From Code Foundation Models to Agents and Applications: A Practical Guide to Code Intelligence [150.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語記述を直接関数コードに変換することによって、自動ソフトウェア開発を変革した。
コードLLMに関する総合的な合成と実践的ガイド(一連の解析および探索実験)を提供する。
一般LLM(GPT-4, Claude, LLaMA)とコード特殊化LLM(StarCoder, Code LLaMA, DeepSeek-Coder, QwenCoder)のコード機能の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:38:23 GMT)
StreamGaze: Gaze-Guided Temporal Reasoning and Proactive Understanding in Streaming Videos [128.5] StreamGazeは、MLLMがストリーミングビデオにおける時間的および前向きな推論において、いかに効果的に視線を使用するかを評価する最初のベンチマークである。
我々は、エゴセントリックなビデオと生の視線軌跡を整列する視線ビデオQA生成パイプラインを開発した。
我々は、最先端のMLLMと人的パフォーマンスの相違をかなり観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:15:44 GMT)
Closing the Approximation Gap of Partial AUC Optimization: A Tale of Two Formulations [121.4] ROC曲線の下の領域(AUC)は、クラス不均衡と決定制約の両方を持つ実世界のシナリオにおける重要な評価指標である。
PAUC最適化の近似ギャップを埋めるために,2つの簡単なインスタンス単位のミニマックス修正を提案する。
得られたアルゴリズムは、サンプルサイズと典型的な一方方向と双方向のPAUCに対して$O(-2/3)$の収束率の線形パーイテレーション計算複雑性を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:52:33 GMT)
Quantum-Classical Separation in Bounded-Resource Tasks Arising from Measurement Contextuality [107.8] 量子テクスチュアリティは、古典的限界を超えた成功確率で特定のタスクを実行できることを示す。
本研究は,文脈性に基づくアルゴリズムを用いて量子プロセッサをベンチマークする方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:54:32 GMT)
TUNA: Taming Unified Visual Representations for Native Unified Multimodal Models [96.4] 統一マルチモーダルモデル(UMM)は,単一のフレームワーク内でのマルチモーダル理解と生成を共同で行うことを目的としている。
本稿では、VAEエンコーダを表現エンコーダでカスケードすることで、統一された連続的な視覚表現を構築するネイティブUMMであるTUNAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:51 GMT)
LEC: Linear Expectation Constraints for False-Discovery Control in Selective Prediction and Routing Systems [95.4] 大規模言語モデル(LLM)はしばしば信頼できない答えを生成するが、不確実性のある手法は誤った予測と完全に区別することができない。
我々は、この問題を、偽発見率(FDR)制御のレンズを通して解決し、全ての許容された予測のうち、エラーの割合が目標のリスクレベルを超えないことを保証する。
本稿では,線形期待制約を強制することで,選択予測を制約付き決定問題として再解釈するLECを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:27:09 GMT)
Lightweight Latent Reasoning for Narrative Tasks [89.9] 大規模言語モデル(LLM)は、思考の長い連鎖や「推論トレース」を生成することで複雑なタスクに取り組む
本稿では,LiteReasonを提案する。LiteReasonは,標準的なトークンサンプリングとインターリーブすることができ,強化学習と簡単に組み合わせることができる。
LiteReasonは軽量なReasoning Projectorモジュールを使用しており、モデル'スキップ'推論ステップに役立つ持続的な遅延トークンを生成するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 22:07:32 GMT)
M4-BLIP: Advancing Multi-Modal Media Manipulation Detection through Face-Enhanced Local Analysis [87.4] マルチモーダルメディア操作は、情報発信の信頼性と整合性に影響を与える重要な社会的脅威として現れてきた。
BLIP-2モデルを用いたM4-BLIPフレームワークを提案する。
M4-BLIP内の特別に設計されたアライメントと融合モジュールは、これらの局所的およびグローバルな特徴を慎重に統合し、検出精度を高める調和したブレンドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:54:03 GMT)
EvalTalker: Learning to Evaluate Real-Portrait-Driven Multi-Subject Talking Humans [86.2] THQA-MTは,最初の大規模マルチ話者生成音声品質評価データセットである。
異なるマルチ話者間の知覚的不一致を分析し,12種類の歪みを同定する。
本稿では,新しいTH品質評価フレームワークであるEvalTalkerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:56:40 GMT)
FineGRAIN: Evaluating Failure Modes of Text-to-Image Models with Vision Language Model Judges [85.2] 本稿では,テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルと視覚言語モデル(VLM)を評価するための構造化手法を提案する。
我々は,挑戦的プロンプトで条件付きT2Iモデルにより生成された画像において,VLMが27の特定の障害モードを識別できるかどうかを検証した。
以上の結果から,現在の測定値ではこれらの誤差を捉えるには不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:46:03 GMT)
From Atomic to Composite: Reinforcement Learning Enables Generalization in Complementary Reasoning [83.9] 本研究では、内部パラメトリック知識と外部コンテキスト情報の統合を必要とする複雑なタスクである補完的推論について検討する。
RLは確率増幅器ではなく推論合成器として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:27:25 GMT)
Improved Mean Flows: On the Challenges of Fastforward Generative Models [81.1] MeanFlow (MF)は、最近ワンステップ生成モデリングのフレームワークとして確立されている。
ここでは、トレーニング目標とガイダンスメカニズムの両方において、重要な課題に対処する。
我々の改革により、より標準的な回帰問題が発生し、訓練安定性が向上する。
全体として、スクラッチから完全にトレーニングされた$textbfimproved MeanFlow$$(textbfiMF$)メソッドは、ImageNet 256$times$256上の単一の関数評価(1-NFE)で$textbf1.72$ FIDを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:49 GMT)
Fourier Neural Operators Explained: A Practical Perspective [75.1] フーリエ・ニューラル・オペレータ(FNO)は、そのエレガントなスペクトル定式化により最も影響力があり広く採用されている。
本ガイドは,FNOを多種多様な科学・工学分野に効果的に適用するための,明確かつ信頼性の高い枠組みを確立することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:56:21 GMT)
InnoGym: Benchmarking the Innovation Potential of AI Agents [74.6] InnoGymはAIエージェントのイノベーションの可能性を評価するために設計された最初のベンチマークである。
InnoGym氏は2つの相補的なメトリクスを紹介している。パフォーマンスゲイン(パフォーマンスゲイン)と、従来のアプローチと方法論的な違いを捉えるノベルティ(ノベルティ)だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:03:04 GMT)
From monoliths to modules: Decomposing transducers for efficient world modelling [74.4] 我々はトランスデューサで表される複雑な世界モデルを分解するフレームワークを開発する。
提案手法は,異なる入力出力サブ空間で動作するサブトランスデューサを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:37:43 GMT)
DeepCAVE: A Visualization and Analysis Tool for Automated Machine Learning [71.7] インタラクティブな可視化と分析のためのツールであるDeepCAVEを紹介し,HPOに関する知見を提供する。
インタラクティブなダッシュボードを通じて、研究者、データサイエンティスト、MLエンジニアはHPOプロセスのさまざまな側面を探索することができる。
DeepCAVEはHPOとMLの設計レベルでの解釈可能性に貢献し、将来より堅牢で効率的な方法論の開発を促進することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:45:30 GMT)
From Black Hole to Galaxy: Neural Operator: Framework for Accretion and Feedback Dynamics [70.3] ニューラルベースの「サブグリッドブラックホール」を導入し、小さな局所力学を学習し、直接シミュレーションに組み込む。
微細な進化の大きなスピードアップにより、我々は、降着駆動のフィードバックで固有の変動を捉え、中心ブラックホールと銀河スケールのガスの動的結合を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:47:49 GMT)
PAI-Bench: A Comprehensive Benchmark For Physical AI [70.2] ビデオ生成モデルは、物理的に一貫性のあるダイナミクスを維持するのに苦労することが多い。
マルチモーダルな大言語モデルは、予測と因果解釈において限られた性能を示す。
これらの観測は、現在のシステムは、物理AIの知覚的および予測的要求を扱う初期段階にあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:47:39 GMT)
Weight Space Representation Learning with Neural Fields [69.9] 本研究では,ニューラルネットワークに着目し,重みが効果的に表現できる可能性について検討する。
我々の重要な洞察は、事前訓練されたベースモデルとローランク適応(LoRA)による最適化空間の制約が重み空間の構造を誘導できるということである。
2次元および3次元データの再構成・生成・解析タスク全体にわたって、乗法的LoRA重みは、特異性とセマンティック構造を示しながら、高い表現品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:05:01 GMT)
Seeing through Imagination: Learning Scene Geometry via Implicit Spatial World Modeling [68.1] 本稿では,人間のような想像力をシミュレートするインプリシット・スパットIaLwOrldモデリングパラダイムMILOを紹介する。
提案手法は,複数のベースラインとベンチマークにまたがる空間推論能力を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:01:41 GMT)
Generative Video Motion Editing with 3D Point Tracks [66.6] 本稿では,カメラと物体の動きを共同編集できるトラックコンディショニングV2Vフレームワークを提案する。
我々は、ソースビデオと、ソースとターゲットの動きを表す3Dポイントトラックのペアにモデルを条件付けすることで、これを実現する。
我々のモデルは、関節カメラ/オブジェクト操作、モーション転送、非剛性変形を含む多様なモーション編集をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:55 GMT)
Artemis: Structured Visual Reasoning for Perception Policy Learning [64.6] 経験的観察は、純粋に言語的な中間的推論が知覚タスクのパフォーマンスを低下させることを示している。
本稿では,構造化提案に基づく推論を行う認知政治学習フレームワークであるArtemisを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:45:30 GMT)
AerialMind: Towards Referring Multi-Object Tracking in UAV Scenarios [64.5] UAVシナリオにおける最初の大規模RMOTベンチマークであるAerialMindを紹介する。
我々は、革新的な半自動協調型エージェントベースラベリングアシスタントフレームワークを開発した。
また,視覚言語表現学習を協調的に強化する新しい手法であるHawkEyeTrackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:19:43 GMT)
SpriteHand: Real-Time Versatile Hand-Object Interaction with Autoregressive Video Generation [64.3] 本研究では,手動インタラクションビデオのリアルタイム合成のための自動回帰ビデオ生成フレームワークSpriteHandを提案する。
我々のモデルは自己回帰生成のための因果推論アーキテクチャを採用し、視覚リアリズムと時間的コヒーレンスを高めるために学習後のハイブリッドアプローチを活用している。
実験は、生成的ベースラインとエンジンベースラインの両方と比較して、視覚的品質、物理的妥当性、相互作用の忠実さが優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:13:40 GMT)
Stabilizing Reinforcement Learning with LLMs: Formulation and Practices [63.4] 本稿では,REINFORCEなどの政策勾配法において,真のシーケンスレベルの報酬を代用トークンレベルの目的によって最適化できる理由と条件を示す。
この洞察は、RLトレーニングの安定化において、広く採用されているいくつかのテクニックの重要な役割について、原則化された説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:45:39 GMT)
AirSim360: A Panoramic Simulation Platform within Drone View [63.2] AirSim360は、空中から見た全方位データのためのシミュレーションプラットフォームである。
AirSim360は、ピクセルレベルの幾何学的、セマンティック、エンティティレベルの理解のためのレンダリング整列データとラベリングパラダイムの3つの重要な側面に焦点を当てている。
既存のシミュレータとは異なり、我々の研究は、全方位で4Dの現実世界をシステマティックにモデル化した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:30 GMT)
Stay Unique, Stay Efficient: Preserving Model Personality in Multi-Task Merging [62.6] Decomposition, Thresholding, and Scaling (DTS)は近似ベースのパーソナライズされたマージフレームワークである。
DTSは、最小のストレージオーバーヘッドでタスク固有の情報を保存する。
タスク特性のセマンティックな類似性に基づいて、DTSをデータフリーでタスク固有の情報を融合する変種で拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:47:17 GMT)
IC-World: In-Context Generation for Shared World Modeling [61.7] ビデオベースの世界モデルは、多様でダイナミックな視覚環境を合成する能力に注目が集まっている。
本稿では,モデルが入力画像の集合から複数のビデオを生成し,それぞれが異なるカメラポーズで同じ世界を表す共有世界モデリングに焦点を当てる。
入力画像の並列生成を可能にする新しい生成フレームワークであるIC-Worldを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:52:02 GMT)
ReasonEdit: Towards Reasoning-Enhanced Image Editing Models [60.9] 一般的なアーキテクチャ設計では、多モード大言語モデル(MLLM)エンコーダと拡散デコーダを結合する。
MLLMの推論能力のアンロックは、編集モデルのバウンダリを押し上げることができることを示す。
提案フレームワークは,思考・編集・リフレクションループにおける画像編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:51:36 GMT)
Generative Modeling with Continuous Flows: Sample Complexity of Flow Matching [60.4] 本稿では,フローマッチングに基づく生成モデルにおいて,サンプルの複雑さを初めて解析する。
速度場推定誤差をニューラルネットワーク近似誤差、有限標本サイズによる統計的誤差、速度場推定のための有限個の最適化ステップによる最適化誤差に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:14:25 GMT)
Evaluating SAM2 for Video Semantic Segmentation [60.2] Anything Model 2 (SAM2)は、画像とビデオの両方において、迅速な視覚オブジェクトのセグメンテーションのための強力な基盤モデルであることが証明されている。
本稿では, SAM2 から高密度ビデオセマンティック (VSS) への拡張について検討する。
我々の実験は、SAM2を利用することでVSSの全体的な性能が向上することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:15:16 GMT)
An Empirical Study of Agent Developer Practices in AI Agent Frameworks [59.9] 大規模言語モデル(LLM)の台頭はエージェントへの関心の高まりを引き起こし、エージェントフレームワークの急速な成長につながった。
エージェントフレームワークが広く使われているにもかかわらず、それらの実践的応用とエージェント開発プロセスにどのように影響するかは未解明のままである。
開発者の80%以上が、特定の開発要件に最も適合するフレームワークを特定するのに苦労していると報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:52:15 GMT)
MDiff4STR: Mask Diffusion Model for Scene Text Recognition [59.8] Mask Diffusion Models (MDM) は、視覚言語タスクのための自動回帰モデル (ARM) に代わる有望な代替品として登場した。
我々は,認識効率は向上するが,バニラMDMがARMに遅れていることを示す。
シーンテキスト認識に適した2つの重要な改善戦略を備えたマスク拡散モデルMDiff4STRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:57:51 GMT)
HybridWorldSim: A Scalable and Controllable High-fidelity Simulator for Autonomous Driving [59.6] HybridWorldSimは、静的バックグラウンドのためのマルチトラバースニューラルネットワーク再構成と、動的エージェントの生成モデルを統合するハイブリッドシミュレーションフレームワークである。
我々は、様々な都市をまたがる幅広いルートや環境条件をキャプチャーする、新しいマルチトラバースデータセットMIRRORをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:14:40 GMT)
PhyCustom: Towards Realistic Physical Customization in Text-to-Image Generation [58.0] 本稿では,2つの新たな正規化損失を含む微調整フレームワークを提案する。
具体的には、等尺的損失は、物理的概念を学習するために拡散モデルを活性化することを目的としており、一方、分離的損失は独立した概念の混合学習を排除するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:57:02 GMT)
EmoRAG: Evaluating RAG Robustness to Symbolic Perturbations [58.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムは、ますます堅牢なAIの中心になっている。
今回の研究では、微妙な象徴的な摂動に対する感受性という、批判的で見落とされがちな脆弱性が明らかになりました。
一つのエモティコンをクエリに注入することで、意味的に無関係なテキストを100%検索できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:53:49 GMT)
ZIP-RC: Zero-overhead Inference-time Prediction of Reward and Cost for Adaptive and Interpretable Generation [57.8] ZIP-RCは、モデルに報酬とコストのゼロオーバーヘッド推論時間予測を持たせる適応推論手法である。
ZIP-RCは、同じまたはより低い平均コストで過半数投票よりも最大12%精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:44:31 GMT)
ViT$^3$: Unlocking Test-Time Training in Vision [56.7] テストタイムトレーニング(TTT)は、効率的なシーケンスモデリングのための有望な方向として登場した。
本稿では,視覚的シーケンスモデリングのためのTTT設計の体系的研究について述べる。
我々は、線形複雑性と並列化計算を実現する純粋なTTTアーキテクチャであるビジョンテストタイムトレーニング(ViT$3$)モデルで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:14:48 GMT)
H-Neurons: On the Existence, Impact, and Origin of Hallucination-Associated Neurons [56.3] 大型言語モデル(LLM)における幻覚関連ニューロン(H-Neurons)の同定
同定の面では、驚くほどスパースなニューロンのサブセットが幻覚の発生を確実に予測できることが示される。
行動への影響に関して、制御された介入は、これらのニューロンが過度に順応する行動と因果関係があることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:32:14 GMT)
TRivia: Self-supervised Fine-tuning of Vision-Language Models for Table Recognition [54.9] テーブル認識(TR)は、テーブルイメージをHTMLやマークダウンなどの半構造化表現に変換することを目的としている。
我々は、事前学習された視覚言語モデルで、ラベルのないテーブルイメージから直接TRを学習できる自己教師型微調整手法であるTRiviaを紹介する。
我々は,既存のシステムを超越した,オープンソースでコンパクトで最先端のTRモデルであるTRivia-3Bを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:49:00 GMT)
Multi-Path Collaborative Reasoning via Reinforcement Learning [54.9] CoT(Chain-of-Thought)推論は、LLM(Large Language Models)の問題解決能力を大幅に向上させた。
最近の手法では、連続的な意味空間における推論を可能にするために、ソフトな抽象トークンを生成することでこの問題に対処しようとしている。
提案するM3PO(Multi-Path Perception Policy Optimization)は,推論プロセスに集団的洞察を明示的に注入する,新たな強化学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:05:46 GMT)
Beware of Reasoning Overconfidence: Pitfalls in the Reasoning Process for Multi-solution Tasks [54.3] 大きな言語モデル(LLM)は、単一の正しい答えを必要とするタスクの推論において優れているが、マルチソリューションタスクでは不十分である。
我々はこの制限を、不完全解集合における不完全確実性を表現する傾向という、不確実な過信(textbfreasoning overconfidence)に起因している。
この仮説は, 思考経路の狭いセットに早急に収束すると, 過信が生じることを示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:35:06 GMT)
VeriSciQA: An Auto-Verified Dataset for Scientific Visual Question Answering [53.7] 重要なボトルネックは、パブリックで大規模で高品質なビジュアル質問回答(SVQA)データセットの欠如にある。
本稿では、まず、図形関連テクストコンテキストとQAペアを生成する検証中心のGenerate-then-Verifyフレームワークを提案する。
このフレームワークをインスタンス化し、20の科学的ドメインと12のフィギュアタイプからなる20,351のQAペアのデータセットであるVeriSciQAをキュレートします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:17:45 GMT)
SGDiff: Scene Graph Guided Diffusion Model for Image Collaborative SegCaptioning [53.6] 本稿では,画像の協調とキャプション'(セグキャプション)を新たに導入する。
SegCaptioningは、オブジェクトを囲むバウンディングボックスのような直接的なプロンプトを、(カプセル、マスク)ペアで表されるさまざまな意味解釈に変換することを目的としている。
このタスクは、ユーザの意図を最小限のプロンプトから正確に把握し、同時に複数の意味的に整列したキャプションワードとマスクを予測するなど、大きな課題を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:33:04 GMT)
TTSnap: Test-Time Scaling of Diffusion Models via Noise-Aware Pruning [53.5] テキスト・画像拡散モデルのテスト時間スケーリングに対する顕著なアプローチは、複数のノイズシードの探索として問題を定式化する。
ノイズ対応プルーニング(TTSnap)を用いたテスト時間スケーリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:54:43 GMT)
Guardian: Detecting Robotic Planning and Execution Errors with Vision-Language Models [53.2] 本稿では,多種多様な計画および実行障害を生成するために,軌道を手続き的に乱す自動ロボット故障合成手法を提案する。
RLBench-Fail, BridgeDataV2-Fail, UR5-Failの3つの新しい故障検出ベンチマークを構築した。
次に、詳細な障害推論と検出のためのマルチビューイメージを備えたVLMであるGuardianをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:57:27 GMT)
Verifying Closed-Loop Contractivity of Learning-Based Controllers via Partitioning [52.2] 本稿では,ニューラルネットワークによるパラメータ化を行う非線形制御系における閉ループ収縮の検証問題に対処する。
我々は、対称メッツラー行列の優越的固有値が非正であることを確かめるために、閉ループの縮約性に対するトラクタブルでスケーラブルな十分条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:06:56 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） (Mon, 01 Dec 2025 18:39:32 GMT)
Learning the Boundary of Solvability: Aligning LLMs to Detect Unsolvable Problems [51.6] 本研究では,実現可能な問題を解き,固有の矛盾を検知し,能力を超えたタスクを慎重に拒否するUnsolvableQAとUnsolvableRLを提案する。
具体的には、双トラック手法を用いて導出される、ペアで解決可能かつ解決不可能なインスタンスのデータセットであるUnsolvableQAを構築する。
このデータセット上に構築されたUnsolvableRLは,精度,未解決性,難易度を考慮した3つの報酬成分を備えた強化学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:32:59 GMT)
Efficient Training of Diffusion Mixture-of-Experts Models: A Practical Recipe [51.3] Diffusion MoEモデルに対する最近の取り組みは、主により洗練されたルーティングメカニズムの開発に焦点を当てている。
大規模言語モデル(LLM)で確立されたMoE設計パラダイムに着想を得て,効率的な拡散MoEモデルを構築する上で重要なアーキテクチャ要素のセットを特定する。
本稿では,潜在空間拡散フレームワークと画素空間拡散フレームワークの両方に効率よく適用可能な新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:52:31 GMT)
Forget Less, Retain More: A Lightweight Regularizer for Rehearsal-Based Continual Learning [51.1] ディープニューラルネットワークは破滅的な忘れ込みに悩まされ、新しいタスクのトレーニング後に以前のタスクのパフォーマンスが低下する。
本稿では,メモリベースの手法と正規化手法の交わりに着目し,この問題に対処する新しいアプローチを提案する。
我々は、メモリベース連続学習法において、情報最大化(IM)正則化と呼ばれる正規化戦略を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:56:00 GMT)
SplatSuRe: Selective Super-Resolution for Multi-view Consistent 3D Gaussian Splatting [50.4] 自然な戦略は、低解像度(LR)入力ビューに超解像(SR)を適用することであるが、各イメージを独立に強化することは、マルチビューの不整合を導入する。
高周波監視を欠いたアンサンプ領域のみにSRコンテンツを選択的に適用する手法であるSplatSuReを提案する。
タンク&テンプル、ディープブレンディング、Mip-NeRF 360にまたがって、私たちのアプローチは、忠実さと知覚的品質の両方においてベースラインを超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:08:39 GMT)
Rectifying LLM Thought from Lens of Optimization [49.0] ロングチェーン・オブ・シンクレット (Long chain-of- Thought, CoT) は、徹底的な調査と検討を可能にする。
進歩にもかかわらず、長いCoT LLMは、しばしば最適な推論行動を示す。
ポストトレーニング中のLCM推論を洗練するための新しい手法であるReProを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:41:08 GMT)
MCAT: Scaling Many-to-Many Speech-to-Text Translation with MLLMs to 70 Languages [48.8] 本稿では,2つの革新を含む費用対効果の高い音声テキスト翻訳フレームワークを提案する。
まず,カリキュラム学習とデータバランス戦略を活用する言語スケーリング手法を導入し,MLLMがサポートする言語カバレッジを70言語に拡張する。
第二に、最適化された音声アダプタモジュールは、音声列の長さを30トークンに短縮するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:39:12 GMT)
How Far Are We from Genuinely Useful Deep Research Agents? [48.6] Deep Research Agents (DRA) は、反復的な情報検索と合成によってアナリストレベルのレポートを自動的に生成することを目的としている。
レポート合成の現在のベンチマークは、タスクの複雑さと主観的なメトリクスに悩まされている。
我々は,100個の人為的な研究タスクからなる改良されたベンチマークであるFINDER(FinDER)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:58:59 GMT)
AlignVid: Training-Free Attention Scaling for Semantic Fidelity in Text-Guided Image-to-Video Generation [48.5] テキスト誘導画像・ビデオ(TI2V)生成は、特に被験者の一貫性と時間的コヒーレンスを維持する上で、近年顕著な進歩を遂げている。
既存の手法は、特に入力画像の実質的な変換が必要な場合、微細なプロンプトセマンティクスに固執するのに依然として苦労している。
ASM(Attention Scaling Modulation)とGS(Guidance Scheduling)の2つのコンポーネントを備えた、トレーニング不要のフレームワークであるAlignVidを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:53:48 GMT)
SUPERChem: A Multimodal Reasoning Benchmark in Chemistry [47.6] SUPERChemは、500人の専門家による推論集約化学問題のベンチマークである。
それぞれの問題は、専門家によるソリューションパスとペアリングされます。
人間のベースラインに対する評価は40.3%の精度で、最高のパフォーマンスモデルであるGPT-5(High)でさえ38.5%にしか達していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:46:35 GMT)
fMRI2GES: Co-speech Gesture Reconstruction from fMRI Signal with Dual Brain Decoding Alignment [47.5] 本研究では,fMRI-to-gesture Restruction Network のトレーニングを可能にする新しいアプローチ textbffMRI2GES を提案する。
提案手法は,fMRI記録から直接表現的ジェスチャーを再構成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:09:44 GMT)
Textured Geometry Evaluation: Perceptual 3D Textured Shape Metric via 3D Latent-Geometry Network [47.3] Chamfer Distanceのような既存のメトリクスは、人間が3次元形状の忠実さを評価する方法と一致しないことが多い。
最近の学習ベースのメトリクスは、レンダリングされた画像と2D画像品質メトリクスに依存することによって、これを改善しようとしている。
本研究では,テクスチャを持つ3次元メッシュを直接ベースとした新しい忠実度評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:53:03 GMT)
Long nuclear spin coherence times for molecules trapped in high-purity solid parahydrogen [45.9] 我々は,HD分子の陽子スピンの逆緩和時間 (T2*) とスピン-エチョコヒーレンス時間 (T2) を測定した。
高純度パラ水素行列を用いることで、従来よりもはるかに長いT2とT2*を測定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:53:55 GMT)
CourtMotion: Learning Event-Driven Motion Representations from Skeletal Data for Basketball [45.9] CourtMotionはプロバスケットボールにおけるゲームイベントやプレーの分析と予測のためのテンポラリなモデリングフレームワークである。
2段階のアプローチでは、まず、グラフニューラルネットワークを通じて骨格追跡データを処理し、ニュアンスした動きパターンをキャプチャします。
選手の動きを、パス、ショット、ステルスなどのバスケットボールイベントに明示的に結びつけるイベントプロジェクションヘッドを導入し、物理的な動きパターンと目的を関連付けるためにモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:58:24 GMT)
RoboDriveVLM: A Novel Benchmark and Baseline towards Robust Vision-Language Models for Autonomous Driving [45.0] 現在のビジョンランゲージモデル(VLM)ベースのエンドツーエンド自動運転システムは、大きな言語モデルを利用して駆動決定を生成することが多い。
このベンチマークは、VLMベースのエンドツーエンド自動運転システムにおいて、現実的な課題の2つの重要なカテゴリを体系的に評価する。
我々は,よりマルチモーダルなデータ,例えばライダーやレーダを統合潜在空間にマッピングすることで,ロボドライブVLMと呼ばれる新しいVLMベースの自律走行フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:44:06 GMT)
MAC-SLU: Multi-Intent Automotive Cabin Spoken Language Understanding Benchmark [45.0] Spoken Language Understanding (SLU)は、ダウンストリームタスクを実行するためのユーザセマンティクスを抽出することを目的としている。
最新のLarge Language Models (LLM) とLarge Audio Language Models (LALM) の統一ベンチマークがない。
MAC-SLUは、新しいマルチインテント自動車キャビンスポット言語理解データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:23:19 GMT)
Agentic Policy Optimization via Instruction-Policy Co-Evolution [44.7] INSPOは、命令-政治共進化のための新しいフレームワークである。
強化学習ループの動的コンポーネントとして命令最適化を統合する。
実験では、INSPOは計算オーバーヘッドを極端に増加させるだけで、かなりの性能向上を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:56:29 GMT)
HiconAgent: History Context-aware Policy Optimization for GUI Agents [44.7] 完全な履歴の使用は、過剰な計算オーバーヘッドと、無関係な情報への注意を喚起します。
