Qwen3-VL Technical Report [153.4] Qwen3-VLは、これまでで最も有能な視覚言語モデルであり、幅広いマルチモーダルベンチマークで優れた性能を実現している。
最大256Kトークンのインターリーブコンテキストをサポートし、テキスト、画像、ビデオをシームレスに統合する。
Qwen3-VLは3つの中核柱を提供する: (i) 非常に強い純粋テキスト理解、いくつかのケースにおいて同等のテキストのみのバックボーンを超える、 (ii) テキスト入力とインターリーブされたマルチモーダル入力の両方に256Kのネイティブウィンドウを持つ堅牢な長期理解、 (iii) シングルイメージ、マルチイメージ、ビデオタスクをまたいだ高度なマルチモーダル推論。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:59:08 GMT)
DR Tulu: Reinforcement Learning with Evolving Rubrics for Deep Research [152.2] ディープ・リサーチ・モデルは、多段階の研究を行い、長文でよく理解された回答を生成する。
ほとんどのオープンディープリサーチモデルは、検証可能な報酬を伴う強化学習を通じて、短い形式のQAタスクで訓練されている。
我々は、オープンエンドで長期のディープリサーチのために直接訓練された最初のオープンモデルであるDeep Research Tulu (DR Tulu-8B)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:52:10 GMT)
Seeing without Pixels: Perception from Camera Trajectories [111.7] 本研究では,カメラの軌跡を共同埋め込み空間に投影する専用エンコーダであるCamFormerを学習するための対照的な学習フレームワークを提案する。
一見単純さとは裏腹に、カメラの軌跡はビデオコンテンツを明らかにするための極めて重要な信号である。
本研究は,映像コンテンツを知覚するための軽量で頑健で多目的なモダリティとしてカメラ軌道を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:57:01 GMT)
ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool Orchestration [110.2] 私たちは、他のモデルやさまざまなツールを管理する小さなオーケストレータが、どちらもインテリジェンスの上限を押し上げることができることを示しています。
インテリジェントなツールをコーディネートする,小さなオーケストレータのトレーニング方法であるToolOrchestraを紹介する。
ToolOrchestraを使うことで、従来のツール使用エージェントよりも低コストで精度の高い8BモデルであるOrchestratorを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:59:46 GMT)
FAIM: Frequency-Aware Interactive Mamba for Time Series Classification [87.8] 時系列分類(TSC)は、環境モニタリング、診断、姿勢認識など、多くの実世界の応用において重要である。
本稿では,周波数対応対話型マンバモデルであるFAIMを提案する。
FAIMは既存の最先端(SOTA)手法を一貫して上回り、精度と効率のトレードオフが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:36:33 GMT)
PFF-Net: Patch Feature Fitting for Point Cloud Normal Estimation [81.9] 点雲の頑健な正規推定のための特徴抽出の新しいアイデアを提案する。
我々は、様々なデータやジオメトリに対して適切なパッチサイズを選択する問題に対処するために、異なる近傍サイズのマルチスケール特徴の融合を利用する。
マルチスケールの特徴を集約した近似戦略により,各局所パッチのスケール適応を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:12:14 GMT)
When Robots Obey the Patch: Universal Transferable Patch Attacks on Vision-Language-Action Models [81.8] VLA(Vision-Language-Action)モデルは敵の攻撃に弱いが、普遍的かつ移動可能な攻撃は未発見のままである。
UPA-RFAS(Universal Patch Attack via Robust Feature, Attention, and Semantics)は、単一の物理的パッチを共有機能空間で学習する統合フレームワークである。
多様なVLAモデル、操作スイート、物理実行の実験は、UPA-RFASがモデル、タスク、視点を一貫して移行していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:16:32 GMT)
Which Layer Causes Distribution Deviation? Entropy-Guided Adaptive Pruning for Diffusion and Flow Models [77.6] EntPrunerは、拡散およびフローモデルのためのエントロピー誘導自動プログレッシブプルーニングフレームワークである。
DiTモデルとSiTモデルの実験はEntPrunerの有効性を示し、最大2.22$times$推論スピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:20:48 GMT)
You Can Trust Your Clustering Model: A Parameter-free Self-Boosting Plug-in for Deep Clustering [73.5] DCBoostはパラメータフリーのプラグインで、現在のディープクラスタリングモデルのグローバルな特徴構造を強化するように設計されている。
本手法は, クラスタリング性能を効果的に向上することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:16:36 GMT)
Co-Training Vision Language Models for Remote Sensing Multi-task Learning [68.2] 視覚言語モデル(VLM)は、RS画像理解、グラウンド化、超高解像度(UHR)画像推論において有望な結果を得た。
本稿では,RSMTLのための簡易かつ柔軟なVLMベースラインであるRSCoVLMを提案する。
本稿では、RS画像に固有の多様な画像スケールに対処する、統一された動的解像度戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:55:07 GMT)
BRIDGE: Building Representations In Domain Guided Program Verification [67.4] BRIDGEは、検証をコード、仕様、証明の3つの相互接続ドメインに分解する。
提案手法は, 標準誤差フィードバック法よりも精度と効率を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:39:19 GMT)
LaGen: Towards Autoregressive LiDAR Scene Generation [67.0] 私たちはLaGenを紹介します。これは私たちの知る限り、長い水平LiDARシーンのフレーム・バイ・フレームの自動回帰生成が可能な最初のフレームワークです。
LaGenは、単一フレームのLiDAR入力を出発点として、バウンディングボックス情報を条件として有効活用して、高忠実な4Dシーンポイントクラウドを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:39:16 GMT)
$\mathcal{E}_0$: Enhancing Generalization and Fine-Grained Control in VLA Models via Continuized Discrete Diffusion [65.8] 本稿では、量子化されたアクショントークンを反復的にデノケーションするアクション生成を定式化する、連続的な離散拡散フレームワークであるE0を紹介する。
E0は14の多様な環境において最先端のパフォーマンスを達成し、平均して10.7%強のベースラインを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:14:20 GMT)
AI4X Roadmap: Artificial Intelligence for the advancement of scientific pursuit and its future directions [65.4] 我々は、生物学、化学、気候科学、数学、材料科学、物理学、自動運転研究所、非伝統的コンピューティングにまたがるAI可能な科学を考察する。
多様な信頼性のあるデータの必要性、伝達可能な電子構造と原子間モデル、AIシステムがエンドツーエンドの科学合成に統合される。
ドメイン全体にわたって、大規模な基礎モデル、アクティブラーニング、自動運転車研究所が、予測と検証の間のループを閉じる方法について強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:10:28 GMT)
Beyond Confidence: Adaptive and Coherent Decoding for Diffusion Language Models [64.9] コヒーレントコンテキストデコーディング(Coherent Contextual Decoding, CCD)は、2つのコアイノベーションに基づいて構築された新しい推論フレームワークである。
CCDは、歴史的文脈を活用してシーケンスコヒーレンスを高める軌道修正機構を採用している。
拡散ステップに基づく厳密なアロケーションの代わりに,各ステップのアンマスク予算を動的に調整する適応型サンプリング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:49:48 GMT)
AerialMind: Towards Referring Multi-Object Tracking in UAV Scenarios [64.5] UAVシナリオにおける最初の大規模RMOTベンチマークであるAerialMindを紹介する。
我々は、革新的な半自動協調型エージェントベースラベリングアシスタントフレームワークを開発した。
また,視覚言語表現学習を協調的に強化する新しい手法であるHawkEyeTrackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:44:27 GMT)
Sequence-Adaptive Video Prediction in Continuous Streams using Diffusion Noise Optimization [63.4] 本稿では,事前学習した拡散モデルをビデオストリームに継続的に適応させる手法を提案する。
拡散雑音最適化(SAVi-DNO)を用いた逐次適応映像予測手法について
実験により,Ego4DとOpenDV-YouTubeの長いビデオ上でのFVD,SSIM,PSNR測定値に基づく性能向上が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:28:59 GMT)
Connecting the Dots: Training-Free Visual Grounding via Agentic Reasoning [63.1] GroundingAgentは、タスク固有の微調整なしで動作するビジュアルグラウンドティングフレームワークである。
広く使用されているベンチマークでは、平均ゼロショットグラウンドの精度は65.1%である。
また、強い解釈可能性を提供し、各推論ステップを透過的に照らす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:38:35 GMT)
CtrlVDiff: Controllable Video Generation via Unified Multimodal Video Diffusion [62.0] 統合拡散フレームワークにおける映像理解と制御可能な映像生成という2つの課題に対処する。
CtrlVDiffは、Hybrid Modality Control Strategy(HMCS)で訓練された統合拡散モデルであり、深度、正規度、セグメンテーション、エッジ、グラフィックベースの内在性(アルベド、粗さ、金属)から特徴を導出し、融合する。
理解と生成のベンチマーク全体にわたって、CtrlVDiffは優れた制御性と忠実さを提供し、レイヤワイズな編集(リライティング、材料調整、オブジェクト挿入)と最先端のベースラインを越えながら、いくつかのモダリティが利用できない場合の堅牢性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:27:11 GMT)
EWE: An Agentic Framework for Extreme Weather Analysis [61.1] Extreme Weather Expert (EWE)は、このタスクに特化した最初のインテリジェントエージェントフレームワークである。
EWEは、知識誘導計画、クローズドループ推論、およびドメイン調整された気象ツールキットを通じて、専門家の可視化をエミュレートする。
進展を触媒するため、我々は103のハイインパクトイベントをキュレートしたデータセットを含む、この新興分野の最初のベンチマークを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:37:25 GMT)
Inversion-Free Style Transfer with Dual Rectified Flows [57.0] 本稿では,2つの修正フローに基づく新しいテキスト変換自由なスタイル転送フレームワークを提案する。
提案手法は,コンテントとスタイルのトラジェクトリを並列に予測し,動的中間点を通して融合する。
様々なスタイルやコンテンツにまたがる一般化を実証し、効果的かつ効率的なスタイル転送パイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:28:51 GMT)
PPBoost: Progressive Prompt Boosting for Text-Driven Medical Image Segmentation [56.2] PPBoostは弱いテキスト由来の信号を強く、空間的に接地された視覚的プロンプトに変換する。
画像やピクセルレベルのセグメンテーションラベルを持たない厳格なゼロショット方式で動作する。
テキストや視覚的にプロンプトされたベースラインよりも、Diceと正規化されたSurface Distanceを一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:49:44 GMT)
A Unified Understanding of Offline Data Selection and Online Self-refining Generation for Post-training LLMs [55.9] 最適化の観点から、オフラインデータ選択とオンラインセルフリファインディング世代に取り組みます。
両レベルデータ選択フレームワークの有効性を理論的に初めて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:48:33 GMT)
Monet: Reasoning in Latent Visual Space Beyond Images and Language [55.4] 視覚的推論を推し進める上で有効なパラダイムとして「画像で考える」が登場している。
既存の方法は、人間のような抽象的な視覚的思考に欠ける。
Monetは、マルチモーダルな大規模言語モデルを潜在視覚空間内で直接推論できるトレ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, 26 Nov 2025 13:46:39 GMT)
Mem-PAL: Towards Memory-based Personalized Dialogue Assistants for Long-term User-Agent Interaction [55.2] PAL-Benchは、長期ユーザエージェントインタラクションにおけるサービス指向アシスタントのパーソナライズ機能を評価するために設計された新しいベンチマークである。
サービス指向のインタラクションをパーソナライズするために、階層的で異質なメモリフレームワークであるH$2$Memoryを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:51:41 GMT)
AICC: Parse HTML Finer, Make Models Better -- A 7.3T AI-Ready Corpus Built by a Model-Based HTML Parser [54.6] 我々は、コンテンツ抽出をシーケンスラベリング問題として再構成する新しい抽出パイプラインであるMinerU-HTMLを紹介する。
MainWebBenchでは、7,887の注釈付きWebページ、MinerU-HTML 81.8%のROUGE-N F1をTrfilaturaの63.6%と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:28:02 GMT)
Text-to-SQL as Dual-State Reasoning: Integrating Adaptive Context and Progressive Generation [54.5] DSR-sourced, textbfDual-textbfS textbfReasoning frameworkを導入する。
ポストトレーニングやインコンテキストの例がなければ、DSR-sourcedは競合性能を達成し、スパイダー2.0-Snowで35.28%、BIRD開発で68.32%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:52:50 GMT)
One-Step Diffusion Transformer for Controllable Real-World Image Super-Resolution [54.5] 本稿では,一段階拡散変換器であるODTSRについて述べる。
ODTSRは、制御性を高め、一段階の推論を達成するために、Fidelity-aware Adversarial Training (FAA)を採用している。
実験により,ODTSRは汎用Real-ISR上でのSOTA(State-of-the-art)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, 26 Nov 2025 04:11:47 GMT)
Model-Based Policy Adaptation for Closed-Loop End-to-End Autonomous Driving [54.5] 本稿では,事前学習したE2E運転エージェントのロバスト性と安全性を高めるための汎用フレームワークとして,モデルベースポリシー適応(MPA)を提案する。
MPAは、ジオメトリ一貫性のあるシミュレーションエンジンを用いて、まず様々な対物軌道を生成する。
MPAは拡散ベースのポリシーアダプタを訓練し、基本方針の予測を洗練させ、Q値モデルを多段階に分けて長期的な結果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:01:41 GMT)
Gated KalmaNet: A Fading Memory Layer Through Test-Time Ridge Regression [53.5] Gated KalmaNet(GKA)は、次のトークンを予測する際に、すべての過去を説明することによってギャップを低減するレイヤである。
テスト時間におけるオンラインリッジ回帰問題を一定メモリと線形計算コストで解決する。
ロングコンテキストでは、GKAは現実世界のRAGタスクとLongQAタスクを最大128kトークンまで拡張し、他の薄型メモリベースラインよりも10ドル%以上の相対的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:26:37 GMT)
From Observation to Action: Latent Action-based Primitive Segmentation for VLA Pre-training in Industrial Settings [53.1] 本稿では,VLA(Vision-Language-Action)モデル事前学習のための連続的な産業用ビデオストリームから,膨大なラベルのない人間のデモデータをアンロックするための新しいフレームワークを提案する。
本手法ではまず,動作ダイナミクスを符号化するために軽量な動作トークンライザを訓練し,教師なし動作セグメンタを用いて意味的に一貫性のある動作プリミティブを発見し,セグメント化する。
これは、構造化されていない産業用ビデオからVLA事前トレーニングデータを抽出し、整理する最初の完全なエンドツーエンドシステムであり、製造業におけるAI統合を具体化するスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:19:44 GMT)
Agent0-VL: Exploring Self-Evolving Agent for Tool-Integrated Vision-Language Reasoning [53.0] ツール統合推論による継続的改善を実現する自己進化型視覚言語エージェントを提案する。
Agent0-VLは、ツールの使用法を推論だけでなく、自己評価や自己修復にも取り入れている。
実験の結果,Agent0-VLはベースモデルよりも12.5%向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:14:57 GMT)
AuthenLoRA: Entangling Stylization with Imperceptible Watermarks for Copyright-Secure LoRA Adapters [52.6] Low-Rank Adaptation (LoRA) は拡散モデルをカスタマイズするための効率的なパラダイムを提供する。
既存の透かし技術はベースモデルをターゲットにするか、LoRAモジュール自体を検証する。
本稿では,LoRAトレーニングプロセスに直接,認識不能でトレーサブルな透かしを埋め込む統一透かしフレームワークであるAuthenLoRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:48:11 GMT)
Thinking in 360°: Humanoid Visual Search in the Wild [52.3] ヒトは視覚情報を360度で効率的に探索するために頭部(脳運動)と眼(眼運動)の相乗的制御に依存している。
360パノラマ画像で表現された没入型世界において,ヒューマノイドエージェントが頭部を積極的に回転させて物体や経路を探索するヒューマノイドビジュアルサーチを提案する。
我々の実験は、最上位のプロプライエタリモデルでさえ、オブジェクトとパスの検索で30%しか成功していないことを最初に明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:53:19 GMT)
Efficient Training for Human Video Generation with Entropy-Guided Prioritized Progressive Learning [52.3] Ent-Progは、人間のビデオ生成における拡散モデルに適した効率的なトレーニングフレームワークである。
モデルパフォーマンスを維持しながら、トレーニング時間とGPUメモリ使用量の両方を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:36:37 GMT)
LLaVA-UHD v3: Progressive Visual Compression for Efficient Native-Resolution Encoding in MLLMs [52.2] 提案するプログレッシブ・ビジュアル・圧縮(PVC)法を中心としたMLLMであるLLaVA-UHD v3を提案する。
PVC法は、視覚変換器(ViT)にシームレスに統合して、効率的なネイティブ解像度符号化を可能にする。
ViT-UHDをベースとしたLLaVA-UHD v3はQwen2-VLとの競合性能も達成し、TTFTを1.9倍削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:11:10 GMT)
SABER: Small Actions, Big Errors -- Safeguarding Mutating Steps in LLM Agents [52.2] 我々は$$-Bench (Airline/Retail) および SWE-Bench Verified 上での実行トレースを分析する。
成功を失敗に戻すための、先進的な逸脱、最初期の行動、レベル分岐を形式化する。
モデルに依存しない,勾配のない,テスト時のセーフガードである cm を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:28:22 GMT)
Auxiliary Metrics Help Decoding Skill Neurons in the Wild [52.1] 我々は、特定のスキルをコードするニューロンを分離するための、シンプルで軽量で広く適用可能な方法を紹介した。
我々は,ニューロンの活性化を,外部ラベルやモデル自身の信頼スコアなどの補助的指標と相関する。
我々は,オープンエンドテキスト生成と自然言語推論にまたがるタスクに対して,我々の手法を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:31:53 GMT)
TASO: Jailbreak LLMs via Alternative Template and Suffix Optimization [52.0] テンプレートと接尾辞を交互に最適化する新しいジェイルブレイク手法であるTASOを紹介する。
我々は,24個のLLMのベンチマークデータセットにおけるTASOの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:49:38 GMT)
Canvas-to-Image: Compositional Image Generation with Multimodal Controls [51.4] Canvas-to-Imageは、異種制御を単一のキャンバスインターフェースに統合する統合フレームワークである。
私たちのキーとなるアイデアは、多様な制御信号を単一の合成キャンバス画像にエンコードすることで、モデルが統合された視覚空間的推論を解釈できるようにすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:59:56 GMT)
Phase Transition for Stochastic Block Model with more than $\sqrt{n}$ Communities (II) [51.3] コミュニティの$K$が$sqrtn$より小さい場合、Kesten-Stigumしきい値を超えれば、非自明なコミュニティリカバリが可能になる。
また、適度にスパースな設定では、最適なアルゴリズムがスペクトル法と根本的に異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:54:17 GMT)
Adversarial Attack-Defense Co-Evolution for LLM Safety Alignment via Tree-Group Dual-Aware Search and Optimization [51.1] 大規模言語モデル(LLM)は、Webサービスにおいて急速に発展し、社会的リスクを増幅しつつ、前例のない能力を提供してきた。
既存の作業は、分離されたジェイルブレイク攻撃または静的防御に重点を置いており、現実世界のWebコンテキストにおける進化する脅威とセーフガードの間の動的な相互作用を無視している。
ACE-Safetyは、2つの重要な革新的手順をシームレスに統合することにより、攻撃と防御モデルを協調的に最適化す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, 26 Nov 2025 15:12:18 GMT)
Agentic Learner with Grow-and-Refine Multimodal Semantic Memory [50.8] ViLoMemは、コンパクトなスキーマベースのメモリを構築するデュアルストリームメモリフレームワークである。
視覚的障害パターンと論理的推論エラーを符号化し、MLLMが成功し失敗した経験から学ぶことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:55:08 GMT)
scipy.spatial.transform: Differentiable Framework-Agnostic 3D Transformations in Python [49.0] 三次元剛体変換、すなわち回転と変換は、現代の微分可能な機械学習パイプラインの中心である。
SciPyのspace$.$diffモジュールは、厳格にテストされたPython実装である。
我々はSciPyの空間$.$transform機能を完全にオーバーホールし、Python配列APIを実装する任意の配列ライブラリと互換性を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:37:48 GMT)
QiMeng-CRUX: Narrowing the Gap between Natural Language and Verilog via Core Refined Understanding eXpression [48.8] 大規模言語モデル(LLM)はハードウェア記述言語(HDL)生成において有望な能力を示している。
既存のアプローチは、しばしば曖昧で冗長で構造化されていない自由形式の自然言語記述に依存している。
我々は、ハードウェアコード生成を、オープンな自然言語空間からドメイン固有の高度に制約されたターゲット空間への複雑な変換として扱う。
構造化された中間空間であるCore Refined Understanding eXpression (CRUX)を導入し、ユーザの意図の本質的な意味を捉えながら、正確なVerilogコード生成のための式を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:46:28 GMT)
TimeViper: A Hybrid Mamba-Transformer Vision-Language Model for Efficient Long Video Understanding [48.5] 我々は、長いビデオ理解の課題に取り組むために設計されたハイブリッドビジョン言語モデルであるTimeViperを紹介する。
TimeViperは、状態空間モデルの効率性とアテンションメカニズムの表現性を組み合わせたハイブリッドなMamba-Transformerバックボーンを採用している。
この研究は、ハイブリッドなMamba-Transformerアーキテクチャを開発し、解釈し、圧縮するための最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:30:04 GMT)
DiffSeg30k: A Multi-Turn Diffusion Editing Benchmark for Localized AIGC Detection [48.0] 拡散ベースの編集は、局所画像領域の現実的な修正を可能にし、AI生成したコンテンツを検出しにくくする。
DiffSeg30kは、30kの拡散編集画像とピクセルレベルのアノテーションのデータセットで、きめ細かい検出をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:16:05 GMT)
GuardTrace-VL: Detecting Unsafe Multimodel Reasoning via Iterative Safety Supervision [48.0] GuardTrace-VLは、共同画像テキスト分析を通じてQTAパイプライン全体を監視する、視覚対応の安全監査ツールである。
本研究では,データ修正プロセスと組み合わさった3段階のプログレッシブトレーニング手法を提案する。
提案したテストセットでは、ドメイン内シナリオとドメイン外シナリオの両方を対象として、安全でない推論検出タスクにおいて、GuardTrace-VLモデルがF1スコア93.1%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:49:51 GMT)
PAT3D: Physics-Augmented Text-to-3D Scene Generation [47.2] PAT3Dは3Dオブジェクトを生成し、それらの空間的関係を推測し、それらを階層的なシーンツリーに整理する。
微分可能な剛体シミュレータは、重力下での現実的な物体の相互作用を保証する。
実験により、PAT3Dは、物理的妥当性、意味的一貫性、視覚的品質において、従来のアプローチよりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:23:58 GMT)
MoGAN: Improving Motion Quality in Video Diffusion via Few-Step Motion Adversarial Post-Training [46.1] ビデオ拡散モデルは強いフレームレベルの忠実性を達成するが、動きのコヒーレンス、ダイナミクス、リアリズムに苦しむ。
報酬モデルや人選好データなしで動きリアリズムを改善する動き中心のポストトレーニングフレームワークであるMoGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:09:03 GMT)
Beyond URLs: Metadata Diversity and Position for Efficient LLM Pretraining [45.5] より広い範囲のメタデータを調査し、文書品質の詳細な指標など他の種類のメタデータを見つける。
トレーニング効率を向上させる手段としてメタデータ付加を導入する。
我々はメタデータがどのように学習を形作るかを理解するために潜在表現を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:36:31 GMT)
TAGFN: A Text-Attributed Graph Dataset for Fake News Detection in the Age of LLMs [44.1] TAGFNは、外れ値検出のための大規模で実世界のテキスト属性グラフデータセットである。
従来のLLMおよびLLMに基づくグラフ外乱検出手法の厳密な評価を可能にする。
TAGFNはコミュニティにとって貴重なリソースであり、堅牢なグラフベースの外れ値検出と信頼できるAIの進歩を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:49:40 GMT)
TraceGen: World Modeling in 3D Trace Space Enables Learning from Cross-Embodiment Videos [43.9] 我々は,ピクセル空間ではなくトレーサ空間における将来の動きを予測する世界モデルであるTraceGenを提案する。
異質な人間とロボットのビデオを一貫した3Dトレースに変換するデータパイプラインであるTraceForgeを開発した。
目標とするロボットビデオはわずか5本で、TraceGenは4つのタスクで80%成功し、最先端のビデオベースの世界モデルよりも50～600倍高速な推論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:59:55 GMT)
A Systematic Study of Model Merging Techniques in Large Language Models [43.6] モデルマージは、複数の微調整されたチェックポイントを、追加のトレーニングなしで単一のモデルに結合する。
本稿では,6つの最先端マージ手法の大規模かつ体系的な評価を行う。
その結果、最古かつ最も単純なタスク算術法は、LCMの性能向上を確実に得る唯一の方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:28:11 GMT)
AnchorOPT: Towards Optimizing Dynamic Anchors for Adaptive Prompt Learning [43.0] 本稿では,動的アンカーベースのプロンプト学習フレームワークであるAnchorOPTを提案する。
具体的には、AnchorOPTは2つの重要な次元でダイナミズムを導入する。
単純な学習可能なアンカーと位置行列のみを用いることで,いくつかの手法に匹敵する性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:11:22 GMT)
MobileI2V: Fast and High-Resolution Image-to-Video on Mobile Devices [42.0] モバイル端末上でのリアルタイム画像・ビデオ生成のための270M軽量拡散モデルであるMobileI2Vを提案する。
I2Vサンプリング工程を20回以上から2回まで圧縮する時間段階蒸留方式を設計した。
MobileI2Vは、モバイル端末で720pの高速動画生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:09:02 GMT)
Thinking With Bounding Boxes: Enhancing Spatio-Temporal Video Grounding via Reinforcement Fine-Tuning [41.3] マルチモーダル大言語モデル(LM)は、トレーニング目的のミスアライメントと、標準のビジュアルエンコーダにおける微粒な微粒化アライメントの弱さにより、STVGでは性能が劣る。
本稿では,STVG-o1を提案する。STVG-o1は,市販のMLLMがアーキテクチャ変更なしにリアルタイムのSTVG性能を実現するための最初のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:21:15 GMT)
Progress by Pieces: Test-Time Scaling for Autoregressive Image Generation [41.2] 視覚的自己回帰(AR)モデルのためのテスト時間スケーリングフレームワークであるGridARを紹介した。
GridARは、限定的なテストタイムスケーリングの下で、高品質な結果を達成する。
また、自動回帰画像編集を一般化し、同等の編集品質と意味保存の13.9%の上昇を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:01:13 GMT)
CaptionQA: Is Your Caption as Useful as the Image Itself? [39.9] 画像キャプションは、検索、レコメンデーション、マルチステップエージェント推論パイプラインなどのシステムにおける視覚的コンテンツの効率的なサロゲートとして機能する。
モデル生成キャプションを評価するためのユーティリティベースのベンチマークであるCaptionQAを提案する。
新しいドメインに拡張するためのオープンソースのパイプラインとともに、CaptionQAをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:43:32 GMT)
Merge and Bound: Direct Manipulations on Weights for Class Incremental Learning [39.8] 本稿では,Merge-and-Bound (M&B) という新しい学習手法を提案する。
本アルゴリズムは, タスク間重み付けとタスク内重み付けという2種類の重み付けを含む。
