Optimizing Distributional Geometry Alignment with Optimal Transport for Generative Dataset Distillation [109.1] 最適輸送(OT)距離最小化問題としてデータセット蒸留を再構成する。
OTは分布マッチングのための幾何学的に忠実なフレームワークを提供する。
提案手法は, 常に最先端の手法を効率よく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 04:04:05 GMT)
Relightable Holoported Characters: Capturing and Relighting Dynamic Human Performance from Sparse Views [82.2] 我々は、フルボディで高ダイナミックな人間の自由視点レンダリングとリライティングのための個人固有の方法であるRelightable Holoported Characters (RHC)を提案する。
我々のトランスフォーマーベースのRelightNetは、1つのネットワークパス内での出現を予測し、コストのかかるOLATベースのキャプチャと生成を回避する。
提案手法の視覚的忠実度と照明再現性について,最先端の手法と比較して実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 00:17:34 GMT)
SelfAI: Building a Self-Training AI System with LLM Agents [79.1] SelfAIは、高レベルの研究目的を標準化された実験構成に変換するためのUser Agentを組み合わせた、一般的なマルチエージェントプラットフォームである。
実験マネージャは、連続的なフィードバックのための構造化知識ベースを維持しながら、異種ハードウェアをまたいだ並列かつフォールトトレラントなトレーニングを編成する。
回帰、コンピュータビジョン、科学計算、医用画像、薬物発見ベンチマークなどを通じて、SelfAIは一貫して高いパフォーマンスを達成し、冗長な試行を減らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:18:39 GMT)
Assimilation Matters: Model-level Backdoor Detection in Vision-Language Pretrained Models [71.4] 信頼できない第三者によって微調整されたモデルを考えると、モデルがバックドアで注入されたかどうかが重要で難しい問題である。
既存の検出方法は通常、トレーニングデータセット、バックドアトリガー、ターゲットの事前知識に依存する。
このような事前知識を伴わずに動作する新しいモデルレベルの検出フレームワークであるAssimilation Matters in DETection (AMDET)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:20:00 GMT)
From Coefficients to Directions: Rethinking Model Merging with Directional Alignment [67.0] パラメータと特徴空間の両面に一貫した方向構造を整列する,方向アライメント付きemphMerging(method)という統一幾何学的枠組みを導入する。
分析の結果、指向性アライメントは構造的コヒーレンスを改善し、ベンチマーク、モデルスケール、タスク構成にまたがる広範な実験により、我々のアプローチの有効性がさらに検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:40:58 GMT)
CryptoBench: A Dynamic Benchmark for Expert-Level Evaluation of LLM Agents in Cryptocurrency [60.8] 本稿では,Large Language Model (LLM)エージェントの現実的能力を厳格に評価するために設計された,最初の専門家による動的ベンチマークであるCryptoBenchを紹介する。
検索と予測のための汎用エージェントベンチマークとは異なり、プロの暗号分析は特定の課題を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:52:34 GMT)
G-KV: Decoding-Time KV Cache Eviction with Global Attention [57.5] 大規模言語モデル(LLM)は複雑なタスクに優れるが、長いシーケンス長のため、計算とメモリの重大な課題に遭遇する。
KVキャッシュ圧縮は推論の効率を大幅に向上させる効果的な手法として登場した。
本稿では,グローバルスコアリング機構を用いたKVキャッシュ消去手法であるG-KVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 14:21:33 GMT)
ChartPoint: Guiding MLLMs with Grounding Reflection for Chart Reasoning [54.9] グラフの連鎖推論に反射的相互作用を統合するPointCoTを提案する。
位置アノテーションに基づいてMLLMにバウンディングボックスと再レンダリングチャートを生成することで、テキスト推論ステップと視覚的接地領域の接続を確立する。
我々は、いくつかのグラフベンチマークにおいて最先端のモデルであるChartPointQ2とChartPointQ2.5を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 04:01:55 GMT)
SatireDecoder: Visual Cascaded Decoupling for Enhancing Satirical Image Comprehension [54.8] サティレ(Satire)は、ユーモアと暗黙の批評を組み合わせた芸術的な表現の形式であり、社会的に重要な価値を持っている。
その文化的・社会的重要性にもかかわらず、風刺的理解は現在の視覚言語モデルにとって難しい課題である。
本稿では,SatireDecoderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:27:50 GMT)
SplatFont3D: Structure-Aware Text-to-3D Artistic Font Generation with Part-Level Style Control [54.7] アーティスティックフォント生成(AFG)は、人間のデザイナーが革新的な芸術的フォントを作成するのを助ける。
SplatFont3Dは3次元ガウススプラッティングを用いた構造対応のテキスト・ツー・3DAFGフレームワークである。
SplatFont3Dは、スタイルテキストの一貫性、視覚的品質、レンダリング効率において、既存の3D-AFGモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:46:37 GMT)
RealGen: Photorealistic Text-to-Image Generation via Detector-Guided Rewards [53.3] フォトリアリスティック画像生成のためのテキスト・ツー・イメージ・フレームワークであるRealGenを提案する。
敵対的生成にインスパイアされたRealGenは、アーティファクトを定量化し、リアリズムを評価する"Detector Reward"メカニズムを導入した。
実験によると、RealGenはGPT-Image-1やQwen-Imageといった一般的なモデルやFLUX-Kreaのような特殊なフォトリアリスティックモデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 12:52:26 GMT)
Framework-Aware Code Generation with API Knowledge Graph-Constructed Data: A Study on HarmonyOS [52.5] APIKG4SYNはAPI指向の質問コードペアの構築にAPIナレッジグラフを活用するように設計されたフレームワークである。
APIKG4SYNを使ったHarmonyOSコード生成のための最初のベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:13:54 GMT)
What about gravity in video generation? Post-Training Newton's Laws with Verifiable Rewards [49.0] ビデオ拡散モデルは視覚的に魅力的なクリップを合成することができるが、基本的な物理法則に違反することが多い。
我々は$textttNewtonRewards$を提案し、$textitverible rewards$をベースとした、ビデオ生成のための最初の物理地上学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 10:04:50 GMT)
MVAD : A Comprehensive Multimodal Video-Audio Dataset for AIGC Detection [47.1] 本稿では,AIが生成するマルチモーダルビデオオーディオコンテンツを検出するために設計された,初めての包括的データセットを紹介する。
本データセットは,(1)実写映像フォージェリパターンに基づくサンプル生成による真のマルチモーダル,(2)多種多様生成モデルによる高い知覚品質,(3)実写映像とアニメ映像の視覚スタイルにまたがる包括的多様性の3つの特徴を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:59:38 GMT)
Hyperbolic Continuous Structural Entropy for Hierarchical Clustering [44.7] 構造強化型連続階層クラスタリングのための双曲型連続構造エントロピーニューラルネットワークHypCSEを提案する。
我々のキーとなる考え方は、双曲空間におけるデータポイントをマッピングし、構造強化グラフ上の緩和された連続構造エントロピー(SE)を最小化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 15:41:49 GMT)
mmPred: Radar-based Human Motion Prediction in the Dark [43.0] 既存のRGB-Dカメラに基づく動作予測手法は、照明条件に敏感であり、プライバシー上の懸念を提起する。
この研究は、初めてHMPのための新しいセンシングモダリティとしてレーダーを導入している。
レーダベースHMPに適した拡散型フレームワークmmPredを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:26:55 GMT)
Asset-Driven Sematic Reconstruction of Dynamic Scene with Multi-Human-Object Interactions [41.3] ダイナミックシーンの3Dジオメトリモデリングは、AR/VR、ゲーム、エンボディAIといったアプリケーションに不可欠である。
本研究では,1)シーン要素の高忠実度メッシュを生成するための3次元生成モデルの利点と,2)シーン要素のセマンティック・アウェアな変形,3)GSに基づく個々の要素の最適化の利点を組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。
本手法は,これらのシーンのより優れた表面再構成を実現する上で,最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:36:22 GMT)
FairMT: Fairness for Heterogeneous Multi-Task Learning [39.8] 不完全な監督下での3つのタスクタイプすべてに対応するフェアネス対応のMTLフレームワークであるFairMTを紹介する。
中心となる非対称不均一公正制約機構は、タスク依存の不斉違反を統一公正制約に集約する。
3つの同質かつ異質なMTLベンチマークにおいて、FairMTは、優れたタスクユーティリティを維持しながら、一定の公平性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 12:44:51 GMT)
WiseEdit: Benchmarking Cognition- and Creativity-Informed Image Editing [39.4] WiseEditは、認知と創造性をインフォームドした画像編集の総合的な評価のための知識集約型ベンチマークである。
WiseEditは、画像編集を3つのカスケードステップに分解する。
最終的に、WiseEditは1,220のテストケースで構成されており、SoTAイメージ編集モデルの限界を客観的に明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:32:35 GMT)
SCALE: Selective Resource Allocation for Overcoming Performance Bottlenecks in Mathematical Test-time Scaling [38.5] テストタイムの計算スケーリングは、大規模言語モデルにおける数学的推論を強化するための強力なパラダイムとして登場した。
サブプロブレムの難易度に基づいて計算資源を選択的に割り当てるフレームワークである textbfSCALE (Selective Resource Allocation) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 12:38:07 GMT)
TGSFormer: Scalable Temporal Gaussian Splatting for Embodied Semantic Scene Completion [38.3] Embodied 3D Semantic Scene Completionは、連続した自我中心の観測から密集した幾何学と意味を推測する。
最近のDeep-Guidedアプローチはこの問題を軽減するが、スケールが増加するにつれてレイテンシとメモリオーバーヘッドに悩まされ、ローカルのままである。
SSCを具現化するための拡張性のある時空間ガウス分割フレームワーク TGSFormer を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 03:47:14 GMT)
PhysGen: Physically Grounded 3D Shape Generation for Industrial Design [36.5] 既存の3次元形状の生成モデルは、高忠実で視覚的に可視な形状を合成することができる。
工学的な設計過程を経たある種の形状に対して、形状の現実性は基礎となる物理的性質と強く結びついている。
本稿では,産業設計に焦点をあてた物理に基づく3次元形状生成パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 10:00:35 GMT)
Data-Driven Modeling and Correction of Vehicle Dynamics [36.2] 我々は、非自律車両力学を学習し、修正するためのデータ駆動型フレームワークを開発した。
より強い非線形システムでは、ディープニューラルネットワークアプローチであるFlow Map Learningを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 03:04:28 GMT)
Truck drivers and automation: A methodology for identifying and supporting workforce transition in the Australian road freight sector [35.2] 本稿では,トラック運転者の作業移行を交通自動化の進展として識別する新しい手法を提案する。
この方法論をオーストラリアのトラック運転手に適用すると、ATは中核的な運転タスクを自動化するが、多くの非運転責任は人間を必要とし続ける。
スキル類似性分析は、高い転職性を有する17の職業を特定し、労働市場分析は賃金水準と仕事の可利用性の間の大きなトレードオフを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 12:36:44 GMT)
Learning Causal States Under Partial Observability and Perturbation [29.5] 既存の手法では、部分的な可観測性に対処しながら摂動を緩和できない。
Asynchronous Diffusion Model (CaDiff) に基づくtextitCausal State Representationを提案する。
CaDiffは、理論的な厳密さと実用性の両方で拡散モデルを用いて因果状態を近似する最初のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:56:03 GMT)
Sample-Efficient Tabular Self-Play for Offline Robust Reinforcement Learning [29.1] オフライン設定では、ロバストな2プレイヤーゼロサムマルコフゲーム(TZMG)に焦点を当てる。
本稿では,オフラインRTZMGに対するモデルベースアルゴリズム(textitRTZ-VI-LCB)を提案する。
状態空間と動作空間の両方で最適である,我々のアルゴリズムのサンプル複雑性の厳密性を確認するために,情報理論の下界が開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:45:00 GMT)
CC-FMO: Camera-Conditioned Zero-Shot Single Image to 3D Scene Generation with Foundation Model Orchestration [29.1] 単一の画像から高品質な3Dシーンを生成することは、AR/VRおよび組み込みAIアプリケーションにとって不可欠である。
本稿では,1画像から3Dシーン生成のためのゼロショットカメラコンディショニングパイプラインであるCC-FMOを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 14:01:13 GMT)
Clinical-R1: Empowering Large Language Models for Faithful and Comprehensive Reasoning with Clinical Objective Relative Policy Optimization [28.6] 本稿では,拡張性,多目的性,検証可能な強化学習手法CRPOを紹介する。
CRPOは、人間のアノテーションに頼ることなく、正確さ、忠実さ、包括性を共同で最適化するルールベースおよび検証可能な報酬信号を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 19:09:24 GMT)
RMSup: Physics-Informed Radio Map Super-Resolution for Compute-Enhanced Integrated Sensing and Communications [28.0] 物理インフォームド・フレームワークである RMSup について述べる。
実験の結果,提案したRMsupは, RM工法とISAC関連環境センシングの両面において, 最先端性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:00:12 GMT)
CausalAffect: Causal Discovery for Facial Affective Understanding [26.9] CausalAffectは、顔への影響分析における因果グラフ発見のための最初のフレームワークである。
私たちのアプローチでは、共同注釈付きデータセットも手作りの因果前処理も必要ありません。
トレーニングされたモデルとソースコードはすべて、受け入れ次第リリースされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 12:07:33 GMT)
FR-TTS: Test-Time Scaling for NTP-based Image Generation with Effective Filling-based Reward Signal [26.7] テスト時間スケーリング(TTS)は画像生成において一般的な技術となり、出力品質を大幅に向上させた。
しかし、この強力な方法論を次世代の予測パラダイムに適用することは依然として難しい。
中間試料のほぼ将来軌跡を推定するために,フィリング・ベース・リワード (FR) を導入する。
複数の確立されたベンチマークと様々な報酬モデルに対するFR-TTSの優位性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 10:34:16 GMT)
Red Teaming Large Reasoning Models [26.7] 大規模推論モデル(LRM)は、多段階推論タスクの強力な進歩として現れている。
LRMは、CoTハイジャックや急激な非効率といった新しい安全性と信頼性のリスクを導入している。
LRMの信頼性を評価するための統一ベンチマークRT-LRMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:45:03 GMT)
SMamDiff: Spatial Mamba for Stochastic Human Motion Prediction [26.6] 本研究は,ヒトの動作予測のための単一段階拡散モデルにおける空間的時間的コヒーレンスを確保する方法に焦点を当てる。
Human3.6MとHumanEvaでは、これらのコヒーレンス機構は、マルチステージ拡散ベースラインよりもレイテンシとメモリを少なくしながら、最先端の結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:49:38 GMT)
Mitigating the Threshold Priming Effect in Large Language Model-Based Relevance Judgments via Personality Infusing [25.8] LLMにおけるビッグファイブ・パーソナリティプロファイルが関連ラベルのプライミングにどのように影響するかを検討する。
以上の結果から,ハイオープンネスや低ニューロティシズムなどのプロファイルはプライミング感受性を一貫して低下させることが明らかとなった。
霊長類を緩和する最も効果的な性格は、モデルやタスクタイプによって異なる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:37:51 GMT)
Debate with Images: Detecting Deceptive Behaviors in Multimodal Large Language Models [25.6] MM-DeceptionBenchは、マルチモーダルな偽装を評価するために明示的に設計された最初のベンチマークである。
MM-DeceptionBenchは、視覚とテキストの組み合わせによってモデルがどのように戦略的に操作し、誤解を招くかを特徴付ける。
本稿では,新しいマルチエージェント・ディベート・モニタ・フレームワークである画像を用いた議論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:39:36 GMT)
Tracing Mathematical Proficiency Through Problem-Solving Processes [25.4] 知識追跡(KT)は、学生の知識状態をモデル化し、将来のパフォーマンスを予測し、パーソナライズされた学習を可能にすることを目的としている。
本稿では,学生の問題解決プロセスを取り入れた知識追跡学習型問題解決プロセス(KT-PSP)を提案し,数学的習熟度の多次元的側面を捉える。
そこで我々は,教師-教師-教師-教師の3段階LLMパイプラインを用いて,学生MPを中間信号として抽出するKTフレームワークであるStatusKTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 04:12:06 GMT)
A Novel Population Initialization Method via Adaptive Experience Transfer for General-Purpose Binary Evolutionary Optimization [23.9] 進化的アルゴリズム(EA)は汎用最適化法として広く使われている。
しかし,機能評価が限られた場合,EAの性能は初期個体群の品質に非常に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:07:33 GMT)
ML-Tool-Bench: Tool-Augmented Planning for ML Tasks [23.5] ツール強化機械学習エージェントの評価のためのベンチマークを導入する。
私たちのベンチマークは、インメモリ名のオブジェクト管理を組み込むことで、従来のツール使用の評価を超えています。
我々のアプローチはReActよりも16.2%向上し、すべてのKaggle課題の中央値を取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 23:59:40 GMT)
List Replicable Reinforcement Learning [23.4] Probably A roughly correct (PAC) RL frameworkにおけるエフェリストの再現性について検討した。
弱いリストと強いリストの複製性の両方を導入します。
我々は,新たな計画戦略を実践的なRLフレームワークに組み込むことで,その安定性を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:47:43 GMT)
A Highly Configurable Framework for Large-Scale Thermal Building Data Generation to drive Machine Learning Research [22.5] BuilDaは、機械学習(ML)研究に十分な品質と量の合成データを生成するように設計されている。
大量のデータを生成するために、深いシミュレーション知識を必要としない。
本研究では,486データ駆動モデルの微調整を含む伝達学習において,データを生成して利用することによってBuilDaを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 13:31:02 GMT)
Beyond Code Pairs: Dialogue-Based Data Generation for LLM Code Translation [22.5] デュアルLLMクセサ-r設計を特徴とする自動データセット生成パイプラインを提案する。
このデータにより、7Bのオープンウェイトモデルでは、コンパイル成功などの主要なメトリクスにおいて、より大きなプロプライエタリなシステムを大幅に上回る結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:26:53 GMT)
Tool-RoCo: An Agent-as-Tool Self-organization Large Language Model Benchmark in Multi-robot Cooperation [22.4] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を長期的マルチエージェント協調で評価するための新しいベンチマークであるTool-RoCoを提案する。
Tool-RoCoは、他のエージェントをツールとして扱い、協調ツールを導入し、ツールの使用を利用してマルチエージェントの協力と自己組織化を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 03:49:25 GMT)
Pre-Generating Multi-Difficulty PDE Data for Few-Shot Neural PDE Solvers [21.9] 2次元非圧縮性ナビエ-ストークスの移動困難性について検討した。
古典的に多くの低・中難解な例を解くことで、はるかに少ないサンプルから高微分物理学を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 17:25:13 GMT)
TrojanLoC: LLM-based Framework for RTL Trojan Localization [21.3] ハードウェアトロイの木馬(HT s)は集積回路にとって永続的な脅威である。
RTLレベルのHTローカライゼーションのためのRTLファインタリングフレームワークであるTrojanLoCを提案する。
TrojanLoCは強いモジュールレベルのパフォーマンスを実現し、トロイア検出では0.99F1スコア、ベースラインより最大0.68高、トロイア型分類では0.84マクロF1に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:45:00 GMT)
SAIDO: Generalizable Detection of AI-Generated Images via Scene-Aware and Importance-Guided Dynamic Optimization in Continual Learning [20.8] Scene-Aware and Importance-Guided Dynamic Optimization Detection framework with continual learning (SAIDO)を提案する。
各シーンについて、独立したエキスパートモジュールは動的に割り当てられ、フレームワークはシーン固有の偽造機能をよりよくキャプチャできる。
本手法は, 従来のSOTA法よりも安定性, 可塑性ともに優れ, 平均検出誤差率44.22%, 相対還元率40.57%をそれぞれ達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:13:50 GMT)
RealAppliance: Let High-fidelity Appliance Assets Controllable and Workable as Aligned Real Manuals [20.5] 既存のアプライアンス資産は、レンダリングの貧弱さ、不完全なメカニズム、マニュアルとのミスアライメントに悩まされている。
本稿では,100個の高忠実度アプライアンスと完全物理,電子機構,プログラムロジックからなるRealApplianceデータセットについて紹介する。
提案するRealAppliance-Benchベンチマークは,マルチモーダルな大規模言語モデルと具体的操作計画モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 02:55:20 GMT)
Efficient and Programmable Exploration of Synthesizable Chemical Space [19.9] 合成可能な化学空間内での分子発見のための効率的でプログラム可能なモデルであるPrexSynを提案する。
PrexSynは、分子特性と組み合わされた合成可能な経路の数十億規模のデータストリームで訓練されたデコーダのみのトランスフォーマーに基づいている。
このプロパティベースのクエリ機能を利用することで、PrexSynはブラックボックスのオラクル関数に対して分子を効率的に最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:21:21 GMT)
Low-Bitrate Video Compression through Semantic-Conditioned Diffusion [19.2] 本報告では, 先行前の生成の詳細を頼りながら, 最も意味のある情報のみを伝達する重大障害を提案する。
条件付きビデオは、セマンティック、外観、モーションキューから高品質で時間的に整合したビデオを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:38:16 GMT)
PharmaShip: An Entity-Centric, Reading-Order-Supervised Benchmark for Chinese Pharmaceutical Shipping Documents [18.8] PharmaShipは、実世界の中国のスキャンされた医薬品の出荷文書のデータセットです。
PharmaShipは、ノイズの多いOCRとヘテロジニアステンプレートの下で、事前訓練されたテキスト指向モデルをストレステストするために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:55:45 GMT)
Fine-tuning an ECG Foundation Model to Predict Coronary CT Angiography Outcomes [18.5] 4大冠動脈の重症または完全狭窄を予測できるAI-ECGモデルを開発した。
臨床的に正常なECGサブセットでは,ECG異常以上の異常が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:21:24 GMT)
Cross-Temporal 3D Gaussian Splatting for Sparse-View Guided Scene Update [17.6] スパースビューからの3Dシーンの更新は、様々な現実世界のアプリケーションに不可欠である。
我々は,3Dシーンを効率的に再構築・更新するための新しいフレームワークであるクロステンポラル3Dガウススティング(Cross-Temporal 3DGS)を提案する。
実験結果から, 復元品質とデータ効率において, ベースライン法よりも顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:00:24 GMT)
VCWorld: A Biological World Model for Virtual Cell Simulation [17.5] 本稿では、構造化された生物学的知識と大規模言語モデルの反復的推論能力を統合する、セルレベルのホワイトボックスシミュレータであるVCWorldを紹介する。
VCWorldは、摂動誘起シグナリングカスケードを再現し、解釈可能なステップワイズ予測を生成するために、データ効率のよい方法で運用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 04:02:24 GMT)
MILE: A Mechanically Isomorphic Exoskeleton Data Collection System with Fingertip Visuotactile Sensing for Dexterous Manipulation [17.1] 既存のデータ収集パイプラインは、不正確な動作操作、低データ収集効率、高解像度触覚センサの欠如に悩まされている。
このギャップを、機械的遠隔操作とデータ収集システムであるMILEで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:34:39 GMT)
Large Language Model based Smart Contract Auditing with LLMBugScanner [16.7] スマートコントラクト監査による大規模言語モデル(LLM)の課題
すべての脆弱性タイプやコントラクト構造に対して一貫して機能するモデルは存在しない。
LLMBugScannerは、ドメイン知識適応とアンサンブル推論を組み合わせることで、堅牢性と一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 19:13:44 GMT)
Robust Multimodal Sentiment Analysis with Distribution-Based Feature Recovery and Fusion [16.6] 画像・テキスト・ペアの頑健なマルチモーダル感情分析のための分布型特徴回復・融合(DRF)手法を提案する。
具体的には,各モダリティの特徴分布を近似するために,低品質なモダリティと欠落したモダリティを同時に処理できる機能キューをメンテナンスする。
実験では、低品質なモダリティと欠落したモダリティを模倣するために、サンプルのいくつかのモダリティを破壊・破棄する2つの破壊戦略が採用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 10:36:30 GMT)
Ada-MoGE: Adaptive Mixture of Gaussian Expert Model for Time Series Forecasting [16.5] 適応型ガウス混合エキスパートモデルであるAda-MoGEを提案する。
Ada-MoGEはスペクトル強度と周波数応答を統合し、専門家の数を適応的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 02:08:42 GMT)
Algorithmic Guarantees for Distilling Supervised and Offline RL Datasets [16.4] 教師あり学習のための効率的なデータセット蒸留アルゴリズムを開発し,解析する。
我々のアルゴリズムは、合成データセットを導出するために、$tildeO(d2)$サンプル回帰器のみが必要であることを証明している。
我々はベルマンの損失と一致させることで,我々のアルゴリズムをオフラインのRLデータセット蒸留に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:04:38 GMT)
QSTAformer: A Quantum-Enhanced Transformer for Robust Short-Term Voltage Stability Assessment against Adversarial Attacks [16.1] 短期電圧安定性評価(STVSA)は、安全な電力系統運用に不可欠である。
本稿では、パラメータ化量子回路をアテンション機構に組み込むQSTAformer-a tailored quantum-enhanced Transformerアーキテクチャを提案する。
ホワイトボックスとグレイボックスの攻撃を防御するために、専用の敵の訓練戦略が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:45:46 GMT)
Catch Me If You Can: How Smaller Reasoning Models Pretend to Reason with Mathematical Fidelity [15.8] 表面パターンマッチングと実際の数学的推論を区別する診断フレームワークを提案する。
我々は表面性能と推論忠実度の間に顕著な不一致を明らかにした。
私たちの診断では、従来の精度メトリクスには見えない推論の失敗を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:47:01 GMT)
Robust Precoding for Resilient Cell-Free Networks [15.3] 提案するロバストプリコーダは、チャネル状態情報(CSI)エラー統計を組み込んで、CSI欠陥に対するレジリエンスを高める。
数値計算の結果,提案手法は従来の線形プリコーダよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 15:49:11 GMT)
Sycophancy Claims about Language Models: The Missing Human-in-the-Loop [14.9] 梅毒は本質的に人間中心であるにもかかわらず、現在の研究は人間の知覚を評価していない。
我々の分析は、サイコファンティック応答とAIアライメントの関連概念を区別することの難しさを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 22:40:53 GMT)
Odometry Without Correspondence from Inertially Constrained Ruled Surfaces [14.8] 支配面から3Dシーンと視覚計測を再構成する新しいアルゴリズムを提案する。
本研究は, エッジ検出に対するイベントカメラの妥当性に着想を得て, 3次元シーンの再構成と, 支配面からの視覚計測を行う新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:36:50 GMT)
Non-Asymptotic Convergence of Discrete Diffusion Models: Masked and Random Walk dynamics [14.4] 我々は、有限空間 $mathbbZd_m=0,...,m-1d$ 上の離散拡散モデルに対する収束保証と、穏やかな仮定の下で可算無限空間 $mathbbNd$ を確立する。
特に、我々のモデルは指数関数的にではなく対数的因子に線形にスケールし、高次元データに効率よくスケーラブルにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:24:43 GMT)
EZ-SP: Fast and Lightweight Superpoint-Based 3D Segmentation [14.1] 本稿では,幾何学的および意味論的にコヒーレントなスーパーポイントを13$times$で生成する,学習可能な完全GPUパーティショニングアルゴリズムを提案する。
私たちのモジュールはコンパクト(60kパラメータ以下)で、20分以内の列車で、異なるサロゲート損失を発生させ、手作りの特徴を必要としない。
72$times$高速な推論と120$times$少ないパラメータで、EZ-SPは3つの領域にわたるポイントベースSOTAモデルの精度と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:21:51 GMT)
GreenPlanner: Practical Floorplan Layout Generation via an Energy-Aware and Function-Feasible Generative Framework [14.1] 設計評価と生成を統一するエネルギー・機能を考慮した生成フレームワークであるGreenPlannerについて述べる。
実験によると、GreenPlannerは、$105times$で99%の精度で評価を加速し、無効なサンプルを排除し、プロのアーキテクトよりも設計効率を87%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:35:50 GMT)
Describe Anything Anywhere At Any Moment [14.1] Describe Anything, at Anywhere Any Moment (DAAAM)は、大規模かつリアルタイムな4Dシーン理解のための新しいOC時間記憶フレームワークである。
DAAAMは4Dシーングラフ(SG)を構築し、グローバルかつ時間的に一貫したメモリ表現として機能する。
DAAAMの4D SGは,推論と推論のためのツールコールエージェントとうまく連携していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 17:27:17 GMT)
FiCoTS: Fine-to-Coarse LLM-Enhanced Hierarchical Cross-Modality Interaction for Time Series Forecasting [13.7] 時系列予測は、データ分析とWeb技術の中心である。
LLM(Large Language Models)はこの分野で大きな可能性を秘めている。
マルチモーダル時系列予測のためのLLM強化ファイン・ツー・コア・フレームワークであるFiCoTSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 03:17:26 GMT)
Adversarial Signed Graph Learning with Differential Privacy [13.5] 正と負のエッジを持つ符号付きグラフは、ソーシャルネットワークの複雑な関係をモデル化することができる。
繊細な署名付きグラフのトレーニングは、重要なプライバシー上の懸念を提起する。
本稿では,プライバシ保護のためのグラフ学習手法ASGLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 04:02:48 GMT)
Heterogeneous Multi-treatment Uplift Modeling for Trade-off Optimization in Short-Video Recommendation [12.8] ソーシャルメディアプラットフォーム上のショートビデオは、レコメンデーションシステムに固有の課題と機会を提供する。
既存のアップリフトモデルは、ショートビデオレコメンデーションの不均一なマルチ処理シナリオを扱う際の制限に直面している。
短ビデオレコメンデーションにおけるトレードオフ最適化のための新しいヘテロジニアス・マルチトリート・アップリフト・モデリング・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 10:37:30 GMT)
SAGE: Semantic-Aware Gray-Box Game Regression Testing with Large Language Models [12.7] SAGEは、グレーボックスゲーム環境用のセマンティックアウェア回帰テストフレームワークである。
テスト生成、メンテナンス、選択のコア課題に対処します。
バージョン更新に強い適応性を示しながら、実行コストを大幅に削減した優れたバグ検出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 17:09:18 GMT)
Whose Personae? Synthetic Persona Experiments in LLM Research and Pathways to Transparency [12.6] 2023年から2025年の間に、NLPとAIの主要な会場で発表された63の研究のレビュー。
課題と関心の人口はペルソナに基づく実験でしばしば不特定であることが示される。
本稿では,代表サンプリング,実証データへの明示的な接地,生態学的妥当性の向上を重視したペルソナ透明性チェックリストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 12:27:34 GMT)
DAISI: Data Assimilation with Inverse Sampling using Stochastic Interpolants [12.6] 本稿では,フローベース生成モデルに基づくスケーラブルなフィルタリングアルゴリズムであるDAISIを紹介する。
DAISIは, 疎度, 雑音, 非線形の観測を行う体制において, 正確なフィルタリング結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 00:02:45 GMT)
HIMOSA: Efficient Remote Sensing Image Super-Resolution with Hierarchical Mixture of Sparse Attention [12.3] HIMOSAは、リモートセンシング画像のための軽量超解像度フレームワークである。
本手法は計算効率を保ちながら最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 02:00:15 GMT)
Comparative Evaluation of Generative AI Models for Chest Radiograph Report Generation in the Emergency Department [12.2] オープンソースまたは商用の医用画像専用VLMは、実世界の放射線学者による報告と比較された。
報告の質と診断基準が評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 01:45:55 GMT)
Bias Testing and Mitigation in Black Box LLMs using Metamorphic Relations [12.1] 本稿では,系統的バイアス評価と目標緩和のための統一的な枠組みを提案する。
われわれは6つの新しいメタモルフィック関係(MR)を導入する。
MRは直接バイアス誘発入力を意味論的に等価だが逆向きに挑戦する変種に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:56:38 GMT)
MM-DETR: An Efficient Multimodal Detection Transformer with Mamba-Driven Dual-Granularity Fusion and Frequency-Aware Modality Adapters [12.1] マルチモーダルリモートセンシングオブジェクト検出は、困難条件下でより正確で堅牢な認識を実現することを目的としている。
注意に基づく、あるいは変形可能な畳み込み融合ブロックに依存する既存のアプローチは、依然としてパフォーマンスと軽量設計のバランスをとるのに苦労している。
マルチモーダルオブジェクト検出のための軽量かつ効率的なフレームワークMM-DETRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 07:23:01 GMT)
BEACON: Automatic Container Policy Generation using Environment-aware Dynamic Analysis [11.2] BeaConは、調整可能なコンテナセキュリティポリシを自動生成するための新しいツールである。
動的解析を使用して現実的な環境をシミュレートし、プロファイリングフェーズ中に隠されたままのコンテナ実行パスを明らかにする。
BeaConはセキュリティと機能のバランスをカスタマイズすることで、クラウドプロバイダがテナント可用性を維持しながらセキュリティ対策を実施することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:47:02 GMT)
EduEval: A Hierarchical Cognitive Benchmark for Evaluating Large Language Models in Chinese Education [11.1] 我々は,中国語K-12教育における大規模言語モデル(LLM)を評価するための包括的な階層的ベンチマークであるEduEvalを紹介する。
EduEvalは24種類のタスクタイプで構成され、11,000以上の質問が小学校から高校に分散している。
ゼロショットと少数ショットの両方の条件下で14のLLMを評価した結果,モデルが実際のタスクで良好に機能する一方で,教室での対話の分類に苦慮し,創造的コンテンツ生成において矛盾する結果を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 03:09:50 GMT)
Better, Stronger, Faster: Tackling the Trilemma in MLLM-based Segmentation with Simultaneous Textual Mask Prediction [10.8] 本稿では、このパラダイムを具現化したMLLMである、同時テキスト全マスク予測について述べる。
テキスト応答を生成した後、STAMPは、イメージパッチに対して並列な "fill-in-the-blank"タスクとして扱うことにより、単一のフォワードパス内のセグメンテーションマスク全体を予測する。
この設計は、対立する目的を避けることでMLLMの対話能力を維持し、マスクトークンにリッチで双方向な空間コンテキストを活用することで高いセグメンテーション性能を実現し、例外的な速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:52:41 GMT)
Wikontic: Constructing Wikidata-Aligned, Ontology-Aware Knowledge Graphs with Large Language Models [10.1] 知識グラフ(KGs)は、大規模言語モデル(LLMs)の構造化、検証可能な基盤を提供する
現在のLLMベースのシステムでは、KGをテキスト検索の補助構造として使用しており、本質的な品質は未探索のままである。
我々はオープンドメインテキストからKGを構成する多段階パイプラインであるWikonticを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:44:25 GMT)
POLARIS: Projection-Orthogonal Least Squares for Robust and Adaptive Inversion in Diffusion Models [9.8] Inversion-Denoising Paradigmは拡散モデルに基づく多彩な画像編集と復元作業に優れる。
我々は、その機構を再検討し、復元劣化の重大な要因である、近似ノイズ誤差を明らかにする。
本稿では, 誤差補償問題から誤り補償問題への逆変換を再構成する, ロバスト・アダプティブ・インバージョンのための射影直交最小広場(POLARIS)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 07:35:20 GMT)
TrendGNN: Towards Understanding of Epidemics, Beliefs, and Behaviors [9.7] エピデミックな結果は、人間の行動や信念と複雑な相互作用を持つ。
介入のメカニズムをよりよく理解し、影響を予測するためには、信念や行動に関連する信号を解釈可能な方法で予測する能力が必要である。
本稿では,まず傾向の類似性に基づいて相互関連信号のグラフを構築し,次にグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて予測を行うグラフベースの予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:53:59 GMT)
Privacy Preserving Diffusion Models for Mixed-Type Tabular Data Generation [8.9] 混合型表データを合成するための微分プライベート拡散フレームワークDP-FinDiffを紹介する。
DP-FinDiffは、エンコーディングのオーバーヘッドを減らし、高次元データセットへのスケールを減らし、カテゴリ機能に埋め込みベースの表現を使用している。
金融と医療のデータセットでは、DP-FinDiffは、同等のプライバシーレベルでDPベースラインよりも16～42%高いユーティリティを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 21:23:57 GMT)
Teleportation-Based Defenses for Privacy in Approximate Machine Unlearning [8.7] 近似マシンアンラーニングは、訓練されたモデルから特定のデータポイントの影響を効率的に除去することを目的としている。
事前学習モデルと後学習モデルにアクセスできる敵は、メンバーシップ推論やデータ再構成に彼らの違いを利用することができる。
これらの脆弱性は2つの要因から生じることが示される: 忘れられたサンプルの大きな勾配ノルムと、未学習パラメータが元のモデルに近づいたこと。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 01:50:33 GMT)
USB: Unified Synthetic Brain Framework for Bidirectional Pathology-Healthy Generation and Editing [8.7] USB(Unified Synthetic Brain)は、病的および健康的な脳画像の双方向生成と編集を統合する最初のエンドツーエンドフレームワークである。
USBは2つの拡散機構を通じて病変と脳解剖の関節分布をモデル化し、病理画像生成と健康画像生成の両方を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 01:19:07 GMT)
Words into World: A Task-Adaptive Agent for Language-Guided Spatial Retrieval in AR [8.3] マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)と接地型視覚モデルを統合するモジュール型拡張現実(AR)エージェントシステムを提案する。
適応タスクエージェントはMLLMと座標認識ツールを協調して,クエリの複雑さに対処する。
このシステムは、人間のループ内改良を支援しながら、情報密度領域に人間の注意を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 03:29:15 GMT)
An Empirical Study on the Effectiveness of Incorporating Offline RL As Online RL Subroutines [8.3] オフラインRLアルゴリズムをタブラララサオンラインRLのサブルーチンとして組み込むという新しい視点を採っている。
オンライン学習エージェントは、過去のインタラクションをオフラインデータセットとして再利用できるため、これは実現可能である。
我々は、このアイデアを、オフラインRLのいくつかの変種に対応するフレームワークにフォーマル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:17:03 GMT)
Optimizing Text Search: A Novel Pattern Matching Algorithm Based on Ukkonen's Approach [8.0] 本研究では,スプリッティングやウッコネンアルゴリズムなどの手法を用いて,接尾辞木を最適化することに焦点を当てた。
ユッコネンのアルゴリズムと新しい探索手法を組み合わせた新しい最適化手法を導入し、線形時間と空間効率を示す。
実証テストでは、ゲノム配列のパターン認識のようなタスクにおいて、最適化されたSuffix Treeの有効性を強調し、理論的優位性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:05:13 GMT)
Evidence-Guided Schema Normalization for Temporal Tabular Reasoning [7.9] 半構造化テーブルの進化に対する時間的推論は、現在のQAシステムに課題をもたらす。
スキーマ設計の品質は、モデルのキャパシティよりもQAの精度に大きな影響を与えます。
我々は、文脈を保存する正規化、曖昧さを減らす意味的命名、一貫した時間的アンカーの3つのエビデンスに基づく原則を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:40:08 GMT)
Towards aligned body representations in vision models [7.5] セグメンテーションのために訓練された視覚モデルが、同等の表現を発達させるかどうかを検証する。
より小さなモデルは自然に人間のように粗いボディ表現を形成するのに対し、大きなモデルは細かな細かなエンコーディングをする傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 07:25:32 GMT)
A Comparison of Human and ChatGPT Classification Performance on Complex Social Media Data [7.5] 一つのタスクにおけるGPT-4の性能を計測し、その結果をヒトのアノテータと比較する。
入力として4つのプロンプトスタイルを作成し、精度、リコール、F1スコアを評価します。
この結果から, ニュアンス言語を含む分類作業におけるChatGPTの使用は, プルーデンスで行うべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 23:59:58 GMT)
Information Physics of Intelligence: Unifying Logical Depth and Entropy under Thermodynamic Constraints [7.4] 本稿では,情報処理を存在論的状態からキャリア状態へのマッピングを可能にする理論的枠組みを提案する。
与えられた論理深度から対象状態を計算するのに必要な有効な作業量を定量化する,新しい計量である導出エントロピーを導入する。
このことから, 導出エントロピーの最小化は, 生物と人工知能の双方の進化に支配的な原則であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:37:59 GMT)
EDIT: Early Diffusion Inference Termination for dLLMs Based on Dynamics of Training Gradients [6.7] 拡散に基づく大規模言語モデル (dLLMs) は反復的妄想を通じてトークン生成を洗練させるが、全てのステップが完了する前に答えは安定することが多い。
本稿では,トレーニング時推論に対する十分な推論安定性が検出された場合に,適応的にデノイングを停止する推論時基準であるEDITを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 23:47:47 GMT)
On Statistical Inference for High-Dimensional Binary Time Series [6.6] 本論文は,高次元一般化二進ベクトル自己回帰過程の係数行列を推定するポストセレクション推定器を提案する。
数値解析と経験的応用により,提案手法の良好な有限サンプル性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:03:32 GMT)
Pore-scale Image Patch Dataset and A Comparative Evaluation of Pore-scale Facial Features [6.5] 顔面皮膚領域の弱テクスチャー特性は、顔の動き解析や3次元顔再構成などの応用において、局所的な記述子マッチングに重大な課題をもたらす。
ディープラーニングベースの記述子は多くのアプリケーションで従来の手書き記述子よりも優れた性能を示している。
本稿では,高品質な多孔質画像パッチデータセットであるPorePatchデータセットを提案し,合理的な評価ベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:14:04 GMT)
Recognizing Pneumonia in Real-World Chest X-rays with a Classifier Trained with Images Synthetically Generated by Nano Banana [6.2] Googleがリリースした最新の画像生成と編集のためのAIモデルであるNano Bananaによって生成された合成胸部X線(CXR)画像を用いた分類器を訓練した。
合成データだけで訓練された現実世界のCXRに直接適用すると、分類器はAUROC 0.923、AUPR 0.9900を達成した。
これらの実世界のデータに対する外部検証結果は、このアプローチの実現可能性を示し、医療AI開発における合成データの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 10:05:44 GMT)
CACARA: Cross-Modal Alignment Leveraging a Text-Centric Approach for Cost-Effective Multimodal and Multilingual Learning [6.2] 本稿では,創発的アライメント学習を通じて学習したマルチモーダル・マルチ言語アーキテクチャであるCACARAを提案する。
新たに導入されたモダリティを英語と整合したデータのみに微調整することで,100以上の言語をサポートするモデルを開発した。
我々の戦略は、R@1音声テキスト検索における14.24ポイントの改善を実現し、最先端のマルチモーダルモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 14:04:27 GMT)
Balancing Efficiency and Fairness: An Iterative Exchange Framework for Multi-UAV Cooperative Path Planning [6.1] マルチUAV協調経路計画(MU CPP)はマルチエージェントシステムにおける基本的な問題である。
本稿では,MU CPPのための新しい反復交換フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:41:22 GMT)
Self-sufficient Independent Component Analysis via KL Minimizing Flows [6.1] 非線形独立成分分析(ICA)を用いたデータからの非絡み合い信号の学習問題について検討する。
自己教師型学習の進歩に動機付けられ,我々は自給自足のシグナルを学習することを提案する。
回復した信号は、他の信号に頼らずに、残りのすべてのコンポーネントから、自身の欠落した値を再構築できるはずである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 23:10:16 GMT)
Evolving Paradigms in Task-Based Search and Learning: A Comparative Analysis of Traditional Search Engine with LLM-Enhanced Conversational Search System [6.0] 大規模言語モデル (LLM) は、対話的、生成的、推論駆動型検索を可能にすることで、情報検索を急速に再構築している。
本研究では,標準検索エンジンとLLMを用いた検索システムという,2つの環境における探索行動と学習結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 04:14:14 GMT)
MedCondDiff: Lightweight, Robust, Semantically Guided Diffusion for Medical Image Segmentation [5.8] 医用画像セグメンテーションのための拡散型フレームワークであるMedCondDiffを紹介する。
モデルでは、ピラミッドビジョントランスフォーマー(PVT)バックボーンから抽出されたセマンティックプリエントをデノナイズ処理する。
この設計は、推論時間とVRAM使用量の両方を削減しながら、堅牢性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:43:15 GMT)
An Approach to Joint Hybrid Decision Making between Humans and Artificial Intelligence [5.7] 統合ハイブリッドインテリジェンスは、人間と人工知能を意思決定エージェントとして抽象化するフレームワークとして記述されている。
インテリジェンスの一般的な定義は、さまざまな種類のエージェントに適用可能な意思決定能力に基づいて提供される。
このデザイン空間の中核は、共同エージェントエンジニアリングであり、設計サブスペースオペレーターのトレーニング、人工知能エンジニアリング、インターフェイスデザインを統合することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:53:28 GMT)
Breaking It Down: Domain-Aware Semantic Segmentation for Retrieval Augmented Generation [5.0] 本稿では,PSCとMFCの2つの効率的なセマンティックチャンキング手法を提案する。
以上の結果から,MRRでは24倍,PubMedQAではHits@kが高値を示した。
単一のドメインでトレーニングされているにもかかわらず、PSCとMFCもうまく一般化し、複数のデータセットでドメイン外での強力なパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 07:30:37 GMT)
A Unified Framework for Constructing Information-Theoretic Private Information Retrieval [5.0] em Private Information Search (PIR)プロトコルにより、ユーザはサーバに取得したエントリの同一性を明らかにすることなく、データベースからエントリを検索できる。
本研究では,スパン機能を持つ非有界配列のエムファミリー(em family)と呼ばれる新しい離散構造を導入し,IT-PIRプロトコルを構築するための統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 13:24:09 GMT)
CogEvo-Edu: Cognitive Evolution Educational Multi-Agent Collaborative System [5.0] 我々は、検索、記憶、制御は協調した認知進化過程として扱うべきであると主張している。
階層型教育マルチエージェントシステムであるCogEvo-Eduで、この見解をインスタンス化する。
CogEvo-Eduはスコアを5.32から9.23に引き上げ、静的RAG、単純なメモリ、単一エージェントの変種で6つの指標をすべて改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:41:57 GMT)
Solving Neural Min-Max Games: The Role of Architecture, Initialization & Dynamics [5.0] 多くの新興アプリケーションは、ニューラルトレーニングの逆境、AIアライメント、堅牢な平衡(NE)2層ネットワークの間のゼロサムゲームとしてフレーム化することができる。
本稿では,ニューラルマトリクス理論において,隠れ凸凝縮が高い確率で成り立つことを示す。
これは、2層のmin-maxネットワークを持つゲームにとって初めての結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:37:19 GMT)
Large Language Models for Software Engineering: A Reproducibility Crisis [4.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくソフトウェア工学研究における実践の大規模かつ実証的研究について述べる。
2017年から2025年の間に発行された640の論文を、ソフトウェアエンジニアリング、機械学習、自然言語処理の会場で体系的に掘り下げて分析しました。
分析の結果、アーティファクトの可用性、環境仕様、バージョニングの厳格さ、ドキュメントの明確さの持続的なギャップが明らかになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 22:16:47 GMT)
AgentODRL: A Large Language Model-based Multi-agent System for ODRL Generation [4.6] AgentODRLはOrchestrator-Workersアーキテクチャに基づくマルチエージェントシステムである。
我々は、ODRLポリシー生成のためのジェネレータ、複雑なユースケースを分解するためのデコンポザ、ネストされた論理的関係を単純化するリライターを含む、特別なWorkersを紹介する。
検証器をベースとした構文戦略とLoRAモデルを用いた意味的リフレクション機構を組み込むことで,ODRLジェネレータを強化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 19:19:50 GMT)
On-Chip Levitated Neon Particle Arrays for Robust and Scalable Electron Qubits [4.6] eNe量子ビットは超伝導マイクロ波共振器上に堆積した固体ネオン膜の上に真空に閉じ込められる。
中心的な課題は、ネオン表面のバンプに電子が自発的に結合することである。
本稿では, 半導体チップ上に固体ネオン微粒子の配列を吊り下げ, 電子キャリアとして機能させる, オンチップ磁気浮上アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 22:24:33 GMT)
A Concatenated Dual Displacement Code for Continuous-Variable Quantum Error Correction [4.5] この研究は、フォールトトレラントな連続量子計算への実行可能な経路を確立する。
可変CVエラー修正アーキテクチャの設計に関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 13:24:40 GMT)
Evaluating LLMs in Open-Source Games [4.4] LLM(Large Language Models)プログラミング能力は、オープンソースゲームへの参加を可能にする。
プログラム戦略を予測・分類するために,オープンおよびクローズドウェイト LLM をリードする能力を評価する。
我々は,これらのプログラムにおけるメカニズムの適応を,繰り返しのオープンソースゲームに対して特徴付けるために,ペイオフ最大化,協調的,詐欺的戦略の出現を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 07:46:25 GMT)
Mind the data gap: Missingness Still Shapes Large Language Model Prognoses [4.3] 欠落の有益性に関する文献が多数報告されているが、その大規模言語モデルの性能への影響は研究されていない。
欠落パターンがゼロショット予測性能に著しく影響を及ぼすことを示す。
より透明な会計と体系的な評価の必要性が下流性能に与える影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 13:24:07 GMT)
IndicParam: Benchmark to evaluate LLMs on low-resource Indic Languages [4.2] IndicParamは、11のIndic言語をカバーする13,000以上の多重選択質問の人為的なベンチマークである。
我々は、プロプライエタリおよびオープンウェイトの両方で19個のLCMを評価し、最高性能のGPT-5でさえ平均精度は45.0%であることを示した。
IndicParamは、言語間転送の制限に関する洞察を提供し、Indic言語のための挑戦的なベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:49:50 GMT)
Stochastic Dominance Constrained Optimization with S-shaped Utilities: Poor-Performance-Region Algorithm and Neural Network [4.1] 本研究では,S字型・非凹型ユーティリティの1次・2次支配制約下での選択問題について検討する。
重要な財政的な見識として、意思決定者は、未制約の最適戦略を実行しながら、悪いパフォーマンスシナリオに関するSD制約に従うべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 03:41:35 GMT)
Developing Fairness-Aware Task Decomposition to Improve Equity in Post-Spinal Fusion Complication Prediction [3.9] 術後合併症予測のための公平性を考慮したマルチタスク学習フレームワークを提案する。
FAIR-MTLはデータ駆動型サブグループ推論機構を採用している。
AUCは0.86であり、75%の精度でシングルタスクベースラインを上回り、バイアスを大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 19:06:07 GMT)
Time-Series at the Edge: Tiny Separable CNNs for Wearable Gait Detection and Optimal Sensor Placement [3.8] 我々は,3軸加速度の短い窓から発生するパーキンソン病(PD)の歩行検出のためのデバイス上での時系列解析について検討した。
1つの文献ベースライン(分離可能な畳み込み)と2つのウルトラライトモデル(純粋に分離可能なもの)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:52:41 GMT)
RECTor: Robust and Efficient Correlation Attack on Tor [3.6] RECTorは、現実的な条件下でのトラフィック相関のための機械学習ベースのフレームワークである。
高雑音条件下では最大60%高い真の正の速度を達成し、トレーニングと推論時間を50%以上短縮する。
これらの結果は、Torの匿名モデルの重大な脆弱性を明らかにし、モデル認識防御の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 10:25:38 GMT)
Lost without translation -- Can transformer (language models) understand mood states? [3.6] 方法:11言語にまたがる4つの気分状態について247のユニークなフレーズを収集した。
適応ランダム指数, 正規化相互情報, 均一性, 完全性に基づく総合スコアを用いて, 評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 01:55:11 GMT)
Efficient Matroid Bandit Linear Optimization Leveraging Unimodality [3.6] 本稿では,その基礎となる一方向構造を利用して,マトロイド半帯域問題に新たな光を当てる。
様々なマトロイドベンチマーク実験(すなわち、最先端のアプローチと比較して後悔の損失はない)では、最先端のアプローチと比べて後悔の損失は見られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 19:41:13 GMT)
UniDiff: Parameter-Efficient Adaptation of Diffusion Models for Land Cover Classification with Multi-Modal Remotely Sensed Imagery and Sparse Annotations [3.6] 本稿では,1つのイメージネット予測拡散モデルを用いて,対象領域データのみを用いて複数の知覚モダリティに適応するパラメータ効率のフレームワークを提案する。
UniDiffは、FiLMベースのタイムステップ・モダリティ条件付け、パラメータの約5%のパラメータ効率適応、および擬似RGBアンカーを組み合わせることで、事前訓練された表現を保存し、破滅的な忘れを防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 00:57:53 GMT)
Harnessing Data Spaces to Build Intelligent Smart City Infrastructures Across the Cloud-Edge Continuum [3.1] スマートシティは、都市サービスの効率性、持続可能性、レジリエンスを高めるために、データ中心のアーキテクチャをますます採用している。
データ中心アーキテクチャは、都市サービスの効率性、持続可能性、レジリエンスを高めるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 19:27:01 GMT)
CourseTimeQA: A Lecture-Video Benchmark and a Latency-Constrained Cross-Modal Fusion Method for Timestamped QA [3.1] 自然言語クエリが与えられたら、システムは関連するタイムスタンプのセグメントを検索し、接地された回答を合成する。
本稿では,CourseTimeQA (52.3 h, 902 querys across six courses) と,軽量で遅延に制約のあるクロスモーダルレトリバー (CrossFusion-RAG) を提案する。
CourseTimeQAでは、CrossFusion-RAGがnDCG@10を0.10、MRRを0.08、強力なBLIP-2レトリバーを0.55s、一方のA100上では1.55sのエンドツーエンドレイテンシを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 07:06:51 GMT)
Stable Voting and the Splitting of Cycles [2.7] 我々は、単純安定投票の予想を証明し、6つ以上の代替案に対して反論する。
この証明と反例に基づくSATの符号化は、SCやSSVよりもはるかに遠い範囲で適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 20:13:27 GMT)
Local distinguishability of five orthogonal product states on bipartite and tripartite quantum systems [2.7] 量子状態の局所的な識別性は、量子資源の消費を効果的に減らし、量子プロトコルの経済的コストを低減させる。
両部量子系および三部量子系上での5つのOPSの局所微分可能性の特性を与える。
我々の研究は量子非局所性の研究結果を豊かにし、5つのOPSの局所的な識別可能性を明確に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 13:33:44 GMT)
InvarDiff: Cross-Scale Invariance Caching for Accelerated Diffusion Models [2.7] InvarDiffは、時間ステップスケールと層スケールの相対時間的不変性を利用する、トレーニング不要な加速度法である。
実験によると、InvarDiffは標準品質の指標に最小限の影響を伴って、エンドツーエンドのスピードアップで2～3ドルを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 02:34:23 GMT)
RecruitView: A Multimodal Dataset for Predicting Personality and Interview Performance for Human Resources Applications [2.6] RecruitViewは、300人以上の被験者と27,000人のペアワイド比較判定者による、2,011の自然主義的ビデオインタビュークリップのデータセットである。
このデータを活用するために,マニフォールド融合を用いたクロスモーダル回帰を提案する。
CRMFが選択したベースラインを大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 11:33:30 GMT)
Band inversion transition in HgTe nanowire grown along the [001] direction [2.6] 摂動理論を用いて[001]結晶方向に成長した円筒状HgTeナノワイヤの低エネルギー有効ハミルトニアンを構築する。
バルク反転非対称性は、低エネルギーのハミルトニアン、すなわち[001]配向円筒ナノワイヤの$E_1$、$H_1$、$H_2$サブバンドにスピン分割がないことに寄与しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:52:24 GMT)
Learning What Helps: Task-Aligned Context Selection for Vision Tasks [2.4] タスク指向コンテキスト選択(TACS)は,タスク性能を真に向上するペア化された例を選択することを学習するフレームワークである。
詳細な認識、医用画像分類、医用画像のセグメンテーションを含む18のデータセットにおいて、TACSは相似性に基づく検索を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 13:47:35 GMT)
Sample-Efficient Expert Query Control in Active Imitation Learning via Conformal Prediction [2.3] アクティブ・イミテーション・ラーニング(CRSAIL)のためのコンフォーマライズ・リジェクション・サンプリングについて述べる。
CRSAILは、K$-thのエキスパートステートとの距離によって、状態の新規性を評価する。
これにより、エキスパートクエリの総数は、DAggerに対して96%、以前のAILメソッドよりも最大65%削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 11:58:21 GMT)
No-Regret Gaussian Process Optimization of Time-Varying Functions [1.9] 本稿では,RKHSの基準を定めている頻繁な設定における時間変化報酬を最適化する新しい手法を提案する。
厳密な帯域設定では、0-regretは一般には達成できないので、我々は、以前に観測された点について追加のクエリを許容する後者を緩和する。
スパース推論とUIが後悔に与える影響をベースとしたオンラインアルゴリズム textbfW-SparQ-GP-UCB を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 15:22:30 GMT)
HeartFormer: Semantic-Aware Dual-Structure Transformers for 3D Four-Chamber Cardiac Point Cloud Reconstruction [1.9] 三次元四面体心再構築のための点雲表現に基づく最初の幾何学的深層学習フレームワークを提案する。
HeartFormerは堅牢で正確で汎用的なパフォーマンスを実現し、常に最先端(SOTA)メソッドを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 01:03:00 GMT)
Adaptive prediction theory combining offline and online learning [1.9] 本稿では,オフラインとオンラインのアルゴリズムを組み合わせた2段階学習フレームワークの予測性能に関する理論的研究を開始する。
オフライン学習フェーズでは、近似非線形最小二乗推定のための一般化誤差の上限を確立する。
オンライン適応フェーズでは、オフライン学習モデルに基づいて、現実のターゲットシステムにおける不確実なパラメータドリフトの可能性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 06:13:47 GMT)
Rethinking Lung Cancer Screening: AI Nodule Detection and Diagnosis Outperforms Radiologists, Leading Models, and Standards Beyond Size and Growth [1.9] 低用量CTで結節レベルでの診断と悪性度診断を直接行うことにより,肺がん検診を再定義するAIシステムを提案する。
25,709個のノジュールと69,449個の注釈付きノジュールをスキャンし、評価し、このシステムは放射線科医、Lung-RADS、そして主要なAIモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 02:17:32 GMT)
An Interpretable Operator-Learning Model for Electric Field Profile Reconstruction in Discharges Based on the EFISH Method [1.8] 本研究では,性能が著しく向上した新しい機械学習モデルを提案する。
Decoder-DeepONet (DDON) と呼ばれるその主な強みは関数間マッピングの学習である。
ほぼ全てのケースにおいて、DDONモデルはより優れた一般化可能性、高い予測精度、より広い適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 07:05:07 GMT)
Trification: A Comprehensive Tree-based Strategy Planner and Structural Verification for Fact-Checking [1.5] 本稿では,Trificationと呼ばれる新しいファクトチェックフレームワークを提案する。
クレームの完全なカバレッジを保証するために、包括的な検証アクションセットを生成することから始まります。
その後、アクション間の論理的相互作用をモデル化するために、これらのアクションを依存性グラフに構造化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 01:12:24 GMT)
DQ4FairIM: Fairness-aware Influence Maximization using Deep Reinforcement Learning [1.3] 影響最大化(IM)問題は、ソーシャルネットワークにおける影響の広がりを最大化するために、所定の予算内でシードノードのセットを選択することを目的としている。
本稿では,すべてのコミュニティにおける公平な影響を確実にする,強化学習(Reinforcement Learning, RL)を用いた公正なIM手法を提案する。
我々は,合成ベンチマークと実世界のネットワークを用いて,本手法をフェアネスに依存しない,フェアネスを意識したベースラインと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:31:20 GMT)
Privacy-Preserving Generative Modeling and Clinical Validation of Longitudinal Health Records for Chronic Disease [1.3] 我々は,現在最先端の時系列生成モデルを強化し,定量的なプライバシ保護を取り入れつつ,経時的臨床データをよりよく処理する。
我々の非プライベートモデル(Augmented TimeGAN)は、いくつかのデータセットにおける統計メトリクスのトランスフォーマーおよびフローベースモデルよりも優れています。
我々のプライベートモデル(DP-TimeGAN)は、CKDデータセットにおける平均信頼度0.778を維持し、プライバシユーティリティフロンティアにおける既存の最先端モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 10:16:14 GMT)
A Graph Neural Network Approach for Localized and High-Resolution Temperature Forecasting [1.3] 熱波は最も致命的な気象災害の一つである。
現在の数値気象予測モデルは、しばしばマイクロスケールの極端を捉えない。
局所化高分解能温度予測のためのグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:31:51 GMT)
Blockchain-based vs. SQL Database Systems for Digital Twin Evidence Management: A Comparative Forensic Analysis [1.3] 本稿では、ブロックチェーンベースのデータベースシステムと、法医学的な調査におけるデジタルツインエビデンスを管理する従来のデータベースシステムの比較分析を行う。
私たちの調査によると、ブロックチェーンはデータの整合性と不変性を向上しますが、従来のデータベースはパフォーマンスの一貫性を向上します。
この研究は、メタバース時代の新興技術のための堅牢なデジタル法医学方法論の開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 21:52:48 GMT)
Pushing the Boundaries of Interpretability: Incremental Enhancements to the Explainable Boosting Machine [1.2] 本稿では,最新のガラス箱モデルである Explainable Boosting Machine (EBM) を改良し,高精度かつ完全な透明性を実現することを目的とする。
この研究は、堅牢で公平で透明な機械学習システムを開発するための重要なステップとして位置づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 15:46:13 GMT)
Superpixel Attack: Enhancing Black-box Adversarial Attack with Image-driven Division Areas [1.1] 敵対的攻撃は、誤分類につながる可能性のある小さな摂動を特定するために使用される。
ブラックボックス攻撃に対する有望なアプローチは、特定の画像領域を抽出し、それに追加される摂動を変更する過程を繰り返すことである。
そこで本研究では,色分散とコンパクトさのバランスの良いスーパーピクセルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:28:52 GMT)
Pruning Graphs by Adversarial Robustness Evaluation to Strengthen GNN Defenses [1.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データ学習の主流パラダイムとして浮上している。
本研究では, グラフの有害成分を明確に識別し, 除去するために, 対向的ロバストネス評価を利用するプルーニングフレームワークを提案する。
頑健性スコアをガイダンスとして使用することにより,モデルの信頼性を低下させる可能性が最も高いエッジを選択的にプーンし,よりクリーンでレジリエントなグラフ表現が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 20:15:54 GMT)
Rep3Net: An Approach Exploiting Multimodal Representation for Molecular Bioactivity Prediction [0.8] 初期の薬物発見では、標的タンパク質に対する分子の生物活性予測が重要な役割を果たす。
本稿では,Rep3Netを提案する。Rep3Netは,記述子データだけでなく,空間情報や関係情報も含む統合型ディープラーニングアーキテクチャである。
本モデルにより,ポリ[ADP-リボース]ポリメラーゼ1データセット上での生物活性予測が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 15:39:48 GMT)
GCMCG: A Clustering-Aware Graph Attention and Expert Fusion Network for Multi-Paradigm, Multi-task, and Cross-Subject EEG Decoding [0.8] 運動画像(MI)脳波(EEG)信号に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、人間と機械の相互作用の直接的な経路を提供する。
本稿では,MI-ME EEGデコーディングのための新しい統合フレームワークであるGraph-guided Clustering Mixture-of-Experts CNNGRUGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:05:33 GMT)
Automatic Pith Detection in Tree Cross-Section Images Using Deep Learning [0.8] 林業や木質解析には, 木断面の管路検出が不可欠であるが, 依然として手作業であり, エラーが発生しやすい課題である。
本研究では、プロセスの効率的な自動化のために、YOLOv9、U-Net、Swin Transformer、DeepLabV3、Mask R-CNNといったディープラーニングモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 20:43:04 GMT)
Precise computation of universal corner entanglement entropy at 2+1 dimension: From Ising to Gaussian quantum critical points [0.7] 2+1)d量子多体系の絡み合いエントロピー(EE)は依然として大きな課題である。
広角EEを高精度かつ効率的に計算するための,イットバブルベースプロジェクタ量子モンテカルロ (QMC) アルゴリズムを開発した。
結果は、正確に解ける極限の普遍値と (2+1)d における強い相関関係の値との長い関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:16:13 GMT)
DLRREC: Denoising Latent Representations via Multi-Modal Knowledge Fusion in Deep Recommender Systems [0.7] 大規模言語モデル(LLM)はリッチで高次元でノイズの多いマルチモーダルな特徴を生成する。
これらの機能を静的入力として扱うことで、コアレコメンデーションタスクから切り離すことができる。
我々は,多モーダルかつ協調的な知識を深く融合させ,表現を認知させるという,重要な洞察に基づいて構築された新しいフレームワークを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:57:42 GMT)
Explainable Multi-Modal Deep Learning for Automatic Detection of Lung Diseases from Respiratory Audio Signals [0.5] 本研究では,呼吸音信号を用いた自動肺不全検出のためのマルチモーダル深層学習フレームワークを提案する。
このフレームワークにはGrad-CAM、Integrated Gradients、SHAPが含まれており、解釈可能なスペクトル、時間、特徴レベルの説明を生成する。
この結果は、遠隔医療、ポイント・オブ・ケアの診断、および実際の呼吸スクリーニングに対するフレームワークの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 17:15:58 GMT)
Assertion-Conditioned Compliance: A Provenance-Aware Vulnerability in Multi-Turn Tool-Calling Agents [0.5] マルチターンツールコール LLM は、現代のAIアシスタントにおいて重要な機能として現れている。
多くの安全上重要な産業では、マルチターンパイプラインの実装は依然として困難である。
マルチターンの会話レベルの堅牢性には、まだ可視性がない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:44:37 GMT)
Melody or Machine: Detecting Synthetic Music with Dual-Stream Contrastive Learning [0.4] Melody or Machineは、13万曲以上の大規模なベンチマークだ。
CLAMは、新しいデュアルストリーム検出アーキテクチャである。
挑戦的なMoMベンチマークでは、F1スコアが0.925に達しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 20:25:20 GMT)
Progressive Code Integration for Abstractive Bug Report Summarization [0.3] 本稿では,抽象バグレポート要約のためのプログレッシブコード統合フレームワークを提案する。
このアプローチでは、長いコードスニペットをテキストコンテンツと一緒にインクリメンタルに組み込んでいます。
我々のパイプラインは抽出ベースラインを7.5%-58.2%向上させ、最先端の抽象手法に匹敵する性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:35:36 GMT)
Scaling Down to Scale Up: Towards Operationally-Efficient and Deployable Clinical Models via Cross-Modal Low-Rank Adaptation for Medical Vision-Language Models [0.3] 視覚言語による事前訓練によってトレーニングされた基礎モデルは、多様な画像領域にまたがる強力なゼロショット機能を示している。
MedCT-VLM(MedCT-VLM: Medical CT Vision-Language Model)を紹介する。
胸部疾患18例のゼロショット分類について検討し,CT埋め込みと未確認のテキストプロンプトを,タスク固有の訓練を伴わない推論で一致させなければならないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 19:03:25 GMT)
Deep Learning-Based Multiclass Classification of Oral Lesions with Stratified Augmentation [0.3] 本研究は, 深層学習を用いて16種類の口腔病変に対する多クラス分類器を構築することを目的としている。
実験結果は、83.33パーセントの精度、89.12パーセントの精度、77.31パーセントのリコールを達成し、提案されたモデルの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 14:26:42 GMT)
Layer Probing Improves Kinase Functional Prediction with Protein Language Models [0.2] 中間から後期のトランス層(20-33層)が最終層を32%上回っていることを示す。
基本層選択はキナーゼ機能の予測を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:06:11 GMT)
Exploring Health Misinformation Detection with Multi-Agent Debate [0.1] 健康情報検出のための2段階の枠組みを提案する。
第1段階では,検索した記事を独立に評価するために,大規模言語モデル (LLM) を用いる。
このスコアが、事前定義された閾値以下のコンセンサスフォールが不十分であることを示すと、システムは第2段階に進む。
複数のエージェントが構造化された議論を行い、矛盾する証拠を合成し、明確な正当性を持つ十分な評決を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 12:39:30 GMT)
RL-Struct: A Lightweight Reinforcement Learning Framework for Reliable Structured Output in LLMs [0.1] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の生成と推論において顕著な能力を示した。
自動化されたソフトウェアエコシステムへの統合は、しばしば"構造ギャップ"によって妨げられます。
このギャップを埋めるための軽量で効率的な強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 04:47:14 GMT)
Resonant states and nuclear dynamics in solid-state systems: the case of silicon-hydrogen bond dissociation [0.0] 高エネルギーキャリアの存在下でのボンド破壊は、物理学や化学における多くの重要な現象の中心である。
解離過程の包括的理論的枠組みを導入し,非断熱的アプローチの必要性を強調した。
シリコン-水素結合溶解は, 熱キャリア劣化の第一過程である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 21:11:25 GMT)
When Features Beat Noise: A Feature Selection Technique Through Noise-Based Hypothesis Testing [0.0] 機能選択は、機械学習と人工知能において、いまだに困難な課題である。
一般的なアプローチは、複数のランダムノイズ特徴を導入し、最強ノイズ特徴より上位の全ての予測器を保持する。
本稿では,これらの制約に対処する特徴選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 20:18:54 GMT)
The Information Theory of Similarity [0.0] 我々は目撃者に基づく類似性システム(REWA)とシャノンの情報理論の正確な数学的等価性を確立する。
この統合により、50年間の類似性探索研究が、関係データのための情報理論を暗黙的に開発したことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:12:45 GMT)
Terrain Sensing with Smartphone Structured Light: 2D Dynamic Time Warping for Grid Pattern Matching [0.0] スマートフォンベースの構造化光システムは、グリッドパターンを地面に投影し、単一のハンドヘルドデバイスから局所的な地形の凹凸を再構築する。
本稿では,グローバルグリッドの整合性制約の下で列ワイドアライメントを行うトポロジ制約2次元動的時間ゆらぎ (2D-DTW) アルゴリズムを提案する。
2D-DTWの定式化は、地形センサだけでなく、画像処理シナリオにおける構造化グリッドパターンのマッチングのための汎用ツールとしても利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 15:09:55 GMT)
Statistical NLP for Optimization of Clinical Trial Success Prediction in Pharmaceutical R&D [0.0] 本研究は、神経科学分野における臨床試験における技術的および規制的成功(pTRS)の確率を推定するために設計されたNLP対応確率的分類器の開発と評価について述べる。
このモデルは1976-2024年に101,145回の臨床試験を完了した振り返りデータセットでテストされ、全体的なROC-AUCは0.64である。
BioBERTベースのモデルでは、全体的なROC-AUCは0.74で、Brier Scoreは0.185で、その予測は業界ベンチマークより平均して40%少ない2乗誤差であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:40:42 GMT)
Speculating on the Role of Media Architecture in Post-disaster Rebuilding and Recovery: Insights from Architects and Interaction Designers [0.0] 2023年2月6日のカラマンマラ地震はトルコのアンタクヤの地震後の恒久的住宅に対する住民の期待に影響を与えた。
分析の結果,将来のメディア・アーキテクチャーがポストディザスター・ハウジングをどのようにサポートするかについての3つの重要な側面が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:04:40 GMT)
Significant Other AI: Identity, Memory, and Emotional Regulation as Long-Term Relational Intelligence [0.0] この原稿は、リレーショナルAIの新しいドメインとして、意味のある他の人工知能(SO-AI)を紹介している。
心理学的・社会学的理論を合成してSO関数を定義し、SO-AIの要件を導出する。
人為的インタフェース,関係認知層,ガバナンス層からなる概念的アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 09:52:59 GMT)
Scalable and Interpretable Scientific Discovery via Sparse Variational Gaussian Process Kolmogorov-Arnold Networks (SVGP KAN) [0.0] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)はMulti-Layer Perceptron (MLP)に代わる有望な代替手段を提供する
カンは確率的な出力を欠き、不確実な定量化を必要とするアプリケーションにおける実用性を制限している。
本稿では,Sparse Variational GP-KANについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 00:48:55 GMT)
Restricted Block Permutation for Two-Sample Testing [0.0] ブロック選択された代表者間の1つのクロススワップに置換を制限する2サンプルテストのための構造的置換方式について検討する。
その結果,ブロック制限のワンスワップ置換は,古典的完全置換試験よりも厳格に高い出力が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 23:43:15 GMT)
Recovering Origin Destination Flows from Bus CCTV: Early Results from Nairobi and Kigali [0.0] サハラ以南のアフリカ(SSA)の公共交通機関は、既存の自動システムが信頼できる乗客フローデータを取得できない過密な状況で運行されることが多い。
本稿では、YOLOv12検出、BotSORT追跡、OSNet埋め込み、OCRベースのタイムスタンプ、およびテレマティクスに基づく停止分類を組み合わせたベースラインパイプラインについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 10:03:17 GMT)
Quantum Sensing via Large Spin-Clusters in Solid-State NMR: Optimal coherence order for practical sensing [0.0] 本研究は, 原子核スピンの大規模クラスターの生成, 操作, 検出により, 量子センシングに多量子固体NMRを用いることを実証する。
このようなクラスターは、数ナノ秒単位の周波数制御場においてパルス幅ジッタを感度よく検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 14:02:08 GMT)
Quantum Machine Learning for Secondary Frequency Control [0.0] 本稿では, ディーゼル発電機における実時間二次周波数制御に純変分量子回路(VQC)を用いる新しい手法を提案する。
提案したVQCは、実行中に独立して動作し、古典量子データ交換のレイテンシを除去する。
VQCは、十分な量子測定ショットで高い予測精度(90%以上)を達成し、様々なテストイベントにわたってうまく一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 15:03:52 GMT)
Prism: A Minimal Compositional Metalanguage for Specifying Agent Behavior [0.0] Prismは、ツールを使用するソフトウェアエージェントの振る舞いを特定するための合成メタグラムである。
アドホックなコントロール構造を導入するのではなく、Prismは固定コアコンテキストであるCore1を中心に構築されている。
言語学的観点からは、プリムは再利用可能な文法的なコアとドメイン固有の語彙の明確な分離を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 19:52:21 GMT)
Physical Probability in the Everett Interpretation and Bell Inequalities [0.0] 私はベル原理を忠実にモデル化した局所因果性LOCの概念を定義します。
私はLOCと一致していることを示します。
エヴァレット解釈の確率は、ある距離での行動は含まないが、ベルの不等式が観測されたことは、多くの世界の強力な証拠である、と結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:07:30 GMT)
Parallel Multi-Circuit Quantum Feature Fusion in Hybrid Quantum-Classical Convolutional Neural Networks for Breast Tumor Classification [0.0] 本稿では、BreastMNISTデータセットのバイナリ分類のために設計されたハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)アーキテクチャを提案する。
この結果から, ハイブリッドQCNNアーキテクチャは, 絡み合いと量子的特徴融合を利用して, 医用画像分類タスクを強化することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 17:47:14 GMT)
Out-of-time correlation functions in single-body systems [0.0] 時間外順序相関器(OTOC)は一般に、量子情報がスクランブルされる速度を定量化するために用いられる。
近年の研究では、障壁を越えるトンネル統計に支配的な非局在構造であるインスタントンは、OTOCの成長速度を低下させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 12:46:57 GMT)
On the Holographic Geometry of Deterministic Computation [0.0] チューリングマシンの標準的なシミュレーションは、実行時間$t$と時間$t$で格納しなければならない情報の量との間の線形関係を示唆している。
固定有限アルファベット上の決定論的マルチテープチューリングマシンでは、この明らかな線形依存は本質的ではない。
任意の長さ$t$のランは、アルジェブラリックエンジンとともに簡潔な木に対するハイト圧縮定理を介して、空間$O(sqrtt)$でシミュレートできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 19:47:22 GMT)
On the EPR paradox in systems with finite number of levels [0.0] 有限レベルの複合系に対するEPRパラドックスを再検討する。
この分析は、測定と条件付き確率の関連性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 14:09:12 GMT)
Neuroscience-Inspired Memory Replay for Continual Learning: A Comparative Study of Predictive Coding and Backpropagation-Based Strategies [0.0] 本稿では,予測符号化の原理を活かした生成的リプレイのための新しいフレームワークを提案する。
実験結果から,予測符号化によるリプレイは保持性能に優れることが示された。
提案フレームワークは,生物記憶プロセスと人工学習システムとの関係について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 20:20:52 GMT)
Multi-Mode Quantum Memories for High-Throughput Satellite Entanglement Distribution [0.0] 我々は、原子周波数コム(AFC)プロトコルに基づく低地球軌道(LEO)リピータのための非低温空間対応マルチモード量子メモリ(MMQM)を提案する。
コントリビューションは、(i)非低温で空間対応のマルチモードメモリ、(ii)システム解析結合モードカウント、保存時間、および軌道幾何学を達成可能な速度で実現し、(iii)短期的な実装ロードマップである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 02:31:04 GMT)
IslandRun: Privacy-Aware Multi-Objective Orchestration for Distributed AI Inference [0.0] 単一の計算リソースが同時にパフォーマンスを最大化し、プライバシを保持し、コストを最小化し、信頼を維持することはない。
計算資源を自律的な「島」として扱う多目的オーケストレーションシステム「アイランドラン」について紹介する。
これにより、不均一なパーソナルコンピューティングエコシステム間での、プライバシを意識した分散推論オーケストレーションのための、新たなパラダイムが確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:52:27 GMT)
Introducing AI-Driven IoT Energy Management Framework [0.0] IoTシステムの基盤を確立するための総合的なフレームワークの提案は、コンテキストによる意思決定に重点を置いている。
正確性と相互接続性を持ったIoTシステムのための構造化プロセスは、消費電力の削減とグリッド安定性のサポートをサポートする。
また、Power Consumption Time Seriesデータを用いて、フレームワークの直接的な応用を示す性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:28:26 GMT)
Integrating Skeleton Based Representations for Robust Yoga Pose Classification Using Deep Learning Models [0.0] 既存のデータセットの制限に対処する、キュレートされたデータセット「Yoga-16」を導入する。
3つの入力モダリティ(直接画像,MediaPipe Poseスケルトン画像,YOLOv8 Poseスケルトン画像)を用いて3つのディープラーニングアーキテクチャ(VGG16, ResNet50, Xception)を体系的に評価した。
実験により、骨格ベースの表現は生画像入力より優れており、VGG16とMediaPipe Poseの骨格入力で96.09%の精度で達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:00:33 GMT)
Image Generation as a Visual Planner for Robotic Manipulation [0.0] リアルなロボット操作ビデオを生成することは、エンボディエージェントの知覚、計画、行動を統合するための重要なステップである。
本稿では,(1)言語命令と第1フレームを使用するテキスト条件生成と,(2)2次元トラジェクトリオーバーレイと同一初期フレームを使用するトラジェクトリ条件生成とを含む2部構成のフレームワークを提案する。
以上の結果から,予め訓練した画像生成装置は,移動可能な時間的先行を符号化し,最小限の監督下でビデオライクなロボットプランナーとして機能する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 15:54:16 GMT)
Hybridization of pulse and continuous-wave based optical quantum computation [0.0] 本稿では、連続可変計測に基づく光量子計算のためのパルス・連続波(CW)ハイブリッドアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャでは、フォールトトレランスと量子コンピューティングの普遍性に必要な入力および非ガウス量子状態がパルス光によって生成される。
連続可変クラスタ状態やホモダイン測定システムを含む量子プロセッサは、CW光で操作される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 16:27:54 GMT)
Hierarchical Decentralized Multi-Agent Coordination with Privacy-Preserving Knowledge Sharing: Extending AgentNet for Scalable Autonomous Systems [0.0] 本稿では,エージェントネットをマルチレベルエージェント組織に拡張した階層型分散フレームワークを提案する。
AgentNet++は、オリジナルのAgentNetの創発的なインテリジェンス特性を保持しながら、1000以上のエージェントに効果的にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 20:07:20 GMT)
Graphing the Truth: Structured Visualizations for Automated Hallucination Detection in LLMs [0.0] 本稿では,プロプライエタリな知識とモデル生成コンテンツをインタラクティブな視覚的知識グラフにまとめるフレームワークを提案する。
ユーザは不整合を診断し、弱い推論チェーンを特定し、修正フィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 23:09:15 GMT)
Gradient Inversion in Federated Reinforcement Learning [0.0] フェデレート強化学習(FRL)は、勾配共有を通じてローカルデータのプライバシを保護しながら、最適なポリシの分散学習を可能にする。
正規化グラディエント・インバージョン・アタック(RGIA)と呼ばれる新たな攻撃手法を提案する。
RGIAは、状態、報酬、遷移ダイナミクスの事前知識に基づく正規化を最適化プロセス中に実施し、再構成されたデータが真の遷移分布に近づき続けることを保証する。
制御タスクと自律運転タスクに関する大規模な実験は、RGIAが効率的に再構成されたデータ遷移分布を制約し、ローカルなプライベートデータの再構築に成功したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 03:54:42 GMT)
Geometric Parameterization of Kraus Operators with Applications to Quasi Inverse Channels for Multi Qubit Systems [0.0] この研究は、クラウス表現における量子チャネルの微分可能な幾何パラメータ化を示す。
機械学習に基づくアルゴリズムは量子チャネルの準逆探索に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 18:08:20 GMT)
Geometric Calibration and Neutral Zones for Uncertainty-Aware Multi-Class Classification [0.0] この研究は情報幾何学と統計的学習を橋渡しし、厳密な検証を必要とするアプリケーションにおいて不確実性を認識した分類の正式な保証を提供する。
アデノ関連ウイルスの分類に関する実証的な検証は、2段階のフレームワークが72.5%のエラーをキャプチャし、34.5%のサンプルを遅延させ、自動決定エラー率を16.8%から6.9%に下げていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 07:32:26 GMT)
From Oracle Choice to Oracle Lock-In: An Exploratory Study on Blockchain Oracles Supplier Selection [0.0] オラクル技術と内部経済学 クライアント側のオラクル選択のドライバーは ほとんど未調査のままです
本研究は,データ要求機構のアウトソースあるいは内部化を決定する際に,先導的なWeb3プロトコルからの洞察を収集し,託宣選択の根拠と選好を明らかにすることによって,このギャップを埋めるものである。
収集されたデータは、DeFiの時価総額の55%以上をカバーし、プロトコルのエグゼクティブ、取締役会メンバー、またはデリゲートによって独占的に取得される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 10:28:57 GMT)
Four-body interactions in Kerr parametric oscillator circuits [0.0] 我々は,Kerrパラメトリック発振器(KPOs)の4体インタラクションを用いた新しい単位回路を提案する。
これらのユニット回路は、線形カプラを用いた4体相互作用を可能にする。
ポンプ周波数の選択は,4体の相互作用を可能にするだけでなく,他の不要な相互作用の影響を解消するためにも重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 11:19:53 GMT)
Financial Text Classification Based On rLoRA Finetuning On Qwen3-8B model [0.0] 最先端モデルQwen3-8Bは、強い命令追従と多言語機能を示す。
推論ベースのベンチマークで、特に効率的な微調整と高性能に最適化されている。
命令ベースの微調整とメモリ効率の最適化手法の相乗効果は、Qwen3-8Bがリアルタイム金融NLPアプリケーションにスケーラブルで経済的な選択肢となる可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 21:04:13 GMT)
Extended Abstract: Synthesizable Low-overhead Circuit-level Countermeasures and Pro-Active Detection Techniques for Power and EM SCA [0.0] この論文は、低オーバーヘッドの汎用回路レベルと、電力とEM SCAに対する合成可能な対策に焦点を当てている。
既存の対策(提案を含む)は、依然として比較的高いオーバーヘッドを持ち、エネルギー制約のIoTデバイスでの使用を妨げている。
第1回シリコン認証セイバーを導入することで標準化に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 21:12:22 GMT)
Exploring Student Interactions with AI-Powered Learning Tools: A Qualitative Study Connecting Interaction Patterns to Educational Learning Theories [0.0] この研究は、ChatGPT、Grammarly、Khan Academyといったツールへの学生の関わり方に焦点を当てている。
行動主義,認知主義,構成主義,人文主義といった学習手法と比較した。
我々の研究結果は、AIツールがいかに有用であると感じているかは、その機能だけでなく、学生がそれと個人的にどう結びつくかについても示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 15:27:37 GMT)
Doppler-Enhanced Deep Learning: Improving Thyroid Nodule Segmentation with YOLOv5 Instance Segmentation [0.0] 本研究は, 超音波画像上でのYOLOv5アルゴリズムを用いた甲状腺結節の例分割に焦点を当てた。
YOLOv5-Largeアルゴリズムは、ドップラー画像を含むデータセット上で、ダイススコア91%、mAP0.87で最高性能を達成した。
YOLOv5-Smallモデルは、ドップラー画像が除外されたときに79%のダイススコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 21:24:36 GMT)
Dispersion Outperforms Absorption: EIT-Enhanced Atomic Localization and Gradient Sensing with Super-Gaussian Beams [0.0] EITは、幅広い超ガウスビームプロファイルにおいて、従来の吸収検出よりも一貫して優れている。
その結果、EITは精度の高い原子勾配検出とサブ波長の局所化のアプローチとして根本的に優れていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 11:59:24 GMT)
Developing a Comprehensive Framework for Sentiment Analysis in Turkish [0.0] この論文は、2020年7月時点でトルコの感情分析に関する最も詳細に総合的な研究であると考えられる。
我々は、トルコを中心に多くの側面を考慮に入れた感情分析のための包括的枠組みを開発した。
トルコ語と英語の両方の感情、構文、意味、語彙的特徴を利用する新しい単語埋め込みを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 15:14:57 GMT)
Comparative Analysis of 47 Context-Based Question Answer Models Across 8 Diverse Datasets [0.0] コンテキストベースの質問応答(CBQA)モデルは、文脈情報を考慮してより正確で関連する回答を提供する。
我々はHugging Faceの47のCBQAモデルのパフォーマンスを8つの異なるデータセットでベンチマークした。
最高のパフォーマンスモデルはahotrod/electra_large_discriminator_squad2_512で、すべてのデータセットで43%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 05:31:45 GMT)
Challenges of Heterogeneity in Big Data: A Comparative Study of Classification in Large-Scale Structured and Unstructured Domains [0.0] 本研究では、構造化(Epsilon)と非構造化(Rest-Mex, IMDB)ドメイン間の分類戦略を比較することにより、ビッグデータにおける不均一性(可変性)の影響を分析する。
高次元空間では、線形モデル(SVM、ロジスティック回帰)は深い勾配ブースティングよりも優れています。
この作業は、自然とインフラの制約に基づいた最適化されたデータ選択のための統一されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 03:41:17 GMT)
An RKHS Perspective on Tree Ensembles [0.0] 我々はランダムフォレストとグラディエントブースティングを解析するための理論的枠組みを開発する。
我々は、ランダムフォレスト予測器が、ペナル化された経験的リスク関数のユニークな最小化器として特徴づけられることを示す。
このフレームワークの重要な特徴は、カーネルとRKHSの幾何学の両方がデータに依存しており、ツリーベースのアンサンブルの強い経験的性能に関する理論的説明を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:54:37 GMT)
ART: Adaptive Response Tuning Framework -- A Multi-Agent Tournament-Based Approach to LLM Response Optimization [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示した。
本稿では,トーナメント型ELOランキングとマルチエージェント推論を用いたART(Adaptive Response Tuning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 20:16:11 GMT)
A Taxonomy of Errors in English as she is spoke: Toward an AI-Based Method of Error Analysis for EFL Writing Instruction [0.0] 本研究では,英語における誤りの特定,分類,訂正を目的としたAI支援誤り解析システムの開発について述べる。
この体系は、Corder (1967)、Richards (1971)、James (1998) の言語理論に基づく詳細な分類法を採用している。
AIは様々なエラータイプを特定したが、コンテキスト理解の制限を示し、時には未コーディングエラーに遭遇した時に新しいエラーカテゴリを生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 29 Nov 2025 08:45:00 GMT)