ヒコンアジェント(HiconAgent)は、ヒストリー・コンテクスト・アウェア・ポリシー・オプティマイゼーションで訓練されたGUIエージェントである。
メインストリームのGUIナビゲーションベンチマークの実験は、強力なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:06:45 GMT)
TradeTrap: Are LLM-based Trading Agents Truly Reliable and Faithful? [44.0] TradeTrapは、適応的および手続き的自律的トレーディングエージェントの両方を体系的にストレステストするための統一的な評価フレームワークである。
市場インテリジェンス、戦略定式化、ポートフォリオと台帳処理、取引実行の4つの中心的コンポーネントをターゲットにしている。
実験により、単一コンポーネントでの小さな摂動がエージェント決定ループを伝播し、極端な濃度、暴走露光、大きなポートフォリオの減少を引き起こすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:06:42 GMT)
First On-Orbit Demonstration of a Geospatial Foundation Model [44.0] 地球空間基盤モデル(GeoFM)は、地球観測(EO)タスクの広範な一般化能力を約束する。
しかし、その大きなサイズは、リソースに制約のあるスペースハードウェアへのデプロイメントの障壁となる。
本稿では,視覚変換器(ViT)をベースとしたGeoFMの小型版について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:43:03 GMT)
UnicEdit-10M: A Dataset and Benchmark Breaking the Scale-Quality Barrier via Unified Verification for Reasoning-Enriched Edits [43.6] マルチツールチェーンをエンド・ツー・エンドのモデルと統一された検証後のステージで置き換える軽量なデータパイプラインを導入する。
スケーラブルな品質管理のために、7Bのデュアルタスクエキスパートモデル textbfQwen-Verify をトレーニングし、効率的な故障検出と命令再カプセル化を行う。
このパイプラインは、さまざまな基本的な複雑な編集タスクにまたがる10Mスケールのデータセットである textbfUnicEdit-10M を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:45:44 GMT)
Deep Unsupervised Anomaly Detection in Brain Imaging: Large-Scale Benchmarking and Bias Analysis [42.6] 脳画像の深部教師なし異常検出のための大規模マルチセンターベンチマークを提案する。
健康なデータセットと多様な臨床コホートにまたがる2,221T1wと1,262T2wのスキャンを行った。
我々のベンチマークは今後の研究の透明な基盤を確立し、臨床翻訳の優先順位を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:03:27 GMT)
Call2Instruct: Automated Pipeline for Generating Q&A Datasets from Call Center Recordings for LLM Fine-Tuning [42.0] 本稿では,コールセンター音声記録からQ&A指導データセットを生成するエンドツーエンドの自動パイプラインを提案する。
パイプラインはうまく実装され、Instruct Fine Tuning用に特別にフォーマットされたデータセットを生成する。
この開発は、カスタマサービス領域におけるQ&Aタスクのためのより効果的なAIシステムを構築するための道を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:39:54 GMT)
Anomalies on the Lattice, Homotopy of Quantum Cellular Automata, and a Spectrum of Invertible States [42.0] 我々は格子上の異常の厳密な理論を開発し、これは大域的対称性と自明な対称状態の存在の妨げとなる。
また、可逆状態のクラスと量子セルオートマトンを$$-spectraで構成することで、異常と対称性に保護された位相の両方をブレンド同値に分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:00:01 GMT)
DCText: Scheduled Attention Masking for Visual Text Generation via Divide-and-Conquer Strategy [41.8] DCTextは、ディバイド・アンド・コンカエ戦略を採用する、トレーニング不要なビジュアルテキスト生成方法である。
提案手法はまず,対象テキストの抽出と分割によってプロンプトを分解し,それぞれを指定された領域に割り当てる。
単文および複数文のベンチマーク実験により、DCTextは画像品質を損なうことなく、最高のテキスト精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:52:55 GMT)
Envision: Benchmarking Unified Understanding & Generation for Causal World Process Insights [41.4] 現在のモデルは、理解と生成を統一することで、単一モダリティ表現の限界を超越することを目的としている。
トレーニングと評価における静的な単一イメージ生成への依存は、静的パターンマッチングとセマンティックフュージョンに過度に適合する。
本稿では,連鎖型テキスト・マルチ画像生成のための因果事象進行ベンチマークEnvisionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:52:31 GMT)
Testing Transformer Learnability on the Arithmetic Sequence of Rooted Trees [41.2] 大規模言語モデルが自然数の反復素因数分解によって生成される木の決定論的列を学習できるかどうかを考察する。
この結果は,非自明な正規性と相関関係を捉えることによって,$mathbbNmathcalT$の内部文法を部分的に学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:51:38 GMT)
Register Any Point: Scaling 3D Point Cloud Registration by Flow Matching [41.0] ポイントクラウドの登録は、3D再構成とロボットのローカライゼーションのための中核的なステップである。
我々は条件生成として登録をキャストした: 学習された連続点速度場は、ノイズポイントを登録シーンに転送する。
提案手法は,ペアワイドおよびマルチビューの登録ベンチマークにおいて,最先端の結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:36:51 GMT)
On the Tension Between Optimality and Adversarial Robustness in Policy Optimization [40.6] 本稿では、標準政策最適化(SPO)と対逆ロバスト政策最適化(ARPO)を比較して、理論と実践の間の重要なギャップを識別する。
我々は,SPOとARPOを一体化した双方向フレームワークであるBARPOを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:14:17 GMT)
Accelerating Large-Scale Reasoning Model Inference with Sparse Self-Speculative Decoding [39.9] SparseSpecは、ドラフトとターゲットモデルと同じモデルを再利用する投機的復号化フレームワークである。
SparseSpecは、新しいスパースアテンションメカニズムであるPillarAttnをドラフトモデルとして特徴付け、検証段階からの情報を再利用することで、クリティカルトークンを正確に選択する。
さまざまなモデルとデータセットにわたって、SparseSpecは最先端のソリューションより優れており、スループットは最大2.13倍である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:50:55 GMT)
When High-Performance Computing Meets Software Testing: Distributed Fuzzing using MPI [39.8] 本稿では,分散ファジィフレームワークへのMPIベースの同期技術の統合について検討する。
軽量なMPIプリミティブを利用することで、通信遅延の低減を実現し、より効率的なデータ交換を容易にする。
全体として、MPIベースの同期アプローチの採用は、分散ファジテストのスケーラビリティと有効性を大幅に向上させる有望な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:38:20 GMT)
From Topology to Retrieval: Decoding Embedding Spaces with Unified Signatures [38.8] 本稿では,テキスト埋め込みモデルとデータセットの幅広い集合にわたる位相的および幾何学的測度を包括的に分析する。
埋め込み空間を特徴付けるための総合的なフレームワークである統一トポロジカルシグナチャ (UTS) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:39:02 GMT)
Story2MIDI: Emotionally Aligned Music Generation from Text [38.4] テキストから感情に沿った音楽を生成するシーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマー・モデルであるStory2MIDIを紹介する。
以上の結果から,本モデルは音楽の感情関連特徴を効果的に学習し,その生成過程に組み込むことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:35:18 GMT)
MindFuse: Towards GenAI Explainability in Marketing Strategy Co-Creation [38.4] MindFuseは、マーケティングプロセスにおける戦略的パートナーとして機能するように設計された、勇敢な新しい説明可能な生成可能なAIフレームワークです。
MindFuseは、CTRベースのコンテンツAIによる共同制作を、大きな言語モデルと融合して、実際の広告データに基づくコミュニケーションの物語を抽出し、解釈し、反復する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:41:17 GMT)
Reconstructing Multi-Scale Physical Fields from Extremely Sparse Measurements with an Autoencoder-Diffusion Cascade [38.3] Cascaded Sensing (Cas-Sensing)は、自動エンコーダ拡散カスケードを統合する階層的な再構築フレームワークである。
マスクカスケード戦略で訓練された条件拡散モデルにより,大規模構造物に条件付された微細な詳細情報を生成する。
シミュレーションと実世界のデータセットの両方の実験により、Cas-Sensingは様々なセンサー構成と幾何学的境界をまたいでうまく一般化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:46:14 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） (Mon, 01 Dec 2025 07:34:37 GMT)
Generating REST API Tests With Descriptive Names [37.7] 本稿では、REST APIテスト名を生成するための3つの新しい決定論的手法を提案する。
合計8つのテクニックを比較して、REST APIテストの記述的な名前を生成します。
その結果、ルールに基づくアプローチは、決定論的手法の中で、最も明確な評価を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:58:06 GMT)
OpenREAD: Reinforced Open-Ended Reasoing for End-to-End Autonomous Driving with LLM-as-Critic [36.8] OpenREADは、OpenEN-ended Reasoning強化視覚言語モデル(VLM)ベースの自律運転(AD)フレームワークである。
これは、高レベルの推論から低レベルの軌道計画まで、全スペクトルにわたるエンドツーエンド強化微調整(RFT)を可能にする。
広範囲な実験により、共同エンドツーエンドのRFTは上流と下流の両方で大幅な改善をもたらすことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:11:57 GMT)
IVCR-200K: A Large-Scale Multi-turn Dialogue Benchmark for Interactive Video Corpus Retrieval [36.3] 対話型ビデオコーパス検索(IVCR)タスクは,ユーザと検索システム間のマルチターン,対話,現実的な対話を可能にする。
IVCR-200Kは高品質、バイリンガル、マルチターン、会話、抽象的なセマンティックデータセットであり、ビデオ検索やモーメント検索もサポートしている。
本稿では,マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)に基づく包括的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:12:59 GMT)
One-to-All Animation: Alignment-Free Character Animation and Image Pose Transfer [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） (Mon, 01 Dec 2025 03:26:33 GMT)
Gaussian Swaying: Surface-Based Framework for Aerodynamic Simulation with 3D Gaussians [35.7] ガウススウェイディング(英: Gaussian Swaying)は、3Dガウスを用いた空力シミュレーションのための表面ベースのフレームワークである。
我々のフレームワークはシミュレーションとレンダリングを同じ表現で統一する: ガウスパッチ。
本フレームワークは,現実的な空力シーンシミュレーションのためのスケーラブルなアプローチとして,最先端の性能と効率性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:03:47 GMT)
SRAM: Shape-Realism Alignment Metric for No Reference 3D Shape Evaluation [35.4] 本稿では,メッシュ形状情報とリアリズム評価の橋渡しとして,大規模言語モデル(LLM)を利用する形状リアリズムアライメントメトリクスを提案する。
専用リアリズムデコーダは、言語モデルの出力とリアリズムの人間の知覚を一致させるように設計されている。
我々は,人間に注釈を付けたリアリズムスコアを提供する新しいデータセット,RealismGradingを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:40:11 GMT)
An introductory review of the theory of continuous-variable quantum key distribution: Fundamentals, protocols, and security [35.2] 連続可変量子鍵分布(CV-QKD)は、セキュアな量子通信のための有望なアプローチである。
CV-QKDは、高いキー生成率、標準の通信インフラとの互換性、フォトニックチップとの統合の可能性などの利点を提供する。
本総説では, CV-QKDの理論について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:03:19 GMT)
CuES: A Curiosity-driven and Environment-grounded Synthesis Framework for Agentic RL [35.1] 大規模言語モデルベースのエージェントは、複雑なツール拡張環境にますますデプロイされている。
既存のアプローチは通常、新しい環境で失敗する前提である事前定義されたタスクコレクションを仮定する。
そこで我々はCuESを提案する。CuESはキュリオシティ駆動環境基盤合成フレームワークで、多様で実行可能で有意義なタスクを自律的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:11:37 GMT)
MV-TAP: Tracking Any Point in Multi-View Videos [34.9] MV-TAPは、クロスビュー情報を活用することで、ダイナミックシーンのマルチビュービデオのポイントを追跡する、新しいポイントトラッカーである。
このタスクを支援するために,マルチビュートラッキングに適した大規模総合学習データセットと実世界評価セットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:01 GMT)
Domain-Decomposed Graph Neural Network Surrogate Modeling for Ice Sheets [34.2] 我々は、非構造化メッシュ上で直接動作する物理インスパイアされたグラフニューラルネットワーク(GNN)サロゲートを開発した。
我々は、速度をまたいだ微調整モデルへの転送学習を採用し、トレーニングを加速し、データ制限設定の精度を向上させる。
以上の結果から,グラフベースのDDとトランスファーラーニングを組み合わせることで,大規模PDEシステム上でGNNサロゲートをトレーニングするための,スケーラブルで信頼性の高い経路が提供されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:10:09 GMT)
Multimodal Mixture-of-Experts for ISAC in Low-Altitude Wireless Networks [34.0] 低高度無線ネットワーク(LAWN)におけるISAC(Integrated Sensration and Communication)の意義
LAWNにおけるマルチモーダルISACのためのMix-of-experts(MoE)フレームワークを提案する。
航空プラットフォームにおける制約付きエネルギー制約下でのスケーラビリティ向上のために,専門家のサブセットのみを選択的に活性化するスパースMOE変異体を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:53:29 GMT)
High-Sensitivity NV Ensemble Imaging via AOD-Based Raster Scanning and Photodetection [33.7] 本研究では,高分解能で磁場を検出できるダイヤモンド中の窒素空孔中心のアンサンブルに基づく手法を提案する。
半ミリ秒以下の時間分解能を有する準秒媒体において、マイクロ電極から時間変化磁界を撮像する。
このアプローチはフレキシブルな空間サンプリングを可能にし、我々のダイヤモンド nT$cdot$Hz$-1/2$ per pixel sensitivity で達成し、生物学的およびその他の複雑系の弱い動的磁場を検出するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:13:37 GMT)
A List of Complexity Bounds for Property Testing by Quantum Sample-to-Query Lifting [33.3] 本稿では, 量子サンプル・ツー・クエリ・リフト法により得られた特性試験のために, 量子下限と上限の値のリストをコンパイルする。
興味のある問題には、確率分布とエントロピーや近接性のような量子状態のテストの性質が含まれる。
合計で49の複雑性境界を示し、41は新しく、18は(ほぼ)最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:27:37 GMT)
BlinkBud: Detecting Hazards from Behind via Sampled Monocular 3D Detection on a Single Earbud [33.0] 本稿では,BlinkBudを提案する。BlinkBudは1つのイヤホンとペアフォンを使って,ユーザの後方から接近する有害物体をオンラインで検出する。
イヤホンと電話機の消費電力を最小限に抑えるため、新しい3Dオブジェクト追跡アルゴリズムを考案した。
その結果、BlinkBudは軽量で、イヤホンとスマートフォンの消費電力は29.8mWと702.6mWであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:25:17 GMT)
CoatFusion: Controllable Material Coating in Images [32.8] 本稿では,薄膜層を物体に塗布する新しい画像編集タスクであるMaterial Coatingを紹介する。
CoatFusionは、リアルでコントロール可能なコーティングを生成し、この新しいタスクにおける既存の素材の編集と転送方法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:13:30 GMT)
A Diffusion Model Framework for Maximum Entropy Reinforcement Learning [32.3] 拡散力学を原理的に組み込んだ MaxEntRL の置換対象を修正した。
DiffSAC, DiffPPO, DiffWPO は, SAC や PPO よりも良いリターンと高いサンプル効率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:58 GMT)
CoSineVerifier: Tool-Augmented Answer Verification for Computation-Oriented Scientific Questions [32.1] 本稿では,外部ルーリックを利用して正確な計算と記号の単純化を行うツール拡張検証器モデルを提案する。
STEM科目、一般QA、長文推論タスクで行った実験は、モデルの強力な一般化を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:08:43 GMT)
Think Before You Prune: Self-Reflective Structured Pruning for Reasoning Language Models [31.4] 推論 LLM (Reasoning LLMs) はチェーン・オブ・ソート・ジェネレーションを通じて強力な多段階推論を実現する。
RLMの大きなモデルサイズと長いデコードタイムのアウトプットは、リソース制約のある設定にデプロイするのにコストがかかり、不適当である。
我々は、構造化されたプルーニングフレームワークであるRESPを紹介し、プルーニング決定とモデルの推論力学を一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:27:05 GMT)
Structure is Supervision: Multiview Masked Autoencoders for Radiology [30.9] 堅牢な医療機械学習システムを構築するには、臨床データに存在する本質的な構造を利用する事前訓練戦略が必要である。
MVMAE(Multiview Masked Autoencoder)は、ビュー不変および疾患関連表現を学習する自己教師型フレームワークである。
MVMAE-V2Tは,放射線学報告を補助的テキストベース学習信号として組み込んだ手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:27:37 GMT)
Visual Sync: Multi-Camera Synchronization via Cross-View Object Motion [30.9] ミリ秒の精度で、未対応の非同期ビデオを調整する最適化フレームワークであるVisualSyncを提示する。
私たちの重要な洞察は、動く3Dポイントは、2つのカメラでコビジュアライズ可能なときに、一度適切に同期されたエピポーラ制約に従うということです。
VisualSyncは、市販の3D再構成、特徴マッチング、密集したトラッキングを利用して、トラックレット、相対ポーズ、およびクロスビュー対応を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:57 GMT)
LLM CHESS: Benchmarking Reasoning and Instruction-Following in LLMs through Chess [30.8] LLM CHESSは,大規模言語モデル(LLM)における推論と命令追従能力の一般化を調査するための評価フレームワークである。
我々は,移動品質,移動法則,幻覚行動,ゲーム持続時間などの行動指標を用いて,ランダムな相手と対戦することで,50以上のオープンかつクローズドなソースモデルをランク付けする。
トップ推論モデルのサブセットとして,可変構成のスキルを持つチェスエンジンと対戦して,Elo推定を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:51:08 GMT)
RoleMotion: A Large-Scale Dataset towards Robust Scene-Specific Role-Playing Motion Synthesis with Fine-grained Descriptions [30.7] RoleMotionは、ロールプレイングと機能的なモーションデータを含む大規模な人間のモーションデータセットである。
データセットには、25の古典的なシーン、110の機能的役割、500以上の行動、10296の高品質な人体と手の動きシーケンスが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:59:03 GMT)
RoaD: Rollouts as Demonstrations for Closed-Loop Supervised Fine-Tuning of Autonomous Driving Policies [30.6] ロールアウト・アズ・デモレーション(RoaD)は、クローズドループにおける自律運転ポリシーのトレーニングにおいて、共変量シフトを軽減する方法である。
ロールアウト生成の間、RoaDは高品質な振る舞いに対するバイアス軌道に関する専門家のガイダンスを取り入れ、微調整のための情報的かつ現実的なデモンストレーションを生み出した。
本稿では,大規模な交通シミュレーションベンチマークであるWOSACにおけるRoaDの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:52:03 GMT)
COACH: Collaborative Agents for Contextual Highlighting - A Multi-Agent Framework for Sports Video Analysis [30.0] 本稿では,スポーツ映像理解のための基盤フレームワークとして,再構成可能なマルチエージェントシステム(MAS)を提案する。
本システムでは,各エージェントが,分析の特定の側面を専門とする「認知ツール」として機能する。
本稿では,バドミントン分析における2つの代表的なタスクを用いて,このフレームワークの適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:38:07 GMT)
Learning Visual Affordance from Audio [29.9] 動作音からオブジェクト間相互作用領域を分割する新しいタスクであるAV-AG(Audio-Visual Affordance Grounding)を導入する。
このタスクを支援するために,アクション音,オブジェクト画像,ピクセルレベルのアベイランスアノテーションの集合からなる,最初のAV-AGデータセットを構築した。
また,意味条件付きクロスモーダルミキサーとデュアルヘッドデコーダを備えたモデルであるAVAGFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:58:56 GMT)
hls4ml: A Flexible, Open-Source Platform for Deep Learning Acceleration on Reconfigurable Hardware [29.8] hls4mlは、機械学習(ML)モデルを高レベル合成(HLS)コードに変換する、無料でオープンソースのプラットフォームである。
HLSコードは、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)やアプリケーション固有の集積回路(ASIC)の完全な設計に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:47:31 GMT)
Generative Adversarial Gumbel MCTS for Abstract Visual Composition Generation [29.8] 幾何的プリミティブの集合の構成と関係によってアイデンティティが決定される抽象的視覚構成について検討する。
AlphaGoスタイルの検索は実現可能であり、微調整された視覚言語モデルは報酬信号としてセマンティックアライメントをスコアする。
ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークにインスパイアされ、生成したインスタンスを敵の報酬改善に利用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:38:44 GMT)
KidSpeak: A General Multi-purpose LLM for Kids' Speech Recognition and Screening [29.5] KidSpeakは、子どもの発話パターンに合わせて、生成的および差別的なタスクを同時に行うことができる、スピーチ強化基礎モデルである。
本稿では,フレキシブル・アンド・オートマチック・スピーチ・アリグナー(FASA)を提案し,その手法を利用して高品質なデータセットを構築し,訓練と評価を行う。
本発明の新しいアライメントツールは、ノイズの多いデータから子どもの音声の質を著しく向上させ、人間のアノテーションと比較してデータ品質を13.6倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:19:37 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） (Mon, 01 Dec 2025 14:55:49 GMT)
Cross-Lingual Interleaving for Speech Language Models [29.5] 音声言語モデル(SLM)は,個別単位を用いて言語能力を直接学習することを目的としている。
本稿では,言語間で音声トークンを混在させる言語間相互補完手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:48:05 GMT)
InternVideo-Next: Towards General Video Foundation Models without Video-Text Supervision [29.4] 大規模ビデオテキスト事前学習は高い性能を達成するが、意味的範囲が限られているため、ノイズの多い合成時間に依存する。
Masked Video Modeling (MVM) はパスを直接活用するが、一般的なタスクではテキストを教師する手法である。
InternVideo-Nextは2段階の事前学習方式で、セマンティックに一貫性があるが詳細保存可能な潜在空間を構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:57:39 GMT)
GR-RL: Going Dexterous and Precise for Long-Horizon Robotic Manipulation [29.1] 本稿では,汎用的な視覚-言語-アクション(VLA)ポリシーを,長期的外的操作のスペシャリストに変えるロボット学習フレームワークGR-RLを提案する。
GR-RLは、強化学習によってデモをフィルタリング、拡張、強化するマルチステージトレーニングパイプラインを提案する。
GR-RLは、私たちの知る限り、83.3%の成功率で靴ひもを複数のアイレットに縫い付けることで、自律的に靴を履くことができる最初の学習ベースのポリシーである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:33:59 GMT)
Consistency Flow Model Achieves One-step Denoising Error Correction Codes [28.9] 高忠実度ワンステップ復号のための誤り補正整合流れモデル(ECCFM)を提案する。
ECCFMは自己回帰や拡散に基づくベースラインよりもビットエラー率(BER)が低い。
拡散デコーダよりも30倍から100倍高速な推論速度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:07:51 GMT)
SocialDriveGen: Generating Diverse Traffic Scenarios with Controllable Social Interactions [28.8] SocialDriveGenは、意味論的推論と社会的嗜好モデリングと生成的軌道合成を統合する階層的なフレームワークである。
エゴリズムと利他主義を相補的な社会的次元としてモデル化することにより、私たちの枠組みはドライバーの個性とインタラクションスタイルの制御可能な多様性を可能にします。
Argoverse 2データセットの実験は、SocialDriveGenが協調行動から敵対行動にまたがる多様な高忠実なトラフィックシナリオを生成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:18:20 GMT)
CaliTex: Geometry-Calibrated Attention for View-Coherent 3D Texture Generation [28.7] 本稿では,3次元構造に注意を配向させる幾何補正型アテンションのフレームワークであるCaliTexを紹介する。
パートアラインド・アテンションは意味的に一致した部分の空間的アライメントを強制し、コンディション・アテンションは空間的忠実性を維持するために幾何学的条件付き経路を通して外観情報をルートする。
実証的に、CaliTexはシームレスでビューに一貫性のあるテクスチャを生成し、オープンソースのベースラインと商用ベースラインの両方を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:45:21 GMT)
A Wolf in Sheep's Clothing: Bypassing Commercial LLM Guardrails via Harmless Prompt Weaving and Adaptive Tree Search [28.3] 大規模言語モデル(LLM)は、有害な出力を誘導するために安全ガードレールをバイパスするジェイルブレイク攻撃に弱いままである。
CKA-Agent(Correlated Knowledge Attack Agent)は、ターゲットモデルの知識基盤の適応的木構造探索としてジェイルブレイクを再構成する動的フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:05:23 GMT)
CauSight: Learning to Supersense for Visual Causal Discovery [28.3] 現代AIシステムにおける視覚因果発見の課題を紹介する。
まず、エンティティレベルの因果グラフを付加した32,000以上の画像の大規模なコレクションである、Visual Causal Graphデータセット(VCG-32K)を構築した。
我々はさらに、因果認識推論により視覚因果発見を行う新しい視覚言語モデルであるCauSightを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:05:13 GMT)
PromptBridge: Cross-Model Prompt Transfer for Large Language Models [28.2] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、数学的推論、エージェントベースの推論における応用の基盤となっている。
あるモデルのために設計されたプロンプトを別のモデルで再利用すると、ターゲットモデルに最適化されたプロンプトよりも大幅にパフォーマンスが低下する。
PromptBridgeはトレーニング不要のフレームワークで、モデルスイッチ下での迅速な有効性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:55:45 GMT)
How Does RL Post-training Induce Skill Composition? A Case Study on Countdown [28.0] 本研究では,強化学習がスキル構成について教えることと,その構成構造がスキル伝達に与える影響について検討する。
木形状の追跡とトレーニングによる成功率から, (i) より大きい n と見えない木形状への分布外一般化, サブタスクの構成的再利用を示す。
我々の診断では、どの順で、どの順で、どの一般化が失敗しているかを明らかにし、RLのみのポストトレーニングが、pass@kのような標準メトリクス以上のOOD一般化を誘導するかを明確にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:17:16 GMT)
Real-World Reinforcement Learning of Active Perception Behaviors [27.6] ロボットの瞬時感覚観察は、必ずしもタスク関連状態情報を明らかにするとは限らない。
本稿では,能動的認知ポリシーを効果的に学習するための,シンプルな実世界のロボット学習レシピを提案する。
当社のアプローチは、非対称的なアドバンテージ重み付け回帰であり、トレーニング時に"プライベート"な追加センサーへのアクセスを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:05:20 GMT)
Label Forensics: Interpreting Hard Labels in Black-Box Text Classifier [27.1] ラベルの意味を再構築するブラックボックスフレームワークであるラベル法医学を紹介する。
複数のブラックボックス分類器の実験では、平均的なラベルの一貫性は約92.24%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:39:51 GMT)
OpenBox: Annotate Any Bounding Boxes in 3D [27.0] 3次元オブジェクト検出のための2段階自動アノテーションパイプラインであるOpenBoxを提案する。
OpenBoxはビジョンファウンデーションモデルによって処理された2Dイメージからのインスタンスレベルのキューと、対応する3Dポイントクラウドを関連付ける。
インスタンスを剛性と動作状態で分類し、クラス固有のサイズ統計を持つ適応的バウンディングボックスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:04:48 GMT)
Much Ado About Noising: Dispelling the Myths of Generative Robotic Control [26.7] 我々は、一般的な行動クローニングベンチマークに基づいて、一般的な生成制御ポリシー(GCP)を評価する。
GCPは、マルチモダリティを捉えたり、より複雑な観察から行動へのマッピングを表現する能力にその成功を負わないことが分かりました。
この結果から,GCPの分布適合成分は一般的に信じられているほど健全ではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:44:53 GMT)
Emergent Extreme-View Geometry in 3D Foundation Models [26.5] 3Dファウンデーションモデル(3DFM)は、最近3Dビジョンを変換し、画像から直接深度、ポーズ、ポイントマップの合同予測を可能にした。
内部表現について検討し、3DFMは、そのような条件下では訓練されないにもかかわらず、極視的幾何学の創発的な理解を示すことを発見した。
バックボーンバイアス項の小さな部分のみを調整し,デコーダの頭部を凍結させて内部の3次元表現を改良する軽量アライメント方式を提案する。
既存の3DFMでは見えない新しいインターネットシーンのベンチマークであるMegaUnSceneにコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:36:10 GMT)
Disentangling Progress in Medical Image Registration: Beyond Trend-Driven Architectures towards Domain-Specific Strategies [26.3] 最近のディープラーニング手法は、コンピュータビジョンから低レベルな「トレンド駆動」計算ブロックと高レベルな登録専用設計を組み合わせることが多い。
将来の登録の進歩は、一般的なアーキテクチャトレンドのインポートやドメイン固有の設計原則の洗練に焦点をあてるべきだろうか?
評価の結果,低レベルな「トレンド駆動型」計算ブロックは限界あるいは矛盾した利得しか得られず,高レベルな登録特化設計はより正確でスムーズで頑健な変形をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:30:43 GMT)
Latent Debate: A Surrogate Framework for Interpreting LLM Thinking [26.2] 暗黙的な内部議論のレンズを通してモデル予測を解釈する新しいフレームワークである潜在討論を紹介する。
提案手法は,従来のLSMと高度に一貫した予測を持つ忠実な構造的サロゲートモデルであることを示す。
さらに分析すると、幻覚と議論パターンの間に強い相関関係があることが示され、例えば、中間層における潜伏した議論の度合いは、幻覚のリスクが高いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:27:31 GMT)
Does Flatness imply Generalization for Logistic Loss in Univariate Two-Layer ReLU Network? [26.2] その結果,ロジスティックな損失下では,エンハンフネスによる一般化はよりデリケートであることがわかった。
正の面から、平坦な解は、最左端と最右端の接点集合の間の領域において、ほぼ最適一般化境界を享受することを示す。
負の面から、無限大の任意の場所で(まれに)成立する任意の平坦で過度に適合する解が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:57:11 GMT)
Enhancing Foundation Models in Transaction Understanding with LLM-based Sentence Embeddings [26.1] 大きな言語モデル(LLM)は、より優れたセマンティック理解を通じて、この制限に対処することができる。
軽量トランザクションモデルのためのセマンティック初期化としてLLM生成の埋め込みを利用するハイブリッドフレームワークを提案する。
提案手法では,マルチソースデータ融合を用いて,商取引分野を豊かにし,一貫した埋め込み生成のための一語制約原理を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:30:17 GMT)
Beyond Scaffold: A Unified Spatio-Temporal Gradient Tracking Method [25.7] 分散学習アルゴリズムとローカル学習アルゴリズムでは、通信ラウンド間で複数のローカル更新を実行することでオーバーヘッドを削減できる。
分散時間グラフのための統合時間追跡アルゴリズムST-GTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:40:03 GMT)
Improved Training Mechanism for Reinforcement Learning via Online Model Selection [25.4] 強化学習におけるオンラインモデル選択の課題について検討し、そこでは、セレクタが強化学習エージェントのクラスにアクセスでき、適切な構成でエージェントを適応的に選択することを学ぶ。
本研究の目的は,オンラインモデル選択手法を強化学習訓練手法に統合することにより,効率の向上と性能向上を実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:25:46 GMT)
Knowledge Graph Augmented Large Language Models for Next-Visit Disease Prediction [25.0] 知識グラフ(KG)誘導チェーン・オブ・シント(CoT)フレームワークは,MIMIC-IIIにおける来院レベルの疾患予測のための臨床基礎的推論を生成する。
ICD-9コードはPrimeKGにマッピングされ、病気関連ノードとマルチホップ推論パスが抽出され、CoT生成のための足場として使用される。
KG誘導モデルは、AUROC値0.66から0.70、マクロAUPR値0.40から0.47を達成し、強力な古典的ベースラインを上回った。
盲目臨床評価では,KG誘導型CoT説明の明瞭度,関連性,臨床正当性に一貫した嗜好を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:49:17 GMT)
See, Hear, and Understand: Benchmarking Audiovisual Human Speech Understanding in Multimodal Large Language Models [24.9] AV-SpeakerBenchは、現実世界のビデオにおける話者中心のオーディオヴィジュアル推論に焦点を当てた、3,212のマルチチョイス質問のベンチマークである。
その特徴は,(1)話者中心の場面を中心的推論単位として扱う話者中心の定式化,(2)音声の視覚的依存を質問意味論に組み込む融合型質問設計,(3)時間的精度と横断的妥当性を保証する専門家計算アノテーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:57:26 GMT)
A Nonlinear Low-rank Representation Model with Convolutional Neural Network for Imputing Water Quality Data [24.7] 本稿では,水質データ計算のためのニューラルタッカー畳み込みネットワーク(NTCN)モデルを提案する。
3つの実世界の水質データセットの実験により、提案したNTCNモデルは精度でいくつかの最先端の計算モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:49:18 GMT)
The Art of Scaling Test-Time Compute for Large Language Models [24.4] テスト時のスケーリングは、大規模言語モデルの推論を改善する上で有望な方向である。
8つのオープンソース LLM を用いて生成した300億以上のトークンにまたがる TTS に関する最初の大規模研究を行う。
1)1つのTS戦略が普遍的に支配しない,(2)問題難易度とトレース長の異なるトレース品質パターンを示す推論モデル,(3)与えられたモデルタイプに対して,最適なTS性能は計算予算と単調にスケールする,という3つの一貫した傾向を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:28 GMT)
Forecasting in Offline Reinforcement Learning for Non-stationary Environments [23.9] 条件拡散に基づく候補状態生成を統一するフレームワークであるNon-stationary Offline RL (FORL) にフォアキャスティングを導入する。
FORLは予期せぬ非マルコフオフセットをターゲットとし、各エピソードの開始から堅牢なエージェントパフォーマンスを必要とする。
実世界の時系列データで拡張されたオフラインRLベンチマークの実証的な評価は、FOLが競合するベースラインに比べて一貫してパフォーマンスを改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:45:05 GMT)
\textit{ViRectify}: A Challenging Benchmark for Video Reasoning Correction with Multimodal Large Language Models [23.4] 動的知覚、科学的推論、具体的意思決定領域にまたがる30textitKインスタンスのデータセットを構築した。
textitViRectifyでは、MLLMに対してステップワイドなエラー識別を行い、重要なビデオエビデンスを根拠とした合理性を生成する。
また,視覚的エビデンスに基づく補正手法として,段階的誤り軌道と報酬モデルを組み合わせた軌道証拠駆動補正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:05:02 GMT)
FreqEdit: Preserving High-Frequency Features for Robust Multi-Turn Image Editing [23.2] トレーニング不要のフレームワークであるFreqEditを10回以上連続する安定した編集を可能にする。
提案手法は,(1) 基準速度場からの高頻度特徴注入による細部情報保存,(2) 正確な領域特異的制御のために注入強度を空間的に調節する適応注入戦略,(3) 編集軌道を周期的に補正して過度制約を防ぐ経路補償機構の3つの相乗的成分からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:00:47 GMT)
Chain-of-Ground: Improving GUI Grounding via Iterative Reasoning and Reference Feedback [22.8] マルチモーダルな大きな言語モデルは、ビジュアルGUIのグラウンディングにおいて強力な能力を示しているが、現実世界のレイアウトにおいて、小さく、あるいは視覚的に類似したターゲットと曖昧さに苦労している。
我々は,多モーダルな大規模言語モデルを用いた学習自由なマルチステップ基盤フレームワークであるGround CoGのチェインを,反復的な視覚的推論と洗練のために提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:37:19 GMT)
Rethinking Intracranial Aneurysm Vessel Segmentation: A Perspective from Computational Fluid Dynamics Applications [22.7] 脳動脈瘤とその親血管(IA-Vessel)の正確な分節は血行動態解析にとって重要なステップである。
641個の3次元MRA画像と587個の動脈瘤アノテーションとIA-Vesselsを併用した総合的多施設コレクションを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:23:07 GMT)
SPARK: Sim-ready Part-level Articulated Reconstruction with VLM Knowledge [22.6] アーティキュレートされた3Dオブジェクトは、AI、ロボティクス、インタラクティブなシーン理解に不可欠である。
SPARKは1枚のRGB画像から物理的に一貫した運動的部分レベルの調音オブジェクトを再構成するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:51:56 GMT)
A Self-explainable Model of Long Time Series by Extracting Informative Structured Causal Patterns [22.5] 本稿では,解釈可能な時系列モデリングのための統合フレームワークEXCAPを提案する。
EXCAPは時間とともにスムーズで安定した説明を提供し、因果マスクの摂動に頑健であることを示す。
これらの結果から、EXCAPは、医療や金融といった高額な領域に関係した、時系列の解釈可能なモデリングに対して、原則的かつスケーラブルなアプローチを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:33:33 GMT)
TokenPure: Watermark Removal through Tokenized Appearance and Structural Guidance [22.3] TokenPureは、効果的で一貫した透かし除去のために設計された拡散トランスフォーマーベースのフレームワークである。
タスクを条件付き生成として再設定し、初期透かしのノイズを完全に回避する。
最先端の透かし除去と復元の忠実さを実現し、知覚的品質と一貫性の両方において既存のベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:15:51 GMT)
Dimension-free error estimate for diffusion model and optimal scheduling [22.2] 拡散生成モデルは、経験的に観察された分布から合成データを生成するための強力なツールとして登場した。
従来の分析では、生成したデータと真のデータ分布の誤差を、ワッサーシュタイン距離やクルバック・リーバーの偏差の観点から定量化していた。
本研究では, 生成したデータ分布と真のデータ分布との相違点に有意な次元自由境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:58:20 GMT)
TabletopGen: Instance-Level Interactive 3D Tabletop Scene Generation from Text or Single Image [22.1] TabletopGenは、多様なインスタンスレベルのインタラクティブな3Dテーブルトップシーンを生成する、トレーニング不要で完全に自動化されたフレームワークである。
そこで,TabletopGenは,視覚的忠実度,レイアウト精度,物理的妥当性において,既存の手法をはるかに上回り,最先端の性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:38:52 GMT)
Learning to Reconstruct Temperature Field from Sparse Observations with Implicit Physics Priors [22.0] 温度場における測定の高コスト化と相当な分布変化は、再構成モデルの開発に挑戦する。
暗黙的な物理誘導型温度場再構成フレームワークであるIPTRを提案する。
我々はIPTRが既存の手法を一貫して上回り、最先端の再構築精度と強力な一般化能力を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:22:30 GMT)
Ensemble Privacy Defense for Knowledge-Intensive LLMs against Membership Inference Attacks [21.9] 推論攻撃は、プライバシーと機密ドメインへの信頼に深刻な脅威をもたらす。
我々は、新しいモデルに依存しない防衛フレームワーク、Ensemble Privacy Defense (EPD)を導入する。
EPDは、推理時間ベースラインと比較して、SFTで27.8%、RAGで526.3%のMIA成功を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:12:18 GMT)
Reasoning About the Unsaid: Misinformation Detection with Omission-Aware Graph Inference [21.7] 本報告では,誤情報検出のための最初の省略対応フレームワークであるOmiGraphについて述べる。
OmiGraphは、同じイベントの補完的な視点をキャプチャするコンテキスト環境を利用することで、ターゲットニュースに対する省略対応グラフを構築する。
実験により,提案手法は省略点の観点から,2つの大規模ベンチマークにおいて,+5.4% F1および+5.3% ACCの平均的な改善を達成し,優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:37:00 GMT)
A Fine Evaluation Method for Cube Copying Test for Early Detection of Alzheimer's Disease [21.7] 本研究では,動的手書き特徴抽出に基づく視覚的空間認知機能の評価手法を提案する。
提案手法は類似研究と比較して,86.69%の精度で有意な優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:28:49 GMT)
Systems Security Foundations for Agentic Computing [21.6] 本稿では,AIモデルではなく,システム全体のエンドツーエンドのセキュリティ特性について検討する。
主要なゴールは、AIエージェントの文脈で従来のセキュリティ原則を適用する際に、研究上の課題がどこから生じるかを調べることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:28:59 GMT)
Kardia-R1: Unleashing LLMs to Reason toward Understanding and Empathy for Emotional Support via Rubric-as-Judge Reinforcement Learning [20.7] KardiaBenchは、22,080の会話で178,080のQAペアで構成され、671の現実世界プロファイルにアンロックされた大規模なユーザグラウンドベンチマークである。
Kardia-R1は、解釈可能な、段階的な共感的認知のためのモデルを訓練するフレームワークである。
私たちのデータセットとモデルはhttps://github.com/JhCircle/Kardia-R1.comでリリースされます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:54:03 GMT)
S$^2$-MLLM: Boosting Spatial Reasoning Capability of MLLMs for 3D Visual Grounding with Structural Guidance [20.6] 3Dビジュアルグラウンド(3DVG)は、自然言語記述に基づく3Dシーンにおけるオブジェクトの配置に焦点を当てている。
MLLM(Multi-modal Large Language Models)の最近の進歩は、それらを3DVGに拡張する研究の動機となっている。
S$2$-MLLMは、暗黙の空間的推論を通じてMLLMの空間的推論を強化する効率的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:08:34 GMT)
KVReviver: Reversible KV Cache Compression with Sketch-Based Token Reconstruction [20.5] スケッチアルゴリズムに基づく可逆的なKVキャッシュ圧縮手法であるKVReviverを提案する。
2kのコンテキストでは、同じエンドツーエンドの推論精度を維持しながら、KVキャッシュの予算の10%しか必要としない。
32kのコンテキストでは、同等または同等の精度の2%の精度の損失を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:59:20 GMT)
OPOR-Bench: Evaluating Large Language Models on Online Public Opinion Report Generation [20.4] オンライン・パブリック・オピニオン・リポートは、政府や企業によるタイムリーな危機管理のために、ニュースとソーシャルメディアを統合している。
我々は、OPOR-GEN(Automated Online Opinion Report Generation)タスクを定義し、OPOR-BENCHを構築する。
報告の質を評価するために,提案するOPOR-EVALは,生成されたレポートを文脈で分析することで,人間の専門家による評価をシミュレートする新しいエージェントベースのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:18:02 GMT)
Hierarchical Semi-Supervised Active Learning for Remote Sensing [20.3] 半教師付き学習(SSL)と新しい階層型アクティブ学習(HAL)を統合した階層型半教師付きアクティブラーニング(HSSAL)フレームワークを提案する。
各イテレーションでSSLは、教師付き学習と弱い自己学習を通じてラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使用してモデルを洗練し、特徴表現の改善と不確実性推定を行う。
UCM、AID、NWPU-RESISC45を含む3つのベンチマークRSシーン分類データセットの実験は、HSSALがSSLまたはALのみのベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:19:52 GMT)
SVRG and Beyond via Posterior Correction [20.2] 我々は最近提案されたベイズ法とSVRGの驚くべき新しい関連性を示す。
これは、SVRGをベイズに接続し、ディープネットワークの変分訓練を強化するための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:45:30 GMT)
Bridging the Scale Gap: Balanced Tiny and General Object Detection in Remote Sensing Imagery [20.0] ScaleBridge-Detは、小さなオブジェクト用に設計された最初の大規模な検出フレームワークである。
スケール適応型エキスパートルーティングと密度誘導型クエリアロケーションによって、さまざまなスケールでバランスの取れたパフォーマンスを実現する。
本稿では,AI-TOD-V2およびDTOD上での最先端性能と,VisDrone上でのクロスドメインロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:36:09 GMT)
ResDiT: Evoking the Intrinsic Resolution Scalability in Diffusion Transformers [20.0] 高分解能(HR)画像合成のための事前訓練拡散変換器(DiT)は、しばしば空間配置の崩壊と劣化したテクスチャの忠実度をもたらす。
本稿では,レゾリューションを効率的にスケールするトレーニングフリーな手法であるResDiTを提案する。
ResDiTは、高忠実で高解像度の画像合成を一貫して提供し、下流タスクとシームレスに統合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:08:01 GMT)
SSR: Semantic and Spatial Rectification for CLIP-based Weakly Supervised Segmentation [20.0] 本稿では,既存のCLIPに基づく弱教師付きセマンティックセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・アプローチの限界に対処する新しいセマンティック・空間整合法を提案する。
具体的には、意味レベルでは、Cross-Modal Prototype Alignment (CMPA)は特徴空間アライメントを強制する対照的な学習メカニズムを確立する。
空間レベルでは、Superpixel-Guided Correction (SGC) はスーパーピクセルベースの空間先行情報を利用して、親和性伝播中の非ターゲット領域からの干渉を正確にフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:06:50 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） (Mon, 01 Dec 2025 12:29:25 GMT)
Dion2: A Simple Method to Shrink Matrix in Muon [19.8] Dion2 は,Muon の反復に係わる行列を,従来の手法に比べてはるかに単純な方法で縮小する手法である。
高いレベルでは、Dion2は各行または列の分数を選択し、それらのみを正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:58:10 GMT)
Modality-Augmented Fine-Tuning of Foundation Robot Policies for Cross-Embodiment Manipulation on GR1 and G1 [19.5] 本稿では,ロボットの基本方針をヒューマノイドの具体化に適応させるために,モダリティを付加した微調整フレームワークを提案する。
i) GR1エボディメントは, 2成分接触信号やZoeDepthの生成した距離深度を含む後処理モードを導入し, および (ii) cuRoboの運動計画, 逆運動学, 地軸接触力測定を取り入れた新しいマルチモーダルデータセットをコントリビュートしたUnitree G1エボディメントである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:13:38 GMT)
Beyond SFT: Reinforcement Learning for Safer Large Reasoning Models with Better Reasoning Ability [18.9] 大きな推論モデル(LRM)は、明らかにチェーン・オブ・シント(CoT)推論を生成することで、大きな言語モデルを拡張する。
既存の安全アライメントアプローチは、安全指向の長いCoTデータセットよりも教師付き微調整(SFT)に依存している。
LRM安全訓練のための補完的最適化フレームワークとして強化学習(RL)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:35:34 GMT)
VSRD++: Autolabeling for 3D Object Detection via Instance-Aware Volumetric Silhouette Rendering [18.8] VSRD++はモノクル3Dオブジェクト検出のための弱い教師付きフレームワークである。
3Dアノテーションへの依存を排除し、ニューラルフィールドベースのボリュームレンダリングを活用する。
モノクロ3Dオブジェクト検出フェーズでは、最適化された3Dバウンディングボックスが擬似ラベルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:28:35 GMT)
Differentiable Weightless Controllers: Learning Logic Circuits for Continuous Control [18.7] 実測値を行動にマッピングするシンボル微分可能なアーキテクチャであるDWC(Dariable Weightless Controllers)を導入する。
DWCは勾配に基づく手法でエンドツーエンドで訓練できるが、FPGA互換回路に直接コンパイルできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:50:04 GMT)
Feature-Based Semantics-Aware Scheduling for Energy-Harvesting Federated Learning [18.7] リソース制約のあるエッジデバイス上でのフェデレートラーニング(FL)は、重要な課題に直面している。 ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングに必要な計算エネルギーは、通信コストを支配していることが多い。
更新タイムラインと重要度を定量化するセマンティックス対応のメトリクスであるVersion Age of Information (VAoI) を用いた軽量クライアントスケジューリングフレームワークを提案する。
本フレームワークは,教育費が送信コストを上回る現実的なシナリオにおいて,EHFLの現実的かつ重要なソリューションとしてセマンティクスを考慮したスケジューリングを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:40:26 GMT)
Open-world Hand-Object Interaction Video Generation Based on Structure and Contact-aware Representation [18.3] 本研究では,3次元アノテーションを使わずに手対象接触,手対象閉塞,全体構造コンテキストをキャプチャする構造と接触認識表現を提案する。
この対話指向でスケーラブルな監視信号により、モデルは微粒な相互作用物理学を学習し、オープンワールドシナリオに一般化することができる。
本手法は物理実効性と時間的コヒーレントなHOIビデオを生成するために,2つの実世界のデータセット上で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:44:31 GMT)
High-dimensional Mean-Field Games by Particle-based Flow Matching [18.1] 平均場ゲーム(MFGs)は相互作用エージェントの連続体を持つ系のナッシュ平衡を研究する。
広い適用性にもかかわらず、高次元のMFGを解くことは、基本的な計算的および解析的障害のため重要な課題である。
本稿では,高次元MFGに対処する粒子ベースディープフローマッチング(FM)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:04:53 GMT)
Parallel Delayed Memory Units for Enhanced Temporal Modeling in Biomedical and Bioacoustic Signal Analysis [17.7] Parallel Delayed Memory Unit (PDMU) は、短期的クレジット割り当てのための遅延ゲート状態空間モジュールである。
PDMUは、ゲート遅延ライン機構を介して、短期的な時間的状態相互作用とメモリ効率を高める。
PDMUは並列トレーニングとシーケンシャル推論をサポートしており、既存の線形RNNフレームワークに簡単に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:46:56 GMT)
FOD-S2R: A FOD Dataset for Sim2Real Transfer Learning based Object Detection [17.4] 航空機の燃料タンク内の異物爆発(FOD)は、重大な安全上の危険をもたらす。
燃料タンクの内部にある複雑な囲いのある環境のための専用のデータセットが不足している。
航空機燃料タンク内のFODの実画像と合成画像からなる新しいデータセットFOD-S2Rを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:16:26 GMT)
Physical ID-Transfer Attacks against Multi-Object Tracking via Adversarial Trajectory [17.3] 本稿では,トラッキング・バイ・検出MOTに対する最初のオンラインおよび物理的ID操作攻撃であるAdvTrajを紹介する。
我々は,AdvTrajがSORTに対するホワイトボックス攻撃のシナリオにおいて,100%の成功率でID割り当てを騙すことができることを示す。
また,人間の歩行/運転者が日常のシナリオで行うことができる2つの普遍的対角運動を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:47:19 GMT)
PointNet4D: A Lightweight 4D Point Cloud Video Backbone for Online and Offline Perception in Robotic Applications [17.1] オンラインとオフラインの両方に最適化された軽量な4DバックボーンであるPointNet4Dを提案する。
中心となるのはHybrid Mamba-Transformer temporal fusion blockであり、これはMambaの効率的な状態空間モデリングとTransformerの双方向モデリング能力を統合している。
時間的理解を高めるために,フレーム単位のマスク付き自己回帰事前学習戦略である4DMAPを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:58:01 GMT)
Experimental Methods, Health Indicators, and Diagnostic Strategies for Retired Lithium-ion Batteries: A Comprehensive Review [16.7] レビューは、物理的な健康指標、実験試験方法、データ生成および拡張技術を通じて制約に対処する進歩を合成する。
我々は,最小テスト機能,合成データ,ドメイン不変表現,不確実性認識が,限定的あるいは近似的なラベルの下で頑健な推論を可能にすることを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:28:06 GMT)
PhyDetEx: Detecting and Explaining the Physical Plausibility of T2V Models [16.7] VLM(Vision-Language Models)は、様々な応用において汎用評価器として広く使われている。
我々は,500本の注釈付きビデオと2,588本のペア付きビデオのテキストトレイン分割からなるtextbfPIDデータセットを構築した。
我々は、物理法則の遵守性を評価するために、最先端のT2Vモデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:28:13 GMT)
Mitigating Gender Bias in Depression Detection via Counterfactual Inference [16.5] 抑うつ検出モデルは、不均衡なトレーニングデータによって、しばしば性別バイアスに悩まされる。
本稿では,因果推論に基づく新しいデバイアス対策フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、性別バイアスを著しく低減するだけでなく、全体的な検出性能も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:14:20 GMT)
GrndCtrl: Grounding World Models via Self-Supervised Reward Alignment [16.3] 本稿では,自己指導型ポストトレーニングフレームワークであるReinforcement Learning with World Grounding(RLWG)を紹介する。
このフレームワークをGrndCtrlでインスタンス化する。GrndCtrlは、グループ相対ポリシー最適化(GRPO)に基づく報酬整合型適応手法で、安定な軌道の維持、一貫した幾何、エンボディナビゲーションのための信頼性のあるロールアウトを行う世界モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:03:29 GMT)
Deep FlexQP: Accelerated Nonlinear Programming via Deep Unfolding [16.3] 本稿では,QP制約の厳密な緩和に基づいて,常に実現可能な2次プログラミング(QP)解法FlexQPを提案する。
元の制約が実現可能であれば、解法は元のQPに対する最適解を見つける。
制約が実現不可能であれば、解はスパースな方法で制約違反を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:38:45 GMT)
DefenSee: Dissecting Threat from Sight and Text - A Multi-View Defensive Pipeline for Multi-modal Jailbreaks [16.2] 堅牢で軽量なマルチモーダルブラックボックス防御技術であるDefenSeeを提案する。
一般的なマルチモーダルなjailbreakと良質なデータセットの実験は、DefenSeeが一貫してMLLMの堅牢性を高めていることを示している。
これは、MM-SafetyBenchベンチマークを使用して、MiniGPT4上でのジェイルブレイク攻撃のASRを1.70%以下に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:57:49 GMT)
ALARM: Automated MLLM-Based Anomaly Detection in Complex-EnviRonment Monitoring with Uncertainty Quantification [16.1] 本稿では,我々のUQ支援MLLMに基づく視覚異常検出フレームワークであるALARMを紹介する。
AlARMは、推論チェーン、自己回帰、MLLMアンサンブルなどの品質保証技術を統合して、堅牢で正確なパフォーマンスを実現している。
実世界のスマートホームベンチマークデータと創傷画像分類データを用いて大規模な実験評価を行い、ALARMの優れた性能と、信頼性の高い意思決定のために異なる領域にまたがる汎用的な適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:03:14 GMT)
Sampling on Metric Graphs [15.5] 距離グラフ上でブラウン運動をシミュレートする最初のアルゴリズムを提案する。
また,距離グラフをサンプリングするための最初のアルゴリズムも取得する。
提案アルゴリズムは,DuMuXの有限体積法における安定限界よりもはるかに大きい時間ステップで,安定なシミュレーションを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:11:05 GMT)
ChronosObserver: Taming 4D World with Hyperspace Diffusion Sampling [15.4] 本研究では,4次元世界シーンの時間的制約を表現するために,World State Hyperspaceを含むトレーニング不要な手法を提案する。
本研究では,拡散モデルの訓練や微調整を行うことなく,高忠実度かつ3次元連続時間同期ビデオを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:00:26 GMT)
End-to-end Deep Reinforcement Learning for Stochastic Multi-objective Optimization in C-VRPTW [15.4] 本研究は,本質性と複数の目的を特徴とする車両変種を解決するためのルーティングにおける学習ベースの応用について考察する。
我々は、特に旅行時間の不確実性について検討し、また、作業効率とシフト長の労働規制を共同で目標とする、総走行時間とルートメースパンという2つの目的についても検討する。
本稿では,本モデルの真面目性と多目的性を同時に扱うモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:43:27 GMT)
3-Tracer: A Tri-level Temporal-Aware Framework for Audio Forgery Detection and Localization [15.3] T3-Tracerは、フレーム、セグメント、オーディオレベルのオーディオを共同で分析して、フォージェリトレースを包括的に検出するフレームワークである。
FA-FAMは,フレームレベルの時間的情報と音声レベルの時間的情報を組み合わせて,フレーム内のフォージェリーキューとグローバルな意味的不整合を検出する。
フレームの特徴とフレーム間の差異を多スケールの時間的ウィンドウ間で共同でモデル化するデュアルブランチアーキテクチャを採用し、鍛造されたバウンダリに現れる突然の異常を効果的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:06:39 GMT)
Quantum state preparation and transfer based on the bound state in the doublon continuum [15.2] 連続体(BIC)のバウンド状態は強い関心を集めているが、多くの粒子は導波路量子電磁力学においてほとんど探索されていない。
我々は、4つの原子が強いオンサイト相互作用を持つ結合共振器導波路に結合するときに生じる結合状態(BIDC)を同定し、特徴付ける。
この相互作用可能なBIDCを爆発させると、(i)遠方四原子絡み状態は高忠実度で作成でき、(ii)量子絡み状態は空間的に分離されたノード間でコヒーレントに転送可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:55:33 GMT)
Research on Milling Machine Predictive Maintenance Based on Machine Learning and SHAP Analysis in Intelligent Manufacturing Environment [15.1] 本稿では,人工知能技術を組み合わせた完全予測保守実験プロセスを提案する。
XGBoostやランダムフォレストといった統合学習手法は,8つの機械学習モデルの性能を比較し,解析することにより,機械故障予測タスクにおいて良好に動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:40:49 GMT)
BackportBench: A Multilingual Benchmark for Automated Backporting of Patches [15.0] ソフトウェア開発者は、古いリリースにセキュリティパッチをバックポートすることで、この問題を軽減することができる。
BackportBenchは、パッチバックポート問題に対する最初の包括的なベンチマークスイートである。
その結果,エージェント法は従来のパッチポーティング法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:16:43 GMT)
Toward Content-based Indexing and Retrieval of Head and Neck CT with Abscess Segmentation [15.0] 頭部と頸部の膿瘍は急性の感染症のプロセスであり、診断され、迅速に管理されていない場合、敗血症や死亡につながる可能性がある。
AbscessHeNeは,4,926個の造影CTスライスと臨床的に確認された頭頸部膿瘍からなる,治療的,包括的注釈付きデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:04:24 GMT)
ICAD-LLM: One-for-All Anomaly Detection via In-Context Learning with Large Language Models [14.8] 異常検出は多くの領域において重要な課題である。
In-Context Anomaly Detection (ICAD) という新しいパラダイムを導入する。
本パラダイムでは,大規模言語モデルのコンテキスト内学習能力を利用した統一ADフレームワークであるICAD-LLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:41:30 GMT)
On Global Applicability and Location Transferability of Generative Deep Learning Models for Precipitation Downscaling [14.7] 様々な領域にわたる生成的ダウンスケーリングモデルの一般化性能を評価する。
階層的な位置ベースのデータ分割により、世界中の15のリージョンにわたるモデルパフォーマンスの体系的な評価が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:24:40 GMT)