提案アルゴリズムを標準CILベンチマークで広範囲に評価し,最先端手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:24:53 GMT)
Dark Speculation: Combining Qualitative and Quantitative Understanding in Frontier AI Risk Analysis [39.7] フロンティアAIによる破滅的な被害を推定することは、深い曖昧さによって妨げられる。
我々は$textitdark speculation$というプロセスを提案する。
我々はこの過程を単純化された破滅的レヴィフレームワークを用いて定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:09:16 GMT)
Scale Where It Matters: Training-Free Localized Scaling for Diffusion Models [39.6] テストタイムスケーリング(TTS)は、推論中により多くの計算を割り当てることで、品質を改善する。
既存のTSメソッドはフルイメージレベルで動作し、画像の品質が空間的に不均一であることが多いという事実を見越す。
高品質な領域を保存しながら、欠陥領域を適応的に再サンプリングする新しい方向であるローカライズTTSを提案する。
LoTTSは、ローカライズされたTSのための、最初の完全な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） (Wed, 26 Nov 2025 03:41:42 GMT)
CameraMaster: Unified Camera Semantic-Parameter Control for Photography Retouching [39.5] 画像修正のための統合カメラ対応フレームワークであるCameraMasterを提案する。
キーとなるアイデアは、カメラディレクティブを明示的に分離し、2つの重要な情報ストリームを統合することだ。
CameraMasterは最初にカメラパラメータの埋め込みを使用して、カメラディレクティブとコンテンツセマンティクスの両方を変調する。
さらに、ディレクティブとカメラの埋め込みは、時間埋め込みに条件付けおよびゲーティング信号として注入され、統一された層ワイド変調が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:42:34 GMT)
Scenes as Tokens: Multi-Scale Normal Distributions Transform Tokenizer for General 3D Vision-Language Understanding [39.2] 我々は,人間のインタラクションを自然に支援しながら,幅広い3Dシーン理解タスクを行う3D VLMであるNDTokenizer3Dを提案する。
このアプローチのコアは,NDT(Multi-Scale Normal Distributions Transform)表現に基づいて構築された,新しい3段階のシーントークン化パイプラインである。
NDTokenizer3Dは、まず、生高解像度の点雲からマルチスケールのNDT表現を構築し、大域的コンテキストと微粒な幾何学的詳細の両方を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:12:17 GMT)
Using Text-Based Life Trajectories from Swedish Register Data to Predict Residential Mobility with Pretrained Transformers [39.1] 我々は690万人からのデータ(2001-2013)を意味的にリッチなテキストに変換する。
これらのライフトラジェクトリーは、人口統計情報と、住居、仕事、教育、収入、家族の状況の年次変化を結びつけている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:27:32 GMT)
Harmony: Harmonizing Audio and Video Generation through Cross-Task Synergy [39.0] Harmonyは、機械的に音声と視覚の同期を強制する新しいフレームワークである。
それは新しい最先端技術を確立し、生成忠実度と重要な点の両方において既存の方法よりもはるかに優れており、きめ細かいオーディオと視覚の同期を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:53:05 GMT)
Beyond Realism: Learning the Art of Expressive Composition with StickerNet [38.1] コンポジションタイプを最初に決定し、不透明度、マスク、位置、スケールなどの配置パラメータをそれに応じて予測する2段階フレームワークである StickerNet を提示する。
実際の画像上のオブジェクト配置をシミュレートしてデータセットを構築する以前の作業とは異なり、匿名のオンラインビジュアル生成および編集プラットフォーム上で収集された1.8万の編集アクションから直接データセットを構築します。
ユーザ調査と定量的評価は、StickerNetが共通のベースラインを上回り、人間の配置行動と密接に一致していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:24:30 GMT)
MUSE: Manipulating Unified Framework for Synthesizing Emotions in Images via Test-Time Optimization [37.7] 現在の画像感情合成(IES)は、人工的に生成と編集のタスクにアプローチする。
MUSEは感情生成と編集の両方が可能な最初の統合フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:39:25 GMT)
AmodalGen3D: Generative Amodal 3D Object Reconstruction from Sparse Unposed Views [37.6] 3Dオブジェクトをいくつかの未完成で部分的に隠されたビューから再構築することは、現実のシナリオではよくあるが難しい問題である。
本稿では,アモーダル3次元オブジェクト再構成のための生成フレームワークであるAmodalGen3Dを紹介する。
AmodalGen3Dは、目に見える領域と隠れた領域を共同でモデリングすることで、スパースビューの制約に整合した3Dオブジェクトを忠実に再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 22:11:56 GMT)
Resilient Charging Infrastructure via Decentralized Coordination of Electric Vehicles at Scale [37.6] 既存の分散化アプローチは、駅の停電や充電要求の予期せぬ急激な急激な急激な急激な増加など、厳しい状況下で苦労している。
我々は、EVがシステム全体の効率に対して、選択した個人の快適さをバランスさせることのできる、新しい学習ベースの協調フレームワークを提案する。
このフレームワークでは、EVは快適さと効率を優先的にシフトする適応的な充電行動のために推奨される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 00:32:23 GMT)
Video-R4: Reinforcing Text-Rich Video Reasoning with Visual Rumination [37.2] Video-R4(Reinforceing Text-Rich Video Reasoning with Visual Rumination)は、視覚ルミネーションを行うビデオ推論LMMである。
本研究では、7B LMMを段階的に微調整し、原子を学習し、視覚操作を混合する多段階ルミネーション学習フレームワークを提案する。
ビデオR4-7Bは、M4-ViteVQAの最先端結果を達成し、さらにマルチページ文書QA、スライドQA、ジェネリックビデオQAに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:06:28 GMT)
EM-KD: Distilling Efficient Multimodal Large Language Model with Unbalanced Vision Tokens [37.1] 効率的なマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、リソース消費を減らすために視覚トークンを圧縮するが、視覚情報の喪失は理解能力を低下させる可能性がある。
学生モデルを強化するために知識蒸留を導入した先駆者もいるが、細粒度の視覚理解の根本的な違いを見落としている。
本稿では,知識蒸留による効率的なMLLMを実現する新しいパラダイムであるEM-KDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:45:59 GMT)
G$^2$VLM: Geometry Grounded Vision Language Model with Unified 3D Reconstruction and Spatial Reasoning [36.6] VLM(Vision-Language Models)は、空間知能にはまだ堅牢性がない。
G$2$VLMは空間知能の2つの基本的な側面を橋渡しする視覚言語モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:59:39 GMT)
MTA: A Merge-then-Adapt Framework for Personalized Large Language Model [36.6] スパースデータを持つユーザのためのMTA(Merge-then-Adapt)フレームワークを提案する。
まず, アンカーユーザを選択し, メタロラモジュール内での個人化特性を事前学習することで, 共有メタロラバンクを構築する。
次に,静的モデルを超えた動的パーソナライズの組み合わせを実現するために,Adaptive LoRA Fusionステージを導入する。
第3に、Few-Shotパーソナライゼーションステージ用のLoRAスタックを提案し、このステージは、マージされたLoRAの上に、超低ランクで軽量なLoRAモジュールを付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:50:22 GMT)
TEAR: Temporal-aware Automated Red-teaming for Text-to-Video Models [36.6] テキスト・トゥ・ビデオ(T2V)モデルは高品質で時間的に一貫性のあるダイナミックビデオコンテンツを合成することができる。
静的画像とテキスト生成に焦点を当てた既存の安全性評価手法は、ビデオ生成における複雑な時間的ダイナミクスを捉えるには不十分である。
本稿では,T2Vモデルの動的時間的シークエンシングと関係のある安全性リスクを明らかにするための自動フレームワークTEARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:58:42 GMT)
Modeling dissipation in quantum active matter [36.3] 外部駆動が古典的活動の特性を示す量子粒子について検討する。
量子効果とアクティブな様相の相互作用によって粒子の動きがどのように進化するかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:36:07 GMT)
A decoupled alignment kernel for peptide membrane permeability predictions [35.8] 本稿では, 化学的に有意な残基残基類似性と配列アライメントを結合したモノマー非結合グローバルアライメントカーネル(MD-GAK)を提案する。
PMD-GAKという三角形の前方位置を組み込んだ変種も導入する。
MD-GAK と PMD-GAK の両方をこのフレームワークに直接適用できるので,予測モデルとしてガウス過程を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:40:41 GMT)
Towards an Effective Action-Region Tracking Framework for Fine-grained Video Action Recognition [35.6] Action-Region Tracking (ART)は、クエリ応答機構を利用して、ユニークなローカル詳細のダイナミクスを発見し、追跡する新しいソリューションである。
本稿では,識別的およびテキスト制約のあるセマンティクスをクエリとして利用する領域固有のセマンティクスアクティベーションモジュールを提案する。
広く使われている行動認識ベンチマークの実験は、従来の最先端のベースラインよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:32:06 GMT)
EmoFeedback$^2$: Reinforcement of Continuous Emotional Image Generation via LVLM-based Reward and Textual Feedback [35.4] 連続感情画像生成(C-EICG)のための新世代フィードバック強化パラダイム(EmoFeedback$2$)を提案する。
我々は、LVLMが生成した画像の感情価値を評価し、対象の感情に対する報酬を計算する感情認識型報酬フィードバック戦略を導入する。
提案手法は,所望の感情を持つ高品質な画像を効果的に生成し,我々のカスタムデータセットにおける既存の最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:44:53 GMT)
Conversational no-code and multi-agentic disease module identification and drug repurposing prediction with ChatDRex [35.4] ChatDRexは、複雑なバイオインフォマティクス解析の実行を容易にするマルチエージェントシステムである。
統合システム医療知識グラフNeDRex上に構築されている。
コンピュータサイエンスの専門知識を持たない医師や研究者が自然言語の複雑な分析を制御できるようにすることで、ChatDRexはバイオインフォマティクスへのアクセスを民主化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:28:19 GMT)
Video Generation Models Are Good Latent Reward Models [35.3] リワードフィードバック学習(ReFL)は、画像生成を人間の好みに合わせるのに有効であることが証明されている。
既存のビデオ報酬モデルは、ピクセル空間入力用に設計された視覚言語モデルに依存している。
Process Reward Feedback Learning(PRFL)は、遅延空間で完全に好みの最適化を行うフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:14:18 GMT)
ENACT: Evaluating Embodied Cognition with World Modeling of Egocentric Interaction [35.2] 身体的認知は、知性は受動的観察よりも知覚的相互作用から生じると主張する。
我々は,エゴセントリックな相互作用から世界モデリングとしての認知の具体化を評価するベンチマークENACTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 00:06:02 GMT)
STARFlow-V: End-to-End Video Generative Modeling with Normalizing Flows [35.1] STARFlow-Vは、エンドツーエンドの学習、堅牢な因果予測、ネイティブな推定などの大きな利点を持つ、フローベースのビデオジェネレータの正規化である。
結果は,NFが高品質な自己回帰ビデオ生成が可能なことを示す最初の証拠となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:06:18 GMT)
Pygmalion Effect in Vision: Image-to-Clay Translation for Reflective Geometry Reconstruction [34.3] ピグマリオン・エフェクト・イン・ビジョン(Pygmalion Effect in Vision)は、画像から粘土への変換を通じて、反射物体を粘土のような形に"彫刻"する新しいフレームワークである。
ピグマリオンの神話に触発された本手法は,本質的な幾何学的整合性を維持しつつ,特異なキューを抑えることを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:34:58 GMT)
TREASURE: A Transformer-Based Foundation Model for High-Volume Transaction Understanding [33.7] 本稿では,トランザクションデータに特化して設計された多目的トランスフォーマーベース基盤モデルTREASUREを提案する。
このモデルは、消費者の行動と支払いネットワークの信号の両方を同時にキャプチャし、正確なレコメンデーションシステムや異常な行動検出のようなアプリケーションに必要な包括的な情報を提供する。
TREASUREの開発から得られた貴重な知識に着目し、広範囲にわたるアブレーション研究、生産モデルに対するベンチマーク、ケーススタディから重要な知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:43:31 GMT)
SKEL-CF: Coarse-to-Fine Biomechanical Skeleton and Surface Mesh Recovery [33.6] 本稿では,SKELパラメータ推定のための粗大なフレームワークであるSKEL-CFを紹介する。
SKEL-CFはトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダアーキテクチャを採用しており、そこではエンコーダが粗いカメラとSKELパラメータを予測する。
本研究では,SKEL-CFを人間の動作解析のためのスケーラブルで解剖学的に忠実なフレームワークとして確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:56:04 GMT)
Road Network-Aware Personalized Trajectory Protection with Differential Privacy under Spatiotemporal Correlations [33.4] 本稿では,これらの課題に対処するためのPTPPM(Personalized Trajectory Privacy Protection Mechanism)を提案する。
我々のアプローチは、攻撃者がユーザの軌道感度に関する知識をモデル化することから始まり、攻撃者が可能な位置集合を識別できるようにする。
これに対抗するために、地理不整合相関を歪みと統合し、ユーザーはプライバシーの好みをカスタマイズできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:33:24 GMT)
VacuumVLA: Boosting VLA Capabilities via a Unified Suction and Gripping Tool for Complex Robotic Manipulation [33.4] 視覚言語行動モデルには、大規模な事前訓練された視覚と言語表現を活用することで、汎用的なロボット操作が大幅に進歩している。
既存のアプローチでは、現在のVLAシステムのほとんどは、デフォルトのエンドエフェクタとしてパラレル2本のフィンガーグリップを使用している。
本稿では,機械式2本指グリップと真空吸引ユニットを組み合わせた低コストで統合されたハードウェア設計を行い,単一端エフェクタ内でのデュアルモード操作を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:29:24 GMT)
Continual Error Correction on Low-Resource Devices [33.3] 本稿では,最小限の計算資源とストレージを必要とする,数ショットの学習によってAIの誤分類を修正できる新しいシステムを提案する。
提案手法は,サーバ側基礎モデルトレーニングとデバイス上でのプロトタイプベース分類を組み合わせることで,モデル再トレーニングではなく,プロトタイプ更新による効率的な誤り訂正を可能にする。
画像分類とオブジェクト検出の両タスクにおける本システムの有効性を実証し,Food-101およびFlowers-102データセットのワンショットシナリオにおいて50%以上の誤差補正を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:24:11 GMT)
CrossEarth-Gate: Fisher-Guided Adaptive Tuning Engine for Efficient Adaptation of Cross-Domain Remote Sensing Semantic Segmentation [32.4] CrossEarth-Gateはリモートセンシング(RS)データにおける多面的なドメインギャップに対処する。
このツールボックスで動作するフィッシャー誘導適応選択機構を開発した。
提案手法は,RSセマンティックセグメンテーションのための16のクロスドメイン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, 26 Nov 2025 14:40:54 GMT)
Exploring Diagnostic Prompting Approach for Multimodal LLM-based Visual Complexity Assessment: A Case Study of Amazon Search Result Pages [31.7] 本研究では,Amazon Search Results Pages (SRP) の視覚的複雑性評価において,診断プロンプトがMLLM(Multimodal Large Language Model)の信頼性を向上させるか否かを検討する。
F1スコアは0.031から0.297へと増加(+858%の相対的改善)した。
決定木は、モデルが視覚的デザイン要素(バッジ・クラッタ:38.6%の重要さ)を優先していることを明らかにし、一方で人間はコンテンツの類似性を強調し、推論パターンにおける部分的なアライメントを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:21:57 GMT)
Self-Guided Defense: Adaptive Safety Alignment for Reasoning Models via Synthesized Guidelines [31.0] 本稿では,Synthesized Guideline-based Adaptive Safety Alignment (SGASA)フレームワークを紹介する。
モデル生成安全ガイドラインを内包し、敵のプロンプトに対する堅牢性を強化するモデルの能力を強化する。
複数のデータセットにわたる実験により、SGASAはモデルの安全性を大幅に改善し、適応性とスケーラブルな効率性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:44:32 GMT)
Wavelet-Guided Water-Level Estimation for ISAC [28.2] リアルタイム水位モニタリングは洪水応答、インフラ管理、環境予測に不可欠である。
商品受信機から報告されるLTEダウンリンク電力の計測値のみを利用する受動的で低コストな水位追跡方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 00:01:00 GMT)
TSGM: Regular and Irregular Time-series Generation using Score-based Generative Models [27.8] 時系列合成のための条件付きスコアネットワークを提案する。
我々は,様々な時系列データセット上で例外的な合成性能を達成し,最先端のサンプリングの多様性と品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:31:50 GMT)
Tunable WS$_2$ Micro-Dome Open Cavity Single Photon Source [27.8] WS$$マイクロドームに基づく単一光子ソースが実現され、オープンでチューニング可能な光マイクロキャビティに統合される。
スペクトル選択的でキャビティを増強した放射特性の詳細な分析は、発音された音響フォノン放射サイドバンドの影響を示している。
キャビティエミッター制御の達成されたレベルは、原子的に薄い量子エミッタの放出特性を調整するためのオープンキャビティシステムのポテンシャルを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:57:08 GMT)
ConceptGuard: Proactive Safety in Text-and-Image-to-Video Generation through Multimodal Risk Detection [27.5] ConceptGuardは、マルチモーダルビデオ生成において、安全でないセマンティクスを積極的に検出し緩和するフレームワークである。
コントラスト検出モジュールは、融合画像テキスト入力を構造化概念空間に投影することにより、潜伏する安全リスクを特定する。
意味的抑制機構は、プロンプトのマルチモーダル条件を介在することにより、生成過程を安全でない概念から遠ざける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:26:38 GMT)
E-M3RF: An Equivariant Multimodal 3D Re-assembly Framework [27.4] 等価なマルチモーダル3D再構成フレームワークであるE-M3RFを導入する。
点雲の入力として受け取り、点の位置と破折した破片の色の両方を含む。
SE(3)フローマッチングを使用してそれらを再組み立てするために必要な変換を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:12:34 GMT)
Are Large Vision Language Models Truly Grounded in Medical Images? Evidence from Italian Clinical Visual Question Answering [27.3] イタリアの医学的疑問に答える際に,大きな視覚言語モデル (VLM) が真の視覚的根拠を示すかどうかを検討する。
我々は4つの最先端モデル(Claude Sonnet 4.5, GPT-4o, GPT-5-mini, Gemini 2.0 flash exp)をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:23:20 GMT)
Interpretable Multimodal Cancer Prototyping with Whole Slide Images and Incompletely Paired Genomics [26.5] スライド画像全体と不完全ゲノミクスを正確なオンコロジーのために統合するフレキシブルなマルチモーダルプロトタイピングフレームワークを提案する。
1)テキストのプロンプトとプロトタイプの重み付けによる生物プロトタイピング,2)サンプルと分布のアライメントによるマルチビューアライメント,3)マルチモーダルフュージョンのための共有情報とモダリティ固有情報の両方をキャプチャするバイパート・フュージョン,4)セマンティック・ゲノミクス・インパテーション。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:53:17 GMT)
Towards Audio Token Compression in Large Audio Language Models [26.4] 大規模オーディオ言語モデル(LALM)は、様々なタスクにまたがる素晴らしいパフォーマンスを示している。
しかし、そのスケーラビリティは、注意の二次的な複雑さと、音声信号の高いトークンレートによって制限される。
本稿では,LALMのオーディオエンコーダが生成する音声トークン数を,LCMデコーダが消費する前に削減する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:00:38 GMT)
Lower Complexity Bounds for Nonconvex-Strongly-Convex Bilevel Optimization with First-Order Oracles [26.1] 少なくとも$()/2$呼び出しは、関連する設定で最もよく知られた境界を強化する必要があります。
我々の結果は、単純化された体制でさえ、そのような体制が低レベルに適用可能であることを示唆していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:12:52 GMT)
Aligning LLMs with Biomedical Knowledge using Balanced Fine-Tuning [25.8] 本稿では,大規模言語モデルと専門的なバイオメディカル知識との整合を図るためのバランスド・ファイン・チューニング(BFT)を提案する。
BFTは、外部の報酬信号なしでスパースデータから複雑な推論を学習するために設計された効率的なポストトレーニング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:34:26 GMT)
Efficient Diffusion Planning with Temporal Diffusion [25.7] 拡散計画はオフラインデータから高性能なポリシーを学ぶための有望な方法である。
以前の作業は、計画とパフォーマンスの現実の相違を避けるために、各ステップで新しい計画を生成する。
本稿では,時間次元に偏極ステップを分散させることにより決定効率を向上させる時間拡散プランナ(TDP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:45:00 GMT)
SetAD: Semi-Supervised Anomaly Learning in Contextual Sets [25.6] 半教師付き異常検出は、限られたラベル付きデータを効果的に活用することで大きな可能性を秘めている。
本研究では,半教師付きADをSet-level Anomaly Detectionタスクとして再編成する新しいフレームワークであるSetADを提案する。
頑健性とスコアの校正性を高めるため,文脈校正型異常スコアリング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:27:59 GMT)
Voice, Bias, and Coreference: An Interpretability Study of Gender in Speech Translation [25.1] 本稿では,STモデルを用いて3つの言語対にまたがる話者参照語に性別を割り当てるメカニズムについて検討する。
モデルは、訓練データから用語固有の性関係を再現するだけでなく、男性における有病率のより広範なパターンを学習する。
コントラスト的特徴属性をスペクトログラムに用いて, 性別の精度が高いモデルは, 以前は未知のメカニズムに依存していたことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:48:04 GMT)
MetaRank: Task-Aware Metric Selection for Model Transferability Estimation [25.1] タスク対応のMTEメトリック選択のためのメタ学習フレームワークであるMetaRankを紹介する。
従来のメタ機能に頼るのではなく、MetaRankはデータセットとMTEメトリクスの両方のテキスト記述をエンコードする。
メタ予測器は、さまざまなメタタスク上でオフラインでトレーニングされ、データセットの特徴とメートル法メカニズムの間の複雑な関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:15:13 GMT)
Pistachio: Towards Synthetic, Balanced, and Long-Form Video Anomaly Benchmarks [24.4] Pistachioは、コントロールされた世代ベースのパイプラインで完全に構築された、新しいVAD/VAUベンチマークである。
パイプラインには,シーン条件の異常割当,複数ステップのストーリーライン生成,時間的に一貫した長周期合成戦略が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:56:47 GMT)
TALES: A Taxonomy and Analysis of Cultural Representations in LLM-generated Stories [24.4] 本稿では,インドにおける多様な文化アイデンティティのためのLCM生成物語における文化的誤表現の評価手法であるTALESについて述べる。
本研究では,インドにおける生活経験の参加者からの洞察を収集し,文化的誤表現の分類法であるTALES-Taxを開発した。
このアノテーションを,基礎モデルの文化的知識を評価するために,スタンドアローンの質問銀行であるTALES-QAに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:07:32 GMT)
LLM-Empowered Event-Chain Driven Code Generation for ADAS in SDV systems [24.3] 本稿では、自然言語要求から検証済みの自動車コードを生成するためのイベントチェーン駆動LLM駆動ワークフローを提案する。
LLMの再トレーニングなしに、有効な信号利用と一貫したコード生成を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:53:04 GMT)
TiCT: A Synthetically Pre-Trained Foundation Model for Time Series Classification [24.2] テキスト内分類を行うために合成データのみに事前訓練したトランスフォーマーベースモデルであるTiCTを紹介する。
TiCTは最先端の教師付き手法と競合する性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:35:29 GMT)
Passive Dementia Screening via Facial Temporal Micro-Dynamics Analysis of In-the-Wild Talking-Head Video [24.0] 短時間のトーキングヘッドビデオによる受動的認知症スクリーニングを対象とする。
早期神経認知変化の言語自由検出のための顔時間マイクロダイナミクス解析を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:04:03 GMT)
Knowledge Completes the Vision: A Multimodal Entity-aware Retrieval-Augmented Generation Framework for News Image Captioning [23.5] MERGE(Multimodal Entity-aware Retrieval-augmented GEneration framework)を紹介した。
MERGEは、テキスト、ビジュアル、構造化知識を統合したエンティティ中心のマルチモーダル知識ベース(EMKB)を構築する。
GoodNewsとNYTimes800kの実験によると、MERGEは最先端のベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:03:52 GMT)
Referring Video Object Segmentation with Cross-Modality Proxy Queries [23.5] Referring Video Object segmentation (RVOS)は、与えられたテキスト表現によって参照される対象オブジェクトのピクセルレベルマップを生成することを目的とした、新たなクロスモーダルタスクである。
近年のアプローチでは、条件付きクエリによるモダリティアライメントに対処し、クエリ応答に基づくメカニズムを用いて対象オブジェクトを追跡する。
本稿では,視覚とテキストのセマンティクスを統合するためのプロキシクエリセットを導入するProxyFormerという新しいRVOSアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:45:41 GMT)
Estimating Ising Models in Total Variation Distance [23.3] モデルから独立して$l$の標本を与えられた場合、Isingモデルを総変分(TV)距離で$n$変数で推定する問題を考察する。
我々の主な貢献は、イジングモデルの2つの一般的なクラスに対する最大擬似等式エストリメータ(MPLE)の統一的解析である。
この結果から, 最適, 至近距離のアルゴリズムと, 様々な条件下での最適, 至近距離のサンプルの複雑性の保証が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:15:41 GMT)
MAD-DAG: Protecting Blockchain Consensus from MEV [23.2] 有害な条件下での利己的な採掘に対抗するための最初の実践的プロトコルであるMAD-DAGを提案する。
マルコフ決定プロセス(MDP)を用いた合理的マイナのモデル化によるカラーダグとMAD-DAGの自家用マイニングの解析
私たちの知る限りでは、これは、実践的なDAGベースのブロックチェーンにおける、利己的なマイニングの、最初の牽引可能なモデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:22:41 GMT)
DiverseVAR: Balancing Diversity and Quality of Next-Scale Visual Autoregressive Models [23.1] テスト時にテキスト条件付き視覚自己回帰モデル(VAR)の多様性を高めるフレームワークであるDiverse VARを紹介する。
Varモデルは、画像生成のための拡散とフローモデルに対する強力な競争相手として現れている。
Varモデルは多様性の限界に悩まされ、単純なプロンプトであってもほとんど同じ画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:06:52 GMT)
SEB-ChOA: An Improved Chimp Optimization Algorithm Using Spiral Exploitation Behavior [22.9] チンパンジーの個人の知性と狩猟行動を模倣した自然に着想を得たアルゴリズムである。
本稿では、6つのスパイラル関数を提案し、2つの新しいハイブリッドスパイラル関数(SEB-ChOA)を導入し、これらの欠陥に対処する。
SEB-ChOAの性能は、標準的な23のベンチマーク、IEEE CEC-2005テストスイートの20のベンチマーク、IEEE CEC06-2019テストスイートの10のケース、および12の制約付き実世界のエンジニアリング問題で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:46:29 GMT)
Tool-RoCo: An Agent-as-Tool Self-organization Large Language Model Benchmark in Multi-robot Cooperation [22.4] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を長期的マルチエージェント協調で評価するための新しいベンチマークであるTool-RoCoを提案する。
