Active Video Perception: Iterative Evidence Seeking for Agentic Long Video Understanding [139.8] LVU(Long Video Understanding)は、現実のクエリに答えることが、数時間の計算時間内に埋められた、時間的に分散されたキューと無関係なコンテンツに依存するため、難しい。
我々は,映像をインタラクティブな環境として扱うエビデンス検索フレームワークであるActive Video Perception(AVP)を,画素から直接クエリ関連エビデンスを取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:03:48 GMT)
FronTalk: Benchmarking Front-End Development as Conversational Code Generation with Multi-Modal Feedback [92.7] マルチモーダルフィードバックを備えたフロントエンドコード生成のベンチマークであるFronTalkを紹介する。
我々は、フロントエンド開発タスクに集中し、100のマルチターン対話のコレクションであるFronTalkをキュレートする。
20モデルの評価は、文献で体系的に調査されていない2つの重要な課題を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 23:28:09 GMT)
K2-V2: A 360-Open, Reasoning-Enhanced LLM [89.7] K2-V2は,スクラッチから構築した360度オープンLCMで,推論適応のための優れた基盤となる。
これはQwen2.5-72Bを上回り、Qwen3-235Bの性能に近づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:53:45 GMT)
EMMA: Efficient Multimodal Understanding, Generation, and Editing with a Unified Architecture [88.4] マルチモーダル理解・生成・編集のための効率よく統一されたアーキテクチャEMMAを提案する。
EMMAは主に1)32倍圧縮率の効率的なオートエンコーダから成り、生成に必要なトークンの数を大幅に削減する。
2) 視覚的理解と生成トークン間のトークンワイドな結合ではなく,チャネルワイドな結合により,統一アーキテクチャにおける視覚的トークンの低減が図られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:11:45 GMT)
EgoEdit: Dataset, Real-Time Streaming Model, and Benchmark for Egocentric Video Editing [87.4] 対話型ARアプリケーションのための指導誘導型エゴセントリックビデオの編集について検討する。
EgoEditは命令追従エゴセントリックなビデオエディタで、単一のGPU上でリアルタイムストリーミング推論をサポートする。
EgoEditBench(エゴ編集ベンチ)は、指示の忠実さ、手動と相互作用の保存、およびエゴモーション下での時間的安定性を目標とした評価スイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:57:05 GMT)
HiMoE-VLA: Hierarchical Mixture-of-Experts for Generalist Vision-Language-Action Policies [83.4] 具体的インテリジェンスモデルの開発は、高品質なロボットのデモデータへのアクセスに依存する。
異種多種多様なロボットデータを扱うための視覚言語アクションフレームワークであるHiMoE-VLAを提案する。
HiMoE-VLAは既存のVLAベースラインよりも一貫したパフォーマンス向上を示し、高い精度と堅牢な一般化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:21:05 GMT)
Self-Supervised AI-Generated Image Detection: A Camera Metadata Perspective [80.1] カメラメタデータを利用したAI生成画像検出のための自己教師型アプローチを提案する。
分類型EXIFタグを分類することにより,撮影画像のみに特徴抽出器を訓練する。
我々の検出器は、電界中のサンプルに対して強力な一般化と、一般的な良性イメージの摂動に対する堅牢性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:53:18 GMT)
Bring Your Dreams to Life: Continual Text-to-Video Customization [76.7] 我々は,忘れと概念の無視に対処するために,連続的カスタマイズビデオ拡散モデルを開発した。
概念の無視に対処するため,地域特性を高め,映像コンテキストをユーザ条件と整合させる制御可能な条件合成を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:25:56 GMT)
LeAD-M3D: Leveraging Asymmetric Distillation for Real-time Monocular 3D Detection [73.0] LeAD-M3Dは最先端のモノクル3D検出器であり、余分なモダリティを伴わずに最先端の精度とリアルタイムの推論を実現する。
非対称増強脱ノイズ蒸留(A2D2)は、幾何学的知識をクリーンイメージの教師からミックスアップノイズの学生に伝達する。
3D-Aware Consistent Matching (CM3D) は、予測と地上の真理の割り当てを改善する。
CGI3D(Confidence-Gated 3D Inference)は、高額な3Dレグレッションをトップ信頼領域に制限することで、検出を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:08:18 GMT)
EditThinker: Unlocking Iterative Reasoning for Any Image Editor [72.3] 編集中に「考える」ための熟考的な編集フレームワークを提案する。
このフレームワークの推論エンジンとして機能するために、単一のMLLM、EditThinkerをトレーニングします。
我々は、強化学習を用いて、EditThinkerの思考をその編集と整合させ、よりターゲットを絞った命令改善を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:58:09 GMT)
Zoom in, Click out: Unlocking and Evaluating the Potential of Zooming for GUI Grounding [72.0] グラウンディングはグラフィカルユーザインタフェース(GUI)エージェントを構築するための基本的な機能である。
本稿ではGUIグラウンディングに先立って未探索の強いズームについて検討し,トレーニング不要なZoomClick法を提案する。
実験により,本手法は汎用視覚言語と特殊GUIグラウンドモデルの両方の性能を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:39:12 GMT)
Unleashing Temporal Capacity of Spiking Neural Networks through Spatiotemporal Separation [67.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間的処理に自然に適していると考えられており、膜電位の伝播は、コア時間的モデリングメカニズムとして広く見なされている。
我々は, 膜伝播を段階的に段階的に除去する非ステートフル(NS)モデルの設計を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:05:53 GMT)
Learning High-Fidelity Cloth Animation via Skinning-Free Image Transfer [64.5] 身体のポーズから3次元の衣服の変形を生成する新しい手法を提案する。
本手法は,様々な衣料品のアニメーション品質を著しく向上させ,最先端の方法よりも細いしわを回収する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:28:08 GMT)
SpaceControl: Introducing Test-Time Spatial Control to 3D Generative Modeling [62.9] 本研究では,3次元生成の空間的制御を明示する訓練不要なテストタイム手法であるSpaceControlを紹介する。
SpaceControlは、追加のトレーニングを必要とせずに、現代的な事前訓練された生成モデルとシームレスに統合する。
テクスチャ化された3Dアセットへの直接変換を行うために,スーパークワッドリックのオンライン編集を可能にする対話型ユーザインタフェースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:54:48 GMT)
SIMPACT: Simulation-Enabled Action Planning using Vision-Language Models [60.8] VLM(Vision-Language Models)は、目覚しい常識と意味論的推論能力を示す。
物理力学に関する基礎的な理解は欠如している。
テストタイムでシミュレーション可能な ACTion Planning フレームワークである S を提案する。
本手法は,5つの難易度,実世界の剛体および変形可能な操作課題に対して,最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:51:03 GMT)
Scaling and Transferability of Annealing Strategies in Large Language Model Training [59.4] 我々はWarmup-Steady-Decay (WSD)スケジューラのアニーリング戦略を最適化するための予測フレームワークを改良する。
改良されたフレームワークは、トレーニングステップ、最大学習率、アニール動作を取り入れ、学習率スケジュールのより効率的な最適化を可能にする。
我々は,Dense と Mixture-of-Experts (MoE) モデルを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:38:33 GMT)
Semantics Lead the Way: Harmonizing Semantic and Texture Modeling with Asynchronous Latent Diffusion [59.3] 潜在拡散モデル (LDMs) は本質的に粗大から細い生成過程に従う。
近年の進歩は、LDMをさらに強化するために、事前訓練された視覚エンコーダのセマンティック先行を統合化している。
本稿では,セマンティックファースト拡散(Semantic-First Diffusion,SFD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:41:30 GMT)
COOPER: A Unified Model for Cooperative Perception and Reasoning in Spatial Intelligence [57.6] 我々は,統合MLLMが空間知覚を高める本質的な能力を発達させ,適応的インターリーブ推論により,より強力な空間知性を実現することができるかどうかを検討する。
深度とセグメンテーションを補助モダリティとして活用し,補助モダリティ生成と適応的,インターリーブな推論能力を得るために2段階の訓練を施した統合MLLMである textbfCOOPER を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:54:03 GMT)
PPTArena: A Benchmark for Agentic PowerPoint Editing [57.6] 我々はPowerPoint編集のベンチマークを導入し、自然言語による実際のスライドに対する信頼性のある修正を計測する。
PPTArenaは100のデッキ、2125のスライド、テキスト、チャート、テーブル、アニメーション、マスターレベルのスタイルを対象とする800以上の編集に焦点を当てている。
本稿では,意味的な編集シーケンス,ハイレベルなプログラムツール間の経路,そして正確な制御のための決定論的XML操作を計画する構造対応スライド編集エージェントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:58:28 GMT)
Live Avatar: Streaming Real-time Audio-Driven Avatar Generation with Infinite Length [57.5] 提案するLive Avatarは,効率的,高忠実,無限長アバター生成のためのアルゴリズム設計のフレームワークである。
ライブアバターは、このスケールで実用的でリアルタイムで高忠実なアバター生成を実現するのが最初である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:32:30 GMT)
InverseCrafter: Efficient Video ReCapture as a Latent Domain Inverse Problem [57.2] InverseCrafterは、4D生成タスクを潜伏空間で解決された塗装問題として再構成する効率的な塗装逆解法である。
InverseCrafterは、ほぼゼロに近い計算オーバーヘッドを持つカメラ制御タスクにおいて、同等の新しいビュー生成と優れた測定一貫性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:31:09 GMT)
Hyperparameter Transfer Enables Consistent Gains of Matrix-Preconditioned Optimizers Across Scales [55.9] 学習速度と減量率の最適化は,幅広い言語に対して,モデルの幅と深さでどのようにスケールするかを検討する。
我々は、$Pによる学習率のスケーリングは転送を改善するが、それでもかなりの有限幅偏差に悩まされる可能性があることを見出した。
計算-最適スケーリングでは、独立したウェイト崩壊が1/mathrmwidth$で言語間でほぼ最適であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:03:41 GMT)
ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation [55.5] ProPhyは、明示的な物理認識条件付けと異方性生成を可能にするプログレッシブ物理アライメントフレームワークである。
ProPhyは既存の最先端手法よりもリアルでダイナミックで物理的に一貫性のある結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:39:26 GMT)
ParaUni: Enhance Generation in Unified Multimodal Model with Reinforcement-driven Hierarchical Parallel Information Interaction [55.2] 統一マルチモーダルモデルでは、視覚の粒度モデル(VLM)と拡散モデルを組み合わせることで、視覚生成を著しく改善する。
既存の手法は、表現の差が大きいため、十分な相互作用と柔軟な実装のバランスをとるのに苦労する。
我々は,textbfParallel方式でVLMの変形層から特徴を抽出し,包括的情報インタラクションを実現するtextbfParaUniを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:41:57 GMT)
Sparse Attention Post-Training for Mechanistic Interpretability [55.0] 本稿では,トランスフォーマーの注意を犠牲にすることなく,簡易なポストトレーニング手法を提案する。
制約された余剰目的の下でフレキシブルな空間規則化を適用することで、1Bパラメータまでのモデルで、初期トレーニング損失を抑えつつ、注意接続性を$approx 0.3 %に抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:40:08 GMT)
Quantifying Memory Use in Reinforcement Learning with Temporal Range [52.0] 時間的範囲(Temporal Range)は、時間的影響プロファイルとして、時間的ウィンドウから入力シーケンスへの複数のベクトル出力の1次感度を扱うモデルに依存しない計量である。
また、タスクレベルメモリのプロキシ読み出しとして、タスク上で訓練されたコンパクトなLong Expressive Memory(LEM)ポリシーについて、テンポラルレンジを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:58:09 GMT)
Training Multi-Image Vision Agents via End2End Reinforcement Learning [51.8] 我々は、エンドツーエンドの強化学習によって訓練されたオープンソースの視覚エージェントであるIMAgentを提案する。
マルチエージェントシステムを利用することで、困難かつ視覚的にリッチなマルチイメージQAペアを生成する。
我々は、視覚的反射と確認のための2つの特別なツールを開発し、モデルが積極的に画像コンテンツに注意を向けることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:02:38 GMT)
Entropy Ratio Clipping as a Soft Global Constraint for Stable Reinforcement Learning [49.9] 我々は,現在の政策と過去の政策のエントロピー比を新たなグローバル指標として用いることを提案する。
エントロピー比に双方向の制約を課すtextbfEntropy Ratio (ERC) 機構を導入する。
これは、グローバルな分布レベルでの政策更新を安定化させ、未サンプリングアクションの確率シフトを規制するPPOクリップの不能を補償する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:26:32 GMT)
Physics-Grounded Shadow Generation from Monocular 3D Geometry Priors and Approximate Light Direction [48.7] 影の形成の物理学において、オクルーダーは、それ以外は表面に到達するであろう光源から放たれるいくつかの光線を遮蔽し、オクルーダーのシルエットに続く影を形成する。
そこで本研究では,物理モデル(幾何学と照明)を深層学習に基づく影生成に組み込む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） (Fri, 05 Dec 2025 21:52:23 GMT)
Experts-Guided Unbalanced Optimal Transport for ISP Learning from Unpaired and/or Paired Data [48.4] 我々は、任意のISPアーキテクチャをペアモードとペアモードの両方でトレーニングできる教師なしのトレーニングフレームワークを導入する。
我々のフレームワークは、ターゲットのsRGBデータにおける外れ値に対して堅牢性を提供し、マップに著しくコストがかかる非定型サンプルを割引することができる。
実験の結果、我々のフレームワークは、ペアリングモードで訓練された場合、全てのメトリクスで元のペアリングメソッドのパフォーマンスを上回るが、未ペアリングモードは競合する量的および質的なパフォーマンスを同時に達成し、場合によっては、元のペアリングされたメソッドを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:27:36 GMT)
Characterizing Language Use in a Collaborative Situated Game [47.4] 人気のあるPortal 2仮想パズルゲームのコオプモードにおいて,11.5時間の音声対話コーパスを収集する。
我々はプレイヤー言語と行動を分析し、既存のほとんどのchitchatやタスク指向対話コーパスにはめったに現れない多くの言語現象を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 01:27:14 GMT)
Lyrics Matter: Exploiting the Power of Learnt Representations for Music Popularity Prediction [47.3] この研究は、人気を予想する上での歌詞の役割を過小評価するものである。
LLMを用いて高次元のリリック埋め込みを抽出する自動パイプラインを提案する。
これらの機能は、人気スコア予測のためにオーディオ、歌詞、ソーシャルメタデータを組み合わせたマルチモーダルアーキテクチャであるHitMusicLyricNetに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:09:26 GMT)
To Err Is Human: Systematic Quantification of Errors in Published AI Papers via LLM Analysis [47.1] 我々の分析は客観的な誤り(例えば、公式の誤り、導出、計算、数値、表など)に焦点を当てており、それは明らかに検証可能な基礎的な真実である。
論文は、未確認の客観的な誤り数を含み、NeurIPS 2021の3.8からNeurIPS 2025の5.9(55.3%)まで、紙1枚あたりの誤り数の平均が時間とともに増加したことが判明した。
我々は、AIチェッカーが特定ミスの75.8%の修正を提案できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:04:10 GMT)
TeleAI-Safety: A comprehensive LLM jailbreaking benchmark towards attacks, defenses, and evaluations [47.0] 既存の安全性評価ベンチマークとフレームワークは、コアコンポーネントのアンバランスな統合によって制限されることが多い。
本稿では,モジュール型かつ再現可能なフレームワークであるTeleAI-Safetyと,厳密な安全性評価のための体系的なベンチマークを提案する。
12の異なるリスクカテゴリにまたがる342の攻撃コーパスによって、TeleAI-Safetyベンチマークは14のターゲットモデルに対して広範な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:23:30 GMT)
Physics-Grounded Attached Shadow Detection Using Approximate 3D Geometry and Light Direction [46.2] 付属影は、光が自己閉塞のため到達できない物体の表面に存在する。
シーン照明と幾何学との相互関係を考慮し,鋳造影と付着影を共同で検出する枠組みを提案する。
本システムは,両方の影を別々に予測する影検出モジュールと,検出した影から光方向を推定する光推定モジュールとから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:01:27 GMT)
Training-Time Action Conditioning for Efficient Real-Time Chunking [45.9] トレーニング時の推論遅延をシミュレーションし,アクションプレフィックスを直接条件付けすることで,推論時のオーバーヘッドを解消する。
シミュレーション実験では、トレーニング時間RTCは推論時間RTCよりも高い推論遅延で優れることがわかった。
実時間ロボット制御において,トレーニング時動作条件付けは推論時インペインティングの代替となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:57:28 GMT)
Meta-Learning Multi-armed Bandits for Beam Tracking in 5G and 6G Networks [45.7] 問題を部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)として定式化し,その環境をコードブック自体としてモデル化する。
これにより、移動中の最適ビームを探索するオンライン検索手順としてビーム選択問題をモデル化する。
従来の作業とは対照的に,本手法では,新たな,あるいは予期せぬ軌道や物理的環境の変化を処理し,従来よりも桁違いに性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:48:50 GMT)
Shoot-Bounce-3D: Single-Shot Occlusion-Aware 3D from Lidar by Decomposing Two-Bounce Light [44.7] 単一計測による3次元シーンの再構成は,特に閉塞領域や特異物質の存在下では困難である。
単一光子ライダーを活用することで,これらの課題に対処する。
単光子ライダーにおける光輸送を反転させるデータ駆動方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:00:07 GMT)
Label-Efficient Point Cloud Segmentation with Active Learning [44.1] 本研究では,ポイントクラウドを注釈可能な領域に分割する,新しい実装戦略を提案する。
本研究では, フライブルク市のS3DISデータセット, トロント3Dデータセット, 大規模都市3D点群について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:47:24 GMT)
2K-Characters-10K-Stories: A Quality-Gated Stylized Narrative Dataset with Disentangled Control and Sequence Consistency [43.8] 我々は,textbf2K-Characters-10K-Storiesを紹介した。
これは、大規模なユニークなIDと明示的な分離された制御信号とをペアにして、シーケンシャルなアイデンティティ整合性を実現する最初のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:26:24 GMT)
Metronome: Differentiated Delay Scheduling for Serverless Functions [43.0] 遅延スケジューリングフレームワークであるMetronomeを提案し,各関数に対して最適な局所性認識ノードを特定するための予測機構を提案する。
OpenLambdaの実装はMetronomeがベースラインを大幅に上回り、関数の平均実行時間を64.88%-95.83%削減したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:30:04 GMT)
Designing an Optimal Sensor Network via Minimizing Information Loss [41.9] 本研究では,プロセス監視のためのセンサの設計について検討し,モデリングと最適化における時間次元を明確に考慮する。
本稿では,高効率な最適化アルゴリズムとともに,新しいモデルに基づくセンサ配置基準を提案する。
我々は,アリゾナ州フェニックスの大気温度を計測するケーススタディを通じて,最新の物理シミュレーションを用いて検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:38:30 GMT)
VRSA: Jailbreaking Multimodal Large Language Models through Visual Reasoning Sequential Attack [40.7] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、その強力なクロスモーダル理解と生成能力により、様々な分野で広く使われている。
以前のジェイルブレイク攻撃は、テキストモダルで安全性のリスクを推論しようとする試みだったが、視覚モダルでは同様の脅威がほとんど見過ごされている。
本稿では、MLLMを徐々に外部化し、完全に有害な意図を集約する視覚推論シークエンシャルアタック(VRSA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:29:52 GMT)
SplatPainter: Interactive Authoring of 3D Gaussians from 2D Edits via Test-Time Training [40.6] ユーザが提供する2Dビューから3次元ガウス資産の連続的な編集を可能にする状態認識フィードフォワードモデルである ourmethod を導入する。
提案手法は,コンパクトで機能豊富なガウス表現の属性の更新を直接予測し,テスト時間トレーニングを利用して状態認識の反復的ワークフローを作成する。
このアプローチの汎用性により、高忠実なローカルディテールリファインメント、ローカルペンキオーバー、一貫したグローバルリカラー化など、対話的な速度で、単一のアーキテクチャでさまざまなタスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 01:42:22 GMT)
GTM: Simulating the World of Tools for AI Agents [40.5] 本稿では,汎用ツールシミュレータとして機能することを学ぶツールシミュレータであるGeneralist Tool Model (GTM)を紹介する。
プロンプトレベルの設定だけで、GTMは入力引数とともにツール機能にアクセスし、実際のツール実行を忠実に模倣する出力を生成する。
我々の研究は、GTMを将来のAIエージェント開発の基礎コンポーネントとして確立し、ツール強化システムの効率的かつスケーラブルなトレーニングを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:40:32 GMT)
Industrial AI Robustness Card: Evaluating and Monitoring Time Series Models [39.8] 産業用AI実践者は、新しい規制や標準においてあいまいな堅牢性要件に直面しているが、具体的な実装可能なプロトコルは欠如している。
本稿では,産業時系列におけるAIモデルの堅牢性の文書化と評価を行う軽量なタスク非依存プロトコルである産業用AIロバストネスカード(IARC)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:11:53 GMT)
WaterWave: Bridging Underwater Image Enhancement into Video Streams via Wavelet-based Temporal Consistency Field [39.3] その結果,WaterWaveはシングルイメージの水中機能拡張によって生成したビデオの品質を大幅に向上させることがわかった。
提案手法は,UOSTrack や MAT などの下流水中追跡タスクにおいて高い可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:34:16 GMT)
China Regional 3km Downscaling Based on Residual Corrective Diffusion Model [39.1] この研究は、低解像度と高解像度の歴史的データの統計的関係を確立する統計的ダウンスケーリングに焦点を当てている。
CorrDiffのオリジナルの作品とは対照的に、この作品で考慮された地域は20倍近く大きい。
ディープラーニングはこのタスクの強力なツールとして登場し、様々な高性能超解像モデルを生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:27:08 GMT)
Verifier-initiated quantum message-authentication via quantum zero-knowledge proofs [38.8] 検証者は必要なときにのみ認証を要求できる新しい手法を導入し、量子ネットワークやブロックチェーンアプリケーションの効率を向上する。
我々のアプローチは、古典暗号で広く使われているゼロ知識の概念を量子設定に適応させ、検証が秘密鍵について何も明らかにしないことを保証する。
この研究は、フォーマルなセキュリティを備えた最初の一般的な検証開始型量子署名スキームを提供し、将来の量子インフラストラクチャや分散システムにおけるスケーラブルでセキュアな認証を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:40:34 GMT)
Hierarchical Task Offloading and Trajectory Optimization in Low-Altitude Intelligent Networks Via Auction and Diffusion-based MARL [37.8] 低高度インテリジェントネットワーク(LAIN)は、災害対応、環境モニタリング、リアルタイムセンシングといったミッションクリティカルなアプリケーションをサポートすることができる。