Fantastic Features and Where to Find Them: A Probing Method to combine Features from Multiple Foundation Models [14.6] 本稿では,複数のモデルとレイヤの機能を統合したプローブベースのアダプタを提案する。
ComBoはデータセット固有のチューニングやバックボーンモデルによるバックプロパゲーションを必要としない。
この結果から,ComBoは複数のFMから多種多様な表現を合成するための,実用的で汎用的なフレームワークを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:26:08 GMT)
Walking on the Fiber: A Simple Geometric Approximation for Bayesian Neural Networks [14.6] 本研究では,後部探査のためのサンプリング手法を再検討する。
本稿では,パラメータ空間の変形を学習し,反復的手法を必要とせずに高速な後続サンプリングを可能にするモデルを提案する。
実験結果から,本手法は後方近似の競合性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:24:10 GMT)
CluCERT: Certifying LLM Robustness via Clustering-Guided Denoising Smoothing [14.5] CluCERTは大規模言語モデル(LLM)の堅牢性を証明する新しいフレームワークである
本稿では,雑音の多いサンプルを減らし,意味のある摂動を保持するセマンティッククラスタリングフィルタを提案する。
また、コアセマンティクスを抽出する洗練されたモジュールと高速なシノニム置換戦略という2つのメカニズムを通じて計算効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:13:44 GMT)
Passive Polarization Stabilization for Practical and Robust Entanglement Distribution [14.1] 2本の偏光保持ファイバ(PMF)を交叉アライメントに配置した簡単な構成により、実時間偏光補償を必要とせず、絡み合った光子対の安定分布を実現できることを示す。
その結果, クロスアライメントPMFペアは, 複雑な能動補償装置を使わずに, 堅牢な絡み合い伝達を可能にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:15:41 GMT)
AVFakeBench: A Comprehensive Audio-Video Forgery Detection Benchmark for AV-LMMs [14.0] AVFakeBenchは,初の包括的オーディオビデオ偽造検出ベンチマークである。
AVFakeBenchには、慎重に12Kのオーディオビデオ質問が含まれており、7種類の偽造と4レベルのアノテーションを含んでいる。
AVFakeBench上での11の音声映像大言語モデル(AV-LMM)と2つの一般的な検出手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:07:08 GMT)
How do trout regulate patterns of muscle contraction to optimize propulsive efficiency during steady swimming [13.9] 我々はバイオインスパイアされたデジタルトラウトを作成し、カランジフォーム水泳におけるエネルギー移動を探索した。
深い強化学習を用いて、トラウトの神経系は筋の活性化を階層的に制御した。
その結果, 0.5体長以上の活性化を伴う軸方向のマイクロメア結合は, 安定した波動伝播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） (Mon, 01 Dec 2025 02:57:02 GMT)
Structured Spectral Reasoning for Frequency-Adaptive Multimodal Recommendation [13.9] マルチモーダルレコメンデーションは、視覚情報やテキスト情報などの異種コンテンツと協調的な信号を統合することを目的としている。
これらの問題は、しばしば単純融合や浅いモデリング戦略によって悪化し、一般化の低下とロバスト性の低下につながる。
周波数対応マルチモーダルレコメンデーションのための構造化スペクトル推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:39:28 GMT)
CLEF: Clinically-Guided Contrastive Learning for Electrocardiogram Foundation Models [13.6] シングルリードのECG記録は、臨床レベルのウェアラブルと消費者向けのウェアラブルの両方に統合されている。
未ラベルのECG上でのファンデーションモデルの自己教師付き事前トレーニングは診断性能を向上させるが、既存のアプローチでは臨床メタデータからドメイン知識を取り入れていない。
我々は,確立された臨床リスクスコアを用いて,ネガティブなペアを適応的に重み付けする,新しいコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:21:44 GMT)
Differentially Private and Federated Structure Learning in Bayesian Networks [13.5] Fed-Sparse-BNSLは線形ガウスベイズネットワーク構造を学習するための新しい手法である。
差分プライバシーとgreedyアップデートを組み合わせることで、Fed-Sparse-BNSLは、通信コストを低くしながら、効率的にプライバシ予算を使用する。
合成および実データセットの実験は、Fed-Sparse-BNSLが非プライベートベースラインに近いユーティリティを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:15:56 GMT)
Four Over Six: More Accurate NVFP4 Quantization with Adaptive Block Scaling [13.4] NVFP4量子化アルゴリズムを改良したFour Over Six (4/6)を導入する。
整数形式とは異なり、FP4のような浮動小数点形式は各ブロックのほぼ最大値に対して最も量子化誤差を持つ。
いくつかのブロックに対して、より小さなFP4値へのスケーリングは、表現可能な値の分布をより均一にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:45 GMT)
WhAM: Towards A Translative Model of Sperm Whale Vocalization [13.0] 音声プロンプトから合成精子クジラコーダを生成できる最初のトランスフォーマーモデルであるWhAMについて述べる。
WhAMは、音楽オーディオで事前訓練されたマスク付き音響トークンモデルであるVampNetを微調整することによって構築される。
Fréchet Audio Distance を用いて WhAM 合成コーダの評価を行い, 海洋生物学者を対象とした知覚学的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:53:15 GMT)
DB-KAUNet: An Adaptive Dual Branch Kolmogorov-Arnold UNet for Retinal Vessel Segmentation [12.9] 網膜血管分節に対する適応型二重枝Kolmogorov-Arnold UNet(DB-KAUNet)を提案する。
DB-KAUNetでは、並列CNNとTransformer経路を備えた異種二重分岐空間(HDBE)を設計する。
HDBEは戦略的に標準的なCNNとTransformerブロックを新しいkanConvとKATブロックでインターリーブし、モデルが包括的な特徴表現を形成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:30:01 GMT)
Spatiotemporal Pyramid Flow Matching for Climate Emulation [12.7] 生成モデルは、地球の変化する気候をエミュレートする方法を変える可能性がある。
以前の生成的アプローチは、気候エミュレーションのための気象スケールの自己回帰に依存していた。
SPFは空間的および時間的スケールでデータを階層的にモデル化する新しいタイプのマッチングアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:20:03 GMT)
Low-Rank Prehab: Preparing Neural Networks for SVD Compression [12.6] プレハビテーションを契機に,プレ圧縮微調整ステージであるLow-Rank Prehabを導入する。
圧縮後,Prehabは即時精度低下を著しく低減し,ファインタニング後の性能を継続的に改善することを示す。
本手法は,SVD-LLMのような最先端のSVD技術より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:37:53 GMT)
Toward a benchmark for CTR prediction in online advertising: datasets, evaluation protocols and perspectives [12.5] 本研究は,CTR予測ベンチマーク(Bench-CTR)の統一アーキテクチャを設計する。
実世界のデータセットと合成データセットを含む総合的な評価プロトコルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:36:55 GMT)
A Fast Heuristic Search Approach for Energy-Optimal Profile Routing for Electric Vehicles [12.4] 大規模道路網における電気自動車(EV)のエネルギー最適経路問題について検討し, 下り坂沿いの再生エネルギーは負のエネルギーコストをもたらすことを示した。
EVの従来のポイントツーポイントパスフィニングアルゴリズムは、既知の初期エネルギーレベルを仮定するが、利用可能なエネルギーの不確実性を含む現実のシナリオの多くは、すべての可能な初期エネルギーレベルに対して最適な経路を計画する必要がある。
複雑なプロファイルの生成と処理を回避するために、新しいプロファイル支配ルールを用いて、多目的A*探索に基づく単純かつ効果的なラベル設定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:45:34 GMT)
Sum Rate Maximization in STAR-RIS-UAV-Assisted Networks: A CA-DDPG Approach for Joint Optimization [12.4] 本稿では,STAR-RIS-UAV支援無線通信システムのスペクトル効率を最適化するための無人航空機(UAV)を提案する。
本稿では,ビームフォーミング,位相シフト,UAV位置を反復的に最適化し,環境との連続的な相互作用を通じてシステムの総和率を最大化する深部強化学習(DRL)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:36:00 GMT)
NavForesee: A Unified Vision-Language World Model for Hierarchical Planning and Dual-Horizon Navigation Prediction [12.4] 本稿では,高レベル言語計画と予測的世界モデルイマジネーションを統合するビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)について紹介する。
我々のアプローチでは、単一のVLMが同時に計画と予測の監視を行うことができる。
私たちの研究は、暗黙の時間的予測で明示的な言語計画を融合させ、よりインテリジェントで有能なエンボディエージェントの道を開く、という大きな可能性を浮き彫りにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:24:16 GMT)
Rice-VL: Evaluating Vision-Language Models for Cultural Understanding Across ASEAN Countries [12.3] VLM(Vision-Language Models)はマルチモーダルなタスクに優れるが、西洋中心のバイアスがしばしば現れる。
RICE-VLは11カ国でVLMの文化的理解を評価する新しいベンチマークである。
LAVE測定値の拡張であるSEA-LAVEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:55:41 GMT)
Demystifying Feature Engineering in Malware Analysis of API Call Sequences [12.2] 機械学習(ML)は、マルウェア分析におけるAPI呼び出しシーケンスの分析に広く用いられている。
伝統的な特徴抽出は人間のドメイン知識に基づいている。
自動特徴抽出には自然言語処理(NLP)を用いる傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:36:42 GMT)
FishDetector-R1: Unified MLLM-Based Framework with Reinforcement Fine-Tuning for Weakly Supervised Fish Detection, Segmentation, and Counting [12.0] 魚の発見, セグメンテーション, 計数のためのMLLMベースの統合フレームワークである FishDetector-R1 を紹介する。
DeepFishデータセットでは,ベースラインよりも大幅に向上し,APを20%,mIoUを10%,MAEを30%,GAMEを35%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:23:56 GMT)
On the Unreasonable Effectiveness of Last-layer Retraining [12.0] ラスト・レイヤ・リトレーニング(LLR)法は,スプリアス相関への依存を正すための効率的な手法として関心を集めている。
LLRはトレーニングセットの不均衡部分集合である場合でも、最悪のグループ精度を向上させることが判明した。
近年のアルゴリズムCB-LLRとAFRはグループバランスを暗黙的に行い、ロバスト性の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:08:43 GMT)
LGDC: Latent Graph Diffusion via Spectrum-Preserving Coarsening [11.9] グラフ生成は科学分野における重要な課題である。
既存の手法は、グラフを反復的に拡張する自己回帰モデルと、グラフ全体を一度に生成する拡散のようなワンショットモデルである。
本稿では,両手法の強度を結合したハイブリッドフレームワークであるLGDCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:10:24 GMT)
Behind the Curtain: How Shared Hosting Providers Respond to Vulnerability Notifications [11.9] 脆弱性通知は、ホスティングプロバイダ組織(HPO)がセキュリティ脆弱性を特定して修正するのに役立つ。
脆弱性通知の修正率は引き続き低いままである。
本稿では,HPOsプロセスの脆弱性通知を内部でどのように処理するかを詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:12:13 GMT)
Benchmarking and Understanding Safety Risks in AI Character Platforms [11.8] 我々は、AIキャラクタプラットフォームの最初の大規模安全研究を行い、16の人気のあるプラットフォームを評価した。
AI文字プラットフォームは、平均して65.1%の安全でない応答率を示す。
安全性のパフォーマンスはキャラクターによって大きく異なり、人口動態や性格といった特徴と強く相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:48:25 GMT)
Generative Editing in the Joint Vision-Language Space for Zero-Shot Composed Image Retrieval [11.7] Composed Image Retrieval (CIR)は、参照画像とテキスト修正を組み合わせることで、きめ細かいビジュアル検索を可能にする。
マルチモーダルアライメントのために設計された高効率・データ効率の新たな生成編集フレームワークであるFusion-Diffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:04:55 GMT)
FlashVGGT: Efficient and Scalable Visual Geometry Transformers with Compressed Descriptor Attention [11.7] マルチビュー画像からの3D再構成は、コンピュータビジョンにおける中核的な課題である。
最近のフィードフォワード法は、従来のシーンごとの最適化手法に代わる効率的で堅牢な代替手段として現れている。
我々は、ディスクリプタベースのアテンションメカニズムを通じて、このボトルネックに対処する効率的な代替手段であるFlashVGTを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:12:37 GMT)
Data-Centric Visual Development for Self-Driving Labs [11.6] われわれはSDLにおいて最も重要かつ精度の高い行動であるピッティングに焦点をあてる。
私たちは、実際のデータ生成と仮想データ生成を融合するハイブリッドパイプラインを構築しています。
保持された実際のテストセットでは、自動取得された実画像に基づいて完全に訓練されたモデルが99.6%の精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:57 GMT)
New Spiking Architecture for Multi-Modal Decision-Making in Autonomous Vehicles [11.6] 本研究は、自動運転車における高レベル意思決定のためのエンドツーエンドのマルチモーダル強化学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、カメラ画像、LiDAR点雲、車両案内情報を含む異種感覚入力を、クロスアテンショントランスフォーマーベースの知覚モジュールを介して統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:04:56 GMT)
Efficient Hyperparameter Search for Non-Stationary Model Training [11.6] 本稿では,オンライン学習システムにおけるモデルトレーニングのコストを削減するための2段階パラダイムを提案する。
私たちの中核的な洞察は、ピークパフォーマンスを達成するのではなく、第1段階の正確な識別に焦点を当てることによって、積極的なコスト削減対策が可能になるということです。
第1はCriteo 1TBデータセットで、第2は業界広告システムで、第2は2桁の規模で運用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:06:24 GMT)
Quantum Chromatic Number of Subgraphs of Orthogonality Graphs and the Distance-2 Hamming Graph [11.5] 直交グラフのいくつかの部分グラフの正確な量子色数を決定することによって結果を拡張する。
また、ハミング距離2の2進ベクトルからなるハミング距離2ハミンググラフの量子色数を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:21:25 GMT)
Decision Tree Embedding by Leaf-Means [11.3] 決定木埋め込み(Decision Tree Embedding, DTE)は、訓練された分類木の葉の分割を利用して解釈可能な特徴表現を構築する、迅速かつ効果的な方法である。
各葉領域内のサンプル手段をアンカーポイントとして使用することにより、DTEは木の分割構造によって定義された埋め込み空間に入力をマップする。
軽度条件下での条件密度の保存を含む,DTEの個体群レベルの理論的特性を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:57:33 GMT)
Dynamic Algorithm for Explainable k-medians Clustering under lp Norm [11.1] 各有限 p >= 1 に対して lp ノルムの下で説明可能な k-メディアンに対する最初のアルゴリズムを示す。
我々のアルゴリズムは任意の p >= 1 に対して最適な k-メディアンに対する O(p(log k)1 + 1/p - 1/p2) 近似を達成する。
このアルゴリズムは、挿入と削除のシーケンスの下で説明可能なクラスタリングを維持しており、償却更新時間 O(d log3 k) と O(log k) のリコースがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:01:47 GMT)
DrawingBench: Evaluating Spatial Reasoning and UI Interaction Capabilities of Large Language Models through Mouse-Based Drawing Tasks [11.0] DrawingBenchはエージェントLLMの信頼性を評価するための検証フレームワークである。
我々のフレームワークは、20のカテゴリに250の多様なプロンプトと4つの難易度から構成されている。
我々は1000回の試験で4つの最先端LCMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:18:21 GMT)
Patient Safety Risks from AI Scribes: Signals from End-User Feedback [10.7] 定量的および定性的な分析は、AIの加入者が、転写エラーによって様々な患者の安全リスクを引き起こす可能性があることを示唆している。
絶対リスクの度合いを文脈化するためには、さらなる研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:54 GMT)
Storage capacity of perceptron with variable selection [10.6] 機械学習における中心的な課題は、高次元データにおける真の構造と確率相関を区別することである。
単純なパーセプトロンは$N$変数から$M = N$変数を最適に選択することで、$P = N$ランダムパターンを完全に分類できることを示す。
これは、データの真の構造と急激な正規性とを区別するための定量的な基準を提供するだけでなく、連想記憶モデルの記憶能力ももたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:44:57 GMT)
GRASP: Guided Residual Adapters with Sample-wise Partitioning [10.5] GRASP: サンプル分割によるガイド型残留アダプタを提案する。
長尾MIMIC-CXR-LTデータセットでは、GRASPは特に稀なクラスにおいて優れたFIDと多様性のメトリクスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:43:17 GMT)
Package Dashboard: A Cross-Ecosystem Framework for Dual-Perspective Analysis of Software Packages [10.3] Package Dashboardは、サプライチェーン分析のための統一プラットフォームを提供する、クロスエコシステムフレームワークである。
依存関係の解決とリポジトリ分析を組み合わせることで、認知負荷を低減し、トレーサビリティを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:52:03 GMT)
3D Motion Perception of Binocular Vision Target with PID-CNN [10.3] 本稿では,3次元座標誤差,速度,加速度を知覚するネットワークを訓練し,基本的な知覚能力を有する。
17の層と413万のパラメータを持つ比較的小さな畳み込みニューラルネットワークを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:41:45 GMT)
CAIRNS: Balancing Readability and Scientific Accuracy in Climate Adaptation Question Answering [10.3] 改良された可読性と通知源(CAIRNS)を用いた気候適応型質問応答について述べる。
CAIRNSは、Webから複雑なエビデンスソースから、専門家が信頼できる予備回答を得ることを可能にするフレームワークである。
構造化されたScholarGuideプロンプトを通じて読みやすさと引用信頼性を高め、堅牢な評価を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 22:44:43 GMT)
Objects in Generated Videos Are Slower Than They Appear: Models Suffer Sub-Earth Gravity and Don't Know Galileo's Principle...for now [10.3] ビデオジェネレータは、潜在的な世界モデルとしてますます評価されている。
基本法則である重力の表現について検討する。
100個のシングルボールクリップのみに微調整された軽量の低ランクアダプタは、$g_mathrmeff$を1.81,mathrmm/s2$から6.43,mathrmm/s2$に引き上げる(地上重力の65%を占める)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:56 GMT)
Samplability makes learning easier [10.2] PAC学習の標準的な定義は、学習者がすべての分布の下で成功することを要求する。
サンプリング可能なPACは,学習者の効率性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:48:36 GMT)
nnMobileNet++: Towards Efficient Hybrid Networks for Retinal Image Analysis [10.2] 本稿では,畳み込み表現とトランスフォーマー表現を段階的にブリッジするハイブリッドアーキテクチャであるnnMobileNet++を提案する。
nnMobileNet++は、計算コストを低く保ちながら最先端または高い競争精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:45:39 GMT)
Open-Set Domain Adaptation Under Background Distribution Shift: Challenges and A Provably Efficient Solution [10.1] 我々の手法は,背景分布が変化した場合においても,オープンセット認識の解決が保証される手法である。
我々は、スケーラブルで堅牢な手法を開発し、画像およびテキストデータに対する総合的な経験的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:08:18 GMT)
Towards Unified Video Quality Assessment [9.9] Unified-VQAは、複数のビデオフォーマット内の様々な歪みタイプに適用可能な単一の統一された品質モデルを提供するフレームワークである。
ランキングインスパイアされた損失を使用して、各専門家を最適化する、新しいマルチプロキシエキスパートトレーニング戦略が設計されている。
Unified-VQAは、一般的なVQAと診断アーティファクト検出タスクの両方のための18以上のベンチマークメソッドと比較して、一貫性と優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:43:38 GMT)
FastAnimate: Towards Learnable Template Construction and Pose Deformation for Fast 3D Human Avatar Animation [9.9] 3次元アバターアニメーションは、変形アルゴリズムを用いて、人間のアバターを初期ポーズから特定のターゲットポーズに変換することを目的としている。
既存のアプローチでは、このタスクを標準的なテンプレート構築とターゲットポーズ変形という2つのステージに分けるのが一般的である。
両課題を2つのフェーズで解決するための統合学習ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:28:50 GMT)
Beyond the Hype: A Large-Scale Empirical Analysis of On-Chain Transactions in NFT Scams [9.8] 本研究はグラフ解析によりNFTフィッシング詐欺を系統的に調査する。
複数のプラットフォームで公開されたNTTフィッシングインシデントに関連するトランザクションレコード、ログデータ、セキュリティレポートを収集します。
NFTフィッシング詐欺の分布, 取引特徴, 相互作用パターンを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:49:51 GMT)
Know Thyself by Knowing Others: Learning Neuron Identity from Population Context [9.8] 本稿では,ニューロンレベルの表現学習のための最初の体系的スケーリング分析について述べる。
プレトレーニングで使用する動物数の増加は、下流のパフォーマンスを継続的に向上させることを示す。
結果は、多様で多様なニューラルネットワークが、動物全体にわたって一般化されるニューロンのアイデンティティに関する情報をモデルが回復する様子を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:28:04 GMT)
2D-ThermAl: Physics-Informed Framework for Thermal Analysis of Circuits using Generative AI [9.4] ThermAl"は物理インフォームドな生成AIフレームワークで、熱源を効果的に同定し、全チップの過渡的および定常的な熱分布を推定する。
本モデルは,COMSOLを用いて生成した単純な論理ゲート(インバータ,NAND,XORなど)から複雑な設計まで,広範な熱散逸マップのデータセットに基づいて訓練されている。
実験結果から、ThermAlは0.71Cのルート平均二乗誤差(RMSE)を持つ大回路に対して正確な温度マッピングを行い、200倍高速に動作することで従来のFEMツールより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） (Mon, 01 Dec 2025 00:45:26 GMT)
MasHeNe: A Benchmark for Head and Neck CT Mass Segmentation using Window-Enhanced Mamba with Frequency-Domain Integration [9.4] MasHeNeは3,779個の造影CTスライスの最初のデータセットである。
MasHeNeは、悪性度のみのデータセットを超えて、ヘッド・アンド・ネックのマスセグメンテーションのベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:38:05 GMT)
Exploring the Potentials of Spiking Neural Networks for Image Deraining [9.2] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は低レベルの視覚タスクでは十分に研究されていない。
本研究は, スパイキングニューロンの固有高通過特性の表現, 特に画像デラリニングについて考察する。
階層型マルチスケール表現学習のためのSpking Decomposition and Enhancement Moduleと軽量Spking Multi-scale Unitを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:02:17 GMT)
Dynamic Correction of Erroneous State Estimates via Diffusion Bayesian Exploration [9.1] 緊急対応やその他の高い社会的応用において、早期状態推定は下流の結果を批判的に形作る。
制限された情報やバイアスのある情報に基づくこれらの初期状態の見積もりは、現実と深刻なミスマッチする可能性がある。
本稿では,早期状態推定誤差の原理的リアルタイム補正を可能にする拡散駆動型ベイズ探索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 22:08:26 GMT)
Tangram: Accelerating Serverless LLM Loading through GPU Memory Reuse and Affinity [9.1] 本稿では、効率的なGPUメモリ再利用により、サーバーレス大規模言語モデルのロードを高速化する新しいシステムであるTangramを提案する。
我々は, 完全機能プロトタイプを実装し, タングラムの負荷速度を最大6.2倍に向上し, 冷間開始時のTTFTを23～55%削減する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:10:34 GMT)
Modeling Wavelet Transformed Quantum Support Vector for Network Intrusion Detection [9.0] 拡張量子サポートベクトルマシン(QSVM)と量子ハーアーウェーブレットパケット変換(QWPT)を統合した新しい量子古典的フレームワークを提案する。
提案手法では, 振幅エンコードクオンタム状態調製, マルチレベルQWPT特徴抽出, シャノンエントロピープロファイリングおよびChi-2乗検定による挙動解析を用いる。
BoT-IoTの96.67%、IoT-23データセットの89.67%、量子オートエンコーダのアプローチを7%以上越えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:23:20 GMT)
On the Context-Hiding Property of Shamir-Based Homomorphic Secret Sharing [8.9] ホモモルフィックシークレット共有(HSS)は、複数の入力クライアントが秘密裏にプライベートインプットを複数のサーバ間で共有することを可能にする。
セキュリティは、出力共有が関数出力以上の入力に関する情報をリークすることを要求する。
我々は,個々の関数に対するHSSの文脈隠蔽特性を定式化し,その研究を単項に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:23:19 GMT)
EfficientFlow: Efficient Equivariant Flow Policy Learning for Embodied AI [8.9] ジェネレーティブ・モデリングは、ビジュモータ・ポリシー・ラーニング(英語版)において顕著な将来性を示した。
EfficientFlowは、フローベースのポリシー学習を備えた効率的なエンボディAIのための統合されたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:59:59 GMT)
The Equivalence of Fast Algorithms for Convolution, Parallel FIR Filters, Polynomial Modular Multiplication, and Pointwise Multiplication in DFT/NTT Domain [8.9] 我々は、よく知られた高速畳み込み構造が、他の4つの問題領域における高速アルゴリズムの設計の基礎となることを示す。
高速なモジュール乗算と高速なポイントワイド乗算問題は、暗号システムアプリケーションにとって重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:29:28 GMT)
Large Language Models Cannot Reliably Detect Vulnerabilities in JavaScript: The First Systematic Benchmark and Evaluation [8.9] 我々は、JavaScriptの脆弱性検出のためのベンチマークを構築するための3つの原則を紹介した。
最初の自動ベンチマーク生成フレームワークFOGEJSを提案する。
我々は,JavaScriptの脆弱性検出のための大規模言語モデルの最初の体系的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:00:06 GMT)
Limitations of Membership Queries in Testable Learning [8.8] テスト可能な学習アルゴリズムでは,メンバシップクエリが時間の複雑さを低減できないことを示す。
テスト可能な学習モデルでは、学習者は、データが所望のプロパティを満たすたびに仮説を出力しなければならない。
本稿では,このクラスにおけるTL-Qアルゴリズムが統計的難読化および学習アルゴリズムを効率的に行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:50:20 GMT)
EGG-Fusion: Efficient 3D Reconstruction with Geometry-aware Gaussian Surfel on the Fly [8.8] EGG-Fusionは、新しい差別化可能なリアルタイム再構築システムである。
提案方式は0.6textitcmの表面再構成誤差を達成し,最先端手法と比較して精度が20%以上向上したことを示す。
特に、24FPSのリアルタイム処理能力を維持しており、最も正確な差別化可能なリアルタイム再構築システムとして確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:32:17 GMT)
A Footprint-Aware, High-Resolution Approach for Carbon Flux Prediction Across Diverse Ecosystems [8.7] フットプリント・アウェア・レグレッション(フットプリント・アウェア・レグレッション、フットプリント・アウェア・レグレッション、フットプリント・アウェア・レグレッション、フットプリント・アウェア・レグレッション、フットプリント・アウェア・レグレッション、フットプリント・レグレッション、フットプリント・ア・レグレッション、フットプリント・アウェア・レグレッション、フットプリント・ア・レグレッション、フットプリント・ア・レグレッション、フットプリント・ア・レグレッション、フレーション)は、空間フットプリントのフットプリントと30m
本モデルでは,R2=0.78の高分解能予測を行い,様々な生態系の試験場上での月次純生態系の交換を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:34:41 GMT)
Q2D2: A Geometry-Aware Audio Codec Leveraging Two-Dimensional Quantization [8.5] 2次元量子化(Q2D2)は,2次元格子上に特徴対を投影する量子化方式である。
単純な幾何学的定式化にもかかわらず、Q2D2は低いトークンレートと高いコードブック使用率でオーディオ圧縮効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:06:38 GMT)
Periodic Asynchrony: An Effective Method for Accelerating Reinforcement Learning [8.4] 強化学習 (RL) が注目され, 再生・適用への取り組みが高まっている。
主流のRLフレームワークでは、推論とトレーニングは一般的に同じデバイスにデプロイされる。
本研究では、推論とトレーニングの展開を分離する戦略に戻ります。
従来の同期アーキテクチャを周期的な非同期フレームワークに変換し、各コンポーネントの要求駆動、独立、および弾力的なスケーリングを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:00:07 GMT)
Depth Matching Method Based on ShapeDTW for Oil-Based Mud Imager [8.3] 本稿では,ShapeDTW(Shape Dynamic Time Warping)アルゴリズムに基づくボアホール画像の深度マッチング手法を提案する。
本手法は, 形状特徴を抽出し, 形状に敏感な距離行列を構築し, 配列間の構造的類似性を良好に保存する。
フィールドテスト例では, 複雑なテクスチャ, 深度シフト, 局所スケーリングによる画像の正確なアライメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:31:09 GMT)
Conversion rate prediction in online advertising: modeling techniques, performance evaluation and future directions [8.2] 変換と変換率(CVR)の予測は、効率的な広告意思決定において重要な役割を果たす。
オンライン広告におけるCVR予測に関する総合的な文献レビューを行う。
我々は、最先端のCVR予測モデルを、基礎技術に関して6つのカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:02:35 GMT)
FlowEO: Generative Unsupervised Domain Adaptation for Earth Observation [8.2] FlowEOは、地球観測における画像空間UDAの生成モデルを活用する新しいフレームワークである。
我々は,SARから光翻訳への適応シナリオと自然災害による時間的・意味的な変化をカバーした4つのデータセットを対象とした実験を行った。
以上の結果から,FlowEOは領域適応のための既存の画像翻訳手法より優れており,より優れた知覚的画像品質を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:29:01 GMT)
Implicitly Normalized Online PCA: A Regularized Algorithm with Exact High-Dimensional Dynamics [8.1] Implicitly Normalized Online PCA (INO-PCA) は、単位ノルム制約を取り除くオンラインPCAアルゴリズムである。
INO-PCAはOjaのアルゴリズムを一貫して上回り,非定常環境において急速に適応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:17:29 GMT)
A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Electricity Price Forecasting with LIME-Based Interpretability [8.1] 本研究では,スペインの電力市場データを用いた8つの機械学習モデルを比較した。
その結果,KNNは0.865のR2,3.556のMAE,5.240のRMSEで最高の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:51:41 GMT)
SAM3-UNet: Simplified Adaptation of Segment Anything Model 3 [8.0] 本稿では,Segment Anything Model 3 (SAM3) の簡易版であるSAM3-UNetについて紹介する。
我々のSAM3-UNetは、SAM3イメージエンコーダ、パラメータ効率の良い微調整用アダプタ、軽量なU-Netスタイルデコーダの3つのコンポーネントから構成されている。
ミラー検出や有能な物体検出などの複数のタスクに関する予備実験は、提案されたSAM3-UNetが以前のSAM2-UNetや他の最先端手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:27:35 GMT)
RobustSurg: Tackling domain generalisation for out-of-distribution surgical scene segmentation [7.9] 分布外データとモダリティ変化による領域ギャップの一般化に関する最近の文献は、広く研究されているが、主に自然のシーンデータを対象としている。
本研究は,OODデータに対する汎用性を高めるために,自然シーンにおけるこれらの作品に触発されて,手術シーンにおけるスタイルや内容情報を活用することで,外観を最小化できるのではないか,という仮説を立てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:31:05 GMT)
Beyond Loss Guidance: Using PDE Residuals as Spectral Attention in Diffusion Neural Operators [7.9] PRISMAは、PDE残基をモデルアーキテクチャに直接埋め込む条件拡散ニューラル演算子である。
PRISMA は 5 つのベンチマーク PDE における従来の手法と比較してかなり低い推算コストで競合精度を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:34:42 GMT)
DSD: A Distributed Speculative Decoding Solution for Edge-Cloud Agile Large Model Serving [7.8] 大規模言語モデル(LLM)推論は、多種多様なエッジクラウド環境における高いデコードレイテンシと限られたスケーラビリティに悩まされることが多い。
本稿では,SDを複数デバイスに拡張する分散投機的復号化フレームワークDSDを提案する。
多様なワークロードを対象とした実験では、DSDは既存のSDベースラインよりも最大1.1倍のスピードアップと9.7%高いスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:54:02 GMT)
Learning Robust Social Strategies with Large Language Models [7.7] 強化学習は,大規模言語モデル(LLM)を単一エージェント体制で整列させるのに有効である。
マルチエージェント設定における標準RLは、しばしば欠陥のある自己関心のポリシーに収束することを示す。
RLが不均衡に収束する傾向に対処するため、近年の対向学習認識アルゴリズムAdvantage Alignmentを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:27:49 GMT)
MARSAD: A Multi-Functional Tool for Real-Time Social Media Analysis [7.3] MARSADは、リアルタイムソーシャルメディア監視と分析のために設計された多機能自然言語処理(NLP)プラットフォームである。
研究者や非技術者でも、ライブおよびアーカイブされたソーシャルメディアコンテンツの両方を調べることができる。
感情分析、感情分析、プロパガンダ検出、ファクトチェック、ヘイトスピーチ検出など、さまざまな側面にわたる詳細な可視化とレポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:31:37 GMT)
SARL: Spatially-Aware Self-Supervised Representation Learning for Visuo-Tactile Perception [7.0] 接触に富んだロボット操作は、局所幾何学を符号化する表現を必要とする。
現代のビジュオ触覚センサーは、両方のモダリティを単一の融合画像でキャプチャする。
ほとんどの自己教師付き学習フレームワークは、機能マップをグローバルベクターに圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:26:40 GMT)
Orchestration Framework for Financial Agents: From Algorithmic Trading to Agentic Trading [6.8] 金融インテリジェンスを民主化することを目的とした金融エージェントのためのオーケストレーションフレームワークを提案する。
従来のアルゴリズム取引システムの各コンポーネントを、プランナー、オーケストレータ、アルファエージェント、リスクエージェント、ポートフォリオエージェント、バックテストエージェント、実行エージェント、監査エージェント、メモリエージェントを含むエージェントにマップする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:50:22 GMT)
FRAMER: Frequency-Aligned Self-Distillation with Adaptive Modulation Leveraging Diffusion Priors for Real-World Image Super-Resolution [6.8] 実像超解像(Real-ISR)は、混合された未知の劣化を伴うLR入力からHR画像の復元を目指している。
バックボーンや推論を変更せずに拡散先を利用するプラグイン・アンド・プレイのトレーニングスキームであるFRAMERを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:09:05 GMT)
Provably Safe Model Updates [6.8] 確実に安全なモデル更新のためのフレームワークを導入します。
パラメータ化された抽象領域(orthotopes, zonotopes)に問題を緩和すると、抽出可能な原始双対の定式化が得られることを示す。
これにより、安全なドメインにプロジェクションすることで、更新(使用するデータやアルゴリズムに依存しない)の効率的な認証が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:19:53 GMT)
ELVIS: Enhance Low-Light for Video Instance Segmentation in the Dark [6.7] textbfELVIS (textbfEnhance textbfLow-light for textbfVideo textbfInstance textbfSegmentation)は、最先端のVISモデルの低照度シナリオへの効果的なドメイン適応を可能にする新しいフレームワークである。
合成低照度YouTube-VIS 2019データセット上での textbf+3.7AP のパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:17:07 GMT)
STRIDE: A Systematic Framework for Selecting AI Modalities - Agentic AI, AI Assistants, or LLM Calls [6.6] 本稿では,3つのモード間の選択を原則として推奨するフレームワークSTRIDE(Systematic Task Reasoning Intelligence Deployment Evaluator)を提案する。
STRIDEは構造化されたタスク分解、ダイナミズムの属性、自己回帰要求分析を統合し、エージェント適合スコアを生成する。
モダリティの選択では92%の精度を達成し、不要なエージェントの配置を45%削減し、リソースコストを37%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:54:07 GMT)
LPCD: Unified Framework from Layer-Wise to Submodule Quantization [6.3] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、モデルレベルの挙動を維持することを目的としている。
我々は,層を超えてPTQを拡張する統一フレームワークであるLayer-Projected Coordinate Descent (LPCD)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:21:18 GMT)
Spatiotemporal Satellite Image Downscaling with Transfer Encoders and Autoregressive Generative Models [6.3] 本稿では,衛星画像の粗大な入力から微細な衛星画像の再構成を行うトランスファーラーニング・ジェネレーション・ダウンスケーリング・フレームワークを提案する。
提案手法は,軽量なU-Net転送エンコーダと拡散型生成モデルを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:00:45 GMT)
Social Media Data Mining of Human Behaviour during Bushfire Evacuation [6.2] ソーシャルメディアのデータには、散在、不完全、非公式など、多くの制限がある。
将来の応用には、避難モデルの校正と検証、緊急通信、個人化された避難訓練、避難準備のための資源割り当てが含まれる。
データ品質、バイアスと代表性、位置情報の精度、文脈理解、危機固有の語彙と意味論、マルチモーダルデータ解釈といったオープンな問題を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:13:29 GMT)
Progressive Image Restoration via Text-Conditioned Video Generation [6.2] テキスト・ビデオ・モデルは強い時間的生成能力を示してきたが、画像復元の可能性は未解明のままである。
本研究では,映像の自然な動きではなく,再生軌跡を生成するように微調整することで,進行的な視覚的復元作業にCogVideoを再利用する。
超高分解能、分解性、低照度化のための合成データセットを構築し、各サンプルは劣化したフレームからクリーンなフレームへの段階的な遷移を描いている。
本モデルは,PSNR,SSIM,LPIPSなどの知覚的指標を改善するシーケンスを生成することによって,時間的進行と回復の質を関連付けることを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:37:51 GMT)
From Betti Numbers to Persistence Diagrams: A Hybrid Quantum Algorithm for Topological Data Analysis [6.2] 既存の量子トポロジカルアルゴリズムは、ベッチ数のような要約統計を効率的に計算することしかできない。
本稿では,「計算ベティ数量子」から「実用持続図の量子取得」への飛躍を初めて達成する,新しい量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:40:29 GMT)
DreamingComics: A Story Visualization Pipeline via Subject and Layout Customized Generation using Video Models [6.2] Dreamingsはレイアウト対応のストーリービジュアライゼーションフレームワークである。
文字の一貫性は29.2%向上し,スタイルの類似性も36.2%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:51:41 GMT)
Scaling and context steer LLMs along the same computational path as the human brain [6.1] オーディオブックを10時間聴いた被験者の時間分解脳信号について検討した。
我々は,LLMと脳が同様の順序で表現を生成することを確認した。
この脳-LLMアライメントは、トランスフォーマーとリカレントアーキテクチャ間で一貫性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:05:01 GMT)
The Mean-Field Dynamics of Transformers [6.0] 相互作用する粒子系としてのトランスフォーマーアテンションについて検討する。
球面上で連続的な注意を理想化することにより、トランスフォーマーダイナミクスをワッサーシュタイン勾配流、同期モデル、平均シフトクラスタリングに接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:51:00 GMT)
Extending NGU to Multi-Agent RL: A Preliminary Study [5.9] Never Give Up (NGU) アルゴリズムは, 漸進的ノベルティと本質的モチベーションを組み合わせることで, スパース報酬による強化学習タスクに有効であることが証明されている。
NGUをマルチエージェント環境に拡張し,PetttingZoo スイートから Simple_tag 環境での性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:24:37 GMT)
Context-Enriched Contrastive Loss: Enhancing Presentation of Inherent Sample Connections in Contrastive Learning Framework [5.9] 対照的な学習において、対照的な損失関数は、回転や収穫といった技術を通してサンプル間の類似性を識別する上で重要な役割を担っている。
本稿では,2つの収束目標を包含することで,学習効率を同時に向上し,情報歪みに対処するコンテキスト強化コントラスト損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:26:19 GMT)
Tunable Single- and Multiphoton Bundles in Cavity-Coupled Atomic Arrays [5.8] キャビティ結合された再構成可能な原子配列における非古典的な光を実現するための実験的な手法を提案する。
集団干渉位相をコヒーレントに制御することにより、システムは単一光子遮断から高純度多光子束放出に切り替える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:51:29 GMT)
Enhancing Lung Cancer Treatment Outcome Prediction through Semantic Feature Engineering Using Large Language Models [5.8] GKC(Goal-oriented Knowledge Curators)として,LLM(Large Language Models)を用いたフレームワークを導入する。
GKCは、実験室、ゲノム、薬品のデータを高忠実でタスク整合性のある特徴に変換する。
我々はGKCを専門家が設計した機能、直接テキスト埋め込み、エンドツーエンドのトランスフォーマーと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:56:45 GMT)
Confidential, Attestable, and Efficient Inter-CVM Communication with Arm CCA [5.7] 機密仮想マシン(CVM)は、機密性の高いワークロードを特権的な敵から保護するために、ますます採用されている。
既存のCVMアーキテクチャには、CVM間のデータ共有のための第一級メカニズムがない。
本稿では,CVM間で保護されたメモリ共有を可能にするCAECを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:10:43 GMT)
TagSplat: Topology-Aware Gaussian Splatting for Dynamic Mesh Modeling and Tracking [5.6] トポロジに一貫性のある動的モデルのシーケンスは、アニメーションやモデル編集のようなアプリケーションには不可欠である。
ガウススプラッティングに基づくトポロジ対応動的再構成フレームワークを提案する。
実験の結果,提案手法はトポロジに一貫性のあるメッシュ列を既存手法よりも高精度に再構成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:41:54 GMT)
Learned-Rule-Augmented Large Language Model Evaluators [5.4] 大規模言語モデル(LLM)は、主に自然言語生成(NLG)タスクの評価器として使用される。
本研究は,多種多様なタスクにまたがる汎用評価器としてのLLMの可能性を探るものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:08:45 GMT)
Exploring Human Perceptions of AI Responses: Insights from a Mixed-Methods Study on Risk Mitigation in Generative Models [5.3] ガードレールの実装の努力にもかかわらず、緩和戦略に対する人間の認識はほとんど不明である。
複数次元にまたがる緩和戦略の応答を評価するための混合手法の実験を行った。
その結果、被験者の母国語、AI作業経験、アノテーションの親しみが評価に大きく影響したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:12:28 GMT)
Scoring-based Static Variable Ordering for Decision Diagram-based Quantum Circuit Simulation [5.3] 決定図(DD)に基づく量子回路シミュレータは、DDを用いて量子状態とゲートを表す。
本稿では,DDに基づく効率的な量子回路シミュレーションを可能にする静的な可変順序を決定するためのスコアリングに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:59:32 GMT)
Unsupervised decoding of encoded reasoning using language model interpretability [5.1] 我々は、現在の解釈可能性技術が符号化推論に浸透できるかどうかを考察する。
ここでは,ロジットレンズが効果的に符号化推論を翻訳可能であることを示す。
我々は、ロジットレンズと自動パラフレージングを組み合わせた、完全に教師なしの復号パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:05:20 GMT)
InstructLR: A Scalable Approach to Create Instruction Dataset for Under-Resourced Languages [5.0] 本稿では,低リソース言語(LRL)のための高品質な命令データセットを生成するための新しいフレームワークであるInstructLRを紹介する。
提案手法は,LLMによるテキスト生成と2層品質フィルタリング機構を統合する。
InstructLRはZarma Instruct-50k、Bambara Instruct-50k、Fulfulde Instruct-50kという3つのマルチドメイン命令ベンチマークの作成を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:25:33 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） (Mon, 01 Dec 2025 03:00:24 GMT)
Dual Randomized Smoothing: Beyond Global Noise Variance [4.9] ランダム化平滑化(Randomized Smoothing, RRS)は、ニューラルネットワークの対向摂動に対する堅牢性を証明する技術である。
RSでは、小さなラジイで高い精度を達成するには、小さなノイズばらつきを必要とするが、大きなラジイで高い精度を達成するには、大きなノイズばらつきを必要とする。
本稿では,入力依存型雑音分散を実現するための2つのRSフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:23:00 GMT)
Generative Action Tell-Tales: Assessing Human Motion in Synthesized Videos [4.9] 実世界の人間の行動の学習された潜在空間から導かれる新しい評価基準を導入する。
本手法は、外見に依存しない人間の骨格幾何学的特徴と外見に基づく特徴を融合させることにより、実世界の動きのニュアンス、制約、時間的滑らかさをまず捉える。
生成した映像から,この学習された実世界の行動分布との距離を計測することにより,その行動の質を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:36:33 GMT)
OntoMetric: An Ontology-Guided Framework for Automated ESG Knowledge Graph Construction [4.7] OntoMetricは、ESG規制文書を検証済みのAIおよびWeb対応の知識グラフに変換するオントロジーガイダンスフレームワークである。
OntoMetricは65-90%のセマンティック精度と80-90%のスキーマ準拠を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:21:22 GMT)
DialogGuard: Multi-Agent Psychosocial Safety Evaluation of Sensitive LLM Responses [4.7] 本稿では,Web上での心理社会的リスクを評価するための多エージェントフレームワークであるDialogGuardを紹介する。
DialogGuardは4つのLSM-as-a-judgeパイプラインを通じて、多様なジェネリックモデルに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:53:45 GMT)
Semantic-aware Random Convolution and Source Matching for Domain Generalization in Medical Image Segmentation [4.6] 医用画像分割のための単一ソース領域一般化(DG)の課題に対処する。
SRCSMと呼ばれるディープセグメンテーションネットワークのトレーニングにおいて,DGを促進する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:35:45 GMT)
Financial Instruction Following Evaluation (FIFE) [4.4] 金融分析タスクにおけるLM命令追従能力を評価するために設計された,新しい高精度なベンチマークであるFIFEを紹介する。
FIFEは88個の人為的なプロンプトから構成されており、細かな報酬信号に対してチェーン可能で検証可能な制約を持つ検証システムを採用している。
我々は、金融分野の強化学習の研究を促進するために、オープンソースリソースとしてデータセットとコードを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:39:19 GMT)
Handwritten Text Recognition for Low Resource Languages [4.4] 本稿では,HindiとUrduのテキスト認識技術であるBharatOCRを紹介する。
そこで,視覚変換器(ViT)が視覚特徴を抽出し,変換器(Transformer Decoder)がテキストシーケンスを生成し,事前学習された言語モデル(LM)が出力を改良し,精度,流速,コヒーレンスを向上する。
本研究で導入したカスタムデータセット("Parimal Urdu"と"Parimal Hindi")と2つのパブリックデータセットを用いて,提案モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:01:52 GMT)
Model Recovery at the Edge under Resource Constraints for Physical AI [4.4] 我々は,反復解法をNODEと等価な並列化可能なニューラルアーキテクチャに置き換える,FPGA加速モデル回復フレームワークを提案する。
MERINDAはモバイルGPUの約11倍のDRAM使用率と2.2倍のランタイムを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:54:23 GMT)
First, do NOHARM: towards clinically safe large language models [4.4] 我々は,害頻度と重症度を測定するために,100件のプライマリケアとスペシャリストのコンサルテーションケースを用いたベンチマークであるNOHARMを提案する。
31種類の大型言語モデル (LLM) で、22.2%のケースで重傷を負い、76.6%が欠席した。
最高のモデルは、一般医師の安全性(平均差9.7%、95%CI 7.0-12.5%)を上回り、多様なマルチエージェントアプローチは、ソロモデルと比較して害を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:33:16 GMT)
ReGlove: A Soft Pneumatic Glove for Activities of Daily Living Assistance via Wrist-Mounted Vision [4.3] ReGloveは、低コストの商用空気圧リハビリ用手袋を視覚誘導型補助装具に変換するシステムである。
我々のプラットフォームは、エッジコンピューティング推論エンジン(Raspberry Pi 5)と手首搭載カメラを統合し、コンテキスト認識の把握を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:06:59 GMT)
Towards a Multi-Layer Defence Framework for Securing Near-Real-Time Operations in Open RAN [4.2] Open Radio Access Networks (Open RAN)における準リアルタイム(近RT)制御の安全性はますます重要になっている。
システムが運用されている間、新しいランタイム脅威は制御ループをターゲットとします。
本稿では,近RT RAN Intelligent Controller (RIC) 操作のセキュリティ向上を目的とした多層防御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:13:32 GMT)
SynthStrategy: Extracting and Formalizing Latent Strategic Insights from LLMs in Organic Chemistry [4.2] 本稿では,大規模言語モデルを用いて合成知識をコードに抽出する手法を提案する。
本システムでは, 合成経路を解析し, 戦略原理を多種多様な戦略的, 戦術的ルールを表すPython関数に変換する。
この研究は、CASPにおける戦術的戦略的分割を橋渡しし、戦略的基準によるルートの仕様、探索、評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:33:00 GMT)
Deconstructing Generative Diversity: An Information Bottleneck Analysis of Discrete Latent Generative Models [4.1] 生成の多様性は、AR、MIM、Diffusionのような個別の遅延生成モデルによって大きく異なる。
本稿では,情報ボトルネック(IB)理論に基づく診断フレームワークを提案し,その振る舞いを解明する基盤となる戦略を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:13:23 GMT)
Script: Graph-Structured and Query-Conditioned Semantic Token Pruning for Multimodal Large Language Models [4.1] 本稿では,様々なMLLMに対して再学習や一般化を必要としないプラグアンドプレイプルーニング手法であるScriptを提案する。
Scriptは既存のプルーニング手法に比べてモデル効率と予測精度を一貫して向上させる。
LLaVA-NeXT-7Bでは6.8倍のプリフィルスピードアップと10倍のFLOP削減を実現し、オリジナルの性能の96.88%を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:59:11 GMT)
The Effect of Enforcing Fairness on Reshaping Explanations in Machine Learning Models [4.1] 医療における信頼できる機械学習には、強い予測性能、公正性、説明が必要である。
臨床医は、公正な制約が適用されると説明が変わるモデルに頼ることをためらうことがある。
本研究は, 偏差緩和技術による公平度向上が, シェープリーに基づく特徴ランク付けにどう影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:16:05 GMT)
IVE: An Accelerator for Single-Server Private Information Retrieval Using Versatile Processing Elements [4.1] IVE はシングルサーバ PIR のアクセラレータで,DRAM を使用した大規模データベースからの検索を可能にする。
IVEは、以前のPIRハードウェアソリューションに比べて1,275倍高いスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:47:26 GMT)
Mofasa: A Step Change in Metal-Organic Framework Generation [4.0] Mofasaは、金属有機フレームワーク(MOF)を生成するための最先端性能を備えた全原子潜在拡散モデルである
MOFは、砂漠の空気から水を採取し、二酸化炭素を捕獲し、有害ガスを貯蔵し、化学反応を触媒する多孔質結晶材料である。
それらの価値を認識して、MOFの開発は先日、ノーベル化学賞を受賞した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:01:32 GMT)
ViscNet: Vision-Based In-line Viscometry for Fluid Mixing Process [3.9] 混合駆動型連続変形自由表面を通した光屈折により、固定背景パターンが光学的に歪む方法を利用して粘度を推定するコンピュータビジョン型粘度計を提案する。
このシステムは、回帰のためにlog m2 s-1単位の平均絶対誤差0.113を達成し、粘度クラスの予測では最大81%の精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:21:33 GMT)
TempPerturb-Eval: On the Joint Effects of Internal Temperature and External Perturbations in RAG Robustness [3.8] 本研究は,複数のLLM動作におけるテキスト摂動と温度設定との相互作用について,系統的研究を行った。
本稿では,様々な温度設定の異なる3種類の摂動タイプに文書を検索する総合的なRAG摂動温度解析フレームワークを提案する。
本研究は,(1)RAGロバスト性評価のための診断ベンチマーク,(2)摂動-温度相互作用の定量化のための分析フレームワーク,(3)ノイズのある検索条件下でのモデル選択とパラメータチューニングの実践的ガイドラインの3つの重要な貢献をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:46:36 GMT)
Young Children's Anthropomorphism of AI Chatbots and the Role of Parent Co-Presence [3.7] ストーリーテリングセッションにおける子どもの行動と前頭前野の活性化との関連について検討した。
発見は、より強い知覚的人間同型は、AIの精神状態の解釈に関連する脳の活性化と関連していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:21:08 GMT)
Bayesian Optimization for Non-Cooperative Game-Based Radio Resource Management [3.7] 本稿では、スペクトル共有BS間の資源配分を非協調ゲームとして定式化する。
逐次決定-評価ペアから学習する新しいベイズ最適化戦略であるPPR-UCBを提案する。
マルチセルマルチアンテナシステムにおけるダウンリンク伝送電力配分実験は、PPR-UCBの効率を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:44:43 GMT)
Lost in Distortion: Uncovering the Domain Gap Between Computer Vision and Brain Imaging - A Study on Pretraining for Age Prediction [3.6] 我々は、プレトレーニングにおけるデータ品質レベルの役割とその下流タスクへの影響を体系的に検討する。
具体的には、異なる品質レベルのデータセットで事前トレーニングを行い、外部コホート上での脳年齢予測のための微調整を行う。
結果から,品質レベルの大きなパフォーマンス差を示し,機会と限界の両方を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:11:31 GMT)
Improving Phishing Resilience with AI-Generated Training: Evidence on Prompting, Personalization, and Duration [3.6] 本稿では、フィッシングレジリエンストレーニングを生成する自律エンジンとして、LLM(Large Language Models)を実験的に検証する。
我々は,AIが生成したコンテンツが,採用する特定のプロンプト戦略によらず,事前学習に有意な利益をもたらすことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:13:09 GMT)
Teaching an Online Multi-Institutional Research Level Software Engineering Course with Industry - an Experience Report [3.5] 本稿では,産業参加の活発な2つの機関間で,AI in Software Engineering(ソフトウェア工学のAI)というコースを共同で教える実験について述べる。
この協調的な教育手法は、コンピュータ科学のあらゆる応用分野の研究レベルのコースを提供するのに利用できると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:46:43 GMT)
ECO: Energy-Constrained Operator Learning for Chaotic Dynamics with Boundedness Guarantees [3.3] 本稿では,予測において有界性を保ちながらシステムダイナミクスを同時に学習するEnergy-Constrained Operator(ECO)を紹介する。
我々の知る限り、これはデータ駆動カオス力学モデルに対するそのような形式的な保証を確立する最初の研究である。
我々は,ESOの安定な長期予測生成能力の実証的成功を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:42:02 GMT)
A Comparative Study of Technical Writing Feedback Quality: Evaluating LLMs, SLMs, and Humans in Computer Science Topics [3.2] 本研究では,Large Language Models(LLM),Small Language Models(SLM),人工知能(AI)ツールによるフィードバックの質について検討する。
読みやすさ,詳細性,特異性,行動性,有用性,全体的な品質など,複数の基準に基づいて評価されたフィードバック品質に対する学生の視点を分析した。
我々の研究結果は、AIと人間のフィードバックを組み合わせて、大規模に効率的で高品質なフィードバックを実現するハイブリッドアプローチの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 22:51:54 GMT)
Intrusion Detection on Resource-Constrained IoT Devices with Hardware-Aware ML and DL [3.2] 本稿では,IoT(Internet of Things)ネットワークとIoT(Industrial IoT)ネットワークのためのハードウェア対応侵入検知システム(IDS)を提案する。
分類が高速、プライバシ保護、リソース効率の高い脅威検出に不可欠であるシナリオをターゲットにしている。
目標は、厳格なエッジデバイス制約の中で、ツリーベース機械学習(ML)モデルとコンパクトディープニューラルネットワーク(DNN)の両方を最適化することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:36:03 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） (Mon, 01 Dec 2025 02:16:53 GMT)
KM-ViPE: Online Tightly Coupled Vision-Language-Geometry Fusion for Open-Vocabulary Semantic SLAM [3.1] KM-ViPEは動的環境下での非校正モノクロカメラのためのリアルタイムオープンボキャブラリSLAMフレームワークである。
深度センサーやオフラインキャリブレーションを必要とするシステムとは異なり、KM-ViPEは生のRGBストリームで直接動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:10:40 GMT)
Achievable Identification Rates in Noisy Bosonic Broadcast Channels [3.0] 本研究は,コヒーレント状態を用いた高雑音ボソニック放送チャネル上の識別を解析する。
無限次元の設定においても、誤差確率が有界であることを確保しつつ、達成可能な識別率領域を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:13:53 GMT)
Who Judges the Judge? LLM Jury-on-Demand: Building Trustworthy LLM Evaluation Systems [2.9] スケーラブルでコンテキスト対応な評価のための動的学習ベースのフレームワークを提案する。
本手法は,LLM審査員が人間専門家といつ一致するかを評価するために,信頼度予測器のセットを訓練する。
要約およびRAGベンチマーク実験により,我々の動的陪審法は,単一判定基準と静的判定基準の両方よりも,人間の判断との相関が著しく高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:26:20 GMT)
Robust Rigid and Non-Rigid Medical Image Registration Using Learnable Edge Kernels [2.9] 本稿では,学習可能なエッジカーネルと,学習に基づく剛性および非剛性登録技術を統合する手法を提案する。
我々のアプローチは、事前に定義されたエッジ検出カーネルから始まり、ランダムノイズで摂動される。
この適応エッジ検出は、医用画像において重要な多様な構造的特徴を捉えることにより、登録プロセスを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:13:33 GMT)
KV Pareto: Systems-Level Optimization of KV Cache and Model Compression for Long Context Inference [2.8] 長文Long-context Large Language Models (LLMs) は、キー値(KV)キャッシュとシーケンス長の線形成長により、推論中に重要なメモリボトルネックに直面している。
KVキャッシュの量子化、チャンクプリフィル、モデルウェイト量子化といった個別の最適化手法は、将来性を示しているが、それらの共同効果とエッジ展開のための最適構成は、まだ未定である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:03:47 GMT)
Approximate pushforward designs and image bounds on approximations [2.7] 複素射影空間から得られるプッシュフォワード設計の近似パラメータに境界を導出する。
混合状態の場合、対称部分空間構造を利用して境界を洗練する。
数値シミュレーションは,低次元シナリオにおけるほぼ最適性を示す理論結果を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:44:25 GMT)
Delta Sum Learning: an approach for fast and global convergence in Gossip Learning [2.6] Gossip Learningは、集中的な統合を排除し、ピアからピアへの更新を完全に依存することによって、フェデレートラーニングをさらに分散化する。