Tool-RoCoは、他のエージェントをツールとして扱い、協調ツールを導入し、ツールの使用を利用してマルチエージェントの協力と自己組織化を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:45:33 GMT)
STAR: Smartphone-analogous Typing in Augmented Reality [22.2] 本研究はスマートフォン対応ARテキスト入力技術STARを提案する。
STARでは、ユーザーは仮想QWERTYキーボードで親指入力を行う。
STARの評価研究において、被験者の平均タイピング速度は21.9WPM、平均エラーレートは30分後に0.3%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:53:09 GMT)
Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning with Attention for Cooperative and Scalable Feature Transformation [21.7] 特徴変換は、数学的特徴交差を通じて情報的特徴を生成することにより、下流タスク性能を向上させる。
近年の研究では、より効果的な試行錯誤方法を通じて、従来のアプローチを強化するために強化学習を採用している。
協調的かつスケーラブルな特徴変換を実現するために,新しい異種マルチエージェントRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:45:38 GMT)
UniGame: Turning a Unified Multimodal Model Into Its Own Adversary [21.7] Unified Multimodal Models (UMM) は、単一のアーキテクチャによる理解と生成の両方において、優れたパフォーマンスを示している。
我々は,不整合を直接対象とする自己学習後フレームワークUniGameを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:12:27 GMT)
Controlling changes to attention logits [21.6] ニューラルネットワークの重み付けの安定性は、トランスフォーマーモデルのトレーニングにおいて重要である。
QK norm'として知られるクエリとキーに正規化を適用することで、実際には安定性の問題を修正するが、常に適用可能であるとは限らない。
安価な介入により、ネットワークのベース学習率が向上し、MLA設定における他の手法よりも優れ、QK基準と競合する性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:24:35 GMT)
LungNoduleAgent: A Collaborative Multi-Agent System for Precision Diagnosis of Lung Nodules [21.3] LungNoduleAgentは、肺のCTスキャンを分析するために特別に設計された、協調的なマルチエージェントシステムである。
最初のモジュールであるNodule Spotterは、結節を正確に識別するために臨床検出モデルをコーディネートする。
第2のモジュールであるRadioologistは、局所的な画像記述技術を統合して、包括的なCTレポートを生成する。
第3のモジュールであるDoctor Agent Systemは、画像とCTレポートを使用して悪性推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:19:27 GMT)
Frequency-Aware Token Reduction for Efficient Vision Transformer [21.3] 視覚変換器の周波数対応トークン削減戦略を提案する。
本手法では,トークンを高周波トークンと低周波トークンに分割する。
本手法は計算オーバーヘッドを低減しつつ精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:10:04 GMT)
DeepRFTv2: Kernel-level Learning for Image Deblurring [21.1] ネットワークがデブロアを学ぼうとするなら、その曖昧なプロセスを理解するべきであることはよく知られている。
本稿では,フリエカーネル推定器(FKE)を提案する。
提案手法は,最先端の動作不良を解消し,他のカーネル関連問題に対処する可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:30:41 GMT)
Prune4Web: DOM Tree Pruning Programming for Web Agent [20.6] Prune4Webは、DOM処理をリソース集約型LLM読み込みから効率的なプログラムプルーニングに移行する新しいパラダイムである。
そこで我々は,Planner, Programmatic Filter, Grounderを協調的に最適化する,特殊なデータアノテーションパイプラインと2ターン対話訓練戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:49:39 GMT)
Multi-modal On-Device Learning for Monocular Depth Estimation on Ultra-low-power MCUs [20.5] モノクル深度推定(MDE)は、ウルトラ低消費電力(ULP)IoT(Internet-of-Things)プラットフォームにおける空間認識アプリケーションを実現する上で重要な役割を果たす。
80mWの単眼カメラと8×8ピクセルの奥行きセンサを統合したIoTデバイス上に展開するマルチモーダルオンデバイスラーニング(ODL)技術を提案する。
フィールド内テストでは、初めて、IoTノード上で、ODL for MDEを17.8分で実行し、ルート平均2乗誤差を4.9から0.6mに減らし、3kの自己ラベル付きで行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:46:09 GMT)
Attention-Guided Patch-Wise Sparse Adversarial Attacks on Vision-Language-Action Models [20.4] ADVLAは、視覚エンコーダからテキスト機能空間に投影される特徴に対して、敵対的な摂動を適用するフレームワークである。
シングルステップのイテレーションはわずか0.06秒で、従来のパッチベースの攻撃よりも大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:37:54 GMT)
Unlocking Zero-shot Potential of Semi-dense Image Matching via Gaussian Splatting [20.0] MatchGSは、3DGSを堅牢でゼロショットの画像マッチングに活用するためのフレームワークである。
提案手法は,(1)高精度な対応ラベルを生成するために3DGS形状を改良する幾何学的に忠実なデータ生成パイプライン,(2)3DGSの明示的な3D知識を2Dマーカに注入する2D-3D表現アライメント戦略である。
生成した地中構造対応は,既存のデータセットに比べて最大40倍の誤差を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:43:21 GMT)
SA^2GFM: Enhancing Robust Graph Foundation Models with Structure-Aware Semantic Augmentation [20.0] ドメイン適応表現を改善する堅牢なグラフ基礎モデル(GFM)フレームワークであるSA2GFMを提案する。
ノードとグラフの分類において,SA2GFMはランダムノイズに対する有効性とロバスト性において,9つの最先端ベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:26:01 GMT)
Prompted Policy Search: Reinforcement Learning through Linguistic and Numerical Reasoning in LLMs [20.0] 強化学習(RL)は伝統的にスカラー報酬信号に依存しており、現実世界のタスクでしばしば利用できる豊富な意味知識を活用する能力を制限する。
対照的に、人間は言語、事前知識、常識と数値的なフィードバックを組み合わせることで効率よく学習する。
本稿では,1つのフレームワークで数値的および言語的推論を統一する新しいRL手法であるPrompted Policy Search(ProPS)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:40:46 GMT)
From Bits to Rounds: Parallel Decoding with Exploration for Diffusion Language Models [20.0] Diffusion Language Models (DLMs) は並列デコードにより高速な推論速度で同等の精度を提供する。
高信頼トークンは無視可能な情報を持ち、それらに厳密に依存することで、各デコードラウンドにおける効果的な進捗を制限する。
本研究では,情報スループットと復号効率を最大化する学習自由復号法であるExplore-Then-Exploit (ETE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:38:37 GMT)
Masks Can Be Distracting: On Context Comprehension in Diffusion Language Models [19.8] Masked Diffusion Language Modelsは、Autoregressive Language Modelsに代わる有望な選択肢として登場した。
本研究は,MDLMの局所性バイアスが強いことを示す。
本稿では,マスク数に不変な予測を推奨するマスク非依存損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:44:29 GMT)
Video Deepfake Abuse: How Company Choices Predictably Shape Misuse Patterns [19.6] 我々は、少数のオープンウェイトなAIビデオ生成モデルが、ビデオリアリスティックAIG-NCIIビデオ生成の主要なツールとなっているかを分析する。
有能なビデオ生成モデルの重みをオープンにリリースした開発者は、下流の害を軽減できると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:59:43 GMT)
TAB-DRW: A DFT-based Robust Watermark for Generative Tabular Data [19.6] 本稿では,効率的で堅牢な電子透かし方式であるTAB-DRWを提案する。
TAB-DRWは周波数領域に透かし信号を埋め込む。
ヨー・ジョンソン変換と標準化を通じて不均一な特徴を正規化する。
予め計算された擬似ランダムビットに応じて適応的に選択されたエントリの虚部を調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:16:14 GMT)
SpatialBench: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Spatial Cognition [19.5] 空間認知は実世界のマルチモーダルインテリジェンスの基本であり、モデルが物理的環境と対話できるようにする。
既存のベンチマークはしばしば空間認知を単純化し、それを1次元の計量に還元する。
本稿では,空間知能を5つの段階に分解する階層的空間認知フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:04:18 GMT)
Going with the Speed of Sound: Pushing Neural Surrogates into Highly-turbulent Transonic Regimes [19.3] 本稿では,超音速系における3次元翼のCFDシミュレーションのデータセットを提案する。
データセットは、ユニークな幾何学とインフロー条件を持つ約30,000ドルのサンプルのために、ボリュームと表面レベルのフィールドで構成されている。
我々はTransolverやAB-UPTなど,いくつかの最先端のニューラルネットワークをデータセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:06:19 GMT)
Tracing How Annotators Think: Augmenting Preference Judgments with Reading Processes [19.3] PreferReadは、マウス追跡から得られた微粒なアノテータ読み取り行動のデータセットである。
ほとんどの場合、最終的に選択したオプションを再検討するが、プロンプトを再検討することは滅多にない。
読解プロセスは、複雑で主観的なNLPタスクにおいて、アノテータの信頼性、意思決定、不一致を理解するための補完的な認知次元を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:07:02 GMT)
VGGTFace: Topologically Consistent Facial Geometry Reconstruction in the Wild [19.2] VGGTFaceは、3D基盤モデル、すなわちVGGTをトポロジ的に一貫した顔形状再構成に革新的に適用する自動アプローチである。
実験では、ベンチマークにおける最先端の結果と、ワイルドデータに対する印象的な一般化が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:30:04 GMT)
BAMAS: Structuring Budget-Aware Multi-Agent Systems [19.0] 大規模言語モデル(LLM)ベースのマルチエージェントシステムは、自律エージェントが複雑なタスクを解くための強力なパラダイムとして登場した。
予算を考慮したマルチエージェントシステム構築のための新しいアプローチであるBAMASを提案する。
その結果、BAMASはコストを最大86%削減しながら同等のパフォーマンス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, 26 Nov 2025 16:48:18 GMT)
Medical Test-free Disease Detection Based on Big Data [18.2] 本稿では,新しいグラフベースディープラーニングモデルであるCLDDを提案する。
CLDDは患者と患者との相互作用と電子的な健康記録からの人口統計的特徴を統合し、患者1人につき数百から数千の病気を検出する。
患者61,191人、疾患2,000人からなるMIMIC-IVデータセットの処理版実験により、CLDDが代表的ベースラインを一貫して上回ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:25:47 GMT)
ICPO: Intrinsic Confidence-Driven Group Relative Preference Optimization for Efficient Reinforcement Learning [18.0] 固有信頼駆動型グループ相対選好最適化法(ICPO)を提案する。
ICPOは、複数の応答の相対生成確率を同一の入力プロンプトで比較することにより、各応答に対する優先優位スコアを算出する。
優先的優位性スコアは、粗大な報酬や報奨ノイズの問題を緩和するだけでなく、過度に信頼された誤りを効果的に抑制することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:10:15 GMT)
Do Reasoning Vision-Language Models Inversely Scale in Test-Time Compute? A Distractor-centric Empirical Analysis [17.9] 視覚言語モデルにおける視覚的障害がテスト時間スケーリングに与える影響について検討する。
視覚的注意散らしは、基本的にテキストと異なることが分かりました。
本稿では、推論モデルにおけるバイアス駆動予測を緩和するための簡単なプロンプト戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:49:08 GMT)
Adaptive Parameter Optimization for Robust Remote Photoplethysmography [17.4] 投影型信号混合(PRISM)は教師なし手法の最先端性能を実現する。
これにより、適応時系列最適化は様々な条件でrを著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:45:09 GMT)
Self-Paced Learning for Images of Antinuclear Antibodies [17.4] 抗核抗体(ANA)検査は、ループス、シェーグレン症候群、硬化症などの自己免疫疾患を診断するための重要な方法である。
ANA検出は100種以上存在する抗体型によって複雑になり、蛍光パターンの組み合わせが大きくなる。
本稿では,手作業による事前処理を伴わない顕微鏡画像を用いたMIMLタスクの複雑度を扱う新しいANA検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:50:03 GMT)
Adam Simplified: Bias Correction Debunked [17.2] 本稿では, バイアス補正の役割について考察する。
視覚と言語モデリングタスクに関する一連の体系的な説明を通じて、偏見補正を取り巻く従来の知恵が誤解を招くことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:07:45 GMT)
UAVLight: A Benchmark for Illumination-Robust 3D Reconstruction in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Scenes [17.2] UAVLight(UAVLight)は、照明・ローバースト3D再構成のための制御済みのリアルタイムベンチマークである。
各シーンは、複数の一定時間に繰り返し、地理的に参照された飛行経路に沿って撮影される。
照明条件の標準化された評価プロトコルにより、UAVLightは再構成手法の開発とベンチマークのための信頼性の高い基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:38:29 GMT)
Towards Reasoning-Preserving Unlearning in Multimodal Large Language Models [17.2] 機械学習は、トレーニングされたモデルから要求されたデータを、完全なリトレーニングなしで消去することを目的としている。
中間チェーンのステップは、最終回答が忘れられたとしても、機密情報を漏洩することができる。
本稿では,R-MUSEを提案する。R-MUSEは,内部表現を操り,回答と推論トレースの両方を忘れる学習自由かつ推論時間の介入フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:45:52 GMT)
FaithFusion: Harmonizing Reconstruction and Generation via Pixel-wise Information Gain [17.1] 画素ワイド情報ゲイン(EIG)を用いた3DGS拡散フレームワークを提案する。
EIGはコヒーレント制御可能なテキスト合成のための統一ポリシーとして機能する。
データセットを用いた実験により,NTA-oU,NTLI-oU,FIDにまたがるSOTAは6mのレーンシフトでも107.47のFIDを維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:58:57 GMT)
SONIC: Spectral Optimization of Noise for Inpainting with Consistency [17.0] そこで本研究では,市販のテキスト・ツー・イメージ・モデルで絵を描くための新しいトレーニングフリーな手法を提案する。
本研究は, 初期シードノイズの最適化について, 学習不要な塗布の欠落成分について論じる。
本手法が各種塗工作業における効果を実証し,その有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:07:54 GMT)
From Inpainting to Layer Decomposition: Repurposing Generative Inpainting Models for Image Layer Decomposition [16.7] レイヤ化された表現により、要素の独立した編集が可能になり、コンテンツ作成の柔軟性が向上する。
我々は, 層分解と in/outpainting タスクの強い関係を観察し, 軽量微細化による層分解に対する拡散型インペインティングモデルの適用を提案する。
潜伏空間の細部をより詳細に保存するために,線形注意複雑性を持つ新しいマルチモーダルコンテキスト融合モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:50:07 GMT)
DialBench: Towards Accurate Reading Recognition of Pointer Meter using Large Foundation Models [16.5] 本稿では,RPM-10Kと呼ばれるダイアル読解のための大規模ベンチマークデータセットを提案する。
このデータセットに基づいて、MRLMと呼ばれるポインタメーター読影認識のための新しい視覚言語モデルを提案する。
クロスアテンショナル融合と適応的専門家選択により、モデルはダイヤル構成を解釈し、正確な数値読解を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:44:58 GMT)
Multimodal Robust Prompt Distillation for 3D Point Cloud Models [16.3] アドリアックは、学習ベースの3Dポイントクラウドモデルに重大な脅威をもたらす。
頑健な3次元点雲を蒸留するためのMRPD (Multimodal Robust Prompt Distillation) を提案する。
学生ポイントクラウドモデルの機能を、3つの異なる教師の堅牢な埋め込みと整合させることで、軽量なプロンプトを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:49:38 GMT)
SAM Guided Semantic and Motion Changed Region Mining for Remote Sensing Change Captioning [16.3] 本稿では,SAM(Segment Anything Model)基盤モデルを用いて,領域レベルの表現を抽出し,関心領域の知識をキャプションフレームワークに注入する方法について検討する。
我々はCNN/Transformerモデルを用いて、グローバルレベルの視覚特徴を抽出し、SAMファンデーションモデルを利用して意味・動作レベルの変化領域を記述し、特に構築された知識グラフを用いて興味のある対象に関する情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:11:19 GMT)
Lightweight Model Editing for LLMs to Correct Deprecated API Recommendations [15.6] 事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、コード補完タスクにおいて強力なパフォーマンスを示している。
LLMは、将来のサードパーティライブラリではサポートされない非推奨のAPIを頻繁に生成する。
本稿では,AdaLoRA-Lを提案する。AdaLoRA-Lは"共通APIレイヤ"(すべてのAPIで高い重要性を持ち,一般的な知識を保存し,編集から除外されたレイヤ)を定義し,編集を"特定APIレイヤ"に限定する。
実験の結果、AdaLoRA-Lは他の評価指標と同等の性能を維持しながら、比例性を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:36:34 GMT)
SocialNav: Training Human-Inspired Foundation Model for Socially-Aware Embodied Navigation [15.6] 社会規範に準拠した身体的ナビゲーションは、依然としてオープンな研究課題である。
SocialNavは階層的な「ブレインアクション」アーキテクチャを備えた、社会的に認識されたナビゲーションの基盤モデルである。
SocialNavは、最先端の手法に比べて+38%の成功率と+46%の社会コンプライアンス率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:36:01 GMT)
Large Language Models for Unit Test Generation: Achievements, Challenges, and the Road Ahead [15.4] 単体テストは、ソフトウェアの検証には不可欠だが、面倒なテクニックである。
大規模言語モデル(LLM)は、コードセマンティクスとプログラミングパターンに関するデータ駆動の知識を活用することで、この制限に対処する。
このフレームワークは、コアジェネレーティブ戦略と一連の拡張テクニックに関する文献を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:30:11 GMT)
Accelerating Urban Science Research with AI Urban Scientist [15.3] 我々は、仮説、ピアレビュー信号、データセット、分析パターンから構築された知識駆動型AIUrban Scientistを紹介する。
このシステムは、構造化された仮説を生成し、異種データセットを検索し、調和させ、自動的な経験分析とシミュレーションを行い、都市科学の推論と互換性のある形式の洞察を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:17:35 GMT)
3-Tracer: A Tri-level Temporal-Aware Framework for Audio Forgery Detection and Localization [15.3] T3-Tracerは、フレーム、セグメント、オーディオレベルのオーディオを共同で分析して、フォージェリトレースを包括的に検出するフレームワークである。
FA-FAMは,フレームレベルの時間的情報と音声レベルの時間的情報を組み合わせて,フレーム内のフォージェリーキューとグローバルな意味的不整合を検出する。
フレームの特徴とフレーム間の差異を多スケールの時間的ウィンドウ間で共同でモデル化するデュアルブランチアーキテクチャを採用し、鍛造されたバウンダリに現れる突然の異常を効果的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:07:03 GMT)
Subjective Depth and Timescale Transformers: Learning Where and When to Compute [15.2] 主観的深度変換器(SDT)と主観的時間スケール変換器(STT)を紹介する。
SDTとSTTはベイジアン・サプライズ信号を利用して動的に計算をルーティングし、デコーダのみのTF内で計算する場所とタイミングを学習する。
提案したアーキテクチャは,効率向上のためのフレキシブルなフレームワークを確立し,各計算スキップ層内で自己注意計算を75%,KVキャッシュ要求を50%削減し,より効率的なモデルのための経路を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:00:18 GMT)
HSTMixer: A Hierarchical MLP-Mixer for Large-Scale Traffic Forecasting [14.8] 既存のモデルは2次計算の複雑さを示すことが多く、大規模な実世界のシナリオでは実用的ではない。
本稿では,効率的な大規模交通予測のための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, 26 Nov 2025 07:16:47 GMT)
UniArt: Unified 3D Representation for Generating 3D Articulated Objects with Open-Set Articulation [14.7] UniArtは、完全な3Dオブジェクトをエンドツーエンドで単一の画像から合成する拡散ベースのフレームワークである。
本稿では,音節特徴と体積幾何学を空間的に整合させる可逆な接合-ボクセル埋め込みを提案する。
PartNet-Mobilityベンチマークの実験は、UniArtが最先端のメッシュ品質と調音精度を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:09:11 GMT)
A Probabilistic Framework for Temporal Distribution Generalization in Industry-Scale Recommender Systems [14.6] 時間分布シフトは、推奨システムの長期的な精度を損なう。
本稿では,産業規模のインクリメンタル学習パイプラインにシームレスに統合する確率的フレームワークを提案する。
本手法は時間的一般化に優れ,ユーザ当たりのGMVは2.33%上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:02:23 GMT)
LAPA: Log-Domain Prediction-Driven Dynamic Sparsity Accelerator for Transformer Model [14.5] 本稿では,LAPAという対数領域の注意予測アルゴリズム-アーキテクチャ共設計を提案する。
その結果, LAPAのエネルギー効率は, Spatten, Sanger, FACTの3.52倍, 3.24倍, 2.79倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:24:48 GMT)
CTR Prediction on Alibaba's Taobao Advertising Dataset Using Traditional and Deep Learning Models [14.5] Alibabaがリリースした大規模なTaobaoデータセットを使用して、クリックスルー率をより効果的にモデル化する方法を検討する。
ユーザの意図をモデル化するために、22日間にわたって、数億のインタラクションからの行動データを組み合わせました。
弊社の研究は、クリックスルー率の予測を推し進め、その価値をeコマースを超えて拡張するためのロードマップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 22:51:02 GMT)
Hyper-GoalNet: Goal-Conditioned Manipulation Policy Learning with HyperNetworks [14.3] Hyper-GoalNetは、ハイパーネットワークを使用して目標仕様からタスク固有のポリシーネットワークパラメータを生成するフレームワークである。
本手法は,環境ランダム化の異なる総合的な操作タスク群において評価する。
その結果,最先端手法よりも優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:11:42 GMT)
Generative Early Stage Ranking [14.2] 本稿では,有効性と効率のバランスをとるために,GESR(Generative Early Stage Ranking)パラダイムを提案する。
GESRパラダイムは、トポラインメトリクス、エンゲージメント、消費タスクを大幅に改善した。
我々の知る限りでは、このような規模でESRステージにおける完全なターゲット対応アテンションシーケンスモデリングを成功させたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:29:18 GMT)
Generative Adversarial Post-Training Mitigates Reward Hacking in Live Human-AI Music Interaction [14.1] 強化学習後、コヒーレンスに基づく報酬を利用して出力の多様性を低下させる。
この崩壊は、音楽的創造性は動的変動と相互応答性に依存するライブジャミングにおいて特に有害である。
メロディと和音の伴奏のためのRLポストトレーニングにおける報酬ハッキングを軽減するために,ポリシー生成トラジェクトリに対する新たな逆行訓練手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:41:55 GMT)
Dataset Poisoning Attacks on Behavioral Cloning Policies [14.1] 行動クローニング(BC)は、教師付き学習を通じて専門家によるデモンストレーションからシーケンシャルな意思決定ポリシーをトレーニングするための一般的なフレームワークである。
我々は,BC政策に対するクリーンラベルバックドア攻撃の有効性を初めて分析した。
最小限の毒性データセットでトレーニングされたBCポリシーは、明らかに高い、ほぼベースラインのタスクパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:47:33 GMT)
Active Learning for GCN-based Action Recognition [14.1] ラベル効率のよいグラフ畳み込みネットワーク(GCN)モデルを提案する。
我々は,ラベル付けのためのコンパクトな情報表現の集合を識別するために,敵戦略を用いた新たな獲得機能を開発する。
これらの強化されたネットワークは、周辺データ空間と潜伏データ空間の間のより効率的なマッピングを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:51:59 GMT)
AVFakeBench: A Comprehensive Audio-Video Forgery Detection Benchmark for AV-LMMs [14.0] AVFakeBenchは,初の包括的オーディオビデオ偽造検出ベンチマークである。
AVFakeBenchには、慎重に12Kのオーディオビデオ質問が含まれており、7種類の偽造と4レベルのアノテーションを含んでいる。
AVFakeBench上での11の音声映像大言語モデル(AV-LMM)と2つの一般的な検出手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:33:12 GMT)
Uncertainty Quantification for Visual Object Pose Estimation [13.7] オブジェクトのポーズ推定の不確実性は、堅牢な制御と計画に不可欠である。
我々はこの集合を1つの楕円体不確実性境界に還元する凸プログラムを開発する。
このポーズの不確実性境界は、独立翻訳に容易に投影できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:39:44 GMT)
PoETa v2: Toward More Robust Evaluation of Large Language Models in Portuguese [13.7] ポルトガル語におけるLarge Language Models (LLM) の最も広範な評価について述べる。
トレーニングスケールと計算リソースの幅広い範囲をカバーする20以上のモデルを評価する。
このベンチマークと分析を通じて、PoETa v2はポルトガル語のモデリングと評価に関する将来の研究の基礎を成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:44:28 GMT)
On the Limits of Innate Planning in Large Language Models [13.6] 大規模言語モデル(LLM)は多くのベンチマークで印象的な結果を得るが、計画とステートフルな推論の能力は未だに不明である。
コード実行や他のツールを使わずに、これらの能力を直接研究し、8-puzzleというステートトラッキングとゴール指向の計画を必要とする古典的なタスクを使います。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:08:13 GMT)
How to Correctly Report LLM-as-a-Judge Evaluations [13.4] 大型言語モデル (LLM) は、人間の代わりに評価器として使われることが多い。
拡張性はあるものの、LLMの不完全特異性と感度のため、その判断はうるさい。
この研究は、そのようなバイアスを補正し、テストデータセットとキャリブレーションデータセットの両方の不確かさを反映した信頼区間を構築する、シンプルなプラグインフレームワークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:46:46 GMT)
Optimized scheduling of electricity-heat cooperative system considering wind energy consumption and peak shaving and valley filling [13.4] 本研究では,改良されたDual-Delay Deep Deterministic Policy Gradient (PVTD3)アルゴリズムに基づくインテリジェントスケジューリング手法を提案する。
グリッド電力購入変動に対するペナルティ項を導入することにより,システム最適化を実現する。
提案アルゴリズムは, 経済効率とグリッド安定性に優れるだけでなく, エネルギー貯蔵装置管理において, 持続可能なスケジューリング能力も優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:52:51 GMT)
Artificial intelligence for methane detection: from continuous monitoring to verified mitigation [13.3] メタンは温室効果ガスであり、工業時代から約30%の温暖化を担っている。
本稿では,公用マルチスペクトル衛星画像におけるメタン排出量を検出する機械学習モデルMARS-S2Lを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:16:10 GMT)
EvRainDrop: HyperGraph-guided Completion for Effective Frame and Event Stream Aggregation [13.3] イベントカメラは、空間的に疎いが時間的に密な非同期イベントストリームを生成する。
本稿では,異なる時刻と場所のトークンを接続するハイパーグラフ誘導イベントストリーム補完機構を提案する。
提案手法は,マルチモーダルなハイパーグラフ情報補完を実現するために,ハイパーグラフのノードとしてRGBトークンを柔軟に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:30:04 GMT)
HarmonicAttack: An Adaptive Cross-Domain Audio Watermark Removal [12.9] AI生成オーディオの誤用に対する重要な防御は、それを透かし、本物のオーディオと容易に区別できるようにすることである。
