of-Experts Beats 671B Dense Models on Chinese Medical Examinations [10.1] 本稿では,中国における医学検査問題に対する27大言語モデル (LLM) のベンチマーク評価を行った。
解析の結果,Mixtral-8x7Bの精度は74.25%と高いことがわかった。
この評価は、心臓血管および神経学の質問に対して、モデルが一般的により良く機能する、医学的専門性の間の大きなパフォーマンスギャップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 06:08:41 GMT)
HyperD: Hybrid Periodicity Decoupling Framework for Traffic Forecasting [10.0] HyperDはトラフィックデータを周期的および残留的なコンポーネントに分離する新しいフレームワークである。
4つの実世界のトラフィックデータセットの実験は、HyperDが最先端の予測精度を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 06:50:49 GMT)
Fine-Grained Representation for Lane Topology Reasoning [10.0] 微粒レーントポロジー推論フレームワーク(TopoFG)を提案する。
鳥眼ビュー(Bird's-eye-view, BEV)機能から, きめ細かいクエリによるトポロジー予測に分解する。
OLSは48.0%がサブセットA、45.4%がサブセットBである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:24:30 GMT)
Medical Knowledge Intervention Prompt Tuning for Medical Image Classification [9.8] 本稿では,プロンプトチューニングのためのCILMP,Large Language Modelsの条件付きインターベンションを紹介する。
大型言語モデル(LLM)とビジョン言語基盤モデル(VLM)を橋渡しし、医療知識のVLMプロンプトへの移行を容易にする。
常に最先端のプロンプトチューニング手法より優れており、その効果を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:09:46 GMT)
DiagnoLLM: A Hybrid Bayesian Neural Language Framework for Interpretable Disease Diagnosis [9.7] 本報告では,ベイジアン・デコンボリューション,eQTL誘導深層学習,LCMを用いた診断用物語生成を併用したハイブリッドフレームワークであるtextttDiagnoLLMを提案する。
以上の結果から,LLMはエンドツーエンドの予測器ではなく,ポストホックな推論器としてデプロイされる場合,ハイブリッド診断パイプライン内の効果的なコミュニケータ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） (Sun, 16 Nov 2025 22:54:36 GMT)
WDT-MD: Wavelet Diffusion Transformers for Microaneurysm Detection in Fundus Images [9.3] 眼底部における微小動脈瘤 (MAs) は60ドル以下の病変であり, 光度, 形態学的特徴は高い。
拡散型異常検出は自動MAスクリーニングの有望なアプローチとして登場した。
我々は、MA検出のためのウェーブレット拡散変換器フレームワーク(WDT-MD)を提案する。
WDT-MDは「同一性マッピング」を避けるためのノイズ符号化画像調和機構を備えている
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 04:07:00 GMT)
Are LLMs The Way Forward? A Case Study on LLM-Guided Reinforcement Learning for Decentralized Autonomous Driving [9.3] 小規模でローカルに展開されたLarge Language Models (LLMs) は、直接制御ではなく報酬形成を通じて自動運転を支援することができる。
RLのみ, LLMのみ, ハイブリッドアプローチの比較を行った。
以上の結果から,RLのみのエージェントは適度な効率で適度な成功率(73-89%)を達成でき,LSMのみのエージェントは高い成功率(最大94%)を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:31:42 GMT)
Global-Lens Transformers: Adaptive Token Mixing for Dynamic Link Prediction [9.2] 動的グラフのための新しいアテンションフリートランスフォーマースタイルフレームワークであるGLFormerを提案する。
広く使用されている6つの動的グラフベンチマークの実験では、GLFormerがSOTAのパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 04:05:56 GMT)
SGuard-v1: Safety Guardrail for Large Language Models [9.2] SGuard-v1は、大規模言語モデル(LLM)のための軽量安全ガードレールである。
それは、人間とAIの会話環境における有害なコンテンツと画面の敵対的プロンプトを検出するための2つの特殊なモデルから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 08:15:54 GMT)
Uncovering and Aligning Anomalous Attention Heads to Defend Against NLP Backdoor Attacks [9.1] バックドア攻撃は、大規模な言語モデルのセキュリティに深刻な脅威をもたらす。
本稿では,注目の類似性に基づくバックドア検出手法を提案する。
我々の手法はバックドア攻撃の成功率を大幅に低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:26:50 GMT)
Assessing LLMs for Serendipity Discovery in Knowledge Graphs: A Case for Drug Repurposing [9.0] 大規模言語モデル (LLM) は知識グラフ質問応答 (KGQA) を非常に高度な知識を持つ。
本稿では, セレンディピティーを意識したKGQAタスクを正式に定義し, 予期せぬ洞察を明らかにするLLMの能力を評価するためのSerenQAフレームワークを提案する。
我々の実験は、最先端のLLMが検索でうまく機能する一方で、真に驚き、価値のある発見を特定するのに苦戦していることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 06:19:53 GMT)
Towards Temporal Fusion Beyond the Field of View for Camera-based Semantic Scene Completion [8.9] C3DFusionは、現在のフレームと歴史的フレームの両方から3Dリフトポイント特徴を明示的に整列することで、隠れた領域対応の3D特徴幾何を生成する。
Semantic KITTIとSSCBench-KITTI-360データセットでは、最先端の手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 08:16:25 GMT)
MdaIF: Robust One-Stop Multi-Degradation-Aware Image Fusion with Language-Driven Semantics [8.8] 赤外線と可視画像の融合は、相補的なマルチモーダル情報を単一の融合結果に統合することを目的としている。
大規模言語モデル(MdaIF)により駆動される多段劣化シナリオのためのワンストップ劣化認識画像融合フレームワークを提案する。
気象に配慮した多様な劣化知識とシーン特徴表現を適応的に抽出するために,我々は,事前学習された視覚言語モデル(VLM)をフレームワークに採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:43:12 GMT)
Direct Visual Grounding by Directing Attention of Visual Tokens [8.6] 視覚言語モデル(VLM)は、視覚トークンとテキストトークンを混合する。
NTP損失は視覚トークンに注意を向けるには不十分な信号であると考えられる。
視覚トークンの注意を直接監視する新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:09:21 GMT)
Scalable Multi-Objective and Meta Reinforcement Learning via Gradient Estimation [8.5] 強化学習(RL)における複数の目的を同時に最適化する政策を効率的に推定する問題について検討する。
この問題は、ロボット工学、制御、言語モデルにおける好みの最適化などの応用で生じる。
この問題に対処するために,メタトレーニングと微調整という2段階の手順を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:05:21 GMT)
Human-Centered Threat Modeling in Practice: Lessons, Challenges, and Paths Forward [8.4] 我々は、人間中心脅威モデリング(HCTM)の現状を調べるために、23の半構造化インタビューを行う。
HCTMは規範的なプロセスではなく、参加者との関係、学際的背景、制度的構造によって形成された一連の進化的なプラクティスである。
我々は、共有インフラを通じてHCTMを前進させる機会を特定し、多様な貢献を広く認識し、その結果を政策、デザイン、社会の変化に翻訳するためのより強力なメカニズムを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:03:41 GMT)
Group-Aware Reinforcement Learning for Output Diversity in Large Language Models [8.4] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしばモード崩壊に悩まされ、有効な回答が多数存在する場合でも、同じ少数の完了を繰り返し生成する。
本稿では,GAPO(Group-Aware Policy Optimization)を紹介する。GAPO(Group Relative Policy Optimization)のシンプルな拡張で,グループ全体の報酬を計算する。
周波数認識型報酬関数を用いてGAPOを実証し、有効なLLM完了に対する一様サンプリングを奨励し、GAPOが学習したモデルが有効でより多様なモデル応答を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:42:55 GMT)
Mitigating Length Bias in RLHF through a Causal Lens [8.3] 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大きな言語モデルと人間の好みを合わせるために広く用いられている。
本稿では,RLHF報酬モデルにおける長さバイアスの分析と緩和のための因果的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 12:25:10 GMT)
Co-Layout: LLM-driven Co-optimization for Interior Layout [8.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とグリッド型整数プログラミングを組み合わせて室内レイアウトと家具配置を協調的に最適化する,自動内装設計のためのフレームワークを提案する。
我々の定式化は、廊下接続、部屋のアクセシビリティ、空間的排他性、ユーザ指定の嗜好など、重要な設計要件を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 06:20:55 GMT)