これらのシステムは、エネルギー制約のあるUAV、タスク到着、異種コンピューティングリソースなど、重要な課題に直面している。
本稿では,UAV軌道計画とタスクオフロード決定を協調的に最適化する,時間依存型整数型非線形計画問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:14:45 GMT)
Knowing Your Uncertainty -- On the application of LLM in social sciences [37.7] 大規模言語モデル(LLM)は、計算社会科学研究に急速に統合されている。
本稿では, LLMを社会科学的タスクに適用するには, 不確実性を明確に評価する必要があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:36:15 GMT)
Distilling Expert Surgical Knowledge: How to train local surgical VLMs for anatomy explanation in Complete Mesocolic Excision [37.7] 本稿では,大規模汎用LDMから効率的なローカルVLMへ知識を抽出するプライバシー保護フレームワークを提案する。
我々は,教師のLCMに感性のあるイメージを使わずにプロンプトすることで,専門家が指導するデータセットを生成する。
このデータセットは、ローカルにデプロイ可能な VLM の Supervised Fine-Tuning (SFT) と、その後の Direct Preference Optimization (DPO) に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:19:29 GMT)
Using Large Language Models to Create Personalized Networks From Therapy Sessions [37.5] 77のセラピー書き起こしからクライアントネットワークを自動的に生成するエンドツーエンドパイプラインを提案する。
心理学的プロセスとその次元を協調的に識別するために、文脈内学習を適用した。
専門家は、我々のマルチステップアプローチによって生成されたネットワークは、直接のプロンプトで構築されたネットワークよりも優れていたことに気付いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:12:12 GMT)
SEA-SafeguardBench: Evaluating AI Safety in SEA Languages and Cultures [37.0] 既存のマルチ言語安全ベンチマークは、しばしば機械翻訳された英語データに依存している。
SEA-SafeguardBenchは,SEAの最初の人間認証安全ベンチマークである。
8つの言語、21,640のサンプル、および3つのサブセット(ジェネラル、イン・ザ・ワイルド、コンテンツ生成)をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:57:57 GMT)
Physics-Informed Graph Neural Network with Frequency-Aware Learning for Optical Aberration Correction [36.5] 光収差は顕微鏡の画質を著しく低下させ、特に試料の深部を撮像する場合に顕著に低下する。
本稿では,Zernike予測と光画像復元を共同で行う物理情報処理フレームワークZRNetを提案する。
本手法は, 画像復元とゼルニケ係数予測の両面において, 様々な顕微鏡法および複雑で大振幅の生体試料を用いた最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:58:55 GMT)
Non-Convex Federated Optimization under Cost-Aware Client Selection [36.2] 本稿では,コミュニケーションと局所的な複雑さを定量化するフェデレーション最適化モデルを提案する。
次に、勾配推定器の誤差境界を潜在的に改善する一般的な方法としてRecursive-Gradient手法を導入する。
この手法をSAGAに適用することにより,従来の手法と比較して誤差が改善した新しい推定器 RGSAGA が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:10:42 GMT)
Evolutionary System 2 Reasoning: An Empirical Proof [36.1] 本稿では,強力な推論能力を持つ個人を探索するための進化的推論最適化(ERO)フレームワークを提案する。
代表的なテストスーツの実験に基づいて、2つの驚くべき経験的発見を主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:47:57 GMT)
CookAnything: A Framework for Flexible and Consistent Multi-Step Recipe Image Generation [35.0] CookAnythingは任意の長さの調理命令から一貫性のあるセマンティックな画像シーケンスを生成するフレームワークである。
複雑な多段階命令のスケーラブルで高品質なビジュアル合成をサポートし、教育メディアや手続き的コンテンツ作成における幅広い応用に有意義な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:31:39 GMT)
Over-the-Air Semantic Alignment with Stacked Intelligent Metasurfaces [34.8] 重畳されたインテリジェントなメタサーフェス(SIM)をベースとした,空気上における最初のセマンティックアライメントフレームワークについて紹介する。
SIMは教師付きセマンティックイコライザとゼロショットのセマンティックイコライザの両方を再現することができ、高い信号対雑音比(SNR)を持つレジームで最大90%のタスク精度を達成することができる。
ヘテロジニアス・ビジョン・トランスフォーマー(ViT)エンコーダを用いた実験では、SIMは教師付きセマンティック・イコライザーとゼロショット・セマンティック・イコライザーの両方を正確に再現でき、高い信号対雑音比(SNR)を持つレジームにおいて最大90%のタスク精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:05:31 GMT)
AI & Human Co-Improvement for Safer Co-Superintelligence [34.1] 我々は、人類にとってより達成可能なより良いゴールは、共同改善を最大化することである、と主張する。
具体的には、人間の研究者と協力してAI研究を行うAIシステムの能力を改善することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 01:50:23 GMT)
DashFusion: Dual-stream Alignment with Hierarchical Bottleneck Fusion for Multimodal Sentiment Analysis [33.8] マルチモーダル感情分析(MSA)は、テキスト、画像、音声などの様々なモダリティを統合し、より包括的な感情理解を提供する。
本稿では,階層型ボトルネック核融合(DashFusion)を用いたデュアルストリームアライメント(Dual-stream Alignment)という新しいフレームワークを提案する。
DashFusionは様々な測定値で最先端のパフォーマンスを実現し、アブレーション研究によりアライメントと融合技術の有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:18:57 GMT)
ShaRP: SHAllow-LayeR Pruning for Video Large Language Models Acceleration [31.9] ビデオ大言語モデル(VLLM)は、プリフィルの段階で高い計算負荷の課題に直面している。
本稿では,部分認識因果マスキング,位置ずれ,トークンの重複を組み込んだ注目型プルーニングフレームワーク「ShaRP」を提案する。
高い圧縮速度で安定した性能を維持しつつ、浅い層で効果的に刈り取ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:51:22 GMT)
SCAIL: Towards Studio-Grade Character Animation via In-Context Learning of 3D-Consistent Pose Representations [31.5] 既存のアプローチでは、駆動ビデオから参照画像への動きを転送することができるが、しばしば野生のシナリオにおける構造的忠実さと時間的一貫性を維持できない。
textbfSCAIL (textbfStudio-grade textbfCharacter textbfAnimation via textbfIn-context textbfLL)は、2つの重要なイノベーションからこれらの課題に対処するために設計されたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:38:55 GMT)
Fast SceneScript: Accurate and Efficient Structured Language Model via Multi-Token Prediction [31.5] 我々は,新しい構造化言語モデルであるFast SceneScriptを紹介した。
提案手法では,マルチトークン予測(MTP)を用いて自動回帰反復数を削減し,推論を著しく高速化する。
我々は、Fast SceneScriptがデコーダの推論ステップ毎に最大9つのトークンを生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:35:43 GMT)
Shadow Tomography Against Adversaries [31.3] すべての非適応型シャドウトモグラフィーアルゴリズムは、可観測値の選択に対して$varepsilon=tildeO(max_iin[M]|O_i|_HS)$の誤差を発生させなければならないことを示す。
我々は,無限コピーでも可観測性を選択するために,$varepsilon=tildeO(minsqrtM, sqrtd)$の誤差を実現するアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:06:07 GMT)
ARGUS: Defending Against Multimodal Indirect Prompt Injection via Steering Instruction-Following Behavior [30.4] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、マルチモーダルIPI攻撃に対して脆弱である。
既存の防御は、主にテキストのみのLLM用に設計されており、容易にバイパスされ、モダリティに依存し、あるいは一般化が不十分である。
本稿では,ユーティリティ劣化方向から分離した安全部分空間内の最適な防御方向を探索するARGUSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:26:45 GMT)
Communicating Properties of Quantum States over Classical Noisy Channels [29.0] 不平等なエラー保護(STT-UEP)を用いたシャドウトモグラフィーを用いた伝送方式を提案する。
量子状態の性質の効率的な伝達を可能にし、任意の可観測物のデコーダ側の推定を可能にする。
古典チャネルのビット誤り確率の関数として推定精度を理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:55:15 GMT)
PrivCode: When Code Generation Meets Differential Privacy [28.3] 異なるプライベートコード生成は、機密コードを保護する理論的保証を提供する。
PrivCodeは、コードデータセット用に特別に設計された最初のDPシンセサイザーである。
プライバシとユーティリティの両方を改善するための2段階のフレームワークが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:27:06 GMT)
Group Orthogonal Low-Rank Adaptation for RGB-T Tracking [28.3] Group Orthogonal Low-Rank Adaptation (GOLA) framework for RGB-T tracking。
Group Orthogonal Low-Rank Adaptation (GOLA) framework for RGB-T tracking。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 01:54:49 GMT)
OWL: Unsupervised 3D Object Detection by Occupancy Guided Warm-up and Large Model Priors Reasoning [28.2] 教師なしの3Dオブジェクト検出は、自律運転におけるアノテーションコストを削減するための有望な経路を提供する。
既存のアプローチは、主に擬似ラベルを生成し、自己学習を通じてそれらを洗練する。
そこで本研究では,教師なし3次元物体検出のためのOWLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:24:42 GMT)
Auto-SPT: Automating Semantic Preserving Transformations for Code [27.7] コードクローン検出のための機械学習モデルは、2つのコードが意味論的に等価であるかどうかを決定する。
これらのモデルは、クリーンで構造化されたコードデータセットに基づいて主にトレーニングされていますが、現実のコードは、さまざまなセマンティック保存変換を実行します。
コードのための合成データ生成を自動構築する新しいフレームワークであるAuto-SPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:11:44 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） (Fri, 05 Dec 2025 21:56:00 GMT)
Learning from Self Critique and Refinement for Faithful LLM Summarization [26.6] 大言語モデル(LLM)は、要約などの長文生成タスクを行う際に、幻覚に悩まされることが多い。
自己批判と再定義に基づく選好最適化(SCRPO)を提案する。
SCRPOは自己教師型トレーニングフレームワークで、まずLLMの批評と洗練機能を活用することで、好みのデータセットを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:59:43 GMT)
Future You: Designing and Evaluating Multimodal AI-generated Digital Twins for Strengthening Future Self-Continuity [25.6] 我々は,AIが生成する未来の3つの形態(テキスト,音声,アバター)を中立的な制御条件に対してランダムに制御した研究を報告する。
パーソナライズされたすべてのモダリティは、将来の自己持続性(FSC)、感情的幸福感、モチベーションをコントロールと比較して強化し、アバターは最大のバイビデンスゲインを生み出した。
相互作用品質指標(特に説得力、リアリズム、ユーザエンゲージメント)は、心理的および感情的な結果の堅牢な予測因子として出現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:24:18 GMT)
Probing the effectiveness of World Models for Spatial Reasoning through Test-time Scaling [24.7] 視覚言語モデル(VLM)は、多視点理解と具体的視点シフトを必要とする空間的推論タスクにおいて制限されている。
MindJourneyのような最近のアプローチは、テストタイムのスケーリングを通じてこのギャップを緩和しようと試みている。
このようなテストタイム検証がベンチマーク全体にわたってどのように振る舞うのかを調べ、彼らの約束と落とし穴の両方を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:30:08 GMT)
How Should We Evaluate Data Deletion in Graph-Based ANN Indexes? [24.0] 本研究では,ANNSインデックスのデータ削除効率を評価するための実験フレームワークと総合評価指標を提案する。
グラフベースANNSにおけるデータ削除手法を3つのアプローチに分類し,数学的に定式化する。
提案手法は,現在最先端のANNS手法の一つである階層的ナビゲートブル・スモールワールドに応用し,データ削除の効果を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:53:45 GMT)
The Forgotten Shield: Safety Grafting in Parameter-Space for Medical MLLMs [23.8] 医療マルチモーダル大言語モデル(Medical MLLMs)は、専門的な医療タスクにおいて顕著な進歩を遂げている。
しかし、彼らの安全性の研究は遅れており、現実の展開に潜在的なリスクを生じさせている。
我々はまず,現在のSOTA医療MLLMの安全性を体系的にベンチマークする多次元評価フレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:52:06 GMT)
CureAgent: A Training-Free Executor-Analyst Framework for Clinical Reasoning [23.4] Executor-Analyst Frameworkは、臨床推論のセマンティックロバスト性からツール実行の構文的精度を分離するモジュラーアーキテクチャである。
提案手法は,手頃なエンドツーエンドのファインタニングを必要とせずに,CURE-Bench上で最先端のパフォーマンスを実現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:56:58 GMT)
What Happens When: Learning Temporal Orders of Events in Videos [23.2] Video Large Multimodal Models (VLMM) はビデオ理解において顕著な性能を示しているが、複数のイベントの時間順序を正確に把握する能力はいまだ探索されていない。
本稿では,イベントの時間的順序を識別するモデルの能力を明確に評価するために,VECTORを提案する。
本稿では,詳細なイベント・バイ・イベントの映像記述をモデルとしてトレーニングし,時間的意識を高めるために,推論時にチェーン・オブ・ソート・プロンプトを利用するMECOTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:50:59 GMT)
Neural Coherence : Find higher performance to out-of-distribution tasks from few samples [22.9] 本研究は,対象タスクからラベル付けされていないいくつかの例で確実に動作するモデル選択のための新しいアプローチを提案する。
我々は、ImageNet1K上でモデルが事前トレーニングされる実験を行い、Food-101、PlandNet-300K、iNaturalistからなるターゲットドメインを調べる。
提案手法は, 確立されたベースラインに比べて, これらの異なる対象領域間の一般化を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:55:41 GMT)
Evaluating Concept Filtering Defenses against Child Sexual Abuse Material Generation by Text-to-Image Models [22.8] 児童性虐待物質(CSAM)を創出するテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルの誤用を防止するための児童フィルタリングの有効性を評価する。
まず、ゲームベースのセキュリティ定義を用いて、CSAM生成の防止の複雑さを捉える。
第二に、現在の検出手法では、データセットからすべての子供を取り除くことはできないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:34:05 GMT)
HarnessAgent: Scaling Automatic Fuzzing Harness Construction with Tool-Augmented LLM Pipelines [22.7] HarnessAgentはツール拡張されたエージェントフレームワークで、何百ものOSS-Fuzzターゲットに対して完全に自動化され、スケーラブルなハーネス構築を実現する。
OSS-Fuzzプロジェクトと178のC++プロジェクトから243のターゲット関数に対してHarnessAgentを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:12:52 GMT)
A Greek Government Decisions Dataset for Public-Sector Analysis and Insight [22.4] 国家透明性プラットフォームであるDiavgeiaから派生した、オープンで機械で読めるギリシャ政府の決定コーパスを紹介します。
リソースは100万の意思決定からなり、PDFから抽出された高品質の原文を特徴付ける。
我々は定性的分析を行い、ボイラープレートパターンを探索し、検索強化世代(RAG)タスクを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:47:33 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） (Fri, 05 Dec 2025 09:22:27 GMT)
Delving into Latent Spectral Biasing of Video VAEs for Superior Diffusability [21.9] 本稿では,ビデオVAEラテント空間の統計的解析を行い,拡散訓練に不可欠な2つの特性を同定する。
局所相関正則化と潜在仮面再構成の2つの軽量なバックボーン非依存正規化器を提案する。
実験によると、我々のSpectral-Structured VAEは、テキストとビデオの収束の3倍のスピードアップ、ビデオ報酬の10%アップを実現し、強力なオープンソースVAEを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:20:02 GMT)
GCoDE: Efficient Device-Edge Co-Inference for GNNs via Architecture-Mapping Co-Search [21.8] 我々は、GNNアーキテクチャをマッピングする最初のフレームワークであるGCoDEを提案し、Device-Edge階層上での協調設計とデプロイを行う。
デバイス通信プロセスを明示的な操作に抽象化することで、GCoDEはアーキテクチャとマッピングスキームを統一設計空間に融合させる。
GCoDEは、既存のアプローチと比較して44.9倍のスピードアップと98.2%のエネルギー削減を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:02:53 GMT)
Tracking-Guided 4D Generation: Foundation-Tracker Motion Priors for 3D Model Animation [21.1] スパース入力から動的4Dオブジェクトを生成するフレームワークであるemphTrack4DGenを提案する。
ステージ1では拡散発生器内の高密度な特徴レベル対応を強制する。
ステージ2では,ハイブリッドモーション符号化を用いて動的4D-GSを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:13:04 GMT)
ARC-AGI Without Pretraining [21.1] 評価パズルの20%を解く事前学習のない76KパラメータモデルであるCompressARCを紹介する。
この手法はCompressARCに極度の一般化能力を与えるが、一般にディープラーニングでは耳にしない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:17:43 GMT)
Edit-aware RAW Reconstruction [20.0] 既存のRAW再構成手法では、sRGB画像からRAWデータを復元することができるが、これらの手法は通常、ピクセルワイズRAW再構成の忠実度に最適化されている。
既存のRAW再構成フレームワークに組み込むことができるプラグイン・アンド・プレイ・編集対応の損失関数を導入する。
我々の損失は、様々な編集条件において、最大1.5-2dBのPSNRにより、sRGBの再構成品質を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:35:24 GMT)
LoC-Path: Learning to Compress for Pathology Multimodal Large Language Models [19.9] ワイルスライド画像(WSI)の理解は、そのギガピクセルスケールと診断関連領域の極端に親和性があるため、基本的に困難である。
既存のスライドレベルの多モード大言語モデル(MLLM)は、重いスライドレベルのエンコーダに依存している。
コストのかかるスライドレベルのエンコーダを冗長性低減モジュールに置き換える,効率的なMLLMフレームワークであるLoC-Pathを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:16:46 GMT)
Robust, Fast, and efficient formation of stable tetraatomic molecules from ultracold atoms via generalized stimulated Raman exact passage [19.4] 安定な超低温テトラトミック分子の形成のための2段階戦略を提案する。
提案した2段階戦略は、安定な超低温テトラトミック分子の堅牢で高速で効率的な形成に大きな可能性を秘めていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:53:52 GMT)
The Dynamic Prior: Understanding 3D Structures for Casual Dynamic Videos [19.3] タスク固有のトレーニングなしで動的オブジェクトを堅牢に識別するために、Dynamic Prior(ourmodel)を導入します。
我々のモデルは、カメラポーズ最適化、深度再構成、および4次元軌道推定のための最先端パイプラインにシームレスに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:31:49 GMT)
ArtistMus: A Globally Diverse, Artist-Centric Benchmark for Retrieval-Augmented Music Question Answering [19.2] MusWikiDBは、144Kの音楽関連ウィキペディアページから3.2Mパスのベクトルデータベースである。
ArtistMusは、ジャンル、デビュー年、トピックといったメタデータを持つ500の多様なアーティストに関する1000の質問のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 05:09:30 GMT)
VOST-SGG: VLM-Aided One-Stage Spatio-Temporal Scene Graph Generation [18.2] VOST-SGGはVLMが支援するワンステージST-SGGフレームワークであり、視覚言語モデルの常識推論機能を統合する。
述語分類を改善するために,視覚,テキスト,空間的手がかりを融合したマルチモーダル特徴バンクを提案する。
提案手法は,ST-SGGにおけるVLM支援型セマンティックプリエントとマルチモーダル機能の統合の有効性を検証し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:34:06 GMT)
Mitigating Bias with Words: Inducing Demographic Ambiguity in Face Recognition Templates by Text Encoding [18.1] 顔認識システムは、しばしば人口統計学的バイアスに起因し、部分的には、人口統計学的情報と、顔の埋め込みにおけるアイデンティティ関連の特徴が絡み合っているためである。
我々は,顔埋め込みにおける人口動態のあいまいさを誘発する新しい手法である統一テキスト・イメージ・埋め込み(UTIE)を提案する。
UTIEは、いくつかのケースにおいて、顔認証精度を維持しながら、あるいは改善しながら、常にバイアスメトリクスを減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:41:58 GMT)
JaxWildfire: A GPU-Accelerated Wildfire Simulator for Reinforcement Learning [17.7] 本稿では,セルオートマトンに基づく確率的火災拡散モデルに基づくシミュレータであるtextttJaxWildfire$を紹介する。
我々は、$textttJaxWildfire$が既存のソフトウェア上で6-35倍の高速化を実現し、パラメータの勾配に基づく最適化を可能にすることを実証した。
我々の研究は、自然災害管理のためのRL技術の進歩に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:06:07 GMT)
Rethinking Infrared Small Target Detection: A Foundation-Driven Efficient Paradigm [17.6] 大規模視覚基盤モデル(VFM)は、多様な視覚領域にまたがる強力な一般化を示すが、単一フレーム赤外線小目標(SIRST)検出の可能性は、まだ明らかにされていない。
本稿では,既存のエンコーダデコーダベースの手法にシームレスに適応できるFDEP(Foundation-Driven Efficient Paradigm)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:12:35 GMT)
MaxShapley: Towards Incentive-compatible Generative Search with Fair Context Attribution [17.6] 我々は、検索強化生成(RAG)を用いた生成探索パイプラインにおけるフェア属性の効率的なアルゴリズムであるMaxShapleyを紹介する。
マルチホップQAデータセット(HotPotQA, MuSiQUE, MS MARCO)上でMaxShapleyを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:54:21 GMT)
LPD: Learnable Prototypes with Diversity Regularization for Weakly Supervised Histopathology Segmentation [17.3] 病理組織学における弱制御セマンティックセグメンテーション(WSSS)は、クラス間同質性、クラス内異質性、CAM誘発領域収縮によって阻害される。
クラスタフリーで一段階の学習可能プロトタイプフレームワークを提案する。
提案手法はBCSS-WSSS上でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現し,mIoUとmDiceの先行手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:59:16 GMT)
HSCP: A Two-Stage Spectral Clustering Framework for Resource-Constrained UAV Identification [16.9] 本稿では,階層型スペクトルクラスタリング・プルーニングフレームワークHSCPを紹介する。
層プルーニングとチャネルプルーニングを組み合わせることで、極端な圧縮、高性能、効率的な推論を実現する。
UAV-M100ベンチマークの実験は、HSCPが既存のチャネルおよび層プルーニング法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:03:53 GMT)