従来の透かし除去方式は、取り外すために設計された透かしの非現実的な知識を前提とするか、計算的に高価である。
本稿では,ハイモニックアタック(HarmonicAttack)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:51:20 GMT)
GPU Memory Prediction for Multimodal Model Training [12.7] 本稿では,マルチモーダルモデルのモデルアーキテクチャとトレーニング動作を分析し,GPUのピークメモリ使用量を予測するフレームワークを提案する。
本フレームワークは平均MAPEの8.7%の高精度な予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:24:58 GMT)
Multi-Reward GRPO for Stable and Prosodic Single-Codebook TTS LLMs at Scale [12.6] シングルコードブックのテキスト音声モデルは不安定な韻律、話者のドリフト、劣化した自然性を示すことが多い。
単行本TS LLMのトークン生成ポリシーを直接最適化するマルチリワードグループ相対ポリシー最適化フレームワークを提案する。
提案手法は, 単行本TS LLMにおける韻律安定性, 話者類似性, 音声の自然度を連続的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:50:17 GMT)
Generating Separated Singing Vocals Using a Diffusion Model Conditioned on Music Mixtures [12.4] 本研究では,拡散モデルを用いて,実際の録音から歌声を分離する方法について検討する。
本稿では,ユーザ設定可能なパラメータの影響を強調したサンプリングアルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:49:35 GMT)
PathReasoning: A multimodal reasoning agent for query-based ROI navigation on whole-slide images [12.1] We propose "PathReasoning", a multi-modal reasoning agent that repeaterative navigate across Whole Slide Images (WSIs)。
PathReasoningは、診断関連分野に徐々に注意を向ける推論チェーンを構築している。
サブタイプおよび縦断解析タスクにおいて、AUROCの6.7%と3.1%の強いROI選択アプローチを大幅に上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:44:17 GMT)
Causality Without Causal Models [12.1] 我々は(実際に)因果関係の定義を抽象化し、反事実が定義される他のモデルにも適用できるようにします。
バックトラックなどを含むより広い範囲のモデルで定義を適用できるだけでなく、A と B が解離、否定、信念、ネストされた反事実を含む公式であるとしても、A が B の原因であるかどうかを決定するためにこの定義を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:41:25 GMT)
KRAL: Knowledge and Reasoning Augmented Learning for LLM-assisted Clinical Antimicrobial Therapy [12.0] KRAL(Knowledge and Reasoning Augmented Learning)は、低コストでスケーラブルで、プライバシ保護のパラダイムである。
教師モデル推論を用いて知識を自動抽出し、回答から質問への逆生成を通じて軌跡を推論する。
従来のレトリーバル拡張ジェネレーション(RAG)とスーパーバイザードファインチューニング(SFT)の手法を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:23:52 GMT)
Lost in Time? A Meta-Learning Framework for Time-Shift-Tolerant Physiological Signal Transformation [12.0] 非侵襲的な信号を有意義な信号に変換することは、継続的な低コストな医療監視にとって不可欠である。
多モード信号変換における時間的ミスアライメントは変換精度を損なう。
本稿では,メタラーニングに基づく双方向最適化フレームワークであるShiftSyncNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:31:22 GMT)
Towards Trustworthy Legal AI through LLM Agents and Formal Reasoning [11.8] 既存のLLMベースのシステムは、表面レベルのテキスト解析に優れるが、原理的合理性に必要な保証は欠如している。
本稿では,LSM エージェントと SMT ソルバ支援法則を組み合わせた新しいフレームワーク L4M を紹介する。
我々のシステムは、GPT-o4-mini、DeepSeek-V3、Claude 4、最先端の法務AI証明など、先進的なLCMを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:05:06 GMT)
Aligning LLMs Toward Multi-Turn Conversational Outcomes Using Iterative PPO [11.7] 本稿では,マルチターンRLの問題を単一ターンRLHF型問題に形式的に還元する手法を提案する。
これは、学習した多ターンQ-関数を単ターン問題に対する報酬モデルとして設定することで達成される。
この単一ターンRL問題を標準トークンレベルのPPOで解くことは、マルチターン問題における政策改善ステップと等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:12:16 GMT)
IntAttention: A Fully Integer Attention Pipeline for Efficient Edge Inference [11.5] IntAttentionは、最初の完全整数型、プラグイン・アンド・プレイアテンションパイプラインで、再トレーニングは行わない。
IntAttentionは、スペーサリティ対応クリッピング、32エントリルックアップテーブル近似、直接整数正規化を統合している。
提案手法は,ARMv8 CPU上の従来のINT8アテンションパイプラインよりも最大3.7倍,FP16ベースラインより61%のエネルギー削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:46:22 GMT)
Exploring Dynamic Properties of Backdoor Training Through Information Bottleneck [11.3] バックドアアタックは、トレーニングフェーズ間で進化し、攻撃機構によって異なる独自の相互情報(MI)シグネチャを生成する。
本稿では,モデルレベルでの攻撃統合を定量化する,ダイナミックスに基づく新たなステルスネス指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:31:34 GMT)
Revisiting Generalization Across Difficulty Levels: It's Not So Easy [11.2] 本研究では,大規模言語モデルがタスクの難易度によってどのように一般化されるかを検討する。
簡単なデータでも難しいデータでも、あらゆる難易度で一貫した改善を達成できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:59:57 GMT)
TeleViT1.0: Teleconnection-aware Vision Transformers for Subseasonal to Seasonal Wildfire Pattern Forecasts [11.0] 短期予測は局地的な気象条件に依存しており、長期予測には地球の相互接続性を考慮する必要がある。
我々は,テレコネクション対応ビジョントランスであるTeleViTを導入し,小型のローカルファイアドライバ,グローバルフィールド,テレコネクションインデックスを統合した。
グローバルなSeasFireデータセットを使用して、TeleViTは最大4ヶ月の地平線を含むすべてのリードタイムにおけるU-Net++、ViT、気候に関するAUPRCパフォーマンスを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:57:48 GMT)
HMARK: Radioactive Multi-Bit Semantic-Latent Watermarking for Diffusion Models [10.7] HMARKは画像拡散モデルのための新しいマルチビット透かし方式である。
画像拡散モデルのためのセマンティックラテント空間(h-space)において、オーナシップ情報を秘密ビットとしてエンコードする。
98.57%の透かし検出精度、95.07%のビットレベルのリカバリ精度、100%のリコールレート、1.0のAUCを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:14:47 GMT)
AV-Edit: Multimodal Generative Sound Effect Editing via Audio-Visual Semantic Joint Control [10.6] AV-Editは、ビデオ内の既存のオーディオトラックのきめ細かい編集を可能にする生成的サウンドエフェクト編集フレームワークである。
提案手法は,マルチモーダル事前学習のためのコントラスト型音声-視覚マスキングオートエンコーダ (CAV-MAE-Edit) を特別に設計した。
実験により,提案したAV-Editは,視覚コンテンツに基づいて高精度な修正を施した高品質なオーディオを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:59:53 GMT)
PrefixGPT: Prefix Adder Optimization by a Generative Pre-trained Transformer [10.4] プリフィックス加算器は計算集約的なアプリケーションで高速に使用される。
本稿では,最適化プレフィックス加算器をスクラッチから直接生成するGPT(Generative Pre-trained Transformer)であるPrefixGPTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:21:30 GMT)
Long-Term Alzheimers Disease Prediction: A Novel Image Generation Method Using Temporal Parameter Estimation with Normal Inverse Gamma Distribution on Uneven Time Series [10.3] 本研究では,T-NIG(正規逆ガンマ分布)内の時間パラメータを推定し,長期にわたる画像生成を支援するモデルを提案する。
T-NIGモデルは、2つの異なる時点の脳画像を用いて中間的な脳画像を作成し、将来の画像を予測する。
その結果, T-NIGは, 不規則な時間的データ分布に直面しても, 疾患関連特性を維持しつつ, 進行予測に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:49:43 GMT)
FLAWS: A Benchmark for Error Identification and Localization in Scientific Papers [10.0] エラーの特定とローカライゼーションは、ピアレビューにおける中核的なタスクである。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、そのような評価タスクをサポートする可能性への関心を喚起している。
レビューシステムにおけるLSMの利用が増加しているにもかかわらず、エラーを特定できる能力はいまだに未調査のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:19:44 GMT)
Advancing Automated In-Isolation Validation in Repository-Level Code Translation [9.8] Repositoryレベルのコード変換は、機能を自動的に保存しながら、プログラミング言語間でリポジトリ全体を移行することを目的としている。
本稿では、文脈認識型分解能とモックベースのインソレーション検証を組み合わせたTRAMを提案する。
TRAMはJava-to-Python翻訳の最先端性能を示し、RAGベースの型分解能と信頼性の高いインアイソレーションバリデーションとの統合の有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:53:46 GMT)
FlowerDance: MeanFlow for Efficient and Refined 3D Dance Generation [9.6] 音楽からダンスへの生成は、聴覚信号を人間の表情に翻訳することを目的としており、仮想現実、振付、デジタルエンターテイメントに広く応用されている。
本稿では,身体的可視性と芸術的表現性を持った洗練された動きを生成できるだけでなく,推論速度やメモリ利用において,優れた生成効率を実現するフラワーダンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:53:10 GMT)
Computing Strategic Responses to Non-Linear Classifiers [9.4] 本稿では,エージェントの目的のラグランジアン双対を最適化することにより,最適応答を計算する新しい手法を提案する。
提案手法は, 線形設定における最良応答を再現し, 既存手法の弱点を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:30:38 GMT)
Can Finetuing LLMs on Small Human Samples Increase Heterogeneity, Alignment, and Belief-Action Coherence? [9.3] 大規模言語モデル(LLM)は、調査および実験研究における人間の参加者の代用として機能する。
LLMは、しばしば実際の人間の行動と一致せず、限られた多様性を示し、少数派のサブグループに対する体系的なミスアライメントを示し、グループ内でのばらつきが不十分であり、言明された信念と行動の相違を示す。
本研究では、パイロットスタディから得られるような、人間の調査データのごく一部を微調整することで、これらの問題を緩和し、現実的なシミュレーション結果が得られるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:50:42 GMT)
Bridging Planning and Execution: Multi-Agent Path Finding Under Real-World Deadlines [9.2] 時間に敏感なアプリケーションのための実行インフォームドMAPF計画フレームワークであるREMAPを提案する。
我々のフレームワークは提案したExecTimeNetを統合し、計画されたパスに基づいて実行時間を正確に推定する。
実験の結果、REMAPはベースライン法よりもソリューション品質を最大20%改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:08:52 GMT)
Deep Parameter Interpolation for Scalar Conditioning [9.2] Deepパラメータ(ディープパラメータ、DPI)は、既存のディープニューラルネットワークアーキテクチャをスカラー入力を受け入れるものに変換する汎用的な方法である。
提案手法は,拡散モデルと流れマッチングモデルの両方において,デノナイズ性能を改善し,サンプル品質を向上させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:52:12 GMT)
Breaking the Illusion: Consensus-Based Generative Mitigation of Adversarial Illusions in Multi-Modal Embeddings [9.1] 本研究では,攻撃者の摂動入力から入力を再構成し,自然なアライメントを維持するタスク依存緩和機構を提案する。
最先端のマルチモーダルエンコーダの実験結果から,本手法はイリュージョン攻撃の成功率をほぼゼロに低下させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:18:20 GMT)
The More, the Merrier: Contrastive Fusion for Higher-Order Multimodal Alignment [9.0] Contrastive Fusion (ConFu) は、個々のモダリティとそれらの融合を統一された表現空間に埋め込むフレームワークである。
合成および実世界のマルチモーダルベンチマーク上でのConFuの評価を行い、クロスモーダルの相補性を活用し、高次依存関係を捕捉し、マルチモーダルの複雑さを増大させる能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:25:55 GMT)
Statistical Inference for Manifold Similarity and Alignability across Noisy High-Dimensional Datasets [9.0] 低次元多様体構造に支持された分布間の類似性とアライメントの統計的推測のための原理的枠組みを提案する。
提案手法は,既存手法と比較して,強靭性と統計力に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:31:35 GMT)
Multi-Agent Systems for Dataset Adaptation in Software Engineering: Capabilities, Limitations, and Future Directions [9.0] 本稿では,データセット適応タスクにおいて,最先端のマルチエージェントシステムがどのように機能するかについて,最初の実証的研究を行う。
我々は、GitHub Copilotを評価し、ROCODEやLogHub2.0といったベンチマークリポジトリからSE研究成果物を適用する。
その結果、現在のシステムはキーファイルを識別し、部分的な適応を生成することができるが、正しい実装を生成することは滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:26:11 GMT)
Breaking Algorithmic Collusion in Human-AI Ecosystems [8.8] この作品は、繰り返し価格ゲームにおける古典的なフレームワークに焦点を当てている。
私たちのスタイル化されたモデルでは、AIエージェントは均衡戦略を実行し、1人以上の人間がAIエージェントを採用する代わりに、手動で価格設定タスクを実行します。
AIエージェントの集団が超競争的価格を維持する方法に触発され、そのような欠陥の下で高い価格が持続するかどうかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:46:49 GMT)
RaX-Crash: A Resource Efficient and Explainable Small Model Pipeline with an Application to City Scale Injury Severity Prediction [8.4] RaX-Crashは、構造化損傷重症度予測のためのリソース効率が高く説明可能な小型モデルパイプラインである。
RaX-Crashは3つの連結テーブルと数千万のレコードを統合し、分割ストレージに統一された機能スキーマを構築し、コンパクトなツリーベースのアンサンブルを訓練する。
XGBoost と Random Forest は 0.7828 と 0.7794 の精度を達成し、明らかに SLM を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 00:05:12 GMT)
Multi-Agent Cross-Entropy Method with Monotonic Nonlinear Critic Decomposition [8.4] マルチエージェント強化学習(MARL)は、分散実行(CTDE)を用いた集中訓練を一般的に採用する
集中分散ミスマッチ(CDM)は、あるエージェントの最適下行動が他のエージェントの学習を劣化させるときに発生する。
単調非線形批判分解(NCD)を併用したマルチエージェントクロスエントロピー法(MCEM)を提案する。
MCEMは、連続したアクションベンチマークと離散的なアクションベンチマークの両方で最先端のメソッドより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:09:23 GMT)
PEFT-Bench: A Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods Benchmark [8.4] PEFT-Benchは,自己回帰LDM上での多様なPEFT手法の評価のための,統一的なエンドツーエンドベンチマークである。
27のNLPデータセットと6つのPEFTメソッドにまたがる使用法を示す。
PEFT Soft Score Penalties(PSCP)メトリクスも導入し、トレーニング可能なパラメータ、推論速度、メモリ使用率のトレーニングを考慮に入れます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 11:18:06 GMT)
A Systematic Analysis of Large Language Models with RAG-enabled Dynamic Prompting for Medical Error Detection and Correction [8.3] 我々は、ゼロショットプロンプト、ランダムな例による静的プロンプト、検索強化された動的プロンプトを評価する。
精度,リコール,偽陽性率 (FPR) , ROUGE-1, BLEURT, BERTScore を用いて誤差補正を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:29:37 GMT)
Scaling Foundation Models for Radar Scene Understanding [8.2] レーダーセンサーは、悪天候、照明、長距離の状況に対して信頼性の高い認識を提供する。
基礎モデルの最近の進歩は、視覚的および言語的理解に変化をもたらしたが、レーダーセンシングとの統合は、ほとんど未解明のままである。
本稿では,空間言語を構造化し,シーンレベルの統一表現を学習するレーダ基礎モデルであるRadarFMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:41:00 GMT)
Chatty-KG: A Multi-Agent AI System for On-Demand Conversational Question Answering over Knowledge Graphs [8.2] Chatty-KGは、知識グラフ上の対話型QAのためのモジュール型マルチエージェントシステムである。
LLMは自然とコンテキストを意識した会話を可能にするが、プライベートおよび動的KGへの直接アクセスはできない。
また,Chatty-KGは,シングルターンおよびマルチターンの設定において,最先端のベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 00:18:55 GMT)
TrafficLens: Multi-Camera Traffic Video Analysis Using LLMs [8.2] マルチカメラフィードを効率的に管理し、分析することは、大量のデータのために課題を引き起こす。
これらの課題に対処するために,マルチカメラ交通交差点に適したアルゴリズムであるTrafficLensを提案する。
実世界のデータセットによる実験結果から、TrafficLensは情報精度を維持しながら、ビデオからテキストへの変換時間を最大4倍に短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:34:08 GMT)
SurgMLLMBench: A Multimodal Large Language Model Benchmark Dataset for Surgical Scene Understanding [8.2] 本稿では,対話型マルチモーダル大言語モデルの開発と評価のための統一ベンチマークであるSurgMLLMBenchを紹介する。
ピクセルレベルの機器セグメンテーションマスクと、腹腔鏡、ロボット支援、マイクロサージカルドメインにまたがる構造化VQAアノテーションを統合している。
ドメイン間で一貫したパフォーマンスを実現し、目に見えないデータセットに効果的に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:44:51 GMT)
EoS-FM: Can an Ensemble of Specialist Models act as a Generalist Feature Extractor? [8.2] リモートセンシングファウンデーションモデル(RSFM)構築のためのアンサンブル・オブ・スペシャリストフレームワークを提案する。
本手法はトレーニングプロセスを,凍結・再利用可能な軽量でタスク固有のConvNeXtV2専門家に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:52:56 GMT)
Deformation-aware Temporal Generation for Early Prediction of Alzheimers Disease [8.2] 退縮性脳疾患であるアルツハイマー病は、その進行を遅くする早期予測の恩恵を受ける。
アルツハイマー病の現在の予測法は、主に手動の特徴抽出による脳画像の形態変化の分析を含む。
本稿では, 早期予測のための脳画像の形態変化の学習を自動化するために, 変形認識時間生成ネットワーク(DATGN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:59:17 GMT)
Context-Specific Causal Graph Discovery with Unobserved Contexts: Non-Stationarity, Regimes and Spatio-Temporal Patterns [8.1] 因果グラフの変化に符号化された情報を,安定性を念頭に検討する。
組み込みのモジュール化により、サブプロブレムの配列全体を体系的に理解し、改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:06:36 GMT)
FITRep: Attention-Guided Item Representation via MLLMs [8.0] FITRep は,細粒度アイテムデデューズのための最初の注目誘導型ホワイトボックスアイテム表現フレームワークである。
Meituanの広告システム上に展開されたFITRepは、オンラインA/Bテストで+3.60%のCTRと+4.25%のCPMを達成し、効果と実世界への影響の両方を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:38:19 GMT)
Exploring Automated Recognition of Instructional Activity and Discourse from Multimodal Classroom Data [8.0] 本研究は,マルチモーダル・インストラクショナル・アクティビティと談話認識に着目した,授業記録のAIによる分析について考察する。
164時間のビデオと68のレッスン書き起こしの高密度な注釈付きデータセットを使用して、並列なモダリティ固有のパイプラインを設計する。
微調整されたモデルはプロンプトベースのアプローチを一貫して上回り、マクロF1スコアはビデオで0.577、書き起こしで0.460である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 11:57:22 GMT)
DSD: A Distributed Speculative Decoding Solution for Edge-Cloud Agile Large Model Serving [7.8] 大規模言語モデル(LLM)推論は、多種多様なエッジクラウド環境における高いデコードレイテンシと限られたスケーラビリティに悩まされることが多い。
本稿では,SDを複数デバイスに拡張する分散投機的復号化フレームワークDSDを提案する。
多様なワークロードを対象とした実験では、DSDは既存のSDベースラインよりも最大1.1倍のスピードアップと9.7%高いスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:47:25 GMT)
Graph-O1 : Monte Carlo Tree Search with Reinforcement Learning for Text-Attributed Graph Reasoning [7.8] Graph-O1はエージェント的なGraphRAGフレームワークで、LCMがグラフ上で段階的にインタラクティブな推論を実行できる。
提案手法はモンテカルロ木探索(MCTS)とエンドツーエンドの強化学習を統合し,最も情報に富む部分グラフの探索と検索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:32:04 GMT)
Learning When to Stop: Adaptive Latent Reasoning via Reinforcement Learning [7.7] 本研究では適応長潜時推論モデルを開発し,SFT後補強学習手法を提案する。
Llama 3.2 1BモデルとGSM8K-Augデータセットの実験では、合計推理長さが52%$ダウンし、精度にペナルティはない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:54:06 GMT)
Even with AI, Bijection Discovery is Still Hard: The Opportunities and Challenges of OpenEvolve for Novel Bijection Construction [7.6] AlphaEvolve、OpenEvolve、ShinkaEvolveといった進化的プログラム合成システムは、AIによる数学的発見に対する新しいアプローチを提供する。
これらのシステムは、大きな言語モデル(LLM)のチームを用いて、人間の可読性コードとして問題に対する候補解を生成する。
ダイクパスを含む3つの建設問題に対して OpenEvolve を適用した結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:30:17 GMT)
RIA: A Ranking-Infused Approach for Optimized listwise CTR Prediction [7.6] 我々はRIA(Ranking-Infused Architecture)を提案する。RIA(Ranking-Infused Architecture)は、ポイントワイズとリストワイズ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である。
ランキングと再ランクの表現を共有することで、RIAは低レイテンシを維持しながら、リッチなコンテキストの知識伝達を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:45:10 GMT)
On Evolution-Based Models for Experimentation Under Interference [7.3] 我々は、介入に応じて観察ラウンド間で結果がどのように変化するかを研究する進化に基づくアプローチについて研究する。
我々は、この手法のインスタンス化として、高密度ネットワークにおける因果メッセージパッシングを強調した。
このアプローチの限界について議論し、強い時間的傾向や内因性干渉が識別を損なう可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:53:46 GMT)
A Customer Journey in the Land of Oz: Leveraging the Wizard of Oz Technique to Model Emotions in Customer Service Interactions [7.1] EmoWOZ-CSには、商業航空、eコマース、オンライン旅行代理店、通信シナリオを含む179人の参加者による2,148人の対話が含まれている。
発見は、中立が参加者のメッセージを支配していることを示し、欲求と感謝は最も頻繁に非中立的な感情である。
いくつかの感情的な戦略(清潔さ、感謝)は肯定的な相互性を促進するが、他の戦略(謝罪、共感)は欲求、怒り、不快感を残すこともある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:52:17 GMT)
A Layered Protocol Architecture for the Internet of Agents [7.1] エージェント通信層(L8)とエージェントセマンティックネゴシエーション層(L9)の2つの新しいレイヤを提案する。
L8はコミュニケーションの構造を形式化し、メッセージエンベロープ、音声アクティベート、対話パターンを標準化する。
今日存在しないL9は、コミュニケーションの意味を形式化し、エージェントが"Shared Context"を発見し、交渉し、ロックすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:04:23 GMT)
TAPVid-360: Tracking Any Point in 360 from Narrow Field of View Video [7.0] TAPVid-360は,ビデオシーケンスを横断するシーンポイントに対する3次元方向の予測を必要とする新しいタスクである。
我々は360度動画を監督の源として利用し、真実の方向を計算しながら視野を狭くする。
我々のベースラインはCoTracker v3に適応し、方向更新のためのポイント毎の回転を予測し、既存のTAPおよびTAPVid 3D法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 22:13:26 GMT)
Cheating Stereo Matching in Full-scale: Physical Adversarial Attack against Binocular Depth Estimation in Autonomous Driving [6.9] 自律運転におけるステレオマッチングモデルに対する最初のテクスチャ対応物理対向攻撃を提案する。
本手法は局所的な2Dパッチベースではなく,グローバルなカモフラージュテクスチャを備えた3D PAEを用いている。
また,これらのカメラの差分効果に対処するため,新しい3次元ステレオマッチングレンダリングモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:01:59 GMT)
An Adaptive Resonance Theory-based Topological Clustering Algorithm with a Self-Adjusting Vigilance Parameter [6.9] 本稿では,適応共振理論に基づくトポロジカルクラスタリングアルゴリズムを提案する。
多様性駆動適応機構を通じて、再計算間隔と警戒閾値を自律的に調整する。
24の実世界のデータセットに対する実験により、提案アルゴリズムはクラスタリング性能と連続学習能力の両方において最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:43:27 GMT)
Saddle-Free Guidance: Improved On-Manifold Sampling without Labels or Additional Training [6.8] 我々は,個々のスコアベースモデルを導くために,ログ密度の最大正曲率を推定するサドルフリーガイダンス(SFG)を開発した。
実験の結果,SFGはシングルモデル ImageNet512 生成において,最先端の FID と FDDINOv2 のメトリクス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, 26 Nov 2025 19:39:59 GMT)
The Double-Edged Nature of the Rashomon Set for Trustworthy Machine Learning [6.8] 現実世界の機械学習(ML)パイプラインが単一のモデルを生成することはめったにない。
代わりに、多種多種多種多種多種多種多種多様の羅生門を生産する。
この多重性は、信頼性の重要な側面を再認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:42:10 GMT)
Bug Detective and Quality Coach: Developers' Mental Models of AI-Assisted IDE Tools [6.7] 58人の開発者と共同設計ワークショップを6回実施し、AIによるバグ検出と可読性機能に関するメンタルモデルを抽出しました。
開発者は、バグ検出ツールをtextitbug detectivesとして考えており、重大な問題が発生した場合にだけユーザーに警告する。
信頼は、両方のタスクにおいて、説明、タイミング、ユーザーコントロールの明確さに依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:28:51 GMT)
MMA: A Momentum Mamba Architecture for Human Activity Recognition with Inertial Sensors [6.7] 慣性センサーからのヒューマンアクティビティ認識(HAR)はユビキタスコンピューティング、モバイルヘルス、環境知能に不可欠である。
モーメントム・マンバ(Momentum Mamba)は、時間ステップ間の情報フローの安定性を改善するために2次ダイナミクスを組み込んだ運動量増強型SSMである。
複数のHARベンチマークの実験では、バニラ・マンバとトランスフォーマーのベースラインの精度、堅牢性、収束速度が一貫した向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:21:36 GMT)
Pessimistic Verification for Open Ended Math Questions [6.7] 検証性能の重要な制限は、エラー検出の能力にある。
悲観的検証では、同じ証明に対して複数の並列検証を構築し、その1つが誤りを報告した場合、証明は誤りとみなされる。
この単純な手法は、かなりの計算資源を得ることなく、多くの数学検証ベンチマークで性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:52:52 GMT)
Differential privacy from axioms [6.7] 非自明な構成を満たす適切なプライバシー尺度は、差分プライバシーと等価であることを示す。
我々の主定理は、我々の公理を満たすあらゆるプライバシー基準は、標本の複雑さの要因まで、DPと等価であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:53:02 GMT)
The Spheres Dataset: Multitrack Orchestral Recordings for Music Source Separation and Information Retrieval [6.6] データセットは、Colibr Ensembleによって演奏された1時間以上の楽曲の記録で構成されている。
録音装置には23のマイクが使われており、その中にはクローズスポット、メインマイク、周囲マイクが含まれていた。
室内のインパルス応答を各楽器位置で推定し, 録音空間の音響的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:23:15 GMT)
GFT-GCN: Privacy-Preserving 3D Face Mesh Recognition with Spectral Diffusion [6.6] 3D顔認証は、顔の形状をキャプチャすることで、堅牢な生体計測ソリューションを提供する。
その強いスプーフ抵抗は、高セキュリティアプリケーションに適しているが、保存された生体認証テンプレートを保護することは依然として重要である。
GFT-GCNは,スペクトルグラフ学習と拡散型テンプレート保護を組み合わせた3次元顔認識フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:15:27 GMT)
Maglev-Pentabot: Magnetic Levitation System for Non-Contact Manipulation using Deep Reinforcement Learning [6.5] 非接触操作の制限に対処するために,磁気浮上システムMaglev-Pentabotを提案する。
Maglev-Pentabotは深層強化学習を利用して、グラム範囲で物体を操作するための複雑な制御戦略を開発する。
我々のシステムは、大型の電磁石を用いて重い物体を操り、産業用ロボット応用のための参照フレームワークを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:10:59 GMT)
Vision-Language Enhanced Foundation Model for Semi-supervised Medical Image Segmentation [6.5] 半教師付き学習(SSL)は医用画像セグメンテーションの有効なパラダイムとして登場した。
SSLフレームワークに基盤レベルの視覚的セマンティック理解を組み込んだVESSA(Vision-Language Enhanced Semi-supervised Assistant)を導入する。
ステージ1では、VESSAはゴールドスタンダードの例を含むテンプレートバンクを使用して、参照誘導セグメンテーションアシスタントとして訓練される。
ステージ2では、VESSAは最先端のSSLフレームワークに統合され、学生モデルとの動的相互作用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:19:38 GMT)
FIELDS: Face reconstruction with accurate Inference of Expression using Learning with Direct Supervision [5.9] FIELDSは感情に富んだ表情モデルを生成し,自然さを犠牲にすることなく顔の認識性能を大幅に向上させる。
エンコーダは, 自発性4次元顔画像から表現パラメータを導出する一方, 強勢に敏感な感情の喪失は, 誇張を伴わずに実際の感情を捉えることを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:22:34 GMT)
Modeling Quantum Autoencoder Trainable Kernel for IoT Anomaly Detection [5.8] 本稿では,ネットワークトラフィックを潜在表現に圧縮し,侵入検出に量子支援ベクトル分類を用いる量子オートエンコーダフレームワークを提案する。
この研究は、量子機械学習を、現実のサイバーセキュリティの課題に対して実行可能な、ハードウェア対応のソリューションとして確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:45:02 GMT)
Privacy in Federated Learning with Spiking Neural Networks [5.7] 組み込みAIとエッジAIの有力候補としてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)が登場している。
各種データ領域にまたがるSNNにおける勾配漏れの総合的研究について述べる。
その結果, 事象駆動力学と代理段階学習の組み合わせにより, 勾配情報性が著しく低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:55:11 GMT)
OVOD-Agent: A Markov-Bandit Framework for Proactive Visual Reasoning and Self-Evolving Detection [5.7] Open-Vocabulary Object Detection (OVOD) は、セマンティック情報を活用することで、検出者がカテゴリをまたいで一般化できるようにすることを目的としている。
従来の研究は、テキスト表現の改善がOVODの性能を大幅に向上させることを示した。
我々は,受動的カテゴリーマッチングを積極的に視覚的推論と自己進化検出に変換するOVOD-Agentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:08:26 GMT)
BotaCLIP: Contrastive Learning for Botany-Aware Representation of Earth Observation Data [5.6] BotaCLIPは、訓練済みの基礎モデルを適用してドメイン固有の知識を注入するための軽量フレームワークである。
本稿では,BotaCLIPがデータスカース設定に専門家の知識を注入し,フラジカル表現学習を可能にする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:19:06 GMT)
Privacy-Preserving Federated Vision Transformer Learning Leveraging Lightweight Homomorphic Encryption in Medical AI [5.6] コラボレーション機械学習は、多様なデータセットを活用することによって診断精度を向上させるが、HIPAAのようなプライバシー規制は、患者の直接的なデータ共有を禁止している。
本稿では,視覚変換器 (ViT) と同型暗号化 (HE) を組み合わせた多施設組織分類のためのプライバシー保護型フェデレーション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, 26 Nov 2025 02:27:40 GMT)
Maxitive Donsker-Varadhan Formulation for Possibilistic Variational Inference [5.6] 我々は確率的変分推論の原理的定式化を開発する。
これを指数関数の特殊クラスに適用すると、確率論的関数と平行点が強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:53:28 GMT)
Quantum theory of electrically levitated nanoparticle-ion systems: Motional dynamics and sympathetic cooling [5.5] 本研究では, ナノ粒子の中心運動の量子結合力学と, 二重周波数線形ポールトラップに共トラッピングされたイオンのアンサンブルについて述べる。
本研究は, レビテーションナノ粒子の非ガウス運動状態のイオン支援製剤の探索に必要な理論ツールボックスを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:27:29 GMT)
Manifolds and Modules: How Function Develops in a Neural Foundation Model [5.5] 神経活動の基礎モデルとして,視差刺激に対する時間的応答特性に基づいて各ニューロンを特徴付ける。
モデルの異なる処理段階はそれぞれ、定性的に異なる表現構造を示す。
全体として、本研究は、神経基盤モデルの内部構造の研究として、その内部の生物学的関連性についての洞察を得るものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:36:47 GMT)
Quantum Sensing using Geometrical Phase in Qubit-Oscillator Systems [5.3] 結合量子ビットオシレータシステムのための量子センシングプロトコルを提案する。
幾何学的位相を利用することにより、標準的な量子限界を超える。
このプロトコルは、クビットマルコフノイズを示し、その状態依存性を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:48:08 GMT)
Beyond Membership: Limitations of Add/Remove Adjacency in Differential Privacy [5.3] 差分プライバシー(DP)を持つ機械学習モデルのトレーニングは、トレーニングデータに関する機密情報を推測する敵の能力を制限する。
追加/削除されたオーバーステートによるプライバシ会計は、代替の隣接関係による会計に比べ、プライバシに起因していることを示す。
本結果から,DP保証の報告における隣接選択は,保護対象がメンバーシップではなくレコード単位の属性である場合に重要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:55:13 GMT)
BRIC: Bridging Kinematic Plans and Physical Control at Test Time [5.3] BRICは,拡散型運動プランナと強化学習型物理制御装置間の実行差を解消する。
BRICの動作構成,障害物回避,人間とシーンの相互作用など,長期的課題に対する有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:45:15 GMT)
A Comparative Study of LLM Prompting and Fine-Tuning for Cross-genre Authorship Attribution on Chinese Lyrics [5.2] 複数のジャンルにまたがる中国語歌詞の新しいバランスの取れたデータセットを作成します。
ドメイン固有モデルを微調整し、その性能をゼロショット推論と比較する。
私たちの研究は、中国におけるクロスジェネリックな歌詞の属性に関する最初のベンチマークを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:44:40 GMT)
Lattice-to-total thermal conductivity ratio: a phonon-glass electron-crystal descriptor for data-driven thermoelectric design [5.2] 我々は,ZT$の高価格材料が,低価格レギュレーションだけでなく,格子対全熱伝導率(_mathrmL/$)付近に約0.5のクラスターが存在することを示した。
本研究では,熱伝導率の格子と電子成分の2つの機械学習モデルから構成されるフレームワークを構築し,TE材料のスクリーニングと最適化の指針として$$$と$_mathrmL/$を共同で提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:44:10 GMT)
Data Exfiltration by Compression Attack: Definition and Evaluation on Medical Image Data [5.0] ディープネットワークモデルは、トレーニングデータセットから情報をエンコードする。
本稿では,画像圧縮技術に基づく新しいデータ抽出攻撃を提案する。
この攻撃は、医療画像を効果的に盗み、データレイクの外で高い忠実度で再構築できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:55:17 GMT)
Crowdsourcing the Frontier: Advancing Hybrid Physics-ML Climate Simulation via $50,000 Kaggle Competition [5.0] サブグリッド機械学習(ML)パラメータ化は、新しい世代の気候モデルを導入する可能性がある。
しかし、オンラインの不安定性から一貫性のないオンラインのパフォーマンスに至るまで、重要な問題は、長期の気候予測において運用上の使用を制限している。
本稿では,優勝チームのアーキテクチャにインスパイアされたエミュレータを対話型気候モデルに結合することで,Kaggleコンペティションのダウンストリーム結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:32:02 GMT)
The Age-specific Alzheimer 's Disease Prediction with Characteristic Constraints in Nonuniform Time Span [4.9] アルツハイマー病は認知機能の低下を特徴とする不安定な疾患である。
アルツハイマー病の予測に生成された画像の応用が課題となっている。
本研究は,定量的指標による逐次画像生成のための革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:58:44 GMT)
Sparse Multiple Kernel Learning: Alternating Best Response and Semidefinite Relaxations [4.9] ベクトル二項分類を支援するために,事前に規定されたカーネルのスパース組み合わせを選択することの問題点を考察する。
最良の応答によって返されるソリューションを認証し、開始を温めるために使用できる予測の階層を導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:14:45 GMT)
Learning Multi-Order Block Structure in Higher-Order Networks [4.9] 高次のネットワークは、3つ以上の実体間の相互作用を含む現実世界のシステムをモデル化するのに不可欠である。
最近の単純化である単階モデルでは、一つの親和性パターンが全ての順序の相互作用を制御していると仮定することで、この複雑さを緩和する。
本稿では,マルチオーダーブロック構造を導入することで,この仮定を緩和するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:56:37 GMT)
Beyond the Rubric: Cultural Misalignment in LLM Benchmarks for Sexual and Reproductive Health [4.8] 大型言語モデル (LLMs) は、グローバル・サウスの健康情報へのアクセスを拡大する可能性があると位置づけられている。
本研究は,インドにおける未治療地域社会を対象とした,性および生殖の健康(SRH)のためのチャットボットを用いた予備的なベンチマークエクササイズから得られた知見を提示する。
データセットから637のSRHクエリを抽出し、330のシングルターン会話で評価した。
本研究は、異なる文化的・医療的文脈で構築されたシステムの有効性を捉える上で、現在のベンチマークの限界を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:20:13 GMT)
Metastability in the Dissipative Quantum Rabi Model [4.5] 弱いスピン緩和の存在下での超ラジカル相の安定性について検討した。
弱いスピン緩和でさえ超ラジアント相を超ラジアント準安定相にすることができる。
本研究は, 散逸型量子ラビモデルにおける対称性破壊状態の準安定な性質を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:43:16 GMT)
Heterogeneous Multi-Agent Proximal Policy Optimization for Power Distribution System Restoration [4.5] 本稿では, 相互接続したマイクログリッド間の協調修復を実現するために, 不均一・エージェント強化学習フレームワークを適用した。
その結果、HARLフレームワークにマイクログリッドレベルの不均一性を組み込むことで、複雑なPSD修復のためのスケーラブルで安定で制約対応のソリューションが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:18:02 GMT)
WalkCLIP: Multimodal Learning for Urban Walkability Prediction [4.4] 都市歩行は公衆衛生、持続可能性、生活の質の基盤となっている。
近年の研究では、衛星画像、ストリートビュー画像、人口指標を用いて歩行可能性を推定している。
都市の歩行可能性を予測するためにこれらの相補的な視点を統合するフレームワークであるWalkCLIPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 22:15:33 GMT)
CompARE: A Computational framework for Airborne Respiratory disease Evaluation integrating flow physics and human behavior [4.3] 共同配置された個人間の屋内空気伝達のリスクは一般に一様ではない。
本報告では,室内空気感染のリスク評価フレームワークであるCompAREについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:53:30 GMT)
The Directed Prediction Change - Efficient and Trustworthy Fidelity Assessment for Local Feature Attribution Methods [4.1] ハイテイクな医療環境では、臨床医と規制官はモデルの意思決定プロセスを忠実に反映した説明を必要とする。
Infidelityのような既存の忠実度指標はモンテカルロ近似に依存している。
本研究は,局所的特徴帰属法の忠実度を評価するための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:11:42 GMT)
Multiclass threshold-based classification and model evaluation [4.0] 標準argmaxルールを一般化する多クラス分類のためのしきい値に基づくフレームワークを提案する。
実験により、多次元しきい値調整により、様々なネットワークやデータセットのパフォーマンスが向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:00:00 GMT)
Nonconvex Penalized LAD Estimation in Partial Linear Models with DNNs: Asymptotic Analysis and Proximal Algorithms [3.8] 本稿では,LAST Absolute Deviation (LAD) による線形部分モデルについて検討する。
我々は、ディープニューラルネットワーク(NN)とペナライズされたLADモデルを用いて、非下位パラメータを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:01:35 GMT)
Start Making Sense(s): A Developmental Probe of Attention Specialization Using Lexical Ambiguity [3.8] 注意機構を体系的に探索するパイプラインを提案する。
単語のあいまいさに注意を払っている頭と、全体的なあいまいさのパフォーマンスを識別する。
対象の頭部を非難することは、明らかに曖昧なパフォーマンスを損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:16:12 GMT)
Phase-Aware Code-Aided EM Algorithm for Blind Channel Estimation in PSK-Modulated OFDM [3.8] 本稿では、位相シフト鍵変調(PSK)変調を用いたOFDMシステムのための、完全に盲目な位相対応予測最大化(EM)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:46:34 GMT)
New quasi-exatly solvable systems from SUSYQM and Bethe Ansatz [3.8] 我々は、ベーテアンサッツと超対称量子力学(SUSYQM)を介して、新しい準特殊可解系を体系的に構築する。
状態削除(クライン・アドラー)超対称変換を準完全解(QES)系に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:05:43 GMT)
R3A: Reliable RTL Repair Framework with Multi-Agent Fault Localization and Stochastic Tree-of-Thoughts Patch Generation [3.6] 本稿では,信頼性向上のための基本モデルに基づく自動プログラム修復フレームワークR3Aを提案する。
実験によると、R3Aは所定の時間内にRTL-repairデータセットの90.6%のバグを修正できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:41:00 GMT)
Beyond Atoms: Evaluating Electron Density Representation for 3D Molecular Learning [3.6] 3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における3種類のボクセル入力型の比較を行った。
電子密度は本質的に体積密度であり、ボクセル格子は実験および計算された密度の両方に対して最も自然な表現を提供するため、ボクセルベースのCNNに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:42:31 GMT)
Robust Gene Prioritization via Fast-mRMR Feature Selection in high-dimensional omics data [3.5] 既存の方法は、バイオメディカルデータの高次元性と不完全なラベル付けに苦慮している。
この研究は、Fast-mRMR機能選択を活用する、より堅牢で効率的なパイプラインを提案する。
食事制限データセットの実験は、既存の方法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:41:20 GMT)
Anomaly Detection with Adaptive and Aggressive Rejection for Contaminated Training Data [3.5] AARは、通常のデータを保存することと、ハードとソフトの拒絶戦略を統合することで異常を排除することの間のトレードオフをバランスさせる。
AARは汚染されたデータセットに対する堅牢性を高め、セキュリティやヘルスケアといった領域におけるより広範な現実世界のアプリケーションへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:25:36 GMT)
HTTM: Head-wise Temporal Token Merging for Faster VGGT [3.5] VGGTは、1回のパスで全てのキー3D属性を直接推論する最初のモデルである。
長いシーケンス入力を持つ大きなシーンの再構築には、大きな遅延ボトルネックが発生する。
本稿では,VGGTの高速化を目的とした訓練不要な3次元トークンマージ手法であるHTTMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:04:03 GMT)
Phase-Dependent Photon Emission Rates in Quantum Gravity-Induced Entangled States [3.4] 局所演算と古典通信(LOCC)理論に基づく重力の量子効果について検討する。
その結果,光子放出速度(遷移速度)が絡み合いの程度と密接な関係があることが判明した。
次に、これらの結果と量子的絡み合いを検出するために光子放射率を用いる可能性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:43:43 GMT)
CLLMRec: LLM-powered Cognitive-Aware Concept Recommendation via Semantic Alignment and Prerequisite Knowledge Distillation [3.2] 大規模オープンオンラインコース(MOOC)の成長は、概念が不可欠であるパーソナライズされた学習に重大な課題をもたらす。
既存のアプローチは通常、概念的関係を捉えるために異種情報ネットワークや知識グラフに依存し、学習者の認知状態を評価するための知識追跡モデルと組み合わせている。
本稿では,CLLMRecを提案する。CLLMRecは,大規模言語モデルを利用してパーソナライズされた概念レコメンデーションを生成す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, 26 Nov 2025 10:10:35 GMT)
Breaking the Safety-Capability Tradeoff: Reinforcement Learning with Verifiable Rewards Maintains Safety Guardrails in LLMs [3.2] 検証可能な報酬(RLVR)による強化学習は、客観的に測定可能なタスクのモデルを最適化する有望な代替手段として登場した。
RLVRにおける安全特性の総合的・実証的な分析を行った。
実証実験により,RLVRは安全ガードレールの維持・改善を図りながら推論能力を同時に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:36:34 GMT)
Exceptional points and spectral cusps from density-wave fluctuation [3.2] 電荷密度波やスピン密度波の形成に伴う変動から生じる2種類の特異点について報告する。
ひとつは例外点 (EP) であり、グリーン関数の高次極に対応する。
2つ目はスペクトルカスプであり、実周波数スペクトル関数 $A(mathbfk, )$ における3つのエクストリームの合体によって定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:01:02 GMT)
Adaptive SGD with Line-Search and Polyak Stepsizes: Nonconvex Convergence and Accelerated Rates [3.2] 本稿では,2024年におけるAdaSLSとAdaPSの分析について述べる。
コントリビューションには、非一般の非関数の解析が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:31:07 GMT)
Endo-G$^{2}$T: Geometry-Guided & Temporally Aware Time-Embedded 4DGS For Endoscopic Scenes [3.1] Endo-G$2$Tは、時間埋め込み4DGSのための幾何学的および時間的に認識されたトレーニングスキームである。
これは、EndoNeRFとStereoMIS-P1データセットにおける単分子再構成ベースラインの最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:12:21 GMT)
Best Practices for Machine Learning Experimentation in Scientific Applications [3.1] 本稿では,科学的応用における機械学習実験の実践的かつ構造化されたガイドを提案する。
データセット作成からモデル選択,評価に至るまで,ステップバイステップのワークフローを概説する。
本稿では、対数オーバーフィッティング比(LOR)や複合オーバーフィッティングスコア(COS)など、折り畳みのオーバーフィッティングと不安定性を考慮に入れたメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:02:31 GMT)
MADRA: Multi-Agent Debate for Risk-Aware Embodied Planning [3.1] 既存の方法は、選好調整トレーニングや、単一エージェントの安全プロンプトを使用する場合のオーバーリジェクションによって、高い計算コストに悩まされることが多い。
トレーニング不要なマルチエージェント議論リスクアセスメントフレームワークMADRAを提案する。
私たちの仕事は、信頼できるエンボディエージェントを構築するためのスケーラブルでモデルに依存しないソリューションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:51:37 GMT)
Efficient Multi-Adapter LLM Serving via Cross-Model KV-Cache Reuse with Activated LoRA [3.0] この研究は、パラメータ効率のモデル適応と高性能機能を橋渡しし、現代のLLM推論エンジンにおけるクロスモデルKV-cacheの再利用を初めて完全に実現した。
代表的なマルチターン、マルチアダプタパイプラインによる評価では、標準のLoRAベースラインと比較して、最大58倍のレイテンシ削減と100倍以上のタイム・ツー・ファーストの改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:34:48 GMT)
Machine Learning Approaches to Clinical Risk Prediction: Multi-Scale Temporal Alignment in Electronic Health Records [3.0] 本研究では,マルチスケール時間アライメントネットワーク(MSTAN)に基づくリスク予測手法を提案する。
電子健康記録(EHR)における時間的不規則性、サンプリング間隔差、およびマルチスケールダイナミック依存関係の課題に対処する。
EHRデータセットで実施された実験によると、提案されたモデルは、精度、リコール、精度、F1-Scoreのメインストリームベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:33:59 GMT)
Independent policy gradient-based reinforcement learning for economic and reliable energy management of multi-microgrid systems [2.8] 本研究は,マルチマイクログリッドシステム(MMS)における分散方式による経済的・信頼性の高いエネルギー管理問題について検討する。
本稿では,MMSとメイングリッド間の交換電力の平均と分散を,システムの経済性能と信頼性の指標として紹介する。
本稿では,厳密な収束分析を用いた完全分散独立政策アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:11:22 GMT)
Enhancing Nuclear Reactor Core Simulation through Data-Based Surrogate Models [2.7] 本稿では,原子炉炉心シミュレーションを強化するための代替シミュレーション手法として,2つの代理モデルを提案する。
データ駆動モデルと物理インフォームドモデルの両方が、計算時間が非常に少ない複雑な力学を迅速に統合できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:12:24 GMT)
On the Periodic Orbits of the Dual Logarithmic Derivative Operator [2.6] 二重対数微分作用素 $mathcalA[f]=mathrmdln f/mathrmdln x$ の周期的挙動を複素解析条件で検討する。
我々は$mathcalA$が真に非退化周期-$2$軌道を認め、正準的明示的な例を特定することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 11:14:32 GMT)
Improving Procedural Skill Explanations via Constrained Generation: A Symbolic-LLM Hybrid Architecture [2.6] 手続き的スキル学習では、指示的説明はステップだけでなく、その背後にある因果的、ゴール指向的、構成論理を伝達しなければならない。
Ivyは、記号的タスク・メソッド・知識(TMK)モデルと生成的解釈層を組み合わせ、構造化された多段階的な説明を提供するAIコーチングシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 00:29:53 GMT)
A scalable advantage in multi-photon quantum machine learning [2.6] 光子は、室温でのコヒーレンス時間が高くて長いため、量子情報技術の候補として期待されている。
最近の研究は、フォトニックプラットフォーム上で量子機械学習を実行することに注意を向けている。
ここでは、理論上および実験的に、多光子状態を持つ量子機械学習において、スケーラブルな優位性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 22:20:21 GMT)
Lattice Surgery Aware Resource Analysis for the Mapping and Scheduling of Quantum Circuits for Scalable Modular Architectures [2.6] 量子コンピューティングプラットフォームは、単一のコアに大量の量子ビットを配置する点へと進化している。
我々は、任意の量子回路をQiskitを使ってゲートセットにトランスパイルし、量子ビットを分割できるフレームワークを開発する。
本稿では,古典通信の回数,EPRペア数とマジックステート数,前処理と後処理のタイミングオーバーヘッドなどの統計データを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:08:29 GMT)
SV-LIB 1.0: A Standard Exchange Format for Software-Verification Tasks [2.5] SV-LIBはソフトウェア検証タスクのための交換形式と中間言語である。
本稿では,SV-LIBformatのバージョン1.0について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:44:54 GMT)
LLMs for Automated Unit Test Generation and Assessment in Java: The AgoneTest Framework [2.5] AgoneTestは、Javaにおける大規模言語モデル生成ユニットテストの評価フレームワークである。
コンパイルされるテストのサブセットでは、LLMの生成したテストは、カバレッジと欠陥検出の点で、人間によるテストと一致またはオーバーすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:14:17 GMT)
Prediction of Herd Life in Dairy Cows Using Multi-Head Attention Transformers [2.4] 我々は、出生から記録された時系列データを用いて、牛の寿命を予測するAI駆動モデルを開発した。
オーストラリアの7つの農場にまたがる19,000頭のユニークな牛から、約780万の記録を分析しました。
以上の結果から,本モデルは群集の生活予測において83%の総合的決定係数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, 26 Nov 2025 04:07:12 GMT)
Bangla Sign Language Translation: Dataset Creation Challenges, Benchmarking and Prospects [2.4] Bangla Sign Language Translation (BdSLT) は、言語自体が非常に低リソースであるため、厳しい制約が課されている。
BdSLTの標準文レベルのデータセット作成は、聴覚障害や難聴者のためのAIベースの補助ツールを開発する上で非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:00:38 GMT)
Generalized Design Choices for Deepfake Detectors [2.4] 設計選択の違いがディープフェイク検出モデルの精度と一般化能力にどのように影響するかを検討する。
個々の要因の影響を分離することにより、将来のディープフェイク検知システムの設計と開発のための堅牢でアーキテクチャに依存しないベストプラクティスを確立することを目指している。
我々の実験は、AI-GenBenchベンチマークで、ディープフェイク検出を一貫して改善し、最先端のパフォーマンスを実現する一連の設計選択を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:40:58 GMT)
Orthographic Constraint Satisfaction and Human Difficulty Alignment in Large Language Models [2.4] 大規模な言語モデルは、制御されたテキスト生成中に厳密な正書法制約を満たす必要がある。
人格レベルの制約満足度を必要とする58の単語パズルに対して、3つのモデルファミリーにまたがる28の構成を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:12:33 GMT)
Reinforcement Learning for Latent-Space Thinking in LLMs [2.3] Chain-of-Thought (CoT) 推論は一般的に、個別の言語空間を思考に利用する。
潜在空間思考により、モデルは連続的な埋め込み空間を使って考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:43:24 GMT)
Measure and Forget Dynamics in Random Circuits [2.3] 有意な」測定は、フォールトトレラント量子コンピューティングへの応用と、本質的には絡み合いとエントロピーの広さの研究の両方に興味深い。
本稿では,測定結果を部分的に忘れた場合のランダムクリフォード回路における測定誘起相転移(MIPT)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:44:44 GMT)
Approximation rates of quantum neural networks for periodic functions via Jackson's inequality [2.2] 量子ニューラルネットワーク(Quantum Neural Network, QNN)は、量子コンピューティングの世界における古典的なニューラルネットワークのアナログである。
周期関数に対するQNNの近似能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:02:50 GMT)
Vortex-Enhanced Zitterbewegung in Relativistic Electron Wave Packets [2.2] Zitterbewegung (ZBW) はそのサブコンプトンスケールのため、長い間自由電子では観測不可能である。
我々は、正エネルギーと負エネルギーの両方のディラック状態のコヒーレントな重ね合わせとして相対論的渦電子波パケットを精巧に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:51:20 GMT)
Hierarchical Ranking Neural Network for Long Document Readability Assessment [2.2] 本稿では,テキスト中のリッチな意味情報を持つ領域を特定するために,コンテキスト情報をキャプチャする双方向可読性評価機構を提案する。
これらの文レベルのラベルは、ドキュメントの全体的な可読性レベルを予測するのに使用される。
ラベルサブトラクションによる可読性レベル間の順序関係をモデル化するために、ペアワイズソートアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:05:22 GMT)
A Dynamics-Informed Gaussian Process Framework for 2D Stochastic Navier-Stokes via Quasi-Gaussianity [2.1] Coe, Hairer, Tolomeoによる2次元ナビエストークス方程式の準ガウス性に関する最近の証明
この理論の基礎の上に構築された2次元SNSの確率的フレームワークを導入する。
これは、乱流に対する厳密な長時間の力学的正当化を先立って、原理化されたGPを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 11:13:43 GMT)
On the Origin of Algorithmic Progress in AI [2.1] アルゴリズムの効率向上は計算スケールと結びついている。
同じ期間に6,930倍の効率向上を達成しました。
以上の結果から,小型モデルにおけるアルゴリズムの進歩は,これまで想定されていたよりもはるかに遅かったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:46:31 GMT)
Ensemble Performance Through the Lens of Linear Independence of Classifier Votes in Data Streams [2.1] 本稿では,データストリームにおける分類器票間の線形独立性レンズによるアンサンブルサイズと性能の関係について検討する。
分類器出力間の線形独立性を達成する確率をモデル化することにより、アンサンブルサイズと精度のトレードオフを説明する理論的枠組みを導出する。
以上の結果から,OzaBaggingのような頑健なアンサンブルに対する性能飽和点を効果的に推定できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:57:59 GMT)
From Code Smells to Best Practices: Tackling Resource Leaks in PyTorch, TensorFlow, and Keras [2.1] PyTorch関連の臭いが30個、リソースリークに関連するスニペット/ケラスの匂いが16個特定される。
それぞれの匂いに対して、少なくとも1つのベストプラクティスを導出し、50の推奨コーディングパターンを導出しました。
これは、主要なMLフレームワーク間でリソースリークを誘発するコードの臭いを調べるための、初めての包括的な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:13:31 GMT)
Universe of Thoughts: Enabling Creative Reasoning with Large Language Models [1.9] 認知科学の原理に触発された創造的推論のための計算フレームワークを導入する。
本稿では,テキスト探索,テキスト変換,テキストUoTという3つの中心的創造的推論パラダイムを提案する。
UoTは創造的推論において優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:28:35 GMT)
Mechanistic Interpretability for Transformer-based Time Series Classification [1.9] トランスフォーマーベースのモデルは、時系列分類を含むさまざまな機械学習タスクにおいて最先端のツールとなっている。
既存の説明可能性法は、しばしばインプット・アウトプットの属性に焦点を合わせ、内部メカニズムは概ね不透明である。
本稿では,アクティベーションパッチ,アテンションサリシティ,スパースオートエンコーダなど,様々な機械的解釈可能性技術を適用して,このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:46:29 GMT)
Evaluating Strategies for Synthesizing Clinical Notes for Medical Multimodal AI [1.9] バイオメディカル人工知能(AI)応用において,マルチモーダル(MM)学習は有望なパラダイムとして浮上している。
本研究は, 迅速な設計と医用メタデータの包摂の観点から, 合成テキスト臨床ノートを作成するための戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:01:12 GMT)
PaTAS: A Parallel System for Trust Propagation in Neural Networks Using Subjective Logic [1.8] 本稿では,ニューラルネットワークの信頼をモデル化し,伝播するフレームワークであるPaTASを紹介する。
実世界および敵対的データセットの実験は、PaTASが解釈可能、対称性、収束信頼推定を生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:59:52 GMT)
Towards a Foundation Model for Partial Differential Equations Across Physics Domains [1.7] 物理インフォームド・機械学習のためのモジュラー基礎モデルであるPDE-FMを提案する。
空間的、スペクトル的、時間的推論を不均一偏微分方程式(PDE)系に統一する。
PDE-FMは多種多様なPDEデータセット上で1度事前訓練され、アーキテクチャやデータ固有の変更なしに新しい物理レジームに転送できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:36:15 GMT)
Enhanced Landmark Detection Model in Pelvic Fluoroscopy using 2D/3D Registration Loss [1.6] U-Netランドマーク予測モデルのトレーニングに2D/3Dランドマーク登録を組み込んだ新しいフレームワークを提案する。
実際の術中条件下では,ベースラインのU-Net,Pose Estimation Lossで訓練したU-Net,Pose Estimation Lossで微調整したU-Netのランドマーク検出精度を比較して,性能差を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:50:06 GMT)
TrackList: Tracing Back Query Linguistic Diversity for Head and Tail Knowledge in Open Large Language Models [1.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザ入力クエリに定義型回答を与えるのに効果的であることが証明されている。
より詳細な言語および統計的分析パイプラインであるTrackListを用いて,この性能低下を評価した。
概念(頭部)の高頻度と低周波(尾)が言語モデルの性能に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:14:09 GMT)
G-Net: A Provably Easy Construction of High-Accuracy Random Binary Neural Networks [1.6] 可変精度でバイナリニューラルネットワークを構築するための新しいアルゴリズムを提案する。
我々は、ハミング距離を備えたハイパーキューブの点としてデータのバイナリ埋め込みを考える。
我々のモデルは畳み込みニューラルネットワークの精度と一致し、以前のHDCモデルよりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:05:49 GMT)
FRAGMENTA: End-to-end Fragmentation-based Generative Model with Agentic Tuning for Drug Lead Optimization [1.6] FRAGMENTAはドラッグリード最適化のためのエンドツーエンドフレームワークである。
これには、断片化を"語彙選択"問題として再編成する、新しい生成モデルが含まれている。
また、ドメインの専門家からの会話フィードバックを通じて目的を洗練するエージェントAIシステムも含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:35:22 GMT)
ABLE: Using Adversarial Pairs to Construct Local Models for Explaining Model Predictions [1.5] LIMEのようなローカルな説明手法は、しばしば不安定さとローカルな忠実度に悩まされる。
本稿では,これらの制限に対処するため,Adversarially Bracketed Local Explanation (ABLE)を提案する。
我々の手法は最先端技術よりも高い安定性と忠実性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 22:20:28 GMT)
Empirical Assessment of the Code Comprehension Effort Needed to Attack Programs Protected with Obfuscation [1.3] この研究は、1つの保護されたコードに対して複数の難読化テクニックをレイヤー化する効果を初めて評価した。
また、攻撃されたコードの客観的なメトリクスと攻撃が成功する可能性の相関に関する実験的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 11:48:21 GMT)
FPGA-tailored algorithms for real-time decoding of quantum LDPC codes [1.2] 量子低密度パリティチェック(qLDPC)符号に対する3つのデコーダクラスのFPGA調整バージョンを解析する。
メッセージパッシングでは、最近導入されたRelayデコーダとそのFPGA実装を解析する。
順序付き統計復号法では,高次故障箇所に集中するフィルタ付き変波器を導入する。
FPGA適応型一般化ユニオンフィンデコーダを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:33:47 GMT)
The effects of decoherence on Fermi's golden rule [1.2] 本研究では, 脱コヒーレンスがフェルミの黄金律, 断熱法, 断熱法に与える影響について検討した。
デコヒーレンス時間が短くなると、両方の基底に対するフェルミの黄金律から大きくずれることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:08:42 GMT)
RISC-V Based TinyML Accelerator for Depthwise Separable Convolutions in Edge AI [1.2] 本稿では,融合画素データフローを利用したハードウェアアクセラレーションアーキテクチャを提案する。
単一の出力ピクセルを計算し、すべてのステージ展開、奥行きの畳み込み、プロジェクションバイ・ストリーミングデータにわたって完了させる。
RISC-Vコア上でのベースラインソフトウェア実行で最大59.3倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:01:31 GMT)
Asymptotic yet practical optimization of quantum circuits implementing GF($2^m$) multiplication and division operations [1.2] 乗算演算と除算演算に最適化された量子回路を提案する。
我々のアシラフリーGF乗算回路はゲートカウントの複雑さが$O(mlog3)$である。
我々は,CNOTとToffoliゲート数の両方の削減を含む,$m$の暗号関連値に対して,実用的な利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:57:45 GMT)
A Fast and Efficient Modern BERT based Text-Conditioned Diffusion Model for Medical Image Segmentation [1.1] 本稿では,医用テキストアノテーションを統合して意味表現を強化するラベル効率のよい拡散ベースセグメンテーションモデルであるFastTextDiffを提案する。
提案手法では,長い臨床メモを処理可能な変換器であるModernBERTを用いて,医用画像のテキストアノテーションと意味的内容の密接なリンクを行う。
臨床用BibBERTをModernBERTに置き換えることによって、FastTextDiffはFlashAttention 2の恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:57:11 GMT)
Compilation Pipeline for Predicting Algorithmic Break-Even in an Early-Fault-Tolerant Surface Code Architecture [1.1] 本研究では,曲面符号上で格子演算を行う物理回路に論理アルゴリズムをコンパイルするパイプラインを開発する。
このパイプラインを使用して、短期量子ハードウェアでアルゴリズムのブレークフェアを達成するための要件を特定します。
我々の研究は、早期のフォールトトレラントなサーフェスコードアーキテクチャのためのエンドツーエンドコンパイラへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 00:52:53 GMT)
Kibble-Zurek Meets Tricriticality: Breakdown of Adiabatic-Impulse and New Scaling Forms [1.1] キブル・ズレック効果は、3つの臨界点の周囲で研究され、そこでは断熱的・衝撃的なシナリオが崩壊する。
いくつかの新しいスケーリング形式も提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:34:46 GMT)
I-GLIDE: Input Groups for Latent Health Indicators in Degradation Estimation [1.0] 本稿では, 健康指標構築のための新しい枠組みを紹介し, 3つの重要な貢献を推し進める。
我々は、RUL予測の健康指標(HI)としてプロジェクテッドパスウェイ(RaPP)に沿ってレコンストラクションを適応し、従来のリコンストラクションエラー指標よりも優れていることを示す。
また,センササブセットを分離してシステム固有の劣化をモデル化する手法であるインジケータグループを提案し,新しい手法であるI-GLIDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:39:35 GMT)
Digital Elevation Model Estimation from RGB Satellite Imagery using Generative Deep Learning [1.0] 本研究では,生成的深層学習を用いて,自由に利用可能なRGB衛星画像からDEMを生成する手法を提案する。
ランドサット衛星画像とNASAのSRTMデジタル高度データを用いて,12KのRGB-DEMペアからなるグローバルデータセットを開発した。
独自の前処理パイプラインが実装され、高品質でクラウドフリーな領域を選択し、ランドサット画像から正規化されたRGBコンポジットを集約した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:50:00 GMT)
Mean-Field Limits for Two-Layer Neural Networks Trained with Consensus-Based Optimization [1.0] 我々は、2層ニューラルネットワークを研究し、コンセンサスベース最適化(CBO)と呼ばれる粒子ベースの手法でそれらを訓練する。
我々は2つのテストケースでCBOとAdamを比較し、CBOとAdamを組み合わせたハイブリッドアプローチがCBOよりも早く収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:58:07 GMT)
Sawtooth Sampling for Time Series Denoising Diffusion Implicit Models [1.0] 暗黙的拡散モデルと、逆過程を加速し、事前訓練された拡散モデルに適用できる新しいソートゥース・サンプラーを組み合わせる。
提案手法は,標準ベースラインの30倍の高速化を実現し,また分類タスクにおける生成シーケンスの品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:05:44 GMT)
Multi-Modal Machine Learning for Early Trust Prediction in Human-AI Interaction Using Face Image and GSR Bio Signals [0.9] 本研究では,画像とガルバニック皮膚反応(GSR)データを組み合わせたマルチモーダル機械学習フレームワークを提案する。
その結果,顔と生理的手がかりを組み合わせることで予測性能が有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:52:12 GMT)
Fusion of classical and quantum kernels enables accurate and robust two-sample tests [0.8] 古典カーネルと量子カーネルを融合させる新しいハイブリッドテスト戦略を提案する。
このアプローチは、古典的なカーネルのドメイン固有の帰納バイアスと量子カーネルのユニークな表現力を組み合わせることによって、強力で適応的なテストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 00:25:17 GMT)
BanglaMM-Disaster: A Multimodal Transformer-Based Deep Learning Framework for Multiclass Disaster Classification in Bangla [0.8] 本稿では,バングラの災害分類のためのエンド・ツー・エンドのディープラーニングに基づくマルチモーダルフレームワークであるBanglaMM-Disasterを紹介する。
我々は,9つの災害関連カテゴリの1つに注釈付けされたキャプションと対応する画像からなる,5,037個のバングラソーシャルメディアポストのデータセットを構築した。
提案モデルは、BanglaBERT、mBERT、XLM-RoBERTaなどのトランスフォーマーベースのテキストエンコーダと、ResNet50、DenseNet169、MobileNetV2などのCNNバックボーンを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:11:46 GMT)
Integrating LSTM Networks with Neural Levy Processes for Financial Forecasting [0.8] 本稿では,資産価格予測のための金融モデルとディープラーニングの最適統合について検討する。
We developed a hybrid framework using a Long Short-Term Memory (TM) network with the Merton-Lévy jump-diffusion model。
予測性能を評価するため,いくつかのベンチマークモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:44:00 GMT)
Quantum measurement retrodiction and entropic uncertainty relations [0.8] 最小値変化の原理を用いて, 量子測位法について検討する。
量子-古典的測定チャネルでは、すべての標準量子発散が同じ再予測的更新を選択することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:53:57 GMT)
MortgageLLM: Domain-Adaptive Pretraining with Residual Instruction Transfer, Alignment Tuning, and Task-Specific Routing [0.7] ドメイン固有の新しい大規模言語モデルであるMortgageLLMを提案する。
シングルベースモデルからデュアルトラックの特殊化フレームワークを用いて開発されている。
我々は,(1)高度に専門化された住宅ローン金融分野へのこの残留手法の適用,(2)対話型Q&Aモデルと,分類と要約のための構造化タスクモデルを組み合わせたデュアルエキスパートアーキテクチャ,(3)エキスパートモデル自体が行う少数ショット分類を用いたインテリジェントタスクルーティング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:37:57 GMT)
CNN-LSTM Hybrid Architecture for Over-the-Air Automatic Modulation Classification Using SDR [0.7] 本稿では,CNN(Cybrid Convolutional Neural Network)とLSTM(Long Short-Term Memory)アーキテクチャに基づくAMCシステムを提案する。
提案アーキテクチャでは,空間的特徴抽出にCNN,時間的依存関係のキャプチャにLSTMを利用する。
このシステムの実用能力は、他の変調方式と並行して、カスタムメイドのFM送信機からOTA(Over-the-air)信号を特定することで実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:16:54 GMT)
EvilGenie: A Reward Hacking Benchmark [0.7] EvilGenieはプログラミング設定における報酬ハックのためのベンチマークである。
報酬のハッキングは、ユニットテスト、LCM審査員、テストファイル編集検出の3つの方法で測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:27:17 GMT)
Quantum electrodynamic description of the neutral hydrogen molecule ionization [0.7] 水素分子のイオン化ダイナミクスは、量子電磁力学とリンドブラッドマスター方程式を組み合わせた包括的な枠組みの中で研究される。
我々は、クローズド、散逸性オープン、およびインフラックス駆動のオープン量子キャビティシステムという3つの異なる状態にわたるシステムの進化を探求する。
この研究は、量子制御化学の統一的な理論基盤を提供し、量子情報処理における将来の実験に直接的な意味を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:21:43 GMT)
Human Experts' Evaluation of Generative AI for Contextualizing STEAM Education in the Global South [0.6] Generative AI(GenAI)は、カリキュラム標準を学習者の文化的知識、コミュニティの実践、日々の経験にリンクすることで、文脈化されたSTEAM指導を支援する。
専門家らは、GenAI支援の授業を、標準的な授業計画よりも文化的に根ざし、教育的に反応するものとして評価した。
GenAIはガーナの文化的多元主義を表現するのに苦労し、しばしば言語、歴史、アイデンティティへの表面的な参照を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:24:50 GMT)
Synergistic Effects of Detuning and Auxiliary Qubits on Quantum Synchronization [0.6] 分散マルチキュービットシステムにおいて,デチューニングと補助量子ビットが協調的に量子同期を向上する方法について検討する。
提案手法は,アクティブなエンジニアのフェーズを調整し,補助量子ビットは持続的同期に必要なメモリを提供する協調制御戦略を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:41:40 GMT)
Beyond Accuracy: An Empirical Study of Uncertainty Estimation in Imputation [0.6] 不確実性の表現と定量化の方法が異なる。
不確実性は、マルチラン変動、条件付きサンプリング、予測分布モデリングの3つの相補的経路によって推定される。
精度校正,実行,安定した構成の特定,不確実性を考慮したインプタ選択のためのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:27:59 GMT)
Massively Parallel Imitation Learning of Mouse Forelimb Musculoskeletal Reaching Dynamics [0.5] 本稿では,神経科学研究室からキネマティックスデータを収集し,生体力学モデルでそれらの自然な動きを再現するためのパイプラインを作成する。
我々は,模擬物理環境における筋骨格モデルを用いて,器用な前肢到達作業を行うための模倣学習フレームワークを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:23:14 GMT)
Event-driven eligibility propagation in large sparse networks: efficiency shaped by biological realism [0.5] 本稿では, 繰り返しスパイクネットワークに対する適応性伝達(e-prop)学習規則の生物学的に妥当な拡張について述べる。
学習ルールを大規模スパイクニューラルネットワークのシミュレーションプラットフォームに統合し、ニューロモルフィックMNISTのようなタスクに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:52:06 GMT)
Finite-key security analysis of the decoy-state BB84 QKD with passive measurement [0.5] Bennett-Brassard 1984 (BB84) 量子鍵分布プロトコルは、実用的な実装のデファクトスタンダードとして広く見なされている。
受信側では、乱数発生器の必要性を大幅に低減するため、受動基底選択が魅力的である。
これらの利点にもかかわらず、偏りのある確率で基底が受動的に選択されるデコイ状態BB84プロトコルの有限鍵解析セキュリティ証明が欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:37:36 GMT)
ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images [0.5] リモートセンシング画像にインタラクティブなセグメンテーションモデルを適用するセルフプロンプト・ポイント制御フレームワークを提案する。
提案手法を,WHU,HRSID,NWPU VHR-10を含む3つのRSIベンチマークデータセット上で評価した。
この結果から, リモートセンシングアプリケーションにおいて, 自己プロンプトとセマンティックアライメントが, 拡張性, ポイントレベルのセグメンテーションモデルへの適応に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:26:00 GMT)
Escaping the Verifier: Learning to Reason via Demonstrations [0.5] RAROは、逆強化学習(Inverse Reinforcement Learning)を通じて、専門家によるデモンストレーションのみから、強力な推論能力を学ぶ。
本手法は,政策(ジェネレータ)と相対論的批判(差別者)の対立的相互作用を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:42:52 GMT)
Squeezing-Enhanced Photon-Number Measurements for GKP State Generation [0.5] 本稿では,GKP状態の生成のためのアーキテクチャについて述べる。
耐故障閾値を11.5dBのクラスタスキューズで達成することで,これらの改善の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:19:53 GMT)
Finite Size Analysis of Decoy-State BB84 with Advantage Distillation [0.4] AD後処理により拡張されたデコイ状態BB84の最初の包括的有限鍵サイズ解析について述べる。
ADを使用することで、許容可能な最大QBERは9.5%程度から17.3%程度まで増加し、現実的なキーサイズになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:38:43 GMT)
Bayesian Optimization for Function-Valued Responses under Min-Max Criteria [0.4] min-max Functional Bayesian Optimization (MM-FBO) は、関数領域間の最大誤差を直接最小化するフレームワークである。
最悪の場合の目的に対する離散化と、サロゲートが正確になり不確実性が消滅すると、取得は真の min-max 目標に収束することを示す一貫性結果の2つの理論的な保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:32:07 GMT)
Deep Learning Architectures for Code-Modulated Visual Evoked Potentials Detection [0.4] Code-Modulated Visual Evoked Potentials (C-VEPs) に基づく非侵襲的脳インターフェイス(BCIs)は、脳波信号の時間的変動とセッション依存ノイズに対処するために、高度に堅牢な復号法を必要とする。
本研究では,63ビットのm系列再構成と分類のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や類似性に基づく復号化のためのシームズネットワーク,および標準相関解析(CCA)ベースラインなど,いくつかのディープラーニングアーキテクチャを提案し,評価する。
提案した深層モデルでは,Earth Mover's Distance (EMD) を用いた距離ベースデコーディングや,より堅牢性を示す制約付きデコードにより,従来のアプローチよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 22:02:22 GMT)
Restora-Flow: Mask-Guided Image Restoration with Flow Matching [0.4] フローマッチングは、最先端拡散モデルに関連する長いサンプリング時間に対処する、有望な生成的アプローチとして登場した。
本稿では, 劣化マスクによるフローマッチングサンプリングをガイドする, トレーニング不要なRestora-Flowを紹介する。
本研究では,拡散法やフローマッチング法と比較して,知覚品質と処理時間に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:04:52 GMT)
Comparing SAM 2 and SAM 3 for Zero-Shot Segmentation of 3D Medical Data [0.4] SAM、SAM 2、および最近リリースされたSAM 3を含むプロンプト可能なセグメンテーションの基礎モデルは、医療画像のゼロショットセグメンテーションに再び関心を寄せている。
そこで本研究では, SAM 2 と SAM 3 を比較して, 純粋視覚的プロンプト下での3次元医用ボリュームとビデオのゼロショットセグメンテーションについて検討した。
両モデルを,54の解剖学的構造,病理,手術器具を含む16の公開データセットでベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:36:58 GMT)
Constructing and Benchmarking: a Labeled Email Dataset for Text-Based Phishing and Spam Detection Framework [0.4] 本研究では、フィッシング、スパム、正統なメッセージを含む包括的な電子メールデータセットを提案する。
各メールには、そのカテゴリ、感情的な魅力、権威、そして根底にあるモチベーションが注釈付けされている。
その結果、強いフィッシング検出能力が強調される一方で、スパムと正当な電子メールを区別する上での永続的な課題が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:40:06 GMT)
Experimental signatures of a $σ_zσ_x$ beam-splitter interaction between a Kerr-cat and transmon qubit [0.3] 超伝導量子回路では、Kerr-cat qubits (KCQs) は強いバイアスノイズを示す。
我々はKCQとトランスモンのビームスプリッター相互作用を実験的に実証し、有効な$_z_x$結合を実現する。
これらの結果は、トランスモンをデータキュービットとして、ノイズバイアスのボソニックアンシラと組み合わせたハイブリッドアーキテクチャへのステップを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:11:55 GMT)
Hybrid SIFT-SNN for Efficient Anomaly Detection of Traffic Flow-Control Infrastructure [0.3] SIFT-SNNフレームワークは、輸送インフラにおける構造異常のリアルタイム検出のための低遅延ニューロモルフィック信号処理パイプラインである。
提案システムは、フレームあたりの推測時間9.5msで92.3%の分類精度を達成する。
このフレームワークは、コンシューマグレードシステムにデプロイされた動作プロトタイプを通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:40:18 GMT)
Prescriptive tool for zero-emissions building fenestration design using hybrid metaheuristic algorithms [0.3] 本稿では, 実用化に向けて設計されたフェネストレーションのシミュレーションに基づく最適化手法を提案する。
設計プロセスを完全に自動化するために、ハイブリッドメタヒューリスティックアルゴリズムを使用し、規則と最新のカタログに依存している。
建築家が設計の柔軟性を持つ9つのフェネレーション変数は、住宅の暖房、冷却需要、熱的不快感を軽減するために最適化された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:10:23 GMT)
From Prediction to Foresight: The Role of AI in Designing Responsible Futures [0.3] 我々は、AIが責任を負う人間中心の監視において、支援ツールとしての役割を担うと論じている。
本稿では,AIをフォレスト・プラクティスに統合することを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:42:10 GMT)
Enhancing Burmese News Classification with Kolmogorov-Arnold Network Head Fine-tuning [0.3] この研究はコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)を代替分類として探索する。
Kanは低リソース言語分類のためのトランスフォーマーと競合するか、優れている。
これらの知見は、低リソース言語分類のためのトランスフォーマーの表現的で効率的な代替手段として、Kanが注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:50:34 GMT)
Deep Learning-Based Multiclass Classification of Oral Lesions with Stratified Augmentation [0.3] 本研究は, 深層学習を用いて16種類の口腔病変に対する多クラス分類器を構築することを目的としている。
実験結果は、83.33パーセントの精度、89.12パーセントの精度、77.31パーセントのリコールを達成し、提案されたモデルの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:56:42 GMT)
Some aspects of robustness in modern Markov Chain Monte Carlo [0.2] 我々は2つの特定の病理に焦点をあてるが、それは単純ではあるが、既に標準的な局所的アルゴリズムに劇的な影響を及ぼすことができる。
1つ目は粗さであり、ターゲット分布は急速に変化し、アルゴリズムの数値安定性は不安定である。
2つ目は平坦性であり、それによって対象の分布の風景は不毛で非形式的になり、状態空間の面白くない部分で失われる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:35:17 GMT)
ASR Error Correction in Low-Resource Burmese with Alignment-Enhanced Transformers using Phonetic Features [0.1] ビルマ語でASRの誤り訂正を行う最初の研究である。
5つのASRバックボーンを評価し,ASR誤り訂正アプローチが単語と文字レベルの精度を一貫して向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:13:42 GMT)
Probabilistic Wildfire Spread Prediction Using an Autoregressive Conditional Generative Adversarial Network [0.1] 本研究では,確率的山火事拡散予測のための自己回帰的条件生成対向ネットワーク(CGAN)を提案する。