DIGing--SGLD: Decentralized and Scalable Langevin Sampling over Time--Varying Networks [7.5] 本稿では,マルチエージェントシステムにおけるスケーラブルベイズ学習のための分散SGLDアルゴリズムであるDIGing-SGLDを紹介する。
時間変化ネットワーク上での分散SGLDに基づくサンプリングのための,最初の有限時間非漸近収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:42:44 GMT)
LoRA-Enhanced Vision Transformer for Single Image based Morphing Attack Detection via Knowledge Distillation from EfficientNet [7.4] 本研究では,S-MAD(Single-Image Morphing Detection)手法を提案する。
効率を向上させるため,高検出精度を維持しつつ,計算コストを低減し,微調整のためのローランド適応(LoRA)を統合した。
提案手法は6つの最先端S-MAD技術に対してベンチマークを行い,優れた検出性能と計算効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:58:11 GMT)
SculptDrug : A Spatial Condition-Aware Bayesian Flow Model for Structure-based Drug Design [7.4] ベイジアンフローネットワーク(BFN)に基づく空間条件対応生成モデルであるSculptDrugを提案する。
まず、SculptDrugはBFNベースのフレームワークに従い、空間的モデリングの忠実性を確保するためにプログレッシブなデノベーション戦略を採用している。
第2に、生成過程にタンパク質表面の制約を組み込んだ境界認識ブロックを導入し、生成したタンパク質がターゲットタンパク質と幾何学的に互換性があることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 07:53:35 GMT)
Semantic Multiplexing [7.3] 本稿では,セマンティック多重化の概念を紹介する。
提案手法では,複数のタスク関連圧縮表現を1つの意味表現にマージすることで,ストリーム多重化をビットからタスクにシフトする。
我々は,Jetson Orin Nanoとミリ波ソフトウェア定義無線を用いた実験ベッド上でのSemantic Multiplexingの試作を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 01:14:14 GMT)
MaskAnyNet: Rethinking Masked Image Regions as Valuable Information in Supervised Learning [7.2] MaskAnyNetは、マスキングと再学習メカニズムを組み合わせることで、可視情報とマスキング情報の両方を活用する。
CNNとTransformerのバックボーンの実験は、複数のベンチマークで一貫した利得を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 07:11:33 GMT)
MFI-ResNet: Efficient ResNet Architecture Optimization via MeanFlow Compression and Selective Incubation [7.2] MeanFlow-Incubated ResNetはパラメータ効率と識別性能を改善している。
MFI-ResNetは、ResNet-50と比較してパラメータを46.28%、45.59%削減し、精度は0.23%、0.17%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 02:33:50 GMT)
On Geometric Structures for Policy Parameterization in Continuous Control [7.1] 本稿では,単位多様体上での演算による構造的利点を保った,計算効率の良いアクション生成パラダイムを提案する。
本手法は,動作を決定論的方向ベクトルと学習可能な濃度に分解し,目標方向と一様雑音との効率性を実現する。
実証的に、我々の手法は標準的な連続制御ベンチマークで最先端の手法と一致するか超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:02:53 GMT)
DLMMPR:Deep Learning-based Measurement Matrix for Phase Retrieval [7.0] 本稿では,位相検索のためのDeep Learning-based Measurement Matrix for Phase Retrieval (DLMMPR)アルゴリズムを提案する。
提案手法はPSNRおよびSSIMにおいてかなりの利得を得られ,その優位性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 11:23:15 GMT)
Training Instabilities Induce Flatness Bias in Gradient Descent [6.6] 現代のディープネットワークは、しばしば安定性のしきい値を超える最高のパフォーマンスを達成する。
トレーニングの不安定さはGDに暗黙の偏りを生じさせ,損失景観の平坦な領域にパラメータを誘導することを示した。
また、アダムの不安定性の回復は一般化をさらに改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 11:26:25 GMT)
Spectral Bias Mitigation via xLSTM-PINN: Memory-Gated Representation Refinement for Physics-Informed Learning [6.5] 我々は、スペクトルバイアスを抑制し、外挿を強化するために、表現レベルのスペクトルリモデリングxLSTM-PINNを導入する。
4つのベンチマークで、ゲート型クロススケールメモリ、ステージ付き周波数カリキュラム、適応型残差再重み付けを統合した。
ベースラインPINNと比較して、MSE、RMSE、MAE、MaxAEを4つのベンチマークで削減し、よりクリーンな境界遷移を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 08:55:27 GMT)
High-level reasoning while low-level actuation in Cyber-Physical Systems: How efficient is it? [6.4] この研究は、C++、Java、Jade、Jason、そしてファジィなJason BDIと緩やかに結合された統合を比較します。
この研究は、エンジニアリングのワークロードと実行効率の具体的なトレードオフを強調している。
本研究は,産業情報化におけるソフトウェア技術選択のためのエビデンスに基づくガイダンスに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 10:37:37 GMT)
SetupKit: Efficient Multi-Corner Setup/Hold Time Characterization Using Bias-Enhanced Interpolation and Active Learning [6.4] セットアップ/ホールドタイムのキャラクタリゼーションは、チップタイミングのクロージャに不可欠である。
既存の手法では探索の収束が遅く、探索の効率が悪くなる。
このボトルネックを突破するように設計された新しいフレームワークである setupKit を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 12:02:05 GMT)
Center-Outward q-Dominance: A Sample-Computable Proxy for Strong Stochastic Dominance in Multi-Objective Optimisation [6.4] 我々は、中心-外側q-支配関係を導入し、それが強い一階支配(FSD)を意味することを証明した。
また,q-dominanceに基づく実証試験手法を開発し,タイプIエラーを制御するために,明示的なサンプルサイズしきい値である$n*()$を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 10:40:17 GMT)
MSLoRA: Multi-Scale Low-Rank Adaptation via Attention Reweighting [6.3] MSLoRAはバックボーンに依存しないパラメータ効率のよいアダプタで、バックボーンを再調整するのではなく、フィーチャーレスポンスを再重み付けする。
MSLoRAは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と視覚変換器(ViT)の両方の適応を統一する
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 00:35:37 GMT)
LAYA: Layer-wise Attention Aggregation for Interpretable Depth-Aware Neural Networks [6.1] 本稿では、出力層の役割を再考し、注意を通して内部表現を動的に集約する新しい出力ヘッドであるLAYAを紹介する。
ビジョンと言語ベンチマークの実験では、LAYAは標準出力ヘッドの性能と一貫して一致または改善している。
これらの解釈可能性信号は、外部のポストホックな説明なしに、モデルの計算から直接現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 18:22:02 GMT)
Breaking the Dyadic Barrier: Rethinking Fairness in Link Prediction Beyond Demographic Parity [5.9] 我々は、リンク予測のようなランク付けに基づくタスクにおいて、公平性評価のために、人口統計学的パーティが望ましい性質を満たしていないことを論じる。
既存の公正評価の限界を形式化し、より表現力のある評価を可能にする枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:26:28 GMT)
FLClear: Visually Verifiable Multi-Client Watermarking for Federated Learning [5.8] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが共同で共有グローバルモデルをトレーニングすることを可能にする。
このパラダイムの中では、クライアントモデルの知的財産権(IPR)は保護されなければならない重要な資産である。
本研究では,衝突のない透かしアグリゲーション,透かしセキュリティの強化,および視覚的に解釈可能なオーナシップ検証を実現する新しいフレームワークであるFLClearを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:59:58 GMT)
FSDAM: Few-Shot Driving Attention Modeling via Vision-Language Coupling [5.6] 本稿では,100の注釈付き例で共同注意予測とキャプション生成を実現するフレームワークであるFSDAMを提案する。
FSDAMは、注意予測における競合性能を達成し、コヒーレントでコンテキストを考慮した説明を生成する。
本研究は,効果的な注意条件付き生成が限定的な監督によって達成可能であることを示し,説明可能な運転注意システムの実用的展開の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:50:30 GMT)
GeoPl@ntNet: A Platform for Exploring Essential Biodiversity Variables [5.6] GeoPl@ntNetはインタラクティブなWebアプリケーションで、Essential Biodiversity Variablesを誰でも利用できるようにする。
これにより、ヨーロッパ各地の種分布、生息地タイプ、生物多様性指標の高解像度なAI生成マップを探索することができる。
また、保護種数、侵入種数、固有種数などを含む、選択された地域に対する包括的な報告も生成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:36:44 GMT)
Text-Guided Channel Perturbation and Pretrained Knowledge Integration for Unified Multi-Modality Image Fusion [5.5] 統一モデルは、多モード画像融合のためのモード間でパラメータを共有することを目的としている。
大きなモダリティの違いは、しばしば勾配の衝突を引き起こし、性能を制限します。
本稿では,チャネル摂動と事前学習型知識統合に基づく統合多モード画像融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:22:33 GMT)
Temporal Object-Aware Vision Transformer for Few-Shot Video Object Detection [5.3] Few-shot Video Object Detection (FSVOD) は、限定ラベル付き例でビデオ中の新しいオブジェクトを検出するという課題に対処する。
提案手法は,5ショット設定で3.7%(FSVOD-500),5.3%(FSYTV-40),4.3%(VidOR),4.5(VidVRD)のAP改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:59:57 GMT)
Regret Guarantees for Linear Contextual Stochastic Shortest Path [5.1] LR-CSSPは,O(sqrtK cdot d2 |S|3 |A| B_star3 log (1/)/ell_min)$の残差を求めるアルゴリズムである。
解析の結果,LR-CSSPは連続的なコンテキスト空間を効果的に処理し,全てのエピソードが適切な時間ステップで終了することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 10:09:36 GMT)
DEMIST: \underline{DE}coupled \underline{M}ulti-stream latent d\underline{I}ffusion for Quantitative Myelin Map \underline{S}yn\underline{T}hesis [5.1] 定量的磁化転移(qMT)イメージングは、ミエリン感受性バイオマーカー、例えばプールサイズ比(PSR)を提供する
3つの相補的条件付き3次元潜在拡散モデルを用いて標準T1wおよびFLAIR画像からPSRマップを合成するDEMISTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 00:19:48 GMT)
Backdoor Attacks on Open Vocabulary Object Detectors via Multi-Modal Prompt Tuning [5.1] オープン語彙オブジェクト検出器(OVOD)は、視覚と言語を統一し、テキストプロンプトに基づいて任意のオブジェクトカテゴリを検出する。
我々は,OVODに対するバックドアアタックの最初の研究を行い,即時チューニングによって導入された新たなアタックサーフェスを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:05:31 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） (Sun, 16 Nov 2025 03:39:19 GMT)
CSV-Decode: Certifiable Sub-Vocabulary Decoding for Efficient Large Language Model Inference [4.8] CSV-Decodeは、幾何上界を用いてデコードステップごとに小さなサブ語彙を構築する新しいアプローチである。
我々の手法は語彙をオフラインでクラスタ化し、センチロイド+ラディウス境界を用いて、どのトークンが語彙から安全に省略できるかを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:02:41 GMT)
Linear time small coresets for k-mean clustering of segments with applications [4.8] 集合 $mathcalS subseteq mathbbRd$ of $n$ segments に対して $k$-means 問題を研究する。
任意の $varepsilon > 0$ に対して、$varepsilon$-coreset は $C の部分集合 $C の部分集合 mathbbRd$ であり、$D(mathcalS,X)$ を任意の $k$ に対して 1 pm varepsilon$ で近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 11:48:55 GMT)
Electron Tunneling Enhances Thermal Conductance through Metal-Insulator-Semiconductor Junctions [4.8] 金属-絶縁体-半導体接合部による界面熱伝導性を高めるため,新しい熱伝達路である電子トンネルが発見された。
我々のレターは、インターフェースエンジニアリングの必要性を回避し、熱伝導性を高めるための未調査の熱輸送機構を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:00:34 GMT)
Can Small GenAI Language Models Rival Large Language Models in Understanding Application Behavior? [4.7] 我々は、アプリケーションの振る舞いを理解するために、小型および大規模GenAI言語モデルの両方の能力を評価する。
より大規模なモデルでは全体的な精度が向上するが、我々の実験では、小型のGenAIモデルでは競争精度とリコールが維持されている。
以上の結果から,小型GenAIモデルは大規模モデルを効果的に補完し,性能と資源効率の両立を図ることが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 12:38:28 GMT)
Reaction Prediction via Interaction Modeling of Symmetric Difference Shingle Sets [4.6] 化学反応予測のための新しい機械学習モデルReaDISHを提案する。
相互作用認識機能を導入しながら、置換不変表現を学習する。
R$2$の順に平均8.76%の改善が加えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 04:36:05 GMT)
Scaling Patterns in Adversarial Alignment: Evidence from Multi-LLM Jailbreak Experiments [4.5] 大規模言語モデル(LLM)は、マルチエージェントと安全クリティカルな設定でますます運用され、モデルが逆向きに相互作用する際の脆弱性のスケールに関するオープンな疑問が提起される。
本研究は,アライメント保護にもかかわらず有害な拘束行動を引き起こす,より大規模なモデルで,より小さなモデルを体系的に緩和できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:16:33 GMT)
CellStream: Dynamical Optimal Transport Informed Embeddings for Reconstructing Cellular Trajectories from Snapshots Data [4.4] 単一セルスナップショットデータから埋め込みとセルダイナミクスを学習する新しいディープラーニングフレームワークであるCellStreamを紹介する。
既存の方法と比較して、CellStreamは時間的発達過程をしっかりとキャプチャする動的インフォームド埋め込みを生成する。
実験により, 細胞軌道の表現における最先端手法の大幅な改善が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:18:45 GMT)
Logarithmic Regret and Polynomial Scaling in Online Multi-step-ahead Prediction [4.4] 未知の線形システムに対するオンラインマルチステップ予測の問題について検討する。
条件分布理論を用いて、予測ポリシーの最適パラメータ化を将来の入力、過去の入力、過去の出力の線形関数として導出する。
多段階設定における最適カルマンフィルタに対して,オンラインアルゴリズムが対数後悔を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 05:49:44 GMT)
Deep Imbalanced Multi-Target Regression: 3D Point Cloud Voxel Content Estimation in Simulated Forests [4.3] 本研究は,高レベルなLiDAR点雲データから,低レベルなボクセル内容情報,特にボクセル内におけるターゲット占有率を推定できるかどうかを考察する。
Kernel Point Convolutions (KPConv) を用いた不均衡学習における多目的回帰手法を提案する。
本研究は,森林のニュアンスを捉える際の様々な格子表現の効果を評価するために,ボクセルサイズ(0.25～2m)の感度解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:14:13 GMT)
BhashaKritika: Building Synthetic Pretraining Data at Scale for Indic Languages [4.3] Indic言語のための合成多言語事前学習データの生成と評価に関する体系的研究を行う。
大規模な合成データセットBhashaKritikaを構築し,10言語で5つの異なる手法を用いて540Bトークンを構成する。
我々は、プロンプト命令と文書のグラウンド化の両方において、言語選択がデータ品質にどのように影響するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:08:22 GMT)
Machine Learning Framework for Efficient Prediction of Quantum Wasserstein Distance [4.2] 量子W距離を効率的に予測する機械学習フレームワークを提案する。
私たちのアプローチでは、古典的なニューラルネットワークと従来の機械学習モデルの両方を採用しています。
その結果、W距離計算の従来の数値計算法に代わる、機械学習を実用的でスケーラブルな代替手段として確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 04:07:13 GMT)
HEDGE: Hallucination Estimation via Dense Geometric Entropy for VQA with Vision-Language Models [4.1] 視覚言語モデル(VLM)は、オープンエンドの視覚的質問応答を可能にするが、幻覚に苦しむ傾向にある。
我々は、制御された視覚摂動、セマンティッククラスタリング、堅牢な不確実性メトリクスを組み合わせた幻覚検出のための統合フレームワークであるHEDGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:16:31 GMT)
Political Advertising on Facebook During the 2022 Australian Federal Election: A Social Identity Perspective [3.8] われわれは2022年のオーストラリア連邦選挙キャンペーンでFacebookとInstagramの政治広告を分析した。
主要政党は有権者の欠陥を防ぐために党派的アイデンティティを強化することに集中し、一方小政党は不満を抱いた有権者の支持を得るために問題に基づくアイデンティティを栽培した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:02:09 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） (Sun, 16 Nov 2025 06:59:56 GMT)
On Robustness of Linear Classifiers to Targeted Data Poisoning [3.3] データ中毒は、学習モデルの信頼性を損なう訓練時間の攻撃である。
強靭性の上下境界を求める手法を提案する。
提案手法の有効性を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 18:20:16 GMT)
Evolving Prompts for Toxicity Search in Large Language Models [3.3] ToxSearchは、安定的なループ内でプロンプトを進化させることで、モデルの安全性をテストする進化的フレームワークである。
実用的には有意だが減衰したクロスモデル転送を観察し,ほとんどの標的に対してほぼ半分の毒性を示す。
これらの結果から, 小型で制御可能な摂動は, 系統的な赤チーム構築に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 07:47:31 GMT)
Prompt Engineering Techniques for Context-dependent Text-to-SQL in Arabic [2.9] Ar-SParCはアラビア語のクロスドメインであり、コンテキストに依存したテキストからテキストへのデータセットである。
データセットは3,450の相互関連質問のシーケンスで構成され、各シーケンスは平均約3つの質問を含む。
我々は、GPT-3.5-turboとGPT-4.5-turboの2つの大言語モデルを用いて、Ar-SParCデータセット上で40の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 00:05:40 GMT)
Enhancing Chemistry on Quantum Computers with Fermionic Linear Optical Simulation [2.7] 我々は、受動フェルミオン線形光学素子と制御相ゲートからなる回路シミュレータを、オープンソースとして公開する。
本シミュレータは精度計算と近似確率計算の両方をサポートし,ユーザが必要に応じて精度を交換できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 02:05:16 GMT)
ProxyPrints: From Database Breach to Spoof, A Plug-and-Play Defense for Biometric Systems [2.7] ProxyPrintsは、既存の指紋認識システムに有能な生体認証をもたらす最初の実用的防御である。
ProxyPrintsは指紋スキャナとマッチングアルゴリズムの間の透明な層として機能し、スキャンされた指紋を一貫した無リンクのエイリアスに変換する。
ProxyPrintsを標準ベンチマークデータセットと商用指紋認識システムで評価し、強力なセキュリティと無効性を提供しながら、マッチング性能を保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:12:36 GMT)
Dynamic Tree Databases in Automated Planning [2.7] 本稿では,命題変数と数値変数を対象とする状態集合を圧縮する木データベースの動的変種を提案する。
古典的, 数値的計画課題における接地型, 昇降型計画における状態圧縮手法の実証評価により, 数桁の圧縮比が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:34:19 GMT)
Autonomously Designed Pulses for Precise, Site-Selective Control of Atomic Qubits [2.5] ディープニューラルネットワークは、局所制御忠実度を10倍に向上させる合成パルスを自律的に設計する。
このアプローチは、高忠実度量子ビット制御のためのAI訓練パルスコンパイルを確立し、容易に他の原子様プラットフォームに拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:34:07 GMT)
From Black Box to Bijection: Interpreting Machine Learning to Build a Zeta Map Algorithm [2.4] 機械学習による明示的ビジェクションを発見するための新しいワークフローを提案する。
概念実証として、ペア化されたダイクパス上でトランスフォーマーを訓練し、学習された注意パターンを用いてゼータマップの新たなアルゴリズム記述を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 02:17:37 GMT)
LLM4SCREENLIT: Recommendations on Assessing the Performance of Large Language Models for Screening Literature in Systematic Reviews [2.2] 我々は、系統的なレビューにおいて、関連する文献を特定するために、Gen-AIツールのパフォーマンスを評価するために伝統的なメトリクスを使用する際の問題を特定する。
主な弱点は、不均衡なデータに対して堅牢で、結果が偶然よりも優れているかどうかを直接示さないメトリクスを使用できないことであった。
ポジティブな面では、研究者や実践者や政策立案者に対する勧告が構築される優れた(評価)プラクティスを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:04:50 GMT)
OPFormer: Object Pose Estimation leveraging foundation model with geometric encoding [2.2] オブジェクト検出とポーズ推定をシームレスに統合する統合されたエンドツーエンドフレームワークを導入する。
当システムではまずCNOS検出器を用いて対象物体のローカライズを行う。
検出毎に、新しいポーズ推定モジュールOPFormerが正確な6Dポーズを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:19:52 GMT)
Practical Causal Evaluation Metrics for Biological Networks [2.0] 生物学的データから因果ネットワークを推定することは、システム生物学における重要なステップである。
我々は介入による効果を考慮に入れた指標を開発した。
提案手法では,従来の指標と比較して,異なるアルゴリズムを最適に識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 22:18:15 GMT)
DensePercept-NCSSD: Vision Mamba towards Real-time Dense Visual Perception with Non-Causal State Space Duality [2.0] 本稿では,ペア入力画像の融合による高精度かつリアルタイムな光フローと不均一性推定モデルを提案する。
提案モデルでは,高い精度と低GPU使用率を維持しながら,推論時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:17:00 GMT)
History Rhymes: Macro-Contextual Retrieval for Robust Financial Forecasting [1.9] 我々は、歴史的に類似したマクロ経済体制において、各予測を基礎づける検索強化予測フレームワークであるマクロコンテキスト検索を導入する。
AAPL (2024) と XOM (2024) の17年間のS&P 500データ(2007-2023) をトレーニングし, CV と OOD のパフォーマンスギャップを一貫して狭めている。
金融史は繰り返しではなく、しばしば韻律である」という原則を運用することにより、マクロ認識検索が分布変化の下で頑健で説明可能な予測をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:06:38 GMT)
An Evaluation of Representation Learning Methods in Particle Physics Foundation Models [1.9] 本研究は, 標準前処理, マッチングサンプリング, ジェット分類データセット上での一貫した評価プロトコルを備えた共用変圧器を用いたパーティクルクラウドエンコーダを用いた。
コントラスト(教師付き・自己監督型)、マスク付き粒子モデル、生成的再構成目標を共通の訓練体制下で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:23:47 GMT)
Conformal Online Learning of Deep Koopman Linear Embeddings [1.9] COLoKeは、ストリーミングデータからKoopman不変表現を適応的に更新するフレームワークである。
COLoKeは、新しい状態の整合性の評価から現在のクープマンモデルの整合性評価に焦点を移すコンフォメーションスタイルのメカニズムを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 20:08:48 GMT)
Which Way from B to A: The role of embedding geometry in image interpolation for Stable Diffusion [1.8] 安定拡散は, コントラスト言語-画像事前学習行列の行に対して, 置換不変性を有することを示す。
このことは、これらの埋め込みが自然にユークリッド空間内の行列としてではなく、空間内の点雲として解釈できるという新しい観察にインスピレーションを与えた。
この最適輸送問題を解くことで、埋め込み空間を通してより自然で幾何学的に滑らかな遷移を捉える埋め込みの間の最短経路(または測地線)を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:58:48 GMT)
VISAGNN: Versatile Staleness-Aware Efficient Training on Large-Scale Graphs [1.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ表現学習と幅広い現実世界のアプリケーションにおいて、非常に成功した。
より深いGNNのスケーリングは、大規模グラフのトレーニングにおいて、近隣の爆発的な問題のために課題を生じさせる。
本稿では,VISAGNN という,大規模GNN トレーニングプロセスに安定化基準を動的かつ適応的に組み込む新しい VersatIle Staleness-Aware GNN を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:25:45 GMT)
An Evaluation Framework for Network IDS/IPS Datasets: Leveraging MITRE ATT&CK and Industry Relevance Metrics [1.6] IDS/IPSを開発するための現在のAIモデル評価プラクティスは、主に精度メトリクスに焦点を当てている。
我々は、脅威知能のためのMITRE ATT&CK知識ベースを統合する新しい多次元フレームワークを提案する。
このフレームワークを9つの公開IDS/IPSデータセットに適用すると、脅威カバレッジに大きなギャップが明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:17:00 GMT)
RoCoISLR: A Romanian Corpus for Isolated Sign Language Recognition [1.6] ルーマニア語分離手話認識のための新しいコーパス(RoI SLR)を提案する。
RoCoI SLRは9000以上のビデオサンプルで構成され、複数のソースから6000近い標準化されたグルースにまたがっている。
I3D, SlowFast, Swin Transformer, TimeSformer, Uniformer, VideoMAE, PoseConv3D-under- Under consistent experimental sets。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 20:35:36 GMT)
On the Cross-lingual Transferability of Pre-trained wav2vec2-based Models [1.6] 最近提案された大規模事前学習モデルであるwav2vec 2.0は、音声データに対する大規模モデルの事前学習において重要な役割を担っている。
以前の研究は、これらのwav2vec2ベースのモデルの事前トレーニングで使用されるデータが、下流タスクにおけるモデルのパフォーマンスに影響を及ぼすことを示した。
本研究の目的は,これらのwav2vec2ベースモデルの言語間移動性を検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:09:46 GMT)
Maximizing the efficiency of human feedback in AI alignment: a comparative analysis [1.6] RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)における選好推論のための代替サンプリングと評価戦略について検討する。
我々の最高のパフォーマンス手法であるSwiss InfoGainは、プロキシ相互情報ゲインペアリングルールを備えたスイスのトーナメントシステムを採用しており、制約付きアノテーション予算において他の方法よりも大幅に優れています。
本実験は,適応的資源認識戦略が冗長性を低減し,堅牢性を向上し,嗜好学習における統計的に有意な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:55:59 GMT)
Reproducibility Report: Test-Time Training on Nearest Neighbors for Large Language Models [1.4] 大規模言語モデルにおけるテストタイムトレーニングの中心的主張を再現する(Hardt and Sun, 2024)
GPT-2 (117M, 774M), GPT-Neo (1.3B), R1-Distilled-Qwen2.5-1.5B。
実験の結果,テストタイムのトレーニングによって,The Pileのさまざまなドメインにまたがる複雑度やビット単位のメトリクスが大幅に減少することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:25:18 GMT)
Enhancing Neuro-Oncology Through Self-Assessing Deep Learning Models for Brain Tumor Unified Model for MRI Segmentation [1.4] 深層学習はベンチマークで進歩しているが、2つの問題は臨床的使用を制限する。
本研究は, ボクセルワイド不確実性に対するチャネルを持つnnUNetを増大させる不確実性を考慮したフレームワークを提案する。
脳全体のコンテキストでは、統一されたモデルが正常なデータセットとがんのデータセットを組み合わせて、脳構造のためのDSCが0.81、腫瘍のための0.86、堅牢なキー領域のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 22:13:45 GMT)
Oxytrees: Model Trees for Bipartite Learning [1.4] Oxytreesはプロキシベースのビクラスタリングモデルツリーで、相互作用行列を行および列のプロキシ行列に圧縮する。
Oxytrees は Kronecker の製品カーネルを葉に用いた線形モデルを採用しており、結果としてより浅い木が生まれ、より高速な訓練が行われている。
我々は、最先端の二群林と比較して、訓練時間の最大30倍の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:57:13 GMT)
SeedAIchemy: LLM-Driven Seed Corpus Generation for Fuzzing [1.4] SeedAIchemyは、インターネットから利用可能なファイルを収集するための異なるアプローチを実装する5つのモジュールで構成されている。
5つのモジュールのうち4つは、大きな言語モデル(LLM)を使用して、コーパスの品質を最大化するために設計された検索用語を構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 04:24:03 GMT)
Improving Direct Persian-English Speech-to-Speech Translation with Discrete Units and Synthetic Parallel Data [1.4] 直接音声音声変換(S2ST)モデルは、ソース言語とターゲット言語で大量の並列音声データを必要とする。
本稿では、ペルシャ語を英語に翻訳する直接S2STシステムと、ペルシャ・英語合成音声生成のためのパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:14:23 GMT)
Modeling Fairness in Recruitment AI via Information Flow [1.3] 人的意思決定と自動候補マッチングを統合した実世界の採用プロセスに,情報フローに基づくモデリングフレームワークを適用した。
バイアスがどこに現れるか、どのようにシステムを通して伝播するか、候補者にどのような影響を及ぼすか、などを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:01:55 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） (Sun, 16 Nov 2025 16:40:10 GMT)
Whose Narrative is it Anyway? A KV Cache Manipulation Attack [1.1] ヒストリースワッピング(History Swapping)は、KVキャッシュを操作して、ユーザ側のプロンプトを変更することなくモデル生成を操る、新しいブロックレベルの攻撃である。
この研究は、KVキャッシュが、文脈だけでなくトピックの軌跡や構造的計画もエンコードしているため、セキュリティ分析の重要なベクタであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:38:28 GMT)
Non-Monotonic S4F Standpoint Logic (Extended Version with Proofs) [1.0] 本稿では,S4Fスタンプポイント論理と呼ばれる新しい形式論を提案する。
多視点、非単調なセマンティックコミットメントを表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:17:33 GMT)
How Language Directions Align with Token Geometry in Multilingual LLMs [1.0] 我々は6つの多言語LLMについて包括的調査を行い、268の変圧器層を網羅した。
以上の結果から,第1変圧器ブロック内で言語情報が急激に分離されることが示唆された。
中国の総合モデルは16.43%のZH Match@Peakを達成する一方、英語中心のモデルは3.90%しか達成しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:36:56 GMT)
Improving the Generalisation of Learned Reconstruction Frameworks [1.0] X線CT(CT)では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が投影データをフィルタリングするために広く使われている。
グラフとグリッドの畳み込みを利用してトモグラフィーデータを処理するハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
GLMは、構造的類似性とピーク信号-雑音比の観点から、性能が定量化されるとCNNよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 18:57:13 GMT)
NFQ2.0: The CartPole Benchmark Revisited [0.9] 従来のCartPoleベンチマークで,20年前のニューラルフィッティングQ-iteration(NFQ)アルゴリズムを再検討した。
標準化されたNFQ2.0を提案し,それをCartPoleタスクに適用し,標準的な産業コンポーネントをベースとした実世界のシステム構築に集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:25:19 GMT)
Through-Foliage Surface-Temperature Reconstruction for early Wildfire Detection [0.9] 本稿では,信号処理と機械学習を組み合わせることで,森林植生を排除し,地表温度を復元する新しい手法を提案する。
私たちの目標は、無人ドローンによる完全自動空中火災監視を可能にすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 12:25:00 GMT)
Auto-encoder model for faster generation of effective one-body gravitational waveform approximations [0.9] 本稿では,アライメントスピンSEOBNRv4インスピリアルリングダウン波形の生成を高速化するための条件付き変分自動エンコーダモデルを提案する。
我々のモデルは平均速度4.46msで0.1秒で100の波形を生成することができる。
これは、lalsimulationのネイティブSEOBNRv4実装よりも2～3桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:18:37 GMT)
TSB-HB: A Hierarchical Bayesian Extension of the TSB Model for Intermittent Demand Forecasting [0.9] 断続的な需要予測は、希薄な観測、コールドスタートアイテム、不定形化などによって、ユニークな課題を生んでいる。
ディープラーニングモデルはこれらの制限に対処するが、大きなデータセットと解釈可能性の犠牲を必要とすることが多い。
本稿では,TSBの階層的ベイズ拡張であるTSB-HBを紹介する。
この枠組みは古典的指数的滑らか化を一般化する完全生成的かつ解釈可能なモデルをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:24:33 GMT)
DPVO-QAT++: Heterogeneous QAT and CUDA Kernel Fusion for High-Performance Deep Patch Visual Odometry [0.8] 本稿では,DPVO-QAT++ (DPVO-QAT++: Heterogeneous QAT and Kernel Fusion for High-Performance Deep Patch Visual Odometry)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:38:25 GMT)
Evidence of Phase Transitions in Small Transformer-Based Language Models [0.8] 大規模言語モデル(LLM)における創発的能力の起源として相転移が提案されている。
相転移は大きなモデルに固有のものなのか、それとも小さなトランスフォーマーベースの言語モデルでも観察できるのか?
その結果, 相転移再構成は言語モデルトレーニングの一般的な特徴であり, モデストモデルにおいても観察可能であり, コヒーレンスの発生とともに驚くほど早く発生することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 20:37:12 GMT)
XAI-Driven Deep Learning for Protein Sequence Functional Group Classification [0.8] 本研究では,タンパク質データバンク(PDB)由来のタンパク質配列の機能的グループ分類のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
4つのアーキテクチャが実装された: Convolutional Neural Network (CNN)、Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)、CNN-BiLSTM hybrid、CNN with Attention。
CNNは91.8%の検証精度を達成し、局所的なモチーフ検出の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 18:10:42 GMT)
Quantifying Distribution Shift in Traffic Signal Control with Histogram-Based GEH Distance [0.7] 本稿では,交通シナリオを需要ヒストグラムとして表現し,分散シフトを定量化する手法を提案する。
NEMAアクティベートコントローラと強化学習コントローラの両方を用いて,20のシミュレーションシナリオに対するアプローチを検証する。
全体として、この手法は、以前公表した手法よりも分散シフトによる性能劣化を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 11:05:02 GMT)
Telekommunikationsüberwachung am Scheideweg: Zur Regulierbarkeit des Zugriffes auf verschlüsselte Kommunikation [0.7] MessengerサービスとVoice over IP電話は、従来の電話サービスとますます競合している。
この技術によって実現された強力なエンドツーエンド暗号化の使用は、法執行機関に問題を引き起こしている。
本論では,暗号化通信において,関係する技術関係者の協力義務がいかに適切に規制されるか,という問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:29:56 GMT)
Knowledge is Overrated: A zero-knowledge machine learning and cryptographic hashing-based framework for verifiable, low latency inference at the LHC [0.7] 低レイテンシイベント選択(トリガー)アルゴリズムは、LHC(Large Hadron Collider)操作の必須コンポーネントである。
現代の機械学習(ML)モデルは、分類器として優れたオフラインパフォーマンスを示している。
このような大きなモデルに対する推論は、LHCにおける40textMHz$オンライン遅延制約を満たさない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:31:35 GMT)
DIVIDE: A Framework for Learning from Independent Multi-Mechanism Data Using Deep Encoders and Gaussian Processes [0.7] DIVIDEは、独立した生成因子を不確実性と組み合わせた効果から切り離すフレームワークである。
分類画像パッチと非線形空間場を組み合わせた合成データセット上で実証した。
このフレームワークは、機械的、電磁的、光学的応答が共存する多機能データセットに自然に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:22:59 GMT)
Quantum Hyperdimensional Computing: a foundational paradigm for quantum neuromorphic architectures [0.6] 本稿では,量子超次元コンピューティング(QHDC)について紹介する。
古典的手法である超次元計算(HDC)のコア演算が,QCのネイティブ演算に対して顕著なエレガンスと直接対応を持つ写像であることを示す。
本稿では、シンボリックなアナロジー推論と教師付き分類タスクによって検証された、このフレームワークの最初の実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:01:56 GMT)
Attention-Enhanced Convolutional Autoencoder and Structured Delay Embeddings for Weather Prediction [0.6] 本研究は,短距離気象予測のための効率的なリダクション・オーダー・モデリング(ROM)フレームワークを提案する。
大規模な計算リソースを必要とする最近のAI駆動モデルとは異なり、我々のフレームワークは適切な精度を確保しながら効率を優先する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:53:27 GMT)
Scalable Hierarchical AI-Blockchain Framework for Real-Time Anomaly Detection in Large-Scale Autonomous Vehicle Networks [0.6] 既存のセキュリティスキームでは、車両の大規模ネットワークの10ms未満の異常検出と分散調整ができない。
本稿では,リアルタイムな局所脅威検出と分散協調操作を分離する3層ハイブリッドセキュリティアーキテクチャであるHAVENを紹介する。
エッジ上の光アンサンブル異常検出モデル、Byzantine-fault-tolerant Federated Learningを使用して、地域規模の脅威インテリジェンスを集約する、重要なセキュリティ調整を保証するための選択されたブロックチェーンメカニズムが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:30:46 GMT)
Hierarchical Adaptive Consensus Network: A Dynamic Framework for Scalable Consensus in Collaborative Multi-Agent AI Systems [0.6] 本稿では,マルチエージェントシステムにおけるコンセンサス戦略のための3層アーキテクチャを紹介する。
第1のレイヤは、複数のローカルエージェントクラスタの信頼性に基づく投票結果を収集します。
第2のレベルは、クラスタ横断的な知識共有と動的タイムアウトを通じてクラスタ間通信を容易にする。
第3のレイヤは、グローバルなオーケストレーションフレームワークを使用することで、システム全体の調整と最終的な調停を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:09:15 GMT)
Counting Through Occlusion: Framework for Open World Amodal Counting [0.5] 階層的マルチモーダルガイダンスにより、隠蔽対象の特徴を明示的に再構築するアモーダルカウントフレームワークであるCountOCCを提案する。
また、注目空間における一貫性を強制する視覚的同値性目標を導入し、同一シーンの隠蔽と非隠蔽の両方が空間的に整合した勾配に基づく注目マップを生成することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:37:54 GMT)
Interpretable Fine-Gray Deep Survival Model for Competing Risks: Predicting Post-Discharge Foot Complications for Diabetic Patients in Ontario [0.4] CRISPNAM-FGと呼ばれる本質的に解釈可能な生存モデルを提案する。
提案手法はファイン・グレイの定式化による累積入射関数の予測を行い,高い予測力を実現する。
糖尿病患者の足の合併症を予測するために,いくつかのベンチマークデータセット上でモデルを検証し,本モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 01:07:57 GMT)
Sdim: A Qudit Stabilizer Simulator [0.3] そこで我々は,すべての次元に対するQudit安定化シミュレータの初のオープンソース実現について紹介する。
既存の状態ベクトルシミュレーションに対する正当性を実証し、量子回路の評価とサンプリングにおける性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:03:52 GMT)
Llamazip: Leveraging LLaMA for Lossless Text Compression and Training Dataset Detection [0.2] この研究は、LLaMA3言語モデルの予測能力に基づいた新しいテキスト圧縮アルゴリズムであるLlamazipを紹介する。
Llamazipは、モデルを予測できないトークンのみを格納し、データの整合性を損なうことなく、ストレージ効率を最適化することで、大幅なデータ削減を実現する。
圧縮以外にも、Llamazip氏は、ドキュメントが言語モデルのトレーニングデータセットの一部であるかどうかを識別する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:51:04 GMT)
Real-Time Drivers' Drowsiness Detection and Analysis through Deep Learning [0.1] 運転中の眠気は、あらゆる個人にとって命の危険であり、他のドライバーの安全に影響を及ぼす可能性がある。
本研究では,ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)とOpenCVを用いたリアルタイムドライバの眠気検知システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:39:17 GMT)
Falsely Accused: How AI Detectors Misjudge Slightly Polished Arabic Articles [0.1] 多くのAI検出モデルが、人工知能(AI)によって作成された記事の存在に対抗して開発された。
人間が書いた記事がAIによってわずかに洗練されている場合、これらのAI検出モデルの限界決定にシフトが発生する。
この誤分類は、AI盗作の著者を誤って非難し、AI検出器モデルの信頼性を損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 00:15:40 GMT)
QPU Micro-Kernels for Stencil Computation [0.1] ステンシルノードの更新とモンテカルロ推定の返却を行う浅い量子回路。
計算ステンシル上で明示的に離散化された部分微分方程式(PDE)の解法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 14:24:52 GMT)
Edge Machine Learning for Cluster Counting in Next-Generation Drift Chambers [0.0] エッジ(あるいはセルレベルの読み出し)での機械学習は、高粒度ドリフトチャンバーのオフ検出器データレートを劇的に削減することができる。
将来のドリフトチャンバーのリアルタイム読み出しにおけるクラスタカウントのための機械学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:00:27 GMT)
Charge-state stability of single NV centers in HPHT-type IIa diamond [0.0] 弱ドープHPHT IIaダイヤモンドにおける個々の窒素空孔中心の電荷-状態安定性について検討した。
印加電界と光励起がNV電荷変換を協調的に制御する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 13:25:15 GMT)
X-VMamba: Explainable Vision Mamba [0.0] State Space Models (SSM) は、シーケンスモデリングのためのTransformerの強力な代替品として登場した。
本稿では,入力シーケンスの異なる部分(トークンやパッチ)がSSMの内部状態にどのように影響するかを定量化する,可制御性に基づく解釈可能性フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、すべてのドメインにわたるSSMの統一的で基礎的な解釈可能性パラダイムとして、制御可能性分析を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:18:12 GMT)
Vortex states and entanglement properties in multiphoton pair production [0.0] 2レベルモデルによる円偏光場における多光子対の生成について検討する。
生成粒子の運動量分布には明らかな離散的な環構造があり、環半径はエネルギー保存によって吸収される光子の数によって主に制御される。
また, 生成粒子間のスピンの絡み合いについて検討し, 粒子の逆運動量の増加に伴い, 絡み合いが強くなることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 06:27:46 GMT)
Verified Implementation of GRAPE Pulse Optimization for Quantum Gates with Hardware-Representative Noise Models [0.0] ゲートの忠実さは、実用的な量子計算を制限する主要なボトルネックである。
GraPE最適化パルスは、標準ガウスパルスと比較して77$times$のシミュレーションゲート誤差を低減させる。
このフレームワークの信頼性は659のテストスイート(59%のコードカバレッジ)とNASA JPL Power-of-10の安全クリティカルコーディング標準への準拠によって保証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 22:07:57 GMT)
The role of interaction in matter wave optics with motional states [0.0] 物質波光学はしばしばフォトニクスの線形アナログと見なされる。
超低温の量子気体では、相互作用は本質的であり、運動的および光学的エネルギースケールに匹敵する、あるいは超越することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:48:04 GMT)
The role of averages in CV-QKD over fast fading channels [0.0] この研究は、自由空間通信リンクで典型的に見られる高速フェーディングチャネル上の連続可変量子鍵分布プロトコルの研究を示す。
2つの盗聴モデルが集団攻撃下でのセキュリティを評価すると考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 18:11:15 GMT)
The Unspoken Crisis of Learning: The Surging Zone of No Development [0.0] 本稿では,P2P 指導フレームワークのレンズを通して,Vygotsky's Zone of Proximal Development (ZPD)を再検討する。
仮設足場と永住性デジタルメディエーションの出現現象を対比することにより、ZNDの概念を導入している。
この論文は、生産的な闘争、自己統制、第一原理推論は持続的な学習に不可欠であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:03:26 GMT)
The Probabilistic Foundations of Surveillance Failure: From False Alerts to Structural Bias [0.0] 現代の監視は、何千もの属性の集団をしきい値ルールを使ってスクリーニングする、指数関数的に難しい問題に直面している。
スクリーニング信頼性の基本的な確率的限界を同定する。
不平等な監視露光は失敗を増大させ、構造バイアスを数学的に避けられないものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 05:13:24 GMT)
Stochastic Predictive Analytics for Stocks in the Newsvendor Problem [0.0] 本研究では,特定の需要分布を仮定せずに在庫の動的分布を経時的に記述するモデルを構築した。
本研究では,大規模電子市場における実世界データを用いたモデルの性能評価を行い,実際の予測シナリオでの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 00:19:49 GMT)
Stability of intrinsic localized modes on the lattice with competing power nonlinearities [0.0] 競合するパワー (p,q) が 2 = p q を満たす離散非線形シュロディンガー方程式を研究する。
すべての固有のローカライズドモードはコンパクトであり、コードによって分類することができる。
我々は、符号定値大状態と符号交代小状態の重ね合わせの組み合わせからなるスペクトル安定符号を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:31:39 GMT)
Small clusters of He atoms in finite-cutoff EFT [0.0] 4ドルHe原子の小さなクラスターは、少数の量子系において普遍的な現象を探索するためのパラダイム的な設定を提供する。
有限カットオフ実効場理論フレームワーク内の数$4$He系について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 10:19:15 GMT)
Self-Attention as Distributional Projection: A Unified Interpretation of Transformer Architecture [0.0] コーパスレベルの共起統計データをシーケンスコンテキストに投影することで自己注意が生じることを示す。
我々の分析は、トランスフォーマーアーキテクチャの特定の代数形式がこれらの射影原理から従うことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 02:25:04 GMT)
Physics-Constrained Adaptive Neural Networks Enable Real-Time Semiconductor Manufacturing Optimization with Minimal Training Data [0.0] 半導体産業は、極紫外(EUV)リソグラフィー最適化の計算危機に直面している。
本稿では,電磁近似を自動的に校正する物理制約付き適応学習フレームワークを提案する。
パターン毎のトレーニングサンプルは50点に過ぎず,一貫したサブナノメータEPE性能(0.664-2.536nm範囲)を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:40:57 GMT)
Perturbing Best Responses in Zero-Sum Games [0.0] このようなオラクルを用いることで、両方のアルゴリズムの繰り返し回数を減らすことが示される。
実用性摂動は計算的に要求されているが、純粋な戦略がより内部構造を持つゲームにおいて、有効性を効率的に摂動できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 09:30:15 GMT)
Optimal Foraging in Memory Retrieval: Evaluating Random Walks and Metropolis-Hastings Sampling in Modern Semantic Spaces [0.0] 現代の埋め込みは、観察された人間の行動にマッチするアルゴリズムを表現できるかどうかを考察する。
これらの埋め込み空間上のランダムウォークは、最適な採餌とMVTと整合した結果をもたらす。
驚くべきことに、新しいクラスタの戦略的受容と拒絶をモデル化する適応アルゴリズムであるMetropolis-Hastingsサンプルを導入しても、人間の行動と一致しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 20:08:29 GMT)
Opinion Mining and Analysis Using Hybrid Deep Neural Networks [0.0] 本稿では、双方向ゲート再帰ユニット(BGRU)とLSTM(Long Short-term memory)レイヤを組み合わせたハイブリッドディープニューラルネットワークモデルを導入し、感情分析を改善する。
私たちのモデルは、ネガティブな感情をリコールする際の注目すべき改善を示し、86%(バランスの取れていないデータセット)から96%(バランスのとれたデータセット)にエスカレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:04:44 GMT)
Nonlocal action in Everettian Quantum Mechanics [0.0] 一般的な見方では、エベレット量子力学(EQM)は、距離の非局所的な作用を避けるため局所的な理論である。
このような変化は非局所的行動とみなすべきであり、つまりEQMは結局局所的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 00:47:52 GMT)
Moments of quantum channel ensembles [0.0] 我々は、量子チャネルのアンサンブルのためのモーメント演算子を計算する理論的枠組みを開発する。
アンサンブル間の階層を導出することにより、チャンネル$t$-designsのような有用な概念を定義する。
我々は、モーメント演算子のノルムを減少させる様々な種類のノイズを示す理論的および数値的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:36:43 GMT)
LLM Reinforcement in Context [0.0] LLMジェイルブレイク確率は、ユーザ入力や会話の長さに応じて増加することが研究で示されている。
ユーザ入力長とともにスケールするアライメントを強化する方法に関して、適切な研究が欠如している。
この問題に対する解決策として割り込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:24:42 GMT)
Knowledge Graph Construction for Stock Markets with LLM-Based Explainable Reasoning [0.0] 株式市場は本質的に複雑で、企業、セクター、金融指標間の相互依存関係がある。
本稿では, 株式市場, モデリング会社, セクター, 株価指標, 財務諸表, 企業間関係に特化して設計された知識グラフスキーマを提案する。
提案手法はマルチホップ推論とリレーショナルクエリを可能にし,複雑な財務問題に対する説明可能な,詳細な回答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:49:09 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） (Sun, 16 Nov 2025 17:21:02 GMT)
Giant number-parity effect and scalable spin squeezing in Luttinger liquids [0.0] 有限サイズの量子スピン系は対称性破壊場の適用により磁化可能であることを示す。
対称性を破るフィールドをオフにすることで準備された状態は、半数学的にスケーラブルなスピンスクイーズを表示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 19:23:25 GMT)
Full counting statistics for boundary driven transport in presence of correlated gain and loss channels [0.0] 相関した利得と損失チャネルを慎重に設計した境界駆動型フリーフェルミオン格子を考える。
相関したゲインロスとそれらの局所的な差は、非相互性の出現である。
我々の研究は、境界駆動システムにおける工学的散逸器の重要性に関する興味深い洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 10:24:06 GMT)
FERMI-ML: A Flexible and Resource-Efficient Memory-In-Situ SRAM Macro for TinyML acceleration [0.0] FERMI-MLは、混合精度のTinyMLワークロードをサポートするMemory-In-Situマクロである。
65nmでは350MHz、0.9Vでは1.93TOPS、エネルギー効率は364TOPS/Wとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 10:39:42 GMT)
Evaluating Embedding Generalization: How LLMs, LoRA, and SLERP Shape Representational Geometry [0.0] 本研究では,SLERPモデルがタスク固有適応によって導入された超特殊化を緩和する程度について検討する。
モデルの4つのファミリを比較する: ゼロから訓練された非LLMエンコーダ、パラメータ係数法(LoRA)に適応したLLMベースのエンコーダ、LoRAを用いたLLMベースのエンコーダ、ベースウェイトにマージしたモデルスープ、および同じLoRA適応LLMはチェックポイントやステージをまたいだSLERPを用いてマージされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:28:06 GMT)
Evaluating Autoformalization Robustness via Semantically Similar Paraphrasing [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自動形式化のための強力なツールとして登場した。
最近の研究により、LLMはパラフレーズ自然言語(NL)入力に敏感であることが判明した。
意味論的に類似したNL文を持つ形式的証明を生成するLLMのロバスト性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 21:25:59 GMT)
Enhancing Machine Learning Model Efficiency through Quantization and Bit Depth Optimization: A Performance Analysis on Healthcare Data [0.0] 本研究の目的は,量子化とビット深度最適化技術を実装することで,複雑な学習モデルを最適化することである。
2つの医学データセットをケーススタディとして、ロジスティック回帰(LR)機械学習モデルを適用した。
その結果、時間的複雑性は著しく低下し、モデル精度は最適化後の最小値に留まった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 12:08:18 GMT)
Enhancing LLM Code Generation Capabilities through Test-Driven Development and Code Interpreter [0.0] 我々は、Bengaliのプロンプトによるコード生成のベースライン精度を改善し、全体的な精度を85%向上させる新しいアプローチを導入する。
我々のアプローチは微調整を必要とせず、同じ家系の最小モデルでさえ、最大のモデルと比較して最大98%の精度が得られることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:05:11 GMT)
Efficient Adversarial Malware Defense via Trust-Based Raw Override and Confidence-Adaptive Bit-Depth Reduction [0.0] 敵防衛の最近の進歩は強い堅牢性の向上を示している。
4倍から22倍までの計算オーバーヘッドは、数百万のサンプルを毎日処理するプロダクションシステムにとって大きな課題となる。
信頼適応型TROと信頼適応型ビット深度削減を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
提案手法は1.76倍の計算オーバーヘッドを達成し,最先端のスムージングディフェンスよりも2.3倍改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:21:44 GMT)
Dissipative Dynamics of Charged Graphene Quantum Batteries [0.0] 4レベルスピンバレー系としてモデル化されたグラフェン系量子電池の消散動力学について検討した。
振幅減衰は、エネルギー損失を誘導する一方で、有限エルゴトロピーで非受動的定常状態を安定化させることができるのに対し、純粋な復調はコヒーレンスと作業抽出を抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:03:57 GMT)
Cryptocurrency Portfolio Management with Reinforcement Learning: Soft Actor--Critic and Deep Deterministic Policy Gradient Algorithms [0.0] 本稿では,暗号通貨ポートフォリオ管理のための強化学習ベースのフレームワークを提案する。
我々は,Soft Actor-Critic(SAC)アルゴリズムとDeep Deterministic Policy Gradient(DDPG)アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 03:43:24 GMT)
Convolutional Model Trees [0.0] 画像上に定義された関数のサンプルに適合するモデルツリーの森を作成する方法について述べる。
画像の画素、超平面の係数、葉の関数の係数の1-to-1対応は、より大きな歪みに対処する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 18:31:29 GMT)
Comparison of Mathematical Models for Subscription Services Using Optimization Problems and Quantum Information Theory -Feasibility of Implementing Optimization Problem Algorithms on Quantum Computers- [0.0] 本研究の目的は、量子情報理論に基づいて、無形商品の定期購読サービスの設計理論を構築することができるかどうかを検討することである。
標準経済学からの最適成長理論に基づく最適化問題を用いた定期購読サービスの数学的モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 05:14:09 GMT)
BridgeEQA: Virtual Embodied Agents for Real Bridge Inspections [0.0] BridgeEQAは、専門家の検査報告書に基づいた2,200のオープン語彙の質問応答ペアのベンチマークである。
画像ベースのシーングラフ上での逐次ナビゲーションとしてインスペクションを定式化するEmbodied Memory Visual Reasoning (EMVR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 16:30:38 GMT)
Benign Overfitting in Linear Classifiers with a Bias Term [0.0] 完全補間ノイズデータにもかかわらず,多数のパラメータを持つ機械学習モデルはよく一般化されていることを示す。
偏見項の存在は、一般化に必要なデータの共分散構造に新たな制約をもたらす。
この研究は、良性過剰適合のより完全な図面を提供し、偏見項が良い一般化に必要な条件に対する非自明な影響を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:59:36 GMT)
An Error Correctable Implication Algebra for a System of Qubits [0.0] 我々は、ルカシエヴィチ論理を、量子ビット系上の含意代数の実行可能なシステムとして提示する。
この結果から,3つの値を持つLukasiewicz論理を任意の量子誤差補正安定化符号の安定化空間に埋め込むことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 20:35:44 GMT)
Adaptive Focus Memory for Language Models [0.0] 本稿では、過去のメッセージを3つの忠実度レベルのうちの1つに割り当てる動的コンテキストマネージャであるAdaptive Focus Memory(AFM)を紹介する。
AFMは、厳格なトークン予算の下で、対話の安いトレースを保ちながら、最も関連するターンに対して高い忠実度を優先しながら、時系列的にメッセージをパックする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:52:32 GMT)
Adaptive Dual-Layer Web Application Firewall (ADL-WAF) Leveraging Machine Learning for Enhanced Anomaly and Threat Detection [0.0] 本稿では,異常検出と脅威検出の精度を高めるための適応型デュアルレイアWAFを提案する。
ADL WAFは99.88%の検出精度と100%の精度を実現し、異常検出を著しく向上させ、偽陽性を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 15:24:15 GMT)
AI and Supercomputing are Powering the Next Wave of Breakthrough Science - But at What Cost? [0.0] 私たちは、AIとHPCがどのように相互作用し、27分野にわたる研究結果を形成するかを特定します。
2つの技術を組み合わせた論文は、新しい概念を導入する確率が最大3倍になる。
発見の未来は、アルゴリズムや計算だけでなく、世界がいかにトランスフォーメーションツールを共有するかにもかかっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 17:02:27 GMT)
A Multicollinearity-Aware Signal-Processing Framework for Cross-$β$ Identification via X-ray Scattering of Alzheimer's Tissue [0.0] この研究は、クロス・ドル構造包含物を特定するための3段階の分類フレームワークを開発する。
病理組織中のヒト脳組織のX線散乱測定は、病理組織間相互作用の構造的シグネチャをコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 04:45:04 GMT)
$\mathcal{PT}$-like phase transitions from square roots of supersymmetric Hamiltonians [0.0] 非エルミート系における$mathcalPT$-like相転移を実現するための一般的なフレームワークを導入する。
この研究は非エルミート物理学と超対称性の新たな関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Nov 2025 23:38:51 GMT)