フェデレーションとゴシップ学習の両方で一般的に使用される平均的手法は、モデル精度とグローバル収束に理想的ではない。
本稿では,ゴシップ学習における基本アグリゲーション操作を改善する手法としてデルタ・サム・ラーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:23:51 GMT)
Inside Qubic's Selfish Mining Campaign on Monero: Evidence, Tactics, and Limits [2.6] 我々は、2025年にクビックが宣伝したモネロの自尊心のある鉱業キャンペーンを分析した。
クビックの平均ハッシュレートのシェアは23-34%まで上昇するが、51%のコントロールが維持されることはない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:22:25 GMT)
Adversarial Robustness of Traffic Classification under Resource Constraints: Input Structure Matters [2.5] トラフィック分類(TC)は、特にIoTや組み込みコンテキストにおいて、サイバーセキュリティにおいて重要な役割を果たす。
ハードウェア対応ニューラルアーキテクチャサーチ(HW-NAS)を使用して、エッジプラットフォーム上で正確で効率的でデプロイ可能な軽量TCモデルを導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:47:22 GMT)
Data assimilation and discrepancy modeling with shallow recurrent decoders [2.5] シャローリカレントデコーダ(DA-SHRED)を用いたデータ同化のための機械学習フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは, 非線形力学に基づく回帰モデルのスパース同定を潜時空間に組み込んで, シミュレーションモデルに欠落するダイナミクスに対応する関数を同定する。
DA-SHREDはSIM2REALのギャップを埋めることに成功し、高度に複雑なシステムにおいて欠落するダイナミクスを回復することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 01:01:48 GMT)
Comparing Baseline and Day-1 Diffusion MRI Using Multimodal Deep Embeddings for Stroke Outcome Prediction [2.5] 早期治療後拡散MRIは前処置画像より予後に優れている。
MRI, 臨床, 病変量の組み合わせは, 3カ月間の機能的成果を予測するための頑健で解釈可能な枠組みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:56:44 GMT)
Conveying Imagistic Thinking in Traditional Chinese Medicine Translation: A Prompt Engineering and LLM-Based Evaluation Framework [2.4] 既存の英訳はリテラルレンダリングに大きく依存している。
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。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:27:44 GMT)
Multifractal Recalibration of Neural Networks for Medical Imaging Segmentation [2.4] 単フラクタル・マルチフラクタル・リカレーションの2つの先例を紹介する。
これらの手法は、指数の確率質量と多フラクタルスペクトルの関係を利用してエンコーダ埋め込みの統計的記述を形成する。
U-Net ベースのフレームワークを用いて,他のチャネルアテンション機構を備えたベースラインに対して,マルチフラクタルリカレーションによりかなりの利得が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:43:28 GMT)
QuantumCanvas: A Multimodal Benchmark for Visual Learning of Atomic Interactions [2.4] 物質の基本単位として2体量子システムを扱う大規模ベンチマークであるQuantumCanvasを紹介する。
データセットは2,850個の元素-元素対にまたがっており、それぞれに18個の電子的、熱力学的、幾何学的性質が付加されている。
GATv2で0.201eV,HOMOで0.265eV,LUMOで0.274eVの絶対誤差を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:44:25 GMT)
Factor(T,U): Factored Cognition Strengthens Monitoring of Untrusted AI [2.4] 信頼されたモデルがタスクを分解し、信頼できないモデルがそれぞれの子タスクを分離して解決し、その結果が完全なソリューションに再組み立てされる、因子認識に基づくプロトコルを開発する。
我々は、APPS符号化設定にプロトコルを実装し、敵のGPT-4.1 Nanoのバックドア試行に対してレッドチームで対処する。
i)信頼監視プロトコルに因子認識を追加することで安全性が41%から63%向上し,(ii)監視性能が向上するため安全性が向上し,(iii)有能なLCMがAPPSでバックドアを書くのが難しくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:37:08 GMT)
Delays in Spiking Neural Networks: A State Space Model Approach [2.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間的データを処理するのに適した、生物学的にインスパイアされたイベント駆動モデルである。
本稿では,SNNに遅延を組み込むための一般的なフレームワークを提案する。
提案手法は,計算効率を保ちながら,既存の遅延ベースSNNの性能と一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:26:21 GMT)
Swivuriso: The South African Next Voices Multilingual Speech Dataset [2.3] SwivurisoはAfrican Next Voicesプロジェクトの一部として開発された3000時間の多言語音声データセットである。
本稿では,データセット作成の指針となる設計原則,倫理的考察,データ収集手順について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:49:10 GMT)
Cross-Domain Validation of a Resection-Trained Self-Supervised Model on Multicentre Mesothelioma Biopsies [2.3] 摘出組織を訓練した自己教師型エンコーダを生検材料に適用し,有意義な形態的パターンを捉えた。
このアプローチは、中皮腫の診断と治療計画を支援するAI駆動ツールの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:46:43 GMT)
Automated Risk-of-Bias Assessment of Randomized Controlled Trials: A First Look at a GEPA-trained Programmatic Prompting Framework [2.2] 本研究では、アドホックなプロンプト設計を構造化されたコードベース最適化に置き換えるプログラム可能なRoBアセスメントパイプラインを提案する。
7つのRoBドメインにまたがるメタアナリシスから100個のRTTについて評価を行った。
GEPAは、Random Sequence GenerationとSelective Reportingで、全体的な精度と性能を30%から40%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:39:13 GMT)
Data-Driven Learnability Transition of Measurement-Induced Entanglement [2.1] 測定誘起絡み合い(MIE)は、局所的な測定が長距離量子相関をいかに生成するかをキャプチャする。
しかし、MIEの推定は実験的に困難である。
ニューラルネットワークを自己教師型でトレーニングし、MIEの不確実性を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:18:08 GMT)
Learned Image Compression for Earth Observation: Implications for Downstream Segmentation Tasks [2.0] データ量を削減するためのタスク固有学習圧縮アルゴリズムの可能性を評価する。
圧縮学習はJPEG 2000よりも大規模で多チャンネルの光学画像に優れる。
従来のコーデックは、より小さな単一チャネルの熱赤外データセットで競争力を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:27:33 GMT)
A unified framework for geometry-independent operator learning in cardiac electrophysiology simulations [1.9] 本稿では,局所的な活性化時間場を予測する幾何学に依存しない演算子学習フレームワークを提案する。
我々は,GPU加速型電気生理学的解法を用いて,308,700個のシミュレーションデータセットを作成した。
本フレームワークは, 可変解剖学的領域にまたがる, ドメイン不変な生体物理マッピングを学習するための一般的な戦略を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:07:39 GMT)
Property-Guided Cyber-Physical Reduction and Surrogation for Safety Analysis in Robotic Vehicles [1.9] 本稿では,ロボット車両システムにおける安全性特性のファルシフィケーション手法を提案する。
与えられた仕様に関連する制御論理と物理力学のみを分離することにより、軽量なサロゲートモデルを構築する。
これにより、トレース分析と時間論理託によるスケーラブルなファルシフィケーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:27:22 GMT)
INFERMAL: Inferential analysis of maliciously registered domains [1.8] 以前の研究では、少数のドメイン名登録者やトップレベルのドメインにおいて、異常に高い悪意のある登録の集中が判明した。
事例的な証拠は、低い登録価格がサイバー犯罪者を惹きつけることを示唆し、高いコストがサイバー犯罪を阻止する可能性があることを示唆している。
本稿では,新たなフィッシングドメイン名登録の際に悪意あるアクターの傾向と嫌悪感を慎重に調査する。
GLM回帰分析により、登録手数料の1ドル減額は、悪意のあるドメインの49%の増加に対応していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:10:01 GMT)
Higher-order spectral form factors of circular unitary ensemble [1.8] スペクトルフォームファクタは、乱れた量子系の普遍性を探索する重要なツールとして機能する。
円形ユニタリアンサンブル(CUE)における2階および3階SFFの正確な閉形式表現について述べる。
特に、二階 SFF に対して、ポリガンマ関数の項の正確な閉形式式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:02:01 GMT)
LLM-as-a-Judge for Scalable Test Coverage Evaluation: Accuracy, Operational Reliability, and Cost [1.7] 構造化評価を用いた受入テスト評価のための実運用対応フレームワークを提案する。
正確性、運用上の信頼性、コストにまたがる最初の包括的分析を提供する。
私たちは、データセット、フレームワーク、そしてデプロイをサポートするためのコードをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:19:33 GMT)
An AI Implementation Science Study to Improve Trustworthy Data in a Large Healthcare System [1.7] 本研究では,大規模多施設小児科システムであるSingers Childrens (SCs) におけるAI導入事例について述べる。
我々は,Pythonベースのデータ品質評価ツールをSCsインフラストラクチャと互換性を持ち,OHDsiのR/Javaベースのデータ品質ダッシュボードを拡張した。
また,FHIR標準を用いた顎顔面マイクロソミー(CFM)の体系的およびケース特異的AI実装戦略の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:21:16 GMT)
WhiteLie: A Robust System for Spoofing User Data in Android Platforms [1.6] WhiteLieはさまざまなユーザーデータを抽出し、ターゲットアプリにフィードすることができる。
ユーザの実際のデータではなく、偽のデータを供給することによって自動的に応答する。
以前のアプローチとは異なり、WhiteLieはデバイスのルート変更もアプリのバイナリの変更も必要とせず、Androidデバイスでデプロイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:11:16 GMT)
In-context Inverse Optimality for Fair Digital Twins: A Preference-based approach [1.6] 本研究では,人間同士の嗜好から直接潜在フェアネス目標を推定する嗜好駆動学習パイプラインを提案する。
コンテキスト情報に基づく凸2次コスト関数を生成するために,新しいシームズニューラルネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:23:27 GMT)
TransientTrack: Advanced Multi-Object Tracking and Classification of Cancer Cells with Transient Fluorescent Signals [1.5] 細胞追跡の現在の手法は、主に単一で一定の信号を持つビデオで開発されており、細胞死のような重要な事象を検出できない。
本稿では,多チャンネルビデオデータにおける細胞追跡のためのディープラーニングベースのフレームワークであるTransientTrackを紹介する。
化学物質の単細胞レベルでの有効性を解析するためのTransientTrackの使用を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:08:12 GMT)
Supervised Contrastive Machine Unlearning of Background Bias in Sonar Image Classification with Fine-Grained Explainable AI [1.5] 音響ソナー画像解析は、物体の検出と分類において重要な役割を果たす。
高精度を実現する既存のAIモデルは、しばしば海底の特徴に過度に依存し、一般化が不十分になる。
i) 海底による背景バイアスを低減するために従来の三重項損失を拡大するTCUモジュール,(ii) 浮き彫りソナーフレームワーク(UESF) という2つの重要なモジュールを統合した新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:25:34 GMT)
Learning Reduced Representations for Quantum Classifiers [1.4] 量子支援ベクトルマシンをトレーニングするために,粒子物理データセットに次元還元法を適用した。
オートエンコーダ法は,設計手法であるシンククラスオートエンコーダを用いて,より低次元なデータ表現を学習し,ベースラインよりも40%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:34:41 GMT)
Towards Modeling Road Access Deprivation in Sub-Saharan Africa Based on a New Accessibility Metric and Road Quality [1.4] 本研究では,新たなアクセシビリティ指標を組み込んだ道路アクセス遮断モデルを提案する。
このモデルは開地空間データセットを用いてナイロビ(ケニア)、ラゴス(ナイジェリア)、カノ(ナイジェリア)に適用された。
3つの都市全体では、ビルトアップされた地域の大半は低地と中西部の道路アクセス遮断レベルに該当するが、高度に遮断された地域は比較的限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:33:13 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。
現実的な応用としては、MLLMを搭載したAIエージェントが確実に動作しないように、そのような敵対的なイメージをウェブサイトに埋め込むことがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:20:06 GMT)
How Market Volatility Shapes Algorithmic Collusion: A Comparative Analysis of Learning-Based Pricing Algorithms [1.4] 本稿では,3つの古典的デュオポリーモデル(Logit,Hotelling,Linear)と,自動回帰プロセスによって生成される様々な需要ショック条件下での4つの価格アルゴリズムを網羅的に分析する。
以上の結果から,強化学習アルゴリズムは需要が安定して超競争的価格を維持できることがわかった。
絶対的な性能が著しく変化したにもかかわらず、アルゴリズムの相対的なランキングは異なる環境にわたって一貫性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:01:22 GMT)
Probabilistic Fusion and Calibration of Neural Speaker Diarization Models [1.3] 本稿では,確率レベルでのEDEモデルの校正と融合を行うための,最初の包括的枠組みを提案する。
適切なキャリブレーションが個々のモデルに対しても大幅な改善をもたらすことを示す。
我々の最高の構成は、ダウンストリームアプリケーションに不可欠な信頼性の見積を提供しながら、DERの点でDOVER-Lapよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:08:43 GMT)
Bridging the Gap: Toward Cognitive Autonomy in Artificial Intelligence [1.3] 本稿では,現代AIモデルを制約する7つのコア欠陥を特定し,解析する。
これらの構造的制限は、現在のアーキテクチャが堅牢な一般化、生涯の適応性、現実の自律性を達成するのを妨げている、と我々は主張する。
我々は,自己指向型適応,動的表現管理,意図的,目標志向的な行動が可能な認知基盤型AIへのパラダイムシフトを提唱して,結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:51:08 GMT)
Generalist Large Language Models Outperform Clinical Tools on Medical Benchmarks [1.3] ジェネラリストモデルは一貫して臨床ツールより優れていた。
OpenEvidenceとUpToDate Expert AIは、完全性、コミュニケーション品質、コンテキスト認識、システムベースの安全性推論の欠陥を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:14:43 GMT)
Dynamic System Instructions and Tool Exposure for Efficient Agentic LLMs [1.3] 大きな言語モデル(LLM)エージェントは、長いシステム命令と大きなツールカタログを毎回繰り返しながら、多くのステップで実行されることが多い。
Instruction-Tool Retrieval (ITR)は,段階ごとに最小限のシステムプロンプトフラグメントと最小限のツールサブセットを検索するRAG変異体である。
ITRはステップ単位のコンテキストトークンを95%削減し、適切なツールルーティングを32%改善し、エンドツーエンドのエピソードコストをモノリシックベースラインに対して70%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:43:43 GMT)
Winning Solutions for the Rayan AI Contest: Compositional Retrieval, Zero-Shot Anomaly Detection, and Backdoor Detection [1.1] 本稿では,合成画像検索,ゼロショット異常検出,バックドアモデル検出という3つの機械学習課題に対する解決策を提案する。
合成画像検索において、視覚とテキストの入力を処理して関連画像を検索し、95.38%の精度を達成し、第2チームよりも明確なマージンでランク付けするシステムを開発した。
ゼロショット異常検出のために,画像中の異常を事前に検出・局所化するモデルを設計し,73.14%の精度で第1位を確保した。
バックドアモデル検出タスクにおいて、ニューラルネットワークに隠されたバックドアトリガーを検出する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:19:30 GMT)
From Regression to Classification: Exploring the Benefits of Categorical Representations of Energy in MLIPs [1.1] 密度汎関数理論 (DFT) は分子のエネルギーと挙動を推定するための広く用いられる計算法である。
機械学習原子間ポテンシャル(MLIPs)は、DFTレベルのエネルギーと力を劇的に低い計算コストで近似するよう訓練されたモデルである。
本研究では,エネルギー/力の値に対するカテゴリー分布を予測する多クラス分類の定式化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:36:42 GMT)
MEGConformer: Conformer-Based MEG Decoder for Robust Speech and Phoneme Classification [1.1] We present Conformer-based decoders for the LibriBrain 2025 PNPL competition。
提案手法は,306チャネルのMEG信号にコンパクトなコンバータを適応させる。
音声検出のために、MEG指向のSpecAugmentは、MEG固有の拡張を初めて探求した。
音素分類では,逆平方根クラス重み付けと動的グルーピングローダを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:25:22 GMT)
Enhancing BERT Fine-Tuning for Sentiment Analysis in Lower-Resourced Languages [1.1] 低リソース言語のための制限されたデータは、典型的には弱い言語モデル(LM)を生み出す。
事前学習は計算集約的であるため、微調整時の改善を目標とする方が現実的である。
本稿では,AL,クラスタリング,動的データ選択スケジューラを体系的に組み合わせたファインチューニングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:45:47 GMT)
OpenDORS: A dataset of openly referenced open research software [1.0] オープンアクセス文献に参照された134,352のユニークなオープンリサーチソフトウェアプロジェクトと134,154のソースコードリポジトリのデータセットを提示する。
各データセットレコードは、参照パブリッシュを特定し、ソフトウェアプロジェクトのソースコードリポジトリをリストアップする。
122,425のソースコードリポジトリに対して、データセットは最新バージョン、ライセンス情報、プログラミング言語、記述メタデータファイルのメタデータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:45:50 GMT)
QAISim: A Toolkit for Modeling and Simulation of AI in Quantum Cloud Computing Environments [0.9] 本稿では、量子人工知能(QAI)モデルのシミュレーションとモデリングのための、QAISimと呼ばれるピソンベースのツールキットを提案する。
我々は、強化学習のためのポリシー勾配とディープQラーニングアルゴリズムをシミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:14:25 GMT)
Scalable Quantum Reversible BCD Adder Architectures with Enhanced Speed and Reduced Quantum Cost for Next-Generation Computing [0.9] 量子力学と計算の原理を融合させ、情報保存処理を可能にする。
decimal adderは、特にバイナリコード付き十進演算のキー演算コンポーネントである。
本稿では遅延と最適化された量子コストの2つの加算器設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:06:16 GMT)
Med-VCD: Mitigating Hallucination for Medical Large Vision Language Models through Visual Contrastive Decoding [0.8] 医用LVLMにおける幻覚を、二次復号の時間的オーバーヘッドを伴わずに緩和する、疎視的復号法であるMed-VCDを導入する。
以上の結果から,Med-VCDは平均13%,幻覚精度は6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:40:03 GMT)
A Flexible Multi-Agent LLM-Human Framework for Fast Human Validated Tool Building [0.8] CollabToolBuilderは、HITL(Expert-in-the-loop)ガイダンスを備えた柔軟なマルチエージェントLLMフレームワークである。
目標を達成するためのツールを反復的に作成し、人間の意図とプロセスに合わせることを学習する。
アーキテクチャは4つの専門エージェントを介してツールを生成し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:19:18 GMT)
GPTrace: Effective Crash Deduplication Using LLM Embeddings [0.8] クラッシュ重複(Crash Deduplication)とは、重複するインプットを検出して、検査が必要なデータを減らすタスクである。
GPTraceは,大規模な言語モデルを利用して,クラッシュに伴う各種データソースの類似性を評価するデ重複ワークフローである。
14のターゲットから50の真実ラベルに属する30万以上のクラッシュインプットに対して,我々のアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:30:30 GMT)
A robust generalizable device-agnostic deep learning model for sleep-wake determination from triaxial wrist accelerometry [0.8] 我々は三軸加速度計から睡眠覚醒を検出するための頑健な深層学習モデルを開発した。
睡眠障害と非睡眠障害をともなう多年齢の成人において,3種類の装置で有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:43:51 GMT)
Cuffless Blood Pressure Estimation from Six Wearable Sensor Modalities in Multi-Motion-State Scenarios [0.8] 拡張期BP(SBP)は3.60mmHgの平均絶対誤差(MAE)、拡張期BP(DBP)は3.01mmHgである。
臨床の観点からは、British Hypertension Society (BHS)プロトコルに従って、SBP、DBP、MAPのグレードAに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:26:30 GMT)
DPAC: Distribution-Preserving Adversarial Control for Diffusion Sampling [0.8] 逆導拡散サンプリングは、しばしばターゲットクラスを達成するが、サンプルの品質は、逆制御された軌道と名目軌道とのずれが蓄積するにつれて低下する。
制御された(制御されていない)拡散過程間の経路空間Kullback-Leibler分散(path-KL)としてこの分解を定式化する。
この経路-KLの最小化は、ワッサーシュタイン距離とフレシェ・インセプション距離(FID)の両方の上限を同時に締め付け、対向制御エネルギーと知覚忠実度との接続を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:15:05 GMT)
RE-LLM: Integrating Large Language Models into Renewable Energy Systems [0.7] 本稿では,Large Language Models(LLM)を直接エネルギーシステムモデリングワークフローに統合するハイブリッドフレームワークであるRenewable Energy Large Language Model (RE-LLM)を提案する。
RE-LLMは、最適化に基づくシナリオ探索(i)、計算集約的なシミュレーションを加速する機械学習サロゲート(ii)、複雑な結果を明確でステークホルダー指向の説明に変換するLLMベースの自然言語生成(iii)の3つの中核要素を組み合わせる。
将来的なエネルギー経路との対話的、多言語的、アクセス可能なエンゲージメントを可能にし、最終的にはデータ駆動分析と持続可能な移行のための実行可能な意思決定の最終的なギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:10:39 GMT)
DyFuLM: An Advanced Multimodal Framework for Sentiment Analysis [0.7] 階層的意味表現と微粒な感情ニュアンスの両方を捉える動的融合学習モデル(DyFuLM)を提案する。
感情データセットの実験では、DyFuLMは82.64%の粗い粒度と68.48%の微細な粒度を達成している。
ゲート融合モジュールのみを保持すると、0.75%と0.55%が減少し、動的損失機構を除去すると、粗くきめ細かな感情分類では0.78%と0.26%が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:30:10 GMT)
AI-Driven Optimization under Uncertainty for Mineral Processing Operations [0.7] 部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)としてミネラル処理を定式化するAI駆動型アプローチを導入する。
提案手法は,純現在値(NPV)などの全体目標の最大化において,従来の手法よりも一貫して優れた性能を発揮する可能性が示唆された。
合成事例に対するこの最適化・不確実性アプローチの方法論実証は、後の実世界の応用のための数学的・計算的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:35:54 GMT)
Real-World Robot Control by Deep Active Inference With a Temporally Hierarchical World Model [0.7] ディープアクティブ推論(Deep Active Inference)は、人間のゴール指向および探索的行動を説明するフレームワークである。
本稿では,世界モデル,アクションモデル,抽象世界モデルから構成される新しい深層活動推論フレームワークを提案する。
実世界のロボットを用いてオブジェクト操作タスクの枠組みを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:41:01 GMT)
JPEGs Just Got Snipped: Croppable Signatures Against Deepfake Images [0.6] ディープフェイクは誤報やフェイクニュースに重大なリスクをもたらす。
ディープフェイクは、公の人物が決してしていないことを言ったり、やったりすることで、偽の情報を広めることができる。
画像トリミング後に有効なシグネチャを実装するために,BLSシグネチャを利用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:30:53 GMT)
Mapping the Probabilistic AI Ecosystem in Criminal Justice in England and Wales [0.6] 本稿では,犯罪司法(CJ)段階における確率的AIツールを体系的にマッピングするための方法論を提案する。
また、データをどうやって収集し、最初の結果を示すかを説明します。
この調査は進行中であり、英国警察組織、政府、法務機関と協業しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:56:53 GMT)
Feature Selection Empowered BERT for Detection of Hate Speech with Vocabulary Augmentation [0.6] ソーシャルメディア上での乱暴なスピーチは、永続的で進化的な挑戦である。
本稿では,ヘイトスピーチ分類に基づくBERTの微調整手法を提案する。
提案手法では,TF IDFに基づくサンプル選択機構を用いて,最も有用な例のみを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:11:32 GMT)
AI-Enabled grading with near-domain data for scaling feedback with human-level accuracy [0.6] 本報告では, 難解質問に対する新鮮かつ実践的なアプローチを提案する。
我々のフレームワークは、事前書き直しを必要とせず、実践的な教室設定を念頭に、明示的に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:11:37 GMT)
Artificial Intelligence Competence of K-12 Students Shapes Their AI Risk Perception: A Co-occurrence Network Analysis [0.5] 学生は自己認識型のAI能力と、体系的、制度的、個人的ドメインにわたるAIに関する懸念を報告した。
能力の低い学生は、創造性の低下、批判的思考の欠如、誤用など、個人的および学習に関するリスクを強調した。
高い能力を持つ学生は、偏見、不正確さ、不正など、体系的および制度的なリスクをより重視した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:40:24 GMT)
SA-ADP: Sensitivity-Aware Adaptive Differential Privacy for Large Language Models [0.5] 個別のPIIの感度に基づいてノイズを割り当てる感度認識手法であるSA-ADPを提案する。
その結果,SA-ADPはベースライン(No-DP)と従来のDP-SGDに匹敵する結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:50:59 GMT)
Physics-Constrained Neural Dynamics: A Unified Manifold Framework for Large-Scale Power Flow Computation [0.5] 電力フロー分析は、電力系統の分析、計画、運用管理の基本的なツールである。
伝統的なニュートン・ラフソン法は、初期値の感度やバッチ計算の低効率といった制限に悩まされている。
本稿では,多様体幾何と勾配流に基づくニューラルネットワークによるパワーフローの解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:45:23 GMT)
Neural Network Optimal Power Flow via Energy Gradient Flow and Unified Dynamics [0.5] 本稿では,ニューラルネットワークのダイナミクスとエネルギー勾配流計算に基づく最適潮流解法を提案する。
制約多様体からの偏差の度合いを測るエネルギー関数を構築し、電力流の制約を同時に満たし、勾配流によるコストを最小化する最適解をネットワークに学習させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:59:47 GMT)
PhishSnap: Image-Based Phishing Detection Using Perceptual Hashing [0.5] フィッシングは依然として最も一般的なオンライン脅威の1つであり、人間の信頼を利用して機密情報を収集している。
既存のURLとHTMLベースの検出システムは、難読化と視覚的騙しに苦慮している。
本稿では、知覚ハッシュ(pHash)を利用したプライバシー保護オンデバイスフィッシング検出システムであるtextbfPhishSnapを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 22:15:12 GMT)
QGShap: Quantum Acceleration for Faithful GNN Explanations [0.5] 連立評価における2次高速化を実現するために振幅増幅を利用する量子コンピューティング手法であるQGShapを導入する。
古典的なサンプリング法やサロゲート法とは異なり、本手法は、トラクタブルグラフサイズに対する近似トレードオフのない完全忠実な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:19:15 GMT)
BHRAM-IL: A Benchmark for Hallucination Recognition and Assessment in Multiple Indian Languages [0.5] 複数のインドの言語における幻覚認識と評価のためのベンチマークであるBHRAM-ILを提案する。
このベンチマークは、事実、数値、推論、言語タスクにまたがる9つのカテゴリにわたる36,047のキュレートされた質問で構成されている。
我々は10,265質問のベンチマークサブセットを用いて14の最先端多言語LPMを評価し、言語横断および事実幻覚を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:37:34 GMT)
TPCNet: Triple physical constraints for Low-light Image Enhancement [0.5] 低照度画像強調は、画像コントラストを改善し、色バイアスとノイズの影響を低減するために必須のコンピュータビジョンタスクである。
反射物体を理想ランバーティアンとみなす以前のRetinexベースのアルゴリズムは、モデリングプロセスにおけるスペクトル反射を無視し、画像空間における物理的な制約を構築する。
本稿では,Kubelka-Munk理論に基づいて,撮像過程における元の物理的制約を再構成する。
この理論に基づいて、物理制約はモデルの特徴空間内に構築され、TPCネットワーク(TPCNet)を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:00:17 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。
自己グレードが報酬を決定すると、モデルが相当量の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。
報奨信号から自己グレードを分離することは、このインフレーションを緩和するが、モデルはより少ない(しかし重要な)過剰な自信を示す可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:57:59 GMT)
A Three-Dimensional Array of Quantum Dots [0.5] 量子ドットの線形配列から2次元配列への実験的研究が進んでいる。
量子ドットアレイを3次元に拡張し、新しい量子ハードウェアと高接続性量子回路の機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:04:02 GMT)
Mapping of Lesion Images to Somatic Mutations [0.5] そこで我々は,患者の身体的変異プロファイルを,対応する医用画像に基づいて決定するために,潜伏変数モデルを構築した。
特定の突然変異数に対するモデルの予測性能と、変異の発生を正確に予測する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:48:53 GMT)
Multilingual Conversational AI for Financial Assistance: Bridging Language Barriers in Indian FinTech [0.4] 我々は、Hinglishのようなコード混在言語をサポートする金融支援ユースケースのための多言語対話型AIシステムを提案する。
本システムでは,言語分類,機能管理,多言語応答生成を備えたマルチエージェントアーキテクチャを採用している。
この研究は、新興市場向けデジタル金融サービスの言語ギャップを埋めることに貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:23:13 GMT)
Enforcing Orderedness to Improve Feature Consistency [0.3] 命令付きスパースオートエンコーダ(OSAE)を導入し,Matryoshka SAEを拡張し,遅延特徴の厳密な順序付けと各特徴次元の定式化を行う。
我々は、解が一意な(自然対称性まで)スパース辞書学習の設定において、OSAEが置換非識別性を解決していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:39:19 GMT)
Morphling: Fast, Fused, and Flexible GNN Training at Scale [0.3] このギャップを埋めるために設計されたドメイン固有のコードシンセサイザーであるMorphlingを紹介します。
Morphlingは、高レベルのGNNをOpenMP、MPI、MPI MPIをターゲットにしたポータブルなバックエンド対応実装にコンパイルする。
様々なグラフ構造,特徴次元,空間的レギュレーションにまたがる11個の実世界のデータセット上でMorphlingを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:45:03 GMT)
Flowchart2Mermaid: A Vision-Language Model Powered System for Converting Flowcharts into Editable Diagram Code [0.3] textscFlow2Mermaidは、フローチャート画像を編集可能なMermaid.jsコードに変換する軽量なWebシステムである。
インターフェースは、混合開始テキスト編集、ドラッグアンドドロップノード挿入、統合AIアシスタントによって解釈される自然言語コマンドをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:07:59 GMT)
The Necessity of Imperfection:Reversing Model Collapse via Simulating Cognitive Boundedness [0.3] 本稿では,データの表面特性を模倣する代わりに,人間のテキストを生成する認知過程をシミュレートするパラダイムシフトを提案する。
本稿では、非構造化テキストを構造化認知ベクトルにリバースエンジニアリングするPrompt-driven Cognitive Computing Framework(PMCSF)を紹介する。
表面データのコピーではなく、人間の認知的限界をモデル化することで、真の機能的ゲインを持つ合成データが実現できることが、我々の研究で示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:09:38 GMT)
Public Sentiment Analysis of Traffic Management Policies in Knoxville: A Social Media Driven Study [0.3] 本研究は, テネシー州ノックスビルの交通管理方針に対する世論の包括的分析を行い, Twitter と Reddit プラットフォームからのソーシャルメディアデータを活用した。
我々は2022年1月から2023年12月までの7906の投稿を,感情分析にValence Aware Dictionary,sEntiment Reasoner,トピックモデリングにLatent Dirichlet Allocationを用いて収集,分析した。
以上の結果から, プラットフォームやトピックに有意な差がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:02:23 GMT)
MIT Lincoln Laboratory: A Case Study on Improving Software Support for Research Projects [0.3] MIT Lincoln Laboratoryは、そのミッションの実行におけるソフトウェアエンジニアリングの効率性と文化の改善を目指している。
国土保護航空管制部は、効率的な研究ソフトウェア開発の課題を検討するために、内部調査を行った。
この調査は、ソフトウェアサポートツールの集中化と標準化を含む、実行可能な推奨を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:22:58 GMT)
Reverse Engineering and Control-Aware Security Analysis of the ArduPilot UAV Framework [0.3] ArduPilotは、最も広く使われているオープンソースオートパイロットUAVフレームワークの一つである。
本稿では,ArduPilotが実装したソフトウェアアーキテクチャと制御モデルを再構築する。
これらの制御モデルが、正当な入力に依存しながら悪意ある振る舞いを誘発するために、どのように誤用されるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:47:11 GMT)
StyleYourSmile: Cross-Domain Face Retargeting Without Paired Multi-Style Data [0.2] クロスドメインフェイスは、ID、式、ドメイン固有の属性をアンタングルで制御する必要がある。
textitStyleYourSmileは、幅広い視覚領域にわたって優れたアイデンティティ保存と忠実性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:14:07 GMT)
Masked Symbol Modeling for Demodulation of Oversampled Baseband Communication Signals in Impulsive Noise-Dominated Channels [0.2] 本稿では,物理波形における文脈の概念について述べる。
変換器の双方向表現にインスパイアされた物理層のためのフレームワークであるMasked Symbol Modeling (MSM)を提案する。
本結果は,単に通信信号を検出するのではなく,解釈する受信者への経路を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:09:28 GMT)
Rethinking Cybersecurity Ontology Classification and Evaluation: Towards a Credibility-Centered Framework [0.2] 本稿では,サイバーセキュリティの普及を解析し,この急上昇は技術的欠陥だけでなく信頼性の欠陥によっても説明できないと論じた。
本稿では,信頼性評価の枠組みを改訂し,制度的支援,学術的認識,日々の実践者の検証,産業採用などの指標を導入した。
次に、このフレームワークを具体的な用途に適用する:フランコ・ルクセンブルクの研究プロジェクトANCILE。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:25:05 GMT)
Observation of an anomaly in the statistics of Kibble-Zurek defects [0.2] Kibble-Zurek機構は連続相転移を横切る断熱過程における欠陥形成を定量化する。
長い1次元リドバーグ原子鎖上の断熱的通過実験における欠陥のカウント統計について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:00:02 GMT)
Directly computing Wigner functions for open quantum systems [0.2] 一般相対論的環境と相互作用する非相対論的単一粒子からなる開量子系を考える。
時間依存のウィグナー関数を初期値から直接計算する式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:04:32 GMT)
A Privacy-Preserving Information-Sharing Protocol for Federated Authentication [0.2] 本稿では,フェデレーション認証システムにおけるID登録と情報共有のためのプライバシ保護プロトコルを提案する。
このプロトコルは Oblivious Pseudorom Function (OPRF) とドメイン固有の変換の組み合わせに依存している。
中央機関は、偽名識別子のみを使用して、成功と失敗のID認証を記録するブラインドレジストリを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:13:41 GMT)
Random matrix perspective on probabilistic error cancellation [0.2] 本稿では,デノイザーチャネルの複素スペクトルがランダムなリンドブレディアンからそれらの構造を引き継ぐことを示す。
量子コンピュータのノイズチャネルの局所性によって課される追加構造は、時間スケールの階層によって現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:08:07 GMT)
A variational method for curve extraction with curvature-dependent energies [0.2] 可能なエンドポイントのリスト間の曲線を抽出するための変分手法を提案する。
画像から曲線と1次元構造を自動的に抽出するバイレベル最小化手法を設計するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:16:58 GMT)
The Active and Noise-Tolerant Strategic Perceptron [0.1] 我々は,Active Perceptronアルゴリズムの修正版[DKM05,YZ17]が,$tildeO(d ln frac1)$ラベルクエリのみを使用して過剰なエラーを$$とすることを示す。
このアルゴリズムは計算的に効率的であり、これらの分布的な仮定の下では、戦略パーセプトロンの以前の研究よりもラベルクエリがかなり少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:23:03 GMT)
Reusing Model Validation Methods for the Continuous Validation of Digital Twins of Cyber-Physical Systems [0.1] 双生児系における課題の1つは、デジタル双生児が双生児系の有効な表現であることを保証することである。
検証メトリクスを用いることで、双子のシステムの異常を検出できる汎用的なアプローチを提供する。
異常処理はまた,過去のデータに基づいてパラメータ推定を行うデジタルツインの誤差を補正することを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:22:15 GMT)
Uncertainty Reasoning with Photonic Bayesian Machines [0.1] 本稿では、カオス光源の固有ランダム性を利用して不確実性推論を可能にするフォトニックベイズマシンを提案する。
アナログプロセッサはPyTorchと互換性のある1.28 Tbit/sのデジタルインタフェースを備えており、畳み込み1回あたり37.5 ps以内の確率的畳み込み処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:30:20 GMT)
Quantum Advantage in Resource Estimation [0.1] シミュレーション誤差を正確に測定することにより,より大規模な量子アルゴリズムの数値資源推定を行う上で,指数的な量子優位性が存在することを示す。
提案手法は, 1個の量子ビット系に対して, 量子アルゴリズムのランタイムを約3桁削減できることを示す。
提案する手法は比較的少数の量子ビットと演算を必要とするため、次世代の量子コンピュータは古典的に難解なシステムのシミュレーションエラーを計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:01:04 GMT)
Network theory classification of quantum matter based on wave function snapshots [0.0] 我々は,データ複雑性とネットワーク理論解析の組み合わせに基づいて,物質の量子位相をスナップショットに関連付ける理論的枠組みを開発する。
我々のフレームワークはすぐに実験的な妥当性があり、より高度なネットワーク数学の両面でさらに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:00:04 GMT)
milearn: A Python Package for Multi-Instance Machine Learning [0.0] milearnはマルチインスタンス学習(MIL)のためのPythonパッケージである
キーインスタンス検出(KID)問題に特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:15:28 GMT)
Witnessing the Effective Entanglement in the COW Protocol [0.0] 本稿では,Coherent One-Way(COW)量子鍵分布設定において,効果的な絡み合いを検証するための厳密なフレームワークを提案する。
有効な証人を構成するパラメータ範囲を特定し,COWプロトコルにおける効果的な絡み合いを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:14:01 GMT)
VideoScoop: A Non-Traditional Domain-Independent Framework For Video Analysis [0.0] ビデオコンシデント分析(VSA)は、エラーが発生し、労働集約的なループ内で人間が手動で行う。
本報告では,上記の制限を克服する汎用VSAフレームワークを提案する。
最新の映像コンテンツ抽出技術を用いて、映像コンテンツを一度抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:09:46 GMT)
Unifying Sign and Magnitude for Optimizing Deep Vision Networks via ThermoLion [0.0] 現在のパラダイムは、情報チャネルのドリフト能力に静的な妥協を課している。
本稿では,更新ベンチマークの動的変調を利用するフレームワークであるThermoLion(Sbf)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:04:17 GMT)
Uncertainty Principle and Angular Momentum Generation in Microscopic Fission Models [0.0] 微視的TDDFTフレームワークにおける分裂断片のスピン分布のメカニズムについて検討する。
投射法から得られたスピン分布の大部分は不確実性原理によって説明できる。
以上の結果から, 微視的アプローチでは, 分裂断片のスピンは主に, 分裂軸に対する方向角に関連する量子不確実性から生じることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:53:17 GMT)
Topological Order in Deep State [0.0] 本研究では,1つの最適化された実空間波動関数から基底状態トポロジカル縮退を効率的に抽出する手法を提案する。
本研究は,強相関位相を発見するための多目的ツールとして,ニューラルネットワークの変分モンテカルロを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:46:39 GMT)
TimePred: efficient and interpretable offline change point detection for high volume data - with application to industrial process monitoring [0.0] 我々は,大規模時系列におけるCDDのための自己教師型フレームワークであるTimePredを紹介する。
TimePredは各サンプルの正規化された時間指数を予測し、平均シフト検出を予測する。
実験では、計算コストを最大2桁まで削減しながら、競争力のあるCPD性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:35:48 GMT)
The measurement-induced phase transition in strongly disordered spin chains [0.0] 予備熱水系およびMBL系は, 任意の方向の局所的な測定に不安定であることを示す。
測定誘起容積法相では、飽和時間は、前熱・MBL系では指数的に遅い飽和である$t_s sim eaL$と対比して、$t_s sim L $とスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:00:00 GMT)
The dual footprint of artificial intelligence: environmental and social impacts across the globe [0.0] 2つの詳細なケーススタディは、AI産業を国家の境界を越えて価値連鎖として描いている。
AI開発を推進している国々は、インプットに対する膨大な需要を生み出し、バリューチェーンを通じて、より周縁的なアクターに大きく影響する社会的コストを発生させる。
二重フットプリントは、類似の社会経済プロセスと地理的軌跡から、二重フットプリントの環境と社会的次元をどのように把握するかを把握している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:43:50 GMT)
The Tragedy of Productivity: A Unified Framework for Diagnosing Coordination Failures in Labor Markets and AI Governance [0.0] 同時に、AI開発は、主要な研究者による既存のリスク警告にもかかわらず加速する。
これらの失敗は同一のゲーム理論構造を共有することを実証する。
我々は、気候変動や核兵器よりも、AIガバナンスが調整の難しさに直面することを明らかにするトラゲディ指数を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:44:05 GMT)
The Evolution of Learning Algorithms for Artificial Neural Networks [0.0] 本稿では,局所学習規則に従って,計算ノード間の重み付けを遺伝的に修正したニューラルネットワークモデルについて検討する。
ネットワーク全体の分散プロパティとして学習行動がどのように現れるかを示す。
最後に,発見ツールとしての遺伝的アルゴリズムの有用性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:38:40 GMT)
The Entropy Flow of a Laser Beam [0.0] 位相拡散率$ell$の理想的なレーザビームを(ローレンツ)スペクトル幅と同等に考える。
ビームエントロピーは、$dotS = sqrtdotNell$のエントロピーフローを持ち、$dotN$は数フローであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:16:43 GMT)
Testing ER = EPR with Hydrogen [0.0] ER = EPR予想によれば、絡み合った粒子は量子ワームホールによって接続される。
この効果によって水素原子の超微細構造が変化することが示されている。
量子ワームホールが通過不可能な場合、これは水素原子に対してゼロでない完全な電荷をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:36:54 GMT)
Teaching by Failure: Counter-Example-Driven Curricula for Transformer Self-Improvement [0.0] トランスフォーマーモデルは、しばしば不安定な外挿を示し、トレーニング中に見られるものよりも長く、または構造的に複雑である入力に失敗する。
自動フレームワークであるCounter-Example-Driven Curricula (CEDC)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:00:41 GMT)
StructuredDNA: A Bio-Physical Framework for Energy-Aware Transformer Routing [0.0] 本稿では,モジュール型でエネルギーを意識したTransformerルーティングのためのスパースアーキテクチャであるStructuredDNAを紹介する。
WikiText-103のセマンティックスケーリング法を実証し、アーキテクチャが専門家の粒度をスケーリングすることで、オープンドメインに一般化することを示した。
この概念実証研究の限界について議論し、より大きなモデル、データセット、ハードウェアプラットフォームへのアプローチをスケールするための方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:34:20 GMT)
Spectral analysis of the Koopman operator recovers Hamiltonian parameters in open quantum systems [0.0] 我々は,MHAVOKアルゴリズムのマルチチャネルハンケル代替ビューが,ハミルトニアンパラメータを検索するための堅牢で信頼性の高いデータ駆動手法であることを示す。
この方法は、これらのパラメータを得るためにクープマン作用素の離散スペクトルに依存し、mHAVOKアルゴリズムを用いて計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:32:42 GMT)
Spatial structure and magnetism of a spin-orbit entangled spin-1 coherent spin center: the manganese neutral acceptor in a III-V semiconductor [0.0] III-V半導体中のMnドーパントは、高度に絡み合ったコヒーレントな三重項基底状態を生成する。
ドーパントに付随するスピン関連循環電流は、非常に大きな磁束磁場を生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:32:38 GMT)
Serendipity with Generative AI: Repurposing knowledge components during polycrisis with a Viable Systems Model approach [0.0] 生成AIがセレンディピティーエンジンとして機能し、再利用可能なコンポーネントを発見し、分類し、動員する方法を示す。
本稿では,リポジトリ作成,発見からデプロイまでの時間,再利用率の検証可能なリンクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:07:31 GMT)
Sentiment Analysis and Emotion Classification using Machine Learning Techniques for Nagamese Language - A Low-resource Language [0.0] 本研究の目的は,長染語に含まれる極性(肯定的,否定的,中立的)と基本的な感情から感情を検出することである。
我々は1,195語からなる感情極性レキシコンを構築し、これらを用いて教師付き機械学習技術のための機能を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:01:29 GMT)
Self-Transparency Failures in Expert-Persona LLMs: A Large-Scale Behavioral Audit [0.0] 本研究では,ハイテイクドメインにおけるプロフェッショナルペルソナの割り当て時に,モデルが自己透明性を示すか否かを検討する。
ファイナンシャル・アドバイザー・ペルソナは最初のプロンプトで30.8%、ニューロサージョン・ペルソナはわずか3.5%だった。
これにより、仮説化された逆ゲルマン・アムネシア効果の前提条件が作成され、いくつかの領域における適切な開示により、ユーザーは高文脈への信頼を過度に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:52:18 GMT)
Self-Supervised Borrowing Detection on Multilingual Wordlists [0.0] 本稿では,多言語単語リストにおける借用語検出に対する完全自己教師型アプローチを提案する。
この手法は,大域対応モデルに基づくPMI類似度と,音声特徴ベクトルに基づいて訓練された軽量コントラスト成分の2つの情報源を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:20:03 GMT)
Securing Large Language Models (LLMs) from Prompt Injection Attacks [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、現実のアプリケーションにますますデプロイされているが、その柔軟性は、インジェクション攻撃を誘発する。
タスク固有の微調整アプローチであるJATMOを提案し、非命令型ベースモデルを訓練して1つの機能を実行する。
JATMO の HOUYI に対するロバスト性の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:34:20 GMT)
Schema Matching on Graph: Iterative Graph Exploration for Efficient and Explainable Data Integration [0.0] 大規模言語モデル(LLM)はスキーママッチングにおいて有望であるが、幻覚と最新のドメイン知識の欠如に悩まされている。
本稿では,単純な1ホップSPARQLクエリの反復実行を利用する新しいフレームワークであるSMoG(Matching on Graph)を紹介する。
実世界の医療データセットの実験結果は、SMoGが最先端のベースラインに匹敵するパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:02:11 GMT)
Sales Research Agent and Sales Research Bench [0.0] 本稿では,Microsoft Dynamics 365セールスにおけるセールスリサーチエージェントについて述べる。
Sales Research Benchは、顧客の重み付けされた8つのディメンションでシステムを評価するベンチマークである。
カスタマイズされたエンタープライズ・スキーマ上での200クエストでは、セールス・リサーチ・エージェントがClaude Sonnet 4.5を13ポイント、ChatGPT-5を24.1ポイント上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:44:04 GMT)
Role of qubits in quantum entanglement and quantum teleportation [0.0] 量子ビット(qubit)とは、量子エンタングルメント(quantum entanglement)の展示であり、クオンタム・テレポーテーション(quun-tum teleportation)プロセスにおける鍵となる要素である。
本稿では,量子エンタングルメントと量子テレポーテーションにおける量子ビットの役割について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:33:11 GMT)
Revisiting Direct Encoding: Learnable Temporal Dynamics for Static Image Spiking Neural Networks [0.0] 時間的ダイナミクスを欠いた静的画像の処理は、ニューラルネットワーク(SNN)をスパイクする基本的な課題である
直接訓練されたSNNでは、静的な入力は通常、時間ステップにわたって繰り返され、時間次元が表現のような速度に崩壊し、意味のある時間的モデリングを防ぐ。
この研究は、直接符号化とレートベース符号化の報告された性能ギャップを再考し、主に、符号化スキーム自体よりも、畳み込み学習性(convolutional learningability)とシュロゲート勾配の定式化(surrogate gradient formulations)に由来することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:55:00 GMT)
Resource Estimation for VQE on Small Molecules: Impact of Fermion Mappings and Hamiltonian Reductions [0.0] 変分量子ソルバ(VQE)は、この問題に対処するための主要なハイブリッド量子古典パラダイムである。
Unitary Coupled Cluster Singles and Doubles (UCCSD) を用いたVQE実装のリソース要件を体系的に分析する。
量子リソースのスケーリングに対する影響を評価するために,$mathbbZ$のテーパリングや凍結コア近似を含むハミルトン還元戦略を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:24:00 GMT)
Real-Time On-the-Go Annotation Framework Using YOLO for Automated Dataset Generation [0.0] 本稿では,エッジデバイス上にデプロイされたYOLOモデルを利用した新しいリアルタイムアノテーション手法を提案する。
我々の分析には詳細な統計テストと学習力学が含まれており、事前訓練された構成と単クラス構成の顕著な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:54:57 GMT)
Quantum computing applications in High Energy Physics: clustering, integration and generative models [0.0] 高エネルギー物理学(HEP)における計算問題に対処するための量子コンピューティングの可能性を探る
我々はミンコフスキー距離を計算するための量子サブルーチンを開発し、非分類データの最大値を特定し、それを$k$-meansや$k_T$-jetクラスタリングのようなクラスタリングアルゴリズムに挿入する。
本稿では,量子ニューラルネットワークと振幅推定を組み合わせた新しい量子モンテカルロ積分器Quantum Fourier Iterative Amplitude Estimation (QFIAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:14:56 GMT)
Progress in quantum metrology and applications for optical atomic clocks [0.0] 量子絡み合いは、古典的な限界を超えた測定感度を高めるための強力な機会を提供する。
この章では、絡み合いの強い量子力学の原理を紹介し、その時間管理への応用を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:50:10 GMT)
Programmable Switching of Molecular Transitions via Plasmonic Toroidal Nanoantennae [0.0] 量子オブジェクト(QOs)の分子遷移エネルギーを,2840倍の放射性増強に対して99.9%の変調深度で完全に切り替えたことを報告した。
最適化されたTNAにおいて、QOsのブロードバンドプラズモン連続体と狭い量子遷移の間のファノ干渉は、850nm付近の放射減衰チャネルと非放射減衰チャネルの両方を抑圧し、観測可能な全スイッチングをもたらす。
これらの結果は、高感度で単分子または多分子構成のスペクトル検出のための有望なアーキテクチャとしてプラズモンTNAを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:58:22 GMT)
Probabilistic Neuro-Symbolic Reasoning for Sparse Historical Data: A Framework Integrating Bayesian Inference, Causal Models, and Game-Theoretic Allocation [0.0] 歴史的事象をモデル化するための確率論的ニューロシンボリック・フレームワークである HistoricalML を提示する。
我々は、19世紀のアフリカ分割と第二次ポエニ戦争という2つの歴史的ケーススタディの枠組みをインスタンス化する。
我々のモデルは、ドイツの+107.9%の不一致を、第一次世界大戦前の定量的構造的緊張とみなしている。
ポエニ戦争ではモンテカルロの戦闘シミュレーションがカンナエでのカルタゴの57.3%、ザマでのローマの57.8%の勝利率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:35:04 GMT)
Predicting Human Chess Moves: An AI Assisted Analysis of Chess Games Using Skill-group Specific n-gram Language Models [0.0] このフレームワークはn-gram言語モデルを使用して、特定のプレイヤースキルレベル特有の動きパターンをキャプチャする。
私たちは、オープンソースのチェスプラットフォームであるLichessからのデータを使って、別々のモデルをトレーニングしました。
このフレームワークは、アーリーゲーム情報を利用する際に、スキルレベルを最大31.7%の精度で分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:02:07 GMT)
Performance Analysis of Quantum Support Vector Classifiers and Quantum Neural Networks [0.0] 本研究では、機械学習タスクの古典モデルと比較して、量子支援ベクトル(QSVC)と量子ニューラルネットワーク(QNN)の性能について検討する。
量子モデルは問題の複雑さが増大するにつれて古典的アプローチを上回る傾向にある。
QNNは、量子負荷の増加により、より複雑度の高いタスクにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:36:57 GMT)
Pay Attention Later: From Vector Space Diffusion to Linearithmic Spectral Phase-Locking [0.0] スタンダードトランスフォーマーは「セマンティックアライメント税」に苦しむ
位相共鳴インテリジェントスペクトルモデル(PRISM)を導入する。
PRISMは複素領域(Cd)における共振周波数としてのセマンティックアイデンティティを符号化し、二次自己アテンションをリニアリトミック O(N log N) Gated Harmonic Convolutions に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:46:15 GMT)
Pascal-Weighted Genetic Algorithms: A Binomially-Structured Recombination Framework [0.0] PWR(Pascal-Weighted Recombination)は、複数の親の凸結合構造として子孫を形成する。
我々はPWRの数学的フレームワークを開発し、分散トランスファー特性を導出し、スキーマの生存に対するその影響を分析する。
4つのベンチマークにおいて、PWRはスムーズな収束と分散の低減を実現し、標準組換え演算子よりも9-22%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:51:29 GMT)
Parametric processes in nonlinear structures with reflections: an asymptotic-field approach [0.0] 散乱理論に基づくフォーマリズムを適用し,Fabry-Pérotキャビティ内の非線形光学過程を記述する。
相互作用ハミルトニアンを導出し、摂動理論を用いて光子対生成率を計算する。
このモデルの汎用性は、3つの例を通して説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:56:24 GMT)
Parametric excitation of a ferrimagnetic sphere resonator [0.0] 外部応用パラメトリック励起に対する強磁性球共振器の応答について実験的に検討した。
測定結果は理論モデルから導出された予測と比較される。
その結果, 遠絡モデルと実験結果との整合性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:16:29 GMT)
Panda: Self-distillation of Reusable Sensor-level Representations for High Energy Physics [0.0] 液体時間投影チャンバー(LArTPC)は、粒子相互作用の密度の高い高忠実度3D計測を提供する。
生のラベルなしLArTPCデータから直接、センサレベルの再利用可能な表現を学習するモデルである textbfPanda を導入する。
シミュレーションデータセットでは、Pandaはラベル効率と再構築品質を大幅に改善し、従来の最先端セマンティックセマンティックセグメンテーションモデルに1000$times$より少ないラベルで勝っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:28:11 GMT)
Optimizing Stroke Risk Prediction: A Machine Learning Pipeline Combining ROS-Balanced Ensembles and XAI [0.0] ストロークは死と恒久的な障害の主な原因であり、世界的な健康上の問題となっている。
この課題に対処するために、私たちはアンサンブルモデリングと説明可能なAI(XAI)技術を使用して、脳卒中リスク予測のための解釈可能な機械学習フレームワークを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:53:00 GMT)
Opening the Black Box: Nowcasting Singapore's GDP Growth and its Explainability [0.0] シンガポールの四半期GDP成長のためのリアルタイム・ナウキャスティング・フレームワークを開発している。
この分析は、ペナル化レグレッション、次元性推論方法、アンサンブル学習アルゴリズム、ニューラルアーキテクチャを網羅している。
モデル固有およびXAIベースの説明可能性ツールを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:53:57 GMT)
On-chip high-order parametric downconversion in the excitonic Mott insulator Nb$_3$Cl$_8$ for programmable multiphoton entangled states [0.0] 呼吸するカゴメ格子上の励起モット絶縁体であるNb$_3$Cl$_8$は、非常に大きな非線形感受性を7階まで支持する。
実験的に実証された1$times N$積分ビームスプリッタを任意のパワー比で構築し、各出力アームがNb$_3$Cl$_8$パッチをホストするオンチップアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:56:36 GMT)
On the Approximation of Phylogenetic Distance Functions by Artificial Neural Networks [0.0] この研究では、古典的な系統的距離関数を近似できる最小限のニューラルネットワークアーキテクチャを記述する。
学習した距離関数はよく一般化され、適切なトレーニングデータセットが与えられると、最先端の推論手法に匹敵する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:42:01 GMT)
Neural Networks for Predicting Permeability Tensors of 2D Porous Media: Comparison of Convolution- and Transformer-based Architectures [0.0] 透水性は多孔質媒質の流れのマクロ的記述において中心的な概念であり、油の回収から水文学への応用がある。
流れのシミュレーションや実験を含む透過性テンソルを決定する従来の方法は、時間と資源を消費する。
本研究では,多孔質媒体の2次元バイナリ画像に基づく透過性テンソルの予測方法として,深層学習について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:41:26 GMT)
Momentum entanglement at colliders: the $H \to WW,ZZ$ case [0.0] ヒッグスの運動量絡み合いを弱ボソン対、$H to WW,ZZ$に分解することで解決する。
4レプトン最終状態のZZ$に対して、大型ハドロン衝突型加速器における絡み合いの統計的感度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:00:01 GMT)
Modelling the Doughnut of social and planetary boundaries with frugal machine learning [0.0] 機械学習(ML)手法がドーナツの単純なマクロ経済モデルにどのように適用できるかを示す。
MLメソッドを使って‘Doughnut内での生活’と整合したポリシーパラメータを見つける方法を示す。
ランダムフォレスト(Random Forest)や$Q$-learning(Q$-learning)など、私たちがテストするアプローチは、環境と社会の持続可能性の両方を達成するためのポリシーパラメータの組み合わせを見つけることのできる粗末なML手法です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:47:22 GMT)
Microwave Circulation in an Extended Josephson Junction Ring [0.0] 拡張された環状ジョセフソン接合を用いた非相互マイクロ波伝送の設計を提案する。
高品質な共振形マイクロ波循環器を構築するためにこれを利用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:13:57 GMT)
Methodological Realism and Quantum Mechanics [0.0] 私は与えられた物理理論を完成させることができる2つの感覚を区別する。」
第一に、完全な物理的理論は、原則として、物理的現実を完全に記述するものである。
量子力学を解釈する(ネオ)エベレット的アプローチは、それが第一の意味で完備であることを示すことを目的としているが、(ネオ)ボヘリア的アプローチは第二の意味で完備であるという量子力学の理解から始まる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:07:53 GMT)
Measurement-based quantum computation on weighted graph states with arbitrarily small weight [0.0] 適切な平面グラフ上の一様重み付きグラフ状態は、測定に基づく量子計算のための普遍的な資源であることを示す。
これは、非最大エンタングゲートのみを用いて作成され、弱い相互作用を持つシステムへの潜在的な応用を持つ普遍資源の最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:35:07 GMT)
Magnetoelectric effect in the mixed valence polyoxovanadate cage V$_{12}$ [0.0] スピントロニクス・量子コンピューティングデバイスの開発は、分子スケールでのスピン操作の効率的な省エネ手法の需要を増大させる。
ポリオキソバナネート分子磁石は、電場と磁場の両方に影響を受けやすいため、ここでは優れた塩基材料として機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:25:47 GMT)
Macroscopic Quantum Resonators Path Finder (MAQRO-PF) White Paper [0.0] 本稿では、量子力学の基礎的な上限を探求する空間における光浮上実験を提案する。
これらの調査の背景にある科学的動機を概説し、衛星の設計の現状を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:17:39 GMT)
MMAG: Mixed Memory-Augmented Generation for Large Language Models Applications [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、単一のプロンプト内でコヒーレントなテキストを生成するのに優れるが、関連性、パーソナライゼーション、拡張された相互作用間の連続性を維持するには不十分である。
本稿では, LLM エージェントのメモリを 5 つの相互作用層に整理する MMAG パターンを提案する。
我々は,Heeroの会話エージェントの実装を通じて,そのアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:16:57 GMT)
Learning Robust Representations for Malicious Content Detection via Contrastive Sampling and Uncertainty Estimation [0.0] 不確実性コントラストフレームワーク(UCF)は、不確実性を考慮したコントラスト損失、適応温度スケーリング、自己注意誘導型LSTMエンコーダを統合し、ノイズおよび不均衡条件下での分類を改善する。
UCFはサンプルの信頼度に基づいて対照的な重み付けを動的に調整し、正のアンカーを用いたトレーニングを安定化し、温度パラメータをバッチレベルの可変性に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 22:06:06 GMT)
Language Diversity: Evaluating Language Usage and AI Performance on African Languages in Digital Spaces [0.0] 本研究では,アフリカの言語のデジタル表現と現在の言語検出ツールの課題について検討する。
ヨルバ,キンヤルワンダ,アムハラでの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:27:13 GMT)
Intrinsic Structure as a Proxy for Saliency: SVD-Based Weight Preservation for Mixed-Precision Quantization in Large Language Models [0.0] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、モデル重みの精度を4ビット以下に下げることでこの問題に対処する。
現在の最先端の手法は、塩分量を特定するためにキャリブレーションデータに依存している。
本稿では,データフリーな構造認識仮説を提案する。Singular Value Decomposition (SVD) による主成分として同定された重みは,モデル下流の性能に本質的に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 06:58:30 GMT)
Integrating Artificial Intelligence and Mixed Integer Linear Programming: Explainable Graph-Based Instance Space Analysis in Air Transportation [0.0] 本稿では,複合整数線形プログラミング(MILP)と人工知能(AI)の統合を解析し,説明可能性を伴う航空輸送における複雑な最適化課題に対処する。
この研究は、MILPインスタンスから構造的特徴埋め込みを抽出するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の使用を検証することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:03:29 GMT)
Inductive van der Waals Force between Two Quantum Loops [0.0] 2つの誘導結合超伝導ループからなるメソスコピック回路におけるファンデルワールス・ロンドン力について検討した。
重要な貢献は、分光によって検出できない状態に依存しない2光子交換である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 04:16:02 GMT)
Hybrid Quantum State Preparation via Data Compression [0.0] 一般的な$n$qubit状態のための量子状態準備(QSP)には、$O(2n)$CNOTと回路深さが必要である。
圧縮可能なデータに対して,このコストを$O(poly(n)$に削減する,アンシラフリーな古典量子戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:32:46 GMT)
Humanity in the Age of AI: Reassessing 2025's Existential-Risk Narratives [0.0] 我々は、現在進行中の監視資本主義の統合からイデオロギー的な注意をそらすものとして、存在リスク論が主に機能すると主張している。
この仮説は2025年11月に実証された確率よりも投機的金融バブルによって増幅された投機的仮説として残されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:37:27 GMT)
Heuristic algorithms for the stochastic critical node detection problem [0.0] ネットワークが与えられた場合、クリティカルノード検出問題は、ネットワーク接続を妨害するノードのサブセットを見つける。
本稿では,特定の確率によってエッジの存在が与えられる臨界ノード検出問題のバージョンについて考察する。
本稿では,問題に対する学習に基づく手法を提案し,既存のアルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:18:24 GMT)
HalluGraph: Auditable Hallucination Detection for Legal RAG Systems via Knowledge Graph Alignment [0.0] 本稿では,コンテキスト,クエリ,応答から抽出した知識グラフ間の構造的アライメントを通じて幻覚を定量化するグラフ理論フレームワークであるHaluGraphを紹介する。
提案手法は,文中のエンティティが元文書に現れるかどうかを計測し,コンテキストによってアサートされた関係がサポートされていることを検証した,有界で解釈可能なメトリクスをtextitEntity Grounding (EG) に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:31:06 GMT)
HOT Protocol [0.0] HOTプロトコルは、スマートコントラクトが秘密鍵を安全に所有し管理することを可能にする。
Multi-Party Computation (MPC) Networkは署名キーを管理する。
NEARプロトコルは分散的で効率的な状態層を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:57:29 GMT)
HERMES: Heterogeneous Application-Enabled Routing Middleware for Edge-IoT Systems [0.0] 本研究は,アプリケーション認識決定を動的に取り入れることで,ルーティングの柔軟性を向上させるソフトウェアフレームワークを提案する。
この研究の核となるのは、異種デバイス、特にESP8266、ESP32、Raspberry Pi 3BのマルチホップWi-Fiネットワークを確立することである。
このフレームワークは、ニューラルネットワークの推論計算の分散を含むエッジインテリジェンスのユースケースを通じて、物理的なテストベッド上で検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:04:03 GMT)
Graph Distance as Surprise: Free Energy Minimization in Knowledge Graph Reasoning [0.0] 本稿では,知識グラフ(KG)ネットワークにおける推論を,サプライズ最小化によって導出できることを提案する。
これは神経科学からKGシステムへの自由エネルギー原理(FEP)を結び、KGはエージェントの生成モデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:59:28 GMT)
Going All-In on LLM Accuracy: Fake Prediction Markets, Real Confidence Signals [0.0] 検証可能な回答で100の数学と論理の質問を生成しました。
そして、ベースラインが正しく答えられるならば、各質問ベースラインペアに対して3つの予測モデルが予測された。
1条件当たりの予測は5,400回を超え、インセンティブランはわずかに高い精度を示した。
4万枚以上の賭けは99%、小賭け(1000枚)は74%の精度しか示さなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:04:25 GMT)
Geometric Phase of the Two-Particle Bethe Wavefunction [0.0] 局所的な欠陥を持つ狭い環ポテンシャルに閉じ込められた2つの相互作用するボソン系における幾何位相生成の問題を考える。
この相互作用によって、与えられた変分輪郭の幾何学的位相が増加することが示されている。
この研究は、かつて提案されていた量子ジャイロスコープと原子ボース=アインシュタイン凝縮体に基づく量子加速度計のアイデアによって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:43:21 GMT)
Generalizing fusion rules by shuffle: Symmetry-based classifications of nonlocal systems constructed from similarity transformations [0.0] 非負整数行列表現(NIM-rep)の外側に位置する融合環、対称性位相場理論(SymTFTs)について研究する。
我々は、類似性変換を適用して、対応する局所非単位 CFT から構築された非局所 CFT に対応する融合環を再構成する。
我々の研究は、環同型と類似性変換の新たな関係を明らかにし、物理学における対称性の文脈における環理論の考え方の基本的な意味を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 19:06:24 GMT)
Fusion or Confusion? Assessing the impact of visible-thermal image fusion for automated wildlife detection [0.0] 本研究は, 高度ブルーヒロン (Ardea herodias) をケーススタディとして, 同期型空中VESおよびTIR画像の性能評価を行った。
航空機に搭載された非常に高解像度の可視光センサーを使用することは、調査を運用するための興味深い選択肢となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:59:40 GMT)
Free Tuition, Stratified Pipelines: Four Decades of Administrative Cohorts and Equity in Access to Engineering and Science in an Argentine Public University [0.0] この記事は、アルゼンチン北西部の工学部からの40年間の行政記録を用いて、コホート構成が時間とともにどのように変化したかを調べる。
我々は、記述分析、UMAP+DBSCANクラスタリング、およびエントリに固定された再構成マクロ経済パネルを組み合わせる。
その結果、背景変数の欠如は歴史的にパターン化されており、1990年代以降は急激に減少していた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:27:33 GMT)
Formal equivalence between Maxwell equations and the de Broglie-Bohm theory for two-dimensional optical microcavities [0.0] この研究は、ド・ブロイ=ボーム理論を否定するために行われた最近の実験の批判的分析の一部である。
特に、光子スピンと放射や吸収の損失に関連する側面を考慮に入れた拡張を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:40:42 GMT)
Formal Verification of Noisy Quantum Reinforcement Learning Policies [0.0] 量子強化学習(QRL)は、シーケンシャルな意思決定ポリシーを作成するために量子効果を使用することを目的としている。
QRLポリシーは、ビットフリップ、位相フリップ、偏極誤差など、量子測定やハードウェアノイズから不確実性に直面している。
トレーニング済みQRLポリシーの解析に確率論的モデルチェックを適用する形式的検証手法であるQVerifierを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 10:26:33 GMT)
Forced Migration and Information-Seeking Behavior on Wikipedia: Insights from the Ukrainian Refugee Crisis [0.0] 本研究は,ウィキペディアにおけるオンライン情報検索と強制移住の関連について検討する。
2022年のロシアによるウクライナ侵攻に焦点をあてて、難民危機の結果、欧州の都市に関するウィキペディアの記事がどう見えるかを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:58:29 GMT)
Folded optimal transport and its application to separable quantum optimal transport [0.0] コンベックスの極端境界に定義されたコストや距離を集合全体に拡張する手段として、折り畳み最適輸送を導入する。
凸に対して提供される計量的性質について検討する。
折り畳まれた最適輸送は、古典的かつ分離可能な量子最適輸送の両方に統一された設定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:32:33 GMT)
Fixed Points in Quantum Metric Spaces: A Structural Advantage over Fuzzy Frameworks [0.0] 量子計量空間における縮尺写像の固定点に対する存在と一意性定理を証明する。
我々の研究はファジィ論理の批判を、本質的な不確実性の下での動的推論へと拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:59:23 GMT)
Field-free diode effects in one-dimensional superconductor: a complex interplay between Fulde-Ferrell pairing and altermagnetism [0.0] 超伝導ダイオード効果 (SDE) とジョセフソンダイオード効果 (JDE) により現れる1次元の非反散逸性超電流
SOCと反磁性(AM)のp波とFulde-Ferrell超伝導との相互作用を3つの異なる設定で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:41:29 GMT)
Evolution of the eigenvalues and eigenstates of the single-particle reduced density operator during two-particle scattering [0.0] 1次元と2次元の単純な散乱実験のための固有値と固有状態の時間依存性に関する明示的な結果を示す。
これは散乱過程の時間分解図を提供し、連続的なパラメータの観点で完全に記述された初期状態が、可能な結果の離散的な集合へとどのように進化するかを詳細に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 22:07:24 GMT)
Evaluating AI Companies' Frontier Safety Frameworks: Methodology and Results [0.0] 12のAI企業が、先進的なAIシステムによる破滅的なリスクを管理するためのアプローチを概説する、フロンティア安全フレームワークを公開した。
我々は,安全クリティカル産業から確立されたリスク管理原則に基づく65基準評価手法を開発した。
リスク識別、リスク分析と評価、リスク処理、リスクガバナンスという4つの側面の12のフレームワークを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:55:18 GMT)
Enhanced readout contrast of V2 ensembles in 4H-SiC through resonant optical excitation [0.0] 低温下でV2アンサンブルを励起し, 実験結果と非共鳴症例との比較を行った。
共振器外励起の約100倍改善した2ドルWの共振器レーザパワーに対して,最大ODMRコントラスト50$%の値が得られた。
我々は、100 nT/$sqrtHz$の最大感度を300$Wの共振レーザパワーで達成し、100倍の非共振励起パワーは、同等の感度を達成するために必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 22:05:23 GMT)
Elastic Weight Consolidation for Knowledge Graph Continual Learning: An Empirical Evaluation [0.0] EWC(Elastic Weight Consolidation)は、正規化に基づく連続学習手法である。
EWCは破滅的な忘れ物を12.62%から6.85%に減らし、45.7%減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:11:39 GMT)
Efficient Time Evolution of 2D Open-Quantum Lattice Models with Long-Range Interactions using Tensor Networks [0.0] 本稿では,時間進化演算子を射影的絡み合ったペア演算子(tePEPO)として構成する。
実測的なラジアル長距離相互作用をパワーローで減衰させ,小さなtePEPO結合次元で正確な結果を与える。
この研究は、実験で広く研究された2次元システムへのテンソルネットワークの適用性を実証するが、以前は非半古典的手法にはアクセスできない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:21:55 GMT)
EcoCast: A Spatio-Temporal Model for Continual Biodiversity and Climate Risk Forecasting [0.0] EcoCastは最先端の機械学習と生物多様性管理のギャップを埋める。
アフリカでのパイロット研究は、標的とする鳥類の予測における有望な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 23:06:04 GMT)
Do Large Language Models Walk Their Talk? Measuring the Gap Between Implicit Associations, Self-Report, and Behavioral Altruism [0.0] 本研究では,Large Language Models (LLMs) が利他的傾向を示し,その暗黙的関連や自己報告が実際の利他的行動を予測するかどうかを考察する。
全てのモデルは強い暗黙的反アルトル主義バイアス(平均IAT = 0.87, p .0001)を示し、「ノウ」アルトル主義が良いことを確認する。
最も重要なのは、モデルが自身の利他主義を体系的に過大評価し、65.6%で行動しながら77.5%の利他主義を主張したことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:43:02 GMT)
Diffusion Model in Latent Space for Medical Image Segmentation Task [0.0] MedSegLatDiffは、変動オートエンコーダ(VAE)と遅延拡散モデルを組み合わせた拡散ベースのフレームワークで、効率的な医用画像分割を行う。
芸術または非常に競争の激しいDiceとIoUのスコアの状態を達成し、同時に多様なセグメンテーション仮説と信頼マップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 05:26:43 GMT)
Dichroism from Chiral Thermoelectric Probes: Generalized Sum Rules for Orbital and Heat Magnetizations [0.0] 我々は、軌道磁化と熱磁化と実験的にアクセス可能な励起スペクトルを関連付ける統一的な枠組みを導入する。
熱電相関関数から磁化密度のスペクトル表現を導出した。
量子工学的プラットフォームにおける熱電二色測定の具体的実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 08:19:22 GMT)
Deterministic Random Bit Generators Based on Ascon for Embedded Systems [0.0] 本研究は、DRBG標準を改訂し、3つのAscon駆動型構造を提案する。
提案手法は既存のDRBG実装と比較して計算効率の向上とメモリ使用量の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 02:09:45 GMT)
DETAIL Matters: Measuring the Impact of Prompt Specificity on Reasoning in Large Language Models [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を評価するためのフレームワークであるDETAILを紹介する。
我々は、GPT-4を用いてマルチレベルプロンプトを生成し、パープレキシティによる特異性を定量化し、GPTに基づく意味的等価性を用いて正当性を評価する。
GPT-4とO3-miniをまたいだ30の新たな推論タスクの実験では、特に小さなモデルや手続きタスクにおいて、特異性によって精度が向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 22:28:39 GMT)
Current Challenges of Symbolic Regression: Optimization, Selection, Model Simplification, and Benchmarking [0.0] 記号回帰(SR)は、変数間の関係を記述する数学的表現を見つけることを目的としている。
現在の手法はSRの景観を理解するために常に再評価されなければならない。
この論文は、博士課程全体で行われた一連の研究を通じて、これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:48:07 GMT)
Computing Evolutionarily Stable Strategies in Multiplayer Games [0.0] 3人以上のプレイヤーを持つ非退化正規形式ゲームにおいて、進化的に安定な戦略を計算するためのアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、3人以上のプレイヤーを持つ非退化正規形式ゲームにおいて、進化的に安定な戦略の全てを計算するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 03:10:28 GMT)
Community Quality and Influence Maximization: An Empirical Study [0.0] ソーシャルネットワークは、バイラルマーケティング、疫学、製品レコメンデーション、対テロなどの応用において重要な役割を担っている。
共通のアプローチとしてカスケードシードノード(Cascade seed node)がある。
しかし, 検出されたコミュニティの品質が, インディペンデントモデルの下での影響力の広がりを常に認識しているかどうかは不明である。
本稿では,独立モデルに基づく影響問題に対して,$$-hierarchical Clusteringと呼ばれる不連続なコミュニティ検出手法を拡張することによって,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:59:04 GMT)
Common Structure Discovery in Collections of Bipartite Networks: Application to Pollination Systems [0.0] 両部ネットワークの集合に対する確率モデルであるemphcolBiSBMを紹介する。
当社のアプローチが,そのトポロジや組織に基づいて,ネットワークの分類にどのように使用されるかを示す。
プラント・ポリネータネットワークへの応用は、この手法が共用生態の役割を明らかにし、ネットワークを同様の接続パターンを持つサブコレクタに分割する方法を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:22:10 GMT)
CLIP-RL: Aligning Language and Policy Representations for Task Transfer in Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,事前学習した(言語,ポリシー)ペアの組み合わせを利用して,効率的な転送パイプラインを構築する手法を提案する。
このアルゴリズムは,コンピュータビジョンにおけるCLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)の原理に着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:37:01 GMT)
CLAPS: Posterior-Aware Conformal Intervals via Last-Layer Laplace [0.0] CLAPSは,Last-Layer Laplace近似とスプリット・コンフォーマル・キャリブレーションを組み合わせた後向きコンフォメーション回帰法である。
結果のガウス後部から、CLAPSは、点推定だけでなく、整合度メートル法と完全な形状を整列する単純な二面後部CDFスコアを定義する。
このアライメントは、特にデータが不足し不確実性モデリングが問題となる中小データセットにおいて、同じ対象範囲での予測間隔を狭める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 07:58:21 GMT)
Bin2Vec: Interpretable and Auditable Multi-View Binary Analysis for Code Plagiarism Detection [0.0] Bin2Vecは、ソフトウェアプログラムを明確かつ説明可能な方法で比較するのに役立つ新しいフレームワークです。
Bin2Vecは、読みやすいチャートを使って個別に検査できるビューとして、さまざまな種類の情報を表す。
我々は、よく知られた2つのWindowsプログラム、PuTTYと7-Zipの複数バージョンでBin2Vecをテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:42:16 GMT)
Beyond Greenfield: AI-Driven Productivity in Documentation and Brownfield Engineering [0.0] レガシーシステム、ドキュメンテーション、断片化されたアーキテクチャ知識を含むブラウンフィールドのエンジニアリング作業は、大きな言語モデル(LLM)を効果的に活用するためにユニークな課題を提起する。
本稿では、役割分離型プロンプト戦略と、ブラウンフィールドシステムのあいまいさをナビゲートするためのベストプラクティスを組み合わせた、規律付きLLM支援ワークフローであるDiscover-Define-Deliver(D3)フレームワークを紹介する。
回答者は、明確さ、品質、ドキュメント、認知的負荷の改善と、自己見積の生産性の向上を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:26:41 GMT)
Benchmarking machine learning models for multi-class state recognition in double quantum dot data [0.0] 本稿では,Double-QD CSDにおけるマルチクラス状態認識のための4つのモダン機械学習(ML)アーキテクチャのベンチマーク研究を行う。
よりリソース集約的なモデルであるU-Netとビジュアルトランスフォーマー(ViT)は、合成データ上で最高のMSEスコア(1-mathrmMSE$と定義される)を得る。
CNN は実験用 CSD 上で最も好ましいトレードオフを提供し、U-Net や ViT よりも2桁少ないパラメータで高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:47:33 GMT)
Benchmarking LLM Agents for Wealth-Management Workflows [0.0] この論文はTheAgentCompanyを金融に焦点を当てた環境に拡張している。
本研究は、汎用LLMエージェントが、精密かつ経済的に代表的富管理タスクを完了できるかどうかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 21:56:21 GMT)
Automating modeling in mechanics: LLMs as designers of physics-constrained neural networks for constitutive modeling of materials [0.0] 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントフレームワークは、タスク固有のエージェントを動的に生成するパラダイムをますます採用している。
我々は、エージェントだけでなく、科学や工学のタスクのための特殊なソフトウェアモジュールもオンデマンドで生成できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:42:22 GMT)
Automated Compilation Including Dropouts: Tolerating Defective Components in Stabiliser Codes [0.0] 実用規模の固体量子デバイスは、不完全なプロセスを使用して大規模に量子デバイスを製造する必要がある。
量子デバイスの設計に製造欠陥への耐性を導入することで、使用可能な量子チップの収量を改善し、有用なシステムコストを下げることができる。
ACIDは、アナシラフリー(またはミドルアウト)パラダイムで動作するフレームワークで、シンドローム抽出回路を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:55:20 GMT)
AttnRegDeepLab: A Two-Stage Decoupled Framework for Interpretable Embryo Fragmentation Grading [0.0] 胚の断片化は、In Vitro Fertilization (IVF)における発生能を評価する上で重要な形態指標である
既存のディープラーニングソリューションは、しばしば臨床説明性に欠けたり、セグメンテーション領域の推定における累積誤差に悩まされる。
本研究では,マルチタスク学習を特徴とするフレームワークであるAttnRegDeepLabを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:34:18 GMT)
Aplicacion de analitica de datos para la deteccion de anomalias y fortalecimiento de la seguridad en la red WiFi del campus universitario de la Universidad Nacional del Altiplano [0.0] 本研究は,データ分析を応用して,大学の無線ネットワークのセキュリティを強化することを目的としている。
この手法は、ユーザ、デバイス、日々のトラフィックから接続データを収集して処理する。
その結果,10:00から14:00の間に臨界ピークが出現し,頻発するデバイスや不規則なトラフィックスパイクに伴う異常な挙動がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:42:16 GMT)
Antibunching in locally driven dissipative Lieb lattices [0.0] リーブ格子では、幾何学的なフラストレーションとホッピングの破壊的干渉により、特定の部位の占有がキャンセルされ、フラットバンド物理学が導かれる。
我々は、この干渉を応用して、いわゆる非伝統的な光子シミュレーションと同様のメカニズムによって強化されたアンチバンチングを生成する方法を示す。
この研究は、オープン量子格子系における非自明な量子相関を生成するために、局所化駆動と干渉効果を用いることの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 13:17:12 GMT)
Anomalous Eigenstates of a Doped Hole in the Ising Antiferromagnet [0.0] 古典的イジン=ネール状態の1つの穴の局所スペクトルは、一連の異常な長寿命状態を含むことを示す。
これは新しいタイプの量子多体散乱状態を表し、格子ゲージ理論で予測される多体散乱と関連している可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:50:31 GMT)
An hybrid stochastic Newton algorithm for logistic regression [0.0] 我々はヘッセン行列推定における2つの重み付け成分を含む新しいハイブリッドニュートンアルゴリズムを利用する。
累積余剰リスクのほぼ確実に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 15:27:40 GMT)
An Optimal Framework for Constructing Lie-Algebra Generator Pools: Application to Variational Quantum Eigensolvers for Chemistry [0.0] リー量子代数(英: Lie Quantum Algebras)は、作用素と関連する組合せの集合を記述するために物理学で用いられる強力な数学的構造である。
このようなジェネレータの古典的な探索は、指数関数的に増加する多くの候補作用素に適用される欲求的な構成ステップに依存している。
本稿では,このボトルネックを克服するため,Lie-Algebraic基本特性に基づく汎用的,計算スケーリング,最適戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:03:29 GMT)
Absorption-Based Qubit Estimation in Discrete-Time Quantum Walks [0.0] 単一吸収境界を持つ離散時間量子ウォークにおける状態推定について検討する。
スペクトルアプローチを用いて,コイン状態と境界位置の関数として,避難確率のクローズド表現を得る。
近辺境界はコインの集団角に関する広い情報を持っているのに対し、中程度あるいは遠方の境界は位相感受性のある領域であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:28:44 GMT)
AI-Driven Cybersecurity Testbed for Nuclear Infrastructure: Comprehensive Evaluation Using METL Operational Data [0.0] 本研究は、原子力インフラにおけるサイバーセキュリティ保護のための人工知能アプローチの包括的評価を行う。
4つの機械学習検出パラダイムを含むシステム評価フレームワークを開発した。
実験ではリアルなMETL操作データを用いて300種類の厳密な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 14:36:52 GMT)
A survey about Hidden Subgroup Problem from a mathematical and cryptographic perspective [0.0] 隠れサブグループ問題(HSP)は、公開鍵暗号システムのセキュリティ研究において重要な役割を果たす。
はじめに、北エフのアルゴリズムが HSP に対して効率的な量子解をもたらすアーベルの場合について概説する。
次に、一般効率のよい量子解が知られていない非アーベル HSP に関する技術の現状について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:48:34 GMT)
A TinyML Reinforcement Learning Approach for Energy-Efficient Light Control in Low-Cost Greenhouse Systems [0.0] 本研究では、低消費電力マイクロコントローラを用いた制御環境における適応照明制御のための強化学習(RL)に基づく制御手法を提案する。
光依存型抵抗器(LDR)センサからのリアルタイムフィードバックに基づいて,LEDの明るさを動的に調節するモデルフリーQ-ラーニングアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 00:58:05 GMT)
A Selective Temporal Hamming distance to find patterns in state transition event timeseries, at scale [0.0] 我々は、状態遷移イベント時間(STE-ts)を定義し、新しい選択時間ハミング距離(STH)を提案する。
STHは、ハムミングとジャカードのメトリクスを再サンプリングし、精度と計算時間を改善するとともに、関心のある複数の状態にフォーカスする能力を一般化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 09:24:20 GMT)
A Platform for Evanescently Trapping Rb-87 Using Silicon Nitride Strip Waveguides Buried in Silica [0.0] シリカ中に埋没した窒化ケイ素導波路を用いた87Rbを赤と青で変形した基本モードと高次モードでエバネッセントトラップするプラットフォームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 12:44:54 GMT)
A Machine Learning Approach for Detection of Mental Health Conditions and Cyberbullying from Social Media [0.0] メンタルヘルスの課題とサイバーいじめは、デジタル空間でますます広まっている。
本稿では、ソーシャルメディアデータから10種類のメンタルヘルスとサイバーいじめのカテゴリを検出するための統合型マルチクラス分類フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 11:07:35 GMT)
A Knowledge-Based Language Model: Deducing Grammatical Knowledge in a Multi-Agent Language Acquisition Simulation [0.0] MODOMAシステムは教師なし言語習得実験のためのマルチエージェント実験環境である。
本稿では, 機能的, 内容的カテゴリを娘エージェントによって獲得し, 表現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 20:40:36 GMT)
A Heptalemma for Quantum Mechanics [0.0] 量子力学における7段階のno-go結果:「heptalemma」について述べる。
物理的現実に関する7つの証明は、量子力学の予測と一致しないが、6つとも一致していることを示している。
量子力学の異なる解釈は、ヘプタレムマに対する反応が異なるので、そのような解釈の新たな分類法が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 18:39:40 GMT)
A Fluctuation-Dissipation Structure of Quantum Dynamical Semigroups Reveals a Unique Internal Hamiltonian [0.0] 量子力学半群に対する揺らぎ散逸フレームワークを改良する。
有限次元系に対しては、基礎となる拡散散逸構造がリンドブラッド生成体対称性の下で不変であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 16:25:42 GMT)