DEFEND: Poisoned Model Detection and Malicious Client Exclusion Mechanism for Secure Federated Learning-based Road Condition Classification [16.9] フェデレート・ラーニング(FL)は、インテリジェント・トランスポーテーション・システムズ(ITS)コミュニティの注目を集めている。
FLはITSタスク、特にカメラベースの道路条件分類(RCC)のために様々なモデルを訓練することができる
有毒モデル検出戦略を含むDEFENDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:50:27 GMT)
Optimal Safety-Aware Scheduling for Multi-Agent Aerial 3D Printing with Utility Maximization under Dependency Constraints [16.6] 最適化問題は、建設ミッションをサブタスクと自律型UAVのチームに分割され、容量とバッテリーが限られている。
タスク依存を考慮したタスク割り当てとスケジューリングを含む最適なミッションプランを生成する。
より重要なタスクへの解の導出によって計算を高速化するために重要な優先順位付けを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:34:43 GMT)
Scenario-aware Uncertainty Quantification for Trajectory Prediction with Statistical Guarantees [16.4] 本稿では,予測区間と信頼性評価を備えた予測トラジェクトリを提供するシナリオ認識不確実性定量化フレームワークを提案する。
実世界のnuPlanデータセットを用いてフレームワークの評価を行い、シナリオアウェアな不確実性定量化と信頼性評価の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:54:39 GMT)
NICE: Neural Implicit Craniofacial Model for Orthognathic Surgery Prediction [16.4] 解剖学的再建と手術結果の予測に暗黙的神経表現を用いた神経インプリシット頭蓋顔面モデル(NICE)を提案する。
NICEは、顔の表面、上顎、下顎を再構築するために、領域固有の暗黙の符号付き距離関数(SDF)デコーダを使用する形状モジュールと、領域固有の変形デコーダを使用する手術モジュールとを備える。
実験により、NICEは現在の最先端の手法よりも優れており、特に唇やあごなどの重要な顔面領域における予測精度が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:56:44 GMT)
MIND: Multi-rationale INtegrated Discriminative Reasoning Framework for Multi-modal Large Models [15.9] 本稿では,多段階独立識別(MIND)推論フレームワークを提案する。
ヒューマンライクな認知能力を持つMLLMの「Understand -> Rethink -> Correct」を支援するように設計されている。
受動的模倣に基づく推論から活発な差別的推論へのパラダイム進化を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:41:44 GMT)
UniFS: Unified Multi-Contrast MRI Reconstruction via Frequency-Spatial Fusion [15.8] 我々は、複数のk空間アンダーサンプリングパターンを扱うために、統一周波数空間融合モデルを提案する。
UniFSは、Cross-Modal Frequency Fusionモジュール、Adaptive Mask-Based Prompt Learningモジュール、Dual-Branch Complementary Refinementモジュールの3つの主要なモジュールを統合している。
我々は,様々なk空間アンサンプパターンとアクセラレーション係数を持つBraTSおよびHCPデータセット上で,我々のモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:18:29 GMT)
LYNX: Learning Dynamic Exits for Confidence-Controlled Reasoning [15.6] LYNXはオンラインのアーリーエグジットメカニズムで、モデル自身の隠れ状態の認識を信頼性制御による停止決定に変換する。
一般的な数学的コーパスで一度このプローブをトレーニングして校正し、ベンチマーク、復号化温度、さらには非数学的なタスクで再利用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:04:42 GMT)
Achieving Approximate Symmetry Is Exponentially Easier than Exact Symmetry [15.6] 機械学習モデルにおける正確な対称性の強制は、科学的な応用において大きな利益をもたらすことが多い。
最近の研究は、近似対称性に依存することが、より柔軟性と堅牢性をもたらすことを示唆している。
この論文では、正確な対称性と近似対称性を強制するコストはどのくらいかと問う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:18:18 GMT)
Grounded Multilingual Medical Reasoning for Question Answering with Large Language Models [15.1] 本稿では,現実の医療知識に基づく多言語推論トレースを生成する手法を提案する。
我々は、ウィキペディアの医療情報に対する検索強化された世代アプローチを用いて、英語、イタリア語、スペイン語で500kのトレースを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:05:46 GMT)
SCoNE: Spherical Consistent Neighborhoods Ensemble for Effective and Efficient Multi-View Anomaly Detection [15.0] 異常検出における中核的な問題は、すべてのビューの通常のインスタンスの局所的な近傍を一貫して表現することである。
近年のアプローチでは、各ビューにおける局所的近傍の表現を独立に考慮し、学習プロセスを通じて、すべてのビューにわたって一貫した隣人をキャプチャする。
我々はtextbfSpherical textbfConsistent textbfNeighborhoods textbfEnsemble (SCoNE) と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:53:51 GMT)
Hyperspectral Unmixing with 3D Convolutional Sparse Coding and Projected Simplex Volume Maximization [15.0] ハイパースペクトルアンミキシング (HSU) は、各ピクセルをその構成要素のエンドメンバーに分離し、対応するアブリダンス分画を推定することを目的としている。
本研究は,3次元畳み込みスパースネットワーク(3D-CSCNet)という,HSUタスクのためのアルゴリズムアンロール型ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:35:23 GMT)
GuideNav: User-Informed Development of a Vision-Only Robotic Navigation Assistant For Blind Travelers [14.8] GuideNavは視覚のみの、教習と繰り返しのナビゲーションシステムである。
GuideNavは、ガイド犬を訓練し、ハンドラーを補助する方法に触発され、視覚障害者がロボットを使って示す道を自律的に繰り返す。
野外試験では、ガイドナブは5つの屋外環境にまたがるキロスケールのルートを一貫して達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 20:57:48 GMT)
On the Bayes Inconsistency of Disagreement Discrepancy Surrogates [14.5] ディープニューラルネットワークは、分散シフトによって現実のコンテキストにデプロイされると失敗することが多い。
不一致に対する既存のサロゲートがベイズに一貫性がないことを示す。
我々は,クロスエントロピーと組み合わせることで,不一致の相違を確実に一貫したサロゲートが得られる新しい相違損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:16:03 GMT)
M4-RAG: A Massive-Scale Multilingual Multi-Cultural Multimodal RAG [14.2] 視覚言語モデル(VLM)は視覚的質問応答(VQA)において高い性能を達成した
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、最新の文化的基盤と多言語情報へのアクセスを可能にすることで、この制限を緩和する。
M4-RAGは42の言語と56の地域方言とレジスタをカバーする大規模なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:55:58 GMT)
TinyMyo: a Tiny Foundation Model for Flexible EMG Signal Processing at the Edge [14.1] 表面筋電図(EMG)の軽量基礎モデルTinyMyoについて述べる。
このモデルは、公開データセット上で自己管理的な方法で事前訓練され、3.6Mパラメータのみで高い再構成忠実度を達成する。
手のジェスチャー分類、手動回帰、音声生成、音声認識における一般化を実証し、その性能は最先端技術(SoA)に匹敵するか上回っている。
我々は、私たちの知る限り、EMG FMを超低消費電力マイクロコントローラ(GAP9)に初めて展開し、平均電力エンベロープ36.45mWを達成したことを報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:36:57 GMT)
TED-4DGS: Temporally Activated and Embedding-based Deformation for 4DGS Compression [14.0] 速度歪み最適化4DGS圧縮のための時間的活性化および埋め込みに基づく変形方式であるTED-4DGSを提案する。
提案手法は,複数の実世界のデータセット上での最先端の速度歪み性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 05:46:35 GMT)
Bootstrapping Fuzzers for Compilers of Low-Resource Language Dialects Using Language Models [13.8] 本稿では,コンパイラに対して,方言に依存しない,方言に有効な文法に基づく,カバレッジに配慮したファジィ手法を提案する。
私たちはこのアプローチをツールであるGerminatorに組み入れました。
91の方言にまたがる6つのMLIRプロジェクトにおいて、Germinatorが生成した種子は文法ベースのベースラインよりも10-120%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:00:47 GMT)
RevoNAD: Reflective Evolutionary Exploration for Neural Architecture Design [13.8] RevoNADは、LLMベースの推論とフィードバック整合アーキテクチャ検索を橋渡しする、反射的進化的オーケストレータである。
CIFAR10、CIFAR100、ImageNet16-120、COCO-5K、Cityscapeで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:47:50 GMT)
Concentrated Monte Carlo sampling for local observables in quantum spin chains [13.8] この研究は、短い範囲の相関しか持たないシステムでは、観測可能な環境において、遠く離れた場所に比べて詳細な情報を好むという考えに基づいている。
我々は,スピン1/2傾斜アイシング模型の異なる相における基底状態と,スピン1双線型バイカッドラティックモデルにおける熱状態について,本手法の性能試験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 05:36:19 GMT)
BERTO: an Adaptive BERT-based Network Time Series Predictor with Operator Preferences in Natural Language [13.5] BERTOは、通信ネットワークにおけるトラフィック予測とエネルギー最適化のためのBERTベースのフレームワークである。
BERTOは高い予測精度を提供し、バランシングロス関数とプロンプトベースのカスタマイズにより、電力節約と性能の間のトレードオフを調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:54:31 GMT)
Whatever Remains Must Be True: Filtering Drives Reasoning in LLMs, Shaping Diversity [13.2] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、推論に関わる課題を解決するためにLLMをチューニングするためのデファクトスタンダードとなっている。
我々は、RLが暗黙的に「モード探索」あるいは「ゼロ強制」逆KLを目標分布に最適化し、モデルがターゲットの特定の高確率領域に質量を集中させることを論じる。
そこで本研究では,まず,正解の相対確率を無視しながら,不正確な解をフィルタリングして得られる明示的対象分布から始める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:56:40 GMT)
A Fast Anti-Jamming Cognitive Radar Deployment Algorithm Based on Reinforcement Learning [13.2] 高速アンチジャミングレーダ展開アルゴリズム(FARDA)を提案する。
FARDAはニューラルネットワークの効率的な推論に基づいている。
提案手法は,レーダーを約7,000倍高速に展開しながら,進化的アルゴリズムに匹敵する範囲を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:39:50 GMT)
Beyond Data Filtering: Knowledge Localization for Capability Removal in LLMs [13.0] グラディエント・ルーティング(Gradient Routing)は、対象とする知識をモデルパラメータの専用サブセットにローカライズすることで、後に取り除くことができる手法である。
SGTM(Selective GradienT Masking)と呼ばれるグラディエントルーティングの改良版について検討する。
バイリンガル合成データセットで訓練されたモデルから1つの言語の知識を取り除き、英語ウィキペディアで訓練されたモデルから生物学の知識を取り除き、SGTMの有効性を2つのアプリケーションで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:48:37 GMT)
Concept-Guided Backdoor Attack on Vision Language Models [12.3] 視覚言語モデル(VLM)に対する概念誘導型バックドアアタックを導入する。
まず、CTP(Concept-Thresholding Poisoning)は、自然画像の明示的な概念をトリガーとして使用する。
第2のCGUB(CBL-Guided Unseen Backdoor)は、内部概念のアクティベーションに介入するために、トレーニング中にConcept Bottleneck Model(CBM)を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:17:42 GMT)
BEAVER: An Efficient Deterministic LLM Verifier [11.9] 本稿では,大規模言語モデルに基づく決定論的,健全な確率境界を計算するための最初の実践的フレームワークBEAVERを提案する。
検証問題を形式化し、アプローチの健全性を証明し、BEAVERを正当性検証、プライバシ検証、セキュアなコード生成タスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 05:34:06 GMT)
REWW-ARM -- Remote Wire-Driven Mobile Robot: Design, Control, and Experimental Validation [11.9] 本研究では,この2つの利点を組み合わせた「リモートワイヤドライブ」を提案する。
概念実証として,遠隔ワイヤー駆動型ロボット「REWW-ARM」を設計・開発した。
本研究では,REWW-ARMの機械的および制御性能をいくつかの実験により評価し,陸地と水中の両方での移動,姿勢制御,物体操作の能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:25:31 GMT)
Correspondence-Oriented Imitation Learning: Flexible Visuomotor Control with 3D Conditioning [11.8] 本研究では,3次元のフレキシブルなタスク表現を持つビジュモータ制御のための条件付きポリシー学習フレームワークであるImitation-Oriented Learning (COIL)を紹介する。
COILはタスク、オブジェクト、動作パターンをまたいで一般化し、疎密な仕様と密な仕様の両方の下での現実世界の操作タスクの従来の方法と比べて、優れた粒度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:50:17 GMT)
ARCANE: A Multi-Agent Framework for Interpretable and Configurable Alignment [11.8] ARCANEは、複数エージェントの協調問題としてアライメントをフレーム化して、自然言語のルーリックとして利害関係者の好みを動的に表現するフレームワークである。
実用理論に着想を得て, ルーブリック学習を再構築問題として定式化し, 正規化グループシーケンスポリシー最適化(GSPO)手法を適用した。
以上の結果から,ルーブリックに基づく報酬モデルが,複雑な長軸AIシステムに対して,解釈可能な,テスト時適応アライメントへの有望な経路を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:39:54 GMT)
The Road of Adaptive AI for Precision in Cybersecurity [11.7] サイバーセキュリティの進化する複雑さは、AIの研究と実践に固有の課題と機会をもたらす。
本稿では、サイバーセキュリティにおけるプロダクショングレードのGenAIパイプラインの設計、構築、運用に関する重要な教訓と洞察を共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:16:45 GMT)
Everything is Context: Agentic File System Abstraction for Context Engineering [11.6] 本稿では,コンテキスト工学のためのファイルシステム抽象化を提案する。
この抽象化は、異種コンテキストアーティファクトを管理するための永続的で管理されたインフラストラクチャを提供する。
GenAIが意思決定支援の活発な協力者となるにつれ、人間はキュレーター、検証者、共犯者としての中心的な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:56:45 GMT)
Big Tech-Funded AI Papers Have Higher Citation Impact, Greater Insularity, and Larger Recency Bias [11.3] 我々は、約49.8Kの論文、AI論文から他の論文への約1.8Mの引用、そして1998-2022年のスコパスにおける他の論文からAI論文への約2.3Mの引用を分析した。
われわれの調査によると、業界の存在感は2015年以来、2%未満から2020年には11%以上まで大きく成長している。
業界が出資する研究はますます不定期になり、業界が出資する論文のほとんどが引用される一方、非出資の論文は少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:41:29 GMT)
MedTutor-R1: Socratic Personalized Medical Teaching with Multi-Agent Simulation [11.2] パーソナリティ駆動型患者と多様な学生コホートを用いたマルチエージェント教育シミュレータであるClinEduを開発した。
ClinEduに基づいて,大規模なソクラテス教育対話データセットであるClinTeachを構築した。
MedTutor-R1は、医学教育における一対多の教育のために設計された最初のマルチモーダル・ソクラティック・チューターである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:28:30 GMT)
USV: Unified Sparsification for Accelerating Video Diffusion Models [11.0] ビデオ拡散モデルのための統一スパシフィケーションは、エンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークである。
モデルの内部計算とサンプリングプロセスの両方でスパーシフィケーションをオーケストレーションする。
最大83.3%のスピードアップと22.7%のエンドツーエンドの加速を実現し、高い視力を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:40:06 GMT)
IDK-S: Incremental Distributional Kernel for Streaming Anomaly Detection [10.6] データストリームの異常検出には重大な課題があり、高い検出精度を維持するためにメソッドが必要である。
我々は$mathcalIDK$-$mathcalS$, a novel $mathbfI$ncremental $mathbfD$istributional $mathbfK$ernel for $mathbfS$treaming anomaly detectionを紹介する。
13のベンチマーク実験により、$mathcalIDK$-$mathcalS$は実質的に動作しながら優れた検出精度を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:43:03 GMT)
Frequency-matching quantum key distribution [10.3] 量子鍵分布(QKD)は、盗聴に対する情報理論的に安全な通信を可能にする。
相不安定性は多くのQKDアプリケーションで依然として課題である。
レーザ周波数差を補うために古典的なフォトダイオードを用いてこの問題に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:44:38 GMT)
Sepsis Prediction Using Graph Convolutional Networks over Patient-Feature-Value Triplets [10.2] 本稿では,単一ブランチグラフ畳み込みモデルであるTriplet-GCNを提案する。
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)と軽量多層パーセプトロン(MLP)を用いて患者埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:30:48 GMT)
Learning Invariant Graph Representations Through Redundant Information [10.1] 本研究はPID(Partial Information Decomposition)と呼ばれる情報理論の新しいツールを紹介する。
本稿では,余剰情報を最大化し,余剰部分グラフを分離する多段階最適化フレームワークを提案する。
合成および実世界のグラフデータセットを用いた実験により,提案したRIGフレームワークの一般化能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:07:11 GMT)
On Dynamic Programming Theory for Leader-Follower Stochastic Games [10.1] LF-GSSG(Lead-follower General-sum Game)は、非対称なコミットメントの下でのシーケンシャルな意思決定をモデル化するゲームである。
本稿では,ベルマンを信頼可能な集合状態の抽象化に適用する動的プログラミングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:23:56 GMT)
3D Path Planning for Robot-assisted Vertebroplasty from Arbitrary Bi-plane X-ray via Differentiable Rendering [10.0] 2次元平面X線を用いた3次元経管路計画のための微分可能なレンダリングベースフレームワークを提案する。
本手法は, 統計的形状モデルを用いて生成した椎体アトラスと微分可能レンダリングを統合した。
本フレームワークは, ロボット支援椎体形成のための多機能CTフリー3Dパス計画を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:26:13 GMT)
Staying or Leaving? How Job Satisfaction, Embeddedness and Antecedents Predict Turnover Intentions of Software Professionals [10.0] 本研究は、ソフトウェア専門家の転職意図と、仕事満足度、ワークライフバランス、仕事の組込み性、そしてその先駆者との関係について検討する。
雇用満足度と組込み性は、ソフトウェア専門家の転職意図と著しく負の相関があった。
雇用満足のための最強の支持者は、仕事と生活のバランスと仕事の質であり、一方、組織的正義は仕事の住み込みの最も強い予測者であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:13:57 GMT)
Microwave electrometry with quantum-limited resolutions in a Rydberg atom array [9.9] マイクロ波(MW)場センシングは現代技術の基礎であるが、その進化は磁場、時間、空間分解能の基本的な物理的制限によって制限されている。
本稿では,光ツイーザーアレイをコヒーレントセンサとして利用することにより,これらの制約を同時に超えるMW電気測定を実証する。
このアプローチは,標準量子限界の13%以内の場感度,11桁以上のChu限界を超える応答時間,および/3000空間分解能を持つその場近接場マッピングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:11:04 GMT)
Empirical Decision Theory [9.9] 不確実性の下で決定問題を解析するには、世界の記述可能性に関する仮定を理想化するのが一般的である。
ほとんどの古典的な決定論的アプローチは、世界の状態が到達不能であれば適用できない。
原理論の魅力と単純さを保った決定モデルを提案するが、世界の状態を明示する必要性を完全に克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:46:04 GMT)
Automated Code Review Assignments: An Alternative Perspective of Code Ownership on GitHub [9.8] GitHubは、特定のファイルのレビュアーを自動的に指定するCODEOWNERS機能を導入した。
CODEOWNERSの使用に関する大規模な実証的研究は、844,000件以上のプルリクエストと190万のコメント、200万以上のレビューで実施された。
結果は、コード所有者がCODEOWNERSファイルに規定されたルールに準拠し、従来のオーナシップのメトリクスと同じような協調行動を示す傾向にあることを示しているが、時間が経つにつれてスムーズで高速なPRワークフローに寄与する傾向にあることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:14:22 GMT)
WAM-Flow: Parallel Coarse-to-Fine Motion Planning via Discrete Flow Matching for Autonomous Driving [9.7] 本稿では,VLAモデルであるWAM-Flowを紹介し,Ego-trajectory Planningをトークン空間上の離散フローマッチングとして利用する。
WAM-Flowは完全に並列で双方向のデノゲーションを実行し、調整可能な計算精度トレードオフによる粗い微細化を可能にする。
これらの結果は、エンド・ツー・エンド・エンドの自律運転に期待できる新しいパラダイムとして離散フローマッチングが確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:36:46 GMT)
World Models That Know When They Don't Know: Controllable Video Generation with Calibrated Uncertainty [9.7] 制御可能なビデオモデルは、しばしば幻覚を与え、将来のビデオフレームを生成します。
本稿では,高信頼度推定のための連続スケールキャリブレーションビデオモデルのトレーニングのための不確実性定量化(UQ)手法であるC3を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:06:18 GMT)
TRACE: A Framework for Analyzing and Enhancing Stepwise Reasoning in Vision-Language Models [9.6] 本稿では,トランスペアレント推論と一貫性評価のためのフレームワークであるTRACEを紹介する。
TRACEleverages Auxiliary Reasoning Setsは複雑な問題を分解する。
実験の結果, ARS間の整合性は最終回答の正しさと相関していることがわかった。
TRACEは信頼できない推論パスと信頼できない推論パスを区別する信頼領域を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:40:18 GMT)
LLM Harms: A Taxonomy and Discussion [9.5] 本研究では,人工知能分野におけるLarge Language Models (LLM) を取り巻く害のカテゴリについて検討する。
事前開発、直接アウトプット、ミススと悪意のあるアプリケーション、ダウンストリームアプリケーションという、AIアプリケーション開発の前、中、後の開発に対処する5つのカテゴリに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:12:21 GMT)
Modular connectivity in neural networks emerges from Poisson noise-motivated regularisation, and promotes robustness and compositional generalisation [9.3] 脳内の回路は、一般に複雑なタスクを分解するモジュラーアーキテクチャを示す。
対照的に、人工ニューラルネットワーク(ANN)は全ての処理を混合しているように見える。
活動依存型ニューラルノイズと非線形ニューラルレスポンスが組み合わさって解の出現を促すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 20:20:36 GMT)
From Challenge to Change: Design Principles for AI Transformations [9.2] 人工知能(AI)の急速な台頭は、ソフトウェア工学(SE)の変革である
本稿では、初期のAI導入時にSE組織をサポートするための行動ソフトウェア工学(BSE)インフォームド・ヒューマン中心のフレームワークを提案する。
このフレームワークは、AI戦略設計、AI戦略評価、コラボレーション、コミュニケーション、ガバナンスと倫理、リーダーシップ、組織文化、組織ダイナミクス、アップスキルの9つの側面で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:45:14 GMT)
The MICCAI Federated Tumor Segmentation (FeTS) Challenge 2024: Efficient and Robust Aggregation Methods for Federated Learning [9.2] われわれはMICCAI Federated tumor (FeTS) Challenge 2024の設計と結果について報告する。
多パラメータMRIにおけるグリオーマサブ領域セグメンテーションのためのフェデレートラーニングに焦点を当てた。
PID制御器を用いた手法が総合ランキングで上位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:59:57 GMT)
Simulating Life Paths with Digital Twins: AI-Generated Future Selves Influence Decision-Making and Expand Human Choice [9.2] シミュレーションされた生活シナリオを通じて生きてきたAI対応のデジタル双生児を紹介します。
最適な結果を予測するのではなく、これらのシミュレーションは、代替先を鮮明にすることで、将来的な認知を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:30:44 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） (Fri, 05 Dec 2025 15:08:25 GMT)
Smart Timing for Mining: A Deep Learning Framework for Bitcoin Hardware ROI Prediction [8.9] Bitcoinマイニングハードウェアの買収には、不安定な市場、急速な技術的不透明感、およびプロトコル駆動の収益サイクルによる戦略的タイミングが必要である。
我々は,マイニングにおけるマルチスケールの時間パターンを捉えるために,オープンソースのトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるMineROI-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:47:13 GMT)
The Effect of Document Summarization on LLM-Based Relevance Judgments [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は、最近自動評価器として提案されている。
テキスト要約がLCMに基づく判断の信頼性に与える影響について検討する。
その結果,要約に基づく判断は,システムランキングの完全文書判定に匹敵する安定性を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:26:13 GMT)
SQ-format: A Unified Sparse-Quantized Hardware-friendly Data Format for LLMs [8.8] 後学習量子化(PTQ)は、大規模言語モデル(LLM)の民主化において重要な役割を果たす
既存の低ビット量子化とスペーサー化技術は、ハードウェアサポートが限られているため、精度と効率のバランスをとるのが難しい。
本稿では,量子化とスパース化のための統一データフォーマットであるスパース量子フォーマット(SQ-format)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:58:04 GMT)
Matching Ranks Over Probability Yields Truly Deep Safety Alignment [8.7] 近年の研究では、データ拡張を用いた教師付き微調整(SFT)ディフェンスを提案して、列挙された深度安全アライメントを実現した。
このようなアプローチによって作り出される"ディープ"な安全アライメントは、実際にはそれほど深くないことを示す。
本稿では,その確率ではなく,目標分布のトークンランクを一致させることにより,より深い安全アライメントを実現するための新たな視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:22:27 GMT)
See in Depth: Training-Free Surgical Scene Segmentation with Monocular Depth Priors [8.6] DepSegは、単分子深度を幾何学的先行として利用する、トレーニング不要のフレームワークである。
CholecSeg8kデータセットで、DepSegはSAM2自動セグメンテーションベースラインを直接改善する。
これらの結果は、深度誘導プロンプトとテンプレートベースの分類がアノテーション効率のセグメンテーション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） (Fri, 05 Dec 2025 08:41:42 GMT)
On the Dangers of Bootstrapping Generation for Continual Learning and Beyond [8.5] 本稿では,合成データが学習目的に有意なバイアスやばらつきをもたらすことを示す統計分析を行った。
この劣化を定量化し、最先端のGER法が潜在空間におけるアライメントを維持できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:16:30 GMT)
DistillFSS: Synthesizing Few-Shot Knowledge into a Lightweight Segmentation Model [8.5] Cross-Domain Few-Shot Semantics (CD-FSS) は未知のクラスを未知の領域に分割する。
モデルパラメータに直接サポートセットの知識を組み込むフレームワークであるDistillFSSを提案する。
学生ネットワーク内の専用レイヤに数ショットの推論を内部化することにより、DistillFSSはテスト時にイメージをサポートする必要をなくすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:54:23 GMT)
PathFinder: MCTS and LLM Feedback-based Path Selection for Multi-Hop Question Answering [8.0] マルチホップ質問応答は、言語モデルが正しい答えに到達するために複数のステップを推論しなければならない難しいタスクである。
i) モンテカルロ木探索を用いてトレーニングパストレースを生成し, (ii) 誤ったトレースと長いトレースをフィルタリングすることでトレーニングデータ品質を向上し, (iii) サブクエリを再構成して検索の失敗に対処するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:33:31 GMT)
FieldSeer I: Physics-Guided World Models for Long-Horizon Electromagnetic Dynamics under Partial Observability [7.8] 本研究では2次元TE導波路の部分的な観測から電磁場力学を予測する幾何学的世界モデルであるFieldSeer Iを紹介する。
このモデルは、観測されたフィールドの短いプレフィックス、スカラーソースアクションと構造/マテリアルマップの条件を同化し、物理領域における閉ループロールアウトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:00:20 GMT)
Credal and Interval Deep Evidential Classifications [7.7] 人工知能(AI)分野における不確実性定量化(UQ)の課題
分類タスクにおけるUQに対処するための新しいアプローチとして,Credal and Interval Deep Evidential Classifications (CDEC, IDEC) を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:37:32 GMT)
First Demonstration of Second-order Training of Deep Neural Networks with In-memory Analog Matrix Computing [7.5] In-Memory analog matrix computing (AMC) を用いた二階述語の最初の実演を行う。
手書き文字分類のための2層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し,その逆変換を検証する。
本システムでは,最新のディジタルプロセッサに比べてスループットが5.88倍向上し,エネルギー効率が6.9倍向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:52:46 GMT)
Average-reward reinforcement learning in semi-Markov decision processes via relative value iteration [7.5] RVI Q-learningアルゴリズムは、平均回帰最適性方程式に対する解のコンパクトで連結な部分集合にほぼ確実に収束することを示す。
SAフレームワークをフル活用するために、最適な報酬率を推定するための新しい単調性条件を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 23:49:07 GMT)
Real-time Remote Tracking and Autonomous Planning for Whale Rendezvous using Robots [7.4] 本稿では,無人無人航空機を用いたリアルタイム捕鯨システムについて紹介する。
本システムでは、位置センサデータと経験的なクジラ潜水モデルを組み合わせたモデルに基づく強化学習を用いてナビゲーション決定を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:27:58 GMT)
Mitigating Self-Preference by Authorship Obfuscation [7.3] 言語モデル(LM)判定器は、LM出力の品質を評価するために広く使われている。
多くの利点があるにもかかわらず、LMの審査員は評価において自身の整合性を損なう可能性のあるバイアスについて示している。
LM審査員は、他のLMや人間よりも独自の回答を好む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:36:13 GMT)
A Hybrid Approach for EMF Code Generation:Code Templates Meet Large Language Models [7.2] iEcoreGenは、Eclipse Modeling Framework(EMF)とLLMを統合するハイブリッドアプローチである。
iEcoreGenは、オペレーション仕様を導出するための要件を分解し、EMFのテンプレートベースのジェネレータを使用して初期Javaコードを生成し、仕様をドキュメントにシリアライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:46:51 GMT)
A Hyperspectral Imaging Guided Robotic Grasping System [7.1] 本稿では,高スペクトル撮像誘導型ロボットグルーピングシステムを提案する。
PRISMは高精度で歪みのないハイパースペクトルイメージングを可能にするように設計されている。
提案システムは, 繊維認識と人為的性能の両面において, 大幅な改善を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:58:59 GMT)
SymPyBench: A Dynamic Benchmark for Scientific Reasoning with Executable Python Code [7.1] 我々は15,045の大学レベルの物理問題(90/10%の列車/テストスプリット)の大規模総合ベンチマークを紹介する。
各問題は完全にパラメータ化され、事実上無限の入力構成をサポートする。
ベンチマークには3つの質問タイプが含まれている: MC-Symbolic (シンボルオプション付き複数選択), MC-Numerical (数値オプション付き複数選択), Free-form (オープンな応答)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:50:48 GMT)
PRiSM: An Agentic Multimodal Benchmark for Scientific Reasoning via Python-Grounded Evaluation [7.1] PRiSMは、基底Pythonコードによる科学的推論を評価するための、合成、完全に動的、マルチモーダルベンチマークである。
PRiSMには24750以上の大学レベルの物理学と数学の問題が含まれており、スケーラブルなエージェントベースのパイプラインであるPrismAgentを活用しています。
本稿では,摂動,記号型プログラム合成,ロバスト性,推論補正,あいまいさ解消を対象とする5つの評価課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:14:55 GMT)
TeleTables: A Benchmark for Large Language Models in Telecom Table Interpretation [7.1] 言語モデル(LLM)は、エンジニアリングタスクをサポートし、トラブルシューティングを加速し、複雑な技術文書の解釈を支援するために、通信業界でますます研究されている。
主要な理由は、これらの標準が、重要な情報を示すための表を密に含んでいることであるが、そのような表の LLM の知識と解釈能力はほとんど検討されていない。
我々は,LLMが技術的仕様の表に持つ暗黙的な知識と,それを解釈する明示的な能力の両方を評価するために設計されたベンチマークTeleTablesを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:47:00 GMT)
Capturing Classic Authorial Style in Long-Form Story Generation with GRPO Fine-Tuning [7.0] グループ相対的ポリシー最適化を用いたスタイル条件付きストーリー生成のためのトレーニングフレームワークを提案する。
スタイル報酬は、著者認証信号を用いた微調整文変換器から導出される。
我々は、19世紀の著名なアメリカの作家マーク・トウェイン(Mark Twain)によるフィクションを使った実験を行い、ザ・アドベンチャーズ・オブ・ハックルベリー・フィン(The Adventures of Huckleberry Finn)を参考にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:29:27 GMT)
IdealTSF: Can Non-Ideal Data Contribute to Enhancing the Performance of Time Series Forecasting Models? [6.8] IdealTSFフレームワークは、時系列予測のための理想的な正と負の両方のサンプルを統合する。
まず、負のサンプルデータから知識を抽出してモデルを事前訓練し、その後、トレーニング中にシーケンスデータを理想的な正のサンプルに変換する。
実験により、負のサンプルデータが時系列予測の基本的な注意構造内の大きな可能性を解き放つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 05:37:25 GMT)
Decoding with Structured Awareness: Integrating Directional, Frequency-Spatial, and Structural Attention for Medical Image Segmentation [6.8] 本稿では,3つのコアモジュールからなる医用画像セグメンテーション用に設計された新しいデコーダフレームワークを提案する。
まず,アダプティブクロスフュージョン・アテンション(ACFA)モジュールは,チャネル機能強化と空間的アテンション機構を統合し,キー領域や構造方向に対する応答性を高める。
第2に、三重特徴融合注意(TFFA)モジュールは、空間、フーリエ、ウェーブレットの各領域の特徴を融合させ、エッジやテクスチャなどのローカル情報を保存しながら、結合周波数空間表現を実現する。
第3に、マルチスケールコンテキストと構造sを利用して、エンコーダとデコーダのスキップ接続を最適化する構造対応マルチスケールマスキングモジュール(SMMM)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:39:14 GMT)
Fuzzing the brain: Automated stress testing for the safety of ML-driven neurostimulation [6.8] 機械学習モデルは、視覚補綴などの神経補綴装置で電気刺激パターンを生成するために、ますます使われている。
ML駆動神経刺激システムにおいて,安全でない刺激パターンを検出し,特徴付けるための系統的,定量的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:43:22 GMT)
KQ-SVD: Compressing the KV Cache with Provable Guarantees on Attention Fidelity [6.5] キーバリューキャッシュは、大きな言語モデルの効率の中心である。
シーケンスの長さとバッチサイズが大きくなると、キャッシュは大きなメモリボトルネックとなる。
我々は,注目行列の最適低ランク分解を直接行う,単純で効率的なKQ-SVDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:51:10 GMT)
MedDIFT: Multi-Scale Diffusion-Based Correspondence in 3D Medical Imaging [6.5] 本稿では,Voxelディスクリプタとして事前訓練された潜伏医療拡散モデルのマルチスケール特徴を利用する,トレーニングフリーな3D対応フレームワークであるMedDIFTを提案する。
公開されている肺CTデータセットでは、MedDIFTは最先端のUniGradICONモデルに匹敵する対応精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:53:07 GMT)
Explainable Adversarial-Robust Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation [6.3] 本稿では,OpenVLA-OFTフレームワークをベースとした視覚・言語・行動モデルを提案する。
実験の結果、提案モデルにより、現在の行動L1損失は21.7%減少し、次の行動L1損失はベースラインと比較して18.4%減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:06:18 GMT)
Poodle: Seamlessly Scaling Down Large Language Models with Just-in-Time Model Replacement [6.2] ビジネスは、単純な反復的なタスクを自動化するために、大規模言語モデル(LLM)にますます依存している。
LLMはトレーニング例をほとんど必要とせず、モデル開発に関する専門知識のないユーザによって利用することができる。
我々は、JITR(Just-in-time Model replacement)のビジョンを示し、LLM呼び出しの繰り返しタスクを特定すると、そのモデルが透過的により安価な代替品に置き換えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:36:39 GMT)
Please Don't Kill My Vibe: Empowering Agents with Data Flow Control [6.2] システムはデータフロー制御(DFC)をサポートし、DFCポリシーを施行すべきである。
本稿では, DFCフォアの携帯型インスタンスの早期開発について述べるとともに, DFCのエージェントエコシステムに対する幅広い研究課題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:24:27 GMT)
Utility Boundary of Dataset Distillation: Scaling and Configuration-Coverage Laws [6.2] トレーニング設定を変更すると、どのような条件で蒸留データが完全なデータセットの有効性を維持することができるのかは不明だ。
本稿では,共通一般化・エラーの観点から主要なDDアプローチを再構成する,構成-構成-エラー解析と呼ばれる統一的理論フレームワークを提案する。
解析により, 種々のマッチング手法が交換可能なサロゲートであり, 同じ一般化誤差を低減し, なぜこれらがすべてデータセット蒸留を達成できるかを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:37:38 GMT)
Explainable Melanoma Diagnosis with Contrastive Learning and LLM-based Report Generation [6.1] 悪性黒色腫(CEFM)のクロスモーダル説明フレームワーク
解釈可能性を達成するための中核的なメカニズムとして、対照的な学習を使う。
公開データセットの実験では92.79%の精度でAUCは0.961である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:19:36 GMT)
Automated Identification of Incidentalomas Requiring Follow-Up: A Multi-Anatomy Evaluation of LLM-Based and Supervised Approaches [6.0] インシデントアロマの微細な病変レベル検出のために,大規模言語モデル(LLM)を教師付きベースラインと比較した。
そこで我々は,病変タグ付き入力と解剖学的認識を用いた新しい推論手法を導入し,基礎モデル推論を推し進めた。
解剖学的インフォームドGPT-OSS-20bモデルが最も高い性能を示し, 奇形腫陽性マクロF1の0.79。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:49:57 GMT)
MARINE: Theoretical Optimization and Design for Multi-Agent Recursive IN-context Enhancement [5.9] 大きな言語モデル(LLM)ベースのエージェントは高度な推論能力を示すが、実用的な制約は出力を単一応答に制限することが多い。
本稿では,テスト時間推論を永続的参照軌道の反復的洗練として再認識するフレームワークであるMARINEを紹介する。
提案されたMARINEは、従来のサンプリング・アンド・グレード戦略よりも高品質なサンプルをアライメントと最適化プロセスに提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:19:18 GMT)
SpectraIrisPAD: Leveraging Vision Foundation Models for Spectrally Conditioned Multispectral Iris Presentation Attack Detection [5.7] プレゼンテーション攻撃検出(PAD)は虹彩ベースの生体認証システムの整合性と安全性を確保するために重要である。
我々は、堅牢なPADのための新しいディープラーニングベースのフレームワークである textbfSpectraIrisPAD を提案する。
SpectraIrisPADは、すべてのパフォーマンス指標において、最先端のベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:07:23 GMT)
QoSDiff: An Implicit Topological Embedding Learning Framework Leveraging Denoising Diffusion and Adversarial Attention for Robust QoS Prediction [5.6] 本稿では,明示的なグラフ構築の前提条件を回避した新しい埋め込み学習フレームワークであるemphQoSDiffを紹介する。
これらの課題に対処するために,明示的なグラフ構築の前提条件を回避した新しい埋め込み学習フレームワークであるemphQoSDiffを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:24:00 GMT)
Bayesian Active Inference for Intelligent UAV Anti-Jamming and Adaptive Trajectory Planning [5.6] 本稿では, 逆ジャミング条件下でのUAV動作のための階層的軌道計画手法を提案する。
このアプローチは、専門家が作成したデモと確率的生成モデルを組み合わせて、高レベルなシンボル計画、低レベルなモーションポリシー、無線信号フィードバックを符号化する。
配備中、UAVは妨害を予測し、ジャムマーをローカライズし、ジャムマーの位置を事前に知ることなくその軌道に適応するためのオンライン推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:38:52 GMT)
Deterministic and Universal Frequency-Bin Gate for High-Dimensional Quantum Technologies [5.3] 本稿では,共振器を用いた総周波生成プロセスに基づく決定論的,普遍的,かつ完全にプログラム可能な高次元量子ゲートを提案する。
到達可能な次元は10から4までのエネルギーでM-by-Nに到達し、Nは最大で1000まで増加し、パルス整形器を用いてさらに増大させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:20:20 GMT)
HQ-DM: Single Hadamard Transformation-Based Quantization-Aware Training for Low-Bit Diffusion Models [5.3] HQ-DMは、活性化行列に単一アダマール変換を適用する新しい量子化対応トレーニングフレームワークである。
このアプローチは、量子化下でのモデル性能を維持しながら、アクティベーションアウトリーを効果的に削減する。
LDM-4モデルを用いたImageNet 256x256データセットの条件生成のために、我々のW4A4およびW4A3量子化スキームは、それぞれインセプションスコアを12.8%改善し、467.73%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:28:40 GMT)
YOLO and SGBM Integration for Autonomous Tree Branch Detection and Depth Estimation in Radiata Pine Pruning Applications [5.3] ラジエータの松の木を手作業で刈り取ると、極端な作業の高さと挑戦的な地形のため、かなりの安全性のリスクが生じる。
本稿では, YOLOオブジェクト検出とセミグロバルブロックマッチング(SGBM)ステレオビジョンを統合し, 自律型ドローンプルーニング操作を実現するコンピュータビジョンフレームワークを提案する。
ステレオカメラ入力のみを用いて,高精度な分岐検出と深度推定を実現し,高価なLiDARセンサを不要とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:08:47 GMT)
Performance Evaluation of Deep Learning for Tree Branch Segmentation in Autonomous Forestry Systems [5.3] 都市街路木データセットを用いて3つの解像度(256x256, 512x512, 1024x1024)で異なるディープラーニング手法を評価する。
We found that U-Net with MiT-B4 backbone is strong performance at 256x256。
1024x1024で、U-Net+MiT-B3はIoU/Diceと精度で最高のバリデーション性能を示し、U-Net++はバウンダリ品質が優れている。
これらの結果は、組込み林業システムにおける精度効率トレードオフのためのマルチレゾリューション・ベンチマークを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:31:58 GMT)
Genetic Algorithms For Parameter Optimization for Disparity Map Generation of Radiata Pine Branch Images [5.3] UAVアプリケーションのための遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくパラメータ最適化フレームワークを提案する。
コントリビューションには,(1)手動チューニングを排除した新しいGAベースのパラメータ最適化フレームワーク,(2)複数の画像品質指標を用いた総合評価手法,(3)資源制約付きUAVシステムのための実用的なソリューションなどが含まれている。
実験の結果,GA最適化手法により平均正方形誤差が42.86%減少し,ピーク信号対雑音比が8.47%,構造類似度が28.52%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:00:18 GMT)
The Power of Network Pluralism: Multi-Perspective Modeling of Heterogeneous Legal Document Networks [5.2] 本稿では,マルチパースペクティビティを活用し,より完全で有意義でロバストな結果を得る概念的枠組みとして,ネットワーク多元論を紹介した。
我々は、複雑な法体系のハンズオン分析を通じて、このアプローチの利点を開発し、実証する。
我々の研究は、ドメイン駆動ネットワーク研究におけるネットワーク多元論の広範な採用を促進するための青写真として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:47:43 GMT)
KANFormer for Predicting Fill Probabilities via Survival Analysis in Limit Order Books [5.1] KanFormerは、リミットオーダーのタイム・トゥ・フィルを予測する新しいモデルである。
これは、Dilated Causal Convolutional NetworkとTransformer Encoderを組み合わせたもので、Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)によって強化されている。
ラベル付き注文でCAC 40インデックス先データを用いてモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:15:02 GMT)
On the Theoretical Foundation of Sparse Dictionary Learning in Mechanistic Interpretability [5.0] スパース辞書学習(SDL)を1つの統一最適化問題として考察する。
われわれは, 特徴吸収, 死んだニューロン, ニューロン再サンプリング技術など, 経験的に観察されたいくつかの現象について, 初めて理論的に説明を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:47:19 GMT)
Unifying Entropy Regularization in Optimal Control: From and Back to Classical Objectives via Iterated Soft Policies and Path Integral Solutions [4.9] 本稿では,Kulback-Leibler正則化のレンズによる最適制御の定式化について統一的な視点で検討する。
我々は、政策と移行に対するKLの罰則を分離し、それらを独立重み付けする中心的な問題を提案する。
これらのソフト・ポリティクスの定式化は、元の SOC と RSOC の問題を大きくし、これは、正規化された解を反復して元の解を回収できることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:31:39 GMT)
Toward Efficient and Robust Behavior Models for Multi-Agent Driving Simulation [4.7] マルチエージェント駆動シミュレーションは現実的で計算効率の良い行動モデルを必要とする。
インスタンス中心のシーン表現を採用し、各トラフィック参加者と要素マップをそれぞれのローカル座標フレームでモデル化する。
インタラクションをモデル化するために、ローカルフレーム間の相対的な位置エンコーディングを備えたクエリ中心の対称コンテキストエンコーダを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:32:36 GMT)
