「physics.soc-ph」カテゴリーアーカイブ

Unifying Physics- and Data-Driven Modeling via Novel Causal Spatiotemporal Graph Neural Network for Interpretable Epidemic Forecasting

投稿日: 2025年4月8日 作成者: jarxiv

要約 正確な流行予測は、効果的な疾病管理と予防のために重要です。 従来のコンパー … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 92D30, cs.LG, I.2.6, physics.soc-ph, q-bio.QM, stat.ML | Unifying Physics- and Data-Driven Modeling via Novel Causal Spatiotemporal Graph Neural Network for Interpretable Epidemic Forecasting はコメントを受け付けていません

Exploiting individual differences to bootstrap communication

投稿日: 2025年4月8日 作成者: jarxiv

要約 信号の意図された意味は、最初に生成されたときに受信機に不明であるため、通信 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, physics.soc-ph, q-bio.PE | Exploiting individual differences to bootstrap communication はコメントを受け付けていません

Study of scaling laws in language families

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、言語家族内のスケーリング法則を調査し、6,000を超える言語 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, physics.soc-ph | Study of scaling laws in language families はコメントを受け付けていません

Is Contrasting All You Need? Contrastive Learning for the Detection and Attribution of AI-generated Text

投稿日: 2025年3月18日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルの開発における重要な進歩は、人間とAIの生成されたテキス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC, physics.soc-ph | Is Contrasting All You Need? Contrastive Learning for the Detection and Attribution of AI-generated Text はコメントを受け付けていません

HOG-Diff: Higher-Order Guided Diffusion for Graph Generation

投稿日: 2025年2月7日 作成者: jarxiv

要約 グラフの生成は、経験的な分析には複雑で非系統的な構造を深く理解する必要があ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SI, physics.soc-ph | HOG-Diff: Higher-Order Guided Diffusion for Graph Generation はコメントを受け付けていません

Geospatial distributions reflect rates of evolution of features of language

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 言語の変化の速度を定量化することは、言語の歴史的な進化がまばらに文書化され … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.CL, nlin.AO, physics.soc-ph | Geospatial distributions reflect rates of evolution of features of language はコメントを受け付けていません

Why is the estimation of metaorder impact with public market data so challenging?

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 市場の影響と大規模な取引の取引コスト（メタオーダー）の推定は、金融において … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, econ.EM, physics.soc-ph, q-fin.TR | Why is the estimation of metaorder impact with public market data so challenging? はコメントを受け付けていません

Cluster & Disperse: a general air conflict resolution heuristic using unsupervised learning

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、航空紛争解決問題に対する一般的で順応性のあるヒューリスティックを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, physics.soc-ph | Cluster & Disperse: a general air conflict resolution heuristic using unsupervised learning はコメントを受け付けていません

Global Prediction of COVID-19 Variant Emergence Using Dynamics-Informed Graph Neural Networks

投稿日: 2024年12月30日 作成者: jarxiv

要約 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック中、新たな急増の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, physics.soc-ph, q-bio.PE | Global Prediction of COVID-19 Variant Emergence Using Dynamics-Informed Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

Spatio-Temporal SIR Model of Pandemic Spread During Warfare with Optimal Dual-use Healthcare System Administration using Deep Reinforcement Learning

投稿日: 2024年12月19日 作成者: jarxiv

要約 戦争やパンデミックを含む大規模な危機は人類の歴史を繰り返し形成しており、そ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, physics.soc-ph, q-bio.QM | Spatio-Temporal SIR Model of Pandemic Spread During Warfare with Optimal Dual-use Healthcare System Administration using Deep Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません