VQRAE: Representation Quantization Autoencoders for Multimodal Understanding, Generation and Reconstruction [83.5] VQRAEは、イメージ理解のための連続的セマンティック機能と、統一トークン化器内での視覚生成のためのトークンを生成する。
デザインは、多モーダル理解、離散トークンの能力を維持するために、無視可能な意味情報を可能にする。
VQRAEは、視覚的理解、生成、再構築のベンチマークで競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:26:34 GMT)
Video-CoM: Interactive Video Reasoning via Chain of Manipulations [78.6] Interactive Video Reasoningを導入し、モデルが「ビデオについて考える」ことができるようにします。
当社のモデルである Video CoM は,CoM (Chain of Manipulations) を介し,証拠を収集・精査するための反復的な視覚行動を行う。
Video CoMは9つのビデオ推論ベンチマークで強い結果を出し、最近のアートモデルと比べて平均性能を3.6%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:59:57 GMT)
NeuMatC: A General Neural Framework for Fast Parametric Matrix Operation [75.9] 我々は、一般的なパラメトリック行列演算タスクをエレガントに扱うtextbftextitNeural Matrix Computation Framework (NeuMatC)を提案する。
NeuMatCは、パラメータから対応する行列演算結果への低ランクかつ連続的なマッピングを教師なしで学習する。
合成と実世界の両方のデータセットの実験結果は、NeuMatCの有望な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:21:17 GMT)
Are LLMs Good Safety Agents or a Propaganda Engine? [74.9] PSPは、明らかに政治的文脈から、大規模言語モデルの拒絶行動を調べるために構築されたデータセットである。
PSPは、インターネット上で公開されている2つのデータソースから既存の検閲されたコンテンツをフォーマットすることで構築されている。
1)データ駆動型(PSPを暗黙化する)と表現レベルのアプローチ(政治概念を生かした)による7つのLSMにおける政治的感受性の影響,2)インジェクション攻撃(PIA)によるPSPに対するモデル脆弱性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:36:00 GMT)
FEANEL: A Benchmark for Fine-Grained Error Analysis in K-12 English Writing [68.2] 本稿では,英語学習者のための細粒度誤り解析(FEANEL)ベンチマークを提案する。
ベンチマークは、小学生と中学生が書いた1000のエッセイから成っている。
各エラーは言語教育の専門家によって注釈付けされ、彼らが共同開発した音声に基づく分類法を用いて、タイプ、重大度、説明的フィードバックによって分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 05:17:45 GMT)
GeoWorld: Unlocking the Potential of Geometry Models to Facilitate High-Fidelity 3D Scene Generation [68.0] 画像から3Dのシーン生成にビデオモデルを利用する以前の研究は、幾何学的歪みやぼやけた内容に悩まされる傾向にある。
本稿では,幾何学モデルの可能性を解き放つことにより,画像から3次元のシーン生成のパイプラインを再構築する。
我々のGeoWorldは、1つの画像と所定のカメラ軌道から高忠実度3Dシーンを生成することができ、定性的かつ定量的に先行手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:55:45 GMT)
Language-guided 3D scene synthesis for fine-grained functionality understanding [64.1] タスクベース3Dシーン合成の最初の手法であるSynthFun3Dを紹介する。
パートレベルのアノテーションを備えた家具資産データベースを用いて,室内3次元環境を生成する。
適切な機能要素の3Dマスクを自動的に識別し、取り出すアクションが原因である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:40:03 GMT)
Commanding Humanoid by Free-form Language: A Large Language Action Model with Unified Motion Vocabulary [60.0] 本稿では,Humanoid-LLAについて紹介する。Humanoid-LLAは,表現型言語コマンドを人型ロボットの身体的実行可能な全身動作にマッピングする,大規模言語行動モデルである。
提案手法は,人間とヒューマノイドの運動プリミティブを共有された離散空間に整合させる統一運動語彙,物理的実現性を確保するための特権ポリシーから抽出した語彙指向コントローラ,動的に認識された報酬を用いた強化学習を用いた物理インフォームド微調整ステージの3つのコアコンポーネントを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:11:24 GMT)
RobotSeg: A Model and Dataset for Segmenting Robots in Image and Video [57.0] 画像とビデオにおけるロボットセグメンテーションの基礎モデルであるRobotSegを紹介する。
ロボットへの適応の欠如、手動のプロンプトへの依存、フレーム単位のトレーニングマスクアノテーションの必要性に対処する。
それは、画像とビデオの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:51:02 GMT)
Video-R2: Reinforcing Consistent and Grounded Reasoning in Multimodal Language Models [56.9] 動的ビジュアルコンテンツに対する推論は、大きな言語モデルにとって依然として中心的な課題である。
本稿では,時間的精度と推論一貫性を両立させる強化学習手法を提案する。
結果のモデルであるVideo R2は、複数のベンチマークでTAC、VAS、精度を一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:59:58 GMT)
Behavior-Equivalent Token: Single-Token Replacement for Long Prompts in LLMs [55.8] 単一プロンプト固有の振る舞い等価トークン([BE])を学習する軽量なトレーニングフレームワークを提案する。
フレームワークはまず[BE]に、元のシステムプロンプトの自然言語内容を再構成してエンコードし、その後、プロンプトの下流の振る舞いをこの単一のトークンに蒸留するように訓練する。
3つのデータセットに対する実証的な評価は、1つの[BE]トークンが3000倍の高速化を実現し、元のシステムの下流性能の約98%を維持していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:22:52 GMT)
Thinking by Doing: Building Efficient World Model Reasoning in LLMs via Multi-turn Interaction [53.7] 効率的な相互作用とアクティブ推論(WMAct)による世界モデル内在化を探求する。
WMActは、モデルを構造化推論から解放し、モデルがその実行を通じて思考を直接形作ることを可能にする。
ソコバン, 迷路, タクシーの実験から, WMActは一つのターンでタスクを解決できる効果的な世界モデル推論を導出することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:59:47 GMT)
DualCamCtrl: Dual-Branch Diffusion Model for Geometry-Aware Camera-Controlled Video Generation [51.7] カメラ制御ビデオ生成のための新しいエンドツーエンド拡散モデルであるDualCamCtrlを提案する。
本稿では、カメラ一貫性のあるRGBと深度シーケンスを相互に生成するデュアルブランチフレームワークを提案する。
DualCamCtrlは、より一貫したカメラ制御ビデオ生成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:19:57 GMT)
Resolving Evidence Sparsity: Agentic Context Engineering for Long-Document Understanding [49.3] 視覚言語モデル(VLM)は、文書理解における主要なアプローチになりつつある。
本稿では,粗いプロセスにおいて,検索者と4つの協調エージェントを編成するマルチエージェントフレームワークSLEUTHを提案する。
このフレームワークは、検索したページ内の重要なテキストおよび視覚的手がかりを特定し、テーブルやチャートなどの健全な視覚的エビデンスをフィルタし、クエリを分析して推論戦略を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:09:40 GMT)
Geodiffussr: Generative Terrain Texturing with Elevation Fidelity [48.8] テキスト誘導テクスチャマップを合成するフローマッチングパイプラインであるGeodiffussrを紹介する。
マルチスケールコンテンツアグリゲーション(MCA): DEM機能は、複数の解像度でUNetブロックに注入され、グローバルからローカライズされた高度の一貫性が強制される。
Geodiffussrを訓練し,評価するために,SRTM由来のDEMとSentinel-2画像と視覚接地型自然出現キャプションを組み合わせた三重項のグローバル分布,バイオメ-および気候成層コーパスを組み立てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:52:44 GMT)
An Empirical Study on the Security Vulnerabilities of GPTs [48.1] GPTは、OpenAIの大規模言語モデルに基づいた、カスタマイズされたAIエージェントの一種である。
本稿では,GPTのセキュリティ脆弱性に関する実証的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:30:25 GMT)
Adversarial Training for Process Reward Models [47.9] そこでは、ジェネレータ(G$)が、PRM(R$)を欺くための推論エラーを生成することを学習する。
この相互作用は、R$に対して徐々に強みをもたらし、手動のステップレベルラベルを必要とせずに、その堅牢性を改善し、新しいエラーを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 05:32:01 GMT)
Multi-Modal Scene Graph with Kolmogorov-Arnold Experts for Audio-Visual Question Answering [47.1] Kolmogorov-Arnold Expert Network for Audio-Visual Question Answering (SHRIKE) を用いたマルチモーダルシーングラフを提案する。
この課題は、映像シーンから情報を抽出し、融合させることによって、人間の推論を模倣することを目的としている。
MUSIC-AVQA と MUSIC-AVQA v2 のベンチマークを用いて,そのモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:03:23 GMT)
EnECG: Efficient Ensemble Learning for Electrocardiogram Multi-task Foundation Model [46.8] EnECGは、複数の特別な基礎モデルを統合するアンサンブルベースのフレームワークであり、それぞれECG解釈の異なる側面で優れている。
本稿では,基礎モデルの強力な表現力を維持しつつ,計算・メモリコストの削減に寄与することを示す。
このフレームワークは特徴抽出と予測性能を向上するだけでなく、実際の臨床応用に実用的な効率性も確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:22:33 GMT)
Quantum Private Distributed Matrix Multiplication With Degree Tables [46.2] 本稿では、量子資源を用いて、プライベート分散行列乗算の速度を向上する方法を示す。
高民権体制では、最先端の古典的コードはギャップ加算セキュア(GASP)コードと呼ばれる。
量子環境で動作可能な新しいコード群を開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:02:11 GMT)
Markovian Scale Prediction: A New Era of Visual Autoregressive Generation [45.9] 次世代の予測に基づく視覚的自己回帰モデリングは、自己回帰的視覚生成を活性化させた。
完全コンテキスト依存を伴わずに,性能と効率性を向上した新しいVARモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:42:18 GMT)
TIM-PRM: Verifying multimodal reasoning with Tool-Integrated PRM [45.9] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、数学的推論において優れた性能を発揮する。
視覚幻覚や論理的不整合に弱いままであり、標準的な結果に基づく監督が軽減に失敗する。
TIM-PRMは,受動的分類タスクから能動的ツール強化調査へ検証を変換する新しいエージェントフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:01:38 GMT)
Estimating the Event-Related Potential from Few EEG Trials [45.9] 事象関連電位(英: Event-related potentials、ERP)は、脳活動の測定であり、基礎および臨床神経科学に広く応用されている。
我々は、任意の数のEEG試行を関連するERPにマッピングする、新しい不確実性を考慮したオートエンコーダアプローチであるEEG2ERPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:18:15 GMT)
Optimizing Multimodal Language Models through Attention-based Interpretability [45.9] 微調整マルチモーダル言語モデルは計算コストが高い。
本稿では,画像キーオブジェクトに対するアテンションスコアを解析し,アテンションヘッドの解釈可能性を提案する。
提案手法の有効性を検証するために,20億のパラメータを持つトークンについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:21:31 GMT)
Toward Automatic Safe Driving Instruction: A Large-Scale Vision Language Model Approach [45.5] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、オブジェクト検出を含む視覚情報を必要とするタスクにおいて高度な機能を示す。
本研究では,LVLMをモデルとして構築し,その性能を評価することにより,LVLMの能力について検討する。
実験の結果,事前学習したLVLMは有効性に乏しいが,微調整したLVLMは正確かつ安全に配慮した運転指示を生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:09:36 GMT)
Cascaded Robust Rectification for Arbitrary Document Images [45.3] 実世界のシナリオにおける文書の修正は、カメラの視点と物理的歪みの極端に異なるため、重大な課題となる。
本稿では,異なる歪みタイプを粗い方法で段階的に逆転する,新しい多段階フレームワークを提案する。
筆者らのフレームワークは,まずカメラの視点から発生する視線歪みを補正するためにグローバルアフィン変換を行い,次いで物理紙のカーリングや折り畳みによる幾何学的変形を補正し,最後に,コンテンツ認識反復処理を用いて微細なコンテンツ歪みを除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:56:16 GMT)
SimScale: Learning to Drive via Real-World Simulation at Scale [45.1] 本稿では,既存の運転ログ上に巨大な未確認状態を合成可能な,新規でスケーラブルなシミュレーションフレームワークを提案する。
我々のパイプラインは、高度なニューラルレンダリングとリアクティブ環境を利用して、高忠実度マルチビュー観測を生成する。
我々は、これらの新しいシミュレーション状態に対する擬似経験的軌跡生成機構を開発し、行動監視を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:17:38 GMT)
CoordSpeaker: Exploiting Gesture Captioning for Coordinated Caption-Empowered Co-Speech Gesture Generation [44.8] CoordSpeakerは、協調キャプションを組み込んだ音声合成を可能にする包括的なフレームワークである。
本手法は,音声とリズミカルに同期した高品質なジェスチャーと,任意のキャプションとセマンティックに協調したジェスチャーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:38:08 GMT)
Look Where It Matters: Training-Free Ultra-HR Remote Sensing VQA via Adaptive Zoom Search [44.8] ZoomSearchはトレーニング不要のプラグイン&プレイパイプラインで、Ultra-HR Remote Sensing Visual Question Answering (RS-VQA)の 'How to answer' から 'How to answer' を分離する。
LLaVA-ovと統合されると、ZoomSearchは様々なタスクで最先端の精度を実現し、LLaVA-ovベースラインはLRS-VQAで26.3%、MME-RealWorld-RSで114.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:03:57 GMT)
Unlocking Multilingual Reasoning Capability of LLMs and LVLMs through Representation Engineering [44.6] MRRE(Representation Engineering)を用いた多言語推論機能向上のためのトレーニング不要推論時間法を提案する。
MRREは、低リソース言語(タイ語とスワヒリ語)で平均5.48%、7.54%の上昇により、英語以外の推論を継続的に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:40:27 GMT)
BlockVid: Block Diffusion for High-Quality and Consistent Minute-Long Video Generation [44.5] BlockVidは、セマンティックなスパースKVキャッシュを備えた、新しいブロック拡散フレームワークである。
LV-Benchは、遠距離コヒーレンスを評価する新しいメトリクスを備えた、微小ビデオのためのきめ細かいベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:25:59 GMT)
Guiding Visual Autoregressive Models through Spectrum Weakening [44.3] 本稿では,視覚的自己回帰(AR)モデルのためのスペクトルウェアニングフレームワークを提案する。
これはスペクトル領域において制御可能な弱モデルを構築することによって達成される。
本手法は,条件生成の高速なアライメントを維持しつつ,高品質な非条件生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:52:50 GMT)
Faster Verified Explanations for Neural Networks [43.7] 本稿では、検証された説明を計算するための新しいアルゴリズムFaVeXを提案する。
FaVeXはバッチと逐次処理を動的に組み合わせることで計算を高速化する。
本稿では,検証者-最適ロバストな説明という,検証された説明の新規かつ階層的な定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:05:39 GMT)
Closing the Generalization Gap in Parameter-efficient Federated Edge Learning [43.0] フェデレーションエッジラーニング(FEEL)は人工知能(AI)のための有望な基盤を提供する
限定的で異種なローカルデータセット、およびリソース制限されたデプロイメントは、モデル一般化とリソース利用の両方を著しく低下させる。
本稿では,モデル最小化と一般化選択を併用して,このような課題に対処するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:34:09 GMT)
Distributed Dynamic Associative Memory via Online Convex Optimization [42.9] 連想メモリ(AM)はキュー応答リコールを可能にしており、最近、トランスフォーマーのようなモダンなニューラルアーキテクチャの基礎となる重要なメカニズムとして認識されている。
本研究では、分散動的連想メモリ(DDAM)の概念を導入し、従来のAMを複数のエージェントと時間変化データストリームによる設定に拡張する。
DDAMでは、各エージェントは独自のアソシエーションを格納するだけでなく、特定の関心行列に基づいて他のエージェントからの情報を選択的に記憶するローカルAMを維持している。
DDAM-TOGDと呼ばれる木に基づく分散勾配オンライン降下アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:56:18 GMT)
Efficient Asynchronous Federated Evaluation with Strategy Similarity Awareness for Intent-Based Networking in Industrial Internet of Things [42.6] 本稿では,Federated Evaluation Enhanced Intent-Based NetworkingフレームワークであるFEIBNを提案する。
SSAFLはSemiAsynでモデル精度を向上し、モデル収束を加速し、コストを27.8%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:03:26 GMT)
ORCA: Open-ended Response Correctness Assessment for Audio Question Answering [41.7] 本研究では,予測精度と不確実性の両方を予測するために,ベータ分布を用いた人的判断の変動をモデル化するフレームワークORCAを提案する。
我々は15のLALMから11,721のアノテーションを収集し,0.82(クリッペンドルフのα)のアノテータ間契約を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:41:48 GMT)
Do LLM-judges Align with Human Relevance in Cranfield-style Recommender Evaluation? [40.5] 本稿では,Large Language Models (LLM) がスケーラビリティ問題に対処するために,信頼性の高い自動判断器として機能するかどうかを検討する。
ML-32M-ext Cranfieldスタイルの映画レコメンデーションコレクションを用いて,既存の評価手法の限界について検討する。
よりリッチな項目メタデータとより長いユーザ履歴を組み合わせることでアライメントが向上し,LLM-judgeは人間によるランキングと高い合意を得ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:10:39 GMT)
Renormalisation of Fermionic Cellular Automata [39.3] 超立方体格子上でのフェルミオンセルオートマトンに対する正確な再正規化手法を提案する。
そこで本研究では, 2セルタイルのリノーマライゼーションフローと, 隣り合うフェルミオンオートマトンを2段階に分けて, 必要かつ十分なリノーマライザ性条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:50:53 GMT)
JarvisEvo: Towards a Self-Evolving Photo Editing Agent with Synergistic Editor-Evaluator Optimization [39.1] JarvisEvoは、反復的に編集し、適切なツールを選択し、結果を評価し、結果を洗練するための独自の決定を反映することによって、専門家の人間デザイナーをエミュレートする。
ArtEdit-Benchでは、JarvisEvoがNano-Bananaを平均18.95%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:04:51 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） (Fri, 28 Nov 2025 12:25:17 GMT)
Bridging Modalities via Progressive Re-alignment for Multimodal Test-Time Adaptation [39.0] テスト時間適応(TTA)は、未ラベルのテストデータのみを使用したオンラインモデル適応を可能にする。
マルチモーダルのシナリオでは、異なるモダリティをまたいだ分布の度合いの変化は複雑なカップリング効果をもたらす。
本稿では,BriMPR(Progressive Re-alignment)によるブリッジングモダリティ( Bridging Modalities)と呼ばれる新しいTTAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:33:42 GMT)
Adapting Like Humans: A Metacognitive Agent with Test-time Reasoning [38.9] 近年のビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)は、知覚的推論能力が強いが、テスト時に新しいタスクに遭遇する際には、効率よく適応するのに苦労することが多い。
対照的に、人間は記憶を伴うメタ認知モデルを活用し、新しい課題に直面したとき、メタ認知制御による継続的な戦略改善を可能にする。
メタ認知的自己更新(メタ認知的自己更新)により、メタ認知的テストタイム推論(MCTR)は、モデルにメタ認知的自己更新(メタ認知的自己更新)を通じて、テスト時間中に学習し、適応し、改善する能力を備えたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:15:47 GMT)
Structured Prompting Enables More Robust Evaluation of Language Models [38.5] DSPy+HELMフレームワークを提案する。
構造化されたプロンプトがなければ、HELMはLM性能(平均4%)を過小評価し、性能評価はベンチマークによって異なることがわかった。
これは、構造化されたプロンプトを確立された評価フレームワークに体系的に統合する最初のベンチマーク研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:16:43 GMT)
MultiBanana: A Challenging Benchmark for Multi-Reference Text-to-Image Generation [38.2] $textbfMultiBanana$は、大規模なマルチ参照固有の問題を広くカバーすることによって、モデル機能のエッジを評価するように設計されている。
分析の結果、優れたパフォーマンス、典型的な障害モード、改善すべき領域が明らかになりました。
MultiBananaはオープンなベンチマークとしてリリースされ、バウンダリをプッシュし、マルチ参照画像生成における公正な比較のための標準化された基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:49:55 GMT)
Captain Safari: A World Engine [38.1] ポーズ条件付きワールドエンジンであるCaptain Safariを紹介し、永続的なワールドメモリからビデオを取得する。
カメラパスが与えられた場合、ダイナミックなローカルメモリを保持し、レトリバーを使用してポーズ整列ワールドトークンをフェッチし、軌道に沿ってビデオ生成を条件付ける。
ビデオの質、3Dの一貫性、そして後続の軌道で、Captain Safariは最先端のカメラ制御ジェネレータを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 00:27:46 GMT)
PowerCLIP: Powerset Alignment for Contrastive Pre-Training [37.9] PowerCLIPは、パワーセットアライメントによって強化された、新しい対照的な事前トレーニングフレームワークである。
実験の結果,PowerCLIPはゼロショット分類や検索タスクにおいて最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:28:18 GMT)
CausalProfiler: Generating Synthetic Benchmarks for Rigorous and Transparent Evaluation of Causal Machine Learning [37.6] Causal Machine Learning (Causal ML)は、機械学習アルゴリズムを使用して「もし」質問に答えることを目的としている。
既存のベンチマークはしばしば手作りまたは半合成のデータセットに頼り、不安定で一般化不可能な結論に至る。
本稿では,Causal ML法のためのベンチマーク生成器CausalProfilerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 02:21:17 GMT)
SUPER-AD: Semantic Uncertainty-aware Planning for End-to-End Robust Autonomous Driving [36.9] 本稿では,BEV空間におけるアレータリック不確実性を直接推定し,それを計画に組み込む,カメラのみのE2Eフレームワークを提案する。
本手法は,画素レベルの解像度で意味構造と幾何学的レイアウトの両方をキャプチャする,密度の高い不確実性を考慮したドライバビリティマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:50:44 GMT)
One-to-All Animation: Alignment-Free Character Animation and Image Pose Transfe [36.3] 高忠実度キャラクタアニメーションと画像ポーズ転送のためのフレームワークであるOne-to-All Animationを提案する。
空間的に不整合な参照を扱うために,自己監督型アウトペイントタスクとしてトレーニングを再構成する。
また、包括的アイデンティティ特徴抽出のための参照抽出器を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:30:10 GMT)
AREA3D: Active Reconstruction Agent with Unified Feed-Forward 3D Perception and Vision-Language Guidance [36.1] アクティブな3D再構成により、エージェントは視点を自律的に選択し、正確で完全なシーン形状を得ることができる。
本研究では,フィードフォワード3次元再構成モデルと視覚言語指導を利用したアクティブリコンストラクションエージェントAREA3Dを提案する。
本フレームワークは、フィードフォワード再構成器からビュー不確実性モデリングを分離し、高価なオンライン最適化を伴わずに正確な不確実性推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:17:02 GMT)
ORION: Teaching Language Models to Reason Efficiently in the Language of Thought [35.4] 我々は、Mentaleseと呼ばれる同様のコンパクトなスタイルでモデルを推論するように訓練するフレームワークを導入する。
メンタレーゼは抽象的推論を超圧縮された構造化トークンとして符号化し、モデルがより少ないステップで複雑な問題を解くことを可能にする。
メンタレーゼ型圧縮推論は、人間の認知効率を向上し、精度を犠牲にすることなく、リアルタイムで費用対効果の高い推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 05:41:55 GMT)
Dripper: Token-Efficient Main HTML Extraction with a Lightweight LM [35.1] 本稿では,軽量言語モデルを利用した効率的なHTML主コンテンツ抽出フレームワークであるDriipperを紹介する。
本稿では,ロジットプロセッサによる出力空間を厳格に制約する制御復号機構を提案する。
Dripperは、すべての評価ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、すべてのベースラインメソッドを上回っます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:04:46 GMT)
Tunable dual-band atomic mirror based on subwavelength atomic arrays under electromagnetically induced transparency [34.3] サブ原子配列は、協調的な光-物質相互作用と量子準曲面の実現のための強力なプラットフォームを提供する。
電磁誘導透過下で動作する2次元3レベル原子配列は、可変二バンド原子鏡として機能することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:54:20 GMT)
MindPower: Enabling Theory-of-Mind Reasoning in VLM-based Embodied Agents [33.9] 心の理論(りょうせい、英: Theory of Mind)とは、他者の精神状態(信念、欲望、意図など)を推測する能力のこと。
現在の視覚言語エンボディエージェントはToMベースの意思決定を欠いている。
我々は、知覚、精神的推論、意思決定、行動を統合するロボット中心のフレームワークであるMindPowerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:24:44 GMT)
A self-driving lab for solution-processed electrochromic thin films [33.3] 溶液処理されたエレクトロクロミック材料は、エネルギー効率の良いスマートウィンドウやディスプレイに高い可能性をもたらす。
スピンコーティングされたエレクトロクロミック薄膜を最適化する複雑さは、急速な開発に挑戦する。
本研究は, エレクトロクロミックコーティングの開発を加速するために, 自動運転研究所の利用を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:19:53 GMT)
Towards Improving Interpretability of Language Model Generation through a Structured Knowledge Discovery Approach [33.2] 我々は,知識を付加したテキスト生成タスクに対して,タスクに依存しない構造化された知識ハンターを開発する。
我々のモデルは高い解釈可能性を実現し、ユーザーはモデル出力生成プロセスを理解することができる。
我々は,RotoWireFGデータセットとKdConvデータセットを用いた外部知識強化対話生成の両方において,我々のモデルの有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:43:46 GMT)
A Unified and Stable Risk Minimization Framework for Weakly Supervised Learning with Theoretical Guarantees [33.2] 完全かつ正確なラベルが取得にコストがかかる、あるいは不可能な場合には、完全に教師付き学習の代替として弱教師付き学習が実用化されている。
弱教師付きデータの構造に根ざした安定な代理リスクを定式化することにより、そのようなポストホック調整を回避できる、原則化された統一されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 00:57:04 GMT)
CORGI: GNNs with Convolutional Residual Global Interactions for Lagrangian Simulation [32.8] 我々はCORGI(Convolutional Residual Global Interactions)というハイブリッドアーキテクチャを導入し、グローバルコンテキストアグリゲーションのための軽量なEulerianコンポーネントでGNNベースの解決機能を拡張した。
GNSバックボーンに適用すると、CORGIのロールアウト精度は57%向上し、推論時間はわずか13%、トレーニング時間は31%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:26:35 GMT)
Delta-XAI: A Unified Framework for Explaining Prediction Changes in Online Time Series Monitoring [32.3] 時系列モニタリングは、医療や金融といった繊細な分野において不可欠である。
近年のXAI法では時系列モデルの説明可能性が改善されているが,各ステップを独立して解析することが多い。
提案するDelta-XAIは,14の既存XAIメソッドをラッパー関数で適用し,オンライン設定のための基本的評価スイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:57:44 GMT)
RadDiff: Retrieval-Augmented Denoising Diffusion for Protein Inverse Folding [32.2] タンパク質逆折り畳みは計算タンパク質工学の基本的な問題である。
既存の方法は、外部の知識を活用せずにシーケンスを生成するか、タンパク質言語モデルに依存するかのいずれかである。
本稿では,タンパク質逆フォールディングのための検索拡張デノナイジング拡散(RadDiff)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:32:15 GMT)
ABM-LoRA: Activation Boundary Matching for Fast Convergence in Low-Rank Adaptation [32.2] 低ランク適応のための原理的活性化境界マッチング(ABM-LoRA)を提案する。
私たちのABM-LoRAは、下流トレーニングの前に、アダプタのアクティベーション境界と事前訓練されたモデルのバウンダリを整列することで、この問題に対処します。
ABM-LoRAの有効性を様々なアーキテクチャやタスクで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:10:47 GMT)
Reasoning in Action: MCTS-Driven Knowledge Retrieval for Large Language Models [31.9] 本稿では,対話の論理構造に整合した情報を用いて,大規模言語モデルを強化した推論型知識検索手法を提案する。
我々はモンテカルロ木探索にインスパイアされた探索法を用いて、共通キーワードを用いて知識文を効果的にナビゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:23:54 GMT)
AI for software engineering: from probable to provable [31.7] 本稿では,人工知能の創造性と形式的仕様手法の厳密さと,形式的プログラム検証の能力を組み合わせる方法について検討する。
解決策は? 人工知能の創造性と形式的仕様手法の厳密さと形式的プログラム検証の力を組み合わせること。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:14:45 GMT)
InsightEval: An Expert-Curated Benchmark for Assessing Insight Discovery in LLM-Driven Data Agents [31.4] 我々はInsightEvalという新しいデータセットを構築するためのデータキュレーションパイプラインを開発した。
我々は、自動化された洞察発見における一般的な課題を強調し、将来の研究のガイドとなる重要な発見を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 05:19:24 GMT)
Masked Diffusion for Generative Recommendation [30.9] ジェネレーティブレコメンデーション(GR)とセマンティックID(SID)が従来のレコメンデーションアプローチに代わる有望な代替手段として登場した。
そこで我々は,マスク拡散を用いたユーザのSIDシーケンスの確率をモデル化し,学習することを提案する。
提案手法が自己回帰モデルより一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:36:26 GMT)
AnyTalker: Scaling Multi-Person Talking Video Generation with Interactivity Refinement [30.4] マルチストリーム処理アーキテクチャを特徴とするマルチパーソン生成フレームワークであるAnyTalkerを提案する。
本研究では,Diffusion Transformerのアテンションブロックを,IDとオーディオのペアを反復的に処理する新しいID対応アテンション機構で拡張する。
提案するトレーニングパイプラインは,複数対人会話パターンを学習し,実際の複数対人クリップでのみ対話性を洗練するために,単対人ビデオにのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:59:01 GMT)
Time Series Forecasting via Direct Per-Step Probability Distribution Modeling [30.2] インターリーブ二重分岐確率分布ネットワーク(InterPDN)という新しいモデルを提案する。
これはスカラーではなく、ステップごとに離散確率分布を直接構成する。
複数の実世界のデータセットの実験は、InterPDNの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:13:41 GMT)
Evolutionary Discovery of Heuristic Policies for Traffic Signal Control [30.1] 交通信号制御(TSC)は、古典文は効率的だが過度に単純化されているのに対し、深層強化学習(DRL)は高い性能を達成しているが、一般化や不透明なポリシーに悩まされている。
これらの問題に対処するために, LLM を進化エンジンとして用いた交通の時間的政策進化 (bfmethod) を提案する。
トレーニングなしで完全にプロンプトレベルで動作し、メソッドは特定のトラフィック環境に最適化された軽量で堅牢なポリシーを生成し、両方のテキストとオンラインのLLMアクターより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:11:17 GMT)
Breaking the Visual Shortcuts in Multimodal Knowledge-Based Visual Question Answering [29.8] 視覚的ショートカット」に苦しむマルチモーダル知識に基づく視覚的質問応答
関連エンティティの画像を拡大することにより文書埋め込みを充実させるマルチイメージMultImodal Retriever(MIMIR)を導入する。
本実験は,既存のベンチマークの限界を検証し,MIMIRの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 02:22:06 GMT)
DenoiseGS: Gaussian Reconstruction Model for Burst Denoising [29.5] バースト復調のための3次元ガウススプラッティングの効率性を活用した最初のフレームワークであるDenoiseGSを提案する。
提案手法は,雑音入力にフィードフォワードガウス再構成モデルを適用する際の2つの重要な課題に対処する。
実験により、DenoiseGSはバーストデノイングと新規ビュー合成の両方において最先端のNeRFベースの手法をはるかに上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:29:54 GMT)
Distillation-based Scenario-Adaptive Mixture-of-Experts for the Matching Stage of Multi-scenario Recommendation [29.4] 蒸留によるシナリオ適応混合(DSMOE)を提案する。
具体的には,Scenario-Adaptive Projection (SAP) モジュールを考案し,軽量でコンテキスト固有のパラメータを生成する。
本稿では,対話意識を持つ教師が2人の生徒を指導し,複雑なマッチングパターンを抽出するクロスアーキテクチャ知識蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:04:29 GMT)
Is Passive Expertise-Based Personalization Enough? A Case Study in AI-Assisted Test-Taking [29.3] エキスパートユーザは、タスク指向の対話において、異なる体系的な好みを持っている。
私たちは受動的パーソナライゼーションを備えたエンタープライズAIアシスタントのバージョンを構築しました。
予備的な結果は、受動的パーソナライゼーションがタスク負荷を減らし、アシスタントの知覚を向上させることを示唆している。
これらの知見は,企業のタスク指向環境におけるユーザエクスペリエンスと効果を最適化するために,アクティブなパーソナライゼーションと受動的パーソナライゼーションを組み合わせることの重要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:21:41 GMT)
Leveraging Textual Compositional Reasoning for Robust Change Captioning [28.8] 我々は,変化理解を高めるために補完的なテキストキューを統合する新しいフレームワークであるCORTEXを提案する。
CORTEXは3つの重要なモジュールから構成される: (i) 画像間の低レベルの視覚的差異を識別する画像レベル変化検出器、 (ii) VLMを使って視覚的特徴を暗黙的に記述する合成推論記述を生成するReasoning-aware Text extract (RTE) モジュール、 (iii) 視覚的特徴とテキスト的特徴を微粒なリレーショナル推論のために整列するImage-Text Dual Alignment (ITDA) モジュール。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:11:23 GMT)
A Rosetta Stone for AI Benchmarks [28.7] ほとんどのAIベンチマークは、導入後数年から数ヶ月で飽和し、AI能力の長期的トレンドを研究するのは難しい。
ベンチマークを縫合する統計フレームワークを構築し、モデル機能とベンチマークの難しさを1つの数値スケールで評価する。
これは"Rosetta Stone"として機能し、同じベンチマークで評価されていなくても、幅広い能力と時間のモデルを比較することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 20:18:58 GMT)
Exchange interaction in gate-defined quantum dots beyond the Hubbard model [28.4] GaAs二重量子ドットにおける交換結合の変形依存性を3桁にわたって測定する。
1Dと3Dの完全な構成の相互作用シミュレーションは、観察された振る舞いを再現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:29:31 GMT)
Yo'City: Personalized and Boundless 3D Realistic City Scene Generation via Self-Critic Expansion [28.0] Yo'Cityは、ユーザがカスタマイズして無限に拡張可能な3D都市生成を可能にする新しいエージェントフレームワークである。
連続的な都市の発展をシミュレートするために,Yo'Cityはユーザ対話型,関係誘導型拡張機構を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:46:09 GMT)
Adapting Neural Audio Codecs to EEG [27.2] 脳波圧縮の出発点として,事前学習したニューラルオーディオコーデックが有効であることを示す。
DAC-MCは、アテンションベースのチャネル間アグリゲーションとチャネル固有のデコードを備えたマルチチャネル拡張である。
TUH異常データセットとてんかんデータセットの評価は、適応コーデックが臨床関連情報を保存していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:47:05 GMT)
AlignBench: Benchmarking Fine-Grained Image-Text Alignment with Synthetic Image-Caption Pairs [27.1] AlignBenchは画像テキストアライメントの新しい指標を提供するベンチマークである。
多様な画像・テキスト・画像モデルとテキスト・ツー・イメージモデルによって生成された詳細な画像・キャプチャ・ペアを評価する。
各文は正当性のために注釈付けされ、VLMをアライメント評価器として直接評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:31:37 GMT)
SimClinician: A Multimodal Simulation Testbed for Reliable Psychologist AI Collaboration in Mental Health Diagnosis [26.2] 我々は、患者データを心理学的AI共同診断に変換するインタラクティブなシミュレーションプラットフォームであるSimClinicianを紹介する。
E-DAICコーパス(臨床インタビュー276件、シミュレーション480,000件)で試験したところ、SimClinicianは、確認手順が承認率を23%引き上げ、エスカレーションを9%以下に抑えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 01:11:00 GMT)
Learning When to Ask: Simulation-Trained Humanoids for Mental-Health Diagnosis [26.2] ユーザとのヒューマノイドロボットのテストは遅く、摩耗、限界、多様性の原因となっている。
テストエージェントは、会話のタイミング、韻律、バックチャネル、そして抑うつとPTSDのための顔とスピーチに何を出席すべきかをマスターする必要があります。
我々はヒューマノイドをハードウェアの負担なしに訓練するための会話エージェントとして仮想化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 01:09:47 GMT)
Two-Stage Distributionally Robust Optimization Framework for Secure Communications in Aerial-RIS Systems [26.2] 本稿では,空中再構成可能なインテリジェントサーフェス(A-RIS)を用いたミリ波システムにおいて,安全な配置とビームフォーミングを実現するための2段階の分散ロバスト最適化(DRO)フレームワークを提案する。
CVaRを分布自由リスク指標として用いることにより,低複雑さのアルゴリズムを開発した。
シミュレーションの結果,提案したDRO-CVaRフレームワークは,テールエンドのシークレットスペクトル効率を著しく向上し,ベンチマーク方式と比較して低い停止確率を維持することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:20:19 GMT)
OctoMed: Data Recipes for State-of-the-Art Multimodal Medical Reasoning [26.1] 医療領域におけるロバストなマルチモーダル推論モデルを構築するためのトレーニングとデータキュレーションの戦略について検討する。
実験を800万以上のサンプルと680億の応答トークンのデータセットにスケールします。
この結果から,高度で多様な学習データセットを様々な構造的推論トレース長でキュレートすることで,微調整モデルによる推論軌道長の自己校正が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:21:51 GMT)
PointCNN++: Performant Convolution on Native Points [25.8] 既存の3Dポイントクラウドデータの畳み込み学習方法は、2つのパラダイムに分けられる。
点ベースの手法は幾何精度を保っているが、しばしば性能上の課題に直面している。
我々は、この精度と性能のトレードオフを根本的に緩和する新しいアーキテクチャ設計であるPointCNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:35:35 GMT)
EEG-Bench: A Benchmark for EEG Foundation Models in Clinical Applications [25.7] 臨床応用における脳波ベースファンデーションモデルの評価に焦点を当てた統合ベンチマークフレームワークを提案する。
このベンチマークは、てんかん、統合失調症、パーキンソン病、OCD、軽度の外傷性脳損傷など、14の公開データセットで明確に定義された11の診断タスクにまたがっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:46:40 GMT)
FedAU2: Attribute Unlearning for User-Level Federated Recommender Systems with Adaptive and Robust Adversarial Training [25.1] 敵の訓練は、この文脈の中で最も実現可能なアプローチとして現れます。
ユーザレベルのFedRecsに対する属性アンラーニング手法であるFedAU2を提案する。
提案するFedAU2は,既存のベースラインと比較して,未学習の有効性と推薦性能に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 04:22:27 GMT)
DenseScan: Advancing 3D Scene Understanding with 2D Dense Annotation [24.9] DenseScanは、自動パイプラインによって生成された詳細なマルチレベル記述を備えた、新しいデータセットである。
提案手法は,シーン要素の濃密なキャプションを可能にし,コンテキストに敏感な詳細をキャプチャするオブジェクトレベルの記述を包括的に確保する。
幾何学的詳細と意味的豊かさを結合することにより、DenseScanは、詳細なビジュアル言語ナビゲーションから対話型質問応答まで、下流タスクの範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 22:02:10 GMT)
Self-Supervised Dynamical System Representations for Physiological Time-Series [24.7] 生理的時系列のための自己教師付き学習(SSL)は、非関連ノイズを除去しながら、基礎となる生理的状態に関する情報を保存するための事前訓練対象の能力に依存する。
本稿では,複数の時系列にまたがる動的システム生成モデルの情報構造を利用した事前学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは,類似した時系列サンプル間で共有されるシステムパラメータに関連する生成変数に関する情報を抽出することにより,クラスアイデンティティを効率的に取得できるという,私たちのキーとなる洞察を明らかにする。
PULSEは、生理学的時系列データセットのためのクロスコンストラクションに基づく事前学習対象であり、非参照型サンプルを捨てながら、システム情報を明示的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 22:53:31 GMT)
McSc: Motion-Corrective Preference Alignment for Video Generation with Self-Critic Hierarchical Reasoning [23.9] 自己批判的階層推論(McSc)を用いた動き補正アライメントを提案する。
McScは、堅牢な嗜好モデリングとアライメントのための強化学習フレームワークである。
実験の結果,McScはヒトの嗜好アライメントにおいて優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:27:53 GMT)
DEAL-300K: Diffusion-based Editing Area Localization with a 300K-Scale Dataset and Frequency-Prompted Baseline [23.3] 拡散に基づく画像操作(DIML)は、局所化が難しい現実的な局所的偽造を可能にする。
拡散型画像ローカライゼーション(DIML)のための大規模データセットを30万枚以上の画像を用いて提案する。
本稿では,VFM(Frowd Visual Foundation Model)とT(Multi Frequency Prompt Tuning)を併用したローカライゼーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:22:07 GMT)
Polynomial Neural Sheaf Diffusion: A Spectral Filtering Approach on Cellular Sheaves [23.1] シーフニューラルネットワークは、局所ベクトル空間(ストーク)を割り当てる幾何学構造と、ノードやエッジへの線形学習可能な制限/転送マップを割り当てる。
正規化層ラプラシアンにおいて,伝播作用素が次数-Kである新しい層拡散法であるPolyNSDを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 23:10:54 GMT)
Visual Puns from Idioms: An Iterative LLM-T2IM-MLLM Framework [22.8] 我々は,イディオムのリテラルと図形的意味を一致させるイディオムに基づく視覚的刺激について検討した。
本稿では,大規模言語モデル(LLM),テキスト・ツー・イメージモデル(T2IM),マルチモーダルLLM(MLLM)を協調する反復的フレームワークを提案する。
イディオムを与えられたシステムは、詳細な視覚的プロンプトを反復的に生成し、画像からイディオムを推測し、認識が成功するかステップ限界に達するまでプロンプトを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:30:58 GMT)
ASTRO: Adaptive Stitching via Dynamics-Guided Trajectory Rollouts [22.5] 本稿では,データ拡張フレームワークASTROを提案する。
ASTROはまず時間距離の表現を学習し、区別され、到達可能な縫合ターゲットを特定する。
次に、動的誘導型縫合プランナを用い、ロールアウト偏差フィードバックを介して接続動作シーケンスを適応的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:35:37 GMT)
Algorithmic Quantum Simulations of Quantum Thermodynamics [22.2] 量子カーネル関数展開(QKFE)による量子ハードウェア上の量子熱力学のシミュレーションプロトコルを開発する。
これらのプロトコルは超伝導量子ビットを用いた逆場IsingとXYモデルのシミュレーションによって実証される。
提案手法は,プログラム可能な量子デバイス上での熱力学ポテンシャルを計算するための一般的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:06:23 GMT)
An Electrocardiogram Multi-task Benchmark with Comprehensive Evaluations and Insightful Findings [21.8] ECGの分析は通常、医療に人工知能を適用するための障害となる、ドメインの専門知識を必要とする。
時系列深層学習モデルと比較し,言語/一般時系列/ECG基盤モデルの評価を行った。
詳細な分析と洞察と総合的な実験結果が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:47:21 GMT)
MathSight: A Benchmark Exploring Have Vision-Language Models Really Seen in University-Level Mathematical Reasoning? [21.8] 大学レベルのマルチモーダル数学的推論ベンチマークであるMathSightを提案する。
最先端のVision-Language Modelの実験は、一貫した傾向を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:55:05 GMT)
DisMo: Disentangled Motion Representations for Open-World Motion Transfer [21.6] DisMoは、生のビデオデータから直接抽象的な動きを表現するための新しいパラダイムである。
私たちの表現は、外見、オブジェクトのアイデンティティ、ポーズといった静的情報とは独立しています。
学習した表現は下流の動作理解タスクに適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:25:54 GMT)
Learning to Refuse: Refusal-Aware Reinforcement Fine-Tuning for Hard-Irrelevant Queries in Video Temporal Grounding [21.4] ビデオ時間グラウンド(VTG)は、自然言語クエリに対応するビデオ内の時間セグメントをローカライズすることを目的としている。
本稿では,VTGにおける不適切なクエリを効果的に拒否するために,Refusal-Aware Reinforcement Fine-Tuning (RA-RFT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:57:36 GMT)
Every Token Counts: Generalizing 16M Ultra-Long Context in Large Language Models [21.3] HSA-UltraLongは8兆以上のトークンでトレーニングされており、コンテキスト長が最大16Mの異なるタスクで厳格に評価されている。
その結果,本モデルでは,コンテキストが最大16Mのほとんどのテキスト内検索タスクにおいて,90%以上の精度を達成しつつ,ドメイン内長のフルアテンションベースラインに対してコンパティブルに動作可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:17:53 GMT)
See, Rank, and Filter: Important Word-Aware Clip Filtering via Scene Understanding for Moment Retrieval and Highlight Detection [21.2] 自然言語クエリによるビデオモーメント検索(MR)とハイライト検出(HD)は、ビデオクリップ内の関連モーメントとキーハイライトをローカライズすることを目的としている。
既存の方法は個々の単語の重要性を軽視し、テキストクエリ全体とビデオクリップをブラックボックスとして扱う。
クエリにおいて重要な単語を識別・優先順位付けすることで、きめ細かいクリップフィルタリングを可能にする新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:22:50 GMT)
ShoppingComp: Are LLMs Really Ready for Your Shopping Cart? [21.0] ShoppingCompは、LLMを利用したショッピングエージェントを厳格に評価するための、現実的なベンチマークである。
実際の製品の保証と容易な検証性を保証するという原則の下で、非常に複雑なタスクを導入します。
ベンチマークには120のタスクと1,026のシナリオが含まれており、35人の専門家が本物のショッピングニーズを反映して実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:32:54 GMT)
We Still Don't Understand High-Dimensional Bayesian Optimization [21.0] 高次元空間はベイズ最適化(BO)に挑戦した
これらの手法は、最も単純な方法であるベイズ線形回帰(Bayesian linear regression)によってより優れていることを示す。
以上の結果から,高次元空間におけるBO法に関する過去の直観から逸脱する必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:18:49 GMT)
LLMAID: Identifying AI Capabilities in Android Apps with LLMs [20.9] モバイルソフトウェアにおけるAI能力を識別するための既存のアプローチは、主に手動検査とルールベースのアプローチに依存している。
本稿では,候補抽出,知識ベースインタラクション,AI能力分析と検出,AIサービス要約の4つのタスクを含むLLMAIDを提案する。
LLMAIDを4,201のAndroidアプリケーションのデータセットに適用し、最先端のルールベースのアプローチよりも現実のAIアプリを242%多く特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:36:03 GMT)
Do We Need Perfect Data? Leveraging Noise for Domain Generalized Segmentation [20.9] 本稿では,この制限を頑健な学習機会に変換するフレームワークFLEX-Segを提案する。
5つの実世界のデータセットに対する実験は、最先端の手法よりも一貫した改善を示している。
その結果、不完全な合成データを扱うための適応的戦略が、ドメインの一般化に優れた結果をもたらすことが検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:46:32 GMT)
AgriCoT: A Chain-of-Thought Benchmark for Evaluating Reasoning in Vision-Language Models for Agriculture [20.8] 本稿では,CoT推論を組み込んだVQAデータセットであるAgriCoTを紹介する。
4,535個の慎重にキュレートされたサンプルにより、AgriCoTは推論能力の包括的かつ堅牢な評価を提供する。
26個のVLMを用いて評価を行った結果,その推理能力に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:02:19 GMT)
Chart2Code-MoLA: Efficient Multi-Modal Code Generation via Adaptive Expert Routing [20.5] C2C-MoLAは、Low-Rank Adaptation (LoRA)とMixture of Experts (MoE)を相乗化するフレームワークである
LoRAは、リソースを意識したチューニングのためのパラメータ効率の更新を可能にする。
Chart2Code-160kの実験では、提案されたモデルにより生成精度が最大17%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:23:04 GMT)
Robust Image Self-Recovery against Tampering using Watermark Generation with Pixel Shuffling [20.2] ReImageはニューラルな透かしに基づく自己回復フレームワークで、ターゲット画像のシャッフルバージョンを透かしとして自分自身に埋め込む。
本稿では,ReImageがさまざまなタンパリングシナリオに対して最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:26:24 GMT)
Language-conditioned world model improves policy generalization by reading environmental descriptions [20.1] 実世界の人間と効果的に対話するためには,エージェントが環境のダイナミクスを記述する言語を理解することが重要である。
本研究では,言語条件付き世界モデルを環境との相互作用によって学習するモデルに基づく強化学習手法を提案する。
LED-WMでトレーニングされたポリシーは、新しいダイナミクスや言語によって記述された見えないゲームに対して、より効果的に一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:13:27 GMT)
Hunyuan-GameCraft-2: Instruction-following Interactive Game World Model [19.9] Hunyuan-GameCraft-2は生成ゲームワールドモデリングのための命令駆動インタラクションの新しいパラダイムである。
我々のモデルでは,自然言語のプロンプトやキーボード,マウスの信号を通じてゲーム映像のコンテンツを制御することができる。
本モデルでは,時間的コヒーレントかつ因果的な対話型ゲームビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:26:39 GMT)
From Illusion to Intention: Visual Rationale Learning for Vision-Language Reasoning [19.8] 本稿では,視覚的合理性自体のトレーニングを基盤とした,エンドツーエンドのパラダイムであるVisual Rationale Learning (ViRL)を提案する。
ViRLは,(1)プロセス・スーパービジョンと,(2)ステップレベルの報酬形成による客観的アライメント,(3)きめ細かなクレジット・アサインメントを統合して,正しく,冗長で,誤動作を区別する。
この研究は、透明で検証可能で信頼できる視覚言語モデルを構築するためのタスクに依存しないプロセス基底パラダイムとして、視覚的合理化を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:52:56 GMT)
Fast Multi-view Consistent 3D Editing with Video Priors [19.8] 生成ビデオ優先型3D編集(ViP3DE)を提案する。
私たちの重要な洞察は、ビデオ生成モデルを1つの編集されたビューに条件付けして、他の一貫した編集されたビューを生成して、直接3D更新することです。
提案したViP3DEは,1回のフォワードパスでも高品質な3D編集結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:31:10 GMT)
FLIMs: Fault Localization Interference Mutants, Definition, Recognition and Mitigation [19.0] そこで本研究では,実際の故障検出情報を保存しながら,誤った干渉を低減できる故障局所化フレームワークを開発した。
MBFL-FLIMはTop-1メートル法で44の断層を平均的に改善し、基準線法よりも大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:00:44 GMT)
GLOW: Global Illumination-Aware Inverse Rendering of Indoor Scenes Captured with Dynamic Co-Located Light & Camera [18.9] 室内シーンの逆レンダリングは、反射率と照明のあいまいさのため、依然として困難である。
GLOWは、これらの課題に対処するために設計された、Global Illumination-aware Inverse Renderingフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:24:12 GMT)
UniGeoSeg: Towards Unified Open-World Segmentation for Geospatial Scenes [18.6] リモートセンシング命令駆動セグメンテーションのための最初の100万スケールデータセットであるGeoSeg-1Mを紹介する。
GeoSeg-1Mには590Kの画像、117のカテゴリ、1.1Mのイメージマスク命令三つ子が含まれている。
また,タスク認識型テキスト強調,潜時知識記憶,プログレッシブトレーニング戦略を取り入れた統合フレームワークUniGeoSegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:40:08 GMT)
Obstruction reasoning for robotic grasping [18.4] 障害推論が可能な学習型視覚言語モデルであるUNOGraspを提案する。
対象対象物から生じる障害経路に基づいて, 新たな多段階推論法を考案する。
我々は,MetaGraspNetV2に基づいて,トレーニングとベンチマークの両方のための大規模データセットであるUNOBenchを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:53:12 GMT)
Robust HRRP Recognition under Interrupted Sampling Repeater Jamming using a Prior Jamming Information-Guided Network [16.3] 本稿では,事前ジャミング情報によって案内される堅牢なHRRP認識手法を提案する。
提案手法は最先端の手法より一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:09:12 GMT)
DNA-Prior: Unsupervised Denoise Anything via Dual-Domain Prior [16.2] DNA-Priorは、汚染された観察からクリーンな画像を直接再構成する、普遍的な教師なしの認知フレームワークである。
種々のノイズ条件下でDNAが一貫したノイズ抑制と構造保存を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:15:27 GMT)
Strategies to Minimize Out-of-Distribution Effects in Data-Driven MRS Quantification [16.1] 磁気共鳴分光法(MRS)における代謝物定量化のためのデータ駆動型およびモデルベース戦略を系統的に比較した。
教師付き学習はトレーニング分布と同様のスペクトルの精度を達成したが,トレーニング分布を超えて外挿した場合に顕著な劣化が認められた。
テスト時間適応は、OoD効果に対してより弾力性を示し、自己教師型学習は中間的性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:33:05 GMT)
SmallWorlds: Assessing Dynamics Understanding of World Models in Isolated Environments [15.2] 我々はSmallWorld Benchmarkを紹介した。これは、分離された、正確に制御された動的条件下での世界モデル能力を評価するために設計されたテストベッドである。
我々は、Recurrent State Space Model、Transformer、Diffusion Model、Neural ODEなどの代表的アーキテクチャ上で、完全に観測可能な状態空間で包括的な実験を行う。
実験結果から, これらのモデルが環境構造を効果的に把握し, ロールアウトによる予測がいかに悪化するかが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:56:02 GMT)
Statistical Inference under Adaptive Sampling with LinUCB [15.2] 線形帯域に対する線形上信頼境界(LinUCB)アルゴリズムは安定性という特性を満たすことを示す。
我々は、LinUCBアルゴリズムの中央極限定理を確立し、推定誤差の極限分布の正規性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:48:18 GMT)
TWEO: Transformers Without Extreme Outliers Enables FP8 Training And Quantization For Dummies [15.0] 本稿では,データ駆動型降圧器の従来の知恵に挑戦する。
我々は,新しい非侵襲的損失関数であるTWEO(Transformers Without Extreme Outliers)を提案する。
TWEOは、非常に単純な損失項により、効果的に極端なアウトリーチを防止し、アウトリーチを10000以上から20未満に減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:33:21 GMT)
REFLEX: Self-Refining Explainable Fact-Checking via Disentangling Truth into Style and Substance [14.9] 本稿ではReason-Guided Fact-checking with Latent Explanations REFLEX paradigmを提案する。
バックボーンモデルの内部知識を活用して、検証精度と説明品質の両方を改善する、プラグアンドプレイの自己修正パラダイムである。
自己修正されたトレーニングサンプルはわずか465で、RELFEXは最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:08:27 GMT)
OmniFusion: Simultaneous Multilingual Multimodal Translations via Modular Fusion [14.9] 本稿では,効率的な多モーダル翻訳システムを構築するためのエンドツーエンドアプローチを提案する。
本稿では,事前訓練されたMMFMの複数の層から隠れた状態を翻訳LLMに接続する新しい融合戦略を提案する。
得られたモデルであるOmniFusionは、音声からテキストへの変換、音声・画像・テキストへの変換、テキスト・画像・テキストへの変換を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 22:39:12 GMT)
Ambiguity Awareness Optimization: Towards Semantic Disambiguation for Direct Preference Optimization [14.5] 本稿では、Ambiguity Awareness Optimization (AAO)を導入し、好みのペアから意味的類似性を計算することによってあいまいさを低減する。
AAOは、応答長を著しく増加させることなく、パフォーマンスにおける最先端のアプローチを一貫して大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:32:54 GMT)
Robust 3DGS-based SLAM via Adaptive Kernel Smoothing [14.4] 我々は、安定したカメラポーズトラッキングを確保するために、パラメータエラーに対するレンダリングプロセスの堅牢性を高めることがより重要であると論じている。
レンダリングエラーを最小化する従来の方法とは異なり、私たちの中核となる洞察は、レンダリングプロセスが3DGSパラメータの不完全性に対してよりレジリエンスになることです。
我々のアプローチは、シーン再構築(マッピング)の全体的な品質を維持しながら、カメラポーズトラッキングの堅牢性と精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:28:05 GMT)
db-SP: Accelerating Sparse Attention for Visual Generative Models with Dual-Balanced Sequence Parallelism [14.4] シーケンス並列化による拡散変換器(DiT)のスケーリングは、視覚発生の遅延を低減するために重要である。
スパース不均衡比を定式化して不均衡を定量化し、スパースを意識したシーケンス並列化手法であるdb-SPを提案する。
我々は,db-SPが1.25xのエンドツーエンドスピードアップと1.40xのアテンション特異的スピードアップを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:55:46 GMT)
Flow Straighter and Faster: Efficient One-Step Generative Modeling via MeanFlow on Rectified Trajectories [14.4] Rectified MeanFlowは、単一のリフローステップのみを使用して、修正された軌道に沿った平均速度場をモデル化するフレームワークである。
64、256、および512の解像度でのImageNetの実験では、Re-MeanFlowは、サンプルの品質とトレーニング効率の両方で、一段階の蒸留法とRectified Flow法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:50:08 GMT)
HMR3D: Hierarchical Multimodal Representation for 3D Scene Understanding with Large Vision-Language Model [14.3] 大規模視覚言語モデル (VLM) は3次元シーン理解に大きな可能性を示唆している。
既存のVLMベースのアプローチは、通常、VLMの埋め込み空間と3Dシーンの特徴を一致させる。
本稿では3次元シーン推論のための新しい階層型マルチモーダル表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:06:20 GMT)
Listwise Preference Optimization with Element-wise Confusions for Aspect Sentiment Quad Prediction [14.2] アスペクト感情クワッド予測(ASQP)は、4つの中核的な感情要素を持つ構造化された四重項を予測することが本質的に困難である。
従来の手法では、マーカーに基づく予測は要素間の複雑な関係をモデル化するのに苦労する。
我々は、統一テンプレート内の要素プレフィックスの下で、四重項と自然言語の理性の両方を出力するために、推論に基づく生成を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:52:01 GMT)
CO-QLink: Cryogenic Optical Link for Scalable Quantum Computing Systems and High-Performance Cryogenic Computing Systems [14.1] 高速で低消費電力のデータ伝送は、大規模な低温システムの展開を可能にするために重要である。
4K系と室温(RT)機器の完全接続を実現する4K熱絶縁型高速(56Gbps)低出力トランシーバ(TRX)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:47:27 GMT)
Quantized-Tinyllava: a new multimodal foundation model enables efficient split learning [14.0] 高いネットワーク通信コストは、スプリットラーニングの障害である。
本稿では,学習に基づくデータ圧縮手法を取り入れた新しいマルチモーダルモデル構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:53:05 GMT)
Physics Steering: Causal Control of Cross-Domain Concepts in a Physics Foundation Model [13.9] 大規模物理基礎モデルの内部表現について検討する。
推論中に概念の方向をモデルに注入することで、予測を操ることができる。
本研究は,科学基盤モデルの理解と制御のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 04:04:02 GMT)
SpaceMind: Camera-Guided Modality Fusion for Spatial Reasoning in Vision-Language Models [13.9] 大規模視覚言語モデル(VLM)は、強いマルチモーダル理解を示すが、3次元空間的推論に苦慮している。
本研究では,RGB入力のみから空間推論を行うために設計されたマルチモーダルな大規模言語モデルであるSpaceMindを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:04:21 GMT)
DiskChunGS: Large-Scale 3D Gaussian SLAM Through Chunk-Based Memory Management [13.7] DiskChunGSはスケーラブルな3DGS SLAMシステムで、シーンを空間的なチャンクに分割し、ディスク上の不活性領域を保存しながらGPUメモリ内のアクティブ領域のみを保持する。
我々のアーキテクチャは、ポーズ推定とループ閉鎖のための既存のSLAMフレームワークとシームレスに統合され、大規模に一貫した再構築を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:52:49 GMT)
Scalable Diffusion Transformer for Conditional 4D fMRI Synthesis [13.6] ボクセルリーな4次元fMRI条件生成のための第1次拡散変換器を提案する。
タスクfMRIでは,タスク駆動のアクティベーションマップを再現し,タスク間表現構造を保存し,完全な条件特異性を実現する。
スケールによって性能が向上し、タスク誘発マップの0.83とRSAの0.98に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 04:18:11 GMT)
OBLR-PO: A Theoretical Framework for Stable Reinforcement Learning [12.8] 一般的な政策次数推定器の統計特性を特徴付ける統一理論フレームワークを提供する。
勾配の信号対雑音比(SNR)によって制御される適応的な学習率スケジュールを導出する。
さらに、分散-最適基底線が勾配重み付き推定器であることを示し、分散還元の新しい原理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:09:28 GMT)
NumeriKontrol: Adding Numeric Control to Diffusion Transformers for Instruction-based Image Editing [12.7] NumeriKontrolは,共通単位を用いた連続属性値を用いて画像属性を調整可能なフレームワークである。
タスク分離設計により、ゼロセパレートなマルチ条件編集をサポートしています。
高忠実度デジタル一眼レフカメラやデジタル一眼レフカメラなど、信頼性の高い情報源からの正確なトレーニングデータを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:43:52 GMT)
Resolving Conflicts in Lifelong Learning via Aligning Updates in Subspaces [12.6] Low-Rank Adaptation (LoRA)は効果的な継続的学習を可能にするが、しばしば破滅的な忘れ込みに悩まされる。
そこで我々は,PS-LoRAを提案する。PS-LoRAは最適化サブ空間内で更新を調整することで競合を解決するためのフレームワークである。
提案手法では,先行知識との整合性を確保するために,矛盾する方向と大小偏差をペナルティ化する二重正則化手法を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:34:36 GMT)
Local and Global Context-and-Object-part-Aware Superpixel-based Data Augmentation for Deep Visual Recognition [12.6] 本稿では,LGCOAMixを提案する。LGCOAMixは,データ拡張のための,効率的なコンテキスト認識とオブジェクト部分認識のスーパーピクセルベースのグリッドブレンディング手法である。
カットミックスベースのデータ拡張にスーパーピクセルアテンションアプローチを用いたラベル混合戦略が提案されたのは,今回が初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:58:19 GMT)
LockForge: Automating Paper-to-Code for Logic Locking with Multi-Agent Reasoning LLMs [12.6] 論文中のLL記述を実行可能なテストコードに変換するフレームワークであるLockForgeを紹介します。
LockForgeは、先入観、実装、反復的な改善、多段階検証を実現する、慎重に構築されたパイプラインを提供する。
LockForgeのような高度な推論モデルと高度なマルチステージフレームワークが必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:42:32 GMT)
Bandit Guided Submodular Curriculum for Adaptive Subset Selection [12.5] 従来のカリキュラム学習は、簡単なサンプルから難しいサンプルへと進むが、信頼性の高い難易度の概念は、いまだ解明されていない。
適応サブセット選択を再解釈し、各アームが標本選択を導く部分モジュラ関数に対応するマルチアームバンディット問題として定式化する。
OnLINESUBMODは、ユーティリティ駆動型報酬を最適化し、様々なサンプリング体制下でのノンレグレット性能を確実に達成する、新しいオンライングリージーポリシーである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:31:53 GMT)
Automated Generation of MDPs Using Logic Programming and LLMs for Robotic Applications [12.2] 本稿では,Large Language Models(LLM)と自動計画と形式検証を統合した新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークを3つの人間とロボットのインタラクションシナリオで検証し、最小限の手作業で実行可能なポリシーを作成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:48:30 GMT)
JBE-QA: Japanese Bar Exam QA Dataset for Assessing Legal Domain Knowledge [12.2] JBE-QA(JBE-QA)は、大規模言語モデルの法的な知識を評価するための日本語バーエクサム質問回答データセットである。
民法、刑法、憲法を網羅し、旧来の日本の資源に焦点を絞った民法を超越している。
データセットには,バランスの取れたラベル付き3,464項目が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 04:16:17 GMT)
AtomDisc: An Atom-level Tokenizer that Boosts Molecular LLMs and Reveals Structure--Property Associations [11.9] AtomDiscは、原子レベルのローカル環境を大規模言語モデルに埋め込まれた構造対応トークンに定量化するフレームワークです。
実験の結果、AtomDiscは、データ駆動方式で、構造-プロパティ関連を示す化学的に意味のある構造的特徴を識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 02:42:17 GMT)
From Points to Clouds: Learning Robust Semantic Distributions for Multi-modal Prompts [11.7] 大規模視覚言語モデル(VLM)を適応するための重要な手法として,MPL(Multimodal Prompt Learning)が登場した。
拡散モデルにインスパイアされた新しいフレームワークであるPoints-to-Clouds(P2C)を紹介する。
P2Cは、11データセットにわたる実験において、強いベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:03:35 GMT)
ReactionMamba: Generating Short &Long Human Reaction Sequences [11.7] リアクションマンバ(ReactionMamba)は、長い3次元人間の反応運動を生成するための新しいフレームワークである。
この設計により、ReactionMambaは単純な動きの短いシーケンスとダンスや武道のような複雑な動きの長いシーケンスの両方を生成することができる。
我々は、NTU120-AS、Lindy Hop、InterXの3つのデータセット上でReactionMambaを評価し、リアリズム、多様性、ロングシーケンス生成の点で競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:19:45 GMT)
TIE: A Training-Inversion-Exclusion Framework for Visually Interpretable and Uncertainty-Guided Out-of-Distribution Detection [11.6] ディープニューラルネットワークは、入力がトレーニング経験外にあることを認識するのに苦労することが多い。
視覚的・不確実性誘導型異常検出のためのトレーニング--Inversion--Exclusion フレームワーク textbfTIE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 22:06:01 GMT)
Serving Heterogeneous LoRA Adapters in Distributed LLM Inference Systems [11.6] Low-Rank Adaptation (LoRA)は,大規模言語モデル(LLM)のパラメータ効率向上のためのデファクト手法となった。
プロダクションでは、LoRAベースのモデルが大規模に提供され、数百のアダプタがベースモデルを共有するマルチテナント環境を生成する。
作業負荷を考慮した動的アダプタ配置とルーティングフレームワークであるLoRAServeについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 05:04:02 GMT)
Freeze, Diffuse, Decode: Geometry-Aware Adaptation of Pretrained Transformer Embeddings for Antimicrobial Peptide Design [11.1] FDD(Flyze, Diffuse, Decode)は,事前学習した埋め込みを下流タスクに適応させる,新しい拡散ベースのフレームワークである。
FDDは内在多様体内在的な凍結埋め込みに沿って教師付き信号を伝播し、埋め込み空間の幾何学的適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:07:38 GMT)
TokCom-UEP: Semantic Importance-Matched Unequal Error Protection for Resilient Image Transmission [10.8] TokCom-UEPは、レジリエンスな画像伝送のためのセマンティックな重要度整合不等エラー保護フレームワークである。
TokCom-UEPは、レートレスなUPEコーディングと、ソーストークンによるトークンの非一様セマンティックな重要性をネストした拡張ウィンドウに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:29:06 GMT)
Random purification channel made simple [10.8] チャネルはまた、非i.i.d.状態も浄化する。
チャネルを適用して、量子発散に対するウルマンの定理の1行の証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:42:11 GMT)
Towards Continuous Intelligence Growth: Self-Training, Continual Learning, and Dual-Scale Memory in SuperIntelliAgent [10.6] SuperIntelliAgentは、学習可能な小さな拡散モデル(学習者)と凍結した大言語モデル(検証者)を結合するエージェント学習フレームワークである。
従来の教師付き微調整とは異なり、SuperIntelliAgentはアノテーションなしで自律的に学習する。
トレーニング可能な学習者と推論可能な検証器をペアリングすることは、知性を成長させる最小限の信頼性単位となると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:32:49 GMT)
FACT-GS: Frequency-Aligned Complexity-Aware Texture Reparameterization for 2D Gaussian Splatting [10.5] テクスチュアベースのガウスアンは、局所的な視覚的複雑さに関係なく同じサンプリング密度を割り当てる一様一様サンプリンググリッドで外観をパラメータ化する。
FACT-GSは、局所的な視覚周波数に応じてテクスチャサンプリング密度を割り当てる、周波数対応複雑度対応テクスチャ・ガウシアン・スプレイティング・フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:47:29 GMT)
Mammo-FM: Breast-specific foundational model for Integrated Mammographic Diagnosis, Prognosis, and Reporting [10.4] Mammo-FMはマンモグラフィーのための最初の基礎モデルであり、これまでで最大かつ最も多様なデータセットで事前訓練されている。
Mammo-FMは、乳がん診断、病理組織局在、構造化レポート生成、がんリスク予後など、乳房画像におけるコア臨床タスクの統一基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 20:41:14 GMT)
DM$^3$T: Harmonizing Modalities via Diffusion for Multi-Object Tracking [10.3] 本稿では,マルチモーダル融合を反復的特徴アライメントプロセスとして再構成する新しいフレームワークであるDM$3$Tを提案する。
提案するクロスモーダル拡散融合(C-MDF)モジュールを用いて,反復的クロスモーダル調和を行う。
トラッカーのロバスト性をさらに向上するために,信頼性推定を適応的に処理する階層型トラッカーを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:02:58 GMT)
MrGS: Multi-modal Radiance Fields with 3D Gaussian Splatting for RGB-Thermal Novel View Synthesis [10.1] 我々は,RGBと熱3Dの両方のシーンを同時に再構成する3DGSに基づくマルチモーダル放射場であるMrGSを紹介する。
熱領域現象を効果的にモデル化するために、2つの物理原理を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:01:36 GMT)
PerfMamba: Performance Analysis and Pruning of Selective State Space Models [10.0] 我々はMamba-1とMamba-2について検討し、状態空間モデリングにおけるその効率性に寄与する設計原理を評価する。
本研究では,SSMコンポーネント内の低活性状態を除去し,計測可能なスループットとメモリゲインを実現するプルーニング手法を提案する。
このアプローチにより、様々なシーケンスの長さでパフォーマンスが向上し、1.14倍のスピードアップを実現し、メモリ使用量を11.50%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:09:15 GMT)
Instruction Tuning of Large Language Models for Tabular Data Generation-in One Day [9.9] 表型データのLLM理解を改善するための有望な研究方向として,タブラル命令チューニングが登場した。
本研究では,表型データ生成能力向上のための指導指導の有効性について検討する。
実験の結果,A100 GPUを用いた7K命令のみを6時間以内で高品質なデータセットと命令チューニングを行うことで,最も有能な商用LCMであるGPT-4oと同等の表型データ生成性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:26:46 GMT)
Towards Understanding Transformers in Learning Random Walks [9.9] 古典的な統計モデル群を学習する際の変圧器の能力と解釈可能性について検討する。
理論的には、勾配降下訓練後、1層変圧器モデルがランダムウォークの予測において最適な精度を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:48:28 GMT)
Material-informed Gaussian Splatting for 3D World Reconstruction in a Digital Twin [9.9] 従来のLiDAR-カメラ融合アプローチは複雑なキャリブレーションを必要とし、ガラスのような特定の材料といまだに苦労している。
多視点画像から3次元ガウススプラッティングを用いてシーンを再構成するカメラのみのパイプラインを提案する。
このアプローチは、光現実的再構成と物理に基づく物質割り当てを組み合わせることで、LiDAR-camera融合に匹敵するセンサーシミュレーションフィデリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:12:54 GMT)
Optical diffraction neural networks assisted computational ghost imaging through dynamic scattering media [9.9] ゴーストイメージングは、空間分解能のない1ピクセル検出器を利用して、オブジェクトエコー強度信号を取得する。
この構造は本質的に物体と検出器の間の散乱干渉を緩和するが、光源と物体の間の散乱に敏感である。
動的散乱媒体を用いたゴーストイメージングのための光回折ニューラルネットワーク(ODNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:34:47 GMT)
ParaGate: Parasitic-Driven Domain Adaptation Transfer Learning for Netlist Performance Prediction [9.8] 従来のEDAフローでは、レイアウトレベルのパフォーマンスメトリクスは配置とルーティング後にのみ取得できる。
レイアウトレベルのタイミングとパワーをネットリストから推測する3段階のクロスステージ予測フレームワークであるParaGateを提案する。
実験により、ParaGateは最小限の微調整データで強力な一般化を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:49:25 GMT)
Analyzing Image Beyond Visual Aspect: Image Emotion Classification via Multiple-Affective Captioning [9.7] 本稿では、画像感情分類のためのACIEC(Affective Captioning for Image Emotion Classification)を提案する。
本研究では,イメージから感情的概念を検出するために階層的多段階のコントラッシブ・ロスを設計し,感情的文を生成するために感情的連鎖推論を提案する。
本手法は, 感情ギャップを効果的に埋めることができ, 複数のベンチマークにおいて優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:57:39 GMT)
A Modular Framework for Rapidly Building Intrusion Predictors [9.7] 統計的学習手法を用いたITシステムにおける自動侵入予測について検討する。
再利用可能なコンポーネントからオンライン攻撃予測器を迅速に組み立てるためのモジュラーフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:02:18 GMT)
A Theoretical Framework for Discovering Groups and Unitary Representations via Tensor Factorization [9.6] 我々は、この帰納的バイアスの厳密な理論的説明を、その目的を規制因子スケールの項に分解することで提供する。
1)大域的最小値は群に対するユニタリ正規表現によって達成され、(2)非群演算は厳密に高い目的値をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:58:13 GMT)
Buffer replay enhances the robustness of multimodal learning under missing-modality [9.5] 本稿では,Replay Prompting (REP)を導入し,ネットワークの深さが増大するにつれて情報損失を軽減し,より深い層で再生する。
視覚言語、視覚言語、時間的マルチモーダルベンチマークの実験では、REPはシングルモーダルとマルチモーダルの両方の欠落シナリオにおいて、先行手法よりも一貫して優れていた。
これらの結果から、REPは、欠落したモダリティ環境に挑戦する上で、堅牢なマルチモーダル学習のための軽量かつ効果的なパラダイムとして確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:55:31 GMT)
Time Extrapolation with Graph Convolutional Autoencoder and Tensor Train Decomposition [9.4] 非構造格子上のパラメータ化偏微分方程式に対する時間一貫性の縮小次数モデルを開発する。
特に、高忠実度スナップショットは、TT分解によるパラメトリック、空間、時間コアの組み合わせとして表現される。
我々はディープ・オペレーター・ネットワーク(DeepONet)のフレームワークにおける多要素二段階アプローチの開発により一般化性能を向上させる。
熱伝導, 対流拡散, 渦破断現象などの数値計算結果は, 複雑な測地における外挿系における力学を効果的に学習する上で, 優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:59:17 GMT)
Constructing Efficient Fact-Storing MLPs for Transformers [9.4] 大きな言語モデルでファクトストアを構築するために、明示的な重み構造を構築します。
本稿では,1層トランスフォーマーのファクト・ストアリングのコンセプト実証を,テキスト全文によるモジュラ・ファクト・編集で同時に実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:18:35 GMT)
Contrastive Heliophysical Image Pretraining for Solar Dynamics Observatory Records [9.2] SolarCHIPは、SDOの多施設観測に適した、対照的に事前訓練された視覚バックボーンのファミリーである。
SolarCHIPは、AIAとHMI機器間のマルチモーダルセンシング、時間的変化の遅いためクラス間の分離性の弱いこと、スパース活動信号によるクラス内変動の強いこと、の3つの課題に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:03:46 GMT)
Escaping Barren Plateaus in Variational Quantum Algorithms Using Negative Learning Rate in Quantum Internet of Things [9.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、次世代量子コンピュータの主要な計算プリミティブになりつつある。
デバイスに制約のある実行条件下では、学習のスケーラビリティは不規則な台地によって著しく制限される。
最適化プロセスに負の学習率を含めることで,不毛高原を脱出する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:32:33 GMT)
Alleviating Choice Supportive Bias in LLM with Reasoning Dependency Generation [8.9] 本稿では,非バイアスな推論データを生成するための新しいフレームワークであるReasoning Dependency Generation (RDG)を提案する。
RDGは自動的にバランスの取れた推論QAペアを構築し、選択、エビデンス、正当化の間の依存関係を明示的にモデル化する。
実験により、RDG生成データに基づいて微調整されたLCMは、メモリベースの実験で81.5%、評価ベースの実験で94.3%改善していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:52:05 GMT)
A PLS-Integrated LASSO Method with Application in Index Tracking [8.8] 本研究では, PLS-Integrated Lasso (PLS-Lasso) と呼ばれるレグレッション手法を導入する。
PLS-Lasso-v1 と PLS-Lasso-v2 の2つの異なる定式化と,グローバルオプティマへの収束を保証する明確で効果的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:12:34 GMT)
Experts are all you need: A Composable Framework for Large Language Model Inference [8.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて最先端の精度を達成した。
MoEは、パラメータや"専門家"のサブセットのみを活性化することによって、モデルキャパシティを計算から切り離すことで、このボトルネックを克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:00:16 GMT)
Rethinking AI Evaluation in Education: The TEACH-AI Framework and Benchmark for Generative AI Assistants [8.6] TEACH-AIは、教育における生成AIシステムの設計、開発、評価を導くための、ドメインに依存しない、教育的に根ざした、利害関係者による枠組みである。
我々の研究は、コミュニティに教育において「効果的な」AIを構築するものを再考し、コクリエーション、インクリシティ、長期的な人間、社会、教育への影響を促進するモデル評価アプローチを設計するよう呼びかけている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:42:36 GMT)
FedSGT: Exact Federated Unlearning via Sequential Group-based Training [8.4] Federated Sequential Group-based Training (FedSGT) は、Federated Learning (FL) のための正確なアンラーニングフレームワークである。
FedSGTはデータを一様グループに分割し、各クライアントは複数のグループに参加することができる。
さまざまなタスクの実験では、FedSGTが複数のアンラーニング要求の下で、はるかに長いサービスメンテナンスを実現することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:36:03 GMT)
Accelerated Execution of Bayesian Neural Networks using a Single Probabilistic Forward Pass and Code Generation [8.3] 機械学習モデルは、診断、天気予報、NLP、自律運転などの領域でよく機能する。
従来のニューラルネットワークは、ドメイン外データ(OOD)の検出に失敗することが多く、自信を持って不正確な予測を出力することがある。
確率的フォワードパス(PFP)は、変分推論(SVI)に対する高効率な近似を提供する
PFPは計算効率においてSVIを一貫して上回り、小型のミニバッチでは最大4200倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:35:20 GMT)
Fast dynamical similarity analysis [8.3] 動的類似性法は、動的システムの時間構造を比較するためのフレームワークを提供する。
本稿では,高速な動的類似性解析(fastDSA)を提案する。
我々は、fastDSAは、少なくとも以前の方法よりも桁違いに高速であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 01:27:00 GMT)
Effectively Detecting and Responding to Online Harassment with Large Language Models [8.2] この研究は、Instagram上のプライベートメッセージにおけるオンラインハラスメントを特定するために、Large Language Modelsを使用している。
Instagramのメッセージデータセットで、オンラインハラスメントを特定するために、人間ラベルを付けます。
また,ヒトの反応とシミュレーション応答を比較することで,シミュレーション応答が本来のヒトの反応と比較して有用性に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 00:18:47 GMT)
Learning to Predict Aboveground Biomass from RGB Images with 3D Synthetic Scenes [8.1] 本稿では, 地上のバイオマスを1つの地上RGB画像から推定する新しい学習手法を提案する。
我々は最近導入された3D SPREADデータセットを活用し、現実的な森林景観を提供する。
提案手法では,SPREADデータでは1.22 kg/m2,実画像では1.94 kg/m2のAGB推定誤差が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:00:05 GMT)
Reasoning Under Pressure: How do Training Incentives Influence Chain-of-Thought Monitorability? [7.9] 推論モデルに適用された異なるエンハンチングインセンティブが、その監視可能性にどのように影響するかを検討する。
対向最適化(監視精度を犠牲にする)がモニター性能を低下させるのに対して、監視可能性の直接最適化は確実に改善に繋がらない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:34:34 GMT)
SD-CGAN: Conditional Sinkhorn Divergence GAN for DDoS Anomaly Detection in IoT Networks [7.8] 本稿では,Sinkhorn Divergence で拡張された条件付き生成逆ネットワークフレームワーク SD-CGAN を提案する。
このフレームワークは、CTGANベースの合成データ拡張により、クラス不均衡に対処し、Sinkhorn Divergenceを幾何認識損失関数として活用することにより、トレーニング安定性を改善し、モード崩壊を低減する。
その結果、SD-CGANはエッジ対応IoT環境への展開に適した計算効率を維持しつつ、より優れた検出精度、精度、リコール、F1スコアを実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 23:57:51 GMT)
Fault-Tolerant MARL for CAVs under Observation Perturbations for Highway On-Ramp Merging [7.5] MARL(Multi Agent Reinforcement Learning)は、コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)間の協調運転を可能にする重要な約束を持っている
MARLの実用的応用は、臨界、すなわち断層に対する耐障害性の不足によって妨げられている。
2つのキーエージェントを組み込んだ協調車載用耐故障性MARL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:57:21 GMT)
DP-MicroAdam: Private and Frugal Algorithm for Training and Fine-tuning [7.4] 適応性は非プライベートなトレーニングにおける事実上の標準であり、より高速な収束とパフォーマンスの向上を可能にする。
対照的に、差分プライベートトレーニングは依然としてDP-SGD(典型的にはDP-SGD)で行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:24:09 GMT)
A Taxonomy-Driven Case Study of Australian Web Resources Against Technology-Facilitated Abuse [7.4] TFA(Technology-Facilitated Abuse)は、デジタルシステムが個人を嫌がらせ、監視し、脅し、制御するために使用される、広範かつ急速に進化する行動の集合を含んでいる。
本稿では、ピアレビュー研究の構造化レビューにおいて、TFAの統一された文献由来の分類に寄与する。
これはオーストラリアで最初の大規模、分類学的に整合した機関のウェブリソースの監査である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 01:02:54 GMT)
Demystifying Errors in LLM Reasoning Traces: An Empirical Study of Code Execution Simulation [7.4] 大規模言語モデル(LLM)を用いた実行時の振る舞い推定に関する最初の実証的研究を行う。
我々は4つの最先端推論LCMを評価し,9つの推論誤差の分類法を開発した。
計算カテゴリの障害をケーススタディとして,本手法が58%の誤差を補正することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:29:09 GMT)
Writing in Symbiosis: Mapping Human Creative Agency in the AI Era [7.3] LLM(Large Language Models)の普及は、説得力と創造性を持つ機械との共生関係がますます高まっているときに、それが人間であることの意味について批判的な疑問を提起する。
本稿では,創造的執筆における人間とAIの共進化のパターンを考察し,人間工芸とエージェンシーが機械能力とどのように適応しているかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 22:12:53 GMT)
Multi-chain Graph Refinement and Selection for Reliable Reasoning in Large Language Models [7.2] 我々は、MGRS(Multi-chain Graph Refinement & Selection)と呼ばれる新しい推論フレームワークを提案する。
MGRSは推論手法の推論能力と計算効率の両方を著しく向上させる。
24ポイントのゲームでは、MGRSは初めて100%の精度を達成し、主要なフォレスト・オブ・ソートズ・フレームワークと比較して13.6倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:35:16 GMT)
RetryGuard: Preventing Self-Inflicted Retry Storms in Cloud Microservices Applications [7.2] RetryGuardは、相互依存サービス間でリトライパターンを生産的に制御するための分散フレームワークである。
RetryGuardは、AWS標準や高度なリトライポリシと比較して、リソース使用量やコストを大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:31:25 GMT)
Actionable and diverse counterfactual explanations incorporating domain knowledge and causal constraints [7.0] 電子メールマーケティング分野におけるサイバーセキュリティアプリケーションに動機づけられた我々は、Diverse, Actionable, and kNowledge-Constrained Explanations (DANCE) を生成する方法を提案する。
提案手法は,データから線形および非線形な制約を学習したり,専門家が提案する依存性グラフを統合して,対策が確実かつ実行可能なことを保証する。
この研究はポーランド最大の電子メールマーケティング会社であるFreshmailによる実生活事例調査に基づいて開発され、共同研究開発プロジェクトであるSendguardが支援している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:20:29 GMT)
Deep Improvement Supervision [6.8] Tiny Recursive Models (TRM) は、複雑な推論タスクにおいて、Large Language Models (LLM) よりも優れている。
そこで本研究では,学習中の各ループを対象とする新たな学習手法を提案する。
提案手法は,標準TRMに匹敵する品質を維持しつつ,フォワードパスの総数を18倍に減らし,停止機構をなくす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 01:28:16 GMT)
Provable Benefits of Sinusoidal Activation for Modular Addition [6.8] 罪は任意の固定長$m$に対して2$の正確な実現を認め、偏りがあれば、すべての長さに対して2$の正確な実現を認める。
次に、正弦ネットワークに対する新しいナタラジャン次元一般化を提供し、定数幅の正弦ネットワーク上でのERMに対して、ほぼ最適なサンプル複雑性を$widetildemathcalO(p)$とする。
また、過度にパラメータ化された状態における正弦波ネットワークの幅非依存のマージンベース一般化を導出し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:37:03 GMT)
Beyond Curve Fitting: Neuro-Symbolic Agents for Context-Aware Epidemic Forecasting [6.7] そこで我々は,手,足,口の病気を予測するための2エージェント・フレームワークを提案する。
イベントインタプリタ」は、学校スケジュール、気象サマリー、レポートを含む信号を処理します。
ニューロシンボリックコアは、これを歴史的なケースカウントと組み合わせて、キャリブレーションされた確率予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:29:26 GMT)
Generating Verifiable CoT from Execution-Traces [6.6] チェーン・オブ・ソート(Chain-of-Thought)のプロンプトは有望だが、現在の総合的なトレーニングデータは重大な弱点に悩まされている。
プログラム実行トレースにCoT生成を直接接地することで、この問題に対処する。
この実行基盤のアプローチは、プログラムが真に計算したものを反映するすべての推論ステップを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:43:43 GMT)
Artwork Interpretation with Vision Language Models: A Case Study on Emotions and Emotion Symbols [6.1] 現在の視覚言語モデル(VLM)により感情表現のどの側面が検出できるかを検討する。
VLMは、画像の内容が驚くほどよく認識され、また、どの感情が表現され、どのように表現されるかが分かる。
モデルは具体的な画像には最適だが、非常に抽象的、あるいは非常に象徴的な画像には失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:04:09 GMT)
Memory-Amortized Inference: A Topological Unification of Search, Closure, and Structure [6.0] 単一の幾何学基板の位相遷移として学習と記憶を統一する形式的フレームワークであるtextbfMemory-Amortized Inference (MAI) を提案する。
我々は,高複雑さ探索を低複雑さ検索に変換することによって認知が機能することを示す。
この枠組みは、遅い思考(推論)から速い思考(直観)の出現に関する厳密な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:28:24 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） (Fri, 28 Nov 2025 10:30:52 GMT)
Opening the Black Box: An Explainable, Few-shot AI4E Framework Informed by Physics and Expert Knowledge for Materials Engineering [5.8] 我々は、そのアーキテクチャ全体を通して物理と専門家の知識によって体系的に情報を得る、説明可能な、少数のAI4Eフレームワークを提示する。
私たちのアプローチは、エンジニアリングドメインの知識を直接アーキテクチャに組み込むAIシステムを開発するための青写真を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:50:29 GMT)
MIMM-X: Disentangling Spurious Correlations for Medical Image Analysis [5.8] MIMM-Xは複数のスプリアス相関から因果的特徴を分離するフレームワークである。
データセット固有のショートカットではなく、真の因果関係に基づいた予測が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:51:00 GMT)
A transfer learning approach for automatic conflicts detection in software requirement sentence pairs based on dual encoders [5.8] 本稿では,SBERTとSimCSEをベースとしたTransferable Software Requirement Conflict Detection Frameworkを提案する。
提案したフレームワークは、マクロF1と重み付きF1のスコアをドメイン内設定で10.4%改善し、クロスドメインシナリオでマクロF1を11.4%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:16:35 GMT)
Hilbert space fragmentation in driven-dephasing Rydberg atom array [5.7] 我々はヒルベルト空間断片化(HSF)のオンセットと機構を,局所的デファス化を受ける強い相互作用を持つリドベルク原子の連鎖で検討する。
複数の長寿命準安定状態の出現は、駆動劣化するリドバーグ原子系のHSFと根本的に結びついていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:41:50 GMT)
Transformer-Driven Triple Fusion Framework for Enhanced Multimodal Author Intent Classification in Low-Resource Bangla [5.5] 著者意図の理解はソーシャルメディアのコンテンツを解釈する上で重要な役割を担っている。
本稿では,Banglaのソーシャルメディア投稿における著者意図の分類について,テキストデータとビジュアルデータの両方を活用して検討する。
我々は,この課題において,早期および後期の核融合を著しく上回る新しい中間核融合戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:44:42 GMT)
BanglaSentNet: An Explainable Hybrid Deep Learning Framework for Multi-Aspect Sentiment Analysis with Cross-Domain Transfer Learning [5.5] 既存のアプローチには、説明可能性とクロスドメインの一般化機能が欠如している。
本稿では、LSTM、BiLSTM、GRU、BanglaBERTを統合した、説明可能なハイブリッドディープラーニングフレームワークであるBanglaSentNetを紹介する。
我々のフレームワークは、透過的な洞察のためのSHAPに基づく特徴属性と注意の可視化を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:17:22 GMT)
Some Modalities are More Equal Than Others: Decoding and Architecting Multimodal Integration in MLLMs [5.4] MMA-Benchは、特定のモダリティへの依存を調査するビデオとタスクで構成されている。
現在のMLLMは、音声と視覚のペアと単純な誤解を招くテキストが混在している。
本稿では,特定のモダリティ手法を優先し,活用するか,無視するかをモデルに教えるためのモダリティアライメントチューニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 01:21:29 GMT)
Synthetic Industrial Object Detection: GenAI vs. Feature-Based Methods [5.3] 我々は、特徴ベースの手法、生成AI(GenAI)、古典的なレンダリングアプローチを含む、ドメインランダム化(DR)およびドメイン適応(DA)テクニックをベンチマークする。
本評価では,低レベルの特徴アライメントと高レベルの特徴アライメントの有効性,および実世界の文脈から生成されたプロンプトによって誘導される拡散に基づくDA法について検討する。
その結果、十分な可変性を持つレンダリングベースデータが、輝度ベースや知覚的ハッシュフィルタリングといったよりシンプルな特徴ベースのメソッドとして利用可能である場合、精度と資源効率の両方においてより複雑なGenAIベースのアプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:51:08 GMT)
Breaking Scale Anchoring: Frequency Representation Learning for Accurate High-Resolution Inference from Low-Resolution Training [5.2] Zero-Shot Super-Resolution Spatiotemporal Forecastingでは、低解像度データに基づいてディープラーニングモデルをトレーニングし、高解像度データに対する推論のためにデプロイする必要がある。
既存の研究は、異なる解像度で類似した誤差を維持することは、一般化の成功を示すものであると考えている。
数値解法の代替となるディープラーニングモデルは、分解能が増大するにつれてエラーを減らす必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:52:37 GMT)
AgentShield: Make MAS more secure and efficient [5.1] AgentShieldは、効率的な分散監査のための分散フレームワークである。
AgentShieldは92.5%のリカバリ率を獲得し、既存の方法と比較して監査オーバーヘッドを70%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 06:55:50 GMT)
Zero-Shot Multi-Criteria Visual Quality Inspection for Semi-Controlled Industrial Environments via Real-Time 3D Digital Twin Simulation [5.0] RGB-D空間における実シーンとリアルタイムデジタル双対(DT)を比較したポーズに依存しないゼロショット品質検査フレームワークを提案する。
提案手法は,オブジェクト検出とポーズ推定により,産業シーンを意味的に記述することで,効率的なリアルタイムDTレンダリングを実現する。
軸流モータの品質検査を特徴とする自動車用ユースケースに基づいて,本フレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:19:31 GMT)
Comparing Two Proxy Methods for Causal Identification [5.0] 未測定変数の存在下での因果関係を同定する2つの方法を提案する。
本研究は,各手法の適用可能性の範囲を明確にし,基礎となる仮定の含意について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:24:11 GMT)
Crowdsourcing the Frontier: Advancing Hybrid Physics-ML Climate Simulation via a $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） (Fri, 28 Nov 2025 17:24:00 GMT)
Calibrating Geophysical Predictions under Constrained Probabilistic Distributions [4.8] 我々は,正規化に基づくキャリブレーションアルゴリズムと,機械学習予測を強化するためにKSD(Kernelized Stein Discrepancy)を導入する。
これはポイントワイズ予測を鋭くするだけでなく、物理原理に根ざした非局所統計構造との整合性も強要する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:15:40 GMT)
COMPAS: A Distributed Multi-Party SWAP Test for Parallel Quantum Algorithms [4.6] 相互接続型モジュールおよび分散QPUからなる多人数ネットワーク上での多変量トレース推定を実現するアーキテクチャであるCompASを紹介する。
回路深度やGHZ幅の最適性を選択する他のスキームとは異なり、CompASは一度に両方を達成する。
ネットワークレベルのエラーを分析し,回路レベルのノイズがアーキテクチャに与える影響をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:31:15 GMT)
Multivariate time series prediction using clustered echo state network [4.5] エコー状態ネットワーク(ESN)は、従来のリカレントニューラルネットワークに代わる効率的な代替手段を提供する。
予測精度と雑音に対する頑健性の観点から,CESNは従来型ESNよりも一貫して優れていた。
当社のアルゴリズムは、株式市場、太陽風、カオスRsslerシステムなど、さまざまな現実世界のデータセットでうまく機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:14:15 GMT)
Asm2SrcEval: Evaluating Large Language Models for Assembly-to-Source Code Translation [4.5] アセンブリ・トゥ・ソースのコード翻訳はリバースエンジニアリング、サイバーセキュリティ、ソフトウェアメンテナンスにおいて重要なタスクである。
本稿では,アセンブリ・トゥ・ソース・トランスフォーメーションにおける5つの最先端大規模言語モデルの包括的評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:40:30 GMT)
Watermarks for Embeddings-as-a-Service Large Language Models [4.2] この論文は、E透かしの調査による模倣攻撃に対する防御に焦点を当てている。
既存のE透かしは、模倣攻撃中に攻撃者がモデルをクローンすると、パラフレーズテキストで削除できる。
線形変換埋め込みを用いた新しい透かし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 00:52:40 GMT)
Identifying genuine entanglement of lossy noisy very large scale continuous variable Greenberger-Horne-Zeilinger state [4.2] 本稿では,連続変数系の多部絡み検出のための,非常に汎用的で効率的な絡み検出フレームワークを提案する。
連続変数グリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー状態の光子損失と雑音環境における真の絡み合い条件について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:48:51 GMT)
Tunable Single-Photon Transport in a Multi-mode Waveguide via a $Λ$-Type Emitter [4.0] 直方体導波路に結合した$$$型エミッタを用いた単一光子散乱の操作について検討した。
単一モード方式では、外部駆動パラメーター-デチューニングとラビ周波数-正確には反射ピークの位置と数を調整する。
多モード系では、モード間の量子干渉が散乱ダイナミクスを支配している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 02:16:50 GMT)
Measuring What LLMs Think They Do: SHAP Faithfulness and Deployability on Financial Tabular Classification [4.0] 大規模言語モデル(LLM)は分類タスクに大きな注目を集めている。
構造化データに対する信頼性は、特に金融リスク評価のような高リスクアプリケーションにおいて、まだ不明である。
本研究では, LLMを体系的に評価し, 財務分類タスクのSHAP値を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:04:25 GMT)
Orion-Bix: Bi-Axial Attention for Tabular In-Context Learning [3.9] オリオンビクス(Orion-Bix)は、二軸的注意とメタ学習した文脈内推論を組み合わせた基礎モデルである。
エンコーダは、標準、グループ化、階層化、およびリレーショナルアテンションを交互に行い、多軸の要約を通じて出力を融合させる。
ラベルを意識したICLヘッドは、階層的な決定ルーティングを通じて大きなラベル空間に適応し、スケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:42:09 GMT)
TARFVAE: Efficient One-Step Generative Time Series Forecasting via TARFLOW based VAE [3.8] 本稿では,Transformer-based autoregressive Flow (TARFLOW) と変動型オートエンコーダ (VAE) を組み合わせた新しい生成フレームワークであるTARFVAEについて述べる。
単純なモジュールでは、TARFVAEはデータセット上の様々な予測地平線を越えて、最先端の決定論的および生成的モデルよりも優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:19:14 GMT)
Hybrid Synthetic Data Generation with Domain Randomization Enables Zero-Shot Vision-Based Part Inspection Under Extreme Class Imbalance [3.8] 堅牢な機械学習モデルのトレーニングには、大量の高品質なラベル付きデータが必要である。
欠陥サンプルは本質的に稀であり、モデル性能を低下させる深刻なクラス不均衡を引き起こす。
合成データ生成は、大きく、バランスよく、完全に注釈付けされたデータセットの作成を可能にすることで、有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 05:30:49 GMT)
Evaluate the Stack Management in Effect Handlers using the libseff C Library [3.6] 本稿では,libseff Cライブラリ内のユーザレベルのオーバーコミットを用いた新しいスタック管理手法を提案する。
ユーザレベルのオーバーコミット実装は、スタックをオンデマンドで動的にリサイズし、メモリ使用率を改善し、従来の方法と比較して無駄を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:05:54 GMT)
AutocleanEEG ICVision: Automated ICA Artifact Classification Using Vision-Language AI [3.5] EEG Autoclean Vision Language AI(ICVision)を紹介する。
ICVisionはAIエージェントビジョンと自然言語推論を通じて、専門家レベルのEEG ICAコンポーネントの分類をエミュレートする。
神経生理学におけるAIエージェント視覚認知の科学的実装としては初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 20:19:34 GMT)
Bharat Scene Text: A Novel Comprehensive Dataset and Benchmark for Indian Language Scene Text Understanding [3.4] Bharat Scene Text datasetは、インドの言語シーンテキスト認識を研究するための総合的なベンチマークである。
インドの11の言語と英語にまたがる100万語以上の単語で構成されており、インドの様々な言語領域で撮影された6500以上の風景画像から来ている。
Scene Text Detection、Script Identification、Cropped Word Recognition、End-to-End Scene Text Recognitionなど、複数のシーンテキストタスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:58:37 GMT)
Banach neural operator for Navier-Stokes equations [3.4] 我々は、クープマン作用素理論とディープニューラルネットワークを統合する新しいフレームワークであるバナッハ・ニューラル演算子(BNO)を導入し、部分的な観測から非線形、時間的ダイナミクスを予測する。
BNOは(畳み込みニューラルネットワークと非線形活性化による)スペクトル線形化と深部特徴学習を組み合わせたバナッハ空間間の非線形作用素を近似する
NavierStoke-Sequences方程式の数値実験は、法の精度と一般化能力を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:07:41 GMT)
CRAwDAD: Causal Reasoning Augmentation with Dual-Agent Debate [3.3] 我々は因果推論のための二重エージェント議論フレームワークを開発する。
エージェントは互いに説得し合い、互いの論理に挑戦します。
我々は、強力なモデルが依然として弱いエージェントとの議論から大きな恩恵を受けることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:19:35 GMT)
Fairness in the Multi-Secretary Problem [3.2] 社会的選択の公正なレンズを通して多官能問題を研究し、オンライン意思決定の観点から多官能選挙を検討する。
オンラインアルゴリズムの手法と社会的選択のルールを融合させる一連のメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:35:06 GMT)
A Trainable Centrality Framework for Modern Data [3.2] データポイントの中央値や典型値の計測は、ロバストな推定、ランク付け、外乱検出を支えている。
本稿では、任意の表現をベースとした神経中心性フレームワークであるFused Unified Centrality Score Estimation (FUSE)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:04:38 GMT)
SDE-Attention: Latent Attention in SDE-RNNs for Irregularly Sampled Time Series with Missing Data [3.2] 我々はSDE-RNNのファミリーであるSDE-Attentionを紹介した。
遅延空間の注意は、バニラSDE-RNNよりも一貫して改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:47:43 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） (Fri, 28 Nov 2025 01:10:22 GMT)
MCP vs RAG vs NLWeb vs HTML: A Comparison of the Effectiveness and Efficiency of Different Agent Interfaces to the Web (Technical Report) [3.1] 我々は,HTML,MPP,NLWebの4つのe-shopsを模擬したテストベッドを紹介した。
各インターフェース (HTML, RAG, MCP, NLWeb) に対して,同じタスクセットを実行する特殊なエージェントを開発する。
GPT 4.1, GPT 5, GPT 5 mini, Claude Sonnet 4 を基礎となる LLM として評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:32:15 GMT)
Hierarchical AI-Meteorologist: LLM-Agent System for Multi-Scale and Explainable Weather Forecast Reporting [3.0] 階層型AI-気象学者は、階層型予測推論と天気キーワード生成を用いて説明可能な天気予報を生成する。
本フレームワークは,時間,6時間,日毎の多段階的推論を行い,短期的動態と長期的傾向の両方を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:27:06 GMT)
A Modular LLM-Agent System for Transparent Multi-Parameter Weather Interpretation [3.0] 本稿では,AI-Meteorologistについて紹介する。AI-Meteorologistは,生の数値予測を科学的に基礎づけた物語レポートに変換する,説明可能なLCMエージェントフレームワークである。
本研究は,高密度表や非構造時系列として提示される従来の予測出力とは異なり,複数の気象変数にまたがるエージェントベース解析を行う。
我々は、AI-気象学者が気象イベントだけでなく、その下にある大気中のドライバーをいかに伝えるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 22:24:40 GMT)
No-go theorem for norm-based quantumness-certification with linear functionals [2.9] 我々は、量子状態の線型汎函数のノルムから直接光量子性を定量化する一般的な凸資源理論フレームワークを開発する。
我々は、最適化がなければ量子性の普遍測度が存在しないことを示すノーゴー定理を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:52:51 GMT)
Quantum Polymorphisms and Commutativity Gadgets [2.9] 我々は,リレーショナル構造のための可換性ガジェットの存在の完全な特徴付けを行う。
奇数サイクルによってパラメータ化される絡み合ったCSPは決定不可能であることを示す。
非分子量子準同型の場合、絡み合ったCSPに対するガロア接続の量子バージョンを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:37:36 GMT)
Social Perceptions of English Spelling Variation on Twitter: A Comparative Analysis of Human and LLM Responses [2.7] Spelling variationは、テキストとその作者の社会的知覚に影響を与える可能性がある。
本研究は,英語のオンライン文章における綴り変化の社会的知覚に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:06:18 GMT)
DAONet-YOLOv8: An Occlusion-Aware Dual-Attention Network for Tea Leaf Pest and Disease Detection [2.7] 本報告では,茶葉害虫や病原体を正確に検出するための3つの改良点を有するYOLOv8変異体を提案する。
既存のNet-YOLOv8は92.97%の精度、92.80%のリコール、97.10%のmAP@50、76.90%のmAP@50:95を達成し、YOLOv8nベースラインをそれぞれ2.34、4.68、1.40、および1.80ポイント上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:28:30 GMT)
Fixed-Priority and EDF Schedules for ROS2 Graphs on Uniprocessor [2.6] 本稿では,ロボット・オペレーティング・システム(ROS)2における現在のスケジューリング手法の限界に対処する。
本稿では,イベントエグゼキュータを用いて任意のROS2グラフに対して定値優先度スケジューラを実装する手法を提案する。
本実装では,従来のDAGタスクスケジューラと同じスケジュールを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:17:18 GMT)
Efficient Identification of Permutation Symmetries in Many-Body Hamiltonians via Graph Theory [2.6] 本稿では、ハミルトニアンの置換群とハミルトニアンから構築された有色二部グラフの自己同型群との同型性を確立することにより、この対称性群を同定する新しい方法を提案する。
有界局所性と相互作用次数を持つ物理ハミルトニアンに対して、得られるグラフは有界次数を持ち、自己同型群を時間的に見つけるという計算問題を減少させることを示した。
この研究はアルゴリズム対称性探索のための一般的な、構造的に正確なツールを提供し、ハミルトンシミュレーション問題へのこれらの対称性のスケーラブルな適用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:16:20 GMT)
Evaluating LLMs for One-Shot Patching of Real and Artificial Vulnerabilities [2.5] いくつかの著名な大規模言語モデル(LLM)のパッチの有効性と相補性を実証的に評価する。
以上の結果から,LLMは人工的な脆弱性よりも,実際の脆弱性を効果的にパッチすることが明らかとなった。
重なり合い(複数のLLMが同一の脆弱性にパッチを当てている)と相補性の観点から,LLM間の大きなばらつきを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:03:47 GMT)
A Perceptually Inspired Variational Framework for Color Enhancement [2.5] 色知覚の基本的な現象から着想を得た色コントラスト強調の変分定式化を提案する。
特に我々は、知覚的にインスピレーションを受けるエネルギーによって満たされる基本的な要件のセットを考案する。
基本的関心を考慮に入れた3つの明示的な関数を抽出し、既存のモデルと類似点と相違点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:32:12 GMT)
A Game-Theoretic Approach for Adversarial Information Fusion in Distributed Sensor Networks [2.4] 敵信号処理は、相手の存在が効果的な信号処理ツールの設計に与える影響を考慮に入れた一般的な理論の基盤となる。
この論文は、分散センサネットワークにおける敵情報融合(adversarial information fusion)という、Adversarial Signal Processingのアプリケーション側に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:47:26 GMT)
Conveying Imagistic Thinking in TCM Translation: A Prompt Engineering and LLM-Based Evaluation Framework [2.4] 伝統的な中国医学理論は、医学の原則と診断と治療の論理が比喩とメトニミーによって構成される、想像上の思考に基づいて構築されている。
本研究は,人間とループの枠組みを採用し,理論上は基礎的な医療機関であるHuangdi Neijingから4つの節を選定した。
DeepSeek V3.1は、原文でメタファーとメトニミーを識別し、翻訳で理論を伝えるために導かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:35:10 GMT)
Detuning-insensitive wide-field imaging of vector microwave fields with diamond sensors [2.4] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心はマイクロ波検出において大きな進歩をもたらした。
マイクロ波の大きさと方向を決定するための新しい手法を提案し,実証する。
マイクロスケールの$rm$パターンアンテナで生成した近接場マイクロ波の広視野撮像を800,nmの解像度で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:47:46 GMT)
An Improved and Generalised Analysis for Spectral Clustering [2.2] グラフ分割のための古典的アルゴリズムであるスペクトルクラスタリングの理論的性能を再検討する。
スペクトルクラスタリングは、最小の固有値が行列表現のスペクトルの他の部分から十分に分離された群に現れる限り、うまく機能することを示す。
本結果は,実世界の合成データセット上でのスペクトルクラスタリングの性能を正確に予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:14:27 GMT)
Image Valuation in NeRF-based 3D reconstruction [2.2] 3次元シーン再構成では、全ての入力が最終的な出力に等しく寄与するわけではない。
NeRFは、画像の集合が与えられた体積放射場を最適化することにより、シーンの3次元再構成を可能にする。
In-the-wild画像集合のNeRFに基づく再構成に対して,各画像の個々のコントリビューションを定量化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:23:13 GMT)
The Price of Progress: Algorithmic Efficiency and the Falling Cost of AI Inference [2.1] われわれは、Artificial AnalysisとEpoch AIのデータを使用して、現在および過去の価格の最大のデータセットを作成し、ベンチマークを実行しています。
私たちは、知識、推論、数学、およびソフトウェアエンジニアリングベンチマークのフロンティアモデルに対して、所定のベンチマークパフォーマンスの価格が、年間5ドルから10ドル程度という、驚くほど早く低下していることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:47:33 GMT)
Ternary-Input Binary-Weight CNN Accelerator Design for Miniature Object Classification System with Query-Driven Spatial DVS [2.1] 本稿では,小型撮像システムにおけるオブジェクト分類に最適化されたCNNハードウェアアクセラレータを提案する。
空間的ダイナミックビジョンセンサー(DVS)からデータを処理し、画素共有やセンサ領域の最小化を通じて時間的DVSに再構成できる。
わずか1.6mWの電力消費で440msの推論時間を実現し、小型システムのCNNアクセラレーターよりもフィギュア・オブ・メリット(FoM)を7.3倍改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:14:23 GMT)
Barcode and QR Code Object Detection: An Experimental Study on YOLOv8 Models [2.1] 本研究は, YOLOv8 (You Only Look Once) アルゴリズムのオブジェクト検出効率の詳細な評価を行う。
私たちの目標は、さまざまな状況や環境において、YOLOv8の全体的なパフォーマンスを最適化することでした。
ナノモデルでは88.95%,小型モデルでは97.10%,中型では94.10%の精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:26:28 GMT)
MTTR-A: Measuring Cognitive Recovery Latency in Multi-Agent Systems [2.0] 我々は、信頼性指標平均時間-回復(MTTR)、平均時間-失敗(MTBF)、および認知領域に関連する比率を適応する。
この研究はエージェント認知における実行可能性の基礎を確立し、認知的回復をアドホックなプロセスから標準化された解釈可能なパフォーマンスに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:40:30 GMT)
Mitigating Semantic Drift: Evaluating LLMs' Efficacy in Psychotherapy through MI Dialogue Summarization [1.9] 本研究は,心理療法における大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価するために,混合メソドス法を用いている。
LLMを用いて、モチベーションインタビュー(MI)対話の正確な要約を生成し、2段階のアノテーションスキームを設計する。
エキスパートアノテートMI対話を基礎となる真実として,多クラス分類タスクを定式化し,プログレッシブプロンプト手法によるモデル性能の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 00:37:58 GMT)
Emergent Riemannian geometry over learning discrete computations on continuous manifolds [1.9] 離散計算のシグネチャがニューラルネットワークの表現幾何学に現れることを示す。
我々は、異なる学習体制(リッチ対遅延)がメートル法と曲率構造を対比し、ネットワークが目に見えない入力に一般化する能力にどのように影響するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 20:29:06 GMT)
Hybrid Context-Fusion Attention (CFA) U-Net and Clustering for Robust Seismic Horizon Interpretation [1.9] 本稿では,高度U-Net変種と空間クラスタリングを統合し,地平線連続性と幾何学的忠実度を向上させるハイブリッドフレームワークを提案する。
このフレームワークは、メキシルハオフィールド(ブラジルのサントス盆地)のデータセットに0.881と2.49msの検証IoUと2.49msのMAEの検証を行い、北海のデータセットのF3ブロックでは97.6%の優れた表面カバレッジを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 20:14:53 GMT)
Proceedings of the 20th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems (KICSS 2025) [1.8] 第20回知識・情報・創造支援システム国際会議(KICSS 2025)が2025年12月3日、長岡で開催された。
このカンファレンスは、人工知能、知識工学、人間とコンピュータのインタラクション、創造性支援システムの研究者のための、多分野のフォーラムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 22:08:29 GMT)
Peer-to-Peer Energy Trading in Dairy Farms using Multi-Agent Reinforcement Learning [1.8] 農村部における再生可能エネルギー資源の統合により、P2P(Peer-to-Peer)エネルギートレーディングによる分散型エネルギー管理が可能になる。
本研究は、効率的なエネルギー分配におけるP2Pトレーディングの役割と高度な最適化手法との相乗効果を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:53:10 GMT)
Bounded-Error Quantum Simulation via Hamiltonian and Lindbladian Learning [1.8] 本稿では,有界エラー量子シミュレーションのための一般的なフレームワークを紹介する。
これは、実験的に定量的な不確実性を持つ多体観測対象の予測を提供する。
51個のイオンを含む長距離Ising相互作用を実装した捕捉イオン量子シミュレータについて,この枠組みを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:33:59 GMT)
ARIAL: An Agentic Framework for Document VQA with Precise Answer Localization [1.6] 本稿では,高精度な回答抽出と信頼性のある空間的接地を実現するために,専門的なツールを編成するフレームワークであるARIALを提案する。
テキスト精度 (ANLS) と空間精度 (空間精度) を用いて, ARIAL を 4 つのベンチマーク (DocVQA, FUNSD, CORD, SROIE) で評価した。
我々の研究は、特殊ツールのエージェント的オーケストレーションが、パフォーマンスと解釈可能性を同時に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 04:10:44 GMT)
RAG System for Supporting Japanese Litigation Procedures: Faithful Response Generation Complying with Legal Norms [1.4] 本研究では,RAG(Retrieval-Augmented Generation)に基づくLLMシステムが持つべき必須成分について論じる。
訴訟において、医師、建築家、会計士、技術者などの専門家コミッショナーは、裁判官が論争のポイントを明確にするために専門的な知識を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:28:27 GMT)
Adversarial Confusion Attack: Disrupting Multimodal Large Language Models [1.4] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に対する新たな脅威クラスであるAdversarial Confusion Attackを導入する。
ジェイルブレイクやターゲットの誤分類とは異なり、目標は、モデルが不整合または確実な出力を生成するような、系統的な破壊を誘発することである。
MLLMを駆使したエージェントが確実に動作しないように、敵画像がウェブサイトに埋め込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:37:07 GMT)
DeFi TrustBoost: Blockchain and AI for Trustworthy Decentralized Financial Decisions [1.4] この研究は、Decentralized Finance (DeFi) TrustBoost Frameworkを紹介します。
ブロックチェーン技術と説明可能なAIを組み合わせることで、低富裕層からの小規模のビジネスローンアプリケーションを運用している銀行が直面する課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:30:39 GMT)
CodeFlowLM: Incremental Just-In-Time Defect Prediction with Pretrained Language Models and Exploratory Insights into Defect Localization [1.4] JIT-SDP(Just-In-Time Software Defect Prediction)のためのインクリメンタルラーニングフレームワークであるCodeFlowLMを紹介する。
従来のオンライン学習者とは異なり、CodeFlowLMは、概念のドリフト、クラス不均衡、検証遅延にゼロから再トレーニングすることなく対処するために、連続的な微調整を採用している。
GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro などの大規模言語モデル (LLM) のアテンションベースモデルに対する評価に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 22:18:46 GMT)
Mind Reading or Misreading? LLMs on the Big Five Personality Test [1.4] 本研究では,2進5因子モデル (BIG5) に基づくテキストから人格自動予測のための大規模言語モデル (LLM) を評価する。
オープンソースモデルは時々 GPT-4 や以前のベンチマークにアプローチするが、ゼロショットバイナリ設定で一貫した信頼性のある予測は得られない。
これらの結果から, 現状のLCMはAPPTにはまだ適していないこと, 迅速な設計, 特性フレーミング, 評価指標の慎重な調整が, 解釈可能な結果に不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:40:30 GMT)
Object-Centric Data Synthesis for Category-level Object Detection [1.3] オブジェクト中心データ(マルチビュー画像や3Dモデル)の形式で限られたデータが利用可能である場合、オブジェクト中心のデータ設定を導入する。
本研究では,4種類のデータ合成手法の性能評価を行い,新しいオブジェクトカテゴリのオブジェクト検出モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:41:46 GMT)
From 'What-is' to 'What-if' in Human-Factor Analysis: A Post-Occupancy Evaluation Case [1.3] 我々は、ヒューマンファクター分析における介入問題とを明確に区別することを提唱する。
このアプローチは複雑な変数関係を解き、反実的推論を可能にする。
因果関連変数と独立変数の系統的区別は、介入優先化能力と相まって、幅広い適用性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:16:33 GMT)
Responsible LLM Deployment for High-Stake Decisions by Decentralized Technologies and Human-AI Interactions [1.2] 本稿では, LLMに基づく意思決定支援システムを, アクティブな人的関与を通じて, 責任ある展開を行うための枠組みを提案する。
デプロイ前の段階で、複数のイテレーションを通じて、人間専門家と開発者の対話的なコラボレーションを統合する。
Bert-large-uncased、MistLaMA 2、LLaMA 3モデルでテストされ、ビジネス融資における責任ある金銭的決定を支援する能力を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:10:52 GMT)
Pathryoshka: Compressing Pathology Foundation Models via Multi-Teacher Knowledge Distillation with Nested Embeddings [1.2] RADIO蒸留とMatryoshka表現学習にインスパイアされた多教師蒸留フレームワークPathryoshkaを紹介する。
Pathryoshkaは、オンパーパフォーマンスでモデルサイズを86-92%削減する。
最先端のシングルティーラー蒸留モデルと比較すると、7.0の精度で平均的なマージンを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:11:31 GMT)
High-Resolution Probabilistic Data-Driven Weather Modeling with a Stretched-Grid [1.2] 本研究では、任意の予測長とアンサンブルサイズで87変数の高空間分解能を実現するためのデータ駆動型気象モデルを提案する。
このモデルは、実空間とスペクトル空間におけるポイントワイドの評価されたCRPS(Continuous Ranked Probability Score)に基づく損失関数を用いて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:08:03 GMT)
GAVINA: flexible aggressive undervolting for bit-serial mixed-precision DNN acceleration [1.2] 電圧オーバースケーリング(英: voltage overscaling, undervolting)とは、エネルギー効率の高いディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)加速度の文脈における近似手法である。
本稿では,GAV(Guarded Aggressive UnderVolting)と呼ばれる新しい手法を提案する。
GAVは任意の混合精度とフレキシブルアンダーボイングをサポートし、最も攻撃的な構成では最大89TOP/sWのエネルギー効率を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:06:08 GMT)
Amplifiers or Equalizers? A Longitudinal Study of LLM Evolution in Software Engineering Project-Based Learning [1.1] 本稿では,2024(早期無料LLM,$n$=48)と2025(最新の有料LLM,$n$=46)を比較した2年間の縦断的研究を紹介する。
この結果から,LLMは「等化剤」として機能し,プログラミング能力に乏しい学生でも平均的な性能向上を図っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:05:23 GMT)
Automated Discovery of Laser Dicing Processes with Bayesian Optimization for Semiconductor Manufacturing [1.1] 本稿では,産業用LASER1205ディクショニングシステム上で製造可能なレーザディクショニングプロセスの自動化について紹介する。
素のシリコンおよび製品ウェハでは、生産速度、ダイ強度、構造的整合性において専門家の基準線に適合または超えるような、実現可能な構成を自律的に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:46:08 GMT)
Resolving Sharp Gradients of Unstable Singularities to Machine Precision via Neural Networks [1.0] 最近の研究は、組込み数学構造、高度な最適化、ニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせた堅牢な計算フレームワークを導入している。
この枠組みは、非圧縮性多孔体メディア (IPM) や 2D Boussinesq システムなど、主要な流体力学方程式に対する不安定な自己相似解の発見につながった。
この枠組みはこれらの特異点の存在を裏付けるものであるが、1D Crdoba-Crdoba-Fontelosモデルの安定および1次不安定解に対して、ダブルフロートマシン精度に近づく精度レベルが達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 00:42:21 GMT)
Beyond Expected Goals: A Probabilistic Framework for Shot Occurrences in Soccer [1.0] 期待目標(xG)モデルは、ショットがそのコンテキストからゴールをもたらす確率を推定するが、観測されたショットでのみ動作する。
まず、次の秒内でショットが発生する確率を推定するフレームワーク xG+ とそれに対応する xG を提案する。
これにより、チームレベルでの予測精度が向上し、標準的なxGモデルよりも永続的なプレイヤースキル信号が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 20:59:29 GMT)
Physics-Informed Neural Networks for Thermophysical Property Retrieval [1.0] 逆熱問題(英: inverse heat problem)とは、観測された熱拡散挙動や既知の熱拡散挙動によって与えられる物質的熱物性を推定することを指す。
本稿では,壁面の熱伝導率kを熱電図の集合から推定するためのPINNに基づく反復的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:41:08 GMT)
Retrieval-Augmented Few-Shot Prompting Versus Fine-Tuning for Code Vulnerability Detection [0.9] 大規模な言語モデルの能力を活用するための微調整の実用的な代替手段として、ほとんどショットプロンプトが登場していない。
コード脆弱性検出における少数ショット性能向上戦略として,検索強化プロンプトについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:19:31 GMT)
APDT: A Digital Twin for Assessing Access Point Characteristics in a Network [0.8] デジタルツイン(DT)は、リアルタイム監視、シミュレーション、予測保守を可能にするトランスフォーメーション技術として登場した。
本稿では,コンピュータネットワークのためのディジタルツインを提案することにより,クライアント密度の増大やトラフィックの混雑といった問題に焦点をあてる。
私たちのDigital Twinは、Access Point Digital Twin(APDT)と呼ばれ、ユーザの振る舞いを追跡し、帯域幅の要求を変更するために使われています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:19:47 GMT)
DW-KNN: A Transparent Local Classifier Integrating Distance Consistency and Neighbor Reliability [0.8] DW-KNNは、指数的距離と近隣の妥当性を統合する透明で堅牢な変種である。
平均で0.8988の精度を達成し、6つの手法のうち2位にランクされ、最も優れたエンサンブルKNNの0.2%以内である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:26:45 GMT)
LLM4XCE: Large Language Models for Extremely Large-Scale Massive MIMO Channel Estimation [0.8] 大規模言語モデル(LLM)は、微調整によって下流タスクで素晴らしいパフォーマンスを達成した。
本稿では,XL-MIMOチャネル推定(LLM4XCE)のための大規模言語モデルを提案する。
LLM4XCEは、ハイブリッドフィールド条件下で既存の最先端手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:48:16 GMT)
Learning-Augmented Online Bipartite Matching in the Random Arrival Order Model [0.7] ランダム到着順序モデルにおけるオンライン非重み付き二部マッチング問題について検討する。
我々の学習強化アルゴリズムは、1-o(1))$-consistencyと$(-o(1))$-robustnessを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:31:11 GMT)
Agentic AI Framework for Smart Inventory Replenishment [0.7] 現代の小売業では、様々な製品は需要を予測し、在庫を防ぎ、高いポテンシャルのある製品を見つけるのを困難にしている。
我々は、在庫を監視し、適切なサプライヤーへの購入試行を開始し、トレンドやハイマージン製品をスキャンするために使用されるエージェントAIモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:14:13 GMT)
Chained Prompting for Better Systematic Review Search Strategies [0.7] 本稿では,システムレビューにおいて,検索戦略の自動開発のための大規模言語モデルに基づく連鎖型プロンプトエンジニアリングフレームワークを提案する。
このフレームワークは、手動検索設計の手続き的構造を再現し、LLMを活用して、レビュー対象を分解し、PICO要素を抽出し、概念表現を生成し、用語を拡張し、クエリを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:12:38 GMT)
Tourism Question Answer System in Indian Language using Domain-Adapted Foundation Models [0.7] 本稿では,ヒンディー語観光地を対象としたベースライン抽出質問応答システム(QA)の設計に関する総合的研究について述べる。
Ganga Aarti、Cruise、Food Court、Public Toilet、Kund、Museum、General、Ashram、Temple、Travelの10種類の観光中心の変種をターゲットにしている。
パラメータ効率とタスク性能を最適化するために,Supervised Fine-Tuning (SFT) と Low-Rank Adaptation (LoRA) を用いて微調整を行う基盤モデル-BERT と RoBERTa を利用するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:44:16 GMT)
High schoolers excel at Oxford quantum course using pictorial mathematics [0.6] 私たちは第2次量子革命の幕開けを迎えており、個々の量子システムを創造し、制御する能力は、変革的な進歩を促進するのに向いている。
量子理論は長年、学ぶのが難しいと信じられてきた。
本稿では,量子物理学の新しい視覚数学的言語Quantum Picturalismについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:11:36 GMT)
Implementation of a Skin Lesion Detection System for Managing Children with Atopic Dermatitis Based on Ensemble Learning [0.6] 慢性炎症性皮膚疾患であるアトピー性皮膚炎は客観的診断法を使わずに主観的評価によって診断される。
既存のシステムは正確さと迅速な応答時間を保証する必要がある。
ENSELは、アンサンブルアプローチを通じて様々なディープラーニングモデルを統合することにより、診断精度を高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:14:13 GMT)
Learning Evolving Latent Strategies for Multi-Agent Language Systems without Model Fine-Tuning [0.6] 本研究では,言語モデルのパラメータを微調整することなく連続的な戦略進化を可能にするマルチエージェント言語フレームワークを提案する。
動作ループは環境報酬に基づいて行動嗜好を調整するが、言語ループは生成されたテキストのセマンティック埋め込みを反映して外部潜時ベクトルを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 23:36:45 GMT)
Noise-Robustness for Delegated Quantum Computation in the Circuit Model [0.6] クラウドベースの量子コンピューティングは、デリゲートされた量子計算における検証可能性の問題を先導する。
本研究では,Broadbent[Theory of Computing, 2018]が導入した量子計算の検証のための回路ベースのフレームワークを再検討し,サーバ側ノイズの設定に拡張する。
我々の貢献は、計算とテストラウンドを区別できない方法でインターリーブするプロトコルによって達成される耐雑音閾値の上限を改良したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 02:40:58 GMT)
Scaling HuBERT for African Languages: From Base to Large and XL [0.6] 本研究では,SSA-HuBERT-Large(317Mパラメータ),SSA-HuBERT-XL(964Mパラメータ)を紹介する。
最初の大きなモデルは、BASEサイズと並んで、アフリカ語のみに訓練された。
サブサハラ語にのみ焦点をあてた注意深く制御された実験を行い、大規模アーキテクチャが大規模オーディオデータセットを効果的に活用することで性能を著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:17:40 GMT)
Hard-Constrained Neural Networks with Physics-Embedded Architecture for Residual Dynamics Learning and Invariant Enforcement in Cyber-Physical Systems [0.6] 我々は、リカレントインテグレータ内に既知の物理をハード構造制約として埋め込んだ汎用アーキテクチャであるHybrid Recurrent Physics-Informed Neural Network (HRPINN) を定式化し、残留力学のみを学習する。
第2に,計画HRPINN (PHRPINN, Projected HRPINN) を導入する。
実世界のバッテリ確率DAEでHRPINNを評価し,標準制約ベンチマークでPHRPINNを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:06:24 GMT)
Misalignment of LLM-Generated Personas with Human Perceptions in Low-Resource Settings [0.6] 本研究は, バングラデシュのような低資源環境下での8人のLLM生成社会人格(男性, 女性, ムスリム, 政治的支援者)の人的反応を定量的に比較した。
その結果、人間の反応は、質問に対する答えにおいて全てのLLMよりも優れており、特に共感と信頼のギャップが大きいペルソナ知覚のすべての行列において顕著に優れていた。
LLMペルソナを現実世界の人間データに対して検証し、社会科学研究に展開する前にそのアライメントと信頼性を確保することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:52:26 GMT)
Towards Corpus-Grounded Agentic LLMs for Multilingual Grammatical Analysis [0.6] 本稿では, エージェント型大規模言語モデル (LLM) を用いて, 注釈付きコーパスの体系的解析を効率化する方法について検討する。
本稿では,自然言語タスク解釈などの概念を統合したコーパスグラウンド文法解析のためのエージェントフレームワークを提案する。
We test the system on multilingual grammatical tasks by the World Atlas of Language Structures (WALS) (英語)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:27:58 GMT)
Persistence of Quantum Triality Relations in Open Qubit and Qutrit Systems [0.5] 量子チャネルの雑音を受ける量子ビット系と量子ビット系のコヒーレンス、予測可能性、絡み合いの相補性について検討する。
振幅減衰は相補性を損なうことなくコヒーレンスと人口不均衡を減少させるが、位相減衰はコヒーレンスを減少させるが、予測性は変化しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:50:54 GMT)
RapunSL: Untangling Quantum Computing with Separation, Linear Combination and Mixing [0.5] 量子分離論理(QSL)は、量子プログラムの導出的推論のスケーラビリティを向上させる効果的なツールとして提案されている。
本稿では,量子領域に固有の局所性の概念を2つ同定する。
我々は、重ね合わせ状態についての推論を純粋状態についての推論に還元することができる新しい量子分離論理、RapunSLを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:58:03 GMT)
Does Self-Evaluation Enable Wireheading in Language Models? [0.5] 報奨信号に対する自己評価の結合がワイヤヘッドのインセンティブを生み出すかどうかを検討する。
自己評価が報奨を決定づけるモデルは、相当な等級インフレーションを示すが、それに対応する精度は得られない。
本結果は,学習信号から切り離された場合,自己評価は安全であるが,結合した場合には危険であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:24:03 GMT)
GAPS: Guiding Dynamic Android Analysis with Static Path Synthesis [0.5] 本稿では,静的なメソッド誘導型コールグラフ解析と動的対話型実行を統合したGAPSを提案する。
AndroTestベンチマークでは、GAPSは1アプリ当たり4.27秒でターゲットメソッドの88.24%に達するパスを静的に識別する。
平均静的解析時間は278.9秒であり、GAPSは静的に経路を62.03%に再構築し、59.86%に動的に到達している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:19:04 GMT)
ChunkNorris: A High-Performance and Low-Energy Approach to PDF Parsing and Chunking [0.4] ChunkNorrisはPDF文書のパースとチャンクを最適化する斬新な手法である。
既存の解析手法やチャンキング手法に対するベンチマークにより,ChunkNorrisの効率性を示す。
本研究は、実世界のリソース制約されたRAGユースケースに対する手法の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:02:19 GMT)
Adaptive Dataset Quantization: A New Direction for Dataset Pruning [0.3] 本稿では,資源制約エッジデバイスにおける大規模データセットのストレージと通信コストの課題に対処する。
サンプル内冗長性を低減するための新しいデータセット量子化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 04:28:20 GMT)
Visual Orientalism in the AI Era: From West-East Binaries to English-Language Centrism [0.2] ビジュアルオリエンタリズム(Visual Orientalism)は、AIが政治的に近代的なシンボルを通して西洋諸国を描写し、文化的なシンボルを通して東欧諸国を描写する二重標準である。
私たちは12か国、3つのモデルにわたる396のAI生成画像を分析します。
我々の研究は、AIシステムが歴史的権力の非対称性を永続し、強化する文化的表現のエージェントとしてどのように機能するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:16:43 GMT)
Nonstabilizerness Estimation using Graph Neural Networks [0.2] 本稿では、SRE(Stabler Rényi entropy)によって測定された量子回路の非安定化性を推定するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)アプローチを提案する。
本稿では,3つの教師付き学習形式を用いて,非安定化度推定問題に対処する。
実験の結果,提案したGNNは,グラフベース回路表現から有意義な特徴を捉えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:31:20 GMT)
Quantifying the Privacy-Utility Trade-off in GPS-based Daily Stress Recognition using Semantic Features [0.2] 心理的ストレスは、学生の健康と学業成績に大きな影響を及ぼす広範な問題である。
既存の方法は、しばしばプライバシーリスクを引き起こすウェアラブルデバイスやGPSベースのクラスタリング技術に依存している。
本研究では,セマンティックな位置符号化のためのエンドツーエンドのプライバシー強化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:04:00 GMT)
Benchmarking neutral atom-based quantum processors at scale [0.2] 中性原子ベースの量子計算は、フォールトトレラント量子計算の代替として確立されている。
我々はこれらの量子プロセッサを大規模に評価する2つの系統的なベンチマークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:19:20 GMT)
A Heuristic for Matrix Product State Simulation of Out-of-Equilibrium Dynamics of Two-Dimensional Transverse-Field Ising Models [0.2] 準最大エンタングルメントは、系が一定のエネルギー密度で安定な状態に収束する熱化または前熱化を示す系で生じる。
十分な高エネルギー密度の熱処理系では、中間エネルギー密度の古典的アルゴリズムは依然として課題である。
本研究では, マトリックス製品状態(MPS)シミュレーションの収束を加速する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:34:43 GMT)
Algebraic power scaling in a slowly-quenched bosonic quantum battery [0.1] 我々は、コヒーレント駆動の二次発振器電池と充電器システムとの相互作用の緩やかなクエンチが、より高速な充電につながることを示す。
このようなクエンチはバッテリと充電器との間のコヒーレントエネルギーの振動を抑制し、非バウンドの電力増加を可能にする。
また,この時間的拡張は,コヒーレントに駆動されるTavis-Cumming指数の電池にシステムをマッピングすることで,より広い文脈で発生することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:13:11 GMT)
On the Prediction of Wi-Fi Performance through Deep Learning [0.1] このコントリビューションは、成功率を示す重要な指標であるフレームデリバリ比率(FDR)の予測に焦点を当てている。
この分析は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory Network(LSTM)の2つのディープラーニングモデルに焦点を当てている。
予備的な結果は、両方のモデルが最小限の情報から、FDRの進化を精度良く予測できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:22:07 GMT)
Tackling a Challenging Corpus for Early Detection of Gambling Disorder: UNSL at MentalRiskES 2025 [0.1] ギャンブル障害は複雑な行動依存症であり、理解と対処が難しい。
Web上の早期リスク検出(ERD)は、ソーシャルメディアの活動に基づくメンタルヘルス行動の早期の兆候を特定するための重要なタスクとなっている。
本研究は,賭博関連疾患の発症リスクが高いか低いかでユーザを分類することを目的としたMentalRiskES 2025チャレンジへの参加を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:26:00 GMT)
Decoding the Past: Explainable Machine Learning Models for Dating Historical Texts [0.1] 本稿では,解釈可能,特徴工学的ツリーベース機械学習モデルを用いた時間テキスト分類について述べる。
5世紀にわたる英文の時間的起源を予測するために, 圧縮型, 語彙構造, 可読性, ネオロジズム検出, 距離特徴の5つの特徴カテゴリーを統合した。
大規模コーパスでは、世紀規模の予測では76.7%の精度、十年規模の分類では26.1%の精度で、ほぼランダムなベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:27:48 GMT)
A Hierarchical Computer Vision Pipeline for Physiological Data Extraction from Bedside Monitors [0.1] 本稿では,ベッドサイドモニタ画面から直接,バイタルサインデータの自動キャプチャとデジタル化を行うコンピュータビジョンベースのパイプラインを提案する。
ベトナムのオープンソースコーパスと実世界集中治療ユニットから収集した6,498枚の画像のデータセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:02:27 GMT)
Simultaneous Image Quality Improvement and Artefacts Correction in Accelerated MRI [0.0] ノイズや動きのアーチファクトを同時に補正したアンダーサンプルデータから高品質な画像を復元する手法を提案する。
その結果,画像の信号対雑音比とコントラストの顕著な増加が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:25:24 GMT)
ng-reactive-lint: Smarter Linting for Angular Apps [0.0] ng-reactive-lintはAngularのコンポーネントセマンティクス、ライフサイクルフック、テンプレートバインディング、反応性パターンを理解するための決定論的静的解析ツールである。
フレームワークを意識した分析を行い、高インパクトアンチパターンを検出し、実行可能でコンテキスト固有の修正を提供する。
5つの大規模な実世界のプロジェクトを対象とした評価では、不要な変更検出サイクルが最大3倍に減少し、ピークメモリ使用量が最大75%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 23:51:11 GMT)
When the center matters: color screening and gluelumps in dihedral lattice gauge theories [0.0] 閉じ込めは量子色力学(QCD)の目印の1つである
我々は、離散非アベリア格子ゲージ理論(LGT)のクラスにおける閉じ込めの物理的結果を示す。
以上の結果から,QCDに付随するリッチで複雑な物理が,より単純なLGTでどのように現れるかが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:00:01 GMT)
What If They Took the Shot? A Hierarchical Bayesian Framework for Counterfactual Expected Goals [0.0] 本研究では,期待目標(xG)推定におけるプレイヤー固有の効果を定量化する階層的ベイズフレームワークを開発した。
2015-16年のStatsBombのデータから9,970枚のショットとフットボール・マネージャー2017のレーティングを用いて、ベイジアン・ロジスティック・レグレッションとインフォメーション・プレッションを組み合わせてプレイヤーレベルの見積もりを安定化させる。
このフレームワークは、同じコンテキスト下でプレイヤー間でショットを再配置することで、反ファクトリアルな"What-if"分析をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:01:47 GMT)
Wave-Particle Complementarity as the Optimal Limit of Unambiguous Quantum-State Discrimination [0.0] 低利得のZou-Wang-Mandel干渉計では、2つのSPDC結晶のアイドラーモードが非直交の結晶マーカー状態として機能する。
単一光子可視性は、最適イワノビック・ディキス・ペレス(IDP)戦略の最小不確定確率と等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 04:20:58 GMT)
Unrepeated White Rabbit Time Synchronisation over a 300 km Optical Fibre Link [0.0] 我々は,White Rabbit (WR) をこれまでで最も長く展開し,300 km (51.34 dB) の光ファイバーリンク上での時間同期を実現したことを報告した。
我々の結果は、大規模量子ネットワークのためのスケーラブルで標準化されたタイミングバックボーンの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:02:46 GMT)
Tuning Universality in Deep Neural Networks [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、メカニズム的な説明が欠けているクラッキングのような雪崩を示す。
中央極限定理(CLT)レベルのゆらぎを取り入れた深部情報伝播理論(DIP)を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:14:57 GMT)
Tree Matching Networks for Natural Language Inference: Parameter-Efficient Semantic Understanding via Dependency Parse Trees [0.0] ツリーマッチングネットワーク(TMN)は、それらをスクラッチから学ぶことなく、事前にエンコードされた関係に関する情報を活用することができる。
TMNは、SNLIタスクに基づくBERTベースのモデルよりも、メモリフットプリントを大幅に削減し、トレーニング時間を大幅に短縮することで、はるかに優れた結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:06:11 GMT)
The Boundary Time Crystal as a light source for quantum enhanced sensing beyond the Heisenberg Limit [0.0] 我々は、光源として、駆動散逸多体オープン量子系を利用する。
このような出力場の時間相関は測定プロトコルの感度に有効であることを示す。
このスケーリングは、位相シフト光場を補助レプリカシステムに誘導するプロトコルによって部分的に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:12:09 GMT)
Tailoring Bell inequalities to the qudit toric code and self testing [0.0] 奇素局所次元に対する$mathbbZ_d$トーリック符号に適合するベル不等式を構築するための一般的な枠組みを導入する。
これらの不等式は、$mathbbZ_d$ トーリック符号の基底状態多様体のすべての状態によって極大に破られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:00:00 GMT)
Systems that saturate the Margolus-Levitin quantum speed limit [0.0] 3つの構造基準を満たすと, 混合状態飽和が正確に生じることが証明された。
さらに、二重マルゴラス-レヴィチン量子速度制限を混合状態に拡張し、対応する飽和条件を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:45:33 GMT)
Switching-time bioprocess control with pulse-width-modulated optogenetics [0.0] バイオテクノロジーは生産効率を向上させるために動的制御の恩恵を受けることができる。
オプトジェネティクスは、光を外部入力として使用する遺伝子発現の調節を可能にする。
本稿では,強化学習に基づく代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 05:43:42 GMT)
Standard Occupation Classifier -- A Natural Language Processing Approach [0.0] 本研究は、自然言語処理における最近の開発動向を考察し、ある求人広告に職業コードを割り当てることのできる分類器を構築することを目的とする。
我々は、異なる言語モデルを用いて、UK ONS SOCとUS O*NET SOCの両方の分類器を開発する。
Google BERTとニューラルネットワークの分類器を組み合わせたアンサンブルモデルは,肩書きや説明,スキルを考慮しつつ,最高の予測精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:30:37 GMT)
Spectral analysis of the Koopman operator recovers Hamiltonian parameters in open quantum systems [0.0] ハミルトンパラメータの正確な同定は、開量子系のモデリングと制御に不可欠である。
本研究では,第1モーメント力学からそのようなパラメータを推定する新しいデータ駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:57:15 GMT)
Spectral Concentration at the Edge of Stability: Information Geometry of Kernel Associative Memory [0.0] 統計的多様体上のネットワーク力学を解析し、リッジが「安定性のエッジ」に対応することを明らかにする。
これは最小記述長原理を通じて学習力学とキャパシティを統一し、自己組織的臨界性の幾何学理論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:14:15 GMT)
Software for Studying CASCADE Error Correction Protocols in Quantum Communications [0.0] 本稿では、CASCADEプロトコルと、研究と教育を目的としたソフトウェアプロトタイプの設計に焦点を当てる。
アクターモデルに基づく並列誤り訂正アルゴリズムを導入し,鍵和解の効率を改善し,交換データの量を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:19:38 GMT)
Secret Entanglement, Public Geometry. Quantum Cryptography from a Geometric Perspective [0.0] 本稿では、ヒルベルト空間とその絡み合いが中心となる量子暗号の幾何学的視点を提案する。
秘密はパラメータ $$ が特定の絡み合い関数 $E_$ を選択し、それに対応する葉を一定の絡み合いハイパー曲面に変換することである。
この設定では、古典的なメッセージは一連の状態だけでなく、隠された葉に関して上向き、下向き、あるいは接尾辞のパターンでも符号化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:46:39 GMT)
Searching for Ultralight Dark Matter with MOLeQuTE: a Massive Optically Levitated Quantum Tabletop Experiment [0.0] 光学的に捕捉されたセンサーは、高い力感受性を持つが、この文脈では比較的未解明のままである。
我々は、そのような力を検出するために特別に設計された、調整可能な、光学的に捕捉された新しいセンサーを提案する。
光学的に閉じ込められたシステムにおける量子ノイズの最初のシステマティック解析と最適化を行い、我々の設定が標準量子限界で動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:09:59 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） (Fri, 28 Nov 2025 04:54:24 GMT)
Refinements of the Eigenstate Thermalization Hypothesis under Local Rotational Invariance via Free Probability [0.0] 固有状態熱化仮説(ETH)は、量子多体系において統計力学の原理がどのように現れるかを理解するための枠組みとして開発された。
ETHは、エネルギー固有基底における物理観測対象の行列要素の研究に注意を向けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:21:17 GMT)
REWA: A General Theory of Witness-Based Similarity [0.0] 我々は、すべての離散的、連続的、代数的、学習的類似性を仮定する類似性保存符号化のための普遍的な枠組みを提案する。
この統合により、ブルームフィルタ、Locality Sensitive Hashing (LSH)、Count-Minのスケッチ、ランダムフーリエ機能、Transformerのアテンションカーネルは同じメカニズムのインスタンスであることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:09:03 GMT)
Quantum spectroscopy of topological dynamics via a supersymmetric Hamiltonian [0.0] 量子分光法を用いてトポロジカル記述子を推定する。
低層励起状態がトポロジカルな特徴の安定性を定量化することを示す。
このフレームワークは、量子ハードウェアが古典的リーチを超えるデータトポロジの分光器として機能することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:25:26 GMT)
Quantum relative entropy for unravelings of master equations [0.0] この研究は、2つの忠実な状態$,$の量子相対エントロピーと、古典的測度$,$のクルバック・リーバー分岐の間の関係を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:31:14 GMT)
Progressive Localisation in Localist LLMs [0.0] 本稿では,解釈可能な大言語モデル(LLM)を作成する上で,プログレッシブローカライゼーションが最適アーキテクチャであることを示す。
本稿では,ネットワーク奥行きを戦略的に適用しながら,解釈可能性制約を自然な意味構造に整合させることができるかを検討する。
本研究では,セマンティックブロックと急激な適応的局所性スケジュールを組み合わせた進行的セマンティックローカライゼーションが,解釈可能な注意パターンを提供しながら,ほぼベースライン言語モデリング性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:44:50 GMT)
Probing the Fermi Sea Topology in a Quantum Gas [0.0] パウリの排他原理はフェルミオンに異なる量子状態の占有を強制する。
最近の理論では、相互作用しないフェルミ粒子に対して、$D$-次元フェルミ海のオイラー特性が$D$+1-点密度相関で符号化されていると予測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:01:50 GMT)
Pooling Attention: Evaluating Pretrained Transformer Embeddings for Deception Classification [0.0] BERT埋め込みとロジスティック回帰は、LIARデータセット分割のニューラルネットワークよりも優れている。
この研究は、注意に基づくトークンエンコーダを、正確性タスクのための堅牢でアーキテクチャ中心の基盤として位置付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:32:49 GMT)
Phonon-induced frequency shift in semiconductor spin qubits [0.0] スピン量子ビットは数ミリケルビンから数ミリケルビンまでの高温で動作することができる。
実験では、スピン量子ビット周波数の非自明でしばしば非単調な温度依存性を示す。
観測行動の鍵となる特徴をいくつか説明し、キュービット周波数シフトの温度甘味点を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:09:46 GMT)
Optimizing Information Asset Investment Strategies in the Exploratory Phase of the Oil and Gas Industry: A Reinforcement Learning Approach [0.0] 本研究は、石油・ガス探査における「ラダーステップ」投資戦略の経済効率について検討する。
マルチエージェントのDeep Reinforcement Learningフレームワークを利用することで、高品質な情報資産の早期取得を優先する代替戦略をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 23:20:27 GMT)
Optimizer Sensitivity In Vision Transformerbased Iris Recognition: Adamw Vs Sgd Vs Rmsprop [0.0] アイリス認識は、その特徴的で安定したテクスチャパターンのために高い信頼性を提供する。
近年のディープラーニング,特に視覚変換器(ViT)の進歩により,視覚認識性能が向上した。
本研究は, 虹彩認識におけるViTの精度と安定性に差がどう影響するかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:56:52 GMT)
One-Shot Secure Aggregation: A Hybrid Cryptographic Protocol for Private Federated Learning in IoT [0.0] Hyb-Aggは軽量で通信効率の良いセキュアアグリゲーションプロトコルである。
マルチキーCKKS (MK-CKKS) と楕円曲線Diffie-Hellman (ECDH) ベースの加算マスキングを統合している。
Raspberry Pi 4を含む高性能およびリソース制約のあるデバイス上でHyb-Aggを実装し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:01:26 GMT)
On the Dynamics of Multiparticle Carroll-Schrdinger Quantum Systems [0.0] 我々は,多粒子キャロル・シュルディンガー量子系の力学を1+1$次元で研究する。
我々は、同値なx$スライス上の$N$-body理論を、相対論的多重時間Klein-Gordonモデルのキャロル極限として導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 23:36:04 GMT)
Nonreciprocal transmission in a cavity-magnon system by rotational Sagnac effect [0.0] サニャック効果は、反対方向の伝搬を抑制しながら、入力フィールドの一方向の伝送を可能にする。
光分離比は40dBを超え、これまで報告された最も高い分離比を示す。
これらの知見は、高性能でチューニング可能でコンパクトな光非相互デバイスを開発するための有望な展望を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 01:27:50 GMT)
Nonequilibrium Quasiparticle Dynamics in a MoRe-Based Superconducting Resonator under IR Excitation [0.0] デバイスは非平衡準粒子動力学に支配される顕著な非線形応答を示す。
赤外線パルスは共振曲線の強い歪みと共振周波数の過渡的な減少を生じる。
結果は、MoReにおける非平衡過程の関連性を強調し、マイクロ波運動インダクタンス検出器の応用の可能性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:22:49 GMT)
Multipartite entanglement features of primordial non-gaussianities [0.0] インフレーション摂動モードにおいてマルチパーティの絡み合いが生じることを示す。
特に,最近提案したエンタングルメント距離を用いて,エンタングルメント生成の定量化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:31:19 GMT)
Modeling Chaotic Pedestrian Behavior Using Chaos Indicators and Supervised Learning [0.0] 本研究では,経験的に観察された軌跡データと教師あり学習を用いて,カオス的歩行者運動をモデル化するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
映像は昼間と夜間の両方で撮影され、周囲や交通状況の異なる歩行者動態を捉えた。
Approximate EntropyとLyapunov Exponentの4つのカオスメトリクスを使用して、行動カオスを定量化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 05:27:04 GMT)
Minimal-Edit Instruction Tuning for Low-Resource Indic GEC [0.0] Indic言語の文法的誤り訂正は、限られた監督、多種多様なスクリプト、豊富な形態に直面する。
命令調整された大規模言語モデルと保守的復号化を用いた拡張不要なセットアップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 21:38:27 GMT)
MegaChat: A Synthetic Persian Q&A Dataset for High-Quality Sales Chatbot Evaluation [0.0] MegaChatは、Telegramベースのeコマースでインテリジェントなセールスチャットボットを評価するために設計された、最初の完全に合成されたペルシアのQ&Aデータセットである。
我々は,アクティブなTelegramショッピングチャネルからデータを収集し,ペルソナを意識したQ&Aペアを生成する,新しいマルチエージェントアーキテクチャを提案する。
GPT-5.1を6つの品質範囲で評価した結果,エージェントアーキテクチャは5つの異なるチャネルのうち4つで従来のRAGモデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:44:20 GMT)
Maritime Activities Observed Through Open-Access Positioning Data: Moving and Stationary Vessels in the Baltic Sea [0.0] オープンアクセスデータから沿岸域の船舶活動の復元を高精度に行うことができることを示す。
船舶の数は、移動と静止の両方のために不確実性と共に提供される。
バルト海で最も混雑し、人口の多い海岸地域を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:30:33 GMT)
Machine learning for violence prediction: a systematic review and critical appraisal [0.0] 我々は9つのデータベースとGoogle Scholarを体系的に検索し、あらゆる形態の暴力行動を予測する機械学習手法の研究を行った。
我々は,40モデルの開発と妥当性を報告した38の研究を同定した。
31の研究は、主に分析領域においてバイアスのリスクが高く、3つの研究はバイアスのリスクが低い。
ブラックボックス機械学習モデルは、現在臨床環境では適用性に制限があるが、リスクの高い個人を特定することを約束する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 12:03:45 GMT)
Machine Learning for Scientific Visualization: Ensemble Data Analysis [0.0] この論文は、科学的可視化を改善するためのディープラーニング技術を探究している。
科学アンサンブルのための自動エンコーダ制御次元削減手法を提案する。
次に,表現力のある高品質フロー推定のための深層学習モデルFLINTを提案する。
最後に,ハイパーネットワークによる流れ場の推定とデータの補間を行うHyperFLINTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 15:45:54 GMT)
LegalWebAgent: Empowering Access to Justice via LLM-Based Web Agents [0.0] LegalWebAgentは、一般市民の正義へのアクセスギャップを埋めるために、マルチモーダルな大規模言語モデルを利用したWebエージェントを使用している。
このフレームワークは、大規模言語モデルの自然言語理解能力とマルチモーダル認識を組み合わせることで、ユーザクエリから具体的なアクションまでの完全なプロセスを可能にする。
評価結果によると、LegalWebAgentは最高成功率86.7%に達し、すべてのテストモデルで平均84.4%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:26:29 GMT)
Learning to Prioritize IT Tickets: A Comparative Evaluation of Embedding-based Approaches and Fine-Tuned Transformer Models [0.0] ITサービス管理(ITSM)におけるサービスチケットの優先順位付けは、運用効率にとって重要であるが、依然として困難である。
チケット優先化のための2種類のアプローチとして,次元減少,クラスタリング,古典的一般化を組み合わせた埋め込み型パイプラインと,テキストおよび数値的特徴の両処理を行う微調整多言語変換器について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:02:06 GMT)
LUMOS: Large User MOdels for User Behavior Prediction [0.0] タスク特化モデルと手動機能工学を排除したトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるLUMOSを提案する。
LUMOSは、将来の既知の事象を予測する新しいクロスアテンションメカニズムを導入している。
従来のタスク固有モデルと比較して,LUMOSが優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:56:08 GMT)
IoTEdu: Access Control, Detection, and Automatic Incident Response in Academic IoT Networks [0.0] IoTEduは、アクセス制御、インシデント検出、IoTデバイスの自動ブロッキングを組み合わせた統合プラットフォームである。
その結果、手動介入の削減、応答の標準化、登録、監視、インシデント応答のプロセスの統合が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:26:53 GMT)
Identification of Malicious Posts on the Dark Web Using Supervised Machine Learning [0.0] 本研究は,ブラジルポルトガル語のダークウェブフォーラムから収集したデータにテキストマイニング技術と機械学習を適用し,悪意のある投稿を識別する。
私たちの知る限りでは、この領域でブラジルのポルトガル語コンテンツに焦点を当てた初めての研究である。
LightGBMとTF-IDFを用いた最高の性能モデルは、関連するポストを高精度に検出することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:51:18 GMT)
Heteroscedastic Neural Networks for Path Loss Prediction with Link-Specific Uncertainty [0.0] 本稿では,平均およびリンク固有分散を共同で予測するニューラルネットワークを提案する。
これらの不確実性は、リンク固有のカバレッジマージンをさらに支持し、RF計画と干渉分析を改善し、モデルの弱点を効果的に診断する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:52:18 GMT)
Generation of concurrence in a generalized central spin model with a three-spin interacting environment [0.0] 本研究では, 3スピン相互作用項が隣り合うスピン間の二方向の絡み合いに及ぼす影響について検討した。
三支配の無秩序な領域は三部構成の絡み合いがあり、消滅するほど小さなコンカレンスを引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:16:52 GMT)
Functional Program Synthesis with Higher-Order Functions and Recursion Schemes [0.0] 本文は,HOTGPとOrigamiという,純粋,型付き,関数型プログラムを合成する2つの新しいGPアルゴリズムを提示する。
HotGPは、強い型と機能文法、Haskellコード、高階関数、$$functions、パラメトリック多型をサポートする。
折り紙(おりがみ)は、再帰を探索することでループや再帰を効果的に処理するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 17:02:01 GMT)
Finetuning Large Language Models for Automated Depression Screening in Nigerian Pidgin English: GENSCORE Pilot Study [0.0] うつ病はナイジェリアのメンタルヘルスの重荷に大きく貢献している。
高所得国で患者健康質問紙9(PHQ-9)のような伝統的なツールが検証された。
本研究では,対話型ナイジェリア語ピジンに適応した細調整大言語モデル(LLM)を用いた自動スクリーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:13:13 GMT)
Evidence for unexpectedly low quasiparticle generation rates across Josephson junctions of driven superconducting qubits [0.0] 超伝導量子ビット(SCQ)に印加されるマイクロ波駆動は、高忠実度制御と高速読み出しの中心である。
最近の研究では、超伝導ギャップ周波数よりはるかに低いドライブでさえ、ジョセフソン接合(JJs)を横断する駆動誘起準粒子生成(QPG)を引き起こす可能性があることが示されている。
ここでは、強駆動SCQにおける実QPG速度が予想よりも著しく低いことを示す実験的な証拠を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 07:08:20 GMT)
Evaluating the Clinical Impact of Generative Inpainting on Bone Age Estimation [0.0] 生成基盤モデルは、リアルなイメージのインペイントによって視覚的アーティファクトを除去することができる。
人工物除去のための生成モデルによる塗布の信頼性について検討した。
視覚的には現実的ではあるが、基礎モデルに基づく塗り絵は微妙だが臨床的に関連性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:48:50 GMT)
Entanglement and Minimal Hilbert Space in the Classical Dual States of Quantum Theory [0.0] 両古典化における新しいアプローチ APL Quantum 2, 016104 (2025) による量子エンタングルメントについて検討する。
本研究の結果は,コヒーレント状態(コセットおよび非コセット)とトポロジーの異なるタイプの絡み合いの計算と解析を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:17:15 GMT)
Energy-Efficient Vision Transformer Inference for Edge-AI Deployment [0.0] エネルギー制約のあるデバイス上でビジョントランスフォーマー(ViT)を評価するための2段階パイプラインを提案する。
デバイスに依存しないステージは、スクリーニングにNetScoreメトリックを使用し、デバイス関連ステージは、サステナブル・正確度(SAM)モデルでランク付けする。
その結果、LeViT_Conv_192のようなハイブリッドモデルは、ViTベースラインと比較してTX2のエネルギーを最大53%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 13:24:08 GMT)
Emergent Coordination and Phase Structure in Independent Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0] 環境サイズLとエージェント密度の大規模な実験を行った。
2つの軸(協調成功率(CSR)とTD誤差分散から導かれる安定性指数)を用いて位相マップを構築する。
分散MARLは,スケール,密度,カーネルドリフトの相互作用によって支配されるコヒーレントな位相構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 16:14:31 GMT)
Efficient Edge-Compatible CNN for Speckle-Based Material Recognition in Laser Cutting Systems [0.0] レーザースペックルセンシングは、材料分類における低コストで非破壊的なモダリティである。
スペックルパターンに適した軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
提案したモデルは95.05%の精度で、マクロと重み付きF1スコアは0.951である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:39:33 GMT)
Delayed Choice Quantum Erasure Experiment Revisited: Causality and Informational Coherence [0.0] 動作がよく定義された遅延型量子環境評価実験を提案する。
マルチモード量子メモリは、制御され検証可能な遅延を供給し、選択操作が観測イベント後に厳密に適用されることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 01:26:24 GMT)
Controlling Dissipative Topology Through Floquet Driving: From Transient Diagnostics to Boundary States Isolation [0.0] 本研究では,周期運転が消散位相を制御し,境界モードを動的に分離する強力なハンドラとして機能することを示す。
本研究は,周期運転が散逸位相を制御し,境界モードを動的に分離する強力なハンドラとして機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:38:22 GMT)
Constraining dark matter halo profiles with symbolic regression [0.0] 我々は、観測から直接ハロ密度プロファイルを制約するために、Exhaustive Symbolic Regressionを使用します。
NFWプロファイルを持つ合成クラスターの表面密度データのモック弱レンズ化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:02:30 GMT)
Clustering Malware at Scale: A First Full-Benchmark Study [0.0] マルウェアクラスタリングの品質を評価し,BodmasとEmberの2つの大規模公開ベンチマークマルウェアデータセットの最先端性を確立する。
以上の結果から,良性サンプルの導入はクラスタリングの品質を著しく低下させるものではないことが示唆された。
一般的な意見とは対照的に、私たちの上位クラスタリングパフォーマーはK-MeansとBIRCHで、DBSCANとHACは遅れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:02:17 GMT)
Chunking Strategies for Multimodal AI Systems [0.0] この調査は、各モダリティに合わせて調整されたチャンキング戦略の包括的分類と技術的分析を提供する。
固定サイズのトークンウィンドウ、オブジェクト中心のビジュアルチャンキング、サイレントベース音声セグメンテーション、シーン検出などの古典的および近代的なアプローチについて検討する。
異種データ型間のアライメントとセマンティック一貫性を維持することを目的とした,新たなクロスモーダルチャンキング戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 19:48:14 GMT)
CNN-Based Framework for Pedestrian Age and Gender Classification Using Far-View Surveillance in Mixed-Traffic Intersections [0.0] 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた遠景交差点映像から歩行者年齢群と性別を分類する枠組みを提案する。
この分類は、フルボディの視覚的手がかりに基づいて、大人、ティーンエイジャー、子供の歩行者を男性と女性の両方で区別する、統合された6クラス問題として構成されている。
実践者にとってこのシステムは、既存のカメラインフラを使用して交差点の歩行者人口を監視する、スケーラブルで費用対効果の高いツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 04:32:04 GMT)
ByteStorm: a multi-step data-driven approach for Tropical Cyclones detection and tracking [0.0] 我々は、閾値調整なしで熱帯性サイクロントラックを再構築するための効率的なデータ駆動フレームワークByteStormを提案する。
ByteStorm は東太平洋と西太平洋の流域における最先端の決定論的トラッカーに対して評価されている。
結果は、高速で正確なTC追跡のためにディープラーニングとコンピュータビジョンを統合する可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:55:30 GMT)
Building Metaverse Responsibly: Findings from Interviews with Experts [0.0] メタバースは、前例のない没入型デジタル体験を約束すると同時に、大量の個人データや行動データが収集されるため、プライバシー上の重要な懸念を提起する。
本研究は,メタバース開発におけるプライバシーの考慮事項を専門家の視点から調査することによって,そのギャップを埋めることを目的とする。
我々はメタバースプラットフォームとアプリケーション専門家との半構造化されたインタビューを行い、プライバシー問題やプラクティスに対する彼らの見解を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:22:02 GMT)
Autonomous QA Agent: A Retrieval-Augmented Framework for Reliable Selenium Script Generation [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、既存のUI要素を幻覚させるコードを生成することができる。
本稿では,プロジェクト固有のドキュメンテーションとHTML構造にスクリプト生成を基盤としたRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムであるAutonomous QA Agentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 10:25:12 GMT)
Asymptotic Theory and Phase Transitions for Variable Importance in Quantile Regression Forests [0.0] ピンボール損失リスクの差として定義される変数内在的重要性の理論を考案する。
偏差支配体制(約1/2$)では、推定器がゼロ平均正規分布ではなく決定論的偏差定数に収束すると、標準推論は崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:18:05 GMT)
Arbitrary control of the temporal waveform of photons during spontaneous emission [0.0] 単一量子エミッタからの自然放出時に発生する光子の時間波形とフォック状態統計の制御は、ハイブリッド量子システムの構築において重要なツールとなる。
終生のエミッタから任意の時間波形の光子を生成する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 18:54:08 GMT)
Analysis of Incursive Breast Cancer in Mammograms Using YOLO, Explainability, and Domain Adaptation [0.0] 乳房画像からの乳がん検出のための深層学習モデルは、アウト・オブ・ディストリビューション・インプット(Out-of-Distribution input)を用いた場合、重大な信頼性上の問題がある。
本稿では,ResNet50をベースとしたOODフィルタとYOLOアーキテクチャを統合し,乳がんの正確な検出を行う包括的アプローチを開発する。
当社の戦略は,処理前の非マンモグラフィ入力を厳格に拒否するために,コサイン類似によるドメイン内ギャラリーを確立することで,ドメイン関連画像のみが検出パイプラインを供給できることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 08:48:05 GMT)
An Operational Quantum Information Framework for Experimental Studies on Color Perception [0.0] Berthier、Provenzi、そしてその協力者たちは先頃、量子情報のフレームワーク内での知覚的な色属性の再構成を提案している。
本稿では,量子情報に基づく知覚色の知覚特性を量子密度行列を用いて計算する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:29:20 GMT)
An AI-Enabled Hybrid Cyber-Physical Framework for Adaptive Control in Smart Grids [0.0] 本稿では,3層構造(物理,サイバー,制御)をシステムの中心として,エネルギー管理システムを提案する。
提案するフレームワークは、グリッド安定性を確保し、ディスパッチを最適化し、絶えず変化するグリッドダイナミックスに対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:30:33 GMT)
Algebraic Obstructions and the Collapse of Elementary Structure in the Kronecker Problem [0.0] マーナハンの基礎研究から87年間、真に3列のケースに対して明確な閉形式の公式は得られていない。
階段-フック係数の明示的な公式を5つ導き、サクセル予想を132個の三列分割で検証する。
連続閉塞と離散積分性の間の張力を利用した証明手法である整数強制法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:21:01 GMT)
Accent Placement Models for Rigvedic Sanskrit Text [0.0] リグヴェーダは、インド最古のテキストの一つであり、独特のピッチアクセントシステムを採用している。
この研究は、解釈不能なロカの並列コーパスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 11:22:17 GMT)
ARM-Explainer -- Explaining and improving graph neural network predictions for the maximum clique problem using node features and association rule mining [0.0] 本稿では,アソシエーションルールマイニングに基づくモデルレベルの説明器ARM-Explainerを紹介する。
我々は、最大傾き問題(MCP)に対するハイブリッド幾何散乱(HGS)GNNの予測について示す。
ARM-Explainerは、データセットに対するGNNの予測に影響を与える最も重要なノード機能と値範囲を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 03:54:31 GMT)
A permanent-magnet Zeeman slower and magneto-optical trap for calcium atoms for ultracold Rydberg physics [0.0] コールドガスを40ドルCa原子で生成するための実験装置の構築と特性について報告する。
コールドガス中の基底状態原子は共鳴三光子励起法によりハイリドバーグ状態に励起される。
カルシウムのRydberg分光を実証し、超低温のRydberg物理実験に対するシステムの適合性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 14:52:53 GMT)
A Hierarchical Hybrid AI Approach: Integrating Deep Reinforcement Learning and Scripted Agents in Combat Simulations [0.0] 本稿では,スクリプトエージェントの信頼性と予測性をRLの動的適応学習能力と相乗化する,階層型ハイブリッド人工知能(AI)アプローチを提案する。
提案手法は,AIシステムを階層的に構築することにより,日常的かつ戦術的な意思決定にスクリプトエージェント,高レベルの戦略的意思決定にRLエージェントを活用することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 23:50:29 GMT)
50-km fiber interferometer for testing gravitational signatures in quantum interference [0.0] 単光子レベルで動作するマッハ・ツェンダーファイバー干渉計を50kmのテーブル上に実現したことを報告した。
この感度は、周波数範囲0.01Hzから5Hzの範囲で(6.18 pm 0.44)時間s10$ rad root-mean-square (RMS)の位相シフト信号を解くのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Nov 2025 09:51:39 GMT)