Consequences of Kernel Regularity for Bandit Optimization [4.7] カーネルベースおよび局所適応型アルゴリズムは統合されたフレームワーク内で解析可能であることを示す。
これにより、各カーネルファミリに対して明確な後悔境界を導出し、いくつかのケースで新しい結果を得ることができ、他のケースに対して改善された分析を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:54:09 GMT)
Approximation of Box Decomposition Algorithm for Fast Hypervolume-Based Multi-Objective Optimization [4.6] ハイパーボリューム(HV)に基づくベイズ最適化(BO)は、多目的意思決定における標準的なアプローチの1つである。
取得関数を最適化する計算コストは依然として大きなボトルネックである。
現在、厳密なアルゴリズムの記述が文献から欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:43:06 GMT)
Sticky eigenstates in systems with sharply-divided phase space [4.6] 急激な位相空間を持つ系における混合固有状態について検討する。
重なり指数とエントロピー局在長で混合固有状態を分類する。
粘着固有状態と呼ばれる境界に固執する州の圧倒的な割合は、MUPOの場合で$hbar1/2$としてスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:12:55 GMT)
Representation Learning for Point Cloud Understanding [4.3] 論文は、ポイントクラウドプリミティブセグメンテーションのための教師付き表現学習、自己教師付き学習方法、そして2Dから3Dへの伝達学習の3つの主要な領域に焦点を当てている。
提案手法は,3次元ネットワーク学習を支援するために事前学習された2次元モデルを統合し,単に2次元データを変換することなく3次元理解を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:09:49 GMT)
Trusted AI Agents in the Cloud [4.2] Omegaは、エンドツーエンドのアイソレーションを強制することによって、信頼できるAIエージェントを可能にするシステムである。
クロスプリンシパル信頼確立による効率的なマルチエージェントオーケストレーションを提供する。
クラウドスケールでの高密度でポリシーに準拠したマルチエージェントデプロイメントを実現すると同時に、高いパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:48:53 GMT)
Fast and Robust Diffusion Posterior Sampling for MR Image Reconstruction Using the Preconditioned Unadjusted Langevin Algorithm [4.2] 本研究の目的は,高速収束型ロバストサンプリングアルゴリズムを開発することである。
プリコンディショニングにより, 様々なMRI再建作業において, 迅速かつ信頼性の高い後方サンプリングが可能となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:17:29 GMT)
Text Rationalization for Robust Causal Effect Estimation [4.1] 高次元テキストは因果同定と推定に固有の課題を提起する。
冗長または刺激的なテキストの特徴は次元性を増し、極端な確率スコア、不安定な重み、効果推定における膨らませられたばらつきを生み出す。
トークンの少ないサブセットを選択するフレームワークであるConfounding-Aware Token Rationalization (CATR)を用いて,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:18:45 GMT)
FNOPT: Resolution-Agnostic, Self-Supervised Cloth Simulation using Meta-Optimization with Fourier Neural Operators [4.1] 本稿では、時間積分を最適化問題として定式化する自己教師型布シミュレーションフレームワークFNOptを提案する。
FNOptは神経オペレーター(FNO)によってパラメータ化される分解能非依存神経を訓練する
物理学に基づく損失を伴う粗いグリッドでのみ訓練されたFNOptは、より微細な解像度、微細なしわ、ロールアウト安定性の維持を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:48:48 GMT)
Compiling Away the Overhead of Race Detection [4.1] 動的データ競合検出器は、ソフトウェアにおけるエラーのフラグ付けには不可欠だが、その高いランタイムオーバーヘッドは採用を制限している。
そこで本稿では,競合のないアクセスのためのインスツルメンテーションをなくすための,命令間静的解析のスイートを紹介する。
提案手法はレース検出のオーバーヘッドを大幅に低減し,ジオ平均速度が1.34倍,ピーク速度が2.5倍に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:26:08 GMT)
Hardware Software Optimizations for Fast Model Recovery on Reconfigurable Architectures [4.1] 本稿では,FPGAを高速化したMRフレームワークであるMERINDAについて述べる。
一般的なMRワークロードでは、MERINDAはFPGAベースのLCCベースラインよりも6.3倍少ないサイクルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:38:34 GMT)
A Residual Variance Matching Recursive Least Squares Filter for Real-time UAV Terrain Following [4.0] RVM-RLSフィルタは、ベンチマークアルゴリズムと比較して、ウェイポイント推定精度を約88$%改善する。
これらの結果は,リアルタイムフィルタリングの方法論的進歩と,UAVによるオンライン山火事パトロールのためのRVM-RLSフィルタの実用可能性の両方を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:55:32 GMT)
Learnability Window in Gated Recurrent Neural Networks [3.9] ゲート機構は、リカレントニューラルネットワークの学習性ウィンドウ$mathcalH_N$を決定する。
学習容易性は,効果学習率$_t,ell$,ラグあたり,ニューロンあたりの量によって制御されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:16:59 GMT)
Toward Patch Robustness Certification and Detection for Deep Learning Systems Beyond Consistent Samples [3.9] 本稿では,新しいマスキングによる認証検出手法であるHiCertを提案する。
無矛盾で一貫したサンプルを含む、はるかに良質なサンプルを認定する。
警告を伴わず、偽のサイレント比を著しく下げることなく、これらの試料の精度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 20:02:09 GMT)
Invisible Load: Uncovering the Challenges of Neurodivergent Women in Software Engineering [3.8] 本稿では,InclusiveMagの傾斜度フレームワークとGenderMagウォークスループロセスを統合したハイブリッド手法を提案する。
本稿では、認知、社会的、組織的、構造的、キャリアの進歩に課題を合成し、神経分極性のある女性がSEで直面する課題について述べる。
これらの知見は、行動可能な変化を支援するために包括的分析手法を開発し応用する次の段階の土台となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 01:22:59 GMT)
Symmetric Linear Dynamical Systems are Learnable from Few Observations [3.8] 我々は,対称な動的行列の回復において,最小要素誤差を最小化する新しい推定器を導入し,解析する。
この推定子はモーメントの方法に基づいており、問題固有の正規化に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:33:31 GMT)
Quenching dynamics of vortex in spin-orbit coupled Bose-Einstein condensates [3.8] スピン軌道結合Bose-Einstein Condensates (BEC) における渦のダイナミクスを位置依存デチューニングにより検討した。
我々はGross-Pitaevskii方程式を用いて1から6の渦を含む静的渦格子構造を数値的に得る。
我々の研究は、合成磁場中の渦ダイナミクスのさらなる実験的研究を動機付け、BECベースの磁場勾配計を工学的に研究するための洞察を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:16:06 GMT)
LDLT $\mathcal{L}$-Lipschitz Network: Generalized Deep End-To-End Lipschitz Network Construction [3.7] ニューラルネットワークにおけるリプシッツ定数の制御は、敵の堅牢性とネットワークのセルチフィビリティを高めるために重要な研究領域として浮上している。
本稿では,LMI(Linear Matrix Inequality)フレームワークを用いた$mathcalL$-Lipschitzディープ残差ネットワークの汎用設計に対する厳密なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:51:08 GMT)
Taxonomy-Adaptive Moderation Model with Robust Guardrails for Large Language Models [3.7] 大規模言語モデル(LLM)は通常、トレーニング後の段階で安全のために整列される。
ユーザに対してリスクをもたらす可能性のある,不適切なアウトプットを生成することも可能だ。
この課題は、モデル入力と出力の両方にわたって動作する堅牢なセーフガードの必要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:43:55 GMT)
Improving Local Fidelity Through Sampling and Modeling Nonlinearity [3.7] Local Interpretable Model-Agnostic Explanation (LIME) は、局所的な決定境界が線形であり、非線形の関係を捉えることができないと仮定する。
本稿では,高忠実度な説明を生成できる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:26:18 GMT)
User Negotiations of Authenticity, Ownership, and Governance on AI-Generated Video Platforms: Evidence from Sora [3.7] 本研究では,OpenAIのSora上でのAI生成ビデオの理解について検討する。
ユーザが認証、著者権、プラットフォームガバナンスをどのように交渉するかを特徴付ける4つのダイナミクスを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:23:27 GMT)
gp2Scale: A Class of Compactly-Supported Non-Stationary Kernels and Distributed Computing for Exact Gaussian Processes on 10 Million Data Points [3.6] 本稿では,正確なガウス過程を1000万以上のデータポイントにスケールする手法を提案する。
いくつかの実世界のデータセットに本手法の機能を示し,それを最先端の近似アルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 20:52:37 GMT)
Continuous operations on non-Markovian processes [3.6] 本稿では,プロセスと演算関数に基づくマルチタイム量子プロセスの連続的拡張を提案する。
このフレームワークは、連続的な監視の下で非マルコビアン力学の一貫性のある表現を提供し、連続的な時間におけるマルコビアン性の定義を自然に導く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:59:57 GMT)
SSDLabeler: Realistic semi-synthetic data generation for multi-label artifact classification in EEG [3.6] この制限に対処するために,半合成データ(SSD)法が提案されている。
本稿では,実脳波をICAで分解することで,現実的なアノテートを生成するSSDLabelerを紹介する。
これは、以前のSSDや生のEEGトレーニングと比較して、様々な条件で生のEEGの精度を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:51:47 GMT)
A Prescriptive Framework for Determining Optimal Days for Short-Term Traffic Counts [3.5] 連邦ハイウェイ管理局 (FHWA) は、州交通省 (DOTs) が信頼できる年間平均交通量 (AADT) データを収集することを義務付けている。
多くのアメリカのDOTは、特に監視されていない道路において、正確なAADTを得るのに苦労している。
本研究では、短時間のデータ収集を行うための最適な代表日を特定するための機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:36:11 GMT)
Teaching Language Models Mechanistic Explainability Through Arrow-Pushing [3.5] 化学反応機構は合成可能性に重要な洞察を与える。
現在のコンピュータ支援合成計画 (CASP) システムには機械的基礎が欠如している。
本稿では,化学反応のメカニズムを予測するために,言語モデルを教えるための計算フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:57:50 GMT)
Measurement-based Initial Point Smoothing and Control Approach to Quantum Memory Systems [3.3] 本稿では,環境騒音下での量子情報を記憶する量子メモリシステムについて述べる。
初期条件からの逸脱を補うために、ハミルトニアン系の古典的パラメータは、測定ベースの古典的コントローラのアクチュエータ出力に影響される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:16:05 GMT)
Collective Narrative Grounding: Community-Coordinated Data Contributions to Improve Local AI Systems [3.3] 大規模言語モデル(LLM)の問合せシステムは、しばしばコミュニティ固有のクエリーで失敗する。
本稿では,コミュニティストーリーを構造化された物語単位に変換する参加型プロトコルである,集合的ナラティブグラウンド(Collective Narrative Grounding)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:44:54 GMT)
Manifold-Aware Point Cloud Completion via Geodesic-Attentive Hierarchical Feature Learning [3.2] 特徴学習パイプライン全体を通して非線形幾何学情報を明示的に組み込んだ,多様体対応のクラウド補完フレームワークを提案する。
我々の手法は、復元品質における最先端の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:38:35 GMT)
Multi-Modal Zero-Shot Prediction of Color Trajectories in Food Drying [3.2] このモデルはクッキー乾燥用2.12とリンゴ乾燥用1.29のRMSEを達成し、ベースラインモデルと比較して90%以上の誤差を低減した。
これらの実験結果は、モデルの優れた精度、堅牢性、広範囲な適用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:17:25 GMT)
NEAT: Neighborhood-Guided, Efficient, Autoregressive Set Transformer for 3D Molecular Generation [3.1] 我々は、分子グラフを原子の集合として扱う、近隣誘導、効率的、自己回帰、集合変換器NEATを紹介する。
NEATは計算効率の高い3次元分子生成における最先端性能にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:18:07 GMT)
Measuring the Effect of Background on Classification and Feature Importance in Deep Learning for AV Perception [3.0] ディープラーニングのための説明可能なAI(XAI)に対する一般的なアプローチは、与えられたモデルの分類タスクにおける入力特徴の重要性を分析することである。
本稿では,背景相関の孤立的影響,カメラの変動レベル,および交通標識形状が分類性能に与える影響を定量的に検討する。
その結果は、トレーニングドメインの変更に基づいて分類タスクをサポートするために、いつ、どのくらいのバックグラウンド機能が重要になるかの定量化を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:25:52 GMT)
BGPFuzz: Automated Configuration Fuzzing of the Border Gateway Protocol [3.0] BGP(Border Gateway Protocol)の設定ミスは、深刻な機能停止とセキュリティ侵害につながる可能性がある。
本稿では,BGPの構成を体系的に変更し,ネットワーク上での効果を評価する構造対応かつステートフルなファジィフレームワークであるBGPFuzzを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 01:53:14 GMT)
Decoding Selective Auditory Attention to Musical Elements in Ecologically Valid Music Listening [2.9] 本研究は,4つの電極しか持たない,自然主義的でスタジオ制作の楽曲と軽量なコンシューマグレードの脳波デバイスを用いて,音楽要素に対する選択的注意をデコードする最初の試みである。
コントリビューションは, (i) 実際のスタジオ制作曲における音楽の注意をデコードすること, (ii) 、4チャンネルの消費者脳波による実現可能性を示すこと, (iii) 音楽の注意をデコードするための洞察を提供すること, (iv) 先行作業よりも優れたモデル能力を示すこと,の4つである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:39:36 GMT)
Solving Parallel Machine Scheduling With Precedences and Cumulative Resource Constraints With Calendars [2.9] 本稿では、ジョブ優先とカレンダーベースの累積リソース制約を備えた並列マシンスケジューリングの新たなバリエーションを提案する。
そこで本稿では,局所探索を用いて大規模問題に対して効率的に対処するメタヒューリスティックな構成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:35:44 GMT)
Real-Time Spatiotemporal Tubes for Dynamic Unsafe Sets [2.7] 未知のダイナミクスを持つ非線形純粋定常系のリアルタイム制御フレームワークを提案する。
障害物回避とオンタイム・コンプリートに関する正式な保証を提供する。
このフレームワークは、モバイルロボットと航空機のシミュレーションとハードウェア実験によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:00:43 GMT)
Safe2Harm: Semantic Isomorphism Attacks for Jailbreaking Large Language Models [2.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにわたって例外的なパフォーマンスを示しているが、そのセキュリティ脆弱性は攻撃者が悪質なコンテンツを生成するために悪用することができる。
本稿では,4段階にわたる効率的な脱獄を実現するSafe2Harmセマンティックアイソモーフィック攻撃法を提案する。
7つの主要なLCMと3種類のベンチマークデータセットの実験は、Safe2Harmが強いジェイルブレイク能力を示していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:44:26 GMT)
Efficient Text Classification with Conformal In-Context Learning [2.6] 大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習能力を強く示すが、テキスト分類におけるそれらの有効性は、素早い設計に大きく依存する。
多様なNLP分類ベンチマークを用いて,コンフォーマル・インコンテキスト・ラーニング(CICLe)の総合評価を行った。
効率の面では、CICLeはショット数とプロンプトの長さをそれぞれ34.45%と25.16%に削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:11:44 GMT)
Conscious Gaze: Adaptive Attention Mechanisms for Hallucination Mitigation in Vision-Language Models [2.6] 本稿では,ゲーム理論の解釈可能性を動作可能な復号制御に変換する,学習不要な推論時間フレームワークを提案する。
Harsanyiインタラクション上に構築された認知デマンドセンサは、瞬時に視覚テキストのシナジーを推定する。
Focused Consensus 誘導モジュールは、テキスト先行に崩壊する前に、中間層注意を視覚トークンに選択的に向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:07:55 GMT)
TS-HINT: Enhancing Semiconductor Time Series Regression Using Attention Hints From Large Language Model Reasoning [2.5] 既存のデータ駆動法は、化学機械研磨(CMP)などの半導体製造プロセスの材料除去率(MRR)を近似するために、時系列からの静的特徴抽出に依存している。
本稿では,時系列基礎モデル(TSFM)フレームワークであるTS-Hintを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:35:18 GMT)
Spatiotemporal Tubes for Differential Drive Robots with Model Uncertainty [2.5] 本稿では,動的不確かさと外乱を考慮したディファレンシャルドライブ移動ロボットのための時空間管型制御フレームワークを提案する。
提案手法は,ディファレンシャルドライブロボットのシミュレーション研究を通じて検証し,最先端の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:43:23 GMT)
Generative AI in Simulation-Based Test Environments for Large-Scale Cyber-Physical Systems: An Industrial Study [2.4] 大規模サイバー物理システムの品質保証は高度なテスト活動に依存している。
生成AIの最近の進歩は、ソフトウェアシステムの実行可能なテストケースを生成できるツールにつながっている。
大規模サイバー物理システムのシミュレーションに基づくテストへの生成AI技術の応用は、まだ未調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:09:13 GMT)
Enhancing Local Search for MaxSAT with Deep Differentiation Clause Weighting [2.4] 部分最大満足度(PMS)と重み付けされた部分最大満足度(WPMS)は、幅広い現実世界の応用に一般化される。
既存の方法は、しばしばPMSとWPMSを適切に区別できない。
本稿では,PMSとWPMSの条項重み付けを異なる条件で更新する新しい条項重み付け方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:02:17 GMT)
NeuroMemFPP: A recurrent neural approach for memory-aware parameter estimation in fractional Poisson process [2.4] 分数的ポアソン過程(FPP)のパラメータを推定するためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づくフレームワークを提案する。
LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワークは、キーパラメータ$>0$と$in(0,1)$を、地域間時間のシーケンスから推定する。
提案手法は,従来のモーメント法と比較して平均二乗誤差(MSE)を約55.3%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:14:07 GMT)
Deep learning for autism detection using clinical notes: A comparison of transfer learning for a transparent and black-box approach [2.3] 自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、慢性神経発達障害の一種で、長い診断過程における要求が増加する傾向にある。
既存の機械学習モデルはブラックボックスとして動作し、通常は単一のデータセットでトレーニングされる。
本稿では,最先端の言語モデルであるBioBERTを利用した透明かつ解釈可能なMLアプローチを導入し,非構造化臨床テキストの分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:14:59 GMT)
Executing Discrete/Continuous Declarative Process Specifications via Complex Event Processing [2.3] 本稿では,ハイブリッド宣言モデルのリアルタイム実行と実行を可能にする,CEP(Complex Event Processing)ベースの実行アーキテクチャを提案する。
我々の3層アプローチは、STLにインスパイアされた述語を実行フローに統合し、システムがアクティブにアクティビティをトリガーし、連続的なセンサーの振る舞いに基づいてプロセス境界を強制することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:57:52 GMT)
Situation-Aware Interactive MPC Switching for Autonomous Driving [2.3] 我々は,対話能力の異なるコントローラ間の状況認識スイッチを可能にするニューラルネットワークベースの分類器を開発した。
我々は,この状況に配慮したスイッチングが,まれながら重要な状況において,最も先進的な対話型MPCを活性化することにより,全体的な性能を著しく向上させることができることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:02:53 GMT)
When Forgetting Builds Reliability: LLM Unlearning for Reliable Hardware Code Generation [2.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自動コード生成によってデジタルハードウェア設計を加速する可能性を示している。
LLMベースのハードウェアコード生成に適した新しいアンラーニングフレームワークを提案する。
本手法は,(i) ハードウェアコードの構造的整合性を保護する構文保存型アンラーニング戦略と,(ii) 問題知識の正確かつ効率的な除去を可能にするきめ細かなフロア・アウェア選択損失を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:50:08 GMT)
Heard or Halted? Gender, Interruptions, and Emotional Tone in U.S. Supreme Court Oral Arguments [2.3] 代弁者の議論の意味を変えるか否かを評価するために、代弁者と正義の相互作用から12,663個の音声チャンクを分析した。
中断前の音声と中断後の音声のセマンティックな類似性は相変わらず高いままである。
女性支持者に向けられた割り込みには 否定的な感情のレベルが かなり高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:56:17 GMT)
BalLOT: Balanced $k$-means clustering with optimal transport [2.3] バランスの取れた$k$-meansクラスタリングの根本的な問題を考える。
バルロートと呼ばれる最小化を交互に行うための最適な輸送手法を提案する。
この問題に対して,迅速かつ効果的なソリューションを提供することが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:04:35 GMT)
University Building Recognition Dataset in Thailand for the mission-oriented IoT sensor system [2.3] 多くの産業部門はエッジデバイスの推論モードで機械学習を使用してきた。
今後の方向性は、半導体性能の改善によりエッジデバイスでのトレーニングが期待できることを示している。
本稿では、エッジ間のデバイス間通信と協調学習のための有望なアプローチとして、無線アドホックフェデレーションラーニング(WAFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:49:52 GMT)
Spectroscopy and Coherent Control of Two-Level System Defect Ensembles Using a Broadband 3D Waveguide [2.3] 2レベルシステム(TLS)欠陥は超伝導量子デバイスにおけるデコヒーレンスとエネルギー損失の主な原因である。
我々は以前に開発したブロードバンド極低温過渡誘電体分光法に基づいて構築した。
広帯域3-5GHz帯におけるTLS欠陥アンサンブルのコヒーレント制御と時間分解ダイナミクスについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:21:15 GMT)
Bita: A Conversational Assistant for Fairness Testing [2.2] Bitaは、ソフトウェアテスタがバイアスの原因を検出するのを助けるために設計された会話アシスタントである。
当社の作業は,産業プラクティスに対してアクセス可能で,体系的で,直接的に適用可能なフェアネステストの運用を行う,実践的なツールに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 05:04:59 GMT)