予測タスクを自己回帰問題として定式化することにより、モデルはシーケンシャルな状態遷移を学習し、長期的な予測安定性を確保する。
実験結果から,提案モデルが従来の深層学習モデルより優れており,火災周囲の予測精度と境界線が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:32:54 GMT)
Differentiable Physics-Neural Models enable Learning of Non-Markovian Closures for Accelerated Coarse-Grained Physics Simulations [0.1] 本研究は3次元シミュレーションよりも高速に複雑な領域のスカラー輸送を予測するハイブリッド物理-神経モデルを提案する。
全体として、この微分可能な物理-神経の枠組みは、物理現象の高速で、正確で、一般化可能な粗粒状サロゲートを可能にすることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:13:30 GMT)
Developing an Open Conversational Speech Corpus for the Isan Language [0.0] 本稿では,タイ語で最も広く話されている地域方言であるIsan言語のための会話音声データセットについて紹介する。
このリソースを構築する上で重要な課題は、Isanの標準化された正書法がないことである。
現在の筆記法はタイ語とイザン語の違いによって大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:57:31 GMT)
Lazy Quantum Walks with Native Multiqubit Gates [0.0] ニュートラル原子ハードウェアは量子ウォークを実装するためのプラットフォームとして有望な選択である。
我々は、遅延量子ウォークを含むいくつかのおもちゃの量子ウォークのゲートシーケンスと最終的な状態フィリティを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:29:01 GMT)
Improving Score Reliability of Multiple Choice Benchmarks with Consistency Evaluation and Altered Answer Choices [0.0] 本稿では,複数選択(MC)ベンチマークで計算したLarge Language Model(LLM)スコアの信頼性を向上させるため,CRA(Consistency-Re Balanced Accuracy)尺度を提案する。
提案手法では, LLMの応答整合性について検討し, 応答選択を改良した合成質問を利用して検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:35:48 GMT)
CAT: A Metric-Driven Framework for Analyzing the Consistency-Accuracy Relation of LLMs under Controlled Input Variations [0.0] 我々は,大規模言語モデル (LLM) の強調と表現の一貫性を評価するためのフレームワークである textscCAT を紹介する。
本稿では,CAR曲線の面積と形状を組み合わせて,精度と整合性のトレードオフを定量化するための大域的指標であるEmphConsistency-Oriented Robustness Estimate(CORE)指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:02:33 GMT)
Zoo of Correlation Inequalities in Holography and Beyond [0.0] ホログラフ相関測度に対する情報理論の不等式について,J_W$およびD_W$について検討した。
我々は単調性、一夫一婦制、強い超付加性を証明する厳密な枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:50:22 GMT)
Zipf Distributions from Two-Stage Symbolic Processes: Stability Under Stochastic Lexical Filtering [0.0] 言語におけるZipfの法則は、分野によって議論される決定的な起源を欠いている。
本研究では,言語的要素を持たない幾何学的機構を用いてZipf様の振る舞いを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:59:40 GMT)
Witness wedges in fidelity-deviation plane: separating teleportation advantage and Bell-inequality violation [0.0] 我々は、2つの相補的なメリットの図形の合同幾何学を通して量子テレポーテーションを解析するための統一的な枠組みを開発する。
特に、任意の測定ペア$(F D)$は、等方性資源の可視性推定に移植することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:43:31 GMT)
Visualizing LLM Latent Space Geometry Through Dimensionality Reduction [0.0] 我々は,トランスフォーマーに基づく言語モデルにおける潜在状態空間を次元的還元により抽出し,プロセスし,可視化する。
我々はGPT-2およびLLaMaモデルの実験を行い、潜在空間における興味深い幾何学的パターンを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:11:39 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection for Smart IoT Devices: Performance and Resource Comparison [0.0] 本研究では, 隔離林 (IF) と一級支援ベクトルマシン (OC-SVM) の2つの教師なし異常検出手法の有効性について検討した。
IFはOC-SVMを一貫して上回り、高い検出精度、優れた精度、リコールを実現し、F1スコアも大幅に向上した。
これらの知見は、高次元および不均衡なIoT環境におけるアイソレーションフォレストのロバスト性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:17:29 GMT)
Unconventional orders in the maple-leaf ferro-antiferromagnetic Heisenberg model [0.0] 本研究は, マイプルリーフ格子上のスピン-1/2$ハイゼンベルク模型の量子位相図の性質に関するマルチメソッドな研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:14:12 GMT)
Uncertainty-Aware Deep Learning Framework for Remaining Useful Life Prediction in Turbofan Engines with Learned Aleatoric Uncertainty [0.0] 本研究は,確率論的モデリングにより,アレータリックな不確実性を直接学習する,新しい不確実性を考慮したディープラーニングフレームワークを提案する。
本フレームワークは,RMSEが5.14,6.89,5.27,7.16で,ブレークスルークリティカルゾーン性能(RUL=30サイクル)を達成する。
学習された不確実性は95パーセントの信頼区間を提供し、カバー範囲は93.5パーセントから95.2%までであり、リスク対応のメンテナンススケジュールを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:31:52 GMT)
Trustless Federated Learning at Edge-Scale: A Compositional Architecture for Decentralized, Verifiable, and Incentive-Aligned Coordination [0.0] 連合学習が成熟するにつれて、センシティブなデータを保持する何十億ものエッジデバイスが、一括してモデルを改善することができる。
この民主的ビジョンは、特定の構成的ギャップのために実現されていない。
この研究は、暗号化レシートを活用してアグリゲーションの正しさを証明することで、これらのギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:13:38 GMT)
Training Introspective Behavior: Fine-Tuning Induces Reliable Internal State Detection in a 7B Model [0.0] Lindsey (2025) は4つの実験を通して言語モデルにおける内観的認識を調査している。
われわれはこれらの実験の最初の段階、つまり注入された「思考」の自己報告に焦点を当てている。
イントロスペクティブ・ビヘイビアの少なくとも1つのコンポーネントが直接誘導可能であることを示し、組込みAI透過性への経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:49:43 GMT)
Totalitarian Technics: The Hidden Cost of AI Scribes in Healthcare [0.0] AIスクリプティング(AI scribes)は、患者とクリニックの相互作用を記録し、要約するシステムである。
本論文は,医学的注意をいかに形作るかという点において,その意義を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:43:04 GMT)
Tip-enhanced quantum-sensing spectroscopy for bright and reconfigurable solid-state single-photon emitters [0.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)の原子様欠陥は室温単一光子放出とコヒーレントスピン状態をもたらす。
ここでは、hBNにおける単一光子の量子センシング分光法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:25:11 GMT)
Through the telecom lens: Are all training samples important? [0.0] 本稿では,テレコムトレーニングにおける個人サンプルの役割を適用・分析することに着目し,同等の重要性の仮定を疑問視する。
本稿では、選択的に影響のあるデータを抽出し、精度を損なうことなく計算を削減できる重要度フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:44:02 GMT)
The derivation of the Liouville equation from the Schrodinger equation and its implications [0.0] 量子力学から古典力学を導出する新しい方法を提案する。
この方法の主な特徴は、相互作用による量子状態間の遷移速度を導出する標準的なアプローチとの互換性である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:16:53 GMT)
The author is dead, but what if they never lived? A reception experiment on Czech AI- and human-authored poetry [0.0] チェコ語におけるAIと人文詩の認識について検討する。
チェコ語話者がそれを識別できるかどうかと、どのように判断するかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:53:59 GMT)
The Risk-Adjusted Intelligence Dividend: A Quantitative Framework for Measuring AI Return on Investment Integrating ISO 42001 and Regulatory Exposure [0.0] 従来の投資計算の戻りは、AI実装の二重の性質を捉えられない。
本研究は,AIプロジェクトリターンの定量化のための総合的な金融枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:17:58 GMT)
The Quantum Agreement Theorem [0.0] 我々は、各エージェントのヒルベルト空間に作用する確実性作用素の階層構造を通して「共通確実性」のモジュラリティを定義する。
可換の場合、共通確実性はエージェントの条件付き確率を等しくし、古典的な定理のQMアナログを回復する。
我々は、QMが1つのエージェントが興味のある性質があることを確証するシナリオを禁止し、もう1つのエージェントがその特性が起こらないことを確証する不合理性結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:40:11 GMT)
The Need for Benchmarks to Advance AI-Enabled Player Risk Detection in Gambling [0.0] 本稿では,プレイヤーのリスク検知システムのシステム評価を支援するための,概念的ベンチマークフレームワークを提案する。
プレイヤーのリスク検出システムの客観的、比較的、縦断的な評価を可能にすることが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:30:43 GMT)
The Impact of Artificial Intelligence on Enterprise Decision-Making Process [0.0] 企業の93%がAIを、主にカスタマーサービス、データ予測、意思決定支援に使っている。
最も頻繁な障壁は、従業員の抵抗、高いコスト、規制の曖昧さである。
この研究は、AIと人間の判断とコミュニケーションの実践を統合することの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:45:16 GMT)
Testing Single Photon Entanglement using Self-Referential Measurements [0.0] 絡み合いはパーティごとに1つの粒子を必要とするとは限らない。
30年ほど前に、ビームスプリッターを横切る1つの光子がベルの不平等を犯す可能性があると予測された。
当初は議論されたが、単光子非局所性は最終的にホモダイン測定によって証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:00:03 GMT)
Subgoal Graph-Augmented Planning for LLM-Guided Open-World Reinforcement Learning [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は強化学習に強力な高レベル計画機能を提供する。
LLMは、セマンティックに妥当なサブゴールを生成するが、ターゲット環境では不可能または無関係である。
LLMの計画は自己検証と融合し、自信過剰で信頼性の低いサブゴールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:49:44 GMT)
Static Laboratory-Frame Polarization of a Trapped Molecular Ion for CP-Violation Searches [0.0] 重分子イオンは、ポールトラップに閉じ込められたまま、静電場によって分極可能であることを示す。
この効果は、静電気力とトラップの乳頭運動力のキャンセルから生じ、平衡位置となる。
これにより、静電場における量子論理分子ラジオ周波数クロックの動作が可能となり、EDMの感度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:30:25 GMT)
Standardized Threat Taxonomy for AI Security, Governance, and Regulatory Compliance [0.0] ランゲージ障壁」は、現在、アルゴリズム上の脆弱性に焦点を当てた技術セキュリティチームと、規制義務に対処する法律やコンプライアンスの専門家を分離している。
本研究は、量的リスクアセスメント(QRA)のために明示的に設計された構造的オントロジーであるAIシステム脅威ベクトル分類法を提案する。
このフレームワークは、AI固有のリスクを9つの重要なドメインに分類する: ミスス、ポジショニング、プライバシ、アドリアム、バイアス、信頼できないアウトプット、ドリフト、サプライチェーン、IPThreat。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:42:46 GMT)
SpaceX: Exploring metrics with the SPACE model for developer productivity [0.0] この研究は、一般化線形混合モデル(GLMM)やRoBERTaに基づく感情分類などの厳密な統計手法を用いて、総合的で多面的な生産性指標を合成する。
最終的に、この研究は、開発者の有効性に対処するためにコンポジット生産性スコア(CPS)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:21:43 GMT)
Simulating quantum electrodynamics in 2+1 dimensions with qubits and qumodes [0.0] 2+1次元の量子電磁力学をシミュレーションするためのハイブリッド量子モードフレームワークを開発した。
フェルミオン物質場は量子ビットで表され、U(1)ゲージ場は連続可変ボソニックモードで符号化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:57:06 GMT)
Simulated Self-Assessment in Large Language Models: A Psychometric Approach to AI Self-Efficacy [0.0] 我々は,10大言語モデル(LLM)の自己評価をシミュレートするために,10項目の総合自己効力尺度を適用した。
反応は、反復的な管理とランダム化されたアイテム注文の間で非常に安定していた。
モデルは条件によって異なる自己効力レベルを示し、スコアは人間の基準よりも低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:41:52 GMT)
Shake before use: universal enhancement of quantum thermometry by unitary driving [0.0] このレターは、熱化されたプローブに適用された任意の温度依存のユニタリ駆動が、その平衡値に関してその量子フィッシャー情報を強化することを示す一般的なモデルに依存しない結果を定めている。
さらに, 共振変調によりフィッシャー情報の2次時間スケーリングが著しく回復し, 感度ピークを任意の温度範囲に移動させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:59:31 GMT)
Semantic Superiority vs. Forensic Efficiency: A Comparative Analysis of Deep Learning and Psycholinguistics for Business Email Compromise Detection [0.0] Business Email Compromise (BEC) は高度な社会工学の脅威である。
BECは年次調整損失として29億ドルを計上している。
本稿では,BECの2つの検出パラダイムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 00:34:46 GMT)
Semantic Anchors in In-Context Learning: Why Small LLMs Cannot Flip Their Labels [0.0] コンテキスト内学習は、事前訓練されたラベルセマンティクスをオーバーライドすることができるが、単に既存のセマンティクスバックボーンを洗練するだけなのか?
ICLの動作を3つのアライメント指標(真実、事前、即時アライメント)に分解し、フリップしたセマンティックスの下で正当性として定義されたセマンティックオーバーライド率を導入する。
分類タスクやオープンソース LLM のセマンティックアンカービューに対する一貫した証拠を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:14:33 GMT)
SemImage: Semantic Image Representation for Text, a Novel Framework for Embedding Disentangled Linguistic Features [0.0] SemImageは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって処理される2次元のセマンティックイメージとしてテキスト文書を表現する新しい方法である。
SemImageでは、各単語は2D画像のピクセルとして表現される:行は文に対応し、追加の境界行は文間に挿入されて意味遷移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:58:21 GMT)
Self-Transparency Failures in Expert-Persona LLMs: A Large-Scale Behavioral Audit [0.0] 本研究では,ハイテイクドメイン内のプロフェッショナルペルソナに割り当てられたモデルにおける自己透明性について検討する。
16のオープンウェイトモデル(4B--671Bパラメータ)が19,200の試験で監査された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:41:49 GMT)
Self-Organization and Spectral Mechanism of Attractor Landscapes in High-Capacity Kernel Hopfield Networks [0.0] カーネルベースの学習は、Hopfieldネットワークのストレージ容量を劇的に増加させる。
階調崩壊と拡散のスペクトル"Goldilocks Zone"に調整することで最適な性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:18:43 GMT)
Scale-Agnostic Kolmogorov-Arnold Geometry in Neural Networks [0.0] 人工三次元タスクのトレーニング中に多層パーセプトロンが自然発生的にコルモゴロフ・アルノルド幾何学構造(KAG)を発達させることを示す。
KAGは、局所的な7ピクセルの近傍から28×28のフル画像まで、空間スケールにわたって一貫して出現する。
これらの結果から,ニューラルネットワークは現実的な高次元データの学習中に,組織的,スケール不変な幾何学的構造を自然に発達させることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:52:05 GMT)
RoParQ: Paraphrase-Aware Alignment of Large Language Models Towards Robustness to Paraphrased Questions [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、パラフレーズ付き質問に答えるときに矛盾する振る舞いを示すことが多い。
クローズドブック多重選択QAにおけるクロスパラフレーズ一貫性を評価するベンチマークであるRoParQを紹介する。
また、モデルのロバスト性を定量化する新しい評価指標XParaConを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:40:53 GMT)
Revolutionizing Glioma Segmentation & Grading Using 3D MRI - Guided Hybrid Deep Learning Models [0.0] 本研究は,U-Netに基づくセグメンテーションとDenseNet-VGG分類ネットワークを統合したハイブリッドディープラーニングモデルを開発する。
高次元MRIデータは、前処理によってモデルでうまく利用することができる。
その結果,グリオーマのタイムリーかつ信頼性の高い診断およびグレーディングを促進する上で,この枠組みの可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:51:46 GMT)
Reducing research bureaucracy in UK higher education: Can generative AI assist with the internal evaluation of quality? [0.0] 本稿では、英国高等教育における研究品質評価のための内部レビュープロセスを支援するための生成人工知能(GenAI)の可能性について検討する。
本稿では、ChatGPTを用いて、REF 2021の提出論文からビジネスおよびマネジメント論文のスコアとランク付けを行う実験手法について、AI生成スコアと既知の機関的結果を比較して評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:48:04 GMT)
Rapid ground state energy estimation with a Sparse Pauli Dynamics-enabled Variational Double Bracket Flow [0.0] 強相関量子系の基底状態エネルギー推定は計算物理学における中心的な課題である。
本稿では,スパース・パウリ・ダイナミクスを利用して基底状態エネルギーを効率的に近似する2重ブラケット流アルゴリズムを提案する。
10x10ハイゼンベルク格子(100 qubits)の場合、vDBFは1つのCPUスレッドで約10分、DMRGでは64スレッドで50時間以上、正確な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:22:13 GMT)
Quantum Optimality in the Odd-Cycle game: the topological odd-blocker, marked connected components of the giant, consistency of pearls, vanishing homotopy [0.0] 我々は,Odd-Cycleゲームにおける量子戦略の最適性を特徴づける。
マークされた巨大連結成分の性質が最大勝利確率とどのように関係するかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:57:40 GMT)
Quantum Latent Gauge and Coherence Selective Forces [0.0] 大規模システムにおける量子コヒーレンスにのみ結合する隠れたU(1)ゲージ相互作用を提案する。
我々は、最先端原子干渉計と浮遊ナノ粒子が、この相互作用クラスに第一の制約を課すことを示す。
このアプローチは、コヒーレンス選択的な基本的な相互作用を探索するための新しい理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:50:31 GMT)
Quantum Hard Spheres with Affine Quantization [0.0] 量子ハード球の流体をアフィン量子化処理により研究する。
我々はモンテカルロ経路積分法を用いて熱力学特性を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 07:13:56 GMT)
Quantum Circuit Reasoning Models: A Variational Framework for Differentiable Logical Inference [0.0] 本稿では、量子回路推論モデル(QCRM)と呼ばれる新しい推論アーキテクチャについて紹介する。
論理規則を命題量子状態上のユニタリ変換として符号化する方法を示す。
本稿では, 科学的, 生医学的, 化学的推論領域に適用可能な, 構成可能な推論モデルのための, 識別可能なハイブリッドコンポーネントとして, QRL(Quantum Reasoning Layer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 23:15:14 GMT)
Quantum Analytical Mechanics: Quantum Mechanics with Hidden Variables [0.0] 量子解析力学は、いわゆる隠れ変数の運動方程式を導出する。
この理論はヒルベルト空間量子力学の代替ではなく、量子現象の記述のために我々のツールセットを豊かにする数学的完備化である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:26:16 GMT)
Predictive Safety Shield for Dyna-Q Reinforcement Learning [0.0] 離散空間におけるモデルに基づく強化学習エージェントの予測安全シールドを提案する。
我々の安全シールドは、環境モデルの安全なシミュレーションから生じる安全な予測に基づいて、Q関数を局所的に更新する。
グリッドワールド環境に関する我々の実験は、たとえ短い予測地平線であっても最適な経路を特定するのに十分であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:59:55 GMT)
Phase Estimation with Compressed Controlled Time Evolution [0.0] この研究は、変換不変な局所ハミルトニアンの制御時間進化演算子を量子回路に符号化するための圧縮プロトコルを確立する。
回路深さのほぼ最適スケーリングを実現し、乗算から加算係数への制御オーバーヘッドを低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:54:09 GMT)
Pattern Recognition of Ozone-Depleting Substance Exports in Global Trade Data [0.0] 本稿では、教師なし機械学習を用いて不審な取引パターンを体系的に検出するフレームワークを提案する。
異常検出は、希少な「メガトレーダ」と、商業的に珍しい価格/キログラムの値の出荷を識別する。
重要な発見は、高級商品は一般商品とは異なる価値と重みの比率を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:58:03 GMT)
PathMamba: A Hybrid Mamba-Transformer for Topologically Coherent Road Segmentation in Satellite Imagery [0.0] 本稿では,MambaのシーケンシャルモデリングとTransformerのグローバル推論を統合した,新しいハイブリッドアーキテクチャPathMambaを紹介する。
DeepGlobe Road extract と Massachusetts Roads のデータセットに関する我々の実験は、PathMamba が新しい最先端技術を構築していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 11:42:27 GMT)
PIBNet: a Physics-Inspired Boundary Network for Multiple Scattering Simulations [0.0] 境界要素法(BEM)は、均質領域における多重散乱問題を解くための効率的な数値的枠組みを提供する。
PIBNetは、解のトレースを近似するために設計された学習ベースのアプローチである。
本稿では,様々な種類の多重散乱問題のデータセットからなるベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:42:28 GMT)
PG-ControlNet: A Physics-Guided ControlNet for Generative Spatially Varying Image Deblurring [0.0] 空間的に変化する画像の劣化を抑えるための新しい枠組みを提案する。
分解場を単純化するのではなく、高次元圧縮カーネルの密な連続体としてモデル化する。
本手法は,身体的精度と知覚リアリズムのギャップを効果的に埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:19:51 GMT)
Optimizing Life Sciences Agents in Real-Time using Reinforcement Learning [0.0] 我々は,AWS Strands AgentsとThompson Smplingを組み合わせた新しいフレームワークを提案し,AIエージェントがユーザフィードバックだけで最適な意思決定戦略を学習できるようにする。
ランダムなベースラインに比べてユーザ満足度は15～30%向上し,20～30クエリ後に明らかな学習パターンが出現した。
我々のアプローチでは、基礎となる真理ラベルを必要とせず、ユーザの好みに継続的に適応し、エージェントAIシステムにおける探索-探索ジレンマに対する原則的な解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 16:05:02 GMT)
Obstruction to Ergodicity from Locality and $U(1)$ Higher Symmetries on the Lattice [0.0] 我々は、厳密な仮定の下では、正確な$U(1)$高形式対称性の存在は、ユニタリ力学の下でのエルゴディディティの基本的な障害をもたらすと論じる。
そのような系は必ずヒルベルト空間の断片化を示し、系のサイズと指数関数的にスケールするクリロフセクターを明示的に構成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:00:01 GMT)
Nucleation and wetting transitions in three-component Bose-Einstein condensates in Gross-Pitaevskii theory: exact results [0.0] 核生成と濡れ遷移はグロス=ピタエフスキー理論内の3成分のボース=アインシュタイン凝縮体混合物で研究される。
成分1,2間の中間偏析の特別の場合、成分3の界面活性剤膜の核化相転移を正確な溶液で得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:52:04 GMT)
No need to calibrate: characterization and compilation for high-fidelity circuit execution using imperfect gates [0.0] そこで本研究では,実量子コンピューティングハードウェア上での2量子ゲートを拡張設計するための新しい手法を提案し,検証する。
従来エラーの原因と考えられていたパルスユニタリへのコヒーレントな寄与は、ゲート定義の一部として扱われる。
これらのゲートが量子コンパイラの一部としてどのように直接利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:01:52 GMT)
New Hybrid Heuristics for Pseudo-Boolean Propagation [0.0] 擬似ブール解法において、現在最も成功した単位伝搬戦略は、監視リテラルスキームとカウント法を組み合わせたハイブリッドモードである。
本稿では、このハイブリッド決定のニュースを紹介する。これは、ラウンドリングSATソルバにおける現在の手法を大幅に上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:08:28 GMT)
Navigating Quantum Missteps in Agent-Based Modeling: A Schelling Model Case Study [0.0] 本稿では, ABM 状態観測を直接 QUBO の定式化に変換する標準的な手法は量子的優位性をもたらすことができないことを示す。
従来のABM実装では、各イテレーションでシステムの状態を観察し、計算上の優位性に必要な量子重ね合わせを体系的に破壊する。
この構造的再概念化は、従来のABMシミュレーションやQUBOの定式化で隠されたネットワーク対称性を利用するアルゴリズムをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:17:52 GMT)
Multi-path vector entanglement engineering via dark mode control in optomechanics [0.0] 偏極電磁場と暗モード制御を利用して,光力学系におけるマルチパス絡み込みを生成する手法を提案する。
偏光角の微調整のために、このスキームは双対の絡み合った状態を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 04:42:12 GMT)
MoRE: Batch-Robust Multi-Omics Representations from Frozen Pre-trained Transformers [0.0] 本稿では, 凍結事前学習型トランスフォーマーを応用し, 不均一なアッセイを共有潜在空間に整列させるフレームワークであるMoRE(Multi-Omics Representation Embedding)を提案する。
特に、MoREは軽量でモジュラリティ固有のアダプタとタスク適応型融合層を冷凍バックボーンに取り付ける。
我々は、Scrublet を用いた scGPT, scVI, Harmony など、確立されたベースラインに対して MoRE をベンチマークし、統合忠実度、希少な人口検出、モダリティ伝達を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:57:09 GMT)
Mirror subspace diagonalization: a quantum Krylov algorithm with near-optimal sampling cost [0.0] 我々は,ミラー部分空間対角化(MSD)と呼ばれる別の手法を導入し,量子クリロフアルゴリズムのサンプリングコストの理論的下限にアプローチする。
MSDは従来の量子クリロフアルゴリズムに比べて10～10,000倍のサンプリングコスト削減を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 02:53:22 GMT)
Mechanisms of Non-Monotonic Scaling in Vision Transformers [0.0] 我々は、深度で表現がどのように進化するかを規定する三相クリフ・オー・クリムブパターンを定式化する。
Information Scrambling Indexと混在する情報のパターンを定量化し、ViT-Lでは、情報タスクのトレードオフがViT-Bよりも約10層遅れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:07:14 GMT)
Magic spreading under unitary Clifford dynamics [0.0] ユニタリクリフォード回路における局所注入魔法のダイナミクスについて検討する。
低磁力状態の正準表現から魔法の空間分布を推定できることを示す。
初期, 両長スケールは, 絡み合い速度によって設定された異なる速度で, 弾道的に成長することが数値的に証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:20:15 GMT)
MLPMoE: Zero-Shot Architectural Metamorphosis of Dense LLM MLPs into Static Mixture-of-Experts [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、主に高密度トランスフォーマーとしてデプロイされ、すべてのトークンに対してフィードフォワードブロック内の全てのパラメータがアクティブになる。
MoEfication、CMoE、ToMoE、MoOREといった最近のアップサイクリング手法は、高密度フィードフォワードネットワーク内の疎小で半モジュラーなサブ構造に有用な計算の大部分が存在していることを明らかにしている。
本稿では,高密度の変圧器ブロックを静的な高心性混合体に再構成する学習自由変換であるMoE(MLP-Experts)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:14:26 GMT)
Lightweight ML-Based Air Quality Prediction for IoT and Embedded Applications [0.0] 本研究では,XGBoost回帰モデルの2つの変種の有効性と効率について検討した。
完全なXGBoostモデルは両方の汚染物質に対して優れた予測精度を達成したが、小さなモデルはわずかに正確ではないが、かなりの計算上の利点をもたらした。
これにより、IoTおよび組み込みアプリケーションにおけるリアルタイムの空気品質監視に適した、小さなXGBoostモデルが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:31:20 GMT)
Large-scale portfolio optimization using Pauli Correlation Encoding [0.0] 実世界のポートフォリオ最適化問題にゲートベースの変分量子アルゴリズムを適用する方法を示す。
具体的には、250以上の変数が関与する問題に対処し、実際の株式市場を表す市場グラフを、高度に相関した資産のサブポートフォリオに反復的に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 11:51:07 GMT)
LLM-Generated Counterfactual Stress Scenarios for Portfolio Risk Simulation via Hybrid Prompt-RAG Pipeline [0.0] マクロ財務ストレステストのための透明で完全に監査可能なLCMベースのパイプラインを開発した。
このシステムは、GDPの成長、インフレ、政策金利をカバーするG7のための機械可読マクロ経済シナリオを生成する。
モデル、国、検索設定を越えて、LLMはコヒーレントで国固有のストレス物語を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:29:22 GMT)
Is the large uncertainty of $δ_{CP}$ fundamentally encoded in the neutrino quantum state? [0.0] レプトニック CP 違反相 $_CP$ の正確な測定は、ニュートリノ物理学における大きな課題の1つとして残っている。
本研究は, 味覚測定における情報内容から, $_CP$に対する感度の制限が起因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:27:28 GMT)
Invited to Develop: Institutional Belonging and the Counterfactual Architecture of Development [0.0] 本稿では,スペインとウルグアイの比較により,制度的所有形態が長期的発展にどう影響するかを検討する。
この研究は、経済の複雑さ、制度的な経路依存、1960年から2020年までのデータに基づいて訓練されたワッサーシュタインGANに基づく生成的対実的枠組みを開発する。
対実シミュレーションでは、スペインはラテンアメリカの構成下において著しい発展の低下を経験し、ウルグアイはヨーロッパの体制の中でより複雑でレジリエンスを達成していたことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:43:37 GMT)
Improvement of Collision Avoidance in Cut-In Maneuvers Using Time-to-Collision Metrics [0.0] 本稿では,TTC(Time-to-Collision)メトリクスを利用した衝突回避システムを提案する。
深層学習とTTC計算を統合することで、システムは潜在的な衝突を予測し、適切な回避行動を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 11:11:59 GMT)
Illuminating the Black Box: Real-Time Monitoring of Backdoor Unlearning in CNNs via Explainable AI [0.0] バックドア攻撃は、誤分類を強制する悪意のあるトリガーを埋め込むことで、ディープニューラルネットワークに深刻なセキュリティ脅威を引き起こす。
本稿では,Grad-CAM(Grad-CAM)を学習プロセスに統合し,リアルタイムモニタリングと説明可能性を実現する新しいフレームワークを提案する。
BadNets攻撃によるCIFAR-10の実験では、我々のアプローチが96.51%から5.52%に減少し、99.48%のクリーン精度(82.06%)を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 11:29:11 GMT)
How Immersiveness Shapes the Link Between Anthropocentric Values and Resource Exploitation in Virtual Worlds [0.0] 本研究では,人文中心の価値観と仮想生態系の資源流出行動との関連性について検討した。
この研究は、29か国にまたがる640のAnimal Crossi、g: New Horizonsのプレイヤーのデータを使って、人間中心の世界観とゲーム内行動の複雑な関係を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:45:20 GMT)
Holographically Emergent Gauge Theory in Symmetric Quantum Circuits [0.0] 我々は、ランダム量子回路における混合状態相のための新しいホログラフィーフレームワークを開発した。
ユニタリティ回路では、バルクゲージ状態は分解されるが、一般的な非ユニタリティ回路(チャネルなど)の下では分解される。
測定側からの電荷硬化遷移は,バルク内における陰極性遷移と相補的であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:58:11 GMT)
Higher-order nonclassicality criteria for photon-subtracted and photon-added states via the normalization constant [0.0] 因子モーメントに基づく任意の非古典性基準は、光子置換状態と光子付加状態に対して容易に計算できることを示す。
すべての関連する量は、与えられた状態の正規化定数にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:20:58 GMT)
Globally optimized SVD compression of LLMs via Fermi-function-based rank selection and gauge fixing [0.0] LLM(Large Language Models)の低ランク分解は、計算資源の観点から非常に要求される。
我々はSVD圧縮に物理に着想を得た2つの改良点を提示する: textbfFermiGrad, 世界的最適層次数を決定する勾配差アルゴリズム, textbfPivGa, そして低ランク因子の余分な圧縮である textbfPivGa。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:54:01 GMT)
Global AI Governance Overview: Understanding Regulatory Requirements Across Global Jurisdictions [0.0] 汎用AIモデルの急速な進歩により、トレーニングデータにおける著作権侵害に対する懸念が高まっている。
本稿では,EU,米国,アジア太平洋地域を含む主要地域におけるAIトレーニングデータガバナンスの規制状況について検討する。
また、AI開発におけるクリエーターの権利と持続可能性の両方を脅かす強制機構における重要なギャップを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:59:11 GMT)
Geometric Entanglement Entropy on Projective Hilbert Space [0.0] 純粋な二分項状態の絡み合いは、状態ごとに最もよく定量化される。
これは与えられた状態の絡み合いの正確な局所的特徴を与える。
本研究では,これらの疑問が自然になる幾何学的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:03:20 GMT)
Geometric Calibration and Neutral Zones for Uncertainty-Aware Multi-Class Classification [0.0] ニューラルネットワークの確率出力の時間後校正のための幾何学的枠組みを開発する。
我々はフィッシャー-ラオ距離に基づいて信頼性スコアを定義し、不確実な予測の原理的推論のための中立ゾーンを構築する。
アデノ関連ウイルスの分類に関する実証的な検証は、2段階のフレームワークが72.5%のエラーを捉え、34.5%のサンプルを遅延させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:29:49 GMT)
Generalized Heralded Generation of Non-Gaussian States Using an Optical Parametric Amplifier [0.0] 我々は、拡張された量子現象のクラスを解き放つ一般化された OPA プロトコルを導入する。
圧縮真空入力により、セットアップは統合された2光子サブトラクタとして機能する。
小振幅のSC状態を与えると、このプロトコルは非ガウスアンアンプとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 00:51:37 GMT)
GPU-Virt-Bench: A Comprehensive Benchmarking Framework for Software-Based GPU Virtualization Systems [0.0] GPU-Virt-Benchは、56のパフォーマンスメトリクスにわたるGPU仮想化システムを評価する包括的なベンチマークフレームワークである。
HAMIコア, BUD-FCSP, シミュレーションMIGベースラインの評価により, フレームワークの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:42:05 GMT)
From Diffusion to One-Step Generation: A Comparative Study of Flow-Based Models with Application to Image Inpainting [0.0] 拡散確率モデル(DDPM)、条件付きフローマッチング(CFM)、平均フローについて検討した。
CFMは50段のFIDを24.15で達成し、DDPM(FID 402.98)を著しく上回っている
MeanFlowはシングルステップサンプリングでFID 29.15を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:44:51 GMT)
Fermionisation of the Aharonov--Bohm Phase on the Lightfront [0.0] 照明面上のホロノミー(ウィルソン線作用素)の量子化について検討する。
ホロノミー代数の構造定数を計算し、交叉の幾何学に依存することを示す。
ヒルベルト空間はいくつかの予期せぬ特徴を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:51:24 GMT)
Failure Modes in LLM Systems: A System-Level Taxonomy for Reliable AI Applications [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、意思決定支援ツール、自動化、AI対応ソフトウェアシステムに急速に統合されている。
本稿では,現実のLLMアプリケーションで発生する15の隠れ障害モードのシステムレベルでの分類について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 06:22:33 GMT)
Factorisation conditions and causality for local measurements in QFT [0.0] 非相対論的量子論において完全に許容できる量子演算は、量子場理論(QFT)に自然にインポートされたときにシグナリングを可能にする
ソーキンの意味でのこのような「不可能な測定」の顕著な例は、ある種のユニタリキックと射影測定を含む。
本研究では, 局所観測可能な観測値の精度が, フィールドの遅延プロパゲータによって根本的に制限されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:15:21 GMT)
Facilitating the Integration of LLMs Into Online Experiments With Simple Chat [0.0] 大規模言語モデル(LLM)のための研究中心のチャットインターフェースであるSimple Chatを紹介する。
Simple ChatはQualtrics、oTree、LimeSurveyなどのプラットフォームとの統合を合理化し、統合された参加者エクスペリエンスを提供する。
技術的な障壁を減らし、インターフェースを標準化し、参加者エクスペリエンスを改善することで、Simple Chatは人間とLLMのインタラクションの研究を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:28:42 GMT)
Exploring Hidden Geographic Disparities in Android Apps [0.0] 本稿では,位置に基づくAndroidアプリの差別化に関する大規模研究について述べる。
GeoTwinsを紹介します: 機能的には似ていて、ブランディングを共有していますが、国によって異なるパッケージ名でリリースされています。
その類似性にも拘わらず、GeoTwinsは要求された許可、サードパーティのライブラリ、プライバシー開示を多用することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 08:11:49 GMT)
Exploring Fusion Strategies for Multimodal Vision-Language Systems [0.0] ハイブリッドBERTとビジョンネットワークフレームワークを用いた様々な融合戦略について検討する。
本稿では,アーキテクチャの後期,中期,早期にデータを融合するビジョンネットワークの3つのモデルを提案する。
実験の結果,後期核融合が最も精度が高いのに対して,早期核融合は最小の推論遅延を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 20:12:32 GMT)
Excited core-level dependence of entanglement between a photoelectron and an emitted X-ray photon in X-ray inner-shell excitation [0.0] 我々は、光電子のスピンと放射されたX線光子の偏光の間の量子的絡み合いが、励起コアレベルにどのように依存するかを理論的に検討した。
3$drightarrow $2$p$と4$frightarrow $4$d$のケースでは、絡み合い生成の2つの異なるメカニズムが見つかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:19:06 GMT)
Exact Quantum Stochastic Differential Equations for Reverse Diffusion [0.0] オープン量子系の力学は可逆であることを示す。
この不可逆性は、個別に監視された量子軌道のレベルで保持する必要はないことを示す。
これにより、雑音耐性量子ゲート、前方逆サイクルによる量子トモグラフィー、および逆拡散に基づく誤り訂正のための潜在的なパラダイムの解析的枠組みが確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:12:28 GMT)
Evaluating Global Measures of Network Centralization: Axiomatic and Numerical Assessments [0.0] ネットワーク集中化の11の尺度を正規化し,公理的枠組みと数値シミュレーションを用いて評価する。
その結果,中央集権化の定量化が共通の目的であるにもかかわらず,大きな違いがあることが示唆された。
これら3つの指標を現実世界のネットワークに適用すると、ハブに対するネットワークの組織化に有意義な変化が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:24:03 GMT)
Estimation in high-dimensional linear regression: Post-Double-Autometrics as an alternative to Post-Double-Lasso [0.0] 本稿では,オートメトリックスに基づくポストダブルオートメトリックスという新しい手法を提案し,ポストダブルラッソよりも優れていることを示す。
経済成長の標準的な応用におけるその利用は、貧富から富裕な経済への収束の仮説に新たな光を放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:39:25 GMT)
Emergent Lexical Semantics in Neural Language Models: Testing Martin's Law on LLM-Generated Text [0.0] マーティンの法則はチェックポイント100を中心に現れ、チェックポイント104でピーク相関(r > 0.6)に達し、チェックポイント105で劣化する。
小型モデル (70M, 160M) は後期チェックポイントで破滅的なセマンティック崩壊を経験し、大型モデル (410M, 1B) は優雅な劣化を示した。
これらの結果から, LLM生成テキストにおける言語規則性の遵守は, 学習によって単調に増加するのではなく, 最適な意味窓を持つバランスの取れた軌跡に従うことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:31:14 GMT)
Does the Model Say What the Data Says? A Simple Heuristic for Model Data Alignment [0.0] 機械学習モデルが学習したデータ構造と一致しているかを評価するためのフレームワークを提案する。
モデル動作を説明することのみに焦点を当てた既存の解釈可能性メソッドとは異なり、我々のアプローチはデータ自体から直接派生したベースラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:44:55 GMT)
Dichroism from Thermoelectric Chiral Drives: Generalized Sum Rules for Orbital and Heat Magnetizations [0.0] 我々は、軌道磁化と熱磁化と実験的にアクセス可能な励起スペクトルを関連付ける統一的な枠組みを導入する。
熱電相関関数から磁化密度のスペクトル表現を導出した。
量子工学的プラットフォームにおける熱電二色測定の具体的実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:14:50 GMT)
Deriving the Generalised Born Rule from First Principles [0.0] 我々は、確率が状態と効果の合成から計算可能であると仮定される一般化されたボルン則を考える。
このような構造を持つ任意のプロセス理論は、一般化されたボルン則が成立する代替プロセス理論と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:04:09 GMT)
DeepGI: Explainable Deep Learning for Gastrointestinal Image Classification [0.0] この研究は、可変照明、ゆらぎのあるカメラアングル、頻繁な画像アーティファクトなど、一般的な内視鏡的課題に直面している。
最高性能のVGG16とMobileNetV2はそれぞれ96.5%の精度を達成した。
このアプローチには、Grad-CAM視覚化による説明可能なAIが含まれており、モデル予測に最も影響を及ぼす画像領域の識別を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 22:35:57 GMT)
Deep Filament Extraction for 3D Concrete Printing [0.0] 本稿では,押出成形法およびSC3DP印刷法におけるフィラメントの品質管理(QC)の自動化手法を提案する。
また、カメラ、構造化光システム(SLS)、地上レーザースキャナ(TLS)など、データ取得に使用されるセンサーに依存しないワークフローについても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:17:33 GMT)
Deceptron: Learned Local Inverses for Fast and Stable Physics Inversion [0.0] 物理科学における逆問題はしばしば入力空間において不条件であり、ステップサイズに敏感である。
微分可能フォワードサロゲートの局所的逆数学習を行う軽量双方向モジュールであるDeceptronを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:37:17 GMT)
Data-Driven Assessment of Concrete Slab Integrity via Impact-Echo Signals and Neural Networks [0.0] 剥離, ヴォイド, ハニカムなどの地下欠陥は, コンクリート製橋脚の耐久性に重大な影響を及ぼす。
本稿では, 欠陥局所化と共通コンクリート欠陥の多クラス分類の両方を自動化する機械学習ベースのImpact Echo(IE)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:49:50 GMT)
Cross-Layer Detection of Wireless Misbehavior Using 5G RAN Telemetry and Operational Metadata [0.0] 本研究では,物理層計測,MACスケジューリング決定,構成メタデータのコヒーレンスに及ぼす操作の影響について検討する。
すべての操作は、単一のテレメトリソースから見えない、明瞭で再現可能なシグネチャを生成する。
クロス層コヒーレンス(英語版)は標準のgNBテレメトリのみを用いてアップリンク誤りを検出する実用的な信号を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:53:26 GMT)
Cost-effective scalable quantum error mitigation for tiled Ansätze [0.0] 我々は、最近のAnsatz-based gate and readout error mitigation(M0)に基づくコスト効率のよい量子エラー軽減手法を導入する。
tUPS AnsatzによるLiH, 水素, 水, ブタジエン, ベンゼンの分子基底エネルギー計算法(4-12$ qubits)の検証を行った。
また、量子実験におけるこの手法の性能を示し、短期的な応用の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 10:06:27 GMT)
Copyright in AI Pre-Training Data Filtering: Regulatory Landscape and Mitigation Strategies [0.0] 汎用AIモデルの急速な進歩により、トレーニングデータにおける著作権侵害に対する懸念が高まっている。
本稿では,EU,米国,アジア太平洋地域を含む主要地域におけるAIトレーニングデータガバナンスの規制状況について検討する。
また、AI開発におけるクリエーターの権利と持続可能性の両方を脅かす強制機構における重要なギャップを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:02:45 GMT)
Context-Aware Pragmatic Metacognitive Prompting for Sarcasm Detection [0.0] 現在、事前訓練された言語モデル(PLM)とLarge Language Model(LLM)がサルカズム検出の好ましいアプローチである。
対象テキスト毎に検索したコンテキスト情報を組み込んだ検索対応手法を提案する。
非パラメトリック検索により、オリジナルのPMP法と比較して9.87%のマクロF1がTwitter Indonesia Sarcasticで改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 05:19:31 GMT)
Command & Control (C2) Traffic Detection Via Algorithm Generated Domain (Dga) Classification Using Deep Learning And Natural Language Processing [0.0] 現代のマルウェアの高度化は、静的ブラックリストベースの防御を時代遅れにした。
ドメイン生成アルゴリズム(DGA)を使用することで、攻撃者は毎日数千の動的アドレスを生成することができる。
本稿では,Deep Learning and Natural Language Processing (NLP) 技術を用いてDGAドメインを検出する手法を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:59:56 GMT)
Code Refactoring with LLM: A Comprehensive Evaluation With Few-Shot Settings [0.0] 本研究の目的は,言語(C,C++,C#,Python,Java)間で,正確かつ効率的なコード実行が可能なフレームワークを開発することである。
Javaは10ショット設定で99.99%までの全体的な正しさを達成し、オリジナルのソースコードと比較して94.78%の平均的なコンパイル可能性を記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:47:52 GMT)
ChatGpt Content detection: A new approach using xlm-roberta alignment [0.0] 本稿では,最先端多言語変換モデルであるXLM-RoBERTaを用いて,AI生成テキストを検出するための包括的手法を提案する。
我々は、人間とAIが生成したテキストのバランスのとれたデータセット上でモデルを微調整し、その性能を評価した。
我々の発見は、学術的完全性を維持するための貴重なツールを提供し、AI倫理の幅広い分野に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 03:16:57 GMT)
CanKD: Cross-Attention-based Non-local operation for Feature-based Knowledge Distillation [0.0] クロスアテンションに基づく非局所知識蒸留(CanKD)
CanKDは、学生フィーチャーマップの各ピクセルを、教師フィーチャーマップ内のすべてのピクセルを動的に考慮することを可能にする。
本手法では,既存の注意誘導蒸留法に比べて優れた性能を発揮するために,損失関数を付加するのみを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 15:38:10 GMT)
Can LLMs extract human-like fine-grained evidence for evidence-based fact-checking? [0.0] 本稿では,チェコとスロバキアの主張に対するきめ細かい証拠抽出に焦点を当てた。
有償アノテータが作成した2方向の微粒なエビデンスを含む新しいデータセットを作成します。
我々は、このデータセット上で大きな言語モデル(LLM)を評価し、人間のアノテーションとの整合性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:51:59 GMT)
Bridging the Unavoidable A Priori: A Framework for Comparative Causal Modeling [0.0] 責任あるAI/MLの支持者は、システムダイナミクスのより豊かな因果モデルを描く方法を模索している。
本稿では,システム力学と構造方程式のモデリングを共通な数学的枠組みにまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:08:20 GMT)
Beyond Like-for-Like: A User-centered Approach to Modernizing Legacy Applications [0.0] ユーザを巻き込むことは、レガシーアプリケーションの近代化に対するアプローチに、あらゆる違いをもたらすことができます。
レガシーアプリケーションを持つことで、近代化されたアプリケーションを開発するのが難しくなります。
クリーンなスレートを持つアプリケーションが与えない領域に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 22:31:23 GMT)
BengaliFig: A Low-Resource Challenge for Figurative and Culturally Grounded Reasoning in Bengali [0.0] コンパクトでリッチな注釈付き挑戦集合であるBengaliFigを提示する。
データセットには、ベンガルの口頭と文学の伝統から採られた435のユニークな謎が含まれている。
各項目は、推論タイプ、トラップタイプ、文化的深さ、回答カテゴリ、難易度を5次元にアノテートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:08:26 GMT)
BanglaASTE: A Novel Framework for Aspect-Sentiment-Opinion Extraction in Bangla E-commerce Reviews Using Ensemble Deep Learning [0.0] Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、ユーザ生成コンテンツからきめ細かい感情的洞察を抽出するための重要なツールとして登場した。
本稿では,Aspect Sentiment Triplet extract(ASTE)のための新しいフレームワークであるBanglaASTEを紹介する。
これは、Bangla製品レビューからアスペクト用語、意見表現、感情極性を同時に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 13:27:54 GMT)
BUSTR: Breast Ultrasound Text Reporting with a Descriptor-Aware Vision-Language Model [0.0] 乳房超音波(BUS)のための自動放射線診断レポート生成(RRG)は、ペア画像レポートデータセットの欠如により制限される。
本稿では,BUSレポートを生成するマルチタスク・ビジョン言語フレームワークであるBUSTRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 01:22:29 GMT)
Automated Dynamic AI Inference Scaling on HPC-Infrastructure: Integrating Kubernetes, Slurm and vLLM [0.0] 本稿では,vLLM,Slurm,およびスーパーコンピュータのtextitRAMSESを統合してLLMを実現するソリューションを提案する。
提案したアーキテクチャは,100,500,1000の同時リクエストを効率的にスケールアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 14:06:22 GMT)
An AI-Enabled Hybrid Cyber-Physical Framework for Adaptive Control in Smart Grids [0.0] 本稿では,クラウド上にデプロイされたスマートグリッドシステムの,オールインワンの機械学習に基づくディジタル法科学フレームワークを提案する。
このフレームワークは、センサーレベルのデータ取得、認証された通信、スケーラブルなクラウドストレージ、自動法科学分析を組み合わせたものだ。
提案するフレームワークは,データ改ざん,偽データ注入,制御ループ操作などのサイバー攻撃に対して,極めて正確で,スケーラブルで耐性が高いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:08:06 GMT)
All-Optical Brillouin Random number Generator [0.0] 本稿では,ブリルアン光学系に基づく二進乱数生成器(RNG)のモデルを提案する。
この装置はブリュアン光学系においてハード励起モードを使用し、熱雑音はハード励起モードにおいて2つの安定状態間の自発的な遷移を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 18:50:48 GMT)
Aligning Artificial Superintelligence via a Multi-Box Protocol [0.0] 本稿では,複数のシステム間の相互検証に基づいて,人工超知能(ASI)を整合させる新しいプロトコルを提案する。
このプロトコルは、複数の多様な人工超知能を厳密な隔離(ボックス)に含み、人間は完全にシステム外にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 09:05:21 GMT)
Algorithms and Scientific Software for Quasi-Monte Carlo, Fast Gaussian Process Regression, and Scientific Machine Learning [0.0] この論文は、効率的な高次元積分のための準モンテカルロ法(QMC)、組込み不確実性のある高次元領域のためのガウス過程(GP)回帰法、メッシュフリーな解法を用いて偏微分方程式(PDE)をモデル化するための科学機械学習(sciML)の3つの分野における我々の発展を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 21:11:08 GMT)
Advancing Marine Bioacoustics with Deep Generative Models: A Hybrid Augmentation Strategy for Southern Resident Killer Whale Detection [0.0] 海洋哺乳動物の呼出検出におけるデータ増大のための深部生成モデルの可能性について検討した。
サリッシュ海における2つの長期ハイドロフォンの発声は,南部住民のKiller Whale (Orcinus orca) によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:51:13 GMT)
Advanced Data Collection Techniques in Cloud Security: A Multi-Modal Deep Learning Autoencoder Approach [0.0] 本研究では,多数のデータソースとモダリティをマルチモーダルなディープラーニングオートエンコーダと統合することにより,クラウドセキュリティに革新的な手法を提案する。
提案設計では,MMDLA(Multi-Modal Deep Learning Autoencoder),ADAM(Adaptive Metric Learning)を用いた異常検出,ADADELTA,ADAGRAD,RMSPROP,Stacked Graph Transformer(SGT)の6つの深層学習モデルの優れた特徴を統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 17:10:54 GMT)
Accuracy and resource advantages of quantum eigenvalue estimation with non-Hermitian transcorrelated electronic Hamiltonians [0.0] 実スペクトルを持つ非エルミートハミルトニアンに対して量子固有値推定アルゴリズムが提案された。
非反相関なハミルトン多様体に対して標準量子化を適用するコストと比較する。
STO-6G基底における超相関ハミルトニアンの基底状態エネルギーは、cc-pVQZ基底における標準ハミルトニアンのエネルギーよりも精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 19:48:11 GMT)
Accelerating Materials Discovery: Learning a Universal Representation of Chemical Processes for Cross-Domain Property Prediction [0.0] 本稿では,非構造化テキスト,分子構造,数値計測を単一の機械可読形式に統一する汎用指向木プロセスグラフ表現を提案する。
9000近い多様なドキュメントから約70万のプロセスグラフをトレーニングし、ドメインをまたいだセマンティックにリッチな埋め込みを学びます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 12:19:14 GMT)
A Physics-Informed U-net-LSTM Network for Data-Driven Seismic Response Modeling of Structures [0.0] 近年の深層学習の発展により, 構造物の非線形地震解析における計算コストの低減が期待されている。
本稿では,物理法則と深層学習を統合し,精度と効率を両立させる物理インフォームドUNet LSTMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Nov 2025 11:05:42 GMT)