MicroRacer: Detecting Concurrency Bugs for Cloud Service Systems [2.2] クラウドサービスは、マイクロサービスアーキテクチャのため、バグに弱い。
既存のバグ検出方法は、しばしばその侵入的な性質とアーキテクチャ上の複雑さを扱うことができないために不足する。
このような環境のバグを検出するための非侵襲的で自動化されたフレームワークであるMicroRacerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:43:31 GMT)
ReCollab: Retrieval-Augmented LLMs for Cooperative Ad-hoc Teammate Modeling [2.1] アドホックなチームワークでは、エージェントが以前見つからなかったチームメイトの振る舞いを推測し、それに応じてポリシーを適用する必要があります。
トラジェクティブ機能から派生した振る舞いを用いて、パートナータイプを分類する言語ベースのフレームワークであるCollabを紹介する。
検索拡張生成(RAG)を組み込んだReCollabに拡張して,トラジェクトリによる推論を安定化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:33:11 GMT)
When Privacy Isn't Synthetic: Hidden Data Leakage in Generative AI Models [2.1] 生成モデルは、プライバシを保存する合成データを作成するために、ますます使われています。
このような合成リリースは、データ多様体の構造的重複を通じて、基礎となるトレーニングサンプルに関する情報を引き続き漏洩させることができることを実証する。
モデル内部や実データへのアクセスを必要とせずに、この脆弱性を悪用するブラックボックスメンバーシップ推論攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:52:35 GMT)
NormalView: sensor-agnostic tree species classification from backpack and aerial lidar data using geometric projections [2.1] 点雲データから木種を分類する,センサに依存しない投射型ディープラーニング手法を提案する。
NormalViewは局所幾何学情報を通常のベクトル推定の形で二次元射影に埋め込む。
マルチスペクトル強度情報が分類性能に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:52:55 GMT)
Synset Signset Germany: a Synthetic Dataset for German Traffic Sign Recognition [2.0] 本稿では,交通信号認識のタスクにおいて,データのトレーニング/テストのための合成パイプラインとデータセットを提案する。
我々の合成信号認識データセットSynset Signset Germanyは、ドイツの211の交通信号クラスの合計105500枚の画像を含む。
我々は、実世界のドイツ交通信号認識ベンチマーク(GTSRB)において、Synset Signset Germanyのリアリズムの程度を評価し、最先端の合成信号認識データセットであるCATEREDと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:24:07 GMT)
LMSpell: Neural Spell Checking for Low-Resource Languages [2.0] 微調整データセットが大きければ,Large Language Models (LLMs) はそれより優れている(エンコーダベース,エンコーダデコーダ)。
PLMにまたがるスペル補正ツールキットであるLMSpellをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:14:09 GMT)
Where to Fly, What to Send: Communication-Aware Aerial Support for Ground Robots [1.9] 本研究では,1つの航空エージェントが環境をマッピングし,目標達成を目指す地上エージェントのグループに(一部)マップされた環境を送信する,未知の環境で運用するマルチロボットチームについて考察する。
動作は帯域幅に制限された通信チャネル上で行われ、これは、探索・マッピングを同時に実行しながら、アシストエージェントが送信すべき情報量を決定する問題である。
提案フレームワークは,MIL(Mixed-Integer Linear Programming, 混合整数線形計画法)を用いて,VoI(Value-of-Information)に基づいてどの情報を送信するかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 23:00:12 GMT)
Wasserstein distance based semi-supervised manifold learning and application to GNSS multi-path detection [1.9] 本研究の目的は, 深層畳み込みネットワークを用いたラベル付き画像データから学習するための, 最適輸送に基づく半教師付き手法を提案することである。
この原理は暗黙グラフに基づく半教師付き半教師付き学習であり、画像サンプル間の類似度はワッサーシュタイン距離である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:48:17 GMT)
Interaction Tensor Shap [1.9] Shapley Taylor Interaction Index (STII) は部分集合の指数スケール列挙を必要とする。
既存のフレームワークは同時にSTIIの公理的正確性を保存する。
本稿では,STII を値と重みの縮約として再構成する SHAP (IT SHAP) を導入し,重みの有限状態 TT 表現を TT ランクで仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:34:15 GMT)
The Red Queen's Trap: Limits of Deep Evolution in High-Frequency Trading [1.9] ギャラクシー・エンパイア(Galaxy Empire)は、LSTM/Transformerベースの知覚と遺伝的"Time-is-Life"生存メカニズムを結合したハイブリッドフレームワークである。
トレーニングメトリクスとライブパフォーマンスの破滅的な相違が観察された。
その結果,情報の欠如による非対称性の増大が全身的脆弱性を悪化させるという実証的証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:30:26 GMT)
Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Entity Linking for Educational Platforms [1.8] 本研究では,Entity Linking から派生した実効信号を統合した拡張 RAG アーキテクチャを提案する。
セマンティックとエンティティベースの情報を組み合わせるための3つの再ランク戦略を実装している。ハイブリッドスコア重み付けモデル、相互ランクの融合、クロスエンコーダのリランカである。
その結果、ドメイン固有の文脈において、相互階数融合に基づくハイブリッドスキーマは、ベースラインとクロスエンコーダのアプローチの両方で著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:59:18 GMT)
SPOOF: Simple Pixel Operations for Out-of-Distribution Fooling [1.8] 高信頼の愚かさは最先端のネットワークでも持続する。
我々は、最小主義的で一貫性があり、より効率的なブラックボックス攻撃であるSPOOFを導入し、高信頼の虚偽画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:05:39 GMT)
Mechanistic Interpretability of Antibody Language Models Using SAEs [1.7] 我々は、大規模タンパク質言語モデルにおける学習概念の洞察を提供するために、パースオートエンコーダ(SAE)を採用している。
TopK SAEは生物学的に有意義な潜伏特性を明らかにすることができるが、高次概念相関は生成に対する因果制御を保証しない。
命令されたSAEは階層構造を課し、ステアブルな特徴を確実に識別するが、より複雑で解釈不能なアクティベーションパターンを犠牲にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:18:50 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） (Fri, 05 Dec 2025 05:27:04 GMT)
A Comparative Study on Synthetic Facial Data Generation Techniques for Face Recognition [1.6] 本研究は, 顔認識タスクにおいて, 異なる手法を用いて生成した合成顔データの有効性を比較した。
その結果, 実データとの性能ギャップを埋めるためのさらなる研究の必要性を強調しつつ, 現実的な変動を捉える合成データの能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:11:29 GMT)
Variational Quantum Rainbow Deep Q-Network for Optimizing Resource Allocation Problem [1.4] 本研究では,リングトポロジー変動量子回路とレインボーDQNを統合し,量子重畳と絡み合いを利用する変分量子レインボーDQN(VQR-DQN)を提案する。
4つのHRAPベンチマークでは、VQR-DQNは26.8%の正規化されたメースパン削減とランダムなベースラインを達成した。
これらの利得は、回路表現性、絡み合い、およびポリシー品質の間の理論的接続と一致し、大規模リソース割り当てのための量子強化DRLの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:43:18 GMT)
Protocol Futuring: Speculating Second-Order Dynamics of Protocols in Sociotechnical Infrastructural Futures [1.4] 本稿では,プロトコルルール,標準,調整機構を前もって設計フューチャリングを拡張するための方法論的フレームワークであるProtocol Futuringを紹介する。
我々は,ミレニアル規模の知識保存を探求する多チーム参加ワークショップであるKnowledge Futuramaのケーススタディを通じて,Protocol Futuringを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:26:43 GMT)
EXR: An Interactive Immersive EHR Visualization in Extended Reality [1.4] 本稿では電子健康記録(EHR)の没入型インタラクティブ可視化のための拡張現実感(XR)プラットフォームの設計と実装について述べる。
このシステムは、構造化データと非構造化データの両方を共有された3D環境に視覚化することで、従来の2Dインターフェースを超えて、直感的な探索とリアルタイムコラボレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 05:28:36 GMT)
FedSight AI: Multi-Agent System Architecture for Federal Funds Target Rate Prediction [1.3] 我々はEmphFedSight AIを導入し、連邦公開市場委員会(Federal Open Market Committee)の審議をシミュレートし、政策成果を予測する。
エージェントは、Beige Book、議論オプション、投票、委員会推論の複製など、構造化された指標と非構造化された入力を分析します。
2023-2024年の会合で評価され、FedSight CoDは93.75%の精度と93.33%の安定性を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:45:18 GMT)
Comparing the latent features of universal machine-learning interatomic potentials [1.2] 機械学習による原子間ポテンシャル(uMLIP)が化学空間を著しく異なる方法で符号化していることを示す。
MLIPによって直接出力される原子レベルの特徴をグローバルな構造レベルの特徴に圧縮する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:45:01 GMT)
Graph Your Way to Inspiration: Integrating Co-Author Graphs with Retrieval-Augmented Generation for Large Language Model Based Scientific Idea Generation [1.2] 本稿では,GYWIと呼ばれる科学的アイデア生成システムを提案する。
著者の知識グラフと検索強化世代(RAG)を組み合わせることで、外部知識基盤を形成する。
生成したアイデアは, 新規性, 実現可能性, 明確性, 妥当性, 重要性の5つの側面から評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:38:23 GMT)
Systematically Thinking about the Complexity of Code Structuring Exercises at Introductory Level [1.2] コード構造化タスクの複雑さを評価するためのフレームワークを紹介します。
学生は、既存の非構造化コードの中で意味のある抽象化を特定し、分離する必要がある。
このフレームワークは、DAで生徒のスキルを構築する教育タスクの開発を支援するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:57:33 GMT)
MaxwellLink: A unified framework for self-consistent light-matter simulations [1.1] モジュラーでオープンソースのPythonフレームワークであるMaxwellLinkは、古典的電磁場の非常に並列で自己一貫性のある伝播のために開発されている。
この符号は、超放射能、放射エネルギー移動、ブラッグ共振器における振動強い結合、分子気体のプラズモン加熱などの応用によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:51:24 GMT)
Open Data, Privacy, and Fair Information Principles: Towards a Balancing Framework [1.1] 我々は、公共セクター情報を開示することで、不当に利益を損なうことなく、プライバシーの利益をどのように尊重するかを尋ねる。
我々は、公務員が様々な文脈でこの問題に対処するのを助けるためのバランスをとる枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:08:26 GMT)
Deep Learning-Based Real-Time Sequential Facial Expression Analysis Using Geometric Features [1.1] 本研究では,ディープラーニングと幾何学的特徴を用いたリアルタイム顔表情認識への新しいアプローチを提案する。
提案手法は,MediaPipe FaceMeshを用いて顔のランドマークの迅速かつ正確な検出を行う。
このアプローチはリアルタイム適用性を示し、コンシューマグレードのハードウェアで毎秒約165フレームを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:26:31 GMT)
AQUA-Net: Adaptive Frequency Fusion and Illumination Aware Network for Underwater Image Enhancement [1.0] 本稿では、アダプティブ周波数融合とイルミネーションネットワーク(Aqua-Net)と呼ばれる新しい水中画像強調モデルを提案する。
残余エンコーダデコーダと二重補助分岐を統合し、周波数領域と照明領域で動作する。
提案モデルでは,高機能化と一般化を図り,実世界の水中イメージングアプリケーションに有効なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:56:10 GMT)
Rep Smarter, Not Harder: AI Hypertrophy Coaching with Wearable Sensors and Edge Neural Networks [1.0] 単一手首搭載慣性測定器(IMU)のみを用いた抵抗運動時の近距離損傷状態のリアルタイムフィードバックシステムを提案する。
ResNetベースのモデルセグメントは、6軸IMUデータからリアルタイムで繰り返し、分類モデルは、ほぼ障害状態に対応する運動窓を特定する。
Raspberry Pi 5への展開は平均で112ms、iPhone 16では23.5msとなり、エッジ計算の可能性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 01:49:47 GMT)
Polarons from first principles [1.0] ポーラロン(英: polaron)は、固体中の電子とフォノンの相互作用から生じる、創発的な準粒子である。
実験、理論、計算の最近の進歩は、これらの準粒子を前例のない詳細で調べることを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:55:52 GMT)
Enhancing Dimensionality Prediction in Hybrid Metal Halides via Feature Engineering and Class-Imbalance Mitigation [0.9] ハイブリッド金属ハロゲン化物(HMHs)の構造寸法を予測するための機械学習フレームワークを提案する。
ケミカルインフォームド・フィーチャーエンジニアリングと高度なクラスアンバランスハンドリング技術を組み合わせています。
提案手法は, 未表現クラスに対するF1スコアを大幅に改善し, 全次元にわたる堅牢なクロスバリデーション性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:05:46 GMT)
Developing synthetic microdata through machine learning for firm-level business surveys [0.9] 計算能力の大幅な向上とビッグデータの可用性の向上により、匿名化データの再識別の可能性が劇的に高まった。
本稿では,年次ビジネスサーベイ(ABS)に基づく人工PUMS構築のための機械学習モデルについて概説する。
ABS PUMSは現在洗練されており、その結果は非公開であるが、2007年の調査のために開発された2つの総合PUMSを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:44:30 GMT)
Phase-OTDR Event Detection Using Image-Based Data Transformation and Deep Learning [0.9] 本研究は,光ファイバーにおける事象検出,特に相OTDRシステムを用いた6つの事象の分類に焦点を当てた。
1次元データをグレースケール画像に変換することにより、位相-OTDRデータ解析を強化する新しい手法が提案されている。
提案手法は,EfficientNetB0とDenseNet121モデルを用いて98.84%,98.24%の高分類精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:52:40 GMT)
Do We Really Even Need Data? A Modern Look at Drawing Inference with Predicted Data [0.8] 高い予測精度は、下流の正しい推測を保証しないことを示す。
予測が変数間の推定あるいは歪関係を体系的にシフトした場合,および (ii) 差は, 予測モデルからの不確実性や真のデータの固有変数を無視する場合に, バイアスという統計的概念に還元されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:24:23 GMT)
A Broader View on Clustering under Cluster-Aware Norm Objectives [0.8] 最近の研究で紹介した$(f,g)$-clusteringの問題を再考する。
この問題は、各$k$クラスタに、クラスタ内のベクトル距離に適用される単調な対称ノルム$f$で決定されるコストを割り当てる。
一般的な$(f,g)$-clustering問題に対して$O(k)$-approximationを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 23:14:10 GMT)
Dispersion Engineering of Planar Sub-millimeter Wave Waveguides and Resonators with Low Radiation Loss [0.8] 平面型THz伝送線路と共振器は製造が容易でコンパクトでスケーラブルである。
平面回路は高周波数で強く放射し、損失感度の応用では使用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:49:04 GMT)
Fourier Sparsity of Delta Functions and Matching Vector PIRs [0.8] そこで,S-decodings of reduce sparsity is corresponding to find delta function with low Fourier sparsity。
これらの結果は、より優れたSデコードを見つけることで、マッチングベクトルPIRスキームの制限を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:40:14 GMT)
Randomness quantification in spontaneous emission [0.7] 自然発光プロセスにおけるランダムネス生成のための包括的枠組みを開発する。
解析の結果,単一光子検出と時間モード測定によってランダム性が生じる場合,QRNGは第1の敵シナリオに対して脆弱であることがわかった。
対照的に、空間モード検出と位相変動に基づくQRNGは、双方の敵に対するセキュリティを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:40:35 GMT)
RedCarD: A Quantum Assisted Algorithm for Fixed-Depth Unitary Synthesis via Cartan Decomposition [0.7] 時間非依存のハミルトニアンシミュレーションのような、$e-itH$という形の単位は、シミュレーション時間$t$に依存しない深さを持つ。
本研究では、動的リー代数をさらに分割することにより、最適化問題をより小さな独立部分プロブレムに分解する。
新しいハイブリッドアルゴリズムの応用として、IBMデバイスと量子コンピュータのH1-1上での4サイト横フィールドIsingモデルの時間発展ユニタリを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:00:00 GMT)
PMA-Diffusion: A Physics-guided Mask-Aware Diffusion Framework for TSE from Sparse Observations [0.7] PMA-Diffusionは物理誘導型マスク認識拡散フレームワークである。
不完全な観測から未観測の高速道路の速度場を再構築する。
可視率の異なるI-24 MOTIONデータセットでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:05:01 GMT)
Exclusive Control of Quantum Memory Erasure [0.7] 我々は、リモートシステムとの相関がメモリをリセットする際のエネルギーコストを低減させる量子消去を補助的に分析する。
我々は、消去の排他的制御を中心的な運用要件とみなしている。
その結果、熱力学的制約から操作プリミティブへの量子消去が増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:48:39 GMT)
Moving object detection from multi-depth images with an attention-enhanced CNN [0.7] 太陽系で動く物体を検知する最大の課題の1つは、信号が真の物体を示すのか、あるいはノイズなどの他の原因によるものなのかを決定することである。
本稿では,畳み込みブロックアテンションモジュールと統合された多入力畳み込みニューラルネットワークを提案する。
物体検出のしきい値を調整することで、新しいモデルは手動による検証と比較して、人間の作業量を99%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:29:37 GMT)
Exposing Pink Slime Journalism: Linguistic Signatures and Robust Detection Against LLM-Generated Threats [0.6] 地元ニュース界は、2800万人のアメリカ人にとって信頼できる情報源であり、ピンク・スライム・ジャーナリズムからの脅威が高まっている。
我々は,Pink Slimeコンテンツの識別パターンを明らかにするために研究を行い,これらの知見に基づいて検出戦略を提案する。
この脅威に対処するために、我々は、敵対的攻撃に抵抗し、自動ピンクスライムジャーナリズムの進化する景観に適応するように特別に設計された堅牢な学習フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 00:18:07 GMT)
GRASP: Graph Reasoning Agents for Systems Pharmacology with Human-in-the-Loop [0.6] textbfGRASP - ヒューマン・イン・ザ・ループの対話インタフェースを備えたマルチエージェント・グラフ推論フレームワーク。
QSPモデルを型付き生物学的知識グラフとしてエンコードし、ユニット、質量バランス、生理的制約を保ちながら実行可能/最小コードにコンパイルする。
SME誘導のCoTとToTのベースラインは、生物学的妥当性、数学的正確性、構造的忠実性、コード品質に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:59:16 GMT)
Convergence for Discrete Parameter Update Schemes [0.6] 量子化されたトレーニングは、低ビット整数でトレーニングコンポーネントを表現することでこの問題に対処するが、通常は実際の値更新を判断することに依存する。
我々は、更新ルール自体が離散的な別のアプローチを導入し、設計による継続的更新の定量化を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:06:53 GMT)
Towards agent-based-model informed neural networks [0.6] エージェントベースモデルの基本原理と整合したニューラルネットワークを設計するためのフレームワークを提案する。
複雑さの増加に関する3つのケーススタディにまたがって、このフレームワークを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:50:50 GMT)
Deep-Space Optical Communication Receiver Based on Single Photon Coherent Beam Combination [0.6] 本稿では,1つの大きな開口部を1つの小さな開口部に置き換え,出力をコヒーレントに組み合わせたレシーバアーキテクチャを提案する。
これにより、ノイズ比に対する信号の増加が可能であり、大きなノイズの状況下では、高い情報伝達率が得られる可能性があることを示す。
夜間条件下では、達成された性能は1つの大きな開口によって提供されるものと同等であるが、昼間条件では、単一の光子コヒーレントビームの組み合わせアーキテクチャが情報伝達率に有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:20:13 GMT)
Multimodal Oncology Agent for IDH1 Mutation Prediction in Low-Grade Glioma [0.5] 本研究は,低次グリオーマにおけるIDH1変異予測のためのTITAN基盤モデルに基づく組織学ツールを統合するMOA(Multimodal Oncology Agent)を提案する。
以上の結果から,MOAは外部のバイオメディカルソースを通じて蓄積された相補的突然変異関連情報を捕捉し,正確なIDH1変異予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:43:02 GMT)
Prompting Science Report 4: Playing Pretend: Expert Personas Don't Improve Factual Accuracy [0.5] これは、ビジネス、教育、政策リーダーが厳格なテストを通じてAIを扱う技術的詳細を理解するのに役立つ一連の短いレポートの4番目である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:35:18 GMT)
Do You Feel Comfortable? Detecting Hidden Conversational Escalation in AI Chatbots [0.5] 隠れ会話エスカレーションをリアルタイムに検出するための軽量フレームワークであるGAUGEを提案する。
GAUGEは、LLMの出力が対話の感情状態を確率的にシフトする方法を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:28:04 GMT)
Simulating non-trivial incompressible flows with a quantum lattice Boltzmann algorithm [0.4] 我々は、壁、入口、出口、外部強制を組み込むことにより、非圧縮性LBMの最近の量子アルゴリズムを拡張し、現実的な流体力学の設定を考慮に入れた。
本研究は,非線形流体力学の正確な量子シミュレーションを行うための経路と,より困難な流れ構成に量子LBMを拡張するための枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:10:50 GMT)
EventQueues: Autodifferentiable spike event queues for brain simulation on AI accelerators [0.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算神経科学とニューロモーフィック機械学習の中心である。
勾配ベースのSNNは通常、密度の高いメモリ重データ構造を使用してスパーススパイクイベントを実装する。
遅延を含むスパイクイベントキューを通じて勾配を導出し、メモリ効率の高い勾配対応イベントキュー構造を実装することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:39:59 GMT)
Dynamic Alignment for Collective Agency: Toward a Scalable Self-Improving Framework for Open-Ended LLM Alignment [0.4] 大規模言語モデル(LLM)は一般的に、好みのデータや、有用性、正直性、無害性といった事前定義された原則を使って、人間の価値と整合する。
AIシステムがAI(Artificial General Intelligence, AGI)やArtificial Superintelligence(Artificial Superintelligence, ASI)へと進むにつれ、そのような価値システムは不十分になる可能性がある。
本研究では、より包括的なアライメント目標と、スケーラブルで自己改善的なアライメントアプローチの両方について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:46:00 GMT)
Deep Reinforcement Learning Optimization for Uncertain Nonlinear Systems via Event-Triggered Robust Adaptive Dynamic Programming [0.4] 本研究では,Reinforcement Learning(RL)駆動のコントローラと外乱回避型拡張状態オブザーバ(ESO)を結合した統合制御アーキテクチャを提案する。
ESOは、システム状態とラップされた乱をリアルタイムで推定するために利用され、効果的な乱れ補償の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:52:22 GMT)
Probabilistic Weapon Engagement Zones for a Turn Constrained Pursuer [0.4] 曲線直線確率的エンゲージメントゾーンは、回避者が避けるべき空間領域を定量化し、ターンレート制限トラッカーからの捕捉リスクを低減する。
本稿では,このような不確実性下での捕獲リスクを最小限に抑えるため,エバダ軌道を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 20:17:00 GMT)
Observability Architecture for Quantum-Centric Supercomputing Workflows [0.4] QCSC(Quantum-centric Supercomputing)は、本質的に確率的であり、リモート量子ハードウェア上で実行されるハイブリッド古典量子アルゴリズムである。
本稿では,ワークロード実行からテレメトリコレクションを分離するQCSCに適した可観測性アーキテクチャを提案する。
本システムでは,複数イテレーションにわたる問題解決動作を明らかにし,インフラストラクチャ対応のアルゴリズム設計と系統的な実験を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:21:25 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特殊なバックエンドにコンパイルする。
CPUでは平均20倍、GPUでは19倍、PyGとDGLでは分散設定では6倍、ピークスピードアップは66倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:07:38 GMT)
DAE-HardNet: A Physics Constrained Neural Network Enforcing Differential-Algebraic Hard Constraints [0.3] 物理制約付きニューラルネットワークであるDAE-HardNetを導入し,関数とその導関数を同時に学習する。
これは、モデル予測を微分可能な射影層を用いて制約多様体に射影することで達成される。
DAE-HardNetがパラメータ推定問題を通じて未知のパラメータを推定する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:55:54 GMT)
LM-CartSeg: Automated Segmentation of Lateral and Medial Cartilage and Subchondral Bone for Radiomics Analysis [0.3] LM-CartSegは軟骨/骨分割、幾何学的側面/メディカル区画化、放射線分析のための完全自動パイプラインである。
結果: OAIZIB-CMのマクロASSDは2.63mmから0.36mm,HD95は25.2mmから3.35mmに改善され,DSC 0.91,SKI-10のゼロショットデータセットは0.80であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:30:37 GMT)
Empathy by Design: Aligning Large Language Models for Healthcare Dialogue [0.3] 汎用大言語モデル (LLM) は、顕著な生成と推論能力を示した。
LLMは、現実的な信頼性の欠如と共感的なコミュニケーションの欠如という2つの主要な欠陥のために、医療や介護の応用に限られている。
我々は,現実の正しさ,セマンティックコヒーレンス,人間中心品質を改善するために,DPOに基づくアライメントフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:04:28 GMT)
Natural Language Summarization Enables Multi-Repository Bug Localization by LLMs in Microservice Architectures [0.2] この研究は、エンジニアリングされた自然言語表現が、スケーラブルなバグローカライゼーションのために、生のソースコードよりも効果的であることを示している。
DNextは46のレポジトリと1.1M行のコードを持つ産業システムであり,提案手法はPass@10の0.82とMRRの0.50を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:42:09 GMT)
Informed Consent: We Can Do Better to Defend Privacy [0.2] 私たちは、インターネット上のプライバシーを守るためのアプローチを再考する必要があります。
現在、政策立案者はプライバシーを守る手段として、インフォームド・コンセンサス(インフォームド・コンセンサス)という考え方に重点を置いている。
この記事では、個人を保護し、権限を与えるという、組み合わせたアプローチについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:08:29 GMT)
De mythe van geïnformeerde toestemming: online privacybescherming kan beter [Informed Consent: We Can Do Better to Defend Privacy] [0.2] 私たちは、インターネット上のプライバシーを守るためのアプローチを再考する必要があります。
現在、政策立案者はプライバシーを守る手段として、インフォームド・コンセンサス(インフォームド・コンセンサス)という考え方に重点を置いている。
この記事では、個人を保護し、権限を与えるという、組み合わせたアプローチについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:08:34 GMT)
Impugan: Learning Conditional Generative Models for Robust Data Imputation [0.2] Impuganは、欠落した値を計算し、異種データセットを統合するための条件付きジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク(cGAN)である。
推論中、ジェネレータは、利用可能な特徴から欠落したエントリを再構成し、識別器は、インプットされたデータと真を区別してリアリズムを強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:46:33 GMT)
BeLLA: End-to-End Birds Eye View Large Language Assistant for Autonomous Driving [0.2] 自動運転における質問応答のための大規模言語モデルと統合された360 BEV表現を接続するエンドツーエンドアーキテクチャであるBeLLAを提案する。
我々は主にNuScenes-QAとDriveLMという2つのベンチマークを用いて作業を評価し、BeLLAは空間的推論を必要とする問題に対する既存のアプローチを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:04:28 GMT)
High-Performance Labyrinth Circular Bragg Grating Design for Charge and Stark-Tunable Quantum Light Sources Spanning Visible to Telecom Wavelengths [0.1] 本研究では, 周期的ラビリンスCBG設計が高結合効率と高純度化の両面を保っていることを数値的に示す。
pドープ半導体領域とnドープ半導体領域を分離するバリア層が組み込まれ、選択充電用電荷キャリアの1つのトンネル化を防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:46:49 GMT)
From Tail Universality to Bernstein-von Mises: A Unified Statistical Theory of Semi-Implicit Variational Inference [0.1] 半単純変分推論 (SIVI) は$q() = int k(| z) r(dz)$ という形の近似後部を構成する
本稿では,このような家族に対する「近似最適化統計学」を統一的に展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:26:25 GMT)
Transformer-Enabled Diachronic Analysis of Vedic Sanskrit: Neural Methods for Quantifying Types of Language Change [0.1] 本研究は, ニューラルシンボリックなハイブリッド手法が, 形態学的にリッチで低リソースな言語の進化に対して, 新たな洞察をもたらすことを実証した。
サンスクリットの2000年以上の期間を定量的に分析し、形態学的にリッチで低リソースな言語の進化に関する新たな洞察をいかに弱く教師付きハイブリッド手法が得るかを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:02:01 GMT)
SparsePixels: Efficient Convolution for Sparse Data on FPGAs [0.1] 一部の画像データでは、入力特徴は空間的に疎くなり、セマンティック情報は入力画素のごく一部を占めることができる。
FPGA上の空間的スパース画像データのための効率的な畳み込みのためのフレームワークであるSparsePixelsを紹介する。
提案手法では,CNNの特殊なクラスを実装し,他の部分を無視しながらアクティブな画素の小さなサブセットを選択的に保持し,計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 23:04:44 GMT)
Predicting Price Movements in High-Frequency Financial Data with Spiking Neural Networks [0.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、離散イベントを処理し、ミリ秒スケールのタイミングを保存するように設計されている。
本研究では,SNNの高周波価格変動予測への応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:44:43 GMT)
Attribute-Aware Controlled Product Generation with LLMs for E-commerce [0.1] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた合成eコマース製品データ生成のための体系的アプローチを提案する。
2000年の合成製品の人間による評価は、99.6%が自然と評価され、96.5%が有効な属性値を含み、90%以上が一貫した属性使用を示している。
当社のフレームワークは,特に低リソースシナリオにおいて,Eコマースデータセットを拡張するための実用的なソリューションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:12:10 GMT)
Lattice field theory for superconducting circuits [0.1] 本研究は格子場理論に基づく大規模量子回路解析のための新しい一般ab-initio法を導入する。
このアプローチは、量子計算に好適な特性を持つ特定の多成分超伝導量子ビットであるフラキソニウムに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:26:18 GMT)
Bounded Graph Clustering with Graph Neural Networks [0.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)によって発見されたコミュニティの数を柔軟かつ原則的に制御する手法を導入する。
クラスタの本当の数を仮定するよりも、ユーザが可算範囲を指定できるフレームワークを提案する。
ユーザが正確な数のクラスタが必要な場合、それを指定して、確実に返却することも可能だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:06:59 GMT)
Entanglement transition in unitary system-bath dynamics [0.1] 本研究では,自由フェルミオンの2次元格子からなるユニタリ量子装置において,各部位をフェルミオン浴に結合するエンタングルメントのスケーリングについて検討する。
システムバス結合のバリアリングは、対数的フェルミオン性、相互情報、および相関関係で見える対数的法則から領域的法則スケーリングへの移行を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:00:16 GMT)
Squeezing Classical Antiferromagnets into Quantum Spin Liquids via Global Cavity Fluctuations [0.0] 空洞量子電磁石は強い相関現象を誘発する驚くべき資源であることを示す。
この研究は、空洞QEDが強い相関現象を誘発する驚くべき資源となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:20:35 GMT)
Beyond Prototyping: Autonomous, Enterprise-Grade Frontend Development from Pixel to Production via a Specialized Multi-Agent Framework [0.0] 我々は、エンタープライズグレードのアプリケーションデリバリの厳格な要件を満たすために構築された、自律的なフロントエンド開発エージェントのフレームワークであるAI4UIを紹介する。
高速プロトタイピング用に設計された汎用コードアシスタントとは異なり、AI4UIは、エンタープライズにシームレスに統合されたセキュアでスケーラブルで、準拠し、メンテナンス可能なUIコードを提供する製品の準備性に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:56:15 GMT)
You Only Train Once (YOTO): A Retraining-Free Object Detection Framework [0.0] この研究は、破滅的な忘れ物の問題に対処する方法論であるYou Only Train Once (YOTO)を紹介した。
分類には,対象物の埋め込み特徴とQdrantベクトルデータベースにおけるコサイン類似性を利用する。
従来の物体検出手法に比べて, 学習時間の効率は3倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:01:06 GMT)
Vague Knowledge: Information without Transitivity and Partitions [0.0] 曖昧な知識は、状態空間の分割に失敗する一方で、いくつかの状態と他の状態を区別することによって、情報的であることを示します。
実世界における自然言語コミュニケーションと定性的推論の有病率に関するマイクロファウンドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:58:48 GMT)
Underwater Image Reconstruction Using a Swin Transformer-Based Generator and PatchGAN Discriminator [0.0] 本稿では,水中画像再構成のためのGAN(Generative Adversarial Network)にSwin Transformerアーキテクチャを組み込んだ新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
我々は,異なる品質の水中画像を含むEUVPデータセットを用いて,我々のモデルを訓練し,評価した。
その結果,有効色バランス回復,コントラスト改善,ヘイズ低減が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:40:23 GMT)
Tourists Profiling by Interest Analysis [0.0] 現在、旅行中に残したデジタルトレースを使って観光客の行動を調べるのは容易である。
本稿では,デジタルトレースの質的側面と量的側面に着目して,観光行動の動態を理解することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:35:49 GMT)
TopicProphet: Prophesies on Temporal Topic Trends and Stocks [0.0] 同様の世論傾向と歴史的背景を共有する歴史時代を解析するための新しい枠組みであるTopicProphetを提案する。
この結果、この時代の社会経済的・政治的地位から生じる微妙なパターンのモデルを提供することで、予測を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:33:08 GMT)
The Twin Paradox in Quantum Field Theory [0.0] 有限サイズの量子系の真空崩壊確率に基づくクロックモデルを導入する。
最小のスケールでは、時間は2つの事象を接続する軌道に依存するだけでなく、真空変動が時計の顕微鏡的詳細とどのように相互作用するかにも依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:00:01 GMT)
The Topology of Hardship: Empirical Curriculum Graphs and Structural Bottlenecks in Engineering Degrees [0.0] 工学の学位はしばしば「硬い」と見なされるが、この難しさは通常、内容の難しさや学生の弱点の観点から議論される。
コース前提ネットワークとカリキュラムグラフに関する最近の研究は、学習計画が特定可能なハブとボトルネックを持つ複雑なネットワークとしてモデル化できることを示してきた。
本稿では,経験的学生軌跡から得られたカリキュラムの複雑さを定量的に記述した,難易度のトポロジについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:34:29 GMT)
The Theory of Strategic Evolution: Games with Endogenous Players and Strategic Replicators [0.0] ストラテジック・エボリューションの理論は、プレイヤー、戦略、制度ルールの集団が共に進化するシステムの一般的なモデルである。
この理論は、進化ゲーム理論、制度設計、革新力学、立憲政治経済の結果を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:58:03 GMT)
The State-Operator Clifford Compatibility: A Real Algebraic Framework for Quantum Information [0.0] 我々は、テンソル積構造である$Cell_2,0(mathbbR)otimes N$に基づいて、$N$-qubit量子計算のための実数保存フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:55:31 GMT)
The Seeds of Scheming: Weakness of Will in the Building Blocks of Agentic Systems [0.0] 大規模な言語モデルは、独特な形の矛盾を示す: 彼らは正しい答えを「知る」が、それに対して行動しない。
人間の哲学では、世界的判断と地域的衝動の間のこの緊張関係を「ウクライナ」または「意志の弱さ」と呼ぶ。
本稿では,エージェントAIシステムにおける不整合とゴールドリフトを分析するための基礎概念として,ウクライナを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 05:57:40 GMT)
The Missing Layer of AGI: From Pattern Alchemy to Coordination Physics [0.0] 我々は、Large Language Models (LLMs) は、AGIの行き詰まりであると主張している。
この層をUCCT(意味的アンカー理論)で定式化し、モデルが効果的な支援によって支配される相転移として推論する。
このレンズの下では、アンカーが後部をゴール指向の制約に移動するときに「推論」が現れるのに対して、アンダー生成は単に基板の最大可能性の未ベイトな検索である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:51:17 GMT)
Temporal-Anchor3DLane: Enhanced 3D Lane Detection with Multi-Task Losses and LSTM Fusion [0.0] Temporal-Anchor3DLaneは、Anchor3DLaneを3つの重要なコントリビューションで拡張した3Dレーン検出フレームワークである。
軽量のテンポラルLSTMフュージョンモジュールは、フレーム全体にわたってアンカー毎の特徴を集約し、より重いトランスフォーマースタイルのテンポラルフュージョンを置き換える。
OpenLaneでは、Temporal-Anchor3DLaneはF1を+6.2改善し、より滑らかな時間軌道を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:52:18 GMT)
Temporal correlations and chaos from spacetime kernel [0.0] 我々は最近導入された時間的絡み合いの概念の有限次元の定式化を開発する」。
我々は高点相関関数に対応する一般化時空密度カーネルを導入する。
平均的な$(2N)$-point関数がスペクトル形成係数の$(2N)$-thモーメントをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:00:03 GMT)
Synergistic Computational Approaches for Accelerated Drug Discovery: Integrating Quantum Mechanics, Statistical Thermodynamics, and Quantum Computing [0.0] タンパク質-リガンド結合自由エネルギー(Bs)の正確な予測は、薬物発見における中心的な課題である。
本稿では、マイニングミニマサンプリングと量子力学的に洗練された配位子部分電荷を組み合わせたハイブリッド量子古典フレームワークを提案する。
23個のタンパク質ターゲットと533の合計で、1.10 kcal/molの絶対誤差を高いランクの忠実度で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 20:47:34 GMT)
Structured Reasoning with Tree-of-Thoughts for Bengali Math Word Problems [0.0] CoT(Chain-of-Thought)のプロンプトは有望であるが、線形構造はしばしばエラーを伝播する。
本稿では,SOMADHANデータセットを用いたベンガルMWPのツリー・オブ・ソート(ToT)推論の系統的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:07:08 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） (Fri, 05 Dec 2025 15:05:31 GMT)
Sift or Get Off the PoC: Applying Information Retrieval to Vulnerability Research with SiftRank [0.0] 3つのキー機構を通じてO(n)複雑性を達成するランキングアルゴリズムであるSiftRankを提案する。
SiftRankは何千ものアイテムを直接操作し、各ドキュメントは複数のランダム化されたバッチで評価され、一貫性のない判断が軽減される。
我々はN日間の脆弱性解析における実用的効果を実証し、削減されたバイナリファームウェアパッチの2,197個の変更関数のうち、脆弱性修正関数を0.82ドルの推論コストで99秒以内に特定することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:09:32 GMT)
RoBoN: Routed Online Best-of-n for Test-Time Scaling with Multiple LLMs [0.0] Routed Online Best-of-n$は、一般的なシングルモデルBest-of-n$に代わる、シーケンシャルなマルチLLM代替品である。
以上の結果から,モデル間の多様性は,任意の構成モデル単独よりも$n$の最高の性能向上のために,推論時に活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:55:39 GMT)
Retrieving Semantically Similar Decisions under Noisy Institutional Labels: Robust Comparison of Embedding Methods [0.0] OpenAI(General-purpose Embedder)は,3万の意思決定に対して,ドメイン固有のBERTトレーニングをゼロから実行する。
我々のフレームワークは、ノイズの多い金のデータセットで評価するのに十分な頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:54:26 GMT)
Reinforcement Learning Integrated Agentic RAG for Software Test Cases Authoring [0.0] 本稿では,品質工学(QE)における業務要件文書から作成するソフトウェアテストケースの自動処理の継続的改善を実現するために,強化学習(RL)を自律エージェントと統合するフレームワークを提案する。
提案するReinforcement Infused Agentic RAG(Retrieve, Augment, Generate)フレームワークは,QEフィードバックや評価,欠陥発見結果から学習するAIエージェントを用いて,テストケース生成戦略を自動改善することで,この制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:52:26 GMT)
Quantum, Diplomacy, and Geopolitics [0.0] 量子技術は、地政学的な競争と戦略的な防衛革新の重要な道として急速に発展しつつある。
先導的な権力は、現在、技術的リーダーシップが地政学的影響に直接翻訳する領域として量子を認識している。
今日の暗号化された通信はすべて、量子能力を備えた敵によって10年以内に回収され、復号化される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:54:37 GMT)
Quantum geometry and $X$-wave magnets with $X=p,d,f,g,i$ [0.0] 量子幾何学は、量子力学に基づく微分幾何学である。
これらの結果は、$d$-wave, $g$-wave, $i$-wave altermagnetsを含む$X$-wave magnetsに適用する。
彼らは異常ホール導電率、トンネル磁気抵抗、平面ホール効果の普遍物理学を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:11:32 GMT)
Quantum advantages in multiparty communication [0.0] 我々は,次元と識別可能性に縛られた多人数通信について検討する。
量子通信がこれらの古典的限界を体系的に超えることを実証する。
その結果,これらの制約下でのマルチパーティ通信における量子的優位性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:50:05 GMT)
PoolNet: Deep Learning for 2D to 3D Video Process Validation [0.0] 本稿では,Wild データのフレームレベルおよびシーンレベル検証のための汎用的なディープラーニングフレームワーク PoolNet を紹介する。
本研究では,SfM対応シーンを処理に不適なシーンと区別し,動作から構造データを得るのに要する処理時間を大幅に削減できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:00:28 GMT)
Physically-Based Simulation of Automotive LiDAR [0.0] 本稿では,飛行時間(ToF)LiDARのシミュレーションモデルを提案する。
開花、エコーパルス幅、周囲光、およびモデルパラメータを決定するステップを含む。
モデルはScala用に校正され、2つの自動車用LiDARシステムでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:18:32 GMT)
Phase transitions reveal hierarchical structure in deep neural networks [0.0] 本稿では,Deep Neural Networksにおける位相遷移が,ロスランドスケープにおけるサドルポイントによって制御されていることを示す。
我々は,L2正規化器を誤差景観の幾何学を探索するツールとして用いた,単純で高速で実装が容易なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:14:09 GMT)
Parajudica: An RDF-Based Reasoner and Metamodel for Multi-Framework Context-Dependent Data Compliance Assessments [0.0] Parajudicaは、コンテキスト依存のデータコンプライアンス状態を評価するための、オープンでモジュール化されたRDF/SPARQLベースのルールシステムである。
我々は、既存の法律フレームワークや業界標準の適用を通じて、このリソースの実用性とメタモデルを伴うことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:16:34 GMT)
PERM EQ x GRAPH EQ: Equivariant Neural Networks for Quantum Molecular Learning [0.0] 単純な線形形状のLiH分子と三角錐分子NH3の2つの分子データセットが検討されている。
精度と一般化性の両方が考慮されている。
置換対称埋め込みは幾何学学習における最も一般化可能な量子機械学習モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:07:39 GMT)
Optimizing Medical Question-Answering Systems: A Comparative Study of Fine-Tuned and Zero-Shot Large Language Models with RAG Framework [0.0] 本稿では,ドメイン固有知識検索とオープンソース LLM を組み合わせたRAG (Research-augmented Generation) ベースの医療QAシステムを提案する。
ローランド適応 (LoRA) を用いて, 最先端のオープンLCM (LLaMA2 と Falcon) を2つ微調整し, 効率的なドメイン特殊化を行う。
我々の微調整LLaMA2モデルはPubMedQAで71.8%の精度を実現し、55.4%のゼロショットベースラインを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:38:47 GMT)
Optimal Scaling Quantum Interior Point Method for Linear Optimization [0.0] 本稿では,量子コンピュータ上でシステムを構築し,解決する新しい量子IPMを提案する。
このフレームワークは、完全に高密度なLO問題に対して$mathcalO(n2)$の最適な最悪のスケーリングを実現する。
我々のアルゴリズムは量子複雑性が$mathcalO(n1.5 _A log1)$QRAMへのクエリと$mathcalO(n2 log(frac1)$古典演算である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:47:12 GMT)
Ontology Learning with LLMs: A Benchmark Study on Axiom Identification [0.0] 本稿では,公理を同定する上での課題について検討する。
オントロジー要素はクラスとプロパティの間の論理的関係を定義する。
ベンチマークは9つの中型モデルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:28:56 GMT)
On the Holographic Geometry of Deterministic Computation [0.0] チューリングマシンの標準的なシミュレーションは、実行時間$t$と時間$t$で格納しなければならない情報の量との間の線形関係を示唆している。
我々は,任意の長さ$t$実行を,Algebraic Replay Engineとともにsuccinctツリー用のHeight Compression Theoremを介して$O(sqrtt)$ work-tapeセルでシミュレート可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:53:46 GMT)
On measuring grounding and generalizing grounding problems [0.0] シンボル接地問題は、猫のトークンが、電卓で操作される単なる形状とは対照的に、猫についてどうあるべきかを問うものである。
そこで我々は,二分判定からデシダラタを横断する監査にグラウンドを再キャストし,評価を指標とした。
この枠組みを4つの接地モード(記号的、参照的、ベクトル的、関係性)と3つのケーススタディに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:58:47 GMT)
Nonlinear Classical Dynamics described by a Density Matrix in the Classical Limit [0.0] MaxEntフレームワーク内の比較的一般的な非線形半古典ハイブリッドシステムの古典的極限について検討する。
古典的極限は、その古典的アナログの力学を再現する単一の状態を表す純粋密度行列によって特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:42:01 GMT)
Morphologically-Informed Tokenizers for Languages with Non-Concatenative Morphology: A case study of Yoloxóchtil Mixtec ASR [0.0] 本稿では,ASRとテキスト・ベース・シーケンス・ツー・シーケンス・ツールを組み合わせたYoloxchitl Mixtec (YM) 音声コーパスのインターリニア・グロースアノテーションを,形態的インフォームド・トークンーザを用いて支援し,合理化する影響について検討する。
本稿では,音節形態に関する情報を可能な限り保存し,非線形に単語を分離する2つの新しいトークン化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:35:42 GMT)
Modular Jets for Supervised Pipelines: Diagnosing Mirage vs Identifiability [0.0] 回帰および分類パイプラインのためのEmphModular Jetsを紹介する。
局所線形応答写像である経験ジェットを推定する。
本稿では,経験的ジェット推定とミラージュ診断のためのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:30:46 GMT)
Modeling Engagement Signals in Technology-Enhanced Collaborative Learning: Toward AI-Ready Feedback [0.0] 本研究では、共有理解(Q2)、コンセンサス構築(Q4)、持続的モチベーション(Q6)を観測可能な行動信号として運用するフレームワークを提案する。
また、構造化された行動手がかりを透明な決定規則にマッピングして教育支援を行うAI対応プロトタイプも設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 18:28:50 GMT)
Model Gateway: Model Management Platform for Model-Driven Drug Discovery [0.0] Model Gatewayは、薬物発見パイプラインで機械学習(ML)と科学計算モデルを管理するための管理プラットフォームである。
このプラットフォームは、MLモデル管理タスクを実行するために、Large Language Model (LLM) AgentsとGenerative AIベースのツールをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:39:37 GMT)
Mitigating Catastrophic Forgetting in Mathematical Reasoning Finetuning through Mixed Training [0.0] 数学的推論のような特殊タスクのための大規模言語モデルを微調整すると、モデルは破滅的な忘れ込みを示し、以前に学習された能力を失う。
我々は、DeepMindの数学データセット上でFlan-T5-Base(250Mパラメータ)を微調整し、MultiNLI上での忘れを計測することでこれを検証した。
数学のみのトレーニングは数学の精度を3.1%から12.0%に改善するが、NLIの精度は81.0%から16.5%に低下する。
数学とNLIの例を交互に学習する混合学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:18:23 GMT)
Mechanically mediated optical-microwave quantum state transfer by feedback [0.0] 光とマイクロ波の間の状態伝達は、量子ネットワークにおいて重要な課題である。
計測に基づくフィードバックにより、連続的な光-マイクロ波量子状態伝達が可能となることを示す。
また、量子互換ノイズ性能が現在の実験能力の範囲内であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:25:35 GMT)
Marti-5: A Mathematical Model of "Self in the World" as a First Step Toward Self-Awareness [0.0] 本研究では,この概念を用いて環境から自己を識別・分離する数学的モデルを提案する。
仮想環境における目的行動学習のための強化学習エージェントを提案する。
我々は、環境から自己を分離する能力は、エージェントに利点を与えるので、進化の過程で生物にそのようなモデルが現れる可能性があると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 11:15:06 GMT)
Machine-learning-enabled interpretation of tribological deformation patterns in large-scale MD data [0.0] CuNi合金シミュレーションから得られた結晶配向色トモグラフ画像は、まずオートエンコーダを通して32次元のグローバル特徴ベクトルに圧縮された。
再構成された画像は、最良欠陥のみを省略しつつ、粒界、積み重ね断層、双生児、部分格子回転といった重要なミクロ構造モチーフを保持していた。
支配的な変形パターンを予測するCNN-MLPモデルは、検証データに対して約96%の予測精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:39:13 GMT)
MCP-AI: Protocol-Driven Intelligence Framework for Autonomous Reasoning in Healthcare [0.0] MCP-AIは、モデルコンテキストプロトコル上に構築された、説明可能な医療意思決定のための新しいアーキテクチャである。
MCP-AIは、ケア設定全体にわたって適応的、縦断的、協調的な推論をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:02:22 GMT)
Legacy Modernization with AI -- Mainframe modernization [0.0] AI駆動の近代化戦略を採用することで、企業は簡単にコンテナ化された環境やハイブリッドクラウドプラットフォームに移行することができる。
機械学習モデルには、メインフレームを通り抜け、効率性を見極め、自動テストとデプロイメントを実行する能力がある。
この2つの結合は、コアビジネスロジックの保存だけでなく、より迅速なイノベーションの実現、ダウンタイムの低減、システムのレジリエンスの向上に関するものです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:24:52 GMT)
Internal Deployment in the EU AI Act [0.0] この覚書は、欧州連合人工知能法(EU AI法)の範囲内への内部展開を好意的かつ反対的に分析し、ストレステストする。
欧州委員会、AI提供者、展開者、法と政策のコミュニティ全体へのいくつかの解釈経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:21:02 GMT)
Ideal Observer for Segmentation of Dead Leaves Images [0.0] 死葉」モデルでは、オブジェクトを重ね合わせて画像を生成する。
枯葉モデルは、オブジェクトの位置、形状、色、テクスチャの分布からなる生成モデルである。
我々は、独立した枯葉モデル分布に基づいて、与えられたピクセルの集合を分割する理想的なオブザーバを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:53:11 GMT)
How to measure laser chirp rate at single-emitter excitation energies [0.0] 単一量子エミッタ励起に適合するパワーレベルにおいて、超短パルスの群遅延分散(GDD)を簡易かつ直接的に測定する方法を提案する。
従来のパルスキャラクタリゼーション技術は、高いピークパワーを必要とする非線形光学プロセスに依存しており、量子フォトニクスに関連するアトジュール-フェムトジュール状態には適さない。
本手法は,超伝導ナノワイヤ単光子検出器を用いて広帯域パルスのスペクトルフィルタ成分の到着時間を記録し,高感度で相関する波長-時間マッピング法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 08:55:15 GMT)
How Ensemble Learning Balances Accuracy and Overfitting: A Bias-Variance Perspective on Tabular Data [0.0] 本研究では,4つの分類課題におけるアンサンブルの精度と過度適合性について検討した。
その結果, アンサンブルは, 平均昇降や制御によるばらつきを低減し, 大きなギャップを伴わずに高い精度を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:51:06 GMT)
Highly robust logical qubit encoding in an ensemble of V-symmetrical qutrits [0.0] 偶数および奇数シュディンガー猫状態は、対称的なV-構成を持つ四重項のアンサンブルのU(3)のコヒーレント状態から形成される。
単一量子NOTゲートとアダマールゲートの実装方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 23:50:40 GMT)
Heisenberg-Weyl bosonic phase spaces: emergence, constraints and quantum informational resources [0.0] 位相空間準確率関数は量子状態と作用素の強力な表現を提供する。
本稿では,ボソニック系の物理位相空間構造を符号化された計算表現に接続する一般フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:47:16 GMT)
Global stability of vehicle-with-driver dynamics via Sum-of-Squares programming [0.0] この研究は、7状態の車両とドライバーシステムのために、アトラクション地域(ROA)のサブセットで安全を見積もる。
セーフセットは、元の反復的な Sum-of-Squares (SOS) 手順によって、リアプノフ関数を最適化することで計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:27:52 GMT)
From Mono- to Hexa-Interstitials: Computational Insights into Carbon Defects in Diamond [0.0] ダイヤモンド中の炭素自己中間体欠陥を, モノ-ヘキサ-中間体複合体からヘキサ-中間体複合体まで調査した。
以上の結果から,アグリゲーションに対するエネルギー駆動力の顕著さが明らかとなった。
欠陥エネルギー準位の解析により、研究対象のモノ, ジ, ペンタ, ヘキサ-中間体複合体のみがギャップ内電子状態をもたらすことが示された。
振動分光学は、自己相互作用が特徴的なシグネチャを生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:34:25 GMT)
Forests of Uncertaint(r)ees: Using tree-based ensembles to estimate probability distributions of future conflict [0.0] 我々は、従来の点予測から完全な予測分布へ移行し、紛争予測の不確実性を定量化する戦略を開発する。
モデルは、最大1年前の予測において、コンフリクト履歴から派生したベンチマークスイートを一貫して上回ることができる。
我々は,計量が与えられた予測問題に対してどのように振る舞うかを理解する必要があることを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 23:10:16 GMT)
Ferromagnetic Phase Transition of DPPH Induced by a Magic Angle Helical Magnetic Field [0.0] 常磁性状態から室温での強磁性状態へのDPPH試料の移行に成功した。
材料は実験から少なくとも1時間は強磁性のままだった。
DPPH試料の誘導強磁性は, 磁気透過性に異常な1000倍のデシマル値が増大することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:04:28 GMT)
Feasibility of AI-Assisted Programming for End-User Development [0.0] 本稿では,AIを用いたエンドユーザーコーディングがエンドユーザー開発において実現可能なパラダイムであるかどうかを考察する。
我々は,AIアシスタントとのインタラクションを通じて,非プログラマに基本的Webアプリ開発を依頼したケーススタディを行った。
研究参加者の大多数は、合理的な時間でタスクを完了し、AI支援のエンドユーザーコーディングのサポートも表明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 12:13:21 GMT)
Faithfulness metric fusion: Improving the evaluation of LLM trustworthiness across domains [0.0] 大規模言語モデル(LLM)における忠実度評価の精度向上手法を提案する。
提案手法は,基本忠実度を混合(融合)計量に組み合わせたものである。
この融合計量は、信頼のためにテストされたすべての領域にわたって、より強く人間の判断と相関することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 13:28:29 GMT)
Expert Assessment: The Systemic Environmental Risks of Artficial Intelligence [0.0] AIのシステム的環境リスクは創発的であり、クロスセクターは気候、生物多様性、淡水、より広範な社会生態システムに害を与える。
本稿では,システム的リスク分析を運用する3段階のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:15:06 GMT)
Exoplanet formation inference using conditional invertible neural networks [0.0] 我々は、地球規模の惑星形成モデルから合成されたデータに基づいて条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)を訓練する。
それぞれの惑星が個々の点として扱われる多惑星データのトレーニングは有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 14:38:34 GMT)
Evolving Deep Learning Optimizers [0.0] 本稿では,ディープラーニング最適化アルゴリズムの発見のための遺伝的アルゴリズムフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、プリミティブ更新項の組み合わせを指定するゲノムを符号化する。
アダムを2.6%上回る進化が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 01:30:07 GMT)
Entropic Regularization in the Deep Linear Network [0.0] arXiv:2509.09088で導入されたエントロピー式を用いて, ディープ線形ネットワーク(DLN)の正規化について検討した。
自由エネルギーの平衡と勾配流は、終端行列の特異値に依存するエネルギーによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 20:36:13 GMT)
Entanglement is protected by acceleration-induced transparency in thermal field [0.0] 熱場背景で加速された2つの検出器間の量子絡み合いに対するAIT効果の影響について検討する。
後方熱場は一般的に検出器間の絡み合いを低下させるが、AIT効果は効果的にそれを保護することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:48:05 GMT)
Design-marginal calibration of Gaussian process predictive distributions: Bayesian and conformal approaches [0.0] 本研究では, ガウス過程 (GP) 予測分布のキャリブレーションについて, デザイン・マージナルの観点から検討した。
確率積分変換による中心区間の-被覆と-確率キャリブレーションを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:53:20 GMT)
Deep learning recognition and analysis of Volatile Organic Compounds based on experimental and synthetic infrared absorption spectra [0.0] 揮発性有機化合物(VOC)は人間の健康に重大なリスクをもたらす。
赤外線分光法は、大気中のVOCの低濃度での超感度検出を可能にする。
ディープニューラルネットワーク(NN)は、複雑なデータ構造の認識にますます利用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 17:43:11 GMT)
Deadline-Chasing in Digital Health: Modeling EMR Adoption Dynamics and Regulatory Impact in Indonesian Primary Care [0.0] 本研究は,大手EMMシステムプロバイダPT MTKの顧客ネットワークにおけるEMR導入のレベルと率を評価することを目的とする。
その結果, 累積登録施設は2～3,533施設に増加した。
最終採用率は、39,852人のうち8.9%が3,533人である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:42:34 GMT)
Curvature-Regularized Variational Autoencoder for 3D Scene Reconstruction from Sparse Depth [0.0] 離散ラプラシアン演算子による曲率正規化を提案し、標準変分オートエンコーダよりも18.1%の精度で再現する。
我々の貢献は幾何学的深層学習における暗黙の仮定に挑戦し、複数の幾何学的制約を組み合わせることで性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:11:04 GMT)
Concept-based Explainable Data Mining with VLM for 3D Detection [0.0] 本稿では、2次元視覚言語モデルを利用して、運転シーンからレアな物体を識別・マイニングする新しいクロスモーダルフレームワークを提案する。
提案手法は,オブジェクト検出,意味的特徴抽出,次元減少,多面外乱検出などの相補的手法を合成する。
nuScenesデータセットの実験では、この概念に基づくデータマイニング戦略により、3Dオブジェクト検出モデルの性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 07:18:45 GMT)
Computational Design of Low-Volatility Lubricants for Space Using Interpretable Machine Learning [0.0] 宇宙における機械集合体(MMAs)の機能と寿命は潤滑剤の性質に依存する。
この研究は、蒸気圧を予測するためのデータ駆動機械学習アプローチを導入している。
仮想スクリーニングと新しい宇宙に適した液体潤滑剤の発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:47:04 GMT)
Comparison of Nb and Ta Pentoxide Loss Tangents for Superconducting Quantum Devices [0.0] 我々は、Nb(Nb2O5)とTa(Ta2O5)の五酸化炭素の共振子誘起単光子、ミリケルビン誘電損失を比較する。
3つの厚さのNbとTaは、同じコプラナー導波路共振器上にパルスレーザー堆積により堆積する。
Nb2O5の2レベル系(TLS)損失はTa2O5の損失よりも約30%高いと判定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 03:56:58 GMT)
Collective three-body interactions enable a robust quantum speedup [0.0] 集合的な3体相互作用(3BI)は、光学キャビティ内にロードされた$N$原子で実装可能である。
複雑なマルチパーティントの絡み合った状態を作る上で大きな利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:38:07 GMT)
Cascaded Tightly-Coupled Observer Design for Single-Range-Aided Inertial Navigation [0.0] 本研究は、慣性測定ユニット(IMU)のみを用いて剛体の全状態を再構築する、単射支援ナビゲーションオブザーバを導入する。
この設計は、まず拡張線形時間変化(LTV)システムを定式化し、ボディフレームの位置、ボディフレーム速度、重力方向を推定する。
カスケード設計のほぼグローバル漸近安定性(AGAS)は、センサノイズや軌道変動に対するロバスト性を確保するため、均一な可観測条件の下で確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:44:22 GMT)
Building Capacity for Artificial Intelligence in Africa: A Cross-Country Survey of Challenges and Governance Pathways [0.0] 人工知能(AI)は教育と労働力を変えつつあるが、アフリカのAI学習機会へのアクセスは不均一だ。
本研究では、大学や産業がAI教育と労働準備をどう形成するかを検討する。
アフリカ5カ国(ガーナ、ナミビア、ルワンダ、ケニア、ザンビア)のアンケート調査結果
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 05:14:23 GMT)
Boltzmann transport theory of magnon-exciton drag [0.0] 反強磁性半導体CrSBrの2層膜におけるマグノン・エキシトンドラッグ効果の顕微鏡理論を開発した。
効果的なエクシトンとマグノンのカップリングは、軌道機構から生じる:マグノンは層磁化を傾ける。
我々は、マグノンが効率的に励起子を引きずり、その結果、大きくほぼ等方的な励起子伝播をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 16:06:00 GMT)
Beyond Lux thresholds: a systematic pipeline for classifying biologically relevant light contexts from wearable data [0.0] 本研究の目的は、ウェアラブルスペクトルデータから自然対人工光を分類するための、被験者が評価し、再現可能なパイプラインと実行可能な設計規則を確立し、検証することである。
我々は26名のActLumusの記録を分析し、それぞれが10秒のサンプリングで少なくとも7日間監視し、毎日の露光日記と組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 22:02:02 GMT)
Automated Annotation of Shearographic Measurements Enabling Weakly Supervised Defect Detection [0.0] 産業採用における重要な制限は、高品質なアノテートデータセットの欠如である。
深層学習を用いたせん断計測から欠陥アノテーションを生成する自動ワークフローを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 21:49:58 GMT)
Asymptotic stability and ergodic properties of quantum trajectories under imperfect measurement [0.0] 不完全測定下における量子軌道の安定性とエルゴード特性について検討する。
不変測度の特異性を証明し、この測度に対して収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 15:00:55 GMT)
Associative Memory using Attribute-Specific Neuron Groups-1: Learning between Multiple Cue Balls [0.0] 提案モデルは,Cue Ball と Recall Net を用いた複数画像のメモリとリコールに関する以前の研究に基づいている。
システムを構成する3つのコンポーネントは、色を処理するためのC.CB-RN、形状を処理するためのS.CB-RN、サイズを処理するためのV.CB-RNである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 02:16:09 GMT)
An Operator-Consistent Graph Neural Network for Learning Diffusion Dynamics on Irregular Meshes [0.0] 拡散、損傷、治癒などの多物理相互作用は、しばしば不規則なメッシュ上で起こる。
我々は,物理インフォームド制約下でのPDE進化を近似する演算子一貫性グラフニューラルネットワーク(OCGNN-PINN)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:58:25 GMT)
An Integrated System for WEEE Sorting Employing X-ray Imaging, AI-based Object Detection and Segmentation, and Delta Robot Manipulation [0.0] バッテリーの使用が急速に増加し、天然資源が限られているため、バッテリーリサイクルはますます重要になっている。
電池のエネルギー密度が上昇し続けるにつれて、リサイクル中の不適切な取扱いは、リサイクル施設での潜在的な火災を含む重大な安全上の危険をもたらす。
我々は,先進的な前処理アルゴリズムを用いて,特殊なX線透過双対エネルギーイメージングサブシステムを統合する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 10:36:33 GMT)
Adjudicator: Correcting Noisy Labels with a KG-Informed Council of LLM Agents [0.0] ノイズラベルはパフォーマンスを低下させ ユーザの信頼を損なう
本稿では,ラベルノイズを自動的に識別・修正する重要なデータマイニング課題に対処するシステムであるAdjudicatorを提案する。
我々は、AlleNoiseベンチマークの1000桁のバランスの取れたサブセットでシステムを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:13:00 GMT)
Adaptive Path Integral Diffusion: AdaPID [0.0] 本研究では,時変剛性を有する高調波PIDの選択グラム作成のためのパスワイズスケジュールを開発する。
スケジュールに敏感なQoS(Quality-of-Sampling)診断を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:57:00 GMT)
AI/ML in 3GPP 5G Advanced -- Services and Architecture [0.0] 人工知能/機械学習(AI/ML)は、テクノロジーのパラダイムシフトをもたらした。
本稿では、サービス・システム・アスペクト(SA)技術仕様グループにおいて、リリース19で導入されたAI/ML関連の技術進歩と機能に焦点を当てる。
i) AI/MLが5Gアドバンストシステム(ネットワーク用AI)に導入した拡張、(ii)AI/MLアプリケーションをサポートするために5Gシステムに実施された拡張。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 06:07:32 GMT)
A Systematic Framework for Enterprise Knowledge Retrieval: Leveraging LLM-Generated Metadata to Enhance RAG Systems [0.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いたメタデータ強化のための体系的フレームワークを提案する。
提案手法では,文書セグメントに意味のあるメタデータを動的に生成する包括的,構造化されたパイプラインを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 04:05:06 GMT)
A Hierarchy of Entanglement Cones via Rank-Constrained $C^*$-Convex Hulls [0.0] 本稿では、可分変換(mathscrPtrivial_+$)および可分変換(PPT)予想の幾何学について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:34:05 GMT)
A Context-Free Smart Grid Model Using Complex System Approach [0.0] スマートグリッドはサイズ、要素、戦略によって異なるシステムに進化するかもしれないが、その基本的な要件や目的は変わらない。
我々は,ゲーム理論と古典的手法を異なるレベルで組み合わせることで,最適化をアクセント化する,スマートグリッドモデリングへの複雑なシステムベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 19:53:30 GMT)
A Comprehensive Framework for Automated Quality Control in the Automotive Industry [0.0] 本稿では,自動車製造における品質管理の自動化を目的とした最先端ロボット検査ソリューションを提案する。
このシステムは2組の協調ロボットを統合し、それぞれに高解像度のカメラベースの視覚システムを備えている。
提案されたソリューションは有望でスケーラブルで、さまざまな運用環境に適応する柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Dec 2025 09:59:10 GMT)